为了揭示河北省坝上地区林地的动态变化特征, 采用250 m空间分辨率的MODIS反射率和NDVI数据, 利用TM遥感影像辅助选择训练样本, 基于随机森林分类算法, 提取2000—2015年8个时相的林地信息, 并分析其空间变化情况。结果表明, 与常用的最大似然法和神经网络法相比, 随机森林法分类的精度更高, 总体精度和 Kappa系数分别为91.89%和0.88。通过二进制编码方法, 快捷地揭示了8个时相的林地信息在空间上的动态变化, 识别出变化幅度较大的年份和空间分布。结果显示, 林地退化严重的地区集中在丰宁、围场、张北和沽源四县, 时间集中在2002, 2010 和2013年。
在PSR (pressure-state-response)模型的基础上, 结合投影寻踪法, 建立荆州市景观生态风险评价模型, 分析荆州市景观生态风险变化。结果表明: 1995—2013年间研究区景观生态风险等级由1995年的“低”增大至2013年的“较高”; 压力指数随着社会经济发展有所增加, 状态指数持续减小, 响应指数随着经济和政策的影响逐渐增大。景观生态风险评价结果也表明, 随着社会经济压力不断增大, 景观生态系统质量日益下降, 但生态环境保护措施的加强能够显著缓解风险增大的趋势。
以工业能源消耗和居民生活能源消耗产生的碳排放作为研究对象, 用建成区占总面积的比例、非农工业人口和城镇人口分别占总人口的比例等3 个指标来衡量城市化率, 分析1995—2012 年间城市化过程中碳排放的地区差异及影响因素, 得到以下结论。1) 全国的碳排量以及人均碳排放量在1995—2012 年间整体上呈上涨趋势, 可分为缓慢增长、快速增长和增速下降 3 个阶段。单位产值的碳排放呈整体递减趋势, 递减速度变缓。2) 各省份碳排放随城市化率增加的区域差异明显, 北京、上海、天津均是碳排放相对较低和城市化率相对较高的地区。3) 从 3 种单位城市化率的碳排放来看, 绝大多数省市出现2000 年下降之后再上升的趋势。内蒙古自治区单位土地城市化率的碳排放最高, 单位人口城市化率(非农业人口比重和城镇人口比重)碳排放最高的是河北、河南和山东。4) 城市化过程中碳排放的影响因素也存在一定的地域差异, 对各省份而言, 能源结构对碳排放影响有限, 能源强度对各省区碳排放的贡献为负, 产业结构对碳排放的贡献有正有负, 而经济水平和人口规模对碳排放的贡献几乎均为正。研究结果可为我国区域碳排放削减的策略制定提供科学依据。
