安徽省软科学研究计划(11020503071)
- 作品数：12 被引量：86H指数：5
- 相关作者：查良松谷家川陈健黄艳妮王汝幸更多>>
- 相关机构：安徽师范大学滁州学院中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所更多>>
- 发文基金：安徽省软科学研究计划国家自然科学基金国家软科学研究计划更多>>
- 相关领域：环境科学与工程天文地球农业科学历史地理更多>>
- 基于低碳旅游的旅游业碳足迹研究路径及方法初探——以芜湖旅游线路为例被引量：3
- 2013年
- 随着低碳经济的兴起,在此背景下形成的低碳旅游将成为旅游业未来发展的一大趋势。对于碳足迹的核算是低碳旅游的核心内容,旅游城市已成为城市未来的发展目标。文章根据碳足迹在旅游交通、旅游住宿和旅游活动旅游业的三大主要贡献部门的测算公式,结合案例地的具体情况,初步探究旅游城市碳足迹测度的路径及方法,有利于衡量案例地旅游活动三大环节的碳排放量,强调节能减排重要性,为解决目前城市发展与旅游产业发展之间的不协调问题做贡献,推动实现低碳旅游城市的目标向前迈进。
- 孙玉洁查良松
- 关键词：低碳旅游碳足迹
- 城市地域地表温度与土地覆盖定量关系分析被引量：5
- 2012年
- 利用Landsat TM影像,以合肥市区为研究区,采用最大似然法对合肥市影像进行土地覆盖分类,同时反演合肥市地表温度,然后计算NDVI(归一化差异植被指数)、MNDWI(改进的归一化差异水体指数)、NDBI(归一化差异建筑指数)和NDBaI(归一化差异裸土指数)4种指数.在此基础上,对合肥市城市热岛的空间分布特征、地表温度与土地覆盖类型以及各种影响因子之间的关系进行定量研究分析.结果表明,不同土地覆盖类型的地表温度存在较大差异,建筑用地和裸地是城市热岛强度的主要贡献因素,植被和水体具有较好的降温作用.地表温度与4种归一化指数的回归分析表明,它们之间存在明显的相关性.
- 江山查良松
- 关键词：LANDSATTM城市热岛地表温度
- 基于线性光谱混合模型的混合像元分解研究——以合肥市为例被引量：6
- 2012年
- 利用Landsat ETM+数据,在水体掩膜的基础上,采用线性光谱混合模型(Liner Spectral Mixture Model,LSMM)进行混合像元分解,得到合肥市高反射率地物、低反射率地物、植被和土壤四种端元的丰度图像以及RMS误差分量图像.应用线性光谱混合模型研究城市地表组分组成,端元(End-member)选取是模型成败的关键.通过分别采用手动选取端元和利用纯像元指数(PPI)法选取端元两种方法,从定性角度对比两种方法得到的结果,结果表明在本研究区内手动选取的端元比PPI选取的端元模型拟合精度更高,能够得到更高精度的分量图像.
- 黄艳妮查良松陈健
- 关键词：端元
- 地质封存CO_2泄漏对近地表陆地生态系统的影响综述被引量：11
- 2013年
- 地质封存CO2是当前国际上公认的碳减排的有效措施,可能成为未来全球CO2减排的关键性核心技术,但封存于地下的CO2存在泄漏风险,对陆地生态系统,尤其是近地表陆地生态系统带来潜在威胁。从近地表陆地生态系统的3个重要组成部分(地下水、土壤和植被)出发,概述地下CO2泄漏对近地表陆地生态系统可能产生的影响及过程,总结了当前国内外关于地下CO2泄漏对近地表陆地生态系统主要领域影响的研究进展和不足,并在此基础上,指出未来我国应对地质封存CO2泄漏影响评估研究的重点领域是农田生态系统,重点研究内容包括对地质封存CO2泄漏耐受阈值的界定、CO2泄漏预警体系的构建以及陆地生态系统防灾减灾应对措施体系的提出。
- 田地马欣查良松伍洋邹晓霞侯晓莉
- 关键词：陆地生态系统
- 皖江城市带低碳城市建设的问题与对策被引量：2
- 2013年
- 近年来,由于CO2等温室气体的大量排放造成的气候变化、资源的过度利用造成的资源匮乏已经成为威胁人类生存和发展的重大问题.由此可见,实现低碳转型已经成为城市发展的普遍共识.根据中国社会科学院提出的低碳产出、低碳消费、低碳资源、低碳政策4个方面评价低碳城市建设及笔者对低碳城市的理解,分析皖江城市带低碳城市建设存在的问题,并结合实际情况提出建设低碳城市相应的对策建议,以期有效地推动皖江城市带低碳城市的建设,实现城市可持续发展.
- 谷家川査良松赵来孙磊陈薇
- 关键词：低碳城市皖江城市带
- 基于CASA模型的皖江城市带植被净初级生产力时空变化特征研究被引量：5
- 2014年
- 运用GIS和RS技术,利用植被、气候和辐射等地面空间数据,基于CASA模型估算2001-2010年之间皖江城市带植被净初级生产力(NPP),并分析其时空变化特征.结果表明:10年之间皖江城市带植被净初级生产力呈减少趋势,其中NPPMAX年均减少速度5.3gC/m2·a,NPPMEAN年均减少率0.513%;10年NPPMAX均值为805.09gC/m2·a,NPPMEAN均值为463.26gC/m2·a;净初级生产力年累计量变化幅度较大,约在30.052-43.483TgC/a之间;年际变化十分明显,最大值出现在2008年,为43.483TgC,最小值在2006年,为30.052TgC,年均减少率0.51%.植被净初级生产力空间格局表现出较大的不均匀性,整体分布状况是以长江为界,长江以南植被净初级生产力较大,但有逐渐变小趋势;长江以北植被净初级生产力较小,却表现出逐渐增加的趋势.
- 谷家川彭丰沈非赵来查良松王汝幸
- 关键词：CASA模型净初级生产力植被指数植被皖江城市带
- 安徽省城市化与生态环境和谐度分析被引量：4
- 2011年
- 城市化水平的高低是衡量城市发展的重要标准,而城市化的发展状态与生态环境有着密切的联系,为了使城市与生态环境和谐发展,本文以安徽省17座地级市为研究对象,利用熵权的层次分析法和模糊数学理论中隶属度方法,建立城市化与生态环境和谐度评价体系模型,分析安徽省城市化与生态环境的和谐度.研究结果显示:安徽省17座地级市可分为基本和谐、和谐和良好和谐三种等级.马鞍山和铜陵的城市化与生态环境和谐度分别为0.631和0.622,是良好和谐的城市;合肥、芜湖、淮南、淮北、黄山五座城市的城市化与生态环境和谐度处于0.4到0.6之间,是和谐的城市;其他十座城市和谐度处于0.2到0.4之间,属于基本和谐.和谐度与人均GDP之间存在线性关系,随着城市人均GDP的增长,城市化与生态环境和谐度整体上呈现出增长的变化趋势.
- 陈健查良松黄艳妮祝凤霞
- 关键词：城市化生态环境和谐度
- 合肥市城市热环境的空间变化及其驱动力分析被引量：1
- 2012年
- 合肥市在进入21世纪后城市扩张十分迅速,城市热环境也随之发生改变.本文借助RS和GIS相关软件的支持,利用TM影像反演出地表温度并将其归一化处理.通过对比1995年9月18日和2007年10月5日的地表温度分布图和统计表发现在12年中研究区的热岛区域面积由68907600m2减少到66896100m2,减少了2011500m2;合肥市的热岛集中区由1995年的东部向2007年的西南部转移;老城区保护较好,在离合肥老城区中心0-2km的环形缓冲区内,低温、较低温、次中温和特高温的面积比例变化很小,高温区的面积减少,基本转变成中温区和次高温区;在2-5km的环形缓冲区内,各等级温度区变化较大;在5-13km的缓冲区范围内,较低温区和次中温区的面积一直在减小,低温区、次高温区和高温区的面积在增加.
- 管菁菁查良松
- 关键词：城市热环境地表温度城市热岛
- 基于GIS与RS的皖江城市带LUCC对植被碳储量的影响被引量：3
- 2014年
- 土地利用/覆被变化(LUCC)是影响陆地植被碳循环的重要因子之一.基于GIS和RS技术,利用遥感和气象等数据,并采用CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型和植被枯损模型估算了皖江城市带植被的固碳密度,分析了2001-2010年皖江城市带LUCC所引起的植被碳储量的变化,结果表明:近10年来,皖江城市带土地利用变化较明显,使得植被生态系统碳库储量减少了3.55×105t.具体表现在:林地碳储量增加了1.42×105t,耕地碳储量减少了4.87×105t,草地碳储量减少了104t.皖江城市带各种植被类型中,有林地的固碳潜力最大,为437 g/m2;其次是耕地,为326 g/m2;草地最小,为218 g/m2.LUCC导致的耕地和草地减少,是皖江城市带植被碳储量减少的主要原因.
- 谷家川邓洁林玉标查良松孙磊陈晓莉
- 关键词：土地利用覆被变化皖江城市带
- 皖江城市带农田生态系统碳排放动态研究被引量：14
- 2013年
- 基于化肥、农药、农膜、农业灌溉、农地翻耕、农机运用、农作物收割后残留根系分解7个主要碳源,测算皖江城市带1991～2010年农业碳排放量。结果表明:研究区农业碳排放总量从1991年的273万t增加到2010年的535万t,年均增长率为10.35%,同时2010年其排放量约占安徽省碳总排放量的4.43%。1991～2010年研究区人均农业碳排放年均增幅2.6%,农业碳排放密度年均增幅5.84%,碳排放强度年均降幅376.9t/亿元。研究区农业碳排放以农作物收割后残留根系分解为主(占总排放量的59.87%),且化肥碳排放比重年均增长最快达16.18%。各市农业碳排放量六安最大,安庆较大,铜陵最小,其中平均增幅最大为六安2.98万t/a,最小为铜陵0.09万t/a;碳排放强度最大为六安,较大为滁州,最小为铜陵,平均降幅最大为滁州647.74t/(亿元.a),最小为铜陵197.60t/(亿元.a);人均农业碳排放量最大为滁州,最小为铜陵,人均增加量最大为六安4.60kg/a,最小为合肥0.39kg/a;碳排放密度年均增幅最大为芜湖8.36%,最小为马鞍山3.45%。最后根据该区农业碳源的构成特点和动态特征,为其降低农业碳排放提出一些建议。
- 谷家川查良松
- 关键词：农业碳排放碳排放强度结构特征皖江城市带
