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四川省耕地资源功能演变与预测被引量：2: 2019年; 以四川省为实证,采用组合赋权法构建耕地资源多功能评价体系,量化分析其时序演变特征,并对其未来5年进行预测分析。研究结果表明,2000—2014年四川省耕地功能综合分值整体呈下降趋势,并由国民经济贡献功能和社会就业承载功能为主导型,向国民经济贡献功能、粮食安全保障功能、社会就业承载功能和生态安全维护功能均衡发展转型; 2000—2004年四川省耕地4项功能从分化向聚集转变,2004—2008年耕地4项功能从聚集向分化转变,2008—2014年4项功能趋于稳定,变化平缓; 2015—2020年四川省耕地4项功能预测结果显示,生态安全维护功能连续下降并处于第4位,因此强化耕地资源的生态安全维护功能显得尤为重要。; 朱芳潘洪义房力川冯茂秋; 关键词：耕地资源

不同撂荒耕地类型空间格局及影响因素研究——以德阳市中江县为例被引量：17: 2018年; 【目的】本文揭示了不同类型撂荒耕地空间分异规律及影响因素。【方法】本文基于目视解译与实地调查提取撂荒耕地信息,结合GIS空间分析、景观格局多项指数和二元logistic回归模型,对中江县30个乡镇季节性、常年性撂荒地的空间格局特征及影响因素展开研究。【结果】研究区域季节性撂荒占撂荒地总面积61.9%,常年性撂荒占撂荒总面积38.1%,且撂荒地类型集中为旱地,水田占比较少;综合空间格局多项指数,形状复杂、面积小、空间上分散的地块易形成季节性撂荒,而常年性撂荒地多为空间分布集中、面积大的地块;地形、灌溉距离、耕作劳动力均是影响撂荒地形成和分布的重要影响因素;通过二元logistic回归模型测算表明,影响撂荒的主要因素依次为斑块面积、地形指数和灌溉距离,其中季节性撂荒与三者存在显著正向影响,而常年性撂荒与三者存在显著负向影响。【结论】撂荒耕地的分布与自身特征存在密切联系,各因素的影响程度存在显著差异。; 冯茂秋潘洪义朱芳房力川; 关键词：撂荒耕地目视解译二元LOGISTIC回归

成都市人均生态足迹和人均生态承载力空间分布差异被引量：29: 2017年; 生态足迹方法是通过比较人类活动消耗的自然资源与自然生态系统所提供的生态承载力,定量的判断区域的可持续发展状态。采用生态足迹模型对2009—2014年成都市生态足迹、生态承载力状况进行了测算,并结合空间分析揭示了其空间演化规律。结果表明:(1)2009—2014年,各区市县人均生态足迹平均值有着逐年下降的趋势,由2009年的2.759hm^2/人下降至2014年的1.937hm^2/人,基本格局呈现出中间低,西南高,两翼居中的分布特征,高水平人均生态足迹集中分布在西南方向的蒲江县、大邑县,邛崃市;(2)2009—2014年成都市人均承载力呈现出较为稳定且有下降的趋势,由2009年的0.2314hm^2/人下降至2014年的0.2215hm^2/人,其空间分布特征与生态足迹呈现出较好的空间一致性;(3)人均生态亏盈,在时间上表现为逐渐向好,但其本质是趋势为生态赤字愈发严重,空间上呈现出与人均生态承载力情况"高-低,低-高"相反分布的特征,分布呈扩散型,即由中部的五城区向四周扩散,除五城区外,其余地区在研究期间内都为赤字,最严重区域集中在西南方向的蒲江县,最高达到-9.3189hm^2/人,亟需建立有效的生态足迹调控和补充机制。; 潘洪义朱晚秋崔绿叶冯茂秋朱芳; 关键词：人均生态足迹

基于Landsat8城市绿地对周边热环境的影响研究——以成都市中心城区为例被引量：6: 2017年; 城市绿地是缓解城市热环境效应的重要因素之一,在调节城市气候方面发挥着重要作用。以成都市中心城区为研究区,分析了城市绿地斑块景观指数与地表温度的相关关系和绿地斑块的降温辐射范围。结果表明:(1)成都市其他绿地的降温效果最为显著,公园绿地次之,街旁绿地和居住区绿地的降温效果不明显;(2)其他绿地和公园绿地的周长、面积、植被覆盖度与其平均温度呈较强的负相关性;(3)不同绿地类型降温辐射范围存有差异,降温范围为:其他绿地>公园绿地>居住区绿地>街旁绿地。研究结果对城市规划建设、改善城市生态环境和减缓城市热环境效应等具有参考价值。; 房力川潘洪义冯茂秋朱芳; 关键词：城市绿地景观指数遥感

四川省三维生态足迹动态变化及其驱动力分析被引量：4: 2018年; 研究区域资本利用程度是三维生态足迹的意义之一,对评价区域可持续发展具有重要意义。通过构建三维生态足迹模型,对2000—2015年四川省21个地市州的足迹深度和足迹广度进行了测度。在此基础上,运用偏最小二乘法探讨了四川省三维生态足迹的主要驱动力因素。结果表明:(1)总体上,四川省整体人均三维生态足迹为增加,表明对资源的占用水平越来越高;(2)各地市州的人均足迹广度变化类型有连续下降型、先降后升型、波动变化型三种情况,足迹广度最大的是广元市,最高值为0.5833hm2/人,最小的是成都市,最低值为0.1822hm2/人;(3)人均足迹深度主要有波动上升与波动下降两种类型,德阳市是足迹深度最高的地区,年均1.7789hm2/人;甘孜、阿坝两州存量资本未被占用,足迹深度为原长1;(4)对四川省三维生态足迹进行驱动因子分析,发现VIP值较大的多为经济因素,它发挥了主导作用。; 朱晚秋潘洪义房力川朱芳; 关键词：驱动力

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朱芳