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王涛: 作品数：17 被引量：172H指数：9; 供职机构：西北大学城市与环境学院更多>>; 发文基金：黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室开放基金国家自然科学基金国家林业公益性行业科研专项更多>>; 相关领域：农业科学生物学环境科学与工程经济管理更多>>

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榆林地区植被指数动态变化及其对气候和人类活动的响应被引量：18: 2017年; 榆林地区是中国典型生态脆弱区,植被生态系统对气候变化和人类活动影响较为敏感。以榆林地区2000—2015年MODIS NDVI为基础,结合气温、降水数据,利用线性趋势法、相关系数、偏相关系数及缓冲区方法,分析了区域NDVI(归一化差异植被指数)动态变化及其对气候和人类活动的响应,结果表明:(1)榆林地区总体上NDVI较小,植被覆盖水平较低。2000—2015年NDVI以每年0.009 6的线性速率递增,空间上主要表现出线性增加趋势,占总面积的97.06%,减少趋势面积较小且主要与人类活动有关,分布在区域西南部山区、城镇附近及中、东部的河流谷地。(2)相关分析表明,榆林地区NDVI与气温以负相关为主,而与降水以正相关为主,反映出干旱、半干旱地区水分是植物生长的主导因子。(3)NDVI变化过程反映出人类活动范围中,市级行政中心缓冲区人类活动强度高于县级行政中心缓冲区。市级行政中心缓冲区范围可划分为5 km以内受人类活动剧烈影响区域、5~9km受人类活动影响递减区域和9 km以外未受人类活动影响区域。; 王涛杨梅焕; 关键词：NDVI 气温降水

陕西省能源足迹动态变化与影响因素分析: 2017年; 陕西省经济发展与能源消耗关系密切,能源足迹是定量评价区域内能源消耗及经济可持续发展的重要方法。陕西省能源足迹动态变化与影响因素分析,可为经济可持续发展提供理论指导。以陕西省1999~2014年能源消耗数据为基础,采用能源足迹计算模型和STIRPAT模型,分析陕西省能源足迹动态变化与影响因素,结果表明:1陕西省能源足迹呈增加趋势,2007~2014年是能源足迹快速增加时期;能源足迹的增加明显高于能源足迹人均承载力,导致陕西省能源足迹长期处于赤字状态,且赤字逐步扩大,能源足迹生态压力加大,生态安全风险增大,自然生态系统处于严重不安全状态;2陕西省能源足迹中煤及煤制品的贡献最大,平均超过80%,降低煤及煤制品消耗能够有效降低能源足迹水平;3陕西省单位能源足迹产值呈增加趋势,而能源足迹强度呈下降趋势,表明陕西省能源集约利用效率在逐步提高;4陕西省能源足迹与第二产业占GDP的比重、人均GDP呈正相关关系。提高第三产业占GDP比重,减少煤及煤制品消耗量,均是陕西省降低能源足迹水平的有效途径。; 王涛王涛; 关键词：STIRPAT模型生态安全

Multi-Agent System模型在土地利用／覆盖变化中的研究进展被引量：25: 2008年; 在微观与中宏观尺度上,MAS模型可以反映景观中具有自动性、异质性和分散性的人类决策,利于阐明智能体对自然与社会经济环境的适应机制。因而在自然资源管理、农业经济和城市模拟等领域得到广泛应用。目前,该模型的研究主要集中在智能体决策、智能体相互作用、模型多尺度、模型检验与验证等几个方面。综合分析得出如下结论:①智能体决策框架还需进一步完善,特别有限理性决策框架(Bounded Rationality)还需进一步完善;②智能体之间相互作用的研究仍停留在定性的、概念性的水平,还需进一步研究定量分析智能体相互作用的方法;③在多尺度研究中,第一种尺度转化途径机理明确,但决策的空间显性(spatially-explicit)表达较为困难;第二种途径可以表达空间显性,但决策与土地利用变化之间的逻辑解释不强;第三种途径可以表达土地利用过程中决策与复杂性关系,但智能体之间的相互作用处理较为简单;④还需加强对模型的检验与验证方面的研究,探索验证人类复杂行为的技术方法。; 陈海梁小英高海东王涛

陕北无定河流域土壤侵蚀时空演变被引量：7: 2017年; 为了深入认识陕北无定河流域土壤侵蚀时空演变过程及其与降雨和植被NDVI变化的关系,采用基于RUSLE(修正通用土壤流失方程)的土壤侵蚀评估方法,开展流域土壤侵蚀时空分布及其与降雨、植被NDVI的关系研究.结果表明:(1)2000—2014年无定河流域多年均土壤侵蚀模数为457.90 t/(km2·a),呈波动增加过程.流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主,占流域总面积的88.35%,其他土壤侵蚀等级面积比例随等级升高而减少.研究时段内除微度侵蚀面积比例减少外,其他土壤侵蚀等级面积比例均呈增加过程,并且侵蚀面积年变化速率也由微度侵蚀的0.52%降至剧烈侵蚀的0.01%.(2)无定河流域西北部土壤侵蚀程度最低,西南部其次,东南部最高,与其地貌类型及降水量沿东南—西北方向递减有关,但均反映出流域2000—2014年土壤侵蚀的增加过程.研究时段内流域不同土壤侵蚀等级间面积及比例转移主要由低等级土壤侵蚀类型转为相邻高等级土壤侵蚀类型.(3)无定河流域土壤侵蚀与降水量、侵蚀性降雨量、降雨侵蚀力呈显著正相关(P<0.01),相关系数分别为0.90、0.95和0.98,而与植被NDVI的关系不显著.研究显示,降雨变化尤其是侵蚀性降雨(≥12 mm/d)增加是陕北无定河流域土壤侵蚀增强的主要原因.; 王涛王涛王涛徐澜胡阳; 关键词：降雨侵蚀力土壤侵蚀无定河流域

陕西榆林地区植被退化与沙漠化趋势分析被引量：10: 2017年; 以陕西榆林地区MODIS I_(NDV)(2000—2015年)和气温降水(2000—2014年)数据为基础,结合混合像元分解模型、线性趋势法、相关系数等方法,分析了植被覆盖度变化、植被退化、沙漠化过程和气候的驱动作用.结果表明,榆林地区植被覆盖度呈显著的线性增加趋势,年递增率为2.29%,增加速率呈现出自南而北、自东向西的递减过程.植被退化以变化不明显和改善为主,占区域总面积的99%以上,重度、中度和轻度退化范围主要局限在行政中心城区及其附近区域.沙漠化过程分为两个阶段,2000—2013年重度沙漠化面积大幅减少,中度、轻度和潜在沙漠化面积缓慢减少,而非沙漠化面积大幅增加;2013年之后,非沙漠化面积减少,而重度、中度、轻度和潜在沙漠化面积增加.空间分布上,榆林西部、西南部县区是轻度以上沙漠化主要分布区域,2000—2013年该区域出现逆沙漠化过程,但2013之后又出现沙漠化趋势,应加强监测,应对其未来可能变化.榆林地区F_(VC)与气温呈负相关关系,与降水呈正相关关系,即在全球气候变暖过程中,随着气温的升高,该区域植被可能朝着恶化的方向发展,而降水的不确定性增大,又使得该区域植被在未来具有很大的波动性和不确定性.总体上,榆林地区2000—2013年植被覆盖度增加,植被退化减少,出现逆沙漠化过程,但2013年之后出现相反情况,需加强监测.; 王涛王涛王涛; 关键词：植被覆盖度植被退化沙漠化气候

陕西省土地利用碳排放演变与影响因素分析研究被引量：15: 2016年; 以陕西省统计数据为基础,利用土地利用碳排放模型和STIRPAT模型,分析了陕西省1999年-2013年土地利用碳排放演变与影响因素,结果表明:陕西省碳排放量呈增加趋势,增加了4.07倍,其中建设用地碳排量增加起主导作用。碳排放经历了减少(1999-2000年)、稳步增加(2001-2006年)和快速增加(2007-2013年)3个阶段。人口数量和GDP是陕西省土地利用碳排放变化的影响因素,其中人口数量对碳排放变化的贡献高于GDP。经济集约式发展和个人集约式低碳消费是碳减排的重要方向。; 王涛王涛; 关键词：土地利用碳排放影响因素

海绵城市建设与管理国外经验借鉴: 本文通过梳理国外海绵城市建设的巨大成就与先进经验和我国提出的时代背景,探究国外雨洪治理在"滞、渗、净、蓄、用、排"方面的先进理念与方法,为我国因地制宜地开展海绵城市建设提供相应的参考。; 王涛刘万青刘春春张悦; 文献传递

基于SWMM模型的西安市清河流域暴雨洪峰流量模拟被引量：10: 2018年; 为探讨暴雨洪水管理模型（storm water management model,SWMM）在暴雨条件下对山区流域洪峰流量模拟的适用性,以西安市清河流域为例,在SWMM模型中分别构建了传统的集总模式和以DEM、流域水系为子流域划分依据的半分布模式。通过2016年几次典型降雨洪峰流量验证两种模式的可靠性,结果表明：集总模式与实测拟合程度较好,相对误差为6%,确定性系数为0.871。为了进一步检验集总模式的适用性,从径流过程角度去模拟,结果也令人满意,两场降雨的相对误差均为11%,两场降雨的确定性系数和纳什系数均高于0.8,表明有较好的模拟效果。由此说明,基于SWMM模型构建的集总水文模式适合于清河流域的径流模拟。最后,模拟了不同重现期下流域的径流过程。流量峰值出现在降雨开始后约1.5 h,10年一遇以下重现期径流变化相对稳定。该模型对当地水利部门评估极端降雨事件等方面具有一定的应用价值。; 刘春春刘万青张悦王涛杨波余雷; 关键词：SWMM模型径流模拟暴雨

基于RUSLE模型的土壤侵蚀影响因素定量评估:以陕北洛河流域为例被引量：20: 2018年; 为了定量区分土壤侵蚀过程中退耕还林还草实施与降雨的作用,采用日降水、土壤类型、MODIS NDVI及DEM数据和修正通用土壤侵蚀方程(RUSLE),研究了陕北洛河流域退耕还林还草工程实施和降雨对土壤侵蚀的影响,结果表明:(1)2000-2014年陕北洛河流域植被覆盖呈改善趋势,其中>25°区域植被NDVI平均值高于<25°区域,但改善速率低于<25°区域。当不考虑降雨因素变化时,<25°和>25°区域年平均土壤侵蚀模数均呈显著的减少趋势,表明>25°区域的植被覆盖改善,确实能够起到减少土壤侵蚀的作用。(2)2000-2014年陕北洛河流域总体上年降水量、年侵蚀性降雨量、年降雨侵蚀力和年平均土壤侵蚀模数均呈增加过程,且具有较强的同步性,相关性也较强。2009年之后,情况发生变化,尽管仍保持同步关系,但相对较小的年降水量却产生了相对较大的年侵蚀性降雨量,反映出流域内降水日数减少,降水强度增大的情况,与已有研究一致。(3)降雨是流域土壤侵蚀的主导和控制因子,对土壤侵蚀的正向作用占74%,而植被覆盖仅为辅助因子,起次要作用,对土壤侵蚀的负向作用占26%。研究认为需要加强黄土高原气候变化背景下流域土壤侵蚀研究。; 王涛; 关键词：退耕还林还草工程降雨 MODIS NDVI

秦岭山地森林植被变化及对气候响应的地形影响被引量：6: 2018年; 地形是影响森林植被分布与生长的重要地理因子,秦岭山地作为中国中部重要生态屏障区,其森林植被变化及对气候变化响应研究受到广泛关注。基于2000—2014年秦岭山地MODIS NDVI、DEM、气温和降水数据,利用线性趋势法和相关系数对森林植被变化及对气候响应的坡向、坡度影响进行了分析,研究结果:(1)秦岭山地森林植被以落叶阔叶林为主,占森林总面积的59.72%。按坡向划分,森林植被主要分布在半阳坡上,约占50%;按坡度划分,森林植被主要集中在斜坡和陡坡上,共占50%以上。(2)2000—2014年秦岭山地各森林植被NDVI均呈线性增加过程,在坡向和坡度上均表现为落叶阔叶灌木林线性增加速率最高、落叶阔叶林次之、常绿针叶林最低的特征,并且落叶阔叶灌木林、落叶阔叶林、常绿阔叶林的主体部分均呈显著的线性增加趋势,而针阔混交林、常绿针叶林的增加过程不显著。(3)秦岭山地森林植被与气温在不同坡向和坡度上均呈负相关关系,而与降水呈正相关关系,反映该区域热量条件充足,降水成为森林植被生长的主要限制因子。同时,在不同一坡向上,随着坡度的增加,气温、降水与森林植被的相关关系变化趋势较为一致。研究结果表明,秦岭山地地形条件对森林植被分布影响较大,而不同地形上水热条件对植被生长发育影响较小。; 逯颖王涛王涛; 关键词：NDVI 坡向秦岭山地

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