简介:以1996—2005年的统计数据为基础,运用标准差、变差系数对我国3大地带及地带间地面交通线路密度的绝对差、相对差进行了测度,表明3大地带内部及地带间的相对差和绝对差都很大且存在扩大的趋势.区位熵的进一步分析表明:区位熵大于1的省域集中在东部,西部区位熵普遍偏低,尤其是西北地区的西藏、青海、新疆、内蒙古、甘肃、宁夏等省域的区位熵都在0.5以下的极低水平.对主要人文影响因素的相关性分析和主成分回归分析表明:地面交通线路密度与经济、社会诸多因子的相关性都很强,其中与城市化水平的正相关性最强,与第一产业产值比重、工业化水平及第二产业产值比重的负相关性较强.
简介:在构建人口文化素质指数的基础上,根据中国文化教育的实际情况,选取合理而简单的评价指标,对1997—2006年中国人口文化素质指数进行定量与定性分析.研究表明:中国人口文化素质指数正在快速提高,但整体水平还很低;人口文化素质指数的空间差异明显,东部最高,中部次之,西部最低,低于全国平均水平的省域集中于西部;近2/3的省域存在发散趋异,收敛趋同的省域不到1/3;向上发散趋异的省域主要位于东、中部,向下发散趋异的省域主要位于西部,空间差异有可能继续扩大.反映单个人文因子与人口文化素质指数之间互动关系的方程显示:人口文化素质指数与人文因子间存在显著的线性关系和对数关系.最后运用逐步回归法得到了综合人文驱动因子与人口文化素质指数之间的复合线性关系模型.
简介:中国是一个洪水多发国家,洪水灾害平均每年给中国造成约千亿元的直接经济损失。成功的洪水风险管理离不开公众的参与,了解公众对环境风险的认知是设计有效风险沟通策略的关键,也是促进公众认识提升与行为转变的重要环节。本研究回顾了公众对洪水风险的相关认知,系统梳理了风险认知研究范式、洪水风险认知的测量及其影响因素。现有研究表明,公众居住地的地理特征与洪水风险认知存在显著的相关关系:居住地距离洪水风险源越近,洪水风险认知越高;居住地相对洪水风险源海拔越高,洪水风险认知越低。女性、年龄较高的人群更关注洪水风险,而教育程度、收入水平与洪水风险认知则没有显著相关关系。受灾经历是影响洪水风险认知的重要因素,有过受灾经历的公众会有较高的洪水风险认知和较强的应对灾害的行为。公众对洪水风险管理的信任程度也将影响公众的洪水风险认知。本研究对洪水风险认知的测量指标和测量方法做了梳理和评述,并提出今后洪水风险认知研究可能拓展的方向,如探索公众洪水风险认知对行为改变的作用,以及对洪水风险管理的影响。
简介:目前,在全球范围内有很多湿地的景观出现破碎化现象,为了探讨未来湿地景观的演化规律,湿地景观模拟模型将成为预测未来湿地景观演化的重要手段之一。分析了湿地景观变化的驱动因子,将湿地景观模拟模型归纳为基于过程的湿地景观模型和基于格局的湿地景观模型。基于过程的湿地景观模型(如PBS、SWEDI、BTELSS和WLS模型等),侧重反映湿地景观变化的生态学过程,但所需基础数据不易监测,建立模型难度大,不易推广;湿地景观格局模型(如CA-Markov、ANN、CLUE-S和GM模型等),一般是基于土地利用变化的通用模型,将湿地作为一种景观类型,侧重考虑湿地景观格局的变化,未能充分考虑其生态过程。对湿地景观模拟模型的研究予以展望,认为需要(1)加强湿地景观驱动机制的定量化研究;(2)促进湿地景观格局-过程模型耦合;(3)注重湿地景观模拟模型的尺度推绎;(4)应该提高湿地景观模拟模型的普适性,使其能够预测全球变化背景下不同区域尺度的湿地景观演化规律。
简介:崩岗主要分布在中国南方花岗岩地区,是一种主要的水土流失方式.从崩岗的定义、分类、发育过程与形成机理、综合治理方面论述了崩岗研究的现状与进展.在前人研究基础上对崩岗的学科归属进行了探讨,并从多方面综合分析了崩岗与灾害的关系,认为地貌学是崩岗过程与分布研究的理论基础,因此将崩岗划为地貌学研究范畴比较合适.由于崩岗不直接造成超出人类社会承受能力的损失,以及崩岗的自然不稳定能量释放过程与滑坡、泥石流、洪水等自然灾害的快速能量释放过程存在质的差别,因此认为崩岗不等同于灾害,但在某些特定条件下,崩岗可以转化为泥石流从而转变为灾害.所以,崩岗的整治应该引起足够的重视.
简介:[1]ChinaCommunicationsSecondHighwaySurveyDesignandResearchInstitute(CCSHSDRI),1996.HighwayDesignHandbook:Subgrade(2ndedn.).Beijing:ChinaCommunicationsPress.(inChinese)[2]GengTading,ChenChuankang,YangWuyangetal.,1978.OnthehighwaynaturalregionalizationofChina.ActaGeographicaSinica,33(1):49-62.(inChinese)[3]HighwayPlanningandDesignInstituteoftheMinistryofCommunications,1986.StandardofClimaticZoningforHighway(JTJ003-86).Beijing:ChinaCommunicationsPress.(inChinese)[4]JillOvik,BjornBirgisson,DavidENewcomb,1999.CharacterizingSeasonalVariationsinFlexiblePavementMaterialProperties.TransportationResearchRecord,1684:1-7.[5]KennedyTKetal.,1994.SuperiorPerformingAsphaltPavement(Superpave):TheProductoftheSHRPAsphaltResearchProgram.SHRP,NationalResearchCouncil,WashingtonD.C.[6]LiBin,1957.Someproblemsaboutregionalizingclimaticzoningforhighway.EngineeringConstruction,5:19-23.(inChinese)[7]LiBin,1959.Explanationsaboutrevisionofnationalclimaticzoningforhighway.Highway,15(SpecialIssue):33-36.(inChinese)[8]LiBin,1980.Chinahighwaynaturalregionalizationofpermafrost.AutomobileandHighway,1:39-55.(inChinese)[9]LiGuishun,1996.TertiaryhighwaynaturalregionalizationofShanxiprovince.ScienceandTechnologyofShanxiCommunication,5:13-18.(inChinese)[10]MaureenAKestler,GordonLHanek,MarkATruebe,2001.Evaluatingmoisturesensorsandmonitoringseasonalmoisturevariationinlow-volumeroads.TransportationResearchRecord,1755:97-107.[11]MohseniA,1996.LTTPSeasonalACPavementTemperatureModels.FHWA,U.S.DepartmentofTransportation,WashingtonD.C.[12]PeterJBosscher,HussainUBahia,SuwithoThomasetal.,1997.Relationshipbetweenpavementtemperatureandweatherdata:Wisconsinfieldstudytoverifysuperpavealgorithm.TransportationResearchRecord,1609:1-11.[13]RabinowSD,RadaGR,TayabjiSDetal.,1993.De