厘清植被变化及驱动因素,可为生态修复和社会可持续发展提供参考.本研究基于Google Earth Engine平台获取2000-2020年河南省植被覆盖数据,并结合Theil-Sen Median趋势、Mann-Kendall检验和Hurst指数,揭示河南省及其流域分区(海河流域分区、黄河流域分区、淮河流域分区、长江流域分区)植被分布和变化趋势,并联合因子探测及因子交互,从不同尺度探究了自然和人文因素对植被的影响机制.结果表明:研究期间,河南省植被覆盖度(FVC)呈南高北低的分布格局,以中高植被覆盖为主,其中,长江流域分区最好.河南省及各分区FVC变化规律一致,呈波动上升趋势,均以明显改善为主,其中,长江流域分区的改善面积最大.基于Hurst指数,河南省未来植被状况除了淮河流域分区可能持续改善外,其他分区均表现为从改善转向退化.河南省及各分区植被变化是人文因子与自然因子综合作用的结果,因子影响力随时间而改变,主导因子存在地域差异,土地利用/覆盖类型和夜间灯光等人文因素的影响强于海拔、坡度、年均低温等自然因素.因素间的交互作用,尤其是人文与自然因素的交互作用,呈非线性增强关系.

准确监测和评估地震扰动下生态环境质量变化,对区域生态环境恢复和保护具有重要意义.本研究针对九寨沟县2017年"8·8"地震,利用高精度遥感影像分析地震对区域植被破坏情况,基于GEE平台测算地震前、后及3年恢复期的遥感生态指数(RSEI),分析地震扰动下四川省九寨沟县生态环境时空变化特征,并采用地理探测器揭示生态质量恢复时空差异的影响因素.结果表明:九寨沟县植被覆盖度由震前的0.71减少到震后的0.69,高覆盖区面积减少310.78 km2,其余区域面积增加.RESI均值由震前0.50下降为震后0.42,3年恢复期后上升到0.45;震前、震后、恢复期的生态环境质量均以良和中等为主,主要分布在中部南部山脉和东部河谷地区.年降雨量、高程、湿度、绿度是九寨沟县生态质量恢复分异的主控因子,各因子间交互增强会影响区域生态环境质量恢复的空间分异.

基于2000-2020年Landsat影像和数字高程模型等数据,采用面向对象的方法进行绿洲分类,使用趋势分析、重心迁移及地理探测器等方法对西北干旱区绿洲时空特征及其驱动力进行研究.结果表明:2000-2020年,西北干旱区绿洲面积呈线性增加趋势,绿洲面积年均增速为1079.66 km2·a-1.绿洲面积增长率由高到低依次为阿拉善、南疆、河西走廊和北疆地区.西北干旱区绿洲主要呈带状或点状分布在天山南北麓、昆仑山、祁连山北麓和阿拉善高原,北疆绿洲面积变化表现为北部增加、南部减少;南疆绿洲主要沿河流扩张,但部分绿洲边缘出现退缩;河西走廊绿洲的扩张与退缩均发生在西北部河流沿岸;阿拉善绿洲呈散点状扩张,无明显退缩区域.北疆和南疆绿洲的重心大体上向东北方向移动,河西走廊绿洲重心沿西北方向迁移,阿拉善绿洲重心呈南北向波动迁移.农田生产潜力对北疆绿洲和河西走廊绿洲空间分异的解释能力最强,分别为43.6％和45.3％;影响阿拉善绿洲分布变化最敏感的因子是降水(解释能力为27.6％);南疆绿洲分布响应最敏感的环境因子是土壤类型(解释能力为44.9％).西北干旱区绿洲中,人类活动因子之间的交互作用以双因子增强为主,自然因子之间的交互作用为双因子增强和非线性增强.

福寿螺是世界范围内的外来入侵物种,严重危害了我国的农业生产、生态和人体健康.为了评价福寿螺在国内的生境适应性,本研究通过数据库查询、文献检索和新闻报道等方式收集了 741个福寿螺在中国区县级的地理分布数据,使用方差膨胀因子和Pearson检验对19个生物气候因子筛选,获得5个最主要的气候因子,结合全国海拔数据,基于Biomod2组合模型研究福寿螺现在和未来气候条件下可能的适宜分布区域,以及其主要环境影响因素.结果表明:在当前时期,福寿螺在中国的适生区集中在浙江、上海、福建、江西、广东、广西、海南、云南等南方地区.在未来不同气候情景下,福寿螺在我国南方地区的适生区将大范围扩大,并向北方地区扩散.影响福寿螺适生区分布最主要的环境因子为最湿月降水量和最湿季平均气温.利用组合模型预测福寿螺当前和未来气候条件下的潜在分布,将有助于管理其入侵和传播的风险,为相关地区及部门预防福寿螺扩散提前采取措施、监测和减缓该物种的入侵提供参考.

目的 掌握影响蒙古黄芪生长的主要环境因子,对蒙古黄芪在山西省适宜区分布进行预测,为山西省蒙古黄芪资源的合理布局提供参考.方法 采用山西省"第四次中药资源普查"数据库收录的蒙古黄芪样点经纬度信息,查询中国数字植物标本馆及检索文献记录补充,将筛选后的347个蒙古黄芪样点分布数据和环境因子添加到最大熵(MaxEnt)模型中运行,筛选出影响蒙古黄芪地理分布的主要环境因子及贡献率.应用地理信息系统软件ArcGIS对山西省蒙古黄芪生态适宜区进行划分.结果 建立的MaxEnt模型受试者工作特征曲线下面积为0.909,表明模型预测结果准确.共筛选出19个环境因子,其中气候因子是影响蒙古黄芪分布最重要的环境因子,其次是生物因子与地形因子,土壤因子的影响最小.山西省蒙古黄芪潜在适宜区主要分布在省内北部山区,呈现从北到南适宜等级逐渐降低的趋势,在当前气候条件下山西省蒙古黄芪最适宜区面积为15 424 km2,适宜区面积为19 856 km2,次适宜区面积为59 436 km2,不适宜区面积为61 894 km2.结论 基于MaxEnt模型和ArcGIS软件预测山西省蒙古黄芪适宜区分布状况,对山西省蒙古黄芪资源的保护与合理布局具有一定参考价值.

目的:构建我国疟疾消除后阶段输入风险评估指标体系，为科学评估疟疾输入风险提供参考工具。方法:通过文献综述初步建立疟疾输入风险评估指标体系。选择国内18名疟疾防治专家，采用德尔菲法对指标体系展开2轮专家咨询，请专家对每项指标的重要性、可操作性、熟悉程度和判断依据进行打分，并计算专家积极系数、权威系数、意见协调系数，筛选指标后计算各指标权重。分别采用克朗巴哈 α系数，权威系数和因子分析评价指标体系内在信度、内容效度和结构效度。 结果:13名专家完成2轮咨询，最终构建包含3个一级指标、6个二级指标和44个三级指标的疟疾输入风险评估指标体系。2轮咨询专家积极系数分别为72%（13/18）和100%（13/13）。对于各项指标重要性评分和可操作性评分的Kendall协调系数值分别为0.22和0.25，均具有显著性。指标体系重要性评分、可操作性评分、熟悉程度评分和判断依据评分的克朗巴哈 α系数值分别为0.938、0.945、0.983、和0.962。各二级指标条目下归一化权重值居第1位的三级指标分别为境外感染风险中的入境人员是否严格执行防护措施（0.048 1）、虫媒特征中的当地媒介能量（0.019 8）、自然因素特征中的当地海拔（0.028 5）、外部暴露风险中的来源国抗疟药物可及性（0.034 2）、境内传播风险中的当地与来源国的地理位置关系（0.050 1）和内部防控能力中的多部门联合防控机制（0.044 6）。 结论:所构建的疟疾输入风险评估指标体系可为消除疟疾后防止其输入后再传播、巩固疟疾消除成果提供参考工具。

胆道恶性肿瘤(BTC)是一类高度异质性肿瘤，尽管其在全球范围内定义为罕见癌，但由于显著的地理差异，BTC在中国的发病率仍在持续上升。目前全球BTC的治疗需求远未被满足，晚期化疗生存获益有限。随着其基因特征被逐步揭示，近年来分子靶向治疗、免疫治疗以及药物联合治疗开始蓬勃发展。本文总结成纤维细胞生长因子受体、异柠檬酸脱氢酶、神经营养酪氨酸受体激酶等BTC治疗相关的基因靶点及其抑制剂的研究进展，并展望了BTC精准靶向治疗未来的方向。

目的:了解不同气候变化条件下青海省獐牙菜属植物的潜在地理分布特点,掌握影响其分布的主导气候因子.方法:通过ArcGIS和MaxEnt模型,利用121个獐牙菜属植物地理位点以及19个气候变量,模拟分析影响獐牙菜属植物分布的主要气候因子,预测2050s、2070s的RCP 2.6、RCP 8.5两种气候情景下獐牙菜属植物的分布格局.结果:训练集与测试集AUC值均为0.899,模型推算当前潜在分布区的可信度良好.獐牙菜属植物主要分布在青海省的东部及东南部地区,包括海东、玉树等地.与当前气候相比,獐牙菜属植物在青海省的分布面积在未来不同气候情景下均有所增加,且分布区域逐渐向西偏移.影响青海省獐牙菜属植物分布的主要气候变量从大到小依次为年降水量、最冷季度平均温度、降水量季节性变化、等温性、最干季度降水量、最冷月份最低温度、最暖季度降水量.结论:獐牙菜属植物具有扩大地理分布范围的潜力,降水量和平均温度是限制獐牙菜属植物分布的关键因素,该结果可以为獐牙菜属植物的资源保护及引种驯化措施的制定提供理论依据.

全球气候变化导致极端气候发生频率和强度增加,探究植被对极端气候的响应与适应是评估区域植被脆弱性和制定适应性经营策略的重要前提.以2008年中国南方极端冰冻事件为例,利用2003-2009年日光诱导叶绿素荧光(SIF)遥感数据提取植被物候,探讨了极端冰冻事件对不同植被类型物候的影响,并采用地理探测器分析各环境因子及其交互作用对植被物候变化的贡献度.结果表明:(1)极端冰冻事件导致植被生长季开始期(SOS)提前2.96 d、生长季结束期(EOS)推迟10.47 d和生长季长度(LOS)延长12.79 d,其中常绿阔叶林物候变化趋势最大,而落叶阔叶林物候变化趋势最小.(2)研究区水热条件的空间分异性影响了植被物候空间变化格局,如东南部水热条件充足区的物候变化趋势更明显,而西北部山区植被物候变化与整体变化趋势相反,即呈现SOS推迟和EOS提前趋势.(3)降水、气温、相对湿度、土壤类型和植被类型是影响植被物候的主导因子,其中气温和降水对植被EOS的解释力最高,分别为0.6522和0.5280.(4)各因子交互作用结果均表现为双因子增强或非线性增强效应,其中气候因子间的交互作用最强,而气候因子与土壤类型、植被类型、冰冻天数的交互效应次之.

秦巴山区地处我国南北气候、生物区系的交汇地带,具有十分重要的地理与生态价值,蕴藏着巨大的发展潜力.确定生态系统服务对植被覆盖变化的响应阈值是实现秦巴山区环境资源有效配置、管理政策科学制定以及生态效益最大化的重要前提.在分析秦巴山区产水、固碳、土壤保持和生境质量4项生态系统服务时空特征的基础上,综合运用聚类分析、方差分析和弹性分析对比不同植被类型和地形梯度下生态系统服务的异同进而分区计算植被覆盖变化的影响阈值.结果表明:(1)2000-2020年,产水、固碳、土壤保持和生境质量服务整体提升且均表现为东南高西北低的空间分布.(2)不同类型植被下,生态系统服务整体供应能力从大到小依次为林地、草地和农田.不同地形变化下,除生境质量呈持续增长态势外,其他3项服务均出现了先提高后衰减的非线性趋势.(3)植被覆盖度对生态系统服务有促进作用,但超过一定阈值后这种作用会逐渐减弱.植被覆盖影响阈值在林地、草地和农田区分别为0.85、0.80和0.78;且该阈值随地形因子增加先增大后减小.本研究结果可以转变秦巴山区单纯依靠扩大森林面积提升生态系统服务供给的简单化生态保护模式,为构建分区管理、全面系统和动态平衡的生态可持续发展体系提供依据.