科学评估我国典型粮食主产区耕地的潜在水分条件状况,继而"以水定地"实现耕地空间重构布局,对保障国家粮食安全、促进农业高质量发展具有重要现实意义.以河南沿黄的原阳县等6个产粮大县为研究区,从作物种植视角出发,基于耕地及作物分布数据、MODIS数据和长时间序列气象数据,通过构建区域遥感蒸散模型和水分平衡评价模型,精准揭示当地水分平衡状况及耕地利用下水分平衡效应,进而构建多智能体空间优化配置模型来实现耕地作物种植的空间重构.结果表明:(1)沿黄6县耕地面积占土地总面积的比例持续下降,其中2020年冬小麦和夏玉米播种面积分别占耕地总面积的74.75％和48.91％,种植模式以玉米小麦轮作为主,夏玉米单一型耕地分布零散且对应田块规模偏小;(2)地表蒸散量与有效降水量的时空错位引致当地水分平衡状态存在较大差异,全境缺水且水分亏缺量呈东北高、西南低的分布规律,应依据作物水分平衡态势的空间差异进行差别化灌溉管理;(3)耕地空间重构表现出明显的空间尺度性效应,且县域尺度的优化结果优于单一整体尺度,在保障粮食安全前提下,重构后的冬小麦和夏玉米水分亏缺情势均得到一定程度缓解,田块的空间积聚性和连片性更加有利于作物日常灌溉管理.河南沿黄区需大力推行"以水定地"耕地空间重构战略,以缓解耕地用水压力、促进农业可持续发展.

植物总初级生产力是定量描述生态系统固碳能力的重要指标,为了分析气候时空滞后效应和空间异质性对植被总初级生产力(GPP)的影响,以当年气象数据组(CC)、10年平均气象数据组(MC)和邻域气象数据组(FM)分别代表气候波动性、时间滞后效应和空间异质性,以及地形数据为自变量,构建随机森林模型,模拟了 2000-2014年的历史时期的GPP值以及2015-2021年在SSP126、SSP245、SSP370和SSP585排放情景下的GPP值,计算模拟解释率,因子贡献率,最终确定最佳气象数据组.结果表明(1)地形因子中坡度对GPP的影响最大,气象因子中降水量对GPP的影响最大,整体而言GPP与地形因子较气象因子相关性强,是地形再分配气象因子的结果;(2)各时期GPP模型之间交叉模拟值与MODIS数据对比发现模型解释率R2均达到0.80以上,表明所建预测GPP的随机森林模型稳定性较强;(3)历史气象数据的GPP模型结果显示CC对当年GPP的解释率更高,表明气候波动性更好地展现当年气象与GPP间的关系;(4)基于历史时期和4种未来气候情景下3个气象数据组建立的模型之间交叉模拟,结果表明MC预测模型的解释率最高,表明该数据组稳定性最强,反过来采用4种未来气候情景下3个气象数据组的模型模拟历史时期的GPP,结果表明MC与其他两个气象数据组之间存在显著性差异(P＜0.05),充分表明植被GPP响应气候具有时滞效应,并其影响程度显著大于气候的空间异质性和波动性,即前9年的气候持续影响植被GPP;(5)统计3个气象数据组在历史时期出现的概率,可知MC出现概率高的区域占比比其他两个数据组的大,在林地、灌木和草本三种景观类型中也出现相同的结论,另外MC对中高海拔和陡坡的预测能力比其他两个数据组的强,表明中高海拔地区在分配太阳辐射等复杂过程存在明显的时滞效应,而平缓地区易受当年和气候空间异质性影响.因本研究以10年为平均值计算单元,最佳时间滞后效应可能会比10年短或更长,需要进一步探讨,结论为气候变化背景下GPP模拟预测提供了最佳气象数据组.

目的:研究绿地空间暴露与中国老年人腰围（WC）和中心型肥胖的关联。方法:数据来源于“中国老年健康影响因素跟踪调查”中2017—2018年的横断面调查数据，将14 056名符合标准的65岁及以上老年人纳入研究。通过问卷调查和体格检查，收集研究对象的人口学特征、生活方式、WC等信息；利用美国国家航空航天局提供的中分辨率成像光谱仪的卫星监测数据，将研究对象1 000 m半径范围内归一化植被指数（NDVI）的年均值作为绿地空间暴露的测量值。采用多因素线性回归模型、多因素logistic回归模型和限制性立方样条（RCS）模型分析NDVI与中国老年人WC及中心型肥胖的关联和剂量反应关系。结果:14 056名研究对象的年龄 M（ Q1， Q3）为84.0（75.0，94.0）岁；其中男性占45.0%（6 330名）；文盲占48.6%（5 853名）；农村人口占78.0%（10 964名）；WC均值为（84.4±10.8）cm；中心型肥胖占60.2%（8 465名）；NDVI范围为（-0.06，0.78）。多因素线性回归模型分析结果显示，调整相关混杂因素后，NDVI每增加0.1个单位，城市组的WC改变值［ β（95% CI）为-0.49（-0.93~-0.06）］小于农村组［-0.78（-0.98~-0.58）］（ P交互=0.022）；与NDVI的 Q1组相比，农村人群 Q2和 Q3组WC有所减少， β（95% CI）分别为-1.74（-2.5~-0.98）、-2.78（-3.55~-2.00）。多因素logistic回归模型分析结果显示，调整相关混杂因素后，NDVI每增加0.1个单位，城市和农村人群中心型肥胖的患病风险均降低， OR（95% CI）分别为0.87（0.80~0.95）、0.86（0.82~0.89）（ P交互=0.284）；与NDVI的 Q1组相比，农村人群 Q2和 Q3组中心型肥胖患病风险较低， OR（95% CI）分别为0.68（0.58~0.80）、0.57（0.49~0.68）。RCS拟合模型结果显示，随着NDVI浓度增加，NDVI与WC（ P非线性=0.006）及中心型肥胖患病风险（ P非线性=0.025）均存在非线性负向关联。 结论:绿地空间暴露与中国老年人WC及中心型肥胖患病风险均存在负向关联。

目的:了解我国≥60岁居民经常锻炼情况，并探讨其潜在影响因素。方法:2018年中国慢性病及危险因素监测在全国31个省（自治区、直辖市）的298个县（区），采用多阶段分层整群随机抽样方法抽取≥18岁常住居民194 779名，利用包含全球身体活动问卷的调查问卷，采用面对面调查获取调查对象的人口学信息，业余时间中高强度锻炼频率和时间，以及其他慢性病及危险因素相关信息。通过MODIS、OMI、AIRS等卫星遥感数据资料，反演获取2018年298个监测县（区）的每日气温，高德POI数据库获取2017年公园数量。本研究将完成调查且锻炼相关变量、气温和公园信息完整的68 379名≥60岁居民作为调查对象，按性别以年龄组、城乡、文化程度、地区等分组计算经常锻炼率和平均每周锻炼时间。采用多因素logistic回归模型，分析经常锻炼率的个体和环境影响因素。结果均进行复杂加权调整。结果:2018年我国≥60岁居民经常锻炼率为13.1%（95% CI：12.1%~14.0%），男性［13.6%（95% CI：12.6%~14.7%）］略高于女性［12.5%（95% CI：11.5%~13.5%）］；城市［17.5%（95% CI：15.9%~19.1%）］显著高于农村［9.6%（95% CI：8.8%~10.4%）］；华东地区［15.1%（95% CI：13.3%~16.9%）］高于其他地区；所在县（区）公园数量≥28个［17.3%（95% CI：15.3%~19.2%）］的老年居民经常锻炼率较高。我国老年居民平均每周锻炼时间为68.3（95% CI：63.5~73.2）min；其中男性［74.3（95% CI：68.1~80.5）min］高于女性［62.5（95% CI：57.8~67.2）min］；城市［89.8（95% CI：82.0~97.7）min］高于农村［51.4（95% CI：46.8~56.1）min］。多因素logistic回归分析结果显示，居住在农村、文化程度和家庭人均年收入较低、自评健康状况较差，以及居住区域缺少公园与老年居民更低的经常锻炼率相关。 结论:我国老年居民的经常锻炼率仍处于较低水平，锻炼时间有待提高。应加大“全民健身”宣传力度，关注弱势老年群体，提供更多适宜的活动场所，以促进更多老年居民参与锻炼。

目的:探讨绿地空间和NO 2暴露与中国老年人高血压的关联。 方法:研究对象来自2017—2018年中国健康影响因素跟踪调查，最终纳入15 423名符合标准≥65岁老年人为研究对象。采用问卷调查收集人口学特征、生活习惯、自我报告高血压患病情况等信息，通过体格检查获取血压值等资料。归一化差异植被指数（NDVI）来源于美国宇航局的中分辨率成像光谱仪（MODIS）测量结果。NO 2浓度来源于中国地面空气污染物数据集。气象数据来自美国宇航局MERRA-2。每个研究对象的NDVI、NO 2的暴露量基于其居住地点周围1 000 m半径内的面积进行计算。通过多因素logistic回归模型分析NDVI、NO 2混合暴露及其交互作用与老年人高血压患病的关联。采用限制性立方样条（RCS）函数分别探索绿地、NO 2与中国老年人高血压患病风险的暴露-反应关系。 结果:15 423名老年人年龄为（85.6 ±11.6）岁；女性占56.3%（8 685/15 423）；居住在城镇占55.6%（8 578/15 423）；居住时间为（60.9 ±28.5）年；高血压者占59.8%（9 225/15 423）；NDVI为0.41 ±0.13；NO 2浓度为（32.18 ±10.36）μg/m 3。多因素logistic回归模型分析结果显示，NDVI与老年人高血压患病风险呈负向线性关联， OR（95% CI）值为0.959（0.928~0.992）；与NDVI的 T1组相比， T3组罹患高血压的风险较低， OR（95% CI）值为0.852（0.769~0.944），趋势检验具有统计学意义（ P<0.05）；与NO 2的 T1组相比， T2组、 T3组罹患高血压的风险较高， OR（95% CI）值分别为1.160（1.055~1.275）、1.244（1.111~1.393），趋势检验具有统计学意义（ P<0.05）。RCS的分析结果显示，NDVI与老年人高血压患病风险呈负向线性关联；NO 2与老年人高血压患病风险呈非线性关联。交互作用分析结果显示，NDVI与NO 2对高血压患病风险具有负相乘交互作用［ OR（95% CI）：0.995（0.992~0.997）］。 结论:绿地空间、NO 2暴露与老年人高血压患病均存在关联。

江西省是全国首批生态文明示范省之一,探明气象条件对生态系统调节服务功能的影响,有利于因地制宜开展生态环境保护和修复工作.本研究基于2000-2022年MODIS数据、净初级生产力数据和逐月气象数据,采用水量平衡方程、土壤流失方程等模型,对江西省生态系统固碳、释氧、水源涵养、土壤保持4种调节服务功能进行测算,并利用趋势分析、偏相关分析方法分析4种调节服务功能的时空格局及其气象影响因素.结果表明:2000-2022年,江西省生态系统固碳量和释氧量年均值分别为178.8和130.0g·m-2,年均增加值分别为0.4和0.3 g·m-2,两者在空间分布上一致,全省有77.3％区域的固碳释氧年均值呈上升趋势.江西省水源涵养和土壤保持均值分别为591.8 mm和723.8 t·hm-2,两者在空间分布上较为一致,两者年均增加值分别为5.6 mm和3.7t·hm-2,全省分别有73.3％、69.3％区域的土壤保持和水源涵养功能稳步提升.植被的固碳释氧功能在月尺度、季节尺度与气温呈显著相关,两者的偏相关系数也高于其他因子,是影响生态系统固碳释氧功能的重要气象因子.无论在月尺度、季尺度还是年尺度上,降水量与水源涵养量和土壤保持量均呈显著正相关关系,是其最重要的气象影响因素.本研究揭示了 2000-2022年间气候变化对江西省生态系统调节服务功能的影响,可为切实保障江西省生态系统保护修复、提高生态文明建设的质量和效益提供科技支撑.

海陆温差是海-陆间热力对比的重要表征,对区域乃至全球气候产生重要影响.研究基于2001-2021年中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感数据,研究了中国东部地区地表温度、海表温度以及海陆温差的时空变化及区域差异特征.结果表明:2001-2021年中国东部地区地表温度和海表温度均呈显著上升趋势,上升幅度分别为0.34 ℃/10a和0.32 ℃/10a;夜间地表温度和海表温度的上升态势更突出;各季节中,冬季地表温度和夏季海表温度增幅最大,分别达0.45 ℃/10a和0.43 ℃/10a(P＜0.05);空间上,中国东部地表温度总体呈南高北低的格局特征,海表温度则表现出从东北向西南递增、近岸低于远岸的特征.研究时段内,中国东部地区海陆温差通常为负值,海表温度总体高于地表温度,且离海岸线越近的缓冲区范围内海陆温差越小;100 km、200 km和300 km缓冲区范围内年际海陆温差总体呈减小趋势,其中100 km缓冲区范围内的降幅最大;各季节中,春季和冬季海陆温差呈减小趋势,夏季和秋季的呈增大趋势;空间上,以30°N为界,以北和以南区域的海陆温差分别呈减小和增大趋势.

山西省在黄河流域总体生态格局中具有重要的战略地位.为深入研究2000-2020年黄河流域山西段生态环境的变化,选用MODIS遥感影像数据,基于绿度、湿度、干度和热度的主成分分析确定遥感生态指数(RSEI),对该区域生态环境质量的时空变化进行分析并探讨影响因素;同时,利用CA-Markov模型对2030年黄河流域山西段不同发展情景下生态环境进行模拟和预测.结果表明:RSEI在黄河流域山西段具有较好的适用性,可用于监测和评估其生态环境的时空变化特征.2000-2020年,黄河流域山西段以低生境质量区为主,其中,2000-2010年生态环境质量持续改善,而2010-2020年则有所退化;高生境质量区集中于山区,其自然条件优越、生物多样性丰富,低生态质量区主要分布在城市群集中的太原盆地及研究区北部采矿业发达的地区;在研究区的北部和中部,气候因子与生态环境质量呈负相关关系,而在高山区域二者呈正相关关系.3种发展情景下,2030年研究区的耕地、林地、水体和建设用地面积均较2020年有所增加;相较于自然发展情景和耕地保护情景,在以RSEI为限制因子的生态约束情景中,新增林地面积最多,而耕地和建设用地的扩张速率最低.研究结果可为黄河流域山西段的国土空间规划及生态环境保护提供参考.

研究气候变化和人类活动对植被变化的影响是有效生态系统管理的基础.本研究基于2002-2020年250 m MODIS-NDVI数据,采用Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析从像元尺度量化了湖南省植被动态演变趋势;结合气象、夜间灯光指数、土地覆盖等数据,采用残差分析和相关分析等方法,从像元和县域两个尺度揭示了人类活动和气候变化对植被动态演变的影响.结果表明:2002-2020年,湖南省归一化植被指数(NDVI)动态演变呈"整体改善、局部退化"的空间格局,显著改善的区域占研究区总面积的64.9％,主要分布于湖南省西部和中南部;显著退化的区域占研究区总面积的1.4％,主要分布于城市化区域和洞庭湖平原的耕地区域.人类活动和气候变化共同促进研究区67.9％的植被改善;人类活动和气候变化单独对植被NDVI动态演变的贡献率分别为96％、4％;人类活动对所有区县植被演变的贡献率均超过80％.人类活动对植被演变的影响存在显著空间异质性.城市扩张导致新城区植被退化,但老城区出现植被恢复的现象;生态工程则促进了湖南省西部植被恢复.本研究结果有助于深入认识湖南省植被演变时空格局及其对气候变化和不同人类活动的响应,可为制定有效的生态恢复策略提供科学依据.

探究黑龙江流域植被覆盖度时空动态特征及其对气候变化的响应,可为该地区3个国家(蒙古国、中国和俄罗斯)开展流域综合治理提供理论依据和数据支撑.本研究以黑龙江流域为对象,基于Google Earth Engine(GEE)平台提供的2000-2020年的MOD13Q1遥感数据,按最大值法合成归一化植被指数(ND VI),并利用像元二分模型计算植被覆盖度(FVC),采用Sen+MK趋势法分析植被覆盖度动态变化,利用皮尔逊相关系数量化植被覆盖度对气候变化的响应.结果表明:2000-2020年间,黑龙江流域FVC整体呈轻微减少趋势,年际变化率为0.1％,其中,蒙古国FVC呈波动上升趋势(0.13％),而俄罗斯(0.15％)和中国(0.08％)则呈轻微减少趋势;区域内FVC以轻微退化和严重退化为主,面积占比分别为34％和17％,而显著改善区域仅占9％;降水对研究区FVC的影响显著大于气温,降水和气温对FVC影响显著的面积占比分别为8.2％和2.2％,其中,降水与蒙古国区FVC的相关系数最高(r=0.446,P＜0.05),而与俄罗斯区FVC的相关系数最低(r=-0.442,P＜0.05).