导读:本文包含了空间动态变化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大数据,爬虫,研究热点,荒漠化
空间动态变化论文文献综述
梁雨廷,胡云锋,韩月琪[1]（2019）在《基于大数据的中国荒漠化研究热点空间分布与动态变化（英文）》一文中研究指出荒漠化研究关乎全人类生存与发展,"归一化综合热度指数"(Normalized Comprehensive Hotspots Index,NCH)是通过学术论文数量揭示某一科研领域研究热点空间分布的一个综合性指数。本文采用网络爬虫(Web Crawler)技术从CNKI中检索中国学术期刊全文数据库(CAJ)1980s–2018年全部中文期刊论文全文,针对检索到的253055篇有关荒漠化的文章,构建了基于NCH指数的中国荒漠化研究热点提取模型,揭示了中国荒漠化研究热点的空间分布和动态变化。研究表明:(1)归一化综合热度指数可较好地刻画中国荒漠化研究热点空间分布格局,该指数在其它领域的应用仍待验证和修正。(2)根据归一化综合热度指数可知:中国荒漠化研究热点主要分布在内蒙古农牧交错区及草原区、西部高寒地带的柴达木盆地沙漠化区和新疆的绿洲-荒漠交错带(包括塔里木盆地中部向昆仑山山麓延伸区,天山山脉周边零星分布区和阿尔泰山南麓前山丘陵带),其中以内蒙古中东部农牧交错区的荒漠化研究热度最高。(3)1980年代以来,中国荒漠化研究热度总体呈下降趋势,219个区县研究热度显着下降(占研究区面积的10.37%),该趋势由2002年以来开展的各项工程所主导,内蒙古-大兴安岭东部仍需加强治理。荒漠化气候类型分布在一定程度上反映了一个地区的荒漠化分布,归一化综合热度指数为各领域获取研究进展提供了新途径。(本文来源于《Journal of Resources and Ecology》期刊2019年06期）
王利民,刘佳,高建孟[2]（2019）在《中国苹果空间分布格局及年际动态变化分析》一文中研究指出【目的】对我国苹果种植现状及历史变化动态进行分析,获得我国苹果空间分布格局及年际动态变化特征。【方法】文章基于历史统计数据,从苹果空间格局、种植面积动态分析和空间格局变化趋势3个方面进行了分析。【结果】在空间格局上,我国苹果种植在空间分布上呈现出以陕西省和山东省为中心的"双中心"分布特征;在苹果种植面积动态变化方面,全国苹果种植面积呈现出先增加后降低,随后保持比较稳定的趋势,各省份苹果种植面积变化规律呈现出"单峰"变化和"N字"变化两种类型;在苹果空间格局变化上,我国苹果种植出现明显"西移"现象:陕西省和甘肃省苹果种植面积占比增长迅速,并成为我国重要的苹果生产大省,山东省和辽宁省苹果种植面积占比下降明显,对我国苹果种植的影响逐渐降低。【结论】利用变异系数对苹果种植面积的波动性进行了分析,结果表明在全国层面,全国苹果种植面积变异系数为0.36,波动性较小,说明我国苹果种植面积总体稳定。在各省层面,陕西省变异系数最大,甘肃省次之,变异系数最小的为辽宁省,变异系数分别为0.61、0.58和0.27。表明陕西省与甘肃省苹果种植面积年际波动较大,而辽宁省苹果种植面积年际波动较小。此外,通过分析苹果种植面积均值与变异系数的相关关系,发现苹果种植面积年际变化波动性的高低与该省苹果种植面积的大小无显着相关关系。(本文来源于《中国农业信息》期刊2019年04期）
黄洁莹,高枫,李慧欣,刘昕,吴启扬[3]（2019）在《基于“叁生”空间的珠江口湾区土地利用动态变化分析与多时相模拟》一文中研究指出本文以珠江口湾区为研究区域,基于"叁生"空间视角,分析1990—2010年间土地利用动态变化,并结合Markov模型与FLUS模型对2020年、2030年、2040年的"叁生"空间的土地利用类型进行近期、中期与远期的数量预测与空间模拟,实际情况与模拟土地利用结果的Kappa系数为0.72,证明该模型可信度较高。研究结果表明:(1)在近期(2020年)模拟中,生活用地处于持续且快速扩张的状态,其增幅量高达39.57 km~2;(2)在中期(2030年)模拟中,生活用地的扩张状态持缓,增幅量有所下降,建设生活用地的侵占性减弱;(3)在远期(2040年)模拟中,生活、生产、生态用地的面积基本保持不变,这表明未来"叁生"空间的分布将趋于稳定化。因此,对生产空间的有效控制和对生态空间进行合理的保护对于珠江口湾区"叁生"空间合理分布极为重要。(本文来源于《广东土地科学》期刊2019年03期）
李笑莹,张学雷,任圆圆[4]（2019）在《河南典型样区地形对耕地动态变化空间分布多样性的影响及相关性分析》一文中研究指出选取河南省豫北、豫中和豫南3个典型样区,将土壤多样性理论引入耕地动态变化空间分布多样性与地形多样性分析中.在1km×1km网格尺度下计算2001、2007和2017年间耕地动态变化量的空间分布多样性特征及其与地形空间分布多样性的关系,分析地形和耕地变化空间分布多样性指数的相关性.结果表明:典型样区在不同的研究时期,耕地的空间分布多样性指数均大于0.95,呈现出整体均匀状态;地形的空间分布离散程度是山地>丘陵>平原;由单因素方差分析可知,地形和耕地的空间分布格局具有显着性相关关系(F=89.242>Fcrit=3.285);由互熵关联分析可得平原与耕地的相关性最强,丘陵次之,山地最弱;以地形为基础,各研究区耕地的空间分布多样性变化有显着差异,豫北耕地变化相对最稳定且多样性指数变化小,豫中耕地不断减少但多样性指数变化较稳定,豫南耕地变化明显且多样性指数有较大起伏.(本文来源于《河南大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
索立柱[5]（2019）在《黄土高原不同空间尺度土壤水分动态变化影响因素分析与随机模拟》一文中研究指出黄土高原地处西北内陆,是我国乃至全球的典型生态脆弱区,为了恢复该地区的生态,我国实行了一系列的生态工程措施。但是由于黄土高原降雨量有限且分布不均、地下水埋藏较深,有限水资源很难满足植被生长耗水的需求,土壤水分成为该区生态恢复的关键限制性因子。因此,研究黄土高原的土壤水分动态,在理论上有助于揭示人工林生态系统土壤水分循环机理,在实践上对于该区有限水资源管理和植被恢复可持续发展具有重要的现实意义。本研究以黄土高原南北样带为研究区,调查了样带内农田、草地、灌木林地和乔木林地四种植被类型土壤水分特征,并在样带两端和中间的典型地貌类型区域设置了长武、安塞和神木叁个林地坡面土壤含水量的2年观测试验,使用了经典统计、地统计学、偏最小二乘回归分析和随机模型模拟等方法,研究了样带不同植被类型土壤含水量的空间分布特征,分析了坡面土壤水分的动态变化,探究了不同空间尺度土壤水分的主控因素,模拟了土壤水分的概率密度特征并讨论了最适宜植被类型及其盖度。主要结论如下:(1)黄土高原南北样带四种土地利用类型的土壤含水量皆呈现南北向地带性变化,自南向北土壤含水量有明显递减趋势,与多年平均降雨量、潜在蒸散量、土壤质地等的分布具有一致性;同一地点不同土地利用类型下土壤水分含量具有显着差异(农地>草地>灌木和乔木林地),不同植被类型的根系分布特征、蒸散耗水量大小是造成含水量差异性的主要原因。(2)根据叁个坡面土壤含水量变异系数(CV)平均值的剖面变化,土壤0-500 cm土壤剖面可以划分为速变层(0-40 cm)、活跃层(40-100 cm)、次活跃层(100-200 cm)和相对稳定层(200-500 cm);除安塞坡面0-40 cm和100-200 cm土层外,其它土层土壤含水量均具有较好的空间结构特征,理论半方差函数模型可对其进行较好的模拟,拟合模型结果一般表层土壤含水量为球状模型,深层土壤含水量为高斯模型;叁个坡面由于地形、土壤和植被等因子空间分布的差异性,长武坡面土壤含水量的空间变化与容重、海拔高度和叶面积指数有显着相关关系(P<0.01),而安塞和神木坡面土壤含水量的空间变化分别只与最大叶面积指数和土壤质地有显着相关关系(P<0.05)。(3)使用偏最小二乘回归模型(PLSR)分析了叁个空间尺度(小区、坡面和区域)土壤含水量(SMC)的主控因素,发现:PLSR模型可以准确地分析不同空间尺度不同土层的土壤含水量的影响因素;上层含水量(USMC)和下层含水量(DSMC)在叁个尺度上是影响不同土层SMC的最重要的两个因素;累计7天降水(A7P)和累计7天潜在蒸散量(A7E)只对0-40cm土层SMC有显着影响;土壤性质对SMC的影响随空间尺度增大而显着增加,特别是砂粒含量(SAC)和粉粒含量(SIC)的影响;年平均降水量(MAP)和年平均潜在蒸散量(MAE)在区域尺度上也显着影响土壤含水量。总体而言,本研究表明黄土高原叁个空间尺度土壤含水量的主要控制因素存在显着差异,其影响因子重要性(VIP)是空间尺度和土壤深度的函数。(4)基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),模拟分析了黄土高原长武地区白羊草地(BOI)、沙棘林地(SEB)和油松林地(CHP)生长季根系层的土壤水分动态,发现:黄土高原叁种土地利用类型土壤相对含水量大小为BOI>CHP>SEB,Laio模型模拟的土壤水分概率密度函数(PDF)特征值与实测值接近,说明该模型可以对黄土高原土壤水分概率密度进行较好的模拟;在相同气候、地形条件下,模拟的土壤水分PDF对水分胁迫开始点(s_e*)和日最大蒸散量(E_(max))变化最敏感,对根系深度(Z_r)和凋萎系数(s_(e_w))变化中等敏感,对凋萎系数对应日蒸发量(E_w)不敏感。Z_r,s_(e_w),s_e*和E_(max)值的差异综合解释了叁种植被类型下土壤含水量PDFs形态的差异;基于不同LAI值下土壤水分动态的随机分布,考虑土壤水分有效性和水土流失控制,与SEB相比,确定BOI和CHP为更可持续的植被类型。(5)利用Laio模型模拟了南北样带典型样点土壤水分随机分布特征,结果发现:气候因素和土壤因素都显着影响了模型中土壤含水量的概率密度分布,其中气候因素主要影响土壤含水量在同一分布区间的不同比例,而土壤因素则影响土壤含水量的分布区间。利用样带中六个样点概率密度曲线特征值的连线来衡量样带水分状况,发现样带中大部分土壤水分值分布在模拟的土壤概率密度区间内,只有部分乔木林地出现土壤含水量较低的状况。说明这些地方不适宜乔木林地种植,也有部分土壤水分由于局地地形因素等的影响而呈现高含水量状态。利用Laio模型模拟不同植被盖度条件下样带土壤水分,结果表明:样带北端土壤含水量较低,对植被盖度响应不明显,不适宜森林植被生长;样带中部应有效降低植被盖度(约25%-50%)以维持正常土壤含水量;样带南端土壤水分较充足,但不宜种植较高耗水植被和高密度森林。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2019-05-01）
谢念斯[6]（2019）在《城市绿地空间格局的动态变化及其驱动力研究》一文中研究指出城市是承载人类社会各种活动的最重要的空间形态,是人类物质和精神文明发展的产物。城市化的持续演进使得城市居民在全部人口所占比例越来越大,也因此与自然的距离越来越远。城市以人工造物为主导,但城市范围内的绿地作为支持城市生态系统的重要空间实体,可以为城市居民提供多种生态、文化、景观、经济、健康方面的功能,从而使人们得以亲近自然。功能由结构决定,绿地对城市产生的效益会受到其本身空间格局的影响。本文的研究目的即在于构建分析城市绿地空间格局动态变化及其驱动力因素的体系,并以广州市为典型城市进行案例分析,以此为提高城市绿地水平提供依据。在对大量相关文献概括总结的基础上,论文梳理了城市绿地及其空间格局的相关概念、内涵,将景观生态学、地理学、区域规划学等作为研究的理论基础,以RS(遥感)和GIS(地理信息系统)作为分析城市绿地空间格局动态变化的技术手段,同时构建表征绿地空间格局的指标体系与驱动绿地空间格局变化的因素因子体系,从而对两者之间的关联性进行定量分析并结合定性分析。在实证研究中,本文在广州市内部划定研究区域,使用RS和GIS相关软件处理多个年期(1993-2013年)的影像数据和图件,使用景观格局指数法和土地分类检测法提取绿地空间信息,揭示绿地空间格局在时间序列上的动态变化,分析结果显示:(1)研究区域内整体的绿地空间格局在1993-2013年的20年间出现了绿地覆盖率下降、破碎化和斑块边缘规则化等趋势;(2)中心城区的绿地覆盖率下降、破碎化和斑块边缘规则化程度要高于外围城区,但两者逐渐趋同;(3)几个集中连片的绿地区域经历了不同程度的绿地衰退现象,“绿转非”斑块在前半阶段内(1993-2003年)主要以外延式蔓延扩展为主,后半阶段(2003-2013年)主要以“填空式”特征分布。然后按照影响因素因子体系收集广州的历史统计数据、政策文件、新闻报道等有关文献资料,以进行定性分析或灰色关联法定量分析,结果表明:(1)人口结构、产业结构、和城市建设是驱动广州绿地空间格局最主要的社会经济因素;(2)改革开放政策、税收制度改革、耕地保护制度、城市绿化政策等政策因素以及城市规划对城市建设的空间布局体现了国家战略和地方政策对绿地空间格局的重要影响。最后,论文对前述研究过程作出结论并提出相关政策建议,对存在的不足进行了总结,并展望未来的研究方向。希望本文能为城市建设和绿地系统构建完善提供一定的参考意见。(本文来源于《武汉大学》期刊2019-05-01）
刘克,甘宇航,张涛,罗征宇,肖晓[7]（2019）在《南水北调中线工程核心水源区土地利用空间格局动态变化研究》一文中研究指出掌握南水北调工程水源区土地利用变化情况对于改善水源区生态环境,确保足量、优质的清水进京入津具有重要意义。本文基于第一次地理国情普查、历史基础测绘等数据,借助RS和GIS技术,对2009—2015年南水北调中线工程核心水源区土地利用时空变化进行了分析,结论如下:1)区域以林地为主,约占全区总面积的80%,植被覆盖情况良好; 2009—2015年,土地利用减量以耕地为主,增量以草地为主,林草总覆盖率略有增加,耕地、林地、草地总量基本保持平衡。2)土地利用类型相互转化主要发生在耕地、林地、草地叁者之间,集中发生在海拔1 000 m以下、坡度15°以上的区域。3)政府实施的生态工程建设、库区移民政策等取得了明显效果,53.47%的坡耕地(5°以上)转化为林地、草地,但仍有相当一部分林地、草地转化为坡耕地,政府应重点加强保护海拔1 000 m以下、15°—25°坡度带内的林地和草地,减少人为活动对水源区生态环境的破坏。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年04期）
崔立新,李政海,张靖,叶佳琦,曹玥[8]（2019）在《克孜勒苏河流域植被覆盖空间格局及动态变化趋势分析》一文中研究指出克孜勒苏河流域的自然植被在保证河流水资源供应、河流水环境等方面发挥着极其重要的作用。以2000-2016年克孜勒苏河流域NDVI和NPP数据为基础,利用卫星遥感技术,得到17年间NDVI和NPP均值数据,对克孜勒苏河流域植被覆盖和生产力空间格局以及植被动态变化趋势进行分析。研究结果表明,该流域植被覆盖状况和植被生产力空间分布表现为北部、西部和南部的山地和丘陵植被长势最佳,中部丘陵荒漠植被长势最差,植被指数低值区域分布最为广泛。动态变化趋势分析说明,植被在过去17年时间内得到了良好的恢复,植被总体上表现出向好趋势。(本文来源于《大连民族大学学报》期刊2019年01期）
张玉,任建兰[9]（2018）在《山东省县域人口—经济空间分异与动态变化研究》一文中研究指出运用集中度指数、探索性空间数据分析、重心分析法、不一致指数等方法,探究了2001—2016年山东省137个县域单元人口和经济空间分异与动态变化状况。结果表明:(1)山东省人口集中度指数整体呈现西南高、东北低的分布格局,并出现集聚趋势,经济集中度指数分布格局呈现"双核"模式,高水平经济区具有强大的辐射效应,出现极化现象;(2)山东省人口集聚趋势大于经济的集聚趋势,但经济空间分布的不均衡性仍大于人口,人口和经济集中度在空间上相邻县域间存在着较高的正相关性;(3)山东省人口重心和经济重心都偏离几何重心向西南方向移动,人口重心的移动距离大于经济重心;(4)山东省人口与经济空间匹配类型中协调发展型县域数量下降,经济滞后型县域数量上升。根据研究结果提出山东省人口和经济发展空间优化建议,对统筹区域协调和促进区域可持续发展提供参考借鉴。(本文来源于《资源开发与市场》期刊2018年12期）
刘曙光,尚英仕[10]（2018）在《我国海岛县旅游效率动态变化及空间差异研究》一文中研究指出在海洋强国建设和陆海统筹发展背景下,海岛经济发展备受瞩目。旅游业作为我国海岛县的重要产业之一,其效率水平直接体现出有限海岛资源利用的合理性。海岛县旅游效率的动态变化和空间差异研究是优化旅游要素投入结构及规模的重要前提。利用DEA方法对我国海岛县旅游效率指数进行测算,从综合效率、技术效率和规模效率叁个方面对海岛县旅游效率进行剖析,通过DEA-Malmquist指数模型测算出我国海岛县旅游效率的整体动态变化趋势,依据旅游分解效率对我国12个海岛县进行分类,并对各海岛县投入指标的优化目标值进行分析,以期为海岛县优化旅游资源利用率提供建议。(本文来源于《资源开发与市场》期刊2018年12期）
空间动态变化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
【目的】对我国苹果种植现状及历史变化动态进行分析,获得我国苹果空间分布格局及年际动态变化特征。【方法】文章基于历史统计数据,从苹果空间格局、种植面积动态分析和空间格局变化趋势3个方面进行了分析。【结果】在空间格局上,我国苹果种植在空间分布上呈现出以陕西省和山东省为中心的"双中心"分布特征;在苹果种植面积动态变化方面,全国苹果种植面积呈现出先增加后降低,随后保持比较稳定的趋势,各省份苹果种植面积变化规律呈现出"单峰"变化和"N字"变化两种类型;在苹果空间格局变化上,我国苹果种植出现明显"西移"现象:陕西省和甘肃省苹果种植面积占比增长迅速,并成为我国重要的苹果生产大省,山东省和辽宁省苹果种植面积占比下降明显,对我国苹果种植的影响逐渐降低。【结论】利用变异系数对苹果种植面积的波动性进行了分析,结果表明在全国层面,全国苹果种植面积变异系数为0.36,波动性较小,说明我国苹果种植面积总体稳定。在各省层面,陕西省变异系数最大,甘肃省次之,变异系数最小的为辽宁省,变异系数分别为0.61、0.58和0.27。表明陕西省与甘肃省苹果种植面积年际波动较大,而辽宁省苹果种植面积年际波动较小。此外,通过分析苹果种植面积均值与变异系数的相关关系,发现苹果种植面积年际变化波动性的高低与该省苹果种植面积的大小无显着相关关系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
空间动态变化论文参考文献
[1].梁雨廷,胡云锋,韩月琪.基于大数据的中国荒漠化研究热点空间分布与动态变化（英文）[J].JournalofResourcesandEcology.2019
[2].王利民,刘佳,高建孟.中国苹果空间分布格局及年际动态变化分析[J].中国农业信息.2019
[3].黄洁莹,高枫,李慧欣,刘昕,吴启扬.基于“叁生”空间的珠江口湾区土地利用动态变化分析与多时相模拟[J].广东土地科学.2019
[4].李笑莹,张学雷,任圆圆.河南典型样区地形对耕地动态变化空间分布多样性的影响及相关性分析[J].河南大学学报(自然科学版).2019
[5].索立柱.黄土高原不同空间尺度土壤水分动态变化影响因素分析与随机模拟[D].西北农林科技大学.2019
[6].谢念斯.城市绿地空间格局的动态变化及其驱动力研究[D].武汉大学.2019
[7].刘克,甘宇航,张涛,罗征宇,肖晓.南水北调中线工程核心水源区土地利用空间格局动态变化研究[J].测绘与空间地理信息.2019
[8].崔立新,李政海,张靖,叶佳琦,曹玥.克孜勒苏河流域植被覆盖空间格局及动态变化趋势分析[J].大连民族大学学报.2019
[9].张玉,任建兰.山东省县域人口—经济空间分异与动态变化研究[J].资源开发与市场.2018
[10].刘曙光,尚英仕.我国海岛县旅游效率动态变化及空间差异研究[J].资源开发与市场.2018