多灾种时空耦合网络构建：从多维网到单顶点网

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何锦屏^,, 李双双^,陕西师范大学地理科学与旅游学院,西安 710119

Spatiotemporal network modeling of multi-hazard: From bipartite to single point network

HE Jinping^,, LI Shuangshuang^,School of Geography and Tourism, Shaanxi Normal University, Xi'an 710119, China

通讯作者: 李双双（1988-）,男,陕西潼关人,博士,讲师,硕士生导师,主要研究方向为全球变化与区域灾害防治。E-mail: lss40609010@126.com

收稿日期:2020-09-18接受日期:2020-11-20

基金资助:

国家自然科学基金项目(41701592)
国家自然科学基金项目(41877519)
陕西师范大学研究生创新团队项目课题(TD2020035Y)

Received:2020-09-18Accepted:2020-11-20
作者简介 About authors
何锦屏（1998-）,女,湖南平江人,硕士研究生,主要研究方向为全球变化与区域灾害防治。E-mail: JPH1116@126.com

摘要
基于1970—2017年秦岭南北72个站点气象数据,以“地理时空分析-小波相干分析-时空耦合网络”为方法框架,对秦岭南北干旱-热浪时空耦合特征进行分析;进而以干旱-热浪时空耦合网络为基础,完善时空网络连边规则,拓展单顶点网分析方法,再认识多灾种时空耦合的群聚群发效应。结果表明：① 全球变暖背景下,秦岭南北降水模态逐渐由20世纪80年代雨涝主导向干旱主导转变,同时热浪在2010年前后经历第2个谷值期后快速增加,加剧了区域干旱-热浪耦合风险。② 秦岭南北干旱-热浪变化具有同步性,但是不同时段显著周期存在差异。其中,在20世纪70—80年代初,秦岭南北干旱-热浪4~8 a周期同步减弱,并向低频2~4 a周期转变;后期同步耦合增强时段有2个,分别是1995—2002和2012—2017年。在空间格局上,秦岭以北和汉江谷地为秦岭南北干旱-热浪耦合影响关键区域,而丹江口水库附近、嘉陵江流域、秦岭南坡中段为干旱-热浪耦合波动区。③ 在研究方法上,地理时空分析为秦岭南北干旱-热浪时空耦合提供基本事实判断,小波相干可定量干旱-热浪多时间尺度耦合关系,多灾种时空耦合网络可解释多灾种“平静-爆发”现象,识别干旱-热浪耦合稳定区和波动区,三种方法相辅相成,初步形成面向多灾种时空耦合分析方法体系。
关键词： 多灾种;干旱;热浪;复杂网络;秦岭南北

Abstract

Modeling the processes of multi-hazard interaction could provide a pathway for a better understanding of the question how to identify and characterize the interaction of natural hazards and what is the possible cumulative or amplification effect where a hazard triggered or combined secondary hazards, which would help scientists to understand multi-hazard cause even damage to the social-ecological system. Based on the daily observations of 72 meteorological stations released by the National Meteorological Information Center of China, this study focuses on the spatiotemporal variation in concurrences of droughts and heat waves in the south and north of Qinling Mountains region for the period of 1960-2016 by using geographical analysis, wavelet conference, complex networks and other statistical techniques. Specifically, we finished the prospective transform from bipartite to single-point network and the modification in the spatiotemporal network rules for multi-hazards, which enriched the traditional research paradigm to investigate changes in concurrent of multi-hazards under the global warming. The results showed that: (1) The wet-dry pattern in the south and north of Qinling Mountains region has switched from the dominant flooding in the 1980s to continuous droughts. Meanwhile, the increasing shift of heat waves occurred after the depression or hiatus process during 1998-2010. Severe droughts and heat waves concurrences have become frequent and higher risk of multi-hazards have increased more than single hazard in recent years. (2) Investigation reveals there is synchronous variation between the concurrent droughts and heat waves, and the relationship shows different periodicity in different periods between 1970 and 2017. A statistically significant high-power region is evidently found from the 1970s to the 1980s at the shortest timescales, i.e. 4-8 years, with droughts and heat waves decreasing simultaneously, and then the weaker correlation is observed until the early 1990s. High-power regions are also observed during 1995-2002 and 2012-2017 from quasi-decadal to the interannual timescales, i.e. 2-4 years, which show a substantial increase in concurrent droughts and heatwaves across the study region. (3) Spatially, Guanzhong basin and Hanjiang river basin are two specific regions prone to concurrent of droughts and heat waves, while the cold spots of multi-hazard are observed in the Jialing river basin, the middle part of south piedmont of Qinling Mountains and the region near Danjiangkou reservoir. (4) Here, the multi-hazard approaches framework is provided to analyse the effects of concurrent and compound extremes. In particular, spatiotemporal analysis can be used to understand the background of multi-hazard and provide some basic evidences about the interaction of natural hazards. To quantify the presence of scale-dependency in the relationship of droughts and heat waves, wavelet coherence is used from a nonstationary perspective. Finally, the spatiotemporal network for multi-hazard could explain the ‘burst’ phenomena of multi-hazard, i.e. the spatiotemporal distribution of concurrent droughts and heat waves is best described by power lows, which are neither regular nor completely random.

Keywords：multi-hazard;drought;heat wave;complex network;south and north of Qinling Mountains region

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本文引用格式
何锦屏, 李双双. 多灾种时空耦合网络构建：从多维网到单顶点网[J]. 地理研究, 2021, 40(8): 2314-2330 doi:10.11821/dlyj020200894
HE Jinping, LI Shuangshuang. Spatiotemporal network modeling of multi-hazard: From bipartite to single point network[J]. Geographical Research, 2021, 40(8): 2314-2330 doi:10.11821/dlyj020200894

1 引言

减轻灾害风险仍是全世界的当务之急,提升抗灾能力应成为全人类的共同行动^[1]。自然或人类活动共同引发的气候变化给社会-生态系统带来的灾害风险,依然是全球学术界关注并期待有重大突破的关键科学问题^[2,3,4]。全球变暖背景下,国家和区域防灾减灾能力建设面临重大挑战,综合风险防范需要关注多灾种对灾情的累积放大效应^[5,6,7]。在国家研究战略层面,科技部制定了国家重点研发计划“重大自然灾害监测与防范”实施方案,其中,多灾种重大自然灾害评估与综合防范是5个重点任务之一。可见,关注多灾种综合致灾机制、研发风险防范评估和适应技术成为当前研究的热点问题。

在多灾种研究方法上,Tilloy等综述了当前研究多灾种相互作用的19种方法,并归类为统计模型、经验模型和机理模型^[8]。其中,机理模型以水文模型为主导,主要关注气象和水文灾害相互触发关系^[9,10,11];统计模型以相关分析、贝叶斯网络和Copula联合概率模型为主,分析多灾种联合发生概率^{[12,13,14,15]};经验模型使用较多,可说明多灾种耦合关系^[16,17,18]。值得一提的是,多灾种时空耦合网络构建,是灾害风险管理由单灾种向多灾种思维的转变,也是经典时间序列分析、空间分析方法向“时空一体化方法”的探索^[19,20,21]。前期研究中,以2008年中国南方低温雨雪冰冻灾害为基础,构建低温和雨雪灾害叠加时空网络,再认识多灾种的综合致灾过程,判断多灾种时空网络符合“小世界”特征^[19]。随后,以京津冀地区干旱-热浪耦合为切入点,分析“正向放大”致灾因子的叠加效应,明晰了面向过程和非过程的多灾种研究思路^[21]。回顾前期研究方法,分析思路主要集中于多维或时空一体化网络,对多灾种的单顶点网络探讨相对较少。在网络分析中,常常将多维网络投影为单顶点网络,可利用更加丰富的方法,对网络结构特征进行分析^[22,23,24]。因此,选取典型案例区,丰富多灾种时空耦合案例,将时空耦合网络拓展到单顶点网络,对认识多灾种致灾过程具有重要的现实意义。

秦岭位于中国东部季风区,是亚热带和暖温带的分界线,也是中国大陆东部海拔最高的东西向山脉,其位置与1月0 ℃等温线、800 mm等降水量线一致,是生态环境脆弱区和气候变暖敏感区^[25,26,27]。全球变暖背景下,中国亚热带北界在112°E以东明显北移,112°E以西地区受秦岭山脉影响,温度带格局波动相对较小,气候分界作用依然明显^[28]。但是,近年来秦岭南北气候呈现干旱化,热浪频次逐渐增加^[29,30,31]。相关研究表明：干旱与高温具有“协同效应”,导致粮食减产与森林火灾高发,城市脆弱人群因酷热而死亡,是典型的多灾种叠加事件^[32,33,34]。由此可见,秦岭南北作为中国气候南北分界线,是研究干旱-热浪耦合致灾的典型区域,也可验证多灾种时空耦合网络的可行性。

基于此,利用1970—2017年秦岭南北72个站点气象数据,以“地理时空分析-小波相干分析-时空耦合网络”为方法框架,对区域干旱和热浪时空变化特征进行分析;构建秦岭南北干旱-热浪时空耦合网络,完善多灾种时空网络连边规则,拓展时空耦合网络方法,探讨秦岭南北干旱-热浪耦合的群聚群发特征,以期为构建多灾种综合风险防范体系提供理论支持。

2 研究区概况

秦岭位于中国中部,西起甘肃迭山,东至河南伏牛山,东西长约800 km,北坡陡峻,南坡平缓^[25]。以秦岭分水岭、秦岭南麓1000 m等高线作为分界,将秦岭南北过渡带分为3个子区域,秦岭以北、秦岭南坡和汉江谷地（图1）,主要河流有：渭河、汉江和嘉陵江^[26]。在社会经济方面,秦岭以北的关中平原,作为东联西进的枢纽,是西部社会经济转型发展的典型代表。随着关中平原城市群扩展,贫困空间呈现出“高贫困、破碎混杂”向“较高贫困、相对连续、较强混杂”的演变;加之区域人口的快速集聚和老龄化程度加深,区域面临极端灾害暴露性逐渐增大^[35,36,37]。秦岭以南的汉江谷地,是中国典型的连片贫困区,也是南水北调的重要水源地,生态环境脆弱且空间上可持续生计安全差距逐渐增大,扶贫和生态环境保护是区域可持续发展的关键问题^[38]。

图1

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图1秦岭南北地理环境与气象站点分布^[26]

Fig. 1Geographic conditions and distribution of meteorological stations in the south and north of Qinling Mountains

3 数据来源与研究方法

3.1 数据来源

本文秦岭南北研究范围涉及72个气象站点,太白和华山站为高山站点,其受热浪影响相对较小,不纳入时空耦合网络建模。依据陕西省基层台站简史,20世纪60年代许多站点资料存在缺失现象,以持续性和完整性为原则,将研究时段确定为1970—2017年。同时,由于气象站点迁移或资料遗失等原因,宝鸡县气象站数据时间段为：1973年10月—2017年12月,城固、十堰和永济气象站数据为：1971年1月—2015年12月,其他站点数据具有完整性。本研究1970—2017年秦岭南北70个气象站点逐日降水、气温、相对湿度、风速和日照数据,来源于中国气象数据网（http://data.cma.cn）。

3.2 研究方法

3.2.1 多灾种时空耦合研究框架多灾种时空耦合研究框架的理论基础为：灾害事件具有群聚群发特征。

结合地理学时空分析和复杂网络分析,重点关注两类多灾种事件,即面向过程和非过程的多灾种研究,回答多灾种累积放大效应（图2）。其中,面向过程的多灾种研究,研究视角相对微观,核心思想为具体的多灾种事件,不可人为定义或更改多灾种致灾过程,强调多种灾害相互作用关系;面向非过程的多灾种研究,不考虑具体致灾因子过程,研究视角相对宏观,以抽象的多灾种叠加关系为核心。

图2

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图2多灾种时空耦合的“双线认识途径”方法体系

Fig. 2The double path to understand the spatiotemporal concurrent of multi-hazard

具体而言,在2008年中国南方低温雨雪时空耦合网络中,致灾过程明确,不可人为更改致灾因子（低温和雨雪）,不可人为拓展致灾时间（2008.1.25—2008.2.6）,不可人为设定致灾因子的组合类型。但是,在多灾种研究中,常需要分析不同致灾因子时空耦合特征,调控多灾种组合形式,如干旱和热浪组合——放大致灾效应,干旱和暴雨组合——缩小致灾效应,本研究将其定义为：可控的多灾种研究。

根据叠加关系类别,将时空耦合网络模型分为：多系统和致灾因子两个层面。其中,本文干旱-热浪耦合,属于致灾因子时空耦合网络。以干旱、热浪对农业系统、社会系统、生态系统用水的影响为案例,可构建二维致灾因子和三维承灾体系统的时空耦合网络。进而用复杂网络的聚类方法,对多灾种群聚群发特征进行分析。

3.2.2 干旱和热浪指数（1）干旱指数。当前已有数百种表征干旱程度的指数,涉及气象、农业、水文和社会经济四种干旱类型,本质均为降水不足导致的水分亏缺^[39]。2010年,Vicente-Serrano等对比分析了PDSI和SPI的适用特征以及优缺点,提出标准降水蒸散发指数（SPEI）,现已被广泛应用于干旱监测研究^[40]。

以SPEI指数为基础,综合考虑Penman和Thornthwaite的潜在蒸发的视角差异,分别计算两种SPEI指数分析秦岭南北干旱变化特征,进而减少分析干旱与热浪耦合关系的不确定性。参考已有研究,选取时间尺度为12月,以每年12月份SPEI值作为年尺度干旱评价指数。

（2）热浪指数。高温天气、高温高湿、热浪事件是3个不同的概念^[30]。其中,热浪事件与其他概念不同的是：炎热程度和发生过程的累积效应,需要突出高温高湿天气的持续性。本文采用《高温热浪等级GB/T29457-2012》国家标准,定义秦岭南北热浪指数^[41],具体计算公式如下：

（1）

HI = 1.2 \times (TI - T I^{'}) + 0.35 \overset{N - 1}{\sum_{i = 1}} \frac{1}{n d_{i} (T I_{i} -} T I^{'}) + 0.15 \overset{N - 1}{\sum_{i = 1}} \frac{1}{n d_{i} + 1}

式中：HI为热浪指数;TI为当天炎热指数;TI′为炎热临界值;TI_i为当天之前第i日炎热指数;nd_i为当天之前第i日距当天的日数;N为炎热天气过程持续时间。考虑昼夜温差的影响,如新疆地区常常出现“早穿棉袄午穿纱”,仅以最高温评价热浪等级可能高估炎热程度,出现虚假信息。在此,以昼夜温差超过15 ℃为标准,对秦岭南北热浪发生天数进行筛选,排除最高温为35 ℃,晚间降温至20 ℃以下情况。

3.2.3 干旱-热浪时空耦合网络将1970—2017年秦岭南北干旱和热浪时空变化过程抽象为：节点、连边和边权,包括节点的形成、连边的规则和二分网络矩阵表达,并利用UCINET和Netdraw软件,对干旱-热浪耦合网络进行可视化（图3）。

图3

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图3秦岭南北干旱-热浪时空耦合的二分网络

Fig. 3Bipartite networks of concurrent droughts and heat waves in the south and north of Qinling Mountains

为了拓展多灾种时空耦合网络方法体系,与京津冀干旱-热浪时空耦合网络对比,两者构建规则有如下完善：时空维度连边规则、时空维度节点度分布和时空聚类方法。

（1）在干旱-热浪时空耦合网络中,前期研究以21a滑动相关性通过0.05显著水平检验为判断条件,分析干旱-热浪趋势特征,缺点在于时间序列缩小了10个节点^[21]。在秦岭南北干旱-热浪耦合网络中,气象站点P_j在T_i时刻,SPEI指数为负值表征干旱;对于热浪而言,首先将年热浪频次正态标准化,正值表征热浪异常年。当第i年干旱和热浪同为异常年,则由T_i节点向气象站点P_j连接的有向边a_ij,记a_ij=1;反之,不构成连边,a_ij=0,由a_ij构成干旱-热浪时空耦合网络邻接矩阵A={a_ij},其中,i∈{1970,1971,……,2017},j∈{1,2,……,70},矩阵维度为70×48。

（2）将二维网络投影单顶点网。将干旱-热浪时空耦合网络投影成单顶点网络,时间节点网络边权为两个时间共同影响节点数,空间节点网络边权为两个站点受干旱-热浪并发影响的年份数。

在时间维上,如果两个节点在空间上有超过20个站点受干旱-热浪并发影响,则构建空间节点连边关系;在空间维上,如果两个节点在1970—2017年48年间至少有5年受干旱-热浪并发影响,则构建空间节点连边关系。基于上述规则,可分别构建时空维度的单顶点连接矩阵,并分析多灾种群聚群发特征（图4）。

图4

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图4干旱-热浪时空耦合的二分网络与单顶点网络转化关系

Fig. 4Transformation between bipartite and single point network in spatiotemporal concurrent of droughts and heat waves

（3）时空维度节点度累积分布。通过时空耦合网络节点度分布规律,判断是否服从幂律分布,证明符合无标度网络模型,可加深多灾种致灾过程理论基础的理解。在此,利用累积度分布方法,分析秦岭南北干旱-热浪耦合网络时空维度节点度分布特征^[42]。公式如下：

（2）

P_{k} = 1 - \overset{\infty}{\sum_{k^{'} = k}} P (k^{'}) = \frac{C}{γ - 1} k^{- (γ - 1)}

式中：P_k为时空维度节点累积度分布,表示节点中心度不小于k的节点在整个网络中的比例,反映网络中随机选取一个节点不小于k的概率。如果累积度分布函数近似符合幂律指数,且幂指数越大,时空网络从高度非均匀网络向高度均匀网络变化,即多灾种群聚群发规律逐渐演变为均匀周期发生。

（4）凝聚子群分析。群体、子群和派系是社会心理学和社会学研究的重要概念^[43]。Wasserman 和Faust将凝聚子群定义为：在集合中行动者间具有相互较强、直接、紧密、经常的或积极的关系^[44]。

本研究将干旱或热浪事件时间、空间维度节点抽象为行动者,两者正向放大作用抽象为行动者积极关系。利用复杂网络方法识别秦岭南北干旱-热浪耦合事件的群聚群发特征;利用凝聚子群k核概念,即多灾种时空网络全部节点至少与其他k个节点连接,对干旱-热浪耦合特征进行分析。

3.2.4 小波相干分析由于干旱-热浪时空耦合网络,无法判断两种灾害时空响应关系。因此,本文选择小波相干方法,对秦岭南北干旱-热浪时空耦合特征进行再分析,探讨两者非线性的相关程度,小波相干系数计算公式如下：

（3）

R^{2} (a, τ) = \frac{{|S (a^{- 1} W_{xy} (a, τ))|}^{2}}{S (a^{- 1} {|W_{x} (a, τ)|}^{2}) ∙ S (a^{- 1} {|W_{y} (a, τ)|}^{2})}

式中：a、τ为秦岭南北不同分区干旱与热浪指数序列;R²(a,τ)为小波相干系数,其取值范围为0~1;S(a^-1W_xy(a,τ))为x, y时间序列小波交叉谱;S(a^-1|W_x(a,τ)|²)和S(a^-1|W_y(a,τ)|²)分别为x, y时间序列的小波系数。

4 结果分析

4.1 秦岭南北干旱-热浪趋势变化

不同时间尺度SPEI值表征水分盈亏的侧重点有所不同,Penman和Thornthwaite计算干旱指数反映干旱原理也有所差异。本文选取12个月尺度SPEI指数,以反映1970—2017年秦岭南北长期降水变化特征（图5）。结果表明：无论秦岭以北暖温带半湿润地区,还是秦岭以南北亚热带湿润地区,SPEI值并未表现出明显线性变化趋势,且以年代波动为主,旱涝交替频繁,南北变化具有同步性,这对协调秦岭南北适应干旱,跨区域调水工程易产生不利的影响,如“引汉济渭”“引红济石”等调水工程。但是,从风险管理角度看,秦岭南北同旱同涝的变化,为构建区域协调的综合风险防范体系提供了基础。

图5

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图51970—2017年秦岭南北干旱变化特征

Fig. 5Variations of droughts in the south and north of Qinling Mountains during 1970-2017

定量秦岭南北旱涝强度等级,1970—2017年秦岭南北旱涝主导年代存在差异,近年来极端干旱占比有所下降,但是干旱月占比依然高于正常年、湿润年。具体特征表现为：① 正常年占比稳定,不同年代间差异较小。除20世纪70年代正常月占比偏高外,其他年代占比多维持在35.0%左右;② 雨涝峰值为20世纪80年代,相对湿润月份占比为49.4%,远高于相对干旱月份占比14.7%;干旱峰值为20世纪90年代,相对干旱月份占比为42.5%,也高于湿润月份占比24.1%;③ 20世纪90年代起,尽管相对干旱月份占比有所下降,但是秦岭南北干旱月占比依然占主导地位,说明1990—2017年,秦岭南北逐渐由涝转旱,干旱成为区域主导灾害（表1）。

Tab. 1
表1
表11970—2017年秦岭南北旱涝月数年代变化特征
Tab. 1The decadal change of droughts and floods in the south and north of Qinling Mountains during 1970-2017 (单位：频次/站次)

等级	1971—1980年	1981—1990年	1991—2000年	2001—2010年	2011—2017年
极端干旱	0.7	0.2	3.9	1.2	2.3
严重干旱	3.8	1.3	11.2	7.4	6.5
中等干旱	10.7	4.8	17.0	16.6	9.2
轻微干旱	20.0	11.3	18.9	21.6	14.3
小计	35.2(29.3%)	17.6(14.7%)	51.0(42.5%)	46.8(39.0%)	32.3(38.5%)
正常	47.0(39.2%)	43.1(35.9%)	40.1(33.4%)	42.9(35.8%)	29.6(35.2%)
轻微湿润	18.7	21.3	15.6	15.2	10.6
中等湿润	12.2	18.0	9.4	8.3	5.8
严重湿润	5.3	14.5	3.4	5.3	4.9
极端湿润	1.6	5.5	0.5	1.5	0.8
小计	37.8(31.5%)	59.3(49.4%)	28.9(24.1%)	30.3(25.2%)	22.1(26.3%)

注：表中灰色底纹表征干旱、正常、雨涝主导年代。

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前期研究表明：中国南北过渡带热浪变化呈现“非线性、非平稳、阶段性”的变化,且关中平原和秦巴山区变化具有相似性^[31]。为构建秦岭南北干旱-热浪时空耦合网络,更好解释网络结构反映规律,在此结合区域地理单元,将秦岭以南分为秦岭南坡和汉江谷地,对秦岭南北热浪特征精细化分析。

结果表明：① 受河谷地形的影响,近48年汉江谷地年均热浪天数为9.0天,略高于秦岭以北的8.6天;对于秦岭南坡而言,受垂直地带性的影响,其热浪天数相对较低,年均仅有2.9天（表2）。整体空间规律表现为：“中间山地低,南北谷地高”分布;② 在年代变化上,以1997年为界,前期秦岭南北热浪整体偏低,且变化过程可分为两个阶段：1970—1984年为热浪波动下降期,1985—1997年为热浪快速上升期;后期秦岭南北热浪持续上升,并在2003年达到峰值。其中,受1998年8月—2001年2月持续31个月超强拉尼娜事件影响,区域热浪频次出现低谷期;2003年之后拉尼娜事件频发,秦岭以南地区热浪增速趋缓,秦岭以北地区热浪呈现小幅下降,在2010年前后形成第二个低谷期;2012年之后,随全球变暖停滞期结束,秦岭南北热浪快速增加,热浪频次逐年刷新历史记录（图6）。

Tab. 2
表2
表21970—2017年秦岭南北热浪趋势特征值
Tab. 2Eigenvalues of trends of heat waves in the south and north of Qinling Mountains during 1970-2017

指标	1970—2017年			1997—2017年
指标	秦岭以北	秦岭南坡	汉江谷地	秦岭以北	秦岭南坡	汉江谷地
平均值	8.6	2.9	9.0	10.6	4.8	11.9
标准差	4.940	2.763	5.310	4.843	3.285	5.897
趋势值	2.542	2.649	2.673	1.492	1.135	2.027
P-value	0.011	0.008	0.008	0.136	0.256	0.043

注：平均值单位为天,趋势值为Mann-Kendall值。

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图6

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图61970—2017年秦岭南北热浪变化特征

Fig. 6Variations of heat waves in the south and north of Qinling Mountains during 1970-2017

4.2 秦岭南北干旱-热浪多尺度耦合特征

图7为两种干旱指数与秦岭南北热浪的小波相干分析,图中小波相干系数越大,表明两者相关性越高。“→”表示两者关系为同相位变化（正相关）,“←”表示两者反相位变化（负相关）,“↑”表示干旱超前热浪变化相位90°,“↓”表示干旱滞后热浪变化相位90°,即四分之一周期。

图7

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图7秦岭南北干旱和热浪变化的小波相干分析

Fig. 7Wavelet coherence analysis between droughts and heat waves in the south and north of Qinling Mountains

结果表明：① 两种表征干旱的指数与热浪高度相关时段和周期具有一致性,说明干旱指数不同,对构建秦岭南北干旱-热浪耦合网络影响相对较小;② SPEI和热浪指数呈负相关,定量佐证了“干旱越强烈,热浪越频发”的正向放大关系;③ 秦岭南北不同分区干旱-热浪耦合显著时段具有同步性,不同时段显著周期存在差异。其中,在年代变化上,特别是4~8 a周期,在20世纪70—80年代初,秦岭南北干旱-热浪同步减弱,并向低频2~4 a周期转变,同步耦合增强时段有两个,分别是1995—2002年和2012—2017年。

4.3 秦岭南北干旱-热浪时空耦合网络分析

干旱-热浪小波相干可分析多时间尺度耦合关系,探讨多灾种时间维的群发特征。但是小波相干方法空间分辨率比较低,对多灾种空间群聚特征挖掘较弱。此时,多灾种时空耦合网络,在一定程度上可弥补小波相干方法的不足。具体分析如下：

基于派系模型的时空耦合网络分析,是根据时空关系耦合强弱对网络结构进行完备且互斥的分组。由于秦岭南北干旱和热浪发生具有明显的同步性,造成度值较高的时间节点,影响往往具有全区性（图8）。

图8

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图8基于派系模型的秦岭南北干旱-热浪耦合网络时空聚类分析

注：纵轴红色年份为没有站点发生干旱-热浪耦合。
Fig. 8The spatiotemporal clustering in concurrent of droughts and heat waves in the south and north of Qinling Mountains based on the factional model

值得一提的是,20世纪70—90年代初,秦岭南坡干旱-热浪耦合事件密度矩阵值要低于秦岭以北、汉江谷地,在20世纪90年代之后,秦岭南坡干旱-热浪耦合事件密度矩阵值高于其他两个分区。这与李双双等研究秦岭南北气温变化,发现处于过渡带性质的秦岭南坡逐渐由“偏冷”转为21世纪“偏暖”主导,部分站点已由暖温带转为亚热带结论一致^[26]。也就是说,全球变暖背景下,尽管秦岭作为分界线作用依然明显,但是处于过渡性质的秦岭南坡干旱-热浪耦合事件已经发生变化。

4.4 秦岭南北干旱-热浪耦合的单顶点网络分析

4.4.1 时空维度网络特征对于时间维网络,节点中心度表示含义为：某一时刻内,干旱-热浪耦合发生影响区域范围。度值越大,表示干旱-热浪影响空间越广;对于空间维网络,节点中心度表示含义与时间维不同,反映某一区域内,在1970—2017年受干旱-热浪耦合致灾的频率,而非干旱或热浪等单一灾害影响。度值越大,表示该区域是干旱-热浪并发的热点区域;利用R语言,分别计算时间维和空间维单顶点网络累积度分布,可判断多灾种网络是否具有幂律分布特征,进而解释多灾种的“平静-爆发”现象（图9）。

图9

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图9秦岭南北干旱-热浪时空耦合网络中心度分布

Fig. 9Degree distribution of spatiotemporal network in concurrent of droughts and heat waves in the south and north of Qinling Mountains

结果表明：① 时间维中心度超过0.6的核心节点有：1972年、1995年、1997年、2002年、2013年和2016年,其中1997年干旱-热浪耦合影响站点最少,但是也有45个。在上述年份内,秦岭南北受干旱-热浪影响范围广,其他年份干旱-热浪耦合影响范围偏小。② 与时间维相比,空间维中心度较小,主要在0.1~0.3之间波动,说明秦岭南北干旱-热浪耦合发生频率低,多数年份属于平静期。③ 从累积度分布角度分析,秦岭南北干旱-热浪耦合网络在时空维度均具有幂律分布特征,也就是说干旱-热浪耦合具有“平静-爆发”现象。在时间维上,1970—1980年、1995—2002年、2013—2016年为秦岭南北干旱-热浪耦合爆发期;在空间维上,秦岭以北和汉江谷地为秦岭南北干旱-热浪耦合影响关键区域。

4.4.2 时间维单顶点网络将干旱-热浪时空耦合网络投影为单顶点网络,使得网络结构由“有向无权网”转为“无向有权网”,边权赋予多灾种网络规律新的特性。在此,提取时间维网络度值最大节点,绘制秦岭南北干旱-热浪耦合时间维局部网络（图10）。图中黄色方框表示两时间节点共同影响站点超过50个,粉红色方框表示2个时间段共同影响站点超过40个,方框中数字表示网络边权,其值越大,说明两个时间共同影响空间范围越大。

图10

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图10基于时间维度的秦岭南北干旱-热浪耦合的单顶点网

注：厄尔尼诺事件的发生时间,1995年为1994年10月—1995年2月,2016年为2014年11月—2016年5月。
Fig. 10Temporal network of concurrent between droughts and heat waves in the south and north of Qinling Mountains

将时间节点与ENSO事件对应,发现2002年节点边权最大,为黄色和粉红方框主要集聚区,1977年、1997年、2006年边权相对较小;同时,网络节点主要集中在20世纪90年代之后,多对应厄尔尼诺事件,而节点边权较小的时间多对应于正常年、厄尔尼诺发生偏后的年份。比如：2006年8月—2007年1月发生一次弱厄尔尼诺,而2006年1—3月赤道东太平洋海温偏低。值得一提的是,秦岭南北干旱与热浪影响因素具有复杂性,加之节点统计样本相对较少,ENSO事件对秦岭南北干旱-热浪耦合驱动机制还存在不确定性。

4.4.3 时间维网络的凝聚子群分析为挖掘多灾种单顶点网络规律,丰富多灾种时空耦合方法体系,本研究借鉴凝聚子群的概念,对秦岭南北干旱-热浪时间网络进行k核分析,结合地理空间分析和可视化方法,精细化多灾种时间的群发特征（图11）。具体思路如下：

前提基础：单顶点时间维网络边权蕴含空间维信息。

图11

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图11基于凝聚子群的秦岭南北干旱-热浪耦合特征分析

Fig. 11Concurrent of droughts and heat waves in the south and north of Qinling Mountains based on cohesive subgroup

3个步骤：① 时间维子网络。以时间节点内超过10个、20个和30个站点受干旱-热浪耦合影响为判断标准,在单顶点网络基础上构建3个子网络。其中,影响超过30个站点的时间节点集合为：1972年、1977年、1978年、1995年、1997年、2002年、2006年、2013年和2016年,节点之间连接边权均大于30,形成秦岭南北干旱-热浪耦合时间维子网络;② k核凝聚子群分析。以超过30个站点时间维子网络为例,可进行三种分区,度值分别为1、2和5。对于度值为5的分区（即5核）而言,包括7个时间节点,只有1977年和1978年被排除在外,因为1978年仅与其他2个年份共同影响超过30个以上站点,而1977年仅与有1个年份相连。而5核的7个时间节点,每个节点与至少5个年份相连,说明两者空间上共同影响区域超过30个站点;③ 地理空间可视化。为体现干旱-热浪耦合影响范围广、关联高的时间节点,绘制空间分布图。

结果表明：① 随着空间维度判断标准降低,时间聚类分组逐渐增加,干旱-热浪耦合时间维“平静-爆发”规律没有变化,说明干旱-热浪耦合单顶点网络的子网络依然具有幂律规律;② 空间上,凝聚子群5核时间节点,干旱-热浪耦合影响超过30个站点区域中,共同关联空间节点主要分布于：关中平原东部、汉江谷地、商丹盆地,而丹江口水库附近、嘉陵江流域、秦岭南坡中段为干旱-热浪耦合波动区;③ 结合前文分析,2002年节点度值为67,全区70个站点,仅有西峡、淅川和郧西3个站点没有发生干旱-热浪耦合,属强时间节点;2006年节点度值为44,属于弱时间节点。因此,强中心度节点信号,可判断秦岭南北干旱-热浪耦合具有全域性;节点中心度强弱叠加,可识别秦岭南北干旱-热浪耦合稳定区和波动区。

5 结论与展望

面向非过程的多灾种时空网络建模,本文分析了秦岭南北干旱和热浪致灾因子趋于极端化的背景,借鉴多维时空网络和单顶点网络研究思路,构建了“地理时空分析-小波相干分析-时空耦合网络”方法框架,探讨秦岭南北干旱-热浪耦合的群聚群发特征。得到结论如下：

（1）干旱-热浪耦合趋于极端化。全球变暖背景下,秦岭南北降水模态逐渐由20世纪80年代雨涝主导向干旱主导转变,20世纪90年代后干旱月份占比维持在38.5%以上,是80年代干旱月占比14.7%的2倍;对于热浪变化而言,在2010年前后经历第二个谷值期后快速增加,加剧了区域面临干旱-热浪耦合发生的风险。

（2）干旱-热浪响应具有同步性。无论秦岭以北暖温带半湿润地区,还是秦岭以南北亚热带湿润地区,干旱-热浪年代变化具有同步性,但是不同时段显著周期也存在差异。在年代变化上,特别是4~8 a周期,在20世纪70—80年代初,秦岭南北干旱-热浪同步减弱,随后两者相关性逐渐减弱,并向低频2~4 a周期转变,同步耦合增强时段有两个,分别是1995—2002年和2012—2017年。

（3）干旱-热浪耦合的分析方法。地理时空分析为秦岭南北干旱-热浪时空耦合提供基本事实判断,缺陷是时空分辨率相对较低,时空分析相互分离;小波相干可定量干旱-热浪多时间尺度耦合关系,探讨多灾种时间维的群发特征,缺陷是空间分辨率相对较低;多灾种时空耦合网络,为时空一体化分析方法,可结合网络结构特征,解释多灾种“平静-爆发”现象,识别干旱-热浪耦合稳定区和波动区,缺陷是多灾种耦合关系、网络结构指标反映的规律需要基本事实解读。上述三种方法相辅相成,初步形成面向多灾种时空耦合分析方法体系。

（4）干旱-热浪时空耦合的规律。秦岭南北干旱-热浪耦合网络在时空维度均具有幂律分布特征,说明干旱-热浪耦合具有“平静-爆发”现象。在时间维上,1970—1980年、1995—2002年、2013—2016年为秦岭南北干旱-热浪耦合爆发期;在空间维上,秦岭以北和汉江谷地为秦岭南北干旱-热浪耦合影响关键区域,而丹江口水库附近、嘉陵江流域、秦岭南坡中段为干旱-热浪耦合波动区。

关于多灾种时空耦合网络建模,未来还有许多工作值得探索：

（1）完善理论体系。与中国地理学发展类似,多灾种研究也存在内生与外生的“二元结构”,传统历史积淀与国外理论体系并存^[45]。在前期研究中,引入时空网络分析多灾种的综合致灾过程,回溯研究前端基础问题,未来需要完善基础理论体系,尝试回答以下问题：多灾种概念是如何发展的?现有多灾种研究方法有哪些?如何构建一个方法体系,整合面向过程和面向非过程的多灾种时空耦合研究?能否凝练一个技术流程,使得多灾种时空耦合方法更广泛的使用?这些问题是构建多灾种时空耦合方法的基础,也是多灾种时空耦合研究,能否从案例分析转向理论完善的关键。

（2）时空耦合解释。巴拉巴西在《爆发》一书中指出：“一旦幂律出现,爆发点的出现就在所难免”^[46]。一旦自然灾害事件或多灾种耦合发生,不是随机的,不是正态分布,而是具有幂律分布,那么爆发性就有可能成为多灾种时空耦合的内在机理,并成为未来在大数据背景下预测研究的基础。因此,在未来研究中,需要结合网络科学最新研究成果,进一步挖掘多灾种时空耦合网络特征,衔接多灾种致灾强度变化与网络结构指标的关系,并尝试构建动态演变网络。

致谢：

感谢匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,评审专家对本文多灾种研究框架以及时空耦合网络分析方面的修改意见,使本文获益匪浅。

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Some technologies, such as solar or wind power, create certain but relatively small reductions in greenhouse gas emissions. Others, such as carbon sequestration devices, have larger potential upsides, but a greater possibility of failure. Here we show using economic games that people will invest in high-risk high-reward technologies when more certain options will not be sufficient. Groups of players had to contribute enough to avoid a simulated climate change disaster. Players could defect, make a certain contribution or make a risky contribution with a high potential gain. Across four studies using both laboratory (n = 296 and n = 297) and online (n = 501 and n = 499) samples, we found that more players made riskier contributions when necessary targets could not be met otherwise, regardless of the magnitude of potential losses. These results suggest that individuals are willing to invest in risky technology when it is necessary to mitigate climate change.

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A method to link bivariate statistical analysis and hydrodynamic modeling for flood hazard estimation in tidal channels and estuaries is presented and discussed for the general case where flood hazards are linked to upstream riverine discharge Q and downstream ocean level, H. Using a bivariate approach, there are many possible combinations of Q and H that jointly reflect a specific return period, T, raising questions about the best choice as boundary forcing in a hydrodynamic model. We show, first of all, how possible Q and H values depend on whether the definition of T corresponds to the probability of exceedance of "H OR Q" or "H AND Q". We also show that flood hazards defined by "OR" return periods are more conservative than "AND" return periods. Finally, we introduce a new composite water surface profile to represent the spatially distributed hazard for return period T. The composite profile synthesizes hydrodynamic model results from the "AND" hazard scenario and two scenarios based on traditional univariate analysis, a "Marginal Q" scenario and a "Marginal H" scenario.

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在全球气候变化与经济一体化的背景下,台风引发的次生灾害构成灾害链,加剧人口、经济等多方面的损失。以2000-2010年案例数据为基础,依据台风所经过区域的孕灾环境特性,提出了全球台风灾害链分类体系,并统计得出类型与强度的区域特征：在西北太平洋,主要发生于山地（丘陵）区（占34.4%）,强度为3.1;在南太平洋,主要发生于岛屿区（占59.2%）,强度为2.6~3.0;在北印度洋,主要发生于河口海岸区（占35.8%）,强度为0.7~0.9;在南印度洋,主要发生于平原区（占31%）,强度为2.6;在北大西洋与东北太平洋,主要发生于平原海岸区（分别占24.7%与31.2%）,强度分别为2.0~2.3和2.3。研究结果可为台风灾害链自动识别、动态模拟与预测提供理论基础,用以支持区域防灾减灾建设与应急响应策略制定。

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基于中国0.5°×0.5°逐日气温和降水格网数据,利用复杂网络分析方法,对2008年南方低温雨雪冰冻灾害综合致灾过程进行再认识,综合分析低温雨雪冰冻灾害在时空维度的网络特性。结果表明：2008年南方低温雨雪冰冻灾害是典型的多灾种叠加事件,低温与雨雪灾害叠加放大了致灾因子的危险性;基础设施设防水平低与春运高峰叠加增大了承灾体的脆弱性;低山丘陵区与人口聚集区叠加降低了孕灾环境的稳定性。低温冰冻雨雪灾害具有小世界特征和核心—边缘结构,具体表现为：在空间打击上具有集聚性,影响区域相对集中;在时间打击上具有连续性,间隔1天事件相对较少。在研究方法上,复杂网络是一种有效分析多灾种叠加的方法,可以进一步挖掘自然灾害的时空演化信息。

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基于京津冀及周边34个气象站点逐日气温、相对湿度和降水数据,辅以Mann-Kendall趋势分析、SatScan时空重排扫描等数理统计方法,对1960~2013年京津冀地区干旱-暴雨-热浪灾害时空聚类特征进行分析。结果表明：① 1960~2013年京津冀地区干旱-暴雨-热浪变化具有阶段性,2000年之前干旱-热浪频次多为负距平,暴雨频次相对较多;2000年后干旱和热浪频次呈上升趋势,暴雨频次呈下降趋势;② 综合考虑多种致灾因子,京津冀地区高致灾因子区集中于东部沿海区和西部太行山地区,低致灾因子区分布于中部平原区;③ 1960~2013年京津冀地区干旱和热浪空间分布具有明显的重叠性,两者空间叠加区主要分布于5个区域：北部沿海区、北部燕山山区、西部太行山区、南部平原区。对于北京、天津、保定等中部平原区的城市而言,其为多灾种叠加的“平静区”,干旱-暴雨-热浪灾害时空群集事件相对较少。

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干旱和热浪耦合是典型的多灾种事件,全球气候变暖增加了干旱和热浪耦合的风险。选取京津冀地区作为研究对象,以复杂网络理论为基础,构建干旱热浪时空耦合网络模型,拓展派系模型时空聚类方法,分析年代尺度上干旱和热浪时空聚类特征。结果表明：近55年京津冀地区干旱热浪耦合存在空间差异性,形成4个规律相异的时空耦合形态,即密集分布型（张家口—怀来—遵化,石家庄—邢台）、前期集中型（北部燕山地区）、后期集中型（太行山地区）、稀疏分布型（东部沿海区）。同时,干旱热浪空间耦合中心具有明显的迁移规律,以20世纪80年代为界,前期耦合中心分布偏北,位于北部燕山地区,后期则向南迁移,分布于南部太行山区。以时空数据为基础,提出面向非过程的多灾种时空网络构建方法,不仅是多灾种研究方法的探索,也是地理时空数据一体化研究的尝试,以期为多灾种时空耦合方法体系完善提供新的思路。

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以1964-2015年物候观测数据和逐日气象资料为基础,运用相关分析和PLS回归法,研究了秦岭地区植物物候变化与气候变化的响应关系。结果表明：① 1964-2015年,秦岭地区物候始末期的气候均呈干暖化趋势,且始期的暖化趋势较末期显著,物候突变后（1985年之后）尤为显著。② 就单一因素而言,物候始末期对气温、降水、日照等气候因子的响应程度存在差异,突变前（1985年之前）,除物候始期的日均温外,其他气候因子对物候的影响均不显著,但突变后影响显著,始期与末期的日均温每升高1 ℃,始期提前3.0 d,末期推迟12.0 d;始期的累积降水每减少1 mm始期提前1.3 d,末期的每增加1 mm末期推迟1.0 d;始期与末期的日均日照时数每增加1 h,始期提前4.3 d,末期推迟18.3 d。③ 气候因子对物候始末期的影响存在滞后效应,物候始期,气温影响的滞后时效约1~2个月,降水的滞后时效约1~3个月,而日照几乎无滞后效应;物候末期,气温的滞后时效约1~3个月,降水几乎无滞后效应,而日照影响的滞后时效约1~2个月。④ 物候始期与末期均受气温、日照、降水的综合影响,气温是影响物候变化最重要的因素,特别是同期日均温的升高对物候始期的提前及末期的推迟具有主导控制作用。

[ Deng

Chenhui

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Hongying

, Gao

Shan

, et al. Comprehensive effect of climatic factors on plant phenology in Qinling Mountains region during 1964-2015
Acta Geographica Sinica, 2018, 73(5):917-931.] DOI: 10.11821/dlxb201805011.

[本文引用: 2]

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李双双, 芦佳玉, 延军平, 等. 1970—2015年秦岭南北气温时空变化及其气候分界意义
地理学报, 2018, 73(1):13-24.

DOI:10.11821/dlxb201801002 [本文引用: 4]

基于秦岭南北70个气象站点观测资料,辅以极点对称模态分解方法（ESMD）,对秦岭南北近期气温时空变化特征进行分析,进而以日平均温≥ 10 ℃积温天数为主要指标,以1月0 ℃等温线变化为辅助指标,探讨秦岭山脉的气候分界意义。结果表明：① 1970-2015年秦岭南北气温变化具有同步性,呈现出“非平稳、非线性、阶梯状”的增暖过程,变化阶段可分为：1970-1993年为低位波动期、1994-2002年为快速上升期、2003-2015年为增温停滞期;② ESMD信息分解结果表明,秦岭南北气温变化以年际波动为主导,并未呈现出明显的线性增暖趋势;③ 在空间上,秦岭南北气温趋势呈现“同步增温,南北分异”的响应特征,即秦岭以北地区空间增温具有一致性,秦岭以南地区则呈现“西乡—安康盆地交界”、“商丹盆地”两个低值中心;④ 在气候变暖背景下,秦岭作为气候分界线的作用依然明显,但是南北响应方式存在差异。其中,秦岭以南,北亚热带北界沿山地“垂直上升”,汉江谷地热量资源逐年增加;秦岭以北,尽管以城市带为中心的增温区不断延展,但是冷月气温偏低的格局并未改变。

[ Li

Shuangshuang

, Lu

Jiayu

, Yan

Junping

, et al. Spatiotemporal variability of temperature in northern and southern Qinling Mountains and its influence on climatic boundary
Acta Geographica Sinica, 2018, 73(1):13-24.] DOI: 10.11821/dlxb201801002.

[本文引用: 4]

[27]

翟丹萍, 白红英, 秦进, 等. 秦岭太白山气温直减率时空差异性研究
地理学报, 2016, 71(9):1587-1595.

DOI:10.11821/dlxb201609010 [本文引用: 1]

在评估山地生态系统对气候变化响应的过程中,作为气温要素的重要输入参数,气温直减率（γ）的精确性直接影响到相关科研工作的真实性和可靠性。本文基于秦岭主峰太白山（3771.2 m）11个分布于南北坡和不同海拔的标准气象站点2013-2015年连续3年实测日均温资料和25 m×25 m空间分辨率的DEM数据,研究了太白山气温直减率在不同时间尺度上的变化规律及不同坡向上的空间分布特征。结果表明：① 2013-2015年太白山年均γ北坡均大于南坡,北坡为0.513 ℃/100m,南坡为0.499 ℃/100m;北坡年均γ随海拔变化表现出一定的差异性,而南坡相对稳定。② 年内γ在不同时间尺度上均存在明显差异,且南北坡变化趋势不一致。在季尺度上,γ最大值北坡为夏季,为0.619 ℃/100m,而南坡最大出现在春季,为0.546 ℃/100m,最小值均为冬季,南北坡分别为0.449 ℃/100m和0.390 ℃/100m;春季和夏季,北坡γ均大于南坡,而冬季相反,北坡小于南坡,秋季几乎无差异。在月尺度上,气温相对高的月份γ亦较高,北坡γ变化幅度大于南坡;年始和年末（11-12月、1-2月）北坡γ小于南坡,而5-9月北坡大于南坡,且南北坡γ相差较大。③ 经数据可信度分析,所获得的γ可较为客观地反映太白山气温随海拔变化的规律性,将为山地气温空间分布规律及其生态系统响应等定量研究提供理论基础。

[ Zhai

Danping

, Bai

Hongying

, Qin

Jin

, et al. Temporal and spatial variability of air temperature lapse rates in Mt. Taibai, Central Qinling Mountions
Acta Geographica Sinica, 2016, 71(9):1587-1595.] DOI: 10.11821/dlxb201609010.

[本文引用: 1]

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[ Wu

Shaohong

, Liu

Wenzheng

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[ Gao

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, Yin

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李双双, 延军平, 孔锋, 等. 极点对称模态分解下西安高温天气的趋势特征
地理研究, 2018, 37(1):209-219.

DOI:10.11821/dlyj201801016 [本文引用: 2]

基于1960-2016年西安均一化气象资料,采用极点对称模态分解法,对西安市的高温天气变化特征进行分析,探讨赤道东太平洋海温异常（El Ni?o）、西太平洋副热带高压变化（WPSH）,与西安极端高温变化的关系。结果表明：① 采用非均一化数据,会低估西安暖夜、夏季、热夜、热浪日数变化趋势,高估冬季供暖能耗下降幅度、夏季制冷能耗上升幅度,对暖昼、高温日数影响相对较小。② 在年代变化上,暖昼、热浪、高温日数和制冷度日等四个指标,反映西安白天高温变化特征,呈现一致的四阶段“下降—上升—下降—上升”的变化过程;表征夜间高温变化的暖夜和热夜日数,以1993年为节点,呈现两阶段“阶梯状”的上升趋势。③ 在影响因素上,赤道太平洋中西部海温异常与西安高温关系更为密切。当Ni?o 4区海温异常偏高时,西安暖昼、夏季、炎热天气制冷耗能明显增加,寒冷天气供暖能耗显著降低;同时,当WPSH强度越大,控制面积越大、西伸脊点偏西时,西安暖夜、夏季、热夜日数明显增加、寒冷天气供暖能耗明显下降。

[ Li

Shuangshuang

, Yan

Junping

, Kong

Feng

, et al. The nonlinear trends of high temperature weather in Xi'an by extreme-point symmetric mode decomposition method
Geographical Research, 2018, 37(1):209-219.] DOI: 10.11821/dlyj201801016.

[本文引用: 2]

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李双双, 延军平, 杨赛霓, 等. 1960—2016年秦岭-淮河地区热浪时空变化特征及其影响因素
地理科学进展, 2018, 37(4):504-514.

DOI:10.18306/dlkxjz.2018.04.006 [本文引用: 2]

基于134个气象站点1960-2016年逐日最高温和相对湿度数据,辅以趋势分析、空间分析和相关分析等方法,对秦岭—淮河地区热浪时空变化特征进行分析,探讨了赤道东太平洋海温异常与热浪变化的相关关系。结果表明：①近57年秦岭—淮河地区热浪呈现“非线性、非平稳和阶段性”的变化过程,年代变化可分为3个阶段：1960-1972年热浪呈现东西分异,分界线大致位于112°E,以东地区热浪异常偏多,以西地区则“高低交替”波动;1973-1993年热浪维持“低位波动”,并在20世纪80年代中期呈现快速增加;1994-2016年,关中平原、秦巴山区、巫山山区和四川盆地热浪维持“高位波动”,黄河下游、淮河平原和长江下游热浪则经历从“相对偏多”向“相对偏少”的转变;②在影响因素方面,最高温波动变化是秦岭—淮河地区热浪频次年代变化的主导因素,相对湿度变化的影响相对较弱;③近57年来关中平原热浪年代变化与赤道太平洋西部海温异常关系更为密切,长江流域与东部海温异常关系更为密切;对于黄河下游和秦巴山区的热浪变化与不同分区赤道太平洋海温异常关系均较弱。

[ Li

Shuangshuang

, Yan

Junping

, Yang

Saini

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Progress in Geography, 2018, 37(4):504-514.] DOI: 10.18306/dlkxjz.2018.04.006.

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Xiaojun

, Wang

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Kaili

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Acta Geographica Sinica, 2018, 37(6):1002-1017.] DOI: 10.11821/dlxb201806002.

[本文引用: 1]

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马蓓蓓, 李海玲, 魏也华, 等. 西安市贫困空间结构特征与发生机理
地理学报, 2018, 73(6):1018-1032.

DOI:10.11821/dlxb201806003 [本文引用: 1]

以中国西部综合型大城市、老工业基地西安市为例,基于大规模调研数据,采用相对贫困概念和FGT指数研究城市内部微观单元贫困特征的空间分异与形成机理。结果表明,西安市整体的贫困状况较为缓和,贫困覆盖面广,但深度和强度较弱;随着城市圈层扩展,贫困属性呈现出“U”型演化曲线,表现出“高贫困、破碎、混杂—低贫困或非贫困、弱连续、较弱混杂—较低贫困、连续、内部分化、相对均一—较高贫困、相对连续、较强混杂”的演化规律,成熟建成区和新兴扩展区内侧分化区的贫困状况最弱;城市内部已基本发育成熟了旧城衰退型、发展剥夺型、传统工业衰退型、“城中村”型和新增长中心邻近型等5种表征不同贫困主体及户籍、住房等特征的贫困极核。西安城市贫困空间的结构特征是其社会经济发展的阶段性和区域性的集中体现,是在城市宏观社会经济和整体地域结构背景下,各收入阶层在生活成本、就业机会、公共资源、政策导向和社会心理亚文化圈等因素的作用下,通过接替、过滤、自主集聚、排斥隔离和强化等机制重塑城市社会空间的综合表现。

[ Ma

Beibei

, Li

Haibing

, Ye Hua Dennis Wei, et al. Spatial structure and mechanism of urban poverty in Xi'an city
Acta Geographica Sinica, 2018, 73(6):1018-1032.] DOI: 10.11821/dlxb201806003.

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王录仓, 武荣伟, 李巍. 中国城市群人口老龄化时空格局
地理学报, 2017, 72(6):1001-1016.

DOI:10.11821/dlxb201706005 [本文引用: 1]

老龄化和城市化是当今世界面临的两大人口问题。城市群是城市发展到成熟阶段的空间组织形态,是老龄化的特殊区域。本文基于2000年和2010年全国人口普查分县数据,综合应用地理探测器和变异系数等方法,清晰地刻画了中国20个城市群人口老龄化的空间格局及其变化特征,审视了人口老龄化变化的影响因素。结果表明：① 2000年中国城市群人口老龄化平均水平为7.32%,其中12个城市群的人口属于成年型,到2010年时人口老龄化平均水平已上升为9.00%,除珠三角与宁夏沿黄城市群外,其余18个城市群均步入了老年型人口,表现出明显的水平升级与类型替变态势。② 老龄化高值、较高值区域不断向内陆城市群跃迁。③ 城市群老龄化的增量和增速存在显著的区域差异,老龄化水平的低值区和高值区增量少、增速慢,而较低值、中值和较高值区增量多、增速快。总体上表现出区域性城市群——国家级城市群——地区性城市群老龄化速度递减的态势。④ 在城市群内部,老龄化分布格局表现出隆升—塌缩并存的现象。国家级城市群内部老龄化分布格局从隆升结构向塌缩结构转变,城市群中心区人口老龄化水平降低;而地区性城市群和区域性城市群内部老龄化分布格局则从均质结构向隆升结构转变,中心区人口老龄化水平上升。⑤ 城市群人口老龄化是内外因素综合影响的结果,基期老龄化程度、人口年龄结构替变和人口流动性是主导性因素。其中人口年龄结构的普遍性抬升是城市群老龄化升级与类型替变的关键,低龄人口迁入到城市群对人口老龄化则起到“稀释作用”,城市群发育阶段不同引致的聚集和扩散效应对老龄化则起到诱导作用。

[ Wang

Lucang

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Rongwei

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. Spatial-temporal patterns of population aging on China's urban agglomerations
Acta Geographica Sinica, 2017, 72(6):1001-1016.] DOI: 10.11821/dlxb201706005.

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