为探究未来近期气候变化对伊犁河流域地质灾害影响，选用第六次国际耦合模式比较计划（Coupled model intercomparison project phase 6，CMIP6）不同情景气候数据，分析2021—2040年未来气候变化特征，采用加权信息量-随机森林模型，开展崩滑、泥石流等地质灾害危险性评估预测。结果表明：（1） 崩滑灾害高、极高危险区主要分布在伊宁县北部低山丘陵区及尼勒克县南部、新源县北部中山丘陵区等，泥石流灾害高、极高危险区主要分布在霍城县科古琴山北部、昭苏县南部、和静县及尼勒克县东部中高山区。（2） 2021—2040年伊犁河流域将呈现气温升高、降水增加趋势，年均气温上升最大约1.53 ℃，降水量增幅约19.3 mm。（3） 未来不同共享社会经济路径SSP126、SSP245、SSP370、SSP585情景下地质灾害高危险区面积扩大，伊宁县南部、新源县北部及尼勒克县西南区域的崩滑灾害，霍尔果斯市北部、伊宁县的泥石流灾害危险程度进一步加剧，最大增幅分别为17.31%、8.77%。该研究结果为科学应对未来气候变化下伊犁河流域防灾减灾提供重要参考。

为研究风电场尾流特征及与气象条件的关系，选取内蒙古中部地区某风电场33台风电机组，统计分析了2021—2023年平均风速、风向、风频分布等风资源评估参数。基于Jensen尾流模型，计算不同风向及精细化主导风向尾流区风速，探讨考虑尾流效应后的风速与其他气象要素的相关性。结果表明：（1） 2021—2023年内蒙古中部地区风电场以西南（SW）风为主，高频风向年内变化由偏西向偏南转变，月内风向集中且风速差较小。主导风向下平均风速最大，风速频率曲线呈现正偏态分布。（2） 各风向平均风速下，受尾流影响最大的风电机组风速损失率超过10%，其中西北（NW）、东南（SE）风向超过50%风电机组受尾流影响，风速损失集中分布在风电场东北（NE）向偏后位置，偏西风向风速减小更明显。（3） 气压、气温和湿度对不同风向风速日变化的影响程度不同，上述气象因子对风速的影响下，SW风向在4~5 m·s^-1风速区间内尾流模型计算效果相对好于其他风速段，风速平均绝对百分比误差与相对湿度呈负相关。NW风向在9~10 m·s^-1风速区间内尾流模型计算风速与实测更接近，误差与气压和气温都呈正相关。SE、NE风向分别在9~10 m·s^-1、7~8 m·s^-1风速区间尾流模型计算效果较好。研究结果可为风电机组尾流效应分析及风电场风速预测提供一定参考。

基于1961—2022年6—8月西北干旱区102个气象站的逐日降水数据，分析了中国西北干旱区极端降水和非极端降水的时空变化特征和不同区域2种类型降水的变化差异。结果表明：（1） 中国西北干旱区夏季降水量整体呈增多趋势，伊犁河谷和塔里木盆地西部尤其显著，对年总降水量贡献的平均值超过40%。（2） 中国西北干旱区夏季极端降水量对总降水量的贡献约为45%，整体呈增加趋势，塔里木盆地西部、河西-阿拉善和新疆北部尤为显著。（3） 中国西北干旱区大部分气象站的夏季极端降水量、极端降水天数和极端降水强度均呈增加增强趋势；大部分气象站的非极端降水天数显著减少，但非极端降水强度明显增强。塔里木盆地西部夏季降水量的增加由极端降水量和非极端降水量增加共同贡献，分别贡献了总降水量增加值的61%和39%，其余区域夏季降水量的增加主要由极端降水量增加贡献。研究成果加深了对中国西北干旱区夏季2种类型降水气候变化特征的认识。

基于2000、2010年和2020年人口普查数据，运用偏移-分享法、随机森林模型等方法，揭示2000—2020年兰州市人口时空演变过程及其驱动因素。结果表明：（1） 兰州市不同时段、不同地域的人口增长差异显著，人口郊区化特征明显，且表现为从中心城区向远郊区的“跳跃式”扩散。其中，中心城区始终是吸纳人口最多地区，不过增速放缓；近郊区人口增速不断加快；远郊区人口呈先减少后快速增长态势。（2） 从人口偏移增长时空特征来看，以2010年为分界点，2010年前人口正偏移增长的街区主要分布于中心城区，而2010年后则转变为远郊区，特别是国家级新区、开发区人口增长更为明显，呈现“飞地型”人口集聚特征。（3） 从驱动因素来看，自然因素、经济因素、社会发展水平、历史沿革是人口空间演变的主要驱动力，政策因素与环境舒适度因素的影响逐步提升，且各重要驱动因子对人口分布的影响作用呈现非线性特征。研究结果对西北内陆城市人口布局优化调控政策具有参考意义。

分析城市生态韧性的社会网络以及影响因素有助于促进区域绿色协同发展。选取黄河流域63个地级市2012—2021年相关数据，构建压力-状态-反应模型。采用CRITIC-TOPSIS、引力模型、多尺度地理加权回归模型分析黄河流域城市生态韧性、联动关系以及影响因素。结果表明：（1） 黄河流域生态韧性总体在0.5左右波动，表现为“上游>下游>中游”，各流域年平均涨幅分别为0.41%、0.30%、0.40%。（2） 黄河流域大致可分为7个主要城市网络（N₁~N₇），上、中、下游的流域聚集程度和城市关联程度依次不断升高。（3） 考虑直接作用、调节作用以及替代效应的影响，产业结构高级化对城市网络N₁~N₄的城市生态韧性提升作用更大，影响系数分别为0.4213、0.4210、0.5085、0.8883，而产业结构合理化更有利于提升城市网络N₅~N₇的城市生态韧性，影响系数分别为0.8483、0.5669、0.8128。

全球变暖趋势下，黄土高原极端气候事件频发，明确黄土高原极端降水事件的时空特征对区域灾害防范具有重要意义。基于1960—2023年黄土高原111个气象站点的日降水数据，通过去趋势波动分析（DFA）法确定极端降水阈值来识别极端降水事件，采用Mann-Kendall检验等方法分析黄土高原全区及生态分区的极端降水事件特征。结果表明：（1） 黄土高原各气象站的极端降水阈值介于27.4~89.1 mm，有54%站点的阈值>50 mm，各生态分区的平均阈值介于35.0~59.6 mm之间，呈西北低、东南高的分布特征。（2） 极端降水事件的降水量及强度分别从西北部的10.6 mm·a^-1、33.0 mm·d^-1增至东南部的71.5 mm·a^-1、133.0 mm·d^-1，其发生频率则从北部的0.3 d·a^-1增至南部的0.8 d·a^-1。极端降水日数更接近于暴雨日数，特别是在黄土丘陵沟壑区B2副区。（3） 黄土高塬沟壑区、土石山区及河谷平原区是极端降水事件的高发区，应作为灾害防治重点区域。（4） 近64 a的极端降水事件具有明显的年际波动特征，全区的极端降水事件增多，集中在7、8月。（5） 近10 a来，黄土高塬沟壑区、黄土丘陵沟壑区的极端降水事件的降水量及频率有所增多；沙地和农灌区的极端降水事件下降趋势减缓，而土石山区及河谷平原区的极端降水事件在2020年发生突变且增多。研究结果为黄土高原各生态分区极端降水事件的防灾减灾提供了参考依据。

防沙治沙是我国当前“三北”工程建设的主攻方向，是筑牢西部生态安全屏障的重要举措。为推进防沙治沙关键技术研究，支撑荒漠化综合防治和“三北”等重点生态工程建设，基于Citespace软件及传统文献归纳方法，梳理了三北工程实施45 a来我国防沙治沙研究成果，对防沙治沙研究文献总体特征、热点演变、存在问题与研究不足等进行了分析。分析发现：（1） 防沙治沙相关的中英文发文总量持续增长，国际影响力逐渐增强，研究具有多学科、交叉性等特点。（2） 近45 a来经历了1978—2000、2001—2012、2013—2023年3个时段的演变，一阶段重点关注土地沙漠化成因、土地退化动态的辨识；二阶段重点关注人工固沙造林等人类行为活动对防沙治沙所产生的成效评价；三阶段重点关注产业化治沙和自然修复等实现沙化土地治理的可持续发展研究。（3） 研究内容主要包括了土地沙漠化驱动因素及其机理、治理措施与模式、政策与法律法规、防沙治沙理念演变4方面。（4） 当下的研究面临着流沙快速固定、治沙新材料新技术新模式、生物多样性保护、生态服务功能价值化、沙产业发展、政策机制等方面的问题，未来需要从土地利用及其设计、治沙装备研发、沙产业与生态产品开发、政策机制完善、治沙关键技术创新和推广等多方面进行探索。

利用1981—2020年陕西省暖季（5—9月）95个国家气象观测站小时降水量资料，结合多种数理统计方法分析4个历时（1 h、3 h、6 h、12 h）强降水的时空变化。结果表明：（1） 陕西省短历时强降水主要集中在7—8月，4个历时强降水高发区均位于陕南秦巴山区，稀发区位于关中平原中部和陕北长城沿线。（2） 各历时降水极值的空间差异均较大，历时越短，极值分布的局地性越强。（3） 近40 a，陕西省各历时强降水均呈增多增强趋势，尤以3 h强降水的增加最为显著。（4） 各历时强降水的趋势变化在空间上表现为非均一性，陕北黄河沿线和陕南中南部强降水呈增多趋势，陕北南部和关中平原中部呈减少趋势，且历时越短，强降水呈增多趋势的范围越大。（5） 强降水日变化南北不同，历时越短，强降水的日变化越明显，特别是陕北短历时强降水日变化最为突出，且在傍晚或夜间易发生强降水事件，其危害更大。

景观生态风险评价是地理学、生态学研究衍生出来的新研究方向，在区域生态环境评价和国土资源规划中具有重要意义。以艾比湖流域为研究区，选取1990、2000、2010年和2020年土地利用遥感解译数据产品，定量分析30 a间土地利用动态变化特征。同时，基于景观风险生态指数，采用地统计学方法，探究艾比湖流域景观生态风险程度及时空分异特征，并利用PLUS模型模拟预测艾比湖流域2030年未来多情景下的土地利用及景观生态风险空间分布格局。结果表明：（1） 流域土地利用类型以草地和裸地为主，占总面积70%以上，而灌木和湿地的面积相对较少；1990—2020年农田和不透水地表面积增加幅度明显，草地面积减少，是主要的土地利用转换类型。（2） 1990—2020年流域景观生态风险全局Moran’s I均显著为正，流域景观生态风险持续上升且具有聚集效应，呈“边缘低、中间高”的空间分布规律。（3） 所模拟的艾比湖流域2030年不同情景下艾比湖流域景观类型变化趋于平稳，草地和裸地仍然是最主要的土地利用类型。（4） 2030年艾比湖流域不同情景下的景观生态风险分布与历史分布相似，综合来看，生态保护情景在社会经济发展的前提下有利于缓解流域景观生态风险，更符合可持续发展的需要。

气候变化和人类活动是驱动植被动态变化的两大关键影响因子。归一化植被指数（NDVI）是评估植被动态变化的有效指标，能够合理地评价生态系统变化及其可持续性。基于SPOT/VEGETATION NDVI时间序列数据、气象数据和地表覆盖数据，借助GIS空间分析、相关性分析及残差分析等方法，探讨了1998—2019年毛乌素沙地NDVI时空演变特征及其驱动机制，厘定了气候变化和人类活动两大驱动因素对毛乌素沙地NDVI变化的相对贡献率。结果表明：（1） 1998—2019年毛乌素沙地NDVI整体以0.0067·a^-1的速率增长，空间分布上表现为由西北向东南逐渐递增的分布趋势。但NDVI增长整体持续性不强，未来可能出现波动。（2） 气候变化与人类活动共同驱动了毛乌素沙地NDVI的增长。其中，NDVI变化与降水呈显著正相关，而与气温的相关性则较弱。大型生态工程的实施与气候要素的耦合驱动了毛乌素沙地86.30%的植被改善，和已有生态建设工程成效研究结论相符。（3） 归因分析结果表明，人类活动促进了毛乌素沙地83.20%的NDVI增长，而降水量驱动了毛乌素沙地73.14%的NDVI增长，降水量与人类活动的耦合作用对NDVI的影响更为显著。

依据1990—2020年新疆105个国家级气象观测站点采集的详尽气候观测资料，采用了温湿指数（THI）、风寒指数（WCI）以及着衣指数（ICL）3项关键指标，对新疆15个地州市的旅游气候舒适度与舒适期进行了系统性评估与科学分析。结果表明：（1） 新疆全年旅游气候舒适度最高月主要集中在5—6月和9月。（2） 根据综合旅游气候舒适度指数，哈密市、阿勒泰地区、博尔塔拉蒙古自治州、伊犁哈萨克自治州直属县市与克孜勒苏柯尔克孜自治州的年内旅游气候舒适度呈“倒U”型变化，乌鲁木齐市、克拉玛依市、石河子市、吐鲁番市、昌吉回族自治州、巴音郭楞蒙古自治州、塔城地区、阿克苏地区、喀什地区、和田地区呈“M”型变化。（3） 通过对旅游舒适期的分析发现，南疆地区旅游舒适期最长，北疆地区次之，东疆较短，其中，喀什地区与和田地区的旅游舒适期最长，为3—10月，然而舒适期的长短不是制约旅游客流量最关键的要素，有时也会出现反舒适度的旅游状况。

探究三江源地区植被覆盖变化、驱动机制及生态脆弱性对其生态可持续发展具有重要意义。基于归一化植被指数（NDVI）、核归一化差异植被指数（kNDVI），采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验法和地理探测器，探究植被覆盖时空变化及驱动机制，并运用“敏感-恢复-压力”模型评价生态脆弱性。结果表明：（1） 2001—2020年三江源地区植被NDVI和kNDVI均呈波动上升趋势，空间上，改善区域主要在东北部和西部，分别占73.70%和79.79%，退化区域主要在中部和南部，分别占23.23%和18.18%。（2） 降水量、海拔和气温是主导因素，因子间交互作用为双因子增强或非线性增强，降水量在573~675 mm、海拔在3447~3850 m范围内更适宜植被生长。（3） 生态脆弱性程度从东南部向西北部呈递增趋势，空间差异显著，该地区生态脆弱性较高，NDVI和kNDVI代表的重度、极度脆弱性区域分别占总面积的35.38%和36.85%。

探究粮食产销平衡区耕地非粮化时空演变特征及驱动因素，以期为制定耕地非粮化差异化管控及长效治理提供参考。利用空间自相关模型、时空地理加权回归模型、K均值算法等方法探究2000—2020年陕西省耕地非粮化现象及其驱动因素时空演变规律。结果表明：（1） 陕西省耕地非粮化率由2000年的16.11%上升至2020年的27.87%，增幅达73.00%，耕地非粮化形势严峻。（2） 陕西省耕地非粮化空间上整体呈现“南北高-中部低”的格局，“高-高型集聚”中心由陕北关中交界处逐渐转移至陕南地区，“低-低型集聚”主要分布在关中地区，呈由中部向四周扩散趋势。（3） 耕地非粮化驱动因素影响程度及范围存在明显时空异质性，一产增加值对耕地非粮化驱动力呈上升趋势，人均耕地面积、人均机械劳动力、平均坡度和年降水量等因素对耕地非粮化驱动力呈下降趋势。（4） 陕西省耕地非粮化驱动类型以经济驱动型为主，主要分布于关中地区，促进粮农降本增收、减少乡村人口流失是管控重点；生产支持型主要分布于陕北地区，管控以改善种粮条件、促进农业经济发展为主；环境限制型主要分布于陕南地区，引导与管控结合是治理途径。

基于1981—2023年西藏38个气象站点气温日资料，选择西藏新四季划分方法划分西藏四季，探讨西藏气候季节区域变化、四季开始日期的时空变化以及季节变化趋势。结果表明：（1） 西藏四季分明区集中分布在雅鲁藏布江一线和林芝市，四季不分明区（无夏区）主要位于西藏西部、北部和沿喜马拉雅山一带的高海拔区域。（2） 西藏春、夏季开始日期有提前的趋势，秋、冬季开始日期有推迟的趋势。春季开始日期于2000年出现显著提前突变，秋、冬季开始日期分别于2003、1995年出现显著推迟突变。（3） 就开始日期而言，春、秋季的第一模态（EOF1）呈现“春季西北低、东南高，秋季中间高、两边低”的特点；春季的第二模态（EOF2）表现为“西北正、东南负”的反向分布型；秋季EOF2呈现西南正值中心与东北负值中心相反的空间分布特征；冬季EOF1属于“北部高、西南部低”，冬季EOF2与春季EOF2特征相同。（4） 未来春、夏季开始日期的推迟和秋、冬季提前的态势将出现。

干旱区农业由于独特的资源环境约束，在区域社会经济、生态文明建设过程中具有重要的作用。以新疆为例，在县域尺度运用重心迁移模型、区位基尼系数、比较优势指数、全局莫兰指数等方法，探析2000—2020年新疆6类主要农作物生产时空格局演变特征与影响因素。结果表明：（1） 2000—2020年新疆农业种植规模不断扩大，主要农作物生产之间形成了棉蔬果“进”、粮油糖“退”的基本竞争态势。（2） 6类主要农作物的生产重心聚集于区域内中西部，且棉花、蔬菜、瓜果生产集聚程度不断增强，生产规模向少数县域聚集。（3） 在全国层面新疆主要农作物生产均具有效率比较优势，棉花、糖料、瓜果生产兼具规模比较优势和综合比较优势，尤其是棉花生产的规模比较优势十分显著。在本地区层面新疆多数县域主要农作物生产不具有比较优势，且部分具有比较优势的县域也主要以规模主导优势为主。（4） 政策引导、技术进步及农民收入的增加是影响区域主要农作物生产格局演变的重要因素。

利用1959—2021年内蒙古人工观测冰雹记录，分析冰雹分布的时空特征，并基于机器学习算法构建了冰雹识别方法。结果表明：（1） 时间分布上，冰雹事件出现的站数和站日数均呈现下降趋势；空间分布上，冰雹多集中在阴山山脉和大兴安岭一带，冰雹多发区沿山脉伸展分布。（2） 冰雹发生具有明显的季节变化和日变化特征，每年5—9月是冰雹频发月份，占全年雹日的91.79%，雹日中12:00—19:00是冰雹的多发时段。（3） 利用随机森林、LightGBM、K近邻和决策树4种机器学习算法，通过数据预处理、预报因子选择、模型训练、模型调优等步骤，对内蒙古冰雹天气过程进行建模与评估。评估结果表明，采用机器学习方法可以有效地识别冰雹天气过程，各模型的TS评分均达到0.83以上，命中率达到92%以上，随机森林算法在测试集上识别效果最优。研究结果可为内蒙古冰雹预报预警和人工防雹工作提供参考。

系统分析城市生态韧性影响因素、提高城市生态韧性水平对于实现城市可持续发展、建设“韧性城市”至关重要。基于2005—2021年中国281个地级市的面板数据，从抵抗力、适应力和恢复力3个维度构建评价指标，刻画了城市生态韧性的时空演变特征，并综合运用时空地理加权回归模型及全局趋势分析对中国城市生态韧性影响因素及时空异质性进行探究。结果表明：（1） 2005—2021年中国城市生态韧性水平由0.0207上升至0.0248，年平均增长率为1.140%，生态韧性重心由东北向西南方向迁移，生态韧性水平差异呈先扩大后缩小的趋势。（2） 经济发展、产业结构、地形因素、环境规制及人力资本对城市生态韧性具有正向促进作用，但各因素的影响存在明显的时空异质性，不同区域生态韧性影响因素的作用大小和方向不同。（3） 各影响因素对城市生态韧性的影响在东西方向的变化趋势大于南北方向，产业结构水平对城市生态韧性的影响在东西方向上最敏感，环境规制对城市生态韧性的影响在南北方向最敏感。

秦岭山区-黄土高原地质地貌连续区生态系统十分脆弱，河道生态基流及其阈值对生态系统的保护十分重要。以秦岭山区-黄土高原为研究区域，构建了涵盖气候、植被、地形地貌、土层结构、流域形态及社会经济6个方面特征的22个生态基流影响因子体系，通过构建自组织映射（SOM）神经网络和K-means聚类分析法，依据上述影响因子将秦岭山区-黄土高原划分为黄土高原中部、秦岭南麓、秦岭北麓和黄土高原西北部4个子区域，利用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）对3个子区域的生态基流影响因素进行了建模与分析。结果表明：（1） 黄土高原中部的生态基流主要受降水集中度的影响，秦岭南麓主要受年平均气温的影响，秦岭北麓主要受土壤含水量影响。（2） 不同子区域生态基流存在显著的区域性差异，黄土高原中部、秦岭南麓、秦岭北麓、黄土高原西北部生态基流占比阈值分别为7.9%、9.5%、7.5%、4.1%。（3） 考虑不同子区域生态基流对环境变化的响应差异，建立了一个可用于计算和模拟生态基流的线性回归模型，模型决定性系数均大于0.87。研究结果不仅为生态基流的量化估算提供了科学依据，也对河流健康的维护与水资源的可持续利用提供了参考，具有重要的理论与实践价值。

城市群城市韧性建设已成为城市风险治理研究的热点话题。选取2010—2022年天山北坡城市群15个城市面板数据，基于DPSR模型从动态视角出发，从“驱动力-压力-状态-响应”4个维度，构建城市韧性评价指标体系，利用熵值法、核密度分析城市韧性的时空演化特征、借助地理探测器探索主要影响因子、运用灰色预测模型预测未来发展趋势。结果表明:（1） 2010—2022年天山北坡城市群城市韧性有明显提升，当前形成以乌鲁木齐市西部地区为高韧性区、城市群边缘为低韧性区的“核心-边缘”空间格局。（2） 扰动响应能力对城市韧性影响最为显著，随着时间推移，环境管制和生态污染方面影响力开始逐渐增强。（3） 2023—2027年天山北坡城市群城市韧性“核心-边缘”的空间分布格局将会进一步得到巩固，地区间不平衡发展将会进一步加剧。研究结果可为天山北坡城市群发展规划、城市群韧性提升提供理论参考，从而增强城市在面对各种扰动时的适应能力、恢复能力和持续发展的能力。

研究青藏高原东北部实际蒸散发时空变化特征及影响因素对区域水资源合理利用、生态环境治理具有重要意义。以位于青藏高原东北部的青海省为研究区，利用2001—2020年MOD16遥感产品的实际蒸散发（MOD16 ET）数据，分析了该地区近20 a来实际蒸散发的时空格局、变化过程及其影响因素。结果表明：（1） 2001—2020年青海省多年平均实际蒸散发为260 mm·a^-1，实际蒸散发年际变化呈波动增长的态势，波动周期呈现增长的趋势，年际平均变化率为2%。实际蒸散发增加的区域占总面积的69.69%，减少的区域占总面积的16.51%，其中祁连山区以及江河源生态区东部区域实际蒸散发呈增加趋势。青海省实际蒸散发季节性变化明显，夏季实际蒸散发最大，冬季最小，春季和秋季基本相同。（2） 2001—2020年青海省实际蒸散空间上呈现西北部低、东南部高的分布特征；各生态分区实际蒸散发差异较大，三江河源区、祁连山地是青海省实际蒸散发最大的分布区域，柴达木盆地生态区实际蒸散发最小。主要植被覆盖类型的实际蒸散发排序依次为：灌丛>林地>草地>耕地。（3） 2001—2020年青海省实际蒸散发波动变化与年平均气温的变化基本一致；实际蒸散发增加与年总降水量波动增加趋势基本一致，但峰值滞后于年总降水量变化。（4） 实际蒸散发与年平均气温正相关的区域占研究区总面积的73%，与年总降水量正相关的区域占研究区总面积的56%，与日照时数正相关的区域占研究区总面积的43%，与平均风速正相关的区域占研究区总面积的44%。青海省实际蒸散发主要受气温、降水量的控制，同时也受到日照时数、风速的影响，影响实际蒸散发变化的气候因子存在显著的区域差异。