京杭大运河江苏段沿线土地生态空间差异及响应

葛 亮¹ , 高 扬² , 陆春锋³ , 王君櫹¹ , 吴滢滢¹ , 周生路¹

(1 .南京大学 地理与海洋科学学院, 南京 210023 ;2 .扬州市国土资源局,江苏 扬州 225002 ;3 .江苏第二师范学院城市与资源环境学院, 南京 210013 )

摘 要 ：土地作为人类赖以生存的物质基础，其生态状况与人类发展密切相关。京杭大运河作为世界上最长的人工运河，极大地促进其沿线地区的经济发展与文化交流，因此，在目前社会经济快速发展的背景下，对京杭大运河沿线的土地生态空间差异研究就显得尤为迫切。以京杭大运河江苏段沿线流经县(市、区)为研究区，从自然基础、污染退化、生态结构、生态建设四方面构建了土地生态状况的评价体系；在得出评价结果的基础上使用冷热点分析模型，从聚集性分析其空间差异；最后，从“全局土地生态—社会经济—大运河条件”三方面出发，定量化分析土地生态状况对各影响因子的响应程度。结果表明：研究区各要素生态状况与综合生态状况都呈现了自北向南的下降趋势；研究区土地生态呈现较显著的空间差异性，存在南北梯度与城乡梯度；研究区土地生态状况对各类影响因子响应程度不同，整体主要受到GDP 与财政收入的影响，其次受到河道蜿蜒度、年均降水量、植被覆盖度的影响。

关键词 ：土地生态; 评价; 空间差异; 影响因子; 京杭大运河

土地作为人类赖以生存的物质基础，其生态状况与人类发展密切相关。如今，随着社会经济不断发展，人地矛盾日益突出，土地生态环境遭到了严重的破坏。为防止土地生态状况的进一步恶化，评价土地综合状况、探寻其规律并提出相应的预防措施就显得尤为重要^[1] 。土地生态综合状况的评价是从土地生态系统结构、功能、价值及生态环境质量方面入手，系统地衡量并评价人类活动对土地资源及其生态效应的影响，从而为土地资源可持续利用提供科学工具和重要途径^[2-3 ]。目前，国内外针对土地生态方面的研究已经很多，内容方面主要从土地生态安全性、敏感性、适宜性等方面进行探讨^[4-5 ]；技术方面主要集中在评价原则分析、指标体系建立探索等方面^[6] ；而全面地从土地自然基础、污染退化、生态结构、生态建设四方面对土地生态进行科学综合评价的研究很少。并且，针对土地生态状况的研究多以行政单位(省、市、县)为研究区^[7-8 ]，以流域或运河沿线土地为研究区的则相对较少^[9] ，而以京杭大运河沿线土地为研究区的则更少。

京杭大运河作为世界上开挖最早、流程最长的人工运河^[10] ，目前对其生态环境相关的研究集中在生态环境变迁、水质状况研究等方面，如：王晓等对大运河徐州段沿线12 个底泥样本的重金属分布状况进行了分析^[11] ；夏叡等针对京杭大运河无锡段分析了其水质与土地利用的响应关系^[12] ；华常春等以1997 —2008 年大运河扬州市区段水质监测数据为基础，分析了其水质状况^[13] 。但是，整体地从自然社会角度考虑大运河生态环境的研究开展的相对不足，以土地生态状况为切入点，探究京杭大运河江苏段的周边生态环境的保护与利用的研究则更少。因此，本文以大运河江苏段沿线县(市、区)土地生态状况分析为基础，构建土地生态综合评价体系，分析其土地生态综合状况及各要素层的空间差异，同时从全局土地生态因子、经济社会条件、大运河条件三方面入手，建立影响因子体系，剖析各项因子对大运河周边土地生态环境的影响机制。

1 研究区概况和数据来源

1 .1 研究区概况

京杭大运河江苏段全长683 km，北起苏鲁交界的大沙河口，南至苏浙交界的油车墩，以长江为界分为苏北运河与苏南运河。流经徐州、宿迁、淮安、扬州、镇江、常州、无锡、苏州8 个地级市中14 个区县，以大运河流经县(市、区)作为研究区，总面积为2 .1 万km² 。京杭大运河江苏段处平原地区，整体地势平坦，总地势由北向南地势逐渐降低，零散分布着低山、丘陵。研究区处于温带向亚热带的过度性气候，光照充足、雨热同期。至2013 年底，研究区内总人口已达1 747 .80 万人，实现国内生产总值22 986 .27 亿元，人均地区生产总值88 591 .49 元。研究区GDP均高于苏中(11 297 .81 亿元)、苏北地区(13 558 .88 亿元)，低于苏南地区(36 385 .87 亿元)。其区位图如图1 所示。

图1 研究区范围

1.2 数据来源

通过对京杭大运河沿线县(市、区)土地生态综合调查与分析，本论文基于各类研究的特点并结合研究内容，依据相应原则构建土地生态综合评价指标体系，参考前人相关研究，从土地自然基础、污染退化、生态结构、生态建设状况四方面，构建土地生态质量调查指标体系，其构成包括准则层、指标层和元指标层，共计19个指标的指标体系^[14-16]。在权重确定方面，根据各准则层的评价指标特点进行综合考虑，本文选择熵权法进行权值的确定^[17-18]。各指标计算公式及解释、数据来源见表1。

土地自然基础层反映研究区基础性的地形、气候、土壤状况等自然特点，选择具有代表性的地形位指数、年均降水量等4个基本指标，且由于研究区处于水网密集地区，水域对周边土地生态环境影响不容小觑，因此加上了水域面积比这个指标。土地污染退化状况反映人类活动对土地生态环境所带来的污染、损毁、退化状况，在一定程度上代表了该地区的人为活动的影响程度，因此，土地退化方面主要选择了土壤污染综合指数、林地年均退化率、湿地年均退化率等指标，同时基于研究区水网特点，也考虑水域污染状况作为衡量污染退化状况的因素。土地生态结构指标反映基本的土地利用格局，针对京杭大运河江苏段的文化遗产特性，着重考虑了生态用地方面，故分别选择土地利用类型多样性指数、斑块多样性指数等4个指标来进行评价。土地生态建设状况反映土地生态恢复与建设程度，主要从生态效益方面着手，基于“数量—质量—价值”三位一体发展，选择了生态用地年均增加率、NPP年均增加率、生态服务价值年均增加率3个指标来进行评价。

表1 研究区土地生态指数指标体系及数据来源

注：“+”表示正向指标；“-”表示负向指标。

2 研究方法

2.1 冷热点分析模型

冷热点模型可用来识别空间中具有统计显著性的高值(热点)和低值(冷点)的空间集聚，主要通过计算Getis-OrdG 值来判定区域内冷热点的集聚情况^[19]。

Getis-Ord的局部表达式可表示为：

式中：x _j 是要素j 的属性值；w _i,j 是要素i 和j 之间的空间权重；n 为要素总数，且：

根据综合指数评价法，对各个指标加权求值并综合自然基础、污染退化、生态结构、生态建设各要素，利用ArcGIS做出研究区土地生态综合状况空间分布图，结果如图3A所示。研究区土地生态综合状况空间分布呈现出明显的由北向南逐渐降低的趋势，具有一定的南北梯度效应。具体而言，研究区南部地区土地生态综合状况最差，包括常州市区、无锡市区，具体来说这两个地区土地生态综合状况表现出中心差四周好的趋势，研究区最南部苏州市区相对较好，主要是因为境内太湖面积较大，使得水域面积比、水系连通性等指标明显提升，对土地生态综合状况有着显著的积极作用；随着研究区逐渐向北，中部地区的土地生态状况逐渐变好，包括宿迁市区、泗阳市、淮安市区等，这些地区自然基础状况一般、污染退化并不严重、生态结构平稳，促使其综合状况逐渐变好；北部地区土地生态综合状况最好，包括沛县、徐州市区、邳州市，这些地区受到自然基础状况、生态结构状况的影响，呈现出较好态势。

统计是z 得分，因此无需做进一步的计算。通过计算,可得到相应的z 得分和p 值，根据此可以推断高值或低值要素在空间上发生聚类的位置，其中z 得分基于随机化零假设进行计算，为标准差的倍数，p 值则表示所观测到的空间模式是由某一随机过程创建而成的概率。

冷热点模型的计算时，将计算每个要素与其相邻要素的局部总和，并计算由所有要素的总和估算的该局部的总和，将两者进行比较；当两者很大差异，以致于无法成为随机产生的结果时，则会产生一个具有显著统计学意义的z 得分。

从职业上看城阳区的乡村旅游者没有明显的职业倾向性，各种职业都有并且相对均衡：其中公务员51人，占20%；企事业管理人员34人，占13%；专业技术人员49人，占19%；服务、销售人员45人，占18%；离退休人员33人，占13%；工人24人，占9%；其他20人，占8%。由此可见，职业主要以公务员，专业技术人员，服务、销售人员居多，他们大都拥有稳定的收入和固定的假期。

为方便比较，将进行标准化处理，得到：

式中：为的数学期望;为的方差。如为正相关，则表示该处为高值聚集区域，为该数据集的热点；如为负相关，则表示该处为低值聚集区域，为该数据集的冷点。

2.2 线性模型冗余分析方法

我国新生代农民工进入用人单位工作主要是通过亲戚朋友和熟人的介绍来完成的，据调查，通过政府协助找到工作的为2.48%，自己找工作的比重为36.23%，经过亲戚或朋友介绍而找到工作的为57.14%，通过中介机构找到工作的为4.15%。由此可见，新生代农民工就业的主要途径是亲戚朋友介绍，政府在农民工就业方面的支持力度有限，目前虽然有很多正规的中介机构参与农民工就业问题，但新生代农民工通过中介获得工作的人数和机会仍然不多，有人认为中介机构不可靠,也有人是从节省中介费的角度思考而不愿意选择中介机构的。总之，我国新生代农民工就业的途径太狭窄，就业的方式太单一。

线性模型冗余分析方法(RDA)研究土地生态状况与其影响因素的关系。将所得的土地生态状况及其各要素层数据与所得的经济社会因子、大运河条件因子数据作为输入，应用国际通用分析软件CANOCO 4.5的作图软件CAN-ODRAW4.5进行RDA分析，揭示土地生态对影响因素的响应机制。

首先选取相应的数据作为物种变量以及环境变量，用Wcanolmp工具将物种变量和环境变量转换成CANOCO可读取的格式进行保存；然后，物种变量数据进行除趋势对应分析(DCA)，再根据地图长度确定本研究适合的排序模型(RDA，CCA)，观察DCA分析结果中Lengths of gradient的第一轴的大小，若Lengths of gradient值大于4.0，则优先考虑选择CCA模型；若其值处于3.0～4.0，选择RDA，CCA模型均可；若小于3.0，则优先考虑选择RDA模型。

2.3 综合指数评价法

目前，土地生态相关研究中的评价方法主要有单因子指数法、综合指数法、物元评价法等，各方法均有优势与不足。根据研究内容结合各种评价方法的特点，考虑到研究区的本身特点及评价过程的可操作性与客观程度性，本文选用综合指数法，具体公式如下：

式中：LEC是土地生态指数(Land Ecological Condition)；Y _i 是标准化后第i 个指标的值；W _i 是第i 个指标的权重；n 为指标总数。

3 结果与分析

3.1 土地生态要素的空间差异

基于ArcGIS，Fragststs，Envi，SPSS等平台，按照综合指数评价法来对研究区的土地进行生态评价，可得出土地生态各要素空间分布，见图2。

目前，国内外学者主要基于CANOCO的数据统计分析方法应用于探究物种组成和分布与环境因子之间的关系^[20]，而基于CANOCO的数据统计分析方法应用到土地生态状况与其影响因素关系的研究还不多。

研究区自然基础状况从北向南呈现出梯度状下降的趋势。自然基础状况较好的地区主要分布在研究区北部，这些地区主要受到年均降水量与植被覆盖度的影响，自然基础状况较好；自然基础状况较差的地区主要分布在研究区南部，包括常州市区与无锡市区，由于南部属于发达地区，植被覆盖度差、土壤有机质含量低、水域面积比例低，导致了自然基础状况差。研究区污染退化状况的空间分布与研究区内城镇分布状况较为吻合。污染退化较严重的地方均位于各区县的中心地带，且市区状况差于县级市状况，南部市区状况差于北部市区。污染退化较严重地区位于研究区南部，包括常州市区、无锡市区，两地均呈现出中心向四周扩散增长的趋势。污染退化较好的地区包括邳州市、泗阳市、宝应市等县级市。这样的空间分布是由于非渗透性地表比例的增加所造成的，反映了在城镇化过程中，建设用地的扩展造成了污染退化状况的加重。研究区生态结构状况的空间分布呈现出从北向南逐渐降低的趋势。生态结构状况较好的地区分布在研究区北部，北部地区土地利用类型丰富，农用地集聚度高，生态连通性较好。南部地区多为发达城镇地区，非渗透性地表覆盖较广，用地类型单一，生态连通性较差。研究区生态建设状况的空间分布较为平均。明显的低值地区主要分布在常州、无锡、淮安、宿迁市区中心部分镇区。市区中心主要以建设用地为主，因此生态用地年均增加率较低，导致NPP年均增加率、生态服务年均增加率均较低。

注:A为土地生态自然基础状况空间差异;B为土地生态污染退化状况空间差异;C为土地生态结构状况空间差异;D为土地生态建设状况差异。

图2 研究区土地生态各要素空间差异

3.2 土地生态综合状况的空间差异

图3 研究区土地生态综合状况分布

3.3 土地生态状况的冷热点分析

根据冷热点分析模型，利用ArcGIS中Hot Spot Analysis模块进行分析，得到研究区土地生态综合状况冷热点分布图，见图3B所示。由图可得，土地生态存在南北梯度，且市区中心比其余地方差，存在城乡梯度规律。研究区内高值主要集中在北部，具体包括沛县北部、徐州市区北部、邳州市北部，低值主要集中在南部，具体包括常州市区、无锡市区、苏州市区。

进一步分析表明，市区与其周围郊区乡村具有明显的冷热差异，市区多为低值，郊区乡村多为高值，城乡梯度规律明显。高值主要集中在沛县北部、徐州市区北部；低值主要集中在常州市区、无锡市区，而苏州市区由于太湖面积占比较大，对于土地生态综合状况有积极的影响作用，因此土地生态综合状况较常州市区、无锡市区较好。

4 讨 论

4.1 土地生态状况指标因子贡献度

在研究区内，利用ArcGIS随机点生成工具随机布设100个点，并根据各点所处位置，将该处的土地生态综合状况及各要素状况进行提取。首先利用SPSS检验数据内部相关性，得到相关性较小，然后利用Kolmogorov-Smirnov检验，对数据进行正态分布检验。结果表明，综合状况渐近显著性(双侧)得分大于0.05，满足正态分布；而各要素渐近显著性(双侧)得分均小于0.05，不满足正态分布。因此选择Spearman秩相关系数进行关联性分析，结果见表2。

由表可得，与土地生态综合状况指数相关性较大的为自然基础(0.860)、生态结构(0.828)两大要素层，因此我们进一步对该两个要素层各指标进行贡献度分析。在检验两个要素层各指标数据满足正态分布后，选择Pearson相关系数对各指标进行关联性分析，结果见表3。与土地生态综合状况指数相关性较大的为年均降水量(0.883)、植被覆盖度(0.626)两个指标，呈显著正相关的趋势。由此可见，对土地生态综合状况影响较大的因子是年均降水量和植被覆盖度，说明年均降水量越大，植被覆盖度越高，相应的土地综合状况就越好。

土地建设状况则受大运河河道面积占比和面积长度比的影响，呈现出较弱的负相关的趋势，表明了河道面积比越大，面积长度比越大，生态建设状况就越差。

4.2 土地生态状况对社会经济响应

由前文分析可得，土地生态状况空间差异存在明显的南北梯度与城乡梯度，经济社会发展为导致差异存在的重要外在因素。为进一步研究经济社会因子对研究区土地生态状况的影响，从经济总量、发展速率等六方面选取地区生产总值、近五年GDP增长速率、近十年GDP增长速率等9个指标，分析土地生态状况对经济社会因子的响应，数据均收集自江苏省及各市统计年鉴。

数学语言具有高度抽象性，每个特定概念都有其相应的内涵和外延，学生必须了解每个数学术语和数学符号的精确含义，才能沟通它们之间的联系，从而形成对教材的真正理解，形成知识结构。

为提高监测系统续航能力,电源采用锂电池结合太阳能充电形式[7],同时为防止阴天太阳能无法给电池充电造成锂电池供电不足,预留了外电源接口,设计了电源切换电路。电源切换电路原理图如图3所示。当外部电源供电时MOS管原极为高电平,MOS管无法导通,锂电池供电被切断,反之由锂电池供电。在锂电池接口处加了二极管防止外电源电流灌入锂电池中。

表2 随机点赋值后各要素层与综合状况Spearman秩相关系数

注：**表示在置信度(双测)为0.01 时，相关性是显著的。

表3 随机点赋值后自然基础 、生态结构各指标与综合状况Pearson相关系数

注：**表示在置信度(双测)为0.01 时，相关性是显著的。*表示在置信度(双测)为0.05 时，相关性是显著的，下同。

表4 经济社会指标与土地生态各要素层Pearson相关系数

由表5可得，土地生态综合状况、污染退化状况、生态结构状况主要受到河道蜿蜒度的影响，呈现出弱负相关的趋势，表明区域内河道蜿蜒度越大，土地生态状况越差，其中苏州市区河道蜿蜒度最大，其土地生态状况较差。

土地生态综合状况与近五年、近十年GDP增长速率呈现负相关，是因为近年来苏北、苏中地区发展加速，其发展速率超过苏南地区，因此呈现了发展速率与土地生态状况同步上升的趋势。

在小学语文阅读教学中，由于大部分语文教师为了活跃课堂教学氛围，没有采用科学的教学方式，使语文阅读教学效果不理想。在语文阅读教学中，合理地采用小组讨论方式进行教学可以有效地开发学生的创造性思维，但是，在盲目地运用时，一味地只是追求教学形式的多样化却忽略了实质的教学内容，在合作讨论教学中，过于注重讨论的形式化，在讨论学习中放任学生进行讨论，影响到学生阅读的效率和质量。

污染退化状况与第三产业比重呈现负相关趋势，表明第三产业比重较高的地区，已开始进行产业结构的调整，服务业的大力发展减缓了污染退化的发展，对环境有着较积极的作用。

除此之外，生态建设状况与GDP呈弱正相关(p =0.222)，表示经济较好的地区已经开始重视生态保护；与财政收入呈较弱的正相关，表示经济较好的地区政府提供公共服务的职能越好。

在检验各指标数据8满足正态分布后，选择Pearson相关系数对各指标进行关联性分析，结果见表4。

4.3 土地生态状况对运河特征响应

为进一步研究大运河对周边地区土地生态环境的响应，本文从水系格局、区位因素两方面选取河网密度、河道蜿蜒度、河道面积长度比以及距离市中心距离这4个指标，定量分析其对土地生态状况的影响。

在检验各指标数据满足正态分布后，选择Pearson相关系数进行关联性分析，结果见表6。

表5 大运河状况指标与土地生态各要素层Pearson相关系数

由表4可得，土地生态综合状况、污染退化状况、生态结构状况主要受到GDP、财政收入两个指标的影响，呈现明显的负相关。其中，GDP与土地生态综合状况、污染退化状况、生态结构状况的Pearson相关性分别为-0.730，-0.857，-0.699，财政收入与土地生态综合状况、污染退化状况、生态结构状况的Pearson相关性分别为-0.691，-0.815，-0.692，说明GDP越高、财政收入越高的地区，经济越发达，土地生态状况越差、污染退化状况越严重、生态结构越单一脆弱。

1.3.5 细胞侵袭能力测定 接种hucMSCs后，按实验分组干预24 h。胰酶消化细胞后，用无血清培养基调整细胞密度为1×105/mL，取200 μL细胞悬液加入40 μL基质胶（Matrigel，1∶3稀释）包被的Transwell小室（8 μm滤膜微孔）上层，下层加入600 μL含10%FBS的DMEM/F-12培养基，常规培养24 h后取出Transwell小室，置于正置显微镜下随机选取5个视野拍照并计数。

4.4 土地生态状况指标综合影响

首先将各区的土地生态状况数据作为物种变量，各区县经济社会因子、大运河条件因子数据作为环境变量，由分析可得，本研究物种数据DCA分析结果中Lengths of gradient的第一轴的大小为0.409，远小于阈值3.0，因此选择RDA排序模型。最后根据CANOCO进行分析，并借助作图软件CAN-ODRAW 4.5生成RDA排序图，见图4。

排序结果图中，根据物种箭头(土地生态状况)与环境箭头(影响因子)之间的夹角，判断环境因子对物种的影响方式。若物种箭头与环境箭头之间的夹角小于90°，那么两者之间的关系呈现正相关；若夹角大于90°，两者关系呈现负相关；若夹角为90°，表明两者之间的相关关系很小。另外，排序图中，影响因子的长度表示环境因子对物种因子的综合影响程度，环境箭头越长表示影响程度越高^[21-22]。

注：ZRJC表示自然基础状况；WRTH表示污染退化状况；STJG表示生态结构状况；STJS表示生态建设状况；GDP表示地区生产总值；GDP5表示近五年GDP增长速率；GDP10表示近十年GDP增长速率；GYCZBZ表示工业产值比重；DSCYBZ表示第三产业产值比重；CZSR表示财政收入；RJGDP表示人均GDP；CZJCQMJB表示城镇建成区面积比；RKMD表示人口密度；SWMD表示大运河河道面积占比；HDWYD表示河道蜿蜒度；MJCDB表示面积长度比；JLSZXJL表示距市中心距离。

图4 土地生态各状况与影响因子RDA排序分析

本研究对各区县的土地生态状况与影响因子所做的RDA分析结果显示，第一特征值F1占总特征值的78.7%，第二特征值F2占总特征值的20.2%，F1，F2累计值占98.9%，物种和环境因子前两个排序相关系数为0.980，0.927，模型满足显著性条件，其包含大部分信息，排序效果较好。

其中，GDP、财政收入与土地生态综合状况、污染退化状况、生态结构状况之间的夹角均明显大于90度，说明GDP、财政收入与3类状况均呈现明显的负相关；第三产业比重主要与污染退化呈现明显的负相关，表明比重较高的地区，减缓了污染退化的发展；河道蜿蜒度与该3类状况呈现较明显的负相关趋势，区域内河道蜿蜒度越大，土地生态状况越差；除此之外，该3类状况与人口密度、城镇建成区面积比、人均GDP等均呈现较明显的负相关趋势。

5 结 论

(1) 本文以京杭大运河江苏段沿线县(市、区)为研究区，建立土地生态综合状况评价体系，对研究区进行全面综合的土地生态状况评价。评价结果表明：研究区各要素生态状况与综合生态状况都呈现了自北向南的下降趋势，即南部生态状况与北部对比是相对较好的。

农业机械的保养要按照“防重于治、养重于修”的原则，切实执行技术保养规程，动力机械要按主燃油消耗量确定保养周期，按时、按号、按项、按技术要求进行保养，达到技术保养标准，确保机具处于完好的技术状态。

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(2) 根据研究区土地生态综合状况空间分布，利用冷热点分析模型，从空间集聚性进行空间差异分析，分析结果表明：研究区土地生态呈现较显著的空间差异性，即由北向南逐渐降低、由主城区中心向四周逐渐上升的趋势，存在明显的南北梯度与城乡梯度。

(3) 从全局因子贡献度、经济社会状况、大运河条件三方面入手，利用相关性逐一分析大运河沿线土地生态状况对影响因素的响应程度，并通过冗余分析、典型相关性分析进行综合分析，发现研究区土地生态整体主要受到GDP与财政收入的影响，其次受到河道蜿蜒度、年均降水量、植被覆盖度的影响。

对120例肿瘤患者的临床资料实施检验分析(统计学软件:SPSS17.0)。t检验时,将肿瘤患者的白蛋白、前白蛋白、总蛋白以及血红蛋白营养指标(计量资料)描述成均数±标准差(±s±s)的形式。P<0.05时,差异显著,符合统计学意义。

(4) 系统而全面的指标体系是土地生态评价结果及相关分析合理与否的关键。但受到资料不充分，相关数据掌握不全面等多方面因素的综合限制，本文所选取的部分指标难以获取，在今后的研究中，会进一步完善这部分数据。

要想把建筑房屋的质量问题搞好，技术人员的培养问题是重点。一般来说，建筑施工的人员都要经过专业的培养，掌握和建筑施工有关的信息。在施工过程当中，要充分考虑建筑建成的质量问题，要制定合理的计划、有序地进行施工，还没有进行施工的时候就要先对外在环境进行考察，就比如天气等。在进行施工的过程当中，要做好外部障碍物的阻碍，就比如地基旁的垃圾、车辆等杂物，施工人员也要时刻提高警惕，防止因为自身的不当行为影响了施工的进行，其它相关人员也要打起十二分精神，严格执行任务。除了技术人员问题，还有就是相关设备问题了，建筑器材要及时更新换代，要符合技术人员的使用要求。做好这些，建筑房屋的质量问题才有可能得到解决。

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The Spatial Difference and Response of the Land Ecological Space Along Jiangsu Section of the Beijing -Hangzhou Grand Canal

GE Liang¹ , GAO Yang² , LU Chunfeng³ , WANG Junxiao¹ , WU Yingying¹ , ZHOU Shenglu¹

(1 .Department of Geography and Oceanographic Sciences ,Nanjing University ,Nanjing 210023 ,China ;2 .Yangzhou National Territory Resources Bureau ,Yangzhou ,Jiangsu 225002 ,China ;3 .Department of City and Resources of Environment ,Jiangsu Second Normal University ,Nanjing 210013 ,China )

Abstract :As the basis of human survival, the ecological quality of land is closely related to human development. As the longest artificial canal in the world, Beijing-Hangzhou Grand Canal greatly promotes the economic development and cultural exchange in the areas along the line. Therefore, under the current background of rapid social-economic development, it is urgent to study the spatial differences of land along the Beijing-Hangzhou Grand Canal. Based on the counties (cities and districts) flowing along the Beijing-Hangzhou Grand Canal in Jiangsu Province, we constructed the evaluation system of the ecological conditions of the land from four aspects: natural foundation, pollution degradation, ecological structure and ecological construction. Based on the evaluation results, the hot and cold spots analysis model was used to analyze the spatial differences from the aggregation. Finally, the quantitative analysis of the results was given from three aspects which incorporated ‘global land ecology, social economic and the Grand Canal condition’. The results showed that: (1 ) the ecological status and comprehensive ecological status of each factor in the study area presented the downward trend from north to south; (2 ) there was the significant spatial difference in the land ecology in the study area with the north-south gradient and urban-rural gradient; (3 ) the ecological status of the study area responded differently to all kinds of influencing factors. The whole area was mainly affected by GDP and fiscal revenue, followed by meandering degree of the river, mean annual precipitation and vegetation coverage.

Keywords :land ecology; evaluation; spatial differences; impact factor; Beijing-Hangzhou Grand Canal

中图分类号 ：F301 .24 ；X826

文献标识码： A

文章编号： 1005 -3409 (2019 )01 -0330 -08

收稿日期 ：2018-03-30

修回日期： 2018-04-11

资助项目 ：江苏省国土资源科技项目(2017006);国土资源部公益性行业科研专项(201511001-03);国家自然科学基金(41771243)

第一作者 ：葛亮(1994—),男,江苏淮安人,硕士研究生,主要研究方向自然地理。E-mail:1105706376@qq.com

通信作者 ：陆春锋(1980—),女,上海松江人,高级工程师,主要从事土地利用规划与土地生态评价研究。E-mail:lucff@163.com

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