自然资源遥感, 2023, 35(1): 132-139 doi: 10.6046/zrzyyg.2022003

技术应用

基于遥感的雄安新区古水系网重构与城镇规划关系研究

孙禧勇,1,3, 李晶晶,2, 张瑞江1, 王绍强3,4, 冀欣阳1, 李光玮1

1.中国自然资源航空物探遥感中心,北京 100083

2.中国地质大学(北京),北京 100083

3.中国地质大学(武汉),武汉 430074

4.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101

Paleodrainage network in the Xiong’an New Area: Remote sensing-based reconstruction and relationship with town planning

SUN Xiyong,1,3, LI Jingjing,2, ZHANG Ruijiang1, WANG Shaoqiang3,4, JI Xinyang1, LI Guangwei1

1. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Natural Resources, Beijing 100083, China

2. China University of Geosciences(Beijing), Beijing 100083, China

3. China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074,China

4. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Beijing 100101, China

通讯作者: 李晶晶(1998-),女,硕士研究生,主要研究方向为资源与环境遥感。Email:330079565@qq.com。

责任编辑: 李瑜

收稿日期: 2022-01-4   修回日期: 2022-06-9  

基金资助: 中国地质调查局项目“全国矿山开发及重点地区生态空间遥感监测”(202012000000210017)

Received: 2022-01-4   Revised: 2022-06-9  

作者简介 About authors

孙禧勇(1984-),男,博士研究生,主要研究方向为土地遥感和地质遥感。Email: 83359177@qq.com。

摘要

雄安新区是具有全国意义的新区,其地下水位埋深较浅,包气带和饱水带之间水分交换十分密切,地下水的向上补给增大了土壤中水分含量。据此,该文以遥感影像为数据源,首先对研究区进行面向对象的土地分类,掩模提取植被信息,从而对植被区域利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)提取土壤水分信息,结合该区域古河道地质地貌特征和目视解译,识别了研究区内的古河道,并进行野外实地验证,对雄安新区古水系进行重构。结果表明: 该方法可以有效地提取研究区古水系信息; 研究区现今地表水体分布与古水系分布具有较大差异; 比较土地分类结果与古水系解译结果发现,古水系分布区域多集中在现今的建筑用地,这些建筑用地在遥感影像上表现为农村居民点。以古水系区域分别设置50 m,100 m,200 m缓冲区,并与土地分类结果进行相交分析。结果表明,在缓冲区域内的建筑用地占地面积占比相较全区域建筑用地占地面积占比明显增加,表明古水系分布与村落存在一定的相关性。

关键词： 遥感; 雄安新区; 古水系; TVDI

Abstract

Xiong’an New Area is a national new area. It has a low groundwater level and close water exchange between the zone of aeration and the saturated zone, with the upward recharge of groundwater increasing the water content in soil. On this basis, with remote sensing images as the data source, this study carried out object-oriented land classification for the study area, extracted the vegetation information by mask, and further extracted the soil moisture information of the vegetation area using the temperature vegetation dryness index (TVDI). Then, by combining the geological and geomorphic characteristics of the palaeochannels in the area, as well as visual interpretation, this study identified the palaeochannels in the study area and verified them in the field. Finally, it reconstructed the paleodrainage system of the study area. The results are as follows: ① The method proposed in this study can effectively extract information on the paleodrainage system in the study area; ② The distribution of the current surface water bodies in the study area is quite different from that of the paleodrainage system; ③ The comparison between the land classification results and the paleodrainage system interpretation results shows that the paleodrainage system was mostly distributed in present construction land, which is present as rural residential areas in remote sensing images. 50 m, 100 m, and 200 m buffer zones were set in the paleodrainage system areas, and then a intersection analysis was made for the buffer zones and the land classification results. The results show that the proportion of construction land in the buffer zones is significantly higher than that of construction land in the whole region. This result indicates that there exists a certain correlation between the distribution of the paleodrainage system and villages.

Keywords： remote sensing; Xiong’an New Area; paleodrainage system; TVDI

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本文引用格式

孙禧勇, 李晶晶, 张瑞江, 王绍强, 冀欣阳, 李光玮. 基于遥感的雄安新区古水系网重构与城镇规划关系研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(1): 132-139 doi:10.6046/zrzyyg.2022003

SUN Xiyong, LI Jingjing, ZHANG Ruijiang, WANG Shaoqiang, JI Xinyang, LI Guangwei. Paleodrainage network in the Xiong’an New Area: Remote sensing-based reconstruction and relationship with town planning[J]. Remote Sensing for Land & Resources, 2023, 35(1): 132-139 doi:10.6046/zrzyyg.2022003

0 引言

古水系变迁遗留下众多古河道。古河道是在自然因素(构造运动、气候变化等)或人为因素(拦河筑坝、裁弯取直、人工决口等)影响下的河道变化(河流袭夺、改道等)过程中产生的废弃河道的形态物质体[1],对于古河道的研究是重塑区域河流地貌演变历史的重要手段,对当地的生产生活具有重要作用[2]。

雄安新区是继深圳经济特区和上海浦东新区之后又一具有全国意义的新区,未来数年将面临大规模的工程建设和地下空间开发[3]。新区地处华北地台[4],地势平坦,总体地质条件优越,但区内及周边发育众多地面古河道[6]。古河道附近容易出现地质灾害或对工程建设存在一定的隐患,对于未来开发存在较大的影响。同时,古河道为水量调蓄提供了适合的场所,是理想的调蓄库容之所在[7]。因此,准确识别古河道的空间分布,重构区域古水系网有助于未来雄安新区的国土空间规划和城市建设。

古河道的识别方法不断创新,早期包括历史文献查阅、地形图判读、物探钻探取芯等方法,2000年以来发展了地震映像法、瞬变电磁法、卫星影像解译法等[1]。卫星遥感技术凭借其便捷性高、宏观性强、综合性好等优势,在古河道、古水系研究中具有重要作用。由于部分古河道的形成年代较久远,受环境改造因素的影响较大,导致直接识别的效果并不理想,必须综合地理事物之间的联系来间接识别,这就增加了古河道遥感解译的难度。现今古河道的遥感解译的特征标志主要包括: 第一是河道的地貌与形态特征,包括负地形、蛇曲形[8], 线状、断续线状[9],Y字形河型[10]; 第二是地表出露的物质特征。古河道分布区的地表多含沙质成分,与非古河道区的土质成分有明显的区别[11],这2种均属于直接解译标志; 第三是由古河道区域形成的独特自然人文景观特征,包括居民地、耕地沿古河道的定向排列[12], 古河道区植被长势与周边地区的差异[13-14]等; 第四是色调上的差异,古河道区域往往呈暗色调区别于非古河道区域; 第五是人文利用遗迹。古河道区域由于含砂砾层的存在,往往被开采利用,留下充水深坑。这3种属于古河道遥感间接解译标志。另外,古河道区域地下水位较高,含水量高于周边区域。雄安新区地下水位埋深较浅,包气带和饱水带之间水分交换十分密切,地下水的向上补给增大了土壤中水分含量,通过识别土壤水分含量,能很好地用于雄安新区古河道的遥感解译。

据此,本文以遥感影像为数据源,首先对研究区进行面向对象的土地分类,掩模提取植被信息,对植被区域利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)提取土壤水分信息,并结合该区域古河道的特征进行目视解译,开展了雄安新区基于遥感光谱特征地面古河道识别研究,旨在更直接、有效地提取古河道,从而对研究区古水系网进行重构,并对古水系与城镇分布关系进行分析。

1 研究区概况

雄安新区涵盖河北省雄县、容城县、安新县及3县周边区域,北距北京108 km,东距天津100 km,西距保定70 km[15],如图1所示。主要集中在河北平原上的白洋淀附近。研究区内公路铁路通达,交通便捷。WGS-84坐标范围为115°37'9.1″E~116°20'21.5″E,38°41'23.7″N~39°10'49.4″N。地势西北高,东南低,平均高程为7~19 m。雄安新区位于太行山东麓的冲积扇上,区内发育有多处古河道,属暖温带季风型大陆性季风气候[16],四季分明,平均年降水量为522.9 mm/a。雄安新区位于黄河以北的华北平原,华北平原由黄河、海河、滦河等河流多次决口改道、反复泛滥冲淤形成,无论是地下还是地面,均遗留有众多的古水系[17]。

图1

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图1   雄安新区地理位置

Fig.1   Geographical location of Xiong’an New Area


2 古水系识别

2.1 理论依据

河道在自然或人为因素影响下不断地变化,或整条,或某一段河道丧失了作为地表水通行路径的功能,变为废弃河道。废弃河道形成后,其形态和组成物质,有的仍遗留在地表,有的因地壳下降或海平面上升而被埋藏在地下[17]。华北平原长期构造下降,河道善淤善决,古河道比较发育,这些古河道在遥感影像上总体呈现蛇曲线状分布特征,通常情况下,古河道区域的透水性较好,古河道区地下水位较高,含水量高于周边区域。所以通过提取地表土壤湿度的方法识别古河道具有一定的可行性。

2.2 数据选取与预处理

雷达成像技术理论上能更有效地识别古河道信息,但由于雄安新区的植被覆盖和建筑物遮挡,影响雷达波的反射; 地形起伏不大和古河道地形的改造等造成雷达反射波不能有效地反映古河道信息; 雄安新区属于河流的入湖区,多为粉砂质物质,雷达反射波不能很好地呈现相关信息; 由于雄安新区的地下水位低,古河道并非完全暴露于地表,含水信息在雷达影像上也难以体现。另外,在利用遥感技术反演土壤湿度方法中,利用微波遥感反演地表土壤湿度受地表粗糙度、植被覆盖、地形和土壤质地等因素影响较大,仍需长期深入研究来去除干扰因素[18]。而光学遥感作为发展最早、技术最成熟的技术手段,在数据获取与信息提取中具有一定的优势,其中,TVDI法是目前唯一一种不依赖于地面以及气象等辅助数据的全遥感反演方法,其数据容易获取,算法成熟易于实施,且反演结果能满足定量研究的需求[18]。

考虑到研究需求,本研究选取了高空间分辨率卫星BJ-2和中空间分辨率Landsat8的遥感数据分别提取地表地类信息和土壤湿度信息。为削弱季节性因素对卫星遥感提取的影响,BJ-2卫星数据时相选择植被茂盛的7—9月,Landsat8选取地表土壤裸露的12—来年2月。在此基础上选择云量低的数据。对获取到BJ-2的影像进行辐射定标、大气校正、正射校正、融合和裁剪; 对Landsat8影响进行辐射定标和大气校正,得到2幅覆盖研究区的遥感影像。

2.3 土壤水分信息提取

首先,结合研究区实际情况,将研究区土地覆盖划分为建筑用地、地表水、植被和其他,其中植被包括林地、草地和耕地,本文选择基于最邻近的面向对象方法对研究区土地覆盖进行分类。高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷[18]。面向对象分类基于分割对象提取特征信息能够综合利用高分影像的光谱、纹理、形状特征[19],快速、准确自动的提取所需信息。基于面向对象方法能充分挖掘遥感影像丰富的光谱、纹理和空间等信息,一定程度上抑制了“椒盐现象”的产生[20]。

影像分割算法选择多尺度分割算法,首先,对不同形状因子和紧致度组合进行实验对比,寻找到不同地物的最佳异质性因子组合; 其次,利用分割尺度评价工具确定地物的大致分割尺度,根据该结果对影像进行分割,通过目视解译最终确定地物的最优分割尺度; 然后,从分割影像中选择了光谱特征、形状特征、纹理特征和自定义指数4类特征; 最后,根据合适的分类尺度和分类规则,对研究区土地地类信息进行提取,结果如图2所示。

图2

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图2   雄安新区土地分类结果

Fig.2   Land classification results of Xiong’an New Area


利用面向对象土地分类结果对植被进行掩模处理,剔除其他地物信息的影响。从而使预处理后的Landsat8得到只留下植被信息的多波段数据。然后依次计算植被指数 (normalized difference vegetation index,NDVI) 、植被覆盖度 (FV) 、相同温度下的黑体辐射亮度值 (B (Ts) ),用于反演地表温度 (Ts) 。最后通过NDVI和Ts,构造干、湿边方程,计算得到TVDI。

在NDVI和Ts构成的三角形特征空间中,将不同植被指数条件下的最高下垫面温度 (Tmax)相连,构成了三角形的干边,代表了该区域内的干旱上限,将其干旱指数定义为1。相应地将不同植被指数下的最低下垫面温度 (Tmin) 相连构成了三角形的湿边,代表了该区域内的最湿润区,将其干旱指数定义为0[21],计算公式为

TDVI=Ts-TsminTsmax-Tsmin
Tsmax=aX+b;Tsmin=cX+d

式中: Ts max和Ts min分别由植被指数与地表温度根据干边、湿边线性拟合获得; a,b,c,d分别是干边和湿边线性拟合方程的系数。干、湿边拟合结果如图3所示。

图3

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图3   Ts-NDVI特征空间的干、湿边拟合结果

Fig.3   Dry and wet edge fitting results of Ts-NDVI feature space


干湿边方程见表1。

表1   干湿边方程

Tab.1  Equation of dry and wet boundary

边类型干湿边方程决定系数r2
Ts干边-21.2X+23.80.72
Ts湿边28.6X-8.70.76

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在三角形区域内任一点的TVDI值介于0~1之间,TVDI值越大,对应的土壤湿度越低,TVDI值越小,对应的土壤湿度越高。土壤水分反演结果如图4所示。

图4

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图4   土壤湿度反演结果

Fig.4   Soil moisture inversion results


2.4 古水系网重构

根据土壤水分提取结果,并结合古水系的蛇曲状的形态特征,村庄分布特征,植被长势情况等,对古水系进行了初步室内解译。根据室内的遥感影像解译,开展了古水系野外调查。野外调查选择村镇大坑、田野大坑、沙土地等地区作为野外验证点,野外调查共验证146个点,验证点分布如图5所示。实地踏勘发现大坑中存在淤泥层、沙土层、含沙土层、砂砾、古贝壳、地表水出露等(图6),古水系流经区域的人工开挖大坑坑底可见积水现象,多形成水坑,地下水位高度在8~10 m间,部分可高至5 m。这些标准可直接定性或验证为古水系途径点。结合实地验证结果,对室内解译结果进行了一定的修正与补充,得到了古水系网的分布情况(图5)。

图5

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图5   古水系及验证点分布图

Fig.5   Distribution map of palaeodrainage pattern and verification points


图6

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图6   部分野外考察照片

Fig.6   Field verification photos


3 古水系分析

3.1 水系变化分析

雄安新区水系属大清河水系的一部分,早期大清河水系特别是白洋淀所在区域的形成主要受地质活动及沉积作用的地理因素,和古黄河下游在河北平原的过流与迁移的自然因素影响。白洋淀的形成条件之一是黄河泥沙沉积从而形成河流高地和河间洼地[22]。

白洋淀是华北平原最大的浅水湖泊,发育在永定河和滹沱河之间一个低洼汇水区域,位于海河流域大清河水系中游(图7)。现今大清河北支水系通过人工开挖的白沟引河向白洋淀进行补水; 南支水系包含萍河、瀑河、漕河、府河、唐河、孝义河和潴龙河,这些水系都汇入白洋淀。白洋淀有多个方位流入河流,汇集流入白洋淀,之后一路向东,经由大清河流至海河,最后汇入渤海[16]。由于该地洪涝灾害严重,白洋淀上游先后修建大小水库156座,受气候、人为影响,白洋淀水位和入淀水量发生明显变化,据有关资料,自20世纪50年代年平均入淀水量逐年下降[23]。研究区在古水系变迁下形成低洼的白洋淀,古水系与现代水系多汇入白洋淀,但现代河流与古水系在空间分布上具有较大差异。

图7

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图7   古水系与现代水分布对比

Fig.7   Comparison of palaeodrainage pattern and modern water distribution


3.2 城镇分布分析

考古研究结果表明,人类活动首先出现在白洋淀北部地区,南部地区相对较晚。从全新世晚期开始,白洋淀古湖周围开始人类活动[16]。经过解译可知,该地古水系在研究区西北部分布较为密集,东部和西南部也有一定分布。土壤富水区域多集中于建筑用地,古水系的分布区域与建筑用地高度重合。本文利用ArcGIS10.2对解译的古水系进行缓冲区分析(表2),分别设置50 m,100 m,200 m半径缓冲区,并与土地类型进行相交分析,统计各地类占地面积与图斑数量。表中,数量占比为某地类图斑个数在相应缓冲区内图斑总数量中的占比,面积占比为某地类占地面积在相应缓冲区总面积中的占比。统计结果显示,研究区内耕地占地面积最大,为788.26 km2,占比达44.48%,植被总覆盖面积占比为64.47%,超过一半。

表2   50 m,100 m,200 m缓冲区、全区域范围内各地类数量、占地面积及其占比

Tab.2  Number, floor area and proportion of each category in 50 m, 100 m, 200 m buffer zone and the whole region

类别地类数量/个面积/km2数量占
比/%		面积占
比/%
50 m
缓冲区		草地2393.492.832.22
地表水4497.225.324.59
耕地2 21457.0926.2536.32
建筑用地3 23351.2238.3332.58
林地1 91035.0922.6522.32
其他3893.094.611.97
总计8 434157.21100.00100.00
100 m
缓冲区		草地1902.243.232.85
地表水3654.186.205.33
耕地1 56025.6926.5132.76
建筑用地2 13925.7336.3532.81
林地1 36518.8923.1924.10
其他2661.694.522.15
总计5 88578.40100.00100.00
200 m
缓冲区		草地1481.243.383.17
地表水3092.277.055.82
耕地1 17712.2326.8431.30
建筑用地1 47412.6733.6132.44
林地1 0969.7924.9925.05
其他1810.874.132.22
总计4 38539.07100.00100.00
研究区
全区		草地1 00516.902.300.95
地表水2 316274.195.3015.47
耕地11 400788.2626.0844.48
建筑用地17 583331.8240.2218.72
林地9 552337.3621.8519.04
其他1 86223.614.261.33
总计43 7181 772.13100.00100.00

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建筑用地在研究区内占地面积为331.82 km2,仅占比18.72%,研究内建筑建设并不发达,根据遥感影像可以发现建筑用地主要为一些低矮平房,为农村居民点(图8)。不同地类在不同范围内的占比见图9。根据图9(a)可以发现,在50 m,100 m,200 m缓冲区各地类数量占比趋势差别不大,整体趋势与研究内地类数量占比相似。较为明显的变化是建筑用地的数量占比,该占比随着缓冲区半径的增加而减少。而图9(b)中可以看也,虽然在50 m,100 m,200 m缓冲区各地类面积占比趋势差别不大,但与研究区总体面积占比分布具有一定的差异,差异表现为古水系周边缓冲区内建筑用地占比的显著增加,林地的占比略有增加,以及耕地、地表水占比的减少。这种地类在古水系附近与研究区总体之间的差异与古水系的特征具有一定的联系。研究表明,河道变迁会引起地表水量减少,地下水量增加; 古水系主要由不同砾径的砂砾石组成,地下水位高,滋生了各种类型的盐碱地,其土壤环境不易于农作物的生长,不利于农业生产。

图8

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图8   雄安新区乡镇分布图

Fig.8   Township distribution map of Xiong’an New Area


图9

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图9   不同地类在不同范围内的占比

Fig.9   Proportion of different land types in different ranges


通过比较古水系与建筑用地分布见图10,从中可知,古水系的分布往往与建筑用地相重合(图10(a))。据此,本文提取了建筑用地图斑的质心点,利用这些点并进行了核密度分析,通过密度分析可以将已有的点生成连续表面,从而可以找出哪些地方点比较集中(图10(b))。结果发现,建筑点密度大的地方与古水系分布区域具有较为明显的重合,这种特征在研究区西北部和南部十分明显。

图10

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图10   古水系与建筑用地分布比较

Fig.10   Comparison of distribution of palaeodrainage pattern and building land


总之,古水系的成分、水文、分布特征作为解译标志可以探寻古水系的位置,反之可以利用古水系的分布判断该区域的特征,从而进行城镇规划。通常情况下,古河道、古冲沟出口处或溃堤处等地的土质较松软、地下水较丰富,因此这些地域不宜规划为城市建筑物天然地基[24],工程规划设计时要对古水系进行避让或进行地基加固工程等。另外,古水系区域地下水位较高,储量较为丰富,是很好的储水调蓄场所,可以在附近选择合适区域修建地下水库[16]。

4 结论

通过利用面向对象土地分类和TVDI指数对雄安新区土壤水分信息的提取,并结合古河道的特征,提取研究区的地表及浅埋古河道信息,建立了一套基于遥感的雄安新区提取裸露及浅埋古河道信息的提取流程。本次实验所建立的古水系网经实地验证准确率高,但古河道的宽度及部分河流的源头还需进一步工作加以确认。

白洋淀为研究区域内一低洼汇水处,古今水系均有很多汇入其中,但水系空间分布具有较大差异。遥感影像显示研究区建筑用地主要包括道路和一些村落,村落分布与土壤水分富集处和古水系分布区域在空间上具有一定的重合。本文分别划定解译古水系周边50 m,100 m,200 m缓冲区,并与土地分类结果进行相交分析。随着缓冲区的扩大,建筑用地数量占比逐渐缓步增加; 占地面积占比增长极为明显,表明此区域古水系的分布与村落分布有较为明显的相关。

古水系以其特征包括砂砾石的物质组成、富地下水的水文特征、指示古水系型矿藏等为城镇规划、工程建设、灾害防治提供了一些参考,表明古水系网重构具有一定的现实意义。

但囿于工作区的范围,部分古水系的源头无法确定; 局限于遥感技术的单一因素,古水系的宽度无法确定,需综合其他技术进一步工作加以确定,以更好地更为具体的划分城镇用地规划。

参考文献

赵艳霞, 徐全洪, 刘芳圆, 等.

近20年来中国古河道研究进展

[J]. 地理科学进展, 2013, 32(1):3-19.

[本文引用: 2]

Zhao Y X, Xu Q H, Liu F Q, et al.

Progresses of palaeochannel studies in China in the past 20 years

[J]. Progress in geographical science, 2013, 32(1):3-19.

[本文引用: 2]

王俊, 李家存, 张迪.

基于多源遥感数据的古河道识别方法——以磴口地区古黄河河道为例

[J]. 首都师范大学学报(自然科学版), 2019, 40(1):70-77.

[本文引用: 1]

Wang J, Li J C, Zhang D.

Identification of ancient river channels based on multi-source remote sensing data——Take the ancient Yellow River channel in Dengkou Area as an example

[J]. Journal of Capital Normal University (Natural Science Edition), 2019, 40(1):70-77.

[本文引用: 1]

孟广文, 金凤君, 李国平, 等.

雄安新区:地理学面临的机遇与挑战

[J]. 地理研究, 2017, 36(6):1003-1013.

DOI:10.11821/dlyj201706001      [本文引用: 1]

继深圳经济特区和上海浦东新区之后,雄安新区的设立被认为是又一具有全国意义的新区,其设立也是继规划建设北京城市副中心后又一京津冀协同发展的重大战略决策。相关研究重点集中在其战略意义及开发建设目标的一般性解读与探讨,有关雄安新区规划建设的总体思路与面临的挑战还需深入分析与冷静思考。集中四位对京津冀协同发展与长江经济带长期研究的地理学者就雄安新区的战略意义、城市发展定位、产业与土地利用规划、体制机制创新以及面临的行政与土地管理模式与生态保护等问题的观点与建议,抛砖引玉,希望引起地理学者进一步深入思考,为雄安新区的规划建设提供咨询与建议,为中国区域一体化理论研究的完善进行新探索。

Meng G W, Jin F J, Li G P, et al.

Xiong’an New Area:Opportunities and challenges facing geography

[J]. Geographical Research, 2017, 36 (6):1003-1013.

[本文引用: 1]

于长春, 乔日新, 张迪硕.

雄安新区航磁推断的三维基底构造特征

[J]. 物探与化探, 2017, 41(3):385-391.

[本文引用: 1]

Yu C C, Qiao R X, Zhang D S.

Three dimensional basement structural characteristics inferred by aeromagnetic in Xiong’an New Area

[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2017, 41(3):385-391.

[本文引用: 1]

孙禧勇, 苗菁, 于航, 等.

基于多源遥感数据的雄安新区近40年城镇扩展分析

[J]. 创新科技, 2018, 18(2):22-26.

Sun X Y, Miao J, Yu H, et al.

Analysis of urban expansion in Xiong’an New Area in recent 40 years based on multi-source remote sensing data

[J]. Innovative Technology, 2018, 18 (2):22-26.

吴忱.

河北平原的地面古河道

[J]. 地理学报, 1984,(3):268-276.

DOI:10.11821/xb198403017      [本文引用: 1]

古河道是河流变迁后遗留下来的旧河道。晚更新世末期以来,河北平原主要由黄河、漳河、滹沱河、永定河、滦河等河流洪积、冲积形成,因而古河道密集分布。

Wu C.

Surface paleodrainage in Hebei Plain

[J]. Journal of Geography, 1984 (3):268-276.

[本文引用: 1]

吕霞, 陈蕾, 韩锋, 等.

莱芜市牟汶河利用古水系兴建平原水库工程

[J]. 中国水运, 2011, 11(8):188-189.

[本文引用: 1]

Lv X, Chen L, Han F, et al.

Muwen River in Laiwu City uses ancient water system to build plain reservoir project

[J]. China Water Transportation, 2011, 11 (8):188-189.

[本文引用: 1]

Almulla S T, Albadran B N, Al-Ali A.

Application of remote sensing techniques to map the paleochannels of Shatt Al-Arab and Khor Al-Zubair,southern Iraq

[J]. Marsh Bulletin, 2011, 6(1):23-31.

[本文引用: 1]

张福堂.

永定河冲积扇及古河道在卫星图象上的显示特征

[J]. 水文地质工程地质, 1986(1):54-53.

[本文引用: 1]

Zhang F T.

Display characteristics of Yongding River alluvial fan and ancient channel on satellite image

[J]. Hydrogeology and Engineering Geology, 1986(1):54-53.

[本文引用: 1]

Samadder R K, Kumar S, Gupta R P.

Paleochannels and their potential for artificial groundwater recharge in the western Ganga plains

[J]. Journal of Hydrology, 2011, 400(1-2):154-164.

DOI:10.1016/j.jhydrol.2011.01.039      URL     [本文引用: 1]

张竞, 马震, 吴爱民, 等.

基于岩性光谱特征的雄安新区地面古水系识别研究

[J]. 地球学报, 2018, 39(5):542-548.

[本文引用: 1]

Zhang J, Ma Z, Wu A M, et al.

Recognition of surface paleodrainage system in Xiong’an New Area based on lithologic spectral characteristics

[J]. Acta Geosciences, 2018, 39(5):542-548.

[本文引用: 1]

秦磊, 詹华明, 宋小军, 等.

基于遥感技术的静海县浅埋古水系分析

[J]. 地质调查与研究, 2008, 31(4):321-327.

[本文引用: 1]

Qin L, Zhan H M, Song X J, et al.

Analysis of shallow buried ancient water system in Jinghai County based on remote sensing technology

[J]. Geological Survey and Research, 2008, 31(4):321-327.

[本文引用: 1]

吴爱琴, 刘春迎.

北宋东京城的桥梁建筑特色及影响

[J]. 河南大学学报(社会科学版), 2002(3):63-67.

[本文引用: 1]

Wu A Q, Liu C Y.

Bridge architectural characteristics and influence of Tokyo City in the Northern Song Dynasty

[J]. Journal of Henan University (Social Science Edition), 2002(3):63-67.

[本文引用: 1]

高超, 王心源, 金高洁, 等.

巢湖西湖岸新石器—商周遗址空间分布规律及其成因

[J]. 地理研究, 2009, 28(4):979-989.

[本文引用: 1]

Gao C, Wang X Y, Jin G J, et al.

Spatial distribution features of archaeological sites (Neolithic Age to Shang & Zhou Dynasties) on the western shore of the Chaohu Lake,China

[J]. Geographical Research, 2009, 28(4):979-989.

[本文引用: 1]

王凯霖, 李海涛, 吴爱民, 等.

人工补水条件下白洋淀湿地演变研究

[J]. 地球学报, 2018, 39(5):40-49.

[本文引用: 1]

Wang K L, Li H T, Wu A M, et al.

Study on the evolution of Baiyangdian Wetland under artificial water replenishment

[J]. Acta Geosciences, 2018, 39(5):40-49.

[本文引用: 1]

周莹. 雄安新区4万年以来古环境演化研究[D]. 北京: 中国地质大学(北京), 2020.

[本文引用: 4]

Zhou Y. Study on the evolution of Paleoenvironment in Xiong’an New Area since 40000 years[D]. Beijing: China University of Geosciences (Beijing), 2020.

[本文引用: 4]

吴忱, 朱宣清, 何乃华, 等.

华北平原古河道的形成研究

[J]. 中国科学(B辑化学生命科学地学), 1991(2):188-197.

[本文引用: 2]

Wu C, Zhu X Q, He N H, et al.

Study on the formation of ancient river channels in North China Plain

[J]. Science of China (Part B,Chemistry,Life Sciences and Geosciences), 1991(2):188-197.

[本文引用: 2]

晏红波, 周国清.

地表土壤湿度光学遥感反演方法研究进展

[J]. 亚热带资源与环境学报, 2017, 12(2):82-89,95.

[本文引用: 3]

Yan H B, Zhou G Q.

Research progress of optical remote sensing inversion methods for surface soil moisture

[J]. Journal of Subtropical Resources and Environment, 2017, 12(2):82-89,95.

[本文引用: 3]

谭衢霖, 刘正军, 沈伟.

一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法

[J]. 北京交通大学学报, 2007(4):111-114,119.

[本文引用: 1]

Tan Q L, Liu Z J, Shen W.

An object-oriented multi-scale segmentation method for remote sensing images

[J]. Journal of Beijing Jiaotong University, 2007(4):111-114,119.

[本文引用: 1]

王杰. 基于面向对象分类和CNN的土地覆盖遥感提取[D]. 合肥: 安徽大学, 2020.

[本文引用: 1]

Wang J. Remote sensing extraction of land cover based on object-oriented classification and CNN[D]. Hefei: Anhui University, 2020.

[本文引用: 1]

汤玲英. 基于面向对象方法的Sentinel数据在水体提取中的应用[D]. 长沙: 湖南师范大学, 2018.

[本文引用: 1]

Tang L Y. Application of sentinel data based on object-oriented method in water extraction[D]. Changsha: Hunan Normal University, 2018.

[本文引用: 1]

范辽生, 姜纪红, 盛晖, 等.

利用温度植被干旱指数(TVDI)方法反演杭州伏旱期土壤水分

[J]. 中国农业气象, 2009, 30(2):230-234.

[本文引用: 1]

Fan L S, Jiang J H, Sheng H, et al.

Inversion of soil moisture during summer drought in Hangzhou by temperature vegetation drought index (TVDI)

[J]. China Agrometeorology, 2009, 30(2):230-234.

[本文引用: 1]

方旭辉. 大清河水系变迁及其对雄安新区建设的影响[D]. 保定: 河北农业大学, 2019.

[本文引用: 1]

Fang X H. Changes of Daqing River system and its impact on the construction of Xiong’an New Area[D]. Baoding: Hebei Agricultural University, 2019.

[本文引用: 1]

毛欣, 刘林敬, 宋磊, 等.

白洋淀近70年生态环境演化过程及影响因素

[J]. 地球科学, 2021, 46(7):2609-2620.

[本文引用: 1]

Mao X, Liu L J, Song L, et al.

Evolution process and influencing factors of ecological environment in Baiyangdian in recent 70 years

[J]. Earth science, 2021, 46(7):2609-2620.

[本文引用: 1]

孙禧勇, 许玮, 姜德才, 等.

基于遥感的雄安新区地表水时序变化与区域规划研究

[J]. 地球物理学进展, 2021, 36(4):1443-1455.

Sun X Y, Xu W, Jiang D C, et al.

Study on temporal change of surface water and regional planning in Xiong’an New Area based on remote sensing

[J]. Advances in geophysics, 2021, 36(4):1443-1455.

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