青藏高原地形急变带受构造运动、极端降水等因素的影响,呈现泥石流高发、群发的特点。对泥石流沟地貌特征的科学分类有利于探索泥石流发生机制、确定防治对策,对山区防灾减灾和生态修复具有重要意义。本文以青藏高原边缘7个泥石流高发流域为研究对象,开展地貌测量和统计分析。通过非度量多维尺度分析,将泥石流沟分为3种类型：I型是基岩下切区暴雨型泥石流;II型是基岩下切区冰川融水型泥石流;III型是沉积盆地下切区暴雨型泥石流。通过Kruskal-Wallis检验进一步分析3类泥石流沟地貌差异性,从地质、地貌与气候等方面探讨了3类泥石流沟的松散物来源与水沙输移特性。在气候变暖的影响下,II型泥石流的活跃性将增大;随着极端降雨频率的增加,I型和III型泥石流活跃性也将增加。

地形起伏度是区域人居环境适宜性与资源环境承载力的关键评价指标之一。当前有关其最佳评价窗口、及其与海拔—相对高差的相互关系仍缺乏深入研究,进而影响该指标对区域地形起伏的有效表征。客观认识青藏高原地形起伏度有助于促进其国家生态安全屏障建设与区域绿色发展。以先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（ASTER GDEM, 30 m）地形数据（V2）为基础,本文利用均值变点分析法确定了青藏高原地形起伏度评价的最佳分析窗口,基于地形起伏度模型（RDLS）研制了青藏高原首套30 m地形起伏度专题图,据此分析了地形起伏度与海拔、相对高差的相互关系,并界定了地形起伏度对区域地形起伏状况的有效表征。主要结果/结论包括：① 基于GDEM的青藏高原地形起伏度评价最佳窗口为41×41个像元的矩形邻域,对应面积约为1.51 km²,均值变点分析表明区域地形起伏度评价最佳窗口有其唯一性。② 青藏高原地形起伏度均值约为5.06,超3/5区域地形起伏度介于4.5~5.7之间;整体上,青藏高原地形起伏程度由其东北部向西南部、西部递增,仅在柴达木盆地、藏南谷地以及河湟谷地出现低起伏地貌特征。且地表起伏在不同纬度剖面变化较为一致（沿山脉走向）,但不同经度剖面起伏层次错落（横切山脉走向）。③ 相关性分析表明不同地形起伏度分别对应不同平均海拔、不同相对高差的地貌单元。青藏高原地形起伏度经纬向剖面分析表明,该区由东部的低山稳步爬升,山体经历骤然爬升（即地表起伏特征剧烈）后形成以极高山为主的有序错落起伏（喜马拉雅山脉）。

在大数据时代,来自网络的人口迁徙数据,为开展区域间人口流入、流出模式研究提供了强有力的数据支撑。本文基于腾讯日迁徙数据（2015—2018年）,借助时间序列、社交网络和时空统计等分析方法,剖析、挖掘了青藏高原人口流入与流出模式,探讨了青藏高原与国内其他城市间的季节性人口流向和人口互动网络特征。结果表明：① 青藏高原人口流动具有显著的周期性特征,年内呈低—中—中高—高的季节性变化规律;2015至2018年,青藏高原在全国城市流动人口互动网络中的地位持续提升,人口流动量提升了8.2%,网络排名提升了24.5%,中值季、中高值季和高值季相对低值季而言,日均人口流动量依次增高14.2%、26.7%、57.8%;② 青藏高原人口流动方向集中在青藏高原NEE-67.5°至SEE-112.5°的45°扇形区间,并且青藏高原与周边省份的省会城市互动频繁;③ 全国大部分城市与青藏高原人口互动强度持续增强,旅游业起到了关键的推动作用;新疆和田和巴音州、重庆、广安、眉山和河南三门峡与青藏高原间呈现中值季—中高值季升高而高值季下降模式,反映了青藏高原的劳务输入存在季节性变化的规律;吐鲁番、东莞和运城出现高值季下降模式则主要是物资供给关系导致的结果。

科学评估青藏高原城镇化与生态环境交互影响的总体状况,对优化城镇化速度和质量,修复和提升生态环境状态具有重要意义。在梳理青藏高原城镇化与生态环境交互影响研究进展基础上,本文尝试构建一套完整的城镇化与生态环境交互影响分析模型体系,实现从综合评价指数分析、耦合协调度量化、耦合类型识别、解耦路径探索到未来趋势预测的全过程解析。以青藏高原及其省域、地级单元多尺度分析对比为手段,尝试厘清尺度之间的差异性,识别出问题区域,并提出针对性的改进措施。研究发现,青藏高原不同尺度间城镇化综合评价指数呈阶段性上升趋势,青海的整体城镇化指数高于西藏;生态环境指数变化趋势不同,青海呈下降态势,西藏则趋向平稳,各地级单元生态环境指数存在分层现象。青藏高原不同尺度城镇化与生态环境耦合协调度总体呈上升趋势,协调类型由失调衰退类向濒临失调衰退类转变,最后转为勉强协调发展类,基本属于城镇化滞后型。城镇化指数与生态环境指数呈现出强脱钩、弱脱钩交互出现的波动态势,说明不同尺度间存在城镇化与生态环境的负相互作用,消极城镇化现象突出。通过预测,青藏高原各地级单元在未来10年内,系统耦合协调度将稳步上升,但各地增长速度将存在显著差距。

随着青藏高原城镇化和旅游的发展,人类活动强度不断加剧,有必要对青藏高原不同类型的人类活动时空模式进行研究,以便了解不同区域人类活动对自然环境的影响以及更好地采取生态环境保护措施。利用腾讯位置大数据,分析青藏高原在旅游淡季和旅游旺季的人类活动时空模式,研究旅游人口对青藏高原人类活动的影响。本文分别选取2018年1月和7月的腾讯定位请求数据,构建多时空维度的高阶张量,采用张量分解的方法对数据进行降维,获取旅游淡季和旺季不同时空维度的主要特征,分析活动模式,发现青藏高原在旅游淡季和旺季的活动模式在时间上和空间上都有很大不同,体现了旅游人口造成的影响。在旅游淡季,青藏高原居民的活动在凌晨有个高峰,在午间有个低谷,并且表现有特殊的节日模式,工作日的人类活动主要分布在城镇等人口聚集区,休息日向城镇周边发散;旺季凌晨活动分为两个高峰,一个在时间上较淡季提前,与午夜活动相连,另一个较淡季的时间推迟,旺季活动没有午间的低谷和特殊的节日模式,且工作日和休息日的日间活动都分布较广。