核心期刊
《干旱区地理》 1978年创刊，现由中国科学院新疆生态与地理研究所和中国地理学会主办、科学出版社出版。在国内外公开发行。期刊的办刊宗旨是反映干旱区地理学的研究成果，为促进国内外学术交流、繁荣和发展干旱区地理学提供平台。 本刊主要刊登干旱区地理学及其分支学科、边缘学科和交叉学科的新理论、新技术和新方法。具体包括：自然地理、区域地理、干旱区生态与及其生态系统建设及植被恢复、水文与水资源，资源开发与利用、环境变化、全球变化、气候、气象、灾害与防治、干旱区与大气圈、水圈、生物圈、岩石圈和人类活动之间的相互作用，特别是干旱区资源环境研究重大科学问题：即绿洲生态系统与演化机制、绿洲生态建设与环境治理、资源开发利用与区域发展，还刊载研究报道、学术活动、消息和书刊评价等，为促进国内外学术交流、繁荣和发展干旱区地理学提供论坛。同时还欢迎对《干旱区地理》发表的文章进行讨论和评论。
DOI：10.12074/202602.00239
提交时间： 2026-02-27
摘要：新时代总体国家安全观背景下，历史街区正面临扰动与韧性建设的双重挑战。以喀什古城历史街区为研究对象，从极端灾害压力、气候环境压力、街巷组成能力、街巷成分密度、基础设施响应、公共服务响应6个要素构建压力-状态-响应（Pressure-state-response，PSR）模型，选取与自然扰动韧性密切相关的44个关键因子，采用熵权法与层次分析法，构建多维度历史街区韧性评估体系。结果表明：（1）喀什古城历史街区韧性综合指数为1.84（Ⅱ级），整体应对能力较弱，状态层韧性（38.83%）显著高于响应层（27.45%），表明其自我调节能力较强但灾后管理薄弱。（2）关键制约 因子为雨洪泛滥范围半径、历史街巷道路绿化率与夏季平均热辐射强度，凸显高密度建成环境与气候敏感性的协同风险。（3）传统营建智慧与现代防灾需求存在割裂，形成保护与安全的矛盾。研究结果可为干旱区历史街区的多灾种综合防御与活态保护提供量化范式，有助于推动干旱区文化遗产保护与生态安全的协同发展。
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关键词: 农村公共服务; 乡村旅游; 乡村振兴; 耦合协调度; 空间溢出效应; 西部地区;
DOI：10.12074/202602.00240
提交时间： 2026-02-27
摘要：农村公共服务与乡村旅游协同共进对推进乡村振兴实现具有重要意义，但学界鲜见针对两者耦合协调发展的研究。基于农村公共服务与乡村旅游耦合协调对乡村振兴的影响效应机理，运用耦合协调度模型、重心和标准差椭圆模型和空间计量模型定量测度2010—2023年西部地区农村公共服务与乡村旅游耦合协调度的时空特征及对乡村振兴的影响和空间溢出效应。结果表明：（1）西部地区农村公共服务与乡村旅游耦合协调度逐年递增，耦合协调水平由极度失调转向中级协调，空间上呈现“南部、西北部高，东北部低”的不均衡分异格局。（2）耦合协调度重心呈向西南方向迁移态势，标准差椭圆始终呈“西北—东南”方向格局且呈先集聚后分散态势。（3）农村公共服务与乡村旅游耦合协调度对乡村振兴具有显著的正向影响且存在空间溢出效应。研究结果可为两者高质量协同发展及区域整体乡村振兴提供理论依据与决策参考。
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关键词: 乡村韧性; 演变特征; 驱动机制; 地理探测器; 甘肃省;
DOI：10.12074/202602.00241
提交时间： 2026-02-27
摘要：从韧性视角评估乡村发展，对破解城乡二元结构，推进乡村全面振兴具有重要意义。以甘肃省86个县域为研究对象，基于“抵御能力-适应能力-重构能力”3个维度构建乡村韧性评价指标体系，运用空间自相关分析和地理探测器模型，揭示2010—2022年甘肃省县域乡村韧性的时空演变特征及驱动机制。结果表明：（1）甘肃省乡村韧性水平显著提升，空间分异特征明显，陇中、陇东地区乡村韧性水平较高，河西、甘南地区县域乡村韧性水平较低，较高韧性县域数量不断增加，低韧性县域数量持续减少。（2）乡村韧性存在空间正相关性，关联性逐渐趋弱，空间集聚程度呈下降趋势，高聚集区向陇中地区收缩，低聚集区集中于甘南藏族自治州、临夏回族自治州等县域。（3）农村社会服务水平、经济发展水平和农业生产水平对乡村韧性影响较大，农村产业结构对乡村韧性的解释力稳步提升，乡村韧性受经济发展机制、资源优化机制、产业转型机制、服务保障机制共同驱动。研究结果有助于为甘肃省实施乡村韧性发展提供科学参考。
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关键词: 居家社区养老; 机构养老; 养老服务; 耦合协调; 影响因素;
DOI：10.12074/202602.00242
提交时间： 2026-02-27
摘要：推动不同养老模式耦合协调发展是优化我国养老服务资源配置的有效路径。基于2018—2022年面板数据，运用耦合协调度模型和地理探测器等方法，实证分析中国居家社区养老与机构养老的时空耦合协调性及其影响因素。结果表明：（1）居家社区养老与机构养老耦合协调度和相对发展度总体上呈上升趋势。耦合协调度随时间发展表现出持续向好趋势，相对发展度居家社区养老“同步发展>超前发展>滞后发展”的态势逐渐清晰。（2）迈入协调阶段的省域规模持续扩大，并逐步展示出从中东部地区拓展至西部及东北地区的演化态势；两者相对发展度的阶段跃升现象显著，尤其是西部地区，跃升省域数量相较于中部和东部地区更为突出。（3）两者耦合协调度具有正向空间相关性，且呈现波动上升演进方向，相关性强度表现出“西部>东部>中部>东北”的空间分布，主要为高-高聚集和低-低聚集2种模式。（4）组织力量、养老需求和科技水平是二者耦合协调度的主要影响因素。研究结果可为破解我国养老服务供给结构性矛盾，创新发展养老服务政策体系提供理论依据与决策参考。
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关键词: 气象因子; 植被因子; 农作物; 水分利用效率; 阿克苏河流域;
DOI：10.12074/202602.00243
提交时间： 2026-02-27
摘要：定量评估农田水分利用效率（WUEc）的长期变化对优化旱区灌溉农业水资源利用效率，实现农业节水高产高效具有重要意义。以典型干旱区阿克苏河流域为研究对象，集成2002—2022年农田总初级生产力（GPPc）、农田蒸散发（ETc）、WUEc及气象植被要素数据，综合运用Sen’s Slope+Mann-Kendall趋势分析、局部加权回归的季节-趋势分解、偏相关分析与通径分析等方法，系统揭示流域WUEc时空格局及多因子协同作用路径。结果表明：（1）时序特征上，流域GPPc和ETc分别以0.6 g C·m-2·a-1和0.3 mm·a-1的速率显著上升，而WUEc则以0.02 g C·mm-1·m-2·a-1的速率下降；年内动态呈现GPPc和ETc单峰型（8月峰值）与WUEc双峰型（4、10月峰值）的典型特征。（2）空间格局上，WUEc下降区域占60.3%，而GPPc和ETc上升区域分别达97.1%和94.8%，表明流域普遍存在“增产不增效”现象。（3）驱动分析显示，WUEc与气温（T）、饱和水气压差（VPD）、叶面积指数（LAI）呈显著负相关（负相关区域占比77%~89%），与降水（Pre）呈正相关（87%区域）。（4）通径分析揭示，T 和Pre主要通过调控GPPc影响WUEc，LAI则通过ETc途径起作用，而归一化植被指数和增强型植被指数通过协同调控ETc和GPPc共同影响WUEc，其中T 和LAI是主导驱动因子，对干旱区农业生态系统存在双重胁迫机制。研究结果阐明了干旱区WUEc的多尺度演变规律及其非线性驱动机制，可为气候变化背景下农业水资源优化管理提供科学依据。
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DOI：10.12074/202602.00244
提交时间： 2026-02-27
摘要：三江源地区积雪变化对区域乃至全球气候、水文循环和生态系统具有重要影响。然而，基于遥感数据分区域和海拔带系统监测其长期雪深动态变化与气候归因的研究仍较为匮乏。通过遥感资料分区域和海拔带分析了1980—2020年三江源地区雪深时空变化规律，并量化了气温与降水的相对贡献。结果表明：（1）近41 a三江源地区雪深存在明显空间差异，高海拔山脉地区平均雪深普遍大于3 cm，最大雪深普遍大于6 cm。平均雪深和最大雪深分别以0.15 cm·(10a)-1和0.49 cm·(10a)-1的速率显著减小，68.44%的平均雪深和63.83%的最大雪深呈减小趋势，显著减小面积占比分别为15.64%和7.47。（2）雪深及其变化存在明显的区域和海拔差异，澜沧江源区平均雪深和最大雪深最高（分别为2.41 cm和9.86 cm），且减小速率最快，分别达0.37 cm·(10a)-1和0.81 cm·(10a)-1。雪深随海拔升高而增加，平均和最大雪深垂直梯度分别为0.49 cm·km-1和1.29 cm·km-1。除3.5~4.5 km和大于6.0 km海拔带外，其余海拔带平均雪深均呈减小趋势；除3.5~4.5 km外，其余海拔带最大雪 深也呈减小趋势，其中5.0~5.5 km海拔带减小最快。（3）近41 a三江源地区显著的“暖湿化”气候是导致雪深减小的主要因素，气温为主要驱动因子，其影响存在区域与海拔差异，雪深减小与气候变暖密切相关，尤其在低海拔（<3.5 km）和高海拔（>4.5 km）区域。研究结果可为三江源地区积雪水资源优化配置、生态系统保护修复以及区域气候变化趋势预测提供科学依据。
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关键词: PM2.5浓度预测; CEEMDAN分解; IVY优化算法; KAN-BiLSTM模型; 深度学习; 干旱区城市PM2.5;
DOI：10.12074/202602.00245
提交时间： 2026-02-27
摘要：随着全球城市化进程加速，干旱区城市PM2.5污染因其独特的地理气候条件，呈现强非平稳性与复杂时空特征，传统预测模型难以有效捕捉其动态规律。针对这一挑战，构建了“自适应噪声完备经验模态分解-常春藤优化算法-柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络-双向长短期记忆神经网络”（CEEMDAN-IVY-KAN-BiLSTM）混合预测框架，以提升PM2.5浓度的预测精度。该框架通过降噪分解与参数优化联合提取多尺度特征，融合KAN-BiLSTM模型的强非线性拟合与双向时序建模能力，有效提升预测性能。结果表明：（1）2021—2024年乌鲁木齐市PM2.5浓度呈显著季节性波动，冬季因燃煤供暖和逆温层影响均值达41.97 μg·m-3，夏季因大气对流增强，浓度降至全年低位附近，且整体呈逐年下降趋势。（2）对数据进行重要性排序可知PM2.5与空气质量指数、PM10、CO、NO2呈强正相关，与气温、露点温度呈负相关，表明燃煤排放、机动车尾气及气象扩散条件是主要影响因素，且模型有效分离了数据中PM2.5序列的高频波动（如沙尘事件）与低频趋势（季节性变化），降低数据非平稳性影响。（3）实验基于2021—2024年乌鲁木齐市逐日空气质量数据开展，结果显示本框架在决定系数、平均绝对误差与均方根误差指标上分别达到0.991、1.391和1.881，均显著优于传统机器学习和常见深度学习模型。验证了“分解-优化-集成”的深度学习框架在干旱区城市PM2.5预测中的适用性。
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关键词: 夏季降水; 夏季风; 西风; 水汽输送; 协同作用; 青藏高原;
DOI：10.12074/202602.00246
提交时间： 2026-02-27
摘要：青藏高原夏季降水是亚洲水塔水资源的关键来源，阐明西风-夏季风协同作用对其影响，可为理解区域气候变异及水资源管理提供理论依据。基于CN05.1降水数据集（0.25°×0.25°）和美国气象环境预报中心/国家大气研究中心（NCEP/NCAR）再分析资料，分析了1981—2022年青藏高原夏季降水的时空演变特征，界定了上游西风指数关键区（32°~40°N，65°~85°E）和下游夏季风指数关键区（18~32°N，90°~100°E），并构建西风-夏季风协同指数揭示西风、夏季风协同作用对高原夏季降水的影响机制。结果表明：（1）近42 a高原夏季降水呈显著增湿趋势，每10 a增加4.85 mm，并且空间分布不均，东南部降水通量大约为西北柴达木盆地的6倍。EOF分解表明，第一模态呈全域一致性湿化特征，2010年后期加速显著；第二模态则揭示南北反位相振荡的年代际变化特征。（2）西风-夏季风协同指数相较于单一的环流指数能更有效地表征高原夏季降水变率，其两者存在0.5的相关关系，反映出高层西风与低层夏季风协同增强时，高原降水显著增加，特别是在三江源至川西地区。（3）西风-夏季风协同作用显著影响高原夏季降水，当协同作用偏强时，西风辐散环流配合低层暖湿水汽输送，通过增强垂直上升运动促进降水；当协同作用偏弱时，东风异常环流伴随低层干冷北风，受下沉气流主导，不利于降水生成。研究结果构建的环流协同指数有助于提升高原降水预测能力，为生态保护和防灾减灾提供科学支撑。
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关键词: kNDVI; SSPs; 秦巴山区; 气候因子; 多元线性回归模型; 趋势分析;
DOI：10.12074/202602.00247
提交时间： 2026-02-27
摘要：秦巴山区位于我国南北气候与暖温带-亚热带生态过渡带交汇区，作为气候变化敏感区，研究其植被与气候的耦合关系有助于揭示气候变化下生态系统的演变机制。基于2001—2023年MODIS 数据和气候因子数据，利用多元线性回归模型对2024—2100 年3 种共享社会经济路径（SSPs）气候情景下的核归一化植被指数（kNDVI）进行预测，结合Theil-Sen和Mann-Kendall方法分析植被时空变化趋势，并利用通径分析揭示气候因子驱动机制。结果表明：（1）气温是植被变化的主导因子，其面积占比67.27%，正效应区域集中于秦岭—大巴山地区，而蒸散发与降水的影响呈显著空间异质性。（2）2001—2023年植被kNDVI增速呈“先快后慢”特征，退化区集中于低海拔城市化区域及高海拔水热受限区。（3）未来情景模拟显示，低碳路径（SSP119）情景下植被变化趋于稳定，高碳路径（SSP585）情景则呈现两极分化，蒸散发的直接抑制效应与高温驱动的间接促进效应并存。（4）降水对植被的补给效能随气候极端化减弱，而气温的直接驱动强度随排放情景升高显著增强。（5）区域植被响应存在显著空间分异，需针对高海拔脆弱区、低海拔人类活动干扰带及中东部蒸散发敏感区实施差异化生态修复策略。通过揭示秦巴山区植被对气候变化的非线性响应，证实SSP119的生态稳定性优势，为区域碳中和目标下的植被保护与碳汇功能提升提供空间优化路径。
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关键词: 根冠比; 空间分布; 地上-地下生物量; 青海湖流域;
DOI：10.12074/202602.00248
提交时间： 2026-02-27
摘要：草地植被生物量是衡量草地生态系统生产力和碳储量的重要指标，其空间分布格局及其驱动机制对于理解区域草地生态系统结构与功能的维持及其应对气候变化具有重要科学意义。以青海湖流域为研究对象，基于2023年7—8月的实地采样数据与遥感数据，采用数理统计、相关分析和结构方程模型等多种方法研究了青海湖流域草地植被生物量（包括地上和地下生物量）的空间分布特征及其驱动路径。结果表明：（1）不同草地植被类型生物量差异显著，草甸类高于草原类，地上生物量（AGB）以山地灌丛草甸最高（311.54 g·m-2），山地泥流草甸最低（64.67 g·m-2）；地下生物量（BGB）以矮生嵩草草甸最高（3534.05 g·m-2），红景天荒漠最低（339.12 g·m-2）。（2）AGB高值主要集中于沙柳河流域中下游和环湖地区南部，BGB和总生物量（TB）高值区主要位于布哈河中游、泉吉河流域、恰当曲流域和沙柳河中游；低海拔地区具备更适宜的温度和肥沃的土壤，促进地上部分生长；高海拔地区因寒冷和土壤贫瘠，植物倾向于增强根系发育以提高资源获取能力。（3）生态系统碳利用效率（CUE）（总效益-0.44）和土壤容重（BD）（总效益-0.59）是影响草地植被AGB和BGB的直接因子。综上，青海湖流域草地植被受植被类型和区域环境的共同影响，CUE和BD是主要因素。研究结果可为深入认识青海湖流域草地植被生物量空间规律和生态系统保护与恢复提供基础数据和科学依据。
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