中部地区耕地非农化及其驱动因子的灰色关联分析——以安徽省阜阳市为例

基于1995—2008年社会经济发展与耕地变化统计数据,分析了阜阳市耕地资源时序变化特点,并运用广义灰色关联度方法对阜阳市耕地非农化的驱动力进行研究。结果表明,农业发展是耕地非农化的首要前提与基础,人口增长与城市化水平提高与耕地非农化相对变化速率存在高度关联性,经济总量增长与产业结构调整对耕地非农化的影响源自经济发展自身内在的驱动力。政府利益推动、投资热、房地产热、经济外向度提高这些导致许多大城市耕地非农化的主要因素对阜阳市的驱动作用较弱。     

河北省耕地资源时空格局演变和驱动力

根据河北省1995-2005年耕地变化统计数据,研究耕地利用现状和耕地资源的时空变化规律,应用主成分分析和线性回归模型,定量研究了耕地资源和各社会经济驱动因子之间的关系,结果表明:10 a间耕地总面积和人均耕地面积都经历了"缓慢减少-急剧减少-相对稳定"的变化过程,均呈现总体减少的变化趋势.空间区域差异明显,表现为平原区耕地减少最多,占37.80%;丘陵山区耕地减少面积占26.09%.农业结构调整、农业现代化和社会经济发展水平、粮食安全是河北省耕地资源变化的主要驱动力.加强耕地变化驱动力与驱动机制研究,对合理利用和保护耕地资源、控制耕地面积进一步减少,保持耕地质量和数量的动态平衡,促进区域农业的可持续发展具有一定的现实意义.     

陇东黄土高原耕地变化趋势及驱动因子分析

利用1986—2002年陇东地区耕地统计资料,对该区耕地资源利用与变化的基本特征、耕地数量变化的基本过程、空间差异、耕地流向以及耕地数量变化的主要驱动机制进行了分析。结果表明:(1)16 a来陇东地区耕地数量呈明显的波动减少趋势,经历了缓慢减少—急剧减少—缓慢减少的变化过程。(2)耕地的主要流向是工矿用地、居民点和各类交通用地以及果园;耕地的增加主要是未利用土地的开垦。(3)经济发展、人口增长和政策是耕地面积减少的主要宏观驱动因子,耕地变化过程中的明显突变与国家宏观政策背景相关联,耕地快速减少在发生时间上与经济的快速增长基本同步,在空间分布上与地区经济发展速度水平的差异相一致。     

烟台地区耕地资源流向及宏观驱动机制研究

利用改革开放20多年来烟台地区耕地统计资料和近5年土地详查与变更数据,研究揭示了该区耕地资源利用与变化的基本特征,耕地数量变化的基本过程、空间差异及耕地流向,初步探讨了耕地数量变化的主要驱动因子及其影响机制,得出以下结论:(1)20多年来,烟台地区耕地数量呈明显的波动减少趋势,经历了缓慢减少至急剧减少到缓慢减少的变化过程,并在1985年前后、1987～1990年和1991～1993年出现了3次明显的耕地流失高峰;(2)耕地的主要流向是工矿用地、居民点和各类交通用地以及果园,耕地的增加主要是未利用土地的开垦和工矿用地的整理与复垦;(3)经济发展、人口增长和政策是耕地面积变化的主要宏观驱动因子,耕地数量变化过程中的明显突变与国家宏观政策背景相关联,耕地快速减少在发生时间上与经济的过热增长基本同步,在空间分布上与地区经济发展速度和水平的差异相一致;此外,人口增加对耕地减少的驱动也不可忽视.     

长沙市耕地时空动态变化及驱动力研究

基于1990-2006年期间耕地和社会经济发展历史数据,分析长沙市耕地资源的发展现状和时空变化特点,并运用主成分分析法和多元回归分析法对长沙市耕地非农化的驱动力进行研究.结果表明,(1)长沙市耕地面积在1990-2003年呈逐步下降趋势,年均耕地递减率约为0.26%;2003-2006年耕地呈小幅度增长趋势.(2)区域差异度计算结果表明,长沙市不同的区县耕地变化速度和区域差异明显,耕地变化较为剧烈的地区为社会经济发展较为快速的区县.(3)主成分分析表明,长沙市耕地变化的驱动因子主要可以总结为经济发展水平因子和农业科技水平因子,其中经济发展水平因子是最为关键因素.(4)多元回归分析也表明,经济因素是长沙市耕地变化最为重要影响因素.     

浮梁县土地利用变化及驱动力分析

以江西省浮梁县作为研究区域,采用浮梁县1996-2005年的土地利用变更数据及社会经济统计数据,从土地利用数量变化、土地利用程度变化、土地利用效益变化3方面探讨了研究区域的土地利用变化特征,并运用主成分分析法对引起这些变化的驱动力进行了分析。研究结果表明:（1）耕地和建设用地是浮梁县土地利用数量变化的主要类型,土地利用程度和效益都有一定程度的提高,土地利用总体态势较好;（2）工业化、城市化水平的提高及人口的增长是引起土地利用变化的主要社会经济驱动力,但是城市化和工业化水平的提高是最为主要的驱动因素。     

江苏省耕地变化及其驱动机制的数理探讨

运用数理统计分析江苏近 2 0年来耕地数量变化规律及与人文要素关系 ,探讨经济发达地区耕地数量变化的过程、方向、速率、结构、程度、空间差异性 ,揭示耕地变化的驱动机制。研究表明 ,经济发达省份耕地递减较全国平均数高 1 8% ,连续呈现单向递减变化 ,并具有缓慢递减 -快速递减 -急剧递减 -快速递减的时间变化轨迹。变化幅度的空间差异有其规律性 :从高发达区向一般发达区减小的梯状差异及从城郊向偏远县区减小的幅射状差异。经济增长、固定资产投资增加、人口膨胀、第三产业发展、城市化、粮食单产提高及人均居住面积等 ,与耕地变化具有高度关联性 ,并与其构成多元线性回归控制关系 ,是耕地变化的主要驱动因素。     

秦淮河流域1980-2010年土地利用变化及驱动机制

[目的]研究近30a来秦淮河流域不同时期土地利用/覆被变化特征及驱动力,为秦淮河流域的生态经济系统可持续发展和流域管理提供科学依据。[方法]利用GIS功能对秦淮河地区1980,1995,2000,2005,2008,2010年土地利用现状图进行叠加转换,建立土地利用变化转移矩阵,在此基础上分析秦淮河地区近30a来的土地利用变化特征,并结合相应的社会统计资料分析土地利用变化的驱动力。[结果]流域内耕地面积逐年减少,建设用地面积逐年增加,林草覆盖面积略有减少;土地利用程度变化存在明显的时间差异性,2005—2008期间变化最大;建设用地的增加主要源于耕地的转入,其次是林地、水域;经济发展、人口增长和人民生活水平的提高是该区土地利用/覆被变化的主要驱动力。[结论]城市化发展要素是推动该区建设用地增加、耕地面积减少这一现象的主要驱动力。     

新疆库尔勒市城市化发展与耕地资源协调性分析

城市化水平是衡量一个国家经济发达程度,特别是工业化水平高低的一个重要标志,而耕地非农化是城市化过程中的一种必然现象,耕地数量变化体现一定的社会经济发展规律。基于库尔勒市1989—2012年的社会、经济统计数据应用一元线性回归模型和协调度分析法分析库尔勒市城市化水平和耕地资源的变动情况、相关性以及协调性,并采用1990年,2000年,2010年3期Landsat TM,ETM+,ALOS/AVNIR-2数据作为数据源,提取城市和耕地面积信息,结果表明:近24 a库尔勒市的城市化水平有所提高,年均城市化水平增长率达到0.2%,年均耕地面积增长率达到4%,人均耕地面积增长率是1.5%。库尔勒市近年耕地资源与城市化水平呈现出相互促进的正相关关系;从协调度时序上看,库尔勒市城市化水平与耕地资源的协调度总体呈现出“基本协调和较协调→不协调→调和和较调和”的趋势。     

乌鲁木齐市近16年建设用地和耕地变化驱动力比较分析

以新疆乌鲁木齐市1996—2011年自然、人文和土地利用数据为依据,基于数理统计分析方法和统计软件,对乌鲁木齐市16 a的建设用地和耕地变化特征和驱动机制进行了探讨和对比分析。结果表明:（1）1996—2011年乌鲁木齐市建设用地经历了平缓上升→迅速增长→减速增长的变化历程,耕地则为平缓减少→迅速增加→逐渐较少。（2）经济发展、人口增长、农业技术进步和产业结构调整是影响乌鲁木齐市建设用地和耕地动态变化的因素,而政策措施对该市的建设用地和耕地变化起直接导向作用。（3）各驱动力对建设用地和耕地驱动方向、驱动力大小、驱动因素影响的敏感性均表现出差异性,且同一土地利用类型在不同时期驱动因素也有差异。本研究旨在揭示建设用地和耕地变化规律及机制的同时为区域土地的可持续利用和生态环境保护提供科学依据。     

青海省2000-2008年间耕地变化及驱动力研究

该文分析了青海省2000—2008年期间耕地变化的特征及影响耕地变化的主要驱动力。基于青海省土地利用变更调查序列数据,选取了耕地总量、人均耕地变化、耕地增减情况等指标分析了青海省耕地的数量变化特点,选取动态度差异指标,分析了全省耕地变化的区域差异特征。结合青海省耕地变化的特点和区域发展的特征,采取定性分析与定量分析相结合的方法,从耕地保护政策、生态退耕工程、土地开发整理工程、重大建设工程、人口与民族因素和城镇化进程6个方面分析了耕地变化的驱动力。根据耕地变化的特征和主要的驱动力,在耕地管理层面建议坚持最严格的耕地保护制度,加大土地整理的力度,坚持差异化的耕地保护政策,协调重大建设工程对耕地的占用。     

河南省土地覆盖变化的时空特征分析

以遥感与GIS为技术支撑,对河南省20世纪80年代至2005年的土地覆盖进行了动态监测,并分析了土地覆盖变化的时空特征及其驱动因子.监测结果表明,河南省土地覆盖变化的时空特征为:(1)变化数量.城镇建设用地显著增加,内陆水体面积增加明显,农村聚落和落叶阔叶林有所增加,常绿阔叶林略有增加;灌丛草地、水浇地、旱地和河湖滩地面积减少明显.(2)变化速度.城镇建设用地面积增速迅猛,内陆水体增速明显;沙地面积减速最快,裸地、沼泽和草甸草地减速较快,河湖滩地和灌丛草地减速明显,旱地和水浇地面积减速较小.(3)空间转换.以农田和聚落之间的转换为主,另外城镇建设用地的增加包括其扩展融人的农村聚落等;内陆水体增加主要由河湖滩地转变的;灌丛草地减少主要转变为旱地.驱动力分析表明,区域自然因素相对稳定,对土地覆盖变化的影响较小,而人口增长、经济发展、农业结构调整、政策和交通等社会经济因素是河南省土地覆盖变化的主要驱动力.河南省土地覆盖变化的总体特征与区域经济发展、产业布局及其工业化、城市化演变的特征十分吻合.     

中部粮食主产区土地利用变化及其驱动机制研究——以湖北省鄂州市为例

区域土地利用变化过程、格局与驱动力研究是揭示全球与区域尺度土地利用/覆盖变化规律的有效方法。基于鄂州市1991年、2004年和2009年3个时期土地利用空间数据和社会经济统计数据,采用土地利用转移矩阵、主成分分析法等模型方法,分析土地利用变化总体特征、各地类转化方向以及土地利用变化驱动因素。结果表明:（1）18 a期间,鄂州市土地利用变化显著,耕地面积减少最大,减幅达到28.39%,主要转移方向为建设用地、养殖和林地。（2）养殖水面和建设用地大量增加,增幅分别为200.62%,84.83%,主要增加来源为耕地和水体。（3）土地利用变化主要驱动因素为经济增长、人民生活水平提高和人口增加,政策和城市规划也是重要的驱动因素。     

黄淮海平原城镇化对耕地变化影响的差异性分析

为了有效保护耕地资源,该文通过研究城镇化进程与耕地变化的内在联系,揭示不同城镇化进程的差异化规律。采用土地利用变化分析方法,对黄淮海平原1997-2008年城镇化进程中耕地的数量和质量变化进行分析;选取4类城镇化指标（人口城镇化指标、空间城镇化指标、经济城镇化指标、生活方式城镇化指标）,构建城镇化对耕地变化的驱动力模型;运用主成分分析法和多元回归模型,对研究区城镇化进程中耕地变化的差异性特点进行分析。研究结果表明,人口城镇化驱动因子、空间城镇化驱动因子对研究区影响显著,而经济城镇化驱动因子和生活方式城镇化驱动因子因各研究区域所处城镇化阶段和发展特点而呈现不同规律。该文以数据分析和实证对比为中国城镇化的可持续发展提供政策建议：城镇化的发展完全可以适时适度推进,避免大量占用耕地牺牲粮食安全和生态环境;产业拉动、用地集约、环境友好的新型城镇化发展模式是城镇化健康发展的明智选择;城镇化的发展应与产业政策和产业规划紧密衔接,通过优化用地布局,既发展经济又保护耕地和生态环境,从而真正促进城镇化的和谐发展。     

基于STIRPAT模型的陕西省耕地面积变化社会经济驱动力分析

近年来,耕地面积变化的人文驱动力研究成为土地利用与土地覆盖变化(LUCC)领域研究的热点.以陕西省1978-2010年耕地面积数据及其相关社会经济影响因素时间序列数据为例,通过主成分分析法、逐步回归法筛选出影响陕西省耕地面积变化的主要影响因素.然后运用STIRPAT模型,分析经以上方法筛选出的主要影响因素即城镇化率、人均生产总值、公路里程、社会消费品总额对于陕西省耕地面积变化的影响.结果表明:人均生产总值的提高是导致陕西省耕地面积减少的主要原因,社会消费品总额的增加对于陕西省耕地面积的减少也发挥着重要的作用.而交通条件的完善是促进陕西省耕地面积增加的主要驱动力.同时,城市化率的提高对抑制耕地面积的减少起到了一定的促进作用.据此,研究认为缓解陕西省耕地面积减少的压力可以从进一步提高城镇化率、完善交通设施,调整优化产业结构,转变经济增长方式等方面入手.     

江西省耕地的动态变化及驱动因子

利用江西省1990—2009年耕地变化数据以及社会经济资料,分析了该区域耕地动态变化的时空特征,并将主成分分析和多元线性回归分析相结合,揭示了江西省耕地数量变化的主要驱动力。结果表明,江西省耕地数量变化在时序上呈现出先减少后增加的趋势;在空间上区域差异性较大,不同时期各市耕地利用动态度波动较大;江西省耕地动态变化的主要驱动因子包括经济增长、社会发展和农业科技提高3个主要类别,总体上,耕地数量变化与人口、GDP、全社会固定资产投资、3大产业、耕地产出率以及农机机械总动力之间存在着显著相关性,在第1主成分中经济和人口两大因子是主要的驱动因素,第2主成分中农业科技进步是主要因子。     

1980-2015年江西省土地利用迁移变化分析及驱动机制研究

厘清江西省土地利用转换时空特征,明晰驱动因子,可为该区土地资源的合理开发和生态环境保护提供科学依据。基于Landsat遥感影像,利用ArcGIS空间分析和SPSS主成分分析等方法,通过土地利用单一和综合动态度、土地利用转移矩阵和土地利用程度综合指数,以及土地利用重心迁移等,研究了1980—2015年江西省土地利用时空变化,并探究了驱动机制。结果表明：(1) 1980—2015年江西省土地利用综合动态度为0.168%/a,类型主要为林地和耕地,两者面积占总面积的89.85%,其中建设用地面积变化最大,期间共增加了2 241.01 km²,为主要变化类型。(2) 1980—2015年江西省土地利用转出和转入面积最大的分别是耕地3 190.67 km²和建设用地2 325.20 km²,而林地和草地也分别转出2 830.77 km²,885.18 km²,迁移变化总体上为居民建设用地大量扩张,耕地和林地面积均大为减少。(3)江西省土地利用重心随土地利用变化发生相应改变,其中建设用地和...     

空间交互视角下中国城市群耕地变化影响因素分析

城镇化发展对耕地变化的影响因素是中国长期关注的热点问题。传统研究较多关注城市个体增长与耕地非农转换间的关系,鲜有关于城市空间联系及协同发展视角下耕地变化影响因素的研究,而随着城市空间交互作用的加强,人口集聚、产业结构调整、基础设施建设等催生出的多元用地需求激化了其与耕地保护间的复杂用地矛盾。城市群是中国当下新型城镇化的主体,从城市群视角探讨耕地变化的影响机制更具前瞻性和现势性。该文采用引力模型与城市流强度模型对城市群空间联系进行度量,从城市与城市群双重尺度出发,构建了耕地非农转换影响因素的多层线性回归分析模型,探索2005—2015年间全国主要城市群耕地变化的影响因素及区域分异特征。结果表明,城市群耕地数量变化的尺度效应和地区分异特征显著。在城市尺度上,耕地变化与农业人口、工业经济及农业科技均呈正相关关系,与城镇化背景下建设用地扩张、经济全球化带来的外资增长存在负相关关系;城市群尺度空间联系指标均与耕地面积变化呈负相关关系。区域差异体现在农业人口、城镇人口规模等级、建设用地面积对内陆城市群耕地面积变化影响较大,而工业化、农业机械化水平在沿海有着更大推动作用;城市群空间经济联系的影响在沿海地区较明显,外向功能作用力则在内陆有所体现。与零模型、半条件模型的对比分析表明,多层线性回归用于城市群耕地变化影响因素研究具有有效性,同时也揭示了不同尺度因素对耕地变化的影响机制,从而为国土空间开发战略下城市群发展与耕地保护提供有力的决策支持。     

基于地理加权回归模型的长江中游地区人均耕地面积变化影响因素分析

[目的]利用GWR模型揭示长江中游地区人均耕地面积变化影响因素的空间异质性,为今后管理该区域耕地资源提供科学依据。[方法]在总结该地区人均耕地面积现状的基础上,分析人均耕地的Moran’s I指数,利用相关年份数据分析了最小二乘法(OLS)和地理加权回归方法(GWR)的差异,采用GWR模型对该区域各市人均耕地面积的影响因素进行分析。[结果](1)城镇化率对人均耕地的影响由正相关向负相关变化,影响程度增强,系数值空间差异较大;(2)人口增长率与人均耕地大部分地区呈负相关,局部地区呈正相关,影响程度减小,空间差异较大;(3)第一产业总产值比重与人均耕地大部分地区呈正相关,局部呈负相关,影响程度下降,空间差异较大;(4)粮食单产与人均耕地由负相关向正相关变化,影响程度增强。[结论]GWR比OLS更能反映影响因素的空间异质性,成功揭示了各因素对人均耕地的影响程度和区域差异。