基于CA-Markov和InVEST模型的土地利用格局与生境质量时空演变及预测——以江西省南昌市为例

为揭示土地利用变化对区域生境质量时空演变的影响,促进土地资源的合理利用和生态规划体系的建立健全,以江西省南昌市为例,基于1995年、2005年和2015年的土地利用数据,应用CA-Markov和MCE模型并结合InVEST模型,评价和预测了土地利用演变角度下的生境演化特征。结果表明:(1)1995—2015年,草地、耕地及水域是南昌市的主要土地利用类别,占比超过90%; 建设用地急剧扩张,20 a间涨幅高达96.44%,耕地和林地是流转为建设用地的重要地类。(2)研究区整体景观生境质量显著下降,大量高等级生境景观向低等级生境景观转化; 城市附近和各个流域的生境退化比较显著; 生境稀缺性高的用地类型大多是耕地和林地。(3)2015—2025年期间,区内景观格局和生境质量继续保持1995—2015年的演变趋势,建设用地等生境适宜度较低的地类高速扩张,进而侵扰林地、水域和草地等生境质量优质地区,致使威胁源规模和影响范畴急剧扩大,景观破碎度水平升高,稳定性降低,这将引起研究区生境质量的持续下降。1995—2025年研究区生境质量明显退化,城镇化扩张与生态用地缩减是其主要原因。     

基于CA-Markov与InVEST模型的吉林省生态系统服务价值模拟及预测

[目的] 分析与预测吉林省土地利用演变过程，衡量其对生态系统服务价值的影响程度，为吉林省生态环境保护与改善方针策略的制定提供理论依据。[方法] 基于吉林省2000，2010和2017年3期土地利用数据，采用CA-Markov模型对2024年的土地利用格局进行模拟预测，利用InVEST模型分析吉林省2000-2024年生态系统服务价值变化及生境质量时空演变特征。[结果] ①2000-2024年吉林省耕地、草地、建设用地面积持续增长，林地、水域和未利用土地面积有所减少。②2000-2024年生态系统服务总价值呈下降趋势，其中森林的生态系统服务价值量最大，水文和气候调节是主要的生态服务功能。③吉林省生境质量在空间分布上呈中西部低，东部高的特征，质量在不断退化，城市周边和各大水系流域沿岸退化严重。[结论] 吉林省中部及西部地区生境质量下降较为严重，应注重城市周边及水系的保护与合理利用。     

湖南省重点生态功能区生境质量时空变化及其预测

[目的] 对湖南省南岳重点生态功能区土地利用变化及生境质量开展研究,揭示人类活动导致的林地减少与生境质量之间的关系,为该地区生态保护与经济建设的协调发展提供理论支持。[方法] 基于2009,2012,2015,2018和2021年5期土地利用变更数据得到土地利用转移矩阵,借助InVEST模型和CA-Markov模型分析预测南岳重点生态功能区土地利用结构及生境质量时空分布特征,并运用双变量空间自相关分析方法探究林地与生境质量两者的相关性。[结果] ①2009—2021年研究区林地和耕地主要转出为建设用地;建设用地面积增加15.87%,其中45.37%,36.25%分别由林地和耕地转入。②2009—2021年该地区生境质量呈现出“先快后慢”的持续下降趋势和“西部高,东南低”的空间分布特征。③研究区林地与生境质量在空间分布上的正相关性逐渐增强,以林地和优等生境质量的高高聚集为主要表现类型。④南岳区2025年建设用地将增加4.36%,2030年建设用地面积将达到1 563.53 hm²;未来生境质量将缓慢下降。[结论] 生境质量变化与人类活动干扰导致的林地减少,建设用地扩张紧密联系,应加强对南岳重点生态功能区的资源与环境管控。     

基于土地利用变化的祁连山地区生境质量时空演变分析

[目的]对祁连山地区的生境质量和生境退化状况开展研究,揭示人类活动对该地区生态环境的影响程度,为该地区的生态环境保护和发展提供科学参考。[方法]基于1970s末以来全国1∶10万土地利用数据,分析1970s末至2015年近35 a来祁连山地区的土地利用和景观格局变化特征,并采用InVEST模型评估该地区生境质量变化。[结果]①草地和未利用土地是该区最主要的土地利用类型,其次是林地、耕地、水域、城乡工矿居民用地;其中草地和城乡工矿居民用地的变化较剧烈,前者先减后增,后者持续增加。②在时间变化上,随着土地利用类型的变化,该区的生境质量由恶化的态势逐渐趋于改善,2015年生境质量最好。③在空间分布上,该区的生境质量和生境退化度均表现为东高西低。[结论]优越的自然条件使其生境质量较高;人类活动强度较高则是生境退化度较高的原因。     

耦合InVEST与FLUS模型的海南岛生态系统碳储量时空演变与预测

[目的] 通过研究海南岛城市化扩张下土地利用变化对碳储量的影响,揭示碳储量时空格局演变和预测未来发展趋势,为优化国土空间布局和生态敏感区的保护提供科学依据。[方法] 基于1980—2020年土地利用数据,采用InVEST模型碳储量模块反演1980—2020年海南岛碳储量时空变化,并耦合FLUS模型和InVEST模型模拟自然发展情景、快速发展情景和生态保护情景3种发展情景下2030年海南岛的土地利用和碳储量变化情况。[结果] ①海南岛土地利用类型以林地、耕地为主。1980—2020年耕地、草地、林地和未利用地面积均有不同程度减少。建设用地和水域面积增加,尤以建设用地面积增长最快,增幅为83.4%。②海南岛碳储量总体呈“中间高,四周低”的特点,1980—2000年碳储量变化较小,降幅约0.03%。2000—2020年海南岛城镇化进程加快,碳储量损失也随之加剧,年均损失约372 t,累计损失碳储量7 439 t。③未来建设用地仍会继续扩张,受此影响3个情景下2030年海南岛碳储量均呈现降低的趋势。其中,快速发展情景下建设用地土地利用变化量最大,碳储量最易流失,自然发展情景次之,生态保护情景变化最小。[结论] 在海南自由贸易港未来的土地利用规划中,应加强中部山区、自然保护地等重点生态区位的保护力度,优化土地利用格局,严格控制林地、耕地和湿地向建设用地转变,提高固碳增汇效能,实现区域可持续发展。     

2000—2020年南昌市土地利用时空变化及其生态环境效应

[目的] 分析南昌市因土地利用变化引起的区域生态环境效应,定量研究该区域国土资源开发与生态环境的关系,为区域生态环境保护、生态文明建设和绿色发展提供科学支持。[方法] 运用土地利用转移矩阵和核密度分析模型演算土地利用变化时空变动轨迹,用生态环境质量指数和生态贡献率推理出土地利用变化对生态系统的影响。[结果] ①2000—2020年,南昌市土地利用变化主要以草地、耕地转为建设用地,林地、水域转为耕地,耕地转为水域为主; ②2000—2020年,南昌市土地利用变化空间集聚演变主要集中在西北方向,其中耕地转水域是研究区生态环境改善的主要原因,水域转耕地和耕地转建设用地是区域生态环境退化的主要原因。[结论] 南昌市2000,2010,2020年的生态环境质量指数为0.354,0.351和0.352,生态环境质量相对稳定,但区内质量指数呈现下降趋势,有必要及时严格控制城镇开发边界和落实生态红线保护政策。     

格尔木市盆地地区土地利用/覆盖变化时空演变

[目的]通过对2000—2010年格尔木市土地利用/覆盖变化时空演变的研究,为实现格尔木市更好地协调发展与保护之间的关系提供参考依据。[方法]以2000,2005及2010年的TM遥感影像、2010年的矢量数据为数据源,在RS和GIS技术的支持下,从土地利用/覆盖变化的时间和空间动态上分析了格尔木市盆地地区2000—2010年土地利用/覆盖变化的时空演变。[结果]格尔木市盆地地区土地利用类型以未利用地为主。在2000—2010年这10a中:(1)土地利用变化趋势最大的为建设用地,从2000—2010年增加了227.83%;变化最小的为林地,增加了1.24%。(2)各类型用地之间的主要转移为:草地流转为未利用地,来源于未利用地;耕地流转为林地,来源于建设用地与林地;建设用地流转为水域,来源于未利用地;林地流转为未利用地,来源于未利用地。水域主要流转为未利用地,来源于未利用地。(3)从2000—2005年土地综合利用指数的差值△P=-3.04,是土地利用程度的调整期。从2005—2010年△P=1.62,是土地利用程度的发展期。[结论]格尔木市盆地地区耕地、林地、建设用地总体上呈增加趋势,草地、水域呈减少趋势。整个格尔木市土地利用结构信息熵指数较小,土地利用的多样性相对较低。     

基于CA-Markov的土地利用时空变化与生境质量预测——以宁夏中部干旱区为例

探究干旱半干旱区土地利用结构动态变化特征，评估并预测生境质量，可为区域生态规划和恢复提供决策性依据。本研究以搭载OLI和ETM+传感器遥感影像和气象数据、社会经济数据等为基础，采用土地利用转移流概念、InVEST模型和CA-Markov模型研究2000-2030年宁夏中部干旱区土地利用和生境质量时空变化特征及规律，对未来情境进行模拟和预测。研究结果表明：宁夏中部干旱区土地系统结构变化与生态建设规划高度一致，具有黄河流域两侧集中分布的特征，土地系统综合动态度逐期减小，活跃度具有稳中有变、部分较活跃的特征。土地系统信息熵特征值呈逐年降低趋势。随着时间变化土地系统受人类活动干扰强度低，自我调整程度高，修复能力强，系统向稳定状态转化。2000-2015年研究区生态环境质量呈“U”型特征，以优秀等级为主。2015-2030年土地系统结构将发生显著变化，生境质量优秀、差和良好等级面积逐渐扩大，生态系统呈现稳定向好的趋势。本研究的多模型集成应用可为区域土地规划和生态恢复建设提供理论依据和支撑。     

基于InVEST和CA-Markov模型的黄河流域碳储量时空变化研究

区域土地利用/覆被变化是导致生态系统碳储量变化的主要原因,预测未来土地利用/覆盖变化及其对碳储量的影响对区域陆地生态系统的认识具有重要意义。本研究基于黄河流域2005—2018年土地利用/覆被变化规律,运用CA-Markov模型分别预测了生态保护情景(EVC)和自然变化情景(NVC)下的土地利用/覆被空间格局,采用修正后的碳密度,运用InVEST模型评估黄河流域2005—2030年6期碳储量。结果表明:2005—2018年黄河流域林地、水域和建设用地面积持续增加,耕地、草地和未利用土地面积减少, 13 a间全流域碳储量减少28.734×10~6 t。与自然变化情景相比,在生态保护情景下2030年草地和耕地相比2018年减少幅度较小,建设用地规模扩大得到了限制,产生了生态效应。2030年,自然变化情景和生态保护情景下的碳储量较2018年分别减少258.863×10~6 t和30.813×10~6 t,生态保护情景下土地利用覆被格局固碳能力高于自然变化情景,该研究可为黄河流域土地利用结构调整和土地利用管理决策提供科学依据。     

1985～2015年淮北市土地利用变化特征及其预测研究

以1985、1995、2005、2015年4期遥感影像为基础,应用RS、GIS技术和景观生态学方法,分析了淮北市1985～2015年土地利用景观格局变化,并采用ANN-CA模型预测2025年淮北市土地利用数据。结果表明:1)淮北市土地利用类型以耕地为主,耕地面积占60%以上,建设用地次之;近30年,建设用地和林地面积呈增加趋势,耕地、水域和草地呈减小趋势;2005～2015年土地利用结构和景观格局变化显著,各类土地利用面积变化速率加快。2)1985～2015年土地利用类型的转移主要为耕地向建设用地转变、水域向耕地和建设用地转变。3)1985～2015年淮北市土地利用破碎化程度不断升高,景观格局趋向复杂化,景观异质性增强。4)2015～2025年,林地面积将保持不变,耕地、草地、水域面积减少,建设用地面积不断增加。     

面向土地利用总体规划的建设用地空间管制潜在冲突检测

[目的]准确识别、检测建设用地空间管制分区与城市扩张之间的潜在冲突,以期为下一轮土地利用总体规划的实施与土地资源管理工作的开展提供理论参考与技术方法支撑。[方法]基于CA-Markov模型模拟预测了2020年江苏省常州市土地利用状况,在此基础上集成GIS空间分析技术,识别并检测了常州市2015—2020年建设用地空间管制分区与城市未来发展之间的潜在冲突区域。[结果](1)2020年常州市建设用地总量及新增量规模将分别达到规划目标的101.16%,159.97%,即会突破土地利用总体规划目标;禁止建设区内建设用地空间管制潜在冲突面积较少;(2)限制建设区内建设用地空间管制潜在冲突面积较大,约占新增建设用地面积的59.23%,其中约有59.15%的潜在冲突分布在武进区。[结论]在常州市下一轮土地利用总体规划编制与实施过程中,应重点强化对限制建设区内潜在冲突区域的管控。     

基于SWAT和PLUS模型的窟野河流域径流对土地利用变化的响应及预测

[目的]为揭示窟野河流域径流对土地利用变化的响应,并预测未来径流变化。[方法]以窟野河流域为研究区,基于SWAT和PLUS模型,通过2000年、2005年、2010年、2015年、2020年和预测得到的自然发展情景下2025年、2030年7期土地利用数据,定量分析径流在不同土地利用情景下的变化。[结果](1)SWAT模型率定期和验证期的R²和NS均>0.7;PLUS模型总体精度为0.877 4,Kappa系数为0.802 1,2个模型在窟野河流域适用性较好;(2)2000—2020年,窟野河流域林地、建设用地面积分别增加102.92,600.90 km²,耕地、草地、水域和未利用地分别减少277.15,366.25,40.44,19.98 km²;(3)窟野河流域年平均径流深整体呈现“上游低,下游高,西部低,东部高”的空间分布格局;(4)在保证其他输入数据不变的情况下,改变土地利用数据,情景分析结果表明,林地、草地面积减少会促进径流,建设用地面积增加同样会促进径流;(5)自然发展情景下,2025年和2030年窟野河...     

张家界市景观格局时空演变及未来情景模拟

[目的] 分析湖南省张家界市2000—2020年及2030年土地利用及景观格局演变特征,提出张家界市未来发展的优化策略,为张家界市国土空间规划和生态旅游发展提供参考。[方法] 基于2000—2020年5期土地利用数据,运用ArcGIS空间分析、Fragstats景观格局指数等方法,分析了2000—2020年张家界市土地利用及景观格局时空变化,并利用GeoSOS-FLUS土地利用模拟等软件对张家界市2030年土地利用变化及景观格局进行预测。[结果] 2000—2020年张家界市土地利用变化主要表现为草地面积的大幅减少和建设用地的显著增加;2000—2020年张家界市景观格局发生了较明显的改变,景观的整体异质性和破碎化先增加后降低,斑块形状趋于规则,景观类型分布较均匀,景观聚集程度逐渐趋于稳定状态;预测结果显示,2030年张家界市土地利用主要表现为建设用地的集中扩张和草地的持续减少,其景观破碎化和异质性呈加剧态势,优势景观的最大斑块面积增加,景观形状变得更加不规则,景观有进一步分散趋势。[结论] 运用GeoSOS-FLUS模型模拟未来土地利用状况具有较高的可信度,未来张家界市应以保护、优化景观格局为主,加强优良生态系统管控。构建自然保护地体系,加强生态廊道建设,完善生态系统完整性和景观连通性。保持林地优势景观,优化建设用地布局,降低林地和建设用地的破碎化程度,保护草地生态系统的完整性。     

自然—社会经济因素驱动下江西省生境质量的时空演变与主控因子

[目的]基于江西省2000—2020年5期土地利用数据,分析生境质量时空演变特征和研究区域生境质量变化的主要因素,以期为江西省土地利用规划及区域生态系统服务优化提供参考。[方法]使用InVEST栖息地质量评估模型对江西省生境质量水平进行空间测度,利用全局Moran’s I指数分析生境质量时空关联性,并运用地理探测器模型捕捉影响生境质量的主导因子。[结果](1)2000—2020年,江西省生境质量整体处于较高水平,但呈现缓慢下降趋势。(2)江西省生境质量具有较高空间正相关性,空间分布差异性逐渐增强。(3)自然—社会经济驱动体系中,土地利用类型因子中林地所占比例是影响生境质量的主控因子,各驱动因子间交互作用均为非线性增强,其中距建设用地距离和耕地比例两者交互作用最大。[结论]江西省生境质量整体水平较高,空间分布差异明显,生境质量水平主要受土地利用类型的影响。     

耦合InVEST-PLUS模型的榆林市生境质量时空演变及预测分析

生境质量是衡量一个地区生态环境优劣的重要参考指标,土地利用变化研究可为区域生境质量时空动态演变特征评估提供科学依据。基于1980年、2000年、2018年土地利用数据,通过InVEST模型、PLUS模型、地理信息图谱法分析并预测榆林市土地利用变化情况,以此探究陕西省榆林市生境质量时空演变特征。结果表明：(1)榆林市景观基质主要由草地和耕地构成,林地和未利用地次之,水域和建设用地占比相对较少,退耕还林政策的实施、治沙工程的开展,以及建设用地的开发是土地利用变化的主要驱动因素。(2)从区域整体分析,1980年、2000年、2018年、2030年生境质量平均值分别为0.502 8,0.520 9,0.518 3,0.525 9,生境值总体变化不大,呈现先增后降再增的波动变化趋势。从空间格局分析,榆林市生境质量分布具有一定的规律性,整体呈现东高西低的格局。生境退化平均值分别为0.029 8,0.028 9,0.029 2,0.028 3,具有生境退化的威胁。研究结果对榆林市自然环境的保护和生境质量的提高具有理论支持和政策意义。     

海南岛海岸带土地利用变化及其对碳储量时空演变的影响

[目的] 预测未来土地利用/覆盖变化(land use and land cover change,LULCC)及其对生态系统碳储量的影响,为区域土地利用决策和碳管理提供科学依据。[方法] 基于30 m分辨率的海南岛1990,2000,2010,2020年土地利用遥感解译数据,运用ArcGIS与InVEST模型,探究土地利用时空演变及碳储量响应状况,并引入GeoSOS-FLUS模型预测研究区2030年土地利用多情景变化特征及其对未来不同情景下生态系统碳储量的影响机制。[结果] ①1990—2020年研究区耕地、林地、草地和未利用地面积减少,水域和建设用地面积增加。未利用地和耕地面积持续减少,建设用地面积持续增加。②30 a间LULCC导致区域碳储量持续减少,达到1.50×10⁶ t且年变化率为5.00×10⁴ t/a。建设用地的大肆扩张及林地退化是导致碳储量下降的重要原因,“未利用地→草地”为碳储量增加中最明显的图谱变化,“草地→林地(人工林地)”是碳储量减少中最显著的图谱变化。③2020—2030年的3种预测情景中,林地仅在生态优先情景下得到了有效保护,且面积增加了11.91 km²。建设用地在3种预测情景中均呈现不同程度扩张态势,且发展优先情景涨幅最大。[结论] 海南岛大面积高碳密度的天然草地转换为低碳密度的人工林地,高碳区转变为低碳区,区域固碳能力削弱。应采取提高林地、草地等地类比重等一系列的土地利用调控政策,加大区域碳源向碳汇转换的优化发展。     

延河流域土地利用空间格局模拟对比研究

为探究延河流域土地利用演变规律及未来空间格局分布,基于延河流域1986年、2000年和2010年3期土地利用数据,利用土地利用空间转移动态图及土地利用转移面积矩阵等方法,分析了延河流域1986—2010年土地利用/覆被变化的时空规律; 运用Logistic-CA-Markov模型和MCE-CA-Markov模型分别预测了2030年延河流域土地利用空间格局,并对模拟结果进行了对比分析。结果表明:延河流域1986—2010年耕地降幅最为明显,减少了557.10 km²,主要转为草地、林地和建设用地; 林地和草地面积持续增加,建设用地扩张迅速,分别增加了378.34,136.97,48.17 km²,水域及未利用地面积总体变化不大,生态恢复政策是影响延河流域土地利用变化的主要因子。Logistic-CA-Markov预测得到的2030年延河流域耕地和草地减少明显,建设用地和林地则增幅较大,流域经济发展需求较高,这种情况下应准确把握地区经济发展与资源利用的关系,根据区域特点因地制宜制定适合当地发展的政策。而MCE-CA-Markov预测得到的2030年延河流域耕地、林地、水域及建设用地均有增加,且耕地增幅最明显,这种利用结构表明流域经济发展相对较缓,实现了对流域环境的保护,但应积极探索土地利用新结构,最大限度发挥资源优势,从而实现流域经济与环境的可持续性发展。     

1990-2020年延安市土地利用结构时空偏移及生态系统服务价值变化

[目的] 对1990—2020年陕西省延安市土地利用结构时空偏移及生态系统服务价值变化进行分析,为该区生态恢复工程的有效实施及因地制宜制定政策提供科学参考。[方法] 利用延安市1990—2020年7期遥感影像解译获取的土地利用数据,基于信息熵和偏移份额模型探讨了该区土地利用结构变化及其生态系统服务价值（ESV）变化。[结果] ①1990—2020年延安市土地利用结构信息熵由1.14 Nat降至0.99 Nat,土地利用结构有序性增强,均质性降低。②1990—2020年延安市建设用地、林地、水域属增长性结构。延安市北部为建设用地、林地、水域的竞争优势区,中部地区周围是草地的优势区,南部地区耕地竞争优势显著。③1990—2020年延安市ESV由23.75亿元增至31.45亿元,ESV增长率呈“北高南低”特征。[结论] 建设用地、林地、水域是延安市土地利用增长的根源,且ESV增长率和土地利用结构竞争偏移整体表现出明显的一致性。     

福建省海岸带土地利用/覆盖变化及其驱动力

[目的]研究福建省海岸带土地利用/覆盖变化及其驱动力,促进沿海地区资源环境可持续发展,并为土地利用政策制定提供参考。[方法]基于ArcGIS 10.2软件对研究区域2005—2015年土地利用/覆盖变化(LUCC)数据进行分析,并采用灰色关联度法对其驱动机制进行探讨。[结果](1)2005—2015年福建省海岸带土地利用类型以耕地、林地、水域和城乡、工矿、居民用地为主,草地和未利用土地所占比重较少;研究期间,福建省海岸带林地、水域和未利用土地面积减少,仅耕地和城乡、工矿、居民用地面积增加,草地面积基本不变;2005—2015年土地利用类型主要向城乡、工矿、居民用地转移。(2)福建省海岸带土地利用变化主要受到社会经济发展驱动力的影响,其中社会富裕程度、技术驱动力和人口驱动力是主要因素。[结论]合理确定城市、镇域开发边界,划定大城市周边基本农田保护区域,划定林地、草地和水域等生态空间,是落实土地利用空间管理的有效措施。     

2000—2020年基于土地利用变化的生境质量时空动态演变——以武汉城市圈为例

土地利用变化直接扰动生境质量,导致国土空间生态结构-过程不稳定及其累积效应下的服务功能退化。为分析武汉城市圈生境质量的时空演变特征,探究其土地利用变化对生境质量的影响情况,运用InVEST模型的生境质量模块,以2000年、2010年、2020年3期土地利用数据为基础,探究了武汉城市圈土地利用变化所引起的生境质量时空演变特征。结果表明:(1)武汉城市圈土地利用变化主要表现为耕地减少和建设用地扩张,其中耕地净转出面积为1 470.92 km²,建设用地净转入面积为1 340.61 km²。(2)2000—2020年,武汉城市圈的生境质量变化幅度较小,87%的区域生境质量等级不变,主要处于“一般”和“优”2个级别,6%的区域生境质量等级升高,7%的区域生境质量等级下降,整体生境质量良好;(3)低等生境(差、一般)主要分布在城市的经济发展核心区域及周边地区,高等生境(良好、优)一般分布在武汉城市圈的东北部和东南部海拔较高的地区。(4)2000—2020年,耕地、未利用地转化为水域,建设用地转为耕地以及草地转为林地的转化率具有最大的积极影响,CI值分别为2.271 9,0.509 1,0.421 4,0.226 2。耕地转为水域以及林地转化为耕地和建设用地对生境质量的消极影响最大,CI值分别为-3.350 6,-1.490 9,-1.409 9。综上,建设用地快速扩张和人口增长使得生境质量加速退化。未来应通过土地利用布局优化促进生境局地环境系统保护与修复措施,提升系统应对变化环境的弹性适应能力。