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...     

2000-2015年四川省南充市土地利用/覆被变化及其驱动因素

[目的]对四川省南充市15 a间土地利用/覆被的时空变化特征及其驱动因素进行分析,为南充市的生态环境建设与可持续发展提供科学依据。[方法]基于南充市2000,2010,2015年3期Landsat影像和QuickBird高精度遥感数据,计算2000—2015年土地利用/覆被转移矩阵和土地利用/覆被状况指数。[结果]①近15 a来,南充市的土地利用/覆被类型以耕地和林地为主,约占研究区面积的80%,但各土地利用/覆被类型间都有不同程度的相互转换。②研究期内,林地面积增加1006.2 km~2,主要由耕地和草地转化而来;建设用地面积增加965.4 km~2,多由水体和耕地转化而来,而耕地、草地和水体面积分别减少了1 549.8,307.9,90.4 km~2。③近15 a来,南充市土地利用/覆被状况指数变化表明,林地和建设用地呈转好趋势(土地利用/覆被状况变化率为正值),耕地呈转差趋势(土地利用/覆被状况变化率为负值)。[结论] 2000—2015年南充市土地利用/覆被变化明显,其中,地形、人口、城市化水平和退耕还林工程等是造成南充市土地利用/覆被变化的主要驱动因素。     

福建省碳储量时空特征及其对土地利用变化的响应

[目的] 研究福建省生态系统碳储量及其对土地利用变化的响应,为生态系统保护提供参考。[方法] 基于土地利用数据和碳密度数据,运用InVEST模型模拟福建省1980,2000,2020年碳储量;利用冷热点分布、转移图谱和矩阵分析碳储量和土地利用的时空特征;最后分析碳储量对土地利用变化的响应。[结果] ①福建省碳储量整体均较高,82.5%以上区域的碳储量为中等以上(＞3 000 t),主要分布在山地丘陵地区,也是高碳储量的热点集中区;高(热点)低(冷点)碳储量集中区转移较少;1980—2020年总碳储量波动略升高,2000—2020年不同碳储量等级彼此之间转移相对较多。②福建省土地利用/覆被以林地为主(61.4%~62.9%),其次是耕地(16.9%~18.3%)和草地(15.2%~17.2%);土地利用/覆被变化在1980—2000年较稳定,在2000—2020年较剧烈。③林地、草地和耕地的总碳储量较高,水域、建设用地和未利用地总碳储量较少;耕地总碳储量减少,建设用地总碳储量增加,林地和草地有增加也有减少;由土地利用/覆被变化导致的总碳储量转出和转入最多均为林地,其次是草地和耕地;总碳储量净转移为负的是林地,其他为正,林地转移引起的碳亏损最多。[结论] 耕地、林地和草地是福建省的主要土地利用类型,它们贡献了较高碳储量,并相互转移引起了碳储量变化。     

沈阳经济区土地利用转型与社会经济发展的关系

[目的]开展沈阳经济区土地利用转型与社会经济发展研究,为助力东北振兴提供科学参考。[方法]以沈阳经济区为研究区,运用GIS,RS技术,采用土地利用转移矩阵和重心转移轨迹模型,探讨1980—2018年研究区土地利用转型与社会经济发展在空间上的转移关系。[结果](1)研究区各种土地利用空间形态存在相互转化关系,耕地、林地和草地面积减少伴随建设用地面积增加;(2)研究区各种土地利用空间形态重心迁移的方向和速度差异明显,特别是2010年林地、草地、建设用地、水域和其他用地的重心迁移方向出现明显转折;(3)研究区人口、GDP重心分别呈现先"Z型"后"C型"迁移和"S型"迁移;(4)研究区各种土地利用空间形态与社会经济发展存在不同迁移形式。[结论]土地利用转型与社会经济发展相互作用,沈阳经济区的设立促进了区域人口、建设用地和耕地重心向研究区几何中心迁移。     

基于GlobeLand 30的哈密市2000-2020年土地利用格局变化研究

[目的]研究新疆维吾尔自治区哈密市近20 a的土地利用变化,为该地区土地利用规划及生态环境保护提供有力支撑。[方法]基于2000,2010,2020年的GlobeLand 30数据集,通过利用转移矩阵、坡度分布指数、标准差椭圆以及土地利用重心迁移,分析哈密市2000-2020年土地利用的时空变化特征。[结果]①哈密市2000-2020年土地利用变化比较明显。2020年各土地利用类型面积比例为:未利用地>草地>耕地>林地>建设用地>水域。哈密市虽然面积大但能利用的绿洲面积较小。2020年草地面积为10226.39 km²,水域面积为295.17 km²。2000-2020年土地利用类型变化量中,草地的减少量最大,流失面积为671.48 km²,主要转换成未利用地、林地和少量耕地;建设用地增量最大,面积高达405.60 km²。2000-2020年其他土地利用类型中林地和耕地面积呈增长趋势;未利用地和水域呈减少趋势,其中水域面积的减少量很小,基本保持稳定。②2000-2020年草地在5个坡度梯度上分布比较均匀;而耕地和建设用地基本分布在Ⅰ级和Ⅱ级坡度梯度,耕地在Ⅰ级坡度梯度上显优势分布;林地在Ⅰ级坡度梯度上面积最大;未利用地分布面积随着坡度梯度的增加而减少。③2010-2020年土地利用变化与2000-2010时段的变化相比方向性较明显,范围更广,重心向西北方向迁移。[结论]2000-2020年哈密市的土地利用变化有着明显的时空特征,坡度对各地类分布的影响较为明显。     

生态脆弱区土地利用变化及驱动力——以河北省张北县为例

[目的]研究河北省张北县的土地利用变化及其驱动因素,为该区域土地管理决策和土地资源可持续利用供科学依据。[方法]以1989,1995,2000,2010年TM遥感影像为数据源,运用遥感、地理信息系统、数理统计分析等技术与方法,系统分析了张北县土地利用变化的时空特征,剖析了土地利用变化的驱动因素。[结果]张北县主要地类为耕地、林地和草地,1989—2010年土地利用数量变化主要表现为耕地和草地面积的减少,林地和建设用地面积的增加,其中2000—2010年土地利用变化更为剧烈;地类转换主要表现为耕地、草地向林地转变以及耕地、草地向建设用地的转变;空间变化主要表现为东部坝头地区林地增加明显,中部平原地区建设用地扩张明显。[结论]近20年来张北县土地利用变化明显,主要受自然及社会经济因素综合影响。此外政策因素也是该区域土地利用变化的主要驱动因素。     

山西省大同市2000-2019生态系统服务价值时空变化

[目的] 分析山西省大同市退耕还林以来生态系统服务价值（ESV）的时空特征,为大同市国土空间规划和生态修复工程提供科学参考。[方法] 以Landsat TM/ETM遥感影像为数据源,运用RS和GIS技术提取研究区2000,2005,2010,2015和2019年土地利用数据,通过土地利用动态度、土地利用转移矩阵,揭示了大同市近20 a土地利用变化规律,并采用价值当量法对大同市生态系统服务价值进行分析。[结果] ①2000—2019年,耕地、草地、林地为大同市主体土地利用类型,2005—2010年综合土地利用动态度最高,土地利用转移主要是草地转化为林地,耕地转化为建设用地; ②大同市整体生态系统服务价值大幅度下降,20 a内总价值减少3.16亿元; ③各单项生态系统服务功能的价值由高到低依次表现为：调节服务>支持服务>供给服务>文化服务; ④各区县生态系统服务价值分为5个等级,空间分布整体趋势南高北低,呈波动状态。[结论] 林地和草地在生态系统服务中贡献最大,建设用地的负价值极高。因此,在国土空间规划中要提高建设用地的利用效率,控制建设用地规模,生态修复工程应以建设林地和草地为主。     

基于土地利用变化的安徽省生态服务价值研究

[目的]揭示安徽省生态系统服务价值变化规律,为区域可持续发展提供依据。[方法]以安徽省3期的土地利用数据为基础,根据研究区不同土地利用类型的单位面积生态服务价值和各土地利用类型面积分别分析了研究区内2000—2010年不同时段的生态系统服务价值、不同土地利用类型生态服务价值变化的贡献率以及不同年份各单项功能生态服务价值。[结果]研究区林地和耕地是主要的土地利用类型,其次是建设用地和未利用土地;2000,2005,2010年生态服务总价值量分别为:532.31,537.59和531.35亿元;土地利用类型的贡献度从大到小依次为:林地耕地水域草地未利用地建设用地;林地和建设用地是生态系统服务价值变化贡献率最大的土地利用类型;9个单项生态服务价值从大到小依次为:维持生物多样性保持土壤气候调节气体调节原材料生产提供美学景观食物生产废物处理水文调节。[结论]研究区内的生态服务价值呈现相对稳定态势,其中林地对生态服务总价值的贡献最大,建设用地是生态服务总价值增长的主要牵制力。     

基于GEE数据平台的北洛河流域1970-2019年土地利用结构变化特征

[目的] 探究北洛河流域土地利用时空变化及其驱动力,为该区土地资源优化、环境质量改善和水沙生态要素变化分析等提供科学依据。[方法] 基于GEE平台整理和处理北洛河流域1970—2019年间6期遥感影像数据,从时间变化、动态度、转移方向和空间分布等角度分析流域土地利用变化特征,并对其驱动因素进行探讨。[结果] 研究时段内,北洛河流域土地利用类型以耕地、林地和草地为主,数量结构从2000年前的1：1.1：0.6变化到2000年后的1：2.7：0.7。1970—2019年研究区耕地、草地和水域的减少率分别为16.6%,6.7%和0.1%,林地和建设用地的面积增加率为19.9%和1.3%。流域耕地和草地斑块趋于分散且简单化,林地斑块趋于聚集和复杂化。土地利用转移主要以耕地转林地、耕地转建设用地和草地转林地为主。流域土地利用综合动态度先增后减,2000—2010年间达最大。流域中,上游丘陵沟壑区土地利用结构变化最为显著,其次为中游的甘泉、宜君、华池、合水等县。[结论] 国家政策的演变、社会经济发展和人口增长决定了土地利用变化的方向和程度,自然因素为长期辅助影响因素。     

鹞落坪自然保护区土地利用动态格局研究

[目的]分析1994—2017年鹞落坪自然保护区土地利用格局变化特征,揭示退耕还林、生态旅游等对保护区土地格局变化的影响,为保护区林地保护与利用提供依据。[方法]以1994,2002,2012和2017年4期LandsatTM/ETM~+/OLI遥感影像为数据源,采用监督分类提取研究区土地利用信息,并建立转移矩阵,分析保护区20 a间土地利用格局动态变化及其转移特点。[结果] 1994—2017年保护区内土地利用结构发生了较为明显的变化,林地、居民地和园地面积都有不同程度的增加,而耕地显著减少。土地利用类型主要转移方向为耕地转化为园地、林地和居民地,小部分林地转化为居民地。1994—2002年区内林地面积大幅度增加,耕地面积大量减少;2002—2012年居民地呈现出扩张的趋势,园地面积大幅度增加,耕地面积则有所减少;2012—2017年区内土地利用转化量相对较小,居民地、林地以及园地面积小幅度增加,耕地面积相对减少。[结论]保护区土地利用格局变化是退耕还林、茶业发展和旅游开发共同作用的结果。退耕还林导致耕地面积减少,林地和园地面积增加;旅游开发导致居民用地面积增加。     

江苏省沿海地区土地利用变化及其生态效应

[目的]分析江苏沿海地区的土地利用类型和空间变化,探讨江苏沿海地区土地利用变化产生的生态效应,为土地利用规划提供理论支持。[方法]以江苏沿海地区1990,2000和2010年3期土地利用类型数据为基础,借助GIS技术和Costanza等的生态服务价值计算模型,求取土地利用动态度、综合程度指数、质心变化和生态服务价值量等,并进行剖析。[结果]1990—2010年,研究区内耕地、林地和草地的面积减少,水域、城乡建设用地和未利用地的面积增加。城乡建设用地的扩张占用了耕地,对耕地的补充主要是草地,草地、未利用地和城乡建设用地在空间位置上变化较大。耕地、林地和草地面积的减少使得研究区生态服务价值降低,而水域的面积的增加带来的生态效益弥补了因上述用地类型面积减少造成的损失。[结论]1990—2010年研究区生态服务价值增加了24.34亿元,但从空间上来看,生态增值区分布范围小,主要集中在盐城的东部沿海,而生态减值区分布范围较广且有扩大的趋势,有待通过规划等措施强化土地利用变化的综合调控。     

县域耕地占补时空变化及其规划管控效果——以江苏省南通市通州区为例

[目的]分析2001—2010年江苏省南通市通州区耕地占补的时空特征,初步探讨县级土地利用总体规划对耕地占补的管控效果,为进一步改进土地利用总体规划的编制与实施提供科学依据。[方法]以通州区2001和2010年2个时期的土地利用动态数据为基础,采用GIS空间分析方法,分析该区2001—2010年耕地时空变化。[结果](1)2001—2010年通州区耕地总面积由92 503.47hm2减少到72 466.52hm2,补充速度慢于占用速度,占用和补充的水田比例都较高。(2)耕地占用的主要去向是建设占用,96.80%是农村居民点占用,耕地补充的主要来源是建设用地,水域及其他农用地,其中农村居民点整理补充耕地的比例为71.67%。(3)耕地占用主要集中在通州区西北部和中部地区,耕地补充主要集中于研究区中部以及北部地区。(4)从空间规模与空间结构控制效果来看,通州区土地利用总体规划在2001—2010年对耕地占补的管控效果较差,对具体地类而言,对新增城镇工矿占用耕地的管控效果要优于农村居民点用地。[结论]2001—2010年通州区耕地总面积减少,其占用的主要去向和补充的主要来源均是建设用地,且呈现一定的空间分布规律,土地利用总体规划对耕地占补的管控效果较差。     

基于CA-Markov的哈尔滨市土地利用变化及预测

为探讨哈尔滨城市化进程中土地利用时空演变规律以及驱动机制。该文以1989年、2001年和2007年LandsatTM影像为数据源,借助于地学信息谱图理论,运用RS和GIS技术分析研究区域18a土地利用格局变化,以2007年土地利用格局为基础,利用CA-Markov模型和并引入终极状态概率,预测2025年土地利用情况和平衡状态下土地利用空间分布格局。研究结果表明:区域土地利用格局以耕地为主,其面积比例均超过60%,其次是林地和居民工矿用地;稳定型图谱空间分布广泛,占研究区域总面积比例最大,"耕地→耕地→耕地"是其面积最大的变化图谱,"林地→林地→林地"次之,持续变化型所占比例最小,"未利用地→林地→耕地"是其面积最大的变化图谱;CA-Markov模型预测结果表明从2025年到土地利用终极状态期间,耕地面积持续减少,居民工矿用地持续增加,耕地→居民工矿用地是其主要转化轨迹,其他地类变化量相对较小,基本上处于动态平衡状态中,该文为土地利用合理规划、生态恢复和区域经济发展提供依据。     

基于RS和GIS巫山县20年土地利用特征变化及其预测研究

巫山县地处三峡库区腹地,不仅是三峡移民安置区重点建设区域之一,更是研究三峡库区土地利用变化的典型个案。以巫山县1990年和2010年的Landsat TM遥感数据为主要数据源,基于RS和GIS技术获取研究区的土地利用数据,应用土地利用变化模型探究该区域20年间土地利用时空演变特征,借助Markov模型建立其土地利用格局预测,探究今后土地利用类型变化特征和发展趋势。结果表明:研究区地利用类型总体呈现出以林地、草地和耕地为主体的农林生产格局现状;20年间林地、草地、园地、水域和居民工矿用地面积增加,耕地和未利用地面积减少,水域和耕地面积增加和减少的最多,分别为47.67 km²,136.10 km²;林地和水域具有较高的未变化率（保留率）,未利用地变化率最小,林地和耕地之间具有较高的转换率,林地新增面积最大,变化速率最小,居民工矿用地变化速率最大;2090年后,研究区土地利用基本达到相对稳定状态,林地、耕地、草地、水域、居民工矿用地、未利用土地和园地的面积比重分别为52.96%,6.15%,26.69%,8.71%,1.38%,0.04%和3.97%。     

北京郊区土地利用变化及其生态效应研究

以京郊3个具有不同功能的区（县）为例,利用从1996年、2005年TM影像中获取的土地利用数据,在分析研究区近10年的土地利用变化的基础上,通过构建生态价值指数（EVI）和土地利用变化的生态价值转移率（TREV）,从土地利用变化所引起的各类型间生态价值转移的方向、幅度等方面对北京郊区土地利用变化的生态效应进行定量研究。结果表明:1996—2005年研究区的林地、草地、建设用地增加,而耕地、水域和未利用地减少,各土地利用类型的变化速度依次为建设用地 > 水域 > 耕地 > 草地 > 林地 > 未利用地;从区域看,土地利用相对变化速率从快到慢依次是城市功能拓展区（朝阳区）、城市发展新区（顺义区）、生态涵养发展区（密云县）;从类型变化看,以耕地、水域的转出和建设用地的转入为主。研究时段内研究区的生态价值指数总体呈下降的趋势,各区县的区域生态价值指数差异较大,且相对差异还在扩大,其指数下降速度从快到慢依次是朝阳区、顺义区、密云县;同时从分布变化看,EVI中值波动区减少,EVI较低区和EVI低值区增加,导致了研究区总生态价值指数有所下降。     

基于高分影像的神木县大柳塔镇土地利用动态监测

[目的]研究陕西省榆林市神木县大柳塔镇近年来的土地利用变化情况,为该区域土地资源的合理开发和利用提供可靠依据。[方法]基于2010,2015年的2期高分辨率遥感影像,通过图像解译提取该地区的土地利用信息,生成土地利用转移矩阵,对2期数据进行统计分析与评价。[结果]2010—2015年,耕地、居民地及工矿交通用地、水域及水利设施用地、草地等用地面积增加,林地、沙地、裸地等用地面积减少。[结论]研究区的土地利用程度较高,结构趋于合理。     

1986-2007年重庆主城区土地利用变化及其驱动因素研究

以重庆主城区为研究区域,利用1986年、2000年和2007年3期的遥感影像和地形图,运用人机交互目视解译方法以及GIS的空间分析和数理统计功能,获得重庆主城区土地利用现状、土地利用类型转移矩阵、土地利用动态度和综合程度变化指数等专题图、数据,并结合社会经济及人口数据,对重庆主城区土地利用的时空变化的驱动力进行了分析。结果显示:(1)1986—2007年间研究区建设用地面积迅速扩大,耕地面积持续下降,林地和灌丛面积有所增加,水体的变化比例一直很小;(2)土地利用类型的变化主要是耕地与建设用地和林地之间的相互转移;(3)1986—2007年间,研究区土地利用变化强度较大,其中以灌丛和建筑用地的单一土地利用动态度增幅最为显著,此外,研究区1986—2007年间的土地利用程度指数呈显著增长;(4)主城区土地利用变化的主要驱动因子是人口增长和经济发展,同时还受到地形、交通、政府政策、城市规划及人们环保意识提高的影响。总体来看,经济发展是土地利用变化的主导因素。     

1980-2016年科尔沁沙地土地利用重心的时空迁移特征

[目的]研究科尔沁沙地土地利用时空演变特征,为该区土地资源的合理开发和生态环境的改善提供科学依据。[方法]基于土地利用重心迁移模型,利用1980-2016年Landsat系列卫星影像,分析该地区土地利用时空格局和空间转移特征。[结果]1980-2016年科尔沁沙地植被重心向西北方向迁移,迁移速率为64.6 m/a;水体向东南方向迁移,迁移速率为389.3 m/a;建筑用地向东北方向迁移,迁移速率为53.6 m/a;沙地向西南方向迁移,重心迁移速率为379.5 m/a;耕地向东北方向迁移,重心迁移速率为148.3 m/a。[结论]1980-2016年科尔沁沙地各土地利用类型在不同时期的重心迁移速率有较大差异,建筑用地总体迁移速率最小,水体和沙地的重心迁移速率相对较大,该现象主要与科尔沁沙地生态环境脆弱有关,造成了水资源持续性减少以及沙地随时反弹。     

资源型城市土地利用变化对生态系统服务价值的影响——以安徽省淮南市为例

[目的]以安徽省淮南市为例,探讨资源型城市土地利用变化对生态系统服务价值的影响,为该市生态、经济、生态环境保护以及今后进行城市开发建设和农业发展提供科学参考。[方法]基于土地利用变化和生态系统服务价值评估的相关理论和方法,运用GIS软件,分析淮南市2000和2010年土地利用变化,并计算淮南市生态系统服务价值,研究土地利用变化对生态系统服务价值的影响。[结果]2000—2010年淮南市土地利用变化较大,主要土地类型以耕地、居民地及工矿用地和水域为主。土地利用结构发生变化,出现耕地、林地减少,水域、居民地及工矿用地、草地增加的现象。研究区生态系统服务价值总量呈减少的趋势,从2000年的11.72亿元减少到2010年的11.33亿元,减幅达3.33%。单位面积生态系统服务价值的分布变化也与研究区土地利用变化紧密相关,居民地及工矿用地的增加是造成生态系统服务价值减少的最主要原因。生态系统服务价值对生态价值系数的敏感性指数均小于1,说明研究区内的生态系统服务价值缺乏弹性,研究结果是可信的。[结论]淮南市应高度重视土地利用变化对生态系统服务价值的影响,优化调整土地利用结构,注重增加生态用地,稳步提升区域生态系统服务价值。