基于Logistic-Markov方法的土地利用结构变化多因素驱动预测模型研究与应用

[目的]探索土地利用结构变化的驱动规律及其预测方法,为在社会经济快速发展背景下抑制建设用地扩张、优化城乡土地利用等提供决策参考。[方法]利用主成分分析,Logistic,Markov等方法研究土地利用结构变化的驱动力,分析土地利用结构状态转移矩阵与驱动因素的数量关系,构建基于多因素驱动的土地利用结构变化预测模型。[结果]以地处"长三角"经济区的江苏省泰兴市为例,测算了城镇发展、经济发展和管理政策等土地利用结构变化驱动力,其中城镇工矿用地扩张的驱动力增加了25.85%,耕地减少的驱动力则降低了22.21%,并预测分析了2010—2020年的土地利用结构变化特征,预测精度相对提高了0.52%。[结论]多因素驱动的土地利用结构变化预测方法,能够科学地诠释土地利用结构变化及其驱动力的作用机理,可以提高预测精度,为分析区域土地利用变化规律提供一种新方法。     

基于马尔科夫模型的武功县土地利用/覆被动态变化研究

基于对武功县2006年、2009年两期Lansat 5-TM遥感影像解译获得的土地利用/覆被图,求得该区土地利用类型面积转移概率矩阵。应用马尔科夫模型对武功县未来12 a土地利用动态变化趋势进行模拟分析和预测。结果表明:引入模型效应系数检验该模型,模型效应系数值为99.99%,用该模型预测土地利用动态变化是可靠的;人类活动是武功县土地利用/覆被变化的主要驱动力;武功县未来土地利用的变化趋势是农业用地逐年减少,其中耕地面积和菜地面积分别减少5.74%,0.74%;而建设用地和交通用地则逐年增加,分别增加6.29%,0.57%;水域和特殊用地面积变化不大。研究结果明晰了农用地和建设用地之间的矛盾及其发展趋势,可为区域土地利用规划管理提供相关科学依据。     

基于马尔科夫模型的大凌河流域土地利用/覆被变化趋势研究

本文通过对大凌河流域2010年、2013年和2016年三期遥感影像进行分类,得到流域土地利用分布现状。对分类结果进行叠加分析可以获得大凌河流域2010~2013年的地类转移概率矩阵,再运用马尔科夫原理预测出2016年流域土地利用分布情况,将其与实际情况对比分析,证明马尔科夫模型适用于大凌河流域未来土地利用/覆被变化趋势的预测。进而本文分别对大凌河流域2019年、2022年和2025年的土地利用情况进行预测,发现未来近10年流域建设用地面积持续增长,变化率为38.96%;农林用地面积从2016年开始减少,总体下降了0.77%;水域面积稳定增长,到2022年之后趋于稳定值,变化率为17.21%;旱地及其他未利用地面积继续缩减,到2019年开始趋于稳定,整体下降了1.71%。研究结果明晰了大凌河流域农林用地和建设用地之间的矛盾,可以为流域水土资源管理有关部门提供科学依据。     

基于马尔科夫转移矩阵的南水北调中线水源区土地类型变化分析

[目的]揭示南水北调中线水源区土地利用结构变化特征,为区域土地规划提供依据。[方法]根据土地利用现状调查数据及影像资料,测算水源区土地利用结构熵、均衡度和优势度,并利用马尔科夫转移矩阵求解各种类型土地间的数量转换关系。[结果](1)水源区土地类型转化主要发生在耕地、林地和草地之间;(2)2010年以前,水源区土地利用结构稳定性较高,2010年以后,由于丹江口水库蓄水而导致水源区土地利用结构波动性较大。[结论]水源区各种类型的土地面积不断变化,在2008—2010年土地结构较为稳定,2010—2013年土地结构和稳定性出现了波动。     

基于CA-Markov模型的山东省临沂市土地利用格局变化研究及预测

以山东省临沂市为例,基于1990年、2000年和2010年Landsat TM影像数据,运用马尔科夫(Markov)转移矩阵及地学信息图谱理论分析20a的土地利用格局变化,并利用CA-Markov模型对2020年研究区域的土地利用类型进行预测和模拟。结果表明:(1)耕地面积不断减少,但仍为研究区域的基质景观,建设用地面积不断增加,耕地转移成建设用地是土地转移的主要轨迹。(2)耕地—耕地—耕地为代表的稳定型图谱的面积最大,分布最广;反复变化型图谱所占比例较小。(3)2020年土地利用类型预测结果显示,土地利用格局将保持1990—2010年的变化趋势,耕地面积主要转出为建设用地。区域的优势景观仍为耕地,其次为建设用地;林地、水体、草地和未利用地面积变化较小,处在相对的动态平衡状态。研究结果为临沂市土地资源社会经济和环境生态协调发展提供了重要的参考依据。     

2000—2020年福建省土地利用隐性转型的影响因素

[目的] 分析福建省县域土地利用转型主导驱动力与影响因素的时空特征,构建土地利用转型影响因素逻辑分析框架,为福建省土地利用高质量发展提供参考。[方法] 基于2000,2010和2020年福建省土地利用数据和社会经济数据,采用理论分析法、土地利用转移矩阵、综合指数法、地理加权回归（GWR）等方法,构建土地利用转型影响因素逻辑分析框架,并在此基础上对福建省土地利用转型主导驱动力、地类转移、土地利用隐性形态时空特征及影响因素进行系统分析。[结果] ①福建省各地区呈现出以发展型经济—生态安全驱动力为主要动力的发展趋势; ②2000—2020年福建省建设用地增加了2 897.45 km²,主要由耕地转换而来,其次为林地和草地;③福建省县域土地利用隐性形态呈现出“条带状”空间特征,形成福州—莆田—厦门高级形态区以及福鼎—闽侯—仙游—安溪—诏安和武夷山—南平—三明—龙岩中级形态区; ④交通密度和城市化是福建省土地利用转型的主要影响因素。[结论] 福建省应该加强内陆和沿海、偏远地区和市区之间的交通建设,实施新型城镇化战略,同时深入推进新时代山海协作,充分发挥福州、厦门等沿海城市的带动作用。     

基于CA-Markov模型的藉河流域土地利用变化动态模拟

为了探讨黄土丘陵沟壑区藉河流域的土地利用变化规律及驱动力,基于1995和2008年两期遥感影像解译得到的土地利用数据,通过土地利用动态度模型和空间测算模型对藉河流域土地利用类型的动态变化程度进行分析,并运用CA-Markov模型对2022年土地利用空间格局进行预测.结果表明,空间分析测算模型由于同时考虑了各土地利用类型的空间转移及新增过程,能更为准确地测算出各种土地利用类型的动态变化程度与速率;CA-Markov模型预测结果表明,整个流域总体的Kappa系数为0.9515,预测结果可信;除草地和未利用地外,2008-2022年期间其他土地利用类型继续原有的变化趋势,到了2022年表现出坡耕地、草地、水域和未利用地面积减少趋势,梯田、林地和居民地面积呈增加趋势.黄土丘陵沟壑区水土流失严重,此研究有助于加强土地资源的保护和实施退耕还林还草等措施,为当地土地利用规划管理提供参考.     

近20年厦门市土地利用动态变化及预测

基于RS与GIS技术,提取1994,2000,2006和2013年4期遥感影像土地利用信息,利用土地利用转移矩阵、动态度模型、概率转移矩阵及马尔可夫模型,研究了近20 a厦门市土地利用动态变化特征,并预测其未来10 a的土地利用变化趋势。结果表明,近20 a厦门市土地利用变化速度前期较快,后期趋缓,变化面积高达46.75%;土地利用变化的总体特征与建设海峡西岸经济区龙头及加强海洋经济的城市发展战略相符;建设用地变化仍为该区域未来10 a土地利用变化的主导类型,需加强对耕地和林地的保护以促进土地利用可持续性发展。     

三峡库区生态经济区用地结构变化及演变趋势--以重庆市梁平县为例

根据1999-2007年土地利用统计资料,借助信息熵原理及马尔科夫转移矩阵模型对梁平县土地利用结构动态演变进行了实例分析.结果表明,梁平县土地利用结构信息熵H经历了3个阶段:1999-2002年持续上升阶段,2002-2003年急速回落阶段及2003-2007年波动阶段,均衡度变化与信息熵相似.用地类型主要由耕地转向林地、交通用地、居民点及工矿用地.运用RBF神经网络模型对研究区的土地变化进行理论趋势值分析表明,研究区内土地利用变化以农用地转化为交通用地和居民点及工矿用地的趋势最强,由此趋势在今后一段时期内,农用地将持续减少,耕地保护与建设用地扩张的矛盾将尤为突出.建议大力开展土地开发整理,特别是农村居民点的整理归并,同时积极挖掘存量建设用地,走高效、集约的土地利用之路.     

基于CA-Markov模型的中亚典型城市土地利用变化预测分析

在RS和GIS技术的支持下,采用LANDSAT卫星1989年、2001年TM影像,2011年ETM影像,对中亚典型城市塔吉克斯坦首都杜尚别进行监督分类,以1989年和2001年分类结果来模拟2011年杜尚别土地利用状态,确定CA-Markov可行性,系统分析了1989—2011年间的土地利用时空变化特征,反映出城市规模增加趋势十分显著,植被和未利用地变化明显,人工河流和水体面积变化极为微小。分别利用1989—2001年和2001—2011年概率转移矩阵对2020年土地利用进行模拟和预测,得到两个不同时段预测出的2020年土地利用状态数据2020A和2020B,两者之间在空间和数量上有着明显的一致性,但另一方面也存在着整体和局部上的差异性,2020A和2020B的杜尚别主城区城镇及建设用地面向西方向增长明显,2020B增长更为显著,在东北方向上主城区增长并不明显,主城区周围建设用地面积增长2020A较之2020B更为缓慢,植被面积预测结果较为一致,但是城镇及建设用地和未利用地具有显著的差异,人工水体、河流面积也存在较小的差异。原因在于在这两个不同的时间段下,其各个土地利用类型的转移方向和方式有所不同,转移程度也都有差别,加上分类精度、模型不确定性及其他因素都会对预测结果产生影响。     

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。     

京津水源区小流域土壤侵蚀及其空间分异

基于遥感、GIS和地统计学分析方法,通过引入景观指数、景观变化动态度指数和景观变化动力梯度指数,定量分析了佛山市土地利用景观格局的时空变化及其综合驱动力的空间分异。结果表明,佛山市景观的数量与格局都发生了剧烈的变化,且差异显著。1991—2005年,佛山市景观的数量变化主要以耕地和城镇景观为主,前者大规模减少,而后者剧烈增加;耕地与园地景观受干扰的程度最大,景观破碎程度较高;而林地尽管受到一定干扰,但破碎程度不高,景观趋于均匀;城镇景观的斑块集中连片分布趋势明显,但依然显示出强烈的破碎状态。对驱动力因子的空间梯度分析表明,1991—2005年,佛山市景观格局变化的动力因素呈现出显著的空间梯度分异,且与佛山市土地利用景观的数量和空间变化形成了较好的对应关系。从空间上度量景观格局变化驱动力的空间梯度分异,有利于寻找驱动景观格局形成过程与格局本身之间的对应关系,进而加深对区域景观格局变化的深入理解。     

山东沿海地区土地利用和景观格局变化

为分析和预测山东省沿海区域土地利用和景观格局变化,该文将景观格局指数作为评价土地利用变化模拟模型的基本指标;基于RS和GIS技术分析2000-2010年土地利用和景观格局的变化特征,并尝试CA-Markov模型预测土地利用变化,发现其在景观格局预测方面的不足,因而探索和提出Spatial-Markov模型,该模型不仅适合于土地利用变化模拟,也适合于景观格局过程分析。具体包括:1)基于2000、2005和2010年的Landsat影像进行土地利用分类,分析10a间土地利用和景观格局的变化特征,表明:耕地面积不断减少,城镇和农村居民点用地不断扩张而占用大量耕地,草地等又不断开垦为耕地;区域景观格局破碎化趋势显著,人为干扰加剧,各种景观类型的分布向均匀化发展;2)基于Logistic-CA-Markov模型,以11个变量、2000和2005年土地利用分类图为基础,模拟的2010年土地利用图与观测值相比较,虽然得到的Kappa系数较高(0.8530),但难以支持对景观格局特征的预测和分析;3)提出Spatial-Markov模型,基于2000和2005年土地利用分类图模拟2010年土地利用,模拟结果的Kappa系数高达0.8872,且景观格局指数也与观测值非常接近,因此,选择该模型预测2015和2020年的土地利用和景观格局;4)预测结果表明,2010-2020年间耕地面积将继续减少,城镇、农村居民点将继续保持快速增长的态势;景观尺度除了分形维数,其他指数保持2000-2010年间的变化趋势,而在类型尺度,除水域和未利用地外,各种景观类型多个景观指数将总体保持原有的变化趋势。该研究可为山东沿海区域土地利用规划提供参考,并为土地利用预测研究提供了一种新的方法。     

湖南省桃源县县域景观格局变化及驱动力典型相关分析

 利用亚热带桃源县19801、995、2000年3个时期的TM影像及景观生态学的原理和定量分析方法,分析该区域的景观格局特征和变化。结果表明:县域整体景观水平以林地和水田为景观基质,其他景观类型作为斑块镶嵌其中。斑块的平均面积和斑块平均边缘在逐年下降,平均每年分别下降497.90hm2和646.95m,说明景观的破碎程度在逐年加强。研究区域的景观均匀度表现出先减少后增加的趋势,而优势度表现出先增加后减少的趋势,表明景观格局有向小景观要素转化的趋势。同时应用典型相关分析,对研究区景观格局变化的主要驱动力进行统计分析,诊断出主要驱动因子为劳动力总数、劳动力密度、农村社会总产值等,不同的典型变量对应着不同的驱动因子。     

基于加权马尔可夫模型的土地利用预测——以徐州市为例

以正在进行功能转型的徐州市区为研究对象,通过遥感影像解译将该区域内土地分为水体、林地、建设用地、农田、未利用地5种用地类型,并计算了2001年、2005年和2008年的转移矩阵概率,利用加权马尔可夫方法预测徐州市未来9年内的土地利用变化。研究结果表明:徐州市在2009—2017年内,建设用地将增加7.363km2,水体和林地略有上升,耕地面积持续减少9.61km2;采用加权马尔可夫链进行修正,能提高预测结果的准确性。     

基于Logistic-GTWR模型的武汉城市圈城镇用地扩展驱动力分析

该文以武汉城市圈为例,利用1995年、2000年、2005年、2010年、2015年5期土地利用数据、社会经济因子、邻域因子和自然因子,构建耦合空间异质性和时间非平稳性的Logistic-GTWR(逻辑斯蒂-时空地理加权回归)模型,挖掘武汉城市圈城镇用地扩展驱动力及其时空分异格局。结果表明:1)耦合空间异质性和时间非平稳性的Logistic-GTWR模型比全局Logistic回归模型和Logistic-GWR(逻辑斯蒂-地理加权回归)模型具有更好的拟合效果,验证了Logistic-GTWR模型在城镇用地扩展驱动力分析研究中的适用性。2)武汉城市圈城镇用地扩展的不同影响因子系数时空分异格局各不相同,人口因子高值分布区围绕武汉市先收缩后扩散并逐渐稳定,最终形成绕武汉城市圈中部沿线周边环状分布格局;地均GDP因子高值分布区先向西部转移,后逐渐趋于均衡,最终形成绕武汉、麻城和崇阳县周边集聚分布的空间格局。武汉市极化作用占据主导地位,且影响范围不断扩大。3)人口和经济是20年间武汉城市圈城镇扩展的核心驱动因子,且影响力呈逐年上升趋势;国道、高速和省道影响力整体呈略微升高态势。4)武汉城市圈中部及东部城市多为人口、经济核心驱动型城市,高程影响在武汉市发展中逐渐凸显;西部城市主要受高程限制,并以交通及经济驱动为主,东西差异显著;但西部城市1995年以来人口和经济的作用强度逐步增加。人口因子作用强度在咸宁和黄冈呈逐渐上升趋势,经济因子作用强度在武汉、孝感、仙桃、天门、潜江和黄冈逐年上升。     

东北农林交错区土地利用景观及生态服务价值变化

[目的]分析东北农林交错区土地利用景观及其生态环境效应的变化特征,为区域内资源利用和生态环境保护提供科学依据。[方法]采用景观生态学理论和3S技术等理论方法,以1991—2013年4个时间点的遥感影像为数据源,通过景观指数计算和模型分析,得到22a间土地利用景观格局和生态服务价值的演变特征,并对其驱动力进行探讨。[结果]在1991—2013年,景观指数普遍经历"V"或"Λ"型的变化过程,景观形状、多样性指数近几年不断下降,斑块平均面积、蔓延度、聚集度增加,景观破碎化程度减小,稳定性、多样性遭到破坏,生态服务总价值经历下降后,在2013年达到524 299.55万元,林地是研究区最大景观类型,对生态服务总价值贡献率在40%以上。[结论]研究区近22a间土地利用景观及生态服务价值变化剧烈,受人口增长、社会经济发展和国家政策导向的影响较大。     

杭州市区土地利用景观格局演变及驱动力分析

基于遥感影像应用景观生态学及相关定量分析方法,剖析了杭州市区1991—2005年来的快速城市化阶段的土地利用景观格局演变特征,并引入典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)方法进行驱动力机制分析。研究表明:①杭州市近15年来土地利用景观结构发生了较大的变化,主要表现为农业景观与水体景观大量减少,并成为建设景观增加的主要来源,其中农业景观占建设景观来源的43.85%;②景观水平格局特征表现为斑块总数的增加、景观多样性的上升、景观破碎化程度呈现上升趋势、斑块优势在下降,说明大斑块对整个景观的控制作用随土地利用变化呈减弱趋势;③CCA排序结果清晰展现了杭州市8个区的景观格局指数与驱动因子的相互关系及空间特征。     

京郊西北地区农地利用与景观格局时空特征

运用遥感与地理信息系统技术,对三年Landsat 1M多光谱遥感图像(1989年、1996年、2005年)进行解译判读,获取京郊西北地区各土地利用类型数据.运用土地利用程度时空演变模型、土地利用动态度模型、土地利用重心模型和景观生态学方法,对研究区1989～2005年间农用地利用及景观格局变化进行了分析.结果表明:农用地频繁流转,以耕地流失最为显著,去向主要为城市及建设用地,林地面积增加缓慢,沙荒地向林地转移明显:农用地各类型的新增速率远小于同期的转移速率,而城市及建设用地则相反;1989～1996年间研究区的综合土地利用动态变化率较1996～2005年间的大,变化集中表现在西北城郊过渡区域,城镇用地扩张导致耕地的利用重心不断向西偏南方向转移;研究区农用地景观破碎化程度在增加,各景观类型的平均斑块形状趋于分散和简单,景观多样性、景观均匀度旱现增加趋势,而景观优势度存逐渐减小.以利用农业用地为鲜明特征的城市化过程是影响北京西北地区景观格局演变的直接因素,城市及建设用地的不断扩张使得林地、耕地斑块的平均面积逐渐变小,景观格局连通性降低.