低山丘陵地区土地利用景观格局特征分析——以重庆市潼南区为例

以2015年土地利用变更调查为主要数据源,借助ARCGIS和Fragstat等工具,选取了景观格局中的斑块面积、面积百分比、斑块密度、斑块平均面积、斑块面积变异系数、斑块平均形状指数、平均斑块分维数、景观类型聚集度等8个指标进行了计算、分析。揭示了重庆市潼南区土地利用景观以耕地为主,且耕地后备资源不足、城乡建设用地粗放、林地布局分散等土地利用结构不合理情况,并针对性地提出了优化土地利用景观格局的建议。     

河南省土地利用景观格局变化研究

基于2000、2005、2012年的土地利用数据和景观格局指数,对河南省7种主要土地利用类型的演变情况和景观空间格局变化进行分析,探索河南省近期的景观空间格局演变规律及其成因.结果表明,2000-2005年、2005-2012年在河南省土地利用各类型中耕地(旱地和水田)面积始终最大,未利用土地面积始终最小;耕地(水田和旱地)、草地和林地面积总体呈减少趋势,水域、建设用地、未利用土地面积总体呈增加趋势,其中耕地中的旱地面积减少最多,建设用地面积增加最多;景观水平指数中斑块数量、斑块密度、平均分维数、Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数呈增大趋势,而平均斑块面积呈减少趋势,土地破碎化加剧,斑块形状变得不规则,景观空间连接性下降,景观要素空间分布不均衡.总体而言,河南省土地受城市化发展影响较大,在以后的经济战略制定时要注意把握人与自然的协调,做好城市化对耕地影响的度量.     

基于3S技术的鄂尔多斯市东胜区土地利用景观格局变化分析

本文基于3S技术,采用景观生态学方法对东胜区2000年-2010年土地利用景观格局变化进行分析结果表明,研究区城镇工矿用地、林地面积持续增长,耕地、沙地和其它未利用地面积持续减少,草地和水域面积2000年-2005年增加、2005年-2010年减少,其中城镇工矿用地、林地面积增加和沙地面积减少变化显著。景观指数变化特征是:斑块数量(NP)和斑块密度增(PD)加、平均斑块面积(AREA-MN)减少,破碎度指数(CI)持续增高,景观格局逐年破碎化;香农多样性指数(SHDI)和香农均匀度指数(SHEI)增加,景观异质性提高;平均形状指数(SHAPE-MN)增加,斑块的形状由复杂趋于简单,环境资源斑块逐渐减少,引入性斑块将增加。景观类型转移主要特征是:①耕地转向草地、城镇建设用地和林地,转移面积分别是3 806.6hm2、3 679.1hm2和2 109.8hm2;②草地转向林地、城镇建设用地、耕地和未利用地,转移面积分别是3 456.9hm2、3 136.4hm2、2 552.8hm2和1 374.6hm2;③沙地和其他未利用地转向草地,转移面积分别是2 882.9hm2和3 327.3hm2;④还有638.3hm2水域转移成未利用地,1 064.5hm2林地转移成草地。     

盐城市景观格局演变特征及驱动因素研究

探讨沿海城市土地利用时空变化对景观格局的影响，对于深化和揭示土地利用对景观功能的效应有重要意义。根据1990、2000、2010、2020年沿海城市盐城4期Landsat遥感影像，通过ENVI5.2监督分类及目视解译，得到4期土地利用分类数据，运用土地利用动态度、马尔科夫转移矩阵来分析土地类型的变化差异性，从而揭示盐城市景观格局的演变特征。结果表明，1990-2020年盐城市耕地面积减少了近400 km²,部分耕地转变为草地和水体，水体占比从2.26%增加至9.35%,呈现快速增长趋势，耕地和林地呈快速减少趋势，建设用地转入转出频繁，但总体转化增速较为缓慢。研究时段后期，滩涂滩地占比从4.05%降低至2.29%,逐渐向草地和水体转化。1990-2020年盐城市土地利用变化剧烈导致景观格局指数发生显著变化，耕地的斑块数量和斑块密度逐年增加，说明耕地破碎化程度呈现逐渐增强的趋势。研究区内各用地类型边缘密度增加，蔓延度指数、聚合度指数减少，说明研究区域内的景观边缘形状指数趋于复杂，景观类型的离散度增加，区域空间范围内的聚集性减弱。各种景观类型变化差异相对增大，使得近30...     

基于土地利用变化的沂河流域景观格局与径流关系的分析

为探究流域径流量和景观格局变化的关系,基于沂河流域土地利用数据和实测径流资料,运用景观格局指数分析方法和统计分析方法在景观水平和斑块类型水平方面分析流域土地利用景观格局变化与径流量的相关关系。结果表明:1)1961—2015年,流域年径流量相比于年降水量其波动幅度及下降趋势更显著,这说明流域年径流变化除受到降水因素影响外,还受到土地利用变化等人类活动的影响。2)1975—2015年,流域土地利用类型以耕地为主,其次林地、建设用地和草地所占比例较大,再次是水域,而未利用地面积最少;土地利用变化主要表现为耕地和草地迅速减少,建设用地和林地快速增加,水域和未利用地有不同程度的增加;流域景观格局破碎化程度增大、斑块形状趋于复杂、连通性趋于减弱、景观异质性增高。3)在斑块类型水平上,径流量与斑块数量(NP)和斑块密度(PD)相关性较小,随着斑块破碎化程度的增加有先减少后增大的微弱趋势;径流量与斑块结合度指数(COHESION)相关性也较小,与最大斑块指数(LPI)有较强的相关性,随着斑块连通程度、景观优势种丰度的增加呈现先增加后减小的趋势。在景观水平上,径流量与多样性指数(SHDI)、景观形状指数(LSI)、蔓延度指数(CONTAG)显著相关,与景观分离度指数(DIVISION)的相关不显著,随景观类型多样性、斑块形状复杂度、斑块聚集度、景观分割度的增加呈现先增加后减小的趋势。     

1990—2020年于桥水库流域景观格局时空演变及驱动力

景观格局时空演变是土地利用变化最直观的表现形式,剖析流域景观格局变化及其驱动力,对流域土地利用管理及水质保护具有重要意义。以于桥水库流域1990、2000、2010年和2020年4期土地利用数据为基础,采用半变异函数法和移动窗口法分析土地利用时空变化及其景观破碎度、斑块形状和多样性变化,并使用灰色关联法分析变化的驱动因素。结果表明,1990—2020年,于桥水库流域内城镇建设用地、农村居民点和林地的面积分别增加了588.89%、24.19%和0.83%,耕地、草地和水域面积分别减少了15.14%、5.96%和3.13%。1990—2010年,城镇建设用地大幅增长,耕地、草地等大幅减少。2010—2020年,城镇建设用地的增长速率放缓,林地开始增加。30年间,整体景观水平上,流域景观破碎度和多样性增加,景观斑块形状趋于复杂化。类别水平上,耕地及草地破碎化,景观斑块形状更加复杂。城镇建设用地斑块密度指数（PD）和最大斑块指数（LPI）增加,平均斑块面积指数（MPS）大幅下降。于桥水库周边和遵化市城区是流域景观格局变化的两个中心。流域内景观格局变化与人口密度、农村人口数、规模以上工业企业数及年降雨量等社会和自然因素密切相关。城镇化和于桥水库水质保护工程是驱动流域土地利用与景观格局变化的主要原因。     

近19年西安市土地利用/覆被及景观格局变化分析

利用2000、2005、2010、2015和2018年西安市的土地利用数据,基于ArcGIS 10.5分析土地利用/覆被的变化特征,并利用Fragstats 4.2计算景观指数研究景观格局的变化特征.结果表明,西安市土地利用以耕地为主,2000—2018年土地利用变化的主要特征为耕地面积显著减少、建设用地明显扩张,其中耕地面积减少497.54 km2,建设用地增加532.36 km2;各地类相互转化,其中耕地的转出率较高,建设用地的转入率较高,且新增建设用地主要来源于耕地.2000—2018年建设用地破碎化程度最高但有所降低,耕地和林地破碎化程度升高,草地的破碎化程度先升高后降低,景观类型趋于复杂化、多样化、异质化.因此,在城市发展过程中,尤其是西部地区,必须注重生态保护,降低人类活动对景观格局的干扰强度.     

福州市土地利用景观格局动态分析

在GIS和Fragstats的软件技术支持下,以1988年和2008年福州市两期的土地利用图为数据源,对福州市的土地利用类型及其景观格局指数进行统计分析。结果表明,20年来福州地区的土地利用景观类型以耕地、林地和建设用地为主,土地利用变化主要是耕地、林地和水体转化为建设用地。斑块数量和斑块密度增加,景观破碎化程度加剧,多样性指数上升,优势度下降,景观格局趋于均质稳定化。斑块聚集度下降,向离散化方向发展,景观蔓延度也降低,进而反映了人为活动对土地利用变化的影响。     

基于3S的商都县景观格局动态变化研究

本文以商都县为例,选取1993、2001和2010年3期TM遥感影像为基础数据源,建立该区土地利用遥感影像解译标志,在Arcgis9.3和Fragstats软件支持下,获取各景观类型属性数据和图形数据,建立空间信息数据库,研究了商都县近17年的景观空间格局动态变化.结果表明商都县景观破碎度较小,各类型景观面积为耕地＞未利用地＞林地＞草地＞建设用地＞水域,景观总体分布均匀,多样性高;在退耕、防护林建设等政策下,耕地面积逐年下降变为林地、草地,面积从1993年到2010年分别增加了8 124.03hm2和4 921.47hm2;耕地机械化发展整合,破碎度最小,未利用地、林地和建设用地破碎度较大,草地、水域破碎度在减小,同时建设用地逐年聚集化发展,未利用地分布不均匀.     

基于GIS支持下的土地利用景观梯度变化分析———以重庆市合川区为例

利用2000年和2011年的重庆市合川区土地利用现状图,在GIS的支持下,采用景观格局指数与梯度带划分 相结合的方法,从景观水平和景观类型水平分析了重庆市合川区景观格局梯度变化特征,结果表明:(1)景观类型 总体格局方面,合川区是以农业为主的城市,耕地为优势景观类型,其次为城乡建设用地景观、林地景观和园地景 观.但与2000年相比,耕地、园地景观面积减少,城乡建设用地和林地景观面积增加.城乡建设用地景观分布很零 散,斑块破碎程度高,耕地景观破碎化程度次之,林地景观和园地景观破碎化程度则相对较低.(2)景观类型梯度 格局方面,合川区的城市扩展主要在1~5m 范围内,该范围内耕地面积有所减少,城乡建设用地面积大幅度增加, 破碎化程度降低.林地景观和园地景观分布则较为集中连片,分别分布于在距建成区6~10m,1~10m 范围内.景 观的破碎化程度减少,规模化效益更加突出.通过对重庆市合川区土地利用景观梯度变化进行分析,可为合川区土 地利用总体规划和产业布局调整提供科学依据.     

基于景观格局指数的江汉平原土地利用覆盖时空变化分析

以江汉平原1993、1994、2010、2011年的TM/ETM+遥感影像为基础数据源,获取不同时期的土地利用/覆盖类型数据,并运用景观格局指数对江汉平原的土地利用/覆盖时空格局变化特征进行深入分析。结果表明:1994~2010年,耕地是江汉平原的优势景观,但其优势地位呈下降趋势,耕地、建设用地、园林地、河流湖泊的斑块数增多,斑块密度增大,耕地、河流湖泊、未利用地的斑块面积减少,建设用地、园林地和坑塘水面的斑块面积增多;江汉平原香农多样性指数、景观形状指数和破碎度指数上升,优势度指数降低,总体景观的多样性水平上升,破碎化程度和异质性增加,完整性和连通性遭到破坏。     

近20年来苏北地区土地利用变化的景观格局特征研究

利用1985年、1995年、2005年、2008年4期遥感解译获取的土地利用变化数据,通过土地利用转移矩阵、景观格局指数定量研究了1985年以来苏北地区土地利用变化的主要方式、方向及其景观格局特征。研究表明1985年以来:(1)苏北地区土地利用变化显著,其中耕地为最主要的转出土地类型,建设用地是最主要的转入土地类型;(2)从土地利用变化的景观水平来看,区域景观格局愈趋复杂化和多样化,景观异质性增加,土地利用在向着多样化和均质化方向发展过程中呈现波动态势;(3)从土地利用变化的类型水平来看,耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地等不同用地类型的景观格局特征对区域土地利用变化的响应特点各异,如耕地景观优势度降低、林地聚集度下降而未利用地破碎性增强等。     

淮河流域伏牛山区近20年景观格局动态变化研究

以1987、1997和2007年的TM影像为数据源,获取伏牛山区景观类型图,选取典型景观指数,分析其景观格局及动态变化特征。结果表明,1987-2007年,伏牛山区的耕地面积减少,林地、建设用地和水域面积增加,草地变化不明显;耕地、林地和水域的斑块总数增加,平均斑块大小下降,景观破碎化程度加强,而建设用地的斑块总数和平均斑块大小都呈增加趋势;研究区斑块景观形状指数减小,香农多样性指标和香农均匀度指标增大。     

环巢湖地区乡村景观格局的动态变化

将研究区土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、城镇用地、农村居民点及未利用土地共7类,通过ENVI、GIS、Fragstats等软件对研究区1998年、2008年和2018年3个年份土地利用变化过程及乡村景观格局指数分析,结合研究区相关历史资料探究其动态变化过程.结果表明:在过去20年间,农村居民点发展用地主要由耕地和林地转化而来,耕地和林地转化农村居民点面积占比共计其增长总面积90％以上,是农村居民点土地演变的主要影响因素;研究区农村居民点核密度呈现不断增长的趋势,高值核密度区域所占比重不断升高,且有相互连接的趋势,其他区间核密度区域也呈现出相同的趋势;环巢湖地区农村居民点斑块面积及斑块密度整体处于增加趋势,平均最邻近距离不断缩小,聚集度指数近些年呈现下降趋势,景观破碎化指数近些年处于上升趋势.     

万年县耕地景观破碎度变化及原因分析

基于Arcgis和Mapgis软件,利用万年县1992、2007和2013年土地利用数据资料,运用土地评价法和景观格局指数分析的方法,选取一些土地评价指标和景观格局指数,对万年县耕地景观格局进行分析。研究表明:万年县耕地多呈带状和团状分布,1992²013年这21年以来耕地重心向西北方向偏移;斑块平均面积不断降低,斑块密度和景观形状指数不断上升,说明景观破碎度不断增加,斑块形状不断复杂;耕地景观优势度上升,多样性和均匀度下降。万年县耕地格局在20072013年这21年以来耕地重心向西北方向偏移;斑块平均面积不断降低,斑块密度和景观形状指数不断上升,说明景观破碎度不断增加,斑块形状不断复杂;耕地景观优势度上升,多样性和均匀度下降。万年县耕地格局在2007²013年期间变化幅度比19922013年期间变化幅度比1992²007年期间大,说明万年县变化趋势在加快。     

万年县耕地景观破碎度变化及原因分析

基于Arcgis和Mapgis软件,利用万年县1992、2007和2013年土地利用数据资料,运用土地评价法和景观格局指数分析的方法,选取一些土地评价指标和景观格局指数,对万年县耕地景观格局进行分析。研究表明:万年县耕地多呈带状和团状分布,1992~2013年这21年以来耕地重心向西北方向偏移;斑块平均面积不断降低,斑块密度和景观形状指数不断上升,说明景观破碎度不断增加,斑块形状不断复杂;耕地景观优势度上升,多样性和均匀度下降。万年县耕地格局在2007~2013年期间变化幅度比1992~2007年期间大,说明万年县变化趋势在加快。     

基于RS和GIS技术的京郊西北地区土地利用变化的景观过程响应

应用遥感与地理信息系统技术,对3期TM影像(19891、996、2005)进行解译判读,获取北京西北地区的土地利用数据.同时应用土地利用时空演变模型、土地利用动态度模型和景观生态学方法,从景观格局的角度定量分析1989—2005年间区域景观过程对土地利用变化的响应.结果表明:近16年来耕地、沙荒地和未利用地的面积明显减少,而城市及建筑用地和林地的面积在连续增加;各景观组分间的转移过程频繁,其中耕地斑块向城市及建筑用地斑块的转移数量最大,沙荒地向林地的转变最为明显;1989—1996年间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;各景观类型的平均斑块形状趋于简单,景观多样性、均匀度指数和破碎度指数呈现增加趋势,而优势度指数在逐渐减小;城市及建筑用地的不断扩张,林地景观平均斑块面积持续减小,并呈现破碎化,是土地利用变化的景观生态过程响应.要实现区域土地资源的可持续发展和景观生态功能的良性发挥,须注重土地利用格局优化,维护景观生态过程与格局的连续性.     

城市土地景观格局变化及其驱动力分析——以安徽省芜湖市为例

作为长江中下游典型沿江城市代表,研究芜湖市土地利用景观格局变化对区域环境保护、资源利用和经济发展具有重要意义。选择芜湖市1995、2005和2015年的TM影像作为基础数据,在RS和GIS的技术支持下提取土地利用数据,计算景观指数分析土地利用景观格局特征和景观破碎化过程,采用转移矩阵和不稳定斑块图谱分析景观类型变化和稳定性,并分析驱动力因素。结果表明:芜湖市景观格局类型以耕地、林地、建设用地和水域为主,景观指数表明20年里景观格局变化显著。各类土地景观相互转化明显,且随时间变化转化关系愈发复杂,耕地面积减少,林地面积增加逐渐取代耕地的主导地位,耕地和林地同为最主要的转入者和转出者;草地和未利用地的转移概率最高,最易转化;水域和建设用地较为稳定。20年时间跨度里芜湖市景观格局破碎化速度加快、程度加深,且在时间和空间上都表现出不稳定性增强。而这些变化都在降水与气温变化、人口与社会经济增长以及政府决策等多重因素的共同驱动下形成。     

2005—2015年临川区土地利用/覆盖与景观格局变化分析

以抚州市临川区为研究区域,对其2005—2015年的土地利用/覆盖与景观格局变化进行分析。基于2005、2010、2015年3个时点的土地利用现状变更图及变更数据,利用ArcGIS10.2软件得到2005—2015年的土地利用变化转移矩阵,分析研究时期内临川区单一土地利用动态度和区域综合土地利用动态度,以及利用Fragstats 4.2软件选取4个类型指标、5个景观指标,对临川区2005—2015年土地利用数据进行景观分析。结果表明,临川区2005—2015年,各土地利用类型之间相互转化,有大量耕地、林地转化为了建设用地;城乡建设用地、交通水利用地、水域的单一土地利用动态度最大,2005—2015年综合土地利用动态度呈上升趋势;耕地、林地始终保持较大优势度,同时破碎度也不断提高。建设用地越来越集中分布,分散度不断降低。景观趋于丰富和复杂,异质性增加,土地利用朝着均衡化方向发展。     

南宁市主城区土地利用景观格局变化及驱动力研究

以广西壮族自治区南宁市主城区作为研究对象,运用ArcGIS 10.2软件对2009、2013、2018年3期遥感影像进行目视解译,通过Fragstats3.4软件对所选景观指数作出计算,分析土地利用景观格局的动态演变特征.研究结果表明,2009—2018年期间,研究区域建设用地和未利用地面积分别增加了5969.23、8887.56 hm2,绿地、耕地、水域面积分别减少4407.14、9141.58、1308.07 hm2;绿地的主导地位减弱,建设用地的地位逐渐上升;耕地和未利用地变化幅度最大,水域变化相对稳定;各景观类型破碎化有不同程度的变化,相互转化复杂;土地利用类型丰富,各类型分布趋于集中,聚集度增加.研究区域土地利用景观格局演变主要受政策、社会经济和人口驱动力因素的影响.