成都市居住用地地价的驱动因素分析

运用SPSS18.0对居住用地地价的众多影响因素进行了相关性分析,排除了次要因素的影响,结果表明,容积率和周围公交线数与居住用地地价呈正相关;与市中心的距离、与最近商服中心的距离、与最近市场的距离与居住用地地价呈负相关,并且在2 km内有企事业单位的地块价格也高;大于30°的地形相关因素也会影响居住用地地价。并通过岭回归分析得到了居住用地地价的相关回归模型,可作为某居住用地的价格预测,并由此提出了相关建议。     

基于遥感影像的2005～2010年成都市土地利用变化分析

首先对成都市CBERS和TM影像进行前期处理,包括几何校正、影像镶嵌、影像配准;之后用像素级的影像融合方法对CBERS影像和TM影像进行融合。对成都市2005和2010年的遥感影像进行分类后,对2期影像的土地利用地类变化进行了分析,主要分析了土地利用变化幅度、变化速度、变化方向和变化程度,并从自然、人口、政策、经济等角度对土地利用变化的驱动力进行了简单的分析。     

成都市建成区形态动态演变及驱动机制研究

城市形态反映城市功能结构特征,对研究城市演变具有重要作用。通过1978、1988、1997和2009年的四期遥感图像,解译成都市主城区和邻近郊县的边界,求取长轴、短轴、周长、面积、延伸率、形状比和紧凑度等指标。结果表明:1978～2009年,城区面积年均增长7.49%;长轴的主体方位为东北—西南方向,短轴的主体方向为近东西向;城区重心围绕天府广场运动,表现出向西南方向转移的趋势;城区延伸率先降后升,形状比先升后降,紧凑度持续升高,城市发展由量变转向质变。城市形态受到自然和政治经济文化等多种要素的综合驱动,由圆形扩张转变为点轴发展模式,主城区与周边区县实现了空间融合。     

多方法支持的重庆市土地利用格局时空演化及驱动力

[目的]研究重庆市土利用格局时空演化规律,为促进该地区土地资源可持续利用及社会经济可持续发展提供科学依据。[方法]以位于山地高密度区的重庆市为例,基于1995—2020年土地利用遥感监测数据,从数量结构和空间布局两个方面定量分析重庆市土地利用时空演化特征,并通过地理探测器分析不同时间尺度下重庆市土地利用变化驱动力。[结果]研究期内重庆市土地利用变化速度加快,城乡居民用地、工矿建设用地持续增加,草地面积大幅缩减并集中向林地转化;25 a以来,重庆市土地利用程度逐年提高,整体处于发展期,热点区主要集中在主城及其周围地区;渝西水田密度降低,渝东南林地高值密度面积增加,但草地高值密度区大幅缩减;城镇及农村居民用地高密度核心位于主城区,工矿建设用地高密度核心为星点状分布,增长幅度大;社会经济因素对重庆市土地利用变化影响显著,其中人口密度为主导性因子。[结论]重庆市土地利用变化区域间差异明显,土地利用变化主要受社会经济因素的影响。     

内蒙古草地退化防治对策及碳增汇途径研究

全球变化背景下草地生态系统的退化及碳循环过程是生态学、地学、植物学和农学领域的研究热点之一。本文介绍了草地退化的概念、层次及退化现状,探讨了开垦、放牧、气候变化等人为因素和自然因素对内蒙古地区草地退化的驱动作用,重点分析了草地退化对碳循环过程的影响机制及退化草地恢复的固碳潜力,以期加深对草地生态系统退化及恢复过程中碳循环动态变化的理解。本文提出了内蒙古退化草地恢复过程中尚需解决的主要问题以及草业和畜牧业可持续发展的战略计划,以期为草地碳增汇方面的研究提供新的思路,并为决策者合理调整草地利用和保护布局提供理论基础。     

基于地理探测器的藏东南高山峡谷区土地利用变化及其驱动机制——以西藏林芝市为例

为探讨西藏高原高山峡谷区土地利用变化及其驱动机制,基于2010、2015及2020年共3期的Landsat卫星遥感数据,获得30 m网格土地利用变化空间信息,并结合社会经济统计资料,利用土地利用动态度、地理探测器等方法分析林芝市土地利用变化特征及其驱动力。结果表明：2010—2020年林芝市草地、林地、未利用地、水域等4类用地稍有减少,而耕地呈现波动增加的态势,建设用地显著增加至了原来的2.66倍。其中：土地利用类型变化集中分布在雅鲁藏布江、尼洋河、帕隆藏布河谷平地。建设用地动态度一直处于最高水平,呈现出逐年扩张的态势;耕地的变化动态度次之,表现出“先减少后增加”趋势。全市综合土地利用动态度为0.012%/a;县(区)域尺度上,巴宜区的综合土地利用动态度最高;乡(镇)域尺度上,工布江达县巴河镇综合土地利用动态度最高,其次是巴宜区更张门巴民族乡和巴宜区林芝镇。人口密度变化、粮食产量变化、固定资产投资变化、农牧民人均纯收入变化、城镇化率变化、地区生产总值变化和海拔等7个因子显著影响林芝市综合土地利用动态度,土地利用发生的变化是多个自然和社会经济因子同时作用的结果,各个因子相互作用后解释力全...     

基于主成分—回归方法的商洛市耕地面积变化研究

根据商洛市1996～2015年耕地数据,从经济因子、人口因子、农业因子3方面选取10个指标,运用主成分分析法分析影响商洛市耕地面积变化的因素;采用回归分析法估算因子得分系数,计算商洛市每一年驱动力综合得分并进行分析。研究结果表明:(1)20年来商洛市耕地面积变化总体呈减少趋势,人均耕地面积一直保持在警戒线0.08 hm~2以下,说明商洛市耕地面积问题严重。(2)影响商洛市耕地面积变化的主要驱动力因子是经济因子和农业因子。(3)20年来商洛市耕地面积的驱动力综合得分呈现增长趋势,说明经济因子和农业因子对商洛市耕地面积变化影响重大。     

普者黑岩溶湿地景观格局演变及驱动机制研究

利用1990～2015年的6期遥感影像数据,结合GIS技术和景观格局指数方法,从景观整体格局和景观单一格局两个方面探讨了普者黑岩溶湿地不同时空尺度的景观格局变化。结果表明,25年来林地、农地、建筑用地面积增加,湿地、未利用地面积逐年减少,其中,2005～2010年湿地面积减少速度最快,减少率达到39.2%;整体景观类型破碎度降低,多样性指数和均匀度指数减小,蔓延度指数增加,景观分布不均匀。     

包头市景观格局时空演变研究

以内蒙古自治区包头市为研究区,选取2006、2010、2016年相同月份遥感影像,结合包头市土地利用数据,将包头市景观类型划分为林地、草地、水体、耕地、建设用地、其他用地共6类,进行景观格局动态度变化分析、转移网络分析、变化空间集聚特征分析、重心转移分析、景观格局指数变化分析和景观格局演变驱动力分析。结果表明,2006—2016年市域景观特征发生了较大变化,其中2006—2010年其他用地景观类型的减少速度高达19. 48%,10年间建设用地的增加速度从1. 3%增至2. 76%,在2010—2016年有15. 19%的耕地转化为草原景观,3. 79%的耕地转化为建设用地; 10年间景观变化呈现点状分布,主要分布在耕地密布、草地破碎的农业耕作区和不同景观交替的边缘; 2006—2010年间,其他用地中的北部裸土地经过生态治理面积减少,其重心向东南移动73. 79 km;景观分割指数、香农多样性、香农均匀性等呈减小趋势,尚未形成优势景观,景观破碎度加剧;通过景观格局驱动力分析发现,景观变化密集度与NDVI具有相关性。     

基于联合变化检测的耕地撂荒信息提取与驱动因素分析

撂荒地遥感提取方法主要为分类方法和变化检测方法。由于撂荒地覆被类型复杂,容易同草地、灌木混分,导致分类方法的提取精度不高。而变化检测方法易受非耕地变化因素干扰,且只能提取监测周期内的新增撂荒,无法提取监测周期之前的历史撂荒。此外,受遥感数据本身的制约,中低分数据受混合像元干扰而提取能力不足,高分遥感易受地形起伏、云层遮蔽、覆盖周期长等因素干扰而损失精度,因此,传统遥感方法提取撂荒地困难。本研究提出多源数据联合变化检测方法以提取撂荒地。利用多源数据的异质性和不同方法的互补性,针对不同类型的撂荒地制定不同的提取策略,并进行耦合分析以提取撂荒地。经实地调查验证,该方法提取总精度达到97. 6%。在此基础上,提取撂荒地的距离特征、高差特征、灌溉特征和邻域特征等自然地理指标,对其进行了显著性分析,判别了区域撂荒主导因素,为撂荒驱动力研究、定向提升撂荒地管理提供了依据。