不同类型农户宅基地整治意愿差异分析

通过对贵州省随机抽样的193户农户进行案例分析,探讨不同类型农户宅基地整治意愿差异。将农户划分为纯农型、以农为主型、混合型、以非农为主型、非农型5种类型,农户宅基地整治意愿存在着混合型以农为主型纯农型以非农为主型非农型;且存在着农户对政策了解程度越高,宅基地整治意愿越强烈的变化趋势。在分析不同类型农户宅基地整治意愿差异及其原因基础上,从农户类型识别、规划引领、完善社会参与等方面提出了促进宅基地整治顺利推进的对策建议。     

基于农户收入的农村土地流转绩效分析

运用物理动力学的分析方法,从农村土地流转的几个利益攸关方角度分析土地流转的驱动力.根据当前农村的生产实际和土地流转的特点,把农户分为两种类型,运用成本——收益法对两类农户在土地流转前后的收益进行探讨,并建立模型.结合实地调查资料,运用模型进行实证分析和讨论.得出农村土地流转是促进农户收入增加的有效措施之一.     

基于农户分化的村域居民点用地特征分析

从地块尺度探讨农户分化背景下的农户层面居民点用地演变特征及其趋势,为构建农村居民点用地分类调控方向与模式提供依据。以重庆市潼南县崇龛镇古泥村为典型案例,从农户家庭收入、就业职业、就业地点3个方面对农户分化类型进行界定基础上,解析农户地块尺度居民点用地规模、形态、内部功能结构等方面的分异特征。结果表明,农户地块尺度居民点用地规模存在"农业种养殖主导生计类型"农户户均面积最大,"既离土又离乡式非农主导生计类型"农户人均用地面积最大,"离土不离乡式非农主导生计类型"农户户均用地面积和人均用地面积均最小;非农型、农业型农户地块尺度居民点用地斑块空间形态最复杂,就地非农型和农业主导型农户居民点用地斑块空间形态较为简单,且趋于规整的方形;就地非农主导型、农业主导型农户房屋形态更为紧凑和集约,农业型农户房屋形态更为松散和粗放;就地非农主导型、农业主导型农户房屋结构以砖混结构为主,非农型农户土木结构所占比例最大;农户分化对其居民点生产功能占地比例影响不大,农户非农化对其居民点居住功能影响较为显著,即农户非农化程度越高,其居民点居住功能越强;农户层面上居民点服务功能比例偏大是造成户均用地偏大和集约利用水平低下的重要因素,也是未来管制户均用地规模的重要突破口。     

1980－2012年村域居民点演变特征及其驱动力分析

探讨农村居民点时空演变过程特征及其内在驱动机制，引导农村居民点空间格局演变是当前中国农村居民点用地整治与重构的核心内容。该文以古泥村2012年实测地形图为现状底图，运用参与式村域居民点用地制图方法绘制复原了古泥村1980年以来4个时点农村居民点利用图谱，从村域农村居民点用地规模、空间形态、结构体系等方面对比分析村域农村居民点用地时空演变特征，构建了村域农村居民点演变的自然-经济-区位驱动力模型。研究结果表明，古泥村农村居民点用地面积年均增长率达到1.21%，农村居民点斑块表现出集中趋势，农村居民点扩展速度经历了从单纯扩张向扩张与紧缩共存的过程。农村居民点斑块二维空间形态趋向于偏离圆形和方形，为不规则形态；村域主要聚居点空间结构体系演变较为剧烈且等级不合理，表现为村社一般型聚居点所占比例较大，村社优势型聚居点所占比例严重偏小，尚未形成具有村域优势的聚居点。在村域总人口增长放缓背景下，农户数量增加是促进农村居民点用地规模增长的主导因素，村域微观尺度农村居民点用地增长驱动因素在时间尺度上经历了由人口要素驱动→经济要素驱动→环境经济政策多重要素驱动转变。     

基于土地利用变化的贵州省耕地显性边际化时空演变及其影响因素

[目的] 探究贵州省2010—2020年耕地显性边际化的时空演变格局及其影响因素，为山区耕地集约利用提供政策指导。[方法] 综合运用土地利用转移矩阵、空间自相关模型和地理探测器，系统分析贵州省耕地显性边际化的总体态势、空间集聚效应以及相关影响因素。[结果] ①2010—2020年，贵州省耕地显性边际化率为10.20%，总体以自然边际化为主，但经济边际化发展较为迅速，并随着经济社会发展，耕地显性边际化速度不断加快。②贵州省2010—2020年，耕地显性边际化水平整体呈现出南高北低的格局并逐渐向西部和东南部扩张的趋势，其中2010—2015年呈现出南高北低格局，2015—2020年呈现中部高四周低格局。③人均耕地面积、城镇化率、植被覆盖度等因素是贵州省耕地显性边际化空间差异的主要影响因素。[结论] 贵州省耕地显性边际化时空演变差异性显著，地势起伏度、坡度、植被覆盖度等自然条件是影响耕地显性变化时空差异性的基础特征，人均耕地面积、城镇化率与GDP密度等社会经济因素是其快速发展的主要推动力。     

区域耕地资源安全综合评价——以重庆市为例

从区域耕地资源安全综合评价的内涵出发,运用层次分析法和对象属性解析法相结合的方法,建立区域耕地资源安全综合评价指标体系和评价模型,并对重庆市1997~2005年间耕地资源安全运行状况进行实证分析。结果表明:1997~2005年,重庆市耕地资源安全综合评价值处于稍不安全等级区间,其值呈明显增长趋势,重庆市耕地安全程度降低;从时间尺度上看,重庆市耕地资源安全态势大体可以分为两个阶段,即1997~2001年间的波动变化阶段和2002~2005年间的持续恶化阶段。     

利用生态系统服务价值评估土地利用规划生态效应(英文)

基于土地利用多功能性,以生态服务价值系数为基础,构建不同土地利用类型生态服务价值修正系数。以地处三峡库区腹心地带的重庆市云阳县为例,从生态系统服务价值以及景观格局视角定量估算三峡库区生态屏障区土地利用规划生态效应。结果表明:至2020年云阳县三峡库区生态屏障区初步构建一个以"林地为骨架,耕地、园地、草地为补充"的生态系统服务格局;以土地生态功能建设为导向的土地利用规划能够快速提升生态屏障区生态系统服务价值,增强屏障区调节气候、保持土壤、维护生物多样性等方面能力,云阳县三峡库区生态屏障区生态系统服务总价值从2010年的15.53亿元提升到2020年的19.98亿元,年均变化率达到2.87%;云阳县三峡库区生态屏障区生态系统服务价值及其调节服务和支持服务价值表现出显著地空间分异特征,其中磨刀溪流域生态系统服务价值提升幅度最大,澎溪河流域次之,长江沿岸生态服务系统价值保持稳定增长,而长滩河流域变化不大;磨刀溪流域和澎溪河流域是规划期内云阳县生态屏障区土地生态功能建设的重点区域。同时,通过评估不同土地利用类型结构调整及其产生的生态效应,进一步明确了云阳县生态屏障区各流域土地利用结构优化调整方向,提升了土地利用规划和生态保护实践工作科学决策水平。     

基于农户收入的农村土地流转绩效分析

运用物理动力学的分析方法,从农村土地流转的几个利益攸关方角度分析土地流转的驱动力。根据当前农村的生产实际和土地流转的特点,把农户分为两种类型,运用成本——收益法对两类农户在土地流转前后的收益进行探讨,并建立模型。结合实地调查资料,运用模型进行实证分析和讨论。得出农村土地流转是促进农户收入增加的有效措施之一。     

基于Pearson分层聚类的重庆市土地利用分区研究

运用Pearson分层聚类分析方法,对重庆市40个区县的土地利用现状数据进行聚类分析,将重庆市分为五大土地利用类型区:工业集中区、农业优势区、外围产业区、农林混合区、林业生态区.结果表明:工业集中区、农业优势区及林业生态区在土地利用结构上存在明显的地域差异;相对于林业生态区,同属典型山区的农林混合区土地开发利用程度明显较高;农业优势区的土地集约利用程度比外围产业区的要高.

Abstract：

Based on Pearson hierarchical clustering analysis of the available data of land-use in 40 counties/districts of Chongqing, five major types of land-use zones are identified: main industrial zone, agriculturedominated zone, peripheral industrial zone, agriculture-forestry mixed zone and forestry ecological zone.Distinct geographical differences exist in the structure of land use among the main industrial zone, the agriculture-dominated zone and the forestry ecological zone. Compared with the forestry ecological zone, the agriculture-forestry mixed zone has a markedly higher degree of land development and utilization, though both zones belong to the typical mountain area. The agriculture-dominated zone has more intensive use ofland than the peripheral industrial zone.     

基于分形理论的区域土地利用类型探讨——以重庆市沙坪坝区为例

应用分形理论对位于重庆市主城核心区域的沙坪坝区的土地利用类型进行了探讨,计算了沙坪坝区土地一级分类和二级分类的各土地利用类型的分维值(D)和稳定性指数(S).结果表明:未利用土地的分维值最大,其未受人为因素的影响,稳定性较低;农用地的分维值相对稳定,其受到人为因素的影响,改变利用方式较容易;建设用地在一级地类中分维值偏离随机运动值最大,要改变其土地利用类型有一定的困难,人为因素的影响较大,是最稳定的一级地类.土地利用类型分维值、稳定性指教的大小综合反映了研究区域的土地利用结构.