基于CA-Markov模型的乌梁素海地区苗八流域土地利用变化及预测

以乌梁素海苗八流域为研究区,基于1986—2008年的土地利用数据,利用时间加权数学平均法构建土地利用空间转移概率矩阵,应用CA-Markov模型探索流域土地利用空间格局变化规律。结果表明,CA-Markov模型在苗八流域的最佳模拟尺度为5 m,模拟精度较高。时间加权数学平均方法运用于土地利用变化转移矩阵的构建能够帮助CA-Markov模型准确模拟流域的土地利用空间格局变化。在此基础上,还对本流域未来40年的土地利用空间格局进行了模拟预测。结果显示,苗八流域未来40年内土地利用空间格局变化趋势与研究期间相同。     

基于CLUE-S模型的洞庭湖区土地利用变化模拟研究

利用ETM+影像解译了湖南省洞庭湖区2001、2007和2011年三年的土地利用历史数据,运用CLUE-S模型,基于2001年的土地利用数据对2007和2011年土地利用格局进行了模拟,将模拟结果与2007年和2011年的土地利用解译数据进行了比较分析,并进一步分析了导致模拟结果误差的原因。结果表明:在(300m×300m)基本单元水平上,两期模拟的空间总体精度分别为82.45%和77.5%,Kappa系数分别是0.79和0.73,表明CLUE-S模型在洞庭湖区具有土地利用变化模拟能力,可用于洞庭湖区土地利用变化的预测模拟;精度分析发现,随着时间尺度增大模拟精度逐渐降低,要实现长时期、高精度的土地变化预测,可将CLUE-S模型与其他模型结合使用,并适当的加入动态驱动因子。     

基于CLUE-S模型的别拉洪河流域土地利用变化模拟

以别拉洪河流域为研究区,根据3期(1986年、2000年和2005年)土地利用数据,结合道路、河流、居民点、湖泊、沟渠、海拔、坡度、坡向、人口等驱动因子,运用Logistic逐步回归分析,筛选出具有决定作用的驱动因子,然后构建了模拟别拉洪河流域土地利用变化的CLUE-S模型,动态模拟了该流域土地利用变化的时空模式。结果表明,人口密度、坡度和海拔是影响土地利用空间分布的重要因素。经检验,CLUE-S模型模拟取得了较为理想的结果,在基本单元(300 m×300 m栅格)的水平上,模型对研究区2000年和2005年土地利用分布格局模拟的总体精度分别达到78.45%、90.93%,Kappa指数分别为0.74、0.89。这说明模型具有成功模拟区域土地利用时空动态变化的能力。     

基于空间回归模型的城郊区土地景观格局变化驱动力研究——以成都市龙泉驿区为例

基于土地景观遥感影像分类数据、DEM数据、气象数据、土壤数据和相关社会经济数据,应用空间回归模型对四川省成都市龙泉驿区土地景观格局变化驱动力进行分析。结果表明:土地景观格局变化驱动因子受时间尺度影响较大,同一土地景观格局变化驱动因子会随时间推移而发生不同程度的变化,同一驱动因子对土地景观格局变化的影响力也会随时间变化而发生改变。农田、果园、交通运输、水体景观格局变化主要受人文驱动因子影响,森林、城乡人居及工矿景观格局变化主要受自然驱动因子影响,人文驱动因子对土地景观格局变化的影响程度总体上大于自然驱动因子。人口状况、科技水平、经济发展等因子是土地景观格局变化的主要驱动力。空间回归模型拟合效果优于OLS线性回归模型,是进行土地景观格局变化驱动力分析的有效方法。     

基于Logistic-CA-Markov模型的龙海市土地利用/覆被变化与模拟

以2002、2008、2014年龙海市土地利用/覆被类型数据和Logistic回归模型生成的各土地利用类型空间分布概率适宜性图集为基础,借助IDRISI软件平台,运用CA-Markov模块对龙海市土地利用变化进行模拟预测.结果表明:在粗放发展情景下,龙海市的耕地将被大量侵占,生态用地得不到有效保护,人地矛盾关系愈演愈烈;在城市规划与区域发展情景下,龙海市未来各用地类型结构的发展将趋于稳定,表明土地利用政策法规的约束实施在一定程度上有利于促进土地的可持续发展.     

基于GWR模型的土地利用变化模拟研究——以郧西县城关镇为例

模型模拟预测是研究土地利用变化的有效方法之一。该文以郧西县城关镇为研究区域,选用土地利用模拟常用模型CLUE-S模型作为土地利用变化模拟的模型。考虑到驱动因子对土地利用格局影响的空间不稳定性,用GWR(geographically weighted regression)模型取代常用的Logistic回归模型来建立各地类与其驱动因子之间的回归模型,实现了对CLUE-S模型的改进,并进行实证研究与模型比较。结果表明:运用GWR对CLUE-S模型进行改进,可以获得更高的模拟准确率,能够为未来城镇发展提供科学的决策支持。     

基于生态保护的西安市建设用地变化及预测分析

以西安市为例,从土壤保持功能、水源涵养功能、生物多样性保护功能和水土流失敏感性4个方面进行了生态保护评价,基于FLUS模型和西安市2010、2018年土地利用数据对2035年建设用地空间格局进行了模拟。结果表明:(1)西安市生态系统功能重要性整体属于中等重要,水土流失敏感性以轻度敏感为主。(2)使用驱动因子模拟2018年土地利用空间格局,总体精度达到85.82%,Kappa系数为82.98%。(3)通过模拟2035年建设用地发现,变化最大的是临潼区、灞桥区和阎良区,周至县变化最小。     

基于空间自回归和地理加权回归模型的不同尺度下土地利用程度研究

以谷城县2009年土地利用现状为研究对象,在分析不同尺度土地利用程度及其驱动因子空间自相关的基础上,分别从全局和局部的角度考虑,建立空间自回归模型和地理加权回归模型。结果表明:该区土地利用程度及其驱动因子都存在一定的空间自相关性,并且具有尺度效应;空间自回归模型可以对各因子进行全局的参数估计,而地理加权回归模型可以给出局部模型的拟合度及驱动因子的参数估计,同时不同尺度地理加权回归模型对地理信息反映详略有一定的影响。     

基于生态保护的西安市建设用地变化及预测分析

以西安市为例,从土壤保持功能、水源涵养功能、生物多样性保护功能和水土流失敏感性4个方面进行了生态保护评价,基于FLUS模型和西安市2010、2018年土地利用数据对2035年建设用地空间格局进行了模拟.结果表明:(1)西安市生态系统功能重要性整体属于中等重要,水土流失敏感性以轻度敏感为主.(2)使用驱动因子模拟2018年土地利用空间格局,总体精度达到85.82％,Kappa系数为82.98％.(3)通过模拟2035年建设用地发现,变化最大的是临潼区、灞桥区和阎良区,周至县变化最小.     

基于CLUE-S模型的郧县中心城区土地利用变化模拟研究

以郧县中心城区2009年土地利用数据为基础数据源,选取对土地利用变化影响较大的驱动因子,借助GIS软件进行数据处理,运用CLUE-S模型对其2012年的土地利用变化格局进行模拟,并利用2012年的土地利用现状图对模拟结果进行检验。结果表明,模拟取得了较好的效果,CLUE-S模型模拟可以用于未来郧县中心城区用地的变化,最后利用2012年的土地利用数据模拟2020年的土地利用格局,以期为土地利用的可持续发展提供科学的决策支持。     

基于Landsat影像的土地利用/覆盖变化研究——以吉林省汪清县为例

基于Landsat TM/OLI_TIRS 遥感影像数据,以汪清县为研究区域,利用RS和GIS技术,通过土地利用动态度模型、土地利用转移模型,以2004年为时间节点,分析1994-2014年间汪清县的土地利用/覆盖变化状况,利用灰色关联度模型对该变化的驱动力进行分析。结果表明,2004年以前,综合土地利用动态度为0.62%,空间变化差异明显,2004年后综合土地利用动态度降为0.56%,但空间变化差异逐步扩大,总体变化趋势放缓。1994-2014年间,林地面积总体减少,但2004年后呈增长趋势,变化程度较高的有裸地、草地及居民用地,每种土地类型都有不同数量的相互转化。驱动力分析表明,汪清县土地利用和覆盖变化是人口、经济等因子综合驱动的结果,不同土地类型变化的最主要的驱动因子有所差异。     

基于CA-Markov模型的石河子垦区土地利用变化及预测

【目的】研究新疆石河子垦区绿洲人工化进程中土地利用时空演变规律以及驱动机制。【方法】以1990年、2000年、2010年和2020年的TM/ETM影像为基础数据,运用RS和GIS技术分析近30年垦区土地利用时空变化特征,利用CA-Markov模型和土地利用重心迁移模型,模拟预测2030年和2040年研究区的土地利用/覆被格局。【结果】(1)1990-2020年石河子垦区土地利用/覆被格局以未利用地为主,占总面积的41.18%以上,呈小幅波动变化状态;(2) 林地的重心迁移最显著,由北向南迁移了0.6°,耕地动态度变化最活跃,30年间平均每年增加2.72%,林地次之;(3) Kappa系数的一致性检验结果均高于80.36%。【结论】CA-Markov模型可信度较高,适合石河子垦区土地利用/覆被变化及空间格局预测。     

全国物流用地效率时空格局演变及其影响因素

为促进物流用地高效合理利用,利用数据包络分析模型对全国31个省(市)物流用地投入与产出的相对效率进行测算,其次利用Global Moran’I和Gi*指数空间计量模型分别从整体和局部对物流用地利用效率的时空格局变化特征进行分析,最后运用灰色关联分析模型对物流用地利用效率主要影响因素进行探讨。结果表明:1)2009—2016年全国物流用地利用综合效率、纯技术效率以及规模效率整体上呈现波动上升态势并存在显著的空间差异;2)我国省际物流用地利用效率总体上呈现出显著的空间自相关关系,综合效率局部空间格局变化不大,纯技术效率和规模效率空间格局变化显著;3)我国省际物流用地利用效率的主要影响因素包括:城市化水平、经济发展水平、产业结构、制度因素以及交通运输水平,其中对物流用地利用效率的影响最为突出的为城市化水平和制度因素。当前我国物流用地三大效率呈现出东部中部西部的空间格局,且应着重以提高技术效率来实现物流用地综合效率的提升。     

乌鲁木齐市土地利用变化及其社会经济驱动因素分析

[目的]在乌鲁木齐市社会经济高速发展的基础上,提出灵活的土地资产处理政策及最优的空间发展方向,以便实现乌鲁木齐市土地资源的优化配置和可持续利用.[方法]应用统计软件对所得数据进行相关性分析,并进一步建立线性回归模型,分析探讨各用地类型与社会经济驱动因子之间的关系.[结果]土地利用变化是多种因素相互耦合作用而产生的结果,线性回归分析得出各土地利用类型与社会经济驱动因子之间的关系.[结论]土地利用变化是多因素共同作用的结果,所用研究方法在今后的研究中还应不断完善,使之能更好的应用于实际研究中.     

基于移动窗口法的半干旱生态脆弱区景观破碎化及驱动力分析

为探究城镇化过程中半干旱生态脆弱区景观破碎化加剧的问题,以甘肃省广河县2011—2018年2期土地利用数据为基础,运用移动窗口法、样线法、灰色关联法,分析半干旱生态脆弱区的景观破碎化动态变化及其驱动机制。结果表明,2011—2018年耕地是广河县的基质景观,景观利用类型之间结构变化特征较明显。基于样线法确定最佳研究尺度为900 m,从乡镇尺度进行样带分析发现,乡镇集聚效应导致景观破碎化程度趋势表现为越靠近乡镇区域变化程度越大,而距离较远的丘陵山区则变动较小;从空间分布格局变化角度来看,景观破碎化整体上为递增趋势,其变化剧烈区集中于广通河谷与道路沿线周围乡镇,在空间上呈现带状延伸变化;广河县景观破碎化主要驱动力是政策和社会经济因素综合作用。通过灰色关联法分析发现,地区生产总值、人口数量、人均GDP总值、工业总产值和交通运输业产值等5个指标是导致景观破碎化加剧的主要驱动因子,气候因素的影响则低于社会经济因素。研究结果可为半干旱生态脆弱区生态环境保护与可持续发展提供合理依据。     

土地利用/覆被变化的研究综述

气候变化和土地利用变化是影响景观格局动态的两个主要因素。气候变化作为一个重要的自然环境因子,在一定程度上作用于自然植被的分布,进而产生对生物多样性的影响;随着城市化进程的加快,由于人口增长和社会经济发展的社会驱动力作用下,土地利用变化将使得景观格局的变化更为复杂。该文对土地利用/覆被变化驱动力的研究进展及研究热点进行了综述,并从定量评估土地利用/覆被变化变化的角度,回顾了土地利用/覆被变化的模型研究进展,最后分析和展望了当前土地利用/覆被变化相关研究的不确定性及未来发展方向。为景观格局变化对珍稀濒危动物栖息地的影响研究提供理论依据。     

1998-2018年永寿县景观格局变化及驱动力分析

探究黄土丘陵区景观格局的时空演变规律和驱动力,对该区土地资源的合理利用和生态环境的优化建设提供指导意义。以陕西省永寿县1998、2008、2018年遥感影像数据为基础,借助ArcGIS和FRAGSTATS等软件,运用景观转移矩阵、景观格局指数对其进行了分析,并运用主成分分析法讨论景观变化驱动力。结果表明:1）从土地利用景观格局变化状况来看,研究区的主导景观由耕地变为林地,主要变化为林地、园地面积的增加。林地面积增加了177.88 km²,园地面积增加了128.66 km²,主要是由耕地转换而来。2）从斑块水平来看,林地在各景观类型中占据主导地位;建设用地、林地、未利用地受到人为干预,斑块形状趋于简单;林地、园地、草地的景观异质性在逐渐增强。3）从景观水平来看,整体景观连通性变差,各斑块类型面积比重趋向平衡,景观的破碎化程度逐渐增大,各景观类型逐步分化为更小的斑块。4）从景观格局变化的驱动因素来看,气温和降水等自然因素对景观格局的演变具有一定的影响,而社会经济因素及政策导向是永寿县景观格局变化的主要因素。     

长江流域土地利用景观格局时空演变及驱动因子——以2008-2018年为例

分析长江流域土地利用景观格局时空变化,为区域土地利用和生态环境保护提供依据。采用2008、2013、2018年3期Landsat 8 TM遥感影像资料为数据源,依托ENVI与Arcgis技术,对研究区土地利用和景观格局时空演变进行分析,并对产生变化的驱动因子做深入分析。结果表明:1）2008-2018年,长江流域（912 510 km²）林地、耕地与草地面积占据较大优势,2018年林地、耕地与草地面积分别为874 019 km²（49.08%）、428 188 km²（24.04%）、247 435 km²（13.89%）。研究期间,土地利用结构类型总体变化为“林地（0.133%）、草地（0.246%）、湿地（0.319%）、建设用地（5.591%）面积增加明显,耕地面积减少,未利用土地保持相对平稳”的特点。2）斑块类型分析表明,林地景观类型的破碎化程度降低;草地景观类型的破碎化程度增加;建设用地景观类型面积扩大,但在空间布局上更加集中。3）景观格局指数分析表明,人类活动与城镇化建设活动导致土地空间不断分散和破碎化,景观异质性增加。长江流域土地利用景观格局主要驱动因子分别为城镇建设与经济发展、城乡人口结构、工业污染物排放。基于上述分析,对研究区土地利用和生态环境保护提出长江中下游地区土地利用应减量优化与高效;上游、西北与西南等地推进草原景观生态环境保护;城镇化水平较高地区应加强工业用地的整治;科学规划长江流域土地空间布局,构建长江生态大廊道。