中国陆地区土地利用/覆被时空格局变化及驱动力分析

为了揭示21世纪初的10年,中国陆地区域土地利用格局的时空变化,基于全球30 m地表覆盖遥感数据产品(GlobeLand30),采用定性分析与定量分析相结合的方法,在中国陆地区域和流域尺度上,对10年间的土地利用转移矩阵与土地利用动态度进行实证研究。结果表明：研究区内土地利用类型主要以草地、森林和耕地为主,其中草地、耕地和湿地面积不断减少,分别减少了140413、20480、692 km ²,裸地和人造地表的面积增长的比较明显,增长了99645、26302 km ²;草地—裸地、草地—森林之间的转化较为剧烈,灌木地和人造地表的变化速率最大,达1.80%。各子流域内,土地利用类型时空格局变化不同,大部分流域以草地、耕地和森林为主。区域内草地、裸地和人造地表类型的变化明显,人为因素对土地利用格局的影响较大且活跃,自然因素的影响较为持久和稳定。     

快速城镇化地区土地利用变化强度及驱动力新特征——以京津冀地区为例

在京津冀协同发展的背景下,探索区域土地利用变化及驱动力的历史规律及新特征可以为优化区域土地资源配置、促进城乡融合发展提供有力的科学支撑.文章首次将强度分析法应用于快速城镇化进程主导的大型城市群地区,在分析京津冀地区1985-2018年间土地利用变化的基础上,利用基于空间数据的Logistic回归模型对近期土地利用变化驱动力进行了深入剖析.研究发现:(1)在研究时段内,研究区土地总体利用变化强度随时间推移先放缓后剧增,最主要的特征表现为耕地向建设用地的非农化转移.(2) Logistic回归和空间分析的结果揭示了研究区近期土地利用变化的三大新特征,即建设用地"向心"和"沿线"式扩张态势显著,地形和交通条件优越且高产的耕地流失严重,以及人地变化时空不匹配.因此,京津冀地区在今后的土地政策和规划制定当中,应当通过有序疏解大城市人口和功能,合理布局城乡建设用地,同时强化优质耕地的保护力度,从而有效化解区域人地矛盾,为京津冀高质量协同发展创造良好条件.     

基于Landsat影像的土地利用变化分析

目的:研究确定土地利用/覆被变化分类的方法。方法:基于Landsat遥感影像数据,以淮安市为研究对象,利用ERDAS IMAGINE遥感处理技术和ARCGIS为主要的处理分析工具,以1998年、2006年和2018年3个时间节点,分析1998—2006年、2006—2018年以及1998—2018年淮安市的土地利用/覆盖变化状况,并从土地利用面积、土地利用动态、土地利用空间3个方面进行分析研究。结果:(1)1998—2006年间,淮安市土地利用的变化呈现"两增四减"。耕地及农村用地面积相对分别上涨538.880km~2、370.210km~2;水体、林地、城镇用地、未利用地面积分别减少101.485km~2、85.454km~2、174.539km~2、547.612km~2;(2)2006—2018年间,淮安市土地利用变化呈现"三增三减"。水体、农村用地、城镇用地面积分别增加217.545km~2、464.800km~2、610.411km~2,林地、耕地、未利用地分别下降434.125km~2、19.350km~2、839.281km~2。(3)1998—2018年的20年间,淮安市土地利用变化整体呈现"四增两减",即:农村用地、水体、耕地、城镇用地面积增加,未利用地、林地面积减少。每种土地类型都有不同数量的相互转化。结论:基于ERDAS IMAGINE遥感处理技术方法是研究土地利用分类的一个有力工具。     

土地利用变化及社会经济驱动因素——以京津冀地区为例

以京津冀地区为例,利用2010—2013年4期土地利用数据,从土地利用变化幅度、土地利用变化强度(用土地动态度体现)、土地利用转移方向(用土地利用年度变化体现)等方面,分析京津冀地区1998—2013年的土地利用变化特征及相关驱动因子。结果表明:(1)2010—2011年、2011—2012年、2012—2013年京津冀地区土地综合动态度分别为1.73%、1.10%、1.39%;(2)不同时间段内,京津冀地区各种土地利用类型的变化速度基本呈现一致性;(3)京津冀地区土地利用变化的社会经济驱动因素主要是人口增长、经济快速发展以及城市化率的提高。     

高淳县土地利用变化驱动因素分析与预测

以1996~2008年高淳县土地变更数据为基础资料,分析了12年中土地变化的特点及主要驱动力因子,表明:(1)12年来全县土地利用类型的变化主要表现为耕地的大幅度下降和建设用地的增加;(2)通过NOSA分析得出,影响该县土地利用变化的主要驱动力因子是经济增长和城镇化水平的提高;(3)GM(1,1)模型预测结果表明:土地利用变化的总趋势为耕地和未利用地持续减少,建设用地面积加速增长,园地和林地相对较稳定。     

乌鲁木齐市土地利用变化及其驱动力分析

[目的]了解西北干旱地区LUCC的时空变化特征及驱动力机制。[方法]选取乌鲁木齐市2005、2010、2015年3期遥感影像及统计年鉴数据,基于RS、GIS软件提取土地利用类型的信息,运用数理统计的方法,从土地利用变化幅度、土地利用类型转移矩阵和单一土地动态度变化分析土地利用类型变化的过程,建立经济社会驱动力因素与土地利用类型变化相关关系矩阵。[结果]耕地和建设用地的面积明显增加,而未利用地和水域在减少,天然植被基本保持不变;影响乌鲁木齐市土地利用覆被变化的社会经济驱动因素主要为经济发展。[结论]乌鲁木齐市土地利用的发展应加强土地保护的措施、优化土地利用布局。     

重庆永川市土地利用变化及社会驱动力分析

根据1996~2004年重庆永川市土地利用数据,分析其土地利用动态、土地利用程度及土地利用效益的变化情况,并对土地利用变化社会驱动力进行定性分析,指出影响永川市土地利用变化的社会驱动力主要有经济发展、城镇化和工业化以及政治经济政策。然后运用社会经济发展状况有关数据和主成分分析的方法对耕地变化的社会驱动力作定量分析,进一步验证了土地利用变化与主要社会驱动力的相互关系。     

青海省民和县土地利用景观生态格局动态分析

为研究青海省民和县近20年景观分布规律及其土地利用程度问题,在GIS技术的支持下,将青海省民和县作为研究对象,选用2000、2010、2020年的全球地表覆盖数据GlobeLand30,基于GlobeLand30分类系统,构建分类体系,并通过土地类型转移矩阵得到20年来研究区各景观类型面积及其变化情况,最后利用Fragstats4景观分析软件选取9个主要景观指标,对民和县的景观格局进行斑块类型和景观水平的对比分析。结果表明：（1）面积增加最多的是人造地表,耕地面积减少最多,耕地转化为人造地表的趋势尤为明显;（2）草地和耕地的破碎化程度最高,湿地破碎化程度较小;（3）土地利用程度指数整体上升,土地利用效果明显。进行景观生态格局动态分析对区域的土地利用规划有重要的作用,可为其生态环境保护提供参考。     

1995-2015年沂河流域土地利用变化与驱动力分析

该文旨在分析沂河流域近20年的土地利用变化特征及其驱动力,为未来合理的土地利用规划提供建议.基于1995—2015年遥感影像,通过计算土地利用变化幅度、土地利用动态度和土地利用转移矩阵分析土地利用变化特征.结果表明:沂河流域土地利用类型以耕地为主,比例60%以上,其次是草地、林地、建设用地,其中耕地和建设用地是减少和增加趋势最大的土地利用类型,二者转移程度最为显著.耕地向建设用地转移是城市化过程中的趋势,定向的人类活动是地类间转移的主要驱动力.     

无锡市土地利用变化及其驱动力分析

土地利用对一个地区社会经济发展和土地资源的可持续利用起着至关重要的作用。土地利用变化及其驱动力研究也是人们对土地研究过程中的重要课题。以无锡市为研究对象,以土地利用变更数据及江苏省统计年鉴为数据来源,分析了无锡市2005~2014年10年间土地利用数量及结构变化,并运用SPSS中的主成分分析对其驱动因子进行了分析。得出结论:(1)研究期间内无锡市土地利用结构有所变化,交通运输用地、居民点及工矿、林地面积增加,牧草地、未利用地、水利设施用地、其他土地、耕地、其他农用地和园地面积减少。(2)影响土地利用变化的驱动因素主要是由于人口增加、城市经济发展增加对居住地、交通运输用地及水利设施用地的需求。无锡市在协调城市发展与土地利用发展过程中,要合理分配土地利用类型面积。     

基于遥感的临安市土地利用变化及驱动力分析

以浙江省临安市为研究区,利用1991年、1998年和2007年3期遥感获取资料和地形图,对土地利用变化特征、动态度以及各种土地利用类型的转移变化进行探讨分析,并结合自然、社会经济和制度等因素分析了研究区土地利用变化的驱动力。结果表明：临安市土地利用结构变化表现为耕地锐减,建设用地大幅增加,林地小幅减少,水域略增。研究区土地利用程度、动态度以及各土地利用类型的转移程度差异较大。图1表4参11     

基于RS和GIS的太原市土地利用变化和城市扩展研究

该文以太原市市区及其边缘地区为研究区域,利用Erdas及ArcGIS软件,采用1980、1990、2000及2010年的太原遥感图像数据,结合1∶10万土地利用图研究了太原市土地利用变化类型,并着重分析了市区建筑用地的扩展情况。首先经过诸项处理对遥感图像进行分类,根据分类结果和空间分析工具得出不同时期各个土地利用类型的面积和土地利用转移矩阵,分析建筑用地扩展速度、扩展强度以及扩展的弹性系数。结果表明:截至2010年,所研究区域内主要土地利用类型为耕地、林地、草地、建筑用地,占总面积的98.06%,水体和未利用土地相对很少,仅占1.94%;耕地、林地、草地、未利用土地的面积都有所减少,而水域和建筑用地的面积均有所增加,其中尤以耕地面积的减少和建筑用地面积的增加最为显著,其减少面积和增加面积分别为22.68km~2和27.24km~2。     

土地利用变化及驱动力研究——以高淳县为例

以1996-2008年高淳县土地变更数据为资料,分析了12年中土地变化的特点及主要驱动力因子。结果表明：12年来全县土地利用类型的变化主要表现为耕地的大幅度下降和建设用地的增加;影响该县土地利用变化的主要驱动力因子是经济增长和城镇化水平的提高;全县GDP每增长1亿元,需新增建设用地23.29 hm2、减少耕地45.32 hm2;城镇化率每提高1个百分点,需减少耕地173.13 hm2。     

包头市土地利用变化及其经济驱动因素分析

利用1996-2006年包头市土地利用现状年度变更调查数据,采用土地利用变化速率和土地利用动态度等模型,对包头市土地利用10年间变化的特征进行了分析,并探讨了土地利用变化的驱动因素.结果表明:牧草地和耕地是包头市的主要土地利用类型,二者总和超过全市总土地面积的90％.10年期间,包头市土地利用结构发生了很大变化.林地、居民点工矿用地、交通运输用地、未利用土地呈逐年上升趋势.用地主要以耕地向林地、交通运输用地、居民点工矿用地转移以及水利设施用地向林地、园地、牧草地转移为主.经济发展、城镇化、人口增长和农业产业结构的调整是包头市土地利用强度变化的主要驱动力.     

柳州市区土地利用变化及驱动力分析

将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地六大类,研究广西柳州市区2010—2018年土地利用变化;结合定性与定量分析,选取年末总人口、地区生产总值、第一产业生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值、财政收入、工业总产值、粮食产量、固定资产投资、社会消费品零售总额10个因子,采用灰色关联度分析土地利用变化驱动力。结果表明,柳州市区2010—2018年土地利用变化主要特征是建设用地面积增加、耕地等其他土地利用类型面积减少;主要驱动力是人口和经济的增长、粮食产量、政策因素。基于研究结果提出建议,为柳州市区土地可持续利用提供参考。     

地形梯度下吉泰走廊县域土地利用格局时空分析

为提高土地利用结构决策的科学合理性,探索适宜的土地利用模式。以吉泰走廊典型浅山丘陵区吉水县为例,解译遥感影像(2000、2010和2015年)得到土地利用基础数据,基于DEM数据提取地形起伏度、地形位指数和土地利用结构信息熵等指标,系统地分析了吉水县2000—2015年土地利用类型和土地利用结构在地形梯度上的时空变化特征,揭示了地形因素对土地利用图谱变化的影响。结果表明:(1)吉水县以林地和耕地为主,整体呈"北耕南林"分布;2000—2015年建设用地增加了118.60 km~2,园地减少了94.56 km~2,耕地面积减少了44.15 km~2,耕地、园地、林地是建设用地增加的主要来源,建设用地与耕地之间存在相互演替现象。(2)15年间,在低地形梯度上农用地被建设占用现象严重,其中89.27 km~2耕地被建设占用,新增建设用地的分布在坡向上无明显特征。林地分布指数随地形梯度的上升逐渐增大,园地上升了2个优势地形位。(3)15年间,土地利用结构的有序度和均衡度最大值均出现在中低地形梯度上,且随地形梯度的上升逐渐显现优势度;同一地形因子上,2015年土地利用结构均衡度皆高于2000年和2010年。(4)平坡、低地形梯度区域土地利用图谱转换最为频繁,稳定型图谱在高地形梯度上具有分布优势,变化型图谱慢慢从地形平缓区域向地形起伏度较大、坡度陡的区域转移。研究结果可为优化土地利用模式提供一定的决策参考。     

山西省太原市土地利用变化及驱动因素分析

土地利用/覆被变化已成为全球环境变化研究的热点和前沿。对太原市1997~2006年的土地利用变化及其驱动力进行了分析。结果表明:近10年来,该区土地利用方式以耕地、林地、城镇用地为主,其中土地利用类型变化速度比较快的是城市及建制镇用地、交通用地、居民点用地、水利设施用地、耕地、园地、其他农用地,相对应的变化率为4.55%,4.24%,2.83%,-7.83%,-1.24%,-1.72%,-4.43%。进一步分析表明,人口因素、土地利用效益差距和宏观政策因素是太原市土地利用变化的主要驱动力。     

基于RS与GIS的资源型地区土地利用变化及驱动力分析——以安徽省铜陵市为例

为揭示资源型城市土地利用变化的特征,利用遥感、地理信息系统等技术方法,对安徽省铜陵市2005,2014年2期Landsat-TM影像利用ERDAS IMAGE 9.2和Arc GIS 9.3进行信息提取和数字处理,并对10 a间的土地利用/覆被类型、趋势及驱动力进行分析。结果表明,作为典型资源型地区的铜陵市土地利用变化显著:农用地面积不断减少,耕地和林地不断被工矿仓储用地、居民点用地等占用;工矿仓储用地是变化最显著的土地利用类型;矿产开发、产业结构和人口城镇化是最显著的驱动因素;区域内土地利用/覆被变化趋势不稳定,耕地保护和土地复垦应受到重视。     

南昌市城市化进程中土地利用景观格局稳定性分析

科学、合理地评估城市化进程中土地利用景观格局的稳定性,是优化土地利用景观格局、降低和防范生态环境风险的基础。以南昌市为例,运用RS和GIS技术,根据2006、2010、2016年TM影像解译结果,通过景观格局稳定性指数、分形模型和转移矩阵等指标,对研究区2006—2016年城市扩展过程中土地利用景观的内部稳定性进行分析。结果表明:(1)土地利用景观类型中,城市建设用地和耕地是南昌市主要的景观类型,2016年分别占研究区的35.24%和25.94%,景观优势明显,也是调控土地利用景观格局稳定性的主要部分。(2)南昌市土地利用景观的稳定性整体上具有明显差异,主要特征为城市建设用地持续增加,由2006年的250.41 km~2增加到2016年的311.76 km~2,林地、草地、水域、未利用土地和耕地的面积变化不大。研究区土地利用景观格局的稳定性总体表现出上升趋势。     

南昌市城区土地利用与景观格局的时空变化及驱动因素

为揭示快速城市化下,江西省南昌市进入21世纪以来最初15年土地利用与景观格局的时空演变规律。基于南昌市2000年、2009年和2015年的土地利用现状遥感解译图,分析土地利用结构、土地利用重心变化、景观斑块类型水平、景观水平,并定性分析15年间土地利用变化的驱动力因素。结果表明:(1)研究期内,土地利用变化幅度大,土地利用程度加深,耕地构成比例由2000年的16.96%减少到2015年的1.46%,建设用地构成比例由2000年的16.18%增加到2015年的52.54%;(2)耕地、林地、水域、未利用地和其他土地面积减少,建设用地、公共绿地面积增加;(3)各类用地土地利用重心发生不同程度的偏移,其中偏移最大的是耕地;(4)从最大斑块指数(LPI)、斑块密度(PD)、凝聚度(COHESION)、平均斑块分维数(FRAC MN)建立景观斑块类型水平指标,从景观蔓延度(CONTAG)、聚合度(AI)、加权平均形状(SHAPE AM)、Shannon多样性指数(SHDI)建立景观水平指标,15年间各类指标均发生不同程度的改变。人口、经济和政策是江西省南昌市土地利用与景观格局时空变化最直观的驱动力。