新建县土地利用变化预测与驱动因素分析

在遥感与地理信息系统支持下,建立了新建县1998年和2002年土地利用数据库,结合统计数据,运用马尔科夫与GM(1,1)两种预测方法对研究区未来的土地利用变化趋势进行了预测。结果表明,两种预测方法的预测结果吻合度较高,研究区土地利用变化的总趋势为耕地持续减少,林地持续增加;建设用地面积加速增长,未利用地减少速度放慢;草地和水域相对较稳定。结合研究区社会经济数据,进一步分析了土地变化的驱动因素,研究结果可为土地利用规划管理及政策的制定提供科学依据。     

利用马尔柯夫模型预测成都平原土地利用格局变化——以成都市龙泉驿区为例

以龙泉驿区为例,基于GIS软件建立1996和2004年土地利用现状数据,在分析1996～2004土地利用变化状况的基础上,运用马尔柯夫模型预测龙泉驿区未来50年土地利用变化。研究结果表明:园地、林地、其他农用地、居民点及工矿用地、水利设施用地的面积比例将持续增大;园地、其他农用地、居民点及工矿用地在变化过程中会出现极大值,极大值以后面积比例开始下降,最终达到稳定状态;耕地的面积比例会逐步减少,交通用地的集约化程度会进一步加强,未来相当长的时间内对未利用地的开发复垦力度也会加大;运用马尔柯夫模型对区域土地利用变化的预测,在对模型进行独立假设检验的基础上,发现区域土地利用变化符合马尔柯夫链。     

密云县土地利用动态变化预测及影响研究

以密云县为研究区,根据密云县1988—2008年的土地利用数据,利用灰色模型对密云县土地利用动态变化趋势进行了定量预测,并分析了由于土地利用的动态变化给密云县所带来的影响。结果表明:从2008年到2024年,林地、居民地及工矿用地、耕地面积将继续呈上升趋势,水域、未利用地及草地面积将逐步减少;其中林地和耕地面积增加相对较为显著;未利用地被开发速度较快;居民地及工矿用地面积在2024年将达到1988年的2.6倍;水域面积将持续下降。因此,如何做好总体规划实现可持续发展将是密云县发展过程中的主要问题。     

基于灰色理论的阜康市土地利用预测研究

研究土地利用的变化并做好预测,有利于了解土地变化的原因及发展趋势,有利于调整土地利用结构,使土地利用更趋于合理。依据2009~2013年阜康市土地利用变化数据,基于灰色关联度模型分析阜康市土地利用变化的主要影响因素,计算得到城镇居民可支配收入和人口因素是影响土地利用结构变化的主要因素,并在此基础上运用灰色系统预测理论对2015~2018年土地利用进行了预测,将预测结果和阜康市土地利用总体规划进行对比分析,找出阜康市土地利用可能存在的问题,并提出相应的对策建议。     

基于CA-Markov模型的巴里坤湖流域土地利用动态变化分析与预测

随着经济和农业的快速发展,人类活动对流域生态环境的影响日益显著。在巴里坤哈萨克自治县巴里坤湖流域环境变化已经得到了当地政府的重视。本文利用CA-Markov模型对2006—2016年该流域的土地利用动态变化进行分析,并模拟预测2020年的土地利用变化。结论如下:(1)2006—2016年间,该地区林地、水域面积小幅增加;草地、未利用土地面积减少;居民点、工矿用地、盐碱地、耕地面积增加较明显;(2)模拟结果表明,巴里坤湖及周边生态系统将呈现出持续恶化的趋势。到2020年,草地、湖泊和冰川、沼泽地面积减少,而滩地、水库塘坑、盐碱地耕地面积增加较多,将导致入湖及生态用水减少,会导致湖滨湿地及周边生态系统退化、消失,使得其生态屏障的功能也随之下降。     

基于TOPSIS模型的土地资源利用变化及其绩效分析——以阜康市为例

【目的】通过分析阜康市近7年的土地利用变化,分析该区域土地资源利用成效,是否处于可持续利用的状态。【方法】采取比重法、变异系数法、TOPSIS绩效分析模型相结合【结果】研究区域土地资源利用变化总体情况正逐步向集约利用型方向发展,土地资源绩效水平介于低级和中级之间,土地资源利用的经济绩效、生态绩效、综合绩效水平均处于平稳上升的进程;由通过分析评价得到的绩效水平变化趋势,发掘研究区在发展过程中在土地资源利用上的存在的薄弱环节及问题,提出切实可行的整改意见建议,为改善阜康市土地资源利用绩效水平提供一定的理论参考依据。【结论】研究期间,区域内土地资源利用情况逐年优化,为保证土地资源利用整体绩效水平的提升,必须统筹协调依托经济效益、社会效益、生态效益的共同发展。     

基于信息熵的酒泉市土地利用结构分析及其灰色预测

基于Shannon信息熵理论,分析研究了2003年～2008年酒泉市土地利用结构信息熵动态变化,对影响信息熵值大小的土地利用类型做了初步探讨,并运用灰色系统理论的GM(1,1)模型对2009年～2015年酒泉市的信息熵进行预测.结果表明:影响酒泉市土地利用结构信息熵动态演变的主要土地利用类型有耕地、居民点及工矿用地、交...     

基于CA-Markov模型的巴南区土地利用变化模拟预测研究

土地利用/覆被变化的模拟预测研究对于探索土地利用变化的规律与方向,实现区域可持续发展具有十分重要的意义.该研究以重庆市典型的城乡二元结构巴南区为例,将2005年、2010年、2015年TM影像解译数据作为数据源,在对巴南区土地利用现状进行分析的基础上,构建了CA-Markov模型模拟预测巴南区未来土地利用的变化情况.结果表明:(1)对2015年土地利用模拟结果与实际土地利用现状交叉验证,Kappa系数为0.9145,表明CA-Markov模型进行土地利用格局模拟可行;(2)2005—2015年间,巴南区土地利用类型面积总体上呈现出耕地和林地不断减少,建设用地持续增加,草地和水域变化不明显的变化趋势,究其原因是巴南区近年来城市扩建占用了部分耕地和林地;(3)预测结果显示,2015—2035年间巴南区建设用地面积变化最为明显,将由94.54km2增加到481.75km2,耕地和林地面积依然在持续减少.因此,应严格控制建设用地占用耕地和林地,尽量改造老城区以及提高土地利用集约度来缓解日益加剧的土地压力.     

新疆温泉县土地利用动态变化研究

通过分析1998～2008年新疆温泉县土地利用详查数据,采用土地利用动态度、土地利用程度综合指数等模型对研究区近11年来的土地利用变化特征进行了定量解析。结果表明：近11年来,温泉县农业用地面积总体呈上升趋势,林地和园地面积累积增加2855.59hm2,但耕地和牧草地均有所减少。各种建设用地面积也表现为增加态势,其中水利设施用地增长速度最快,累积增加面积为147.31hm2。由于农业用地和建设用地面积明显增加,未利用地开发利用程度加大,使得未利用地面积有所减少。     

基于TM数据的土地利用动态变化研究——以重庆市潼南县为例

以1993、2001和2010年的Landsat TM影像为数据源,利用几何校正、监督分类等技术手段进行图像处理,获取潼南县各年的土地利用现状图,对1993～2010年的土地利用动态变化情况进行统计和分析。研究结果表明,潼南县的建设用地增加显著,而耕地和旱地基本保持不变,证明潼南县作为农业重点县,应注重保护耕地,努力保持耕地占补平衡,保障潼南县农业的可持续发展。研究结果可为潼南县可持续发展提供决策依据。     

土地动态变更调查模式研究

介绍了我国土地变更调查的发展历程,指出了当前年度土地变更调查模式存在的问题,而土地动态变更调查模式能解决这些问题,从而详细分析了土地动态变更调查模式的工作流程。     

基于ENVI的土地利用动态变化分析

选用2期卫星遥感影像数据,利用ENVI软件进行监督分类,提取不同时期土地利用数据库,对监督分类后的结果采用比较法进行对比分析,获取2期土地利用类型的动态变化数据。同时,通过建立解译标志收集相关调查资料,采用人机交互式判读解译,获得研究区不同时期土地利用数据库,以此作为参照,对采用分类后比较法获得的动态变化数据进行验证。     

基于马尔柯夫过程的石河子土地利用变化趋势预测分析

采用定性分析与定量诊断相结合的方法,对石河子市土地利用数量变化进行模拟预测。研究表明：未来16年内,农用地中耕地面积将继续减少,园地、林地面积将持续增加,但增幅变小;建设用地中,居民点工矿用地、交通用地面积将继续扩大,但增幅会有所降低;水域和未利用地面积都是持续减少,不同的是,水域面积的变化趋势增大,未利用地面积的变化趋势减弱。     

合肥市土地利用变化分析

基于合肥市土地利用年度变更调查数据,分析了合肥市2004-2012年间土地利用动态变化。8a间,合肥市土地利用变化明显,其中建设用地变化最大,未利用地逐年减少,土地利用的集约化程度不断提高。但有效加大耕地保护力度,严格控制建设用地规模,仍是今后合肥市土地资源可持续利用的必然要求。     

基于马尔可夫模型的重庆市土地利用预测研究

采用加权方法建立重庆市土地利用类型转移矩阵,运用马尔可夫模型对土地利用的变化进行预测。结果表明,预测期的耕地、其他农用地、未利用土地在不断下降,而园地、林地、牧草地、居民点及工矿用地、交通用地、水利设施用地、其他土地则处于增长趋势。     

基于马尔柯夫模型的南宁市土地利用变化预测

根据1995~2000年南宁市土地利用变更数据,计算得到南宁市全市土地利用结构的转移概率矩阵,运用Markov理论,模拟并检验2000年全市的土地利用结构,模拟值与实际值基本吻合,说明运用Markov理论预测南宁市的土地利用结构是可行的。在此基础上对南宁市2005、2010、2015和2020年的土地利用结构变化作预测。结果表明,在未来20年内,南宁市的农用地面积有所减少,园地增幅较大,林地面积减少;建设用地增长较快;未利用地减少,土地利用率提高。     

基于信息熵和灰关联分析的县域土地利用结构时空变化——以江西省赣州市全南县为例

以江西省赣州市全南县为例,对1997～2005年的土地利用结构信息熵变化以及2005年各乡镇信息熵差异进行研究,同时运用灰色关联度分析法对2001～2005年信息熵变化的驱动力进行分析。结果表明,1997～2001年全南县土地利用结构信息熵持续增长,土地利用结构均衡度持续增加;2002～2005年土地利用结构信息熵持续下降,土地利用结构均衡度下降;2005年乡镇信息熵差异较大;人口因素对信息熵变化驱动更为明显。     

昆明市土地利用时空变化特征分析

利用1990年、2000年和2008年共3期昆明市土地利用现状数据,分析昆明市土地利用时空变化特征。结果表明：昆明市土地利用类型以林地为主,其次为草地、耕地、建设用地、水域和未利用地。1990—2008年,耕地、草地和未利用地逐渐减少,而建设用地、水域和林地逐渐增加,其中变化幅度最大的是建设用地和耕地,盘龙区、五华区和官渡区土地利用变化速度最快,草地→林地,耕地→建设用地为最主要的土地利用转换类型。     

贵阳市土地利用变化趋势预测研究

在对泉州市农村集体土地流转调研的基础上,分析了农村集体土地流转的现状,并指出土地流转实践中存在的主要问题,最后针对农村集体土地流转的问题提出解决对策和建议,为泉州市全面开展农村集体土地流转工作提供参考。     

基于灰色数列预测模型的耕地变化预测——以贵州省普安县为例

简述了贵州省普安县气候及耕地面积情况,介绍了构建灰色数列预测模型的6个步骤,即序列生成、均值生成、建立GM（1,1）模型、还原生成、可靠性检验、外推预测。根据1998～2007年普安县的耕地面积数据,运用灰色系统理论建立了普安县耕地面积灰色数列预测模型,该模型通过了可靠性检验,拟合精度较高,可进行外推预测。基于构建的灰色数列预测模型对普安县2009～2012年的耕地面积变化情况进行了外推预测。预测结果表明,2009～2012年,普安县预期耕地面积将减少1 050 hm2,年均减少270 hm2,耕地面积呈逐年下降的趋势;预测模型结果与实际值接近,预测误差较小,是基本可信的。