土地利用的多尺度空间自相关模型比较（英）

该文以广州市花都区为例,选用拉格朗日乘子检验和拟合度检验分析比较了经典线性回归模型、空间滞后模型、空间误差模型对于土地利用与驱动因子在不同尺度上的解释力和适用度。研究表明：1)经典线性回归模型的残差表现出正相关性,但比原始土地利用数据弱,表明经典线性回归模型能部分地解释土地利用空间布局但忽略了土地利用的空间依赖性;2)与经典线性回归模型相比,空间滞后模型、空间误差模型很好地消除了空间自相关性,并且有更好的拟合度;3)研究区不同地类、不同尺度的最优空间自回归模型的具体形式是不同的,表明最优空间自回归模型的具体形式也存在尺度依赖性。     

基于综合多尺度特征决策树模型的土地利用变化分析

针对当前土地利用变化模型研究中较少考虑多尺度融合的问题,尝试构建综合空间多尺度特征的决策树模型(decision tree model,DTM),并与典型数据挖掘方法模拟效果进行对比。选取1995年、2000年和2005年的南京市土地利用现状为数据源,并以1995年和2000年两期数据为训练样本,以空间剖分的土地利用单位(9.5km2大小的格网单元)为模拟单元,构建综合模拟单元内部特征、邻域特征和全局特征的空间多尺度DTM,利用此模型对2000-2005年南京市土地利用变化进行模拟与分析,同时将该模型与朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)、BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)模型进行模拟精度的对比。结果表明:DTM模拟精度为88.97%,高于NB、BPNN和SVM模型的模拟精度(分别为84.44%、87.13%和83.46%)。本文提出的综合多尺度特征的DTM具有与典型数据挖掘方法相类似或更好的精度,而且还具有运算效率高、可解释性强以及简单易扩展等突出特点,有利于LUCC模型的异地复用和决策支持。     

贵州省水土流失与社会经济相关性分析

贵州喀斯特生态脆弱,水土流失和贫穷形势严峻,探究水土流失与社会经济的关系,对当地生态环境改善和社会经济可持续发展意义重大。以水土流失数据和社会经济数据作为主要信息源,选取人口、经济发展、土地利用和城市发展4个方面的社会经济指标,利用ArcGIS和GeoDa软件,对水土流失及各指标因子进行空间相关性检验,再建立经典线性回归模型、空间滞后模型和空间误差模型,并对三个模型进行对比分析。结论如下:（1）空间分析结果显示,水土流失的空间自相关性较强,水田和旱地对水土流失影响不一致;（2）三个模型对比,空间滞后模型的拟合度最优,解释能力最强。     

福建省耕地多尺度空间分布特征分析

区域土地利用格局分析应优先考虑影响因子识别及其尺度效应研究。该文分别通过整体与分区研究,采用统计方法与GIS技术,从自然环境、社会经济以及基础设施条件各方面选取25个候选影响因子,开展福建省耕地多尺度空间分布特征研究。采用的基本研究单元为1km×1km,在此基础上生成2km×2km,3km×3km～10km×10km共10个空间尺度序列数据图层。不同空间尺度上分别构建福建省6个农业综合分区耕地空间分布模型,探讨了福建省耕地空间分布影响因子的尺度规模效应。研究表明模型不仅会随着研究尺度发生变化,在不同的农业综合分区内也有较大的差异。分区研究比整体研究的模型解释能力要高,模型的解释能力总体上随研究尺度的增大而升高。除坡度因子外,其他影响因子本身及其影响系数在不同的农业综合分区间发生变化,但总体规律是福建省耕地受坡度、海拔高程等不易随时间改变的自然条件的严格制约,并且这种制约作用随尺度增大呈逐渐增强趋势。     

基于仙农熵的土壤多样性和土地利用多样性关联评价

以南京市为例,将多样性理论与方法应用于土壤和土地利用相关性评价中,对该市1986年和2003年的遥感数据进行了土地利用分类,计算了各土壤类型和各土地利用类型的构成组分多样性指数以及多网格尺度下的空间分布多样性指数,并提出一种用于评价土壤和土地利用相互关系的关联系数,求算了5 km网格尺度下南京市典型土种单元同9种土地利用类型之间的关联系数。研究结果表明,1986年至2003年这十余年间,南京市土地利用的构成组分变化明显,其中1986年的构成组分多样性为0.361,2003年为0.444。2003年南京市土地利用的空间分布离散性更高,5种主要土地利用类型的空间分布多样性均有明显增加。南京市典型土种与各土地利用类型关联系数的计算结果表明,多组关联系数的变化趋势相同,由此推断相比于1986年,2003年南京市土壤与土地利用之间的相互联系更为复杂多变。     

表征土壤有机碳区域分布的优化空间插值模型研究——以福建省龙海市为例

如何利用有限的样本数据来获得更为准确的土壤属性空间分布信息是土壤学研究的热点问题之一。利用福建省龙海市采集的1 133个耕地土壤样品,设计了结合地貌类型、土壤类型和土地利用类型等信息的5种克里格插值模型,研究县级尺度上土壤有机碳空间预测优化插值模型及其与样点密度的关系。结果表明:设计的5种插值模型预测精度均高于普通克里格法,但不同样点密度对插值结果影响较大。按0.5 km×0.5 km及以上的格网密度进行样点布设,采用土地利用现状类型结合土壤类型信息的普通克里格法(KDLTR)插值结果误差较小;按2 km×2 km的格网密度布设调查样点时,采用土壤类型信息的普通克里格法(KTR)插值结果误差较小;当格网大于4 km×4 km时,由于样点数少,各种模型的结果相差不大,可直接采用普通克里格法(KYJZ)进行插值。     

都市郊区景观生态质量空间差异及影响因素分析

针对普通线性回归分析以空间平稳数据为假设,而忽视空间数据局部变化特征的缺陷;该文以上海市西郊的青浦区为案例区,通过构建景观生态质量评价指标体系,采用综合指标评价法和等距离空间分类法,对该区184个行政村的景观生态质量进行评价和等级划分;引入局部线性地理加权回归模型用以评估压力类因素对景观生态质量的影响;对比线性回归模型、地理加权回归模型和局部线性地理加权回归3个模型在解释青浦区行政村景观生态质量空间差异的精度。结果表明:2014年青浦区各行政村的景观生态质量指数的变化幅度为0.03~5.49,呈现西部高,东部低的特征;景观生态质量与8种压力类影响因素的关系随着空间位置的改变表现出局部变化特征,即使同一因素对景观生态质量的影响在方向和大小上均表现不同;通过对比3个模型的解释结果可以判断,地理加权回归模型和局部线性地理加权回归模型在处理空间非平稳性和空间异质性上,其预测精度优于线性回归模型,而局部线性地理加权回归模型在处理由于"边界模糊"导致的"边界效应"问题上,其模拟的精度优于地理加权回归模型;村域景观生态质量变化具有空间差异性和尺度敏感性。与景观生态质量变化呈正相关的因素依次为:人均耕地面积、居民恩格尔系数和城镇化率;与景观生态质量变化呈负相关的因素依次为:人口抚养比、第二产业占GDP比例、人口密度、聚耕比、距最近城镇中心距离。研究结果可为都市郊区景观生态系统可持续发展和土地空间整治提供科学借鉴。     

近20年海南省耕地林果化的时空分异及驱动因素分析

耕地林果化是指原本种植粮食作物的耕地被用于植树种果的现象,揭示耕地林果化时空分异及驱动因素对科学管理耕地、稳定粮食生产具有重要意义。基于土地类型变化视角,以海南省2000、2010和2020年3期土地利用数据为基础,综合利用转移矩阵、地理探测器和多元线性回归模型,系统分析了近20年海南省土地类型变化视角下的耕地林果化利用总体态势、时空分异特征及其驱动因素。研究表明：2000－2020年海南省林果化耕地规模呈降低态势,耕地林果化增量规模从2000－2010年的1 314.35 km2下降到了2010－2020年的472.45 km2,且前时段的林果化耕地有397.61 km2在后时段转回为了耕地。两个时段内,市县尺度耕地林果化利用现象空间差异明显,文昌、儋州的耕地林果化规模较高;网格尺度的耕地林果化空间分布格局基本相似,但格网耕地林果化比例具有明显差异。各时段驱动因子的解释能力不同,GDP增速、自然地形、区位因素是解释力较强的驱动因子;驱动因子是通过因子间交互作用影响耕地林果化利用,表现为双因子增强或非线性增强。     

基于二次多项式回归模型的黑河流域TRMM数据降尺度研究

在不同空间尺度下分别建立TRMM 3B43降水数据与数字高程模型（DEM）和归一化植被指数（NDVI）的二次多项式回归模型,将2001—2013年黑河流域TRMM降水数据的空间分辨率从0.25°提高到1 km,并利用流域内9个气象站点实测数据对降尺度结果进行了检验。结果表明:降尺度方法不仅提高了TRMM数据的空间分辨率,数据的精确程度也有所提高;与传统线性回归模型降尺度方法相比,基于二次多项式回归模型获得的降尺度结果更接近于实测值,其结果更为准确;模型建立的尺度对最终降尺度结果精确性具有较大影响,0.50°是基于DEM和NDVI对黑河流域TRMM降水数据进行降尺度的相对最优尺度。     

基于REML的普通克里格和回归克里格在土壤属性空间预测中的比较

比较普通克里格与回归克里格预测精度的研究还存在着不同观点和结论,且现有的对比研究多使用矩量法(Mo M)计算变异函数。有限最大似然(REML)方法相比Mo M方法具有明显的优点,因而有必要使用REML方法来比较普通克里格与回归克里格的预测精度,为土壤属性空间预测提供方法优选的参考依据。本文在广西南宁高峰林场采集土壤样品,测定有机碳、pH和粘粒含量,再基于REML建立普通克里格和回归克里格模型,同时比较普通克里格、回归克里格以及多元线性回归的预测精度,并分析影响预测精度的因素。结果表明:空间相关性较弱且线性回归模型的决定系数较大时(约大于20%),回归克里格优于普通克里格;相反地,空间相关性较强或较弱且线性回归模型的决定系数较小时(约小于10%),普通克里格预测精度优于回归克里格。同时,线性回归模型的决定系数还影响普通克里格与回归克里格的精度提高的幅度。此外,回归克里格的精度一般不低于多元线性回归,且线性回归模型的决定系数越小,则回归克里格越优于多元线性回归。因此,本研究认为,线性回归模型的决定系数和土壤属性的空间相关性是影响普通克里格与回归克里格精度差异的主要因素。     

顾及尺度效应的矿粮复合区耕地非粮化空间异质性及其关联因素

深入研究耕地非粮化空间异质性及其关联因素,有助于科学管控耕地非粮化和有效保障粮食安全。该研究以矿粮复合区德兴市为例,从尺度效应和空间近邻效应出发,综合采用莫兰指数、最小二乘法、空间自相关等方法,借助空间自相关模型探讨了耕地非粮化在不同尺度下关联因素的变化情况。结果表明：1）矿粮复合区的耕地非粮化存在3种形式,整体非粮化分布呈现强空间自相关性和强空间异质性,多数尺度下呈现显著的空间溢出效应;2）矿粮复合区耕地非粮化空间异质性存在明显的尺度效应,依据情况可以划分为4个区块尺度等级;3）耕地非粮化关联因素在不同尺度上呈现的显著性不一致,小尺度等级下耕地非粮化回归结果的显著率为90.2%,拟合度平均值为0.236,优于其他尺度等级,集水区尺度优于行政村尺度;4）耕地非粮化的关联因素强弱程度也具有明显的尺度效应,在小尺度下最显著,主要因素的回归系数平均值均大于0.250,显著率达到92%。研究结果可为耕地非粮化管控和农业高质量发展提供依据。     

陕西渭北旱塬区耕地时空格局变化分析

渭北旱塬区人地矛盾突出,准确认识该区耕地时空格局演变规律,有利于为耕地资源合理利用,粮食及生态安全保障提供决策依据。该研究基于1995—2020年耕地空间分布信息,采用重心模型、标准差椭圆、空间自相关和地学信息图谱等方法,从耕地总量变化特征、耕地空间变化特征和耕地LISA频率图谱特征3个方面开展,揭示陕西渭北旱塬区耕地空间分布特征与变化趋势。结果表明:1)与1995年相比,2020年渭北旱塬区耕地面积减少5.58%,耕地净流失区域不断扩大。25a间,研究区耕地变化动态度始终维持在中等水平,全区耕地资源稳定性减弱,位于北部高原区的耕地资源稳定性较差。2)耕地重心总体在东北方向发生偏移。耕地标准差椭圆空间分布格局同研究区分布方向一致,向东北方向偏移,椭圆面积增加1 904.93km2,标准差椭圆面积主要经历"增加-减少"的变化过程,耕地空间分布趋于分散,且分散速率减小。3)1995—2020年研究区耕地面积比例局部空间自相关异质性较为显著,大多区域面积比值呈现高值或低值聚集状态。LISA频率图谱中,稳定不变与低频区域占比高达89.58%,耕地空间格局呈相对稳定状态。中高频区转变方式主要以"低-低"聚集、"低-高"聚集转变为不显著,研究区耕地衰减较为明显。     

多尺度下的南方山地丘陵区耕地质量空间自相关分析——以江西省黎川县为例

分析不同尺度下的耕地质量空间分布格局,是提高耕地质量与加强耕地保护建设的基础。选取耕地质量等别监测试点县江西省黎川县为研究区,运用加权平均法、变异系数法和空间自相关分析法,以国家级耕地质量指数为空间变量,分别从县级、乡镇级和村级尺度上探讨了耕地质量的空间关联程度及其分异规律。研究结果表明:1)研究区耕地质量呈现出"南北高,东西低"的空间分布规律,耕地质量指数Mora’s I值表现为国家利用等指数国家经济等指数国家自然等指数,县级、乡镇级和村级耕地质量指数的Moran’s I值依次降低,三者均呈显著的空间正自相关集聚态势。2)随着空间尺度的不同,耕地质量指数具有不同的空间关联度,自然等指数受空间尺度影响较大,经济等指数其次,利用等指数最小。3)正相关高-高型和低-低型耕地以组团形式聚集分布,负相关高-低型和低-高型耕地无明显的集中区域,多以零星状分布。研究结果显示耕地质量空间差异对空间尺度的变化较为敏感,可为区域高标准基本农田建设、土地综合整治、耕地质量监测和耕地保护与管理分区提供借鉴参考。     

赣州市生境质量和景观格局间时空非平稳性关联

在城市化的高速推进造成景观破碎、威胁生境质量的大背景下,赣州市较好地实现了经济发展与生态保护并行。为探明赣州市景观格局对生境质量的驱动机理,回答“怎样的景观格局有利于生态保护”这一问题,该研究以赣州市为研究区,对其2000—2020年的生境质量进行空间测度并分析其时空跃迁动态特征;分析其景观格局演变特征,并基于时空地理加权回归模型（geographically and temporally weighted regression,GTWR）探明二者关联机制。结果表明：赣州市生境质量呈现“四周高,中部低”的空间分布特征,2000—2020年整体均处于较高水平,呈现积极协同进步的空间动态特征;赣州市景观格局维持在较稳定状态,人造地表扩张优先占用非林非水地类,且与水域增量存在空间伴随;生境质量与景观格局间关联呈现显著的时空非平稳性特征;散布与并列指数（interspersion juxtaposition index ,IJI）显示人造地表、林地和水域交错分布可能降低人造地表对生境质量的负向影响。该研究以提升生境质量为目标,探明了10 km×10 km格网尺度下赣州市各景观格局指数的最优驱动阈值区间,人造地表总面积占比全域应控制在0.68%之内,最大斑块占林地总面积比不宜低于9.8%,且林地总面积占比全域应控制在7.8%之内,斑块IJI指数应大于20%,草地和水域斑块IJI指数应控制在60%内以及超出13%。研究结果可为对国土空间规划和其他区域的生态管理决策提供参考。     

经济快速发展地区县级尺度土地利用空间格局变化模拟

选择位于长江三角洲地区社会经济快速发展的浙江省海盐县为研究区,利用1986年土地利用空间数据和影响研究区土地利用变化的驱动因子,运用CLUE-S模型,分别对其1995和2000年的土地利用空间变化格局进行模拟,经检验,模拟结果与实际情况基本吻合。在此基础上,对研究区未来20a的土地利用空间格局变化进行了3次不同情景的模拟。结果表明,县城周围、各中心镇、重点镇建成区周围以及主要公路干线沿线是耕地非农化的高发区,基本农田保护区的划定对耕地的保护具有重要意义。     

北京市土地利用空间结构特征分析

分析北京市土地利用空间结构特征,对于北京市未来土地的合理利用具有重要意义。该文从景观、经济和生态3方面着手,应用区域土地利用类型多样化程度指数、土地利用程度综合指数、经济密度指数及生态价值等指标,借助1 km×1 km网格进行空间表达,阐述了2006年北京市土地利用空间结构特征。研究结果表明：2006年北京市土地利用类型比较齐全,北京市土地利用/覆盖多样化指数和土地利用程度指数呈由西北山区向东南平原逐渐增大的过渡趋势;2006年北京市平均土地经济密度为47.97×106元/km2;北京市西北林区经济密度最低,而城镇区域最高,且集中连片;2006年北京市总体生态价值约为13 488.13×106元,每平方千米约为0.82×106元,略高于全国平均水平。建议提高土地利用效率,使北京土地利用走上可持续发展的道路。