1999—2018年黄河流域NDVI时空变化及驱动力分析

为了探究黄河流域NDVI时空变化及其驱动力,基于SPOT NDVI遥感数据,采用趋势分析、空间转移矩阵分析了1999—2018年黄河流域NDVI时空变化特征,并采用地理探测器模型对黄河流域NDVI空间分异特征与驱动力进行解释。结果表明:(1)从NDVI像元尺度的时间变化趋势来看,1999—2018年黄河流域NDVI变化趋势以极显著缓慢增长为主,占整个流域面积的53.12%,整体变化趋势向好,但可持续性不强; 极显著较快增长和快速增长的区域占15.47%,主要位于山西西部吕梁山脉和陕西北部黄土高原。(2)从NDVI空间变化特征来看,20 a间,植被覆盖度保持稳定的区域占31.6%,持续增加的占65.99%。(3)黄河流域的NDVI空间差异主要由年平均降水量、湿润指数、干燥度、土壤类型所决定,其因子解释力均超过30%,这表明气候因素仍然是影响黄河流域NDVI的主导因素。绝大多数驱动因子间交互呈现相互增强或非线性增强,交互解释力最强的是年平均降水量和土地利用,q值为0.704。只有年平均降水量与土地利用类型交互及高程与人口密度的交互是相对独立的。     

滇中城市群2000—2009年耕地时空变化及驱动力分析

从景观格局视角分析了滇中城市群2000—2009年耕地时空变化特征,结合高程、人口、GDP、距离等自然和社会经济数据,通过构建滇中城市群耕地Logistic回归概率模型,对研究区耕地变化的驱动因素进行了分析。研究结果表明:景观格局指数可以直观地分析耕地时空变化;研究区耕地变化受自然和社会经济因子共同影响。该研究可为耕地政策制定及类似地区城市群尺度的土地时空变化及驱动力研究提供参考和借鉴。     

延安市2000—2020年耕地非农化时空格局演变及其影响因素

[目的] 分析陕西省延安市2000—2020年耕地非农化的时空变化特征与影响因素,为该市耕地保护的政策制定与防止耕地非农化提供理论依据。[方法] 以延安市为研究对象,基于2000,2005,2010,2020年4期LUCC数据,运用核密度估计、地理探测器等方法开展研究,揭示黄土高原地区耕地非农化程度及其动因。[结果] ①2000—2020年,延安市耕地非农化面积呈现出“增—减—增”的变化,累计耕地非农化总面积为7 865.28 hm²,耕地非农化率为8.45‰。②2000—2020年,延安市耕地非农化主要沿洛河、延河的河谷川道分布,集中发生于中部和南部,核密度最大值为155.03,位于宝塔区延安新城附近;耕地非农化的次集中区是黄陵县和洛川县,核密度最大值分别是75.95,51.77。③延安市耕地非农化现象主要发生在坡度较低,海拔中等,地形位指数较低的地区。④延安市耕地非农化最主要的影响因素是城镇人口、户籍人口、地区生产总值,其解释率分别为68.65%,68.45%,66.54%。[结论] 延安市2000—2020年耕地非农化现象显著,时间变化呈现波动性,空间异质性较强,是自然、人口、社会经济综合作用的结果。     

中国耕地低碳利用效率时空演变及其驱动因素

探究耕地低碳利用效率演变规律及其驱动因素对实现耕地利用高效低碳、助力农业绿色发展具有重要意义。该研究构建耕地低碳利用效率评价体系,采用超效率SBM模型测度1998-2018年中国30个省级行政区耕地低碳利用效率,分别采用核密度估计、可视化制图和总体分异测度指数刻画耕地低碳利用效率时序特征、空间格局和区域差异,进而采用地理探测器模型识别耕地低碳利用效率演变驱动因素并剖析各因素驱动机制。研究结果表明：1）研究期内中国耕地低碳利用效率逐步提高并呈现\     

湖南省耕地资源动态变化及其驱动力

[目的]研究湖南省1996—2011年耕地资源的变化过程,定量分析耕地变化的驱动因子,并对该区域耕地的变化趋势进行预测,为合理利用和保护耕地资源,促进区域经济的可持续发展和粮食安全生产提供重要参考。[方法]利用湖南省近16a的土地利用调查数据及相关社会经济资料,根据研究区域的特点选取了总人口、地区生产总值、农业机械化水平等14个指标,利用主成分分析法对耕地变化的驱动力进行分析,最后采用灰色系统GM(1,1)模型对研究区域耕地的变化趋势进行预测。[结果]1996—2011年湖南省人均耕地面积下降趋势明显,由1996年的0.066 9hm2减少到2011年的0.058 0hm2,该省耕地数量变化存在明显的区域差异。耕地面积变化驱动力主要由人口增长、社会发展、农业生产能力、人民生活水平4个方面构成。预测结果表明,研究区域2014—2020年的耕地面积继续呈下降趋势。[结论]湖南省耕地减少速度快,土地垦殖率高,且后备资源贫乏,应加大耕地的保护力度,以促进区域的粮食安全和可持续发展。     

1992-2015年中亚五国LUCC特征及耕地驱动力研究

中亚五国地处亚欧大陆的中心地带,是"一带一路"重要的沿线节点之一。借助GIS空间统计分析方法,以欧洲太空局气候变化项目全球土地覆盖数据为基础,利用土地利用程度、动态度和转移矩阵对中亚五国1992—2015年土地利用/覆盖变化(LUCC)特征进行分析,并运用地理探测器对耕地驱动力进行深入研究。结果表明:1)1992—2015年,中亚五国的土地利用格局总体上表现为耕地和城镇用地持续增加,林地、草地和水域呈减少的趋势。耕地的增加主要来自林地(7.88万km~2)和草地(5.27万km~2)的转入,城镇用地的增加主要来自耕地(0.50万km~2)的转入,耕地是仅次于城镇用地增速较快、变化最为显著的土地利用类型;城镇用地在各国均呈现增加的趋势,耕地除乌兹别克斯坦之外,在其他4国均呈现增加的趋势。2)1992—2015年中亚五国土地利用程度总体呈缓慢上升趋势(土地利用程度综合指数从1992年的193.34增加到2015年的197.41),即土地利用处于发展阶段;土地利用程度为耕地林地草地未利用地水域城镇用地。3)地理探测器对耕地变化驱动因素的分析结果表明,自然因素中年平均降水量对耕地变化的作用较为显著,但在短时间内社会和农业因素发挥决定性的作用;因子探测表明人口总数(0.882)和农村人口(0.881)对耕地扩张的影响力最大,其次为粮食单产(0.746);交互探测表明各因子交互作用均为互相增强,其中,农村人口与粮食单产的叠加作用对耕地扩张的解释力度最大(0.972),影响耕地扩张的主要因素可归纳为人口增长和粮食单产提高。本研究可为中亚五国土地利用格局演变、区域土地利用规划和土地资源可持续利用提供决策支持。     

多方法支持的重庆市土地利用格局时空演化及驱动力

[目的]研究重庆市土利用格局时空演化规律,为促进该地区土地资源可持续利用及社会经济可持续发展提供科学依据。[方法]以位于山地高密度区的重庆市为例,基于1995—2020年土地利用遥感监测数据,从数量结构和空间布局两个方面定量分析重庆市土地利用时空演化特征,并通过地理探测器分析不同时间尺度下重庆市土地利用变化驱动力。[结果]研究期内重庆市土地利用变化速度加快,城乡居民用地、工矿建设用地持续增加,草地面积大幅缩减并集中向林地转化;25 a以来,重庆市土地利用程度逐年提高,整体处于发展期,热点区主要集中在主城及其周围地区;渝西水田密度降低,渝东南林地高值密度面积增加,但草地高值密度区大幅缩减;城镇及农村居民用地高密度核心位于主城区,工矿建设用地高密度核心为星点状分布,增长幅度大;社会经济因素对重庆市土地利用变化影响显著,其中人口密度为主导性因子。[结论]重庆市土地利用变化区域间差异明显,土地利用变化主要受社会经济因素的影响。     

宁夏回族自治区生态系统服务价值时空演变及其驱动力

为了研究干旱半干旱地区土地利用变化及其ESV时空演变特征与驱动机制,基于2009-2017年研究区土地利用变更数据,采用土地利用动态度、ESV评估模型、SPSS以及空间自相关模型,定量分析了研究区ESV时空演化特征及其驱动因素。结果表明:(1)草地和耕地是研究区主要的土地利用类型,研究期间城镇村及工矿用地、交通运输用地面积动态度变化较大,其余各土地利用类型动态度变化度较小;(2)ESV总价值逐年下降,由2009年的902.58亿元下降至2017年的890.6亿元,空间上呈现出中部高、南北低的分布格局,各单项服务价值均呈下降的变化趋势,而林地和水域面积的减少,是导致调节服务和支持服务减少的主要原因;(3)ESV时空差异主要驱动因素为人口密度、城市化率以及人均GDP和境内外旅游收入;(4)空间相关性结果表明,ESV变化率与城镇化率、人均GDP以及人口密度呈负相关关系,且高-高和低-高集聚主要集中在南部地区,而高-低集聚主要集中在北部地区。生态用地面积的减少是ESV下降的主要原因,因此,增加和维护生态用地,控制城镇用地扩张是提升研究区ESV的关键。     

鄱阳湖平原耕地多功能时空演变及其驱动机制

[目的] 科学认知耕地多功能时空演变规律及驱动机制,为保障粮食安全和促进区域耕地多功能水平与社会经济发展相协调提供支持。[方法] 运用了熵权法、层次分析法、综合指数法、GIS空间可视化分析及地理探测器。[结果] ①2000—2020年鄱阳湖平原各县区耕地综合功能总体呈上升趋势,受社会经济发展水平影响显著,具体表现为耕地综合功能的提高优先发展于社会经济发展较快地区,如南昌县、安义县等南昌市周边地区。②20 a间鄱阳湖平原耕地多功能变化趋势不同,其中生产和景观美学功能呈现增长趋势,生态维持和社会保障功能则出现下降趋势,说明鄱阳湖平原耕地生产功能虽有所提高,但难以保障日益增长的粮食、经济需求,同时第二、三产业的飞速发展使耕地所能提供的经济贡献比重逐渐下降。③鄱阳湖平原耕地多功能发展水平受社会和自然两方面影响,社会因素可通过实施改善农业生产基础条件,保障农村居民最低收入,提高农村居民医疗福利标准等政策调节,自然环境方面则需要人类共同保护、修复生态环境。[结论] 多种因素共同影响鄱阳湖平原耕地多功能发展水平,合理制定耕地保护利用政策、保障农村居民生活水平对提高耕地多功能发展水平具有促进作用。     

黄河三角洲国土空间演变的时空分异特征与驱动力分析

科学有效掌握国土空间时空演变特征及其驱动机制是优化与构建国土空间保护开发格局的基本前提.该研究以黄河三角洲为例,围绕"过程-格局-驱动"的逻辑主线,基于2000、2010和2020年遥感数据构建国土空间分类体系,利用弦图可视化模型和地学信息图谱刻画国土空间演变过程,借助重心偏移模型和空间自相关分析法明晰国土空间演变的时...     

青海省2000-2008年间耕地变化及驱动力研究

该文分析了青海省2000—2008年期间耕地变化的特征及影响耕地变化的主要驱动力。基于青海省土地利用变更调查序列数据,选取了耕地总量、人均耕地变化、耕地增减情况等指标分析了青海省耕地的数量变化特点,选取动态度差异指标,分析了全省耕地变化的区域差异特征。结合青海省耕地变化的特点和区域发展的特征,采取定性分析与定量分析相结合的方法,从耕地保护政策、生态退耕工程、土地开发整理工程、重大建设工程、人口与民族因素和城镇化进程6个方面分析了耕地变化的驱动力。根据耕地变化的特征和主要的驱动力,在耕地管理层面建议坚持最严格的耕地保护制度,加大土地整理的力度,坚持差异化的耕地保护政策,协调重大建设工程对耕地的占用。     

中国第二次土地调查以来省域耕地利用时空变化

[目的]分析和研究全国第二次土地调查(简称"二调")以来各省级空间地域单元的耕地利用现势分布和省域耕地利用的时空特征,以期寻求促进耕地资源可持续利用的针对性政策改进措施。[方法]基于2009—2016年全国和省级年度土地利用现状数据,利用GIS空间分析、数学指数模型等方法进行研究。[结果]①2009—2016年间中国耕地面积总体呈减少趋势,其中旱地减少面积多于水田、水浇地增加面积,耕地总面积共减少4.64×10~5 hm~2,但基于各省域间资源禀赋的异质性和社会经济发展差异,耕地面积分布与利用呈现出明显的差异性。②受不同阶段耕地保护政策的影响,耕地面积在时间和空间不同维度上均或多或少受政策调控,这是形成耕地利用时空变化格局的重要原因。③中国的耕地保护政策需要在耕地利用的时空变化分析基础上进一步加以科学优化,并积极引导区域耕地利用与资源环境协调发展。[结论]现阶段耕地资源利用具有较强的空间、时间异质性和动态变动性特征,而全国省域耕地利用变化过程受到全局性和区域性政策演进与人类活动定向干预的双重作用,亟需在及时跟进和把控耕地变化特征差异的基础上,通过适时合理的政策调控实现对省域耕地资源差异化保护和利用,以保障粮食安全和协调资源匹配,促进区域可持续发展。     

黑龙江省耕地集约利用驱动因素分析

为探寻耕地集约利用的主要驱动力及各因素之间的相互关系,从自然、人口、政策、科技和社会经济五个方面选取30个指标,采用灰色关联法和通径分析法定量分析影响黑龙江省耕地集约利用的驱动因素及作用机理。结果表明:（1）自然因素和人口因素是黑龙江省耕地集约利用变化的主要驱动力,社会经济因素和科技因素是次要驱动力,政策因素对耕地集约利用的影响作用最小;（2）城市化水平和非农业人口是决定耕地集约利用的主导因子,尽管总人口和粮食单产对耕地集约利用的直接作用较小,但通过其它指标对耕地利用集约度的间接作用较大。     

河南省县域耕地面积的时空演变

采用地理集中指数、不平衡指数等统计指标,在软件ArcGIS 9.0的帮助下,探索了河南省县域耕地面积和人均耕地面积在1994,1999和2004年的空间格局,不同时期两者变化的数量和速度及其空间分异特征等。研究结果表明:(1)河南省县域耕地面积分布呈现出东南部相对较多,西北部相对较少的空间格局。(2)在研究前期(1994—1999年),耕地面积增加的县级行政区划在空间和数量上均比较集中,耕地减少的县级行政区划在空间和数量上均比较分散。而在研究后期(1999—2004年)则出现了相反的发展态势。(3)县域耕地面积变化率与地形地貌等因素有关。(4)人均耕地面积相对较多的地区主要集中在京广铁路沿线、南阳市和三门峡市两地区的部分县级区划单位单位。(5)河南省县域人均耕地面积变化量总体上呈现出"南多北少"的空间格局。(6)河南省县域人均耕地变化率较高的地区主要分布在豫西南地区,三门峡市和豫北地区的部分县级区划单位人均耕地面积变化率则相对较低。     

江西省耕地的动态变化及驱动因子

利用江西省1990—2009年耕地变化数据以及社会经济资料,分析了该区域耕地动态变化的时空特征,并将主成分分析和多元线性回归分析相结合,揭示了江西省耕地数量变化的主要驱动力。结果表明,江西省耕地数量变化在时序上呈现出先减少后增加的趋势;在空间上区域差异性较大,不同时期各市耕地利用动态度波动较大;江西省耕地动态变化的主要驱动因子包括经济增长、社会发展和农业科技提高3个主要类别,总体上,耕地数量变化与人口、GDP、全社会固定资产投资、3大产业、耕地产出率以及农机机械总动力之间存在着显著相关性,在第1主成分中经济和人口两大因子是主要的驱动因素,第2主成分中农业科技进步是主要因子。     

兰州市耕地资源变化的社会驱动力研究

土地利用/覆盖变化已成为当前全球变化研究的前沿和热点之一,而耕地的变化又是区域土地利用变化的核心类型,根据兰州市的统计资料,分析了1992～2002年该市耕地面积变化的趋势.运用主成分分析法对影响耕地面积变化的8个社会驱动因子进行定量研究,将其概括为人口经济因素和土地生产力因素,并建立了多元线性回归模型.     

准格尔旗土地利用变化与影响因素分析

准格尔旗位于我国农牧业交错区，生态环境脆弱．水土流失和土地退化严重。根据多年统计资料分析了该区土地利用变化情况，包括土地利用数量变化，空间变化，利用程度及效益变化，质量变化。最后，初步分析了影响该区土地利用的影响因素。结果表明．准格尔旗1987—2000年间土地治理取得明显成效，林地、草地显著增加，未利用地显著减少，但也存在土地生产力降低等问题。土地利用变化受包括调整土地结构、人口变化、粮食产量变化、工业经济发展、国家资金支持、法律法规等因素影响。     

陕西省2000-2018年土地利用时空演变及驱动因素

[目的] 分析陕西省土地利用变化及驱动因素,为促进该省土地资源综合优化配置和社会经济可持续发展提供科学依据。[方法] 基于2000,2010和2018年陕西省的土地利用遥感监测数据,通过土地利用动态度、土地利用转移矩阵、空间自相关等方法定量分析陕西省土地利用的时空演变特征,并利用主成分分析法对其土地利用变化的驱动力进行分析。[结果] 各土地利用类型面积均有不同程度的变化。其中,耕地面积下降最多,工矿建设用地面积增速最快,水域面积变化最小。土地利用类型受自然条件的影响,空间差异性显著。农村居民用地、未利用地、耕地、林地、草地的空间聚集性强,水域、城镇居民用地和工矿生产用地的空间集聚性性相对较弱,草地、工矿建设用地形成新的集聚区。陕北高原和关中平原土地利用转移相对频繁,陕南山区土地利用转换相对较小。榆林市和延安市主要表现为耕地向林地和草地转移以及未利用地和草地向工矿建设用地转移,西安市主要表现为耕地和农村居民用地向城镇居民用地转移。土地利用变化的主要因素是城市化发展过程中社会经济的发展以及产业结构的调整。[结论] 陕西省土地利用变化区域差异较大,应因地制宜制定土地利用规划,促进人口—经济—生态之间的协调发展。     

基于STIRPAT模型的陕西省耕地面积变化社会经济驱动力分析

近年来,耕地面积变化的人文驱动力研究成为土地利用与土地覆盖变化(LUCC)领域研究的热点.以陕西省1978-2010年耕地面积数据及其相关社会经济影响因素时间序列数据为例,通过主成分分析法、逐步回归法筛选出影响陕西省耕地面积变化的主要影响因素.然后运用STIRPAT模型,分析经以上方法筛选出的主要影响因素即城镇化率、人均生产总值、公路里程、社会消费品总额对于陕西省耕地面积变化的影响.结果表明:人均生产总值的提高是导致陕西省耕地面积减少的主要原因,社会消费品总额的增加对于陕西省耕地面积的减少也发挥着重要的作用.而交通条件的完善是促进陕西省耕地面积增加的主要驱动力.同时,城市化率的提高对抑制耕地面积的减少起到了一定的促进作用.据此,研究认为缓解陕西省耕地面积减少的压力可以从进一步提高城镇化率、完善交通设施,调整优化产业结构,转变经济增长方式等方面入手.