马来西亚吉隆坡市土地利用变化特征分析与预测

[目的] 揭示快速城市化过程中港口城市土地利用景观格局变化规律,为当地编制土地利用规划提供科学依据。[方法] 以马来西亚吉隆坡市2000,2005,2010,2015,2020年5期遥感影像为基础数据,基于交互式数据语言（IDL）,采用指数分类法提取土地利用信息,并应用RS,GIS技术和景观生态学方法对吉隆坡市2000—2020年土地利用景观格局变化进行研究,最后采用灰色预测模型预测2025年吉隆坡市土地利用数据。[结果] 2000—2020年吉隆坡市种植园和林地大幅减少,建设用地迅速增加,港口与城市圈中部区域种植园主要转化为建设用地;土地利用景观形状趋于复杂化、不规则化,景观类型空间连通性降低,景观异质性增强;2025年吉隆坡市建设用地和种植园面积分别为1 624.12 km²和2 216.99 km²,与往年相比,建设用地增加,种植园减少。[结论] 2025年吉隆坡市土地利用类型仍主要以种植园为主。宏观来看,随着城市的快速发展,种植园的数量持续减少。未来发展规划需进一步合理规划土地利用方式,提高土地利用效率,加大对种植园的保护力度。     

基于CA-Markov和InVEST模型的土地利用变化对生境影响评价——以福建省福州新区为例

[目的]研究福建省福州新区近15 a来的土地利用变化并对未来15 a的变化进行预测,并对30 a的生境质量变化进行分析;将预测结果与规划形成对比,为土地利用规划提供参考。[方法]以福建省福州新区为例,基于2000年Landsat_ETM~+和2015年Landsat_OLT遥感影像解译的土地利用数据,对国家级新区——福州新区的土地利用动态变化进行空间分析,运用CA-Markov模型对其2030年的土地利用格局进行预测。在此基础上,进一步采用InVEST模型对新区内过去,现在和未来的生境质量进行评价。[结果]①15 a间福州新区耕地、林地、水域和建设用地变化速度较快,草地和海域变化相对较小,未利用地变化较小但变化较为剧烈;②CA-Markov模型预测显示研究区2015—2030年土地利用变化趋势与2000—2015年大体相同,表现为除未利用地呈现增加的趋势外,建设用地和生态用地分别呈现急剧扩张和持续减少的趋势;③2000—2030年研究区内大量耕地、林地、草地和水域向建设用地转化,导致威胁源的增加,进一步降低了生境质量。[结论]福州新区由于建设用地快速扩张导致区内生境质量严重下降,应加强生态保育,合理控制建设用地的增长,避免生境质量进一步恶化。建议将2030年用地规划中的建设用地边界作为限制建设区边界,将预测结果作为允许建设区边界,提高建设用地的集约利用程度。     

耦合InVEST与FLUS模型的海南岛生态系统碳储量时空演变与预测

[目的] 通过研究海南岛城市化扩张下土地利用变化对碳储量的影响,揭示碳储量时空格局演变和预测未来发展趋势,为优化国土空间布局和生态敏感区的保护提供科学依据。[方法] 基于1980—2020年土地利用数据,采用InVEST模型碳储量模块反演1980—2020年海南岛碳储量时空变化,并耦合FLUS模型和InVEST模型模拟自然发展情景、快速发展情景和生态保护情景3种发展情景下2030年海南岛的土地利用和碳储量变化情况。[结果] ①海南岛土地利用类型以林地、耕地为主。1980—2020年耕地、草地、林地和未利用地面积均有不同程度减少。建设用地和水域面积增加,尤以建设用地面积增长最快,增幅为83.4%。②海南岛碳储量总体呈“中间高,四周低”的特点,1980—2000年碳储量变化较小,降幅约0.03%。2000—2020年海南岛城镇化进程加快,碳储量损失也随之加剧,年均损失约372 t,累计损失碳储量7 439 t。③未来建设用地仍会继续扩张,受此影响3个情景下2030年海南岛碳储量均呈现降低的趋势。其中,快速发展情景下建设用地土地利用变化量最大,碳储量最易流失,自然发展情景次之,生态保护情景变化最小。[结论] 在海南自由贸易港未来的土地利用规划中,应加强中部山区、自然保护地等重点生态区位的保护力度,优化土地利用格局,严格控制林地、耕地和湿地向建设用地转变,提高固碳增汇效能,实现区域可持续发展。     

海南岛海岸带土地利用变化及其对碳储量时空演变的影响

[目的] 预测未来土地利用/覆盖变化(land use and land cover change,LULCC)及其对生态系统碳储量的影响,为区域土地利用决策和碳管理提供科学依据。[方法] 基于30 m分辨率的海南岛1990,2000,2010,2020年土地利用遥感解译数据,运用ArcGIS与InVEST模型,探究土地利用时空演变及碳储量响应状况,并引入GeoSOS-FLUS模型预测研究区2030年土地利用多情景变化特征及其对未来不同情景下生态系统碳储量的影响机制。[结果] ①1990—2020年研究区耕地、林地、草地和未利用地面积减少,水域和建设用地面积增加。未利用地和耕地面积持续减少,建设用地面积持续增加。②30 a间LULCC导致区域碳储量持续减少,达到1.50×10⁶ t且年变化率为5.00×10⁴ t/a。建设用地的大肆扩张及林地退化是导致碳储量下降的重要原因,“未利用地→草地”为碳储量增加中最明显的图谱变化,“草地→林地(人工林地)”是碳储量减少中最显著的图谱变化。③2020—2030年的3种预测情景中,林地仅在生态优先情景下得到了有效保护,且面积增加了11.91 km²。建设用地在3种预测情景中均呈现不同程度扩张态势,且发展优先情景涨幅最大。[结论] 海南岛大面积高碳密度的天然草地转换为低碳密度的人工林地,高碳区转变为低碳区,区域固碳能力削弱。应采取提高林地、草地等地类比重等一系列的土地利用调控政策,加大区域碳源向碳汇转换的优化发展。     

黑河下游土地利用与景观格局时空特征分析

基于研究区1986年Landsat TM和2000年Landsat ETM 遥感影像资料,综合运用遥感与GIS技术手段,结合景观格局分析软件,就近15年来黑河下游额济纳流域土地利用与景观格局变化进行了分析,并探讨了引起变化的驱动因素.结果表明:①研究区草地、林地、水域、耕地面积减少,居民工矿建设用地和未利用土地面积显著增加;土地利用动态转化过程以草地转化为未利用土地、林地转化为草地和未利用土地逆转为草地为主要特征;土地利用的空间位置转换面积大于其数量变化.②景观的破碎化程度降低,景观多样性及景观异质性程度减小,景观的稳定性降低.③气候的暖干化趋势,黑河下泄水量的持续减少,加之人类不合理的经济活动,是黑河下游土地利用和景观格局变化的主要原因.     

基于RS与GIS的沈阳市土地利用及景观格局变化

近年来城市化过程中问题凸显,城市景观格局变化成为研究热点。以2000年、2005年、2010年三期TM遥感影像为基础数据,借助RS与GIS技术对沈阳市2000—2010年土地利用及景观格局时空变化进行分析。研究结果表明:沈阳市土地利用类型以耕地、建设用地、林地为主,研究期间建设用地、林地、园地、草地、水域、未利用地面积均呈增加趋势,其中建设用地面积增加最大,增加了54 527.34hm2,耕地面积显著降低,减少了95 924.15hm2。研究区景观的斑块密度、形状指数、香农多样性指数和均匀度指数分别从2000年的0.413,41.480,1.170,0.563上升到2010年的0.501,49.376,1.302,0.626,优势度指数从0.910下降到0.778。且后期比前期的变化速率快,表明景观破碎化速度加快,异质性增加。城镇化进程中人类活动是景观格局变化的主要驱动因子。     

1985～2015年淮北市土地利用变化特征及其预测研究

以1985、1995、2005、2015年4期遥感影像为基础,应用RS、GIS技术和景观生态学方法,分析了淮北市1985～2015年土地利用景观格局变化,并采用ANN-CA模型预测2025年淮北市土地利用数据。结果表明:1)淮北市土地利用类型以耕地为主,耕地面积占60%以上,建设用地次之;近30年,建设用地和林地面积呈增加趋势,耕地、水域和草地呈减小趋势;2005～2015年土地利用结构和景观格局变化显著,各类土地利用面积变化速率加快。2)1985～2015年土地利用类型的转移主要为耕地向建设用地转变、水域向耕地和建设用地转变。3)1985～2015年淮北市土地利用破碎化程度不断升高,景观格局趋向复杂化,景观异质性增强。4)2015～2025年,林地面积将保持不变,耕地、草地、水域面积减少,建设用地面积不断增加。     

黄土丘陵沟壑区土地利用景观格局变化分析——以延河流域为例

为了给黄土丘陵沟壑区土地资源的合理利用和生态环境的改善提供依据,以延河流域为研究对象,应用GIS技术和景观格局指数分析方法,对研究区1978—2010年的土地利用景观结构特征、斑块特征和空间格局的变化规律进行了系统分析。结果表明:（1）延河流域各景观类型的变化幅度表现为:耕地 > 林地 > 草地 > 建设用地 > 水域,研究区1978—1990年变化速率最快的景观类型是草地,1990—2000年是林地,2000—2010年是建设用地,由以耕地为主导的景观结构转变为林地—草地复合的景观结构;（2）研究区破碎度较高的景观类型是耕地和草地,斑块形状也较复杂,主要是受地形地貌因素的影响。林地、建设用地和水域受人类活动的干扰强烈,斑块分布趋于集中化,破碎度较小,形状较为简单;（3）32年来,延河流域土地利用景观格局经历了“耕地主导—相对平衡—林草主导”的变化过程,向着集中化和简单化的方向发展,抗干扰能力降低,不利于景观的稳定性,但有利于生态环境的改善。     

郑州市土地利用/覆被变化与生境质量的时空演变及情景预测

[目的] 探究郑州市土地利用格局和生境质量时空演变特征并预测未来发展趋势,为区域生态保护实践和可持续发展提供理论参考。 [方法] 基于PLUS模型和InVEST模型,同时结合ArcGIS空间分析及地理信息图谱法,分析2000—2020年郑州市土地利用变化情况,并模拟2030年基准情景和生态保护情景下的空间分布格局,探究郑州市生境质量时空演变规律和像元尺度下的迁移状态。 [结果] ①2000—2020年,耕地和建设用地为郑州市主要景观类型,20年间,建设用地面积激增,涨幅15.76%,主要来源于耕地; ②PLUS模型对郑州市土地利用模拟具有适用性,相较于基准情景,2030年生态保护情景下建设用地扩张受限,生态用地总量上升,该情景可为研究区推进生态建设提供参考; ③2000—2020年生境质量不断退化,空间分布差异显著,高生境质量区始终位于巩义市和登封市,低和较低等级的图谱单元相互转移最频繁; ④2030年延续“西高东低”格局,生态保护情景下生境质量呈“低值减少,高值增多”的特征,向较高和高等级转移率升至14.44%,与基准情景相比表现出稳中向好的发展趋势。 [结论] 郑州市生境质量时空分布与土地利用变化密切相关,未来应注重国土空间结构的合理布局,增强土地利用效率,提升生态系统质量和稳定性。     

1990-2020年延安市土地利用结构时空偏移及生态系统服务价值变化

[目的] 对1990—2020年陕西省延安市土地利用结构时空偏移及生态系统服务价值变化进行分析,为该区生态恢复工程的有效实施及因地制宜制定政策提供科学参考。[方法] 利用延安市1990—2020年7期遥感影像解译获取的土地利用数据,基于信息熵和偏移份额模型探讨了该区土地利用结构变化及其生态系统服务价值（ESV）变化。[结果] ①1990—2020年延安市土地利用结构信息熵由1.14 Nat降至0.99 Nat,土地利用结构有序性增强,均质性降低。②1990—2020年延安市建设用地、林地、水域属增长性结构。延安市北部为建设用地、林地、水域的竞争优势区,中部地区周围是草地的优势区,南部地区耕地竞争优势显著。③1990—2020年延安市ESV由23.75亿元增至31.45亿元,ESV增长率呈“北高南低”特征。[结论] 建设用地、林地、水域是延安市土地利用增长的根源,且ESV增长率和土地利用结构竞争偏移整体表现出明显的一致性。     

1995—2015年上海市土地利用及其景观格局变化

[目的]揭示快速城市化过程中城市景观生态变化的时空规律,为当地编制土地利用规划提供科学依据。[方法]基于5期遥感影像数据,借助GIS技术与Fragstats等软件,分析1995—2015年上海市土地利用及其景观格局的动态变化情况。[结果]1995—2015年上海市耕地、草地以及水域呈减少趋势,林地呈现先减少后增加的趋势,城乡、工矿和居民用地呈现不断增加的趋势;耕地的动态度明显,而草地的土地利用动态程度最弱,单一土地利用类型的动态度在2000—2005年多发生剧变,综合土地利用动态度呈现先增加后减少再增加的年际波动规律;土地利用类型转化主要发生在耕地和城乡、工矿和居民用地、耕地和林地之间的相互转化,以耕地的转出和城乡、工矿和居民用地的转入为主要特征;上海市景观格局在时间上表现为斑块数目不断增多,景观破碎度呈现越来越高的主要特征;在空间上表现为景观多样性指数从中部高、四周低的趋势逐渐转化为中西部、北部部分高的趋势。[结论]城市在未来发展过程中要进一步提升用地潜力,提高土地集约利用度,保护并且增加生态服务功能性用地。     

基于GlobeLand 30的哈密市2000-2020年土地利用格局变化研究

[目的]研究新疆维吾尔自治区哈密市近20 a的土地利用变化,为该地区土地利用规划及生态环境保护提供有力支撑。[方法]基于2000,2010,2020年的GlobeLand 30数据集,通过利用转移矩阵、坡度分布指数、标准差椭圆以及土地利用重心迁移,分析哈密市2000-2020年土地利用的时空变化特征。[结果]①哈密市2000-2020年土地利用变化比较明显。2020年各土地利用类型面积比例为:未利用地>草地>耕地>林地>建设用地>水域。哈密市虽然面积大但能利用的绿洲面积较小。2020年草地面积为10226.39 km²,水域面积为295.17 km²。2000-2020年土地利用类型变化量中,草地的减少量最大,流失面积为671.48 km²,主要转换成未利用地、林地和少量耕地;建设用地增量最大,面积高达405.60 km²。2000-2020年其他土地利用类型中林地和耕地面积呈增长趋势;未利用地和水域呈减少趋势,其中水域面积的减少量很小,基本保持稳定。②2000-2020年草地在5个坡度梯度上分布比较均匀;而耕地和建设用地基本分布在Ⅰ级和Ⅱ级坡度梯度,耕地在Ⅰ级坡度梯度上显优势分布;林地在Ⅰ级坡度梯度上面积最大;未利用地分布面积随着坡度梯度的增加而减少。③2010-2020年土地利用变化与2000-2010时段的变化相比方向性较明显,范围更广,重心向西北方向迁移。[结论]2000-2020年哈密市的土地利用变化有着明显的时空特征,坡度对各地类分布的影响较为明显。     

快速城市化地区土地利用变化的生态环境效应——以杭州市中心城区为例

[目的]评价和分析杭州中心城区1995—2014年土地利用变化的生态环境综合效应,为土地利用管理和城市生态环境治理提供依据。[方法]基于杭州市中心城区1995,2000,2005,2010和2014年5期TM影像数据,获取不同时段土地利用变化数据,并利用生态系统价值评估、碳排放核算和景观格局指数等分析方法。[结果]近20a来,杭州市生态系统服务总价值从1995年的32.43亿元下降至2014年的23.96亿元,共减少26%,占同期GDP比重从5.86%下降至0.56%;土地利用净碳排放从1995年的4.26×10t增加至2014年的1.51×107 t,碳吸收从7.22×105 t下降至6.49×105 t,2014年碳排放的社会成本已高达145亿元;生态服务低价值区主要以中部为中心向周围蔓延,土地利用生态景观分析结果显示破碎化程度降低,连通性提高趋势,但多样性锐减。[结论]研究区内林地和水体面积减少,建设用地增加是生态系统服务总价值减少的主要原因。建设用地碳排放急剧增加和林地的碳吸收锐减是土地利用净碳排放增加的主要原因。研究区土地利用变化引起的生态景观格局变化明显,生态服务价值空间分布不均。     

资源型城市土地利用变化与景观格局——以新疆克拉玛依市为例

[目的]分析将近20a新疆维吾尔自治区克拉玛依城市的空间扩展状况,为资源型城市空间扩展的数量特征研究提供依据。[方法]基于克拉玛依市1996,2000,2006,2011,2014年5个时段的Landsat影像,获取近20a不同时期的土地利用变化信息,计算土地利用转移矩阵、景观格局指数和主要景观组分的转移过程。[结果]1996—2014年研究区耕地、林地在大幅度增加,其面积由1996年的38.05,58.39km2增加为2014年的436.25,143.27km2。耕地在景观中所占的比例大幅度增大,破碎化程度增加。建设用地与水域面积也逐渐增大,其面积由1996年的20.40,31.62km2扩大为2014年的65.15,36.38km2,建设用地的斑块数量由1996年的888增加到2014年的1 792,斑块密度与边缘密度由0.12,1.14增加到0.24,4.03。[结论]1996—2014年克拉玛依市破碎化程度增加,有明显的集中化趋势,水体景观形状较为规则,破碎化程度较底。     

长江上游地区土地利用格局时空演变——以四川省宜宾市为例

[目的]以四川省宜宾市为例,定量分析长江上游地区土地利用格局时空演变状况,为该区及类似区域的土地资源利用与开发以及生态安全评价提供参考与借鉴。[方法]综合利用GIS和景观生态学方法,以宜宾市2010,2015年地理国情监测数据为基础,分析宜宾市的土地利用时空变化及其对景观格局响应。[结果]宜宾市整体景观格局以耕地和林地为基质,其他景观镶嵌在其中。2010—2015年宜宾市土地利用格局总体变化明显,各类景观要素的相互转移比较频繁,研究区各类景观要素的形状复杂度、破碎化程度和聚集度等特征存在明显的差异性,基于景观要素的格局变化趋势,发现房屋建筑区、道路、水域的稳定性增强,而其他景观要素的稳定性下降。受城镇化建设和农业生产活动的影响,研究区整体景观格局向着均匀化方向发展,景观破碎化程度加深;同时,受垂直地带性的影响,海拔越高,景观破碎化程度越低、斑块形状越简单、景观优势度越大。[结论]今后对该地区的生态保护与城镇规划应结合土地利用格局与地区优势,分区治理,分区建设。减少生态功能区内人类活动,加强水源涵养功能保持和长江上游生态屏障建设;沿江重点开发区域,加强城市空间开发利用管制,促进该区域的可持续性发展。     

资源型城市土地利用变化对生态系统服务价值的影响——以安徽省淮南市为例

[目的]以安徽省淮南市为例,探讨资源型城市土地利用变化对生态系统服务价值的影响,为该市生态、经济、生态环境保护以及今后进行城市开发建设和农业发展提供科学参考。[方法]基于土地利用变化和生态系统服务价值评估的相关理论和方法,运用GIS软件,分析淮南市2000和2010年土地利用变化,并计算淮南市生态系统服务价值,研究土地利用变化对生态系统服务价值的影响。[结果]2000—2010年淮南市土地利用变化较大,主要土地类型以耕地、居民地及工矿用地和水域为主。土地利用结构发生变化,出现耕地、林地减少,水域、居民地及工矿用地、草地增加的现象。研究区生态系统服务价值总量呈减少的趋势,从2000年的11.72亿元减少到2010年的11.33亿元,减幅达3.33%。单位面积生态系统服务价值的分布变化也与研究区土地利用变化紧密相关,居民地及工矿用地的增加是造成生态系统服务价值减少的最主要原因。生态系统服务价值对生态价值系数的敏感性指数均小于1,说明研究区内的生态系统服务价值缺乏弹性,研究结果是可信的。[结论]淮南市应高度重视土地利用变化对生态系统服务价值的影响,优化调整土地利用结构,注重增加生态用地,稳步提升区域生态系统服务价值。     

徐州市区的土地利用变化及其生态环境效应

[目的]研究徐州市区的土地利用变化及其生态环境效应,为土地的合理规划以及区域经济与生态环境的平衡提供理论支持和参考依据。[方法]以土地利用转移矩阵和叠加分析为工具,分析徐州市中心城区的土地利用类型的动态变化特征和空间格局演变规律,并通过NDVI和区域生态环境质量指数分析土地利用变化的生态环境效应。[结果]基于多源遥感数据的分类回归树(CART)分类结果,其Kappa系数均大于0.90;整个研究区耕地面积大幅减少,建筑用地迅速增加。郊区较多土地类型转变为建筑用地,在2004—2016年期间,研究区NDVI低值区域逐步扩大,但生态环境质量先由0.323增加为0.360,后下降至0.320。[结论]2004—2016年徐州城市扩张导致耕地大面积较少,景观破碎化加剧,但城市建设过程中绿地面积增加,整体生态环境质量稍有提升。建议进一步加强徐州城区景观格局的合理规划,降低城市化进程给生态环境带来的负面影响。     

基于InVEST模型的蒲河流域景观格局及生境质量时空演变分析

[目的]通过对景观生态格局和生境质量的时空动态分析,深入研究沈阳市蒲河流域实施水土保持措施前后的生境质量响应情况,旨在为小型流域的水土保持策略提供科学依据,以促进生态经济的协同增长和区域生态的持续健康发展。[方法]基于蒲河流域2000年、2010年、2020年的土地利用数据和数字高程模型(DEM)等数据,结合FRAGSTATS和InVEST模型,运用土地利用转移矩阵、景观格局指数、生境质量及生境退化度对土地利用变化进行分析,探究响应机理。[结果](1)在2000—2010年期间,蒲河流域的耕地开发活动频繁,导致森林、草地等土地类型的比例显著下降;在2010—2020年期间,蒲河生态廊道的建设推动土地利用的变化,耕地面积流向人造地表、森林和草地。(2)在2000—2020年期间,蒲河流域的整体景观格局经历先趋于完整后破碎化的演变过程,蒲河两岸景观形成多种要素集合的密集格局,城市中心北部边缘地区生境持续破碎化。(3)从流域整体分析,2000年、2010年、2020年的生境平均质量分别为0.349,0.329,0.354,呈现出先降后升的趋势。生境退化平均值分别为0.098,0.112,0....     

基于SWAT和PLUS模型的窟野河流域径流对土地利用变化的响应及预测

[目的]为揭示窟野河流域径流对土地利用变化的响应,并预测未来径流变化。[方法]以窟野河流域为研究区,基于SWAT和PLUS模型,通过2000年、2005年、2010年、2015年、2020年和预测得到的自然发展情景下2025年、2030年7期土地利用数据,定量分析径流在不同土地利用情景下的变化。[结果](1)SWAT模型率定期和验证期的R²和NS均>0.7;PLUS模型总体精度为0.877 4,Kappa系数为0.802 1,2个模型在窟野河流域适用性较好;(2)2000—2020年,窟野河流域林地、建设用地面积分别增加102.92,600.90 km²,耕地、草地、水域和未利用地分别减少277.15,366.25,40.44,19.98 km²;(3)窟野河流域年平均径流深整体呈现“上游低,下游高,西部低,东部高”的空间分布格局;(4)在保证其他输入数据不变的情况下,改变土地利用数据,情景分析结果表明,林地、草地面积减少会促进径流,建设用地面积增加同样会促进径流;(5)自然发展情景下,2025年和2030年窟野河...     

基于CLUE-S模型的南四湖流域土地利用及其生态效应评估

[目的]分析南四湖流域土地利用变化的生态效应并探讨其动态演变特征,为流域土地资源的合理开发利用和生态系统的保护提供参考。[方法]基于南四湖流域2000至2015年土地利用数据,利用生态系统服务价值核算模型及CLUE-S模型对南四湖流域的生态服务价值及其动态演变特征进行计算和分析。[结果]2000—2015年南四湖流域耕地、草地和未利用地面积减少,林地、水域/湿地和城乡建设用地面积增加,南四湖流域整体生态系统服务价值增加了9.10亿元,但粮食生产、气体调节和保持土壤等生态功能分别下降了0.85%,0.85%和1.29%,生态问题依旧存在,生态系统服务价值分布不均匀,生态减值区的分布范围大于生态增值区。2030年流域内生态系统服务价值略微增加,而粮食生产、气体调节和保持土壤等单项生态系统服务功能继续下降,生态价值极低区以城市为中心向四周扩张,生态增值区范围缩小。[结论]虽然研究区内生态系统服务价值呈上升趋势,但生态价值分布不平衡,生态服务功能有升有降,因此有必要制定相应的措施,来控制土地利用类型的转换,平衡流域内的生态环境。