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。     

福建省海岸带土地利用/覆盖变化及其驱动力

[目的]研究福建省海岸带土地利用/覆盖变化及其驱动力,促进沿海地区资源环境可持续发展,并为土地利用政策制定提供参考。[方法]基于ArcGIS 10.2软件对研究区域2005—2015年土地利用/覆盖变化(LUCC)数据进行分析,并采用灰色关联度法对其驱动机制进行探讨。[结果](1)2005—2015年福建省海岸带土地利用类型以耕地、林地、水域和城乡、工矿、居民用地为主,草地和未利用土地所占比重较少;研究期间,福建省海岸带林地、水域和未利用土地面积减少,仅耕地和城乡、工矿、居民用地面积增加,草地面积基本不变;2005—2015年土地利用类型主要向城乡、工矿、居民用地转移。(2)福建省海岸带土地利用变化主要受到社会经济发展驱动力的影响,其中社会富裕程度、技术驱动力和人口驱动力是主要因素。[结论]合理确定城市、镇域开发边界,划定大城市周边基本农田保护区域,划定林地、草地和水域等生态空间,是落实土地利用空间管理的有效措施。     

重庆市武陵山区土地利用转型的生态系统服务价值效应

[目的] 分析重庆市武隆区土地利用转型的生态系统服务价值（ESV）效应,为武陵山区土地合理利用,资源优化配置,实现保护中开发和生态服务价值最大化提供决策依据。[方法] 以武隆区2010,2015,2020年3期的土地利用数据为数据源,测算武隆区生态服务价值效应,运用土地利用转移矩阵、变化贡献率模型及交叉敏感性系数,分析武隆区土地利用转型对生态系统服务价值损益的时空演变。[结果] ①2020年武隆区ESV空间上呈现高值区集中分布在武隆区中部的仙女山街道和白马镇,低值区集中分布在武隆区东西两侧和中部的土坎镇;②2010—2020年武隆区ESV总量呈增加趋势;③2010—2020年武隆区各用地类型ESV变化和变化贡献率排序一致,即：林地>水域>耕地>草地>荒漠;④草地转换为林地的敏感性系数最高,其他土地利用类型转换为草地时都缺乏敏感性。[结论] 林地和水域面积的增加可大幅提高ESV总量,建议农业结构调整时,增加园地和林地面积,严格控制耕地撂荒。     

生态脆弱区土地利用变化及驱动力——以河北省张北县为例

[目的]研究河北省张北县的土地利用变化及其驱动因素,为该区域土地管理决策和土地资源可持续利用供科学依据。[方法]以1989,1995,2000,2010年TM遥感影像为数据源,运用遥感、地理信息系统、数理统计分析等技术与方法,系统分析了张北县土地利用变化的时空特征,剖析了土地利用变化的驱动因素。[结果]张北县主要地类为耕地、林地和草地,1989—2010年土地利用数量变化主要表现为耕地和草地面积的减少,林地和建设用地面积的增加,其中2000—2010年土地利用变化更为剧烈;地类转换主要表现为耕地、草地向林地转变以及耕地、草地向建设用地的转变;空间变化主要表现为东部坝头地区林地增加明显,中部平原地区建设用地扩张明显。[结论]近20年来张北县土地利用变化明显,主要受自然及社会经济因素综合影响。此外政策因素也是该区域土地利用变化的主要驱动因素。     

快速城镇化地区土地利用演变及驱动机制——以巢湖流域为例

[目的]探究巢湖流域土地利用演变特征规律及驱动机制,为实现区域土地资源的优化配置和社会经济的可持续发展提供理论依据。[方法]收集巢湖流域及区县1996—2014年土地利用变更调查及社会经济统计年鉴,运用土地利用数量、程度及空间差异计量模型,以及主成分分析法,采用数据统计软件,模拟巢湖流域土地利用变化演化规律及其驱动因素。[结果]近20a来巢湖流域各土地利用类型均发生变化,但不同土地利用类型变化的总量、变化幅度和变化速度却存在明显差异,耕地、园地、草地减少较为突出,林地略有增加,其他农用地减少将近1/2;建设用地总量增长幅度更大,特别是城镇工矿用地及交通基础设施用地增长迅猛,农村居民点用地略有减少;巢湖全域土地利用程度自2004年之后呈现逐年上升趋势,合肥市辖区及周边县域土地利用开发程度较高,其他区域相对较低;耕地减少率金安区、瑶海区、肥西县、含山县居前,城镇用地增加率肥西县、长丰县、巢湖市位于前列;投资拉动、经济发展、工业推进、人口增加及城镇化是巢湖流域特别是近10a多土地利用变化的主要驱动因素。[结论]巢湖流域加快建设长三角世界级城市群副中心城市及生态文明先行示范区,需进一步优化土地利用空间格局,盘活建设用地存量,提高建设用地效率,走资源节约型与环境友好型的土地利用模式。     

基于转移矩阵的准格尔旗土地利用变化分析

[目的]土地利用是影响水土流失变化的重要因子,通过分析准格尔旗土地利用类型动态变化情况,掌握该区各土地利用类型变化去向,为分析该区水土流失状况提供依据。[方法]采用土地利用转移矩阵方法研究准格尔旗土地利用变化特征。[结果]2014—2016年,准格尔旗各土地利用类型变化不显著,表现为林地、草地、水域及水利设施用地占地面积分别减少16.02,12.66和2.48km^2,居民点及工矿交通用地、其他土地、耕地的占地面积分别增加18.63,10.53和1.72km^2;该区水土流失面积增加70.8km^2。[结论]准格尔旗减少的林地和草地主要转变为居民点及工矿交通用地和其他土地。结合水土流失数据分析表明,该区域水土流失面积的增加与林地和草地面积减少,以及林地和草地植被覆盖度的变化有关。     

基于高分影像的神木县大柳塔镇土地利用动态监测

[目的]研究陕西省榆林市神木县大柳塔镇近年来的土地利用变化情况,为该区域土地资源的合理开发和利用提供可靠依据。[方法]基于2010,2015年的2期高分辨率遥感影像,通过图像解译提取该地区的土地利用信息,生成土地利用转移矩阵,对2期数据进行统计分析与评价。[结果]2010—2015年,耕地、居民地及工矿交通用地、水域及水利设施用地、草地等用地面积增加,林地、沙地、裸地等用地面积减少。[结论]研究区的土地利用程度较高,结构趋于合理。     

基于RS和GIS巫山县20年土地利用特征变化及其预测研究

巫山县地处三峡库区腹地,不仅是三峡移民安置区重点建设区域之一,更是研究三峡库区土地利用变化的典型个案。以巫山县1990年和2010年的Landsat TM遥感数据为主要数据源,基于RS和GIS技术获取研究区的土地利用数据,应用土地利用变化模型探究该区域20年间土地利用时空演变特征,借助Markov模型建立其土地利用格局预测,探究今后土地利用类型变化特征和发展趋势。结果表明:研究区地利用类型总体呈现出以林地、草地和耕地为主体的农林生产格局现状;20年间林地、草地、园地、水域和居民工矿用地面积增加,耕地和未利用地面积减少,水域和耕地面积增加和减少的最多,分别为47.67 km²,136.10 km²;林地和水域具有较高的未变化率（保留率）,未利用地变化率最小,林地和耕地之间具有较高的转换率,林地新增面积最大,变化速率最小,居民工矿用地变化速率最大;2090年后,研究区土地利用基本达到相对稳定状态,林地、耕地、草地、水域、居民工矿用地、未利用土地和园地的面积比重分别为52.96%,6.15%,26.69%,8.71%,1.38%,0.04%和3.97%。     

2000—2020年南昌市土地利用时空变化及其生态环境效应

[目的] 分析南昌市因土地利用变化引起的区域生态环境效应,定量研究该区域国土资源开发与生态环境的关系,为区域生态环境保护、生态文明建设和绿色发展提供科学支持。[方法] 运用土地利用转移矩阵和核密度分析模型演算土地利用变化时空变动轨迹,用生态环境质量指数和生态贡献率推理出土地利用变化对生态系统的影响。[结果] ①2000—2020年,南昌市土地利用变化主要以草地、耕地转为建设用地,林地、水域转为耕地,耕地转为水域为主; ②2000—2020年,南昌市土地利用变化空间集聚演变主要集中在西北方向,其中耕地转水域是研究区生态环境改善的主要原因,水域转耕地和耕地转建设用地是区域生态环境退化的主要原因。[结论] 南昌市2000,2010,2020年的生态环境质量指数为0.354,0.351和0.352,生态环境质量相对稳定,但区内质量指数呈现下降趋势,有必要及时严格控制城镇开发边界和落实生态红线保护政策。     

滇池流域土地利用格局变化的地形梯度效应

[目的]分析滇池流域的土地利用变化的总趋势和地形梯度格局及影响因素,为土地利用模式的优化配置和土地资源的可持续发展提供依据。[方法]采用土地利用幅度和动态度分析了土地利用变化的总趋势,从地形因子(地形起伏度、坡度、坡向、地形位)角度用地形分布指数法分析了土地利用的地形梯度格局,用定性分析法分析了地形梯度效应的影响因素。[结果](1)2000—2014年研究区土地利用类型以耕地、林地、草地和建设用地为主,建设用地增速最快,草地减速最快。(2)土地利用在不同地形梯度上有明显的层次分布格局和变化趋势。随着地形梯度的升高,水域、耕地和建设用地、草地和未利用地、林地的优势分布区逐渐升高,分别在最低、低和中低、中低、中高和高地形梯度上占绝对优势;水域、耕地和建设用地(除后两者最低一级梯度)分布指数随之减少,草地和未利用地分布指数变化不明显,林地分布指数则不断增加。(3)土地利用格局变化的地形梯度效应受基础的地形因素、起推动的社会经济因素和宏观调控的政策因素的共同影响。[结论]滇池流域土地利用地形梯度格局变化明显,并受地形、社会经济和政策因素共同影响。     

1980—2020年内蒙古自治区通辽市土地利用变化及其驱动力

[目的] 分析内蒙古通辽市土地利用变化及其驱动力,为该地区经济建设、土地可持续发展提供科学依据。[方法] 基于通辽市1980—2020年8期土地利用数据及统计年鉴数据,采用土地利用动态度、土地利用程度、土地利用转移矩阵和主成分分析方法对通辽市土地利用变化特征及其驱动力进行研究分析。[结果] 通辽市1980—2020年土地利用以耕地和草地为主,耕地总面积增加了3 037 km²,整体增幅为20.48%,草地总面积减少了2 922 km²,整体减幅为10.40%。建设用地面积在40 a间持续增加,其单一土地利用动态度最大。土地利用程度综合指数处在中低等水平,由于研究期间综合指数变化率为正值,整体上处于上升发展期。研究期间内草地主要转化为耕地、林地、建设用地及未利用土地。通辽市土地利用变化的社会经济驱动力以经济发展水平、农业发展水平、社会富裕程度和产业结构为主,人口的影响次之。气候驱动因素方面主要是年平均气温和年降水量的影响较为显著。[结论] 1980—2020年通辽市土地利用空间上存在明显异质性,土地利用变化速度趋于稳定,土地利用水平不断提高,土地利用转换愈加频繁,社会经济和气候因素对土地利用变化有正向显著作用,整体上不断促进该地区经济建设和土地可持续发展。     

基于logistic回归模型的矿区土地利用演变驱动力分析

为探究矿区土地利用演变规律和驱动机制,该文基于1990年、2000年和2008年的遥感影像,借助遥感、GIS技术及数理统计软件,分析了徐州贾汪矿区近18a的土地利用变化特征,在此基础上,选取了多个经济社会及空间距离因子,运用多元logistic回归模型,探讨了该区土地利用变化的驱动因素。结果表明:1990-2008年间,研究区内土地利用变化的主要特征是耕地、林地持续减少,而建设用地和水域迅速增加,草地缓慢增加,整体处于不平衡的状态;通过对耕地和林地变化的logistic回归模型分析,耕地变化在第1阶段(1990-2000年)的主要驱动因素是最近采矿点的距离和到农村居民点的距离,第2阶段(2000-2008年)较为重要的变量有到农村居民点的距离、农业人口密度和到公路的距离;2000-2008年间林地变化较为重要的驱动因素有高程、到最近采矿点的距离和到公路的距离。研究结果对矿区生态环境保护、土地资源优化配置及可持续利用具有重要的指导作用。     

宝鸡市净第一性生产力对土地利用变化的坡度、坡向条件响应

[目的]研究坡度与坡向、土地利用变化以及净第一性生产力三者之间的内在联系,为区域生态可持续发展提供科学依据。[方法]选取陕西省宝鸡市作为研究区域,以宝鸡市数字高程模型和Landsat TM遥感影像为数据源,基于CASA模型计算净第一性生产力,探究宝鸡市净第一性生产力对土地利用变化的坡度、坡向条件响应。[结果]宝鸡市净第一性生产力的变化集中分布在林地、耕地和草地3种土地利用类型中,其中林地的影响最大。10a间有96%以上的林地保持不变,77%左右的草地转变为林地,林地总面积达12 239.67km2。林地在斜坡地中的净第一性生产力变化最为显著,净增长达到166 668.60g/(m2·a),在半阴坡区域的净第一性生产力增长值最高,达到182 230.00g/(m2·a)。耕地对净第一性生产力的影响集中分布在平坡和缓平地条件下,坡向范围为阳坡至半阴坡,在阳坡下具有最高值59 479.5g/(m2·a)。草地的变化受坡向条件的影响较小,因此在坡向条件中对净第一性生产力的影响也相对均衡,而坡度分布主要是斜坡地和缓坡地。[结论]宝鸡市总体呈现了较好的生态可持续发展态势,应在此基础上继续加大对生态环境的保护力度,充分利用宝鸡市的地理位置特征和地形特点,综合考虑斜坡地与半阴坡下林地的利用率,使其净第一性生产力持续增长。     

基于PLUS和InVEST模型的合肥市生态系统碳储量时空演变特征

[目的]为寻求“双碳”目标导向下的合肥市城市发展新方案。[方法]依据合肥市2000—2020年5期土地利用数据,在合肥市国土空间规划指引下,运用PLUS模型模拟得到2035年合肥市土地利用时空演变规律,耦合InVEST模型探究多情景下合肥市碳储量时空变化特征,并进一步挖掘土地综合利用程度对碳储量的影响。[结果](1)2000—2020年合肥市土地利用变化特征主要表现为耕地、林地减少,其中耕地为建设用地扩增主要来源。自然发展和农田资源保护情景的土地变化规律大致相同,主要表现为耕地、林地、水体减少;绿色汇增城市发展情景下,林地相比其余2个情景面积由减少转为增加。(2)2000—2020年合肥市碳储量逐年递减,其中2005—2010年碳损失最为剧烈。到2035年,自然发展情景、农田资源保护情景、绿色汇增城市发展情景碳储量分别为138.96×10⁶,140.13×10⁶,139.81×10⁶ t。农田资源保护情景下,碳储量明显增加区域最低,建设用地扩张减缓;绿色汇增城市发展情景下,林地由碳损失转为碳固持,是最具固碳潜力的发展趋势...     

阿温同城土地利用变化对生态服务价值的影响

[目的]对快速城镇化区域土地利用及其生态服务价值变化进行模拟与分析,可为阿温同城国土空间规划土地科学利用提供参考。[方法]运用ESV估算方法、CA_MCE_MARKOV模型、贡献度测算与分析了2010—2030年阿温同城土地利用变化对生态服务价值的影响。[结果](1)2010—2030年阿温同城草地、未利用地向其他地类转移,耕地、园地、林地、建设用地扩张明显。ESV增加了129.62亿元,呈“北高、南与西低”分布特征; 水文调节是ESV的主体,水域的转换是影响ESV增减变化的主要因素。(2)ESV高值格网位于北部冰川高山,低值格网位于西部阴干山区及南部绿洲平原; ESV损失冷点区域位于天山生态涵养区北部、城乡发展协调区中部,ESV增值热点区域位于天山生态涵养区北部、城乡发展协调区南部、田园绿洲保育区南部。(3)2020—2030年ESV增值区向阿克苏河流域集中; 延续发展态势会导致城乡发展协调区、田园绿洲保育区ESV出现负增长。[结论]以水资源约束为前提,积极开展荒地绿化、加强水体及林草地保护、严格控制建设用地和耕地的增长并引导其内部结构优化,是谋求ESV良性增益、筑牢天山南麓生态安全屏障的有效措施。     

基于系统动力学模型的扬州市土地利用结构多情景模拟与实现

[目的]对江苏省扬州市未来土地利用结构进行多情景预测模拟,并探索不同情景下各目标土地利用结构的实现路径,为土地利用规划方案制定与管理提供科学依据。[方法]采用系统动力学(SD)模型模拟土地利用系统开展研究。[结果]在不同情景下几类主要用地差异明显,耕地面积在耕地保护情景下较高,而在生态保护与经济发展情景下耕地缓慢下降;城镇工矿用地与交通水利用地面积在3种情景下均获得稳定增长,但经济发展情景下的增长快于其他2个情景;林地面积在生态保护情景下出现大幅上升,在另外2个情景下则基本保持不变甚至小幅下降。结合各情景指标设定可得出,耕地保护情景下,除控制城镇扩张占用耕地外,还要加强未利用地开发与农村居民点整理以补充耕地;生态保护情景下,则需加强植树造林、保护好具有丰富生态服务价值的水域、滩涂用地。[结论]SD模型不仅可模拟不同情景下土地利用变化,还可将土地利用与社会经济系统之间的复杂非线性关系显化,有利于土地资源可持续利用调控。     

基于耦合FLUS-InVEST模型的广州市生态系统碳储量时空演变与预测

[目的]探讨城市建设用地扩张下土地利用变化对碳储量的影响,揭示碳储量时空演变和未来空间分布趋势,为城市规划和生态脆弱区实施精准保护提供科学参考.[方法]本文通过耦合FLUS-InVEST模型,基于解译的土地利用数据和未来土地预测,反演19902018年广州市土地和碳储量时空变化特征,分析建设用地扩张与碳储量分布规律,并...     

张家界市景观格局时空演变及未来情景模拟

[目的] 分析湖南省张家界市2000—2020年及2030年土地利用及景观格局演变特征,提出张家界市未来发展的优化策略,为张家界市国土空间规划和生态旅游发展提供参考。[方法] 基于2000—2020年5期土地利用数据,运用ArcGIS空间分析、Fragstats景观格局指数等方法,分析了2000—2020年张家界市土地利用及景观格局时空变化,并利用GeoSOS-FLUS土地利用模拟等软件对张家界市2030年土地利用变化及景观格局进行预测。[结果] 2000—2020年张家界市土地利用变化主要表现为草地面积的大幅减少和建设用地的显著增加;2000—2020年张家界市景观格局发生了较明显的改变,景观的整体异质性和破碎化先增加后降低,斑块形状趋于规则,景观类型分布较均匀,景观聚集程度逐渐趋于稳定状态;预测结果显示,2030年张家界市土地利用主要表现为建设用地的集中扩张和草地的持续减少,其景观破碎化和异质性呈加剧态势,优势景观的最大斑块面积增加,景观形状变得更加不规则,景观有进一步分散趋势。[结论] 运用GeoSOS-FLUS模型模拟未来土地利用状况具有较高的可信度,未来张家界市应以保护、优化景观格局为主,加强优良生态系统管控。构建自然保护地体系,加强生态廊道建设,完善生态系统完整性和景观连通性。保持林地优势景观,优化建设用地布局,降低林地和建设用地的破碎化程度,保护草地生态系统的完整性。     

“十二五”期间重庆市土地利用变化及生态效应

[目的]揭示"十二五"期间重庆市土地利用及生态效应变化规律,为该市用地结构调整和生态可持续发展提供理论支持。[方法]基于重庆市2011—2015年5期TM遥感影像,采用土地利用动态度、土地利用程度指数、生态系统服务价值评价法、敏感性分析等方法开展研究。[结果]"十二五"期间,重庆市耕地、林地、草地、水域湿地、建设用地和未利用地年变化率分别为-0.37%,-0.01%,-1.98%,0.67%,6.77%,-2.54%;土地利用程度综合指数由248.89提高至250.11;生态系统服务价值共减少了2.73亿元。[结论]"十二五"期间,重庆市各土地利用类型动态变化存在差异性,呈现出耕地、林地、草地、未利用地面积减少,水域湿地和建设用地面积增加的趋势,土地利用在这阶段总体处于发展期;生态系统服务总价值整体减少,生态环境轻微朝着不健康的方向发展。     

石家庄市土地利用变化及其生态服务功能响应

[目的]探究土地利用变化对生态服务功能的影响,为今后研究区实现社会经济发展与生态环境稳定、土地可持续利用与发展提供理论依据和决策方法。[方法]利用河北省石家庄市2000年和2010年的遥感影像数据,解译该2期土地利用类型图。并对2期土地利用图进行变化速度、内部转移矩阵、空间叠加分析,了解近10a来研究区的土地利用特征。应用谢高地和Costanza的研究经验,结合研究区实际,对生态服务功能价值进行计算,并作敏感性分析。并从单项生态服务功能价值、各土地利用类型生态服务价值对生态服务功能价值影响、生态服务价值流向等方面对土地利用变化的生态服务功能响应进行研究。[结果]土地利用变化是引起生态系统服务价值变化的主要原因,其中林地和低矮灌木及草地生态系统对生态系统服务价值的提高有显著影响。[结论]研究区10a间土地利用变化十分明显,土地利用整体趋势呈平衡状态,土地利用方向基本合理;保护区土地利用变化对生态服务功能影响显著,林地为主要土地利用类型,对生态服务功能影响最为显著。