耕地非农化时空演变特征研究——以丹江口市为例

通过研究丹江口市2009—2021年来耕地非农化的时空演变特征,为该市耕地的保护及精准化管理提供理论依据。运用Arcgis空间叠加分析及统计工具,分析丹江口市各乡镇耕地非农化过程及空间分布特征。结果表明：丹江口市耕地主要集中分布于北部地区,2009—2021年4个时期内耕地非农化面积呈“V”型变化,耕地非农化率先减小后保持稳定,2018年后增加幅度较大;2009—2021年,丹江口市各乡镇耕地非农化呈现“增—增—增”“增—减—增”“减—增—增”“增—减—减”“减—减—增”多种趋势。研究揭示了丹江口市耕地非农化空间格局演变特征,可为研究区落实和完善耕地占补平衡政策,加大耕地执法力度提供科学依据。     

耕地资源时空变化与保护研究——以江苏省为例

以江苏省为例,采用统计和比较分析方法,对1996～2006年耕地资源变化的时空与结构特征进行了分析。结果表明：随着经济的高速增长,耕地快速减少的趋势并未扭转;农业结构调整、非农建设占用仍是耕地资源减少的主要原因,耕地减少与经济增长的中心在空间上高度重合;土地开发、复垦是耕地补充的主要来源,土地整理的比重有待提升。在此基础上,提出了保护江苏省耕地资源的政策建议。     

中国粮食生产与耕地变化的时空动态

 【目的】揭示1990-2005年中国粮食生产与耕地变化的时空动态特征,以及粮食生产对于耕地变化的敏感性。【方法】构建重心拟合模型和敏感度分析模型,对比分析耕地面积重心和粮食产量重心动态关系。【结果】中国粮食生产重心和耕地分布重心在空间上均表现为“北进中移”的态势,在移动方位上大致具有同向性。耕地重心沿着“西北—西南—东北”的轨迹共移动了17.3 km,粮食产量重心沿着“东北—西南—东北”的轨迹移动了223.3 km,两个重心之间的距离和粮食产量大致呈反向变化。当两者距离拉近时,粮食产量减少,当两者距离增大时,粮食产量增长。【结论】区域粮食产量增长受粮食单产、粮食播种面积等非耕地总量因素的影响日益明显;粮食产量变化对耕地变化的敏感性呈增强趋势。化肥、农药等物质投入的报酬递减趋势日益明显,粮食增产对耕地资源的依赖性也日益增强。保障粮食安全与耕地保护亟需创新机制和政策。     

石门县耕地土壤pH值的时空演变特征

作为耕地重要属性之一,p H值分布及变化情况对耕地质量管理及合理施肥有重要参考作用。通过利用统计分析及地理信息系统空间分析,比较了第二次土壤普查调查和测土配方施肥调查数据,结果表明:石门县2个时期耕地p H值平均值下降了0.5个单位,有42.51%的耕地p H值下降,酸性土壤面积在扩大,呈酸化趋势。不同的土壤类型p H值变化程度不一,潮土与紫色土的缓冲能力最强,而红壤与水稻土的变化程度较大,其中红壤酸性和弱酸性面积分别增加了12.7%和7.3%。     

基于乡镇尺度的耕地生态安全时空格局演变——以鹰潭市为例

耕地生态安全是保证耕地健康可持续利用的基础。本研究从乡镇尺度构建基于PSR模型的耕地生态安全评价指标体系,综合运用灰色关联模型和熵权组合法,动态评估鹰潭市1995-2015年耕地生态安全状况,并结合Markov链模型和热点分析对其时空格局演变进行分析。结果表明:(1)鹰潭市大部分乡镇耕地生态安全压力和状态呈恶化趋势,在响应措施的综合作用下,鹰潭市整体耕地生态安全呈现上升趋势。(2)临界安全级和比较安全级乡镇数量增多,两极分化日趋显著,临界安全级乡镇主要位于行政中心所在地及周边重要乡镇。(3)空间格局上,冷点聚类区向中西部扩大,热点聚类区集中于南北部且范围不断向中心城镇延伸。研究结果为提升耕地生态安全水平和协调区域耕地可持续利用提供借鉴。     

基于CA-Markov模型的楚雄市土地利用动态监测及预测研究

运用RS、GIS等技术手段对楚雄市2002、2010、2018年3期的遥感影像进行分类,将土地利用类型划分为建设用地、耕地、林地、水体和未利用地,并根据土地利用现状图对楚雄市的用地结构变化进行分析;在此基础上运用IDRISI软件构建基于人工神经网络的CA-Markov模型,以2002、2010年土地利用状况为基础数据模拟2018年的土地利用情况,在精度检验符合要求后最终模拟2026年的土地利用情况.结果表明,楚雄市2002—2018年土地利用变化中耕地和建设用地是主导地类,但在不同研究时段变化具有差异性.林地转移到耕地和建设用地是楚雄市主要土地利用转移类型.2010年后政府出台政策支持乡镇耕地发展,个别乡镇在此期间耕地与建设用地得到了大力发展.CA-Markov模型对楚雄市2018年的土地利用情况模拟预测精度验证的Kappa系数为0.71.根据预测结果2026年楚雄市土地利用变化中耕地和建设用地仍是主导地类.     

绿洲耕地动态变化分析——以昌吉州为例

以昌吉州2000、2010、2018年三期的土地利用数据作为数据源,利用GIS空间分析提取三期耕地动态变化数据,从时间和空间上分析昌吉州耕地变化动态度。结果表明,耕地总量从2000-2018年整体上呈现增加趋势,昌吉州木垒县近20年的耕地变化呈负增长,其余县市耕地呈正增长。近20年来阜康市和呼图壁县的耕地变动最为剧烈,超过全州的耕地动态变化度。第二阶段耕地变化动态度集中且剧烈,耕地大量增加和耕地减少的情况普遍存在,耕地大量增加主要集中在绿洲北部。     

四川盆地西缘中低山地区耕地时空变化的研究--以雅安市雨城区为例

研究四川盆地西缘中低山地区耕地的时空结构变化,结果表明,旱地数量在500～1200m范围内随海拔高度的上升而增加,但1200m以上数量锐减,水田数量总体而言随海拔高度上升而减少;十年来的经济发展和社会政策等综合的人为因素使耕地数量随时间变化而较大程度减少。     

基于CA-Markov模型和MCE约束的白洋淀流域景观动态研究

CA-Markov模型对景观动态分析的精度受到环境因素的影响,本研究以添加约束条件的MCE-CA-Markov模型为对比,基于白洋淀流域2008、2013年和2018年的景观数据对2023年景观进行预测,比较CA-Markov模型和MCE-CA-Markov模型模拟结果差异。结果表明： 2008、2013、2018年三个时点的耕地和林地面积合计均超过白洋淀流域总面积的75%,始终为基质景观。各景观类型斑块2008—2018年破碎且分散,耕地、林地的优势度逐渐降低,全流域格局多样性和复杂程度明显增强。2018—2023年,白洋淀流域耕地、林地面积减少,其他景观面积增加,各景观斑块主要呈紧实且聚集状态,建设用地优势度逐渐升高,全流域格局趋于多样化和均匀化。经验证,MCE-CA-Markov模拟精度（0.900 7）优于CA-Markov模型,2023年白洋淀景观结构和格局变化幅度整体小于CA-Markov模拟结果,且各景观转化特征更符合社会发展实际。     

喀斯特山区耕地时空演变特征及驱动力分析:以毕节市为例

【目的】厘清喀斯特山区耕地时空演变特征及驱动因子,对区域耕地资源可持续发展具有重要意义。【方法】以毕节市2009年和2018年2期耕地数据为研究对象,运用核密度分析法、耕地变化动态度分析和空间自相关分析,结合地形、地貌和土壤侵蚀等数据,采用GIS空间分析和地理探测手段,探究耕地的时空演变特征及驱动因子。【结果】毕节市的耕地以旱地为主;耕地的变化动态度均为下降态势,其中水田的变化最明显;全市耕地斑块的聚集性具有明显差异,2018年时各县区的中、高核密度聚集区均有所扩展;毕节市耕地的空间分布表现出空间自相关特征;全市耕地的分布受到自然因子和社会因子的多因子共同影响,受人口和GDP的影响最大。【结论】喀斯特山区耕地的变化受社会因子的影响较大,在地形上呈选择性分布。     

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.     

基于ESDA-GWR的四川省耕地时空演变特征及成因分析

以四川省市域为研究单元,计算21个市州2000-2013年耕地丰度指数及耕地变化指数,在借助空间自相关及重心模型基础上研究其耕地时空演变特征,并应用灰色关联模型和地理加权回归(GWR)模型探讨影响耕地变化的驱动力和影响程度。结果表明,四川省耕地资源表现出明显的空间异质性,耕地丰富区主要集中在川东地区和四川盆地,耕地稀疏区集中在川西高原区;耕地重心呈L形移动轨迹。四川省耕地总量在减少;变化剧烈(high-high)区在成都和眉山周边;耕地重心向南偏移。人口增加和经济发展因素是影响耕地变化的主要驱动力,人口因素影响程度最大的是攀西地区,经济发展因素影响最大的是川东北地区。     

土地整治新增耕地质量及产能时空变化研究——以江苏省东海县为例

研究了江苏省东海县土地整治新增耕地质量及产能的时空变化规律,发现:新增耕地的自然质量等指数和平均理论单产均随着复垦年数的增加而呈缓慢增加趋势,并最终趋于一个相对稳定值,总体上呈现S型增加趋势;研究区新增耕地的自然质量等指数和平均理论单产均呈现东部高、中部中等、西部低的趋势。最后对新增耕地复垦后的管护工作提出了相关建议。     

土地整治新增耕地质量及产能时空变化研究——以江苏省东海县为例

研究了江苏省东海县土地整治新增耕地质量及产能的时空变化规律,发现:新增耕地的自然质量等指数和平均理论单产均随着复垦年数的增加而呈缓慢增加趋势,并最终趋于一个相对稳定值,总体上呈现S型增加趋势;研究区新增耕地的自然质量等指数和平均理论单产均呈现东部高、中部中等、西部低的趋势。最后对新增耕地复垦后的管护工作提出了相关建议。     

南方丘陵山区耕地资源多功能时空演变及协同与权衡研究——以安福县为例

[目的]构建耕地多功能评价指标体系,并在此基础上探究耕地多功能时空演变规律以及各项功能之间的权衡与协同空间分布格局及变化.[方法]运用综合评价法对耕地多功能进行评价,并采用斯皮尔曼相关性分析和空间自相关分析.[结果]2008—2018年安福县耕地生产功能、社会保障、景观休憩功能整体呈下降趋势,生态调节功能持续上升;耕地的生产-景观休憩功能、社会保障-景观休憩功能之间存在显著的协同关系,社会保障-生态调节功能、生态调节-景观休憩功能之间存在显著的权衡关系;安福县耕地各项功能在空间分布上差异明显,其呈现HH协同的区域主要分布在地势较为平缓的安福县东南部平都镇周围,功能分值较低呈现LL协同关系的区域主要分布在安福县西北部地势较高区域.[结论]通过研究耕地多功能时空演变及其协同性,可以有效地促进耕地合理的空间布局以及制定区域耕地利用方针,实现耕地高效可持续利用.     

基于CA-Markov模型的贵州山区2022年土地利用格局模拟

【目的】为探讨快速发展的山区未来土地利用变化规律。【方法】利用CA-Markov模型,以贵州省麻江县为例,利用1992年、2002年和2012年三期土地利用数据,模拟了2022年土地利用格局,并分析了土地利用格局演变特点。【结果】结果表明:到2022年研究区耕地、未利用地、草地不断下降,而林地、建设用地和水域将持续增加。耕地、林地、草地和未利用地破碎化下降,建设用地破碎度增加,水域破碎度变化不大;耕地、林地、草地、建设用地的景观形状趋于规则化,而未利用地景观形状复杂化增强,水域景观形状复杂性变化不大;除未利用地聚合度下降外,其他地类聚合度都呈增加趋势。研究区景观破碎度降低;景观形状复杂性下降,各景观类型面积比重不断趋于均衡化,聚集度增强。【结论】该模型对山区土地利用模拟具有较高精度,研究结果可为土地优化研究奠定基础。     

长江经济带耕地碳排放时空格局演变及其影响因素

为厘清耕地绿色利用状况,采用IPCC碳排放系数法测算2000—2020年长江经济带129个地级市耕地碳排放,利用空间自相关分析揭示耕地碳排放时空特征演化,运用LMDI模型分解各影响因素的贡献。结果表明,2000—2020年长江经济带耕地碳排放量在时间上呈下降趋势,呈“保持稳定—快速增长—缓慢增长—缓慢下降”四个阶段;在空间上呈中、东部高,西部低的态势,存在显著的全局空间自相关,局部高-高聚集区分布于长江中下游地区,低-高聚集区分布于中游地区,低-低聚集区则主要分布于上游地区;区域内农业碳排放的促进因素是农业经济水平,抑制因素主要是农业生产效率,其次是农业生产结构,最后是农业劳动力规模。为此,长江经济带耕地碳排放的时空差异显著,各地区应因地制宜制定碳减排策略和土地利用管制规划,提升农业生产效率,优化农业种植结构,加强区域联动,推进低碳农业协同发展。     

美洲耕地利用格局及其时空变化特征

【目的】耕地时空格局变化特征分析是地表覆盖研究的热点问题之一。美洲作为全球重要的粮食生产区,其耕地数量和分布具有全球性战略地位,科学分析美洲耕地时空格局变化特征、过程和规律为耕地可持续发展提供科学参考。【方法】基于GlobeLand30数据集,运用数理统计和GIS空间分析等方法,系统分析了2000-2010年美洲耕地面积数量变化、空间分布及类型转化特征,并重点分析了亚马逊地区耕地格局变化状况。【结果】2010年美洲耕地总面积为52 875.05×10⁴ hm²;2000-2010年的10年间,美洲耕地总面积总体增加,面积增加约2 128.14×10⁴ hm²,增幅约4.19%。耕地面积增加最大国家为巴西,幅度达到9.51%,位居美洲国家之首,其次为阿根廷;减少最大国家为厄瓜多尔,面积减少101.14×10⁴ hm²。10年间美洲耕地复种指数增加2.42%,变化最为显著国家为巴拉圭、波多黎各。从耕地变化类型看,美洲新增耕地主要来源于林地、草地,而耕地减少主要是由于人造地表的侵占。美国耕地总量最多,但10年间耕地增长率较低,仅为0.08%,绝大部分损失的耕地转为人造地表,由于收获面积的减少导致复种指数减少了0.89%;巴西耕地总量仅次于美国,耕地大幅度增加主要来源于林地和草地,同时复种指数有较大程度提高。亚马逊地区作为美洲重要的生态和农业区域,10年间耕地增长8.41%,耕地增长伴随着森林、草地被大量破坏,尤其在巴西西南和厄瓜多尔表现最为剧烈。【结论】2000-2010年美洲耕地整体上呈现增加态势,国家间耕地利用格局变化差异明显;耕地主要来源于林地、草地和灌木,增长集中在巴西和阿根廷,耕地主要转出为人造地表,集中在美国。作为美洲重要的粮食生产区,亚马逊地区耕地面积和耕地复种指数都提高,两者同步增加一定程度上提高区域或全球粮食产量,但其带来的生态环境效益需要深入关注。     

湖南省耕地多功能时空分异特征及融合模式探讨

以县域为研究单元,运用变化率指数、均衡度指数模型、空间聚类、功能识别等多种方法,对湖南省耕地多种功能值、综合强度以及均衡度进行测度,分析其时空演化特征,辨识归纳多功能典型融合模式及演进趋势。结果表明:1996～2017年洞庭湖区与湘中南地区耕地经济贡献功能明显增加,长株潭地区受城镇化、工业化的影响,经济贡献功能下降;58%的县域单元耕地社会保障功能增加,下降区域主要分布在湘西和湘南地区;耕地生态安全维护功能的演变呈现先增后减的态势,研究末期下降区县超过89%。耕地多功能综合强度变化较平稳,但区域差异较显著,高值区主要在湘中南和洞庭湖区,低值区分布于湘西和湘南地区。耕地多功能均衡度总体处于较高水平且在不断上升,在空间上经历了由分散向局部集中演变的过程。各县市功能融合形式多样,呈现出多元化特征,共有8种融合模式,但大部分的地域单元在转向功能融合模式,除了生态优先发展模式,其它单一功能主导型的地域单元逐渐减少。