城市化背景下河西走廊LUCC的人文驱动力分析

城市化意味着城镇用地扩展,城市文化、城市生活方式和价值观在农村地域的扩散过程。耕地非农化是城市化过程中的一种必然现象,耕地数量的变化体现一定的社会经济发展规律。该文以城市化为背景研究耕地数量变化特征,采用主成分分析结合灰色关联分析的方法,以河西走廊5市1990-2008年的耕地面积、社会经济、人口统计数据为基础,对地区耕地变化的人文驱动力因素进行了分析和验证。结果表明:（1）近20a,河西走廊耕地数量经历了“增加-急剧减少-急剧增加-缓慢减少-平稳增加”的波动式变化过程,且空间相对变化显著。（2）河西走廊经济增长与耕地非农化存在近似“kuznets”曲线型关系,随着经济发展,耕地非农化速度先增大,而当经济发展到一定阶段时,随着经济增长耕地非农化速度逐渐减小,最终趋于平稳。（3）以城市化水平、社会经济以及农业技术发展为代表的人文驱动力因子在研究区近20a耕地的变化过程中起主导作用。     

长沙市耕地时空动态变化及驱动力研究

基于1990-2006年期间耕地和社会经济发展历史数据,分析长沙市耕地资源的发展现状和时空变化特点,并运用主成分分析法和多元回归分析法对长沙市耕地非农化的驱动力进行研究.结果表明,(1)长沙市耕地面积在1990-2003年呈逐步下降趋势,年均耕地递减率约为0.26%;2003-2006年耕地呈小幅度增长趋势.(2)区域差异度计算结果表明,长沙市不同的区县耕地变化速度和区域差异明显,耕地变化较为剧烈的地区为社会经济发展较为快速的区县.(3)主成分分析表明,长沙市耕地变化的驱动因子主要可以总结为经济发展水平因子和农业科技水平因子,其中经济发展水平因子是最为关键因素.(4)多元回归分析也表明,经济因素是长沙市耕地变化最为重要影响因素.     

城乡一体化进程中耕地利用变化的驱动因素及区域比较

耕地利用变化与经济发展密切相关,阐明不同经济发展阶段耕地资源变化的驱动特征,有利于缓和耕地保护与经济发展的矛盾。基于苏皖各城市社会经济发展统计数据,运用因子分析和系统聚类方法,提取影响耕地利用变化的主要驱动因子,考察其对耕地资源变化的作用机理及苏皖耕地变化驱动特征的区域差异。研究结果表明,耕地利用变化驱动力可归结为经济发展、人口与农业和制度与政策因素,经济发展带来耕地面积“N 型”变化,人口与农业因子和耕地数量之间存在高度正线性关系。城市耕地资源变化驱动类型受经济发展阶段及自身条件双重影响,工业化高级阶段城市主要受经济发展与结构调整驱动;工业化初级阶段城市人口与农业因素缓解了耕地流失;较为复杂的是工业化中级阶段城市,因经济结构、资源禀赋条件及城市功能定位等因素差异,耕地利用变化驱动力出现分异。因此各市应根据本地实际做出理性的决策,转变经济增长方式,坚持最严格的耕地保护制度,节约集约使用土地,提高土地产出效率。     

甘肃张掖市耕地变化及驱动力研究

本文通过对张掖市耕地动态变化的分析,得出影响该市耕地变化的驱动力为自然因素和社会经济因素。指出自然因素中水资源居于首要位置,采用主成分分析方法对社会经济因素进行归纳,概括为经济发展、人口增长和农业科技进步3个方面。并针对耕地变化的不同驱动力提出具体的对策措施。     

1980—2020年福建省耕地非农化的时空演变特征

[目的] 以县域为单位对1980-2020年福建省耕地非农化时空演变特征进行系统研究,揭示福建省耕地非农化的空间分布、迁移规律和集聚特征,以期为福建省耕地资源保护与可持续利用提供依据。[方法] 基于福建省1980,1990,2000,2010,2020年5期土地利用数据,运用重心模型、空间自相关等方法分析福建省耕地非农化时空演变特征。[结果] ①福建省耕地资源主要呈带状分布于东南沿海,且耕地面积随时间推移逐年减少。②福建省耕地非农化空间分布地域差异性显著,耕地非农化程度不断加剧,由东南沿海地区逐步向全省范围扩散。耕地非农化高等级区域主要分布在东南沿海地区和西北地区,以耕地转为建设用地、林地和草地为主要类型。③福建省耕地非农化重心偏离于几何中心,其分布具有非均衡性。耕地非农化重心主要位于该省几何中心东南方向,沿先西南后东南再西北的路径转移。福建省东南部地区的耕地非农化程度仍高于西北部地区,耕地非农化空间格局的总体趋势由东南部地区向西北部地区迁移。④福建省耕地非农化呈空间正相关性,空间集聚程度加深。"高-高"集聚和"低-低"集聚的空间变化对福建省耕地非农化空间自相关关系的格局演变起主导作用,"高-高"集聚由东南部地区向西北部地区转移,"低-低"集聚数量减少。[结论] 福建省耕地非农化程度不断加深,空间聚集度加强及耕地非农化重心逐渐向西北地区移动。为确保粮食安全,兼顾经济发展,应采取合理措施保护耕地,实现耕地资源的可持续发展。     

重庆江津市土地利用变化及社会驱动力分析

运用重庆江津市1990~2002年土地利用数据,分析其土地利用的动态变化及土地利用程度等变化情况,得出耕地面积变化是该区土地利用变化的核心类型。接着运用其社会经济发展状况有关数据和主成分分析法对耕地面积变化的社会驱动力作定量分析,总结出经济发展、城镇化和工业化、人口增长、农业生产效益、政治经济政策这5个因素是引起其耕地利用变化的主要社会驱动力因子。     

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。     

不同经济阶段农地非农化速率及空间差异研究——以江苏省为例

农地非农化是经济发展过程中的一种必然现象.相对于经济发展而言,农地非农化也是一种要素投入,但不同的经济发展阶段,这种要素投入的作用是不同的.为了阐明农地非农化空间差异程度及其与经济发展阶段的关系,引人占用耕地动态度和农地非农化不平衡指数进行了分析.研究表明,随着经济发展阶段的推进,从前工业化阶段向工业化高级阶段,农地非农化的速度是逐渐下降的;各种地类中,城市用地和工矿用地占用耕地增加速度是最快的.与此同时,农地非农化相对于GDP、二三产业产值的不平衡性在不断增加,而对于二三产业从业人员的不平衡性则有所减缓.从总体上来说,江苏省农地非农化的地域差异与各地的经济发展条件基本上是相适应的.     

乌鲁木齐市近16年建设用地和耕地变化驱动力比较分析

以新疆乌鲁木齐市1996—2011年自然、人文和土地利用数据为依据,基于数理统计分析方法和统计软件,对乌鲁木齐市16 a的建设用地和耕地变化特征和驱动机制进行了探讨和对比分析。结果表明:（1）1996—2011年乌鲁木齐市建设用地经历了平缓上升→迅速增长→减速增长的变化历程,耕地则为平缓减少→迅速增加→逐渐较少。（2）经济发展、人口增长、农业技术进步和产业结构调整是影响乌鲁木齐市建设用地和耕地动态变化的因素,而政策措施对该市的建设用地和耕地变化起直接导向作用。（3）各驱动力对建设用地和耕地驱动方向、驱动力大小、驱动因素影响的敏感性均表现出差异性,且同一土地利用类型在不同时期驱动因素也有差异。本研究旨在揭示建设用地和耕地变化规律及机制的同时为区域土地的可持续利用和生态环境保护提供科学依据。     

河南省耕地变化及其人文驱动力研究

根据河南省历年耕地及其相关统计数据,对河南省耕地时间(数量和质量)、空间变化和驱动因子进行了深入分析.结果显示:57a期间,耕地总量自1954年最高峰9.06万km²以来,整体上呈逐年减少趋势;1984~2005年耕地标准面积和标准系数均呈现波动增长趋势;耕地空间分布重心整体上向东南方向变化;采用主成分分析方法,得出影响河南省耕地变化的驱动力归纳为农业科技进步、社会发展水平和经济发展水平.     

伊敏露天煤矿排土场自然恢复植被群落特征研究

根据乌拉特前旗1957—2006年的统计资料,分析了耕地变化特征及现状,发现该区可开发利用的耕地已经用尽,人地矛盾形势严峻。利用主成分分析方法对乌拉特前旗1957—2006年耕地动态变化的社会驱动力进行了分析,结果表明,人口增长、经济发展和农耕业现代化水平是影响耕地变化的2个主要驱动因子。用GM(1,1)模型对未来25a的耕地和人口进行了预测,结果得出,该区1957—2006年期间人口持续增加,耕地面积减少,人地矛盾加剧。     

1990—2020年滇中城市群耕地非农化时空变化特征及驱动机制

[目的] 通过分析滇中城市群30年耕地非农化的演变路径、时空变化特征及驱动机制,为滇中城市群耕地资源的保护及精准管理提供理论依据。[方法] 基于滇中城市群土地利用数据和统计年鉴数据,运用重心迁移模型、变化轨迹模型、空间自相关分析、主成分分析等方法揭示1990—2020年滇中城市群耕地非农化过程、空间分布特征及主要驱动因素。[结果] (1)从时间上看,滇中城市群耕地非农化面积呈波动下降趋势,2000年前后由年均增加约6.88×10³ hm²转变为年平均减少约2.66×10⁴ hm²,受政策、经济和城市化影响导致其变化最剧烈。从空间上看,耕地非农化集中分布于滇中城市群的中部、东部、东南部和东北部地区。(2)30年来,滇中城市群耕地非农化在空间分布上趋于均衡,区域间耕地非农化差异变小,空间格局趋于稳定。(3)滇中城市群耕地主要转出为林地和草地,少部分转化为建设用地,变化型耕地中有54.60%与草地相关,29.33%与林地相关,4.64%与建设用地相关,主要发生在滇中城市群的中部、北部、东南部和西北部的局部区域。(4)滇中城市群耕地非农化存在显著的空间聚集效应,以高—高聚集和低—低聚集为主,高—高聚集主要分布在中部、北部和东南部,低—低集聚主要分布在西北部、西部和西南部。(5)滇中城市群耕地非农化受社会经济和自然条件共同影响。社会经济中的农业人口、国有固定产投资和城市化率是耕地非农化最主要的驱动因素,影响系数分别为-0.18,0.11,0.10;而自然因素年平均降水量和年平均气温在耕地非农化空间分布和扩张过程起着关键性的作用,影响系数分别为0.17,-0.15。[结论] 研究结果揭示30年来滇中城市群耕地非农化的时空变化特征、演变路径及驱动机制。对合理利用和保护耕地资源,保障云南省粮食安全具有重要作用,在一定程度上可为滇中城市群的耕地保护和耕地布局优化提供决策参考。     

秦淮河流域1980-2010年土地利用变化及驱动机制

[目的]研究近30a来秦淮河流域不同时期土地利用/覆被变化特征及驱动力,为秦淮河流域的生态经济系统可持续发展和流域管理提供科学依据。[方法]利用GIS功能对秦淮河地区1980,1995,2000,2005,2008,2010年土地利用现状图进行叠加转换,建立土地利用变化转移矩阵,在此基础上分析秦淮河地区近30a来的土地利用变化特征,并结合相应的社会统计资料分析土地利用变化的驱动力。[结果]流域内耕地面积逐年减少,建设用地面积逐年增加,林草覆盖面积略有减少;土地利用程度变化存在明显的时间差异性,2005—2008期间变化最大;建设用地的增加主要源于耕地的转入,其次是林地、水域;经济发展、人口增长和人民生活水平的提高是该区土地利用/覆被变化的主要驱动力。[结论]城市化发展要素是推动该区建设用地增加、耕地面积减少这一现象的主要驱动力。     

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。     

河北省耕地资源时空格局演变和驱动力

根据河北省1995-2005年耕地变化统计数据,研究耕地利用现状和耕地资源的时空变化规律,应用主成分分析和线性回归模型,定量研究了耕地资源和各社会经济驱动因子之间的关系,结果表明:10 a间耕地总面积和人均耕地面积都经历了"缓慢减少-急剧减少-相对稳定"的变化过程,均呈现总体减少的变化趋势.空间区域差异明显,表现为平原区耕地减少最多,占37.80%;丘陵山区耕地减少面积占26.09%.农业结构调整、农业现代化和社会经济发展水平、粮食安全是河北省耕地资源变化的主要驱动力.加强耕地变化驱动力与驱动机制研究,对合理利用和保护耕地资源、控制耕地面积进一步减少,保持耕地质量和数量的动态平衡,促进区域农业的可持续发展具有一定的现实意义.     

城乡收入差距与耕地非农化的关系研究——基于耕地库兹涅茨曲线扩展的省级面板数据研究

利用1998-2006年间省级面板数据,证实城乡收入差距与耕地非农化之间存在耕地库兹涅茨曲线关系,收入差距的扩大不仅会加剧耕地非农化,还会影响经济的发展,进而导致耕地非农化速度减缓的拐点的延迟出现。指出只有通过提高农民收入来缩小城乡收入差距,构建和谐社会,加强土地用途管制与建立相应的补偿制度,才能切实保护好耕地。     

国家尺度耕地变化驱动力的定量分析方法

该文使用中国1987～1989年和2000年两期土地利用遥感调查数据,探索了国家尺度土地利用变化驱动力分析的定量研究方法。以全国耕地变化为例,首先通过GIS和遥感技术对全国耕地变化与自然、社会经济状况进行综合分区,然后利用人工神经网络对各类型区的耕地变化的主导因素进行了分析。研究发现,东部沿海地区及四川盆地自1987年到2000年发生的耕地流失严重,城市化导致的城镇人口增长进而导致城镇扩张、市场经济条件下区域经济之间的相互作用、第二、三产业的迅速发展是其主导原因。在变量选取中大样本的神经网络训练得到较好结果,表明神经网络在土地利用变化驱动力研究中具有强大能力,并说明了先分区后筛选变量的研究思路的合理性。该研究方法对其他类型的土地利用变化驱动力研究以及全球变化研究具有借鉴作用。     

2009—2018年湖南省县域耕地时空演变及其驱动力

[目的]分析近年来湖南省县域单元耕地的时空变化特征及驱动力,为耕地保护政策的制定提供决策依据。[方法]基于湖南省2009—2018年的土地利用变更调查数据库,利用耕地变化动态度、景观格局指数和地理探测器模型,从数量规模、景观格局和驱动力等方面分析湖南省县级行政单元的耕地变化。[结果](1)2009—2018年,湖南省耕地总量累计增加379.02 km²。新增耕地主要分布在环洞庭湖地区、湘中盆地群和湘西北等土地整治重点地区。(2)在土地综合整治等工程的积极作用下,湖南省耕地图斑形状趋于规整化;而受城镇化和基础设施建设的影响,全省耕地破碎化趋势明显。(3)地方财政收支情况、人口增长和地形条件是湖南省2009—2018年间耕地变化的主要驱动力因子。各驱动因子之间通过双因子增强和非线性增强等交互作用实现对耕地时空变化的综合影响。[结论]湖南省耕地保护成效显著,但依然面临许多挑战。新时期全省耕地保护应该处理好国土空间开发与保护之间的关系;新增耕地的开发应当更加注重对农村低效建设用地的复垦而减少对生态空间的挤占;优化耕地保护政策,切实提高现有耕地的经济产出效益,发挥市场机制在...     

太原市耕地变化趋势及驱动力研究

根据统计资料,分析了1997～2007年太原市耕地面积变化的总体趋势,指出耕地数量的变化整体上呈下降趋势.结合近十年来太原市社会经济统计数据,应用主成分分析方法分析了影响耕地变化的因子,得出社会发展水平、经济发展因素、人口因素、农业产业结构调整因素是引起耕地变化最主要的因子,并且建立多元回归模型,对耕地面积变化的驱动力进行了定量分析.     

疏勒河中下游近35年土地利用与景观格局动态

以疏勒河流域中下游为研究区域,利用1975年Landsat MSS、2000年和2010年的Landsat TM 3期遥感影像,运用土地利用变化幅度、动态度、转移矩阵等方法,并结合景观指数,采用主成分分析方法,分析了流域1975—2010年间的土地利用/覆被和景观格局的变化及其驱动力。结果表明:近35年,研究区耕地和城乡建设用地所占比例持续上升,建设用地的动态度最高,达2.11%,耕地次之。土地利用类型间主要转移方向为:戈壁石砾地和草地转化为耕地,戈壁石砾地转为建设用地和草地。整个景观的斑块密度增大,最大斑块指数减小,景观趋于破碎化,景观的多样性增加。人口增长和经济发展因素是研究区土地利用/覆被变化的最直接驱动力。