典型东北农牧交错区土地利用/覆被变化分析

采用赵哈林对东北农牧交错区的界定范围,选取内蒙古库伦旗,科尔沁左翼后旗以及辽宁西部的康平县和法库县四县为代表,利用1987年、1995年、2003和2007年4个时期土地利用数据,运用ArcGIS和ArcView,分析1987-2007年间的土地利用/覆被变化.结果表明:研究期间,农田和草地大幅度减少,未利用地用地面积显著增加,林地和建设用地保持较小增长,水域面积减少幅度不大.研究区土地利用类型转移的主要方向是农田转化为草地(转化面积为1060.88 km2,占2007年草地面积的27.19%)和未利用地(转化面积为280.10 km2)、林地转化为草地(转化面积77.95 km2)、草地转化为未利用地(转化面积为1265.07 km2).人口压力和生态政策是影响该区域土地利用/土地覆盖变化的主要驱动力.     

典型农牧交错区土地利用变化驱动力分析

农牧交错带土地利用/覆被变化的驱动力研究是生态环境演化内在规律的重要组成部分,可以科学指导该地区的可持续发展。该文以农牧交错带的典型区域——内蒙古翁牛特旗为例,从土地利用变化过程的空间角度,基于GIS以及相关数理统计软件,使用Logistic模型分析了土地利用/覆被变化的内部和外部驱动力。结果表明模型中耕地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离和农业气候区;草地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离、土壤表层有机质含量和到乡镇中心的距离;林地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离和海拔;空间异质性和土地利用变化过程的时间变量共同影响使用logistic回归模型来进行推断的能力;通过对草地logistic回归模型拟合度的检验,验证了不同土地利用类型变化的主要驱动力可以用空间统计模型来解释。     

典型农牧交错区土地利用变化驱动力分析

农牧交错带土地利用/覆被变化的驱动力研究是生态环境演化内在规律的重要组成部分,可以科学指导该地区的可持续发展。该文以农牧交错带的典型区域——内蒙古翁牛特旗为例,从土地利用变化过程的空间角度,基于GIS以及相关数理统计软件,使用Logistic模型分析了土地利用/覆被变化的内部和外部驱动力。结果表明模型中耕地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离和农业气候区;草地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离、土壤表层有机质含量和到乡镇中心的距离;林地变化的主要解释变量是到农村居民点的距离和海拔;空间异质性和土地利用变化过程的时间变量共同影响使用logistic回归模型来进行推断的能力;通过对草地logistic回归模型拟合度的检验,验证了不同土地利用类型变化的主要驱动力可以用空间统计模型来解释。     

中国北方农牧交错区研究展望

近年北京和华北地区的沙尘灾害天气引起了广泛关注,其上风向地区的农牧交错区不但是防护的重要屏障,也是沙尘的源地之一。为了减轻农牧交错区本身的生态压力和环境恶化,需要明确其范围、界线、发展历史和治理方式。综述了上述中国北方农牧交错区的研究进展,并展望了农牧交错区研究中比较紧迫的区域和研究方向。在研究的领域当中,荒漠化及物质迁移仍然是持续研究的基础,景观（土地利用）变化及其模拟和水土保持等生态恢复研究是针对性较强的研究内容;在农牧交错区中,河北坝上地区和内蒙古乌盟后山、长城沿线、毛乌素和科尔沁等农牧交错地带是重     

西吉县80年代土地利用变化驱动机制研究

根据驱动因子与土地利用变化关系的分析,提出表征县域土地利用变化与驱动因子的指标体系,分析了二者的相关关系,建立了多元回归模型,并以其标准回归系数为指标定量分析了驱动因子对土地利用变化的影响,得出了农民纯收入和农民退耕的积极性是西吉县80年代土地利用变化的主要驱动因子的结论.     

历史上中国北方农牧交错带土地利用演变过程

主要讨论了中国北方农牧交错带中内蒙古东南和中南两个典型地区土地利用的演变过程以及影响因素,并探讨了地貌演化与土壤侵蚀之关系。     

脆弱草原带农牧交错区村域尺度土地利用结构定量分析

村级规划是现行土地利用规划的延伸和完善,全面揭示村域土地利用结构特征是村级土地利用规划编制必不可少的前提条件。该文以四子王旗中部乌兰察布丘陵区西南8个乡镇54个村(社区)组成的典型的脆弱草原带农牧交错区为研究区域,以其所辖村(社区)为分析单元,利用2013年遥感影像解译数据,运用计量地理方法和GIS技术,定量分析村域土地利用结构特征,为脆弱草原带农牧交错区村级土地利用规划的编制提供参考依据。结果表明:研究区土地利用多样化指数平均值为0.71,所辖各村(社区)多样化指数介于0~0.77之间,土地利用类型多样化程度总体处于中等偏上水平;各村(社区)集中化指数介于-0.33~1之间,集中化程度总体呈现为中等偏下的状态;土地组合类型相对较丰富,半数以上的村(社区)地类组合类型以耕地-林地-牧草地为主,37%的村(社区)以耕地-林地为主,空间分布上基本形成了一个集最单一和最齐全组合类型的中心区域和以此为中心的3条南北带状分布区域及最外侧对称分布的2个地段,在这些不同区域和地段内耕地、林地和牧草地呈现出相间分布的特点;土地利用程度综合指数平均值为243.05,各村(社区)综合指数值介于213.83~400之间,土地利用程度总体水平较高;受地形、海拔及人类生产投入水平的影响,各类用地在各村(社区)的区位意义不尽相同,其中耕地和林地区位意义相对较突出,而对半干旱草原地区来说,牧草地区位意义并不突出。据此,脆弱草原带农牧交错区的土地利用,在完善灌丛林生态体系的同时加强牧草地保护和农田基本建设是确保草原生态安全和经济稳定发展的必然选择。     

开封市城区土地利用动态变化及其驱动因子分析

基于开封市城区1988年和2002年土地详查与变更调查数据及社会经济统计资料,通过引用土地利用变化幅度、动态度、转移矩阵与信息熵等理论与方法,结合开封市社会经济发展状况,在总结理论和对开封市土地利用动态变化特征进行分析的基础上,得出了开封市土地利用变化的主要驱动因子.研究结果可为区域土地利用的优化配置、土地规划与管理提供理论依据.     

北方农牧交错带界线变迁区的土地利用与景观格局变化

交错带是相邻生态系统的边缘交汇带,是陆地生态系统对全球变化和人为干扰响应较为敏感的地段。在全球气候变化和人为干扰的影响下,北方农牧交错带的地理位置和界线不断变迁,界线变迁区的土地利用和景观格局也处于快速的变化之中。该文基于气象和土地利用数据,利用遥感、GIS技术和景观生态学方法,界定了北方农牧交错带及界线变迁区的地理位置,并分析了1986-2000年界线变迁区的土地利用和景观格局时空变化特征。结果显示:(1)北方农牧交错带的西北界、东南界缓冲区土地利用结构变化、不同地类之间的相互转化及土地利用动态度变化存在明显区域差异;(2)西北界、东南界缓冲区景观重心迁移的距离和方向、景观格局变化呈现出不同的特征。     

山东省土地利用结构时空变化及其驱动机制分析

基于山东省1987~2003年统计资料和土地详查与变更调查数据,研究揭示了山东省近17年来土地利用结构信息熵和均衡度的时空变化,并在此基础上进一步探讨了土地利用结构信息熵和均衡度动态变化的驱动机制。结果表明:17年来,山东省土地利用结构信息熵和均衡度的变化经历了增加→减少→缓慢增加的变化过程,总体趋势是各土地利用类型的面积占土地总面积的比例差别逐渐缩小,土地利用结构的均质性逐渐增强;土地利用结构的信息熵和均衡度具有空间分异规律,从东部沿海向西部内陆递减,总体而言,东部半岛丘陵区的信息熵和均衡度值>中南部山地丘陵区>西部、北部平原区;自然因素、人口变化、经济因素和政策调控等是影响土地利用结构信息熵和均衡度时空变化的主要驱动因子。     

中国农业生态效率的时空演变及驱动因素

[目的]研究农业生态效率的时空演变及驱动因素,为推动生态农业的可持续发展提供理论支持。[方法]构建超效率DEA-Malmquist模型对2007—2016年中国农业生态效率值的动态变化进行研究,利用空间自相关模型分析其分布特征,运用灰色关联模型探讨了农业生态效率时空变化的主要驱动因素。[结果]观测期内,全要素农业生态效率值增长稳定,技术进步是农业生态效率提高的主要原因;农业生态效率空间分布具有全局自相关性,河南、山东等省份表现出"低—低"集聚特征;农业生态效率变化主要受科技支持、农地确权、农业机械密度、农业规模化水平等10个因素影响,各因素在不同时期作用存在差异。[结论]观测期内,农业机械密度代替城市化水平成为主要驱动因素;农业生态效率变化的驱动因素逐渐由宏观环境和政策导向转变为以农业自身发展为导向。     

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。     

我国保护性用地体系的分析

我国保护性用地资源十分丰富,种类繁多,目前已初步形成我国特色的资源体系。应用系统论的方法,对我国保护性用地按空间载体的类型进行梳理,分别总结了各自的发展历史、现状和问题。在此基础上,分析我国当前保护性用地体系的共同问题,探讨我国保护性用地资源的可持续利用,以及体系的形成和建设,并提出我国保护性用地体系建设和发展可能的三种趋势     

四川盆地丘陵区农业源甲烷排放时空变异特征及驱动因素

为探讨四川盆地丘陵区农业源CH₄排放特征,采用IPCC排放因子法估算2007—2017年农业源CH₄排放量,运用重心模型、Getis-Ord G^*_i指数检验和PLS-STIRPAT模型,探讨区域CH₄排放的时空变化特征及驱动因素。结果表明:(1)2007—2017年,盆地丘陵区农业源CH₄排放量达(32.52～35.93)万t,其中种植业、畜禽养殖业排放占比分别为44.54%～48.26%和51.75%～55.46%,总排放量呈现出随年限增加而降低的趋势,与养殖业CH₄排放密切相关。(2)2007—2017年,盆地丘陵区农业源CH₄排放重心总体向东北方向迁移; 高排放聚集区主要位于研究区东北部,呈现出扩张的趋势,低排放聚集区主要位于西南部,与高值聚集区呈现出相反的缩减趋势。(3)驱动因素中,总人口、农业从业结构和农业产值结构对农业源CH₄排放起到正向促进作用,城镇化率、单位面积施肥量、人均耕地占有量、人均GDP和农村用电量对农业源CH₄排放起控制作用。其中农业产值结构是推动研究区CH₄增长的重要因素。综上,盆地丘陵区农业源CH₄排放水平较高,时空分布差异变动较小,通过农业生产集约集中规模化可有效降低农业源CH₄的排放量。     

基于PLUS的耕地驱动因素分析与未来预测——以图们江流域为例

[目的] 探究图们江流域耕地时空演化特征及其驱动因素并预测与《吉林省国土空间规划(2021—2035年)》(以下简称《规划》)相关的耕地变化状况,为图们江流域耕地资源合理规划与利用提供依据和决策支持。[方法] 通过土地利用转移矩阵与重心转移分析其时空演化特征,耦合马尔可夫模型和PLUS模型,预测不同情景下耕地数量和空间变化。[结果] ①1990年以来研究区耕地面积呈持续减少趋势但整体处于可控状态,到2020年总量共减少了440.42 km²,减少的耕地主要转化为林地和建设用地。②耕地的空间分布具有明显的差异性,主要集中在中下游区域,并且耕地重心以每年43.1 m的速度逐渐向西南偏移。③社会经济因素中的GDP值、道路交通和人口等与自然因素中的坡度和降水是影响过去耕地变化的主要驱动因素。④预测结果表明,两种情景下耕地总量均呈现逐年减少的趋势,目标导向情景下2035年耕地总量比2020年将减少128.57 km²,减少的耕地主要集中在规划的开发区与保护区。[结论] 过去30 a随着社会经济的快速发展,研究区内耕地承载的压力越来越大,而且当前的状况不利于《规划》目标的实现。为了实现耕地数量、质量与生态三位一体保护与耕地资源的可持续发展,可以适当开发研究区上游与西部地区的耕地资源,推动原有农业实现规模化、科技化。此外,目标导向情景更有利于图们江流域耕地资源的可持续发展,应当继续实施《规划》目标。     

阿克苏地区荒漠化变化趋势及其驱动因素

[目的] 对2009—2019年阿克苏地区荒漠化变化趋势及其驱动因素进行分析,为该区生态修复、因地制宜制定荒漠化防治政策提供科学依据。[方法] 基于《全国第六次荒漠化监测细则》构建荒漠化评价指标体系,在ArcGIS和IDRISI软件的支持下,对2009—2019年阿克苏地区荒漠化变化趋势进行评价,分析荒漠化驱动因素并做出预测。[结果] ①2009—2019年阿克苏地区荒漠化面积逐年降低,荒漠化呈现逆转态势。阿克苏地区荒漠化呈现较强的空间异质性,极重度荒漠化区域位于研究区南部与塔克拉玛干沙漠接壤地带,极重度荒漠化所占比例最大。②2009—2019年阿克苏地区荒漠化单一驱动因素分析结果显示,土地利用类型是阿克苏地区荒漠化最重要的影响因子,多驱动力因子交互作用对荒漠化演化的解释力比单因子更强,作用方式与强度表现为增强与非线性增强。③CA-Markov模型预测结果显示,在驱动因素不改变时,2019—2024年阿克苏地区荒漠化程度持续逆转,整体表现为极重度荒漠化转化为重度荒漠化,部分地区荒漠化面积扩张。[结论] 研究时段内,研究区荒漠化面积减少,荒漠化程度呈逆转态势,影响荒漠化主要因素为土地利用类型。在荒漠化的治理与防治过程中,应当结合荒漠化驱动因素,合理有效地实施荒漠化防治以及生态修复工程。     

延安市退耕对生态的影响及其人文驱动因素分析

在对延安市生态退耕特征分析的基础上,阐释了其对生态系统服务功能的影响,并借助STIRPAT模型探究了生态退耕过程中耕地面积变化与其人文驱动因素的定量关系。研究表明:2000—2013年延安市以耕地、林地、草地为主要景观类型,而耕地面积大幅度减少,林地、草地面积稳步增加,且耕地主要转化为林地、草地,分别占其转出量的28.627%,66.664%;延安市2000—2013年生态服务价值稳步增加,增长率为7.624%,年均增长量为1.416亿元,而耕地、草地、林地生态系统服务价值贡献率依次递增,建设用地比重逐渐增大,水域及荒漠则波动变化,且单项生态系统服务功能值变异系数逐渐降低,各项生态服务功能呈现均衡化发展趋势;人口数量增加、社会经济增长、产业结构调整对耕地面积减少具有积极作用,而非农业人口数量增加及农村经济水平提升能够促进耕地面积的增加,各驱动因素综合影响着耕地面积变化及生态退耕过程与生态系统结构,并对区域生态系统服务功能影响显著。     

天津地区湿地退化特征与驱动因素的多变量相关分析

[目的]以天津市为例,分析缺水型特大城市湿地退化的各种因素与湿地退化指标之间的相关关系,筛选出导致湿地退化的关键因素,为制定湿地保护和恢复提供科学依据。[方法]采用单因子相关分析、多元线性逐步回归模型和典型相关分析方法。[结果]人口的增加和城市经济的快速发展是导致湿地减少的主要驱动因素;水资源量的减少导致湿地补水不足是直接的自然因素。农业人口比例和人均水资源量是近海及海岸湿地面积的主要影响因素。污水排放量和降雨量是湿地水质的主要影响因素。人口密度是湿地生物多样性的主要影响因素。[结论]水资源短缺、围垦和建设占用是造成天津地区湿地退化的主要原因,水产养殖、水稻种植和人工硬质护岸改造是自然湿地向人工湿地转变的主要原因,污水排放和农业化肥的使用是造成湿地功能退化的主要原因。     

中国农业用水绿色效率时空分异及其驱动因素

[目的]探究中国农业用水绿色效率的时空分异及演变特征,分析中国农业发展现状,为进一步推进农业高质量发展提供科学参考。[方法]利用超效率(evidence-based model, EBM)模型测算2001—2020年中国大陆31个省区(不含港澳台地区)的农业用水绿色效率。在此基础上运用核密度(kernel density estimation, KDE)估计法进行非参数检验,并通过ArcGIS图示法探究全国不同地区农业用水绿色效率的时空分异及演进特征,最后利用地理探测器考察不同驱动因素对农业用水绿色效率的综合影响。[结果](1)2001—2020年全国农业用水绿色效率(各省年平均)经历了先上升后下降的变化。(2)全国的农业用水绿色效率在空间上呈现出“北低南高”“西低东高”的现象。(3)全国农业用水绿色效率地区差距呈缩小态势,存在动态收敛性特征,各个省份内部的农业用水绿色效率均存在不同程度的两极分化现象,其中西北地区的核密度曲线最为平缓,两极分化现象最为严重。(4)技术水平、资源禀赋、生态环境对中国农业用水绿色效率的影响程度整体高于经济发展水平。[结论]各省区应结合自身优势,从农业技术水...