2000-2020年滇中城市群生态环境质量动态监测及空间格局演变

[目的] 分析生态环境质量时空变化规律及其异质性,为政府及相关部门制定生态环境保护政策提供科学依据。[方法] 采用GEE(google earth engine)平台选取滇中地区2000—2020年Landsat影像,逐年提取遥感生态指数RSEI(remote sensing ecological index),运用冷热点分析、标准差椭圆、生态环境重心转移等空间分析方法探索生态环境质量的时空演变规律。[结果] ①滇中城市群整体生态环境质量总体呈不断下降趋势,RSEI均值从2000年的0.51下降到2020年的0.46。②从空间分布上看,除个别年份外总体上滇中东部地区生态环境质量明显好于西部地区,生态环境质量较好的区域大多森林覆盖率较高。③近20 a来滇中城市群生态环境空间分布呈南—北方向,同时城市群生态环境质量整体呈现出一定的聚集性。[结论] 滇中城市群生态环境变差与城市群建成区高速扩展,气候异常,植被破坏,水土流失加剧等有着密切的关系,为此应加强生态建设,提升滇中城市群生态环境质量。     

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...     

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。     

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.     

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。     

福州市耕地景观生态现状与驱动力分析

本研究以景观生态学为研究方法，以GIS为技术支撑，计算福州市2000年耕地景观的分维数、斑块伸长指数、斑块面积指数等指标。计算结果表明福州市耕地目前处于相对破碎及不稳定状态。针对该现状，本研究从自然、社会经济和技术三个方面进行分析，指出自然生态条件较脆弱、人口增长、城市化发展、耕作制度不合理和施肥不当是耕地破碎和不稳定的主要驱动力。     

2000-2020年锡林郭勒草原土地利用/土地覆被时空演变特征及驱动力分析

科学揭示土地利用/土地覆被的时空演变特征及其驱动机制,对推进草原生态文明建设和高质量发展具有重要意义。以位于中国北疆的锡林郭勒草原为研究区,基于2000-2020年遥感、气象等多源数据资料,运用土地利用变化指数、频次统计、桑基图可视化模型、网格单元等方法探讨了近20年锡林郭勒草原土地利用/土地覆被的时空变化特征,并利用地理探测器分析自然地理条件和社会经济发展对草原土地利用/土地覆被变化的影响机制。结果表明：1）2000-2020年间锡林郭勒草原的土地利用/土地覆被类型以草地和沙地为主（面积占比约98%）,区域土地覆被变化主要发生在中西部的沙-草交错区。2）2005年后区域沙地面积持续减少,而沙地转入率在近10年间仍接近5%,说明草原生态环境总体向好,但生态脆弱性水平仍较高。3）社会经济的快速发展是驱动锡林郭勒草原土地利用/土地覆被变化的主要因素,气候因素的驱动作用次之,地形因素影响相对较小。研究结果可为锡林郭勒草原的生态保护和可持续发展提供科学依据。     

太原市近15年城市景观格局时空变化及其驱动力

[目的]探讨不同尺度下太原市城市景观格局的时空变化特征,以期为解释城市化进程中景观格局演变的时空规律、评估社会经济发展对其的影响提供重要的科学依据。[方法]基于2000—2015年3期时间序列的Landsat TM遥感影像获得一级景观类型的太原市土地利用覆盖空间数据,利用Fragstats 3.4软件计算景观格局特征指数,研究太原市全市域和主城区的城市景观格局时空变化特征,并利用SPSS软件系统剖析了影响太原市景观格局的驱动作用。[结果](1)15a间,林地、耕地和草地始终是全市域的主要景观类型,分别占总面积的比例由33.60%,31.80%和27.47%变化为35.18%,27.97%和25.49%。城乡、工矿、居民用地的面积明显增加,占总面积的比例由5.86%增长为10.27%,其中耕地和草地是城市化用地扩张的主要来源;主城区土地利用的强度呈逐年增加的趋势,城乡、工矿、居民用地占总面积的比例由21.65%增长为33.82%,成为主城区的主要景观类型,而城乡、工矿、居民用地占用耕地的数量比全市域更加明显。(2)在全市域尺度上,景观格局指数变化表现为耕地、林地的斑块破碎化程度高,景观蔓延度下降,景观多样性增加;而主城区尺度上城乡、工矿、居民用地斑块破碎化程度显著升高,景观蔓延度呈先下降后上升的趋势,但景观多样性却呈先上升后下降的趋势。[结论]太原市全市域和主城区尺度上的城市景观格局特征存在一定的差异性,社会经济的发展、政策因素以及城市规划与发展理论的阶段性调控作用是影响其演变的主要驱动力。     

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.     

渭河流域1980-2000年LUCC时空变化特征及其驱动力分析

流域水沙变异与土地利用/覆被变化（LUCC）有着十分密切的关系。该文基于渭河流域1980年、1990年和2000年的土地利用/覆被数据,借助ArcGIS等软件对渭河流域20 a间LUCC的时空变化特征进行分析,探讨渭河流域LUCC的时空变化规律。基于转移矩阵、综合土地利用动态度、综合土地利用程度和单一土地利用变化率等指标进行分析表明:渭河流域在1980-2000年土地利用/覆被发生了较大变化,其中草地增幅最大,达到2.09万km²;耕地和林地减幅分别达到了1.35万km²、1.11万km²;建设用地增速最快,增长了8.53倍。从综合土地利用动态度、综合土地利用程度和单一土地利用变化率时空分布图可以看出:变化的时空格局有明显的区域特征,而且前十年的变化比后十年的变化剧烈,主要地类时空变化差异明显。基于时空变化特征分析了变化的驱动力,分析得出主要受到国家土地政策、水土保持、经济发展以及人口增长等多方面因素驱动。     

1986-2013年南京市土地利用/覆被景观格局时空变化及驱动力因素分析

以南京市为研究对象,采用南京市1986年、1996年、2002年、2013年的四期土地利用/覆被数据,运用景观生态学原理,借助ArcGIS软件和Fragstats软件,从土地利用类型结构、变化速度、转化关系和景观格局等方面分析南京市近30年土地利用/覆被和景观格局的时空变化状况及其驱动因素。结果表明:（1）南京市近30 a中土地利用/覆被发生了剧烈变化,耕地在整个研究区起到主导作用,其面积比例均在48%以上,但是其优势度逐渐降低,大量自然景观向人为景观转变是研究区土地利用变化最显著的特征;（2）整体景观类型变化速度都在增大,而草地和其他用地变化最为活跃,林地相对最稳定,土地利用结构处于快速调整阶段;（3）耕地的转出最大,主要转向为居民点及建设用地;（4）景观格局变化明显,破碎化程度越来越高,景观格局趋向复杂化,景观结构不稳定性增加;（5）人口增长、经济发展、区域政策和城市规划等共同推动了研究区景观格局的变化。该研究结果对于南京市的科学规划及可持续发展提供重要参考。     

黑土区拜泉县耕地破碎化时空变化分析

为识别黑土区拜泉县耕地破碎化类型和评估耕地破碎化程度,基于2000年、2005年、2010年和2015年4期耕地利用数据,利用移动窗口技术,在像元水平上定量反映耕地破碎化过程,揭示了耕地破碎化的基本特征和时空格局,并在县级尺度和村级尺度上分析了耕地破碎化的变化规律和特征。结果表明:(1)2000—2015年拜泉县耕地破碎化程度整体呈现“缓慢—急剧—缓慢”的趋势,2005—2010年是耕地破碎化变化的快速时期;(2)拜泉县耕地破碎化空间上呈现“孔洞耕地为主导,核心耕地分布集中”的特点,2010年后斑块耕地一直处于增加的趋势,耕地破碎化问题日益突出;(3)乡镇级尺度上,2000—2005年西部和东部地区耕地破碎化程度较大,2010—2015年除中部地区外,其余地区斑块耕地比例均稳定增加,核心耕地比例减少,耕地破碎化程度呈上升趋势;(4)村级尺度上,拜泉县各个村的耕地破碎化程度有较大差异;(5)拜泉县耕地破碎化原因主要受自然、利用、设施和管理切割力的影响。综上,自然—人文双重因子作用导致研究区耕地破碎化的时空差异。     

1986—2020年黄河流域十大孔兑土地利用变化及驱动力分析

[目的] 十大孔兑是黄河几字湾的重要组成部分,生态环境敏感脆弱,开展其土地利用变化与驱动力分析对黄河流域高质量发展具有重要生态意义。[方法] 对十大孔兑基于1986年、2000年、2010年、2020年4期遥感影像,运用ArcMap 10.8空间分析法和主成分分析法系统分析其土地利用变化情况及驱动因素。[结果] 林地、建设用地、耕地呈逐期扩张趋势,未利用地、草地、水域呈逐期缩减趋势,截至2020年林地成为占地面积最大地类,面积达6 308.43 km²,占总面积的59.99%。2010—2020年综合动态度最高,达1.59 %,表明土地利用变化在2010—2020年变化最为剧烈。平原区地势平坦,耕地和建设用地在此扩张明显;风沙区在生态治理政策与工程作用下,未利用地向林草地转变,在风沙区东部尤为明显,而在风沙区中部则小比例转变为光伏发电建设用地;丘陵区主要由未利用地转变为林地,由于区域工矿业发达,丘陵区东南部极小部分林地转变为城乡工矿建设用地;水域在孔兑内部共减少75.81 km²,而耕地除北部平原区扩张外,在孔兑沿岸增加明显。土地利用变化主要受社会经济、农业生产力、地势、政策驱动变化。[结论] 近35年来,十大孔兑土地利用变化较大,整体生态向好的方向发展较为明显。该研究结果可为决策部门制定黄河流域生态保护政策提供科学参考。     

海晏县耕地变化驱动力模型及因子分析

利用多元统计学与系统动力学原理和方法建立了海晏县耕地利用变化的驱动力模型,从县域规模水平上对海晏县耕地利用变化的驱动因子及其作用机理和过程进行了分析。结果发现,在海晏县除进入模型的总人口、年末存栏羊数是耕地利用变化的主要决定因子外,国家大政方针和政策也是该县耕地利用变化的主要驱动因子之一。最后探讨了该县土地资源可持续利用的对策和措施。     

滇中城市群2000-2020年土地利用变化对生态系统服务价值的影响

[目的] 以高原喀斯特地貌区滇中城市群为例,引入地形梯度,探究快速城镇化过程中滇中城市群的土地利用/覆被变化（LUCC）对生态系统服务价值（ESV）的影响,为其他相似地区的生态系统服务价值提升和土地利用规划提供理论指导。[方法] 基于2000,2010和2020年3期土地利用数据,结合地形位指数、修正的ESV当量和热点分析等技术手段定量探讨滇中城市群2000—2020年的土地利用和ESV在地形梯度上的时空变化特征,并通过ESV损益流向表分析滇中城市群LUCC对ESV的影响。[结果] ①2000—2020年,滇中城市群耕地和林地分别减少了1.21×10⁵ hm²,1.19×10⁵ hm²,而建设用地面积增加了2.16×10⁵ hm²。耕地、水域和建设用地主要集中分布在低地形梯度上,林地主要集中分布在高地形梯度上。②ESV总体呈下降趋势,价值量从2000年的1 196.41亿元减少到2020年的1 137.50亿元,共减少58.91亿元。ESV在地形梯度上的空间分异特征显著,ESV高值区主要分布在海拔高且坡度大的西部和北部区域,ESV低值区则与之相反。③林地和水域的流失以及建设用地对耕地的侵占导致ESV损失惨重,损失区主要分布于昆明市中部和红河州北部的城镇区。2010—2020年,由于退耕还林、还草、还湖等政策的实施使红河州北部和曲靖市北部区域的林地和水域面积增加并出现ESV增值区。[结论] 研究期内LUCC对ESV产生了较大影响,并在地形梯度上表现出了较明显的空间差异。可以通过对现有林草地和湖滨湿地进行改善和保护,并严格控制ESV损失冷点区等措施来提升滇中城市群生态系统服务价值和促进区域土地可持续利用。     

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。     

岷江上游汶川县耕地变化及驱动力研究

该文研究了汶川县的耕地变化情况,并运用定性与定量结合的方法分析了导致耕地变化的原因。研究结果表明：汶川县在过去的几十年里耕地的数量发生了变化,呈现一种在波动中缓慢变化的趋势;其变化除了受政策和自然因素影响外,人口和经济增长对耕地变化也起到了进一步的促进作用。在此基础上,对该区耕地资源的利用提出了建议,以促进地方土地资源的可持续利用。     

滇中城市群绿色空间生态系统服务价值时空演变及驱动分析

对滇中城市群绿色空间生态系统服务价值(Ecosystem Service value, ESV)进行时空演变及驱动因素的探析,有利于了解区域生态系统服务空间差异,有助于规划者从宏观层面掌握滇中城市群的自然资源情况,合理地制定规划建设策略。研究以滇中城市群49个区、县、市作为研究单元,对2000年、2010年、2019年3期的ESV进行量化,并收集“自然—社会—经济”维度的驱动因子,采用主成分分析与地理加权回归探讨“自然—社会—经济”因素对滇中城市群绿色空间ESV的驱动作用。结果表明：(1) 2000—2019年滇中城市群绿色空间的ESV总体呈现增加状态,一级服务类型中,供给、支持和文化服务小幅度上升,调节服务小幅度下降,二级服务类型中,气候与水文调节对生态系统服务功能的贡献最大,其次为土壤保持、生物多样性和气体调节;(2) 3期ESV空间分布特征较为一致,呈现城市群边缘地区的ESV高于城市群中部地区的ESV的特征;(3)社会因素对滇中城市群绿色空间的ESV的时空演变影响最大、其次为自然因素和经济因素,主要驱动因子为城镇化率、人均GDP、人口密度、森林覆盖率、第二产业占比。(4)城镇化率...     

滇中城市群碳储量时空演变及其对LULC变化的响应

[目的] 通过分析滇中城市群碳储量的时空演变特征及其对土地利用/覆被(land use/land cover,LULC)变化的响应,以深化对该区域碳循环的理解,从而有效地指导碳管理和生态恢复策略的制定。[方法] 利用InVEST和PLUS模型模拟并预测1990—2030年滇中城市群碳储量的时空演变规律,结合土地覆被变化数据,定量分析碳储量与LULC变化之间的响应关系。[结果] (1)1990—2020年滇中城市群的土地类型主要以林地、耕地和草地为主,林地、耕地和建设用地呈增长趋势,其中建设用地增幅最大;(2)滇中城市群碳储量呈现出"先增后减,逐渐趋于平稳"的变化特征,2000年达到最高值,为1.46×10⁹ t,到2020年下降到1.45×10⁹ t,空间上呈"西高东低"的分布特征;(3)未来不同发展情景下的碳储量预测显示,与2020年相比,4个情景到2030年碳储量均呈下降趋势,其中生态发展情景下降最少,相比2020年下降0.43×10⁷ t,而耕地发展情景下降最为显著,相比2020年下降1.05×10⁷ t;(4)耕地和林地间的转变是影响碳储量的主要因素,其中耕地向林地的转换对滇中城市群碳储量增加尤为关键,林地增加可显著提升区域碳储量,而草地减少则对碳储量产生负面影响。[结论] 林地和耕地转换对增加或降低滇中城市群碳储量具有显著影响。     

宁夏沿黄生态经济带耕地的时空演变及驱动力

[目的] 研究耕地空间分布格局与演变的驱动机制,为严守耕地保护红线及宁夏沿黄生态经济带制定耕地资源保护政策与措施,优化耕地保护格局提供参考。[方法] 利用土地变更调查数据和社会经济数据,采用核密度、空间自相关、土地利用动态度、转移矩阵、二元Logistic回归模型等方法,分析2010—2018年宁夏沿黄生态经济带耕地的空间分布、时空演变及其驱动机制。[结果] ①研究区耕地的空间分布呈现出明显的差异性,整体以中、低密度区分布为主,且由低、高密度区向中密度区演变;②耕地空间分布呈正相性,高—高聚类区域主要集中在银川平原,低—低聚类区域分布在灵武市东部、沙坡头区中西部等生态相对脆弱区;③研究区耕地的双向流转是以未利用地—耕地—建设用地为主的生态转换系统,耕地数量稳中有增;④耕地动态度变化有明显的空间聚类现象,且与距离城市的距离成正比,与城市规模成反比;⑤自然条件因子是耕地增加的主要驱动因素,社会经济因子是耕地减少主要驱动因素。[结论] 宁夏沿黄经济带耕地保护基本实现动态平衡。耕地变化是以一定的自然条件因子为基础,受经济、人口等社会经济因子综合作用下的效益择优过程。