万柏林区城乡结合部的耕地变化定量分析

应用GIS技术与统计方法对1990～2001年太原市万柏林区城乡结合部的耕地变化进行了定量分析。结果表明：11年间全区耕地转为他用的面积占所有土地转用总和的52.04%。在8类土地利用类型中,耕地转用量最大,面积为766.38 hm²;耕地动态度最高,为2.14%。城区外土地区位优势与建设用地比较利益较大,导致区域内耕地分布重心向城市中心外更远的方向移动,11年共移动了0.95 km;8类土地利用类型中,耕地相对变化率在位于城乡结合部核心区的小井峪乡最高,达2.98。补充耕地时成片开发后备土地使耕地大图斑增多,近城区的零星耕地因建设占用使耕地小图斑减少,致使全区耕地破碎度由0.264减少到0.258,耕地分离度则由0.65上升到0.68,耕地重要度由53.23%下降到44.86%。     

基于遥感和GIS的农村城镇化进程分析及模式探索

为深入了解农村城镇化进程所处的阶段,掌握农户对农村城镇化的参与意愿及影响因素,以建立可持续发展的农村城镇化模式,该文选取河西走廊张掖市甘州区为例,首先基于Landsat TM/OLI 1990年、2004年、2014年3期遥感影像提取甘州区农村居民点时空分布信息,利用GIS空间分析和统计方法分析甘州区农村居民点变化规律,揭示甘州区农村城镇化进程和特点。然后利用Logistic回归分析基于农户意愿的农村城镇化影响因素,最后构建了甘州区多元化的城镇化模式。主要的研究结果:1)从1990年到2014年,甘州区农村居民点数量和面积不断增加,特别是近10 a来农村居民点数量和面积增长显著大于前15年,且空间集聚效应明显。说明近10 a研究区城镇化进程显著加快,且具有较大的空间异质性。依据城镇化阶段空间异质性将甘州区农村城镇化划为成熟期,成长期和孕育期3个阶段;2)Logistic回归发现影响农户参与城镇化意愿的主要因素依次为:新型技能培训受教育水平年龄家庭外出务工人员选择医院类型人均耕地面积是否支持土地流转7个因素,这7个因素包含了农户的生计特征、年龄及耕地资源禀赋。依据这7类主要因素将甘州区农户划分为非农技能型、农工兼营型和农业主导型3类城镇化类型;该研究最后依据不同阶段的城镇化和不同的农户城镇化类型,组合构建了多元的城镇化模式。该研究可为理清农村城镇化进程,制定科学合理的农村城镇化政策提取理论依据和实践指导。     

2000—2020年福建省土地利用隐性转型的影响因素

[目的] 分析福建省县域土地利用转型主导驱动力与影响因素的时空特征,构建土地利用转型影响因素逻辑分析框架,为福建省土地利用高质量发展提供参考。[方法] 基于2000,2010和2020年福建省土地利用数据和社会经济数据,采用理论分析法、土地利用转移矩阵、综合指数法、地理加权回归（GWR）等方法,构建土地利用转型影响因素逻辑分析框架,并在此基础上对福建省土地利用转型主导驱动力、地类转移、土地利用隐性形态时空特征及影响因素进行系统分析。[结果] ①福建省各地区呈现出以发展型经济—生态安全驱动力为主要动力的发展趋势; ②2000—2020年福建省建设用地增加了2 897.45 km²,主要由耕地转换而来,其次为林地和草地;③福建省县域土地利用隐性形态呈现出“条带状”空间特征,形成福州—莆田—厦门高级形态区以及福鼎—闽侯—仙游—安溪—诏安和武夷山—南平—三明—龙岩中级形态区; ④交通密度和城市化是福建省土地利用转型的主要影响因素。[结论] 福建省应该加强内陆和沿海、偏远地区和市区之间的交通建设,实施新型城镇化战略,同时深入推进新时代山海协作,充分发挥福州、厦门等沿海城市的带动作用。     

基于Logistic回归模型的土地利用格局模拟分析——以新疆吐鲁番市为例

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是当前研究全球变化的重要内容,而区域土地利用格局模型模拟是LUCC研究的核心内容之一.本文采用2005年吐鲁番市土地利用现状图,将其转化为grid格式,将土地利用类型分为:耕地、园地、林地、草地、城镇用地、农村居民点用地、独立工矿用地、未利用地、其他用地.运用Logistic回归分析的方法,选择了对该地区土地利用/覆盖变化有重要贡献的12种驱动因子,在ArcView中进行空间分析,生成驱动力文件,利用SPSS 13.0的Logistic regression功能分析每种驱动力的权重(β值),建立logistic回归模型,并使用ROC方法对所有回归模型的拟合优度进行了检验,采用GIS软件绘制研究区土地利用格局卒间分布的经验统计概率图.ROC检验结果显示,各种土地类型的拟合度分别为:耕地0.934,园地0.915,林地0.858,草地0.793,城镇用地0.999,农村居民点用地0.929,独立工矿用地0.874,未利用地0.816,其他用地0.762.拟和度均大于0.75,拟和度较好.研究结果揭示了居民点、道路、渠系和地形分布等因素对研究地区土地利用格局形成与演变的重要决定作用,这为进一步研究吐鲁番市未来的土地利用动态变化情景奠定了基础,同时也可为该市的土地利用管理提供科学依据.     

基于土地利用变化的陕西省县域碳排放时空变化及影响因素研究

[目的] 分析2000—2020年陕西省县域碳排放时空变化和影响因素,为陕西省生态文明建设和实现低碳可持续发展提供参考。[方法] 利用社会经济数据和土地利用数据,构建碳排放估算模型,核算了2000—2020年陕西省县域碳排放总量,分析了陕西省碳排放时空分布格局与演化特征,并通过地理加权回归(GWR)模型探究了碳排放的影响因素。[结果] ①总量上,2000—2020年陕西省碳排放量总量呈上升趋势,从2000年的3.30×10⁷ t增长至2020年的1.93×10⁸ t,历经“大幅增长—缓慢增长”两个阶段。②空间上,2000—2020年陕西省碳排放量中心逐步向东北方向移动,空间分布范围呈现扩张态势,热点区主要分布在榆林市北部县域、西安市和咸阳市辖区的周边部分县域,冷点区主要分布在佛坪县和石泉县。③影响因素上,人均GDP值、土地利用程度和人均社会零售总额与陕西省各县域碳排放量呈正相关,产业结构与陕西省60.74%县域碳排放量呈负相关,人口密度与陕西省92.52%县域碳排放量呈负相关。[结论] 建议通过制定差异性区域碳减排方案,优化土地利用结构,控制建设用地增长规模,提高公众低碳环保意识等方式促进陕西省县域低碳发展。     

昆明市土地利用变化趋势的多模型对比分析

[目的]对比分析逻辑回归(LogReg)、多层神经网络(MLP)和相似度加权学习(SimWeight)3种土地利用变化趋势模型在多地类变化分析中的模拟效果与土地利用预测精度,为云贵高原地区的国土空间规划、水土保持和生态修复等提供参考。[方法]以2000—2020年昆明市土地利用变化为例,分别采用3种模型对该区域建模,并使用受试者工作特征曲线、ROC曲线下面积和Kappa系数等多种方法评估精度。[结果]对于大多数地类的变化趋势,MLP和SimWeight模型的模拟效果要好于LogReg模型,特别是在未利用地的变化分析中MLP和SimWeight模型的AUC值均大于0.9。在整体土地利用变化预测上,LogReg, MLP和SimWeight3种模型的Kappa值分别为0.9066,0.904 1,0.925 3,整体预测结果表现接近,但SimWeight模型略微优于其他模型。[结论]对于昆明市LUCC建模的模型选择,若为追求更高精度可选择SimWeight模型,若更在意运算速度则优先选择MLP模型,若需要进一步分析驱动因子与土地变化的关系应选择LogReg模型。     

延河流域土地利用空间格局模拟对比研究

为探究延河流域土地利用演变规律及未来空间格局分布,基于延河流域1986年、2000年和2010年3期土地利用数据,利用土地利用空间转移动态图及土地利用转移面积矩阵等方法,分析了延河流域1986—2010年土地利用/覆被变化的时空规律; 运用Logistic-CA-Markov模型和MCE-CA-Markov模型分别预测了2030年延河流域土地利用空间格局,并对模拟结果进行了对比分析。结果表明:延河流域1986—2010年耕地降幅最为明显,减少了557.10 km²,主要转为草地、林地和建设用地; 林地和草地面积持续增加,建设用地扩张迅速,分别增加了378.34,136.97,48.17 km²,水域及未利用地面积总体变化不大,生态恢复政策是影响延河流域土地利用变化的主要因子。Logistic-CA-Markov预测得到的2030年延河流域耕地和草地减少明显,建设用地和林地则增幅较大,流域经济发展需求较高,这种情况下应准确把握地区经济发展与资源利用的关系,根据区域特点因地制宜制定适合当地发展的政策。而MCE-CA-Markov预测得到的2030年延河流域耕地、林地、水域及建设用地均有增加,且耕地增幅最明显,这种利用结构表明流域经济发展相对较缓,实现了对流域环境的保护,但应积极探索土地利用新结构,最大限度发挥资源优势,从而实现流域经济与环境的可持续性发展。     

基于MGWR模型的江苏省耕地细碎度空间格局与驱动因素分析

耕地细碎化通常被认为会降低农业生产效率,进而威胁粮食安全。认知耕地细碎度格局及驱动因素是科学治理耕地细碎化的重要前提。该研究以江苏省为研究区,从斑块密度指数、面积加权平均形状指数、面积多样性指数、斑块结合度指数4个维度评估县级耕地细碎度,并基于K-means方法分析不同维度耕地细碎度的聚类特征。在此基础上,该文应用多尺度地理加权回归模型（multiscale geographically weighted regression,MGWR）,从地形部位、土壤性状、城市化水平、利用强度、耕地保护力度5个维度探究了江苏省各县区细碎度的驱动因素。研究结果表明：江苏省耕地呈现南北差异,具体表现为斑块密度度与形状指数北低南高,面积多样性指数北高南低,结合度指数西高东低。4个维度的县级耕地细碎度指标表现出3类聚类特征：A类（高连片-小田块类型）和B类（低连片-小田块类型）县区位于省南部,均表现出斑块密度大、形状不规则,面积多样性较高的特征,其中A类县区比B类县区具有更高的耕地连片性;C类（高连片-大田块类型）县区的斑块密度较低,形状规则,面积多样性低且耕地连片度高,主要分布在中部和北部地区。此外,不同类型区域耕地细碎度的驱动因素表现出空间异质性特征,面向不同地区应采取差异化的细碎化治理策略。南部县区（A类和B类）的耕地细碎度主要受自然因素驱动,而中部和北部县区（C类）的耕地细碎度则受到更为复杂的综合因素影响,包括耕地分配制度、经济发展情况等。该研究的结果可为江苏省优化耕地细碎度治理模式,进而发展耕地可持续利用提供参考。     

基于Logistic模型的中国城镇化演进对耕地影响前景预测及分析

为揭示中国城镇化演进对耕地影响,该文基于Logistic模型对此进行了探索。运用SPSS软件及1978-2011年中国城镇化水平数据,采用曲线回归的拟合优度最大估算方法,对中国城镇化水平饱和值进行了估算,并构建了刻画中国城镇化演进的Logistic模型,据此模型对中国城镇化未来发展水平进行了预测;运用STRIPAT(stochastic impacts by regression on population,affluence and technology)模型及1996-2011年中国经济社会发展相关数据,借助SPSS软件,采用偏最小二乘回归方法,揭示了城镇化进程及人口、经济发展水平、技术因素对耕地变化的边际贡献;依据中国未来城镇化演进趋势及城镇化对耕地边际影响,测算了中国未来城镇化演进对耕地影响,结果表明:中国城镇化水平饱和值为83%;2020年、2030年中国城镇化水平将分别达到57.68%、65.73%,2020年前,城镇化年平均增速为0.97个百分点,2020-2030年,年平均增速为0.81个百分点;城镇化对耕地变化的边际弹性系数为-0.007391,人口、经济发展水平、技术因素对耕地变化的边际弹性系数分别为-0.007133、-0.009343、-0.002952;2012-2020年,城镇化演进将导致耕地面积净减少13.81万hm2,年均减少1.53万hm2,2020-2030年,净减少10.87万hm2,年均减少1.09万hm2。基于研究结果,适度把握城镇化发展速度,注重城镇化发展质量;科学编制分年度土地供应计划,采取差别化土地供应策略;摒弃土地财政错误理念,严格执行国家耕地保护的各项政策,严控房地产及低水平或重复生产项目用地;严肃查处土地利用违规行为,强化土地监管等方面提出了政策建议。研究结果可为管理层把握城镇化适度发展速度、节奏,科学编制土地供应计划及制定耕地保护政策提供参考,也可为省域尺度的同类研究提供方法借鉴。     

基于Logistic-GTWR模型的武汉城市圈城镇用地扩展驱动力分析

该文以武汉城市圈为例,利用1995年、2000年、2005年、2010年、2015年5期土地利用数据、社会经济因子、邻域因子和自然因子,构建耦合空间异质性和时间非平稳性的Logistic-GTWR(逻辑斯蒂-时空地理加权回归)模型,挖掘武汉城市圈城镇用地扩展驱动力及其时空分异格局。结果表明:1)耦合空间异质性和时间非平稳性的Logistic-GTWR模型比全局Logistic回归模型和Logistic-GWR(逻辑斯蒂-地理加权回归)模型具有更好的拟合效果,验证了Logistic-GTWR模型在城镇用地扩展驱动力分析研究中的适用性。2)武汉城市圈城镇用地扩展的不同影响因子系数时空分异格局各不相同,人口因子高值分布区围绕武汉市先收缩后扩散并逐渐稳定,最终形成绕武汉城市圈中部沿线周边环状分布格局;地均GDP因子高值分布区先向西部转移,后逐渐趋于均衡,最终形成绕武汉、麻城和崇阳县周边集聚分布的空间格局。武汉市极化作用占据主导地位,且影响范围不断扩大。3)人口和经济是20年间武汉城市圈城镇扩展的核心驱动因子,且影响力呈逐年上升趋势;国道、高速和省道影响力整体呈略微升高态势。4)武汉城市圈中部及东部城市多为人口、经济核心驱动型城市,高程影响在武汉市发展中逐渐凸显;西部城市主要受高程限制,并以交通及经济驱动为主,东西差异显著;但西部城市1995年以来人口和经济的作用强度逐步增加。人口因子作用强度在咸宁和黄冈呈逐渐上升趋势,经济因子作用强度在武汉、孝感、仙桃、天门、潜江和黄冈逐年上升。     

三峡库区耕地城镇化及城镇扩展测度

根据1975、1987、1995、2000和2005年的遥感影像解译出的城镇用地数据,分析了城镇扩展过程中耕地占用的规律,采用城镇用地扩展强度、城镇用地扩展极核、城镇用地扩展类型、城镇用地扩展紧凑度、城镇用地分维数等理论模型从数量上对研究区城镇用地的扩展进行了对比分析,然后采用缓冲区分析从空间上对研究区在不同缓冲区带内的扩展轨迹开展了对比分析。研究结果表明耕地占用较多的是重庆市区、渝北区;受重庆市区和渝北区生长极核的影响,邻近区县的扩展强度比较大;总的来看其扩展平稳有序,属紧凑填充式;缓冲区分析对城镇扩展的轨迹研究是有效的,在研究区的第二缓冲带内的城镇扩展的强度是较大的。对研究区1975～2005年期间城镇用地对耕地占用情况及扩展的空间模式的分析,有利于控制未来城镇化对耕地的占用,把握城市化进程所处的阶段及预测城市的未来发展趋势。     

安徽省城镇化与耕地利用集约化的动态响应关系

为分析城镇化与耕地利用集约化的动态关系,促进新型城镇化与农业现代化协调发展,该文在构建城镇化与耕地利用集约化动态响应关系理论框架的基础上,基于传统农区安徽省1998—2014年相关数据,建立向量自回归(vector autoregression VAR)模型,检验两者之间的协整关系,并在此基础上运用脉冲响应分析和方差分解分析城镇化与耕地利用集约化的互馈关系。结果表明,复种指数对城镇人口比例冲击的响应先为负向后为正向,贡献率为14.4%;对二三产业比例和土地城镇化则均产生负向响应,并呈先增加后减少的趋势,贡献率分别为10.4%、15.6%。化肥投入对城镇人口比例的冲击产生正向的响应,贡献率为12.1%;对二三产业比例有正向和负向响应,反应强度先增加后减少,解释水平为1.2%;对土地城镇化产生先增加后趋于平稳的负向响应,贡献率为22.3%。农业机械总动力对城镇人口比例的反应为正向的先增加后趋于平稳,贡献率为20.3%;对二三产业比例的负向响应的解释水平为2.4%;对土地城镇化的冲击呈现负向增加的响应,且贡献率高达66.3%。总体来看,城镇化水平的提高对耕地利用集约化有正向推动作用,但集约化需要适度发展,过快的城镇化不利于可持续集约化的实现;耕地利用集约化对城镇化的影响程度相对较低,说明耕地集约利用水平的提高仅可在一定程度上支持城镇化的发展。     

近40年克里雅绿洲人口时空变化对土地利用/覆盖变化的影响

研究绿洲区域土地利用与覆盖变化及人类活动对土地利用与覆盖变化的驱动作用,对全球变化科学具有重要意义。该文通过精确空间化的1975年和2015年人口数据与土地利用与覆盖(land use and land cover,LULC)数据,运用网格单元法、线性相关、空间自相关、空间回归模型等方法,兼从全局与局部定量分析克里雅绿洲40a的人口变化与LULC变化的时空动态关系,探讨人口空间变化对LULC变化的驱动作用。结果表明:1)40 a来,克里雅绿洲的扩张表现在:人口显著增加,坤长14.277 7万人并向县、乡、镇中心集聚,建设用地与耕地向南部扩张明显,林地增加但趋于破碎化,草地与水域锐减。2)人口的空间变化是克里雅LULC变化及绿洲扩张的直接驱动力,直接表现为建设用地与耕地向南扩张,间接表现为林地变化、草地变化、水域变化。人口的空间变化对绿洲扩张的内部驱动作用,与绿洲北部恶劣的自然环境、克里雅河自南向北的流向共同作用,导致绿洲向南部扩张。3)地理加权回归模型能够反映更多的异质特征。在总体相关结果下,局部区域可能出现方向相反或大小不等的相关结果。研究可为当地政策制定提供依据。     

黄淮海平原城镇化对耕地变化影响的差异性分析

为了有效保护耕地资源,该文通过研究城镇化进程与耕地变化的内在联系,揭示不同城镇化进程的差异化规律。采用土地利用变化分析方法,对黄淮海平原1997-2008年城镇化进程中耕地的数量和质量变化进行分析;选取4类城镇化指标（人口城镇化指标、空间城镇化指标、经济城镇化指标、生活方式城镇化指标）,构建城镇化对耕地变化的驱动力模型;运用主成分分析法和多元回归模型,对研究区城镇化进程中耕地变化的差异性特点进行分析。研究结果表明,人口城镇化驱动因子、空间城镇化驱动因子对研究区影响显著,而经济城镇化驱动因子和生活方式城镇化驱动因子因各研究区域所处城镇化阶段和发展特点而呈现不同规律。该文以数据分析和实证对比为中国城镇化的可持续发展提供政策建议：城镇化的发展完全可以适时适度推进,避免大量占用耕地牺牲粮食安全和生态环境;产业拉动、用地集约、环境友好的新型城镇化发展模式是城镇化健康发展的明智选择;城镇化的发展应与产业政策和产业规划紧密衔接,通过优化用地布局,既发展经济又保护耕地和生态环境,从而真正促进城镇化的和谐发展。     

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。     

城市边缘区旅游用地类型及开发对策探析——以连云港市为例

城市边缘区的景观、生态和空间优势,使其成为城市旅游开发的重点地域。但过渡性、动态性和城乡交错性导致其在旅游用地上存在较多的规划滞后和管理无序现象。长期以来,对城市边缘区的城市旅游、城郊旅游和乡村旅游的空间界定一直存在争议,直接影响了旅游用地的科学规划、评价和管理。本文首次将城市边缘区范围明确到城郊、乡镇和边界地区三个层面,运用社会变迁时空模型理论(space-time model of social change theory)相应归纳出城郊风景区、环城游憩带、旅游园区和旅游卫星镇等主要旅游用地类型及特征,并就各自的开发方向进行了初步探讨。最后,提出了优化功能分区,推进市场圈层,对旅游小城镇保护性开发,提升同质化产品的质量,以及实施刺激开发战略等对策建议。