兰州市农地利用开发潜力分析

以榆中县为例对兰州市农地利用开发潜力进行了分析,重点从外延扩张、内涵挖潜2方面对村镇土地利用潜力进行分析,确定村镇用地潜力。外延扩张主要是指通过未利用土地的开发利用,从而补充农用地或建设用地的能力;内涵挖潜主要是指通过土地复垦、土地整理等整治措施,提高土地利用效率,增加有效土地利用面积的能力,为村镇土地高效利用和新农村建设注入新的活力。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的陕西省城镇用地扩展研究

本文以陕西省10个地市和杨凌示范区为研究对象,选择2000~2013年DMSP/OLS夜间灯光数据,利用Arc GIS软件,从时空尺度、空间格局和扩张类型3个方面的统计数据,分析近14年陕西省城镇14个时期城镇用地情况。结果表明,从2000~2013年陕西省城镇用地面积持续增长,且表现出随时间的推移加速增长的态势;2000~2013年间陕西省在城镇化过程中出现众多新兴小城镇,但是原有城镇面积的扩张是该时期的城镇用地面积增加的主导因素;各市(区)提取阈值的变化具有一定的规律性,可以反映出城镇扩张的类型。     

城镇用地规模扩张影响因素研究——以湖北省为例

依据湖北省1996～2003年城镇用地资料和社会经济资料,分析近10年来城镇用地的扩张情况和影响因子,结果表明城镇用地扩张与人口增长、经济增长、交通等因素有高度的相关关系,且经济增长是城镇用地扩张的直接驱动。     

我国城镇用地规模和人口规模的研究

城镇化是经济发展的必然趋势,本着与土地利用总体规划相衔接、节约用地、提高小城镇经济效益、保证小城镇环境和生活质量等原则,合理确定小城镇用地规模,将促进小城镇健康发展。     

保定市城乡建设用地变化分析

随着工业化、城镇化的迅速向前推进,我国人口逐渐由农村向城镇集中,城镇建设用地规模日益扩大,农村建设用地不断扩张,城乡建设用地的"双扩张"现象给建设用地控制造成巨大压力,对保障耕地带来极大威胁。采用脱钩理论建立脱钩模型,对近几年保定市城乡建设用地变化进行分析,并采用其他理论对分析结论进行阐述,发现保定市城镇建设用地增加尚未与农村建设用地减少形成联动机制,城乡建设用地仍处于外延式扩张的粗放利用状态。     

西安市高陵区建设用地扩张时空变化分析

随着工业化、城镇化进程不断加快和人口的持续增长,建设用地的需求不断增加,未来建设用地扩张与土地供给刚性和耕地保护的矛盾将会日趋尖锐。为了更好地利用建设用地,了解建设用地的扩张情况及驱动机制十分必要。本文以2012—2018年高陵区建设用地和相关社会经济数据为基础,对高陵区建设用地的时间变化特征进行分析;运用空间分析方法揭示高陵区建设用地扩张的空间变化特征;分析建设用地扩张的主要驱动因素。研究表明:2012—2018年,高陵区建设用地持续扩张、结构趋于均衡发展、分散性和破碎度逐渐增大。各用地类型的比例差异呈缩小趋势,人类活动对居住环境的破坏程度较大且较明显。另外,高陵区建设用地扩张的空间分布具有较强集聚性且趋向稳定;扩张强度的标准差椭圆在空间分布上呈现"东北—西南"的空间特征并向"西北—东南"方向收缩。影响建设用地扩张的驱动因素概括为居民生活水平提高及经济发展。高陵区应通过合理预测、统筹安排布局等方式及行政手段等系统管理建设用地。     

南京市城镇用地扩张特征与驱动力分析

揭示城镇用地利用变化时空格局特征,剖析城镇用地扩张的内在机制,是控制引导城镇用地合理扩张的基础.以南京市为研究区,采用扩张强度、景观形状指数、破碎度指数、分离度指数以及扩张方位分析等对南京市2000—2015年的城镇用地时空变化格局特征进行定量描述;同时,采用曲线拟合模型定量分析城镇用地扩张的驱动力.结果表明,2000年南京市城镇用地面积、景观形状指数、破碎度指数和分离度指数分别为569.38 km2、165.96、1696.74、0.9994,到2015年分别为891.42 km2、138.29、227.45、0.9956;15年来,南京市城镇用地扩张强度为3.77％,主要向北西北、北东北方位扩张,扩张面积分别为123.88、103.78 km2;南京市城镇用地扩张主要驱动力为人口增长、经济发展、居民收入增加、固定资产投资、交通改善、土地政策和土地资源禀赋等因素.城镇用地扩张特征的定量描述和驱动力分析将为城镇用地合理配置提供理论和实际支持.     

1980—2018年成都市建设用地扩张时空演变及驱动力分析

基于土地利用栅格数据,借助建设用地扩张强度和速度指数、等扇形分析法、土地利用转移矩阵和PLUS模型等方法,探究了成都市1980—2018年城市建设用地扩张的变化特征以及驱动力。结果表明： 1980—2018年成都市建设用地面积持续增加,38年间共增加1.38 × 10⁴ hm²,主要来源于耕地面积的减少。建设用地扩张方向性明显,呈现出向东南方倾斜的态势,且东部和南部地区在持续扩张。扩张强度呈从城市中心向外围区县地区逐渐减小的趋势,中心的主城区扩张强度最高;扩张速度最快的区域集中在东部和南部的双流、武侯和简阳等地,位于西侧的蒲江、邛崃和崇州等地扩张速度最慢。GDP、距政府驻地远近等社会经济因子和高程、年均温、水域等自然因子是影响城市建设用地扩张的主要驱动力因子,在水域、高程、年均温等自然因子的影响下,在GDP、距政府驻地远近及交通条件等社会经济因素的推动下,成都市建设用地面积不断扩张且方向性显著。     

小城镇建设研究

小城镇建设对整个乡村经济与社会及国民经济与社会的改革和发展具有十分重要的作用；乡镇企业的发展是促成小地镇建设的主要条件；目前小城镇建设存在着认识不足，多头领导，且布局分散，资金短缺以及缺少引导农民进城（镇）、建城（镇）的政策等制约因素。提出了小城镇建设，要建立统一领导协调机构，加快乡镇企业的发展，建立多元投资体制，制订引导农民进城（镇）、建城（镇）的政策、措施，以及小城镇建设以“扩张为主，新建为辅”和统一规划、合理布局，注重规模、讲求效益等对策。     

基于生态足迹的建设用地可持续容量测算——以冀东山地丘陵区为例

建设用地可持续利用水平关系着区域社会经济的可持续发展。本文基于生态足迹理论与方法,提出表征区域经济可持续发展所容纳建设用地的可持续容量和反映建设用地扩张程度的过度扩张系数两个概念,并以冀东山地丘陵区典型县卢龙县为例,测算了其满足可持续发展的建设用地容量,并探讨影响该区建设用地扩张的主要因素。结果表明:1997—2008年卢龙县人均生态足迹、承载力和生态赤字分别为1.766 7、0.538 1和1.2285 hm2,平均每年增长3.40%、1.73%和4.29%,表明生态足迹增长速度明显高于承载力的增长,生态经济系统发展面临着严峻形势;建设用地出现较大的生态盈余,历年平均为0.131 3 hm2,卢龙县一直处于不可持续发展状态,建设用地严重扩张。建设用地可持续容量近年来处于上升状态,但过度扩张系数大于2.20,建设用地供给远超过建设用地需求,建设用地存在较为严重的过度扩张现象;预测结果显示:2015年和2020年建设用地面积均小于现有建设用地规模,且分别不宜超过8 267和11 499 hm2。根据研究过程和思路分析建设用地扩张的影响因素,指出现阶段卢龙县建设用地扩张主要靠经济因素拉动。     

辽宁省耕地面积动态变化及驱动力研究

利用统计数据和普查资料,分析了辽宁省1949～2005年耕地面积变化趋势,利用主成分分析法对影响耕地面积变化的主要驱动因子进行分析。结果表明:辽宁省耕地面积变化总体上呈现快速增长-逐年下降-波动下降的趋势;社会-经济-科技综合作用、自然灾害和退耕还林还草政策等是影响耕地面积变化的三大因素,为辽宁省耕地资源的保护与可持续利用提供一定的科学参考。     

云南省近10年耕地利用变化的驱动力研究

以高原山地地貌为主的云南省耕地利用作为研究对象,在收集历年与耕地利用相关数据的基础上,得出影响云南省耕地利用变化的影响因素,主要是人口、经济、社会以及政策等方面的因素,着重针对人文驱动中的可量化的因素指标,选用相应的指标体系,建立了耕地利用变化的人文驱动力分析模型和多元线性回归模型,结合区域自然因素指标对驱动力因素进行了综合的定量分析,得出了各指标之间的相关性以及总人口和经济因素是该区域耕地利用变化的主要驱动力,提出了耕地保护的相关建议。     

黄河三角洲土地利用及土地覆盖变化驱动力分析

对影响黄河三角洲土地利用和土地覆盖变化的自然及人文因子进行了分析 ,筛选确定了该地区不同时期土地利用及土地覆盖变化的主导驱动因素。研究表明 ,5 0年代以前 ,该地区土地覆盖变化主要受气候因素、风暴潮和黄河改道等自然因素驱动 ;5 0～ 70年代 ,人类的大量开荒、胜利油田的开发使耕地、建设用地等迅速增加 ,但同时导致对土地自然生态系统的较大破坏 ,使土地地力下降、土壤盐渍化程度加重 ,土地生态趋于脆弱 ;80年代以来 ,蒸降比大的气候条件和淡水资源缺乏的水文状况成为该地区土地利用变化的主导自然驱动因子 ,不合理用水 ,林草、荒地的大量开垦等人类农业开发利用活动是该区土地利用变化的主导人文驱动因子 ,二者结合驱动该区土地利用的快速变化     

赣南低山丘陵区农业产业结构“非粮化”空间分异及其驱动力探测——以寻乌县为例

为刻画赣南低山丘陵区农业产业结构“非粮化”空间分布差异,严格落实耕地保护和科学管控“非粮化”,本研究以江西省寻乌县为例,采用地理探测器因子检测、交互作用检测等方法揭示赣南低山丘陵区农业产业结构“非粮化”空间分异特征及其成因。结果表明：2020年寻乌县农业产业结构“非粮化”水平为19.42%,以耕地转为林地和园地为主。农业产业结构“非粮化”空间分异与耕地本底条件、自然资源禀赋、经济区位、政策环境4个维度的因子均显著相关,而地形、农田基础设施条件、耕地连片度是农业产业结构“非粮化”空间分异的主导驱动因子。不同农业产业类型“非粮化”的关键驱动因子不同,多数因子对耕地发展林果业和设施农业的驱动方向相反,农业产业结构“非粮化”因子交互作用均为双因子增强或非线性增强。研究表明,赣南低山丘陵区农业产业结构“非粮化”空间分异明显,需要管控农业产业结构“非粮化”总量并客观分类处置,本研究为“非粮化”分类监测和客观处置提供了参考,为低山丘陵区优化农业资源要素配置和农业产业空间布局提出建议。     

基于GWR模型的成渝城市群生态系统服务时空演变及驱动因素研究

【目的】对成渝城市群自然生态系统服务时空演变特征与驱动因素进行研究,有助于规划者从宏观尺度上掌握其自然资源存量情况与发展趋势,合理拟定成渝城市群规划建设策略,从而推动我国西部大开发平台建设。【方法】选择成渝城市群为研究对象,以144个市、县、区作为研究单元,通过当量因子法量化其生态系统服务,建立"自然-社会"驱动因子指标体系,在此基础上运用最小二乘法(OLS)模型筛选具有显著相关性的驱动因子,运用地理加权回归(GWR)构建回归模型,研究成渝城市群自然社会因素对生态系统服务的驱动作用。【结果】(1)成渝城市群生态系统服务总量劣化趋势显著,1995-2015年间(1995、2000、2005、2010、2015年,共5期)成渝城市群生态系统服务价值分别为3 470.53亿、3 464.08亿、3 452.43亿、3 438.02亿和3 423.92亿元,分别比前一期下降6.45亿、11.65亿、14.40亿和14.10亿元;(2)成渝城市群生态系统服务空间分布以成都、重庆两处核心城市中心区与缙云-中梁山脉中心区呈现显著区域化分布特征,全域超过90.38%的区域生态系统服务均处于下降趋势;(...     

呼和浩特市土地利用变化驱动力的研究

本文在GIS技术的支持下,通过对呼和浩特市1998年和2005年两期数据的对比研究,揭示了呼和浩特市土地利用在时间和空间上的变化,表明呼和浩特土地利用变化主要是耕地、林地和牧草地之间的相互转化.通过SAS统计软件,利用呼和浩特1995-2005年相关社会经济因素的统计数据,对引起上述土地利用变化的驱动因子进行主成分分析,结果表明:呼和浩特土地利用变化的驱动力主要是人口和经济因素,自然因素对其也有一定的影响.本文还提出了对土地可持续利用的建议.     

湘潭市耕地面积变化特征及驱动力分析

利用统计资料对湖南省湘潭市2000—2007年耕地面积变化特征进行了分析,运用主成分分析法初步探讨了耕地数量变化的主要驱动力,认为湘潭市耕地数量变化驱动力主要有农业人口减少、社会经济发展、农业生产能力3大类制约因素,并在此基础上提出了合理利用土地的相关建议。     

乌鲁木齐市土地利用和覆被生态变化及其驱动力分析

为了解西北内陆干旱地区LUCC(Land-use and land-cover change)的时空变化特征和驱动力机制,以乌鲁木齐为例,选取2004、2008和2013年的土地利用及统计年鉴数据,从土地利用结构、土地利用幅度变化、土地利用速度变化、土地利用程度变化4方面探讨分析3个时期LUCC的转移变化情况和规律;并在此基础上采用主成分分析方法,从自然因素、社会经济因素以及政策法规因素3方面进行了土地利用变化驱动机制分析。结果表明:3个时期中,乌鲁木齐市土地利用以牧草地、耕地和林地为主,园地、林地和水域面积减少最多,耕地、未利用土地和城镇、村庄及工矿用地面积增加最多;2004—2013年间乌鲁木齐土地利用综合指数先增后减,土地利用由发展期转变为调整期;影响乌鲁木齐市土地利用/覆被变化的驱动因素主要有自然因素、社会经济因素以及政策法规因素,其中社会经济驱动因素主要为经济发展和人口增长、产业结构调整2方面。     

快速城镇化过程中的小区域土地利用变化及其驱动力分析——以杭州市千岛湖镇为例

在分析1993—2004年千岛湖镇土地利用变化特征和驱动力的基础上,揭示了千岛湖镇土地利用的时空分异特征。结果表明,土地利用变化以城镇及工矿用地的输入和林地的输出为主要特点;耕地、林地、未利用地和其他未利用地的转出面积超过转入面积,而园地、其他农用地、交通用地、水利设施用地和城镇及工矿用地则相反;自然因素、城镇化、农业结构调整、比较经济利益、交通条件和政策因素是引起其土地利用变化的主要驱动力因子,距一级干道的距离是最重要的自然驱动因子。     

资兴市耕地动态变化的驱动力研究

针对资兴市1996～2004年间耕地数量变化的驱动力进行分析,试图揭示内地城市化过程中耕地利用变化的驱动机制.结果表明:尝试性地建立驱动因子指标体系,并运用 SAS 统计软件对55个驱动因子进行相关性分析,得出36个与耕地面积变化相关性较强的因子,运用主成分分析法对上述36个驱动因子进行分析.归纳出经济发展、城市建设、产业结构变化和科技进步为资兴市耕地利用变化的主要驱动因子,并进一步分析了这些驱动因子与耕地变化的关系.