近10年来新疆耕地数量变化分析

新疆作为我国的农业大省以及21世纪重要的资源接替区,研究其耕地变化具有重要的现实意义。分析了1996以来新疆耕地数量的变化及其生态环境效应,借助SPSS软件,应用主成分分析方法分析了耕地变化的驱动力,揭示了新疆耕地变化的驱动机制,提出了新疆耕地可持续利用的措施建议。     

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。     

1996-2005年新疆耕地数量变化分析

新疆作为我国的农业大省以及21世纪重要的资源接替区,研究其耕地变化具有重要的现实意义.分析1996年以来新疆耕地数量的变化及其生态环境效应,借助SPSS软件,应用主成分分析方法分析耕地变化的驱动力,揭示新疆耕地变化的驱动机制,提出新疆耕地可持续利用的措施建议.     

青岛市近10年来耕地变化及其驱动力分析

利用耕地利用动态度和区域差异指数、环境—收入理论关系曲线及经济理论、灰色关联度分析、主成分分析、多元回归分析对2000-2009年间青岛市耕地的变化特点和驱动因子统计分析与比较.结果表明:耕地面积变化速度由强烈(2000-2003年动态度0.106)变为缓慢(2006-2009年动态度0.014);主要驱动因子为人口城市化、经济建设和产业结构.青岛市耕地变化的区域差异和阶段性特征显著;受经济发展的惯性影响,耕地阶段性变化的时间相对于类比性的工业化阶段性变化的时间要滞后1～2 a;耕地变化与人均GDP的关系呈倒N型曲线;产业结构和人口城市化分别是耕地面积变化的直接与深层次的影响因素.     

江西省耕地的动态变化及驱动因子

利用江西省1990—2009年耕地变化数据以及社会经济资料,分析了该区域耕地动态变化的时空特征,并将主成分分析和多元线性回归分析相结合,揭示了江西省耕地数量变化的主要驱动力。结果表明,江西省耕地数量变化在时序上呈现出先减少后增加的趋势;在空间上区域差异性较大,不同时期各市耕地利用动态度波动较大;江西省耕地动态变化的主要驱动因子包括经济增长、社会发展和农业科技提高3个主要类别,总体上,耕地数量变化与人口、GDP、全社会固定资产投资、3大产业、耕地产出率以及农机机械总动力之间存在着显著相关性,在第1主成分中经济和人口两大因子是主要的驱动因素,第2主成分中农业科技进步是主要因子。     

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。     

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。     

闽台耕地数量变化及驱动力因子的比较研究

土地利用/覆盖变化的区域对比分析被国际地理学联合会LUCC工作组列为2000 ~ 2004年期间的三大研究目标之一,闽台因其区域自然背景及历史文化的相似性和经济发展时序递差性成为区域对比研究的理想对象之一。利用闽台相关统计资料对比显示,闽台耕地变化共同呈现出先增后减、时有波动、总体减少的特点,但福建耕地变动较大的时序后移,而台湾耕地减少的总趋势较缓。闽台人均耕地变化速率相当,但每一农业劳动力占有耕地数量差距甚大。在对闽台耕地变化直接因子分析的基础上,对影响耕地变化间接因子进行灰色关联分析,结果显示:农业结构调整、非农建设、灾毁和开荒等因素是引起耕地变化的直接驱动因子;人口增加及城市化水平提高、第一产业的发展共同构成闽台耕地变化的第一、二间接驱动因子;农副产品的对外贸易量对台湾耕地的影响强于福建。最后文章分析了闽台不同经济发展时期经济发展政策与土地管理法规对耕地的影响。     

陇东黄土高原耕地变化趋势及驱动因子分析

利用1986—2002年陇东地区耕地统计资料,对该区耕地资源利用与变化的基本特征、耕地数量变化的基本过程、空间差异、耕地流向以及耕地数量变化的主要驱动机制进行了分析。结果表明:(1)16 a来陇东地区耕地数量呈明显的波动减少趋势,经历了缓慢减少—急剧减少—缓慢减少的变化过程。(2)耕地的主要流向是工矿用地、居民点和各类交通用地以及果园;耕地的增加主要是未利用土地的开垦。(3)经济发展、人口增长和政策是耕地面积减少的主要宏观驱动因子,耕地变化过程中的明显突变与国家宏观政策背景相关联,耕地快速减少在发生时间上与经济的快速增长基本同步,在空间分布上与地区经济发展速度水平的差异相一致。     

生态建设重点区域土地利用变化及驱动因素分析——以潮河流域为例

以密云水库的重要水源地和生态建设重点区域——潮河流域为研究区,基于GIS技术,分析了20世纪80年代中后期到2005年流域的土地利用/覆被变化;在此基础上,构建了土地利用变化驱动力指标体系,对流域土地利用变化的驱动力进行了主成分分析,分析了1981—2005年政策、经济、人口、科技进步等驱动因素对该流域土地利用变化的影响。结果表明:潮河流域的土地利用类型以林地为主,20世纪80年代中后期到2005年,流域林地、草地的变化最为显著,其中林地面积增加最多,草地面积则大幅减少;政策因素是影响该流域土地利用格局变化的主导因素。     

共和盆地近50年来草地荒漠化驱动因素定量研究

共和盆地是黄河上游土地沙漠化严重地区,土地沙漠化已经成为共和盆地生态环境恶化的主要问题。选取青海共和盆地从1953-2008年共56 a的农牧业人口数量、牲畜数量、耕地面积、粮食总产量、年平均气温、年降水量、年大风日数、年蒸发量8个社会经济和自然因素数据进行分析,运用因子分析法研究了盆地草地荒漠化的驱动因素。结果表明:共和盆地1953-2008年这个时间段人类活动对草地荒漠化的贡献率为53.75%;自然因素对草地荒漠化的贡献率为38.25%,超过1/3;人为因子和自然因素的综合影响,其贡献率仅为7.99%。说明人类活动对共和盆地生态环境的影响大于自然因素,是影响共和盆地草地荒漠化的主体因素。     

贡嘎山近40年冰川对气候变化的响应

以Landsat影像为依据,通过遥感图像计算机辅助分类和目视解译等方法提取了贡嘎山区1974年、1990年、2000年、2010年冰川边界,并分析贡嘎山区近40 a来的冰川变化。结果表明:1974—2010年贡嘎山区冰川面积减小了30.20 km²,占1974年冰川面积的11.86%;冰川分布的平均海拔升高了44 m。结合气象资料分析认为,升温是研究区近年来冰川加速退缩的主要原因,预计贡嘎山区冰川的退缩速率会进一步加快。     

黔东南地区近49年的气候变化特征

利用黔东南地区16个气象观测站1961-2009年的逐日气象观测资料,采用常规统计方法和墨西哥帽小波变换方法,分析了黔东南地区近49a气温、降水、相对湿度和日照的地理分布及气候特征、年际变化趋势等。结果表明：黔东南地区近49a来年平均气温、平均最高气温的变化趋势不显著,而平均最低气温呈显著的上升趋势,其上升速率为0.146℃.10a-1;且具有3a、17a和36a的振荡周期特征,同时年平均气温具有从东南向西北递减、东部的等值线呈经向分布的特征。年平均降水量的线性变化趋势不显著但暴雨日数有显著增加趋势;年降水量具有3a和18a的准周期变化特征,同时呈由东向南、由西向北递减的趋势。年平均相对湿度的线性变化趋势也不显著,但具有3a、8a和11a的振荡周期变化特征。年平均日照时数呈显著的下降趋势,其下降速率为25.835h.10a^-1,且具有4a、10a和20a的振荡周期变化特征。黔东南地区近49a来总体上气候向暧干方向发展,同时还具有气温偏高时,降水量就偏少;气温偏低时,降水量就偏多的气候特征。     

近50年北京春季物候的变化及其对气候变化的响应

分析了北京近50年春季物候的变化规律及其对气候变化的响应，结果显示：（1）北京各种春季物候的多年变化具有相关性、同步性、顺序性；（2）各种春季物候现象出现的早晚与春季月份的气温波动有高度相关，与生长季的积温和年平均气温的相关系数也较高，这说明用物候做农时预报是有科学根据的；（3）用积分回归法作了气温对春季物候影响的统计分析，结果说明不同时期的气温波动对物候的影响系数是变化的；春温波动的影响系数是正的，而且愈近该物候出现期，其影响系数愈大，可以说该时期是这种物候现象的温度敏感期；冬温的影响系数是负的，说明较冷的冬温有利于打破冬季休眠，其值虽然不大，但它的生态意义不可忽略；（4）近50年来，北京春季物候经历了3个周期的早晚振荡，近十几年来北京春季物候持续偏早，特别是近10年，其偏早天数创历史记录，这与北京近年持续的暖冬相一致。现阶段正处于北京春季物候偏早期的峰区，估计未来10多年春季物候仍持续偏早。     

黄土丘陵区耕地动态变化与驱动力分析

利用1982～2002年的统计和普查资料、土地利用调查数据及TM影像,对上黄试区20年的耕地变化及驱动因子进行了分析。结果发现：耕地变化态势表现为耕地面积总量减少,耕地动态变化主要表现为坡耕地转为林地和草地,耕地质量较好的部分转为经济效益更高的园地。造成耕地变化的主要因素是：人口增长、退耕还林还草和经济利益驱动等。     

近15年来洮儿河流域土地利用变化研究

流域土地利用/覆盖变化研究是当前全球变化研究的重要内容。通过对1986和2000年洮儿河流域两期Landsat-TM遥感影像资料的解译,在ArcGIS技术的支持下,采用土地利用转移矩阵、土地利用综合指数和重心模型等数学方法,探讨了洮儿河流域近15年来的土地利用变化过程。近15年来,流域内耕地面积明显增加,林地面积明显下降,草地面积略有上升,水域面积略有下降。流域上游林地减少主要转为草地,部分转为耕地,林地重心向流域东南方向漂移;流域中下游草地被大面积垦殖为耕地,并有部分转为林地。草地重心向流域上游西北方向漂移;耕地面积明显增加,重心也明显向流域中游漂移,并有部分耕地转为林地和草地。洮儿河流域土地利用程度逐渐增强,土地利用程度综合指数明显上升,流域开发有加强趋势。     

重庆近46年气候变化特征分析

利用重庆34个地面气象观测站1960-2005年降水量、降水日数、气温等观测资料的年平均值,运用线性倾向估计、小波分析和M-K突变检验等方法对重庆近46 a来气候变化的主要特征进行了分析。结果表明：分析期内重庆年降水量的线性变化趋势不明显,但以2-3 a的周期波动变化为主,1984年是近46 a降水量变化的显著突变点,20世纪80年代为多雨期,90年代则为相对少雨期。降水日数以2-4 a的年际变化周期为主,呈现显著的线性减少趋势,1984年以后降水日数偏少的年份比之前明显偏多。年平均气温的线性变化趋势不明显,但具有明显的阶段性,20世纪80年代为偏冷期,进入21世纪后则显著上升,其平均值高出多年平均值0.4℃。降水和气温在各年代的变化特征存在较好的对应关系,如20世纪80年代为多雨、偏冷期,21世纪初为少雨、偏暖期。     

西安市54年来气候变化特征分析

利用西安市54a的降水量、气温及日照时数资料对其气候变化特征进行分析, 得出：西安市气温在波动中呈现上升的趋势,1990年比1951年气温升高了0.72 ℃,气温升高主要发生在1985年以后.降水量在波动中呈下降趋势,与西北地区其它4大城市比较,1985年以来西安市气温升高、降水减少、日照时数下降,有向暖干化方向发展的趋势,而兰州、乌鲁木齐、西宁、银川有向暖湿方向发展的趋势.     

新疆于田绿洲地下水化学性质的数理统计分析

根据于田绿洲地下水水质分析结果,应用统计分析方法分析地下水化学特征,提取出对水质影响较大的离子为HCO-3、Na++K+和Cl-;地下水水质为碱性、弱硬水-极硬水,淡水、弱矿化水和中等矿化水在研究区内均有分布;研究区的地下水可划分为淡-弱矿化的HCO3-Na型水和弱-中等矿化的HCO3-Na型水两种类型;建立了地下水的主成分分析模型和总溶解固体与离子含量的回归模型.     

吉林省西部土地利用格局变化图谱与驱动力分析

基于地学信息图谱分析理论,运用地理信息系统技术与马尔柯夫空间概率模型,以吉林省西部1980年,1995年,2010年3期土地利用数据为基础,构建土地利用格局变化图谱。结果表明,1980—2010年吉林省西部地区土地利用格局发生显著变化:耕地大幅度增加,净增5 552.3km2,其主要由草地、沙地、盐碱地、湿地转化而来,转化而来的耕地呈条块状分布在研究区域中东部及西北部;草地大幅度减少,净减3 708.3km2,主要转化为耕地、林地、沙地及盐碱地,占区域总面积的7.9%,草地转出部分主要分布在研究区域中西部及西北部;居民和工矿用地增加,净增加区域主要分布在研究区的城镇周边及矿区;水域和未利用土地波动变化,变化区域分布在研究区东北部和中南部;湿地也呈显著减少的趋势,转出区域主要分布在研究区东北部和西南部。与常规转移矩阵法相比,地学信息图谱方法在土地利用变化方面有着明显优势,能够展示研究区的空间位置分布,表达出多维空间信息。