基于CMIP6的珠江流域未来干旱时空变化

干旱是一种严重且长期持续性的自然灾害,对人们的生产和生活具有显著影响。目前的大部分干旱研究将干旱的时间和空间特征进行单独分析,往往忽略了干旱的时空耦合关系。同时,南方湿润区的干旱灾害近年呈现上升趋势,探究气候变化背景下的干旱演变规律成为亟需解决的问题。因此,该研究首先利用CMIP6计算了珠江流域2015-2100年的标准化降水指数 （Standardized Precipitation Index,SPI）,应用游程理论提取干旱特征,并利用旋转经验正交函数（Rotational Empirical Orthogonal Functions,REOF）对珠江流域干湿区进行划分,再分别利用Sen's斜率、Hurst指数方法和完备总体经验模态分解 （Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN）方法对气象干旱指数和干旱特征进行时空耦合特征分析。结果表明：1）根据SPI未来变化趋势,珠江流域未来将呈现更为湿润的状态,不同干湿分区的变化具有一致性且沿海分区的湿润状态更为明显。2）分析不同气候模式下CEEMDAN结果,辐射强迫的增加导致未来珠江流域干旱更为严重,未来珠江流域车旱历时处千0.5～1.8个月,干旱频率处于5.6%～13.9%之间。3）结合干旱特征的CEEMDAN分析结果,珠江流域干旱历时和干旱频率以1.04～1.31 a为主要周期,沿海分区的短周期特征更显著。该研究通过对干旱指数和干旱特征的时空耦合分析,探寻干旱的未来发展规律,为干旱研究提供了一个新的时空耦合分析视角,对干旱监测、预测预报和管理具有重要的现实意义。     

基于极值概率分布函数的中国早稻高温热害时空分布统计特征

揭示水稻高温热害风险特征对农业适应气候变化具有重要意义。本研究以中国早稻种植区为研究区域,基于早稻种植区214个气象站1971—2015年的数据,利用Mann-Kendall非参数趋势检验方法和极值概率分布理论,探究中国早稻高温热害的时空变化趋势和极值概率分布规律。研究发现:1)反映早稻高温热害的两个指标即高温热害累计天数(ADHS,accumulateddaysofheatstress)和热害有害积温(HDD,heatstressdegree days)的均值在湖南中南部、江西中部、浙江和福建中部较大,表明这些区域的早稻遭受高温热害的风险较大;从Mann-Kenall趋势检验看,两个指标在超过1/3的站点都呈显著增加的趋势,说明高温热害风险在这些站点显著增加,尤其20世纪90年代以后超过1/2的站点两个指标都呈显著增加的趋势。2)超过1/2以上的站点的高温热害累计天数和高温有害积温都满足极值概率函数分布。对于高温热害累计天数,56个站点满足耿贝尔分布(Gumbel),82个站点满足广义极值分布(GEV);对于热害有害积温,61个站点满足耿贝尔分布,58个站点满足广义极值分布。3)两个高温热害指标的10年、50年、100年重现期的空间分布规律和2个指标的均值空间分布类似,即均值较大的区域,其10年、50年、100年重现期对应的重现期水平(return level)也较大;重现期水平与经度、纬度和海拔无明显相关关系。研究结果有助提升对早稻高温热害时空趋势和概率分布规律的认识,可为农业适应气候变化和农业天气指数保险设计等方面提供理论参考。     

水稻高温热害强度时空变化特征与预报模型构建

构建定量表征水稻高温热害强度的指数,揭示时空变化特征,并建立中长期预报模型,准确预报高温热害发生的强度趋势对提前部署抗高温工作至关重要。该研究充分考虑高温热害累积效应,结合致灾指标,构建了强度指数,并采用Fisher分割法对其进行了客观化分级;根据中长期天气预报原理,基于海温和大气环流指数两类预报因子,利用二维寻优技术,分别构建了水稻高温热害强度指数预报模型,并进行了验证和比较。结果表明：1）2010年以来江苏水稻高温热害年频次增加且强度明显增强,其中2013年、2022年高温热害强度均达最高等级4级,高温热害强度指数存在明显的年代际差异,从20世纪90年代开始江苏省水稻高温热害强度逐年代增强,空间上呈现出高温热害强度指数年代累加值≥10的区域从南向北随年代逐步扩大,至21世纪10年代已扩展至淮北西部,其中淮河以南水稻高温热害强度增强明显,为历年代最强。2）构建的两类水稻高温热害强度指数预报模型可在7月初进行预报,预报提前量均为1～2个月,总体都能较好地模拟出强度指数的年际波动特征,但模拟值波动幅度与实际值存在不同程度的差异。3）通过拟合检验和试报检验,预报因子经过最优化相关技术处理后,能有效增加因变量和自变量的相关度,提高预报模型的模拟效果,其中海温因子经最优化处理后的高温热害强度指数预报模型效果最佳,可在农业气象业务服务中进行应用。研究结果对主动防御高温灾害和保障粮食安全具有重要科学意义和参考价值。     

基于CMIP6模式的西南地区旱灾风险未来预估

预估西南地区在全球气候变暖背景下未来的干旱变化趋势,可为西南各区域研究旱灾变化并防范未来旱灾风险提供有效参考。通过评估30个CMIP6模式对西南地区的模拟性能,挑选并计算出由10个模式组成的多模式集合平均数据,基于标准化降水蒸散指数SPEI、地形、人口、GDP和土壤含水量等指标,利用AHP-熵权组合权重法和ArcGIS的空间分析功能来构建包含致灾因子危险性和承灾体易损性的旱灾风险评估模型,对西南地区SSP126,SSP245,SSP585三种组合情景下的2021—2040年近期和2041—2060年远期的旱灾风险进行了预估。结果表明：(1)高风险区主要分布在贵州南部、云南东部以及重庆的沙坪坝、四川的温江、越西等零星地区;(2)低风险区主要分布在四川东部和相邻的重庆西部等地区,大致呈南北递减的变化趋势;(3)从近期到远期,未来3种情景组合都表现出次高和高风险区范围增大,次低和低风险区范围减少的形势。综上,全球气候变暖背景下,西南地区未来的旱灾风险整体将有加大加重的趋势,尤其是低纬度地区未来的风险性将明显加重。     

未来气候变化情景下江苏水稻高温热害模拟研究Ⅱ: 孕穗 - 抽穗期水稻对高温热害的适应性分析

利用经过校准和验证的CERES-Rice模型结合CMIP3数据下的A2和A1B两种方案2020s时段天气数据,通过改变播期(提前6d、12d、18d,推迟6d、12d、18d)和品种耐高温系数G4(G4=1.03、1.06、1.09、1.12、1.15),研究江苏地区孕穗-抽穗期水稻对高温热害的适应性。结果表明:(1)播期提前12d和18d,水稻生育期和开花期延长,与基准期(1961-1990年)相比,其产量增加较多;相反,播期推迟,水稻产量均以降低为主,生育期和开花期缩短。A1B情景下高邮增产最多,达13%,A2情景下吕泗增产最多,为14%。(2)当水稻耐高温系数G4值在1.09~1.15时,所有站点均增产,A1B情景下高邮增产最多,为11%,A2情景下赣榆增产最多,为7%,生育期和开花期均以延长为主。(3)采取播期提前12d同时改变品种参数G4为1.1时,产量增加最明显。可见,将播期适当提前并提高品种的耐高温系数可以提高水稻对高温热害的适应能力,研究结果对未来江苏水稻生产具有一定指导意义。     

基于CMIP6气候模式的贵州省极端降水情景预估

为探究气候变化下贵州省极端降水未来变化特征,基于台站观测和5个CMIP6模式的逐日降水资料,利用Delta降尺度、趋势分析等方法,分析了4种极端降水指数的历史与未来变化时空特征。结果表明：(1)利用Delta修正过后的CMIP6模式数据取得了良好的效果,适用于贵州省极端降水的预估。(2)在1961—2019年的历史时期,贵州省的R95P,R25mm和CWD均呈南高北低的空间分布,而R95C呈明显的东中西差异;除CWD外,其它3个极端降水指数在1961—2019年均呈不明显的增加趋势。(3)未来3种SSPs情景下,无论是在时间还是空间上,4个极端降水指数均呈上升的趋势。(4)相较于历史时期,4个极端指数除R95C外均有增有减。R95P与R25mm在空间变化上相似,都表现为西北部较历史时期有减少,其余地区则表现为增多,且随SSPs升高而增大;CWD在中南部地区表现为减少,其余地区为增加,以北部较为明显,且在SSP126情景下最为显著;R95C则在整个地区都较历史时期增多,在中西部变化最明显,且在SSP245情景下最显著。总体而言,在气候变化背景下,贵州省的极端降水随SSPs的不同而变化,但...     

不同水源灌溉对水稻高温热害影响的微气象学分析

高温热害是长江中下游地区水稻常见的农业气象灾害,井水和池塘水灌溉是水稻高温热害过程中常用的农业措施。为研究高温热害下不同灌溉水源对稻田微气象的影响,以两优培九为研究对象,在高温热害期间（2016年8月12-18日）开展田间试验。试验分3个处理,T1：用池塘水每日8：00灌溉,田间水层达10cm后停止,18：00排干,灌溉水温平均30.5℃;T2：用井水每日8：00灌溉,田间水层达10cm后停止,18：00排干,灌溉水温平均18.2℃;CK：试验开始当天用池塘水灌溉至田间水深达10cm后停止,夜晚不排放,当田间水深低于5cm时补充灌溉至10cm,试验期间每日8：00田间平均水温27.2℃。对稻田不同层次的土温和水温、水稻冠层不同层次温湿度、冠层顶部（120cm）叶温、冠层上方太阳辐射等指标进行测定,用Penman-Monteith分层模式计算稻田能量平衡各分量的日变化。结果表明：白天（8：00-18：00）,所有处理各层次冠层内气温和地温均为T1>CK>T2,随着冠层高度增加,处理间气温差异逐渐减小;随着土壤深度增加各处理间地温差异逐渐减小。夜间（18：00-次日8：00）,各处理间5cm地温差异最大,其次为冠层40cm处。不同灌溉水温改变了各处理的能量平衡分量,水体含热量的变化（Q）表现为T2>CK>T1,土壤热通量（G）、显热通量（H）和潜热通量（LE）均表现为T1>CK>T2。说明较高温度的池塘水灌溉加重了水稻的高温热害,而较低温度的井水灌溉对抵御高温热害有良好效果。     

未来气候变化情景下江苏水稻高温热害模拟研究Ⅰ:评估孕穗-抽穗期高温热害对水稻产量的影响

将江苏省气候、土壤、水稻产量、田间试验等相关资料作为CERES-Rice模型的输入文件,通过校准和验证获得江苏水稻品种徐稻2号的遗传参数,利用WCRP耦合模式CMIP3的多模式数据下的A2和A1B两种方案,并结合CERES-Rice模型,模拟分析A2和A1B两种情景下2020s(2011-2040)时段不同高温强度及其持续时间的热害对水稻产量的影响。结果表明,CERES-Rice模型在江苏地区具有较好的模拟能力;A2和A1B两种情景下高温热害会使江苏省水稻产量下降,最高减产率为17%。高温强度一定时,高温持续日数越长,水稻减产率越大。高温持续日数一定时,温度越高对水稻造成的危害越重。可见,未来气候情景下孕穗-抽穗期高温热害将使江苏省水稻减产,研究结果可为合理制定江苏水稻生产防灾减灾措施提供理论支撑。     

青藏高原未来极端降水时空变化特征及海拔依赖性研究

极端降水对青藏高原生态—水资源—农业的可持续发展具有重要影响。基于CMIP6(coupled model intercomparison project phase 6)最新发布的大气环流模式(general circulation models, GCMs)日尺度降水数据,系统评估GCMs对青藏高原历史极端降水特征的模拟能力,并对未来时期极端降水进行预估。结果表明：多模式集合(multi-model ensemble, MME)能够更好地捕捉极端降水的时空分布特征,其中R95p、SDII、R1mm、CWD和PRCP在不同高程带表现出与观测值较为一致的变化趋势,然而,CMIP6 MME再现极端降水指数变化趋势的能力随海拔增高而降低。青藏高原未来近期、中期、远期在不同共享社会经济路径与典型浓度路径组合情景(shared socioeconomic pathways and the representative concentration pathways, SSP)下的极端降水特征预估结果表明,未来时期随时间的推移和温室气体排放浓度的增加,R95p、SDII、R1mm、CWD和PRCP相...     

基于CMIP6的气候变化下资水流域径流响应研究

[目的]探究未来气候变化情景下资水流域的径流响应情况,为实现流域可持续发展、制定防洪抗旱决策提供科学支持。[方法]基于3个CMIP6全球气候模式,通过构建流域SDSM降尺度模型和SWAT水文模型,预估了SSP1-2.6,SSP2-4.5和SSP5-8.5气候情景下资水流域2030—2089年的气温与降水变化,并进一步探究流域径流对气候变化的响应。[结果]未来资水流域呈较显著暖湿化趋势,空间上流域全范围升温且以新宁、邵阳站附近增幅最大;降水增加区域主要集中在以冷水江为中心的中下游地区,减少区域位于洞口站以西。在此背景下,未来桃江站与邵阳站年均径流与流域降水的变化趋势基本一致,邵阳站以上的上游区域可利用水资源量减小的可能性较大。枯水期流域水资源将面临更加紧缺的风险,且汛期有提前的趋势,主汛期水资源分配的均匀程度将上升。[结论]在气候暖湿化的背景下,资水流域水资源管理将遭遇更严峻的挑战,应加强水资源保护和流域综合管理。     

长江中上游地区土壤入渗规律研究

利用双环法对长江中上游水土流失严重区的37个县（市）进行原位测试,对其典型土壤的入渗规律进行了系统的研究。结果表明．在长江中上游地区,利用蒋定生公式和Horton公式对土壤入渗过程拟合的精度高于Philip方程和Kostiakov经验公式;土壤稳渗速率与容重呈负相关,与孔隙度、〉0．25mm土壤水稳性团聚体含量、有机质含量以及粉／黏呈正相关关系;不同类型土壤特性不同．而使土壤稳渗速率随土类发生有规律变化．黄壤系列土类最大．然后是石灰土、紫色土．红壤系列土类稳渗速率最小;土壤稳渗速率住长江中上游地区呈现规律性的地域分异。四川盆地以及毕节地区是稳渗速率极高值区,陕南和陇南地区、三峡库区以及丹江口库区是稳渗速率高值区。金沙江下游地区以及湘东赣南红壤丘陵区是稳渗速率一般区．土壤稳渗速率的空间分异与长江流域目前的重点产沙区相对应。     

长江中下游平原单季稻田氮素径流损失风险评估

稻田氮素径流损失是农业面源污染主要来源之一,以巢湖地区单季稻田为研究对象,利用该地区1957—2019年的历史气象数据,通过设定插秧区间(6月6—25日)及施肥期水位(3,10,20 cm),建立SMNRL模型,模拟不同插秧时间和田面水水位稻田氮素流失,研究降低长江中下游平原气候区单季稻田氮素径流损失风险的插秧时间与水位控制模式。结果表明:(1)施肥后,稻田田面水氮素浓度呈指数衰减,基肥期田面水氮素衰减期为9天,分蘖肥和穗肥期为7天。(2)在LW、HW组合中,各施肥期占全生育的氮素径流损失为基肥期>分蘖肥期>穗肥期。在LW组合中,基肥期为氮素径流损失高发期,基肥、分蘖肥、穗肥的氮素流失为72.4%~98.4%,1.9%~27.6%,0~8.3%。(3)控制水位比选择插秧时间对降低氮素径流损失更有效。相同水位下,适宜的插秧期氮素径流损失在全生育期施肥中合计能减少0.4~4.5 kg/hm^2,降低32.8%~80.3%;相同插秧时间下,LW、MW组合相比HW组合氮素径流损失能减少8.8~13.1 kg/hm^2,降低92.1%~98.8%。(4)在LW、MW、HW 3种组合中,插秧期分别以6月19日、6月11日、6月17日为界,将6月6—25日分为前后2个阶段,前1阶段插秧产生氮素径流损失均值显著低于后1阶段,分别低37.0%,25.0%,21.7%。(5)降低巢湖地区稻田氮素径流损失有效措施为施肥期水位控制为3 cm,并选择6月6-19日期间进行水稻插秧。     

澜沧江中下游流域土壤侵蚀时空演变特征

为了探究土壤侵蚀演变机制,以澜沧江中下游流域为研究区域,利用改进的土壤流失方程(RUSLE)模型,开展流域内土壤侵蚀时空演变特征研究,引入随机森林算法探讨了流域内土壤侵蚀因子的相对重要程度。结果表明:澜沧江中下游流域2005—2015年土壤侵蚀量为0～1.89万t/(km²·a),平均土壤侵蚀模数为0.252万t/(km²·a),中下游子流域平均土壤侵蚀模数处于较低风险以上和中风险侵蚀以下级别。自2005年以后,澜沧江中下游流域土壤侵蚀空间分布特征呈现中度侵蚀风险区域扩张,高度和低度侵蚀风险收缩的趋势。随机森林算法结果发现植被覆盖管理因子和地形因子是影响澜沧江中下游流域土壤侵蚀的主要因素,土壤可蚀性因子、降雨侵蚀因子和水土保持措施因子的相对重要程度偏低,均未超过20%。可见,土壤侵蚀的时空异质性主要是由于植被覆盖和地形影响改变了局部气候而导致的。     

长江中游城市群农业生态效率时空演变及驱动因子研究

农业生态效率研究对真实反映农业经济发展与生态环境保护的协调关系具有重要意义。为科学评价长江中游城市群农业发展并为其策略制定提供依据,基于2000—2017年长江中游城市群各市面板数据,采用含有非期望产出的Super-SBM模型测算农业生态效率,分析其时空演变规律和空间相关性,并通过地理探测器模型对影响农业生态效率的驱动因子进行探测。结果表明:(1)2000—2017年长江中游城市群平均农业生态效率整体水平较高,呈现“降—升—降”的走势,湖南、江西省域与湖北省域差距较大,且地区农业生态效率发展不平衡,区域间差异逐年增大。(2)从空间相关性上看,长江中游城市群农业生态效率全局相关性呈现“随机—聚集”过程,且集聚现象随时间演进逐渐显著,局部空间相关性显示较弱,各相关类型随时间有不同程度的上升趋势,空间相关性逐渐向中心区域集中。(3)农业生态效率受多驱动因子共同作用,不同年份下部分驱动因子变化较大,驱动因子在不同地区对农业生态效率的影响表现出一定的地域性和差异性。长江中游城市群地区农业生态效率存在较大的提升空间,整体差异正在逐渐扩大,各地区应加强联系,采取合理措施促进“两型”农业发展。     

长江中游生态系统服务供需平衡与居民福祉耦合的时空特征

生态系统服务供给、需求与居民福祉的相互复杂关系是自然生态系统和社会经济系统研究中重要的交叉科学问题,也是生态系统服务和居民福祉研究的热点难点问题和矛盾多发领域。然而,已有研究更为关注生态系统服务供给对居民福祉的贡献,忽视了生态系统服务需求以及供需平衡对居民福祉的影响。选择长江中游地区作为研究靶区和2000—2018年作为研究时段,建立生态系统服务供需量化矩阵测度生态系统服务供需平衡,采用年度组合赋权法和线性函数加权法评估居民福祉,引入弹性系数模型划分生态系统服务供需平衡与居民福祉耦合关系类型,并进一步研究其时空特征。结果表明：1）生态系统服务供需平衡与居民福祉耦合关系可划分为“供需改善－福祉增加”“供需恶化－福祉增加”“供需改善－福祉减少”以及“供需恶化－福祉减少”4种,分别对应最优、次优、次差以及最差耦合关系类型;2）长江中游地区生态系统服务供需平衡与居民综合福祉耦合关系表现为以权衡关系为主导且逐渐增强,其中“供需恶化－福祉增加”县域单元占比由2000—2010年的81.99%增至2010—2018年的91.57%;3）生态系统服务供需平衡与居民福祉耦合关系会随着福祉类型、服务类型、空间尺度、时间范围、经济社会发展水平等表现出不同形式的反馈。长江中游地区各县域单元和有关部门应当结合地区自然地理条件、经济发展水平等多方面因素,因地制宜、因时制宜地推进生态环境保护与修复工程,尽可能地规避“生态诅咒”或“生态魔咒”效应,充分发挥经济社会发展过程中的“生态祝福”效应。     

基于土地利用变化的长江中游地区生态系统服务供需平衡研究

[目的] 揭示生态系统服务供需平衡的时空特征,并进一步探究土地利用变化对生态系统服务供需平衡的双重效应及其影响机理。[方法] 选取长江中游地区作为研究对象,引入生态系统服务供需量化矩阵分析生态系统供需平衡的时空格局,并运用土地利用变化生态贡献率模型分析土地利用变化对生态系统服务供需平衡的双重影响。[结果] (1)研究期间,长江中游地区生态系统服务供需平衡状况持续恶化,主要是由建设用地大规模扩张和耕地、林地大面积缩减带来的生态系统服务供给能力减少和消费需求增加造成的。(2)长江中游地区不同类型生态系统服务供给间的关系在时间尺度上由权衡转为协同,需求和供给平衡间的协同关系在时间尺度上进一步增强,但不同类型生态系统服务供给、需求和供需平衡间的权衡或协同性质及其程度在空间尺度上却存在高度异质。(3)长江中游地区土地利用变化对生态系统服务供需平衡存在改善和恶化双重效应,且恶化效应显著大于改善效应,但引起生态系统服务及其分项服务供需改善和恶化的土地利用变化类型具有时序异质性。[结论] 应促进具有协同改善生态系统服务供需平衡的土地利用变化类型,提升与区域主体生态系统服务功能一致的土地利用类型,以及遏制具有协同恶化生态系统服务供需平衡的土地利用变化类型,以实现区域生态系统服务供需改善。     

黑河流域中下游地区土地沙漠化现状及其原因分析

利用最新的土地沙漠化遥感监测数据(2000年),研究分析了黑河流域中下游地区的土地沙漠化现状及土地沙漠化发展的原因,并提出了其土地沙漠化防治的具体对策和措施。结果表明,2000年黑河流域中下游地区共有沙漠化土地13508.4km2,土地沙漠化类型包括耕地、草场、砾质沙漠化以及沙丘活化4种,总面积占监测土地面积(114446km2)的11.8%,其中轻度沙漠化土地27.4km2,占沙漠化土地总面积的0.2%,中度沙漠化土地1321.4km2,占9.8%,重度沙漠化土地2274.3km2,占16.8%,严重沙漠化土地9885.3km2,占73.2%,区内土地沙漠化形势严峻,以严重沙漠化土地类型占优势,特别是在黑河流域下游地区。黑河流域中下游地区土地沙漠化的发生和发展是自然和人为因素共同作用的结果,其中人类对流域内水资源的不合理利用是其主要驱动力。     

长江上游水蚀区降雨侵蚀力的时空分布特征

降雨侵蚀力的时空分布特征对于分析和认识土壤侵蚀规律十分重要.根据长江上游7个省市的704个站点1981-2010年30 a的逐日降雨量资料计算了多年平均降雨侵蚀力R值,多年平均半月降雨侵蚀力及其占年降雨侵蚀力的比例,并分析了长江上游水蚀区降雨侵蚀力的空间分布规律.结果表明,长江上游水蚀区的降雨侵蚀力R值范围为273～11 394MJ·mm/(hm2·h· a);受地形的影响R值的空间分布有3个高值区,位于四川省峨眉山市、贵州省毕节地区和湖北省宜昌市附近;建立了多年平均降雨量和降雨侵蚀力R值的关系,相关系数R2达到0.80;研究区降雨侵蚀力的年内分布集中度较大,均值为69％,主要集中在5-10月.     

长江中游地区土地利用变化阶段划分和特征测度

[目的]基于经济社会发展转型视角,探究长江中游地区土地利用变化的总体特征、过程特征和轨迹特征。[方法]通过分析变化幅度、变化速度和地学信息图谱等特征。[结果](1)2000—2018年,长江中游地区经济社会发展可划分为“由初级产品生产阶段II期向工业化中期转型,城镇化缓慢发展与人口严重外流期”和“由工业化中期向工业化后期转型,城镇化稳步发展与人口持续回流期”2大阶段。(2)就变化总体特征而言,以耕地面积持续减少,水域和建设用地面积持续增加,林地、草地、湿地面积明显减少,未利用地面积保持相对稳定为主。(3)就变化过程特征而言,2000—2010年以耕地和林地相互转化,耕地向建设用地和水域转化,以及水域向湿地转化为主;2010—2018年以耕地和建设用地相互转化,林地向建设用地和耕地转化,以及湿地向水域转化为主。(4)就变化轨迹特征而言,以前期变化型为主,后期变化型和反复变化型次之,持续变化型所占比例较小。[结论]长江中游地区土地利用变化阶段性特征明显,主要表现为不同经济社会转型过程中由区域内不同土地利用类型转化规模与方向所导致的土地利用数量与空间结构变化。