基于GIS的沂蒙山区植被格局变化驱动力研究

沂蒙山区植被格局变化受多方面影响,在驱动力分析的基础上,构建驱动力评价指标体系。综合运用空间主成份分析和GIS的先进技术,对沂蒙山区植被格局变化的自然质量、人为干扰和驱动力进行评价。研究表明,沂蒙山区植被格局变化的驱动力水平以显著和较显著为主,二者面积之和占研究区总面积的66.57%。自然条件差、人类社会经济活动的干扰是植被格局趋于退化的重要原因。     

重庆江津市土地利用变化及社会驱动力分析

运用重庆江津市1990~2002年土地利用数据,分析其土地利用的动态变化及土地利用程度等变化情况,得出耕地面积变化是该区土地利用变化的核心类型。接着运用其社会经济发展状况有关数据和主成分分析法对耕地面积变化的社会驱动力作定量分析,总结出经济发展、城镇化和工业化、人口增长、农业生产效益、政治经济政策这5个因素是引起其耕地利用变化的主要社会驱动力因子。     

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。     

基于Logistic-Markov方法的土地利用结构变化多因素驱动预测模型研究与应用

[目的]探索土地利用结构变化的驱动规律及其预测方法,为在社会经济快速发展背景下抑制建设用地扩张、优化城乡土地利用等提供决策参考。[方法]利用主成分分析,Logistic,Markov等方法研究土地利用结构变化的驱动力,分析土地利用结构状态转移矩阵与驱动因素的数量关系,构建基于多因素驱动的土地利用结构变化预测模型。[结果]以地处"长三角"经济区的江苏省泰兴市为例,测算了城镇发展、经济发展和管理政策等土地利用结构变化驱动力,其中城镇工矿用地扩张的驱动力增加了25.85%,耕地减少的驱动力则降低了22.21%,并预测分析了2010—2020年的土地利用结构变化特征,预测精度相对提高了0.52%。[结论]多因素驱动的土地利用结构变化预测方法,能够科学地诠释土地利用结构变化及其驱动力的作用机理,可以提高预测精度,为分析区域土地利用变化规律提供一种新方法。     

秦淮河流域1980-2010年土地利用变化及驱动机制

[目的]研究近30a来秦淮河流域不同时期土地利用/覆被变化特征及驱动力,为秦淮河流域的生态经济系统可持续发展和流域管理提供科学依据。[方法]利用GIS功能对秦淮河地区1980,1995,2000,2005,2008,2010年土地利用现状图进行叠加转换,建立土地利用变化转移矩阵,在此基础上分析秦淮河地区近30a来的土地利用变化特征,并结合相应的社会统计资料分析土地利用变化的驱动力。[结果]流域内耕地面积逐年减少,建设用地面积逐年增加,林草覆盖面积略有减少;土地利用程度变化存在明显的时间差异性,2005—2008期间变化最大;建设用地的增加主要源于耕地的转入,其次是林地、水域;经济发展、人口增长和人民生活水平的提高是该区土地利用/覆被变化的主要驱动力。[结论]城市化发展要素是推动该区建设用地增加、耕地面积减少这一现象的主要驱动力。     

不同尺度下的土地利用变化驱动力研究——以常州市新北区为例

以常州市新北区为研究区域,探寻不同研究尺度下土地利用驱动力变化。分别从全局尺度和局部空间尺度,应用典型相关分析和空间网格化Logistic回归分析方法进行土地利用变化驱动力的定量化分析。结果表明:在全局尺度上,GDP变化量、社会固定资产投资额变化量、工业总产值变化量、农业总产值变化量、农村居民人均纯收入变化量、人均GDP变化量、总人口变化量和城镇化率变化量,是影响常州市新北区土地利用变化的主要因素。在局部空间尺度上,对常州市新北区土地利用变化造成显著影响的因子,主要包括距水系最近距离、距城镇最近距离、距省级以上公路最近距离和距城乡主干道最近距离。经济的快速发展和人口增长是常州市新北区土地利用变化的主要社会经济驱动力;交通可达性和中心城镇影响下的空间区位条件是影响土地利用变化的重要空间差异化因素。我国快速城镇化进程中区域土地利用变化受人口增长、经济发展、交通体系和政策等影响较大。     

土地利用／覆盖变化驱动力研究

驱动力研究对解释土地利用/覆盖的时空变化起着关键作用.目前土地利用/覆盖变化驱动力研究仍然存在许多亟待解决的问题,仍然是目前土地利用/覆盖变化研究的重点和难点问题.在总结前人研究的基础上,对土地利用/覆盖变化驱动力研究的理论基础、驱动力系统特征、研究技术与方法、驱动要素辨识等内容进行系统阐述,对深入理解土地利用/覆盖变化驱动力内在和外在机制以及促进其研究的进展都具有一定意义.     

巢湖流域30年土地利用变化及其驱动力研究

土地利用与土地覆盖变化(LUCC)研究是全球环境变化研究的一个重要方面,也是地理学综合研究的国际性前沿课题。基于多时相的TM影像数据,从流域尺度研究巢湖流域的土地利用/覆盖变化,分析探讨了土地利用变化的社会经济驱动力。研究结果表明:1979～2008年间巢湖流域的土地利用发生了比较明显的变化,主要表现在耕地锐减和建设用地激增;经济发展、城镇化、工业化、人口增加是造成巢湖流域土地利用变化的主要驱动力。     

浮梁县土地利用变化及驱动力分析

以江西省浮梁县作为研究区域,采用浮梁县1996-2005年的土地利用变更数据及社会经济统计数据,从土地利用数量变化、土地利用程度变化、土地利用效益变化3方面探讨了研究区域的土地利用变化特征,并运用主成分分析法对引起这些变化的驱动力进行了分析。研究结果表明:（1）耕地和建设用地是浮梁县土地利用数量变化的主要类型,土地利用程度和效益都有一定程度的提高,土地利用总体态势较好;（2）工业化、城市化水平的提高及人口的增长是引起土地利用变化的主要社会经济驱动力,但是城市化和工业化水平的提高是最为主要的驱动因素。     

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。     

中部地区耕地非农化及其驱动因子的灰色关联分析——以安徽省阜阳市为例

基于1995—2008年社会经济发展与耕地变化统计数据,分析了阜阳市耕地资源时序变化特点,并运用广义灰色关联度方法对阜阳市耕地非农化的驱动力进行研究。结果表明,农业发展是耕地非农化的首要前提与基础,人口增长与城市化水平提高与耕地非农化相对变化速率存在高度关联性,经济总量增长与产业结构调整对耕地非农化的影响源自经济发展自身内在的驱动力。政府利益推动、投资热、房地产热、经济外向度提高这些导致许多大城市耕地非农化的主要因素对阜阳市的驱动作用较弱。     

福建省海岸带土地利用/覆盖变化及其驱动力

[目的]研究福建省海岸带土地利用/覆盖变化及其驱动力,促进沿海地区资源环境可持续发展,并为土地利用政策制定提供参考。[方法]基于ArcGIS 10.2软件对研究区域2005—2015年土地利用/覆盖变化(LUCC)数据进行分析,并采用灰色关联度法对其驱动机制进行探讨。[结果](1)2005—2015年福建省海岸带土地利用类型以耕地、林地、水域和城乡、工矿、居民用地为主,草地和未利用土地所占比重较少;研究期间,福建省海岸带林地、水域和未利用土地面积减少,仅耕地和城乡、工矿、居民用地面积增加,草地面积基本不变;2005—2015年土地利用类型主要向城乡、工矿、居民用地转移。(2)福建省海岸带土地利用变化主要受到社会经济发展驱动力的影响,其中社会富裕程度、技术驱动力和人口驱动力是主要因素。[结论]合理确定城市、镇域开发边界,划定大城市周边基本农田保护区域,划定林地、草地和水域等生态空间,是落实土地利用空间管理的有效措施。     

基于多角度的漓江流域土地利用/覆被变化及驱动力分析

改革开放以来,漓江作为国家重点保护的13条河流之一,其流域内土地利用变化的强弱、方向、稳定性状况及其驱动力组成关系着漓江流域生态系统的稳定和桂林市社会经济的发展。基于此,采用1977、1987、2000和2015年4期TM/ETM影像,通过信息熵、空间集聚性及驱动力等从多角度对漓江流域1977-2015年的土地利用/覆被变化及其驱动力进行了研究。结果表明:①1977-2015年,漓江流域土地利用/覆被变化呈现出剧烈-平稳-再次剧烈的变化特点;②流域土地利用综合指数由1977年的228.602增加到2015年的230.878,且越接近市辖区中心土地利用程度越高,流域北部土地利用结构信息熵较小,市辖区最大,极差达到0.86 Nat,不同县域土地利用系统稳定性有所差异;③自然因素中以地形曲率、地貌类型及年均气温对土地利用的影响较大,社会经济因素及半自然半社会经济因素中以旅游景点密度、单位面积粮食产量和单位面积肉类产量这几个因素影响最为显著。     

黄土丘陵沟壑区纸坊沟小流域农业生态安全态势变化的驱动力分析

以黄土丘陵沟壑区纸坊沟小流域为研究对象,利用1985-2006年调查和监测资料,综合现有研究成果,将主成分分析和通径分析方法相结合,分析可能影响农业生态安全态势变化的各因子,探讨农业生态安全态势变化的驱动力。结果表明：自然条件是影响黄土丘陵沟壑区纸坊沟小流域农业生态安全态势变化的基础,人文社会经济条件是其变化的主要驱动力,具体可归纳为经济发展、人口压力、流域产业结构调整和农业科技进步4类因子;此外,国家和区域的相关政策、农业产业链与资源量相关度对农业生态安全也有一定影响。     

鄱阳湖区土地利用景观格局特征研究

在RS与GIS技术的支持下,该文对鄱阳湖区1990～2002年间的土地利用景观变化进行了分析。研究结果表明,1990～2002年鄱阳湖区面积变化的趋势是耕地减少、林地增加、草地减少、水体增加、居民点与工矿用地大幅度增加,未利用地维持不变。利用二级土地利用景观类型,对景观变化的原因进行了分析。利用多样性指数、优势度、分维数、破碎度等景观指数对鄱阳湖区土地利用景观格局特征的研究表明,1990～2002年鄱阳湖区土地利用景观格局总体变化趋势是多样性增加、优势度减少、分数维减少、破碎度增加。最后,该文利用典型相关分析法对鄱阳湖区景观格局变化的社会经济驱动力进行了定量分析,认为导致景观分维数、景观破碎度变化的主要驱动力是人口与国内生产总值,导致景观多样性和优势度变化的主要驱动力是境内公路里程与农村居民年均纯收入。     

云南省昭通市土地利用时空变化特征及其驱动力

[目的]对云南省昭通市土地利用时空变化特征及其驱动力进行分析,为揭示不同尺度区域土地利用变化规律提供科学依据。[方法]基于昭通市2009—2015年土地利用变更及调查数据,结合人口和社会经济数据,采用信息熵公式计算了昭通市各类用地结构信息熵及其均衡度,采用灰色关联分析方法计算了昭通市各类用地总面积与人口数量和经济社会发展要素之间的关联度。[结果](1)2009—2015年,昭通市农用地总面积呈减少趋势变化,建设用地总面积和其他用地总面积呈上升趋势变化;(2)昭通市耕地面积减少速率最快,土地综合变化度相较其他地区变化较小;(3)昭通市及各县/区各类用地结构也逐步向均衡和稳定方向发展,鲁甸县和巧家县的各类用地结构均衡度最高;(4)第一产业值、第三产业值、人口和城镇化率为建设用地变化主要驱动力,第二产业值为各区县农用地变化驱动力,国内生产总值均影响昭通市各个区县的农用地、建设用地和其他用地变化。[结论]云南省昭通市土地利用变化受人口、社会和经济等不同因素影响,各类土地逐步向均衡和稳定方向发展。     

黑龙江省耕地集约利用驱动因素分析

为探寻耕地集约利用的主要驱动力及各因素之间的相互关系,从自然、人口、政策、科技和社会经济五个方面选取30个指标,采用灰色关联法和通径分析法定量分析影响黑龙江省耕地集约利用的驱动因素及作用机理。结果表明:（1）自然因素和人口因素是黑龙江省耕地集约利用变化的主要驱动力,社会经济因素和科技因素是次要驱动力,政策因素对耕地集约利用的影响作用最小;（2）城市化水平和非农业人口是决定耕地集约利用的主导因子,尽管总人口和粮食单产对耕地集约利用的直接作用较小,但通过其它指标对耕地利用集约度的间接作用较大。     

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.     

滇中城市群2000—2009年耕地时空变化及驱动力分析

从景观格局视角分析了滇中城市群2000—2009年耕地时空变化特征,结合高程、人口、GDP、距离等自然和社会经济数据,通过构建滇中城市群耕地Logistic回归概率模型,对研究区耕地变化的驱动因素进行了分析。研究结果表明:景观格局指数可以直观地分析耕地时空变化;研究区耕地变化受自然和社会经济因子共同影响。该研究可为耕地政策制定及类似地区城市群尺度的土地时空变化及驱动力研究提供参考和借鉴。     

基于Logistic回归模型的北京山区农村居民点变化的驱动力分析

农村居民点变化的驱动力研究是农村居民点内在演化规律研究的重要组成部分,可科学指导当前农村居民点整理活动。该文以北京山区为研究区域,基于GIS以及相关数理统计软件,使用Logistic回归模型从空间角度深入分析了农村居民点变化的内部和外部驱动力。研究结果表明农村居民点变化是在原有居民点的分布基础上,以一定的自然、区位等内部驱动因子为背景,受社会经济等外部驱动因子的综合影响而发生。可以认为农村居民点变化是一个由其自然资源条件、区位可达性及社会经济基础条件综合影响下的区位择优过程。应依据不同区域驱动因子的不同发展态势,探寻不同的农村居民点整理模式,加强新农村建设过程中农村居民点用地的管理。