长武王东沟小流域土地利用变化及驱动力研究

对王东沟流域1994年和2002年的土地利用现状进行了分析,揭示了近几年来该区土地利用变化的主要类型及各种土地利用类型的空间格局变化特征。研究表明,该区土地利用方式以耕地、园地、林地为主,变化以耕地和园地为主,并且主要集中在塬面上。自然因素、比较经济效益和宏观政策是该区土地利用变化的主要驱动力。最后,从农业可持续发展角度,对试区土地利用提出了建议。     

基于改进CA-Markov模型的山地城市边缘区土地利用变化模拟（英文）

山地都市边缘区土地利用处于深刻转型中,其变化模拟一直以来都是难点问题。现有的模拟方法如传统的CA-Markov模型等存在明显缺陷。该研究基于层次分析的多标准评价模型MCE引入传统的CA-Markov模型,改进传统模拟方法。在限制因素和限制因子适宜性评价基础上,结合实证区域2006,2011和2016年土地利用现状数据,引入改进的CA-Markov模型,模拟山地城市边缘区土地利用时空变化。首先是利用改进的模型与传统的模拟分别模拟2016年研究区域的土地利用变化;其次将2种方法获取的图像分别与实证区域的土地利用现状图进行精度分析,改进方法模拟精度明显高于传统方法精度;最后利用改进的方法和2016年现状数据,进一步模拟2030年实证区域的土地利用时空格局。结果表明：维持研究区现有的城镇化发展速度,到2030年研究区的耕地、林地、园地、水域、未利用地和农村居民点等将大幅减少,这对于研究区粮食安全、生态保护等造成较大威胁。改进的MCE-adjusted CA-Markov模型,相对于传统的CA-Markov模型,能较好地模拟山地城市边缘区土地利用时空格局变化。此外,讨论了研究结果对该区域国土空间规划编制的启示以及模型未来改进的方向等。     

修正法农用地定级方法探讨及与因素法比较-以宜兴市为例

目前我国基本上采用因素法进行农用地定级,而作为重要方法之一的修正法则应用很少。本文以宜兴市为例,对修正法农用地定级技术路线、指标控制区划分、单元划分、修正因素选取和量化、定级指数计算、级别划分的方法和改进进行探讨,并与因素法比较。结果表明:修正法和因素法的方法原理大致相似,但修正法在分等基础上进行,是对分等结果的细化和深化,可大大缩减工作量,而且其定级结果具有很好的横向可比性。     

煤矿区井采土地复垦成本评价指标体系构建

以煤矿区井采为研究对象,建立了以自然环境条件、采矿条件、煤矿赋存条件3项为约束层,地形坡度、土地利用规划、煤层厚度等11个影响因子构成指标层的土地复垦成本评价指标体系,采用德尔菲法、层次分析法及YAAHP(V 6.0)软件确定了各项指标因子的权重。通过权重比较得出约束层的影响程度:煤矿赋存条件> 采矿条件> 自然环境条件,煤矿赋存条件中影响程度依次是:煤层厚度> 煤层倾角> 深厚比;采矿条件中各因子影响程度依次为:顶板管理方法> 采煤工艺> 采动程度;在自然环境条件下,土地利用规划> 有效土层厚度> 年降水量=土壤质地> 地形坡度。该评价指标体系的完善,为煤矿井采复垦成本修正系数的确定奠定基础。     

基于ESDA的广东省城镇建设用地空间分布模式分析

城镇建设用地是承载人们生产、生活以及非农产业活动的主要空间载体,研究城镇建设用地空间分布模式,能揭示城镇建设用地的空间演变规律,对全面认识城镇建设用地未来的发展具有十分重要的现实意义。以广东省县域单元为研究对象,将ESDA与GIS技术相结合,对城镇建设用地的空间分布模式进行了分析。结果表明:广东省城镇建设用地大致呈“中心—外围”空间分布模式,整体上存在显著的空间集聚现象;局部具有较强的空间正相关关系,珠江三角洲核心区域形成显著HH关联模式,粤北山区东部和西部保持显著LL关联模式;自然、社会经济和政策等是影响广东省城镇建设用地空间分布的主要因素。研究结果可为城镇建设用地合理布局提供参考。     

Fine earth soil bulk density at 0.2 m depth from Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) soil 2018

Soil Bulk Density (BD) is an extremely important variable because it is an important site characterization parameter, and it is highly relevant for policy development because it is mandatory for calculating soil nutrient stocks. BD can influence soil chemical properties, land-use planning and agronomic management. The 2018 Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) saw the unprecedented collection of BD core analysis in a subset of the locations in Europe and the United Kingdom where soil physical and chemical properties were analysed in the 2009 and the 2015 sampling campaigns. Here, we integrated the LUCAS 2018 BD sampling campaign with the mass fraction of coarse fragments previously determined in LUCAS 2009–2015 in order to provide a dataset of the volume fraction of coarse fragments and the BD of the fine earth and improve soil organic carbon (SOC) stock estimation accuracy for topsoil. BD data sampled at 0–10 and 10–20 cm were averaged to harmonize the BD with the mass fraction of coarse fragments measured in 2009, 2012 and 2015. Samples were from cropland, grassland and woodland soils, which accounted for 41%, 21% and 30%, respectively, of the total number of selected sites (n = 6059); ‘bareland’, and ‘shrubland’ accounted for 3% of the sites each, whereas ‘artificial land’ accounted for <1%. Only six samples were classified as ‘wetland’. The dataset was produced assuming the mass density of the coarse fraction to be constant across all LUCAS soil samples. We also estimated the SOC stocks associated with LUCAS 2018 BD and SOC content measurements and showed that correcting the BD by the coarse mass fraction instead of the coarse volume fraction generates SOC stock underestimation. We found the highest deviations in woodlands and shrublands. We showed that, when SOC stock is computed with coarse mass fraction, the error compared with the computation by volume may vary depending on the SOC and coarse mass fraction. This may imply a SOC stock underestimation for European soils. This dataset fits into the big framework of LUCAS soil properties monitoring and contributes both to soil awareness and soil research and assessments, which are two important objectives of the Soil Strategy and the European Soil Observatory (EUSO).     

云南省土地利用碳排放时空演变特征及影响因素

[目的] 研究云南省土地利用碳排放的时空变化规律及其影响因素,为云南省优化土地利用结构,实现低碳发展目标提供理论依据。[方法] 基于云南省2005,2010,2015,2020年4期土地利用和化石能源消费数据,对全省碳排放效应进行测算,运用空间可视化和空间自相关研究云南省2005—2020年的碳排放时空变化规律和空间集聚特征,利用地理探测器对其影响因素进行分析。[结果] ①2005—2020年云南省建设用地增幅最大,动态变化度达7.90%。②区域净碳排放快速增加,年增长6.5%;碳排放空间特征为“中间高、四周低”;碳足迹在研究期内增长明显,碳生态承载力较为稳定,导致碳生态赤字日益升高。③人口规模、经济水平、产业结构、土地利用等促进了云南省各地州市碳排放的增加。[结论] 应保护或合理增加云南省林地等碳汇地类的面积并加强其动态监测;控制建设用地面积和能源消费总量;探索碳补偿机制并发挥碳汇地区的辐射效应。     

基于InVEST模型的芜湖市固碳能力及影响因子研究

[目的] 研究安徽省芜湖市2011—2021年碳储量时空分布格局,同时探究生态环境因子、地形因子、气象因子和土地利用程度对其固碳能力的影响变化,为芜湖市土地资源管理及绿色农业发展提供参考依据。[方法] 以芜湖市2011,2015,2021年土地利用数据,利用InVEST模型Carbon storage模块定量评估研究碳储量空间分布,探究土地利用程度、地形、气象、土壤侵蚀等因子影响,并根据相关性分析叠加计算碳储量热点区域。[结果] ①近年,芜湖市因土地利用变化碳储量减少了4.14×10⁵ t,呈逐年减少趋势;固碳能力：草地＜耕地＜林地,林地为5 488.97 t/km²且耕地碳储量高达7.39×10⁶ t。②在自然因素中,用地类型、海拔、坡度及土地利用程度是影响碳储量空间分布主要原因,随海拔、坡度升高而逐级缓慢增加,碳储量整体呈“北低南高”分布情况。③在生态环境因素中,碳储量与土壤保持为显著正相关,相辅相成互为协同关系;相反,与土壤侵蚀互为权衡关系。④南部碳储量呈现“高—高集聚”占18.77%,北部为“低—低集聚”仅为2.73%;碳储量热点区域因资源开发利用影响呈逐年减少趋势,优良区域占11.95%,集中于南部山林地带,局部较弱需重点保护管理优化。[结论] 2011—2021年芜湖市固碳总量逐年减少,固碳速率呈现逐年减弱趋势,固碳能力较稳定。芜湖市北部固碳能力相对较弱,可通过土地管理优化以提升其固碳能力。     

Soil erosion and runoff: The need to rethink mitigation strategies for sustainable agricultural landscapes in western Europe

Agricultural landscapes that are intensively farmed, as in western Europe, face the challenge of a transition to more sustainable systems. Although erosion rates are relatively low in western Europe, the agricultural landscape is confronted by the need to mitigate the off-site impacts of erosion. An important challenge is that of disrupting connectivity between runoff and sediment sources, often farmers' fields, and freshwater systems or local communities. Mitigation strategies should include monitoring of erosion rates and off-site impacts and a mix of engineered and alternative measures such as buffer strips and retention ponds. Also needed are supportive government policies and actions including awareness of institutional memory problems and the promotion of farmer education. For the future, the risk of climate change must be appreciated and built into the planning of comprehensive mitigation strategies. Our perspective is that the overall aim should be a ‘sustainable agricultural landscape’ and not simply a reduction of erosion and runoff on farmers' fields.     

基于生态足迹的港口型城镇土地生态安全研究——以宁波市镇海区为例

以宁波市镇海区为研究对象,利用生态足迹分析理论与方法,对镇海区1997-2011年的土地生态安全状况进行了评价。结果表明:镇海区人均生态足迹从1997年的6.4178 hm²增加到2011年的7.7374 hm²,而同期的人均生态承载力则由0.3370 hm²小幅增加到0.3624 hm²。人均生态赤字由6.0808 hm²增加到7.7130 hm²,生态压力指数由19.04上升为20.79。研究期内镇海区的人均生态足迹高于人均生态承载力,出现了巨大的生态赤字,港口地区土地生态系统处于很不安全状态。城镇化发展、重化工产业布局和居民消费结构调整是影响镇海区土地生态安全的重要因素,同时由于国际贸易存在使得港口型城镇土地生态状况存在"虚高"现象。为调整港口型城镇土地生态安全状态,还应采取协调港城关系,降低化石能源比重和提高生态用地比例等对策措施。