三峡库区土地利用时空变化特征及其驱动力分析

综合运用地理信息系统空间分析方法和数理统计方法,分析20世纪90年代三峡库区土地利用时空变化特征及驱动力因素.结果表明:(1)1990~1995年,耕地、水域和未用地逐渐减少,而林地、草地和建设用地不断增加;1995~2000年,林地、草地减少,而建设用地、耕地、水域则增加.(2)库区综合土地利用变化率不高.(3)土地利用变化存在明显的区域差异,以库首区变化最大.(4)土地利用动态变化主要是耕地、林地和草地相互间转化及向建设用地转化.(5)土地利用变化驱动力主要有人口、社会经济发展和宏观经济政策等.     

三峡库区土地利用/覆被变化对碳储量的影响

【目的】土地利用/覆被变化通过改变陆地植被覆盖度对生态系统产生影响,笔者估算1990—2015年三峡库区不同土地利用类型碳储量的变化,及时有效地评估土地利用变化与区域生态系统碳储量的关系,了解三峡库区生态系统碳储量对土地利用变化的响应,为区域碳循环研究提供参考。【方法】以1990年、2000年、2015年Landsat影像获取三峡库区土地利用/覆被变化数据,应用InVEST模型定量分析了土地利用/覆被变化对三峡库区生态系统碳储量的影响。【结果】1990—2015年三峡库区土地利用格局和各类土地面积发生了明显变化,林地、水域、建设用地和未利用地面积均不断增加,而耕地和草地面积减少; 1990—2015年三峡库区生态系统碳储量呈持续增加趋势,净增加量为90.43 Tg,增加率为24.47%,年增加率为0.98%; 三峡库区生态系统碳储量空间分布不均,呈现出东高西低、南高北低的趋势; 耕地转化为林地是库区生态系统碳储量增加的主要原因,碳损失途径主要源于林地开垦为耕地、其他土地利用类型转为水域和建设用地。【结论】三峡库区土地利用类型变化导致生态系统碳储量时空分布格局发生了相应变化,生态系统碳储量随林地面积的增加而增加。因此,在保障耕地安全的前提下,加大三峡库区退耕还林力度,加强三峡库区林地保护,有助于增加库区碳汇潜力并改善库区生态环境。     

近十五年来江汉平原LUCC轨迹分析

以中科院土地利用/覆被数据库为数据源,应用土地利用/覆被转移矩阵、双向动态度模型等,利用GIS空间分析技术对1995-2010年江汉平原土地利用/覆被变化(LUCC)的时空特征和轨迹进行了研究,结果显示:(1)1995-2010年江汉平原LUCC主要表现为耕地持续地转变为水域和建设用地,水域面积增加主要表现为在原有水域基础上的扩张,建设用地面积增加主要表现为公路建设占用耕地及在原有乡镇基础之上的对外扩张和内部填充;(2)江汉平原东部LUCC动态度明显高于中西部;(3)江汉平原LUCC具有明显的阶段性,总体变化在前期(1995-2000)最显著,水域扩张前期(1995-2000)和中期(2000-2005)均很显著,而建设用地扩张在后期(2005-2010)最为显著.这与江汉平原土地政策和发展政策在时段上基本吻合.     

安徽省土地利用/覆被时空变化及其驱动因素分析

【目的】研究安徽省土地利用/覆被变化(LUCC)及其驱动因素,为安徽省国土资源利用与管理提供理论参考。【方法】基于安徽省1995—2020年6期30 m分辨率的Landsat系列遥感影像土地利用/覆被分类数据,利用土地利用/覆被类型结构与空间分布、转移矩阵、动态变化及土地利用程度综合指数和其聚类,分析安徽省土地利用/覆被类型时空变化特征;选取13个影响LUCC的驱动因子,采用主成分分析法(PCA)进行定量分析。【结果】1995—2020年安徽省土地利用/覆被类型面积耕地排首位,其次是林地、建设用地;25年间耕地、林地、草地分别减少了3 826.6、164.7和78.5 km²,建设用地、水域、未利用地分别增加了3 895.9、160.9、16.2 km²,耕地与建设用地相互转移面积最大。2005—2015年耕地、林地、草地减少与建设用地增加的趋势最明显,2015—2020年建设用地转移为耕地的面积大增。从土地利用程度综合指数变化率可知,25年间经济发展较快的合肥市土地利用综合指数变化率(2.18%)、芜湖市(1.60%)及矿业城市铜陵市(3....     

贵州省赤水河流域土地利用/覆被变化及驱动力分析

以遥感影像与土地利用/覆被详查资料为主要数据,在Arc-GIS支持下研究贵州省赤水河流域2000-2010年间土地利用/覆被变化,分析土地利用结构变化和动态变化特征,阐明耕地变化的驱动因素.结果表明：2000-2010年间,耕地（旱地、水田）面积减少51.84 km2;园地、水域、灌木林和裸岩面积变化程度较小;草丛、稀疏植被和森林面积分别增加了1.98 km2、2.19 km2和12.85 km2;其中,建设用地年变化率与动态变化最显著分别为10.98％、13.18％,面积增加了33.40 km2.研究认为,除自然因素外,政府政策、工业化、城镇化等人文因素是影响流域土地利用的主要驱动力.     

基于RS和GIS的土地利用/覆被变化及驱动力分析——以新津县为例

土地利用/覆被变化对于区域的自然、经济和生态发展有着深刻的影响。本文以新津县为例,借助遥感和GIS软件,从定量和定性的角度分析新津县2004-2009年土地利用/覆被变化空间格局。结果表明:耕地和其他用地面积减少,林地、居住用地和河流水域面积增加;土地利用类型之间存在相互转换的情况;土地利用覆被的空间变动较大,土地利用结构处于快速调整期。政策制度、经济发展、城镇化进程是土地利用类型发生变化的主要驱动力。     

“一带一路”背景下的新疆和田地区土地利用时空变化及驱动力分析

利用和田地区2000、2005、2010与2015年土地利用/覆被变化(LUCC)数据及相关资料,通过采用土地利用动态度模型及土地利用转移矩阵等方法,对和田地区近15年的土地利用变化情况进行分析。研究表明:(1)2000-2015年和田地区耕地和建设用地呈现明显增加的趋势,其面积分别增加了985 km2和21 km2,其余各类用地面积都出现不同程度的减少,减少最大的为草地,减少面积为555 km2。土地利用动态度分析得出,2000-2015年间耕地和建设用地单一动态度较大,其余各类单一动态度则较小,综合土地利用动态度相对变化不大;(2)和田地区2000-2005年和2010-2015年各县市土地利用相对变化率较大,主要集中在耕地、草地、建设用地和未利用地,2005-2010年除个别县市外,土地利用相对变化率相对不变;(3)土地利用类型转移主要集中在2000-2005年及2010-2015年两个时间段,其转移地类主要表现在草地—耕地、未利用地—耕地与耕地—建设用地方面;土地利用转移空间变化主要沿河流纵向及人类聚居的绿洲和城市周边分布;(4)和田地区各县市近15年的土地利用变化存在着较大且较明显的区域差异性。     

干热河谷典型区元谋县土地利用变化与动态预测

土地利用类型格局变化对于区域经济以及资源可持续发展规划有着显著的影响作用.基于遥感(remote sensing,RS)和地理信息系统(geographic information system,GIS)技术,应用土地利用动态度、土地利用程度指数、土地利用转移矩阵、CA-Markov模型对干热河谷典型区元谋县1990-2020年土地利用变化及2020-2025年的土地利用发展趋势进行了分析.结果 表明:1990-2020年30 a间,元谋县的草地、水域、城镇用地面积增加,林地、耕地、未利用地面积减少,其中城镇用地面积增加速率最大;整体上,元谋县的土地利用变化速度较快,土地利用程度有所提高,但土地利用程度仍处于中等水平;各种土地利用类型在近30 a转换频繁,主要以草地转入,耕地转出为主;CA-Markov模型预测结果表明2020-2025年期间元谋县除草地、林地、水域、其他用地面积呈现下降趋势外,未来耕地、城镇用地面积有所增加,其中城镇用地面积在未来5年内的增长速率为11.05％,预测模型的Kappa系数为0.92,说明模型结果和转换规则可信度较高.研究结果可为元谋县土地资源管理与合理利用提供科学依据.     

喀斯特石漠化地区土地利用/覆被变化及驱动力因素研究——以贵州省安龙县2000～2010年为例

为了揭示喀斯特石漠化地区的土地利用/覆被变化过程及其驱动力因素,以贵州省安龙县为研究区,利用2000年、2005年、2010年3期的遥感影像和地形图资料,运用Arc GIS、RS图像解译分析、统计和对比方法,结合安龙县社会经济统计资料对土地利用/覆被时空变化特征、幅度和速度进行了定量分析。结果表明:(1)2000-2010年间研究区灌木林、旱地、草地和森林占总面积的比重最大,但旱地面积减少速度快,转出变化也大;(2)草地、建设用地、森林和园地面积增加,建筑用地和森林的动态幅度大、年变化速率快;(3)灌木林、裸岩地、水田和水域面积的幅度和年变化速率较稳定。研究发现,研究区土地利用/覆被变化的主要因子是人口增长与社会经济、城镇化与工业化,同时还受地形地貌和政府政策的影响。     

基于CA-Markov模型的吉林省西部土地利用/覆被变化研究及预测

为探明吉林省西部土地资源利用的状况与问题,基于Globalland30数据集,运用GIS(geographic information system)分析2000年、2010年与2020年各地类的分布与变化,并运用CA-Markov模型,预测2030年土地格局的变化趋势,结果表明:近20年内,耕地是主要地类,面积占比最大并持续增加;草地面积占比第二;其他地类面积较小,分布相对集中.在2000—2010年间,研究区土地利用/覆被变化(land use/cover change,LUCC)总体比较稳定,裸地增加和草地减少是该时段LUCC的显著特征,其他地类面积变化不明显.在2010—2020年间,LUCC变得活跃,耕地增加与草地进一步减少是该时段LUCC的显著特征,人造地表面积继续保持增长,林地、草地与湿地面积进一步减少.根据预测,在2020—2030年间,吉林省西部生态状况改善,城镇将进一步扩张,耕地数量变化趋于稳定,空间变化依旧活跃.     

银川市2000—2020年土地利用时空变化特征及预测

为探究银川市土地利用的时空变化特征,基于2000、2010、2020年3期土地利用数据,通过土地利用变化、景观生态学和元胞自动机(cellular automata, CA)-Markov模型,定量研究了20年间银川市土地利用景观格局变化特征,并对土地利用变化进行模拟预测。结果表明:耕地、林地、水域和未利用土地面积减小,草地和城乡工矿居民用地面积增加,各土地利用类型之间转换较为强烈,土地利用变化结构的主体为草地和城乡工矿居民用地,土地利用程度不断加深但具有区域差异性特征;土地利用景观形状的复杂程度增加,城市空间不断扩张,整体景观都趋于平均,景观异质程度增强,景观向多样化方向发展趋势;CA-Markov模型能有效模拟银川市土地利用变化情况且具有较高精度,Kappa系数为0.828 5;2030年耕地、林地和未利用土地面积减少,草地和城乡工矿居民用地面积增加。人口数量与结构、国内生产总值(gross domestic product, GDP)、经济增长以及区域宏观政策是研究区各类土地利用类型变化的主要驱动因素。     

1980~2020年安徽省土地利用时空演化特征

为分析安徽省土地利用时空演化特征,以1980、1995、2000、2005、2010、2015、2020年土地利用现状图为基础,利用Sankey图、土地利用动态度等方法分析了安徽省近40年土地利用演变特征;结合Getis-Ord General G聚类方法和多距离空间聚类（Ripleys K函数）方法对安徽省土地利用变化累积量进行了时空模式分析;并基于地理探测器模型分析了多种驱动因子对土地利用变化的单一与交互解释程度。结果表明：（1）1980~2020年安徽省建设用地、草地、水域面积分别增加35.04%、2.44%和0.75%,耕地、林地分别减少4.63%和0.98%;安徽省综合土地利用动态度逐渐增加,建设用地和耕地变化较快,单一动态度最高分别达到3.15%和-0.39%;林地、草地、水域变化较为稳定;（2）1980~2020年安徽省土地利用的剧烈变化具有显著的聚集性,通过K-means聚类可将不同程度的变化较好地分类;土地利用剧烈变化区域聚集特征受观测尺度变化的影响小于平缓变化区域;（3）地理探测结果表明：与人类活动强度密切联系的社会因子（夜间灯光数据、GDP、人口、到城市和主要道路距离等）和地形因子（高程、坡度）以及各因子间交互作用是土地利用变化的重要推动力。     

南沙区土地利用变化对生态系统服务价值的影响

从全球地表覆盖数据(GlobeLand30)中获取南沙区30 m空间分辨率的多光谱影像,采用土地利用变化动态度、土地利用转移矩阵和重心迁移模型测算了南沙区2010、2020年各类土地的时空变化;基于当量因子法,修正了社会经济因子调整系数和生物量因子调整系数,构建了南沙区生态系统服务价值评估模型,并探讨了在土地利用格局的变化下,南沙区生态系统服务价值的变化特征。研究结果表明:(1)2010—2020年,南沙区土地利用格局变化明显,除建设用地和湿地的面积得到增长外,其他各类用地面积均有不同程度的减少,其中耕地面积减少最多,建设用地面积增加最多。(2)在空间分布上,南沙区耕地、林地与草地的布局呈现明显的碎片化,而建设用地的扩张较为集聚。(3)2010—2020年,南沙区生态系统服务价值减少234.59亿元。建设用地占用城镇周边的耕地及围海填地是导致生态系统服务价值减少的重要因素,其中,围海填地导致水体和海域大面积减少,是造成生态系统服务价值减少的主要原因。值得注意的是,湿地面积的增加在一定程度上缓解了生态系统服务价值的降低。因此,为保障南沙区生态系统服务价值的稳定,应及时对湿地采取保护措施、控制建设用地的扩张规模、稳定林地及耕地的生态系统服务功能。     

山地新城土地利用/植被覆盖的时空演变规律——以重庆渝北区为例

为探求山地新开发区城市化进程中的土地利用/植被覆盖时空演变规律,以重庆市渝北区为研究对象,利用遥感手段对渝北区1995—2020年历史影像进行解译,结合土地利用转移矩阵,城市空间扩张分异变化分析了渝北区6期的土地利用(land use and climate change, LUCC)时空演变特征;利用高光谱遥感影像分析归一化植被指数(normalized digital vegetation index, NDVI)的时空演变规律,定量评估了LUCC变化对NDVI的影响。结果表明：1995—2020年间渝北区城市建设用地不断扩张以占用农田为主;城市重心略向西南部移动,建设用地偏离紧凑,形状扩张往复杂化发展。渝北区NDVI在1995—2020年间以1%/a的趋势下降,所有土地类型的NDVI均减小;空间上整体呈先增大再减小趋势,2010年后西南部和中东部区域减小明显;夏季NDVI波动最大,冬季最小,夏季植被覆盖主要受气温的影响,秋季主要受降水的影响;四季的NDVI在空间均呈中部向南、北部递增的趋势,与城市空间扩张规律类似。气候波动对渝北区植被覆盖总变化的贡献率为14.22%,其中温度是气...     

基于Keyhole和Landsat MSS融合影像的土地利用变化监测研究—以杭州湾南岸为例

以杭州湾南岸为研究区,利用1980年9月20日的Keyhole遥感影像与同一时期的Landsat MSS遥感影像,通过融合处理,获得既具有高空间分辨率又有多光谱分辨率的历史遥感影像,填补历史高分辨率遥感影像的空缺．研究结果将历史土地利用类型变化监测时间序列推前的同时,提高杭州湾南岸土地利用变化监测的精度．研究中将使用历史融合影像对杭州湾土地利用类型变化进行监测,同时结合1990—2020年4景Landsat遥感影像,获得杭州湾南岸地区近41年的土地利用情况,辅以前人的目视解译结果图,得到分类精度>90%的土地覆被利用分类结果．从面积变化、类型转化、年均变化率3方面分析讨论了1980—2020年间杭州湾南岸地区土地利用的时空变化特征．结果表明:1980—1990年,杭州湾南岸库塘呈减少的趋势,耕地逐渐向海岸地区扩张;1990—2020年,城市的扩张面积不断增加且呈现向海岸扩张的趋势,库塘的面积增加明显,主要表现在人工养殖场继续向海岸扩张．城市的发展是影响杭州湾南岸土地利用变化的主要因素,并且在杭州湾城市规划的同时应该充分考虑其生态环境的问题,加强自然湿地保护,严格控制自然湿地的开发规模,坚持可持续发展,在保护湿地的基础上进行合理的开发利用．      

长江上游土地利用/覆被变化特征及其驱动力分析

利用1970,1980,1990和2000年4个时相卫星遥感数据,阐述了长江上游近30年来土地利用/覆被在数量、结构和空间上的变化特征,明确了土地利用变化的主要类型和变化趋势,并进一步分析了长江上游土地利用/覆被变化的驱动因子.结果表明,研究区土地利用类型以耕地、林地和草地为主,此特征决定了该区以农牧业生产为主.1970-2000年耕地面积大幅减少,其余土地利用类型都得到一定程度上的增加,研究区土地利用类型转移的主要方向是林地转变为草地,草地转变为荒地和水域,耕地转变为林地、草地和城乡建设用地.研究区特殊的地形和气候条件是制约土地利用水平和结构的基本要素,而人类开发活动和宏观政策的制订对土地利用变化的影响更为显著.     

基于PSR模型的中国副省级城市土地集约利用时空差异分析

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是全球环境变化的主要原因.土地集约利用研究是LUCC研究的主要突破口.PSR模型能更好地反映土地利用过程中人地之间的相互作用关系.本文据此构建评价指标体系,结合熵值法、协调度函数,从时空角度对中国15个副省级城市的土地集约利用状况进行测度和评价.研究结果表明:(1)2010年以来,15个副省级城市的土地利用集约度呈非严格的增长趋势,空间上呈不均衡的空间分布状态.(2)城市土地集约利用程度与PSR系统内部协调度呈正相关关系,即PSR系统内部协调性越高,城市土地集约利用程度越高,反之亦然.(3)根据灰色关联分析得出,经济因素是影响土地集约利用的主要因素,环境因素是主要限制因素.     

汉中盆地及周边低山丘陵区土地利用变化研究

目的探究汉中盆地及周边低山丘陵区土地利用变化的时空特点及其规律。方法基于2000年、2005年、2010年和2016年四期TM影像,利用ENVI和GIS技术提取汉中盆地及其周边低山丘陵区各期土地利用现状图,分析研究区各期土地利用的时空变化及地形梯度变化特征。结果与结论1)2000—2016年汉中盆地内部土地利用类型变化明显,其中建设用地明显增加,耕地、草地、未利用地明显减少,而低山丘陵区以耕地的减少和林地的增加为主要特征。2)2000—2016年盆地区建设用地主要以城区为中心面呈环状增加和以高速公路为中轴呈条带状增加。而低山丘陵区林地主要在坡度较大和高程较高的区域增加。3)汉中盆地土地利用图谱变化类型以"耕-耕-耕-耕"为主的稳定型图谱分布面积最多,占整个汉中盆地面积的51.67%。低山丘陵区的土地利用图谱变化类型以"林-林-林-林"为主的稳定型图谱分布面积最多,占整个低山丘陵区面积的41.44%。4)汉中盆地前期变化型和稳定型的分布指数较高,土地利用类型仅局限于耕地与建设用地之间的转换,而低山丘陵区前期变化型和稳定型的分布指数较高,土地利用类型仅局限于耕地与林地之间的转换。