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.     

基于GEE的土地利用变化对生态系统服务价值的影响研究——以京津冀地区为例

基于Google Earth Engine(GEE)云平台提供的随机森林分类算法对京津冀地区2017年—2019年遥感影像进行分类,解译出林地、耕地、草地、建设用地,水域和未利用地等类型,由此发现三年内林地、耕地、草地面积变化幅度最大,其次为建设用地、水域和未利用地.土地利用类型主要由耕地转向林地、草地;土地利用面积的变化导致研究区生态系统服务价值(ESV)总值从2017年的3 914亿元增长到2019年的4 013.99亿元,其中林地面积的变化起主要作用,而未利用地贡献最低; ESV对三地的生态价值系数缺乏弹性,生态系统服务价值系数对ESV的影响较小,结果具有可靠性. 研究表明伴随京津冀协同发展战略的推进,生态服务有所提高,但应当根据各地区实际情况合理规划土地利用格局,加强对林地、草地、水域的保护,推进集约用地,合理开发未利用地.     

贵州喀斯特山区土地利用格局变化及土壤侵蚀效应——以大方县为例

喀斯特山区生态脆弱,土壤侵蚀将导致严重的土地退化和生态破坏。以2000年、2010年大方县土地利用矢量数据和土壤侵蚀遥感调查数据作为主要信息源,基于GIS技术和数理统计方法,分析大方县2000~2010年土壤侵蚀和土地利用的动态变化特征;计算并对比2000年,2010年不同土地利用类型的土壤侵蚀强度指数,反映土地利用变化对土壤侵蚀的影响。结果表明:研究区土地利用类型以林地、耕地和草地为主,且耕地面积减少,林、草地和水域用地面积增加;土壤侵蚀以微度侵蚀为主,面积明显增加,主要来自于轻度、中度和强烈侵蚀;不同土地利用类型下的土壤侵蚀强度大小为:耕地草地未利用地林地建设用地水域。2000~2010年,大方县土地利用格局变化向有利于水土保持的方向发展,土壤侵蚀强度减弱。     

铜仁市土地利用变化对生态服务价值的影响分析

基于铜仁市2007年、2012年和2017年的土地利用变更调查数据和主要粮食作物的统计数据,利用生态服务价值理论分析铜仁市土地利用变化及其带来的生态服务价值的变化。研究结果表明:(1)铜仁市10年间耕地、草地和未利用地面积减少,林地、建设用地和水域面积增加,草地和未利用地因大力实施土地开发项目面积变化较快,和草地、未利用地相比,建设用地增长的速度较快,耕地变化速度较慢;(2)生态系统服务总价值(ESV)增长了17. 08亿元,林地占总变化绝对值的比例达43. 5%;(3)在单项生态服务价值中,研究时段内水源涵养的ESV变化最大,食物生产的ESV变化最小,主要原因是水域、耕地面积变化的影响,水域是水源涵养生态服务价值最高的土地类型,而耕地是提供食物生产生态服务价值最高的土地类型;(4)研究区敏感性指数小于1,ESV对VC是缺乏弹性的,其中林地的敏感性系数最大。     

鄂西南山地土地利用时空格局的梯度效应研究

为探究地形因子与土地利用时空格局间的关系,基于湖北省1∶10万土地利用现状分类4期矢量数据(2000,2005,2010和2015年)及空间分辨率为30 m的DEM数据,借助地学信息图谱方法,从地形起伏度、坡度变率、坡向和地形位指数等地形因子视角,探讨了鄂西南地区2000—2015年土地利用时空格局在不同地形因子梯度下的变化特征.结果表明:1)鄂西南土地利用类型主要以耕地、林地和草地为主,三者面积占区域总面积的95%以上. 15年间,建设用地、水域分别由2000年的394. 81 km~2、585. 84 km~2增加到2015年的751. 33 km~2、761. 56 km~2,分别增加了356. 52 km~2、175. 72 km~2;而耕地、草地、林地和未利用土地面积分别减少314. 60 km~2,157. 69 km~2,60. 17 km~2,0. 22 km~2; 2)鄂西南山区不同地形梯度区间用地类型分布规律差异明显.低地形梯度范围是耕地、建设用地和水域的优势分布区,中高和高地形梯度范围则是草地和林地优势分布区;未利用土地面积较小且呈零散分布,受地形梯度变化影响较小; 3)研究区3个五年段土地利用变化图谱以稳定型为主,该类型面积为41 562. 54 km~2,稳定型图谱主要涉及地类为耕地、林地和草地,贯穿每个地形梯度区.低地形区土地利用变化图谱主要是前期型、后期变化型和持续变化型;中低和中高地形区土地利用变化图谱主要是稳定型和中期变化型;而高地形区土地利用变化图谱则主要是稳定型、中期变化型和前期变化型.     

土地利用变化对长沙市生态系统服务价值影响

分析了1995—2005年长沙市快速城市化的5城区土地利用/覆盖变化,参照谢高地等人的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表,计算并研究了土地利用变化引起生态系统服务价值的变化以及生态系统服务价值与土地利用结构的关系.结果表明:研究期内,研究区耕地、园地、林地、水域和未利用地减少,耕地减少最多,草地和建设用地增加,建设用地增加最多;研究区内土地利用程度存在明显差异,其中芙蓉区土地利用程度最大,开福区最小;生态系统服务价值由1995年的655.15×106元减少到2005年的589.26×106元,年变化率-1.01%,水域和林地面积减少,建设用地面积大幅度增加是ESV减少的主要原因;研究区单位ESV与林地、水域、建设用地所占比例明显相关,用多元线性回归方程可很好地表示.由此预测2010年长沙市城区的单位ESV将进一步下降,总ESV将减少为541.47×106元.     

黑河生态调水前后中游 土地利用变化分析

水资源对干旱区土地的开发利用起着决定性作用,基于GIS的空间数据处理功能及数学统计分析功能,分析生态调水前后1986—2000年和2000—2005年2个时期黑河中游土地利用的动态变化.结果表明:调水前,耕地和城乡建设用地处于增加状态,调水后增速加快;调水前,林地、草地和未利用土地均处于减少状态,调水后,林地和草地减速有所缓解,未利用土地的减速增加;调水政策的实施使水域面积从减小趋势转变为增加趋势.实施黑河生态调水后,中游土地利用整体变化速度加快.调水前,土地利用变化的主导类型是耕地、草地和水域;调水后,土地利用变化的主导类型为耕地、未利用土地和草地.黑河中游土地资源的开发程度呈增加趋势,调水后比调水前发展速度快.     

江西省土地利用动态变化研究

利用不同时相的遥感影像解译成果数据,在地理信息系统软件支持下,分析江西省土地利用时空格局、土地利用类型的变化趋势及其变化速率等．研究结果表明,自1986-2005年近20年来,江西省的主要土地利用类型为林地和耕地;研究期内,工矿居民点用地、林地和水域面积增加,而耕地、草地和未利用地面积减少;工矿居民点用地增加来源主要为耕地,林地来源主要为草地,水域来源主要为未利用地：从土地利用稳定性来看,上饶市和萍乡市的土地利用相对不稳定．     

基于CA-Markov模型的滇池流域土地利用变化动态模拟研究

以滇池流域为例,基于1990和1999年TM遥感影像解译数据,分析流域土地利用类型的动态变化程度,并基于马尔可夫模型定量分析土地利用转化的方向。采用GIS中多标准评价(MCE)方法,结合元胞自动机–马尔可夫(CA-Markov)模型,对2008年土地利用变化进行模拟和预测,预测结果与实际解译结果的Kappa系数达0.7338,表明预测结果可信。在此基础上,运用CA-Markov模型对2017和2026年的土地利用空间格局变化进行模拟,结果表明,该流域土地利用变化快,生态恢复和重建的压力很大。2008—2026年,耕地、林地、水域和未利用地面积将有所减少,草地和建设用地面积将迅速增加;与1990—2008年相比,草地、水域和未利用地的变化趋势相反,而耕地、林地和建设用地变化趋势相同。建设用地在原有基础上往外扩展,水域变化则较小。林地资源虽然有所减少,但仍然是流域主要的用地类型。建设用地扩张明显增加了滇池非点源污染的负荷。土地利用不合理是造成目前滇池水质退化的主要原因之一,并将加剧未来流域的水环境和水生态压力。因此,保有足够的人均耕地,降低施肥强度,提高土地利用水平,保留足够量的生态用地,节约集约利用建设用地,是降低该区域非点源污染潜力的重要措施。研究结果可为流域土地利用合理规划管理、生态恢复和经济发展政策的制定提供科学支持。     

基于SD-CA模型的快速城市化地区土地利用空间格局变化预测

利用未来用地模拟(FLUS)模型预测土地利用变化,探讨深圳市在快速城市化进程中土地利用格局的时空演变特征.首先,基于2004-2018年的历史数据,用系统动力学(SD)模型预测未来用地需求.然后,使用元胞自动机(CA)模型,基于2014年土地利用图,预测2025年的耕地、园地、林地、草地、城镇用地、交通用地、水域和其他...     

贵州山区土地利用景观格局变化分析——以麻江县坝芒乡为例

以贵州省麻江县坝芒乡为例,根据1992年和2012年2期遥感影像解译获得土地利用数据,通过计算相关景观格局指数,研究了1992—2012年坝芒乡土地景观格局演变特点.结果表明:1)研究期间,耕地与未利用地面积下降,林地、草地、建设用地和水域面积增加,耕地、林地和草地之间的转化最为突出;2)各土地景观类型的斑块数都有不同程度的变化,林地、草地、建设用地有所增加,耕地、水域和未利用地有所减少,除耕地景观形状指数降低外,其他景观形状指数都呈增加趋势;3)景观多样化指数、均匀度指数和分离度指数呈减少趋势,结合度指数、蔓延度指数和聚集度指数呈增加趋势,反映出该区景观异质性降低,结构趋于简单.退耕还林还草工程以及快速城镇化是贵州山区土地利用景观格局变化的主导因素.     

大汶河流域土地利用变化特征及预测

以大汶河流域为例,通过分析土地利用变化转移矩阵,计算土地利用变化动态度和转移状态;结合元胞自动机-马尔科夫模型,对大汶河流域土地利用格局进行模拟,并对2030年土地利用变化进行预测。结果表明:1985—2017年间研究区土地利用动态度为0.91,土地利用转移状态为0.27,土地利用整体属于弱平衡型转换,其中水体、耕地和草地面积缓慢增加,建筑用地面积明显扩大,林地面积显著减小,未利用地呈逆向转换,说明大汶河流域城市化进程处于不断扩张阶段;2030年研究区建筑用地、草地面积将有所增加,林地面积将大幅度减少,耕地、未利用地以及水体面积基本不变。     

草海湿地区域土地利用/覆被变化与预测研究

针对草海湿地区域典型性、特殊性,以1990、2000和2010年三期遥感影像为数据源,综合运用3S技术方法,从时间和空间两方面对研究区土地利用/覆被变化进行分析,继而利用MARKOV和CA-MARKOV模型预测研究区2020年土地利用情况.结果表明:草海湿地区域林地面积最大,耕地、草地面积变化较大,水域和建设用地的变化幅度和变化率明显且持续增加;从土地利用程度综合指数、变化量和变化率来看,土地利用集约化程度提高,土地利用正处于发展时期;从空间变化来看,1990-2000年土地利用/覆被类型间转化不大,2000—2010年转化较为复杂.通过对2020年预测分析结果可知,随着城镇化进程的加快,建设用地增加明显,水域面积持续增加,草海湿地继续得以保护.     

基于GIS的鄱阳湖流域土地利用动态变化研究

利用不同时相的遥感影像解译成果数据,在地理信息系统软件支持下,分析鄱阳湖流域土地利用时空格局、土地利用类型的变化趋势及其变化速率等。研究结果表明,自1985-2010年近25年来,鄱阳湖流域的主要土地利用类型为林地和耕地;研究期内,工矿居民点用地、林地和水域面积增加,而耕地、草地和未利用地面积减少;工矿居民点用地增加来源主要为耕地,林地来源主要为耕地,水域来源主要为未利用地;从土地利用稳定性来看,工矿居民点用地相对不稳定,从流域分析来看,鄱阳湖区的土地利用相对最不稳定。     

基于Logistic 回归模型的张家口市土地利用变化驱动力及建设用地增加空间模拟研究

利用张家口市1989, 2000 和2010 年土地利用数据、数字高程模型(DEM)以及社会经济统计数据, 分析张家口市土地利用变化的时空特征, 构建基于Logistic 回归模型的土地利用变化空间驱动力模型, 定量分析各土地利用类型变化的空间驱动因素, 进行未来建设用地空间格局模拟和预测, 为土地利用系统模拟与预测研究提供一种有效途径和工具。结果表明: 1989-2010 年研究区耕地大面积减少, 主要转为林地、草地和建设用地; 林地大面积增加, 主要来自于草地和耕地; 建设用地面积快速增加, 主要来自耕地、草地和未利用地; 草地、水域、未利用地面积持续减少。400 m 邻域范围内的地类邻域丰度自相关因子、坡度、坡向、距城镇、村庄、道路和自然保护区距离是影响土地利用变化的主要驱动因素。未来建设用地增加多发生在坝下中心城周围及河流谷地, 中心城区向南和向西扩展趋势明显, 万全县、怀来县、蔚县的建设用地增加较多, 且多围绕现有城镇中心进行扩张。     

基于CA-Markov模型的天津滨海新区土地利用变化模拟

本文基于天津滨海新区2005、2010和2015年3期土地利用数据,运用动态度等模型定量化分析了研究区内土地利用的变化情况。通过CA-Markov模型合理预测了研究区未来的土地利用格局,并将2015年模拟数据与2015年实际解译数据进行精度检验,根据扩展的kappa指数可知2个图层间的一致性程度较高,说明模拟的精度较好。进而对2025年的土地利用格局进行了模拟预测,结果表明:与2005—2015年相比,2015—2025年研究区内的土地利用类型主要以水域、城乡工矿居民用地和耕地为主;其中城乡工矿居民用地在原来的基础上将继续向外扩展,水域的面积将持续增加,林地、草地和未利用地的面积将持续减少,耕地面积将持续大幅度减少;土地利用的变化幅度较大。这表明研究区未来的土地利用压力将进一步加大,应提前做好相关应对措施。本文研究可为天津滨海新区未来的土地利用规划提供相关参考。     

石羊河流域土地利用变化对区域碳排放和碳吸收的影响

利用土地利用转移矩阵、RS、GIS技术,根据2006、2010、2015年3期遥感影像数据和统计年鉴数据,分析2006-2015年石羊河流域土地利用变化情况,借助碳存储和碳排放的估算方法对2006-2015年石羊河流域土地利用/土地覆盖变化的碳效应进行剖析,运用模糊线性规划法对研究区土地利用结构进行规划.结果表明:2006-2015年石羊河流域林地、建设用地和未利用地呈增加趋势,未利用地、建设用地增加明显,林地略有增加;草地、耕地和水域呈减少趋势,耕地和草地减少显著,大量转化为未利用地,弃耕和荒化现象明显;建设用地是最重要的碳源,林地、水域、耕地、草地是主要的碳汇,未利用地的碳收支密度较低,但面积较大,对区域净碳储量贡献较大;土地利用碳存储量大于碳排放量,存在碳吸收盈余现象,但是盈余的空间有缩小态势.在增汇减排目标的模糊线性规划情景下,石羊河流域林地、草地、耕地、水域面积增加,建设用地和未利用地减少.石羊河流域的碳存储增加了1.7331×10~9 kg,碳排放减少了4.898 4×10~9 kg,净碳存储量增加了6.631 5×10~9 kg,碳排放明显减少.规划方案增汇减排的效果明显,有效缓解陆地生态系统的碳排放,达到优化土地利用结构的目的.     

基于Land TM和ETM+的北川河流域土地利用研究

根据北川河流域2000年ETM+、1994年和2007年TM共三期遥感影像数据,在RS和GIS技术支持下,分析了研究区土地利用的数量变化和空间变化特征,明确了土地利用变化的主要类型和方向,探讨了土地利用变化的过程,并进行了土地利用变化的景观格局分析.结果显示:该流域土地利用以草地和耕地为主,1994-2007年耕地大面积减少,主要转化为草地和林地;耕地和未利用地朝着规模缩小的方向发展,林地、水域和建设用地朝着规模增加的方向发展,草地变化缓慢;随着时间的推移和经济的发展,各种景观的多样性、破碎度、优势度和分离度发生了不均匀较为复杂的变化,各种景观形态的复杂程度排序为:建设用地>林地>草地>未利用地>水域>耕地.     

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。     

近25年来大西安地区土地利用时空格局变化和热区诊断分析

随着城镇化建设、"一带一路"建设和生态文明建设的逐步推进,大西安地区土地利用时空特征发生了明显变化。采用转移矩阵、标准差椭圆分析、热点分析、点密度分析等方法,研究1990—2015年大西安地区土地利用时空变化并进行热区诊断分析。结果表明:①耕地面积占比最大,但整体上呈减少趋势,建设用地面积大幅增加,林地、草地、水域面积均有所减少;②土地利用类型相互转换频繁,建设用地与耕地互为最主要转换对象,耕地、林地、草地之间存在相互转换关系;③耕地变化主要集中在研究区中部、渭河流域以及秦岭山区附近,生态用地变化主要集中在研究区中部和东南部,建设用地变化呈分散分布;④土地利用变化中心向西北偏移,以"东北—西南"为主轴发生倾斜,热点区域为研究区南部,集中情况呈现出"中部集中、四周扩散"的特征;⑤经济建设、社会发展、生态文明建设等是大西安地区土地利用变化的重要影响因素。