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。     

基于年度变更平衡表的土地利用结构演变预测——以苏州市为例

目前,基于年度变更平衡表对土地利用演变进行预测的研究较少.本文利用苏州市1998~2008年土地利用变更平衡表,运用Markov预测模型对全市土地利用结构变化进行模拟、检验和预测,并对苏州市土地利用结构何时达到稳定状态进行了探究.结果表明:基于变更平衡表,运用马尔科夫模型预测土地利用结构的方法是切实可行的;至2020年,苏州市农用地、农村居民点用地、未利用地面积逐年减少,且耕地面积减少最明显;城镇建设用地、独立工矿用地、交通运输用地面积逐年增加;到2042年,苏州市的土地利用结构将逐步趋于稳定.本文的研究对于土地利用年度变更平衡表的深入应用有一定的借鉴意义.     

基于GKSIM模型的土地利用动态变化控制性模拟与预测——以江苏省为例

基于主导驱动因子的动态变化及其对土地利用变化的贡献率,基于GKSIM模型对江苏省土地利用动态变化进行控制性模拟预测,探讨在主导驱动因子GDP、人口和产业结构的影响下,江苏省土地利用未来变化态势.结果表明,随着GDP与人口的增长,江苏耕地和建设用地变化最为显著,表现为耕地面积呈减少趋势且与其他地类相比减少值最大,建设用地...     

大城市边缘区土地利用变化模拟研究——以北京市昌平区为例

近年来,土地利用变化模拟模型成为GLP的研究热点.大城市边缘区土地利用因变化剧烈而特殊,一直都是LUCC研究的重点领域.本研究采用国际前沿的土地利用变化及其影响空间建模方法——CLUE-S模型,基于GIS分析和统计分析,以北京市昌平区为例,运用1996年和2004年土地利用数据,构建CLUE-S模型,对2007—2015年不同土地利用政策情景下土地利用变化进行模拟,得到2010年和2015年的土地利用模拟图.结果表明:(1)专门针对中小尺度区域的CLUE-S模型能够对区域内的土地利用变化进行较好的模拟和预测,其中对分布相对集中的林地和建设用地的模拟效果相对较好,而对比较分散的园地、耕地和城市绿地的模拟效果相对较差;(2)在Markov情景下,建设用地的扩张最为明显;粮食安全情景下,山前平原区质量比较好的耕地没有转换为建设用地;而生态安全情景下,林地得到比较好的保护,并且林地的增加在靠近城区和高速公路的两侧最为明显.本研究可为研究区土地利用规划修编和土地可持续性管理提供科学依据.     

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。     

快速城镇化区域城镇用地扩张模拟研究

深入研究快速城镇化区域土地利用演变规律及驱动机制、模拟用地扩张,对了解区域未来用地状况、科学合理编制城乡规划具有重要的参考价值.以重庆两江新区为例,选取3期Landsat影像,采用基于决策向导的元胞自动机和马尔科夫链(CA-Markov)的综合模型,结合GIS空间分析方法,对过去6年间研究区的用地类型时空转化特征进行分析,模拟研究区用地状况并采用多时相的遥感图像进行检验,利用经过验证的限制条件和因子模拟研究区未来的用地格局.结果显示:基于决策向导的CA-Markov模型对模拟城镇用地扩张具有可靠性,模拟精度可达80.62%;研究区未来建设用地将继续大幅扩张,调整现有规划增加建设用地以及提高当前土地集约利用程度方能满足进一步发展需求.     

基于优化地理模拟的长沙市城镇开发边界划定

城镇开发边界划定方法的合理性、科学性研究对未来国家国土空间优化发展具有重要意义。然而目前国内城镇开发边界划定方法的研究缺乏对建设用地驱动因子的模拟和探讨。通过1990—2018年四期土地利用数据,利用土地利用转移矩阵、地理探测器,深入探讨长沙市建设用地变化的成因,并从建设用地驱动机制视角下优化混合元胞自动机模型(mixed-cell cellular automata, MCCA),预测多情景下的长沙市2030年的土地利用结构变化,最终结合城镇用地适宜性评价划定多情景下的城镇开发边界。结果表明:(1)优化后的地理模拟比未优化的模拟结果相比,Kappa系数提高了1.44%,总体精度提高了3.00%,相对熵降低了1.11%;(2)长沙市刚性城镇开发边界面积为7 028.20 km~2,占全域土地总量的59.31%,主要分布在长沙市中心城区;(3)常规情景和一体化情景下长沙市2030年弹性城镇开发边界面积分别为1 021.23 km~2和1 158.60 km~2,且其边界差异主要分布在长沙县。基于建设用地驱动机制优化后的模拟将有助于真实的预测未来土地利用变化,为城镇开发边界的科学划定与土地决策提供技术支撑。     

西苕溪流域城市化对径流长期影响分析研究

利用基于GIS平台的长期水文影响模型(long-term hydrological impact analysis, L-THIA GIS),选取太湖上游的西苕溪流域作为研究区域,在验证L-THIA模型在该流域径流模拟有效性的基础上,利用不同时期(1985年和2000年)土地利用状况变化分析城市化对径流的影响;并应用情景分析的方法预测未来不同的土地利用变化所导致的径流变化情况。研究结果表明：城镇用地产生的径流量要大于非城镇用地;1985?2000年城市建设用地面积扩张75%,径流系数相应增加了1.4% ;未来城市建设用地的不断扩张;当城市面积分别达到流域面积的25%和45%时,径流系数将可能达到0.68和0.79。因此,城市扩张导致的不透水面积的增加将成为改变区域水文效应主要因素之一,需要进行合理的城市和土地利用规划限制城市的盲目扩张。     

2000年以来长江经济带土地利用时空演化分析与模拟研究

开展土地利用空间格局分析与模拟是国土空间规划优化管控的重要依据,对促进区域生态文明建设和土地节约集约利用具有重要意义.以长江经济带为研究区域,基于2001年、2009年、2017年三期MODIS全球500 m土地利用数据,采用元胞自动机马尔科夫模型(cellular automata Markov,CA-Markov)和多准则评价方法(multi-criteria evaluation,MCE),进行长江经济带的土地利用时空演化模拟.结果表明：1)2017年土地利用模拟结果与实际土地利用分类结果交叉验证,Kappa系数为0.894 2,表明利用CA-Markov模型和MCE方法进行土地利用时空演化模拟是可行的.2)2000年以来,长江经济带针叶林、阔叶林和混交林的面积明显增加,分别增加0.42万km2、2.67万km2和2.44万km2,而热带多树草原、热带稀树草原和草地分别减少4.76万km2、1.2万km2和0.91万km2,说明我国西部草场转化为林地较为显著.长江经济带土地利用类型发生变化的区域达到33.53%,其中农用地和热带稀树草原之间的相互转移最为活跃,表明长江流域防护林体系建设正在稳步推进,长江经济带实行的退耕还林还草政策,已经在农用地的整治和质量优化中初步见成效,对生态保护和恢复发挥了显著作用.3)模拟结果表明,目前到2025年,长江经济带热带稀树草原的面积将继续增长,达到3.84万km2,主要得益于退耕还林还草等生态恢复政策的持续推进.但热带多树草原面积减少最大,达到了2.68万km2,将在一定程度上影响林地的整体生态功能效应,应引起一定的重视.农用地减少的面积仅次于热带多树草原,为2.27万km2,预示着长江经济带全域范围需要继续加强监管耕地红线,并进一步提升城市土地节约集约利用的力度,实现区域可持续发展的目标.     

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.     

基于地理加权回归的生境质量对土地利用变化的响应 ——以河北省张家口市为例

基于张家口市2000, 2010和2015年3期土地利用数据, 用InVEST模型进行生境质量评估, 采用地理加权回归模型(GWR)定量分析不同区域耕地、林地、草地和建设用地变化对生境质量演变的影响。研究结果显示,2000—2015年间, 张家口市土地利用类型以耕地、林地和草地为主, 耕地大量减少, 林地和建设用地持续增加, 以耕地向林地、草地和建设用地转移以及草地向林地和建设用地转移为主要变化方向。张家口市生境质量整体上处于较高水平并不断提高, 东北坝缘山区和东南边缘山地生境质量最高, 坝上高原区及桑干河流域河谷盆地次之, 洋河河谷盆地生境质量最低。各地类对生境质量的影响具有显著的时空异质性: 林地与生境质量变化总体上呈正相关关系且影响程度最大; 草地与生境质量变化大致正相关, 其回归系数由北向南递减;耕地和建设用地与生境质量在空间上主要表现为负相关, 局部地区正相关。究其原因, 主要在于不同区域生境质量变化的主导地类不同。坝上高原和坝缘山区的生境质量变化主要受林地和草地变化的影响, 桑干河和洋河流域河谷盆地生境质量变化的主导因子则为耕地和建设用地。     

盆周山区土地利用变化及其驱动因素分析--以四川省雅安市为例

以四川省雅安市为例，在对研究区土地利用的数量、程度变化分析的基础上，构建了该区域土地利用变化驱动因素的指标体系，在指标体系中引入退耕还林政策实施强度值指标．通过运用主因子分析的方法对各指标进行定量分析，建立了区域土地利用变化的驱动机制模型．研究结果表明：经济因素中的财政收入、固定资产投资、城市化发展、退耕还林政策是影响雅安市耕地利用发生变化的主导驱动因素；退耕还林政策和粮食产量是林地面积变化的驱动因素；固定资产投资是未利用土地面积变化的驱动因素．最后，总结了研究区土地利用变化特点及其影响因子，并从调整固定资产投资方向、科学地进行退耕还林工程、合理地调整农业内部土地利用结构以及推进农地流转与集中等方面，就区域土地可持续利用管理，尤其是如何有效协调土地利用变化的生态经济关系，提出了若干政策建议．     

基于Fragstats的惠州市景观格局生态优化

采用景观格局指数及土地利用转移矩阵分析方法,研究从2000年至2018年惠州市土地利用景观格局特征及时空演变规律,并针对其景观生态发展突显的问题提出优化建议,为惠州市实现粤港澳大湾区生态担当的绿色城市定位提供规划参考。研究结果表明：(1)经历19年景观格局时空演变,惠州市土地利用类型丰富,其中林草地占景观总面积达64.21%,占据土地利用景观结构主导地位;(2)2000—2018年土地利用类型转化面积：未利用地>林草地>耕地>城乡工矿居民用地>水域,未利用地主要转化为林草地、耕地、城乡工矿居民用地而急剧减少,转化后三类用地面积显著增加,水域总体变化不明显;(3)惠州市2000—2018年各景观类型趋于均匀分布,存在多种优势种均衡发展。但与此同时城市化发展也导致其景观破碎化程度加剧,城镇用地边缘离散化,地类之间连接紧密性下降等问题出现。建议通过构建城市三生空间规划体系、生态廊道网络体系及优化城市发展空间布局等方式对惠州市景观格局进行生态优化。     

基于经济和政策双重作用的南方集体林区土地利用时空变化

【目的】探究南方集体林区的土地利用类型在经济和政策双重作用下的演变特点,加深了解南方集体林区生态环境的变化路径。【方法】以福建、江西、四川、重庆等为代表的10省1市1980、2000、2015 共3期的集体林区遥感影像为基础数据源,以转移矩阵为基础,结合土地利用动态度、土地转变倾向度等指标对南方集体林区土地利用的动态特征进行分析。【结果】1980—2015年,林地、耕地、草地是南方集体林区最主要的3种土地利用类型,其中耕地和草地占比逐阶段减小,林地占比逐阶段增大,其变化速度都有加快趋势:前20年林地面积占比增加了0.09%,耕地、草地分别减少了0.43%和0.07%; 而后15年林地面积占比增加了0.18%,耕地、草地面积分别减少了0.93%和0.56%; 研究区年变化率最显著的地类是城乡建设用地(3.27%),年变化率最不明显的地类是林地(0.02%); 南方集体林区综合土地利用动态度为0.42%,各土地利用类型的土地利用动态度均呈现出前期慢后期快的变化趋势。【结论】近35年间,耕地和城乡建设用地主导了研究区土地利用的净变化,林地主导了研究区土地利用空间位置的变化。受经济和政策等因素的影响,以2000年为分界点,研究区土地利用类型变化速率明显加快,耕地、草地面积减少,林地面积少量增加。     

基于城市化进程的宜兴市景观演变与预测

【目的】在城市化进程不断加速的背景下进行区域景观变化预测,对宜兴市近年来景观格局分布演变情况进行分析,探索城市化水平与景观格局变化之间的联系,为当地以及周边地区的景观规划研究提供借鉴。【方法】选用1996—2016年宜兴市的遥感影像数据,通过利用景观指数、转移矩阵分析在此期间景观分布的演变过程,并采用灰色预测模型估算其未来主要景观类型的变化趋势。【结果】在景观的演变过程中,建设用地、林草地持续扩张,面积分别增加了168.13、375.76 km²,且分布逐渐复杂,耕地、未利用地不断缩减,耕地与林草地在前期变动较大,动态度分别为-4.72%、10.18%,但耕地在后期面积几乎不再减少,分布也趋于规整;在城市化水平不断提升的过程中,耕地、林草地、建设用地的变化与城市化水平之间的联系十分紧密,相关性均高于0.8;在未来景观的发展过程中,耕地面积将处于动态稳定的状态,随着时间的推移,建设用地与林草地不断扩张,预测2016—2024年的涨幅分别为15.1%、35.4%。【结论】宜兴市1996—2016年景观格局变化明显,且城市化进程对建设用地、林草地、耕地的范围和分布产生了较大影响。     

基于坡度视角的黄土高原退耕还林(草)工程碳汇效应分析

【目的】探究退耕还林(草)背景下黄土高原不同坡度退耕地的固碳效应及存在的差异,根据不同坡度碳储量的变化优化新一轮退耕还林工程。【方法】基于2000—2020年黄土高原固碳数据和2000—2015年土地利用数据,运用GIS空间分析法,分析了近20年黄土高原固碳量的时空变化,以及不同坡度退耕地的碳汇效应。【结果】2000—2020年黄土高原固碳量前期增幅较大,后期增幅较平缓,固碳量变化与森林覆盖面的走向基本一致,呈现南高北低的现象;2000—2015年黄土高原土地利用结构发生明显改变,耕地显著减少,林、草地覆盖率增长至56.42%,且各土地利用类型单位面积固碳量呈增加态势,林地单位面积上固碳量最多;此外,坡度15°～25°林地单位面积上固碳量最大,约716.93 g/m²,8°～15°草地的单位面积固碳量最大,约748.65 g/m²。【结论】黄土高原退耕还林还草工程带来了巨大的碳汇效应,不同坡度林、草地的固碳能力存在明显差异,缓坡度地带草地固碳能力最强,中高坡度地带林地固碳能力最强。