结合夜光遥感数据的长株潭地区人口密度与地表温度相关性分析

城市化的进程使得大量的人口聚集在城市区,进而导致城市地表温度发生变化.以长株潭地区为研究区域,基于夜光遥感数据模拟分析研究区内人口密度的分布情况,并利用MODIS影像反演研究区的温度情况,提取出2004—2016年共5期数据,分析研究区内的人口密度、地表温度的时空变化特征,并利用分区统计法分析二者的空间相关性.结果表明,长株潭地区高人口密度地区增长迅速且逐渐连接成块,地表温度主要显示出城区高、郊区低且向外递减的分布规律,人口密度和温度有较为明显的正相关性,人口密度是影响城市温度变化的重要因素之一.     

聊城市人口密度空间化方法探讨与运用

人口的空间分布是指一定时点上人口在各地区的分布状况,是人口过程在空间的表现形式.在考虑人口分布受自然、社会、经济等因子影响的情况下,文章采用相关分析法,得出聊城市人口密度分布与道路密度分布关系密切的结论,其相关系数为0.829 5;在此基础上采用属性数据栅格化、数字人口模型(DPM)、数据内插,尤其是点内插与面内插相结合的方法对聊城地区人口密度空间分布进行模拟,进而得出区域内部人口密度空间分布的连续变化规律并对该分布规律进行相应分析.     

基于多源数据的四川省GDP公里格网化研究

社会经济统计数据的空间化是地理、社会、经济等领域共同关注的热点问题之一.针对以行政区为单元的经济统计数据难以反映单元内详细分布的问题,通过分析一、二、三产业GDP与土地利用类型的关系,对第一产业建立面积加权的空间化模型;第二产业中水电业建立装机容量加权的空间化模型,其余第二产业建立面积加权模型;第三产业中交通业建立路网长度加权的空间化模型,其余第三产业基于城镇规模,建立距离衰减加幂指数模型,以建立的模型进行四川省2009年GDP空间化实验,得到1km2的格网GDP空间分布数据,分析表明四川省GDP高值区分布在以成都市为中心的成都经济区,较真实地反映了区域经济的空间分布特征,其结果对灾害风险评估、区域经济分析、资源环境研究等具有重要意义.     

基于格网生成方法的山东省人口密度空间分布模拟

利用先进的格网生成技术 ,将城市、交通基础设施等社会经济因子和陆地数字高程 (DEM)、陆地植被净第一性生产力 (NPP)等自然因子相结合 ,通过模型的反演 ,模拟某一时期的山东省人口密度空间分布状况 .这种模型反演的方法 ,突破了传统的按行政区界线统计人口密度的方法 ,改为按照均匀分布、规则大小的格点单元来计算人口密度 ,丰富了获取人口密度指标的方法     

基于格网生成方法的山东省人口密度空问分布模拟

利用先进的格网生成技术，将城市、交通基础设施等社会经济因子和陆地数字高程（DEM）、陆地植被第一性生产力（NPP）等自然因子相结合，通过模型的反演，模拟某一时期的山东省人口密度空间分布状况。这种模型反演的方法，突破了传统的按行政区界线统计人口密度的方法，改为按照均匀分布、规则大小的格点单元来计算人口密度，丰富了获取人口密度指标的方法。     

2000—2013 年海坛岛土地利用/覆被变化与驱动力分析

基于GIS 的空间分析与数理统计方法,文章对2000—2013 年海坛岛土地利用变化/覆被变化的时空演变特征进行分析;采用灰色关联分析法,选用政策、社会、经济和人口四个一级指标层的8 项指标,分析海坛岛土地利用/覆被变化的驱动力. 结果表明：（1）2000—2013 年,海坛岛土地利用/土地覆盖变化特征主要表现为耕地、林地、水域和草地的面积和比重减少,而建设用地和其它用地的面积和比重增加;（2）2000—2013 年海坛岛土地利用综合指数从2000 年的249.08 不断上升到2013 年的252.90;（3）2000—2013 年海坛岛土地利用变化的驱动力主要是政策投入、产出水平、人口 变化和生活水平.     

一种综合反映土地利用变化对流域土壤侵蚀及泥沙量反馈影响的建模方法及应用

土地利用决定了土壤可蚀性和水文结构.合理的建模方式对正确的评估土地利用变化对流域土壤侵蚀的影响尤为重要.然而土壤侵蚀模型的模拟结果的可靠性受制于众多参数的空间变化.本研究基于格网的分布式土壤侵蚀及泥沙输移模型,结合实验室场次模拟降雨实验以及在单次暴雨条件,揭示流域尺度上土地利用变化对土壤侵蚀及产沙量的影响.其中,土地利用变化主要通过比较卢氏流域(河南境内)1990年和1995年土地利用变化图,以及在1990及1995年土地利用图的4场模拟降雨的反馈特征,发现从1989到1996年平均侵蚀速率随着土地利用变化持续增加,尤其是森林转化成耕地的类型区域.结果表明土地利用变化对区域土壤侵蚀及泥沙供给有显著影响.     

陕西省土地利用动态变化分析

以陕西省三个时段的遥感影像和土地利用统计数据为数据源,利用GIS中的土地利用分析模型对研究区1990到2000年间的土地利用空间变化信息进行分析,结果表明:陕西省土地利用变化速度较快,区域综合土地利用动态度达到0.38%,其中以园地的增加速度最为突出;同时,通过对各种不同土地利用类型的特征变化进行分析,得出各种土地利用类型的年变化率及分布区域,从而为土地管理和土地规划的可持续发展提供直观的参考数据.     

沿海城市快速城市化进程中土地利用变化研究*--以防城港沿海区域为例

以2000年、2005年、2009年防城港市沿海区域 TM 影像为基础数据,通过遥感技术自动发现土地利用变化图谱结合ARCGIS软件进行人机交互解译获取土地利用变化数据与空间分布状况,并对土地利用变化趋势进行分析,为国土部门提供土地利用管理决策依据.研究方法:人机交互解译、土地利用变化转移矩阵、驱动力主成份分析法.研究结论:近十年防城港市是以林地失衡为主的土地利用模式,耕地数量有所增加,建设用地扩张以交通与港口码头等基础设施为主.     

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.     

China’s urban expansion from 1990 to 2010 determined with satellite remote sensing

Based on the same data source of Landsat TM/ETM+ in 1990s,2000s and 2010s,all urban built-up areas in China are mapped mainly by human interpretation.Mapping results were checked and refined by the same analyst with the same set of criteria.The results show during the last 20 years urban areas in China have increased exponentially more than 2 times.The greatest area of urbanization changed from Northeastern provinces in 1990s to the Southeast coast of China in Jiangsu,Guangdong,Shandong,and Zhejiang in 2010s.Urban areas are mostly converted from croplands in China.Approximately 17750 km 2 croplands were converted into urban lands.Furthermore,the conversion from 2000 to 2010 doubled that from 1990 to 2000.During the 20 years,the most urbanized provinces are Jiangsu,Guangdong,Shandong and Zhejiang.We also analyzed built-up areas,gross domestic production (GDP) and population of 147 cities with a population of greater than 500000 in 2009.The result shows coastal cities and resource-based cities are with high economic efficiency per unit of built-up areas,resource-based cities have the highest population density,and the economic efficiency of most coastal provinces are lower than central provinces and Guangdong.The newly created urban expansion dataset is useful in many fields including trend analysis of urbanization in China;simulation of urban development dynamics;analysis of the relationship among urbanization,population growth and migration;studies of carbon emissions and climate change;adaptation of climate change;as well as land use and urban planning and management.     

漳州城市建设用地扩张空间分布模拟

首先利用遥感影像分类获取2000～2005年城市建设用地变化图,选取漳州市2005年度DEM、人口密度、城市规划等影响因子数据,通过空间随机采样方式,建立起2000年至2005年城市建设用地扩张空间分布概率多元Logistic回归模型.运用该模型,结合GIS技术和2009年相关影响力因子数据,模拟出2005年至2009年漳州市区城市建设用地空间分布,并与该地区2005年和2009年两个时期扩张实际变化的城市建设用地空间分布进行验证,结果表明模拟较为理想,城市建设用地扩张模拟灵敏度为0.6952.     

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。     

基于土地利用空间结构的云南省生态风险时空变化分析

利用1980s, 1990, 2000及2005年4期100 m×100 m土地利用栅格数据, 在GIS的支持下, 利用地统计分析方法, 基于6种反映土地利用/覆被空间结构的景观指数, 构建生态风险指数并进行空间制图, 分析云南省及其16个市(州)生态风险的时空变化。结果表明: 1) 云南省整体生态风险处于中等水平, 空间上呈西北及 东南低、东北及西南高的格局, 迪庆、怒江、丽江、大理、昆明、玉溪和文山生态风险一直较低, 临沧、昭通和曲靖一直处于高风险区; 2) 与1980s相比, 2005年各市(州)生态风险水平分布变化不明显, 大部分市(州)生态风险等级保持不变; 3) 在3个评价时段内, 1980s?1990年和1990?2000年各市(州)生态风险呈增加趋势, 2000?2005年绝大多数市(州)生态风险有所下降; 4) 1980s?2005年间, 81.25%的市(州)生态风险维持在同一等级。研究结果可为该区域的生态规划和生态建设提供科学参考。     

基于GIS的土地利用动态变化分析——以毕节市七星关区为例

基于GIS数据分析平台下,运用单一土地利用动态度模型和地类转移矩阵对1990年、2000年和2010年七星关区3期土地利用分布数据进行分析。结果表明:七星关区在北部、西部和南部3个方向上土地利用变化幅度较大,中部地区土地利用变化幅度较小。经研究发现:人口增长、经济发展和宏观政策是造成该区域土地利用变化的主要驱动力。     

区域人口空间分布多尺度动态分析方法研究

贯彻落实国家中部崛起计划、 制定区域人口政策以及促进湖北省人口经济与资源环境相均衡等提供科 学决策依据。 在城市-城市群-省域多级尺度特征上, 结合地统计方法、 空间自相关分析、 分段回归模型等, 提出了一种区域人口空间分布格局多尺度动态模拟流程方法。 利用此方法, 在武汉市-武汉城市圈-湖北省 3 个 尺度上, 对湖北省 1990 ~2010 年人口空间分布结构进行了动态模拟实验分析。 结果表明, 20 年来, 武汉市人 口持续向中心集聚, 依旧处于城镇化早期阶段, 且其人口格局被分割为两个不同的结构带; 在 3 个地理尺度 上, 人口空间分布均有表现为明显的集聚特征, 随地理尺度的扩大, 人口密度梯度趋于平滑。     

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.     

1993—2010年山东省人口分布的空间演变特征分析

将人口分布的传统分析方法和空间自相关模型相结合,借助GIS技术对20世纪90年代以来山东省人口分布的空间格局及其演变特征进行分析,研究结果表明：1）2010年山东省17个地级市之间人口数量差异明显;人口密度在地级市之间和不同县级行政单元之间都存在较大差异;人口空间分布具有较强的空间自相关性．2）20世纪90年代以来山东省各地市人口总量和人口密度的增长都十分明显;全省人口空间分布较均衡,但呈现出不断集中趋势;人口分布趋同趋势先减小后增强等演变特征．     

池州市城市建设用地结构动态演变及驱动力研究

利用信息熵、均衡度指标分析了池州市2000年以后3个特征年份的建设用地统计资料,对池州市建设用地变化特征进行分析,结果表明,自2000年以来,池州市建设用地呈高速扩展态势,扩展合理性正逐步提高,建设用地多样性程度提高,用地结构趋于均衡,并利用主成分分析法对引起建设用地变化的驱动力进行了分析,国家对池州市政策的调整是建设用地变化的第一驱动力,经济建设的发展是第二驱动力。     

铜仁市碧江区土地利用变化的时空特征及其驱动因素

揭示当前多重因素驱动作用下,以铜仁市碧江区为例探究其土地利用的时空变化特征及其驱动因素分析对地区土地集约利用和粮食安全具有重要意义。基于2009年、2017年landSat高清影像为数据源并结合野外调查验证,通过土地利用动态相关指标以及转移矩阵计算,揭示出了碧江区土地利用变化幅度、速率的演变规律,运用核密度估计方法探究区域土地利用变化的时空集聚特征和差异。结果显示:碧江区土地利用主要是以有林地、灌木林地、草地、旱地为主,其次是以城镇用地、水田和农村居民用地为主。2009—2017年,碧江区土地利用类型变化的幅度和速率均呈现出明显的特征和差异,其中城镇用地利用幅度最大,道路和城镇用地利用变化速率最快,其率值分别为59%、16.81%。碧江区土地利用转换较大的是以城镇建设用地和道路为主,旱地转为城镇用地的面积最多,其转换面积为90.40 km~2;土地利用转换的空间演变呈现出3种变化模式,其主要以城乡向外扩展、道路指向性和农村居民点就近利用模式存在,土地利用空间集聚主要集中于碧江区中部向东部移动趋势。影响碧江区的土地利用变化的驱动因素主要是以社会经济、地形地貌、政府政策、人口以及产业结构调整共同作用的结果。