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RS与GIS的兰州都市圈土地利用变化研究

利用1986年和2000年的遥感数据,应用GIS系统进行分析,对兰州都市圈土地资源利用的变化进行综合研究.兰州市建设用地增加明显,表明区域发展速度较快;通过置换耕地和垦荒的方式,在建设用地快速增加的同时也保护了耕地,数据也反映了退耕还林未实施时期对林草地和水面占用的客观事实;兰州都市圈土地利用变化主要类型景观特征、重要度与多度指数研究表明:建设用地增加较快,斑块平均面积增加,分维数减小,土地利用景观破碎趋势突出,不利于生态环境优化;建设用地的空间变化研究表明:建设用地的增加幅度具有明显的圈层性差异特征,说明都市圈正在发育;而建设用地增加以沿河沿路为主的特性,表明了山河地貌区域都市圈扩展的特殊性.注重集约发展和生态环境系统优化的都市圈发展模式,是兰州地区科学发展之路.     

西安市土地利用变化与碳排放空间格局特征研究

目的研究城市土地利用与碳排放变化的时空特征及响应机制,为西安市低碳化的城市土地利用与空间增长提供理论依据。方法基于遥感和GIS技术,运用能源消耗的碳排放模型和Hopfield神经网络聚类方法进行研究。结果 2000—2007年西安市各区县的建设用地增长迅速,耕地减少,部分区县林地面积有所增加,草地变化量很小;土地利用动态度依次为建设用地、水体、耕地、未利用地、草地、林地;建设用地的碳源作用非常突出,林地的碳汇功能较强,建设用地增长是导致碳排放总量变化的主要因素;西安市各区县的碳排放类型可以划分为4类。结论西安市土地利用表现出显著的碳源增加、碳汇减少的特征;从"减排"和"增汇"两个方面优化土地利用结构,对西安城市低碳发展和低碳调控具有重要意义;从西安市碳排放的4种区县类型来看,新城市空间增长区域的碳代价显著大于老城区,优化城市空间增长模式对西安市低碳发展具有重要意义。     

土地利用变化下的阿克苏河灌区碳收支核算与情景模拟

区域碳收支是当前气候变化背景下的研究热点之一.以阿克苏河灌区为研究区域,采用排放因子法定量测算土地利用变化的碳排放,分析其变化的影响因素,借助Markov模型预测未来15年的碳排放变化态势.研究结果表明:1) 2006—2015年,阿克苏河灌区碳排放总量增加了0. 549×10~7t,其中园地和建设用地面积的增加是引起碳排放总量增加的主要原因; 2)多因素回归分析显示,单位GDP能耗、人口密度、人均GDP和建设用地面积是引起2006—2015年建设用地对阿克苏河灌区碳排放量变化的主要内在驱动力; 3)经马尔科夫预测,2015—2030年阿克苏河灌区碳排放量将增加0. 403×10~7t,增加趋势有所放缓,生态治理工程的效果逐渐显现.研究结果对阿克苏河灌区合理利用水资源、调整产业结构、实施生态治理等具有重要的参考意义.     

近20a来青藏高原建设用地扩张过程及空间管制政策取向

青藏高原作为中国乃至亚洲重要的生态安全屏障区域,揭示其建设用地扩张新趋势是维护生态系统功能、规范青藏高原国土空间开发保护格局的重要前提,对实现建设用地高质量利用和生态环境高质量保护具有重要意义。本文基于2000、2010和2020年三期土地利用数据,采用建设用地扩张过程测度指标、洛伦兹曲线等,定量刻画了2000-2020年青藏高原建设用地的变化特征,结果表明：(1)青藏高原建设用地扩张显著,由2000年的233.28 km2^扩展至2020年的759.95 km2^{。青藏高原建设用地}规模集中化程度较高,2020年西宁、拉萨两地建设用地占比达到43.05%。空间上,建设用地呈“整体分散,局部组团”特征,青东河湟谷地、西藏“一江两河”中部流域、环青海湖盆地建设用地扩张较突出;(2)青藏高原建设用地在低山缓坡及较温暖湿润地带的分布指向特征明显,2000-2020年间呈现向高海拔、陡坡地以及较寒冷干旱地区扩张新趋势,自然环境限制作用有所减弱。(3)2000-2020年青藏高原建设用地来源以未利用地、耕地为主,未利用地为最大的建设用地转入源,转入占比达到62.63%。对此,未来青藏高原空间管制的政策取向包括：按“大集聚”与“大分散”并举方式优化青藏高原国土空间开发保护格局,以提升空间管制精度为抓手遏制建设用地快速扩张态势,按建设用地扩张新趋势构建“近零”扰动的人类生产生活活动监管体系、重塑高原基本公共服务均等化新模式。     

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.     

基于碳足迹方法的山西省土地可持续利用研究

基于2012年～2016年山西省土地利用和能源消费数据,采用碳排放和碳足迹模型,估算了该时段山西省在不同土地利用结构下的碳排放和碳吸收状况,并分析了土地利用结构、经济增长方式和能源消费结构对土地资源碳足迹的影响.结果表明:总体上,山西省土地利用不合理,建设用地碳排放量占到总碳排放量的99%,林地与草地的碳吸收量远不能抵消建设用地的碳排放量;煤炭的碳足迹远高于其他能源类型,占总碳足迹的87. 2%;平均地均碳排放强度是地均碳吸收强度的69. 5倍,山西省面临着巨大的碳排放压力.减少建设用地面积,改变高能耗低效率的经济增长方式,降煤增气合理化能源结构,方可使山西省土地可持续利用.     

济源市土地利用变化及其环境效应分析

以位于中原城市群的济源市为研究区,综合运用遥感、GIS空间分析和数理统计方法,结合区域生态环境指数以及生态环境状况指数,定量分析了济源市2000-2012年土地利用与生态环境状况的相关性,并综合评价了土地利用变化的生态环境效应.结果表明:济源市土地利用变化剧烈,其中耕地面积减少了115.38km2,建设用地面积增加了88.67km2;与此相应,2000、2006、2012年济源市区域生态环境指数及生态环境状况指数均呈现上升趋势,说明在土地利用变化影响下的生态环境状况在不断改善.土地利用格局变化中,林地、草地、水域面积增长是促进环境改善的主要原因,而因经济发展引起的城市建设用地范围的扩张、耕地的开垦和工业的发展等因素则对环境改善具有抑制作用.     

黄河下游滩区河南段土地利用类型的时空变化特征

分析黄河下游滩区土地利用类型的时空变化特征，可为黄河流域生态保护和高质量发展战略提供可靠的数据支撑和依据.以黄河下游滩区河南段为研究区，基于Landsat、Sentinel-2遥感影像数据，利用支持向量机算法、转移矩阵、变异系数对2000—2020年研究区土地利用类型的时空变化特征进行了分析.结果表明：(1)2000—2020年研究区内土地利用类型的空间分布相对集中，空间自然连通性大，但是部分区域存在斑块现象.2000—2020年研究区时空变化较大的土地利用类型是滩涂和水面.研究区土地利用类型变化较大的区域主要集中在新乡市原阳县以及郑州周边区域的滩区.2005—2015年期间，研究区土地利用类型的空间分布格局变化最大.(2)研究区的主要土地利用类型为耕地，其面积占研究区总面积的60%左右，其次为水面、滩涂、建设用地、园地及林地.研究期内，研究区各土地利用类型的面积均处于动态变化之中，变化幅度较大的为耕地、水面和滩涂，且这3种土地利用类型的面积之间存在此消彼长的关系.(3)总体来看，研究期内研究区的土地利用程度呈增加的趋势，2020年研究区的土地利用程度最高，为78.49%.在时间序列上...     

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.     

2000-2015年中国西部中心城市郊区城乡融合比较:兰州与成都

采用土地利用遥感监测数据,借助GIS平台,从空间、经济和社会3个方面建立指标体系,定量测度了2000-2015年成都市和兰州市郊县的建设用地变化及城乡融合水平.结果表明,基于城乡统筹和城乡融合政策,成都市和兰州市郊县的土地利用和城乡融合水平均发生了明显的变化.2000-2015年成都市和兰州市建设用地的增加面积中,变化...     

土地利用变化影响下湘西自治州景观格局的时空演变

定量分析景观格局对土地利用变化的响应,可为区域实现空间高质量发展提供科学依据.以集生态脆弱、集中连片特殊困难、旅游资源丰富于一体的典型区域——湘西自治州为研究对象,基于2000、2005、2010、2015和2018年5期遥感影像数据,综合运用景观指数和普通最小二乘法等,定量分析区域土地利用和景观格局的时空演变规律,探讨土地利用变化对景观格局的影响,揭示人为活动影响下景观格局对土地利用变化的响应特征.研究结果表明:1)开发区和新城区建设等经济社会发展过程中土地利用发生显著变化,其主要特征为耕地和草地转化为建设用地,2000—2018年期间,建设用地面积增加了79.46 km~2,耕地和草地面积分别减少了86.01 km~2和4.6 km~2,但水域和未利用地面积变化不明显; 2)湘西自治州景观格局在时间序列上表现出破碎程度上升和聚集程度下降,其中,耕地和草地的破碎化程度上升,林地的破碎化得到有效控制;3)景观格局变化与耕地、林地、未利用地和建设用地的变化具有较强关系,建设用地的扩张增加了整个景观格局的异质性和破碎性; 4)经济发展、生态建设、国家战略是湘西自治州林地持续增加、景观格局总体向好发展的根本原因.湘西自治州后续发展中需要更好地协调优化国土空间开发与景观格局之间的关系.     

基于灰色理论的陕西省土地利用变化及其碳排放研究

为了揭示陕西省2006—2018年碳排放变化规律,促进陕西省低碳土地利用模式构建,本文根据陕西省2006—2018年的土地利用数据构建碳排放模型及计算相关指数,分析土地利用的碳排放效应,通过灰色关联度分析,确定不同土地类型与碳排放的关联程度高低,运用GM(1,1)模型,预测出2020—2030年的土地碳排放量。得出以下结论:1) 2008—2016年,未利用地动态度最大为-5.87%,其次为水域用地,动态度为-2.09%;再次为建设用地,动态度为1.99%;2)净碳排放总量从2006年的5 395.43万t增长到2018年的13 365.79万t,林地为主要的碳汇,其吸收的碳量由666.32万t增加到719.14万t,建设用地作为主要碳源,其产生的碳排放量由5 891.10万t增加到13 912.24万t; 3)土地利用碳排放风险指数和压力指数处于增长的趋势;4)按照对碳排放影响大小,土地类型依次为林地、耕地、牧草地、建设用地、园地、未利用地、水域用地;5)经预测到2020年,碳排放总量约达到10 668.30万t,到2030年,碳排放总量约达到10 492.20万t。     

土地利用变化碳排放效应研究 — —以重庆市为例(三峡地区资源环境生态研究)

土地利用方式是影响碳排放的主要原因,低碳排放已成为土地利用调控的新课题。为了分析不同土地利用方式的碳排放效应,本文以重庆市为例,分析直辖以来重庆市主要土地利用方式的碳排放,并对重庆市的碳排放进行预测。结果表明,1997-2008年,由于土地利用的变化,重庆市碳排放从1 158.29万t增加到2 892.75万t,其中建设用地和耕地是主要碳源,建设用地年碳排放达1 214.92～2 987.29万t,排放强度为2.49～5.04 kg/(m2a),耕地年碳排放从126.3万t降为111.13万t;林地为主要的碳汇,由于林地面积持续扩大,林地的年碳吸收量由182.43万t增加到205.17万t。对重庆市2020年土地利用规划下的碳排放预测结果显示,2020年重庆市单位GDP碳排放比2005年减少43.99%,但碳排放总量显著增加,为10 381.19万t,因此面临的减碳任务非常严峻。     

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.     

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。     

城市用地空间扩张与碳排放的相关效应研究——以长沙市为例

低碳城市已成为全球城市发展的重要导向坐标,城镇建设用地作为城市碳排放的主要来源,分析城市用地空间扩张与碳排放的相关效应,对合理规划城镇建设用地,促进低碳城市建设具有重要意义.本文以长沙市为研究对象,分析了长沙城市用地空间扩张特征与城市碳排放的时空演变特征,测算了城市用地空间扩张速度和碳排放变化速率,利用协同扩张指数计算两个指标的量化关系,得出城市用地空间扩张与碳排放的相关效应.     

基于分形理论和神经网络模型的土地利用分析——以闽清县为例

根据闽清县2000年和2005年的土地利用现状,结合分形理论对土地利用格局变化特征进行分析,并在此基础上运用神经网络模型对土地利用变化的空间差异进行聚类.结果表明:土地利用类型空间分布具有明显的规律性:耕地主要位于5条河流沿岸,而建设用地则位于平坦地带;人类活动对土地利用格局的影响逐步加强,且大多数地类的稳定性增强;闽清县土地利用变化情况可以分为4类,其中南部、中部、北部在土地利用变化上具有各自的特色.     

基于土地利用变化的宝鸡市建成区碳排放估算研究

目的揭示宝鸡市建成区2000-2013年碳排放变化规律。方法基于DMSP/OLS夜间灯光数据,确定土地利用变化阈值,并通过引入人口密度栅格数据,采用新方法估算宝鸡市建成区2000年和2013年碳排放量。结果 (1)基于夜间灯光数据提取的2000年和2013年宝鸡市建成区面积分别为36 km~2和101 km~2,土地利用变化(城市扩张)的速度为4.64 km~2/a;(2)14年间,宝鸡市建成区人口密度峰值由渭滨区向金台区转移;(3)刻画了地级市内部基于栅格单元的碳排放空间分布格局;(4) 2000年和2013年宝鸡市建成区碳排放强度均值分别为0.57万t/km~2和0.85万t/km~2,碳排放量增加了66.07万t,其中金台区增幅最多,为52.12万t。结论研究成果有望为宝鸡市或类似工业城市制定更精细的碳减排政策提供有益参考。     

基于能源消费的重庆市土地利用碳排放效应分析

基于能源消费视角,通过构建土地利用碳排放核算模型,从土地利用碳排放核算、碳足迹和碳排放强度3个方面,对重庆市1997-2010年的土地利用碳排放效应进行时空变化分析.结果表明:(1)重庆市土地利用碳排放总量呈增加趋势,由1997年的3 796.12×104t增加到2010年的9 435.21×104t;独立工矿用地的地均碳排放强度最大;单位GDP碳排放强度呈现下降趋势,节能减排实施效果明显;碳足迹呈增加趋势,生产性土地面积不足以补偿土地碳足迹;(2)土地利用碳排放和碳足迹的多少顺序在空间上呈现出:"一圈","渝东北","渝东南"的空间分布状态.