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.     

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。     

2000—2020年武威市土地利用/覆被时空变化及驱动力分析

为掌握武威市经济与生态的可持续发展道路,以2000—2020年GlobeLand30土地利用/覆被数据为基础,通过单一土地利用动态度、综合土地利用动态度及土地利用转移矩阵等方法,研究了武威市土地利用/覆被时空变化特征,并结合气象数据明晰了土地利用/覆被变化的驱动机制。结果表明：2020年武威市土地利用类型以裸地为主,裸地面积为17 628.2 km2,占武威市总面积的53.24%,主要分布在研究区的北部荒漠区;2000—2020年间,武威市灌木地、林地综合动态度最高,表明两者稳定度较低,其次是人造地表、水体和冰川积雪,裸地、耕地、草地和湿地四种土地利用/覆盖类型在20年内动态度较低,相对比较稳定;2000—2020年间武威市土地利用主要转移方向呈现耕地转入人造地表、林地转入草地、裸地转入耕地和人造地表的现象。研究得到武威市气温和降雨量对土地利用/覆被变化的影响相对有限,只对湿地、水体和林地等土地利用/覆被类型有一定影响,武威市土地利用/覆被变化的主要驱动力为社会经济因素,其中GDP、房地产投资、政府政策对土地利用/覆被类型的变化影响显著。     

陕北地区退耕前后土地利用/覆被变化及驱动力分析

在陕北地区1986—2008年土地利用/覆被数据库的基础上,分析其土地数量变化和转移矩阵,并从气候、人口和政策方面揭示土地利用/覆被变化的驱动力,得出如下结论:1)1986—1995年,陕北地区土地利用数量变化不大,发生土地转移的区域主要集中在陕北北部,年降水的增加趋势是导致沙地-低覆盖草地、低覆盖草地-中覆盖草地转移的主要原因,而人口快速增长则是草地-旱地转移的主要驱动因素;2)1995—2008年,陕北地区土地利用/覆被类型变化剧烈,有林地和中覆盖草地面积显著增加,旱地面积大幅减少.退耕还林生态补偿机制的实施,缓解了由于人均耕地面积减少而导致的人地矛盾加剧的问题,同时又通过退耕还林、退耕还草、封山育林、封禁还草等多种模式,直接导致了旱地-有林地、旱地-草地、疏林-有林地和沙地-草地的转移,与此同时,年降水的增加也有利于封山育林和封禁还草成果的巩固.退耕还林工程作为1995—2008年土地利用/覆被变化的主要驱动力,有效地促进了陕北地区植被的恢复.     

黄浦江上游水源保护区土地利用动态及驱动力分析

基于0.25 m分辨率航空遥感数据和土地利用及地形图等资料,通过人工目视解译,得到2000年、2005年、2010年和2015年上海市黄浦江上游水源保护区土地利用数据,进一步分析了各类土地利用面积变化、相互转化以及驱动力.结果表明,从2000—2015年,随着工业用地的增长,农业用地及水域面积都出现了缩减,城镇用地面积比例上升. 15年间,农业用地中,耕地、畜禽养殖用地面积大幅减少,降幅分别为44.17%、71.65%;水域面积降幅为6.44%;绿地林地面积大幅增加,增幅为645.94%.城镇用地面积大幅增加,增幅为53.53%,其中各类城镇用地面积都有所增加,工业仓储面积增幅最大,为21.77%.从土地转出情况来看,15年间耕地转出面积最大,为22 839.96 hm2;畜禽养殖用地的转出率最高,为91.23%.从土地转入情况来看, 15年间绿地林地转入面积最大,为16 190.32 hm2;其次是工业仓储用地转入面积,为7 979.12 hm2.综合2000—2015年研究区域发展情况、人口变化、政策影响等多种因素,分析可知城市化、工业化作为驱动力增加城镇用地面积,环境政策影响绿地林地面积、畜禽养殖用地面积,市场调节影响水产养殖用地面积,而水源保护区土地利用类型受环境政策以及城市化双重作用影响.     

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。     

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....     

近10年临沂市LUCC及驱动力分析

以山东省临沂市1990～2003年间土地利用类型动态变化为例，分析了变化过程及其驱动因素。研究表明：临沂市土地利用表现为城市工矿建设用地、交通用地急剧增加，未利用土地、耕地、林地、园地等大量减少；土地利用／土地覆被不够合理，土地利用程度综合指数较高；虽然城市工矿建设用地的动态度指数在下降，侵占其他土地类型的程度在减缓，但形势仍很严峻。最后指出城市化和工业化、经济发展、人口增长、政治经济政策是土地利用／土地覆被变化的主要驱动力。     

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.