典型喀斯特河谷城镇土地利用变化及其驱动机制研究——以贵州省思南县为例

在快速城镇化的背景下,城镇土地利用的范围、形态、结构、功能等处于不断变化之中,探讨城市土地利用变化规律和驱动机制,有利于针对性地调控城市土地资源。以典型喀斯特河谷型城镇思南县2000年、2009年、2014年高分辨率遥感影像,应用统一分类标准解译提取出土地利用专题信息再进行叠加分析。结果表明:1)城镇扩展具有阶段性:2000—2009年,城镇扩展速度较缓慢,扩张范围大部分位于河东片区,扩张的建设用地主要来自耕地和草地转化,其占建设用地的面积百分比分别约为5.24%和17.97%;2009—2014年,建成区进入高速扩张阶段,扩张以乌江河西和城北为主。2)喀斯特河谷城镇扩展方向及形态布局严格受地形和交通条件的制约,由于建成区地处河谷,城镇空间拓展难度大,用地结构具有绿地、交通用地比例低,建成区人口密度大等特点。     

闽东南城镇建设用地扩展与工业化耦合研究

在分析闽东南地区1996—2001年城镇建设用地变化趋势和特征的基础上,根据建设用地的综合扩展系数将闽东南地区城镇建设用地扩展划分为4种类型,即剧变型、缓变型、相对稳定型和稳定型,总结不同扩展类型的特征,研究工业化阶段与城镇建设用地扩展类型的关系。结果显示,处于不同工业化阶段的县市,其城镇建设用地扩展也明显不同,且与工业化进程具有一定的内在关系,最后对各县市的城镇建设用地扩展与产业非农化的耦合系数进行研究,发现其与城镇建设用地的综合变动系数具有很高的一致性。     

1990-2010年长三角城市群城市扩展时空规律分析?

随着城市化过程的深入,城市群建设已成为中国推进新型城镇化战略的重要举措之一,长三角城市群作为我国发育程度最高的城市群,研究其城市扩展的时空规律对于政策制定、合理规划具有重要参考作用。本文利用长三角城市群1990—2010年间5个时期的城镇建设用地监测数据,选取首位度指数、年均扩展量、土地利用效率等指标,对比分析不同城市扩展随时间变化的过程特征。结果表明：20年来该城市群内城镇建设用地面积增加量超过8000 km2,各时段中2005—2010年扩展最为剧烈;城镇建设用地首位度指数逐步降低,该城市群建设用地规模呈现多中心化的趋势且正在强化;各城市城镇建设用地年均扩展量及土地利用效率随时间的变化轨迹呈现出明显的省内相似性和省际异质性;绝大部分城市城镇建设用地利用效率呈现出先升高后降低的趋势,1995年以来各城市城镇建设用地利用效率普遍显著降低,说明粗犷低效蔓延仍是该地区城市用地扩展的主要模式。     

桂林市主城区建设用地扩张时空动态特征分析

以快速城市化的桂林市主城区为案例,利用Landsat系列遥感影像数据源,通过构建归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)和修正归一化水体指数(NDWI),并对这3个指数波段进行假彩色合成;运用最大似然监督分类法分别提取1991—2013年3期建设用地信息,借助ARCGIS工具对城市建设用地空间分布与扩展特征进行系统分析,结果表明:桂林市城市化扩展进程日益加快,主城区建设用地面积和扩展强度指数均呈增大趋势。不论从城市建设用地总体空间格局,还是从各个城区、城市方位、缓冲区以及地形条件等角度分析,城市后期(2006—2013年)的建设用地扩展明显快于前期(1991—2005年)。目前,随着桂林市城市化的不断推进,城乡过渡地带的高新技术产业园区、工业园区以及南部远郊区的雁山大学城和卫星城镇,都已成为城市建设用地扩张的热点区域。     

河南省城镇建设用地扩展驱动力的空间计量分析

以2012年河南省18个地市的城镇建设用地为研究对象,运用空间权重矩阵、空间自相关性检验和空间计量模型,对河南省18个地市的城镇建设用地及扩展的驱动因素进行空间计量研究.研究结果表明:(1)河南省城镇建设用地的扩展存在着空间正相关性,且在郑州、新乡、焦作、济源存在"高-高"集聚的局部空间正相关;(2)城镇化率、第二产业产值、社会消费品零售额和第三产业产值是河南省城镇建设用地扩展的主要因素,说明工业化、城镇化的快速推进是城镇建设用地扩展的主导因素,其中前三个因素对河南省城镇建设用地扩展起着正向促进作用,而第三产业产值起着一定的抑制作用,说明河南省应在调整产业结构中大力发展第三产业,走新型城镇化、新型工业化道路.     

北京城市边缘区建设用地扩展分析--以大兴区为例

城市边缘区的扩展状况密切关系着城市空间结构和形态的演变.基于1994、2000、2005、2009年4个时期TM影像资料提取出的建设用地数据,通过建设用地扩展强度指数、建设用地扩展规模系数和建设用地密度指标,利用象限缓冲区分析法将大兴区分成8个象限进行扩展分析,研究1994—2009年大兴区建设用地扩展的时空分异特征.分析表明,大兴区在15a间建设用地剧烈增加,且增加的强度越来越快;各区建设用地密度的差距越来越大,但差距并非均等变大;大兴区建设用地扩展影响因素主要是自然因素、社会经济因素、交通因素与政策因素.     

宁夏城镇建设用地与工矿用地的预测及保障

在宁夏快速城镇化进程的背景下,以2004—2008年的数据为基础,分析了宁夏城镇建设用地与工矿用地的利用现状,并运用双因素预测法和分类驱动因子分析法,对全区及5个地级市的建设用地进行了科学预测,以期为宁夏＂十二五＂城镇发展规划提供依据,同时,针对目前建设用地发展中所存在的问题,提出了对策.     

西部地区城镇用地空间驱动分析--以重庆市璧山县为例

以重庆市璧山县为例,通过分析城镇建设用地扩展强度指数,对西部地区城镇建设用地扩展动力机制进行了探索.认为璧山县城镇建设用地扩展驱动力如下:①地理区位配合政策优势;②城镇发展动力机制差异;③工业园区经济拉动.     

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。     

城镇建设用地控制模型研究--以重庆市为例

分析了城镇建设用地扩展的内在机理，提出城镇人口增长和固定资产投资是拉动城镇建设用地需求的两大因素-据此对城镇建设用地控制指标体系建设进行了探索性研究，构建了建设用地控制模型，提出了重庆市土地利用总体规划修编城镇建设用地控制目标．     

基于GIS和ANN-CA的广州市黄埔区耕地预警

根据地理模拟和耕地保护相耦合的思想,基于近15 a的土地利用变化数据,以广州市黄埔区为例,从土地利用方式转换的角度出发,进行耕地的空间预警研究.①利用ArcGIS得到土地利用转移矩阵,分析得出建设用地扩张是造成耕地流失的最大因素;②采用GeoSOS集成的ANN-CA模型,以低速扩张的模式预测2020年建设用地空间分布格局;③利用ArcGIS空间分析功能,将建设用地预测图与2009年耕地现状图进行重叠分析,提取耕地预警区域.预警总面积为931.86 hm～2,占2009年耕地总面积的37.88%,耕地与建设用地之间存在尖锐矛盾.因此,相关部门可根据预警区域的地理位置和面积大小,采取补偿措施,以此协调城市发展和耕地保护之间的矛盾.     

山区县域土地利用变化及其生态系统服务价值响应——以嵩县为例

随着人口持续增长及土地利用行为的不断变化,生态环境遭受不断干扰和破坏,生态系统承载力逐渐减弱。山区是生态系统最为脆弱的地理类型之一,对其因土地利用变化所引起的生态系统价值响应研究显得尤为迫切。本研究基于遥感卫星影像解译获得山区县域土地利用分类数据,利用生态系统因子权重赋值和空间自相关分析等方法,深入探讨了豫西嵩县1990至2019年间生态系统服务价值的时空演化及其空间自相关特征。研究结论表明：（1）嵩县草地面积变化幅度最高,耕地面积增幅最高,未利用地变化率最高,建设用地和水域增幅明显。（2）生态系统服务价值整体呈现出先快速增加后缓慢减少的趋势。其中,林地、水域、县域生态系统服务价值（Ecosystem Service Value,简称ESV）变化过程整体相似,均在1990至2000年间出现小幅增长趋势,随后持续缓慢下降。水文调节、气候调节、土壤保持、气体调节、净化环境和维持生物多样性等功能占生态系统服务价值总价值超过87%,对嵩县土地生态系统产生决定性作用。（3）ESV整体呈现出以下特征：陆浑水库及伊河流域为高生态系统服务价值片区,南部片区的ESV值稍高于北部片区,区域差异显著。在县域内,ESV在空间分布上具有很强的自相关性,且在2010年以后出现持续增强的趋势。随着城镇建设用地扩张、农田耕地持续开垦,ESV损失片区开始在各乡镇蔓延,其主要原因是嵩县城乡规划政策、产业定位等。     

1988-2016年婺源县土地利用变化及其影响因素分析

利用婺源县1988、2002和2016年3期遥感影像数据,分别从土地利用空间分布、变化速度、区域差异、类型变化等方面分析了婺源县土地利用的动态变化,并在此基础上进一步对土地利用变化的影响因素进行探究.结果表明:(i)在这28年期间,婺源县土地利用总体规模并未发生较大变化,林草用地比例均在80%以上,但有下降趋势;(ii)从变化幅度上看,林草用地和建设用地的变化面积最大.从速度上看,婺源县土地利用整体变化速度极缓慢,其中建设用地相对较快.从相对变化率上看,中心城区紫阳镇的土地利用变化最活跃.从类型转换来看,     

基于多源遥感数据的城市扩张测度研究——以厦门市为例

以2000、2005、2009、2013年的Landsat遥感影像数据和相应年份的DMSP/OLS夜间灯光数据为基础,结合厦门市的社会经济数据,运用GIS和RS分析手段,通过引入紧凑度、城市重心、城市扩张速度、城市扩张强度、全域空间自相关系数、弹性系数等指标,对城市扩展过程中的时空特征、形态演变及其与经济发展之间的协调性进行测度.结果表明,厦门城市扩展空间形态变化呈现明显的阶段性,城市扩张过程中空间形态趋向稳定,土地开发利用和城市功能配置还处于较低水平.     

城乡一体化视角下县域土地多用途适宜性评价方法研究

针对城乡一体化视角下县域全域范围内土地多用途的复杂性,构建了基于GIS和模糊综合评价法的土地生态适宜性评价模型,并以嘉禾县城乡一体化规划为例,从城乡空间一体化和生态安全格局出发,评价出嘉禾县县域最适宜的城镇建设发展用地、生态林业用地、生态农业用地、农林复合用地和农城复合用地,评价结果为嘉禾县城乡一体化用地布局提供了科学依据.     

建设用地扩张规律及其与道路网络的空间自相关分析——以福州市为例

科学分析城市建设用地扩张的时空特征有助于实现城市的可持续发展,为了更全面地探索建设用地的发展规律以及建设用地扩张与道路发展相关性的分布特点,以福州市土地利用/覆盖变化数据和开源地图(open street map, OSM)路网数据为基础,利用多环缓冲区、等角扇形、经纬网络划分研究单元,计算建设用地整体和局部的分形纬数、紧凑度、密度、扩张强度、扩张速度等扩张指数以及道路线密度、道路加权核密度,利用相关分析和双变量空间自相关分析,探讨2000—2020年福州市建设用地扩张的时空规律及其与道路网络分布的空间相关性。结果表明：福州市建设用地面积的增长速度呈现先升高后回落的趋势,扩张的主要区域为距市中心3～17 km区域且具有向外扩张的趋势;东南方向扩张强度最大,东北和西南部扩张速度较快,西部、北部扩张强度与扩张速度均较低;2015、2020年建设用地与道路网络的分布呈显著的空间相关性,全局莫兰指数(Moran’I)分别为0.829和0.835,高-高聚类集中在城市中心,低-低聚类集中在城市西部以及边缘地区,市中心以及东南沿海地区为建设用地与道路网络发展的主要地区,且二者发展较为协调。     

江苏省城市用地扩张特征及驱动力研究

分析了江苏省1991~2003年城市用地扩张的数量变化、扩张速率和用地结构变化的区域差异,探讨了城市用地扩张的主要驱动因子及其作用.研究表明,近十几年来,江苏城市用地数量呈总量上升趋势,而人均城市用地呈波动变化;城市用地扩张的空间差异明显,苏北城市用地扩张速度缓慢,以居住用地扩张为主而苏南及苏中沿江城市城市用地扩张较快,以工业用地扩张为主;经济发展、人口增加、产业结构调整和政治经济政策是江苏城市用地扩张的主要驱动因子.     

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.     

基于夜间灯光数据的武汉市城镇用地扩张识别与空间分布特征研究

以武汉市为例,基于DSMP/OLS夜间灯光数据、多源遥感影像数据和统计年鉴数据,通过构建城镇用地复合指数,提取2000,2005和2010年3个年份的武汉市城镇用地面积,分析了武汉市城镇用地扩张的形态特征、城镇用地演变规律和影响其变化的因素.研究表明,2000年到2010年之间武汉市的城镇用地扩张速度不断加快,并呈现非紧凑型发展.城镇用地空间扩张逐渐复杂化,离散破碎之势逐年显著.位于西北和东南方向上距主城20～30km的远城区扩张强度最大;总体城镇用地空间格局基本稳定,受地理条件、空间距离、经济发展和政策指引等因素的影响,不同方向上城镇用地扩张差异化显著.