重庆市黔江区土地利用变化及其驱动力分析

利用重庆市黔江区1996-2005年土地利用变化数据,分析了该区土地利用变化的基本特点,即居民点及工矿用地、交通用地、林地面积大量增加;耕地、园地、其他农用地、未利用地面积大量减少.并运用SPSS软件分析了影响土地利用变化的主导因素,认为人口增长、经济发展、城镇化与工业化、土地政策是导致黔江区土地利用变化的主要因素.     

基于GIS的苏州工业园区土地利用时空变化分析

基于GIS技术,利用土地利用动态度、土地转移矩阵模型对苏州工业园区1995-2013年间的土地利用时空变化进行分析,在此基础上进行土地利用变化驱动力分析。结果表明：18年间,苏州工业园区城市化十分迅速,其土地利用类型发生了一定的转化,耕地主要转化为城镇工矿、交通用地和园地,未利用地主要转化为城镇工矿、交通用地和耕地;在这18年间,工业园区土地利用变化的驱动力主要来自于人文因素的影响,人口增长、经济发展以及政策驱动是导致苏州工业园区土地利用变化的三个主要因素。     

太原市万柏林区城乡结合部的土地利用变化

应用GIS技术与统计方法对1990～2001年太原市万柏林区城乡结合部的土地利用变化进行了定量分析。结果表明:11年间全区综合土地利用动态度达0.47%;土地利用程度由1990年的228.32增加到2001年的232.50,并由位于城乡结合部核心区域的小井峪乡向外围逐渐降低;耕地、林地、水域及未利用土地的重要度下降,耕地降低最多,由53.23%下降到44.86%;园地、交通用地、居民点及独立工矿用地的重要度增加,居民点及独立工矿用地增幅最大,由35.03%增加到46.12%;区域土地利用破碎度随时间增加,由1990年的0.110变化到2001年的0.117。     

煤炭资源枯竭型城市工矿用地变化驱动机制研究 ——基于利用主体视角

研究目的:基于利用主体视角探析煤炭资源枯竭型城市工矿用地变化驱动机制。研究方法:以萍乡市安源区为例,运用土地利用动态度和土地利用转移矩阵分析工矿用地变化特征,采用用地单元转换概率表达主体决策行为,基于多智能体系统构建工矿用地变化模拟模型定量研究其驱动机制。研究结果:(1)安源区现状工矿用地和工矿废弃地数量分别呈减少和增加趋势,其中工矿废弃地变化较为剧烈;(2)政府、工矿企业、农民和居民的土地利用行为直接或间接地造成了工矿用地变化,其中政府的决策权重最高,居民最低;(3)工矿企业决策受煤炭资源储量影响最大,农民耕地和园林地的利用决策受土壤质量影响最大,距农村居民点距离和环境质量则分别是农民和居民公园选址决策的主要影响因素。研究结论:安源区工矿用地的变化反映了城市转型发展时期土地利用变化特征,工矿用地的整治和再利用应综合考虑不同主体的决策行为和主要影响因素,工矿用地变化模拟模型可以定量反映主体决策对研究区工矿用地变化的驱动机制,为其利用与管理提供科学依据与决策参考。     

基于城镇化水平和GDP情景下中国未来30年土地利用变化模拟

研究目的:预测中国未来30年(2010年、2020年和2030年)土地利用变化趋势,为土地利用总体规划和土地政策制定提供参考。研究方法:借助于GKSIM模型,通过定量化总人口、城镇化率和GDP对土地利用变化的驱动作用,预测未来土地利用变化趋势。研究结果:未来30年中国耕地、牧草地、水域将呈减少趋势,而园地、林地、居民点工矿、交通用地、未利用土地呈增加趋势。研究结论:改变传统土地利用模式和管理方式,实行节约、集约利用土地战略,对保障国家粮食安全和生态安全具有重要意义。     

武汉市农地城市流转的基本态势及区域差异

根据武汉市近年来土地利用变化的详查数据资料,分析其农地城市流转的基本态势及区域差异。结果表明：耕地是武汉市农地城市流转的主要流出类型,且在质量等级上多为优质耕地;农地城市流转的区域差异表现明显,主要集中分布在城市主城区的新区及城郊区;其区域指向性变化亦明显,主城区扩展的建设用地主要以城市、建制镇、村庄等居民点用地为主,城郊区以交通用地及工矿用地为主。     

土地利用空间洛伦茨曲线与基尼系数分析——以哈尔滨市为例

文章经哈尔滨市1994、2003和2006年土地利用数据为基础,通过空间洛伦茨和基尼系数方法,对哈尔滨市土地利用结构进行定量分析.结果表明:空间尺度上1994、2003和2006年林地、水利设施用地和未利用地的洛伦茨曲线比较均衡,基尼系数为0.2-0.3;耕地、交通运输用地、居民点及工矿用地分布相对合理,基尼系数为0.3-0.4;园地和牧草地洛伦茨曲线离绝对均匀线较远,基尼系数大于0.6,超过国际警戒线,地区分布相差悬殊.时间尺度上,耕地分布状况没有明显变化,居民点及工矿用地基尼系数在增加,离散程度增大,而其他用地类型均衡程度有所增加.通过分析各类用地集中和离散趋势,可为哈尔滨市土地资源合理利用及结构调整提供科学依据.     

厦门市土地利用演变动态及灰色预测

根据2001~2011年厦门市土地利用变更数据,采用土地利用动态模型和土地利用综合程度指数分析该市近11年来土地利用变化情况,并利用GM(1,1)模型对该市未来10年土地利用演变动态进行预测。研究表明:2001~2011年,厦门市各类土地利用变化速度各不相同,其中以交通用地、居民点与工矿用地变化速度最快分别为13.88%、6.34%,土地利用程度呈波动上升状态;预测2012~2021年厦门市耕地、园地将分别以2.92%、4.38%速度减少,其它用地则以不同程度增加,其中交通用地增加最明显为27.91%,而林地面积变化不大。     

云南省土地利用变化特征及耕地变化驱动因素分析

为促进云南省未来土地资源的可持续利用,基于全域宏观尺度视角,以1999—2008年土地利用更新调查数据和社会经济统计数据,采用多种LUCC分析模型和数理统计分析方法,对10年期土地利用变化特征进行分析。结果表明:研究期内是云南省土地利用快速变化期,园地、交通水利设施用地、居民点及独立工矿用地年均增长速率最快,分别达2.92%、2.78%和1.36%;其次是耕地和未利用地快速减少,年均减少速率分别为0.55%和0.47%,其中耕地大量转为园地、林地和建设用地,面积分别为194 257.27 hm2、118 028.67 hm2和58 355.38 hm2;从土地开发利用率看,均值维持在84.73%,总体相对稳定,但又有差异,主要表现在农业利用率、林地覆盖率稳中略升,建设利用率逐年增加,土地垦殖率逐年放缓;土地利用程度综合指数均在211以上,属中等稍上水平,略呈增长之势,土地利用程度变化量也不断提高,说明研究期内土地利用还处于快速发展期。此外,将相关分析与主成分分析相结合,对耕地变化驱动因素进行定量分析,结果发现耕地变化是人口因素、产业结构调整、经济快速发展和居民生活水平大幅提高4方面因素综合作用的结果,其中地方财政收入、固定资产投资总额、农民人均收入和产业产值等是驱动全省耕地变化的核心因子。     

基于GIS的土地利用变化研究——以山东省泰山区为例

以1990年和2005年泰山区的1:1万土地利用现状图为数据源,运用ArcGIS软件进行空间叠加分析,提取其中的属性数据,获得近15年来研究区的土地利用变化规律.结果表明:研究区园地和居民点及工矿用地的变化量最大,其中园地减少了53.93%,主要开垦为耕地;居民点及工矿用地增加了44.40%;林业用地增加了18.90%,主要由园地、耕地和未利用地转换而来;耕地总量减少了5.44%;未利用地减少了34.13%.并找出了研究区耕地浪费的原因和农业结构调整混乱、建设用地迅速扩大等问题,提出了严格保护耕地和建设用地的审批等建议,为凋整人类自身活动、优化配置资源、改善生态环境、实现土地可持续利用提供依据.     

山东省生态用地变化及驱动因素影响评价

［目的］研究第二次土地利用现状调查以来山东省生态用地变化特点及驱动因素,评价各类驱动因素对生态用地的影响程度,为科学编制区域空间规划,保护和合理利用生态用地提供参考。［方法］文章构建了全省生态用地转移矩阵,归纳了影响生态因素变化的主要驱动因素,提出了驱动力指数计算方法,定量分析和比对了各驱动因素对生态用地的影响。［结果］2009—2017年生态用地共计转出2048万hm2,占生态用地总面积的472%; 转入316万hm2,占生态用地总面积的072%。8年来全省生态用地净减少1732万hm2,占2009年生态用地总面积的400%。生态用地的流向以耕地最多,向城镇村及工矿用地流出次之,向设施农用地的流出也有较大面积。［结论］（1）在影响生态用地变化的六大驱动因素中,耕地开发和城镇村工矿占用的驱动力指数最高,非耕农业占用对生态用地的变化有一定影响。（2）六大因素中城镇村工矿占用对当地生态环境的破坏力最强。     

山东省土地利用变化的基本特征与区域差异

本文基于1990、2000、2010和2015年山东省的四期Landsat TM遥感影像,采用目视解译方法,对山东省的土地利用类型进行人工解译得到四个时期的土地利用数据库,运用单一土地利用动态度来描述土地类型的变化强度,利用ArcGIS空间分析功能计算各土地利用类型之间的转移矩阵,从而分析山东省土地利用类型的转移特征与区域差异。结果显示,(1)1990-2015年,山东省耕地面积不断减少,主要向建设用地、水域、林地转变;城镇建设用地面积不断上升且呈“东中集中,西北西南相对少”的趋势;农村居民点用地面积增长较快的主要特点是“西北西南增幅大,自东向西蔓延”,面积增长较快;天然湖泊等水域面积向人工水域面积转变,变化最大为南四湖;(2)土地利用动态度变化较大,整体来看,建设用地变化最大,其次是水域、耕地和未利用地;(3)土地利用变化原因主要在于经济驱动、市场导向和政策调控。其中,经济驱动因素主要在耕地—建设用地转换中最为明显,市场导向更多地影响了土地利用类型内部的相互转换,而政策调控直接影响了耕地—林地的相互变化。     

经济高速发展时期河南省土地利用变化分析研究

以河南省为研究区,对不同年份的土地利用数据进行分类系统整合,在此基础上,对河南省1996~2009年土地利用类型进行了对比分析,分析得出耕地、城镇村及工矿用地、林地、交通运输用地面积在增加,园地、草地、水域及水利设施用地、其它土地面积在减少,在各类土地类型转换中,林地是变化最为激烈的土地利用类型,其次是其它土地,变化最稳定的地类是交通运输用地,其次是耕地。     

遥感技术在区域土地利用/覆被变化中的应用--以福建省为例

研究目的运用遥感技术快速查明福建省的土地资源状况与分布及其动态变化,为国土部门与政府决策提供科学依据.研究方法采用人机交互式解译并结合自动分类对2001年Landsat TM影像进行解译.研究结果(1)在自动分类基础上,运用人机交互式目视解译可获得较好的效果与精度.(2)福建省遥感调查土地利用总面积12398515.09 hm2,林地和耕地为主要土地利用类型.(3)从土地利用变化分析,1996-2001年耕地面积减少11.78%,未利用地减少23.55%,而园地、林地、水域和城乡居民点及工矿用地增加.不同土地利用类型间也发生转移,耕地转化为林地和城镇工矿及交通用地面积突出.研究结论运用遥感技术进行土地资源的调查与变化研究,能较准确、及时地为有关部门提供依据,并节省费用.     

区域耕地利用变化及对粮食生产的影响--以南宁市为例

土地利用变化及其效应是目前全球变化研究的热点之一.以南宁市为例,探讨耕地利用变化对粮食安全问题的影响,在分析1996-2003年耕地利用变化特点和粮食生产状况的基础上,探讨耕地利用变化包括数量、利用程度和集约度的变化与粮食生产的相关关系,研究表明目前南宁市耕地数量变化对粮食产量影响尚小,但耕地集约度和粮食播种面积对粮食产量影响重大.为此提出南宁市耕地保护的战略应采取以提高粮食播种面积和耕地利用集约度为中心的政策措施,方能达到增强粮食综合生产能力的目的.     

基于马尔科夫模型的土地格局变化预测——以青岛市为例

在遥感和地理信息系统的支持下,利用1995、1998和2000年的Landsat-TM假彩色合成影像作为信息源,获取青岛市土地利用类型的转化数据,结合马尔科夫过程模型确定相应的转移概率矩阵,再次应用马尔科夫过程模拟土地利用的未来演变趋势.结果表明,随着经济的迅速发展,研究区内耕地的变化最大,主要转变为林地和城乡工矿居住用地。     

福州市土地利用变化及其驱动力分析

从土地利用数量变化、土地利用程度变化两个方面,对福州市(1996～2004)土地利用变化情况进行了分析,并运用主成分分析法来确定影响福州市土地利用变化的主要驱动因子。研究结果表明:研究段内福州市的居民地及工矿用地、交通建设用地增幅最大,而耕地面积、未利用土地面积减幅最大,建设用地的增加主要来自耕地面积的转化;随着社会经济水平的提高,土地利用程度不断加深;人口增长、工业化和城镇化、经济的发展、土地利用宏观政策的变化是影响福州市土地利用变化的主要驱动力。     

基于PLS-PP的延吉市土地利用变化趋势预测研究

利用延吉市1992年和2007年两期Landsat TM数据,在分析土地利用变化的基础上,应用偏最小二乘回归的投影寻踪耦合（PLS-PP）模型,对延吉市的土地利用变化进行了分析和定量预测。研究结果表明,偏最小二乘回归的投影寻踪耦合（PLS-PP）模型与传统的偏最小二乘回归（PLS）模型方法比较,预测值精度显著提高。根据PLS-PP模型的运算结果,按照目前的变化速度,延吉市林地、草地将逐渐减少,耕地、居民点工矿用地、未利用地、水域用地逐渐增加,其中未利用地、水域用地变化幅度较大。该方法可为土地利用变化预测研究提供一种新的思路,预测结果可为土地管理部门制定相应的对策提供依据,从而达到土地资源优化配置与合理利用的目的。     

规划情景约束下山地丘陵区土地利用空间格局模拟*——以重庆市綦江区为例

[目的]以重庆市綦江区为研究对象,通过模拟预测2010—2020年规划调控影响下研究区的土地利用空间格局变化特征,以期为目标情景下土地利用规划的空间实施提供技术支持。[方法]文章通过构建Dyna-CLUE模型分别模拟研究区在自然增长和规划约束引导下的土地利用空间格局,并对照自然情景进而分析规划约束下土地利用空间格局的表现特征。[结果]比较AutoLogistic模型与传统Logistic模型回归结果发现,除建设用地外,其他地类的ROC值都有显著提升;对比两种情景模拟结果发现,到2020年,研究区内耕地、农村居民点、未利用地较自然情景显著减少,林地、园地显著增加,城镇建设用地增长规模较自然增长情景减少171.86hm~2;规划情景约束下,2010—2015年研究区地类转移以耕地转建设用地为主,2015—2020年以耕地转林地为主,耕地转建设用地次之,再次为农村居民点转耕地。[结论]Dyna-CLUE模型模拟中,运用添加自相关因子的AutoLogistic模型代替传统Logistic模型进行空间驱动力分析,能够显著提升模型模拟精度;规划约束下,退耕还林、农村居民点复垦和农业结构调整等工作的开展是耕地减少、林园地显著增加,建设用地规模得以控制的重要原因;退耕还林成果在规划约束情景中得到较好体现,表明规划目标对于引导土地利用空间格局定向变化有重要作用,但是丘陵山地的耕地减少态势也需得到足够重视,建议推进耕地产能建设从而协调生态保护与粮食安全间的用地需求。