北京市土地利用变化特征及驱动机制

以北京市为例,利用1985、2000和2010年三期土地利用数据,从土地利用变化幅度、土地利用变化速度、土地利用转移方向等方面,揭示了北京市1985—2010年的土地利用变化特征及相关驱动因子。结果表明:11985—2010年,北京市土地利用空间格局发生了较大变化,林地面积有一定程度的增加,耕地面积、水域面积减少较为迅速,建设用地扩张最为明显。21985—2000年,北京市土地利用综合动态度为0.99,土地利用变化速度较为平缓;2000—2010年,北京市土地利用综合动态度为1.64,土地利用类型变化速度呈加速趋势;从单一土地利用动态度来看,林地与建设用地的增加速度不断提升,由1985—2000年间的0.1383%、3.7808%增长到2000—2010年间的0.2078%、4.0088%;耕地、草地、水域面积不断减少,其中水域面积的减少速度最快。3从转移矩阵来看,1985—2000年,74.54%的耕地转化为建设用地,13.30%、11.24%的耕地转化为林地与水域;2000—2010年,耕地依然是各类用地增量的重要来源,建设用地向其他类型用地的转化面积是前一阶段的13.8倍。4从人口增长、经济发展、政府政策等方面研究了土地利用变化的驱动机制。     

鄱阳湖区土地利用演化与对农业经济的影响

以鄱阳湖区为研究对象,利用19851、995、2000、2005年的遥感解译数据,结合地理信息系统的空间分析和数理统计功能以及SPSS统计分析软件,对1985—2005年间的土地利用/覆盖格局和动态演变规律进行分析,揭示了近20年来土地利用变化的时空特点,并对其主要驱动因素进行了重点研究。结果表明:①不同时期土地利用/覆盖的变化既有相似之处,又有所差别。在土地利用/覆盖变化类型中,耕地与水域之间的双向转换非常频繁;草地与耕地,草地与林地之间的转化所占比例也较大;而建设用地是造成对耕地占用最多的土地利用类型;同时每个时段由于发展的目标不同,又有一些独特的土地利用/覆盖变化特征。②近些年来,土地利用/土地覆盖动态演变主要是由政策因素、人口增长和农业经济效应等因素共同驱动作用的结果。     

2003—2013年长沙市土地利用变化与城市化的关系

在GIS及ENVI技术的支持下,结合回归分析方法,将2003、2006、2009及2013年TM遥感图像进行解译分类,利用土地利用类型面积比、土地利用动态度、土地利用转移矩阵、城市化综合发展水平等指标对长沙市的土地利用变化进行了定量分析,并探讨了城市化水平与土地利用变化的关系。结果表明:2003—2013年,长沙市土地利用发生了显著的变化,呈现出以下特点:耕地面积持续减少,但减幅减小,林地面积先增后减,建设用地面积持续增加,且增幅增大,耕地和林地向建设用地转移较多,且在城市边缘区土地利用变化明显;长沙市城市化水平的高低与土地利用变化量的大小在数量上存在着明显的线性相关,快速城市化将导致农用地的减少和建设用地的增加。土地城市化、产业城市化及人口城市化之间存在着正反馈关系。土地利用变化与城市化的关联发展经历三个阶段:城市空间初期蔓延阶段、城市空间加速扩张阶段和城市空间急速膨胀阶段。     

近15年来杭州市土地利用结构的时空演变

以杭州市为例,基于Landsat的TM遥感影像,解译土地利用专题信息,计算土地利用转移矩阵、土地利用动态度和各地类重心的转移,分析1995—2010年城市土地利用变化的时空格局特征及其影响因素。结果表明:1近15年来各类土地在数量上呈现四增一减一平的趋势,空间上朝着复杂化、多样化的方向发展。2各类用地之间相互流转的过程较为复杂,变化最剧烈的是城市绿地,转移量最大的是耕地。3建设用地持续增加,增速逐渐降低,土地利用集约度提高。4各类用地重心均有偏移,建设用地和湿地的重心偏移距离最大,林地偏移距离最小。51995—2000年,杭州土地城市化进程相对较慢,出现向钱塘江以东区域扩张的态势;2000—2005年是土地城市化进程最快、旧城改造力度最大、耕地锐减的时期;2005—2010年则表现出城市规模扩张与内涵挖潜的双重特征。     

土地利用变化与生态环境质量的相关性研究——以湖北省咸宁市为例

利用成宁市1996～2005年土地利用详查数据和环境公报、统计年鉴的相关数据,引用土地利用动态度和土地利用综合程度指数,对土地利用变化特征和生态环境现状进行分析,选取土地利用综合程度指数和生态环境质量主要指标,运用灰色关联分析法测算土地综合程度指数与生态环境质量主要指标的关联度,从而分析土地利用变化导致的生态环境变化及其影响程度.     

宁夏中卫市沙坡头区近13年土地利用空间布局变化及环境健康效应

以宁夏中卫市沙坡头区为研究区,综合分析了近13年来土地利用空间布局变化情况,获取了2000年8月、2007年8月和2013年8月三期的TM影像,运用Envi5.0遥感影像处理软件对其分析处理,并对三期的遥感影像进行监督分类,得到三个不同时期的土地利用分类数据。通过计算单一土地利用动态度,分析了不同研究时期各种土地利用类型的变化速度和转变方向,以及由此产生的环境健康效应。结果表明:研究区土地利用类型变化速度较快,土地利用空间布局变化较大,主要表现为水体、建筑用地、林地和草地面积大量增加,耕地、裸地和沙地面积不断减少,并且增减速度较快;环境健康效应是防沙固沙林带增加,退耕还林还草工程成果显著。     

深圳市龙岗区土地利用时空变化特征研究

以深圳市龙岗区为研究区,通过空间分析、土地利用转移矩阵、Moran’s I指数来研究土地利用的时空变化特征,应用马尔科夫模型预测未来用地结构的变化,并探讨土地利用变化的影响因素。研究表明:农用地除园地保持增长外均逐渐减少,面积最大的林地是各类新增用地尤其是园地的主要土地来源;建设用地持续扩张,除林地外未利用土地是其主要来源,而在2000年后建设用地扩张大量侵占园地与耕地;各类用地均呈分散趋势;建设用地将成为主导用地类型,其余类型用地均显著减少;城市化和工业化进程推动了建设用地扩张过程,在规划影响下工矿仓储用地与居住用地间存在着相互转换;园地在占有林地空间的同时被建设用地侵蚀,而短期呈现难以持续的增长势头。     

土地利用变化与城市化耦合关系研究——以临汾市浮山县为例

在快速城市化的背景下,文章通过由土地利用变化的递变速率、土地类型内部结构递转系数及土地类型空间结构递转系数,这三个指标构成的土地利用变化的综合变动系数,以及城市化与土地利用变化的耦合系数,对浮山县2005—2010年的主要地类的土地利用变化状况进行研究。结果表明,浮山县所辖的两镇七乡可以划分为四种土地利用变化的区域类型,即剧变型、缓变型、相对稳定型和稳定型,而且各乡镇的城市化和土地利用变化的耦合系数与土地利用的综合变动系数之间具有一致性。因此,在一定程度上,可以根据城市化和土地利用变化耦合系数来大致判断土地变化的类型。     

许昌市土地利用结构及空间形态变化分析

通过许昌市1985年、1995年、2000年的土地利用变化情况分析,得出许昌市土地利用呈现旱地减少面积大、建设用地急剧增加和草地、林地波动状变化现象,最后提出许昌市土地利用应加强土地规划与管理、优化土地结构、加强可持续发展教育和动态监测,走向可持续发展道路。     

城市化进程中城郊土地利用及区位变化分析--以北京近、远郊为例

本文在区位原理基础上,利用近9年北京土地利用统计资料和遥感解译数据,采用综合指数、动态度指数、变化率以及区位商数有机结合方法,分析了城市化进程中近、远郊土地利用变化的总体特点以及土地利用类型空间变化规律,通过区位商数揭示了未来北京城郊土地利用的时空变化趋势。     

基于土地利用变化的区域土地生态安全动态评价——以北京市朝阳区为例

研究土地利用变化对土地生态安全的影响,分析北京市朝阳区2001～2008年间土地利用时空演变过程,并构建评价体系,对土地生态安全进行动态评价。结果表明随着城市化进程的加快,2001～2008年朝阳区土地利用结构发生较大变化,耕地、水域等高景观生态功能用地都有不同比例的减少,土地利用结构的变化又引起土地生态安全性的降低,并且表现出由城市中心向外围逐渐增加的趋势。同时通过土地利用图与生态安全评价图的空间叠置分析,得到了近年来朝阳区土地利用与生态安全间的内在关系,提出了相应的生态安全调控措施和土地资源合理利用的具体对策。     

大通道建设的土地利用变化响应研究——以江苏省南通市为例

文章采用遥感数据,定量分析了1979年—2007年南通市土地利用变化的态势,在此基础上,采用因子分析方法,对南通市土地利用变化的影响因素进行了分析。结果表明:1979年以来,南通市土地利用变化的总体态势是耕地不断减少,而建设用地急剧增加,耕地向建设用地的转换是南通市土地利用变化的主体和核心。同时,南通市土地利用程度和综合动态度都剧烈增长,特别是2002—2007年间增速大大提高。交通是影响土地利用变化的主要原因,土地利用变化的重心越来越向大通道附近集中。最后,文章认为加强土地利用规划管理、促进土地集约利用以及市场调节和政府调控相结合是解决南通市土地供需矛盾的有效途径。     

基于GIS的城镇用地空间演化与景观特征分析

选择武汉城市圈内的嘉鱼县鱼岳镇为研究区,以2005年和2010年两期土地利用数据为数据源,利用GIS技术,分析鱼岳镇城镇用地空间动态变化与景观结构特征。结果表明：鱼岳镇城镇用地呈快速上升趋势,城镇用地扩展来源以耕地为主,其次是其他农用地和林地;同时存在城镇用地转变为其他类型用地的自我调节现象,反映了城镇用地发展中自组织与被组织的过程。城镇用地扩展来源中的不同地类在空间分布与景观格局上存在较大差异,被占用的农用地尤其是耕地的斑块破碎度明显小于其他地类,新增城镇用地与减少城镇用地的动态变化,更多体现了一种有序扩张和无序缩减的发展过程。     

我国城镇化发展与土地集约利用的时空耦合及调控格局*

本文基于城镇化与土地集约利用的耦合机理，分析了2005—2015年我国各省份的城镇化发展和土地集约利用水平、同步状态以及变化协调关系。研究表明：（1）我国各省份综合城镇化水平均平稳上升，动态变化呈一定的收敛性，土地集约化水平有所下降，省际差异较大。（2）各省份整体表现为城镇化超前于土地集约化，同步状态具有空间分布的不均衡性。有50%省份的同步类型保持不变。（3）城镇化发展与土地集约利用变化的耦合关系表现为正向的挂钩协调，并具有一定的空间集聚性和地域时效差异性。（4）东部发达省份的土地集约利用出现退化现象，中西部地区部分省份的城镇化进程则相对缓慢。未来东部地区应加大存量土地开发力度并提高供地门槛，中西部地区需要加快产业优化升级并加强资本和技术的替代与互补效应。     

我国东南沿海高速城市化地区土地利用动态变化及趋势--以福建省晋江市为例

受改革开放政策的影响,自1990年代以来福建省晋江市城市化快速发展,土地利用状况发生急剧变化,是我国东南沿海高速城市化地区的典型代表。研究晋江市土地利用变化特征并进行动态模拟,对于认识我国东南沿海高速城市化地区的土地利用发展方向具有重要意义。文章借助GIS空间分析工具,构建了晋江市1989-2001年土地利用变化图谱,研究土地利用状况的时空变化。并在此基础上,运用马尔可夫转移概率模型对研究区土地利用结构的时序演变进行预测。分析结果表明,研究时段内晋江市土地利用变化最显著的特征是耕地大量流转为建设用地,在当前驱动压力下,将来土地利用的格局将以高度城市化为特征。针对以晋江市为代表的东南沿海经济快速发展过程中的土地利用结构变化特征,提出了若干保护耕地的相应对策。     

土地利用的时空结构分异研究

时空结构分异分析是以GIS叠置分析为辅助手段。目前描述空间结构分异最常用的方法是比较分析不同土地利用类型在空间方位上的差异。由于按方位划分的空间单元并不具有均等的土地面积,因而其变化速度就不具有严格意义上的可比性。文章对上述方法进行了改进,创建性的引入了年均变化强度指数这一具有可比性的指标体系来描述土地利用的时空结构分异特征,它实质就是用各空间单元的土地面积对其年均变化速度进行标准化处理,使各种土地类型的变化速度具有可比性,得出各不同用地类型的时空结构分异情况,对出现这种情况的原因进行综合分析评价,从而达到全面把握土地变化规律的目的。该研究方法有助于从总体上全面掌握土地利用时空结构演变的趋势与特点,对发达地区未来城市土地利用的合理规划有一定的借鉴意义。     

镇江市土地利用景观格局分析

以镇江市土地利用现状数据为研究对象,基于景观格局指数和GIS空间分析方法,对镇江市土地利用景观总体格局特征及空间分异规律进行了初步地分析与探讨。结果表明：镇江市最大优势景观类型为耕地,占土地总面积的50%左右,其次为建设用地和水域用地,林地也是镇江市较为重要的景观类型;土地利用景观格局存在显著的东西空间分异特征,在地形起伏较大的镇西丘陵区,景观的多样性和均匀度较高,而景观优势度及集聚度则相对较低;在人类活动影响较大的镇东平原区,景观呈现较低的多样性和均匀度,而景观优势度及集聚度却较高;景观破碎化程度在镇江中东部地区较高,表明人类开发活动与景观破碎化呈显著的正相关性规律。     

城市空间扩展与城市土地利用扩展的研究进展

城市空间扩展是城市地理学、城市规划学的核心内容之一。城市土地利用扩展是城市空间扩展的一个重要方面。文章总结了城市空间扩展机制、扩展动力机制、模式、模型及产生的影响,以及城市土地利用的扩展模式、动力机制、研究方法以及用地扩展的类型识别和城市用地扩展的时空演变分析,展望城市空间扩展与土地利用扩展,将在生态环境、生态安全、用地效益、土地集约等方面有很大的发展,进一步与3S技术和CA结合,将推进其快速发展。     

土地集约利用与经济发展的空间差异研究——以长江三角洲地区为例

以长三角为例,分别建立土地集约利用及经济发展水平评价指标体系,运用全局主成分分析法,对1999—2008年土地集约利用与经济发展水平进行评价,并运用重心迁移模型和空间自相关模型分析了长三角土地集约利用、经济发展水平的空间差异特征及两变量的空间相关性。结果表明,从重心迁移模型看,两重心较为集中地分布在苏州市域内,在迁移变化过程中,其相对距离不断缩小;土地集约利用与经济的协调发展程度从低层次的不协调逐步向高层次的协调发展模式演变。从两系统的空间相关性上看,2008年两系统存在显著的相关性;从局部自相关来看,上海、苏州、无锡和嘉兴属于"高—高"热点区域;扬州、泰州、镇江、常州和台州市属于"低—低"区域;南通、湖州、绍兴和舟山市属于"低—高"异质性区域;南京、杭州和宁波市属于"高—低"异质性区域。