2010—2020年徐州市土地利用/覆盖时空变化分析

随着徐州市资源条件变化与产业转型发展，人地矛盾日益突出，准确掌握徐州市的土地利用情况对实现高质量可持续发展具有重要意义。为此，本研究利用2010年和2020年2个时期GlobeLand30地表覆盖数据，从数量和结构综合分析10年来徐州市土地利用/覆盖（LUCC）时空变化特征。结果表明，徐州市主要土地类型为耕地和人造地表。随着城市扩张，徐州市土地利用变化主要表现为耕地减少和人造地表增加，土地利用类型的转移也以耕地向人造地表转移为主，人造地表和水体在土地覆盖转移比例中占较大比例。空间变化区域以徐州市主城区为主。     

呼伦贝尔草原生态功能区土地利用变化及驱动力分析

[目的]土地利用作为地球表面与人类活动连接的纽带,明确其变化特征及驱动力对于土地利用格局的优化、区域生态环境的改善和土地利用率的提高等具有重要的指导意义。[方法]文章以呼伦贝尔草原生态功能区为例,从土地利用动态度和土地利用转移矩阵来探究研究区在1990—2015年土地利用变化特征。在此基础上,运用主成分分析对研究区土地利用的年际变化进行驱动力分析。[结果]2015年草地面积为329.52万hm~2,占总面积的81.17%,是呼伦贝尔草原生态功能区的主体土地利用类型, 1990—2015年草地总量略有减少,减幅为0.04%;湿地作为研究区第二大土地利用类型,呈现先减后增、整体减少的趋势,整体减幅为0.36%;其他土地面积减少1.39万hm~2,减幅为19.05%;面积增加的土地利用类型中,耕地面积整体上呈现增加趋势,增加8 480hm~2,增幅高达102.60%;人工表面面积增加6 075hm~2,增幅为29.47%;林地面积增加了2 908hm~2,增幅10.48%。草地、湿地和其他土地利用类型表现为净转入特征,耕地、林地和人工表面用地表现为净转出特征。区域经济和农畜因素是研究区土地利用变化的主要驱动力。[结论]草地与其他土地利用类型间的相互转换是呼伦贝尔草原生态功能区土地利用变化的主要特征,区域经济和农畜因素共同影响研究区不同土地利用类型的分布。     

基于格网尺度的密云水库区域“三生”空间功能测度与时空变化分析

[目的]为有目标地进行土地利用调整、科学合理促进区域生态景观建设和生态环境保护提供参考。[方法]文章以北京市密云水库区域为研究对象,基于遥感影像解译的1993年和2016年土地利用现状图,分析了研究区土地利用类型的面积变化和相互转换特征;在剖析土地多功能性的基础上,构建了不同土地利用类型的生产、生活、生态用地的功能指数,从而对土地利用类型进行了"三生"空间的划分,并基于格网尺度揭示了研究区域"三生"空间时空变化规律。[结果](1) 1993—2016年密云水库区域土地利用类型主要为林地和水域,其面积变化以耕地、林地、草地和园地为主。其中,耕地和草地的面积减少,主要转换为园地;林地面积增加,主要来源于草地和荒土地;园地面积增加,主要来源于林地、耕地和草地;林地和园地之间相互转化的面积较大。(2)研究期间,密云水库区域"三生"空间相对稳定,生态功能一直是研究区域的主导功能,1993—2016年生产空间和生活空间扩张,生态空间略有缩小;不同级别保护区范围内的土地利用变化规律与总体变化较为一致,二级保护区范围内的变化相对大。[结论]研究结果可以为精细化评估区域"三生"空间时空变化做参考,并能服务于区域土地利用结构调整和可持续利用及区域生态建设。     

基于InVEST模型的贵州省生境质量时空变化研究

为了解贵州省生境质量、空间分布与土地利用类型之间的关系,将贵州省2000年、2008年、2013年和2017年土地利用图作为基础数据,基于GIS和In VEST模型,研究生境质量转变与土地利用类型之间的相关性。结果表明,(1)17年间,耕地、草地面积逐年缩减,部分城乡、工矿、居住用地和林地区域变为耕地、草地;城乡、工矿、居住用地和水域面积逐年扩张,转入地类均以耕地、草地为主;(2)从时间变化上看,2000-2017年,贵州省总体生境质量呈变差趋势,生境质量差和生境质量好的区域面积分别增长了182.35%和1.57%,生境质量较差、中等和较好的区域面积分别减少5.88%、3.04%和4.98%;(3)从空间维度来看,贵州省东南部和北部的总体生境质量处于好评级,南部和西部区域生境质量处于较好评级,西南部生境质量一般,中部经济发达地区生境质量处于较差和差评级。贵州省生产总值稳步增长,建设用地及城乡居住用地扩张,以侵占部分耕地、草地和未利用地为手段,导致威胁因子的威胁距离和范围不断扩大,持续对周围地区的生境造成危害,生境质量下降。     

武汉市土地利用/覆被变化(LUCC)时空特征研究

为揭示武汉市1994—2016年土地利用/覆被变化特征和三峡库区重要节点土地利用状况。利用1994年、2006年和2016年三期LandsatTM遥感影像和基础地理数据,通过目视解译对武汉市土地利用类型进行监督分类,分析武汉市土地利用结构特征、土地利用与覆盖变化的时空格局和重心迁移特征。研究结果表明:1994—2016年间,研究区的草地、水域和城乡、工矿、居民用地增加比例分别为0.48%、0.19%和4.53%;林地、耕地和未利用土地减少比例分别为0.82%、0.70%和0.99%;研究区内30.77%的区县草地面积比例最高,其次是林地、耕地。2016年城乡、工矿、居民用地比例最高的区县占武汉市总区县的50%。1994—2006年间,研究区各用地类型之间的相互转换较多;耕地的动态变化最为明显,总面积减少了972.69 km~2;林地净增加最多,为900 km~2;草地净增加264.38 km~2;城乡、工矿、居民用地净增加39.63 km~2。2006—2016年10年间,土地利用变化面积比例为63.69%;耕地和林地的动态变化最为明显;城乡、工矿、居民用地的转入面积为1738.79 km~2,转出面积为83.93 km~2;水域主要由林地和草地转化而来。22年间耕地的重心迁移最明显,向西南方向偏移29.14 km;草地向西北方向偏移16.59 km;林地向东南方向偏移12.99 km;城乡、工矿、居民用地和水域用地类型的重心迁移量微弱。     

陕西省土地利用与景观格局变化特征及驱动力分析

为揭示近25年来陕西省土地利用与景观格局的时空演变规律,以1990年、2000年、2010年和2015年土地利用数据为基础,借助ArcGIS和Fragstats软件,对其进行了分析,并在SPSS软件中运用主成分分析法探讨了景观变化的驱动力。结果表明:(1)研究区草地、耕地、林地为主体景观,三者占比在94%以上,具有重要生态功能的景观类型(林地、草地、水域)占比达67%,建设用地占比小于3%。(2)研究期内,土地利用变化幅度大,利用程度加深,类型转化频繁,耕地、未利用地、水域面积减少,林地、草地、建设用地增加,耕地向草地、建设用地、林地,草地向耕地和林地,以及林地和未利用地向草地为主要的转化类型。(3)不同景观类型之间相互融合,空间聚集程度降低,破碎化加强,形状更为规则,景观优势度降低,异质性增加,分布趋于均衡化。(4)地形地貌、气候等自然条件的空间差异限制了土地利用类型的空间分布及其转化方向,气温和降水变化引起的干旱化对土地利用景观格局变化有一定的影响,而社会经济发展、农业生产和政策导向是驱动景观格局变化的主要因素。     

基于RS和GIS下扎尕那农林牧复合系统土地利用研究及保护策略

利用RS和GIS技术手段分析扎尕那景区2012年、2015年、2018年、2019年的土地利用变化情况,并结合Fragstats软件对扎尕那景区景观格局分析。结果表明,2012—2019年,建筑用地及水域用地呈波动增长趋势;草地、耕地及裸地呈减少趋势;林地面积呈先减少后增加状态。水域用地面积增长速率最快为67.19%,耕地面积减少速率最快为-2.81%。2018年开始景区土地利用程度由单一变多样,土地种类增加。裸地是景区转出最多的地类,转出量为1.642 9平方千米,多转化为林地及草地;林地转入量最多,转入量为3.17平方千米,为耕地及裸地转化而来。2012—2015年整体景观破碎度下降,整体结构稳定,景观割裂现象降低。2012—2019年,景观聚合程度下降,连接性提升,景区景观类型结构稳定且多样,景观类型分布更加均匀。研究扎尕那景区土地利用及景观格局变化,对全国各个农业文化遗产保护与发展具有重要意义。     

基于FLUS模型的景泰县土地利用动态变化与趋势预测

土地利用变化研究是分析土地利用中存在问题的重要环节，开展土地利用动态变化与趋势预测，是加强土地资源管理，提高土地资源利用率的重要保障。本文选取甘肃省景泰县2000年、2010年和2020年三期Landsat-TM/ETM、Landsat 8遥感影像作为基础数据，通过未来土地利用模拟（FLUS）模型分析土地利用发展趋势、预测2030年土地利用格局。结果表明，（1）景泰县土地利用整体动态度变化速率较快，耕地、林地、其他草地、水域、建设用地和其他土地六种地类产生转移的面积占其总面积的6.01%，其他草地为主要的转出型地类，建设用地为转入型，增幅较明显。（2）通过模拟2030年土地利用格局，建设用地集中点由北向南部兰州经济圈转移，自然因素影响下北部水域面积小幅减少，耕地与林地无明显变化，其他草地继续为转出型地类。研究表明FLUS模型预测土地利用格局符合景泰县实际情况，方法切实可行，是开展土地利用变化预测较好的方法，研究结果对优化土地利用结构、编制国土空间总体规划、制定土地管理政策具有重大的指导意义。     

基于强度分析的湘西州土地利用变化研究

西部大开发以来，我国西部地区经济发展迅速，导致土地利用结构发生改变，为探究湘西州的土地利用格局和变化过程，从而合理利用土地资源、响应生态环境保护。以湘西州2000—2020年每十年为一期的共三期数据，利用强度分析模型自上而下对土地利用变化进行分析。结果表明，研究时段内，湘西州土地利用格局以林地为主，面积占比70%以上；间隔层上，2000—2010年变化缓慢，2010—2020年变化快速，且面积变化有相同趋势；类别层上，建设用地的变化最活跃，林地的变化最稳定，但后者变化面积最大；转移层上，耕地是林地和建设用地增加的主要来源，林地是耕地增加的主要来源，且耕地转换为林地的强度大于林地转换为耕地的强度。西部大开发很大程度上影响了研究区的土地利用变化，如何集约用地是目前开发面临的重要问题。     

黄土高原退耕前后土地利用/覆被变化及驱动力分析——以志丹县为例

根据陕北志丹县1997~2006年(退耕前,退耕后)的土地利用/覆被变化,采用相关分析、多元逐步回归分析方法,利用对应年份和社会经济统计资料,建立社会经济驱动力模型,分析引起土地利用/覆被变化的主要原因。研究结果表明:耕地、林地和草地是该县主要的土地利用类型。随着退耕还林工程建设的实施,有林地、灌木林地、草地、居民用地和耕地类型之间的面积发生了变化,其中主要是耕地和林地之间发生双向转化,且主要是在于1999~2006年间。人口和经济是该县土地利用变化的主要驱动因素。自实施退耕还林(草)工程以来,该地区土地利用状况好转,生态环境正在不断改善。     

基于GIS和Logistic回归的环首都经济圈土地利用变化机制研究

运用GIS技术与Logistic回归模型,采用2000~2005年环首都经济圈区域土地利用数据、基础地理数据以及社会经济数据研究了影响该区域土地利用类型变化的驱动机制。分析结果显示,耕地、林地、草地变化模型具有较高的拟合水平,且进入模型的因子与各土地类型变化情况有很高的相关性。该区域耕地、林地变化受自然、社会经济、通达性三大类因素的影响,而草地变化则主要受社会经济及通达性的影响。     

基于土地利用变化的南宁市碳排放效应分析

为助力构建可持续发展土地利用格局和建设低碳城市，本文以南宁市为研究对象，根据2005年，2010年，2015年，2018年的土地利用和能源消耗数据，运用土地利用转移矩阵、碳足迹压力指数和灰色关联度等方法，分析南宁市不同土地利用类型及其碳排放效应在时间和空间上的变化，探究其与碳排放量之间的关系。研究结果表明，（1）2005—2018年间，南宁市的土地利用结构发生了明显的变化，呈现出一种地类转向多种地类的特征。（2）时间上，南宁市碳源、碳汇和碳排放量均呈现先上涨后下降的趋势，碳排放风险、碳足迹压力指数呈上升趋势；空间上，南宁市碳排放量点密度主要集中在市区部分，而周边五县较为稀疏。碳风险压力与碳排放量的空间分布类似，随着碳排放量的增加而增加。（3）在不同的年份，各类型土地与其碳排放量之间的平均关联度不同，其中最大的是耕地，其次是林地，其他地类平均关联度一般。     

滁州市陆地生态系统土壤碳储量对土地利用变化响应

从土地利用变化造成的非建设用地土壤有机碳储量变化,及土壤有机碳储量对土地利用变化脆弱性评估两个角度,研究2005-2013年滁州市陆地生态系统土壤碳储量对土地利用变化响应。研究发现:(1)土地利用强度逐年增加,土地利用变化主要表现为耕地、林地、水域、建设用地的增加和其他用地的大幅减少。建设占用导致大量农用地发生非农转用,耕地保护形势日趋严峻。(2)2005、2009、2013年,滁州市非建设用地的中层土壤有机碳储量为13090.11t、12538.86t和12500.05t,呈现先快后慢的减少态势,这主要受草地碳储量减少速率影响;耕地、林地和水域的储碳量最高。(3)2005-2013年,土地利用变化对非建设用地土壤有机碳储量的潜在影响指数为-2.05,前后4年潜在影响逐渐降低,脆弱程度有所改善,但仍不理想,土地利用有待向更加低碳的模式转变。     

1990—2015年海河流域土地利用时空变化特征及驱动机制研究

［目的］海河流域是我国社会经济发展最为活跃地区之一,在国家经济发展中具有重要战略地位。通过研究海河流域土地利用时空变化特征及驱动机制,为优化海河流域土地利用规划和土地资源管理提供科学依据。［方法］利用ArcGIS和SPSS软件等工具,通过空间分析、相关分析和主成分分析等方法,应用土地利用转移矩阵并结合经济社会和自然驱动因子,探索了1990—2015年海河流域土地利用时空变化特征和驱动机制。［结果］（1）1990—2015年海河流域的主要土地利用类型为耕地、林地、草地,其中建设用地面积变化最为显著,变化率达到3683%; 面积占有率由667%上升到913%。（2）1990—2000年林地、草地、建设用地、未利用地、耕地变化显著, 2000年之后变化幅度减小。不同时间段内,海河流域各种土地利用变化速度基本上具有一致性。（3）从空间上看,北京市的建设用地由中心向外扩张,渤海湾沿岸建设用地扩张明显。草地、未利用土地和耕地面积均呈下降趋势,其中未利用地减少幅度最大,面积下降了1607%。（4）1990—2015年耕地是转出面积最多的土地利用类型,主要转出为建设用地、林地。（5）从驱动机制来看,导致海河流域土地利用方式和目的变化的主要驱动因素为社会经济发展（GDP）、人口增长,其次为气候变化,主要是降水和温度的变化。［结论］1990—2015年该流域社会经济快速发展和城市化进程导致了土地利用类型的显著变化。国家施行的经济、生态政策对海河流域土地利用变化造成一定影响。该时期土地利用变化格局是人类活动和气候变化共同影响的结果。     

三江平原湿地面积变化与其他土地利用类型的关联度

通过三江平原1994～2005年土地利用数据灰关联分析可知,在三江平原主要土地利用类型中,对湿地面积影响最大的是耕地和居工地面积,其次是草地等;依据可持续发展理论,提出合并小村落和散居农户、改造中低产田、建立环保示范区等保护湿地的措施。     

基于地理国情数据的城市土地利用变化与地表降雨径流关联分析

城市化进程推动了社会经济发展,同时引发了污染、内涝等城市问题。城市化最直观的表现形式之一是土地利用变化,其与城市地表降雨径流变化之间的关联是本文关注点。本文以济南市中心城区为研究对象,利用分辨率优于2.5 m的2015、2020年地理国情数据,分析其土地利用变化情况,选择SCS(Soil Conservation Service)模型模拟计算研究区地表降雨径流。在参阅大量文献基础上,本文提出实验区反映地表下垫面单元产流能力的核心参数CN值,与高分辨率地理国情数据建立直接映射,来计算雨量充沛的两个时间节点的地表降雨径流。最后,本文利用地理探测器分析土地利用类型对地表降雨径流系数变化的影响,得出不透水面、未利用地、林地、草地的相互转换是影响城市地表降雨径流的主要因素。     

苏州市土地利用变化对生态系统固碳能力影响研究

研究目的:分析苏州市土地利用变化对区域生态系统固碳能力的影响,为新一轮规划修编提供技术支撑。研究方法:文献资料法,统计分析法。研究结果:上轮规划实施以来,苏州市生态系统固碳能力急剧下降。其中,耕地固碳量急剧下降,林地、园地、城市绿地以及其他地类的固碳量略有增加。研究结论:耕地面积减少与复种指数下降是苏州市生态系统固碳能力下降的主要原因。     

江西赣州市耕地碳效应时空特征分析

掌握江西赣州市近年来耕地碳效应基本演变趋势,了解耕地碳源碳汇主要来源,指导江西赣州市耕地低碳化发展。基于江西赣州市2006—2020年作物产量、农业投入等统计数据,估算赣州市耕地净碳汇量和净碳汇强度,并结合空间分析工具探究耕地碳效应时空分布格局。结果表明,（1）2006—2020年,赣州市耕地净碳汇量总体呈上升趋势,耕地碳效应以碳汇为主。（2）蔬菜和瓜果是赣州市碳汇贡献的主要农作物;碳源结构以翻耕、化肥为主,农药、农膜、农田有效灌溉面积为辅。（3）耕地碳效应区域差异明显,空间格局分布不均。（4）耕地净碳汇强度区域差异较明显,但区域差异有减小的趋势。     

莫莫格自然保护区土地利用变化及驱动力分析

基于莫莫格自然保护区1989、2000、2007、2012年4期LandsatTM遥感影像数据,运用遥感、地理信息系统以及景观生态学方法,对研究区土地利用与景观格局动态变化进行定量分析。结果表明:在过去的二十年里,莫莫格自然保护区的土地利用方式发生了显著变化,耕地净增加14403.02hm2,其中林地、草地对耕地的增长贡献最大;而湿地则不是单调变化的,其中1989年~1997年湿地面积减少24359.14hm2,1997年~2007年增加6009.237hm2,2007年~2012年增加2983.47 hm2;此外,在研究时段内研究区域的景观异质性有波动性变化,景观格局变化趋势与土地利用变化规律趋同。     

基于RS和GIS的武汉市土地利用变化研究

应用RS和GIS技术对武汉市进行土地利用变化检测,对LANSAT TM影像进行处理和解译,获取反映武汉市1987年、2000年和2011年三个时期土地利用变化数据。通过应用土地利用类型转移模型,土地利用动态度模型和土地利用程度综合指数模型,对武汉市进行土地利用分类研究,并总结了驱动力因素。结果表明,研究区以裸地、林地、草地为主。1987-2011年,裸地和水体的面积持续下降;建设用地急剧扩张;耕地和草地面积先增后降,林地面积先降后增。由于人类活动的干预,研究区土地要素类型转化较为频繁,主要表现为裸地转林地,林地转建设用地,草地转裸地和林地,水体转裸地和建设用地。武汉地区土地利用变化是自然条件、经济因素、人口因素和政策因素等多因素综合作用的结果,人类活动是这种变化的主导因子。