人类活动干扰下土地利用强度异质性特征分析——以中山市为例

以广东省中山市为例,在土地利用类型遥感解译数据的基础上,以系统网格采样法计算研究区内土地利用强度,并探索了土地利用强度的空间分布特征,以及受人类活动的驱动作用。结果表明,1 200 m尺度能够很好地反映土地利用强度异质性在空间上的特征;研究区内的土地利用强度空间分布表现出较强的正自相关性,2000—2010年,中山市土地利用强度分布模式由多点式向极化转变,并且表现出核心区域的扩散效应;从整体的范围上看,土地利用强度的空间异质性受尺度影响,随着尺度的增加各向同性的减弱,转变成明显的各向异性;研究区内自然条件以及区域发展政策的差异,导致研究区内行政单元间的土地利用强度空间分异明显;在人类活动影响的驱动下,研究区内土地利用强度异质性呈现增强的趋势。     

基于RS和地统计学的福州市土地利用分析

土地作为一个开放的复杂巨系统,演变过程受到自然、社会经济及各种突发因素的综合影响,表现出复杂的非线性特征和空间自组织性,不同的土地利用方式组合形成了不同的景观和景观结构,通过空间格局分析可以把土地利用和土地覆被的空间特征与时间过程紧密联系起来,从而可以更好地分析土地利用和土地覆被的时空演变规律。文章基于遥感解译数据,从地统计学分析方法探讨土地利用景观格局空间分异特征,结果表明:人类对土地的改造活动不断加强,土地景观的多样性趋于均匀化,土地结构在空间上呈现均质化;人为改造活动是景观格局动态变化的主要驱动力来源,自然区域性因素是福州市景观格局动态变化的约束因子;生态风险指数分布区域与非农建设用地分布集中的区域具有显著的空间相关性,人为影响比较大的地方,往往是高生态风险的分布区。     

中国县域土地利用结构类型研究

论文简要阐述了土地利用结构和土地利用结构类型研究的意义,进而提出了土地利用结构类型划分的原则、依据。在此基础上,基于土地利用分县的详查数据,以全国2475个县域为基本单元,运用最小方差法对其进行了土地利用结构类型的划分。对初次分类结果进行分析,制定原则并对其进行处理,将定性分析与定量研究相结合,最终确立了一个由6个土地利用结构系列和44个土地利用结构类型构成的中国县域土地利用结构类型分类系统。最后,对中国县域土地利用主要结构类型的地域分异规律及开发利用方向进行了探讨。     

基于多主体行为决策的城市居住用地利用效用情景分析

构建包含智能主体和环境主体的城市居住空间演化情景模型,旨在探讨土地利用主体的行为决策与居住空间演化形态和土地利用效用之间的关系。调整城市政府主体的土地利用政策设定紧凑型、松散型和适度型三种居住空间演化情景类型,通过综合分析城市居民、住宅开发商和城市政府三类微观主体的相互作用求取每种情景下住宅用地开发的综合优先级函数。在VC和ArcGIS的实验环境下,以武汉市洪山和武昌区为实验区模拟了三种规定情景下实验区在1998年至2008年期间的居住空间演化情况,并与实际演化情况进行扩张形态和土地利用社会效用的概略对比,对比结果表明,多主体模型能有效比对不同主体空间决策情景下土地利用的效用,在表现土地利用主体的意愿方面更有优势,更能反映城市土地利用结构演变的内在规律。     

基于人口分布与土地利用关系的人口数据空间化研究——以西藏自治区为例

土地是人与自然相互作用的产物,人口分布与土地利用具有非常密切的关系。根据1999年全国市县统计人口数据与各市县土地利用类型指数的相关性分析,发现各市县平均人口密度与各市县各类土地利用指数的复相关系数为0.82,在西藏、青海和海南3省区,复相关系数均达到0.99。以西藏自治区为例,根据市县人口密度与土地利用指数及数字高程的相关关系建立了人口数据空间化模型,并计算出西藏自治区1km×1km分辨率的栅格人口数据。在被选作验证区的3县37个乡镇中,用模型计算出的各乡镇人口密度与各乡镇的实际人口密度的相关系数为0.88。因此,土地利用信息是进行市县级人口统计数据空间化的重要参数,利用土地利用与人口分布之间客观存在的关系可以进行市县级人口统计数据的空间化。     

澜沧江流域云南段土地利用及其变化对土壤侵蚀的影响

采用GIS空间分析与传统统计分析相结合的方法,通过在ARCGIS 8.1的GRID模块中,对澜沧江流域南段土地的栅格(GRID)图进行地图代数运算,形成具有复合数据的新GRID数据表;对新生成GRID属性表的数据进行统计计算,获得研究时段内不同空间范围的土地利用转移矩阵数据及各类用地上的土壤侵蚀数据;通过土壤侵蚀综合指数(INDEX)的计算,反映了不同区域、不同土地利用类型上的土壤侵蚀程度及其变化.研究结果表明,耕地、其它林地、低覆盖度草地上土壤受侵蚀的可能性较其它用地类型大;耕地、中覆盖度草地、水域的土壤侵蚀强度较其它用地类型大;土地利用变化对土壤侵蚀变化的影响在澜沧江中游和下游区域表现较为明显,而在上游区域不明显;上游区域土壤侵蚀的主导因素不是土地利用及其变化,而是地形、气候等其它因素.     

中国八大经济区GPP变化及影响因子协同机制

以中国和八大综合经济区为研究区,全面分析人文因子、土地利用类型、气候因子和地形因子对植被总初级生产力(GPP)空间分异的影响差异.利用MODIS GPP数据、气象数据、土地利用类型、DEM数据、夜间灯光和人口密度数据等,基于Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和地理探测器模型,在全国和经济区尺度上分析2000～2020年植被GPP时空变化特征,探测植被空间分异的影响因子及影响因子间的协同机制.结果表明,2000～2020年中国及八大经济区植被GPP整体呈波动上升趋势,呈上升趋势的区域占总面积的84.46%,其中,呈极显著上升区域占19.86%,主要分布在黄河中游综合经济区中部和大西北综合经济区东部.影响因子探测结果表明,湿度、日照时数、降水和土地利用类型是中国植被GPP空间分异的主要影响因子,其中,湿度的影响力最高,q值为0.64.经济区尺度上,湿度、日照时数、降水是影响东北、黄河中游、大西南和大西北综合经济区植被GPP空间分异的主导因子,而人文因子对东部和南部沿海综合经济区植被空间分异的影响较大.交互作用探测结果表明,中国植被GPP空间分异主要...     

福建省龙海市土地利用空间分布影响因子的尺度效应分析

土地利用在不同的规模尺度上具有不同的特征,某个研究尺度上的影响因子可能在其它尺度上并不发生作用。论文运用统计方法与GIS技术从自然环境、社会经济以及基础设施条件各方面分析福建省龙海市土地利用空间分布影响因素及其尺度效应。综合考虑9种主要的土地利用方式和23个候选影响因子,其中土地利用数据来自2000年11∶0000土地利用详查数据,地形数据来自15∶0000DEM,而社会经济统计数据如人口分布来自以乡镇为统计单元的统计年鉴,因此必须根据其空间分布与影响因子的关系进行空间化处理。采用的基本研究单元为100m×100m,在此基础上生成200m×200m,300m×300m～2000m×2000m多个空间尺度序列数据图层。通过分别构建不同聚合规模上的土地利用空间分布驱动模型,探讨了福建省龙海市土地利用空间分布影响因子的尺度规模效应。研究表明,不仅模型的解释能力会随聚合规模发生变化,影响因子本身及其影响系数也随研究尺度发生不同程度的变化,呈现出显著的尺度依赖性规律。龙海市主要地类受坡度、海拔高程等地形条件的严格限制,而地形因素是不容易随时间发生改变的,因此自然条件优越的地区适合多种用地类型,因而将是用地矛盾的焦点。     

低山丘陵区土壤硒、镉空间分异对土地利用景观特征的响应

为明确低山丘陵区土地利用景观特征和景观格局对土壤硒(Se)、镉(Cd)含量空间分异的影响.以重庆市江津区为研究区,采集和测定了247件表层土壤样品,将研究区划分为3519个1 km×1 km网格单元,再基于30 m土地利用数据测算了每个网格单元土地利用景观特征指数和景观格局指数,并运用冗余分析(RDA)和双变量空间自相关(Moran’s I),定量探讨了景观格局对表土Se、Cd含量分异的影响.结果表明：(1)江津区表土Se(0.36 mg·kg^-1,算术均值,下同)、Cd(0.27 mg·kg^-1)含量高于渝西地区土壤背景值,但表土Cd含量略低于全国农用地风险筛选值.(2)林地表土Se含量(0.43 mg·kg^-1)显著高于耕地(0.34 mg·kg^-1),而水田(0.29 mg·kg^-1)、旱地(0.27 mg·kg^-1)土壤Cd含量高于林地(0.25 mg·kg^-1).(3)受成土母质影响,空间上林地景观聚集度与土壤Se含量呈负相...     

福建省土地利用多尺度空间自相关分析

常规统计方法是分析制约土地利用空间分布的影响因素常用方法,其理论假设前提是数据本身在统计上是独立的,呈正态分布。而土地利用空间数据往往具有一定的空间自相关性,同时空间自相关性中蕴含一些有用的信息,必须采用合适的方法予以解决。论文以福建省作为研究区域,采用Moran's I系数的自相关图来表示土地利用及其影响因子的空间自相关性特征,并且在此基础上建立了土地利用与影响因子的空间自回归方程。研究结果表明,研究区域内土地利用与影响因子普遍存在空间自相关性,并且空间自相关性与研究尺度密切相关,空间自相关性随尺度增大而增强。空间自回归模型的解释能力比经典统计回归模型略强,并且空间自回归模型中的残差较小、空间模式不明显,而经典回归模型的残差比较大,并且具有显著的空间分布模式。     

土地利用/覆被变化对张掖黑河湿地国家级自然保护区景观破碎化的影响

在遥感和GIS技术支持下,基于1975-2010年长时间序列遥感影像,结合转移矩阵模型等方法,阐述了张掖黑河湿地国家级自然保护区及其周边区域的土地利用/覆被变化状况。选取斑块密度指数、聚合度、斑块平均面积指数、斑块形状破碎化指数等指标,系统分析了保护区内湿地景观破碎化过程,据此探讨了保护区及其周边区域土地利用/覆被变化对保护区内湿地景观破碎化过程的影响。结果表明:①保护区内及其周边地区的耕地比重分别增加了7.67%和5.5%,湿地比重分别减少了6.91%和0.4%;②保护区内湿地逐渐由研究初期大面积斑块体占主导、空间上连续分布的格局趋于景观破碎化;③区域土地利用/覆被变化直接导致了保护区内湿地平均斑块面积的缩减,间接降低了湿地斑块间的聚合度等;④保护区内湿地景观破碎化对土地利用/覆被变化的响应主要表现为各景观破碎化指数对大规模的耕地开垦等开发活动的响应上。     

典型流域土地利用/覆被变化及其景观生态效应——以浙江省西苕溪流域为例

土地利用/覆被变化的环境效应是相关领域今后研究的重点。论文利用1985、1995和2000年的TM数据及调查资料,研究西苕溪流域的土地利用/覆被变化及其景观生态效应。结果表明:流域内农田不断减少,居民及工矿用地持续扩大,林地前期减少、后期缓慢增加;林地和农田是流域内的主要景观类型,空间集中性及斑块碎化、形状规则化、景观同化是景观结构和景观异质性变化的主要表现;土地利用/覆被变化产生了生境质量下降、边缘效应增强、土地退化和生态系统成分单调等景观生态效应;恢复与建设西苕溪流域的景观生态系统需对景观尺度上的土地利用方式进行必要的调整。     

NSTEC土地利用格局的人口密度变化驱动力研究

基于中国东部南北样带(NSTEC)20世纪50年代以来5个时期的县域人口数据,筛选出人口密度每平方公里5、10、50、100、200、400和800人等特征值,编制了5期人口密度图,分析了区域人口密度时空变化及其对土地利用变化的驱动关系。相关和回归分析表明:人口密度与耕地比例、城镇用地比例、牧草地比例、林地比例显著相关;不同时期的人口密度可以近似反演相应时期的耕地比例和格局,为人口驱动力的定量研究提供借鉴。     

入湖河流水质对土地利用时空格局的响应研究:以洱海北部流域为例

揭示土地利用与入湖河流水质的内在联系是非点源研究的重要内容,以洱海北部流域为研究对象,从土地利用类型组成和空间格局入手,综合空间分析和统计分析方法对两者响应关系进行研究.结果表明,研究区平均坡度(SLOPE)、植被区面积百分比(VEG)作为表征土地利用类型组成的指标,与入湖河流TN和TP的关系显著,斑块密度(PD)、农业用地斑块密度(PDagr)、水体形状指数(LSIwat)作为表征土地利用空间格局的指标,与TP和NH+4-N的关系显著;类型水平下,入湖河流水质对土地利用空间格局的响应关系较景观水平强,水质响应指标为雨季TP和旱季NH+4-N,回归调整系数R2分别为0.761和0.978;旱季,入湖河流水质对土地利用的响应关系强于雨季,水质响应指标为TN、TP和NH+4-N.因此,进行洱海北部流域非点源污染治理时可考虑提高植被覆盖率和农业用地集约化程度,尽量避免旱季对自然水体的人为干扰,后续进行土地利用空间格局与入湖河流水质关系研究建议选类型水平.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

三峡库区乐天溪流域生态修复效果的遥感监测研究

论文利用多时相LandsatTM E/TM影像、文献和野外调查资料,从土地利用类型与结构、植被覆盖度、土壤侵蚀等方面对三峡库区乐天溪流域生态修复效果进行了定量研究。结果表明:通过5年的生态修复,乐天溪流域林草覆盖率由1997年的80.6%增加到2002年的83.23%,不仅林草覆盖率增长,而且林地质量有较大提高,覆盖度较高的林地和灌丛面积增幅达18.1%和9.1%,相反,疏林面积减少37.9%。流域土地利用结构明显有好转,结构基本合理,相对合理指数由0.76上升到0.81。土地利用结构的改善使得流域土壤侵蚀强度大为降低,微度、中度和强度土壤侵蚀面积分别减少11.49、26.43和4.61km₂,流域平均侵蚀模数由1999年的1562.5tk/m₂降为2002年的870.7t/km₂。生态修复效果显著,但在实际工作中生态修复也需要人工的合理干预。     

Farm-level models of spatial patterns of land use and land cover dynamics in the Ecuadorian Amazon

Longitudinal studies examining socio-demographic and other contextual factors are vital to understanding landscape change. Landscape structure, function, and change are assessed for the northern Ecuadorian Amazon by examining the composition and spatial organization of deforestation, agricultural extensification, and secondary plant succession at the farm level in 1990 and 1999 through the integration of data from a satellite time-series, a longitudinal household survey, and GIS coverages. Pattern metrics were calculated at the farm level through the generation of a hybrid land use and land cover (LULC) digital classification of Landsat Thematic Mapper (TM) data. Population, labor, and other household variables were generated from a scientific sample of survey farms or fincas interviewed in 1990 and resurveyed in 1999. Topography, soils, and distance and geographic accessibility measures were derived for sample farms through a GIS as well as qualitative assessments from household surveys. Generalized linear mixed models (GLMMs) were generated for 155 and 157 fincas in 1990 and 1999, respectively, using pattern metrics at the landscape level as dependent variables, and biophysical, geographical, and socio-economic/demographic variables as independent variables. The models were derived to explore the changing nature of LULC at the finca level by assessing the variation in the spatial structure or organization of farm landscapes in 1990 and 1999, and the extent to which this variation could be explained by the available data. Results indicate rapid population growth causing substantial subdivision of plots, which in turn has created a more complex and fragmented landscape in 1999 than in 1990. Key factors predicting landscape complexity are population size and composition, plot fragmentation through subdivision, expansion of the road and electrical networks, age of the plot (1990 only), and topography. The research demonstrates that the process of combining data from household surveys, satellite time-series images, and GIS coverages provide an ideal framework to examine population–environment interactions and that the statistical models presented are powerful tools to combine such data in an integrated way.     

Land cover change and landscape fragmentation—comparing the utility of continuous and discrete analyses for a western Honduras region

Current studies of land cover change and landscape fragmentation rely predominantly on land cover classifications derived from remotely sensed images. However, limitations of traditional land cover classifications are numerous and well known. This research compares classification-based techniques (discrete data) to the use of vegetation indices (continuous data) for land cover modeling and analyses of landscape fragmentation for a study area in western Honduras. The study area typifies many regions of tropical developing countries, where a complex interaction of social and environmental factors have given rise to a dynamic mosaic of patches of reforestation and deforestation. Understanding the complex human dimensions of land use and land cover change in these parts of the world continues to present a challenge for researchers.The land cover modeling analysis compares two models using different formulations for the dependent variable: (i) a continuous analysis using a tobit model regressing the normalized difference vegetation index (NDVI), with non-forest values truncated at 0, on the variables elevation, slope, distance from roads and distance from the nearest market; and (ii) a discrete analysis using a probit model with threshold NDVI coverages (representing forest and non-forest). To examine the patterns of landscape fragmentation, a discrete analysis of a forest/non-forest classification using the software FRAGSTATS is compared to a continuous NDVI-based analysis using the local indicator of spatial association (LISA) statistic. Estimated marginal effects and overall predictive power are compared across the tobit and probit formulations. Because the tobit formulation included variation in the dependent variable for forested areas, greater information was retained regarding the subtle relationships among the independent variables and land cover. The LISA statistic, using the NDVI coverages as input, were helpful in the interpretation of the data and its spatial arrangement in the landscape, indicating that the LISA was a good complement to the FRAGSTATS, classification-based analysis. Given the LISA statistic is parametric and hence subject to outliers, whereas landscape metrics tend to be non-parametric, we found that the use of both FRAGSTATS and LISA together was more beneficial than either analysis by itself. While there is increasing awareness of the need for using continuous data for land cover modeling and fragmentation, this area remains little explored. The research presented provides insights for additional future applications utilizing continuous data analyses.     

Assessment of carbon leakage in multiple carbon-sink projects: a case study in Jambi Province,Indonesia

Rehabilitation of degraded forest land through implementation of carbon-sink projects can increase terrestrial carbon (C) stock. However, carbon emissions outside the project boundary, which is commonly referred to as leakage, may reduce or negate the sequestration benefits. This study assessed leakage from carbon-sink projects that could potentially be implemented in the study area comprised of 11 sub-districts in the Batanghari District, Jambi Province, Sumatra, Indonesia. The study estimates the probability of a given land use/cover being converted into other uses/cover, by applying a logit model. The predictor variables were: proximity to the center of the land use area, distance to transportation channel (road or river), area of agricultural land, unemployment (number of job seekers), job opportunities, population density and income. Leakage was estimated by analyzing with and without carbon-sink projects scenarios. Most of the predictors were estimated as being significant in their contribution to land use cover change. The results of the analysis show that leakage in the study area can be large enough to more than offset the project’s carbon sequestration benefits during the period 2002–2012. However, leakage results are very sensitive to changes of carbon density of the land uses in the study area. By reducing C-density of lowland and hill forest by about 10% for the baseline scenario, the leakage becomes positive. Further data collection and refinement is therefore required. Nevertheless, this study has demonstrated that regional analysis is a useful approach to assess leakage.     

山区县域土地利用格局变化及其地形梯度效应——以井冈山市为例

地形是影响土地利用的重要地理因素,山区土地资源禀赋及其开发利用方式深受地形条件限制。以井冈山市为例,采用1995-2015年多期遥感数据,选取坡度、高程、地形位指数等多项因子,通过定性分析与定量评价相结合的方法,深入探讨地形对土地利用类型分布、土地利用动态变化,以及土地利用景观格局的作用机制。研究表明：井冈山市土地利用空间分布具有明显的地形梯度效应,林地、草地多分布在海拔>400 m、坡度>15°的山地和高丘陵区,耕地、水域、建设用地多分布在海拔<400 m、坡度<15°的平原和低丘陵区。研究期内,井冈山市土地利用动态变化主要表现为林地减少和建设用地增加,其中林地净减少992 km²,建设用地净增加352 km²,土地利用方式的改变主要发生在海拔<800 m、坡度<15°、人类活动密集的平原和低缓丘陵地区。土地利用景观格局亦受地形因素影响,在平原和低缓丘陵区,斑块密集分布,景观多样性指数、散布与并列指数、斑块密度及土地利用结构信息熵呈高值分布;而在高海拔、坡度大的山地丘陵区,优势斑块明显,最大斑块所占景观面积的比例以及蔓延度指数呈高值分布。优化山区土地资源配置,促进贫困山区减贫发展,应充分考虑地形因素的影响作用,遵循因地制宜、因势利导和优势开发原则,重视优化土地利用结构与布局,加快推进山区精准脱贫、绿色发展和乡村振兴。