基于地块尺度的耕地非农化驱动力空间异质性研究——以武汉市为例

土地用途管制和基本农田保护制度下,耕地非农化概率值和其驱动力的空间作用强度分布在土地资源配置和耕地保护方面有积极的指示性。基于武汉市2000~2011年耕地非农化地块的微观数据,通过比较分析Logistic回归模型和地理加权Logistic回归模型参数估计结果,验证了耕地非农化驱动力的空间异质性,并对异质性的空间分布规律和政策涵义做出总结分析。研究表明:1耕地间的空间依赖效应和建设用地对耕地的空间溢出效应在耕地非农化过程中具有显著影响力,且耕地非农化驱动力存在显著的空间异质性;2地理加权Logistic回归模型由于考虑到数据的空间非平稳状态所以比Logistic回归模型有更好的拟合效果;3耕地非农化驱动力的异质性在空间上呈现出一定规律,这些受到产业布局、经济和城市发展特点等的影响,根据不同驱动力空间异质性产生的原因进行差异化土地管理可以解决耕地保护和建设用地供给间的矛盾。研究结果能从地块尺度上反映出耕地非农化驱动因素的空间异质性,实现了驱动因素作用强度空间分布的可视化,并能为国土资源差异化管理提供理论和实践参考。     

基于SLEUTH模型的滇池流域城市扩展模拟分析

通过滇池流域1992～2010年城市扩张研究，发现城市建设用地增长主要表现为两种形态：一是边缘增长，表现为城市建成区范围不断扩大；二是道路影响增长，表现为环滇池道路两边新城市单元的产生。基于滇池流域城市扩展变化遥感数据，对SLEUTH城市扩展模型进行校准，模拟30 a间（2010～2040年）3种预案下的昆明城市扩展变化过程，并对模拟结果进行分析。3种模拟预测结果表明：任意管理预案下城市无序扩张，大量农林用地被城市建设用地占用，人口和城市建设用地呈现爆发式增长，滇池沿岸被城市包围，会对滇池水环境产生极大的压力；土地总量控制预案下城市的发展完全按照城市总体规划内容进行，没有考虑城市实际发展过程中的经济、人口等因素影响，没有达到滇池生态环境保护的需要；生态环境保护预案下，能相对有效控制建设用地，减少对农林用地、湿地的侵占，利于滇池环境保护。预测发现，从滇池流域水资源现状来看，即使实施了环境保护模式，人均水资源量仍处于“严重短缺”状态。需要通过调整昆明城镇体系和产业布局，降低城市首位度和人口；采取更为严格的空间管制策略，有效控制城市空间扩展，以减少对滇池流域的环境压力     

基于CCA的南京市土地利用变化人文影响分析

为分析并解释不同人文因素对于土地类型变化的影响,本文以南京市为研究区,以遥感影像和社会经济统计数据为基础,采用典型相关分析法(CCA)研究了2002-2009年间南京市人文因素对土地利用变化的影响。分析结果表明:耕地大量减少并向建设用地转变,与GDP、固定资产投资额和收入有较强的正相关;草地和耕地受到的主要影响因素不同,并且两种地类之间存在相互转变的过程。CCA分析法阐释了南京市土地利用变化对主要经济因素的响应,不同的用地类型受到的影响大小和方向有所差异,丰富了土地利用变化及其影响因素作用机制的研究。     

桂西北河池地区耕地变化及其驱动力Logistic回归分析

桂西北河池地区土地退化严重，耕地少，区域农业发展受限。基于TM遥感图像、DEM等空间数据并结合社会经济统计数据，利用空间分析方法及Logistic回归分析模型，定量分析了1952～2006年桂西北河池地区11个县耕地的时空动态变化规律及其驱动机制。研究结果表明：1952～2006年河池地区耕地总量的变化经历了迅速增加-波动变化-迅速减少-缓慢减少的过程，空间上变化率不均衡，且近20多a间西部地区耕地减少迅速，其变化体现了国家政策的主导驱动作用；根据回归结果提取出7类影响耕地分布的主要解释变量，其中海拔和人口分布为耕地空间分布格局分异的关键影响因素，其次是坡度Ⅰ(0°～5°)、GDP、至主要公路距离、至主要河流距离和至主要城镇距离；不同县之间耕地变化驱动力的解释变量存在差异，且各县耕地分布概率对于海拔、坡度Ⅰ(0°～5°)、GDP这3类解释变量较敏感，而其他解释变量敏感程度较低；东部地区耕地分布的概率更大.     

陕西省杨凌示范区建设用地变化驱动力分析

本文以陕西省杨凌示范区为例,以建设用地为研究对象,运用主成分分析法与回归分析法对1997年-2008年建设用地数量变化相关的社会经济驱动力进行定量分析,结果发现经济增长加快、人口增长与城市化是影响杨凌建设用地变化的驱动力,其中农民人均收入与工业总产值是影响杨凌建设用地变化的核心驱动因素。     

滇池流域生态承载力及系统耦合效应剖析

利用ENVI4.8和Arcgis9.3软件对2001~2010年的遥感影像数据进行处理和分析,计算得出各年份的生态承载力。结合相关年份的社会经济数据,同时根据滇池流域的实际情况提取18个分析指标,运用相关分析和回归分析方法,对滇池流域生态承载力以及其与生态环境系统、资源环境系统、社会经济系统3个子系统要素的耦合关系进行分析。结果表明:(1)2001~2010年滇池流域的总生态承载力和人均生态承载力呈快速下降趋势,降幅达37.3%;耕地生态承载力呈下降趋势最明显,下降幅度达52.61%,但建设用地的生态承载力上升幅度达27.08%。(2)滇池流域生态承载力与三大系统要素相关性较好,其耦合形态呈"J"、"L"型、"U"型和倒置的"S"型等。(3)对耦合形态的形成机理进行分析,其结果表明:城镇化、社会经济的发展以及流域内粗放型的经济增长方式对形成这种耦合形态的影响较大。     

基于GIS的高原湖泊流域生态安全格局构建及优化研究——以星云湖流域为例

以星云湖流域自然人文环境特征、主要生态环境问题为出发点,结合景观生态学原理方法、熵值法和GIS空间分析技术,实现星云湖流域生态安全的空间分异格局及优化。选取海拔高程、坡度、土壤侵蚀强度、地质灾害易发性、土地覆被(利用方式和植被覆盖度)、人口密度、距自然保护区距离、距离建设用地和距水源距离等因素为阻力因子叠加生成综合阻力要素,根据GIS空间成本距离分析原理,引用最小累积阻力模型识别构建流域生态廊道和生态节点,进一步规划优化流域生态功能网络的结构和功能。研究表明:(1)从各安全等级面积比例和平均生态安全指数角度,星云湖流域中度安全占流域总面积的45.81%,高度安全为25.24%,较低安全为21.05%,不安全占7.9%,平均生态安全指数为2.95,流域生态安全总体处于中度安全,生态系统健康一般,但部分地区生态安全性较低,主要分布在南部、东部和北部地区,应重视这些区域的生态保护和建设;同时,坡度、水土流失因子和水资源(自然环境要素)、土地利用格局和距离建设用地(人类活动干扰要素)等因素是流域生态安全格局形成的主要因子;(2)识别规划了中枢生态源、核心型生态源斑块、一般生态源、多种级别的生态廊道和生态节点或战略点等构成的具有结构性和层次性的流域生态安全网络格局,对不同层次和结构的生态源、生态廊道和生态节点或战略点进行针对性建设保护,将有效提升流域生态系统的功能价值性和系统的完整性,进而加强流域生态稳定安全。     

环太湖景观生态格局变化研究——以苏州市吴中区为例

在RS和GIS支持下，通过对1984和2002年TM影像解译，分析了研究区景观格局动态变化，并利用逐步回归方法研究了景观变化的人文驱动力。结果表明，研究区景观发生剧烈变化，特别是耕地向水域、城镇用地和其它非农建设用地转变迅速，其中耕地的减少占土地利用总减少面积的79.3%，建设用地和水域的增加分别占土地利用总增加量的63.5%和36.5%。城镇、工矿等人文景观斑块面积增大，并趋向集中；林地与耕地等自然、半自然景观类型斑块破碎度增加，分布趋于分散；耕地与城镇景观类型的斑块形状日趋复杂；耕地的突出优势变小，整体景观异质性程度上升。受区位和地形的影响，在苏州城区附近和东部平原区耕地流失强度较大，18年耕地重心向西南方向偏移了4.74 km。景观变化的人文驱动因素是人口增加、基本建设投资扩大、大量外资涌入和以旅游业为主的第三产业增长。     

近30年来黄河三角洲耕地轨迹转化及驱动力研究

黄河三角洲是山东省乃至全国重要的土地增长区和耕地资源储备区,耕地是研究区最重要的景观类型之一。通过Landsat TM/OLI遥感影像解译,获取黄河三角洲1986、1992、1998、2004、2010和2016年6个时期用地类型分布,使用轨迹分析法分析耕地轨迹的时空变化。借助斑块占景观面积比例指数(PLAND)、散布与并列指数(IJI)、面积加权平均斑块分维指数(FREAC-AM),分析不同耕地转化类型的景观格局。选择自然环境、社会经济和区位因素3大类共13个影响因子,利用Logistic回归模型对耕地转化进行驱动力分析。结果表明:①1986—2004年黄河三角洲耕地面积由1 390. 16 km~2,增长至2 184 km~2,2016年减少至2 138. 88 km~2,1986—2016年间研究区耕地和耕地占三角洲总面积比例呈先增长后下降趋势。30年间未利用地向耕地转入322. 46 km~2,是耕地增加的主要来源,耕地向建设用地输出107. 82 km~2,是耕地转出的主要去向。恒定非耕地主要分布在河口区和垦利区,间歇性耕地主要分布在河口区,转入耕地主要分布在垦利区,恒定耕地与转出耕地在各县区均有分布。②耕地是黄河三角洲最重要的景观类型之一,耕地轨迹占研究区总面积的62. 75%。间歇性耕地和恒定耕地的IJI指数分别为89. 84%和78. 20%,表明间歇性耕地和恒定耕地周边的耕地变化复杂,相邻景观类型最多。同时,间歇性耕地FREAC-AM指数为1. 22,还是研究区耕地转化轨迹中形状最复杂的类型。③Logistic分析表明,地理区位是黄河三角洲耕地转化的主要驱动因素,距海岸线距离(贡献率1 832. 730)、距黄河距离(贡献率589. 109)、人口密度差(贡献率408. 403)、距乡镇距离(贡献率398. 933)是耕地转入的主要驱动因子。距海岸线距离(贡献率1 914. 205)、距乡镇距离(贡献率763. 96)、距黄河距离(贡献率142. 210)是耕地转出的主要驱动因子。     

典型经济快速发展区耕地变化区域分异研究

耕地变化的区域分异研究可为确保国家粮食安全和生态安全提供重要依据。基于RS和GIS技术,分析太湖流域1985~2015年耕地数量、质量和动态结构的时空演化格局。结果表明:近30a流域耕地呈现以城镇为中心面的边缘扩散和以乡镇为中心点的散布流失特征,导致耕地净减少了38.87%,其中环湖、沿江城市密集区及县域空间拓展区是耕地流失的热点区域。耕地集中连片分布区与经济发展快速区的空间复合导致耕地缩减与建设用地扩张呈现空间对应关系,建设占用始终是驱动耕地减少的主要因素。不同阶段受经济发展水平和农业政策影响,不同地类对耕地转移的贡献率和空间分布差异明显,且转移比例在数量和质量上均不对等。总体上,耕地变化呈现由缓慢零散占用到快速集聚流失的过程,耕地数量和质量变化高值和低值区亦表现由分散到集中的格局,最终驱动了耕地优势区由环湖平原区向西南丘陵区的空间转移。     

中国建设用地增长驱动力研究

近年来我国建设用地不断增加,耕地面积不断减少,建设占用与耕地保护的矛盾日益突出。国家提出运用土地政策参与宏观调控,对建设用地变化及驱动力的研究也成为学界的焦点。已有关于建设用地增长驱动力研究多基于城市经济学单中心模型进行城市建设用地的研究,缺乏全国层面建设用地增长驱动力研究。本文采用1996-2006年省级面板数据,对全国层面建设用地增长的驱动力进行分析。从经济、社会、政府、地理四类因素选择变量,通过模型的比较与择优,构建了建设用地增长的驱动力模型,并分析核心变量对建设用地变化的驱动作用。结果表明:①最终决定全国层面建设用地变化驱动力方程的有三个核心变量,即:人口、GDP和公路营运里程;②通过比较标准化系数发现三个变量对建设用地增长的作用表现为GDP公路营运里程人口;③在东中西地区,核心变量对建设用地的影响程度略有差异,即东部地区为GDP人口公路营运里程;中西部地区为GDP公路营运里程人口。     

扬州市土地利用变化的驱动力机制研究

基于扬州市1996—2004各年份土地利用数据及相关统计资料。分析了8年中土地变化的特点及主要驱动力因子，结果表明：①8年来全市主要土地利用类型的变化表现出耕地、园地的面积大幅下降，建设用地的面积普遍增长；②选择11项指标构建土地利用变化驱动力模型，采用“主成分分析法”及SPSS13．0统计软件。分析得出：影响该市土地利用变化的主要驱动力因子是人口和经济的增长；③运用Eviews 3．1软件对土地利用变化中经济因素的驱动作用做回归分析得出：全市GDP每增长1亿元，需要新增建设用地约15．36hm^2．减少耕地约17．53hm^2；城镇化水平每增加1个百分点．需要减少耕地面积389．3hm^2，同时扩展城镇用地266．17hm^2。     

土地整治视角下流域土地利用变化研究综述

研究目的:以流域为研究单元,从流域土地利用变化及其驱动力,流域土地利用模拟预测,流域景观格局变化及驱动力角度对已有的研究进行总结;而后将土地利用与景观格局改变对流域引发的生态环境影响进行理论总结与分析。研究方法:文献综述法。研究结果:在接下来的研究中应加强以下方面的研究工作:1加强对流域土地利用和景观格局变化驱动力对变化过程的累积效应研究;2强化对研究尺度与粒度探讨研究;3综合探讨土地利用与景观格局变化的关系及二者对流域的环境影响;4加强理论应用于实际的探索研究,优化流域土地合理利用与景观规划。     

安徽省城市建设用地变化及驱动力分析

基于安徽省17个地级市的各类土地利用变化数据,采用典型相关分析、主成分分析和偏最小二乘回归分析等方法,分析安徽省2000~2011年建设用地的数量变化、结构变化及区域差异变化,探讨城市建设用地变化的主要驱动力。研究表明:安徽省城市建设用地面积以每年5.8%的速度不断增长;安徽省城市建设用地系统结构性增强,系统从无序向有序方向发展;从安徽省各市建设用地变化的区域特征来看,各市的建设用地相对变化率差异明显,东部、中部和南部地区变化幅度较大,西部和北部建设用地变化的幅度相对较小;居民生活水平的提高与经济发展、道路设施完善是安徽省城市建设用地变化的主要驱动力。     

吉林省中部地区后备城镇建设用地潜力及空间分布研究

后备城镇建设用地潜力及空间分布研究是科学制定区域空间发展战略和优化城镇发展格局的基础。以吉林省中部地区为例,主要利用GIS空间分析方法,综合考虑地形、土地利用类型、基本农田分布、土地利用规划、人口及城镇发展等因素,对区域后备城镇建设用地极限潜力和有效潜力的数量及空间分布进行分析。研究表明:(1)吉林省中部地区后备城镇建设用地极限潜力规模为14 913.32 km~2,丰富程度由北向南呈降低趋势,主要受行政区规模、气候条件和地理环境特征的影响;(2)极限潜力利用优势度指数为0.467 8,偏北区域利用优势度整体高于偏南区域,空间分布格局与地形和城镇密集程度密切相关;(3)有效潜力规模为2 214.91 km~2,丰富程度为中间区域高,西北和西南区域低,东部边缘区域为中等水平,空间分布格局与城镇化水平和城镇密集程度联系紧密;(4)人均有效潜力规模为106.65 m~2/人,丰富程度整体为中间区域高,西部边缘区域低,北部、东部及南部3个地区的边缘区域为中等水平,空间分布格局除受城镇化水平和城镇密集程度的影响外,与人口分布特征也有一定关系。     

生态脆弱区自然资本可持续利用及驱动机制--以宁夏为例

自然资本的分类测度和分区管理是可持续发展领域的核心议题。文章基于改进后的三维生态足迹模型,分析了2008—2017年宁夏及其各地级市自然资本利用的时空演变特征,并运用偏最小二乘法揭示了自然资本利用演变的驱动机制,旨在为生态脆弱区自然资本的可持续利用、社会经济的协调发展和生态文明建设提供参考。结果显示:①10年来宁夏人均生态足迹以年均5.01%的速率从3.146 hm²增至4.564 hm²,人均生态承载力相对稳定,人均生态赤字由2.462 hm²扩大至3.839 hm²,自然资本的供需矛盾愈加尖锐;市域尺度上,除固原市外其他各市生态赤字明显,总体上呈由南向北递增趋势。②足迹深度和足迹广度表明流量资本已无法满足需求,对存量资本的消耗成为社会经济发展的常态;市域尺度上,足迹深度呈“北高南低”的分布特征,而足迹广度的空间分布与其相反,二者存在显著的地域互补性。③从地类组分构成来看,林地、草地和水域是全区存量资本消耗的主要方式,耕地尚处于流量资本占用状态,建筑用地已过渡为存量资本;市域尺度上,自然资本利用的可持续性呈“南强北弱”格局,各地类间自然资本利用差异显著。④偏最小二乘回归模型揭示能源消耗、社会消费、经济发展和资源禀赋条件是影响宁夏自然资本利用的显著因素,而人口规模、对外贸易、生态建设、科技进步和产业结构演化对自然资本利用的影响程度较轻;市域尺度上自然资本利用的驱动力差异显著。最后,基于自然资本利用空间分异特征,从供需视角提出了自然资本可持续利用的对策建议和优化路径。     

基于CLUE-S模型的千岛湖镇土地利用动态模拟分析

基于1993、2004年两期土地利用数据和1〖DK〗∶250000DEM，运用GIS技术，通过Logistic逐步回归分析，在地形、高程、水系、道路交通、城镇和居民点等多种自然和社会经济因素中，筛选出不同时期对千岛湖镇主要土地利用类型空间分布及其变化具有决定作用的驱动因子，并对所得结果进行ROC检验，同时生成相应的土地利用空间分布概率适宜图，然后采用CLUE-S模型，对其2004年的土地利用变化格局进行模拟；并用2004年的土地利用现状图对模拟结果进行检验，结果显示，在基本单元（90 m×90 m栅格）的水平上，模拟的正确率为8471%，Kappa值达到了0825。在此基础上，针对两种政策情景，应用相同模型模拟预测了千岛湖镇2015年的土地利用时空变化。与2004年相比较，变化明显的是城镇工矿用地的扩张和林地的减少，并且城镇工矿用地的扩张多是在原有城镇及工矿用地的基础上向四周扩展，侵占的多是周边的耕地、林地、未利用地。     

城市生态用地时空动态及其相关驱动力——以武汉市为例

城市生态用地是维持城市生态安全和可持续发展的重要屏障,研究其动态变化特征及相关驱动力,将为城市规划和生态环境保护决策提供依据。该文以武汉城区为实证区,采用1990、2002、2014年等3期Landsat遥感影像为数据源,采用土地利用变化矩阵量化数量变化,景观格局指数量化空间格局变化,生态服务价值系数和InVEST模型量化质量变化,利用二元逻辑回归模型和梯度分析法量化相关驱动力。研究结果表明:武汉市生态用地总面积持续下降,累计减少239.55 km~2,其中水域为主要转出地类;生境质量下降24%;生态用地斑块破碎度提高,"孤岛化"现象逐渐显现;坡度、建设用地的最小距离、建设用地增长、GDP增长和道路密度是驱动生态用地变化的主要因素,随着城市向三环线外扩张,三环线以外的生态用地面临较高的生态转化风险。     

怒江云南北段的村域土地利用及驱动力分析

驱动力分析是土地利用研究的重要内容。选择怒江流域北段高黎贡山自然保护区周边4个自然村为研究对象，应用高分辨率SPOT 5遥感影像数据，结合实地逐块核实，对土地利用/覆被进行分类，并建立土地利用类型分类系统，用Fragstats 33分析得到村域土地利用格局和特征；同时，采用入户调查、半结构访谈和问卷调查等方法，获得的村域详细社会经济数据，建立土地利用与社会经济之间的关联，分析村域土地利用的驱动力。结果显示：村域土地利用主要受自然条件、受教育程度、生活习俗等因子的驱动，且经济收入主要依赖于粗放的土地利用。研究结果能为怒江云南北段的土地资源合理利用和村域经济发展提供数据支持；研究方法可作为局域尺度土地利用研究的参考     

北京市丰台区土地利用变化及社会经济驱动力分析

近十年来．北京城市化水平大幅度提升．建设用地不断向外扩展。城市边缘区土地利用变化异常明显。丰台区作为北京城市边缘区的重要组成部分。土地利用变化特征具有典型性，在分析丰台区12年间土地利用的类型变化、数量变化、程度变化和区域变化特征基础上。对形成这种土地利用变化的驱动力从社会经济方面进行了剖析，并在统计软件SPSS的支持下对土地利用变化驱动力指数进行了计算。结果表明．研究时段内土地利用变化幅度大。土地利用程度增加；耕地、园地和未利用地净减．而建设用地和林地净增．土地利用变化的社会驱动力主要是人口增长、经济发展和城市化水平提高．并且这些因素的驱动力指数是逐年增加的。政策的干预作用也不容忽视。