三峡库区腹地土地功能演变及其驱动机制分析

土地利用功能在一定程度上反映了土地利用方式和强度的变化。以三峡库区腹地奉节县和巫山县为研究区域，以1986、2000、2007和2015年多时相遥感影像资料为数据源，通过空间自相关和冷热点分析等研究方法，分析土地利用功能的时空演变规律，并探索其与海拔、坡度和岩性等自然因子，以及人口、道路等社会经济条件的耦合驱动机制，揭示土地利用功能的理论现实意义。研究发现：(1)就土地利用功能数量而言，生活用地增加，生产功能减少，生态用地总体趋于稳定；就土地利用功能面积变化格局而言，三生功能均向稳定性方向发展。(2)就其集散程度而言，生产功能由大集聚向小集聚转变且集聚面积减少；生活功能集聚性持续增强，且集聚面积扩大；生态功能由集聚向分散变化，且空间范围增加。(3)就土地利用功能的驱动机制而言，包括高程、坡度和岩性在内的自然因子影响其空间分布状况，人口及道路分布影响三生功能的空间数量变化。     

null

运用空间自相关的全域指标和局域指标，分析1990年和2000年上海市域及中心城区两个年份的人口密度的Moran's I和Getis's G值。结果表明：从市域的尺度上看，10年间，人口集聚增强，即城市高密度集聚、农村低密度集聚，中心城区及其内部出现的人口密度相对分散的趋势只是表现在城市内部，而市域内城市与农村之间的差异仍在不断扩大，表现为一种从农村向城市的向心型城市化过程，而且城市化还处于不断上升的阶段。从中心城区的尺度看，10年间，中心城区人口密度不断降低，城区核心人口绝对量持续减少，城区外缘绝对量持续增加，上海市城区具有明显的郊区化特点，空间上表现出一种离心型城市化的特点。研究结果的可借鉴性表明空间自相关的统计分析能更好地揭示出人口的分布模式、人口集聚及其变化的热点和内在机制，对于人口的合理布局方案、城市化政策制定等政府宏观决策具有意义。     

基于MODIS数据的安徽区域日蒸散量估算与分析

蒸散的估算在区域能量平衡和水资源研究中具有重要意义，遥感技术发展促进了区域蒸散的研究。利用安徽省气象资料、MODIS数据产品及GIS背景信息，基于SEBAL模型，按1 km空间分辨率进行了面尺度的安徽省日蒸散量估算，并在GIS空间分析模块的支持下对不同土地覆盖类型的日蒸散量进行统计分析。结果表明：遥感估算的蒸散量与利用Penman Monteith公式计算的蒸散量比较，两者之间具有较好的相关性，遥感蒸散估算值整体偏小，不同土地利用类型的日蒸散量间差异显著。遥感蒸散估算方法在安徽省具有一定的实用性，需优化模型参数，以提高其进一步技术推广的前景     

基于DMSP/OLS与土地利用的江苏省人口数据空间化研究

准确、高分辨率的人口分布信息是人地关系研究的重要前提。人口数据空间化可实现人口统计数据与空间信息集成,重构人口空间分布特征,为区域可持续发展研究提供数据支持。基于DMSP/OLS夜间灯光数据与土地利用数据,以遥感与地理信息系统理论与方法为基础,采用空间滞后回归模型模拟了江苏省2010年人口空间分布状况,并得到1km×1km的人口密度网格图。通过从县级、乡镇级两种空间尺度对人口数据空间化结果进行检验,结果表明基于DMSP/OLS与土地利用的人口数据空间化能够正确地表达人口空间分布规律,尤其对于人口较为密集地区,具有很高的数据重现精度;但是对于人口密度畸高或畸低的地区,由于人口空间分布异质性较大,数据重现的准确性下降。     

基于锡尔指数的区域土地利用时空分布特征——以常州市为例

土地利用时空分布特征研究是土地变化科学在时空过程研究方面的一个重要方面，对于了解区域土地资源状况，制定差别化的区域发展政策具有重要意义。基于土地利用分类统计数据，利用锡尔指数从较宏观的地理空间统计角度研究了区域土地利用时空分布特征。通过地理空间划区和锡尔指数进行分解，不仅从整体上研究区域土地利用时空分布特征，而且根据不同的经济社会发展水平，研究不同划区之间和划区内部的土地利用时空分布差异。分析表明，土地利用分布锡尔指数对研究粒度存在敏感性。研究结果从空间集聚的角度揭示了常州市土地利用的时空分布特征，与实际情况吻合     

道路交通网络与城市土地利用时空耦合关系——以南京市为例

城市的扩张与道路交通的发展是相辅相成的。道路建设造成了城市景观的破碎化，使城市景观呈现不同的空间格局和空间异质性特征，并且这种空间异质性随着时间的变化而发生改变。在RS和GIS技术的支持下，利用1989、1999和2008年的Landsat TM/ETM+数据，以南京市为例对道路交通网络与城市土地利用之间关系进行了不同层次和尺度的空间分析。结果表明：1989～2008年近20 a来，南京市城市空间形态扩展迅速，建设用地面积从1989年的1003 km2增加到2008年的6847 km2；在不同时期，南京市城市化过程表现出不同的道路交通网络结构和城市空间扩展模式；由道路交通建设造成的局部区域的景观破碎度在一定程度上能够反映周边区域的土地利用强度；土地利用强度和由道路交通建设造成的景观破碎度均表现出显著的空间自相关性，随时间推移，这种特征愈加明显，并且二者在表征城市空间拓展方面具有较高的耦合度；受其他辐射中心的作用，交通干线周边地区土地利用强度并未表现出距离指数衰减效应     

基于遥感的长江中下游城市群高温热浪风险评估

由全球气候变暖以及快速城市化引发的极端高温热浪事件频发现象已经影响到人类的生产和生活。利用多源卫星遥感数据和社会经济统计资料,构建基于"高温危险性-社会经济脆弱性-风险适应性"的高温热浪风险评估体系,获取2017年长江中下游城市群250 m分辨率的典型高温热浪事件风险评估结果。结果表明:热浪风险等级高值区主要分布在城市群中心城市以及其他城市中心城区,主要是较高的城市高温和社会经济脆弱性共同作用结果,围绕中心城区向外扩散,风险等级呈逐渐降低趋势。大城市虽具有更好的高温适应性,但离应对城市化导致的高温危险性和脆弱性还显得不足,从高风险区域面积来看,长三角城市群热浪风险高于长江中游城市群,主要与城市化水平以及人口聚集程度有关。通过多源遥感信息,获取高分辨率的城市群高温热浪风险空间分布特征,能为城市化过程中城市有效应对高温风险,加强区域防灾减灾提供科学参考。     

基于TVX方法的南京市城区时空格局与地表温度的研究

随着全球气候变化和人类活动的不断加剧,导致生态、资源与环境问题日趋严重,区域空间格局变化与地表温度的研究已成为全球环境变化的热门和重点研究课题。采用2000年、2006年和2010年的TM遥感影像，结合GIS和RS技术研究南京市不同时期的时空分布特征、演变特征以及地表温度的变化。结果表明: 2000～2010年南京市城区建设用地面积增长幅度较大，而耕地面积却呈显著递减趋向，水体和草地面积基本保持稳定，林地面积略有增长。NDVI和MNDWI均与地表温度呈负相关，通过构建TVX空间观察南京城市化进程，发现植被覆盖度持续降低，地表温度急速上升，到2010年，所有土地利用类型的聚类点的转化轨迹趋于一点，变化向量幅度是：林地>草地>水体>耕地，研究结果表明林地和水域对城市地表热环境具有强大的缓解作用，在城市化进程中，要注重城市水域和林地的保护，同时要改善城市绿化、减少能耗和节制热源     

北京市人口老龄化的时空变化特征

人口老龄化现已成为当今主要的人口问题之一,并引起越来越多的关注,人口老龄化进程与老年人口空间分布特征研究是未来人口问题研究的一个重要分支.本文基于ESDA全局和局部空间自相关分析,利用北京市第四次和第五次人口普查数据以及1995和2005年1％人口抽样调查数据,对北京市县域尺度老龄人口分布总体和局部空间差异的变化趋势、特征进行了初步探索.结果表明,北京市老龄人口空间分布各区县差异较大,且呈现出明显的圈层结构特征,中心四城区老龄人口比重较高,近郊区老龄人口比重较全市平均水平低,远郊区老年人口比重又有所回升；同时,北京地区老年人口各区县的空间分布差异随着时间的推移而不断扩大,中心老城区呈现不断增强的集聚趋势,而远郊区的老年人口扩散效应明显大于集聚效应.     

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     

城市地表形态对热环境的影响——以上海市为例

基于遥感与GIS技术,利用Landsat7-ETM+影像反演地表温度,用社会经济统计数据、土地利用现状数据和道路交通网络数据计算城市景观形态参数以表征地表特征,从行政区(县)、5km间距同心环带和局部区块3个水平上划分空间单元建立数据样本,分析城市地表形态对热环境空间分布格局的影响。结果表明:(1)景观混合度和景观分裂度对地表温度有恒定的负向影响,区块连通性与地表温度负相关;(2)景观分裂度对热环境的影响取决于地类属性:分裂度大的增温地类,地表增温效应弱;分裂度大的降温地类,地表降温效应强;(3)人口密度和经济密度可对地表温度产生恒定正向影响;(4)人口密度、建设用地比例和房屋建筑比例是分布在区(县)尺度、同心圆环尺度和典型区块尺度上影响地表热环境最显著的地表形态要素。     

武汉城市群城镇用地扩展的动态模式及其驱动机制

基于遥感和GIS技术获取了武汉城市群3个阶段(1980～1990、1990～2000、2000～2010年)的城镇用地信息，采用景观扩张指数、间隙度指数和相关分形维数分析了该地区城镇用地扩展的基本模式、空间形态演化及其驱动机制。主要结论：（1）城镇用地扩展基本模式呈现差异，第一阶段以边缘式和飞地式扩展为主，第二、第三阶段以边缘式扩展为主；（2）城镇用地空间形态处于演化变动中，第一阶段城镇用地扩展遵循“小集聚、大分散”的特点，城镇用地分布呈现“均一化”，第二阶段城镇用地扩展显著趋缓，增长空间相互分离，以中心城市的孤立扩展为主，第三阶段城镇用地扩展呈现“首位式”“集中化”趋势，武汉市中心性显著增强，核心-外围差别显著，局部范围的空间融合初露端倪；（3）城镇用地扩展经历了多点“开花式”均匀扩展期、散点“离心式”缓慢扩展期和集聚“首位式”快速扩展期，这种差别化的城镇用地扩展模式与空间形态演化主要受国内外发展环境、国家发展战略、城市建设方针以及土地管理政策的综合影响     

基于遥感数据的PM2.5与城市化的时空关系研究——以成渝城市群为例

采用1998~2013年卫星遥感影像反演的PM2.5全球高精度产品数据集，结合GIS空间分析、地理加权回归（GWR）以及地理探测器等方法，系统地分析了成渝城市群城市化与PM2.5分布之间的关系。结果表明：（1）1998~2013年成渝城市群城市化速度较快，城市区域的PM2.5均值明显高于非城市区域，说明城市化对PM2.5具有一定的影响；（2）近16 a PM2.5重心与城市重心整体上都向东南方向移动，且两者每年在经度上的波动方向基本相反；（3）夜间灯光数据与PM2.5在空间分布上具有较好的一致性，且1998~2013年两者的GWR全局R2在0.86~0.95之间，相关性显著，研究区内城市化和人类活动对PM2.5的分布具有明显影响；（4）地理探测分析表明不同城市化因子对PM2.5影响差异显著，从2006到2013年城区人口密度和建成区绿化覆盖率逐渐成为成渝城市群PM2.5分布的主要影响因子。     

1994~2006年上海市土地利用时空变化特征及驱动力分析

快速发展的都市地区是区域土地利用变化研究热点。基于上海市1994、2000、2003和2006年4期航空遥感影像资料数据，运用人机交互目视解译方法建立上海土地利用空间数据库，并结合GIS空间分析、数理统计方法与土地利用动态度模型，对上海市1994~2006年土地利用时空变化特征进行了深入分析。结果表明：12 a间，上海市综合土地利用动态度为207%；在各种用地变化中，耕地面积变化最大，共减少了94 00772 hm2，减幅达233%；从耕地转移来看，转变为城镇建设用地（包括工业仓储用地、交通用地、城镇居民点用地和其他用地）面积共74 82586 hm2，占耕地面积总流出量的6712%；可见城镇建设用地急剧扩张而大量占用耕地，是上海市土地利用变化的主要特征；上海市土地利用变化的另一个重要特征是城市绿地的大幅增加，12 a间城市绿地面积共增加了9 29241 hm2，单一动态度为1876%。从上海土地利用变化的区域特征来看，各区的综合土地利用动态度差异明显，且表现出明显的中心城区-近郊-远郊递减趋势，其中浦东新区综合土地利用动态度最大，崇明县最小，这种差异与各区（县）的区位条件、经济发展状况以及政策等因素密切相关。通过对上海LUCC的驱动力定性定量分析表明，社会经济因素包括人口分布及变化、经济增长、人民生活水平的提高、政策以及国际大型活动的举办均对上海土地利用格局及其变化产生了重要的影响     

“三生”视角下的城市空间功能变化及调控路径——以长沙市为例

认知快速城镇化背景下城市空间生产、生活和生态功能的变化规律既是人文-经济地理学研究的重要内容，也是城市国土空间开发及其格局优化的内在依据。以长沙都市区为实证区，以遥感影像、城市土地利用调查数据等为主要数据源，选取2000、2009、2016年为研究时间节点，基于土地主体功能的差异构建“三生”功能评价体系，采用空间自相关、冷热点分析和样带分析等方法，探究长沙市“三生”功能的变化特征并提出调控路径。结果表明：（1）长沙都市区整体的生产、生活功能持续强化，但生态功能有所减弱；（2）长沙都市区内部“三生”功能强弱亦发生变化，不同功能空间重组，“三生” 功能的均衡性提高；（3）长沙都市区“三生”综合功能水平持续提升，高水平区域逐渐向城市中心集聚，呈现单核集聚→单核集聚-多核分散→网络均衡化的城市功能空间结构发展模式，但“三生”功能空间单元变化模式各异；（4）应从“三生”功能用地结构的“质”与“量”两方面对长沙都市区空间格局进行综合调控。     

基于MODIS地面温度数据的成都市热岛时空变化

研究利用2000、2005和2010年逐月的MODIS/Terra和MODIS/Aqua卫星的地表温度数据产品,通过等间距法进行分析,得出成都市建成区2000~2010年间昼夜热岛的时空变化以及相互间差异。研究结果表明:成都市昼夜热岛存在显著差异,日间热岛主要呈散点分布,夜间热岛集中在城市中心区域。日夜间热岛变化趋势有显著不同,日间热岛继续分散而夜间热岛范围则有所扩大。日间热岛分布与植被覆盖存在一定的负相关性,但道路也在一定程度上促使了地面温度的增加,夜间城市热岛范围及变化则与其下垫面组成存在关系。     

近30年江苏省建设用地扩张的时空特征、模式与驱动因素研究

采用Landsat TM/ETM遥感解译数据，综合运用定性与定量方法，分析江苏省1985～2015年建设用地扩张的时空演变特征、类型与模式，通过多元回归和地理探测器方法探索江苏省和各地级市建设用地扩张的时空驱动因子及驱动机制。结果表明：(1）江苏省建设用地扩张幅度空间上呈现苏南>苏中>苏北的特征，建设用地扩张速率时间上呈现先上升后下降的趋势，2005～2010年是快速扩张期。（2)江苏省建设用地扩张呈空间自相关和明显的集聚分布。扩张密度分布呈现以江苏沿江地区为高值中心，沿海及苏北地区为低值连片区的空间分异现象。高-高值区主要分布在城市中心区。（3)江苏省已形成沿长江的城市发展轴带和空间集约的都市连绵区，呈现外延型的空间扩张模式。江苏省建设用地扩张的协调性和稳定性，均出现苏南>苏北的地理空间格局，可分为 4种类型：协调稳定型、不协调稳定型、协调波动型、不协调波动型。(4）建设用地扩张主导时间驱动因子是产业结构转型、人口增长、居民生活水平提高和投资增长，第二、三产业比重是扩张的核心时间驱动因素，工业化是驱动建设用地扩张的重要动力。GDP和人口密度是建设用地扩张的主导空间驱动因子。     

Study on Simulating Spatial Distribution and Varying Patterns of Urumqi＇s Population

In this paper, an approach to simulate the spatial distribution of urban population is proposed using urban land use and population statistical data through the geographical information systems （GIS）. Then, the spatial population distribution of Urumqi as a case is simulated by the approach mentioned above and its varying patterns are analyzed by the raster population surface. As a result, producing raster population surface is more accurate and natural than the traditional choropleth map of population density. Concerning the spatial population distribution of Urumqi, the population density declines from south to north and the population distribution mainly presents＇ ＂T-type＂, the population distribution presents multicentre agglomeration and the population distribution of the districts shows different features. The population density varies significantly with the increase in the distance from central business district （CBD）. Finally, it is found in this paper that the development history of districts, terrain and traffic road are main factors that have an influence Urumqi＇s population distribution. This paper tries to provide more accurate population data for the plan and management of urban land, traffic and public facilities in order to enrich the researches on urban population distribution.     

长株潭城市群农业用地损失的动态模拟研究

对城市群发展过程中的农业用地损失进行动态模拟研究,有助于准确归纳其损失的趋势和机制,为农业用地保护规划的制定提供依据。以长株潭城市群为例,通过遥感影像图的收集与处理以及空间数据库、方格网系统、十二向玫瑰图和三维山丘图的构建,对城市群扩张和农业用地损失的过程进行动态模拟,通过离心模型归纳导致农业用地损失的动力机制,并对2020、2025年的农业用地损失情况进行预测。结果显示:城镇建成区扩张是长株潭城市群农业用地损失最主要的原因。伴随着城市群空间结构的演变,农业用地损失经历了"中心区主导—中心区与产业园区共同主导—连绵式损失"的过程。如不加以控制,至2025年,一个总面积达1 500 km~2,呈连绵状分布的超大型都市区将在长株潭城市群形成,现有中心城区、产业园区之间的农业用地将逐渐消失殆尽,从而造成难以弥补的环境损失。从空间规划上优化城市群的空间结构和发展方式,从政策法规上对侵占行为进行严格控制,是保护农业用地的关键所在。研究有望为我国城市群环境保护规划的制定提供方法论参考。