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1.
基于CA-Markov模型土地利用对景观格局影响辨识   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用CA-Markov模型方法,研究挠力河流域不同时段土地利用对湿地景观格局干扰强度的差异性.结果表明:(1)流域湿地景观格局变化显著.1967-2000年,挠力河流域湿地类型景观最大斑块指数逐渐减小,耕地和水域斑块的面积周长分维数逐渐减小,而沼泽和居民地的散布与并列指数变大,草甸和耕地聚集度指数增大;湿地景观破碎化程度增加;湿地景观空间分布逐渐由流域周围高地势区向中心河流廊道退缩.(2)流域土地利用变化明显.耕地和居民用地数量迅速增加,耕地趋于集中连片分布,土地利用呈由自然湿地逐渐转化为耕地的变化过程,耕地成为主导的土地利用类型.(3)流域土地利用强度存在阶段差异.1967-2000年,流域内人类活动对湿地景观的干扰强度逐渐加剧,人为景观面积比例由1967年的26.5%上升至2000年的67.8%.土地利用影响强度指数由1967年的1.690上升至2000年的2.394.2000年模拟的流域土地利用影响强度比2000年实际土地利用影响强度小,由此可以识别1983-2000年人类对湿地景观的干扰强度比1967-1983年有所增大;利用居民地和沼泽面积的变化可以识别流域人口增长和排水活动对土地利用影响的时段差异性.  相似文献   
2.
权瑞松 《自然资源学报》2018,33(9):1552-1562
论文基于2000、2003和2006年土地利用数据,借助Terrset CA-Markov模型模拟预测2030年上海市土地利用结构,采用SCS模型探究土地利用结构变化的水文效应。结果显示:1)Terrset CA-Markov模型的模拟精度为0.85,可用于模拟2030年上海土地利用格局。2)预测结果表明,2000—2030年间,工商业用地、居住用地与道路广场组成的城市不透水地面比重由2000年的26.54%激增至2030年的59.19%。3)上海不同区域的平均径流深度整体呈增加趋势,但也存在一定的时空差异性,而这种时空差异是由上海城市化过程中的土地利用转化造成的;2000—2030年间,上海中心城区不透水地面比重较高且变化较小,而郊区不透水地面面积大幅提升,导致郊区地表径流深度增幅大于中心城区。研究结果可为完善城市风险管理与城市规划提供参考。  相似文献   
3.
城乡过渡区土地利用变化模拟与生态风险时空异质性特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
以1998年和2009年的TM/ETM影像及各种土地利用驱动因子数据为基础,采用Binary Logistic及CA-Markov模型对延安市宝塔区城乡过渡区的土地利用类型进行了模拟和预测,并用GS+9.0和ArcGIS 9.3软件对该城乡过渡区1998年、2009年和2020年的土地利用生态风险指数进行了时空异质性分析.结果表明:①以Binary Logistic模型得到的2009年的各土地利用类型概率图作为CA-Markov模型中的适宜性图集,模拟2020年各土地利用类型的ROC值(Logisti C回归检验值)均达到0.70以上.②由2020年土地利用模拟结果可知,建设用地和耕地变化最为明显,其中建设用地增幅18.64%,耕地减幅15.42%,二者增减的幅度相近.③对土地利用生态风险异质性的分析可知,以人类活动为主导的土地利用方式改变了原有土地利用空间结构,严重危害了土地利用的景观完整性和结构性.④2009─2020年该城乡过渡区整体生态风险呈高风险分布态势,生态风险指数由2009年的0.06增至2020年的0.66.  相似文献   
4.
基于CA-Markov模型的辽河三角洲湿地景观格局预测   总被引:3,自引:0,他引:3  
应用遥感与地理信息系统技术,结合辽河三角洲地区实际情况分别对该地区1988、1998、2008年3期遥感影像进行分类、解译,系统地获取地区景观格局状况,分析动态变化特征,并运用CA-Markov模型对未来湿地景观格局进行模拟预测。结果表明:在1988-2008年辽河三角洲地区湿地景观格局随时间变化明显。具体表现在自然景观类型面积不断减小,人为景观类型面积不断增大;近海地区景观格局变化剧烈,内陆地区景观格局变化趋于稳定;同时通过CA-Markov模型对2018年景观格局进行预测可以发现景观格局未来将继续向人为驱动方向发展,人类活动将对该地区景观格局变化产生更为深远的影响。  相似文献   
5.
基于CA-Markov模型的向海湿地土地覆被变化动态模拟研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
论文借助地理信息技术,采用CA-Markov模型,以1988、1996、2003年3个相同时相的TM遥感影像作为数据基础,并结合地形图和相应的交通、气候等数据对向海自然保护区未来的土地覆被类型进行动态模拟和预测。在模型建立过程中,通过马尔可夫模型求出转移概率矩阵,确定CA模型转换规则。利用CA-Markov模型对向海自然保护区未来的土地覆被类型转化方向进行了动态模拟,将模拟结果与已有的土地覆被类型对比,得出模拟精度达到74.46%。据此对向海自然保护区2010、2018年土地覆被类型做出预测。预测结果表明:向海自然保护区土地覆被类型整体趋势不容乐观,湿地面积在大量减少,林地和草地呈减少趋势,耕地、居民地、未利用地呈增加趋势,其中未利用地面积增加最多。该方法可以对向海自然保护区的湿地保护和动态监测以及可持续发展提供依据。  相似文献   
6.
基于LUCC的南四湖流域面源污染输出风险评估   总被引:5,自引:0,他引:5  
基于1990-2015年土地利用和统计数据,运用输出风险模型、CA-Markov模型及回归模型,结合GIS技术,对南四湖流域的1990-2015年间土地利用覆盖变化情况和面源污染输出风险空间变化情况进行分析,模拟了2020年土地利用变化和输出风险空间分布。结果表明:研究期间,南四湖流域主要的土地利用类型为耕地和建设用地,共占总研究面积的85%以上;TN、TP有明显的风险变化对比,TN风险值分布在0~0.65,TP风险值约在0~0.12之间,氮为流域内主要污染物;在1990-2005年间,TN风险呈先增加后减少的趋势,2010年之后急剧增大。TP风险随着时间的增加一直下降;从空间分布上来看,风险较高的污染区多位于南四湖区以西的平原地带,南四湖东部的山地地区污染风险型较低,多为低风险污染区。较2015年,2020年的未利用地面积变化不大,除建设用地数量增加外,其他用地面积均有不同幅度的减少,TN风险略有减小,TP风险变化不大。为了控制研究区域面源污染的发展,相关部门需把提高农业科技、减少肥料施用作为当下的工作重心,从源头上控制污染发生。  相似文献   
7.
黄河流域生态环境脆弱性评价、空间分析及预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
生态环境脆弱性是制约经济可持续、高质量发展的重要因素。以2005—2018年黄河流域73个城市为研究对象,构建了黄河流域生态环境脆弱性的评价指标体系,采用主成分分析计算了黄河流域生态环境脆弱指数,并依据自然断点法将评价结果分为极度脆弱、重度脆弱、中度脆弱、轻度脆弱、微度脆弱五类。进一步通过空间相关分析揭示了黄河流域生态环境脆弱性的时空演变特征,并利用CA-Markov模型对黄河流域2025年生态环境脆弱性进行了预测。结果表明:(1)黄河上、中、下游生态环境脆弱性分别表现“低—中—高”的分布特征,且生态环境脆弱性变化趋势存在区别:上游虽差异较大但波动相似,中游波动方向相反,下游在2016年之后整体呈下降趋势。(2)黄河流域生态环境脆弱性存在空间相关性,上游呈现低—低聚集,下游呈现高—高聚集,中游空间相关性不显著。(3)预测2025年黄河流域中游地区重度脆弱有所扩张,下游地区极度脆弱向中心区域明显收缩。黄河流域生态环境的治理与保护并非一朝一夕之事,也并非某一流域单独能够完成的,黄河上、中、下游要根据不同的自然条件制定与之相适宜、符合整体发展需要的治理与保护措施。  相似文献   
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