珠江三角洲典型地物空间分布特征研究

珠江三角洲改革开放30年以来经历了巨大的发展,但也导致了城市的迅速扩张以及大量宝贵农田的流失,引起了诸多环境问题和社会问题。因此探讨珠江三角洲土地利用的演变规律对于未来土地利用的发展变化具有重要的借鉴和指导意义。空间分析因其能有效揭示隐藏在区域数据之后的规律信息以及提供直观的可视化信息表达,已引起许多学者的关注。引入空间整体统计参数中的平均中心、标准距离和标准偏移椭圆,探讨珠江三角洲耕地和建设用地两种典型地物1990—2005年间空间整体特征变化规律。通过对研究区及研究区各市(区)空间中心转移、空间分布扩散和空间分布偏移的计算,表明珠江三角洲耕地空间特征在1990—2005整个阶段均呈现扩散状态,而建设用地空间特征在1990—2000阶段和2000—2005阶段呈现收缩和扩散两种特征。两类地物空间特征变化强度2000—2005阶段均大于1990—2000阶段。典型地物空间特征的发展变化与社会经济发展相一致。通过对比发现,耕地与建设用地空间中心迁移呈现反向变化,揭示了经济发展中大量的耕地转化为经济价值更高的建设用地。研究区中各市(区)典型地物在不同阶段、不同区域土地利用发展也存在空间差异性。空间统计指标能直观有效地揭示地物空间分布格局变化规律,有利于深入探讨研究区土地利用/覆盖变化。     

昆明市主城区热环境及其影响因素的时空演化特征

为了明确城市化发展所导致的城市地表变化对城市热环境时空变化的影响,基于2002年、2008年和2014年的三期遥感影像,采用辐射传输方程法和ISODATA非监督分类法对城市地表进行了地表温度反演和土地利用分类,同时利用NDVI像元二分线性模型法计算了地表的植被覆盖度,最后,通过对研究区域的土地利用、植被覆盖和热环境进行时空变化的统计分析和对比分析,得到如下结果,(1)2002—2014年,城镇用地面积共增加了295.18 km~2,相比2002年,2014年城镇用地面积增加了1.62倍,所占比重增长了10.98%;(2)大量中低植被覆盖度区域转换为中高植被覆盖度区域,植被覆盖度大于0.6的区域面积共增加了220.26km~2;(3)较高温区面积持续增加,共增加841.78km~2,与之相反的是低温区和较低温区面积持续减少,共减少701.71 km~2;(4)城市热环境虽然受到植被覆盖度等地表特征因素的影响,但是城市热环境的持续增高并非完全由于城市化导致的城市地表特征变化所致,全球变暖大环境的影响也是其均温大幅增高的主要原因之一。研究结果可作为改善城市热环境和缓解其负面效应的空间优化与规划的重要科学依据,也可为将来昆明城市发展战略提供科学参考。     

基于InVEST模型的河北省陆地生态系统碳储量研究

研究土地利用变化对生态系统碳储量的影响可为区域碳库管理提供科学依据。以1990—2015年河北省土地利用数据为基础,分析土地流转方向,利用InVEST模型对建设用地侵占生态用地导致的陆地生态系统碳储量减少进行定量评估。结果表明,河北省碳密度较高的植被类型为沼泽湿地和落叶阔叶林,碳储量高值区主要集中在河北省西北部海拔相对较高的山地林区,碳储量低值区主要集中在南部平原区;1990—2015年河北省陆地生态系统碳储量累计减少44.48 Tg,建设用地扩张导致的碳储量减少29.23 Tg,引起碳储量减少的土地利用变化中,建设用地扩张占比最高;石家庄市建设用地扩张规模最大,碳储量减少8.83 Tg,承德市碳储量减少最少,碳储量减少0.44 Tg。河北省陆地生态系统碳储量呈下降趋势,建设用地扩张是导致碳储量下降的主要原因,其对不同区域碳储量的影响程度不同,扩张规模直接影响碳储量变化速率。     

基于GIS的乌海矿区土地退化因素分析

为定量研究矿区土地退化特征及其驱动因素,利用遥感和GIS技术分析1990—2010年内蒙古乌海矿区土地利用类型转化特征,在此基础上选取多个经济社会以及空间距离因子,利用Logistic模型对研究区域1990—2000和2000—2010年2个不同时间段土地退化的驱动因素进行探究。结果表明,乌海矿区近20 a的土地利用变化集中表现在草地大面积减少,建设用地和荒漠面积大幅度增加;荒漠和建设用地增长最快,主要源于草地和耕地的转化,土地退化主要表现在沙地等荒漠面积的增长;对土地退化的Logistic回归模型分析表明,土地退化在第1阶段(1990—2000年)的主要驱动因素是到最近采矿点距离、到最近乡镇距离和坡度Ⅱ(5~15°);第2阶段(2000—2010年)的主要驱动因素是到最近水域距离、高程和到最近道路距离。     

乌鲁木齐城市地表温度时空变化与贡献度研究

伴随着新疆首府乌鲁木齐市经济快速发展,人口持续增加、城市化进程不断加快,地表温度也发生极其显著的变化。以乌鲁木齐市中心城区为研究对象,利用1990—2018年的4期Landsat卫星影像和中国科学院土地利用/覆被分类数据,采用地表温度反演、重心转移模型、空间聚类分析以及计算贡献度指数等方法,定量研究乌鲁木齐市城市化进程中地表温度的时空格局变化及土地利用/覆盖对热环境的贡献程度。结果表明,(1)1990—2018年间,研究区相对地表温度等级在<0、0—2、>8等级上面积增加,2—4、4—6、6—8等级上面积减少。面积增长最大的是<0的相对地表温度等级,面积减少最多的是6—8等级,从空间分布上看,温度区分布有从中间向外围递增的现象。(2)1990—2018年间,研究区内相对地表温度等级在0—2、2—4、4—6区域的重心均表现为先向东南,再向西,再向东北转移的趋势,相对地表温度等级>8区域的重心先向西南,再向东北转移,相对地表温度等级<0的区域温度重心一直北移,空间上呈现等级越高越靠东的现象,相对地表温度等级<0分布在中间,相对地表温度等级>8区域的重心转移距离最长,相对地表温度等级在0—2区域的重心转移距离最短。(3)研究区内的LST在空间上呈现出很强的集聚效应,从整体上均表现为等级越高集聚性越强的现象;1990—2018年间,区域热岛的集聚程度在不断降低,空间尺度临界值逐年下降。(4)1990—2018年间,研究区建设用地与水域面积增加,其余类型均在减少,面积增长最大的为建设用地,面积减少最大的耕地面积。各土地利用/覆盖类型的贡献度指数从大到小表现为草地、建设用地、未利用地、林地、水域、耕地,其中草地、建设用地、未利用地为正贡献,林地、水域、耕地为负贡献。贡献度值指数大小与面积密切相关。     

三江源土地利用变化特征及因素分析

根据三江源地区1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年7期1∶10万土地利用数据集,运用Arcgis 10.0空间统计分析与数理统计方法定量研究了该区土地利用变化特征、规律及趋势,阐明了影响土地变化的主要因素,为三江源地区土地资源的可持续利用及土地管理决策提供科学依据。结果如下,(1)2015年三江源土地利用类型以草地、林地和水域为主,分别占总面积的71.20%、4.28%、5.47%。低覆盖草地主要分布在研究区西北部,中高覆盖度草地以及林地集中分布在东南部,水域在整个源区都有分布。(2)根据土地利用变化重要性指数(C_i),得知35年间三江源土地利用类型之间的转变主要以低中高覆盖度草地、未利用土地与水域之间的转化为主。1980—2015年,低、高覆盖度草地,水域,建设用地面积波动增加,未利用土地面积有明显的减少趋势,35年间减少了17.61%,中覆盖度草地和林地基本保持不变,草地面积总体增加了13.45%。(3)从土地利用变化来看,建设用地增加最快,1980—2015年,建设用地增加了89.54%,它的开发程度也最大,为2.63%;未利用土地的耗减程度最大,耗减率为0.66%。(4)人口、经济结构变化及政策的实施是土地利用变化的主要驱动机制。     

乡村型半城市化地区的土地利用特征和形成机制研究——以潮安区古巷镇为例

半城市化地区是城镇发展过程中形成的不同传统二元城乡结构、土地利用混杂交错且变化迅速的地域类型。该地域城镇发展问题突出,社会矛盾集中,研究该地区半城市化发展特征对深化认识城镇发展,推进半城市化向城市化转变具有重要的理论意义和实践意义。为探析半城市化地域的土地利用特征和形成机制,以潮州市潮安区古巷镇为例,综合研究其土地利用演变规律、空间分布特征、土地利用效率和土地利用转移矩阵,并借鉴程序框图思维,创新半城市化机制研究,发现:2001—2016年间研究区建设用地和未利用地增加,2001年、2006年、2011年和2016年人均建设用地分别为137.3、197.5、257.8和194.5 m~2,超出国家法定水平,耕地、园地和坑塘水面面积减少。工矿用地增长速度快,分布范围广,单位工业用地产值仅692.6元,低于国家水平,存在用地比例过高、增长速度过快以及用地产出效率低等问题。城乡居民用地面积变化缓慢,其人均用地面积先增后减,符合国家规范要求。矩阵转移分析结果表明:建设用地的增加主要是来自耕地、园地、坑塘水面和未利用地。农用地是该地区最容易受到侵占的用地类型。以卫生洁具产业为核心的工业发展是古巷镇建设用地变化的主要驱动力,为半城市化地域形成提供了基础条件。农民充分的自主发展权以及政府监管、规划引导缺位是半城市化地域形成的根本原因,如不介入管理和引导,环境恶化和本地人口外流将进一步促进半城市化地区的固化。     

长株潭城市群土地利用/覆被变化对碳效应的影响

基于1990、1995、2000、2005、2010年长株潭城市群土地利用数据及植被类型图、土壤类型图,借助Arc GIS10.0软件,从土地利用类型的结构、转变方向、转变带来的碳排放强度及碳汇空间分布的区域差异性等方面,分析20 a间研究区土地利用/覆被变化引起的碳效应。结果表明:(1)1990—2010年间,长株潭城市群土地利用类型变化的显著特征为耕地与林地间的相互转变以及耕地、林地向建设用地的转变;(2)长株潭城市群碳效应变化呈倒"U"形趋势,整体碳汇能力减弱,碳效应空间分异明显。与其他区县相比,长沙、株洲、湘潭3市市区及望城县、长沙县这5个区县的土地利用转变碳效应及碳汇能力变化更明显,差异性大,这与区域人口密度及经济发展的不均衡直接相关;(3)可考虑通过限制林地及草地转出、优化土地利用结构及经济布局、防止生境破碎化及生态系统退化等措施来控制土地利用碳排放。     

基于土地转移矩阵的生态服务功能研究——以南京市仙林新市区为例

以南京市仙林新市区为例,运用土地转移矩阵方法分析土地利用变化,并采用专家打分法和层次分析法对生态服务功能进行分类评价,对其结果进行空间化表达,分析土地利用变化对生态服务功能的影响。结果表明:(1)2003—2013年仙林新市区耕地和水体面积大量减少,而建设用地、密集型草地和裸地面积大量增加。土地利用类型变化主要体现在耕地、水体向建设用地、密集型草地和裸地的转移。(2)区域生态服务功能整体降低,但生态服务功能改变程度具有空间异质性,西北部和中部的大部分区域生态服务功能降低程度高,而东南部小部分区域降低程度低。(3)耕地、有林地和水体向建设用地的转移是造成生态服务功能降低的主要原因,其作用程度达到70%以上。     

成渝城市群黑碳气溶胶的时空分异特征及其对土地利用/土地覆被变化(LUCC)的响应

基于2000—2015年MERRA-2的黑碳气溶胶(BC)空间分布数据和土地利用/土地覆被数据,利用GIS空间分析手段和地理加权回归模型,识别成渝城市群BC浓度的时空分异和土地利用/土地覆被变化(LUCC)特征,探讨BC浓度对LUCC的响应关系。结果表明:(1)成渝城市群BC浓度在整体上呈现出中部高、四周低的同心圆格局,且这一态势在15 a中没有发生明显改变;2000、2005、2010和2015年的年均浓度分别为3.86、4.97、4.91和4.51μg·m~(-3),以2005年为拐点呈先上升后下降的趋势,且2005年高值区的空间范围最大,经历了扩张-收缩的变化过程;在季度水平上表现出冬季秋季春季夏季的趋势,秋冬季BC污染形势严峻;(2)2000—2015年成渝城市群土地利用/土地覆被的主要类型为耕地、林地和草地,该时期3种地类面积总和的占比均在94.61%以上,土地利用结构未发生明显改变;以耕地与草地连续减少和建设用地持续增加为LUCC的主要特征,水域、林地和未利用地略有增加;(3)不同土地利用/土地覆被类型下的BC浓度总体上呈现出建设用地耕地水域林地未利用地草地的特征;在不同的土地利用/土地覆被转换方式下,当人工用地转为自然用地时BC浓度降低,当自然用地转为人工用地时BC浓度增加;(4)地理加权回归模型计算结果表明,局域拟合系数较高区域的LUCC对BC浓度的影响较为显著,且呈现出明显的空间分异现象。     

Assessment of ecological risks induced by land use and land cover changes in Xiamen City,China

The landscape ecological risk (LER) in Xiamen City, China, from 1990 to 2030 was studied using an urban land use and land cover change (LUCC) model and LER analysis. The LUCC model was used to predict the LUCC of Xiamen from 2020 to 2030. We analyzed the characteristics of LUCC and landscape pattern changes and, finally, evaluated the effect of rapid LUCC on LER. Of the six landscape types investigated, built-up land and farmland demonstrated the most significant changes. The area of built-up land increased by 1.5 times in 2010 and is predicted to increase by 2.7 times in 2030 than that in 1990. The area of farmland increased from 34.5% in 1990 to 24.5% in 2010 and is predicted to decrease to 15.1% in 2030. The number of patches (NP) of built-up land decreased with increasing area, which promoted the dominance of built-up land over other landscape types. Five landscape types, those other than built-up land, increased in NP, landscape fragmentation, segmentation, and disturbance but decreased in dominance. The LER of Xiamen in 2010 was slightly lower than that in 1990. However, with the acceleration of urbanization, the LER in 2020 and 2030 will increase by 7.6% and 12.5% than that in 2010. The LER will significantly increase in areas such as the Huandong sea area, the second urban core of Xiamen, and northern Xiang'an. For the areas, some measures (e.g. optimum urban spatial growth patterns and control of coastal reclamation) must inevitably increase to reduce the LER posed by rapid urbanization.     

城镇化与绿地退化对城市热环境影响研究

城市的发展和城市化进程的加速,导致建设用地的迅速膨胀和生态景观绿地的急剧减少,最终改变了城市热环境。以广州南部快速发展区为例,基于Landsat6遥感影像数据定量分析城市化及绿地系统的变化情况及其城市地表热场和热岛效应空间分布情况,探讨城市热场及热岛效应受城市化和绿地退化（以NDVI为表征）影响的定量关系。研究表明,广州南部地区的热环境状况与其地形特征之间有较密切的联系,城市热环境的分布变化与城镇建设用地和NDVI的分布变化有一定的相关性,特别是与NDVI呈现线性负相关,即地表温度随着归一化植被指数的增大而降低。结果表明,城镇化与绿地退化是导致城市热岛分布变化的影响因素之一。最后从生态角度出发,提出通过构建城市点状绿岛和带状生态廊道来改善城市热环境的可能性。     

哈尔滨市城市用地扩展时空特征及驱动机制分析

在RS和GIS的支持下集成多源数据,提取哈尔滨市1989—2008年城市土地利用扩张信息。利用单一土地利用动态度和弹性系数模型分析了近20年城市用地扩展时空特征。结果表明：1）近20年城市用地面积增加了123.93km2,其中1996—2002年和2002—2008年增长较快,年均增长率分别为3.24%和3.52%。2）1989—1996年城市扩展规模在合理的范围内上下波动;1996—2002年城市用地扩展速度过快,高于城市人口增长速度;2002—2008年城市用地仍在持续扩展,但扩展速度小于人口增长速度。3）1989—1996年西南南方向上扩展面积较大,为3.61 km2;1996—2002年西北北和西南西方向扩展程度较大,分别为18.37 km2和8.78 km2;2002—2008年西北西方向扩展较为集中,面积为20.45 km2,主要表现在松北区大规模开发建设。4）从经济增长、人口数量、交通牵引和政策与城市规划等因素探讨了哈尔滨市城市用地扩展驱动机制,对指导城市合理规划和促进城市理性发展具有一定理论参考价值。     

Land-use dynamics and landscape pattern change in a coastal gulf region,southeast China

This study quantitatively analyzed spatiotemporal changes in land use and landscape pattern in a coastal gulf region of southeast China by comparing classified satellite images from 1988, 2002, and 2007, using a geographic information system (GIS), remote sensing (RS), and landscape pattern metrics. The results show an increase in cropland, built-up area, and aquaculture area and a decrease in orchards, woodland, and beach area during 1988–2007. Over the study period, 64.3% of newly-expanded cropland was from woodland; newly-expanded built-up area of 34.8, 27.2, and 20.4% was converted from cropland, woodland, and beach areas, respectively; and newly-expanded aquaculture increased by 45.1 and 29.4% from beach and water body areas, respectively. Trend analysis of landscape pattern metrics demonstrates fragmentation of the landscape, with landscape pattern structure becoming more complex over the last two decades in the Louyuan Gulf region. Urbanization and policy developed to transfer beach/seawater areas into built-up area/aquaculture are the two main driving forces contributing to dynamic changes in land use and landscape pattern in the last two decades in Louyuan.     

The calculation of equivalence factor for ecological footprints in China: a methodological note

The Ecological Footprint (EF), a physical indicator to measure the extent of humanity’s use of natural resources, has gained much attention since it was first used by Wackernagel and Rees in 1996. In order to appraise land area types with different levels of productivity, they introduced the concept of an equivalence factor. This relates to the average primary biomass productivities of different types of land (i.e. arable land, pasture, forest, water/fishery, built-up land and fossil energy land) to the regional average primary biomass productivity of all land types in a given year. Hence, the equivalence factor is an important parameter in the EF model and it directly affects the reliability of all results. Thus, this article calculates equivalence factors on the national and provincial levels in China based on Net Primary Production (NPP) from MODIS 1 km data in 2008. Firstly, based on the Light Utility Efficiency and CASA model, the NPP of different biologically productive lands of China and of different provinces was calculated. Secondly, China’s equivalence factor for 6 land area types was calculated based on NPP: arable land and built-up land has an equivalence factor of 1.71, forest and fossil energy land has a factor of 1.41, pasture has a factor of 0.44 and water/fishery 0.35; Finally, the equivalence factor of 6 land area types in different provinces was also calculated. The NPP of each ecosystem type varies along with the equivalence factor in different provinces. However, the ranking of the equivalence factors in different provinces remain the same, with that of arable land being the largest, and the water/fishery being the smallest.     

Temporal and spatial patterns and driving factors of cultivated land change in Qinghai-Tibet Plateau北大核心CSCD

随着经济快速发展、城镇化进程加快以及人口基数不断增加,在城市用地不断向外扩张以及生态退耕措施的影响下,耕地面积呈逐年减小的趋势.这一现象加剧了农业发展与其他要素间的矛盾,对区域粮食安全也产生重要影响,因此,探讨耕地面积时空变化及其驱动机制对保障区域粮食安全具有现实意义.分析青藏高原地区1980年、1990年、2000年、2010年、2018年的耕地面积数据,结合户籍人口、地区生产总值(GDP)、粮食单产等统计年鉴资料解析影响其变化的主要驱动因子.结果表明:(1)青藏高原近40年耕地面积变化总体经历缓慢增加、显著增加和缓慢递减3个阶段,整个变化过程中耕地主要流失方向为林地和草地,分别占总流失面积的50.99%和32.02%,主要原因为退耕还林还草等政策的实施,其次为建设用地和水域增加.(2)耕地转为非耕地的地区主要集中在四川西部、云南西北部、青海东部,而耕地转入地区主要集中在青藏高原中部.以地市州来看,拉萨、海东、海西、阿坝、林芝等地区耕地面积变化特征以缓慢递增为主;西宁、黄南、甘孜、甘南等地区的耕地面积则呈缓慢递减的变化趋势.(3)主成分分析和结构方程模型结果显示影响耕地面积减少的主要驱动因素包括经济社会发展和粮食生产.其中经济和社会因素对耕地面积变化产生的影响为负值,社会因素产生的负影响最大,为-0.224,人口基数增长、建设用地扩张、土地利用转型要求以及二、三产业红利的吸引都会导致耕地面积减小.本研究揭示了青藏高原地区近40年耕地变化情况及流失方向,耕地面积波动主要受到经济社会因素以及政策因素的影响;上述结果可为今后国家粮食安全及当地生态环境可持续发展提供理论参考.(图7表8参45)     

资源型城市土地利用变化及其对生态系统服务价值的影响

东营市是新兴的石油资源城市,土地利用/覆被变化剧烈且具有独特的区域特征。探讨该地区的土地利用变化及其对生态系统服务价值的影响有着重要的现实意义。为此,基于RS和GIS技术,利用Costanza提出的生态系统服务价值评估方法,研究了东营市1986—2008年间的土地利用变化及其引起的生态系统服务价值动态变化。研究结果表明：（1）耕地是东营市主要的土地利用类型,面积有所减少;未利用地和次生盐碱地所占比重较大,居民点及工矿用地大幅增加,油田生产建设和生态环境保护矛盾非常突出。（2）生态系统服务价值减少了6.68%。2008年东营市提供的生态服务仍然以维护原材料、气体调节、食物生产、气候等为主,而废物处理、水源涵养、生物多样性保护、土壤形成与保护和娱乐文化功能是比较弱的。今后应维护生物多样性保护和水源涵养功能,防止土壤盐渍化,提升区域生态系统服务功能;（3）生态系统服务价值对生态价值系数的敏感性指数均小于1,说明研究区内的生态系统服务价值缺乏弹性,研究结果是可信的。     

城市化进程对南京市区域气温变化的影响

20 世纪90 年代以来中国进入城市化快速发展阶段,城市规模迅速扩张,这在一定程度上对大气热环境产生了影响,如产生了城市热岛效应.文章基于南京气象站点观测数据、南京市统计年鉴以及landsat TM 影像数据,选取人口密度、废气排放量、运营车辆、用电量、绿地覆盖面积、建成区面积6 项指标构建城市化因子群,运用灰色关联度分析法对影响南京气温变化的因子群进行贡献度分析.首先,基于以往研究及南京市统计年鉴选取人口密度、废气排放量、运营车辆、用电量、绿地覆盖面积、建成区面积6 项指标构建城市化因子群;其次,基于landsat TM 影像数据利用监督分类方法提取建成区面积;最后,基于灰色关联度分析方法,定量计算出人口密度、废气排放量、运营车辆、用电量、绿地覆盖面积、建成区面积6 项城市化因子分别对年均温、年最高温、年最低温、季均温、月均温以及不同时期温度均值的影响.研究发现,（1）1983-2011 年期间,南京市气温呈明显递增趋势,20 世纪90 年代后期增温更为明显,1999-2007 年年均温增长了1.50 ℃.（2）发现对于同-参考数列（年均温、月均温等）而言,其影响因子关联度整体排序是一致的：人口密度〉建成区面积〉废气排放量〉运营车辆〉用电量〉绿地覆盖面积.（3）同一城市化因子对年均温变化、年最高温变化、年最低温变化的影响是不相同的.例如,人口密度对1983-2011 年年均温变化影响最大,关联度达到了0.95;用电量、废气排放量和运营车辆对1983-2011 年年最低温变化影响最大,其关联度分别为0.68、0.74、0.73.（4）同一城市化因子对不同月份气温变化的影响是不相同的,如人口密度与2 月月均温之间的关联度最小,关联度为0.78;与3 月月均温之间的关联度最大,关联度为0.93.（5）不同城市化因子随着时间的推移,对区域气温变化的     

嘉峪关市中心城区扩张过程及其景观特征变化

以中国干旱区嘉峪关市1986、1996、2006和2010年Landsat TM/ETM＋影像为数据源,采用道路扩展和城市建设用地扩张强度反映城区建设扩张过程,同时分析了城市景观类型的斑块特征和结构特征,研究结果表明：1）嘉峪关市中心城区主干道路扩展显著,城市面积增加明显。1986—2010年间嘉峪关市道路长度增加了100.20 km,城市面积从1986年的2 220.03hm^2增加到2010年的5 048.22hm^2,年均扩张强度指数达5.10%。2）城市景观格局变化显著,建设用地、城市绿地和水体分别增加了2 003.74hm^2、655.30hm^2和169.15hm^2,未利用地则减少2 828.19hm^2。建设用地和城市绿地破碎度增加,未利用地破碎度减少。3）城市景观斑块类型更趋均衡化,整体景观和异质性多样性增加。4）城市扩张是嘉峪关城市绿地和水体明显增加的重要原因,人类活动对城市生态环境的影响逐渐增强。