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。     

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。     

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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。     

江西省人口空间分布的时空演变

本文从地市、县域、乡镇和1 km×1 km网格4个尺度分析了江西省人口空间分布的聚集特征。结果表明:(1)人口分布具有明显的空间尺度效应,地市尺度上表现为以南昌市为中心的高密集聚;乡镇尺度表现为以县城为中心的集聚特征;1 km×1 km网格尺度反映了以乡镇所在地为中心的集聚特征;(2)1 km×1 km网格的人口密度与地形高程呈显著的负相关;(3)1982—2015年间1 km×1 km网格尺度的人口分布以南昌、新余、抚州、宜春、景德镇等城市中心区集聚,并由点状集聚分布向片状和条带状集聚分布转变。     

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。     

基于多源遥感影像融合的武汉市土地利用分类方法研究

准确高效的获取土地利用信息,对于合理利用和开发土地资源具有十分重要的意义。在快速城镇化地区,土地利用活动频繁且密集,土地利用格局演变十分剧烈,增加了城市土地利用精准分类的不确定性;且受环境气候和云雨天气影响增加了有效光学影像获取的难度。为提高城市土地分类精度,该文选取武汉市中心城区为研究案例,以Sentinel-1A和Landsat8 OLI影像为数据源,采用Gram-Schmidt变换方法进行影像融合,选取最大似然、支持向量机、CART决策树、BP神经网络等4种分类方法对融合的影像进行分类,提取了研究区土地利用信息,并对其进行分析。进一步,通过与光学影像的分类结果对比,探究了Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像在土地利用信息提取方面是否具有优势。研究结果表明:(1)对比其他3种方法,CART决策树分类方法对于融合后的影像分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到88.55%和0.841 4;(2)与光学影像相比,Sentinel-1A和Landsat8 OLI融合影像可以更有效地获取高精度城市土地利用信息;(3)基于多源遥感影像融合的CART决策树分类方法是获取研究区高精度土地利用信息的一种行之有效的技术手段。研究成果可为快速城镇化区域的土地利用分类提供参考。     

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     

基于MODIS AOD数据的南京市大气能见度估算

以南京市为研究区,利用MODIS气溶胶产品数据(MOD04L2)获取研究区气溶胶标高数据,结合地面气象站点能见度观测数据,构建研究区不同季节能见度估算模型,估算南京市2013年能见度时空分布。研究结果表明,研究区能见度模型估算值与实测值总体趋势较为一致,分季节模型能见度估算均值相对误差为14.3%;南京市2013年能见度年均值为6.07km,大致呈现出由市区向周边郊区逐渐升高的趋势;研究区不同季节能见度差异明显,夏季能见度显著高于其他3个季节,在该季节全市能见度均值达到9.93km,约为其余3个季节均值的2倍左右,气候状况与经济社会发展布局是影响研究区能见度时空差异的主要因素。     

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.     

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     

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。     

“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。     

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.     

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。     

秦淮河流域城镇用地增长格局及其演化机制

利用四期遥感TM数据和GIS技术，通过分析20年秦淮河流域城镇用地增长格局及其演化机制，为流域综合管理和模拟提供重要参数，研究结果表明：①城镇用地增长显示阶段性和空间的不均匀性，增长拐点发生在1994年和2000年，空间上表现出增长“热极”与“热带”；②城镇用地增长阶段性是经济社会过程及驱动因子演化阶段的反映，回归分析显示城镇用地增长与城镇人口、经济总量及开发区发展相关系数高，这归于1992年开发区创建、投资增加与2000年撤县设区驱动的结果；③城镇用地增长格局变化是社会经济物质载体演化的体现，1992年后开发区成为城镇用地增长首要来源，2000年后东山新市区与大学城成为其增长核心和新形式，机场与高速公路网强化对城镇用地的空间导向。研究结果较客观地刻画了城市化格局与过程的演化规律，参数应用与数据精度的提高是今后研究的重点.