浙江省土地利用非农化与城市化的空间关系计量

Land use is an important carrier and intuitive result of urbanization process. Driven by the dual transformation of China’s land system and developed regional economy, the interrelationship between urbanization and land use non agriculturalization in coastal areas and its evolution are uniquely explored. Based on the county land use information of Zhejiang Province in 2005, 2010 and 2015, this paper quantitatively analyzes the differentiation of county comprehensive urbanization, land use non agriculturalization and the conversion source and flow of key county construction land in 2005-2015. Then use the Theil index and the bivariate spatial autocorrelation method to explore the spatial correlation model of urbanization level and land use non agriculturalization in Zhejiang Provinces. (1) The level of urbanization in Zhejiang County is rapidly increasing and gradually achieving spatial balance and forming a group like urbanization situation centered on Hangzhou, Ningbo,Jinhua, Wenzhou and other municipal districts; the focus of construction land changes from the central and northern plains to the southeast coastal plains. However, the increase in the municipal area is still the most obvious. The increase or decrease of land for agricultural conversion is the key reason for the large scale change in construction land in Zhejiang County; (2) The spatial positive correlation between land non agriculturalization and urbanization in Zhejiang Province has increased significantly, and the spatial differentiation situation has been highlighted. It has shown that the high aggregation area has shifted from the middle part to the east coast of Zhejiang and the islands. In general, the high high type is mostly distributed in the northern Zhejiang Plain, while the low low type extends from the coastal to the inland. (3) There is a significant scale effect of comprehensive urbanization and land use non agriculturalization in Zhejiang Province, and the correlation difference increases with spatial scale. This study reveals the spatial correlation between urbanization and land non agriculturalization in the period of urbanization of economically developed provinces. It has important guiding value for promoting the synergy of land use planning and urban planning, and implementing land transfer and trans administrative area replacement according to local conditions.     

基于用地倾向性评价的农村潜在土地利用冲突识别研究——以西峡县东坪村为例

精准识别农村潜在土地利用冲突是预先权衡和协调冲突用地,指导农村和谐发展的重要基础。以西峡县东坪村为例,综合考虑"发展建设—农业生产—生态维护"多重土地利用目标,进行建设用地、农业用地和生态用地的用地倾向性评价,建立倾向性比较矩阵识别潜在土地利用冲突区域,并根据识别成果提出相应的差别化管理建议。结果表明:东坪村有47%的土地存在明显潜在土地利用冲突的风险,包括冲突一般区和冲突激烈区,分别占土地总面积的20.61%和26.39%。冲突激烈区(J)中J1涉及面积最大,占土地总面积的18.84%,是接下来土地利用工作中亟需防治的重点问题。除此之外,用地优势区和冲突微弱区分别占土地总面积48.13%和4.87%。总体来看,东坪村内潜在土地利用冲突范围较大,程度较强,冲突形势较为严峻。     

基于LUR模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例

随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM25浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局6大类预测变量,其中城市景观格局选取边缘密度、连续度、形状指数、斑块平均面积、蔓延度、均匀度指数7个景观指数,运用逐步线性回归模型,探究城市景观格局对PM25浓度的影响。研究结果显示：（1）所选取的土地景观格局指数可以解释研究区PM25浓度的732%的变异,模型拟合较好;（2）影响PM25浓度的土地利用类型包括建设用地、林地、草地与水体。微观尺度下城市各类型景观格局中连续度和形状指数对PM25影响显著,建设用地连续度越高,分布越集聚,PM25浓度越高;水体形状指数越小,形状越简单规则,越易降低PM25浓度;（3）城市整体景观格局中,景观聚集程度与景观多样性等因素对PM25浓度产生重要影响。减少景观内各类型斑块的离散分布,使各景观类型均匀分布于整体景观内,有助于降低PM25浓度。研究结果可为未来大气防治与城市规划提供参考依据。〖HJ1〗〖HJ〗〖JP+1〗     

长江流域土地利用/覆被变化的大尺度水文效应

土地利用/覆被变化(LUCC)对流域水文过程具有重要的长期影响作用。针对土地利用覆被变化对大型流域水文过程的影响程度,利用构建的长江流域分布式水文模型分析了土地利用变化情景下的水文效应特征。结果显示:分布式水文模型综合考虑了下垫面土壤、坡度、植被等特征,可以较好的反映降水发生后水分在不同土壤、植被和地形条组合件下,蒸散、地表和地下径流等组分的运移过程。根据不同土地覆被类型的径流成分差异,以及长江流域实际可供调节的土地利用方式,流域现有土地利用格局中农林地依然具有较大的转换空间。根据典型流域中预设的农林地转换情景下的径流效应看,各种情景虽然对流域径流总量变化影响较小,但对蒸散、地表径流和基流可以产生显著影响。其中,林地增加使基流最高提升超过15%,同时可使地表径流下降近5%,两者对蒸散的改变在1%左右,对径流总量变化幅度则只有0.7%左右。不同情景下的水文响应模式反映了未来土地利用调整的水文效应,因此可以基于不同的径流效应,开展有利于综合发挥流域持水能力的空间规划,提升林地所占比重。     

基于安徽省土地利用变化的地形梯度效应分析

为揭示地形因素与土地利用空间格局演变的关系,以安徽省2000年、2005年以及2010年Landsat TM影像和DEM数据为数据源,利用坡向、地形起伏度、坡度变率和地形位指数多种地形因子,并结合地学信息图谱分析理论从综合角度系统研究土地利用结构时空分异格局在地形梯度上的变化特点及其规律。结果表明:1)研究区主要的土地利用类型是耕地和林地,其次是建设用地和未利用土地,且建设用地面积逐期增加趋势显著。2)2000~2010年研究区不同土地利用类型在不同地形梯度区间的分异规律存在明显差异。低地形梯度范围是耕地、水域和建设用地的优势分布区;中地形梯度范围是草地的集中分布区;林地的优势分布区集中在高地形梯度范围。3)2000~2010年研究区土地利用图谱以稳定型和后期变化型为主,低地形梯度和高地形梯度是稳定型图谱的集中分布区,中低、中高和高地形梯度范围是后期变化型图谱的优势分布区。2000~2005年林地的优势分布区有向较低地形位梯度扩张的趋势,其中,耕地是主要的转入来源。2005~2010年耕地的优势分布区有向较高地形位梯度扩张的趋势,变化模式主要为:"林地–耕地"、"未利用地–耕地"和"草地–耕地"。     

土地利用生态服务价值指标体系评估结果比较研究

生态系统服务价值评估越来越受到学术界关注。针对当前生态服务价值评估方法、指标体系和评估效果较多的实践,通过文献归纳,对国内外土地利用生态服务价值评价方法、指标体系及其系数进行了梳理、分类和评价,将指标体系分为Costanza和谢高地两大类,并将谢高地指标体系分为价值当量、价值系数和区域修正。以辽宁省2005、2010年土地利用数据为案例,运用Costanza价值系数、谢高地两个版本价值当量、两个版本价值系数的区域修正,分别核算了案例区生态系统服务价值及变化,并比较评价结果。研究得出Costanza价值系数应用于中国实践时评估结果显得偏低,谢高地2002版的价值当量和2002版的价值系数区域修正结果最接近平均值,相对较为可取,2007版的价值系数区域修正评估结果也较为接近均值但略低,2007版的价值当量评估结果总体偏高。研究结果有利于指导土地利用生态服务价值评估指标体系选取。     

基于SD和CLUE-S模型的区域土地利用变化对土壤有机碳储量影响研究

土地利用/土地覆被变化改变土壤呼吸条件,进而对土壤有机碳储量变化产生影响,而土壤有机碳储量则是影响农业可持续发展和全球碳平衡领域的重要因素。以上海市崇明岛为例,运用系统动力学模型(System Dynamics Model)预测2020、2030年土地利用需求变化,结合CLUE-S模型(Conversion of Land Use and its Effects at Small region extent Model)得出各种用地类型的空间分布,并引用碳密度法估算三种发展幕景下土地利用变化对土壤有机碳储量的影响。结果表明:2030年三种发展幕景土壤有机碳储量分别为:低速发展幕景为3 093.03×106kg,惯性发展幕景为3 079.47×106kg,高速发展幕景为3 059.81×106kg;研究期内土壤有机碳储量呈现缓慢下降趋势,但人类活动对其扰动较小;SD和CLUE-S耦合模型可以从时间和空间两方面对土壤有机碳储量进行模拟,具有可行性;建议通过加强城镇用地集约利用、农田保护、林地建设来减少人为活动对土壤有机碳储量的影响。     

环境约束下大都市城郊土地利用结构评价——基于信息熵和非期望产出模型分析

土地利用过程中会产生期望和非期望产出,针对以往土地利用结构评价中忽略环境产生的非期望产出而影响土地利用结构效率真实性问题,以大都市城郊的上海青浦区为例,宏观上,运用信息熵模型对该区2005~2014年土地利用结构有序性进行评价;微观上,运用非期望产出模型测算青浦区研究期间土地利用结构效率,为寻求区域土地利用结构效率损失的原因及改善途径提供参考。结果表明:(1)2005~2014年青浦区土地利用结构信息熵值时序上呈现"M"形变化趋势,空间上由中部向东西两翼递减;(2)2005~2014年青浦区土地利用结构效率变化趋势在时间序列上呈现"W"形变化趋势,空间上由中部的中心城区向东西两翼递减格局;(3)将环境的负产出纳入非期望产出模型进行土地利用结构效率评价,能更加准确的反映土地利用结构效率的真实性;(4)影响青浦区土地利用结构效率水平变化的主要因素为纯技术效率的变化,资源过度消耗和环境污染物排放过量是制约青浦区土地利用结构效率提升的主要原因。针对土地利用结构效率损失的原因及区域差异提出效率提升途径。研究结果可为青浦区土地利用结构优化和可持续发展提供科学借鉴。     

经济快速增长区土地利用变化对土壤质量影响研究

以苏锡常地区具有典型性的原锡山市不同土地利用类型和不同时间的土壤取样点为研究对象,从时空转换角度分析土地利用变化对土壤质量的影响. 结果表明,1980—1995年,苏锡常地区土地利用结构变动速率为0.59;1995—2000年,苏锡常地区土地利用结构变动速率增加为0.74. 统计分析和独立样本t检验结果表明:1982—2005年原锡山市pH降低0.58,w(有机质)降低1.02 g/kg,w(全氮)降低0.16 g/kg,w(全磷)降低0.48 g/kg,w(速效氮)降低7.63 mg/kg,w(速效磷)增加26.16 mg/kg,w(速效钾)增加36.9 mg/kg,土壤含水率降低0.52%,土壤的相对质量指数降低3.06;在不同土地利用方式下,土壤质量各指标的变化具有明显的差异性.