近15年科尔沁沙地及其周围地区土地利用变化分析

利用2期土地利用图形数据对科尔沁沙地及其周围地区的土地利用变化进行分析发现:1985～2000年该地区耕地增加15.34%,林地增加2.48%,草地减少6.28%,水域减少7.72%,城乡工矿居民用地增加1.99%,未利用地减少4.04%;其中草地向耕地转化的面积最大,为4932.00km²,占全区土地利用变化总面积的63.85%,转化的空间分布呈现出向科尔沁沙地边沿及其外围扩展的态势。经相关分析及文献调研得知,人口增长和经济发展是研究地区耕地增加、进而导致系列土地利用变化的根本原因;此外,土地开发和生态环境保护等宏观政策也是影响区域土地利用变的重要人文驱动力。     

NSTEC土地利用格局的人口密度变化驱动力研究

基于中国东部南北样带(NSTEC)20世纪50年代以来5个时期的县域人口数据,筛选出人口密度每平方公里5、10、50、100、200、400和800人等特征值,编制了5期人口密度图,分析了区域人口密度时空变化及其对土地利用变化的驱动关系。相关和回归分析表明:人口密度与耕地比例、城镇用地比例、牧草地比例、林地比例显著相关;不同时期的人口密度可以近似反演相应时期的耕地比例和格局,为人口驱动力的定量研究提供借鉴。     

岷江上游生态脆弱性驱动力分析

作为长江上游重要的生态屏障,岷江上游是典型的生态环境脆弱区。选取了测度岷江上游生态脆弱性的20个指标、25个样本年的2500个数据,采用逆向测度法构建了岷江上游生态脆弱性的测度指标体系,运用因子分析法得到了影响岷江上游的六大驱动因子:生态环境背景状况、人口承载与结构水平状况、水土流失状况、土地垦殖与利用状况、产业结构水平状况、投资水平与结构状况,为岷江上游生态脆弱区恢复重建及经济社会发展提供了科学依据。     

快速城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异探讨：以浙江省义乌市为例

已有城市扩张文献多将建设用地视为单一对象,而较少考虑不同类型的建设用地可能受差别化的驱动因素的影响。针对此,论文以浙江义乌为例,采用无序多分类Logistic回归模型,分析了2006—2014年间义乌商住用地与工业用地扩张所受驱动力的差异。结果表明：商住用地与工业用地扩张均受到自然环境、社会经济区位、邻域状态及空间政策等多重因素的综合影响,但也存在明显的内部差异：一是驱动商住用地扩张的因素并不必然作用于工业用地,反之亦然;二是作用于两类用地扩张的同一驱动因素,其作用方向也可能截然相反;三是对两类用地扩张具有相同作用方向的驱动因素,其作用强度也往往不同,并形成了义乌“产城分离”的城市发展格局。论文揭示了城市化背景下不同建设用地扩张的驱动差异特征,对现有驱动力研究进行了一定拓展,能够为城市规划和城市用地分类管理提供科学依据和直接参考。     

武汉市都市发展区地表温度季节性空间分布与驱动力分析

基于2015年武汉市都市发展区30 m空间分辨率的Landsat 8遥感影像反演近地表温度(LST),运用地统计学、地理加权回归(GWR)等方法,分析都市发展区、生态绿楔以及主城区四季LST时空分布规律和各驱动因子的作用机制,以期为更全面、科学地规划城市发展空间布局和缓解热岛效应提供借鉴.结果 表明:(1)与单一的普通最小二乘回归(OLS)相比,线性逐步回归(LSR)可以寻找最优的多驱动因子组合模型,与LSR拟合的结果相比,GWR模型R2值提高了0.04～0.09,且AIC值均明显减小;(2) LST存在空间聚集关系,“高-高”聚集主要发生在主城区、新型城镇发展区、主要交通干线沿线等更容易造成高温聚集的人工表面,其中夏季“高-高”聚集网格数最多且占比最大,而“低-低”聚集四季均主要发生在各大湖泊水系;(3)绿楔生态用地降温幅度各异,春季降温幅度不明显,夏季降温幅度最显著,各绿楔生态用地降温均超过2℃,且在一定范围内,LST随着与绿楔距离增大而升高,达到一定距离时,会随着与绿楔距离增加而趋于平缓或呈下降趋势;(4)与前人研究相比,景观格局对LST变化的解释程度整体较低,其原因可能是快速城市化导致人工表面积增加,相应的人工绿地也将增加,使得城市景观格局更加零散,导致LST受多种相互作用因素的影响;(5)影响四季LST的驱动因子空间差异较大,夏季土地覆盖和景观格局与冬季土地覆盖、景观格局和人为活动的回归系数均为正值,说明高温或低温条件下这些驱动因子对全域升温作用明显.     

榆林地区植被时空分异特征及其影响因素研究

植被作为反映陆地生态系统和气候的重要指标,对研究全球或区域生态环境变化具有重要作用。以地处黄土高原生态脆弱区的榆林市为研究区,基于地理探测器模型,选取坡向、坡度、气温、降水和土壤类型5类自然因子,土地利用类型、人口密度和GDP 3类人文因子,分析榆林地区植被空间分异特征及其驱动力,并揭示了促进植被生长影响因子的最适宜特征。结果表明,（1）研究区2000—2018年植被覆盖趋向改善,NDVI呈现增加趋势,增速为0.11/10a,2008年以后植被增长较为明显;NDVI在2018年中高等级（0.6—0.8）面积比2000年中高等级面积明显增加;中高等级集中于榆林市东部黄土丘陵区,中低等级（0.2—0.4）集中于榆林市西北部的风沙区,植被覆盖呈现东部高西北低的空间分布特征。（2）人口密度和气温因子较好地解释植被NDVI空间分异性,是影响NDVI空间分异性的主要因子,GDP、土地利用类型和坡度是次级影响因子,其他因子对NDVI空间分异存在间接影响;坡向、降水和土壤类型因子与其他自然、人文因素对植被空间分布影响存在显著性差异。（3）自然、人文因子对榆林市NDVI的影响存在交互作用,因子之间的交互...     

基于多时相遥感数据的典型区生态格局变化分析

利用1985、2000、2013年遥感影像提取的土地覆盖数据,通过景观格局指数、动态度计算、转移矩阵等,分析1985—2013年我国典型地区各类型生态系统景观格局及其动态变化特征、生态系统相互转化时空变化特征等,揭示1985—2013年生态环境格局变化的特点和规律:一级分类生态系统综合变化率,赣江、闽江、白龙江和岷江上游流域分别为4.7%、3.9%、3.3%和1.7%,生态系统变化强度1985—2000年较缓,2000—2013年更剧烈。1985—2013年典型区生态系统的主要转化方向具有持续性和双向性特征,岷江、白龙江和赣江上游流域退耕还林还草政策效果明显,出现较高比例的耕地转为森林和草地;面积占67.4%生态系统类型变化与耕地生态系统和人工表面生态系统变化有关;生态系统变化具有明显的区域差异,生态变化主要表现为沿主要河流谷地的线状延伸,主要城镇居民点附近生态系统类型变化较为突出,人类活动是典型地区生态系统类型格局变化的主要驱动力;典型区尤其是敏感区应加大退耕还林还草政策,减少人类经济活动,降低洪水泥石流灾害发生的概率和程度。     

成渝经济区土地利用变化特征与驱动力分析

以成渝经济区2000年、2005年、2010年3个时期的土地利用数据为基础,应用RS和GIS技术,提取成渝经济区各种土地利用类型数量、土地利用类型动态度及土地利用转移矩阵,分析2000—2010年成渝经济区土地利用变化数量及转移特征;应用偏最小二乘回归方法,结合社会经济数据,构建土地利用变化的偏最小二乘回归模型,分析成渝经济区土地利用变化驱动力。结果表明,研究期间成渝经济区人工表面、林地和耕地面积变化十分显著,其中,人工表面面积增加2 337.03 km²,林地面积增加2 719.15 km²,耕地面积减少5 840.27 km²,耕地主要转换为林地和人工表面;人口压力的加剧是成渝经济区土地利用变化的最主要驱动因素,社会经济快速发展为次强驱动因素,国家调控政策的实施对土地利用变化也具有重要的驱动作用。     

福建省生产废水和生活污水污染物排放的驱动力及其时空分异

采用对数平均迪氏指数方法,区分生产和生活两个体系,构建时空分解分析模型,追踪了福建省9个设区市2011—2019年水污染物排放变化的关键驱动力及其贡献的时空差异.结果显示：研究期内福建省工业废水污染物排放持续减少,并且各驱动力贡献的区域差距明显变小,趋于平衡;生活污水污染物排放量仍保持高位,各驱动力贡献的区域差距基本保持不变.其中,经济规模扩张是福建省水污染物排放的主导驱动力,主要源于福州、厦门、泉州经济赶超发展影响;城镇化发展对区域生活污水污染物排放的驱动影响表现为增排效应,以福州和厦门尤为显著;工业化发展对区域工业废水污染物排放的影响效应由正驱动逐渐转变为负驱动,这主要归功于三明和泉州产业结构调整优化的拉动 效应;技术效应一直是福建省水污染物排放控制的重要驱动力,但部分地区已逐渐步入生活污染物技术减排攻坚期.     

海南东寨港红树林湿地面积变化及其驱动力分析

本文分析了海南省东寨港红树林湿地的面积变化及其驱动力。结合早期地形图和实地调查数据,利用3个时相的TM遥感图片,计算出1959年、1989年、1996年、2002年4个时相的红树林面积分别为3213．8hm^2、1657．8hm^2、2018．8hm^2和1552．6hm^2。在过去的近50年里,有近50％的天然红树林被毁掉,红树林湿地被转换为经济林种植田、水产养殖塘、城镇基础设施建设用地等。自1980年成立红树林自然保护区以来,红树林得到了一定程度的保护,1989年到1996年图像对比上红树林面积增加了361．0hm^2。近年来,旅游业的开发对红树林生态系统存在一定程度的干扰。2002年,红树林面积相对于1996年减少了566．2hm^2。此外,红树林斑块的空间格局和树种的构成发生了变化,红树林群落植物多样性明显减弱。在综合分析基础上,根据生态系统综合管理的思想。提出了建立高水平的管理研究队伍,采用先进的管理技术和手段,综合管理红树林生态系统。