区域土地利用的社会效益及其时空特征研究

土地利用的社会效益是社会经济可持续发展的基础。从用地公平、居民生活质量、社会公平和社会保障等四个方面构建土地利用社会效益评价指标体系，采用AHP法、变异系数法和综合评价模型对湛江市土地利用的社会效益进行了评价，并分析了其时空特征。结果表明，1996-2006年湛江市土地利用的用地公平性较高且变化较小，而居民生活质量、社会公平性和社会保障功能都有不同程度的提高，土地利用的社会效益明显增加；2006年土地利用社会效益以遂溪县最高、徐闻县最低。分析了土地利用社会效益的主要影响因素，并提出了相应的对策措施。     

当前城市边缘土地利用总体规划实施评价探讨

本文以城市边缘土地利用总体规划为基点,切入实施评价课题,述内涵、析问题、寻良策,旨在为加强土地资源建设,增强城市边缘土地利用实效提供有力的理论支撑。     

科尔沁沙地生态系统服务价值变化研究

研究土地利用变化引起的区域生态系统服务价值的改变。可定量评价土地利用活动对区域生态环境的影响。基于1995年和2000年的土地利用数据．应用谢高地等人制定的中国陆地生态系统单位面积服务价值表．估算了科尔沁沙地土地利用变化引起的生态系统服务价值的改变。结果表明。从1995—2000年5年间。科尔沁沙地的耕地增加4．87％。林地减少2．25％。草地减少0．03％．水域减少1．32％．湿地增加0．54％，城乡工矿居民用地减少3．21％。未利用地减少8．83％；研究区内土地利用变化的区域差异性很大．表现为大部分旗县仍维持着毁林毁草开荒的不合理土地利用活动。科尔沁沙地生态系统服务价值从1995年的1463．67亿元增加到2000年的1467．36亿元。净增加值为3．69亿元，增幅为0．25％；其增加值并非因耕地面积增大所产生．而是个别旗县的大面积沙荒地得到有效治理所致。     

长三角地区城市土地利用集约度区域分异研究

土地短缺逐渐成为制约长三角地区经济迅速发展的关键要素。集约利用土地，不断提高城市土地利用效率,是解决长三角地区土地资源稀缺。缓解人地关系矛盾的必然选择。从土地利用强度．产出效率、生态效益、可持续利用程度四方面阐释城市土地利用集约度内涵．以此构建适合长三角地区城市土地利用集约度评价的指标体系，同时运用GIS空间分析方法与技术对评价结果进行空间分异研究。并分析差异产生原因。结果表明：①长三角地区城市土地利用集约度水平差距较大。区位条件和经济发展水平是影响长三角地区城市土地利用集约度的重要因素。②长三角地区城市土地利用集约程度由北向南呈现明显的空间梯度差异特征。在空闾分布上具有微弱的正相关性。空间分异格局明显。③各城市土地集约利用中存在的问题不尽相同，须予以针对性改善提高。     

亚热带红壤丘陵区浅层地下水氮淋失特征研究

土壤养分累积引起的氮素(N)淋失是导致农区地下水污染的重要原因,也是农业面源污染的重要形式.本文以湖南省长沙县典型亚热带红壤丘陵流域为研究对象,通过连续定位观测,研究了林地、稻田、菜地和茶园4种代表性土地利用类型浅层(130~150 cm)地下水中N浓度的逐月动态变化特征.连续3年(2010—2013年)的观测结果表明:4种土地利用类型下浅层地下水总氮(TN)平均浓度差异显著(p0.05),其中,林地最低(0.85 mg·L-1),茶园最高(7.64 mg·L-1);从N的形态构成来看,林地、菜地和茶园浅层地下水中N形态以硝态氮(NO-3-N)为主,分别占TN的46.7%、70.2%和72.8%,而稻田浅层地下水N形态则以铵态氮(NH+4-N)为主,占TN 43.5%,表明土壤淹水条件是影响地下水N淋失形态的关键因子.地下水各形态N浓度的动态变化在不同土地利用下也迥然不同:林地地下水各形态N的含量低、变幅小,而稻田、菜地和茶园地下水N浓度变幅较大;采用单因子方法对不同土地利用下地下水的水质进行评价,结果表明:研究区浅层地下水中TN和NO-3-N无显著污染,NH+4-N污染较为严重,而综合指数法(F值法)进一步表明研究区浅层地下水污染主要出现在稻田和茶园,因此,控制稻田和茶园N肥的施用量是预防亚热带红壤丘陵区地下水N污染的关键.     

基于地理加权回归模型评估土地利用对地表水质的影响

针对传统线性回归模型大多忽视空间数据局部变化特征这一缺陷,引入地理加权回归模型(GWR)用于评估土地利用对地表水质的影响,分析了不同子流域内两者关系出现空间变化的规律并阐释了原因.同时,对比了GWR模型与普通最小二乘模型(OLS)的校正R2、Akaike信息准则(AICc)及残差的空间自相关指数(Moran's I),验证了GWR模型在预测精度和处理空间自相关过程中是否优于OLS模型.结果表明,同一土地利用类型对水质的影响随空间位置的改变而发生方向或大小的变化.以温瑞塘河流域总氮(TN)与农用地的关系为例,从GWR模型局部回归系数的方向分析,两者关系表现为农村正、城区负的现象,从大小分析,旧城区TN与农用地回归系数的绝对值高于其它区域;在溶解氧(DO)与人口密度所构建的GWR模型中,两者关系在整个研究区域内均表现为负值,与OLS结果吻合,从回归系数的大小分析,人口密度对DO的作用在郊区及农村更为显著.针对此类关系出现空间变化的原因分析表明,相邻子流域土地利用百分比的改变及水体主要污染源的不同,是导致土地利用对水质作用发生变化的根本因素.最后,对比所构建的80个GWR与OLS模型校正R2、AICc指标,验证了GWR作为一种局部统计模型,其预测精度优于OLS等传统全局模型且更能反映实际空间特征.     

亚热带丘陵小流域土壤有效磷空间变异与淋失风险研究

肥料过施导致的土壤磷素累积和淋失是农业面源污染的重要方面.以湖南省长沙县金井镇脱甲河小流域(52 km2)为研究区,采用高密度布点采样、Arc GIS软件和属性相似反距离加权插值法研究了亚热带丘陵小流域表层(0~20 cm)土壤有效磷(Olsen-P)含量(以P计,下同)的空间分布特征与磷素的淋失风险.结果表明,菜地、果园、稻田和茶园土壤Olsen-P平均含量为62.0、16.1、14.4和13.7 mg·kg-1,是林地(平均含量为2.36 mg·kg-1)的5.8~26.3倍.5个土地利用类型土壤Olsen-P含量均具有高等变异水平和中等程度的空间自相关性(块基比C0/(C0+C)=50%),这与区内地形地貌、土壤母质、人工施肥等具有密切关系.根据土壤0.01 mol·L-1Ca Cl2浸提态P和Olsen-P的非线性关系可确定区内红壤和水稻土P的淋失风险临界值分别为69.97和98.40 mg·kg-1,并据此对脱甲河小流域土壤磷素淋失的风险进行了定量评价,结果表明旱地土壤具有明显较高的淋失风险,其中中等以上的比例占36.4%,而稻田土壤仅有0.2%,为中等以上淋失风险.因此,控制旱地(尤其是菜地)磷肥的投入是降低亚热带丘陵小流域土壤P淋失风险和减轻农业面源污染的关键.     

赣江流域土地利用方式对无机氮的影响

赣江无机氮是鄱阳湖氮素输入的主要来源,查明流域土地利用方式对赣江无机氮的影响对鄱阳湖的富营养化防治具有重要意义.基于2013年1月和6月对赣江干流和主要支流NO-3-N和NH+4-N的浓度测定,通过不同空间尺度和土地类型等级划分,利用相关分析和冗余分析研究土地利用方式对赣江无机氮浓度的影响.结果表明,不同空间尺度的子流域划分方式对赣江流域土地利用类型与无机氮浓度的相关性有较大影响.与NO-3-N相比,选择更小的子流域划分尺度有助于分析土地利用方式对NH+4-N浓度的影响;在温度较高、微生物活动强烈的季节,也应选择更小的子流域划分尺度研究土地利用方式对无机氮浓度的影响.一级土地利用分类下,赣江流域水田、水域对NO-3-N起"源"作用,林地、草地起"汇"作用;居民建设用地对NH+4-N起"源"作用,林地起"汇"作用.二级土地利用分类下,水田中丘陵水田是赣江NO-3-N浓度的主要来源,其次为平原水田,山区水田最小.居民建设用地中的城镇用地和其它工矿建设用地是赣江NH+4-N的主要污染来源,农村用地是NO-3-N的主要污染来源.     

红碱淖流域不同土地覆盖类型土壤理化性质特征

该文以半干旱荒漠区典型湖泊红碱淖为例,分析水分减少引起流域土地利用/覆盖类型发生变化进而对土壤理化性质特征产生的影响。结果表明,红碱淖湿地流域土地利用类型呈现以湖泊为中心由盐碱沼泽向沼泽化草甸、草地、草原化沙地、沙地变化,土壤粉粒和黏粒含量减少,砂粒增加,土壤含水量降幅19.17%~82.20%。与盐碱沼泽相比,沼泽化草甸、草地、草原化沙地、沙地土壤有机质含量分别下降了7.73%、32.01%、52.32%、53.42%;全氮含量分别下降了2.05%、4.46%、31.56%、34.15%;全磷含量分别下降了34.82%、36.80%、31.40%、47.25%。深层土壤有机质、全氮、全磷含量在不同土地覆盖类型中差异更明显。土壤有机质、全氮和土壤全磷含量与土壤粒度存在显著相关关系。     

GAM的区域PM_(2.5)浓度影响因子识别及关联关系分析

区域PM_(2.5)浓度影响因子及显著程度对区域PM_(2.5)浓度模拟和污染控制具有重要意义。该研究应用广义加性模型(GAM)建立模型分析2013年京津冀区域PM_(2.5)浓度与AOD、气象因子(相对湿度、温度、降雨量、大气压、风速)和土地利用类型(水体、林地、耕地、建设用地、裸地)之间的相关关系。结果表明,温度、大气压、AOD、林地、建设用地和裸地显著的影响PM_(2.5)浓度;且温度、AOD、裸地、林地与PM_(2.5)存在复杂相关关系,大气压、建设用地与PM_(2.5)浓度存在线性相关关系。GAM模型R~2为0.952,拟合结果与实测结果的线性回归方程系数为0.959,模型交叉验证后得到R2为0.792。结果表明,利用GAM能有效的识别区域PM_(2.5)浓度的影响因子,根据影响因子进行PM_(2.5)浓度拟合并得到可靠的拟合结果。