1980—2018年祁连山南坡土地利用变化及其驱动力

祁连山是我国第一阶梯和第二阶梯的分界线,生态环境脆弱,对过渡地带土地利用变化及其驱动力研究具有重要的生态意义。本研究以祁连山南坡为研究区,基于1980—2018年遥感影像数据,运用空间自相关分析法、ArcGIS空间分析方法和主成分分析法分析了土地利用的时空变化特征及其驱动力。结果表明: 1980—2018年,草地是研究区土地利用类型的主体,建设用地所占比重最小,水域、草地表现为下降趋势,未利用土地、建设用地和耕地均呈现出增长态势,林地变化较小。不同地类单一土地利用动态度从大到小依次为:建设用地＞水域＞耕地＞未利用土地＞林地＞草地,综合土地利用动态度为0.9%。不同土地利用类型空间分布表现出空间集聚性特征。耕地增加的区域和林地、草地减少的区域主要分布在门源县城所处大通河谷地西北侧,天峻县东北部大通河上游地区存在工矿建设用地占用草地的现象。土地利用变化驱动力主要为人口数量、科技、城市化、经济发展水平和政策。本研究结果可为政府合理规划和利用土地资源提供依据,对祁连山南坡生态环境保护和社会经济可持续发展具有重大意义。     

天津市土地利用生态风险评价

基于1990—2005年天津市土地利用动态变化,在景观尺度构造土地利用生态风险指数,借助空间统计学方法和弹性理论,分析天津市土地利用生态风险及其对土地利用变化响应的时空分异特征。结果表明:土地利用结构与数量变化复杂,耕地、水域向建设用地转换是主要土地利用变化形式,突出表现为耕地锐减与建设用地大幅扩展;土地利用生态风险时空分异显著,伴随建设用地扩张,高生态风险区增加、低生态风险区缩小,2005年各级生态风险区面积趋于一致;生态风险等级市区高、郊区低,总体呈圈层状布局,远郊蓟县北部和东部海岸带土地利用生态风险强度明显低于其他地区;不同土地利用相互转化与合并造成生态风险指数空间相关距离增加,土地利用生态风险空间正相关性显著,整体空间分异与局部空间差异均扩大;生态风险对土地利用变化的响应弹性具有时空差异,蓟县和宝坻区具有最大正响应弹性,内城区和汉沽区最低;土地利用生态风险增强的同时其对土地利用变化的响应弹性却呈现逆向发展,土地利用生态风险影响因子更加多元化。     

基于土地多功能的黄土丘陵沟壑区生态保护与发展情景评估及多主体模拟

黄土高原丘陵沟壑区生态环境脆弱,近几十年生态保护工程的实施带来显著的生态恢复效果,也对农户的生计策略与区域粮食安全产生了影响。刻画生态脆弱区人-地系统复杂响应过程,可以为区域可持续的土地利用管理模式提供依据。研究从土地多功能出发,着眼于黄土丘陵沟壑区河谷川地、梁峁区域、黄土塬地、土石山地以及城郊区域等不同的典型地貌类型与代表区域,采用多层次利益相关者参与式的评估框架,以农户的耕地利用行为及生态工程影响与未来发展为切入点,设置惯性发展情景、发展优先兼顾生态情景、农业优先兼顾生态情景以及生态优先兼顾发展情景,构建多智能体模型对区域土地利用与土地多功能的时空变化开展模拟。主要结果表明：(1)生态优先兼顾发展情景综合影响最高且对各维度影响相对均衡,而农业优先兼顾生态情景对区域土地的经济维度的功能和社会维度具有更为明显的提升效应;(2)根据土地多功能空间变化模拟结果,区域土地利用破碎化明显且耕地的撂荒对全域土地多功能均表现出明显的限制作用,农业优先兼顾生态情景中土地功能发生下降的面积最少;(3)发生土地功能下降的区域主要分布在土地质量较差、坡度处于5—15°范围内、地形起伏度较大以及距离道路较远...     

基于未来土地利用模拟模型的郑州市“三生空间”模拟及生态环境效应分析

本文选取郑州市为研究区,基于2010,2015和2020年土地利用数据,采用土地利用转移矩阵和生态环境效应评估方法,分析2010—2020年“三生空间”格局变化和生态环境质量时空演变。采用未来土地利用模拟(FLUS)模型,以2015年土地利用数据为基准,结合自然发展情景、生产优先情景和生态保护情景三种情景,模拟2035年“三生空间”格局发展,并计算区域生态环境质量指数及生态贡献率。结果表明：(1)2010—2020年,郑州市生产空间占地面积持续下降,生活空间不断增加,生态空间先增加后减少。(2)2010—2020年,生态环境质量指数从0.3097持续降至0.3058,低质量区域不断扩张。农业生产用地的缩小,以及其他和水域生态用地被占用是导致生态环境质量恶化的主要因素。(3)自然发展情景下,生活空间存在扩张趋势,而生产和生态空间却不断下降,而生产优先情景和生态保护情景下,生活空间缩减,生产和生态空间不断上升。(4)三种情景中,生态保护情景下郑州市2035年的生态环境质量指数最高,且在该情景下郑州市生态环境质量水平也在不断提升。研究模拟未来土地利用格局变化及其引起的生态环境效应,将有利于优...     

赣江中上游地区土地利用变化空间分异与驱动因素

赣江中上游地区是东南丘陵重要的水土保持功能区,分析不同时空尺度下该区域土地利用变化及其驱动力,对维持与优化本地生态功能具有重要意义。本研究基于1 km空间分辨率的土地利用数据,分析1980—2018年赣江中上游地区的土地利用结构与土地利用动态度;并利用主成分分析法(PCA)、普通最小二乘法(OLS)和地理加权回归(GWR)分析土地利用变化的空间分异驱动力。结果表明: 1980—2018年,研究区主要土地利用类型是林地(面积占比69.4%～71%)和耕地(占比20.8%～20.9%);建设用地、未利用地的土地利用动态度较大,研究区综合土地利用动态度逐渐增加,尤其是2010—2018年明显增加。GWR模型对研究区土地利用变化驱动因素分析的拟合效果更好,在98.6%的区域内都比较理想。在土地利用变化空间分异的影响因素中,自然环境因素对研究区土地利用变化空间分异的影响最明显,起制约作用;社会经济因素的影响居次位,主要起促进作用;自然-社会因素综合影响较弱且复杂。     

南疆生态脆弱区土地利用变化及其生态影响评价--以新疆阿克苏市为例

在城市化速度加快的背景下,研究LUCC对生态脆弱区的生态环境影响过程,对了解区域生态环境变化具有重要意义。利用南疆生态脆弱区———阿克苏市1995、2000和2003年的TM遥感影像,采用景观生态学的空间格局指数对城乡土地利用动态变化特征进行了研究,参照Costanza等对全球不同生态系统类型服务功能价值测算结果的比例关系,分析了阿克苏市城乡土地利用类型的生态价值,定量综合评价了阿克苏市城乡区域LUCC的生态影响。结果表明,阿克苏市域景观总体构成表现为景观破碎度较高,斑块数目较多;农业用地中有近半数不稳定,水土条件差致使农用地和未利用地相互转换。研究时段内市域土地利用变化带来了较好的生态影响,土地利用生态效益持续提高,并表现出了较大空间差异。     

土地利用驱动下的珠峰自然保护区生态风险研究

珠穆朗玛峰自然保护区是典型的高原生态脆弱区, 土地生态风险受土地利用驱动正处在不断变化的过程中, 脆弱的生态环境正受到严重威胁, 探究珠峰保护区典型脆弱区土地生态风险对保护区内生态系统健康发展有至关重要的意义, 研究结果有助于不同风险区土地管理政策的制定。以珠峰自然保护区岗嘎湿地为例, 运用RS、GIS技术, 通过计算土地利用动态度和运用马尔科夫转移矩阵模型(Markov)分析得出岗嘎湿地1988—2017年土地利用变化情况, 采用生态风险指数测算的方法分析土地利用驱动下的生态风险变化趋势, 对珠峰自然保护区合理开展土地利用、降低土地生态风险提出科学的对策和建议。研究的主要结论有: (1)岗嘎湿地土地利用以低覆被草地为主, 占总面积的50%以上, 土地利用变化主要表现为耕地、建设用地、水域的大幅扩张; 前期土地利用动态较大, 后期土地利用动态有所减缓; 土地结构动态表现在沼泽湿地和草地处在不断地相互转化中; (2)1988—2017年, 岗嘎湿地总体生态风险值(ERI)从0.064降至0.062, 较高风险和低风险区域分别减少了36.9%和30.4%, 其他等级风险区面积均有增加, 生态环境总体趋于好转, 但受耕地、建设用地不断扩张的影响, 局部地区呈现生态风险恶化; (3)生态风险对土地利用变化的弹性响应指数较高, 在空间上表现出一定的分异性, 土地利用变化对生态风险有明显的驱动作用。本文以珠峰自然保护区典型区域的土地利用生态风险评价结果为基础, 通过分区管理提出保育、修复、调控等对策, 为珠峰自然保护区通过合理利用土地达到降低区域生态风险, 维护区域生态安全提供理论支持。     

城市化流域生态系统服务价值时空分异特征及其对土地利用程度的响应

以南京市九乡河流域为研究区域,以2003与2009年2景QuickBird影像数据为基本信息源,应用空间自相关模型,结合GIS空间分析技术,定量探讨了城市化流域生态系统服务价值时空分异特征,以及土地利用程度对生态服务价值空间分异的影响.结果表明:2003-2009年,九乡河流域生态系统服务总价值减少了2.59％,而流域生态系统服务价值的空间聚集性增强;生态服务价值的高-高区域主要集中在流域上游,低-低区域主要集中在流域下游的仙林大学城一带;九乡河流域生态系统服务价值空间分异发生了明显变化,下游仙林大学城一带低-低分布区快速扩张,而高-高分布区仅在九乡河源头及下游的局部区域有所增加;流域生态服务价值空间自相关表现出明显的尺度效应,随着研究尺度增大,生态服务价值的空间自相关性逐渐增强;九乡河流域生态服务价值的空间分异及其变化主要是由土地开发利用引起,流域土地利用程度对生态服务价值存在明显的负效应.     

海南岛东北部土地利用与生态系统服务价值空间自相关格局分析

土地利用/覆被变化是全球环境变化的重要原因,对生态系统服务价值空间分布格局有直接影响。以海南岛东北部为研究对象,基于遥感影像数据,应用空间自相关理论定量探讨了土地利用与生态系统服务价值的空间自相关格局和分布特征,并运用双变量空间自相关分析两者之间的空间响应规律。结果表明:2016年海南岛东北部生态系统服务功能总价值为132.09亿元,其中林地构成生态系统服务功能价值的主体,而湿地的单位生态系统服务价值最高。土地利用类型具有显著的空间自相关性(P0.05),不同土地利用类型所表现的空间聚集或异常的区域及范围明显不同,以建设用地和林地的空间聚集性最强。研究区生态系统服务价值在空间上呈显著的正相关性(P0.05),高值区明显聚集于海岸带、东寨港和清澜港红树林一带,低值区集中在海口城区、文昌北部农耕区域;土地利用程度与生态系统服务价值呈空间负相关关系(P0.05),且具有明显的空间溢出效应。根据研究结论建议继续实施生态修复与保护政策,优化土地利用结构,提升生态核心的服务价值,实现区域可持续发展和维护生态安全。     

基于FLUS-InVEST模型的京津冀多情景土地利用变化模拟及其对生态系统服务功能的影响

研究未来不同情景下土地利用变化对区域生态系统服务的影响,可以为城市可持续发展的规划和决策提供有效支持。以京津冀城市群为研究区域,首先利用未来土地利用模拟（FLUS）模型模拟2045年自然发展情景、耕地保护情景和生态保护情景下的土地利用空间分布格局,并结合InVEST模型模拟研究区不同情景下的生境质量、产水量、碳储量、土壤保持量和水质净化服务,在此基础上运用层次分析法构建综合生态系统服务指数（CES）,从空间上反映多种生态系统服务的供给总量,研究不同情景下土地利用变化对生态系统服务功能的影响。研究结果表明：①FLUS模型的模拟精度较高,适用于研究区的土地利用模拟。②在生态保护情景下,除产水量相比2015年下降2.47%外,其他几种生态系统服务均有最大幅度的上升,且这4种生态系统服务在西北山区都出现增加的现象;自然发展情景下,城镇用地和农村居民点的扩张引发了大量的碳储量和生境质量损失;耕地保护情景下,水质净化能力出现最大程度的下降。③自然发展情景下京津冀区域CES的损失最大。CES下降幅度最大的区域主要发生在林地被城镇用地侵占,其次是林地被农村居民点侵占的地区,导致生境质量、碳储量和水质净化能力同时下降;在生态保护情景下,林地的增加促进了多种生态系统服务功能同时提升,京津冀区域的CES大幅提高,表明生态保护情景是最有利于可持续发展的土地利用方案。但同时需注意大量造林可能带来的水资源短缺,要因地制宜保护生态环境。研究结果可以为京津冀城市群可持续发展政策的制定提供参考依据,为研究未来不同政策情景下土地利用变化对生态系统服务的影响提供新思路。     

北京市生态用地规划与管理对策

不合理土地开发加速了对自然生态系统的干扰和侵占,导致生态系统服务功能下降,危机区域生态安全,开展生态用地规划是构建区域生态安全格局的基础。合理规划和管理不同土地利用类型的数量和空间分布对区域可持续发展具有重要意义。目前我国广泛应用的土地利用分类体系主要以土地的社会经济属性为基础,忽视其生态属性,导致以提供生态系统服务为主、保障生态安全的土地缺乏保护机制,具有重要生态功能的土地得不到有效保护。以北京市为例,建立了北京市生态用地分类与规划的思路与程序,在明确北京市生态安全与生态系统服务功能的关系基础上分析了北京市生态系统服务功能重要性及其空间格局,并进行了北京市生态用地规划。研究规划了保障北京市生态安全的7类生态用地:地表水涵养与保护用地、地下水保护用地、生物多样性保护用地、水土保持用地、河流防护用地、公路防护用地和城市绿地,总面积5137.37km2,占北京市域面积的31.31%。最后从生态用地识别和划分、将生态用地融入土地利用分类体系、生态用地管理措施和对策3个方面探讨了生态用地规划和管理的方法与措施。研究结果为北京市土地利用规划和有效管理提供依据,也为其它地区的生态用地规划提供参考。     

Towards an integrated global framework to assess the impacts of land use and management change on soil carbon: current capability and future vision

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Tier 1 methodologies commonly underpin project‐scale carbon accounting for changes in land use and management and are used in frameworks for Life Cycle Assessment and carbon footprinting of food and energy crops. These methodologies were intended for use at large spatial scales. This can introduce error in predictions at finer spatial scales. There is an urgent need for development and implementation of higher tier methodologies that can be applied at fine spatial scales (e.g. farm/project/plantation) for food and bioenergy crop greenhouse gas (GHG) accounting to facilitate decision making in the land‐based sectors. Higher tier methods have been defined by IPCC and must be well evaluated and operate across a range of domains (e.g. climate region, soil type, crop type, topography), and must account for land use transitions and management changes being implemented. Furthermore, the data required to calibrate and drive the models used at higher tiers need to be available and applicable at fine spatial resolution, covering the meteorological, soil, cropping system and management domains, with quantified uncertainties. Testing the reliability of the models will require data either from sites with repeated measurements or from chronosequences. We review current global capability for estimating changes in soil carbon at fine spatial scales and present a vision for a framework capable of quantifying land use change and management impacts on soil carbon, which could be used for addressing issues such as bioenergy and biofuel sustainability, food security, forest protection, and direct/indirect impacts of land use change. The aim of this framework is to provide a globally accepted standard of carbon measurement and modelling appropriate for GHG accounting that could be applied at project to national scales (allowing outputs to be scaled up to a country level), to address the impacts of land use and land management change on soil carbon.     

Hotspots of uncertainty in land‐use and land‐cover change projections: a global‐scale model comparison

Model‐based global projections of future land‐use and land‐cover (LULC) change are frequently used in environmental assessments to study the impact of LULC change on environmental services and to provide decision support for policy. These projections are characterized by a high uncertainty in terms of quantity and allocation of projected changes, which can severely impact the results of environmental assessments. In this study, we identify hotspots of uncertainty, based on 43 simulations from 11 global‐scale LULC change models representing a wide range of assumptions of future biophysical and socioeconomic conditions. We attribute components of uncertainty to input data, model structure, scenario storyline and a residual term, based on a regression analysis and analysis of variance. From this diverse set of models and scenarios, we find that the uncertainty varies, depending on the region and the LULC type under consideration. Hotspots of uncertainty appear mainly at the edges of globally important biomes (e.g., boreal and tropical forests). Our results indicate that an important source of uncertainty in forest and pasture areas originates from different input data applied in the models. Cropland, in contrast, is more consistent among the starting conditions, while variation in the projections gradually increases over time due to diverse scenario assumptions and different modeling approaches. Comparisons at the grid cell level indicate that disagreement is mainly related to LULC type definitions and the individual model allocation schemes. We conclude that improving the quality and consistency of observational data utilized in the modeling process and improving the allocation mechanisms of LULC change models remain important challenges. Current LULC representation in environmental assessments might miss the uncertainty arising from the diversity of LULC change modeling approaches, and many studies ignore the uncertainty in LULC projections in assessments of LULC change impacts on climate, water resources or biodiversity.     

山地社区土地资源可持续管理评估

从联合国粮农组织提出的土地资源可持续管理目标出发 ,采用层次分析法 (AHP) ,以西双版纳地区爱尼族大卡老寨为研究点 ,选择 4 1个因素作为参评变量 ,建立区域土地可持续管理评价指标体系。评估结果表明 ,目前大卡老寨的土地经营管理仍处于初步可持续管理的前期阶段。主要因为土地生产力过低 ,其他保护性、安全性、生产性均处于较低水平。作者针对提出了改变土地经营模式等参考建议 :1发展生态农业模式 ,提高土地生产率 ;2应用科技成果 ,提高良种普及率 ;3保护耕地 ,推进规模经营 ;4充分发挥森林的经济、生态和社会效益 ;5提高人口素质 ,改变就业结构     

城市土地利用异质性对湖泊水质的影响

土地利用类型与水体水质之间存在显著相关关系,这种相关关系受到土地利用类型及其空间分布的影响.人类活动造成流域中不同汇水单元间土地利用异质性,进而影响和改变了汇水单元水质状况.在自然或半自然区域内,采用多个汇水单元的综合分析能够体现出流域土地利用类型与水质的相关关系.然而,在城市区域中,可能存在由于土地利用特征差异而导致这种相关关系的抵消和降低,致使分析结果与实际存在偏差.为证实这一现象的存在,选取武汉市汉阳地区龙阳湖等4个湖泊流域为研究对象,分别从汇水单元综合分析、以影响水质的主要用地类型作为变量进行聚类分析和以湖泊流域为对象的分析等3个角度,分析汇水单元间的土地利用特征差异对水质的影响,结果显示土地利用异质性影响甚至改变了土地利用类型与水质的相关关系.因此,在研究城市土地利用与水体水质相关性时,需要同时考虑土地利用类型的特征和格局.     

1975—2015年南四湖自然保护区生态系统服务价值时空变化分析

南四湖自然保护区具有较高的生态保护地位和经济价值。研究以南四湖自然保护区1975—2015年8期土地利用类型数据为基础, 借助SPSS、ArcGIS等软件, 分析南四湖自然保护区近40年土地利用变化及其对生态系统服务价值时空分布的影响。结果表明: 1975—2015年水体始终是南四湖自然保护区的优势土地利用类型。40年间未利用地面积减少88.90% (8807.68 hm2), 而水田、草地、旱地、建成区、林地和水体面积分别增加4626.45 hm2、405.06 hm2、1660.67 hm2、401.54 hm2、76.76 hm2和1621.60 hm2。40年间南四湖自然保护区的生态系统服务总价值增加了0.03% (1.13×106 US$), 其中支持服务功能价值减少1.14×107 US$, 文化服务功能价值减少5.61×106 US$, 供给服务功能价值减少2.15×106 US$, 仅调节服务功能价值增加2.02×107 US$。表现在空间上则是自然保护区西侧生态系统服务价值变化较东侧更为明显。导致1975—2015年生态系统服务价值变化的主要影响因子是水体和未利用地面积的改变, 生态系统服务价值与水体面积呈现显著正相关, 与未利用地呈现显著负相关。研究结果能为南四湖自然保护区的土地利用决策提供理论支持。     

基于CLUE-S模型的不同情景下区域土地利用布局优化

土地利用规划要求把土地资源最终配置在空间上,而现有文献更多是对土地利用结构的优化,很少对全局土地利用布局优化,鉴于此,为减轻土地利用规划的多目标冲突,同时为提高资源配置效率,释放空间效应,对不同情景下的土地利用布局优化进行研究。用非线性优化模型中的理想点法求取了不同情景下最优土地利用结构,用Logistic回归提取了不同用地的优化布局规则,以不同情景下的土地优化结构为数量约束,借助CLUE-S模型的全局配置能力对各情景下的用地布局作优化,并以扬州市为实例进行阐述。结果表明:(1)优先发展经济情景下,2025年扬州土地利用经济产值是10.4×10~7万元,优先保护生态情景下,目标年生态服务价值是9.7×10~5万元,保障公众福利情景下,公众福利大小是351271 hm~2;(2)经济增长目标对土地利用结构的情景变化最为敏感,而公众福利目标的敏感性最小;(3)与基期年比,发展经济与保育生态情景下的土地优化布局变化最大,前者主要是市区城镇工矿用地向东部及西北扩张,后者则是在西南丘陵及南部长江岸边配置了大量园地、林地。提出的不同情景下土地利用布局的优化方法可为土地利用规划及生态规划提供有力技术支持。