张家界女儿寨小流域植被变化驱动力

选择坡度、海拔、坡向、到道路和河流及居民点的最近距离等作为植被变化的空间驱动因子,分别采用传统Logistic和AutoLogistic回归模型,对比研究湖南张家界女儿寨小流域植被变化的驱动力,并用ROC方法检验这两个模型的解释能力。结果表明:(1)在女儿寨小流域,各类植被变化和空间驱动因子均表现出一定的空间正自相关,且这种空间自相关性随着距离的增加而逐渐减弱。(2)考虑空间自相关性的AutoLogistic模型比传统Logistic模型的精度更高,这说明在分析小流域植被变化的空间驱动力时不能忽略空间自相关性的影响。考虑空间自相关后,显著的空间驱动因子的个数比未考虑空间自相关性的个数少。(3)自然环境和人类活动因子对小流域植被变化的影响力不同:坡度对耕地变化、果园变化、常绿阔叶林变化和针叶林变化等均影响较大;坡向对耕地变化、果园变化、常绿阔叶林变化和灌木林地变化的影响显著;海拔对该小流域各种植被变化类型的影响相对较小;人类活动的影响对落叶阔叶林的变化影响显著。     

上海城市植被变化轨迹及其成因分析

通过TM影像解译,获取上海市1989、1997和2003年共3个时期的植被分布,构造植被变化轨迹,分析轨迹的空间格局;选择距离、人口和景观等3类共12个影响因子,使用Logistic回归进行成因分析.研究结果表明:①14年来,上海市的植被面积呈现持续下降趋势,浦东新区植被减少最多;3个时期均为植被的轨迹占总面积的一半以上,其次是3个时期均为非植被的轨迹占总面积的1/5.早期植被转化为非植被的轨迹主要在城区周围,而近期的转化的轨迹发生在距城区较远的地区;植被与非植被的交替变化轨迹,说明了植被并不是一味地被破坏,而是出现了可逆的变化过程.②Logistic回归分析发现,各因子对植被变化轨迹的影响强度大小依次是,离道路的距离＞离行政中心的距离＞离植被-非植被边界的距离＞离商业中心的距离＝1990年人口密度＞离河流的距离＞离高速公路的距离＞土地利用多样性＞2003年与1990年人口密度差＝离上海市中心的距离.③回归模型的精度是满意的,其中二分类Logistic模型精度高于多分类Logistic模型.总体上,离道路的距离对植被变化影响最明显;变化轨迹表明在部分地区植被出现了植被-非植被反复变化的过程;植被分布不但具有空间依赖性,还具有较强的时间依赖性.     

基于Probit回归模型的经济发达地区土地利用变化驱动力分析——以南京市为例

基于1996、2002及2010年的遥感影像,借助RS和GIS技术,分析南京市1996—2010年土地利用变化特征,并采用Probit回归模型定量分析土地利用变化驱动因素.结果表明： 1996—2010年,南京市土地利用变化特征主要表现为耕地和林地面积不断减少,建设用地、园地和草地面积持续增加,综合土地利用变化率呈不断上升趋势,整体处于发展状态;通过对耕地和林地变化的回归分析发现,耕地变化在1996—2002年主要受距最近农村居民点距离和农业人口密度变化的影响,在2002—2010年主要受地均GDP变化、距最近农村居民点距离和距最近道路距离的影响;而林地变化在1996—2002年主要受高程和距最近农村居民点距离的影响,在2002—2010年主要受地均GDP变化、人口密度变化和距最近道路距离的影响.影响研究区土地利用变化的因素早期主要是自然和空间距离因素,而近年主要是社会经济和人口因素.     

别拉洪河流域湿地鸟类丰富度的空间自相关分析

人类的开垦和开发活动使湿地生物多样性遭到严重的干扰和破坏,随着人们对湿地功能和价值的正确认识,湿地生物多样性保护越来越被广泛关注,湿地生物多样性空间分布格局及其影响因素是湿地生物多样性保护要解决的关键问题。利用空间自相关与空间滞后模型,对三江平原别拉洪河流域湿地鸟类丰富度的空间自相关性及其驱动因子进行了研究,结果表明:别拉洪河流域湿地鸟类丰富度及其驱动因子都具有明显的空间自相关性;影响别拉洪河流域湿地鸟类丰富度空间分布的主要因子是干扰度、生境类型数、到道路的距离、到沟渠的距离、到湖泊的距离、到居民点的距离、海拔高度、坡度和人口密度;由于受空间自相关的影响,空间自回归模型优于传统的回归模型。研究有助于人们更好地理解湿地生物多样性保护的热点地区及其形成机制,对人们更好地保护和利用湿地生物多样性具有重要价值,同时也为研究湿地鸟类分布与环境因子的关系,建立预测物种分布模型提供科学依据。     

岷江上游汶川县耕地景观变化及空间驱动力

基于遥感影像和地理信息系统技术,应用景观指数和Kappa指数系列方法对岷江上游耕地景观变化进行研究,并引入二项Logistic逐步回归模型,选择海拔、坡度、坡向、到道路、河流和居民点距离为驱动因子对汶川县耕地景观变化的空间驱动力进行分析.结果表明: 研究期间耕地景观面积一直处于增长趋势,1974—1986年间耕地景观面积增幅最大.1986—2000年间耕地面积增加不明显,但是耕地景观与其它景观类型相互转换频繁,空间位置变化剧烈,特别是1994—2000年期间.耕地景观面积变化的驱动力主要为政策变化.耕地景观变化的空间驱动力在不同时间段内存在较大差异.     

城市三维景观格局特征与社会环境因子的交互影响：基于增强回归树

城市的垂向扩展加深了城市构成与格局的复杂性,传统的二维景观格局研究较难完整体现当前城市景观的生态结构与功能特性。本研究以上海市中心城区为研究区域,选取三维景观格局指数量化研究区域三维景观格局,并运用增强回归树机器学习算法综合分析社会、环境因子与城市景观格局的交互影响。结果表明:高建筑率、平均建筑高度和建筑高度标准偏差在上海市内环周边区域的数值较高,建筑数量、景观形状指数在外环周边的数值较高,建筑覆盖率、容积率和Shannon多样性指数在城市中心的数值较高,且浦西总体高于浦东。人口密度和归一化植被指数(NDVI)对三维景观格局的交互影响最显著,生产总值的影响程度最低。三维景观格局指数在一定范围内随社会因子中的人口密度增大而增大,随环境因子中的NDVI和水面率增大而减小。增强回归树可作为量化景观格局与社会环境因子之间交互影响关系的有效工具。研究结果有利于加深对上海市中心城区生态环境与人类福祉之间关系的理解,同时可为城市三维扩展规划提供科学依据。     

气候变化背景下江西省林火空间预测

林火是森林生态系统中重要的干扰因子之一,深刻地影响森林景观结构和功能。在全球气候化背景下,揭示气候变化对林火空间分布格局的影响,可为林火管理和防火资源分配提供科学指导。因此,基于江西省2001—2015年MODIS火影像数据(MCD14ML)和年均气温、年均降水量、植被、地形、人口密度、距道路距离、距居民点距离7个因子数据,利用增强回归树模型:(1)分析林火发生影响因子的相对重要性及其边际效应;(2)将GFDL-CM3和GISS-E2-R气候变化模式中的年均气温和年均降水量作为未来的气象数据,在3个温室气体排放量情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下,对2050年(2041—2060的平均值)和2070年(2061—2080的平均值)江西省林火分布进行预测,生成林火发生概率图。并采用受试者工作特征(ROC曲线)和混淆矩阵评估模型预测的精度。研究结果表明:(1)年均气温和海拔与江西省林火发生的相关性较强,年均降水量、居民点距离、人口密度、道路距离与林火发生的相关性较弱,但是与林火发生密切相关的如降水、风速等也应重点关注;(2)训练数据(70%)和验证数据(30%)的AUC值(ROC曲线下面积值)均为0.736,混淆矩阵对火点预测的正确率为67.8%,表明模型能够较好地预测研究区林火的发生;(3)在RCP8.5排放情景中林火发生的增幅最明显,其增幅较大的区域由赣南向赣北移动;(4)未来2050年和2070年林火发生与当前气候(2001—2015年)下相比,赣州市、鹰潭市的增幅较为明显,其他区域不明显。江西省各林业管理部门要加强林火高发区及潜在发生区的森林监测和管理,加大防火宣传力度,提升民众的森林防火意识。     

基于MODIS卫星火点的浙江省林火季节变化及驱动因子

研究林火变化趋势和驱动因子,可为林火预防和管理提供科学依据。本研究基于MODIS卫星火点数据,结合气象(日平均风速、日平均温度、日相对湿度、气温日较差、日累计降水)、人为(到公路距离、到铁路距离、到居民点距离、人口密度、人均GDP)、地形和植被因素(高程、坡度、植被覆盖度),运用趋势分析法、Logistic回归模型,对浙江省2001—2016年林火变化趋势和驱动因子进行研究。结果表明: 浙江省春、夏季林火呈显著上升趋势,秋、冬季林火呈先上升后下降趋势,秋季下降趋势显著。浙江省各季节林火预测模型拟合度均较高,模型预测准确率分别为75.8%(春季)、79.1%(夏季)、74.7%(秋季)和79.6%(冬季)。浙江省春、夏季林火发生与变化受气象、人为、地形和植被因素的显著影响;秋、冬季林火发生与变化主要受气象因素影响。在影响因素复杂、高火险区域分散的春、夏季,林火管理应重点加强人为活动管理和防火宣传教育;在秋、冬季,可通过在高火险区集中分布的西南地区增设瞭望塔和监控设备进行监测和管理。     

旅游业对目的地生态系统服务价值的影响——以神农架为例

旅游业在给目的地带来经济增长的同时,也会对其生态环境造成一定影响。既有研究多关注旅游业对生态环境的压力,而较少关注旅游业对目的地生态系统服务价值(Ecosystem service value, ESV)的影响。为此,研究以“旅游社会-生态系统”为基础,构建了旅游业对目的地ESV的影响框架。以神农架为例,基于土地利用格局变化以及修正ESV价值当量,计算其2005—2018年ESV以及时空变化特点。通过地理加权回归(Geographically weighted regression, GWR)与增强回归树(Boosting regression tree, BRT)模型对距居民点距离、距景区距离、距酒店距离以及距道路距离等旅游因素对ESV的影响以及空间差异进行了研究,并得到以下主要结论：(1)神农架土地利用格局变化显著,耕地、林地、草地和未利用地面积总体减少,水域及建设用地面积总体增加。(2)神农架ESV呈逐年递增趋势,由2005年的33.58亿元增加至2018年的89.10亿元。11项生态系统服务功能所占价值比例稳定,以气候调节、水文调节、土壤保持及生物多样性为主。ESV在空间上呈现...     

浑河太子河流域景观变化及其驱动力

利用GIS、RS技术、景观生态学方法和Logistic回归方法,分析了浑河太子河流域1988-2004年景观变化及驱动力.结果表明:浑河太子河流域的主要景观类型为林地、灌木林、旱地和水田,研究区的景观格局在研究时间内发生了较大的变化,旱地、水田面积减少,而有林地、水域、农村居民点和城镇的面积增加,灌木林面积变化不大;在...     

沈阳市市区和农村建设用地时空扩展分析

基于1985、1995、1997、2000和2004年的遥感影像和GIS技术,引入建设用地密度、扩展强度指数和分形维数,对1985-2004年间沈阳市市区和农村建设用地扩展的时空特征、空间分异和形态变化进行分析,并探讨了其主要驱动因素.结果表明：1985-2004年间,沈阳市市区建设用地的高密度区面积逐年增加;1997年以前,农村建设用地各级密度区面积的变化不大,1997年以后其高密度区面积逐渐增加;研究期间,市区建设用地的增加面积、扩展速度和扩展强度明显大于农村地区.市区和农村建设用地扩展的空间分异明显,高速扩展区主要集中在市区.市区建设用地分形维数值逐渐增大,总体形态日趋复杂,农村建设用地由于缺乏合理的规划建设,分形维数波动较大.经济发展、人口增长、交通、自然环境、政策导向和城市规划是沈阳市建设用地扩展的主要驱动力.     

Analysis of landscape spatial pattern changes in urban fringe area: a case study of Hunhe Niaodao Area in Shenyang City

The urban fringe is areas where land use changes and develops rapidly, analyzing land use changes and driving forces in urban fringe area is of great significance for landscape pattern and ecological environment construction. This study takes the Hunhe Bird Island area of Shenyang City as the research object, uses Landsat remote sensing images from 2005 to 2019 as the basic data, and uses the land transfer matrix and landscape index method to analyze the overall landscape environment and six land types. Using government policies and statistical data to analyze the driving forces of landscape changes. The research results show that the landscape matrix had changed, the overall landscape structure had changed drastically, the ecological environment was unstable, and human interference factors had increased, and the fragmentation phenomenon had become more and more serious. Each land type has different environmental changes. Except for the relatively stable water environment, other land types have different degrees of fragmentation. The reason is that the driving force of landscape pattern changes mainly comes from the influence of human factors, which is closely related to population, economic development and government policies. Therefore, future development and protection strategies are proposed for each land type in the urban fringe area. For the overall development of urban fringe area, it is advocated to make full use of land resources, strengthen the correct judgment and forecast of urban population and economy, formulate the correct urban boundary strategy for sustainable development, avoid the ecological environment problems faced by excessive land development, and realize the “Rational expansion” of cities.

     

1979—2006年沈阳市城市空间扩展过程分析

基于1979、1992、2001和2006年遥感影像资料,利用人机交互式方法提取了沈阳市城市扩展信息,并借助GIS技术对空间数据的统计分析功能,从城市扩展强度、重心坐标、紧凑度、分形维数和城市扩展弹性系数方面对沈阳市城市扩展的时空变化特征及其驱动力进行了分析.结果表明：1979—2006年间,沈阳市城市建设用地面积持续增加,扩展强度逐渐增强,以2001—2006年间的城市扩展规模和速度最大;沈阳市城市扩展具有明显的空间分异特征,城市重心总体向西南方向偏移;紧凑度逐渐减小,分形维数逐渐增大,城市空间形态日益复杂;自然环境因素、经济发展、人口增长、交通基础设施建设以及政府政策和城市规划是沈阳市城市扩展的主要驱动因素.     

基于多智能体模型的兰州市城镇用地扩展模拟

利用1995、2005、2015、2018年4期兰州市土地利用数据和社会经济统计数据,运用扩展强度指数、Logistic回归、主成分分析等方法揭示兰州市城镇用地演变特征及驱动力,基于多智能体模型用Netlogo软件实现了2025年多情景下兰州市城镇用地扩展模拟。结果表明: 1995—2018年,兰州市城镇用地扩展强度和规模均呈增长趋势,侵占耕地和水域面积共307 km²;兰州市城镇用地扩展与地区生产总值、全社会固定资产投资、人口密度、城镇人口、政策和地形显著相关;从模拟结果来看,多智能体模型在Netlogo软件上能够较好地模拟兰州市城镇用地扩展趋势,在一定程度上为河谷型城市扩展模拟提供了可靠的仿真手段;2020—2025年,综合发展情景、自然扩张发展情景、生态及农田保护发展情景下城镇用地模拟结果均呈增长趋势,扩展规模预计为42.6～134.3 km²,扩展模式将以填充式和飞地式扩展为主。本研究结果可为兰州市的国土空间规划和生态环境布局优化提供决策支持。     

城市扩张对北京市城乡结合部自然和农业景观的影响——以昌平区三镇为例

城乡结合部自然和农业生态系统是确保城市生态安全的重要基础。研究快速城市化背景下城乡结合部自然和农业景观的时空演变规律和驱动因素,能够为相关规划的编制和保护政策的制定提供科学支撑。以北京市三个典型的城乡结合部乡镇为例,通过对1999、2004和2010年三期SPOT遥感影像的解译,获取三镇三个时期土地利用/覆盖(Land Use/Land Cover,LULC)数据。在此基础上,借助Arc GIS空间叠加功能和土地利用转移矩阵,分析1999—2010年三镇LULC的时空变化特征;并通过空间自相性和景观连通性分析,研究近十年来三镇建设用地的空间聚集特征以及自然和农业景观空间连通性的变化,分析城市扩张对三镇自然和农业景观格局和稳定性的影响。最后,采用定量和定性相结合的方法,分析三镇自然和农业景观变化的驱动力。结果表明,1999—2010年三镇经历了剧烈的LUCC过程,建设用地、林地和草地面积大幅增加,伴随的是农业用地和水域面积的急剧减少。各种土地利用类型之间都存在着相互转移,特别是农业用地向建设用地、林地和草地,以及林地向建设用地转移明显。新增建设用地大多通过侵占原有建设用地周边的农业用地和林地,而实现"成片蔓延式"扩张;并造成了三镇自然和农业景观连通性的急剧下降,危及到该区域生态系统结构的完整性和功能的持续性。社会经济发展、土地利用规划、公共政策等共同决定着三镇LUCC的结构、规模和空间分布,是三镇自然和农业景观格局演变的主要驱动力。     

青藏高原城市扩展过程的区位因素——基于随机森林的多尺度分析

过去几十年，青藏高原快速的城市扩展过程给生态环境带来了严重威胁。区位因素会影响城市扩展的空间格局，进而改变其对区域生态环境的影响。因此，认识青藏高原城市扩展过程的区位因素特征对于保护区域生态环境具有重要意义。在全区、生物群区和生态区3个尺度上分析了区位因素对青藏高原城市扩展过程的影响。基于长时间序列城市土地数据分析青藏高原城市扩展过程。利用随机森林模型分析青藏高原城市扩展区位因素特征。研究表明，青藏高原在1990-2020年期间经历了快速的城市扩展过程。全区城市土地面积从277.4 km²增加到974.9 km²，增长了2.5倍。对青藏高原城市扩展影响最大的区位因素高程对城市扩展的重要性不断下降。与之相对，铁路因素的重要性迅速上升，其重要性从2.15%增长到10.56%，增加了3.9倍。然而，铁路建设在促进青藏高原城市发展的同时，也会对区域内近三成的濒危物种产生影响。因此，在青藏高原未来城市发展过程中，既要重视铁路对城市扩展带动作用，也要注意减少铁路对区域生物多样性的影响，进而促进高原的可持续发展。     

基于多智能体与元胞自动机的上海城市扩展动态模拟

利用元胞自动机模型和多智能体模型相结合的方法,在GIS技术手段的支持下构建了一个能够兼顾两种模型优点的城市扩展动态模型,并以上海市为实证对象,模拟了上海市2005年的城市扩展动态,分别预测了2010年和2020年上海城市扩展的动态演化结果。在元胞自动机模型中定义城市系统中的各种自然、社会和交通等要素,在智能体模型中定义政府和居民智能体的行为。模型将二者结合起来,模拟上海中心城区、城郊区及外围区的城市用地扩展模式。对模型模拟的上海2005年土地利用状态和实际土地利用状态进行验证,Kappa系数的平均值达到0.75以上,说明模型具有较高的可信度。对预测出2010年和2020年上海市土地利用状态分析表明,城镇用地以向东部和南部扩张最为明显。