深圳快速城市化过程中的景观类型转化动态

利用4个时段遥感图像、转移概率方法和优势转移过程空间分布图,定量研究了深圳经济特区1979—2003年景观格局的时空变化特征、驱动力和原因.结果表明：深圳经济特区城市化过程迅速,且主要发生在1979—1990年间.3个研究阶段所表现出来的景观类型动态大相径庭.1979—1990年主要表现为植被退化和转移为人工景观类型阶段,优势景观类型转化的空间位置主要发生在福田区、罗湖区和盐田区,优势景观类型转移过程具有幅度大、强度大的特点;1990—2000年主要表现为大量建设用地的竣工转化为非渗水表面以及少量植被类型向人工景观类型的转化,优势景观类型转化主要发生在南山区和福田区,整个阶段表现出城市成形特征,原有植被景观特别是林地已较少受到人类干扰;2000—2003年则表现为土地利用方式精细整理的城市化过程,有较显著的城市扩建和改造现象,渗水材料的使用有效消除了非渗水表面的负面影响,这一阶段影响幅度大、影响强度中等.     

乌裕尔河-双阳河流域湿地景观格局演变及其驱动机制

明确湿地格局演变特征与驱动机制是开展湿地管理与保护工作的重要前提。利用1980—2015年7期土地遥感解译数据,运用空间分析、景观指数、转移概率矩阵和增强回归树模型定量分析乌裕尔河-双阳河流域湿地格局演变特征与驱动机制。结果表明:(1)1980—2015年间湿地面积持续减少,减少了738 km~2,较1980年减少了16.43%;沼泽地占湿地的75%以上,面积也持续减少。1990—1995年是湿地面积减少速率最大的时段。(2)1980—2015年间湿地景观变化趋势为最大斑块的优势地位降低,破碎度加剧,且空间分布趋于离散,连通性减弱。沼泽地的景观变化特征与湿地相似,而水域与之相异。(3)1980—2015年间湿地损失集中分布在乌裕尔河两岸、双阳河中游及流域尾闾,主要转出为水田、旱地、草地和盐碱地,总的转移概率约为20%。(4)气候因素是导致湿地损失的主要因素,贡献率达到50%。道路修建对湿地损失的影响范围约为1.8 km;高海拔会增加湿地损失的风险;耕地周围2 km的湿地易被开垦;自然保护区的建立有效遏制了湿地损失。未来湿地损失风险较大的区域为乌裕尔河中游、双阳河中下游及流域尾闾。     

资源型城市土地利用变化的景观过程响应——以黑龙江省大庆市为例

土地利用与土地覆盖变化直接或间接地改变着景观生态系统的结构和功能,进而影响地表各种景观过程。地表景观过程的改变,必然对人类赖以生存的生态环境产生程度不同的影响。黑龙江省大庆市作为典型的资源型城市(以石油、草场和耕地资源发展起来),是人地关系作用最强烈的区域之一,也是土地利用发生急剧变化且具有特色的区域。揭示该区域土地利用的时空变化特征和变化规律,探讨土地利用变化的景观生态趋势及对生态环境的可能影响等,对于资源型城市生态环境改善,产业结构调整及实现资源型城市可持续发展尤为重要。为此,基于大庆市1978,1988,1992,1996,2001年5个时段的MSS和TM影像,获取20余年不同时期的土地利用信息,以GIS技术为数据集成分析平台,计算土地利用转移概率矩阵,景观格局指数和主要景观组分的转移过程贡献率,以期从景观格局的角度定量刻画区域景观过程对土地利用变化的响应。结果表明,区域内耕地不断增加,草地持续减少,建设用地和林地逐渐扩大,而湿地则一直大幅度减少;耕地和草地是区域的主要景观类型,但二者的景观动态及过程却不相同,耕地的景观过程表现为空间集中性加强,而草地的破碎化程度加强,景观组分间的转移过程频繁,景观不稳定;对维持当地生态系统稳定起重要作用的湿地景观,其破碎化过程最为明显且面积和平均斑块面积都在迅速减少,这种景观过程将对当地生态环境变化造成负面影响。草地退化,湿地萎缩和功能减退,沙化和盐碱化日趋严重等生态过程,是土地利用变化的景观生态过程响应,恢复与建设生态脆弱的资源型城市的景观生态系统,须对景观尺度上的土地利用方式进行合理的调控,而这一调控的有效途径在于政策、体制的调整和观念的变化。     

深圳市龙华地区快速城市化过程中的景观结构研究——林地的结构和异质 …

利用多时段景观遥感制图信息和景观格局研究方法,对深圳市龙华地区快速经过程中林地组分的结构特征进行了动态分析,重点研究了该组分在１９８８￣１９９６年期间的一般结构特征和空间分布差异的动态变化情况。结果表明研究时段内,龙华地区由于快速２城市化过程 导致林地受到强烈的分割和转化影响,总面积损失了４９％,并导致碎裂化、相邻度等景观结构特征发生显著变化。林地的动态变化过程可以分成两个阶段,１９８８￣１９９２     

景观动态的Markov模型研究——以长白山自然保护区为例

在 Markov模型假设的基础上 ,利用长白山自然保护区 1975年 MSS、1985年和 1997年 TM卫星遥感数据 ,在遥感图象处理软件和 GIS软件协助下 ,对遥感影像的计算机监督分类结果 (共分为 13类 )进行处理 ,对 Markov模型的可利用性进行分析与检验 ,得出长白山自然保护区景观变化无后效性 ,符合 Markov模型条件。根据 1985～ 1997年转移概率计算步长 10 a(1985～ 1995年 )的转移概率矩阵 ,从 1975年计算 1985年各景观类型的面积与 1985年各景观类型的实际面积值对比 ,计算得 χ2 >χ20 .0 5(12 ) ;再分别用 1975～ 1985年和 1985～ 1997年的转移矩阵计算 1995年和 2 0 4 7年各景观类型的面积 ,分析得χ2 >χ20 .0 5(12 ) ;对两阶段的转移概率矩阵分析得到 χ2 >χ20 .0 5(14 4 ) ;说明两阶段的 Markov转移过程不具同一性 ,属于两个不同的 Markov过程。不同景观类型转移方式对χ2 值的贡献率可以说明其对景观动态的重要性 ,分析结果表明有重要贡献的类型分别为 :阔叶红松林 5 2 .0 0 % >山杨白桦林 2 4 .6 6 % >云冷杉林 11.4 2 % >落叶松林 2 .4 3% ,说明这 4种景观类型的转移方式对长白山自然保护区的景观动态起重要作用 ,尤其以阔叶松林的作用最大 ;同时对 Markov模型在长白山自然保护区长期景观变化预测的可     

基于CA_Markov模型的伊犁河三角洲景观格局预测

在遥感和水文数据的支持下,结合伊犁河三角洲的区域特点,确定了伊犁河三角洲的景观分类系统.通过景观生态学的定量分析和CA_Markov模型模拟方法,系统分析了1975-2 007年伊犁河三角洲景观格局的时空演变特征,并对2020年景观格局的情景进行了模拟与预测.结果表明：在人为间接干扰和自然环境的双重影响下,1975-2007年伊犁河三角洲的景观格局变化具有一定的周期性和不稳定性;对CA_Markov模型的可利用性进行分析与检验,1990-2007年伊犁河三角洲景观变化符合CA_Markov模型应用的条件;2020年,研究区景观的斑块破碎化严重,连通性趋于弱化,与水密切相关的湖泊、沼泽和漫滩的时空变化存在很大的不确定性;分别基于1990-2000年和2000-2007年概率转移矩阵预测的2020年研究区景观格局存在显著的差异性,不同景观类型的差异程度和表现形式各异,原因在于这两个时段自然条件的非一致性和不稳定性以及各景观类型的转移方式和方向不同.     

基于高分辨率影像和GIS的辛庄镇景观动态变化

利用1980、1991、2001和2009年4期高分辨率(空间分辨率≤1m)遥感影像,选择景观动态度、转移矩阵和景观格局指数等方法,对常熟市辛庄镇景观变化总体特征、变化速率、转移流向以及景观水平和类型水平的格局特征进行了分析。结果表明:1980—2009年间,水田面积急剧下降,旱地和水体面积也逐渐减少;居民用地、工业用地和鱼塘面积持续快速增加;其他类型景观面积变化不太显著。水田始终是研究区景观转化最主要的"源",主要转移去向是鱼塘、工业用地和居民用地;2001年前,鱼塘和居民用地是景观转化的"汇";2001年后,随着农村城镇化和工业化的加速发展,建设用地成为最主要的"汇",工业用地和居民用地的转入贡献率逐渐增加。在景观水平上,研究区景观格局破碎化程度日益严重,异质性逐渐增加,景观优势类型对景观整体的控制作用逐渐减弱,景观向多样化和均匀化趋势发展。在类型水平上,居民用地、鱼塘和工业用地呈连片发展趋势,优势度不断加大,水田的优势地位逐渐降低;各时期水田和水域的最大斑块指数(LPI)值远大于其他景观类型,但随着时间的推移,居民用地、工业用地和鱼塘的LPI值逐渐增大。水域和旱地的景观形状指数(LSI)值最大,水田、居民用地和鱼塘次之,表明这几类景观形状较为复杂,其余各类景观的形状相对规则。     

黄河源区景观格局与生态功能的动态变化

利用20世纪70年代、80年代与90年代三期遥感资料,选取有代表性的9个有关度量景观空间结构与景观异质性的定量指标,通过FRAGSTATS计算方法,系统研究了黄河源区景观生态结构与景观格局变化,表明在近30a来,区域景观空间格局趋于破碎化和多样化,其形成与发展的主要内在因素是高寒稀疏化草原草地、黑土化与杂类草草地和沙化草地等景观类型的迅速发展,其景观面积分别增加了384.16％、66.63％和421.09％;选取景观生物生产力、景观土壤养分、景观植被覆盖度等景观功能的表征参数,提出了景观格局动态演变下分析景观功能变化的定量方法及其数学模型。在明确近30a来区域景观格局演变特征的基础上,研究了黄河源区不同时段不同景观类型间生态功能的转移流动特征及其区域生态环境效应,表明：近30a来,黄河源区景观功能变化强烈;区域景观动态演变将形成区域内部景观功能向减退与增强两个方向的变化,两个方向的强度均衡将形成区域整体生态功能的特征。研究区域景观格局的动态变化所引起的区域生态功能演变特征,可充分认识区域生态系统变化的内在因素和演变趋势。     

平潭海坛岛景观格局动态变化及其生态效应分析

以平潭海坛岛为研究区,基于1990 年landsat TM 和2010 年ALOS 遥感影像,在ArcGIS 和Fragstats 等软件平台支持下,运用马尔科夫转移矩阵和动态度模型,以及景观格局指数,对20 年来研究区景观格局时空动态变化及其生态效应进行了定量分析。研究结果表明:近20 年来景观格局动态变化显著。建设用地和居民地增长幅度最大,农用地和沙滩则降幅最显著。研究区景观格局主要景观类型为农用地和林地,景观类型转移主要表现为农用地与林地的相互转化,以及二者向城镇用地(居民地、建设用地和道路交通)转化。从类型水平上看,各类型斑块均趋于破碎化;在景观水平上,研究区景观格局向着多样化方向发展,景观的异质性增强,景观呈破碎化程度加深;从景观生态效应空间变化看,人为活动的影响沿着交通干线、城镇区在整个研究区蔓延扩展。     

基于Barista的城市建筑景观动态变化——以沈阳市铁西区为例

基于Barista软件从高分辨率影像提取建筑物3D信息,结合ArcGIS软件,应用转移贡献率、建筑密度、建筑平均高度及建筑面积比例分析了沈阳市铁西区改造过程中建筑景观的动态变化.结果表明： 随着城市改造的进行,空地、居住、工业建筑与道路4种优势景观类型是景观变化的主体,空地、居住、商业建筑和道路面积增加,工业建筑面积减少.建筑密度降低,平均高度升高.建筑景观的区域差异明显,工业区建筑密度高于居住区,建筑平均高度低于居住区.离城市中心距离越远,建筑密度越小,建筑平均高度越低.     

东南诸河流域1990-2015年土地利用时空变化特征及驱动机制

土地利用/覆被变化作为影响全球环境变化的重要因素,是人类活动最直接的反映,其驱动力分析能够很好地揭示人类活动对土地资源的影响机制。运用ArcGIS空间分析和SPSS主成分分析等方法,从整个东南诸河流域片区的尺度上,研究了包含中国台湾地区在内的1990—2015年间的土地利用时空变化特征,并探究其主要驱动机制。研究结果为:(1)全流域各土地类型面积占比为:林地耕地草地城乡建设用地水域未利用土地,林地与耕地的空间分布特征均为"北聚南散,北多南少",城乡建设用地集中分布在经济较为发达的台湾海峡两岸沿海地区以及流域大陆北部靠近长江三角洲的地区。(2)全流域土地类型的面积变化量为:城乡建设用地耕地草地林地水域未利用土地。流域土地利用综合动态度为0.68%,整体用地类型转化程度先降低再增加,并以城乡建设用地和耕地为主要变化类型。流域南部各市的土地利用变化较北部剧烈,台湾地区主要土地利用变化类型为耕地和城乡建设用地。(3)大陆地区城乡建设用地变化的主要驱动力为人口数量及结构、城市化和社会经济发展,台湾地区在此基础上增加了社会工农产业结构调整因素。大陆耕地变化的主要驱动力为人口数量及结构、城市化水平和社会工农产业结构,社会工农产业结构和农业生产水平是台湾地区耕地变化的主要驱动力。本研究为东南诸河流域土地资源规划管理提供科学依据,为自然流域尺度的土地利用变化及其驱动机制研究提供可靠实例。     

黄土丘陵沟壑区景观格局演变特征——以陕西省延安市为例

以陕西省延安市1985年、2000年和2008年三期1∶25万景观单元类型图,1∶5万地形图等生成的数字高程模型(DEM)为数据源,基于ArcGIS 9.3软件,采用多距离空间聚类、景观单元类型转移矩阵、空间数据叠加分析等方法分析了延安市景观格局的演变特征。结果表明:延安市的景观是由林地、灌木、草地和农田等基本景观单元构成的复合景观;研究期间农地面积急剧减少,流失的农地主要转变为林地、草地、灌木和聚落,除农地和裸地外,其他景观单元类型面积均有不同程度的增加;1985—2008年,林地、灌木和草地聚集的最大尺度减小,而农田聚集的最大尺度变大,农田和草地的空间聚集强度明显小于林地和灌木;延安市主要景观单元类型演变主要发生在海拔1100—1500 m之间的区域和坡度范围7—21°之间的区域,但农田向聚落的演变主要发生在海拔较低(900—1300 m)、坡度较缓(7°)的平川缓丘地带。1999年之前,经济的迅速发展是延安市景观格局演变的主要驱动因素;而1999年之后,国家推行的退耕还林(还草)等一系列生态重建措施成为延安市景观格局变化的主要驱动因素。     

A gradient analysis based on the buffer zones of urban landscape pattern of the constructed area in Guigang City, Guangxi, China

Over the last century urbanization on the landscape has increased and intensified. Urban development has a great impact on the environment at the local, regional and even global levels. As a driving force in global change, the need to understand the dynamics of urban pattern and its change in an accurate and efficient manner is ever more pressing. Based on aerial color infrared photography in 1985 and QuickBird satellite imagery in 2004 and according to the standard for plan and construction of city land use, the landscape of Guigang City was divided into 11 types. In the landscape classification maps, 31 buffer zones, each being 200 m wide, were divided. With the aid of GIS software ArcView 3.2 and landscape pattern analysis software FRAGSTATS 3.3, the landscape spatial patterns of each buffer zone were analyzed at the landscape level and class level. The landscape indices, such as patch size, patch fractal dimension, diversity index and evenness index, were calculated. The results indicated the following: The total area of the residential land and the communal land in 2004 covered 46.3% of the entire constructed area of Guigang City and the sum of the patch number of the two patch types occupied about 39.7% of the total patch number, while the percentages were respectively 48.2% and 45.4% in 1985. This showed that the mosaic landscape with the residential land and communal facilities land became increasingly unclear following urban development and landscape diversity. Based on the gradient analysis with the landscape-level index and the class-level index, there were two business and finance centers in the constructed area. One was located in the urban center with a range of 0.8 km; the other was from the 10^th to the 16^th zone. In each buffer zone, the mean patch size was larger and the landscape shape was more regular in 2004 than in 1985. Furthermore, the Shannon diversity index of each buffer zone rose in 2004 with patch richness and evenness increasing. The landscape index computed for the main landscape types (communal facilities land, industrial estate land, residential land and farmland) in the middle of the buffer zones clearly indicated the changes taking place in urbanization. The patch size and the patch number of industrial estate land and farmland also pointed to these changes, while communal facilities land and residential land assumed another similar tendency towards changes. In each gradient zone, industrial estate land had the most complex shape, the lowest area percentage of each zone and the biggest mean patch size, whereas communal facilities land and residential land were opposite to industrial estate land. Farmland had a steady percentage along the buffer zone and its continuous distribution had an important impact on the urban eco-environment. The question of how to relate the pattern of changing characteristics along the buffer zone to the urban ecological process and urban ecological planning remains to be studied further in the future.     

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.

     

南昌市城镇空间扩展与景观生态风险的耦合关系

为探究城镇用地空间扩展对景观生态风险的影响,以南昌市为例,运用遥感、GIS及数理统计的方法,借助城镇扩展强度指数研究了南昌市2000—2017年城镇空间扩展的时空变化特征,构建了景观生态风险指数,以3 km×3 km的单元网格进行系统采样,探究城镇扩展下南昌市景观格局的动态变化和景观生态风险,最后基于地理加权回归(GWR)模型,定量分析2000—2017年南昌市城镇空间扩展与景观生态风险之间的耦合关系。结果表明:(1)2000—2017年,南昌市城镇用地增加了247.56 km~2,年均扩展速率达17.75 km~2,其中2000—2005年扩展最快,呈现出剧烈扩展的态势,扩展强度达到0.55。城镇扩展主要沿正北和西北方向扩展,分布在青山湖区、南昌县、新建区等,总体上呈快速扩展趋势;(2)南昌市景观格局以耕地为主,建设用地快速扩张,耕地、林地、草地面积持续减少,土地利用的景观格局指数反映此期间人类活动的干扰程度加剧,景观斑块数量增加,整体破碎度提高。借助地统计分析方法,计算得到南昌市景观生态风险由2000年的0.1354上升至2017年的0.1420,景观生态风险呈逐渐升高的趋势;(3)2000—2017年,城镇用地面积与景观生态风险、城镇空间扩展强度指数和景观生态险变化值之间,都呈现负相关影响,后者相关性在减弱。回归系数的空间分布上,由中部向外逐渐升高,低值位于城镇扩展较快的南昌市区,城镇的快速扩展使城镇用面积大幅增加,景观破碎度、损失度降低,景观生态风险随之降低;高值出现在进贤县、安义县等经济发展缓慢的地区,城镇用地扩展幅度小,扩展边界斑块破碎度大,分离度上升,景观生态风险增加。研究结果为促进城市建设与生态环境保护的相互协调,正确评价人类活动对城市生态系统的影响,以及南昌市的可持续发展和科学管理提供借鉴。     

基于多源遥感数据的景观格局及预测研究

以TM、中巴资源卫星和环境与灾害监测预报小卫星等遥感影像为数据源,利用ENVI 4.7、ARCGIS 9.2、IDRISI 15等软件,研究了西安市辖区的景观特征与空间格局,预测了未来的景观变化,提出了景观格局预测的数据转化和多距离空间分析的精简步骤.结果表明:研究区的景观本底是一个由林地和耕地构成的复合景观基质,建设用地在研究时段内呈现持续增加趋势,且2004-2011年间的增加量高于2000-2004年间的增加量;林地面积略有降低,林地和草地总面积略呈增长趋势,水域和未利用地面积变化较小.研究时段内的景观破碎化程度在降低,林地景观的连通性增强了,耕地的降低了.各景观类型在所设定的最大预期研究尺度下均呈现显著的聚集空间格局;各年和各景观类型之间的聚集、随机和离散的临界阈值差别相对比较大;水域和未利用地的空间聚集强度明显高于耕地、林地、草地和城乡建设用地;耕地和草地空间分布存在一个异质性最大的特征尺度,且均出现了聚集分布、随机分布和离散分布3种分布格局,以2011年最为明显.利用景观指数法和多距离空间聚类分析方法研究景观格局特征的效果要比单一的景观指数法较理想.CA-Markov模型模拟的结果基本能够反映未来的景观格局状况.     

南京市景观时空动态变化及其驱动力

选择南京市1995、2000和2008年的土地利用/土地覆盖数据,对其土地利用斑块动态变化与景观斑块的空间稳定性进行探讨。结果表明,全市总体上以耕地、林地和草地的减少,以及建设用地和水域的大幅度增加为典型特征。1995-2000年间耕地、林地和草地面积净减少了12017.2 hm²,2000-2008年间净减少41029.13 hm²;全市的建设用地面积1995-2000年间仅增加了11981.3 hm², 2000-2008年间面积增加了41027.06 hm²。从斑块类型的面积稳定性来看,各种土地利用斑块的空间稳定性都非常高,除了2000-2008年间未利用土地的自身空间保持率为50.66%外,其他土地景观类型的保持率都在90%以上。从不稳定斑块的空间分布看,1995-2000年间,主要集中在南京市的栖霞区、浦口区和江宁区,呈离散分布特征; 2000-2008年间,不稳定斑块一方面呈现出集中连片的分布态势,这在江宁区和栖霞区最为典型,另一方面这种集中分布趋势也扩大到了六合区与高淳县。从不稳定斑块的转化方向看,均以建设用地所占比例最大,两个时段内转为建设用地的不稳定斑块分别占到了不稳定斑块总面积的87.09%和68.46%,其次的转化方向为水域,两个时间段内分别达到了10.61%和23.86%。从景观斑块变化的原因来看,对当地景观斑块稳定性影响最大的主要是人口与经济发展、城市规划的引导和重大的生态建设工程等人为因素。     

CLUE-S模型在南京市土地利用变化研究中的应用

土地利用/覆盖变化模型是研究区域景观动态并解释其驱动机制的重要技术手段.应用CLUE-S模型,在Landsat TM影像等相关数据支持下,对南京地区1998-2006年土地利用的时空动态变化进行了研究.结果表明:各土地利用类型变化受地形因素影响最大,人均GDP与城镇用地和农业用地的分布呈显著相关,城乡主干道对土地利用变化的贡献显著大于省级及以上道路;海拔较高区域林地的发生比率较高,而地形低平区域农田、城建用地的发生比率较高.经检验,在300 m空间分辨率水平,对南京地区2003年、2006年土地利用状况模拟的精度分别达到了85.7%和84.1%;而通过将研究区分成若干子区,分别修正模型参数并重新模拟,准确率提高到89.7%和88.3%,分区赋值法有效地提高了模拟精度.研究表明,CLUE-S模型对城市发展的空间结构也有较强的预测能力,对指导城市规划、分析景观动态的驱动机制有重要参考价值.     

粤港澳大湾区生态系统格局变化与模拟

快速城市化是导致粤港澳大湾区生态系统时空格局变化的主要驱动力之一,模拟生态系统变化趋势对于优化区域土地利用格局、防控城市化的生态风险具有重要意义。以2000、2005、2010、2015、2018年5期土地利用数据,分析该区域生态系统格局演变,并运用CA-Markov模型模拟2025年的生态系统格局。研究结果表明:(1)2018年大湾区的森林、农田和城镇为主要生态系统类型,分别占区域总面积的53.99%、22.67%和14.51%。(2)2000—2018年农田、森林、湿地面积分别下降了1983、740、278 km~2,城镇和草地面积分别上升了2896、103 km~2,城镇面积增长的主要途径是对周围农田、林地和湿地的侵占,草地面积增长是因为管理经营不善导致部分林地退化为草地。(3)大湾区的景观多样性和均匀度下降,景观正在向小斑块趋势发展,空间连通性下降,破碎度增加。(4)模拟2025年的生态系统格局发现,与2018年相比,城镇面积增长了609 km~2,农田和森林分别减少了309 km~2和316 km~2。基于大湾区生态系统格局变化与模拟发现,快速城市化区域中,落实耕地保护红线和生态保护红线制度、保护重要生态空间完整性,对于降低城市化的生态风险具有重要作用。