苏南地区典型城镇建设用地扩展的时空分异

选择江苏省常熟市南部的辛庄镇为研究区,采用该区1980、1991、2001和2009年4期高分辨率遥感影像,利用GIS技术,结合现有的建设用地扩展指标构建了综合扩展程度指数模型,定量分析了研究区1980-2009年间3个时段建设用地扩展的总体特征和时空分异特征.结果表明:随着农村城镇化和工业化进程的加快,辛庄镇建设用地显著扩展,1980-2009年间共增加19.24 km2,其中,2001-2009年该区建设用地进入高速扩展期,扩展面积、扩展贡献率和扩展强度均最大.研究区建设用地扩展具有明显的空间分异特征:1980-1991年,新增建设用地主要集中于镇区所在村域,1991年后,辛庄镇建设重心逐渐向工业发达的村庄转移.研究期间,辛庄镇的新增建设用地主要源于水田和旱地,二者共占建设用地总增加面积的88.1%,其余土地类型对建设用地的转入贡献率相对较小.     

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.     

烟台市城镇空间扩展及区域景观生态风险

采用遥感、GIS及数理统计方法,引入城市扩展强度指数研究了烟台市区1974—2009年城镇空间扩展时空变化特征,并利用景观指数和生态风险指数,研究了1990—2009年在城镇扩展下的烟台市区城镇景观格局动态变化和区域生态风险空间特征。结果表明:1974—2009年,烟台市区城镇用地面积增幅189.77 km2,其中2004—2009年城镇用地扩展强度指数是1974—1990年的3.92倍。城镇和耕地分别是研究区土地利用面积变化最显著的两大类型,土地利用格局景观指数变化反映出该期间人类活动干扰强度逐渐加剧。研究区景观生态风险呈圈层状分布,靠近海岸线的区域生态风险较高,远离海岸线的内陆生态风险则较低。2009年高生态风险区和较高生态风险区比例是1990年的2.23倍,城镇扩展强度与区域生态风险之间呈现良好的线性关系。     

绿洲城市用地扩展的景观生态格局变化——以武威市凉州区为例

在ArcGIS 10.2和Fragstats 4.2软件的支持下,采用圈层分析、景观指数、城市扩展强度指数等方法,以武威市凉州区1985、1995、2005和2015年4期土地利用现状数据为数据源,对凉州区1985—2015年城市用地扩展的景观生态格局变化特征进行分析。将整个研究区划分为东北(NE)、东南(SE)、西南(SW)和西北(NW)4个方向,并以3 km为缓冲半径作覆盖整个研究区的23个圈层,分析了凉州区城市空间扩展时空演变特征、城市空间扩展过程中的土地利用和景观格局变化。结果表明:凉州区的城镇建设用地主要分布在0~3km的区域范围内;1985—2015年城镇建设用地面积持续增加,正东方向和东南方向是城镇扩展的主方向;凉州区城镇建设用地景观斑块形状简单,受人类活动干扰,斑块个数不断增加,破碎度加剧,且距离城镇经济中心越近斑块集中度越高。     

沈阳市城镇扩展时空格局及其驱动力

利用多时相TM影像,采用GIS空间分析和景观格局分析相结合的方法,对沈阳市辖区城镇扩展的时空分异特征和城镇景观格局演变进行了分析,并对其驱动力进行了探讨.结果表明:1988—2004年间,沈阳市辖区城镇面积持续增加,扩展强度逐渐增强,2000—2004年间的城镇扩展规模和强度达到最大;城镇扩展具有明显的空间分异特征,市区西南方向是城镇扩展的主方向,近郊及各级经济开发区是扩展的主要区域;城镇景观格局日趋复杂,城镇发展紧凑程度降低;城镇景观格局演变与城镇扩展特征关系密切,表现出时空分异特征;工业化发展与开发区建设、政府政策与城市规划以及交通基础设施建设是沈阳市辖区城镇扩展与城镇景观格局演变的主要驱动力.     

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。     

北京昌平区城镇化过程与空间特征研究

城市化作为一种巨大而又毫无计划的蔓延过程,强烈地影响着全球的大面积土地,而且产生了深刻的社会和生态效应,因此全面了解城市化的生态学效应的研究已成为国际城市生态学研究的前沿领域.基于昌平区1989、1996和2001年3期土地利用景观数据提取城镇用地信息,采用城镇扩展强度指数和景观格局指数对昌平平原区城镇化过程与空间特征进行了深入研究.结果表明,昌平平原区有3种主要的城镇化模式,即都市边缘带状城镇扩展模式、交通主轴线状城镇扩展模式和卫星城面状城镇扩展模式.昌平区城镇化过程主要集中在研究时段的前期(1989～1996年).都市边缘带状城镇扩展区内,前期以城镇斑块面积独立扩展和新的城镇斑块不断产生2种方式为主,而后期以城镇斑块面积的合并扩展为主;交通主轴线状城镇扩展区则为城镇斑块面积独立扩展、合并扩展,以及新城镇斑块的产生3种方式同步进行;最后,在卫星城面状城镇扩展区,前期以城镇用地的合并扩张为主,后期则表现为卫星城周边新的城镇用地不断涌现.城镇扩展强度指数和城镇景观格局指数结合使用,能较好地揭示昌平城镇化过程与空间特征.     

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。     

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.     

近20年来苏州市城乡用地扩展及其内部特征

利用苏州市1984、1995、2000和2003年4个时段的TM数据,分别提取了城、镇、村3级用地并对其扩展过程与变化规律进行了分析。结果表明,20年间苏州市区非农建设用地面积不断扩大,扩展强度急剧提高。2003年苏州市非农建设用地总面积比1984年扩大了2.9倍,年均扩展面积810hm2。在时间序列上,非农建设用地的增长具有明显加速趋势。城、镇、村3级用地的空间变化表现为建成区>建制镇>行政村。对比城镇用地(建成区与建制镇用地之和)扩展与行政村用地扩展发现,城镇因具有较强的经济、人口等中心聚集功能,而比乡村更加能集约利用土地。换言之,加快城镇化建设有利于缓解长三角地区(甚至全国)日益加剧的城市化建设占地与农业耕地资源之间的矛盾。同时,乡村用地的紊乱无序、缺少规划的现状应引起相关部门的重视,及时整理以提高土地利用效率。     

基于夜间灯光数据的环杭州湾城市扩张及植被变化

综合运用遥感与GIS技术,基于2000、2007和2013年的DMSP/OLS夜间灯光数据和MODIS NDVI数据,利用灯光阈值提取法、植被指数分析等方法,研究环杭州湾地区城市扩张和建成区植被变化特征.结果表明: 采用最佳阈值方法,能够实现对城市地区用地信息的有效提取;环杭州湾地区城市用地整体围绕杭州湾呈“V”型模式扩展,并表现出面状、线状和点状3种扩张模式;从城市扩张速度、动态度和形态紧凑度来看,各地级市表现出较大的时空差异,但整个研究区的城市扩张速度和动态度普遍呈现降低趋势,平均城市形态紧凑度则经历了先下降后上升的过程.各城市建成区的植被状况也存在显著差异,2000—2007年,除嘉兴市建成区植被状况变差外,其余各地级市建成区植被状况均变好;2007—2013年,所有城市建成区植被状况变差;2000—2013年,城市扩张对建成区植被均产生了不利影响.     

1980-2015年珠三角城市群城市扩张的时空特征分析

以珠三角城市群9座城市为研究对象,基于1980-2015年3期遥感影像提取的土地利用数据,通过扩张强度、扩张速率以及景观格局指数定量分析珠三角城市群尺度上城市扩张的时空变化特征。结果表明：（1）城市群扩张数量特征：1980-2015年珠三角城市群建设用地面积扩张约3倍,1980-2000和2000-2015期间分别扩张1513.1、3043.8 km²;扩张强度不断增强,扩张速率明显加快。（2）城市群扩张空间特征：珠三角城市群中扩张迅速的城市主要分布在研究区中部的城镇密集带及沿海地区;扩张较慢的城市主要分布在靠内陆的周边地带。（3）基于时间尺度发现珠三角城市群结构的演变呈现出由单核模式（广州,1980年）-双核模式（广州、深圳,2000年）-多中心、网络化模式演化的特征（东莞、中山等相邻城市,2015年）。（4）基于景观格局特征,珠三角区域扩张快速的城市形状复杂,结构趋于分散;扩张较慢的城市形状更规则,分布更聚集。（5）天然的人文联系与优越的地理位置、社会经济、政府政策以及基础设施的建设等因素共同驱动珠三角城市群的发展。该研究对提高城市群规划管理水平具有参考价值。     

以材料“创造”土地？——中国城市化进程的一个重要特征

中国快速城市化进程的一个重要特征是以土地为载体,通过大量投入钢铁、水泥等建材大规模修建城市建筑和基础设施,创造出大量的城市生产和生活空间。利用1985—2010年中国省级行政单元城市建成区总面积、城市居住用地总面积、城市住宅总面积和城市住宅建筑材料总使用量等数据,识别城市扩张模式,揭示中国城市化进程中土地、建筑面积及其构筑材料三者间的关系。研究表明2000年是中国城市扩张的重要分界点,2000年之前中国各省份的城市建成区总面积、城市住宅总面积和城市住宅建筑材料总使用量均较小且省份间差异不大,2000年之后三者迅速增长且省份间差异逐渐扩大。在地区尺度上,三者均呈现东部地区最高、中部次之、西部最低的特点,地区内部差异则表现为东部地区最大、西部次之、中部最小的特征。大多数省份的城市住宅总面积及其构筑材料总量随着城市建成区的扩张而增长,表明城市在发展初期以扩大建成区和水平扩张为主。随着城市化水平的不断提高,城市内部空间重组和用地置换导致高层建筑逐步替代了原有的单层或低矮建筑,城市扩张的方向由依赖土地的水平扩张转向以大量使用建筑材料为基础的垂直扩张,使得许多省份的城市住宅总面积逐渐超过辖区内居住用地总面积。这种以建筑材料"创造"出更多"土地"的城市垂直扩张在满足人们对城市生产和生活空间需求的同时,有利于节约土地资源和保护生态空间,但需要以消耗更多的建筑材料并承担建筑材料在开采、制造、运输、使用和废弃过程中所造成的环境影响为代价。     

丝绸之路经济带核心区新疆城镇建设用地扩展的时空演变特征及影响机理

将丝绸之路经济带核心区新疆城镇建设用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,提取1980—2015年7个年份用地演变信息,结合10 km×10 km方格网构建,从总量趋势、分地州市级区域、分用地类型及特殊性全面认知扩展的时空演变特征,采用地理探测器模型,在县域尺度定量诊断城镇建设用地扩展的人文要素和自然要素的影响程度及各要素间的交互影响作用,进而识别其主控要素并探讨其作用机理,对比分析天山北坡城市群和喀什都市圈两个重点发展区域的分异性。研究结果表明:近35年以来,丝绸之路经济带核心区新疆城镇建设用地扩展约2.9倍,扩展强度波动增长且以分散小斑块为主,各地州市扩展规模和强度的时空差异性显著,次一级城镇建设用地类型扩展呈现动态变化特征,用地扩展受自然本底胁迫条件和经济社会发展过程多重影响有其特殊性;全域城镇建设用地在县域尺度以低水平扩展与各级人文要素和自然要素水平的耦合匹配关系为主;综合地理探测器因子分析模块和交互作用模块的探测结果,判定地形位指数、城镇化率、地形起伏度、二三产业比重为影响丝绸之路经济带核心区新疆县域城镇建设用地扩展的主控要素,并探寻各主控要素的作用机理;在重点发展区域天山北坡城市群和喀什都市圈的驱动要素有共性也有明显分异性。该研究为丝绸之路经济带核心区新疆城镇建设用地因地因城因类的差别化调控及区域可持续发展提供科学支撑和决策依据。     

基于DMSP/OLS影像的我国主要城市群空间扩张特征分析

20世纪90年代以来,随着中国城市化步伐的加快,城市用地空间扩张极为明显。采用1992、1995、2000、2005、2009年5期的夜间灯光影像数据提取了京津冀、长江三角洲和珠江三角洲城市群的城市像元,并从空间扩张强度、扩张类型以及方向性空间扩张特征3个方面对三大城市群城市用地的空间扩张特征进行了分析,同时还从社会经济方面对城市群空间扩张的驱动因素进行了讨论。结果表明,三大城市群的空间扩张特征既存在共性也存在明显的差异,同时社会经济的快速发展对城市用地的扩张具有明显的驱动作用,为进一步推动中国城市化进程提供了数据支撑。     

贵阳市城市土地扩展空间的生态适宜性与优化

以贵阳市为例,利用ArcGIS 9.3成本分析得出城镇空间扩展的阻力值,建立“建设用地为源+生态刚性约束+生态功能型阻力要素”的最小累积阻力模型(MCR)应用模式,动态模拟贵阳2010年城市空间扩展的生态阻力,并将其进行生态适宜性分区,分析了2014年新增加城市建设用地与生态适宜性的冲突,根据城市扩展土地空间配置与冲突格局,找出城市空间扩展现状不合理之处.结果表明: 2010—2014年间,生态适宜性分区与研究区城市扩展方向基本吻合,但新增城市建设用地生态冲突比较严重.在新增的城市建设用地中,生态冲突区面积占58.2%,其中,生态调控区占35.4%、限制开发区占13.9%、禁止开发区占8.9%.生态用地冲突加剧会引起生态服务功能及生态安全下降,提出以保留生态用地为目的的城市空间拓展优化路径,为贵阳土地空间格局优化、保障生态安全提供指导.     

江西省生境质量时空演化特征及预测

生境质量关乎区域可持续发展和人类福祉，评估其时空演化特征和预测未来变化对生态文明建设和高质量发展具有重要意义。以江西省为研究区，利用InVEST模型和热点分析方法定量评估2000—2020年生境质量时空演化特征，结合PLUS模型模拟预测2020—2050年土地利用和生境质量变化。结果表明：(1)2000—2020年江西省有林地、灌木林地、疏林地、水田、旱地面积呈减少趋势，减少部分主要位于南昌市等城市边缘，转为城镇用地和其他建设用地。(2)江西省生境质量总体较好，均值呈微幅下降且加速下降的趋势，具有以南昌市等城市为中心、向外辐射提高和中部低、四周高、北部低、南部高的时空分异特点，20年内8.52%的区域生境质量得到改善，44.85%的区域发生退化，退化区域以生境质量低值区域为核心向外辐射。热点分析显示，在乡镇尺度上，生境质量与生境退化度在空间分布上具有相似的集聚特征，但高低值相反。(3)结合PLUS模型预测显示，2020—2050年江西省城镇用地、其他建设用地进一步急剧扩张，时空特征表现为环鄱阳湖扩张圈和萍乡市-宜春市-新余市-南昌市-抚州市-鹰潭市-上饶市东西向扩张带，生境质量均值保持...     

Embedding ecological sensitivity analysis and new satellite town construction in an agent-based model to simulate urban expansion in the beijing metropolitan region,China

As the national center for politics and culture, Beijing’s urbanization level is very high. Many policies within the proposed Beijing–Tianjin–Hebei region coordinated development plan affect the expansion of urban land. Therefore, it is very important to predict urban land use changes in Beijing for planning and management purposes. In this paper, we integrated of MAS (multi-agent system) and CA (cellular automata) to simulate new satellite towns construction and ecological sensitivity impact on land use change. Physical and social driving factors were used in the combined model. The MAS involved the actions of three types of agent: regional authorities, property developers, and residents. The study used the CA model to simulate the neighborhood effects of urban land use, and the MAS model to simulate agents’ decisions. The new satellite towns and an ecological sensitivity analysis were embedded in the model to simulate the impact of decision making by the Beijing government on urban land expansion. Based on the land use data of 2005, the urban land area in 2010, 2015, 2020, and 2025 was predicted using the CA-MAS model. Urban expansion occurred faster during 2015–2025 than during the previous 10 years. Three land use types, i.e., cropland, woodland, and rural residential land, were the major sources of urban expansion. With respect to government decision making, the satellite towns were the priority areas of urban development, and urban development was restricted in ecologically sensitive areas. The New Districts of Urban Development were projected to become the main areas of future urban expansion in Beijing. The area designated for urban expansion around the ecologically sensitive areas was small. The results demonstrate that satellite towns and ecological sensitivity have large impacts on urban expansion. The results of this study will help to protect ecologically sensitive land, while enabling harmonious expansion of the city.