基于CA-Markov和MSPA的绿色基础设施预测与时空演变分析——以京津冀城市群为例

绿色基础设施（Green Infrastructure，GI）的合理布局有助于建立国土空间绿色发展新模式。在生态文明和高质量发展背景下，研究GI长时序时空双维度演变格局对提升生态环境质量、提高国土空间治理能力和实现"碳中和"目标具有重要意义。基于CA-Markov （Cellular Automata-Markov，CA-Markov）、MSPA （Morphological Spatial Pattern Analysis，MSPA）和景观格局分析方法等构建GI研究模型框架，实现对GI过去-现在-未来的时空双维度分析。以京津冀城市群为研究区，分析了2000-2020年GI时空双维度演化特征，预测了未来2025和2030年的发展态势，讨论了协同发展过程与GI格局演变的对应关系，并总结GI优化启示。结果表明：（1）2000-2020年，GI面积占研究区总面积的比例呈现逐年下降趋势，由90.82%降为86.60%，空间上表现为西北部密集、东南部稀疏的分布态势。核心作为GI的主要组成部分，面积占比57.04%-65.93%不等，同样呈现逐年下降趋势，其主要分布在研究区北部、西部和西北部。（2）2020-2030年，研究区GI面积小幅度下降，但核心面积占比增长明显，2030年占比高达84.04%。连接桥、边缘和环等其他GI类型面积占比较小，其分散分布在各核心之间。（3）城市群协同发展进程提速直接导致GI的波动，主要体现在2015-2020年实质发展期和2020-2025年国土空间规划加速落实期。（4）未来，京津冀城市群GI生态网络稳定性的提升需重点关注各城市中心GI的面积占比和东南部的连通性问题。研究结果为快速实现GI检查、评估和治理提供技术支撑，也有助于实现京津冀城市群建立绿色、低碳、可持续发展新模式。     

基于空间相邻的地类转换倾向性模型的构建及应用

将景观生态学中的景观空间相邻矩阵引入土地利用变化研究,并与地类转移矩阵相结合,建立起地类转换倾向性模型.以济南市2000～2005年土地利用变化为应用案例,探讨土地利用类型空间格局对地类转换的影响.研究表明,地类转换倾向性模型的构建能够有效的反映土地利用类型在空间相邻的情况下地类间的转移倾向,有助于进一步探索区域土地利用空间格局对地类转换机制的影响,挖掘土地利用变化信息,寻求土地利用变化驱动力.最后对该模型的应用范围进行了界定.