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.     

基于CLUE-S模型的广州市土地利用格局动态模拟

选取海拔、坡度、到河流距离、铁路距离等21个驱动因子,利用CLUE-S模型对广州市土地利用格局进行模拟,模拟结果与实际土地利用的Kappa系数为0.8014,具有较高可信度。利用模型对2010年广州市土地利用格局进行预测,模拟结果表明,耕地和水域分布主要受地形因素的影响,而林地受海拔高度影响更为明显。根据预测,2005—2010年广州市土地利用斑块数增加,土地利用格局进一步破碎化;土地利用斑块形状复杂程度降低,趋于简单;多样性指数略有升高。     

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.     

基于CLUE-S模型的湟水流域土地利用空间分布模拟

基于CLUE-S模型,以青海湟水流域为研究区,分别利用1987年和1996年两期土地利用数据,运用逻辑斯蒂逐步回归方法选择自然和社会经济等18种驱动因子,对湟水流域2007年土地利用空间分布格局进行模拟.在此基础上,构建流域2008-2027年土地利用变化的4种不同情景,并模拟了4种情景下2027年土地利用空间分布格局.研究结果表明:(1)两期模拟总体精度分别达到了88.31％和89.96％,4种Kappa指数均大于0.82,表明CLUE-S模型在湟水流域具有良好的土地利用模拟能力.(2)流域2008-2027年不同情景下,城乡居住建设用地在4种情景下均表现为明显增加,主要沿湟水河谷区域扩展,而3种退耕情景下的坡耕地空间格局模拟结果存在着明显的空间差异,从情景二、情景三到情景四,流域内坡耕地范围逐步减小,林地、草地面积范围增大,退耕部分主要分布在流域东部、西部和北部:东部地区退耕的范围主要是集中在乐都县和民和县;北部地区退耕的范围主要是集中在大通县县城北部;西部地区退耕范围则主要在湟源县县城西北部的湟水河两岸.研究结论可为湟水流域未来土地利用管理、规划及政策的制定等提供参考依据和决策支持.     

京津冀城市群景观格局变化机制与预测

"城市群"是我国新型城镇化的主体形态,对推进国民经济发展具有重大意义,但其聚集连片的快速扩张模式对资源环境的压力持续增加,已经成为制约未来可持续的瓶颈。以我国经济发展最为活跃,但生态环境问题十分突出的京津冀城市群为例,基于CLUE-S模型,模拟分析了1990—2010年京津冀城市群景观格局的变化特征及其驱动机制,并预测了未来景观格局的变化趋势。结果表明,(1)1990—2010年京津冀城市群景观格局变化显著。其中,人工表面持续增加,耕地明显下降,林地和草地格局的变化也存在明显的时序差异;(2)京津冀城市群景观格局的变化主要受自然和社会经济要素的综合影响,且不同景观类型之间的驱动机制存在明显差异。其中,林地更易在地势较高、坡度较大的西部地区分布,而河流、人工表面等更易在平坦低洼的区域分布;此外,不同景观类型变化的驱动机制存在显著的时序差异,例如,人工表面受地形的影响程度逐步降低,呈现更加离散的分布,且其分布特征由较早时期的向市中心集聚分布发展为逐渐远离市中心并向铁路、高速路周边集聚的趋势;(3)经检验,CLUE-S模型能够较好地动态模拟京津冀城市群的土地覆盖格局的变化特征,模型的Kappa指数达0.84。模拟预测结果显示,未来(2020年)景观格局演变的显著特征是人工表面将持续增加,耕地将继续显著减少。北京、天津、唐山和石家庄等核心城市的景观格局变化将最为显著。     

土地利用模型CLUE-S在辽宁省中部城市群规划中的应用

土地利用模型在分析、模拟和预测景观格局和过程中发挥着重要的作用。本文应用CLUE-S模型以辽宁省中部城市群为例,探讨了该模型在规划中的应用。在分析研究区1988—2004年景观格局和景观变化的驱动力基础上,对CLUE-S模型进行了参数设置。根据研究区的实际情况设置了3个规划预案:历史趋势预案、生态保护预案和城市规划预案,分别从2004年一直模拟到2024年;并将城市规划方案的结果与辽宁中部城市群的规划进行了对比,结果表明,CLUE-S模型模拟结果更符合实际情况,是区域规划有力的技术手段和科学支撑,能够对规划结果进行预测和评价。     

CLUE-S模型在长白山自然保护区外围规划中的应用

受自然保护区旅游业快速发展影响,长白山自然保护区外围土地利用变化加剧。因此,对区域土地利用布局进行科学规划具有十分重要的意义。以长白山自然保护区外围30 km区域为研究对象,探讨了CLUE-S模型在小尺度土地利用规划中的应用。在分析研究区1991—2007年土地利用变化的驱动力基础上,根据区域规划预案,模拟2020土地利用布局。利用模拟结果划定空间管制区和乡镇布局,并与现有规划进行了对比。结果表明,基于CLUE-S模型的土地规划明显抑制了区域景观破碎化进程,减弱了人为活动对景观的影响,该方法可以为长白山区域土地利用规划提供有力的技术手段和科学支撑。     

黑河中游湿地景观破碎化过程及其驱动力分析

在遥感和GIS技术支持下,基于1975-2010年长时间序列遥感影像,选取斑块密度指数(PD)、景观内部生境面积指数(IA)、斑块平均面积指数(MPS)、斑块形状破碎化指数(FS1、FS2)等具有典型生态意义的景观指数模型,系统分析了黑河中游湿地景观的破碎化过程,并结合灰色关联分析、主成分分析等方法,探讨了影响研究区湿地景观破碎化过程的各驱动因子.结果表明:近35年来,研究区湿地景观破碎化主要表现为斑块平均面积的萎缩,斑块密度的上升以及斑块形状破碎化指数的增大.整个研究时段内,研究区湿地斑块平均面积减少了48.95hm2,斑块密度的上升0.006个/hm2;导致黑河中游湿地景观破碎化发生和发展的驱动力包含自然和人文两个方面.自然因子对湿地景观破碎化进程的影响则主要体现在气温和降水上,而且气温对湿地景观破碎化进程的影响程度明显大于降水.但在1975-2010年间的这一较小时间尺度上,人类活动对湿地景观破碎化的贡献率明显高于自然因子,人类活动能力的增强以及影响范围的不断扩大是引发黑河中游湿地景观破碎化的主因.     

晋北地区土地利用覆被格局的演变与模拟

区域土地利用覆被变化及未来发展情景对区域土地管理和可持续发展具有重要意义。以地处农牧交错带、土地利用覆被变化剧烈的晋北地区为研究区,获取其2010、2015年的土地利用覆被(Land use/land cover,LULC)数据,选取高程、人口、经济、气温、降水等9种影响因素作为驱动因子,采用CLUE-S模型拟合研究区2015年的土地覆被格局并判断拟合精度,在此基础上,分别设置了3种社会经济发展情景,模拟这些情景下研究区2020年的土地利用覆被格局演变。结果表明:1)晋北地区土地利用覆被以耕地、林地和草地为主,各类型土地主要呈西北斜向的条带状分布;2)Logistic回归模型可以很好地提取LULC与驱动因子之间的关系,反映不同的驱动因素对不同的土地利用类型分布格局的影响效果及程度;3)CLUE-S模型在晋北地区土地利用覆被格局的拟合上有较好的精度,模拟Kappa系数值达0.89,表明该模型能够很好地模拟晋北地区的土地利用覆被;4)情景模拟结果表明,研究区生态保护情景(c)下的土地利用覆被格局明显优于维持现状情景(a)和经济优先情景(b),建议在未来土地开发利用过程中,应当减缓工矿用地增...     

城郊景观动态模型研究──以沈阳市东陵区为例

基于渗透理论、马尔柯夫过程理论,采用中性模型方法,建立了3个不同的城郊景观动态模型,模型中分别介入不同自然因子和决策因子.利用模型对研究区景观进行了动态变化模拟.对模拟结果进行了评价,评价方法与指标包括:1)多分辨率拟合分析;2)最近邻概率;3)斑块大小和数目.结果发现,综合介入决策因素和自然因子的模型具有最好的效果.     

基于修正的转移概率方法进行城市景观动态研究——以南昌市区为例

利用南昌市1988～2000年期间5个时段的TM卫星影像数据编制了景观组分类型图,并通过叠图分析统计了全部组分类型在4个比较时段的转移概率矩阵。在此基础上构建了组分转入、转出贡献率和特定转移过程贡献率等3个动态分析参数,对南昌市的景观动态变化特征和驱动机制进行了研究。结果显示,城市化引发的建设用地规模急剧膨胀是工作区内景观结构在研究时段内急剧调整的主要原因;农业经营的稳定性需要作为一种重要驱动因素,在农业用地大量流失的同时,使其它景观组分向农田转移成为优势性转移过程类型;地形和水文变化对于林地和水体等组分变化具有次要约束性影响,但对于一些特定优势转移过程的出现则具有决定性作用。研究结果还证实了所提出的3种基于组分转移概率矩阵的量化参数在景观动态变化特征和驱动机制研究中的合理性和有效性。     

广州市主城区树冠覆盖景观格局梯度

城市树冠覆盖是城市森林在小尺度上的景观表达,是衡量城市森林生态功能服务质量的重要指标.通过在ArcGIS9.2中对广州市中心城区的高分辨率航片进行目视解译,对形成的树冠覆盖专题图分析并生成栅格数据,利用Fragstats3.3软件分别选择标准方法和移动窗口方法分析研究区景观格局特征.其中基于移动窗口法形成了一系列基于所选择格局特征的连续栅格表面,每一个栅格单元代表的是设定的移动窗口半径尺度下景观类型的格局特征.分析表明,研究区景观格局呈现明显的空间异质性梯度特征.基于样带区尺度效应分析的结果表明,粒度3-5m和移动窗口半径400-600m可适合于研究区的景观格局梯度分析,选择的景观指数能够形成较为平滑的栅格表面.基于移动窗口的分析结果以连续变量图的形式对景观格局空间异质性进行可视化表达,能够为小尺度上的城市森林景观格局优化提供重要的参考.     

伊河流域景观格局变化及其驱动机制

以伊河流域1987、2000、2008和2013年4期土地覆被数据、同期气象资料及社会经济数据为基础,综合运用景观生态学原理及ArcGIS 10.2、Fragstats 4.2和SPSS 17等工具,从不同时空尺度分析伊河流域景观格局变化及其驱动机制.结果表明: 1987—2013年,研究区景观空间结构发生明显改变,伊河流域的林地、草地、库塘和建设用地面积增加,耕地、河渠面积呈现“减少-增加-减少”的趋势;1987—2008年,耕地主要转换为建设用地,2008—2013年,耕地、林地和草地之间的转移明显;景观空间格局的变化主要集中在海拔550 m以下的河谷平川和丘陵地带,山地景观格局随人类活动影响的加深也开始发生变化.景观格局指数分析表明:耕地与林地的最大斑块指数和聚集度指数最大;1987—2013年,伊河流域的斑块个数持续快速增长,分离度、Shannon均匀度指数和Shannon多样性指数呈“增大-略有减小-增大”的趋势,说明景观格局趋于不稳定,景观异质性增强.社会经济发展与人口增加是耕地、未利用地等景观类型向建设用地转化的主要驱动力;气温上升与蒸散发量增加是流域水域面积变化的直接原因;政策是流域林地、草地等景观结构发生变化的根本原因.     

吉林省镇赉县近10年景观格局变化

以吉林省镇赉县2000年、2005年、2009年三期TM遥感影像为信息源,在小尺度下通过RS解译,对GIS建立的空间数据模型叠加分析和景观特征指数计算,结合自然与人文要素,具体分析镇赉县土地利用景观格局的变化情况。分析结果表明:近10a间研究区景观斑块面积和斑块的数量发生明显变化,水体景观类型斑块数量呈现大幅度增加,研究区各景观面积动态度变化显著,耕地面积大幅度增加,而草地和未利用土地面积大幅度减少。研究区景观破碎化程度较低、景观分维数较小且变化不大、景观异质性低,景观较为完整,该地区生态表现出明显的脆弱性和易恢复性。自然环境的制约、人为活动的干扰、政策的导向等因素决定和影响了该地区景观格局的变化趋势。     

深圳市1988—2007年间湿地景观动态变化及成因分析

城市湿地是城市生态安全体系构成的重要组成部分。以深圳地区为工作区,利用多时段遥感资料和土地利用变更调查数据,进行1988—2007年期间工作区内湿地景观动态变化特征分析,探讨快速城市化背景下湿地景观动态变化的成因。结果表明,研究时段内深圳市湿地总面积损失了35.7%,不同湿地类型及不同行政单元内湿地的动态变化表现出明显差异。建设用地扩张是工作区内湿地损失的主要原因并且其影响表现为一种非均匀过程;功能差异是导致不同湿地类型之间动态变化差异的主要成因;区域社会经济和自然环境条件差异是导致不同行政单元之间湿地动态变化差异的主要影响因素。     

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.

     

大兴安岭呼中林业局森林景观格局变化及其驱动力

以大兴安岭呼中林业局为研究区,利用TM数据、森林资源清查数据和采伐统计资料,结合野外调查,以GIS为技术手段,剖析研究区1989～2000年景观变化,结果表明该区主要景观类型为针叶林、针阔混交林和阔叶林,这3种类型面积总比例达90%以上,其他景观类型面积比例小于10%,主要有荒草地、火烧迹地、采伐迹地、沼泽、居民点和道路.10a间景观由原有的大面积连续的针叶林为基质、小面积的阔叶林和针阔混交林斑块散布其中的格局,转变成大面积针阔混交林为基质的格局.研究区1989年是成过熟林、高公顷蓄积量、高郁闭度占优势的景观,2000年中幼龄林、低公顷蓄积量和低郁闭度森林面积增大,并趋于连续,形成低质量的相对均质化的景观.最后,结合历史资料,通过比较分析火烧、人工更新、土地利用和人为采伐活动这几种主要驱动力的特征,论证了采伐活动在该地区景观变化中所发挥的主导作用.     

基于GIS-Logistic耦合模型的下辽河平原景观格局变化驱动机制分析

以东北三省开发强度最大的辽河中下游地区—下辽河平原为研究对象,从自然因素和人文因素两个方面,构建下辽河平原景观格局演变的驱动机制指标体系,其中自然驱动力包括气候因素、DEM提取值;人文驱动力主要包括人口状况、经济发展、人民生活水平和科学技术进步四大方面。利用美国地质勘探局(USGS)长时间序列的遥感影像数据,获取了下辽河平原1980—2010年地表景观格局的分布特征,提取下辽河平原近30年来各景观类型的空间分布信息,根据各景观类型面积增长和消退的演变规律,利用Logistic回归模型分析不同时间段下景观格局演变的驱动机制,结果表明:1耕地面积的先增后减,林地、草地面积的先减后增,以及建设用地面积的持续增加是研究区景观格局演变的主要特征;2Logistic回归模型分析的结果表明,不同时期内景观类型变化的驱动因子及其影响力存在一定的差异,但是总体来讲,在中小尺度下,自然驱动因素相对于人文驱动因素的影响较弱,人口、经济发展、城市化水平、技术等因子对于下辽河平原各景观类型的变化具有较强的驱动作用。     

旅游干扰下流域多尺度景观格局演化特征及驱动因素——以新安江流域为例

流域景观是旅游活动的核心吸引物之一,亦是探究旅游干扰对大尺度生态环境影响极具操作性的研究对象。基于Landsat系列遥感影像,以新安江流域为案例地,按照"流域-旅游热点区-景区"逐级递进的研究尺度,深入剖析旅游干扰背景下的流域景观格局演化过程,并借助格网和地理探测器等方法测度旅游干扰背景下的流域景观格局驱动因素,结果表明：（1）新安江流域以林地景观为主,整体景观格局受人为干扰程度逐年加剧,景观异质性提升,景观结构趋于均衡发展;（2）新安江流域高强度的旅游活动未加剧旅游热点区内的景观格局恶化趋势,但致使景区景观破碎化加剧,林地等优势景观的优势度和完整性降低,景观多样性提升;（3）新安江流域景观格局主要受河湖、城市、景区等干扰源影响,地形地貌是景观格局演化的核心驱动维度,而气候、工业发展水平和交通等维度对流域景观格局整体影响力较小;（4）旅游维度中的距高级别景区距离因子对景观格局作用显著,但接待旅游人数和旅游直接收入对景观格局解释力较低,旅游对流域景观格局的干扰具有尺度局限效应。     

1975—2018年南四湖流域景观生态风险时空变化及其驱动因素研究

研究区域的景观生态风险变化趋势及其驱动因素,可以更加科学地保护和开发流域生态系统。以南四湖流域1975—2018年9期土地利用数据为基础,借助ArcGIS 10.2和Fragstats 4.2等软件计算景观生态指数,并构建景观生态风险评估模型,通过空间自相关性分析,探究南四湖流域自改革开放40年来生态风险的时空变化,并用地理探测器定量研究驱动因子的贡献量。研究结果表明:流域最大斑块指数不断减小,景观破碎化加剧,且与景观生态风险指数呈正相关;而平均分维数、香浓多样性和香浓均匀度与生态风险指数呈负相关。在空间上,生态风险指数具有较强集聚性,东部草地和林地区域主要是高值区,湖区北部以及西部耕地和建设用地则主要是低值区;总体上,研究区大部分为低风险和较低风险区,且生态风险平均值不断降低;地理探测器分析表明,海拔和人为干扰度因子贡献量在35%以上,对生态风险有显著的解释力。据此,以后应减少人类行为对南四湖流域生态系统的干预,降低流域的景观生态风险,实现经济、社会和生态的可持续发展。