伊通河流域土地利用变化及其生态响应

通过遥感影像解译获取伊通河流域1986、1996、2005和2017年土地利用数据,采用土地利用动态模型、土地利用度和生态系统服务价值等方法,研究伊通河流域土地利用变化特征及其生态响应。研究结果表明,耕地、城镇建筑用地和林地是伊通河流域主要的土地利用类型,1986—2017年间,研究区土地利用综合动态度降低,土地利用度上升,土地利用结构趋于稳定。在31年间,生态系统服务价值整体下降33.97%,林地、草地、湿地和水域面积的减小导致生态系统服务价值显著降低。     

1985-2014年漓江流域景观格局动态变化研究

文章以漓江流域为研究对象,应用1985年、2000年和2014年3期遥感影像,提取土地利用数据,采用土地利用动态度、土地利用转移矩阵等方法,分析1985-2014年漓江流域土地利用的演变趋势;结合Fragstats4.2景观分析工具,识别了该流域景观格局的动态变化。结果表明:1985-2014年,漓江流域土地利用整体变化幅度不大,主要表现为林地、耕地和草地面积减小,湿地、居民及城乡建设用地和未利用土地面积增加,且变化集中发生在2000-2014年。同时景观水平上破碎化和复杂化程度加剧,聚集程度和斑块连续程度有待提高;类型水平上林地景观破碎化层度增加,耕地和草地斑块面积增加,湿地和居民及城乡建设用地的聚集度较高,分布集中。     

2005-2015年贵阳市生境退化程度对土地利用变化的响应

基于2005和2015年贵阳市土地利用数据,利用InVEST模型,分析了2005-2015年贵阳市生境退化程度对土地利用变化的响应,结果表明:（1）2005-2015年贵阳市城镇建设用地、农村居民点和有林地大幅增加,水田和旱地大幅下降,其他地类变化相对较小;水田和旱地转化为城镇建设用地、农村居民点和有林地最为突出;（2）10年间,贵阳市生境退化程度以下降为主,生境退化程度增加区主要分布在南部,下降区主要分布在北部、东部和西部;（3）生境退化程度热点变化以低值减少和高值减少为主;生境退化程度热点空间变化主要分布于南部。退耕还林政策及快速城镇化引起的水田和旱地转化为有林地、城镇建设用地和农村居民点是导致该区生境退化程度变化的主要因素。      

基于土地利用变化的生态风险评价——以广西岑溪市为例

该文以1999年及2009年岑溪市土地利用数据为来源,在GIS的支持下,分析了10年来研究区内的土地利用变化的时空特点及其转化过程,结合土地利用综合指数、耕地垦殖指数、植被覆盖指数、景观破碎度指数评价了土地利用变化的生态风险。研究表明：研究区域内10年间土地利用类型发生了复杂的相互转换,其中林草地、建设用地和耕地为研究区内变化面积最大的3种土地利用类型;受经济快速发展和城市化进程加快的影响,土地利用的广度和深度不断增大,全市土地利用趋于破碎化,土地生态风险程度有所增加。     

基于“源－汇”理念的黔中“两湖一库”地区土地利用变化及驱动力分析

“两湖一库”是典型的喀斯特高原湖泊,湖库周边生态环境极为脆弱,其土地利用变化对所在区域生态安全/供水安全及社会经济发展带来重要影响。基于“源－汇”理念和黔中“两湖一库”地区1998－2018年4期遥感解译数据,采用土地利用动态度模型分析近20年来“两湖一库”地区土地利用动态演变规律,并运用定量与定性分析相结合的方法探究其驱动力。结果表明:（1）1998－2018年建设用地、林地、未利用土地（主要为暂时性未利用土地）面积不断增加,水域面积波动减少,耕地、草地面积持续减少,其中建设用地和未利用土地在各时段均为变化最活跃的地类。（2）年均综合土地利用动态度由1998－2008年的1.33%提高至2008－2013年的2.4%和2013－2018年的2.3%。近10年各地类间的相互转换较10年前更为活跃。（3）主要的土地利用“源－汇”转换关系表现为耕地转为林地和建设用地、草地转为林地和耕地。（4）各地类加速向建设用地转换,建成区面积迅速扩张,“两湖一库”供水压力进一步增大。（5）人口压力、经济发展等因素是“两湖一库”地区建设用地扩张的主要驱动因素,政策因素对林地和水域面积变化有重要影响。研究结果可以为“两湖一库”地区土地利用、规划及社会－经济－生态协调发展提供参考。      

辽宁省新一轮土地利用总体规划中协调土地利用与生态环境建设

近年来,随着社会经济的持续快速发展和工业化、城镇化建设进程的加快,土地利用与生态环境建设之间的矛盾日益突显。《辽宁省土地利用总体规划（2006-2020年）》（以下简称《规划》）在严格保护耕地和基本农田、节约集约利用建设用地等规划理念的基础上,提出了协调土地利用与生态环境建设的理念。     

基于CA-Markov模型的大凌河流域土地利用变化与模拟预测研究

基于大凌河流域2000、2010和2020年3期土地利用数据，采用土地利用动态度、土地利用程度、土地利用转移矩阵等方法分析过去20年来研究区土地利用变化规律，并基于元胞自动机-马尔可夫(CA-Markov)模型模拟预测研究区2030年土地利用格局.结果表明：2000—2020年大凌河流域土地利用以耕地和草地为主，二者占比超过80%.近20年间，研究区内林地、草地和建设用地面积不断增加，耕地面积持续减少，且减少的速度在加快，前后两个10年分别减少了132.85和1360.13 km2.2000—2020年间，土地综合利用动态度由43.53%降低为10.36%，处于降低趋势.建设用地动态度由0.11%增加至4.99%，湿地动态度由86.32%变为-7.22%，土地利用程度综合指数由262.53变为259.91，表明大凌河流域近20年土地处于衰退期.基于CA-Markov模型预测大凌河流域2030年土地利用格局，模拟精度Kappa系数为0.8835.预测结果表明，2030年，大凌河流域耕地面积将进一步减少1 699.92 km²，主要变为草地、建设用地和林地.     

大布苏地区土地利用及其景观格局变化研究

利用大布苏地区1996年和2001年两个时相的TM遥感图像,获取不同时期的土地利用信息,分析了大布苏地区土地利用时空变化,借助FRAGSTATS软件进行了景观格局变化研究。研究结果表明,土地利用变化的总趋势是水域、荒草地减少,居民用地、耕地增加,土地利用综合程度指数降低;从景观尺度上看,斑块密度、多样性指数、优势度和均匀度指数减小,最大斑块指数、景观形状指数增加。     

2000-2013年甘肃敦煌市土地利用变化及其驱动因素分析

将2000、2005、2010和2013年的土地利用类型数据与GIS技术结合,获取了甘肃省敦煌市近年来土地利用类型动态变化特征,并结合该地区的2000年以来社会经济和自然环境的资料,分析土地利用类型变化的驱动因素.结果表明：在2000-2013年期间,敦煌市城市化发展迅速,耕地、建设用地和水域面积明显增加,2000-2013年的14建分别增长了10.0%、42.2%和2.5%;草地和未利用土地面积呈减少趋势,分别减少了2.1%和0.1%;林地、沙地变化程度较小. 7种土地利用类型之间相互转换,主要的转移方向为草地、未利用土地向耕地转移,未利用土地向建设用地和水域转变.对影响土地利用变化的而主要驱动因素进行主成分分析,结果显示经济发展、国家政策等人类活动为主要的影响因素,自然因素为辅.     

基于FLUS的长春市土地利用动态变化与预测分析

研究城乡土地利用变化规律与驱动机制,有利于实现区域土地资源可持续发展。本文以长春市为例,以监督分类与人工解译相结合的方式对1997、2007和2017年Landsat卫星影像进行分类,总体精度分别为93.06%,90.70%和94.12%。1997-2017年,草地、耕地和其他土地面积分别减少354.74、922.11和55.35 km²,建设用地、水域和林地面积分别增加1 154.14、70.38和107.54 km²,整体表现为建设用地向周边扩张,侵占其他用地类型面积。利用未来土地利用模拟（future land use simulation,FLUS）模型,以2007年分类数据为基础,结合地形、交通区位和社会经济等土地利用变化驱动因子,仿真2017年土地利用格局,仿真结果与真实情况吻合较好,仿真精度达85.10%,Kappa系数为0.821 2,验证了模型和驱动因子精度可靠,符合土地利用变化趋势。以此模型因子预测2027年土地利用格局,结果表明：在城镇周围,建设用地将持续侵占耕地、林地、草地和其他土地的面积,但趋势减缓,同时林地面积和水域面积增加。     

新疆乌鲁木齐市城市化与土地利用结构的Granger因果关系分析

在城市化与土地利用结构的协调发展成为焦点问题的时代背景下,以新疆乌鲁木齐市为研究区域,采用Johansen协整检验和Granger因果关系分析法,对乌鲁木齐市2000-2015年的城市化水平及5类代表性城市用地结构变化数据进行了处理,并对城市化与用地结构进行了因果关系分析。结果表明：（1）2000-2012年,乌鲁木齐市城市化水平由84.82%降至77.12%,呈下降趋势;2013-2015年由77.73%升至81.62%,呈上升趋势,造成这一现象的主要原因是非农业人口增长速率相对于农业人口增长速率较慢;（2）2000-2015年各类用地所占比例变化情况如下：居住用地比例均在26%以上,明显高于其他用地;工业用地比例较为稳定,均为15%~19%;公共设施用地2014-2015年明显下降,即从平均比例11.46%降至5.03%;城市道路用地比例较稳定,均为5.8%~7.5%;绿地比例呈上升趋势,由20.01%升至30.94%;（3）城市化与居住用地之间的Granger因果关系不明显,工业用地、公共设施用地、城市道路用地是引起城市化的Granger原因,城市化是绿地的Granger原因。对乌鲁木齐市城市化与土地利用结构进行因果关系分析,对城市用地格局的改善、土地利用战略以及有关政策法规的制定具有一定的参考意义。     

S patio-temporal pattern of land use and land cover and its effects on land surface temperature using remote sensing and GIS techniques: a case study of Bhubaneswar city,Eastern India (1991–2021)

Urbanization produces substantial land use changes by causing the construction of different urban infrastructures in the city region for habitation, transportation, industry, and other reasons. As a result, it has a significant impact on Land Surface Temperature (LST) by disrupting the surface energy balance. The objective of this paper is to assess the impact of land-use/land-cover (LU/LC) dynamics on urban land surface temperature (LST) of Bhubaneswar City in Eastern India during 30 years (1991–2021) using Landsat data (TM, ETM + , and OLI/TIRS) and machine learning algorithms (MLA). The finding reveals that the mean LST over the entire study domain grows significantly between 1991 and, 2021due to urbanization (β coefficient 0.400, 0.195, 0.07, and 0.06 in 1991, 2001, 2011, and 2021 respectively) and loss of green space (β coefficient − 0.295, − 0.025, − 0.125 and − 0.065 in 1991, 2001, 2011 and 2021 respectively). The highest class recorded for agricultural land (49.60 km², accounting for 33.94% of the total land area) was in 1991 followed by vegetation (41.27 km², 28.19% of the total land area), and built-up land (27.59 km², 18.84% of the total land area). The sharp decline of vegetation cover will continue until 2021 due to increasing built-up areas (r = − 0.531, − 0.329, − 0.538, and − 0.063 in the 1991, 2001, 2011 and 2021 respectively). Built-up land (62.60 km², accounting for 42.76% of the total land area, an increase of 35.01 km² from 1991) as the highest class followed by water bodies (21.57%, 32.60 km² of the land area), and agricultural land (31.57 km², 21.57% of the land area) in 2021. Remote sensing techniques proved to be an important tool to urban planners and policymakers to take adequate steps to promote sustainable development and minimize urbanization influence on LST. Urban green space (UGS) can help improve the overall liveability and environmental sustainability of Bhubaneswar city.

     

基于3S技术的岩溶地区城市景观生态安全评价——以贵阳市为例

基于景观生态学理论,借助多时相遥感数据与GIS空间分析技术,运用“压力-状态-响应（press-state-response,PSR）”模型,构建岩溶地区城市景观生态安全评价体系,通过空间叠加分析得到2000年和2013年贵阳市城市生态安全等级分布图,并就其空间分布规律与演化特征进行了对比分析,结果表明:2000年、2013年贵阳市城市生态安全指数均较低,2000年处于安全级别以上的值为3.04,2013年处于安全级别以上的值下降到1.78,在空间分布上呈西南向东北递增的趋势;在2000-2013年间,景观生态安全指数除湿地以外其他景观类型均呈现明显的下降趋势,其中农田恶化较为明显,湿地是唯一改善的景观类型。研究时段内贵阳市景观生态安全状况处于恶化趋势,因而建议在今后的城市规划与建设中应优化土地利用格局,以提高城市景观生态安全水平。      

喀斯特山地城市新区生态用地保护与开发案例研究——以金阳新区为例

贵阳市金阳新区位于老城区的西北面,对推动贵阳市在北部区域经济发展中享有不可替代的区位优势。本文选择金阳新区进行案例研究,探讨生态用地保护的途径和方法,以期为岩溶山区城市生态规划与建设提供参考。金阳新区通过采用空间管制生态化、绿地系统规划布局、水体空间规划和土地利用生态化等理念和措施,有效保护了生态用地,有林地从2001年的10.22%增加到2010年的22.19%,2010年水体仍保持为2.09%。特别是在基本保障城市建设用地的前提下,在新区中央目前仍保持了相当数量的绿地和水体斑块,环境、功能相得益彰。金阳新区生态建设的成功案例表明,在喀斯特山地城市建设中,要充分考虑对生态用地的规划、保护与开发。     

北方寒冷地区城市哈尔滨人口城市化与土地城市化协调关系研究

以哈尔滨市为研究范围,构建了人口城市化、土地城市化指标体系,运用熵值法计算各指标的权重,结合协调发展模型,分别研究了哈尔滨市1997-2014年期间人口城市化的内部协调性、土地城市化的内部协调性以及人口城市化和土地城市化的协调度及协调发展水平,并对人口城市化、土地城市化与协调发展水平进行了研究。结果表明：哈尔滨市的人口城市化内部协调性和土地城市化内部协调性都表现出前期加速,后期平稳的状态,在20世纪90年代,人口城市化内部协调性和土地城市化内部协调性都迅速提高,进入21世纪以后,协调度均保持在0.9左右,波动较小,内部协调度较高;综合人口城市化和土地城市化的协调度和相对发展度来看,除1999-2000年处于高级协调外,在研究期的其余时段哈尔滨市人口城市化和土地城市化基本处于初级协调状态,人口城市化与土地城市化的非同步性,是制约两者协调发展的关键因素,其中人口城市化对协调发展水平的影响更大。     

A GIS and Remote Sensing-based Analysis of Land Use Change Using the Asymmetric Relation Analysis Method: A Case Study from the City of Hangzhou,China

Urbanization has been an important component of land use and land cover change. Quantifying land use patterns and their changes is essential for monitoring and assessing the impact of urbanization. Data on existing and changing land use provide crucial clues for future development. Combining the application of remote sensing with geographic information systems (GIS) data, this study accomplishes (i) the creation of time-series land use maps in the core urban area of the city of Hangzhou, China; (ii) the examination of the land use cross-tabulation matrix to assess the transitions between land use types; and (iii) the introduction of a new asymmetric relation analysis method to explore the dependency relationship of different times in land use. The investigation was based on a 12-year time series dataset (1990–2002), compiled from fine-resolution satellite imagery and GIS-based maps. The results of the study showed that, first, there are strong associations between different stages (1990, 1996, and 2002) in land use development, and, secondly, the dependency between land use states was asymmetric in both stages of development. In addition, urbanization in Hangzhou has resulted in notable increases in the surface area of urban land and sharp decreases in the surface area of cropland.     

城市脆弱性的动态演变与模拟预测

针对目前对我国西部城市的城市脆弱性综合研究比较缺乏的现状,以乌鲁木齐市为主要研究对象,筛选出50个具体评价指标,从资源、生态、社会和经济等四个方面构建了城市脆弱性评价指标体系,并采用综合指数分析法,对乌鲁木齐市2006—2016年的城市脆弱性进行了综合评价。结果表明：2006—2016年乌鲁木齐市城市综合脆弱性指数处于下降状态;生态脆弱性和经济脆弱性呈现出不同程度的下降趋势,资源脆弱性整体上较为平稳,但社会脆弱性逐渐增长,尤其是在2014—2016年的增长趋势更加明显。此外,构建了三套预测模型,并从中优选出精度最高的模型对乌鲁木齐市城市脆弱性进行了预测。得出2016—2019年乌鲁木齐市的城市脆弱性会呈现上升,2019年后趋于下降。最后,有针对性地提出了乌鲁木齐市在未来城市发展中减少城市脆弱性需要注意和改善的问题。相关内容可为乌鲁木齐市城市脆弱性的调控决策提供科学依据,为我国其他中西部城市的城市脆弱性研究提供参考。     

Levels and distribution of total nitrogen and total phosphorous in urban soils of Beijing, China

Urban soil nitrogen and phosphorus have significant implications for the soil and water quality in urban areas. The concentrations of total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) of soil samples collected from six types of land use, which included residential area (RA), business area (BA), classical garden (CG), culture and education area (CEA), public green space (PGS) and roadside area (RSA) of Beijing urban area, were investigated. Results showed that the geometric mean of TP (857 mg/kg) in urban soils was slightly higher than that (745 mg/kg) in rural soils of Beijing. The concentration of soil TP was higher in the center of the city, and showed an increasing trend with the age of the urban area. The TP concentrations in the six types of land use followed the sequence of CG > BA > RSA > RA > CEA > PGS, which were affected by the use and disposal of phosphorus-containing materials in each type of land use. However, the geometric mean of TN (753.8 mg/kg) in urban soils was much lower than that (1,933.3 mg/kg) in rural soils. TN level in urban soils of Beijing had no correlation with the city’s urbanization history, and was influenced by the coverage of natural vegetation and human activities in each type of land use. This study suggested that the city’s urbanization history and land use were the main factors affecting the distribution of nitrogen and phosphorus in urban soils.