人口密度格网尺度适宜性评价方法研究——以宣州区乡村区域为例

人口密度格网尺度适宜性研究旨在遴选适宜格网,较好表达人口分布位置,揭示人口分布差异,提高人口数据空间化质量。以安徽省宣州区的乡村区域为研究区,设计了人口密度格网尺度适宜性评价方法,通过构建位置表达度、数值信息表达度和空间关系表达度三类评价指标,开展了人口密度格网尺度适宜性评价研究,结合格网尺度—指标数值关系曲线,确定人口密度适宜格网尺度遴选方案,选取适宜格网尺度,评价了人口密度适宜格网的尺度合理性。结果表明:兼顾位置、数值精度、空间关系三方面的表达度,40 m、50 m格网是一个相对适宜的格网尺度,是生产高质量人口空间数据的适宜格网。初步研究表明,针对本研究区的人口密度格网尺度适宜性评价方案是合理的、有效的,是生产高质量人口空间数据遴选适宜格网的有效方法。     

旅游资源格网化框架及其空间分析方法——以青岛市为例

针对当前旅游资源评价方法较为单一、更新较为缓慢、研究尺度易受区域面积影响、基于GIS的空间格网化分析方法在旅游领域研究较少等问题,提出了一套旅游资源格网化分析与评价方法。一是根据社会经济、人口数据空间化分析方法,进一步提出旅游资源的格网化概念及其构建方法,探讨了旅游资源格网化空间拟合模型、格网单元尺度的选取等方法。二是从主观旅游资源本体角度和客观旅游资源开发条件角度分别构建了基于格网化的旅游资源分析与评价方法。三是以青岛市为例构建了基于格网化的旅游资源分析与评价方法,为精细尺度下的旅游资源的空间分析与评价提供方法借鉴。     

1700—1978年云南山地掌鸠河流域耕地时空演变的网格化重建

基于多源数据资料重建小尺度区域历史时期土地利用/覆盖变化,对深入理解土地利用变化的驱动力机制及其环境和气候效应具有重要意义。本文利用从流域尺度聚落格局演变重建到聚落尺度耕地数量和空间分布重建,再到流域尺度耕地格局重建的思路,以云南山地典型的中小流域为研究区,以历史文献资料、田野考察资料、历史地理学研究成果、档案资料、现代统计资料、地理基础数据为支撑,综合考虑区域自然因素（坡度、海拔高度）、人文因素（人口、政策、农业技术、耕地与居民点距离）,设计了历史时期山地小尺度区域耕地网格化重建模型,重建了1700—1978年具有明确时间和空间属性的网格化耕地格局。结果表明：① 掌鸠河流域的耕地面积近300 a增长6.3倍,垦殖率从1700年的2.1%上升到1978年的15.6%。② 不同地形区的耕地面积差异较为显著,其中山区和半山区的耕地面积最大,且增长速度最快;平坝区和中下游河谷区的耕地面积增长相对平缓,是自然环境、人口、政策和农业技术等因素综合作用的结果。③ 通过总耕地面积和人均耕地面积等对结果进行验证,证明了重建结果的合理性。本文设计的网格化重建模型可以为模拟具有明确时间和空间属性的小尺度区域历史耕地网格化数据集提供参考。     

中国传统农区历史耕地数据网格化方法

建立具有空间属性的历史时期土地覆被数据集有助于更好地模拟土地覆被变化的气候 与生态效应。根据我国历史时期土地开发利用的特点, 深入分析了影响我国历史时期土地开 发利用的主导因子, 量化了海拔高度、坡度、人口分布等自然及人文要素与耕地分布的关系, 并以此为依据设计了一套将我国传统农区历史耕地数据网格化的方法与算法模型, 计算各网 格(分辨率为60 km×60 km) 耕地面积占整个农区耕地总面积的比重、以及各网格的耕地面 积与垦殖率; 同时利用基于《嘉庆重修一统志》重建的中国传统农区历史耕地资料, 采用上 述方法与算法建立了研究区内1820 年(清嘉庆二十五年) 60 km×60 km 空间尺度的耕地数据 集, 并绘制了分布图。重建结果与册载府级田亩数据的比较分析表明: 该方法与算法可以有 效地将以行政区域为统计单元的中国历史耕地数据量化为具有统一且更高空间分辨率的网格 化数据集。     

基于分层分区法的中国历史耕地数据的网格化重建

网格化历史耕地数据集能为历史时期耕地变化研究提供更精确的支持,并且为全球环境气候变化研究模型模拟提供驱动数据。本文综合考虑了中国历代土地利用开发的特点及自然人文因子对耕地的影响,设计了一套对中国耕地先分区再分层分配的网格化方法。基于国内3个主流区域耕地数据研究成果,采用上述方法建立了1820年（清仁宗嘉庆二十五年）和1936年（民国二十五年）中国10 km×10 km分辨率的耕地数据集,并绘制了分布图。本文还利用国内具有代表性的区域数据集对重建结果进行对比验证。结果表明,该方法可以保证耕地数量的权威性,并且建立具有区域性的高精度历史耕地数据集。     

基于参与式制图的村域土地利用时空格局分析——以北京平谷区大庄户村为例

基于高分影像及参与式村域用地制图方法,对典型城郊村庄大庄户村进行微观尺度长时序土地利用变化定量研究,反演其40年用地格局变化并分析其驱动因素.结果表明:1971-2010年大庄户村用地变化显著,土地利用综合动态度呈先增后减的倒“U”型趋势,且1981-1990年变化速度最快;地类转换主要表现为耕地流失与建设用地扩展,公路两侧及公路与居民点之间是变化最显著的区域;宏观政策、大城市辐射、村域发展及交通引力是用地格局演变的重要驱动因素;保障城郊村域土地可持续利用需在耕地保护、土地征收、集约节约用地、生态构建、产业用地协调及基础设施建设等方面予以强化.     

中国传统农区过去300年耕地重建结果的对比分析

土地覆被变化是气候与生态效应模拟研究的重要参量。SAGE和HYDE两个全球历史土地利用数据集在相关研究中得到广泛应用, 但在区域尺度上的应用, 其可靠性如何, 至今少有论及。以我国学者重建的传统农区历史耕地数据集(CHCD) 为基础, 从全区、省区和网格(60 km×60 km) 三个空间尺度, 对SAGE (2010) 和HYDE3.1 数据集中有关中国传统农区历史耕地重建结果进行对比分析, 结果表明:(1) SAGE (2010) 数据集对中国传统农区耕地数量重建是以单一线性插补而得, 其中1700-1950 年是以0.51%的年均增长率线性递增, 1950 年后是以0.34%年均速率线性递减, 这种“标准化”变化趋势不能客观反映传统农区土地垦殖的真实历史, 耕地面积也明显高估, 与CHCD数据集不具有可比性;(2) HYDE3.1 数据集吸纳了区域性研究成果, 使其在总量上与CHCD数据集较为接近, 具有较好的可比性, 但其在省区和网格尺度上与CHCD存在显著差异, 其中相对差异率超过70% (< -70%或> 70%) 的网格占比高达56%~63%, 超过90% (< -90%或> 90%) 的网格占比也高达40%~45%;而相对差异率介于-10%~10%的网格占比仅为5%~6%, 介于-30%~30%的网格占比也仅为17%左右;(3) 充分利用我国丰富的历史文献, 建立更高精度的中国区域历史土地利用数据集, 是提高区域气候与生态效应模拟研究质量的重要保障。     

多元统计回归及地理加权回归方法在多尺度人口空间化研究中的应用

对统计型人口数据进行格网形式的空间化可更直观地展示人口的空间分布,但不同的人口空间化建模方法和不同的格网尺度在表达人口空间化结果方面存在差异。本文在人口特征分区的基础上,引入DMSP/OLS夜间灯光对城镇用地进行再分类,采用多元统计回归和地理加权回归方法(GWR),开展人口统计数据空间化多尺度模型研究,生成1 km、5 km和10 km等3个尺度的2010年安徽省人口空间数据,并对3个尺度下2个模型结果进行精度评价与比较。结果表明：人口空间数据精度不仅与建模所用方法关系密切,还受到建模格网尺度大小的影响。基于多元统计回归方法的模型估计人口数与实际人口的平均相对误差值随着尺度的增加而降低,而基于GWR方法获得的人口空间数据误差值随着尺度的增加而升高。整体来看,基于GWR方法的1 km研究尺度的人口空间数据平均相对误差最低(22.31%)。区域地形地貌条件与人口空间数据误差有较强的关联,地貌类型复杂的山区人口空间数据误差较大。     

中国历史时期土地覆被数据集地理空间重建进展评述

重建长时间序列具有空间属性的土地覆被数据集,对研究历史时期土地利用/土地覆被变化及其气候和生态效应具有重要意义。近年来,国内外学者就定量重建中国区域历史土地覆被数据集进行了积极探索。但由于历史时期土地利用数据来源多元、重建方法多样、验证方式各异等原因,不同学者的重建结果迥异,其中重建方法是导致差异形成的重要原因之一。本文从重建思路、假设和方法、结果验证等方面对覆盖中国区域的主要空间数据集进行了综合评述,结果表明：①基于历史记录的还原法和基于地理空间模型的重建法是历史土地覆被空间重建的主要方法,而根据建模过程,后者又可进一步分为“自上而下”的配置模型和“自下而上”的演化模型法。②基于数量重建进行空间重建是当前历史土地覆被数据集重建的主流,在缺少充分、客观历史数据的条件下,对基础数据、分布控制因素和限制因子进行合理假设是取得合理结果的重要条件。③为提高研究成果的解释力,需要对重建结果进行检验,直接验证法虽较为准确,但受时空尺度限制,具有显著的局限性,间接验证法可作为有效的补充。     

全球历史森林数据中国区域的可靠性评估

全球历史土地利用数据集对于深入理解全球或区域环境变化具有重要意义。历史森林数据作为其重要组成部分,在区域尺度上的可靠性至今鲜有评估。以中国区域为研究对象,依据中国学者基于历史文献资料重建的中国历史森林数据(CHFD),采用趋势、数量和空间格局等对比法,对全球数据集(SAGE、PJ和KK10)中国森林数据的可靠性进行评估。结果表明:①虽然全球数据集中国森林数据与CHFD在近300年的变化趋势上均呈减少态势,但数量上差异较大。其中,SAGE数据集对中国1700年以来的森林面积估算较CHFD高出约20%～40%;KK10数据集重建的1700-1850年森林数量则高出约32%～46%;而PJ数据集由于吸纳了区域性研究成果,其总量与CHFD较为接近,多数时点的数量差异低于20%。②在省区尺度上,从总量与CHFD较为接近的PJ数据集来看,其与CHFD数据集森林变化趋势差异较大省区占到84%,而数量差异较大的省区占比高达92%。③在网格尺度上,PJ与CHFD数据集相对差异率> 70%的网格占比高达60%～80%,二者的时空动态格局差异明显。④全球数据集中国历史森林数据未能客观反映该区域森林变化的过程与格局特征,造成这一现象的原因在于全球与区域性数据集重建历史数据所依据的资料源不同,以及基于不同空间尺度构建的重建方法的差异等。     

Gridding cropland data reconstruction over the agricultural region of China in 1820

Recent studies have demonstrated the importance of LUCC change with climate and ecosystem simulation, but the result could only be determined precisely if a high-resolution underlying land cover map is used. While the efforts based satellites have provided a good baseline for present land cover, what the next advancement in the research about LUCC change required is the development of reconstruction of historical LUCC change, especially spatially-explicit historical dataset. Being different from other similar studies, this study is based on the analysis of historical land use patterns in the traditional cultivated region of China. Taking no account of the less important factors, altitude, slope and population patterns are selected as the major drivers of reclamation in ancient China, and used to design the HCGM (Historical Cropland Gridding Model, at a 60 km×60 km resolution), which is an empirical model for allocating the historical cropland inventory data spatially to grid cells in each political unit. Then we use this model to reconstruct cropland distribution of the study area in 1820, and verify the result by prefectural cropland data of 1820, which is from the historical documents. The statistical analyzing result shows that the model can simulate the patterns of the cropland distribution in the historical period in the traditional cultivated region efficiently.     

中国传统农区1820年耕地数据网格化方法

Recent studies have demonstrated the importance of LUCC change with climate and ecosystem simulation, but the result could only be determined precisely if a high-resolution underlying land cover map is used. While the efforts based satellites have provided a good baseline for present land cover, what the next advancement in the research about LUCC change required is the development of reconstruction of historical LUCC change, especially spatially-explicit historical dataset. Being different from other similar studies, this study is based on the analysis of historical land use patterns in the traditional cultivated region of China. Taking no account of the less important factors, altitude, slope and population patterns are selected as the major drivers of reclamation in ancient China, and used to design the HCGM (Historical Cropland Gridding Model, at a 60 km×60 km resolution), which is an empirical model for allocating the historical cropland inventory data spatially to grid cells in each political unit. Then we use this model to reconstruct cropland distribution of the study area in 1820, and verify the result by prefectural cropland data of 1820, which is from the historical documents. The statistical analyzing result shows that the model can simulate the patterns of the cropland distribution in the historical period in the traditional cultivated region efficiently. Foundation: National Natural Science Foundation of China, No.40471007; Innovation Knowledge Project of CAS, No.KZCX2-YW-315 Author: Lin Shanshan (1982–), Master, specialized in historical environmental change.     

基于MODIS数据网格化重建历史耕地空间分布的方法——以清代云南省为例

建立具有准确空间属性的历史时期土地覆被数据集有助于更好地模拟土地覆被变化的过程及其效应。本文基于我国过去300年耕地面积总体呈持续增加的特点,提出了历史时期耕地分布范围未超出现代耕地范围的合理假设,并以地表高程和坡度为影响土地宜垦程度的主导因子,评估了MODIS土地覆被产品中现代耕地分布区域的宜垦程度,再按宜垦程度从高...     

基于地貌分区的1990-2015年中国耕地时空特征变化分析

地形地貌通过分配地表水分和热量制约耕地的利用形式和成效,对耕地质量具有非常重要的决定意义,以地貌分区的视角研究中国耕地变化具有重要意义。根据1990-2015年中国6期土地利用空间数据和地貌分区数据,运用GIS空间叠加分析方法,分析中国耕地1990-2015年的面积变化和空间分布格局,进一步探讨不同地貌分区下的耕地新增与流失方向。结果表明,中国耕地面积略有增加,但总体变化不大,耕地面积从1990年的17715万hm²增加到2015年的17851万hm²,平均每年增加5.44万hm²,每年增幅仅为0.03%。耕地主要分布在平原地区,台地、丘陵次之;新增耕地主要来源为草地、林地和未利用地。东部平原低山丘陵区（I）耕地面积最大,而西北高中山盆地高原区（IV）耕地动态度明显高于其他地貌区。空间上呈现“南减北增,新增耕地的重心向西北移动”的特征。1990-2015年间,西北高中山盆地高原区（IV）和东部平原低山丘陵区（I）为耕地面积增长区,平均每年增加耕地面积分别为8.9万hm²和5.4万hm²;东南低山丘陵平原区（II）和西南中低山高原盆地区（V）为耕地面积减少区,平均每年减少耕地面积分别为5.9万hm²和2.8万hm²;而华北—内蒙东中山高原区（III）和青藏高原高山极高山盆地谷地区（VI）耕地面积几乎没有变化,平均每年变化仅为0.15 万hm²和0.06万 hm²。耕地流失主要发生在东部平原低山丘陵区（I）和东南低山丘陵平原区（II）,主要原因为城镇化进程加快带来的建设用地对优质耕地的大量占用;而新增耕地主要发生在西北高中山盆地高原区（IV）,多来自于对草地和未利用地的开垦。     

Accuracy assessment of approaches to spatially explicit reconstruction of historical cropland in Songnen Plain,Northeast China

To understand historical human-induced land use/cover change (LUCC) and its climatic effects, it is essential to reconstruct historical land use/cover changes with explicit spatial information. In this study, based on the historically documented cropland area at county level, we reconstructed the spatially explicit cropland distribution at a cell size of 1 km × 1 km for the Songnen Plain in the late Qing Dynasty (1908 AD). The reconstructions were carried out using two methods. One method (hereafter, referred to as method I) allocated the cropland to cells ordered from a high agricultural suitability index (ASI) to a low ASI, but they were all within the domain of potential cropland area. The potential cropland area was created by excluding natural woodland, swamp, water bodies, and mountains from the study area. The other method (hereafter, method II) allocated the cropland to cells in the order from high ASI to low ASI within the domain of cropland area in 1959. This method was based on the hypothesis that the cropland area domain in 1959 resulted from enlargement of the cropland area domain in 1908. We then compared these two reconstructions. We found that the cropland distributions reconstructed by the two methods exhibit a similar spatial distribution pattern. Both reconstructions show that the cropland was mostly found in the southern and eastern parts of the Songnen Plain. The two reconstructions matched each other for about 68% of the total cropland area. By spatially comparing the unmatched cropland cells of the two reconstructions with the settlements for each county, we found that unmatched cropland cells from method I are closer to settlements than those from method II. This finding suggests that reconstruction using method I may have less bias than reconstruction with method II.     

中国土地覆盖动态变化幅度的区域分异规律

利用1983~1992年逐月的8 km空间分辨率NOAA/AVHRR归一化植被指数(NDVI)数字影象,建立中国土地覆盖动态变化幅度指数(D),研究了中国土地覆盖动态变化的区域分异规律。结果表明:西北内陆及青藏高原变化幅度较小,广大的东南部地区(东南、西南季风区)变化幅度较大。从东南到西北变化幅度呈递减趋势,且有明显地带状分布规律。对中国土地覆盖动态变化进行分区,分出9个一级区域,15个二级区域,表明中国土地覆盖动态变化的区域差异。     

清代青藏高原东北部河湟谷地林草地覆盖变化

河湟谷地是青藏高原东北缘典型的农牧交错区,清代以来耕地的扩张导致林草地覆盖发生明显变化。本文在现代植被图的基础上,选取土壤、地形因素,并依据历史文献数据,重建河湟谷地潜在林地草地格局,在此基础上结合清代耕地变化的重建结果,推算出清代河湟谷地林草地覆盖的变化状况。结果显示：①清代耕地扩张之前,其林、草地分布与现今各类植被类型的空间分布格局基本一致,林地分布范围比现代略大,灌木林地在空间上连续性更强,草地分布区域更广;②估算出河湟谷地潜在林地、灌木林地、草地面积分别约为0.28×10⁴、0.93×10⁴、2.1618×10⁴ km²,由于耕地开垦,至清代末期,河湟谷地草地、灌木林地、林地面积分别累计减少5180.41、1330.35、441.31 km²,其中草地被垦殖占用的面积最大,程度最深,减少的区域主要集中在湟水谷地中游的乐都盆地、西宁盆地以及黄河谷地的尖扎盆地、化隆盆地等;③清代河湟谷地中人类垦殖原始覆盖类型的差异性不仅受自然环境的限制,同样受到社会政策因素的影响。     

中国西部地区历史草地面积重建的方法——以甘宁青新区为例

历史草地面积重建作为历史土地利用与土地覆被变化研究的重要组成部分,可为区域乃至全球环境变化研究提供重要的基础数据。但受研究客体特性与重建资料多寡的制约,目前无论是数量估算上还是空间格局重建上均非常薄弱。本文试图在客观把握中国西部地区历史草地变化趋势与特征的基础上,利用现代遥感土地利用数据和潜在植被数据,确定土地垦殖前草地植被潜在分布范围;并结合历史耕地网格数据,构建以间接扣减为核心的草地面积重建方法;重建甘肃、宁夏、青海和新疆等省区过去300年的草地网格数据。结果表明：土地垦殖前,案例区草地覆被率高达40.87%。受土地垦殖的影响,在过去300年草地面积呈持续减少的态势。草地面积由1661年的1.11亿 hm²下降到1980年的1.03亿 hm²,并经历了1661—1724年的急剧减少、1724—1873年的缓慢减少和1873—1980年的快速减少三个时段,草地年均减少量分别为4.76万 hm²、0.75万 hm²和3.38万 hm²。在空间上,研究时段内草地垦殖区呈现出由甘肃、宁夏向青海、新疆转移的特点。以历史文献资料和1980年遥感草地网格数据为基础,对重建的草地数据开展了可靠性评估。评估显示,重建结果能够较好的再现草地变迁过程。本文构建的重建方法可被用于中国西部地区长时段的草地面积重建。     

基于地貌分区的1990-2015年中国耕地时空特征变化分析（英文）

Landforms are an important factor determining the spatial pattern of cropland through allocation of surface water and heat. Therefore, it is of great importance to study the change in cropland distribution from the perspective of geomorphologic divisions. Based on China's multi-year land cover data(1990, 1995, 2000, 2005, 2010 and 2015) and geomorphologic regionalization data, we analyzed the change in cropland area and its distribution pattern in six geomorphologic regions of China over the period of 1990-2015 with the aid of GIS techniques. Our results showed that the total cropland area increased from 177.1 to 178.5 million ha with an average increase rate of 0.03%. Cropland area decreased in southern China and increased in northern China. Region I(Eastern hilly plains) had the highest cropland increase rate, while the cropland dynamic degree of Region IV(Northwestern middle and high mountains, basins and plateaus) was significantly higher than that of other regions. The barycenter of China's cropland shifted from northern China to the northwest over the 25-year period. Regions IV and I were the two regions with the greatest increase of cropland. Region II(Southeastern low and middle mountains) and Region V(Southwestern middle and low mountains, plateaus and basins) were the main decreasing cropland regions. The area of cropland remained almost unchanged in Region III(Northern China and Inner Mongolia eastern-central mountains and plateaus) and Region VI(Tibetan Plateau). The loss of cropland occurred mostly in Regions I and II as a result of growing industrialization and urbanization, while the increase of cropland occurred mainly in Region IV because of reclamation of grassland and other wasteland. These analyzing results would provide fundamental information for further studies of urban planning, ecosystem management, and natural resourcesconservation in China.