基于物元模型的民勤绿洲土地生态安全评价

针对生态脆弱区民勤绿洲土地与生态环境系统的特点,运用“经济-环境-社会”模式和层次分析法构建了该区域土地生态安全评价的指标体系和权重,基于物元理论建立了土地生态安全的复合物元模型,对民勤绿洲土地生态安全进行了研究。结果表明:①2005-2007年民勤绿洲土地生态安全整体上呈现出“不安全-较不安全”的上升趋势,并有向更好等级发展的动向,说明近年民勤绿洲环境保护投入和治理绩效明显。②各单项指标存在明显的分异。人均水资源、化肥施用量、森林覆盖率、荒漠化程度、工业废水排放达标率、贫困人口比例和能耗成为制约该区域土地生态安全水平提升的重要因素,也反映了该区域土地生态系统环境容量低,极其脆弱。     

资源型城市土地生态安全评价——以大庆市为例

大庆是我国著名的油田城市,经过近50年的油田开采,区域内草地三化严重,土壤有机质不断淋失,作业区内土地污染严重.植被覆盖度降低,土地生态环境恶化.从影响土地生态安全的自然、经济、社会3个方面出发构建大庆市土地生态安全评价体系,并采取熵权系数的方法确定各评价指标的权重,在此基础上,采用物元的方法对大庆市1990,1996,2000,2005年4个时段的土地生态安全情况进行评价,评价结果表明:①1990-2005年大庆市土地生态安全等级在逐步提高,但总体处在较低水平;②大庆市土地生态自然子系统的安全等级较低,而经济子系统的安全等级很高,说明由于油田的开采一方面带来了巨大的经济效益,另一方面对土地自然生态系统破坏较大;③大庆市土地生态的社会子系统相对稳定.     

城市生态安全水平的物元评判模型研究

作为人口高度集聚的人工生态系统,城市生态系统的安全性更加具有脆弱性。该文选取了若干公认的反映城市生态安全水平指标,建立了类型识别的物元评判模型。应用于我国十大城市,得出以下结论:处于"较安全"的城市有南京市、深圳市、大连市;处于"临界安全"的城市有上海市、广州市、南昌市、合肥市;处于"不安全"的城市有天津市、武汉市。评价结果基本与实地相符,说明建立的物元评判模型是可行的。     

城市生态安全水平的物元评判模型研究

作为人口高度集聚的人工生态系统，城市生态系统的安全性更加具有脆弱性。该文选取了若干公认的反映城市生态安全水平指标，建立了类型识别的物元评判模型。应用于我国十大城市，得出以下结论：处于“较安全”的城市有南京市、深圳市、大连市；处于“临界安全”的城市有上海市、广州市、南昌市、合肥市；处于“不安全”的城市有天津市、武汉市。评价结果基本与实地相符，说明建立的物元评判模型是可行的。     

水资源承载能力评价的熵权模糊物元模型

以模糊物元分析理论为基础,结合熵值法和欧氏贴近度概念,构建用于评价水资源承载能力的熵权模糊物元分析模型。介绍了该模型的计算步骤,应用该模型对淮河流域各分区的水资源承载能力进行了综合评价,并与其他评价方法的评价结果进行了比较。结果表明,该文建立的模型合理且计算简单,可靠性、实用性强,适用于多种综合评价问题。     

基于云物元的合肥市生态安全评价及生态阻力分析

为了有效改善合肥市生态环境,提高合肥市生态安全水平,采用"压力-状态-响应"概念模型构建合肥市生态安全评价指标体系,选取主客观组合赋权法确定指标权重,集成云物元模型和阻力诊断模型,评价合肥市2005—2018年的生态安全水平并分析其生态阻力。结果表明:2005—2018年合肥市生态安全等级经历"上升—下降—上升"的演变态势,生态安全平均水平为Ⅱ(较安全)等级,生态环境质量一般,综合环境治理力度亟待加强;生态阻力方面,节能环保支出占财政支出比重、人均水资源量、科技支出占财政支出比重等指标成为提升合肥市生态安全状况的主要阻力因子。     

基于模糊物元模型的中国旅游生态安全评价及障碍因子诊断研究

基于DPSIR模型构建旅游生态安全评价指标体系,利用模糊物元模型对中国31个省(市、区)(不含港澳台)旅游生态安全进行动态评价,并运用空间自相关分析空间格局演化特征.同时借助障碍度模型,对旅游生态安全的障碍因子进行诊断.结果表明:①旅游生态安全呈现出波动增长的"W"型演化趋势.2013-2016年中国旅游生态安全在空间...     

基于熵权系数和集对分析法的土地生态安全评价——以河北省为例

土地生态安全是当前区域可持续发展研究的重要领域和热点问题。研究土地生态安全对实现土地合理利用具有重要的理论和现实意义。构建了土地生态安全评价指标体系,鉴于土地生态安全评价的模糊性和不确定性,将集对分析理论和熵权法相结合构建土地生态安全评价模型,并根据模型对河北省2003—2010年的土地生态安全状况进行了评价。总体上看,2005—2008年间土地生态安全状况出现了一定的反复,但是2009年之后出现了好转。河北省的土地生态安全状况总体上不容乐观,有待于进一步改善。     

基于模糊物元模型的城市活力评价

将熵值理论与模糊物元理论相结合,建立了基于熵权的城市活力评价模糊物元模型,并将该模型应用于江苏省沿江15个县级城市的活力评价研究。结果表明,处于苏南地区且靠近上海都市圈的4个县级市的城市活力水平相对领先于其他县级市。究其原因,涉及区位条件、政治经济、历史文化等影响因素,进而提出经济、制度与空间3方面的沿江城市发展对策,以实现区域协调发展。模糊物元城市活力评价模型的建立为城市活力评价提供了一种考虑多因素的综合方法。     

哈尔滨市土地利用与生态环境物元评价

针对区域土地利用与生态环境系统的特点,建立了土地利用与生态环境协调评价的指标体系和复合物元模型,以哈尔滨市为例,对各县级单元进行了土地利用与生态环境协调的空间差异评价。结果表明:①物元分析理论对区域土地利用与生态环境评价具有明显的适用性,评价结果显示出哈尔滨市域内土地利用与生态环境协调状况的空间差异明显;②基于复合物元模型进行评价,通过单指标信息可以找出影响区域土地利用与生态环境协调发展的关键问题,如大多数县级区域存在土地集约利用水平较低、面临土壤污染、土壤侵蚀及湿地生态功能脆弱等土地生态环境风险,符合研究区的实际情况;③只有合理制定区域差异化的土地生态环境管制措施,积极引导对土地退化等问题的防治,才能实现区域土地可持续利用、生态环境质量改善和区域可持续发展。     

Application of matter-element analysis based on entropy right to evaluate the pavement condition in permafrost region

Evaluation of pavement performance is one of the most important issues in a pavement-management system.By employing the concept of entropy,the matter-element model for evaluating pavement is established,and the weights of the evaluation indices are obtained from surveying data.By calculating the degree of dependence of the matter-element model,the pavement performance evaluation can be obtained by this method.The results show that the matter-element model based on entropy right has good performance for evaluating the pavement condition in permafrost region.     

基于DLS模型的城市土地政策生态效应研究——以深圳市为例

以快速城市化典型地区——深圳市为例,结合土地利用变化与生态质量评价模型对城市土地利用的数量控制和空间控制两类生态政策的生态效应进行了评估。结果表明：(1) 在城市化发展过程中,由于城市用地扩张,城市生境面临破碎化增加、连通性降低、生境质量下降等生态风险,生态政策的实施可以在一定程度上缓解上述生态风险。(2) 数量控制的生态政策可以提高土地利用的集约性,遏制景观破碎化和生境质量下降趋势和增强景观连通性,但可能造成城市开发强度上升,对城市用地周边生态环境产生影响。(3) 空间控制的生态政策可以维护生态用地格局,遏制景观破碎化和生境质量下降趋势,但在维护景观连通性方面作用有限。(4) 两种政策同时使用会产生协同效应,其效果优于单独使用两种政策。     

基于生态安全的山地城镇土地可持续利用模式研究——以云南大理市为例

随着中国城镇化推进,开发低丘缓坡山地建设山地城镇,成为中国南方山区解决城镇化土地资源矛盾的重要途径。但山地生态环境脆弱,如何在保障生态安全的前提下科学合理的开发建设山地城镇,目前尚没有成熟理论与方法,本文对此做了一些初步探讨。本文以大理市为研究案例,将地质灾害、水源涵养、地形地貌、水土保持、生物多样性、洪水淹没作为山地城镇建设关键生态因子,划分确定山地城镇建设的生态安全等级;通过CGELUC模型与DLS模型等实证分析和情景模拟,优化生态安全约束下山地城镇土地利用布局和情景模式选择。实证研究表明,高生态安全的经济优先发展模式和三维立体土地利用方式,是最符合山地立体特征的山地城镇土地可持续利用模式。     

区域土地利用变化对生态系统脆弱性影响评估——以广州市花都区为例

本文在分析生态系统脆弱性概念与评价方法基础上,以土地利用变化引起的生态系统服务价值改变为影响力指标,以社会经济发展程度表征社会经济适应能力指标,构建区域土地利用变化对生态系统脆弱性影响评价和和空间表达方法,将生态系统脆弱性研究拓展到人类(社会)—自然(生态、环境)耦合系统的综合分析与评价,以广州市花都区为例,从花都区、乡镇两个空间尺度上进行了评价。结果表明:(1)在1980～1990年、1990～2000年和2000～2005年三个时间段,耕地面积的变化对该区生态系统服务功能影响最为显著;(2)1990～2000年和2000～2005年间,研究区社会经济适应性指数保持为正,两期平均值分别为0.391和0.374;(3)从研究区1990～2000年和2000～2005年两期脆弱性空间分布来看,虽然适应能力的提高在一定程度上缓解了土地利用变化对生态系统的负向影响,但总体呈现脆弱趋势,且脆弱性严重的乡镇数在时间尺度上呈现增加趋势。     

基于局部化转换规则的元胞自动机土地利用模型

传统土地利用元胞自动机(Cellular automata,CA)模型基于空间同质性假设,使用全局性模型建立元胞转换规则,忽略了土地利用变化驱动因素的驱动作用在空间上的变化。以美国佛罗里达州的橙县(Orange County)2003-2009年土地利用变化为例,提出了基于局部化转化规则的CA土地利用模型,其中元胞的土地利用类型适宜性由地理加权多项logit模型(Geographically weighted multinomial logit,GWML)获得。结果表明:GWML模型较传统全局性多项logit(Multinomial logit,MNL)模型有更高的数据解释能力。基于GWML模型的土地利用CA模型能反映局部土地利用变化模式,因而较基于MNL模型的CA模型具有更高的模拟精度。所得结论对未来国内地区的研究有借鉴意义。     

土地系统多主体模型的理论与应用

土地变化科学是理解人类—自然耦合系统的交叉学科研究方向。多主体模型（ABM）作为过程导向模型,对揭示土地变化驱动力,理解土地变化过程有重要作用。本文从理论、应用与建模框架三方面出发,总结了ABM理论基础和相关概念;阐述了ABM在城市和农业土地系统两方面的应用与发展,进一步介绍了横断山区退耕还林ABM研究案例;在梳理ABM建模协议的基础上,提出了主体视角的土地系统ABM建模框架和实施流程。在城市土地利用方面,ABM研究从最初基于景观研究城市扩张,到研究城市内部居住分隔,规划分区,生态功能等多方面;在农业土地利用方面,ABM应用则呈现出更加多样化和个性化的特征,包括农民行为、农户决策、种植系统、农业政策等。相比于传统模型,ABM因其依靠本地知识与数据而使得其构建更为复杂,且不易推广;但因其独特的自下而上模型构架,在探究土地变化驱动力、刻画人类行为对自然环境影响等方面具有不可或缺的作用。     

基于土地利用转移流的国土空间格局演变及其驱动机制研究——以宁夏原州区为例

提出了基于土地利用转移流的溯源分析法,结合社会网络分析方法与核密度分析法,探究了2000—2018年原州区国土空间格局演变及其动力机制。结果表明：（1） 原州区的三生空间向生产空间增效、生活空间扩容、生态空间提质的方向演化,生产、生活和生态用地结构由2000年的44.76%、2.90%、52.34%调整为2018年的41.17%、6.29%、52.54%。（2） 原州区的三生空间变化与现行国土空间优化目标有较高的契合度,生态用地的转入主要发生在不宜耕作或不宜居住的区域,体现“生态空间山清水秀”导向;生产空间通过坡改梯田、提供灌溉条件以提升水土资源集约利用水平,体现“生产空间集约高效”导向;生活空间的扩张主要发生在居住条件更为适宜的河谷区,体现“生活空间宜居”导向。（3） 三生空间格局演变表现出明显的空间集聚性,呈现出六盘山阴湿区为带状高值区、黄土丘陵沟壑区为散点高值区、清水河谷为团块状高值区的特征,且不同地类变化的空间集聚性特征有所不同。（4） 基于土地利用转移流溯源法提出了原州区三生空间演变的“动力-响应-结果”传导性动力机制;生态建设是国土空间格局演变最重要的驱动力,其次是水土资源集约利用,二者为国土空间格局优化作出重要贡献;水土流失是各类用地向未利用地转化的重要动力,今后仍需加大对水土流失的治理。通过探究经济与生态双重制约区国土空间变化特征及其动力机制,为国土空间优化提供决策参考。     

村镇建设用地扩展与生态环境效应的耦合协同规律及类型甄别——以重庆市荣昌区为例

村镇建设用地扩展不可避免地挤压生态系统空间,打破系统内部原有的生态环境和生物地球化学过程,在生态文明的时代背景下,如何处理好村镇建设用地扩展与生态环境保护的关系对于实现可持续发展至关重要。论文在厘清村镇建设用地扩展与生态环境效应耦合协调机制的基础上,通过构建评价指标体系分析了2008—2018年重庆市荣昌区村镇建设用地扩展与生态环境效应协调发展的时空演变格局并划分耦合协调发展类型。研究发现：(1)村镇建设用地扩展与生态环境效应以人类活动为纽带而构成交互耦合体,解析二者的耦合协调关系为理解村镇建设中“发展”与“保护”这对矛盾体提供了通道。(2) 2008、2013、2018年荣昌区村镇建设用地扩展与生态环境效应的耦合协调度在时间上呈上升趋势,在空间上呈南北高、中间低的分异格局。(3)运用耦合协调模型并结合同步发展模型将荣昌区村镇划分为保护与发展同步型、生态环境支持型、生态环境损耗型3种耦合协调类型。(4)针对各耦合协调类型提出差异化调控策略：保护与发展同步型村镇应兼顾经济发展与生态保护;生态环境支持型村镇可以适量开发未利用地;生态环境损耗型村镇应改变生态环境效应滞后的现状。     

CLUE-S模型的改进与土地利用变化动态模拟——以张家界市永定区为例

区域土地利用变化模拟是LUCC研究的核心内容之一。以地处湘西北岩溶山区的张家界市永定区为研究对象,针对目前国际上广泛使用的CLUE-S土地利用变化模型,通过在传统Logistic回归模型中引入空间自相关变量,对CLUE-S模型的空间分析模块进行了改进。实验与分析结果表明,改进的空间分析模块拟合优度、拟合精度都有较大的提高。耕地、林地及居民点工矿用地的拟合优度(ROC值)分别从0.784、0.821和0.741提高到0.827、0.875和0.838。在此基础之上,采用改进的CLUE-S模型,模拟和预测了研究地区2005~2020年的土地利用时空变化。研究结果说明对CLUE-S模型空间分析模块的改进在一定意义上是合理的,同时也可以为永定区及其相似地区的土地利用规划决策提供更为科学的依据。     

Agent-based model of land system: Theory,application and modelling framework

Land change science has become an interdisciplinary research direction for understanding human-natural coupling systems. As a process-oriented modelling approach, agent based model(ABM) plays an important role in revealing the driving forces of land change and understanding the process of land change. This paper starts from three aspects: The theory, application and modeling framework of ABM. First, we summarize the theoretical basis of ABM and introduce some related concepts. Then we expound the application and development of ABM in both urban land systems and agricultural land systems, and further introduce the case study of a model on Grain for Green Program in Hengduan Mountainous region, China. On the basis of combing the ABM modeling protocol, we propose the land system ABM modeling framework and process from the perspective of agents. In terms of urban land use, ABM research initially focused on the study of urban expansion based on landscape, then expanded to issues like urban residential separation, planning and zoning, ecological functions, etc. In terms of agricultural land use, ABM application presents more diverse and individualized features. Research topics include farmers' behavior, farmers' decision-making, planting systems, agricultural policy, etc. Compared to traditional models, ABM is more complex and difficult to generalize beyond specific context since it relies on local knowledge and data. However, due to its unique bottom-up model structure, ABM has an indispensable role in exploring the driving forces of land change and also the impact of human behavior on the environment.