沈阳市城市扩展与土地利用变化多情景模拟

利用基于遥感手段获取的沈阳市城市扩展与土地利用变化历史数据,对SLEUTH城市扩展模型进行校正,对未来(2005~2030年)不同管理情景下的城市扩展与土地利用变化过程进行模拟,并对其发展变化趋势和生态环境影响进行分析与比较。结果显示,在三种管理情景下,未来的沈阳市城市建设用地都将持续增加,大量的耕地资源被侵占;但不同管理情景下,城市景观格局和区域面临的景观生态风险却表现出明显差异。SLEUTH模型的模拟结果较好地反映了沈阳市不同土地利用政策、规划方案等对未来城市扩展和土地利用变化以及区域景观生态风险的潜在影响,同时也指出了当前城市增长管理政策中存在的不足之处。     

北京城市副中心（通州区）土地利用演变格局与模拟（英文）

北京城市副中心（通州区）承接着北京中心城区的非首都核心功能,其快速建设发展亟需对区域内土地利用演变格局的科学认识。本文分析了改革开放40年来通州区土地利用演变格局,根据土地利用历史演变特征与城市发展规划目标,结合文旅发展驱动要素,运用FLUS模型模拟城镇化加速、减速和可持续发展3种情景下2035年北京城市副中心（通州区）土地利用空间分布格局。结果表明：（1）北京城市副中心（通州区）以城镇发展建设为主,1980—2010年高速城镇化阶段形成“沿六环顺运河”的城市扩张格局,2010—2020年低速城镇化阶段用地分布稳定,通州区形成从西北至东南城乡分异、土地集约化发展格局,副中心作为通州区城镇化的典型区域具有与通州整体相似的时空演变特征;（2）到2035年,3种情景间土地利用变化幅度和空间分布存在显著差异,城镇可持续发展情景下生态用地面积与分布最优,有利于实现城市可持续发展。在与三大副中心分区规划的契合程度分析中,可持续发展情景下预测模拟与市政府发布的《北京城市副中心控制性详细规划（街区层面）（2016—2035年）》（简称《规划》）用地高度契合,但文化旅游功能区和宜居生活风貌区中模拟预测与...     

景观格局演变驱动下辽河口湿地水文连通性变化

为探究辽河口湿地景观格局演变对水文连通性的影响,以1985—2020年间辽河口湿地4期遥感影像为对象提取湿地典型景观。采用景观格局指数法计算景观格局指数,分析35年间辽河口湿地景观格局演变;利用水文连通性指数评估湿地水文连通性;皮尔逊相关性分析法探究景观格局演变驱动下湿地水文连通性变化。结果表明:芦苇田、水稻田和养殖场景观趋于破碎、形状不规则、景观格局分散;翅碱蓬和河流较破碎;滩涂边界形状趋于复杂,景观格局更聚集和紧凑;建筑景观形状趋于规则,但较离散。湿地水文连通性较差,且逐期降低。河流景观景观类型的比例指数(PLAND)与可能连通性指数(PC)呈显著正相关,滩涂景观的散布与并列指数(IJI)与PC呈极显著正相关。     

北京湿地景观监测与动态演变

湿地是地表最重要的景观覆盖类型和生态系统,具有巨大的资源潜力和环境功能.长期以来,由于人类活动影响造成湿地景观的巨大变化,不仅改变了湿地景观原有的功能,而且对湿地环境产生重要影响.本文以北京湿地为研究区域,将马尔科夫过程模型引入到湿地景观格局分析和预测中,采用遥感和GIS相结合的方法,利用1996、2001与2005年Landsat TM影像为信息源,分析了北京湿地景观格局演变过程.研究结果标明:北京地区的湿地资源面积呈现显著退化趋势,湿地面积由1996年的62869.64 hm<,2>减少到2005年的31416.311hm<'2>;北京湿地斑块趋向于不规则,破碎化程度增强导致湿地易消退,湿地功能难以发挥;在现有的人类作用强度的情况下,北京湿地景观格局可达到一个相对稳定的状态,即天然河流达到10.93%,人工水域占99.17%.研究结果为北京湿地的可持续发展与科学管理提供了依据.     

城镇化对湿地的影响研究进展

湿地是人类生存和发展的主要环境之一,城镇化进程严重影响了湿地生态系统。从城镇化对湿地的景观格局、水文、生物多样性影响方面综述了城镇化对湿地生态系统影响的研究进展。研究发现城镇化改变了湿地的景观格局,使湿地面积不断减少,景观破碎化,湿地异质性增大,连通性降低。城镇化改变了湿地的水文条件,使天然调蓄能力减弱,径流系数增强,洪峰流量增大,水土流失加重,河网和水系结构特征改变,水质受到严重影响。城镇化降低了湿地生物多样性,使物种丰富度和分布降低,珍稀物种因丧失生境而灭绝,生物入侵增强,进而导致种群组成和生态系统的功能发生变化。最后提出了在全球变化背景下城镇化对湿地影响研究的新方向及其保护措施建议。     

永年洼湿地景观格局演变及其驱动力分析

永年洼湿地作为河北省南部唯一的内陆淡水湿地,具有重要的生态价值。查明湿地景观格局演变特征及其驱动力,是科学合理制定湿地保护和修复对策的重要依据。以1987—2017年8期Landsat卫星遥感影像为数据源,结合野外实地调查,通过监督分类和目视解译法获得永年洼湿地的土地利用/覆被分类图,在此基础上,从面积变化、类型转换、景观格局指数变化等方面,分析30 a来湿地的景观格局演变特征及其变化趋势,并采用灰色关联度法,明确影响湿地变化的主要驱动力。结果表明,1987—2017年,永年洼湿地面积先减少后增加,整体减少了31.77 hm²(5.45%),其中,1987—2010年,湿地面积呈下降趋势,降幅达28.86%;2010—2017年,湿地面积呈增加趋势,2017年湿地面积与2010年相比增加了32.91%,且恢复到1987年湿地面积的94.55%;30 a来,永年洼湿地景观类型间转移强烈,且不同时段转移特征不同,湿地景观趋于破碎化和复杂化,景观异质性增强;永年洼湿地景观格局的变化是自然因素和人为因素综合作用的结果,其中自然因素为主要驱动力,自然因素中的降水量、水面蒸发...     

白洋淀湖沼湿地系统景观格局演变及驱动力分析

以白洋淀湖沼湿地系统为研究对象,分析了1979年、1991年、2000年和2006年4个时期白洋淀湖沼湿地系统景观格局演变过程及其湿地景观格局指数的动态变化,并剖析白洋淀湖沼湿地系统格局演变的驱动力。研究结果表明,研究期内湿地面积呈减少趋势,由1979年的404.5 km²缩减到2006年的338.4 km²,且减少部分大多转化为耕地;同时,各景观类型分布趋于集中分布,但景观多样性降低。1979-2006年期间,1979-1991年时段内的湿地景观格局指数变化最快,之后变缓。近30年内耕地斑块面积、边界密度和面积加权平均邻近指数最大;建设用地的斑块数量最多,斑块密度最大;各湿地景观类型的平均分维数都接近1,形状都比较简单。引起湿地系统景观格局演变的主要原因包括气候、水文过程以及社会经济和政策等因素。     

两个时期福建省滨海湿地景观格局的比较

以2000年7幅Landsat7 ETM+影像和2009年12幅ALOS AVNIR-2影像为主要数据源,通过景观格局指数和转移矩阵,对福建省滨海湿地2000年和2009年两个时期的景观格局进行定量分析和比较。结果表明,与2000年相比,2009年福建省天然滨海湿地面积减少了44 296.6 hm2,人工滨海湿地面积增加了31 583 hm2,滨海湿地面积共减少了12 713.6 hm2;红树林、水田、库塘和盐田的保留率较低,滨海湿地大面积向非湿地转移,天然湿地向人工湿地转移;边缘密度指数升高、斑块结合度指数降低,景观格局破碎化程度加深;湿地与非湿地之间的转移过程所占比重最大,整体转移过程以水产养殖和非湿地为优势转出类型,说明了随着滨海地区的发展,人类对环境的改造强度不断加大,特别是养殖业的发展,是滨海湿地景观格局变化的最主要影响因素。     

基于SLEUTH模型的昆山市城市扩展模拟研究

定量揭示城镇土地利用的扩展模式对制定城市发展政策具有重要意义。该文以昆山市为例,使用SLEUTH模型,修改了传统的情景设置方式,通过调整排除图层,预设"现有发展趋势"、"融合生态敏感性的发展"、"融合城市总体规划的发展"3种情景,定量预测了昆山市2011-2030年不同情景下城市用地增长趋势和扩展的主要特征。结果表明,预设不同排除图层的方式可以产生更加准确的校正结果:现有发展趋势情景繁衍系数与道路引力系数较高,以新中心增长为主;融合生态敏感性情景、融合总体规划情景扩散系数与蔓延系数较高,以边界增长为主。研究结果可为SLEUTH模型的情景设置提供新思路,并为城市土地利用规划提供决策依据。     

1990-2018年云南星云湖流域景观格局时空演变特征研究

为探究星云湖流域景观格局演变对流域可持续发展和生态安全的影响,采用监督分类和目视解译相结合的方法,建立7类景观类型,提取流域类景观指数,分析星云湖流域1990—2018年的景观格局时空演变特征。结果表明：2010—2015年星云湖流域湿地综合景观类型动态度最大。1990—2018年星云湖流域湿地与非湿地之间转换较为明显,湿地转换为非湿地的面积为152.26 hm²,人工湿地转换为耕地的面积为91.44 hm²。香农多样性指数(SHDI)、均匀度指数(SHEI)均呈增加趋势,表明研究区景观斑块数上升,景观整体破碎化加聚。湖泊湿地和林地斑块连接程度较好,破碎化程度较轻。星云湖流域景观类型利用变化受人类活动的影响显著,湿地资源受社会经济发展的影响更强烈,规划基于保护的社区经济发展项目和联合参与式保护的社区共管项目可促进流域湿地资源的可持续发展。     

中心城区城市增长的情景模拟与空间格局演化

基于1993-2008 年间4 个时相的遥感影像,应用SLEUTH模型模拟与预测自组织和规划引导两类情景下泉州中心城区的城市用地增长过程,并借助空间关联法分析其城市增长的空间格局演化特征,为“两规”空间协调提供科学依据。结果表明：① SLEUTH模型适用于研究区的城市增长模拟与预测,其对城市用地扩展的数量拟合要优于空间匹配,可作为多方案情景模拟的一个技术手段。② 规划引导预案的MPS、ED、AWMSI、MPI 四类景观指数均优于自组织预案,城市用地斑块的整体性、连接性较优,未来城市发展较为紧凑,利于实现土地的集约利用与城市的集聚发展。③ 随预测时间推移,研究区城市用地扩展的速率以及空间集聚性将有所减弱,城市增长的热点区也会发生演变与迁移。2008-2020 年,热点区分布总体呈现“圈层式”结构,局部以“跨江发展”为主要特征;2020-2030 年,热点区总体布局较为发散,局部则呈“环湾发展”与“孤立分布”特征。本研究将情景模拟、景观指数、空间分析等方法有效结合,有助于深刻理解研究区的城市空间增长过程,可为城市管理工作提供决策支持。     

流域城市化对湿地生态系统的影响研究进展

城市化是人类社会发展的必然趋势和现代化的必经阶段,同时城市化也对区域湿地生态系统产生重要影响。从城市化的水文效应、城市化对水环境的影响和城市化产生的气候变化对湿地生态系统影响3方面综述了城市化对湿地生态系统结构和功能影响的研究进展。城市化引起流域内人口增加,通常伴随商业和工业活动的增加,这些活动需要更多的城市土地,从而导致流域内不透性增加,这给流域内湿地生态系统造成了重要的影响,表现为:①城市化所及地区的产汇流过程发生显著变化,导致湿地径流的调节作用和维持生态系统生产力的作用发生退化;②城市地表径流中含有大量的污染物质,致使对湿地水环境、水生生物、野生动物栖息地都产生了重要的影响,并污染城市饮用水水源,危及人类健康;③城市化导致流域气候变化,影响湿地水文、生物地球化学过程、植物群落及湿地生态功能等。最后,指出了国内外城市化对湿地生态系统影响研究的不足之处,对国内外的研究趋势进行展望,并对国内的研究提出了几点建议。     

2000—2020年中国省际人口迁移格局的演化特征及影响因素

准确认识和把握21世纪前20年中国人口迁移的地理格局和影响因素,是推动新型城镇化建设及区域均衡发展的关键科学问题。借助特征向量空间滤波泊松伪最大似然估计（ESF PPML）引力模型,基于第六次和第七次全国人口普查数据、2005年和2015年全国1%人口抽样调查数据,研究了2000—2020年中国省际人口迁移的时空演化特征及影响因素。主要结论为：① 2000—2020年间人口迁移格局总体稳定,具有较强的不平衡性和网络溢出效应,大量人口从中部、西部、东北地区迁移至东部地区;② 人口迁移格局稳中有变,不平衡程度和空间集聚程度逐渐减弱,人口迁移和人口分布显现出南北分异趋势,东北地区人口迁出强度不断增强; ③ 传统引力模型因素（人口规模、地理距离）、地区社会经济发展因素（工资差异、科技教育投入占比、医疗水平）、社会网络因素、环境舒适度（PM_2.5浓度）以及生活成本（住宅价格占比）共同影响人口迁移格局;④ 区域经济差异对省际人口迁移的影响作用逐步弱化,人口迁移逐渐转变为对工资收入、高质量公共服务、环境舒适度等多因素考虑的决策过程,生活成本逐渐对人口迁移产生显著影响。     

基于Logistic回归模型的北京市水库湿地演变驱动力分析

水库湿地作为北京市面积最大的人工湿地,是北京市重要的生态基础设施。从自然环境和社会经济因素两个方面,构建北京市水库湿地演变的驱动因子指标体系,其中自然驱动因子包括年均降水量、气温、入境水量和地下水埋深;社会经济驱动因子包括常住人口数、城市化率和人均GDP。应用长时间序列(1984-2010 年) 的TM遥感影像,提取北京市近30 年来水库湿地的空间分布信息,根据湿地面积增长和消退的演变规律,利用Logistic 回归模型定量分析不同时间段下水库湿地演变的驱动机制。结果表明:不同时期内水库湿地变化的驱动因子及其影响力存在一定的差异。在1984-1998 年间,北京市水库湿地增长变化的主导驱动因子是年均降水量和入境水量,Logistic 回归的贡献率分别为5.778 和3.504,主要受自然环境因素的影响;在1998-2004 年期间,水库湿地急剧减少的驱动因子主要为常住人口、地下水埋深和城市化率,影响贡献率分别为9.41、9.18 和7.77,人为活动的影响开始加剧;在2004-2010 年间,影响水库湿地发生变化的主导因子是城市化率和年均降水量,贡献率分别为6.62 和4.22,受自然和社会经济因素的交叉影响。     

1988 年以来北京郊区城乡一体化进程及启示

北京城郊农业区在不同时期因产业化、城市化的不同而承担着不同的发展目标, 其城乡一体化的进程及空间格局也出现了差异。本文运用历史沿革分析和数理分析方法对城乡一体化的功能结构及空间分布进行了研究, 结果表明:自1988 年以来, 处于近郊至远郊内缘的农业区(23~57 km处)的产业化、城市化分别出现了辐射式→飞地式、等级转移式→团块+扇状式+辐射式的空间发展;不同时期生态、经济、社会功能的组合和实现情况各有侧重, 多功能评价值相应地在“W”、“M”型空间格局之间转变。总体上, 北京郊区农业区的城乡功能及其综合效益都在增强, 但相对而言经济功能的作用在降低, 生态、景观功能在上升, 社会功能存在波动但总体趋强, 城乡功能的空间布局更加复杂, 而且这种发展态势直接影响着北京“十二五”期间多层次、多中心的城乡一体化建设。     

基于RS和GIS的九龙江河口湿地景观变化驱动力研究

利用1986年和2000年遥感影像作为基本信息源,在RS和GIS技术的支持下,建立湿地空间数据库。运用景观生态学原理,选取反应景观空间结构和景观异质性的指数,对九龙江河口湿地景观空间格局的变化情况及其驱动力进行了分析。结果显示,1986-2000年,湿地景观发生子较大变化,人为因子是九龙江河口湿地景观变化的直接驱动力,自然因子以不同强度和方式影响湿地景观的演化。     

鄂尔多斯特有种四合木分布区景观格局时空变化

以1977、1990、2000及2005年遥感影像为信息源,利用RS、GIS技术及景观格局分析软件,对鄂尔多斯特有种四合木分布区景观格局的时空变化进行分析。结果表明:在景观水平上,28年来研究区景观格局趋于破碎,景观结构更加复杂并向异质化发展;各生境中,以石嘴山、桃司兔、千里山与乌达种群的景观格局较为破碎,景观构成向多样性与复杂化发展,乌家庙、棋盘井与海南种群中景观受损程度相对较小,景观中有连通度极高的优势斑块类型存在;各景观中,四合木是研究区的基质景观,但其优势地位不断下降,空间分布趋于分散,而工矿及城镇用地、耕地与林地、沙地、其他植被则大幅增长、连片延续发展,在景观中的影响程度逐渐加大。工矿发展和城市化进程以及不合理的土地利用方式引起的土地沙化是四合木减少及其分布区景观格局变化的直接原因。     

广州市海珠区高密度城区扩展SLEUTH模型模拟

高密度城区是城市的核心区,也是城区扩展的源,对该区域的精确识别以及扩展模拟研究,具有重要的意义与价值。以广州市海珠区1979、1990、2000、2008 年4 期Landsat 影像为数据源,运用非渗透表面端元选取模型(V-I-S) 与归一化混合光谱分析模型(NSMA) 相结合的方法,辅以单窗算法反演地表温度数据(LST),高精度提取非渗透表面丰度,进而设置合适阈值表征研究区高密度城区范围。在此基础上基于SLEUTH模型设置4 种场景模拟和预测海珠区高密度城区扩展,并用景观指数分析方法对研究区1979-2050 年长达70 年的空间扩展状况进行分析。主要结论为：① SLEUTH模型同样适用于小尺度区域的扩展模拟。② SLEUTH模型模拟中基于自然、人文以及城市扩展内在动力机制等条件参数的设置,促使模拟结果精度更高。③ SLEUTH模型模拟结果表明,自1979 至今,海珠区高密度城区以较快扩展速率扩张,尤以1990-2004 年间变动增长最快;未来的20 年其增长速率减缓,并于2030 年前后趋于稳定。这种扩张格局与变化状况与研究区产业结构、经济政策、土地规划决策等因素密不可分。