珠三角典型地区城市扩张测度及驱动机制分析

该文以东莞市为例,针对其缺乏较长跨度、较为系统的城市扩张问题,提出了用多期TM和SPOT遥感影像监测和分析1988—2013年城市扩张的动态变化和扩张强度。该文采用相关性检验和主成分分析等方法建立逐步回归模型,对城市扩张进行了驱动机制分析。研究表明,所提方法定量分析了城市扩张的数量变化、扩张强度和4个不同阶段,研究成果可以为土地资源管理和城市规划提供科学参考。     

德宏州国土空间开发格局驱动力研究

针对云南省德宏州国土空间开发格局形成机制复杂的问题,该文提出了一种基于冗余分析(RDA)的驱动力研究方法。使用景观格局指数对各乡镇建设用地空间格局进行定量分析,以自然和社会经济数据作为潜在的驱动因子,利用RDA方法对驱动因子进行约束性排序,分析得出人口和经济因素是主要驱动因素。人口众多、经济发达的乡镇,建设用地相对面积较大,并且建设用地更趋向于聚集。此外,自然因素、农业因素、政策因素等,也与人口和经济因素有联动作用,驱动国土空间形态与结构的形成。提出新的驱动力分析方法,一方面探讨冗余分析方法在国土空间开发格局驱动力分析中的应用潜力;另一方面为云南省第一次地理国情普查成果的深化应用提供典型应用示范。     

灵山岛下白垩统软沉积物变形构造类型划分及其地质意义

软沉积物变形构造是沉积物沉积之后、固结成岩之前尚处于塑性状态时,在液化作用和各种驱动力作用下发生不同程度变形的一系列构造。灵山岛下白垩统发育有多尺度、多形态、多层位、多期次、多成因的软沉积物变形构造。为研究其具体类型和成因机理,以形态特征为基础,以驱动力为分类依据,将灵山岛下白垩统软沉积物变形构造划分为斜坡上的重力驱动、密度倒置条件下的重力驱动和孔隙流体作用下的剪切力驱动等三种类型。此外,结合灵山岛下白垩统滑塌体内部的软沉积物变形构造分布特征,根据斜坡上重力驱动的软沉积物变形构造形成时所遭受的应力类型,将其进一步分为挤压型、拉伸型和剪切型等三个亚类。在分析研究灵山岛软沉积物变形构造的基本类型、发育情况和分布特征等基础上,认为灵山岛早白垩世地震活动非常频繁。驱动力直接作用于软沉积物,驱动力的种类、大小、作用方式和持续时间是影响软沉积物变形构造类型、形态和规模的重要因素,因此,从驱动力角度对其进行系统划分具有科学性、适用性和可行性。探讨软沉积物变形构造的分类方案对其野外识别和成因分析具有科学价值。     

典型绿洲城市不透水面提取及时空变化分析

选取库尔勒市城区为研究区,以2009、2012、2014年Rapid Eye影像为数据源,利用混合像元分解方法提取了库尔勒市的不透水面信息,分析了不透水面的时空变化特征。选取高程、坡度、坡向、距水系距离、距道路距离、距2009年城区距离、距规划区距离7个因子,利用Logistic回归进一步分析了2009—2014年库尔市不透水面扩张的主要影响因素。结果表明:2009年库尔勒市不透水面所占比例为27.04%,2012年为32.89%,2014年为35.69%;各因素的贡献率依次为坡度、坡向、距规划区距离、距道路距离、距2009年城区距离、距水系距离、高程;整体来看,在交通线密集的地方,城市不透水面分布较多,相对而言交通线稀疏的地方不透水面分布较少,并且具有沿道路轴线发展的趋势。     

历史时期伊犁河谷文化遗址时空特征及驱动力分析

运用Arc GIS软件对伊犁河谷文化遗址时空分布进行分析,探讨了遗址时空演变特征与人文历史、自然环境的关系。结果表明:1从夏—西周到清—近现代6个时期中,遗址数量及在总数中的比重、出现频率呈倒"V"型变化,从萌芽阶段到巅峰阶段,至衰落阶段。2遗址的空间分布格局由前3个时期的"东高西低"转变为后3个时期的"西高东低",人类活动空间重心发生了转移。3遗址主要分布在1~5级坡度上,其比重由春秋—秦时期的75%增至清—近现代时期的93.75%;而遗址集中分布高程则由春秋—秦和西汉—南北朝时期的4~8级转移到后3个时期的1~4级,且其数量表现出明显的从高海拔的山地丘陵向低海拔平原、从高坡度向低坡度转移。4研究区遗址演变模式与典型干旱区遗址迁移模式相反,表现为特殊的"中上游→下游"迁移的"湿润模式"。5研究区文化遗址分布、时空演变受政治、经济、生产力等人文因素和地貌、海拔、坡度、气候等自然因素的综合影响。由于其气候湿润,水资源丰富,虽然遗址分布和演变表现出一定的河谷谷地、阶地、平原、水资源等"自然因素"指向性规律,但更突出表现为生产力水平、政治稳定、经济发展、商贸交通等"人文力量"指向性规律,这一点在中后期表现得更为明显。     

改革开放以来中国行政区划格局演变与驱动力分析

行政区划变更与社会经济发展密切相关,也影响着社会经济的健康发展。主要分析了1978年以来35年间中国县级以上各类型行政区的数量变化,根据变化特征和规律划分出四个发展阶段,阐述了各个阶段行政区划空间格局的发展变化,总结了中国行政区划演变的五种主要模式:建制变更、行政区拆分、行政区合并、建制升格以及新设立行政区。行政区划格局的演变受多种因素的影响,城镇化进程、中心城市的空间拓展、人口的集聚与增长、交通和通讯条件的改善以及政策因素都是行政区划格局演变的重要驱动力。在新型城镇化背景下,应该加强中国行政区划时空格局演变和驱动力分析,以期为中国未来的行政区划调整和城镇化的健康发展提供一些指导与借鉴。     

基于众源地理数据的佛山市城市功能区时空演变及驱动力分析

城市功能区的分布状况反映着人类社会的资源配置、产业布局和经济状况,研究城市功能区的格局变化和驱动因子可为城市经济职能的合理规划提供数据参考.本文应用高德地图兴趣点(POI)、Landsat8遥感影像、谷歌影像、社会统计数据等众源地理数据,以佛山市为例,首先通过计算频数密度和类型占比来识别城市功能区,继而分析各个功能区的...     

气候变化和人类活动对盐池县植被净初级生产力的影响

为定量区分退耕还林还草背景下北方典型农牧交错带植被变化过程中气候变化和人类活动的相对贡献率,以宁夏盐池县2000—2020年植被变化为研究对象,基于MODIS13Q1-NDVI数据、地表覆盖数据和气象数据,采用Thornthwaite纪念模型和CASA（Carnegie-ames-stanford approach）模型分别估算了逐年的潜在净初级生产力（Potential net primary productivity, PNPP）和实际净初级生产力（Actual net primary productivity, ANPP）。综合运用趋势分析、相关分析和差值比较法分析了2000—2020年盐池县净初级生产力（Net primary productivity, NPP）时空变化特征及其驱动力,并定量确定了气候因子和人类活动对盐池县植被变化的相对贡献率。结果表明：（1） 在2000—2020年盐池县NPP总体呈上升趋势,但存在着显著的空间异质性,主要表现为植被NPP改善区面积远大于NPP退化区面积,且改善或退化程度也存在显著的空间分异。植被改善区主要分布于荒漠、荒漠草原等退耕还林还草工程区域和灌溉区,而植被退化区则分布于荒漠和荒漠草原的边缘地带。（2） 植被变化归因分析表明,在植被改善区,气候变化和人类活动共同主导驱动了植被的改善,但气候变化的相对贡献率（59.77%）大于人类活动的相对贡献率（40.23%）,而在植被退化区,人类活动的相对贡献率（91.77%）则显著高于气候变化的相对贡献率（8.23%）。（3） 驱动力分析表明,研究区植被NPP变化与降水量呈显著正相关,而与气温的相关性较弱;而人类活动是驱动植被退化区NPP下降的主要原因,但负向影响力有所减弱。总体而言,气候变化是植被改善区的主要驱动力,而人类活动是植被退化区的主要驱动因素,两者共同作用则使盐池县整体生态环境得以改善。     

Driving forces analysis of reservoir wetland evolution in Beijing during 1984–2010

The reservoir wetland, which is the largest artificial wetland in Beijing, constitutes one of the important urban ecological infrastructures. Considering two elements of natural environment and socio-economy, this paper established the driving factor indexing system of Beijing reservoir wetland evolution. Natural environment driving factors include precipitation, temperature, entry water and groundwater depth; social economic driving factors include resident population, urbanization rate and per capita GDP. Using multi-temporal Landsat TM images from 1984 to 2010 in Beijing, the spatial extent and the distribution of Beijing reservoir wetlands were extracted, and the change of the wetland area about the three decade years were analyzed. Logistic regression model was used to explore for each of the three periods： from 1984 to 1998, from 1998 to 2004 and from 2004 to 2010. The results showed that the leading driving factors and their influences on reservoir wetland evolution were different for each period. During 1984-1998, two natural environment indices： average annual precipitation and entry water index were the major factors driving the increase in wetland area with the contribution rate of Logistic regression being 5.78 and 3.50, respectively, and caused the wetland growth from total area of 104.93 km 2 to 219.96 km 2 . From 1998 to 2004, as the impact of human activities intensified the main driving factors were the number of residents, groundwater depth and urbanization rate with the contribution rate of Logistic regression 9.41, 9.18, and 7.77, respectively, and caused the wetland shrinkage rapidly from the total area of 219.96 km 2 to 95.71 km 2 . During 2004-2010, reservoir wetland evolution was impacted by both natural and socio-economic factors, and the dominant driving factors were urbanization rate and precipitation with the contribution rate of 6.62 and 4.22, respectively, and caused the wetland total area growth slightly to 109.73 km 2 .     

上海市工业用地需求驱动力研究

基于第二产业产品提供部门、第二产业劳动力提供部门和工业用地提供部门的三部门模型,通过分析上海市1997~2010年相关数据,探讨了上海市工业用地需求的驱动力问题。结果表明：第二产业产出增加和第二产业劳动力供给增加都会推动工业用地需求增加,并且第二产业产出增加是工业用地需求增加的主要原因;而满足工业用地需求的有效供给是第二产业发展必须付出的资源支撑,应当以产出效益为核心用好增量、优化存量工业用地。