试论中国土地利用和土地覆被变化及其人类驱动力研究

随着全球变化研究工作的深入，科学家逐步认识到人类对土地的利用所引起的土地覆盖的变化也是全球环境变化的主要原因和重要组成部分。由于土地覆盖变化由土地利用所引起，而土地利用又受到人类驱动力的支配，为此必须揭示土地变化与社会驱动力的关系。国际地圈－生物圈计划和全球环境变化的人文领域研究计划已共同制定了有关的研究议程，我国应积极响应，尽可能与之接轨，同时也要反映出中国的特点，其研究内容应包括：原因与覆被状     

贵阳城市土地利用变化及共环境效应

从城市土地利用的范围（规模）、土地利用功能和用地形态等方面阐述了贵阳城市土地利用变化过程、特征、趋势,探讨了土地利用变化的驱动力因子,并对近代贵阳城市土地利用变化所带来的系列环境效应进行了分析评述。     

西安市商品住宅价格空间格局的演化研究

针对目前城市住宅价格空间格局演化研究不足,尤其是内在驱动机制研究较少的现状,利用2000年、2004年、2008年及2013年4年节点数据,采用空间自相关指数并结合空间变异函数,分析西安市商品住宅价格空间格局演化特征及其驱动机制,为城市住房政策的制定提供参考。结果表明:住宅价格呈现出显著的空间自相关,热点和冷点区发生转移;住宅价格的空间变异程度不断加大,空间分异格局中的随机成分不断降低,结构化分异越来越显著;住宅价格高值区呈现出由双中心向多中心、多圈层演化的趋势;从城市规划引领、居住空间扩张和交通条件改善3个方面探讨住宅价格空间格局演化的驱动机制。     

基于高分一号卫星的城市扩张变化监测研究

廊坊是京津冀城市群的地理中心,位于京津两个国际都市之间。本文选取廊坊市中心为研究对象,利用高分一号卫星数据和航空影像,分析廊坊市2010~2016年的城市扩张变化情况,为京津冀协同发展制定政策并为城市制订规划提供依据。首先对遥感影像进行预处理,对高分一号卫星影像,按用地类型分别采用监督分类、面向对象和植被指数法提取城市2016年地表现状信息,并进行精度评价;对2010年的航空影像进行数字化,两类数据结合进行基于分类的变化检测和精度评价,分析城市空间变化特征。结果表明,厂房、建筑和未建成区分别采用监督分类、建筑阈值分类和面向对象法分类效果较好;廊坊市城市扩张的驱动力主要为经济发展、政策因素、历史条件、地形等。     

环渤海地区城市人居环境质量评估及影响因素

城市人居环境是城市居民生活质量和满意度的重要内容。本文以环渤海地区44个城市为例,从人居硬环境和软环境两方面评价人居环境指数,运用描述统计和GIS制图方法,分析环渤海地区城市人居环境综合质量空间差异及其影响因素,研究发现：①人居环境综合指数存在显著空间差异,沿海城市的人居环境质量明显高于内陆城市;在省级行政单元中,辽宁省人居环境综合指数最高,天津最低。②环渤海地区城市人居环境指数与经济发展水平和城镇化水平不存在显著的正相关关系,但与人口规模存在显著的负相关关系,表明仅提升经济发展水平和城市化率并不能提升城市人居环境质量,但合理控制城市人口规模则可有助于提升城市人居环境质量。     

黑龙江省耕地时空变化及驱动因素分析

以黑龙江省1980年、1990年、2000年、2010年、2015年5期土地利用数据为基础,综合利用GIS手段和地理探测器模型,确定1980—2015年4个时期黑龙江省耕地变化的时空分异特征及主要驱动因素。研究结果表明,1980—2015年黑龙江省耕地数量总体增加,增加的耕地主要来源于林地、草地和未利用地。各时期耕地数量变化具有明显差异,以1990—2000年耕地数量变化最多。各时期耕地变化空间差异特征明显。1980—2015年黑龙江省耕地利用动态度呈现出先升高后降低的趋势,耕地利用动态度活跃区域集中在三江平原和松嫩平原地区。各时期驱动因子的解释能力不同,人口数量、政策因素、GDP以及城镇化水平是解释能力较强的驱动力因子。驱动因子对耕地时空变化的影响是通过各个因子之间的交互作用实现的,表现为双因子增强和非线性增强。     

基于夜间灯光数据的呼包鄂城市群空间扩张特征及驱动力研究

为了揭示呼包鄂城市群时空演化特征和主导因素并明确其所处发展阶段,利用夜间灯光数据提取城市群1997年、2002年、2007年、2012年和2017年5个时期建成区轮廓,运用规模扩张指数、重心偏移模型和景观格局指数对其扩张过程、扩张方向和空间格局特征进行量化描述,在此基础上构建驱动力模型,探究其时空扩张驱动力。结果表明:(1)呼包鄂城市群呈现“先快后慢、先强后弱”的中心圈层式扩张的空间形态演变特征;(2)扩张方向上呈现“顺势转移、逐心而动”和“大幅东进、加速南移”的空间重心迁移特征;(3)空间格局上呈现核心-边缘分布以及“由极化转向集聚”的组织结构特征;(4)动力机制上以行政力和内源力平行驱动为主,市场力和外向力对城市群空间扩张影响作用依次递减。区域城镇化进程较快,总体处于快速发展的低级一体化阶段。     

耕地撂荒研究进展及启示

本文运用文献计量方法对1992-2019年在Web of Science数据库中发表的耕地撂荒领域的910篇文献进行总量和关键词分析,并根据关键词领域从耕地撂荒监测与制图、驱动力与影响因素、效应评估与权衡三个方面进行主题综述。研究发现:(1)目前撂荒耕地的提取与制图渠道以农户调研与遥感技术为主,结合空间信息的NDVI时间序列撂荒地提取方法具有较高精度;(2)从作用程度、来源、属性三个维度对耕地撂荒的驱动力和影响因素进行归纳,发现耕地边际化是耕地撂荒的根本驱动力,劳动力析出是耕地撂荒的直接驱动力,社会经济因素是主要驱动力;(3)耕地撂荒的环境效应具有空间异质性,时空差异、景观环境、气候、耕种、地形特征均会对耕地撂荒的环境效应起决定作用;耕地撂荒效应权衡主要集中在生态系统服务功能和价值领域,但相关空间背景的作用往往被忽略。在系统梳理现有文献的基础上,本文从开展全国层面的撂荒耕地调查、开展多尺度的撂荒驱动力研究、结合国情开展撂荒效应权衡研究等方面对未来耕地撂荒研究进行展望。     

毛乌素沙地汉代古城遗址空间格局及驱动力分析

运用最近邻指数法、空间分析法和耦合分析方法,研究了毛乌素沙地31座汉代古城遗址的分布特征,探讨了古城遗址空间格局与地理环境要素之间的关系。通过对31处古城址进行点格局分析,得出古城遗址间平均最近邻直线距离为25.5 km,属于凝聚分布模式。汉代古城遗址主要集中在4个集聚区,即秦长城—秦直道强影响区（A）、秦长城—秦直道弱影响区（B）、西南集聚区（C）及西北集聚区（D）。其中,秦长城—秦直道强影响区（A）是最主要的遗址分布区,占古城址总量的48.4%。毛乌素沙地汉代古城遗址呈西疏东密的分布特征,形成明显的“空间组群”格局。在当时的气候背景下,地貌和水资源等自然因素主要制约城址的选择,而政治、军事和交通区位等人文因素则对古城遗址的数量和空间结构起主导作用。     

基于遥感与GIS技术的深圳市１９７９－２０１４年填海动态变化及其影响因素分析

文章以深圳市作为研究对象,利用遥感和GIS技术,对1979-2014年间5个时期的多源数据进行分析,获取了深圳市近35年以来的填海变化数据,并以此为基础,分析深圳市的填海动态变化特征及其驱动因素。研究表明：1979-2014年间,深圳市填海总面积约74.77 km2,其中,西部海域为62.75 km2,占比为83.9%,东部海域12.02 km2,占比为16.1%;从填海规模和发展速度来看,深圳市填海变化具有明显的阶段特征,大致分为起步发展阶段、快速增长阶段、优化扩张阶段和控制增长阶段;影响深圳市填海变化的驱动力,主要来源于社会经济、土地资源、使用价格、政策法规及生态环境等五大因素。最后,文章结合填海变化及驱动因素分析成果,对新时期的深圳市填海活动提出合理性建议。