基于像元二分模型的开都河流域下游绿洲植被动态变化

本文以三个不同时期Landsat TM遥感影像为主要数据源,采用像元二分模型和重心迁移模型对1990~2010年间开都河流域下游绿洲的植被覆盖情况进行分析。结果表明:(1)1990~2010年间开都河流域下游绿洲四种植被覆盖类型中,极地植被覆盖和高植被覆盖区面积先增加后减少,而低植被覆盖区和中植被覆盖区面积呈现先减少后增加的发展趋;(2)1990~2010年间开都河流域下游绿洲植被覆盖度总体上呈恢复趋势,其中西北部以及南部植被改善较为明显,而北部和西南部以及开都河下游中部植被有所退化;(3)1990~2010年间高植被覆盖类型和低植被覆盖类型重心迁移最为明显。

基于MRSEI模型的阿勒泰市生态环境时空变化及驱动力分析

为及时、客观、定量地评估新疆阿勒泰市生态环境,研究基于多源遥感数据构建改进型遥感生态指数(MRSEI)结合标准差椭圆和重心迁移模型分析其时空变化特征,并使用地理探测器模型对绿度、干度、湿度、温度和空气质量5个指标进行因子探测。结果表明:(1)2015—2021年,阿勒泰市绿度和湿度指标对于区域内生态环境起显著正相关作用,温度、干度和空气质量这3个指标起显著负相关作用;(2)2015—2021年阿勒泰市MRSEI均值呈上升趋势,空间上,Ⅰ级和Ⅱ级生态指数区域的空间迁移能力较强,Ⅲ~Ⅴ级,即高生态指数区域在空间结构上相对较为稳定。Ⅰ~Ⅳ级生态指数重心总体向北移动,Ⅴ级生态指数重心整体向南移动,表明阿勒泰市南部高生态指数分布增长明显。(3)年份不同,造成生态环境质量改变的主导因子不同,阿勒泰市生态环境质量空间的演变是受到多个因素共同作用的结果。(4)MRSEI和RSEI(遥感生态指数)对阿勒泰市生态监测结果大致趋势一致,两者在空间分布和程度的差异与气溶胶光学厚度(AOD)的空间分布有关,表明了即使在空气质量较好的阿勒泰市AOD对其生态质量在空间分布上仍有影响。2015—2021年,阿勒泰市生态环境受多种因素影响有向南变好的趋势。

下辽河平原区耕地非农化时空演变特征及驱动机制

探索耕地非农化的时空演变特征及其驱动机制是耕地保护的前提,分析下辽河平原区2000—2020年耕地非农化的时空演变特征及驱动机制,可以为该地区耕地保护政策的制定与防止耕地非农化提供理论依据。本文基于2000年、2005年、2010年、2015年和2020年5个时期的土地利用数据,以下辽河平原区为研究区域,结合社会经济数据,运用ArcGIS 10.2空间叠加分析,计算耕地非农化面积,采用重心迁移模型、核密度分析、地理探测器等统计学和地理信息系统的空间分析方法,揭示下辽河平原区耕地非农化特征及其演变趋势,并探讨其耕地非农化的驱动因素。研究结果表明:1)在时间上,下辽河平原区耕地非农化面积和非农化率呈现周期性波动,耕地非农化总面积为2201.52 km^(2),耕地非农化率为7.11%。2)在空间分布上,耕地非农化的重心主要从辽中区向东北方向迁移至于洪区,下辽河平原区耕地非农化东部地区高于西部地区,核密度最大值1657.3,主要在于洪区、浑南区、沈北新区、苏家屯区附近;耕地非农化的次集中区域为新民市和昌图县,其核密度最大值分别为1033.18和1018.49。3)在驱动因素上,耕地非农化驱动因素影响依次为农业机械总动力>户籍人口>城镇人口>固定资产投资>第三产业增加值>GDP>粮食产量>第二产业增加值,交互作用探测器表现为双因子增强或非线性增强关系。综合来看,耕地非农化是社会、经济因素综合作用的复杂结果。鉴于此,本文建议通过严格控制城市建设用地占用耕地的规模、挖掘农村居民点利用潜力、转变经济发展方式、推动农业产业结构调整等措施治理耕地非农化。

1990—2020年滇中城市群耕地非农化时空变化特征及驱动机制

[目的]通过分析滇中城市群30年耕地非农化的演变路径、时空变化特征及驱动机制,为滇中城市群耕地资源的保护及精准管理提供理论依据。[方法]基于滇中城市群土地利用数据和统计年鉴数据,运用重心迁移模型、变化轨迹模型、空间自相关分析、主成分分析等方法揭示1990—2020年滇中城市群耕地非农化过程、空间分布特征及主要驱动因素。[结果](1)从时间上看,滇中城市群耕地非农化面积呈波动下降趋势,2000年前后由年均增加约6.88×10^(3)hm^(2)转变为年平均减少约2.66×10^(4)hm^(2),受政策、经济和城市化影响导致其变化最剧烈。从空间上看,耕地非农化集中分布于滇中城市群的中部、东部、东南部和东北部地区。(2)30年来,滇中城市群耕地非农化在空间分布上趋于均衡,区域间耕地非农化差异变小,空间格局趋于稳定。(3)滇中城市群耕地主要转出为林地和草地,少部分转化为建设用地,变化型耕地中有54.60%与草地相关,29.33%与林地相关,4.64%与建设用地相关,主要发生在滇中城市群的中部、北部、东南部和西北部的局部区域。(4)滇中城市群耕地非农化存在显著的空间聚集效应,以高—高聚集和低—低聚集为主,高—高聚集主要分布在中部、北部和东南部,低—低集聚主要分布在西北部、西部和西南部。(5)滇中城市群耕地非农化受社会经济和自然条件共同影响。社会经济中的农业人口、国有固定产投资和城市化率是耕地非农化最主要的驱动因素,影响系数分别为-0.18,0.11,0.10;而自然因素年平均降水量和年平均气温在耕地非农化空间分布和扩张过程起着关键性的作用,影响系数分别为0.17,-0.15。[结论]研究结果揭示30年来滇中城市群耕地非农化的时空变化特征、演变路径及驱动机制。对合理利用和保护耕地资源,保障云南省粮食安全具有重要作用,在一定程度上可为滇中城市群的耕地保护和耕地布局优化提供决策参考。

昭通市土地利用时空变化和景观格局演变特征研究

明晰山区土地利用时空变化及景观格局特征,对提高山区生态系统健康,推进山区可持续发展,最终实现高质量发展具有重要意义。本研究以西南山区的昭通市为例,以2000—2020年土地利用数据集为数据源,基于GIS技术,利用土地利用转移矩阵、标准差椭圆和重心迁移模型三个方法探究昭通市土地利用变化特征,再利用景观格局指数从景观层级水平和景观类型水平分析景观格局演变。结果表明:昭通市的主要用地类型为林地、耕地和草地,建设用地增长幅度最大,其中草地的标准差椭圆方向性最不明显,耕地、林地和草地重心分布较为稳定;从景观层级水平上说,呈现出斑块数目增加,相连度减小,最大斑块分布优势减弱,破碎化程度增加,连通性降低,凝聚度降低和复杂度上升的特征;从景观类型水平上说,斑块数目、斑块密度和边缘密度最大的景观类型均为耕地,最大斑块指数、聚集度最大的景观类型均为林地,平均斑块分维数最大的景观类型为建设用地,散步与并列指数最大的景观类型为水域。

中国沿海地区能源碳排放时空演变特征及影响因素研究

以沿海地区113个地级以上城市为研究对象,基于2006—2020年的能源碳排放数据,利用重心迁移模型和探索性空间数据分析模型,在时间和空间维度探究沿海地区各城市能源碳排放的空间格局演变特征,并在此基础上使用地理探测器分析其空间分异的关键影响因素。结果表明:沿海地区各城市的能源碳排放总量逐年显著增加,其中环渤海地区和长三角地区增加幅度较大;重心分布整体向西南方向移动,标准差椭圆空间分布格局呈“东北—西南”方向,各城市之间能源碳排放呈现空间正相关,且能源碳排放高度排放区呈现集聚状态;沿海地区能源碳排放的空间分异是由外商投资、土地城镇化、经济发展和环境规制等因子叠加的结果,且因子相关性逐渐减弱。

赣南山区耕地林果化时空演变及驱动力研究

林果业发展带来经济效益的同时,林果种植占用耕地导致耕地林果化现象日益严峻。厘清耕地林果化现象的时空演变趋势及驱动机制,对推动林果化治理,改善耕地质量和优化耕地空间布局具有重要意义。以林果业为主导农业的寻乌县为例,应用地理探测器分析2009—2019年期间耕地林果化的驱动因子及驱动力,通过重心迁移模型探索林果化的时空演变格局,并提出对策意见。研究表明:寻乌县果园多耕地少,耕地细碎化程度高,林果化现象较为严重。林果化驱动因子的解释力各不相同,海拔、坡度、粮果收入差、农用地面积、农业机械总动力对林果化影响较大,而粮果收入差是耕地林果化现象的主要原因;耕地林果化现象呈现环文峰乡圈层式分布的情况,2009-2019年间林果化的空间重心由城区东南向三标乡与水源乡方向迁移。研究结果揭示了林果化的时空演变趋势及驱动机制,可为优化农业空间布局工作提供参考与理论依据。

1990-2018年黄河流域(河南段)土地利用格局时空演变

研究长时间序列的土地利用时空演变规律,对科学推进黄河流域生态保护和社会经济高质量发展具有重要意义。该研究基于1990、2000、2010和2018年土地利用遥感数据,以具有中游和下游双重属性的黄河流域(河南段)为研究对象,利用土地利用变化指数、弦图(Chord Diagram)可视化模型及重心迁移模型,探讨了近30年黄河流域(河南段)土地覆被变化的流量、流向、多样性程度及政策启示。结果表明:1)粮食保障用地(约55%)和生产生活用地(约10%)主要分布在平原地带,生态保育用地(约35%)主要集中在海拔较高的山地。2)1990-2018年间旱地的流出和流入行为均体现出显著的主导性,水田、水域和草地以流出行为为主导,城镇用地、农村居民点和其他建设用地以流入行为为主导。3)中心城市的土地利用变化在整个时期内具有明显的区域带动效应。4)粮食保障用地和生态保育用地的重心均向西迁移且面积呈减少趋势,说明下游平原地带的优质耕地减少且生态系统服务功能在逐步减弱;生产生活用地面积逐年增加,城镇用地重心向东迁移表明下游各城镇的社会经济发展逐渐活跃,农村居民点和其他建设用地重心向西迁移表明中游的人口规模逐渐增大。

水足迹视角下黄河流域经济作物水土资源匹配格局

水土资源的合理匹配有利于将资源优势转变为经济优势,促进区域农业持续发展。基于水足迹视角,运用水土匹配度、重心迁移模型,结合ArcGIS10.2软件,分析了黄河流域8个省(区)(不包括四川省)不同类型经济作物播种面积及其水足迹,探讨了其水土资源时空匹配格局及重心演化情况。结果表明:谷物等5类经济作物播种面积逐渐上升,豆类等6类经济作物播种面积不断下降,油料播种面积保持相对稳定,且上、中、下游地区存在差异,播种面积呈现东高西低的分布格局;谷物等6类经济作物水足迹波动上升,豆类等6类经济作物水足迹波动下降,且上、中、下游存在差异,水足迹总体呈现增大趋势,呈现东部和中部高、西部低的分布格局;经济作物水土匹配度呈增大趋势,呈现中南部高、北部和西部低的匹配格局;水土匹配度重心轨迹呈现由东北向西南移动的趋势。黄河流域8个省(区)应适当调整经济作物种植结构,减少高耗水经济作物种植;推广节水灌溉技术,改善农业生产条件;发展高效节水农业,实施水系连通工程等,以实现水土资源优化配置和高效利用。

塔里木河流域下游绿洲演变对生态输水的响应

参考前人对绿洲的定义和分类方法,对塔里木河下游人工绿洲、天然绿洲进行提取,分析生态输水前后人工绿洲和天然绿洲的面积变化特征、转化过程、重心迁移情况以及扩张与退缩的空间变化。结果表明:1990-2015年,塔里木河下游绿洲总面积先下降、后上升,人工绿洲不断扩张,10a平均增长量为46.78km^2,天然绿洲面积不断缩减,在2000年后有所上升。生态输水前(1990-2000年),塔里木河下游来水量减少,导致大面积草地退化,天然绿洲面积减少;生态输水后(2000-2015年),部分未利用土地得到了利用,变成河渠、水库、湖泊、灌木林和高覆盖度草地,塔里木河下游生态有所恢复。下游绿洲重心先往西北,再往南方,最后又往东南方向迁移。绿洲主要向西北和东南方向扩张,1990-2000年的扩张区域主要集中于英苏上游区域;2000-2010年期间,台特玛湖地区绿洲面积增加明显;绿洲缩减区域分布广而零星。

博斯腾湖小湖区湿地景观变化特征研究

以博斯腾湖小湖区为研究区,采用5个不同时期的Landsat影像为主要数据源,运用景观转换系数和重心迁移模型对1996-2015年研究区湿地景观变化进行分析,以揭示博斯腾湖小湖区的景观变化类型与景观的重心变化特征。结果显示：（1）近20年有地表水的湿地与旱地的重心变化强烈,1996-2001年有地表水的湿地重心变化达到最大值,向西南迁移10.57km,旱地重心变化也达到最大值,向东南迁移8.78km。（2）近20年明水与旱地的重心迁移呈顺时针向心偏移。（3）稳定型景观是研究区的主要构成类型,占总类型的89.72%,非稳定型景观保持在总类型的11.28%,研究区湿地景观变化逐渐呈稳定趋势。研究表明,气候因素、湖泊水位和区域湿地保护措施是影响研究区湿地景观变化的主要驱动因素。

基于植被供水指数的贵州省农业干旱特征分析

基于2000-2020年生长季(4-10月)的MODIS-NDVI、LST影像,以植被供水指数(Vegetation Supply Water Index,VSWI)为干旱监测指标,利用小波分析、线性倾向率、重心迁移模型等方法分析贵州省干旱强度和干旱频率特征,并探讨农业干旱与土壤水分和降雨量的关系,为贵州省农业干旱监测、抗旱提供参考依据。结果表明:(1)贵州省2000-2020年生长季(4-10月)VSWI整体上呈缓慢增加趋势,表明干旱有所缓解;干旱频率呈“西高东低”空间分布,干旱等级呈现黔西南州—安顺市—贵阳市—遵义市的干旱带,干旱程度由此轴线向西北和东南方向递减。轻旱面积多且呈减少趋势,中旱面积呈减少-增加-减少趋势,重旱面积少且波动较小。(2)农业干旱有两个主要振荡周期,第一个周期为7~9 a,振荡中心在2005年;第二个周期为15~18 a,基本贯穿整个研究期,振荡中心在2011年。贵州省农业干旱存在8和16 a左右的周期。(3)贵州省21年平均干旱重心位于黔西南州兴义市(104.99°E,25.03°N),月干旱重心和逐年干旱重心集中在贵阳市(106.73°E,26.58°N)、毕节市(105.28°E,27.30°N)和兴义市(104.90°E,25.08°N)。(4)VSWI与土壤水分的空间关系较复杂,但总体呈正相关关系,即土壤水分越低,VSWI越低,干旱越严重;同时降雨量与农业干旱的关系并不是完全为正相关,整体上两者的变化趋势具有相似性。

基于延安市不同植被类型NDVI对气象因子影响及空间异质性

利用Google Earth Engine平台,以Landsat数据集为数据源,采用Slope+Manna-Kendall非参数检验方法,分析全区和不同植被覆盖类型区NDVI_(max)与气象因子时间变化特征,并应用重心迁移模型分析其空间变化特征,最后应用最小二乘法(OLS)和时空地理加权回归模型(GTWR)进一步揭示不同植被覆盖类型区内NDVI_(max)分异特征及其驱动力。结果表明:1)1993-2017年延安市年NDVI_(max)呈现增长趋势,平均年际变化率达到0.008/a(P<0.01),不同植被覆盖类型年NDVI_(max)也呈现增长趋势,其中针叶林增加幅度最大,为0.0091/a;2)1993-2017年延安市镶嵌林地重心迁移速率最高(166.31 m/a),落叶阔叶林重心迁移速率最低(27.04 m/a);3)延安市全区NDVI与气象因子(平均气温、总降水、平均最高温度和平均最低温度)之间没有显著相关性,但在不同植被覆盖类型情况下,气象因子对NDVI_(max)存在显著性作用;4)基于GTWR拟合不同植被类型NDVI_(max)与不同气象因子的效果明显高于OLS,且不同气象因子对于不同植被类型NDVI_(max)均有影响,各因子之间回归系数存在空间差异性。

土地利用时空变化的关键驱动因子及其影响趋势——以武威市为例

基于武威市1990年、2000年、2010年、2021年四期LandsatTM/OLI遥感影像数据,利用土地利用动态变化指数、土地利用转移矩阵、重心迁移模型与主成分综合得分模型等方法,并结合气象数据和社会经济统计数据对武威市土地利用时空变化驱动因子进行了定量分析.结果表明:近32a来,武威市草地、耕地、建设用地和水域面积呈增加趋势,未利用地与林地面积呈减少趋势,动态度介于2.56%~-0.13%之间,林地与未利用地主要转为草地和耕地;研究区土地利用变化空间差异明显,水域重心迁移距离最大,耕地次之,未利用地最小;人类活动与气候变化是影响武威市土地利用变化的关键因子,人类活动的贡献率56.35%,远大于43.65%的气候变化贡献率,且二者的影响均呈上升趋势,且以人类活动的影响更大.未来,应该充分发挥人类的积极作用,促进人地协调发展.

1965-2015年毛乌素沙地人类活动强度时空变化研究

利用多源遥感数据,提取毛乌素沙地1965-2015年8期土地覆被动态变化信息,构建人类活动强度模型,探讨区域人类活动强度时空演变特征.结果表明,50 a来毛乌素沙地人类活动强度呈逐年增加的趋势,其中1995年以前毛乌素沙地人类活动强度处于中等强度,1995年以后人类活动强度变为较高强度;50 a来毛乌素人类活动强度变化可划分为4个阶段:1965-1990年为缓慢增加阶段,1990-1995年为显著增加阶段,1995-2000年为缓慢增加阶段,2000-2015年为迅速增加阶段;毛乌素沙地人类活动强度呈自西向东逐渐增强的趋势;通过人类活动重心模型计算,50 a来研究区内人类活动强度迁移速度越来越快,主要与人类改造地表能力的增强以及生态保护政策密切相关.

基于人粮关系的陕西省耕地资源承载指数时空变化与预测

[目的]分析陕西省2010—2019年耕地承载指数的时空变化特征,并对2020—2025年的耕地承载指数与人粮关系进行预测,为该区国土空间规划和耕地保护政策制定提供理论参考。[方法]基于统计年鉴面板数据,运用重心迁移模型、地理探测器、GM(1,1)模型等方法开展研究。[结果]①2010—2019年陕西省总体粮食产量、人口、耕地承载力都有所上升,耕地资源承载指数(LCCI)小幅度波动下降,人粮关系稍微缓和;各地级行政区耕地资源承载指数波动较大,变化剧烈的时间段为2010—2011年、2014—2015年、2017—2018年。②2010—2019年陕西省耕地承载指数区域差异明显,呈现出南高北低的空间格局,西安市、杨凌示范区为高值中心,榆林市为低值中心;从分区角度,耕地资源承载指数排序为:陕南地区>关中地区>陕北地区。10 a间陕西省的耕地资源承载指数重心位于咸阳市境内,总体迁移方向为从东北向西南,指向西安市与杨凌示范区。2013—2015年、2017—2018年两个时间段的路径存在明显的突变,与各地级行政区耕地承载指数的消长有关。③陕西省耕地资源承载指数时空变化最主要的影响因素是人均耕地面积,平均解释率为69.21%。④预测2020—2025年陕西省资源承载指数会小幅下降,空间格局仍为南高北低,除铜川市—渭南市、榆林市2个低值中心外,其余地级行政区的人粮关系较为紧张。[结论]陕西省人粮关系较为紧张,各地级行政区的耕地资源承载指数变化呈现波动性,且空间异质性较强。陕西省耕地资源承载指数主要受人均耕地面积影响。

蓝色空间与典型经济要素的时空匹配性研究——以鄱阳湖生态经济区为例

基于2000-2020年鄱阳湖生态经济区蓝色空间与典型经济要素(人口数量、GDP总量)数据,采用动态变化幅度、冷热点分析、基尼系数、泰尔指数、重心迁移模型等方法探究蓝色空间与典型经济要素的时空匹配特征及演变规律。结果表明:1)2000-2020年蓝色空间与人口数量、GDP总量呈增长趋势,且空间分布存在集聚特征,GDP总量热点、次热点与蓝色空间冷点分布范围大体一致。2)2000-2020年蓝色空间与人口数量的基尼系数较稳定,二者由相对匹配转向匹配较合理状态,蓝色空间与GDP总量的基尼系数先增后减,总体呈增长趋势,2020年回到匹配较合理状态;空间匹配差异程度与城市自身条件、发展格局密切相关,多核发展格局比单核发展格局匹配差异程度小。3)受城市经济发展布局的影响,局部视角下各县区蓝色空间与典型经济要素匹配演变趋势不一,全局视角下各要素的总体演变趋势大体一致,均呈现南北方向扩张、东西方向收缩的空间分布趋势,蓝色空间与典型经济要素匹配总体较均衡。

基于GIS的南京市人口空间分布研究

以南京市2012和2016年人口空间结构分布的研究为研究对象,结合Arcgis和SPSS利用人口集中指数模型、重心迁移模型以及回归分析等方法,研究了南京市人口分布特征.研究结果表明人口重心一直都位于秦淮区;秦淮区和鼓楼区的人口密度也始终保持着最大;从人口的空间分布来看,从南京市中心以5 km为半径,人口密度以S曲线的形式逐渐降低.最后从人口密度对政治、经济生态方面的影响进行分析,发现南京市人口分布结构对政治经济有着较为显著的影响,并提出南京市未来人口空间规划的建议.

中国—西非海上通道海盗活动空间演变特征及其治理

中国—西非海上贸易发展迅速,但由于全球海盗活动猖獗,中国—西非海上通道安全受海盗活动影响风险加剧。运用海盗活动重心迁移模型研究中国—西非海上通道危险海域海盗活动空间演变特征,并且运用空间自相关分析海上通道海盗活动总体与局部特征。结果显示南海海盗活动重心主要向东北方向移动,马六甲海峡海盗活动重心向西北和东南两个方向移动,几内亚湾海盗活动重心主要向东南方向移动;中国—西非海上通道海盗活动空间分布总体呈现离散趋势,局部呈现H-L型集聚和L-H型集聚特征,同时海盗活动具有一定的流动性。进而提出加大南海海域合作治理力度、积极参与马六甲海峡安全合作、确保西非几内亚湾海上安全等应对海盗风险的有效策略。

基于GIS的京杭大运河扬州段沿岸土地利用变化分析

以2002年SPOT5影像和2022年的GF1影像为基准,利用随机森林方法对京杭大运河扬州段沿岸1 km范围进行土地利用分类,基于土地利用转换矩阵、土地利用动态度模型和重心迁移模型进行分类后比较。结果表明:20 a间,研究区耕地、林地、水域面积减少,草地、建设用地、未利用地面积增加。耕地为转出面积最多的土地类型,主要转出为建设用地。研究区的综合土地利用动态度为0.63%,整体土地利用类型数量变化相对平稳,未利用地和建设用地的单一土地利用动态度分别为4.61%和4.10%,数量变化相对剧烈。耕地和林地重心向北迁移,建设用地和水域重心向南迁移,耕地重心迁移距离最大(6.38 km)。