老工业城市土地利用/覆被变化及对生态系统服务价值的影响——以沈阳市为例

维持和改善生态系统服务是保障老工业城市可持续转型的重要基础。利用遥感影像解译和改进当量因子法,定量分析沈阳土地利用时空变化及对生态系统服务价值影响。结果表明:(1)沈阳土地利用以耕地为主,建设用地和水域呈增加趋势,而草地、林地等重要生态用地逐渐减少;2005—2010年其土地利用/覆被变化最为显著。(2)生态系统服务主要以调节服务为主,耕地和水域贡献超八成的生态系统服务,而草地、林地仅贡献约两成,且逐年减少;空间分布上呈中心低外围高的圈层结构;生态系统服务价值年均增加0.66亿元,人均价值年均降低47.95元。建议系统管理城乡土地资源,加强林地、草地等保护和质量提升,控制新城区和工业园区扩张,提升单位土地资源产出率。

济南南部山区土地利用/覆被变化对碳储量的影响研究

以黄河下游生态脆弱区-济南南部山区为研究对象,基于区域1980~2020年6期土地利用/覆被数据,结合InVEST模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs model),分析区域土地利用/覆被和碳储量的时空分布特征和动态变化规律,研究土地利用/覆被变化对陆地生态系统碳储量的影响.结果表明,土地利用/覆被变化对碳储量的影响较为显著,1980~2005年土地利用变化较小,人类活动影响较小,由于林草地碳储量的累积,碳储量增长速度明显高于其他时期;2005~2010年城市扩张速度最快,城乡建设用地大量侵占耕地、林地和草地,使区域固碳能力明显下降;2010~2020年,由于城市化扩张限制以及植树造林等生态保护措施的实施,区域碳储量逐渐呈增长趋势;1980~2020年济南南部山区的总碳储量呈“增长-下降-增长”的趋势;并且林地是济南南部山区碳储量的主要供给者,区域碳储量值随着远离城乡居民生活中心的距离增大而增大,说明人类活动对区域碳储量有重要的影响.另外,土地利用类型的转移引起地类碳密度的变化,是区域碳储量变化的主要影响因素,土地利用类型的碳储量变化与各地类的面积变化有一定的关系.该成果可为生态脆弱区塑造良好的陆地碳汇格局提供理论依据.

近40年济南南部山区土地利用/覆被的变化特征及影响因素研究

基于济南南部山区1980、1995、2005、2010、2015、2020年6期土地利用/覆被数据,结合土地利用/覆被变化的转移矩阵、单一动态度和综合动态度等指标,研究近40年济南南部山区土地利用/覆被的时空演变特征,采用主成分分析法,探究了研究区土地利用变化的影响因素。结果表明:南部山区的主要土地利用类型为耕地、林地和草地,其占比为90%左右,林地、草地主要分布在上游河源区及海拔较大的中部地区,城乡用地及耕地主要分布在河流两岸及下游地区;1980—2010年,由于经济社会发展以及城市扩张,耕地逐渐减少,林地、草地、水域有略微的减少,且基本转化为城乡用地,城乡用地逐渐从下游向上游河源地区扩展,其中,2005—2010年各土地利用类型变化最为剧烈,其综合动态度为0.49%;2010年以来,南部山区禁止一切与水源保护、生态保护无关的建设活动。2010—2015年,只有水域面积存在明显变化。2015—2020年各土地利用类型基本保持稳定,城市扩张速度得到了减缓。经济社会发展是引起城市快速扩张的重要原因,积极的保护政策有利于南部山区生态格局的优化和生态环境改善。

中国土地利用/覆被重建数据集历史文献数据源的应用现状与前景

历史时期土地利用/覆被变化(LUCC)是全球变化研究的重要组成部分。中国丰富的历史文献资料是开展长时段LUCC数据集重建的关键数据源。从百年以上历史文献数据源应用的角度分析现有中国LUCC重建数据集,将历史文献中蕴含的土地利用数据源归纳为统计、列举、描述和图像4种主要类型,从各类数据源应用现状、制备方法等方面对现有重建数据集进行了重点回顾,归纳重建数据集应用历史文献的主要特点和存在问题,并从多重历史数据源综合利用、重建思路调整、利用现代信息技术提高数据源制备效率等方面展望了LUCC重建数据集改进历史文献应用方式、方法的未来发展趋势。

基于GEE的洱海流域土地利用/覆被分类算法对比研究

快速准确地进行复杂高原山区的土地覆被长时序自动分类,可为国土规划、资源利用提供依据。利用GEE云平台,选取Landsat影像地表反射率、植被指数、水体指数、DEM 4种空间数据集作为土地覆被分类的基础和辅助数据,分别运用CART、RF和SVM 3种分类算法,实现洱海流域土地覆被信息的自动提取和精度对比。结果表明:(1)3种分类算法中,RF的总体分类精度最高,SVM的总体精度最低;RF是洱海流域LULC的最适宜分类算法。(2)采用光谱指数、地形特征等辅助数据集会进一步提高解译精度,而样本点的选取是最主要的影响因素。(3)Erhai_RF能够达到较高的精度,同时更加突出细节特征,在局部实际分类精度上会更高。研究结果可为洱海流域长时序土地覆被数据产品智能快速提取以及最优分类算法筛选提供方法和技术支撑。

2013-2022年G市土地利用/覆被变化分析

为研究G市近十年的土地利用情况,选取2013和2022年的地表覆盖数据作为数据源,借助ArcGIS10.8软件进行镶嵌、裁剪和融合等处理,通过分析土地利用的变化幅度、动态度以及转移情况,了解其土地利用/覆被变化情况。结果显示,与2013年相比,2022年研究区的耕地、裸地、灌木地和人造地表面积均有所增加,而林地、草地和水体面积呈减少趋势。耕地、灌木地、裸地和人造地表的土地利用动态度指数分别为0.95%、1.46%、6.80%和1.63%,其中裸地的变幅最为明显;林地、草地和水体的土地利用动态度指数分别为-0.73%、-7.28%和-3.10%。总体而言,土地利用转移变化主要体现在林地、人造地表和水体方面,其中部分林地和水体主要向耕地等转变。本研究为土地可持续利用发展提供参考。

黔中城市群碳储量对土地利用/覆被变化的响应及脆弱性

[目的]探究土地利用/覆被变化对区域生态系统碳储量及生态系统脆弱性的影响,以期为区域绿色低碳和生态系统的可持续发展提供参考依据。[方法]以2000,2010,2020年黔中城市群核心经济区3期土地利用/覆被数据为基础,运用InVEST模型和土地利用转移矩阵定量分析生态系统碳储量及其空间分布格局,并采用潜在影响指数(PI)对区域生态系统服务脆弱性进行评估。[结果]①2000—2020年,黔中城市群核心经济区土地利用/覆被变化总体表现为耕地和林地持续下降,建设用地持续上升。研究区土地利用/覆被转移主要表现为耕地、林地、草地向其他地类的转移,其中,2000—2010,2010—2020年分别有3339.35,3669.15km^(2)土地发生了转移,前者林地转为草地是主要转移类型,后者耕地转为建设用地为主要转移类型。②2000—2020年区域的碳储量表现为减少趋势,由4.42×10^(7)t减小到4.33×10^(7)t,累计减小9.40×10^(5)t,林地转为草地是引起碳储量减少的主要原因。各年度碳储量密度均呈现西部、东部高,中部低的分布态势;20a间,高密度区未发生明显变化,低密度区表现为由中心区域向外围扩散。③2000—2020年黔中城市群核心经济区主要扮演碳源的角色,土地利用程度指数增加了2.83,PI指数分别为-0.04,-0.31,均表现为负面潜在影响,且脆弱性不断增强。[结论]增加林地、控制林地转为其他用地及建设用地扩张是促进区域绿色低碳和生态系统的稳定可持续发展的重要手段。

黄河下游滩区1985–2020年30 m分辨率土地利用/覆被变化数据集

黄河下游滩区是黄河流域的重要组成部分。建立长序列、高精度的黄河下游滩区土地利用/覆被变化数据集,再现其历史轨迹,把握现实格局,对黄河下游滩区高质量发展及其相关问题的科学研究而言,是一项具有重要意义的基础性工作。本文选取1985–2010年36景Landsat5 TM、2015–2020年8景GF-1 WFV和12景Landsat8 OLI遥感影像,采用随机森林、人机交互解译和混淆矩阵精度评价等方法,研制了1985–2020年每5年共8期黄河下游滩区土地利用/覆被变化数据。数据空间分辨率为30 m,总体精度均达90%以上,Kappa系数高于0.85。本数据集可为区域生态环境保护、国土空间规划、黄河流域典型区域自然–人文系统耦合过程、机理、测度等研究提供科学数据支撑。

东北地区土地覆被格局变化模拟:基于CLUE-S和Markov-CA模型的对比分析

研究以遥感解译的东北地区2000年、2010年、2015年的土地覆被变化为基础,充分考虑自然和社会因素对土地覆被变化的影响,分别通过CLUE-S模型和Markov-CA模型对东北地区2015年和2030年土地覆被格局进行模拟,研究结果表明:通过与遥感解译的2015年实际土地覆被类型数据对比验证,CLUE-S模型和Markov-CA模型模拟结果的总体Kappa指数分别为0.9700和0.9649,结果表明2种模型的模拟结果较为理想,CLUE-S模型的模拟精度较Markov-CA模型更高。2015—2030年东北地区草地、耕地、湿地、其他用地和水体面积呈现下降趋势,林地、人工表面面积呈现增加趋势,人地关系越发紧张。东北地区作为生态环境相对脆弱的区域需警惕不可持续的土地覆被变化,需权衡生态保护、粮食增加与基础设施建设的用地需求和协调发展。

基于土地利用变化的江苏省碳排放时空差异与碳平衡分区

以江苏省13个设区市为例,基于碳排放(CE)和碳吸收估算方法,分析2005—2020年江苏省市域碳收支和碳补偿率的时空演变特征,随后引入环境基尼系数(EGC)从经济和生态两个角度分析空间碳平衡特征。结果表明:2005—2020年,江苏省土地利用碳排放从14210.005×10^(4)t增至23015.325×10^(4)t,碳吸收3039.383×10^(4)t波动上升至3628.703×10^(4)t,总体表现为碳源;13个设区市的碳补偿率整体呈现下降趋势,碳排放量与经济发展水平处于比较协调状态,与其人口聚集协调性较高;根据碳平衡分析,将13个设区市划分为碳汇功能区、低碳保持区、经济发展区、碳强度控制区、高碳优化区5类,并建议前两个分区充分发挥生态优势,着重推进生态产品价值变现;其余分区优先推动产业低碳转型,能源绿色化发展。

2000-2020年新疆阿克苏地区土地覆被变化的研究

为解析阿克苏地区土地覆被变化及其影响因素,采用土地利用转移矩阵和景观格局分析法,通过解译遥感影像绘制了不同年份的土地覆被变化现状图。结果表明,阿克苏地区的土地利用类型发生了显著变化。2000-2020年,阿克苏地区的耕地和城乡、居民工矿用地明显增多,其他类型的用地逐渐减少;同期气候呈暖干特点。相关性分析表明,不同年份的景观格局指数与6类用地面积的相关性存在一定差异:斑块数量与地类面积的相关性由2000年的0.6下降至2020年的0.3;景观分割指数与不同类型用地面积的相关性由2000年的0.6上升至2020年的0.9。草地向未利用地转移6255 hm^(2),耕地向草地转移最多为3706.16 hm^(2),未利用地向草地转移11848.8 hm^(2)。景观格局分析表明,该区域景观呈现破碎化,土地承载力下降,抵抗生态风险的能力减弱。

黄河砒砂岩区土地利用生态系统服务价值响应

[目的]探究生态系统服务价值对土地利用变化的响应并预测未来变化的趋势,为砒砂岩区土地利用格局规划提供科学参考。[方法]以砒砂岩区2000—2021年四期遥感影像为基础,基于GIS技术和ESV评估方法,分析了20年来LUCC与ESV的变化特征,探究LUCC引起的ESV的响应关系,并利用马尔科夫模型对两者的发展趋势进行了预测。[结果](1) 2000—2020年,LUCC总面积保持不变,建设用地增幅最明显,共增加762.73 km^(2),增长率达4.57%;草地减幅最明显,共降低548.79 km^(2),减少率达3.28%。(2) ESV整体水平呈下降趋势,从199.496 5亿元下降到189.971 9亿元,下降4.78%,其中,草地ESV变化最大,减少7.462 9亿元,占总体下降率的78.35%。(3) ESV与草地、林地、耕地、水域及建设用地面积变化呈正相关,与未利用地呈负相关。(4)经预测,未来10年耕地、林地、草地、水域面积会下降至2020年的96.69%,98.94%,94.27%,99.12%;建设用地、未利用地会增加至150.03%,121.61%,砒砂岩地区整体ESV水平会继续减少至92.81%。[结论]耕地、林地、草地和水域的面积在减少,建设用地及未利用地的面积会增加,ESV会持续减少,ESV变化与土地利用变化之间呈线性关系,未来建设用地的面积会增加,ESV会继续减少,合理调节建设用地的面积有利于黄河砒砂岩区生态建设和植被恢复重建。

土地利用覆被变化与生态系统服务的影响关系研究进展

生态系统服务是从生态系统中获得的收益,土地利用/覆被变化通过人类活动改变生态系统结构与生态过程,是生态系统服务变化的驱动力。本文在综述生态系统服务与土地利用/覆被变化主要研究成果的基础上,总结了生态系统服务与土地利用/覆被变化的相互关系,并对未来的研究趋势进行展望,为未来研究工作提供一定的借鉴与参考。

基于Markov-PLUS模型的乐山市土地覆被多情景模拟研究

针对如何通过预测未来土地利用结构的变化,以解决不合理的土地覆被类型造成的人地矛盾逐渐尖锐,以及生态、经济、社会发展失衡等问题,通过马尔可夫-斑块生成土地利用模拟(Markov-patch-generating land use simulation,Markov-PLUS)模型,以2000、2010、2020年乐山市土地覆被数据为基础,模拟2030年在自然惯性发展、生态保护、耕地保护3种不同情景下土地覆被的数量以及空间格局的变化,并对其转化情况进行分析。结果表明,Markov-PLUS模型模拟精度较高,可以较好地预测未来乐山市不同发展情景下土地覆被的数量以及空间格局的变化。土地覆被在3种情景中都有变化,耕地、草地、灌木地以及湿地面积在3种情景中均下降,水体、人造地表面积均上升,林地在生态保护情景下上升,其余2种情景下降。3种发展情景对比发现:生态保护情景下能较好保护乐山市生态环境;耕地保护情景下需要更严格的政策干预来保护耕地。该研究通过模拟预测不同情景下乐山市未来土地覆被变化,从而为该地区土地利用规划提供可能的参考。

多源土地利用产品在黄土丘陵沟壑区的精度评估

[目的]为评估多源土地利用产品在黄土丘陵沟壑区的精度。[方法]以黄河二级支流关川河流域为例,基于高精度GCLUCC土地利用数据,从空间分布、面积特征、样本点精度和空间一致性4个方面评估空间分辨率为10,30 m的6种土地利用产品(WorldCover 10 m、ESRI 10 m、GLC_FCS30-2020、GlobleLand30、CNLUCC和CLCD)的准确性。GCLUCC数据是基于GF-2(0.8 m)、DEM(5 m)、野外采样点(6400个)和Google Earth样本点(2320个),采用面向对象法和人工目视解译,空间分辨率为1 m,整体精度超过95%。[结果](1)分类特征方面,多数产品能提取主要土地类别,但提取效率和准确度存在明显差异,特别是在耕地、林地和建设用地等地类的空间分布上。(2)面积一致性上,各产品与GCLUCC在不同地类的面积上存在显著差异。部分产品的草地面积是GCLUCC的2倍以上,而林地和水域面积仅占GCLUCC的0.13%~12.11%和1.41%~11.27%。(3)整体精度方面,GlobleLand30和WorldCover 10 m展现较高精度,空间图谱精度分别达到58.21%和50.19%。而CLCD和CNLUCC的准确性相对较低,其中,林地与草地、耕地与草地及建设用地与耕地间的分类混淆严重。(4)所有产品与实际地表间的空间误差显著,尤其在对乔木、灌木、裸地和水体分类上面临挑战。[结论]当前土地利用产品在黄土丘陵沟壑区精确表征地表覆盖特征方面存在挑战。未来的产品开发应更多地考虑地形和地理特征,并加强对特定土地利用类型的识别。研究结果可为黄土高原生态保护和地表信息获取提供理论参考。

过去40年兰州市榆中县土地利用景观格局变化及驱动力分析

兰州市榆中县作为兰州市城市副中心,过去近40年土地利用景观格局发生了显著变化。本研究基于榆中县5期土地利用/覆盖数据,采用状态转移矩阵和景观生态学方法分析了1980-2018年榆中县土地利用景观格局变化。结果表明,(1)土地利用景观格局发生显著变化的地区主要集中在中部川塬河谷区,且主要集中在2010-2018年。(2)大面积耕地、草地、未利用地被建设用地置换,耕地、草地、未利用地和建设用地的面积分别从1980年的988.99 km^(2)、1971.94 km^(2)、40.05 km^(2)和62.27km^(2)变更为2018年的962.11 km^(2)、1963.29 km^(2)、36.58 km^(2)和102.18 km^(2)。(3)景观多样性和优势度未发生显著变化,草地和耕地始终是优势景观类型且两者面积占比接近景观总面积的90%,但是景观破碎性增加、斑块形状趋于复杂。(4)工业园建设、科教城建设、优势/特色农业基地建设和县域人口增加是榆中县区域近40年土地利用格局变化的主要驱动力,促使过去的耕地、草地、未利用地被建设用地类型所取代。

黑龙江省PM_(2.5)浓度与土地利用的相关性分析

基于2010-2020年黑龙江省PM_(2.5)浓度数据及土地利用/覆被变化(LUCC)数据,对该省PM_(2.5)及LUCC进行了时空分布特征分析,并利用Arc GIS空间分析、地理加权回归等手段探讨PM_(2.5)变化与LUCC的相关性。结果表明,(1)黑龙江省11年来PM_(2.5)年均浓度的空间格局均为西南高、东北低。时间格局呈先上升、后下降的趋势;(2)2010-2020年黑龙江省土地利用类型/覆被以耕地、林地为主。土地利用类型面积变化主要为林地、草地转为人造地表;(3)通过GWR进行响应分析发现,PM_(2.5)变化对土地利用/覆被变化有显著的响应作用。当林地草地转化为人造地表时PM_(2.5)浓度上升,而耕地及人造地表转为林地草地时PM_(2.5)浓度降低。因此,增加绿地面积对于防止PM_(2.5)浓度上升具有重要作用。

多时间尺度小流域侵蚀产沙对土地利用/覆被格局的变化响应

为阐明多时间尺度小流域侵蚀产沙对土地利用/覆被格局的变化响应机制,该研究基于吕二沟流域1982—2020年逐日降雨、水沙实测资料和土地利用/覆被数据,综合运用K-均值聚类法、多元回归分析等方法,从年际和年内月际2个时间尺度对比分析了不同土地利用/覆被格局下的流域侵蚀产沙变化及其与泥沙连通性指数的关系。结果表明:(1)1982—2020年间,吕二沟流域由耕地为主体向农林草复合结构转变、泥沙连通性指数显著下降,可将整个研究期划分为1982—1985年、1986—1990年、1991—2000年和2001—2020年共4个阶段,分别对应土地利用/覆被格局Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ。(2)随着以林草地增加为主的土地利用/覆被变化,流域产流、产沙能力减弱。相较土地利用/覆被格局Ⅰ,土地利用/覆被格局Ⅳ的年均径流深显著降低;后期土地利用/覆被格局(Ⅲ和Ⅳ)下的汛期月产流产沙能力显著小于前期(土地利用/覆被格局Ⅰ)。(3)基于月降雨量、月最大日降雨量和月侵蚀性降雨日数3个降雨指标,可将研究期内的汛期月降雨划分为4种类型:小雨量、弱侵蚀性的A型,中雨量、弱侵蚀性的B型,大雨量、中侵蚀性的C型,大雨量、强侵蚀性的D型;在大雨量中侵蚀性的C型降雨下,不同土地利用/覆被格局间的月际径流深和产沙模数均不存在显著差异(P>0.05)。年际和月际尺度下,小流域产沙模数均与泥沙连通性指数呈指数递增关系,但C雨型下的关系减弱。研究为干旱半干旱区流域土地利用/覆被格局优化配置和功能提升提供科学依据。

1985—2015年洛川塬土地利用/覆被变化及人类活动影响——以陕西省洛川县为例

洛川塬是黄土高原第二大黄土塬面,也是黄土高原面积最大的苹果种植区。近几十年来,由于塬面高强度人类活动影响,洛川塬沟道侵蚀剧烈,塬面萎缩呈现逐年加剧的趋势,严重影响了塬区的生产、生活和生态安全。因此,清晰了解近几十年来洛川塬土地利用/覆被变化及人类活动影响,对于洛川塬的保护和水土流失治理至关重要。本文使用遥感、地理信息系统和数学方法,以洛川塬主体洛川县为例,对洛川县1985年、2000年和2015年的土地利用数据进行了解译,分别从土地利用变化速度、转移方向和土地利用程度三方面综合分析了洛川县近30 a土地利用时空变化的规律及人类活动影响。研究结果表明:(1)1985—2015年洛川县主要的土地利用类型为林地、草地和耕地,三者面积占比达91.29%;近30 a土地利用变化最大的特点为建设用地面积持续增加且增幅最大,共增加了117.16 km^(2),年均增加5.11%,其中1985—2000年建设用地面积增加了38.13 km^(2),2000—2015年增加了79.03 km^(2),建设用地面积的增加主要由耕地转入;(2)近30 a人类活动对洛川县土地利用变化的影响主要体现在林地、草地、耕地、建设用地之间的转换;前15 a(1985—2000年)林草地面积减少,耕地和建设用地面积增加;后15 a(2001—2015年)林草地和建设用地面积增加,耕地面积减少;(3)近30 a洛川县的综合土地利用动态度呈现增加趋势但增幅较小,前15 a(1985—2000年)综合土地利用动态指数小于后15 a(2001—2015年),表明后期人类活动对土地利用综合开发利用起到积极的影响。

多源土地利用/覆被产品在黄土高原应用和精度评估

为准确掌握黄土高原土地利用/覆被的时空格局,基于6种不同来源的土地利用/覆盖数据产品,MCD12Q1,ESA-CCI-LC,GlobeLand30,GLASS,CAS-LUCC和ChinaCover,开展了黄土高原地区退耕还林(草)实施以来土地利用/地表覆被时空格局和转类特征的研究,对不同来源数据产品的精度进行了验证分析。结果表明:(1)分类特征和变化趋势上,MCD12Q1和GLASS产品与其他产品的差异最大,其次为ESA-CCI-LC产品,GlobeLand30,CAS-LUCC和ChinaCover产品的差异相对较小。(2)除MCD12Q1产品外,不同来源土地利用/覆被产品各类型面积随时间变化趋势基本一致。(3)空间转类上,GLASS产品与其他产品的差异最大,解译类型明显错误;其次为MCD12Q1产品,转林类和转草类也存在明显错误,退耕还林(草)特征表现不明显;ESA-CCI-LC和GlobeLand30在黄土丘陵沟壑区退耕还林(草)的转类特征表现不足;CAS-LUCC和ChinaCover退耕还林(草)特征明显。(4)抽样精度上,GlobeLand30,CAS-LUCC,ChinaCover产品的总体精度最高,分别为86.61%(K=0.84),91.68%(K=0.90),89.45%(K=0.87);其次为ESA-CCI-LC(73.83%,K=0.69);MCD12Q1,GLASS产品的精度最低,分别为59.43%(K=0.51),36.31%(K=0.24)。(5)土地利用/覆被多源数据产品的融合有利于提高产品的精度,与融合前产品GlobeLand30,CAS-LUCC和ChinaCover相比,融合产品总精度可提高了2.25%~7.30%。综上,CAS-LUCC产品的精度最高,且2000—2010年退耕还林(草)表现与实际较为相符。