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以安徽省为例,选取城镇常住人口占总人口比例等18项指标,从人口、空间、经济、社会生活四维度构建了城镇化综合水平评价体系,采用熵值赋权法对其综合指数进行了测算;运用对数平均迪氏分解模型（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）,对城镇化进程引致的耕地减少份额进行了计算;基于经济学边际理论,采用最小二乘回归分析方法,构建了城镇化边际耕地变化率测度模型;借助EXCEL软件,通过作散点图并添加趋势线,采用最佳拟合优度获取曲线及高数极值求导判别方法,测算了城镇化演进对耕地影响最小的极限时刻,结果表明：安徽省城镇化综合指数由1996年的0.0319上升至2012年的0.9945;城镇化进程引致耕地面积减少量2002年后呈降幅态势,契合经济学边际效应递减规律;城镇化边际耕地变化率指数由2002－2003年的1292517.63下降至2011－2012年的7430.35,整体呈下降态势;边际耕地变化率拟合曲线为开口向上U形抛物线,当城镇化综合指数为7.325时,即2022－2023年间,城镇化对耕地影响处极小状态,2023年前,安徽省推进城镇化与耕地保护矛盾较突出。基于研究结果,从依靠产业结构优化升级促进城镇土地集约利用等方面提出了政策建议。该研究成果可为安徽省科学编制土地利用规划及制定协调城镇化演进与耕地保护政策提供参考,也可为同类研究提供借鉴。 相似文献
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基于Logistic模型的中国城镇化演进对耕地影响前景预测及分析 总被引：4，自引：2，他引：2
为揭示中国城镇化演进对耕地影响,该文基于Logistic模型对此进行了探索。运用SPSS软件及1978-2011年中国城镇化水平数据,采用曲线回归的拟合优度最大估算方法,对中国城镇化水平饱和值进行了估算,并构建了刻画中国城镇化演进的Logistic模型,据此模型对中国城镇化未来发展水平进行了预测;运用STRIPAT(stochastic impacts by regression on population,affluence and technology)模型及1996-2011年中国经济社会发展相关数据,借助SPSS软件,采用偏最小二乘回归方法,揭示了城镇化进程及人口、经济发展水平、技术因素对耕地变化的边际贡献;依据中国未来城镇化演进趋势及城镇化对耕地边际影响,测算了中国未来城镇化演进对耕地影响,结果表明:中国城镇化水平饱和值为83%;2020年、2030年中国城镇化水平将分别达到57.68%、65.73%,2020年前,城镇化年平均增速为0.97个百分点,2020-2030年,年平均增速为0.81个百分点;城镇化对耕地变化的边际弹性系数为-0.007391,人口、经济发展水平、技术因素对耕地变化的边际弹性系数分别为-0.007133、-0.009343、-0.002952;2012-2020年,城镇化演进将导致耕地面积净减少13.81万hm2,年均减少1.53万hm2,2020-2030年,净减少10.87万hm2,年均减少1.09万hm2。基于研究结果,适度把握城镇化发展速度,注重城镇化发展质量;科学编制分年度土地供应计划,采取差别化土地供应策略;摒弃土地财政错误理念,严格执行国家耕地保护的各项政策,严控房地产及低水平或重复生产项目用地;严肃查处土地利用违规行为,强化土地监管等方面提出了政策建议。研究结果可为管理层把握城镇化适度发展速度、节奏,科学编制土地供应计划及制定耕地保护政策提供参考,也可为省域尺度的同类研究提供方法借鉴。 相似文献
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[目的]探索安徽省城镇化演进对耕地影响的前景,为管理层制定协调城镇化发展与耕地保护政策提供依据。[方法]运用LMDI分解模型对城镇化进程引致的耕地面积减少份额进行了计算;借助SPSS分析软件,采用最佳拟合优度曲线估计方法,对城镇化与耕地变化间耦合函数关系进行了考察;基于Logistic模型对城镇化演进趋势进行了预测;依据城镇化与耕地耦合关系及城镇化演进趋势,测算了城镇化发展对耕地影响的前景。[结果]1996—2011年,安徽省城镇化进程引致耕地面积年均减少1 097.87hm2,人口城镇化率每提升1个百分点,耕地面积减少795.20hm2;城镇化与耕地变化间以二次曲线拟合最优;安徽省2020,2030年人口城镇化率分别达到58.44%,68.25%;2020年前,城镇化发展将导致耕地年均减少3 804.94hm2,城镇化水平每提升1个百分点,将导致耕地减少2 549.37hm2,2021—2030年,城镇化演进将导致耕地年均减少11 179.42hm2;城镇化水平每提升1个百分点,将导致耕地减少11 395.94hm2。[结论]未来城镇化演进对耕地的影响将日趋激烈,耕地保护与生态安徽建设将面临较大挑战。 相似文献
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安徽省城镇化演进边际生态环境效应的测度与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
以安徽省为例,构建了由32个指标组成的城镇化与生态环境质量评价体系。采用主成分分析综合评价方法,对城镇化与生态环境质量进行了综合评价;并借鉴随机回归影响模型(STIRPAT模型),采用偏最小二乘回归方法,对城镇化演进的边际生态环境效应进行了测度。研究结果表明:(1) 安徽省城镇化综合评价指数由1996年的43.83上升至2011年的83.83,呈波动递增态势。(2) 安徽省生态环境综合评价指数由1996年的40.95上升至2011年的80.95,整体呈上升态势,反映了该区生态环境质量良好。(3) 安徽省城镇化演进与生态环境质量呈正向关联关系,城镇化演进对生态环境具有弱正向效应,其边际弹性系数为0.010 2。 相似文献
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黄淮海平原城镇化对耕地变化影响的差异性分析 总被引：13，自引：7，他引：6
为了有效保护耕地资源,该文通过研究城镇化进程与耕地变化的内在联系,揭示不同城镇化进程的差异化规律。采用土地利用变化分析方法,对黄淮海平原1997-2008年城镇化进程中耕地的数量和质量变化进行分析;选取4类城镇化指标（人口城镇化指标、空间城镇化指标、经济城镇化指标、生活方式城镇化指标）,构建城镇化对耕地变化的驱动力模型;运用主成分分析法和多元回归模型,对研究区城镇化进程中耕地变化的差异性特点进行分析。研究结果表明,人口城镇化驱动因子、空间城镇化驱动因子对研究区影响显著,而经济城镇化驱动因子和生活方式城镇化驱动因子因各研究区域所处城镇化阶段和发展特点而呈现不同规律。该文以数据分析和实证对比为中国城镇化的可持续发展提供政策建议：城镇化的发展完全可以适时适度推进,避免大量占用耕地牺牲粮食安全和生态环境;产业拉动、用地集约、环境友好的新型城镇化发展模式是城镇化健康发展的明智选择;城镇化的发展应与产业政策和产业规划紧密衔接,通过优化用地布局,既发展经济又保护耕地和生态环境,从而真正促进城镇化的和谐发展。 相似文献
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安徽省1995-2013年粮食生产与耕地压力动态变化特征及驱动因素 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的]探索安徽省粮食安全与耕地压力动态变化及驱动因素,为管理层制定粮食安全政策提供决策参考.[方法]运用耕地压力指数模型、C-D生产模型,采用偏最小二乘回归方法,对安徽省1995-2013年粮食生产与耕地压力的动态特征及驱动因素进行综合分析.[结果](1)人口增长与耕地面积减少的矛盾突出.人口由1995年6 000万,增至2013年6 929万,呈线性增长态势,而耕地面积则由1995年4.29×106 hm2减少至2013年4.19×106 hm2,呈下降态势;(2)研究时序内,耕地压力指数均值为0.345,承载力指数均值为0.747,耕地资源禀赋尚处盈余状态,为全国商品粮盈余地区,平均盈余率达25.32％;(3)粮食作物播种面积、农业固定资产投资对粮食生产具有正向影响,边际弹性系数分别为0.001 458,0.116 508,有效灌溉面积、劳动力、农机总动力、化肥、农膜、农药、农村用电量对粮食生产具有弱负向影响.[结论]加大财政支持力度,加快推进农业现代化进程,增强科技对粮食生产的贡献率,是保障安徽省粮食生产可持续发展的重要途径. 相似文献
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人口和经济增长对耕地资源影响的计量分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在对贵州省毕节地区耕地面积、城镇化率、区域经济增长趋势变化分析的基础上,运用多元回归分析,探讨耕地面积与固定资产投资额、工业生产总值及城镇化率之间关系。结果表明,该区耕地面积从1988年的4.02×105hm2下降到2008年的3.65×105hm2,年平均递减率为0.48%。人均耕地面积由1988年的0.069 hm2下降到了2008年的0.047 hm2,年均递减率为1.90%;固定资产投资、工业发展、城镇化率对耕地面积的减少都有显著影响,弹性系数分别为-0.030,-0.002和-0.046,其中人口城镇化对耕地面积减少的影响最大。20 a间毕节地区城镇化的发展导致耕地非农化的产生,仍然是以牺牲耕地资源为代价,城市土地的集约节约利用水平有待提高。 相似文献
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[目的]探究陕西省耕地利用生态效率与城镇化进程的耦合协调关系,为陕西省城镇化开发和耕地保护相关政策制定提供理论依据。[方法]基于陕西省2005—2019年各县域面板数据,建立耕地利用生态效率评价指标体系和城镇化发展水平评价指标体系,测算县域单元耕地利用生态效率及城镇化水平,采用耦合协调度模型探索两者间的耦合协调关系,利用空间自相关方法分析各县域单元耕地利用生态效率和城镇化发展的空间格局演化特征。[结果]2005—2019年陕西省耕地利用生态效率水平由0.765下降至0.684,但整体耕地利用生态效率值相对较高,且县域间存在空间差异性,各区县耕地利用生态效率以团块状聚集,陕北、关中和陕南地区间差异随时间逐渐缩小;2005—2019年陕西省综合城镇化水平提高了198.24%,整体呈“中部高、南北低”的分布态势,关中地区是人口城镇化、经济城镇化、土地城镇化的核心区域,变化速率整体表现为：经济城镇化>人口城镇化>土地城镇化;2005—2019年,陕西省县域单元耕地利用生态效率与城镇化耦合度等级主要处于低水平耦合向拮抗耦合过渡阶段,25%的区县耦合度有所提高;2005—2019年,陕... 相似文献
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干旱区耕地景观格局碎化特征及社会经济驱动因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为探讨干旱区耕地碎化特征与驱动机制,基于特克斯县1990年、1998年、2000年、2003年、2006年、2011年的遥感影像,利用遥感与GIS技术,分析了研究区20a来耕地景观格局变化特征。并运用偏最小二乘回归模型探讨了耕地景观格局指数变化的驱动因素。结果表明:1990—2011年,研究区斑块碎化程度在逐步增大,斑块密度呈现增加的趋势;平均最近邻体距离与面积加权平均分维数在2000年前后均呈现出先减小后增大的特点,且两者的变化率在1998—2000年和2006—2011年均为正值,在其他阶段则均为负值,而斑块密度变化率的趋势则与之相反。回归模型结果显示,影响耕地碎化的主要因素包括总人口、农业机械总动力、粮食作物产量、油料作物产量等,但在三个模型中,各影响因子作用力大小存在一定差异。人口的增长与城镇化水平的提高,使大量耕地改造为建设用地,从而导致了耕地的碎化。而农业机械化水平的提高促进了耕地的集约化,在一定程度上减小了耕地斑块的孤立程度。 相似文献
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以TM、ETM、SPOT-5等遥感影像和地形图为数据源,建立遥感解译标志进行人机交互解译获取1988、1997、2000、2002年郑州市土地利用现状数据,根据每一组时段获取不同的年均土地利用转移概率矩阵,以每个年均转移概率为预测方案,利用马尔科夫模型预测未来郑州市土地利用结构,进行不同发展模式下的耕地保有量预测。研究结果表明:随着城市化的不断发展,城市等建设用地面积不断增加,耕地面积将不断减少。到2015年,耕地保护模式下耕地保有量达到43 957.84 hm2,普通发展模式下耕地保有量分别达到38 703.89 hm2和30 491.87 hm2,快速城市化发展模式下耕地保有量为22 455.74 hm2。 相似文献
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基于生态足迹的港口型城镇土地生态安全研究——以宁波市镇海区为例 总被引：3，自引：2，他引：1
以宁波市镇海区为研究对象,利用生态足迹分析理论与方法,对镇海区1997-2011年的土地生态安全状况进行了评价。结果表明:镇海区人均生态足迹从1997年的6.4178 hm2增加到2011年的7.7374 hm2,而同期的人均生态承载力则由0.3370 hm2小幅增加到0.3624 hm2。人均生态赤字由6.0808 hm2增加到7.7130 hm2,生态压力指数由19.04上升为20.79。研究期内镇海区的人均生态足迹高于人均生态承载力,出现了巨大的生态赤字,港口地区土地生态系统处于很不安全状态。城镇化发展、重化工产业布局和居民消费结构调整是影响镇海区土地生态安全的重要因素,同时由于国际贸易存在使得港口型城镇土地生态状况存在"虚高"现象。为调整港口型城镇土地生态安全状态,还应采取协调港城关系,降低化石能源比重和提高生态用地比例等对策措施。 相似文献
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基于CA-Markov的哈尔滨市土地利用变化及预测 总被引：15，自引：4，他引：11
为探讨哈尔滨城市化进程中土地利用时空演变规律以及驱动机制。该文以1989年、2001年和2007年LandsatTM影像为数据源,借助于地学信息谱图理论,运用RS和GIS技术分析研究区域18a土地利用格局变化,以2007年土地利用格局为基础,利用CA-Markov模型和并引入终极状态概率,预测2025年土地利用情况和平衡状态下土地利用空间分布格局。研究结果表明:区域土地利用格局以耕地为主,其面积比例均超过60%,其次是林地和居民工矿用地;稳定型图谱空间分布广泛,占研究区域总面积比例最大,"耕地→耕地→耕地"是其面积最大的变化图谱,"林地→林地→林地"次之,持续变化型所占比例最小,"未利用地→林地→耕地"是其面积最大的变化图谱;CA-Markov模型预测结果表明从2025年到土地利用终极状态期间,耕地面积持续减少,居民工矿用地持续增加,耕地→居民工矿用地是其主要转化轨迹,其他地类变化量相对较小,基本上处于动态平衡状态中,该文为土地利用合理规划、生态恢复和区域经济发展提供依据。 相似文献
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基于InVEST和CA-Markov模型的黄河流域碳储量时空变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
区域土地利用/覆被变化是导致生态系统碳储量变化的主要原因,预测未来土地利用/覆盖变化及其对碳储量的影响对区域陆地生态系统的认识具有重要意义。本研究基于黄河流域2005—2018年土地利用/覆被变化规律,运用CA-Markov模型分别预测了生态保护情景(EVC)和自然变化情景(NVC)下的土地利用/覆被空间格局,采用修正后的碳密度,运用InVEST模型评估黄河流域2005—2030年6期碳储量。结果表明:2005—2018年黄河流域林地、水域和建设用地面积持续增加,耕地、草地和未利用土地面积减少, 13 a间全流域碳储量减少28.734×10~6 t。与自然变化情景相比,在生态保护情景下2030年草地和耕地相比2018年减少幅度较小,建设用地规模扩大得到了限制,产生了生态效应。2030年,自然变化情景和生态保护情景下的碳储量较2018年分别减少258.863×10~6 t和30.813×10~6 t,生态保护情景下土地利用覆被格局固碳能力高于自然变化情景,该研究可为黄河流域土地利用结构调整和土地利用管理决策提供科学依据。 相似文献
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[目的]分析2001—2010年江苏省南通市通州区耕地占补的时空特征,初步探讨县级土地利用总体规划对耕地占补的管控效果,为进一步改进土地利用总体规划的编制与实施提供科学依据。[方法]以通州区2001和2010年2个时期的土地利用动态数据为基础,采用GIS空间分析方法,分析该区2001—2010年耕地时空变化。[结果](1)2001—2010年通州区耕地总面积由92 503.47hm2减少到72 466.52hm2,补充速度慢于占用速度,占用和补充的水田比例都较高。(2)耕地占用的主要去向是建设占用,96.80%是农村居民点占用,耕地补充的主要来源是建设用地,水域及其他农用地,其中农村居民点整理补充耕地的比例为71.67%。(3)耕地占用主要集中在通州区西北部和中部地区,耕地补充主要集中于研究区中部以及北部地区。(4)从空间规模与空间结构控制效果来看,通州区土地利用总体规划在2001—2010年对耕地占补的管控效果较差,对具体地类而言,对新增城镇工矿占用耕地的管控效果要优于农村居民点用地。[结论]2001—2010年通州区耕地总面积减少,其占用的主要去向和补充的主要来源均是建设用地,且呈现一定的空间分布规律,土地利用总体规划对耕地占补的管控效果较差。 相似文献
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2009-2015年中国耕地资源利用时空格局变化研究——基于粮食安全与生态安全双重视角 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的]研究2009—2015年中国及其31个省（不含港澳台地区）耕地资源利用的时空格局变化,为优化和完善中国耕地保护政策,促进区域可持续发展提供科学参考。[方法]基于粮食安全和生态安全双重视角,利用粮食供需平衡法和生态足迹法,分析耕地资源的供需盈亏和生态盈亏,并结合耕地保护红线和行星边界框架,探讨中国耕地资源利用的安全区间。[结果]从粮食供需盈亏来看,中国耕地利用处于供需不平衡状态,省际差异明显,盈余省份主要分布在中部和东北地区,东南沿海省份赤字系数较高;从生态足迹盈亏来看,中国耕地利用总体处于生态赤字状态,赤字系数较高的省份主要位于中东部人口集聚和经济发达地区及西北地区,少数盈余省份分布在南部和西南地区;行星边界框架提出的耕地转化率不超过15%,具有一定合理性。结合耕地保护红线讨论中国耕地规模的安全区间,认为1.20×108~1.44×108 hm2是相对合理的设定。[结论]今后在完善区域差别化耕地保护政策的过程中,应当关注耕地规模区间的设定和变动,遵循粮食安全与生态安全协调并举的可持续发展原则。 相似文献
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厦门市土地利用变化的时空格局及驱动力 总被引：15，自引：0，他引：15
QUAN Bin CHEN Jian-Fei QIU Hong-Lie M. J. M. R&#;MKENS YANG Xiao-Qi JIANG Shi-Feng LI Bi-Cheng 《土壤圈》2006,16(4):477-488
Using Landsat TM data of 1988, 1998 and 2001, the dynamic process of the spatial-temporal characteristics of land use changes during 13 years from 1988 to 2001 in the special economic zone of Xiamen, China was analyzed to improve understanding and to find the driving forces of land use change so that sustainable land utilization could be practiced. During the 13 years cropland decreased remarkably by nearly 11 304.95 ha. The areas of rural-urban construction and water body increased by 10 152.24 ha and 848.94 ha, respectively. From 1988 to 2001, 52.5% of the lost cropland was converted into rural-urban industrial land. Rapid urbanization contributed to a great change in the rate of cropland land use during these years. Land-reclamation also contributed to a decrease in water body area as well as marine ecological and environmental destruction. In the study area 1） urbanization and industrialization, 2） infrastructure and agricultural intensification, 3） increased affluence of the farming community, and 4） policy factors have driven the land use changes. Possible sustainable land use measures included construction of a land management system, land planning, development of potential land resources, new technology applications, and marine ecological and environmental protection. 相似文献