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为探究福州市土地利用变化规律,基于2000、2010和2020年GlobeLand30数据集,运用土地利用动态度和转移矩阵对2000—2020年土地利用演变进行剖析,采用Markov-PLUS模型对2030年土地利用的多情景变化趋势进行模拟。结果表明：2000—2020年,建设用地和水域面积增加,建设用地主要由耕地转入,其他用地面积减少。Markov-PLUS模型模拟总体精度为0.89,Kappa值为0.80,模拟效果较好。自然发展情景延续历史发展趋势,建设用地持续增长,以市辖区和闽侯县扩张最为突出,其他区(县、市)建设用地侵占周边耕地且集聚特征明显;城镇发展情景下,耕地、林地和草地均大面积减少,建设用地大幅增加,耕地和建设用地重心分别向东南和东北方向偏移,空间集聚特性进一步增强;耕地保护情景下,耕地主要向林地和建设用地转化,面积缩减的态势得到有效控制,重心迁移幅度较小;生态保护情景下,林地、草地和水域面积显著增加,建设用地增速得到有效控制,此情景更符合研究区区域发展和生态保护的双重诉求。研究可为福州市未来土地利用规划编制和土地可持续利用情景预测提供科学参考。 相似文献
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为探究区域生态保护和优化城市布局支撑路径,以北京市行政中心迁移为背景,基于2009—2017年通州区土地利用调查和自然、社会经济数据,利用Dyna-CLUE模型模拟通州区2035年不同情景下的土地利用空间分布。结果显示：1)2017年模拟结果显示Kappa系数为0.95,表明模拟结果与真实几乎完全一致,可以应用于情景模拟;2）自然增长情景主要变化特征为耕地、园地（草地）和水域转向建设用地,生态保护情景下变化最为明显的是耕地、园地（草地）和设施农用地转向林地,而政府规划情景为园地（草地）和设施农用地转向林地;3）相较于自然增长和政府规划情景,生态保护情景加强了林地保护,抑制了建设用地的增长;相较于自然增长情景,政府规划情景强调了耕地保护,抑制了建设用地的增长。从空间上看,区别主要在于东南部的漷县镇以及北部的宋庄镇。根据研究结果提出以下政策建议：1）耕地保护需要关注城市副中心边缘地区和通州区东部乡镇;2）园地（草地）保护需要聚焦于通州区北部的宋庄镇和东部的西集镇;3）新增林地规划可以重点关注通州区东南的漷县镇、中部的张家湾镇以及北部的宋庄镇,而水域规划可以着重于通州区城区周边乡镇以及东南的... 相似文献
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以2000、2010年两期土地利用数据为基础,结合CLUE\|S模型与Markov模型预测了2020年嘉兴市3种不同情景（自然增长情景、生态保护情景和土地优化情景）下的土地利用变化,并据此分析了3种情景下生态服务价值的变化情况。结果表明,至2020年,嘉兴市生态系统服务价值从高到低依次为生态保护情景>土地优化情景>自然增长情景。相对2010年,自然增长情景损失值最高,为136亿元,土地优化情景损失值为087亿元,而生态保护情景损失值仅为027亿元,表明通过采取降低耕地向建设用地的转化速率、增加林地面积的生态保护措施,可以大大提高嘉兴市的生态服务功能。因此,建议嘉兴市政府在增加森林覆盖面积的同时,还要严控城市无序扩张。 相似文献
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基于2000年、2010年和2018年的土地利用数据,揭示乌鲁木齐市土地利用格局演变特征;在此基础上运用FLUS模型,模拟研究区2035年在3种情景下土地利用类型的发展趋势。结果表明,2000—2018年乌鲁木齐市土地利用面积呈“三增三减”的变化特征;其中,建设用地面积增长动态度最大,为7.79%,耕地面积减少动态度最大,为1.02%;18年间,草地向未利用地转移面积最多,为435.40 km2,其次是林地向草地和草地向耕地的转移;自然发展情景下,草地转为耕地面积最多,为105.26 km2,其次是未利用地转为草地、草地转为未利用地和草地转为建设用地。基本保护情景下,草地转为建设用地面积最多,为59.91 km2,其次是草地转为耕地、草地转为未利用地和林地转为草地。生态保护情景下,未利用地和林地面积均向草地转移,分别为36.83和25.34 km2。该研究为土地利用规划、可持续发展与资源管理统筹决策提供科学依据。 相似文献
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【目的】土地利用/覆盖变化(LUCC)是影响区域生态系统服务价值的重要因素,结合可持续发展框架分析土地利用演变对生态系统服务价值(ESV)的影响,有助于对区域生态文明建设提供科学参考。【方法】利用北京市2010和2020年的土地利用现状图,通过Markov-CLUE-S耦合模型模拟出2030年3种发展情景下的土地利用格局,结合可持续发展目标15(SDG 15)指标讨论土地利用变化对ESV总量的影响。【结果】(1)2010-2020年北京市土地利用变化总体呈耕地、草地和水域面积缩减,林地和建筑用地扩张的格局。2020-2030年,自然发展情景(NIS)下各地类变化趋势较2010-2020年幅度有所减缓;生态保护情景(EPS)下林地和水域面积较2020年涨幅分别为4.96%和14.26%;耕地保护情景(CPS)下耕地缩减和城市扩张情况得到有效遏制;(2)2010年、2020年和2030年(NIS、EPS、CPS)的ESV总量分别为418.4×108、409.9×108、403.6×108、432.4×108 相似文献
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为探讨滹沱河流域山区段当前及未来不同发展情景下生态承载力的时空变化,应用植被净初级生产力改进的生态足迹模型测算分析了流域 2015—2020年生态承载力的时空格局变化,并借助经过精度验证的 PLUS模型对 2030年区域自然发展、经济发展及生态保护三种发展情景下的生态承载力时空格局进行预测。结果表明：2015—2030年滹沱河流域山区段单位面积生态承载力整体格局变化不大,但内部空间分异明显,整体呈东南及西北区域单位面积生态承载力高,而东北、西南部区域单位面积生态承载力低的特点。2015—2020年区域生态承载力总量由1.078 0×106 bhm2增加到1.079 6×106 bhm2,呈上升趋势;2030年自然发展和经济发展情景下区域生态承载力总量分别为 1.078 3×106、1.078 2×106 bhm2,与 2020年相比呈下降趋势,草地向耕地的转移、林地向建设用地的转移是生态承载力下降的主要原因;2030年生态保护情景下生态承载力总量为 1.080 2×106 bhm2,与 2020年相比呈上升趋势,耕地向林地、草地转移是区域生态承载力增加的主要原因。各类用地的生态承载力总量由高到低依次为草地耕地＞林地＞建设用地＞水域,生态保护情景有益于林地、草地生态承载力总量的增加,经济发展情景有益于耕地和建设用地生态承载力总量的增加,水域生态承载力总量在各种发展情景下变化较小。生态保护情景更有利于未来生态承载力的增加,符合区域未来发展方向。严格控制草地向耕地的转变以及林地向建设用地的转变,继续实施退耕还林、还草生态工程,加强区域废弃矿山生态复垦的力度,将会提高区域未来生态承载力,实现区域生态安全及经济、社会、生态的可持续发展。 相似文献
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以柴达木盆地北缘为研究区域，分析近30 a柴北缘土地利用时空变化，可为区域生态环境保护 、土地利用方式优化提出建议。基于1990、2000、2010、2020年4期Landsat影像数据，获取土地利用空间分布数据，借助转移矩阵、重心模型对近30 a柴北缘土地利用时空变化及驱动力计算分析，利用Markov-PLUS复合模型对2040年柴北缘土地利用变化进行预测和模拟。结果表明:1)未利用地、林地、水域是柴北缘的主要用地类型。近30 a耕地面积缓慢增加，重心向西南方向移动，建设用地面积增长迅速，林地、草地、水域面积总体呈上升趋势，重心都向西北方向移动，未利用地面积持续下降。2)使用FLUS模型与Markov-PLUS模型分别预测柴北缘2020年土地利用情况并对比分析，Markov-PLUS模型比FLUS模型的模拟准确性更高。3)2040年多情景模拟结果表明，柴北缘土地利用整体格局一致性较高，城镇发展和耕地保护情景下均会挤占林地、草地，对可持续发展造成威胁，在区域生态安全建设中应加以重视。PLUS模型与Markov模型相结合，实现了对未来土地利用斑块级的精准预测，可为未来提升柴北缘生态退化整治效果、城镇开发边界与生态保护红线的制定与规划等提供科学决策参考。 相似文献
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为模拟昌吉回族自治州自然发展情景下未来土地利用格局变化趋势,构建区域内经济效益和生态环境效益协同优化的土地利用空间分布格局,运用PLUS模型和GMOP模型,基于2010、2020年土地利用现状数据,借助土地利用动态度和土地利用转移矩阵对研究区土地利用趋势进行分析和情景模拟。结果表明,2010—2020年昌吉州地类变化主要是由草地向其他土地利用类型转入,其中草地退化为未利用地的占比最高,为58.76%。基于PLUS的自然发展情景模拟,2030年建设用地扩张,南部山区草地退化,土地经济效益相比2020年增加91.43%,而生态价值却减少了1.40%;基于GMOP-PLUS耦合模型的多目标优化情景模拟,2030年草地退化和建设用地扩张趋势得到控制,未利用地得到较大程度的开发利用,实现了土地经济效益（81.90%）和生态价值（5.61%）双提升。研究表明,GMOP-PLUS模型既实现了研究区土地利用类型在结构上的优化,又能较好地模拟各地类空间分布格局,可为昌吉回族自治州未来土地利用规划编制和土地可持续利用情景预测提供理论依据。 相似文献
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基于地形梯度的淇河流域土地利用时空变异分析 总被引：2，自引：0，他引：2
地形作为最基本的自然地理要素,在一定程度上影响着土地利用变化,对土地利用空间格局的形成具有重要影响。以太行山淇河流域为例,借助DEM提取高程、坡度信息,采用转移矩阵、区域统计分析和地形分布指数系统分析淇河流域1990—2015年间土地利用时空变异特征,定量分析了地形梯度上土地利用变化。结果表明:25年来变化最大的土地利用类型为耕地和草地,耕地面积净减少量最大,林地次之;草地面积净增加最多,建设用地面积净增加次之,未利用地面积变化不大。耕地、建设用地、草地生态系统集中于低地形梯度区,而林地集中于高地形梯度区;耕地、林地在低海拔区域面积呈减少趋势,水域和建设用地增加集中在低海拔地区;耕地在低坡度区域内呈现减少趋势,建设用地在低坡度地区增加集中。 相似文献
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基于多目标情景模拟土地利用格局,定量评估生态系统服务权衡协同关系及总体发展趋势,有助于生态系统服务管理策略的制定,从而提升区域生态和人居环境质量。本研究以武汉城市圈为例,借助GIS(地理信息系统)和InVEST模型对2005—2020年生态系统粮食供给、固碳、土壤保持、产水和氮保持进行定量评估,基于FLUS耦合模型模拟2035年自然发展、耕地保护和生态保护3种情景下生态系统服务,并评估其权衡协同关系。结果表明：2005—2020年武汉城市圈建设用地和水域分别增长1 126.59 km2和72.67 km2,耕地、林地、草地和未利用地分别减少1 019.56、125.62、14.77 km2和39.31 km2,耕地保护和生态保护情景下建设用地增长率远低于自然发展情景,建设用地扩张程度受到遏制;2005—2020年粮食供给、土壤保持、产水和氮保持服务能力增强,固碳服务能力下降;自然发展情景下产水服务最佳,耕地保护情景下氮保持和土壤保持服务能力显著下降,生态系统服务间权衡效应增强,生态保护情景下固碳、土... 相似文献
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以北京市西北部生态涵养区为研究区,探讨未来的土地利用变化对生态系统固碳和产水量服务的影响。利用FLUS模型耦合马尔可夫链（Markov chain）预测了2030年自然演变、生态控制和城市快速发展情景下的土地利用格局,并利用InVEST模型估算了2015和2030年3种土地利用情景下的固碳和产水量服务,最后评价了土地利用变化对生态系统服务的影响特征。结果表明,在城市快速发展情景下,建设用地面积的增长幅度最大(+39.57%),而林地在生态控制情景下预计增加152.38 km2(+3.10%)。生态控制情景具有最大的碳储量和产水量(99.53×106Mg和361.50×107m3),其中林地是重要的供给区域。城市快速发展情景下灌木林地单位面积变化对碳储量的影响强度最大,自然演变情景下未利用地单位面积变化对产水量的影响强度最大。本研究结果可以为决策者制定区域生态保护的土地利用政策提供参考。 相似文献
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大型河道工程建设对流域内经济社会发展意义重大,但基于其工程特点,会对沿线地区土地利用/覆被（LUCC）造成一定的影响。研究以淮河入海水道二期工程为例,利用Markov-Flus模型预测2018—2030年流域内无河道工程影响下自然发展以及有工程建设下耕地保护、保障发展3种情景的区域LUCC变化情况,以期对流域内土地高效利用、空间协调发展提供参考。结果表明,2010—2018年研究区域LUCC变化主要以耕地转化为建设用地为主要趋势;相较于自然发展情景,保障发展情景下耕地、草地和林地数量分别减少88.70、1.73和2.48 km2,水域和建设用地分别增长79.51和13.40 km2。耕地保护情景下耕地与建设用地分别减少37.55和42.11 km2,草地、林地和水域分别增长0.12、0.03和79.51 km2。对比多情景模拟结果可知,大型河道工程建设占用沿线地区大量土地,主要表现为建设用地供给量减少与耕地流失加剧,短期内会造成区域土地利用结构性矛盾。但其建设能改善农业生产要素以及提升区域经济发展区... 相似文献
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青藏高原东缘贡嘎山地区土地利用与景观格局演变 总被引：6，自引：0，他引：6
根据1995年和2000年土地利用数据,运用ArcGIS 8.1软件和景观生态学方法,研究了青藏高原东缘贡嘎山地区的土地利用变化和景观格局变化. 主要结果如下:①1995—2000年间,研究区土地利用变化显著,其中林地、水域和未利用土地面积下降,而草地、耕地和建设用地面积增加;②景观破碎化程度加剧,分维数、多样性指数和景观破碎度均增加;③建设用地和未利用土地优势度变化不大,耕地和林地的优势度减小,草地和水域优势度增加, 表明研究区景观格局由耕地、林地向草地和水域转变; ④交通干线（公路）附近的土地利用和景观格局变化显著,加强这些区域的生态环境保护与建设势在必行. 相似文献
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利用Markov-Flus模型和InVEST模型中的Carbon模块，基于多情景视角模拟并预测南京市2030年碳储量变化与空间分布情况。结果表明，2010—2015年南京市土地利用变化以林地转变为耕地为主要趋势；2015—2018年以生态功能用地转化为建设用地为主要趋势。南京市碳储量空间分布总体上表现为南北两侧高、中部低的特点。耕地是区域最主要的碳汇地类。对比多情景模拟结果可知，生态增汇情景下总体碳储量相较自然发展情景增加0.40×106t，城镇周边生态类用地碳储量增长较为明显；耕地增汇情景下总体碳储量比自然发展情景增加0.61×106t，除城镇地区外各地区碳储量均增长。预测未来南京市生态系统碳储量会进一步下降，采取耕地保护和生态保护相结合的措施能够有效提升区域陆地生态系统碳储量。 相似文献
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为保障区域的可持续发展，对其未来的土地利用情景进行模拟预测十分必要。本研究采用马尔科夫链预测2030年各类用地总量，按照《广州市交通运输“十四五”规划》的设想，利用PLUS模型设置自然发展情景和交通规划情景，模拟广州市2030年的土地利用格局，并借助土地利用转移矩阵和景观指数分析两种情景下的地类转换特征和景观格局特征。结果表明：交通规划对人造地表的影响较大，在交通线路3 km范围内，交通规划情景下人造地表的面积比自然发展情景增加22.06 km2，主要由耕地和林地转移而来。两种情景下人造地表均以“外延式”发展为主，自然发展情景下人造地表在各个区域的蔓延速度相对一致，交通规划情景则集中于中心城区外围分布，在远离市中心地区的分布概率较低；相比于自然发展情景，交通规划情景中斑块的优势度更高，斑块形状更复杂，具体表现为人造地表优势度明显上升，耕地和草地的形状更破碎复杂。研究表明，依据交通规划，利用PLUS模型进行城市未来用地格局模拟具有合理性，模拟结果能为未来国土空间管控及规划提供基础数据支撑和决策依据。 相似文献
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基于GIS-Logistic耦合模型的广河县土地利用变化及其驱动因素分析 总被引：2，自引：1，他引：2
【目的】探究甘肃省广河县土地利用演变规律和驱动机制.【方法】基于GIS平台,运用土地利用转移矩阵模型、二元Logistic回归模型和ROC诊断曲线,研究了2009-2014年广河县土地利用类型分布及其变化的特征,分析了影响耕地、林地、草地、建设用地、水域和未利用地分布的关键影响因素.【结果】2009-2014年间,广河县耕地、草地、林地面积有所减少,建设用地面积增加,其中耕地向建设用地转移的面积占总转移量的51.14%,草地向耕地转移的面积占总转移量的33.17%.通过ROC检验得到各种土地类型的拟合度分别为:耕地0.645,林地0.717,草地0.797,建设用地0.954,水域0.942,未利用地0.978,拟和结果较满意.【结论】广河县以耕地与草地为主,呈西南耕东北草分布.2009-2014年间,呈现各土地利用类型向建设用地转移的趋势,其中耕地是建设用地主要转入源,草地是耕地主要补给源.影响耕地分布的关键因素是坡度、高程和人口密度;影响林地分布的关键因素是地形位、坡度和人均纯收入;影响草地分布的关键因素是地形位;影响建设用地分布的关键因素是距村庄距离;影响水域分布的关键因素是高程;影响未利用地分布的关键因素是地形位、高程、人均纯收入、距建制镇的距离和距采矿用地的距离. 相似文献
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基于2000、2005、2010、2015和2020年5期遥感影像数据和社会经济数据,运用土地利用动态度、土地利用转移矩阵和Markov-FLUS模型,探究了于田县2000—2020年土地利用和覆被变化及其2030年演变趋势。结果表明：于田县主要土地利用类型是未利用地。2000—2020年,耕地、草地、水域和建设用地呈增加趋势,林地、冰川和未利用地呈减少趋势。各土地利用类型变幅程度不同,其中建设用地变幅最大。耕地和建设用地持续增加,主要来源是未利用地;2030年在惯性发展情景下,耕地和建设用地将大幅度增加,林地、水域和冰川变化微弱,草地和未利用地大幅度减少;而在生态保护情景下,耕地和建设用地的扩张将得到制约,增加幅度明显降低,林地、草地和水域面积全部呈增加趋势且增加幅度上升。 相似文献
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【目的】研究安宁河流域土地利用的时空演变、地形梯度分异特征及其转型的驱动因素，为区域土地利用规划及土地资源管理提供理论依据。【方法】选取海拔、坡度和地形起伏度3个地形特征，基于土地利用、自然环境和社会经济数据，借助CA-Markov模型、PLUS模型和地形分布指数等方法，分析2000—2020年安宁河流域土地利用时空演变特征、驱动机制和地形梯度分异，并进行2030年未来情景模拟。【结果】2000—2020年，安宁河流域土地利用以林地和耕地为主，二者分别占61.74%和24.86%以上；其次为草地和建设用地，分别占8.40%和1.02%以上；水域和未利用地面积较少，占比均低于1.13%。2000—2020年林地和建设用地迅速增长，其余地类不同程度减少，耕地、林地和草地与其他地类转化强烈。2020—2030年建设用地和林地有缩减趋势，其余地类呈增长趋势。耕地、建设用地和水域集中在地形起伏较小的低中海拔河谷地带，林地、草地和未利用地集中于地形起伏较大的中高海拔山区。海拔、坡度和人口密度是影响耕地、林地和未利用地变化的主要驱动因素，GDP、距水域和高速公路距离为草地、水域和建设用地变化的主要驱... 相似文献