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青藏公路对区域土地利用和景观格局的影响——以格尔木至唐古拉山段为例 总被引：81，自引：8，他引：81
根据1995年和2000年土地利用数据,运用ARC/INFO软件和景观生态学方法,研究了青藏公路沿线格尔木、曲麻莱、治多3个县(市)的土地利用变化和景观格局变化,修订了单一土地利用类型动态度计算公式,重点分析了公路缓冲带的土地利用变化、景观格局变化和建设用地缓冲带的土地利用变化。主要结论如下:①研究区建设用地增加迅速,林地、水域、未利用土地增加,耕地大量减少,草地退化严重,其中曲麻菜县草地减少22.8%,未利用土地增加 43.96%;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与其它交通干线对沿线的 “轴向”影响不同,该段青藏公路以“点”型的辐射效应为标志,且仅仅影响建设用地周围的区域,格尔木市的影响范围是3 km,五道梁的影响范围是1km; ④K=(Ua+Ub－2Uc)Ua－1T-1×100%,可准确地反映单一土地利用类型变化特点。 相似文献
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21世纪初中国海岸带土地利用空间格局特征 总被引：15，自引：1，他引：14
基于GIS空间分析技术、条带分割法以及优势度和土地利用程度综合指数,分析了21世纪我国海岸带区域（海岸线向陆30km范围）土地利用的数量、结构、空间格局和集约化特征。研究表明：21世纪我国海岸带土地利用以耕地、林地和建设用地为主。距海远近不同,土地利用的结构特征和空间格局差异显著,水域和建设用地的向海特征最为显著,其次... 相似文献
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《亚热带资源与环境学报》2021,16(2)
以GIS和RS技术为基础,以西安市雁塔区为研究区,选取2013、2019年两期Landsat-8影像数据,采用监督分类方法获得雁塔区的土地利用/覆被变化(LUCC)图,并在此基础上获取土地利用转移矩阵及多个相应景观指数等数据,从而分析雁塔区土地利用/覆被变化以及景观格局演变过程并进行预测。结果表明:6年间,雁塔区土地利用/覆被变化与景观格局的演变较显著,演变总体趋势为:雁塔区耕地和其他用地范围缩减,而林草地、水域面积增多,建筑用地范围显著扩张;土地利用类型以建筑用地为主导,占全区面积的77. 86%,受人类活动强烈影响,人地矛盾突出;建设用地作为优势斑块形成了更好的连接,斑块连通性增强,聚合程度明显增加,景观破碎化水平总体减弱。 相似文献
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福州市土地利用景观格局分析 总被引：5，自引：0，他引：5
以福州市土地利用现状图为基本图件，在GIS支持下编制了福州市土地利用景现图，进而选取几种主要指数，通过Excel软件计算，定量分析了福州市土地利用的景观格局及破碎化特征。结果表明：林地为基质景观，优势度指数最高，分离度指数最低；耕地、园地、城镇村及工矿用地和水域的均匀度较高，多样性指数较大，但破碎化程度较深；未利用地破碎度最低。从总体上看，土地利用的景观比较单调、多样性指数较小、破碎化程度也较低，景观异质性不高。 相似文献
5.
山地丘陵区土地利用分布及其与地形因子关系——以河北省怀来县为例 总被引：9，自引：0，他引：9
为探究山地丘陵地区不同地形因子对土地利用空间格局的影响,以河北省怀来县为例,研究了各土地利用类型在不同地形上的分布特征。同时,定性和定量分析了土地利用景观格局与地形环境的相关性。研究表明:土地利用景观格局分布存在明显的地形梯度特征,较高地形级别主要分布着林地和草地,其分布指数在较高地形级别占据优势位;而受人类活动干扰影响较大的城乡建设用地、采矿用地、耕地、园地和水域的优势位分布在较低地形级别上。移动窗口法得到的景观格局指数的分布定性显示出土地利用景观格局随地形变化的梯度特征,典范对应分析结果定量显示出典范对应分析排序的前4个轴的累计土地利用景观指数—地形解释变量为96.98%,地形因子第1排序轴与土地利用变化景观格局指数特征第一排序轴的相关系数达到0.671,其土地利用景观格局指数与地形因子存在显著的相关性。由此可见,高程、坡度和地形起伏度这三类地形因子对山地丘陵区的土地利用类型的结构和空间分布起着重要的影响作用。 相似文献
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以佛山南海区为例，采用遥感、土地利用调查及土地利用现状图等多种数据，运用遥感影像人机交互解译、景观格局指数以及田野调查、案例分析等定量与定性相结合的方法，分析了1987年以来南海区土地利用时空变化及其对土地产权变革的响应。结果发现，南海区土地产权变化分为3个阶段：即土地有偿投包制阶段（1987-1992年）、土地股份合作制阶段（1993-2002年）和土地紧缩及“三旧”改造政策下的政府主导模式阶段（2003-2013年），这3个阶段土地产权的演化具有以土地的“所有”为中心向以“利用”为其中心转变的趋势，这是市场需求和资源利用高效化发展的结果，也是土地由资源转变为资产及资本的过程。南海区土地产权变化与土地利用时空变化具有较为显著的关联性及规律性。土地利用在不同时段变化的速度、强度和结构等对土地产权变化的响应明显，其空间格局也同样呈现“农用地集聚-乡村工业化破碎格局-集聚与破碎化共存”3个阶段性变化特征。南海区土地利用变化是众多内外部因素综合作用的结果，主要表现为诱致机制、引导机制、引擎机制及调节机制。宏观上，土地股份制改革和分散的管理体系导致了土地利用的粗放扩张和破碎化格局；微观上，不同土地利用主体间的利益博弈、土地收益分配方式及产权割裂是导致土地利用变化的根本原因。未来经济转型与土地再开发过程中，如何针对土地产权变化新趋势，兼顾各利益相关方的诉求，构建利益共享机制是实现土地高效利用和空间优化的关键。 相似文献
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土地利用变化对生物多样性和生态过程有着深刻的影响,与城乡景观格局变化密切相关。尝试将土地利用变化驱动力——土地经济生态位的理论和方法引入到景观生态学当中,为城乡空间景观格局空间表征提供新的方法。通过选取表征景观格局指标的破碎化指数、分形维数,利用Envi4.8、Arcmap10.0,Fragstasts4.1等软件,以广东省惠州市为例,在分析土地经济生态位与景观类型、景观指数之间的关系基础上,对土地经济生态位变化下的城乡空间景观格局进行表征。结果表明：不同景观土地面积数量的增减与该类型土地经济生态位升降具有一致性的规律,土地经济生态位上升,相应的景观土地面积增大,反之则减小;土地经济生态位越小,表征景观格局的景观破碎化指数、分维数指数越大,破碎化指数与分维数指数的增减与土地经济生态位升降表现出一致性的规律,土地经济生态位上升,相应的破碎化指数、分维数指数则增大,反之则减小;城乡空间景观格局变化的发生主要出现在土地经济生态位高的区域。土地经济生态位的变化是城乡景观格局变化的重要影响因子,能够很好解释城乡空间景观格局特征。 相似文献
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土地利用变化对生物多样性和生态过程有着深刻的影响,与城乡景观格局变化密切相关。尝试将土地利用变化驱动力——土地经济生态位的理论和方法引入到景观生态学当中,为城乡空间景观格局空间表征提供新的方法。通过选取表征景观格局指标的破碎化指数、分形维数,利用Envi4.8、Arcmap10.0,Fragstasts4.1等软件,以广东省惠州市为例,在分析土地经济生态位与景观类型、景观指数之间的关系基础上,对土地经济生态位变化下的城乡空间景观格局进行表征。结果表明:不同景观土地面积数量的增减与该类型土地经济生态位升降具有一致性的规律,土地经济生态位上升,相应的景观土地面积增大,反之则减小;土地经济生态位越小,表征景观格局的景观破碎化指数、分维数指数越大,破碎化指数与分维数指数的增减与土地经济生态位升降表现出一致性的规律,土地经济生态位上升,相应的破碎化指数、分维数指数则增大,反之则减小;城乡空间景观格局变化的发生主要出现在土地经济生态位高的区域。土地经济生态位的变化是城乡景观格局变化的重要影响因子,能够很好解释城乡空间景观格局特征。 相似文献
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基于分形理论的土地利用景观格局变化研究——以长乐市为例 总被引：1，自引：0，他引：1
分形理论对地理学中具高度复杂结构的不稳定现象的研究具有良好的效果，为土地利用景观格局的定量描述提供了一条新途径，以分形理论为指导，在地理信息系统技术的支持下，结合多样性、破碎度景观指数，分析了长乐市1990—2000年土地利用景观类型各指数的变化情况：交通用地的分形维数最大，居民点及工矿用地稳定性指数增加，居民点及工矿、园地等受人类活动影响较大的土地利用类型尽管形态简单，复杂性较低，但是稳定性很强，而受人类影响小的自然土地覆被稳定性普遍较差，由此可为区域土地资源的合理利用提供若干参考。 相似文献
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晋江市土地利用变化及驱动力分析 总被引：6，自引：0，他引：6
本文在GIS与遥感数据支持下，提取1988～2001年晋江市土地利用变化信息，结合土地利用动态变化模型与景观格局模型进行分析。结果表明：几年来晋江耕地大量减少，非农建设用地迅速增加，占用耕地为主；城乡建设用地主要沿公路干线扩展。土地利用变化的社会驱动力主要来自乡镇企业发展、产业结构演替、非农人口增长、外资涌入。 相似文献
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Land use and landscape pattern change: a linkage to the construction of the Qinghai-Xizang Highway 总被引：3，自引：0，他引：3
Based on digital land use data from 1995 to 2000 and road data, the land use and landscape changes of Golmud, Qumaleb and
Zhidoi are studied on a macro-scale. Land use and landscape changes in highway buffer zones and city expansion are special
subjects. A new formula is used to define the exact degree of dynamic land use. To adequately define land use and landscape
pattern changes, the buffer zones, illustrating the changes at different distances from the road, are recognized with ArcGIS
8.1 software. Prominent changes took place in land use and landscape patterns from 1995 to 2000, and the area of built-up
land increased by 323.8%. The comprehensive degree of dynamic land use is 2.25, and the degree of dynamic land use of built-up
land is the highest, followed by cultivated land. Woodland has the lowest value. The used degree index of land resources declined
by 38.8 from 1995 to 2000. Landscape changed dramatically which influenced ecological processes immensely. Different from
the corridor effect of other traffic routes, the corridor effect of this section of road is not obvious and its “point” radiation
effect can be easily seen. The expanding range of Golmud City is confined to a 3 km buffer, while for Wudaoliang, it is 1
km. No land use change happened in the Nanshankou buffer. 相似文献
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Land use and landscape pattern change: a linkage to the construction of the Qinghai-Xizang Highway 总被引：1，自引：0，他引：1
Based on digital land use data from 1995 to 2000 and road data, the land use and landscape changes of Golmud, Qumaleb and Zhidoi are studied on a macro-scale. Land use and landscape changes in highway buffer zones and city expansion are special subjects. A new formula is used to define the exact degree of dynamic land use. To adequately define land use and landscape pattern changes, the buffer zones, illustrating the changes at different distances from the road, are recognized with ArcGIS 8.1 software. Prominent changes took place in land use and landscape patterns from 1995 to 2000, and the area of built-up land increased by 323.8%. The comprehensive degree of dynamic land use is 2.25, and the degree of dynamic land use of built-up land is the highest, followed by cultivated land. Woodland has the lowest value. The used degree index of land resources declined by 38.8 from 1995 to 2000. Landscape changed dramatically which influenced ecological processes immensely. Different from the corridor effect of other traffic routes, the corridor effect of this section of road is not obvious and its "point" radiation effect can be easily seen. The expanding range of Golmud City is confined to a 3 km buffer, while for Wudaoliang, it is 1 km. No land use change happened in the Nanshankou buffer. 相似文献
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湿地景观格局的动态变化与区域土地利用/覆盖格局的变化有着十分紧密的联系。以纳帕海、碧塔海和属都湖三块高原湿地所在的云南省香格里拉县建塘镇为例,在遥感和GIS技术的支持下,对该区域1974、1987和2000三期Landsat TM(ETM)影像进行了解译,分析了26 a间的土地利用/覆盖变化规律,并结合景观格局动态分析的方法,借助FRAGSTATS软件定量分析了该区景观格局特征及其动态变化。结果表明:该区土地利用/覆盖状况变化显著,主要土地利用/覆盖类型有林地以822 hm2/a的速度在大面积减少,并主要转为灌木林地,使得后者在26 a间扩大高达17倍,变化幅度最大。建设用地和耕地的面积分别扩大了6倍和2倍,而草地和雪地面积持续减少。相应地,该区景观格局定量分析显示,有林地的斑块密度增大而平均斑块面积减小迅速,呈破碎化趋势,灌木林地的斑块密度、平均斑块面积均增加,草地则与之相反均减小,耕地的斑块密度降低而平均斑块面积增加,在不断融合成大斑块,其余各景观单元斑块密度增大平均斑块面积减小,同时各斑块几何形状在1987年变化最剧烈,景观格局趋于复杂。 相似文献
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城市用地景观对理解城市扩张过程中土地利用的内部特征及其动态变化具有重要意义。利用2001年Landsat7和2007年Spot4影像,采用人工神经网络方法,提取郑州市土地覆被变化信息;并利用景观指数中的平均斑块面积指数、景观形状指数、平均分维指数和平均连接度指数对土地利用景观沿主要方向进行梯度分析。揭示了城市扩张与土地利用的景观变化是一个过程的两个方面;主要经济发展区已成为城市空间扩张的推动力,在提高平均地块面积和地块连通性方面起到一定积极作用,在距市中心10 km范围内紧凑度提高,整体上松散式和紧凑式扩张并存。 相似文献
15.
深圳快速城市化地区公路沿线土地利用空间集聚 总被引：4，自引：1，他引：3
以2005 年深圳市主要公路沿线6 类城市建设用地为研究对象, 基于景观格局指数和空间数据挖掘(SDM) 中的空间关联规则, 研究不同缓冲带内其建设用地单一类型、相邻类型及组合类型的空间聚集特征。结果表明: 主要公路两侧以工业用地为主, “三来一补”、“三 资”企业为主体的外向型乡镇企业加快了特区外的农村城市化进程; 城市公共设施、教育和医疗卫生用地缺乏, 一定程度上妨碍了城市经济功能的协调; 单一类型建设用地景观分异特征趋向于距公路越远, 出现频率越小, 且随着逐渐远离公路线出现了若干次级集中区, 距公路500-1000 m 可作为识别该次级中心的特征带; 两类建设用地之间的空间邻近分布特征表 明, 以各类建设用地为中心与其他类建设用地在公路线附近均表现邻近, 沿线附近和较远距离上随工业用地出现峰值, 同时出现其周围住宅用地的聚集, 特区外该类现象尤为明显; 土地利用组合特征表明各类建设用地均呈很强的空间自相关性, 其中以各类建设用地与工业用 地的组合尤为普遍, 体现了研究区尤其是特区外主要工业承载区中经济活动空间以工业区为 中心的集群效应。 相似文献
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高速公路建设对山地景观格局的影响--以云南省澜沧江流域为例 总被引：16，自引：0，他引：16
以云南省土地利用图为基本图件,借助地理信息系统软件,运用景观生态学原理和方法研究云南省国际大通道建设对山地景观格局的影响,选择了澜沧江流域中下游两个典型区公路段,通过计算不同缓冲区景观格局指数的变化来定量化研究公路建设对景观格局影响规律。结果表明,道路修建直接导致景观格局改变,斑块数目、斑块密度、边缘密度和分维数增加,景观异质性增加;进一步研究表明,道路建设对缓冲区200 m内的景观格局直接影响最大,200 m外的影响趋于缓和;而多样性指数和均匀度指数在不同缓冲区变化不是很大;分析结果也表明,澜沧江中下游土地利用的空间分异和地貌差异也导致道路建设对景观格局影响不同。 相似文献
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基于TM数据的广州市番禺区土地覆被格局分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以覆盖番禺区1990年、1995年、2000年、2005年4个时相Landsat-TM影像为主要数据源,借助GIS手段和景观生态学方法生成土地覆被图。在数量化研究LUCC的基础上,借助景观格局指数反映番禺区4个时相土地覆被的变化机制,对土地覆被景观格局生态效应研究提供依据。研究表明:番禺区的土地利用结构在1990~1995年间处于开发调整时期,2000年后土地利用结构调整趋于成熟,土地覆被变化伴随着城市化的进程趋于平缓。研究时期内,番禺区的景观破碎度增加,土地利用结构的复杂程度也在增加,人为因素导致的土地覆被类型变化的影响逐渐替代自然作用下土地覆被类型情况。 相似文献
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甘肃中部地区景观生态格局与土地利用变化研究 总被引：19，自引：0，他引：19
采用1986~2000年TM和ETM+影像数据,计算景观生态指数得出整个地区景观生态空间格局,通过对土地利用/覆盖变化的时空变化分析,实现空间格局和地理时间变化过程的小尺度区域有机结合,对干旱半干旱脆弱生态环境下城镇较为密集地区的人地关系研究具有典型意义。研究表明：低、中覆盖度草地构成本地区基质,沟谷河谷与交通通道是联系乡村和城市的主要廊道,本地区属于人类影响渐强区,在干旱半干旱自然条件下,城镇用地扩张是整个地区土地利用变化主要因素,农业结构调整在空间上改变着空间格局。 相似文献
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Land use/cover change has been recognized as a key component in global change and has attracted increasing attention in recent decades. Scenario simulation of land use change is an important issue in the study of land use/cover change, and plays a key role in land use prediction and policy decision. Based on the remote sensing data of Landsat TM images in 1989, 2000 and 2010, scenario simulation and landscape pattern analysis of land use change driven by socio-economic development and ecological protection policies were reported in Zhangjiakou city, a representative area of the Poverty Belt around Beijing and Tianjin. Using a CLUE-S model, along with socio-economic and geographic data, the land use simulation of four scenarios–namely, land use planning scenario, natural development scenario, ecological-oriented scenario and farmland protection scenario–were explored according to the actual conditions of Zhangjiakou city, and the landscape pattern characteristics under different land use scenarios were analyzed. The results revealed the following: (1) Farmland, grassland, water body and unused land decreased significantly during 1989–2010, with a decrease of 11.09%, 2.82%, 18.20% and 31.27%, respectively, while garden land, forestland and construction land increased over the same period, with an increase of 5.71%, 20.91% and 38.54%, respectively. The change rate and intensity of land use improved in general from 1989 to 2010. The integrated dynamic degree of land use increased from 2.21% during 1989–2000 to 3.96% during 2000–2010. (2) Land use changed significantly throughout 1989–2010. The total area that underwent land use change was 4759.14 km2, accounting for 12.53% of the study area. Land use transformation was characterized by grassland to forestland, and by farmland to forestland and grassland. (3) Under the land use planning scenario, farmland, grassland, water body and unused land shrank significantly, while garden land, forestland and construction land increased. Under the natural development scenario, construction land and forestland increased in 2020 compared with 2010, while farmland and unused land decreased. Under the ecological-oriented scenario, forestland increased dramatically, which mainly derived from farmland, grassland and unused land. Under the farmland protection scenario, farmland was well protected and stable, while construction land expansion was restricted. (4) The landscape patterns of the four scenarios in 2020, compared with those in 2010, were more reasonable. Under the land use planning scenario, the landscape pattern tended to be more optimized. The landscape became less fragmented and heterogeneous with the natural development scenarios. However, under the ecological- oriented scenario and farmland protection scenario, landscape was characterized by fragmentation, and spatial heterogeneity of landscape was significant. Spatial differences in landscape patterns in Zhangjiakou city also existed. (5) The spatial distribution of land use could be explained, to a large extent, by the driving factors, and the simulation results tallied with the local situations, which provided useful information for decision-makers and planners to take appropriate land management measures in the area. The application of the combined Markov model, CLUE-S model and landscape metrics in Zhangjiakou city suggests that this methodology has the capacity to reflect the complex changes in land use at a scale of 300 m×300 m and can serve as a useful tool for analyzing complex land use driving factors. 相似文献