巢湖流域土地利用演变的生态响应与优化模拟研究

发布时间：2020-08-28 00:46

【摘要】：土地作为自然经济综合体,不仅是人地系统的重要组成部分,也是生态文明建设的主要空间支撑。土地利用变化是全球环境变化及可持续发展研究的核心领域,影响和改变着生态经济系统的结构和功能。目前,我国经济已由高速发展转向高质量发展,土地要素的科学配置是支撑高质量发展的关键。2010年以来,巢湖流域社会经济发展和城镇化高速推进,建设占用耕地规模显著上升,土地资源空间配置利用效率不高,生态安全和保障能力下降,局部地区面临环境污染、生物多样性降低和土地退化等问题。为推进该区域土地资源优化利用与生态建设,有必要对其土地利用演变的生态响应与优化模拟进行研究。本文在构建土地利用变化生态响应与优化模拟理论框架和概念模型的基础上,以巢湖流域2000、2005年Landsat 5 TM和2010、2015年HJ-1B遥感数据为主要数据源,采用最大似然监督分类法对遥感数据进行了解译和土地利用分类;从结构变化特征、程度变化特征、类型转移特征和景观格局特征四个方面,运用空间自相关和数理统计等方法,分析了土地利用时空演变的特点和驱动机制;基于遥感数据提取了绿度、湿度、干度和热度四种生态要素指数,构建了土地利用变化生态响应模型,改进遥感生态指数的计算方法,定量分析了区域生态环境质量的变化状况;提出了土地利用类型转换限制规模的算法,将生态环境质量损益引入约束函数,基于不同情景构建了土地利用结构优化模型,采用多目标遗传算法,对研究区2030年的土地利用结构进行了优化模拟;从自然地理、土壤环境、区位交通和社会经济四个方面选取土地利用变化驱动因子并进行主成分分析,计算了土地利用类型空间适宜性概率分布,并以土地利用结构优化和土地生态适宜性评价结果为约束条件,构建了不同情景的土地利用空间模拟模型,运用DynaCLUE模型,对研究区2030年的土地利用格局进行了动态模拟。取得的主要结果与结论如下:(1)土地利用变化生态响应与模拟分析框架是响应系统分析框架的延伸和应用,由界定生态响应内容、分析生态响应作用、创建响应约束条件、构建响应协调机制和实施土地利用优化模拟5个递进式结构组成;该框架下的土地利用变化生态响应与模拟概念模型揭示了土地利用变化模型、生态响应模型、结构优化模型和空间模拟模型的耦合关系和约束机制。(2)采用最大似然监督分类法对四期遥感影像进行土地利用分类,分类精度较高,总体精度大于85%,Kappa系数大于0.83。土地利用变化分析发现:研究区土地利用程度较高且呈上升趋势,空间正相关性和集聚性显著,但高-高值聚集“热点区”逐渐减少;土地利用景观破碎化程度加剧,建设用地集聚趋势加强;水田转换为建设用地是土地利用类型转移的主要方式,经济增长和人口增加是土地利用变化的直接动力。(3)改进的遥感生态指数的计算方法和构建的土地利用变化生态响应模型,较好地实现了研究区土地利用变化生态响应的定量评价。研究结果显示:研究区生态环境质量总体较好,但呈下降趋势;2000-2015年间呈先急速下降后缓慢上升的U型变化;土地利用变化对生态环境的负效应显著,1 km2水田转换为建设用地将导致遥感生态指数下降142.51;提出的土地利用类型转换限制规模算法操作简便,能直观地反映生态响应对土地利用类型转换的限制作用。(4)基于研究区强生态安全和高质量经济发展的要求,采用象限分析法,设置了生态紧约束、中约束和宽约束三种情景;在不同情景下构建了以地区生产总值和生态服务价值最大化为目标函数,以经济发展、生态保护和社会保障指标为约束函数的土地利用结构优化模型。研究结果显示:优化后的土地利用结构符合相关规划和地区实际;生态约束降低时,经济效益增长和生态效益下降幅度基本相同,但经济效益变化量更大。(5)采用主成分分析和Logistic回归模型计算土地利用类型空间适宜性概率分布,不仅减少了因子间的共线性,也提高了Logistic回归模型的解释能力;建立的基于最小累计阻力模型的土地生态适宜性评价体系,对于划定生态保护区具有较强的指导意义;基于不同情景的以土地利用结构优化和土地生态适宜性评价结果为约束条件的空间格局模拟模型,模拟精度较高,Kappa系数为0.8176,模拟结果较为科学、合理,可作为研究区国土规划的参考依据。
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F205
【图文】：

示意图,地理位置,安徽省,交通分布

图 2-1 研究区范围与地理位置示意图：(a) 安徽省在我国的地理位置；(b) 研究区在安徽省的地理位置；(c) 研究区边界及 DEMFigure 2-1 The border and location of the study area: (a) Anhui province in China; (b) study areain Anhui province; (c) the border and DEM of the study area图 2-2 研究区水系和交通分布示意图Figure 2-2 River and traffic maps of the study area

示意图,交通分布,水系,示意图

15图 2-2 研究区水系和交通分布示意图Figure 2-2 River and traffic maps of the study area2.1.3 社会经济状况研究区是安徽省经济发展最具活力和潜力的重要地区，社会经济发展水平较高，是安徽省重要的商品、粮油、水产品等生产、加工基地。2017 年，研究区常

土地利用类型,一致性

图 2-6 研究区土地利用类型图Figure 2-6 Land use type maps of the study area（4）精度检验采用 Kappa 系数对分类结果进行一致性检验，如公式（2-4）所示。01ccP PKappaP （2-4）式（2-4）中，0P 为正确分类比例；cP 为随机情况下期望正确比例。通常，Kappa＞0.8 时，表明极好的一致性；0.6＜Kappa≤0.8 时，表明有较高的一致性；0.4＜Kappa≤0.6 时，表明中度一致性；Kappa≤0.4 时，表明一致性很差[202]。利用 Google Earth Pro、ArcGIS 和 Matlab 对 2005 年、2010 年和 2015 年分类结果进行精度验证得到总体精度和 Kappa 系数。首先在 ArcGIS 中生成 500 个随机点，之后每个点以 15 m 为半径建立缓冲区作为验证样本，将 500 个验证样本导入 Google Earth Pro 进行土地利用类型判读，如图 2-7 所示。其次将验证结果和分类结果导入 Matlab 进行分类精度计算，得到混淆矩阵（表 2-6、表 2-7 和表 2-8）。

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