西安市城乡建设用地变化及模拟

发布时间：2017-10-19 04:34

  本文关键词：西安市城乡建设用地变化及模拟

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【摘要】：土地由自然状态转变为被人类生活、生产所利用的状态,是人与自然交互活动的必然结果。快速城市化在全球范围内已成为一个普遍现象,尤其是在发展中国家,中国作为最大的发展中国家,在近几十年内发生了剧烈且快速的经济变革,建设用地规模扩张迅速。目前中国的城市化进程普遍呈现出速度过快、地域差异分明等特征,使土地利用格局发生了巨大的变化,并随之引发了大量农田流失、水资源稀缺、环境污染、能源压力等生态资源与环境问题。为了有机地平衡城市发展的步伐和生态环境安全,需要科学合理地实现城市土地资源配置、控制城市的发展规模,这对优化城市土地利用的结构和强度提出了新的需求和挑战。因此研究城市建设用地扩张的驱动机制,并模拟预测未来城市土地利用的变化趋势对提高土地使用效率、实现城市与环境的可持续发展有着重要的意义。随着城市化进程的推进,对于土地利用变化的驱动机制分析和模拟已成为国内外学者研究的热点。但目前已有研究存在着建设用地变化衡量指标不够全面,时空尺度单一等问题。西安市作为中国西北最大的城市,正处于建立国际化大都市的进程中,近年来建设用地面积增长步伐加快,具有典型性。本文在陕西省自然基金“西安市景观格局变化的生态效应研究”(项目编号:2014JM5211)支持下,以西安市1975、1990、2000、2010四期土地利用现状数据和2015年遥感影像为基础,结合自然和社会经济指标,在ArcGIS10.1、SPSS22、IDRISI17.0等软件的支持下,以西安市整体、城乡和区县三个区域尺度为视角,从建设用地面积、密度指数、城市扩张强度指数为衡量指标,从深度和广度上探究西安市建设用地变化规律及其驱动机制,并以此为基础利用CA-Markov模型模拟西安市2020年和2025年建设用地的变化趋势,研究结果表明:(1)近40年来,西安市建设用地快速扩张,从1975年的81787.30ha增长到2015年的119570.31ha,中心城市、城镇和农村的高密度建设用地大幅度增加,其中中心城市和城镇的增长幅度比较显著。随着城市化的进程的加速,西安市主城区由单中心发展为多中心的扩张模式,高陵区、临潼区和户县由于工业园和大学城的建立,出现了明显的双中心,阎良区、蓝田县和周至县仍然以单中心辐射的形式扩张。(2)城市土地扩张是一个复杂系统的过程,受许多不确定性因素的影响,当多个驱动因子交互作用时,在邻域尺度上西安市建设用地的增长主要受到地形、湿地、交通、城镇中心等因素的影响,其中公路对其的推动作用最为显著,而由于耕地主要集中在0~25°的坡度范围内,因此坡度因子对其有着明显的抑制作用。自然因子中,湿地对西安市城市扩张的影响权值最大,随着社会的发展和城市的扩张,湿地已经成为城市人口选择居住地的重要参考因素之一,促使湿地成为建设用地扩展的又一推动力。社会经济因子中,公路对西安市建设用地增长的影响权值最大,西安是陕西省的省会,公路网比较密集,四通八达,有力的促进了城市的扩展,使西安市的城市面积有了很大的增加。(3)以2000和2010年西安市土地利用现状数据为基础,根据西安市建设用地的历史变化规律和驱动机制,结合CA-Markov模型,预测西安市未来建设用地的发展趋势,结果表明:未来西安市建设用地持续快速地增长,预计在2020年达到166181.00 ha,伴随着生态安全保护等相关政策导向,建设用地增长的速度明显减慢,预计在2025年达到174999.33ha。(4)建设用地的增长主要来源于对耕地的占用以及对少量林地、湿地的开发,为了确保生态环境的稳定和粮食安全,在未来,西安市城市建设应该重视城市生态安全,保护森林以及湿地等重要生态类型,加强历史文化遗址保护和保存,保护基本农田。在确保城市生态文明、实现区域生态安全和粮食安全的基础上,促进城市城乡建设的可持续发展。
【关键词】：建设用地 驱动机制 CA-Markov模型 城市动态模拟 西安市
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F301.2
【目录】：

• 摘要4-6
• abstract6-14
• 第一章 绪论14-21
• 1.1 研究意义14-15
• 1.2 研究进展15-17
• 1.2.1 国外研究进展15-17
• 1.2.2 国内研究进展17
• 1.3 存在的问题及趋势17-18
• 1.4 研究内容及技术路线18-21
• 1.4.1 研究内容18-19
• 1.4.2 技术路线19-21
• 第二章 数据来源与处理21-25
• 2.1 研究区概况21-23
• 2.1.1 自然概况22
• 2.1.2 社会经济概况22-23
• 2.2 数据来源及处理23-25
• 2.2.1 数据来源23
• 2.2.2 数据处理23-25
• 第三章 研究方法25-32
• 3.1 建设用地密度指数25
• 3.2 城市扩张强度指数25-26
• 3.3 圈层缓冲带分析法26
• 3.4 多元线性回归模型26-27
• 3.5 CA-Markov模型27-32
• 3.5.1 元胞自动机（CA）模型27-28
• 3.5.2 马尔科夫模型28-30
• 3.5.3 CA-Markov模型30
• 3.5.4 Kappa系数30-32
• 第四章 西安市建设用地时空动态变化32-44
• 4.1 建设用地面积变化分析32-36
• 4.2 建设用地密度指数分析36-39
• 4.3 基于圈层的建设密度变化分析39-42
• 4.4 基于圈层的城市扩张指数分析42-44
• 第五章 西安市建设用地变化驱动机制分析44-54
• 5.1 驱动因素分析44-49
• 5.1.1 地形地貌对建设用地的影响44-45
• 5.1.2 湿地对建设用地的影响45
• 5.1.3 交通对建设用地的影响45-46
• 5.1.4 经济对建设用地的影响46
• 5.1.5 人口对建设用地的影响46-47
• 5.1.6 城中村改建政策对建设用地的影响47-48
• 5.1.7 教育产业对建设用地的影响48-49
• 5.1.8 历史文化遗迹对建设用地的影响49
• 5.2 驱动因素定量分析49-54
• 5.2.1 城市扩张指数与单因子之间的关系50-52
• 5.2.2 城市扩张指数与多因子的回归分析52-54
• 第六章 基于CA-MARKOV模型的建设用地动态模拟54-72
• 6.1 利用CA-Markov模拟2015年西安市建设用地54-66
• 6.1.1 数据转换预处理54-55
• 6.1.2 基于MCE模型的西安市建设用地转移适宜性评价55-63
• 6.1.3 2000-2010年土地利用转移矩阵63-64
• 6.1.4 CA-Markov模拟64-66
• 6.2 模拟精度验证66-68
• 6.2.1 模拟面积精度验证67
• 6.2.2 模拟空间精度验证67-68
• 6.3 2020、2025年建设用地预测68-69
• 6.4 1975-2020年西安市土地利用类型变化趋势69-70
• 6.5 1975-2020年西安市建设用地变化趋势分析70-72
• 结论与展望72-74
• 研究结论72-73
• 问题与展望73-74
• 参考文献74-79
• 致谢79-80
• 攻读硕士学位期间科研成果80

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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3 刘翠玲;龙瀛;;京津冀地区城镇空间扩张模拟与分析[J];地理科学进展;2015年02期

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6 李培哲;;灰色多元线性回归模型及其应用[J];统计与决策;2012年24期

7 侯甬坚;;西安城市生命力的初步解析[J];江汉论坛;2012年01期

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9 车前进;段学军;郭W，

本文编号：1059072