基于开发利用与产出视角的区域土地利用隐性形态综合研究——以黄淮海地区为例
本文选题：土地利用转型 + 土地利用隐性形态 ； 参考：《地理研究》2017年01期
【摘要】：从土地开发利用与产出视角出发,以黄淮海地区为研究区,开展区域土地利用隐性形态的综合研究。首先,从土地开发利用强度、土地经济发展水平和土地污染排放水平三个维度构建了区域土地利用隐性形态的三维表征模型。其次,引入基于遗传算法的K-means聚类方法(KGA)对研究区不同单元的综合土地利用隐性形态进行了类型划分,发现不同类型单元的综合土地利用隐性形态特征与其所处的区域发展水平紧密相关。第三,引入空间距离和空间自相关检验,提出了一种综合空间与非空间属性信息的空间聚类方法(SKGA),用于研究区综合土地利用隐性形态的分区研究。结果表明:基于SKGA的分区方案既能保留各研究单元非空间属性的分异性,又能兼顾不同单元间的空间邻接性和空间关联性。研究结果可为差别化的土地管理决策提供参考。
[Abstract]:From the perspective of land development and production, the comprehensive study on the recessive form of regional land use was carried out in Huang-Huai-Hai area. Firstly, a three-dimensional representation model of the recessive form of regional land use is constructed from the three dimensions of land development intensity, land economic development level and land pollution emission level. Secondly, the K-means clustering method based on genetic algorithm is introduced to classify the recessive forms of comprehensive land use of different units in the study area. It is found that the recessive features of comprehensive land use of different types of units are closely related to the level of regional development in which they are located. Thirdly, by introducing spatial distance and spatial autocorrelation test, a spatial clustering method of integrating spatial and non-spatial attribute information is proposed, which can be used to study the subdivision of recessive form of comprehensive land use in the study area. The results show that the partition scheme based on SKGA can not only preserve the non-spatial attributes of each research unit, but also give consideration to the spatial adjacency and spatial correlation among different units. The results of the study can provide a reference for differentiated land management decisions.
【作者单位】： 中国科学院地理科学与资源研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家科技支撑计划课题“平原农区空心村整治的关键技术集成示范”(2014BAL01B05)
【分类号】：F301.2
【参考文献】
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，本文编号：1987067
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