1980—2018年祁连山南坡土地利用变化及其驱动力
发布时间：2021-01-05 08:55
祁连山是我国第一阶梯和第二阶梯的分界线,生态环境脆弱,对过渡地带土地利用变化及其驱动力研究具有重要的生态意义。本研究以祁连山南坡为研究区,基于1980—2018年遥感影像数据,运用空间自相关分析法、ArcGIS空间分析方法和主成分分析法分析了土地利用的时空变化特征及其驱动力。结果表明:1980—2018年,草地是研究区土地利用类型的主体,建设用地所占比重最小,水域、草地表现为下降趋势,未利用土地、建设用地和耕地均呈现出增长态势,林地变化较小。不同地类单一土地利用动态度从大到小依次为:建设用地>水域>耕地>未利用土地>林地>草地,综合土地利用动态度为0.9%。不同土地利用类型空间分布表现出空间集聚性特征。耕地增加的区域和林地、草地减少的区域主要分布在门源县城所处大通河谷地西北侧,天峻县东北部大通河上游地区存在工矿建设用地占用草地的现象。土地利用变化驱动力主要为人口数量、科技、城市化、经济发展水平和政策。本研究结果可为政府合理规划和利用土地资源提供依据,对祁连山南坡生态环境保护和社会经济可持续发展具有重大意义。
【文章来源】：应用生态学报. 2020年08期 北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
祁连山南坡土地利用类型图
1980、1990、2000、2010年遥感影像数据采用NASA陆地卫星Landsat-TM遥感影像数据,2018年遥感影像数据采用Landsat 8遥感影像数据,共计5期,成像时间为7、8和9月,来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/DOI)。按照中国土地利用/土地覆盖数据的三级分类系统,将研究区地类分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地共6大类。通过野外调查点随机抽样和核查线随机抽样核查,土地利用/覆被类型遥感解译精度为95.7%。数字高程模型(DEM)数据来源于地理空间数据云。气象数据来源于中国气象数据网。本研究选取人口、经济、科技投入、生活水平和气候5大类主成分分析指标,包括总人口(万人,X1)、城市化水平(%,X2)、地区生产总值(万元,X3)、第一产业增加值(万元,X4)、第二产业增加值(万元,X5)、牧业产值(万元,X6)、粮食总产量(t,X7)、化肥农药使用量(t,X8)、农作物总播种面积(hm2,X9)、种植业产值(万元,X10)、农业机械总动力(万kW,X11)、农村居民人均纯收入(元,X12)、财政收入(万元,X13)、年末大牲畜存栏数(万头,X14)、年均气温(℃,X15)、夏季气温(℃,X16)、年均降水量(mm,X17)、日照时数(h,X18)和平均风速(m·s-1,X19),共计19个指标,根据祁连山南坡土地利用变化情况,重点将社会经济因素作为影响其土地利用变化的主导因素,进而构建土地利用变化驱动力主成分分析指标体系。社会经济数据来源于青海省统计年鉴,海北藏族自治州州志、海西蒙古族藏族自治州州志,门源县、祁连县、天峻县、刚察县和海晏县县志。
1980—2018年,祁连山南坡综合土地利用动态度整体较低,为0.9%,呈先降后升态势;1980—1990年各土地类型之间转化频繁,综合土地利用动态度为0.2%,1990—2010年综合土地利用动态度较为平稳,2010—2018年又迅速上升,达到0.7。表2 祁连山南坡各土地利用类型的变化Table 2 Changes of land use type on the southern slope of Qilian Mountains 土地利用类型Land use type 1980—1990 1990—2000 2000—2010 2010—2018 1980—2018 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 耕地Farmland -53.4 0 -382.0 -0.1 4092.8 0.7 32.0 0 3689.5 0.2 林地Woodland 190.7 0 101.4 0 -656.5 0 22.3 0 -341.8 0 草地Grassland 1247.7 0 -92.1 0 -4092.8 0 -178.0 0 -3114.6 0 水域Water -16710.1 -2.1 -7.3 0 -1344.3 -0.2 8.3 0 -18292.5 -0.6 建设用地Construction land 0.5 0 329.6 0.6 640.9 1.2 -11.3 1.2 952.7 0.5 未利用土地Unused land 15324.7 0.2 50.3 0 1359.8 0 126.8 0 17106.8 0.1
【参考文献】：
期刊论文
[1]泛珠江流域土地利用时空变化特征及驱动因子[J]. 张诗晓,张浚茂,张文康,张丹妮,傅家仪,臧传富. 应用生态学报. 2020(02)
[2]黄河源区玛多县土地利用和生态系统服务价值的演变[J]. 肖建设,乔斌,陈国茜,史飞飞,曹晓云,祝存兄. 生态学报. 2020(02)
[3]青藏高原土地利用与覆被变化的时空特征[J]. 张镱锂,刘林山,王兆锋,摆万奇,丁明军,王秀红,阎建忠,许尔琪,吴雪,张炳华,刘琼欢,赵志龙,刘峰贵,郑度. 科学通报. 2019(27)
[4]近35 a叶尔羌河中下游流域土地利用/覆被时空动态演变特征[J]. 麦丽开·艾麦提,满苏尔·沙比提,张雪琪. 生态与农村环境学报. 2019(09)
[5]1975—2015年玛纳斯河流域土地利用变化的地学信息图谱分析[J]. 杨爱民,朱磊,陈署晃,靳含,夏鑫鑫. 应用生态学报. 2019(11)
[6]东南诸河流域1990—2015年土地利用时空变化特征及驱动机制[J]. 张浚茂,臧传富. 生态学报. 2019(24)
[7]1997—2018年生态系统服务研究热点变化与动向[J]. 巩杰,徐彩仙,燕玲玲,郭青海. 应用生态学报. 2019(10)
[8]秦巴山区乡村交通环境脆弱性及影响因素——以陕西省洛南县为例[J]. 杨晴青,刘倩,尹莎,张戬,杨新军,高岩辉. 地理学报. 2019(06)
[9]近25年长江中游地区土地利用时空变化格局与驱动因素[J]. 胡昕利,易扬,康宏樟,王彬,史明昌,刘春江. 生态学报. 2019(06)
[10]喀斯特生态脆弱区休耕地的空间配置研究——以贵州省晴隆县为例[J]. 杨庆媛,毕国华,陈展图,曾黎,杨人豪. 地理学报. 2018(11)
硕士论文
[1]成都市土地利用变化及驱动力分析[D]. 彭文甫.四川师范大学 2005
本文编号：2958386
【文章来源】：应用生态学报. 2020年08期 北大核心
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
祁连山南坡土地利用类型图
1980、1990、2000、2010年遥感影像数据采用NASA陆地卫星Landsat-TM遥感影像数据,2018年遥感影像数据采用Landsat 8遥感影像数据,共计5期,成像时间为7、8和9月,来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/DOI)。按照中国土地利用/土地覆盖数据的三级分类系统,将研究区地类分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地共6大类。通过野外调查点随机抽样和核查线随机抽样核查,土地利用/覆被类型遥感解译精度为95.7%。数字高程模型(DEM)数据来源于地理空间数据云。气象数据来源于中国气象数据网。本研究选取人口、经济、科技投入、生活水平和气候5大类主成分分析指标,包括总人口(万人,X1)、城市化水平(%,X2)、地区生产总值(万元,X3)、第一产业增加值(万元,X4)、第二产业增加值(万元,X5)、牧业产值(万元,X6)、粮食总产量(t,X7)、化肥农药使用量(t,X8)、农作物总播种面积(hm2,X9)、种植业产值(万元,X10)、农业机械总动力(万kW,X11)、农村居民人均纯收入(元,X12)、财政收入(万元,X13)、年末大牲畜存栏数(万头,X14)、年均气温(℃,X15)、夏季气温(℃,X16)、年均降水量(mm,X17)、日照时数(h,X18)和平均风速(m·s-1,X19),共计19个指标,根据祁连山南坡土地利用变化情况,重点将社会经济因素作为影响其土地利用变化的主导因素,进而构建土地利用变化驱动力主成分分析指标体系。社会经济数据来源于青海省统计年鉴,海北藏族自治州州志、海西蒙古族藏族自治州州志,门源县、祁连县、天峻县、刚察县和海晏县县志。
1980—2018年,祁连山南坡综合土地利用动态度整体较低,为0.9%,呈先降后升态势;1980—1990年各土地类型之间转化频繁,综合土地利用动态度为0.2%,1990—2010年综合土地利用动态度较为平稳,2010—2018年又迅速上升,达到0.7。表2 祁连山南坡各土地利用类型的变化Table 2 Changes of land use type on the southern slope of Qilian Mountains 土地利用类型Land use type 1980—1990 1990—2000 2000—2010 2010—2018 1980—2018 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 变化幅度Variation(hm2) 动态度Dynamic degree (%) 耕地Farmland -53.4 0 -382.0 -0.1 4092.8 0.7 32.0 0 3689.5 0.2 林地Woodland 190.7 0 101.4 0 -656.5 0 22.3 0 -341.8 0 草地Grassland 1247.7 0 -92.1 0 -4092.8 0 -178.0 0 -3114.6 0 水域Water -16710.1 -2.1 -7.3 0 -1344.3 -0.2 8.3 0 -18292.5 -0.6 建设用地Construction land 0.5 0 329.6 0.6 640.9 1.2 -11.3 1.2 952.7 0.5 未利用土地Unused land 15324.7 0.2 50.3 0 1359.8 0 126.8 0 17106.8 0.1
【参考文献】：
期刊论文
[1]泛珠江流域土地利用时空变化特征及驱动因子[J]. 张诗晓,张浚茂,张文康,张丹妮,傅家仪,臧传富. 应用生态学报. 2020(02)
[2]黄河源区玛多县土地利用和生态系统服务价值的演变[J]. 肖建设,乔斌,陈国茜,史飞飞,曹晓云,祝存兄. 生态学报. 2020(02)
[3]青藏高原土地利用与覆被变化的时空特征[J]. 张镱锂,刘林山,王兆锋,摆万奇,丁明军,王秀红,阎建忠,许尔琪,吴雪,张炳华,刘琼欢,赵志龙,刘峰贵,郑度. 科学通报. 2019(27)
[4]近35 a叶尔羌河中下游流域土地利用/覆被时空动态演变特征[J]. 麦丽开·艾麦提,满苏尔·沙比提,张雪琪. 生态与农村环境学报. 2019(09)
[5]1975—2015年玛纳斯河流域土地利用变化的地学信息图谱分析[J]. 杨爱民,朱磊,陈署晃,靳含,夏鑫鑫. 应用生态学报. 2019(11)
[6]东南诸河流域1990—2015年土地利用时空变化特征及驱动机制[J]. 张浚茂,臧传富. 生态学报. 2019(24)
[7]1997—2018年生态系统服务研究热点变化与动向[J]. 巩杰,徐彩仙,燕玲玲,郭青海. 应用生态学报. 2019(10)
[8]秦巴山区乡村交通环境脆弱性及影响因素——以陕西省洛南县为例[J]. 杨晴青,刘倩,尹莎,张戬,杨新军,高岩辉. 地理学报. 2019(06)
[9]近25年长江中游地区土地利用时空变化格局与驱动因素[J]. 胡昕利,易扬,康宏樟,王彬,史明昌,刘春江. 生态学报. 2019(06)
[10]喀斯特生态脆弱区休耕地的空间配置研究——以贵州省晴隆县为例[J]. 杨庆媛,毕国华,陈展图,曾黎,杨人豪. 地理学报. 2018(11)
硕士论文
[1]成都市土地利用变化及驱动力分析[D]. 彭文甫.四川师范大学 2005
本文编号：2958386
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