普定县土地利用景观格局及生态系统服务价值动态模拟研究

发布时间：2020-06-21 08:39

【摘要】：退耕还林(草)工程实施以来,普定县作为典型的喀斯特地区,其脆弱的生态环境得到极大改善,土地利用/覆被及景观格局也发生一定变化。在“3S”技术支持下,以贵州省普定县1999、2003、2009和2015年四期Landsat遥感影像为主要数据源,根据CART决策树模型分类结果,提取普定县土地利用/覆被及景观格局信息,利用主成分分析法,定量评价土地利用景观格局主导变化,分析其驱动因素,基于生态经济学原理,对1999-2015年间生态系统服务价值进行动态评估,在此基础上结合CA-Markov模型,预测普定县2021年土地利用景观格局及生态系统服务价值变化趋势。研究结果表明:(1)1999、2003、2009和2015年四期遥感影像分类总体精度和KAPPA系数分别达到90%和0.89以上,分类效果较好。根据遥感影像解译结果,对普定县土地利用现状进行分析,普定县总面积为1078.26km~2,总体趋势与状态指数先上升后下降,这说明普定县土地利用程度后期没有前期那么剧烈,整体后期趋于稳定。其中农田、裸地和林地这三种土地利用类型面积占总面积80%以上,16年间农田和裸地土地利用程度综合指数下降、面积减少,面积分别减少163.96km~2和50.67km~2,且主要分布在中南部,主要转出为林地、草地和建设用地;林地和草地面积快速增长,分别增加62.50%和59.61%。水域活跃度最小,面积减少3.74 km~2。(2)从景观结构演变上分析,普定县总斑块数减少5332个,平均斑块面积呈下降趋势,景观格局总体破碎化程度加深。林地和建设用地平均斑块面积增加,空间更加集聚化;农田和裸地面积大量转出导致其斑块数量、平均斑块面积均减少。从景观异质性变化上分析,普定县景观格局的分维数变化不大,形状趋于规整,景观多样性和均匀度指数分别上升0.19和0.11,变化趋势呈一致性,同时优势度下降0.19,这表明农田作为优势景观类型,对整体景观格局控制力逐步减少,优势组分多样化,景观异质性增加,土地利用景观格局朝着更加多样化与均匀化方向发展。其中农田和裸地的分离度、破碎度指数均呈上升趋势,分布更加分散化,相反林地、草地和建设用地空间更加集聚化。同时总体蔓延度下降,这也验证了农田连通性降低和斑块破碎化程度加深趋势。(3)通过主成分分析可知,1999-2015年间普定县土地利用景观格局变化主要表现在土地利用面积变化、土地利用动态因子、形状与结构和景观异质性变化,其中研究区主导变化因子以土地利用面积动态变化和景观异质性变化为主。影响普定县土地利用景观格局变化的驱动力机制主要包括自然因素和人为因素两个方面,其中人为因素为主要驱动因素,尤以产业结构调整和政治导向因素影响为主。(4)从生态经济学角度分析,土地利用景观格局变化对生态系统服务价值产生重要影响。16年间普定县生态系统服务总价值由8.51亿元上升到9.88亿元,其中农田和林地的生态系统服务价值占总价值80%以上,且林地生态系统服务价值上升速度最快,上升了62.49%,这与林地面积增加有直接关系。从土地利用生态系统单项服务价值上看,1999-2015年间水源涵养、土壤形成与保护和废物处理功能合计贡献率达50%左右,其中水源涵养服务功能价值由1.31亿元增加到1.51亿元。由于产业结构调整,食物生产的生态服务功能价值减少0.12亿元。在敏感性分析过程中,敏感性指数均小于1,表明生态系统服务价值评估结果合理有效。(5)基于CA-Markov模型模拟2015年普定县土地利用格局状况,与实际分布结果进行对比,精度验证的Kappa系数为0.8537,可信度高,再次预测2021年普定县土地利用状态,2015-2021年普定县各景观类型变化显著:其中草地和建设用地面积变化呈增加趋势,分别增加16.85km~2和32.86km~2,农田面积减少41.78,其他地类面积变化不大,2021年生态系统服务价值总量为9.58亿元。
【学位授予单位】：南京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P901;F301.2
【图文】：

地理坐标1.4km，南北Fig.2概况貌为南北部高，4m。境内以为严重。文气候温和，属照时间较少水量 1378.2m区之一。源普定县已耐火粘土等二章 研究偏西，位于开发区、平标为东经 10北宽 40km，图2-1 The geogr中间低，自以熔岩地貌属于亚热带少，辐射能mm，降水主已探明的矿藏等十多种。6 究区概况于素有“黔之平坝县比邻

12 图 3-2 1999、2003、2009、2015 遥感影像裁剪结果图Fig.3-2 Remote sensing image cutting results of the study area in 1999, 2003, 2009, and 20153.2 基于 CART 决策树算法的遥感影像分类3.2.1CART 模型分类原理CART 决策树算法，是通过对由测试变量和目标变量构成的训练数据集的循环分析形成二叉树形式的决策树结构。该算法最早是由 Breiman 于 1984 年提出，采用经济学中基尼系数(Gini Index)作为选择最佳测试变量和分割阈值的准则。基尼系数的定义如下:Gini Index 1 /

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本文编号：2723822