特大山地都市区景观格局变化及生态服务价值研究 ——以重庆市为例
发布时间：2021-11-11 22:31
景观格局和生态服务价值研究是当前研究的热点之一。由于经济快速发展和城市化进程的推进,区域的景观格局变化越来越频繁,景观格局的变化影响着区域的生态安全,也对区域的生物多样性和生态系统服务功能产生严重的破坏。如果对某区域的景观格局和生态服务价值进行研究,能够为该区域优化空间安全格局和提高区域生态服务价值提供重要的借鉴和参考。本研究以2000、2006、2012、2018年重庆市主城区TM/OLITIRS遥感影像为数据源,首先从景观的类型结构特征、景观格局指数变化以及地形位指数对研究区景观格局空间组合特征及变化规律进行了研究,然后采用单位面积价值当量因子对生态服务价值系数进行修订后对研究区的生态服务价值的时空演变进行了研究,并且通过缓冲分析和二元Logistic回归分析对研究区景观格局变化的驱动因素进行研究,最后借助IDRISI17.0软件构建LogisticCAMarkov模型对研究区2025年景观格局和生态服务价值变化进行了预测,主要得出了以下结论:（1）2000—2018年研究区景观格局变化较大,景观类型面积由大到小依次...
【文章来源】：重庆工商大学重庆市
【文章页数】：115 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
重庆工商大学硕士学位论文12图2-1研究区区位概况图2.1.2社会经济概况截止到2018年重庆市主城区常住人口875万人，其中城镇人口564.63万人，占常住人口的64.53%。2018年重庆市主城区地区生产总值8208.39亿元，第一产业生产总值为96.26亿元，占生产总值的1.17%，第二产业生产总值为2695.39亿元，占生产总值的32.84%，第三产业生产总值为5416.74亿元，占生产总值的65.99%。2018年重庆市主城区的人均地区生产总值为94346元，同期全市人均地区生产总值为65933亿元，研究区人均地区生产总值为全市的1.43倍。2018年全市地区生产总值为20363.19亿元，重庆市主城区地区生产总值占全市的40.31%。从重庆市主城区的面积占比和地区生产总值占比来看，主城区面积仅占全市总面积的6.63%，但地区生产总值却占全市生产总值的40%以上，可见重庆市主城区的经济发展水平较高，经济体量较大。2.2数据来源与处理2.2.1数据来源（1）景观类型数据来源本研究景观类型数据来源于地理空间数据云（http://www.gscloud.cn），采用由美国陆地卫星（Landsat）搭载的TM传感器和OLI_TIRS传感器所拍摄的遥感影像。要覆盖整个研究区需要轨道号为127039、127040、128039和128040的4景影像。本研究中2000年、2006年和2012年的影像采用Landsat4-5卫星所拍摄的影像数据，TM影像数据的7个波段中包含的信息量十分丰富，因此被农业部门、
增加了 0.69 Km2，变化不明显。 表 3-1 2000—2018 年研究区景观面积和比例表 单位：Km2,% 景观类型 2000 2006 2012 2018 面积 比例 面积 比例 面积 比例 面积 比例 农业景观 2049.14 37.71 2046.16 37.65 1987.53 36.58 1883.90 34.67 林业景观 2511.06 46.21 2508.37 46.16 2446.41 45.02 2342.55 43.11 草地景观 14.62 0.27 14.34 0.26 14.87 0.27 15.56 0.29 水体景观 202.69 3.73 202.79 3.73 206.09 3.79 206.48 3.80 建设景观 656.56 12.08 662.41 12.19 779.17 14.34 985.58 18.14 合计 5434.07 100.00 5434.07 100.00 5434.07 100.00 5434.07 100.00
【参考文献】：
期刊论文
[1]海洋经济驱动下的海岸带土地利用景观格局演变研究——基于CA-Markov模型的模拟预测[J]. 张剑,许鑫,隋艳晖. 经济问题. 2020(03)
[2]近30年来黄河三角洲耕地轨迹转化及驱动力研究[J]. 李云龙,韩美,孔祥伦,王敏,潘彬,魏帆,黄淑萍. 中国人口·资源与环境. 2019(09)
[3]滨州市生态系统服务价值与生态风险时空演变及其关联性[J]. 李俊翰,高明秀. 生态学报. 2019(21)
[4]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)
[5]武汉城市圈生态服务价值时空演变分析及影响因素[J]. 赵育恒,曾晨. 生态学报. 2019(04)
[6]基于Logistic-CA-Markov模型的福州市土地利用演变与模拟[J]. 陈铸,傅伟聪,黄雅冰,阙晨曦,郑祈全,董建文. 安徽农业大学学报. 2018(06)
[7]基于CA-Markov和InVEST模型的城市景观格局与生境质量时空演变及预测[J]. 褚琳,张欣然,王天巍,李朝霞,蔡崇法. 应用生态学报. 2018(12)
[8]近30年来京津冀地区湿地景观变化及其驱动因素[J]. 吕金霞,蒋卫国,王文杰,陈坤,邓越,陈征,荔琢. 生态学报. 2018(12)
[9]基于CA-Markov模型的土地利用景观格局预测研究[J]. 潘月,于东升,王秀虹,徐志超,王玺洋. 土壤. 2018(02)
[10]基于CLUE-S模型的三江平原景观格局变化及模拟[J]. 李桢,刘淼,薛振山,胡远满,吕宪国,李月辉. 应用生态学报. 2018(06)
博士论文
[1]土地利用景观格局与生态系统服务价值的关联分析及优化研究[D]. 岑晓腾.浙江大学 2016
硕士论文
[1]基于CA-Markov模型的北流市土地利用变化模拟研究[D]. 赵海杨.南宁师范大学 2019
[2]基于超级学习和元胞自动机模型的国土空间优化研究[D]. 吴丹.中国地质大学(北京) 2019
[3]天水市土地利用景观格局动态及空间幅度效应研究[D]. 张韧璎.甘肃农业大学 2018
[4]基于土地利用变化的区域生态服务价值研究[D]. 方辉云.湖南师范大学 2018
[5]基于CA-Markov模型的新沂市土地利用变化[D]. 陈昆鹏.江苏师范大学 2018
[6]基于CA-Markov模型的百色市右江河谷土地利用景观格局动态模拟与预测[D]. 于柳媚.广西师范学院 2014
[7]杭州市江干区土地利用景观格局变化及驱动力分析[D]. 王岩.成都理工大学 2014
[8]基于CA-Markov模型的杭州湾南岸湿地景观格局动态模拟与预测[D]. 张茜.浙江大学 2013
本文编号：3489653
【文章来源】：重庆工商大学重庆市
【文章页数】：115 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
重庆工商大学硕士学位论文12图2-1研究区区位概况图2.1.2社会经济概况截止到2018年重庆市主城区常住人口875万人，其中城镇人口564.63万人，占常住人口的64.53%。2018年重庆市主城区地区生产总值8208.39亿元，第一产业生产总值为96.26亿元，占生产总值的1.17%，第二产业生产总值为2695.39亿元，占生产总值的32.84%，第三产业生产总值为5416.74亿元，占生产总值的65.99%。2018年重庆市主城区的人均地区生产总值为94346元，同期全市人均地区生产总值为65933亿元，研究区人均地区生产总值为全市的1.43倍。2018年全市地区生产总值为20363.19亿元，重庆市主城区地区生产总值占全市的40.31%。从重庆市主城区的面积占比和地区生产总值占比来看，主城区面积仅占全市总面积的6.63%，但地区生产总值却占全市生产总值的40%以上，可见重庆市主城区的经济发展水平较高，经济体量较大。2.2数据来源与处理2.2.1数据来源（1）景观类型数据来源本研究景观类型数据来源于地理空间数据云（http://www.gscloud.cn），采用由美国陆地卫星（Landsat）搭载的TM传感器和OLI_TIRS传感器所拍摄的遥感影像。要覆盖整个研究区需要轨道号为127039、127040、128039和128040的4景影像。本研究中2000年、2006年和2012年的影像采用Landsat4-5卫星所拍摄的影像数据，TM影像数据的7个波段中包含的信息量十分丰富，因此被农业部门、
增加了 0.69 Km2，变化不明显。 表 3-1 2000—2018 年研究区景观面积和比例表 单位：Km2,% 景观类型 2000 2006 2012 2018 面积 比例 面积 比例 面积 比例 面积 比例 农业景观 2049.14 37.71 2046.16 37.65 1987.53 36.58 1883.90 34.67 林业景观 2511.06 46.21 2508.37 46.16 2446.41 45.02 2342.55 43.11 草地景观 14.62 0.27 14.34 0.26 14.87 0.27 15.56 0.29 水体景观 202.69 3.73 202.79 3.73 206.09 3.79 206.48 3.80 建设景观 656.56 12.08 662.41 12.19 779.17 14.34 985.58 18.14 合计 5434.07 100.00 5434.07 100.00 5434.07 100.00 5434.07 100.00
【参考文献】：
期刊论文
[1]海洋经济驱动下的海岸带土地利用景观格局演变研究——基于CA-Markov模型的模拟预测[J]. 张剑,许鑫,隋艳晖. 经济问题. 2020(03)
[2]近30年来黄河三角洲耕地轨迹转化及驱动力研究[J]. 李云龙,韩美,孔祥伦,王敏,潘彬,魏帆,黄淑萍. 中国人口·资源与环境. 2019(09)
[3]滨州市生态系统服务价值与生态风险时空演变及其关联性[J]. 李俊翰,高明秀. 生态学报. 2019(21)
[4]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)
[5]武汉城市圈生态服务价值时空演变分析及影响因素[J]. 赵育恒,曾晨. 生态学报. 2019(04)
[6]基于Logistic-CA-Markov模型的福州市土地利用演变与模拟[J]. 陈铸,傅伟聪,黄雅冰,阙晨曦,郑祈全,董建文. 安徽农业大学学报. 2018(06)
[7]基于CA-Markov和InVEST模型的城市景观格局与生境质量时空演变及预测[J]. 褚琳,张欣然,王天巍,李朝霞,蔡崇法. 应用生态学报. 2018(12)
[8]近30年来京津冀地区湿地景观变化及其驱动因素[J]. 吕金霞,蒋卫国,王文杰,陈坤,邓越,陈征,荔琢. 生态学报. 2018(12)
[9]基于CA-Markov模型的土地利用景观格局预测研究[J]. 潘月,于东升,王秀虹,徐志超,王玺洋. 土壤. 2018(02)
[10]基于CLUE-S模型的三江平原景观格局变化及模拟[J]. 李桢,刘淼,薛振山,胡远满,吕宪国,李月辉. 应用生态学报. 2018(06)
博士论文
[1]土地利用景观格局与生态系统服务价值的关联分析及优化研究[D]. 岑晓腾.浙江大学 2016
硕士论文
[1]基于CA-Markov模型的北流市土地利用变化模拟研究[D]. 赵海杨.南宁师范大学 2019
[2]基于超级学习和元胞自动机模型的国土空间优化研究[D]. 吴丹.中国地质大学(北京) 2019
[3]天水市土地利用景观格局动态及空间幅度效应研究[D]. 张韧璎.甘肃农业大学 2018
[4]基于土地利用变化的区域生态服务价值研究[D]. 方辉云.湖南师范大学 2018
[5]基于CA-Markov模型的新沂市土地利用变化[D]. 陈昆鹏.江苏师范大学 2018
[6]基于CA-Markov模型的百色市右江河谷土地利用景观格局动态模拟与预测[D]. 于柳媚.广西师范学院 2014
[7]杭州市江干区土地利用景观格局变化及驱动力分析[D]. 王岩.成都理工大学 2014
[8]基于CA-Markov模型的杭州湾南岸湿地景观格局动态模拟与预测[D]. 张茜.浙江大学 2013
本文编号：3489653
本文链接：https://www.wllwen.com/wenyilunwen/huanjingshejilunwen/3489653.html
