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【Land Use Policy】生态脆弱区城市-农业-生态空间时空演变特征及驱动机制:以中国长江经济带上游为例

GISer last  · 公众号  ·  · 2024-12-05 20:36

正文

摘要: 生态脆弱区容易受到人类活动的干扰,面临着经济发展与环境退化之间的矛盾所导致的发展困境。研究土地利用转型的驱动机制及未来趋势,可以为区域规划和土地利用政策制定提供重要参考,从而应对这一矛盾。然而,目前关于生态脆弱区生态与社会因素驱动土地利用转型机制的研究还较为有限。本文以中国典型的生态脆弱区——长江经济带上游为例,探讨了城市-农业-生态空间的时空演变特征及驱动机制。研究结果表明,生态因素影响着空间演变的方向、位置和规模,而社会因素则主导着空间演变的方向和规模。生态与社会要素的相互作用,结合社会-生态系统(SES)的内生发展需求与外部政策引导和经济发展,共同驱动了空间演变。未来,城市功能空间可能会继续扩张并威胁到周边的农业功能空间,因此,需要制定相应的土地利用政策以确保粮食安全。本研究揭示了多因素相互作用对土地利用转型的影响,并为生态脆弱区的国土空间规划优化提供了见解。
关键词 :生态脆弱区,城市-农业-生态空间,驱动机制,多情景预测,长江经济带

🌍 引言
🏞️ 生态脆弱区的挑战: 全球生态脆弱区对气候变化和人类活动敏感,容易发生不可逆的生态退化,影响食物供应和人类福祉。 这些区域与欠发达地区重叠,急需城市化和经济发展,但快速城市化往往加剧生态问题。
🌟 中国生态脆弱区的现状 中国经过四十年城市化,生态脆弱区已覆盖近一半的土地。平衡生态保护与经济发展变得更加困难,土地资源稀缺成为主要冲突原因。
📊 土地利用转型的研究方向 研究集中在土地利用转型的时空特征、驱动因素和生态效应,包括植被覆盖、土地退化、碳汇等方面。
🌐 社会生态系统框架的重要性 采用社会生态系统框架,强调社会与生态系统的互动。社会因素如经济发展和政策对土地利用转型有显著影响。
🇨🇳 中国的应对措施 中国通过国土空间规划系统,协调城市、农业和生态空间功能,划定城市增长边界、农田保护红线和生态保护红线,以实现平衡发展。
🔍 未来研究的方向 基于驱动机制的土地利用模拟有助于制定空间发展蓝图,分析长江经济带上游的土地利用动态及其社会和环境影响,为规划和其他生态脆弱区提供参考。
研究的关键问题
  1. 长江经济带上游地区的空间在过去20年如何演变?
  2. 社会和生态因素如何共同推动区域空间演变?
  3. 如何将土地转型研究与国土空间规划结合,协调经济与生态的土地利用冲突?
🌏 研究方法概述

🗺️ 研究区域: 长江经济带上游地区 面积超80.4万平方公里,人口1.64亿。 2020年底GDP为981亿元人民币。 该区域以森林、耕地和草地为主,分别占总面积的47.15%、32.44%和18.70%。 地形复杂,易受地震、滑坡和洪水影响。 此区域作为重要的生态安全屏障,覆盖216,700平方公里,拥有三类保护生态功能区: 生态多样性、水土保持和水资源保护。

📊 数据与描述: 研究覆盖长江经济带上游的329个县,数据包括土地利用、生态、位置与交通、经济与人口及政策等(见表1)。

🏛️ 城市-农业-生态空间分类与演变: 将土地利用/覆盖分类为耕地、森林、草地、水体、建设用地和未开发土地,并重新归类为城市-农业-生态空间(见图2、表2)。 分类分为三个功能区: 城市发展、农业生产和生态保护。

🌐 地理探测器: 使用“因素探测器”和“交互探测器”分析因素对空间演变的影响。 指标q的值范围为[0,1],值越大表示影响越强。 从地形、水文气候、社会经济系统和政策因素等角度分析了驱动因素(见表3和表4)。

🏗️ FLUS模型及预测: FLUS模型包括土地利用规模预测和模式预测。 通过调整参数设置不同发展情景,并使用kappa指数测试模型可靠性。 我们使用Markov模型预测土地利用规模,并利用FLUS模型的细胞自动机预测土地利用模式(见图3)。

🧮 适宜性分析与成本矩阵: 使用人工神经网络(ANN)模型分析土地利用/覆盖数据及驱动因素,计算适宜性概率。 基于历史数据确定邻域系数和成本矩阵(附录A)。

📈 发展情景: 建立了三个发展情景: 1)惯性发展: 基于历史数据设定各类土地规模和成本矩阵。 2)经济发展优先: 增加耕地转建设用地的概率30%,允许水体转建设用地。 3)生态保护优先: 减少森林和水体转建设用地的概率50%,禁止草地转建设用地,减少耕地转建设用地的概率20%。


📊 研究结果
🗺️ 城市-农业-生态空间的时空演变(2000-2020): 在研究区域内,农业用地(AFS)减少了超过6400平方公里,生态用地(EFS)减少了约1200平方公里。城市用地(UFS)迅速增长,面积几乎扩大了1.5倍,主要集中在重庆、成都、贵阳和昆明。2000-2010年间,AFS总体下降,但在横断山地区尤其是甘孜州西北部出现了异常增长。AFS与EFS的交叉转换最显著,而UFS的转化较少。六种转换类型中,AFS转EFS和EFS转AFS占比最大,总规模达41,509平方公里。转换分布显著差异,特别是在山区和城市聚集区。
🔍 驱动机制分析: 通过社会-生态系统视角分析,生态因素(如地形和气候)对土地利用的适宜性有显著影响。地形因素对空间演变的作用大于气候因素,主要由于区域复杂地形和亚热带气候。社会因素(如经济发展和政策)也在土地利用变化中起着重要作用,特别是在城市化和粮食供应的驱动下。






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