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区域土地利用演变是一个复杂的多因素综合作用下的非线性变化过程。在当前土地供需矛盾日益加剧、土地资源利用问题逐渐凸显的关键阶段,对土地利用变化的研究具有重要的理论与现实意义。土地利用变化模型正是深入理解区域土地利用的动态演变过程、特点以及未来变化趋势的有力工具。本文以典型干旱区绿洲——叶尔羌河流域为研究区,基于景观生态学理论及方法,以1980年、1990年、2000年、2010年及2015年五期研究区土地利用现状图为主要数据源,研究了其景观格局演变规律及各土地利用类型的变化特点。在此基础上,通过Logistic回归分析、情景分析等方法,筛选了土地利用变化的驱动因子,并用情景分析法,运用CLUE-S模型,对2030年叶尔羌河流域景观格局进行了模拟。本研究系统地分析了叶尔羌河流域土地利用变化规律,探讨其土地利用变化驱动机制,并模拟了其未来土地利用变化趋势。可为今后土地资源的优化配置提供参考,也为今后叶尔羌河流域及其类似区域的土地利用相关研究提供参考和借鉴。本论文的主要成果如下:
(1)以1980年、1990年、2000年、2010年、2015年五期土地利用现状数据为基础,通过土地利用转移矩阵,分析了叶尔羌河流域LUCC主要特征。1980-2015年间,叶尔羌河流域土地利用结构和空间布局发生了显著变化。在用地结构方面主要体现在:林地、建设用地的面积大幅增加,与此同时草地的面积骤减。其中林地面积增幅最大,研究期内,其面积占比从1.76%增加至11.76%,增长幅度达到568%;建设用地增长幅度仅次于林地,增幅为368%;耕地、水体在1980-1990年有所减少,其后三个时期持续增长;草地、未利用地经过了一个先增后减的变化。
(2)从地类转移变化来看,各地类间均有相互的转入和转出。从整个研究期来看,1980-1990和1990-2000年两个时期的变化过程较为相似,景观要素变化最为活跃的地区主要集中分布在研究区中部及东北部。2000-2010年,研究区景观格局要素间转移变化最为频繁,幅度也最大。
(3)研究期内,叶尔羌河流域整体景观格局破碎化加剧,斑块数量大幅增加,斑块形状趋于复杂化,整体景观异质性降低,呈均衡化趋势分布,除林地的空间聚集度增加以外,其他景观要素空间聚集度不同程度的下降。在类别水平上,未利用地、水体斑块数量增幅最大,分别为613%和338%。林地、草地、耕地、建设用地、未利用地斑块形状均趋向复杂化,而水体较为平稳,没有发生变化。总的来说整体景观水平上土地利用结构逐渐均衡,空间聚集度下降,斑块间分散程度越来越大。
(4)CLUE-S模型模拟的核心是驱动因子与土地利用类型的相关性的回归分析。本文选取了11个驱动因子,Logistic分析的ROC检验结果显示在400m*400m尺度下的耕地0.827、林地0.864、草地0.869、水体0.826、建设用地0.768、未利用地0.911,这表示筛选的驱动因子与土地利用类型有较好的相关性,因此ROC指数显示在400m*400m为最佳模拟尺度。
(5)以2015年为初始数据模拟了2015年的土地利用格局并验证。验证结果显示Kappa指数为0.89,CLUE-S模型在本研究的模拟中具有可行性。设定情景方案,预测2030年叶河流域景观空间格局,并对该情景下的模拟结果进行了分析。
(1)以1980年、1990年、2000年、2010年、2015年五期土地利用现状数据为基础,通过土地利用转移矩阵,分析了叶尔羌河流域LUCC主要特征。1980-2015年间,叶尔羌河流域土地利用结构和空间布局发生了显著变化。在用地结构方面主要体现在:林地、建设用地的面积大幅增加,与此同时草地的面积骤减。其中林地面积增幅最大,研究期内,其面积占比从1.76%增加至11.76%,增长幅度达到568%;建设用地增长幅度仅次于林地,增幅为368%;耕地、水体在1980-1990年有所减少,其后三个时期持续增长;草地、未利用地经过了一个先增后减的变化。
(2)从地类转移变化来看,各地类间均有相互的转入和转出。从整个研究期来看,1980-1990和1990-2000年两个时期的变化过程较为相似,景观要素变化最为活跃的地区主要集中分布在研究区中部及东北部。2000-2010年,研究区景观格局要素间转移变化最为频繁,幅度也最大。
(3)研究期内,叶尔羌河流域整体景观格局破碎化加剧,斑块数量大幅增加,斑块形状趋于复杂化,整体景观异质性降低,呈均衡化趋势分布,除林地的空间聚集度增加以外,其他景观要素空间聚集度不同程度的下降。在类别水平上,未利用地、水体斑块数量增幅最大,分别为613%和338%。林地、草地、耕地、建设用地、未利用地斑块形状均趋向复杂化,而水体较为平稳,没有发生变化。总的来说整体景观水平上土地利用结构逐渐均衡,空间聚集度下降,斑块间分散程度越来越大。
(4)CLUE-S模型模拟的核心是驱动因子与土地利用类型的相关性的回归分析。本文选取了11个驱动因子,Logistic分析的ROC检验结果显示在400m*400m尺度下的耕地0.827、林地0.864、草地0.869、水体0.826、建设用地0.768、未利用地0.911,这表示筛选的驱动因子与土地利用类型有较好的相关性,因此ROC指数显示在400m*400m为最佳模拟尺度。
(5)以2015年为初始数据模拟了2015年的土地利用格局并验证。验证结果显示Kappa指数为0.89,CLUE-S模型在本研究的模拟中具有可行性。设定情景方案,预测2030年叶河流域景观空间格局,并对该情景下的模拟结果进行了分析。