土地利用与植被覆盖变化研究-以西安市灞桥区为例

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陕西省植被时空演变特征及其对气候变化的响应

陕西省植被时空演变特征及其对气候变化的响应

陕西 省地处东 经 15 2 1。5 和北 纬 3 。2一3 。5 0 。9一1 1 1 14 9 3
究, 取得 了大量成 果 , 如植被 动态变化 的监测 分析 、 植被 变化 与 气候 变化的关系等 IJ 3 。研究 表明 , 北半 球 中高 纬度地 区 的植 被近2 O年来 有 明显 的增 加 趋 势 , 别 是亚 洲 和北 美 地 区 。 特
3 成都信 息 工程 学 院 大 气科 学 学院 高原 大 气 与环 境 四川 省 重点 实验 室 , . 四川 成都 60 2 ) 12 5
[ 关键 词]植被 ; ; ^ 时空分布 ; 气候 变化 ; 陕西省
[ 摘 要 ]利 用 GMMS N V 数据 分析 了陕西省 1 8- 20 I /DI 9 2 0 6年 的植 被覆盖 时空演 变, 并探讨 了植被 时 空变化对 气候 变
长状态和植被空 间分布密度 的最佳指示 因子 , 与植被 覆盖分 布
化 的响应。分析发现 , 陕西省 N V 空 间分布具有 自南向北递减的特 点 , DI 陕西北部 、 中部 和 南部 三区四个 季节的 N V 均 DI
以夏 季最大 , 季和秋 季相 当, 季最小。2 来 , 区 N I 春 冬 5年 三 DV 显著增加 , 中以春 季增 幅最大 , 其 夏季反 而有下降 的趋 势。
三区气温增加趋势 明显 , 导致生长期的延长 , 这是 N I DV 增加的主要原 因之 一 ; 区年 总降水呈 减 少趋 势, 三 降水 的减 少并
未使得 N I 少, DV 减 这说 明 当地降水可 以满足植被 生长 的基 本条件 ; 季 N V 的减 少可能 与人类活 动增加 有 关。在年 夏 DI
内尺度上 , 三区温度 的增加利 于植被覆盖 的增 长 ; 降水量 的增加 为植被覆 盖的增长提 供更充足 的水分 , DV N I的增加主要 出现 在 月降水量 小于 10mm时 , 0 当该月降水量大 于 10mm时 N 1并无明显增加趋势 。 0 DI 1

基于RS和GIS的陕西省洛川县土地利用类型和植被覆盖变化特征

基于RS和GIS的陕西省洛川县土地利用类型和植被覆盖变化特征

基于RS和GIS的陕西省洛川县土地利用类型和植被覆盖变
化特征
方月;王云强;宋怡
【期刊名称】《地球环境学报》
【年(卷),期】2024(15)1
【摘要】明确土地利用类型转变和植被覆盖度变化的范围、幅度和归因是评估生态工程环境效应的前提。

然而,在黄土高原塬区县域尺度类似的研究鲜有报道。

基于长时间序列NDVI数据和Landsat系列卫星数据,探究黄土高原洛川县土地利用和植被覆盖度的变化状况。

结果表明:退耕还林(草)工程实施以来,洛川县植被覆盖度从0.6(2000年)增至0.9(2020年),耕地面积减少了481.8 km2,其中231.3 km2为坡度≤15°的适耕区转为苹果园。

由于坡耕地还林草的面积在洛川县土地变化总面积中仅占1.5%,远小于其他地类改种苹果的面积(占20.0%),因此,洛川县植被覆盖度的提升主要是政府大力推广苹果树种植的结果。

研究结果可为黄土高原经济林建设提供基础数据和科学参考。

【总页数】11页(P118-128)
【作者】方月;王云强;宋怡
【作者单位】中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室;中国科学院大学
【正文语种】中文
【中图分类】F32
【相关文献】
1.基于RS/GIS渭河流域植被覆盖时空变化特征研究
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4.基于RS与GIS的九寨沟国家级自然保护区地震前后植被覆盖度变化分析
5.基于RS和GIS的植被覆盖变化和生态效应评估——以合肥市为例
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西安地区秦汉植被初探

西安地区秦汉植被初探

西安地区秦汉植被初探2.西北大学文化遗产学院,陕西省西安市710127【摘要】秦始皇陵是中国历代帝王陵中规模最大、埋藏物最丰富的一座大型陵墓。

植被是秦始皇陵丽山园内景观环境最重要的组成部分,同时植被生长也为这里生活的人们提供了许多必要的材料,促进了该地区生态环境的良好发展。

本文以秦汉时期长安城为研究对象,从史书、地理志、考古资料等方面探讨该地区植被生长情况,从而归纳总结出秦汉时期适宜栽植于长安的植被品种。

【关键词】秦汉长安植被秦汉时期气候生态环境比今天相对优越,关中地区土壤肥沃、水资源丰富,人们采取一定的保护性措施使得这一地区的植被繁茂生长。

同时长安城地区的植被为这里的人们生活提供了许多必要的材料,也促进了这一地区生态环境的良好发展。

本文以秦汉时期长安城为研究区域,从乔木、灌木、地被植物等三方面探讨该地区植被生长情况。

1.秦汉时期长安城植被生长状况研究表明秦汉时期气候要比现在温暖、湿润,降雨量较现代略高,其后发生过有由暖变寒的历史转变。

文献及相关考古资料针对秦代植物的专门记载较少,很多植物研究中秦汉并提。

本文梳理了史书、历史地理文献、考古材料等资料,为西安地区秦汉植被的研究提供了历史依据。

1.1.乔木秦汉之前,关中地区就有比较丰富的林木资源。

秦汉时期,这些树木主要分布在苑囿、终南山中。

据文献记载,这一时期乔木种类丰富,陵园则以松柏为主,最著名的皇家苑囿当属上林苑,其中《三辅黄图》1载:“树宜槐与榆,松柏茂盛焉。

”“宫中有垂杨数亩,因为宫名。

”“积草池中有珊瑚树,高一丈二尺,一本三柯,上有四百六十二条。

是南越王赵佗所献,号为烽火树。

”“帝初修上林苑,群臣远方各献名果异卉三千余种,植其中。

”《两都赋》载:“(上林苑围猎)松柏仆,丛林摧,草木无馀,禽兽殄夷。

”。

可见秦汉时期关中地区就栽植有槐、榆、松、柏、柳、珊瑚树以及许多名果异卉。

这些植被品种在《西京杂记》2中亦有记载。

《上林赋》3则描述到:“于是乎卢橘夏熟,黄甘橙楱,枇杷橪柿,亭柰厚朴,梬枣杨梅,樱桃蒲陶……欃檀木兰,豫章女贞。

西安市土壤与土地利用多样性及其关联分析

西安市土壤与土地利用多样性及其关联分析

西安市土壤与土地利用多样性及其关联分析张亮亮;齐雁冰;刘姣姣;陈洋;秦倩如;于晓杰【摘要】运用仙农熵指数的方法,对1995年、2005年和2010年西安市土壤和土地利用的组成和空间分布多样性及其关联性进行了研究.结果表明:随着海拔高度的升高,成土因素趋向复杂,土壤组成多样性逐渐降低;西安市土壤构成组分相对均匀,多样性指数为0.78,1995—2005年和2005—2010年两个时间段土地利用混乱程度提高不明显,构成多样性指数分别增加0.011和0.008;研究区51个土属中6个土属多样性指数在0.65以上,面积最大、多样性指数(0.793)最高的为麻骨石棕壤性土,最低的为黄绵土,仅为0.023;6种土地利用类型中除未利用地外多样性指数均高于0.7,其中农用地最高,达到0.927,由1995—2010年,农用地面积减少了185.119 km2,建设用地增加193.677 km2,并且近5年的变化率明显更快,但多样性指数均小幅度降低墡;与油土和黄土公共面积最大的两种土地利用类型是农用地和城镇建筑用地,同时二者之间的关联度系数也都在0.8以上.因此,以仙农熵来评估西安市土壤和土地利用的多样性是可行的,且1995—2010年间西安市城市的扩展对于主要的农业土壤占用量不大,未出现重要土壤类型受到威胁的情况,但对油土的占用应引起重视.%The diversities of the composition and spatial distribution of soil types and land use types in Xi' an City and their correlation in 1995, 2005 and 2010 were analyzed by using the modified Shannon entropy formulate respectively. The results showed that with the increase of altitude, the soil forming factors tended to be complex and the diversity of soil composition decreased gradually. Soil distribution was relatively homogeneous with the composition diversity index of nd use chaos were increased inconspicuously with a bit increment of the diversity index of soilcomposition by 0.011 and 0.008 during 1995—2005 and 2009—2010, respectively. Only 6 of 51 soil types had the spatial diversity higher than 0.65, rocky brown soil had the largest area and highest spatial diversity index (0.793), but loessal soil had the lowest spatial diversity index(0.023).The diversity indexes of all the land use types were higher than 0.7 except the unused land, in which farmland had the highest spatial diversity index (0.927). From 1995 to 2010, the area of farmland decreased by 185.119 km2 but construction land increased by 193.677 km2, and they changed more rapidly from 2005 to 2010, meanwhile, their diversity indexes slightly decreased. The oil soil and loessal soil had largest areas in farmland and construction land, and all correlation coefficients between the two soils were higher than 0.8. The above results prove that Shannon entropy is an effective in estimating soil diversity, and the expansion ofXi'an City from 1995 to 2010 only occupied little cultivated soil, indicating the important soil types are secure at present, but more attentions should be paid to gradually enlarged occupation of oil soil.【期刊名称】《土壤》【年(卷),期】2017(049)006【总页数】7页(P1268-1274)【关键词】仙农熵;土壤多样性;土地利用多样性;西安市;关联系数【作者】张亮亮;齐雁冰;刘姣姣;陈洋;秦倩如;于晓杰【作者单位】西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌 712100;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌 712100;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌 712100;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌 712100;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌 712100【正文语种】中文【中图分类】S155多样性是表征生态系统复杂程度的基本指征[1],20世纪90年代西班牙学者Ibanez将多样性概念引入到土壤学的研究之中,从而在传统土壤学研究中提出了一个全新的土壤多样性的概念,并就此提出一个新词“Pedodiversity”用于表示土壤多样性[2-4],而后不断引起不同国家土壤地理学者的研究兴趣,先后有西班牙、中国、美国、意大利等国家将注意力聚焦到该研究领域。

国际上土地利用土地覆盖变化研究的新进展

国际上土地利用土地覆盖变化研究的新进展

国际上土地利用土地覆盖变化研究的新进展一、本文概述随着全球气候变化和环境问题日益严重,土地利用/覆盖变化(LUCC)已成为全球研究热点。

本文旨在综述国际上土地利用/覆盖变化研究的最新进展,包括其研究方法、主要发现以及对全球环境和社会经济的影响。

文章首先回顾了土地利用/覆盖变化的基本概念和研究背景,然后重点分析了近年来遥感技术、地理信息系统和模型模拟在LUCC研究中的应用,以及这些技术如何推动我们对LUCC过程和机制的理解。

文章还讨论了LUCC对全球气候、生物多样性、水资源和人类社会经济发展的潜在影响,并探讨了未来的研究方向和挑战。

通过本文的综述,期望能为相关领域的学者和政策制定者提供有价值的参考信息,以更好地应对土地利用/覆盖变化带来的全球挑战。

二、LUCC变化的驱动因素土地利用/覆盖变化(LUCC)是一个复杂的过程,其驱动因素多种多样,包括自然因素和社会经济因素。

自然因素如气候变化、地形地貌、水文条件等,对LUCC的影响主要体现在生态环境的变化上。

然而,随着人类活动的不断加剧,社会经济因素逐渐成为LUCC变化的主要驱动力。

人口增长和城市化进程是LUCC变化的重要驱动因素。

随着人口的增长,人类对土地资源的需求也不断增加,农业、工业、交通等各个领域的用地需求都在不断扩大。

同时,城市化进程加速了城市周边地区的土地利用变化,城市扩张、基础设施建设等都会导致土地覆盖的改变。

经济发展和产业结构调整也是LUCC变化的重要驱动力。

随着经济的发展,产业结构不断调整,农业用地逐渐向工业、服务业等用地类型转换。

同时,经济全球化加速了国际间的贸易往来,使得一些地区的土地利用方式发生变化,以满足全球市场的需求。

政策和制度因素也对LUCC变化产生重要影响。

政府政策的调整、土地制度的改革等都会直接影响到土地利用的方式和程度。

例如,一些地区的土地制度改革促进了土地流转和规模化经营,推动了农业现代化的进程。

科技进步也对LUCC变化产生了深远的影响。

植被近几年的变化和原因

植被近几年的变化和原因

植被近几年的变化和原因近年来,全球气候变化带来的环境变化对植被覆盖率产生了显著的影响。

本文将探讨近几年来植被变化的趋势及其原因,并分析其对生态环境和人类社会的影响。

一、植被变化趋势近年来,全球范围内植被覆盖率呈现出明显的变化趋势。

首先,一些地区的植被覆盖率呈现增加的趋势。

这主要是由于一些地区的气候变暖,降水量增加,以及土地利用方式的改变所致。

例如,北极地区的植被覆盖率增加,主要是由于气候变暖导致的冰雪融化,使得植被生长季节延长。

此外,一些荒漠地区的植被覆盖率也有所增加,这是由于人类在这些地区进行了大规模的绿化工程,以改善土地质量和水资源利用。

而在另一些地区,植被覆盖率呈现下降的趋势。

这主要是由于气候变化引起的干旱、热浪等极端天气事件增多,导致土地干燥和植被凋零。

例如,非洲撒哈拉沙漠以南地区的草原和森林覆盖率不断下降,主要是由于降雨量减少和气温升高导致的干旱。

另外,一些地区的森林砍伐和土地开垦也导致了植被覆盖率的下降。

二、植被变化的原因植被变化的原因是多方面的,主要包括气候变化、人类活动和自然灾害等因素。

气候变化是导致植被变化的主要原因之一。

全球气候变暖导致地球表面温度升高,降水分布不均,极端天气事件增多。

这些气候变化因素直接影响了植被的生长和分布。

例如,气候变暖导致北极地区的冰雪融化,使得植被生长季节延长;而干旱和热浪则导致一些地区的植被凋零。

人类活动也是植被变化的重要原因。

人类的农业、林业、城市化等活动对植被覆盖率产生了直接的影响。

大规模的森林砍伐和土地开垦导致了植被覆盖率的下降,而城市化过程中的建设和污染也对植被生长产生了不利影响。

此外,人类的绿化工程和植树造林活动也对植被覆盖率的增加起到了一定的推动作用。

自然灾害也是导致植被变化的重要因素。

洪涝、干旱、风暴等自然灾害会对植被的生长和分布产生直接的影响。

例如,洪水会冲毁土地上的植被,干旱会导致植被凋零,风暴会打断植物的生长。

这些自然灾害的发生频率和强度的变化也会对植被覆盖率产生影响。

西安地区不同植被下土壤含水量及水分恢复研究_杜娟

西安地区不同植被下土壤含水量及水分恢复研究_杜娟

第20卷第6期2006年12月水土保持学报Jour nal of Soil and Water Co nser vationV ol.20N o.6D ec.,2006 西安地区不同植被下土壤含水量及水分恢复研究杜 娟1,赵景波1,2(1.陕西师范大学西北历史环境与经济社会发展研究中心,西安710062;2.陕西师范大学旅游与环境学院,西安710062)摘要:通过大量土壤样品采集和室内水分测定,对西安地区极端降水前后不同植被下0~6m土壤水分含量及其水分恢复进行了研究。

结果表明,西安地区杨树林、法国梧桐林和中国梧桐林下大约1.5~4m深度范围内土壤含水量分别为9.3%,9.0%和9.7%,土壤干层已存在,干层厚度约2.5m。

麦地和草地下0~6m未出现土壤干层。

丰水年极端降水后土壤干层消失,水分得到很好的恢复,原来的土壤干层所在层位恢复后的水分含量明显高于其上部和下部。

发育弱的土壤干层并未影响到人工林的正常生长,说明在西安或与西安地区类似降雨量的黄土高原其他地区,种植高大的乔木林是可行的,但应避免更为严重的土壤干层出现。

关键词:西安地区; 不同植被; 土壤含水量; 土壤干层; 水分恢复中图分类号:S152.7 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2006)06-0058-04Research on Moisture Content and Moisture Restore in Different Vegetation in Xi an AreaDU Juan1,ZHAO Jing-bo1,2(1.Center f or H istorical Env ir onment and S ocio-Economic Develop ment in N or thw est China of Shaanx i N or mal U niv er sity,X i an710062; 2.College of T our ism and Environment,Shaanx i N or mal U niv er sity,X i an710062)Abstract:Throug h gathering m assive soil samples and determining the moisture content in the lab.,the author had research on the m oisture content and the moisture restore in the depth of0~6m in the different vegetation around ex trem e precipitation in Xi an area.T he research indicates that in Xi an area in the poplar woods,the plane tree forest and the Chinese parasol tree forest the moisture content in the depth of1.5~4m separately is9.3%, 9.0%and9.7%,the soil dry er has existed,and the thickness is approximately2.5m.In the w heat and law n field the soil dryer does not appear in the depth of0~6m.In abundant w ater year after extrem e precipitation the soil dryer vanishes,the soil moisture restores well,and the moisture content in the original dryer is obviously higher than the upside and lower part.That the w eak-g rowth dryer does not affect the normal grow th of the planted forest indicates in Xi an area or in other area of loess plateau w ith similar rainfall amount to the Xi an area planting big tree forests is feasible,but should avoid a more serious soil dry er appearing.Key words:Xi an area; different veg etation; soil moisture content; soil dry er; moisture restore 土壤水分不足一直是制约黄土高原生态环境建设的首要因子,近年来大面积植树造林加剧了土壤干燥化。

陕西县域植被覆盖与土地退化关系的研究

陕西县域植被覆盖与土地退化关系的研究

生态环境植被的破坏导致土地的退化,而土地的退化又进一步造成植被覆盖减少。

恢复植被是用来解决土地退化的主要措施[1]。

土地退化有多种形式、多种类型、多种原因,到底植被覆盖与土地退化有什么具体关系,国内外已有许多这方面的研究。

周劲松、包浩生研究了植被盖度和土地利用方式在土地系统中的调节作用,即植被破坏对土壤侵蚀的放大效应[2];黄富祥等研究了植被覆盖对风蚀地表的保护作用,分析了植被覆盖影响下的风速廓线方程及植被覆盖对风力的分解作用,还具体研究了毛乌素沙地植被覆盖率与风蚀输沙率的定量关系[3,4];袁正科等研究了在缓坡梯土、湘南丘陵幼林林下植被覆盖对水土流失、土壤侵蚀的影响[5,6];钱乐祥就植被对土地退化的危险度影响[7]、常庆瑞就恢复植被对土地退化的效益进行了研究[8]。

可见,植被覆盖和土地退化的密切关系都已经得到了一致认同,但对其进行的实证研究并不多,尤其是以县域为研究单位,县是很重要的行政单位,植被类型和土地退化形式具有多样性,对其在县域的对应关系进行研究具有重要意义。

因此,本文依据最新遥感影像和多种统计资料,就陕西省96个县市的植被覆盖和土地退化分别计算了植被覆盖指数和土地退化指数,分析了两者的具体对应关系,得出普遍规律,对其中的特例县进行了分析,找出原因。

同时在纬向上找了一个典型抛面,分析了陕西省植被覆盖和土地退化在纵向上的变化,也实证了两者的关系。

1 数据来源与计算模型本文基础数据在陕西省最新遥感影像中提取,并对多种统计资料进行核对、纠正。

植被覆盖指数:指评价区域林地、草地及农田三种类型面积占评价区域面积的综合比。

在地表生态环境的众多组成因子中,土地利用与土地覆被状况是最直观的。

因此,通过专家打分法将不同土地利用/覆被类型赋予不同的权重,得出地表覆被状态值,作为生态环境状态的重要表征之一。

计算方法:植被覆盖指数=(0.5×林地面积+0.3×草地面积+0.2×农田面积)/区域面积;林地面积=0.6×有林地+0.25×灌林地+0.15×疏林地;陕西县域植被覆盖与土地退化关系的研究吴晓娟 孙根年(陕西师范大学 旅游与环境学院,西安 710062)摘要:本文依据最新遥感影像和多种统计资料,分别计算了陕西省96个市县植被覆盖与土地退化指数。

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《土地利用与植被覆盖变化研究》课程考核 土地利用与植被覆盖变化研究 ——以西安市灞桥区为例

学生姓名:JZ-W 学生学号:251020313 - 1 -

土地利用与植被覆盖变化研究 ——以西安市灞桥区为例 学生姓名:JZ-W 学生学号:251020313

摘要 本文以西安市灞桥区2000年和2009年两期SOPT影像数据基础,利用ENVI软件处理数据,进行研究区域的土地类型划分,进而通过计算土地利用动态度、土地分类指数、土地利用类型转移矩阵、土地利用程度综合指数等量,分析研究区土地利用及覆被变化基本情况,并对变化结果进行解释,对未来土地利用及覆被变化进行合理预测。 关键词 灞桥区,SPOT,土地利用,覆被变化 1 绪论 1.1 研究目的意义 此次研究目的在于通过实践练习,处理遥感影像数据,理解LUCC研究一般过程,理解LUCC内涵,熟练ENVI等相关专业软件的使用,提升科研能力。

2 研究内容和技术路线 2.1 研究内容 利用西安市灞桥区2000年和2009年两期分辨率为10米的SPOT影像数据,进行土地利用分类;计算并分析土地利用动态度、土地分类指数、土地利用类型转移矩阵、土地利用程度综合指数的变化特点与变化量;分析该区土地利用及覆被变化规律;对该区土地利用及覆被变化进行解释;利用两期SPOT影像数据,对未来10年的区域土地利用类型分布进行马尔可夫预测。 2.2 技术路线 对影像进行监督分类,并对分类结果进行检验,结果满意后再计算衡量土地利用及覆被变化的各项指标,分析各个结果数据得出有关信息,对计算结果进行解释,对未来土地利用类型进行预测。

3 研究区域概况与数据来源 3.1 研究区域概况 灞桥区地处陕西关中盆地中部,西安城东部,系西安市辖区之一。地理坐标为东经108°59′~109°16′,北纬34°10′~34°27′。东与临潼区、蓝田县接壤,西与雁塔区、新城区、未央区相连,南与长安区为邻,北以渭河与高陵县相望。距市中心5公里,全区总面积332平方公里,辖9个街道办事处,33个社区,226个行政村,人口50余万,因境内遗存始建于隋代的古灞桥而得名。 灞桥区以渭河冲积平原为主,具有山、坡、川、滩、塬的多样性地貌特征,包括三个类型区,其中北部为渭河冲积平原区,东部为低山丘陵区,东南部为台塬区。白鹿塬区域地质构造属于渭河断陷形成的阶梯式下降复式地堑,阶地台塬沟堑内以砂孵石、砾石及土状堆积物为主,并有丰厚的新生代沉积。台塬上区地形平缓,地势北高南低,以农业用地为主,地形由南向北依次递减至沟沿,沟顶海拔600m~750m,沟底海拔160m~600m之间,长度约3公里,坡度约30°左右,地面切割成的沟谷长度约为1000~2000m/km2。土壤类型以黄垩土、白垩土、褐色土以及少量的红色土,有机质丰富,保墒性能好,但是透气性差。 - 2 -

灞桥区属于暖温带半湿润大陆性季风区,光、热、水、气、土等自然条件优越。年平均降雨量635mm,日照时间为2026~2719小时,年平均气温为12~13.3℃,极端最高气温为41.7℃,绝对最低气温为-20.6℃。年大于10℃的有效积温为3650~4325℃,年无霜期202~208天。年初霜日期为11月1日以后,终霜期为4月1日以后。风向频率(静风频率)为30%左右,平均风速为2m/S。年平均相对湿度为70%左右。全年适于旅游的天数为290天,其中最佳的旅游时节为3月中旬至6月底、8月初至11月中旬,约210天。 3.2 数据来源 本次研究所用的是2000年和2009年两期遥感数据,该数据由指导老师提供,该数据为10米分辨率的SPOT影像数据,其投影为UTM,大地基准为WGS-84。出于本次研究的目的意义不是对目标区域的具体情况得出可靠研究结果,而是对研究一般过程的把握,所以没有对影像进行投影变换,几何校正等预处理工作。

4 研究过程 4.1 土地利用分类 土地利用分类是进行LUCC研究的基础性工作,本次研究选择的分类方法是监督分类,在分类之前要进行训练样本选择。根据研究区面积及影像特征,笔者把灞桥区土地利用分成四类,分别是:建设用地,耕地,水体,林地。在选择训练区样本时,四类样本数量选择在20个左右。选择完样本之后,利用最大似然法进行分类,并利用混淆矩阵来检验分类精度,由于影像质量较差等原因,分类精度不是很好。2000年及2009年分类结果如下图所示。

4.2 土地利用动态度计算 本研究仅涉及单一类型的土地利用动态度。土地利用动态度分析主要采用土地利用动态度研究土地利用变化模式。土地利用类型动态度指是某研究区一定时间范围内某种土地利用类型的数量变化情况,其表达式为: - 3 -

K=(Ub-Uα)/Uα×1/T×100% (1) 式中:K为研究时段内某一土地利用类型动态度;Ua、Ub分别为研究期初及研究期末某一种土地利用类型的数量;T为研究时段长,当T的时段设定为年时,K的值就是该研究区某种土地利用类型年变化率。 应用土地利用动态度分析土地利用类型的动态变化,可以真实反映区域土地利用/覆盖变化中土地利用类型变化的剧烈程度。 本研究中,土地类型数量用像元数目表示,Ub代表2009年的土地利用类型大小,Ua代表2000年的土地利用类型大小,时间T设定为10年,计算结果如下表所示。 表格 1 灞桥区土地利用动态度 土地类型 Ub /个 Ua/个 T/年 K/% 建设 1586084 1506149 10 0.5307 耕地 1282513 1338703 10 -0.4197 水体 65583 97246 10 -3.2560 林地 311554 303611 10 0.2616 4.3 土地分类指数计算 为了考察土地利用类型变化情况,可定义各类土地利用指数,如垦殖指数、植被指数、水域指数、林地指数、城市化指数,通过每类指数的变化可定量表达该区某一类型土地利用的利用程度与变化趋势。通过考察垦殖指数、植被指数、水域指数、林地指数和城市化指数的时空变化,可以定向了解各个地区土地利用与土地覆被中的耕地、草地、林地、水域的变化以及城市的扩展状况。土地各个分类指数定义为:

niiniiAaAaI11)(100)( (2)

式中:I——分析区域的土地利用分类指数; ai——分析区域内i类型土地利用所占的土地面积大小; A——分析区域土地总面积; n——土地利用分类的数目。 根据各个土地利用分类指数的定义,可以定义土地分类指数变化模型为:

10011AaaIIIniianiibabab (3)

%100)1(tIdIabab (4)

式中:Ia、Ib——分别为a时间和b时间的一定区域的土地利用分类指数; abI——在时间段a与b之间的土地分类指数变化量;

abdI——与t时间段对应的土地分类指数变化率;

T——时间段b-a。 由于数据量和有关信息量(如实际土地类型种数)限制,不能进行灞桥区土地分类指数计算。 4.4 土地利用类型转移矩阵计算 单纯的土地类型面积的增减并不能较好地反映各类型间的转换情况,即新增部分由哪些土地资源转换而来,减少部分又去向哪里。土地利用状态转移矩阵可全面而又具体地刻画区域土地利用变化的结构 - 4 -

特征与各用地类型变化的方向。该方法来源于系统分析中对系统状态与状态转移的定量描述,为国内外所常用。转移矩阵的数学形式为:



nnnnnnnijssssssssssssS

32122322211131211

(5)

式中:S——面积,hm2; n——土地利用的类型数: i,j——分别代表研究期初与研究期末的土地利用类型。在具体应用中,通常将该矩阵用表格形式来表示。 严格地讲,转移矩阵并非一种指数,只是将土地利用变化的类型转移面积按矩阵或表格的形式加以列出,可作为结构分析与变化方向分析的基础。从对区域土地利用变化特点的反映上,它又类似于指数,不妨看作指数的一种特殊形式。转移矩阵的意义在于它不仅可以反映研究期初、研究期末的土地利用类型结构,同时还可以反映研究时段内各土地利用类型的转移变化情况,以便于了解研究期初各类型土地的流失去向以及研究期末各土地利用类型的来源与构成。 本研究中S使用像元数量表示,n设定为10年,计算生成的灞桥区土地利用的转移矩阵如下表所示。 表格 2 2000—2009年灞桥区土地利用的转移矩阵 2009年 2000年 建设 耕地 水体 林地 总计 建设 808243 540201 35447 120755 1504646 比重/% 53.72 35.90 2.36 8.03 100.00 耕地 593858 597302 12023 134146 1337329 比重/% 44.41 44.66 0.90 10.03 100.00 水体 37591 29768 14295 15285 96939 比重/% 38.78 30.71 14.75 15.77 100.00 林地 144807 114202 3295 41077 303381 比重/% 47.73 37.64 1.09 13.54 100.00 总计 1584499 1281473 65060 311263 3242295 4.5 土地利用程度综合指数计算 土地利用程度变化模型是建立在对土地利用变化本身的历史过程进行描述的基础上的。根据刘纪远先生提出的土地利用程度的综合分析方法,将土地利用程度按照土地自然综合体在社会因素影响下的自然平衡状态分为若干级,并赋予分级指数,从而给出了土地利用程度综合指数及土地利用程度变化模型的定量化表达式。土地利用综合指数模型的数学表达式为:

400,1001001niiiLCAL (6)

式中:L——某区域土地利用程度综合指数; Ai——区域内第i级土地利用程度分级指数; Ci——区域内第i级土地利用程度分级面积百分比; n——土地利用程度的分级数。 土地利用程度变化值表达式为:

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