, 张开亮On simulation of changes in industrial land use and evaluation of ecological risks in a coal resource-exhausted city: A case study of Anyuan district, Pingxiang city
XIAMin, ZHANGKailiang收稿日期:2017-03-14
修回日期:2017-07-25
网络出版日期:2017-09-15
版权声明:2017《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
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1 引言
资源枯竭型城市是指矿产资源开发走向枯竭状态的资源型城市[1,2],其起源、发展、繁荣以及衰亡的过程与资源相关的工矿用地的变化密切相关。资源枯竭后城市的矿产资源上游产业逐渐退出,出现了大量废弃或低效利用的工矿用地,给城市带来了土地和生态环境问题。如何治理这些工矿用地,识别并管控其生态风险是资源枯竭型城市转型和可持续发展过程中的一大难题。开展工矿用地变化模拟与生态风险评价研究,探索资源枯竭背景下工矿用地变化方向、测度其生态风险对废弃或低效利用的工矿用地治理、工矿用地变化生态风险管理具有重要意义。目前国内外****在资源枯竭型城市的成因[3,4]、发展困境[5-7]、经济结构转型[8,9]及可持续发展[10-12]等方面取得较为丰硕的成果。随着资源枯竭型城市转型发展研究的深入,土地利用粗放、建设用地布局不合理等发展困境的暴露,资源枯竭型城市空间结构与扩张形态已成为现阶段研究的热点。杨显明等不仅对处于生命周期不同阶段煤炭资源枯竭型城市空间形态演化及其异同进行了研究、分析各阶段空间形态的影响因素[13-15],同时对城市空间重构模式进行总结、探讨了经济发展等因素的影响并提出了重构路径[16,17];刘辉等综合考虑生态适宜性、城市发展等因素对资源枯竭型城市增长边界的划定进行了探索,以实现对城市空间增长的管理[18]。此外,针对资源枯竭型城市往往生态环境破坏较为严重,陶晓燕基于压力—状态—响应（Pressure-State-Response,PSR）框架,建立了资源枯竭型城市生态安全评价指标体系[19];韦朝阳等从环境规划和管理的视角提出了煤炭资源枯竭型城市生态环境治理对策[20]。煤炭资源枯竭型城市工矿用地的时空演化对城市空间结构与生态环境密切相关,然而关于煤炭资源枯竭型城市工矿用地的时空演化研究尚不多见[21,22],工矿用地演化所带来的生态安全响应研究则更为少见。资源枯竭型城市历经了长时间、高强度的矿产资源开发利用,具有特定的自然、社会经济条件以及土地利用特征[23],为探索其产业转型和可持续发展的具体路径,有必要针对不同类别资源枯竭型城市土地利用的特点,分析和预测不同经济社会发展模式下其土地利用变化[24],尤其是工矿用地的变化以及对区域生态安全的影响。
本文以典型的煤炭资源枯竭型城市——江西省萍乡市安源区为例,基于其近十年高精度遥感影像,结合各项统计与规划数据,以工矿用地逐步消亡为背景模拟土地利用变化,据此分析工矿用地变化过程,评价其对生态安全的影响,以期为研究区工矿废弃地治理时序安排、土地利用和整治规划编制提供依据,也为其他资源枯竭型城市开展相关研究提供参考。
2 研究方法与数据来源
2.1 研究区概况
安源区位于江西省西部,萍乡市中部（图1a）,全区总面积212.58 km2,东部、东南部与江西省芦溪县接壤,西南及西部与萍乡市湘东区交界,北部与江西省上栗县毗连。地处亚热带季风湿润气候区,植被茂盛,水资源丰富,地势东南高、西北低,以丘陵、低山为主,丘陵约占全区总面积的50%。下辖4个镇6个街道办事处及城郊管理委员会（图1b）,2014年全区总人口38.51万人,地区生产总值234.4亿元。安源区是中国历史上有记载的开采煤炭较早的地区之一,作为一个典型的煤炭资源型城市,围绕煤炭开采逐步形成了以煤炭采选、矿山机械等为主导的产业体系。改革开放以来,城市经济社会依靠煤炭产业的支撑获得了巨大的发展。但是经历了数百年高强度的煤炭资源开采,到2000年后煤炭资源接近枯竭,带来了数量众多、规模较大的工矿废弃地,不仅土地利用效率低下,而且影响生态环境。安源区作为萍乡市的政治、经济、文化中心,既有一般城市社会中心职能,同时又陷入煤炭资源型城市的社会、经济、生态困境,科学合理地再利用工矿废弃地成为实现其经济社会转型和土地可持续利用的关键。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1萍乡市安源区位置示意图
-->Fig. 1Study location of Anyuan district, Pingxiang city
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2.2 数据来源与处理
获取了研究区2003年7月分辨率为2.5 m的SPOT5卫星遥感影像,2008年6月和2013年7月分辨率为0.5 m的航拍影像,根据研究区地形图,应用ERDAS软件对3期数据进行几何精校正,误差控制在0.5个像元内;采用eCognition Developer 8.7软件进行遥感影像解译,根据煤炭资源枯竭型城市工矿用地的特殊性、代表性等特征,将安源区土地利用类型划分为耕地、园林地、非工矿建设用地、工矿用地、工矿废弃地、水域和未利用地七大类,其中工矿用地为煤炭开采、加工、仓储用地、采煤塌陷地以及其他与煤炭相关的附属设施用地的统称。根据实地调研获取工矿用地的图斑信息对影像解译结果进行修正,解译结果总体分类精度达85%以上,Kappa系数大于0.8,能够满足论文研究的需要;采用ArcGIS 10.3对三期土地利用矢量数据进行空间坐标的统一匹配与范围裁剪。本文其他数据来源于萍乡市资源枯竭型城市转型、安源区矿产资源和土地利用总体规划、土地整治等相关规划,国民经济和社会发展在“十一五”“十二五”和“十三五”规划纲要,安源区志,2004-2014年《安源统计年鉴》以及区内各煤矿煤炭生产相关档案等。然后将研究区GDP、财政收入、工业产值、全社会固定资产投资、城镇化率及总人口数据以乡镇为单位赋值后栅格化。
2.3 研究方法
本文借助系统动力学模型在预测时间序列变化方面的优势,以及CLUE-S模型在小尺度、高效率的土地利用空间配置方面的优势[25],构建研究区土地利用变化模拟模型,模拟多情景下研究区土地利用变化,采用GIS空间分析方法提取并分析工矿用地变化,评价工矿用地变化带来的生态风险。2.3.1 土地利用数量变化SD模型
（1）模型构建。SD模型是以系统论为基础,强调事物之间因果关系的回路而构建的信息交流系统。安源区土地利用数量变化SD模型包括社会、经济、煤炭资源及土地利用四个子系统,其中土地利用子系统表征土地资源的供给情况,而其他子系统表征土地资源的需求情况。社会子系统通过总人口、城镇人口、城镇化水平等因素之间的相互关系影响区域土地利用结构,其中总人口数和城镇人口数的变化引起建设用地和农用地的变化;经济子系统中,地区生产总值能够有效地反映一个城市产业发展趋势,第二产业和第三产业的产值作为地区生产总值的主要构成部分,是城市经济增长的主要动力,通过促使人口向城镇集聚、激励产业结构调整、驱使生态环境改变,经济增长影响土地利用结构;煤炭资源的枯竭使大量工矿用地转变为工矿废弃地或变为其他建设用途,矿山治理、土地整治等工作又使工矿废弃地转变为园林地、耕地等土地利用类型;同时,由于研究区属于丘陵地区,工矿用地多位于相对较高的山区,水域与工矿用地变化的相关性较小,故水域不作为土地利用数量变化SD模型的模拟对象。土地利用子系统受制于土地自然供给的有限性,土地利用总面积长期保持不变,但是受到其他子系统及自身系统内部的影响,土地利用数量构成发生动态变化。
根据以上分析,模型设置了52个变量,其中状态变量8个、速率变量14个、辅助变量40个,辅助变量中6个为表函数（表1）,其中速率变量为一个步长内的增加量或减少量,体现的是状态变量变化的过程,本文以1年为步长,对各类型变量进行设置。根据各子系统之间的因果关系,运用Vensim PLE软件构建安源区土地利用数量变化SD模型（图2）。由于煤炭资源利用系统内容较广、涉及变量较多,本文的煤炭资源子系统中仅包含与煤炭产业用地、煤炭产业政策影响等方面相关的变量。采用历史检验法[25],综合直观检验及运行检验的方法对模型进行多次调校以提高模拟结果的精确程度。
（2）参数确定。为保证模型结果的准确度与可信度,本文通过收集相关历史数据资料,采用专家经验法、数理统计模型法等多种方法确定参数。主要参数确定如下：
第一,人口变动参数。自然增长率是表征区域人口自然增长趋势的指标,通过对研究时段内安源区人口自然增长情况进行统计分析,安源区人口自然增长率保持相对稳定,因此取其算数平均值为7.20‰;人口机械增长率是表征区域人口迁移趋势的指标,以研究时段安源区总人口数和自然增长数反推得到了该区域的人口机械增长数,与总人口数相除得到-4.00‰。
第二,城镇化水平。安源区是萍乡市的政治、经济、文化中心,城镇化率处于较高水平,然而现阶段正处于煤炭资源枯竭阶段,非煤炭接续产业尚未壮大,社会经济环境和人口集聚程度受到一定的影响,故城镇化水平也呈现无序波动的变化。根据统计年鉴,安源区2003-2013年城镇化水平在72.60%~75.94%之间无序波动,故此处取其平均值74.00%作为城镇化水平参数。
第三,地区生产总值增长率。根据安源区政府各年度工作报告,测算2003-2013年安源区地区生产总值平均增长率为12.48%。
第四,人均城镇用地和人均农村居民点用地面积。参考全国居住用地标准,结合安源区实际情况确定人均城镇用地面积为65 m2,人均农村居民点用地面积为90 m2。
第五,各土地利用类型的变化率。耕地、园林地、非工矿建设用地、未利用地年减少率根据研究时段内的平均减少面积和2009年以来区土地部门的年度变更数据确定;工矿废弃地年减少率根据《安源区工矿废弃地复垦利用试点项目实施方案》中确定的工矿废弃地复垦能力,确定为每年5%;根据测算,2022年安源区将无煤可采,煤炭产业政策影响系数根据各年煤炭产业相关政策估算。这些参数均以表函数形式参与模型的计算。
第六,固定资产投资土地增长等其他参数。参数根据2003-2013年各年土地利用转移情况测算固定资产投资土地增长系数、未利用地开发为非工矿建设用地、非煤炭产业建设占用耕地等。
（3）社会经济发展多情景设定。根据安源区煤炭资源枯竭的背景,经济社会转型发展趋势以及土地利用的现实情况,本文将人口迁移趋势、煤炭产业政策影响系数和工矿废弃地年减少率进行组合,设置低速发展模式A（简称模式A）、均衡发展模式B（简称模式B）和高速发展模式C（简称模式C）3种情景模拟安源区土地利用数量变化（表2）。模型的空间边界是安源区行政边界,时间边界为2014-2023年,步长为1年。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2土地利用数量变化SD模型
-->Fig. 2SD model for quantitative simulation of land use change
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Tab.1
表1
表1土地利用数量变化SD模型变量
Tab.1Main variables in SD model for quantitative simulation of changes in land use
| 变量 | 社会子系统 | 经济子系统 | 煤炭资源子系统 | 土地利用子系统 |
|---|---|---|---|---|
| 状态变量 | 总人口 | 地区生产总值 | 工矿用地面积、工矿废弃地面积、 | 耕地面积、园林地面积、非工矿建设用地面积、未利用地面积 |
| 速率变量 | 机械增长人口、自然增长人口 | 地区生产总值增加值 | 工矿用地减少量、工矿废弃地增加、工矿废弃地减少量 | 未利用地增加量、未利用地减少量、耕地减少量、耕地增加量、非工矿建设用地增加量、非工矿建设用地减少量、园林地增加量、园林地减少量 |
| 辅助变量 | 机械增长率、自然增长率、城镇化水平、城镇人口、乡村人口、城镇人口增长率、城镇人口增加量、乡村人口增长率、乡村人口增加量、人均城镇用地面积、城镇用地增加量、人均农村建设用地面积、农村建设用地增加量 | 固定资产投资比例、固定资产投资、固定资产投资拉动非煤建设用地增长、固定资产投资土地增长系数、地区生产总值增加率 | 工矿用地转为非工矿建设用地、煤炭产业政策影响系数、工矿废弃地复垦为园林地、工矿废弃地复垦速率、工矿废弃地复垦为耕地、工矿用地复垦为园林地 | 未利用地年减少率、耕地年减少率、非煤炭产业建设占用耕地、非工矿建设用地复垦为耕地、未利用地开发为非工矿建设用地、未利用地开发为园林地、非工矿建设用地年减少率、未利用地开发为耕地、耕地转园林地、非工矿建设用地占用园林地、园林地转耕地、非工矿用地复垦为园林地、园林地年减少率、耕地灾毁、非煤建设用地损毁、园林地灾毁 |
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Tab.2
表2
表22014-2023年安源区土地利用变化情景模式
Tab.2Scenario of changes in land use in the study area from 2014 to 2023
| 变量 | 标准 | 模式A | 模式B | 模式C |
|---|---|---|---|---|
| 人口机械增长率 | -4.00‰ | -4.00‰ | 1.00‰ | 4.00‰ |
| 煤炭产业政策影响系数 | a | a | 1.10×a | 1.20×a |
| 工矿废弃地年减少率 | 1.05×b | 1.05×b | 1.10×b | 1.20×b |
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2.3.2 土地利用空间变化CLUE-S模型
土地利用变化是一个复杂过程,各类型的土地利用变化均受到研究区的自然、社会经济条件、政策导向的影响,而且不同土地类型变化的驱动因素也存在差异。CLUE-S模型通过输入研究区土地利用变化和驱动因素的栅格数据,借助Logistic回归模型来分析土地利用变化和驱动因子之间的量化关系。为保证CLUE-S模型的高效运行,本文通过对比,选择大小为60 m的栅格数据进行研究。
（1）驱动因素设定。自然条件、社会经济、交通体系及政策等方面的驱动因素是推动土地利用变化的主要原因,依据土地利用变化驱动因素的分析对土地利用变化时空模拟模型进行设定不仅为土地利用变化方向提供了依据,而且能够有效提高模拟结果的准确性。但是,由于土地利用类型的不同,影响其变化的驱动因素也存在差异。本文参考相关研究[26-27],结合研究区实际分析不同因子对土地类型的综合作用,基于相关性、可获取性、空间差异性、可量化性以及综合性等原则[28],从自然、社会经济和区位等方面选取10个因子,针对不同的土地利用类型进行驱动因素组合（表3）。将GDP、财政收入等社会经济数据以乡镇为单元赋值,并以60 m的栅格大小进行栅格化处理。将2013年研究区各土地利用类型和对应驱动因子的栅格图转换为ASCⅡ输入CLUE-S模型中,运用二元Logistic回归模型对其驱动关系进行分析,以量化驱动因子影响研究区土地利用空间分配的规律[29],并采用ROC方法检验分析结果。
（2）转换规则设定。土地利用转换规则的设定包括用以表征土地利用转移可能性的转移矩阵和用以表征土地利用转移难易的ELAS参数的设定[24]。土地利用转移矩阵中行表示土地利用现状,列表示目标年土地利用类型,耕地、园林地、水域和未利用地无法直接转换为未利用地,在矩阵中用0表示,其他地类可以互相转换,在矩阵中用1表示。以土地利用变化历史数据为基础,通过反复调试,确定非工矿建设用地、工矿废弃地、工矿用地、耕地、园林地、水域和未利用地的ELAS参数分别为0.89、0.26、0.37、0.6、0.84、0.03以及0.59。
（3）空间分配。土地利用变化时空模拟可以认为是将各土地利用类型分配至空间网格的过程。依据基期土地利用现状、驱动因素以及转换规则设定,CLUE-S模型计算各土地利用类型在第i个栅格上的总概率,计算公式为[24]：
式中：TPROPi,λ表示第i个栅格上第λ种土地利用类型布局的总概率;Pi,λ表示Logistic回归得到的第λ种土地利用类型在第i个栅格上的布局概率;ELASλ表示第λ种土地利用类型的转换弹性;ITERλ表示第λ种土地利用类型的迭代参数。
在迭代参数的控制下各土地利用类型在空间中按照总概率的大小进行多次分配,直到该土地利用类型的面积等于土地利用数量变化SD模型确定的该年份的土地利用面积时开始下一年的模拟。模拟结果有效性采用Kappa指数进行检验。
Tab.3
表3
表3土地利用变化驱动因子
Tab.3Factors driving changes in land use in the study area
| 驱动因子 | 变量名称 | 因子描述 |
|---|---|---|
| 坡度 | sc1gr0 | 栅格的坡度大小（°） |
| 高程 | sc1gr1 | 栅格的海拔高度（m） |
| GDP | sc1gr2 | 以乡镇为单元的GDP（万元） |
| 财政收入 | sc1gr3 | 以乡镇为单元的财政收入（万元） |
| 工业产值 | sc1gr4 | 以乡镇为单元的工业总产值（万元） |
| 全社会固定资产投资 | sc1gr5 | 以乡镇为单元的全社会固定资产投资（万元） |
| 城镇化率 | sc1gr6 | 以乡镇为单元的城镇化率（%） |
| 总人口 | sc1gr7 | 以乡镇为单元的总人口（%） |
| 城镇距离 | sc1gr8 | 栅格到城镇的距离（m） |
| 交通距离 | sc1gr9 | 栅格交通干道的距离（m） |
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2.3.3 工矿用地变化生态风险评价
生态风险是指生态系统及其组成要素由于受到自然或者人为干扰等外界压力,从而形成可能的不利于生态系统结构和功能健康的风险[30]。工矿用地的变化往往带来地表植被、地质环境及其他生态方面的严重破坏,从生态风险的视角评价不同情景下的工矿用地格局,对其转型发展路径的选择显得尤为重要。本文基于PSR框架建立生态风险评价指标体系,PSR用于评估在人类干扰之下生态系统所面临的压力、变化状态及人类对于生态系统变化的响应。为了获取生态环境系统的所有特征,评价生态环境系统风险过程中,需要从多个角度进行评价指标的选择[31,32],工矿废弃地、工矿用地及建设用地不仅生态系统服务供给能力较弱甚至缺失,而且容易对生态环境造成破坏,是煤炭资源枯竭型城市转型发展过程中生态压力的主要来源;工矿用地转换为生态用地能更好地维持区域生态系统结构和功能的稳定,对生态用地的平均面积、斑块密度、聚集度的提高具有一定的作用,本文以此作为生态状态指标;工矿用地转化为其他地类的同时,也改变了生态用地的总面积、林地覆盖率以及生态服务价值,从而影响安源区的生态风险,本文以此作为生态响应指标（表4）。采用层次分析法确定各指标权重,综合指数法测算工矿用地变化生态风险[33]。
Tab.4
表4
表4安源区工矿用地变化生态风险评价指标体系
Tab.4Indicator system for ecological risk assessment of changes in industrial land in the study area
| 目标层 | 准则层 | 指标层 | 指标性质 | 权重 |
|---|---|---|---|---|
| 生态风险 | 生态压力 | 工矿废弃地面积x1（hm2） | 正向 | 0.2834 |
| 建设用地总面积x3（hm2） | 正向 | 0.0288 | ||
| 工矿用地总面积x4（hm2） | 正向 | 0.0207 | ||
| 生态状态 | 生态用地平均斑块面积x5（hm2） | 负向 | 0.1440 | |
| 生态用地斑块密度x6（斑块数/hm2） | 负向 | 0.1703 | ||
| 生态用地聚集度x7（%） | 负向 | 0.0920 | ||
| 生态响应 | 生态用地总面积x8（hm2） | 负向 | 0.0612 | |
| 林地覆盖率x9（%） | 负向 | 0.0920 | ||
| 生态服务价值x10（元） | 负向 | 0.1076 |
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3 结果分析
3.1 工矿用地数量变化
以2003年研究区基础数据作为输入,根据2008年及2013年的输出结果对土地利用数量变化SD模型进行调校,拟合程度最低为95.52%,最高达99.89%,基本能够反映土地利用数量变化趋势,据此模拟2018年和2023年不同情景下土地利用数量（表5）。需说明的是,工矿用地变化到2022年已停止,为保障城市日常能源供应,发挥煤炭储运功能,根据相关规划,2022年后3种情景下均保留工矿用地30 hm2。其中水域面积由土地总面积减去模拟结果中各地类的面积得到。Tab.5
表5
表52018年、2023年各情景模式下安源区土地利用数量（hm2）
Tab.5Land use change under different scenarios in the study area in 2018 and 2023 (hm2)
| 年份 | 情景模式 | 非工矿建设用地 | 工矿废弃地 | 工矿用地 | 耕地 | 园林地 | 未利用地 | 水域 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2003 | 现状 | 5556.01 | 31.19 | 743.99 | 4975.91 | 9499.20 | 26.45 | 437.00 |
| 2008 | 现状 | 6379.35 | 326.79 | 498.55 | 3719.08 | 9653.74 | 217.85 | 474.39 |
| 2013 | 现状 | 6980.61 | 280.30 | 488.30 | 3517.61 | 9302.16 | 255.00 | 445.77 |
| 2018 | 模式A | 7303.56 | 355.56 | 253.66 | 3390.59 | 9094.74 | 257.53 | 614.11 |
| 模式B | 7319.06 | 388.16 | 217.82 | 3390.82 | 9112.91 | 257.55 | 583.43 | |
| 模式C | 7334.65 | 409.49 | 177.17 | 3391.29 | 9143.18 | 257.58 | 556.39 | |
| 2023 | 模式A | 7879.53 | 352.13 | 30.00 | 3282.71 | 9003.05 | 225.88 | 496.45 |
| 模式B | 7887.89 | 240.50 | 30.00 | 3284.59 | 9070.39 | 226.15 | 530.23 | |
| 模式C | 7894.79 | 0.00 | 30.00 | 3288.45 | 9215.77 | 226.68 | 614.06 |
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低速发展模式、均衡发展模式和高速发展模式下,2013-2018年工矿用地分别减少234.64 hm2、270.48 hm2和311.13 hm2,2018-2023年又减少了223.66 hm2、187.82 hm2及147.17 hm2。经历了长期的煤炭资源的开发利用,煤炭资源趋于枯竭导致可开采资源品质降低、开采难度增加,进而煤炭资源的开采成本不断提升,从事煤炭开采的企业主由于无利可图纷纷退出该行业,煤炭产业衰退不仅导致城市经济发展水平呈下降趋势,而且导致承载煤炭资源开发利用的工矿用地规模不断萎缩。同时,为摆脱煤炭资源枯竭带来的经济低靡、失业率较高等发展困境,通过培育扶持接续替代产业、优化产业结构等路径来实现城市经济社会的转型发展。随着城市经济社会转型发展的不断推进,使研究区逐步走出煤炭资源枯竭型城市的发展困境,新型主导产业的形成与发展吸纳大量原本在煤炭行业中的资本,所以随着经济社会发展节奏的加快,煤炭行业在该区域的退出加速,工矿用地规模也随之减少。
3.2 工矿用地空间变化
运用CLUE-S模型分析研究区2013年各土地利用类型驱动因子,回归分析和ROC检验结果如表6所示。一般来说ROC值大于0.7时,模型具有较好的解释能力,测算结果除耕地和水域的ROC值分别为0.692和0.651,其余土地利用类型的ROC值均在0.7以上,将2013年的土地利用现状数据与2013年的模拟结果采用Kappa指数进行测算,模型模拟的Kappa系数为72.46%。非工矿建设用地的增加与城镇周边的耕地资源的减少受到城市空间发展政策的影响较大,而政策的可量化性较小,无法参与土地利用模拟,导致模拟结果与土地利用现状存在一定的差异,但模拟结果尚能达到有效性的要求。Tab.6
表6
表6二元Logistic回归系数及ROC检验
Tab.6Regression coefficients and ROC test value in binary Logistic regression
| 变量名 | 非工矿建设用地 | 工矿废弃地 | 工矿用地 | 耕地 | 园林地 | 水域 | 未利用地 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| sc1gr0 | - | - | -0.036222 | -0.000092 | - | -0.010073 | -0.066883 |
| sc1gr1 | -0.000892 | - | -0.001460 | 0.000768 | - | -0.000859 | -0.003919 |
| sc1gr2 | -0.000001 | 0.000002 | 0.000004 | 0.000000 | - | 0.000000 | 0.000001 |
| sc1gr3 | - | -0.000025 | -0.000014 | 0.000008 | -0.000005 | - | - |
| sc1gr4 | -0.000002 | 0.000033 | 0.000009 | - | 0.000001 | - | - |
| sc1gr5 | 0.000004 | -0.000059 | 0.000003 | -0.000004 | -0.000005 | -0.000004 | 0.000001 |
| sc1gr6 | 1.726453 | -27.716169 | 3.347479 | -2.640111 | -1.908026 | -0.936576 | -3.587183 |
| sc1gr7 | - | - | -0.000021 | -0.000008 | - | -0.000007 | - |
| sc1gr8 | -0.000639 | 0.000217 | -0.000595 | 0.000093 | 0.000391 | 0.000131 | -0.000056 |
| sc1gr9 | -0.000097 | - | -0.000488 | -0.000147 | 0.000114 | - | -0.000146 |
| 常数项 | -1.266536 | 18.935222 | -6.245871 | 0.173331 | 1.364572 | -2.286549 | -2.402871 |
| ROC | 0.844 | 0.780 | 0.704 | 0.692 | 0.782 | 0.651 | 0.722 |
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根据CLUE-S模型对参数的要求,将安源区土地利用数量变化模拟中3种不同情景下预测出的土地利用数量作为CLUE-S模型的土地利用需求量输入模型,预测研究区2018年和2023年的土地利用变化,结果表明3种模式下研究区各土地类型变化趋势一致,但是在建设用地扩张有序性、生态恢复积极性方面存在一定的差异。从土地利用变化模拟结果中提取工矿用地,得到2018年和2023年多情景下工矿用地分布图（图3）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图32018年、2023年多情景下安源区工矿用地分布
-->Fig. 3Distribution of industrial land in the study area under different scenarios in 2018 and 2023
-->
各情景下2013-2018年、2018-2023年两个时段内安源区工矿用地变化情况统计结果如表7示。在低速发展模式、均衡发展模式以及高速发展模式下,两个阶段的工矿用地变化趋势均为源镇南部和青山镇的南部;2018-2023年减少的工矿用地主要分布于高坑镇东南部、安源镇的中部以及青山镇的中南部。由于国家煤炭企业设立标准对产能、安全生产等方面的要求不断提高,小、微型煤炭企业普遍产能相对较弱、安全生产水平较低,该部分煤炭企业优先被淘汰;同时,随着城市的不断扩张,土地利用总体规划和城市规划的有效编制和有序实施,城区范围内利用效率低下、破坏较为轻微以及斑块较小的工矿用地优先被再开发利用,逐渐转为其他类型的城市建设用地,因此,城区内及周边面积较小的工矿用地优先减少。高坑煤矿、安源煤矿及青山煤矿3个大型国有煤矿占地面积较大、生产能力相对较强、安全生态水平较高,随着煤炭资源的枯竭,涉及工矿废弃地治理面积庞大、土地权属调整内容复杂以及安置转移劳动力数量较多,短期内实现工矿用地快速减少难度较大,故在两个阶段内形成逐渐减少的状态。低速发展模式、均衡发展模式以及高速发展模式下,城市发展对于用地指标需求的迫切程度、开展历史遗留工矿废弃地治理的经济能力等方面的差异从而形成了3种情景下模拟结果的不同。
Tab.7
表7
表72018和2023年多情景下安源区工矿用地变化（hm2）
Tab.7Industrial land changes in the study area under different scenarios in 2018 and 2023 (hm2)
| 行政区 | 模式A | 模式B | 模式C | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2018年 | 2023年 | 2018年 | 2023年 | 2018年 | 2023年 | |||
| 城区 | -76.80 | -0.17 | -85.88 | -0.09 | -91.88 | -0.12 | ||
| 安源镇 | -37.55 | -75.69 | -42.53 | -67.97 | -49.21 | -55.58 | ||
| 高坑镇 | -52.49 | -121.46 | -64.60 | -100.91 | -83.23 | -78.95 | ||
| 青山镇 | -27.86 | -26.02 | -34.97 | -18.66 | -41.34 | -12.52 | ||
| 五陂镇 | -16.44 | -0.01 | -16.74 | -0.10 | -17.91 | 0.00 | ||
| 丹江街道 | -13.04 | 0.00 | -14.51 | 0.00 | -15.53 | 0.00 | ||
| 白源街道 | -6.00 | -0.30 | -6.67 | -0.10 | -7.14 | 0.00 | ||
| 城郊管委会 | -4.46 | 0.00 | -4.59 | 0.00 | -4.91 | 0.00 | ||
| 合计 | -234.64 | -223.66 | -270.48 | -187.82 | -311.13 | -147.17 | ||
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3.3 工矿用地变化生态风险
2003年、2008年、2013年现状以及2018年与2023年3种情景模式下工矿用地变化生态风险评价结果如图3所示。2003年、2008年、2013年工矿用地变化的生态风险指数分别为0.2363、0.4982及0.5531;低速发展模式、均衡发展模式以及高速发展模式下,2018年工矿用地变化的生态风险指数分别为0.7321、0.7601及0.7651,生态风险依次提高,2023年工矿用地变化的生态风险指数分别为0.8180、0.7105及0.4651,生态风险依次减小。2003-2018年生态风险呈现加剧的趋势,其中2003-2008年生态风险增加最为剧烈,主要因为2003-2008年小型、微型煤炭企业的大量关闭形成大规模的工矿废弃地,且这一时段工矿废弃地的治理能力较弱,生态环境破坏也较为严重;2008-2013年和2013-2018年随着安源区范围内煤炭资源的枯竭加剧,剩余煤炭企业也受到了资源短缺的影响,煤炭企业的关闭使得工矿废弃地不断增多,从而导致生态风险不断增加。低速发展模式下2023年工矿用地变化的生态风险比2018年高,而均衡发展模式和高速发展模式下工矿用地变化的生态风险则是2018年较高,主要因为低速发展模式下,城市转型发展速度缓慢,建设用地需求低迷导致工矿废弃地治理缺乏社会激励和经济激励,对短期内形成的大量工矿废弃地得不到有效治理使得生态风险加剧;但是随着城市转型发展速度的加快,不仅建设用地需求量增加,而且工矿废弃地的治理经验和治理能力提升,生态环境得到不断改善,生态风险呈现下降的趋势。3种发展模式下2018年生态风险依次提高,而2023年生态风险则依次减小,主要是因为随着发展速度的增加,资本、劳动力从煤炭行业转移速度加快,工矿废弃地的面积增加速度不断提高,随着资源枯竭背景下煤炭企业的消亡,工矿废弃地的面积增加到一定的数量便不再增加,但工矿废弃地治理能力逐渐提高,使得2018年和2023年3种情景模式下工矿用地变化的生态风险趋势相反。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4安源区工矿用地变化的生态风险评价结果
-->Fig. 4Results for ecological risk assessment of industrial land use changes in the study area
-->
4 结论与讨论
本文以江西省萍乡市安源区为例,以煤炭资源枯竭为背景,模拟2018年和2023年低速发展、均衡发展和高速发展3种情景模式之下研究区土地利用变化,在此基础上分析工矿用地变化,评价其生态风险,结果表明：（1）3种发展模式下,2013-2018年、2018-2023年两个阶段内研究区土地利用变化趋势一致,工矿用地减少的速度依次增加,城区内的工矿用地及城区周边面积较小的工矿用地优先转变为其他土地类型,大型国有煤矿由于生产能力相对较大,工矿用地面积也较大,变化较为缓慢,工矿用地变化速度及空间分布与城市转型发展状态相关。
（2）2003-2018年工矿用地变化生态风险呈现加剧的趋势,主要原因是研究区煤炭资源枯竭加剧,煤炭企业的关闭使得工矿废弃地越来越多,从而导致生态风险不断增加;2018年3种发展模式下工矿用地变化的生态风险依次提高,2023年结果恰好相反,这与研究区转型发展不同时期工矿废弃地的治理能力,以及生态环境的改善水平有关。
（3）基于SD模型和CLUE-S模型构建研究区土地利用变化模拟模型,设定低速发展、均衡发展和高速发展3种情景模式进行模拟,结果能够较好地反映研究区在转型发展过程中不同状态下的土地利用变化特征。由于3种模式下社会经济转型发展速度存在差异,工矿用地减少速度和对生态安全的影响也不同,故当地政府可以将3种模式下工矿用地变化模拟结果作为未来工矿用地利用管控的方案集合,根据城市转型发展的现实需要设置科学合理的工矿废弃地治理目标,有序推进治理工作,从而保障研究区社会经济可持续发展。
本文研究也存在不足,由于政策因素在空间上难以量化,在进行土地利用变化模拟时,仅在数量变化模拟中考虑了政策因素,后续研究中将探索更为综合的分析模型;此外,本文模拟的时间尺度为2003-2023年,空间尺度为县域,土地利用变化的驱动机制会随着时间尺度和空间尺度的变化而产生变化,进一步的研究将考虑时空多尺度问题。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [26] | . 利用高分辨率航片、Landsat TM影像和土地利用现状图,建立兰州市1949-2005年城市扩展GIS空间数据库,应用改进的SLEUTH模型,重建兰州市1949-2005年城市空间扩展过程,并情景模拟未来扩展趋势.采用两种不同历史年份跨度情景、校准SLEUTH模型.研究表明:该模型客观地重建了兰州市1949-2005年城市动态扩展过程;两种不同情景预测仍将继续沿河谷扩散发展,在城市增长方式与空间分布上既相似又有显著差异:情景1预测城市扩展趋势快于情景2预测,更接近于现实城市扩展趋势;情景2预测对城市扩展控制较严格,更趋向于可持续发展.建议近期内加强兰州建成区内部土地利用空间结构优化与空间置换,进而加快城市职能的空间置换,同时为未来发展预留一定的土地储备和发展空间.<dt><strong><t>Abstract：</t></strong></dt><dd>This paper discusses a simulation and analysis of urban spatial expansion of Lanzhou City using remote sensing data, GIS and SLEUTH model. The historical data were derived from 1:50 000 land use maps in 1949 and 1976, aerial photos in 1959, 1980 and 2001, and Landsat TM images in 1986, 1993 and 2005. Two different scenarios were designed for the calibration and prediction to explore the impacts of policy and social and economic factors on urban expansion. The first scenario was designed as the continuation of the trend during the period of 1949 - 2005 with all the eight data sets; while the second one was designed as the continuation of the trend during the period of 1986 -2005 with the recent four data sets. Nine boom cycles during the period of 1949 - 1959 and two boom cycles during the period of 1959 - 1976 were derived by SLEUTH model for the first scenario, the former nine boom cycles were caused by the fast expansion spurred by the five main projects, and the latter two boom cycles were mainly caused by the chaotic expansion at the end of the Cultural Revolution and the investment at the beginning of the "Fifth Five-year Plan". One boom cycle in 1993 was derived for the second scenario, which was caused by the abolishment of the Vegetable Production Base Protection Law. The bust cycles were not simulated correctly due to the insufficient historical data during the period of 1959 - 1976. It can be concluded that the calibrations under two different scenarios were satisfactory. There were not only the obvious differences between the predicted results under the two different scenarios, but also some similarities in the growth form. The trends of urban growth under the two different scenarios were similar with the simultaneous occurrence of diffusive growth and coalescence growth, while the growth of the first scenario was faster and closer to the reality than the second. The advantages and disadvantages of SLEUTH model are also discussed. 利用高分辨率航片、Landsat TM影像和土地利用现状图,建立兰州市1949-2005年城市扩展GIS空间数据库,应用改进的SLEUTH模型,重建兰州市1949-2005年城市空间扩展过程,并情景模拟未来扩展趋势.采用两种不同历史年份跨度情景、校准SLEUTH模型.研究表明:该模型客观地重建了兰州市1949-2005年城市动态扩展过程;两种不同情景预测仍将继续沿河谷扩散发展,在城市增长方式与空间分布上既相似又有显著差异:情景1预测城市扩展趋势快于情景2预测,更接近于现实城市扩展趋势;情景2预测对城市扩展控制较严格,更趋向于可持续发展.建议近期内加强兰州建成区内部土地利用空间结构优化与空间置换,进而加快城市职能的空间置换,同时为未来发展预留一定的土地储备和发展空间.<dt><strong><t>Abstract：</t></strong></dt><dd>This paper discusses a simulation and analysis of urban spatial expansion of Lanzhou City using remote sensing data, GIS and SLEUTH model. The historical data were derived from 1:50 000 land use maps in 1949 and 1976, aerial photos in 1959, 1980 and 2001, and Landsat TM images in 1986, 1993 and 2005. Two different scenarios were designed for the calibration and prediction to explore the impacts of policy and social and economic factors on urban expansion. The first scenario was designed as the continuation of the trend during the period of 1949 - 2005 with all the eight data sets; while the second one was designed as the continuation of the trend during the period of 1986 -2005 with the recent four data sets. Nine boom cycles during the period of 1949 - 1959 and two boom cycles during the period of 1959 - 1976 were derived by SLEUTH model for the first scenario, the former nine boom cycles were caused by the fast expansion spurred by the five main projects, and the latter two boom cycles were mainly caused by the chaotic expansion at the end of the Cultural Revolution and the investment at the beginning of the "Fifth Five-year Plan". One boom cycle in 1993 was derived for the second scenario, which was caused by the abolishment of the Vegetable Production Base Protection Law. The bust cycles were not simulated correctly due to the insufficient historical data during the period of 1959 - 1976. It can be concluded that the calibrations under two different scenarios were satisfactory. There were not only the obvious differences between the predicted results under the two different scenarios, but also some similarities in the growth form. The trends of urban growth under the two different scenarios were similar with the simultaneous occurrence of diffusive growth and coalescence growth, while the growth of the first scenario was faster and closer to the reality than the second. The advantages and disadvantages of SLEUTH model are also discussed. |
| [27] | . 城乡建设用地变化及驱动机制是国内外研究的热点领域,我国正处在城镇化快速发展时期,建设用地的迅速扩张已成为当前中国土地利用变化的主要特征。以5期(1975、1990、2000、2005和2010年)土地利用现状数据为基础,利用GIS空间分析技术,提取建设用地变化及空间分布信息,利用建设用地扩展指数和建设用地密度分析方法对近35年来(1975-2010年)西安市建设用地扩展的时空特征进行分析。并结合社会经济数据,对建设用地空间扩展驱动力进行分析。结果表明:西安市建设用地面积急剧增长,建筑密度不断加大,并且城乡空间差异较大。西安市建设用地扩展是多因素综合作用的结果,高程和坡度控制着建设用地的分布格局,城市沿河谷扩展。西安市城市建设应加强区域宏观规划和土地利用详细规划,切实保护秦岭北麓林草地,加强历史文化名城特色,避免低层次文化复古创修。 城乡建设用地变化及驱动机制是国内外研究的热点领域,我国正处在城镇化快速发展时期,建设用地的迅速扩张已成为当前中国土地利用变化的主要特征。以5期(1975、1990、2000、2005和2010年)土地利用现状数据为基础,利用GIS空间分析技术,提取建设用地变化及空间分布信息,利用建设用地扩展指数和建设用地密度分析方法对近35年来(1975-2010年)西安市建设用地扩展的时空特征进行分析。并结合社会经济数据,对建设用地空间扩展驱动力进行分析。结果表明:西安市建设用地面积急剧增长,建筑密度不断加大,并且城乡空间差异较大。西安市建设用地扩展是多因素综合作用的结果,高程和坡度控制着建设用地的分布格局,城市沿河谷扩展。西安市城市建设应加强区域宏观规划和土地利用详细规划,切实保护秦岭北麓林草地,加强历史文化名城特色,避免低层次文化复古创修。 |
| [28] | . |
| [29] | . 本文以太仆寺旗为研究区 ,通过将土地利用驱动因子分解为稳定少动控制因子、年际变动影响因子与社会经济驱动因子 ,求解了太仆寺旗土地利用变化驱动因子作用系数矩阵 ,揭示了不同类型因子驱动土地利用变化的方向与强度。在此基础上 ,以CLUE S模型为框架 ,构建了太仆寺旗土地利用变化时空格局模拟模型 ,通过集成基于太仆寺旗土地利用系统动力学模型获取的土地利用变化及其社会经济驱动因子信息 ,动态模拟了太仆寺旗土地利用变化的时空模式 ,进行了参考模式、生态模式与经济模式下的情景分析。 本文以太仆寺旗为研究区 ,通过将土地利用驱动因子分解为稳定少动控制因子、年际变动影响因子与社会经济驱动因子 ,求解了太仆寺旗土地利用变化驱动因子作用系数矩阵 ,揭示了不同类型因子驱动土地利用变化的方向与强度。在此基础上 ,以CLUE S模型为框架 ,构建了太仆寺旗土地利用变化时空格局模拟模型 ,通过集成基于太仆寺旗土地利用系统动力学模型获取的土地利用变化及其社会经济驱动因子信息 ,动态模拟了太仆寺旗土地利用变化的时空模式 ,进行了参考模式、生态模式与经济模式下的情景分析。 |
| [30] | . 在GIS和RS技术支持下,以行政区划为评价单元,从景观结构角度构建生态风险评价模型,借助地统计分析及空间自相关分析方法,对盐城海岸带地区2000-2010年景观生态风险的时空分异特征进行定量评价.结果表明:2000-2010年,盐城海岸带地区整体生态环境质量有所下降.10年间,研究区生态风险平均值从0.35增长至0.39,高等级生态风险区不断增加.土地利用生态风险程度整体空间分异性不断增加,局部呈现高—高聚集和低—低聚集.较高风险区和高风险区主要分布于射阳县、大丰市大丰港以北的沿海区域以及东台弶港附近,其原因主要是随着沿海开发的推进,临港产业和临海城镇的发展,海岸带土地利用变化加剧,沿海地区生态系统稳定性被破坏. 在GIS和RS技术支持下,以行政区划为评价单元,从景观结构角度构建生态风险评价模型,借助地统计分析及空间自相关分析方法,对盐城海岸带地区2000-2010年景观生态风险的时空分异特征进行定量评价.结果表明:2000-2010年,盐城海岸带地区整体生态环境质量有所下降.10年间,研究区生态风险平均值从0.35增长至0.39,高等级生态风险区不断增加.土地利用生态风险程度整体空间分异性不断增加,局部呈现高—高聚集和低—低聚集.较高风险区和高风险区主要分布于射阳县、大丰市大丰港以北的沿海区域以及东台弶港附近,其原因主要是随着沿海开发的推进,临港产业和临海城镇的发展,海岸带土地利用变化加剧,沿海地区生态系统稳定性被破坏. |
| [31] | . |
| [32] | . 区域生态安全评价需通过评价模型实现。而此类模型的构建则要克服理论、技术、方法、数据等方面的巨大障碍。文章根据生态环境系统的本质特征,对层次分析方法、灰色系统方法、模糊数学方法、变权方法等常用区域生态安全评价模型进行优化的复合,以期获得更加贴近实际情况的评价结论。在此基础上,构建层次分析-变权-模糊-灰色关联复合模型,作为区域生态安全综合评价的评价模型。 区域生态安全评价需通过评价模型实现。而此类模型的构建则要克服理论、技术、方法、数据等方面的巨大障碍。文章根据生态环境系统的本质特征,对层次分析方法、灰色系统方法、模糊数学方法、变权方法等常用区域生态安全评价模型进行优化的复合,以期获得更加贴近实际情况的评价结论。在此基础上,构建层次分析-变权-模糊-灰色关联复合模型,作为区域生态安全综合评价的评价模型。 |
| [1] | . 截止2009年,我国已有44个城市被国家有关部门列为资源枯竭型城市,其面临着生态环境破坏严重、主体产业衰退、失业及贫困人口较多等方面的困境。本文在对资源枯竭型城市产生的原因和面临的困境进行较为深入分析的基础上,从政策扶持和立法保障两方面提出了资源枯竭型城市可持续发展的基本对策。 截止2009年,我国已有44个城市被国家有关部门列为资源枯竭型城市,其面临着生态环境破坏严重、主体产业衰退、失业及贫困人口较多等方面的困境。本文在对资源枯竭型城市产生的原因和面临的困境进行较为深入分析的基础上,从政策扶持和立法保障两方面提出了资源枯竭型城市可持续发展的基本对策。 |
| [33] | . 根据土地利用的可持续性特征,本文从压力-状态-响应三个方面选取14个指标,构建了土地利用可持续性评价指标体系和综合评价模型,对鄱阳湖生态经济区的31个县（市）进行了评价。研究结果表明,鄱阳湖生态经济区土地利用可持续性水平总体评价结果由2006年的“临界可持续性”等级（II）提升至2010年的“可持续性较好”等级（III）。但在空间差异上,2010年与2006年相比,处于土地利用不可持续阶段的县（市）完全消失,处于可持续利用阶段的由1个增加至5个。评价结果基本上反映了当地土地利用可持续性的变化状况,说明构建的评价指标体系和建立的综合评价模型是可行的。 根据土地利用的可持续性特征,本文从压力-状态-响应三个方面选取14个指标,构建了土地利用可持续性评价指标体系和综合评价模型,对鄱阳湖生态经济区的31个县（市）进行了评价。研究结果表明,鄱阳湖生态经济区土地利用可持续性水平总体评价结果由2006年的“临界可持续性”等级（II）提升至2010年的“可持续性较好”等级（III）。但在空间差异上,2010年与2006年相比,处于土地利用不可持续阶段的县（市）完全消失,处于可持续利用阶段的由1个增加至5个。评价结果基本上反映了当地土地利用可持续性的变化状况,说明构建的评价指标体系和建立的综合评价模型是可行的。 |
| [2] | . 分析、界定资源型城市不同转型阶段内涵及特征,构建吉林省资源型城市转型阶段识别体系。引入具有隶属函数性质的分段函数模型,识别转型阶段、分析转型特征及成因。结果表明,吉林省资源型城市经济与社会发展、基础设施建设、环境污染治理等方面转型效果均有所提升,总体进入基本转型阶段,经济转型特征最为明显,城市基础设施建设较落后。不同类型资源型城市转型效果差异显著,其中石油类城市转型较好,森工类、煤炭类城市转型较差,资源枯竭型城市较其他城市转型难度大;同时城市的资源依赖特征仍然突出。评价结果符合吉林省资源型城市实际情况。最后从中央政策、产业基础与空间区位、资源禀赋、地方财政等方面分析吉林省资源型城市转型特征成因,并提出了吉林省资源型城市未来的可持续发展模式与路径。 分析、界定资源型城市不同转型阶段内涵及特征,构建吉林省资源型城市转型阶段识别体系。引入具有隶属函数性质的分段函数模型,识别转型阶段、分析转型特征及成因。结果表明,吉林省资源型城市经济与社会发展、基础设施建设、环境污染治理等方面转型效果均有所提升,总体进入基本转型阶段,经济转型特征最为明显,城市基础设施建设较落后。不同类型资源型城市转型效果差异显著,其中石油类城市转型较好,森工类、煤炭类城市转型较差,资源枯竭型城市较其他城市转型难度大;同时城市的资源依赖特征仍然突出。评价结果符合吉林省资源型城市实际情况。最后从中央政策、产业基础与空间区位、资源禀赋、地方财政等方面分析吉林省资源型城市转型特征成因,并提出了吉林省资源型城市未来的可持续发展模式与路径。 |
| [34] | Along with the development of the city construction, a series of ecological problems, such as irrational land use and forest resources destruction, have appeared. Ecological land classification aims to efficiently manage natural resources, and is often used as an effective approach for solving environmental problems. The most basic land unit of ecological land classification is determined by identifying the relationship between vegetation and environmental factors. Using such, this study analyzed the quantitative classification and ordination of a forest landscape in Xiamen City, China. We used two-way indicator species analysis (TWINSPAN) to examine the relationship between environmental factors, and vegetation communities within forty vegetation plots in Xiamen City. The ordination of these community types was accomplished according to six environmental factors: elevation, aspect, slope, slope position, and thickness of A horizon and thickness of B horizon, using principal components analysis (PCA) and canonical correspondence analysis (CCA). The results indicated that vegetation plots can be divided into six community types. Among the environmental factors, aspect, slope and thickness of A horizon were closely correlated with plant community type, and distribution pattern within this region, indicating that they are useful variables for ecological land classification in Xiamen City. |
| [35] | . 以1995年、2000年、 2005年和2010年四期Landsat TM影像解译数据和社会经济数据为基础,借助Arc GIS分析手段,探讨了期间湖南省的土地利用转型情况。借鉴全球生态系统服务价值的最新研究成果,结合中国实际情况对生态系统服务价值系数进行了修订,进 而对湖南省土地利用转型导致的生态系统服务价值变化进行了测度和分析。结果表明:1995-2010年,湖南省土地利用发生明显变化,主要表现为城乡建设 用地增加及耕地和草地面积的减少;1995-2000年,湖南省生态系统服务价值略有提升,由8807.8亿元变为8829.5亿元,增加0.25%。但 自2000年以后,生态系统服务价值持续下降,由2000年的8829.5亿元降至2010年的8770.9亿元,下降0.66%。最后,提出保障湖南省 生态系统服务功能的土地利用优化配置建议。 |
| [3] | . 着眼于矿业城市的持续发展,论文对我国矿业城市问题产生的内外因进行了探讨,分析了矿业城市发展的经济效益,结合对矿业城市持续发展规律的理论思考和国内不同类型矿业城市的实证研究,提出了战略与对策。研究认为:①长期以来,没有处理好“矿”与“城”的关系是造成矿业城市问题的主要原因,而来自国内外的竞争更加剧了其与非矿业城市的发展差距;②矿业城市总体经济发展水平落后于全国城市平均水平。矿业城市经济效益存在规模收益递增,油气、钢铁城市发展状况相对较好;③矿业城市持续发展的前提是实现资本优势的转换,推动非矿经济的发展。 着眼于矿业城市的持续发展,论文对我国矿业城市问题产生的内外因进行了探讨,分析了矿业城市发展的经济效益,结合对矿业城市持续发展规律的理论思考和国内不同类型矿业城市的实证研究,提出了战略与对策。研究认为:①长期以来,没有处理好“矿”与“城”的关系是造成矿业城市问题的主要原因,而来自国内外的竞争更加剧了其与非矿业城市的发展差距;②矿业城市总体经济发展水平落后于全国城市平均水平。矿业城市经济效益存在规模收益递增,油气、钢铁城市发展状况相对较好;③矿业城市持续发展的前提是实现资本优势的转换,推动非矿经济的发展。 |
| [4] | . The industry structure locking-in is a common economic phenomenon, which is also not conducive to the resource-based cities'sustainable development obviously. Huaibei is a typical coal resource-based city, which being have development foundations. The resource-based industry occupies an important proportion in the national economy, and the industrial structure locking-in is serious in long development terms. This paper makes the tracking study on the succession process of the industrial structure by shift-share analysis method for Huaibei. The research reveals some truth for us. Before the period of prosperity, the industrial structure had been locked in the coal mining industry, the electricity industry, the textile and clothing processing industry, and the agricultural product processing industry. During the recession period, the alternative industry, such as the industry of fine chemicals, the building material processing industry, the machinery manufacturing industry, the metal smelting industry and the metal product industry, developed gradually. In the transition development period, the locked industry deblocked step by step. For the difference, which between the industrial structure similarity coefficient, the Industrial concentration coefficient, the output locking-in coefficient, and the employment locking-in coefficient in different stages, were notable. The formation and evolution Process of the coal resource-based cities' industry locking-in includes five stages, that are the industrial introduction period, the minor locking in period, the medium locking in period, the serious locking in period, and the deblocking period. Each of these factors, including the resource endowment, the social, the technical, the market, the industrial policy and the people's idea, had influence on the coal resource-based cities' industry locking-in. The alternative industries, which selected and cultivated in the transition development period, should be based on the existing industrial base. The industry structure locking-in is a common economic phenomenon, which is also not conducive to the resource-based cities'sustainable development obviously. Huaibei is a typical coal resource-based city, which being have development foundations. The resource-based industry occupies an important proportion in the national economy, and the industrial structure locking-in is serious in long development terms. This paper makes the tracking study on the succession process of the industrial structure by shift-share analysis method for Huaibei. The research reveals some truth for us. Before the period of prosperity, the industrial structure had been locked in the coal mining industry, the electricity industry, the textile and clothing processing industry, and the agricultural product processing industry. During the recession period, the alternative industry, such as the industry of fine chemicals, the building material processing industry, the machinery manufacturing industry, the metal smelting industry and the metal product industry, developed gradually. In the transition development period, the locked industry deblocked step by step. For the difference, which between the industrial structure similarity coefficient, the Industrial concentration coefficient, the output locking-in coefficient, and the employment locking-in coefficient in different stages, were notable. The formation and evolution Process of the coal resource-based cities' industry locking-in includes five stages, that are the industrial introduction period, the minor locking in period, the medium locking in period, the serious locking in period, and the deblocking period. Each of these factors, including the resource endowment, the social, the technical, the market, the industrial policy and the people's idea, had influence on the coal resource-based cities' industry locking-in. The alternative industries, which selected and cultivated in the transition development period, should be based on the existing industrial base. |
| [5] | . 脆弱性是可持续发展的一个时间函数和空间函数,区域经济发展过程是一个不断抑制脆弱性实现螺旋式上升的过程,矿业城市经济发展的脆弱性具有典型的＂压力（P）-敏感（S）-弹性（E）＂的特征。据此,构建了一个矿业城市经济发展脆弱性评价模型,结合主成分分析法和熵值法,选取东北地区矿业城市作为案例进行评价,从脆弱性的视角来研究矿业城市经济的可持续发展。评价结果表明：（1）脆弱度在地域上主要集中分布于辽宁省;（2）脆弱度在资源类型上具有煤炭类〉综合类〉冶金类〉油气类的趋势;（3）脆弱度随其生命周期的推进逐渐增大;（4）城市经济发展自身的弹性度对决定其脆弱性程度的作用更为显著。 脆弱性是可持续发展的一个时间函数和空间函数,区域经济发展过程是一个不断抑制脆弱性实现螺旋式上升的过程,矿业城市经济发展的脆弱性具有典型的＂压力（P）-敏感（S）-弹性（E）＂的特征。据此,构建了一个矿业城市经济发展脆弱性评价模型,结合主成分分析法和熵值法,选取东北地区矿业城市作为案例进行评价,从脆弱性的视角来研究矿业城市经济的可持续发展。评价结果表明：（1）脆弱度在地域上主要集中分布于辽宁省;（2）脆弱度在资源类型上具有煤炭类〉综合类〉冶金类〉油气类的趋势;（3）脆弱度随其生命周期的推进逐渐增大;（4）城市经济发展自身的弹性度对决定其脆弱性程度的作用更为显著。 |
| [6] | . 资源型城市随着资源的不断衰竭以及在多年的发展中积累的矛盾日益暴露出来，其可持续发展面临严重挑战，如何选择接续替代产业的发展方向与路径是当前研究的前沿与热点。萍乡是一个以煤立市、典型的以传统资源型产业为主的工矿城市，目前产业发展主要存在产业结构单一、主体资源（煤炭）不断衰竭、生态环境问题日益严重和煤炭工人就业、再就业困难等问题。利用PCDL模型对萍乡市产业进行了定性与定量分析，结果表明：萍乡的工业化总体上处于中期阶段，但已出现向后期阶段过渡的明显特征；随着煤炭资源的不断枯竭，采掘业特别是煤炭开采和洗选业优势地位在下降，产业发展动力有所不足，产业发展已逐步由煤炭资源开始采转向其它资源及相关的加工制造业。因此，萍乡应着力于把中间品制造业和深加工制造业作为当前的接续产业。 资源型城市随着资源的不断衰竭以及在多年的发展中积累的矛盾日益暴露出来，其可持续发展面临严重挑战，如何选择接续替代产业的发展方向与路径是当前研究的前沿与热点。萍乡是一个以煤立市、典型的以传统资源型产业为主的工矿城市，目前产业发展主要存在产业结构单一、主体资源（煤炭）不断衰竭、生态环境问题日益严重和煤炭工人就业、再就业困难等问题。利用PCDL模型对萍乡市产业进行了定性与定量分析，结果表明：萍乡的工业化总体上处于中期阶段，但已出现向后期阶段过渡的明显特征；随着煤炭资源的不断枯竭，采掘业特别是煤炭开采和洗选业优势地位在下降，产业发展动力有所不足，产业发展已逐步由煤炭资源开始采转向其它资源及相关的加工制造业。因此，萍乡应着力于把中间品制造业和深加工制造业作为当前的接续产业。 |
| [7] | . 东北地区资源型城市的贫困居民、贫困棚户区与贫困城市问题揭示的是中国当前日益突出的城市贫困现象,相关研究有助于提高地理学解决社会问题的实践能力。通过总结资源型城市沉陷安置区社区建设、居民就业、社会保障、接续产业发展等诸多问题,讨论了在棚户区的改造方式与安置位置选择、政府的贫困救助能力以及城市经济转型中,存在的不利于城市反贫困的主要障碍,并提出应通过采用灵活适用的改造模式、改善安置住房的区位条件、扩大救助贫困居民的地区援助、支持资源型城市自生能力增强等措施,促进棚户区长效改造、克服城市贫困。 东北地区资源型城市的贫困居民、贫困棚户区与贫困城市问题揭示的是中国当前日益突出的城市贫困现象,相关研究有助于提高地理学解决社会问题的实践能力。通过总结资源型城市沉陷安置区社区建设、居民就业、社会保障、接续产业发展等诸多问题,讨论了在棚户区的改造方式与安置位置选择、政府的贫困救助能力以及城市经济转型中,存在的不利于城市反贫困的主要障碍,并提出应通过采用灵活适用的改造模式、改善安置住房的区位条件、扩大救助贫困居民的地区援助、支持资源型城市自生能力增强等措施,促进棚户区长效改造、克服城市贫困。 |
| [8] | The purpose in this paper is to examine theories of labour market segmentation within the context of the early 1980s recession, and its immediate aftermath, in British Columbia, Canada. In particular, the conclusions are based on a large sample of firms in the manufacturing, wholesale, and producer service sectors for the period 198109“86. The paper is divided into four parts: First is a review of Doeringer's and Piore's classic presentation of segmentation theory focusing on the Fordist firm, and a comparison of it with more recent statements on labour markets made by Atkinson in connection with his work on the flexible firm. Second is a brief description of the recent changes affecting the economy in British Columbia over the last decade or so. Third, employment change and labour segmentation are examined in terms of occupational, gender, and industry characteristics for manufacturing, wholesaling, and producer service sectors in British Columbia. Last, given that the authors's evidence is in terms of aggregate trends, the fourth section provides three case studies, one drawn from each sector. |
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| [11] | . 在定量分析煤炭资源枯竭型城市建设用地扩展、用地结构和用地效益等问题的基础上,采用SPSS软件运用主成分分析法提取了主要影响因子。煤炭资源枯竭型城市建设用地结构并不是实现城市土地可持续利用的障碍因素,关键在于土地利用经济效益较低,必须加快产业结构升级,提高土地利用效益;发展劳动密集型产业,解决城市失业问题,逐步减小贫富差距,保证社会稳定是根本,特别要加大煤炭资源枯竭型城市生态投入,走可持续发展之路。 在定量分析煤炭资源枯竭型城市建设用地扩展、用地结构和用地效益等问题的基础上,采用SPSS软件运用主成分分析法提取了主要影响因子。煤炭资源枯竭型城市建设用地结构并不是实现城市土地可持续利用的障碍因素,关键在于土地利用经济效益较低,必须加快产业结构升级,提高土地利用效益;发展劳动密集型产业,解决城市失业问题,逐步减小贫富差距,保证社会稳定是根本,特别要加大煤炭资源枯竭型城市生态投入,走可持续发展之路。 |
| [12] | . 当前中国多数资源型城市进入资源枯竭阶段后陷入了发展困境。产业功能严重失衡是造成资源枯竭城市产业发展不可持续问题的重要原因之一。依据经济基础理论、产业生命周期理论,借鉴城市功能研究方法,以国家发改委确定的24 个地级资源枯竭城市为案例,对中国资源枯竭城市产业功能特征进行了研究,探讨了1997年以来样本城市产业功能变化的动态过程。结果显示:资源枯竭城市产业功能较多体现在其基本功能方面(采矿业及相关行业),但在交通运输、仓储及邮政业以及大多服务业功能上存在缺陷;约半数资源枯竭城市优势产业功能已经由采矿业转向了制造业,但各城市间存在差异;依据产业功能特征,将24 个案例城市分为四大类别,分别探讨其1997-2011年间的产业功能变化。 当前中国多数资源型城市进入资源枯竭阶段后陷入了发展困境。产业功能严重失衡是造成资源枯竭城市产业发展不可持续问题的重要原因之一。依据经济基础理论、产业生命周期理论,借鉴城市功能研究方法,以国家发改委确定的24 个地级资源枯竭城市为案例,对中国资源枯竭城市产业功能特征进行了研究,探讨了1997年以来样本城市产业功能变化的动态过程。结果显示:资源枯竭城市产业功能较多体现在其基本功能方面(采矿业及相关行业),但在交通运输、仓储及邮政业以及大多服务业功能上存在缺陷;约半数资源枯竭城市优势产业功能已经由采矿业转向了制造业,但各城市间存在差异;依据产业功能特征,将24 个案例城市分为四大类别,分别探讨其1997-2011年间的产业功能变化。 |
| [13] | . 以淮南市为案例,结合历次城市规划用地现状资料,利用GIS软件,动态追踪了淮南城市空间结构时空演化进程。结果表明：作为煤炭资源型城市,淮南城市空间形态较为分散,正逐步填充向紧凑布局演化;内部空间以工业用地、居住用地、商业及公共设施用地的增长为主,空间重构现象自20世纪80年代开始逐步加强,并以居住用地取代工业用地和商业及公共设施用地取代居住用地两种形式为主。在不同生命周期阶段,煤炭资源型城市空间扩展模式不同：发生期以城矿共生扩张模式为主,成长期以厂兴镇、联厂成镇、延伸扩展模式为主,中兴期以后多通过新区扩张模式来实现空间结构演化,自组织扩展模式贯穿煤炭资源型城市发展始终。最后分析了资源、自然环境、交通、产业结构以及城市规划等主要因素对煤炭资源型城市外部形态和内部空间结构演化的影响及作用机理。 以淮南市为案例,结合历次城市规划用地现状资料,利用GIS软件,动态追踪了淮南城市空间结构时空演化进程。结果表明：作为煤炭资源型城市,淮南城市空间形态较为分散,正逐步填充向紧凑布局演化;内部空间以工业用地、居住用地、商业及公共设施用地的增长为主,空间重构现象自20世纪80年代开始逐步加强,并以居住用地取代工业用地和商业及公共设施用地取代居住用地两种形式为主。在不同生命周期阶段,煤炭资源型城市空间扩展模式不同：发生期以城矿共生扩张模式为主,成长期以厂兴镇、联厂成镇、延伸扩展模式为主,中兴期以后多通过新区扩张模式来实现空间结构演化,自组织扩展模式贯穿煤炭资源型城市发展始终。最后分析了资源、自然环境、交通、产业结构以及城市规划等主要因素对煤炭资源型城市外部形态和内部空间结构演化的影响及作用机理。 |
| [14] | . <p>以淮南市为案例，结合历次城市规划用地现状资料和产业发展数据，利用GIS 技术平台，对不同考察时点淮南城市空间形态进行叠加对比研究、测算不同时期城市空间扩展形态紧凑度、扩展速度和扩展强度指数，从时间维度和空间维度2 个方面考察了淮南城市空间形态的演变过程及特征。结果表明：作为无依托型煤炭城市，淮南城市空间发展经历了散点发展、节点集聚扩展、飞地拓展、轴向延伸、内向填充、整合优化、区位再造7 个阶段，表现出显著的空间取向和圈层结构特征；在空间扩展过程中，深受资源分布的控制和煤炭产业的影响，城市空间围绕煤炭企业为中心生长扩展，导致城市空间从紧凑形态向分散发展，经多次嵌套填充、优化调整，再次向紧凑形态演化。分析认为，淮南在不同演化阶段，影响城市空间生长的主导因素有所差异：资源状况和通勤条件主导发生期城市空间形态、成长期受国家能源战略和交通运输的引导、中兴期则以产业结构演替为主导因素、转型期深受空间经济相互作用引导和规划调控的影响。</p> <p>以淮南市为案例，结合历次城市规划用地现状资料和产业发展数据，利用GIS 技术平台，对不同考察时点淮南城市空间形态进行叠加对比研究、测算不同时期城市空间扩展形态紧凑度、扩展速度和扩展强度指数，从时间维度和空间维度2 个方面考察了淮南城市空间形态的演变过程及特征。结果表明：作为无依托型煤炭城市，淮南城市空间发展经历了散点发展、节点集聚扩展、飞地拓展、轴向延伸、内向填充、整合优化、区位再造7 个阶段，表现出显著的空间取向和圈层结构特征；在空间扩展过程中，深受资源分布的控制和煤炭产业的影响，城市空间围绕煤炭企业为中心生长扩展，导致城市空间从紧凑形态向分散发展，经多次嵌套填充、优化调整，再次向紧凑形态演化。分析认为，淮南在不同演化阶段，影响城市空间生长的主导因素有所差异：资源状况和通勤条件主导发生期城市空间形态、成长期受国家能源战略和交通运输的引导、中兴期则以产业结构演替为主导因素、转型期深受空间经济相互作用引导和规划调控的影响。</p> |
| [15] | . 通过追踪淮南、淮北城市空间扩展,对比分析了中兴期和枯竭衰退期煤炭资源型城市空间结构扩展过程、特征、影响因素,结果表明：煤炭资源城市空间形态较为分散,都会经历＂相对紧凑→分散布局→再度集聚＂的演化过程、具有沿交通线轴向延伸的共性;都会经历飞地拓展、轴向延伸、内向填充、区位再造4个阶段,但无依托型煤炭资源城市初期还会经历缘矿建镇阶段;城市空间扩展总量、扩展速度、扩展强度方面又具有阶段性差异。城市规模的扩张主要依靠工业用地、居住用地、商业及公共设施用地的增长来推动,空间重构现象自20世纪80年代开始在逐步加强,并以居住用地取代工业用地、商业及公共服务用地取代居住用地两种形式为主。从影响因素角度看,资源禀赋与矿区开发建设、地形及地质条件、交通运输、技术进步、城市职能以及城市规划对煤炭资源型城市空间结构产生共性影响。 通过追踪淮南、淮北城市空间扩展,对比分析了中兴期和枯竭衰退期煤炭资源型城市空间结构扩展过程、特征、影响因素,结果表明：煤炭资源城市空间形态较为分散,都会经历＂相对紧凑→分散布局→再度集聚＂的演化过程、具有沿交通线轴向延伸的共性;都会经历飞地拓展、轴向延伸、内向填充、区位再造4个阶段,但无依托型煤炭资源城市初期还会经历缘矿建镇阶段;城市空间扩展总量、扩展速度、扩展强度方面又具有阶段性差异。城市规模的扩张主要依靠工业用地、居住用地、商业及公共设施用地的增长来推动,空间重构现象自20世纪80年代开始在逐步加强,并以居住用地取代工业用地、商业及公共服务用地取代居住用地两种形式为主。从影响因素角度看,资源禀赋与矿区开发建设、地形及地质条件、交通运输、技术进步、城市职能以及城市规划对煤炭资源型城市空间结构产生共性影响。 |
| [16] | . 以淮南市、淮北市4次城市规划中土地利用现状图为基础,运用Arc GIS软件对案例城市空间结构演化进程进行可视化表达和计量分析,揭示了煤炭资源型城市空间结构演化的过程、特征。通过对不同时点、不同用地类型的叠置分析,基于城市主要用地类型间的置换规模、频度、广度、强度及空间邻近关系,总结出商—居置换重构、商—工置换重构、居—工置换重构、工—居置换重构4种空间重构模式。当前,煤炭资源型城市以商—居置换重构和居—工置换重构为主,其空间置换面积大、频率高。最后,分析了经济发展、产业演替、体制改革、城市化、环境保护以及城市规划6个因素对煤炭资源型城市空间重构的影响,认为煤炭资源型城市内部空间重构是一种自我修复过程。 以淮南市、淮北市4次城市规划中土地利用现状图为基础,运用Arc GIS软件对案例城市空间结构演化进程进行可视化表达和计量分析,揭示了煤炭资源型城市空间结构演化的过程、特征。通过对不同时点、不同用地类型的叠置分析,基于城市主要用地类型间的置换规模、频度、广度、强度及空间邻近关系,总结出商—居置换重构、商—工置换重构、居—工置换重构、工—居置换重构4种空间重构模式。当前,煤炭资源型城市以商—居置换重构和居—工置换重构为主,其空间置换面积大、频率高。最后,分析了经济发展、产业演替、体制改革、城市化、环境保护以及城市规划6个因素对煤炭资源型城市空间重构的影响,认为煤炭资源型城市内部空间重构是一种自我修复过程。 |
| [17] | . 目前我国正处于转型时期,城市经济、社会、文化和生态等各方面都处于改革创新之中,城市空间结构需要优化和重构。资源型城市面临着资源枯竭、生态环境破坏、产业结构畸形、社会就业困难以及城市空间结构优化等问题。结合资源型城市的资源利用和空间结构方面存在的问题,文章就东北地区煤炭资源型城市空间结构重构问题进行了理论联系实际的研究,以辽源市为例,对煤炭资源型城市空间结构优化模式的构建和优化途径进行探索。 目前我国正处于转型时期,城市经济、社会、文化和生态等各方面都处于改革创新之中,城市空间结构需要优化和重构。资源型城市面临着资源枯竭、生态环境破坏、产业结构畸形、社会就业困难以及城市空间结构优化等问题。结合资源型城市的资源利用和空间结构方面存在的问题,文章就东北地区煤炭资源型城市空间结构重构问题进行了理论联系实际的研究,以辽源市为例,对煤炭资源型城市空间结构优化模式的构建和优化途径进行探索。 |
| [18] | . 城市增长边界是对城市空间增长管理的重要技术和政策之一,对于资源枯竭型城市的可持续发展也具有重要意义。依据资源枯竭型城市的特点,选取了自然因素和人为因素对淮北市城市生态适宜性进行评价;以城市扩张内部动力为基础,从土地利用类型转变的概率角度出发,引入8种空间变量因素建立逻辑回归的元胞自动机模型,其次,辅助近期建设规划,再综合考虑淮北市自然和行政边界线等合理划定城市增长边界。结果表明：1）在生态适宜性高、中、低三种水平下,用地规模逐步上升,分别为：127.90、203.77和590.00 km;2）依据元胞自动机模拟得到城市扩展用地有效面积为203.45 km,占研究区面积的22.07%;3）最终得到研究区城市增长边界面积为259.43 km,占研究区面积的28.15%。研究既明确了区域生态资源的保护范围,又综合考虑了城市的空间拓展方向,不仅可以保护生态空间,而且有利于有序引导城市空间发展,是实现资源枯竭型城市转型和精明增长双赢的重要途径。 城市增长边界是对城市空间增长管理的重要技术和政策之一,对于资源枯竭型城市的可持续发展也具有重要意义。依据资源枯竭型城市的特点,选取了自然因素和人为因素对淮北市城市生态适宜性进行评价;以城市扩张内部动力为基础,从土地利用类型转变的概率角度出发,引入8种空间变量因素建立逻辑回归的元胞自动机模型,其次,辅助近期建设规划,再综合考虑淮北市自然和行政边界线等合理划定城市增长边界。结果表明：1）在生态适宜性高、中、低三种水平下,用地规模逐步上升,分别为：127.90、203.77和590.00 km;2）依据元胞自动机模拟得到城市扩展用地有效面积为203.45 km,占研究区面积的22.07%;3）最终得到研究区城市增长边界面积为259.43 km,占研究区面积的28.15%。研究既明确了区域生态资源的保护范围,又综合考虑了城市的空间拓展方向,不仅可以保护生态空间,而且有利于有序引导城市空间发展,是实现资源枯竭型城市转型和精明增长双赢的重要途径。 |
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| [21] | . 准确、可靠地模拟和预测煤矿区土地利用结构的变化,是矿区制定土地利用规划、土地复垦措施的重要依据.考虑到元胞自动机模型(CA)在土地利用结构变化模拟和预测方面的优越性能,将CA模型引入了矿区土地利用结构变化的模拟和预测.但矿区在不同的发展阶段,土地利用类型之间的转换具有不同方式,使得土地利用结构的演化存在阶段性的特点.因而利用CA模型对矿区的土地利用变化进行模拟和预测,就要求在不同阶段使用不同的转换规则,而传统CA模型难以满足这样的要求.本文基于矿区生命周期理论,改进了传统CA模型,通过控制变量的引入,实现了元胞转换规则的动态获取和应用.为了验证模型的有效性,以潞安矿区为研究区域,常村矿为研究对象,利用改进的模型对常村矿的土地利用空间结构进行了成熟期和衰退期的预测.通过和传统CA模型预测结果的比较,表明该模型的预测结果和矿区的不同阶段的土地利用演化特点比较吻合.因此该模型能够提高矿区土地利用结构演变模拟和预测的精度,是有效可行的方法. 准确、可靠地模拟和预测煤矿区土地利用结构的变化,是矿区制定土地利用规划、土地复垦措施的重要依据.考虑到元胞自动机模型(CA)在土地利用结构变化模拟和预测方面的优越性能,将CA模型引入了矿区土地利用结构变化的模拟和预测.但矿区在不同的发展阶段,土地利用类型之间的转换具有不同方式,使得土地利用结构的演化存在阶段性的特点.因而利用CA模型对矿区的土地利用变化进行模拟和预测,就要求在不同阶段使用不同的转换规则,而传统CA模型难以满足这样的要求.本文基于矿区生命周期理论,改进了传统CA模型,通过控制变量的引入,实现了元胞转换规则的动态获取和应用.为了验证模型的有效性,以潞安矿区为研究区域,常村矿为研究对象,利用改进的模型对常村矿的土地利用空间结构进行了成熟期和衰退期的预测.通过和传统CA模型预测结果的比较,表明该模型的预测结果和矿区的不同阶段的土地利用演化特点比较吻合.因此该模型能够提高矿区土地利用结构演变模拟和预测的精度,是有效可行的方法. |
| [22] | . <div >基于SLEUTH模型对1997—2013年阜新市城市扩展进行模拟.结果表明:阜新市转型进程中城市扩展最优系数分别为:扩散系数6、繁衍系数64、蔓延系数44、坡度阻抗系数52、道路引力系数90.阜新市主要表现为新中心增长(自发式增长产生的新城市中心)和边缘增长(新、老城市中心的进一步增长);阜新市转型进程中城市扩展受道路引力影响很大,其值达到90;阜新市作为资源枯竭型城市,矿区枯竭带来了滑坡、塌陷等一系列自然灾害,研究期间城市扩展受到坡度的阻抗是很大的.从城市规模角度看,道路引力对小城市的作用大于大城市;从新中心增长情况来看,小城市更容易出现新中心增长.阜新作为资源型城市,目前确定为资源枯竭型城市,经济转型是头等大事,引进的外资企业、新建的开发区、工业用地等在选址上更偏向道路交通便利区域,受道路影响较大,而且更容易出现飞地式发展.利用SLEUTH模型校正所得的最优参数,对阜新市城市范围进行模拟,其中,城市边缘增长的模拟效果较好,城市新中心即飞地增长的模拟效果较差,主要因为新中心增长受决策影响较大,元胞关系作用不大.2001、2006、2010、2013年的阜新市城市范围模拟精度较高.</div><div > </div> <div >基于SLEUTH模型对1997—2013年阜新市城市扩展进行模拟.结果表明:阜新市转型进程中城市扩展最优系数分别为:扩散系数6、繁衍系数64、蔓延系数44、坡度阻抗系数52、道路引力系数90.阜新市主要表现为新中心增长(自发式增长产生的新城市中心)和边缘增长(新、老城市中心的进一步增长);阜新市转型进程中城市扩展受道路引力影响很大,其值达到90;阜新市作为资源枯竭型城市,矿区枯竭带来了滑坡、塌陷等一系列自然灾害,研究期间城市扩展受到坡度的阻抗是很大的.从城市规模角度看,道路引力对小城市的作用大于大城市;从新中心增长情况来看,小城市更容易出现新中心增长.阜新作为资源型城市,目前确定为资源枯竭型城市,经济转型是头等大事,引进的外资企业、新建的开发区、工业用地等在选址上更偏向道路交通便利区域,受道路影响较大,而且更容易出现飞地式发展.利用SLEUTH模型校正所得的最优参数,对阜新市城市范围进行模拟,其中,城市边缘增长的模拟效果较好,城市新中心即飞地增长的模拟效果较差,主要因为新中心增长受决策影响较大,元胞关系作用不大.2001、2006、2010、2013年的阜新市城市范围模拟精度较高.</div><div > </div> |
| [23] | . 东营市是新兴的石油资源城市，且处于海陆变迁活跃、自然灾害频繁和生态环境脆弱的黄河三角洲地区，使其形成了资源型城市与滨海生态脆弱型城市的“复合体”，人地作用关系强烈，土地利用/覆被变化剧烈且具有独特的区域特征。探讨该地区的土地利用/覆被变化与生态安全的内在规律，有着重要的现实意义。为此，运用RS和GIS技术，对东营市1996、2005年两个时段土地利用/覆被变化及生态安全空间演变规律比较分析，并对生态安全空间变化格局进行了数字模拟。研究结果表明：耕地是东营市主要的土地利用类型，面积有所减少；未利用地和次生盐碱地所占比重较大，居民点及工矿用地大幅增加，油田生产建设和生态环境保护矛盾非常突出。生态安全风险总体上有进一步恶化的趋势，生态风险重心已经由南部的广饶地区转移到中部的东营地区。油田及其相关产业的发展成为生态安全风险上涨的主要原因，而湿地生态系统的破坏和功能减退，草地退化，土地盐碱化等也对生态环境造成了巨大压力。 东营市是新兴的石油资源城市，且处于海陆变迁活跃、自然灾害频繁和生态环境脆弱的黄河三角洲地区，使其形成了资源型城市与滨海生态脆弱型城市的“复合体”，人地作用关系强烈，土地利用/覆被变化剧烈且具有独特的区域特征。探讨该地区的土地利用/覆被变化与生态安全的内在规律，有着重要的现实意义。为此，运用RS和GIS技术，对东营市1996、2005年两个时段土地利用/覆被变化及生态安全空间演变规律比较分析，并对生态安全空间变化格局进行了数字模拟。研究结果表明：耕地是东营市主要的土地利用类型，面积有所减少；未利用地和次生盐碱地所占比重较大，居民点及工矿用地大幅增加，油田生产建设和生态环境保护矛盾非常突出。生态安全风险总体上有进一步恶化的趋势，生态风险重心已经由南部的广饶地区转移到中部的东营地区。油田及其相关产业的发展成为生态安全风险上涨的主要原因，而湿地生态系统的破坏和功能减退，草地退化，土地盐碱化等也对生态环境造成了巨大压力。 |
| [24] | . 为了对矿业城市的土地利用情景进行预测，该文以典型矿业城市武安市为例，将GIS技术和CLUE-S（conversion of land use and its effects at small regional extent）模型应用到武安市土地利用变化情景模拟研究中，通过土地利用结构变化、矿业城市土地利用空间分布和驱动因子的定量关系对武安市土地利用变化进行相应约束，设计了趋势发展情景、耕地保护情景、生态安全情景3种模式，生成2020年不同情景方案下土地利用预测图，并对预测结果进行比较分析。研究结果表明：在趋势发展情景下，林地、建筑用地呈现上升趋势，体现了经济发展和环境保护双管齐下的成效，这也与实际情况相吻合；耕地保护情景下，耕地分布制约了建设用地的适度扩张；生态安全情景下，受生态环境政策影响，林地增长趋势明显，工矿用地急剧减少。综合考虑到武安市社会、经济、生态以及耕地保护等多方面的协调发展，研究认为趋势发展情景更为合理，其他2种情景可为趋势发展情景进行适度的修正和补充。该研究为区域土地资源的优化配置提供决策依据，同时研究结果也进一步验证了CLUE-S模型能够较好地模拟预测不同约束条件下矿业城市土地利用空间变化。 为了对矿业城市的土地利用情景进行预测，该文以典型矿业城市武安市为例，将GIS技术和CLUE-S（conversion of land use and its effects at small regional extent）模型应用到武安市土地利用变化情景模拟研究中，通过土地利用结构变化、矿业城市土地利用空间分布和驱动因子的定量关系对武安市土地利用变化进行相应约束，设计了趋势发展情景、耕地保护情景、生态安全情景3种模式，生成2020年不同情景方案下土地利用预测图，并对预测结果进行比较分析。研究结果表明：在趋势发展情景下，林地、建筑用地呈现上升趋势，体现了经济发展和环境保护双管齐下的成效，这也与实际情况相吻合；耕地保护情景下，耕地分布制约了建设用地的适度扩张；生态安全情景下，受生态环境政策影响，林地增长趋势明显，工矿用地急剧减少。综合考虑到武安市社会、经济、生态以及耕地保护等多方面的协调发展，研究认为趋势发展情景更为合理，其他2种情景可为趋势发展情景进行适度的修正和补充。该研究为区域土地资源的优化配置提供决策依据，同时研究结果也进一步验证了CLUE-S模型能够较好地模拟预测不同约束条件下矿业城市土地利用空间变化。 |
| [25] | Land use change is the result of interactions between processes operating at different scales. Simulation models at regional to global scales are often incapable of including locally determined processes of land use change. This paper introduces a modeling approach that integrates demand-driven changes in land area with locally determined conversion processes. The model is illustrated with an application for European land use. Interactions between changing demands for agricultural land and vegetation processes leading to the re-growth of (semi-) natural vegetation on abandoned farmland are explicitly addressed. Succession of natural vegetation is simulated based on the spatial variation in biophysical and management related conditions, while the dynamics of the agricultural area are determined by a global multi-sector model. The results allow an exploration of the future dynamics of European land use and landscapes. The model approach is similarly suitable for other regions and processes where large scale processes interact with local dynamics |
| [35] | 以1995年、2000年、 2005年和2010年四期Landsat TM影像解译数据和社会经济数据为基础,借助Arc GIS分析手段,探讨了期间湖南省的土地利用转型情况。借鉴全球生态系统服务价值的最新研究成果,结合中国实际情况对生态系统服务价值系数进行了修订,进 而对湖南省土地利用转型导致的生态系统服务价值变化进行了测度和分析。结果表明:1995-2010年,湖南省土地利用发生明显变化,主要表现为城乡建设 用地增加及耕地和草地面积的减少;1995-2000年,湖南省生态系统服务价值略有提升,由8807.8亿元变为8829.5亿元,增加0.25%。但 自2000年以后,生态系统服务价值持续下降,由2000年的8829.5亿元降至2010年的8770.9亿元,下降0.66%。最后,提出保障湖南省 生态系统服务功能的土地利用优化配置建议。 |
