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      基于江蘇省近20年土地利用數(shù)據(jù)的信息挖掘與分析

      2018-01-12 11:39:34姚戀秋梁鳴霄
      江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年24期
      關(guān)鍵詞:建成區(qū)農(nóng)村居民城鎮(zhèn)

      姚戀秋, 李 楊, 施 歌, 梁鳴霄, 江 南

      空間數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘研究的一個(gè)分支,目的是從空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中抽取隱含人們感興趣的空間模式和特征,發(fā)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)與非空間數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,構(gòu)建空間知識(shí)庫[1]。我國最早由李德仁院士提出,從地理信息系統(tǒng)(geographic information system,簡稱GIS)空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)這一理論[2-3]。隨后,我國許多高校對空間數(shù)據(jù)挖掘理論展開了研究。韓志軍等從地震目錄數(shù)據(jù)出發(fā),提出基于空間數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)的數(shù)據(jù)挖掘方法[4-5]。土地利用數(shù)據(jù)信息的挖掘目前集中在耕地、林地等農(nóng)業(yè)用地的變化,土地利用動(dòng)態(tài)度等各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的測算,土地利用變化預(yù)測這3個(gè)方面。陳述彭等從地學(xué)信息圖譜角度對空間數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘[6];劉紀(jì)遠(yuǎn)等使用動(dòng)態(tài)區(qū)劃法對我國土地利用空間格局進(jìn)行分區(qū)[7];陸汝成等使用代碼融合的方法對土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行空間信息挖掘[8];劉盛和等對土地利用空間分析測算模型進(jìn)行修正[9];喬偉峰等對土地利用轉(zhuǎn)移矩陣計(jì)算動(dòng)態(tài)度模型進(jìn)行改進(jìn),加入土地利用無序度指標(biāo)[10]。國際上,許多學(xué)者對空間和土地利用信息挖掘展開了研究,Koperski等指出數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)擴(kuò)展到空間數(shù)據(jù)庫與空間模式發(fā)現(xiàn)[11];Han等的研究小組在MapInfo中實(shí)現(xiàn)了空間數(shù)據(jù)挖掘的原型系統(tǒng),Han等在其專著《Data mining:concept and technologies》中系統(tǒng)地論述了空間數(shù)據(jù)挖掘的概念和方法[12];Sun等應(yīng)用馬爾科夫鏈方法針對城市土地利用動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行分析[13]。

      1 數(shù)據(jù)與方法

      1.1 研究區(qū)概況

      江蘇省位于我國華東地區(qū),地理位置為116°18′~121°57′E,30°45′~35°20′N,省會(huì)為南京市,省轄13市,總面積為 101 819 km2。根據(jù)地理位置和人文景觀差異可以將江蘇省劃分為3個(gè)區(qū)域,蘇州市、無錫市、常州市為蘇南地區(qū),南京市、鎮(zhèn)江市、揚(yáng)州市、泰州市、南通市為蘇中地區(qū),徐州市、宿遷市、淮安市、連云港市、鹽城市為蘇北地區(qū)。

      在地理景觀人文屬性方面,截至2014年年底,江蘇省人口為7 976.30萬人,其中城鎮(zhèn)人口為5 305.83萬人,區(qū)域生產(chǎn)總值為70 116.38億元,價(jià)格指數(shù)為101.70[14]。從地理景觀的物理屬性來看,研究區(qū)屬于亞熱帶濕潤森林地帶,屬于亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候[15]。

      1.2 數(shù)據(jù)來源

      1.2.1 土地利用數(shù)據(jù) 本研究使用20世紀(jì)80年代以來的“江蘇省1 ∶10 萬土地利用數(shù)據(jù)集”,獲取自國家地球系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)——長江三角洲科學(xué)數(shù)據(jù)中心。土地利用一級(jí)類型綜合評價(jià)精度達(dá)到94.3%以上,滿足1 ∶10萬比例尺制圖精度。本研究使用的5期數(shù)據(jù)分別為20世紀(jì)80年代、1995年、2000年、2005年及2010年的土地利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集涵蓋6個(gè)一級(jí)分類,并由此細(xì)分為31個(gè)二級(jí)分類。

      1.2.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù) 本研究使用1990—2010年《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)源為中國知網(wǎng)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)由國家地球系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)——長江三角洲科學(xué)數(shù)據(jù)中心加工成江蘇省逐年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集收錄江蘇省及各地區(qū)大量的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)信息。包含行政區(qū)概況(市、縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)個(gè)數(shù))、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、人口、農(nóng)業(yè)、城市建設(shè)與環(huán)境保護(hù)等方面的指標(biāo)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式為Excel,是反映江蘇省各年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展情況的資料性年刊。

      1.3 研究方法

      1.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 轉(zhuǎn)換投影坐標(biāo)系,土地利用數(shù)據(jù)使用Krasovsky_1940_Albers坐標(biāo)系,一般用于大尺度分析,因此對于江蘇省的研究將坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為Xian_1980_3_Degree_GK_CM_117E坐標(biāo)系。由于研究中使用的5期數(shù)據(jù)為20世紀(jì)80年代末、1995年、2000年、2005年、2010年的土地利用數(shù)據(jù),將20世紀(jì)80年代末期的土地利用數(shù)據(jù)等效為1990年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

      針對研究目的使用ArcGIS10.2重新劃分土地利用數(shù)據(jù)類別,如表1所示,重分類規(guī)則為以土地利用的一級(jí)分類為基礎(chǔ),將其二級(jí)分類分別進(jìn)行合并。將未利用土地類別重命名為其他,得到5個(gè)土地利用類別;而對于城鄉(xiāng)、工礦、居民用地這一大類,遵照其二級(jí)分類分為3類,分別命名為城鎮(zhèn)建成區(qū)、農(nóng)村居民點(diǎn)和工礦用地。由此將土地利用數(shù)據(jù)分為耕地、草地、林地、水域、農(nóng)村居民點(diǎn)、城鎮(zhèn)建成區(qū)、工礦用地和其他,共8個(gè)土地利用類別。

      表1 土地利用類型重分類對照

      1.3.2 轉(zhuǎn)移矩陣、土地利用動(dòng)態(tài)度 計(jì)算土地利用數(shù)據(jù)每2年的轉(zhuǎn)移矩陣、地類變化量,通過多種指標(biāo)定量分析江蘇省土地利用的變化模式。轉(zhuǎn)移矩陣反映了某一地區(qū)變化初期和末期各種類別之間的相互轉(zhuǎn)化,在反映土地利用的變化時(shí),不僅可以定量分析變化的面積,還可以反映出土地利用的變化方向。轉(zhuǎn)移矩陣的一般形式為[10]:

      (1)

      式中:S表示面積;i和j分別表示變化前和變化后的土地利用類型(i=1,2,3,…,m;j=1,2,3,…,n)。

      根據(jù)轉(zhuǎn)移矩陣,可以統(tǒng)計(jì)得到各地類的減少量、增加量、凈變化量和變化總量等變化指標(biāo)。

      基于土地利用各地類的面積轉(zhuǎn)移矩陣,可以進(jìn)一步計(jì)算馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣。馬爾科夫概率模型可以表示為:

      (2)

      式中:Nt+Δt為t+Δt年時(shí)的土地利用面積矩陣;Nt為t年時(shí)的土地利用面積矩陣;P為土地利用轉(zhuǎn)移的概率矩陣,矩陣P的各行概率之和為1。

      對面積變化進(jìn)行歸一化處理,從概率角度考量土地利用的變化,在分析土地面積這類較大數(shù)據(jù)時(shí),更加清楚地表現(xiàn)出各個(gè)土地類型各自的增減狀況。使用5期圖像生成4個(gè)概率矩陣,相比于土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,突出了每種地類轉(zhuǎn)換的來源和流轉(zhuǎn)方向,不受總體面積的影響,排除由于地類占地面積太少而變化規(guī)律被忽略的情況。

      通過轉(zhuǎn)移矩陣、轉(zhuǎn)移概率矩陣,從統(tǒng)計(jì)學(xué)上對江蘇省20年來的土地利用變化情況進(jìn)行定量分析。

      1.3.3 土地利用轉(zhuǎn)移圖譜、變化模式 使用代碼融合方法計(jì)算每2期的土地利用圖像的土地利用轉(zhuǎn)移圖譜,得到4期土地利用轉(zhuǎn)移圖譜。代碼融合方法基本原理是使用2位代碼分別顯示變化前后的地類屬性。在本研究中對土地利用類型以阿拉伯?dāng)?shù)字1~8編號(hào),以變化前利用類型作為十位數(shù),將變化后利用類型作為個(gè)位數(shù),融合公式為:

      F=10f1+f2。

      (3)

      式中:f1為變化前的土地利用類型代碼;f2為變化后的土地利用類型代碼;F為融合后的代碼。

      使用代碼融合方法可以直觀地表現(xiàn)出土地利用的變化,但融合后代碼類別個(gè)數(shù)呈平方增長,不能有針對性地表現(xiàn)土地利用的主要變化方向,因此選取土地利用的主要變化類型進(jìn)行分析。江蘇省的耕地、林地、水體、農(nóng)村居民點(diǎn)、城鎮(zhèn)建成區(qū)這五大土地利用類型面積占全省土地面積的97%以上,其中水體面積由于沿海灘涂的增加而發(fā)生變化,內(nèi)陸水體幾乎不變,因此選擇耕地、林地、農(nóng)村居民點(diǎn)、城鎮(zhèn)建成區(qū)這4個(gè)類型的變化進(jìn)行分析。由5期土地利用數(shù)據(jù)得到4期土地利用的主要轉(zhuǎn)移類型圖譜。通過分析轉(zhuǎn)移圖譜,從時(shí)間序列的角度對江蘇省20年之間的土地利用變化情況進(jìn)行定性分析。

      1.3.4 土地利用轉(zhuǎn)移圖譜重心分析 地理重心模型的本質(zhì)是將1組空間對象的幾何重心坐標(biāo)和對應(yīng)的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)而得到的重心坐標(biāo)。重心計(jì)算公式為[16-17]:

      (4)

      式中:n為區(qū)域內(nèi)的空間對象數(shù)量;(X,Y)為空間對象的重心坐標(biāo);(xi,yi)為空間對象i的重心坐標(biāo);Mi為對象i的屬性值。

      在土地利用轉(zhuǎn)移圖譜的基礎(chǔ)上,對4期變化圖譜中的農(nóng)村居民點(diǎn)和城鎮(zhèn)建成區(qū)分別計(jì)算重心,以土地利用變化面積為權(quán)重,得到土地利用轉(zhuǎn)移的重心。與土地利用重心不同,土地利用轉(zhuǎn)移圖譜的重心不表示某一特定時(shí)刻的土地利用情況,而是在一定時(shí)期內(nèi),描述變化過程的特點(diǎn),即土地利用變化的方向,挖掘土地利用變化過程中的潛在特點(diǎn)。通過分析江蘇省土地利用變化信息圖譜的轉(zhuǎn)移重心,從空間位置上對20年來的土地利用變化方向進(jìn)行分析。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 轉(zhuǎn)移矩陣分析

      2.1.1 基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 由表2可知,對江蘇省土地利用數(shù)據(jù)分期進(jìn)行總體分析,20年來江蘇省土地利用面積逐期增加,2005—2010年間增加量最多,增加的地區(qū)主要為江蘇東北部沿海地區(qū)。從地類的變動(dòng)情況來看,從1995年開始,江蘇省的土地變動(dòng)幅度越來越大,2000—2005年變動(dòng)面積比1995—2000年增加27%,而2005—2010年的變化面積比2000—2005年增長161%。從各個(gè)土地利用類別的構(gòu)成來看,1990—2000年江蘇省耕地面積最大,水域次之,農(nóng)村居民點(diǎn)第三,林地和城鎮(zhèn)建成區(qū)分別排名第四和第五。

      就耕地而言,總體呈逐年減少的趨勢,2010年相對于1990年耕地總體減少8 331 km2,占1990年耕地總面積的11.5%。在耕地面積減少的同時(shí),江蘇省農(nóng)村居民點(diǎn)和城鎮(zhèn)建成區(qū)面積逐年增加,尤其是城鎮(zhèn)建成區(qū),由1990年的 1 986 km2增加到2010年的7 628 km2,在總量上約翻兩番,漲幅最大的是2005—2010年,在這5年間城鎮(zhèn)建成區(qū)面積增加了142.3%。水體面積在20年間逐年增加,增長率分別為1.0%、2.0%、4.4%、7.8%,增加的部分主要為東部沿海的灘涂。農(nóng)村居民地在這20年間持續(xù)增長,但漲幅呈波動(dòng)減小,1990—1995年漲幅最大,為14.8%,之后漲幅減小。

      表2 江蘇省20年土地利用基本情況統(tǒng)計(jì) km2

      注:1表示耕地;2表示草地;3表示林地;4表示水體;5表示農(nóng)村居民地:6表示城鎮(zhèn)建成區(qū);7表示工礦用地;8表示其他。下表同。

      2.1.2 轉(zhuǎn)移矩陣與轉(zhuǎn)移概率分析 對各個(gè)土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣(表3至表6)單獨(dú)分析可以得出,1990—1995年耕地土地利用的主要變化方向是農(nóng)村居民地,高達(dá)20.3‰,林地、農(nóng)村居民地、城鎮(zhèn)建成區(qū)的主要變化方向是耕地,其中林地變?yōu)楦氐淖兓茸畲?,?7.4‰。1995—2000年與前5年土地利用變化方向基本一致,各個(gè)主要地類的變化方向分別為耕地—農(nóng)村居民地,林地—農(nóng)村居民地,農(nóng)村居民地—耕地,城鎮(zhèn)建成區(qū)—耕地。2000—2005年間的土地利用變化特點(diǎn)出現(xiàn)了變化,林地和農(nóng)村居民地的主要流動(dòng)方向依然是耕地,但在這5年耕地的流動(dòng)方向由農(nóng)村居民地變成了城鎮(zhèn)建成區(qū),并且城鎮(zhèn)建成區(qū)的主要變化方向?yàn)檗r(nóng)村居民地,占城鎮(zhèn)建成區(qū)面積的82.5‰。2005—2010年的土地利用流向與前15年都有所不同。耕地中22.9‰流向農(nóng)村居民地,40.0‰流向城鎮(zhèn)建成區(qū);林地有62.7‰變?yōu)楦?,農(nóng)村居民地變化幅度最大,有132.9‰都變?yōu)榱顺擎?zhèn)建成區(qū),城鎮(zhèn)建成區(qū)11.5‰變回耕地,25.3‰變?yōu)檗r(nóng)村居民地。

      表3 1990—1995年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣 ‰

      注:表3至表6數(shù)據(jù)為江蘇省各地主要地類之間的轉(zhuǎn)移概率千分比(‰)。

      從時(shí)間變化對4個(gè)變化矩陣進(jìn)行分析。首先,從變化的幅度來說,從1990年開始土地利用的變化幅度越來越大。此次分析的4個(gè)地類隨著時(shí)間的增加,地類保持不變的比例呈波動(dòng)下降。以面積最大的耕地為例,除1990—1995年矩陣以外,土地利用類型保持不變的比率不斷降低,至最后一期矩陣僅為927.9‰。1990—1995年土地利用類型轉(zhuǎn)移比率最大的為耕地變?yōu)檗r(nóng)村居民地,占20.3‰;1995—2000年變化比率最大的為農(nóng)村居民地變?yōu)楦?,?7.0‰;到2000—2005年,變化最大的為城鎮(zhèn)建成區(qū)轉(zhuǎn)為農(nóng)村居民地達(dá)到82.5‰;而2005—2010年期間,農(nóng)村居民地變?yōu)槌擎?zhèn)建成區(qū)的變化比率超過100‰,達(dá)到132.9‰,并且同一期間總共有2種變化類型超過50‰。其次,從土地利用變化類別分析,1990—2000年各個(gè)地類主要向耕地方向變化,到2000—2005年期間各類別主要向農(nóng)村居民地變化,最后2005—2010年以流向城鎮(zhèn)建成區(qū)為主,兼有其他地類相互變化。與此同時(shí)在每一期的變化中,耕地流向農(nóng)村居民地一直是土地利用轉(zhuǎn)移的重要方向。

      表4 1995—2000年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣 ‰

      表5 2000—2005年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣 ‰

      表6 2005—2010年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣 ‰

      2.2 土地利用轉(zhuǎn)移圖譜分析

      以單幅信息圖譜(圖1)來看,1990—1995年,土地利用變化主要集中在江蘇南部、中部和東部沿海地區(qū),以耕地變?yōu)檗r(nóng)村居民地、耕地變?yōu)槌擎?zhèn)建成區(qū)為主。江蘇北部的變化主要集中在耕地轉(zhuǎn)為農(nóng)村居民地,但面積和數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于南部。1995—2000年江蘇省土地利用的變化程度出現(xiàn)了回落,變化的面積和有所減小,變化的方向主要為耕地變?yōu)檗r(nóng)村居民地。2000—2005年南部地區(qū)變化程度依然大于北部地區(qū),尤其是蘇州市、南京市出現(xiàn)了肉眼可識(shí)別的大范圍的耕地變?yōu)槌擎?zhèn)建設(shè)用地的情況。除徐州市以外,江蘇省其他12個(gè)地級(jí)市的城鎮(zhèn)建成區(qū)都向外出現(xiàn)了明顯擴(kuò)張,而且規(guī)模較大的農(nóng)村居民地也向外有不同程度的延伸。除了耕地向農(nóng)村居民地和城鎮(zhèn)建成區(qū)轉(zhuǎn)移外,農(nóng)村居民地與城鎮(zhèn)建設(shè)用地之間的轉(zhuǎn)換也越來越明顯,在這5年期間有1 004 km2的農(nóng)村居民地變?yōu)槌擎?zhèn)建成區(qū)。2005—2010年期間的土地利用變化更為多樣,不僅僅局限于蘇南地區(qū),蘇北地區(qū)土地利用變化也變得活躍起來,江蘇省各個(gè)城市擴(kuò)張速度加快,大量城市外圍農(nóng)村居民地轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)建成區(qū),耕地轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)建成區(qū)和農(nóng)村居民地。5年內(nèi) 2 577 km2的耕地轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)建成區(qū),1 461 km2的農(nóng)村居民地轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)建成區(qū),1 537 km2的耕地轉(zhuǎn)為農(nóng)村居民地。

      綜合時(shí)間序列信息圖譜(圖1)來看,這20年間耕地流向農(nóng)村居民地基本不變,隨著時(shí)間的推移土地利用轉(zhuǎn)移變化量不斷增加,蘇南地區(qū)土地利用變化的活躍程度高于北方。蘇州市、無錫市、南京市、常州市土地利用變化最為活躍,根據(jù)土地利用變化的活躍程度,大致可以劃分為1990—2005年和2005—2010年2個(gè)時(shí)段進(jìn)行分析。對于蘇北地區(qū),土地利用變化的20年內(nèi),前15年土地利用類型穩(wěn)定,變化程度小,城市擴(kuò)張面積小,最后5年土地利用變化類型活躍,城市擴(kuò)張面積顯著增加。蘇中地區(qū)土地利用變化一直處于中間水平,前15年以耕地變?yōu)檗r(nóng)村居民地為主,少有大范圍的土地利用變化,后5年變化的范圍變大,且變化的類型多樣,農(nóng)村居民地流向城鎮(zhèn)建成區(qū)和耕地流向農(nóng)村居民地為2個(gè)主要的變化方向。蘇南地區(qū)一直是江蘇省土地利用變化最活躍的地區(qū),1990—2005年,雖然江蘇省土地利用變化總體情況較為穩(wěn)定,但蘇南地區(qū)耕地轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)建成區(qū)的面積逐年增加,到2005—2010年,農(nóng)村居民地和耕地變?yōu)槌擎?zhèn)建成區(qū)成為變化最主要的2種形式。

      2.3 土地利用變化圖譜重心分析

      在土地利用變化圖譜的基礎(chǔ)上,對變化最活躍的耕地、農(nóng)村居民地、城鎮(zhèn)建成區(qū)這3個(gè)土地利用類別間的變化量做重心分析,變化重心主要位于江蘇省中部和南部(圖2),因此對江蘇省蘇南和蘇中進(jìn)行局部放大(圖3)。

      從空間位置來看,20年來土地利用變化的重心分布在蘇中和蘇南地區(qū),較江蘇省的幾何重心整體偏東南,在幾何重心東南部波動(dòng),偏向蘇南和東部沿海方向。對4期土地利用變化量重心分別進(jìn)行分析,1990—2000年重心分布較為分散,除1990—1995年耕地變?yōu)槌擎?zhèn)建成區(qū)位置落在蘇南以外,其余重心位置基本位于蘇中地區(qū);2000—2005年土地利用變化量的重心大部分集中在蘇南地區(qū);2005—2010年變化量的中心向江蘇省的幾何重心靠攏。由于土地利用的變化量主要集中在耕地向城鎮(zhèn)建成區(qū)和農(nóng)村居民地的方向流動(dòng),因此單獨(dú)對15、16兩類代碼進(jìn)行分析。對于耕地變?yōu)槌擎?zhèn)建成區(qū)這一變化類型,1990—1995年變化量重心位置為所有重心點(diǎn)的最南方,2005—2010年逐漸向北遷移,變化特點(diǎn)與江蘇省經(jīng)濟(jì)變化相一致。蘇南地區(qū)為長三角城市群的中心城市,緊鄰上海,改革開放以來飛速發(fā)展,近年來長三角城市群不斷擴(kuò)大帶動(dòng)了蘇北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促進(jìn)了土地利用各地類間的相互轉(zhuǎn)化,使土地利用變化的重心向北遷回。

      從變化的面積來看,隨著時(shí)間的推移,各類土地類型變化面積都有變大的趨勢。農(nóng)村居民地與城鎮(zhèn)建成區(qū)的相互轉(zhuǎn)化,1990—2000年間由于變化面積太小,在圖上無法顯示。1990—2005年除1990—1995年耕地變?yōu)檗r(nóng)村居民地以外,其他變化量均在0~687 km2之間。耕地變?yōu)槌擎?zhèn)建成區(qū)和農(nóng)村居民地是變化面積最大的2類,其中變化面積最大的是2005—2010年耕地轉(zhuǎn)為農(nóng)村居民地,高達(dá)27 312 km2。城市不斷擴(kuò)張,也促進(jìn)了城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,為經(jīng)濟(jì)貿(mào)易提供了更好的平臺(tái)。

      3 結(jié)論與討論

      土地利用是人類活動(dòng)與自然環(huán)境相互作用最直接的表現(xiàn)形式,土地利用變化直接反映了人-地關(guān)系的變化。通過各個(gè)時(shí)期土地利用轉(zhuǎn)移圖譜和變化量重心的變化,可直觀地表現(xiàn)土地利用空間變化及變化量的內(nèi)在規(guī)律。

      從時(shí)間上來說,江蘇省1990—2010年20年間隨著時(shí)間的變化,前15年土地類型大體穩(wěn)定,土地利用變化最主要的類型為耕地向農(nóng)村居民點(diǎn)的轉(zhuǎn)化,后5年土地利用發(fā)生了很大變化,耕地向城鎮(zhèn)建成區(qū)的變化也成為主要方向。從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度分析,江蘇省土地利用變化量總量呈增加趨勢,變化類型趨于多元化,各種土地利用類型之間的變化隨著時(shí)間的推移越來越活躍。從空間位置上看,江蘇省土地利用變化范圍遍及全省,總體上蘇南的土地利用變化大于蘇北,但變化重心隨著蘇北地區(qū)的發(fā)展在逐漸向幾何重心靠攏。江蘇省土地利用的變化方向與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向表現(xiàn)出一致性,兩者相互影響有著正反饋的關(guān)系。

      致謝:感謝國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)——長江三角洲科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://nnu.geodata.cn:8008/)提供數(shù)據(jù)支撐。

      [1]陳述彭. 地球信息科學(xué)[M]. 北京:高等教育出版社,2007.

      [2]李德仁,龔健雅,邊馥苓. GIS的前景[J]. 測繪通報(bào),1994(3):30-35.

      [3]李德仁,李德毅. 論空間數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的理論與方法[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2002,27(3):221-233.

      [4]韓志軍,周成虎,裴 韜,等. 地震序列提取的時(shí)空耦合距離方法研究[J]. 地震地磁觀測與研究,2002,23(6):18-24.

      [5]韓志軍,王桂蘭,周成虎,等. 我國地震信息系統(tǒng)建設(shè)發(fā)展方向探討[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展,2003,18(3):541-545.

      [6]陳述彭,岳天祥,勵(lì)惠國. 地學(xué)信息圖譜研究及其應(yīng)用[J]. 地理研究,2000,19(4):337-343.

      [7]劉紀(jì)遠(yuǎn),匡文慧. 20世紀(jì)80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J]. 地理學(xué)報(bào),2014,69(1):3-14.

      [8]陸汝成,黃賢金,左天惠,等. 經(jīng)濟(jì)快速增長區(qū)土地利用信息圖譜構(gòu)建——以江蘇省環(huán)太湖地區(qū)為例[J]. 資源科學(xué),2009,31(7):1133-1141.

      [9]劉盛和,何書金. 土地利用動(dòng)態(tài)變化的空間分析測算模型[J]. 自然資源學(xué)報(bào),2002,17(5):533-540.

      [10]喬偉峰,盛業(yè)華,方 斌,等. 基于轉(zhuǎn)移矩陣的高度城市化區(qū)域土地利用演變信息挖掘——以江蘇省蘇州市為例[J]. 地理研究,2013,32(8):1497-1507.

      [11]Koperski K,Adhkary J,Han J. Spatial data mining:progress and challengs[C]. SIGMOD Workshop on Research Issues on data Mining and Knowledge Discovery.Montreal,Canada,1996:6-10.

      [12]Han J,Kamber M. Data mining:concepts and techniques[M]. San

      Francisco:Morgan Kaufmann,2001.

      [13]Sun H,F(xiàn)orsythe W,Waters N. Modeling urban land use change and urban sprawl:calgary,alberta,canada[J]. Networks & Spatial Economics,2007,7(4):353-376.

      [14]江蘇省統(tǒng)計(jì)局. 江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒(2014)[M]. 北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2015.

      [15]任美鍔. 中國自然地理綱要[M]. 3版.上海:商務(wù)印書館,2009.

      [16]張興榆,黃賢金,趙雲(yún)泰,等. 近10年江蘇省土地利用重心與經(jīng)濟(jì)重心遷移軌跡對比分析[J]. 長江流域資源與環(huán)境,2011,20(1):14-20.

      [17]佘 冰,朱欣焰,劉汝倩,等. 利用方向玫瑰圖分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)重心軌跡移動(dòng)模式[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2016,41(8):1055-1059.

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