城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶是城市化過程最顯著的地域,不僅表現(xiàn)在區(qū)域的景觀轉(zhuǎn)變,由鄉(xiāng)村景觀轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘芯坝^,由低密度的土地開發(fā)轉(zhuǎn)為高強(qiáng)度的開發(fā),結(jié)果是城市空間區(qū)域的擴(kuò)大,而且也體現(xiàn)在區(qū)域的生態(tài)功能的轉(zhuǎn)變,其間的物質(zhì)循環(huán)、能量流動等也發(fā)生了顯著的差異。城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶的城市化可以用景觀格局及其動態(tài)來加以描述,即區(qū)域中不同景觀要素配置的時(shí)空差異。掌握城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶景觀格局的特征及其驅(qū)動機(jī)制對于進(jìn)一步研究區(qū)域景觀的生態(tài)過程具有重要的意義。本文首先將城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶劃分了三個(gè)區(qū)域——內(nèi)邊緣區(qū)、中心區(qū)和外邊緣區(qū);選擇北京市朝陽區(qū)（城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶的內(nèi)邊緣區(qū)）、順義區(qū)（城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶的中心區(qū)）和密云縣（城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶的外邊緣區(qū)）等三個(gè)典型區(qū)（縣）為研究區(qū)域;采用1996、2000和2005年同期的TM影像,借助3S技術(shù)、景觀生態(tài)學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)模型,從土地利用動態(tài)變化與景觀格局變化角度對研究區(qū)的土地利用進(jìn)行了分析;并運(yùn)用定性與定量相結(jié)合的方法對土地利用變化驅(qū)動機(jī)制進(jìn)行了研究。研究所得結(jié)論如下:朝陽區(qū)土地利用類型以建設(shè)用地、耕地為主,順義區(qū)以耕地、建設(shè)用地為主,密云縣以林地、草地和建設(shè)用地為主。1996至2005年間,研究區(qū)建設(shè)用地面積不斷增加,林地、... 

【文章來源】：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京市

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

柏林城內(nèi)邊緣帶（H.Louis，1936）

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文 第三章 土地利用結(jié)構(gòu)變化分析朝陽區(qū)作為城市功能拓展區(qū)和城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶的內(nèi)邊緣帶其中建設(shè)用地比例最大為 74.341%，面積為338.965 km2，其次為耕地，面積為 98.809 km2，所占比例為 21.671%；再次為水域、林地和未利用地，所占比例較小，分別為 3.311%、0.675%和 0.002%。順義區(qū)作為城市發(fā)展新區(qū)和城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶的中心區(qū)域，耕地所占比重最大為 55.549%，面積為 563.495 km2，其次為建設(shè)用地，面積為334.163 km2，所占比例為 32.941%；再次為水域、林地、草地和未利用地，所占比重較小，分別為 4.627%、4.4%、2.327%和 0.156%。密云縣作為城市發(fā)展涵養(yǎng)區(qū)和城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶的外邊緣帶，林地和草地所占比重最大，分別為 61.259%和 17.006%，面積分別為 1356.07 km2和 376.460 km2；其次為耕地、水域和建設(shè)用地，面積分別為 210.617 km2、130.565 km2和 126.264 km2，所占比例分別為 9.154%、5.898%和 5.702%；未利用地所占面積最小為 13.729km2。3.2.2 土地利用總體特征變化分析根據(jù) 1996、2000 和 2005 年三期土地利用現(xiàn)狀圖，可以得出圖 3-3 和圖 3-4 所示的 10 年內(nèi)研究區(qū)各類土地利用類型總體變化情況。

圖 5-4 研究區(qū)土地利用 PLS 模型 t1/u1圖Figure 5-4 the figure of t1/u1in PLS model for land use in study area由偏最小二乘回歸分析的精度分析結(jié)果（見表 5-4），取 2 個(gè)成分對解釋變量 X 的信息利用率累計(jì)達(dá)到了 86.35%，并能夠解釋 80.36%的被解釋變量集合 Y 中的變異。其中，第一個(gè) PLS 成分t1 攜帶了原解釋變量數(shù)據(jù)表 X 中 76.72%的變異信息，對 Y 的變異解釋能力達(dá)到了 73.64%；相對而言，第二個(gè) PLS 成分 t2 無論從攜帶 X 中的變異信息量（9.63%），還是在解釋 Y 的變異信息量（6.72%）方面，都要比第 1 個(gè) PLS 成分要小很多。各個(gè) PLS 成分在解釋某一個(gè)被解釋變量的能量上差異明顯（表 5-5）：第一個(gè) PLS 成分對林地、耕地、建設(shè)用地等用地類型的解釋能力都超過了 80%。而對草地、水域和未利用地的解釋能力逐漸減弱；第一個(gè) PLS 成分對建設(shè)用地的解釋能力最強(qiáng)（24%），耕地次之（14%），對其他類解釋能力微弱；而第二個(gè)成分累計(jì)解釋能力除對未利用地沒有超過 40%，均達(dá)到 70%以上。在代表解釋變量系統(tǒng) X 中的總體變異信息方面，病床數(shù)和在校人數(shù)所能代表的信息量累計(jì)僅為 50%左右，在組內(nèi)被解釋的精度最低，說明該指標(biāo)與土地利用變化的關(guān)系不顯著，對土地利用變化的影響能力最弱。表 5-4 成分 t1，t2 對解釋變量系統(tǒng)的解釋能力Talbe 5-4 the explanation ability of component t1, t2 to the variable system成分 t1t2成分 t1t2成分 t1t2x10.7387 0.0011 x70.8875 0.021 x130.9691 0.0074


本文編號：3361473