【摘要】：土地作為自然經(jīng)濟(jì)綜合體,不僅是人地系統(tǒng)的重要組成部分,也是生態(tài)文明建設(shè)的主要空間支撐。土地利用變化是全球環(huán)境變化及可持續(xù)發(fā)展研究的核心領(lǐng)域,影響和改變著生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。目前,我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展,土地要素的科學(xué)配置是支撐高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。2010年以來(lái),巢湖流域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化高速推進(jìn),建設(shè)占用耕地規(guī)模顯著上升,土地資源空間配置利用效率不高,生態(tài)安全和保障能力下降,局部地區(qū)面臨環(huán)境污染、生物多樣性降低和土地退化等問題。為推進(jìn)該區(qū)域土地資源優(yōu)化利用與生態(tài)建設(shè),有必要對(duì)其土地利用演變的生態(tài)響應(yīng)與優(yōu)化模擬進(jìn)行研究。本文在構(gòu)建土地利用變化生態(tài)響應(yīng)與優(yōu)化模擬理論框架和概念模型的基礎(chǔ)上,以巢湖流域2000、2005年Landsat 5 TM和2010、2015年HJ-1B遙感數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源,采用最大似然監(jiān)督分類法對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了解譯和土地利用分類;從結(jié)構(gòu)變化特征、程度變化特征、類型轉(zhuǎn)移特征和景觀格局特征四個(gè)方面,運(yùn)用空間自相關(guān)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方法,分析了土地利用時(shí)空演變的特點(diǎn)和驅(qū)動(dòng)機(jī)制;基于遙感數(shù)據(jù)提取了綠度、濕度、干度和熱度四種生態(tài)要素指數(shù),構(gòu)建了土地利用變化生態(tài)響應(yīng)模型,改進(jìn)遙感生態(tài)指數(shù)的計(jì)算方法,定量分析了區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化狀況;提出了土地利用類型轉(zhuǎn)換限制規(guī)模的算法,將生態(tài)環(huán)境質(zhì)量損益引入約束函數(shù),基于不同情景構(gòu)建了土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,采用多目標(biāo)遺傳算法,對(duì)研究區(qū)2030年的土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化模擬;從自然地理、土壤環(huán)境、區(qū)位交通和社會(huì)經(jīng)濟(jì)四個(gè)方面選取土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子并進(jìn)行主成分分析,計(jì)算了土地利用類型空間適宜性概率分布,并以土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化和土地生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果為約束條件,構(gòu)建了不同情景的土地利用空間模擬模型,運(yùn)用DynaCLUE模型,對(duì)研究區(qū)2030年的土地利用格局進(jìn)行了動(dòng)態(tài)模擬。取得的主要結(jié)果與結(jié)論如下:(1)土地利用變化生態(tài)響應(yīng)與模擬分析框架是響應(yīng)系統(tǒng)分析框架的延伸和應(yīng)用,由界定生態(tài)響應(yīng)內(nèi)容、分析生態(tài)響應(yīng)作用、創(chuàng)建響應(yīng)約束條件、構(gòu)建響應(yīng)協(xié)調(diào)機(jī)制和實(shí)施土地利用優(yōu)化模擬5個(gè)遞進(jìn)式結(jié)構(gòu)組成;該框架下的土地利用變化生態(tài)響應(yīng)與模擬概念模型揭示了土地利用變化模型、生態(tài)響應(yīng)模型、結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型和空間模擬模型的耦合關(guān)系和約束機(jī)制。(2)采用最大似然監(jiān)督分類法對(duì)四期遙感影像進(jìn)行土地利用分類,分類精度較高,總體精度大于85%,Kappa系數(shù)大于0.83。土地利用變化分析發(fā)現(xiàn):研究區(qū)土地利用程度較高且呈上升趨勢(shì),空間正相關(guān)性和集聚性顯著,但高-高值聚集“熱點(diǎn)區(qū)”逐漸減少;土地利用景觀破碎化程度加劇,建設(shè)用地集聚趨勢(shì)加強(qiáng);水田轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地是土地利用類型轉(zhuǎn)移的主要方式,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和人口增加是土地利用變化的直接動(dòng)力。(3)改進(jìn)的遙感生態(tài)指數(shù)的計(jì)算方法和構(gòu)建的土地利用變化生態(tài)響應(yīng)模型,較好地實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)土地利用變化生態(tài)響應(yīng)的定量評(píng)價(jià)。研究結(jié)果顯示:研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體較好,但呈下降趨勢(shì);2000-2015年間呈先急速下降后緩慢上升的U型變化;土地利用變化對(duì)生態(tài)環(huán)境的負(fù)效應(yīng)顯著,1 km2水田轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地將導(dǎo)致遙感生態(tài)指數(shù)下降142.51;提出的土地利用類型轉(zhuǎn)換限制規(guī)模算法操作簡(jiǎn)便,能直觀地反映生態(tài)響應(yīng)對(duì)土地利用類型轉(zhuǎn)換的限制作用。(4)基于研究區(qū)強(qiáng)生態(tài)安全和高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求,采用象限分析法,設(shè)置了生態(tài)緊約束、中約束和寬約束三種情景;在不同情景下構(gòu)建了以地區(qū)生產(chǎn)總值和生態(tài)服務(wù)價(jià)值最大化為目標(biāo)函數(shù),以經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)保護(hù)和社會(huì)保障指標(biāo)為約束函數(shù)的土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型。研究結(jié)果顯示:優(yōu)化后的土地利用結(jié)構(gòu)符合相關(guān)規(guī)劃和地區(qū)實(shí)際;生態(tài)約束降低時(shí),經(jīng)濟(jì)效益增長(zhǎng)和生態(tài)效益下降幅度基本相同,但經(jīng)濟(jì)效益變化量更大。(5)采用主成分分析和Logistic回歸模型計(jì)算土地利用類型空間適宜性概率分布,不僅減少了因子間的共線性,也提高了Logistic回歸模型的解釋能力;建立的基于最小累計(jì)阻力模型的土地生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)體系,對(duì)于劃定生態(tài)保護(hù)區(qū)具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義;基于不同情景的以土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化和土地生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果為約束條件的空間格局模擬模型,模擬精度較高,Kappa系數(shù)為0.8176,模擬結(jié)果較為科學(xué)、合理,可作為研究區(qū)國(guó)土規(guī)劃的參考依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F205
【圖文】：

圖 2-1 研究區(qū)范圍與地理位置示意圖：(a) 安徽省在我國(guó)的地理位置；(b) 研究區(qū)在安徽省的地理位置；(c) 研究區(qū)邊界及 DEMFigure 2-1 The border and location of the study area: (a) Anhui province in China; (b) study areain Anhui province; (c) the border and DEM of the study area圖 2-2 研究區(qū)水系和交通分布示意圖Figure 2-2 River and traffic maps of the study area

15圖 2-2 研究區(qū)水系和交通分布示意圖Figure 2-2 River and traffic maps of the study area2.1.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況研究區(qū)是安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展最具活力和潛力的重要地區(qū)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，是安徽省重要的商品、糧油、水產(chǎn)品等生產(chǎn)、加工基地。2017 年，研究區(qū)常

圖 2-6 研究區(qū)土地利用類型圖Figure 2-6 Land use type maps of the study area（4）精度檢驗(yàn)采用 Kappa 系數(shù)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，如公式（2-4）所示。01ccP PKappaP （2-4）式（2-4）中，0P 為正確分類比例；cP 為隨機(jī)情況下期望正確比例。通常，Kappa＞0.8 時(shí)，表明極好的一致性；0.6＜Kappa≤0.8 時(shí)，表明有較高的一致性；0.4＜Kappa≤0.6 時(shí)，表明中度一致性；Kappa≤0.4 時(shí)，表明一致性很差[202]。利用 Google Earth Pro、ArcGIS 和 Matlab 對(duì) 2005 年、2010 年和 2015 年分類結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證得到總體精度和 Kappa 系數(shù)。首先在 ArcGIS 中生成 500 個(gè)隨機(jī)點(diǎn)，之后每個(gè)點(diǎn)以 15 m 為半徑建立緩沖區(qū)作為驗(yàn)證樣本，將 500 個(gè)驗(yàn)證樣本導(dǎo)入 Google Earth Pro 進(jìn)行土地利用類型判讀，如圖 2-7 所示。其次將驗(yàn)證結(jié)果和分類結(jié)果導(dǎo)入 Matlab 進(jìn)行分類精度計(jì)算，得到混淆矩陣（表 2-6、表 2-7 和表 2-8）。

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本文編號(hào)：2806846