2001—2017年哈尔滨市建设用地扩张时空特征分析

以哈尔滨市2001年、2008年、2013年和2017年四期遥感影像解译数据为基础,运用规则格网法、等扇分析法和公共边测度法等空间分析方法,以及用形状指数、斑块密度、聚集度等指标分阶段分析16年间哈尔滨市建设用地扩张强度、形态、方向和模式等特征。研究发现：（1）2001-2017年间研究区建设用地扩张呈现由缓到强势增长后又缓慢扩张态势,并且各个区域建设用地扩张强度指数也有所不同;（2）2001-2017年间,聚集度、斑块密度逐渐增加,形状指数逐渐减小;（3）城市扩张方向性明显,总体来看,向南扩展速率最快,并且实现了城市扩张格局由主要朝单一方向发展变为朝多个方向同时发展的转变;（4）不同时期不同区域内研究区建设用地扩张模式有所不同。整体看来,蔓延式扩张面积占建设用地总增加面积的比例最大,飞地式扩张面积所占比例最小,且所分布区域比较分散。     

近20年喀麦隆的城市扩张特征及其驱动因素

分析城市的扩张特征及其驱动因素,有助于探索城市化的规律.基于2000年、2010年和2020年3期GlobeLand30的地表覆盖、人口密度、GDP、DEM、铁路公路数据及世界银行的统计数据,以扩张速度、扩张强度、城市空间紧凑度等指数分析了2000—2020年喀麦隆大区首府城市建设用地的时空演变特征,并运用灰色关联分析法和地理探测器分析了城市扩张的时间和空间驱动因素.结果表明：1)喀麦隆城市建设用地由2000年的1 185.9 km²增加到2020年的5 590.7 km²,各大区首府城市是城市扩张的主要区域,城市扩张的速度与强度逐渐增大;2)时间上,经济增长、人口增加、产业结构变化、政策效应是影响城市建设用地扩张的因素,其中影响最大的因素是GDP总量的增加;3)空间上,GDP、人口密度、到主要公路距离是城市扩张的主要驱动因子.不同驱动因子之间的交互作用对城市扩张的影响力大于单因子,其中GDP与人口密度、到主要公路距离之间的交互作用最为显著.社会经济发展是喀麦隆城市扩张的基础,人口增长是城市扩张的动力.     

洞庭湖生态经济区城乡建设用地演变特征及驱动因素

探究城乡建设用地演变特征及其驱动因素对促进国土空间可持续发展具有重要意义。现有研究在政策量化方面往往只关注限制城镇扩张的约束政策,而较少考虑引导城镇发展的驱动政策,且多集中于整体尺度,对区域内部每个单元的差异考虑不足。研究以洞庭湖生态经济区为例,探究其2000—2020年土地利用类型转移、景观格局演变,借助回归分析和景观扩张指数探究全域和县（市、区）级建设用地演变的主要驱动因素并定量化政策因素对建设用地扩张的驱动作用。结果表明：2000—2020年洞庭湖生态经济区耕地和建设用地景观结构变化明显,建设用地的增长主要以占用耕地为主,其年变化率由1.968%提高到1.973%;景观格局分析表明,建设用地景观优势逐步增强,耕地和林地的破碎化程度上升,水域分布更加集中,整体景观趋向于离散化和复杂化;全域尺度上,社会经济因素对建设用地演变的驱动作用较为明显,每单位距乡镇中心距离增加将使建设用地扩张机会减少到原来的0.615倍,各斑块以邻接扩张式为主,扩张中心小幅南移。县（市、区）尺度上,社会经济、自然与政策因素均表现出地区差异性,交通运输用地显著增加,建设用地增长以交通建设为主。研究结果有助于洞庭湖生态经济区实现“共抓大保护、不搞大开发”目标,为优化国土空间开发保护格局提供引导依据。     

基于夜间灯光数据的武汉市建设用地扩张规律研究

选取1997年到2012年间的6期DMSP/OLS夜间灯光数据,采用基于统计数据的二分比较法,对武汉市建成区进行提取.利用建设用地扩张幅度、建设用地增长类型、城市扩张速度、城市扩展方向、城市外围轮廓的紧凑度等指标分析了武汉建设用地扩张的规律和特点.结果表明:武汉市建成区总体扩张幅度为152.2%,增长速度经历了"慢-快-慢"的交替,城市分布中心主要向东南移动,建成区的紧凑度先减小后增大.此外,通过相关性分析证明经济发展、人口和城市化之间存在强烈正相关.     

中国建设用地利用强度时空演化及其驱动机制分析

以中国4个五年发展战略的截止年份为时间节点, 基于径向函数(RBF)神经网络模型测度2000, 2005, 2010和2015年中国337个市级行政单元(不含港澳台地区)建设用地的利用强度, 并利用探索性空间数据分析模型(ESDA)分析其时空演变格局, 运用地理加权回归模型(GWR)分析中国建设用地利用强度时空分异的主要驱动因素。结果表明: 1) 2000—2015年, 中国建设用地利用强度整体上呈上升趋势, 且空间差异显著, 高强度的利用水平集中在环渤海经济区、各大沿海城市和省会城市; 2) 中国建设用地利用强度呈现空间自相关性, 且全局分异格局与冷热点分布格局及空间异质性的态势基本上吻合; 3) 中国建设用地利用强度的空间格局演变主要受经济发展水平、产业结构、城市化水平以及政府经济调控4 种因素影响, 影响程度的排序为城市化水平<产业结构<经济发展水平<政府经济调控。     

环境约束下的陕西省城市建设用地利用效率及驱动因素

研究环境约束下的城市建设用地利用效率地区差异及驱动因素对于实现区域绿色可持续发展具有重要的意义。该文采用超效率SBM模型、核密度估计法、灰色关联度模型系统研究了2000—2020年陕西城市建设用地利用效率的时空演化特征和驱动机理。结果表明：（1）2000—2020年陕西城市建设用地利用效率均值介于1.063～1.255之间,累计上升6.3%,呈现出波动上升的趋势,地区差异显著;（2）2000—2020年陕西城市建设用地利用效率呈现出高值集聚的现象,效率差异先缩小再扩大;（3）陕西城市建设用地利用效率受到经济发展水平、城市环境治理水平、产业结构状况、经济外向度、科技教育投入以及人口密度的共同驱动,且各驱动因素在不同时期作用程度存在较大差异。     

VPAUI指数监测中部城市群2001年～2013年建设用地扩张——以武汉、长沙和南昌为例

提出一种采用植被物候校正的指数VPAUI,并将其应用于中部城市群的建设用地扩张监测.首先利用植被物候参数对NTL数据进行去饱和处理并构建VPAUI,然后建立建设用地丰度和VPAUI的线性关系模型.以中部城市群的3个省会城市武汉、长沙和南昌为研究区域,利用VAPUI指数进行长时序的监测.结果表明,利用VPAUI提取的建设用地丰度能更好地解决夜间灯光强度饱和现象,能有效辨识出城市扩张的热点区域.在2001年～2013年间,武汉和长沙新增建设用地面积相当,扩张速度由慢变快,发展迅速,南昌建设用地扩张面积偏少,扩张速度由快变慢,发展滞后于武汉和长沙.     

环洞庭湖地区城市扩张及驱动因素研究：以益阳市为例

随着我国中部崛起战略的实施,环洞庭湖地区的生态与经济问题日益受到重视,而掌握环湖地区典型城市扩张机制,对于正确引导区域可持续发展具有重要意义﹒本研究以益阳市为例,运用城市扩张强度指数、土地利用转移矩阵等定量分析了25a间益阳市城市扩张的时空变化规律,并探讨其内在的驱动因素﹒结果表明：1)近25 a,益阳市建设用地增加了将近1倍,若以2000年为节点,其前、后时段表现出缓慢扩张和快速扩张的阶段性特征,从最初以挤占耕地为主逐渐演变成以挤占耕地和林地为主,且林地被大规模挤占的趋势明显;2)益阳市城市扩张主要表现为沿轴线放射状蔓延及片状集聚发展,城区扩张方向主要是朝东南和正南发展;3)益阳市城市扩张过程主要受社会经济驱动和规划策略的引导,其中经济因素影响显著,且是城市扩张的内生动力,而规划策略则主要对扩张方向进行了宏观引导和控制.     

泉州市县域建设用地变化驱动机制差异研究

为了探究建设用地变化的驱动机制,以泉州市各县为研究单元比较其差异.选择与建设用地密切相关而又相互独立的人文因子,归并为人口、生产、消费、投资四类因素.运用相关分析、聚类分析、偏相关分析等方法,对各驱动因子在县域建设用地变化中的作用机制进行比较分析.结果表明社会整体发展水平是导致县域建设用地变化驱动机制分异的主导因素;工业化和服务业化驱动建设用地变化存在地域差异;消费因素对建设用地的驱动反映了地方观念和特点;投资因素、人口因素对建设用地的驱动不确定性较大.     

河南省城镇建设用地扩展驱动力的空间计量分析

以2012年河南省18个地市的城镇建设用地为研究对象,运用空间权重矩阵、空间自相关性检验和空间计量模型,对河南省18个地市的城镇建设用地及扩展的驱动因素进行空间计量研究.研究结果表明:(1)河南省城镇建设用地的扩展存在着空间正相关性,且在郑州、新乡、焦作、济源存在"高-高"集聚的局部空间正相关;(2)城镇化率、第二产业产值、社会消费品零售额和第三产业产值是河南省城镇建设用地扩展的主要因素,说明工业化、城镇化的快速推进是城镇建设用地扩展的主导因素,其中前三个因素对河南省城镇建设用地扩展起着正向促进作用,而第三产业产值起着一定的抑制作用,说明河南省应在调整产业结构中大力发展第三产业,走新型城镇化、新型工业化道路.     

重庆都市功能拓展区建设用地时空扩展特征及驱动力分析——以北碚区为例

以重庆都市功能拓展区之一的北碚区为研究对象,利用2000,2008,2009,2012年土地利用现状数据,借助SPSS统计软件和GIS空间分析手段,探讨了2000-2012年以来建设用地的时空扩展特征及其主要驱动因素.结果表明,2000年以来北碚区建设用地扩展明显,集约节约利用水平有所提高,并且城镇用地、交通用地的增加是其重要原因.经济发展、人口增长与城市化、区位因素、政策因素是建设用地扩展的驱动因素,其中,固定资产投资的增长为北碚区建设用地扩展的主要驱动力.与都市功能拓展区其他区域类似,国家一级平台开发开放区域如蔡家组团、水土组团为扩展主要空间,高度发展的经济对建设用地的强劲需求与有限的规划建设用地剩余指标这一矛盾明显.     

江苏省城市用地扩张特征及驱动力研究

分析了江苏省1991~2003年城市用地扩张的数量变化、扩张速率和用地结构变化的区域差异,探讨了城市用地扩张的主要驱动因子及其作用.研究表明,近十几年来,江苏城市用地数量呈总量上升趋势,而人均城市用地呈波动变化;城市用地扩张的空间差异明显,苏北城市用地扩张速度缓慢,以居住用地扩张为主而苏南及苏中沿江城市城市用地扩张较快,以工业用地扩张为主;经济发展、人口增加、产业结构调整和政治经济政策是江苏城市用地扩张的主要驱动因子.     

珠海市旅游用地时空演变特征及其驱动力分析

运用ARCGIS技术对珠海市近23a来旅游用地变化及其驱动因子进行时空相关分析.研究结果表明:①规模呈持续增长的变化趋势;②地类结构中林地和建设用地比重变化显著;③新增旅游用地绝大部分来源于林地,来源于耕地的比重较小;④总体空间形态演变呈现出"十"字形特征.分析了珠海市旅游用地时空演变的内力和外力驱动因子,认为:①珠海市旅游用地时间变化的主要内部驱动因子是人口和可支配收入的增长、经济社会发展和旅游交通设施改善;②其空间变化与旅游资源等级、土地利用类型的空间分布、交通线路变化、城镇中心距离等内部驱动因子的关系密切;③国家、省区促进旅游产业发展的政策等外部因子为珠海市旅游用地增长提供了契机,但当地政府积极发展旅游业的政策与规划导向是最主要的外部驱动.     

重庆市城市空间扩展研究及驱动力分析 (三峡地区资源环境生态研究)

通过引入城市空间扩展强度和紧凑度指数,借助遥感和地理信息系统软件通过对4个时间段(1980年、1997年、2005年、2010年)的TM影像数据及土地利用现状数据进行预处理和分析,揭示重庆城市空间扩展时空演变特征。结果表明:1)重庆市城市空间扩展表现在时间上的阶段性,总体上直辖以后比直辖之前城市空间扩展速度加快,其扩展强度和紧凑度都随时间呈上升趋势;2)空间上的不平衡性,由于各个时期发展区域重点不一,从而导致了各区发展不平衡,各个区在相同时期发展强度、紧凑度和发展模式也具有差异性;3)驱动因素的多样性,主要选取了社会经济因子、人口增长因子、政策导向性因子加以分析,得出经济发展速度的周期性决定了城市空间扩展速度的周期性和城市空间结构分化形式的周期性,国家和地方政策引导及重庆市人口快速增长对重庆市城市空间扩展趋势有重要的影响作用。     

河谷盆地型城市扩张的时空与驱动力分析——以兰州市为例

城市建成区扩张是地区城市化水平的重要标志.基于兰州市Landsat系列卫星遥感影像,首先基于提出的多分类器组合土地利用/覆被分类方法,提取建成区范围;其次计算2003—2019年城市扩张速度、扩张强度和城市紧凑度等,分析兰州市建成区扩张的时空特征;最后分析驱动城市扩张的自然条件和社会经济因素.结果表明:①基于分层策略的多分类器组合分类方法对兰州市土地利用/覆被分类效果很好,提取的建成区范围面积与年鉴统计数据也基本一致;②城市建成区面积在16年内持续增加,年增加量6.72 km2,处于快速扩张状态,城市紧凑度较低,扩张合理性差;③由于兰州市"两山夹一川"的自然条件,城市南北方向扩张已趋于饱和,扩张只能沿黄河东西方向;④人口增长和经济的快速发展是兰州市城市扩张的主要驱动力.     

建瓯市土地利用程度变化及其驱动力分析

利用“土地利用程度变化模型”、GIS软件等来研究建瓯市土地利用的动态变化．并将分析结果用图表形式表示，直观显示了建瓯市从1998—2000年的土地利用变化情况，用相关分析方法探讨建瓯市土地利用程度变化差异的驱动力，并对其今后的发展提出适当的建议．     

欠发达丘陵区耕地资源变化特征及驱动力分析--以咸宁市咸安区为例

采用成安区1949—2005年的统计数据和2000—2005年的土地利用调查数据，运用定性与定量描述相结合的方法，对咸安区56年间耕地资源变化特征以及驱动力进行分析。研究结果表明：1．56年间成安区耕地面积在不同的年份虽然有增有减，但是以减为主，总体上呈下降趋势。2．耕地面积下降的幅度和速度在不同时期存在显著差别，表现出明显的阶段性。3．形成上述特点的原因在于不同的历史时期咸安区耕地变化的驱动力及其作用强度不同。4．国家政策在增加和保护成安区耕地上也起着决定性的作用。     

基于RS和GIS的淮河源土地利用变化及驱动力分析

以淮河源1993、2003、2013年三个时期的遥感影像为主要数据源,利用GIS和RS技术,采用监督分类、叠加分析、主成分分析等方法,对淮河源20年间的土地利用时空变化特征及驱动因素进行分析.结果表明:耕地、水体和未利用地呈减少趋势,其中耕地变化幅度最大;居民地持续增加;林地面积先减后增.人口因素、经济因素和城市发展因素是淮河源土地利用变化的主要驱动因素.