广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (4): 153-162.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.04.019

• • 上一篇    下一篇

京津冀结合部生态用地变化及驱动力研究

朱凯妮1, 石淑芹1*, 余文涛1, 何英彬2   

  1. 1.天津工业大学经济与管理学院,天津300380;
    2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京100081
  • 收稿日期:2019-03-19 出版日期:2019-10-25 发布日期:2019-11-28
  • 通讯作者: 石淑芹(1980—),女,山东淄博人,天津工业大学教授,博士。E-mail:ssq0533@163.com
  • 基金资助:
    国家社会科学基金(17BJY090);教育部人文社科项目(16YJCZH082);教育部青年基金项目(16YJC630149);天津市高等学校创新团队培养计划(TD13-5038)

Change and Driving Forces of Ecological Land Use in Beijing-Tianjin-Hebei Junction Area

ZHU Kaini1, SHI Shuqin1*, YU Wentao1, HE Yingbin2   

  1. 1.School of Economics and Management, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300380, China;
    2.Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081,China
  • Received:2019-03-19 Online:2019-10-25 Published:2019-11-28

PDF (PC)

428

摘要： 生态用地是维持人类健康和社会可持续发展的重要载体,对生态用地变化及驱动力进行研究有利于更好地进行区域生态规划和生态文明建设。本文利用2005年、2010年和2015年土地利用遥感监测数据,以地理学第一定律为理论基础构建生态用地变化空间自相关模型,对京津冀结合部生态用地变化及其扩展机理展开分析。结果表明: (1)截止到2015年,京津冀结合部生态用地面积为13 049.71 km2,其中耕地占52.42%,林地、草地和水域分别占32.26%、10.05%和5.27%,耕地主要集中分布在研究区南部平原区,北部山区林地集聚;(2)研究期间,生态用地减少193.13 km2,主要流失方向为建设用地;(3)生态用地和建设用地的空间自相关性均有所提高,空间聚集性逐渐加强;(4)人口密度、农机总动力、粮食单产是导致生态用地变化的主要因子,说明人口集聚程度、农业机械化水平及耕地利用效率对生态用地有重要的影响。优化资源结构及改善土地利用方式对促进区域可持续发展和生态文明建设具有重要意义。

关键词: 生态用地, 生态文明, 驱动力, 空间自相关, 京津冀结合部

Abstract: Ecological land is an important carrier to maintain human health and social sustainable development. Research on the change and driving force of ecological land use is beneficial to regional ecological planning and ecological civilization construction. Remote sensing monitoring data of land use in 2005, 2010 and 2015 were used to construct the spatial autocorrelation model of ecological land use change based on the first law of geography. This paper analyzes the ecological land use change and its extension mechanism in the Beijing-Tianjin-Hebei junction area. The results showed that: (1) By the end of 2015, the area of ecological land in Beijing-Tianjin-Hebei junction area was 13 049.71 km2. Among them, cultivated land accounted for 52.42%, woodland, grassland and water area accounted for 32.26%, 10.05% and 5.27% respectively, and the cultivated land was mainly distributed in southern plain area in the study area, and the northern mountain woodland agglomeration. (2) During the study period, the ecological land decreased by 193.13 km2, and the main loss direction was construction land, and the cultivated land decreased the most, accounting for 95.04%. (3)The spatial autocorrelation between ecological land and construction land increased and the spatial aggregation gradually strengthened. (4)Population density, total power of agricultural machinery and grain yield were the most important factors to cause the change of ecological land use, indicating that the degree of population agglomeration, agricultural mechanization level and the efficiency of arable land has an important influence on the ecological land. Optimizing resource structure and improving land use pattern are of great significance to promoting regional sustainable development and ecological civilization construction.

Key words: ecological land, ecological civilization, driving force, spatial autocorrelation, Beijing-Tianjin-Hebei junction area

中图分类号: 

  • X171
[1] 张骞,高松峰,高成全,等.近20年平顶山市生态用地及其生态系统服务演变[J].生态科学,2018,37(3):159-168. DOI: 10.14108/j.cnki.1008-8873.2018.03.021.
[2] 徐健,周寅康,金晓斌,等.基于生态保护对土地利用分类系统未利用地的探讨[J].资源科学,2007(2):137-141.
[3] 李明薇,郧雨旱,陈伟强,等.河南省“三生空间”分类与时空格局分析[J].中国农业资源与区划,2018,39(9):13-20. DOI: 10.7621/cjarrp.1005-9121.20180902.
[4] GRONDIN P, GAUTHIER S, BORCARD D, et al. A new approach to ecological land classification for the Canadian boreal forest that integrates disturbances[J]. Landscape Ecology,2014,29(1):1-16. DOI:10.1007/s10980-013-9961-2.
[5] JIA X C. Characteristic of the Russian land management system[J]. Forestry Economics, 2006(7):78-80. DOI:10.13843/j.cnki.lyjj.2006.07.021.
[6] 李贤江,石淑芹,蔡为民,等.基于CA-Markov模型的天津滨海新区土地利用变化模拟[J].广西师范大学学(自然科学版),2018,36(3):133-143. DOI:10.16088/j.issn.1001-6600.2018.03.019.
[7] 吴霞,王世荣,尚红莺,等.宁夏近18年来耕地面积动态变化及驱动力分析[J].中国农业资源与区划,2017,38(8):98-104. DOI:10.7621/cjarrp. 1005-9121. 20170814.
[8] 姜楠,贾宝全,宋宜昊.基于Logistic回归模型的北京市耕地变化驱动力分析[J].干旱区研究,2017,34(6):1402-1409. DOI:10.13866/j.azr.2017.06.24.
[9] 张婷,骆希,蔡海生.江西省耕地的动态变化及驱动因子[J].水土保持通报,2014,34(3):305-310. DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2014.03.060.
[10] 唐文刚,范占永,孙伟晔.苏州工业园区建设用地变化及驱动力的灰色关联分析[J].测绘通报,2014,27(11):113-115.DOI:10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0377.
[11] 张雪茹,尹志强,姚亦锋,等.安徽省城市建设用地变化及驱动力分析[J].长江流域资源与环境,2016,25(4):544-551. DOI:10.11870/cjlyzyyhj201604002.
[12]曹银贵,周伟,乔陆印,等.青海省2000—2008年间城镇建设用地变化及驱动力分析[J].干旱区资源与环境,2013,27(1):40-46. DOI:10.13448/j.cnki.jalre.2013.01.023.
[13]吴大放,刘艳艳,董玉祥,等.珠海市建设用地变化时空特征及其驱动力分析[J].经济地理,2010(2):226-232. DOI:10.15957/j.cnki.jjdl.2010.02.012.
[14]罗迎新.广东梅州地区建设用地变化及其驱动力研究[J].热带地理,2009(3):268-273.DOI:10.13284/j.cnki.rddl.001258.
[15]徐丽婷,徐羽,钟业喜,等.转型背景下城乡建设用地演变特征及驱动力:以江西省为例[J].水土保持研究,2018,25(2):328-334. DOI:10.13869/j.cnki.rswc.2018.02.047.
[16]董景瑜,王三.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[J].西南师范大学学报(自然科学版),2015,40(9):190-196.DOI:10.13718/j.cnki.xsxb.2015.09.030.
[17]董雅文,周雯,周岚,等.城市化地区生态防护研究:以江苏省南京市为例[J].城市研究,1999,2(2):6-10.
[18]岳健,张雪梅.关于我国土地利用分类问题的讨论[J].干旱区地理,2003,26(1):78-88. DOI:10.13826/j.cnki.cn65-1103/x.2003.01.015.
[19]管青春,郝晋珉,石雪洁,等.中国生态用地及生态系统服务价值变化研究[J].自然资源学报,2018,33(2):195-207. DOI: 10.11849/zrzyxb.20161400.
[20]龙花楼,刘永强,李婷婷,等.生态用地分类初步研究[J].生态环境学报,2015,24(1):1-7. DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2015.01.001.
[21]周朕,蒙吉军,齐杨,等.中国生态用地重要性及其格局优化研究进展[J].生态学杂志,2016,35(1):218-225. DOI:10.13292/j.1000-4890.201601.030.
[22]孙海清,许学工. 北京绿色空间格局演变研究[J].地理科学进展,2007,26(5):48-56.
[23]邓红兵,陈春娣,刘昕,等. 区域生态用地的概念及分类[J].生态学报,2009,29(3):1519-1524.
[24]谭永忠,赵越,曹宇,等.中国区域生态用地分类的研究进展[J].中国土地科学,2016,30(9):28-36.DOI: 10.11994/zgtdkx.20161019.142439.
[25]刘瑞,朱道林,朱战强,等.基于Logistic回归模型的德州市城市建设用地扩张驱动力分析[J].资源科学,2009,31(11):1919-1926.
[26]李洪,宫兆宁,赵文吉,等.基于Logistic回归模型的北京市水库湿地演变驱动力分析[J].地理学报,2012,67(3):357-367.
[27]滕宇思,夏维力.城市化进程中的西安市土地利用变化及其驱动力分析[J].测绘科学,2015,40(2):109-114. DOI:10.16251/j.cnki.1009-2307.2015.02.021.
[28]吴明发,欧名豪,廖荣浩.经济发达地区土地利用变化及其驱动力分析:以广东省为例[J].水土保持研究,2012(1):179-183.
[29]谢余初,张影,钱大文,等.基于参与式调查与主成分分析的金塔绿洲变化驱动力分析[J].地理科学,2016,36(2): 312-320. DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2016.02.019.
[30]吕桐,吴永波. 基于RS的崇明岛土地利用变化及驱动力分析[J].中国农学通报,2014(5):203-207.
[31]潘荟交,王怀英,杨华容,等.近10年崇州市土地利用变化基本特征与空间格局[J].中国农业资源与区划,2018,39(3): 71-77. DOI: 10.7621/cjarrp. 1005-9121.20180310.
[32]曹祺文,吴健生,仝德,等.基于空间自相关的区域农地变化驱动力研究:以珠三角地区为例[J].资源科学,2016,38(4):714-727. DOI:10.18402/resci.2016.04.13.
[33]赵明月. 基于不同空间矩阵的空间自相关模型的土地利用驱动力的研究[D].济南:山东科技大学,2017.
[34]刘世梁,刘琦,张兆苓,等.云南省红河流域景观生态风险及驱动力分析[J].生态学报,2014,34(13):3728-3734. DOI: 10.5846/stxb201306121681.
[35]曹玉青. 京津冀结合部城市生态位评价及预测[D].天津:天津工业大学,2018.
[36]李晨曦,吴克宁,刘霈珈,等.土地利用变化及社会经济驱动因素:以京津冀地区为例[J].江苏农业科学,2017,45(12):279-283.DOI:10.15889/j.issn.1002-1302.2017.12.069.
[37]胡乔利,齐永青,胡引翠,等.京津冀地区土地利用/覆被与景观格局变化及驱动力分析[J].中国生态农业学报,2011,19(5):1182-1189. DOI: 10.3724/SP.J.1011.2011.01182.
[38]谢花林.基于Logistic回归模型的区域生态用地演变影响因素分析:以京津冀地区为例[J].资源科学,2011,33(11):2063-2070.
[1] 许燕婷, 刘兴诏, 王振波. 基于AQI指数的中国城市空气质量时空分布特征[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2019, 37(1): 187-196.
[2] 马万栋, 吴传庆, 殷守敬, 王晨, 朱利, 吴迪. 广西2000-2013年岸线变化及驱动力分析[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2015, 33(3): 54-60.
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
[1] 孟春梅, 陆世银, 梁永红, 莫肖敏, 李卫东, 黄远洁, 成晓静, 苏志恒, 郑华. 岩黄连总碱诱导肝星状细胞凋亡和自噬的电镜实验研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 76 -79 .
[2] 李钰慧, 陈泽柠, 黄中豪, 周岐海. 广西弄岗熊猴的雨季活动时间分配[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 80 -86 .
[3] 覃盈盈, 漆光超, 梁士楚. 凤眼莲组织浸提液对靖西海菜花种子萌发的影响[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 87 -92 .
[4] 韦宏金, 周喜乐, 金冬梅, 严岳鸿. 湖南蕨类植物增补[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 101 -106 .
[5] 包金萍, 郑连斌, 宇克莉, 宋雪, 田金源, 董文静. 大凉山彝族成人皮褶厚度特征[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 107 -112 .
[6] 林永生, 裴建国, 邹胜章, 杜毓超, 卢丽. 清江下游红层岩溶及其水化学特征[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 113 -120 .
[7] 张茹, 张蓓, 任鸿瑞. 山西轩岗矿区耕地流失时空特征及其影响因子研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 121 -132 .
[8] 李贤江, 石淑芹, 蔡为民, 曹玉青. 基于CA-Markov模型的天津滨海新区土地利用变化模拟[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 133 -143 .
版权所有 © 广西师范大学学报（自然科学版）编辑部
地址：广西桂林市三里店育才路15号　邮编：541004
电话：0773-5857325　E-mail: gxsdzkb@mailbox.gxnu.edu.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发