自然资源学报, 2022, 37(1): 166-185 doi: 10.31497/zrzyxb.20220112

其他研究论文

土地利用系统对区域可持续发展的支撑力评价:方法与实证

李寒冰,1,2, 金晓斌,1,2,3, 吴可4, 韩博1,2, 孙瑞1,2, 姜国栋4, 周寅康1,2,3

1.南京大学地理与海洋科学学院,南京 210023

2.自然资源部海岸带开发与保护重点实验室,南京 210023

3.江苏省土地开发整理技术工程中心,南京 210023

4.山东省自然资源厅,济南 250014

Evaluation of the support capacity of land use system on regional sustainable development: Methods and empirical evidence

LI Han-bing,1,2, JIN Xiao-bin,1,2,3, WU Ke4, HAN Bo1,2, SUN Rui1,2, JIANG Guo-dong4, ZHOU Yin-kang1,2,3

1. College of Geography and Ocean Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China

2. Key Laboratory of Coastal Zone Exploitation and Protection, Ministry of Natural Resources, Nanjing 210023, China

3. Jiangsu Province Land Development and Consolidation Technology Engineering Center, Nanjing 210023, China

4. Department of Natural Resources of Shandong Province, Jinan 250014, China

通讯作者: 金晓斌(1974- ),男,甘肃兰州人,博士,教授,博士生导师,主要从事土地利用与规划研究。E-mail: jinxb@nju.edu.cn

收稿日期: 2020-07-3   修回日期: 2020-12-3  

基金资助: 国家自然科学基金项目(41971234)
国家自然科学基金项目(41971235)

Received: 2020-07-3   Revised: 2020-12-3  

作者简介 About authors

李寒冰(1996- ),女,河南商丘人,博士研究生,主要从事土地资源可持续利用研究。E-mail: 897921736@qq.com

摘要

土地利用系统作为人类与自然界交互的关键载体,在区域可持续发展过程中占据重要地位。为分析其与联合国可持续发展目标(SDGs)的关联特征,解释其对SDGs的支撑能力,构建土地利用系统内涵解析框架,探索其对SDGs的支撑机制并构建可持续发展支撑力评价体系,以山东省为例进行实证分析。研究结果表明:(1)以土地利用系统为核心,在人地关系视角下解析其与社会、经济、生态系统的交互作用,分析其在人地耦合系统中的运行机制,揭示其与可持续发展的相关关系,可为确定土地利用系统可持续发展目标提供理论解析。(2)山东省土地利用系统支撑力呈“省域西低东高、市域中心低周围高”分布,研究期内,66%的区域实现了支撑能力的提升,支撑力变化呈现“西北部提升、中部及东部下降”现象。具有农业优势的西部平原区对SDGs的直接支撑及自身稳定力提升,但间接支撑力有所下降,东部经济发达区自身稳定力有所提高,但直接及间接支撑力下降。(3)各类型支撑力变化空间相关性显著。显著区域多分布在市辖区,菏泽市农业发展能力的辐射带动作用较强,东营市土地经济产出及社会供应能力呈高—高集聚,土地自身稳定力呈低—低集聚。研究提出了土地利用系统支撑可持续发展的新视角,可为后续研究提供借鉴,实证分析为山东省可持续发展战略提供决策建议,为国土空间规划背景下的政策调控提供参考。

关键词: 土地利用系统; 可持续发展; 土地支撑力; 山东省

Abstract

Land use system, as the key carrier of human interaction with nature, plays an important part in the process of regional sustainable development. In order to analyze its relevance to the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) and explain its support capacity, this paper constructs the connotation analysis framework of land use system, explores its supporting mechanism for SDGs and establishes the support capacity evaluation system for sustainable development, taking Shandong Province as an example for empirical analysis. The results show that: (1) Taking the land use system as the core, in the perspective of the relationship between human and land and its interactions with society, economy, ecological system, we analyze its operational mechanism in the coupling system of person, reveal its correlation with sustainable development, to determine the land use system of SDGs to provide theoretical analysis. (2) The support capacity of the land use system in Shandong province is distributed as "low in the east, but high in the west of the province; while high around the low surroundings of the urban center". During the study period, 66% of the support capacity was improved, and the change of support capacity showed the phenomenon of "uplift in the northwest and decline in the central and eastern regions". The direct support and self-stability of SDGs in the western plains with agricultural advantages has decreased, while the indirect support capacity has decreased, and the self-stability of the eastern economically developed areas has improved, while the direct and indirect support capacity has decreased. (3) The spatial correlation of each type of support capacity is significant. The significant areas are mostly distributed in the municipal districts. The radiation-driven agricultural development capacity of Heze city is strong. The economic output and social supply capacity of Dongying city are high-high agglomeration, and the stability of the land itself is low-low agglomeration. The research puts forward a new perspective on the sustainable development of land use system, which can provide reference for follow-up research, and empirical analysis lays a foundation for development decision-making in Shandong, and provides suggestions for the policy regulation of national spatial planning.

Keywords: land use system; sustainable development; land support; Shandong province

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本文引用格式

李寒冰, 金晓斌, 吴可, 韩博, 孙瑞, 姜国栋, 周寅康. 土地利用系统对区域可持续发展的支撑力评价:方法与实证[J]. 自然资源学报, 2022, 37(1): 166-185 doi:10.31497/zrzyxb.20220112

LI Han-bing, JIN Xiao-bin, WU Ke, HAN Bo, SUN Rui, JIANG Guo-dong, ZHOU Yin-kang. Evaluation of the support capacity of land use system on regional sustainable development: Methods and empirical evidence[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2022, 37(1): 166-185 doi:10.31497/zrzyxb.20220112

可持续发展作为全球重大使命,强调人类与地球各系统的和谐永续共存。从联合国千年发展目标(MDGs)到2030年可持续发展目标(SDGs),可持续问题备受各界重视。SDGs的实现有赖于社会、生态、自然资源等各要素协调统一[1,2],但当前存在的诸多资源环境问题使可持续发展目标的实现面临严峻挑战[3,4]。土地资源作为支撑可持续发展的基础要素之一,是人类系统、生物圈、大气圈及其他系统相互作用的重要媒介,作为维持人类生计和福祉的基础性要素,可提供物质、能源、生态等多种服务[5,6]。当土地资源从单纯的自然要素转变为劳动资料及劳动对象时,在人类活动影响下,土地资源本底、土地利用方式及强度与社会经济、生态环境的物质交流循环构成了土地利用系统[7]。土地利用系统与社会、生态系统之间的交互机制决定了其在解决食物、能源、健康等可持续发展重大问题中扮演的关键角色[8,9,10,11,12],同时土地利用变化也显著影响社会、经济和生态系统的安全性与稳定性[13]。在全球层面,不断增长的人口和资源能源消耗导致土地压力过大,不当的土地利用方式及利用强度对社会发展和陆地生态系统造成了严重的负面影响,其中,近1/4的土地退化由人为造成[5],引起的极端天气导致低纬度地区粮食安全性降低[14]、作物产量下降[15]、非洲畜牧业发展增长缓慢[16]等不良现象;在区域层面,资源密集型消费和经济快速发展导致的土地问题影响了人类健康[14,17]、生物多样性[18]、粮食安全[19]等诸多方面,如干旱的土壤增加热浪的严重性[20]、荒漠化加剧全球变暖[21]、城市化进程加剧城市热岛效应[22,23]等。社会、生态、经济各系统对土地造成的压力也会造成土地利用方式的转变[24,25]。在人口增长与社会发展的双重压力下,合理利用土地有助于减少其对社会和生态系统的负面影响。在土地资源本底确定的情况下,如何改造土地、利用土地、平衡人地关系,为区域可持续发展提供更有力的支撑已成为区域可持续发展中亟待解决的重点问题。

区域可持续发展及土地可持续性利用是当前学术界研究的热点领域。在理论研究层面,学界重点关注土地利用的可持续性,从“增长理论”到“发展理论”再到“可持续理论”,从“追求可利用土地的数量”“追求土地发展效益”到“追求土地的再发展能力”,如何实现土地的永续发展成为当前研究的焦点;以系统论和复杂学为分析范式,涉及地理学[26]、农学[27]、景观生态学[28,29]、生物学[30]、经济学[31]、物理学[32]等诸多领域,亦从粮食生产[19]、经济发展[18]、城镇化[33]、气候变化[34]、生态安全[28]等多视角分析土地利用系统与可持续发展的内在交互关系;多以土地利用的可持续性为出发点,剖析土地可持续的内涵,解析土地利用方式及强度的可持续性。在研究方法层面,多关注对土地利用可持续性的评价,以空间分析、实证主义和追溯学为主,包括AHP层次法、模糊评价法、主成分分析、关联矩阵等方法[35,36,37];研究尺度虽涉及全球、国家、省、市等不同层次[38,39],但多集中在市县等中小尺度的实证分析[36,40],较少考虑区域可持续的空间相关性。

综合而言,现有研究在土地可持续利用与土地利用多功能等方面进行了有益探索,但较少在省域尺度从土地利用系统角度探究其与SDGs的支撑关系。山东省作为我国人口大省和农业大省,拥有东部半岛经济发达区、中部山区中度发达区及西部平原欠发达区,虽区位优势明显,但内部经济差异显著、自然地理要素多元、区域发展不平衡问题凸显[40]。本文拟从人地关系的角度解析土地利用系统的内涵与本质,分析其对以人类为行为主体的社会、经济、生态等系统的交互关系,以及对区域可持续发展的支撑作用,通过实证分析省域土地利用系统支撑能力的分布特征及空间相关关系。研究可拓宽土地利用系统与可持续发展的理论研究视角,为可持续发展目标下的省域土地均衡发展提供决策支持。

1 土地利用系统对可持续发展的支撑机制

1.1 土地利用系统内涵解析

从系统论的角度出发,土地利用系统以土地资源本底为运行基础,以人类为主体和实施者[41],以不同利用方式与利用强度为运行核心,系统内各要素间存在协同和相干效应[42],系统外与以人类为主导对象的社会、生态、经济各子系统相互作用,是持续进行物质互馈、能量流动和信息交换的多元开放系统[43];从人地关系的角度出发,人地关系强调人类主体与自然环境间的关系。土地利用系统作为人类社会经济活动与土地资源相互作用形成的复杂系统,以其资源要素供给能力支撑各项人类活动、服务社会经济发展,同时承载人类发展多种需求及人类活动增强带来的压力,强调人地关系中“地”对“人”的支撑力、“人”对“地”的压力及两者互相作用。作为人—地复合关系下的“要素—结构—格局—服务”综合系统,土地利用系统在要素层包含以土地资源本底为基础的水资源、大气、生物环境等各类自然要素。要素间不同组合方式形成了土地利用结构,不同土地利用单元之间的空间关系和响应过程构成了土地利用格局,服务层作为土地利用系统与人类交互的关键载体,是要素、结构和格局的重要表现形式[44],同时人类对服务的需求将施压于土地利用系统各要素。从人地耦合系统的角度出发,人类与自然环境两主体之间、主体各要素之间、要素不同组合方式下相互作用形成了人地耦合系统,囊括“人”和“地”交互过程中涉及的所有要素与作用方式,包括社会、经济、生态、土地利用等各类子系统。土地利用作为人地耦合系统中的重要组成部分,是系统运行的主要承载形式和重要运行基础,与社会、经济、生态等子系统互馈运行,是包括资源要素、组织结构、过程格局、供给服务在内的开放循环巨系统(图1)。

图1

图1   人地耦合系统与土地利用系统的关系解释

Fig. 1   The relationship between the human-land coupling system and the land use system


土地利用系统具有内部要素多元化、利用过程多样性,与社会、经济、生态系统交互关系复杂性等特征。区别于土地可持续利用与土地利用多功能研究(表1),土地可持续利用强调在保持自身持续发展的前提下可达到效益最大化的能力,属于土地利用系统中的要素、格局与服务层;土地利用多功能强调土地可提供各类产品或服务的能力,归属土地利用系统中的要素与服务层。土地利用系统具有研究对象的综合性和研究内容的系统性,强调内部各要素间及与社会、生态、经济等各系统间的相互作用关系[41]

表1   土地利用系统内涵辨析

Table 1  Analysis of the connotation of land use system

类型土地可持续利用[28,32]土地利用多功能[45,46]土地利用系统[47,48,49]
研究对象不同土地利用方式与强度形成的土地利用效率不同土地利用方式与强度提供的各类产品或服务以人类为行为主体的土地与经济、社会、生态交互循环复合系统
研究需求解析土地利用可持续性,服务土地利用决策解析土地利用的功能属性,指导土地利用宏观布局及空间发展战略解析系统运行机制及与人类活动的互馈关系,服务人地关系协调发展
研究内容土地利用维持动态平衡和持续发展的能力,即在保持自身稳定的前提下可达到效益最大化的能力土地利用产生环境、经济和社会功能的状态和表现,提供各类产品或服务的能力包含土地资源特性、功能属性、利用方式与强度等在内的人地相互作用关系
评价思路评估土地可持续利用水平,寻求土地资源可持续发展方式依据土地利用主导用途方向,促进土地利用功能协调以土地利用系统内涵解析为基础,解析系统内部运行机制及对人地耦合巨系统的支撑作用
异同点强调土地集约化及高效利用,归属于土地利用系统的要素、格局与服务层强调土地提供的各项产品与服务,归属于土地利用系统的要素及服
务层
强调人地耦合系统下土地利用发挥的作用及对人类主体的支撑能力,归属于人地耦合系统的运行基础及支撑体系

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1.2 土地利用系统运行机制解析

自然资源要素作为土地利用系统的基础,接受光、温、水等自然要素和各类生产资料的持续输入,最早以基础农产品产出维持人类生计,随着人类需求增大,经济输入持续增强,以不同土地利用方式和利用强度推动经济产出[47,48]。在人口增长的压力下,土地一方面通过直接经济产出促进经济增长和社会发展,另一方面以非经济产出的方式为人类提供生态服务,以维持社会、经济、生态各子系统动态平衡。同时,土地利用系统的持续产出也反作用于系统运行,产生物质、能量和信息循环。随着人口持续增长,高数量、高质量的产出需求迫使土地接收高密度、高强度的生产资料投入,人类在土地利用系统与其他各系统交互中占据的主导作用日益突出[49]。在不当土地利用方式和利用强度尚处在土地自我修复能力范围内时,土地利用系统仍可保持稳定;当压力超出土地自身所能承载的阈值,将会对自系统及社会、经济、生态等他系统产生负反馈。不当的土地利用将导致土地生产力降低,社会系统运行紊乱,社会对土地的竞争和对资源的争夺也将持续增大,同时会引发大气污染[50]、水土流失[51]、土壤污染[52]、土壤侵蚀[53]等生态环境问题。

土地利用与可持续发展目标(SDGs)密切相关[54]图2),SDGs的实现需依托土地生产力、稳定力、人口承载等各项功能,以推进经济社会发展和生态安全。SDG1(无贫穷)的实现需依赖工矿仓储、商业服务等用地[55];SDG2(零饥饿)的实现需依赖可生产食物的耕地[56];SDG3(健康与福祉)、SDG4(优质教育)的实现则依托土地资源开展医疗、教育等公共设施和基础服务的建设[57];SDG8(工作与经济)、SDG11(可持续住区)和SDG12(消费与生产)的实现需依托建设用地带来的经济产出[58];土地利用的稳定性与资源环境的协调性为SDG13(气候行动)和SDG15(陆生生物)提供支撑[59,60]。土地利用系统以其生产功能进行经济产出,带动经济发展,协调生产关系,支撑区域生产可持续;以社会功能承载人口增长,提供公共设施、住宅、交通等各项服务,维持社会稳定发展;以生态功能支撑资源环境协调发展,促进生态安全与平衡。

图2

图2   土地利用系统运行机制解析框架

Fig. 2   Analysis of the operational mechanism of the land use system


1.3 土地利用系统对可持续发展的支撑力解析

基于土地利用运行机制及对SDGs的支撑关系,本文从土地生产性、土地稳定性、人口承载性、经济可行性、资源环境协调性和社会可接受性六个方面构建土地利用系统对区域可持续发展支撑力评价体系(表2)。由于土地利用系统更突出除自然本底之外的土地利用方式和利用强度,故评价指标体系重点关注土地利用过程,不涉及土地资源的自然属性(如坡度、高程、降水等)。《2030年可持续发展议程》包括17个可持续发展目标和169个具体目标[1]。为进一步揭示土地利用系统对可持续发展目标的支撑能力,在分析准则层表征意义的基础上,解释指标层对SDG具体目标的支撑作用:

表2   土地利用系统对区域可持续发展支撑力评价体系

Table 2  Evaluation system of the support of land use system to regional sustainable development

目标层准则层指标层计算方法及指标释义指标性质
土地利用系统对区域可持续发展支撑力土地
生产性
耕地总面积 x1区域内耕地面积,表征区域粮食生产基础+
粮食总产量 x2区域内粮食产量总和,表征耕地生产水平+
设施农用地面积 x3农业生产建设用地,表征区域农业生产强度+
第一产业增加值 x4第一产业总产出减去中间投入,表征第一产业生产经济效益+
土地
稳定性
耕作可达性 x5耕作易到达区域面积/耕地总面积,表征农业生产便利性+
有效灌溉面积占比 x6有效灌溉的耕地面积占耕地总面积的比例,表征耕地产出稳定性+
水面面积占比 x7水面面积/土地总面积,表征水土资源协调程度+/-
土地退化指数 x8(土地沙化面积+盐碱化面积)/土地总面积,表征土地生态质量-
人口
承载性
人均耕地面积 x9耕地总面积/区域总人口,表征耕地总量对区域人口的支撑性+
人均粮食产量 x10粮食总产量/区域总人口,表征耕地产出对人口的直接供应+
人均建设用地面积 x11建设用地面积/总人口,表征区域内建设用地对人口的直接支撑+/-
人口密度 x12总人口/土地总面积,表征区域内土地对人口的支撑强度-
经济
可行性
人均国民生产总值 x13国民生产总值/区域总人口,表征区域经济对人口的支撑性+
固定资产投资 x14购置固定资产总费用,表征区域范围内社会经济发展潜力+
土地生产力 x15国民生产总值/土地总面积,表征区域范围内土地利用强度+
资源
环境
协调性
土地总面积 x16区域范围内土地面积总和,表征区域范围内土地资源总量+
农业机械总动力 x17农业动力机械的动力总和,表征农业机械排放物污染程度-
植被生产力 x18以区域EVI年平均值表征区域范围内植被生长状况+
单位面积林木蓄积量 x19森林面积/土地总面积,表征区域范围内植被覆盖度+
社会可接受性公路用地面积 x20区域范围内公路用地总面积,表征公路对社会发展的支撑性+
城市面积 x21区域范围内城市总面积,表征土地资源对城市发展的直接供应+/-
普通中学在校学生数 x22普通中学在校学生总数,表征土地对社会教育发展的支撑+
医疗卫生机构床位数 x23医疗卫生机构床位总数,表征土地对社会医疗发展的支撑+

注:①“+”代表指标性质为正向,值越大,土地利用系统对区域可持续发展的支撑性越强;“-”代表指标性质为负向,值越大,土地支撑性越小;“+/-”代表适度指标。② 耕作可达性:以农村道路做2 km缓冲区[61],将其与耕地面积重叠部分定义为耕作易到达区域,将耕作易到达区域面积与耕地总面积作比值即为耕作可达性。③ 有效灌溉面积:以农村沟渠做100 m缓冲区,将其与耕地面积重叠部分定义为耕地有效灌溉面积。④ 区域EVI年平均值:基于MOD09A1数据,计算各研究单元内区域EVI年平均值。

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(1)生产性作为土地支撑可持续发展的基础条件,以土地生产性表征土地在不同利用方式和强度下的生产能力。以耕地规模和粮食产量反映土地对全面消除饥饿、粮食安全的保障作用,可对SDG2.1(消除饥饿)和SDG2.2(提供营养)提供支撑作用[62];以设施农用地面积和第一产业增加值反映农业生产力,可对SDG2.3(提高农业收入)提供支撑作用[63]

(2)土地系统稳定作为可持续发展的必要条件,以土地稳定性表征土地利用过程中受损之后的自愈能力、安全性和风险抵御能力。以耕作可达性和有效灌溉面积占比反映土地管理措施对提升土地抗灾能力、维持农业生态系统的保障性,可对SDG2.4(维护农业可持续)提供支撑[64];以水面面积占比和土地退化指数衡量水土资源协调性及土地荒漠化程度,以支撑SDG6.1(保护水环境)和SDG15.3(防治荒漠化)[65,66]

(3)人口作为可持续发展的核心参与者,以人口承载性表征土地利用对人口增长的供应及承载能力。以人均耕地面积和人均粮食产量表征土地对人口的直接保障,可对SDG2.1和SDG2.2提供支撑作用[56];以人均建设用地面积反映土地提供的住房保障,可支撑SDG11.1(确保住房和基本服务),以人口密度反映区域整体人口压力[58]

(4)土地的经济功能是实现可持续发展的关键要素,以经济可行性表征土地利用对区域经济发展的带动作用,强调土地利用形成的直接或间接经济效益。以人均国民生产总值反映人口对土地的经济压力,可对SDG1.1(消除极端贫困)和SDG1.4(享有土地资源)提供支撑作用[47];以土地生产力反映土地的经济产出能力,以固定资产投资表征经济发展潜力,可对SDG8.3(发展产出)提供支撑作用[48]

(5)保持资源环境协调作为可持续发展的前提,以资源环境协调性表征土地利用过程中对资源与环境的平衡情况,强调土地的合理利用和开发。以土地总面积反映土地资源本底基础,以农业机械总动力反映大气及土壤污染的可能性,实现可持续发展应最大程度降低其对粮食安全和大气环境造成的负面影响,可支撑SDG3.9(减少空气、水和土壤污染)和SDG12.5(防治污染与减排)[67];以植被生产力和单位面积林木蓄积量表征植被覆盖情况及生产力,反映生态系统的可持续性,可对SDG13.1(提高灾害防御能力)和SDG15.1(可持续利用生态系统及服务)提供支撑作用[68]

(6)可持续发展追求社会的健康、持续与稳定,以社会可接受性强调土地利用过程中社会大众的接受能力,表征社会发展对土地利用的依赖关系;以公路用地面积反映区域道路便利性,可支撑SDG11.2(提供交通运输系统)[69];以城市面积表征城市发展的用地基础,可支撑SDG11.3(城市建设)[68];以普通中学在校学生数反映教育发展建设用地对社会发展的支撑,以促进公平优质的教育,可支撑SDG4.1(确保教育)和SDG4.4(技术培训)[70];以医疗卫生机构床位数反映医疗发展建设用地对社会发展的支撑,以促进全民健康,可支撑SDG3.4(疾病治疗)和SDG3.8(基本保健服务)[71]

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

山东省是中国东部沿海的经济大省,与日韩隔海相望,地处环渤海经济圈,在“一带一路”建设、京津冀协同发展、黄河流域生态保护和高质量发展、中韩自贸协定、东亚海洋合作等各项发展战略中占据重要地位。山东省现辖17个(地)市,总面积为 15.8万km2,总人口10047万人(全国第2位),GDP总量7.65万亿元(全国第4位),山东省经济综合实力较强,资源禀赋优势显著,特殊的地理位置提升了区域竞争力,但其资源供给不足,人口压力较大,生态系统脆弱,人地矛盾日益突出,虽具有较高的综合实力,但在2018年发布的《可持续发展蓝皮书:中国可持续发展评价报告》中,山东省可持续性居全国第8位,区域可持续发展能力亟待提升。本文综合考虑研究科学性及数据可获取性,以山东省137个县(区)作为研究单元(图3),以2012年和2018年为两个研究时间段,在省域层面分析土地利用系统对区域可持续发展的支撑能力。

图3

图3   研究区区位和2018年土地利用现状

Fig. 3   Schematic diagram showing the location of the study area and land use status in 2018


2.2 数据来源

研究数据包括土地利用数据、社会经济数据及相关统计数据(表3)。其中,土地利用现状数据是核心基础,为保证数据分析精度和数据可比性,选取2012年(二调数据正式使用期)和2018年(最新的二调变更数据)作为研究时间截面。

表3   数据来源及说明

Table 3  Data source and description

数据类型来源选用时间空间分辨率
土地利用数据山东省土地利用调查数据2012年、2018年1:10000
社会经济数据山东省统计年鉴2013年、2019年县级
山东省各市统计年鉴2013年、2019年县级
中国农村统计年鉴2013年、2019年县级
EVI(MOD09A1)https://search.earthdata.nasa.gov2012年、2018年500 m

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2.3 研究方法

(1)因子分析法

因子分析法是从观测变量群中提取共性因子、获取隐形变量,并以潜在变量和影响变量的线性组合表示原始变量的统计学方法[72]。即从复杂变量群中提取具有密切关系的变量,抽离多个综合性指标,这些综合性指标被称为公共因子。将观测变量群凝结为几个公共因子,可进行数据浓缩,达到提炼变量群本质和核心的目的,以公共因子的方差贡献率和该因子的得分乘数建立公共因子得分函数。研究借助SPSS 25.0、ArcGIS 13.0软件进行数据处理与分析。

对原始数据进行整理得到原始数据矩阵,为消除量纲和数量级对研究结果的影响,采取极差变换法进行标准化和无量纲化处理,函数如下:

对于正向指标:

Zij=Xij-XijminXijmax-Xijmin

对于负向指标:

Zij=Xijmax-XijXijmax-Xijmin

对于适度指标,首先进行正向化处理:

Zij=1Xij-A

式中:A为适度值,运用正向指标标准化方法进行标准化处理。

以主成分分析法作为提取方法进行公因子提取,由于数据已进行标准化处理,故因子旋转对数据准确性无影响。根据因子系数矩阵,生成各公因子得分,公式为:

Wj=j=1mαjkxk

式中:m为公因子个数(个);k为原始变量个数(个); αjk为因子对应得分系数; xk为原始变量标准化值。借助各公因子方差贡献率确定公因子权重,加权汇总得各研究地域单元的综合得分。

(2)空间自相关分析

空间自相关是用以表达同一变量在不同地域单元的相关关系,其度量依据为要素值和要素位置,度量模式分为聚类、离散和随机模式,度量值可表达为Moran's I指数值(莫兰指数)、z得分和p值。借助空间权重矩阵定义要素的空间依赖性,定义方式分为“邻接性”和“距离性”两大类[41]。由于本文更侧重邻域之间的连接关系,并非强调距离变量,同时考虑地域单元之间是否存在公共边界,故选用“邻接性”中的“车式邻接(Rook邻接)”进行空间权重矩阵构建,研究借助Geoda软件进行。

采用局部莫兰指数I来检验空间集聚性及邻域间的相关关系,定义为:

Ia=(ya-y̅)b=1nQab(yb-y̅)Sy2
Sy2=b=1n(yb-y̅)2n

式中:n为研究单元总数(个); Qab是空间权重矩阵元素值; ya是研究单元ay变量值; yb是研究单元by变量值; y̅y的均值; Sy2为方差。

Ii为正时,表示高值被高值包围(H-H)或低值被低值包围(L-L);当Ii为负时,表示高值被低值包围(H-L)或低值被高值包围(L-H),以此来表示局部空间自相关关系。研究借助莫兰指数进一步分析变量的空间集聚关系,莫兰指数取值范围为 (-1, 1),当I >0时,表示正的空间自相关,即变量具有空间聚集性;当I<0时,表示负的空间自相关,即变量具有空间离散性;当I=0时,表示变量的空间聚集性不显著。以支撑力总得分及得分差值作为第一变量,分析其局部空间自相关关系,以空间集聚图显示空间相关性。其中高—高值(H-H)区代表此区域土地支撑力(变化)较强,且与邻域关系密切,对周边辐射带动作用较强;低—低值(L-L)区代表此区域土地支撑力(变化)较弱,且与周边联系不够,辐射带动作用较弱;高—低值(H-L)区代表此区域虽然土地支撑力(变化)较强,但与周边联系较弱,辐射带动作用较弱;低—高值(L-H)区代表此区域虽然土地支撑力(变化)较弱,但与周边联系较强,对周边区域具有一定的影响作用。

3 结果分析

3.1 土地利用系统对可持续发展的支撑力

为确定各指标内部的相关关系并评价各研究单元土地利用系统可持续发展的支撑能力,考虑累积方差百分比为80%,提取前6个公因子作为土地利用系统支撑区域可持续发展的关键因素。

2012年公因子提取结果显示(表4):公因子1主要贡献于耕地产出能力及区域第一产业产值;公因子2由土地经济效益指标决定,强调土地利用系统对区域经济的支撑能力;公因子3重点贡献于土地利用系统的稳定能力,强调土地生态质量;公因子4由人口密度、人均资源占有量等指标决定,强调土地利用系统对人口增长的承载能力;公因子5由林地数量和植被指数决定,强调资源环境的协调性;公因子6多由反映社会发展的指标决定,强调土地利用系统对社会发展的支撑能力。基于此,将2012年的公因子1和公因子4定义为土地利用系统对区域可持续发展的直接支撑力,将公因子2和公因子6定义为土地利用系统对区域可持续发展的间接支撑力,公因子3和公因子5定义为土地利用系统的自身稳定力。同理,将2018年的公因子2和公因子5定义为土地利用系统的直接支撑力,公因子1和公因子6定义为土地利用系统的间接支撑力,公因子3和公因子4定义为土地利用系统的自身稳定力。对同属直接支撑力、间接支撑力和自身稳定力的各项指标进行对比,不同年份公因子包含的具体指标虽存在一定差异,但74%的指标在不同年份仍归属同一支撑力类别,选取78%的公共指标作为支撑力对比依据。

表4   公因子提取结果及累计方差百分比

Table 4  Common factor extraction results

2012年
公因子1公因子2公因子3公因子4公因子5公因子6
耕地总面积固定资产投资耕作可达性人口密度植被生产力水面面积占比
粮食总产量土地生产力有效灌溉面积人均建设用地面积单位面积林木蓄积量普通中学在校学生数
设施农用地面积城市面积土地退化指数人均耕地面积公路用地面积医疗卫生床位数
土地总面积人均GDP农业机械总动力人均粮食产量
第一产业增加值
30.38246.61159.01469.04074.95579.861
2018年
公因子1公因子2公因子3公因子4公因子5公因子6
耕地总面积人均GDP水面面积占比人口密度人均建设用地面积设施农用地面积
粮食总产量固定资产投资土地退化指数土地生产力单位面积林木蓄积量农业机械总动力
人均耕地面积公路用地面积植被生产力第一产业增加值普通中学在校学生数耕作可达性
土地总面积城市面积人均粮食产量医疗卫生床位数有效灌溉面积
30.49247.01158.65768.48375.64480.780

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将6个公因子的方差百分比作为计算土地利用系统支撑能力的权重,得到土地利用系统的支撑力计算结果(图4),支撑力水平具有明显的空间差异性。在省域层面呈现“西低东高”的分布特征,支撑力水平较高的区域分布在青岛市、潍坊市东部、东营市等地,支撑力较低的区域零散分布在中部山区及西部平原区,土地资源支撑区域可持续发展的实现面临一定挑战。在市域层面呈现“中心低、周围高”的分布特征,相比于青岛市全域,青岛市辖区的支撑力略显降低,可看出市辖区可持续发展对土地利用系统的压力略高于青岛市其他区域,而济南市、淄博市等同具有此类现象。相比于2012年,2018年有66%的县(区)总支撑力得到提升,提升区域主要集中在山东省西北部,下降区域分布在中部山区、青岛市、烟台市等区域,其中青岛市土地利用系统支撑力虽整体较高,但研究期内总支撑力水平呈下降现象,提取归属同一类别支撑力的公共因子进行加权汇总,得到土地利用系统对可持续发展的直接支撑力、间接支撑力和自身稳定力综合得分。

图4

图4   2012年和2018年支撑力水平及对比

Fig. 4   Support level and comparison between 2012 and 2018


将直接支撑力评价各指标结果按自然断点法划分六个等级(图5),结果显示:76.6%的区域直接支撑力有所提升,提升区域主要集中在山东省西部和北部,下降区域主要集中在东部片区。其中,74%的县(区)域耕地规模有所下降,各研究单元平均减少0.75万亩,耕地规模增加的区域零星分布于青岛市、东营市和菏泽市东明县;61%的县(区)域粮食总产量降低,由西北部至东南部呈“阶梯递减”状态,耕地规模和粮食产量的减少将对SDG2的实现造成一定阻碍;研究区土地总面积整体波动较小,青岛市黄岛区土地利用扩张明显;第一产业增加值整体提升,且提升幅度较大;76%的县(区)域人口密度增大,73%的区域人均耕地面积减少,63%的区域人均粮食产量降低,表明人口增长对土地的直接压力显著增大,区域土地利用系统对SDGs的直接支撑力有待提升。

图5

图5   直接支撑力各要素及总值对比评价结果

Fig. 5   Comparative evaluation results of each element and total value of direct support


将间接支撑力评价各指标结果按自然断点法划分六个等级(图6),结果显示:50.3%的区域间接支撑力有所提升,提升区域集中在鲁北平原,下降区域主要分布在研究区北部及西南部部分区域。其中,研究区固定资产投资整体增加,各研究单元增长均值为257.1亿元;区域城市面积整体增加,城市扩张现象较为明显;实现人均GDP增长、普通中学在校学生数增加和医疗卫生床位数增加的区域占比分别为74%、23%和63%。土地利用带来经济增长的区域将有效推进SDG1和SDG8的实现,教育、医疗等公共服务的增加将促进SDG3和SDG4的实现。

图6

图6   间接支撑力各要素及总值对比评价结果

Fig. 6   Comparative evaluation results of each element and total value of indirect support capacity


将自身稳定力评价各指标结果按自然断点法划分六个等级(图7),结果显示:70.8%的区域自身稳定力有所提升,提升区域集中在中部、东部、南部的大部分区域,下降区域集中在北部片区,呈条带状分布。其中,85%的区域耕地可达性提高,但区域有效灌溉面积整体增加不明显,表明耕地对现有设施条件利用效率不高;土地退化指数降低,沙化、盐碱化土地减少,表明研究区土地质量整体提升,将推动SDG6和SDG15的实现;42%的区域农业机械化水平实现提高,分布在临沂市南部、日照市南部、济南市、东营市等地;42%的区域植被生产力有所提升,主要分布在区域中部、胶东半岛等林地密集区域,将支撑SDG13和SDG15的实现;区域内单位面积林木蓄积量变化不明显。

图7

图7   自身稳定力各要素及总值对比评价结果

Fig. 7   Comparative evaluation results of each factor and total value of the capacity to maintain stability


3.2 土地利用系统支撑力空间集聚特征

为明晰土地利用系统对区域可持续发展的支撑能力在空间上的分布特征及其对邻域的影响程度,对两期土地利用系统支撑力的差值做空间自相关分析,各类型支撑力及总支撑力均通过显著性检验(图8),空间集聚性分布较分散(图9)。其中,直接支撑力提升值全局Moran's I指数为0.4024、z值为4.0378、p值为0.001,空间正相关性较显著,高—高集聚区分布在东营市垦利区、日照市东港区等市辖区及菏泽市鄄城县、东明县等农业发达区域,表明农业优势区域的直接支撑力提升较大且对周边具有显著带动作用,区域及其周边SDG1和SDG2的实现具有良好的土地基础,间接支撑力提升值全局Moran's I指数为0.4879、z值为4.6481、p值为0.001,空间正相关性较显著,高—高集聚区集中在东营市市辖区,表明东营市市辖区土地利用系统间接支撑力提升较高且对周边的带动性较强,这对市域及省域SDG1、SDG3、SDG4和SDG11的实现具有积极作用;低—低集聚区大多分布在淄博市市辖区,高—低集聚区为青岛市崂山区,低—高集聚区分布在菏泽市鄄城县和东明县、临沂市郯城县和费县等区域,表明经济发展带来的间接支撑力提升区域多集中在市辖区,但其对周边县域的辐射作用不尽相同。

图8

图8   土地利用系统各类型及总支撑力变化Moran's I指数散点图

Fig. 8   Moran scatter map of changes in various types and total support capacity of land use system


图9

图9   土地利用系统各类型及总支撑力变化集聚图

Fig. 9   Aggregation diagram of changes in various types and total support capacity of land use system


自身稳定力提升值全局Moran's I指数为0.5932、z值为5.5388、p值为0.001,空间正相关性较显著,高—高集聚区分布在济南市历城区及历下区、淄博市临淄区和周村区、日照市东港区,表明在土地稳定、生态平衡方面提升较大且带动作用较强,对SDG2、SDG3、SDG12、SDG13、SDG15等具有推动作用,低—低集聚区集中分布在东营市市辖区,表明区域自身稳定力降低且区域带动作用不显著。

总支撑力差值全局Moran's I指数为0.2823、z值为2.7194、p值为0.008,空间正相关性显著,高—高集聚区分布在济南市历城区及东营市部分县域,低—低集聚区分布在济南市章丘区。从市域层面来看,高—高集聚区多分布在市辖区,表明市辖区的空间集聚性较强;从省域层面看,省会济南市对周边市县的带动作用不明显。

4 结论与讨论

4.1 结论

在土地自然本底确定的基础上,合理的土地利用方式与强度已成为支撑区域可持续发展的关键所在。本文在已有研究的基础上,构建了土地利用系统运行机制理论解析体系,解析其运行机制及与社会、经济、生态系统的交互过程,确定了土地利用系统可支撑的SDGs,依据理论解析框架选取代表性指标开展省域尺度土地利用系统支撑力评价,提出了以土地利用为出发点的研究新视角,为土地利用系统支撑可持续发展拓宽了新的研究范畴,可为后续相关研究提供借鉴参考;以山东省为例的实证分析证实了理论框架和指标体系的可行性和科学性,不同土地利用系统对SDGs支撑能力的差异性和空间相关性反映了省域及市域可持续发展不同的侧重点,为区域发展决策调控提供参考和支撑。研究结果表明:

(1)山东省土地利用系统支撑能力空间分布差异显著,呈“省域西低东高、市域中心低周围高”的分布特征,高支撑力区域集中在胶东半岛、东营市等东部经济发达区,中部山区及西部平原区对SDGs的支撑水平相对较低,支撑力变化呈现“西北部提升、中部及东部下降”现象。经济发达地区依赖地形、气候、区位等各项资源优势,现阶段对SDGs的支撑力较强,但研究期内支撑力有所下降,未来应关注资源高效配置及节约集约利用。中部山区受地理条件限制,土地资源利用效率有待提高,鲁西平原区囿于传统农业发展方式与自然资源条件,整体支撑力相对较低,但研究期内呈提升态势,表明平原区对SDGs的支撑潜力较大。

(2)各类型支撑因素在空间上具有较大差异。研究期内,具有农业优势的西部平原区对SDGs的直接支撑及自身稳定力提升,但间接支撑力有所下降,在保证生产力、供给人口的基础上,应提升对区域经济的带动作用。东部经济发达区自身稳定力有所提高,但直接及间接支撑力下降,未来在追求经济增长的过程中应注重对人口的直接供给,提升区域发展可持续性。整体来看,作为农业大省和人口大省,山东省对区域SDGs的直接支撑能力较强,可支撑SDG1、SDG2、SDG11的实现,但在土地间接支撑力及自身稳定力方面应更注重经济集约发展及生态保护修复,以支撑SDG8、SDG12、SDG13的实现。

(3)各类型支撑力变化空间相关性显著。菏泽市农业发展能力的辐射带动作用较强,未来应扩大农业产出能力,提高对区域社会经济的支撑能力;东营市土地经济产出及社会供应能力呈高—高集聚,土地自身稳定力呈低—低集聚,未来应改善土地利用方式以增强土地稳定性,促进区域可持续发展;胶东半岛虽区域支撑力变化显著,但空间相关性不显著。整体来看,空间相关性显著的区域多分布在市辖区,反映在市域尺度,市辖区土地利用对周边区域的影响较大,在发挥带动作用的同时应关注市辖区土地压力的缓解。省会济南市的土地支撑力变化空间相关性不显著,对周边城市的带动作用不明显,省会城市的影响力和首位度有待进一步提升。未来可依据省域及市域的空间相关性突出不同层级可持续发展政策制定的侧重点:省域层面应侧重支撑力较强区域对周边区域的带动作用,市域层面应提高土地利用的辐射带动作用,强化市中心周边区域的疏导功能;建议注重生态保护与修复,采取减少森林砍伐和退化、改善农田管理方式、开发生物质能及其他可持续发展方案,以发挥资源优势和生态潜力,促进全域SDGs的实现。

4.2 讨论

可持续发展作为人类的必然选择,既要保证人类生计、社会繁荣稳定,也要使经济建设与资源环境相协调,以促进全球福祉。土地利用系统以自身与经济、社会、生态等系统交互的复杂性,以其不可再生的唯一性,决定了其与可持续发展的密切关系和在区域可持续发展需求中的核心地位。通过与土地利用集约化及可持续利用[28,32]、土地利用功能评价[46,48]等研究的对比,本文在评价体系层面涵盖生产性、稳定性、人口承载等土地可持续性特征及社会、经济、生态等各项功能,侧重人类主体对土地资源的依赖性,即土地利用对人类社会经济可持续发展的支撑能力。SDGs与土地利用系统关系密切,且各项SDGs之间仍存在交互作用,评价土地利用系统对SDGs整体实现的支撑作用仍需深入探讨。从实证分析来看,不同区域土地利用系统对SDGs支撑能力的差异性和空间相关性反映了省域及市域可持续发展方向的不同侧重点,在空间上,区域可持续转化为全域可持续则是实现土地利用系统支撑SDGs的终极目标。鉴于土地利用系统的开放性和复杂性,不同研究视角决定了系统对SDGs贡献的不同价值,SDGs的相互关联性也决定了土地支撑因素的广泛性,全方位揭示土地与可持续发展的耦合机制将是下一步研究重点。

本文在土地利用系统运行机制理论解析、与SDGs的支撑关系、省域尺度土地支撑力评价等方面进行了尝试性探索,但也存在以下不足:一是土地利用系统与外部系统的交互具有广泛性与复杂性,使得理论框架构建过程中难以囊括所有系统运行过程及耦合要素;二是鉴于数据可获取性,指标体系未能诠释土地利用系统对可持续发展的全部支撑要素,有待进一步深化研究;三是本文在案例分析中重点关注对现阶段及短期区域可持续发展的支撑能力,对未来土地利用的情景预测仍有待加强。以上不足将在后续研究中完善和深入。

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One of the aims of the recently initiated land fallow policy is to encourage winter wheat abandonment in order to recover the groundwater environment of the North China Plain (NCP); although this also threatens a national secure supply of this crop, as the NCP is the major wheat producing area in China. It is therefore necessary to consider regional wheat reallocation in order to meet the twin challenges of production and water conservation. An evaluation of spatiotemporal changes in wheat area and production across China in recent years may shed light on the regions that have the potential for reallocation; such trends are analyzed in this study using agricultural statistical data. Three over-arching principles are proposed that reallocation must be naturally suitable, economically feasible, and socially acceptable, and together with the result of the spatiotemporal analysis, two continuous areas are recommended as potentially suitable for wheat reallocation&#x02014;alongside the Huai River and the cold region of northeastern China. We also present strategies to improve wheat yields as well as policies for farmers, aiming to encourage the reallocation of wheat to the regions highlighted in this study.

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干旱和热浪耦合是典型的多灾种事件,全球气候变暖增加了干旱和热浪耦合的风险。选取京津冀地区作为研究对象,以复杂网络理论为基础,构建干旱热浪时空耦合网络模型,拓展派系模型时空聚类方法,分析年代尺度上干旱和热浪时空聚类特征。结果表明:近55年京津冀地区干旱热浪耦合存在空间差异性,形成4个规律相异的时空耦合形态,即密集分布型(张家口—怀来—遵化,石家庄—邢台)、前期集中型(北部燕山地区)、后期集中型(太行山地区)、稀疏分布型(东部沿海区)。同时,干旱热浪空间耦合中心具有明显的迁移规律,以20世纪80年代为界,前期耦合中心分布偏北,位于北部燕山地区,后期则向南迁移,分布于南部太行山区。以时空数据为基础,提出面向非过程的多灾种时空网络构建方法,不仅是多灾种研究方法的探索,也是地理时空数据一体化研究的尝试,以期为多灾种时空耦合方法体系完善提供新的思路。

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目前有关城市热岛效应的时空分布特征及其对气温变化趋势的影响已有大量研究,但对于极端高温&#x02014;热岛效应相互作用、城市化对高温热胁迫及其健康后果的影响等研究还不够深入,在进行未来气候变化预估时也很少考虑城市的影响。在气候变化、中国城市化快速发展和人口老龄化的背景下,这将严重低估城市未来的变暖幅度以及城市极端高温的健康风险。随着近年来气候变暖所导致的高温热浪事件频发,城市化对极端高温事件的影响引起了广泛关注。本文对国内外陆续开展的城市热岛效应影响极端高温及其长期趋势的观测事实、城市极端高温数值模拟、城市高温期间超额死亡率的流行病学研究等方面所取得的成果进行了系统性的总结和评述。大部分观测和数值模拟研究都发现,城市热岛效应加剧了城市极端高温发生的范围和强度,增加了城市居民的高温健康风险,对城市极端高温的长期上升趋势也有重要贡献;流行病学研究表明,城市化引起的热岛效应对极端高温期间的死亡率有着重要影响。最后,对城市化影响极端高温未来的研究方向进行了探讨。

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随着中国城镇化推进,开发低丘缓坡山地建设山地城镇,成为中国南方山区解决城镇化土地资源矛盾的重要途径。但山地生态环境脆弱,如何在保障生态安全的前提下科学合理的开发建设山地城镇,目前尚没有成熟理论与方法,本文对此做了一些初步探讨。本文以大理市为研究案例,将地质灾害、水源涵养、地形地貌、水土保持、生物多样性、洪水淹没作为山地城镇建设关键生态因子,划分确定山地城镇建设的生态安全等级;通过CGELUC模型与DLS模型等实证分析和情景模拟,优化生态安全约束下山地城镇土地利用布局和情景模式选择。实证研究表明,高生态安全的经济优先发展模式和三维立体土地利用方式,是最符合山地立体特征的山地城镇土地可持续利用模式。

[ ZHANG H, LI Z Y, LI Y.

Study on sustainable land use model in mountain towns based on ecological security: Taking Dali city of Yunnan province as an example

Geographical Research, 2019, 38(11):2681-2694.]

[本文引用: 4]

SHAN W, JIN X, REN J, et al.

Ecological environment quality assessment based on remote sensing data for land consolidation

Journal of Cleaner Production, 2019, 239:118126, Doi: 10.1016/j.jclepro.2019.118126.

[本文引用: 1]

赵国松, 刘纪远, 匡文慧, .

1990—2010年中国土地利用变化对生物多样性保护重点区域的扰动

地理学报, 2014, 69(11):1640-1650.

DOI:10.11821/dlxb201411005      [本文引用: 1]

基于人类土地利用活动对不同生态系统生物多样性保护服务的影响,构建生态系统综合人类扰动指数,结合不同级别的生物多样性保护区域 (一般重要、中等重要、重要、极重要四个级别) 从全国尺度及区域尺度分析了中国1990-2010年土地利用变化对生物多样性保护重点区域的扰动。结果表明:就2010年现状而言,我国中东部地区人类扰动程度较大,西部地区人类扰动程度较低,全国生物多样性保护中等重要、重要、极重要区域的人类扰动程度低于全国整体 (包括所有级别) 均值。就20年来人类扰动程度变化态势而言,全国中东部人类扰动程度变化幅度总体高于西部,生物多样性保护中等重要、重要、极重要区域人类扰动程度均呈轻微上升趋势,但增加幅度低于全国整体增加幅度。随着东部地区的快速城市化以及东北、新疆等地区的农田开垦等土地利用活动,生物多样性保护中等重要、重要、极重要区域等重点区域人类扰动程度呈现上升趋势,应引起重视;而随着黄土高原等地区退耕还林还草工程的实施,人类扰动程度整体则呈现一定的下降趋势。青藏高原区扰动变化幅度很小,几乎没有变化。总体而言,中国目前陆地国土开发利用的空间格局与生物多样性保护保护重要区域的空间分布是相互匹配的,这有利于国家生物多样性保护的整体布局。同时,20年来生态系统综合人类扰动指数变幅的区域分异也与生物多样性保护重要性空间格局相吻合,说明20年来针对生态保护的各项政策与措施在减少生物多样性保护重点区域人类扰动方面产生了积极的成效。

[ ZHAO G S, LIU J Y, KUANG W H, et al.

Disturbance impacts of land use change on biodiversity conservation priority areas across China during 1990-2010

Acta Geographica Sinica, 2014, 69(11):1640-1650.]

[本文引用: 1]

严长清, 孙电, 赖力, .

江苏省沿江产业带土地资源可持续利用的综合评价

经济地理, 2006, 26(s1):183-187.

[本文引用: 1]

[ YAN C Q, SUN D, LAI L, et al.

General evaluation of land resources' sustainable using in industrial zone of Jiangsu province along Yangtze River

Economic Geography, 2006, 26(s1):183-187.]

[本文引用: 1]

千倩.

城市可持续土地集约利用评价及预测研究

北京: 中国地质大学, 2019.

[本文引用: 3]

[ QIAN Q,

Evaluation and prediction of urban sustainable land intensive use

Beiijing: China University of Geosciences, 2019.]

[本文引用: 3]

崔学刚, 方创琳, 刘海猛, .

城镇化与生态环境耦合动态模拟理论及方法的研究进展

地理学报, 2019, 74(6):1079-1096.

DOI:10.11821/dlxb201906002      [本文引用: 1]

城镇化与生态环境耦合是当前研究热点,而其动态模拟将是未来的重要方向。基于系统科学与跨尺度耦合理论揭示城镇化与生态环境耦合系统的本质,即一个非线性的、具有高低阶多重反馈的开放的复杂巨系统。通过综述城镇化与生态环境耦合动态模拟的理论、方法与应用的研究进展,可知:① 动态模拟成为趋势,相关理论与机理解析不断完善;② 动态模拟技术趋向多元化、精细化、智能化和集成化;③ 应用研究基于多类型案例区、多要素以及近远程与跨区域3个方面。当前研究不足包括:① 理论发展与整合不足;② 方法集成与数据共享力度滞后;③ 耦合关系链条和主控要素的动态特征未被完整揭示,远程耦合模拟缺乏定量表达、系统性整合以及与区域联动层面的应用衔接。今后,应以理论为根基,推动多科学交叉融合;以方法为支撑,推动动态模拟技术整合与数据共享;以应用为导向,揭示城市群等重点地区的近远程关系链条与主控要素的动态演化模式,为区域可持续城镇化提供决策支持。

[ CUI X G, FANG C L, LIU H M, et al.

Dynamic simulation of urbanization and eco-environment coupling: A review on theory, methods and applications

Acta Geographica Sinica, 2019, 74(6):1079-1096.]

[本文引用: 1]

杨绪红, 金晓斌, 项晓敏, .

近300年中国耕地开垦导致的碳排放估算

中国科学: 地球科学, 2019, 49(3):554-568.

[本文引用: 1]

[ YANG X H, JIN X B, XIANG X M, et al.

Carbon emissions induced by farmland expansion in China during the past 300 years

Science China Earth Sciences, 2019, 49(3):554-568.]

[本文引用: 1]

汪权方, 晏群, 徐慧, .

基于灰色关联度的AHP权重矩阵构建方法改进及在农地评价中的应用

地理科学进展, 2016, 35(10):1249-1257.

DOI:10.18306/dlkxjz.2016.10.008      [本文引用: 1]

合理确定评价指标的权重是准确测度农业土地资源可持续利用能力的关键所在。本文依据灰色关联度对层次分析法(AHP)中判断矩阵的构建方法进行了改进,并获取各项评价指标的权重。在此基础上,分别采用多目标线性加权函数综合评价模型和障碍因子诊断模型,对2001-2012年湖北省枣阳市的农业土地资源可持续利用水平及其制约因素进行评估和辨析。结果显示:基于灰色关联分析法(GRA)改进后的AHP方法在确定指标权重时不仅能有效降低主观赋权的影响,也可避免熵值法等客观赋权法所存在的弊端;地均农业生产总值、人均耕地面积、化肥使用强度、有效灌溉面积、年降水量、人均GDP和农村居民家庭人均纯收入是制约枣阳市农业土地资源可持续利用的最主要因素,但在不同年份各因素的阻碍度表现不一。2001年以来,枣阳市农业土地资源利用的社会经济可持续性水平较高,综合可持续利用水平指数整体上呈增加的态势;但在生态可持续方面,2006年之后不仅明显低于之前年份,而且也显著低于同时期的社会经济可持续性。

[ WANG Q F, YAN Q, XU H, et al.

A modified analytic hierarchy process method based on grey relation analysis and its application in evaluating sustainability of agricultural land use in Zaoyang city, Hubei province

Progress in Geography, 2016, 35(10):1249-1257.]

[本文引用: 1]

汪洋, 代立, 周颖.

基于可持续性视角的城市土地利用模糊逻辑评价与诊断: 以武汉市为例

中国土地科学, 2016, 30(4):61-69.

[本文引用: 2]

[ WANG Y, DAI L, ZHOU Y.

Fuzzy logic evaluation and diagnosis on urban land use from the perspective of sustainability: Taking Wuhan city as an example

China Land Sciences, 2016, 30(4):61-69.]

[本文引用: 2]

苏晨晨, 周奥, 潘玉翠, .

基于PCA的龙口市土地可持续利用评价

中国农业资源与区划, 2018, 39(12):96-103.

[本文引用: 1]

[ SU C C, ZHOU A, PAN Y C, et al.

Evaluation of sustainable land use on principal component analysis in Longkou city

Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2018, 39(12):96-103.]

[本文引用: 1]

方恺.

基于足迹家族和行星边界的主要国家环境可持续性多维评价

生态环境学报, 2014, 23(11):1868-1875.

[本文引用: 1]

[ FANG K,

Multidimensional assessment of national environmental sustainability based on footprint family and planetary boundaries

Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(11):1868-1875.]

[本文引用: 1]

赵兴国, 潘玉君, 丁生, .

中国省域土地利用可持续性评价及时空格局特征

农业工程学报, 2014, 30(3):196-204.

[本文引用: 1]

[ ZHAO X G, PAN Y J, DING S, et al.

Evaluation of regional land use sustainability and its spatial-temporal pattern among provinces in China

Transactions of the CSAE, 2014, 30(3):196-204.]

[本文引用: 1]

] LIU Y S, YANG R, LONG H L, et al.

Implications of land-use change in rural China: A case study of Yucheng, Shandong province

Land Use Policy, 2014, 40:111-118.

DOI:10.1016/j.landusepol.2013.03.012      URL     [本文引用: 2]

刘彦随.

区域土地利用系统优化调控的机理与模式

资源科学, 1999, 21(4):63-68.

[本文引用: 3]

[ LIU Y S.

Optimal regulation mechanism and models of regional land use system

Resources Science, 1999, 21(4):63-68.]

[本文引用: 3]

陆大道.

关于地理学的“人—地系统”理论研究

地理研究, 2002, 21(2):135-145.

[本文引用: 1]

[ LU D D.

Theoretical studies of man-land system as the core of geographical science

Geographical Research, 2002, 21(2):135-145.]

[本文引用: 1]

牛星.

区域土地利用系统演化分析与状态评价研究

南京: 南京农业大学, 2008.

[本文引用: 1]

[ NIU X.

Study on evolution development and status evaluation of regional land use system

Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2008.]

[本文引用: 1]

傅伯杰, 刘焱序.

系统认知土地资源的理论与方法

科学通报, 2019, 64(21):2172-2179.

[本文引用: 1]

[ FU B J, LIU Y X.

The theories and methods for systematically understanding land resource

Chinese Science Bulletin, 2019, 64(21):2172-2179.]

[本文引用: 1]

刘超, 许月卿, 孙丕苓, .

土地利用多功能性研究进展与展望

地理科学进展, 2016, 35(9):1087-1099.

DOI:10.18306/dlkxjz.2016.09.004      [本文引用: 1]

土地利用多功能性研究是土地科学和地理学研究的重要学术命题,对于提高土地利用效率、促进区域可持续发展具有重要的理论和应用价值。本文通过对土地利用多功能性的概念内涵、识别与分类、评价研究等方面的梳理,明晰土地利用多功能性的研究现状。目前,学者对土地利用多功能性内涵特征的认识基本一致;土地利用多功能性的分类标准尚未统一;土地利用多功能性分析框架初步形成,评价指标体系尚不完善,评价方法较单一,应用研究相对薄弱;土地利用多功能性受自然、社会经济及政策等因素共同影响。未来,应构建多学科交叉的土地利用多功能性研究内容框架,完善分类体系,深化评价研究并加强应用研究,从而为开展土地利用规划与土地管理工作提供参考。

[ LIU C, WU Y Q, SUN P L, et al.

Progress and prospects of multi-functionality of land use research

Progress in Geography, 2016, 35(9):1087-1099.]

[本文引用: 1]

张晓琳, 金晓斌, 范业婷, .

1995—2015年江苏省土地利用功能转型特征及其协调性分析

自然资源学报, 2019, 34(4):689-706.

[本文引用: 2]

[ ZHANG X L, JIN X B, FAN Y T, et al.

Spatial-temporal characteristics and coordination status of the land use function transition in Jiangsu province from 1995 to 2015

Journal of Natural Resources, 2019, 34(4):689-706.]

[本文引用: 2]

HAN M Y, CHEN G Q, DUNFORD M.

Land use balance for urban economy: A multi-scale and multi-type perspective

Land Use Policy, 2019, 83:323-333.

DOI:10.1016/j.landusepol.2019.01.020      URL     [本文引用: 3]

范业婷, 金晓斌, 项晓敏, .

江苏省土地利用功能变化及其空间格局特征

地理研究, 2019, 38(2):383-398.

DOI:10.11821/dlyj020170723      [本文引用: 4]

面对资源约束与生态环境破坏的双重压力以及经济发展与社会稳定的双重需要,优化国土空间开发格局已成为中国经济社会可持续发展的重要任务。土地利用作为国土空间开发的核心载体,研究其利用过程中形成的各项功能效应及其变化特征,有利于摸清国土空间开发中的症结与问题。以江苏省为实证,立足区域国土空间发展目标,构建包含农业生产、城镇生活、生态维护等3项一级功能以及9项二级功能的土地利用功能分类体系,以1 km×1 km空间格网为评价单元,运用经济社会数据空间化方法以及InVEST、RUSLE等模型方法,综合测度2000年和2015年两个时间断面下江苏省各项土地利用功能及其变化,分析土地利用功能变化特征,总结土地利用功能变化模式及成因,并划分功能变化分区。结果表明:① 2000-2015年,江苏省农业生产功能西增东减;南部地区城镇生活功能增强明显高于中北部地区;各项生态维护功能变化特征差异显著。② 江苏省农业生产功能与生态维护功能变化存在协同关系,与城镇生活功能变化存在权衡关系。③ 江苏省土地利用功能变化可划分为西南丘陵综合功能提升区、太湖平原生产功能减弱区、沿江平原生活功能增强区等8个类型区,各分区功能变化主导模式存在差异。

[ FAN Y T, JIN X B, XIANG X M, et al.

Land use functions change and its spatial pattern in Jiangsu province from 2000 to 2015

Geographical Research, 2019, 38(2):383-398.]

[本文引用: 4]

杨宇, 李小云, 董雯, .

中国人地关系综合评价的理论模型与实证

地理学报, 2019, 74(6):1063-1078.

DOI:10.11821/dlxb201906001      [本文引用: 2]

人地关系是地理学研究的经典问题,也是中国人文—经济地理学在国际地理学研究中具有突出贡献的命题。人地关系在动态演变过程中不断出现新的时代内涵,如何科学表征中国现代人地关系的状态,是精准认知现代人地关系进而寻求协调人地矛盾路径的基础。基于人地关系地域系统理论,在梳理中国现代人地关系时代特征的基础上,构建人地关系综合评价的理论框架,从人类活动的施压强度、核心资源要素的承压能力、生态环境系统的约束力度以及人—地系统的开放程度4个层面选取表征指标,秉承分级评价、逐级修正的思想,以县级单元为基础对全国层面的人地关系状态进行综合评价。结果发现:中国的人类活动强度具有明显的东西分异性及依托核心城市群布局的特征,而核心资源要素的综合支撑能力空间布局较为分散,且土地、水、核心能矿资源以及人类活动强度四者之间的空间错配度较高,在一定程度上增加了区域人地关系的紧张状态。生态环境系统的约束紧密区多集中在胡焕庸线两侧及青藏高原西南部,全国层面上人—地系统的开放程度不高,开放程度较高的区域主要集中在中国经济发达地区。综合评价结果显示,全国大约85.56%的区域人地关系状态以宽松为主,但是局部地区尤其是东南沿海地区人地矛盾突出,西部地区人地关系相对宽松,但人地系统演进的等级也相对较低。

[ YANG Y, LI X Y, DONG W, et al.

Comprehensive evaluation on China's man-land relationship: Theoretical model and empirical study

Acta Geographica Sinica, 2019, 74(6):1063-1078.]

[本文引用: 2]

MARTHA L, MICHAEL B, PAULINA W, et al.

Land use regression modelling of air pollution in high density high rise cities: A case study in Hong Kong

Science of the Total Environment, 2017, 592:306-315.

DOI:10.1016/j.scitotenv.2017.03.094      URL     [本文引用: 1]

BORRELLI P, ROBINSON D A, PANAGOS P, et al.

Land use and climate change impacts on global soil erosion by water (2015-2070)

Proceedings of the National Academy of Ences, 2020, 117(34):1-8.

[本文引用: 1]

ARTIOLA J F, WALWORTH J L, MUSIL S A, et al. Chapter 14: Soil and land pollution. Edited by BRUSSEAU M L, PEPPER I L, GERBA C P. Environmental and Pollution Science (Third Edition). New York: Academic Press, 2019: 219-235.

[本文引用: 1]

BORRELLI P, ROBINSON D A, FLEISCHER L R, et al.

An assessment of the global impact of 21st century land use change on soil erosion

Nature Communications, 2017, 8:1-3.

DOI:10.1038/s41467-016-0009-6      URL     [本文引用: 1]

BLEISCHWITZ R, SPATARU C, VANDEVEER S, et al.

Resource nexus perspectives towards the United Nations Sustainable Development Goals

Nature, 2018, 1:737-743.

[本文引用: 1]

XU J, SONG J, LI B, et al.

Do settlements isolation and land use changes affect poverty? Evidence from a mountainous province of China

Journal of Rural Studies, 2020, 76:163-172.

DOI:10.1016/j.jrurstud.2020.04.018      URL     [本文引用: 1]

MASON-D'CROZ D, SULSER T B, WIEBE K, et al.

Agricultural investments and hunger in Africa modeling potential contributions to SDG2-Zero Hunger

World Development, 2019, 116:38-53.

DOI:10.1016/j.worlddev.2018.12.006      URL     [本文引用: 2]

GAO Y, TIAN L, CAO Y, et al.

Supplying social infrastructure land for satisfying public needs or leasing residential land? A study of local government choices in China

Land Use Policy, 2019, 87:104088, Doi: 10.1016/j.landusepol.2019.104088.

[本文引用: 1]

谢花林, 王伟, 姚冠荣, .

中国主要经济区城市工业用地效率的时空差异和收敛性分析

地理学报, 2015, 70(8):1327-1338.

DOI:10.11821/dlxb201508011      [本文引用: 2]

基于SBM模型分析了2002-2012年中国6个主要经济区城市工业用地利用效率的空间差异,然后用Malmquist指数揭示工业用地全要素生产率(Total factor productivity, TFP)的动态变化,并对其做收敛性分析。结果发现:珠三角和长三角经济区城市工业用地利用效率较高,但TFP却出现衰退趋势;京津冀、成渝、关中—天水和中原经济区城市工业用地利用效率较低,但TFP却出现增长趋势。各经济区都存在工业用地粗放利用、工业劳动力过剩以及工业经济产出不足的情况。工业用地TFP的收敛性分析表明仅有长三角经济区存在俱乐部收敛现象;各经济区都存在条件收敛。影响变量的估计结果表明,为提高工业用地TFP,长三角经济区需要适当减小工业劳动力和工业产值占总体劳动力和经济产值的比重,珠三角经济区需要提高城市化率,京津冀经济区需要适当提高工业产业层次并积极引导转移工业剩余劳动力,成渝经济区需要适当减小工业劳动力比重;所有经济区都需提高工业用地利用强度。

[ XIE H L, WANG W, YAO G R, et al.

Spatial and temporal differences and convergence of China's main economic zones

Acta Geographica Sinica, 2015, 70(8):1327-1338.]

[本文引用: 2]

TIMOTHY D, SEARCHINGER, STEFAN, et al.

Publisher correction: Assessing the efficiency of changes in land use for mitigating climate change

Nature, 2019, Doi: 10.1038/s41586-018-0863-y.

[本文引用: 1]

NEWBOLD T, HUDSON L N, HILL S L L, et al.

Global effects of land use on local terrestrial biodiversity

Nature, 2015, 520(7545):45-50.

DOI:10.1038/nature14324      URL     [本文引用: 1]

LIU J, JIN X, XU W, et al.

Influential factors and classification of cultivated land fragmentation, and implications for future land consolidation: A case study of Jiangsu province in Eastern China

Land Use Policy, 2019, 88:104185, Doi: 10.1016/j.landusepol.2019.104185.

[本文引用: 1]

赵元, 胡月明, 张新长, .

农村居民点耕作距离空间分布特征估测分析

地理科学, 2016, 36(5):760-765.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2016.05.014      [本文引用: 1]

基于探索性空间数据分析(ESDA)思想,提出一种耕作距离空间估测方法,定量分析农村居民点耕作距离的分布格局与分异特征。以广东省阳山县为案例,研究表明:① 耕作距离与耕地质量及地形等别存在一定的相关性,耕作半径愈小,地形愈低平的地区,居民点与较优的耕地愈集中;② 耕作距离在空间上呈现不均衡状态,随着距离尺度的增加,耕作距离的变化由低值聚类转为高值聚类状态,表明研究区耕地格局随耕作距离尺度上升变得更加分散;③ 估测方法考虑了农村居民点与耕地之间的关系,可以有效分析耕地与居民点之间的空间分布随耕作距离变化的规律,对农村居民点调整、高标准农田建设等工作的合理开展具有参照和一定指导意义。

[ ZHAO Y, HU Y M, ZHANG X C, et al.

Spatial pattern of farming distance in rural area using ESDA

Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(5):760-765.]

[本文引用: 1]

熊利亚, 夏朝宗, 刘喜云, .

基于RS和GIS的土地生产力与人口承载量: 以向家坝库区为例

地理研究, 2004, 23(1):10-18.

[本文引用: 1]

[ XIONG L Y, XIA C Z, LIU X Y, et al.

A RS and GIS based study on land productivity and population supporting capacity: Taking Xiangjiaba Reservoir Area as an example

Geographical Research, 2004, 23(1):10-18.]

[本文引用: 1]

冯颖, 姚顺波, 郭亚军.

基于面板数据的有效灌溉对中国粮食单产的影响

资源科学, 2012, 34(9):1734-1740.

[本文引用: 1]

[ FENG Y, YAO S B, GUO Y J.

Unit area crop yield response to effective irrigation in China based on a panel data model

Resources Science, 2012, 34(9):1734-1740.]

[本文引用: 1]

NEIL C, NICHOLE N, GRACIELA I, et al.

A land degradation interpretation matrix for reporting on UN SDG indicator 15.3.1 and land degradation neutrality

Environmental Science & Policy, 2020, 114:1-6.

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DAVID R C, RICARD G G, AGUSTI P F.

Data-driven Bayesian network modelling to explore the relationships between SDG 6 and the 2030 Agenda

Sciennce of the Total Environment, 2020, 710:136014, Doi: 10.1016/j.scitotenv.2019.136014.

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徐建明, 刘杏梅.

“十四五”土壤质量与食物安全前沿趋势与发展战略

土壤学报, 2020, 57(5):1143-1154.

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[ XU J M, LIU X M.

Frontier trends and development strategies of soil quality and food safety in the 14th Five-Year Plan

Acta Pedologica Sinica, 2020, 57(5):1143-1154.]

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吴霜, 延晓冬, 张丽娟.

中国森林生态系统能值与服务功能价值的关系

地理学报, 2014, 69(3):334-342.

DOI:10.11821/dlxb201403005      [本文引用: 2]

本研究利用1901-2009 年全球温度和降水数据以及全国1266 块森林样地主要森林类型数据作为基础数据,应用能值理论和生态系统服务功能理论,建立了中国森林能值与服务功能价值之间的函数关系,并且研究了1990 年和2009 年中国森林服务功能价值密度的变化。结果表明:应用函数关系模拟1994 年中国森林生态系统服务功能价值的结果与Costanza 评估结果在空间分布上具有较高的一致性。2009 年全国有林地栅格数目比1990 年增长14.02%,其平均森林生态系统服务功能价值密度增加了54.46 USD/hm<sup>2</sup>。北京、上海、江苏、天津、河北平均森林生态系统服务功能价值密度分别降低了86.87%、85.45%、81.99%、46.48%和23.07%。河南、湖南、吉林、江西、黑龙江和浙江平均森林生态系统服务功能价值密度分别下降了71.35%、58.65%、52.70%、34.56%、23.36%和22.03%。广西、西藏、甘肃、内蒙古、四川、云南、宁夏森林破坏也比较明显,这些省份的平均森林生态系统服务功能价值密度下降了2.89%~22.36%。根据全国第四次和第七次森林清查报告显示,近年来我国森林面积持续增加。但研究结果显示很多省份的森林生态系统服务功能价值密度仍然降低,这说明森林生态系统仍然没有完全恢复。中国森林生态系统服务功能普遍低于全球森林生态系统服务功能值的平均水平,说明我国森林生态环境并不理想,人类活动对生态系统产生巨大的负面影响。

[ WU S, YAN X D, ZHANG L J.

The relationship between forest ecosystem emergy and forest ecosystem service value in China

Acta Geographica Sinica, 2014, 69(3):334-342.]

[本文引用: 2]

AKURAJU V, PRADHAN P, HAASE D, et al.

Relating SDG11 indicators and urban scaling: An exploratory study

Sustainable Cities and Society, 2020, 52:101853, Doi: 10.1016/j.scs.2019.101853.

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杨君, 何欢, 胡巧莲, .

基于路网密度的城市功能用地空间分布相关性研究: 以益阳市中心城区为例

经济地理, 2018, 38(12):97-103.

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