2020年中国启动了全民所有自然资源资产清查工作，海洋资源资产清查是其中的重要组成部分。在海域实物量清查中，需针对尚未确权海域划分均质区域。目前海洋功能区划是海域均质区域划分的主要依据，省级直接以一级类海洋功能区作为清查均质区域，市县级直接以二级类海洋功能区作为清查均质区域[1]。广东省尚未确权海域的面积占全省海域的80%以上，且当前均质区域划分结果相对粗放，与海域自然条件、环境状况、地理区位、开发利用等现状符合度不高，更难以满足海洋资源资产精细化管理的需求。
海洋功能区划的划分方法主要有指标法、叠加法、综合分析法[2,3]等。刘百桥等[4]从海洋功能区划的基础条件到其主体设计思路和体系设计，形成了一套完整的海洋功能区划框架方案，并成功应用于中国海洋功能区划（2011—2020年）的编制。任一平等[5]分析了中国海洋功能区划中公众参与现状和存在的问题，提出了公众参与的可行性建议和对策。梁湘波[6]结合海洋功能区划的原则和工作要求，利用模糊数学方法和GIS技术，建立一套海洋功能分区模型，以提升海洋功能区划的科学性。现行海洋功能区划主要根据海域禀赋条件，兼顾社会经济发展需求，来确定海域基本功能。但也存在一些问题：（1）主观性较强、编制过程难以把控；（2）海洋环境调查评估资料较为缺失，对海域禀赋条件的信息收集掌握不够；（3）未考虑海上风电、海上光能等开发利用因素，且该类型数据可能存在缺失；（4）随着时间的发展，由于海洋开发利用项目的实施，导致海洋功能区划的基础条件产生了变化。因此，当海洋功能区划直接用于划定清查均质区域时，功能区域设定与均质区域定义符合度不高，尤其在领海基线向海一侧，海洋功能区较为单一，从海洋资源资产管理角度，有必要开发新的方法对均质区域进行进一步地精细化分区。
本文借鉴基于网格的分区方法及海洋非结构化网格技术，开发了一种新的海洋资源资产均质区域划分方法。基于网格的分区方法借鉴国土空间适宜性评价中的空间分区技术思路，从国土“三生空间”及构建评价体系的角度对海域利用适宜性及其空间优化进行分析[7,8]。林乃发等[9]基于“三生空间”构建了一套国土空间适宜性评价体系。李娟等[10]以网格为基本单元，基于三生空间构建了国土空间开发适宜性单因子评价指标体系。于竹筱等[11]建立了“三生”视角下的林地分类方法，表明了“三生空间”运用于其他领域的可能性。2017年广东省人民政府发布《广东省海岸带综合保护与利用总体规划》[12]，在海岸带划定“三区三线”，其中海域“三区”为海洋生态空间、海洋生物资源利用空间和建设用海空间，但目前的海洋资源资产均质区域划分并未以此为参考。
由于近岸海域和远海在人类活动、陆源输入、生态环境等方面均有较大差别，海洋学者多使用非结构化网格进行数值模拟及相关研究，非结构化三角网相对于结构化网格具有复杂地形拟合度好、分辨率易调整、节省计算资源等优点，应用在地下水数值模拟[13]、风暴潮数值模拟[14]、以及海洋流场可视化[15]等多种场景。Qi等[16]将非结构化网格有限体积模型下的SWAN海浪模式用于具有复杂不规则几何形状的沿海海洋区域，较好地模拟了美国东北部表面波浪时空变化。史剑等[17]分别采用矩形网格和非结构化三角网格下的SWAN海浪模式对黄渤海海域波浪进行模拟。网格自适应技术由Berger等[18]提出用于求解双曲偏微分方程，随后被应用于包括航空学[19]、气动热力学[20]和电子结构计算[21]等在内的多个领域。利用该方法，对初始三角网进行调整，能更好地反映海洋环境要素的波动变化。
本文将借鉴国土空间适宜性评价技术路径，将海域“三区”作为海洋资源资产均质区域划分参考依据，构建海洋资源指标评价体系，基于非结构化网格和网格自适应调整方法，提出更加符合自然和社会经济现状的海洋资源资产均质区域划分方法，期望可为海洋资源资产清查及涉海国土空间规划提供新的思路及参考。
1 研究方法与数据来源
1.1 研究方法
自适应三角网方法可分为四步（图1）：构建指标评价体系—构建非结构化三角网格—网格自适应调整—均质区域生成。首先，构建海洋均质区域指标评价体系，选取相关评价因子并分为强限制和一般限制两类，根据一般限制指标计算评价结果。其次，构建非结构化三角网格，将网格与评价结果融合，形成基于非结构化网格的评价结果。第三步，利用梯度准则，设置梯度阈值及规则对网格进行调整。最后，基于自适应调整后的网格划分初步均质区域，再叠加强限制指标对均质区域进行调整，形成最终均质区域成果。
图1
在海洋功能区划中，基于海域用途将海域划分为8种类型，但在海洋资源资产清查工作中，这种分类模式既显得繁琐又与海洋均质区域内涵有一定的差距，而《广东省海岸带综合保护与利用总体规划》中将海域分区分为三种类型，分别为海洋生态空间、海洋生物资源利用空间和建设用海空间等三种类型，以海域“三区”为基础划分均质区域，既可以使分类简化，又利于核算资产价值。本文结合海域开发利用现状和自然因素等条件，在原三区基础上，将海域分为五类区域：海洋生物资源利用区、建设用海区、海洋生态区、公益用海区和其他区，在此基础上构建海洋均质区域评估指标体系，如表1所示。强限制指标不参与权重赋值和评价计算作为最终分区调整依据。强限制指标主要考虑自然保护区、特殊利用区、养殖区和确权用海，根据用海类型一级类设置，其中海洋生态保护区作为海洋生态区；公益用海区指服务于公共公益性，在自然资源资产清查中仅计算名义价值的海域，包括交通运输用海、特殊用海等；渔业用海作为海洋生物资源利用区；建设用海区包括旅游娱乐用海、造地工程用海等。一般限制指标包括海洋生物资源指标和建设用海指标，通过该类指标确定初步均质区域划分结果。海洋生物资源指标反映海洋生物资源丰富程度和生物资源利用适宜性，选取海表面温度、叶绿素浓度和水质等因子。建设用海指标反映海洋可再生能源（如风能、太阳能）的丰富程度和海洋开发利用适宜性，其中风能选取风功率密度、有效风速等因子[22,23]，太阳能选取净地表太阳辐射量、水深等因子。最后，其他区为不具备典型利用特征的海域，即除了上述海域分区外的其余海域。
表1 海洋均质区域划分评估指标表
Table 1
| 指标类型 | 一级指标 | 二级指标 | 三级指标 |
|---|---|---|---|
| 强限制指标 | 海洋生态区 | 生态红线 | 海洋生态保护区 |
| 公益用海区 | 用海一级类 | 交通运输用海 | |
| 特殊用海 | |||
| 排污倾倒用海 | |||
| 海洋生物资源利用区 | 用海一级类 | 渔业用海 | |
| 建设用海区 | 用海一级类 | 旅游娱乐用海 | |
| 造地工程用海 | |||
| 其他用海 | |||
| 工业用海 | |||
| 海底工程用海 | |||
| 一般限制指标 | 海洋生物资源利用区 | 海水环境 | 海表面温度 |
| 叶绿素浓度 | |||
| 水质 | |||
| 养殖环境 | 海表面风速 | ||
| 水深 | |||
| 建设用海区 | 风能 | 风功率密度 | |
| 有效风速 | |||
| 富能频率 | |||
| 变异系数 | |||
| 水深 | |||
| 太阳能 | 净地表太阳辐射量 | ||
| 水深 |
注：其他区为不具备典型利用特征的海域，不纳入以上表格。
本文使用SMS 13.1[24⇓-26]（Surface-water Modeling System，地表水模拟系统）生成初始三角网。网格生成后，基于一般限制指标计算评价结果，再利用ArcGIS中的ArcPy模块，通过Python编程在ArcGIS中实现Union过程，完成三角网赋值，即三角网数据融合。网格自适应调整准则主要有局部误差识别[27]、后验误差估计[28]、基于残差判据[29]、基于多尺度判据[30]等。选择梯度准则[31,32]作为网格自适应准则，并根据梯度准则设置了梯度阈值，梯度阈值通过梯度值分布趋势确定，当网格梯度值达到或超过梯度阈值后，将提高网格分辨率。利用ArcGIS的TIN三角网格创建工具[33,34]对需要调整的网格区域进行加密重构。网格自适应调整后，首先针对单一一般限制指标划分等级，再综合各指标结果生成均质区域，最后叠加强限制指标，形成最终均质区域。一般限制指标均质区域通过聚类形成，选择改进的等间距法[35,36]进行聚类分析，根据《广东省海岸带综合保护与利用总体规划》中海域“三区”设定一般限制指标的分区规则（表2），建立一般限制指标中各评价值的分级标准：分值在0.6~1之间的定性为资源丰富，分值在0.4~0.6之间的定性为资源较丰富，分值在0~0.4之间的定性为资源一般。
表2 一般限制指标分区规则
Table 2
| 海洋生物资源丰富 | 海洋生物资源较丰富 | 海洋生物资源一般 | |
|---|---|---|---|
| 风能、太阳能丰富 | 建设用海区 | ||
| 风能、太阳能较丰富 | 海洋生物资源利用区 | 其他区 | |
| 风能、太阳能一般 | |||
1.2 研究区概况
本文研究范围为广东省管辖海域，不含东沙群岛，向陆一侧以海岸线为界，向海一侧以领海外部界限以及粤闽、粤桂、粤琼、粤港和粤澳海上界线为界，如图2所示。由于无居民海岛和部分有居民海岛面积很小，如果考虑剔除这些海岛影响，则构建网格时会出现网格割裂、堆积等问题，因此只剔除部分面积较大、开发利用活动多的有居民海岛，不计算其他海岛。
图2
1.3 数据来源
本文使用的数据包括海洋环境数据（如海表面温度、叶绿素浓度、海表面风速、太阳辐射等）、水深数据、水质数据、生态红线、海域权属、广东省海洋功能区划、广东省海上风电规划、广东省养殖用海规划等。海洋环境数据利用海洋遥感资料，来源为欧盟气候服务网站（
表3 数据来源
Table 3
| 序号 | 数据名称 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 1 | 海表面温度 | https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/ |
| 2 | 叶绿素浓度 | https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/ |
| 3 | 水质 | 收集省内环境调查数据 |
| 4 | 海表面风速 | https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/home |
| 5 | 水深 | https://www.gebco.net/ |
| 6 | 净地表太阳辐射量 | https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/ |
| 7 | 生态红线 | 官方发布数据 |
| 8 | 海域权属 | 广东省海域使用动态监视监测系统 |
| 9 | 广东省海洋功能区划 | 省政府发布数据 |
| 10 | 海上风电规划 | 官方发布数据 |
| 11 | 养殖用海规划 | 官方发布数据 |
2 结果分析
利用SMS软件构建的初始三角网（图3）网格数量共136165个，最小网格面积为0.003 km2，最大网格面积为25.06 km2，平均网格面积为0.47 km2。
图3
图3
初始非结构化三角网格局部展示
Fig. 3
Partial presentation of initial unstructured triangular grid
图4
图5
图6
图6
海洋生物资源梯度分析结果
Fig. 6
Gradient analysis results of marine biological resources
图7
近岸网格分辨率已经满足研究需求，无需进一步调整，本文对离岸海域梯度变化剧烈的区域进行了网格自适应调整，调整后的网格如图8所示。自适应调整后的网格数量为137791个，较初始网格数量增加了1626个，从展示的网格细节可以看出网格分辨率明显提高，针对自适应调整过的区域需重新进行赋值。
图8
图8
自适应调整后的网格局部展示
Fig. 8
Partial presentation of gird after adaptive adjustment
图9
图10
图11
图11
基于三角网格的均质区域分区结果
Fig. 11
Partitioning results of homogeneous area based on triangular grid
图12
图12
融合后的广东省均质区域划分结果
Fig. 12
Partitioning results of homogenous regionalization after fusion in Guangdong
表4 海洋资源资产均质区域统计表
Table 4
| 分区编号 | 均质区域名称 | 均质区域特点 | 网格占比 | 面积占比 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 建设用海区 | 现用于开发利用的海域，或者风能、太阳能资源丰富的海域，适宜能源的开发利用 | 12.89 | 24.10 |
| 2 | 海洋生物资源利用区 | 现用于渔业养殖的海域，或者渔业资源丰富、风能和太阳能资源丰富度较开发利用区更低的区域 | 30.81 | 23.27 |
| 3 | 海洋生态区 | 现生态规划区、生态红线区、自然保护区等海域 | 29.53 | 26.20 |
| 4 | 公益用海区 | 现海域权属用于公益性质用海的区域 | 6.76 | 0.37 |
| 5 | 其他区 | 除以上区域外，渔业资源、风能资源和太阳能资源丰富度一般的区域 | 20.01 | 26.06 |
基于本文的方法，广东省海洋资源资产均质区域面积依次为：海洋生态区>其他区>建设用海区>海洋生物资源利用区>公益用海区。公益用海区分布主要靠近陆地，海洋生态区、其他区、建设用海区以及海洋生物资源利用区分布范围都较广泛，近远海均有分布。广东省海洋功能区划中，大部分远海区域划分为农渔业区，相对较为单一，本文结果与之相比，远海区域划分更加细化，划分层次更加明显，也更满足海洋资源资产均质区域的要求。
3 对比分析
本文选取粤东海域的均质区域划分结果（图13）与海洋功能区划、海上风电规划以及养殖用海规划进行对比分析。
图13
图13
粤东海域均质划分结果
Fig. 13
Homogeneous area partition of marine area of East Guangdong
3.1 与海洋功能区划对比分析
图14
图14
粤东海域海洋功能区划
Fig. 14
Marine function zonation of marine area of East Guangdong
图15
图15
粤东海域海洋功能区划各功能区图斑数量统计与面积占比
Fig. 15
Number statistics and the area ratio of patch of marine function zonation in marine area of east Guangdong
图16
图16
粤东海域各类均质区域图斑数量统计与面积占比
Fig. 16
Number statistics and the area ratio of patches of homogeneous area in marine area of East Guangdong
3.2 与海上风电规划对比分析
图17
图17
粤东海域海上风电规划与均质区域分布
Fig. 17
Comparison of wind power planning and homogeneous regional distribution in marine area of East Guangdong
3.3 与养殖用海规划对比分析
《广东省养殖用海规划》包括养殖区、限养区和禁养区，粤东海域养殖用海规划（养殖区）如图18所示，按面积统计，养殖用海规划养殖区面积占粤东海域的68.6%。本方法均质区域中，生物资源利用区内渔业资源丰富，适宜渔业养殖，在粤东海域占比为20.5%，远小于规划养殖区面积，但在空间上与养殖规划的养殖区基本重合。从合理开发利用海域的角度，将大部分海域只规划为一种用途是无法满足长远发展需要的，应适当为其他用海预留空间。本文划分的生物资源利用区基本与养殖用海规划一致，同时为其他类型用海预留了空间，可为海洋开发利用提供更丰富的参考，说明本文方法具有一定的合理性和可靠性。
图18
图18
粤东海域养殖用海规划（养殖区）与均质区域分布
Fig. 18
Comparison of aquaculture planning and homogeneous regional distribution in marine area of East Guangdong
4 结论
针对海洋功能区划在划分海洋资源均质区域时不够精细化的问题，本文提出了一种基于自适应三角网的均质区域划分方法，借鉴国土适应性评价方法，利用非结构化三角网自适应技术，得到与海洋自然条件及海域开发利用活动符合性更高的海洋均质区域，为海洋资源资产实物量核算及价值评估提供了更加实用和有效的计算手段。本文将海域划分为五种海洋资源资产均质区域，与海洋功能区划相比，更加简化和高效，且在粤东海域的对比分析中，本文结果较海洋功能区划更加精细化，与海上风电、养殖用海等相关规划符合度更高，说明本文方法具有一定的合理性、可靠性和实用性，未来不仅可为海洋资源资产清查工作提供技术支撑，同时可为涉海国土空间规划编制提供新的思路。然而受限于数据源的不足，本文在评估指标因子的选择方面仍有待进一步加强和完善，基础数据有待进一步丰富，未来可在评估因子的选择、量化及权重设定等方面做进一步研究，以形成更加科学、合理的海洋资源资产清查均质区域。
参考文献
GIS空间分析支持的海洋功能区划方法研究
Study on marine functional zoning methodology based on GIS spatial analysis
2011—2020年中国海洋功能区划体系设计
Framework design of Chinese marine functional zoning in 2011-2022
我国海洋功能区划中的公众参与及其效果评价
Public participation of China's marine functional zoning and assessment of the effects
海洋功能分区方法及其应用研究
Study on method and application of marine functional zoning
基于GIS网格建模的县域尺度国土空间综合评价研究
Study on spatial comprehensive evaluation methodology at county scale based on GIS Grid Modeling
市县尺度的国土空间开发适宜性评价及“三类空间”分区研究
To evaluate the suitability of land space development at the city and county level and study on the "three types of space"
基于三生功能的国土空间适宜性评价: 以瑞安市为例
Evaluation of land spatial suitability based on three functions: A case study of Ruian city
基于GIS空间分析的县域国土空间开发适宜性评价
Spatial development adaptability evaluation based on GIS spatial analysis
基于“三生”视角的中国林地分类提取
DOI:10.31497/zrzyxb.20210504
[本文引用: 1]
林地具有多重功能,在生态优先区和生产生活区承担不同功能。传统林地分类难以兼顾区域主导功能和开发保护定位,且对不同功能区内林地的时空特征尚缺乏定量刻画。建立基于“生产—生活—生态”视角的林地分类,利用土地利用图、功能区划、植被物候特征和统计数据,使用专题图叠加、遥感识别和决策树分类技术,提取林地各类型。结果表明:2018年中国林地遥感面积为228.18万km <sup>2</sup>,1990—2018年生态优先区域林地减少2.49万km <sup>2</sup>,2000年后降速变缓;防风固沙、水源涵养和土壤保持区等核心生态功能区内局部林地增加,主要位于内蒙古部分草原和沙区、河北西北部和黄土高原;东北地区、西南喀斯特区和新疆北部的林地转换为耕地和草地,生物多样性保护区内林地降幅最小;用材林地在2010年后减少变缓,园地扩大主要来自东南地区的耕地和用材林,城市林地在广东、浙江、江苏和北京迅速增加。研究表明,发挥核心生态功能的林地在生态修复工程范围和自然保护区内局部恢复,但剧烈的人为扰动仍导致其面积整体降幅较大。建议分区域差异化恢复生态林地、提升主导生态价值。
Classification and extraction of forest land in China based on the perspective of "Production-Living-Ecology"
DOI:10.31497/zrzyxb.20210504 URL [本文引用: 1]
台兰河流域地下水系统数值模拟
DOI:10.11849/zrzyxb.2010.04.012
[本文引用: 1]
地下水数值模拟是地下水在多孔介质中分布过程机理的模拟，以流域水量均衡为基础，应用ArcView GIS与FEFLOW专业地下水模拟软件，根据研究区水文地质勘探资料、抽水试验及地下水水位长期观测资料，建立了内陆河流域二维地下水运动模拟模型。采用Kringing、Akima插值方法和Galerkin有限元三角形网格剖分技术，求解模型，模拟了台兰河流域地下水运动特征。从模拟结果可以看出，所建立的水文地质概念模型和数学模型是正确的，选取的水文地质参数和计算的源汇项基本合理，模拟结果与实测数值比较吻合，符合台兰河流域地下水的实际情况，能够进行该区域地下水的动态预报，可为研究区水资源的合理开发提供科学依据和技术指导。
Numerical simulation of groundwater system in the Tailan River Basin
深圳0814号台风风暴潮数值模拟及最高潮位特征分析
Numerical simulation of the storm surge and characteristics of the highest tide level in Shenzhen caused by typhoon 0814
基于非结构化三角网格的海洋流场可视化
Visualization of ocean flow field based on unstructured triangular mesh
An unstructured-grid finite-volume surface wave model (FVCOM-SWAVE): Implementation, validations and applications
DOI:10.1016/j.ocemod.2009.01.007 URL [本文引用: 1]
两种网格下的SWAN模式对黄渤海海浪模拟比较
Comparison of ocean wave simulation with SWAN wave model using two kinds of computational grid in the Bohai Sea and the Yellow Sea
Adaptive mesh refinement for hyperbolic partial differential equations
DOI:10.1016/0021-9991(84)90073-1 URL [本文引用: 1]
A solution-adaptive unstructured grid method by grid subdivision and local remeshing
DOI:10.2514/2.2675 URL [本文引用: 1]
Parallel adaptive mesh refinement for large-eddy simulations of turbulent flows
DOI:10.1016/j.compfluid.2014.09.050 URL [本文引用: 1]
An h-adaptive finite element solver for the calculations of the electronic structures
DOI:10.1016/j.jcp.2012.04.002 URL [本文引用: 1]
广东省风能资源区划研究
Study on the wind energy resource division in Guangdong province
DOI:10.11849/zrzyxb.2005.05.006
[本文引用: 1]
In the recent 30 years,wind power has become an important energy source because of its contribution to the alleviation of the environmental pollution,and more and more countries have paid attention to the development of this new energy source.By the end of 2004,the total capacity of wind power in the whole world is 47 616.4MW with an increasing rate of 21.2% in 2004.The capacity of china is 764.0MW,and the increasing rate is 34.7% in the corresponding period. Wind power in China has stepped into a fast developing stage.However,in China,the main wind resource reference for choosing wind farm states is the wind energy division performed by ZHU Rui-zhao in the 1980's which can only give a rudiment result for China's wind energy distri-bution,because its data is from weather stations with spatial distance up to 80km.Since wind is a stochastic variant which varies with terrain,underlying characteristics,weather phenomenon and so on,wind energy resource division with high spatial resolution is urgently needed for choosing sites of large-scale wind farms in order to meet the fast developing wind power market.Guangdong Province is rich in wind resource and has good investment environment,and its wind power development takes the lead throughout the country.According to the meteorologic data of 86 stations and the short-term data of 72 observation towers in coastal zone of Guangdong,based on Surfer8.0 and Citystar3.0,wind energy parameters at the 1km×1km grid are calculated.Macroscopic wind energy division and the division specially for choosing sites of wind farms are performed.The exploitable capacity in theory and practice at 10m height above the ground are 7.50×10<sup>4</sup>MW and 5.89×10<sup>3</sup>MW,respectively.The result of this study can provide a scientific and detailed reference for macroscopic project planning and microscopic site choosing for large wind farms for wind power development.
全球海域风能资源评估及等级区划
Wind energy resources assessment in global ocean
DOI:10.11849/zrzyxb.2012.03.002
[本文引用: 1]
In this paper, wind energy resources in global ocean from January 1988 to December 2009 were analyzed by using high resolution CCMP (Cross-Calibrated, Multi-Platform) wind field. By synthetically considering the size of wind energy density, the frequency of energy level, scale frequency, effective wind speed and the stability of energy density, the resources of wind energy in global ocean were analyzed and zonation was conducted, providing guidance to wind power plant location. Results show that the global ocean is rich in wind energy, with rich areas located in the waters of westerlies of the Northern Hemisphere and the Southern Hemisphere, poor areas mainly distributed in the waters nearby the equator and scattered sectors of the two poles, and the sub-rich area located in the waters of low latitude, eastern sector of the low latitude in the Pacific Ocean, and most waters of the two poles.
Surface water modeling system tutorials(version 13.1)
Engineering a 2D quality mesh generator and delaunay triangulator. Workshop on Applied Computational Geometry
Feature-driven cartesian adaptive mesh refinement for vortex-dominated flows
DOI:10.1016/j.jcp.2011.04.024 URL [本文引用: 1]
A residual estimator based adaptation strategy for compressible flows
Adaptive multiresolution for finite volume solutions of gas dynamics
DOI:10.1016/S0045-7930(01)00096-2 URL [本文引用: 1]
基于梯度准则的动态局部自适应网格在浅水水流水质耦合模型求解中的应用
Application of dynamic local adaptive grid based on gradient criterion in solving shallow water hydrodynamics-water quality coupling model
土地利用转型背景下的乡村景观格局演变响应: 基于草堂溪流域的样带分析
DOI:10.31497/zrzyxb.20200919
[本文引用: 1]
研究山区土地利用转型背景下乡村景观格局演变与转型,对山区现代化农业可持续发展和景观格局优化具有一定的指导意义。以三峡库区草堂溪流域为研究对象,利用ArcGIS 10.2和Fragstats 4.2软件,采用样带梯度分析结合景观格局分析方法,基于地形和社会经济因素,分别在河谷地区和山地丘陵地区设置5条样带,对研究区2000—2018年不同方向样带上景观格局梯度演变和驱动机制进行分析比较。结果表明：（1）景观类型整体变化幅度大致可分为较稳定型、逐年递减型和波动递增型,且景观转型的重点主要体现在耕地收缩、果园扩张和林地恢复性增长。（2）2000—2018年,研究区河谷地区的景观类型逐渐多样化,土地利用集聚,呈现空间集约化;而山地丘陵地区景观类型逐渐单一化,林地恢复。整体上由生产型景观格局转型成生态经济型、生态调节型为主的景观格局。（3）社会经济发展和政府政策导向等因素导致研究区内土地利用发生转型,在土地利用转型背景下的乡村景观格局也发生了相应的转变。研究结果可为类似山区土地资源的合理利用、生态治理和乡村振兴提供借鉴价值。
Evolution of rural landscape pattern under the background of land use transformation: Based on the transect analysis of Caotangxi watershed
DOI:10.31497/zrzyxb.20200919 URL [本文引用: 1]
不规则三角网高程的遮挡检测算法
Occlusion detection algorithm based on TIN elevation
基于ArcGIS的露天矿山土石方量测算方法研究
Study on calculation methods of earthwork volume in open-pit mines based on ArcGIS
等间距法和均值标准差法界定城市热岛的对比研究
Comparison analyses of equal interval method and mean-standard deviation method used to delimitate urban heat island
DOI:10.3724/SP.J.1047.2009.00145 URL [本文引用: 1]
基于MODIS地面温度数据的成都市热岛时空变化
Spatiotemporal variations of urban heat island in Chengdu city using Modis land surface temperature data
