文献类型：期刊文章

作　　者：赵明松[1,2] 徐少杰[1,2] 邓良[3] 刘斌寅[1] 王世航[1,2] 吴运金[4,5]

ZHAO Mingsong;XU Shaojie;DENG Liang;LIU Binyin;WANG Shihang;WU Yunjin(School of Geomatics,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China;Key Laboratory of Aviation-Aerospace-Ground Cooperative Monitoring and Early Warning of Coal Mining-induced Disasters of Anhui Higher Education Institutes,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China;Anhui Institute of Geological Surveying and Mapping,Hefei 230022,China;Nanjing Institute of Environmental Sciences,Ministry of Ecology and Environment,Nanjing 210042,China;State Environmental Protection Key Laboratory of Soil Environmental Management and Pollution Control,Nanjing 210042,China)

机构地区：[1]安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,淮南232001 [2]安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽省教育厅重点实验室,淮南232001 [3]安徽省地质测绘技术院,合肥230022 [4]生态环境部南京环境科学研究所,南京210042 [5]国家环境保护土壤环境管理与污染控制重点实验室,南京210042

出　　处：《农业机械学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(41501226,31700369);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2015A034);安徽理工大学人才引进项目(ZY020)。

年　　份：2022

卷　　号：53

期　　号：5

起止页码：158-168

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAB、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以淮南市为研究区,选择1985、1995、2005、2016年土地利用数据,在分析土地利用动态变化特征的基础上,利用CLUE-S模型模拟预测了未来土地利用格局。结果表明:1985-2016年,研究区耕地面积减少11.62%;建设用地和水体面积百分比分别增加7.98个百分点和4.29个百分点。2005-2016年是各地类变化最强烈的阶段,其综合土地利用动态度最大,为13.46%。建设用地变化速率最快,其土地利用动态度为5.19%。土地转移主要发生在耕地、水体和建设用地之间,以耕地向建设用地和水体的转换为主。耕地转为建设用地的面积达207.61 km^(2),新增水体集中分布在潘谢矿区。加入空间自相关性和土壤质量因子后,耕地和建设用地的Logistics回归效果显著改善,ROC分别增加0.201和0.133。年均降水量是影响耕地变化的主要驱动因子,与耕地分布概率呈负相关;而建设用地变化主要驱动因子为GDP。土地利用模拟的Kappa系数为0.74,CLUE-S模型在研究区域具有较好的模拟能力。运用CLUE-S模型预测了研究区2028、2034、2040年土地利用空间分布,未来土地利用空间分布格局总体上没有明显变化,各用地类型面积变化相对稳定。

关 键 词：土地利用 景观格局  变化模拟  Autologistics回归  CLUE-S模型

分 类 号：F301.24]