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自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (4): 282-291    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022341
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乌鲁木齐市土地利用变化及其空间冲突测度
田柳兰1(), 吕思雨1, 毋兆鹏1,2(), 王娟娟1, 史欣鹏1
1.新疆师范大学地理科学与旅游学院,乌鲁木齐 830054
2.新疆干旱湖泊环境与资源实验室,乌鲁木齐 830054
Changes and spatial conflict measurement of land use in Urumqi City
TIAN Liulan1(), LYU Siyu1, WU Zhaopeng1,2(), WANG Juanjuan1, SHI Xinpeng1
1. School of Geographic Science and Tourism, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, China
2. Laboratory of Lake Environment and Resources in Arid Region of Xinjiang, Urumqi 830054, China
全文: PDF(3572 KB)   HTML  
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摘要 

土地利用冲突识别对于社会经济的可持续发展与生态文明建设具有重要意义。乌鲁木齐市作为丝绸之路经济带的核心区域,探讨其城市发展、绿洲农业及生态环境三者围绕土地利用存在的冲突原因和表现急需而必要。为此,该文以乌鲁木齐为研究区,在对2000年、2010年、2020年以及利用FLUS模型模拟的2030年土地利用特征进行分析的基础上,通过PSR模型构建土地利用冲突强度测度模型,评估了4个时期土地利用冲突,最终借助地理探测器,定量分析了导致研究区土地利用冲突的驱动因子。结果表明: ①2000—2030年土地利用空间分异明显,呈现出建设用地、林地和水域面积增加,草地、耕地和未利用地面积减少的“三升三降”变化趋势。②土地利用程度综合指数皆处于中低利用程度,但整体始终呈上升趋势,土地利用一直处于发展期。③2000—2030年间土地利用冲突空间变化显著,无冲突区和轻度冲突区面积占比最大,中度冲突区面积呈正态分布,重度冲突区和高度冲突区逐年增加,且高度冲突区增幅最大。④2000—2010年,土地利用冲突热点区集中分布于中心城区北及西南部; 2010—2020 年,热点区范围蔓延至南部、北部山区林地周边及达坂城区盐湖两侧冲积扇附近; 2020—2030 年,热点区仍主要分布在建设用地周边及山区林地附近,但山区的热点区明显减少。⑤土地利用冲突空间分异驱动力的单因子影响分析结果表明,斑块密度>地均人口> GDP>坡度>高程>距区县距离>距河流距离>距道路距离; 交互探测分析结果表明,(斑块密度∩高程)>(斑块密度∩地均人口)>(斑块密度∩距道路距离)。本研究能为乌鲁木齐有效协调经济发展和生态保护之间的矛盾关系,优化未来土地利用结构提供参考。

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田柳兰
吕思雨
毋兆鹏
王娟娟
史欣鹏
关键词 FLUS模型土地利用变化土地利用冲突地理探测器乌鲁木齐    
Abstract

Identifying land use conflicts holds critical significance for sustainable socio-economic development and ecological civilization construction. Since Urumqi City is situated in the core region of the Silk Road Economic Belt, investigating the causes and manifestations of its land use conflicts arising from urban development, oasis agriculture, and ecological environment becomes an urgent and necessary task. With Urumqi as the study area, this study analyzed its land use characteristics in 2000, 2010, and 2020, as well as those in 2030 simulated from the FLUS model. Based on this analysis and the pressure-state-response (PSR) model, a land use conflict intensity measurement model was constructed to evaluate the land use conflicts over the four periods. Finally, a geographic detector was employed to quantitatively analyze the factors driving land use conflicts in the study area. The findings indicate that: ① The land use between 2000 and 2030 exhibited significant spatial differentiation, showing increased construction land, forest land, and water areas, but decreased grassland, arable land, and unused land; ② The comprehensive indices of land use indicate low to medium utilization degrees but an overall rising trend, suggesting land use in a development stage; ③ Significant spatial changes occurred in land use conflicts between 2000 and 2030. The conflict-free and mild conflict zones occupied the largest proportions, the moderate conflict zones showed normal distributions, and severe and high-level conflict zones increased annually, with the highest increase observed in high-level conflict zones; ④ From 2000 to 2010, the hotspots of land use conflicts were distributed primarily in the north and southwest of the central urban area. From 2010 to 2020, they spread to the periphery of forest land in the southern and northern mountainous areas, and the areas near the alluvial fans on both sides of the salt lake in the Dabancheng District. From 2020 to 2030, the hotspots are still mainly located around the land for construction and near the forest land in mountainous areas but significantly decreased in the mountainous areas; ⑤ As demonstrated by one-way influence analysis of spatial differentiation drivers on land use conflicts, the influences of factors are in the order of patch density > population density > GDP > slope > elevation > distance from districts and counties > distance from rivers > distance from roads. Additionally, the interaction detection analysis indicates (patch density ∩ elevation) > (patch density ∩ average land population)>(patch density ∩ distance from roads). This study serves as a reference for effectively managing the conflicting demands between economic development and ecological conservation in Urumqi and enhancing the future land use composition.

Key wordsFLUS model    land use change    land use conflict    geographical detector    Urumqi
收稿日期: 2022-08-16      出版日期: 2023-12-21
ZTFLH:  TP79  
基金资助:新疆维吾尔自治区高校科研基金项目“生态保护约束下绿洲城市土地利用冲突时空演变研究”(XJEDU2021I021);国家自然科学基金项目“新疆艾比湖流域潜在土地利用冲突动态演变及建模研究”(41761113)
通讯作者: 毋兆鹏(1976-),男,博士,教授,主要从事3S技术与绿洲资源开发研究。Email: wuzhaopengxj@sina.com
作者简介: 田柳兰(1996-),女,硕士研究生,研究方向为空间信息分析与应用。Email: 2548994134@qq.com
引用本文:   
田柳兰, 吕思雨, 毋兆鹏, 王娟娟, 史欣鹏. 乌鲁木齐市土地利用变化及其空间冲突测度[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 282-291.
TIAN Liulan, LYU Siyu, WU Zhaopeng, WANG Juanjuan, SHI Xinpeng. Changes and spatial conflict measurement of land use in Urumqi City. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(4): 282-291.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022341      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I4/282
Fig.1  研究区示意图
目标层 准则层 指标层 权重 与土地利用
冲突的关系
土地利用冲突综合指数 压力(P) 干扰度指数 1/3 +
状态(S) 脆弱度指数 1/3 +
响应(R) 稳定性指数 1/3 -
Tab.1  土地利用冲突综合指数测算指标
判断依据 交互作用
q(X1∩X2)<min(q(X1),q(X2)) 非线性减弱
min(q(X1),q(X2)) <q(X1∩X2) <max(q(X1),q(X2)) 单因子非线性减弱
q(X1∩X2)>max(q(X1),q(X2)) 双因子增强
q(X1∩X2)= q(X1)+q(X2) 独立
q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2) 非线性增强
Tab.2  交互作用类型
Fig.2  土地利用格局分布
Fig.3  土地利用程度格局变化
Fig.4  2000—2030年土地利用冲突格局分布
Fig.5  土地利用冲突各冲突等级面积变化
Fig.6  土地利用冲突冷热点时空演化
Fig.7  自然环境驱动因子格局分布
Fig.8  社会经济驱动因子格局分布
因子指标 斑块密度 地均人口 GDP 坡度 高程 距区县距离 距河流距离 距道路距离
q统计量 0.763 3 0.092 6 0.077 7 0.069 7 0.057 8 0.046 7 0.035 8 0.034 8
p 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0
Tab.3  土地利用冲突的因子探测结果
因子 斑块密度 高程 距河流距离 坡度 距区县距离 距道路距离 GDP 地均人口
斑块密度 0.763 3
高程 0.806 3* 0.057 8
距河流距离 0.767 7* 0.098 7# 0.035 8
坡度 0.781 3* 0.104 8* 0.096 9* 0.069 7
距区县距离 0.785 4* 0.091 9* 0.080 8* 0.115 3* 0.046 7
距道路距离 0.787 6* 0.092 2* 0.096 4# 0.104 1* 0.065 9* 0.034 8
GDP 0.785 6* 0.131 6* 0.112 7* 0.131 7* 0.114 9* 0.108 1* 0.077 7
地均人口 0.795 6* 0.161 6* 0.128 3* 0.161 7* 0.134 9* 0.126 7* 0.164 9* 0.092 6
Tab.4  土地利用冲突的交互探测结果
[1] 江颂, 蒙吉军. 土地利用冲突研究进展:内容与方法[J]. 干旱区地理, 2021, 44(3):877-887.
Jiang S, Meng J J. Process of land use conflict research: Contents and methods[J]. Arid Land Geography, 2021, 44(3):877-887.
[2] 王检萍, 余敦, 卢一乾, 等. 基于“三生”适宜性的县域土地利用冲突识别与分析[J]. 自然资源学报, 2021, 36(5):1238-1251.
doi: 10.31497/zrzyxb.20210512
Wang J P, Yu D, Lu Y Q, et al. Recognition and analysis of land use conflicts at county level based on “Production-Living-Ecological” suitability[J]. Journal of Natural Resources, 2021, 36(5):1238-1251.
doi: 10.31497/zrzyxb.20210512
[3] Roehl W S, Fesenmaier D R. Tourism land use conflict in the United States[J]. Annals of Tourism Research, 1987, 14(4):471-485.
doi: 10.1016/0160-7383(87)90065-X
[4] Campbell D J, Gichohi H, Mwanqi A, et al. Land use conflict in Kajiado District,Kenya[J]. Land Use Policy, 2000, 17(4): 337-348.
doi: 10.1016/S0264-8377(00)00038-7
[5] Cortina-Villar S, Plascencia-Vargas H, Vaca R, et al. Resolving the conflict between ecosystem protection and land use in protected areas of the Sierra Madre de Chiapas,Mexico[J]. Environmental Management, 2012, 49(3): 649-662.
doi: 10.1007/s00267-011-9799-9 pmid: 22218460
[6] Ioans I, Sorensen A, Merciu C. Incoherence of urban planning policy in Bucharest: Its potential for land use conflict[J]. Land Use Policy, 2017, 60:101-112.
doi: 10.1016/j.landusepol.2016.10.030
[7] Kim I, Arnhold S. Mapping environmental land use conflict potentials and ecosystem services in agricultural watersheds[J]. The Science of the Total Environment, 2018, 630:827-838.
doi: S0048-9697(18)30569-2 pmid: 29499538
[8] 杨国安, 甘国辉. 基于分形理论的北京市土地利用空间格局变化研究[J]. 系统工程理论与实践, 2004, 24(10):131-137.
doi: 10.12011/1000-6788(2004)10-131
Yang G A, Gan G H. Landscape pattern change research of land use in Beijing based on fractal theory[J]. Systems Engineering Theory and Practice, 2004, 24(10):131-137.
[9] 黎家琦, 武雪玲, 唐诗怡. 压力-状态-响应模型下的生态敏感性分析算法[J]. 测绘科学, 2020, 45(11):75-83,106.
Li J Q, Wu X L, Tang S Y. Algorithm of analysis of eco-environmental sensitivity based on the pressure-state-response model[J]. Science of Surveying and Mapping, 2020, 45(11):75-83,106.
[10] 廖李红, 戴文远, 陈娟, 等. 平潭岛快速城市化进程中三生空间冲突分析[J]. 资源科学, 2017, 39(10):1823-1833.
doi: 10.18402/resci.2017.10.03
Liao L H, Dai W Y, Chen J, et al. Spatial conflict between ecological- production-living spaces on Pingtan Island during rapid urbanization[J]. Resources Science, 2017, 39(10):1823-1833.
[11] 彭佳捷, 周国华, 唐承丽, 等. 基于生态安全的快速城市化地区空间冲突测度——以长株潭城市群为例[J]. 自然资源学报, 2012, 27(9): 1507-1519.
doi: 10.11849/zrzyxb.2012.09.008
Peng J J, Zhou G H, Tang C L, et al. The analysis of spatial conflict measurement in fast urbanization region based on ecological security:A case study of Changsha-Zhuzhou-xiangtan urban agglomeration[J]. Journal of Natural Resources, 2012, 27(9):1507-1519.
[12] 李传昌, 雍新琴. 基于国土空间开发适宜性的冲突空间识别与分析[J/OL]. 自然资源情报, 2022:1-8.(2022-09-22). https://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1798.N.20220920.1732.027.html.
Li C C, Yong X Q. Recognition and analysis of spatial conflict based on suitability evaluation of land space development[J/OL]. Natural Resources Information, 2022:1-8.(2022-09-22). https://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1798.N.20220920.1732.027.html.
[13] 于伯华, 吕昌河. 土地利用冲突分析:概念与方法[J]. 地理科学进展, 2006, 25(3): 106-115.
Yu B H, Lyu C H. The progress and prospect of land use conflicts[J]. Progress in Geography, 2006, 25(3): 106-115.
[14] 王娟娟, 毋兆鹏, 王珊珊, 等. 干旱区河谷绿洲土地利用冲突格局分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4):243-251.doi:10.6046/zyzyyg.2021044.
Wang J J, Wu Z P, Wang S S, et al. An analysis of the pattern of land-use conflicts in valley oases in arid areas[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2021, 33(4):243-251.doi:10.6046/zyzyyg.2021044.
[15] 阮松涛, 吴克宁. 城镇化进程中土地利用冲突及其缓解机制研究——基于非合作博弈的视角[J]. 中国人口·资源与环境, 2013, 23(s2):388-392.
Ruan S T, Wu K N. Research of the land use conflict and mitigation mechanism during the urbanization in China[J]. China Population,Resources and Environment, 2013, 23(s2):388-392.
[16] 周国华, 彭佳捷. 空间冲突的演变特征及影响效应——以长株潭城市群为例[J]. 地理科学进展, 2012, 31(6):717-723.
Zhou G H, Peng J J. The evolution characteristics and influence effect of spatial conflict:A case study of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration[J]. Progress in Geography, 2012, 31(6):717-723.
[17] 徐馨裔, 刘志有, 董露, 等. 国土空间规划视角下产业结构与土地利用结构相互关系研究——以新疆乌鲁木齐市为例[J]. 生态经济, 2020, 36(4):69-74.
Xu X Y, Liu Z Y, Dong L, et al. Research on the mutual relationship between industrial structure and land utilization structure from the perspective of national land space planning: Taking Urumqi of Xinjiang as an example[J]. Ecological Economy, 2020, 36(4):69-74.
[18] 桑潇, 国巧真, 潘应阳, 等. 基于TM和OLI数据山西省潞城市土地利用动态变化分析与预测[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 125-131.doi:10.6046/zyzyyg.2018.02.17.
Sang X, Guo Q Z, Pan Y Y, et al. Research on land use dynamic change and prediction in Lucheng City of Shanxi Province based on TM and OLI[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2018, 30(2):125-131.doi:10.6046/zyzyyg.2018.02.17.
[19] 李乃强, 徐贵阳. 基于自然间断点分级法的土地利用数据网格化分析[J]. 测绘通报, 2020(4):106-110,156.
doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0121
Li N Q, Xu G Y. Grid analysis of land use based on natural breaks (jenks) classification[J], Bulletin of Surveying and Mapping, 2020(4):106-110,156.
doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0121
[20] 彭佳捷. 基于生态安全的长株潭城市群空间冲突测度研究[D]. 长沙: 湖南师范大学, 2011.
Peng J J. The analysis of spatial conflict measurement in ChangZhutan urban agglomeration based on ecological security[D]. Changsha: Hunan Normal University, 2011.
[21] 王劲峰, 徐成东. 地理探测器:原理与展望[J]. 地理学报, 2017, 72(1):116-134.
doi: 10.11821/dlxb201701010
Wang J F, Xu C D. Geodetector: Principle and prospective[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(1):116-134.
doi: 10.11821/dlxb201701010
[22] Liu X P, Liang X, Li X, et al. A future land use simulation model (FLUS) for simulating multiple land use scenarios by coupling human and natural effects[J]. Landscape and Urban Planning, 2017, 168: 94-116.
doi: 10.1016/j.landurbplan.2017.09.019
[23] 张金茜, 巩杰, 柳冬青. 地理探测器方法下甘肃白龙江流域景观破碎化与驱动因子分析[J]. 地理科学, 2018, 38(8):1370-1378.
doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2018.08.020
Zhang J X, Gong J, Liu D Q. Dynamics and driving factors of landscape fragmentation based on geo detector in the Bailongjiang watershed of Gansu Province[J]. Scientia Geographica Sinica, 2018, 38(8):1370-1378.
[24] 王珊珊, 毋兆鹏. 基于生态安全的乌鲁木齐市土地利用冲突识别[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(1):46-53.
Wang S S, Wu Z P. Identification of land use conflicts based on ecological security in Urumqi City[J]. Hubei Agricultural Sciences, 2022, 61(1):46-53.
[1] 崔囤月, 王世东, 张学军. 1991—2021年雄安新区土地利用与植被覆盖变化遥感研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 214-225.
[2] 李光哲, 王浩, 曹银璇, 张晓宇, 宁晓刚. 长株潭城市群生态环境质量时空演变及影响因素分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 244-254.
[3] 排日海·合力力, 昝梅. 干旱区绿洲城市生态环境时空格局变化及影响因子研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 201-211.
[4] 王叶兰, 杨鑫, 郝利娜. 2001—2021年川西高原植被NDVI时空变化及影响因素分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 212-220.
[5] 李立, 胡睿柯, 李素红. 基于改进FLUS模型的北京市低碳土地利用情景模拟[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(1): 81-89.
[6] 杨潋威, 赵娟, 朱家田, 刘雷, 张平. 基于PLUS和InVEST模型的西安市生态系统碳储量时空变化与预测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 175-182.
[7] 宋奇, 冯春晖, 马自强, 王楠, 纪文君, 彭杰. 基于1990—2019年Landsat影像的干旱区绿洲土地利用变化与模拟[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 198-209.
[8] 王娟娟, 毋兆鹏, 王珊珊, 尹慧慧. 干旱区河谷绿洲土地利用冲突格局分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 243-251.
[9] 汪清川, 奚砚涛, 刘欣然, 周文, 徐欣冉. 生态服务价值对土地利用变化的时空响应研究——以徐州市为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 219-228.
[10] 桑潇, 张成业, 李军, 朱守杰, 邢江河, 王金阳, 王兴娟, 李佳瑶, 杨颖. 煤炭开采背景下的伊金霍洛旗土地利用变化强度分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 148-155.
[11] 郭瑞琦, 陆波, 陈恺霖. 基于CLUMondo模型的多情景土地利用变化动态模拟——以广西沿海城市为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 176-183.
[12] 王伟, 阿里木·赛买提, 吉力力·阿不都外力. 基于地理探测器模型的中亚NDVI时空变化特征及其驱动因子分析[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 32-40.
[13] 张瑜, 赵晓丽, 左丽君, 张增祥, 徐进勇. 黄土高原土地利用变化对生态系统服务价值的影响[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3): 132-139.
[14] 熊俊楠, 李伟, 程维明, 范春捆, 李进, 赵云亮. 高原地区LST空间分异特征及影响因素研究——以桑珠孜区为例[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(2): 164-171.
[15] 詹雅婷, 朱叶飞, 苏一鸣, 崔艳梅. 基于国土资源卫星的盐城海岸带生态环境变化调查[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(s1): 160-165.
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