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青岛市土地利用变化的驱动力研究

通过遥感数据资料,获得1995-2000年青岛市土地利用类型的变化数据;借助社会经济统计软件STATISTICA的典型相关分析方法,选取与经济相关的变量,探求该市土地利用格局变化的驱动因素;分析表明,经济发展是青岛市土地利用格局变化的主要因素。

国土与自然资源研究 2 0 . 0 8 No 4 T RRI E TOR& NAT Y URA S URC T L RE 0 ES S UDY 4 3

文章编号:03 7 5 (0 80—04— 2 1 0— 8 320 )4 0 3 0

中图分类号:F 0 . 31 4 2

文献标识码: A

青岛市土地利用变化的驱动力研究 陈瑞琴 (城业术院山晋 00)晋职技学,西城 40 80 摘要:通过遥感数据资料,获得 19- 00 9520年青岛市土地利用类型的变化数据;借助社会经济统计软件 SA I IA的典型相关分析方 T TS C T 法,选取与经济相关的变量,求该市土地利用格局变化的驱动因素;探分析表明,经济发展是青岛市土地利用格局变化的主要因素。 关键词:土地利用变化;型相关分析;典驱动力

An ls fdiigfre f a dnec a g n d o ayi o rvn cso n s h n ei Qig a s o l n C N R lqn (nh n stt o eh o g,ic eg0 80, hn) HE u- i J c egI tue f cn l y J hn 4 00 C ia i ni T o n Ab ta tAc odn ormoe sn igpcue a e n 1 9 n 0 0te c a g n ln s a e o tie . B a so e sca sr c: c rigt e t e s itrstk n i 9 5 a d 2 0,I h n ei a d ue c n b ban d n l y me n ft o i h l e o o c s t t a ot r~ c n mi t i c s f as l i wa e S AT S I A. u e i a o ia d la d c o s o ai ns r l td t c n mi st u s e t e d ii g T IT C s t c n n c mo e n h o e s me v ra t e ae o e o o c o p ru} rvn s l l f r e a e u td i e c a g f a d u e T e r s l dc t h t t s man y t ee o o cd v lp n a a s d t e c a g f a d o c st t s l n t h n e o n s . h e u t i ia et a il c n mi e eo me tt t u e h n e o n h r e h l sn ii h h c h l H

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Ke r s l du ec a g; a o ia n yi; r igfre. y wo d: a s h e c nc l a ss d i n c s n n n al v o

1数据来源、处理与分析方法选取 1 9 9 5和 2 0 0 0年 1 1陆地资源卫星 L n s t T假:0万 a d a f

( a o i a o d n s cn n c l l a i g );③典型相关系数和冗余度检验结果。 同时还可以计算出每个随机变量在每个空间单元的典型得分 ( a o i a c r s, cn n c l s o e )从而能在空间上反映出典型相关模拟的 程度[。 3] 2研究区概况

彩色数字图像作为主要信息数据源,采用 4(近红外 ) 3( ) 2,红, (波段假彩色合成方案。这 3个波段对于绿色植物类别差异绿)最敏感,最适宜用于土地利用方面的调查。收集青岛市各县级市 19 9 5和 20年的统计年鉴, 00熟悉该市社会、经济等发展动态。 作典型分析[时,”首先在第一组变量中找出一个线性组合 (综合变量) 1 l 2…+,再在第二组变量中也找出一 U:l++ , X,个线性组合 (也是综合变量 )=m y+。2… V m y+%,使和 ,

青岛市总面积 1 9 k 2其中市区面积为 i 0 m, 10 1i, n 2k z所辖 1胶州、即墨、平度、胶南、莱西 5个县级市的总面积为 9 8 l。 9 9k 2 n 3土地利用格局变化的人文驱动力分析 相应地使用 SA IT C T T S I A中的 C N N CL MD L直接对数 AO IA O E

的线性相关系数达到最大,此时的相关系数称为第一个典型

据进行典型相关分析,得出运行结果 ( 1 表 )。由于同一随机变量组内各典型变量之间的样本协方差为 零,同组不对应的典型变量间的样本协方差也为零,不这样分析

相关系数,和称为第一对典型变量。如果这一对综合变量 还不能反映两级变量之间的相关性 .那么就在下一组变量中再找出第二对线性组合和:使和不相关,,, I和不相关,,

变量组 Y(土地利用变化 )变量组 (和驱动因子变化 )间的之 表 1青岛市土地利用格局变化的典型载荷 变量名称 及其涵义 Y耕地 l

但和具有最大的相关性,如此下去,直到两组变量之间的相关性被提取完为止。在实际的应用中我们希望

只提取少数几对 就能足够反映两组变量之间的相关。可见,典型相关分析把原来

型墼蕉 典变量1变型典型量2典强 3嫩型 4型典媸 5 04 8 07 0 - .52 03 5 024 . 4 .0 7 032 .19 5 .7o

较多变量转化为少数几个典型变量,通过这些较少的典型变量之 间的典型相关系数来综合地描述两组多元随机变量之间的相关关系[。 2]

Y林地 2 草地

一 . 6 02 4 05 1 07 9 - .12 03 8 . 3 4 o . 9 .22 012 4 0 1 8 - . 7 00 8— . 0 - . 5 . 5 0 50 9 4 . 4 08 6 - 1 9 2 5 - 6 0

Y 水域 .

- . 3 07 7 - . 6— .7 5~ .65 02 2 .7 9 02 3 012 047 9 4

这里所进行的分析中,标准变量组 Y为各种土地利用类型面

工矿居住建设一 . 2— . 6— . 5 0 3 8 0 0 7 01 5 0 87 0 64 . 1 . 2 8 8 2 3 0变量组 x社会经济一 X农业人口 ( )】人 032— .9 3 0 2 1— . 7 - .30 .87 01 7 . 8 04 2 00 9 4 9 X非农业人口( ) 0 7 7— .15~ . 9加 . 6 - .2 1 2人 . 7 04 6 0 0 94 4 2 6 059 2 X国生 j元)一 . 1— . 4— . 4 0 74— . 1 s内产 (万 0 7 6 06 1 0 12 . 5 0 7 7 9 5 6 0 4 ) j雠c乖 (匀 j陌职( 2 0 8 1 0 70 0 3 9 0 14 0 59 4人 j卺 m) . 1 0 . 2 . 5 . 8 . 2 0 0 2 3 X第 l (元)一 . 5 - . 3— . 2 0 87 - . 0 5 k万产值 0 5 7 0 69 0 0 9 . 8 0 9 2 8 3 0 0 2 )第j值(【 6万元) - . 9 064 - . 8 00 1— .9 1 09 1- .2 8 05 8 . 0 04 2 6 9 4 X第三 ( )一 .6 8— .15 - . 9 01 8— .80 7 05 1 06 4 07 2 . 4 02 0 5 4 x种 8植业收入(万元)一 . 1 0 0 3— . 0— . 3— .17 0 2 6 . 2 01 1 0 3 6 019 2 0 2 3 林业收入(万元)一 .2 4— . 0 - .1 5 - .32— .5 6 01 6 04 7 02 6 035 5 013 X0牧业收入 ( l万元)一 .3 4— .27 - .7 0 - .64— .

0 03 9 04 l oo 7 03 5 0 77 0 xl渔业收入 (元 ) - .13— . 5 00 0 0O 8 04 7 l万 01 6 09 6 0 .6 1 . 8 0 . 4 3 X2粮作面积 (m ) 0 15— . 1 0 9 9 0 1 1 0 9 3, h2 . 2 0 6 7 . 5 . 0 3 0 0 0 . 7 3 X3粮作总产 ( l吨) 014 04 1 00 3 - .52— .9 2 .7 6 .3 9 .3 9 - 3 8 0 0o l x4灌溉面积 (m ) - . 8 0 5 4— . 7 0 5 1— . 4 l h2 01 0 . 0 7 1 0 3 2 . 9 0 5 1 2 3 3 X农机总动力( W) 02 4— .0 4 - .89 00 8 00 5 k . 4 0O 7 01 8 .7 9 4 . 9 3 X财政收入 ( 万元 )一 .5 9— . 7 - .2 9 0 5 4— .0 2 07 4 07 8 03 4 . 5 2 2 05 6 X7固茧资万 )一 .16— . 8— . 4 0 7— . 3{定投 (元 0 0 0 47 0 53 . 8 9 7 5 1 1 0 66 4

积的变化值, 20年与 19年的这两个时期的土地利用的变取 00 95 化值;自变量组 x为社会经济条件的变化值,中社会经济统计其数据相应地采用 2 5个指标在这段时间内的变化值,自然条件指

标值因在这段时间内的变化很小因而未采用。各变量均以乡镇为 统计单元,由于资料获取有限,选取了青岛市七区五市 9 5个乡镇级的社会经济统计数据根据,满足样本需求。进行统计分析之前,

检验每组变量之间是否有高度相关存在,即是否有多重共线性问 题存在,对于提高统计诊断模型的精度是很重要的。通过社会科

学统计软件包 SS的数据共线性排除处理, PS最后有 1个自 7变量 进入了分析同因,目标变量中未利用土地变量从分析中排除。 SA IT C T T S IA中的 C N N C L M D L( A O IA OE典型分析模型 )能直接对数据进行典型分析。两组变量之间最大相关的系数可以判定,结果包括:①典型组合;②每一个典型变量的典型载荷

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