基于土地利用格局变化的胶东半岛生境质量时空演变特征研究

doi:10.12082/dqxxkx.2021.190545

地球信息科学学报 ›› 2021, Vol. 23 ›› Issue (10): 1809-1822.doi: 10.12082/dqxxkx.2021.190545

• 地理空间分析综合应用 • 上一篇下一篇

基于土地利用格局变化的胶东半岛生境质量时空演变特征研究

王超¹^,²^,³(), 常勇¹, 侯西勇²^,³^,^*(), 刘玉斌²^,³

1.山东师范大学地理与环境学院,济南 250358
2.中国科学院烟台海岸带研究所,烟台 264003
3.中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室,烟台 264003

收稿日期:2019-09-25 修回日期:2020-02-23 出版日期:2021-10-25 发布日期:2021-12-25
通讯作者: * 侯西勇（1975— ）,男,博士,研究员,主要从事海岸带资源环境遥感等方面的研究。E-mail: xyhou@yic.ac.cn
作者简介:王超（1995— ）,男,山东青岛人,硕士生,研究方向为生物多样性变化。E-mail: 15253186917@163.com
基金资助:
中国科学院战略性先导科技专项(XDA19060205)

Temporal and Spatial Evolution Characteristics of Habitat Quality in Jiaodong Peninsula based on Changes of Land Use Pattern

WANG Chao¹^,²^,³(), CHANG Yong¹, HOU Xiyong²^,³^,^*(), LIU Yubin²^,³

1. Shandong Normal University, College of Geography and environment, Jinan 250358, China
2. Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China
3. Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China

Received:2019-09-25 Revised:2020-02-23 Online:2021-10-25 Published:2021-12-25
Contact: HOU Xiyong
Supported by:
Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences(XDA19060205)

摘要/Abstract

摘要：

生境质量受人类活动引起的土地利用变化影响日益严重,因此,对于生境质量的监测与评估具有重要意义。基于2000、2005、2010、2015和2020年土地利用数据,利用GIS空间分析技术和InVEST-Habitat Quality模型,对胶东半岛土地利用和生境质量时空特征进行定量化描述,甄别生境质量变化的热点区域,探究胶东半岛土地利用格局变化对生境质量的影响。结果表明：耕地一直是胶东半岛的主要土地利用类型,该地区整体土地转移的速率呈缓慢上升趋势,建设用地的转入和耕地的转出尤为突出;胶东半岛5个年份的生境质量平均值分别为0.565、0.560、0.552、0.548、0.545,总体上呈下降趋势;不同等级区域的面积占比大小依次为：中等、高、低、较高、较低;中等生境质量区域面积减少最多,而低等生境质量区域面积增加最多,内陆区域生境质量高值区面积小且分散,而生境质量低值区分布相对集中且呈块状、片状;生境质量指数变化速率在减缓;不同区域中,生境质量对于土地利用变化的响应不同,建设用地增加是胶东半岛地区生境质量整体下降的主要原因,而滨海湿地增加提高了局部区域的生境质量。本研究将为胶东半岛地区土地的规划管理和生态环境保护提供相关科学参考。

关键词: 生境质量, 土地利用, InVEST模型, 转移矩阵, 土地变化速率, 时空变化, 热点区域, 胶东半岛

Abstract:

With the development of economy and society, human activities are more and more intensive. Habitat quality is increasingly threatened by conversion of land use caused by human activities. Therefore, it is of great significance to monitor and evaluate habitat quality. There's a long history of development in the Jiaodong Peninsula area, and the intensity of production activities is high, which seriously threatens the habitat quality in this region. Based on the land use data of 2000, 2005, 2010, 2015, and 2020, by using GIS spatial analysis technology and InVEST-Habitat Quality model, this paper quantitatively describes the spatial-temporal characteristics of land use and habitat quality in Jiaodong peninsula and detects hotspots of habitat quality changes as well as the impact of land use changes on habitat quality changes. The results show that: (1) Farmland is the main land use type in Jiaodong peninsula over time. The overall changes of land use in the past 20 years are that: the area of farmland, forest land, grassland, and coastal wetlands has decreased, and the area of construction land, inland water bodies, and unused land has increased. The increase of construction land and the decrease of farmland are particularly prominent. The rate of the overall land use conversion in this area presents a slow increasing trend; (2) The average value of habitat quality is 0.565, 0.560, 0.552, 0.548, and 0.545 in 2000, 2005, 2010, 2015, and 2020, respectively, showing an overall downward trend. The area proportions of different levels are sorted as medium, high, low, high, low. The area of the medium level has the most significant reduction, while the area of the low level has increased the most significantly. Inland areas with high habitat quality value are sparsely distributed while areas with low habitat quality are spatially aggregated and distributed as continuous blocky areas. The overall rate of habitat quality index is falling slowly; (3) The response of habitat quality to land use change varies spatially. The increase of construction land is the main reason for the overall decline in habitat quality in Jiaodong peninsula. In hotspots where habitat quality is increasing, the increase of coastal wetlands contributes greatly and serves as the main driving factor. In areas where habitat quality is deteriorating, both the remarkable increase in construction land and the scarcity of coastal wetlands or inland water bodies are witnessed. The research on regional habitat quality provides scientific references for land use planning and ecological protection in Jiaodong peninsula.

Key words: habitat quality, land use, InVEST model, transition matrix, land change rate, spatiotemporal change, hot area, Jiaodong Peninsula

王超, 常勇, 侯西勇, 刘玉斌. 基于土地利用格局变化的胶东半岛生境质量时空演变特征研究[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(10): 1809-1822.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.190545

WANG Chao, CHANG Yong, HOU Xiyong, LIU Yubin. Temporal and Spatial Evolution Characteristics of Habitat Quality in Jiaodong Peninsula based on Changes of Land Use Pattern[J]. Journal of Geo-information Science, 2021, 23(10): 1809-1822.DOI:10.12082/dqxxkx.2021.190545

图/表 14

图1

表1

表2

表3

图2

表4

图3

表5

胶东半岛2000—2020年土地利用面积转移矩阵

土地利用类型	耕地	林地	草地	建设用地	内陆水体	滨海湿地	人工湿地	未利用地	2000年
耕地	14 940.95	44.30	11.77	871.04	114.27	5.00	8.34	0.31	15 995.98
林地	15.38	3058.58	6.94	47.47	16.02	1.68	1.76	0.11	3147.95
草地	77.72	41.03	3547.92	170.76	27.07	1.47	3.44	0.01	3869.42
建设用地	31.02	4.64	3.80	2590.41	2.88	1.19	8.46	0.00	2642.40
内陆水体	46.38	5.02	5.60	14.50	542.55	2.13	12.06	0.04	628.28
滨海湿地	2.87	6.88	2.54	44.90	11.87	10 442.46	55.63	0.26	10 567.41
人工湿地	21.36	0.86	7.89	65.84	8.17	6.62	513.34	0.00	624.08
未利用地	2.86	0.13	0.05	1.67	1.33	0.13	0.02	31.66	37.85
2010年	15 138.54	3161.45	3586.51	3806.59	724.16	10 460.68	603.05	32.39	37 513.37
土地利用类型	耕地	林地	草地	建设用地	内陆水体	滨海湿地	人工湿地	未利用地	2010年
耕地	14 552.96	6.52	30.76	501.13	27.38	0.42	17.56	1.81	15 138.54
林地	5.25	3115.61	0.49	36.02	2.48	0.66	0.59	0.36	3161.45
草地	7.18	1.94	3513.90	56.72	4.60	0.10	1.49	0.58	3586.51
建设用地	7.34	2.88	16.21	3758.70	3.70	3.05	13.74	0.97	3806.59
内陆水体	1.49	0.00	0.49	3.66	714.49	2.10	1.89	0.04	724.16
滨海湿地	0.17	0.20	4.29	47.86	4.82	10 338.90	62.02	2.42	10 460.68
人工湿地	1.07	0.05	19.47	58.33	6.13	3.88	512.75	1.37	603.05
未利用地	1.01	0.57	0.00	0.83	0.00	0.45	1.08	28.45	32.39
2020年	14 576.44	3127.77	3585.61	4463.25	763.60	10 349.55	611.12	36.00	37 513.37
土地利用类型	耕地	林地	草地	建设用地	内陆水体	滨海湿地	人工湿地	未利用地	2000年
耕地	14 404.14	37.96	37.70	1361.58	135.58	5.09	11.44	2.49	15 995.98
林地	12.42	3033.74	9.13	69.51	18.03	2.18	2.50	0.44	3147.95
草地	77.72	37.50	3486.88	230.12	30.79	1.15	4.66	0.60	3869.42
建设用地	30.52	6.61	7.02	2586.52	5.03	1.35	4.77	0.58	2642.40
内陆水体	40.94	4.43	6.28	16.80	542.28	3.25	14.30	0.00	628.28
滨海湿地	2.07	5.93	5.76	91.33	15.25	10 328.41	116.02	2.64	10 567.41
人工湿地	5.15	0.94	32.67	104.76	15.22	7.53	456.36	1.45	624.08
未利用地	3.51	0.66	0.17	2.63	1.42	0.59	1.07	27.80	37.85
2020年	14 576.47	3127.77	3585.61	4463.25	763.60	10 349.55	611.12	36.00	37 513.37

表5

表6

图4

图5

表7

图6

表8

参考文献 32

[1]	何改丽, 李加林, 刘永超, 等. 1985—2015年美国坦帕湾流域土地开发利用强度时空变化分析[J]. 自然资源学报, 2019, 34(1):66-79.
	[ He G L, Li J L, Liu Y C, et al. Spatio-temporal analysis of land development and utilization intensity in Tampa Bay watershed from 1985 to 2015[J]. Journal of Natural Resources, 2019, 34(1):66-79. ] doi: 10.31497/zrzyxb.20190106
[2]	Horne B V. Density as a misleading indicator of habitat quality[J]. Journal of Wildlife Management, 1983, 47(4):893-901. doi: 10.2307/3808148
[3]	Sharma R, Nehren U, Rahman S, et al. Modeling land use and land cover changes and their effects on biodiversity in Central Kalimantan, Indonesia[J]. Land, 2018, 7(2):57. doi: 10.3390/land7020057
[4]	Yang Y, Liu Y, Xu D, et al. Use of intensity analysis to measure land use changes from 1932 to 2005 in Zhenlai County, Northeast China[J]. Chinese Geographical Science, 2017, 27(3):441-455. doi: 10.1007/s11769-017-0876-8
[5]	Zlinszky A, Hermann H, Heiko B, et al. Remote sensing and GIS for habitat quality monitoring: new approaches and future research[J]. Remote Sensing, 2015, 7(6):7987-7994. doi: 10.3390/rs70607987
[6]	陈淼, 苏晓磊, 黄慧敏, 等. 三峡库区河流生境质量评价[J]. 生态学报, 2019, 39(1):192-201.
	[ Chen M A, Su X L, Huang H M, et al. Assessment of river habitat quality in the Three Gorges Reservoir Region[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(1):192-201. ]
[7]	易雨君, 程曦, 周静. 栖息地适宜度评价方法研究进展[J]. 生态环境学报, 2013, 22(5):887-893.
	[ Yi Y J, Cheng X, Zhou J. Research progress in habitat suitability assessment methods[J]. Ecology and Environment Sciences, 2013, 22(5):887-893. ]
[8]	崔绍朋, 罗晓, 李春旺, 等. 基于MaxEnt模型预测白唇鹿的潜在分布区[J]. 生物多样性, 2018, 26(2):171-176. doi: 10.17520/biods.2017080
	[ Cui S P, Luo X A, Li C W, et al. Predicting the potential distribution of white-lipped deer using the MaxEnt model[J]. Biodiversity Science, 2018, 26(2):171-176. ] doi: 10.17520/biods.2017080
[9]	冯舒, 孙然好, 陈利顶. 基于土地利用格局变化的北京市生境质量时空演变研究[J]. 生态学报, 2018, 38(12):4167-4179.
	[ Feng S, Sun R, Chen L D. Spatio-temporal variability of habitat quality based on land use pattern change in Beijing[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(12):4167-4179. ]
[10]	邓越, 蒋卫国, 王文杰, 等. 城市扩张导致京津冀区域生境质量下降[J]. 生态学报, 2018, 38(12):4516-4525.
	[ Deng Y, Jiang W G, Wang W J, et al. Urban expansion led to the degradation of habitat quality in the Beijing-Tianjin-Hebei Area[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(12):4516-4525. ]
[11]	Sallustio L, De Toni A, Strollo A, et al. Assessing habitat quality in relation to the spatial distribution of protected areas in Italy[J]. Journal of environmental management, 2017, 201:129-137. doi: S0301-4797(17)30613-8 pmid: 28651222
[12]	Xu L, Chen S S, Xu Y, et al. Impacts of land-use change on habitat quality during 1985-2015 in the Taihu Lake basin[J]. Sustainability, 2019, 11(13):3513. doi: 10.3390/su11133513
[13]	Chu L, Sun T, Wang T, et al. Evolution and prediction of landscape pattern and habitat quality based on CA-Markov and InVEST Model in Hubei Section of Three Gorges Reservoir Area (TGRA)[J]. Sustainability, 2018, 10(11):3854. doi: 10.3390/su10113854
[14]	褚琳, 张欣然, 王天巍, 等. 基于CA-Markov和InVEST模型的城市景观格局与生境质量时空演变及预测[J]. 应用生态学报, 2018, 29(12):4106-4118.
	[ Chu L, Zhang X R, Wang T W, et al. Spatial-temporal evolution and prediction of urban landscape pattern and habitat quality based on CA-Markov and InVEST model[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(12):4106-4118. ]
[15]	于新洋, 张安定, 侯西勇. 胶东半岛果园TM影像信息的提取决策树方法[J]. 测绘科学, 2012, 37(4):57-60.
	[ Yu X Y, Zhang A D, Hou X Y. Decision tree classification of orchard information extraction from TM imagery in Jiaodong Peninsula of China[J]. Science of Surveying and Mapping, 2012, 37(4):57-60. ]
[16]	刘亚龙, 王庆, 毕景芝, 等. 基于Mann-Kendall方法的胶东半岛海岸带归一化植被指数趋势分析[J]. 海洋学报, 2010, 32(3):79-87.
	[ Liu Y L, Wang Q, Bi J Z, et al. The analysis of NDVI trends in the coastal zone based on Mann-Kendall test: A case in the Jiaodong Peninsula[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2010, 32(3):79-87. ]
[17]	侯西勇, 邸向红, 侯婉, 等. 中国海岸带土地利用遥感制图及精度评价[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(10):1478-1488. doi: 10.12082/dqxxkx.2018.180184
	[ Hou X Y, Di X H, Hou W, et al. Accuracy evaluation of land use mapping using remote sensing techniques in Coastal Zone of China[J]. Journal of Geo-information Science, 2018, 20(10):1478-1488. ]
[18]	吴琳娜, 杨胜天, 刘晓燕, 等. 1976年以来北洛河流域土地利用变化对人类活动程度的响应[J]. 地理学报, 2014, 69(1):54-63.
	[ Wu L N, Yang S T, Liu X Y, et al. Response analysis of land use change to the degree of human activities in Beiluo River basin since 1976[J]. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(1):54-63. ]
[19]	王国玲, 李艳红, 苏志珠, 等. 2008—2013年晋北地区土地利用/覆被变化研究[J]. 农学学报, 2019, 9(5):38-43.
	[ Wang G L, Li Y H, Su Z Z, et al. Land use and land cover change in northern Shanxi: 2008-2013[J]. Journal of Agriculture, 2019, 9(5):38-43. ]
[20]	肖洋, 张路, 张丽云, 等. 渤海沿岸湿地生物多样性变化特征[J]. 生态学报, 2018, 38(3):909-916.
	[ Xiao Y, Zhang L, Zhang L Y, et al. Spatial variation analysis of biodiversity in the Bohai region coastal wetland[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(3):909-916. ]
[21]	吴健生, 曹祺文, 石淑芹, 等. 基于土地利用变化的京津冀生境质量时空演变[J]. 应用生态学报, 2015, 26(11):3457-3466.
	[ Wu J S, Cao Q W, Shi S Q, et al. Spatio-temporal variability of habitat quality in Beijing-Tianjin-Hebei Area based on land use change[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(11):3457-3466. ]
[22]	刘智方, 唐立娜, 邱全毅, 等. 基于土地利用变化的福建省生境质量时空变化研究[J]. 生态学报, 2017, 37(13):4538-4548.
	[ Liu Z F, Tang L N, Qiu Q Y, et al. Temporal and spatial changes in habitat quality based on land-use change in Fujian Province[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(13):4538-4548. ]
[23]	杨志鹏, 许嘉巍, 冯兴华, 等. 基于InVEST模型的东北地区土地利用变化对生境的影响研究[J]. 生态科学, 2018, 37(6):139-147.
	[ Yang Z P, Xu J W, Feng X H, et al. Effects of land use change on habitat based on InVEST model in Northeast China[J]. Ecological Science, 2018, 37(6):139-147. ]
[24]	Sun X, Jiang Z, Liu F, et al. Monitoring spatio-temporal dynamics of habitat quality in Nansihu Lake basin, eastern China, from 1980 to 2015[J]. Ecological Indicators, 2019, 102:716-723. doi: 10.1016/j.ecolind.2019.03.041
[25]	褚琳, 黄翀, 刘庆生, 等. 2000—2010年辽宁省海岸带景观格局与生境质量变化研究[J]. 资源科学, 2015, 37(10):1962-1972.
	[ Chu L, Huang C, Liu Q S, et al. Changes of coastal zone landscape spatial patterns and ecological quality in Liaoning Province from 2000 to 2010[J]. Resources Science, 2015, 37(10):1962-1972. ]
[26]	王红, 张海燕, 张瑞芳, 等. 滨海盐田建设对周边土壤及植被的影响[J]. 生态环境学报, 2010, 19(5):1242-1245.
	[ Wang H, Zhang H Y, Zhang R F, et al. Effects of salt pan construction on surrounding soil and vegetation in coastal saline-alkaline area[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2010, 19(5):1242-1245. ]
[27]	Li X W, Hou X Y, Song Y, et al. Assessing changes of habitat quality for shorebirds in stopover sites: A case study in Yellow River Delta, China[J]. Wetlands, 2019, 39(1):67-77. doi: 10.1007/s13157-018-1075-9
[28]	王惠, 许月卿, 刘超, 等. 基于地理加权回归的生境质量对土地利用变化的响应——以河北省张家口市为例[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2019, 55(3):509-518.
	[ Wang H, Xu Y Q, Liu C, et al. Response of habitat quality to land use change based on geographically weighted regression: A case study of Zhangjiakou city, Hebei Province[J]. Journal of Peking University (Natural Science), 2019, 55(3):509-518. ]
[29]	戴云哲, 李江风, 杨建新. 长沙都市区生境质量对城市扩张的时空响应[J]. 地理科学进展, 2018, 37(10):1340-1351. doi: 10.18306/dlkxjz.2018.10.004
	[ Dai Y Z, Li J F, Yang J X. Spatial-temporal response of habitat quality to urban expansion in Changsha metropolitan area[J]. Progress in Geography, 2018, 37(10):1340-1351. ]
[30]	Sharp R, Tallis H T, Ricketts T, et al. InVEST 3.2.0 User's Guide. The Natural Capital Project, Stanford University, University of Minnesota, The Nature Conesrvancy, and World Wildlife Fund, 2015.
[31]	张文静, 孙小银, 单瑞峰. 基于InVEST模型研究山东半岛沿海地区土地利用变化及其对生境质量的影响[J]. 环境生态学, 2019, 1(5):15-23.
	[ Zhang W J, Sun X Y, Shan R F. Effects of land use change on habitat quality based on InVEST model in Shandong Peninsula[J]. Environmental Ecology, 2019, 1(5):15-23. ]
[32]	彭建, 徐飞雄. 不同格网尺度下的黄山市生境质量差异分析[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(6):887-897. doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180632
	[ Peng J, Xu F X. Effect of grid size on habitat quality assessment: A case study of Huangshan City[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(6):887-897. ]

等级	生境得分	面积比重/%
等级	生境得分	2000年	2005年	2010年	2015年	2020年
高	0.8~1	36.71	36.38	36.21	35.98	35.99
较高	0.6~0.8	5.90	5.86	5.47	5.42	5.41
中等	0.3~0.6	49.20	48.48	45.59	44.51	43.11
较低	0.1~0.3	0.62	0.72	2.12	2.61	3.15
低	0~0.1	7.57	8.56	10.61	11.48	12.34

土地利用转移	面积/km²	占比/%
土地利用转移	面积/km²	<-0.5	-0.5~0	0	0~0.5	>0.5
建设用地转入	1876.73	18.00	79.69	2.31	0.00	0.00
耕地转出	1591.83	0.00	85.84	0.56	7.92	5.68
草地转出	382.54	50.38	40.48	0.53	8.61	0.00
滨海湿地转出	239.00	88.80	8.40	1.78	1.02	0.00
内陆水体转入	221.32	0.00	14.39	2.72	50.58	32.31

区域	面积/km²	面积居前五的土地利用转移方向
区域	面积/km²	方向一	%	方向二	%	方向三	%	方向四	%	方向五	%
区域Ⅰ	2296.93	1→4	61.14	7→4	14.65	3→4	8.03	1→5	4.58	7→5	2.08
区域Ⅱ	2279.29	1→4	66.39	6→7	14.75	3→4	5.24	7→3	1.68	7→4	1.05
区域Ⅲ	1082.26	1→4	52.44	6→4	17.20	3→4	6.52	2→4	5.62	1→3	4.01
区域Ⅳ	2163.31	1→4	58.19	3→4	10.60	1→5	3.65	2→4	3.41	1→2	2.08
区域Ⅴ	3953.01	2→5	86.59	1→4	9.25	1→5	1.40	2→4	0.41	7→4	0.35
区域Ⅵ	727.41	1→4	54.67	3→4	18.52	3→1	9.78	1→3	4.09	1→5	4.04
区域Ⅶ	365.80	1→4	36.58	3→4	23.04	3→2	13.16	3→1	5.41	1→2	4.53
区域Ⅷ	3182.19	6→7	48.13	6→5	46.10	7→4	2.04	7→3	0.94	1→4	0.86
区域Ⅸ	822.65	1→4	28.99	6→7	18.12	7→3	9.23	7→4	7.70	7→6	4.94

基于土地利用格局变化的胶东半岛生境质量时空演变特征研究

Temporal and Spatial Evolution Characteristics of Habitat Quality in Jiaodong Peninsula based on Changes of Land Use Pattern

RichHTML

PDF (PC)

赞

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 14

参考文献 32

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0

威胁因子	最大影响距离	权重	退化类型
耕地	2	0.5	线性
城镇用地	5	1	指数
农村居民点	3	1	指数
工矿交通等用地	5	0.8	指数
盐田	3	0.8	指数
养殖	1	0.3	线性
未利用地	1	0.4	线性

土地利用类型	适宜性及威胁因子
土地利用类型	生境适宜性	耕地	城镇用地	农村居民点	工矿交通用地	盐田	养殖	未利用地
水田、旱地	0.3	0.3	1	1	0.7	0.5	0.3	0.3
有林地	1	0.8	1	1	0.9	0.9	0.8	0.4
疏林地	0.5	0.8	1	1	0.9	0.9	0.8	0.4
灌丛林地	0.9	0.8	1	1	0.9	0.9	0.8	0.4
其他林地	0.6	0.8	1	1	0.9	0.9	0.8	0.4
高覆盖度草地	0.9	0.7	0.9	0.8	0.7	0.9	0.7	0.3
中覆盖度草地	0.7	0.7	0.9	0.8	0.7	0.9	0.7	0.3
低覆盖度草地	0.5	0.7	0.9	0.8	0.7	0.9	0.7	0.3
河渠	0.9	0.6	0.9	0.8	0.9	0.9	0.5	0.3
湖泊	1	0.6	0.9	0.8	0.9	0.9	0.5	0.3
水库坑塘	0.6	0.6	0.9	0.8	0.9	0.9	0.5	0.3
滩地	0.9	0.6	0.7	0.7	0.8	0.9	0.5	0.3
滩涂	0.9	0.7	0.7	0.7	0.8	0.9	0.5	0.3
河口水域	0.9	0.2	0.1	0.1	0.3	0.6	0.5	0.3
浅海水域	1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1
盐田	0	0	0	0	0	0	0	0
养殖	0.3	0.3	1	1	0.8	0.7	0.3	0.4
城镇用地	0	0	0	0	0	0	0	0
农村居民点	0	0	0	0	0	0	0	0
工矿、交通等用地	0	0	0	0	0	0	0	0
未利用地	0	0	0	0	0	0	0	0

土地利用类型	2000年		2005年		2010年		2015年		2020年
土地利用类型	面积	占比	面积	占比	面积	占比	面积	占比	面积	占比
耕地	15 995.98	42.65	15 649.20	41.71	15 138.54	40.36	14 892.32	39.69	14 576.47	38.85
林地	3147.95	8.39	3131.21	8.35	3161.45	8.43	3140.34	8.37	3127.77	8.34
草地	3869.42	10.31	3834.74	10.22	3586.51	9.56	3555.95	9.48	3585.61	9.56
建设用地	2642.40	7.04	3031.59	8.08	3806.59	10.15	4107.36	10.95	4463.25	11.90
内陆水体	628.28	1.67	676.97	1.80	724.16	1.93	761.02	2.03	763.60	2.04
滨海湿地	10 567.41	28.18	10 539.51	28.10	10 460.68	27.89	10 376.73	27.66	10 349.55	27.58
人工湿地	624.08	1.66	613.48	1.64	603.05	1.61	643.50	1.72	611.12	1.63
未利用地	37.85	0.10	36.67	0.10	32.39	0.09	36.15	0.10	36.00	0.10
总计	37 513.37	100.00	37 513.37	100.00	37 513.37	100.00	37 513.37	100.00	37 513.37	100.00

[1]	林炫歆, 肖桂荣, 周侯伯. 顾及土地利用动态变化的滑坡易发性评估方法[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(5): 953-966.
[2]	夏俊楠, 魏伟, 尹力, 洪梦谣, 薄立明. 基于四叉树算法的“三区空间”形态效率评价方法[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(3): 450-467.
[3]	俞钦平, 吴振华, 王亚蓓. 一种耦合进化算法与FLUS模型的土地利用变化模拟模型[J]. 地球信息科学学报, 2023, 25(3): 510-528.
[4]	张轲, 魏伟, 周婕, 尹力, 夏俊楠. 三江源地区“三区空间”时空演化及驱动机制分析（1992―2020年）[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(9): 1755-1770.
[5]	吴亚楠, 郭长恩, 于东平, 段爱民, 刘玉, 董士伟, 单东方, 吴耐明, 李西灿. 基于不确定性分析的遥感分类空间分层及评估方法[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(9): 1803-1816.
[6]	张颖, 汪侠, 闫艺涵, 史舒悦, 海少琪. 基于夜间灯光数据的西南地区县域旅游多维减贫效应时空变化研究[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(8): 1541-1557.
[7]	裴泽华, 葛淼, 李浩, 何进伟, 王聪霞. 基于随机森林模型的中国中老年人群HDL-C环境影响因素研究[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(7): 1286-1300.
[8]	尹文萍, 高宸, 樊辉, 谢菲, 张鑫. 一种融合文本中地理位置和土地利用/覆被信息的野生动物活动细粒度定位方法[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(7): 1363-1374.
[9]	王晓蕾, 石守海. 基于GEE的黄河流域植被时空变化及其地形效应研究[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(6): 1087-1098.
[10]	陈点点, 陈芸芝, 冯险峰, 武爽. 基于超参数优化CatBoost算法的河流悬浮物浓度遥感反演[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(4): 780-791.
[11]	舒弥, 杜世宏. 国土调查遥感40年进展与挑战[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(4): 597-616.
[12]	王旭东, 姚尧, 任书良, 史绪国. 耦合FLUS和Markov的快速发展城市土地利用空间格局模拟方法[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(1): 100-113.
[13]	郭长庆, 迟文峰, 匡文慧, 窦银银, 傅舒婧, 雷梅. 1990—2020年中国能源开采和加工场地多源数据综合制图与时空变化分析[J]. 地球信息科学学报, 2022, 24(1): 127-140.
[14]	孙定钊, 梁友嘉. 基于改进Markov-CA模型的黄土高原土地利用多情景模拟[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(5): 825-836.
[15]	杨帅, 杨娜, 陈传法, 常兵涛, 高原, 郑婷婷. 顾及数据配准的江西省SRTM DEM精度评价和修正[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(5): 869-881.