成都平原地区土地利用变化的GIS空间分析与驱动力研究毕业论文【附数据】

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（1）土地利用变化分析

成都平原作为中国西南最大的平原，是四川省经济文化最发达的区域。人类对土地资源的大规模开发和利用导致土地生态环境遭受严重破坏，已成为国土资源可持续发展的制约因素。本研究选取成都平原地区为研究区，以2000年至2015年四个时期的Landsat TM/ETM+/Landsat8 OLI/TIRS影像、统计数据等为数据源，结合“3S”技术创建土地利用数据库，对成都平原地区的土地利用变化进行详细分析。

主要土地利用类型：
- 耕地和林地：土地利用以耕地、林地为主，两者占总土地面积的85%以上。具体来说，2000年、2005年、2010年和2015年，耕地面积分别为152.80万公顷、136.86万公顷、121.75万公顷和115.02万公顷，呈现出逐年减少的趋势。林地面积则经历了先增加后减少的过程，分别为83.50万公顷、98.66万公顷、106.12万公顷和101.21万公顷。
- 建设用地：建设用地逐年增加，2000年、2005年、2010年和2015年分别为10.13万公顷、15.53万公顷、20.36万公顷和32.10万公顷。这反映了城市化进程的加速和经济发展的需求。
- 其他地类：水体、草地和未利用地的变化相对较小，但也有一定的变化。水体面积略有波动，草地面积基本稳定，未利用地面积有所减少。
空间变化特征：
- 土地利用类型转换：15年内，土地利用类型之间发生了明显的转换，总转变面积达79.34万公顷。建设用地主要由耕地转换而来，尤其是在成都市、乐山市、绵阳市等经济发展较快的地区。耕地和林地之间的转换也比较明显，主要发生在平原西部和山地与平原过渡地区。水体主要转换为耕地和建设用地，集中在中心城区周边。草地主要转换为林地，发生在西部山区，这些地区受到人为影响较小，多由自然灾害和环境恢复自然发生转换。

（2）生态安全评价

生态评价指标体系：
- P-S-R模型：基于压力-状态-响应（P-S-R）模型，选取17个指标因子建立生态评价指标体系。这些指标包括人为干扰指数、区域开发指数、土地利用程度、生态环境系统弹性度、生态系统服务价值、地形起伏度等。
- 生态安全指数：通过综合评价指标体系，计算出成都平原地区的生态安全指数。2000年至2015年，生态安全指数分别为0.575和0.563，整体呈下降趋势。具体来说，不安全（0.14万公顷、4.36万公顷）、较不安全（3.42万公顷、19.17万公顷）区域面积缓慢增加，安全区域面积先增加后减少，临界安全、较安全区域面积缓慢减少。四个研究时段，生态安全各等级面积排序均为：临界安全 > 较安全 > 安全 > 较不安全 > 不安全。
区县生态安全状况：
- 不安全和较不安全区域：不安全、较不安全、临界安全区域主要分布在成都市、绵阳市、眉山县等经济发达地区，城市发展使生态环境受到一定影响。
- 较安全和安全区域：较安全、安全区域主要分布在江油市、都江堰市、大邑县、邛崃市等平原与山脉过渡地带，这些地区作为生态屏障对维持成都平原地区的生态安全起着重要作用。

（3）驱动力因子分析

驱动力因子：
- 人为干扰指数：人为干扰指数对生态安全影响较大，高指数区域通常生态安全较低。这反映了人类活动对生态环境的负面影响。
- 区域开发指数：区域开发指数反映了经济发展和城市化的程度，高指数区域通常生态安全较低，因为开发活动会破坏自然环境。
- 土地利用程度：土地利用程度高的区域，生态安全通常较低，因为高强度的土地利用会减少生态系统的多样性。
- 生态环境系统弹性度：生态环境系统弹性度高的区域，生态安全较高，因为这些区域能够更好地抵御外部干扰。
- 生态系统服务价值：生态系统服务价值高的区域，生态安全较高，因为这些区域提供的生态服务对人类福祉至关重要。
- 地形起伏度：地形起伏度对生态安全的影响较为复杂，高起伏度区域通常生态安全较高，因为这些区域的生态系统更为多样和稳定。
驱动力因子的交互影响：
- 显著性影响：部分驱动力因子之间对生态安全具有显著性影响，例如人为干扰指数和区域开发指数之间存在正相关关系。
- 交互作用：各个驱动力因子之间存在交互影响作用，会增加或减弱对因变量生态安全的解释力。例如，高土地利用程度和低生态环境系统弹性度的区域，生态安全通常较低。
- 分布特征：生态安全指数最高区域分布于各个驱动力因子的不同范围，某些驱动力因子指数越高生态越安全，有的则相反。这表明生态安全的评价需要综合考虑多个因素的影响。

import arcpy
import numpy as np
from osgeo import gdal

# 读取遥感影像数据
def read_raster(file_path):
    dataset = gdal.Open(file_path)
    band = dataset.GetRasterBand(1)
    array = band.ReadAsArray()
    return array

# 计算土地利用变化
def calculate_land_use_change(initial_array, final_array):
    change_array = final_array - initial_array
    change_stats = {
        'total_change': np.sum(change_array != 0),
        'urban_increase': np.sum((initial_array == 1) & (final_array == 2)),
        'agriculture_decrease': np.sum((initial_array == 3) & (final_array == 2)),
        'forest_increase': np.sum((initial_array == 4) & (final_array == 3)),
        'forest_decrease': np.sum((initial_array == 3) & (final_array == 4))
    }
    return change_stats

# 生态安全评价
def ecological_safety_evaluation(indicators):
    # 权重设置
    weights = {
        'human_interference': 0.2,
        'development_index': 0.2,
        'land_use_intensity': 0.2,
        'ecosystem_resilience': 0.2,
        'ecosystem_service_value': 0.1,
        'terrain_roughness': 0.1
    }
    
    # 计算综合评分
    score = sum(indicators[key] * weights[key] for key in indicators)
    return score

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 读取基期和末期遥感影像数据
    initial_raster = read_raster("path/to/initial_raster.tif")
    final_raster = read_raster("path/to/final_raster.tif")
    
    # 计算土地利用变化
    change_stats = calculate_land_use_change(initial_raster, final_raster)
    print(f"Total Change: {change_stats['total_change']} hectares")
    print(f"Urban Increase: {change_stats['urban_increase']} hectares")
    print(f"Agriculture Decrease: {change_stats['agriculture_decrease']} hectares")
    print(f"Forest Increase: {change_stats['forest_increase']} hectares")
    print(f"Forest Decrease: {change_stats['forest_decrease']} hectares")
    
    # 生态安全评价指标
    indicators = {
        'human_interference': 0.8,
        'development_index': 0.7,
        'land_use_intensity': 0.6,
        'ecosystem_resilience': 0.9,
        'ecosystem_service_value': 0.85,
        'terrain_roughness': 0.5
    }
    
    # 计算生态安全指数
    safety_score = ecological_safety_evaluation(indicators)
    print(f"Ecological Safety Score: {safety_score}")
    
    # 将结果保存到GIS数据库
    arcpy.env.workspace = "path/to/geodatabase.gdb"
    arcpy.CreateFeatureclass_management(arcpy.env.workspace, "EvaluationResults", "POINT")
    arcpy.AddField_management("EvaluationResults", "Score", "DOUBLE")
    
    cursor = arcpy.da.InsertCursor("EvaluationResults", ["SHAPE@", "Score"])
    point = arcpy.Point(0, 0)  # 示例点坐标
    cursor.insertRow([point, safety_score])
    del cursor

成都平原地区土地利用变化的GIS空间分析与驱动力研究毕业论文【附数据】

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