[目的] 耕地非农化加剧使得耕地保护面临巨大压力，探讨耕地非农化的时空特征及演变态势，是进行耕地保护和促进耕地可持续利用的前提。[方法] 基于云南省1990、2000、2010和2020年4期30m分辨率的土地利用数据，利用热点分析、标准差椭圆方法、重心转移分析方法等，揭示云南省近30年来耕地非农化的时空分布特征、立地特征及演变态势。[结果] （1）1990—2020年，云南省耕地非农化面积不断增加且变化率快速增长，耕地非农化分布由主要分布于滇中城市群内县域向滇东、滇西、和滇东北城市群内县域扩张；耕地非农化热点区域主要集中在滇中城市群内的县域，冷点区域集中在滇西北和滇西南地区的县域。（2）立地特征方面，2010—2020年耕地非农化面积在坝区、低丘缓坡区和山区分别较1990—2000年增长了7.21倍、13.53倍和24.17倍，山区增长幅度最快，近十年耕地非农化在政策主导下呈“上山”趋势；1990—2020年各州（市）耕地非农化地区集中分布在距离主要城市中心20km以内地区。（3）1990年以来云南省耕地非农化重心以及空间分布呈现先向东南方向、后向东北方向偏移的态势，重心迁移距离增大，迁移路径呈“V”型形态；标准差椭圆在不同时期内的变化具有一定方向性，但总体呈现出向东北方向偏移的趋势。[结论] 研究揭示了云南省耕地非农化的时空特征及演变态势，可为实现云南省制定耕地保护政策和进行国土空间管控，促进耕地资源的可持续利用提供决策支持。

深入理解和掌握耕地“非农化”的时空演变特征及其原因对保护耕地并确保粮食安全具有重要意义。本文针对中国产粮第二大省河南，以县域为单位，基于河南省1980—2020年土地利用长时序空间数据，采用重心转移模型和空间自相关分析等方法，定量揭示全省158个县级评价单元1980—2020年来耕地“非农化”的空间分布特征、时空迁移路径和集聚特征，以期为河南省耕地资源的保护与可持续利用提供依据。结果表明：（1）河南省耕地资源东西分布差异大，集中连片耕地主要集中在东部，耕地总面积随时间推移呈波动减少。（2）耕地“非农化”等级时空差异较大，豫西地区耕地“非农化”较为缓和，中部和东部地区呈先快速上升后缓慢下降的态势。（3）河南省耕地“非农化”空间不均衡性增强，空间格局小幅波动，耕地“非农化”重心以先向东南和西南后向东北的路径迁移。（4）河南省耕地“非农化”空间分布格局在4个时期均呈现出集聚特性，空间集聚程度先增大后减小，高—高和低—低聚类主导格局变化。本研究揭示了1980—2020年河南省耕地“非农化”的时空演变格局，为政府管控耕地“非农化”现象、实现耕地资源的可持续发展提供参考和借鉴。

本文用 195 2～ 1997年云南省耕地面积数据 ,从数量和质量两方面进行时间变化特征分析 ;用 1987～ 1997年各地区耕地面积数据进行空间变化特征分析。据此应用灰色系统和回归分析方法预测耕地面积的变化趋势 ,为云南省耕地资源可持续发展战略的制定提供科学依据

耕地非农化压力及其区域差异是建设用地指标区际配置的基础。湖北省社会经济发展与城镇化水平存在显著的区域差异，耕地非农化压力区际差异明显。通过对比人均建设用地指标的理论值与实际值之间的差异开展湖北省耕地非农化压力的时空格局研究，结合重心迁移模型，采用Ａｒｃ ＧＩＳ空间分析方法揭示了湖北省耕地非农化压力的时空演化路径。结果表明：（１）湖北省耕地非农化压力存在显著的区域差异，西部地区中恩施市的耕地非农化压力较大，其他城市耕地非农化压力较小且相对变化较小；东部地区的耕地非农化压力较大且相对变化较大；（２）２０００～２０１１年，湖北省耕地非农化压力的重心总体向东北方向迁移，表明湖北省东部一些城市的耕地非农．．．

耕地非农化现象是实现工业化和城市化所必须付出的一种代价,已经成为经济发展和城市化、工业化进程中的一个普遍现象。根据武汉市1988-2002年来耕地资源变化的详查数据资料,分析其耕地资源非农化过程的时空变化特征。结果表明①1988-2002年武汉市非农建设用地扩张占用耕地面积16394.57hm2,占耕地资源减少面积的48.75%,耕地非农化成为耕地资源减少的一个重要的原因。②近年来城市非农建设基本上是占用质量较好的耕地,以灌溉水田和菜地为主。③随着城市化进程的加快,耕地非农化的速度在加快。④耕地非农化的区域差异明显,主要集中分布在城市主城区的新区及城郊区。⑤耕地非农化的区域指向性变化明显,主城...

以第二次全国土地调查完成以来的２００９～２０１３年为研究时段，在测算云南省１６个州（市）的耕地生产效率基础上，综合运用ＥＳＤＡ技术、基尼系数等方法系统分析云南省耕地生产效率的时空差异，并构建计量经济模型研究影响不同区域耕地生产效率变化的主要因素。结果表明：（１）２００９～２０１３年，云南省耕地生产效率呈总体上升趋势，但增幅逐年降低；效率低值地区增长明显，高值地区则并不显著；（２）云南省耕地生产效率区域差异呈缩小态势，并表现出由西南向东北递减的空间分布特征；（３）滇中、滇西南等粮食主产区受≤６°耕地面积比重、旱涝保收面积的影响较大，而滇东地区则更易受到＞６°坡耕地面积和人均ＧＤＰ的影响，滇西北地．．．

随着中国人口增加、经济的快速发展,耕地非农化过程加快,建设用地大量侵吞耕地,粮食安全问题引起了高度关注。本文以东北三省为研究对象,应用GIS技术详细地分析了其在1993年～2003年10年间耕地非农化空间特征、耕地非农化与耕地综合质量、高产田的空间关系及由耕地非农化所导致的粮食减产空间分布,研究结果表明:①东北三省耕地非农化面积16.599×104hm2,耕地非农化率为1.012%,吉林省和黑龙江省分别是耕地非农化程度最高、最低的两个省份,辽宁省和吉林省耕地非农化区域分别呈"云片状"集团式和平行条带的空间分布特征,处于交通位置优越及沿海的县(市)耕地非农化程度较高;②吉林省耕地非农化面积最大,...

[目的]为探明区域耕地非农化时空变化特征及演变路径，实现对安徽省耕地资源的保护及精准管理。[方法]基于1980、1990、2000、2010、2020年安徽省LUCC数据，利用GIS空间分析手段，并借鉴重心迁移模型，探究安徽省县域耕地非农化过程及空间分布关系。[结果]（1）近40年安徽省耕地非农化面积差异明显，４个不同阶段耕地非农化面积呈不断增长态势，耕地非农化强度趋向于皖中最大，皖北次之，皖南最小的格局。（2）县域耕地非农化速度等级空间分布地域差异性显著，皖南速度最快，皖北最慢。耕地非农化速度等级自小到大的重心点密度逐渐降低，整体波动方向为北西-南东方向，且波动幅度逐步提升。耕地非农化速度重心点的轨迹表明近40年安徽省耕地非农化历经了由中心向外围扩散又逐渐收敛的过程。（3）耕地非农化重心向东北方向迁移且距离不断变小，空间形态上呈现Y型，非农化路径表现为先远离后靠近的扩散态势。非农化重心一直偏安徽省几何中心以北。[结论]揭示了安徽省耕地非农化演进过程及扩散路径，为政府部门掌握耕地变化以及保护耕地资源提供对策。

【目的】揭示耕地非农化影响因素作用的时空特征,为耕地资源保护和利用政策制定提供决策支撑。【方法】研究采用2006—2015年耕地非农化的面板数据,通过构建"一般回归模型-面板模型-地理加权回归模型-时空加权回归模型"模型集成(简称OPGT),对耕地非农化影响因素进行计量分析。【结果】一般回归模型、地理加权回归模型(GWR)和时空加权回归模型(GTWR)估计结果显示,城镇人口增长、固定资产投资、经济发展水平、耕地资源禀赋和产业结构变量均通过显著性检验;耕地非农化莫兰指数(Moran’s I)为0.740,并且通过1%水平上显著性检验,表明耕地非农化具有显著的空间正相关性;采用一般回归模型、GWR、GTWR模型估计,方程拟合优度分别为0.689、0.785、0.858,加入时空权重信息的GWR和GTWR模型方程解释能力有显著提升;GWR和GTWR模型方程结果显示,耕地非农化影响因素弹性系数存在时空非平稳特征;空间分析显示,城镇人口增长和耕地资源禀赋对耕地非农化影响在经向上呈现出由西向东递减的状态,在纬向上呈现出倒"U"型状态,固定资产投资与经济发展水平对耕地非农化的影响程度在经向上呈现出由西向东递增的特征,在纬向上呈现出"U"型特征,产业结构对耕地非农化的影响程度在经向上由西向东递增,在纬向上由北向南递减;时序分析显示,城镇人口增长、固定资产与经济发展水平投资系数呈现减小的趋势,耕地资源禀赋系数有所增大,产业结构系数在部分省域有所降低。【结论】(1)OPGT是一个有机整体,各部分相互检验、互为补充,可以更加细致的刻画因素的时空作用;(2)耕地非农化因素总体作用强度方面,弹性系数最大的是产业结构,其次为经济发展水平、固定资产投资和耕地资源禀赋,最小为城镇人口增长;(3)空间特征方面,城镇人口增长和耕地资源禀赋总体呈现出由西向东递减的趋势,而固定资产投资、经济发展水平和产业结构呈现出由西向东递增的趋势;(4)时序演变特征方面,城镇人口增长、固定资产与经济发展水平投资对耕地非农化的影响作用呈现下降趋势,耕地资源禀赋与耕地非农化关联性趋于增强,产业结构的影响虽在部分省域有所降低,但其整体影响程度仍然相对较高。

[目的]探索云南省耕地生态安全时空格局及障碍因子。[方法]以云南省为例,以多因素综合加权法评价其2000—2016年耕地生态安全度,并利用GIS分析功能,分析其2000年、2005年、2010年、2016年空间格局变化,在此基础上,运用障碍度模型探索其障碍因子。[结果](1)云南省耕地生态安全总值总体呈波动上升趋势,可分为3个阶段。第一阶段为2000—2007年,缓慢上升阶段;第二阶段为2008—2010年,缓慢下降阶段,第三阶段为2011—2016年,高速发展阶段。(2) 2000—2016年,云南省耕地生态安全水平空间差异格局显著。Ⅰ级风险区及Ⅱ级风险区数量逐渐减少,Ⅲ级临界安全区、Ⅳ级次安全区及Ⅴ级安全区数量明显增加。(3)通过障碍度模型得出云南省耕地生态安全的障碍因子主要集中在农户经济发展状况及农业生产需求两方面。[结论]云南省耕地生态安全在向良好态势方向发展,提高农户耕地保护意识及农户经济状况能确保耕地生态安全。

为促进云南省未来土地资源的可持续利用,基于全域宏观尺度视角,以1999—2008年土地利用更新调查数据和社会经济统计数据,采用多种LUCC分析模型和数理统计分析方法,对10年期土地利用变化特征进行分析。结果表明:研究期内是云南省土地利用快速变化期,园地、交通水利设施用地、居民点及独立工矿用地年均增长速率最快,分别达2.92%、2.78%和1.36%;其次是耕地和未利用地快速减少,年均减少速率分别为0.55%和0.47%,其中耕地大量转为园地、林地和建设用地,面积分别为194 257.27 hm2、118 028.67 hm2和58 355.38 hm2;从土地开发利用率看,均值维持在84.73...

文章在云南省农用地分等成果的基础上,采用面积加权法计算云南省澜沧江流域耕地平均自然质量等,并采用统计分析方法分析流域内耕地自然质量等的空间分布特征。结果表明,云南省澜沧江流域耕地自然质量等范围1~26等,各等别面积差异较大,呈典型的偏态型分布,空间差异明显。耕地的自然质量等与土壤类型变化、纬度的变化、气候带的变化等呈现一定的非线性相关性,随着纬度的递增,气候带热量的减少,土壤质地的降低,耕地自然质量趋于下降。探讨澜沧江流域耕地自然质量等空间分布特征,可以优化流域内水量调配,为准确的掌握土地数据、合理利用土地、制定差异化的耕地质量提升策略等提供科学依据。

由于我国人地关系紧张,耕地非农化对于耕地总量及粮食安全有一定的影响,因此耕地非农化与粮食产量关系的空间特征已经成为研究焦点。论文以东北三省为研究对象,应用G IS技术详细地分析了耕地非农化、耕地非农化与耕地综合质量关系及耕地非农化与粮食产量关系的空间特征。研究结果表明:①东北三省在1993~2003年10年间耕地非农化面积为16.599×104hm2,耕地非农化率为1.012%,年均耕地非农化率为0.101%,吉林和黑龙江两省分别是耕地非农化程度最高、最低的两个省份,耕地非农化率分别为2.138%和0.215%,东北三省交通位置优越及沿海的县(市)耕地非农化程度较高;②吉林省耕地非农化面积最大...

实践表明,地方政府在耕地用途转化中起着关键作用,是耕地非农化的主要供给者。决定地方政府土地供给的驱动主要来自两个方面:一是耕地换资金,即经济驱动;二是耕地换政绩,即权力驱动。由于工业化与城市化,我国耕地资源面临巨大需求压力;更为重要的是,地方政府在经济与权力效用最大化的驱动下,具有强烈的供给意愿,结果使耕地加速非农化。两种驱动力之所以能够过度膨胀并加速推进耕地非农化过程,根源在于地方政府的行为约束条件不足,具体则表现为现行土地制度对农民土地产权的漠视。耕地的丧失不仅使我们面临食物安全问题,而且这一过程也严重侵犯了农民及农村的权益。鉴于此,我们不禁要思考这样一个问题:合法的土地征用制度是否合理。

研究目的:揭示云南南部地区20世纪80、90年代土地利用/覆被变化规律,以及耕地格局变化的驱动机制。研究方法:应用ArcGIS将研究区域不同时期的土地类型图进行叠加,并将得到的土地覆被变化图进行空间相关分析;运用SPSS软件对耕地变化影响因子进行相关分析。研究结果:本区的土地利用/土地覆被格局变化以林—草及林草—耕地转换为主,耕地分布随海拔、坡度的不同有明显的变化规律,且耕地分布格局存在着较为显著的时空差异。研究结论:本区的土地利用/覆被格局及其演变受自然、社会、经济等各方面因素的影响,尤以政策和人口经济发展压力为主,这从一个侧面反映了加强本区土地管理的重要性。