关中地区土地利用动态模拟与优化配置研究
|
摘要
土地资源是一种非常基础性的资源,作为各业生产和人类生活的基础,在人类社会生存和发展中起着非常重要的基础性、战略性作用,土地资源优化配置是缓解人地矛盾、实现土地资源可持续利用的重要手段。
本文以陕西省关中地区为研究区域,根据站点观测数据、线划数据、数字化专题地图、遥感影像以及社会经济数据,以遥感影像解译和GIS空间分析作为技术支撑,对关中地区土地利用/覆盖时空动态和景观格局进行分析,运用回归分析方法对土地利用格局的形成因素进行定量的分析,在此基础上,运用灰色线性规划(GLP)模型提出了6种土资源优化配置方案,借助CA-MARKOV模型对土地利用变化进行了预测,以土地适宜性评价结果为依据,构建土地利用优化格局模拟模型,将优化配置方案落实到相应的地理空间单元,并基于县域单元对关中地区的土地利用进行了分区研究,从而构建了多层次的土地优化配置方案。研究表明：
(1)1985年以来,关中地区的土地利用发生了较大的变化,在研究时段内,关中地区土地利用呈现出建设用地、林地和水域面积增多,未利用地、草地和耕地面积减少。面积增加最多的是建设用地,20年间增加了1391.106km2,其次为林地,增加了233.378km2,面积减少最多的是耕地,在整个研究时段内减少了1560.779km2。耕地的主要流向是建设用地、林地和草地。关中平原区建设用地的扩张、生态脆弱区退耕还林还草政策实施、农业产业结构调整是导致耕地面积减少的主要原因。根据土地利用变化的多度和重要度指数,1985-2000年,耕地转变为建设用地、草地转变为耕地、草地转变为林地和耕地转变为草地等几种土地利用转变类型分布广泛,并且是该时期土地利用的重要变化方向；2000-2005年,耕地转变为林地、耕地转变为草地、林地转变为草地和草地转变为林地等几种土地利用转变类型分布广泛,是该时期土地利用的重要变化方向。从选取的两个典型地区的土地利用/覆盖变化情况分析可以看出,黄土高原丘陵沟壑区和关中平原地区的土地利用变化都是呈现耕地减少、建设用地增加的趋势,但是两个典型地区土地利用变化的主要驱动力存在着差异,长武县的耕地面积减少主要是在生态环境建设的政策主导下的结果,其次是由于建设用地的扩展,而位于城市扩展的热点地区的长安区,其耕地面积的减少主要是由于建设用地的增长速度较快的原因造成的。
(2)类型景观水平的指数显示,随着建设用地面积的不断增加,并且由于其分布比较分散的特点,斑块数量较多,建设用地的斑块密度最大；其次,由于耕地被其他土地利用类型侵占,原有的分布格局被破坏,斑块破碎程度增加,斑块密度也呈现增加的趋势。根据最大斑块指数和景观分割度指数的计算结果表明,耕地、林地和草地是关中地区的优势景观类型,但是随着土地利用景观多样化程度的增加,其优势度有所减少。根据平均斑块分维度的计算结果,景观类型的边界形状趋向于简单,这一过程可以被理解为国家政策和社会经济因素对土地利用景观变化过程的影响程度。关中地区土地利用景观格局的总体变化趋势是：破碎化程度增加,平均分维数总体上呈减少的趋势,表明斑块总体形状趋向于简单。关中地区土地利用景观多样性指数有所降低,表明土地利用趋向于多元化。林地和草地的破碎度降低,特别是连片分布、斑块面积很大的林地和草地所起的生态作用强于破碎的林地和草地,对生态环境的维护作用也趋于增强。
(3)利用基于矢量格网的数据处理方法,较好地实现了多源数据的融合,从而为研究提供了数据支持；从土地相关性研究中可以得知,关中地区各种土地利用类型表现出较强的正空间自相关现象,其中草地和耕地的空间自相关性要强于其他土地利用类型,未利用地的空间自相关性最弱,在不同的距离范围内,其自相关性都表现出了较大的差异性,随着距离范围的增加,空间自相关指数呈现出先增加、后减少的趋势；通过采用经典回归和空间滞后回归模型进行的土地利用空间格局相关性分析结果表明,在考虑了空间自相关基础上建立的空间滞后回归模型对土地利用格局的解释程度上要高于经典回归模型,一些影响作用不甚明显的因子在空间滞后回归模型中将被剔除,而对于各种土地利用类型的空间分布的主导因子也不尽相同。
(4)关中地区耕地、林地、草地和建设用地的最适宜面积分别为15219.81 km2、16281.48km2、44909.66km2和8348.34km2,分别占关中地区土地面积的27.6%、29.62%、15.08%和81.13%。土地适宜性评价的栅格数据的基本单元为100m×100m,因而其最小的评价地块为1HM2,对于土地的宏观规划和实施管理具有较好的指导意义。
(5)根据灰色线性规划的数量配置和CA-MARKOV模型的空间模拟结果,关中地区的耕地面积将继续减少,而林地、草地和建设用地的面积则会增加,优化过程中耕地向林地的调整主要位于秦岭北麓和渭北黄土高原丘陵沟壑区,从行政单元上主要位于陇县、宜君、旬邑、韩城、太白、周至、蓝田和潼关等县(市)。运用探索性空间数据分析方法对关中地区土地利用的社会经济和自然生态重要性格局进行了定量分区研究,其中南部秦岭山区和北部黄土高原部分地区的自然生态综合指数要高于渭河平原区,社会经济综合指数空间分布为以中心城区为中心的渭河平原区要高于秦岭山区和黄土高原区。基于社会经济综合指数和自然生态综合指数格局的耦合状况,采用了矩阵分类方法把关中地区的土地利用综合分区为五个类型的区域：优先开发区、适宜开发区、适度开发区、优先保护区和灰色区。通过对土地利用优化配置的空间模拟和县域尺度的土地利用分区,可以为关中地区土地利用提供指导价值。
本研究在以下方面有所创新和改进：
①以关中地区为研究对象,系统、全面地分析了过去20年的土地利用变化过程,并采取对典型地区的土地利用变化的对比分析的方法,剖析了研究区域内不同的自然环境和社会经济发展水平下的,不同区域的土地利用变化特点及影响因素的差异性；②研究采用了地理信息系统的空间分析方法对土地利用格局进行了分析,并采用经典回归和空间滞后回归相比较的方法进行了定量研究,对模型的效用进行了实证检验,并较好地从空间上揭示了土地利用空间格局的形成因素；③在GIS对基于行政单元统计的社会经济数据的处理能力相对较弱的情形下,为了能使研究中所探讨的因素能得到全面理解,本研究使用了基于土地利用类型、县域的多层次的土地利用空间优化方案；④本研究在对基于县域单元的土地利用分区中,尝试性地将探索性数据分析方法引入到土地利用分区的格局分析中,并取得了较好的研究效果。
As a foundation for production and life, land resources are the basic materials for human living, optimal allocation of land use is an important way to alleviate the conflict between man-land system, also a vital measure to achieve the sustainable utilization of land resources.
This paper focus on the study of Guangzhong in the Central Shaanxi Province based on the site observation data, DLG data, digital thematic map, remote sensing data and socio-economic data. Supported by the technologies of RS processing and interpretation and GIS system, the paper analyzes Landscape Pattern and the temporal dynamics of land use/cover in Guanzhong region, and uses regression analysis to study the formation of land use pattern. Based on that, six types of land resource optimal allocation programs have been proposed by employing the gray linear programming (GLP) model. Then the paper uses CA-Markov model to predict the land-use change, takes the land suitability assessment as basis, builds the simulation model of land use optimal allocation, and implement the optimal allocation plan in the relevant special unit. It also makes a land use regionalization based on county unit and finally composes a multi-level plan of land use optimal allocation.
It is indicated in the research as following:
(1) Land use in Guanzhong region has been greatly changed since 1985. During the study period, the areas of woodland, water, and construction land, have increased, while the unused land, grassland and cultivated land have decreased. What has increased greatest is the land for construction, which has increased 1391.106km2 during the past twenty years. The area of woodland has increased 233.378km2, and the area which has decreased most is cultivated land, which decreased 1560.779km. Most of the decreased cultivated land was changed to the woodland, grassland, and the area for construction. The decrease of cultivated land mostly occurs for the reasons of construction projects expansion, ecological returning to forest or grassland, and agricultural structural adjustment.
According to the frequency degree and importance degree of land-use change, the following types commonly occurred from 1985 to 2000: the cultivated land changed to land for construction; grassland changed to cultivated land; grassland changed to woodland; and cultivated land changed to grassland. The types mentioned above embodied the direction of the land-use change in that period. From 2000 to 2005, the following types commonly occurred and embodied the direction of the land-use change: cultivated land changed to woodland; cultivated land changed to grassland; woodland changed to grassland; and grassland changed to woodland. According to the analysis about the land using/covering change of the two selected typical area (the Loess Plateau and the Guanzhong Plain), the cultivated land has decreased and the land for construction has increased. However, there are some differences for the driving force of cultivated land decreasing that returning farmland to woodland or grassland is the main reason for cultivated land decreasing in Changwu, followed by the expansion of the land for construction; the decreasing of cultivated land in Chang'an district which is a hot spot of urban expanding is mainly due to the rapid expansion of the land for construction.
(2) It is indicated by the index of landscape level that: firstly, for the reasons of the increasing of the land for construction and its dispersive characteristics, the number of patches is larger and patch density (PD) of the land for construction is the largest; Secondly, because of the cultivated land occupied by the other land-use types, the original pattern has been damaged, which leads to the increasing of the fragile patches and the increasing trend of the patch density. According to the calculated results of largest patch index (LPI) and landscape division index (LDI), the cultivated land, woodland and grassland are the three predominant landscape types in Guanzhong region, however, with the improvement of landscape diversity, the degree of predominant decreases. According to the calculated result of mean patch fractal dimension (MPFD), the shape of landscape type tends to be simple, which can be understood as the effect of national policy and social-economic factors on the change of landscape. The landscape of Guanzhong region tends to be that landscape fragmentation process increases, fractal dimension generally decreased, and shape of patches tends to be simple. The decreasing of landscape diversity index of Guanzhong indicates that land use tends to diversified. Fragmentation of woodland and grassland decreased, especially a very large area of woodland and grassland patches play an important role on the preservation of ecological environment.
(3)Based on grid data processing method, this study can be achieved the multi-source data fusion, which can supply data supporting for study. Several of land use types in Guanzhong region showed a strong positive spatial autocorrelation phenomenon. The spatial autocorrelation of the cultivated land and grassland was superior to other land use types, which of the unused land was the weakest. Within the scope of different distance, the differences of correlation were all obvious. With the increasing of distance, spatial autocorrelation index increased firstly and then decreased. By using classical regression and the space lagging regression models, the correlation analysis resulting of land use spatial pattern showed that the space lagging regression model based on the spatial autocorrelation of land use structure was better than classical regression model when it was used for explaining land use spatial pattern. Because some of the unobvious factors would be eliminated in space lagging regression model, and the main factors affecting the spatial distribution of various land use types were not the same.
(4) The most suitable area of cultivated land, forest land, grassland and built-up land in Guanzhong region were 15219.81 km2,16281.48 km2,44909.66 km2 and 8348.34 km2 respectively, which accounted for 15.08%,29.62%,27.6% and 81.13% of all Guanzhong region of land. In this study, the basic scale of raster data in land suitability assessment was 100m×100m. Therefor, the minimum land plot for assessment was lhm2, which can be provided a basis for land planning and land management.
(5) According to quantity allocation of grey linear programming and the spatial simulation results of CA -Markov model, the area of cultivated land in Guanzhong would continue to decrease, while the area of forest, grassland and built-up land would increase. In the process of optimization, the farmland adjusted to forest was mainly located in Qinling mountain and hilly-gully region of the loess plateau, which were, from the administrative units, located mainly in Longxian, Yijun, Xunyi, Hancheng, Taibai, Zhouzhi, Lantian and Tongguan, etc. Exploratory analysis method of spatial data (ESDA) was used for quantitative partition analyzing the importance patterns of social-economy and natural ecology in Guanzhong region of land use. The result was showed that the composite index of natural ecology in the southern mountains of Qinling and some parts of the northern loess plateau was higher than that of Weihe plain. The composite index of social economy in urban center as the center of Weihe plain was higher than Qinling Mountains and the loess plateau. Considering the coupling between the social economy composite index and natural ecology composite index, pattern of land use was divided Guanzhong region into five types:preferential development area, feasible development area, moderate development area, preferential conservation area and gray area. It can provide a basis for land utilization in Guanzhong region by the space simulation of land use optimal allocation and land use regionalization based on county scale.
There are some progression and innovation in the article as follows:
①The paper selected Guanzhong region as a study area, analysized the dynamic change of land use during the past 20 years systematically and comprehensively, and took a comparative study between Plain and Mountain on LUCC to discuss the differences of LUCC and driving force under different natural and socio-economic condition;②Spatial analysis of geographical information system was used for analyzing the pattern of land use. Comparison between the classical regressions and spatial lag regression was used for quantitative study, and then we tested the model's effectiveness by case study. The results showed that the model can be used to explain the formulation of land use pattern successfully;③Processing social-economic data based on administrative unit was weakly in GIS technology. In order to understand the affecting factors comprehensively, we used a multi-level land use optimal allocation program;④In the study about the land use regionalization based on county unit, we tried to adapt exploratory data analysis to analyze the pattern of land use and got a good results.
本文以陕西省关中地区为研究区域,根据站点观测数据、线划数据、数字化专题地图、遥感影像以及社会经济数据,以遥感影像解译和GIS空间分析作为技术支撑,对关中地区土地利用/覆盖时空动态和景观格局进行分析,运用回归分析方法对土地利用格局的形成因素进行定量的分析,在此基础上,运用灰色线性规划(GLP)模型提出了6种土资源优化配置方案,借助CA-MARKOV模型对土地利用变化进行了预测,以土地适宜性评价结果为依据,构建土地利用优化格局模拟模型,将优化配置方案落实到相应的地理空间单元,并基于县域单元对关中地区的土地利用进行了分区研究,从而构建了多层次的土地优化配置方案。研究表明：
(1)1985年以来,关中地区的土地利用发生了较大的变化,在研究时段内,关中地区土地利用呈现出建设用地、林地和水域面积增多,未利用地、草地和耕地面积减少。面积增加最多的是建设用地,20年间增加了1391.106km2,其次为林地,增加了233.378km2,面积减少最多的是耕地,在整个研究时段内减少了1560.779km2。耕地的主要流向是建设用地、林地和草地。关中平原区建设用地的扩张、生态脆弱区退耕还林还草政策实施、农业产业结构调整是导致耕地面积减少的主要原因。根据土地利用变化的多度和重要度指数,1985-2000年,耕地转变为建设用地、草地转变为耕地、草地转变为林地和耕地转变为草地等几种土地利用转变类型分布广泛,并且是该时期土地利用的重要变化方向；2000-2005年,耕地转变为林地、耕地转变为草地、林地转变为草地和草地转变为林地等几种土地利用转变类型分布广泛,是该时期土地利用的重要变化方向。从选取的两个典型地区的土地利用/覆盖变化情况分析可以看出,黄土高原丘陵沟壑区和关中平原地区的土地利用变化都是呈现耕地减少、建设用地增加的趋势,但是两个典型地区土地利用变化的主要驱动力存在着差异,长武县的耕地面积减少主要是在生态环境建设的政策主导下的结果,其次是由于建设用地的扩展,而位于城市扩展的热点地区的长安区,其耕地面积的减少主要是由于建设用地的增长速度较快的原因造成的。
(2)类型景观水平的指数显示,随着建设用地面积的不断增加,并且由于其分布比较分散的特点,斑块数量较多,建设用地的斑块密度最大；其次,由于耕地被其他土地利用类型侵占,原有的分布格局被破坏,斑块破碎程度增加,斑块密度也呈现增加的趋势。根据最大斑块指数和景观分割度指数的计算结果表明,耕地、林地和草地是关中地区的优势景观类型,但是随着土地利用景观多样化程度的增加,其优势度有所减少。根据平均斑块分维度的计算结果,景观类型的边界形状趋向于简单,这一过程可以被理解为国家政策和社会经济因素对土地利用景观变化过程的影响程度。关中地区土地利用景观格局的总体变化趋势是：破碎化程度增加,平均分维数总体上呈减少的趋势,表明斑块总体形状趋向于简单。关中地区土地利用景观多样性指数有所降低,表明土地利用趋向于多元化。林地和草地的破碎度降低,特别是连片分布、斑块面积很大的林地和草地所起的生态作用强于破碎的林地和草地,对生态环境的维护作用也趋于增强。
(3)利用基于矢量格网的数据处理方法,较好地实现了多源数据的融合,从而为研究提供了数据支持；从土地相关性研究中可以得知,关中地区各种土地利用类型表现出较强的正空间自相关现象,其中草地和耕地的空间自相关性要强于其他土地利用类型,未利用地的空间自相关性最弱,在不同的距离范围内,其自相关性都表现出了较大的差异性,随着距离范围的增加,空间自相关指数呈现出先增加、后减少的趋势；通过采用经典回归和空间滞后回归模型进行的土地利用空间格局相关性分析结果表明,在考虑了空间自相关基础上建立的空间滞后回归模型对土地利用格局的解释程度上要高于经典回归模型,一些影响作用不甚明显的因子在空间滞后回归模型中将被剔除,而对于各种土地利用类型的空间分布的主导因子也不尽相同。
(4)关中地区耕地、林地、草地和建设用地的最适宜面积分别为15219.81 km2、16281.48km2、44909.66km2和8348.34km2,分别占关中地区土地面积的27.6%、29.62%、15.08%和81.13%。土地适宜性评价的栅格数据的基本单元为100m×100m,因而其最小的评价地块为1HM2,对于土地的宏观规划和实施管理具有较好的指导意义。
(5)根据灰色线性规划的数量配置和CA-MARKOV模型的空间模拟结果,关中地区的耕地面积将继续减少,而林地、草地和建设用地的面积则会增加,优化过程中耕地向林地的调整主要位于秦岭北麓和渭北黄土高原丘陵沟壑区,从行政单元上主要位于陇县、宜君、旬邑、韩城、太白、周至、蓝田和潼关等县(市)。运用探索性空间数据分析方法对关中地区土地利用的社会经济和自然生态重要性格局进行了定量分区研究,其中南部秦岭山区和北部黄土高原部分地区的自然生态综合指数要高于渭河平原区,社会经济综合指数空间分布为以中心城区为中心的渭河平原区要高于秦岭山区和黄土高原区。基于社会经济综合指数和自然生态综合指数格局的耦合状况,采用了矩阵分类方法把关中地区的土地利用综合分区为五个类型的区域：优先开发区、适宜开发区、适度开发区、优先保护区和灰色区。通过对土地利用优化配置的空间模拟和县域尺度的土地利用分区,可以为关中地区土地利用提供指导价值。
本研究在以下方面有所创新和改进：
①以关中地区为研究对象,系统、全面地分析了过去20年的土地利用变化过程,并采取对典型地区的土地利用变化的对比分析的方法,剖析了研究区域内不同的自然环境和社会经济发展水平下的,不同区域的土地利用变化特点及影响因素的差异性；②研究采用了地理信息系统的空间分析方法对土地利用格局进行了分析,并采用经典回归和空间滞后回归相比较的方法进行了定量研究,对模型的效用进行了实证检验,并较好地从空间上揭示了土地利用空间格局的形成因素；③在GIS对基于行政单元统计的社会经济数据的处理能力相对较弱的情形下,为了能使研究中所探讨的因素能得到全面理解,本研究使用了基于土地利用类型、县域的多层次的土地利用空间优化方案；④本研究在对基于县域单元的土地利用分区中,尝试性地将探索性数据分析方法引入到土地利用分区的格局分析中,并取得了较好的研究效果。
As a foundation for production and life, land resources are the basic materials for human living, optimal allocation of land use is an important way to alleviate the conflict between man-land system, also a vital measure to achieve the sustainable utilization of land resources.
This paper focus on the study of Guangzhong in the Central Shaanxi Province based on the site observation data, DLG data, digital thematic map, remote sensing data and socio-economic data. Supported by the technologies of RS processing and interpretation and GIS system, the paper analyzes Landscape Pattern and the temporal dynamics of land use/cover in Guanzhong region, and uses regression analysis to study the formation of land use pattern. Based on that, six types of land resource optimal allocation programs have been proposed by employing the gray linear programming (GLP) model. Then the paper uses CA-Markov model to predict the land-use change, takes the land suitability assessment as basis, builds the simulation model of land use optimal allocation, and implement the optimal allocation plan in the relevant special unit. It also makes a land use regionalization based on county unit and finally composes a multi-level plan of land use optimal allocation.
It is indicated in the research as following:
(1) Land use in Guanzhong region has been greatly changed since 1985. During the study period, the areas of woodland, water, and construction land, have increased, while the unused land, grassland and cultivated land have decreased. What has increased greatest is the land for construction, which has increased 1391.106km2 during the past twenty years. The area of woodland has increased 233.378km2, and the area which has decreased most is cultivated land, which decreased 1560.779km. Most of the decreased cultivated land was changed to the woodland, grassland, and the area for construction. The decrease of cultivated land mostly occurs for the reasons of construction projects expansion, ecological returning to forest or grassland, and agricultural structural adjustment.
According to the frequency degree and importance degree of land-use change, the following types commonly occurred from 1985 to 2000: the cultivated land changed to land for construction; grassland changed to cultivated land; grassland changed to woodland; and cultivated land changed to grassland. The types mentioned above embodied the direction of the land-use change in that period. From 2000 to 2005, the following types commonly occurred and embodied the direction of the land-use change: cultivated land changed to woodland; cultivated land changed to grassland; woodland changed to grassland; and grassland changed to woodland. According to the analysis about the land using/covering change of the two selected typical area (the Loess Plateau and the Guanzhong Plain), the cultivated land has decreased and the land for construction has increased. However, there are some differences for the driving force of cultivated land decreasing that returning farmland to woodland or grassland is the main reason for cultivated land decreasing in Changwu, followed by the expansion of the land for construction; the decreasing of cultivated land in Chang'an district which is a hot spot of urban expanding is mainly due to the rapid expansion of the land for construction.
(2) It is indicated by the index of landscape level that: firstly, for the reasons of the increasing of the land for construction and its dispersive characteristics, the number of patches is larger and patch density (PD) of the land for construction is the largest; Secondly, because of the cultivated land occupied by the other land-use types, the original pattern has been damaged, which leads to the increasing of the fragile patches and the increasing trend of the patch density. According to the calculated results of largest patch index (LPI) and landscape division index (LDI), the cultivated land, woodland and grassland are the three predominant landscape types in Guanzhong region, however, with the improvement of landscape diversity, the degree of predominant decreases. According to the calculated result of mean patch fractal dimension (MPFD), the shape of landscape type tends to be simple, which can be understood as the effect of national policy and social-economic factors on the change of landscape. The landscape of Guanzhong region tends to be that landscape fragmentation process increases, fractal dimension generally decreased, and shape of patches tends to be simple. The decreasing of landscape diversity index of Guanzhong indicates that land use tends to diversified. Fragmentation of woodland and grassland decreased, especially a very large area of woodland and grassland patches play an important role on the preservation of ecological environment.
(3)Based on grid data processing method, this study can be achieved the multi-source data fusion, which can supply data supporting for study. Several of land use types in Guanzhong region showed a strong positive spatial autocorrelation phenomenon. The spatial autocorrelation of the cultivated land and grassland was superior to other land use types, which of the unused land was the weakest. Within the scope of different distance, the differences of correlation were all obvious. With the increasing of distance, spatial autocorrelation index increased firstly and then decreased. By using classical regression and the space lagging regression models, the correlation analysis resulting of land use spatial pattern showed that the space lagging regression model based on the spatial autocorrelation of land use structure was better than classical regression model when it was used for explaining land use spatial pattern. Because some of the unobvious factors would be eliminated in space lagging regression model, and the main factors affecting the spatial distribution of various land use types were not the same.
(4) The most suitable area of cultivated land, forest land, grassland and built-up land in Guanzhong region were 15219.81 km2,16281.48 km2,44909.66 km2 and 8348.34 km2 respectively, which accounted for 15.08%,29.62%,27.6% and 81.13% of all Guanzhong region of land. In this study, the basic scale of raster data in land suitability assessment was 100m×100m. Therefor, the minimum land plot for assessment was lhm2, which can be provided a basis for land planning and land management.
(5) According to quantity allocation of grey linear programming and the spatial simulation results of CA -Markov model, the area of cultivated land in Guanzhong would continue to decrease, while the area of forest, grassland and built-up land would increase. In the process of optimization, the farmland adjusted to forest was mainly located in Qinling mountain and hilly-gully region of the loess plateau, which were, from the administrative units, located mainly in Longxian, Yijun, Xunyi, Hancheng, Taibai, Zhouzhi, Lantian and Tongguan, etc. Exploratory analysis method of spatial data (ESDA) was used for quantitative partition analyzing the importance patterns of social-economy and natural ecology in Guanzhong region of land use. The result was showed that the composite index of natural ecology in the southern mountains of Qinling and some parts of the northern loess plateau was higher than that of Weihe plain. The composite index of social economy in urban center as the center of Weihe plain was higher than Qinling Mountains and the loess plateau. Considering the coupling between the social economy composite index and natural ecology composite index, pattern of land use was divided Guanzhong region into five types:preferential development area, feasible development area, moderate development area, preferential conservation area and gray area. It can provide a basis for land utilization in Guanzhong region by the space simulation of land use optimal allocation and land use regionalization based on county scale.
There are some progression and innovation in the article as follows:
①The paper selected Guanzhong region as a study area, analysized the dynamic change of land use during the past 20 years systematically and comprehensively, and took a comparative study between Plain and Mountain on LUCC to discuss the differences of LUCC and driving force under different natural and socio-economic condition;②Spatial analysis of geographical information system was used for analyzing the pattern of land use. Comparison between the classical regressions and spatial lag regression was used for quantitative study, and then we tested the model's effectiveness by case study. The results showed that the model can be used to explain the formulation of land use pattern successfully;③Processing social-economic data based on administrative unit was weakly in GIS technology. In order to understand the affecting factors comprehensively, we used a multi-level land use optimal allocation program;④In the study about the land use regionalization based on county unit, we tried to adapt exploratory data analysis to analyze the pattern of land use and got a good results.
引文
[1]刘彦随,杨子生.我国土地资源学研究新进展及其展望[J].自然资源学报,2008：353-360.
[2]李秀彬.全球环境变化研究的核心领域[J].地理学报,1996,51(6)：553-558.
[3]符涂斌,严中伟.全球变化与我国未来的生存环境[M].北京：气象出版社,1996.
[4]张惠远,王仰麟.土地资源利用的景观生态优化方法[J].地学前缘,2000,7(增刊)：112-120.
[5]刘彦随.中国土地可持续利用论[M].北京：科学出版社,2008：3.
[6]刘彦随.中国土地可持续利用论[M].北京：科学出版社,2008：3.
[7]陈梅英,郑荣宝,王朝晖.土地资源优化配置研究进展与展望[J].热带地理,2009,29(5)：466-471.
[8]IGBP/HDP. Land use and land cover change science/research plan[R]. IGB Rep, 1995.
[9]Moran E,Ojima D,Buchmann N,et al.Global land project:science plan and implementation strategy[R]. IGBP Report NO.53/IHDP Report,2005. NO.19.
[10]胡业翠,刘彦随,邓旭升.土地利用/覆被变化与土地资源优化配置的相关分析[J].地理科学进展,2004,23(2)：51-57.
[11]罗鼎,许月卿,邵晓梅,等.土地利用空间优化配置研究进展与展望[J].地理科学进展,2009,28(5)：791-797.
[12]Wang Xinhao, Yu Sheng, Huang G H. Land Allocation Based on Integrated GIS-Optimization Modeling at a Watershed Level[J]. Landscape and Urban Planning,2004,66:61-74.
[13]杨勇,任志远.基于GIS的西安市城镇建设用地扩展研究[J].遥感技术与应用,2009,24(1)：46-51.
[14]华商报.关中“空心村”现象突出空闲土地1.8万多公顷[EB/OL].http://soufun.com/news/2008-07-06/1894275.htm,2008/07/06.
[15]周诚.土地经济学[M].北京：农业出版社,1989：57-59.
[16]刘荣霞,薛安,韩鹏.土地利用结构优化方法述评[J].北京大学学报(自然科学版),2005,41(4)：655-662.
[17]刘彦随.区域土地利用优化配置[M].北京：学苑出版社,1999：187.
[18]吕春艳,王静,何挺,等.土地资源优化配置模型研究现状及发展趋势[J].水土保持通报,2006,26(2)：21-26.
[19]黎夏,叶嘉安.地理模拟系统：元胞自动机与多智能体[M].北京：科学出版社,2007：9.
[20]许学工,李双成,蔡运龙.中国综合自然地理学的近今进展与前瞻[J].地理学报,2009,64(9)：1027-1038.
[21]郭丽英.陕北农牧交错区土地利用景观动态与优化途径研究[D].西安：陕西师范大学,2008：12.
[22]Forman RTT.Land Mosaics:the Eeology of Landscape and Region[M]. Cambridge:Cambridge University Press,1995.
[23]陈昌笃.论地生态学[J].生态学报,1986.6(4)：289-293.
[24]俞孔坚.生物保护的景观生态安全格局[J].生态学报,1999,19(1)：8-15.
[25]吴传钧.人地关系地域系统的理论研究及调控[J].云南师范大学学报(哲学社会科学版),2008,40(2)：1-3.
[26]蔡文,石勇.可拓学的科学意义与未来发展[J].哈尔滨工业大学学报,2006,38(7)：1079-1086.
[27]张光宇.土地资源优化配置的物元模型[J].系统工程理论与实践,1998,1：108-112.
[28]Edward H,Ziegler Jr城市分区与土地规划：打造美国的大型都市[J].国外城市规划,2005,20(3)：60-63.
[29]S.H.R. Sadeghi, Kh. Jalili, D. Nikkami. Land use optimization in watershed scale[J]. Land Use Policy,2009(26):186-193.
[30]Huda Abdelwahab Sharawi.Optimal land-use allocation in central Sudan[J]. Forest Policy and Economics,2006(8):10-21.
[31]罗鼎,许月卿,邵晓梅,等.土地利用优化配置研究进展与展望[J].地理科学进展,2009,28(5)：791-797.
[32]刘彦随.山地土地类型的结构分析与优化利用—以陕西秦岭山地为例[J].地理学报,2001,56(4)：426-436.
[33]何书金,李秀彬,朱会义,等.黄河三角洲土地持续利用优化分析[J].地理科学进展,2001,20(4)：313-323.
[34]陈玉福,王业侨,姚德明.海南城乡土地利用差异及其优化策略探讨[J].资源科学,2007,29(6)：133-137.
[35]傅瓦利,谢德体.三峡库区开县土地利用空间优化配置及其生态经济效益的 比较研究[J].经济地理,2006,26(1)：133-136.
[36]韦仕川,吴次芳,杨杨,等.中国东部沿海经济发达地区土地资源空间优化配置研究—以浙江省为例[J].技术经济,2008,27(1)：18-23.
[37]苏伟,陈云浩,武永峰,等.生态安全条件下的土地利用格局优化模拟研究—以中国北方农牧交错带为例[J].自然科学进展,2006,16(2)：207-214.
[38]金志丰,陈雯,孙伟,等.基于土地开发适宜性分区的土地空间配置—以宿迁市区为例[J].中国土地科学,2008,22(9)：43-50.
[39]赵筱青,王海波,杨树华,等.基于GIS支持下的土地资源空间格局生态优化[J].生态学报,2009,29(9)：4892-4901.
[40]刘艳芳,李兴林,龚红波.基于遗传算法的土地利用结构优化研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2005,30(4)：288-292.
[41]任奎,周生路,张红富,等.基于精明增长理念的区域土地利用结构优化配置—以江苏宜兴市为例[J].资源科学,2008,30(6)：912-918.
[42]汤洁,毛子龙,王晨野,等.基于碳平衡的区域土地利用结构优化—以吉林省通榆县为例[J].资源科学,2009,31(1)：130-135.
[43]牛继强,徐丰.基于RS与生态绿当量的土地利用结构优化研究[J].信阳师范学院学报,2009,22(3)：410-413.
[44]张英,张红旗,倪东英.农业土地利用优化配置系统的研建[J].资源科学,2009,31(12)：2055-2064.
[45]刘彦随,刘玉,翟荣新.中国农村空心化的地理学研究与整治实践[J].地理学报,2009,64(10)：1193-1202.
[46]徐昔保,杨桂山,张建明.兰州市城市土地利用优化研究[J].武汉大学学报(信息科学版)：2009,34(7)：878-881.
[47]王静.土地资源遥感监测与评价方法[M].北京：科学出版社,2006：74.
[48]何春阳,陈晋,陈云浩,等.土地利用/覆盖变化混合动态监测方法研[J].自然资源学报,2001,16(3)：255-262.
[49]何宇华,谢俊奇,孙毅.FAO/UNEP土地覆被分类系统及其借鉴[J].中国土地科学,2005,19(6)：45-49.
[50]刘纪远,庄大方,张增祥,等.中国土地利用时空数据平台建设及其支持下的相关研究[J].地球信息科学,2002,3：3-7.
[51]赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社,2003：167.
[52]赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社,2003：194.
[53]杨昕,汤国安,邓凤东,等.ERDAS遥感数字图像处理实验教程[M].北京：科 学出版社,2009：254.
[54]卢海阳,李明月.再议我国耕地平衡制度[J].广东土地科学,2008,7(4)：14-17.
[55]徐梦洁,陈惠中,赵紫玉,等.耕地总量动态平衡评价模型初探[J].资源科学,2009,31(2)：2137-2143.
[56]刘盛和,何书金.土地利用动态变化的空间分析测算模型[J].自然资源学报,2002,17(5)：533-540.
[57]史培军,宫鹏,李晓兵,等.土地利用/覆盖变化研究的方法与实践[M].北京：科学出版社,2000：108.
[58]朱会义,李秀彬.关于区域土地利用变化指数模型方法的讨论[J].地理学报.2003,58(5)：643-650.
[59]胡召玲,杜培军,赵昕.徐州煤矿区土地利用变化分析[J].地理学报,2007,62(11)：1204-1114.
[60]张艾蕊. “空心村”问题分析及对策探讨—陕西澄城县农村废弃宅基地调查引发的思考[J].理论导刊,2008(5)：73-74.
[61]张金屯, 邱扬, 郑凤英.景观格局的数量研究方法[J].山地学报,18(4)：346-352.
[62]汪雪格.吉林西部生态景观格局变化与空间优化研究[D].沈阳：吉林大学,2008.
[63]彭建,王仰麟,刘松,等.景观生态学与土地可持续利用研究[J].北京大学学报(自然科学版),2004,40(1)：154-160.
[64]陈文波,肖笃宁,李秀珍.景观指数分类、应用及构建研究[J].应用生态学报,2002,13(1)：121-125.
[65]布仁仓,胡远满,常禹.景观指数之间的相关分析[J].生态学报,2005,25(10)：2764-2775.
[66]林孟龙,曹宇,王鑫.基于景观指数的景观格局分析方法的局限性：以台湾宜兰利泽简湿地为例[J].应用生态学报,2008,19(1)：139-143.
[67]朱明,濮励杰,李建龙.遥感影像空间分辨率及粒度变化对城市景观格局分析的影响[J].生态学报,2008,28(6)：2753-2763.
[68]朱会义,李秀彬.关于区域土地利用变化指数模型方法的讨论[J].地理学报,2003,58(5)：643-650.
[69]黎聪,李晓文,郑钰,等.衡水湖国家级自然保护区湿地景观格局演变分析[J].资源科学,2008,30(10)：1571-1578.
[70]郑树峰,张柏,王宗明.三江平原抚远县景观格局变化研究[J].湿地科学,2008,6(1)：13-18.
[71]Jochen A.G. Jaeger. Landscape division, splitting index, and effective mesh size: new measures of landscape fragmentation[J]. Landscape Ecology, 2000(15):115-130.
[72]邓祥征,林英志,战金艳,等.基于栅格数据的土地利用格局解释模型及应用[J].地理科学进展,2009,28(6)：912-918.
[73]Overmars K P,De Koning G H J,Veldkamp A.Spatial autocorrelation in multi-scale land use models[J].Ecological Modelling,2003 (164):257-270.
[74]王劲峰.空间分析[M].北京：科学出版社,2006：45.
[75]谢正峰,王倩.广州市土地利用程度的空间自相关分析[J].热带地理,2009,29(2)：129-133.
[76]Haining R P. Spatial Data Analysis:Theory and Practice[M]. Cambridge: Cambridge University,2003.
[77]Anselin L.Geographical Analysis[J].1995,27(2):93-115.
[78]Ord J K, Getis A. Local spatial autocorrelation statistics:Distributional issues and application[J]. Geographical Analysis,1995,27(4):286-306.
[79]Anselin,Luc.,A.Getis.Spatial statistical analysis and Geographic Information Systems[J]. Annals of Regional Science,1992,26:19-23
[80]陈斐,杜道生.空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用[J].武汉大学学报(信息科学版)：2002,27(4)：391-396.
[81]刘旭华,王劲峰.空间权重矩阵的生成方法分析与实验[J].地球信息科学,2002(2)：38-44.
[82]宇振荣.景观生态学[M].北京：化学工业出版社,2008：132.
[83]苏方林.中国省域R&D溢出的空间模式研究[J].科学学研究,2006,24(5)：696-701.
[84]Rykiel Jr E J.Testing ecological models:The meaning of validation[J].Ecological Modelling,1996,90:229-244.
[85]Anselin L.Under the hood:Issues in the specification and interpretation of spatial regression models [J]. Agricultural Economics,2002,27:247-267.
[86]Anselin L.Under the hood:Issues in the specification and interpretation of spatial regression models [J]. Agricultural Economics,2002,27:247-267.
[87]周成虎,欧阳,马廷.地理格网模型研究进展[J].地理科学进展,2009,28(5)： 657-662.
[88]王劲峰.空间分析[M].北京：科学出版社,2006：38.
[89]吴桂平,曾永年,邹滨,等.基于GIS的区域人口密度空间分布模拟—以张家界市永定区为例[J].测绘科学,2009,34(2)：237-240.
[90]汪洋,赵万民.社会经济系统空间结构分析的GEO-INFO模式—重庆市实证研究[J].地理科学,2008,28(6)：729-735.
[91]王劲峰.空间分析[M].北京：科学出版社,2006：38.
[92]曹志冬,王劲峰,高一鸽,等.广州SARS流行的空间风险因子与空间相关性特征[J].地理学报,2008,63(9)：981-993.
[93]中国科学院可持续发展战略研究组.2005中国可持续发展战略报告[M].北京：科学出版社,2005：273.
[94]封志明,唐焰,杨艳昭.中国地形起伏度及其与人口分布的相关性[J].地理学报,2007,62(10)：1073-1082.
[95]朱会义,刘述林,贾绍凤.自然地理要素空间插值的几个问题[J].地理研究,2004,23(4)：425-432.
[96]董春,吴喜之,程博.偏最小二乘回归方法在地理与经济的相关性分析中的应用研究[J].测绘科学,2000,25(4)：48-51.
[97]刘彦随.土地利用优化配置中系列模型的应用—以乐清市为例[J].地理科学进展,1999,18(1)：26-31.
[98]蔡玉梅,董祚继,邓红蒂.FAO土地利用规划研究进展评述[J].地理科学进展,2005,24(1)：70-78.
[99]吴次芳,王建弟,许红卫,等.城市土地资源分类评价及其土地优化配置的关系[J].自然资源学报,1995,10(2)：158-164.
[100]倪绍祥.土地类型与土地评价概论[M].北京：高等教育出版社,1992：194.
[101]孙业红,闵庆文,成升魁.农业文化遗产资源旅游开发的时空适宜性评价[J].资源科学,2009,31(6)：942-949.
[102]卫三平,李树怀,卫正新,等.晋西黄上丘陵沟壑区刺槐林适宜性评价[J].水土保持学报,2002,16(6)：103-106.
[103]孙伟,陈雯.GIS技术在区域土地开发适宜性分区中的应用—以江苏省为例[J].计算机应用研究,2006(12)：220-223.
[104]宗跃光,王蓉,汪成刚,等.城市建设用地生态适宜性评价的潜力—限制性分析—以大连城市化区为例[J].地理研究,2007,26(6)：1117-1126.
[105]丛明珠,欧向军,赵清.基于主成分分析法的江苏省土地利用综合分区研究[J]. 地理研究,2008,27(3)：574-582.
[106]欧阳志云,王如松.生态位适宜度模型及其在土地利用适宜性评价中的应用[J].生态学报,1996,16(2)：113-119.
[107]李希灿,王静,邵晓梅.模糊数学方法在中国土地资源评价中的应用进展[J].地理科学进展,2009,28(3)：409-416.
[108]王雅秋,郑宝源.生态适宜度的模糊数学综合评价[J].福建环境,1998,15(3)：7-13.
[109]胡小华,陆诗雷,骆昌鑫.GIS支持的多目标土地适宜性评价[J].中国土地科学,1995,9(5)：33-37.
[110]刘耀林,刘艳芳,夏早发.模糊综合评判在土地适宜性评价中的应用研究[J].武汉测绘科技大学学报,1995,20(1)：71-75.
[111]Liu Y F, Jiao L M. The Application of BP Networks to Land Suitability Evaluation[J].Geo-Spatial Information Science,2002(1):55-61.
[112]杨小雄,刘耀林,王晓红.基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型[J].武汉大学学报(信息科学版),2007,32(12)：1164-1167.
[113]陈文倩,张晶,常占强.基于GIS的广东横琴地区土地适宜性评价[J].首都师范大学学报(自然科学版),2008,29(2)：85-89.
[114]丁建中,陈逸,陈雯.基于生态-经济分析的泰州空间开发适宜性分区研究[J].地理科学,2008,28(6)：842-848.
[115]史同广,郑国强,王智勇.中国土地适宜性评价研究进展[J].地理科学进展,2007,26(2)：106-115.
[116]郑新奇.城市土地优化配置与集约利用[M].北京：科学出版社,2004：165.
[117]宗跃光.城市建设用地生态适宜性评价的潜力—限制性分析—以大连城市化区为例[J].地理研究,2007,26(6)：1117-1126.
[118]梁涛,蔡春霞,刘民.城市土地的生态适宜性评价方法—以江西萍乡市为例[J].地理研究,2007,26(4)：782-788.
[119]徐霞,刘海鹏,高琼.中国北方农牧交错带土地利用空间优化布局的动态模拟[J].地理科学进展,2008,27(3)：80-85.
[120]牛海鹏,赵同谦,张安录.基于生态位适宜度的耕地可持续利用评价[J].生态学报,2009,29(10)：5535-5543.
[121]潭道发,叶树华.陕西土地资源[M].西安：陕西人民出版社,2000.
[122]郑新奇.城市土地优化配置与集约利用[M].北京：科学出版社,2004：168.
[123]唐秀美.栅格数据支持下的耕地适宜性评价研究[J].资源科学,2009,31(12)： 2164-2171.
[124]石淑芹,陈佑启,姚艳敏.东北地区耕地自然质量和利用质量评价[J].资源科学,2008,30(3)：378-384.
[125]张鹏飞,姚成.高速公路与城市道路沿线交通对环境的污染及治理措施浅析[J].城市道桥与防洪,2001(2)：12-16.
[126]刘伍,李满春,刘永学.基于矢栅混合数据模型的土地适宜性评价研究[J].长江流域资源与环境,2006,15(3)：320-324.
[127]杨存建,冯凉,徐育建,等.基于ARCGIS的四川省分级退耕还林还草空间决策分析[J].自然资源学报,2007,22(6)：986-993.
[128]李双成,许月卿.中国道路网与生态系统破碎化关系统计分析[J].地理科学进展,2004,23(5)：78-85.
[129]彭建.喀斯特生态脆弱区土地利用/覆盖变化研究[D].北京：北京大学,2006.
[130]蔡玉梅,刘彦随,宇振荣,等.土地利用变化空间模拟的进展-CLUE-S模型及其应用[J].地理科学进展,2004,23(4)：63-71.
[131]汪雪格.吉林西部生态景观格局变化与空间模拟[D].长春：吉林大学,2008.
[132]苏伟.生态安全条件下的土地利用格局优化模拟研究[J].自然科学进展,2006,16(2)：207-214.
[133]唐华俊,吴文斌,杨鹏,等.土地利用/土地覆被变化(LUCC)模型研究进展[J].地理学报,2009,64(6)：456-468.
[134]Clarke K.C., Hoppen S., Gaydos L.A Self-modifying Cellular Automation Model of Historical Urbanization in the San Francisco Bay area[J].Environment and Planning B:Planning andDesign.1997,24:247-261.
[135]黄庆旭,何春阳,史培军,等.城市扩展多尺度驱动机制分析—以北京为例[J].经济地理,2009,29(5)：714-721.
[136]耿红,王泽民.基于灰色线性规划的土地利用结构优化研究[J].中国农学通报,2006,22(9)：435-437.
[137]黄庆旭,史培军,何春阳.中国北方未来干旱化情景下的土地利用变化模拟[J].地理学报,2006,61(12)：1299-1310.
[138]王武科,李同升,徐冬平.基于SD模型的渭河流域关中地区水资源调度系统优化[J].资源科学,2008,30(7)：983-989.
[139]刘小平,黎夏.基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟[J].中国科学(D辑),2006,36(11)：1027-1036.
[140]薛领,杨开忠.复杂性科学理论与区域空间演化模拟研究[J].地理研究, 2002,21(1)：79～88.
[141]刘荣霞.土地利用结构优化方法述评[J].北京大学学报(自然科学版),2005,41(4)：655-662.
[142]郑宇,胡业翠,刘彦随,等.山东省土地适宜性空间分析及其优化配置研究[J].农业工程学报,2005,21(2)：60-65.
[143]吕春艳,王静,何挺,等.土地资源优化配置模型研究现状及发展趋势[J].水土保持通报,2006,26(2)：21-26.
[144]何春阳,史培军.基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究[J].中国科学(D辑),2005,35(5)：464-473.
[145]王汉花,刘艳芳.基于生态位与约束CA的土地资源优化配置模型研究—以武汉市黄陂区为例[J].中国人口.资源与环境,2008,18(2)：97-102.
[146]熊利亚.基于地理元胞自动机的土地利用变化研究[J].资源科学,2005,27(4)：38-43.
[147]柯长青,欧阳晓莹.基于元胞自动机模型的城市空间变化模拟研究进展[J].南京大学学报(自然科学版),2006,42(1)：103-110.
[148]蔡玉梅,刘彦随,宇振荣,等.土地利用变化空间模拟的进展-CLUE-S模型及其应用[J].地理科学进展,2004,23(4)：63-71.
[149]郑新奇.城市土地优化配置与集约利用[M].北京：科学出版社,2004：188.
[150]邱炳文.基于多目标决策和CA模型的土地利用变化预测模型及其应用[J].地理学报,2008,63(2)：165-174.
[151]何瑞珍,闫东峰,张敬东.基于马尔可夫模型的郑州市土地利用动态变化预测[J].中国农学通报,2006,22(9)：435-437.
[152]姚华荣,吴绍宏,曹明明,等.区域水土资源的空间优化配置[J].资源科学,2004,26(1)：99-106.
[153]朱艳莉,李越群,廖和平.基于灰色线性规划的土地利用结构优化研究[J].西南师范大学学报(自然科学版),2009,34(2)：97-102.
[154]潭道发,叶树华.陕西土地资源[M].西安：陕西人民出版社,359.
[155]杨宗岳. 强化关中加工工业基地的开发[EB/OL].http://www.ssim.gov.cn:8081/initRkxCommonThreePageList.do?method=initRkx CommonThreePageList&columnId=748&articleId=87678&uType=&navigatePic
[156]吕春艳.土地资源优化配置模型研究现状及发展趋势[J].水土保持通报,2006,26(2)：21-26.
[157]陈百明.中国土地利用与生态特征区划[M].北京：气象出版社,2003.
[158]陈雯,孙伟,段学军,等.以生态-经济为导向的江苏省土地开发适宜性分区[J].地理科学,2007,27(3)：312-317.
[159]郑度,欧阳华,周成虎.对自然地理区划方法的认识与思考[J],地理学报,2008.63(6)：563-573.
[160]丛明珠,欧向军,赵清,等.基于主成分分析法的江苏省土地利用综合分区研究[J].地理研究,2008,27(3)：574-582.
[161]陈百明,周小萍.中国粮食自给率与耕地资源安全底线的探讨[J].经济地理,2005,25(2)：145-148.
[162]Getis A, Ord J K. The analysis of spatial association by the use of distance statistics[J].Geographical Analysis,1992,24:189-206.
[163]马荣华,蒲英霞,马晓东.GIS空间关联模式发现[M].北京：科学出版社,2007：107.
[164]班茂盛,方创琳,刘晓丽,等.北京高新技术产业区土地利用绩效综合评价[J].地理学报,2008,63(2)：175-184.
[165]孙伟,陈雯,段学军.GIS技术在区域土地开发适宜性分区中的应用—以江苏省为例[J].计算机应用研究,2006(12)：220-223.
[166]吴胜军,洪松,任宪友,等.湖北省土地利用综合分区研究[J].华中师范大学学报：自然科学版,2007,41(1)：138-142.
[167]葛浩,周生路,吴绍华.当前形势下土地利用总体规划中功能分区方法研究—以宜兴市为例[J].土壤,2008,40(4)：534-539.
[168]龙鑫,马耀峰.西安市城镇居民短期旅游行为特征及决策因素分析[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2008,36(5)：76-81.
[169]马佳.新农村建设中农村居民点用地集约利用研[D].武汉：华中农业大学,2008.
[170]华商网.关中“白菜心”耕地撂荒[EB/OL].http://bbs.sxtvs.com/ viewthread.php?tid=141022.
[171]刘彦随,靳晓燕,胡业翠.黄土丘陵沟壑区农村特色生态经济模式探讨—以陕西绥德县为例[J].自然资源学报,2006,21(5)：738-745.
[2]李秀彬.全球环境变化研究的核心领域[J].地理学报,1996,51(6)：553-558.
[3]符涂斌,严中伟.全球变化与我国未来的生存环境[M].北京：气象出版社,1996.
[4]张惠远,王仰麟.土地资源利用的景观生态优化方法[J].地学前缘,2000,7(增刊)：112-120.
[5]刘彦随.中国土地可持续利用论[M].北京：科学出版社,2008：3.
[6]刘彦随.中国土地可持续利用论[M].北京：科学出版社,2008：3.
[7]陈梅英,郑荣宝,王朝晖.土地资源优化配置研究进展与展望[J].热带地理,2009,29(5)：466-471.
[8]IGBP/HDP. Land use and land cover change science/research plan[R]. IGB Rep, 1995.
[9]Moran E,Ojima D,Buchmann N,et al.Global land project:science plan and implementation strategy[R]. IGBP Report NO.53/IHDP Report,2005. NO.19.
[10]胡业翠,刘彦随,邓旭升.土地利用/覆被变化与土地资源优化配置的相关分析[J].地理科学进展,2004,23(2)：51-57.
[11]罗鼎,许月卿,邵晓梅,等.土地利用空间优化配置研究进展与展望[J].地理科学进展,2009,28(5)：791-797.
[12]Wang Xinhao, Yu Sheng, Huang G H. Land Allocation Based on Integrated GIS-Optimization Modeling at a Watershed Level[J]. Landscape and Urban Planning,2004,66:61-74.
[13]杨勇,任志远.基于GIS的西安市城镇建设用地扩展研究[J].遥感技术与应用,2009,24(1)：46-51.
[14]华商报.关中“空心村”现象突出空闲土地1.8万多公顷[EB/OL].http://soufun.com/news/2008-07-06/1894275.htm,2008/07/06.
[15]周诚.土地经济学[M].北京：农业出版社,1989：57-59.
[16]刘荣霞,薛安,韩鹏.土地利用结构优化方法述评[J].北京大学学报(自然科学版),2005,41(4)：655-662.
[17]刘彦随.区域土地利用优化配置[M].北京：学苑出版社,1999：187.
[18]吕春艳,王静,何挺,等.土地资源优化配置模型研究现状及发展趋势[J].水土保持通报,2006,26(2)：21-26.
[19]黎夏,叶嘉安.地理模拟系统：元胞自动机与多智能体[M].北京：科学出版社,2007：9.
[20]许学工,李双成,蔡运龙.中国综合自然地理学的近今进展与前瞻[J].地理学报,2009,64(9)：1027-1038.
[21]郭丽英.陕北农牧交错区土地利用景观动态与优化途径研究[D].西安：陕西师范大学,2008：12.
[22]Forman RTT.Land Mosaics:the Eeology of Landscape and Region[M]. Cambridge:Cambridge University Press,1995.
[23]陈昌笃.论地生态学[J].生态学报,1986.6(4)：289-293.
[24]俞孔坚.生物保护的景观生态安全格局[J].生态学报,1999,19(1)：8-15.
[25]吴传钧.人地关系地域系统的理论研究及调控[J].云南师范大学学报(哲学社会科学版),2008,40(2)：1-3.
[26]蔡文,石勇.可拓学的科学意义与未来发展[J].哈尔滨工业大学学报,2006,38(7)：1079-1086.
[27]张光宇.土地资源优化配置的物元模型[J].系统工程理论与实践,1998,1：108-112.
[28]Edward H,Ziegler Jr城市分区与土地规划：打造美国的大型都市[J].国外城市规划,2005,20(3)：60-63.
[29]S.H.R. Sadeghi, Kh. Jalili, D. Nikkami. Land use optimization in watershed scale[J]. Land Use Policy,2009(26):186-193.
[30]Huda Abdelwahab Sharawi.Optimal land-use allocation in central Sudan[J]. Forest Policy and Economics,2006(8):10-21.
[31]罗鼎,许月卿,邵晓梅,等.土地利用优化配置研究进展与展望[J].地理科学进展,2009,28(5)：791-797.
[32]刘彦随.山地土地类型的结构分析与优化利用—以陕西秦岭山地为例[J].地理学报,2001,56(4)：426-436.
[33]何书金,李秀彬,朱会义,等.黄河三角洲土地持续利用优化分析[J].地理科学进展,2001,20(4)：313-323.
[34]陈玉福,王业侨,姚德明.海南城乡土地利用差异及其优化策略探讨[J].资源科学,2007,29(6)：133-137.
[35]傅瓦利,谢德体.三峡库区开县土地利用空间优化配置及其生态经济效益的 比较研究[J].经济地理,2006,26(1)：133-136.
[36]韦仕川,吴次芳,杨杨,等.中国东部沿海经济发达地区土地资源空间优化配置研究—以浙江省为例[J].技术经济,2008,27(1)：18-23.
[37]苏伟,陈云浩,武永峰,等.生态安全条件下的土地利用格局优化模拟研究—以中国北方农牧交错带为例[J].自然科学进展,2006,16(2)：207-214.
[38]金志丰,陈雯,孙伟,等.基于土地开发适宜性分区的土地空间配置—以宿迁市区为例[J].中国土地科学,2008,22(9)：43-50.
[39]赵筱青,王海波,杨树华,等.基于GIS支持下的土地资源空间格局生态优化[J].生态学报,2009,29(9)：4892-4901.
[40]刘艳芳,李兴林,龚红波.基于遗传算法的土地利用结构优化研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2005,30(4)：288-292.
[41]任奎,周生路,张红富,等.基于精明增长理念的区域土地利用结构优化配置—以江苏宜兴市为例[J].资源科学,2008,30(6)：912-918.
[42]汤洁,毛子龙,王晨野,等.基于碳平衡的区域土地利用结构优化—以吉林省通榆县为例[J].资源科学,2009,31(1)：130-135.
[43]牛继强,徐丰.基于RS与生态绿当量的土地利用结构优化研究[J].信阳师范学院学报,2009,22(3)：410-413.
[44]张英,张红旗,倪东英.农业土地利用优化配置系统的研建[J].资源科学,2009,31(12)：2055-2064.
[45]刘彦随,刘玉,翟荣新.中国农村空心化的地理学研究与整治实践[J].地理学报,2009,64(10)：1193-1202.
[46]徐昔保,杨桂山,张建明.兰州市城市土地利用优化研究[J].武汉大学学报(信息科学版)：2009,34(7)：878-881.
[47]王静.土地资源遥感监测与评价方法[M].北京：科学出版社,2006：74.
[48]何春阳,陈晋,陈云浩,等.土地利用/覆盖变化混合动态监测方法研[J].自然资源学报,2001,16(3)：255-262.
[49]何宇华,谢俊奇,孙毅.FAO/UNEP土地覆被分类系统及其借鉴[J].中国土地科学,2005,19(6)：45-49.
[50]刘纪远,庄大方,张增祥,等.中国土地利用时空数据平台建设及其支持下的相关研究[J].地球信息科学,2002,3：3-7.
[51]赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社,2003：167.
[52]赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京：科学出版社,2003：194.
[53]杨昕,汤国安,邓凤东,等.ERDAS遥感数字图像处理实验教程[M].北京：科 学出版社,2009：254.
[54]卢海阳,李明月.再议我国耕地平衡制度[J].广东土地科学,2008,7(4)：14-17.
[55]徐梦洁,陈惠中,赵紫玉,等.耕地总量动态平衡评价模型初探[J].资源科学,2009,31(2)：2137-2143.
[56]刘盛和,何书金.土地利用动态变化的空间分析测算模型[J].自然资源学报,2002,17(5)：533-540.
[57]史培军,宫鹏,李晓兵,等.土地利用/覆盖变化研究的方法与实践[M].北京：科学出版社,2000：108.
[58]朱会义,李秀彬.关于区域土地利用变化指数模型方法的讨论[J].地理学报.2003,58(5)：643-650.
[59]胡召玲,杜培军,赵昕.徐州煤矿区土地利用变化分析[J].地理学报,2007,62(11)：1204-1114.
[60]张艾蕊. “空心村”问题分析及对策探讨—陕西澄城县农村废弃宅基地调查引发的思考[J].理论导刊,2008(5)：73-74.
[61]张金屯, 邱扬, 郑凤英.景观格局的数量研究方法[J].山地学报,18(4)：346-352.
[62]汪雪格.吉林西部生态景观格局变化与空间优化研究[D].沈阳：吉林大学,2008.
[63]彭建,王仰麟,刘松,等.景观生态学与土地可持续利用研究[J].北京大学学报(自然科学版),2004,40(1)：154-160.
[64]陈文波,肖笃宁,李秀珍.景观指数分类、应用及构建研究[J].应用生态学报,2002,13(1)：121-125.
[65]布仁仓,胡远满,常禹.景观指数之间的相关分析[J].生态学报,2005,25(10)：2764-2775.
[66]林孟龙,曹宇,王鑫.基于景观指数的景观格局分析方法的局限性：以台湾宜兰利泽简湿地为例[J].应用生态学报,2008,19(1)：139-143.
[67]朱明,濮励杰,李建龙.遥感影像空间分辨率及粒度变化对城市景观格局分析的影响[J].生态学报,2008,28(6)：2753-2763.
[68]朱会义,李秀彬.关于区域土地利用变化指数模型方法的讨论[J].地理学报,2003,58(5)：643-650.
[69]黎聪,李晓文,郑钰,等.衡水湖国家级自然保护区湿地景观格局演变分析[J].资源科学,2008,30(10)：1571-1578.
[70]郑树峰,张柏,王宗明.三江平原抚远县景观格局变化研究[J].湿地科学,2008,6(1)：13-18.
[71]Jochen A.G. Jaeger. Landscape division, splitting index, and effective mesh size: new measures of landscape fragmentation[J]. Landscape Ecology, 2000(15):115-130.
[72]邓祥征,林英志,战金艳,等.基于栅格数据的土地利用格局解释模型及应用[J].地理科学进展,2009,28(6)：912-918.
[73]Overmars K P,De Koning G H J,Veldkamp A.Spatial autocorrelation in multi-scale land use models[J].Ecological Modelling,2003 (164):257-270.
[74]王劲峰.空间分析[M].北京：科学出版社,2006：45.
[75]谢正峰,王倩.广州市土地利用程度的空间自相关分析[J].热带地理,2009,29(2)：129-133.
[76]Haining R P. Spatial Data Analysis:Theory and Practice[M]. Cambridge: Cambridge University,2003.
[77]Anselin L.Geographical Analysis[J].1995,27(2):93-115.
[78]Ord J K, Getis A. Local spatial autocorrelation statistics:Distributional issues and application[J]. Geographical Analysis,1995,27(4):286-306.
[79]Anselin,Luc.,A.Getis.Spatial statistical analysis and Geographic Information Systems[J]. Annals of Regional Science,1992,26:19-23
[80]陈斐,杜道生.空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用[J].武汉大学学报(信息科学版)：2002,27(4)：391-396.
[81]刘旭华,王劲峰.空间权重矩阵的生成方法分析与实验[J].地球信息科学,2002(2)：38-44.
[82]宇振荣.景观生态学[M].北京：化学工业出版社,2008：132.
[83]苏方林.中国省域R&D溢出的空间模式研究[J].科学学研究,2006,24(5)：696-701.
[84]Rykiel Jr E J.Testing ecological models:The meaning of validation[J].Ecological Modelling,1996,90:229-244.
[85]Anselin L.Under the hood:Issues in the specification and interpretation of spatial regression models [J]. Agricultural Economics,2002,27:247-267.
[86]Anselin L.Under the hood:Issues in the specification and interpretation of spatial regression models [J]. Agricultural Economics,2002,27:247-267.
[87]周成虎,欧阳,马廷.地理格网模型研究进展[J].地理科学进展,2009,28(5)： 657-662.
[88]王劲峰.空间分析[M].北京：科学出版社,2006：38.
[89]吴桂平,曾永年,邹滨,等.基于GIS的区域人口密度空间分布模拟—以张家界市永定区为例[J].测绘科学,2009,34(2)：237-240.
[90]汪洋,赵万民.社会经济系统空间结构分析的GEO-INFO模式—重庆市实证研究[J].地理科学,2008,28(6)：729-735.
[91]王劲峰.空间分析[M].北京：科学出版社,2006：38.
[92]曹志冬,王劲峰,高一鸽,等.广州SARS流行的空间风险因子与空间相关性特征[J].地理学报,2008,63(9)：981-993.
[93]中国科学院可持续发展战略研究组.2005中国可持续发展战略报告[M].北京：科学出版社,2005：273.
[94]封志明,唐焰,杨艳昭.中国地形起伏度及其与人口分布的相关性[J].地理学报,2007,62(10)：1073-1082.
[95]朱会义,刘述林,贾绍凤.自然地理要素空间插值的几个问题[J].地理研究,2004,23(4)：425-432.
[96]董春,吴喜之,程博.偏最小二乘回归方法在地理与经济的相关性分析中的应用研究[J].测绘科学,2000,25(4)：48-51.
[97]刘彦随.土地利用优化配置中系列模型的应用—以乐清市为例[J].地理科学进展,1999,18(1)：26-31.
[98]蔡玉梅,董祚继,邓红蒂.FAO土地利用规划研究进展评述[J].地理科学进展,2005,24(1)：70-78.
[99]吴次芳,王建弟,许红卫,等.城市土地资源分类评价及其土地优化配置的关系[J].自然资源学报,1995,10(2)：158-164.
[100]倪绍祥.土地类型与土地评价概论[M].北京：高等教育出版社,1992：194.
[101]孙业红,闵庆文,成升魁.农业文化遗产资源旅游开发的时空适宜性评价[J].资源科学,2009,31(6)：942-949.
[102]卫三平,李树怀,卫正新,等.晋西黄上丘陵沟壑区刺槐林适宜性评价[J].水土保持学报,2002,16(6)：103-106.
[103]孙伟,陈雯.GIS技术在区域土地开发适宜性分区中的应用—以江苏省为例[J].计算机应用研究,2006(12)：220-223.
[104]宗跃光,王蓉,汪成刚,等.城市建设用地生态适宜性评价的潜力—限制性分析—以大连城市化区为例[J].地理研究,2007,26(6)：1117-1126.
[105]丛明珠,欧向军,赵清.基于主成分分析法的江苏省土地利用综合分区研究[J]. 地理研究,2008,27(3)：574-582.
[106]欧阳志云,王如松.生态位适宜度模型及其在土地利用适宜性评价中的应用[J].生态学报,1996,16(2)：113-119.
[107]李希灿,王静,邵晓梅.模糊数学方法在中国土地资源评价中的应用进展[J].地理科学进展,2009,28(3)：409-416.
[108]王雅秋,郑宝源.生态适宜度的模糊数学综合评价[J].福建环境,1998,15(3)：7-13.
[109]胡小华,陆诗雷,骆昌鑫.GIS支持的多目标土地适宜性评价[J].中国土地科学,1995,9(5)：33-37.
[110]刘耀林,刘艳芳,夏早发.模糊综合评判在土地适宜性评价中的应用研究[J].武汉测绘科技大学学报,1995,20(1)：71-75.
[111]Liu Y F, Jiao L M. The Application of BP Networks to Land Suitability Evaluation[J].Geo-Spatial Information Science,2002(1):55-61.
[112]杨小雄,刘耀林,王晓红.基于约束条件的元胞自动机土地利用规划布局模型[J].武汉大学学报(信息科学版),2007,32(12)：1164-1167.
[113]陈文倩,张晶,常占强.基于GIS的广东横琴地区土地适宜性评价[J].首都师范大学学报(自然科学版),2008,29(2)：85-89.
[114]丁建中,陈逸,陈雯.基于生态-经济分析的泰州空间开发适宜性分区研究[J].地理科学,2008,28(6)：842-848.
[115]史同广,郑国强,王智勇.中国土地适宜性评价研究进展[J].地理科学进展,2007,26(2)：106-115.
[116]郑新奇.城市土地优化配置与集约利用[M].北京：科学出版社,2004：165.
[117]宗跃光.城市建设用地生态适宜性评价的潜力—限制性分析—以大连城市化区为例[J].地理研究,2007,26(6)：1117-1126.
[118]梁涛,蔡春霞,刘民.城市土地的生态适宜性评价方法—以江西萍乡市为例[J].地理研究,2007,26(4)：782-788.
[119]徐霞,刘海鹏,高琼.中国北方农牧交错带土地利用空间优化布局的动态模拟[J].地理科学进展,2008,27(3)：80-85.
[120]牛海鹏,赵同谦,张安录.基于生态位适宜度的耕地可持续利用评价[J].生态学报,2009,29(10)：5535-5543.
[121]潭道发,叶树华.陕西土地资源[M].西安：陕西人民出版社,2000.
[122]郑新奇.城市土地优化配置与集约利用[M].北京：科学出版社,2004：168.
[123]唐秀美.栅格数据支持下的耕地适宜性评价研究[J].资源科学,2009,31(12)： 2164-2171.
[124]石淑芹,陈佑启,姚艳敏.东北地区耕地自然质量和利用质量评价[J].资源科学,2008,30(3)：378-384.
[125]张鹏飞,姚成.高速公路与城市道路沿线交通对环境的污染及治理措施浅析[J].城市道桥与防洪,2001(2)：12-16.
[126]刘伍,李满春,刘永学.基于矢栅混合数据模型的土地适宜性评价研究[J].长江流域资源与环境,2006,15(3)：320-324.
[127]杨存建,冯凉,徐育建,等.基于ARCGIS的四川省分级退耕还林还草空间决策分析[J].自然资源学报,2007,22(6)：986-993.
[128]李双成,许月卿.中国道路网与生态系统破碎化关系统计分析[J].地理科学进展,2004,23(5)：78-85.
[129]彭建.喀斯特生态脆弱区土地利用/覆盖变化研究[D].北京：北京大学,2006.
[130]蔡玉梅,刘彦随,宇振荣,等.土地利用变化空间模拟的进展-CLUE-S模型及其应用[J].地理科学进展,2004,23(4)：63-71.
[131]汪雪格.吉林西部生态景观格局变化与空间模拟[D].长春：吉林大学,2008.
[132]苏伟.生态安全条件下的土地利用格局优化模拟研究[J].自然科学进展,2006,16(2)：207-214.
[133]唐华俊,吴文斌,杨鹏,等.土地利用/土地覆被变化(LUCC)模型研究进展[J].地理学报,2009,64(6)：456-468.
[134]Clarke K.C., Hoppen S., Gaydos L.A Self-modifying Cellular Automation Model of Historical Urbanization in the San Francisco Bay area[J].Environment and Planning B:Planning andDesign.1997,24:247-261.
[135]黄庆旭,何春阳,史培军,等.城市扩展多尺度驱动机制分析—以北京为例[J].经济地理,2009,29(5)：714-721.
[136]耿红,王泽民.基于灰色线性规划的土地利用结构优化研究[J].中国农学通报,2006,22(9)：435-437.
[137]黄庆旭,史培军,何春阳.中国北方未来干旱化情景下的土地利用变化模拟[J].地理学报,2006,61(12)：1299-1310.
[138]王武科,李同升,徐冬平.基于SD模型的渭河流域关中地区水资源调度系统优化[J].资源科学,2008,30(7)：983-989.
[139]刘小平,黎夏.基于多智能体系统的空间决策行为及土地利用格局演变的模拟[J].中国科学(D辑),2006,36(11)：1027-1036.
[140]薛领,杨开忠.复杂性科学理论与区域空间演化模拟研究[J].地理研究, 2002,21(1)：79～88.
[141]刘荣霞.土地利用结构优化方法述评[J].北京大学学报(自然科学版),2005,41(4)：655-662.
[142]郑宇,胡业翠,刘彦随,等.山东省土地适宜性空间分析及其优化配置研究[J].农业工程学报,2005,21(2)：60-65.
[143]吕春艳,王静,何挺,等.土地资源优化配置模型研究现状及发展趋势[J].水土保持通报,2006,26(2)：21-26.
[144]何春阳,史培军.基于系统动力学模型和元胞自动机模型的土地利用情景模型研究[J].中国科学(D辑),2005,35(5)：464-473.
[145]王汉花,刘艳芳.基于生态位与约束CA的土地资源优化配置模型研究—以武汉市黄陂区为例[J].中国人口.资源与环境,2008,18(2)：97-102.
[146]熊利亚.基于地理元胞自动机的土地利用变化研究[J].资源科学,2005,27(4)：38-43.
[147]柯长青,欧阳晓莹.基于元胞自动机模型的城市空间变化模拟研究进展[J].南京大学学报(自然科学版),2006,42(1)：103-110.
[148]蔡玉梅,刘彦随,宇振荣,等.土地利用变化空间模拟的进展-CLUE-S模型及其应用[J].地理科学进展,2004,23(4)：63-71.
[149]郑新奇.城市土地优化配置与集约利用[M].北京：科学出版社,2004：188.
[150]邱炳文.基于多目标决策和CA模型的土地利用变化预测模型及其应用[J].地理学报,2008,63(2)：165-174.
[151]何瑞珍,闫东峰,张敬东.基于马尔可夫模型的郑州市土地利用动态变化预测[J].中国农学通报,2006,22(9)：435-437.
[152]姚华荣,吴绍宏,曹明明,等.区域水土资源的空间优化配置[J].资源科学,2004,26(1)：99-106.
[153]朱艳莉,李越群,廖和平.基于灰色线性规划的土地利用结构优化研究[J].西南师范大学学报(自然科学版),2009,34(2)：97-102.
[154]潭道发,叶树华.陕西土地资源[M].西安：陕西人民出版社,359.
[155]杨宗岳. 强化关中加工工业基地的开发[EB/OL].http://www.ssim.gov.cn:8081/initRkxCommonThreePageList.do?method=initRkx CommonThreePageList&columnId=748&articleId=87678&uType=&navigatePic
[156]吕春艳.土地资源优化配置模型研究现状及发展趋势[J].水土保持通报,2006,26(2)：21-26.
[157]陈百明.中国土地利用与生态特征区划[M].北京：气象出版社,2003.
[158]陈雯,孙伟,段学军,等.以生态-经济为导向的江苏省土地开发适宜性分区[J].地理科学,2007,27(3)：312-317.
[159]郑度,欧阳华,周成虎.对自然地理区划方法的认识与思考[J],地理学报,2008.63(6)：563-573.
[160]丛明珠,欧向军,赵清,等.基于主成分分析法的江苏省土地利用综合分区研究[J].地理研究,2008,27(3)：574-582.
[161]陈百明,周小萍.中国粮食自给率与耕地资源安全底线的探讨[J].经济地理,2005,25(2)：145-148.
[162]Getis A, Ord J K. The analysis of spatial association by the use of distance statistics[J].Geographical Analysis,1992,24:189-206.
[163]马荣华,蒲英霞,马晓东.GIS空间关联模式发现[M].北京：科学出版社,2007：107.
[164]班茂盛,方创琳,刘晓丽,等.北京高新技术产业区土地利用绩效综合评价[J].地理学报,2008,63(2)：175-184.
[165]孙伟,陈雯,段学军.GIS技术在区域土地开发适宜性分区中的应用—以江苏省为例[J].计算机应用研究,2006(12)：220-223.
[166]吴胜军,洪松,任宪友,等.湖北省土地利用综合分区研究[J].华中师范大学学报：自然科学版,2007,41(1)：138-142.
[167]葛浩,周生路,吴绍华.当前形势下土地利用总体规划中功能分区方法研究—以宜兴市为例[J].土壤,2008,40(4)：534-539.
[168]龙鑫,马耀峰.西安市城镇居民短期旅游行为特征及决策因素分析[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2008,36(5)：76-81.
[169]马佳.新农村建设中农村居民点用地集约利用研[D].武汉：华中农业大学,2008.
[170]华商网.关中“白菜心”耕地撂荒[EB/OL].http://bbs.sxtvs.com/ viewthread.php?tid=141022.
[171]刘彦随,靳晓燕,胡业翠.黄土丘陵沟壑区农村特色生态经济模式探讨—以陕西绥德县为例[J].自然资源学报,2006,21(5)：738-745.