引用本文
郑艺文, 张海燕, 刘晓洁, 刘晓煌, 鲍宽乐, 王小天. 1990—2018年东北地区综合区划下自然资源动态变化特征分析[J].中国地质调查, 2021,8(2): 100-108.
ZHENG Yiwen, ZHANG Haiyan, LIU Xiaojie, LIU Xiaohuang, BAO Kuanle, WANG Xiaotian. Analysis of natural resources dynamic change characteristics under comprehensive regionalization in Northeast China from 1990 to 2018[J].Geological Survey of China, 2021,8(2): 100-108.  
doi: 10.19388/j.zgdzdc.2021.02.14
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1990—2018年东北地区综合区划下自然资源动态变化特征分析
郑艺文1, 张海燕2, 刘晓洁2, 刘晓煌3,5, 鲍宽乐4, 王小天4
1.中国地质大学(武汉)地质调查研究院,湖北 武汉 430074
2.中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101
3.中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心,北京 100055
4.中国地质调查局烟台海岸带地质调查中心,山东 烟台 264000
5.自然资源要素耦合过程与效应重点实验室,北京 100055
通讯作者简介：刘晓洁(1972—),女,副研究员,主要从事资源可持续利用与政策的研究。Email: liuxj@igsnrr.ac.cn。

第一作者简介: 郑艺文(1995—),女,硕士,主要从事资源与环境、自然资源区划的研究。Email: 17839964224@163.com。

收稿日期: 2021-03-02
基金资助: 中国地质调查局“自然资源要素综合观测数据集成与应用服务(编号: 20200810)”项目资助
摘要

基于自然环境、地理以及自然资源研究进行自然资源综合区划,有利于充分认识和分析区域内自然资源环境状况以及动态演变规律,为自然资源调查监管、区域经济的可持续发展和规划提供决策依据。把环境地理要素和自然资源作为划分不同区域的基础和依据,进行自然资源综合区划,可以强化对区域自然资源的地域差异和动态变化特征的科学认识,对合理开发利用自然资源具有重要的指导意义。通过确定区划单元的主导划分要素和辅助决策要素,利用主成分分析法和聚类分析法,初步将研究区自然资源综合区划等级体系划分为3级,二级区划包括7个自然资源亚区,三级区划包括14个自然资源地区。对1990—2018年期间各级分区的自然资源时空动态特征开展定量分析后认为,在此期间,研究区主导资源总体变化趋势是森林资源减少、耕地资源大幅度增加,具体表现为森林转变为耕地、草原转变为耕地。

关键词: 自然资源; 综合区划; 时空动态特征; 驱动力; 东北地区
中图分类号:X37;P96 文献标志码:A 文章编号:2095-8706(2021)02-0100-09
Analysis of natural resources dynamic change characteristics under comprehensive regionalization in Northeast China from 1990 to 2018
ZHENG Yiwen1, ZHANG Haiyan2, LIU Xiaojie2, LIU Xiaohuang3,5, BAO Kuanle4, WANG Xiaotian4
1. Institute of Geological Survey, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China
2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
3. Natural Resources Comprehensive Survey Command Center, China Geological Survey, Beijing 100055, China
4. Yantai Geological Survey Center of Coastal Zone, China Geological Survey, Yantai 264000, China
5. Key Laboratory of Coupling Process and Effect of Natural Resources Elements, Beijing 100055, China
Abstract

Based on the study of natural environment, geography and natural resources, the comprehensive regionalization of natural resources is conducive to fully understanding and analyzing the internal natural resources environment status and its dynamic change, which could also provide some decision-making basis for the investigation and supervision of natural resources, the sustainable development and planning of regional economy. In this paper, the authors have adopted the environmental geographical elements and natural resources as the basis to divide different regions and carry out the comprehensive regionalization. The scientific understanding of regional differences and the dynamic change of natural resources could be strengthened through the comprehensive regionalization, which has important guiding significance for the rational development and utilization of natural resources. Through difining the dominant division and auxiliary decision-making elements of the regionalization units, the authors have used the principal component analysis and cluster analysis method to preliminarily divide the comprehensive regionalization of natural resources into three level system. The secondary regionalization includes seven natural resources subregions, while the tertiary regionalization includes 14 natural resources districts. Besides, the temporal and spatial dynamic characteristics for natural resources from 1990 to 2018 at all levels were also quantitatively analyzed. The results show that the overall change of the dominant resources is the decrease of forest resources and the significant increase of cultivated land resources. The specific changes is the transformation from forest to cultivated land and the transformation from grassland to cultivated land.

Keyword: natural resources; comprehensive regionalization; temporal and spatial dynamic characteristics; dri-ving force; Northeast China
0 引言

自然资源是生态可持续利用和经济可持续发展的重要物质基础, 具有组成结构复杂、区域差异显著、时空演变快等特点[1]。目前我国对于自然资源的开发利用仍有许多不合理之处, 浪费和破坏严重, 甚至会引发恶劣的生态环境问题。而自然资源区划工作可以加强对自然资源的科学研究, 提高其开发利用效率, 在维护自然资源的同时, 促进生态环境保护工作。近代地理学家霍迈尔[2]阐述了自然区划及其单元内部进行逐级划分的观点, 为现代自然区划研究开辟了新的道路。近年来各国学者对生态系统进行了大量研究, 在此基础上开展了以植被为主体的自然生态区划[3]。刘闯等[4]根据中国综合自然地理地域分异规律和同级不同指标法的基本理论, 提出中国生态地理区划4大区划分的学术观点。同时国内陆续开展了矿产资源区划[5]、农业区划[6]、气候区划[7]等。

虽然国内已有较多成熟的区划研究, 但大多属单项自然要素区划。随着科学技术、社会经济的发展和自然区划研究工作的深入, 要求自然区划必须适应现代区域社会经济的可持续发展, 必须为区域社会经济可持续发展服务[8]。自然资源综合区划是综合自然资源学、地质学、地理学、生态学和经济学等多科学交叉而成的应用学科, 根据区域内部的自然资源地域分异状况, 辅以植被、地形地貌、气候、水文等自然环境要素, 综合自然资源、条件等的相似性和差异性对区域进行逐级划分, 以助于分析自然资源的本底状况以及动态变化特征, 对于区域研究具有重要的意义[1]。

林地和耕地是国家十分重要的资源。东北地区是我国重要的木材和粮食生产基地。不同于常规的地理分区, 本文在张海燕等[1]划分的七大区之一的东北林耕自然资源大区基础上, 根据4期土地利用数据, 利用GIS等技术方法, 从一级到三级单位对研究区进行自然资源综合区划, 分析该区自然资源动态变化特征。单位个体的地域辽阔, 区域内部的自然资源差异相对较大, 划分这些差异对于分析这些单位的自然资源状况以及时空变化特征具有重要意义[9], 并为资源保护及政策制定提供科学依据。

1 研究区概况

东北林耕自然资源大区主要位于中国七大自然地理分区之一的东北地区, 主要包括黑龙江、辽宁和吉林3个省及内蒙古东部地区(图1), 面积约为104.12× 104 km2, 占全国陆地面积的10.98 %。2018年, 森林资源面积为45.20× 104 km2, 占该大区总面积的43.41%, 主要分布在大兴安岭和长白山等山地。植被类型主要为落叶阔叶林与针叶林混交。其中落叶阔叶林分布区四季分明, 夏季炎热多雨, 冬季寒冷, 植被主要为冬季完全落叶的阔叶树。针叶林主要分布在夏季温凉、冬季严寒的区域, 植被以松、杉等针叶树为主。东北林耕自然资源大区地形主要为平原, 土壤类型主要有黑土、黑钙土及草甸土, 土壤肥沃, 是我国重要的商品粮生产基地。农作物主要有大豆、高粱、玉米、小麦等旱地作物, 近年来, 平原主要以耕地为主, 在靠近江河湖泊的平原地带种植了大量水稻。2018年, 耕地资源面积为35.73× 104 km2, 占该大区总面积的34.32%。

图1 东北林耕自然资源大区土地类型概况Fig.1 Overview of forest and cultivated land natural resources in Northeast China

东北林耕自然资源大区降水较丰富, 2018年统计数据显示该大区年降水量约为547.69 mm。除辽东半岛外, 大部分地区热量不足, 且湿润度较大, 绝大部分地区湿润指数都在1.50以上, 大区内平均湿润指数约为2.90, 气候属温带季风型大陆气候, 大区内≥ 10 ℃年积温为2 399.12 ℃。大区内植被状况良好, 其中归一化差分植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)均值为0.80, 植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)以碳计的含量均值为256.64 g/m2。

2 数据与技术方法
2.1 数据来源

数据来源主要包括如下2类。

(1) 环境地理数据。包括气候条件(温度、降水、湿度、风速、日照时数、蒸发量等)、地形地貌(地貌类型、海拔、坡度、坡向等)、基础地理(国界线、中国各级行政边界、数字高程模型数据库等)、土壤、水文、植被生长状况、土地利用(耕地、森林、草原、水域、居民地和未利用土地)等。

(2) 自然资源数据。包括遥感影像数据(航天遥感影像、航空摄影成果、无人机影像等)、土地资源(农业地、牧业地、林业地、滩地等)、森林资源(森林类型及空间分布等)、草地资源、水资源、湿地资源等。

2.2 区划指标体系与权重

建立自然资源定量评价指标体系对保证区划的科学性与客观性具有重要意义[1]。东北林耕自然资源大区区划指标体系主要包括地形地貌要素、气候要素、植被要素、流域要素和陆表资源要素(表1)。

表1 东北林耕自然资源大区区划要素权重系数 Tab.1 Weight coefficients of regionalization elements of forest and cultivated land natural resources in Northeast China
2.3 技术方法

技术方法采取定量与定性相结合(图2), 其中定量方法主要有主成分分析法和聚类分析法等, 定性方法主要有判别分析法和专家经验等; 同时采取“ 自上而下” 演绎法与“ 自下而上” 归纳法相结合。根据主导划分要素以及辅助决策要素研究高层次的地域分异, 进行大区域(地区) 的划分, 在此基础上依次从高到低、由大至小地进行较低层次的小区域(地区)的划分, 通过分析自然资源分区的异同, 提出自然资源综合区划方案提取研究区1990年、2000年、2010年、2018年土地利用信息, 利用地理信息系统(Geographic Information System, GIS)等技术手段, 辅以气候、地形、流域等数据分析自然资源时空变化特征及其驱动因素。

图2 东北林耕自然资源大区综合区划流程Fig.2 Flowchart of comprehensive regionalization of forest and cultivated land natural resources in Northeast China

3 区划分级及资源动态变化特征
3.1 东北林耕自然资源大区二级和三级区划

东北林耕自然资源大区共划分至三级, 一级为自然资源大区, 二级为自然资源亚区(7个), 三级为自然资源地区(14个)(图3)。二级区划命名根据“ 自然地理位置+地貌形态的组合特征+温湿情况/气候类型+自然资源一级类型+亚区” 规则[1], 三级区划命名根据“ 具体自然地理位置+地貌形态的组合特征+自然资源二级类型+地区” 规则[1]。

图3 东北林耕自然资源大区综合区划
Ⅰ 1.三江平原温带耕地亚区; Ⅰ 2.长白山山地温带森林亚区; Ⅰ 3.辽东平原温带耕地亚区; Ⅰ 4.大兴安岭寒温带丘陵森林亚区; Ⅰ 5.小兴安岭山地温带森林亚区; Ⅰ 6.山前平原温带耕地亚区; Ⅰ 7.松辽平原温带草耕亚区; Ⅰ 11.三江平原旱地地区; Ⅰ 21.长白山山地南部灌木林地区; Ⅰ 22.长白山山地北部灌木林旱地地区; Ⅰ 23.长白山山地灌木林旱地地区; Ⅰ 31.辽东平原旱地地区; Ⅰ 41.大兴安岭丘陵有林地灌木林地区; Ⅰ 42.大兴安岭丘陵灌木林高覆盖草原地区; Ⅰ 51.小兴安岭山地灌木林地区; Ⅰ 52.小兴安岭山地灌木林旱地地区; Ⅰ 61.辽河平原南部旱地地区; Ⅰ 62.山前平原北部旱地地区; Ⅰ 71.松辽平原北部旱地水田地区; Ⅰ 72.松辽平原中部低覆盖草原旱地地区; Ⅰ 73.松辽平原南部中覆盖草原旱地地区Fig 3 Comprehensive regionalization of forest and cultivated land natural resources in Northeast China

3.2 东北林耕自然资源大区自然资源动态变化特征

1990— 2018年间, 东北林耕自然资源大区的耕地面积占比由29.60%升到34.32%, 森林面积占比由45.54%降为43.41%, 草原面积占比由13.48%降为7.59%, 湿地和水体面积占比由6.53%变为9.18%, 建设用地面积占比由2.48%变为3.18%。其中耕地面积占比逐渐增加, 森林面积占比逐渐减少, 草原面积占比在2000— 2010年之间略有增加, 其他时间段在减少, 水体与湿地面积占比在1990— 2010年逐渐减少, 在2010— 2018年期间大幅度增加, 建设用地的面积占比在逐渐增加。1990— 2018年该大区最主要的变化是森林变为耕地, 约有4.50× 104 km2森林转变为耕地, 同时仅有约2.86× 104 km2的耕地转为森林; 其次是草原的变化, 约有3.40× 104 km2草原转变为耕地, 仅有1.16× 104 km2耕地转变为草原(表2)。

表2 大区1990— 2018年自然资源动态变化转移矩阵 Tab.2 Transfer matrix of regional natural resources dynamic change from 1990 to 2018(面积/104 km2)

2018年, 东北大区水体与湿地资源面积为9.56× 104 km2, 占该区总面积的9.18%; 草原资源面积为7.90× 104 km2, 占该大区总面积的7.59%; 建设用地面积为3.31× 104 km2, 占该大区总面积的3.18%; 荒漠面积2.45× 104 km2, 占该大区总面积的2.36%。

3.3 二级及三级区划自然资源动态变化特征

东北林耕自然资源大区分为7个自然资源亚区, 分别为三江平原温带耕地亚区(Ⅰ 1)、长白山山地温带森林亚区(Ⅰ 2)、辽东平原温带森林亚区(Ⅰ 3)、大兴安岭寒温带丘陵森林亚区(Ⅰ 4)、小兴安岭山地温带森林亚区(Ⅰ 5)、山前平原温带耕地亚区(Ⅰ 6)和松辽平原温带草耕亚区(Ⅰ 7)。

根据研究区在1990— 2000、2000— 2010、2010— 2018以及1990— 2018年间的自然资源动态变化状况, 分析得出区划小区的自然资源变化特征(图4)。

图4 东北林耕自然资源大区自然资源变化空间分布特征
Ⅰ 1.三江平原温带耕地亚区; Ⅰ 2.长白山山地温带森林亚区; Ⅰ 3.辽东平原温带耕地亚区; Ⅰ 4.大兴安岭寒温带丘陵森林亚区; Ⅰ 5.小兴安岭山地温带森林亚区; Ⅰ 6.山前平原温带耕地亚区; Ⅰ 7.松辽平原温带草耕亚区Fig.4 Spatial distribution characteristics of natural resources change for forest and cultivated land natural resources of Northeast China

三江平原温带耕地亚区(Ⅰ 1)在黑龙江省东北部, 主要的陆表资源类型是耕地、水体与湿地和森林, 2018年在该亚区的面积占比分别为74.05%、12.72%和8.66%(表3)。1990— 2018年间, 三江平原温带耕地亚区耕地的面积占比由55.92%上升到74.05%, 增加了18.14%, 增幅最大的时间段为2000— 2018年; 森林的面积占比由13.39%降为8.66%(表3)。

表3 二级区划自然资源面积占比统计表 Tab.3 Statistical table of area proportion of natural resources in the secondary regionalization

长白山山地温带森林亚区(Ⅰ 2)在黑龙江、吉林和辽宁3个省的东部, 三级区划小区长白山山地南部灌木林地区(Ⅰ 21)、长白山山地北部灌木林旱地地区(Ⅰ 22)和长白山山地灌木林旱地地区(Ⅰ 23), 主导资源均为森林资源, 其次为耕地资源, 且资源面积占比在1990— 2018年间总体变化不大。

辽东平原温带耕地亚区(Ⅰ 3)主要分布在辽宁省南部, 三级区划小区辽东平原旱地地区(Ⅰ 31)的主导资源为耕地资源, 其次为森林资源, 这2类资源在该小区的面积占比在1990年和2018年间分别为49.66%~47.76%、34.17%~28.23%, 耕地资源总体变化不大, 森林资源减少了5.94%(表3)。

大兴安岭寒温带丘陵森林亚区(Ⅰ 4)位于黑龙江省西北部和内蒙古自治区东北部, 面积约为24.02× 104 km2, 主要的陆表资源类型是森林、湿地和草原资源, 在1990— 2018年间该亚区森林面积变动不大, 湿地面积占比增加了13.79%, 草原资源减少了11.68%, 变化主要发生在1990— 2000年间(图4)。三级区划小区大兴安岭丘陵有林地灌木林地区(Ⅰ 41)在1990— 2018年间草原资源减少了该亚区的15.55%; 大兴安岭丘陵灌木林高覆盖草原地区(Ⅰ 42)在1990— 2018年间森林资源减少了该亚区的16.15%。

小兴安岭山地温带森林亚区(Ⅰ 5)主要分布在黑龙江省北部, 该亚区主要的陆表资源是森林、耕地、湿地和草原资源。三级区划小区小兴安岭山地灌木林地区(Ⅰ 51)的主导资源为森林资源, 其次为耕地资源, 这2类资源在该小区的面积占比在1990— 2018年间总体变化不大; 小兴安岭山地灌木林旱地地区(Ⅰ 52)总面积约0.83× 104 km2, 该区的主导资源为森林资源, 其次为耕地资源, 在1990— 2018年间, 森林资源减少了该亚区的14.85%, 耕地资源增加了12.27%, 变化主要发生在1990— 2000年间(图4)。

山前平原温带耕地亚区(Ⅰ 6)主要分布在黑龙江省中部和吉林、辽宁省西部, 陆表资源类型主要是耕地、森林和湿地。三级区划小区辽河平原南部旱地地区(Ⅰ 61)和山前平原北部旱地地区(Ⅰ 62)的主导资源均为耕地资源, 其次为森林资源, 且主导资源面积占比在1990— 2018年间均变化不大。

松辽平原温带草耕亚区(Ⅰ 7)主要分布在内蒙古自治区东和辽宁、吉林省西部, 主要的陆表资源类型是耕地、草原资源、荒漠和水与湿地资源, 在1990— 2018年间耕地面积占比由33.70%变为42.43%、草原资源面积占比由35.16%变为25.59%。三级区划小区松辽平原南部中覆盖草原旱地地区(Ⅰ 73)总面积约1.93× 104 km2, 该区主导资源为耕地和草原资源, 在1990— 2018年间均变化不大; 松辽平原北部旱地水田地区(Ⅰ 71)在1990— 2018年间耕地资源增加了该亚区的10.08%, 草原资源减少了8.69%; 松辽平原中部低覆盖草原旱地地区(Ⅰ 72)在1990— 2018年间草原资源减少了10.94%, 耕地资源增加了7.52%。

4 驱动力因素分析

东北林耕自然资源大区的自然资源变化驱动力因素可从人文因素和自然因素2个方面进行分析, 这两方面因素的作用是相互作用、相辅相成的[10]。在较短的时间尺度内, 自然驱动力因素相对稳定, 所以东北大区自然资源动态变化的驱动力因素多集中于人文因素。

4.1 人文因素的影响

人文因素错综复杂, 宏观政策、经济产业结构、人口分布、科技等社会因素都会对当地自然资源变动产生很大影响[11]。在东北大区自然资源变化的可量化驱动力因素中, 人口是非常重要的因素, 人口的剧增势必会对粮食以及住房设施等的需求大大增加, 导致大量的森林和草原资源被开垦为农田和建设用地。由于人口持续增长的压力, 加上人类从事各种社会经济活动的加剧, 如各大农场加大资金投入, 导致一部分低海拔地区的天然林被开垦为耕地, 一些河谷、沟谷、坡地及丘陵岗地等水热自然条件较好的地区林地被开垦为耕地, 这种现象在1995— 2000年间尤其突出[12]。城市化进程是社会经济发展的必然产物, 随着国民经济的进一步发展, 城市的持续扩展将会成为现在和将来的一大趋势。宏观政策的引导对于自然资源变动的方式和强度也有着非常大的影响。

4.2 自然因素的影响

人类的一切活动都是在自然条件基础之上进行的, 自然因素包括地质、水文、土壤、气象和气候等。其中气候条件是很重要的因素, 对土地利用有明显的制约作用, 主要表现在其对农作物、牧草和林木种类选择及其分布、组合、耕作制度和产量的影响上[10]。东北地区作为全球环境变化敏感区, 全球气候变暖使积温增加, 促进不适宜作物等积温线北移, 为耕地增长提供了重要的前提条件[13]。如对于积温水平较高的区域, 更加符合农作物生长, 此地区的森林和草原便可能被开垦为耕地。东北地区湿地分布于地势平坦、海拔较低的平原地区[14], 这些湿地地势较平缓且水资源丰富, 可以为水稻等农作物提供优越的生长条件, 促使耕地面积的增加。以上均是驱动自然资源变化的重要自然因素。

5 结论

(1)利用环境地理要素和自然资源要素的数据, 通过定量方法计算与定性方法分析相结合的方式, 构建区划思路, 形成东北地区自然资源综合区划方案, 将东北林耕自然资源大区初步划分为7个二级自然资源亚区和 14个三级自然资源地区。

(2)通过对1990— 2018年期间的各级分区的自然资源时空动态特征作定量分析, 得到对东北地区自然资源时空变化特征的认识: 1990— 2018年间, 东北地区主导资源森林资源面积减少了约239.48× 104 km2, 耕地资源面积增加了约491.45× 104 km2, 最主要的变化是森林与耕地之间的转变, 约有4.50× 104 km2森林转变为耕地, 同时仅有约2.86× 104 km2的耕地转为森林。二级自然资源亚区三江平原温带耕地亚区(Ⅰ 1)耕地面积增幅最大, 高达该亚区的18.14%。三级自然资源地区的大兴安岭丘陵灌木林高覆盖草原地区(Ⅰ 42), 1990— 2018年间森林资源减少了该亚区的16.15%; 小兴安岭山地灌木林旱地地区(Ⅰ 52)森林资源减少了该亚区的14.85%, 耕地资源增加了12.27%; 松辽平原北部旱地水田地区(Ⅰ 71)耕地资源增加了该亚区的10.08%。

(3)自然驱动力因素对东北地区自然资源动态变化有一定影响, 但政策调控、人口增长、科技发展、城市扩张等人文因素仍是自然资源时空动态分异的主要驱动因素。

(责任编辑: 常艳)

参考文献
[1] 张海燕, 樊江文, 黄麟, 等. 中国自然资源综合区划理论研究与技术方案[J]. 资源科学, 2020, 42(10): 1870-1882.
Zhang H Y, Fan J W, Huang L, et al. Theories and technical methods for the comprehensive regionalization of natural resources in China[J]. Resource Science, 2020, 42(10): 1870-1882. [本文引用:6]
[2] 耿珊珊. 基于GIS的凤县综合自然区划方法研究[D]. 西安: 西安科技大学, 2018.
Geng S S. The method study on integrated physicogeographical regionalization of Fengxian based on GIS[D]. Xi’an: Xi’an University of Science and Technology, 2018. [本文引用:1]
[3] 杨勤业, 吴绍洪, 郑度. 自然地域系统研究的回顾与展望[J]. 地理研究, 2002, 21(4): 407-417.
Yang Q Y, Wu S H, Zheng D. A retrospect and prospect of researches on regional physio-geographical system (RPGS)[J]. Geographical Research, 2002, 21(4): 407-417. [本文引用:1]
[4] 刘闯, 石瑞香. 中国四大生态地理区的划分及其界线数据研究[J]. 全球变化数据学报(中英文), 2018, 2(1): 42-50.
Liu C, Shi R X. Study on the division and boundary data of four ecological geographic regions in China[J]. Journal of Global Change Data Discov, 2018, 2(1): 42-50. [本文引用:1]
[5] 张玉韩, 侯华丽, 沈悦, 等. 乌蒙山片区矿产资源开发功能分区及扶贫政策探索[J]. 资源科学, 2018, 40(9): 1716-1729.
Zhang Y H, Hou H L, Shen Y, et al. Study on the functional division of mineral resources development and poverty alleviation policy in Wumeng Mountain Area[J]. Resource Science, 2018, 40(9): 1716-1729. [本文引用:1]
[6] 刘彦随, 张紫雯, 王介勇. 中国农业地域分异与现代农业区划方案[J]. 地理学报, 2018, 73(2): 203-218.
Liu Y S, Zhang Z W, Wang J Y. Regional differentiation and comprehensive regionalization scheme of modern agriculture in Chi-na[J]. Acta Geogr Sin, 2018, 73(2): 203-218. [本文引用:1]
[7] 郑景云, 尹云鹤, 李炳元. 中国气候区划新方案[J]. 地理学报, 2010, 65(1): 3-12.
Zheng J Y, Yin Y H, Li B Y. A new scheme ofor climate regionali-zation in China[J]. Acta Geogr SinJournal of Geographical, 2010, 65(1): 3-12. [本文引用:1]
[8] 吴绍洪. 综合区划的初步设想——以柴达木盆地为例[J]. 地理研究, 1998, 17(4): 367-374.
Wu S H. The basic designation of integrated zonation: A case study of Chaidam Basin[J]. Geographical Research, 1998, 17(4): 367-374. [本文引用:1]
[9] 念沛豪, 蔡玉梅, 马世发, 等. 国土空间综合分区研究综述[J]. 中国土地科学, 2014, 28(1): 20-25.
Nian P H, Cai Y M, Ma S F, et al. Review of spatial comprehensive zoning in China[J]. China Land Sciences, 2014, 28(1): 20-25. [本文引用:1]
[10] 李晓燕, 李宝益, 薛林福. 东北黑土区耕地资源遥感动态监测与驱动因素分析[J]. 安徽农业科学, 2009, 37(23): 11142-11144, 11162.
Li X Y, Li B Y, Xue L F. Remote sensing analysis of dynamics and driving factors of cropland resources in black soil zone of Northeast China[J]. J Anhui Agricultural Sciences, 2009, 37(23): 11142-11144, 11162. [本文引用:2]
[11] 邵亚奎, 朱长明, 徐新良, 等. 2000-2015年安徽省林地遥感制图与时空变化分析[J]. 生态科学, 2019, 38(6): 15-21.
Shao Y K, Zhu C M, Xu X L, et al. Analysis of spatial and temporal changes and attribution discrimination of forestland in Anhui Province from 2000 to 2015[J]. Ecological Science, 2020, 38(6): 15-21. [本文引用:1]
[12] 徐新良, 刘纪远, 庄大方, 等. 基于3S技术的中国东北地区林地时空动态特征及驱动力分析[J]. 地理科学, 2004, 24(1): 55-60.
Xu X L, Liu J Y, Zhuang D F, et al. Analysis on spatial-temporal characteristics and driving factors of woodland change in the northeastern China based on 3S technology[J]. Sci Geogr Sin, 2004, 24(1): 55-60. [本文引用:1]
[13] 满卫东, 王宗明, 刘明月, 等. 1990—2013年东北地区耕地时空变化遥感分析[J]. 农业工程学报, 2016, 32(7): 1-10.
Man W D, Wang Z M, Liu M Y, et al. Spatio-temporal dynamics analysis of cropland in Northeast China during 1990-2013 based on remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2016, 32(7): 1-10. [本文引用:1]
[14] 牛振国, 宫鹏, 程晓, 等. 中国湿地初步遥感制图及相关地理特征分析[J]. 中国科学(D辑: 地球科学), 2009, 39(2): 188-203.
Niu Z G, Gong P, Cheng X, et al. Wetland remote sensing mapping and geographical characteristics analysis in China[J]. Science in China (Series D: Earth Sciences), 2009, 39(2): 188-203. [本文引用:1]