本书以受土地利用与土地覆盖变化强烈扰动影响的成都平原地区土地生态安全及其维持机理为核心，构建土地利用及其对生态安全影响的多源数据平台，通过遥感与地理信息系统技术、野外调查和模型模拟等，研究土地利用与土地覆盖变化过程、格局对土地生态系统结构-过程-功能的影响与互馈关系，揭示土地生态安全维持的关键性要素和过程，阐明快速城市化和工业化背景下土地利用与土地覆盖变化扰动对成都平原土地生态安全的影响和维持机理，前瞻性地探索维持土地生态安全的模式与方法，为构建长江上游生态屏障，保障区域生态安全和完善长期有效的生态安全维持机理提供基础理论依据与技术途径。

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1997.09-2021.07 山东省鲁东大学 本科 2002.09-2005.07 四川师范大学 硕士研究生 2005.09-2011.07 成都理工大学 博士研究生2005.7～2015.8: 四川师范大学地理与资源科学学院（任教，讲师）； 2015.12～2022.8：四川师范大学地理与资源科学学院（任教，副高教授）； 2022年起: 四川师范大学地理与资源科学学院（任教，正高教授）资源评价与区域规划1、第一作者发表论文12篇，其中SCI论文7篇（2区4篇，3区1篇，4区2篇），其他核心期刊论文5篇。 2、代表性论文：（1）Guang J. Wang.Quantifying the impacts of natural and human factors on changes in NPP using an optimal parameters-based geographical detector.Ecological Indicators 155 (2023) 111018.(SCI，2区）； （2）GuangJ. Wang. Modelling spatiotemporal carbon dioxide emission at the urban scale based on DMSP-OLS and NPP-VIIRS data: A case study in China.Urban Climate 46 (2022) 101326. (SCI，2区）； （3）Guang J. Wang. Quantifying urban expansion and its driving forces in四川省土地估价协会常务理事、四川测绘地理信息系统常务理事、中国教育学会地理教育专业委员会理事；四川省高校科研创新团队：土地资源评价与监测创新团队负责人，四川省测绘学会理事;四川省自然资源厅、四川省林草局的科技评审专家

目录
第1章 LUCC研究进展 1
1.1 LUCC研究现状 1
1.1.1 LUCC国内研究现状 1
1.1.2 LUCC国外研究现状 4
1.2 土地生态安全研究 6
1.2.1 国内研究现状 6
1.2.2 国外研究现状 8
1.2.3 土地生态安全评价 9
1.3 LUCC遥感研究 11
1.3.1 集成遥感与大数据信息挖掘实现LUCC信息获取 11
1.3.2 LUCC成为可能的可持续发展的手段 11
1.3.3 LUCC与全球变化影响 11
1.3.4 LUCC探测方法 11
1.3.5 研究现状与趋势 12
1.3.6 GEE 主要应用 12
1.4 面临生态建设、环境保护与经济社会发展挑战 13
1.5 本章小结 13
第2章 多情景模拟成都平原地区LUCC的碳储量响应研究 15
2.1 研究区概况 16
2.2 研究方法 18
2.2.1 数据来源与处理 18
2.2.2 土地利用分类标准 19
2.2.3 GEE随机森林分类方法 19
2.2.4 LUCC模拟模型 20
2.2.5 未来多情景设置 21
2.2.6 InVEST模型碳储量估算及土地利用碳密度修正 23
2.2.7 OPGD模型 24
2.3 结果与分析 25
2.3.1 2000～2020年土地利用类型时空变化特征 26
2.3.2 2000～2020年土地利用类型转移 28
2.3.3 未来土地利用类型多情景模拟 29
2.3.4 土地利用类型碳储量时空变化 35
2.3.5 不同情景下未来土地利用类型碳储量变化 38
2.3.6 土地利用碳储量变化驱动因子分析 41
2.4 讨论 42
2.4.1 OPGD模型的分析优势 42
2.4.2 土地利用碳储量减少原因分析 43
2.4.3 合理的土地利用规划和生态保护措施 43
2.4.4 研究的不确定性 44
2.5 结论 45
2.6 本章小结 46
附录2A 47
附录2B 随机森林训练的代码(以Landsat 8为例) 48
第3章 成都城市扩展分析 50
3.1 研究现状 50
3.2 研究区概况 52
3.3 数据源 54
3.4 研究方法 55
3.4.1 基于GEE 的不透水面信息提取 55
3.4.2 建成区的提取 55
3.4.3 遥感影像分类 55
3.4.4 建成区建设用地提取 56
3.4.5 空间形态指数 56
3.4.6 空间扩展指数 57
3.4.7 城市扩张趋势分析 58
3.4.8 主成分分析法 59
3.5 结果与分析 59
3.5.1 土地转化与城市土地利用动态 59
3.5.2 主要建成区提取 61
3.5.3 建成区土地利用格局与建设用地 61
3.5.4 城市扩张分析 63
3.5.5 城市形态变化特征 66
3.5.6 城市扩张的缓冲特征 66
3.5.7 城市扩张的象限分析 67
3.6 城市扩展驱动机制 70
3.7 讨论 72
3.8 结论 77
3.9 本章小结 78
第4章 成都城市碳排放 79
4.1 研究区概况 81
4.2 数据源与研究方法 81
4.3 研究方法 81
4.3.1 DMSP-OLS和NPP-VIIRS数据处理 81
4.3.2 夜间灯光遥感数据指标计算 82
4.3.3 城镇建设用地信息提取 83
4.3.4 基于像素的碳排放估算 84
4.3.5 空间分析方法 85
4.4 结果与分析 86
4.4.1 城镇建设用地信息 86
4.4.2 回归结果 87
4.4.3 碳排放空间格局 89
4.5 讨论 93
4.6 结论 95
4.7 本章小结 95
第5章 公园城市背景下的城市土地利用碳排放 97
5.1 研究方法 98
5.1.1 研究区概况 98
5.1.2 InVEST模型 98
5.1.3 FLUS模型 99
5.2 结果与分析 102
5.2.1 土地利用类型变化 102
5.2.2 碳储量变化 106
5.3 讨论 109
5.3.1 成都市碳储量变化原因 109
5.3.2 公园城市建设实践意义及挑战 109
5.4 结论 110
5.5 本章小结 111
第6章 成都平原北部表层土壤重金属空间分异特征 112
6.1 研究背景与意义 112
6.2 研究区域概况 113
6.3 材料与研究方法 114
6.3.1 土壤取样和化学分析 114
6.3.2 研究方法 115
6.4 结果与分析 118
6.4.1 土壤重金属含量的描述性统计 118
6.4.2 土壤重金属来源差异性分析 119
6.4.3 土壤重金属含量的空间特征 120
6.4.4 土壤重金属污染评价 122
6.4.5 土壤重金属影响因子探测 123
6.5 讨论 124
6.5.1 因子交互作用 124
6.5.2 重金属风险探测 126
6.5.3 土壤重金属污染控制 129
6.6 结论 129
6.7 本章小结 130
第7章 成渝城市群县域碳排放及影响因素分析 132
7.1 研究区概况 133
7.2 研究方法和数据来源 134
7.2.1 研究方法 134
7.2.2 数据来源 136
7.3 结果 137
7.3.1 碳排放量的时间演变 137
7.3.2 碳排放量的空间分布和聚集特征 138
7.3.3 影响因素分析 141
7.4 讨论 143
7.5 结论 145
7.6 建议 145
7.7 本章小结 145
附录7A 146
第8章 成都都市圈城市尺度人口密度时空动态模拟研究 150
8.1 研究区概况 152
8.2 数据源与研究方法 153
8.2.1 数据源与数据处理 153
8.2.2 DMSP-OLS和NPP-VIIRS数据处理 154
8.2.3 人口密度估算模型 156
8.2.4 空间相关性分析 156
8.3 结果与分析 158
8.3.1 回归模型分析 158
8.3.2 人口密度时空变化格局 159
8.3.3 空间自相关性特征 161
8.3.4 人口密度分布椭圆 166
8.4 讨论 167
8.5 结论 168
8.6 本章小结 168
第9章 基于GEE与OPGD模型的NPP变化及驱动因子分析 170
9.1 数据来源与研究方法 172
9.1.1 数据来源 172
9.1.2 研究方法 173
9.2 结果与分析 177
9.2.1 植被NPP时间演变总体特征 177
9.2.2 植被NPP空间分布特征 178
9.2.3 植被NPP变化趋势 181
9.2.4 植被NPP变化驱动因子分析 181
9.3 讨论 184
9.3.1 气候因子对NPP的影响 184
9.3.2 植被对NPP的影响 187
9.3.3 地形因子对NPP的影响 189
9.3.4 土地利用对NPP的影响 191
9.3.5 应用视角 192
9.3.6 预期的相互作用类型 193
9.3.7 潜在的政策启示 194
9.3.8 限制与研究展望 194
9.4 结论 195
9.5 本章小结 196
附录9A：GEE计算遥感生态指数主要代码 197
附录9B：Matlab代码 198
第10章 成都平原地区多模型生态问题区识别 202
10.1 目标和假设 203
10.1.1 采用科学的赋权方式确定评价体系 204
10.1.2 生态安全评价与验证 204
10.1.3 构建环境污染对生态安全的障碍度模型 204
10.1.4 基于最优参数识别生态退化问题区 204
10.1.5 生态问题分区与时空变异 204
10.2 数据来源 205
10.3 研究方法 206
10.3.1 基于P-S-R模型构建生态安全评价体系 207
10.3.2 模拟退火算法优化指标权重 209
10.3.3 生态系统服务价值总量验证模型 210
10.3.4 生态问题因子识别 211
10.3.5 障碍度模型 212
10.3.6 OPGD模型对多模型生态问题的识别 212
10.4 结果与分析 215
10.4.1 2020年生态安全状况 215
10.4.2 环境污染因子的障碍度分析 216
10.4.3 基于最佳可塑性面积单元问题探测生态退化问题 219
10.5 生态问题区域识别 222
10.5.1 生态问题的区域分布 222
10.5.2 潜在问题区的识别与防治 223
10.6 讨论 224
10.7 结论 226
10.8 本章小结 226
附录10A 基于退火算法的最优投影方向核对程序 227
附录10B 基于年份因变量的最佳分类参数选择示意图 230
第11章 成都平原地区土地生态安全评估 231
11.1 研究区域和方法 233
11.2 数据来源 234
11.3 研究方法 236
11.3.1 生态安全评估系统的构建 236
11.3.2 指标的归一化 239
11.3.3 主客观组合赋权法 240
11.3.4 生态系统服务价值评价模型 241
11.3.5 成都平原地区LES 模型研究 242
11.4 结果与分析 243
11.4.1 土地资源生态安全状况 243
11.4.2 不同维度的空间聚类 247
11.5 讨论 250
11.6 结论 252
11.7 本章小结 253
第12章 成都平原地区生态环境质量评估 254
12.1 研究概况 254
12.2 数据来源及处理 257
12.3 研究方法 258
12.3.1 指标选择与计算 258
12.3.2 遥感生态指数构建 260
12.3.3 Hurst指数与CV分析 261
12.3.4 遥感生态指数的趋势分析与趋势检验 262
12.3.5 生态环境质量影响因素分析 263
12.4 结果与分析 265
12.4.1 RSEI 合理性分析 265
12.4.2 生态环境质量变化评价 266
12.4.3 生态环境质量空间演变特征 268
12.4.4 探测因子交互作用分析 270
12.5 讨论 274
12.5.1 主要因子对生态环境质量的影响分析 274
12.5.2 问题和挑战 275
12.6 本章小结 275
附录12A GEE计算遥感生态指数主要代码 276
参考文献 298