1.2　国内外研究进展

1.2.1　土地利用/覆被变化研究进展

1.2.1.1　土地利用/覆被时空演变规律研究

对区域土地利用/覆被的时空演变进行分析是土地利用/覆被变化研究中的基础内容和最早开始研究的领域，对土地利用/覆被的定量描述也是分析土地利用/覆被结构、功能和过程的基础。在研究早期，土地利用方面的学者主要集中于探讨和研究土地利用/覆被类型的人工调查、分类与制图［20］，由于早期调查条件和技术水平的限制，对于土地利用数据等关键信息的获取主要是通过实地人工调查和历史统计资料，并结合地形图、土地利用现状图、土壤图等辅助资料。随着1995年“国际地圈与生物圈计划（IGBP）”和“全球变化人文计划（HDP）”联合提出了《土地利用/土地覆盖变化科学研究计划》以来，对土地利用/覆被状况时空演变的描述与分析正式成为了该研究领域的重要研究方向和内容，具体在于从空间和时间上去探讨各种土地利用类型分布的特点、结构变化的特征，运用各种数量变化、速率变化和变化程度指标对土地利用/覆被变化进行描述，特别是以美国克拉克大学B.L.Turner教授和密歇根大学D.Skole教授为代表的学者，从宏观角度出发，定性研究全球尺度上土地利用/覆被的变化状况，并从定性角度对土地利用/覆被变化和全球环境变化之间的关系进行了初步分析［11］。随着各国学者对土地利用/覆被变化研究的不断深入和学科交叉程度的不断加强，地理学、生态学、景观生态学、气象学、水文学、环境科学和城市规划学等众多学科的理论纷纷融入到土地利用/覆被变化研究中来，在这些学科内普遍使用的研究方法也被土地利用/覆被变化的研究所采纳和借鉴，推进土地利用/覆被时空演变定量分析的步伐。与此同时，各种新的技术手段和方法，如多分辨率及高分辨率的空间探测技术、遥感技术、地理信息系统技术、全球卫星定位技术和摄影测量技术等的快速发展，更是为土地利用/覆被时空变化特征的研究从信息获取、数据处理、统计分析、成果表达及应用等各个环节开展系统、综合与集成研究起到了极大的推动作用。

21世纪以来，国际上对土地利用/覆被时空演变规律的研究更注重于热点地区和重点区域的研究，特别关注研究区域土地利用/覆被时空演变的过程及尺度效应的分析［21］，同时有关土地利用/覆被变化信息的动态监测与自动获取也是研究的重点，如Louisa、Ale-jandro、Kandrika S、Killeen T、Munroe D K、Ellis E等学者对相应研究区域土地利用/覆被演变时空特征的分析具有代表性［22-27］。

我国学者对土地利用/覆被时空演变规律的探索也非常的积极，至20世纪90年代以来陆续开展了大量土地利用/覆被变化的研究。从全国宏观尺度上来看，1999—2000年，高志强、刘纪远等利用土地利用信息、TM遥感数据和植被指数数据等，对我国土地利用类型的分区组合、土地利用综合程度指数的空间分布和80年代以来的演变特点进行了详细分析［28-29］；葛全胜（2000）运用历史资料法和统计方法，以民国时期的土地利用普查、调查记录和图集等资料为基础，利用1949年以后的土地详查与变更统计资料，分析了20世纪以来中国土地利用变化状况，结果反映在20世纪，特别是在近50年以来，中国的土地利用强度有比较明显的增加［30］。2011年，黎治华等运用1km空间分辨率的SPOTVGT时间序列数据，应用土地覆盖动态度模型等对1999—2009年中国土地覆盖的变化进行了分析，归纳了中国土地覆盖动态变化的时空特点，结果表明水体、耕地和草地呈逐年减少的趋势，建设用地和林地呈逐年增长的趋势，很明显，裸露土地呈现出逐年增长的趋势［31］。从以上研究来看，对全国尺度土地利用/覆被时空演变特征的分析，运用和包含了多种方法和技术手段，对大范围内我国土地利用/覆被时空演变分布特点的分析比较全面，基本掌握了我国土地利用/覆被变化的空间特征和时间变化规律，但由于我国地域辽阔，各地区之间发展差异巨大，如何选择合适的尺度和指标对区域内部的分异特征进行深入分析，仍是今后研究中需要关注的问题。

除了在全国宏观尺度上对土地利用/覆被时空演变的特征进行分析外，我国学者也非常重视典型或热点区域的土地利用/覆被时空演变特征的分析。珠江三角洲等作为改革开放以来我国经济最早开始实现高速增长、社会转型明显的区域，而首先受到众多学者的关注。1997年，黎夏等以东莞市为例利用遥感数据对珠江三角洲的城市扩展过程进行了监测［32］；2000年，史培军等就运用TM影像对深圳市1980以来15年的土地利用的变化情况进行了分析［33］；环渤海经济圈、长江三角洲、江浙地区等随后也逐渐成为研究的重点区域，顾朝林、朱会义、何春阳、杨桂山、李晓文等学者都开展过针对上述经济发达区域的相关研究［34-39］。

我国生态环境脆弱地区或特殊生态系统集中分布区域也是国内开展土地利用/覆被时空演变特征研究的另一个热点区域，这些区域由于自然生态条件相对较差，人口、资源和环境的矛盾比较突出，或者区域内部具有某种和多种比较独特的生态系统类型分布，对区域生态环境质量具有重要作用等原因而成为研究热点。这些区域主要包括干旱、半干旱过渡带，长江上游沿线地区、北方农牧交错区域、黄土高原区域、青藏高原区域等。张凤荣、贾科利、高中贵、康幕谊、王秀兰、张伟科、宋富强、廖克、张明、李团胜等学者对这些区域的研究比较深入和系统［40-49］。

目前我国国内针对区域土地利用/覆被格局时空演变的分析中普遍开始运用遥感影像作为数据源，对遥感影像的处理和解译，早期的人工目视判读、手工编制地图和面积量算等已逐步被以GIS和遥感相结合的人机交互矢量化和遥感影像自动分类技术所替代；对区域土地利用/覆被格局时空演变的描述中运用单一土地利用动态度、综合土地利用动态度、土地利用综合程度和土地利用转移矩阵的案例很多［50］；从研究尺度上看，3个不同的等级层次水平即宏观（国家、省级区域）、中观（典型流域和县、市、区范围）及微观尺度（乡镇、小流域、试验区及样地）也都有大量的研究，取得了丰富的研究成果，但选择的研究方法和指标与研究区域的针对性不强，难以体现土地利用/覆被格局时空演变的尺度效应。

1.2.1.2　土地利用/覆被变化驱动力研究

土地利用/覆被变化驱动力研究的主要目的是揭示土地利用/覆被变化的内部和外部原因，弄清土地利用/覆被变化的动力机制，为模拟土地利用/覆被的时空变化提供基础，因此从土地利用/覆被变化研究初始，对其驱动力的研究就受到各国学者的广泛关注。和大多数地理现象一样，对于土地利用/覆被变化驱动力的分类一般可以划分为自然因素和人文因素，但不同环境、不同方法甚至不同学者对土地利用/覆被变化驱动力作用大小的认定各不相同。早在1990年，Turner就指出较短时间内，人类驱动力包括人口、收入、技术、政治经济状况和文化是区域引起土地利用/覆被变化的主要因素［51］。Ehrlich指出人口、富裕程度和技术是影响人类驱动力的主要方面［52］。众多学者研究表明影响土地利用/覆被变化的驱动因素分为直接因素和间接因素，其中，直接因素包括对土地产品的需求、对土地的投入、土地利用集约度、土地权属、土地利用政策以及对土地资源保护的态度等，它们通过直接的物质流、能量流和信息流作用于土地系统，改变土地的性质、质量、数量和空间分布，引起土地利用/覆被变化；间接因素主要有7个方面：人口变化、经济增长［53］、技术发展、政治与经济政策［54］、经济发展程度和价值取向［55］、区位因素［56］，这些因素从不同的方面影响了人们对土地的需求、土地利用的方式以及对土地资源保护的态度等，进而影响到土地利用/覆被变化。国外很多学者从这些角度出发，对影响土地利用格局的典型自然因子、人文因子进行了分析，以便客观地把握土地利用变化的驱动力，并弄清其影响的过程，合理有效地调整土地利用与社会经济发展的关系和调和人地矛盾，使之符合可持续发展的要求［57-60］。

我国学者对土地利用/覆被变化驱动力及驱动机制变化的研究也非常关注［6］，自20世纪90年代末开始，就不断有学者在对全国尺度和我国经济发达区域及环境脆弱地区土地利用/覆被演变特征进行分析的过程中，尝试对影响土地利用/覆被变化的驱动力进行分析和描述。1999年，张惠远［61］等运用多元统计分析的方法，以贵州省为例对喀斯特山区土地利用变化的驱动因子进行了分析，重点在于针对人文影响因子的驱动作用进行了分析，研究结果表明人口和粮食需求方面的因素是影响耕地变化的主要社会经济因素；1999年，顾朝林［34］在对北京市20世纪70年代至90年代土地利用/覆被状况进行研究的过程中，对北京市土地利用/覆被的演变机制进行了定性分析，认为“改革开放以来，资本、土地、劳动力和技术四大生产要素，由静止到流动，由无价到有价，在我国城市土地利用/覆被变化过程中发挥至关重要的作用。”2000年，史培军［33］对1980—1994年深圳市土地利用/覆被状况变化的驱动机制进行了分析，并运用多元统计的方法，不仅对人文驱动因子进行了分析，也对高程、坡度等自然因素进行了分析。李平［62］等运用土地利用的基本竞争模型，选取11项自然和社会经济指标，以省域为单位计算了我国各个区域的土地利用变化的驱动力指数，结果表明西部地区以生存型经济福利驱动和环境安全驱动为主，而东部地区以比较经济福利驱动和食物安全驱动为主。

通过这些学者的前期研究和方法探索，大量学者在我国广大范围内进行了对土地利用/覆被变化驱动力的分析［63-70］，主要采用多元回归分析、相关分析等方法，对驱动因素的考虑也以人为因素为主。近年来一些学者对以上方法进行了改进和创新，徐广才［71］等采用典范对应分析（CCA）方法考察了地形、区位及人类活动对内蒙古锡林郭勒盟典型草原地区土地覆被变化的驱动作用，结果表明地形起伏、海拔、坡向等自然因素和区域土地利用覆被格局的关系密切。谢花林［72］以京津冀地区为研究样区，通过建立不同阶段各生态用地类型，主要为林地、草地和湿地变化的Logistic回归模型，揭示了1980—2005年研究区域不同阶段土地覆被变化的驱动因素。

由于土地利用/覆被变化包括数量、质量及空间变化，且影响的自然、社会因子繁多，错综复杂，为了更好地了解土地利用/覆被变化的驱动力和作用机制，很多学者除了使用上面提到过的统计模型外，还借助各种动态过程模型和综合模型开展研究［73］，其中动态模型中以元胞自动机模型、Agent模型、系统动力学模型为主，综合模型中CLUE模型运用较多［74-81］。元胞自动机模型具有空间概念，能从大尺度上反映土地利用变化的过程，但对人类行为的模拟不够；Agent模型对人类决策行为的模拟较好，但对构建模型的基础数据要求较高，需要很小尺度的基础数据；系统动力学模型是一种从系统内部关系入手的系统与综合的研究方法，可以很全面地考虑驱动因子，但没有空间概念。CLUE模型系统考虑了土地利用系统中的社会经济和生物物理驱动因子，并在空间上反映土地利用变化的过程和结果，但必须根据现有的经验和资料构建决策规则。

除了上述模型外还有很多其他模型，如Miller的综合城市模型［82］、Lambin的农业强化模型［83］、国际应用系统分析研究所为中国建立的LUCC模型［84］、景观破碎化模型［85］、LUDAS系统模型［86］、Geomod模型［87］、Aklilu对埃塞俄比亚高原Beressa流域长期研究总结的模型［88］、空间重心转移模型［89］、分形模型［90］以及农业用地转化为建设用地的土地利用收益模型［91］等也有很多应用实例。

目前对土地利用/覆被变化驱动力后继研究的方法和模型种类很多，但总体上仍然面临着很多问题。首先是驱动力研究中指标选取的问题，这里的指标不仅包括所选择的影响因子或自变量指标，也包括因变量指标。一般在开展研究前学者对影响因子都有初期的筛选，这些初选的影响因子可能来自于对研究对象的前期分析或定性分析，也可能来源于对其他相关研究成果的借鉴，同样也有可能是受研究资料或原始数据的限制，这些过程中可能漏掉某些驱动因子，造成后期分析结果和实际情况之间的误差，甚至是相同的驱动因素确定之后，具体使用什么样的指标来代表所选择的因素也不容忽视，例如人口因素，人口总量、人口密度、人口增长率等都可以运用的指标，但哪一个指标最能反映人口因素对土地利用/覆被变化的影响却往往得不到明确的解释。因变量选择中同样容易遇到这样的问题，现在对土地利用/覆被变化的描述方式非常多，各个指标虽然描述的侧重点不同，但很多指标间存在着相互关联和影响，因此如何选择合适的指标既能高度归纳描述土地利用/覆被变化的实质，又具有一定的通用性，能够适合多种区域或多种方法的研究是一个需要重点解决的问题。

其次，驱动力研究中使用的数学方法和模型是否能够真正揭示土地利用/覆被变化的现象和驱动力因素之间的关系也是值得重视的问题。现在所使用的大多数统计模型和相当一部分动态模型都是依据自变量和因变量两组数据之间的关系进行分析，数据之间统计关系密切的因素不一定存在真正的因果关系；另外，很多模型无法考虑研究对象的空间分布状态和相互之间的关系，这也容易造成驱动因子分析的误差。同时，模型对土地利用/覆被变化尺度的适应能力也越来越被研究者所关注，但是由于现在研究水平的限制，大部分研究方法和模型都没有考虑尺度效应的影响，使得同样的研究方法或模型被广泛地应用于从宏观到微观的多个尺度。

1.2.1.3　土地利用/覆被变化环境效应研究

土地利用与生态环境之间具有互馈机制，对土地利用变化的生态环境效应开展研究，既要聚焦于土地利用和土地覆被变化对各种环境要素和整体的生态环境状况带来的影响，又要透视这种变化对人类生存和可持续发展带来的反馈作用，为人类制定合理的响应对策提供理论基础和实践依据，因此土地利用/覆被变化的环境效应研究已经成为全球环境变化研究的核心和热点问题。土地利用/覆被变化对环境要素的影响主要体现在大气、土壤和水文环境3个方面，土地利用/覆被变化会影响大气质量，并通过改变大气成分影响区域气候；土地利用/覆被变化影响土壤的主要生态过程和改变碳、氮等主要土壤元素的分布和迁移规律，引起土壤质量发生改变；不合理的土地利用方式带来的土地利用/覆被变化会影响区域水文循环，引起水资源短缺和水质变化，导致土地沙化和土壤侵蚀等环境问题。土地利用/覆被变化对区域整体生态环境的影响具有复杂性和累积性，在不同区域尺度上对生态系统的结构和功能产生很大的影响，对区域生态系统的多样性、群落组成和演替、生物量分布等带来诸多影响。

（1）对气候变化响应的研究。森林的大规模砍伐、湿地的破坏、城市范围的迅速扩张、工农业生产的高速发展可能会改变大气环境的组成结构、性质、物质循环过程，从而对区域气候带来影响［92］。土地利用/覆被变化对大气中CO2、N2 O、CH4等主要温室气体含量的增加具有重要作用，目前和土地利用有关的温室气体释放量占全球温室气体释放量的比例大于1/3，和土地利用有关的CH4排放量占全球排放总量的3/4，土地利用活动对温室气体收支平衡的改变有可能加剧全球温室效应的程度［93］。Virtuosic［94］估算了在过去150年间，土地利用变化和矿物燃料的燃烧向大气层排放的CO2数量，结构显示土地利用变化使大气中CO2的含量大约增加了30%。Houghton等［95］发现在过去150多年间，农业用地的大量开垦、森林的不断砍伐等行为造成的自然生态系统向人类为主导的农业生态系统的转换过程中向大气释放的CO2数量相当于同时期化石燃料燃烧释放的CO2数量。肖笃宁等［96］研究了环渤海三角洲湿地土地利用变化对温室气体排放的影响，结果表明将苇地改种水稻，CO2和N2 O的排放也有明显的季节变化规律。

由于各种人类活动引起的土地利用变化改变了地球表面的覆被情况，引起了地表的物理性质如粗糙度、地表辐射程度、水分蒸发条件、大气摩擦系数等的变化，这些改变又会引起下垫面的能量和水分平衡发生改变，使区域降水、气温、气压、风速等气候状况和光照、悬浮颗粒、能见度等大气质量状况发生改变［97］。高学杰等［98］运用区域气候模型（RegCM2）探讨了我国土地利用变化对区域气候的影响，研究表明土地利用变化会导致我国西北地区年均降水减少，年均气温在部分内陆地区升高和在个别沿海地区降低；大部分地区的夏季日均最高气温明显提高，此外冬季日均最低气温在东部地区呈现降低趋势，而西北地区有一定升高；土壤表层水分在全国明显减少。高志强［99］等利用我国1980年、2000年气候数据及对应时期的土地利用/覆被数据，利用Holdridge植被生态分区模型、重心模型等对我国气候变化对土地利用的影响程度进行了分析，结果表明20年间我国气候变化为北暖南冷，降水增多，气候变化及经济发展的双重作用导致中国土地利用程度重心20年来向东北方向移动了54km，并且土地利用程度提高。彭静等［100］利用2001年、2002年和2005年Landsat卫星影像研究了北京市规划区范围的热岛效应，发现土地利用/覆被类型的不同与城市热岛效应的程度有密切的关系，城市扩展区域范围内地表城市热岛效应明显，城市化过程是城市热岛面积不断增加的主要的原因。郝丽萍等［101］对四川省成都市50年来气温、降水、相对湿度等主要气象要素和城市规模变化相关统计资料应用高斯九点滤波、年际变化斜率分析、两组样本平均值差异的显著性检验等统计方法进行分析，研究结果表明，在20世纪80年代末和90年代初，四川省成都市的热岛效应和干岛效应明显增强，且与成都市的城市化进程的相关关系非常明显。刘朝顺［102］采用LST、ET等指标研究了地表温度对土地利用/覆被变化的响应。佟华等［103］采用三维复杂地形中尺度数值模型，以Landsat卫星影像为数据源，依据北京市海淀区土地利用规划对规划区域气象场和大气环境进行了模拟，计算出海淀区的PM10的浓度分布，试验表明规划建设用地建成后会增加当地和其下风方向的可吸入颗粒物浓度；增加绿化覆盖区域，减少建筑物的面积将会减缓空气质量污染。彭文甫［104］运用空间分析方法将1992—2008年成都城市土地利用变化数据和空气环境质量主要污染物分布数据进行叠加，开展土地利用方式变化和城市空气环境效应的研究，结果表明区域土地利用变化对城市空气环境产生显著影响，NO2和总悬浮微粒物浓度的空间分布由城市核心区域向四周依次降低，与城镇用地、工矿与交通用地的空间分布基本一致。

从以上的分析可以看出，现阶段我国对土地利用/覆被变化和气候变化之间的响应研究一般集中于城市区域，对城市范围内由于土地利用/覆被变化引起的热岛效应、干岛效应、雨岛效应及城市空气质量变化的分析案例较多，对农村环境或自然生态系统区域与土地利用/覆被变化和气候变化响应之间的研究案例较少。其主要原因是受到研究条件的限制，城市区域的各项研究数据和基础资料比较完善，易于开展相关方面的研究，而广大的农村或农业区域范围内各项统计资料相对较少，限制了这些区域相关研究的开展。在研究角度上，针对土地利用变化对气候状况影响的研究较多，土地利用变化对气候变化的响应研究较少。在研究方法上，我国采用定性分析、相关分析、多元统计分析的案例较多，采用综合模型等开展研究的案例较少。

（2）土壤质量变化的研究。土壤对土地利用变化有明显反应，不合理的土地利用方式极易产生土壤侵蚀、土壤退化、土壤性状改变、生物和植被退化等一系列环境问题［105］，水土流失反过来又限制土地利用的结构和空间布局，导致土地生产力退化，进一步激化人地矛盾。

Yimer等［106］对埃塞俄比亚东南部山区森林转变为耕地造成的土壤有机碳和氮含量的损失进行了分析，结构表明在15年期间，1m厚度的表层土壤有机碳和氮含量分别降低了30.9%和32.1%。Powers［107］对哥斯达黎加东北部区域土地利用变化带来的表层土壤的碳元素变化进行了研究，结果显示森林转变为橡胶地土壤表层（30cm）碳含量降低了37%，草地转变为耕地也减少了37%左右。周绪等［108］对新疆都善县绿洲干旱区土地利用/覆盖变化对陆地植被碳储量的影响研究结果显示，由于研究区林地面积的增加，2004年相比1990年研究区总体上为一个小的净碳汇，但研究期间草地植被碳储量一直下降，并在后期呈现更为严峻的态势。张于光等［109］对川西米亚罗林区原始冷杉林、20世纪60年代云杉人工林、20世纪80年代云杉人工林和农地的土壤有机碳和微生物量碳状况分析表明，土地利用变化明显地影响了土壤有机碳和微生物量碳含量：土壤有机碳和微生物量碳含量为原始林高于60年代人工林和80年代人工林高于农地；农地土壤有机碳含量分别比原始林、60年代人工林和80年代人工林低83%、53%和52%，微生物量碳含量分别低23%、25%和21%。郑袁明［110］等为了探讨不同土地利用方式铅金属元素在土壤中积累的影响，对北京市600个土壤样品，菜地、稻田、果园、绿化地、麦地以及自然土壤等土地利用方式进行了调查，结果发现采用不同土地利用方式铅含量存在较大差异，其中绿化地土壤的平均铅浓度最高，麦地平均铅浓度最低，大气沉降、垃圾填埋以及农药施用等人类活动可能是影响不同土地利用类型下土壤铅积累浓度的重要原因。杨忠平［111］通过对吉林省长春市表层土壤元素的分析，发现长春市主城区表层土壤重金属已出现一定程度的累积，其中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Pb和Zn的平均含量均显著高于研究区表层土壤背景值，而且含量变化范围较大，人类活动是导致长春市城市表层土壤呈现出碱化趋势的主要原因。

在土地利用/覆被变化与土壤养分的响应研究中，傅伯杰等［112］选择黄土丘陵沟壑区的羊圈沟流域，从小流域、坡面和单一土地利用类型3个尺度，应用GIS和野外采样分析相结合的研究方法，对1984—1996年土地利用变化对流域土壤养分的影响开展了研究，结果表明随着研究区林地面积的增加，土壤侵蚀面积减少，坡耕地—草地—林地土地利用结构具有较好的土壤养分保持能力。郭旭东等［113］研究了河北省遵化县低山丘陵区油松林、板栗草地和坡耕地等典型土地利用方式对土壤养分和土壤容重的影响，并用土壤退化指数定量描述不同土地利用方式下的土壤退化程度。张健等［114］在1980—1995年期间对原锡山市不同土地利用类型对土壤质量的影响进行了定量分析，结果表明研究期内，原锡山市土地质量各指标如pH值、有机质、全氮、速效磷、速效钾含量均呈下降趋势，社会经济发展带来的耕地、林地大量转化为建设用地是主要的影响因素之一。通过以上的研究案例可以发现，无论是国外还是国内的研究都证明，林地向草地，特别是向耕地、园地等人工干扰明显的土地利用类型转变的过程中，土壤表层的碳、氮等元素都会发生流失，土壤质量明显下降，与此同时，人类活动的加强对土壤中重金属的积累起正向作用，这些现象反映了由人类活动造成的土地利用方式的改变对土壤质量产生的不利影响。

不合理的土地利用方式，如过度放牧、毁林开荒、陡坡耕种、围湖造田等可能会改变区域植被覆盖状况、地形条件、土壤性质等，造成土壤侵蚀的发生和发展［115-116］。姚华荣等采用地理信息系统空间分析与传统统计分析相结合的方法，研究了20世纪80年代末期至21世纪初澜沧江流域云南段土地利用及其变化对土壤侵蚀的影响，结果表明耕地、中覆盖度草地、水域的土壤侵蚀强度较其他用地类型大；土地利用变化对土壤侵蚀变化的影响在澜沧江中游和下游区域表现较为明显［117］。周自翔等依托地理信息系统软件作为技术平台，采用网格地图与数学分析方法，研究了陕北黄土高原土地利用强度与土壤侵蚀强度之间的相互关系，结果表明人类活动对土壤侵蚀强度影响显著，土地利用强度是导致陕北黄土高原土壤侵蚀的重要驱动力［118］。众多的研究结果表明，土壤侵蚀作为土地利用/覆被变化引起的主要环境效应之一是自然和人为因素叠加的结果，不合理的土地利用和地表植被覆盖的减少对土壤侵蚀具有放大效应［119］。在研究方法上，小流域尺度土壤侵蚀评价需要综合考虑气象、水文、地貌、土壤、植被等因子的时空变异特征，借助过程模型等方法进行测算或预测；区域尺度上，由于时空变异较大，难以通过直接观测或重复实验来开展土壤侵蚀的研究；一般通过宏观评价、相关分析等方法来实现。

（3）水资源影响研究。土地利用/覆被变化对区域水资源的影响主要包括对水资源的数量和质量两个方面的影响，其中对水资源数量的影响很大程度上取决于土地利用/覆被变化对区域水文过程的影响［120］，土地利用/覆被变化对水文过程影响的研究，以及区域水文对植被组成结构与变化响应机制的研究不仅是土地利用/覆被变化研究的重要内容，也是现今水文科学的热点研究领域［121］。

土地利用/覆被变化使流域上下游水量空间分布和产流持续时间发生变化，造成水资源数量在空间分布上的变化。Bronstert等学者发现认为，可能影响地面及近地表水文过程及与之相关的水文循环的土地利用/覆被变化主要是地表植被改变（砍伐森林、作物收割）、农业开发的增强、湿地的消减、城镇化及排污系统的建设等［122］。高俊峰等指出水田改作旱地、非耕地，流域的产水量会增加；而水面变为水田或旱地，流域产水量会减小［123］。农业灌溉用地的发展有可能造成用水量的增加和水资源在区域间的重新分配，影响流域的水文效应；集约化农区土地利用的变化，作物播种面积的扩大、单产的提高对水资源具有高度依赖性，可能导致对水资源的过度开采，使区域水资源失衡。王红闪等以甘肃省西峰市南小河沟流域为研究区，对黄土高原森林流域与荒坡草地流域的水分循环进行对比观测，发现1956—2000年44年来森林流域累积径流减少37%［124］。森林面积的减少不仅会造成水土流失，引起河流和湖泊的泥沙淤积，还会增加下游洪水发生的频率和强度，增加降水再分配的不均匀的程度［125］。城市的高速扩展带来的城镇建设用地、基础设施用地等面积的大量增加，自然植被、水域面积缩小，使自然地表覆盖发生极大改变，影响了地表的物理性质和水文结构，地面不透水层的面积迅速增加、地面阻力明显减少，在暴雨到来时不仅使地表径流量加大，流速增快，水流的能量和侵蚀力提升，也使大量的地表松散物容易被径流带入下水道、泄洪通道和河流中淤积，降低了泄洪设施的行洪能力，容易形成洪涝灾害［126-128］。

对水资源质量的影响主要来自于面源污染和点源污染两个方面，这两种污染形式都和区域的土地利用方式和强度有直接的关系。面源污染主要来源于农业生产中的农药化肥施用，家禽和水产养殖中饲料、添加剂的滥用；城市发展过程中因不透水层增加、废弃物随意堆放等在降水冲刷下带来的地表径流污染等；由于土地利用方式和人类活动强度的差异，不同类型景观中产生和输出的非点源污染负荷有着很大的差别［129］。点源污染主要来自于工业生产中固体废弃物、污水的排放，矿产资源开发过程中有害物质的排放等。Priy-antha等利用地统计学和数学模型分析方法对澳大利亚西部的Perth平原流域地下水水质进行了研究，对地下水水质主要离子的分布进行空间插值，并与土地利用变化数据在GIS软件中进行叠加比较和分析，得出了地下水水质变化与土地利用变化的定量关系［130］。Rai等对Indo-Gamgetic流域地下水1990—2007年水质参数进行了分析，发现造成地下水质污染的主要因素是人口增长和农业种植密集［131］。2004年蒋勇军等利用1982年、2003年土地利用现状图和地下水水质资料以及监测数据，探究了云南小江岩溶流域20年来土地利用变化及其水文环境效应，研究表明地下水的水质呈现明显下降趋势，地下水水质的变化与流域森林面积下降以及农业生产规模扩大和化肥污染情况的增加有密切关系［132］。贾亚南对贵州水城盆地水质的研究结论显示，研究区水质污染区分布与土地利用分布具有一致性；土地利用的变化是本地区水质变化的主要原因［133］。张勇等通过趋势线拟合等方法，分析了上海市地表水水质近20年的变化后指出，水质变化主要与人类社会经济活动有关，农牧业及生活污染是影响水质变化的主要因素，而与水文气象因素相关性较小［134］。岳隽等研究了深圳市境内5个小流域近10年的水质时空变化特征，应用统计分析和空间分析方法论证了流域土地利用类型与河流水质关键指标之间的相关关系，研究结果表明深圳市主要河流的有机物污染程度有不断增加的趋势，耕地、园地和建设用地的数量对相应河流水质的有机物污染有明显的正向影响作用［135］。

（4）对生态系统的宏观影响。土地利用/覆被变化通过对区域生态系统能量流动和物质循环的影响，对区域生物多样性、生态系统功能等众多方面产生影响，并和区域生态安全状况的变化具有紧密联系。Galicia等在研究墨西哥国家公园生态系统保护时指出，在20世纪70年代至90年代末，由于森林采伐、农业开垦、放牧和城市化过程，当地温带森林覆盖面积正在以每年0.35hm2的速度下降，对区域尺度的生物多样性保护构成严重的威胁［136］。马克明等以环渤海地区河北省遵化市为例，采用Jaccard指数法对比研究不同地形和土地利用对植物多样性的影响，结果表明不同山体的植物多样性存在较大差别；土地利用与地形存在很大相关性，并共同决定了山体的植物多样性［137］。李晓文等通过TM影像，以县级行政区域为单位，研究了20世纪90年代长江下游地区土地利用变化特征及其生态环境效应，结果表明该地区农田流失伴随着生态破坏，森林生态系统和湿地生态系统退化和破坏现象较严重［138］。宋戈等以黑龙江省建三江垦区为研究区，运用数学模型对1989年和2006年土地利用/覆盖情况的总体特征和各种用地类型变化的生态贡献率参数进行了计算，发现沼泽湿地减少的生态贡献率最大，造成了生态环境的负面效应［139］。

Costanza等在1997年首次对生物圈所提供的生态系统服务价值进行计算以来［140］，由于对区域生态系统服务价值及演变的计算和分析是一种定量化评价区域生态状态的方法，并且生态系统服务价值在计算过程中要以土地利用/覆被状况为基本参数，因此该方法也成为了土地利用/覆被变化研究领域的重要方法，特别是自欧阳志云［141］、谢高地［142］等学者对我国自然生态系统的生态系统服务价值进行系统的分析和测算以来，该方法在我国国内得到了广泛的应用。我国学者主要通过对区域生态系统服务功能价值的计算来分析不同时期土地利用/覆被状况变化对区域生态系统的影响或是对土地利用总体规划、生态规划等进行环境评价和指导，主要采用的计算思路有两种，一种是根据Costanza等人对生态系统服务价值内涵的界定和研究思路，通过获取对研究区生态系统服务功能影响显著的各种因素的数据，运用生产率变动法、人力资本法、机会成本法、有效成本法、防护费用法、置换成本法、旅行费用法、享受价值法和意愿评估法等，对各类生态系统在气候调节、水源涵养、土壤维持、废物处理、生物多样性保护、食物生产、原材料提供等方面的服务价值进行直接计算［143-146］。该方法计算结果较为精确，突出了研究区的特点，有利于生态系统服务功能价值的空间表达，但对数据收集和处理要求高，计算比较复杂，特别是某些服务功能较难得到定量化的计算和表达。另一种是运用谢高地等［147］建立的基于专家知识的我国生态系统服务价值评估体系和单位价值，对研究区的生态系统服务功能价值进行间接计算［148-153］。该方法计算简便，计算标准统一，各区域之间可比性强，在案例研究中非常广泛，但计算结果相对比较粗略，不能很好地体现研究区的实际特点，并且不利于对生态系统服务功能的空间分布进行表达。现阶段的研究以对各个区域和空间尺度上生态系统服务功能价值的计算为主，为了对生态系统服务价值的空间分布特征进行分析，许倍慎等［154］运用地统计学方法，对潜江市生态系统服务功能价值强度进行了半变异函数分析、模型拟合和空间插值，分析了生态系统服务功能价值强度的空间分布特征和与土地利用状况的关系。

生态安全是指一个国家或地区的生态环境和自然资源状况能持续满足社会经济发展需要，社会经济发展不受或少受来自于自然资源和生态环境的制约与威胁的状态。土地利用/覆被变化对生态环境安全的影响是多方面的，生物多样性安全以及与之相关的食物资源安全、水资源安全和土地资源安全等均与区域土地利用的强度和格局密切相关［155-156］。土地利用/覆被变化对生态安全的影响主要是通过对不同土地利用格局下的生态安全进行评价。目前，关于生态安全评价的常见方法有综合指数法、景观指数法、层次分析法、灰色综合评估等［157-158］。研究区域主要集中在土地资源脆弱和人地矛盾突出的区域，如城市、农牧交错带、湖区、矿产资源开采区等［159-161］。