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基于Logistic回归模型的陕西秦巴山区林地变化驱动力分析

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[目的]探究陕西秦巴山区林地时空变化及其驱动因素,为林地保护和林地资源可持续利用提供依据.[方法]基于土地利用遥感监测数据,分析秦巴山区2000-2018年林地变化及其景观格局的时空特征;选择自然、社会经济和地理区位3类共12个影响因子,运用Logistic回归模型分别对秦巴山区林地增加和减少驱动因素进行分析.[结果]2000-2018年秦巴山区林地以净增加为主,林地净增加39 951.72 hm2,增加主要来源于21.83万hm2耕地转为林地,占林地转入总面积的94％.自然和地理区位因素是陕西秦巴山区林地转化的最主要驱动因素.海拔、到城镇的距离、年均气温倾向率、土壤有机质含量、坡度≥25°、到农村居民点的距离等是林地增加的主要驱动因子.海拔、坡度≥15°～25°、到城镇的距离、到道路的距离等则是林地减少的主要驱动因子.[结论]退耕还林等生态修复工程的有效实施是秦巴山区林地增加的重要原因,而林地减少则是在社会经济快速发展背景下,自然和地理区位因素共同作用的结果.
Drivers of forestland change in the Qinba Mountain region of Shaanxi based on the Logistic regression model

邓元杰、侯孟阳、张晓、贾磊、李园园、姚顺波、龚直文、刘广全

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西北农林科技大学经济管理学院,西北农林科技大学资源经济与环境管理研究中心,陕西 杨凌 712100

中国水利水电科学研究院,北京 100038

林地变化 驱动力 Logistic模型 陕西秦巴山区

国家自然科学基金国家重点研发计划西北农林科技大学经济管理学院研究生科技创新项目陕西省社会科学基金

717730912016YFC0501602JGYJSCXXM2020022020R053

2022

10.12302/j.issn.1000-2006.202009045

南京林业大学学报(自然科学版)
南京林业大学

南京林业大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.012
ISSN：1000-2006
年,卷(期)：2022.46(1)
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