摘要：土地利用变化影响因子的筛选对于为土地可持续发展提供理论性指导作用很大。本文利用2004-2013年洛阳市各地类面积数据，通过比重分析了土地利用结构的变化，单一动态度指标分析了土地利用变化的速度。数据分析表明，洛阳市近10年来建设用地扩张幅度最大，速度最快，尤其是城镇建设用地。接下来，选取了社会、经济、技术三个方面的20个驱动因子指标，通过主成分分析以及相关分析，定量筛选出驱动能力较强，对土地利用变化影响程度最大的两个主成分，涵盖11个驱动因子，为未来控制用地总量，提高土地利用效率，实现经济的持续发展提供借鉴和参考。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract. 1
Key words 1
一、 绪论 2
（一）研究背景及意义 2
（二）文献综述 2
1.国内外研究现状 2
2.总结 3
（三）数据来源，研究方法，技术路线 3
1.数据来源 3
2.研究方法 3
3.技术路线： 4
二、 研究区概况 5
（一）洛阳市地理位置及自然条件 5
（二）洛阳市社会经济条件 5
（三）洛阳市人口状况 5
三、 研究区土地利用变化分析 6
（一）土地利用类型现状 6
1.土地利用规模及结构 6
2.土地利用结构特点 7
（二）土地利用动态变化分析 7
1.土地数量变化幅度 7
2.土地利用变化速度研究 8
3.土地利用动态变化的特点 10
四、 洛阳市土地利用变化驱动因子分析 11
（一）驱动因子的选取与标准化 11
1.驱动因子的选取 11
2.驱动因子的标准化 12
（二）土地利用变化驱动因子主成分分析 12
1.主成分分析概述 12
2.洛阳市社会驱动因子具体分析 13
（三）土地利用
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变化驱动因子相关分析 14
1.人口指标相关分析 14
2.城市化指标相关分析 15
3.经济发展水平相关分析 15
4.人民生活水平相关分析 15
5.技术指标相关分析 16
6.总结 16
五：结论及讨论 17
（一）结论 17
 （二）讨论 17
致谢： 18
参考文献： 19
洛阳市近10年来土地利用变化驱动因子研究
引言
绪论
研究背景及意义
土地是由地球陆地部分一定高度和深度范围内的岩石、矿藏、土壤、水文、大气和植被等要素构成的自然综合体，是人类生活和生产活动的自然资源宝库，一切生产资源和生产资料的源泉和依托。由于长时间以来人类的生产活动，自然资源和生态环境要素的土地转化为人工自然资源和人工生态环境要素自然资源综合体，因而土地不仅具有使用价值，而具有劳动价值。
土地利用是人类对土地自然属性的利用方式和目的意图改造的动态过程。土地覆盖是一个综合体，包括自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸要素，主要有地表植被、土壤、河流湖泊、沼泽湿地及各种形式的建筑物（如房屋以及道路等），具有特定的时间属性以及空间属性，其形态和状态能够在多种时空尺度上变化。21世纪以来，全球经济的快速发展，人类生活条件不断改善，科技飞速进步，随着而来的是对于地球资源的开发日益增加，对环境施加的压力也日益增重，以致于资源和环境问题滋生。我国作为一个经济高速增长的发展中国家，面临的形势更加严峻。目前我国在资源利用方式上仍以粗放型为主，各种资源环境问题伴随着经济的快速发展而到来。近年来屡有发生的干旱和洪水等自然灾害，无不与土地利用变化有着不可分割的关系。
土地利用是人类改变陆地表层系统最普遍的方式，是当今实施可持续发展战略关注的核心领域之一。而土地利用变化的自然和社会驱动力研究对于了解土地利用变化的原因,建立土地利用变化的预测模型起关键作用。纵观历史，土地利用变化大都是由于人类的生产活动造成的,因此,分析研究社会驱动力(或社会经济因素)对土地利用变化的作用应成为土地利用变化的重点。土地利用变化驱动因子的研究是通过认识和理解土地利用变化过程，从而揭示土地利用变化机制，进而模拟和预测土地利用变化未来方向和一些不当的土地开发造成后果的重要基础。另外，进行土地利用变化驱动因子驱动的研究，分析不同因子之间驱动能力的大小，以及在时间和空间尺度上发挥主导作用的因子，也是政府部门制定政策、编制土地利用规划的一个重要依据。
鉴于此，本文以河南省洛阳市为例，对其近10年来土地利用变化进行实证研究，定量筛选出影响其变化的驱动因子，为更好地发挥土地利用变化在缓解人地矛盾、统筹城乡发展和促进城市建设方面的巨大作用而提供参考。
（二）文献综述
1.国内外研究现状
目前国内外土地利用/覆被变化驱动因子的选择研究多集中在定性方面，影响因子驱动能力的定量化研究相对较少[4]，研究方法主要可以分为三类：经典的数理统计、多元统计分析方法和系统“黑箱”理论。
经典数理统计主要是相关分析，可以剔除重复的因子，简化驱动因子量化的复杂程度，检验选取的驱动因子与土地利用变化间的相关程度，除去无关因子，但是存在以下问题：（1）相关分析研究的是因子之间是否存在相关关系、相关方向以及它们之间的密切程度，一般不区别自变量或因变量，因而分析得到的结果只是表明变化过程与驱动因子之间存在多大程度的相关性,而非必然的因果关系[57]。（2）在一定尺度区域范围内，各个驱动因子不是独立的对土地利用产生影响而是存在着相互作用和反作用的关系，形成一个复杂的综合系统分析单个。相关分析进行的是各个驱动因子之间或者驱动因子与土地利用变化之间的关系，忽视了相互作用之下的系统整体性关系[8]。（3）相关分析研究的是两两之间的相关关系，当驱动因子复杂数量较多时，分析较为复杂，工作量繁多，不适用于大量驱动因子的筛选[9]。（4）经典数理统计模型不具有尺度的概念，不能实现多尺度上LUCC 驱动力的分析。
多元统计主要有主成分分析、典型相关分析、通径分析。在研究中，多元模型具有简化问题。易应用的优点[1014]。但同时也存在以下四个方面的问题：（1）在多元回归模型中,通常很难找到一种统一的、对分析问题有利的方法来量化因变量。（2）假设的因果关系问题，即推理只能建立一种不确定的因果关系，而这种假设的因果关系不一定成立，这主要是因为人与环境之间的相互作用通常表现为单因子作用和因子之间的交互作用两种,自变量往往又很难与因变量明确区分开来。多元统计模型对这两种作用的认识和描述都有不足。如果在这个不确定的因果关系的基础上做进一步分析,很容易使错误累积。同时自变量与因变量的划分不是绝对的[15]。而多元统计中，将自变量与因变量绝对化，忽视了土地利用变化与驱动因子之间的相互交叉作用。

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