1998-2016年全球LUCC研究进展与热点分析

郑荣宝， 卢润开， 唐晓莲， 李爽， 张雅琪， 黄婷

(广东工业大学 管理学院， 广东 广州 510520)

1998-2016年全球LUCC研究进展与热点分析

郑荣宝， 卢润开， 唐晓莲， 李爽， 张雅琪， 黄婷

(广东工业大学 管理学院， 广东 广州 510520)

以Web of Science为数据源，运用文献计量方法与可视化分析工具，从文献时间分布、研究机构、科学领域分布、文献作者和研究热点等维度，对1998-2016年全球土地利用/覆盖变化(LUCC)研究进展进行数据挖掘.研究结果表明：目前LUCC研究日益成熟，文献逐年稳定增长，发展前景依然广阔；机构和作者合作网络还相对松散，LUCC全球合作有待进一步加强；LUCC研究学科交叉性强，综合集成了环境科学、生态学、地理学等多个自然与社会学科；LUCC研究热点众多，气候变化、生态系统、地表景观、城镇化、森林砍伐等热点受到高度关注；综合性研究是未来LUCC的发展趋势，体现在多学科、多时空、多尺度、多方法的交叉.未来LUCC要在数据标准化、大尺度遥感图像融合、历史地图资料不准确性与当代资料整合，以及LUCC全球分类体系和LUCC成果应用等方面加强研究.

土地利用/覆盖变化； 文献计量； 可视化分析； 数据挖掘

Abstract： Using the Web of Science database as data source， the literature measurement method and visual analysis tool have been used to analyze the research situation of LUCC (land-use and land-cover change) during 1998 to 2016 in the literature time distribution， research institutes， scientific field distribution， literature authors and research hot-spots， etc.. The results show that: at present， the LUCC research is becoming more and more mature， but the literature is still growing steadily and the prospect is broad； the cooperative network of institutions and authors is relatively loose， suggesting that the global cooperation of LUCC needs to be further strengthened； the study of LUCC is a highly interdisciplinary research， covering environmental science， ecology， geography and many other disciplines. LUCC has many research hot-spots， including climate change， ecosystem， surface landscape， urbanization， deforestation and so on； synthesis is the future development trend of LUCC， embodied in multidisciplinary， multi-temporal scale， multi-level， theory and methods and so on.Next， data standardization， large-scale remote sensing image pixel mixing， inaccurate processing and integration of historical map data， establishment of LUCC global classification system and results application should be strengthened in LUCC.

Keywords： land-use and land-cover change； bibliometrics； visual analysis； data mining

土地利用/覆盖变化(land-use and land-cover change，LUCC)由国际地圈生物圈计划(IGBP)和全球变化人文因素计划(IHDP)联合于1998年正式提出[1-2].土地利用是指人类依据一定的技术和手段对土地实施开发利用以实现社会经济目的的过程和活动.土地覆盖被IGBP和IHDP官方定义为在自然社会双因素共同作用下近地面表层的自然状态[2].工业革命以来，人类经济社会的快速发展和人口的急剧膨胀对地球环境产生了深刻影响，气候异常、温室效应、生态破坏、环境污染、资源消耗和生物性锐减等环境问题不断凸显，对人类的生存和发展产生了直接威胁.在此背景下，全球变化科学诞生并成为研究焦点[3-5].自1998年IGBP和IHDP提出了LUCC研究计划以来，LUCC在国内外的研究成果日益丰硕[6]，我国许多学者对LUCC国内外不同时期的研究现状和进展进行探究[7-11]，为国内LUCC发展奠定基础.LUCC研究涉及范围较大和研究成果很多，使用传统综述手段难以对所有的内容和材料进行完整、直观的描述，而新兴的文献计量和可视化分析方法则可以有效地克服这一困难.鉴于此，本文使用文献计量和可视化分析工具，以定量、客观、多元和动态的视角和方法对全球LUCC研究进行文献信息数据挖掘与分析，从中梳理发展概况，剖析研究热点.

1 方法与数据

1.1研究方法

CiteSpace是一款在科学计量学背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件[12]，通过知识单元之间的共现分析和引文空间挖掘可以将某一科学领域的知识特征和信息以美化直观的网络知识图谱展现出来.通过可视化分析，可以从海量的文献信息中找到最为关键和重要的有效信息，识别出其中的研究前沿、演变历程和发展趋势.

此外,文中还将运用普莱斯定律及系列评价指标，对LUCC研究领域内的研究概况进行文献定量计量与评价分析.指标评价主要来源于美国科技信息所(ISI)推出的基本科学指标数据库(ESI)，包括频次、被引频次、IF影响因子、H指数和ESI排名等系列评价因子.普莱斯定律可以判断某一主题研究领域的核心作者群是否已经形成[13-15]，其计算公式为

上式中:nmax为最高产作者论文数；x(1，nmax)为论文总数.

1.2数据来源

以Web of Science为数据源，使用文献计量方法和可视化分析工具对1998-2016年全球LUCC科学研究领域的样本文献进行数据挖掘和计量分析.具体来说，以科学性、全面性和合理性为导向，在Web of Science以SCI-EXPANDED和SSCI索引为数据来源，对1998-2016年期间的LUCC文献进行检索，检索条件为“主题：(“land-use$” and “land-cover$”) OR 主题:(“LUCC”) OR 主题:(“LULC”) AND 文献类型: (Article)”.

从文献信息的完整性和参考价值出发，仅保留ARTICLE，PROCEEDINGS PAPER和REVIEW三种文献类型，最终命中文献8 239篇，经筛选剔除剩余8 208篇样本文献.同时，为了对LUCC国际学术圈中国内研究进展做出研究，以国家/地区为PEOPLE R CHINA为条件筛选出WOS数据库样本文献中源于中国的文献，共计1 250篇.

提取样本数据关键信息绘制网络合作及网络共现科学知识图谱，对全球LUCC研究进行系统梳理.将数据导入CiteSpace软件后，主要操作步骤及参数设置如下：1) 时间切片为1 a；2) 数据分析阀值为TOP30；3) 图谱裁剪方式为Minimum Spanning Tree，可得到各节点网络图谱.

2 研究维度分析

2.1时间维度

从时间维度出发，发文量与被引频次等指标可以很大程度上反映该研究领域的发展阶段、趋势与受关注程度.样本文献数量年度分布，如图1所示.由图1可知：在1998-2016年期间，LUCC主题研究文献基本呈现稳定增长态势，年平均发表论文410篇，平均增长率为19%，2016年达到顶峰的1 006篇，占文献总数的12.3%.由此可知，在当前全球环境严峻的大背景下，LUCC研究热度持续升温，研究成果逐年增多，可以预见未来LUCC研究文献成果将保持稳定发展态势.

文献引文数量年度分布，如图2所示.由图2可知：在文献引文频次分布状况方面，样本文献总被引频次170 834次，除去自引的引文次数共计145 420次，文献平均被引用次数20.81.同时，被引次数呈现稳定增长态势，并在2016年达到了顶峰30 552次，表明该领域的论文质量和传播范围不断提高扩大.H-index指数为153，同样验证了LUCC在国际研究的高关注度，未来研究具有广阔的空间.

图1 样本文献数量年度分布 图2 文献引文数量年度分布Fig.1 Published items distribution in each year Fig.2 Citations distribution in each year

由图1可知：和国外的研究相比，来源于中国的文献晚出现了1 a，此后发文量逐年稳步上升，年递增率接近35%，文献年均发表66篇，并在2015年达到了202篇的顶峰.文献被引方面，1 250篇样本文献在1998-2016年期间引文次数共计16 855次，除去自引频次后余计15 162次.但需要注意的是，数据显示2003年之前被引频次处于空白状态，这也与我国LUCC研究起步晚于西方国家的事实相符合；2003年之后呈现平稳增加，并于2016年达到最高值的3 908次，年均递增率为43%，每项平均被引13.48次，与文献国际总体平均被引水平-20.81次具有一定的距离.

此外，H-index指数为54，远小于国际水平总体值的153.这表明尽管我国LUCC研究在国际上已经开始崭露头角，研究成果和影响力不断提升，但受限于起步晚等原因，我国LUCC研究的学术影响力在国际上仍然有较大的提升空间.

图3 研究机构共现图谱Fig.3 Map of institution cooperation network

2.2研究机构维度

研究机构是推动某一科学领域进步和发展的重要力量，利用CiteSpace可以快速辨识出某一研究领域的研究机构主要力量分布及其合作状况.选择节点“insitiution”进行研究机构信息挖掘与分析，如图3所示.各研究机构统计一览表，如表1所示.

由表1的计量结果可知：中国科学院在WOS数据库中共发表了816篇相关论文，位居全球众多研究机构榜首；由ESI指标可知，中国科学院在学科领域全球机构排名中位列第3，被引频次达到了201 821次，平均引用次数为11.2次.中国科学院的科研实力雄厚，包括地理科学与资源研究所、遥感与数字地球研究所、地质与地球物理研究所在内的研究单位在LUCC领域具有举足轻重的地位，代表着我国研究机构的最高学术水平.排名2,3名的分别是美国地质调查局、威斯康斯大学，总被引频次分别为120 459和71 904次，平均被引次数为17.81和25.05次，ESI学科排名分别位列第8和18名.

表1 研究机构统计一览表Tab.1 Frequency of institutions

值得注意的是，排名前20名的研究机构中，美国占14个，占比为70%，论文平均被引用次数为21次，类型涵盖政府机构、研究所和高校等.相比之下，中国只占据3个席位，论文平均被引用次数仅9.03次.这表明：以中国科学院、北京师范大学等为代表的中国研究机构在WOS数据库发文量不断增多，影响力凸显.与美国研究机构相比，文献质量和影响力仍然有待提升.此外，美国作为LUCC领域研究的主要国家，研究机构具有数量多、实力强、学术影响力大的特征.与中国机构力量集中态势不同，美国研究机构在分布上呈现出层次化、体系化、均衡化的格局.

由图3可知:LUCC研究领域合作网络的核心链条初步形成.其中，国内以中国科学院为核心形成“中国科学院-中国科学院大学-中国地质大学-墨西哥自治大学-美国俄勒冈州立大学”合作链条；国际以NASA和美国地质调查局为核心形成“美国地质调查局-NASA-威斯康斯大学-密歇根州立大学-科罗拉多州立大学”合作链条，组成LUCC研究领域的两大核心体系.

图4 科学领域共现图谱Fig.4 Map of science field network

值得注意的是，根据节点中心性定理分析发现，合作网络图谱中出现4个中心性值较高的节点(表1)，依次为科罗拉多州立大学(0.52)，NASA(0.51)，美国地质调查局(0.31)和威斯康斯大学(0.19).由此可见，4所研究机构在整个合作网络中处于关键地位，对于整个网络的相互联结起着重要作用.从全球范围来看，LUCC领域研究机构合作网络仍处于完善阶段，与当前LUCC研究发展阶段相吻合，国际间的机构合作有待加强.

2.3研究领域维度

利用CiteSpace对样本文献数据信息进行提取分析，可以辨识出某一主题领域所涉及的科学领域状况.选择节点“catalog”进行研究领域信息挖掘与分析，如图4所示.由图4的分析结果可知：LUCC研究在科学领域方面表现出以下两个主要特征.

1) 研究内容上，LUCC研究领域以Environment Science(环境科学)，Ecology(生态学)，Geoscience(地球科学)等学科为主导方向，涵盖Geography Chemistry(地球化学)，Geography Physical(地球物理)，Geography(地质学)，Water Resources(水资源)，Remote Sensing(遥感技术)和Soil(土壤研究)等诸多领域.

2) 研究性质上，LUCC研究是一门跨越社会科学和自然科学的综合性研究.也恰恰验证了LUCC的本质——这是一门围绕“人类-环境”耦合关系研究而展开的科学，具有集成综合特征，也是未来LUCC进一步发展的方向和必经途径.

图5 作者共被引图谱Fig.5 Map of co-cited authors

2.4作者维度

作者是科学研究发展进步的根本推动力量，通过科学计量和数据挖掘可以快速识别某一研究领域的核心作者分布与作者合作状况，辨识出该研究领域具有重要影响的学者.选择节点“cited author”进行研究作者信息挖掘与分析，结果如图5所示.相应的被引作者统计结果，如表2所示.

由表2可知：在样本文献数据集中，被引频次最高的是Lambin E F的880次，紧随其后的是Foley J A和Congalton R G的567和517次.此外，中心性较高的学者包括Houghton R A(0.97)，FAO(0.79)，Loveland T R(0.76)和Turner B L(0.71)，均超过0.5，根据中心性定理，以上几位学者在LUCC研究进程中发挥了重要作用.

表2 被引作者统计一览表Tab.2 Frequency of cited-authors

此外，发表论文最多的是Verburg的47篇，依据普莱斯定律(47的平方根再乘以0.749，取整就是5篇)，发文量达到5篇以上的作者共计79位，论文合计749篇，总量占比不到10%，这也进一步从文献计量角度证明了LUCC研究领域的核心作者群体没有形成.

图6 研究领域关键词分析图谱Fig.6 Map of co-occurring keywords

3 研究热点分析

是一篇文献的集中概况，是论文研究主题的集中体现和精髓所在.利用CiteSpace对某研究领域文献的关键词信息集进行数据挖掘和可视化分析，可以达到快速挖掘该研究领域热点与知识结构的目的.选择节点“keyword”进行关键词数据挖掘与分析，如图6所示.列举出频次排名前40的关键词，如表3所示.

由表3可知：频次最高的关键词是land use change，达到2 886次；位列2，3位的分别是2 316次的land cover change和1 366次的climate change；频次在500以上的有21个，在100～499之间的有59个，小于100次有330个.根据图谱生成结果显示：land cover change和climate change处于关键词网络中心位置，其他频次较高的词汇涵盖了该研究领域的研究内容、区域、对象和方法.结合文献分析，表明过去近20年期间LUCC研究主要以土地利用和土地覆盖变化两个主题为核心，以中国、美国、亚马逊区域等地区为研究区域，围绕climate change，landscape，ecosystem，urbanization，model，impact，remote sensing，deforestation，classification，vegetation，pattern，biodiversity，management，scale，water，simulation，rainfall，carbon，agriculture，soil，driving force，sustainability，boundary layer等众多研究热点展开.研究内容主要涉及宏观和微观、自然和社会经济、理论和应用、原因和影响等诸多维度，内容之广、范围之大、学科之多可见一斑.

表3 LUCC高频关键词一览表Tab.3 High frequency of key-words

此外，在节点中心性方面，排名较高的关键词包括：boundary layer(1.19)，catchment(1.16)，agriculture(1.07)，united states(1.02)，index(1.02)，water quality(0.87)，phosphorus(0.86)，surface parameterization sib2(0.77)，carbon(0.64)，bioma(0.47)，sustainability(0.4)，land use change(0.3)，land cover change(0.22)，biodiversity(0.28).以上节点在关键词共现网络结构中处于关键位置，根据节点中心性原理，在LUCC研究热点演化过程中扮演着关键的转驳和枢纽角色.

此外，依据关键词内涵和属性可以进一步对LUCC研究领域的知识结构进行剖析，归纳现有的知识模块.通过抽取部分具有代表性的关键词信息，结合实际研究现状，将LUCC研究领域分成数据与工具、研究方法、研究区域、现状研究、驱动力分析、效应及机制研究、研究与应用等7个模块，如表4所示.

表4 关键词属性分类表Tab.4 Attribute classification of keywords

1) 数据与工具.工具方面，LUCC研究前期主要通过高空航拍或者卫星遥感来获取监测影像，而后期则通过地理信息系统(GIS)进行数据储存、处理与输出[16-18]；数据方面，按时间可以分为历史来源数据和当代监测统计数据.历史统计数据为历史土地利用和土地覆盖变化研究提供了可能，而当代遥感数据则具有即时性、大面积、连续性、高分辨率等诸多优势.由于LUCC研究具有很强的时间和空间依赖性，因而遥感技术的不断进步和高精度遥感图像的出现为更深入的研究提供了数据基础，比如，精确记录土地覆盖类型的变化、土地覆盖类型边界的识别，以及土地利用变化的定量估算等研究.

2) 研究方法.以某一研究区域为研究背景，使用定量的数理研究方法对其进行描述、解释、预测和决策是当前LUCC研究的主流方向[19].由表4可知：回归、仿真、神经网络、情景分析、系统动力学、元胞自动机、支持向量机、代理模型、循环模型、SWAT水文评价、生物群落及sib2生物圈模型等都是应用比较广泛的研究框架和研究模型[20-25].模型使用的最终目的是为了提高人类对于“人-环境”耦合系统的认识，掌握变化的规律，为人类更好地做出决策和实现可持续发展提供可能.

3) 研究区域.LUCC研究必须从区域研究出发，以区域研究为基本单元，在“全球-区域-全球”的研究过程中，实现不同尺度、不同层次研究成果的嵌套和归整.放眼全球，自然和经济发展上具有典型和独特特征的区域成为关注的热点.森林覆盖方面，热带雨林因其在生态服务和生物地球化学过程中的显著作用而备受关注，如非洲中部刚果盆地和东南部的马达加斯加区域、亚洲的东南亚、南美洲的亚马逊等热带雨林区域都成为LUCC研究的热点区域，研究成果众多[26-28].草原研究主要分为热带稀树草原和畜牧草地两种，典型研究区域主要包括非洲大部、亚洲中部、澳大利亚的北部与东部、南美洲等区域[29-30].农用地分为密集型和粗放型农用地，中国、印度和东南亚等发展中国家和地区成为粗放型农业用地的典型区域[31-33]，而欧洲、美国和澳大利亚等经济发达区域则成为密集型农业用地研究的理性区域[34-35].

4) LUCC现状研究.主要针对土地利用变化和土地覆盖变化的数量、质量、空间分布、分类、变化速率和过程进行描述、评估、解释和预测分析[30,36-39].科学、合理、正确的LUCC分类方法是开展LUCC现状研究的前提之一，也是LUCC从全球视角实现统一和整合的重要保障[25].当然，随着技术的进步和研究方法的不断创新，也可能反过来使得研究者重新去审视和修正原来的分类方法.在未来，尺度规模的协同、质量的精确评估、动态变化过程的描述、分类标准的统一都是LUCC现状研究领域的重点.

5) 驱动力分析.驱动力分析是LUCC研究较为成熟的方向之一，特别是在自然驱动因素，包括水文、地形地貌、气候等因子[40-42].经济社会方面的研究也日益成熟，主要包括经济、人口、科技、制度、政治、价值观念等因子.在未来的研究中，首先，要进一步加深自然维度和社会经济维度影响因子的统一融合，同时，解决部分社会影响因子难以量化的难题；其次，是要在驱动机制研究中充分考虑反馈机制和关联机制，系统、完整、科学地对LUCC驱动力进行描述解释分析.

6) 效应及机制研究.效应研究可以说是LUCC未来研究的重点方向之一，特别区域土地利用变化对生态系统及服务功能、生物地球化学及气候的影响.生态系统服务包括食品供应、水资源、大气、森林资源，乃至生物多样性、污染防治、土地荒漠化防治等，与人类的生存息息相关.生物地球化学则针对地球表层各个圈层之中的元素及其循环运动的关系进行研究，包括水循环、能量循环和大气循环等，具体可以深入到carbon(碳)，phosphor(磷)，nitrogen(氮)，methane(甲烷)等微观通量的研究评估[35,43-45].气候则是针对气温、降雨、湿度等指标或者厄尔尼诺和拉尼娜现象等特殊气候变化做出研究[44，46].可以预见，未来的研究会针对LUCC效应的过程、机制及反作用做出更加深入微观的研究.

7) 研究与应用.LUCC研究的最终目的是为了提高人类对于“人类-环境”耦合系统的认识.通过数理化范式加深对土地利用与覆盖的现状、驱动力与驱动过程、影响与作用过程等各方面的认识和了解，提高预测能力，为经济社会决策提供参考依据，最终实现人类-环境协调发展和可持续发展[47-49].

4 总结与展望

文中运用文献计量和可视化分析工具，对全球自1998年以来的LUCC研究科学进行文献信息挖掘与可视化分析.首先，通过指标评价分析，得出国内外LUCC研究领域重要研究机构；其次，通过科学领域共现分析发现，LUCC研究领域一门跨越社会科学和自然科学的综合性研究，覆盖多个科学领域；再次，通过作者共被引分析，辨析出LUCC研究领域内具有重大影响力的学者；最后，绘制关键词共现分析图谱，解译出1998年以来LUCC研究热点所在，同时进一步解译关键词，将LUCC研究分为7大知识模块.

在全球环境问题凸显和可持续发展思想指导的背景下，LUCC科学研究价值突出，目前处于稳定发展的阶段，未来仍有巨大的发展空间，可以预见走向综合必定是LUCC的未来研究方向.1) 研究学科上，自然科学和社会科学的交叉融合不断加深.LUCC处于自然环境系统和人类经济社会系统的交汇面，任何单一的科学研究方法或者理论都难以对其进行完整的阐述与解释.2) 空间尺度上，LUCC研究须以区域为基础单元，实现不同尺度下的研究成果有效整合与嵌套，特别是加强洲际或者全球大区域尺度的研究，形成完整的LUCC成果体系.3) 研究层面上，宏观层面和微观层面的研究结合更加紧密，更加注重机制、过程及单因子等微观层面的研究.4) 时间尺度上，静态研究与动态研究相结合、历史研究与当代研究相结合，更加动态地展现过去、现在和未来；5) 研究理论上，将逐步建立普适性的理论框架用于指导LUCC研究的开展.

目前，全球环境问题依然严峻，而LUCC研究依然存在着诸多难点和重点有待去进一步的解决，主要体现以下5个主要方面.

1) 数据与工具.目前，数据处理与转化仍然缺乏统一的标准和规范，这既不利于全球范围内的数据库的建立，也一定程度上阻碍了区域研究成果的推广.遥感影像监测面积与分辨率之间的矛盾是另一个需要解决的挑战.随着遥感技术的进步，超高分辨率的遥感图像已经得到应用，并且为许多微观层面的研究提供了可能，不过这类遥感图像存在监测空间范围有限的弊端；而大空间尺度遥感影响虽然克服了上述弊端，却存在分辨率低、像素混合等问题，容易导致信息失真、土地覆盖边界混合模糊等问题，对研究造成了很大的影响.此外，随着时间推移，学术界对于历史土地利用与土地覆盖还原研究的成果不断增多，但与当代对于卫星图像准确性改进的大量努力不同，检验LUCC研究中历史地图等资料的不确定性的尝试并不多.历史地图与目前卫星遥感影像的整合问题，如两个数据集之间土地覆盖类别的位置误差或语义操作性，都是今后LUCC研究的重要问题.

2) 分类准确性与统一问题.在LUCC土地利用/覆盖研究中，科学、合理、正确的分类是开展LUCC现状研究的前提之一，也是LUCC可以从全球视角实现统一和整合的重要保障.然而，在实际操作中各区域的自然环境和经济社会实际发展状况不同而导致LUCC分类各异，统一整合面存在一定的难题.如何在保留各个区域特征的前提下建立全球统一的LUCC分类体系，既实行统一标准又保留区域空间异质性是值得思究的.当然，另一方面，技术的进步和研究方法的改进，也可能反过来使得研究者重新去审视和修正原有的分类方法，这是一个动态发展的过程.

3) 继续加强土地覆盖内部变化的研究.土地覆盖的变化分为两种，一种是土地覆盖类型的转变，例如，从森林用地转化为耕地.这种变化通常以离散属性呈现，一般只需要对不同时间点的遥感图像进行对比即可；还有一种是土地覆盖类型内部属性的变化，这种变化通常是连续的、微妙的，比如，生物量、森林密度、植被群落结构、表层水分等属性的变化.由于通常短时间内不明显，因而必须使用高精度的遥感对其相关属性进行时间、空间上不间断的监测.在未来的研究中，需要继续加强土地覆盖类型内部变化研究，一些更微妙的变化仍然需要在全球范围内更好地量化.

4) 效应及机制研究.未来LUCC将继续以实现人类可持续发展为目标，以“人类-环境”耦合系统为研究框架，深入了解土地利用、土地覆盖、生态系统、生物地球化学过程，乃至整个人类经济社会系统及地球环境中各个因子相互作用关系、影响过程、机制与原理.未来的研究中要加强对于LUCC影响反馈作用及其机制的研究，继而进行完整的描述与解释.

5) 预测决策指导应用.如前文所述，LUCC研究是为人类实现可持续发展的远景而服务的.通过遥感实时掌握LUCC的现状和变化趋势，通过驱动力分析剖析LUCC变化的动因以实施对策，通过模型模拟仿真预测LUCC未来的变化，通过优化决策模型辅助规划制定及政策实施，这是全球特别是矛盾突出的热点地区下一步研究的重点.我国由于其特殊的自然区位和独特的社会经济发展轨迹，成为了 全球众多LUCC研究典型区域代表之一.对于我国来说，一方面，自然环境具有复杂、多样、敏感、脆弱、变化速率高等特征；另一方面，经济社会上处于高速发展和转型阶段，面临人口、环境污染、资源消耗、耕地减少、水土流失、土地荒漠化等诸多环境问题，进一步加强LUCC研究用于指导环境保护和经济协调发展显得更为重要.

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(责任编辑： 黄仲一英文审校： 吴逢铁)

ResearchesProgressandHotspotsAnalysisofGlobalLUCCResearchDuring1998to2016

ZHENG Rongbao， LU Runkai， TANG Xiaolian， LI Shuang， ZHANG Yaqi， HUANG Ting

(College of Management， Guangdong University of Technology， Guangzhou 510520， China)

10.11830/ISSN.1000-5013.201706068

2017-06-23

郑荣宝(1975-)，教授，博士，主要从事土地利用规划、土地整理与复垦、3S技术在土地中应用的研究.E-mail：zhengrongbao@gdut.edu.cn.

国家自然科学基金资助项目(41001054); 教育部人文社会科学基金资助项目(13YJCZH016，13YJA840009， 14YJA630053)

P 208； F 311.24

A

1000-5013(2017)05-0591-11