第1章 引言 1
1.1 研究背景及意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 4
1.2 研究综述 5
1.2.1 土地变化对全球变化的意义 5
1.2.2 土地变化是可持续性科学的主题 6
1.2.3 土地变化对土壤质量的影响 7
1.2.4 我国土地变化科学的研究重点 12
1.3 研究思路和组织结构 13
1.3.1 研究思路 13
1.3.2 组织结构 14
1.4 研究方法和技术路线 15
1.4.1 研究方法 15
1.4.2 技术路线 15
第2章 研究区选择与概况 17
2.1 开封引黄灌区概况 17
2.1.1 基本情况 18
2.1.2 引黄的优势与地位 18
2.1.3 开封引黄灌区的发展历程 19
2.2 研究区概况 20
2.2.1 地形、地貌 21
2.2.2 气候 22
2.2.3 水文 23
2.2.4 自然灾害 24
2.3 灌区目前存在的问题 25
第3章 研究内容与数据收集 27
3.1 研究内容 27
3.2 数据采集与处理 27
3.2.1 气象数据 27
3.2.2 遥感数据 28
3.2.3 土壤数据 40
第4章 土地利用变化特征及预测 42
4.1 研究方法 42
4.1.1 GIS方法提取数据 42
4.1.2 土地利用矩阵分析 42
4.2 动态变化模型分析 47
4.2.1 土地资源数量变化模型 47
4.2.2 土地利用程度变化模型 50
4.3 基于马尔可夫模型的土地利用变化预测 51
4.3.1 马尔可夫模型原理及概述 51
4.3.2 预测数据处理 53
4.3.3 初始状态矩阵及土地利用转移概率的确定 54
4.3.4 模型的检验 55
4.3.5 模型预测 56
4.4 小结 58
第5章 研究区地表温度反演 60
5.1 地表温度反演的理论基础 60
5.1.1 地表温度概念 60
5.1.2 Landsat简介 60
5.1.3 温度反演算法的选择 61
5.2 地表温度反演过程 63
5.2.1 大气平均作用温度 63
5.2.2 大气透射率计算 64
5.2.3 地表比辐射率计算 65
5.2.4 Landsat TM影像地表温度反演结果 67
5.3 地表温度反演的结果检验 68
5.4 小结 70
第6章 土地变化造成的土壤质量变化 71
6.1 地统计分析介绍 72
6.2 克里格法介绍 74
6.2.1 克里格理论基础 74
6.2.2 普通克里格原理 75
6.2.3 土壤重金属克里格法应用 77
6.3 重金属含量与空间分布特征研究 79
6.3.1 土壤重金属含量统计分析 79
6.3.2 离群值（异常值）识别 81
6.3.3 土壤重金属变异函数拟合 82
6.3.4 土壤重金属空间分布趋势分析 84
6.3.5 土壤重金属空间自相关性分析 86
6.3.6 土壤重金属空间分布影响因素分析 87
6.4 土壤重金属含量空间插值 88
6.5 小结 90
第7章 土壤重金属污染评价与影响因素分析 91
7.1 评价标准 91
7.2 土壤重金属污染指数评价 92
7.2.1 内梅罗指数法 92
7.2.2 地累积指数法 94
7.2.3 污染负荷指数法 94
7.3 研究区土壤重金属污染指数评价结果 95
7.3.1 内梅罗指数评价结果 95
7.3.2 地累积指数评价结果 95
7.3.3 污染负荷指数法评价结果 96
7.3.4 污染评价结果的克里格插值 96
7.4 土壤环境生态风险评估 100
7.4.1 潜在生态危害指数法 101
7.4.2 评价结果 101
7.5 基于GIS的土壤重金属污染影响因素分析 103
7.5.1 土壤重金属污染的主要来源 103
7.5.2 基于统计分析法的土壤重金属污染物影响因素解析 104
7.5.3 重金属污染影响因素的定量分析 107
7.5.4 影响因素分析结果 110
7.6 小结 111
第8章 土壤重金属含量和分布预测 113
8.1 土壤重金属含量预测方法与模型 113
8.1.1 土壤重金属预测模型 114
8.1.2 土壤重金属累积预测 114
8.2 研究区2021年土壤重金属含量预测结果 116
8.3 小结 123
第9章 引黄灌区土地变化的可持续性评价 124
9.1 评价原理与方法 125
9.1.1 评价原理 125
9.1.2 指标的选取 126
9.2 研究方法和评价标准 128
9.2.1 评价方法 128
9.2.2 评价标准 129
9.2.3 指标数据的标准化 129
9.3 权重的确定 130
9.3.1 构建层次结构模型 131
9.3.2 构建判断矩阵 131
9.3.3 专家填写判断矩阵 132
9.3.4 单目标指标权重的确定 132
9.3.5 一致性检验 133
9.3.6 总目标指标权重的确定 133
9.4 计算与结果分析 138
9.5 小结 141
第10章 结论与展望 143
10.1 主要结论 143
10.2 研究不足与展望 144
参考文献 146