基于土地利用松花江流域生态环境空间分异特征的研究——以哈尔滨段为例

龚文峰

(黑龙江大学 水利电力学院,哈尔滨 150086)

土地利用/土地覆被变化(LUCC)是全球环境变化的重要组成部分和主要原因之一[1],LUCC改变土地覆被状况并影响许多生态过程[2],尤其对区域气候、土壤、水量和水质的影响是极其深刻的[3]。流域作为完整的自然地理单元[4],LUCC直接制约着流域内的水文过程、水化学过程、生物过程等自然过程的发生发展[5]。然而,长期以来,由于受传统观念及人口快速增长等因素的影响[6],以流域开发为主的持续不断的水利建设活动[7],虽然促进农林牧业的发展,但对生态环境也带来不利影响,特别是毁林开荒、陡坡耕种现象严重[6],结果造成土地利用状况变化频繁,水土流失逐年加剧、生态环境不断恶化,严重制约着研究区域社会经济的可持续发展。

松花江流域作为黑龙江省的重要粮食产区,是研究资源环境动态变化比较典型的区域。因此,在RS、GIS技术的支持下,以松花江流域哈尔滨段作为研究对象,在分析其土地利用/土地覆盖变化的基础上,从自然环境因子和社会因子定量完成对区域生态环境的综合评价,并探索区域生态环境演变的过程和空间分异特征,为生态环境恢复与重建、土地可持续利用决策提供科学依据[8-10],同时对流域水土流失治理和生态安全保护以及东北黑土区水土流失的防治规划,实施退耕还林还草和农林复合等措施都具有重要的意义。

1 研究区概况及研究方法

1.1 研究区域

松花江流域 (哈尔滨段)位于黑龙江省中南部,地处E125°40′17″～E129°33′2″,N45°12′6″～N49°40′18″,研究区域东部为中低山丘陵而西部为平原,地势总趋势是东高西低,年平均气温2.5～4.0℃,年平均无霜期 110～150 d,年降水量400～600 mm,年积温在2 500～3 100℃,土地肥沃、地域辽阔、人口相对较少,适宜发展农业生产,是重要的粮食生产基地。

1.2 研究方法

1.2.1 图件配准及影像解译

以1∶50 000地形图为基础,在 ERDAS IMAGINE 9.2遥感图像处理软件中,采用二次多项式纠正方法对1996(6月15日)、2005年(8月27日)Landsat TM/ETM+图像进行几何校正(平均误差＜0.5个像元),并对图像进行区域裁剪。以 《中国土地分类系统》(2001)为标准,在ArcGIS9.2环境下结合土地利用现状和野外调查资料对影像进行解译并数字化,建立空间拓扑关系,生成土地利用的数据库。土地利用方式分为耕地(水田和旱田)、林地 (有林地、灌木林和疏林地)、草地、水域(河流、湖泊和水库池塘)、建设用地 (城乡工矿居民用地和其它建设用地)和未利用地 (沙地、沼泽等)6个一级类型。

1.2.2 生态空间分异

以研究区的DEM为基础,运用GIS空间分析和地统计分析功能,按5 km×5 km进行小区划分,采样方式采用等间距[11-12],对松花江流域进行分割,共划分为22个小区,建立LUCC变化的生态环境综合评价单元——小流域,进而综合评价并统计每个小流域的生态环境质量。

1.2.3 评价指标体系的构建

根据研究区域生态环境的特点和所获环境信息的容量,按照综合性、代表性、实用性[13-14]、主导因素和可操作性等原则[15],选择反映土地生态环境的生物丰度、植被覆盖、水系分布、土地质量和人为活动等方面的综合指标,构建区域生态环境状况评价指标体系,该体系涵盖自然、农业和人为生态环境等方面,并确定各指标的土地利用类型的权重。

1)生物丰度指数:反映区域内的生物多样性状况,根据不同土地利用/覆被类型的生物丰度状况,确定相应的权重,计算公式为:生物丰度指数=(0.35×林地面积+0.21×草地面积+0.28×水域湿地面积+0.11×耕地面积+0.04×建设用地面积+0.01×未利用地面积)/区域面积。

2)植被覆盖指数:反映区域植被覆盖的程度,计算公式为:植被覆盖指数=(0.38×林地面积+ 0.34×草地面积+0.19×耕地面积+0.07×建设用地面积+0.02×未利用地面积)/区域面积。

3)水网密度指数:反映区域内河流、水域的丰富程度,计算公式为:水网密度指数=水体面积/区域面积。

4)土地退化指数:水土流失是影响研究区域土地质量的关键问题,采用土壤侵蚀程度来表征区域土地退化的程度。土地退化指数=(0.01×微度侵蚀面积+0.04×轻度侵蚀面积+0.25×中度侵蚀面积+0.7×重度侵蚀面积)/区域面积。

5)人为影响指数[16-17]:描述一定区域内景观受人为活动的影响强度。

式中N为土地利用类型数量;Ai是第i种地类的面积;Pi为第i种地类的人为影响强度参数;A为区域总面积。

HAI值在0～1之间变动,HAI的数值越大,表明人为活动占优势的地类构成越大,人类活动影响强度越大;反之则小,见表1。

表1 各种人为影响强度参数Table 1 Human activity density index

1.2.4 评价指标处理方法

为保持各指标数据间的可比性[18],利用归一化方法对各因素进行处理[19-20],得出最终所需的各个指标值,即:式中Xi为某一参评因子第i级值;Xmax为某一参评因子最高阈值;Xmin为某一参评因子最低阈值。

1.2.5 评价指标权重的确定

采用Delphi和AHP两种方法加权求平均值[17],确定各评价指标的权重,结果见表2。

表2 研究区域生态环境评价指标权重T able 2 Index weights of eco-environmental statusevaluation

1.2.6 评价方法

根据指标体系、指标权重以及实际研究的需要,松花江流域生态环境质量综合评价采用生态环境质量指数法(EI),其计算方法为:EI=0.3×生物丰度指数+0.25×植被覆盖指数+0.25×水网密度指数+0.2×(1-土地退化指数)+0.1×人为影响指数。

2 结果与分析

2.1 土地利用变化分析

对研究区域两期土地利用数据进行分析得知(表3),土地利用类型以林地、耕地和草地为主,三者面积之和在各时期均占总面积的87%以上,这种特征决定了该区域以农林牧业生产为主的特点。林地和水域面积增加,年变化率为1.314%和3.068%。水域增加主要归因于2005年受季节降水影响,林地的增加主要归功于 “天保工程”、松花江流域 “生态环境综合治理”等多项生态修复工程的推行。耕地、草地、未利用地和建设用地的年变化率分别为-1.356%、-5.308%、-1.568%和-0.085%,耕地面积减少的最大达到1 230.2 hm2,草地资源下降最快,未利用地次之,建设用地面积减少最少。耕地减少很大程度受到退耕还林政策的影响,此外,部分耕地被水域淹没也是其减少的重要原因。

表3 研究区域各土地利用类型面积及其变化Table 3 Change in area of different land use types and their dynamic degrees

利用马尔科夫模型研究和分析土地利用空间变化过程(表4):林地、水域和建设用地具有较高的保留率;草地、未利用地和耕地具有较高的转换率。林地增加主要源于草地、未利用地和耕地的转化,其中草地转化为林地的比例最大,为56.091%,其次是耕地,所占比例为7.999%,反映人类活动正深刻影响着土地利用类型,其驱动机制归功于农业结构的调整和和区域生态环境的建设;耕地的补充主要源于草地和未利用地 (沼泽地)转化,表明在经济利益的驱使下,人们加大对该地类的开发利用强度,致使土地利用结构趋向不合理,人为因素致使土地利用结构和生态过程中造成生态环境退化;草地主要由未利用地(沼泽)转化而来;水域变化不大,其补充主要源于耕地;建设用地主要来源于林地和草地的转化;未利用地主要转化为林地、耕地和草地。

表4 土地利用状态转移概率矩阵Table 4 Land use change matrix of source region of study area /%

2.2 生态环境的空间分异

研究结果表明(表5),各评价单元高低悬殊,差异较大,但是相对差异在逐步缩小。1996年评价单元的生态环境评价的最大值为7.5,最小值为1.846 8,最大值是最小值的4.06倍,2005年减为3.97倍,且最大和最小值分别为7.5和1.889 4。运用统计分析软件Static 6.0 for windows对评价单元进行聚类分析,参照 《生态环境状况评价技术规范(试行)》并结合实际情况,将该区域生态环境分为5级,即优、良、一般、较差和差。由图1和表6可见:研究区域生态环境为优的主要分布在通河县、方正县的南部和北部地区以及方正县的西南部,该区域多为山地,林地占据较大的比例,植被覆盖度高,人为的干扰度较小,土地退化程度较小,生态多样性丰富,生态系统稳定,其中所占比例分别为0.33%和6.38%,2005年的面积要远大于1996年的,其中增加的区域主要集中在方正县的西南地区;生态环境质量为良的区域面积较大,该区域主要分布在木兰县、方正县和通河县,所占的比例分别为30.25%和27.67%,其中1996年比2005年多出745.62 km2,减少的区域分布在木兰县的西北部,该区域处于低山丘陵地带,多为林地、未利用地、水域和部分耕地,植被覆盖度较高,受到一定程度的人为干扰,生物多样性也较丰富,林地和耕地之间的转化是土地利用转化的主要轨迹,是今后要继续推行 “退耕还林”政策的重点区域,加强对土地合理利用格局的优化配置;生态环境质量一般的主要分布在巴彦县、宾县和呼兰区的西部区域,该区域处于丘陵和平原区域的过渡地带,且占据一定的比例,分别为 25.85%和31.04%,2005年的比例要稍高于1996年,多为耕地和部分林地、草地,植被盖度一般,有一定程度的人为干扰,生态系统一般,土地利用主要集中在林地、草地和耕地之间的转换,要加大对草地和弃耕地的治理和改造,促使生态环境的好转;土地生态环境较差的区域主要集中分布在双城市、阿城区、呼兰区和哈尔滨市等,该区域占据较大的比例,分别为34.28%和30.15%,多为耕地、水域和未利用地(湿地),有一定的植被盖度,处于平原区域,农村居民点分布较多,且人口增长、城镇化进程较快,对耕地需求较大,湿地、草地和耕地之间的转换较为明显,土地压力过重,土地利用趋向不合理,其中人口急剧增长和城市化的迅速发展以及农业结构的调整是该区域生态环境一般的直接原因;生态环境差的区域主要集中在呼兰区的东北部和双城市的西南部,2005年比1996年减少的区域为双城市的西南部,虽然占据较小的比例,分别为9.3%和4.76%,多为耕地,植被盖度较低,城镇居民点分布较多,耕地和建设用地的强烈变化尤为明显,部分区域依旧存在着滥垦草地、毁林开荒等现象,人为干扰程度强,生态环境较为恶劣,更加速人类活动与自然环境之间的矛盾。

表5 区域生态环境质量分级Table 5 Eco-environmental status classification

表6 区域生态环境质量分布及其变化Table 6 Change in area of eco-environmental status and their dynamic degrees

图1 区域生态环境质量分布图(1996,2005年)Fig.1 Distribution map in area of eco-environmental status(1996,2005)

2.3 生态环境动态分析

在ArcGIS的支持下,对两期评价图进行叠加分析,在此基础上检测EI的变化情况,并根据其变化幅度进行区域生态环境状况的动态分级,分为3个等级,即:略微变差、基本不变、略微变好(表7),同时生成土地生态环境状况变化分级图[17](图2)。

表7 区域土地生态环境状况变化分级Table 7 Classification of land eco-environmental status change degree

表8 土地生态环境分级百分比Table 8 Percentage of land eco-environmental grades

图2 土地生态环境状况变化分级Fig.2 Land ecological and environmental status change classification image

结合表8和图2可以看出研究区域1996～2005年土地生态环境总体呈变好的趋势。其中基本变好和略微变好的区域面积占总面积的21.39%,多分布在方正县、双城市的东南部、巴彦县的东北部以及宾县和木兰县的部分区域,该地区为山地和低山丘陵,林地和耕地占据一定比例,随着 “天保工程”、松花江流域 “生态环境综合治理”等多项生态修复工程的推行,耕地——林地转变成为区域土地利用的主要轨迹,为生态环境的改善提供必要条件。因此,要继续实施积极的农业调整政策,加大林业监督管理,制止不合理的开发利用活动,正确协调人地矛盾,实现土地资源的合理利用,进而形成相对稳定的生态结构和生态功能;基本不变的面积占78.17%,处于绝对的优势地位,该地区为平原区和部分山地区域,是人们生活和从事农业生产活动的主要地段,耕地和林地占较大的比例,因此,要加强土地利用格局的合理优化配置,逐步完善并形成良好的黑土地生态系统;略微变差的地区为低山丘陵和平原区的交界处,生态环境比较脆弱,人类的干扰活动比较频繁,容易发生土壤侵蚀,是今后水土流失治理的重点。因此,在发展经济的同时,要继续推行 “退耕还林”政策,因地制宜营造水土保持林、用材林、经济林等[21],实现土地合理利用,促进区域的可持续发展。

3 结 论

1)该区域以农林牧业生产为主,林地、耕地和草地三者面积之和在各时期均占总面积的87%;林地和水域面积增加,其它地类的面积减少,林地增加的最多,耕地减少的最多;土地利用转化过程以耕地-林地、草地-林地和未利用地-林地为主,林地、水域和建设用地具有较高的保留率,草地、未利用地和耕地具有较高的转换率。

2)通过对小流域统计结果进行空间化可知,各评价单元高低悬殊,差异较大,1996年生态环境评价的最大和最小值分别为7.5和1.846 8,而2005年的为7.5和1.889 4;土地生态环境好多为山地区域,林地占据较大比例,生态系统稳定;生态环境较好多为丘陵地带,生态环境较差和差的区域多为平原地带,人为干扰程度强,生态环境较为恶劣。

3)从空间分布来看,1996～2005年土地生态环境总体呈变好的趋势。其中变好和略微变好的区域面积占总面积的21.39%,基本不变的面积占78.17%,略微变差的地区占据较小的比例,为0.44%。

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