长株潭核心区土地利用生态风险驱动因子分析

傅丽华,何燕子,朱 云

(1. 湖南工业大学商学院,中国 株洲 412007；2.湖南师范大学资源与环境科学学院,中国 长沙 410081)

20世纪90年代以来,土地利用及覆被变化(LUCC)研究成为全球变化研究领域的重要组成及研究热点.土地利用变化对生态环境及全球变化的影响研究已涵盖了经济、社会、生态等多个方面．不同研究区域的自然及人为驱动因素作用差异,对区域土地利用变化产生复杂而深刻的影响．克莱斯(Claessens, 2009)运用了土地利用变化的CLUE模型及景观过程变化的LAPSUS模型进行模拟,指出土地利用及景观变化过程在复杂和多尺度系统中互相联系,受多种自然和社会经济驱动因素的影响[1]；闫小培等运用GIS技术对珠三角城市群土地利用变化的人文因素进行定性与定量分析,指出人口、经济发展水平、城市化与工业化、农业产业结构调整、区域产业结构调整和外资是影响珠江三角洲区域土地利用变化的主要因子[2],人口、城市化与工业化因子对土地利用时空变化的影响作用较大,其次是经济发展水平和产业结构[3]．黄庆旭对1991～2004年北京城市扩展状况定量分析,指出北京城市发展基本风貌和格局由城市规划、土地利用政策、原有城市格局等宏观尺度因子决定,社会经济因素是城市扩展的中观尺度驱动因子,地形、区位和交通特别是与高速公路的距离是影响城市扩展的微观尺度因子[4]．

区域土地利用生态风险的驱动因子与一定的景观格局和过程相联系,并直接或间接对土地生态系统的结构及功能产生影响．在多种因子中选择主导因子进行分析,有助于判断土地利用生态风险的主要驱动因子及相关因子的作用方式与过程,也是土地利用生态风险评价和调控的基础．

1 土地利用变化驱动因子筛选

本研究所指的长株潭核心区以长沙、株洲、湘潭3市城区为主体,在行政区域上空间相连并包括了长沙县、望城县(由于行政区划调整,2011年5月已改为望城区,但为与统计资料数据保持一致,文中涉及的数据仍然称望城县,其他部分涉及区划调整内容也暂不更改)、株洲县、湘潭县的区域．

人类活动的4种主要驱动过程是农业化、工业化、城市化、政治化[5]．影响区域土地利用变化的自然和人文因素复杂多样,各驱动因子之间相互影响、互相制约,引起区域土地利用变化并导致土地用途及结构发生改变．

1.1 筛选方法

由于所获取的土地利用数据不是连续的,因此考虑采取主成分分析方法来判断主导驱动力．主成分分析也称为主分量分析,是由Holtelling于1933年首先提出的．主成分分析将多指标转化为少数几个综合指标进行多元统计分析,体现了数据降维的思想[6]．在对同一个体进行多项观察时,涉及多个随机变量X1,X2,…,Xp等,而这些变量具有一定的相关性,通过主成分法可以方便地找到能独立代表某一方面信息特征与个体变异的综合指标来概括信息．单项指标在个体间的变异越大,表明该指标与其他个体的区分度越高,指标变异大小作为指标选择典型与否的标准．

1.2 分析步骤

以长株潭3市2000～2008年的社会经济统计数据为基础,选取了以下变量作为长株潭土地利用变化的驱动因子．建成区面积(X1)、城市化率(X2)、农村人口(X3)、城市人口(X4)、GDP(X5)、全社会固定资产投资总额(X6)、地方财政收入(X7)、规模以上工业总产值(X8)、农民人均纯收入(X9)、城镇居民可支配收入(X10)等，共10个变量．相关统计数据见表1．

首先选择2000～2008年的长株潭3市社会经济统计数据进行分析,明确社会经济驱动因子对土地利用变化的影响程度．分析表明,社会经济因子之间存在一定的线性相关性,各变量相关系数见表2．

表1 长株潭3市土地利用变化社会经济因子变量统计数据汇总

注:数据来源为湖南省2000～2008年统计年鉴.

表2 选择变量相关系数表

1.3 结果分析

从表2中所选指标的相关系数可以得出,建成区面积与农村人口以外的其他指标如城市化率、城市人口、GDP等各项社会经济驱动指标均有很高的相关关系．在SPSS17.0软件支持下的运算结果表明,第一、二主成分特征值分别为8.68和1.043,2类主成分累计贡献率为97.28%,并包含了10个变量的绝大部分信息,将相关数据代入相关入选因子得到主成分荷载矩阵(见表3)．

在SPSS17.0软件中运行得到结果如下．第一主成分包括:X9、X10、X7、X5,即农民人均纯收入、城镇居民可支配收入、地方财政收入和GDP等.第一主成分的各相关因子均是反映经济发展动态的主要指标；第二主成分包括:X3、X4,即城市人口、农村人口,是区域发展过程中尤其是城市群发展变化的最重要的人口增长变化指标．主成分分析结果表明,第一、二主成分包含了最主要的社会经济驱动因子．长株潭核心区土地利用变化分析最主要的社会经济驱动因子是经济发展水平相关的因子及人口增长变化因子．结合长株潭地区的人口变化特征分析,区域总人口逐步上升,且城市人口的增长速度远高于我国人口平均增长速度,农村人口则呈下降趋势,反映了由于大量农村剩余劳动力不断向城市转移,以及由于城市扩张对农用地的侵占,促使失地农民转向城市和非农产业发展,进一步促进农用地向建设用地转化．

表3 主成份荷载矩阵

2 基于景观生态学的土地利用生态风险识别与作用分析

景观生态学研究的核心内容是生态学过程与尺度之间的相互作用,景观结构、功能和动态相互依赖和相互作用,景观结构与景观功能的形成和发展相互影响[7],从景观生态学角度理解空间格局与生态过程的相互作用关系[8-9],结合社会驱动因子进行生态风险识别是土地利用生态风险分析的关键环节．

2.1 社会经济驱动因子影响分析

社会经济驱动因子对土地利用变化过程、作用方式及变化规律产生影响．长沙、株洲、湘潭3市作为湖南省经济发展的核心增长极,近年来一直保持快速发展的态势．以长株潭核心区土地利用变化最为显著的2000～2008年这一研究时段为例,选择人口、GDP、第一产业、第二产业变化率与建成区面积变化率进行比较(见表4，数据来源为湖南省2000～2008年统计年鉴)．运用SPSS16.0软件在相关系数显著性检验的显著水平为0.05和0.01时,运用Pearson法分析各指标的相关性．结果表明:在显著水平为0.05时Pearson相关分析结果显示建成区土地面积变化与GDP及第二产业变化率的相关系数分别为0.983和0.999,与第一产业变化率的相关系数为-0.104,说明建设用地面积变化与GDP及第二产业变化率呈高度正相关关系,与第一产业变化率呈负相关关系．

表4 长株潭3市区2000～2008年土地利用与社会经济发展速率比较

2.2 土地利用生态风险因子识别

Ruth,Wrbkaa等人认为,土地利用是社会经济和生态因素长期相互作用的结果,在一个特定的区域内土地利用变化与经济发展水平、人口增长以及景观之间具有复杂的联系,并形成各种类型的景观[10-11]．景观是土地利用生态风险因子作用的综合体,一定的景观格局、过程与景观特征及生态功能密切联系．在具有高度空间异质性的区域或生态系统中,系统内部的变化首先通过景观结构或要素功能变化表现出相互作用及一定的组成规律[12]．土地利用变化因子是生态风险的主导因子,各相关驱动因子通过不合理的土地利用方式改变土地利用状况[13-14]．结合土地利用变化的社会经济驱动因子分析,并考虑土地利用方式、程度、景观格局及功能变化筛选生态风险驱动因子,如图1所示．

图1 土地利用生态风险识别流程图

2.3 生态风险驱动因子影响

区域经济增长理论指出,区域土地利用形态在时序上的变化通常与社会经济发展阶段的转型相对应,产业升级极易导致土地利用结构问题并引起生态系统功能变化[15-16]．如表5所示(相关数据为1989、1996、2000、2008年共4期遥感影像处理导出数据)，说明在1989～2008年间,不同土地利用类型中,建设用地与国内生产总值的变化更为一致,说明经济发展加速是建设用地增加的主要驱动力；耕地面积在2000～2008年减少幅度最大,说明建设用地增加与耕地减少关联度高；林地先减再增加又减的趋势与研究区建设用地占用林地有密切的关系,但需要注意的是1996～2000年间林地数量增加,说明该时段建设用地增加未占有大量林地,2000～2008年间林地与耕地均减少且转化为建设用地．

表5 1989～2008年长株潭核心区国内生产总值与建设用地变化比较

3 结论与讨论

驱动因子分析是开展区域土地利用生态风险评价和风险调控的基础．长株潭城市群土地利用变化受多种因素的影响,土地资源尤其是建设用地的供求矛盾日益突出,建设用地的快速增加导致长株潭核心区土地利用方式变化,不合理的土地利用决策对区域生态功能造成较大的影响．

3.1 社会经济驱动因子是土地利用生态风险变化的主要驱动因子

分析结果表明,经济发展与人口增长这2个社会经济驱动因子是最重要的土地利用生态风险因子．经济发展水平对建设用地扩张有直接影响,第二产业发展尤其工业化及经济发展速度与研究区土地利用变化的关系最为密切．

3.2 不同驱动因子作用尺度及影响方式的差异

在多种土地利用变化因素中,区域尺度的自然因素相对稳定,通常表现为累积性效应,不直接导致土地利用变化,而是通过引起土地利用覆被变化而发生作用．社会经济因素则相对活跃,主要通过改变人类的土地利用方式及决策来直接影响区域土地利用变化．在经济增长、城市化、人口增长等主要社会经济驱动因子作用下,土地资源的供求矛盾日益突出,不合理的土地利用方式直接导致土地生态功能的退化,给生态环境造成巨大压力．

3.3 土地利用生态风险驱动因子分析的不足

尺度问题一直都是景观生态学研究的重点问题之一,尺度对景观格局的影响非常明显,不同时空尺度土地利用生态风险驱动因子作用存在一定差异,选取合适的驱动因子是解决驱动力尺度效应的关键．判定驱动力变化并预测发展趋势,开展土地利用变化驱动因子的多尺度特征研究有助于提高分析的科学性,对掌握生态风险作用机制起到重要的作用．今后应更注重对各驱动因子作用的尺度特征分析,更加重视社会经济因素及土地利用方式的响应问题．

参考文献:

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