怀来县土地利用格局的影响因子分析*

田　超杨金泽石博安张　杰邱　瑞王观湧陈亚恒，**

（1. 河北农业大学资源与环境科学学院 保定 071000； 2. 河北农业大学国土资源学院 保定 071000）

怀来县土地利用格局的影响因子分析*

田超1杨金泽1石博安1张杰2邱瑞2王观湧1陈亚恒1，2**

（1. 河北农业大学资源与环境科学学院 保定 071000； 2. 河北农业大学国土资源学院 保定 071000）

河北省怀来县作为北京首都及北方重要的生态屏障，其土地利用格局不仅与县域土地资源利用有直接关系，也对周边土地生态的可持续发展有一定影响。土地利用变化研究中驱动机制是重点，揭示这种机制的关键是能否正确认识土地利用景观格局和影响因子之间的关系。本文以怀来县为研究区，在遥感技术的支持下，解译了1994年、2004年和2014年的土地利用数据，并从社会经济因素和自然因素中选取平均高程、地形起伏度、年均降水量、温度季节性、距道路距离、距城镇中心距离、GDP密度和人口聚集度共8个因子，结合景观格局梯度分析和CCA分析方法，对土地利用景观格局和影响因子之间的关系进行研究。得出结论： 2014年怀来县土地利用景观的蔓延度指数、散布并列指数、香浓多样性等存在明显的空间差异，均在东西方向及南北方向表现出一定的梯度特征； 东西轴线和南北轴线方向上，蔓延度指数呈两端高中间低的趋势，而散布并列指数、香浓多样性、香浓均匀度则与之相反。平均高程和人口聚集度对研究区土地利用景观类型的分布影响较大，GDP密度的影响较小； 1994年、2004年和2014年4个排序轴上累积土地利用类型数据与影响因子的解释量依次为99.1％、99.3％以及99.3％，特征值总量分别为0.780、0.720和0.853，从解释量数值上看2014年的特征值明显高于前两个时期，其在描述土地利用类型与影响因子关系上体现出优越性； 影响因子中的地形起伏度、温度季节性、年均降水量、距道路距离和距城镇距离与研究区土地利用景观类型分布的相关性较大，相关性系数相对较高； 随着研究时间的推移，地形起伏度相关性逐渐减小，其他4种影响因子的相关性逐渐增大。通过此项研究，揭示了怀来县土地利用变化的原因，并为土地利用的可持续发展提供了理论依据。

景观格局 土地利用 驱动机制 社会因素 自然因素 怀来县

土地作为一种资源，是支撑人类生产、生活最基本的物质条件。然而，随着人类经济水平的不断提高，人类活动干扰造成了土地资源的不合理利用，土地的覆被格局也随之发生了巨大变化，这种变化不但改变了陆地上的生物多样性，而且对全球的生物化学循环、大气循环都有着深远的影响［1］。研究过程中发现，土地生态本身就受自然条件的制约，再加上社会经济发展过程中的人为破坏以及不合理的利用方式，不仅使其产生的问题越来越多，而且出现的频率也越来越快，并直接影响着土地生态系统服务功能的变化［2］。而且，土地资源的类型比例、强度和类型的变化速率是引起生态系统面积、类型以及格局变化的重要原因，同时也对生态系统中的物质循环、能量流动以及生物多样性等都有着巨大影响［3］，并且在一定程度上决定着生态系统的健康指数和发展水平。

自国际地圈-生物圈计划（International Geosphere-Biosphere Program，IGBP）和全球环境变化国际人类规模方案（International Human Dimensions Programme on Global Environmental Change，IHDP）联合提出土地利用/覆盖变化（Land-Use and Land-Cover Change，LUCC）研究计划以来，利用GIS与RS技术已经成为当前国际上开展土地利用变化研究的最新趋势。RS技术的广泛应用为土地利用时相性变化研究提供了有力的支撑，为揭示土地利用变化的时空格局特征提供了具有可比性的框架； GIS技术则是时间动态模拟与空间格局分析的结合，集成了多种统计与空间分析方法，在区域 LUCC系统过程模拟与空间格局分析中发挥十分重要的作用。国内对景观格局动态的分析始于 20世纪90年代初，研究受北美学派影响很大。从研究方法看，采用景观指数法来定量研究景观格局的工作基本都采用了 GIS、统计分析模型等先进手段，并在不同区域、尺度上取得一些成果［4］。王宪礼等［5］将美国景观生态分析的方法引入我国研究城郊景观，对沈阳西郊景观格局变化进行研究，并提出了景观空间分析的框架。王思远等［6］利用 1︰10万中国土地利用数据库建立空间分布格局数据库，分析了近10年中国土地利用格局及其演变； 田光进等［7］利用TM影像和GIS技术对河北省农村居民点景观特征进行研究等等。所以，将遥感技术运用到土地利用分析领域，不仅填补了土地利用分析方法的空白，也大大提高了分析结果的准确性。

随着卫星遥感技术和空间信息系统技术的发展，地学界对地球陆地表面的空间特征和现代过程的研究由于得到了完整的数据支持而进入了定量化研究，大多数的研究多是将数据统计和 GIS相结合，进行定量的分析，其结果在深度和精度方面都明显不足，不能有效解决研究区土地利用的实际问题。本文在遥感技术的支持下，运用典范对应分析方法和分形理论，探讨研究区土地景观结构及其演化特征，定量研究河北省怀来县土地利用景观格局与影响因子之间的相互关系，探讨不同影响因子对研究区土地利用景观格局的影响程度。根据研究成果，不仅可以有针对性地保护珍贵的土地资源，更可以高效、合理地利用土地资源。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

怀来县地处河北省西北部，张家口市东南部，境内多为山地，东经115°16′～115°58′，北纬40°4′～ 40°35′（图1）。全县总面积为1 782 km2，辖沙城镇、土木镇、新保安镇、北辛堡镇、大黄庄镇、官厅镇、桑园镇、小南辛堡镇、存瑞镇、西八里镇和东花园镇11个镇，王家楼、瑞云观、孙庄子、狼山乡、鸡鸣驿、东八里 6个乡，以及279个行政村［8］。该县的地貌形态主要是平原、丘陵和山地等，并且南北两地均有群山连绵起伏，两山之间更有“V”型盆地景观。气候受冷空气较严重，并且天气多变、夏季雨水较多、日照充足适合作物的生长［9］。该县的经济增长方式多样，实力不断增强，根据统计，2010年全年地区生产总值完成865 000万元，相对上一年增长15.7％，其中，第一产业增加116 335万元，增长13.8％； 第二产业增加280 945万元，增长19.8％； 第三产业增加467 720万元，增长14.1％。

图1　怀来县地理位置图Fig. 1 Geographical location map of the Huailai County

1.2 数据来源与处理

本文的数据均来自中国科学院国际数据中心，并通过对查阅资料和影像图的分析，在TM的7个波段中，选择TM5、4、3波段，其成图像上植被的信息十分完全［10］。根据实际的需要和情况选用了3期影像数据资料为 Landsat-TM 卫星数据，成像时间为1994年9月、2004年9月和2014年8月，如表1。

表1　1994年、2004年和2014年怀来县土地利用类型面积Table 1 Areas of different land use types in Huailai County in 1994，2004 and 2014

经过对3个年份气候、交通等数据影像的解译，结合GIS的空间统计和分析功能，统计得到了3个时段的土地利用类型面积变化结果（表1），以及相应的景观指数变化情况（表2）。再对其进行有关数量分析方法和分形理论，得出研究区土地景观结构及其演化特征。

表2　1994年、2004年和2014年怀来县不同土地利用类型的景观指数Table 2 Landscape indexes of different land use types in Huailai County in 1994，2004 and 2014

1.3 研究方法

1.3.1 影响因子的选择

随着自然和社会经济复合系统的不断演变，以及人地之间的相互作用，土地景观格局出现了复杂的变化过程，而弄清这些变化的驱动因素，对预测景观格局的变化，以及制定优化方案具有重要意义。引起土地景观格局演变的驱动因素可以划分为自然因素和人文因素［11］。自然影响因子是具有影响作用的自然地理要素，这种作用一般影响在区域内景观格局的梯度特征，将其分类统计后分为水文要素、气候、气象状况和地貌要素等。人文影响因子从各种社会经济活动中进行选择，例如人口数量变化，改善农业生产条件、加大对自然资源的开发利用和城镇的发展等，这些影响行为首先会对区域内的土地资源和水资源产生影响，这种影响因时间和地域的不同而有不同程度的影响，并且造成区域内土地景观格局的空间分布变化［12］。

本文从研究目的和怀来县的实际情况出发，考虑到研究数据需要有可获取性和代表性，在自然影响因子中选取了4个评价指标，分别为温度季节性、年均降水量、平均高程和地形起伏度； 人文影响因子也选取了 4个评价指标，分别为距道路距离、人口密度、经济密度和距城镇距离。本文对选取的影响因子数据处理后，以样方为单位将影响因子和怀来景观格局进行排序分析，并且因为影响因子数据的分辨率不同，所以需要转换到同一尺度，即采用3 km×3 km网格尺度。影响因子数据的分辨率在其他方面也有不同，例如数据类型、存储结构以及空间分辨率等，所以需要采取不同的方法转换。

1）自然影响因子

本文在土地利用/覆被信息综合数据库中提取怀来县DEM数据，在ArcGIS软件中利用怀来县行政区进行掩膜裁剪，利用 ArcGIS的空间分析功能，将分辨率为30 m的DEM数据转换成高程数据，并且分辨率为3 km×3 km，每个3 km×3 km网格的高程数据为该网格内所有30 m×30 m栅格高程数据的平均数［13］。地形起伏度是指区域内最高海拔和最低海拔之间的高程差值，能够表达出地表状态的基本描述指标，本文运用栅格计算器获得地形起伏度数据，如下图2所示。

气候是对植被分布影响最大的因素，其影响程度与空间尺度的大小和考虑时间长短有关，在众多影响因子中，气温和降水变化影响最为明显； 而人类活动可在短时间改变区域局部环境，造成人为干扰，影响景观格局的分布［14］。因此本文选择年均降水量、温度季节性两个指标反映怀来县的气候情况。温度季节性的计算公式为：

图2　怀来县网格平均高程和地形起伏度Fig. 2 Grids of average elevation and relief in Huailai County

式中： MAT为年均气温，MMTi为各月平均气温［15］。应用 ArcGIS软件中的栅格计算工具对的原始气象数据进行计算，得到相应尺度的温度季节性数据。年均降水量数据则通过 ArcGIS对原始气象数处理直接提出获得。怀来县温度季节性和年降水量数据如图3所示。

图3　怀来县2014年降水量和温度季节性Fig. 3 Grids of annual precipitation and temperature seasonality in Huailai County in 2014

2）人文影响因子

城镇中心和交通重要地段是研究区重要的区位特征，具有较强的吸引力，影响着土地景观格局，是土地景观格局变化重要的驱动因素［16］； 并且距中心城镇近的区域和交通条件好的地区受到人为影响程度越大，对土地利用类型和景观格局的改变也就越大。本研究的研究数据均来自怀来县土地利用覆被信息综合数据库，并以此为基础，借助ArcGIS软件，使用分析工具对每一个网格中心到距最近中心城镇和道路的距离进行计算，结果如下图4所示。

人口聚集度是影响区域土地利用覆被状态和景观格局发生改变的重要人文因素［17］。参考谢花林等［18］研究成果，应用人口聚集度的计算公式测算怀来县人口聚集度，公式如下：

式中： PGIj代表第j个居民点要素的人口估计值，Pj代表j统计地域的人口总量，代表j统计地域加和后的人口聚落总个数［19］，λ是根据城镇中心和道路距离大小经过反距离加权后的加权数。借助克里格模型插值自动生成人口聚集度表面模型（图5）。

图4　怀来县网格中心距最近城镇距离和距最近道路距离Fig. 4 Distance from the nearest city（town） and distance from the nearest road of grid centers in Huailai County

图5　怀来县网格插值人口聚集度Fig. 5 Grid interpolation of population concentration in Huailai County

土地景观格局发生变化的另一个主要因素是当地经济持续、高速地发展。本文选取GDP密度作为衡量经济发展的重要人文因素，由于一般情况下GDP数据是离散的，因此，使用插值法获得未知数据区域的国内生产总值［20］。根据前人的研究成果可知样条法对于GDP密度较其他插值法更精确［21］，并且插值完成后的表面相对光滑，因此本文应用ArcGIS选用样条插值法，根据区域已知的 GDP数据来估计规则网格点上的GDP数据（图6）。

图6　2014年怀来县网格插值GDP密度Fig. 6 Grid interpolation of GDP density in Huailai County in 2014

1.3.2 土地利用景观格局梯度分析方法

一定空间范围内的景观格局由于其组成的各景观类型的种类、数量、形状和空间分布形态不同而表现出明显的差异现象，而对这种差异现象的分析和归纳往往可以发现其中包含的方向特性，即景观格局的梯度性［22］。

本文通过 Arcgis软件，在前文景观指数计算的基础上，绘制怀来县2014年景观水平指数的趋势线图（图7）。从图中可以发现怀来县2014年景观的蔓延度指数、散布并列指数、香浓多样性等存在明显的空间差异，即景观格局的梯度性［23］。整体上，2014年怀来县各景观水平指数均在东西方向及南北方向表现出一定的梯度特征。但是不同景观指数梯度变化特征不同，在东—西轴线方向和南—北轴线方向上［24］，蔓延度指数呈现凹型曲线即两端高中间低的趋势； 而散布并列指数、香浓多样性、香浓均匀度则与之相反，在东—西轴线方向和南—北轴线方向上，呈现凸线趋势即中间高两端低的趋势，但是弯曲幅度存在差异［25］。

通过分析整体景观水平指数趋势线图（图7），可以发现其空间分布具有明显的规律性和梯度性，并且这种梯度分布是虽然具有特殊的属性［26］，但形成和其他地理现象一样，所以景观格局在空间上的分布规律以及梯度性的改变源于多种因素的影响，既有内在和外在因素的影响，也有直接和间接的影响。其中外部因素一般包括自然影响因素和人文影响因素两大类［27］。

图7　怀来县2014年土地利用景观水平指数趋势线图Fig. 7 Trends of landscape level indexes of land use in Huailai County in 2014

1.3.3 排序分析方法

19世纪30年代初，前苏联的科学家就对排序进行了定义，并且Ranensky给出了准确定义，在20年后，排序的概念不断完善，不仅可以对样方进行排列，对植物物种和环境因素也可以排列，并且这种方法适用于群落之间、群落与环境之间和群落与成员之间复杂的研究［28］。排序的主要方法是将需要研究的样方或者植物种在一定空间内进行排列，使其排列的排序轴能够反映出生态梯度，可揭示植被和植物种分布与环境因子间的联系。所以，排序可以表达出植物和环境的生态关系。这种排序的方法也称作梯度分析（gradient analysis）［29］。

迄今为止，排序的方法已琳琅满目，简单排序法是国际认可并且较新的方法，它主要包括加权平均排序、极点排序和梯度分析； 其他常用的方法有主分量分析、对应分析和以此衍生的方法。

本文选择目前国际国内进行梯度分析的常用软件Canoco进行分析，先将需要分析的响应变量和解释变量通过模块转化为能够识别的数据类型，其中响应变量相当于因变量，解释变量相当于自变量，然后再分析响应变量数据分布类型，并确定出响应变量的分布模型，其中主要为线性模型和单峰模型；再根据数据分布特征和研究目的确定相对应的排序方法，运用所选择的排序方法进行分析。如果选择的排序方法分析效果不理想还需要重新选择其他方法进行排序，对结果进行对比； 然后将最后的分析结果导入模块制作排序图，以便进行解释。为了更好地了解怀来县内土地利用景观格局形成的规律，对县域土地利用景观格局的分布情况进行排序和分析，以揭示各种自然影响因素和人文影响因素对景观格局区域分布梯度特征的具体作用［30］。

2 结果与分析

将怀来县1994年、2004年和2014年3期遥感解译数据参照划分网格方法进行划分，将网格切割，从左至右，从上至下进行编号处理，形成研究区域不同时段各205个土地利用类型样方。在Excel中，形成1994年、2004年以及2014年样方土地利用类型面积比例矩阵和样方影响因子矩阵。运用 canoco 4.5软件中的WcanoImp软件模块将上述矩阵进行格式转化。

将转化后的1994年、2004年以及2014年样方土地利用类型面积比例矩阵导入 canoco4.5软件中，进行 DCA（除趋势对应分析），除趋势的主要目的是消除拱形效应的影响，减少数据在第 2轴位置中所受到的第1轴排列的影响。研究中一般通过4轴中最长的梯度值的大小判断所选模型的类型。如果第1轴梯度长度在4.0之上，那么选择 CCA模型效果较好； 如果第 1轴梯度长度小于 3.0，则适合使用RDA模型； 笫1轴梯度长度在3.0和4.0之间，两种模型都可选择。

表3所示，3个时期样方土地利用类型面积比例在第1排序轴上的梯度长度都大于4.0，因此选择典范对应分析（CCA）较为适合。以下的分析中，对景观类型与其影响因子采用CCA方法进行分析。

特征值是排序轴重要的指标，可以通过排序轴的特征值计算出土地利用类型数据方差以及土地利用类型与影响因子关系的解释量。由 4表可见，从相关土地利用类型与影响因子相关系数可以看出，3个年度的土地利用类型数据排序轴与影响因子排序轴的相关性较大。经过研究3期的CCA排序，可以发现前面的 4个排序轴上累积土地利用类型数据与影响因子的解释量依次为99.1％、99.3％以及99.3％，由此可见土地利用景观格局与影响因子关系的绝大部分信息都可以在前 4个排序轴中得出。从解释量数值上看2004年和2014年优于1994年。同时，3期的特征值总量分别为0.780、0.720和0.853，2014年的特征值明显高于前两个时期，表明其在描述土地利用类型与影响因子关系上体现出优越性。

表3　怀来县不同时期土地利用类型面积解译排序轴梯度长度表Table 3 Gradient lengths of ordination axes of interpretation areas of land use types in Huailai in 1994，2004 and 2014

表4　基于典范对应分析方法的不同时期怀来县土地利用类型与影响因子的关系表Table 4 Relationship between land use type and it’s impact factors in different years in Huailai County based on Canonical Correspondence Analysis（CCA）

2.1 不同时期土地利用类型与影响因子相关性分析

通过对图8a中1994的土地利用类型与影响因子 CCA图和影响因子与排序轴相关系数的分析可以发现，在 CCA排序第 1轴主要反映了平均高程（0.804 1）、地形起伏度（0.613 3）、年均降水量（0.764 1）、温度季节性（0.617 7）、距道路距离（0.642 4）和距城镇距离（0.670 5），而人口聚集度与GDP密度相关性相对较小，分别为-0.396 9和-0.315 0。沿第1轴从左到右，平均高程和地形起伏度逐渐增加，年均降水量增加，温度随季节的变化较大，距离城镇和主要道路的距离越来越远。CCA排序第3轴主要反映了平均高程（0.188 5）、人口聚集度（0.485 2）以及 GDP密度（0.119 0）3个影响因子。沿第2轴从下到上，平均高程由低变高，人口聚集程度和GDP提高。第3轴和第4轴所反映的影响因子不同，其中地形起伏度（-0.244 3）同第3轴相关性较大。人口聚集度（0.140 4）和GDP密度（0.120 1）和第4轴相关性较大。

图8a可以看出，第1轴主要代表平均高程的变化，各土地利用景观类型随高程的增加，林地和未利用地面积逐渐增加，而且这两种土地利用景观类型与平均高程呈正相关且相关性逐渐增加。同时随着平均高程的增加，耕地、建设用地、园地以及水域面积逐渐减少，与平均高程呈负相关性。第 2轴主要反映土地利用景观类型与人口聚集程度的关系，随着人口聚集度提高而增加的土地利用景观类型为耕地和建设用地，并且人口聚集度同这两种景观类型呈正相关。随着人口聚集度提高而减少的土地利用景观类型为园地、林地、水域和未利用地，呈现出负相关关系，并随人口聚集度增加，负相关性逐渐提高。

此外，在排序轴中，空间距离相距较近的土地利用景观类型处于相似的环境中，因此各土地利用类型之间的距离可以表示不同景观地类的分布差异性，由图 8a可知，耕地和建设用地之间距离最近，空间分布的差异性较小，主要是由于耕地距离居民点较近便于耕作，为居民提供粮食供给。

从图 8b中 2004年土地利用类型与影响因子CCA图和表5可知，CCA排序第1轴主要反映了平均高程（0.803 0）、地形起伏度（0.601 2）、年均降水量（0.770 3）、温度季节性（0.622 7）、距道路距离（0.649 2）和距城镇距离（0.677 2），而人口聚集度和GDP密度相关性相对较低，分别为-0.398 5和-0.3191。沿第1轴从左到右平均高程和地形起伏度逐渐增加，年均降水量增加，温度随季节的变化较大，距离城镇和主要道路的距离越来越远。排序第 2轴主要反映平均高程（0.166 4）、人口聚集度（0.4571）和 GDP密度（0.146 3）。沿第 2轴从下到上，平均高程由低变高，人口聚集程度和 GDP提高。而地形起伏度、GDP密度、距道路距离、距城镇距离与第 3轴的相关性较大，相关性系数分别为0.209 1、0.191 2、-0.125 5、-0.111 6。地形起伏度与第4轴相关性较大，相关系数为-0.153 6。

由图8b可知，第1轴主要代表平均高程的变化，各土地利用景观类型随高程的增加，林地和未利用地面积逐渐增加，而且这两种土地利用景观类型与平均高程呈正相关且相关性逐渐增加。同时随着平均高程的增加，耕地、建设用地、园地以及水域面积逐渐减少，与平均高程呈负相关性。第 2轴主要反映人口聚集度与土地利用景观类型的关系，随着人口聚集度提高而增加的土地利用景观类型为耕地和建设用地，并且人口聚集度同这两种景观类型呈正相关。随着人口聚集度提高而减少的土地利用景观类型为园地、林地、水域和未利用地，呈现出负相关关系，并随人口聚集度增加，负相关性逐渐提高。

图8　1994年、2004年和2014年土地利用类型与影响因子的典范对应分析Fig. 8 Canonical Correspondence Analysis（CCA） maps of land use type and impact factors in Huailai County in 1994，2004 and 2014RKJJD： 人口聚集度； GDPMD： GDP密度； DXQFD： 地形起伏度； PJGC： 平均高程； JDLJL： 距道路距离； JCZJL： 距城镇距离；NJJSL： 年均降水量； WDJJX： 温度季节性。RKJJD： population aggregation degree； GDPMD： GDP density； DXQFD： relief； PJGC： average elevation； JDLJL： distance from road； JCZJL： distance from town； NJJSL： annual precipitation； WDJJX： temperature seasonality.

结合图8c和表5分析可知，2014年CCA排序第 1轴主要反映了平均高程（0.851 8）、地形起伏度（0.587 8）、年均降水量（0.769 3）、温度季节性（0.702 9）、距道路距离（0.689 0）和距城镇距离（0.712 4）。沿第1轴从左到右平均高程、地形起伏度、年均降水量逐渐增加，年均降水量增加，温度随季节的变化较大，距离城镇和主要道路的距离越来越远。排序第 2轴主要反映地形起伏度（-0.199 8）、年均降水量（0.107 1）、温度季节性（0.110 6）、人口聚集度（0.605 4）、GDP密度（0.233 8）、距道路距离（0.160 3）和距城镇距离（0.180 6）。沿第2轴从下到上，地形趋于平缓，年均降水量增加，温度随季节性变化多样，人口聚集程度和 GDP提高，但距离城镇和主要道路的距离增加。地形起伏度和人口聚集度与排序轴第 3轴相关性较大，相关性系数分别为0.1241和0.1053。地形起伏度与第4轴相关性较大，相关系数为-0.179 3。

由图8c可知，第1轴主要代表平均高程的变化，各土地利用景观类型随高程的增加，林地和未利用地面积逐渐增加，且与平均高程呈正相关且相关性逐渐增加。同时耕地、建设用地、园地以及水域以及面积逐渐减少，与平均高程呈负相关性。第 2轴主要反映各土地利用类型与人口聚集度的关系。与人口聚集程度呈正相关性的是耕地、水域和林地，呈负相关的是园地、建设用地和未利用地。

2.2 不同时期土地利用景观类型与影响因子的对比分析

从图8和表5可以看出，土地利用类型与各影响因子的关系随时间变化存在差异。对景观格局重要性影响程度最大的是平均高程，与第1轴的3个时期相关系数分别为0.804 1、0.803 0和0.851 8。与第2轴相关性较大的为人口聚集度，3个时期的相关系数分别为0.485 2、0.457 1和0.605 4。由此可以看出平均高程和人口聚集度对研究区土地利用类型的分布影响较大。在不同时期内，地形起伏度、温度季节性、年均降水量、距道路距离和距城镇距离对研究区域土地利用景观类型分布的相关性也较大，相关性系数相对较高，随着研究时间的推移，地形起伏度相关性逐渐减小，其他 4种影响因子的相关性逐渐增大。而 GDP密度对土地利用景观类型的影响程度较小，与第1轴不同时期的相关系数分别为-0.315 0、-0.319 1和-0.156 7，在怀来县不同研究时期，土地利用景观类型随 GDP密度的变化不明显。

表5　1994年、2004年和2014年怀来县土地利用类型的影响因子与典范对应分析排序轴的相关系数表Tab. 5 Correlation coefficients between impact factors of land use type and ordination axes in Huailai County in 1994，2004 and 2014

根据以上分析，运用典范对应分析方法，研究不同影响因子对土地利用类型产生的影响，并发现影响程度存在明显差异，对土地利用景观格局重要性影响较大的影响因子为： 平均高程、地形起伏度、温度季节性、年均降水量、人口聚集度、距城镇距离和距道路距离。

3 结论

土地承载着人类的生命基础，其利用格局直接影响着区域内的生态安全，对于正处于城镇化和工业化快速发展的怀来县，土地如何合理并有效地利用将面临前所未有的挑战。本文基于遥感数据、数字高程数据等，对土地利用数据进行整理，研究景观格局动态演变过程，并对选择的影响因子进行响应分析，得出如下结论：

经过研究1994年、2004年和2014年的CCA排序，可以发现前面的 4个排序轴上累积土地利用类型数据与影响因子的解释量依次为99.1％、99.3％ 和99.3％，3期的特征值总量分别为0.780、0.720和0.853，从解释量数值上看 2004年和 2014年优于1994年，同时2014年的特征值明显高于前两个时期，其在描述土地利用类型与影响因子关系上体现出优越性。

对怀来县景观格局形成的主要影响因子进行了排序和分析，并发现选取的 8个影响因子对整体土地利用景观格局的解释比例最低为1994年的99.1％，最高为2012年的99.3％，都具有较好的解释效果。影响因子在第1轴和第2轴作用上的分异较为明显，自然影响因子在第 1轴发挥影响作用，人文影响因子在第 2轴作用更显著。平均高程和人口聚集度分别在第1轴和第2轴对土地利用景观格局影响明显，地形起伏度、温度季节性、年均降水量、距道路距离和距城镇距离影响较大。所以，在土地利用过程中，应该重点考虑影响程度较大的因子，并采取相应的措施，使土地利用更加合理，使土地资源的发展更加稳定。

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Analysis of landscape pattern and affecting factors in Huailai County*

TIAN Chao1，YANG Jinze1，SHI Bo’an1，ZHANG Jie2，QIU Rui2，WANG Guanyong1，CHEN Yaheng1，2**
（1. College of Resources and Environmental Sciences，Hebei Agricultural University，Baoding 071000，China；2. College of Land Resources，Hebei Agricultural University，Baoding 071000，China）

Huailai County of Hebei Province is an important ecological barrier protecting Beijing（the capital city） and the northern region. The land use pattern in Huailai not only directly affects the use of land resources but also critically influences sustainable development of the surrounding ecosystems. The goal of this research was to correctly understand the relationship between the landscape pattern and the driving factors of land use in the region for determination of the driving mechanism of land use change. Using remote sensing technology，the land use data of Huailai County in 1994，2004 and 2014 was interpreted to find landscape pattern of land use. Then，eight driving factors were selected among a range of socioeconomic and natural factors，which were average height，relief，annual rainfall，temperature seasonality，distance from road，distance from downtown，GDP density and population density. Gradient analysis of landscape pattern and CCA were used to analyze the relation between landscape patterns of land use and the selected socioeconomic and natural factors，and to distinguish the main driving factors. The landscape indexes，such as spread degree，interspersion-juxtapostion index，Shannon’s diversity index and Shannon’s evenness index，in 2014 of the study area showed obvious gradient difference along east-west and north-south directions. Spread degree was higher in the middle and lower in the two ends，while other three indexes showed contrary tendencies. The average height and population density were the leading factors driving the distribution of landscape patterns of land use in the research area，while the GDP density was the minimal factor. The cumulative explanation values of impact factors of land use type for 1994，2004 and 2014 were 99.1％，99.3％ and 99.3％ and with the corresponding total characteristics of 0.780，0.720 and 0.853，respectively. Based on the explanation values，the value for 2014 was obviously higher than those for preceding two years. This suggested that 2014 was had advantages in terms of explaining the relation between landscape patterns and the driving factors of land use in the study area. The driving factors，including relief，temperature seasonality，annual rainfall，distance from road and distance from downtown，were significantly related with the distribution of landscape patterns of land use in the research area. As time passed by，the correlation between landscape patterns and relief decreased，while those between landscape patterns and the other 4 driving factors increased. The above analysis revealed the reasons behind land use change in Huailai County，providing evidence of land resources sustainable development in the study area.

Landscape pattern； Land use； Driving mechanism； Social factor； Natural factor； Huailai County

Nov. 19，2015； accepted Feb. 1，2016

F301

A

1671-3990（2016）07-0957-12

10.13930/j.cnki.cjea.151225

* 河北省住建厅研究项目“生态宜居城市土地利用格局配置研究”和国家重点基础研究发展计划（973计划）项目（2005CB121107）资助

** 通讯作者： 陈亚恒，主要从事土地评价、土地开发整理、土地规划等方面的研究和教学工作。E-mail： chenyaheng@126.com

田超，研究方向为土壤与土地资源利用。E-mail： 951500674@qq.com

2015-11-19 接受日期： 2016-02-01

* Supported by the Project of Hebei Provincial Department of Housing “Livable City Land Use Pattern Configuration” and the National Basic Research Program of China（2005CB121107）

** Corresponding author，E-mail： chenyaheng@126.com