基于RS与GIS的毕节试验区LUCC及区域经济响应特征分析

李荣

摘要：社会经济的发展与土地的开发利用之间存在着密切的关联，研究土地利用变化与经济发展之间的关系，可合理利用土地提高土地的利用效益。以遥感和地理信息系统技术为基础，通过对毕节试验区三期的Landsat卫星遥感影像进行解译，分别提取六种基本用地类型的区域和面积，通过选取与土地类型相关的社会经济指标，利用灰度分析模型，寻找用地类型变化与社会经济指标之间的内在联系。

关键词：遥感；地理信息系统；土地利用/覆被变化；区域经济

一、引言

土地作为人类繁衍生息的主要场所，是人类生产活动和发展的载体。到目前为止人类对地球表面的改造并造成的变化是空前巨大的，人类对土地的开发利用进而对陆地表面造成的变化即为土地利用/覆盖变化（LUCC）。随着工业和城镇规模飞速发展，LUCC与经济变化之间的联系不断增强；在社会经济的发展过程中，为了追求经济更快、更合理的发展，人类对于土地利用的方式和结构不断发生着改变。同样，由于土地利用的变化对经济的发展也存在着制约作用，影响区域经济的发展和生态环境[1]。所以，如何合理配置各类用地的结构，使得土地利用变化与区域经济发展之间能够相互协调，成为一个值得探讨的问题。

探讨用地类型变化与地区经济发展之间的关系是非常有意义和实用的，一方面能够知道研究区域内经济的发展是否具有持续发展性；另一方面可以知道目前的土地利用结构是否是科学的；最终还可以提出可供区域发展决策参考的意见[2]。

目前LUCC和区域经济的研究中，大多数是针对某一区域为研究对象进行分析，多处于定性描述或者现象分析，定量研究方面还比较少[3-5]。同时，土地利用/覆被变化和区域经济发展的具有较大的区域性和复杂性，大量多角度的实例分析成为探索两者关系的需要[6]。而对于具有独特地理位置、生态脆弱和连片贫困的毕节试验区，系统研究其土地利用/覆被变化与区域经济的研究成果还较少。

本文通过选取土地指标（土地利用类型）和表征区域经济的指标（如：GDP、农民人均年纯收入等）。进行灰色关联分析，分析不同土地类型变化与区域经济之间的响应特征。

二、研究方法

目前人们对于LUCC的研究手段主要包括系统分析和数理统计的方法。对于土地与社会经济的定量关系分析主要方法有：主成分分析法、多元线性回归模型、灰色关联分析等。

主成分分析旨在把消除多个影像因素的重叠的信息，提取出能代表所有经济的指标[7]，这种方法可以消除经济指标之间的多重共线性。灰色关联分析是灰色系统理论中的一种主要分析方法，该系统是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的一种方法[8]。其原理是通过对各子系统相关统计数据的几何关系和相似程度，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系（关联度）。关联度是指两个系统或两个因素之间，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度[9]。它是对系统发展过程中所包含的相互联系、相互影响、相互制约的因素之间关联程度进行定量比较的一种方法[10]。

灰色关联分析可以根据各系统（因素）的不完全信息，在随机的因素序列中发现它们的关联性，找到主要矛盾、主要特征和主要影响因素。该方法是根据因素发展的趋势做出分析，避免了数理统计方法中采用系统分析所引起的缺憾，且该方法对于样本量的多少没有要求，也不要求数据具有典型分布规律。

三、实验数据

在本研究中所采用的数据类型主要包括两类：一类为三期的Landsat卫星TM和ETM图像数据，数据来源于国际科学数据服务平台（http：//datamirror.csdb.cn/index.jsp）和地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/），主要用于LUCC的总体特征的计算；另一类为社会经济、人口统计数据，主要来自统计年鉴，其用途是结合土地变化数据进行经济分析。

参考中国科学院LUCC分类系统，并结合毕节试验区的地域情况，将研究区用地划分为耕地、林地、草地、水域、未利用地、城镇及建筑用地等6个类型，见表1。

对于社会经济指标，主要从三个方面考虑进行选取，分别是人口、经济和技术。根据毕节地区自身特点，在总结前人研究成果的基础上，以研究用地类型变化与经济发展关系为目标，一共选取了GDP、林、牧、渔业产值、工业总产值、建筑房屋竣工面积、社会消费零售总额、财政支出、财政收入、总人口、农业人口、农民人均收入、城镇化率、第一、二、三产业、粮食总产量、农机总动力、大畜生头数、固定资产投资、公路货运量、人均消費水平22个因子，详情如表2所示：

四、实验结果

（一） 耕地与经济因子的关联度分析

根据以上数据对耕地与经济因子关联度进行计算，最终结果表明更低与农业人口的关联度最大，第二产业最小。农业人口、粮食总产量、城镇化率、农机总动力是影响耕地面积变化的主要因子，关联度均大于0.74，它们涵盖了人口、经济和技术领域。农业人口的影响主要表现为：农业人口增长对耕地产生的压力，迫使人们利用先进技术改造、治理和提高农业生产力。毕节试验区总人口在不断增加，需要更多的耕地提供足够的粮食，根据统计结果显示耕地面积反而在减少，人们通过提高生产技术和转变农业活动来调整土地利用结构，增加对土地利用程度的干预，提高土地生产力，来满足人们生存需求。

（二）林地与经济因子的关联度分析

根据以上数据对林地与经济因子关联度进行计算，结果表明总人口、林业产量、城镇化率是促使林地面积变化的关键指标。人的本质是一切社会关系的总和，人们所具有的能动性、创造性来源于社会，人们有意识地改造社会。随着社会生活水平的不断提高，城市化进程加快，出于生态环境的需要，截止2015年5月毕节试验区拥有141.62万亩的人工种植树木和草地，其中有18.62万亩分布在各交通干线、公园、风景区、居民区和河流两岸。大量未利用地转化为林地，且其他一部分耕地等转化为林地。因此林地面积一直都在增多。

（三）草地与经济因子的关联度分析

根据以上数据对草地与经济因子关联度进行计算，最终结果表明草地面积与经济因子关联度，大畜生头数关联度最大，其次是总人口，牧业产量、城镇化率也与草地面积变化有显著相关性。在研究前期，为了缓解人口增长带来的压力，现有的耕地己经无法满足人们对粮食的需求，原本仅存的荒草地被开垦为耕地；同时随着土地整理、开发、复垦、增减挂钩项目的开展，荒草地作为新增耕地率的主要保证，也被大量的开发。随着温饱问题的基本解决，人们开始追求高品质的居住条件和更加注重生态保护。绿化面积也得到相应的增长，但增长的幅度不明显。同时大畜生数量伴随草地范围的扩大而相应的增多。后期草地范围总体表现出增长的态势，但是增长的幅度不大。城镇化率也与草地面积变化的相关性主要表现在，经济的发展和人均收入的增加，为满足人们对生活环境和精神享受的追求，从而促使政府在市政设施方面不断加大投入，比如建设了大量绿地、休闲、娱乐与健身场所等。毕节试验区各种政策在地表覆盖变化中起着重要作用。如“保护基本农田，实行占补均衡”政策、“退耕还林、还草” 政策、生态修复政策等。

（四）水域与经济因子的关联度分析

根据以上数据对水域与经济因子关联度进行计算，结果表明总人口关联度最大、渔业产值次之、人均消费水平对水域面积变化也有影响。研究前期，随着总人口增长带来的压力，导致部分面积的水域被围湖造田、坑塘被填埋；也使得城市住房和公共设施建设的兴起，部分的水域被用于建设用地。后期由于人们物质生活条件的提高，对水产品消费量的增加以及相应的政策扶持，毕节试验区渔业产值也得到大力发展。同时伴随旅游业的发展和人们对更高生活品质的追求，各种农庄、垂钓休闲场所、人工湖的兴建也导致水域面积有不同程度的增加。

（五）城镇及建筑用地与经济因子的关联度分析

根据以上数据对城镇及建设用地与经济因子关联度进行计算，结果表明公路货运量、总人口、城镇化率、人均消费水平、工业总产值是影响城镇及建筑用地的主要因子。由于总人口的迅速增长和大量外来人口的涌入，同时增加对住房及公共设施的需求，导致建设用地的扩张。根据统计显示毕节试验区城镇及建筑用地从1990年的36.20km2增加到2010年93.56km2。工业总产值由1990年的134100万元增加到2010年的3294807万元，翻了近25倍。工业化的发展，带动地区产业结构的不断调整，从而影响土地利用结构的转变，最常见的是土地占用交通沿线干道，在促进区域经济发展的同时，也刺激了交通用地的发展和周边地区用地结构的变化，许多地区进行了城乡改造，以前的土路也逐渐修改成了公路，公路货运量也从1990年的589.4万吨增加到2010年的2100万吨，城镇化发展不停向郊区扩展，建成区的面积相应在扩大。城镇化率与城镇及建筑用地面积有直接相关性，一方面城镇化过程中不断修建高楼大厦，反之建设用地面积的增加会在一定程度上提高城镇化率，其主要方式是靠占用耕地。伴随收入的提高，医疗卫生事业的发展，消费观念与消费方式的改变，在物质欲望的驱使下，为了满足人类益增长的物质文化需要，进行了一系列推进城市化进程的基础设施建设，未来将导致建设用地的面积将继续增长。

结论：用地类型的变化很大程度上影响区域经济发展，同时也反映了人类活动的强度。通过毕节试验区各类土地利用覆被类型与经济指标的关联度可以看出，各类土地面积的变化主要受到人口、经济发展和技术的影响，每种用地类型与经济指标都存在着不同的相关性。农业人口数量、粮食总产量、城镇化率、农机总动力是影响耕地面积变化的主要因素；总人口、林业产量、城镇化率是影响林地用地面积改变的主要因素；草地面积与经济因子关联度，大畜生头数关联度最大，其次是总人口，牧业产量、城镇化率也与草地面积变化也有显著相关性；总人口关联度最大、渔业产值次之、人均消费水平对水域面积变化也有影响；公路货运量、总人口、城镇化率、人均消费水平、工业总产值是影响城镇及建筑用地的主要因子；农业人口关联度最大，其次是城镇化率，工业总产值与未利用地面积变化相关。

参考文献

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