1986—2015年滇西北地区土地利用类型时空动态研究

李晓娜 邓忠坚 王秋华 王玉和 万仕蓉

( 1. 西南林业大学，云南 昆明 650233；2. 云南省林业调查规划院生态分院，云南 昆明 650002)

土地是人类生存与发展的自然基础。土地利用状况及其变化是陆地对人类社会经济活动的重要响应和表现，是人类陆地自然资源开发和利用的结果，与全球气候变化、生物多样性保护、生态环境变化等所有与可持续发展相关的问题密切相关[1-4]。人类对土地的开发利用以及由此引发的土地覆被变化被认为是全球环境变化的重要组成部分和主要原因[5-10]。近年来，区域土地利用变化的研究一直受到众多学者的关注[11-19]。研究土地利用类型空间分布格局，有利于土地资源的合理配置。

滇西北地区位于金沙江、澜沧江、怒江三江并流大峡谷地区，山河交错，地貌类型复杂，孕育了丰富的动植物资源和景观资源等，是世界生物多样性热点之一，是我国生物多样性保护极其重要的生态功能区和水源涵养区，但由于山高坡陡，生态环境脆弱。随着人口增加和社会发展，滇西北地区对水资源、粮食和能源以及土地资源等的需求持续增加，给研究区的生态环境带来巨大的压力[20-21]。土地利用类型的变化在很大程度上反映生态环境的变化，部分学者对三江并流区1983—1999年间的土地利用变化及其驱动因素进行了分析，表明森林采伐、毁林毁草开荒、林火、基础设施建设和少数民族生产生活方式等因素是影响滇西北地区土地利用发生变化的根本原因[22-25]。然而，2000年以来，国家和云南省实施了大规模的生态建设工程，其对滇西北地区的影响如何尚未可知，分析1986—2015年滇西北地区的土地利用时空变化特征，对于保护滇西北地区的生物多样性和生态系统功能具有重要的意义，可以为研究区制定合理的可持续发展土地利用政策提供科学依据。

1 研究区概况

滇西北地区（24°40′～29°16′N，98°07′～101°31′E）位于横断山脉纵谷区，境内峡谷纵横、山高坡陡，最高海拔6 740 m，最低海拔700 m，相对高差达到6 000 m，是中国地形地貌最为复杂的地区之一。受印度洋西南季风、太平洋东南季风和青藏高原气团的综合影响，该区为典型的内陆性季风气候，冬春季长，夏秋季短，日温差和年温差均较大，干湿季分明，降水集中于夏季，受地形影响，气候复杂，山地立体气候特征明显。

滇西北地区包括丽江市、迪庆藏族自治州和怒江傈僳族自治州3个州市，总面积为59 173 km2，多年以来受气候、地形和社会等多方原因的影响，生产水平落后，经济发展缓慢。1949年国民生产总值还不足1.40亿元，改革开放以后滇西北地区经济发展速度加快，人口大量增加，到1988年GDP达到38.76亿元，人口超过163万；随着社会发展，1995年人口增加到183.85万，GDP增加到29.21亿元，第一产业比重也由1988年的60%以上降低为不足42%。2000年前，林业采伐是研究区地方财政收入和居民获取收入的主要来源，道路和城镇建设均基于林业发展的需要，同时森林大面积采伐也导致研究区植被退化[23]；2000年以后国家实施了“天然林保护工程”，滇西北地区的经济收入逐渐由林业转变为旅游业等第三产业。截止2015年末，人口增加到223.00万，GDP达到564.10亿元，第一、第二和第三产业比重为23.3∶24.3∶52.4。

2 材料与方法

2.1 数据来源及处理

本研究中，1986年和1995年1∶10万以及2005年1∶25万土地利用数据来源于“地球系统科学数据共享网”（http：//www.geodata.cn/data/publisher.html），2015年数据下载自地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/）2014年12月—2016年11月期间研究区（共6景）无云或少云Landsat 8 OLI数据。

在ENVI 5.1支持下，对Landsat 8 OLI影像进行几何校正、辐射校正、影像增强等预处理，根据研究区的边界对遥感影像进行几何裁剪来获取研究范围。

2.2 影像分类方法

利用非监督分类的方法进行影像分类和目视解译，借助Google earth高分辨率影像对获得的分类数据进行人工修改和校验，最终在ArcGIS软件的支持下建立空间属性数据库，获取满足本研究需要的2015年滇西北地区的土地利用类型数据。

根据滇西北地区的实际土地利用状态情况和土地利用/覆盖变化（LUCC）体系，采用国家土地利用一级类型分类标准，将研究区土地分为耕地、林地、草地、水域、城乡居住工矿用地（城镇用地、农村居民点和其他建设用地）和未利用土地6大类。在ArcGIS 10.2的支持下，将所有的数据统一空间分辨率为100 m×100 m（图1）。

图1 1986—2015年滇西北地区土地利用类型空间分布Fig. 1 Spatial pattern of land-use types in Northwest Yunnan from 1986 to 2015

精度评价是验证影像分类结果可信度，检验影像分类效果的定量评价。本研究在Google影像上随机选取样本点，对分类结果进行精度验证，耕地、林地、草地、水域、城乡居住工矿用地和未利用土地的分类精度分别为94.35%、92.24%、93.65%、92.61%、94.00%和94.76%，总体分类精度为93.60%。

2.3 土地利用类型变化分析方法

2.3.1 土地利用类型动态度

土地利用动态度可以定量描述一定时间范围内各土地利用的变化速度。单一动态度的绝对值用来衡量同一土地利用类型的变化速度，绝对值越大，表明土地利用类型变化相对剧烈，反之表示研究区土地利用相对稳定，动态度值大于0时，表示该类型面积增加，小于0表示该类型面积减小。综合动态度可以描述区域土地利用类型的变化的剧烈程度。主要计算公式如下[18,26-27]：

式中：K和Kl分别为研究时段（T）内某一土地利用类型的动态度和综合土地利用类型动态度，Ua为研究初期某一土地利用类型面积（km2），Ub为研究末期某一土地利用类型的面积（km2），为研究期间第i类土地利用类型保持不变的面积（km2），为 研究时段（T）内第i类土地利用类型转换为j类（非i类）土地利用类型的面积的绝对值（km2）。

2.3.2 土地利用转移矩阵

转移矩阵作为地理学和景观生态学的重要研究方法之一，能够较全面地展示区域土地利用变化的结构特征，已被广泛的用于分析土地利用类型的动态。本研究采用研究区土地利用类型面积作为状态转移矩阵中的向量，分析计算了研究区1986—1995年、1995—2005年、2005—2015年3个时期的土地利用状态转移矩阵。

2.4 土地利用类型空间格局变化分析方法

2.4.1 分形维数和稳定性指数分析

分形理论始于20世纪70年代，是研究不规则自相似体系的理论。分形理论将土地利用斑块看作是不规则几何对象，运用分形思想探讨土地利用类型的分布和变化规律，可以进一步表征空间镶嵌结构的复杂性和稳定性。稳定性指数可以反映某种土地利用类型在自然状态下抵抗外界干扰，维持自身形态的能力，是衡量土地利用结构稳定程度与否的基本指标。分形维数和稳定性指数的计算方法[28-29]如下：

式中：A（r）和P（r）是分别是斑块类型的面积和周长，D为斑块的分形维数，C是不定常数，S为稳定性指数。

分形维数可以用来量化斑块形状的复杂程度，一定程度上反映人类活动对景观的影响。分形维数的理论值范围为1～2，D值越大，表明斑块的破碎程度越大。当D=1.5时，图斑稳定性达到临界值。该土地利用类型的分维值越接近临界值，其稳定性就越差，相反则越好[29]。稳定性指数基于分形维数计算而来，是衡量土地利用状态稳定程度的指标。其理论值范围为0～0.5，S值越大，说明该地类空间结构越处于稳定状态，反之越不稳定。

2.4.2 景观格局指数

本研究选取斑块密度（PD）、景观形状指数（LSI）、景观分割度（DIVISION）、连通度指数（COHESION）、聚集度指数（AI）、香浓多样性指数（SHDI）和香浓均匀性指数（SHEI），运用Fragstats 4.2在类型或景观水平上进行计算，以弥补分形维数和稳定性指数的不足，更好的阐释研究区土地利用类型的变化。

3 结果与分析

3.1 土地利用类型动态分析

3.1.1 土地利用类型面积变化

1986—2015年滇西北地区土地利用类型面积变化情况见图2。由图2可知，30 a（1986—2015年）来滇西北地区均以林地为主，各土地利用类型比例均为林地＞草地＞耕地＞未利用土地＞水域＞城乡居住工矿用地。1986年滇西北地区耕地、林地、草地、水域、城乡居住工矿用地和未利用土地占研究区总面积的比例分别为7.09%、65.69%、23.11%、1.19%、0.11%和 2.81%；与1986年相比，1995年林地比例增加了1.43%，其他各土地利用类型面积的比例均有所降低；与1995年相比，2005年林地面积有所降低，其他各土地利用类型面积比例均有增加；到2015年研究区的耕地、林地和城乡居住工矿用地的面积分别增加至8.60%、75.36%和0.34%，草地、水域和未利用土地的面积分别降低至研究区总面积的12.77%、0.77%和2.26%。

图1 1986—2015年滇西北地区土地利用类型面积比例Fig. 2 Percentages of land-use types in Northwest Yunnan during the period of 1986-2015

3.1.2 土地利用类型间转化特征

以1986年、1995年、2005年、2015年4个时期的土地利用类型数据为基础进行转移矩阵分析，结果见表1～3。前2个时段均是林地的转出面积最大，主要转出流向为草地和耕地；其次是草地，主要转向为林地和耕地。而2005—2015年，草地的流转面积最大，主要转出流向为耕地和林地；其次是林地，其主要转向耕地和草地。3个时段内，6类土地利用类型中均是城乡居住工矿用地的面积转出最少。由此可见，滇西北地区土地利用类型间的转换主要在耕地、林地和草地之间互相流转。与此同时，耕地的转出面积也由第1时段的1 231.07 km2增加到第3时段的2 257.46 km2，其主要转向为林地和草地，其次是城乡居住工矿用地。与前2个时段相比，第3时段的各类土地利用类型互相转化面积大幅增加，这可能与近年来滇西北地区的人口变化与经济的快速发展密切相关。

表1 1986—1995年土地利用类型转移矩阵Table 1 Transition matrix of land-use types from 1986 to 1995 km2

表2 1995—2005年土地利用类型转移矩阵Table 2 Transition matrix of land-use types from 1995 to 2005 km2

表3 2005—2015年土地利用类型转移矩阵Table 3 Transition matrix of land-use types from 2005 to 2015 km2

3.1.3 土地利用类型动态度变化

滇西北地区1986—2015年土地利用动态度变化见表4。由表4可知，研究区各时段同一土地利用类型和同一时段不同土地利用类型的动态度有差异。同一时段内，第1时段城乡居住工矿用地变化速度最快，其次是水域，而耕地、林地和未利用土地的动态度绝对值均不足0.10；第2时段各土地利用类型动态变化表现为城乡居住工矿用地动态度最大，达到2.69，耕地、林地和水域有所减少，未利用土地和草地有增加，但动态度值均较小（＜1.00）；与前2个时段相比，第3时段各土地利用类型的动态度均最大（＞1.00），草地和水域的面积降低，而耕地、林地、草地、城乡居住工矿用地和未利用土地的面积均呈增长趋势，其中城乡居住工矿用地的动态度达到最大（17.17）。

表4 1986—2015年土地利用动态度变化Table 4 Changes in dynamic indexes of land-use from 1986 to 2015

滇西北地区土地利用类型的综合动态度在前2个时段（1986—1995年和1995—2005年）比较相近，2005—2015年间，各土地利用类型动态度和区域综合动态度均为最高值，各土地利用类型间流转较为剧烈，从侧面表明2005—2015年滇西北地区社会经济发展均较迅速。

3.2 土地利用类型空间特征变化分析

3.2.1 土地利用类型分形特征分析

各年度土地利用类型分形维数和稳定性指数见表5。由表5可知，研究区4个时期的耕地、林地、草地、水域、城乡居住工矿用地和未利用土地6大地类的分维值和稳定性指数的范围分别为1.31～1.58和0.01～0.19。各土地利用类型的分维值相比，城乡居住工矿用地（1.50±0.05）＞林地（1.50±0.03）＞草地（1.48±0.07）＞耕地（1.48±0.04）＞未利用土地（1.47±0.09），稳定性指数表现为未利用土地（0.09±0.05）＞水域（0.08±0.06）＞草地（0.05±0.05）＞城乡居住工矿用地（0.04±0.03）＞耕地（0.03±0.04）＞林地（0.03±0.01）。

表5 1986—2015年土地利用类型分形维数和稳定性指数Table 5 Fractal-dimension and stable-index among land-use types from 1986 to 2015

研究时期（1986—2015年）内，各土地利用类型的分维值和稳定性指数均呈波动变化。各时期相比，林地、草地和未利用土地趋于简单状态下稳定，城乡居民工矿用地趋于复杂状态下的稳定，而耕地和水域趋于更加不稳定状态。

3.2.2 景观格局指数分析

景观水平上，1986—2015年研究区景观格局指数变化见表6。由表6可知，研究区各指数均呈波段变化，1986—2005年斑块密度、香浓多样性指数和香浓均匀度指数几乎无变化，与其他年份相比，2015年各指数变化较大，其中斑块密度、形状指数和景观连通度达最大，而分割度指数、SHDI、SHEI和聚集度指数降低到最小。

表6 1986—2015年景观水平格局指数的变化Table 6 Changes of the pattern indexes at the landscape-level from 1986 to 2015

类型水平上，6类土地类型各景观指数变化见图3。由图3可知，耕地、林地、水域、城乡居住工矿用地和未利用土地的斑块呈波动上升，草地的PD和LSI呈波动下降；耕地、草地、水域和城乡居住工矿用地的COHESION呈波动下降，林地和未利用土地的COHESION呈波动上升；对于分割度而言，耕地、草地、城乡居住工矿用地和未利用土地几乎无变化，仅林地和水域波动较大；各土地利用类型的AI的变化表现为耕地、草地、水域和城乡居住工矿用地呈降低趋势，而林地和未利用土地呈增大趋势。

图3 1986—2015年研究区类型水平的格局指数变化Fig. 3 Changes of pattern indexes at the class-level in the study area from 1986 to 2015

景观指数变化表明，研究区耕地、草地、水域和城乡居住工矿用地呈破碎化，连通度有所降低，林地和未利用土地呈聚集分布，连通度增加。研究区景观整体趋于破碎化，连通度增强，分割度减弱。

4 结论与讨论

滇西北地区土地利用类型变化表明，30 a来研究区土地利用类型均以林地为主，面积呈波动变化，近年来由于实施了系列的生态恢复工程，林地面积有所增加。耕地和城乡居住工矿用地不断增加，尤其是城乡居住工矿用地在2015年增长到总面积的0.34%，人为活动对滇西北地区的土地利用影响越来越大，耕地—林地—草地三者之间的大面积流转是研究区土地利用类型变化最显著的特征。

土地利用类型变化度表明，该区土地利用类型的变化速度整体上呈增大趋势，其中城乡居住工矿用地最为活跃，水域次之；各研究时段动态度相比，较前2个时段，近10 a来滇西北地区各土地利用类型的动态度和综合动态度均大幅增加，其中城乡居住工矿用地变化度达到17.17，综合动态度高达49.50。分形特征表明，林地、草地和未利用土地的斑块形状趋于规则稳定，城乡居住工矿用地的斑块趋于复杂稳定，而耕地和水域趋于活跃状态。研究区各类景观指数均呈波动，各土地利用类型景观指数变化较复杂，耕地、草地、水域和城乡居住工矿用地4种土地利用类型斑块破碎化，林地和未利用土地2种土地利用类型趋于聚集分布。研究区景观整体趋于破碎化，连通度增强。

研究表明，2000年以前研究区森林遭受大面积采伐，采伐是导致研究区土地利用类型发生变化的根本原因[23-28]。2000年后滇西北地区全面停止了天然林采伐，实施了大规模的生态建设工程，这可能是2015年林地面积增加的主要原因。人口激增和经济发展可能是导致研究区耕地和城乡居住工矿用地面积持续增加的原因，人口增加、经济发展和国家政策可能对于土地利用类型的格局变化有着至关重要的影响。