辽宁省抚顺市2000-2020年土地利用格局变化与生态环境效应

刘 润, 姜琦刚, 史鹏飞, 刘 斌, 张莉莉

(吉林大学 地球探测科学与技术学院, 吉林 长春 130026)

在过去的几十年里，中国经济经历了快速增长过程，这一发展过程伴随着生态破坏、消费和工业生产的增加[1]，经济发展广泛导致了生物多样性下降、水土流失和土地退化[2]。实时准确的土地利用信息在土地变化、水文动态和气候变化等研究中至关重要[3]。土地利用变化是全球环境变化的重要组成部分，土地利用程度与人类活动息息相关，是自然因子和人类活动因子综合作用的结果[4]。人类对于土地利用的改造是长期的持久的过程。随着近年来出现的全球气候变暖、极端天气等环境问题，土地利用变化成为全球环境变化的主要原因，土地利用变化的生态环境效应研究已经成为地理研究的热点[5]。杨清可等[6]构建城市土地利用与生态环境效应评价指标体系，运用灰色关联评价模型探究城市土地利用与生态环境效应的时空演变规律与耦合度变化；任涵等[7]基于InVEST模型，结合Landsat解译土地利用数据，从地形起伏度视角，对太行山淇河流域2000—2015年生境质量进行研究；秦艳丽等[8]基于西安市景观格局变化分析，利用同心缓冲区探讨城乡梯度内景观指数与生态系统服务价值的特征及其相互关系。前人研究表明，土地利用方式的改变对环境质量变化的影响日益显著。土地利用的生态环境效应是大尺度范围内长时间序列研究，依靠传统手段难以满足土地利用变化监测宏观性实时性准确性的要求。近些年来，随着遥感技术的蓬勃发展，基于遥感手段的对地观测技术已经越发成熟，遥感是在大时空尺度上监测土地利用变化的有用工具[9]，具有宏观性、综合性、多尺度、多层次的特点[10]。遥感和GIS技术已被广泛应用于土地利用变化和城市化研究中，利用多时相卫星影像探测土地利用变化及其时空格局已被证明是一种有效的方法[11]。因此，本文选用Landsat数据作为数据源，作为地球资源与环境探测领域的代表，Landsat数据记录了长时间的地表变化，空间分辨率较高，能够满足本文2000—2020年时间范围内对研究区土地利用变化研究精度要求。并以辽宁省抚顺市为研究区，以保护生态环境为出发点，利用遥感手段监测土地利用变化，对城市土地利用与生态环境效应的时空演变特征进行定量分析，探索退耕还林以来土地利用变化对抚顺市生态环境效应的影响，以期为该区土地利用结构优化提供参考依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

抚顺市是辽宁省辖地级市，下辖新抚区、望花区、东洲区、顺城区、抚顺县、新宾满族自治县和清原满族自治县7个县区，地理位置为123°39′42″—125°28′58″E，41°14′10″—42°28′32″N之间，总面积11 271 km2，位于辽宁省东部，东与吉林省接壤，西距省会沈阳市45 km，北临铁岭，南临本溪，为长白山余脉，整体地势为东南高、西北低，地貌特征多以山地为主，呈现“八山一水一分田”，山地平均海拔400～500 m，地处中温带，属大陆性季风气候，市区位于浑河冲积平原上，三面环山。

1.2 数据来源与预处理

本文以抚顺市为研究区，选取2000年9月Landsat 7影像、2010年6月Landsat 5影像和2020年10月Landsat 8三期影像，数据来源于美国地质勘探局(United States Geological Survey, USGS)数据共享网站(https:∥earthexplorer.usgs.gov/)，从图像质量角度考虑，选取影像的含云量均低于1%。NDVI年际数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(http:∥www.resdc.cn/)。该数据集是基于SPOT卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成，空间分辨率为1 km。数据预处理主要包括利用ENVI软件对三期遥感影像进行辐射定标和大气校正，分别对Landsat 5影像进行7，5，1波段组合，Landsat 7影像7，5，1波段组合，Landsat 8影像7，6，2波段组合，并按研究区范围做拼接及剪裁处理(表1)。

表1 研究区2000-2020年遥感影像数据源

2 研究方法

2.1 土地利用变化

2.1.1 土地利用分类方法与精度验证 结合抚顺市实际土地利用特征、影像光谱特征并参考《土地利用现状分类(GB/T21010-2017)》，将土地利用类型分为城镇用地、耕地、林地、未利用地和水域5种类型。利用eCognition软件多尺度分割功能对三期遥感影像进行分割，分割时赋所有波段权重为1，形状因子0.5，紧凑度因子0.5，经过多次试验，选用分割尺度50为最优分割结果。利用最邻近监督分类方法，通过目视解译手工选择分割后的对象作为训练样本数据集，每类20～30个，选择训练样本时尽量使其均匀分布在整个研究区域，规避不同土地利用类型单元的边界，实现土地利用类型的划分。选取验证点对土地分类结果进行精度验证，采用kappa系数、总体精度、用户精度、生产者精度4个指标对分类结果进行说明。

2.1.2 土地利用动态度 土地利用单一动态度[12]描述一种土地利用类型一定时期内的转化强度

(1)

式中：Ua，Ub分别为期间初期间末某种土地利用类型面积；T为研究期间时长；K为研究期间内某一土地利用类型动态度。

2.1.3 土地利用转移矩阵 土地利用转移矩阵能够反应研究期初至研究期末各种土地利用类型相互转化的动态信息，转移矩阵的表达式为

(2)

式中：S为面积；i,j(i,j=1,2,3,…,n)为转移前后的土地利用类型；n为土地利用类型数。

2.1.4 土地利用程度综合指数 根据庄大方等[13]的研究，将土地开发利用强度的综合量化指标定义为在土地利用分级赋值(表2)的基础上进行数学综合，形成值为1—4的连续分布指数，考虑处理方便，在分级赋值的基础上乘上100，得到土地利用程度综合指数。土地利用程度综合指数越高，表示土地开发利用强度越大，反之土地受自然因素影响越大。将研究区内不同利用级进行分解合并后计算所占比例，按其各自权重计算贡献值：

表2 土地利用程度分级赋值标准[13]

(3)

式中：L为土地利用程度综合指数；Ai为第i级土地利用程度分级指数；Ci为第i级土地利用程度面积所占比例。

2.2 生态环境效应

2.2.1 NDVI差值分析 归一化植被指数NDVI定义为近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和，取值范围为-1～1。

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(4)

式中：NIR为近红外波段的反射值；R为红光波段的反射值。

通过对3期NDVI作差值分析，得到2000—2010年和2010—2020年NDVI变化趋势。差值大于0时表示该栅格的NDVI变化趋势是增加的；反之则说明NDVI变化趋势是减小的；差值等于0表明该栅格的NDVI值在10 a间没有变化。

2.2.2 土地利用类型转化的生态环境质量指数 利用土地利用生态环境质量指数[14]定量描述抚顺市生态环境质量的总体状况。表达式为

(5)

式中：EVt为t时期环境质量指数; LUi为t时期第i种土地利用类型面积;Ci为第i种土地利用类型的生态质量指数(表3);TA为研究区域的总面积；n为土地利用类型数。

表3 土地利用类型及其生态环境质量指数[15]

2.2.3 土地利用类型转化的生态贡献率 本文利用土地利用类型转化的生态贡献率(LEI)[16]研究土地利用类型转化引起的区域生态环境质量改变。

LEI=(LEIt+1-LEt)×LA/TA

(6)

式中：LEt+1，LEt分别为变化末期和初期的土地利用类型的生态环境指数； LA为土地利用类型的转化面积； TA为研究区域总面积。

3 结果与分析

3.1 土地利用变化

3.1.1 土地利用分类结果与精度验证 借助eCognition软件进行多尺度分割，利用最邻近监督分类方法得到抚顺市2000，2010和2020年土地利用分类结果如图1所示，分类结果统计详见表4。从图1可以看出，抚顺市各土地利用类型的分布存在差异，城镇用地集中分布在西北方向，在其余方向仅零星分布；耕地在西北部城镇周边分布较密集，其余方向主要呈线状放射分布。

图1 抚顺市土地利用分类结果

在研究区范围内随机选取地面真实点543个作为测试数据集，利用资源环境与数据云土地分类数据结果进行验证。采用kappa系数、总体精度(overall accuracy, OA)、用户精度(user’s accuracy, UA)、生产者精度(producer’s accuracy, PA)4个指标对分类结果进行说明。2000，2010和2020年kappa系数分别为0.879 5，0.847 7和0.871 4，平均kappa系数为0.866 2；2000，2010和2020年总体精度分别为91.71%，89.50%，91.16%，平均精度为90.79%，精度较高，满足研究要求(图2)。

图2 研究区土地利用分类结果精度评价

分析表4可知，林地为抚顺市土地利用的主导类型，在2000，2010和2020年所占比例分别为70.55%，74.57%和75.79%，占绝对优势，这与抚顺市地理位置相对应，抚顺地处长白山余脉，主要地形为山地。其次是耕地、城镇用地、水域，3类土地利用类型所占比例依次递减，未利用地所占比例最少。在土地利用数量变化中，城镇用地面积在不断增加，到2020年已增加到395.32 km2，所占比例超过3.5%，这一变化与城市快速发展相关。林地面积在20 a间逐渐上升，耕地面积逐渐减少，主要与退耕还林、禁止开垦荒地等政策有关。

表4 研究区土地利用分类结果

3.1.2 土地利用动态度 根据3期影像分类结果，利用公式(1)计算抚顺市单一土地利用动态度(表5)。

表5 抚顺市2000-2020年单一土地利用动态度

土地利用动态度结果表明，2000—2020年抚顺市土地利用类型变化最快的是城镇用地及水体，其中城镇用地动态度从2000—2010年的0.47增加到2010—2020年的7.73，表明研究期间抚顺市处于快速城市化过程，城市扩张显著，20 a间研究区城镇人口数量从149万增加到155.2万，增长率为4.16%；农村人口向城市迁移，城市人口不断增加；研究期间耕地面积以每年1%～2%的速度匀速减少，林地以0%～1%的速度匀速增加，耕地林地的单一动态度变化较小，变化比较稳定；水域动态度变化较大，面积先增加后减少，可能与降雨和水库丰水期缺水期有关。

3.1.3 土地利用转移矩阵 土地利用变化包括不同土地利用类型的空间位置转换和数量变化。建立土地利用转移矩阵分析土地利用转化的趋势，抚顺地区土地利用类型转化明显，总体来说(表6，图3)，林地和耕地之间相互转化最为明显，2000—2010年有1 213.74 km2的耕地转化为林地，同时有716.33 km2的林地转为耕地，最终由耕地转化导致林地净增加497.41 km2；2010—2020年有770.15 km2的耕地转化为林地，同时有589.43 km2的林地转为耕地，最终由耕地转化导致林地净增加180.72 km2。其次，全国范围内农村向城市迁移的趋势明显，同时城市规模和人口也在迅速增加。中国城市人口增长的主要特征是农村人口向城市迁移，以及农村和自然人口的就地城镇化[17]，抚顺地区存在大量耕地、林地逐渐转化为城镇用地，尤其2010—2020年有161.67 km2耕地和67.81 km2林地转化为城镇用地，占转化后城镇用地超50%。

图3 抚顺市2000-2020年土地利用类型转化

表6 抚顺市2000-2020年土地利用类型面积转移矩阵 km2

3.1.4 土地利用程度综合指数 根据公式计算得到的2000，2010和2020年土地利用程度综合指数分别为224.48，225.57和226.12，2000—2010年土地利用程度综合指数增加1.09，2010—2020年增加0.55，相邻时间段内土地利用程度综合指数增速分别为0.49%和0.24%(表7)。

表7 抚顺市2000-2020年土地利用程度综合指数分析

分析抚顺市不同土地利用类型面积所占比例可知，土地开发利用强度的增速主要受两方面因素的影响：林地的增加耕地的减少会导致土地开发利用强度减小，城镇用地面积的增加会导致土地开发利用强度的增加，最终土地开发利用强度由多个因素共同影响控制。综合指数的大小反映土地利用强度的高低，研究期间抚顺市土地利用强度缓慢上升。

3.2 生态环境效应评价

3.2.1 NDVI年际变化 分别对2000—2010，2010—2020年两个时段进行NDVI差值分析。2000—2010年差值的最大值为0.364，最小值为-0.22，均值为0.059 243；差值大于零，即NDVI值10 a间呈上升趋势面积所占比例达97.16%；差值小于零，即NDVI值10 a间呈下降趋势的面积占比2.84%。2010—2020年差值的最大值为0.608，最小值为-0.268，均值为0.021 706，差值大于零，即NDVI值10 a间呈上升趋势面积占比78.51%；差值小于零，即NDVI值10 a间呈下降趋势面积所占比例21.49%。20 a间差值均值均大于0，说明抚顺市植被覆盖度在研究期间整体呈上升趋势，但整体增加趋势有所放缓。研究区NDVI变化值的分布存在一定的空间异质性，NDVI在10 a间呈现减小趋势的地区主要分布在研究区西北部，与城镇扩张区域基本重合，其余地区NDVI基本呈上升趋势，只是上升幅度有所差异(图4)。

图4 抚顺市2000-2020年NDVI时段差值分析

3.2.2 土地利用类型转化的生态环境质量指数 根据土地利用类型及其生态环境质量指数表，对耕地、林地、城镇用地、未利用地和水域分别赋予不同环境质量指数，得到抚顺市2000，2010和2020年土地利用类型转化的生态环境质量指数分别为0.744 8，0.775 4和0.782 6；生态环境质量指数变化分别为0.030 6和0.007 2，变化率分别为4.11%和0.93%，20 a间抚顺市生态环境质量总体呈上升趋势，但生态环境质量上升趋势逐渐变缓。

3.2.3 土地利用类型转化的生态贡献率 根据公式(6)计算得到不同土地利用类型之间转化对生态环境质量指数的影响，并计算其导致生态环境改善或恶化的贡献率及贡献率所占比例(表8—10)。2000—2010年导致生态环境改善的地类转化贡献率前3名为耕地转化为林地，贡献率所占比例为93.67%，耕地转化为水域，贡献率所占比例2.55%，城镇转化为林地，贡献率所占比例2.24%，此3类地类转化贡献率所占比例之和为98.46%，尤其耕地转化为林地对生态环境改善的贡献率超过90%；导致生态环境恶化的地类转化贡献率前3名为林地转化为耕地，贡献率所占比例89.16%，林地转化为城镇用地，贡献率所占比例7.05%，林地转化为水域，贡献率所占比例2.17%，此3类地类转化贡献率所占比例之和为98.38%。2010—2020年导致生态环境改善的地类转化贡献率前3名为耕地转化为林地，贡献率所占比例93.66%，城镇转化为林地，贡献率所占比例2.57%，水域转化为林地，贡献率所占比例1.61%，此3类地类转化贡献率所占比例之和为97.84%；导致生态环境恶化的地类转化贡献率前三名为林地转化为耕地，贡献率所占比例82.92%，林地转化为城镇用地，贡献率所占比例10.22%，水域转化为耕地，贡献率所占比例2.48%，此3类地类转化贡献率所占比例之和为95.62%。综合2000—2010年、2010—2020年土地利用类型的生态效应，分析2000—2020年总体土地利用类型对生态环境质量贡献率。20 a间，耕地向林地转化是导致生态环境改善的最主要原因，其贡献率超过93%；而生态环境恶化主要是林地向其它用地类型转化造成的，其中林地转化为耕地贡献率所占比例为78%，林地转化为城镇用地贡献率所占比例为19%。

表8 抚顺市2000-2010年影响生态环境质量的土地利用类型及其贡献率

表9 抚顺市2010-2020年影响生态环境质量的土地利用类型及其贡献率

表10 抚顺市2000-2020年影响生态环境质量的土地利用类型及其贡献率

4 讨论与结论

4.1 结 论

(1) 2000—2020年在抚顺市土地利用类型中，林地面积所占比例超过70%，占主导地位，耕地面积占20%左右，城镇用地、水域、未利用地面积所占比例较少；在2000—2020年研究区各种土地利用类型存在相互转化关系，其中，林地、耕地之间的相互转化与其它土地利用类型转化为城镇用地两种现象最为明显，20 a间研究区超过46%的城镇用地面积由其它用地类型转化而来。

(2) 20 a间研究区土地利用动态度结果表明，耕地面积不断减少，林地和城镇用地面积不断增加，水域及未利用地面积呈现先增后减的波动变化，其中，林地和耕地面积变化速度略有下降，城镇用地增速有所上升，说明退耕还林、禁止开垦荒地等保护政策对环境的影响效应逐渐降低，且研究区城镇化进程飞速发展。多种因素综合影响下研究区土地开发利用强度逐渐上升。

(3) NDVI差值分析结果表明，研究区2000—2010年97.16%的区域NDVI变化呈增加趋势，2010—2020年78.51%的区域NDVI变化呈增加趋势，20 a间植被覆盖整体呈上升趋势；NDVI减少的区域与城镇用地的扩张区域基本重合，符合快速推进城镇化进程的同时环境质量整体向好的特点。

4.2 讨 论

本研究发现退耕还林政策实施以来，抚顺市生态环境质量指数逐渐上升，由土地利用变化导致的生态环境效应整体趋势向好。2000—2010年，生态环境质量指数上升了4.11%，虽然研究区城镇扩张，但2000年左右开始实施的退耕还林还草政策效果显著，这10 a间研究区生态环境向好明显。2010—2020年，生态环境质量指数上升了0.93%，生态环境延续向好趋势，但趋势逐渐平缓。一方面，2010—2020年抚顺市城镇化速度前所未有，城镇扩张严重挤占耕地和生态用地；另一方面，由退耕还林还草政策带来的生态改善空间逐步减小，研究区生态环境向好趋势不明显。环境污染和生态退化是工业文明的副产品。要权衡经济发展与生态保护之间的关系，找到一个平衡点，以研究区经济发展与生态保护“双赢”为目标，调节人口、资源、环境间生态关系。本文研究土地利用产生的生态环境效应，鉴于土地利用的动态性、生态效应驱动因素的复杂性，如何在研究区城镇化迅速发展与原有环境保护政策影响逐步减弱的情况下探索未来可持续发展的最优路径，寻找新的平衡点还有待进一步研究。