基于Logistic回归模型的会泽县草地资源变化及驱动力分析

孙晓莉，赵 然，和万荣*，郑 毅，袁 磊，郭朝元

(1.云南国土资源职业学院国土空间信息学院，云南 昆明 652501；2.徐州工程学院管理学院，江苏 徐州 221000；3.云南师范大学信息学院，云南 昆明 650500)

【研究意义】土地利用/覆被变化(land use/land cover change，LUCC)是影响全球变化的重要因素，其对地表水文、气候、生物等过程产生较为直接的影响[1]，而土地利用覆被变化驱动力研究是其研究的核心领域[2-3]。草地资源在水土流失、生态环境保护等方面发挥着重要作用，开展草地资源变化驱动力研究可为LUCC研究提供一定的帮助。【前人研究进展】国内外大量学者基于Logistic回归模型对沙地动态变化[4]、耕地变化[5]、居民点变化[6-7]、城镇扩张[8]等进行研究，高晓霞等研究表明固定沙地减少的驱动力为降雨量和放牧强度、裸沙地增加的驱动力为放牧强度和气温；姜楠等研究表明耕地变化的驱动力主要为高程、距农村居民点距离等。对草地资源方面的研究主要集中在草地植被覆盖变化[9]、微生物对草地资源数量、质量的影响[10]等，马昊翔等研究得出青海省草地植被覆被变化与温度和降雨量密切相关，其是气候变化和人类活动综合作用的结果。【本研究切入点】纵观前人研究，基于两期数据、直接从变化图斑角度出发，基于Logistic回归模型对草地资源动态变化驱动力研究的相对较为少见。【拟解决的关键问题】本研究选择云南省会泽县作为研究区域，以乡(镇)为研究尺度，基于ArcGIS10.0和SPSS，从草地资源综合动态变化度、地学信息图谱对研究区2009-2016年草地资源变化进行分析，并基于Logistic回归模型对草地资源变化驱动力进行研究，以期为会泽县草地资源保护等政策制定提供一定的数据支撑和决策依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

会泽县位于云南省东北部、曲靖市西北部，处于东经103°03′～103°55′、北纬25°48′～27°04′。地势南高北低，呈阶梯状下降，境内相对高差3322.3 m[11]。会泽县立体气候特点突出，从南亚热带至寒温带气候均有分布，其境内草地资源丰富，主要包括暖性灌草丛类、热性灌草丛类以及山地草甸类，其中山地草甸类占到了草地资源总量的64.57%。2016年全县土地总面积为588 912.70 hm2，其中草地资源面积为97062.89 hm2，占研究区土地总面积的16.48%。2016年全县年均气温为12.46 ℃，年均降雨量为1038.06 mm。

1.2 数据来源与处理

数据来源：草地资源图斑数据主要包含2009年和2016年两期遥感影像数据，空间分辨率为0.5 m，主要采用目视解译、丰草期外业核查等方式获取两期草地资源图斑数据；行政区划数据来源于会泽县全国第二次土地调查数据库；社会经济统计数据来源于国家统计局会泽调查队；温度、降雨量数据来源于会泽县气象部门。

采用ArcGIS10.0、SPSS软件等对数据进行处理为研究提供数据基础。

1.3 研究方法

1.3.1 草地资源综合动态变化度 土地利用综合动态变化度[12]是指研究区域在一定的时间段内土地利用动态变化的强弱程度。为了反映草地资源的动态变化幅度，文中利用草地资源综合动态变化度来反映研究区草地资源动态变化的强弱程度。计算公式为：

(1)

式中：LC为草地资源综合动态变化度，LUi为研究期初草地资源面积;ΔLUi-j为研究时段内草地资源向其他土地利用类型转换的面积;T为研究时段。

1.3.2 地学信息图谱 地学信息图谱可以同时表达地理空间结构特征以及时间动态变化等[13]。草地资源地学信息图谱实质上是指在GIS、RS以及空间分析等相关技术支持下，对研究区草地资源图斑数据进行提取，并获得草地资源变化信息的过程[14]。

1.3.3 Logistic回归模型 Logistic回归模型主要通过对各个自变量的回归系数来研究某一类事件发生的概率与各个自变量之间的相应关系[1]，其已广泛应用于农村居民点变化的驱动力分析[6-7],、耕地变化分析与模拟[5,15-17]、城市扩展预测[8,18]等方面的相关研究。文中主要采用Logistic回归模型对草地资源动态变化驱动力进行分析。

(2)

式中：x1、x2、x3......xn为各驱动力影响因子；a为常数项；βn为偏回归系数。

Logistic回归分析结果中主要包括各驱动力影响因子的回归系数(B)、回归系数估计的标准差(S.E)、回归系数估计的Waldx2统计量、回归系数估计的显著性水平等。其中Waldx2表示每个变量对事件预测的贡献度大小。

1.3.4 草地资源变化驱动力因子选取与处理 通过草地资源动态变化地学信息图谱分析结果可以得出草地资源增加、减少以及总体变化的图斑区域。草地资源动态变化驱动力影响因子Logistic回归模型的结果会受到样本选择的影响，由于草地资源图斑发生增加、减少等变化部分占研究区总面积的比重相对较小，如果在研究区内采用随机的方式选择样本将会导致草地资源图斑发生变化的样本所占比重较少的情况出现，最终会造成Logistic回归模型存在较大偏差。为了保证所选择的样本数量多且模式多样化，采用分层随机取样的方式选择样本数据，确保发生变化和未发生变化的样本数据有大致相同的精度。

选择高程(x1)、坡度0°～2°(x2)、坡度2°～6°(x3)、坡度6°～15°(x4)、坡度15°～25°(x5)、坡度25°～90°(x6)、年平均温度(x7)、年平均降雨量(x8)、人口密度(x9)、人均纯收入(x10)、距公路的距离(x11)、距农村道路的距离(x12)共12个驱动力因子，其中温度和降雨量数据是通过气象观测站2009-2016年监测数据的平均值，并对各监测站点年平均值进行空间内插获得。首先使用ArcGIS10.0软件获得各个驱动力影响因子栅格图(栅格单元大小为10 m×10 m)，然后将所选择的样本点在指定位置分别提取各驱动因子栅格图层的像元属性值，获得含有各栅格属性值的样本点属性表数据。

2 结果与分析

2.1 草地资源变化分析

2.1.1 草地资源综合动态变化度 以乡(镇)为研究尺度，根据式1可得出研究区各乡(镇)2009-2016年草地资源综合动态变化度(图1)。

图1 各乡(镇)草地资源综合动态变化度

从草地资源综合动态变化度结果来看，全县草地资源综合动态变化度为5.85%。从各个乡(镇)来看，草地资源综合动态变化度变化较为剧烈的为新街乡和田坝乡，分别达到了14.21%、14.00%，主要是受退林还草等因素影响，草地资源面积2016年与2009年相比增加较大；其次为雨碌乡、驾车乡和大井镇，分别为9.40%、7.89%和7.68%；草地资源综合动态变化度变化较小相对较为稳定的乡(镇)为五星乡、金钟镇和火红乡，分别为2.53%、3.41%和3.44%，该区域2009-2016年期间草地资源面积有增有减，但增加和减少的数量总体上保持动态平衡。

2.1.2 草地资源动态变化地学信息图谱分析 草地资源动态变化可以通过地学信息图谱进行分析，其包括增势图谱和减势图谱[16]。增势图谱是指2009-2016年由非草地资源土地利用类型转入草地资源的部分，即新增草地资源；减势图谱是指2009-2016年由草地资源转为非草地资源土地利用类型的部分，即草地资源减少。

从表1可看出，2009-2016年新增草地资源来源的不同地类中，林地和耕地总占比为56.85%，其主要有两方面原因：一是当地退林还草等生态保护措施初具成效；二是在影像解译过程中考虑到林地种植存在一定的周期性，当种植的树木较小时，影像解译时判读为草地，使得新增草地大多来源于林地，而当树木生长较为茂密时，出现遮盖草地资源的情况，使得影像解译时判读为林地，出现草地资源减少为林地的情况。新增草地资源来源的其他地类中主要包括零散的草地图斑、裸地、内陆滩涂等，而园地、建设用地以及水域增加为草地资源的占比相对较少。

表1 2009-2016年新增草地资源来源不同地类演化统计

从表2可看出，2009-2016年草地资源流向不同地类中，林地和耕地总占比为52.20%，主要受到退草还耕政策的实施以及影像解译等因素影响；草地资源流向园地、建设用地和水域的占比相对较少；流向的其他地类中其他草地占有一定的比例，主要原因为草地资源是指集中连片的草地，而草地资源由于受到人为因素等干扰，使得部分草地资源转变为了零散的草地图斑。从新增草地资源来源地类和草地资源流向不同地类进行对比发现，2009-2016年草地资源未发生变化部分的面积为55109.46 hm2，净增加面积为21 134.51 hm2。

行政区划数据来源于会泽县全国第二次土地调查数据库

表2 2009-2016年草地资源流向不同地类演化统计

2.2 草地资源变化驱动力分析

使用SPSS软件进行Logistic回归模型分析之前，需要对所选取的各个自变量之间进行共线性问题诊断，往往需要删除共线性较为明显的影响因子，从而提高Logistic回归模型拟合的精度。文中删除了显著性P>0.05不符合要求的自变量，保留了P<0.05的自变量，然后分别构建草地资源增加、草地资源减少及草地资源总体变化的二元Logistic回归模型(图3)。

图3 会泽县草地资源增加、减少及总体变化的Logistic回归模型

2.2.1 草地资源增加的驱动力分析 根据草地资源增加驱动因子模型结果(表3)，驱动因子贡献率(Wald统计量)从大到小依次为年均降雨量(x8)、距公路的距离(x11)、坡度25°～90°(x6)、人均纯收入(x10)。由此可见，草地资源增加是自然、距离、经济等因素共同耦合作用的结果，其中影响最大的驱动力为年均降雨量。此外，随着人均收入和距离公路距离的增加，草地资源增加的可能性增大，主要是因为随着与公路的距离增加，交通便利性降低，为农耕带来一定的困难。另外随着人均纯收入不断提高，现有的耕地能够满足人们生活，占用草地资源进行耕种的情况有所改善；在坡度25°～90°内，随着坡度增大，草地资源增加的可能性在降低，说明坡度陡峭的区域不利于草地资源的生长。

表3 草地资源增加驱动因子模型结果

2.2.2 草地资源减少的驱动力分析 根据草地资源减少驱动因子模型结果(表4)，驱动因子贡献率(Wald统计量)从大到小依次为年均降雨量(x8)、坡度25°～90°(x6)、距公路的距离(x11)。由此可见，草地资源的减少是自然、距离等因素共同作用的结果，其中年均降雨量驱动因子对草地资源减少影响最大，草地资源减少与年均降雨量呈负相关，即随着降雨量的增加，草地资源减少的可能性降低。此外，随着距公路距离的增加，草地资源减少的可能性降低，二者呈现负相关，即距离公路距离越远，草地资源受到人为因素干扰越少，草地资源被其他地类占用的可能性降低；在坡度25°～90°内，随着坡度增大，草地资源减少的可能性增大，二者呈现正相关。

表4 草地资源减少驱动因子模型结果

2.2.3 草地资源总体变化的驱动力分析 根据草地资源减少驱动因子模型结果(表5)，驱动因子贡献率(Wald统计量)从大到小依次为坡度25°～90°(x6)、坡度15°～25°(x5)、坡度6°～15°(x4)、坡度2°～6°(x3)、年平均降雨量(x8)、高程(x1)、距公路的距离(x11)。从草地资源总体变化来看其是由自然、距离等因素共同耦合作用的结果，各驱动力影响因子与草地资源总体变化之间均呈现正相关，即在2°～6°、6°～15°、15°～25°、25°～90°内随着坡度增加、年均降雨量增加以及距离公路距离增加，草地资源发生变化的可能性增大。

表5 草地资源总体变化驱动因子模型结果

3 讨 论

本研究分析了2009-2016年会泽县草地资源动态变化及驱动力分析，结果与一些学者在草地资源植被覆盖与驱动因素的研究基本一致。例如李元春等[19]研究表明温度和降雨量对甘南和川西北地区草地植被NDVI的变化呈正向驱动；赵旺林等[20]研究表明西藏典型高寒荒漠草地植被指数变化受到温度、降雨量以及牲畜存栏数的影响。研究区2009-2016年平均降雨量整体呈现增加的趋势，年均温度相对较为稳定，丰沛的降雨量对研究区草地资源增加有着积极作用。草地资源动态变化是人类活动、自然因素、经济因素以及土地利用变化等因素共同耦合作用的结果，本研究在驱动力因子选择时仅考虑自然因素、经济因素等12个影响因子，未考虑人为因素中放牧强度、牲畜存栏数等因素，进一步细化反映人类活动等影响因素，量化各人为因素对研究区草地资源动态变化驱动力的影响仍有待深入分析和探讨。

土地利用覆被动态变化具有较强的时间和空间异质性，但研究尺度不同也会对其结果造成一定的影响。文中以乡(镇)为研究尺度，但在部分驱动力因子数据采集时存在一定的难度，例如降雨量、温度等数据则需要通过空间内插的方式对20个气象观测站的数据进行处理后获得整个研究区的降雨量和温度数据。若能以更小的尺度村级区域单元进行研究，再结合实地调查数据加以修正，将能够更加精确的对草地资源动态变化驱动力进行分析。

4 结 论

以乡(镇)为研究尺度，从草地资源综合动态变化度、地学信息图谱分析2009-2016年草地资源动态变化情况，并基于Logistic回归模型对研究区草地资源动态变化驱动力因子进行分析。结果表明各乡(镇)草地资源综合动态变化度较大的为新街乡、田坝乡；草地资源面积整体呈现增加的趋势，2009-2016年期间草地资源净增加21 134.51 hm2，说明当地退耕还草、加快草原生态恢复等政策的实施初现成效。草地资源变化是自然因素、经济因素和距离因素等共同耦合作用的结果，尤其年均降雨量和坡度的驱动力影响较大，随着年均降雨量的增加和坡度尤其是25°～90°内坡度的增加，草地资源发生变化的可能性越大。文中研究结果可为今后研究区生态环境保护政策制定以及草地资源保护等提供数据支撑和决策依据。