徐铖龙,纪佩瑶,龚文峰,刘月阳,杜 崇
(1黑龙江大学水利电力学院,哈尔滨 150086;2海南大学林学院,海口 570228)
土地利用/覆盖变化(LUCC)已成为人类活动对自然生态环境影响的主要形式[1],是人地关系最为密切、最为典型的命题[2]。由于新旧框架下的区域土地利用规划矛盾和区域生态过程的变化不断加剧,对区域的社会经济和生态环境产生一定影响[3]。故而,区域尺度的LUCC研究已成为重要领域[3-5]。通过对当前土地利用相关文献的梳理发现,研究方向分为以下4 个层面:演变过程及特征[4-5]、动态模拟[6-7]、土地利用驱动力[8-9]和生态环境效应[10-11]。
由于中国社会经济发展速度过快且不均衡和区域地形地貌迥异的特点,存在一定程度的人文与自然因素的“叠加差异”[12]。故对区域土地利用研究和监测多以大尺度为主[8-9],而且主要集中在河湖流域[12-14]、经济发达地区[15-16]和生态脆弱地区[17-19],但研究方向正逐渐向典型生态区转移。而西南山区县域(奉节县)处于中国经济发展的薄弱地带,且大部分处于高海拔陡坡区,坡耕地分布集中[20],生态环境脆弱导致土壤侵蚀严重[21-22]。故而,其LUCC问题极具特殊性[23]。
由于区域人地矛盾突出及对生态环境的作用响应敏感,且基于图谱模型探求该区域土地利用时空格局演变及驱动机制的研究相对稀少。本研究以重庆市奉节县为例,基于2000、2005、2010、2015年4期遥感影像数据,结合土地利用数据和土地利用动态模型,揭示区域15 年间土地利用格局演变规律;借助SPSS 数理统计软件和区域社会与经济等相关数据,定量分析研究区土地利用时空变化的驱动机制,揭示土地利用时空演变的关键驱动因素。以期提升区域土地资源的合理利用配置,为中国西南地区土地资源的可持续利用及经济与生态环境的协调发展提供技术支撑。
由于区域人地矛盾突出及对生态环境的作用响应敏感,且基于图谱模型探求该区域土地利用时空格局演变及驱动机制的研究相对稀少。本研究以重庆市奉节县为例,借助ArcGIS10.2 软件和地学信息图谱,揭示区域2000—2015年间土地利用格局演变规律;借助SPSS数理统计软件和区域社会与经济等相关数据,进行研究区土地利用时空变化的驱动机制定量分析,并得出关键驱动因素。以期增强区域土地资源配置的合理优化和土地资源的可持续利用,并为其提供技术支撑。
奉节县是重庆市的东大门,以巫山、恩施、云阳和巫溪为邻。地处三峡库区腹地,包含永乐镇等30个街道乡镇,属于三峡库区生态敏感区和三峡移民区。典型河谷地形,气候温热,雨热同季,降雨时间集中且破坏力大。垂直海拔差异大,导致立体气候特征显著,有助于发展地区特色农业(如奉节脐橙)。研究区喀斯特地貌典型,紫色土壤分布广泛[24]。县内水资源丰足,但分布不均。长江东西横断,切奉节县为南北两部分,有著名的三峡奇观和白帝古城等景观。
本研究以奉节县1:50000 地形图为地理基准,运用遥感软件ENVI5.3,完成2000 年、2005 年和2010 年Landsat-5TM和2015年Landsat-8OLI遥感数据的辐射定标、大气校正和图像掩膜裁剪等处理。基于《中国土地分类系统》,结合大量野外调查样本,将研究区地类分为:林地、草地、耕地、水域、居民工矿用地和未利用地共6 种,并借助ArcGIS10.2 将土地利用按顺序分别赋予1~6 代码并成图。运用最大似然监督分类法,完成遥感数据的分类处理。2000 年、2005 年、2010 和2015 年分类精度达到82.49%、84.41%、87.34%和89.69%,kappa系数分别为0.80、0.84、0.86和0.87,达到研究分析要求。借助SPSS 数理统计软件和奉节县的社会经济数据,完成定量分析。
本研究借助于土地利用时空演变模型,从时空尺度上定量揭示区域土地利用类型的数量特征变化和空间结构演变过程。
2.2.1 土地利用动态度 土地利用动态度:反映出各种土地利用类型面积的变化幅度、变化速度以及在区域土地利用变化中的类型差异,并且利用该模型可以真实反映出区域土地利用类型的变化剧烈程度。
单一土地利用类型动态度如式(1)所示。
式中K为某一土地利用类型动态度,Aa和Ab为某一地类研究初期和末期的面积,T2-T1为研究时段[25]。
综合土地利用动态度如式(2)所示。
式中LC为综合土地利用动态度;Aai为第i类土地研究初期面积;ΔLAi-j为研究期内第i类土地转移到其他土地利用类型面积的绝对值[25]。
2.2.2 土地利用结构信息熵 土地利用系统的有序性可以用土地利用结构信息熵来分析:熵值越高,有序性越弱,系统不稳定且不利于发展。如式(3)~(4)所示。
式中Pi为某土地利用类型的比例;H为土地利用结构信息熵;J为均衡度;均衡度与优势度的和为1[26]。
2.2.3 土地利用转移图谱 土地利用转移图谱中的信息为“时空复合体”数据,通过对图形的空间格局及其拓扑关系依据时间序列变化进行计算分析[21],将在时空尺度下对土地利用的演变规律进行动态直观描述。基于此,本研究在ArcGIS10.2 的支持下,合成该区域2000→2005 年、2005→2010 年和2010→2015 年3 个时段的地学信息图谱,以充分发挥图谱数据的挖掘方法在时空变化直观描述方面的优势[27],以期定量揭示区域土地利用时空动态演变格局及规律。图谱计算公式如式(5)所示。
式中F为研究阶段内土地利用演替模式的图谱单元栅格;F1和F2为研究初期和研究末期的土地利用图谱栅格属性值。
基于ArcGIS10.2 获取研究区土地利用的基础数据并进行统计分析(见图1 和表1)。由表1 可知,2000—2015年间研究区基质景观为林耕地,两者四期的面积和占比均九成以上。且林地优势地位显著,面积比例分别为66.76%、67.54%、67.37%和67.48%,是耕地的2.4~2.6倍。草地分布在林地和耕地之间,面积比例分别为3.19%、3.16%、3.13%和3.10%。
图1 奉节县2000—2015年土地利用类型空间分布
表1 2000—2015年土地类型变化数据统计表
15年间林地、水域和居民工矿用地面积呈增加趋势,分别增加了29.36、46.67、9.03 km2,水域面积增幅最大,为127.11%,且增速最快,为8.47%。2000—2015年居民工矿用地的变化速率分别为0.76%,0.95%和4.71%,保持持续增加的趋势。15年间,林地的变化速率为0.23%、-0.05%和0.03%,由快速增加转为缓慢的增减平衡变化。耕地、草地和未利用地的土地面积总变化为-78.84、-3.73、-2.49 km2。未利用地减幅最大,为34.34%,且减速最快,为-1.37%。2000—2015年,草地与耕地的减少速度均由快向慢转化,为-0.24%、-0.15%、-0.19%和-0.79%、-0.39%、-0.22%。
基于土地利用综合动态度分析结果可知[25],奉节县在2000—2005 年和2005—2010 年的综合动态度分别为4.72%和4.71%,均处于慢速变化型阶段;而熵值在2000—2010 年一直保持0.83。该结果表明当地土地利用存在频繁转化的不稳定情况,源于2000—2010年间正是三峡移民工程逐步完成、奉节县城新旧交替和经济结构调整的时期,其土地利用变化也呈现由整体无序向局部有序方向发展趋势。2010—2015 年研究区的综合动态度仅为0.05%,处于极缓慢变化型阶段,而熵值仅增加了0.02。源于奉节县三峡移民工程完成后,土地利用节奏放慢且农业政策日趋稳定,社会经济趋向平稳发展。2000 年熵值均衡度由0.46 增加到2015 年的0.48,优势度减少0.02,但仍然大于0.5。表明林地的优势地位虽然降低,对其他土地类型的影响程度正在减弱,但仍为区域优势景观。
2000—2005 年和2005—2010 年均生成36 类图谱单元,转移总面积1304.66 km2和1303.93 km2。土地利用演变主要集中在林地、草地和耕地之间。2010—2015 年产生23 类图谱单元,转移总面积19.82 km2。土地利用演变并不剧烈,主要为林地、水域和居民工矿用地面积增加[28]。
2000—2010年间,以林地面积变化幅度最为剧烈。2000—2005年,林地转出856.90 km2,主要向草地和耕地转移,转移的面积分别为66.98 km2和475.39 km2,变化比率分别为5.13%和36.44%。受三峡移民工程的影响,部分移民通过开荒种地来增加经济收入,加大了对林地的开发力度,陡坡滥垦开荒现象比较严重,在扩大坡耕地面积的同时,加大了局部区域地质灾害的发生频度,加速了部分区域生态环境恶化进度。2005—2010 年,林地的输入面积最多,为573.94 km2,其主要的输入来源为草地和耕地,其中草地输入面积为67.72 km2,变化比率为5.19%;耕地输入面积达到494.05 km2,变化比率为37.89%。随着当地生态移民规划的实施,在国家退耕还林等积极的农林政策推动下,部分粗犷开发的草地和耕地转化为生态林和旅游林,形成足够规模的长江生态保护屏障。此外,受农业产业结构调整影响,奉节县规模化的脐橙产业加速了部分草地和耕地向林地的转换速度。
2000—2010 年间,耕地变化较为剧烈,2000—2005 年耕地以转出为主,面积595.56 km2。主要输出地类为林地和草地,分别转出523.87 km2和40.07 km2,面积变化比率分别为40.15%和3.07%。奉节县受国家生态政策影响,大力推行退耕还林、还草,土地利用趋向一定合理性。此外,得益于当地优势的地理条件和产业结构的调整,部分低经济价值的坡耕地被改造为较高经济价值的脐橙果园,也使得林地面积增加。由于新型农业技术推广和农业生产集约化推行,节省出来的农村劳动力走向城市,在促进城镇化发展的同时,部分耕地被撂荒并逐渐转化为草地。2005—2010 年耕地以转入为主,面积达到561.92 km2,其中林地和草地是其主要转出来源,林地→耕地的面积为509.53 km2,变化比率为39.08%。草地→耕地的面积为39.19 km2,变化率为3.01%。虽然当地推行退耕还林还草政策,但仍然有新县城周围的林地和草地被挤压侵占,并转化为耕地,在一定程度上凸显了局部区域的人地矛盾。
2000—2010 年间,草地和林地及耕地的变化趋势相似,2000—2005年间以转出为主,2005—2010以转入为主。2000—2005年转出的总面积为109.81 km2,对象主要为耕地和林地,面积分别为55.03 km2和52.02 km2,受三峡移民工程影响,区域人地矛盾加剧,加大了对草地和林地干扰力度,使得部分草地和林地被挤压侵占,区域土地利用呈现一定的不合理化。2005—2010年耕地和林地转入草地面积共107.23 km2,为所有种类中最多。其中,耕地→草地的面积53.37 km2,林地→草地的面积51.41 km2。受国家退耕还林、还草等生态政策和当地生态产业发展的双重影响下,部分地理条件不好的耕地,随着人为干扰的减少逐渐演变为草地。林地和草地间的转换很大程度上与地理条件有一定的关联。
2010—2015 年,居民工矿用地累计增加最大,6.73 km2。林地和耕地是其主要的转换来源,其中林地→居民工矿用地和耕地→居民工矿用地面积分别为3.38 km2和2.65 km2,很大程度上源于研究区城市化的进程。“十二五”期间,奉节县投资120亿元建设西部城区和15亿元建设旅游新城,打造移民生态工业园并引进一系列特色企业,经济建设势必会挤压侵占林地和耕地。林地增加的面积次之,耕地和草地是其主要来源,耕地→林地和草地→林地的面积分别为8.48 km2和1.02 km2,源于建设长江上游重要生态屏障的国家级水土保持重点项目实施。水域面积计增加1.57 km2,很大程度上源于三峡大坝的修建。
图2 奉节县2000—2015年时序单元转移图谱
土地利用演变是一个非常复杂的演化过程。在参照相关研究基础上,遵循驱动因子选取原则[19],选取城镇化水平、经济因素、农业结构、政策因素和社会发展水平等5 个主要因素共23 个指标(见表3),利用主成分分析模型和线性回归模型,对驱动土地利用类型演变的主要因素进行分析。
表2 2000—2015年奉节县土地利用转移主要图谱单元排序表
表3 土地利用驱动力变化指标
3.3.1 主成分分析 主成分1和2累计贡献率达87.7%,并且特征值均大于1,满足数据分析标准。正交旋转处理后,按照旋转荷载大小排序。由此可知:主成分1中的荷载系数大于0.9的因素,均与社会水平和经济发展高度相关,因此可将其归纳为社会经济发展因素。主成分2 中水产品、油料和肉类产量的荷载系数均大于0.88,与之高度相关,因此,主成分2 为农业因素。结合主成分1中旋转荷载均大于0.8的茶叶、水果与蔬菜产量分析,奉节县形成了为以茶叶、果蔬为主,辅以水产品、油料和肉类的农业结构。因此,由表4因子荷载数据可知,奉节县土地利用驱动力形成了以城镇化为主,次之政策和经济因素,辅以农业因素的格局。
表4 正交旋转后的因子荷载矩阵表
3.3.2 线性回归分析 影响城市土地利用变化的主要因素包括人口、经济、产业结构、政策[29]。由前文分析可知,城镇化因素是区域土地利用驱动力的主要来源,且居民工矿用地又是城镇化因素响应最敏感的要素。基于此,本文在对23个指标进行相关性分析和共线性分析的基础上,筛选出城镇化率(X3)、第三产业产值(X7)、水果产量(X14)、公共预算支出(X22)和农村常住居民人均可支配收入(X23)这5 个与城镇化相关性最大的因素。并作为自变量,分别以居民工矿用地作为因变量,进行线性分析,得出线性回归模型(图4)。R2均大于0.8,回归效果显著,模型的构建方式如式(6)~(10)所示。
图4 居民工矿用地与影响因素的回归分析模型
(1)城镇化进程。2015 年城镇化率为39.44%,是2005 年23.8%的1.66 倍,且逐年均呈现增加趋势。奉节县2015年年末总人口为106.41万人,非农人口占比为21%,较2005 年增加10 个百分点。2005—2015 年间,居民工矿用地面积增加8.03 km2,年均增加2.94%,呈现持续增长趋势。城镇化率的相关系数为0.8717,其主要原因为:非农人口增加提高了居民用地和基础设施建设用地的占比,进而导致城镇化率上升。虽然三峡移民已收官,当地的经济构成和土地利用结构逐渐确定,其中心任务由生态移民转为经济发展和生态保护,土地利用趋向稳定化和规模化。但是研究区投资新城及产业园建设,必然会牺牲和压缩耕地等其它地类,使得现存的土地资源空间分布面临挑战。
(2)产业结构。在生态移民项目和地区经济社会发展规划发布后,当地政府开始调整产业结构,以奉节脐橙为代表的高效益的农作物种植增收,减少人地矛盾。同时打造特色历史文化旅游业。在回归分析模型中,水果产量的相关系数达到了0.9340,表明随着当地产业结构的调整,农林经济得到了很大的发展,2015年奉节县水果产量32 万t,较2005 年增长97.85%,年均增长1.6 万t,从而带动了相关第三产业的迅猛发展(如交通运输、餐饮服务及旅游服务等)。2015年第三产业产值为66亿元,较2005年增长2.9倍,且相关系数达到了0.8004,很大程度归因于研究区建设用地资金的投入。数据表明该区域的道路网密度由2005 年的39.46 km/km2增加到2015 年197.18 km/km2,道路建设不仅加速了农林产业的快速流通,而且还向外扩展了城市空间,加快了城镇化速率。
(3)政策实施。在回归模型中,公共预算支出的相关系数为0.9175,且公共预算支出的社会固定资产投资增加方面体现的尤为明显。2015 年社会固定资产投资232 亿元,相比2005 年翻了3 番,项目投资、房地产投资、跨区投资和工业投资为其中最主要的投资组成。在带动当地经济快速发展的同时,最直接的表象为建设用地面积的增加及非农业人口的增多,由2005年的11.3 万人增加到2015 年22.87 万人。同时,立足园区平台,加强对环境友好的产业发展,实现生态富民,加速城镇化进程。
(4)社会发展。农村常住居民人均可支配收入与居民工矿用地面积高度相关,相关系数大于0.96。该指标增长幅度为398%,年均增加297.96元。城镇化建设的快速发展辐射奉节县县城周围的农村乡镇,不仅形成诸如永安镇和朱衣镇这样具有一定规模的卫星城镇,而且还带动农村绿色农业节、生态旅游观光等农业衍生服务行业的快速发展,进而不断提升社会消费品零售总额,研究期期间增长14%。不仅改善了当地恶劣的生态环境,并成为渝东北生态涵养区和长江上游重要的生态屏障,而且加速了区域的城镇化。
(1)研究期内奉节县土地类型以林地和耕地为主,且林地具有显著优势地位,与当地的经济结构特点相符。总体变化趋势为:耕地、草地和未利用地面积负增长,林地、水域和居民工矿用地面积均有所增加。其中,水域面积不断扩张,增加了46.67 km2,增长了127.11%。居民工矿用地逐渐侵占其他类型土地,2010—2015年增长面积最多,为6.73km2,增长23.5%。
(2)综合2000—2015年的综合动态度和土地利用结构信息熵分析可知:2000—2005年和2005—2010年土地利用综合动态度为4.72 和4.71,熵值保持0.83。综合动态度慢速变化,且熵值保持数值不变。表明土地利用变化呈现由整体无序向局部有序方向发展趋势。2010—2015 年研究区的综合动态度仅为0.05,处于极缓慢变化阶段,且熵值保持不变。表明在自然生态环境、相关政策和经济发展稳定的同时,土地利用保持稳定不变。
(3)根据地学信息图谱可知,林地为2000—2005年的最大转出面积地类,期间土地利用面积主要在林、草和耕地之间转换,累计变化面积1551.53 km2,累计变化比率为90.76%;林地的转入面积在2005—2010年最大,土地之间的转换依旧在林、草和耕地之间,累计变化面积1576.69 km2,累计变化比率为90.89%;2010—2015年的图谱显示,地类变化主要以居民工矿用地面积增加为主,累计变化面积14.51 km2,累计变化比率为73.27%。
(4)主要驱动奉节县土地利用类型变化的因素为:城镇化、政策、经济、社会发展及农业等因素。其中,经济结构重心向第三产业转移的过程,主要驱动奉节县土地利用格局变化。在这五大类因素中,与居民工矿用地演变高度正相关的指标为:城镇化率、第三产业产值、水果产量、公共预算支出和农村常住居民人均可支配收入。
西南区主要以山地为主,典型喀斯特地貌。并且研究区内坡度超过15°的地区占比超过50%,加之汛期侵蚀性降雨量集中且流量大,当地自然环境易造成水土流失和山体滑坡灾害。在研究期内由于三峡移民工程,奉节县全县搬迁,频繁的土地利用类型转化导致水土保持措施不力,使得奉节县在2015年重庆市复核划分水土流失重点防治区和重点治理区时,奉节县的重点治理面积为2015.03 km²,占县域面积的半数以上,当地水土保持研究迫在眉睫。因此,本文构建地学信息图谱,准确揭示区域不同地类时空演变规律,并定量分析时空演变驱动机制及其关键驱动因素。但本研究只考虑研究区的社会经济数据的影响因素,缺乏对气温、坡度和降水等自然因素的影响分析,尤其缺乏区域的土壤侵蚀数据,可能对土地利用驱动机制自然因素方面产生一定的影响。同时奉节县作为三峡库区搬迁的县城,如何协调城城市新区建设和区域土地的合理利用,也是当下研究区市发展亟待解决的关键问题。