澜沧江流域云南段土地利用结构及生态风险演化研究

白钊成，张家礼

(西南林业大学 园林园艺学院， 云南 昆明 650224)

土地是人类赖以生存和发展的物质基础与环境资源，土地利用的变化不仅影响土地生态系统的结构，同时对区域土地生态风险有着决定性影响[1-2]。研究土地利用结构及其变化，预测未来土地生态风险程度，对区域土地利用的合理开发有着重大现实意义，也可为国土空间规划提供科学、有效的依据[3-4]。

近年来有关土地利用结构和生态风险的研究已有不少成果，在土地利用结构的变化趋势、未来预测以及优化建议等方面均有相关报道[5-9]。这些研究多利用计量地理学模型，构建土地生态风险评价指标体系以度量土地利用状况，少数对于土地生态风险的研究也只是停留在水平尺度[10-13]，基于土地利用结构的演变，在时相尺度纵向的生态风险预测研究相对较少。

以澜沧江流域云南段区域作为研究区域，以流域沿线州市作为分析单元，运用计量地理学模型和GIS空间分析板块，对其土地利用结构和生态风险进行定量分析。根据灰色GM(1,1)预测模型分析未来研究区的生态风险走向，通过生态风险预测，警示、遏制不合理的土地开发，保护流域生态环境，对促进澜沧江流域整体综合开发利用具有重要意义。

1 研究区概况

澜沧江流域云南段区域位于澜沧江—湄公河中下游区域(21°08′～29°15′N，98°36′～102°19′E), 流经7个州市，39个县市，流域面积为9.1万 km2(图1)。流域内地表形态特殊, 涵盖冰川、峡谷、山地、平原、丘陵等多种类型，土地利用结构复杂[14]。近年来，随着城市化进程的加快，人类对土地生态系统的干扰越发频繁，水土流失、环境破坏、生物多样性锐减问题突出，土地生态系统越发脆弱，流域内滑坡和水土流失等自然灾害频发，影响了流域的可持续发展[15]。因此，对澜沧江流域云南段区域的土地生态系统开展研究显得极为关键。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源及处理

研究数据为7个时期(1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020年)1 km×1 km的土地利用现状数据，该数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)。参考中科院资源环境科学数据中心发布的中国土地利用/土地覆盖遥感监测数据分类系统，结合研究区土地利用情况，将研究区土地利用类型划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6个一级类型以及19个二级类型，通过ArcGIS软件生成澜沧江流域云南段区域7个时期的土地利用现状数据，以进行后续土地利用的计算。

图1 澜沧江流域云南段地理区位Fig.1 Location of Yunnan section of Lancang River watershed

2.2 研究方法

2.2.1土地利用变化

利用土地利用动态度展示研究区7个时期的各种土地利用类型数量面积的变化与转移情况[16]，土地利用动态度(K)公式为：

(1)

式中：U(i,t0)为各地类初期面积；U(i-,t1)为各地类从初期向末期转移的面积；T为研究时段长。

2.2.2土地生态风险评价

土地利用类型的变化影响土地生态安全，利用各土地类型的面积比重，计算研究区综合生态风险的相对大小，将景观空间结构量化成土地生态风险变量，以表征澜沧江流域云南段区域各土地利用类型的变化对区域土地生态安全的影响程度[17]，生态风险指数(ERI)公式为：

(2)

式中：n为土地利用类型数量；A为研究区土地利用类型的总面积；Ai为研究区第i种土地利用类型的面积；Wi为研究区第i种土地利用类型代表的生态风险强度系数。

参考相关文献，分别确定耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用土地的生态风险强度参数为：0.112 7、0.075 7、0.071 4、0.079 1、0.253 8、0.084 4。当ERI数值越大时，表明区域生态风险越高，生态安全指数下降；反之，区域生态安全指数上升。

2.2.3土地生态风险预测

土地生态风险的变化受到自然社会等诸多因素的影响，土地生态风险系统具有 “小样本、少数据、贫信息”的特点，适合采用灰色系统预测模型。灰色GM(1,1)预测模型以随时间变化的序列为基础，对其元素采用累加的方法，生成一组趋势明显的数据序列，建立灰色预测模型来预测事物的未来变化，然后采用累减的方法进行逆运算，恢复原来的时间序列，以得到预测的数据[18]。

(3)

式中：X(t+1)为累加生成后的数据序列；X(1)为原始序列；a为发展系数，是行为序列估计值的发展态势；b为灰色作用量，是反映数据变化的关系。

另外，还需对模型拟合的效果进行检验，检验小误差概率(C)和均方差比值(P)，当P>0.95且C<0.35时，表明模型预测的精度好。

3 结果与分析

3.1 土地利用变化分析

通过公式(1)，可计算出澜沧江流域云南段区域的综合土地利用动态度指数(表1，表2)。

表1 土地利用类型面积变化Tab.1 Area change of land use types

表2 1990—2020年综合土地动态度Tab.2 Comprehensive land dynamics from 1990 to 2020

从整体来看，澜沧江流域云南段区域30年间的土地利用面积动态度为29.7%，土地利用面积增加了205 km2，增幅为0.12%；单一土地利用类型中林地和建设用地的增加面积最大，分别为944、772 km2，减少面积最多的为耕地和草地。不同阶段澜沧江流域云南段区域的土地利用变换情况见图2。

从图2可以看出，1990—2000年，澜沧江流域云南段区域的土地利用动态度是0.46%，土地利用总面积未发生增减，其中，草地转入量最多为371 km2，林地转出量最多为461 km2。林地减少的原因是城市化和工业化进程中开发建设占用林地。2000—2010年，澜沧江流域云南段区域的土地利用动态度为0.33%，耕地面积减少最多为292 km2，年均减幅为1.14%，林地的增加面积最多为212 km2，主要原因是退耕还林政策的实施。2010—2020年，澜沧江流域云南段区域的土地利用动态度为78.86%，动态度变化高于前两个阶段，表明该阶段的土地利用变化情况最为剧烈。其中，林地、建设用地和水域的面积是增加的，草地、耕地、未利用土地的面积是减少的，究其原因是退耕还林政策的进一步实施，以及云南省生态文明建设的切实推进使得林地、水域面积增加，但在澜沧江沿线地区城镇化进程的快速推进中，加剧了土地开发建设，使得草地、耕地等面积减少，建设用地面积增加。

图2 1990—2020年澜沧江流域云南段区域土地利用变换Fig.2 Land use change in Yunnan section of Lancang River watershed from 1990 to 2020

3.2 土地利用生态风险分析

通过公式(3)，可计算出研究时段内澜沧江流域云南段区域的土地生态风险指数(表3)，利用ArcGIS的自然断点法进行分类，再通过人为的数值调整，将土地生态风险指数划分为低生态风险、较低生态风险、中生态风险、较高生态风险、高生态风险5个级别，做出1990、2000、2010、2020年的土地生态风险空间分布图(图3)。

从整体来看，澜沧江流域云南段区域的土地生态风险指数介于0.080 96～0.081 66之间，具体表现为1990年为0.080 96，1995年为0.080 98，2000年为0.081 03，2005年为0.081 05，2010年为0.081 04，2010年为0.081 18，2020年为0.081 66。1990—2020年生态风险指数整体呈波动增长趋势，1990—2010年增长趋势缓慢，生态风险指数仅上升了0.000 08；从2010年开始生态风险指数则有较为

图3 1990—2020年澜沧江流域云南段区域各州市土地生态风险时空变化Fig.3 Spatial and temporal changes of land ecological risk of each city in Yunnan section of Lancang River watershed from 1990 to 2020

明显的增长，尤其是在2020年，土地风险指数达到最大值为0.081 7，相比2010年增长了0.000 62，这均说明澜沧江流域云南段区域的生态环境整体呈恶化趋势，且风险发生速率加快，应开始重视澜沧江生态环境保护问题，加强生态保护，合理开发土地。

从区域来看，澜沧江流域云南段区域的土地生态风险呈一定规律的核心地域分布模式。1990—2000年，澜沧江流域云南段区域的土地生态风险区分布基本类似，较高生态风险区主要集中在中游，主要是大理、保山、临沧和普洱，原因是中游地区人口密度大，耕地需求的增加严重破坏林地、草地；中低生态风险区则分布在上游和下游地区，原因是上游和下游人口较少且生态风险较低；2010年土地生态风险区总体分布基本保持不变，但迪庆州和西双版纳的生态风险均上升一个等级，原因是随着旅游业等的开发，建设用地不断增加，生态环境受到破坏；2020年，土地生态风险等级呈上升趋势，其中，保山由2010年的较高生态风险区上升为高生态风险区，主要是因为人口密度进一步增大，工农用水量增多，修建大型水利设施的数量增多，且城市化进程的加快、工农产业的发展加剧了环境污染和生态破坏，人类对土地的干扰更加剧烈。

总体来说，伴随着人类活动对土地生态系统干扰强度的增加，澜沧江流域云南段区域的土地生态风险增高的趋势明显，研究区整体生态系统功能降低，景观结构逐渐退化，植被遭到破坏，林草面积减少，而建设用地不断增加，表现为土地生态风险等级向高风险等级演变，中高生态风险区不断增加。因此，要注重研究区的土地生态安全问题，控制城市扩张速度，在土地开发的同时要处理好与生态环境的关系，维持生态系统的稳定与健康，加强生态保护的意识，重点针对高生态风险区开展环境保护工作，避免高生态风险区的进一步扩展与蔓延。

3.3 土地生态风险预测分析

通过公式(3)，利用灰色GM(1,1)预测模型对澜沧江流域云南段区域2025、2030、2035年的土地生态风险情况进行预测。通过计算相对误差和级比偏差值以分析模型拟合情况：相对误差最大值为0.003<0.1，表明此模型预测的精度较高，能达到较高的拟合效果，级比偏差值<0.1，表明能达到较高的精度要求。同时，将模型预测计算结果与实际值进行比较也可知，2020年澜沧江流域云南段区域的土地生态风险的预测值为0.081，实际值为0.082，相对误差为0.277%，误差很小，说明预测模型的精度符合本研究要求。

根据构建的预测模型分析可知，2025、2030、2035年澜沧江流域云南段区域的土地生态风险指数分别为0.081 5、0.081 7和0.081 8，未来土地生态风险呈不断上升的趋势。这说明未来要重视澜沧江流域的区域土地生态风险，制定更加合理的土地利用制度，集约化利用土地，控制好建设用地的开发力度，降低土地生态风险的上升趋势。

4 结论

本研究以1990—2020年7个时期的土地利用数据为基础，借助ArcGIS软件，探讨澜沧江流域云南段区域的土地利用结构，并构建基于土地利用面积的土地生态风险指数，进一步预测了未来澜沧江流域云南段区域的土地生态安全情况，揭示了研究区土地利用结构和生态风险的时空演变趋势。

1)在30年间，澜沧江流域云南段区域的土地利用动态度呈增大趋势，各地类的面积均发生较大变化，林地、水域和建设用地为正增长，耕地、草地和未利用土地为负增长。从不同阶段来看，前3个阶段的土地利用动态度变化较小，但在2010—2020年动态度增幅最高，该时期的土地利用变化情况最为剧烈。研究区土地利用动态度变化的主要原因是受政策和经济活动的影响，政府出台的退耕还林等政策的实施，对林地数量起到一定保护作用；而城市化进程的快速推进和人口的不断增长，则加剧了对建设用地的需求。地方政府要严格划定管控边界，守好生态红线，保护山水林田湖草，同时要执行好土地利用总体规划，严格控制城镇建设速度，避免盲目扩大城市规模。

2)在30年间，澜沧江流域云南段区域的土地生态风险整体呈波动上升趋势，前20年增长趋势缓慢，2010年起涨幅加快，在2020年土地生态风险达到最高值。从区域来看土地生态风险分布呈一定规律的地域分布模式，整体表现为上游、下游的迪庆、保山、西双版纳为中低生态风险区，中游的大理、临沧和普洱为较高生态风险区。澜沧江流域云南段区域的土地生态风险的高低与地区经济发展水平密切相关，要求在经济发展的同时，结合地方实际的自然环境情况，因地制宜，科学调整土地利用结构，发展绿色经济，开发绿色产业，降低高生态风险区的风险指数。

3)土地生态风险指数与各土地利用类型间均存在相关关系，关系程度大小依次为：林地>耕地>草地>未利用土地>水域>建设用地。利用灰色GM(1,1)预测模型预测未来15年土地生态风险，到2035年澜沧江流域云南段区域的土地生态风险表现为不断上升趋势，土地生态风险等级升高。今后应重视土地生态风险对区域的影响，进一步采取更加有利的措施控制风险指数升高和转移趋势；适度开发与环境保护相结合，提高环境保护意识，平衡经济价值和生态价值，保持流域土地生态的稳定性，实现区域的可持续发展。

土地生态安全是一个庞大的课题，目前研究还处于发展阶段，尚未建立统一完善的土地生态安全评价体系。关于土地生态安全的研究方法多样，一般会基于景观格局尺度进行计算，也可选取各景观地类的面积作为风险指数计算的依据，但土地生态风险的影响因素复杂多样，本研究中仅以地类面积作为计算对象显然不够全面和准确。此外，研究中土地生态风险强度参数的确定一般是基于主观赋值，在量化强度参数时缺乏客观性。因此，完善土地生态风险评价，采用更加客观或主客观结合的方式量化土地生态风险强度参数，将是下一步的研究方向。