徐州市主城区土地利用时空变化特征及驱动力分析

刘佳虹 岳伟 岳喜元

摘 要：定量化研究土地利用时空变化特征与驱动机制对区域土地资源管理和社会经济可持续发展具有重要意义。基于1995年、2000 年、2005 年、2010 年、2015 年与2020 年徐州市主城区六期土地利用遥感数据，采用土地利用变化强度指数、转移矩阵与相关分析等方法，对1995—2020 年徐州市主城区土地利用变化及其驱动力进行了分析。结果表明：近25 年来，研究区土地利用结构发生了明显变化，最主要的特征表现为建设用地呈显著增加的趋势，水体面积略有增加，耕地面积呈显著减少的趋势，其中建设用地面积增加了273.73 km2，耕地面积减少了324.80 km2。建设用地扩展呈现阶段性，总体表现为低速扩展的特征。研究区内，土地利用类型之间转化明显，在转化过程中以耕地转化为建设用地、水体、草地、林地为总体特征；在空间分布上，建设用地面积增加主要集中于贾汪区、铜山区、鼓楼区与云龙区。除了林地与草地外，人口增长、城镇化与经济发展是驱动研究区耕地、建设用地与水体变化的主要因素。

关键词：土地利用；驱动因素；时空变化；徐州市

中图分类号：F301.24; P901 文献标志码：A 文章编号：2095-1329（2023）03-0106-06

土地作为人类生存与发展的基础，同时也是人类活动的重要载体[1-2]。土地利用与覆被变化研究是全球环境变化领域的核心研究内容之一[3]，其变化备受国内外学者关注。开展土地利用变化驱动力研究可有效揭示土地利用时空变化规律[4]，有助于研究人类活动与土地利用变化的关系，并预测其未来变化趋势[5]，进而为实现土地资源合理管理与可持续利用提供参考。

随着遥感技术发展，不同时空尺度下土地利用变化动态监测及其驱动力成为国内外研究焦点之一。目前，学者们关于土地利用变化的研究主要集中于陕北、内蒙古、新疆等生态脆弱区[1，5，6]、自然保护区[7-8]、特大城市或城市群[9-12] 与流域等热点地区[13-14]，而很少关注城市主城区[15]，尤其是关于近些年来资源型城市主城区土地利用变化及其驱动机制方面的研究较少，进而限制了人们对该区域土地利用变化规律的认识。从土地利用变化驱动力研究方法看，主要涉及灰色关联分析法[4]、主成分分析法[4]与回归分析法[6，14] 等。研究土地变化与驱动力有助于揭示区域土地利用时空变化特征与规律，对促进区域生态环境改善与可持续发展具有重要意义。

徐州市作为典型资源型城市，也是国家“一带一路”重要节点城市。近几十年来，随着徐州市人口增加，城镇化与经济发展等人为因素影响，区域土地利用结构发生了明显变化[16]。目前，已有研究涉及徐州市土地利用变化[16-18]与景观格局[19，20]，上述研究区主要是以外围环城高速为界的局部地区，空间尺度相对较小，研究时段也主要集中于2015 年之前，而缺乏对近年来主城区土地利用变化的认识，而且区域土地利用变化驱动力定量分析尚未开展。本文以徐州市主城区为研究区，定量分析了徐州市主城区土地利用时空演变规律，探讨土地利用变化的驱动因素，旨在为区域土地规划与城市可持续发展提供理论依据。

1 研究数据与方法

1.1 研究区概况

徐州市位于江苏省西北部（33°43′—34°58′ N，116°22′—118°40′ E），处于苏、鲁、豫、皖四省交界。徐州市主城区下辖五区，分别为泉山区、云龙区、鼓楼区、贾汪区与铜山区（图1）。研究区气候属温带季风气候类型，年平均气温为14.9℃，年平均降水量为828.2 mm，主要集中于6 月、7 月、8 月，三个月降水占全年降水量的58.4%。2020 年，徐州市国内生产总值为7 319.77 亿元，人口数量为1 038.05 万人。

1.2 数据来源与处理

研究区1995 年、2000 年、2005 年、2010 年、2015年和2020 年六个年份的土地利用数据来源于地球大数据共享服务平台（https：//data.casearth.cn/），其空间分辨率为30 m×30 m。该土地利用数据主要基于Landsat 卫星完成解译，其分类体系共包括29 个地表覆盖类型。利用ArcGIS 软件对影像数据进行投影变换为Krasovsky_1940_Albers，并利用研究区行政区边界范围进行剪裁。根据土地利用现状分类标准（GBT21010—2017）和研究区实际情况，将区域土地利用类型分为耕地、林地、草地、建设用地与水域5 类（图2）。

区域土地利用变化主要受到人口增长、社会经济发展、政策等因素影响，因此通常选取指标主要为人口、社会、经济与产业结构等方面[21-22]。驱动因子的选取主要根据研究区实际情况，兼顾数据的可获取性[14]。本研究中社会经济指标包括：农业人口（万人）、非农人口（万人）、城镇化率（%）、国内生产总值（亿元）、第一产业产值（亿元）、第二产业产值（亿元）与第三产业产值（亿元）。研究区1995—2020 年社会经济数据来源于《徐州市统计年鉴》。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用变化强度指数

为了比较不同时期研究区某一类型土地利用变化情况，本文采用广泛使用的土地利用变化强度指数来反映区域土地利用变化速度[3，23]。根据已有研究[23] 对土地利用变化强度指数（LUI）进行分级如下：LUI ＞ 1.92（高速扩展）、1.05 ＜ LUI≤1.92（快速扩展）、0.59 ＜ LUI≤1.05（中速擴展）、0.28 ＜ LUI≤0.59（低速扩展）、0 ＜ LUI≤0.28（缓慢扩展）。LUI 计算公式如下：

公式（1）中，LUI 为土地利用变化强度指数，其值为正表示扩展状态，其值为负表示萎缩状态；Ua、Ub 分别表示研究初期与末期某一土地利用类型的面积，U 表示研究区总面积，T 表示研究时段。

1.3.2 土地利用转移矩阵

土地利用转移矩阵能够有效反映两个时期区域不同土地利用类型之间相互转化情况[24]，本文利用GIS 空间叠加方法对1995 与2020 年研究区土地利用数据进行叠加处理，制作1995—2020 年徐州市主城区土地利用类型转移矩阵。

1.3.3 土地利用变化驱动力分析

采用Pearson 相关分析法分析土地利用类型与驱动因子之间的相关关系，相关系数绝对值越大，表示相关性越高[25]；采用逐步回归分析法确定影响土地利用类型变化的主要因素。上述数据分析采用SPSS 软件完成。

2 结果与分析

2.1 土地利用动态变化

1995—2020 年间，徐州市主城区土地利用类型以耕地和建设用地为主，其中耕地多年平均面积为2 410.40km2，占研究区总面积的79.46%；其次为建设用地，占研究区总面积的17.21%；草地面积最小，仅占研究区总面积的0.54%（表1）。从整体趋势看，1995—2020 年研究区建设用地、水域、林地与草地面积均呈现增加的趋势，分别增加了273.73 km2、13.58 km2、14.86 km2 和22.58km2；在研究时段内，耕地面积变化最大，呈现出减少的趋势，其面积减少了324.80 km2。

2.2 土地利用强度变化

由表2 可知，1995—2020 年研究区耕地变化强度绝对值最大，其次为建设用地，林地、草地与水域变化强度较小。其中，耕地变化强度指数为负值，其处于萎缩状态。建设用地变化强度指数总体呈先增加后降低的趋势，建设用地变化在2015 年以前呈低速扩展状态，在2015 年以后呈缓慢扩展状态。总体看，1995—2020 年研究区除耕地外，其余土地利用类型变化强度指数为正值，并且建设用地变化强度指数最高，表现为低速扩展。

2.3 土地利用转移特征分析

1995—2020 年研究区土地利用转移方向主要表现为耕地向建设用地、水域、草地和林地转变，并且在转移过程中最明显的特征为建设用地面积增加和耕地面积减少（表3）。其中，新增建设用地来源主要为耕地转入，转化面积为303.10 km2，占比为84.50%；耕地转化为水域、草地与林地的面积分别为31.01 km2、19.19 km2、17.82km2。建设用地与耕地相互转移，建设用地向耕地转化的面积为30.75 km2。水域主要转出为耕地，转出的面积为13.40 km2。

从土地利用类型转移的空间特征看，1995—2020 年土地利用转移空间变化明显的区域主要位于研究区中部与南部（图3）。其中，耕地转化为建设用地主要位于贾汪区、铜山区、鼓楼区与云龙区，耕地向水域转移主要集中在贾汪区，耕地向草地和林地的转移主要集中在铜山区与贾汪区，水体向耕地转移主要集中在铜山区。

2.4 驱动因素分析

研究区耕地与农业人口呈极显著正相关关系（P<0.01），而耕地与非农人口、城镇化率、GDP、第二产业、第三产业产值呈极显著负相关（P<0.01），与第一产业产值呈显著负相关（P<0.05，表4）。建设用地与非农人口、城镇化率、GDP、第一产业、第二产业、第三产业产值呈极显著正相关（P<0.01），而与农业人口呈极显著负相关（P<0.01）。水域与非农人口、城镇化率、GDP、第三产业产值呈极显著正相关（P<0.01），与第一产业、第二产业产值呈显著正相关（P<0.05），而水域与农业人口呈极显著负相关（P<0.01）。进一步逐步回归分析表明，影响耕地、建设用地与水域变化的主要因素为非农业人口（表5）。其中，建设用地、水域与非农业人口呈正相关关系，而耕地与非农业人口呈负相关关系。

3 讨论

1995—2020 年徐州市主城区建设用地与水域面积持续增加，林地面积基本处于稳定状态，其中新增建设用地主要来源为农田的转化。研究区建设用地扩张与李志江等[18]对1990—2015 年徐州市主城区建设用地面积大幅度增加的研究结果基本一致。李志江等[18] 研究得出的水域面积稳定、林地面积减少这个结果与本次研究结果有所差异，其原因可能与选取的研究时段和空间尺度有关。从空间尺度看，李志江等[18] 以徐州市环城高速围绕的主城区为研究区域，其空间范围较小，而本次研究以徐州市5 个区为研究区域，空间范围相对较大。研究区水体面积增加，并主要集中于贾汪区，这与徐州市实施生态环境保护和生态修复工程有关[26-27]。徐州市作为典型的老工业基地和资源型城市，面临生态环境治理严峻压力，在经济转型关口，徐州市挖湖造景，建成潘安湖、龙吟湖、九里湖、解忧湖等人工湖泊，塌陷区变成碧波荡漾的湖泊和风景怡人的旅游区。其中，2011 年开工修复面积最大、沉降最严重的采煤塌陷地被打造为潘安湖湿地公园，该公园先后被评为国家水利风景区、国家湿地公园、国家生态旅游示范区[27]。近些年来，徐州采煤塌陷区生态治理和修复工程不断推进，在一定程度上增加了区域水体面积。

研究区建设用地变化强度指数在不同研究时段存在差异，其中2010—2015 年建设用地变化最大，反映了区域城镇发展的阶段特征，這与渠爱雪等[16] 对徐州城区建设用地扩展呈现阶段性变化特征的研究结论基本一致。董光等[28] 研究表明，城镇化、市场经济与政策是影响土地利用变化程度的重要因素。本研究中区域人口数量与国内生产总值（GDP）均呈现持续增长的趋势，与其他研究时段相比，2010—2015 年研究区人口数量、GDP、第一产业与第三产业产值增长最大，人口增加与经济发展可能是导致的区域建设用地变化呈现阶段性特征的主要因素。

土地利用变化受自然与人文因素的影响，其中人类活动是区域土地利用变化的重要驱动力之一[29]。从徐州市主城区农业人口与非农业人口变化情况看，主城区农业人口由1995 年162.88 万人减少至2020 年80.50 万人，而非农人口由1995 年110.29 万人增至2020 年263.76 万人。区域非农人口增加与城镇化发展，增加了对居住空间的需求，导致建设用地不断向周边区域扩张，并且以占用耕地为主，这一研究结果与渠爱雪等[16] 的研究结论相似。本研究中除农业人口与建设用地为显著负相关关系外，其余社会经济因子与建设用地为显著正相关关系，说明非农业人口与经济增长是影响区域建设用地扩张的直接因素[16]，同时也反映社会经济可以在短期内驱动区域土地利用变化[22]。区域土地利用变化是人口增加与城镇化发展的外在体现[30]，区域发展需要考虑制定合理的土地利用管理政策。

4 结论

1995—2020 年徐州市主城区土地利用变化总体特征为耕地面积持续减少，水体面积增加，建设用地面积增长明显，贾汪区、铜山区、鼓楼区与云龙区建设用地扩展较快，并且建设用地扩展存在阶段性特征。研究区土地利用类型间转换存在明显空间差异，大量耕地被建设用地占用。区域土地利用变化主要受到人口、城镇化与经济发展因素影响。

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