基于一種土地利用變化新指標的土地利用變化影響因素分析
——以大興安嶺林牧交錯區為例

白景鋒,張衛平,白云帆

(1.南陽師范學院 地理科學與旅游學院;河南省環境激光遙感技術與應用工程研究中心,河南 南陽 473061;2.洛南第二高級中學,陜西 洛南 726100;3.吉林師范大學 博達學院,吉林 四平 136000)

土地利用變化是全球氣候變化的重要影響因子,全球土地計劃開放科學大會多次推動土地利用變化與社會經濟可持續發展的研究。土地利用變化的特征和驅動因素一直是學界關注的熱點[1],土地利用變化最敏感的區域往往是氣候過渡帶、生態脆弱區、人類活動劇烈區等。這些區域土地利用變化的特征更顯著,研究其驅動因素更為迫切,如何使其土地利用方式合理化也是研究的重點[2-3]。

目前土地利用變化從研究區看,主要集中于城市地區和某一流域。從研究方向看,往往把土地利用和碳排放(存儲)、生態功能價值、生境質量、景觀生態風險相結合,單獨研究土地利用變化驅動因素的并不多見[4-6]。從土地利用變化的度量指標看,主要應用土地利用轉移矩陣、地學信息圖譜、土地利用動態度等[7-10]。從驅動力的研究方法看,以定性分析為主,定量方法不多見,偶爾使用回歸分析、主成分分析和地理探測器等方法[11-13]。這些方法雖然在一定程度上能解釋土地利用變化的總體影響因素,但不能揭示驅動因子在空間上的影響差異[14-17]。

目前土地利用變化的衡量指標,如土地利用轉移矩陣、土地利用動態度等,主要是基于時間序列,不能反映空間變化。地學信息圖譜能反映土地利用類型的空間變化,但不能反映變化強度。目前土地利用變化的歸因分析主要集中于定性分析或定量的整體分析,不能反映土地利用變化空間異質性的成因?；谝陨显?作者利用土地利用變化漲落圖譜,構建土地利用時空變化的新指標——土地利用轉換度,反映區域土地利用的強度,并以大興安嶺林牧交錯區為例,分析造成土地利用變化空間異質性的原因。

1 研究區概況

大興安嶺林牧交錯區地處中國東北部內蒙古自治區,大興安嶺西麓山地向呼倫貝爾草原過渡地帶,包括內蒙古根河市、額爾古納市、牙克石市、陳巴爾虎旗、呼倫貝爾市、鄂溫克自治旗、新巴爾虎左旗7個市/旗行政區,總面積約11.66×104km2(圖1,審圖號GS(2020)4619號)。大興安嶺林牧交錯區屬于東部季風生態區向西部干旱生態區過渡的區域,夏季高溫多雨,冬季寒冷干旱,氣溫日較差和年較差均較大,年降水量約為400 mm,風向和降水均有明顯的季節性。大興安嶺林牧交錯區地勢東高西低,東部為大興安嶺西麓呼倫貝爾林區,海拔在700～1700 m;西部為呼倫貝爾大草原,海拔在500～1000 m。植被類型由西南向東北呈現草地-混交林-落葉針葉林過渡,是中國北方典型的生態屏障和國家典型的生態脆弱區。

圖1 研究區區位圖

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源及處理

本文的土地利用數據來源于武漢大學楊杰和黃昕教授發布的1990—2021年中國30 m的年度土地覆蓋柵格數據,土地利用類型為耕地、林地、草地、 水域、濕地、冰雪、建設用地及未利用地8個類別。行政區劃邊界來源于1∶100萬全國基礎地理數據庫,中國1 km×1 km逐月氣溫數據與1 km×1 km逐月降水數據來源于國家氣象數據中心;研究區GDP和人口數據來源于《中國縣(市)社會經濟統計年鑒2001—2022年》《1991年內蒙古統計年鑒》,由于行政區變動,部分數據按現有數據比例推算,在此基礎上用反距離函數插值得到柵格數據;30 m DEM數據來源于中科院資源環境科學數據中心。利用柵格計算器,計算1990年與2021年兩期的氣溫、降水、人口密度和人均GDP的變化柵格數據。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用轉換度

考慮到原有土地利用變化度量指標難以定量分析土地利用變化的驅動因素,基于土地利用漲落圖譜,從各種用地類型的轉入轉出、各種類型土地占比和研究時間段內轉入和轉出的土地利用類型數量,構建了土地利用轉換度。公式如下：

Z=K×[[Zij/(Zic+Zir)/T]+[Zji/(Zic+Zir)/T]+(Zic+Zir)/T]×(Lic+Lir)

(1)

Z為某柵格的土地利用轉換度,K為權重,i和j為土地利用類型, 當i等于j時,K=0, 當i不等于j時,K=1;Zij為某時段j類土地轉為i類的面積,Zji為某時段i類土地轉為j類的面積,Zic為研究區某時段i類土地轉出總面積,Zir為研究區某時段i類土地轉入總面積,T為研究區總面積,Lic為某時段i類土地類型單元轉出為其他土地利用類型的種類數,Lir為某時段i類土地類型單元從其他土地利用類型轉入的土地種類數。

Zji、Zij、Zir和其他數據是利用在ARCmap的空間分析的地圖代數運算和圖譜代碼融合方法,對1990年和2021年的土地利用空間數據進行地圖代數運算得到的。土地利用變化包含了“轉出”“轉入”兩個類型,其中“轉出”是某用地類型轉換為其他用地類型,“轉入”是其他用地類型轉換為該用地類型。根據用地類型的“轉出”“轉入”進行分類,利用字段計算器得到土地利用轉換度。

2.2.2 LISA分布分析

空間自相關分析的目的是確定某一變量是否在空間上相關,描述事物在空間上的依賴關系。利用空間自相關方法的局部莫蘭指數(Moran’sI)繪制土地利用轉換度LISA圖,反映土地利用轉換度的空間分布特征[18]。

2.2.3 地理加權回歸分析

地理加權回歸是用回歸原理研究具有空間(或區域)分布特征的兩個或多個變量之間數量關系的方法,在數據處理時考慮局部特征作為權重。通過在線性回歸模型中假定回歸系數是觀測點地理位置的位置函數,將數據的空間特性納入模型中,為分析回歸關系的空間特征創造了條件。

3 大興安嶺林牧交錯區土地利用變化分析

3.1 土地利用空間格局

從圖2可見,1990—2021年研究區土地利用類型的宏觀格局變化不大,林地和草地是該區域的主要用地類型。林地面積最大,主要分布在東部和北部的山區;草地面積其次,主要分布在該區的西南部高原區;耕地主要分布在海拉爾區、牙克石市西部、額爾古納市的南部、陳巴爾虎旗中部和鄂溫克族自治旗中部的東北部大興安嶺山地和西南部草原交接的區域,沿河流分布,多數呈現長條狀;建筑用地和耕地混雜在一起,多數呈點狀分布在北部的山間平原與中部丘陵地區,分布較為分散,大部分集中在各個城市以及行政區駐地;裸地主要集中在西南側新巴爾虎旗中部盆地即呼倫貝爾沙地地區,其余地區分布不均勻且不明顯。

圖2 1990、2005、2021年研究區土地利用現狀

3.2 土地利用變化過程分析

由圖3可知,1990—2021年研究區土地利用類型中林地面積占比最大,在50%～60%間波動,總體呈現上升趨勢。草原面積占比在40%上下浮動,但在逐年下降。耕地面積占比較低,但是處于緩慢上升階段。

圖3 1990—2021年耕地林地草原面積占比變化

由圖4可知,1990—2021年水域面積占比呈波動減少趨勢。1990—2000年裸地面積占比增速緩慢,2000—2010年增速提高,2010—2021年雖正增長,但總體已呈現下降趨勢。建筑用地面積占比隨著城市化的發展不斷提高,呈現逐年增長的趨勢。1990—2021年濕地面積占比總體呈現下降趨勢。

圖4 1990—2021年水域、裸地、建筑用地和濕地面積占比變化

從1990—2005年的土地利用轉移矩陣看(表1),草地轉出為其他土地類型最多,達到697.36 hm2,其次是耕地和林地,建筑用地轉出最少。1990—2005年林地轉入最多達到440.39 hm2,其次是耕地和草地,濕地轉入最少。

表1 1990—2005年研究區土地利用轉移矩陣 單位：hm2

從2005—2021年的土地利用矩陣看(表2),草地仍然是轉出最多的土地類型,達到304.75 hm2,但是轉出數量比1990—2005年間減少一半多,其次是耕地和林地,耕地轉出減少,但是林地轉出增加了近一倍,同時,未利用地轉出增加6倍,建筑用地轉出最少。雖然2005—2021年耕地轉入最多達到168.31 hm2,但與1990—2005年相比是減少的,其次是林地和草地,林地的轉入數量比1990—2005年下降了62%,草地轉入稍有上升,濕地轉入最少。

表2 2005—2021年研究區土地利用轉移矩陣 單位：hm2

從1990—2021年,土地利用轉移以草地轉換為林地和耕地為主,2015年以前土地利用類型變換比較頻繁, 2015年以后土地利用轉換總體趨緩,但耕地與草地互相轉換仍很突出,其中以耕地轉換為草原為主。

因此,草地、耕地和林地是該地區土地利用變動的主要類型。在變動強度上,各個時期有所不同。

3.3 土地利用轉換度空間分析

為突出研究區土地利用轉換的重點區域,用土地利用漲落圖譜計算得到1990—2021年研究區的土地利用轉換度,用2 km×2 km漁網提取得到圖5(a),土地利用轉換度的全局Moran’sI指數為0.652,對轉換度進行局部自相關分析,得到其LISA聚類圖5(b)。從圖5可以看出,研究區土地利用轉換度呈顯著的空間自相關,存在明顯的高高聚集和低低聚集現象。高值聚集區主要分布于額爾古納市以北,低值聚集區分布于西南部,城市周邊為低值區被高值區包圍。土地利用轉換區呈倒“C”字形,集中分布在大興安嶺西部的山區林地與草地過渡帶,即海拔700～900 m的地帶,北部山區和西南部草原區呈零星分布。土地利用轉換集中區呈倒“C”字形區域。以額爾古納市區和牙克石市區為界可分為三部分,在這兩個市區周邊表現為明顯的轉換度低值區,而其他部分為高值區。牙克石市區和海拉爾區連線以南的平均土地利用轉換度低于北部地區,造成這些地區轉換度高的原因是1990—2021年遠離城市區域的林地、耕地占比逐年擴大。耕草和林草交界地區,由于人類活動加劇土地利用類型轉換頻繁,在河谷和低山丘陵區尤為突出。

圖5 土地利用轉換度空間分布及LISA聚類圖

4 土地利用變化的影響因素分析

從土地利用轉換度的LISA聚類圖可見,土地利用轉換度有明顯的空間自相關性和空間異質性。因此,建立2 km×2 km漁網,利用它對1990—2021年土地利用轉換度數據、氣溫、降水、人口密度和人均GDP的變化柵格數據、DEM、坡向、坡度進行多點提取,以土地利用轉換度的非零數據為基礎,對數據進行清洗,去除無效數據。將土地利用轉換度作為因變量,其他數據作為自變量,用SPSS 19.0進行共線性診斷,發現自變量可以引入地理加權回歸模型,利用GWR 4.2軟件高斯自適應核函數計算帶寬進行回歸運算,AICc為17865。自變量回歸系數均值的絕對值從大到小依次為：坡度>氣溫變化>人均GDP變化>人口密度變化>降水變化>DEM>坡向,其中,除了人均GDP變化變化系數為負值外,其他都為正值。說明,人均GDP增加會降低土地利用轉換度,而其他因素增加在一定程度上都會導致土地利用轉換加速。

用ARCGIS 10.5對地理加權回歸自變量的回歸系數做反距離插值見圖6。從圖6看見,在不同區域,影響因子的影響強度和方向又存在較大差異。人均GDP變化的回歸系數[圖6(a)]總體呈西高東低,南高北低態勢。牙克石市區和海拉爾區為低值中心,研究區的大興安嶺東南部地勢低平區有一個高值中心。說明人均GDP的增加對西部和南部土地利用轉換的強度大于東部和北部,在地勢平坦的山地東南麓更顯著,在城市區反而降低了土地利用轉換。人口密度變化的回歸系數[圖6(b)]大致為南北高,中部低。中部低值中心主要分布在城市區。這說明人口增加對西南部的草原地帶土地利用轉換影響不大,但是,加快了北部山區的土地轉換度,在城市區人口增加反而抑制了土地利用轉換,這是在人少地多地區的特有現象。DEM的回歸系數[圖6(c)]在絕大部分區域沒有影響,只是在城鎮集中的陳巴爾虎旗、鄂溫克族自治旗和海拉爾區三個政府駐地區域影響突出,其西部為正相關,東部為負相關。坡度的回歸系數[圖6(d)]與DEM的回歸系數相似,在絕大部分區域對土地利用轉換度的影響不大,但是,在額爾古納河與根河交匯處為高值中心,即坡度增加土地利用轉換度加大,在鄂溫克族自治旗中部存在一個極值中心。降水變化的回歸系數[圖6(e)]以城鎮和河谷為高值或低值中心離散分布,其中鄂溫克族自治旗和牙克石市區和根河市區為高值中心,陳巴爾虎旗駐地和鄂溫克族自治旗中部為低值中心。說明在研究區降水量的增加對于城市區加快了土地利用的轉換。氣溫變化的回歸系數[圖6(f)]在絕大部分區域沒有影響,在根河流域、政府駐地為明顯的高值區,即氣溫升高加劇了根河流域和城鎮密集區的土地利用轉換。坡向的回歸系數[圖6(g)]從西南向東北遞減,即坡向在西南部對土地利用轉換度有促進作用,在東北部起抑制作用,其界限大致與山麓一致。城市區域為影響的極值區。

5 結論與討論

5.1 結論

研究區土地利用的空間格局變化不大,土地類型以草地、林地和耕地為主。草地、耕地和林地之間的互相轉換是主體,草地為主要轉出類型,耕地、林地和建筑用地為主要轉入類型。1990—2021年的不同年份轉換強度不同,2015年以前強度大,2015年以后強度減弱。1990—2021年的土地利用轉換度有明顯的空間相關性,存在明顯的高高聚集和低低聚集現象,土地利用轉換度高值區密集分布在山地向高原轉換的海拔700～900 m的地帶。引起土地利用變化的因素是多方面的,其中坡度、氣溫變化和人均GDP變化是引起土地利用轉換度變化的主要因素,氣溫升高使土地利用轉換度增加,人均GDP增加會降低土地利用轉換度。

5.2 討論

土地利用轉換度可以從空間和時間方面反映區域的土地利用變化,為研究土地利用變化的空間異質性提供了一條新的路徑。以土地利用轉換度為因變量對大興安嶺林草交錯區土地利用的影響因素分析,其結論與相關研究是一致的,說明該方法是可行的。該方法可以反映不同因素對土地利用變化的影響在空間上的分異,這是其他土地利用變化指標所不具有的[19-21]。文章以1990年為基期,2021年為末期,計算1990—2021年間的土地利用轉換度,分析時段較長,對于較小時間尺度的土地利用變化歸因還需進一步探討。