遼河源頭區(qū)的土地利用變化及驅(qū)動(dòng)力分析

房春生,孟 瑩,劉曉曦,李 媛,王 菊

(吉林大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院,長(zhǎng)春 130012)

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遼河源頭區(qū)的土地利用變化及驅(qū)動(dòng)力分析

房春生,孟 瑩,劉曉曦,李 媛,王 菊

(吉林大學(xué) 環(huán)境與資源學(xué)院,長(zhǎng)春 130012)

利用2005年和2010年2期遙感影像和地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件技術(shù),對(duì)遼河源頭區(qū)土地利用類(lèi)型變化進(jìn)行綜合分析；基于統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案(SPSS)軟件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),利用主成分分析法分析土地利用變化的根本驅(qū)動(dòng)力,并建立多元線(xiàn)性回歸方程.結(jié)果表明,遼河源頭區(qū)土地利用變化的主要驅(qū)動(dòng)因素包括：人口因素、經(jīng)濟(jì)因素、工業(yè)化與城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)發(fā)展因素.

土地利用變化；地理信息系統(tǒng)(GIS)；主成分分析；驅(qū)動(dòng)力因素

土地是人類(lèi)賴(lài)以生存的載體[1].近年來(lái),由于我國(guó)土地利用類(lèi)型發(fā)生了根本性改變[2],因而不斷出現(xiàn)各種環(huán)境問(wèn)題,如土地荒漠化與鹽堿化、生態(tài)物種的缺失和淡水資源匱乏等.文獻(xiàn)[3]通過(guò)綜合利用地理信息系統(tǒng)(GIS)空間分析功能與Agent模型復(fù)雜系統(tǒng)模擬預(yù)測(cè)功能,研究了武漢市土地利用變化程度;文獻(xiàn)[4]通過(guò)提取大慶市近20年的遙感影像,揭示了大慶市的城市土地利用情況,并通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析軟件(Stata)技術(shù)分析了其城市建設(shè)用地變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制;文獻(xiàn)[5]基于GIS技術(shù)分析了土地利用/覆蓋信息,并結(jié)合區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)資料,運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析了惠州東江流域土地的利用變化驅(qū)動(dòng)力.本文采用GIS等遙感技術(shù),分析2005～2010年遼河源頭區(qū)土地的利用變化過(guò)程,并通過(guò)主成分分析法分析土地利用變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制.

1 研究區(qū)域概況及研究方法

1.1區(qū)域概況

圖1 吉林省遼河源頭區(qū)地理分布圖Fig.1 Geographical location of Jilin section of the Liaohe River in Jilin Province

吉林省遼河源頭區(qū)位于吉林省西南部,東經(jīng)123°42′～125°31′,北緯42°34′～44°08′,流域面積14 557.2 km2,占吉林省總面積的8.4%.流域內(nèi)有3條干(支)流,分別為招蘇臺(tái)河、條子河和東遼河,主要涉及2個(gè)地區(qū),7個(gè)縣市,81個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),如圖1所示.該區(qū)域?qū)贉貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,年平均降水量為545 mm,平均蒸發(fā)量為1 020 mm,平均氣溫7.0 ℃；總?cè)丝诩s占吉林省總?cè)丝跀?shù)的13%.

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

以遼河源頭區(qū)2005年和2010年2期共8個(gè)景象的Landsat TM數(shù)字遙感影像為依據(jù),以全國(guó)1∶25 萬(wàn)比例地形圖獲取出研究區(qū)域的矢量邊界,經(jīng)ENVI4.8軟件處理后,最終裁剪出研究區(qū)域.根據(jù)遼河源頭區(qū)實(shí)際土地利用方式,將其土地利用類(lèi)型分為7個(gè)一級(jí)土地類(lèi)型,分別為森林、灌叢、草地、濕地、耕地、城鎮(zhèn)和裸地.

1.3方法

采用GIS等遙感技術(shù)對(duì)遼河源頭區(qū)2005年和2010年的土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊置分析,獲取土地利用變化的過(guò)程及相關(guān)數(shù)據(jù)；采用統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案(SPSS)軟件對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,分析研究區(qū)域內(nèi)土地利用變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制,并通過(guò)逐步回歸分析法建立回歸方程.

2 土地利用變化分析

2.1土地利用數(shù)量變化

通過(guò)對(duì)土地利用類(lèi)型面積變化的總體趨勢(shì)分析土地利用結(jié)構(gòu)的改變[6].本文基于遼河源頭區(qū)2005年和2010年土地利用類(lèi)型動(dòng)態(tài)變化的分析,獲取遼河源頭區(qū)2005年和2010年土地類(lèi)型一級(jí)分類(lèi)圖及類(lèi)型變化圖，分別如圖2和圖3所示.

圖2 遼河源頭區(qū)2005年(A)和2010年(B)土地類(lèi)型一級(jí)分類(lèi)圖Fig.2 Primary classification of land types of Jilin section of the Liaohe River in 2005 (A)and 2010 (B)

遼河源頭區(qū)2005年和2010年土地利用數(shù)量變化列于表1.由表1可見(jiàn):遼河源頭區(qū)土地利用類(lèi)型以耕地為主,約占遼河源頭區(qū)總面積的72%,其次為森林、城鎮(zhèn)和灌叢,分別占總面積的11.2%,8.6%和4.6%；灌叢、耕地和裸地的土地利用面積減少,森林、草地、濕地和城鎮(zhèn)的土地利用面積增加；其中耕地和城鎮(zhèn)的面積變化較大.

表1 遼河源頭區(qū)2005年和2010年土地利用數(shù)量變化Table 1 Land use quantity change in Jilin section of the Liaohe River in 2005 and 2010

2.2單一土地利用動(dòng)態(tài)度分析

土地利用動(dòng)態(tài)度可通過(guò)不同時(shí)段土地利用面積統(tǒng)計(jì)情況定量描述研究區(qū)域內(nèi)土地的利用變化速率[7].單一土地利用動(dòng)態(tài)度是指研究區(qū)域在一定時(shí)間范圍內(nèi)的某種土地利用類(lèi)型數(shù)量變化情況,表達(dá)式為

(1)

其中:K為研究區(qū)域單一土地利用類(lèi)型的動(dòng)態(tài)度；Ua和Ub分別表示研究期初和研究期末單一土地利用類(lèi)型的數(shù)量；T為研究時(shí)間.經(jīng)計(jì)算求得遼河源頭區(qū)2005～2010年土地利用的動(dòng)態(tài)度,結(jié)果列于表2.

表2 遼河源頭區(qū)2005～2010年土地利用的動(dòng)態(tài)度Table 2 Single land use dynamic degree of Jilin section of the Liaohe River from 2005 to 2010

圖3 遼河源頭區(qū)2005年和2010年土地類(lèi)型分類(lèi)變化圖Fig.3 Change map of land type classificationof the Liaohe River in 2005 and 2010

若K>0，則表明土地利用面積呈增加趨勢(shì)；若K<0，則表明土地利用面積呈減少趨勢(shì).由表2可見(jiàn)：森林、草地、濕地和城鎮(zhèn)的K>0；灌叢、耕地和裸地的K<0;裸地的土地利用面積變化程度最高.

2.3土地利用空間變化分析

利用遼河源頭區(qū)2005年和2010年2期遙感影像資料,基于Arcgis10.0空間分析功能模塊將2期土地利用現(xiàn)狀圖根據(jù)各自地類(lèi)編碼合并,求出2期數(shù)據(jù)的交集,生成遼河源頭區(qū)在研究期間的土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣,結(jié)果列于表3,其中正值表示某土地利用類(lèi)型數(shù)量增加,負(fù)值表示某土地利用類(lèi)型數(shù)量減少,相同土地利用類(lèi)型交叉處的數(shù)值表示該土地利用類(lèi)型數(shù)量保持不變.

表3 遼河源頭區(qū)2005～2010年土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣(km2)Table 3 Translation matrix (km2)of different land use types for Jilin section of the Liaohe River from 2005 to 2010

由表3可見(jiàn):在轉(zhuǎn)出面積中,轉(zhuǎn)移率為:裸地>濕地>草地>耕地>灌叢,森林和城鎮(zhèn)的轉(zhuǎn)移率為0；在轉(zhuǎn)入面積中,轉(zhuǎn)移率為:濕地>草地>城鎮(zhèn)>裸地>耕地>森林>灌叢;濕地、草地和裸地的土地利用空間變化程度較大,耕地和城鎮(zhèn)的土地利用空間變化程度較小,森林和灌叢的土地利用空間變化趨于穩(wěn)定.

3 土地利用變化驅(qū)動(dòng)力分析

以四平市和遼源市2005～2010年與土地利用有關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù),利用SPSS17.0軟件,采用主成分分析法[8]分析區(qū)域土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子,并統(tǒng)計(jì)具有代表性的驅(qū)動(dòng)因子.

3.1指標(biāo)體系的選擇

遼河源頭區(qū)土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子列于表4.

表4 遼河源頭區(qū)土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子Table 4 Land use change driving force factor in Jilin section of the Liaohe River

3.2主成分分析

基于主成分分析原理[9],計(jì)算遼河源頭區(qū)土地利用變化各驅(qū)動(dòng)因子的特征值、貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率,結(jié)果列于表5.由表5可見(jiàn),第一主成分的貢獻(xiàn)率為89.136%,第二主成分的貢獻(xiàn)率為7.839%,二者累計(jì)貢獻(xiàn)率為96.975%,符合主成分分析方法的要求.將第一主成分與第二主成分進(jìn)行提取,替代原有14個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo),獲取主成分旋轉(zhuǎn)后驅(qū)動(dòng)因子載荷矩陣,結(jié)果列于表6.

表5 驅(qū)動(dòng)因子特征值與主成分貢獻(xiàn)率Table 5 Eigenvalue of driving force factors and contribution rate of principal components

表6 主成分旋轉(zhuǎn)后驅(qū)動(dòng)因子載荷矩陣Table 6 Rotated principal component load matrix for driving force factors

由表6可見(jiàn):第一主成分方差貢獻(xiàn)為13.136,第二主成分方差貢獻(xiàn)為0.21,第一主成分遠(yuǎn)大于第二主成分的統(tǒng)計(jì)值,表明第一主成分影響遼河源頭區(qū)土地利用變化的驅(qū)動(dòng)性更強(qiáng)；第一主成分中除X10和X13外,各變量的載荷系數(shù)均大于0.85,即第一主成分與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、總?cè)丝?、全部在崗職工工資總額、一般預(yù)算財(cái)政收入、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資、本年竣工房屋面積、農(nóng)民人均純收入、肉類(lèi)總產(chǎn)量、糧食總產(chǎn)量(t)和工業(yè)總產(chǎn)值等因素均呈高度正相關(guān),即人口因素、經(jīng)濟(jì)因素、工業(yè)化與城鎮(zhèn)化對(duì)土地利用變化的影響較大;第二主成分與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈正相關(guān),與農(nóng)業(yè)化肥施用量呈負(fù)相關(guān),這兩項(xiàng)指標(biāo)均與農(nóng)業(yè)相關(guān),將其歸為農(nóng)業(yè)發(fā)展因素.

3.3多元線(xiàn)性回歸分析

利用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)軟件,以城市建設(shè)用地為因變量,以經(jīng)過(guò)主成分分析法的驅(qū)動(dòng)因子為自變量,經(jīng)逐步回歸分析可得遼河源頭區(qū)城市建設(shè)用地面積變化的回歸方程表達(dá)式為

(2)

其中:Y2表示城市建設(shè)用地面積;X6和X7分別表示房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資和財(cái)政收入.R2=0.994，表明顯著性呈高度正相關(guān),回歸方程有效.

綜上,本文以吉林省遼河源頭區(qū)為研究區(qū)域,基于GIS技術(shù)分析了該區(qū)域的土地利用類(lèi)型變化程度,研究了土地利用動(dòng)態(tài)變化特征,并用主成分分析法分析了土地利用變化的根本驅(qū)動(dòng)力.可得如下結(jié)論：

1)研究區(qū)域中耕地占主導(dǎo)地位,占總土地面積的72%,其次為森林和城鎮(zhèn),分別占總土地面積的11.2%和8.6%.

2)耕地、裸地和灌叢面積不斷減少,城鎮(zhèn)、森林、濕地和草地面積不斷增加.其中耕地面積變化最大,其次為城鎮(zhèn),灌叢面積變化最小.

3)土地利用類(lèi)型動(dòng)態(tài)度絕對(duì)值依次為：裸地>濕地>草地>城鎮(zhèn)>耕地>森林>灌叢,裸地的發(fā)展速度最快,灌叢的發(fā)展速度最慢,表明遼河源頭區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)較好.

4)遼河源頭區(qū)土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力主要?dú)w因于人口因素、經(jīng)濟(jì)因素、工業(yè)化和城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)發(fā)展因素.其中經(jīng)濟(jì)因素占主導(dǎo)地位,主要包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、全部在崗職工工資總額、一般預(yù)算財(cái)政收入、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資和農(nóng)民人均純收入等經(jīng)濟(jì)因子.

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(責(zé)任編輯：?jiǎn)?凝,王 健)

Driving-ForceFactorsofLUCCfortheJilinSectionofLiaoheRiverBasedonPrincipleAnalysis

FANG Chunsheng,MENG Ying,LIU Xiaoxi,LI Yuan,WANG Ju

(CollegeofEnvironmentandResources,JilinUniversity,Changchun130012,China)

Based on the GIS technology and remote sensing images of 2005 and 2010,the special characteristics of land-use change were revealed for the section of the Liao River.The authors analyzed the fundamental driving-force factors of land-use change and set up a multiple linear regression equation using the principle component analysis based on the software of SPSS and the social-economy statistical data.As a result,the demographic factor,socioeconomic factor,levels of industrialization and urbanization and agricultural development factor were the main factors affecting the land-use change for the Jilin section of the Liaohe River,which provided the basis and the reference for economic development of survey region.

land-use change;geographic information system (GIS);principle component analysis;driving-force factor

10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.03.42

2015-03-07.

房春生(1971—),男,漢族,博士,教授,從事環(huán)境規(guī)劃與評(píng)價(jià)的研究,E-mail：fangcs@jlu.edu.cn.通信作者:王 菊(1971—),女,漢族,博士，副教授,從事環(huán)境管理的研究,E-mail：wangju@jlu.edu.cn.

國(guó)家“十二五”科技重大專(zhuān)項(xiàng)基金(批準(zhǔn)號(hào):2012ZX07208).

X141

：A

：1671-5489(2015)03-0577-05