太湖流域建設(shè)用地與耕地景觀時空演變及驅(qū)動力

王 芳,陳芝聰,謝小平

曲阜師范大學地理與旅游學院, 日照 276826

景觀生態(tài)學中,景觀是由不同類型生態(tài)系統(tǒng)鑲嵌組成、具有重復(fù)性格局和高度空間異質(zhì)性的地理單元[1- 2],是具有異質(zhì)性和斑塊性的空間單元[3]。景觀格局即形狀不一、大小不同的景觀要素在空間上的排列和組合,表示景觀組成單元的類型、數(shù)目及空間分布與配置,是景觀異質(zhì)性的空間表現(xiàn)[4]。景觀格局及其時空動態(tài)變化研究是景觀生態(tài)學研究的核心內(nèi)容和熱點問題之一[5- 8]。隨著城市化進程的推進,建設(shè)用地不斷擴張,耕地被大量占用。耕地作為最基本的土地資源,在城市化進程中的日益縮減將會對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)帶來一定影響[9],而建設(shè)用地的空間擴展又是城市化的顯著特征[10]。因此建設(shè)用地與耕地景觀的時空演變成為景觀格局研究的熱點領(lǐng)域,國內(nèi)外學者已開展了大量單獨研究建設(shè)用地與耕地景觀時空演變及驅(qū)動機制等方面的學術(shù)工作[11- 15]。

景觀格局具有等級性,這主要取決于景觀格局對尺度的依賴性,景觀格局的尺度效應(yīng)是正確認識景觀格局的前提[16- 17]。梯度分析法能夠較好展示研究對象在空間上的分布規(guī)律,進而更好地分析其在時間維上的演變。近來不少學者將景觀生態(tài)學與梯度分析相結(jié)合,但是多數(shù)景觀梯度研究是基于樣帶[16- 21]來開展,對于整個研究區(qū)的景觀梯度研究較少。景觀格局演變驅(qū)動機制分析也是當前研究的熱點[22],在多種驅(qū)動因素定量分析方法中,Logistic回歸模型分析具有變量解釋性強等特點[23],能夠更好的分析多自變量與單一因變量之間的關(guān)系[24]。CLUE-S模型在模擬多種景觀類型之間的競爭轉(zhuǎn)移關(guān)系上具有顯著優(yōu)勢[25- 26],且可進行不同情景模擬預(yù)測[27- 28],更好地實現(xiàn)對未來景觀格局的空間表達。鑒于此,本文借助格網(wǎng)化技術(shù),通過景觀梯度、動態(tài)變化分析及Logistic回歸模型法,揭示了太湖流域2000—2015年間建設(shè)用地與耕地景觀格局時空演變特征及驅(qū)動機制,進一步基于CLUE-S模型對不同情景下未來景觀格局模擬預(yù)測,分析兩種景觀類型的時空演變差異,從而為太湖流域土地管理決策、可持續(xù)利用與發(fā)展及城市規(guī)劃建設(shè)提供一定的借鑒與參考。

1 研究區(qū)狀況及研究數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

太湖流域地處119°11′—121°53′E,30°28′—32°15′N之間,是長江三角洲地區(qū)的核心區(qū)域,三面臨江濱海一面環(huán)山,北抵長江,南與錢塘江、杭州灣毗鄰,東臨東海,西依天目山、茅山,面積約3.69萬km2。行政區(qū)劃范圍包括江蘇省蘇南地區(qū),浙江省的嘉興、湖州二市及杭州市的一部分,上海市的大部分(圖1)。太湖流域地處亞熱帶,屬于亞熱帶季風氣候,夏季高溫多雨、冬季溫和濕潤。地勢西高東低,東部為平原,西側(cè)為山地丘陵,呈碟狀[29-30]。自然植被以亞熱帶常綠闊葉林為主,其間也分布有落葉闊葉林及竹林等,主要分布于丘陵、山地。2000年流域總?cè)丝?313萬人,人口密度超過全國平均值的6倍,人均耕地面積僅0.04hm2,只及全國平均水平的40%。太湖流域自然條件優(yōu)越,經(jīng)濟基礎(chǔ)雄厚,人口密集,市場廣闊,基礎(chǔ)設(shè)施和投資環(huán)境較好,是我國城市化進程和社會發(fā)展最迅速的地區(qū)之一。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文以2000、2010及2015年的土地利用數(shù)據(jù)集為數(shù)據(jù)源,2000年和2010年數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)共享平臺(http://www2.geodata.cn/)。以共享平臺原有數(shù)據(jù)作為分類參照樣本,結(jié)合太湖流域?qū)嶋H情況、景觀特征及研究目的,借助地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)Landsat8 OLI遙感影像,對遙感數(shù)據(jù)進行輻射定標、大氣校正,再對其進行基于CART決策樹分類,精度檢驗在83%以上,最終解譯出2015年太湖流域景觀類型數(shù)據(jù)(圖2)。參考國土資源部2007年頒發(fā)的《第二次全國土地調(diào)查規(guī)程》(TD/T1014—2007)[31]及太湖流域景觀特征、研究目的,根據(jù)共享平臺原有數(shù)據(jù)的分類類別,將研究區(qū)分為耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域、未利用土地6類一級類型,以此對研究區(qū)建設(shè)用地與耕地的景觀空間梯度分布特征及時空演變進行研究分析。

本著驅(qū)動因子選取具有科學性、代表性與可獲取性的原則,選取9個驅(qū)動因素構(gòu)建Logistic驅(qū)動因子數(shù)據(jù)庫。DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云的ASTER GDEM V2全球數(shù)字高程數(shù)據(jù),利用DEM數(shù)據(jù)提取得到坡度數(shù)據(jù);GDP與人口數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/);基于中國基本地理信息數(shù)據(jù)獲得距縣市距離、距鐵路距離、距高速距離、距縣道距離及距河流距離。本文對2000—2010年、2010—2015年兩個時間段內(nèi)的建設(shè)用地轉(zhuǎn)入與耕地轉(zhuǎn)出變化進行建模分析,對發(fā)生變化與未變化景觀分別賦值為1、0,將驅(qū)動因子空間處理后柵格化,提取具有空間一致性的多層柵格屬性數(shù)據(jù),借助SPSS進行Logistic驅(qū)動機制分析。

圖2 太湖流域景觀類型斑塊分布圖Fig.2 Distribution of landscape types patches in Taihu Lake BasinⅠ: 耕地Cultivated land; Ⅱ: 林地Forestland; Ⅲ: 草地Grassland; Ⅳ: 建設(shè)用地Construction land; Ⅴ: 水域Waters; Ⅵ: 未利用土地Unused land

2 研究方法

2.1 格網(wǎng)法

通過對研究區(qū)建立格網(wǎng),能夠把研究區(qū)內(nèi)的某一景觀類型縮小到單個研究格網(wǎng)之上,而不是將其均勻地分散到整個研究區(qū)上,從而彌補了以流域平均值來表達整個流域景觀分布的不足,更加合理地分析流域景觀時空演變特征[32]。格網(wǎng)分析方法與方格網(wǎng)大小密切相關(guān),具有尺度效應(yīng)[33]。參考相關(guān)格網(wǎng)景觀生態(tài)學研究[34- 35],最佳景觀樣本面積是平均斑塊面積的2—5倍,確定6km×6km格網(wǎng)為基本評價單元。

2.2 景觀梯度

景觀梯度是指單位格網(wǎng)面積內(nèi)某一景觀類型的面積占有率,能很好地反映景觀變化特征及趨勢[36- 38]。景觀梯度值越大表明某種景觀類型分布越密集,景觀梯度值的時空變化特征反映了某一景觀的受干擾過程及退化趨勢[36],其表達式為：

(1)

式中,DI為某景觀類型梯度值,CA為單位格網(wǎng)內(nèi)某景觀面積,CAi為單位格網(wǎng)內(nèi)不同類型景觀總面積。

本文將空間格網(wǎng)與不同時期建設(shè)用地、耕地景觀數(shù)據(jù)進行空間疊加分析,分別計算各格網(wǎng)兩種景觀類型所占面積百分比,插值得到景觀梯度。根據(jù)研究區(qū)實際情況參考相關(guān)研究[36- 38],借助ArcGIS自然間斷法,確定景觀梯度等級為8級。

2.3 Logistic回歸模型

Logistic回歸模型是對因變量是二分類變量,自變量是連續(xù)變量或者混合變量而建立的模型[39-40],其回歸模型如下：

(2)

(3)

式中,P為事件發(fā)生概率,x為影響概率分布的因素,α為常數(shù)項,β為回歸系數(shù)。

關(guān)于回歸模型的擬合優(yōu)度,用ROC[23,41]方法進行檢驗,ROC值越高,說明所選驅(qū)動因子具有較好解釋能力,擬合效果較好。

2.4 CLUE-S模型

CLUE-S模型,包括非空間模塊和空間模塊,兼顧了景觀格局驅(qū)動力因子中的自然和社會經(jīng)濟因素[42],非空間模塊即在自然和社會經(jīng)濟驅(qū)動因子分析下,來計算研究區(qū)內(nèi)各模擬年份景觀類型的需求變化;空間模塊以各驅(qū)動因子的柵格化圖層為基礎(chǔ),根據(jù)景觀類型概率與規(guī)則,對模擬年份的景觀類型需求進行空間分配[43]。本研究中CLUE-S模型的輸入內(nèi)容：(1)政策限制區(qū)域：不設(shè)置受限制區(qū)域,整個研究區(qū)都可發(fā)生景觀類型變化。(2)各景觀類型轉(zhuǎn)換規(guī)則和轉(zhuǎn)換彈性系數(shù)：通過設(shè)置轉(zhuǎn)移矩陣全部為1,來定義各景觀類型之間都可以實現(xiàn)轉(zhuǎn)換。經(jīng)多次模擬調(diào)試,3種情景下的轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)如表1所示。(3)景觀類型需求文件設(shè)置：根據(jù)不同情境對Markov概率矩陣進行調(diào)整,再利用線性內(nèi)插法得到CLUE-S模型的需求文件。(4)區(qū)域位置特征與驅(qū)動因子的關(guān)系,運用Logistic逐步回歸分析法,計算得到景觀類型的空間格局與各驅(qū)動因子之間的量化關(guān)系。(5)模型檢驗：利用ROC方法[41,43]對回歸效果進行檢驗,得到各景觀類型的ROC值均大于0.8,表示所選驅(qū)動因子對各景觀類型都具有良好的解釋能力;利用Kappa[44]指數(shù)檢驗?zāi)M景觀類型圖與實際景觀類型圖之間的一致性,計算得到3種情景模擬的總體精度均達到了75%以上。

3 結(jié)果與分析

3.1 建設(shè)用地與耕地景觀時空演變分析

2000—2015年間,高景觀梯度值區(qū)間的建設(shè)用地面積顯著提高,在50—100區(qū)間的建設(shè)用地面積比重由3.02%猛增到31.27%(圖3);建設(shè)用地單位面積最大增量達到0.92km2(圖4)。研究時段內(nèi),滬寧線沿途地區(qū)的城市周邊及交通線兩側(cè),尤其是蘇州市、無錫市、常州市周邊地區(qū)以及東部上海市周邊的浦東新區(qū)、寶山區(qū)、南匯區(qū)、閔行區(qū)與嘉定區(qū)等,地處水網(wǎng)密集的平原和長江三角洲地區(qū),地勢低平,經(jīng)濟發(fā)展水平較好,由于沿江發(fā)展戰(zhàn)略和上海經(jīng)濟的輻射帶動作用,大面積耕地被開發(fā)為建設(shè)用地[45]。耕地流向建設(shè)用地的面積達到7866.30km2,占耕地變化量的91.61%,對建設(shè)用地增加的貢獻率達到96.48%(圖5)。耕地景觀受到強烈干擾,面積大幅降低,景觀梯度值在50—100區(qū)間的耕地面積減少量達到13939.27km2,占流域面積比重由68.69%縮減到30.84%(圖3);耕地單位面積最大縮減量達到0.95km2(圖4)。相反上海市等原有大城市中心的建設(shè)用地面積增量相對較小,這與地區(qū)原有城市化水平密切相關(guān)。西部和西南部丘陵地區(qū),地勢相對較高,致使建設(shè)用地增加量與耕地減少量低于流域其他地區(qū)。

表1 未來預(yù)測過程中不同情境下各景觀類型的ELAS參數(shù)

2000年建設(shè)用地景觀主要集中在以上海市為中心的地帶以及蘇州市、無錫市、常州市與南部杭州市附近,且占地面積較小(圖3),景觀梯度值在50—100區(qū)間的建設(shè)用地僅占流域面積的3.02%。除以上建設(shè)用地景觀相對密集區(qū)以及西南部林地景觀,其他地區(qū)為耕地景觀密集區(qū)(圖3),景觀梯度值在50—100區(qū)間的耕地面積達到25298.06km2,占整個流域總面積的68.69%。2010年建設(shè)用地景觀有明顯地空間擴展趨勢,原有建設(shè)用地集聚區(qū)域規(guī)模擴大,尤其是上海市附近地區(qū),建設(shè)用地景觀梯度顯著提高;同時昆山市、常熟市及江陰市地區(qū)的建設(shè)用地面積也進一步增加(圖3)。景觀梯度值在50—100區(qū)間的建設(shè)用地達到流域總面積的12%。2000—2010年間,建設(shè)用地單位面積最大變化量達到0.33—1km2,但是由于其市中心位置城市化水平已經(jīng)達到相對較高水平,導(dǎo)致市中心的增加量較小;流域東南部也呈現(xiàn)出不同程度的建設(shè)用地擴展趨勢;而在中部太湖湖區(qū)以及西部與南部林區(qū)的面積增加較少(圖4)。10年間建設(shè)用地面積增加量為3990.78km2,其主要來源是耕地,流域內(nèi)17.92%的耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地,占耕地變化量的85.92%,為建設(shè)用地變化量的97.58%(圖5)。耕地單位面積最大減少量達到0.30—1km2(圖4),尤其是流域北部,景觀梯度降低更為明顯。流域西南部則為耕地增加區(qū),單位面積的最大增量達到了0.62km2,這是由于21世紀以來,人口數(shù)量激增,對土地的需求量劇增,導(dǎo)致部分林地被開墾為耕地。2015年高建設(shè)用地景觀梯度區(qū)進一步向四周擴展,同時流域內(nèi)部也零星出現(xiàn)建設(shè)用地高度集聚區(qū)(圖3)。2010—2015年間,沿著滬寧線的城市帶交通系統(tǒng)日漸發(fā)達,經(jīng)濟突飛猛進,城市化水平提高,導(dǎo)致城鎮(zhèn)周邊以及交通沿線等成為太湖流域景觀變化的熱點區(qū)域,大面積耕地被占用開墾為建設(shè)用地,尤其是流域西北部的城市周邊地區(qū),耕地縮減最為顯著,單位面積減少量達到0.31—0.69km2(圖4),流域內(nèi)27.21%的耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地,占耕地變化量的94.51%(圖5)。建設(shè)用地單位面積增加量更是達到了0.34—0.87km2(圖4),其主要來源仍是耕地,占建設(shè)用地變化量的93.84%(圖5)。流域部分地區(qū)出現(xiàn)耕地面積擴展趨勢,其中水域轉(zhuǎn)化為耕地的面積達243.70km2,占水域變化量的51.07%,這與《全國土地利用總體規(guī)劃綱要(2006—2020年)》[45]的出臺密切相關(guān),綱要明確指出,蘇浙滬區(qū)在規(guī)劃期內(nèi)要控制建設(shè)用地總量,適度降低人均城鎮(zhèn)工礦用地面積,提高集約用地水平,嚴格保護水田等優(yōu)質(zhì)耕地。

圖4 太湖流域建設(shè)用地、耕地景觀變化量分布圖Fig.4 Distribution of construction land and cultivated land landscape variable quantity in Taihu Lake Basin圖例數(shù)值表示每1km2范圍內(nèi)景觀面積變化量

圖5 太湖流域建設(shè)用地、耕地景觀類型轉(zhuǎn)移圖Fig.5 Distribution of construction land and cultivated land landscape transfer in Taihu Lake Basin

3.2 Logistic驅(qū)動機制分析

利用SPSS軟件對太湖流域2000—2010年、2010—2015年兩個時間段內(nèi)的建設(shè)用地轉(zhuǎn)入與耕地轉(zhuǎn)出變化進行Logistic回歸建模分析,并對模型擬合優(yōu)度進行ROC檢驗,結(jié)果均達到0.8以上,可見所確定的驅(qū)動因子能較好的解釋景觀變化。

由表2中Wald統(tǒng)計量可知,第一階段建設(shè)用地轉(zhuǎn)入重要的解釋變量依次為總?cè)丝谧兓?、距鐵路距離、GDP變化率、距縣市距離;第二階段較為重要的解釋變量為總?cè)丝谧兓?、距高速距離、距縣市距離、距河流距離及高程和坡度?？?cè)丝谧兓试谡麄€研究時段內(nèi)的回歸系數(shù)為正值,可見隨著城市化進程的推進,大量人口涌入城鎮(zhèn),給城市帶來巨大的承載壓力,導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施等建設(shè)用地面積不斷增加。兩個階段中距鐵路、高速距離的回歸系數(shù)為負值,說明建設(shè)用地的擴展概率隨著距鐵路、高速公路等交通要道距離的增大而減小,交通要道帶來的便捷運輸條件成為經(jīng)濟增長的重要帶動因素,區(qū)域經(jīng)濟增長導(dǎo)致建設(shè)用地面積擴增。兩個時間段內(nèi)距縣市距離的回歸系數(shù)由負值變?yōu)檎?可見2000—2010年間受城市輻射帶動作用的影響,距離各縣市中心的距離越近,建設(shè)用地擴張概率越大;而2010—2015年間各縣市中心的周邊區(qū)域早已開發(fā)為建設(shè)用地,此時建設(shè)用地的增加趨勢由第一階段的以縣市為中心的內(nèi)向填充式擴展,轉(zhuǎn)變成以縣市中心區(qū)為圓心的外擴式增加。自然因素中,高程與坡度的回歸系數(shù)為負值,表明隨著高程坡度的增加,其他景觀類型轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的概率將會減少。

由表3可知,兩個階段中距鐵路、高速、縣道距離的回歸系數(shù)都為負值,且都是較為重要的解釋變量,表明重要交通要道周邊的居民點、鄉(xiāng)鎮(zhèn)等建設(shè)用地的增加導(dǎo)致耕地大量減少。第一階段中GDP變化率為正值,可見區(qū)域經(jīng)濟快速增長區(qū)的耕地面積被大量占用;此階段中DEM高程的回歸系數(shù)為負值,耕地轉(zhuǎn)出的發(fā)生比率隨高程增大而減少,表明地勢低平區(qū)的耕地更有可能轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌坝^類型;然而第二階段中DEM高程的回歸系數(shù)變?yōu)檎?同時耕地轉(zhuǎn)出與距河流距離也呈正相關(guān),這主要受《全國土地利用總體規(guī)劃綱要(2006—2020年)》的影響,綱要規(guī)定蘇浙滬區(qū)在規(guī)劃期內(nèi)要控制建設(shè)用地總量,提高集約用地水平,嚴格保護水田等優(yōu)質(zhì)耕地[45],因此,地勢平坦、水網(wǎng)密集區(qū)的優(yōu)質(zhì)水田得到一定保護,而海拔較高地區(qū)及距河流一定距離區(qū)域,受工業(yè)化與城市化的影響,耕地景觀的縮減更為顯著。第二階段距縣市距離的回歸系數(shù)為正值,表明前期建設(shè)用地以縣市為中心的內(nèi)向填充式擴展已占用了大部分耕地,此階段以縣市中心區(qū)為圓心的外擴式增加,使距離縣市較遠區(qū)域的耕地轉(zhuǎn)出機率增大。

表2 建設(shè)用地變化的Logistic回歸模型擬合結(jié)果

**:P<0.01; —: 自變量統(tǒng)計檢驗不顯著

表3 耕地變化的Logistic回歸模型擬合結(jié)果

**:P<0.01; —: 自變量統(tǒng)計檢驗不顯著

3.3 不同模擬情境下兩種景觀類型時空演變分析

對于3種不同情境下的模擬,在參考了相關(guān)修改Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣的研究成果[45- 46]下進行。自然發(fā)展情景按照太湖流域2000—2010年的景觀變化趨勢發(fā)展,假設(shè)2010—2030年間各景觀類型變化不受較大程度政策干擾,將2000—2010年景觀類型面積轉(zhuǎn)移矩陣作為Markov模型概率轉(zhuǎn)移矩陣元素;生態(tài)保護情景以保護生態(tài)環(huán)境為原則發(fā)展,太湖流域作為生態(tài)環(huán)境建設(shè)示范區(qū),應(yīng)加強對林地、草地和水體等生態(tài)用地的保護,將耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率減少25%,減少的25%加到耕地轉(zhuǎn)草地之上,草地、林地、水體向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率均降低90%;耕地保護情景參考《全國土地利用總體規(guī)劃綱要》發(fā)展,嚴格控制建設(shè)用地占用耕地,將耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移概率減少50%,耕地向水體轉(zhuǎn)移概率降低25%。通過以上轉(zhuǎn)移概率矩陣修改,得到2030年不同模擬情境下的建設(shè)用地與耕地景觀梯度空間分布圖(圖6)。

圖6 3種模擬情景下2030年太湖流域建設(shè)用地、耕地景觀梯度空間分布圖Fig.6 Distribution of construction land and cultivated land landscape gradient in 2030 under different scenarios

3種不同模擬預(yù)測情景下,建設(shè)用地與耕地景觀時空演變存在著顯著差異。自然發(fā)展情境下2030年景觀梯度值在5—20區(qū)間的建設(shè)用地面積明顯小于生態(tài)保護情景與耕地保護情景,僅占研究區(qū)面積的18.62%;景觀梯度值在50—100區(qū)間的建設(shè)用地面積達到了12713.85km2,占研究區(qū)的面積比重達到34.52%,其他情景下高景觀梯度值區(qū)間的建設(shè)用地面積相對較少。自然發(fā)展情景下耕地減少量最大,達到3366.62km2,且在流域東南與西部地區(qū)流失較多;建設(shè)用地增加量最大,達到2942.06km2,其擴增主要在西部與西南部的句容市、金壇市、溧陽市、高淳縣、安吉縣與臨安縣等發(fā)展?jié)摿^大的地區(qū)。

生態(tài)保護情景下2030年建設(shè)用地的增加幅度明顯降低,僅以0.62%的速度增加了1102.78km2;耕地仍保持大幅度降低,但是高景觀梯度值區(qū)間的耕地面積略高于自然發(fā)展情景下的耕地面積,兩者差異不大。草地面積猛增;林地變化趨勢與其他兩種情景相反,呈增加趨勢;水域在此情景下的面積增幅最大。

耕地保護情景下,建設(shè)用地僅以0.18%的速度增加了315.82km2,景觀梯度值在50—100區(qū)間的面積比重僅有18.59%。耕地景觀梯度值相對較高,在50—100高景觀梯度值區(qū)間的面積為16022.37km2,占整個流域的面積比重高達43.51%;耕地景觀梯度值在0—5區(qū)間內(nèi)的區(qū)域,為耕地最小面積分布區(qū),僅占流域面積的1.83%。耕地僅以0.28%的速度減少了637.55km2,尤其是常州市、無錫市、蘇州市與昆山市城鎮(zhèn)周邊與滬寧線沿線地區(qū)的耕地得到了有力保護。

通過不同情景模擬預(yù)測,可見采取相應(yīng)的耕地保護措施,切實控制建設(shè)用地占用耕地,能夠有效減少耕地流失;同時加強生態(tài)環(huán)境建設(shè),能夠較好地保持生態(tài)用地數(shù)量,更好地提供生態(tài)服務(wù)功能。未來太湖流域應(yīng)提高集約用地水平,嚴格保護優(yōu)質(zhì)耕地,控制建設(shè)用地增量,做好規(guī)劃調(diào)整,切實加強生態(tài)環(huán)境保護,更好地協(xié)調(diào)經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)建設(shè)。

4 結(jié)論與討論

以2000、2010、2015年3期土地利用數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,借助格網(wǎng)化技術(shù)、景觀梯度、Logistic回歸模型及CLUE-S模型,對太湖流域2000—2015年間及2030年不同模擬預(yù)測情景下的建設(shè)用地與耕地景觀時空演變特征及驅(qū)動機制進行了分析,得到以下結(jié)論及討論：

(1)2000—2015年間,流域內(nèi)建設(shè)用地景觀面積增加與耕地景觀面積縮減趨勢明顯。滬寧線沿途地區(qū)的城市周邊及交通線兩側(cè),尤其是蘇州市、無錫市、常州市以及上海市周邊地區(qū),由于沿江發(fā)展戰(zhàn)略和上海經(jīng)濟的輻射帶動作用,大面積耕地被開發(fā)為建設(shè)用地。建設(shè)用地單位面積最大增量達到0.92km2,高景觀梯度值在50—100區(qū)間的建設(shè)用地面積比重由3.02%猛增到31.27%;而景觀梯度值在50—100區(qū)間的耕地面積比重由68.69%縮減到30.84%,耕地單位面積最大減少量達到0.95km2;其中耕地流向建設(shè)用地的面積達到7866.30km2,占耕地變化量的91.61%,對建設(shè)用地增加的貢獻率達到96.48%。近15年來,原有大城市中心以及西部和西南部丘陵地區(qū),動態(tài)變化幅度相對較小。

(2)建設(shè)用地轉(zhuǎn)入與耕地轉(zhuǎn)出在不同階段的驅(qū)動因素具有一定差異性,其變化受自然環(huán)境與社會經(jīng)濟因素的交叉影響,后者影響相對更為顯著。兩個階段中總?cè)丝谧兓始熬噼F路、高速等交通要道的距離都是建設(shè)用地轉(zhuǎn)入的重要驅(qū)動因子;但是與距縣市距離的相關(guān)性,隨建設(shè)用地擴展模式的轉(zhuǎn)變由負相關(guān)變?yōu)檎嚓P(guān)。兩個階段中耕地轉(zhuǎn)入受距鐵路、高速距離等驅(qū)動因素的影響較大,與DEM高程的回歸系數(shù)由負值變?yōu)檎怠?/p>

(3)基于CLUE-S模型的3種預(yù)測情景下,2030年建設(shè)用地與耕地景觀時空演變存在著顯著差異。自然發(fā)展情景下,高景觀梯度值區(qū)間的建設(shè)用地面積最大,耕地轉(zhuǎn)出量與建設(shè)用地轉(zhuǎn)入量最大;生態(tài)保護情景下,建設(shè)用地增幅明顯降低,但耕地仍保持大幅縮減,多轉(zhuǎn)為生態(tài)用地,導(dǎo)致草地面積猛增;耕地保護情景下,建設(shè)用地占用耕地的情況得到有效改善,高景觀梯度值區(qū)間的耕地面積達到整個流域的43.51%,耕地僅以0.28%的速度減少了637.55km2。

(4)從格網(wǎng)角度進行景觀時空演變分析,彌補了以流域平均值來表達整個流域景觀分布的不足,但是不同格網(wǎng)大小下分析結(jié)果的差異性有待進一步探討。由于數(shù)據(jù)獲取的限制性,驅(qū)動因子指標體系的精度與全面性尚需提高與完善,如何綜合政策實施、價值觀念及其他動態(tài)驅(qū)動因子構(gòu)建驅(qū)動力動態(tài)變化模型是進一步研究的重點。參考太湖流域面積,CLUE-S模擬尺度設(shè)置為300m×300m,通過ROC值檢驗,模擬效果較好。模擬尺度的不同,導(dǎo)致結(jié)果精度存在差異,尺度越小數(shù)據(jù)量越大,往往產(chǎn)生運算時間過長、數(shù)據(jù)報錯的影響;尺度過大則會使驅(qū)動因子影響降低,導(dǎo)致精度下降,如何選擇適宜模擬尺度有待深入研究。

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