興義市景觀格局演變驅(qū)動(dòng)因子分析

蔡煜 歐靜 蔡學(xué)成 張藍(lán)月 陳陽(yáng) 李可相 潘伯娟

摘要：為定量揭示驅(qū)動(dòng)因子對(duì)興義市景觀格局演變的影響，本文以景觀生態(tài)學(xué)理論為基礎(chǔ)，從自然驅(qū)動(dòng)因子和人文驅(qū)動(dòng)因子2方面構(gòu)建了驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)體系，基于GIS-Logistic復(fù)合空間回歸模型和Spass對(duì)興義市2005—2015年進(jìn)行景觀格局驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析。結(jié)果表明：各景觀類(lèi)型總體變化在各個(gè)階段具有不同的重要驅(qū)動(dòng)因素，其中人口、城鎮(zhèn)化水平、坡度、高程等因子對(duì)于興義市景觀格局變化的驅(qū)動(dòng)力較強(qiáng)。本研究可為興義市未來(lái)進(jìn)行生態(tài)安全評(píng)價(jià)、景觀生態(tài)安全格局構(gòu)建等研究提供方法參考和科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：景觀格局;驅(qū)動(dòng)因子;GIS-Logistic復(fù)合空間回歸模型;興義市

中圖分類(lèi)號(hào)：S-3??? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20200229004

景觀格局在景觀生態(tài)學(xué)中的格局是指空間格局，包括景觀組成單元的類(lèi)型、數(shù)目以及空間分布與配置[1]。其是景觀異質(zhì)性的具體體現(xiàn)，也是各種生態(tài)過(guò)程在不同尺度上作用的結(jié)果。由于不同時(shí)空尺度上景觀內(nèi)外各種因素的相互作用，使得景觀格局一直處于變化之中[2]。探究景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因素及原因是深入理解景觀格局變化與實(shí)現(xiàn)景觀格局變化調(diào)控的必要條件。目前，常用景觀變化驅(qū)動(dòng)因子分析方法有“3S”技術(shù)[3]、Logistic回歸模型分析法[4]、景觀格局指數(shù)法[5]、PCA模型[6]、偏最小二乘回歸模型[7]等。本文基于興義市2005—2015年間的3期SPOT-5遙感數(shù)據(jù)，利用GIS和RS技術(shù)，參考全國(guó)土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)方法，將興義市劃分為農(nóng)田、園地、林地、草地、城鄉(xiāng)建設(shè)用地、工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地、水體和裸巖石礫地共8個(gè)景觀類(lèi)型。在此基礎(chǔ)上，從自然驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)和人文驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)中選取與景觀格局變化相關(guān)的驅(qū)動(dòng)因子，構(gòu)建驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)體系，采用GIS-Logistic復(fù)合空間回歸模型對(duì)研究區(qū)不同景觀類(lèi)型格局變化驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行定量分析，確定影響興義市景觀格局變化的因子。

1研究區(qū)概況

興義市地理位置界于N24°38′～25°23′，E104°32′～105°11′之間，地處滇、黔、桂3省交接處，是貴州省西南部重要城市之一。由地處于中亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)與高海拔低緯度地帶，常年受海洋性氣候影響較大，年平均氣溫為16.1℃，年均降雨量1520.9mm，全市國(guó)土總面積2910.21km2。興義市是典型的喀斯特山地城市，近年來(lái)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平提高與城鎮(zhèn)化水平的迅速發(fā)展，城鄉(xiāng)建設(shè)用地不斷擴(kuò)張，景觀類(lèi)型間不斷轉(zhuǎn)換，景觀格局變化特征明顯，對(duì)其進(jìn)行景觀格局驅(qū)動(dòng)因子分析具有較強(qiáng)代表性和研究?jī)r(jià)值。

2數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源

本文從自然驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)和人文驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)中選取與景觀格局變化相關(guān)的驅(qū)動(dòng)因子，構(gòu)建驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來(lái)源見(jiàn)表1。

2.2研究方法

本文根據(jù)興義市景觀格局的變化情況，選擇2項(xiàng)Logistic回歸模型對(duì)影響興義市景觀格局變化的驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行定量分析，相關(guān)的回歸模型如下：

設(shè)x為事件發(fā)生概率，取值范圍為0～1，則1-x為該事件不發(fā)生的概率，其表達(dá)式為：

x=expα+β0+β1·x1+β2·a2+…+βn·an1+expα+β0+β1·a1+β2·a2+…+βn·an（1）

對(duì)式（1）進(jìn)行l(wèi)ogit變換，得到1個(gè)線性公式，如下式：

lnx1-x=α+β0+β1·a1+β2·a2+…+βn·an （2）

式中，x為研究區(qū)景觀格局變化發(fā)生的概率;a1，a2，…，an為影響景觀格局變化的驅(qū)動(dòng)因子（如高程、人口、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值等）;α為常數(shù)項(xiàng);β1，β2，…βn為待求的回歸系數(shù)，若為正（負(fù)）值表示相關(guān)自變量χn，i能增加（減少）事件i的發(fā)生率，βn的絕對(duì)值越大，表示自變量an，i對(duì)事件i的發(fā)生率的影響越大[4]。

在構(gòu)建的驅(qū)動(dòng)因子指標(biāo)體系中，氣候指標(biāo)借助ArcGIS10.4平臺(tái)的屬性表鏈接工具將相應(yīng)數(shù)據(jù)賦予研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的相應(yīng)地區(qū)，實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)因子的空間化，最后將每個(gè)驅(qū)動(dòng)因子圖全部轉(zhuǎn)化為柵格圖。地形指標(biāo)利用ArcGIS10.4的空間分析模塊進(jìn)行提取。人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)分別計(jì)算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道在2005—2010年和2010—2015年相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的多年平均值，借助ArcGIS10.4平臺(tái)的屬性表鏈接工具將相應(yīng)數(shù)據(jù)賦予研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的相應(yīng)地區(qū)，實(shí)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)因子的空間化。最后將每個(gè)驅(qū)動(dòng)因子圖全部轉(zhuǎn)化為分辨率30m的柵格圖。

本文以景觀格局的變化作為因變量，以驅(qū)動(dòng)因子作為數(shù)據(jù)研究的自變量。其中，將景觀格局沒(méi)有發(fā)生變化的區(qū)域賦值為“0”，發(fā)生變化的區(qū)域賦值為“1”。本研究基于8種景觀類(lèi)型的變化情況進(jìn)行討論，即農(nóng)田、園地、林地、草地、城鄉(xiāng)建設(shè)用地、工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地、水體、裸巖石礫地。在ArcGIS10.4平臺(tái)下，運(yùn)用柵格計(jì)算器將2005年、2010年和2015年的景觀分布進(jìn)行空間疊加，分別得到研究區(qū)2005—2010年和2010—2015年2個(gè)階段景觀格局變化的柵格圖，另外再分別提取分辨率為30m的各個(gè)階段的8種景觀類(lèi)型的變化柵格圖。為保證抽樣數(shù)量足夠多，使數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計(jì)性，同時(shí)要避免數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性，因此本研究選用分層隨機(jī)抽樣方法選擇均勻分布在興義市26個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的n個(gè)觀測(cè)點(diǎn)，利用ArcGIS10.4平臺(tái)的創(chuàng)建隨機(jī)點(diǎn)工具和多值提取至點(diǎn)工具，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道隨機(jī)選取20個(gè)樣本點(diǎn)，共520個(gè)樣本點(diǎn)，最終分別提取研究區(qū)2005—2010年和2010—2015年2個(gè)階段8種景觀類(lèi)型變化柵格圖的520個(gè)樣本值作為因變量的值和所有驅(qū)動(dòng)因子?xùn)鸥駡D上520個(gè)樣本值作為自變量的值。最后將所提取的信息導(dǎo)入到SPSS19.0統(tǒng)計(jì)分析軟件中，通過(guò)2項(xiàng)Logistic回歸模型，對(duì)興義市景觀格局變化的相關(guān)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析，篩選出對(duì)其變化有顯著影響的因素。在統(tǒng)計(jì)結(jié)果中，sig.（significance）表示顯著性水平，其值為p值，當(dāng)0.01

3結(jié)果與分析

3.1農(nóng)田景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子分析

在表2農(nóng)田變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗(yàn)”，Sig值分別為0.648和0.412，模型擬合效果較好。其中，年均氣溫、年均降雨量、人口自然增長(zhǎng)率、GDP、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資、財(cái)政總收入、農(nóng)民人均純收入、糧食產(chǎn)量和糧食面積未通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明此階段農(nóng)田的變化不受這些驅(qū)動(dòng)因子影響。第1階段（2005—2010年）農(nóng)田變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋浩露?林業(yè)總產(chǎn)值>城鎮(zhèn)化水平>城鎮(zhèn)人口>高程。第2階段（2010—2015年）農(nóng)田變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋浩露?人口密度>總?cè)丝凇?duì)比2個(gè)階段的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)現(xiàn)，坡度是2階段共有指標(biāo)且是影響度最高的解釋變量，說(shuō)明農(nóng)田的分布與坡度密切相關(guān);其次是人口密度、總?cè)丝?、城?zhèn)人口和城鎮(zhèn)化水平，表明人口也是影響農(nóng)田景觀變化的重要指標(biāo)，這是由于人口劇增提高導(dǎo)致糧食需求加大、需要擴(kuò)大糧食面積，而城鎮(zhèn)化水平提高卻可能導(dǎo)致農(nóng)田種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、農(nóng)田用地資源被占用，從而促使農(nóng)田景觀發(fā)生變化。

3.2林地景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子分析

在表3林地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗(yàn)”，Sig值分別為0.784和0.566，模型擬合效果較好。其中，城鎮(zhèn)人口、農(nóng)民人均純收入和林業(yè)總產(chǎn)值未通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明此階段林地的變化不受這些驅(qū)動(dòng)因子影響。第1階段（2005—2010年）林地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋汗潭ㄙY產(chǎn)投資>糧食面積>高程>坡度>平均氣溫>糧食產(chǎn)量>總?cè)丝?。?階段（2010—2015年）林地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋贺?cái)政總收入、GDP>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值>年均降雨量>城鎮(zhèn)化水平>坡度>人口自然增長(zhǎng)率。對(duì)比2個(gè)階段的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)現(xiàn)，坡度是2階段共有指標(biāo)，說(shuō)明林地景觀變化會(huì)長(zhǎng)期受到坡度影響;2階段影響最高的指標(biāo)是固定資產(chǎn)投資、財(cái)政總收入和GDP，表明自國(guó)家明確推出“退耕還林”政策以來(lái)，興義市進(jìn)行資金投入實(shí)施“退耕還林”，大量水土流失嚴(yán)重的坡耕地轉(zhuǎn)換成了林地，這對(duì)于生態(tài)環(huán)境改善起到了積極的作用。然而，由于存在低效林改造（大力發(fā)展經(jīng)果林）現(xiàn)象、城鎮(zhèn)化水平不斷提高，為實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，政府仍可能會(huì)以犧牲林地資源為代價(jià)，因此未來(lái)應(yīng)不斷加強(qiáng)對(duì)林地資源的管理，使興義市的林地資源利用實(shí)現(xiàn)真正意義上的可持續(xù)發(fā)展。

3.3園地景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子分析

在表4園地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗(yàn)”，Sig值分別為0.692和0.216，模型擬合效果較好。其中，GDP、糧食面積、糧食產(chǎn)量未通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明此階段園地的變化不受這些驅(qū)動(dòng)因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，園地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋浩露?農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值>固定資產(chǎn)投資。第2階段（2010—2015年）園地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋焊叱?、坡?人口自然增長(zhǎng)率>平均氣溫>財(cái)政總收入>總?cè)丝?城鎮(zhèn)化水平>城鎮(zhèn)人口>年均降雨量、林業(yè)總產(chǎn)值>人口密度>固定資產(chǎn)投資>農(nóng)民人均純收入。對(duì)比2個(gè)階段的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)投資和坡度是2階段共有指標(biāo)，其中坡度在2階段均屬于影響度最高的指標(biāo)，高程也是第2階段影響度最高的指標(biāo)，說(shuō)明在海拔較低、坡度較緩地區(qū)，土壤環(huán)境較好，園地開(kāi)發(fā)與發(fā)展較容易;其次是人口自然增長(zhǎng)率、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資、平均氣溫、財(cái)政總收入，表明園地景觀除受人口增加影響外，也隨著財(cái)政收入、產(chǎn)業(yè)投資的加大逐步發(fā)展。

3.4草地景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子分析

在表5草地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗(yàn)”，Sig值分別為0.448和0.635，模型擬合效果較好。其中，總?cè)丝?、年均氣溫、高程、?cái)政總收入、農(nóng)民人均純收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、林業(yè)總產(chǎn)值未通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明此階段草地的變化不受這些驅(qū)動(dòng)

因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，草地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋喝丝诿芏?固定資產(chǎn)投資>GDP>城鎮(zhèn)人口。第2階段（2010—2015年）草地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋浩露?人口自然增長(zhǎng)率>城鎮(zhèn)化水平>糧食產(chǎn)量>糧食面積>年均降雨量。對(duì)比2個(gè)階段的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)現(xiàn)，2階段影響因子各不相同，但2階段影響度排名前3位都與人口相關(guān)，說(shuō)明草地景觀變化的主要受人為干擾活動(dòng)而驅(qū)動(dòng);其次是糧食產(chǎn)量與糧食面積，說(shuō)明興義市正在將草地開(kāi)墾成農(nóng)田，以適應(yīng)人口快速增長(zhǎng)下導(dǎo)致的糧食需求增大。

3.5城鄉(xiāng)建設(shè)用地景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子分析

在表6城鄉(xiāng)建設(shè)用地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗(yàn)”，Sig值分別為0.500和0.926，模型擬合效果較好。其中，總?cè)丝?、城?zhèn)人口、城鎮(zhèn)化水平、年均氣溫、財(cái)政總收入、農(nóng)民人均純收入、固定資產(chǎn)投資、GDP、林業(yè)總產(chǎn)值未通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明此階段城鄉(xiāng)建設(shè)用地的變化不受這些驅(qū)動(dòng)因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，城鄉(xiāng)建設(shè)用地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋浩露?年均降雨量>人口密度、糧食面積>糧食產(chǎn)量>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。第2階段（2010—2015年）城鄉(xiāng)建設(shè)用地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋焊叱獭⑵露?人口自然增長(zhǎng)率>糧食產(chǎn)量。對(duì)比2個(gè)階段的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)現(xiàn)，坡度和糧食產(chǎn)量是2階段共有指標(biāo)，其中坡度在2階段影響度均排名最高且呈負(fù)相關(guān)，表明坡度越大城鄉(xiāng)建設(shè)用地的變化越小;其次是人口因素影響較大，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市規(guī)模擴(kuò)大、特別是二胎政策開(kāi)放后的人口持續(xù)增長(zhǎng)，導(dǎo)致居民對(duì)住房、交通等公共設(shè)施需求增大，使得城鄉(xiāng)建設(shè)用地不斷向外擴(kuò)張。

3.6工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子分析

在表7工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗(yàn)”，Sig值分別為0.428和0.784，模型擬合效果較好。其中，總?cè)丝凇⑷丝谧匀辉鲩L(zhǎng)率、糧食面積、糧食產(chǎn)量、年均降雨量、財(cái)政總收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、林業(yè)總產(chǎn)值、GDP、未通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明此階段工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地的變化不受這些驅(qū)動(dòng)因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋浩露?農(nóng)民人均純收入>人口密度>城鎮(zhèn)人口>平均氣溫>固定資產(chǎn)投資>城鎮(zhèn)化水平。第2階段（2010—2015年）工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋焊叱?坡度。對(duì)比2個(gè)階段的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)現(xiàn)，坡度是2階段共有指標(biāo)，坡度呈負(fù)相關(guān)表明坡度越大工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地的變化越小;其次是高程、農(nóng)民人均收入、城鎮(zhèn)人口，表明除自然條件外，人口也是重要影響因素。

3.7水體景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子分析

在表8水體變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗(yàn)”，Sig值分別為0.505和0.851，模型擬合效果較好。其中，財(cái)政總收入、農(nóng)民人均純收入、固定資產(chǎn)投資、GDP、林業(yè)總產(chǎn)值未通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明此階段水體用地的變化不受這些驅(qū)動(dòng)因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，水體變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋焊叱?、坡度、城?zhèn)人口、城鎮(zhèn)化水平>人口密度>總?cè)丝?年均降雨量>平均氣溫。第2階段（2010—2015年）水體變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋焊叱?年均降雨量>人口密度>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。對(duì)比2個(gè)階段的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)現(xiàn)，人口密度和年均降雨量是2階段共有指標(biāo)，在第1階段人口密度呈正相關(guān)，第2階段呈負(fù)相關(guān)，表明在后期經(jīng)濟(jì)人口迅速增長(zhǎng)、用地不斷擴(kuò)張必然導(dǎo)致部分水體向農(nóng)田或城鄉(xiāng)建設(shè)用地等其它景觀類(lèi)型轉(zhuǎn)變以滿(mǎn)足發(fā)展需求。

3.8裸巖石礫地景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子分析

在表9裸巖石礫地變化回歸模型中，經(jīng)過(guò)“HL檢驗(yàn)”，Sig值分別為0.181和0.214，模型擬合效果較好。其中，總?cè)丝凇⑷丝诿芏?、?cái)政總收入、GDP、林業(yè)總產(chǎn)值未通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明此階段裸巖石礫地的變化不受這些驅(qū)動(dòng)因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，裸巖石礫地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋焊叱?坡度>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值>平均氣溫。第2階段（2010—2015年）裸巖石礫地變化受到驅(qū)動(dòng)因子影響的大小順序?yàn)椋撼擎?zhèn)化水平、農(nóng)民人均純收入、人口自然增長(zhǎng)率>固定資產(chǎn)投資>高程>年均降雨量>城鎮(zhèn)人口>坡度。對(duì)比2個(gè)階段的驅(qū)動(dòng)因子發(fā)現(xiàn)，坡度、高程是2階段共有指標(biāo)，表明自然地理?xiàng)l件是影響裸巖石礫地的重要因素;裸巖石礫地是喀斯特地區(qū)特有的環(huán)境地貌，生態(tài)安全較低，會(huì)給社會(huì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)影響。除自然地理?xiàng)l件外，影響裸巖石礫地變化排名前3位的因素主要是人口與投資，表明在人口增長(zhǎng)與石漠化綜合治理工程等政策形勢(shì)的推進(jìn)下興義市加大投資治理，采取封山育林、人工造林建設(shè)等措施，使生態(tài)建設(shè)得到了明顯改觀。

4結(jié)論

本研究定量分析討論了2005—2015年間興義市景觀格局演變及其驅(qū)動(dòng)因子，研究結(jié)果表明：通過(guò)GIS-Logistic復(fù)合空間回歸模型對(duì)興義市景觀格局變化驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行定量分析，得出8種景觀類(lèi)型的變化在各個(gè)階段受到不同的驅(qū)動(dòng)因子影響;自然驅(qū)動(dòng)因素中坡度、高程，人文驅(qū)動(dòng)因素中人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、財(cái)政等因子對(duì)于興義市各景觀類(lèi)型的變化具有較強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)作用。

參考文獻(xiàn)

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