基于邏輯回歸模型的四平市景觀格局演變及其驅(qū)動(dòng)力分析

馬萍, 王冬艷

吉林大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，長(zhǎng)春 130061

0 引言

城鎮(zhèn)化進(jìn)程促進(jìn)城鄉(xiāng)發(fā)展和居民生活條件的改善，但在快速城鎮(zhèn)化的過(guò)程中，經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展、人口的急劇增長(zhǎng)和城市規(guī)模的快速擴(kuò)張，破壞了生態(tài)平衡，導(dǎo)致土地退化，嚴(yán)重威脅土地資源可持續(xù)利用，城鎮(zhèn)化過(guò)程中產(chǎn)生的負(fù)面問(wèn)題已成為制約城市健康發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的重要因素[1-3]。以往研究表明，城鎮(zhèn)化進(jìn)程被認(rèn)為是干擾景觀格局變化的主要驅(qū)動(dòng)因素，隨著人口快速增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展和城市持續(xù)擴(kuò)張，人類對(duì)建設(shè)用地的需求將持續(xù)增長(zhǎng)，空間景觀格局將受到日益嚴(yán)重的干擾[4-5]。系統(tǒng)研究城鎮(zhèn)化發(fā)展導(dǎo)致的景觀格局演變及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)成為研究的熱點(diǎn)趨勢(shì)[6-8]。由快速城鎮(zhèn)化導(dǎo)致的景觀格局演變產(chǎn)生的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題急待解決。因此，基于國(guó)內(nèi)外土地利用變化過(guò)程中的研究成果，結(jié)合中國(guó)土地開(kāi)發(fā)及利用的特色，將景觀特征與格局演變相結(jié)合，應(yīng)用生態(tài)學(xué)、景觀生態(tài)學(xué)原理探索不同景觀類型在自然和人為干擾下生態(tài)系統(tǒng)變化程度[9-12]。同時(shí)在此基礎(chǔ)上，揭示不同景觀格局的演變趨勢(shì)和驅(qū)動(dòng)因子，旨在為城鎮(zhèn)化過(guò)程中土地資源利用及生態(tài)環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考[13-15]。

四平市地處松遼平原腹部，屬溫帶半濕潤(rùn)大陸性氣候，四季分明，地處世界著名的玉米黃金帶上，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)[16-17]。長(zhǎng)期以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主的經(jīng)濟(jì)模式導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)粗放型發(fā)展嚴(yán)重，研究區(qū)正面臨快速城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的雙重壓力。近30 a內(nèi)土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化，城市土地快速增長(zhǎng)和林草快速縮減表現(xiàn)明顯，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)矛盾日益突出，土地利用可持續(xù)發(fā)展面臨嚴(yán)重挑戰(zhàn)[18]。對(duì)此，筆者選取四平市為研究區(qū)，以1990、2000、2010和2018年Landsat遙感解譯數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，借助ENVI、ArcGIS 10.1和FRAGSTATS 4.2軟件，對(duì)四平市景觀格局的時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行定量分析，旨在為優(yōu)化區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)及景觀可持續(xù)發(fā)展提供借鑒意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

四平市位于吉林省西南部(42°49′～43°17′N，124°14′～124°41′E)，遼、吉、蒙三省(區(qū))交界處。地勢(shì)由東南向西北傾斜，土地資源以耕地和林地為主，河流較多，地貌類型多樣，平原最具代表性。四平市隸屬大陸性季風(fēng)氣候，年均氣溫6.0℃，年均降水572.8 mm，土壤腐殖質(zhì)含量為5.2%～8.6%，是中國(guó)東北地區(qū)代表性的商品糧基地。轄鐵西、鐵東2個(gè)區(qū)，伊通縣、梨樹(shù)縣以及遼河農(nóng)墾管理區(qū)，代管公主嶺、雙遼2個(gè)縣級(jí)市。區(qū)域總面積1.4萬(wàn)km2，總?cè)丝?40萬(wàn)人。隨著城市化進(jìn)程的加快，四平市土地開(kāi)墾日益增強(qiáng)，環(huán)境污染和生態(tài)破壞日益嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境安全面臨嚴(yán)重挑戰(zhàn)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

基于地理空間數(shù)據(jù)云[19]下載Landsat TM/ETM遙感影像數(shù)據(jù)，30 m空間分辨率，獲取四平市1990、2000、2010和2018年遙感影像數(shù)據(jù)。參照岳健[20]土地利用分類結(jié)果，基于ENVI軟件將遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字解譯，解譯結(jié)果分為耕地、草地、林地、水域、城鎮(zhèn)用地和未利用地6種類型，解譯精度均在80%以上；四平市DEM和Slope數(shù)據(jù)借助于ArcGIS 10.1平臺(tái)進(jìn)行遙感影像“Spatial Analysis”功能計(jì)算得到；在ArcGIS 10.1土地利用分類結(jié)果的基礎(chǔ)上，基于Fragstats 4.2在類型和景觀兩個(gè)尺度上進(jìn)行計(jì)算得到不同年份景觀格局指數(shù)；在中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)[21]獲取四平市降水、氣溫、濕度和蒸發(fā)量等數(shù)據(jù)；人口、GDP和各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值等其他經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)資料來(lái)源于《四平市統(tǒng)計(jì)年鑒》[22]。

1.3 研究方法

1.3.1 景觀格局指數(shù)

景觀格局指數(shù)是斑塊、類型和景觀尺度上景觀格局和生態(tài)過(guò)程的定量化研究方法。景觀格局指數(shù)包括面積-邊緣、形狀、核心面積、連接度、多樣性和聚散性6大指標(biāo)模塊。研究選用11個(gè)景觀格局指標(biāo)進(jìn)行分析，各景觀格局指數(shù)斑塊、類型和景觀上互為補(bǔ)充，保證了研究結(jié)果的可靠性。各指數(shù)計(jì)算方法見(jiàn)傅伯杰和鄔建國(guó)等研究結(jié)果所示[23-24]。

1.3.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

轉(zhuǎn)移矩陣能夠定量化計(jì)算、研究景觀類型間的轉(zhuǎn)化關(guān)系。采ArcGIS 10.1軟件中“Spatial Analysis”模塊將景觀矢量圖進(jìn)行疊加分析，獲取1990—2018年間景觀空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建轉(zhuǎn)移矩陣，其概率模型如下所示：

Nt+Δt=PNt

(1)

式中：Nt和Nt+Δt分別為t和t+Δt時(shí)刻的狀態(tài)向量；P為轉(zhuǎn)化概率矩陣；Pij( 0≤Pij≤1)為從t到t+Δt時(shí)刻系統(tǒng)從斑塊類型j轉(zhuǎn)化為類型i的概率，且所有斑塊轉(zhuǎn)化的概率和為1，僅內(nèi)部轉(zhuǎn)化。

1.3.3 Logistic回歸模型

本研究采用Logistic 回歸模型對(duì)景觀格局變化驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行分析，以不同景觀類型分別構(gòu)建Logistic耦合模型?；?990—2018年景觀類型提取轉(zhuǎn)化斑塊，運(yùn)用 ArcGIS 10.1“Creat Random Points”工具，以四平市行政外邊界作為研究范圍，均勻隨機(jī)創(chuàng)建點(diǎn)柵格，運(yùn)用ArcGIS 10.1中“Spatial Location Selection”工具，提取各景觀類型中的樣點(diǎn)，作為柵格樣本。循環(huán)反復(fù)上述過(guò)程，直到轉(zhuǎn)化柵格樣本和未轉(zhuǎn)化柵格樣本分別達(dá)1 000和500個(gè)時(shí)提取過(guò)程完成。將轉(zhuǎn)化柵格和未轉(zhuǎn)化柵格分別賦值為“1”和“0”。運(yùn)用GIS“多值提取至點(diǎn)”功能，在驅(qū)動(dòng)因子?xùn)鸥駡D提取1 500個(gè)樣本的對(duì)應(yīng)的驅(qū)動(dòng)力因素值作為自變量的值。最后將1 500個(gè)樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SPSS 17.0，采用“Back Wald”方法進(jìn)行Logistic回歸分析，篩選對(duì)景觀類型轉(zhuǎn)化具有顯著影響(p<0.05)的因素進(jìn)行驅(qū)動(dòng)力分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 四平市景觀格局動(dòng)態(tài)變化分析

通過(guò)對(duì)1990—2018年的四平市不同時(shí)期遙感影像解譯，揭示不同時(shí)間尺度景觀格局變化。四平市1990—2018年間耕地和城鎮(zhèn)面積整體呈增加的趨勢(shì)，分別由1990年的11 652.20 km2和32.20 km2增長(zhǎng)至2018年的12 199.60 km2和51.80 km2。林地、草地和水域面積均呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)，分別由1990年的1 432.20 km2、345.80 km2和189.00 km2降低至2018年的1 274.00 km2、239.40 km2和110.60 km2。而未利用地變化波動(dòng)較大，呈現(xiàn)先降低后增高的趨勢(shì)(圖1)。表明四平市隨著城鎮(zhèn)化的加劇，人口對(duì)糧食和土地的需求較大，耕地和城鎮(zhèn)用地逐漸增高，耕地和城鎮(zhèn)用地逐年占用草地和未利用地，導(dǎo)致生態(tài)用地?fù)p失。

圖1 四平市1990—2018年景觀類型演變Fig.1 Evolution of landscape types in Siping City from 1990 to 2018

對(duì)景觀空間分布而言(圖2)，四平市以耕地為主，集中分布于整個(gè)區(qū)域。林地分布于四平市東南部，城鎮(zhèn)集中分布于西北部，呈現(xiàn)“對(duì)稱分布”。1990—2018年?yáng)|南部地區(qū)林地面積銳減，東北部略有增加，整體呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢(shì)。研究期間，東遼河流域水來(lái)源及水域面積略有降低，但東遼河南部地區(qū)的來(lái)水量呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，水域面積擴(kuò)大。西部地區(qū)的未利用地、草地面積略有降低。城鎮(zhèn)用地面積在1990—2000年基本穩(wěn)定，在2000—2018年逐漸增加。

2.2 四平市景觀類型動(dòng)態(tài)變化特征分析

近30 a來(lái)，四平市斑塊數(shù)量1990—2018年呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，斑塊密度和邊界密度也逐漸增加，由1990年的4.972 0個(gè)/102·m2和69.036 2 m/hm2增加到2018年的4.991 6個(gè)/102·m2和69.136 4 m/hm2，斑塊平均面積呈現(xiàn)降低的趨勢(shì)，由1990年的20.929 8 m2降低到2018年的20.849 3 m2(表1)。結(jié)果表明1990—2018年四平市景觀破碎化不明顯；斑塊形狀的復(fù)雜性通過(guò)景觀面積加權(quán)平均分維數(shù)表征，反映出斑塊形狀從簡(jiǎn)單至復(fù)雜。近30 a分維數(shù)呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，四平市景觀幾何形狀趨向簡(jiǎn)單化；蔓延度指標(biāo)反映不同斑塊類型在景觀格局中呈現(xiàn)團(tuán)聚或延展的態(tài)勢(shì)， 反映了景觀連接性。 1990—

a.1990年；b.2000年；c.2010年；d.2018年。圖2 四平市1990—2018年景觀格局演變Fig.2 Landscape pattern evolution of Siping City from 1990 to 2018

2018年蔓延度指數(shù)呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，由50.064 3增加到51.608 6，表明景觀類型的空間連接性逐漸增加；四平市近30 a的Shannon-Wiener指數(shù)呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，而均勻度指數(shù)則相反，景觀利用類型多樣化和破碎化是其主要原因。

2.3 景觀類型間動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

基于ArcGIS 10.1平臺(tái)計(jì)算景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣，統(tǒng)計(jì)匯總獲得1990—2018年景觀類型動(dòng)態(tài)變化(表2)。結(jié)果表明：1980—2010年林地向草地和耕地轉(zhuǎn)變，草地主要轉(zhuǎn)移為耕地，水域向耕地、城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，城鎮(zhèn)一部分轉(zhuǎn)移為耕地，未利用地主要轉(zhuǎn)移為草地。近10 a間林地和草地轉(zhuǎn)出面積增加較多，以林地為主，水域次之；城鎮(zhèn)主要向耕地和林地轉(zhuǎn)移。整體而言，近30 a來(lái)，林地向耕地和草地轉(zhuǎn)移，草地向林地、耕地和未利用地轉(zhuǎn)移，土地利用整體呈現(xiàn)退化態(tài)勢(shì)。

2.4 四平市景觀演化驅(qū)動(dòng)力分析

2.4.1 耕地景觀演化驅(qū)動(dòng)力分析

根據(jù)顯著水平和Wald統(tǒng)計(jì)量結(jié)果，研究區(qū)1990—2010年，景觀類型轉(zhuǎn)變主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素依次為總?cè)丝? GDP>距河流距離>土壤有機(jī)質(zhì)>降水；根據(jù)解釋權(quán)重大小，2010—2018年主要驅(qū)動(dòng)因子依次為總?cè)丝?GDP>高程>距河流距離>土壤有機(jī)質(zhì)>有效灌溉面積>降水。耕地空間驅(qū)動(dòng)模型中兩階段驅(qū)動(dòng)力相差不明顯，兩階段主要驅(qū)動(dòng)因素均以人口和GDP為主，主要由于人口的增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展對(duì)糧食的剛性需求較大，進(jìn)而導(dǎo)致耕地增加迅猛(表3)。

表1 四平市1990—2018年景觀指數(shù)變化

表2 四平市1990—2018年景觀轉(zhuǎn)移矩陣

2.4.2 林地景觀演化驅(qū)動(dòng)力分析

研究區(qū)1990—2010年，景觀類型轉(zhuǎn)變主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素依次為土壤有機(jī)質(zhì)>森林覆蓋率>距河流距離>降水>高程>坡度>GDP；基于權(quán)重計(jì)算結(jié)果，2010—2018年驅(qū)動(dòng)力大小依次為土壤有機(jī)質(zhì)>森林覆蓋率>距河流距離>降水>高程(表4)。1990—2010年土壤有機(jī)質(zhì)、森林覆蓋率、距河流距離和降水均為重要的解釋變量。森林覆蓋率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，表明對(duì)森林覆蓋率的提升起到正反饋效果。同時(shí)，提高1%的森林覆蓋率，其他類型轉(zhuǎn)向林地的概率于1990—2010年和2010—2018年分別增加6.147倍和4.315倍。土壤有機(jī)質(zhì)、降水和距河流距離也增加了對(duì)林地轉(zhuǎn)化的驅(qū)動(dòng)，主要由于一方面提供了適宜的土壤條件，另一方面提供了充分的水源，表明土壤有機(jī)質(zhì)含量越高，距水源越近，降水越充足的區(qū)域，其他景觀類型轉(zhuǎn)向?yàn)榱值氐母怕试酱蟆?/p>

表3 耕地要素驅(qū)動(dòng)力模擬結(jié)果

表4 林地要素驅(qū)動(dòng)力模擬結(jié)果

2.4.3 草地景觀演化驅(qū)動(dòng)力分析

研究區(qū)1990—2010年，景觀類型轉(zhuǎn)變主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素依次為草地覆蓋率>土壤有機(jī)質(zhì)>距河流距離>降水>高程>坡度>氣溫；基于權(quán)重計(jì)算結(jié)果，2010—2018年驅(qū)動(dòng)力大小依次為草地覆蓋率>土壤有機(jī)質(zhì)>距河流距離>降水>高程>氣溫(表5)。1990—2018年草地覆蓋率、土壤有機(jī)質(zhì)、距河流距離和降水均為重要的解釋變量。草地格局變化驅(qū)動(dòng)因素以草地覆蓋率、土壤有機(jī)質(zhì)、距河流距離和降水等自然因素為主，主要由于該因子是草地的主要生長(zhǎng)條件，直接驅(qū)動(dòng)草地的生成轉(zhuǎn)化。值得注意的是，對(duì)于草地而言，除上述主導(dǎo)因子外，氣溫和高程也起到重要的作用，主要是由于隨著全球氣候變暖的加劇，高海拔地區(qū)融雪水及降水豐富、氣溫逐漸增加，為草地的草生長(zhǎng)提供了良好的條件。

表5 草地要素驅(qū)動(dòng)力模擬結(jié)果

2.4.4 水域景觀演化驅(qū)動(dòng)力分析

研究區(qū)1990—2010年，景觀類型轉(zhuǎn)變主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素依次為降水>氣溫>坡度>高程>距河流距離；基于權(quán)重計(jì)算結(jié)果，2010—2018年主要驅(qū)動(dòng)因子依次為氣溫>降水>高程>坡度>距河流距離(表6)。1990—2018年氣溫和降水均為重要的解釋變量，其結(jié)果顯示正相關(guān)性，表明氣溫和降水的增加使研究區(qū)的水分輸入增大，進(jìn)而導(dǎo)致水域面積的增加。值得注意的是，水域轉(zhuǎn)化概率與距河流距離呈負(fù)相關(guān)，距離河流越近其水域轉(zhuǎn)化概率越大，主要由于水域周邊均為灘涂、濕地和草地等，隨著氣候變暖導(dǎo)致融雪水和降水量增加，水量增加，逐漸占據(jù)周邊濕地及灘涂區(qū)域，進(jìn)而擴(kuò)大了水域面積。

2.4.5 城鎮(zhèn)景觀演化驅(qū)動(dòng)力分析

研究區(qū)1990—2010年，景觀類型轉(zhuǎn)變主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素依次為人口>GDP>距道路距離>距河流距離>高程>坡度>森林覆蓋率；基于權(quán)重計(jì)算結(jié)果，2010—2018年，驅(qū)動(dòng)因子貢獻(xiàn)依次為人口>GDP>距道路距離>高程>坡度>距河流距離(表7)。1990—2018年四平市人口、GDP、距道路距離、距河流距離、高程和坡度均為城鎮(zhèn)化景觀變化的重要解釋因子。人口和GDP呈正相關(guān)性，表明人口和GDP作為主要驅(qū)動(dòng)力驅(qū)動(dòng)研究區(qū)的城鎮(zhèn)化。人口增加導(dǎo)致城建住房剛性需求增強(qiáng)，加大對(duì)灰色基礎(chǔ)設(shè)施的需求，拉動(dòng)固定資產(chǎn)的投資比例。因此，人口和GDP對(duì)城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張貢獻(xiàn)較大，提高每萬(wàn)人其他類型轉(zhuǎn)向農(nóng)用地的概率于1990—2010年和2010—2018年分別增加2.646倍和2.189倍，每增加單位億元GDP，其他類型轉(zhuǎn)向城鎮(zhèn)的概率于1990—2010年和2010—2018年分別增加3.315倍和4.751倍。距道路和河流的距離對(duì)城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張影響呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，與草地和林地的轉(zhuǎn)化相反，佐證了河流作為水源地對(duì)林地和草地的貢獻(xiàn)。同時(shí)海拔和坡度對(duì)城鎮(zhèn)用地的轉(zhuǎn)化呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，表明高海拔地區(qū)人口稀少，集中分布于地勢(shì)相對(duì)平緩的平原地帶。

表6 水體要素驅(qū)動(dòng)力模擬結(jié)果

表7 城鎮(zhèn)要素驅(qū)動(dòng)力模擬結(jié)果

3 結(jié)論

(1)四平市景觀格局以耕地和林地為主。近30 a來(lái)四平市城鎮(zhèn)景觀和林地景觀面積激增，耕地景觀面積比例銳減。整體上，城鎮(zhèn)景觀和耕地景觀呈現(xiàn)破碎化的趨勢(shì)。

(2)從土地利用轉(zhuǎn)移來(lái)看，主要為耕地向林地轉(zhuǎn)化。隨著城市化進(jìn)程的加快，林地和草地逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)用地。表明四平市隨著城鎮(zhèn)化的加劇，人口對(duì)糧食和土地的需求較大，耕地和城鎮(zhèn)用地面積逐漸增大，進(jìn)而侵占林地、草地和未利用地，造成生態(tài)用地?fù)p失，生態(tài)平衡破壞。

(3)1990—2018年四平市景觀演變是自然環(huán)境因子、社會(huì)-經(jīng)濟(jì)復(fù)合因子綜合作用的結(jié)果，其中社會(huì)經(jīng)濟(jì)(GDP、人口)和政策保護(hù)(退耕還林、還草)對(duì)景觀格局演變的直接作用更為明顯。自然因素主要以坡度、高程、距河流距離和距道路距離為主。因此，在大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)和進(jìn)行開(kāi)發(fā)利用的同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)生態(tài)景觀的保護(hù)，保證最基本的生態(tài)保護(hù)紅線。