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    基于GIS和RS的大興安嶺地區(qū)土地利用變化及驅動力分析

    2022-05-08 03:01:32肖海婷姚雨荷
    科技創(chuàng)新與應用 2022年12期
    關鍵詞:大興安嶺地區(qū)林地土地利用

    肖海婷,姚雨荷,張 羽,李 苗

    (哈爾濱師范大學 地理科學學院,黑龍江 哈爾濱 150025)

    土地利用/土地覆被變化(LUCC)是全球環(huán)境變化研究的核心領域[1],其中土地利用變化是土地覆被發(fā)生變化的最主要因素[1-2]。土地覆被變化將會對土壤、水資源等自然資源以及氣候、水循環(huán)等生態(tài)系統(tǒng)產生影響,直接關系到人類社會的可持續(xù)發(fā)展。有研究表明大量森林轉變?yōu)檗r田為全球范圍內LUCC的變化趨勢[3],而森林作為“地球之肺”調節(jié)著全球氣候與生態(tài)平衡,其面積的大量減少必將對生態(tài)系統(tǒng)產生一定的影響,為解決這一類重大環(huán)境問題,國際社會發(fā)起并組織了國際地圈生物圈計劃(IGBP)[4]等多項全球變化研究計劃,而這些計劃均需以LUCC作為基礎,進而對生物地球化學、生物多樣性、可持續(xù)發(fā)展、全球氣候變化等問題開展研究。我國作為最大的發(fā)展中國家,對區(qū)域范圍內LUCC的研究可為糧食供應、資源配置、生態(tài)安全等重大問題提供支持與指導。

    目前,土地利用變化已成為“國際全球環(huán)境變化人文因素計劃”(IHDP)的重要研究領域[5],眾多國內外學者對全球或區(qū)域土地利用變化進行了不同程度的研究。Paeth等人[6]研究發(fā)現(xiàn)土地利用變化會引起非洲熱帶部分地區(qū)地表熱收支平衡變化和水循環(huán)減弱等環(huán)境問題,進而對局部地區(qū)氣候產生影響;傅伯杰等[7]通過研究黃土丘陵溝壑區(qū)的羊圈溝流域1984、1996年土地利用變化對流域土壤養(yǎng)分、土壤水分分布等的影響,探討了土地利用變化對區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的影響規(guī)律;于興修等[8]選擇1985、1995、2000年浙江省西苕溪流域遙感數(shù)據(jù),研究土地利用/土地覆被變化對其景觀生態(tài)效應影響,并對建設與恢復景觀生態(tài)系統(tǒng)提出了相應的措施。引起土地利用變化的驅動力因素復雜多樣,主要包括自然、社會經濟、制度等因素[9]。19世紀以來,人類活動已成為土地利用變化的主要驅動力,從不同角度研究土地利用變化及其驅動力是人類社會可持續(xù)發(fā)展的必要條件,是解決區(qū)域社會經濟發(fā)展與生態(tài)保護關系問題的基礎。目前國際上對土地利用/土地覆被變化驅動機制的研究通常融合多動力因子進行綜合分析并采用多種方法結合的分析模型[10]。劉殿偉等[11]基于自然與人為因素對松嫩平原西部1954年至2000年間土地利用變化進行分析,研究出松嫩平原西部脆弱的生態(tài)環(huán)境是以人類不合理的土地開發(fā)方式為主導及半干旱氣候條件共同作用的結果。朱會義等[12]利用RS與GIS技術對環(huán)渤海地區(qū)1985年至1995年土地利用變化進行驅動力分析,得出耕地為研究區(qū)內土地利用變化的核心類型,國家土地保護政策為其他用地轉化為耕地的主要驅動力。

    目前,GIS與RS為國際上研究土地利用/土地覆被變化的主要技術手段,GIS與RS技術結合可對大尺度區(qū)域范圍進行較為精細的動態(tài)檢測。因遙感技術具有探測范圍廣、時效性強、受地形地貌影響小、獲取信息豐富等優(yōu)點,我國自上世紀80年代以來,便使用遙感技術對土地資源利用情況進行調查。GIS強大的數(shù)據(jù)維護與空間分析功能可對區(qū)域土地利用情況進行更為高效、準確、科學的分析。

    大興安嶺地區(qū)為我國重點國有林區(qū),是我國北方最重要的生態(tài)安全保護屏障之一[13],維護大興安嶺地區(qū)生態(tài)平衡在國家生態(tài)安全體系中具有戰(zhàn)略性意義。大興安嶺地區(qū)是我國“十二五”規(guī)劃中全國經濟轉型綠色發(fā)展示范區(qū)以及生態(tài)功能區(qū)[14],隨著經濟發(fā)展的進程,土地利用變化將會變得較為活躍,研究其土地利用變化時空分布特點與趨勢以及分析其變化驅動力對平衡大興安嶺地區(qū)經濟發(fā)展與生態(tài)保護具有極為重要的意義,其分析結果可作為大興安嶺地區(qū)進行規(guī)劃與保護土地資源的關鍵依據(jù)。

    1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

    1.1 研究區(qū)概況

    黑龍江大興安嶺地區(qū)地理坐標為北緯50°07′~53°34′,東經121°12′~127°02′,位于大興安嶺山脈東北坡,是中國最北端的地級行政區(qū),北望俄羅斯,南接黑河市,西南部毗鄰內蒙古自治區(qū),管轄區(qū)域總面積為6.48萬km2[15]。大興安嶺地區(qū)位于寒溫帶大陸性季風氣候區(qū),年氣溫范圍在-45~35℃之間,氣溫年較差較大,年均溫在-3~1℃之間,年均溫較低;研究區(qū)受季風影響大,年均降水量在320~690 mm之間,7-8月份為雨季,占全年降水的85%~90%[16],5-6月為旱季,9月至次年4月為降雪期,約占全年降水的10%;受地形與季風的共同影響,夏季形成明顯的西旱東濕的山地性氣候,而冬季因大陸性季風較強,全區(qū)氣候均寒冷干燥;春夏季交替期間,全區(qū)大風、雷電天氣較多,因此極容易發(fā)生森林火災,夏秋季交替期間,氣溫驟降現(xiàn)象時常發(fā)生,易形成凍害現(xiàn)象。大興安嶺地區(qū)地處寒溫帶,是典型的寒溫帶針葉、落葉闊葉林區(qū)[17],夏季海洋性季風與肥沃的土壤形成了植物生長的有利條件。大興安嶺地區(qū)原始森林茂密,是中國重要的林業(yè)基地之一[18],主要樹種有樟子松、興安落葉松、山楊和白樺等[19-20]。

    1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

    1.2.1 數(shù)據(jù)來源

    選取大興安嶺地區(qū)1990年、2000年、2010年的Landsat5 TM遙感影像數(shù)據(jù)以及2018年Landsat8 OLI遙感影像數(shù)據(jù)。因大興安嶺地區(qū)6至9月降雪較少、冰雪覆蓋范圍較小且植被生長狀況較好,故各年影像選取原則為:選取時間范圍在6月中旬至9月中旬,并以7月中旬為最佳影像獲取時間、云量為符合時間要求影像中云量最小的影像。所有遙感影像數(shù)據(jù)均下載于地理空間數(shù)據(jù)云網站(http://www.gscloud.cn/)。

    黑龍江省大興安嶺地區(qū)矢量邊界數(shù)據(jù)下載于地理國情檢測云平臺(http://www.dsac.cn/)。本研究還用到相關年份的《中國林業(yè)和草原統(tǒng)計年鑒》[21]《黑龍江統(tǒng)計年鑒》[22]《大興安嶺年鑒》[23]等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

    1.2.2 數(shù)據(jù)預處理

    本研究使用ENVI5.3對影像進行輻射定標和FLAASH大氣校正處理。經輻射校正后,樣本點的光譜曲線與標準地物光譜曲線較為符合[24]。為消除不同時期影像之間的色差以及黑邊的影響,使用ENVI5.3中的Seamless Mosaic工具對研究區(qū)影像進行了勻色、黑邊去除處理。

    2 研究方法

    2.1 遙感圖像分類

    根據(jù)研究區(qū)地物分布狀況與遙感影像特點將土地利用類型劃分為林地、建設用地、水域、其他地類四類。選擇影像上各類地物中具有代表性的典型訓練樣本,運用ENVI5.3中的n-D Visualizer工具查看樣本的可分離性,對所選樣本進行優(yōu)化提純直至各類別點群明顯分離為止。充分優(yōu)化訓練樣本后,選擇基于統(tǒng)計學習理論、適用于小樣本且分類精度高的支持向量機方法(Support Vector Machine,SVM)對影像進行分類[25-26]。影像分類后進行主/次要分析(Majority/Minority Analysis)、類別合并(Combine Classes)、局部修改等處理。

    2.2 分類精度評價

    使用ENVI5.3中的Generate Random Sample Using Ground Truth Image工具生成每個地物類別各500個隨機樣本點,通過與Google Earth等高分辨率衛(wèi)星地圖對比,使用Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs工具生成基于真實樣本的混淆矩陣。將混淆矩陣計算得到的生產者精度、用戶精度、總體精度和Kappa系數(shù)作為評價指標[27]。

    2.3 土地利用動態(tài)度

    土地利用動態(tài)度是研究土地利用時空變化的常用模型之一[28],本研究采用單一土地利用動態(tài)度作為研究區(qū)土地利用類型變化幅度和速度的計算模型,其可反映研究區(qū)內某一土地利用類型在不同時空的數(shù)量變化情況,其表達公式為:

    式(1)中,K表示研究區(qū)內某一土地類型在特定時段內的單一土地利用動態(tài)度,Ua和Ub分別為期初和期末的面積數(shù),T為該次計算的時間跨度。

    2.4 土地利用轉移矩陣

    土地利用轉移矩陣是表達研究區(qū)內不同時間用地類型間相互轉化的二維矩陣,可反映發(fā)生用地變化的位置和面積,以及追蹤其轉移方向及軌跡[29-30],其數(shù)學表達式為:

    式(2)中,Sij表示研究區(qū)某一時間范圍T1-T2內地物i轉化為地物j的面積大小,i、j分別表示初期T1與末期T2時地物類型,n表示土地利用類型總數(shù)。本研究使用ArcGIS的Raster Calculator工具對柵格圖像的同一位置的相鄰各期年份分類結果像元進行運算。

    3 結果與分析

    3.1 土地利用變化時空分析

    大興安嶺地區(qū)各期土地利用類型分布圖如圖1所示。大興安嶺地區(qū)林地占比較大,且林地總面積逐年有所增加。水域除1990-2000年南部新增水域外,其他水域近乎均為黑龍江、額木爾河、呼瑪河等河流流域水體,水域面積及分布范圍變化較小。大興安嶺地區(qū)因特殊地理位置及氣候條件,建設用地面積較少且分布較為稀散。其他類型主要為分布在北部山坡上的草地、研究區(qū)東北部與南部的耕地以及過火區(qū)域。研究區(qū)北部1990年后其他地類明顯轉化為林地,2000-2010年間,研究區(qū)東北部有部分林地轉化為其他地類,研究區(qū)西部及南部各期土地利用變化較不明顯。

    圖1 大興安嶺地區(qū)1990年、2000年、2010年和2018年土地利用類型分布圖

    3.2 分類精度評價結果

    各期遙感影像分類精度顯示,總體生產者精度水域最大,林地最小;總體用戶精度林地最大,建設用地最??;1990年與2000年總體精度最高,均為88%;2018年總體精度最低,為82%,各評價系數(shù)顯示四期影像分類結果總體精度均大于80%;1990年與2000年Kappa系數(shù)最大,均為84%,2018年Kappa系數(shù)最小,為76%,總體Kappa系數(shù)均大于75%,整體分類精度較高,滿足研究所需精度要求。

    3.3 土地利用動態(tài)度分析

    根據(jù)單一土地利用動態(tài)度模型計算研究區(qū)1990-2000年、2000-2010年和2010-2018年3個時間段各土地利用類型面積變化及動態(tài)度,計算結果見表1。

    表1 大興安嶺地區(qū)1990-2018年各土地利用類型面積變化及動態(tài)度

    由各時間段土地利用類型面積變化及動態(tài)度結果可知:(1)各時間段內,林地與建設用地面積均呈逐年擴大趨勢,而其他地類面積呈縮小趨勢,1990-2000年林地面積單一地類動態(tài)度最大,增加了11772.5km2,2010-2018年其他地類動態(tài)度最大,減少了3159.0km2;(2)在各土地利用類型中,其他地類在各時間段動態(tài)度均較大,建設用地動態(tài)度總體較小,其結果反映出,其他地類的變化速率較快而建設用地面積變化速率較慢,各地類面積總體變化速率由大到小依次為其他、林地、水域、建設用地。

    3.4 土地利用轉移矩陣分析

    表2為統(tǒng)計得到的土地利用轉移矩陣。由統(tǒng)計結果可知,主要的土地利用轉移形式為其他轉移為林地、林地轉移為其他、其他轉移為水域、水域轉移為林地。從整體看,林地與其他之間轉化最為明顯,說明這兩類地物間受相同因素影響時,二者呈此消彼長的關系;建筑用地與其他各類型間轉換不明顯;不同年間林地、其他與水域的非轉移面積較大。

    表2 1990-2018年大興安嶺地區(qū)土地利用轉移矩陣 單位:km2

    4 土地利用變化驅動因素分析

    4.1 自然因素

    大興安嶺地區(qū)地處中高緯度,屬于寒溫帶大陸性季風氣候,冬季寒冷干燥,夏季炎熱多雨,雷電天氣發(fā)生頻繁,易發(fā)生森林火災[23]。寒溫帶冬季溫度較低,有利于土壤積累大量的有機質,為植被的生長提供了豐富的營養(yǎng),促進了當?shù)亓謽I(yè)經濟的發(fā)展。本研究根據(jù)《大興安嶺年鑒》與中國氣象科學數(shù)據(jù)統(tǒng)計了1990-2018年大興安嶺地區(qū)6-9月平均降水量與氣溫,對林地與其他面積變化進行統(tǒng)計分析,得到統(tǒng)計如圖2所示。

    由圖2可知,1990-2018年每年6-9月平均溫度局部略有波動,并且其他地類面積的變化程度與平均氣溫變化的幅度有關,說明其他地類的變化情況主要受自然條件影響。溫度與降水對林地面積變化也有一定影響,從1990年、2000年、2010年與2018年林地面積變化情況分析,雨熱同期有利于林地面積的增加。

    圖2 大興安嶺地區(qū)1990-2018年林地、其他地類面積與6-9月平均氣溫、降水量變化關系圖

    4.2 社會因素

    4.2.1 人口因素

    通過收集1990-2018年城鎮(zhèn)人口數(shù)、農村人口數(shù)與總人口數(shù),經計算得到城鎮(zhèn)人口比率與農村人口比率,分別與研究時間范圍內各期建設用地與其他地類總面積進行對比分析,由圖3可明顯看出城鎮(zhèn)人口比率呈上升趨勢,而農村人口比率呈下降趨勢。同時由圖3與圖4知,隨著城鎮(zhèn)人口比率的升高,建筑用地面積呈擴張趨勢,而其他地類面積呈下降趨勢;1990-2000年期間城鎮(zhèn)人口數(shù)增長幅度最大,建設用地面積與其他地類面積在該時期增加與減少的幅度也較大,因此可反映出該時期大興安嶺地區(qū)城鎮(zhèn)化進程較快,城鎮(zhèn)化進程推動了建設用地面積的增加,并且隨著農村人口數(shù)的減少,其他地類面積中部分耕地也呈現(xiàn)減少趨勢。

    圖3 大興安嶺地區(qū)1990-2018年建設用地面積與城鎮(zhèn)、農村人口比率變化關系圖

    圖4 大興安嶺地區(qū)1990-2018年其他地類面積與城鎮(zhèn)、農村人口比率變化關系圖

    4.2.2 經濟因素

    大興安嶺地區(qū)面積遼闊,具有豐富的自然資源,是我國主要的林木產地之一,林業(yè)經濟是大興安嶺地區(qū)重要的經濟發(fā)展支柱以及重點發(fā)展產業(yè)。本研究使用SPSS軟件并根據(jù)大興安嶺地區(qū)土地利用情況以及1990-2018年大興安嶺經濟統(tǒng)計數(shù)據(jù),選取GDP(億元)、工業(yè)生產總值(億元)、林業(yè)產值(億元)這3個主要反映經濟狀況的變量,研究與林地、建設用地、其他地類面積的變化驅動因素之間的關系,計算皮爾遜相關系數(shù)并對相關系數(shù)顯著性進行檢驗,結果見表3。

    通過表3可分析得出,建設用地面積的變化與本研究選取的3個經濟因子之間皮爾遜系數(shù)r值均大于0.9且雙尾檢驗概率P值均小于0.5,通過了顯著性檢驗并且表明建設用地面積變化與經濟發(fā)展之間存在顯著的正相關性,該結果也符合社會經濟發(fā)展與建設用地供應需求之間的一般關系[31]。林地面積變化與林業(yè)產值兩個變量間皮爾遜系數(shù)r為0.944,雙尾檢驗概率P=0.006<0.01,表明二者具有極強的相關性,該結果在一定程度上反映了林地狀況與林業(yè)之間相互影響,合理利用林地資源既可為林業(yè)經濟發(fā)展提供資源保障,也促進林業(yè)經濟的發(fā)展,同時林業(yè)經濟的發(fā)展也可對林地資源的保護提供經濟支撐,因此大興安嶺地區(qū)需加強對資源型城市的合理優(yōu)化,協(xié)調好經濟發(fā)展和林地資源保護之間的關系。其他地類面積與經濟3個因子之間均呈負相關,但負相關程度稍低,本研究分析認為,因大興安嶺地區(qū)未利用地面積較多且人為污染破壞較少[32],因此其他地類面積變化不僅受經濟因素的主導,自然因素也是影響力較大的因素。經濟因素與大興安嶺地區(qū)土地利用變化具有雙向影響性,經濟發(fā)展對土地利用的需求變化可以改變土地利用的情況與速率,同時作為資源型城市的大興安嶺地區(qū)土地資源合理配置對當?shù)亟洕l(fā)展也具有重要影響。

    表3 林地、建設用地、其他地類與3個主要經濟因子相關分析表

    4.2.3 政策因素

    20世紀80年代以來,環(huán)境保護已成為基本國策之一,是我國建設資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會的開端。國務院先后對經濟發(fā)展提出了一系列規(guī)劃并對我國生態(tài)結構進行了根本性調整[33],開始實施退耕還林還草[34]、野生動植物保護及自然保護區(qū)建設[35]等生態(tài)工程,通過這些政策的建設與實施來維持經濟與生態(tài)環(huán)境建設之間的平衡。

    大興安嶺國家重點林區(qū)作為我國北方的重要保護屏障,國家先后出臺了一系列政策,不斷加大對大興安嶺生態(tài)保護恢復的支持力度,不斷完善財政扶持政策,大力推動大興安嶺國有重點林區(qū)生態(tài)保護建設。2000年“天保工程”的實施,有效地改善了大興安嶺地區(qū)天然林商業(yè)過度采伐現(xiàn)象,并且控制了森林資源等的過度消耗;2004年中央財政正式建立了森林生態(tài)效益補償制度[36],森林資源得到有償使用,這一制度既有效保護了森林資源也促進了林業(yè)經濟的發(fā)展;2014年大興安嶺實施全面停止商業(yè)性采伐[37],這些制度和政策實施以來,效果顯著,大興安嶺地區(qū)近30年來全區(qū)森林面積和森林覆蓋率實現(xiàn)了“雙增長”現(xiàn)象。

    林業(yè)經濟作為大興安嶺地區(qū)最重要的經濟支柱之一,對森林資源的保護也促進了當?shù)亟洕陌l(fā)展,森林資源已成為大興安嶺地區(qū)吸引眾多企業(yè)投資的法寶,當?shù)卣布哟罅藢α窒陆洕l(fā)展的力度。大興安嶺地區(qū)經濟發(fā)展推動了城鎮(zhèn)化的進程,讓大興安嶺地區(qū)形成了以森林資源為依托的資源型城市,使得大興安嶺各用地類型之間變化變得更為活躍。

    5 結論

    本研究在使用ArcGIS與ENVI軟件對大興安嶺地區(qū)1990、2000、2010以及2018年共4期遙感數(shù)據(jù)解譯的基礎上,得到了大興安嶺地區(qū)1990、2000、2010以及2018年各期土地利用類型分布圖,運用單一土地利用動態(tài)度模型、土地利用轉移矩陣等計算模型對大興安嶺地區(qū)1990-2018年土地利用時空分布特點進行分析,并結合主成分分析、因子分析、相關性分析等統(tǒng)計學方法對大興安嶺地區(qū)土地利用變化驅動力因素進行研究,結果表明:

    (1)在大興安嶺地區(qū)土地類型中,林地面積占比最大,平均占總面積的72%,各土地利用類型面積比例由大到小依次為:林地>其他地類>水域>建設用地。

    (2)在不同時期,大興安嶺地區(qū)各土地利用類型之間變化的方向與幅度均有差異。1990-2018年間,其他地類面積變化最大,共減少了16 801.9 km2;其次為林地,面積共增加15 725.3 km2;因大興安嶺地區(qū)城市化水平較低以及生態(tài)保護力度較大,因此水域與建設用地面積并未有較大幅度的變化。各土地利用類型總體變化幅度由大到小依次為:其他地類>林地>水域>建設用地。

    (3)自然、經濟、政策因素為土地利用變化的主要驅動力。其中,自然因素為水域與其他地類的主要驅動力,水域與其他地類面積變化受氣候條件影響較大;自然與政策因素為林地面積變化的重要驅動力,因此森林防火與加大生態(tài)保護力度對大興安嶺地區(qū)林地面積增加至關重要;經濟因素為建設用地面積變化的主要驅動力,因此協(xié)調經濟發(fā)展與生態(tài)保護的關系是大興安嶺地區(qū)作為資源型城市發(fā)展的關鍵。

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