“一帶一路”典型區(qū)土地利用變化熱點(diǎn)區(qū)判別與其影響因素*

金 琦，許爾琪，張紅旗，張旭晴

（1.吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 130061；2.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；3.陸地表層格局與模擬院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101）

0 引言

土地利用與覆蓋變化的熱點(diǎn)區(qū)域代表了土地覆蓋頻繁或大規(guī)模發(fā)生變化的區(qū)域，大范圍的區(qū)域發(fā)展通常是不平衡的，Bera[3]等通過識(shí)別熱點(diǎn)區(qū)域揭示了印度Parganas 地區(qū)的建成區(qū)不均衡增長(zhǎng)對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，因此探明熱點(diǎn)區(qū)域具有促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的意義。同時(shí)熱點(diǎn)區(qū)域因劇烈的土地覆蓋變化會(huì)產(chǎn)生破碎的景觀格局進(jìn)而導(dǎo)致嚴(yán)重環(huán)境和生態(tài)問題，Alma[4]等通過熱點(diǎn)識(shí)別發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的農(nóng)業(yè)發(fā)展加劇了墨西哥段的科羅拉多河流域的干旱情況。熱點(diǎn)識(shí)別也有助于對(duì)環(huán)境的保護(hù)，Strassburg 等通過熱點(diǎn)區(qū)域識(shí)別確定了全球生物群落的優(yōu)先恢復(fù)區(qū)域，發(fā)現(xiàn)優(yōu)先恢復(fù)15%的變化過的熱點(diǎn)區(qū)域就可以極大程度地改善生物群落的生存環(huán)境[5]。熱點(diǎn)識(shí)別還有助于保護(hù)對(duì)土地利用變化敏感的物種，Treglia 發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)土地覆蓋變化對(duì)瀕危蟾蜍物種的棲息地適宜性具有多尺度的影響[6]。因此從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，檢測(cè)土地利用與覆蓋變化的熱點(diǎn)識(shí)別有利于深度了解區(qū)域時(shí)空變化，有效地利用土地資源，為區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、治理提供理論依據(jù)，同時(shí)也為人與自然的互動(dòng)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

“一帶一路”合作倡議以全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇為目的，旨在“和平合作、開放包容、互學(xué)互鑒、互利共贏”[7]。目前，“一帶一路”典型區(qū)內(nèi)的與土地覆蓋相關(guān)的研究大多集中于單獨(dú)或者某幾個(gè)地區(qū)或國(guó)家[8,9]，或針對(duì)單一的土地利用類型的利用形態(tài)、變化趨勢(shì)和驅(qū)動(dòng)因素等方面為研究目標(biāo)[10-13]。以“一帶一路”為整體的研究有探究地理格局特點(diǎn)并分析區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)[14]，或土地覆蓋與生態(tài)系統(tǒng)檢測(cè)與評(píng)價(jià)[15,16]。但對(duì)于“一帶一路”典型區(qū)土地利用與覆蓋變化的熱點(diǎn)區(qū)域的了解甚少，不利于制定有針對(duì)性的保護(hù)計(jì)劃和方針。識(shí)別“一帶一路”范圍內(nèi)土地利用與覆蓋變化的熱點(diǎn)區(qū)域及熱點(diǎn)的影響因素對(duì)于加強(qiáng)“一帶一路”典型區(qū)自然資源的保護(hù)，應(yīng)對(duì)全球氣候變化、防范自然風(fēng)險(xiǎn)和制定經(jīng)濟(jì)合作方針具有重要意義。

熱點(diǎn)區(qū)域被定義為土地覆蓋變化在空間上高度集中的區(qū)域[17]。在以往的研究中土地變化的熱點(diǎn)區(qū)域的識(shí)別通常由3 種不同的技術(shù)來確定，分別為基于核密度估計(jì)的熱力圖[18]、局部莫蘭指數(shù)的空間聚類[19]和Gi統(tǒng)計(jì)[20,21]。3 種技術(shù)的共同點(diǎn)都是通過對(duì)土地覆蓋變化的空間分布進(jìn)行分析，識(shí)別土地覆蓋變化的聚集現(xiàn)象。核密度估計(jì)的熱點(diǎn)力圖僅通過土地覆蓋變化的分布進(jìn)行聚集，不考慮土地覆蓋的變化量和速率等要素，因此無法探測(cè)到土地覆蓋變化在一定時(shí)間內(nèi)劇烈變化的區(qū)域[22]，例如迅速的城市擴(kuò)張[23]。而局部莫蘭指數(shù)的空間聚類和Gi 統(tǒng)計(jì)都是根據(jù)土地覆蓋變化要素的平均值對(duì)整體進(jìn)行評(píng)估分析，以識(shí)別局部空間自相關(guān)現(xiàn)象，但局部莫蘭指數(shù)的方法對(duì)于土地覆蓋變化要素的權(quán)重關(guān)注度略低[19]。因此為了加強(qiáng)對(duì)熱點(diǎn)區(qū)域時(shí)空變化的研究，文章從空間分布和變化速率兩個(gè)角度出發(fā)，利用ESA 提供的CCI-LC 土地覆蓋數(shù)據(jù)集識(shí)別1992—2020 年土地利用變化的熱點(diǎn)區(qū)域，并從自然地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因素探究熱點(diǎn)區(qū)域的土地利用與覆蓋變化的影像因素和分布規(guī)律。為“一帶一路”倡議的推進(jìn)和實(shí)施提供生態(tài)環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和科學(xué)研究背景資料。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

“一帶一路”是一個(gè)開放的合作倡議，共包含65個(gè)國(guó)家，涵蓋東亞、東南亞、南亞、中亞、西亞、歐洲和北非，貫穿亞歐非大陸，其中包含中國(guó)、蒙古、中亞5 國(guó)、南亞8 國(guó)、西亞18 國(guó)、東盟10國(guó)、獨(dú)聯(lián)體7 國(guó)和中東歐16 國(guó)，研究區(qū)范圍如圖1所示。2019年“一帶一路”沿線國(guó)家總?cè)丝跒?7.5億人,經(jīng)濟(jì)總量為29.4 億美元,分別約占全球的62.0%和33.5%[24]。“一帶一路”倡議有助于將提高有限的資源的配置效率，促進(jìn)合作并加快推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域、重點(diǎn)項(xiàng)目，共同面對(duì)氣候變化，應(yīng)對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。而“一帶一路”區(qū)域幅員遼闊，地理?xiàng)l件復(fù)雜，且社會(huì)發(fā)展水平、自然資源分布和生態(tài)狀況存在巨大差異[14]。因此需要將研究關(guān)注于土地利用與覆蓋變化的熱點(diǎn)區(qū)域、關(guān)鍵區(qū)域。

圖1 研究區(qū)分布范圍

1.2 土地利用與覆蓋變化數(shù)據(jù)及分析

研究區(qū)的土地覆蓋數(shù)據(jù)采用了歐洲太空局(ESA)氣候變化倡議土地覆蓋(CCI-LC)數(shù)據(jù)[25]，空間分辨率為300m。經(jīng)過研究區(qū)矢量裁剪并參照土地覆蓋分類系統(tǒng)將原始柵格數(shù)據(jù)重分類為10 個(gè)一級(jí)類別（耕地、林地、草地、灌叢、水體、建設(shè)用地、裸地、永久性冰川雪地、苔原和濕地），詳細(xì)的分類系統(tǒng)如表1 所示。選取1992年、2000年、2010年和2020年4期的研究區(qū)土地覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用與覆蓋變化趨勢(shì)分析。選取土地轉(zhuǎn)移矩陣、凈變化面積、相對(duì)變化速率等指標(biāo)來分析“一帶一路”區(qū)域土地利用變化特征[26,27]。

表1 土地覆蓋分類系統(tǒng)與重分類

1.3 熱點(diǎn)區(qū)域識(shí)別

土地覆蓋變化的熱點(diǎn)區(qū)域應(yīng)體現(xiàn)為三個(gè)方面：面積，速率和空間分布[20]。區(qū)域內(nèi)土地覆蓋變化的面積代表了土地利用變化的程度，而建筑區(qū)域擴(kuò)張的面積由于人口和資源的密集，分布較為集中，且會(huì)對(duì)周圍景觀造成重大影響，應(yīng)作為重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象[28]。同時(shí)考慮到在一定的空間范圍內(nèi)存在廣泛的土地變化類型，而變化類型的數(shù)量代表了景觀的破碎程度[22]。因此將300m 空間分辨率的土地覆蓋變化數(shù)據(jù)聚集到3km 的格網(wǎng)中，并計(jì)算每種變化的面積占比和相對(duì)變化百分比。從每種變化類型中篩選面積大于20%或變化百分比大于20%的格網(wǎng)，疊加后得到每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)土地覆蓋變化類型的數(shù)量。再通過ArcGIS 軟件的G*計(jì)算每個(gè)格網(wǎng)的聚集程度，并得到Z分?jǐn)?shù)作為熱點(diǎn)值。G*統(tǒng)計(jì)量是一個(gè)度量局部樣本的空間聚類程度的指標(biāo)，被計(jì)算為本地樣本值與平均值之間的差值之和，并標(biāo)準(zhǔn)化為Z分?jǐn)?shù)，Z分?jǐn)?shù)越大，代表熱點(diǎn)的聚類越強(qiáng)[18,20]。G*的計(jì)算公式為：

式（1）至（3）中，xj代表柵格j的屬性值，wi,j是柵格i和j的空間權(quán)重，n為柵格總數(shù)。

Obviously, the U.S. side tried to shirk the responsibility to the Chinese government while accepting the Mission against the will of the Chinese government.

1.4 影響熱點(diǎn)區(qū)域的因素分析

土地覆蓋變化熱點(diǎn)形成的影響因素應(yīng)分為自然地理因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素兩部分[29]。自然地理因素如海拔和氣候等在短時(shí)間內(nèi)不會(huì)發(fā)生變化，更主要的是體現(xiàn)在空間差異的分布，因此通常在大尺度的范圍內(nèi)體現(xiàn)[30,31]。而社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素如人口和GDP等在小時(shí)間尺度的影響效果較為明顯，經(jīng)研究表明人類行為是土地利用與覆蓋變化的主導(dǎo)因素[32]。由于指標(biāo)的可獲取性與定量化空間表達(dá)的不同，兩者共同分析容易引起尺度效應(yīng)[33,34]。因此，該文將自然地理因素與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素分開討論，自然地理因素主要分析熱點(diǎn)在不同地理?xiàng)l件下的分布與轉(zhuǎn)型特征，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素以國(guó)家行政邊界為空間統(tǒng)計(jì)單元探究各種指標(biāo)對(duì)于熱點(diǎn)數(shù)量的影響，各種指標(biāo)的來源如表2所示。

表2 熱點(diǎn)形成的影響因素指標(biāo)體系及來源

該文引入地理空間探測(cè)器分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)熱點(diǎn)形成的影響，因子探測(cè)用來識(shí)別自變量對(duì)于因變量的影響程度，交互探測(cè)目的是判斷不同自變量的同時(shí)作用的影響程度[39]。地理空間探測(cè)器用q值來度量影響程度，取值范圍為0～1，表示自變量X對(duì)于Y的解釋能力為q× 100%。q的表達(dá)式為：

式（4）中，i= 1，2，3，…，n，表示自變量X的分層；N和Ni分別為整個(gè)研究區(qū)和i層的像元數(shù)；σ2和分別為研究區(qū)和i層的方差。該文以等距離散法對(duì)各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行離散，離散等級(jí)為5類。

2 結(jié)果與討論

2.1 “一帶一路”典型區(qū)土地覆蓋空間格局及變化特征

“一帶一路”典型區(qū)4個(gè)時(shí)期的土地覆蓋如圖2所示，4個(gè)時(shí)期土地的基本格局差別很小，1992—2020年“一帶一路”典型區(qū)土地覆蓋類型占比最多的是林地，約占總面積的35%。林地主要分布在西伯利亞南部，占總林地的比例約74%。剩余的林地主要分布在中國(guó)東部、東南半島和東歐平原北部，分別占林地的比例為8.5%、8.0%和4.0%。裸地、耕地和草地依次分別約占22%、18%和14%。其中，裸地主要分布在中東地區(qū)、俄羅斯北部、中國(guó)西北、中亞、蒙古和阿富汗及巴基斯坦，分別占裸地比例為35%、24%、15.0%、13.0%、8.0%和4.0%；耕地主要分布在東歐、俄羅斯及小亞細(xì)亞半島、中國(guó)東部、南亞及東南亞等地區(qū)，分別占耕地的比例為50%、20%、20%和10%。草地占總面積14.0%，主要集中在內(nèi)蒙古高原、青藏高原和哈薩克斯坦的半干旱等地區(qū)。灌叢占比4%主要分布在中亞及南亞。同時(shí)，水體、城市用地和濕地等占比很小且分布廣泛，分別占總面積的比例為2.5%、0.6%和2.8%。永久性冰川雪地占總面積的比例為0.5%但集中分布在喜馬拉雅山脈及接近北極的地區(qū)。苔原占總面積0.6%僅分布在俄羅斯境內(nèi)高緯度的地區(qū)。

圖2 1992—2020年“一帶一路”不同時(shí)期土地覆蓋格局

根據(jù)1992— 2020 年研究區(qū)土地利用與覆蓋變化的轉(zhuǎn)移矩陣（表3）表明，總共有5.46%的土地面積經(jīng)歷了土地覆蓋變化。1992—2020 年建設(shè)用地、耕地和草地呈擴(kuò)張趨勢(shì)，分別凈增加了24.61 萬km2、15.46 萬km2和4.69 萬km2。其中，建設(shè)用地面積擴(kuò)張的主要來源是耕地，占建筑用地面積擴(kuò)張的74.16%，主要發(fā)生在中國(guó)的東部沿海地區(qū)、印度和東歐國(guó)家。雖然有一部分的耕地轉(zhuǎn)型為了建設(shè)用地，但28 年來“一帶一路”典型區(qū)的耕地面積依然是增加的。耕地的增加主要來源于林地和裸地，分別占耕地增加的43.23%和31.03%，主要分布在中南半島和東南亞、中亞和中歐國(guó)家等。草地的主要來源是裸地和林地，分別占草地增加量的48.81%和48.56%，主要分布在溫帶大陸性氣候帶中央、地中海氣候帶和俄羅斯林地與草地交界處。而裸地、林地、水體、濕地和灌叢均呈減少的趨勢(shì)，分別為-30.9 萬km2、-6.81 萬km2、-3.72 萬km2、-2.56 萬km2和-0.77 萬km2，其中濕地的主要去向是轉(zhuǎn)為林地，是濕地生態(tài)系統(tǒng)向森林生態(tài)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變。而水體的轉(zhuǎn)化方向比較平均，灌叢的主要去向是林地，冰川積雪和苔原基本保持不變。

表3 1992—2020年“一帶一路”典型區(qū)土地覆蓋變化轉(zhuǎn)移矩陣 萬km2

根據(jù)3 個(gè)時(shí)期的土地利用與覆蓋變化的轉(zhuǎn)移矩陣得知1992—2000 年改變了總面積的1.73%、2000—2010 年改變了2.05%，2010—2020 年改變了2.02%。每種類別的變化面積和相對(duì)變化速率如圖3 所示。草地和建設(shè)用地在3個(gè)時(shí)期內(nèi)都是增加的，而裸地在3個(gè)時(shí)期內(nèi)都是減少的。草地增多的速率越來越快，裸地減少的是速率先快后慢。其中2000—2010 年建設(shè)用地增長(zhǎng)速度最快。值得說明的是盡管建設(shè)用地變化面積并不是最大的，但其變化速率卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他類別，為76.94%。1992—2010 年耕地面積不斷增大，但增長(zhǎng)速率不斷變慢，并在2000—2010 年耕地面積達(dá)到了頂峰。2010—2020 年耕地面積略有下降，中國(guó)和印度是主要發(fā)生耕地減少的國(guó)家。林地面積雖然整體是下降的趨勢(shì)，但在2000—2010 年反而大幅度增加。1992—2000 年灌叢面積是減少的，但2000 后變?yōu)樵黾忧以黾铀俾试絹碓娇臁Ｋw和濕地的變化方向類似，都在1992—2010 年面積不斷減少，并且減少速率越來越快，但在2000 年以后面積開始慢速的恢復(fù)。

2.2 熱點(diǎn)區(qū)域特征

2.2.1 熱點(diǎn)區(qū)域分布特征

3 個(gè)時(shí)期的熱點(diǎn)識(shí)別結(jié)果如圖4 所示，每個(gè)時(shí)期熱點(diǎn)的空間分布、熱點(diǎn)所占面積和熱點(diǎn)所屬的變化類型都有很大的不同。所得的Z-score 小于0 代表非熱點(diǎn)，大于0 為熱點(diǎn)，值越大說明該區(qū)域土地覆蓋變化越劇烈。熱點(diǎn)數(shù)量最多的時(shí)期為2000—2010 年，占比該時(shí)期所有土地覆蓋變化的41.38%，說明2000—2010年研究區(qū)的土地覆蓋變化較為劇烈。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，俄羅斯在3個(gè)時(shí)期都擁有這最高的熱點(diǎn)數(shù)量，俄羅斯的熱點(diǎn)區(qū)域都分布在俄羅斯的東北部。中國(guó)自1992 年以來熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)量是逐年上升的，從東南沿海還是沿東部逐漸發(fā)展，此外自2000年后西北熱點(diǎn)區(qū)域也逐漸增多。印度在2000—2010年出現(xiàn)熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)量減少的情況，而東南亞地區(qū)則是一直持續(xù)較高的熱點(diǎn)數(shù)量。

2.2.2 熱點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)型特征

統(tǒng)計(jì)了每個(gè)時(shí)期熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的變化類型，并分別列出了熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)土地覆蓋類型的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出面積（圖5）。可以發(fā)現(xiàn)，1992—2000 年熱點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)出最多的是林地，共17.91 萬km2，轉(zhuǎn)入最多的是耕地，共19.8萬km2。熱點(diǎn)中林地轉(zhuǎn)出的最主要去向就是耕地。裸地轉(zhuǎn)出最主要的去向也是耕地，草地和灌叢轉(zhuǎn)為耕地的比例也很高。根據(jù)凈變化面積，熱點(diǎn)中凈增加最多的為耕地，增加面積為15.2萬km2；凈減少最多的是裸地，凈減少面積為13.3萬km2。因此，這個(gè)時(shí)期熱點(diǎn)轉(zhuǎn)型特征主要表現(xiàn)為耕地的增加。

圖5 不同時(shí)期熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)類別轉(zhuǎn)入/轉(zhuǎn)出面積

2000—2010年熱點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)出最多的是裸地，共16.70萬km2。熱點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)入最多的是林地，共計(jì)22.13萬km2。由于耕地、草地、灌叢、裸地和濕地都有很大比例轉(zhuǎn)化為林地，因此熱點(diǎn)區(qū)域凈變化面積中，凈增加最多的是林地，為7.81萬km2，凈減少最多的依然是裸地，凈減少12.24萬km2。此外，熱點(diǎn)區(qū)域中建設(shè)用面積迅速擴(kuò)大，面積擴(kuò)大是前一時(shí)期的5.7倍，其中耕地是建設(shè)用地的主要來源，占建設(shè)用地轉(zhuǎn)入的71.00%。所以，此時(shí)期熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)主要轉(zhuǎn)型特征為林地增加和建設(shè)用地面積擴(kuò)張。

2010—2020 年熱點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)出最多的是林地，共計(jì)17.26 萬km2。而熱點(diǎn)區(qū)域轉(zhuǎn)入最多的同樣是林地，共14.24 萬km2，表明研究區(qū)林地的砍伐和再造現(xiàn)象顯著。根據(jù)凈變化面積，這個(gè)時(shí)期熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)建設(shè)用地凈增加最多，為2.81 萬km2，凈減少最多的是裸地，為4.94 萬km2。所以此時(shí)期熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)主要轉(zhuǎn)型特征為建設(shè)用地面積增多與林地的砍伐與再造。

2.3 熱點(diǎn)區(qū)域分布的影響因素分析

2.3.1 熱點(diǎn)區(qū)域分布的自然地理因素

自然地理因素是土地利用/覆蓋變化的物質(zhì)基礎(chǔ)和環(huán)境條件[40]，而海拔高度是地形中最基礎(chǔ)、最直接的信息，能直接或間接影響植被空間生長(zhǎng)和分布差異，同時(shí)影響人類的活動(dòng)。氣候因素在較短的時(shí)間段內(nèi)不會(huì)或極少會(huì)發(fā)生變化，使其在大空間尺度范圍內(nèi)得以應(yīng)用。鑒于此，該文分析海拔和氣候?qū)ν恋馗采w變化的熱點(diǎn)分布影響如下。

根據(jù)圖6a 可以發(fā)現(xiàn)，3 個(gè)時(shí)期熱點(diǎn)分布在小于0m 的海拔范圍內(nèi)的數(shù)量最少，不同時(shí)期的熱點(diǎn)在小于0m 的海拔范圍內(nèi)占比在1.47%～2.34%，而分布在0～200m 海拔范圍內(nèi)得數(shù)量最多，不同時(shí)期的熱點(diǎn)在0～200m 海拔范圍內(nèi)占比在41.95%～48.51%，之后隨著海拔升高熱點(diǎn)數(shù)量呈減少趨勢(shì)。根據(jù)不同海拔高度中熱點(diǎn)區(qū)域所占百分比（圖6b）表明0～200m范圍內(nèi)熱點(diǎn)占比依然是最高的，且同樣隨著海拔升高熱點(diǎn)區(qū)域所占百分比逐漸下降。究其原因主要是因?yàn)榕c平原和丘陵相比，高原和山地在很大程度上限制了人類活動(dòng)。海拔對(duì)于熱點(diǎn)區(qū)域中變化的影響3 個(gè)時(shí)期基本相似，水體變化主要分布在海拔200m 以下，耕地、林地、建設(shè)用地和濕地的變化主要分布在0～500m 的海拔高度內(nèi)，并且隨海拔的升高，轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出變化明顯減少。而草地、灌叢和裸地則更多的分布在500～1 000m的海拔高度范圍內(nèi)。

圖6 1992—2020年熱點(diǎn)區(qū)域在不同海拔和氣候類型的分布

根據(jù)圖6c可以發(fā)現(xiàn)，3個(gè)時(shí)期的熱點(diǎn)區(qū)域分布在極地帶氣候區(qū)域內(nèi)的數(shù)量最少，不同時(shí)期的熱點(diǎn)在極地帶氣候區(qū)域內(nèi)占比在0.76%～1.30%，分布在冷溫帶氣候區(qū)域內(nèi)的熱點(diǎn)數(shù)量最多，不同時(shí)期的熱點(diǎn)在冷溫帶氣候區(qū)域內(nèi)占比在57.16%～60.08%。而在不同氣候類型中的熱點(diǎn)區(qū)域所占百分比表明，熱帶多雨氣候區(qū)域內(nèi)熱點(diǎn)占比最大，而其他氣候類型無明顯規(guī)律。不同的時(shí)期相同的氣候區(qū)的熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的變化類型基本相似，耕地、林地和濕地的變化主要分布在熱帶多雨帶氣候和冷溫帶氣候區(qū)域，少量分布在溫暖氣候區(qū)域。草地和裸地的變化主要分布在冷溫帶氣候區(qū)域。灌叢的轉(zhuǎn)出主要分布在熱帶多雨帶氣候和溫暖氣候區(qū)域，而轉(zhuǎn)入則主要分布在冷溫帶氣候區(qū)域。水體轉(zhuǎn)出主要分布在干燥帶氣候區(qū)域，轉(zhuǎn)入主要分布在冷溫帶氣候區(qū)域。建設(shè)用地的變化除極地氣候區(qū)域外分布較為均勻。

2.3.2 熱點(diǎn)區(qū)域形成社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素

每個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)于熱點(diǎn)的數(shù)量均具有一定的影響（表4），其中城市人口數(shù)對(duì)于熱點(diǎn)的形成影響最大，q值為0.791，而農(nóng)業(yè)增加值對(duì)于熱點(diǎn)的數(shù)量影響最小，q值為0.244。每個(gè)指標(biāo)的P值均小于0.01，說明每個(gè)指標(biāo)結(jié)果的顯著性均超過99%。在交互探測(cè)結(jié)果中，城市人口和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的疊加對(duì)熱點(diǎn)數(shù)量的影響最大，兩者結(jié)合可以解釋86.46%的全部熱點(diǎn)的形成。農(nóng)村人口和農(nóng)業(yè)增加值的組合對(duì)于熱點(diǎn)數(shù)量的影響最小，僅可以解釋32.2%的熱點(diǎn)形成。每個(gè)指標(biāo)在疊加后q值都有明顯的增強(qiáng)，說明社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素并不是單一作用的，共同作用對(duì)熱點(diǎn)數(shù)量的解釋更強(qiáng)。同時(shí)也可以看出，各指標(biāo)之間并不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是呈非線性增強(qiáng)及雙因子增強(qiáng)關(guān)系。在兩個(gè)因子的顯著性評(píng)價(jià)中，除了工業(yè)增加值于人口數(shù)和工業(yè)增加值和農(nóng)村人口數(shù)的組合外，其余的雙因子組合都滿足95%的顯著性?？傮w而言，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)于熱點(diǎn)的數(shù)量有明顯的影響，影響熱點(diǎn)數(shù)量的主要的因素是每個(gè)國(guó)家的城市人口數(shù)量和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（表5、6）。

表4 1992—2020 年“一帶一路”典型區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)熱點(diǎn)的影響因子及顯著性

表5 各社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素影響因子交互作用的q 值

表6 交互作用下社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素影響因子顯著性差異（置信水平95%）

3 結(jié)論

該文利用ESA 提供的1992—2020 年的CCILC 數(shù)據(jù)對(duì)“一帶一路”典型區(qū)土地利用格局和土地覆蓋變化進(jìn)行了分析，識(shí)別了土地利用與覆蓋變化的熱點(diǎn)區(qū)域，并分析了熱點(diǎn)區(qū)域的分布特征。得到以下結(jié)論。

（1）1992—2020 年“一帶一路”典型區(qū)內(nèi)總共有5.46%的土地面積經(jīng)歷了變化。其中建設(shè)用地、耕地、草地和灌叢面積增多，裸地、林地、濕地和水體面積減少，冰川積雪和苔原面積基本保持不變。建設(shè)用地作為面積增多最多的類別，主要來源是耕地；耕地作為面積增多第二多的類別，主要來源是林地和裸地；裸地作為面積減少最多的類別，主要去向是草地、耕地和林地。因此“一帶一路”典型區(qū)內(nèi)主要的土地覆蓋變化表現(xiàn)為以快速的建設(shè)用地和耕地為主，林地砍伐和水體、濕地的減少為輔。

（2）不同時(shí)期應(yīng)當(dāng)關(guān)注的熱點(diǎn)區(qū)域并不相同。根據(jù)熱點(diǎn)識(shí)別結(jié)果，土地覆蓋變化最劇烈的時(shí)期是2000—2010 年，熱點(diǎn)區(qū)域占比該時(shí)期所有土地覆蓋變化的41.38%。每個(gè)時(shí)期熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)類別轉(zhuǎn)型特征也不相同。其中，1992—2000 年熱點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的轉(zhuǎn)型特征為耕地的增加；2000—2010 年熱點(diǎn)轉(zhuǎn)型特征為林地增加和建設(shè)用地面積擴(kuò)張；2010—2020年熱點(diǎn)的轉(zhuǎn)型特征為建設(shè)用地面積增多與林地的砍伐與再造。

（3）自然地理因素影響著熱點(diǎn)的分布。熱點(diǎn)分布在0～200m的海拔范圍內(nèi)的數(shù)量最多，分布在小于0m的海拔內(nèi)最少，并且隨著海拔升高熱點(diǎn)數(shù)量明顯減少，且不同的海拔影響著熱點(diǎn)內(nèi)的變化類型。熱點(diǎn)分布在冷溫氣候帶的數(shù)量最多，但熱帶多雨氣候區(qū)域內(nèi)熱點(diǎn)占比最大，其他氣候區(qū)域內(nèi)對(duì)熱點(diǎn)數(shù)量影響較小，但不同氣候類型影響熱點(diǎn)的變化類型。社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素顯著地影響一個(gè)國(guó)家內(nèi)的土地利用與覆蓋變化熱點(diǎn)的數(shù)量，其中對(duì)于熱點(diǎn)數(shù)量影響最為顯著的是城市人口數(shù)量和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，并且兩者結(jié)合對(duì)于熱點(diǎn)數(shù)量的解釋更為顯著。