黔中城市群地表覆蓋變化及驅動因素分析

滕明塔，李旭東，方冰軻，程東亞，蘆 穎

(貴州師范大學 地理與環(huán)境科學學院，貴州 貴陽 550025)

0 引言

地表是人類活動的主要場所，其覆蓋變化受到自然環(huán)境變化與人類活動變化的共同影響[1]。進入工業(yè)革命以后，人類活動成為全球環(huán)境變化的主要驅動力，將地球表層系統(tǒng)推向潛在風險區(qū)[2]。地表覆蓋作為地球表層系統(tǒng)的基本組成部分，其變化不僅展示了地表景觀的時空動態(tài)演變，而且記錄了人類對地表的改造過程，是揭示人地關系變化的重要途徑，也是全球環(huán)境變化與可持續(xù)發(fā)展研究的主題之一，受到國內外學者的廣泛重視[3-6]。

當前的地表覆蓋變化研究主要圍繞土地利用分類[7-8]、變化監(jiān)測及預測[9-12]、生態(tài)環(huán)境影響[13-14]、驅動因素及機制[15-16]、數據集精度評價[17-18]等方面展開。隨著我國土地利用轉型問題日益突出，植被破壞、水土流失、土地荒漠化等生態(tài)環(huán)境問題日趨嚴重[19]，地表覆蓋變化及驅動因素研究逐漸成為關注的焦點。研究地表覆蓋變化，對分析地表輻射能量平衡、生物地球化學循環(huán)、生態(tài)系統(tǒng)服務功能具有積極作用[20]；研究其驅動因素，可揭示土地利用變化規(guī)律、預測其變化趨勢，并為制定相關政策提供參考信息[21]。探究地表覆蓋變化驅動因素的方法，主要包括主成分分析[17]、回歸分析[22-24]、相關分析[18]、灰色關聯[3]、地理探測器[25-26]等；其中地理探測器不僅能進行單因子探測，而且也能進行雙因子交互探測，使其在揭示地表覆蓋變化驅動因素方面得到大量應用[25-27]。

自“十一五”規(guī)劃提出城市群是“推進城鎮(zhèn)化的主體空間形態(tài)”以來，城市群功能及作用愈發(fā)受到重視[28]；同時，作為人類社會經濟活動的高度集聚區(qū)，在城鎮(zhèn)化、工業(yè)化的驅動下生態(tài)環(huán)境破壞日益嚴重[29]。由此可見，研究城市群地表覆蓋變化，對城市群土地資源管理、生態(tài)環(huán)境保護、區(qū)域協(xié)調發(fā)展具有重大意義。目前以城市群作為地表覆蓋變化的研究已取得一定成果，其研究方位從地表覆蓋變化及驅動因素[30-31]，延伸到地表覆蓋變化對碳儲量[32]、碳效應[33]、熱環(huán)境[34-35]、地表徑流[36]、生態(tài)系統(tǒng)服務價值[37-38]等的影響，以上學者的多視角研究為城市群制定生態(tài)保護政策及土地利用規(guī)劃提供了有益參考。雖然國內對城市群的研究逐漸增多，但多選取社會經濟發(fā)達的東部城市群，而對西部城市群的研究相對較少。

黔中城市群是中國西部典型的山地城市群，也是國家實施新型城鎮(zhèn)化、長江經濟帶和西部大開發(fā)戰(zhàn)略的重點區(qū)域[39]。隨著“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的實施及城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進程的推進，促進了黔中城市群土地利用轉型，但由于區(qū)內喀斯特地貌復雜多樣、生態(tài)環(huán)境脆弱，使得生態(tài)環(huán)境問題逐漸突出。本研究試圖用高分辨率數據揭示黔中城市群2000—2020年地表覆蓋變化，并利用地理探測器探究其驅動因素，以期為黔中城市群國土資源空間優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展提供借鑒。

1 研究區(qū)概況

黔中城市群位于貴州中部，包括貴陽市、遵義市、安順市、畢節(jié)市、黔南州、黔東南州中的33個縣區(qū)，總面積5.38萬km2[40](圖1)。地形以巖溶高原為主，平均海拔1 197.6 m，地勢自西向東遞減。氣候溫暖濕潤，多年平均氣溫為10～20 ℃，降水量為1 100～1 300 mm[41]。黔中城市群地形起伏較大，山坡陡峻，土層淺薄，極易發(fā)生水土流失[42]；已有研究表明，城市群有43.91%的地表存在土壤侵蝕[43]。

圖1 黔中城市群區(qū)位示意圖Fig.1 Location map of urban agglomeration in central Guizhou

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源與處理

地表覆蓋數據(2000年、2010年、2020年3期)來源于Globeland 30:全球地理信息公共產品，分辨率為30 m。GlobeLand 30共有10個一級地表覆蓋類型，黔中城市群共包括耕地、林地、草地、灌木地、濕地、水體、人造地表等在內的7個一級地表覆蓋類型，由于濕地面積不足總面積的0.01%(2000年、2010年、2020年濕地面積占比分別為0.007 4%、0.000 3%、0.000 3%)，因此本研究將濕地并入水體。

2.2 研究方法

2.2.1 地表覆蓋變化動態(tài)度分析

地表覆蓋年變化率是某一類型土地的變化面積在初期土地面積的變化幅度，通過地表覆蓋年變化率能夠較好探究地表覆蓋的變化速度[22]。計算公式為：

(1)

式中：Ki為i類地表覆蓋年變化率；Sia為初期第i類地表覆蓋面積；Sib為末期第i類地表覆蓋面積；T為間隔時間，單位為年。

2.2.2 地表覆蓋轉移分析

轉移矩陣能夠定量表現研究范圍內地表覆蓋的轉移方向和轉移面積，可以較好描述地表覆蓋的變化規(guī)律[25]。計算公式為：

(2)

式中：n為地表覆蓋類型總數；Sij(i=1,…,n,j=1,…,n)為研究期內第i類地表覆蓋類型向第j類地表覆蓋類型轉化的總面積[44]。

2.2.3 地表覆蓋變化驅動因素分析

根據地表覆蓋的分布及變化情況，選擇研究區(qū)內的耕地、林地、草地、水體、人造地表等5種變化明顯的地表覆蓋進行驅動因素分析。地表覆蓋變化受到自然環(huán)境限制及人類活動的共同影響，需從多方面探究不同因素對地表覆蓋變化的影響。參考已有研究成果[22,25-27]，并根據數據的可獲得性、量化性，從地形、氣候、人口、經濟、交通、政策等方面選擇12個二級指標(表1)。在研究時段內，由于黔中城市群有行政區(qū)劃調整(涉及貴陽市花溪、觀山湖、烏當區(qū)以及遵義市紅花崗、匯川、播州區(qū))，為保證數據的完整性與統(tǒng)一性，同時也為更好地進行分析，以地表覆蓋2000—2020年變化率作為因變量，以2020年作為自變量的時間節(jié)點。

表1 驅動因素選擇、釋義及來源Tab.1 Selection interpretation and sources of driving factors

1)因子探測：探測因變量Y的空間分異性以及自變量X對因變量Y的空間分異作用[45-46]，作用力大小用q值表示。計算公式為：

(3)

2)交互探測：識別2個自變量X對因變量Y的共同作用，共有5種交互作用類型(表2)。

表2 交互作用類型Tab.2 Types of interactions

3 地表覆蓋變化特征

3.1 地表覆蓋時空變化

從空間分布來看，黔中城市群以耕地、林地、草地為主，3種地表覆蓋呈細碎條帶狀交錯分布的特征(圖2)。林地在城市群南部、西北部相對集中，耕地在西部分布范圍較廣，草地在東北部分布面積較大；水體以點線狀分布于河流、水庫，灌木地以散點狀分布于城市群西部，人造地表以點、塊狀集中于城市。從變化情況來看，城市群總體以耕地、林地、草地收縮，灌木地、水體、人造地表擴張為主要趨勢(表3)。耕地、草地為連續(xù)收縮，林地為先擴張后收縮，面積分別減少517.36 km2、644.08 km2、169.13 km2；灌木地為先擴張后收縮，水體為先收縮后擴張，人造地表為連續(xù)擴張，面積分別增加7.11 km2、142.51 km2、1 180.96 km2。2000—2020年城市群水體、人造地表空間擴張具有顯著的地域性特征，水體主要在河流周邊擴張，人造地表主要在城市周邊擴張(圖2)。近年城市群在河流上新建水庫、水電站，促進了水體面積增長；同時，在城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進程的推動下，城市群城市建成區(qū)規(guī)模及道路交通設施發(fā)展迅速，使得人造地表在城市周邊不斷擴張。2000—2020年人造地表增長速度呈先慢后快的特征，原因為：人口增長及城鎮(zhèn)化進程不同，2000—2010年人口增長及城鎮(zhèn)化進程較慢，使得人造地表增長速度相對較慢；2010—2020年人口增長及城鎮(zhèn)化進程加快，促進了人造地表快速擴張。

圖2 2000—2020年地表覆蓋空間分布Fig.2 Spatial distribution of land cover from 2000 to 2020

表3 2000—2020年地表覆蓋變化Tab.3 Changes in land cover of urban agglomerations from 2000 to 2020

3.2 地表覆蓋轉移特征

總體來看，20年間黔中城市群共有9 146.87 km2的土地發(fā)生轉移，流轉方向主要表現為：草地流向林地、人造地表、耕地、水體，林地流向耕地、人造地表、水體，耕地流向人造地表、水體(表4)。2000—2020年草地向林地、人造地表、耕地、水體凈流出面積(a向b凈流出面積=a向b流出面積-a向b流入面積)分別為263.52 km2、167.18 km2、141.54 km2、67.88 km2；林地向耕地、人造地表、水體凈流出面積分別為255.38 km2、149.35 km2、58.00 km2；耕地向人造地表、水體凈流出面積為825.91 km2、60.00 km2?？梢?，該時期土地流轉方向總體為：耕地、林地、草地、人造地表、水體之間相互轉換，以耕地、林地、草地流向人造地表、水體為主，其中水體主要從草地流入，人造地表主要從耕地流入。人造地表增加的面積主要從耕地流入，一是因為耕地相對平坦，開發(fā)利用難度較低；二是因為耕地多分布于人口聚集區(qū)附近，便于開發(fā)利用。

從不同時段上看，城市群土地轉移面積呈先小后大的特點，2000—2010年發(fā)生轉移的面積為2 932.62 km2，2010—2020年發(fā)生轉移的面積為8 456.54 km2(表4)。2000—2010年地表覆蓋流轉方向主要表現為：草地流向林地，耕地流向灌木地。該時期受全面“退耕還林”政策影響，促進了草地、耕地向林地、灌木地流出。2010—2020年地表覆蓋流轉方向主要表現為：草地流向耕地、人造地表、水體，耕地流向人造地表、水體，林地流向耕地、人造地表、草地、水體。由于該時期受修建水庫、人口增長、城鎮(zhèn)化及工業(yè)化影響，不僅促進了人造地表、水體從其他地類流入，也導致地類間相互流轉的面積大大增加。

表4 2000—2020年地表覆蓋轉移矩陣Tab.4 Land cover transition matrix from 2000 to 2020 單位：km2

3.3 地表覆蓋變化的空間異質性特征

由于灌木地僅在個別縣區(qū)分布，再加之灌木地變化不大，因此本研究著重探究耕地、林地、草地、水體、人造地表近20年的空間變化特征。耕地為先大范圍擴張后大范圍收縮變化，總體呈東南角擴張其余各地收縮的特征，見圖3(a)。耕地在都勻、福泉、麻江、凱里等地擴張主要得益于該地海拔較低、良好的水熱組合，再加之較低的人口密度從而使得耕地擴張潛力較大。林地為先大范圍擴張后再全域范圍收縮，總體呈北部擴張南部收縮的特點，見圖3(b)。研究區(qū)北部地形起伏較大且為赤水河流域、烏江流域重要的生態(tài)保護地，因而林地擴張較為迅速；都勻、麻江、貴定等地則主要是由于耕地、草地擴張造成林地收縮。草地為先大范圍收縮后再全域收縮，呈整體收縮、局部擴張的特征，見圖3(c)。由于城市群大量的草地向林地、人造地表、耕地、水體流出，導致草地在研究范圍內整體收縮。水體為先小范圍擴張后再大范圍擴張，呈整體擴張、局部收縮的特征，見圖3(d)。水體變化主要是由于近20年新修水庫、水電站影響，導致水體面積在城市群各地有不同程度增長。人造地表總體為連續(xù)增長，并呈全域擴張趨勢，見圖3(e)。受城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進程的推進，促進了人造地表在各地區(qū)面積擴張，但由于地區(qū)資源稟賦、地理發(fā)展區(qū)位差異，導致人造地表空間擴張速度差異較大。

圖3 2000—2020年不同地表覆蓋年變化率空間分布示意圖Fig.3 Spatial distribution of different land cover change rates from 2000 to 2020

4 地表覆蓋驅動因素分析

4.1 因子探測結果

黔中城市群地表覆蓋變化受地形、氣候、人口、經濟、交通、政策等因素的共同影響和制約，但不同因素對地表覆蓋影響強度有差異(表5)。

表5 2000—2020 年黔中城市群地表覆蓋變化因子探測Tab.5 Detection of land cover change factors of urban agglomeration in central Guizhou from 2000 to 2020

耕地變化受到多因素的共同影響，從q值來看，城鎮(zhèn)化率(0.595)>坡度(0.555)>公路密度(0.544)>人口密度(0.526)>二三產業(yè)占比(0.448)，說明城鎮(zhèn)化率是導致耕地變化的主導因素，其次為坡度、公路密度、人口密度、二三產業(yè)占比。社會經濟發(fā)展是目前城市群耕地變化的主要驅動力，城鎮(zhèn)化率、二三產業(yè)占比的提高促進了城鄉(xiāng)人口結構及經濟結構的轉變，公路密度、人口密度的上升對耕地施加巨大的壓力，以上因素均會加速耕地向建設用地轉型。地形地貌狀況是耕地變化的基礎條件，坡度是影響地區(qū)開展生產活動的重要因素，研究區(qū)山地廣布，坡度總體較高，導致耕地變化受坡度影響較大。

林地變化主要受地區(qū)生產總值、坡度影響，作用力大小為：地區(qū)生產總值(0.798)=坡度(0.798)，說明地區(qū)生產總值、坡度共同主導了林地變化。經濟發(fā)展在不同階段對生態(tài)環(huán)境的影響不同，當地區(qū)的經濟發(fā)展水平較低時，生態(tài)環(huán)境效益會放在次要位置，在社會經濟發(fā)展過程中會對林地造成一定負面影響。坡度是影響地區(qū)水土保持的重要因素，在坡度較高的區(qū)域進行退耕還林、植樹造林等生態(tài)保護措施會促進林地擴張，因而坡度對林地變化起到一定正向影響。黔中城市群社會經濟發(fā)展相對落后，并且山地廣布，坡度較高，因而林地變化受地區(qū)生產總值、坡度的影響最大。

草地變化受人口總數、二三產業(yè)占比、坡度影響，作用力大小為：人口總數(0.532)>二三產業(yè)占比(0.494)>坡度(0.470)，說明人口是草地面積減少的主導因素，其次為產業(yè)結構水平、坡度。地區(qū)人口增長及產業(yè)結構水平的提高會促進人造地表與耕地擴張，一方面，為滿足社會經濟活動的需要會新增大量人造地表；另一方面，為滿足日益增加的人口需求會促進耕地擴張，因此人口增長及產業(yè)結構水平的提高會促使草地面積減少。坡度則通過對人類的生產、生活及對地區(qū)水土保持的影響，從而對草地變化施加作用。

水體變化主要受海拔、坡度、年降水量、人口總數、人口密度、公路密度、生產總值、政策影響，其中政策是主導驅動因素(0.821)，坡度(0.508)、海拔(0.506)、人口密度(0.409)、公路密度(0.398)、地區(qū)生產總值(0.375)、年降水量(0.334)、人口總數(0.188)是次要因素。“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的實施促進“西電東送”工程的開展，推動了貴州烏江、北盤江上游區(qū)域水電開發(fā)，新建了諸如洪家渡、構皮灘、引子渡等水電站，致使城市群水體面積增長。坡度、海拔對水體變化也具有重要影響，主要是由于修建水庫受地形條件限制影響較大。

人造地表變化受坡度、地區(qū)生產總值影響，其中坡度是主要驅動因素(0.398)，地區(qū)生產總值是次要驅動因素(0.317)。坡度是影響人類宜居選址以及開展生產建設活動的重要因素，隨坡度上升對人類活動的限制性作用不斷增強；經濟發(fā)展是人造地表擴張的重要驅動力，經濟發(fā)展越快會促進人造地表增長越快。坡度對人造地表的影響大于地區(qū)生產總值，說明地形的限制性作用大于經濟發(fā)展的促進性作用，地形是制約黔中城市群人造地表擴張的主要障礙。

4.2 交互作用結果

2000—2020年，黔中城市群各地表覆蓋變化驅動因素交互探測結果多數為增強效果，表明因素間的交互作用對城市群地表覆蓋變化有不同程度增強，是地形、氣候、人口、經濟、交通、政策等因素疊加作用的結果(圖4)。耕地變化中，交互作用類型以雙因子增強及非線性增強為主，表明相較于單因素，因素間的交互作用對耕地影響有一定加強，同時也表明耕地變化是多種因素疊加作用的結果[25]。在交互作用中，坡度與人口總數交互作用的q值最大，為0.816，說明在地形條件及人口活動的共同作用下，主導了該時期耕地變化；同時也說明，地形條件及人口活動對耕地影響最顯著。林地變化中，交互作用類型的增強效果與減弱效果數量大體一致，并且減弱效果主要分布在海拔、坡度、氣溫、經濟總量與其他因素交互作用中；表明在海拔、坡度、氣溫、經濟總量的作用下，減弱了其他因素對林地的影響。在交互作用中，城鎮(zhèn)化率與人均GDP交互作用的q值最大，為0.589，說明該時期受城鄉(xiāng)人口轉型及經濟發(fā)展的影響，主導了該期林地的變化。草地變化中，交互類型多為雙因子增強及非線性增強，表明因素間的交互作用對草地影響有一定增強，將會加劇草地變化。在交互作用中，坡度、人口總數與其他因素的交互作用的q值相對較高，說明坡度、人口總數在交互作用中主導了草地變化；其中人口總數和公路密度交互作用的q值最大，為0.814，表明人類的社會活動是造成城市群草地面積減少的最重要原因。水體變化中，交互類型多數為雙因子增強及非線性增強，但政策與其他因素的交互作用結果對水體影響多呈減弱效果，一方面說明水體變化受政策主導，另一方面說明政策減弱了其他因素對水體的影響。在交互作用中，坡度與政策交互作用的q值最大，為0.925，主要是由于修建水庫受到地貌條件限制及政策的共同影響，因而兩者的交互作用對水體變化影響最大。人造地表變化中，交互作用多為增強效果，而q值交互作用減弱區(qū)主要集中在地形與其他的因素交互作用中，說明地形減弱了其他因素對人造地表的影響。在交互作用中，氣溫與人均GDP交互作用的q值最大，為0.735，說明氣候與經濟的交互作用主導了該時期人造地表的變化。

圖4 2000—2020年黔中城市群地表覆蓋變化驅動因子交互探測結果Fig.4 Interaction detection results of driving factors of land cover change in the urban agglomeration in central Guizhou from 2000 to 2020

5 結論、討論與建議

5.1 結論

1)耕地、林地、草地為黔中城市群主要地表覆蓋類型，期內以耕地、林地、草地收縮，灌木地、水體、人造地表擴張為主要變化趨勢；其中水體主要在河流周邊擴張，人造地表主要在城市周邊擴張。

2)地表覆蓋轉移面積呈現出先小后大特征，2000—2010有2 932.62 km2的地表覆蓋發(fā)生轉移，2010—2020年有8 456.54 km2發(fā)生轉移；20年間共有9 146.87 km2的地表覆蓋發(fā)生轉變，流轉方向總體表現為：草地流向林地、人造地表、耕地、水體，林地流向耕地、人造地表、水體，耕地流向人造地表。

3)耕地呈東南角擴張其余各地收縮的空間變化特征，林地為北部擴張南部收縮的特點，草地在空間上呈整體收縮、局部擴張的特征，水體為整體擴張、局部收縮，人造地表呈全域擴張趨勢。

4)黔中城市群地表覆蓋變化受自然條件與社會經濟因素的共同作用。耕地變化受地形、人口、經濟、交通等的影響，并且驅動因素間的交互作用起增強效果，其中坡度與人口總數交互作用的q值最大。林地、人造地表變化受地形與經濟影響，并且驅動因素的交互作用以增強為主；交互作用中，林地受城鎮(zhèn)化率與人均GDP的交互影響最大，人造地表受氣溫與人均GDP的交互作用影響最大。草地變化受地形、人口、經濟影響，驅動因素間的交互作用對草地的影響總體呈加強狀態(tài)，其中人口總數和公路密度的交互作用對草地影響最大；水體變化受政策影響最大，但地形、氣候、人口、經濟等因素也對水體變化起到一定作用，因素間的交互作用總體呈增強效果，但政策與其他因素的交互作用對水體的作用強度有一定減弱，而坡度與政策的交互作用對水體變化的影響最顯著。

5.2 討論

地表覆蓋變化受到自然環(huán)境變化及人類活動變化的共同影響，但隨著人類開發(fā)改造能力不斷增強，人類活動逐漸成為地表覆蓋變化的主要原因。自然環(huán)境是塑造黔中城市群地表覆蓋的基礎條件，黔中城市群海拔較高、山地廣布、水熱條件較好適合林地、草地分布。但近年來，由于社會經濟飛速發(fā)展，促進了人造地表空間擴張，由此導致草地、林地等生態(tài)用地顯著減少，說明該地的生態(tài)環(huán)境有惡化趨勢，與李俐瓏[47]等學者的研究基本一致。但與李俐瓏不同的是，本研究的林地呈減少趨勢而非增加趨勢，主要為數據分辨率及土地分類標準不同，因此與其研究結果有所區(qū)別。

地表覆蓋變化是環(huán)境變化的縮影，是生態(tài)系統(tǒng)評估、氣候變化模擬、地理國情監(jiān)測、宏觀調控分析等必不可少的參考信息[19]。文章基于地表覆蓋數據，分析黔中城市群2000—2020年地表覆蓋變化及驅動因素，為該地生態(tài)環(huán)境狀況評估，生態(tài)保護、土地利用規(guī)劃政策制定提供了一定借鑒。但文章也有些許不足，雖然從政策中選擇了“西電東送”政策，但并未對其他政策進行選擇。黔中城市群是“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的重點區(qū)域，也是我國實施退耕還林進行生態(tài)保護的重點地區(qū)，不同政策均會對該區(qū)地表覆蓋產生變化，未來有必要探索不同政策對黔中城市群地表覆蓋變化的影響，以期為政策制定及評估提供參考。

5.3 建議

通過探究發(fā)現，地形對耕地、林地、草地、水體、人造地表的變化均具有重要影響，在黔中城市群地表覆蓋變化中起到重要作用，因此在區(qū)域協(xié)調發(fā)展過程中需更加重視地形地貌條件。建議：1)將退耕還林補助方式多元化、完善退耕還林補助標準的價值評估體系，深入推進退耕還林還草工程[48]；2)合理安排生態(tài)、生產、生活用地的空間分布，加強烏蒙山—苗嶺、大婁山生態(tài)屏障建設，持續(xù)發(fā)揮城鎮(zhèn)在區(qū)域發(fā)展中的生產與生活功能；3)融入可持續(xù)發(fā)展理念，劃定城市群開發(fā)邊界，控制城市的用地規(guī)模與用地強度；4)加強城市間的協(xié)同，加強城市間的生態(tài)環(huán)境治理，促進中小城市社會經濟協(xié)調發(fā)展；5)在開發(fā)重大建設項目前需向有關專家進行論證，并對生態(tài)環(huán)境影響進行評估，堅持生態(tài)保護優(yōu)先的開發(fā)理念。