洞庭湖区土地利用变化特征及驱动力分析模拟研究.pdf
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1、江西农业学报 2023,35(08):177184ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.08.027洞庭湖区土地利用变化特征及驱动力分析模拟研究袁淑君,王 莹*(湖南工程职业技术学院,湖南 长沙 410151)摘 要:以2000、2005、2010、2015、2020年洞庭湖区的土地利用现状和相关的社会经济数据为研究对象,运用Binary-Logistic二元回归模型分析了不同影响因子与各类用地类型在空间布局上的关联性,借助CA-Markov、MCR模型对研究期内洞庭湖区的土地利用变化、特征以及驱动因子进行了研究与分析。结果表明:
2、(1)20002020年洞庭湖区6种地类变化幅度和活跃度均有所提高,其中建设用地占用耕地的程度明显,林地面积呈小幅减少趋势;(2)分析各地类分布与11个影响因子之间的关系,结果表明:ROC检验值均大于0.8,解释能力最好的因子包括坡度、植被覆盖率等;(3)2035年的土地利用模拟情况与2020年的相比,耕地、林地和草地均保持下降趋势,而水域、建设用地和未利用地均保持上升趋势。关键词:土地利用变化;驱动因子;洞庭湖区 中图分类号:F301.24 文献标志码:A 文章编号:1001-8581(2023)08-0177-08Analysis and Simulation of Land Use Ch
3、ange Characteristics and Driving Forces in Dongting Lake Area YUANShu-jun,WANGYing*(HunanEngineeringVocationalandTechnicalCollege,Changsha410151,China)Abstract:ThelandusestatusmapandrelatedsocialandeconomicdataofDongtingLakeareain2000,2005,2010,2015and2020weretakenastheresearchobject,andBinary-Logis
4、ticregressionmodelwasusedtoanalyzethecorrelationbetweendifferentimpactfactorsandspatiallayoutofvariouslandusetypes.ByCA-MarkovandMCRmodel,landusechange,characteristicsanddrivingfactorsinDongtingLakeareawerestudiedandanalyzed.Theresultsshowedthat:(1)ThechangerangeandactivityofthesixlandtypesintheDong
5、tingLakeareaincreasedfrom2000to2020.Thedegreeofcultivatedlandoccupiedbyconstructionlandwasobvious.Theareaofforestlanddecreasedslightly.(2)Therelationshipbetweenthedistributionofclassesinvariousplacesand11influencingfactorswasanalyzed,andtheresultsshowedthattheROCtestvaluesweregreaterthan0.8.Thefacto
6、rsthatbestexplainareslope,vegetationcover,etc.(3)Comparedwith2020,thelandusesimulationin2035maintainedadownwardtrendinarableland,forestlandandgrassland,whilewaterareas,constructionlandandunusedlandmaintainedanupwardtrend.Key words:Landusechange;Drivingfactor;DongtingLakearea土地利用模拟是研究土地利用变化趋势、探索人地关系协
7、调发展的重要手段1。通过探索引起土地利用发生变化的驱动力因子,能够掌握土地利用的变化规律2。土地利用布局优化是一种实现土地资源合理利用、优化城镇发展空间开发格局的重要方法,其通过对土地要素的空间调控,从而实现对各个地类的合理配置3。CLUE-S模型、Binary-Logistic回归模型及CA-Markov模型等方法常用于模拟土地利用的变化趋势,其中CA模型和CLUE-S模型在数量分析及空间扩张研究上具有局限性,但常用于空间分析,其能够反映出土地的时空动态变化;Logistic模型和Markov模型在模拟空间复杂演变方面存有局限,主要用于经验统计,且基本能解决复杂运算3;CA-Markov模型
8、被广泛应用于模拟土地利用动态。本文以洞庭湖区为研究区域,根据20002020年4期洞庭湖区的遥感影像数据,借助BinaryLogistic回归和面积转移矩阵等方法,分析了洞庭湖区近收稿日期:2023-06-21基金项目:湖南省自然资源厅科技计划项目(2022G06);2022年度湖南省教育厅科学研究项目(22C0834)。作者简介:袁淑君(1983),女,湖南邵阳人,副教授,硕士,主要从事土地资源管理与规划研究。*通信作者:王莹。江 西 农 业 学 报35 卷17820a来土地利用时空变化,对其变化原因进行了深入探究,并利用CA-Markov模型对研究区域2035年土地利用变化趋势进行了模拟预
9、测4。引入最小累积阻力(MCR)模型划分生态用地与生活用地,并对研究区域的布局进行了优化研究。最后,综合土地利用模拟结果与优化配置分区结果得出基于生态安全格局下的洞庭湖区2035年土地利用空间优化配置结果,以期为洞庭湖区今后的土地利用管理政策的制定提供参考依据。1 研究区概况洞庭湖区涉及湖南省和湖北省2个区域,总面积为6.05万km2。本文的研究区域只涉及湖南省岳阳、常德、益阳市和长沙市望城区(以下简称洞庭湖区),面积为4.63万km2,占湖南省总面积的21.86%。研究区属亚热带湿润季风气候区,光热充足,降雨丰沛,生物类型多样,湿地种类繁多,资源总量丰富。洞庭湖区东、南、西3面均为山脉,地势
10、高,北部为平原水网区,地势呈现中间低、四周高的趋势,由四周向中部依次按中低山、低山侵蚀剥蚀丘陵、岗地流水堆积平原和湖积围堤平原的顺序展开,呈明显的“碟形盆地圈带状”景观,各入湖水系呈扇形分布5。2 数据来源与研究方法2.1 数据来源本文使用数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心。其中2000、2005和2010年以LandsatTM/ETM遥感图像为主要数据源;2015年数据的更新基于2010年数据,2020年数据的更新基于2015年数据,上述数据利用Landsat8遥感图像通过人工目视解译得到。2.2 研究方法2.2.1 土地利用特征分析2.2.1.1 土地利用的地带性分析 洞庭湖区海拔
11、范围为-1122043m,海拔高度变化的差异较大,为分析不同时期各土地利用类型的地带性分异规律,利用ArcGIS10.7软件中的重分类功能将海拔按照相等间隔分为5个区间,并将5个不同时期的土地利用现状图与其进行叠置分析。2.2.1.2 土地利用类型转换分析 本文采用转移矩阵方法分析了20002005、20052010、20102020、20002020年4个时期的土地利用转移情况,土地利用转移矩阵的计算公式为:Mij=M11M12M1nM21M22M2n Mn1Mn2Mnn (1)式(1)中,Mij表示第i种土地利用类型转换为第j种土地利用类型的面积,n代表土地类型总数。每种土地利用类型面积比
12、例的计算公式为:R(%)=Aij6j=1Aij100%(2)式(2)中,R表示某种土地类型在总面积中所占的比重,Aij代表第i年第j个土地利用类型的面积。2.2.1.3 土地利用变化强度分析 土地利用变化速率和土地利用变化幅度均可衡量土地利用变化的强度。其中单一土地利用动态度可反映土地区域范围内,不同土地利用类型地变化速率的快慢,而土地利用变化强度可衡量土地利用变化幅度的大小,计算公式分别为:Rd(%)=Ua-UbUa1T100%(3)Id(%)=Ub-UaAi1T100%(4)式(3)式(4)中,Rd代表某类土地的年变化率,Ua、Ub分别为研究期初、期末的某一种土地的面积,T代表时间间隔,I
13、d代表某类土地的变化强度,Ai代表研究区域内各类土地的总面积。2.2.2 Binary Logistic回归分析 BinaryLogistic回归分析(简称二元回归分析)不同于普通的回归分析,其将每个栅格单元作为研究对象,并通过回归分析找到每种土地利用类型和每个驱动因素之间的线性关系,其计算公式为:log(Pi1-Pi)=0+1x0,i+2x1,i+n xn-1,i(5)式(5)中,Pi表示第i类土地出现在每个栅格单元中的概率;1,2,n表示回归方程的解释变量系数;x0,x1,xn-1表示每种驱动因子;x0,i,x1,i,xn-1,i为每种驱动因子在第i地类上的值。2.2.3 CA-Marko
14、v模型构建 CA-Morkov模型由元胞自动机(CA模型)和马尔科夫链(Morkov模型)组成,利用该模型能够完成对空间的分析与数量的预测。2.2.4 最小累积阻力(MCR)模型 最小累积阻力模型(MCR)是指在识别目标源的基础上,目标源8 期袁淑君等:洞庭湖区土地利用变化特征及驱动力分析模拟研究179通往目的地过程中有不同的路径,不同的路径将产生不同的阻力和驱动力,不同的阻力和驱动力对于目标源对目的地物质流、信息流的传递会产生不同的削弱和促进作用。本文利用MCR模型识别生态源和扩张源,计算出最小累积阻力表面差值和最小累积阻力的扩张路径,将栅格数与最小累积阻力之差分别作为横、纵坐标绘制曲线图,
15、最后在此基础上划分洞庭湖区的生态区和生活区,具体分为5个部分:禁止开发区、限制开发区、重点开发区、优化开发区和生态治理区。3 结果与分析3.1 土地利用的空间分布特征分析由图1可知,20002020年洞庭湖区各高程段土地利用类型约90%均分布在700m以下,其余10%分布在700m以上;林地和草地2种土地利用类型700m以下均占比70%以上,7001600m分布了10%20%。由此说明,各土地利用类型在整个研究区内存在一定的地带性分异规律,但规律性并不明显,主要集中在700m以下的低海拔地区,各高程带之间只有少量流动,总体上各土地利用类型的高程分布比较稳定。c.2010年d.2015年e.20
16、20年b.2005年a.2000年图1 20002020年洞庭湖区各高程段土地类型分布图3.2 土地利用的时空演变特征分析3.2.1 土地利用数量变化特征 随着研究区域内社会经济的快速发展,洞庭湖区各土地利用类型也显示出了不同程度的变化。由表1可知,20002020年洞庭湖区的建设用地面积持续增加,耕地、林地、草地面积在逐渐减少,水域和未利用地面积略微浮动变化;在六大地类中,建设用地、耕地、未利用地面积的变化显著,在研究期间,研究区域建设用地规模不断扩张,未利用地不断增加,两者分别增加了626、304km2,建设用地的比例由1.85%逐步上升到3.20%,未利用地的比例从1.47%上升至2.1
17、2%,耕地面积减少583km2,是所有地类中面积减少最多的地类。对洞庭湖区的土地利用实际情况分析可知,其面积减少的原因可能包括:一是近几年外出务工人员较多,耕地荒废现象较为普遍;二是由于幕阜山、雪峰山等水土流失、土地沙漠化造成了部分耕地镉重金属超标,进而导致了可用耕地面积的减少;三是建设项目的占用和其他非农活动导致了耕地面积的减少。3.2.2 土地利用变化的时空转移特征3.2.2.1 土地利用变化时空转移特征 由表2可知,从时间角度上看,2010年前各土地利用类型之间的转换较为稳定;20102020年,土地利用转换活跃;20002020年间耕地和林地的转出面积较江 西 农 业 学 报35 卷1
18、80多,分别转出了2100、1355km2,转出面积最少的是建设用地,为201km2;转出的地类面积大部分都转入了建设用地,建设用地的净转入面积为626km2,未利用地的净转入面积为304km2,其他地类的转入面积少于转出面积。表1 20002020年洞庭湖区各土地利用类型面积变化情况土地类型2000年2005年2010年2015年2020年面积/km2比例/%面积/km2比例/%面积/km2比例/%面积/km2比例/%面积/km2比例/%耕地1760438.021744337.671720037.151707836.881702136.76林地2145346.322142946.282131
19、246.032119645.772119145.76草地7491.627411.607291.577221.567301.58水域496510.72509411.00490710.60491510.61490010.58建设用地8561.859512.0511882.5714263.0814823.20未利用地6791.476491.409692.099692.099832.12 表2 20002020年洞庭湖区土地利用转换面积统计 km2时间耕地林地草地水域建筑用地未利用地转出转入转出转入转出转入转出转入转出转入转出转入20002005年613452403379241611124043138
20、401020052010年73248935423764527105235929610442420102020年754575599476444745244610139327929120002020年2100151713551093136117127512102018274227263.2.2.2 土地利用空间转移特征 由图2可知,20002020年研究区以洞庭湖为核心,耕地四面环抱,覆盖范围最广;草地毗邻林地和耕地,未利用土地毗邻水域,并呈现分散状分布;建设用地中的城市建设用地主要集中分布在滨湖平原区域且有扩张之势,农村居民点多但分布零散,且多分布在以耕地为主的农田周围,大多沿公路分布,研究期内
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