2000-2020年佛山市土地利用变化及其驱动因素分析.pdf

20002020 年佛山市土地利用变化及其 驱动因素分析葛 飞1，许静佳2，贾凤鸣3（1.佛山市南海区测绘成果质量检验中心，广东佛山528200；2.广东省国土资源测绘院，广东广州510000；3.湖北天地云地信科技集团有限公司，湖北武汉430000）摘 要：自改革开放以来，佛山市经济快速发展，其土地利用结构与方式发生了显著变化。在此背景下，佛山市土地利用演变驱动因素探索研究对于合理预测佛山市土地利用变化趋势具有重要意义。本文以 20002020 年 3 期土地利用覆盖数据为基础，从土地动态度、转移矩阵等方面分析佛山市近 20 年土地利用变化情况。结果表明：20002020 年佛山市土地覆盖类型转换进一步加快，佛山市土地覆盖类型以人造地表为主，单一土地利用动态度最大，整体土地利用强度处于中等偏上水平；经主成分分析法分析，经济城镇化因素、交通因素和自然因素对土地利用影响较大，经济城镇化因素是佛山市土地利用变化的主要驱动因素。关键词：土地利用变化；土地覆盖；佛山市；空间分析；主成分分析中图分类号：P208；F301.2 文献标志码：A 文章编号：2097-1001（2023）06-0066-070 引言土地利用覆盖变化（land use cover change，简称 LUCC）是人类为了生产和生活，满足生存与发展需求而对土地资源进行占用和开发的行为1。土地利用覆盖变化研究通过分析其在时间序列上的变化规律，对揭示人类活动影响程度具有重要意义。在国外，20 世纪八九十年代的“国际地圈生物圈计划（IGBP）”和“全球环境变化人文因素计划（IHDP）”到 2005 年的“全球土地计划（GLP）”2，从不同空间尺度对土地利用变化进行深入研究和探索，取得了丰硕研究成果。在国内，土地利用研究主要集中在土地利用数量和强度变 化3、土地利用空间格局变化4、驱动力5、动态模拟6等方面。例如，叶延琼等7以佛山市顺德区为例，讨论了土地利用变化对生态系统服务的影响；王丽萍等8探讨了不同情景模拟下的佛山市土地利用分布；郭程轩等9从统计学角度分析佛山市土地利用变化驱动力时空分异。土地利用变化分析可以直观反映各个土地利用类型的变化，也可以进一步分析其变化原因。在城市尺度对土地利用变化及其驱动影响因素进行分析，为城市资源优化配置提供科学参考。收稿日期：2023-04-06；修回日期：2023-05-19第一作者：葛飞（1993），男，工程师，主要研究方向为基础测绘、房产测绘、GIS 地形分析等。E-mail:通信作者：许静佳（1990），女，工程师，主要研究方向为测量数据处理、测绘技术应用等。E-mail:第 6 期2023 年 12 月自然资源信息化Natural Resources Informatization No.6Dec.,2023 67葛 飞，等：20002020 年佛山市土地利用变化及其驱动因素分析第 6 期随着经济快速发展，城市外延扩展过快、农用地资源浪费、土地利用变化较频繁等情况引起广泛关注。基于此，本文以佛山市地表覆盖数据为基础，对土地利用数量变化及其驱动力进行分析研究。相关研究成果可为当地土地管理和可持续利用提供借鉴，可为土地利用研究提供一定 参考。1 研究区概况及数据来源1.1 研究区概况佛山市位于广东省中部，东倚广州市，毗邻深圳市、香港特别行政区、澳门特别行政区，是广佛都市圈和粤港澳大湾区的重要组成部分，区位优势明显。佛山市属亚热带季风性湿润气候，整体地势呈西北部和西南部高、中部和东南部低的态势，下辖禅城、南海、顺德、高明、三水 5个区。近年来，佛山市土地利用变化趋势明显，该区域具有较好的研究借鉴和参考意义。1.2 数据来源与处理LUCC数据来源于GlobeLand30数据集（http:/www.globeland30.org）。该数据集是中国研制的全球地表覆盖数据，分辨率为 30m，包含 2000、2010、2020 版本数据，数据格式为 Grid 格式。本文分别提取佛山市耕地、林地、草地、湿地、水体、人造地表等地表覆盖类型数据。佛山市基础矢量行政区划数据来源于全国基础地理信息数据库，各年路网数据来源于道路开放数据（OpenStreetMap，OSM），社会经济数据来源于佛山市统计年鉴和官方网站。2 研究方法2.1 单一土地利用动态度从定义看，单一土地利用动态度能够表现某种土地利用类型在一定时间内的变化速率，一般通过动态度指数衡量10-11，其计算方法如公式（1）所示。=?100%KUb?UaUa1T （1）式中：Ua、Ub分别为某时段土地类型的初期面积和末期面积；T 为研究时间尺度，当 T 为年时，K 表示某土地利用类型的年变化率。2.2 土地利用程度综合指数从定义看，土地利用程度综合指数能够表现研究区土地利用的综合水平。本文参考中国科学院地理科学与资源研究所刘纪远12提出的土地利用程度分级方法，并结合佛山市实际土地利用情况，将林地、草地和水域分级指数设为 2，耕地分级指数设为 3，人造地表分级指数设为 4。根据分级指数确定土地利用综合程度指数，其计算方法如公式（2）（4）13所示。?100?（2）式中：L 为研究区域内土地利用程度综合指数；Ai为研究区域内第 i 级土地利用程度分级指数；Ci为研究区域内第 i 级土地利用程度分级面积百分比。?100?100?（3）?（4）式中：n 为土地利用程度分级数量，该值反映了区域内土地利用程度；Lb-a为土地利用程度变化量；R 为土地利用程度变化率；Lb和 La分别为研究结束时期时间和研究开始时期的区域土地利用程度综合指数；Ai为第 i 级的土地利用程度分级指数；Cib和 Cia分别为某区域研究结束时期和研究开始时期第 i 级土地利用程度面积百分比。2.3 土地利用转移矩阵土地利用转移矩阵是一种常用于地理学研究 68自然资源信息化2023 年 12 月的重要方法13。土地利用转移矩阵不仅可以反映研究区不同时期用地类型结构变化，也能明确用地类型的转移去向和来源14，其计算方法如公式（5）所示。?（5）式中：S 表示土地转换面积，n 表示土地利用类型，i和j表示研究期间内不同时期的土地利用类型。2.4 主成分分析法从定义看，主成分分析法将相关的若干个指标重新组成为一组新的互为无关的综合指标并替代原指标15，是最基本的多变量统计分析方法。本文借助 SPSS 软件，对影响土地利用变化的驱动因素进行主成分分析。3 结果与分析3.1 土地数量变化分析从 2000、2010 和 2020 年用地类型占行政区面积比例看，耕地、林地、水体和人造地表 4 类用地是佛山市主要用地类型。耕地、林地、水体和人造地表占行政区面积比例较大，3 个年份的面积占比分别为 94.19%、91.04%和 96.35%；草地、湿地占行政区面积比例较小，3 个年份的面积占比分别为5.81%、8.96%和 3.65%。详细情况如表 1 所示。表 1 20002020 年佛山市土地利用结构单位：km2年份耕地占比/%人造地表占比/%林地占比/%草地占比/%湿地占比/%水体占比/%20001 011.0126.63580.0615.28877.6123.12219.695.790.690.021 107.2729.172010897.3223.64715.0318.83903.8223.81340.108.960.220.01939.8324.762020659.6717.381 444.6838.05712.1418.76138.383.650.270.01841.1822.16从分用途看，研究期内耕地、水体数量呈现逐年降低态势，其面积分别由 2000 年的 1 011.01 km2、1 107.27 km2降至 2020 年的 659.67 km2、841.18 km2；林地和草地数量呈现先增加后降低态势，其面积分别由 2000 年的 877.61 km2、219.69 km2增至 2010 年 的 903.82 km2、340.10 km2，后 降 至 2020 年 的712.14 km2、138.38 km2；人造地表面积呈现逐年增加态势，由 2000 年的 580.06 km2增至 2020 年的 1 444.68 km2。3.2 土地利用变化分析3.2.1 单一土地利用动态度单一土地利用动态度反映一定时期某种地表覆盖类型面积的变化速率。20002010 年，草地和湿地面积变化速率较大，单一土地利用动态度数值分别为 5.48%和-6.81%；人造地表面积变化速率次之，单一土地利用动态度数值为 2.33%；林地面积变化速率最小，单一土地利用动态度数值为 0.30%。20102020 年，人造地表成为面积变化较大的地表覆盖类型，其单一土地利用动态度指数达 10.20%；草地、耕地、林地和湿地的面积变化速率次之，单一土地利用动态度指数分别为-5.93%、-2.65%、-2.12%和 2.08%；面积变化速率最小的地表覆盖类型为水体，单一土地利用动态为-1.05%。详细情况如表 2 所示。整体上，20002020 年，人造地表、湿地是佛山市 20 年面积变化速率较大的 2 种地表覆盖类型，其动态度指数分别为 7.45%和-3.07%；其次是耕地、草地和水体，变化速率范围为-2%2%；变化最小的地表覆盖类型是林地，其单一土地利用动态度指数仅为-0.94%。69葛 飞，等：20002020 年佛山市土地利用变化及其驱动因素分析第 6 期表 2 20002020 年佛山市单一土地利用动态度时期耕地人造地表林地草地湿地水体200020101.12%2.33%0.30%5.48%-6.81%-1.51%20102020-2.65%10.20%-2.12%-5.93%2.08%-1.05%200020201.74%7.45%-0.94%-1.85%-3.07%-1.20%3.2.2 土地利用程度根据刘纪远16提出的土地利用强度划分标准，土地利用强度范围为 100400，数值越大，则该区域土地利用程度越高。从佛山市土地利用程度看，2000 年和 2010 年土地利用程度指数变化不大，位于中间水平，其值分别为 257.19 和 261.31，这表明 20002010 年佛山市土地利用程度相对稳定。2020 年土地利用程度综合指数上升到 293.49，这 表 明 20102020 年 佛 山 市 人 造 地 表、耕 地等用地类型发生较大变化，土地利用程度明显 提升。从时段看，20002010 年土地利用程度变化量为 4.12 km2，土地利用变化率为 0.016，佛山市整体土地利用变化处于一个相对稳定的态势；20102020 年土地利用程度变化量为 32.18 km2，土地利用变化率升到 0.123 1，佛山市整体土地利用变化处于加速变化的过程。整体上，20002020 年土地利用程度变化量达 36.29 km2，土地利用变化率达 0.141 1。3.3 土地利用转移矩阵本文利用ArcGIS软件空间统计模块，分别将2000年和 2010 年、2010 年和 2020 年的数据进行叠加分析，导出分析后的矢量数据属性表，统计得到2000 2010、20102020 年土地利用转移矩阵表。20002010 年，地表覆盖类型转换总面积为 732.76 km2，其中，人造地表、草地和水体面积增量最大，其面积增量分别为 182.91 km2、159.88 km2、160.95 km2；从转移矩阵看，此期间增加的面积主要来自耕地、水体、林地等地表覆盖类型。详细情况如表 3 所示。20102020 年，地表覆盖类型转换总面积为1 144.29km2，人造地表是面积增加最大的地表覆盖类型，其面积为 759.08 km2；从转移矩阵看，人造地表增加的地表覆盖类型主要来自耕地、水体、林地，转入面积分别为 297.59 km2、163.48 km2、142.19 km2；除湿地和人造地表外，草地、耕地、林地、水体为主要转出地表覆盖类型，其面积分 别 为 234.04 km2、395.04 km2、229.01 km2和256.63 km2。详细情况如表 4 所示。表 3 20002010 年佛山市土地利用转移矩阵单位：km2名称2010 年地表覆盖类型转换地类 面积总计草地耕地林地人造地表湿地水体2000 年草地180.14.6919.598.217.0239.512000 年耕地26.81776.114.8476.670.11116.27234.712000 年林地33.3915.52795.637.652581.562000 年人造地表16.3611.817.16532.0912.6147.942000 年湿地0.3400.290.010.050.692000 年水体82.988965.8890.380.11778.5328.35总计159.88121.03107.77182.910.22160.95732.76 70自然资源信息化2023 年 12 月表 4 20102020 年佛山市土地利用转移矩阵单位：km2名称2020 年地表覆盖类型转换地类 面积总计草地耕地林地人造地表湿地水体2010 年草地105.9129.5217.89155.80.0130.82234.042010 年耕地3.44502.077.68297.590.0686.27395.042010 年林地21.5632.25674.35142.1933.01229.012010 年人造地表3.1215.143.45685.477.8329.542010 年湿地0.010.010.190.010.032010 年水体4.2780.518.38163.48682.8256.63总计32.38157.4337.39759.080.08157.941144.293.4 驱动力分析土地利用及其变化是自然与人文相互影响的结果。土地利用变化的驱动因素一般分为自然因素和社会经济因素，自然因素包括气候、土壤、地貌等因素，社会经济因素一般包括人口变化、经济增长、城镇化程度、土地利用政策等因素17。根据佛山市城市特点和土地利用情况，本文选取坡度、坡向、道路里程、距中心城镇距离、固定资产投资额、人均生产总值、城镇人口 7 个影响因子，其变量名称分别为 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，以佛山市 2000、2010 和 2020 年土地面积为因变量（Y）。利用 SPSS 统计软件进行主成分分析，对各自变量进行标准化处理，通过 KMO 检验方法和 Bartlett 球形检验方法对 7 个自变量的显著性水平进行验证。详细情况如表 5 所示。表 5 主成分分析自变量 KMO 检验及 Bartlett球形检验结果Bartlett 球形检验KMO 检验近似卡方自由度显著性1 558.133 0125.000 05.65E-1620.705 5从验证结果看，各个自变量的 KMO 检验值为0.705 5，说明各个驱动因素相关性较强，可通过主成分分析法进一步降维分析。本文选取 SPSS 因子分析模块中的主成分分析法，降维计算各个自变量贡献率和累计贡献率。详细情况如表 6 所示。表 6 初始特征值成分总计方差百分比%累积%111.60981.06379.06322.2639.88199.93338.494E-138.551E-1310047.123E-127.022E-1210056.512E-136.489E-1310064.981E-134.123E-131007-1.633E-13-1.165E-11100按照特征值 1 的标准，本文提出 2 个主成分，2 个因子的贡献率分别是 81.063%和 9.881%，累计贡献率达 99.933%。从数据结果看，2 个主成分可以较好地反映原始因子的特征。在旋转后的自变量因子载荷数据中，主成分 1 的坡度、坡向、道路里程、人均生产总值和城镇人口的因子值均达 0.8 以上，具有较强的正向相关性；人均生产总值和城镇人口因子值较高，说明佛山市土地利用转变的主要影响因素是经济因素；坡度和坡向因子值较低，说明坡度、坡向等自然因素对土地利用变化的影响小于经济和城镇人口因素的影响。详细情况如表 7 所示。71葛 飞，等：20002020 年佛山市土地利用变化及其驱动因素分析第 6 期表 7 旋转后的自变量因子载荷自变量主成分 1主成分 2坡度/（）0.9150.123坡向0.8910.224道路里程/km0.9240.106距中心城镇距离/km0.9240.119固定资产投资额/亿元-0.161-0.199人均生产总值/亿元0.9560.121城镇人口/人0.9780.3664 结论本文基于佛山市 3 期 GlobeLand 30 地表覆盖数据，从土地利用变化数量、空间变化趋势等角度进行分析，并对驱动因素进行了探究，得到如下结论。（1）20102020 年，佛山市地表覆盖类型变化频繁，与人类活动关系密切的人造地表面积增量最大。不同地表覆盖类型的土地利用动态度差异明显，其中，人造地表是变化程度最大的地表覆盖类型，其单一土地利用动态度最大。（2）在研究期内，佛山市整体土地利用程度呈现明显上升趋势，其中，人造地表的利用程度大幅度提升，20102020 年增量最明显，土地利用程度综合指数由 2000 年的 257.19 增至 2020 年的 293.49。从土地利用转移结果看，佛山市近 20年的城镇化快速发展，耕地、林地、草地和湿地为主要转出地表覆盖类型。（3）近年来，佛山市受到城镇化、工业化和人口因素叠加的影响，人类活动对土地利用需求程度不断加大。通过分析影响土地利用分布的驱动力，佛山市近 20 年土地利用变化驱动力依次为经济城镇化因素（人均生产总值与城镇人口）、交通因素（道路里程与距中心城镇距离）、自然因素（坡度与坡向）。参考文献1刘纪远，刘明亮，庄大方，等.中国近期土地利用变化的空间格局分析J.中国科学（D辑），2002（12）：1031-1040.2刘纪远，张增祥，徐新良，等.21 世纪初中国土地利用变化的空间格局与驱动力分析 J.地理学报，2009，64（12）：1411-1420.3贺艳华.益阳市土地利用空间格局特征及优化研究 D.长沙：湖南师范大学，2007.4刘纪远.国家资源环境遥感宏观调查与动态监测研究J.遥感学报，1997，1（3）：225-230.5康森源.成都市 20102020 年土地利用变化及驱动因子分析 J.自然资源情报，2023（3）：43-50.6牛统莉，熊立华，陈杰，等.基于 PLUS 模型的长江流域土地利用变化模拟与多情景预测 J/OL.武汉大学学报（工学版）：1-162023-11-13.http:/ J.生态科学，2014，33（5）：872-878.8王丽萍，金晓斌，杜心栋，等.基于灰色模型-元胞自动机模型的佛山市土地利用情景模拟分析 J.农业工程学报，2012，28（3）：237-242.9郭程轩，徐颂军，巫细波.基于地统计学的佛山市土地利用变化驱动力时空分异 J.经济地理，2009，29（9）：1524-1529.10 陈理庭，蔡海生.昌江流域土地利用冲突时空演变及关键影响因子探析 J/OL.生态与农村环境学报：1-202023-02-25.https:/doi.org/10.19741/j.issn.1673-4831.2022.0908.11 李颖，高长春，陈泓辛，等.基于 GlobeLand30 的都匀市 20002020 年土地利用时空演变分析 J.中国资源综合利用，2022，40（9）：71-76.12 刘纪远，宁佳，匡文慧，等.20102015 年中国土地利用变化的时空格局与新特征 J.地理学报，2018，73（5）：789-802.13 吴玮.基于 CLUE-S 模型的土地利用空间格局模拟研究：以甘肃省张掖市为例 D.兰州：甘肃农业大学，2014.14 朱会义，李秀彬.关于区域土地利用变化指数模型方法的讨论 J.地理学报，2003，58（5）：643-650.15 孙梦竹.昆明市市辖区土地利用转移矩阵及空间变化研究 J.安徽农学通报，2020，26（23）：106-109.16 刘纪远，匡文慧，张增祥，等.20 世纪 80 年代末以来中国土地利用变化的基本特征与空间格局 J.地理学报，2014，69（1）：3-14.17 刘卫林，何昊，朱圣男，等.19802015 年江西省土地利用迁移变化分析及驱动机制研究 J.水土保持研究，2023，30（2）：361-368.72自然资源信息化2023 年 12 月Analysis of land use change and its driving factors in Foshan City from 2000 to 2020GEFei1,XUJingjia2,JIAFengming3(1.TheCenterforSupervisiononLandSurveyingandMappingResultsofNanhaiDistrictofFoshanCity，Foshan528200,Guangdong,China;2.GuangdongInstituteofLandandResourcesSurveyingandMapping,Guangzhou510000,Guangdong,China;3.HubeiTiandiyunGeomaticsTechnologyGroupCo.,Ltd.,Wuhan430000,Hubei,China)Abstract:Sincethereformandopeningup,FoshanCityseconomyhasdevelopedsignificantly,anditslandusestructureandmethodhaveundergonemasschanges.Inthiscontext,studyingthedrivingfactorsofevolutionofthelanduseofFoshanCityisofgreatsignificancetoreasonablypredictthetrendoflandusechangesinFoshan.Basedonthecoveragedataofthethreeperoidslandusefrom2000to2020,thelandusechangesinFoshanCityhavebeenanalyzedfromtheaspectsoflanddynamics,transfermatrixandotheraspects.TheresultsshowthatFoshanCitystransformationinlandcoveragetypesacceleratedfurtherfrom2000to2020.FoshanCiyslandcoverageislargelyartificialsurfaceandthesingletypeoflandusehasthehighestdynamicdegree.Theoveralllanduseintensityisabovetheaveragelevel.Usingprincipalcomponentanalysismethod,thefactorofeconomicurbanization,trafficandnaturehasgreatinfluenceonlanduse.EconomicurbanizationisthemaindrivingfactorofthelandusechangeinFoshanCity.Keywords:landusechange;landcoverage;FoshanCity;spaceanalysis;principalcomponentanalysis