基于灰色模型的貴陽市土地利用／覆被變化的驅動力分析

蘇維詞，易武英

（1.貴州科學院 山地資源研究所，貴州 貴陽550001；2.重慶師范大學 地理與旅游學院，重慶400047）

貴陽市地處喀斯特發育典型區，生態環境脆弱，地貌類型復雜多樣。隨著城鎮化和工業化戰略的推進，該地區土地利用／覆被變化（LUCC）深刻，產生了一系列生態環境負面效應，如環城林帶景觀破碎化加劇，流經市區南明河水質惡化，環境容量下降等。因此，研究貴陽市LUCC特征，揭示其LUCC的主導驅動因子，對于調控和優化貴陽市土地利用結構，推進貴陽市生態文明建設具有現實意義。目前，國內外對LUCC驅動力研究在于揭示土地利用變化的原因，內部機制和基本過程，以便制定相應的調控對策，實現土地優化配置［1－3］。人為因素是導致土地利用／覆被變化的最主要因素［4－5］，隨著人口增長，經濟發展，工業化，城市化的推進，對土地系統施加壓力與日俱增，人地矛盾不斷加劇。目前國內外眾多學者圍繞土地利用／覆被變化展開了研究，如土地利用／覆被時空變化研究［6－8］，土地利用／覆被變化驅動機制研究［9］，土地利用／覆被變化模型研究［10－12］等，并取得了豐碩的研究成果，但目前仍缺乏針對喀斯特這種特殊地質地貌區城市化過程中LUCC規律的研究，特別是對喀斯特地區LUCC驅動力的量化研究目前尚屬空白。本研究基于RS和GIS技術手段，以貴陽市1993，2000和2010年3期TM遙感影像為基礎數據，結合社會經濟統計數據，在分析LUCC時空特征的基礎上，運用灰色關聯模型定量分析貴陽市LUCC驅動力，以期為貴陽市土地利用優化配置提供決策參考。

1 研究區概況

研究區包括花溪區、烏當區、白云區、南明區、云巖區、小河區、金陽區7個區，位于貴州省中部，喀斯特發育典型，碳酸鹽巖出露面積占84%，以中低山地、丘陵盆地為主，土地總面積2 043km2，其中山地面積4 217.97km2，丘陵面積2 842.37km2，分別為土地總面積的52.3%和35.2%。屬中亞熱帶季風濕潤氣候，冬無嚴寒，夏無酷暑，年均降水量1 129mm，無霜期長。適合建設用的平川壩地少，土地墾殖率高，水土流失、石漠化問題較嚴重。2011年總人口約310萬，地區生產總值約815億元，人均GDP為9 928元，三大產業所占比重為5.1∶40.7∶54.2。

2 數據來源及處理

遙感影像數據來源于中國科學數據應用中心，首先將影像在Erdas 9.2中進行條帶修復、幾何校正、輻射校正、多波段融合、影像裁剪等處理，再在Arcview 3.3中采用分層類法進行解譯工作，分層分類解譯法能有效提高解譯精確度，經檢驗解譯精度在80%以上。根據遙感影像特征及研究區區域特征，將貴陽市土地利用／覆被劃分為水田、旱地、有林地、灌木林、建設用地、水域、未利用地7種類型，貴陽市1993，2000及2010年土地利用／覆被情況如附圖3所示。

3 研究方法

3.1 土地利用變化模型

3.1.1 土地利用動態度 土地利用動態度是表征土地利用變化速度的指標［13］，目前主要有單一土地利

式中：Ua，Ub——研究初期和研究末期某一土地利用類型的面積；T——研究時段。

3.1.2 土地利用程度綜合指數 土地利用利用程度綜合指數是衡量某一地區土地利用程度［14］強弱的重要指標之一，其值越大，表明土地利用程度越高，反之，則土地利用程度越低，其計算公式如下所示：用動態度和綜合土地利用動態度，本文分析貴陽市單一土地利用動態情況，其計算公式為：

式中：La——研究區土地利用程度綜合指數；Ai——土地利用類型i的土地利用程度分級指數（不同土地利用類型的土地利用程度分級情況詳見表1）；Ci——土地利用類型i的面積百分比。

表1 不同土地利用類型的分級賦值情況

3.1.3 土地利用結構信息熵 利用信息熵原理定量刻畫貴陽市LUCC結構的時序變化程度，土地利用結構信息熵計算公式［11］為：

式中：Pi——土地利用類型i面積占研究區土地總面積的比例；n——研究土地利用類型數；H——土地利用結構信息熵。由公式（3）可知，當各種土地利用類型面積相等時，熵值最大（H＝lnN，N為土地利用類型總數），因此，土地利用類型越多，且面積相差越小，則熵值越大，土地利用結構越均衡。

3.2 因子分析法［9］

因子分析法是通過降維手段將多個相關指標簡化成少數幾個綜合指標，目前在地理學得到廣泛應用。假設有p個指標，用向量表示為X＝（X1，X2，…，Xp），其中 Xi＝（X1i，X2i，…，Xni）′，Xni代表第n個樣本在第i個（i＝1，2，…，p）指標上的觀測值，那個，第i個因子就可以表示為：

滿足：

第i個主成分Pi表示X1，X2，…，Xp的一切線性組合中方差第i大的，而對應的系數向量（a1，a2，…，api）則恰好是X的協方差矩陣的第i個最大的特征值所對應的特征向量。

3.3 灰色關聯模型［15］

（1）確定數列的最優向量，傳統灰色關聯法最優向量的確定一般是將指標數據原始數據進行標準化處理且都轉化為正向指標后，選擇各指標最大值為其最優向量，公式為：

式中：v——取最大運算符。

（2）利用灰色關聯系數公式計算第j個評價指標Yj與最優向量G 的關聯系數ξi（Yj，G）：

（3）計算第i個評價對象yi與最優向量G的關聯度R：

4 結果分析

4.1 貴陽市LUCC時空分析

4.1.1 土地利用動態度分析 由公式（1）得出各研究時段不同土地利用類型的土地利用動態度，當土地利用動態度為正值，表明研究時段面積增加，反之，表明研究時段面積減少。由表2可知，1993—2010年貴陽市建設用地動態度最大，其次是水域，再次是水田，旱地動態度最小。近20a間水田、旱地、灌木林地、未利用地動態度都為負值，面積呈減少變化趨勢，分別減少了135.2，55.4，80.8和98.6km2，其中水田面積減少最大，其次是未利用地；而水域、有林地、建設用地面積呈增加變化趨勢，分別增加了49.1，128.3和183.4km2，其中建設用增加幅度最大，由于工業化、城市化建設，建設用的快速擴建，占用大量良田，導致耕地面積減少，建設用地面積增加。

表2 貴陽市1993－2010年土地利用／覆被變化情況

4.1.2 土地利用綜合程度分析 根據公式（2）計算可得，貴陽市1993年土地利用綜合程度指數為301.2，2000 年307.7，2010 年 319.0，研 究 時 段 土地利用綜合程度指數呈增大的變化趨勢，2000—2010年比1993—2000年增長幅度大，表明隨著經濟的發展，技術的進步，加大了土地利用程度。在地勢低平，坡度較小地區，LUCC較為劇烈，土地利用程度較強。

4.1.3 土地利用結構的熵值分析 由公式（3）可得，研究時段貴陽市土地利用結構信息熵變化幅度較小，土地利用結構信息熵是土地利用結構變化的表征，表明該時段貴陽市土地利用結構在此期間變化并不顯著，從1993—2010年的分析得出，貴陽市土地利用結構信息熵先增大后減小，由1993年0.76上升到2001年的0.78，再下降到2010年0.77，表明貴陽市土地利用結構系統的有序性、穩定性呈先增加再減弱的變化趨勢。

4.2 貴陽市土地利用／覆被變化驅動力分析

選取人口自然增長率（X1）、人口密度（X2）人均糧食產量（X3）、人均耕地面積（X4）、城鎮化水平（X5）、農業收入比重（X6）、人均 GDP（X7）、第三產業比重（X8）、GDP（X9）、第一產業產值（X10）、第二產業產值（X11）及第三產業產值（X12）共12個指標，借助SPSS軟件，進行因子分析，得3個主成分因子。由表3可知，X5，X9在第一主成分上有較高載荷，主要反映了經濟發展狀況；X3，X4在第二主成分上有較高載荷，主要反映人均資源狀況；X1，X2在第三主成分上有較高載荷，主要反映人口狀況。

4.3 貴陽市不同尺度LUCC驅動力分析

LUCC在不同尺度上，主導驅動因素、演變機理與過程存在差異，本研究受資料收集受限，主要從農戶、區域2種不同的尺度水平上分析貴陽市LUCC的時空過程和驅動因子，探討貴陽市LUCC驅動因素的空間尺度效應。

表3 旋轉后的因子載荷矩陣

4.3.1 區域尺度分析 在對貴陽市LUCC驅動因素因子分析的基礎上，結合研究區區域特征、資料收集情況，從區域尺度，運用灰色關聯模型分析貴陽市不同土地利用類型面積變化（重點分析耕地和建設用地）與主導驅動因子的關聯性及貴陽市LUCC驅動機理及過程。經計算得，貴陽市不同地類與各驅動因子關聯系數差異顯著（表4），關聯系數與關聯性呈正相關關系，關聯系數越大，則關聯性越強，反之，則關聯性越弱。分析得：（1）耕地變化的驅動因素分析。1993—2010年，貴陽市耕地面積呈減少的變化趨勢，減少的耕地主要轉變成建設用地、有林地。隨著房地產業發展，城鎮化加速推進，建設用地擴張，占用大量良田，導致耕地劇烈變化。貴陽市城鎮化從2002年24%增長到2010年的30%，凈增長了6%。（2）建設用地變化的驅動因素分析。由表3可知，城市化率是影響貴陽市建設用地面積變化的最主要驅動力因子是城鎮化水平和經濟的發展，其關聯系系數分別為0.927和0.932。隨著城市化、工業化進程的推進，建設用地快速擴展，耕地、未利用地等地類大量向建設用地轉變。第三產業尤其是房地產產業的發展，導致大城市及小城鎮建設用地擴展。（3）其他土地利用類型驅動力分析。在退耕還林政策、森林文明城市建設的推動下，貴陽市有林地面積呈增加的變化趨勢。研究區林地面積從1993年562.5km2增加到2010年的690.8km2。貴陽市屬于典型喀斯特城市，耕地分布破碎，質量低，人地矛盾突出，2002年人均耕地面積為0.0193hm2，人均糧食擁有量為511kg，遠低于全國標準水平，隨著人口的增長、經濟的發展，區域土地系統面臨巨大的人口壓力及糧食需求壓力，導致未利用地大量向耕地、建設用地轉變。

4.3.2 農戶水平 農戶是土地利用的直接參與者，農戶的資金儲備，個人喜好，自身素質成為LUCC重要驅動力。研究時段貴陽市LUCC發生了較大變化，主要表現為坡耕地向有林地轉變，建設用地大規模擴張，耕地撂荒現象嚴重。隨著改革開放的到來，農民有較多機會向非農產業轉移，勞動力大量流失，農村空心化嚴重，耕地撂荒問題突出，土地資源嚴重浪費，農村主體弱化。城郊農戶由于距離城市近，非農就業成本相對較低，農戶為了追求最大經濟效益，調整農業結構，以種植經濟作物（如蔬菜、水果、花卉等）為主，發展養殖業，導致水田面積減少，旱地、園地所占比重較大；距城市偏遠的山區，非農就業成本相對較高，與城郊土地利用結構不同，以種植糧食作物為主，旱地所占比重較大。

表4 貴陽市主要土地利用類型與主導驅動因子關聯度

5 結論

隨著工業化、城鎮化加速推進，貴陽市土地利用結構發生了一系列變化，研究期間貴陽市坡耕地主要向林地轉變，有林地面積增加，建設用地擴張，耕地面積減少，人地矛盾加劇。

［1］ 宋乃平，張鳳榮，王磊，等.我國土地利用／覆被研究的熱點與應用發展問題［J］.地球信息科學，2008，10（1）：60-66.

［2］ 何英彬，姚艷敏，唐華俊，等.土地利用／覆蓋變化驅動力機制研究新進展［J］.中國農學通報，2013，29（2）：190-195.

［3］ 賈寶全，王成，邱爾發.南京市景觀時空動態變化及其驅動力［J］.生態學報，2013，33（18）：5848-5857.

［4］ 潘佩佩，楊桂山，蘇偉忠.土地利用變化對土地生產力的影響研究進展［J］.地理科學進展，2012，31（5）：539-550.

［5］ 陳紅，吳世新，馮雪力.基于遙感和GIS的新疆耕地變化及驅動力分析［J］.自然資源學報，2010，25（4）：614-624.

［6］ 孫倩，張飛，丁建麗，等.渭干河—庫車河三角洲綠洲土地利用／覆被時空變化遙感研究［J］.生態學報，2012，32（10）：3252-3265.

［7］ 邵懷勇，仙巍，周萬村，等.三峽工程實施十年間庫區土地利用／覆被時空變化研究：以開縣為例［J］.水土保持研究，2007，14（3）：241-248.

［8］ 卓靜，郭偉，鄧鳳東，等.基于GIS／RS的榆林市土地利用時空格局動態分析［J］.水土保持通報，2013（1）：50-54.

［9］ 董雋，臧淑英.大慶市城市土地利用變化的驅動機制［J］.地理研究，2011，30（6）：1121-1128.

［9］ 譚雪蘭，段建南，朱紅梅，等.長沙市耕地變化的時空特征及其驅動力分析［J］.中國農學通報，2012，28（2）：240-244.

［10］ 冉圣宏，張凱，呂昌河.延河流域土地利用／覆被變化模型的尺度轉換方法［J］.地理科學進展，2010，29（11）：1414-1419.

［11］ 朱利凱，蒙吉軍.國際LUCC模型研究進展及趨勢［J］.地理科學進展，2009，28（5）：782-790.

［12］ 張永民.土地利用／覆被變化模型研究面臨的幾個問題［J］.干旱區資源與環境，2009，23（10）：53-58.

［13］ 曹銀貴，周偉，袁春.基于土地利用變化的區域生態服務價值研究［J］.水土保持通報，2010，30（4）：241-246.

［14］ 楊海娟，溫曉金，劉焱序，等.秦嶺土石山區土地利用程度對生態恢復力的影響評價［J］.水土保持通報，2012，32（4）：261-266.

［15］ 楊奇勇，楊勁松，姚榮江，等.基于GIS和改進灰色關聯模型的土壤肥力評價［J］.農業工程學報，2010（4）：100-105.