遼河源頭區的土地利用變化及驅動力分析

房春生,孟 瑩,劉曉曦,李 媛,王 菊

(吉林大學 環境與資源學院,長春 130012)

?

遼河源頭區的土地利用變化及驅動力分析

房春生,孟 瑩,劉曉曦,李 媛,王 菊

(吉林大學 環境與資源學院,長春 130012)

利用2005年和2010年2期遙感影像和地理信息系統(GIS)軟件技術,對遼河源頭區土地利用類型變化進行綜合分析；基于統計產品與服務解決方案(SPSS)軟件和社會經濟統計數據,利用主成分分析法分析土地利用變化的根本驅動力,并建立多元線性回歸方程.結果表明,遼河源頭區土地利用變化的主要驅動因素包括：人口因素、經濟因素、工業化與城鎮化和農業發展因素.

土地利用變化；地理信息系統(GIS)；主成分分析；驅動力因素

土地是人類賴以生存的載體[1].近年來,由于我國土地利用類型發生了根本性改變[2],因而不斷出現各種環境問題,如土地荒漠化與鹽堿化、生態物種的缺失和淡水資源匱乏等.文獻[3]通過綜合利用地理信息系統(GIS)空間分析功能與Agent模型復雜系統模擬預測功能,研究了武漢市土地利用變化程度;文獻[4]通過提取大慶市近20年的遙感影像,揭示了大慶市的城市土地利用情況,并通過統計分析軟件(Stata)技術分析了其城市建設用地變化的驅動機制;文獻[5]基于GIS技術分析了土地利用/覆蓋信息,并結合區域社會經濟資料,運用灰色關聯分析法分析了惠州東江流域土地的利用變化驅動力.本文采用GIS等遙感技術,分析2005～2010年遼河源頭區土地的利用變化過程,并通過主成分分析法分析土地利用變化的驅動機制.

1 研究區域概況及研究方法

1.1區域概況

圖1 吉林省遼河源頭區地理分布圖Fig.1 Geographical location of Jilin section of the Liaohe River in Jilin Province

吉林省遼河源頭區位于吉林省西南部,東經123°42′～125°31′,北緯42°34′～44°08′,流域面積14 557.2 km2,占吉林省總面積的8.4%.流域內有3條干(支)流,分別為招蘇臺河、條子河和東遼河,主要涉及2個地區,7個縣市,81個鄉鎮,如圖1所示.該區域屬溫帶大陸性季風氣候,年平均降水量為545 mm,平均蒸發量為1 020 mm,平均氣溫7.0 ℃；總人口約占吉林省總人口數的13%.

1.2數據來源及處理

以遼河源頭區2005年和2010年2期共8個景象的Landsat TM數字遙感影像為依據,以全國1∶25 萬比例地形圖獲取出研究區域的矢量邊界,經ENVI4.8軟件處理后,最終裁剪出研究區域.根據遼河源頭區實際土地利用方式,將其土地利用類型分為7個一級土地類型,分別為森林、灌叢、草地、濕地、耕地、城鎮和裸地.

1.3方法

采用GIS等遙感技術對遼河源頭區2005年和2010年的土地利用類型數據進行空間疊置分析,獲取土地利用變化的過程及相關數據；采用統計產品與服務解決方案(SPSS)軟件對社會經濟數據進行主成分分析,分析研究區域內土地利用變化的驅動機制,并通過逐步回歸分析法建立回歸方程.

2 土地利用變化分析

2.1土地利用數量變化

通過對土地利用類型面積變化的總體趨勢分析土地利用結構的改變[6].本文基于遼河源頭區2005年和2010年土地利用類型動態變化的分析,獲取遼河源頭區2005年和2010年土地類型一級分類圖及類型變化圖，分別如圖2和圖3所示.

圖2 遼河源頭區2005年(A)和2010年(B)土地類型一級分類圖Fig.2 Primary classification of land types of Jilin section of the Liaohe River in 2005 (A)and 2010 (B)

遼河源頭區2005年和2010年土地利用數量變化列于表1.由表1可見:遼河源頭區土地利用類型以耕地為主,約占遼河源頭區總面積的72%,其次為森林、城鎮和灌叢,分別占總面積的11.2%,8.6%和4.6%；灌叢、耕地和裸地的土地利用面積減少,森林、草地、濕地和城鎮的土地利用面積增加；其中耕地和城鎮的面積變化較大.

表1 遼河源頭區2005年和2010年土地利用數量變化Table 1 Land use quantity change in Jilin section of the Liaohe River in 2005 and 2010

2.2單一土地利用動態度分析

土地利用動態度可通過不同時段土地利用面積統計情況定量描述研究區域內土地的利用變化速率[7].單一土地利用動態度是指研究區域在一定時間范圍內的某種土地利用類型數量變化情況,表達式為

(1)

其中:K為研究區域單一土地利用類型的動態度；Ua和Ub分別表示研究期初和研究期末單一土地利用類型的數量；T為研究時間.經計算求得遼河源頭區2005～2010年土地利用的動態度,結果列于表2.

表2 遼河源頭區2005～2010年土地利用的動態度Table 2 Single land use dynamic degree of Jilin section of the Liaohe River from 2005 to 2010

圖3 遼河源頭區2005年和2010年土地類型分類變化圖Fig.3 Change map of land type classificationof the Liaohe River in 2005 and 2010

若K>0，則表明土地利用面積呈增加趨勢；若K<0，則表明土地利用面積呈減少趨勢.由表2可見：森林、草地、濕地和城鎮的K>0；灌叢、耕地和裸地的K<0;裸地的土地利用面積變化程度最高.

2.3土地利用空間變化分析

利用遼河源頭區2005年和2010年2期遙感影像資料,基于Arcgis10.0空間分析功能模塊將2期土地利用現狀圖根據各自地類編碼合并,求出2期數據的交集,生成遼河源頭區在研究期間的土地利用類型轉移矩陣,結果列于表3,其中正值表示某土地利用類型數量增加,負值表示某土地利用類型數量減少,相同土地利用類型交叉處的數值表示該土地利用類型數量保持不變.

表3 遼河源頭區2005～2010年土地利用類型轉移矩陣(km2)Table 3 Translation matrix (km2)of different land use types for Jilin section of the Liaohe River from 2005 to 2010

由表3可見:在轉出面積中,轉移率為:裸地>濕地>草地>耕地>灌叢,森林和城鎮的轉移率為0；在轉入面積中,轉移率為:濕地>草地>城鎮>裸地>耕地>森林>灌叢;濕地、草地和裸地的土地利用空間變化程度較大,耕地和城鎮的土地利用空間變化程度較小,森林和灌叢的土地利用空間變化趨于穩定.

3 土地利用變化驅動力分析

以四平市和遼源市2005～2010年與土地利用有關的社會經濟統計數據為依據,利用SPSS17.0軟件,采用主成分分析法[8]分析區域土地利用變化的驅動因子,并統計具有代表性的驅動因子.

3.1指標體系的選擇

遼河源頭區土地利用變化驅動因子列于表4.

表4 遼河源頭區土地利用變化驅動因子Table 4 Land use change driving force factor in Jilin section of the Liaohe River

3.2主成分分析

基于主成分分析原理[9],計算遼河源頭區土地利用變化各驅動因子的特征值、貢獻率和累計貢獻率,結果列于表5.由表5可見,第一主成分的貢獻率為89.136%,第二主成分的貢獻率為7.839%,二者累計貢獻率為96.975%,符合主成分分析方法的要求.將第一主成分與第二主成分進行提取,替代原有14個社會經濟指標,獲取主成分旋轉后驅動因子載荷矩陣,結果列于表6.

表5 驅動因子特征值與主成分貢獻率Table 5 Eigenvalue of driving force factors and contribution rate of principal components

表6 主成分旋轉后驅動因子載荷矩陣Table 6 Rotated principal component load matrix for driving force factors

由表6可見:第一主成分方差貢獻為13.136,第二主成分方差貢獻為0.21,第一主成分遠大于第二主成分的統計值,表明第一主成分影響遼河源頭區土地利用變化的驅動性更強；第一主成分中除X10和X13外,各變量的載荷系數均大于0.85,即第一主成分與國內生產總值、總人口、全部在崗職工工資總額、一般預算財政收入、社會消費品零售總額、全社會固定資產投資、房地產開發投資、本年竣工房屋面積、農民人均純收入、肉類總產量、糧食總產量(t)和工業總產值等因素均呈高度正相關,即人口因素、經濟因素、工業化與城鎮化對土地利用變化的影響較大;第二主成分與農業總產值呈正相關,與農業化肥施用量呈負相關,這兩項指標均與農業相關,將其歸為農業發展因素.

3.3多元線性回歸分析

利用SPSS17.0統計軟件,以城市建設用地為因變量,以經過主成分分析法的驅動因子為自變量,經逐步回歸分析可得遼河源頭區城市建設用地面積變化的回歸方程表達式為

(2)

其中:Y2表示城市建設用地面積;X6和X7分別表示房地產開發投資和財政收入.R2=0.994，表明顯著性呈高度正相關,回歸方程有效.

綜上,本文以吉林省遼河源頭區為研究區域,基于GIS技術分析了該區域的土地利用類型變化程度,研究了土地利用動態變化特征,并用主成分分析法分析了土地利用變化的根本驅動力.可得如下結論：

1)研究區域中耕地占主導地位,占總土地面積的72%,其次為森林和城鎮,分別占總土地面積的11.2%和8.6%.

2)耕地、裸地和灌叢面積不斷減少,城鎮、森林、濕地和草地面積不斷增加.其中耕地面積變化最大,其次為城鎮,灌叢面積變化最小.

3)土地利用類型動態度絕對值依次為：裸地>濕地>草地>城鎮>耕地>森林>灌叢,裸地的發展速度最快,灌叢的發展速度最慢,表明遼河源頭區的生態環境保護較好.

4)遼河源頭區土地利用變化的驅動力主要歸因于人口因素、經濟因素、工業化和城鎮化與農業發展因素.其中經濟因素占主導地位,主要包括國內生產總值、全部在崗職工工資總額、一般預算財政收入、社會消費品零售總額、全社會固定資產投資和農民人均純收入等經濟因子.

[1] 魯春陽,楊慶媛,田永中,等.基于主成分法的區域土地利用變化驅動力分析----以重慶市主城區為例 [J].安徽農業科學,2006,34(21)：5627-5628.(LU Chunyang,YANG Qingyuan,TIAN Yongzhong,et al.Study on the Driving Force of Land Use Based on the Primary Factor Analysis:A Case Study of the Main City Zone of Chongqing [J].Journal of Anhui Agri Sci,2006,34(21):5627-5628.)

[2] 劉彥隨,陳百明.中國可持續發展問題與土地利用/覆被變化研究 [J].地理研究,2002,21(3)：324-330.(LIU Yansui,CHEN Baiming.The Study Framework of Land Use/Cover Change Based on Sustainable Development in China [J].Geographical Research,2002,21(3)：324-330.)

[3] 古琳,程承旗.基于GIS-Agent模型的武漢市土地利用變化模擬研究 [J].城市發展研究,2007,14(6)：47-51.(GU Lin,CHENG Chengqi.Research on Simulation of Wuhan Landuse Change Based on GIS-Agent Models [J].Urban Studies,2007,14(6)：47-51.)

[4] 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.(DONG Jun,ZANG Shuying.Driving Force Mechanism of Urban Land Use Changes in Daqing City,Northeast China [J].Geographical Research,2011,30(6)：1121-1128.)

[5] 黃錦鳳.惠州東江流域土地利用變化時空特征及驅動力研究 [D].長沙：中南大學,2011.(HUANG Jinfeng.Research on Characteristics of the Spatial-Temporal of Land Use Changes and Driving Force in the Dongjiang River Basin of Huizhou [D].Changsha:Central South University,2011.)

[6] 楊玉婷.黑河中游土地利用動態變化及驅動力研究----以甘州區為例 [D].蘭州：西北師范大學,2012.(YANG Yuting.Study on the Driving Force of Land Use Change for Hei River:A Case Study of Ganzhou [D].Lanzhou:Northwest Normal University,2012.)

[7] 常春艷,趙庚星,王凌,等.濱海光譜混淆區面向對象的土地利用遙感分類 [J].農業工程學報,2012,28(5):226-231.(CHANG Chunyan,ZHAO Gengxing,WANG Ling,et al.Land Use Classification Based on RS Object-Oriented Method in Coastal Spectral Confusion Region [J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2012,28(5):226-231.)

[8] 黃雄偉.基于GIS和RS的城市土地利用時空演化研究----以長沙為例 [D].北京：中國地質大學,2008.(HUANG Xiongwei.Remote Sensing and GIS-Based Analysis on Temporal-Spatial Evolution of Urban Land Use Change:A Case Study of Changsha [D].Beijing:China University of Geosciences,2008.)

[9] 薛薇.統計分析與SPSS的應用 [M].北京：中國人民大學出版社,2002：258-266.(XUE Wei.Statistical Analysis and SPSS for Windows [M].Beijing:China Renmin University Press,2002:258-266.)

(責任編輯：單 凝,王 健)

Driving-ForceFactorsofLUCCfortheJilinSectionofLiaoheRiverBasedonPrincipleAnalysis

FANG Chunsheng,MENG Ying,LIU Xiaoxi,LI Yuan,WANG Ju

(CollegeofEnvironmentandResources,JilinUniversity,Changchun130012,China)

Based on the GIS technology and remote sensing images of 2005 and 2010,the special characteristics of land-use change were revealed for the section of the Liao River.The authors analyzed the fundamental driving-force factors of land-use change and set up a multiple linear regression equation using the principle component analysis based on the software of SPSS and the social-economy statistical data.As a result,the demographic factor,socioeconomic factor,levels of industrialization and urbanization and agricultural development factor were the main factors affecting the land-use change for the Jilin section of the Liaohe River,which provided the basis and the reference for economic development of survey region.

land-use change;geographic information system (GIS);principle component analysis;driving-force factor

10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.03.42

2015-03-07.

房春生(1971—),男,漢族,博士,教授,從事環境規劃與評價的研究,E-mail：fangcs@jlu.edu.cn.通信作者:王 菊(1971—),女,漢族,博士，副教授,從事環境管理的研究,E-mail：wangju@jlu.edu.cn.

國家“十二五”科技重大專項基金(批準號:2012ZX07208).

X141

：A

：1671-5489(2015)03-0577-05