西寧市主城區土地利用時空變化驅動力分析

高凌寒, 趙鵬祥, 張曉莉, 高 婷, 趙 選

(西北農林科技大學 林學院, 陜西 楊凌 712100)

西寧市主城區土地利用時空變化驅動力分析

高凌寒, 趙鵬祥, 張曉莉, 高 婷, 趙 選

(西北農林科技大學 林學院, 陜西 楊凌 712100)

土地是人類生存發展的重要物質基礎，分析影響土地利用結構的各項因素，包括自然環境因素和社會經濟因素，都可以為更加規范合理地利用土地提供很好的借鑒作用。利用西寧市2001年和2014年兩期的Landsat影像數據和DEM數據，通過分類統計和相關性分析，分析了影響西寧市土地利用結構的相關環境因素和社會因素，根據所得統計結果可知：西寧市自然環境因子對不同類型的土地產生的影響不同。林地和草地的變化程度隨著海拔的升高呈增大的趨勢，耕地和建設用地的變化率指數隨著海拔增大逐漸減小，水域和其他土地基本保持平穩。根據社會經濟數據的相關分析，西寧市土地利用格局的不斷變化與社會經濟發展息息相關，其中耕地變化情況和人口變化對土地利用格局的變化產生了重要的影響。

驅動力分析; 分區統計; 變化率指數; 社會經濟因子

一個地區的土地利用結構狀況在很大程度上反映了該地區自然資源及社會經濟發展的結構狀況[1]。因此，研究土地資源的利用狀況，分析土地利用變化的原因具有現勢意義，為決策分析提供重要依據[2]。驅動力是指導致土地利用方式和目的發生變化的主要生物因素和社會經濟因素，是土地利用變化的動力因素。在自然系統中，氣候、土壤、水文等被認為是主要的驅動力類型。在社會系統中，通常將驅動力分為六類，即人口變化、貧富狀況、技術進步、經濟增長、政治經濟結構和價值觀念[3]。影響土地利用和土地覆蓋變化的自然因素很多。土地利用變化驅動力由該地區土地利用類型變化的驅動因子決定。該區域人類活動與自然環境的變化是區域土地利用變化的基本驅動力[4]。

對于影響土地利用變化的驅動因子的研究，許多學者都從不同角度對其進行了探索。Lambin等[5]對導致土地利用和覆被變化的原因進行了系統的論述。Turner等[6]論證了人類行為對地球變化的巨大驅動力作用。曹銀貴等[7]對區域林地格局的驅動力進行了分析并對其生態價值做了評價。張克峰等[8]從社會經濟發展對北京山區林地轉化過程的影響進行了分析。

本文是以青海省西寧市為研究區域。西寧市是青海省省會，全省政治、經濟、文化、教育、科研、交通和通訊中心，地處青海省東部，是全國西部大發展的重要城市之一。就所處位置來看，西寧是一個擁有悠久歷史的高原古城，是中國黃河流域文化組成部分。水資源相對充裕，城市均建在平坦階地和高漫灘上，四季溫度適宜，山谷風明顯，夏季溫度不高。早在四、五千年以前就有人類在這塊土地上生產、生活，繁衍生息。就人口而言，西寧是典型的移民城市，多民族聚集、多宗教并存，是青藏高原人口唯一超過百萬的中心城市，移民人口達100萬之多。全省除漢族外，世居青海的主要有藏族、回族、土族、撒拉族和蒙古族，在長期的生產、生活過程中，各民族形成了自己獨特的風情。從區域經濟和發展現狀來看，西寧處于西部發展的重要位置，但現階段經濟發展不穩定，相對于其他的省會城市而言，西寧市的經濟發展處于落后階段[9]。因此，綜上所述，研究西寧市的土地利用驅動因素，有利于更好地規劃西寧市城市發展，合理利用土地資源，為西寧市經濟發展建設提供參考依據。

1 研究區概況

西寧市位于青藏高原過渡帶，湟水流域中部西寧盆地，為青海省省會，對流域生態環境以及青海省社會經濟發展有著舉足輕重的作用[10]。市區平均海拔2 295 m，屬大陸高原半干旱氣候，冬無嚴寒，夏無酷暑[11]。地跨36°13′43″—37°28′11″N，100°52′01″—101°54′57″E，總面積7 472 km2，其中市轄區面積350 km2，總人口193萬人。西寧市主城區主要包括市區的城北區、城西區、城東區、城中區四區。地勢自西南、西北向東傾斜，地形由河谷沖積平原、丘陵和山地組成。四面環山，三川會聚，扼青藏高原東方之門戶，古有“西海鎖鑰”之稱[12]。其特點是：氣壓低、日照長、雨水少、蒸發量大、太陽輻射強、日夜溫差大、無霜期短、冰凍期長，是天然的避暑勝地，有“夏都”之稱[13]。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源

本研究數據分別利用西寧市市區2001年7月13日、2014年7月17日2期的Landsat衛星影像數據以及DEM數據，西寧市市區1∶1萬地形圖及行政區劃圖和西寧市2001—2014年社會經濟發展統計數據。

2.2 研究方法

2.2.1 數據預處理 采用ENVI 5.1以西寧市市區1∶1萬地形圖為基準對影像進行幾何校正和光譜增強處理，運用最鄰近點法進行像素重采樣，在ArcGIS中結合西寧市市區行政區劃圖對影像和DEM數據進行裁剪，得到的研究區影像數據和DEM數據作為此次研究的源數據。

2.2.2 影像分類 利用ENVI 5.1和Google Earth軟件，參照全國土地利用分類方法并結合西寧市具體情況和試驗所研究方向，對研究區土地利用類型進行分類，分為林地、耕地、草地、建設用地、水域和其他土地六類。

2.2.3 分區統計 為詳細反映研究區的土地變化區域差異，采用500 m×500 m的網格單元作為分析的區域(網格單元大小設置是考慮到分析精度、計算機運行速度和最終成圖精度而得到的分區單元)。以分區后的格網文件作為分區文件，2001年和2014年的監督分類后的影像作為待統計文件，統計落在格網內的各土地類型面積，并將統計結果導出，計算土地利用類型相對變化率，再將計算的相對變化率數據與分區文件相關聯，制作各種土地利用類型相對變化率圖。

2.2.4 土地利用類型相對變化率 引入單一土地利用類型相對變化率來反映土地利用數量變化的區域差異。區域某一特定土地利用類型相對變化率可表示為[14]：

(1)

如果某網格單元在研究期初沒有某種土地利用類型，而在研究期末出現了該種土地利用類型，則采用下式近似表示[15]：

(2)

式中：R為某一網格土地利用類型的相對變化率；Ka和Kb為該區域此土地利用類型研究期初與研究期末的面積；Ca與Cb是全區該種土地利用類型研究期初與研究期末的面積。R>1表明該格網單元土地利用類型變化幅度大于全區，R<1表明該格網單元內土地利用類型變化幅度小于全區的變化。

射頻信號既可用于傳輸能量，又可用于傳輸信息。因此本文設計了一個新穎的應用模型，即無線攜能通信。其目的是用射頻信號同時提供無線能量傳輸和無線信息傳輸。本文在分析無線能量傳輸技術的基礎上，研究了無線能量接受機制和能量管理機制。

2.2.5 自然環境因子提取 利用ArcGIS將裁剪后的DEM數據進行重分類，作為后期的分區文件，以便統計不同海拔下土地利用類型相對變化率的各項指數，研究自然環境因子對土地利用變化的影響。

2.2.6 社會經濟因子驅動力分析 根據所研究的時間段可知，該研究區內的土地利用動態變化主要受自然因素和人為因素的控制和影響，而在2000年后西部大開發戰略的實施使人為因素和社會活動成為主要的影響因子。研究社會經濟因子對土地利用變化的影響也是分析土地變化的一個重要方面。相關分析是在分析變量之間關系的密切程度時常用的統計分析方法，最簡單的即為線性相關分析。而回歸分析是建立最優回歸方程的統計方法[2]。在本次試驗中利用SPSS軟件，分別進行相關性分析和回歸方程的建立，以便研究社會經濟因子對土地利用變化的影響。相關性分析是分別將該時間段內西寧市主城區整體區域的各土地利用類型的轉化面積與所有的社會經濟因子變化量作兩兩雙變量分析，得到各土地利用類型轉化面積與社會經濟因子之間的相關變化矩陣?；貧w分析是在相關性分析的基礎上選取2001—2014年間社會經濟因子作為自變量，各類土地利用類型轉化面積為因變量進行逐步回歸，建立各土地利用類型與社會經濟因子之間的線性回歸方程。線性回歸方程驅動機制模型如下：

yi=αf(xj)+β

(3)

式中：yi為各類土地利用類型變化面積;xj代表社會經濟驅動因子;α，β為模型系數。

3 結果與分析

3.1 土地利用變化率分析

將兩年的分類后的影像以專題圖的形式表示如下：

圖1所示兩年的分類結果都進行了分類精度檢驗，計算了分類后的Kappa系數，2001年分類后的總體精度為76.98%，Kappa系數為0.69；2014年分類后的總體精度為83.84%，Kappa系數為0.77。因此，根據Kappa系數評價標準，分類后的精度較好，可以用來進行分區統計和變化率分析。

圖1 不同時期的土地利用分類圖

通過對西寧市2001年和2014年土地利用分類后的數據進行計算，得到了各類土地利用類型的相對變化率。根據表1—6和圖2，可以看出每種土地利用類型的相對變化率程度不同，且不同地區的變化情況也不相同。林地和草地的變化率明顯高于其他土地利用類型，而且在城中區林地變化速率快，在城北和城中區草地變化速率較快。耕地變化率在城西區較快，在其他區域變化緩慢。建設用地、水域和其他土地變化速率不明顯，且大體只在城中區發生變化，在其他地區變化速率不顯著，較為均勻。

為方便驅動力分析的統計研究，也便于清晰表現變化率情況，現對西寧市各土地利用類型相對變化率值進行重分類，大體分為5級，并用1—5對應表達。數值越大，表明變化越劇烈，具體重分類方法為：原相對變化率小于1的賦新值為1，表示變化緩慢；原相對變化率大于1小于2的賦新值為2，表示變化輕微；原相對變化率大于2小于5的賦新值為3，表示變化較大；原相對變化率大于5小于10的賦新值為4，表示變化較強；原相對變化率大于10的賦新值為5，表示變化劇烈。

3.2 自然環境因子驅動力分析

西寧市主城區最高海拔為2 815 m，最低海拔為2 168 m，海拔一般為2 200～2 600 m，相對高差100～200 m。對西寧市海拔數據進行重分類，以統計分析海拔高度對土地利用類型變化的影響(圖2)。

圖2 西寧市主城區海拔分級圖

海拔分級/m最小值最大值范圍均值眾數寡數2160～22501541.69132250～24001541.66132400～25501541.84152550～27001541.86152700～28501542.2835

表2 不同海拔高度下耕地變化率指數統計

表3 不同海拔高度下草地變化率指數統計

表4 不同海拔高度下建設用地變化率指數統計

表5 不同海拔高度下水域變化率指數統計

表6 不同海拔高度下其他土地變化率指數統計

由表1—6可以看出，在各海拔高度的分級區域內，林地變化率指數分布在1—5級之間。在2 700～2 850 m海拔區域內，其變化率指數出現次數最多的是3級，其他海拔分級內，變化率指數出現次數最多的是1級，說明在高海拔地區林地變化局部劇烈。其次，由低海拔地區到高海拔地區變化率指數的均值依次升高，從2 160～2 250 m的1.69升高到2 700 m以上的2.28，更加說明高海拔地區的林地變化速率高于低海拔地區；耕地的變化速率從1級到3級均有分布。在每個海拔高度分級內，變化率指數出現次數最多的都是1級，最少的為3級，且變化率均值都在1.1左右，說明耕地整體的變化速率輕微，在2001—2014年，沒有太大幅度的變化；草地變化率指數分布在1—4級之間，海拔分級在2 400 m以上時，變化率指數出現次數最少的是3級，說明4級分布較多，且從均值上來看，隨著海拔高度的升高，變化率指數均值由1.65升高到1.83，說明，高海拔地區草地的變化速率略高于低海拔地區；建設用地變化率指數分布范圍僅在1—2級之間，而在海拔高度2 550 m以上的區域，變化率指數僅有1級，說明建設用地變化速率緩慢，其次，由變化率指數均值來看，其值都分布在1左右，特別是在高海拔地區，均值都為1，說明建設用地的變化在高海拔地區更為輕微；水域變化率指數分布在1—3級之間，其均值變化幅度不明顯，整體上變化幅度較小，說明水域的變化緩慢；其他土地變化率指數分布在1—2級之間，分布范圍較小，說明其整體變化速率輕微，但隨著海拔的升高，變化率指數均值由1.12升高到1.30，說明高海拔地區其他土地的變化速率高于低海拔地區。

3.3 社會經濟因子驅動力分析

社會經濟因素是指影響社會環境變化的宏觀經濟狀況，主要包括經濟發展狀況、居民收入、經濟結構等方面的情況。基于西寧市國民經濟以工業和農業為主且在2000年后西寧市的土地利用結構開始發生大規模變化，國家逐步重視對西部地區的發展。因此，本文以西寧市2001—2014年的國民經濟統計數據為依據，以各類土地利用類型變更面積為因變量(Yi)，生產總值(X1)、農作物播種面積(X2)、糧食總產量(X3)、當年造林面積(X4)、工業總產值(X5)、全市常住人口(X6)為自變量，進行各類土地類型變化面積與社會經濟因子的相關性分析[17-20]。

表7 林地轉化面積與社會經濟因子相關矩陣

注：**表示在0.01水平(雙側)上顯著相關；*表示在0.05水平(雙側)上顯著相關。

表8 耕地轉化面積與社會經濟因子相關矩陣

注：**.在0.01水平(雙側)上顯著相關，*.在0.05水平(雙側)上顯著相關，下同。

表9 草地轉化面積與社會經濟因子相關矩陣

表10 建設用地轉化面積與社會經濟因子相關矩陣

表11 水域轉化面積與社會經濟因子相關矩陣

表12 其他土地轉化面積與社會經濟因子相關矩陣

由表7可以看出，林地(Y1)與糧食總產量(X3)變化顯著相關，而與其他因子的變化相關性不顯著。由表8可以看出，耕地(Y2)與所有因子的相關性都不顯著。由表9可以看出，草地(Y3)與糧食總產量(X3)顯著相關，而與其他因子相關性不顯著。由表10—12可以看出，建設用地(Y4)、水域(Y5)和其他土地(Y6)都與糧食總產量(X3)和全市常住人口(X6)的變化顯著相關，而與其他因子相關性不顯著。總體而言，可以看出，社會經濟因素對于土地利用結構的變化是顯著的，特別是在所研究的這六個經濟因子中，糧食總產量和全市常住人口對于土地利用類型的變化影響顯著。因此，社會經濟因子對土地利用結構變化有促進作用，而退耕還林政策和西部大開發戰略的實施都是也是促進土地利用結構調整和變化的主要因素，也使城市格局向著更加理想的方向發展。

林地(Y1)變化模型：

Y1=-5.126X3-0.897X6+467.069

(4)

耕地(Y2)變化模型：

Y2=-0.878X6+233.438

(5)

草地(Y3)變化模型：

Y3=-2.412X3-0.357X6+218.952

(6)

建設用地(Y4)變化模型：

Y4=-10.580X3-1.439X6+655.887

(7)

水域(Y5)變化模型：

Y5=0.865X3+0.108X6-39.410

(8)

其他土地(Y6)變化模型：

Y6=8.064X3+1.045X6-425.758

(9)

由上述6個回歸方程也可以明顯看出，糧食總產量(X3)和全市常住人口(X6)是影響該地區各土地利用類型變化的主要社會經濟驅動力。

4 結 論

(1) 西寧市各類土地利用類型的相對變化率在不同地區的變化情況都是不同的，城中區林地、建設用地的變化速率快，城西區耕地的變化速率較快，城北區草地的變化速率較快。此情況的分布特征，使得不同地區的土地利用類型比重不相同，這也反映了不同分區的側重點不同，也使得城市土地利用更充分，更合理。

(2) 從不同海拔高度分級下各土地利用類型變化率指數的情況來看，在低海拔地區，建設用地和耕地的變化較為明顯，而在高海拔地區林地、草地的變化較為強烈，水域的變化幅度整體上較為平穩，不明顯。這是環境因素影響所致，海拔高度越高，越限制人們的活動范圍和居住條件，這也使得人們能更好地合理安排土地利用結構。

(3) 根據各類土地利用類型與社會經濟因子的相關矩陣以及回歸方程來看，西寧市社會經濟因子對該地區的土地利用變化有顯著影響。糧食總產量和全市常住人口對各類土地利用類型的變化影響顯著。這也說明耕地變化情況和人口變化對城市土地格局的建設起到至關重要的作用。因此，糧食總產量和全市常住人口是西寧市土地利用變化的主要驅動因子。此外，政府的相關政策和措施也起到了重要的干預作用。

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AnalysisonDrivingForcesofSpatiotemporalChangesofLandUsesinXiningCity

GAO Linghan, ZHAO Pengxiang, ZHANG Xiaoli, GAO Ting, WANG Hui

(CollegeofForestry,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)

Land is the important material basis for human survival and development. Analysis on factors of effects of land use structure, including natural environment factors and socioeconomic factors, can provide the very important reference for more standardized and rational use of land. The experiment analyzes the environmental factors and social factors impacting the land use structure in Xi′ning City by using Landsat image data and DEM data in 2001 and 2014 and methods of the classification statistics and correlation analysis. The results show that natural environment factors of Xi′ning City have different effects on different types of land. The degrees of changes in forestland and grassland gradually increased with the increase of elevation, the change rate indices of cultivated land and construction decreased, water and other land remained stable. The change of land use pattern in Xi′ning City is closely related to the socioeconomic development according to the analysis of socioeconomic data, among which change of cultivated land and population changes had the important influence on the change of land use pattern.

driving force analysis; zonal statistics; index of change rate; socioeconomic factor

2016-03-11

：2016-05-11

陜西省林業綜合重點實驗室項目(20130115)

高凌寒(1991—),女,河北廊坊市人,在讀碩士,研究方向為森林經理學。E-mail:1575292749@qq.com

趙鵬祥(1965—),男,陜西楊凌人,副教授,博士, 研究方向為森林經理學。E-mail:542258192@qq.com

X87； TP79

：A

：1005-3409(2017)02-0234-06