徐州市區的土地利用變化及其生態環境效應

王家慧, 梁 亮, 黃 婷, 羅 翔, 林 卉

(江蘇師范大學 地理測繪與城鄉規劃學院, 江蘇 徐州 221116)

在近年來的年度全球風險調查中，環境風險日益突出，環境類的5種風險均高于平均水平[1]。世界人口的持續增長以及城市化進程的加速，進一步激化了人地矛盾，土地利用類型的變化將是未來人類社會面臨最大的挑戰之一[2]。土地利用類型的變化往往會直接或間接地產生各種生態環境問題[3]。由土地利用類型的變化導致的環境變化成為學術界最為關心的熱點問題[4]。

國內外諸多學者在土地利用類型變化對生態環境的影響上做了大量研究。吳海珍等[5]采用多期Landsat影像，運用地理信息系統(geographic information system， GIS)方法提取隔年的多倫縣土地利用動態變化數據，并通過中國陸地生態系統的服務價值測算方法測算了多倫縣土地利用變化引起的生態系統服務價值變化；Du和Huang[6]基于1995—2014年遙感影像對杭州土地利用變化的生態環境效應進行研究；Navneet K等[7]結合土壤和水評估工具分析印度Kharun流域上游區域土地利用變化與水資源之間的響應關系。

目前國內外學術研究重要集中于生態敏感脆弱區或經濟發達區域，對空間異質性和復雜性較高的中心城區尤其是礦產資源型城市中心城區的土地利用變化及其生態環境效應研究較少。徐州市作為我國華北重要的煤炭基地，隨著不可再生資源的開采和生態環境的破壞，不得不面臨城市轉型的問題。

近年來，徐州正由礦產資源城市逐步轉向生態旅游城市，同時，徐州市處在城市化快速發展階段，中心城區土地利用變更頻繁。因此，本研究基于遙感數據，分析土地利用/覆蓋的動態變化特征，并通過景觀指數、歸一化植被指數(normalized differential vegetation index， NDVI)和區域生態環境質量指數，評價近年來徐州市生態轉型工作進展，為土地的合理規劃以及區域經濟與生態環境的平衡提供理論支持和參考依據。

1 研究區概況

徐州(東經116°22′—118°40′，北緯33°43′—34°58′)地處蘇魯豫皖交界處，是淮海經濟區中心城市和“一帶一路”重要節點城市，全國重要的綜合性交通樞紐，同時也是中國重要的煤炭產地和電力基地。地形以平原為主，平均海拔約在30～50 m之間，氣候為溫帶季風氣候，年均溫約為14 ℃，年均降水量為800～900 mm，植被以人工側柏為主，覆蓋全市大部分山地丘陵[8]。

徐州地區礦產有煤、鐵、鈦、石灰石、大理石等30多種，其中以煤為主，產量最高，大規模開采已經長達130 a多，為全省提供了大量的煤。然而，自20世紀90年代以來，煤炭儲量隨著開采日益萎縮，資源枯竭，城市中采煤塌陷地以及工礦廢棄地增多，城市環境惡化。

近年來，徐州市進入轉型期，改善城市景觀和生態環境，針對采煤塌陷地和工礦廢棄地進行復墾，將其面積置換化為城市建設用地指標，此外，對難以復墾的塌陷地納入綠地規劃系統，進行生態環境修復，將其轉變為濕地生態系統，如賈汪潘安湖，九里區的九里湖等。

2 數據與方法

2.1 數據及處理

本文選用2004—2016年(以3 a為間隔)的5期Landsat遙感影像、天地圖徐州電子地圖及行政區劃圖，運用ENVI軟件對遙感影像進行預處理，并計算獲取NDVI[9]和迭代自組織(iterative self-organizing data analysis techniques algorithm， IOSDATA)[10]分類數據。

本研究參考1∶10萬制圖比例尺的土地利用分類系統，根據土地的資源屬性和利用方式，將研究區分為耕地、林地、草地、水體、建筑用地以及未利用地6個土地類型[11-12]。此外，根據王秀蘭[13]、李曉文[14]等的相關研究成果，對一級土地利用類型所具有的生態環境質量指數進行模糊賦值(表1)。

表1 土地利用生態環境指數

2.2 分類方法及精度評價

分類回歸樹(classification and regression tree， CART)是通過對測試變量和目標變量構成的訓練數據集的循環二分形成二叉樹形式的決策樹結構[15]。由于可利用多源數據，該方法具有分類精度高、簡單高效的優點，從而被廣泛使用[16]。因此，本研究利用Landsat TM/OLI的多光譜波段，輔之以NDVI數據和ISODATA分類數據，通過CART算法對研究區遙感影像分類，然后參照歷年天地圖徐州的航拍影像對分類結果圖像進行局部修改，并采用總體精度和Kappa系數對分類結果進行精度評定。

2.3 土地利用類型動態變化分析

土地利用轉移矩陣是用于定量描述系統分析中的系統狀態與狀態轉移[14]，可以詳細地描述各土地利用類型變化的數量、去向以及來源，因此，根據其能夠準確了解不同土地利用類型的時空結構演變過程。本文基于不同時期的土地利用類型圖，在ArcGIS中通過空間疊加運算，計算出不同時間段內土地類型的轉移矩陣。

2.4 生態環境評價指標

城市作為人類最主要的生活聚集地，對其生態環境進行評價，有利于提高城市可持續發展能力和生態宜居能力和完善城市生態環境保護體系。本文利用景觀格局指數、NDVI和區域生態環境質量指數等指標，對徐州市中心城區生態環境質量進行評價和分析。

景觀格局指數。景觀格局指數可以直觀地反映出景觀的空間布局和結構組成，被廣泛應用于景觀格局的分析中。對研究區景觀指數的分析可以揭示區域景觀格局變化的時空分布特征。本文選用景觀斑塊特征指數、景觀異質性指數與景觀空間關系指數3類指標對徐州是中心城區景觀變化進行分析[18]。其中斑塊特征指數包括斑塊個數(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(LPI)、邊緣密度(ED)以及景觀形狀指數(LSI)，景觀異質性指數包括蔓延度(CONTAG)以及散布與并列指數(IJI)，景觀空間關系指數包括分離指數(SPLIT)、香農多樣性指數(SHDI)和聚合度(AI)指數。

NDVI指數。NDVI可用來表征研究區植被覆蓋率與生長狀態。為降低和消除云、大氣與太陽高度角等因素的影響，本文選擇云量小于10%的Landsat遙感影像，利用最大值合成法(max value composites， MVC)計算當年的NDVI，然后利用斜率趨勢分析算法計算研究區域2004—2016年NDVI的變化趨勢。

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

(1)

式中：NIR——近紅外波段;R——紅光波段。

(2)

式中：i——2004—2016年的序列號；n——時間序列的長度； NPPi——第i年的NPP值。當Slope>0時，表明在該研究時間段NPP值上升；當Slope<0時，表明NPP值下降。

區域生態環境質量指數(EV)。區域生態環境質量指數結合區域內各種土地類型的面積比例和其所具有的生態環境質量,定量化地描述某一區域內土地利用變化的生態環境效應，總體評價區域內生態環境質量狀況，其變化可以反映區域生態環境質量的變化[18]。其計算公式為：

(3)

式中：LUi，Ci——該區域內t時間第i中土地類型的面積和生態環境質量指數； TA——該區域總面積;N——土地利用類型的數量。

區域土地利用變化類型生態貢獻率(LEI)。區域土地利用變化類型生態貢獻率用于表征由土地利用變化造成的區域生態環境質量的變化，可以較好的衡量區域生態質量對土地類型轉變的響應狀況[3]。其計算公式為：

LEI=(LEIi+1-LEi)LA/TA

(4)

式中：LEi+1，LEi——某種土地利用變化類型所反映的變化初期和末期土地利用類型所具有的生態環境質量指數； LA——該變化類型的面積； TA——該區域總面積。

3 結果與分析

3.1 分類結果

本文采用CART分類方法對徐州2004—2016年的5期遙感影像進行分類，其分類結果如附圖1所示。由附圖1可以看出，在空間分布上，建筑用地以研究區西部的云龍湖為中心，分布于云龍湖南、北、東3個方向；耕地主要分布在建筑用地的外側，分布較為集中，然而隨著建筑用地的增加，耕地分布趨于破碎化；林地主要沿西南—東北方向的山體分布；水體以湖泊水庫及河流為主，湖泊和水庫主要分布在研究區的西部、西北部以及東南部，主干河流從西北到東南貫穿整個研究區；草地主要分布于城市公園綠地、高爾夫球場，分布過于零散，且面積較小；未利用地主要分布在山體和建筑用地附近

2004—2016年徐州市中心城區每年分類總體精度均在90%以上，且Kappa系數均大于0.90(表2)，這說明CART決策樹分類方法精度較高，分類結果具有較高的可靠性，可用于土地利用類型動態變化監測。

表2 徐州市中心城區分類精度評價

3.2 土地利用類型時空變化分析

研究區2004—2016年建筑用地和草地面積大幅度增加，耕地和林地面積與之相反，面積大幅度減少，未利用地面積有小幅度減少。在研究時間段內，建筑用地共增加99.70 km2，增加速率較大，尤其是在2010年以后，研究區中部偏南和東南部區域建筑用地迅速增加。

由表3可知，在2004年之后，建筑用地增加的面積主要來源于耕地。2004—207年，耕地轉變為建筑用地的凈面積為41.52 km2，2007年之后，耕地轉變為建筑用地幅度減小，而在2013—2016年，轉變幅度增大。從2004—2016年期間，耕地面積共減少101.69 km2，主要轉出方向為建筑用到、未利用地以及林地，整體變化動態度從2004—2007年的-8%降至2013—2016年的-2%，雖然這表明耕地減少趨勢有一定減緩，但是仍然不可忽視。林地的主要轉出方向為耕地和建筑用地，在2010—2013年，由于徐州著力打造“山水林田湖草”一體化的生態空間，林地增加33.51 km2，動態度為24%，然而在2013—2016年，隨著耕地保護政策的落實以及城市擴張，耕地降低趨勢減緩而林地大幅度降低。2004—2016年林地轉變為耕地整體呈增加趨勢，但是由于各用地類型之間的相互轉變，林地凈減少0.19 km2。未利用地主要轉入方向為耕地和建筑用地，而主要轉出方向為建筑用地，在2004—2016年，每個時期未利用地轉變為建筑用地約占總轉出面積的平均百分比約為60%。總體而言，徐州市中心城區近年來建筑用地擴張顯著，不僅表現在大量占用近郊的耕地，還表現在遠郊地區，以城鎮為節點，逐步擴大城鎮范圍，致使耕地面積進一步減小；由于城市建設是一個長期過程，在該過程中城市景觀在遭受破壞后，在規劃建設完成后，景觀會有一定的恢復，因此未利用地和草地城市建設過程中具有較大變化。2004—2016年徐州市中心城區景觀格局指數變化情況如圖1所示。

表3 徐州市中心城區2004-2016年土地利用轉移矩陣 km2

圖1 徐州市中心城區2004-2016年景觀格局指數變化趨勢

3.3 徐州市中心城區生態環境效應評價

3.3.1 景觀格局變化 由圖1可以看出，其中景觀特征指數主要反映景觀形狀、破碎化程度與優勢度等特征，由圖1可知，2004—2016年徐州中心城區NP，PD，ED和LSI均呈現上升趨勢，表明該區域景觀異質性增強、破碎化程度加劇，而LPI的呈現波動性上升表明景觀破碎化降低，這與PD，NP，ED所表現出的研究區景觀破碎化加劇相反，通過計算斑塊水平上各類型的LPI發現，林地、草地等類型的LPI均逐漸減小，耕地的LPI迅速減小而建筑用地的LPI則迅猛增加，因此，在景觀水平上，研究區LPI總體呈現上升趨勢。景觀異質性指數反映景觀異質性，也是破碎化研究的核心問題[21-22]，SHDI和LSI的均逐步增加，表明景觀豐富度增加，斑塊形狀趨于復雜化，景觀面積比重趨于均勻化，景觀破碎化有所增加。景觀空間關系指數反映了景觀各要素的空間關系，在一定程度上也反映出景觀的破碎化程度，從圖1可以看出，CONTAG，IJI和AI等指數表現出的下降趨勢，均表明研究區景觀要素的團聚程度降低，小斑塊增多，景觀之間的較為離散，缺乏連通性，破碎化程度增強。

3.3.2 NDVI時空變化特征 在空間分布上，由圖2可知，徐州市NDVI基本呈環狀分布，以研究區西部的云龍湖為中心，由內向外NDVI值逐漸增大。研究區中西部大部分地區的NDVI值均小于0.4，主要是該區域為徐州主城區，商業用地和居民用地過于集中，城市綠化用地受到一定的限制，因而綠地較少。在研究區的東部、南部以及西北部，大部分為耕地，以及農村居民點，建筑用地較為零散，因而NDVI值大于0.4，大量耕地部分的NDVI值大于0.6。

在時間變化上，由圖2可知，2004—2016年研究區NDVI值較小的區域以主城區為中心，向四周擴散，尤其在主城區的東北方向和東南方向，其NDVI有非常明顯的降低。在東南和東北方向上，徐州市新城區和高鐵站在建設過程中不可避免地占用植被區域，對植被進行破壞，NDVI值有所降低。在研究區中部偏南區域建筑面積逐步增加，進一步導致該區域植被減少，NDVI降低。相較于2007,2010年的NDVI的中值區域擴大，高值區域急劇減少。

2003年起，徐州市政府對山體及周邊環境進行整體改善修復，城區綠地增加，對比2004—2013年的NDVI空間分布圖，NDVI上升，主城區NDVI較低值區域逐漸縮小，然而到2016年，隨著城區建筑用地范圍和密度的增大，NDVI較低值區域進一步擴大，NDVI均值下降。

圖2 2004-2016年徐州市中心城區NDVI分布

2004—2016年徐州市中心城區NDVI空間變化趨勢如圖3所示。研究區東部地區的NDVI表現出顯著下降趨勢，結合土地利用變化圖(附圖1)可知，其原因在于該區域大量耕地轉變為建筑用地，植被覆蓋度大幅度減小。研究區的西北角和東南角、最南端以及西南部山體NDVI顯著增加，其原因在于近年來徐州市加強生態園林城市建設，使得該區域綠化用地與林地面積有所增加；研究區中部偏西區域主要是建筑用地，且城市建筑物密集，景觀類型在近13 a間基本未發生變化，且該區域植被較少，NDVI普遍較低，因此變化不顯著。

圖3 徐州市中心城區2004-2016年NDVI空間變化趨勢

3.3.3 區域生態環境質量變化特征 根據公式(3)，利用土地利用轉移矩陣、生態環境質量指數等計算徐州不同時期間的區域生態環境質量指數(圖4)。

圖4 徐州市中心城區生態環境質量指數變化趨勢圖

由圖4可知，生態環境是惡化與好轉并存的，但是總體是呈現好轉趨勢。從轉移矩陣和土地類型生態質量指數可以看出，城市擴張使得水體、林地、耕地和草地轉變為建筑用地以及在城市建設過程中將部分用地類型轉變為未利用地，使得生態環境質量降低；此外，土地開墾將部分林地轉變為耕地、未利用地和建筑用地使得生態環境進一步惡化。生態環境好轉的主要驅動因子是未利用地的開墾，未利用地的生態環境質量指數最小，將未利用地轉變為建筑用地、耕地、林地等促使生態環境質量上升。2004—2013年，徐州生態環境質量指數上升，原因在于徐州市積極打造生態園林城市，增加對城市公園綠地的建設，并采取一定的措施保護林地，使得研究區內林地和草地面積增加。2013—2016年，徐州的生態環境質量出現較大幅度的下降，主要由于軌道交通、高架橋以及居民小區的建設占用大量的林地和耕地。此外，越來越多的生態酒店、美景別墅選擇建在山體附近，導致建筑用地急劇增加，山體周邊的林地大幅度減少，破壞了原有生態系統的整體性，從而導致整體生態功能下降。從整體來看，2004—2016年，雖然城市擴張占用大量的耕地和林地，但是徐州市在生態環境改善方面取得一定的成果，使得生態環境質量呈現微弱上升的趨勢。

為進一步分析土地利用變化與區域生態質量的關系，本文基于土地利用轉移矩陣，計算導致區域生態環境改善及惡化的土地類型變化生態質量貢獻率，其結果如表4所示。由表4可知，在2004—2016年期間，促使徐州市中心城區區域生態質量好轉的土地類型變化為退耕還林、退耕還草，導致生態質量惡化的土地類型變化主要為耕地轉變為建筑用地和未利用地，林地轉變為耕地和建筑用地，以及草地轉變為耕地。由此可以看出，2004—2016年，耕地、建筑用地、林地以及未利用地之間的相互轉化是徐州市中心城區生態環境質量變化的主要原因，其中，徐州市中心城區生態質量降低的主要原因是快速城市化導致的建筑用地大規模的擴張，占用較多的耕地和林地，而導致生態環境惡化的主要原因為毀林造田。雖然生態環境質量改善的面積高于生態環境質量惡化的面積，但是由于生態環境質量改善的土地具有較高的生態環境質量指數，因此，整體上，徐州市中心城區整體生態環境微弱的上升趨勢。

4 結 論

(1) 基于多源遙感數據，采用CART分類方法對2004—2016年徐州市中心城區進行分類，其總體精度均高于90%，且Kappa系數均大于0.9。

(2) 2004—2016年，研究區整體土地利用變化呈現耕地持續減少、建筑用地面積成倍增長，草地和未利用地波動性增加。建筑用地通過占用郊區耕地、林地等向東部擴張，城市重心逐步向東南方向轉移。

表4 2004-2016年徐州市中心城市土地類型變化生態貢獻率

(3) 近13 a，徐州市中心城區景觀各要素之間團聚程度降低，小斑塊增多，缺乏連通性，破碎化加劇。

(4) 2004—2016年，徐州市中心城區NDVI低值區域逐步擴大，總體生態環境質量在一定程度上維持著相對穩定，總體呈現出微弱上升趨勢。

(5) 由于郊區城鎮化，在2004—2016年建筑用地面積持續增加，耕地面積則逐步減少，草地和林地的增加，主要是由于近年來徐州政府加強生態環境建設，增加城市綠地面積，對生態修復，使得城市生態環境得到一定的改善，但是景觀格局破碎化程度加劇，不利用城市生態環境的改善。此外，隨著城市化的不斷發展，耕地不斷轉變化建筑用地是城市區域生態環境質量的最大威脅，因此，在城市發展過程中，合理規劃城市景觀，注重景觀之間的連通性，并對城市進行合理的功能分區，提高城市生態環境質量。

(6) 城市相較于其他生態系統，具有高空間異質性，本文所用數據的空間分辨率不能較好的對城市中綠化帶、小型綠地的分類，在更深入地研究中，需要更高分辨率的數據和更詳細的指標進一步對城市生態環境質量和景觀格局進行分析，從而準確評價城市生態環境，為資源城市轉型的規劃設計提供科學指導和理論依據。