淮河流域1990—2015年間土地利用時空變化特征及驅動機制研究

李煜東, 臧傳富, 陳相龍

淮河流域1990—2015年間土地利用時空變化特征及驅動機制研究

李煜東, 臧傳富*, 陳相龍

華南師范大學 地理科學學院, 廣州 510631

淮河流域位于我國東部沿海地區, 是我國社會經濟發展潛力最大的地方之一。通過ArcGIS空間分析、土地轉移矩陣等方法, 揭示淮河流域25年間的土地利用時空變化特征和驅動機制。結果表明: (1)1990—2015年間, 淮河流域各土地利用類型占比為耕地>建設用地>林地>草地>水域>未利用地, 其中, 耕地減少面積最大, 減少了6536 km2, 建設用地增加面積最大, 增加了6926 km2, 其中建設用地呈明顯的放射狀擴散增加趨勢。(2)25年間淮河流域整體的用地類型轉化強度呈減弱趨勢, 1990—2000年間所有土地類型之間存在劇烈的雙向轉化, 淮河流域西南部、東北部和北部耕地與草地、林地的雙向轉化最為明顯。中部耕地與建設用地的雙向轉化最為明顯。耕地與水域的雙向轉化主要發生在河流和湖泊沿岸。2000—2015年間土地類型之間的轉化較輕微, 主要是耕地向建設用地轉化, 較為均勻地分布在各個區域。(3)社會經濟發展是淮河流域土地利用變化的最主要驅動力, 尤其在2005年后更加明顯。探究淮河流域土地利用類型時空動態變化和驅動機制, 可為淮河流域土地資源的科學管理與利用提供依據。

土地利用; 淮河流域; 驅動力; GIS空間分析

0 前言

土地資源在全球環境變化和可持續發展中占有重要的地位[1]。1992年, 聯合國“21世紀議程”明確提出將加強土地利用變化研究作為21世紀工作的重點, 標志著國際上對土地利用變化研究的開始[2]。世界各國在不同時空尺度土地利用變化過程、驅動力及其變化預測和環境效應研究等方面開展了大量研究。隨著社會的發展以及城鎮化、工業化進程的不斷推進, 人地關系矛盾日益突出。在各種人類活動的作用下, 土地利用變得多樣化, 土地利用類型也不斷發生變化, 而這些變化又會對自然生態條件、社會經濟發展產生不容忽視的影響[3]。近20多年來, 國內外學者圍繞土地利用開展了大量的研究工作。Auch R F等人對美國北部山麓地區進行研究, 認為一個協同的驅動力網絡比單獨的驅動力更能解釋土地變化[4]。Parcerisas L等人對典型的地中海沿岸地區1850—2005年的長期環境變化進行了研究, 從定量的角度證實了地理要素和社會經濟或政治驅動因素決定了土地覆蓋變化[5]。Agaton M等人利用GIS和RS技術監測Citarum流域上游的土地利用變化, 分析得出快速城市化是Citarum流域上游土地利用變化的主要驅動力[6]。

近幾十年來, 我國城市化、工業化的飛速發展, 建設用地需求激增, 盡管土地資源的絕對數量大, 但是人均土地資源較少, 土地資源利用效率低下, 人地矛盾日益激烈。與此同時, 我國專家學者也取得了眾多研究成果。龍花樓等人運用典型相關分析方法對安徽省土地利用格局及其影響因子進行統計分析, 定量診斷出個影響因子對該地區土地利用格局形成的貢獻作用大小[7]。王光謙等人運用遙感與GIS技術, 通過有序數值陣列方法建立數字環境模型,對黃河流域近10年的土地利用和土地覆蓋變化進行研究[8]。劉紀遠等人基于覆蓋中國21世紀初5年間隔的遙感衛星數據,依據土地利用變化區域分異的顯著特征,以及自然地理、經濟發展與國家宏觀政策因素綜合考慮,研究土地利用變化的空間格局與驅動因素[9]。綜上, 對于土地利用的研究區域較集中于自然環境區域, 從而探討其生態環境效益, 或集中于以某一行政區域進行變化特征研究。土地利用變化一方面受到自然環境的影響, 另一方面也受到人類活動的影響, 河流水系作為自然環境的一部分, 是人類不可或缺的空間資源, 同時流域開發具有整體性和全局性的特點, 所以加強以自然流域為研究區域的研究, 可以結合兩方面的影響因素, 更好地保護流域的生態環境以及統籌調配流域的資源, 為流域的土地資源管理提供科學依據。

淮河流域位于我國東部沿海地區, 一方面, 其擁有豐富的水資源與礦產資源, 而且作為我國重要的商品糧棉油基地, 是我國社會經濟發展潛力最大的地方之一。另一方面, 相比較于長江流域、黃河流域, 淮河流域受到的關注較少, 目前針對其土地利用變化驅動機制分析的研究仍需補充。客觀地把握淮河流域土地利用變化的時空過程, 弄清其驅動機制, 是合理開發利用其土地資源、保護和改善其區域生態環境、促進區域社會經濟可持續發展戰略順利實施的重要基礎[7]。綜上所述, 本文以淮河流域為研究區, 主要分析了1990—2015年淮河流域土地利用變化時空特征, 并對其驅動機制進行探討分析, 旨在為淮河流域的土地利用規劃、可持續發展和資源統籌管理決策等提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概括與數據來源

淮河屬于我國七大河流, 發源于河南省南部的桐柏山, 東流經豫、鄂、皖、蘇四省, 在三江營入長江, 干流全長1000 km。淮河流域(30°55'—36°36'N, 111°55'—121°25'E)位于中國東部, 介于長江和黃河兩大流域之間, 地跨河南、安徽、湖北、江蘇、山東五省40個地市、面積為33萬km2, 擁有豐富的水資源, 氣候溫和, 年平均氣溫為11 ℃—16 ℃, 多年平均降水量約為927 mm, 總人口約2.2億, 居各江河流域人口密度之首[10]。農業發展條件優越, 耕地面積大, 主要作物有水稻、小麥、大豆等, 是我國重要的商品糧棉油基地。礦產資源豐富, 工業以食品、輕紡工業為主, 近年來機械制造、建材、煤化工等輕工業有了較大發展[10]。

本文使用的土地利用的數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心數據庫(http://www.resdc.cn/), 1990年、1995年、2005年、2010年的數據主要以對應年份的Landsat TM遙感圖像為主要信息源, 2000年的數據以1999/2000年的Landsat TM/ETM遙感圖像為主要信息源, 2015年土地利用數據更新主要使用了Landsat 8 遙感影像數據, 時相方面主要選擇的是3月上旬或10月下旬的圖像, 采用了Albers 正軸等面積雙標準緯線圓錐投影。遙感圖像處理主要包括波段提取、假彩色合成、幾何精糾正與分縣圖像拼接、鑲嵌等[11,12]。空間分辨率為1 km。土地利用一級類型綜合評價精度達到94.3%以上,二級類型分類綜合精度達91.2%以上[13]。土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6個Ⅰ級類型以及25個Ⅱ級類型。本文采用的是Ⅰ級類型的柵格數據進行土地利用時空變化特征分析, 采用Ⅱ級類型的柵格數據進行驅動機制分析。社會經濟發展統計數據來自《中國城市統計年鑒》、淮河流域各省市統計年鑒和統計部門的統計公報, 如《安徽統計年鑒》、《河南統計年鑒》《安徽60年》等。溫度和降水數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心數據庫(http://www.resdc.cn/)。

圖1 淮河流域區位示意圖

Figure 1 Location of Huaihe River Basin

1.2 研究方法

1.2.1 單一土地利用動態度

單一土地利用動態度可以定量表示某種土地利用變化的速度, 也可以有效預測未來土地利用變化趨勢[14]。

式中: u、u分別代表始末兩期同種土地利用類型的面積, km2;代表監測始末時間段, 年

1.2.2 土地利用轉移矩陣

土地利用轉移矩陣是根據地區不同的土地利用情況的轉化關系得到的二維矩陣, 能反映土地利用變化的結構特征和各類型之間的轉移方向[15]。其數學形式可以表示為:

1.2.3 土地利用貢獻率

為比較不同土地利用類型在轉移過程中面積變化量分配的差異, 在土地利用轉移矩陣的基礎上計算轉出貢獻率[16]。

式中,T為第類土地利用類型的轉出貢獻率, 表示第類土地轉移面積占第類土地利用類型轉移總面積的比例,%;A為第類土地轉移為第類土地的面積, km2。

1.2.4 相關分析及主成分分析法

在進行土地利用變化的驅動力定量研究時, 由于其影響因素較多, 選取的指標應細致全面, 但各項指標與土地利用變化之間存在不同的相關關系, 指標之間也存在一定的耦合關聯, 因此指標過多又會造成信息的部分重疊, 過少又會難以解釋分析影響土地利用變化的復雜關系。主成分分析是利用降維的思想, 將多個變量轉化為少數幾個綜合變量(即主成分), 其中每個主成分都是原始變量的線性組合, 各主成分之間互不相關, 從而這些主成分能夠反映始變量的絕大部分信息, 且所含的信息互不重疊。采用這種方法可以將土地利用變化的復雜因素歸結為幾個主成分, 使得復雜問題得以簡化, 同時得到更為科學、準確的土地利用變化驅動因素[17,18]。

由于耕地和建設用地的面積變化最為明顯, 且耕地包括靠天然降水生長作物的旱地和需要水源保證及灌溉設施的水田, 建設用地包括大中小城市及縣鎮以上建成區、獨立于城鎮以外的農村居民點和廠礦、大型工業區、油田、鹽場、采石場等用地以及交通道路、機場及特殊用地等多種類型, 其土地面積變化受自然與社會因素影響是不完全相同的, 為了更詳細地探究土地利用類型的驅動機制, 將耕地和建設用地進一步細化, 比較Ⅱ級分類體系下的土地利用面積變化驅動力差異, 其中耕地分為旱地和水田, 建設用地分為城鎮用地、農村居民點和其他建設用地。

本研究在具體分析淮河流域土地利用時空變化的基礎上, 參考相關文獻[19-22], 考慮到數據的可獲取性, 為確保數據的準確性和完整性, 從人口、公共基礎設施建設、社會經濟發展、工業化水平、第一產業發展、社會富裕程度、自然條件六個方面選取土地利用變化的驅動因子, 具體指標見表1, 以SPSS24軟件作為操作平臺, 計算各因子與面積變化明顯的土地利用類型之間的皮爾遜相關系數并進行顯著性檢驗, 篩選出與所選用地類型面積變化顯著相關的驅動因子, 進行主成分分析, 求出各個因子累計方差貢獻率以及載荷矩陣, 提取主成分。

表1 驅動力與其具體指標

2 結果與分析

2.1 土地利用變化時空特征及單一土地利用動態度分析

由圖2可知, 淮河流域耕地面積最大, 均勻分布于淮河流域各個地區。其次是建設用地, 建設用地較均勻地散布在整個流域內, 呈明顯的放射狀擴散趨勢, 主要城市(如開封市, 連云港市等)的建設用地面積較大。林地主要分布在流域的西南部和北部。草地主要分布在流域的南部(安徽省中西部), 東北部(山東省境內)。水域相對集中在流域的東南部, 主要有洪澤湖和高郵湖, 中部有微山湖。未利用地面積較少, 1990年主要分布于山東省微山縣。

由圖3可知, 1990—2015年間, 淮河流域的土地利用類型變化強度從大到小依次為: 建設用地>耕地>水域>草地>林地>未利用地。25年間建設用地均處于大幅度增加的狀態, 從1990年的3.88萬km2增加至2015年的4.58萬km2, 總共增加了6926 km2, 增加幅度為17.8%。1990—2000年間, 增加量超過了1000 km2, 2000—2015年間增加量超過了1500 km2, 到了2010—2015年增加率最高, 說明建設用地有更加激烈的擴張趨勢。耕地面積從1990年的22.82萬km2減少至2015年的22.17萬km2, 總共減少了6536 km2, 減少幅度為2.86%。其中, 除去1995—2000年, 耕地面積減少數量都超過了1500 km2, 可見耕地在這25年間處于較穩定緊縮的狀態。林地面積25年間總體上面積變化不大, 1990年—2000年間先大幅度增加后大幅度減少, 2000年之后趨于穩定。草地面積于1990—1995年期間有相對大幅度的減少, 減少面積為896 km2, 1995年之后的20年間, 減少幅度較小, 逐漸趨于穩定。水域面積從1990年的1.35萬km2增加至2015年的1.48萬km2, 總共增長了1339 km2, 1990—2005年增長幅度較大, 每5年增長500 km2左右。

由圖3可知, 流域內不同土地利用類型的動態度差異明顯。建設用地的單一土地利用動態度最大, 1990—2000年間動態度達到了0.5%以上, 2000—2015年間其動態度增加到0.7%以上, 說明建設用地處于穩步增長的狀態, 并且增長速度越來越快。耕地呈平穩減少的趨勢, 由于其總面積較大, 其動態度較小, 保持在0.14%左右, 建設用地與耕地變化速度具有一定的協同性。林地先增長后減少, 最后減少趨勢較為平緩。水域25年間均處于增長的狀態, 其增長速度先增大后減小, 在1995—2000年達到最大的0.69%, 之后再減小2000—2005年的0.55%, 最后2005—2015年間保持在0.11%左右。

圖2 淮河流域1990—2015年土地利用變化空間分異

Figure 2 Distribution of LUCC type in the Huaihe River Basin from 1990 to 2015

注: 由于未利用地總面積小, 其動態度遠大于其他五類用地, 比較意義不大, 所以沒有放入圖中。

Figure 3 Land use change area and single land use dynamic degree in Huaihe River Basin from 1990 to 2015

2.2 土地轉移分析

總體上, 25年間淮河流域整體的用地類型轉化程度呈減弱趨勢, 分為1990—2000年和2000—2015年兩個階段。

由圖4可反映出土地利用類型轉移的空間特征, 1990—2000年間, 淮河流域西南部、東北部和北部耕地與草地、林地的雙向轉化最為明顯。中部耕地與建設用地的雙向轉化最為明顯。耕地與水域的雙向轉化主要發生在河流和湖泊沿岸。2000—2015年間, 土地類型之間的轉化較為輕微, 耕地向建設用地的轉化最為明顯, 較為均勻地分布在各個區域。

根據圖4計算可得出各土地利用類型轉移的面積。1990—1995年間, 建設用地主要轉出去向和轉入來源均為耕地, 耕地對建設用地的貢獻率為92.1%。耕地的轉出和轉入均勻地發生在淮河流域各個區域, 主要轉出類型為建設用地, 其次為林地和草地, 主要來源為建設用地, 其次為草地, 建設用地、草地對耕地的貢獻率分別為61.3%、13.8%。林地的主要轉出去向和轉入來源均為耕地和草地, 耕地、草地對林地的貢獻率分別為62.3%、27.6%。草地的主要轉出去向和轉入來源均為耕地和林地, 耕地、林地對草地的貢獻率分別為56.5%、30.9%。水域的主要轉出去向和轉入來源均為耕地, 耕地對水域的貢獻率為70.6%。未利用地的主要轉出去向為水域, 主要來源為耕地, 耕地對未利用地的貢獻率為55.5%。

1995—2000年間, 建設用地的主要轉出去向和轉入來源均為耕地, 耕地對建設用地的貢獻率為93.9%。耕地的主要轉出去向為建設用地, 其次為林地和草地, 主要轉入來源為建設用地, 其次為林地, 建設用地、林地對耕地的貢獻率分別為65.6%、14.6%。林地的主要轉出去向和轉入來源均為耕地和草地, 耕地、草地對林地的貢獻率分別為56.5%、36.4%。草地的主要轉出去向和轉入來源均為耕地和林地, 耕地、林地對草地的貢獻率分別為56.1%、33.5%。水域的主要轉出去向和轉入來源均為耕地, 耕地對水域的貢獻率為76.7%。未利用地的主要轉出去向為水域, 主要轉入來源為耕地, 耕地對未利用地的貢獻率為45.1%。

圖4 淮河流域1990—2015年土地利用轉移空間分布

Figure 4 Spatial distribution of land use transfer in the Huaihe River Basin from 1990 to 2015

2000—2015年間, 淮河流域土地轉移主要以耕地向建設用地轉化和耕地與水域之間相互轉化為主, 林地、草地和未利用地發生的轉化較小。建設用地基本沒有轉出, 其主要轉入來源為耕地, 2000—2005, 2005—2010, 2010—2015年間, 耕地轉化為建設用地的面積分別為1420 km2, 1451 km2,1784 km2, 耕地對建設用地的貢獻率分別為89.2%, 95.0%, 92.8%。耕地主要轉出為建設用地, 其他土地類型向耕地的轉入面積較小。水域主要轉入來源為耕地, 2000—2005, 2005—2010, 2010—2015年間, 耕地轉化為水域的面積分別為482 km2,110 km2,174 km2, 耕地對水域的貢獻率分別為81.3%, 84.6%, 73.4%。

2.3 土地利用變化驅動機制分析

由表2和表3可知, 對于城鎮用地, 第一主成分的特征值為10.18、貢獻率為92.58%, 總GDP、人均GDP、工業總產值、固定資產投資總額的成分載荷最大, 說明淮河流域城鎮用地面積變化的主要驅動力為: 社會經濟發展、公共基礎設施的建設。對于農村居民點, 第一主成分的特征值為7.4、貢獻率為92.48%, 牧業產值、林業產值、總GDP的成分載荷最大, 說明淮河流域農村居民點面積變化的主要驅動力為: 第一產業發展、社會經濟發展。可見, Ⅱ級分類體系下的建設用地面積變化驅動力存在差異。

由表2和表3可知, 對于旱地, 第一主成分的特征值為7.81、貢獻率為97.62%, 其成分載荷矩陣中所有因子的成分載荷均接近1, 驅動力并沒有明顯的主次之分, 可見影響旱地面積變化的各驅動因子是一個有機聯系的統一體, 同時旱地面積變化與各驅動因子并不是完全的因果關系, 而是相輔相成、互相制約的關系。水田的面積變化與各項指標未通過顯著性檢驗。

由表2和表3可知, 對于水域, 第一主成分的特征值為7.43、貢獻率為92.84%, 其成分載荷矩陣中所有因子的成分載荷均較大, 其中農業總產值、人均GDP的成分載荷最大, 總人口的成分載荷也達到了0.84, 說明淮河流域水域變化的主要驅動力為: 社會經濟發展、第一產業發展、人口數量變化。

由表2可見, 整體上第一主成分的特征值為12.84、貢獻率為85.57%, 第二主成分的特征值為1.07, 貢獻率為7.13%, 累積貢獻率為92.70%, 大于85%, 滿足主成分分析的要求, 可以作為綜合因子反映土地利用/覆蓋變化的驅動力情況。1900—2015年影響淮河流域土地利用總體變化的驅動因子綜合得分在不斷增加, 1990—2005年因子綜合得分均為負值, 分別為-3.35、-2.28、-1.47、-0.70。2005—2015年綜合因子得分為正值, 分別為2.32、5.48。同時, 通過計算每5年綜合得分的差值, 可以發現以下兩點: 1990—2005年15年間增長速度相近, 2005—2015年10年增長速度相近; 以2005年為分界, 后10年的增長速度比前15年快。

表2 主成分特征值及累計貢獻率

注: 其他用地類型與各項指標未通過顯著性檢驗或皮爾遜相關系數較小, 故不能進行主成分分析。

表3 主成分載荷矩陣

注: 表中劃橫線的指標與對應的用地類型面積未通過顯著性檢驗或皮爾遜相關系數較小, 故排除這些指標。

3 討論

1991年以來, 淮河流域4個省份都已經實行了嚴格的耕地保護政策, 把保護耕地放在土地利用與土地管理的首位, 實行占用耕地與開發、復墾掛鉤政策, 嚴格控制農業內部結構, 控制城鄉居民點建設占用耕地, 采煤塌陷區的復墾和治理[23-25]。但是由于工業化、城鎮化進程的加快以及產業結構、消費結構的升級等, 形成了對新增建設用地的剛性需求, 新農村建設同樣需要一定規模的新增建設用地支撐, 同時又要滿足應對金融危機、保障擴大內需的用地需要[26-29], 所以25年間耕地仍然呈減少趨勢以及建設用地呈增加趨勢。建設用地以均勻放射狀擴散的形式增加, 其原因可能是流域內以省級行政單位以及市級行政單位為開發主體, 開發主體利用不同, 從自身經濟、社會發展的角度來進行區域經濟空間開發[30]。由于各省積極推進農村居民點的整理, 嚴格限制農村居民點的盲目擴大[26-29], 所以部分建設用地向耕地轉化。1997年國家發布《中共中央辦公廳、國務院辦公廳關于進一步穩定和完善農村土地承包關系的通知》[31]。這一土地政策使得農民返鄉開墾農田, 更多的社會資金和技術被引入到耕地中, 大量林地和草地被改造成為耕地, 使得1995—2000年間耕地減少的速度放緩。因耕地后備資源的開發, 同時對于水土流失的治理, 未利用地減少, 向水域和耕地轉化。“退耕還林、還草”政策的實施使得2000年之后總體上草地減少的趨勢減弱及, 并有效增加了林地面積。。淮北平原地區以發展糧食生產為主導, 發揮水果生產優勢, 實施“宅基地革命”工程, 積極推進農村居民點用地的整理, 改造中低產田, 提高耕地質量[25]使得2000年之后耕地向建設用地轉化的現象減弱。1985—1997年12年間, 兩淮煤田塌陷面積凈增104 km2, 年平均遞增量約9 km2。目前兩淮煤田地面塌陷總面積已達286 km2, 部分塌陷區已積水成湖,連接成片,面積約51 km2[32], 煤炭地面的塌陷促進了耕地和建設用地向水域轉化。江淮丘陵地區加快江淮分水嶺地區的綜合治理, 根治水旱災害, 非農業建設重點保障“引江濟淮”等水利工程[18]促使了水域的增加。河南南部淮南山地丘陵地區堅持農、林、牧、副、漁全面發展, 加快建設用材林基地和板栗生產基地, 加強對荒山、荒坡和現有耕地的綜合治理和改造。加強生態林業和自然保護區建設。大力發展水土保持林和水源涵養林[24]促進了林地的增加以及林地和耕地的互相轉化。山東南部地區依托山地丘陵資源、發展林業用地, 建立以林業為主體的生態經濟體系促進了林地的增加[29]。

淮河流域的煤炭資源豐富, 現代工業基礎比較好, 區位優勢明顯, 是我國溝通南北、連接東西的交通樞紐區域。淮河流域與長三角、山東半島相連, 有較為豐富的農副產品資源、礦產資源、水土資源, 勞動力充足, 成本較低, 科技創新方面有一定的基礎, 容易獲得產業和技術的轉移, 產生集聚和規模效應, 具有發展現代制造業的良好條件[33]。同時工業發展對環境資源的巨大壓力和環境問題對工業發展的嚴重制約將是淮河流域現代化建設道路上的主要困難和突出矛盾。人口在淮河流域土地利用變化的過程發揮的作用次于社會經濟發展, 其原因可能是淮河流域在這25年來, 淮河流域多數地方的鄉鎮企業基本不成功, 農民開始外出打工掙錢, 同時招商引資的效果并不好, 工業化始終處于較低的水準, 導致人口流失[33]。

本研究以GIS空間分析、主成分分析等方法研究了1990—2015年淮河流域土地利用變化時空特征, 并對其驅動機制進行探討分析。以流域為研究區, 結合自然因素、社會經濟因素, 從時間尺度和空間尺度進行整體和宏觀的把握和分析。土地利用變化是一個十分復雜的過程, 涉及因素眾多, 由于受遙感數據精度和淮河流域各省市社會經濟統計數據完整度的限制, 本文基礎數據不夠全面及準確, 時間分辨率和空間分辨率較低。同時, 在今后的研究中, 應增加更多因子構建較完整的因子體系, 并且從不同的尺度多維地反映土地利用變化的規律。

4 結論

本文選取淮河流域作為研究對象, 通過分析1990—2015年土地利用的時空變化特征和驅動機制, 得到以下主要結論:

(1)淮河流域耕地、草地和未利用地呈減少趨勢, 建設用地、水域和林地總體呈增加趨勢。其中, 從1990—2015年期間, 耕地總共減少6536 km2, 減少率為2.86%。建設用地總共增加6926 km2, 增加率為17.73%。從動態變化表現來看, 未利用地由于基數較小, 變化率最大, 其次, 建設用地增長變化最大, 年變化率為0.71%。25年期間, 建設用地處于穩步增長的狀態, 并且增長速度越來越快。

(2)25年間淮河流域整體的用地類型轉化程度呈減弱趨勢, 分為1990—2000年和2000—2015年兩個階段。1990—2000年間所有土地類型之間存在劇烈的雙向轉化, 淮河流域西南部、東北部和北部耕地與草地、林地的雙向轉化最為明顯。中部耕地與建設用地的雙向轉化最為明顯。耕地與水域的雙向轉化主要發生在河流和湖泊沿岸。2000—2015年間的土地類型之間的轉化較為輕微, 主要是耕地向建設用地轉化, 較為均勻地分布在各個區域。

(3)通過對比分析, Ⅱ級分類體系下的建設用地面積變化驅動力存在差異。其中, 城鎮用地變化的驅動力為: 社會經濟發展、公共基礎設施的建設; 農村居民點變化的驅動力為第一產業發展、社會經濟發展。旱地變化與驅動因子相輔相成、互相制約, 其驅動力較為綜合。水域變化的驅動力為: 社會經濟發展、第一產業發展、人口數量變化。社會經濟高速發展是淮河流域土地利用變化的最主要驅動力, 且其推動作用在2005年后更加明顯。

[1] 李秀彬. 全球環境變化研究的核心領域──土地利用/土地覆被變化的國際研究動向[J]. 地理學報, 1996 (6): 553–558.

[2] 許艷, 濮勵杰. 江蘇海岸帶灘涂圍墾區土地利用類型變化研究——以江蘇省如東縣為例[J]. 自然資源學報, 2014, 29(4): 643–652.

[3] 曲福田, 陳江龍, 陳會廣. 經濟發展與中國土地非農化[M]. 北京: 商務印書館, 2007: 52–53.

[4] AUCH R F, NAPTON D E, KAMBLY S, et al. The driving forces of land change in the Northern Piedmont of the United States[J]. Geographical Review, 2012, 102(1): 53–75.

[5] PARCERISAS L, MARULL J, PINO J, et al. Land use changes, landscape ecology and their socioeconomic driving forces in the Spanish Mediterranean coast (El Maresme County, 1850–2005)[J]. Environmental Science & Policy, 2012, 23: 120–132.

[6] AGATON M, SETIAWAN Y, EFFENDI H. Land use/land cover change detection in an urban watershed: a case study of upper Citarum Watershed, West Java Province, Indonesia[J]. Procedia Environmental Sciences, 2016, 33: 654–660.

[7] 龍花樓, 王文杰, 翟剛, 等. 安徽省土地利用變化及其驅動力分析[J]. 長江流域資源與環境, 2002 (6): 526–530.

[8] 王光謙, 王思遠, 陳志祥. 黃河流域的土地利用和土地覆蓋變化[J]. 清華大學學報(自然科學版), 2004(9): 1218–1222.

[9] 劉紀遠, 張增祥, 徐新良, 等. 21 世紀初中國土地利用變化的空間格局與驅動力分析[J]. 地理學報, 64(12): 1411–1420.

[10] 童國平, 陳巖. 淮河流域水環境—社會—經濟系統協調發展研究[J]. 資源開發與市場, 2018, 34(8): 1086–1092.

[11] 徐新良, 劉紀遠, 張樹文, 等. 中國多時相土地利用土地覆被遙感監測數據集(CNLUCC). 中國科學院資源環境數據中心數據注冊與出版系統(http://www. resdc. cn/DOI/), 2018. DOI: 10. 12078/2018070201

[12] 徐新良, 劉紀遠, 莊大方. 國家尺度土地利用/覆被變化遙感監測方法[J]. 安徽農業科學, 2012, 40(4): 2365– 2369.

[13] 劉紀遠, 匡文慧, 張增祥, 等. 20世紀80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J]. 地理學報, 2014, 69(1): 3–14.

[14] 高義, 蘇奮振, 孫曉宇, 等. 近20a廣東省海島海岸帶土地利用變化及驅動力分析[J]. 海洋學報(中文版), 2011, 33(4): 95–103

[15] 任斐鵬, 江源, 熊興, 等. 東江流域近20年土地利用變化的時空差異特征分析[J]. 資源科學, 2011, 33(1): 143–152.

[16] 曾輝, 高凌云, 夏潔. 基于修正的轉移概率方法進行城市景觀動態研究——以南昌市區為例[J]. 生態學報, 2003(11): 2201–2209.

[17] ABDI H, WILLIAMS L J. Principal component analysis[J]. Wiley interdisciplinary reviews: computational statistics, 2010, 2(4): 433–459.

[18] 龔健, 楊建新, 張志, 黃如輝. 中部糧食主產區土地利用變化及其驅動機制研究——以湖北省鄂州市為例[J]. 水土保持研究, 2014, 21(4): 285–289.

[19] 孫琳, 唐國平, 竇乙峰, 等. 東江流域2001-2013年土地利用/覆被類型變化的時空特征及成因[J]. 水土保持通報, 2018, 38(03): 293–300.

[20] 婁和震, 楊勝天, 周秋文, 羅婭, 侯立鵬. 延河流域2000-2010年土地利用/覆蓋變化及驅動力分析[J]. 干旱區資源與環境, 2014, 28(4): 15–21.

[21] 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.

[22] 李傳哲, 于福亮, 劉佳, 嚴登華, 周婷. 近20年來黑河干流中游地區土地利用/覆被變化及驅動力定量研究[J]. 自然資源學報, 2011, 26(3): 353–363.

[23] 金湖國土資源局網站. 《江蘇省土地利用總體規劃(1997- 2010年)》[EB/OL]. (2013-07-30) [2019-02-01]. http://www. jsmlr. gov. cn/gtapp/nrglIndex. action?typ e=2&message-ID=2c9082b55b1dcee6015b1e4ce9090129.

[24] 河南省自然資源廳網站. 《河南省(1997-2010)土地利用總體規劃》. (1997-08-27) [2019-02-01]. http: //www. hnblr. gov. cn/sitegroup/root/html/ff8080814d40886d014d425b0e 51001d/5aadc86e1c5a4de28d9a8108036db6e7. html.

[25] 安徽省自然資源廳網站. 《安徽省土地利用總體規劃(1997-2010年)》[EB/OL]. (2008-04-09) [2019-02-01]. http: //zrzyt. ah. gov. cn/zwgk/show. jsp?row_id=201811000246 6808.

[26] 中華人民共和國國土資源部網站. 《江蘇省土地利用總體規劃(2006-2020年)》[EB/OL]. . (2010-02-04) [2019- 02-01]. http: //g. mlr. gov. cn/201807/t20180720_ 2115893. html.

[27] 河南省自然資源廳網站. 《河南省土地利用總體規劃(2006～2020年)》[EB/OL]. (2012-02-01) [2019-02-01]. http: //www. hnblr. gov. cn/sitegroup/root/html/ff8080814 d40886d014d426b9c130041/a14a0a3084e747439b97b468cbe734db. Html.

[28] 安徽省自然資源廳網站. 《安徽省土地利用總體規劃(2006-2020年)》[EB/OL]. (2017-11-05) [2019-02-01]. http: //zrzyt. ah. gov. cn/zwgk/show. jsp?row_id=20181100024 66712.

[29] 山東省自然資源廳網站.《山東省土地利用總體規劃(2006-2020年)》[EB/OL]. (2018-06-22) [2019-02-01]. http: //www. sddlr. gov. cn/root20/gkml/201806/t20180622_137 1144. html.

[30] 彭榮勝. 區域協調發展戰略下的淮河流域經濟空間開發研究[J]. 生態經濟, 2012(5): 53–57.

[31] 人民網. 中共中央辦公廳、國務院辦公廳關于進一步穩定和完善農村土地承包關系的通知[EB/OL]. (1997- 08-27)[2019-02-022]. http: //www. people. com. cn/item/ flfgk/gwyfg/1997/112405199702. html.

[32] 李君滸, 董永觀, 邱永泉, 等. 簡論華東地區煤礦塌陷區生態環境的治理[J]. 煤炭經濟研究, 2008, 3: 13–15.

[33] 顧洪. 淮河流域經濟發展態勢及綜合治理[J]. 治淮, 2013(8): 8–11.

Research on temporal and spatial variation characteristics and driving mechanism of land use in Huaihe River Basin from 1990 to 2015

LI Yudong, ZANG Chuanfu*, CHEN Xianglong

School of Geography, South China Normal University, Guangzhou 510631, China

The Huaihe River Basin, located in the eastern coastal areas of China, is one of the places with the greatest potential for socio-economic development in China. The ArcGIS spatial analysis and land transfer matrix methods were used to reveal the spatial-temporal variation characteristics and driving mechanism of land use in the Huaihe River Basin during 25 years. The results showed that: (1) from 1990 to 2015, the proportion of land use types in the Huaihe River Basin was arable land > construction land > forest land > grassland > water area > unused land. The reduction of cultivated land area was the largest, which had decreased by 6536 km2. However, construction land had increased 6926 km2. Among them, the construction land had an obvious radial diffusion increased trend. (2) In the past 25 years, the intensity of land types conversion in the Huaihe River Basin had decreased. There was a strong mutual transformation among all land types. In the southwest, northeast and north of the Huaihe River Basin, the mutual transformation among cultivated land, grassland and woodland was most significant. The mutual conversion of cultivated land and construction land in the central area was obviously. Themutual conversion of cultivated land to waters occurred mainly along rivers and lakes. The conversion of land types between 2000to 2015 was slightly. This conversion of land types was mainly reflected in the conversion from the cultivated land to construction land, and distributed more evenly in various areas. (3) The rapid socio-economy development was the most primary driving force of land use change in the Huaihe River Basin. This phenomenon was more obvious after 2005. To explore the spatial-temporal dynamics and driving mechanism of land use in the Huaihe River Basin can provide basis data for the scientific management and utilization of land resources.

land use; Huaihe river basin; driving force; GIS spatial analysis

10.14108/j.cnki.1008-8873.2020.02.014

S157.2

A

1008-8873(2020)02-104-10

2019-00-00;

0000-00-00

國家自然科學基金項目 (31660233); 國家杰出青年科學基金(41625001)

李煜東(1998—), 男, 廣東汕頭人, 本科, 主要從事地理信息科學和土地利用變化研究, E-mail: 1162756648@qq.com

臧傳富(1983—), 男, 內蒙古巴盟人, 研究員, 博士, 主要從事生態水文、水文水資源和土地利用變化研究, Email: chuanfuzang@163.com

李煜東, 臧傳富, 陳相龍. 淮河流域1990—2015年間土地利用時空變化特征及驅動機制研究[J]. 生態科學, 2020, 39(2): 104–113.

LI Yudong, ZANG Chuanfu, CHEN Xianglong. Research on temporal and spatial variation characteristics and driving mechanism of land use in Huaihe River Basin from 1990 to 2015[J]. Ecological Science, 2020, 39(2): 104–113.