近20年黃土高原土地利用/植被覆蓋變化特征及其成因

毛盛林, 上官周平

(西北農林科技大學 黃土高原土壤侵蝕與旱地農業國家重點實驗室, 陜西 楊陵 712100)

土地是人們賴以生存的資源，人類對土地利用的好壞影響著區域的環境，更影響著全球變化。國際地圈—生物圈計劃(IGBP)和國際人文因素計劃(IHDP)于1995年提出LUCC(土地利用和覆被變化)研究計劃[1]。作為全球變化研究的重要內容，不僅影響著全球碳循環，而且對生物的多樣性等都有重要的影響。因此，研究LUCC的時空變化規律對保障我國的食物、資源和生態安全尤為重要。

隨著GIS技術的發展，衛星圖像成為監測和分析土地利用時空變化的重要數據支撐，因而探究區域LUCC變化特征及其成因逐漸成為生態學和地理學研究的趨勢。目前諸多學者利用遙感手段制作區域變化圖揭示其變化特征[2]，并引入馬爾科夫鏈等模型來表征不同時期土地時空變化[3-4]，直觀地反映區域地類多時段的變化規律。而影響區域LUCC在不同時間尺度上的成因主要受自然(如氣候)和社會因素(政策等)的共同影響。如Kanianska等[5]對斯洛伐克的農村進行定性分析，指出政策和人口是主要驅動力；劉光旭等[6]對贛江上中游1980—2018年土地采用主成分分析等方法做了定量分析，認為自然因素起主要作用。但是定量分析所采用的模型機制還不夠成熟，政策等的定量化具有局限性，因此定性研究黃土高原土地變化成因顯得十分必要。

黃土高原由于土質疏松、暴雨集中以及人類的不合理利用等[7-8]，成為我國水土流失最嚴重的區域之一[9]。嚴重的水土流失給黃河下游帶來了的諸多生態環境問題。1999年以來，國家實施退耕還林(草)等政策，極大地改變了黃土高原時空格局，減緩了水土流失的嚴重程度。近年來學者對黃土高原植被覆蓋變化和成因分析的關注度漸漸提高，認為影響區域LUCC變化的氣候因子主要是溫度與降雨[10-11]，社會因子為人類活動與政策[12]。

因此，在退耕還林生態工程實施20 a之際，亟待深入、系統研究黃土高原地區、各省份和生態分區的土地利用/植被覆蓋變化特征及其成因。本文采用單一動態度與綜合動態度模型去表征土地變化情況，以省份、生態分區為單位建立矩陣，結合自然和社會因素，揭示黃土高原2000—2017年植被變化在時空尺度上的變異規律及其成因，以期為黃河上中游流域生態保護和高質量發展服務。

1 研究區概況和研究方法

1.1 研究區概況

黃土高原位于黃河流域中游地區(33°41′—41°16′N，100°52′—114°31′E)，總面積達6.254×105km2，橫跨我國的甘肅、河南、內蒙古、寧夏、青海、山西和陜西等7個省份。研究區地勢整體呈現西北部高而東南低的下降趨勢，因六盤山與呂梁山的分隔形成了西、中和東三部，且形成了塬、梁、峁3種奇特的地貌。黃土高原處在我國半濕潤和半干旱區，有著典型的溫帶大陸性季風氣候特征，多年平均氣溫8℃左右，年均降雨量400 mm左右，降雨集中且區域差異大，加上蒸發量高、水系含沙量高，并且黃土土質疏松，使得該區土壤侵蝕嚴重，生態環境脆弱。

1.2 數據來源

本文采用的土地利用遙感數據共有三期，分別為2000年、2010年、2017年柵格數據(分辨率為30 m)，三期數據及黃土高原生態分區數據和2000—2017年逐月降雨量與逐月平均氣溫數據集(分辨率為1 km)均來源于國家地球系統科學共享服務平臺黃土高原科學數據中心(http:∥loess.geodata.cn/)。在ArcGIS 10.7軟件下，結合實地GPS點進行驗證，校正修改，解譯精度達到90.3%，滿足研究需要。按照國家標準《土地利用現狀分類》(GB/T21010-2017)將數據分成6類，分別為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地。2000年、2005年、2010年、2015年人口與GDP數據集均來自中科院資源環境與科學數據中心(http:∥www.resdc.cn/DOI)。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用數量和速度變化分析

(1) 單一土地利用的動態度。可以描述區域在特定時間段內某一地類面積變化的年均變化速率[13]，公式如下：

(1)

式中:Si表示研究時段內第i種土地利用類型的動態度(%);Ub和Ua分別表示研究區末期和初期某一土地類型的面積;T為初末期變化的時間段。

(2) 綜合土地利用動態度。能夠反映研究區所有土地利用類型在某一時間段的變化趨勢[14]，公式表示為：

(2)

式中:LC表示綜合土地利用動態度;n為土地利用類型的數量;ΔLUi-j為T時間內由某一i地類轉變為其他j地類總面積的絕對值;LUi為初期i地類的面積;T表示研究初末期時間段,本研究T以年為單位,即表示研究區土地利用的年變化率[15]。

1.3.2 土地利用轉移矩陣 針對三期土地利用數據，利用ArcGIS 10.7軟件中疊加分析等處理，得到黃土高原區土地利用轉移矩陣。該矩陣采用n階矩陣結構，不但可以直觀而簡潔地展示研究初末期各地類的面積信息，而且能夠詳細的表示各地類在該時間段內轉移的動態變化情況[16]。

轉移矩陣通用表達式為：

(3)

式中:S表示面積;Sij表示轉移前的i類土地轉換為轉移后j類土地類型的面積;i,j(i,j= 1,2,…,n)表示轉移前與后的土地類型;n表示轉移前后的土地利用類型數;特別地,當i=j時,表示該地類沒有發生轉移的面積。

1.3.3 驅動力分析 通過查閱文獻和國家相關社會經濟等資料進行定性分析，在ArcGIS 10.7軟件中經過掩膜、代數運算等得出2000—2017年平均降雨量與溫度、人口密度以及人均GDP。

2 結果與分析

2.1 全區土地利用時空特征分析

黃土高原2000—2017年的土地利用類型主要以耕地、林地和草地為主，其面積之和占研究區總面積的比例都在84%以上，且各地類面積從大到小依次為草地、耕地、林地、未利用地、建設用地和水域。同時黃土高原森林覆蓋度較低，且水資源呈零星分布(圖1)。

圖1 黃土高原不同時期土地類型

黃土高原植被覆蓋在不同時期變化的程度也不盡相同。2000—2010年林地和建設用地不斷增加，年均增長速度分別為3.4%和3.0%，說明10 a來退耕還林政策取得了顯著成效(表1)。2010—2017年耕地和草地略有減少，其他地類有所增加，其中未利用地增幅最大，為29 880 km2和10.6%，說明研究區生態環境仍然脆弱，這可能與過度的生態恢復導致土地退化有關[17]。總體來看，2000—2017年耕地、草地和水域面積都呈減少趨勢，而林地、建設用地和未利用地都增加，其中草地減少面積最多，為42 410 km2，而林地和未利用地增加面積分別為30 650 km2和 27 410 km2。

表1結果表明，2000—2017年，變化速率最快的是水域、建設用地和未利用地(-3.8%，3.9%和3.8%)，耕地與草地變化不明顯。前后期綜合動態度分別為31.0%和39.0%，表明近17 a來黃土高原區域全部土地利用類型的變化速率都呈快速增加的趨勢。

表1 黃土高原不同時期土地利用動態度

表2為黃土高原2000年、2017年不同土地類型轉移矩陣，結果表明，草地是主要轉入和轉出類型，轉入面積為92 260 km2，其中58.7%來自于耕地；轉出面積為134 670 km2，主要轉出為耕地和未利用地，17 a來草地凈減少42 410 km2，這說明草地在17 a間有所退化。

表2 黃土高原不同時期土地利用轉移矩陣 103 km2

2.2 各省域土地利用時空特征分析

各省域除了內蒙古與寧夏自治區外，其他各省均以耕地、林地與草地為主。同時發現內蒙古與寧夏的林地資源呈現上升又下降的波動狀態，這可能與2010年以后人類對兩地過度放牧、開墾有關。

表3為黃土高原7個省域不同時期單一土地利用動態度，以此來表征特定時間段內某一地類面積變化的年均變化速率，其結果表明，各省域地類變化既有統一又有差異。首先大部分省域地類變化比較平穩(因河南與山西該地類面積過小，不予考慮)，而不同的是甘肅和寧夏的未利用地較其他地類變化更快一些。

表3 不同時期單一土地利用動態度

為了更好地體現該區域時空變化特征，我們利用ArcGIS軟件對黃土高原各省域2000年、2010年、2017年不同土地類型做了時空變化，并利用Excel統計分析，結果發現甘肅省在2000—2010年增長了9 500 km2，其中7 830 km2來自于草地；而寧夏自治區2010—2017年增長迅速，為9 620 km2，同樣草地流入8 900 km2，說明甘肅與寧夏草地的荒漠化較嚴重，這有可能與沙漠、綠洲的大面積分布以及人類不合理活動有關[18-19]。

2.3 各生態分區土地利用時空特征分析

黃土高原各生態區面積由大到小依次為A，D，C，B(圖2)。同時發現4個生態區的水資源都在持續減少，且主要集中在2000—2010年，截至2017年，面積均降低在1 000 km2以下，且水域都主要向耕地發生轉移，這有可能與2000年以來人類活動頻繁以及人口的快速增長導致圍湖造田有關。

A區近20 a來耕地和草地面積轉出大于轉入(表4)，即分別凈流失16 480 km2和13 550 km2，耕地有35.0%退化為草地；草地主要向耕地與林地轉化，分別為25.8%，18.1%。B區耕地退化相對明顯，為10 560 km2，其中47.0%向草地發生轉移，主要集中在2000—2010年，說明1999年退耕還草工程在水土流失嚴重的丘陵溝壑區程取得了良效。C區草地退化較為嚴重，為17 420 km2。D區草地面積減少最多，為17 670 km2，草地也向耕地與林地轉移。

圖2 黃土高原生態區不同時期生態區變化

表4 黃土高原生態區土地利用轉移變化情況 103 km2

2.4 土地利用變化成因分析

2.4.1 自然因素 從圖3A中看黃土高原的年均降雨量在空間上分配不均，整體由東南向西北方向遞減，最大降雨量達883 mm，最小至107 mm，多年平均降雨量約為450 mm，且17 a來降雨量有增加趨勢。圖3B顯示黃土高原年均氣溫與降雨分布一樣，年均氣溫為8.08℃，且氣溫多年來基本無變化。

黃土高原森林與耕地主要分布在溫暖濕潤的東南部，草地、未利用地分布在干旱少雨的西北部，這說明氣溫與降雨在空間的分布會影響植被覆蓋變化與土地利用的時空格局分布。加上黃土高原大部分地區處于干旱區，溫度與降雨表現出明顯的季節性特征，如降雨量多的月份植被覆蓋會明顯增加[20]，2000年以來降雨量明顯增加，林草地在黃土高原區總面積占比逐漸增大，耕地逐漸減少，說明1999年以來退耕還林(草)工程的實施對黃土高原植被恢復有一定成效。由于溫度年際變化不大[21-22]，降水在近20 a植被恢復的過程中發揮了主導作用[23-24]，因而認為降雨是近20 a黃土高原LUCC變化的主要因素。

2.4.2 社會因素

(1) 人口變動與城市化。人類活動對土地結構變化有一定影響。2000年、2005年、2010年、2015年全區人口密度分別為162.71人/km2，164.04人/km2，176.34人/km2和178.93人/km2，說明近20 a該區人口在持續增長，人口增長使得該區的建設用地發生擴張，17 a增長了9 840 km2，水資源減少5 630 km2。隨著時間的推移，城鎮化進程加快，人們追求高質量生活，非農產業用地比重迅速上升。

圖3 2000-2017年平均降雨與溫度分布情況

(2) 社會經濟。經濟發展水平與產業結構的調整和土地利用有一定的聯系，優化土地資源的配置能夠帶動區域經濟的發展。黃土高原2000年、2005年、2010年、2015年的人均GDP分別為4 978.85元/人，16 899.28元/人，38 295.83元/人和72 465.02元/人，表明近20 a來該區人均GDP在急速增長。近年來第一產業比重降低，第二、三產業升高，產業的轉型影響了地類的變化，更影響著區域經濟的發展。

(3) 政策。建國至1999年以來，我國在黃土高原主要實施了坡面治理、溝坡治理、小流域治理等，具體措施有植樹造林、修梯田和淤地壩等。1991年國家頒布《水土保持法》標志著水土保持治理有法可依，這對黃土高原的高效治理奠定了基礎。1999年國家實施退耕還林工程，此階段之后以生態修復為主。2003年國務院西部開發辦等部門實施退牧還草工程來解決荒漠化等生態問題，2007年“天保工程”通過獎罰分明的方式提高農民保護森林資源的積極性。2010年以來延安實施治溝造地工程，取得良效。近年來國家大力倡導“生態文明建設”與“綠水青山就是金山銀山”的人與自然和諧共生的理念，也提到要優化國土，擴大水域、濕地與森林。因此，國家政策是這些年黃土高原土地利用/植被覆蓋變化的主導因素。

3 討 論

黃土高原自實施退耕還林生態工程以來，植被覆蓋發生了顯著變化。近年來為了合理調整土地結構，保護黃土高原生態環境，學者們從整個區域和小流域尺度上做了很多研究[25]，但是卻沒有過多地從省份和生態分區去探討土地變化情況。本研究結果顯示，黃土高原的土地類型以草地、耕地、林地為主，且草地是主要轉化類型，這與已有研究結果一致[26]。寧夏與甘肅省20 a來草地減少，甘肅與寧夏綠洲、沙漠分布較多，人為活動干擾可能是草地退化的主要因素。Liu等[27]指出毛烏素沙漠1986—2015年荒漠化先加劇后減弱，生態恢復在荒漠化防治中起到了關鍵作用，因而相關部門需要繼續實施生態修復項目，以減少水土流失。目前關于黃土高原生態區土地利用的動態研究還相對較少[28]，土石山區及河谷平原區植被覆蓋度最高，風沙區最低，這樣可將不同生態類型區植被覆蓋與土壤侵蝕結合起來進行研究，以明晰黃土高原侵蝕產沙銳減的驅動要素及其定量貢獻。

當前人們對土地利用變化驅動力機制的了解日漸深入，以定性、定量或將兩者相結合的方法揭示自然和社會經濟的驅動因素能夠為區域生態恢復提供宏觀決策信息。前人研究采用的定量方法比較多的是主成分分析法、結構方程模型等[29-30]，但是政策等無法用定量方法去衡量，因此沒有一個合適的模型完全擬合[31]。本文后期仍然存在許多需要深入研究的問題，比如能夠搜集更多數據采用定量方法去分析驅動因子，將政策等指標以一種具有說服力的方法納入定量中，更好的找出關鍵因子。

4 結 論

(1) 黃土高原的土地利用類型主要以耕地、林地和草地為主；從時間變化看，2000—2017年耕地、草地和水域都呈減少趨勢，而林地、建設用地和未利用地面積有所增加；草地為主要的轉入與轉出地類。

(2) 黃土高原7個省域的主要土地類型與黃土高原基本一致，草地退化在寧夏與甘肅省的不同時間段發生較為嚴重，具體表現為甘肅省在2000—2010年有7 830 km2草地轉移為未利用地，而寧夏在2010—2017年有8 900 km2草地轉入未利用地，應引起相關部門的關注；

(3) 各生態類型區水域面積都持續減少，且主要向耕地發生轉移，這種現象可能是研究區人口與經濟的快速增長所致；各生態區在研究時段內主要發生耕地與草地的動態轉移。

(4) 社會因子是主要的驅動力，其中國家政策的實施起到了主要的推動和促進作用，而人類活動等影響相對小一些。