南寧市江南區土地利用變化及驅動力分析

覃康煜，農 潭

（1.廣西有色勘察設計研究院，廣西 南寧530000； 2.百色學院，廣西 百色533000）

土地利用是隨著人類文明的出現應運而生的，已成為研究環境變化的重要內容。航空航天科學技術的突破，使得以“3S”（全球衛星定位系統、遙感、地理信息系統）為代表的技術不斷發展并在自然資源研究應用中不斷完善[1-3]。圍繞土地利用變化研究，利用遙感技術提取某區域某時段土地利用變化的時空特征信息；通過地理信息處理平臺解譯出土地利用信息，使用定性定量研究方法對其驅動力因素進行分析已經成為土地利用變化研究的基本方法[4-6]。

江南區作為南寧市下轄行政單位，是南寧市的重要組成部分。2016年以來，江南區通過加快推動電子信息產業集聚發展，加大力度扶強扶優，以及從促進傳統產業轉型升級走向新型工業化發展，加快融入南寧市整體發展格局，經濟社會進入發展提速時期，引起區域內土地利用的強烈變化，對自然、社會環境產生了顯著影響[7]。研究土地利用變化成為江南區實現可持續發展的關鍵所在。與此同時，對土地利用變化及驅動因素進行研究，有利于江南區土地資源的合理利用、開發與保護，助力南寧市生態文明城市建設，對打造更加美麗、宜居的人文南寧具有重要意義。

1 研究區域概況

南寧市江南區位于廣西壯族自治區中西部，南寧市西南方位，下轄4鎮5街道9個行政單位，共計48個社區68個行政村。2008—2018年，人口由43.44萬增至54.21萬；地區生產總值由2008年的55.07億元增至2018年的475.18億元，增長接近 8倍。

2 數據來源與數據處理

2.1 數據來源

所用數據主要包括經濟社會統計數據、衛星遙感影像數據。衛星遙感影像數據來源于中國科學院地理空間數據云平臺（http：//www.gscloud.cn）；6幅影像圖成像質量較高，且云量覆蓋均低于10%，滿足研究分析的需要。經濟社會統計數據主要來源于《南寧市統計年鑒》《江南區年鑒》《江南區統計公報》《政府年度工作報告》等。

2.2 遙感影像處理

遙感影像是基于傳感器對地球表面按照一定技術方法實現成像的結果，因傳感器工作受到多重因素的影響，所接收信息不一定能夠完全、正確地反映地表真實的地物信息，有可能出現偏差，甚至會嚴重影響對遙感影像數據的判讀和解譯[8]。為減小這些不利因素的影響，需要進行圖像校正和圖像增強。經過輻射定標、大氣校正、波段融合及鑲嵌裁剪，而后提取出研究區三期圖像。

2.3 土地利用信息解譯

本研究依據中華人民共和國國家標準《土地利用現狀分類》（GB/T 21010-2017）和《中華人民共和國土地管理法》“三大類”用地的相關規定，選取了林地、耕地、水域、建設用地、未利用土地5種地類作為標準，進行監督分類，獲得2008年、2013年、2018年三期土地利用基礎數據。對三期圖像進行混淆矩陣分析，總體精度均達到90%以上，Kappa系數在0.8以上；三期圖像制圖精度和用戶精度在80%以上，均滿足基本要求。通過統計計算，2008—2018年的各地類的面積如表1所示。

表1 江南區2008—2018年土地利用結構表

3 土地利用變化分析

3.1 土地利用變化速率分析

3.1.1 單一土地利用動態度

某一土地利用類型的數量變化可以使用單一土地利用動態度來表示，具體計算公式如下[9]：

其中：K代表土地利用動態度；Va代表基期年某一土地利用類型的數量；Vb代表期末年某一土地利用類型的數量；T代表研究時間長度。

根據式（1）計算結果如表2所示。

表2 江南區2008—2018年土地利用動態度 單位：%

由表2可知，11年間，耕地及未利用地面積持續減少；林地、建設用地及水域面積持續增加，各地類的面積變化主要集中于2008—2013年，2014—2018年變化較為平緩。由于人口增加和經濟社會發展，建設用地面積擴張是必然趨勢，建設用地的增加又是耕地和未利用地面積減少的主要原因。

3.1.2 綜合土地利用動態度

與單一土地利用動態度不同，綜合土地利用動態度不單局限于反映單個地類的變化速率，而從整體出發反映出研究區內所有土地利用的總體變化，它是一種定量研究并預測將來一段時間內土地變化趨勢的方法，具體計算公式如下[10-11]：

其中：KG—綜合土地利用動態度；n—取值范圍：1≤n≤5（整數）；LVi—研究期內第i類土地類型的面積；△LVi-j—時期內第i類土地類型轉化為非i類（j）土地類型總面積絕對值；T—研究時間長度。

由式（2）計算得到2008—2013年及2014—2018年的土地利用綜合動態度分別為17.52%、19.45%，2008—2018年的綜合動態度為9.66%，表明江南區土地利用變化較快，土地類型之間轉換頻繁。

3.2 土地利用程度變化分析

土地利用程度等級可以定量地描述在自然和社會共同影響下土地利用的綜合程度，同時也可以反映出土地利用程度的變化。莊大方等在1997年進行中國土地利用程度的區域分異模型研究時，基于土地利用極限，將4種土地利用的理想狀態定為4 種土地利用級[12]，該成果被相關人員應用于其他研究，不斷發展成熟。本文借鑒該研究成果，通過對目標地類進行重分類，建立分級指數，如表3所示，并計算出土地利用綜合指數，計算公式如下[13-14]：

表3 土地利用分級指數[12]

其中：La代表土地利用綜合指數；Ai代表第i類土地利用程度分級指數，i∈[1，4]；Bi代表第i類土地利用類型面積的占比，i∈[1，4]。

由表4可知，2008—2018年江南區土地利用綜合指數持續上升，綜合指數在第一階段內回落后，第二階段又出現上升；由此可知在研究期內，江南區土地利用程度總體較高，2013年以來，各項建設活動對土地資源利用的效率不斷提高，人類活動對于地變化的影響程度越來越深刻。

表4 2008—2018年土地利用綜合指數

土地利用程度變化量是反映研究期內土地利用綜合水平的參數，變化率則具體反映研究期內土地利用的變化趨勢，具體計算公式分別如下[14]：

其中，La—基期年土地利用綜合指數；

Lb—期末年土地利用綜合指數；

n—土地利用分級指數，n∈[1，4]；

△Lb-a—研究期土地利用綜合指數變化量；

Ai—研究期第i級土地利用程度分級指數；

Bia—基期年第i級土地利用程度分級面積占比；

Bib—期末年第i級土地利用程度分級面積占比；

D—土地利用程度變化率。

2008—2018年不同時期的土地利用程度變化量及變化率如表5所示，11年間土地利用程度變化量、變化率均呈現出先下降后上升的變化趨勢。數據顯示，在2008—2013年，土地利用程度變化量、變化率略微下降，結合相關經濟社會統計資料分析，2008—2013年，第一產業增加值緩慢增長，特別是2011年、2013年出現斷崖式下跌，出現較大起伏的跌漲，同期農作物播種面積、糧食種植面積逐年下降，導致研究區農業發展較為緩慢；固定資產投資較2011年同比下降了66.97%，各項基礎設施建設放緩，土地利用強度有所削弱。總之，2008—2013年，農業生產活動的減少、社會固定資產投資的收縮，最終引起土地利用變化程度出現較低幅度下降。而2014—2018年較之前者恢復了正增長態勢。縱觀整個研究期間，2008—2018年江南區土地利用程度有細微的起伏變化，但總體呈上升趨勢，年均變化量保持0.624的正增長。

表5 江南區2008—2018年土地利用程度變化量及變化率

3.3 土地利用類型轉移分析

土地利用類型的轉換是雙向轉移的動態過程，可以借助土地利用轉移矩陣來定量分析研究期內某一地類轉出及轉入的面積數量、變化情況[15]。具體計算公式如下[16]：

其中，S—面積；

i—基期年土地利用類型，i∈[1，n]；

j—期末年土地利用類型，j∈[1，n]；

Sij—研究期內第i類土地轉移為第j類土地的面積總和。

由表6可看出，研究期間，耕地、未利用地面積大幅度減少，建設用地、林地面積持續增加，水域面積翻了近一倍，各地類雙向轉移面積415.86km2。從轉出面積來看，耕地轉出面積最大，主要轉向林地、建設用地。從轉入面積來看，林地的轉入面積最大，主要由耕地、未利用地轉化而來。耕地向林地的轉化主要受退耕還林政策，以及果園等產業規模化生產的影響；而節約資源和保護環境基本國策又使各地對于植樹綠化等方面的重視以及實施，因此未利用地也是轉化為林地的主要地類。城鎮的擴張必然占用周邊的耕地，因此，建設用地也是耕地的主要轉化地類。

表6 江南區2008—2018年土地利用轉移矩陣

4 土地利用變化驅動力分析

4.1 指標選擇及處理

考慮所選取數據與研究對象的相關性、數據來源的可靠性以及可獲取的便捷性，經咨詢專家，以2008—2018年資料為依據，從社會、經濟及農業等方面選取了10個指標（表7）。

表7 驅動力評價指標體系

因自變量因子原始數據計量單位有所差異，為了方便計算，采用SPSS26對所有指標進行處理，得到了標準化后的數據（表8）。根據上述所得進行因子分析，最終得到各因子間的相關性矩陣（表9）。

表8 自變量因子原始數據

表9 自變量因子相關性矩陣

4.2 主成分分析

通過KMO系數值和巴特利特球形度檢驗，可檢驗所有指標是否能滿足研究的要求，一般要同時滿足KMO值與巴特利特球形度兩個參考條件（KMO ＞0.5、Sig＜0.05）。結果顯示，KMO：0.513、Sig：0.01，均通過了一次性檢驗，說明本次選擇的樣本量滿足進行因子分析的要求。

由表10可知，根據初始特征值＞1，且貢獻 率＞80%的劃定，分析提取了兩個主成分，其特征值分別為8.114、1.304，對于原始數據總方差的累積解釋分別達到81.137%、94.181%。在主成分載荷表（表11）中，可以看出，總人口數X1、非農業人口數X2、第二產業增加值X4、第三產業增加值X5、城鎮居民人均可支配收入X6、農林牧漁生產總值X7、農民人均純收入X8、農村用電量X10在主成分1有較高載荷，均大于0.9，可以說明第一主成分為經濟社會發展，即人口的增長和經濟的發展；而第一產業增加值X3、農作物播種面積X9在主成分2中載荷較大，說明農業生產效益是第二主成分。綜上所述，提取的兩個主成分基本可以反映全部指標的信息，說明南寧市江南區土地利用變化的主要驅動力為人口增長、經濟發展以及農業發展。

表10 因子分析總方差解釋

表11 主成分載荷表

4.3 主要驅動力因子分析

4.3.1 人口增長

2008—2018年，江南區人口由43.44萬增至54.21萬，增長了10.77萬人，增幅24.79%。轄區短時間內的人口激增現象直接刺激到城鎮居民對于城鎮居民住宅用地、公共基礎設施建設、糧食及農副產品的需求。江南區城市建成區面積在不斷擴大，由2008年55.45 km2增至2018年的152.13 km2， 11年間建設用地面積增加了96.68 km2。但耕地面積由704.62 km2減至546.59 km2，城鎮人口增長、農業人口的流失，以及城鎮化是耕地面積減少的主要原因。耕地減少導致糧食產量、農產品產出總量有所降低；但11年來政府集中資源加大對優勢農業生產、養殖基地的建設，在農業產業化上建成示范性項目等，在一定程度上促成了產業結構的優化，規模以上種植業趨向于高附加值化，加上標準化生產、管理使得農業生產高效運行，生產活動逐步開始面向更高效的集約化發展。分析結果表明：農業人口轉向非農人口的速度加快，城市人口快速增長，建成區面積迅速擴張，導致耕地退化、數量減少；2008—2018年研究期內江南區人口變化與建設面積呈正相關性、與耕地面積呈負相關性。

4.3.2 經濟發展

社會各部門圍繞經濟發展而展開的活動是引起江南區土地利用變化的重要因素。在土地利用結構的調整中，變化最明顯的是建設用地、耕地，以及林地面積，耕地、林地規模的縮減以及建設用地的增加是處于城市化快速發展階段區域所表現的一般特征，江南區地區生產總值（GDP）的絕對增長是經濟社會發展的必然結果。

三產結構的變化對土地利用變化有深刻的影響，2008—2013年，農業的比重急劇下降，主要原因是農業人口流出嚴重、生產管理方面效率低下，從事農業生產的人口數量逐年減少，土地開發、利用、管理的強度持續下降，致使耕地結構劇烈變化。11年間政府對農村農業基礎設施建設加大投入，集中建設農村道路并占用部分農用地，對耕地的結構變化有一定影響，其中，水利工程的建設是引起水域面積發生巨大變化的原因之一，建成水庫、灌溉渠道等水面面積增加。2014—2018年，第一產業占比繼續下降，耕地面積在持續下降的同時，第一產業總產值能實現長期穩定增長，從側面反映出農業集約化生產水平顯著提高；第二產業比例下降至34.0%，而第三產業占比上升至60.8%，第三產業成為江南區經濟增長的中流砥柱。

國家經濟開發區的布局與建設，極大地刺激了江南區城市化的進程，各區域城鎮居民點用地、道路交通設施用地、公共用地、商業用地等城市建設用地存在著較大的待開發需求和發展潛力。進入城市化發展后期前，城市建設用地在未來還將表現出持續絕對增長的變化趨勢，城市擴張的速度將隨著經濟社會快速增長而提高。近幾年來，隨著全域旅游的規劃與興起，江南區文化和旅游業也步入快速發展階段，圍繞打造旅游產業而建設的活動，不可避免與各地類發生交集，耕地、林地面積將持續減少，進一步引起江南區土地利用結構的變化。

4.3.3 農業發展

江南區地形起伏較低，全境以平原為主，坡度低于15°的地面居多，地形平緩，全年光熱充足，降水充沛，水流流速較慢，堆積地貌發育，在灌溉水源充足的地區，適宜發展集中連片大面積種植業。江南區的主要作物為水稻、蔬菜、玉米、花生、甘蔗、西瓜等，是南寧市“菜籃子”工程項目，也是為市民提供主要副食品的重要基地之一。2008—2018年，江南區農作物播種面積從5.94萬hm2增至6.20萬hm2，種植面積變化雖不是很大，但第一產業增加值從11.59億元增至33.65億元，增長近3倍，說明土地利用效率得到了很大提升。

5 小結

以南寧市江南區作為研究對象，通過解譯遙感影像，分析江南區土地利用變化的基本特征、動態過程等變化規律，并建立指標體系，用因子分析方法進行主成分分析，揭示了研究期內驅動江南區土地利用變化的主要因子。江南區2008—2018年土地利用程度在整體上有所提高，土地利用綜合指數保持較高的水平。從土地利用動態度、土地利用程度、土地轉移矩陣等分析來看，江南區總體上土地利用變化劇烈。而引起江南區土地利用變化的主要因素是人口增長，其次為經濟發展、農業發展；其中，人口增長引起的變化是最強烈的，經濟發展的影響僅次于人口增長；同時，江南區11年的農業生產、發展對于土地利用結構變更的影響也較大。

因所獲取的遙感影像數據分辨率較低，進行解譯時草地、園地與林地無法很好地分離，因此將三者合并為林地，在后續的研究中可以使用更高分辨率的數據獲取更詳細的土地利用分類，并建立更完善的驅動力分析指標體系，以便能夠更好地分析土地利用變化情況。