安徽省近20年土地利用時空演變及驅動機制

張姣姣 仵振東 武玲玲

（池州學院地理與規劃學院 安徽池州 247000）

土地是自然和社會經濟的綜合體，屬不可再生資源，通過改變土地利用類型可以實現人類生存及發展的需求。土地利用已成為全球變化研究的核心領域和重點研究問題之一[1]。國內外學者圍繞土地利用時空演變[2-3]、土地利用驅動機制[4-5]、土地利用預測[6-7]等方面開展了大量研究，但對土地利用驅動機制選取的影響因子研究卻并不深入。

近年來，安徽省經濟快速發展、城鄉人口流動頻繁，城鎮化、工業化進程出現了較高的增長速率和蔓延式的空間擴張，顯著的城鎮用地面積增長和各類基礎設施的建設等，造成了土地利用方式顯著變化。鑒于此，筆者基于2000-2020 年間3 個時期的土地利用柵格數據，采用土地利用轉移矩陣，深入分析安徽省土地利用時空演變，同時采用PLUS模型，探究土地利用變化的驅動機制，以期為土地資源合理規劃與利用提供依據和決策支持。

一、研究方法及數據來源

（一）研究區域概況。安徽省處于中國華東地區，地勢包含平原、丘陵、山地，涵蓋淮河、長江、新安江三大水系，處于暖溫帶與亞熱帶過渡地區，年均氣溫為14-17℃，全年平均降水量在773-1670mm。參照安徽省土地利用總體規劃（2006-2020年），安徽省劃分為5個區域，如圖1所示。

圖1 安徽省地理位置及土地利用分區

（二）數據來源。研究中采用的土地利用柵格數據來源于GlobeLand30數據集，利用ArcGIS將地類重分為6類，分辨率為30m。為探究安徽省土地利用時空變化的復雜驅動力，參考已有研究成果[8]以及數據的可得性和選取指標的代表性，共選取15個指標社會經濟和氣候環境指標。其中采用的土壤類型、人口和GDP空間分布數據來源于中國科學院資源環境科學與數據中心；高速公路、鐵路、各等級道路數據、政府駐地和河流來源于OpenStreetMap，借助ArcGIS 距離分析工具獲得各項距離因子；DEM 數據來源于地理空間數據云平臺，坡度數據利用ArcGIS 獲??；2000-2020年氣象數據從CRU TS 官網獲取，利用ArcGIS 克里金插值，獲得年均降水量與氣溫空間分布柵格數據。

（三）研究方法

1.土地利用轉移矩陣。土地利用轉移矩陣定量地表明不同地類之間相互轉換的情況，揭示不同地類間的轉移速率，其中行數和列數都屬于研究地區的地類數[9]。

2.PLUS模擬。通過挖掘各地類之間的轉換規則，獲取每種地類的變化與慣性概率，基于隨機森林（RFC）算法獲取各驅動因素對各地類變化的貢獻值[10]。RFC 算法從原始數據集中抽取隨機樣本，從而確定k類地類在i單元格上出現的概率，很好地解決了多個變量之間多重共線性的問題。

二、結果與分析

（一）土地利用時空演變分析。

1.土地利用結構變化分析。從3個時期土地利用空間結構分布來看（圖2），建設用地主要聚集分布在市轄區，主要是因為市轄區是政治經濟文化中心。安徽省近60%為耕地類型，主要分布在沿江區往北，南北差異顯著；林地主要分布在南部，以池州、黃山、安慶、六安、宣城居多；水體主要有淮河、長江、新安江及各類湖泊、水庫等；未利用地呈碎片化分散在全省。

圖2 安徽省3個時期土地利用分布

從3個時期各地類面積占比來看，安徽省土地利用類型主要以耕地、林地為主，兩種地類占比達總面積的80%以上。由于快速的城鎮化、工業化發展，20年間建設用地面積增長迅速，占比從6.96%轉為10.05%，共增加了3.09個百分點。草地、水體的面積占比分別從2.10%、4.49%上升到2.22%、4.75%，未利用地變化較小。耕地、林地和未利用地面積減少的主要原因是城市的快速發展，其中耕地的面積排在首位，從59.43%的占比變為56.78%，林地、未利用地分別下降了837.87km2、318.92km2。

從安徽省的不同發展階段來看，2010-2020 年比2000-2010年的土地利用變化幅度明顯。在2010-2020年間，耕地和林地的變化率有所增長，耕地減少率從1.48%增加到3.03%，林地的減少率從1.04%增加到1.24%。建設用地的增長速度翻倍，從13.28%漲到27.54%。草地的增加速度有所放緩，增速從4.49%下降到1.16%。水體從正增長變為負增長。這種變化很可能是由于人為政策的干預，城鎮化、工業化的發展促進了建設用地對耕地、林地等面積的侵占。未利用地的開發程度減緩，變化率從36.99%變為增長2.90%。

綜合以上分析，可看出安徽省20年間各地類變化較顯著，隨著經濟的快速發展，建設用地面積出現驟增，耕地、林地出現快速減少，從而生態用地遭受破壞，生態環境承受的壓力驟增，城市生態環境保護和可持續發展受到影響。

2.土地利用轉移矩陣分析。根據2000-2020年安徽省土地利用轉移矩陣（表1）可知：流入建設用地的面積為7141.39km2，主要由耕地和林地轉化而來，其轉入量分別達建設用地轉入總量的91.31%、5.37%。耕地的流出量為10555.52km2，主要轉變成建設用地和林地，分別占耕地流出總量的61.78%、22.05%。水體的流入量為1897.25km2。草地的流出量為1458.14km2，主要轉變成林地54.11%、耕地26.89%和建設用地9.50%。林地的流出量為4091.70km2，主要轉變為耕地59.34%、草地19.31%和水體10.67%。

表1 2000-2020年安徽省土地利用轉移矩陣（km2）

（二）土地利用變化驅動力分析。利用ArcGIS重分類土地利用數據，并依次對6種地類分別賦值1-6，然后將安徽省重分類后的2010、2020年土地利用數據加載到PLUS模型中，分析得出安徽省土地利用變化的驅動因素貢獻度。根據貢獻度數值可知，林地驅動因素貢獻值在0.025-0.159之間，其中高程因子對林地變化影響最大，其次是坡度和年均降水量。耕地變化的主要驅動因子是年均降水量、年均氣溫和到一級道路距離，貢獻值分別為0.101、0.100、0.087。草地變化的主要驅動因素是高程，貢獻值為0.110，其次是年均降水量（0.110）、和坡度（0.102）。影響建設用地變化的主要驅動因子是人口，貢獻值為0.104，其次是年均降水量和到三級、二級道路距離，分別為0.095、0.091。水體和未利用地變化的主要驅動因素均是高程，貢獻值分別為0.127、0.141，其實分別是到水域距離（0.118）、GDP（0.109）和人口（0.117）、土壤類型（0.113）。

將安徽省土地利用增加區域與安徽省DEM、年均降水量及人口空間分布數據進行疊加可知，大部分林地增加的區域主要集中在安徽省海拔較高、遠離水域的南部區域；草地的增加區域主要分布在合肥市遠離政府受人類活動影響不大的地區及六安、安慶、池州等市的低丘緩坡區；耕地的增加區域較為均勻地分布在安徽省內；建設用地的增加區域主要分布在人口集中且距道路較近的區域，尤其是人口越密集的地方。

綜合來看，2000-2020年安徽省土地利用變化的原因是人口等社會經濟因素和高程等氣候環境因素共同作用的結果。

三、結論

利用ArcGIS 和PLUS，對安徽省3 個不同時期的土地利用變化數據進行統計和驅動力分析，結果表明：

（一）2000-2020年，隨著安徽省城鎮化工業化水平的提升，人口數量的增多，安徽省土地利用時空變化顯著，耕地、林地、未利用地共減少了4866.49km2，減少的絕大部分轉入了建設用地之中。

（二）安徽省接近60%土地利用類型為耕地，且呈“北密南疏”的分布格局，南北差異顯著。建設用地聚集性分布在市轄區，林地主要集中分布皖南區和沿江區，水體主要以淮河、長江、新安江及各類湖泊、水庫等。

（三）土地利用變化受社會經濟和氣候環境綜合影響。同時城鎮化、工業化的推進影響著人類活動，加速了土地利用方式的變化，從而導致土地利用時空格局發生轉變。