陜西省2005—2020年土地利用變化和生境質量影響研究
2023-12-29 00:00:00張雨晴
河南科技 2023年13期
摘 要：【目的】研究土地利用變化和生境質量及兩者之間的聯系，為保持及提高區域生境質量提供參考。【方法】以陜西省為研究對象，采用2005、2010、2015、2020年15年間四期的土地利用數據，應用InVEST 模型的 Habitat Quality（生境質量）模塊對陜西省生境質量進行評估。【結果】①2005—2020年間陜西省建設用地、林地、草地面積增加，耕地面積顯著減少；②陜西省高生境質量區域分布于秦嶺山地部分及陜北山區，低生境質量及較低生境質量區域集中在關中西安市及周邊城市區域。【結論】生境質量受人類活動影響較大，在進行經濟發展的同時，也應注意生境質量的保護和提升。
關鍵詞：生境質量；土地利用類型；陜西省；InVEST 模型
中圖分類號：X321;F301.24" "文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2023）13-0099-06
DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.13.020
Research on the Impact of Land Use Change and Habitat Quality in Shaanxi Province from 2005 to 2020
ZHANG Yuqing
（School of Land Engineering，Chang'an University，Xi'an 710054，China）
Abstract： [Purposes] This paper studies the land use change， habitat quality and the relationship between them to， provide a reference for maintaining and improving the quality of regional habitat.[Methods] Taking Shaanxi Province as the research object， using the land use data of four periods in 2005， 2010， 2015 and 2020， the Habitat Quality module of the InVEST model was used to evaluate the habitat quality of Shaanxi Province.[Findings] ①From 2005 to 2020， the area of construction land， forest land and grassland in Shaanxi Province increased， and the cultivated land area decreased significantly. ②The areas of high habitat quality in Shaanxi Province are distributed in the mountainous part of Qinling Mountains and the mountainous areas of northern Shaanxi， and the areas of low habitat quality and low habitat quality are concentrated in Xi'an City and surrounding urban areas in central China. [Conclusions] Habitat quality is greatly affected by human activities， and attention should be paid to the protection and improvement of habitat quality while carrying out economic development.
Keywords：habitat quality; land use type; Shaanxi Province; InVEST model
0 引言
土地利用變化是指人類在生產生活中為了經濟發展或者社會進步，依據土地的自然屬性進行的規律性或者穩定性的經營改造活動的變化，土地利用變化能夠直觀地反映人類活動的信息；生境質量是衡量一個區域為特定的物種提供生存及繁衍等功能的能力［1］，是研究生物多樣性的重要參考。土地利用類型的變化對生境質量有較高權重的影響力，一個地區的土地利用變化可以驅動當地社會、經濟演變［2］。目前評價生境質量常用方法之一就是通過模型的建立來展開研究，常用模型有SolVES模型和InVEST模型等，其中，由于InVEST模型所需數據量相對于其他模型較少，獲取方式較為簡單，因此應用較廣。李晴等［1］基于InVEST模型，研究了1980—2100年長江中下游地區動植物生境質量時空變化；劉漢儀等［2］耦合InVEST模型和土地利用變化，對粵港澳大灣區生境質量時空演變進行分析，較為詳細地說明了土地利用變化和生境質量之間的密切關聯，證明土地利用變化能較好地反映研究區域的生境質量變化。基于此，本研究利用2005—2020年4期的土地利用數據，運用ArcGIS 軟件和 InVEST 模型，采用土地利用矩陣及主成分分析方法，對陜西省土地利用變化特征及生境質量進行分析和評價。
1 研究區域與數據來源
1.1 研究區概況
陜西省具有獨特的自然地理條件，南北地勢高，中部地區地勢低，位于我國內陸地區，擁有高原、山地、平原以及盆地等多種地形。北山和秦嶺將陜西省劃分為三個自然區，分別為陜北、關中、陜南三個自然區。其中，陜北黃土高原地區包括榆林市和延安市，海拔900～1 900 m，約占全省土地總面積的40%；關中平原地區包括寶雞市、咸陽市、西安市、銅川市和渭南市，海拔為460～850 m，約占全省土地總面積的36%；陜南秦巴山區則涵蓋漢中市、安康市和商洛市，海拔1 000～3 000 m，約占全省土地總面積的36%。
1.2 數據來源
本研究使用的數據類型、名稱及來源見表1。
2 研究方法
本研究利用 InVEST 模型的 Habitat Quality （生境質量）模塊進行對特定區域生境質量的評估。此模型將使用四個因子的威脅數據圖層來對不同土地利用類型的降解程度進行評估。第一個因子是指不同種威脅的相對影響［3］。第二個因子是生境柵格與威脅之間的距離，威脅所帶來的影響。威脅r在柵格x的生境對柵格y的影響（ry）用irxy表示，如式（1）和式（2）。
除需要土地利用數據之外，還需設定土地利用類型生境適宜性、對脅迫因子的敏感度和脅迫因子。在參考InVEST軟件使用手冊后，將耕地、建設用地和未利用地作為本研究中的威脅因子，設定其權重、最大影響距離和退化類型（見表2）；同時根據現實情況設定不同土地類型的生境適宜性及對威脅因子的相對敏感性（見表3）。
3 數據處理結果及分析
3.1 土地利用變化
3.1.1 土地利用變化幅度。土地利用變化的幅度能體現特定研究時段內土地利用的絕對變化量，見式（5）。
根據陜西省15年間土地利用類型數據提取出陜西省2005、2010、2015、2020年各年各類土地的數量，如圖1所示。
由圖1可知，2005—2015年，陜西省耕地、林地、草地、水域、建設用地及未利用地的數量分布規律相同，均為草地gt;耕地gt;林地gt;未利用地gt;建設用地gt;水域；2020年為草地gt;耕地gt;林地gt;建設用地gt;未利用地。
利用式（5）分別計算研究區域2010—2020年間三個階段各類土地變化幅度，結果見表4。
2005—2010年，耕地、草地、水域、未利用地均呈現減少趨勢，林地及建設用地呈增加趨勢。其中，耕地面積在5年間減少了182 km2 ，草地面積減少了2 km2 ，水域面積減少了23 km2，未利用地面積減少了88 km2，建設用地面積增加89 km2，林地面積增加了206 km2。
2010—2015年，耕地、林地、草地、未利用地土地利用變化情況均為減少，建設用地及水域用地面積增加。在這5年間，減少面積數量最多的用地類型為耕地，減少數量為437 km2，林地面積減少了94 km2，草地面積減少了408 km2，水域面積增加了59 km2，建設用地面積增加了936 km2，未利用地減少面積了56 km2。
2015—2020年，耕地、水域、未利用地土地利用變化情況均為減少，林地、草地、建設用地面積增加。其中，耕地面積在這5年間減少了2 838 km2，水域面積減少了100 km2，未利用地面積減少了246 km2，林地面積增加了987 km2，草地面積增加了1 355 km2，建設用地面積增加了843 km2。
3.1.2 土地利用轉移矩陣。本研究借助ArcGIS軟件實現土地利用轉移矩陣的計算［5］，通過計算得到陜西省2005—2020年各時間段的土地利用轉移矩陣（見表5至表7）及生成土地利用轉移弦圖（見圖2）。
結合上文圖表可得如下結論。
①2005—2010年，耕地面積的減少是凈轉向了林地（107 km2）、建設用地（70 km2）和草地（20 km2）；水域的減少主要主要凈轉向了耕地；未利用的減少主要凈轉向了草地（80 km2）；建設用地的增加主要來自耕地；林地的增加的部分主要來自耕地和草地的轉化；草地面積變化不大。
②2010—2015年，耕地減少是凈轉向了建設用地（569 km2）和水域（62 km2）；林地減少主要凈轉向了耕地（35 km2）、未利用地（27 km2）和建設用地（26 km2）；草地的減少主要是凈轉向了建設用地（252 km2）、耕地（104 km2）和未利用地（58 km2）；未利用地的減少主要凈轉向了建設用地（84 km2）和耕地（52 km2）；建設用地和水域呈增加趨勢。
③2015—2020年，耕地減少是凈轉向草地（1 832 km2）、林地（586 km2）、建設用地（484 km2）和未利用地（29 km2）；水域的減少主要凈轉向草地（70 km2）、耕地（22 km2）；未利用地的減少主要凈轉向了草地（116 km2）、建設用地（117 km2）、耕地（29 km2）；林地、草地、建設用地呈增加趨勢。
3.1.3 主成分分析。土地利用類型的變化是多種驅動力因子共同作用的成果。在實際考慮陜西省特定的自然條件和經濟條件下，基于數據可獲取性和可計量性，從經濟、人口、農業現代化水平中選取14個指標，通過SPSS軟件19.0進行相關性分析后，排除掉相關性不高的指標，最終選取第一產業生產總值（X1）、第二產業生產總值（X2）、第三產業生產總值（X3）、人口總數（X4）、城鎮人口比重（X5）、GDP（X6）、農業機械總動力（X7）、化肥施用量（X8）七個指標經過標準化處理后進行主成分分析。
分析結果顯示，第一、二主成分的特征值均大于1且累積貢獻率分別為55.62%及84.88%；從得到的因子碎石圖（見圖3）也可看出此次模型結果第一主成分和第二主成分之間波動較大，第一、二主成分之后的第三至第八主成分均小于1且呈平緩變化
趨勢，說明提取的第一、二主成分對初始變量影響較大，具有較為詳細闡述原變量變化的能力，而其余變量則反之。
主成分分析結果中，因子載荷矩陣（見表8）顯示，第一主成分跟人口總數（X4）、第二產業生產總值（X2）、第三產業生產總值（X3）有較強相關性；第二主成分跟農業機械總動力（X7）、化肥施用量（X8）有較高相關性。因此，土地利用變化與各產業發展狀況、社會經濟與人口發展程度有較為緊密的聯系。
3.2 生境質量變化
結合陜西省2005—2020年生境質量總體情況，利用ArcGIS軟件中的自然斷點法，將陜西省生境質量劃分為五個等級［6］：低生境質量（0）、較低生境質量（0.0～0.5）、中等生境質量（0.5～0.8）、較高生境質量（0.8～0.9）、高生境質量（0.9～1）［7］。具體面積占比變化情況見表9，生境質量等級分布情況如圖4所示。從2005—2020年，陜西省低質量生境區域面積呈逐年遞增趨勢，共增加1 868 km2；較低生境質量區域面積逐年減少，共減少3 376 km2；中等生境質量區域面積呈逐年減少趨勢，共減少2 644 km2；較高生境質量區域面積總體上漲，增加2 957 km2；高生境質量區域面積增加1 105 km2。總體來說，陜西省生境質量在15年間總體呈現不斷提升的趨勢，但低質量的生境區域存在比例較高且在15年間一直呈上升趨勢。因此，對低質量生境區域的治理還有更多提升的空間。
從空間分布看，高質量的生境質量區域主要分布在漢中市、安康市、寶雞市、延安市及西安市的山區部分，這類區域的土地利用類型以林地為主，建設用地比例較小，能夠為生物生存提供較好的現實環境；低生境質量區域集中分布在西安市及周邊城鎮群，這是由于西安市及其周邊城鎮群地理位置及區位條件優越，且擁有適合人類發展居住的地形地質條件，經濟發達，建設用地數量較多，生境質量受人類活動影響大，呈現出較低或低生境質量的特征。
4 結論
本研究從陜西省近15年間土地利用變化入手分析，結論如下。
①耕地數量的減少是多種因素共同影響的結果。一方面是15年間經濟的增長對建設用地的需求大幅增加，城市郊區或是鄰近鄉村有相當一部分用地類型由耕地轉化為建設用地；另一方面是陜西省自1999年起在全國范圍內率先開展退耕還林還草試點工作，效果良好，近年來已經有部分耕地轉化為林地草地。
②林地和草地有良好的生態修復價值，在退耕還林還草政策影響下，隨著近年來人們生態保護意識的提高，這類土地得到了很好的保護和恢復。
③盡管對建設用地的需求不斷增加，但是在生態保護政策背景下，農村部分建設用地成為耕地占補平衡補充耕地數量的來源之一，城鎮建設用地的需求受到抑制，近15年來區域建設用地不斷增加的趨勢得到有效的控制。
一個特定的地區生境質量的高低和當地土地利用類型變化是密不可分的［8］。例如，林地草地數量越多的地區，生境質量越高，生境質量受建設用地影響最大，人們在進行生產生活建設時對建設用地的擴張使得生物生存環境質量下降，兩者呈負相關。因此，提高生境質量的關鍵要從生態文明建設及保護林地草地入手。土地利用活動要平衡各類用地的數量，在經濟發展的基礎上留存合理的生態用地。
InVEST 模型的使用為評估特定地區生境質量提供了一種現實可能性，但實際上由于模型本身存在局限性，比如威脅源的選取和權重賦值帶有主觀性，且現實生活中還有其他威脅源存在，因此難以計量并未納入本次研究中，雖然對結果本身沒有太大影響，但若要提供更好更精確的參考還需優化這部分的參數設置。
參考文獻：
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