基于GIS的都勻市土地利用與景觀格局變化及其驅動力研究

摘要 為探究都勻市土地利用與景觀格局變化特征及驅動力機制，以都勻市2010年和2020年2期遙感影像作為數據源，經目視解譯和精度驗證形成2期土地利用數據進行分析，最后利用地理探測器對其驅動力因素進行探討。結果表明：研究區土地類型以林地為主，耕地、草地、建設用地次之；研究期間耕地、草地、未利用地面積減少，林地、園地、建設用地、水域面積增加。土地利用變化動態度絕對值園地>未利用地>建設用地>草地>水域>耕地>林地。其中園地、建設用地增長幅度較大；由于受基數面積較大影響，耕地和林地的動態度變化不明顯。在景觀格局上，景觀破碎化程度有所增加。香農多樣性指數（SHDI）和香農均勻度指數（SHEI）呈現小幅度下降，表明不同景觀類型多樣性程度有所下降。2010年土地利用與景觀格局受高程因子影響較大，隨著社會經濟的發展，2020年夜間燈光和人口等社會經濟因子占主導地位，人類活動影響度增強，自然因素影響度相對減弱。

關鍵詞 GIS；土地利用與景觀格局變化特征；驅動力；地理探測器；都勻市

中圖分類號 S127 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2024）15-0067-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.15.015

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Research on Land Use and Landscape Pattern Changes and Their Driving Forces in Duyun City Based on GIS

PAN Ming-wei1， WANG Xiao-xia2， WANG Fa-yan1

（1.Duyun Natural Resources Bureau，Duyun， Guizhou 558000;2.Qiannan Normal University for Nationalities， Duyun， Guizhou 558000）

Abstract In order to explore the characteristics and driving mechanisms of land use and landscape pattern changes in Duyun City， two remote sensing images of Duyun City in 2010 and 2020 were used as data sources. After visual interpretation and accuracy verification， two land use data were formed for analysis. Finally， the driving factors were explored using geographic detectors.The results show that the land type in the study area is mainly forest land， followed by cultivated land， grassland， and construction land;during the research period， the area of cultivated land， grassland， and unused land decreased， while the area of forest land， gardens， construction land， and water increased. The absolute value of land use change dynamics is garden land>unused land>construction land>grassland>water area>cultivated land>forest land. Among them， the growth rate of garden and construction land is relatively large;due to the large base area， the dynamic changes of cultivated land and forest land are not significant. In terms of landscape pattern， the degree of landscape fragmentation has increased. The Shannon Diversity Index （SHDI） and Shannon Uniformity Index （SHEI） showed a slight decrease， indicating a decrease in the degree of diversity among different landscape types. In 2010， land use and landscape patterns were greatly influenced by elevation factors. With the development of the social economy， social and economic factors such as nighttime lighting and population dominated in 2020， and the impact of human activities increased， while the impact of natural factors relatively weakened.

Key words GIS;Characteristics of land use and landscape pattern changes;Driving force;Geographic detector;Duyun City

土地資源是人類生存發展的物質基礎［1］，是人類活動對地球自然表面進行改造的重要載體。土地利用/覆蓋變化（LUCC）是研究生物多樣性和碳循環等全球生態環境和氣候變化問題的基礎［2-4］，土地利用/覆蓋的變化對人類社會生產、生活均產生影響。景觀格局是指景觀組成單元的類型、數目以及空間分布與配置，其穩定性影響到土地資源的可持續利用［5］。目前，國內外已有眾多研究學者利用不同的研究方法和數據對土地利用變化及其驅動力進行研究，并取得了一系列研究成果，主要表現在兩個方面：一方面是基于不同時期的遙感影像，經人工目視解譯劃分土地利用類型來研究土地利用時空變化規律［6］；另一方面是根據研究區實際狀況考慮數據可獲取性、系統性和代表性，從社會經濟和自然因素等方面選取驅動力因子，來探究土地利用變化的驅動機制［7］。如汲旭生等［5］利用RS和GIS技術對南京市土地利用及景觀格局變化進行分析，結果表明土地利用和景觀格局有明顯的變化趨勢，引起土地利用變化的主要因素是城市化和退耕還林。Zhao等［8］從自然和社會經濟因素方面探究對土地利用程度的驅動力機制，明確土地利用變化特征及驅動力。馮舒等［9］對北京市生境質量時空演變進行分析研究。孔祥倫等［10］對1986—2016年黃河三角洲土地利用/覆被變化及景觀格局分析。Li等［11］利用CA-Markov模型對珠三角城市群3種不同情景下的土地利用格局進行模擬，結果表明建設用地的擴張對生態系統的安全具有一定的影響。當前研究主要集中在經濟發達的區域，針對貴州山區喀斯特地貌的土地利用變化規律及驅動力的研究仍較少。

因此，該研究以貴州省都勻市為例，基于土地可持續利用理論、區位理論等基礎理論，依托GIS空間分析模塊，對都勻市2010—2020年土地利用與景觀格局變化特征進行分析探討，利用地理探測器定量分析方法，探究研究區土地利用與景觀格局變化的驅動機制，以期為研究區土地利用規劃和生態保護提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

都勻市地處貴州省南部，位于107°7′～107°46′E和25°51′～26°26′N，市域東西長64 km，南北寬63 km，總面積2 285 km2。東與丹寨縣和三都水族自治縣毗鄰，南與獨山縣和平塘縣接壤，西與貴定縣相鄰，北與麻江縣交界。下轄5個街道、4個鎮、1個民族鄉，2022年末戶籍總人口約為51萬人。是貴州省南部政治、經濟和文化中心，同時也是全國首批產城融合發展示范區、貴州省首批縣級國家新型城鎮化綜合試點市和黔中經濟區五大主要中心城市之一。境內交通便利，距省會貴陽公路里程96 km，黔桂鐵路、貴新高速公路、廈蓉高速公路、320國道、321國道、207省道和貴廣高速鐵路縱貫南北。

1.2 數據來源及處理

研究數據集包括：①都勻市2010年和2020年2期遙感影像數據，空間分辨率為30 m。數據來源于都勻市自然資源局。利用ArcGIS軟件對2期影像進行坐標變換和圖像剪切等處理，依據土地利用分類標準和研究目的，將用地類型解譯為耕地、園地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地，獲得2期土地利用圖（圖2）。將目視解譯結果與同時期的土地利用現狀進行校對驗證，解譯的精度優于95%，達到研究精度要求。②自然環境因子包括DEM、年降水量、年平均氣溫、河流。利用ArcGis軟件對河流進行歐氏距離分析，由DEM提取坡度。DEM、河流數據來源于都勻市自然資源局；年unc6LjU5tICm8hmopDs2Q6XaBEF3kojNw6DL9YC/APk=降水量、年平均氣溫數據來源于資源環境科學與數據中心（http：∥www.resdc.cn）。③社會經濟因子包括道路、人口密度、GDP、夜間燈光，數據來源于資源環境科學與數據中心。都勻市土地利用變化驅動因子指標見表1。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用變化動態度。

土地利用變化動態度是指研究區某一時期不同土地利用類型的變化速率和變化幅度［12］。

G=Ub-UaUa×1T×100%（1）

式中：G為研究區某一土地利用類型的動態度；Ua、Ub分別為研究初期、末期某種土地利用類型的面積；T為研究時長。

1.3.2 土地利用轉移矩陣。

土地利用轉移矩陣可以反映一定時期內某種地類的時空演化過程，是一種較好應用于定量化分析土地利用轉移情況的方法［13］ 。

f=

f11…f1n

fn1…fnn（2）

式中：f為面積；n為土地利用的類型數。

1.3.3 景觀格局指數。

景觀格局指數能高度濃縮空間格局信息，對基于土地利用數據的景觀格局指數分析是研究景觀空間格局的重要手段［14］。該研究結合研究區自然與社會經濟特征，共選取6個景觀格局指數（表2），運用Fragstats軟件對研究區域景觀格局分布狀況進行研究。

1.3.4 地理探測器。

地理探測器是王勁峰等［15］提出“因子力”度量指標，結合GIS空間分析技術和集合論，用以識別多因子之間交互作用的模型［16］。該研究采用因子探測器來探究影響土地利用變化的驅動機制。

2 結果與分析

2.1 土地利用變化特征分析

在數量結構上，2010—2020年，都勻市土地利用變化面積絕對值從高到低依次為：林地>耕地>草地>建設用地>園地>水域>未利用地（圖1）。研究期間耕地、草地和未利用地面積減少，林地、建設用地、園地、水域面積增加。耕地、草地和未利用地面積減少，建設用地增加，與近些年城鎮化、工業化的快速推進，建設用地不斷擴張占用和開荒未利用地實施土地開發項目有關；林地、園地面積增加的主要原因與國家實施退耕還林等政策相關，水域面積增加與研究期間建設大型水利設施項目擴大淹沒區有關，如三江堰項目的建設。

在土地利用變化空間分布上，研究期間建設用地主要集中往勻東經濟開發區、老城區北部和綠茵湖工業園區方向擴張，這些區域與老城區臨近、地勢相對平坦易于成片開發且與老城區交通聯系便利。耕地主要分布于市域的東部和南部地區，以勻東鎮、小圍寨、墨沖鎮和歸蘭鄉為主，這些地區水資源豐富，海拔較低，地勢相對平坦，耕地所占比重大。隨著城市建設用地擴張占用勻東鎮的耕地面積逐漸減少，往市域南部的小圍寨和墨沖鎮方向逐漸擴張。2020年土地利用類型以林地、耕地和建設用地為主，其中林地占土地總面積的67.13%，主要分布在各鄉鎮海拔比較高的山區；耕地占土地總面積的19.70%；建設用地占土地總面積5.27%，主要分布于老城區、勻東經濟開發區和綠茵湖工業園區。其次是草地、園地、水域；最后未利用地面積較小，主要分布在歸蘭、毛尖等鄉鎮（圖2）。

2.2 土地利用變化動態度分析

2010—2020年都勻市土地利用變化動態度耕地、園地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地依次為-2.29%、8.78%、1.18%、-6.01%、4.17%、7.04%和-7.83%。土地利用變化動態度絕對值從高到低依次為：園地>未利用地>建設用地>草地>水域>耕地>林地。其中，園地、建設用地、水域、林地變化動態度值為正值，表明該期間4種地類面積持續增加且園地和建設用地面積有較大幅度上升，說明城鎮化建設發展速度可觀；未利用地、草地、耕地動態度值為負值，表明此期間面積持續減少。受基數面積較大的影響，耕地和林地的動態度變化不明顯。

2.3 土地利用轉移矩陣分析 利用ArcGis空間分析柵格計算器模塊，制作都勻市2010—2020年的土地利用變化轉移矩陣（表3），進一步探究研究區土地利用轉移變化情況。研究期間，耕地面積總體上呈遞減，主要轉變為林地、建設用地和園地，這說明與城鎮建設用地擴張和實施退耕還林政策有關。園地面積增加主要由耕地、林地、草地等地類轉入，與研究區域大量種植茶園基地有關。林地面積持續增加主要由耕地、園地、草地等地類轉入，這與實施退耕還林政策有關以及受海拔高、坡度大的影響人類活動減少，部分園地、草地自然生長演變成林。草地面積減少，主要轉為耕地、園地和林地。水域面積增加，主要由耕地、林地轉入，這與研究期間大型水利設施項目擴大淹沒區占用部分耕地和林地相關。建設用地面積增加，主要由耕地、林地轉入，與近些年快速推進城鎮化、工業化建設過程相符。未利用地面積減少，主要轉為林地、建設用地、耕地，與近些年實施土地開發項目補充耕地，實施耕地占補平衡有關。

2.4 土地利用景觀格局分析

運用Fragstats軟件對研究區景觀格局指數進行分析，結果見表4。

從表4可以得知，在斑塊水平上的景觀格局指數，斑塊數（NP）表征整體景觀的非均勻性，其數值越大，景觀破碎度越高；斑塊密度（PD）反映斑塊破碎化程度，其值越大，景觀破碎度越高；聚集度（AI）表征景觀中不同斑塊的聚集度，其數值越大，景觀破碎度越低。2010—2020年研究區除未利用地外，其他地類的斑塊數（NP）、斑塊密度（PD）均增加，說明景觀破碎程度增加。同時建設用地的斑塊聚集度（AI）上升，說明該景觀類型受人類活動干預增強，相同景觀類型間表現出聚集的特征，不同景觀類型間表現出分塊的特征。在景觀水平上的景觀格局指數，景觀多樣性指標（SHDI和SHEI）是用于度量景觀豐度和均勻度的指標。研究期間，景觀水平上的香農多樣性指數（SHDI）和香農均勻度指數（SHEI）呈現出較慢的減少趨勢，表明不同景觀類型多樣性程度下降，各景觀要素所占比例的差異有所增加。

2.5 土地利用變化驅動機制

根據研究區實際狀況和數據可獲取性，考慮到因子系統性與代表性，共選取10個驅動因子。借助ArcGis軟件重分類和自然間斷點分級法分等賦值，創建漁網圖層和采樣點，最后運用地理探測器（GeoDetector）進行分析檢測，各因子均通過了顯著性檢驗（P<0.05），探測結果如圖3所示。

從圖3可知，2010年各因子對研究區土地利用變化貢獻度排序為：DEM＞人口＞夜間燈光＞年平均氣溫=GDP＞坡度＞年降水量＞距公路距離＞距鐵路距離＞距河流距離。說明高程是主要影響因子，對土地利用變化具有重要影響。2020年各因子對研究區土地利用變化貢獻度排序為：夜間燈光＞人口=年降水量＞GDP＞DEM＞坡度＞距公路距離=年平均氣溫＞距鐵路距離＞距河流距離，其中占主導地位的是夜間燈光、人口和年降水量。縱觀整個研究期，不同時期土地利用變化的影響因素作用強度不盡相同，2020年夜間燈光和人口占主導地位、地形因子高程、坡度影響相對減弱。說明隨著城市建設發展，人為活動因素對土地利用變化的貢獻度逐漸提高，自然因素影響相對減弱。

3 結論

以都勻市2010年和2020年2期遙感影像作為數據源，經目視解譯和精度驗證形成2期土地利用數據從土地利用變化動態度、土地利用轉移矩陣和景觀格局指數方面進行分析，最后利用地理探測器對其驅動機制進行探討。研究結果表明：

（1）研究區土地利用以林地為主，耕地、草地、建設用地次之，研究期間耕地、草地、未利用地規模下降，林地、園地、建設用地、水域規模增加，與近些年城市化、工業化的快速發展建設用地擴張和退耕還林政策的實施相符。土地利用轉移量絕對值排序為：林地>耕地>草地>建設用地>園地>水域>未利用地。其中林地、耕地、草地與其他地類之間的變化量絕對值較大，均達到10 000 hm2以上；其次是建設用地和園地，變化量絕對值為1 000～5 000 hm2；最后是水域和未利用地與其他地類間變化量絕對值為1 000 hm2以下。

（2）土地利用變化動態度絕對值排序為：園地>未利用地>建設用地>草地>水域>耕地>林地。其中園地（8.78%）、建設用地（7.04%）增長幅度較大；耕地（-2.29%）和林地（1.18%）的動態度變化不明顯，與其基數面積較大有關。

（3）在景觀格局上，除未利用地外，其他地類的斑塊數（NP）、斑塊密度（PD）均增加，表明景觀破碎程度增加；建設用地的斑塊聚集度（AI）上升，表明該景觀類型受人類干預增強。香農多樣性指數（SHDI）和香農均勻度指數（SHEI）呈現出小幅度下降，表征不同景觀類型多樣性程度有所下降。

（4）在驅動因子方面，2010年土地利用與景觀格局受自然地形影響因子較大，隨著社會經濟的發展，2020年夜間燈光和人口等社會經濟因子占主導地位，人類活動影響度增強，自然因素影響度相對減弱。

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