榆林地區土地利用/覆被變化驅動機制研究*

賀佳惠王永軍李團勝

(1.中國地質大學，湖北 武漢 430074;2.核工業航測遙感中心，河北 石家莊 050002; 3.長安大學地球科學與資源學院，陜西 西安 710054)

榆林地區土地利用/覆被變化驅動機制研究*

賀佳惠1王永軍2，3李團勝3

(1.中國地質大學，湖北 武漢 430074;2.核工業航測遙感中心，河北 石家莊 050002; 3.長安大學地球科學與資源學院，陜西 西安 710054)

利用榆林地區1985～2004年近20年的社會經濟統計資料，運用大型SPSS統計分析軟件，用主成分分析法和多元回歸法，定量分析了該區土地利用/覆被變化的驅動力。結果表明:用不同的兩種數量分析方法均可以得出人類活動(人口、經濟、工業化和政策因素)是榆林地區土地利用/覆被變化的最主要驅動力。

土地利用/覆被變化;主成分分析;多元回歸;驅動力;榆林地區

土地利用/覆被變化對全球環境變化和可持續發展日益顯著的影響，使人們逐步認識到在全球生態環境變化研究中，探討土地利用/覆被變化的特征及其驅動機制的重要性和迫切性［1－8］。通過不同尺度、不同學科的綜合研究，建立各種LUCC模型，定量分析和預測LUCC前景，是研究者們普遍矚目的方向。作為自然與人文過程交叉最為密切的LUCC，其自然與社會經濟的驅動力分析，也無疑成為一個更為人們所關注的核心。同時隨著遙感(RS)和地理信息系統(GIS)技術的不斷完善和發展，借助遙感技術和地理信息系統研究區域土地利用/覆被變化，或者建立模型進行情景分析，探討土地利用結構變化的形成規律及機制，是當前國內外在土地利用/覆被變化領域研究的主要趨勢［9－14］。

基于土地利用/覆被變化不僅受制干自然環境條件，更與人類的活動密切相關，本文主要從人文方面探討榆林地區土地利用/覆被變化的驅動機制，為有效控制該地區水土流失和實現土地資源持續利用提供科學依據。

1 研究區概況

榆林地區位于陜西省最北部，地處陜、甘、寧、蒙、晉5省(區)接壤地帶，北臨內蒙古自治區，西接寧夏回族自治區和甘肅省，東隔黃河與山西省相望，南接陜西延安市。地理位置介于36°57'－39°34'N，107°28'－111°15'E，海拔1 000－1 500m，地勢由西北向東南傾斜。全區總面積4.3 ×104km2，約占陜西省總面積的21%，總人口320.7萬人。地處毛烏素沙漠與陜北黃土高原的過渡地帶，包括南部黃土丘陵溝壑區和北部風沙草灘區兩部分，氣候為干旱、半干旱大陸性季風氣候，年均降水量300－500mm，降水年際變化大且雨量分配不均勻，多集中在7－9月，平均氣溫7.9－11.3℃，日照時數達2 740－2 962h，全年蒸發量2 000－2 500 mm，是降雨量的4－5倍，無霜期134－169d。全區風蝕沙化和水土流失非常嚴重，生態環境極其脆弱。

2 研究方法

為了探討驅動力和土地利用變化的相互關系，需要對影響土地利用變化的驅動因子進行定量分析。由于榆林地區國民經濟以農業為主，且種植業又占據農業的中心地位，本研究以榆林地區多年的統計資料為依據，故選擇耕地面積變化作為分析對象。通過參考其它文獻，并考慮到土地利用系統的特殊性和數據的可獲取性，選擇主成分分析法和多元線形回歸分析法作為分析手段。

2.1 主成分分析法

在分析土地利用變化的驅動因子作用時，選擇的因素要細致全面，這就會導致指標過多，從而增加分析問題的難度和復雜性。考慮到這些因子間具有一定的相關關系，本文用主成分分析法來研究榆林地區耕地面積變化與驅動因子的相關關系。

根據主成分分析方法的思路和要求以及資料的可獲取性，從影響耕地面積變化的影響因子中選取13個分析因子:x1為總人口數(萬人);x2為農業總產值(萬元);x3為鄉村從業人口(萬人);x4為林業總產值(萬元);x5為牧業總產值(萬元);x6為工業企業總產值(萬元);x7為郵電業務總量(萬元);x8為國內生產總值(億元);x9為固定資產總投入(萬元);x10為年降水量(mm);x11為日照時數(小時);x12為相對濕度(﹪);x13為大牲畜存欄數(萬頭)。其中，前9個因子和x13是社會經濟因素(人口、經濟發展、城市化和工業化等)，代表人類活動;x10、x11和x12三個因素是自然因素。用Y代表耕地面積(103hm2)，確定以1985－2004年的數據為分析樣本(表略)。

按照主成分分析方法中的相關系數矩陣、特征值與特征向量及主成分貢獻率與累計貢獻率的計算公式［15］，計算得相關系數矩陣、特征值及各個主成分的貢獻率與累計貢獻率。

2.2 多元線性回歸法

多元線性回歸模型是經常用來解釋土地利用變化的一種經驗模型，該模型要求特定地區、特定時期內的土地利用變化(因變量)與驅動因子(自變量)之間存在線性關系，通過對可能引起土地利用變化的各種驅動因子的多變量分析而建立的一種數學模型，以便更明確鑒別土地利用變化的原因。

多元線性回歸模型的基本原理是:設隨機變量Y與子變量x1，x2，…之間存在線性關系，則其數學模型為［15］:

利用n(i=1，2，…，n)組觀測值(X1i，X2i，…，Xmi，Yi)，根據最小二乘法原理求出上式中的待定系數B1，B2，…，Bm。

3 結果分析

3.1 主成分分析法結果分析

由主成分分析方法所計算的特征值及各個主成分的貢獻率與累計貢獻率(見表1)可知，第一、第二、第三主成分的累計貢獻率己達85.74%，完全達到分析要求(一般為85%－95%)，因此確定1、2、3主成分為影響耕地面積變化的主要驅動力。

根據主成分載荷計算公式可以得到主成分載荷矩陣(見表2)。主成分載荷是主成分與變量之間的相關系數，從表2中可以看出，x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9與主成分1有很大的正相關，而這些因子與人類活動有關(人口、經濟等)說明人類活動對耕地面積變化的影響非常大;第二主成分與日照有一定的正相關(0.836)，與降水量和相對濕度有一定的負相關性，而這三個因子是自然因素的代表(日照、降水和濕度)，說明耕地面積變化與自然因素也有一定的關系，但從作為最主要綜合指標的主成分1與各變量之間的相關系數來看，人類活動(社會經濟因素)是榆林地區耕地面積變化的主導因素。

表1 特征值及主成分貢獻率

表2 主成分載荷矩陣

3.2 多元線性回歸法結果分析

通過對榆林地區耕地面積變化的驅動因子主成分分析得知13個因子對耕地面積都有一定的相關性。因此利用表2的樣本數據，只取前11個驅動因子(考慮到后兩個影響較小)，再根據歷年來耕地面積值Yi，對耕地變化進行多元回歸，得到1985－2004年耕地面積變化驅動因子的多元線性回歸模型如下:

式中y代表耕地面積，Xi的意義及量綱同前例。從式中可知，固定資產投入、國內生產總值和人口數量對耕地面積的影響最大，而其它因素的影響則較小。總的說來，代表人類活動的因素是影響耕地面積的主要驅動因素。

總之，土地利用變化是多種因素綜合作用的結果，其中，自然因素是土地利用變化的前提條件，人文因素是土地利用變化的主要驅動力。研究區作為陜北黃土丘陵區的過渡區，又作為能源化工基地，能源開發對耕地影響很大;“退耕還林還草”的政策對耕地影響也很大。

4 結論與討論

(1)土地利用/覆被變化是人類對自然環境擾動的結果，深受人口因素和社會經濟因素的影響，本文用兩種不同的數量分析方法均得出人類活動(人口、經濟、城市化、工業化和政策)是榆林地區土地利用變化的主要驅動力。這與榆林地區人類活動強烈，煤炭資源開發，建設用地增多，城市發展等對土地利用產生很大影響的特點一致。

(2)考慮到統計分析對樣本數目的要求，本研究采用了一些主要驅動因子的數據。而全面獲取社會經濟及自然因素數據是對統計分析精度的根本保證。因此建立全面綜合的信息系統，對認識土地利用/覆被變化，準確定量判別其驅動因素具有重要意義。

(編輯:田紅)

［1］Buheaosier，Liu Jiyuan.Study on Land Cover Change in China Based on Seasonal and Longitudinal Characteristics Using Remote Sensed Data.Asahikaw:IGU－LUCC Press，1997，20－24.

［2］傅伯杰，陳利頂，馬克明.黃土丘陵區小流域土地利用變化對生態環境的影響［J］.地理學報，1999，54(3):241－246.

［3］朱會議，李秀彬，何書金等.環渤海地區土地利用的時空變化分析［J］.地理學報，2001，56(3):253－260.

［4］李秀彬.土地利用變化的解釋［J］.地理科學進展，2002，(3):195－203.

［5］陳佑啟，Peter H Verburg.中國土地利用/土地覆蓋的多尺度空間分布特征分析［J］.地理科學，2000，20(3):197～202.

［6］朱會議，何書金，張明.土地利用變化研究中的GIS空間分析方法及其應用［J］.地理科學進展，2001，20(2):104－110.

［7］鄒亞榮，張增祥，周全斌等.中國農牧交錯區土地利用變化空間格局與驅動力分析［J］.自然資源學報，2003，18(2):222－227.

［8］Gtiffiths G H.Remote Sensing and Landscape Ecology［J］.Int.J.Remote Sensing，2000，21(3):2537－2539.

［9］宋冬梅，肖篤寧，張志城等.甘肅民勤綠洲的景觀格局變化及驅動力分析［J］.應用生態學報，2003，14(4):535－539.

［10］李團勝.陜西省土地利用動態變化分析［J］.地理研究，2004，23 (2):157－164.

［11］李團勝.基于土地利用詳查數據的陜西省耕地變化動態分析［J］.干旱區資源與環境，2004，18(4):128－132.

［12］李團勝，馬超群.從土地利用變化看陜西省生態環境的轉變［J］.干旱區地理，2005，28(5):647－653.

［13］王永軍，李團勝，劉康等.榆林地區景觀格局分析及其破碎化評價［J］.資源科學，2005，27(2):161－166.

［14］王永軍，李團勝.基于GIS的榆林地區景觀格局動態變化［J］.生態學雜志，2006，25(8):895－899.

［15］蘇金明等.統計軟件SPSS for Windows實用指南［M］.北京:電子工業出版社，2000.9.

AbstractBased on the social economic data from 1985 to 2004 in the Yulin Prefecture and using the SPSS(Statistical Package for Social Science)statistics software(Principal Component Analysis and Linear Regression Analysis)，the driving factors of LUCC(Land Use/Cover Change)were quantitatively analyzed.The result indicated that human activities including population，economy，industrialization and policy factor are the main driving factors to affect land use/cover change in Yulin.

Key wordsLUCC;principal component analysis;linear regression analysis;driving factors;the Yulin Prefecture

Driving Mechanism of Land Use/Cover Change in Yulin Prefecture

HE Jia-hui1WANG Yong-jun2，3LI Tuan-sheng3
(1.China University of Geosciences，Wuhan Hubei 430074，China; 2.Airborne Survey and Remote Sensing Center of Nuclear Industry，Shijiazhuang Hebei 050002，China; 3.College of Earth Science and Resources，Chang’an University，Xi’an Shaanxi 710054，China)

F301.24

A

1002－2104(2010)05專－0119－03

2010-04-20

賀佳惠，博士生，高級工程師，主要研究方向為RS與GIS技術應用。

*陜西省自然科學基金項目(編號:2002D06);陜西省教育廳專項科學基金項目(編號:03jk192);陜西省軟科學計劃項目(2007RK21)。