基于GIS的丘陵區耕地景觀格局時空演變特征分析

楊 斌,王金生

(1.北京師范大學 水科學研究院，北京 100875；2.西南科技大學 環境與資源學院，四川 綿陽 621010)

(1.College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875,China;2.College of Environment and Resource, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010,China)

基于GIS的丘陵區耕地景觀格局時空演變特征分析

楊 斌1,2,王金生1

(1.北京師范大學 水科學研究院，北京 100875；2.西南科技大學 環境與資源學院，四川 綿陽 621010)

以四川省綿陽市涪城區為例，運用景觀格局原理與GIS空間分析方法，分析1996—2009年期間耕地景觀時空格局及其演變機理(驅動力)。結果表明:13年間，研究區耕地面積呈急劇減少的趨勢，變化率明顯高于省內丘陵區平均水平；耕地景觀空間格局穩定性逐步降低，格局時空變化的地形分異特征顯著；變化趨勢受坡度、新增建設用地、人口密度、高程、城鎮化水平、GDP、起伏度等負向驅動力與灌溉條件、等級公路水平、土地整理程度等正向驅動力因子共同影響。

景觀格局；耕地；時空演變；空間分析

土地利用/覆被變化研究是全球環境變化研究的重要領域， 耕地作為人類生存的基礎，其時空特征受到特別關注[1]。近年來許多學者以遙感影像或統計資料為數據源，采用面積統計對比、轉移矩陣分析、景觀指數變化分析或地學統計分析，圍繞耕地時空結構特征、時空演變特征與時空演變驅動力等方面進行了大量的實例分析[2]。但這些研究大多圍繞耕地景觀數量結構及其時序變化，而針對耕地時空格局的空間結構特征研究較少。

四川盆地58%的耕地分布在丘陵地區，而60%的農業產出來自丘陵地區[3]。隨著西部大開發進一步推進，丘陵地區土地利用正面臨著來自工業化和城市化的雙重沖擊，人地矛盾日益加劇。以四川省綿陽市涪城區為例，運用景觀格局原理和GIS空間分析方法，揭示川西北丘陵區耕地景觀的時空格局特征、耕地空間格局與地形因子的相互關系，并探究耕地時空演變機理(驅動力)，為國土資源進行土地利用變化宏觀調控提供理論支持。

1 研究區概況與數據源

1.1 研究區概況

綿陽市涪城區位于四川盆地西北部丘陵區，境內溝谷縱橫，地勢西北高，東南低；涪江、安昌江流經境內；年平均氣溫16.3 ℃，年日照1298.1 h，年無霜期272 d，年平均降雨量963.2 mm，年平均空氣相對濕度79%，年平均霧日51 d。該區是四川省綜合經濟實力“十強縣”之一，是綿陽科技城重點發展區域。

1.2 數據源及預處理

研究采用的數據主要包括：1980年版地形圖(1∶5萬)，1996年、2000年、2005年和2009年涪城區土地利用現狀圖(1∶5萬)，以及相關年份綿陽市統計年鑒和土地利用變更調查資料。該數據采用高斯投影、WGS-84坐標系為基準，在ENVI4.7和MAPGIS為操作平臺環境下，借助1∶5萬地形圖進行坐標轉換、幾何校正、鑲嵌配準[4]，形成4個時相1∶5萬的DOM數據和DRG數據。

2 研究方法

2.1 基于DEM的高程、坡度與起伏度提取

地形是決定土地利用的重要環境因子，地形因子影響光、熱、水、土的分布狀況，從而直接或間接地影響耕地景觀的空間格局[5]。因此，基于DEM的高程、坡度與起伏度分級能夠評價耕地的地形分異特征。根據相關技術規程和研究區特征，確定高程、坡度和起伏度分級標準(見表1)[6]。在GIS軟件平臺下構建出研究區DEM模型數據，并按高程、坡度和起伏度分級標準生成高程帶、坡度與起伏度分級圖(見圖1)。

表1 研究區域地形特征分級標準

圖1 研究區高程分布帶、坡度和起伏度分級圖

2.2 耕地景觀格局指數

景觀空間格局主要是指不同大小和形狀的景觀斑塊在空間上的排列狀況，是景觀異質性的重要表現[7]。通過空間格局指數分析把耕地的空間特性和時間序列聯系起來，可以更好地分析耕地空間格局和時空變化的規律[8]。選擇斑塊面積(A)、斑塊形狀指數(M)、斑塊密度(Pd1)、邊界密度(Pd2)、斑塊分維數(F)、斑塊破碎度(FN)[7-8]景觀格局指標，并通過GIS軟件將這些指標生成Grid柵格數據，在Fragstats3.3景觀分析軟件中完成指標評價。

2.3 耕地景觀時空演變模型

耕地景觀時空演變模型是深入了解耕地數量、質量和空間位置時空變化規律的定量化手段，包括時間演變模型和空間演變模型[9]。耕地景觀時間演變模型主要用來描述一定區域耕地面積數量和質量在時間序列上的動態變化特性，如轉移矩陣模型、動態度指數模型；耕地空間演變模型主要用來描述一定區域耕地位置與結構在空間上的動態變化特性[10]，如Kappa指數模型、重心轉移模型。本次采用50 m×50 m格網與4期的耕地景觀圖及地形因子分級圖分別疊置分析，構建動態度指數(S)模型討論該區域耕地景觀格局時空變化特征。

2.4 演變驅動力模型

從自然與社會經濟兩方面選取高程、坡度、交通狀況、灌溉條件、人口、GDP、新增建設用地、城鎮化水平、土地整理強度等9個因子[11]，以2009年耕地景觀圖為基礎，按50 m×50 m格網構建空間數據庫，采用地理加權回歸模型(GWR)，對其耕地景觀格局時空變化驅動力進行定量分析[12]。首先檢驗驅動力因子數據的空間結構特征；其次，通過AIC法來確定最優帶寬函數；而后構建研究區耕地空間格局變化驅動力GWR模型，并對模型結果進行檢驗；最后，根據模擬及檢驗結果確定驅動力因子重要性程度。

3 結果與分析

3.1 耕地景觀格局指數化分析

1)耕地景觀數量呈急劇減少的趨勢。通過對1996-2009年4個時相的耕地景觀圖疊置分析可知，研究區耕地景觀從1996年的 32 569.85 hm2減少到2009年的 21 464.06 hm2，平均年均減少2.62%，遠高于全省丘陵區平均水平(1.12%)，3個時期(1996—2000年、2000—2005年、2005—2009年)的耕地面積年均減少率分別為:2.44%、0.92%、5.86%。表明西部大開發與“5.12”地震災后重建成為研究區耕地銳減的主要因素。

2)耕地景觀空間格局穩定性逐步降低。從1996—2009年耕地斑塊總面積大幅度減少，而斑塊密度卻在不斷增加，表明耕地景觀空間格局穩定性逐步降低。耕地景觀的斑塊形狀指數由1996年的1.436 3增加到2009年的1.969 4，說明了耕地斑塊的形狀越來越不規則；斑塊邊界密度由1.157 3上升到1.876 4，表明斑塊邊界更加復雜；分維數由1996年的0.954 3增加到2009年的1.624 5，說明耕地斑塊的復雜度越來越大；景觀的破碎度指數由1996年的0.625 6增加到2009年的0.862 1，說明耕地景觀破碎化程度增加，地塊更加破碎。

3)耕地景觀格局變化的地形分異明顯。1996—2009年，研究區耕地景觀格局指數在不同高程帶與不同的坡度級上差異明顯。具體表現為：斑塊形狀指數與斑塊分維數隨高程帶、坡度級別增加而降低，表明研究區耕地斑塊形狀規則度、復雜度以及景觀異質性隨高度、坡度增加而降低；表征耕地斑塊大小、數量的斑塊密度指數分別在450～550 m高程帶、坡度2°～15°級別內為高值，而其他級別的高程帶和坡度為低值，這種現象說明450～550 m高程帶與2°～15°平緩坡主導研究區耕地斑塊數量和大??；邊界密度與斑塊破碎度指數在450～600 m高程帶、坡度2°～25°級別內為高值，說明耕地景觀被非耕地多種景觀分割和侵蝕嚴重，景觀形狀更加復雜，而在其他級別的高程帶和坡度級內邊界密度和斑塊破碎度為低值，表明該區域景觀形狀簡單、邊界相鄰的非耕地景觀單一。

各高程帶、坡度級別的景觀格局指數在時序方向的變化趨勢與區域整體變化趨勢系統，但不完全一致，表明人類活動(城鎮擴展、新增農村居民點與交通設施等建設用地)形成的非耕地景觀對各高程帶與各坡度帶原有耕地斑塊形狀、大小、數量和空間結構作用方向相同，但力度不同。

3.2 基于地形因子的耕地動態變化分析

將研究區4個時期的耕地景觀圖分別高程帶、坡度和起伏度圖進行疊加,提取地形因子不同級別內4個時期的耕地面積，分別計算3個四時段的耕地動態度指數(見表2)，總體特征為：研究區地形因子對耕地變化動態度影響十分明顯。具體特征分析如下：

表2 研究區1996—2009年耕地動態度指數S隨地形因子變化情況

1)各高程帶耕地動態度指數差異顯著。1996—2009年耕地變化呈階段式急劇減少趨勢，在3個研究時段內，耕地變化主要集中在450～500 m與500～550 m兩個高程級別上，對總體貢獻率分別為85.34%、68.44%和80.68%，而450 m以下、550～600 m和600 m以上3個高程級變化均較低。各高程級別動態度指數差異顯著歸因于各高程級別面積存在明顯的差異，450～500 m與500～550 m兩個高程級所占的比例最大，處于絕對優勢地位，是非農建設用地適宜區域，故其土地利用變化量顯著偏高，而其它高程級別的比例較小且土地利用相對變化量較低。

2)耕地動態度指數隨著坡度的增加而減少。1996—2009年期間，耕地變化均集中在坡度小于15°的區域，對研究區總體動態度的貢獻率分別為93.84%、97.66%與89.53%，處于絕對的優勢地位；各坡度級內耕地動態度指數均呈波動增大趨勢，1996—2000年耕地減少較快，2001—2005年耕地減少較慢，2006—2009年耕地減少劇烈，表明非農建設用地需求急劇增加。

3) 耕地動態度指數在不同的起伏度表現各異。1996—2009年期間，耕地變化主要集中在起伏度大于20 m的區域，對研究區總體動態度的貢獻率分別89.63%、56.13%和74.73%，處于絕對的優勢地位；起伏度小于20 m的區域內，耕地動態度指數持續增大趨勢，而起伏度大于20 m區域內，耕地動態度指數呈波動增大趨勢，表明非農建設用地特別是城鎮建設用地首先占用地形平緩地區，其次是非平緩地區。

4)耕地景觀格局時空演變驅動力分析。利用GIS與GS+地學統計軟件實現了GWR的回歸過程，回歸結果見表3，回歸系數β表明，各驅動因子對耕地景觀格局變化的影響程度是不同的。高程、坡度、起伏度、人口密度、GDP、城鎮化水平、新增建設用地等7個驅動因子的β值為負數，表明隨著這些指標值的增加，耕地景觀斑塊數量、規模隨之減少，景觀耕地景觀格局穩定性向減弱的方向發展；等級公路水平、灌溉條件與土地整理程度3個因子β值為正數，表明這些因子影響耕地景觀規模及空間格局的正向發展。

表3 基于GWR回歸分析結果

驅動因子在不同地理位置對耕地景觀格局的影響程度存在著空間差異。從驅動因子的exp(β)值的大小來看，非耕地演變為耕地的概率大小依次是：灌溉條件、等級公路水平、土地整理程度；耕地演變為非耕地的概率依次是：坡度、新增建設用地、人口密度、高程、城鎮化水平、GDP、起伏度。

4 結 論

針對土地利用時空格局變化及其過程的研究不僅能更好地了解發掘土地利用變化的過程和機制，為適時調整人類經濟活動發展實現土地資源的合理、可持續利用提供科學的決策依據。實踐證明，以遙感和GIS作為信息獲取和處理的技術手段，將景觀生態學理論與方法和傳統的土地利用變化研究方法相結合，用土地利用指數與景觀格局指數來量化表達區域的景觀動態變化特征，可以增加區域景觀格局特征定量分析和定性分析的完整性和準確性。研究表明1996—2009年期間，研究區耕地數量呈急劇減少的趨勢，且動態度明顯高于省內丘陵區平均水平，但各年間變化又有明顯差異，最大變化幅度在2005—2009年，年減少率為5.62%。研究區耕地景觀格局發生較大變化，景觀面積變化大于位置變化，且耕地重心由近郊向遠郊轉移。通過地理加權回歸(GWR)表明，研究區耕地景觀格局時空演變是受坡度、新增建設用地、人口密度、高程、城鎮化水平、GDP、起伏度等負向驅動力與灌溉條件、等級公路水平、土地整理程度等正向驅動力因子共同作用的結果。

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[責任編輯：劉文霞]

The spatial-temporal evolution of landscape pattern for farmland in the hilly area based on GIS

YANG Bin1,2,WANG Jin-sheng1

Based on the landscape theory, remote sensing (RS) and geographic information system (GIS), taking Fucheng District, Mianyang City, Sichuan province, as an example, it analyses the northwest hilly farmland structure and its spatial evolution and temporal patterns, and probes into the temporal evolution of land mechanism (driving force) by using the land use database (1996-2009).The result indicates that during the past 13 years, there has been a sharp decline trend in arable land in the studied area, and its dynamic equilibrium is much higher than the average level of the province.The stability of farmland landscape pattern in the studied area has been reduced gradually, and the pattern of temporal and spatial variation of the terrain varies significantly.The temporal evolution of farmland landscape has been jointly affected by such negative driving forces as the slope land, the new construction sites, the population density, the elevation, the urbanization, GDP, such positive driving forces as the irrigation conditions, the level of high-grade highways, and the land intensity, etc.

landscape pattern; farmland; spatial temporal evolution; spatial analysis

2013-10-25

國家自然科學基金資助項目(41201541)

楊 斌(1979-)， 男，副教授，博士，碩士生導師.

P208

：A

：1006-7949(2014)09-0001-05

(1.College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875,China;2.College of Environment and Resource, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621010,China)