基于logistic模型的人類開發(fā)活動影響下河北省濱海濕地演變驅(qū)動分析*

羅建美，張學(xué)儒，霍永偉

(1.河北地質(zhì)大學(xué)土地資源與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院,石家莊 050031；2.中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心中國科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 河北省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,石家莊 050022；3.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049；4.重慶交通大學(xué)，重慶 400074；5.河北省國土資源利用規(guī)劃院，石家莊050051)

0 引言

近年來，河北省海岸帶地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，基礎(chǔ)設(shè)施的投資建設(shè)逐年增加，人類開發(fā)活動日益加強(qiáng)，由此導(dǎo)致濱海濕地大規(guī)模地被人為開發(fā)的農(nóng)業(yè)區(qū)域和建設(shè)區(qū)域所取代，成為該區(qū)域?yàn)I海濕地演變的最顯著特征。但是，自然狀態(tài)下的濱海濕地大規(guī)模的人類活動開發(fā)區(qū)域，造成了生物多樣性喪失、地表水循環(huán)改變、城市熱島、水土流失加劇等一系列區(qū)域生態(tài)環(huán)境問題，給海岸帶區(qū)域安全造成潛在威脅[1-4]。因此，濱海濕地的空間演變規(guī)律與驅(qū)動機(jī)制受到眾多學(xué)者的關(guān)注[5-8]。但是如何快速、準(zhǔn)確地監(jiān)測濱海濕地空間分布成為了科研人員不得不面對的一個(gè)問題。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)、GIS，RS等科學(xué)的進(jìn)步，基于遙感影像的土地分類提取技術(shù)發(fā)展較快，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄔ诘乇砀脖恍畔⑻崛☆I(lǐng)域已有不少較理想的案例應(yīng)用[9， 10]。此外，目前關(guān)于濱海濕地的研究，多關(guān)注于其空間演變以后的生態(tài)效應(yīng)問題，往往忽視對其空間演變位置特征方面的研究。文章研究的主要目的是關(guān)注濱海濕地演變發(fā)生與影響因素之間的定量關(guān)系，探討運(yùn)用Logistic 回歸模型分析濱海濕地演變發(fā)生的可能原因，揭示其發(fā)生概率隨影響因素作用程度的變化規(guī)律，從而為濱海濕地的保護(hù)與區(qū)域內(nèi)生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

圖1 河北海岸帶地理位置示意

研究區(qū)地處河北省東部，處于渤海灣的中心，南與山東省接壤，北至秦皇島市山海關(guān)區(qū)，中間夾有天津市，南張莊崔臺子與遼寧省相鄰，大清口以東屬遼東灣，其西屬渤海灣。在北緯38°7′～40°5′和東經(jīng)117°25′～119°53′之間。河北省的沿海岸區(qū)域被天津分割成了兩段：(1)北段由自秦皇島市的山海關(guān)區(qū)的張莊崔臺子開始，再到豐南市瀨河口疆的剃臺莊； (2)南段由自黃驊市南排河鎮(zhèn)的岐山口開始，止于海興縣的大口河河口。研究區(qū)2013年總面積40.660 441萬hm2，涵蓋唐山、秦皇島、滄州3市的沿海區(qū)域(圖1)。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

(1)遙感數(shù)據(jù)。為精確提取不透水地表和分析其演變空間特征，選用了2005年和2013年的兩期Landsat TM數(shù)據(jù)，為保證解譯精度采用2013年的高分1號衛(wèi)星的遙感影像進(jìn)行交叉研究其中，TM來自 U.S.Geological Survey(USGS)。

(2)DEM。采用日本經(jīng)貿(mào)及工業(yè)部(METI)和美國航空航天管理局(NASA)發(fā)布的全球30m 分辨率的ASTER GDEM數(shù)據(jù)。

(3)專題數(shù)據(jù)。氣溫降水?dāng)?shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)中全國站點(diǎn)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行插值處理。

2.2 方法

2.2.1 因變量

圖2 2005年人類開發(fā)活動空間格局 圖3 2013年人類開發(fā)活動空間格局

以2005年和2013年兩期Landsat TM為基本信息源，結(jié)合野外調(diào)查的GPS定位實(shí)測數(shù)據(jù)。參考1： 10萬土地利用矢量數(shù)據(jù)、高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο笈c目視解譯相結(jié)合的方法提取研究區(qū)在這兩個(gè)時(shí)期的土地利用覆被信息。面向?qū)ο蟮慕庾g方法能夠克服基于像元的分類技術(shù)所造成的“椒鹽效應(yīng)”問題[11-13]。此外這種分類方法還可以綜合利用影像的鄰域信息、紋理信息、GIS輔助數(shù)據(jù)和上下文信息等相關(guān)信息，分類結(jié)果精度較高[14-16]。另外，目視解譯雖然費(fèi)時(shí)費(fèi)力，但是其解譯精度較高，是其他自動分類方法所不能匹及的。面向?qū)ο蟮姆诸惙椒梢院芎玫赝瓿蛇b感影像的分割，能夠?qū)鹘y(tǒng)目視解譯工作中的手工屏幕勾畫工作解放出來。因此兩者相結(jié)合是一種高效、精確的地表覆被信息提取方法。這個(gè)過程可以在ENVI ZOOM的Feature Extraction模塊中實(shí)現(xiàn)，F(xiàn)eature Extraction模塊采用基于邊緣分割的算法，支持矢量文件導(dǎo)入，能夠準(zhǔn)確、快速的對影像進(jìn)行分割。因此，可以通過目視解譯出的矢量樣該文件對分割后產(chǎn)生的對象進(jìn)行選擇，作為樣本區(qū)域，達(dá)到快速、準(zhǔn)確地對影像進(jìn)行分類的目的，再通過目視解譯對提取出的結(jié)果進(jìn)行修訂，生成兩期人類開發(fā)活動分布圖(圖2， 3)。根據(jù)人類開發(fā)活動的不同形式將人類開發(fā)活動影響區(qū)域分為：農(nóng)業(yè)活動開發(fā)區(qū)、建設(shè)活動開發(fā)區(qū)、未開發(fā)利用區(qū)3個(gè)大的類型，其中濱海濕地屬于未開發(fā)區(qū)域。

將兩期數(shù)據(jù)疊加，查找出濱海濕地演變后主要地表覆被類型和演變發(fā)生的空間位置。發(fā)現(xiàn)濱海濕地主要向農(nóng)業(yè)用地和建設(shè)用地兩個(gè)類型轉(zhuǎn)變，占到濱海濕地變化面積的63.6%和31.2%。因此，將濱海濕地—農(nóng)業(yè)活動區(qū)和濱海濕地—建設(shè)活動區(qū)作為因變量進(jìn)行分析。該研究主要分析濱海濕地向農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)和建設(shè)開發(fā)區(qū)的演變驅(qū)動機(jī)制。

表1 變量類型

2.2.2 自變量

濱海濕地演變不僅會受到地形地貌、海拔高度、氣溫降水等自然因素的影響，比如降水減少會導(dǎo)致某些濕地類型退化為裸土地表，而且會更強(qiáng)烈受到人類開發(fā)活動的影響，人類開發(fā)活動的強(qiáng)度會隨距離人類活動的中心區(qū)域的空間距離的增加而衰減。因此該研究選擇了與濱海濕地演變發(fā)生的空間位置密切相關(guān)的海拔、坡度、氣溫、降水、距城鎮(zhèn)距離、距農(nóng)村居民點(diǎn)距離、距海岸線距離和距道路距離8個(gè)因子作為自變量，其變量類型如表1所示。海拔、坡度變量由DEM直接通過ARCGIS的Spatial Analyst分析模塊計(jì)算得到。氣溫、降水兩個(gè)變量通過對研究區(qū)及其周邊12個(gè)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行克里金插值獲取。居民點(diǎn)、道路數(shù)據(jù)、海岸線數(shù)據(jù)通過遙感解譯獲取，利用ARCGIS Spatial Analyst下Distance命令計(jì)算得到以上3個(gè)要素的距離空間柵格圖層。

2.2.3 二元Logistic回歸模型

濱海濕地演變發(fā)生的空間位置受到海拔、氣溫、降水、距海岸線距離、距道路距離、距居民點(diǎn)距離等因素的影響，這些影響因素未必直接導(dǎo)致濕地發(fā)生演變，但是其演變發(fā)生空間位置與這些影響因素之間確實(shí)存在定量關(guān)系。基于這一點(diǎn)，可以用Logistic回歸來解釋兩者之間的關(guān)系。Logistic回歸技術(shù)方法基于數(shù)據(jù)的抽樣，能為每個(gè)自變量產(chǎn)生回歸系數(shù)，進(jìn)而解釋為地表覆被演變發(fā)生的變化概率，其優(yōu)點(diǎn)是，變量既可以是連續(xù)的也可以是分類的。其表達(dá)式如下：

(1)

式(1)中，Pi表示每個(gè)柵格單元可能向某一類型i演變的概率；X表示各影響因素；β是各影響因素的回歸系數(shù)。

對(1)式兩側(cè)取以e為底的指數(shù)，就可以得到如下表達(dá)式：

odd(p)=exp(β0+β1X1i+β2X2i+…+βnXni)

(2)

odd(p)為發(fā)生比率，用來對自變量的Logistic 回歸系數(shù)進(jìn)行解釋[17]。回歸模型計(jì)算結(jié)果中包括回歸系數(shù)、及其估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差、WaldX2統(tǒng)計(jì)量和顯著性水平。正的回歸系數(shù)值表示解釋變量增加一個(gè)單位值時(shí)發(fā)生比率會相應(yīng)增加。反之，當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)值時(shí)說明增加一個(gè)單位值時(shí)發(fā)生比會相應(yīng)減少，其發(fā)生比率的變化程度可以用exp(β)定量表達(dá)[18]。WaldX2統(tǒng)計(jì)量用以表示每個(gè)解釋變量的相對權(quán)重，能夠評估解釋變量對事件預(yù)測的貢獻(xiàn)力[18， 19]。

Logistic模型可以從眾多影響濱海濕地演變的因子中篩選出相關(guān)性較為顯著的因子，不顯著的解釋變量在回歸結(jié)果中將被剔除。ROC曲線可以檢驗(yàn)方程的擬合程度檢驗(yàn)[20-22]，不透水地表演變發(fā)生空間位置與真實(shí)分布的擬合程度可以用曲線以下的面積比例來表示，該值介于0.5到1之間，值越大概率分布和真實(shí)的類型分布之間越具有較好的一致性，回歸方程越能較好地解釋演變發(fā)生空間位置特征，模型的結(jié)果越精確； 反之，若該值越接近0.5，說明回歸方程對演變發(fā)生空間位置的解釋意義越低[20]。

表2 濱海濕地向農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)域演變的Logistic回歸結(jié)果

表3 濱海濕地向建設(shè)開發(fā)區(qū)域演變的Logistic回歸結(jié)果

3 結(jié)果分析

通過ARCGIS的Raster to ASCII命令把ESRI GRID格式的環(huán)境影響因素和植被類型抽樣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為ASCII文件，并另存為“.txt”文件，讀入到SPSS中。計(jì)算Logistic回歸方程的回歸系數(shù)、WaldX2統(tǒng)計(jì)量、自由度等統(tǒng)計(jì)量以及ROC檢驗(yàn)值(表2)。

3.1 濱海濕地向農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)域演變的Logistic回歸模型

根據(jù)WaldX2統(tǒng)計(jì)量，在濱海濕地向農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)域演變的過程中，空間解釋變量貢獻(xiàn)大小依次為：距農(nóng)村居民點(diǎn)距離、距海岸線距離、距城鎮(zhèn)距離、距道路距離、坡度、氣溫、海拔、和降水。其中，距農(nóng)村居民點(diǎn)距離、距海岸線距離兩個(gè)解釋變量最為重要，說明濱海濕地向農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)演變主要受到距居民點(diǎn)距離和距海岸線距離遠(yuǎn)近的影響。氣溫、海拔和降水3個(gè)解釋變量WaldX2統(tǒng)計(jì)量較小，說明濱海濕地向農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)域演變的發(fā)生，在海拔和氣溫、降水3個(gè)方面沒有明顯的規(guī)律和特征。方程中距農(nóng)村居民點(diǎn)距離和距海岸線距離兩個(gè)解釋變量的系數(shù)為負(fù)，表明濱海濕地向農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)域演變發(fā)生的概率隨著到農(nóng)村居民點(diǎn)距離和到海岸線距離的增大而減小，即農(nóng)村距居民點(diǎn)和海岸線越近就越容易發(fā)生演變。其發(fā)生概率的變化程度可以用exp(β)來表示，對于距居民點(diǎn)距離減小1個(gè)單位，其轉(zhuǎn)變?yōu)椴煌杆乇淼母怕蕦⒃龃?/e-0.236×1倍，即1.55倍； 當(dāng)距居民點(diǎn)距離減小2個(gè)單位時(shí)，其概率則增大1/e-0.236×2倍。同理，對于距海岸帶距離減小1個(gè)單位時(shí)，其發(fā)生概率將增大1.4倍。其原因可能是農(nóng)村距離居民點(diǎn)距離近的濱海濕地開發(fā)為農(nóng)業(yè)活動區(qū)域的開發(fā)條件更為便利； 此外農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)域包括了面積較多的水產(chǎn)養(yǎng)殖用地，該地類在距離海岸線更近的區(qū)域更有利于開發(fā)或其開發(fā)成本更低。方程氣溫、降水這個(gè)解釋變量的系數(shù)為正值，表明農(nóng)業(yè)用地向不透水地表發(fā)生的概率隨溫度和降水的增大而增大。氣溫、降水每增加1個(gè)單位，其演變發(fā)生的概率將分別增大1.06和1.03倍，說明濱海濕地向農(nóng)業(yè)開發(fā)區(qū)域演變的空間位置在氣溫和降水兩個(gè)因子空間特征規(guī)律不顯著。因此，其演變規(guī)律受自然因子作用較小，人為開發(fā)活動是濱海濕地轉(zhuǎn)變最主要驅(qū)動因子。

3.2 濱海濕地向建設(shè)開發(fā)區(qū)域演變的Logistic回歸模型

濱海濕地向建設(shè)活動開發(fā)區(qū)域演變的過程中，空間解釋變量對回歸方程貢獻(xiàn)值由大到小依次為：距海岸線距離、距城鎮(zhèn)居民點(diǎn)距離、距農(nóng)村居民點(diǎn)距離、距道路距離、海拔、降水、和氣溫。其中，距海岸線距離、距城鎮(zhèn)距離、距農(nóng)村居民點(diǎn)距離3個(gè)變量的重要性要顯著高于其他變量，表明濱海濕地向建設(shè)活動開發(fā)區(qū)域演變主要受距海岸線距離、距城鎮(zhèn)居民點(diǎn)距離、距農(nóng)村居民點(diǎn)距離3個(gè)因素的影響。其演變發(fā)生概率隨距海岸線距離的減小而增大，減小1個(gè)距離單位，概率將增大1.72倍； 隨距城鎮(zhèn)距離的減小而增大，減小1個(gè)距離單位，概率將增大1.57倍； 隨距農(nóng)村居民點(diǎn)距離的減小而增大，增大1個(gè)單位，概率將增大1.33倍。這可能與濱海濕地在海岸線附近分布較廣有關(guān)，此外港口建設(shè)、濱海工業(yè)園區(qū)開發(fā)、沿海交通基礎(chǔ)設(shè)施建筑等人類大規(guī)模的建設(shè)開發(fā)活動往往在這些區(qū)域相對集中。另外兩個(gè)較為重要的解釋變量是距道路距離和坡度，濱海濕地向建設(shè)活動開發(fā)區(qū)域演變發(fā)生概率在道路距離和坡度特征上與其向農(nóng)業(yè)活動開發(fā)區(qū)域演變具有一致性，隨距道路距離的增加而減小、隨坡度的增加而減小，這可能與坡度平緩區(qū)域的更易開展建設(shè)活動有關(guān)系。隨海拔、氣溫和降水每增加一個(gè)單位，其演變概率分別增大1.001、1.025和1.061，變化規(guī)律不顯著。

4 結(jié)論討論

基于遙感與地理信息系統(tǒng)技術(shù)及Logistic 回歸分析模型，該研究定量分析了2005—2013年河北濱海濕地演變發(fā)生的空間位置與其解釋變量之間的關(guān)系。濱海濕地向農(nóng)業(yè)活動開放區(qū)和建設(shè)活動開發(fā)區(qū)域演變的兩個(gè)因變量和影響因子變量的回歸方程都以較高值通過了ROC檢驗(yàn)，回歸方程的擬合度較高。說明所選驅(qū)動因子與濱海濕地表演變發(fā)生的空間位置存在定量關(guān)系，Logistic回歸模型可以很好的解釋這種空間上的定量關(guān)系。

濱海濕地主要演變?yōu)檗r(nóng)業(yè)活動開發(fā)區(qū)域和建設(shè)活動開發(fā)區(qū)域兩個(gè)類型，前者主要距農(nóng)村居民點(diǎn)距離、距海岸線距離的程度兩個(gè)因素的影響； 后者則受到距海岸線距、距城鎮(zhèn)距離、距農(nóng)村居民點(diǎn)距離遠(yuǎn)近的影響較大，距海岸線距離減小1個(gè)單位，濱海濕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)活動的概率將增大1.72倍。這種基于概率診斷與RS、GIS技術(shù)結(jié)合的綜合研究方法，可以為定量分析濱海濕地演變的驅(qū)動因子，為海岸帶地區(qū)的濕地保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

該研究建立空間Logistic回歸模型所選擇的解釋變量都是某一時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，未能考慮這些解釋變量在時(shí)間尺度上的變化，以及其變化后對因變量的影響，這些工作需要進(jìn)一步深入的探討。另外，由于受遙感數(shù)據(jù)獲取時(shí)間的限制，濱海濕地演變的樣本數(shù)據(jù)在時(shí)間尺度上也只能限定在2005—2013年間時(shí)間尺度上，如果能獲取更長時(shí)間序列的遙感數(shù)據(jù)，可能會獲取更為理想的分析結(jié)果。