1990－2018年黃河流域（河南段）土地利用格局時空演變

肖東洋，牛海鵬,2，閆弘軒，樊良新,2，趙素霞,2

1990－2018年黃河流域（河南段）土地利用格局時空演變

肖東洋1，牛海鵬1,2※，閆弘軒3,4，樊良新1,2，趙素霞1,2

（1. 河南理工大學測繪與國土信息工程學院，焦作 454000；2. 河南理工大學黃河生態文明與高質量發展研究院，焦作 454000；3. 中國科學院數學與系統科學研究院，北京 100190；4. 中國科學院預測科學研究中心，北京 100190）

研究長時間序列的土地利用時空演變規律，對科學推進黃河流域生態保護和社會經濟高質量發展具有重要意義。該研究基于1990、2000、2010和2018年土地利用遙感數據，以具有中游和下游雙重屬性的黃河流域（河南段）為研究對象，利用土地利用變化指數、弦圖（Chord Diagram）可視化模型及重心遷移模型，探討了近30年黃河流域（河南段）土地覆被變化的流量、流向、多樣性程度及政策啟示。結果表明：1）糧食保障用地（約55%）和生產生活用地（約10%）主要分布在平原地帶，生態保育用地（約35%）主要集中在海拔較高的山地。2）1990－2018年間旱地的流出和流入行為均體現出顯著的主導性，水田、水域和草地以流出行為為主導，城鎮用地、農村居民點和其他建設用地以流入行為為主導。3）中心城市的土地利用變化在整個時期內具有明顯的區域帶動效應。4）糧食保障用地和生態保育用地的重心均向西遷移且面積呈減少趨勢，說明下游平原地帶的優質耕地減少且生態系統服務功能在逐步減弱；生產生活用地面積逐年增加，城鎮用地重心向東遷移表明下游各城鎮的社會經濟發展逐漸活躍，農村居民點和其他建設用地重心向西遷移表明中游的人口規模逐漸增大。

土地利用；遙感；黃河流域；土地利用/土地覆被變化；時空格局；弦圖；重心遷移模型

0 引 言

土地利用/土地覆被變化（Land Use/Land Cover Change, LUCC）是近年來受到學術界密切關注的全球環境變化研究的重要問題之一[1]。LUCC對生物多樣性[2]、水文[3]、碳平衡[4]、生態系統服務[5]等人類和自然系統具有重要的影響，正在推動地方、區域和全球范圍內的生態系統發生著顯著的改變[6]。同時，人口增長、經濟發展和自然環境演變等因素也深刻地影響著LUCC的方向、速度、程度和強度[7]。因此，研究LUCC是理解人類活動與自然環境的關系及相互作用的關鍵[8]。

了解LUCC的歷史變化軌跡有助于分析人類活動干擾和自然環境變化下的土地利用趨勢[9]，從而有助于決策者最大程度上消除不合理的土地利用方式所帶來的負面影響。遙感和GIS技術能夠及時準確地獲取不同時空尺度下的LUCC變化信息[10]，并使長時期的LUCC監測成為可能。通常，兩期或多期遙感影像被用于評估由于人類活動和環境變化所造成的不同時期下LUCC的差異[11]。從研究時序的長度來看，現有研究成果的時間跨度已經跨越了10年[12]、20年[13]、30年[14]、40年[15]或更長時間[16]?；谙到y變遷的空間顯式統計分析模型在測度LUCC時空格局演變模式方面得到了較為廣泛的應用[17]。其中，軌跡分析是一種基于追蹤土地利用/土地覆被在像元或圖斑等微觀尺度上的變化信息從而識別某一區域整體上的LUCC時空格局演變規律的方法，它能夠有效地描述長時間序列LUCC的演變歷程及趨勢[18]。目前，基于軌跡分析的LUCC時空格局演變已經得到了較為廣泛的應用[19]，并在監測和識別長時間序列下LUCC的空間遷移和數量遷移軌跡等方面取得了較好的效果[20]。此外，LUCC時空變化格局的驅動機制一直以來備受學者的關注。劉紀遠等[21]從“東北振興”、“西部大開發”和“退耕還林”等國家宏觀政策層面以及氣候變暖、社會經濟發展等方面探討了21世紀初期中國土地利用變化格局的驅動力。李煜東等[22]通過主成分分析法評價了社會經濟發展、公共基礎設施建設、第一產業發展和人口數量變化對城鎮用地、農村居民點、旱地和水域變化的驅動作用。張佰發等[23]認為人口和經濟水平是土地利用格局演變的核心要素，且城鄉建設用地擴張隨著經濟水平提升到一定程度后的邊際效應遞減。馮小燕等[24]和劉軍會等[25]分別從地形和氣候等因素分析了土地利用格局時空分異的驅動力。總而言之，環境因素（如地形、氣溫等）、社會經濟發展因素（如人口、GDP、產業等）和宏觀政策調控對土地利用時空格局演變具有重要的驅動作用。

流域是自然環境與人類活動交互作用強烈的地區[26]，流域生態系統平衡受到土地利用變化的顯著影響[27]。黃河是中國第二、世界第五大長河，然而自20世紀八九十年代以來，由于受到人口快速增長和城市擴張等因素的影響，黃河流域生態環境持續惡化，已經成為中國乃至世界水土流失最為嚴重的地區之一[28]。面對土地不合理利用所帶來的環境影響，政府通常采用宏觀調控手段來保護和恢復土地的生態系統服務功能[29]。2019年，中國國家主席習近平提出“推動黃河流域生態保護和高質量發展”。隨后，中國政府將黃河流域的綜合治理上升為國家戰略。目前，黃河流域土地利用/土地覆被變化已經引起了學者層面的關注[23,30-31]。但是，現有文獻多是以省級行政邊界為研究單元，基于流域邊界開展的LUCC研究較少，而黃河流域在某些省份覆蓋范圍較小（如四川省和山東省），基于行政區邊界的研究易導致信息上的不對稱，從而使得研究結果與現實情況有所偏差。此外，黃河流域上中下游生態系統的差異性較為明顯，尚缺乏對黃河流域重點區域土地利用轉型的針對性研究。黃河流域（河南段）具有中游、下游雙重屬性，面臨著水土流失嚴重（中游）和生態流量偏低（下游）的雙重壓力。因此，以黃河流域（河南段）為研究區域，基于遙感和GIS技術，反演長時序土地利用/土地覆被變化的歷史軌跡并分析其成因，對科學理解黃河流域人與自然環境相互作用下的生態保護和社會經濟高質量發展具有重要意義。

基于此，本文以黃河流域（河南段）為研究區域，基于1990、2000、2010和2018年的土地利用遙感數據，在土地利用變化指數和重心遷移模型的基礎上引入近年來在生物學和信息學中得到應用的弦圖（Chord Diagram）可視化模型，利用ArcGIS 10.2軟件和R語言從流域視角分析1990－2018年黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被在數量和空間上的變化軌跡，探討地形、氣候和人口規模及社會經濟發展等因素對LUCC的驅動作用，并進一步為黃河流域（河南段）生態保護和高質量發展提供政策建議。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

黃河流域是中國重要的生態屏障[32]，同時還是中國重要的農業和能源原材料工業基地[33]。位于32°N～42°N、96°E～119°E（圖1），流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南、山東9個省級行政區[33]，流域面積約79.5萬km2（含內流區面積）。內蒙古河口鎮以上為黃河上游，干流河道長3 472 km，流域面積42.8萬km2；河口鎮至河南鄭州桃花峪為黃河中游，干流河道長1 206 km，流域面積34.4萬km2；桃花峪以下至入?？跒辄S河下游，干流河道長786 km，流域面積2.3萬km2。黃河流域屬溫帶和高原氣候區；全年日照時數達2 000～3 300 h；年降雨量分布不均，平均約200～650 mm；無霜期較短，上中下游平均無霜期為20～200 d。

圖1 研究區示意圖

黃河流域（河南段）位于33°N～37°N和110°E～116°E之間（圖1），西起靈寶東至臺前，流經三門峽、洛陽、濟源、焦作、鄭州、新鄉、開封、濮陽8市26縣（市、區）。河道長711 km，流域面積3.67萬km2，具有黃河中游、下游雙重屬性。地勢西高東低，依次形成山地-丘陵-平原，屬溫帶氣候區，年均降雨量500～900 mm，年平均氣溫12～15 ℃。依據中國科學院資源環境數據中心公布的GDP和人口密度公里網格數據，黃河流域（河南段）2015年總人口約為1 768.39萬人，最大人口密度約為10 785人/km2，平均人口密度約為482人/km2；2015年GDP總量約為8 734.63億元，人均GDP約為49 393.10元/人。由于黃河流域（河南段）是中下游流域中唯一同時具有中游、下游雙重屬性的流域段，面臨著水土流失嚴重（中游）和生態流量偏低（下游）的雙重壓力。因此，本文以黃河流域（河南段）為研究對象，探討黃河流域重點區域人類活動干擾和自然環境變化下的土地利用時空演變規律。

1.2 數據來源

研究數據主要包括土地利用數據、數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）、基礎地理信息數據、氣象數據和社會經濟發展數據。其中，1:10萬比例尺土地利用數據來源于中國科學院資源環境數據中心（http://www.resdc.cn/），1990、2000、2010年各期數據主要使用Landsat-TM/ETM遙感影像，2018年土地利用/覆蓋數據使用Landsat 8 OLI遙感影像數據，該數據集的總體精度為88.95%。為便于揭示研究區土地利用形態空間異質性規律，本文在原始遙感數據分類的基礎上將土地利用類型按功能分為生態保育用地、糧食保障用地和生產生活用地3種用地類型[23]。其中生態保育用地包括林地、草地、水域和未利用土地等具備生態服務功能的地類；糧食保障用地包括旱地和水田2種地類；生產生活用地包括城鎮用地、農村居民點和其他建設用地。

基礎地理信息數據、氣象數據和社會經濟發展數據等柵格數據均來源于中國科學院資源環境數據中心?；A地理信息數據主要為行政邊界與流域邊界。其中，流域邊界來自于中國科學院資源環境科學數據中心劃分的中國三級流域邊界。該邊界是基于流域的自然邊界提取而來，黃河流域共包含29個三級流域（含1個內流區）。黃河流域（河南段）邊界是通過將三級流域邊界與河南省省級行政區邊界進行圖層疊加，從而獲得黃河流域位于河南省的流域范圍。氣象數據包括1990－2015年逐年年平均氣溫和年降水量觀測數據，空間分辨率為1km。社會經濟發展數據主要包含GDP空間分布公里網格（1995、2000、2005、2010和2015年）和人口空間分布公里網格數據集（1990、1995、2000、2005、2010和2015年），空間分辨率為1 km。目前獲取的氣象和社會經濟發展公里網格數據為1990－2015年，與本文土地利用變化的研究時段（1990－2018年）沒有完全吻合，因此本文將氣象和社會經濟發展公里網格數據作為輔助數據，以期采用定性分析的方法在一定程度上探討土地利用變化的驅動因子。

數字高程模型（DEM）數據來源于地理空間數據云（http://www.gscloud.cn/），采用的數據產品是于2015年正式發布的ASTER GDEM V2全球數字高程數據集，空間分辨率為30 m。坡度數據基于DEM數據由ArcGIS空間分析計算而來。

2 研究方法

2.1 土地利用/土地覆被數量變化軌跡模型

參照現有研究成果[34]，本文選取土地利用/土地覆被凈變化量指數、土地利用/土地覆被交換變化量指數、土地利用/土地覆被總變化量指數以及土地利用/土地覆被變化率指數系統分析研究區土地利用類型在數量上的動態變化。然后，利用弦圖（Chord Diagram）模型的可視化功能，反映不同土地利用類型間相互轉化的主導性和區域土地利用類型變化的多樣性。

1）土地利用/土地覆被凈變化量指數

土地利用/土地覆被凈變化量指數能夠有效反映不同土地利用類型某一時期內在數量上的絕對變化量百分比，如公式（1）所示：

式中D表示特定時期內某區域土地利用/土地覆被凈變化量百分比；+j表示特定時期內期末第類土地利用類型面積百分比；P+表示特定時期內期初第類土地利用類型面積百分比。

2）土地利用/土地覆被交換變化量指數

土地利用/土地覆被交換變化量指數即特定時期內區域不同土地利用類型間的相互轉換量百分比之和，能夠定量表達特定時期內某一土地利用類型在空間位置上增加或減少的變化信息（某一地類在某個位置轉換為其他地類，同時在另一位置又有其他地類轉換為該地類）[35]，公式如下

式中S表示特定時期內第類土地利用/土地覆被類型的交換量百分比，P表示特定時期內第類土地利用類型未發生變化的面積百分比。

3）土地利用/土地覆被總變化量指數

土地利用/土地覆被總變化量指數即特定時期內土地利用類型的凈變化量和交換變化量百分比之和，能夠綜合反映某一土地利用類型的絕對變化量與交換變化量，公式如下

C=D+S（3）

式中C表示特定時期內第類土地利用/土地覆被類型的總變化量指數。

4）土地利用/土地覆被變化率指數

土地利用/土地覆被變化率指數反映了不同時期土地利用類的年變化率?；趶屠ǖ耐恋乩?土地覆被年變化率有利于比較特定時期內面積比例較小的土地利用/土地覆被類型變化間的比較[36]，如公式（4）所示：

式中R表示特定時期內第類土地利用/土地覆被類型的年變化率；1和2分別表示特定時期的初始時間和期末時間；1和2分別表示1和2時期所對應的第類土地利用/土地覆被類型的面積百分比。

5）土地利用/土地覆被轉移矩陣

土地利用轉移矩陣能夠有效地定量研究特定時期內區域土地系統中不同土地利用/土地覆被類型間的相互轉化，有利于表達特定時期內土地利用/土地覆被在數量上的結構特征以及不同土地利用類型間的轉移方向[22]，如公式（5）所示：

式中S表示特定時期內第種土地利用/土地覆被類型轉化為第種土地利用/土地覆被類型的面積百分比；為土地利用/土地覆被類型的數量。

6）土地利用/土地覆被數量變化軌跡模型

弦圖（Chord Diagram）是一種對大量復雜數據之間相互關系的可視化表達的有效方法，已經在生物學[37]和信息學[38]等學科中得到了應用。因此，為了識別特定時期內區域土地利用/土地覆被變化的流量、流向及多樣性，本文利用R語言中的Circlize package[39]將土地利用轉移矩陣在弦圖中可視化，從而構建了土地利用/土地覆被數量變化軌跡模型。

2.2 土地利用/土地覆被空間變化軌跡模型

土地利用/土地覆被類型重心遷移模型能夠有效反映特定時期內區域土地利用分布格局的空間變化軌跡[40]，如公式（6）和（7）所示[41]：

式中和分別表示特定時期內區域土地利用/土地覆被類型的重心坐標；和分別表示特定區域內某種土地利用類型的第個斑塊的面積和該土地利用類型的斑塊數量；和分別表示特定區域內某種土地利用類型的第個斑塊的重心坐標。

3 結果與分析

3.1 土地利用/土地覆被結構特征

1990－2018年黃河流域（河南段）的土地利用/土地覆被類型主要為水田、旱地、林地、草地、水域、建設用地和未利用土地。在空間上（圖2），林地和草地等生態保育用地主要分布在黃河流域（河南段）的中游部分，整體分布呈現集聚狀態。水域主要為黃河及其支流，呈東西流向。未利用土地所占比例較少。糧食保障用地和生產生活用地主要分布在黃河流域（河南段）的下游部分，城鎮用地和其他建設用地主要分布在中游；農村居民點分布在黃河流域（河南段）中游和下游的平原地帶；耕地以旱地為主，主要分布在黃河流域（河南段）的平原地帶；水田主要分布在下游。

在數量上（表1），旱地面積所占比例呈現明顯的主導優勢，為51.68%～53.05%，且在各個時期內的波動性較為平穩；其次為林地，所占比例為22.61%～22.80%，整體呈現逐年緩慢減少趨勢；草地所占比例為9.79%～11.15%，整體呈現緩慢減少趨勢；農村居民點用地所占比例為6.16%～6.92%，整體呈現略微增加趨勢；水域所占比例為2.54%～3.75%，整體呈現波動性下降趨勢；水田所占比例為1.85%～3.20%，整體呈現逐年減少趨勢；城鎮用地從1990年的0.57%，上升到了2018年的2.44%，整體呈現逐年增加趨勢；1990－2018年其他建設用地所占比例從0.31%增加至1.05%，整體呈現逐年增加趨勢；未利用土地所占比例最少，所占比例為0.04%～0.38%，整體呈現下降趨勢。

圖2 1990年、2000年、2010年和2018年黃河流域（河南段）LUCC空間格局

整體而言，在1990－2018年的近30 a中，糧食保障用地（旱地和水田）主要分布在黃河流域（河南段）平原地帶，占土地利用總面積的比例最多（約為55%），但整體呈現減少趨勢。生態保育用地中的林地和草地主要分布在黃河流域（河南段）中游，占土地利用總面積的比例約為32%；水域比例約為3%，主要為黃河及其支流，呈東西流向；未利用土地所占比例相對較少；近30 a來生態保育用地整體呈現減少趨勢。生產生活用地（約占10%，包括城鎮用地、農村居民點和其他建設用地）均呈現出明顯增加趨勢，主要分布在中游和下游的平原地帶。

表1 1990－2018年黃河流域（河南段）LUCC面積及比例

3.2 土地利用/土地覆被時空變化

3.2.1 土地利用/土地覆被數量變化軌跡

1）土地利用/土地覆被變化指數

凈變化量指數、交換變化量指數和總變化量指數反映了1990－2018年不同時段黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被在數量和空間上的變化（表2）。相比于生態保育用地和生產生活用地，糧食保障用地（主要為旱地）在各時段的總變化量均最大，且主要表現為空間位置上的變化（各時段內交換變化量均大于凈變化量）。在生態保育用地中，1990－2018年草地的總變化量最大（2.67%），未利用土地的總變化量最?。?.41%）。同時，草地和未利用土地主要表現為數量上的變化（凈變化量均大于其交換變化量），林地和水域主要表現為空間位置上的變化（交換變化量大于其凈變化量）。在生產生活用地方面，農村居民點用地的總變化量最大（4.13%）且主要表現為空間位置上的變化（交換變化量大于凈變化量）；城鎮用地和其他建設用地的凈變化量均大于其交換變化量，因此二者主要表現為數量上的增加?？傮w而言，2000－2010年間生態保育用地、生產生活用地和糧食保障用地的土地利用變化最為劇烈。

表2 1990-2018年黃河流域（河南段）LUCC總變化量、凈變化量及交換變化量

注：D為凈變化量百分比；S為交換變化量百分比；C為總變化量百分比。

Note: Ddenotes the percentage of net change;Sdenotes the percentage of swap;Cdenotes the percentage of total change.

據表3可知，在土地利用面積呈減少趨勢的地類中，未利用土地近30 a來的年平均變化率最大（?4.49%），主要是由于前20 a的減少速度較快，說明1990－2010年未利用土地受到外界的干擾強度較大。水田在2000－2010年間減少的速度（?4.54%/a）明顯高于其他時段，說明這一時期水田轉化為其他土地利用類型的情況比較嚴重。在土地利用面積呈增加趨勢的地類中，城鎮用地的年平均增加速度最大（1990－2018年間3.81%），且在2000－2010年間的變化速度最大（7.64%）。其他建設用地的年平均增加率為3.21%，且在2010－2018年的年平均增加率達到17.64%。總體來講，近30 a來黃河流域（河南段）未利用土地、城鎮用地、其他建設用地和水田易受到外界因素的干擾，其變化具有較強的敏感性。

表3 1990－2018年黃河流域（河南段）LUCC變化量和變化率

注：C表示各土地利用類型面積變化量；C表示各土地利用類型面積年變化率，基于復利法計算；表示各土地利用類型面積百分比的年變化率。

Note:Cdenotes the area change of each land use type; Cdenotes the annual change rate of the area of each land use type, which calculated with compound interest method;denotes the annual change rate of the percentage of each land use type.

2）土地利用/土地覆被數量轉移軌跡

從黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被數量變化軌跡來看（圖3），1990－2000年間，水域向其他土地利用類型的轉變較為明顯，主要流向為旱地。草地也表現出較為明顯的流出行為，主要流向為旱地和林地。旱地的流出和流入行為均較為明顯，流入的土地利用類型主要為水域，流出的土地利用類型主要為城鎮用地和農村居民點。此外，從土地利用類型轉變的軌跡線來看，該時期土地利用類型之間的相互轉化行為較為活躍，轉變類型呈現多樣化。2000－2010年間，土地利用類型的流出以旱地為主，主要流向水域、農村居民點和城鎮用地。農村居民點和水田的流出行為較上一時期有所增強，且二者均主要轉流向旱地。此外，該時期內土地利用變化的多樣性更為豐富，且不同土地利用類型間的轉變較上一時期更為均勻。2010－2018年間，土地利用類型的轉變主要表現為旱地向其他地類的轉變。其中，旱地的主要流向為水域、城鎮用地、其他建設用地和農村居民點。此外，水域向旱地的轉變有所增加。該時期內軌跡線較為稠密，表明土地利用變化類型的多樣性較為豐富，土地利用變化行為較為活躍。

注：WL、GL、WR、UNL、PF、DL、UL、RS和OCL分別代表林地、草地、水域、未利用土地、水田、旱地、城鎮用地、農村居民點和其他建設用地。不同顏色的軌跡線表示在特定時期內某一地類的流向，軌跡線的粗細代表轉化量，轉化量越大軌跡線越粗。

整體而言，1990－2018年間黃河流域（河南段）土地利用類型間的相互轉化行為較為頻繁，且轉化軌跡呈現多樣化。其中，糧食保障用地的流入和流出行為均比較頻繁，流出行為主要表現為旱地向城鎮用地、農村居民點和其他建設用地的轉變，流入行為主要表現為草地、水域、水田和農村居民點向旱地的轉變。水田、林地、草地、水域和未利用土地等生態保育用地的流出行為占主導，城鎮用地、農村居民點和其他建設用地等生產生活用地的流入行為占主導。

3.2.2 土地利用/土地覆被空間變化軌跡

從黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被變化圖斑在空間上的分布來看（圖4），1990－2000年，發生變化的圖斑主要集中在黃河流域（河南段）中游和黃河河道沿岸。其中，河南省洛陽市主城區的土地利用變化具有明顯的帶動效應。從用地功能的轉化來看，該時期主要為生態保育用地向糧食生產用地的轉變以及糧食保障用地向生產生活用地的轉變。其中，黃河河道轉為旱地的情況比較突出。2000－2010年，黃河流域（河南段）中游和下游土地利用/土地覆被變化均較為劇烈，黃河沿岸的糧食保障用地向生態保育用地的轉變明顯增強。同時，糧食保障用地向生產生活用地的轉變主要集中在洛陽周邊地區。此外，面積較小且分布分散的生產生活用地向糧食保障用地的轉變有所增強。2010－2018年，黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被變化主要集中在洛陽市及黃河沿岸，主要體現為生態保育用地轉向糧食保障用地和糧食保障用地轉向生產生活用地。整體上，1990－2018年黃河流域（河南段）LUCC主要集中在中游和下游的平原地帶。其中，2000－2010年黃河流域（河南段）LUCC變化程度明顯高于其他時段。同時，土地利用功能的轉變主要表現為生態保育用地流向糧食保障用地和糧食保障用地流向生產生活用地。

圖4 1990－2018年黃河流域（河南段）土地利用/覆被變化的空間分布

黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被重心遷移軌跡（圖5）表明，1990－2000年間旱地重心向東北方向偏移，2000年以后逐漸向西南偏移；水田的重心向東北遷移，尤其以2000－2010年的遷移幅度最大；林地重心先向東北遷移后向西南遷移；草地重心總體上向西南遷移；1990－2018年水域重心呈“Z”型遷移特征，1990－2000年水域重心向西南遷移幅度較大，2000－2010年水域重心向東北遷移，2010年后重心繼續向西南遷移；城鎮用地重心整體表現為向東北方向遷移，其中2000－2010年重心向東南遷移；農村居民點重心遷移軌跡與城鎮用地相反，整體表現出向西南方向遷移，其中2000－2010年重心向西南遷移幅度最大；其他建設用地重心整體表現出向西南方向遷移趨勢，其中1990－2000年重心向西南遷移幅度最大；未利用土地重心整體表現為向西南遷移趨勢，其中2010－2018年重心向西南遷移幅度最大。

從土地功能類型來看，糧食保障用地的重心向西遷移，說明黃河流域（河南段）平原地帶的優質耕地減少。由于草地、水域和未利用土地的重心整體上均向西遷移，因此生態保育用地的重心表現為向西遷移，這表明黃河流域（河南段）下游的生態系統服務功能在逐步減弱。城鎮用地重心向東遷移表明近年來黃河流域（河南段）下游各城鎮的發展逐漸活躍，農村居民點和其他建設用地的重心向西遷移表明黃河流域（河南段）中游的人口規模逐漸增大。

圖5 1990－2018年黃河流域（河南段）土地利用/覆被重心遷移軌跡

3.3 驅動因素分析

3.3.1 地形因素對黃河流域（河南段）LUCC的影響

地形是土地利用/土地覆被格局形成的最基本的地理要素[24]。由圖6可知，黃河流域（河南段）中游的海拔和坡度整體較高，多為林地和草地；黃河流域（河南段）下游的海拔和坡度較低，適宜于人類活動，糧食保障用地（旱地和水田）、生產生活用地（城鎮用地、農村居民點和其他建設用地）多分布于此。因此，黃河流域（河南段）西高東低的地形態勢決定了該地區基本的土地利用格局，即生態保育用地多分布在中游山地地區，而糧食保障用地和生產生活用地多分布在中游和下游的平原地帶。

3.3.2 氣候因素對LUCC的影響

降水和氣溫等氣候因素對土地利用/土地覆被變化的影響主要體現在2個方面：長期的氣候變化將導致區域土地覆被格局的改變；年際或季節性的氣候變化將導致局部土地覆被的變化。本文收集了1990－2015年逐年平均降雨量，從整體變化趨勢來看（圖7a），在1990－2000年呈下降趨勢，2000－2010年降雨量較多，2010年以后降雨量減少。從平均降雨量的空間格局來看（圖7b），黃河流域（河南段）下游降雨量明顯低于中游，因此中游多為生態保育用地（林地和草地）。近30 a來年平均氣溫的變化趨勢表明（圖7c），黃河流域（河南段）的氣溫呈逐漸升高趨勢，1990－2000年間，氣溫升高趨勢比較明顯，2000－2010年間變化相對平緩，2010年后繼續表現升高趨勢。1990－2015年平均氣溫的空間格局表明（圖7d），黃河流域（河南段）下游年平均氣溫高、中游年平均氣溫低。因此，整體而言，1990－2015年黃河流域（河南段）的氣候變化表現為年均降雨量減少、年平均氣溫升高。

圖6 黃河流域（河南段）海拔和坡度

圖7 1990－2015年黃河流域（河南段）年均降雨量、年平均氣溫及其空間格局

現有文獻表明，植被覆蓋變化與年均降雨量變化正相關，而與年平均氣溫變化負相關[25]。依據表1和圖3可知，近30 a來黃河流域（河南段）林地和草地等高植被覆蓋型用地的面積整體上均表現為減少趨勢，且均主要流向耕地。雖然水稻適于高溫，但水田的面積在各個時期均減少且主要流向旱地，說明水田面積變化更易受到年均降雨量減少的影響。此外，年均降雨量和年均氣溫變化對地表徑流具有重要影響[42]，3個時段內黃河河道面積變化趨勢與年均降雨量和年均氣溫變化相吻合。在1990－2000年和2010－2015年，研究區年平均降雨量下降、年平均氣溫升高，易導致黃河水位下降，從而使得黃河灘裸露灘地增加，沿岸農民通常在黃河灘種植一年生作物（如玉米等），因此該時段內土地利用轉化表現為生態保育用地流向糧食保障用地。在2000－2010年間，年平均降雨量平穩保持在較高水平且氣溫變化相對平緩，因此該時段內黃河水位上升、易發生洪澇災害，裸露灘地減少，故該時段內土地利用轉化表現為糧食保障用地流向生態保育用地。

3.3.3 人口和社會經濟因素對LUCC的影響

人類活動顯著地影響著區域LUCC特征，人口的增長和社會經濟的發展造成了建設用地的日益擴張。洛陽是國家區域中心城市，自中國改革開放以來的人口規模擴張和社會經濟發展迅速。特別是促進中部地區崛起戰略、中原經濟區戰略等國家級戰略的實施，為洛陽的經濟發展注入了新的活力。依據已獲取的人口（1990－2015年）和GDP（1995－2015年）空間分布數據（圖8）可知，洛陽市的平均人口密度和平均單位面積內GDP總產值較大。從1990－2018年LUCC空間變化軌跡（圖4）來看，發生變化的地類主要以洛陽市主城區為中心。因此，人口和經濟的發展較好反映了相應時期內的土地利用變化特征。

圖8 黃河流域（河南段）1 km網格的人口密度（1990－2015年）和GDP（1995－2015年）的空間分布

4 結論與政策建議

4.1 結 論

1）黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被結構具有顯著的集聚性。黃河流域（河南段）西高東低的地形態勢決定了糧食保障用地和生產生活用地集中分布在黃河流域（河南段）中游及下游的平原地帶，生態保育用地集中分布在黃河流域（河南段）中游海拔較高地區。此外，在年均降雨量減少和年均氣溫升高的氣候變化趨勢下生態保育用地和糧食保障用地逐漸減少。人口密度增大和GDP增長的綜合作用使得生產生活用地快速擴張，且明顯帶動著區域中心城市土地利用變化的強度和方向。

2）黃河流域（河南段）LUCC空間變化軌跡具有顯著的時空分異性。1990－2000年發生變化的面積主要分布在黃河河道沿岸；2000－2010年的土地利用變化最為劇烈。整體上，1990－2018年黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被變化行為較為活躍，洛陽市的土地利用變化具有明顯的區域帶動效應。

3）黃河流域（河南段）LUCC數量變化軌跡具有顯著的主導性。1990－2018年間黃河流域（河南段）旱地的流出和流入行為均體現出顯著的主導性，水田、水域和草地以流出行為為主導，城鎮用地、農村居民點和其他建設用地以流入行為為主導。

4）黃河流域（河南段）LUCC重心遷移軌跡具有顯著的方向性。東部平原地帶優質耕地的面積減少，空間分布重心向西遷移。生態保育用地的重心整體上均向西遷移且面積呈減少趨勢，表明下游的生態系統服務功能在逐步減弱。城鎮用地重心向東遷移表明近年來下游地區各城鎮的社會經濟發展逐漸活躍，農村居民點和其他建設用地的重心向西遷移表明中游的人口規模逐漸增大。

4.2 政策建議

基于黃河流域生態保護與社會經濟高質量發展上升為重大國家戰略所帶來的機遇和挑戰，依據黃河流域（河南段）的地形態勢和近30 a來的人類活動和自然環境變化特征，未來可從以下4個方面推進黃河流域（河南段）高質量發展的提質升級：

1）依據黃河流域（河南段）土地利用/土地覆被結構的集聚性，有效發揮國土空間規劃的引領作用，科學規劃生態保育用地、糧食保障用地和生產生活用地的空間布局，充分發揮本底自然資源分布的集聚效應。

2）充分發揮洛陽市中心城市的帶動效應，積極培育新興產業，通過“拆遷并村”、“舊村改造”等工程開發“組團式”的村莊發展模式，合理引導生產生活用地布局，科學提升黃河流域（河南段）在黃河流域全域范圍內的經濟和人口承載能力。

3）依托河南省糧食主產區的優勢，強化黃河流域（河南段）糧食安全保障地位，有序開展高標準農田建設，建立耕地保護經濟補償機制，加強對黃河流域（河南段）下游平原地區優質耕地資源的保護力度，發展優勢農業區，重點打造如新鄉市原陽縣和濮陽市范縣等傳統水稻種植區。

4）全面保護林地、草地、濕地等生態保育用地，通過與流域上游和下游的跨省份合作夯實黃河流域（河南段）在構建生態保護屏障中的地位；積極探索具有示范意義的流域橫向生態補償模式，切實發揮黃河流域（河南段）在構建黃河全流域生態保護經濟補償機制中的作用；科學推進黃河流域生態廊道建設，在海拔和坡度較高或耕地質量較差的地區實施“退耕還林還草”政策；劃定黃河流域開發邊界，禁止以農家樂和游樂場等建設用地違法占用生態保育用地；合理引導黃河流域水資源開發利用方式，推進黃河水資源的節約集約利用。

[1] Cegielska K, Noszczyk T, Kukulska A, et al. Land use and land cover changes in post-socialist countries: Some observations from Hungary and Poland[J]. Land Use Policy, 2018, 78: 1-18.

[2] García-Frapolli E, Ayala-Orozco B, Bonilla-Moheno M, et al. Biodiversity conservation, traditional agriculture and ecotourism: Land cover/land use change projections for a natural protected area in the northeastern Yucatan Peninsula, Mexico[J]. Landscape and Urban Planning, 2007, 83(2/3): 137-153.

[3] 孫占東，黃群. 長江流域土地利用/覆被變化的大尺度水文效應[J]. 長江流域資源與環境，2019，28(11)：2703-2710.

Sun Zhandong, Huang Qun. Land use-cover change and its large scale hydrological effects in Yangtze river basin[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2019, 28(11): 2703-2710. (in Chinese with English abstract)

[4] 曾永年，陳曉玲，靳文憑. 近10 a青海高原東部土地利用/覆被變化及碳效應[J]. 農業工程學報，2014，30(16)：275-282.

Zeng Yongnian, Chen Xiaoling, Jin Wenping. Land use/cover change and its impact on soil carbon in eastern part of Qinghai Plateau in near 10 years[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(16): 275-282. (in Chinese with English abstract)

[5] 約日古麗·卡斯木，楊勝天，孜比布拉·司馬義. 新疆艾比湖流域土地利用變化對生態系統服務價值的影響[J]. 農業工程學報，2019，35(2)：260-269.

Yueriguli Kasimu, Yang Shengtian, Zibibula Simayi. Impact of land use change on ecosystem service value in Ebinur Lake Basin, Xinjiang[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(2): 260-269. (in Chinese with English abstract)

[6] Yalew S G, Mul M L, Van Griensven A, et al. Land-use change modelling in the Upper Blue Nile Basin[J]. Environments, 2016, 3(3): 21.

[7] Liu J, Kuang W, Zhang Z, et al. Spatiotemporal characteristics, patterns, and causes of land-use changes in China since the late 1980s[J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(2): 195-210.

[8] Kanianska R, Kizeková M, Nová?ek J, et al. Land-use and land-cover changes in rural areas during different political systems: A case study of Slovakia from 1782 to 2006[J]. Land Use Policy, 2014, 36: 554-566.

[9] Rendana M, Rahim S A, Idris W M R, et al. CA-Markov for predicting land use changes in tropical catchment area: A case study in Cameron Highland, Malaysia[J]. Journal of Applied Sciences, 2015, 15(4): 689-695.

[10] Rogan J, Chen D. Remote sensing technology for mapping and monitoring land-cover and land-use change[J]. Progress in Planning, 2004, 61(4): 301-325.

[11] Lu D, Mausel P, Batistella M, et al. Land‐cover binary change detection methods for use in the moist tropical region of the Amazon: A comparative study[J]. International Journal of Remote Sensing, 2005, 26(1): 101-114.

[12] Chen X, Zhao H, Li P, et al. Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes[J]. Remote Sensing of Environment, 2006, 104(2): 133-146.

[13] Reis S. Analyzing land use/land cover changes using remote sensing and GIS in Rize, North-East Turkey[J]. Sensors, 2008, 8(10): 6188-6202.

[14] Yin J, Yin Z, Zhong H, et al. Monitoring urban expansion and land use/land cover changes of Shanghai metropolitan area during the transitional economy (1979-2009) in China[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2011, 177(1/2/3/4): 609-621.

[15] Kindu M, Schneider T, D?llerer M, et al. Scenario modelling of land use/land cover changes in Munessa-Shashemene landscape of the Ethiopian highlands[J]. Science of the Total Environment, 2018, 622: 534-546.

[16] Liping C, Yujun S, Saeed S. Monitoring and predicting land use and land cover changes using remote sensing and GIS techniques: A case study of a hilly area, Jiangle, China[J]. PloS One, 2018, 13(7): 1-23.

[17] Braimoh A K. Random and systematic land-cover transitions in northern Ghana[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2006, 113(1/2/3/4): 254-263.

[18] Zomlot Z, Verbeiren B, Huysmans M, et al. Trajectory analysis of land use and land cover maps to improve spatial–temporal patterns, and impact assessment on groundwater recharge[J]. Journal of Hydrology, 2017, 554: 558-569.

[19] Yan F, Zhang S, Liu X, et al. The effects of spatiotemporal changes in land degradation on ecosystem services values in Sanjiang Plain, China[J]. Remote Sensing, 2016, 8(11): 917.

[20] Wang D, Gong J, Chen L, et al. Comparative analysis of land use/cover change trajectories and their driving forces in two small watersheds in the western Loess Plateau of China[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2013, 21: 241-252.

[21] 劉紀遠，張增祥，徐新良，等. 21世紀初中國土地利用變化的空間格局與驅動力分析[J]. 地理學報，2009，64(12)：1411-1420.

Liu Jiyuan, Zhang Zengxiang, Xu Xinliang, et al. Spatial patterns and driving forces of land use change in China in the early 21st century[J]. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(12): 1411-1420. (in Chinese with English abstract)

[22] 李煜東，臧傳富，陳相龍，淮河流域 1990－2015 年間土地利用時空變化特征及驅動機制研究[J]. 生態科學，2020，39(2)：104-113.

Li Yudong, Zang Chuanfu, Chen Xianglong. Research on temporal and spatial variation characteristics and driving mechanism of land use in Huaihe River Basin from 1990 to 2015[J]. Ecological Science, 2020, 39(2): 104-113. (in Chinese with English abstract)

[23] 張佰發，苗長虹. 黃河流域土地利用時空格局演變及驅動力[J]. 資源科學，2020，42(3)：460-473.

Zhang Baifa, Miao Changhong. Spatiotemporal changes and driving forces of land use in the Yellow River Basin[J]. Resources Science, 2020, 42(3): 460-473. (in Chinese with English abstract)

[24] 馮小燕，朱文博，張靜靜，等. 基于地形梯度的淇河流域土地利用時空變異分析[J]. 農業現代化研究，2019，40(4)：601-611.

Feng Xiaoyan , Zhu Wenbo, Zhang Jingjing, et al. Analysis of spatial-temporal variability of land use with terrain gradient in Qi River Basin[J]. Research of Agricultural Modernization, 2019, 40(4): 601-611. (in Chinese with English abstract)

[25] 劉軍會，高吉喜. 氣候和土地利用變化對中國北方農牧交錯帶植被覆蓋變化的影響[J]. 應用生態學報，2008, 19(9)：2016-2022.

Liu Junhui, Gao Jixi. Effects of climate and land use change on the changes of vegetation coverage in farming-pastoral eco tone of Northern China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2008, 19(9): 2016-2022. (in Chinese with English abstract)

[26] 劉洋，畢軍，呂建樹. 生態系統服務分類綜述與流域尺度重分類研究[J]. 資源科學，2019，41(7)：1189-1200.

Liu Yang, Bi Jun, Lv Jianshu. Classification of ecosystem services and a reclassification framework of watershed ecosystem services[J]. Resources Science, 2019, 41(7): 1189-1200. (in Chinese with English abstract)

[27] 葉晶萍，劉士余，盛菲，等. 尋烏水流域景觀格局演變及其生態環境效應研究[J]. 生態學報，2020，40(14)：1-12.

Ye Jingping, Liu Shiyu, Sheng Fei, et al. Landscape pattern evolution and ecological environment effect of Xunwu watershed[J]. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40(14): 1-12. (in Chinese with English abstract)

[28] 張亞玲，蘇惠敏，張小勇. 1998－2012年黃河流域植被覆蓋變化時空分析[J]. 中國沙漠，2014，34(2)：597-602.

Zhang Yaling, Su Huimin, Zhang Xiaoyong. The spatial-temporal changes of vegetation restoration in the yellow river basin from 1998 to 2012[J]. Journal of Desert Research, 2014, 34(2): 597-602. (in Chinese with English abstract)

[29] Nesheim I, Reidsma P, Bezlepkina I, et al. Causal chains, policy trade offs and sustainability: Analysing land (mis) use in seven countries in the South[J]. Land Use Policy, 2014, 37: 60-70.

[30] 張冉，王義民，暢建霞，等. 基于水資源分區的黃河流域土地利用變化對人類活動的響應[J]. 自然資源學報，2019，34(2)：274-287.

Zhang Ran, Wang Yimin, Chang Jianxia, et al. Response of land use change to human activities in the Yellow River Basin based on water resources division[J]. Journal of Natural Resources, 2019, 34(2): 274-287. (in Chinese with English abstract)

[31] 趙建吉，劉巖，朱亞坤，等. 黃河流域新型城鎮化與生態環境耦合的時空格局及影響因素[J]. 資源科學，2020，42(1)：159-171.

Zhao Jianji, Liu Yan, Zhu Yakun, et al. Spatiotemporal differentiation and influencing factors of the coupling and coordinated development of new urbanization and ecological environment in the Yellow River Basin[J]. Resources Science, 2020, 42(1): 159-171. (in Chinese with English abstract)

[32] 樊杰，王亞飛，王怡軒. 基于地理單元的區域高質量發展研究：兼論黃河流域同長江流域發展的條件差異及重點[J]. 經濟地理，2020，40(1)：1-11.

Fan Jie, Wang Yafei, Wang Yixuan. High quality regional development research based on geographical units: Discuss on the difference in development conditions and priorities of the Yellow river basin compared to the Yangtze river basin[J]. Economic Geography, 2020, 40(1): 1-11. (in Chinese with English abstract)

[33] 陸大道，孫東琪. 黃河流域的綜合治理與可持續發展[J]. 地理學報，2019，74(12)：2431-2436.

Lu Dadao, Sun Dongqi. Development and management tasks of the Y ellow River Basin: A preliminary understanding and suggestion[J]. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(12): 2431-2436. (in Chinese with English abstract)

[34] 于雪，濮勵杰，許艷，等. 1980－2010年江蘇沿海城市土地利用變化及其與環境因子關系分析：以東臺市為例[J]. 長江流域資源與環境，2016，25(4)：537-543.

Yu Xue, Pu Lijie, Xu Yan, et al. Aanlysis of land use changes in relation to environmental variables in coastal city in Jiangsu province from 1980 to 2010[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2016, 25(4): 537-543. (in Chinese with English abstract)

[35] 段增強，張鳳榮，孔祥斌. 土地利用變化信息挖掘方法及其應用[J]. 農業工程學報，2005, 21(12)：60-66.

Duan Zengqiang, Zhang Fengrong, Kong Xiangbin. Method for information mining of land- use change and its application[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2005, 21(12): 60-66. (in Chinese with English abstract)

[36] Puyravaud J. Standardizing the calculation of the annual rate of deforestation[J]. Forest Ecology and Management, 2003, 177(1): 593-596.

[37] Fyfe R M, Woodbridge J, Roberts C N. Trajectories of change in Mediterranean Holocene vegetation through classification of pollen data[J]. Vegetation History and Archaeobotany, 2018, 27(2): 351-364.

[38] 馮濤，艾廷華，楊偉，等. 基于Circos弦圖的居民出行模式可視分析[J]. 華中師范大學學報：自然科學版，2016，50(3)：471-480.

Feng Tao, Ai Tinghua, Yang Wei, et al. Visual analysis of residents travel pattern based on Circos Graph[J]. Journal of Central China Normal University: Natural Sciences, 2016, 50(3): 471-480. (in Chinese with English abstract)

[39] Gu Z, Gu L, Eils R, et al. Circlize implements and enhances circular visualization in R[J]. Bioinformatics, 2014, 30(19): 2811-2812.

[40] 李孝永，匡文慧. 京津冀1980－2015年城市土地利用變化時空軌跡及未來情景模擬[J]. 經濟地理，2019，39(3)：187-194.

Li Xiaoyong, Kuang Wenhui. Spatio-temporal trajectories of urban land use change during 1980-2015 and future scenario simulation in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration[J]. Economic Geography, 2019, 39(3): 187-194. (in Chinese with English abstract)

[41] Yan F, Yu L, Yang C, et al. Paddy field expansion and aggregation since the mid-1950s in a cold region and its possible causes[J]. Remote Sensing, 2018, 10(3): 384.

[42] 李帥，魏虹，劉媛，等. 氣候與土地利用變化下寧夏清水河流域徑流模擬[J]. 生態學報，2017，37(4)：1252-1260.

Li Shuai, Wei Hong, Liu Yuan, et al. Runoff prediction for Ningxia Qingshui River Basin under scenarios of climate and land use changes[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(4): 1252-1260. (in Chinese with English abstract)

Spatiotemperal evolution of land use pattern in the Yellow River Basin (Henan section) from 1990 to 2018

Xiao Dongyang1, Niu Haipeng1,2※, Yan Hongxuan3,4, Fan Liangxin1,2, Zhao Suxia1,2

(1.454000,;2.,,454000,;3.,,100190,;4.,100190,)

Understanding the historical change trajectory of Land Use/Land Cover Change (LUCC) is helpful to analyze the land use trends under the interference of human activities and changes in the natural environment, thereby helping decision makers to eliminate the negative impact of unreasonable land use patterns to the greatest extent. Yellow River Basin is the fifth longest river in the world, its ecological environment continues to deteriorate due to the rapid population growth and urban expansion, which has become one of the regions with the most serious soil erosion in China. Aiming to promote the ecological quality and high-quality development of social economy under the human interference and natural environment change, we analyzed the spatiotemporal dynamic of the LUCC in the Yellow River Basin (Henan section) from the watershed scale and proposed policy recommendations. We introduced the chord diagram visualization model to intuitively show the flow, direction and diversity of land cover changes, which would enrich the visual research method system of the land cover quantity transfer trajectory. The land use change index, chord diagram model and gravity center transfer model were used in this paper to analyze the spatial-temporal evolution trajectory and policy implications of the land use pattern in the Yellow River Basin (Henan section) in the past 30 years based on the land use remote sensing data in 1990, 2000, 2010 and 2018. The results showed that: 1) Ecological conservation land (35%) was mainly concentrated in the mountainous areas with higher elevation in the middle reaches; food security land (55%) and production and living land (10%) were mainly distributed in the central and eastern plains. 2) The outflows and inflows of dry land from 1990 to 2018 showed significant dominance; paddy field, water and grassland were dominated by outflow; urban land, rural settlements and other construction land were dominated by inflow. 3) The land use change in central cities had significant regional driving effects throughout the period. 4) The gravity center of food security land and ecological conservation land moved to the West and the area showed a decreasing trend, which proved that the high-quality cultivated land in the plain area in the lower reaches decreased and the ecosystem service function gradually weakened; The shift of gravity center of urban land to the East indicated that the social and economic development in the lower reaches were gradually active. The shift of gravity center of rural residential and other construction land to the West indicated that the population scale in the middle reaches was gradually increasing.

land use; remote sensing; Yellow River Basin; land use/land cover change; spatial-temporal evolution; chord diagram; gravity center transfer model

肖東洋，牛海鵬，閆弘軒，等. 1990－2018年黃河流域（河南段）土地利用格局時空演變[J]. 農業工程學報，2020，36(15)：271-281.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.033 http://www.tcsae.org

Xiao Dongyang, Niu Haipeng, Yan Hongxuan, et al. Spatiotemperal evolution of land use pattern in the Yellow River Basin (Henan section) from 1990 to 2018[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(15): 271-281. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.033 http://www.tcsae.org

2020-06-01

2020-07-16

國家自然科學基金項目（41371524)；河南省軟科學（192400410076）；河南理工大學創新型科研團隊（T2018-4）

肖東洋，博士生，研究方向：土地利用與生態系統服務。Email：xdyhpu@163.com

牛海鵬，博士，教授，博士生導師，主要從事土地資源管理方面的教學與科研工作。Email：niuhaipeng@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.15.033

F301.24

A

1002-6819(2020)-15-0271-11