基于地理信息系統的色季拉山土地利用時空動態變化

武辰爽， 郭永剛*， 蘇立彬

(1.西藏農牧學院水利土木工程學院, 林芝 860000； 2.西藏農牧學院高原生態研究所， 林芝 860000)

在全球環境變化問題已成為各學科研究的基礎背景，土地利用/覆被變化(land use and land cover change, LUCC)不可避免地成為環境可持續發展的研究熱點[1]，它的形成與演變過程不僅被地理自然因素制約，更多地受到人類改造利用活動的影響[2]，已然成為人類活動-資源配置-生態環境三者耦合研究的理想切入點之一[3]。在空間尺度上，大多傾向于將研究區定為市、縣等行政區域或是國家自然地理劃分區，在這些領域研究結果豐富，但是對山川湖泊和一些特殊地形地貌進行土地利用變化特征分析的研究較少[4]。目前，土地利用/覆被時空變化過程研究主要是以各類遙感衛星和無人機航拍影像為數據源，利用地理信息系統的集成技術，輔助以自然資源部、國家統計局詳查的數據，對全球區域和局部地區不同空間尺度土地利用/覆被變化狀況進行評估、建模與預測、分析不同驅動力之間的聯系以及數據開發活動與數據信息系統(date information system，DIS)進行重點分析研究[5]。張鐿鋰等[6]利用青藏高原已有LUCC數據與成果，對其整體、典型區的LUCC時空特征及典型類型的變化過程與機制；朱麗輝等[7]利用中高精度遙感數據，對南充市2000—2015年土地利用/覆被變化及其驅動因素進行了研究；Kumar等[8]結合土壤和水評估工具分析印度Kharun流域上游區域土地利用變化與水資源之間的響應關系。總體而言，當前中外學者的研究成果也頗為豐富，讓土地利用/覆被研究進程向前邁出了一大步。

近幾十年來，隨著西藏各個城鎮的大力發展，在人與自然環境的綜合影響下，色季拉山土地利用類型發生了不可忽視的變化。盡管有學者對色季拉山的動植物及土壤監測研究方面取得一定的成果，但利用遙感圖像，并且結合遙感圖像處理(the environment for visualizing images，ENVI)和地理信息系統軟件(arc geographic information of system，ArcGIS)軟件對色季拉山的土地利用進行研究的并不多見。色季拉山范圍小、海拔范圍跨度廣，由于青藏高原氣候環境及生態系統的復雜性和不確定性使其不能完全參照現有某一研究區域已有方法進行分析，隨之準確挖掘出土地利用變化的深度信息，這就阻礙了使用定量數據進一步深入研究色季拉山土地動態變化。基于西藏本身區域面積大、土地利用類型多種多樣且變化較快的特點，現對其進行連續的跟蹤監測與分析和加深研究深度，進一步完善對西藏土地利用的研究，為色季拉山生態系統健康發展及各類土地保護提供重要的理論依據。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

研究區域是以色季拉山為主體的高海拔山區(圖1)，地理坐標：94°27′～94°49′E，29°25′～29°57′N，北高南低，海拔落差大，海拔值范圍為2 200～5 300 m，是藏東南半濕潤與濕潤區的過渡地帶，色季拉山現有植被屬原始森林，覆蓋狀況良好，動植物、菌物資源很豐富，不僅是西藏生物多樣性最豐富的山體之一，也是西藏四大重要的高山之一；該區受印度洋暖濕季風氣候影響明顯，氣候屬于亞高山溫帶半濕潤氣候。其年均降水量1 134.1 mm，特別是8 月降雨量最大，平均達294.2 mm，達到全年降水量的30.0%；年均氣溫-0.7 ℃,極端最低溫度-31.6 ℃,最高溫度24.0 ℃,干濕季分明，冬溫夏涼[9]；色季拉山區是藏區城鎮發展中的典型代表，其總面積為2 098.18 km2，其位于中國藏東南雅魯藏布江大峽谷西北側，隸屬念青唐古拉山脈，跨越巴宜區和米林縣兩個縣，不僅被川藏公路南線所穿，也是尼洋河流域與帕隆藏布江的分水嶺，具有重要研究意義。

圖1 色季拉山位置圖Fig.1 Location map of Sedgila Mountain

1.2 數據來源與處理

研究區所采用的遙感圖像是1990年Landsat5 TM、2005年Landsat7 ETM+和2018年Landsat8 ORL_TIRS遙感影像，數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站(http://gscloud.cn)，根據色季拉山實際面積，每一時期遙感圖像均采用2景，共6景。研究區內大量冰川雪地受溫度影響較大，林地多為灌木，結合氣象降水數據和進行實際遙感影像云量比較分析后，決定遙感圖像選取12月到次年1月最適宜，遙感圖像具體信息如表1所示。主要對色季拉山土地利用進行時空變化分析，故首先將表1中對應的遙感圖像進行了大氣校正和幾何校正等預處理；在ENVI5.3中進行監督分類，以谷歌地球相對應的1990年、2005年和2018年3個年份進行輔助分類；進行矢量化后，利用經緯度裁剪出研究區域的具體范圍；最后結合巴宜區和米林縣數字高程模型(digital elevation model，DEM)、1990—2018年的林芝市統計年鑒和自然資源部公開的土地數據對目視解譯出的土地類型和面積進行人工校核。

表1 遙感圖像具體信息表Table 1 Specific information tables for remote sensing images

根據色季拉山遙感影像呈現的地理狀況和實地調查的總結分析，在參考LUCC分類體系下將研究區域分為耕地、草地、林地、未利用地、水域和城鄉、工礦和居民用地共6類土地利用類型。監督分類時每種土地利用類型樣本選擇均大于45個，且每個樣本像元不大于10；監督分類后利用KAPPA系數來衡量分類結果的精度，當KAPPA系數大于0.85時，且總體分類精度都必須大于70%，則認為該土地利用分類是符合實際情況的。本研究采用最大似然法進行土地利用分類后，各期總體分類精度為76%、80%、83%，KAPPA系數分別為0.87、0.86、0.90，均符合驗證要求，且分類效果不錯。

2 研究方法

2.1 土地利用動態度

單一土地利用動態度可定量描述區域一定時間范圍內某種土地利用類型變化的速度，可提供土地利用變化的區域差異和預測未來土地利用變化趨勢。單一土地利用動態度通常用年變化率來表示[10]，公式為

(1)

式(1)中：LC為研究時段內某一土地利用類型動態度；U0、U分別為研究初期及研究末期某一土地利用類型的數量；T為研究時段長，當T的時段設定為年時，LC的值就是該研究某種土地利用類型的年變化率。

2.2 土地利用轉移矩陣

研究區內各土地利用類型中任一數量的改變必定引起其他類型數量的改變，土地利用轉移矩陣是定量研究各土地利用類型間在數量和方向上相互轉化的主要方法，借助ArcGIS技術制作研究區兩期的土地利用空間分布圖同時進行空間疊加分析，并統計計算生成土地利用轉移矩陣，全面地反映各土地利用類型變化的結構特征和各類型間的轉移方向，從而更好地分析利用的演變過程。轉移矩陣[11]的數學式為

(2)

式(2)中：[Sij]為研究期內i種土地向j種轉化的面積矩陣，km2；n為研究區內土地利用類型數量；i、j分別為研究中不同時期的土地利用類型。

3 結果與分析

3.1 土地時空變化結果

根據ENVI監督分類結果和ArcGIS中空間疊加分析功能分別繪制色季拉山3期土地利用分類圖，如圖2所示。表2為土地利用結構及統計表。

圖2 1990—2018年色季拉山土地利用分類圖Fig.2 Classification chart of land use in Sedgila Mountain from 1990 to 2018

表2 1990—2018年色季拉山土地利用結構及統計表Table 2 Land use structure and statistical tables of the Sedgila

圖3為土地利用類型、面積和占比，由圖3可知，未利用地、草地和林地一直都是色季拉山主要土地利用類型，三者面積加起來均超過總面積的90%，且都呈現“先減后增”的變化趨勢；6類土地面積排序在28年中未改變，具體為：草地>林地>未利用地>水域>耕地>城鄉、工礦及居民用地，這主要是因為色季拉山海拔跨度大，極高海拔地區不適宜人類居住，受人類活動影響小。

圖3 1990—2018年色季拉山土地利用面積統計圖Fig.3 Statistical Mountain chart of land use area of the Sedgila during 1990 to 2018

結合表2分析，色季拉山各類土地類型在28年來變化十分顯著，尤其是城鄉、工礦及居民用地從無到有；1990—2005年，土地面積減少的類型按照降序排列為：林地>未利用地>草地；土地面積增加的類型按照降序排列為：耕地>水域；2005—2018

年，土地面積減少的類型按照降序排列為：耕地>水域；土地面積增加的類型按照降序排列為：林地>草地>城鄉、工礦及居民>未利用地；兩個時間段內，面積增加和減少的土地類型完全相反，耕地和水域都呈現“先增后減”的趨勢，面積有漲幅的原因主要是人口增加導致，但是在政府合理調控下土地面積整體呈現持平現象。總體來說，未利用地變化面積最大，共減少8.12 km2，其覆蓋面積最多的是裸巖石質地，經人工開發、全球氣溫升高導致冰川退縮和草地退化等多方面原因造成該土地面積大幅減少；草地變化面積最小，共減少0.55 km2；但是從年變化率來看，水域變化率為0.40%，說明其面積變化最快，草地和城鄉、工礦及居民用地年變化率均為0，二者面積變化最不明顯。色季拉山作為林芝市重要的生態山體之一，其各類土地利用面積變化較為穩定，類型變化符合城市發展規劃，有利于整個地區農林業發展和城鎮建設。

3.2 土地利用轉移矩陣

通過圖3、表3～表5統計分析，1990—2005年這15年間，耕地面積變化最為明顯，從34.32 km2增加到60.92 km2，共增加了26.59 km2，主要由未利用地和草地轉化而來，面積分別為23.57 km2和13.37 km2；城鄉、工礦及居民用地統計為零；林地從639.44 km2減少到62.50 km2，共減少了18.94 km2，減幅明顯，主要轉化為未利用地；草地、未利用地減少面積分別為4.71 km2和9.72 km2，主要轉為水域和耕地；水域從62.94 km2增加到69.72 km2，共增加了6.78 km2，主要由草地轉化而來，轉化面積為19.42 km2。

表3 1990—2005年色季拉山土地轉移矩陣Table 3 Distribution matrix of Sedgila Land from 1990 to 2005

表4 2005—2018年色季拉山土地轉移矩陣Table 4 Distribution matrix of Sedgila Land from 2005 to 2018

表5 1990—2018年色季拉山土地轉移矩陣Table 5 Distribution matrix of Sedgila Land from 1990 to 2018

2005—2018年對于整個林芝市而言，不僅是發展最快的13年，而且也是確定農牧林業發展基調的時期。其中城鄉、工礦及居民用地從零增長到2 km2，分別由林地和草地各1 km2轉化而來；耕地從60.91 km2減少到37.34 km2，減少了23.57 km2；林地從620.50 km2增長到636.73 km2，增加了16.23 km2，主要來源于草地的14.34 km2；草地從763.06 km2增長到767.22 km2，增長的4.16 km2主要來源于林地；水域和未利用地變化面積不明顯，水域從69.72 km2減少0.42 km2，變化為69.30 km2；未利用地從583.99 km2增長到585.59 km2。

通過比較前15年和后13年間的土地利用變化，耕地、草地和林地第一階段和第二階段的面積變化基本持平，且三者相互轉化程度較高；水域和未利用地由于變化成其他土地類型難度很大，所以一旦發生變化后，其面積很難逆轉；當城市人口隨著經濟發展愈來愈多時，城鄉、工礦及居民用地必定會發生顯著的增加。

28年間，土地面積有所增長的是：水域>耕地>城鄉、工礦及居民用地，分別增長了6.36、3.02、2.00 km2；未利用地、林地、草地的減少面積依次遞減，分別為8.12、2.70、0.55。從表5中可以看出，對角線上的數字代表各類土地利用類型未發生變化的面積，其余表格中數字越大，則代表轉化為該類型面積越多，則說明林地和草地之間的相互轉化最為頻繁，草地和未利用地之間的轉化次之。

3.3 土地利用動態變化特征分析

土地利用變化分析是研究環境變化和人類活動相互影響的多維度分析，不僅能對該區域生態和經濟發展起到重要客觀的指導，還對預測氣象、水文、土地面積、人口、經濟指數等提供詳細的數據。為了進一步研究28年內色季拉山土地利用時空變化的原因，本研究在ArcGIS中進行了屬性值篩選，將未發生變化的土地類型刪除，只留下有相互轉換的土地類型，得出1990—2018年色季拉山土地利用動態圖(圖4)。從圖4中不僅可以看出土地利用類型的轉換，還可以看出土地類型的空間變化。除此之外，本研究還結合色季拉山的數字高程模型(DEM)、1990—2018年林芝市統計年鑒和相關行政區劃圖進行時空人文因素耦合，從而可以揭示色季拉山土地利用變化的主導因素。

結合圖4和圖5可以得出結論，在研究區域內，除東北方向基本沒有變化，其他位置變化分布均勻，東北方位為魯朗鎮，有國家級森林公園，主要以林地為主，是林芝市生態環境保護的重點區域；研究區域最下端，雅魯藏布江支流由西向東橫穿整個研究區域，該部分土地利用變化較為密集，顏色多呈現淺色，變化多為草地和林地，而且城鄉、工礦及居民用地也集中于此；研究區域內未利用地所占面積居多，但是變化分散，且變化面積較少。

圖4 色季拉山衛星圖(1∶200 000)Fig.4 Satellites of Sedgila Mountain(1∶200 000)

圖5 1990—2015年色季拉山土地利用動態變化圖Fig.5 Chart of the dynamic changes in land use in Sedgila Mountain from 1990 to 2015

根據統計年鑒和國家針對西藏政策分析，第一產業、第二產業、第三產業、人口、牲畜存欄和農作物播種面積6個指標呈上升趨勢(圖6)。其中人口的增加導致對居住地、基礎設施和交通網絡的需求增加，在2005年后，城鄉、工礦及居民用地隨著第二、三產業明顯增加；大力發展特色農牧業最直接的體現是農作物播種面積和牲畜存欄數，二者的增長與耕地增多、草地減少是相對應的；生態旅游業和水電能源業的持續跟進是面對跨越發展和環境保護的突出矛盾，但是水域面積的增多遠大于林地面積的減少，充分開發利用未利用地，這對于是農業區的色季拉山土地利用變化也很合理。總體而言，該區域在維護好各類土地類型的平衡利用下，努力探索著具有地區特色的發展模式。

圖6 影響指標組合圖Fig.6 Impact indicator portfolio

4 結論與討論

(1)通過對色季拉三期遙感影像進行人機交互解譯與人工目視驗證，完成了6類土地利用類型信息提取，得出色季拉山28年的土地利用分布圖及其變化情況。未利用地、草地和林地成為色季拉山主要土地利用類型；水域和耕地雖然基數不大，但變化明顯，其面積都呈現先增后減趨勢，尤其是水域，不僅增長面積最多，而且年變化率最大；雖然未利用地中裸地極不容易發生被改變，但是受到氣溫升高導致冰川退縮和草地退化等多方面的綜合深度影響；2005年后，當越來越多的游牧民定居下來后，城鄉、工礦及居民用地成為新增的土地利用類型成為必然結果；呈現先減后增趨勢的是草地、林地和未利用地，特別是草地在28內僅僅減少了0.55 km2，這和政府實行草場承包到戶制度有極大關聯；人口增長、轉林為耕、城市建設等都成為影響土地利用不可忽視的因素。

(2)由于遙感影像的監督分類這種人工目視解譯方法基本由操作者的熟練程度來決定圖像解譯的精度高低，不僅效率極低，而且主觀性極高，特別是當遇到大尺度和長時序的遙感圖像，發展能夠結合青藏高原獨特的地理氣候特點自動進行參數選擇設置也是十分必要的；目前，以GIS為集成系統的3S技術[遙感技術(remote sensing，RS)、地理信息系統(geography information systems，GIS)和全球定位系統(global positioning systems，GPS)]應用為研究各個區域的土地利用類型變化提供了可靠有效的手段，但由于西藏云遮擋和地理位置特殊的影響，使其難以獲得長時間序列的、公開的、可見近紅外波段遙感影像。特別是在林芝市，這個區域年平均總云量均高于其他地區，可考慮將微波數據與可見光影像、熱紅外相結合提高分辨率來深入此項研究；制訂合理的分析方法與驅動機制對色季拉山土地利用進行分析總結也是十分必要的。