基于TM像元的湿地土地利用生态风险评价研究

李 鑫, 董 斌, 孙 力, 张长勤, 李欣阳, 盛书薇, 汪 庆, 杨少文, 汪 涛, 钱国英

(安徽农业大学 理学院, 合肥 230036)

基于TM像元的湿地土地利用生态风险评价研究

李 鑫, 董 斌, 孙 力, 张长勤, 李欣阳, 盛书薇, 汪 庆, 杨少文, 汪 涛, 钱国英

(安徽农业大学 理学院, 合肥 230036)

为探讨人类活动对湿地土地利用生态风险的影响，以安徽省升金湖国家自然保护区为研究区，利用1986年、2002年、2011年TM遥感影像，将土地利用类型分为8类：建设用地、草地、耕地、林地、水域、未利用地、交通用地、园地，获取不同时期的土地利用变化信息，并结合社会经济等数据，以GIS为数据分析手段，通过多元线型回归及主成分分析，建立土地利用生态风险评价模型并将土地利用生态风险指数及社会经济因子予以像元化，分析升金湖湿地土地利用生态风险时空演变规律。结果表明：1986—2011年，升金湖地区耕地面积逐渐减少，建设用地和交通用地逐渐增加，受人类经济活动的影响，保护区土地利用生态风险不断上升，生态风险面积不断扩大，其中核心区和实验区变化剧烈，而缓冲区变化相对稳定。

土地利用; 生态风险; TM像元; 评价模型; 升金湖国家自然保护区

湿地，被称为“地球之肾”，按照《国际湿地公约》定义，广义的湿地不仅是指天然或人工、常久或暂时的沼泽地、湿原、泥炭地或水域地带，还指静止或流动、或为淡水、半咸水或咸水水体者，包括低潮时水深不超过6 m的水域[1]。湿地生态系统具有脆弱，敏感，破坏后很难恢复的特性，人类对土地的不合理利用和开发导致湿地土地利用生态环境恶化和土地利用风险提高[2]。土地利用生态系统作为湿地生态系统的重要组成部分，其与湿地的生态系统是呈现相互影响，相互制约的关系。本文采用遥感影像解译与空间分析建模相结合的形式，以升金湖国家自然保护区为研究区，从土地利用生态风险与人类社会经济活动的关系入手，对研究区的土地利用生态风险防治工作提出建议。

土地利用生态风险评估是一项系统性的工程，它不仅涉及到土地利用结构的时空演变，还与土地资源所处的社会、经济环境存在着紧密的联系[3]。传统的土地利用生态风险评估大多集中于对土地利用结构及景观指数的变化研究，对于土地资源所处的社会及经济环境考虑较少，研究缺少动态性，无法全面有效的反映土地利用生态风险与社会、经济因子之间的关系[4]。湿地的研究起源于国外，其中以北美及欧洲的研究尤为悠久，其研究的对象主要集中于泥炭湿地以及湿地的生态功能。我国的湿地研究起步较晚，且前期的研究大多集中于湿地的定义、生物多样性、分类及结构功能[5]。20世纪80年代以来，随着高新技术的发展，特别是空间信息技术的发展，对于湿地土地利用及景观环境方面的研究逐渐应用于地理与环境科学领域，Rebecca等采用ETM+和SPOT遥感影像监督和评估美国密苏里州湿地，Jessika等融合Radarsat Synthetic Aperture Radar(SAR)和光学遥感影像生成1999—2000年6个时间序列的洪水分布图，动态监测加拿大艾伯塔东北部湿地时空变化，史从冰等运用RS和GIS平台，分析1986—2001年大庆湿地面积的时空演化过程，付在毅等运用GIS平台，将气象数据与遥感数据相结合，分析辽河三角洲湿地区域生态风险[5]。空间信息技术的应用进一步推动了湿地土地利用及景观研究的进展，为保护湿地生态系统稳定提供了有效的技术支持。鉴于此，本文以安徽省升金湖国家自然保护区(下称保护区)为研究区，运用遥感、GIS(Geographic Information System)等技术，采用监督分类法分别提取保护区1986年、2002年、2011年的土地利用信息，结合社会经济等相关统计数据，建立土地利用生态风险评价模型，定量评估土地利用生态风险。

1 数据源与研究方法

1.1 研究区概况

升金湖保护区位于安徽省池州市境内，濒临长江。位于116°55′—117°15′E，30°15′—30°30′N。1986年，升金湖保护区经安徽省人民政府批准建立，1997年晋升为国家级自然保护区,是以保护淡水湖泊系统和珍稀、濒危鸟类为主体的湿地类型保护区。保护区内气候温和，无霜期长，人口密度低，区内生物资源极其丰富，生物种类繁多。根据《安徽省升金湖国家自然保护区总体规划》划定，全境以升金湖为中心，由升金湖及周围的滩地组成，分为核心区、实验区及缓冲区，其中核心区面积10 150 hm2，占保护区总面积的30.4%。缓冲区面积10 300 hm2，占保护区总面积的30.9%，实验区面积12 890 hm2，占保护区总面积的38.7%。

1.2 数据来源

基础数据为1986年、2002年、2011年的Landsat TM遥感数据。辅助数据包括保护区SPOT5、1∶10 000地形图、保护区功能区划图、DEM数字高程、土壤图以及《池州市统计年鉴》等相关统计数据。

1.3 研究方法

1.3.1 遥感数据处理 以Landsat TM遥感数据为基本数据源，利用Erdas图像处理软件对Landsat TM 遥感影像(1986年、2002年、2011年)进行遥感影像裁剪、校正、掩膜等预处理，建立保护区土地利用分类模板，将土地利用类型分为8类：建设用地、草地、耕地、林地、水域、未利用地、交通用地、园地，并对解译精度进行Kappa系数验证和野外实测验证，经检验所建立的土地利用分类模板Kappa系数均达到85%以上，野外实测验证系数达到80%以上，符合遥感影像分类精度要求。

1.3.2 土地利用生态风险评价方法 运用SPSS统计分析软件，结合《池州市统计年鉴》，选取与湿地土地利用生态风险密切相关的因子，构建土地利用生态风险与社会经济因子关系模型，并运用ArcGIS软件将土地利用生态风险指数、社会经济因子予以像元化，通过过叠加分析保护区不同功能区的土地利用生态风险状况。

1.3.3 土地利用像元划分及叠加分析 运用Erdas等图像处理软件，将研究区矢量图划分为由30 m×30 m网格组成的矢量图，共分为555 672个风险单元，并对每个风险单元赋予与土地利用生态风险相关的社会经济属性。运用叠加分析研究升金湖国家自然保护区的土地利用结构变化状况、时空演变规律及土地利用变化与社会经济环境之间的关系。

2 结果与分析

2.1 土地利用类型动态变化

通过Erdas对1986年、2002年、2011年的遥感影像进行解译，得出由30 m×30 m(像元)组成的土地利用分类结果图(附图6)。基于像元的土地利用类型结构变化可知(见表1)，研究区域的土地利用格局以耕地、水域为主，其次是林地，建设用地、交通用地,未利用地、草地及园地所占比例较小，1986年、2002年、2011年耕地与水域的比例之和分别为82.38%，86.14%，74.09%。

从表1可知，1986—2011年，研究区的建设用地、林地、水域、交通用地及园地面积呈现增加的趋势，而草地、未利用地、耕地呈现减少的趋势。在所有地类变化中，草地、未利用地变化较小，水域、林地等变化适中，耕地变化量最大。表2为1986—2011年研究区域土地利用类型转移矩阵，综合表1、表2可知，近26 a来，研究区的建设用地变化率达到了144%，增加的面积达到430.29 hm2，其中有87.89%的面积是由1986年的耕地转变而来。交通用地的变化亦是如此，1986—2011年，研究区域交通用地由31.86 hm2增加到2011年的833.76 hm2，变化量达到801.9 hm2，变化率达到240%，增加的面积有88.64%来自于耕地。除此之外，研究区域的林地及园地变化也较大，林地由1986年的4 461.66 hm2增加到了2011年的5 234.04 hm2，增加了772.38 hm2，这可能与国家积极推进林业建设，实施“围湖造林”、“退耕还林”政策密切相关，由表2可知，2011年的林地增加主要来自于耕地和未利用地，二者之和约占林地面积的40.51%。园地从1986年1.89 hm2增加到了2011年的931.5 hm2，其面积的增加主要来源耕地，约占总面积的77.82%，这与研究区域加快农业生产方式转变，建立新型多样化农业生产模式密切相关。

表1 1986-2011年研究区域土地利用类型面积及所占比例

表2 1986-2011年研究区域土地利用类型转移矩阵 hm2

2.2 土地利用生态风险主成分分析

参照研究区功能分区图，结合《池州市统计年鉴》及土地利用分类模板，提取土地利用信息，并根据公式计算土地利用生态风险指数(研究区域不同地类对区域土地利用生态风险的影响的集合)，分析影响土地利用生态风险的驱动因子。

式中：ERI——土地利用生态风险指数；i——土地利用类型；Ai——采样单元内第i种地类面积；A——样地总面积；Wi——第i种地类所反映的土地利用生态风险强度参数。笔者借鉴韦仕川确定的土地利用风险强度参数来计算保护区的土地利用风险指数，它们分别为耕地0.112 7，园地0.069 3，草地0.075 7，林地0.071 4，建设用地0.295 6，交通用地0.211 9，水域0.791，未利用地0.084 4[6]。

研究区的土地利用生态风险因子繁多，关系复杂(见表3)。应用“主成分分析法”，通过降维减弱变量之间的相互干扰，分析研究区域的土地利用生态风险[7]。由SPSS统计软件分析结果可知，在所选择的九个驱动因子中，人口密度与经济人口的特征值大于1，且主成分的累积贡献率达到91.038%，故选取人口密度与经济人口为第一和第二主成分[8]。通过统计软件生成的主成分载荷矩阵可知：各因子对研究区域的土地利用生态风险都具有驱动作用，其中，人口密度、经济人口、化肥使用量、农药使用量、地膜使用量、森林覆盖率对土地利用生态风险影响显著，且呈现正相关，人均国民生产总值、农业机械总动力、房地产投资额对土地利用生态风险也呈现出正相关，但影响系数较小。

表3 1986-2011年研究区域社会经济驱动因子

注：经济人口又称经济活动人口，是指所有年龄在16岁及以上，在一定时期内为各种经济生产和服务活动提供劳动力供给的人口。这些人被称为实际参加或者要求参加社会经济活动的人口，也称为现实的人力资源。

2.3 土地利用生态风险评价模型建立

土地利用生态风险评价是区域生态风险评价与管理的重要手段和方法，是生态学和风险学的交叉研究领域[9]。湿地是地球表层相对独立的自然综合体，具有特殊性，以像元为单位，通过划分生态风险小区，运用GIS的空间分析模块结合SPSS统计分析软件建立土地利用生态风险指数与社会经济因子之间的回归模型，有利于为保护区的管理提供有效的方法[10]。

影响土地利用生态风险的社会经济因子繁多，但对于不同的地区，影响其土地利用生态风险的因子社会经济因子不同。为了能够充分体现保护区的社会经济情况，本文选择9个社会经济因子作为土地利用生态风险的评价因子，分别是：X1(人口密度)、X2(经济人口)、X3(人均国民生产总值)、X4(农业机械总动力)、X5(化肥使用量)、X6(农药使用量)、X7(地膜使用量)、X8(森林覆盖率)、X9(房地产投资额),同时设土地利用风险为Y。运用SPSS分析软件得出人口密度与经济人口为土地利用生态风险评价的第一和第二主成分，第一、第二主成分可定义为：

Y1=0.336X1+0.356X2+0.281X3+0.341X4+0.369X5+0.375X6+0.345X7+0.265X8+0.314X9

Y2=-0.356X1+0.006X2+0.601X3+0.315X4-0.179X5-0.087X6-0.343X7-0.280X8+0.421X9

人口密度、经济人口、人均国民生产总值、农业机械总动力、化肥使用量、农药使用量、地膜使用量以及房地产投资额在第一主成分Y1上有较高的的载荷，这表明保护区的土地利用生态风险主要与研究区域的国民经济发展水平密切相关。而人均国民生产总值、水产品产量在第二主成分Y2上有较高的荷载，说明保护区的土地利用生态风险主要受国民经济中农业的经济的发展水平影响，这与保护区以农业为主要支柱产业的社会经济发展状况相吻合。以主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算土地利用生态风险的综合模型，得出其综合模型为：

Y=0.86Y1+0.14Y2

将Y1、Y2代入Y中可得出：

Y=0.240X1+0.307X2+0.326X3+0.337X4+0.293X5+0.310X6+0.249X7-0.189X8+0.329X9

对回归模型进行方差分析：因变量土地利用生态风险的观测值主要受社会经济因子X1，X2，…，X9的影响，为了将这些因子区分开来就必须对回归模型进行方差分析。回归平方和越大则表示回归模型效果越好，运用SPSS软件可知其回归平方和为632 840.31，且其置信水平在0.01以下，说明所建立的回归方程公式是显著的。

2.4 土地利用生态风险驱动因子像元化及叠加分析

基于ArcGIS 9.2软件的地统计分析模块，对研究区域1986年、2002年、2011年的生态单元赋予相对应的属性，并进行克里格插值。采用Natural Breaks分类方法对插值结果进行重分类,进而实现对社会经济因子以及生态风险指数的像元化[11]。由附图7可知，1986—2011年的社会经济发达地区主要集中在研究区域的东北角，其次是研究区域的中部，而研究区域的西南以及东南角的社会经济相对较为落后。研究区域的东北角及中部地区主要为实验区和核心区，属于保护区经济活动频繁的地区，渔业及种植业发达，交通及基础设施较为完善。而研究区域的西南及东南角主要为缓冲区，居民地较为松散，经济活动相对较少，故经济相对落后。

由附图8可知，1986—2011年土地利用风险指数较高的地区主要集中在实验区的东北角及西北角，且东北角的土地利用生态风险指数呈现上升趋势，由于研究区渔业资源的开发，核心区的风险指数也在提高且范围呈现不断扩大的趋势。通过叠加分析可知可知，2011年保护区较发达与发达地区面积相比1986年增加了23.58%，较高与高生态风险区面积扩大了25.32%，其中22.04%和38.10%的较低与中等生态风险区转化为较高生态风险区，1.05%和9.59%的较低与中等生态风险区转化为高生态风险区，风险区的变化直接导致了保护区珍稀鸟类数量的减少，据统计，1986—2011年间，保护区内白头鹤的数量由517只减少到了494只，白鹤32只几乎灭绝。这表明土地利用生态风险的高低与人类社会经济活动关系密切，一般情况，人类活动密集，社会经济发展迅速地区也就是土地利用生态风险高的地区，反之亦然。

3 结 论

(1) 土地利用生态风险的评价不能与研究区域所处的社会、经济环境相隔离，土地利用生态风险的高低与人类经济活动有着密不可分的联系，一般人类活动及社会经济活动越频繁的地区，其土地利用生态风险就越高。

(2) 通过对升金湖国家自然保护区的研究发现，从1986—2011年，该研究区域土地利用生态风险较高的地区主要集中在核心区和实验区东北角，且呈现风险指数不断提高，风险面积不断扩大的趋势。

(3) 由于人类不合理的经济活动，特别是对核心区的渔业资源的不合理利用，导致了核心区的生态风险指数不断上升，保护区作为重要的湿地资源，其水域及周边的滩涂不仅对保护区的生态环境起到调节的作用，也是一些珍稀鸟类赖以生存的物质基础，不合理的渔业资源开发会导致湿地的蓄水、调节等功能降低，只有秉承“合理、有序”的开发原则才能维护研究区域生态系统的稳定，促进区域循环经济的发展和美好乡村建设的实现。

[1] Dong Z, Liu D, Wang Z, et al. A Wetland Restoration Spatial Analysis in the Lower Reaches of Songhua River (LRSR), Northeast China[C]∥2013 the International Conference on Remote Sensing, Environment and Transportation Engineering (RSETE 2013). Atlantis Press, 2013.

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StudyonEcologicalRiskAssessmentofShengjingLakeWetlandLandUseBasedonTMImagePixels

LI Xin, DONG Bin, SUN Li, ZHANG Chang-qing, LI Xin-yang,SHENG Shu-wei, WANG Qing, YANG Shao-wen, WANG Tao, QIAN Guo-ying

(SchoolofScience,AnhuiAgriculturalUniversity,Hefei230036,China)

In order to investigate the effect of human activities on land use ecological risk for wetland, this article took National Nature Reserve in Anhui Shengjin Lake, and used the remote sensing for TM image in1986, 2002, 2011 to divide the land use types into 8 categories such as construction land, grassland, farmland, woodland, water, unutilized land, traffic land and gardens, then the land use change information in different periods was gained, and the land use ecological risk assessment model was established to made the land ecological risk index and social economic factors to pixel through multiple linear regression and principal component analysis by combining social and economic data, and takimg GIS technology as data analysis measures. The temporal and spatial evolution of land use ecological risk in Shengjin Lake Wetland was analyzed. The results showec that cultivated land area of Shengjin Lake wetland decreased, construction land and traffic land increased from 1986 to 2011, which was influenced by human economic activities，the ecological risk constantly increased, and the ecological risk area expanded rapidly. Especially, the change of the core area and experimental area which was most obvious, and the buffer area change was slow.

land use; ecological risks; TM pixels; assessment model; National Nature Reserve in Shengjin Lake

2013-10-21

：2013-11-07

安徽省国土资源厅科技项目(2012-K-24,2011-K-23,2013-K-9);安徽农业大学引进与稳定人才科研启动项目(wd2011-07);安徽省高校省级自然科学研究项目(KJ2012Z108);卓越人才培养计划(2013zjjh008);安徽农业大学测绘遥感信息学科项目(XKXWD2013022)

李鑫(1989—),男,安徽六安人,在读硕士,研究方向为土地信息技术及管理。E-mail:lixinliye@126.com

董斌(1970—),男,安徽安庆人,博士,教授,硕士生导师,研究方向为土地资源监测与评价等。E-mail:dbhy123@sina.com

P94

：A

：1005-3409(2014)04-0114-05