川中丘陵区土地利用空间格局分形特征及影响因素

邓青春

(西华师范大学国土资源学院，四川南充637009)

土地利用与景观格局之间的相互作用机制是土地科学的核心问题之一．在自然和人类活动的双重影响下，土地利用空间格局表现出不规则性、相对不稳定性、多维性、复杂性和综合性的特点［1］，其研究范畴主要针对土地利用结构组成和空间配置关系，具有典型的空间异质性和尺度依赖性．已有基于行政区划尺度的研究，分别覆盖了全国［2］、省域(如新疆［3］、北京［4］、河南［5］等)、市域(如山东威海市［6］等)、县域(如重庆开县［7］、黑龙江巴彦县［8］等)、乡(镇)域(如江苏省扬中县丰裕镇［9］)等各种尺度;而对不同尺度地理单元的研究则更为广泛，如西北干旱区［10］、松嫩平原西南部［11］、农牧交错带［12］等，这些不同尺度或不同地域的土地利用空间格局的研究深刻地反映了其空间形态特征的地域差异性与尺度依赖性．土地利用空间格局研究的方法，大多基于GIS 或遥感影像提取土地利用现状，除了运用景观格局指数法外，遗传算法［13］、信息熵［12］、粒度法［8］、分形［2］等方法逐渐被引入．分维值能够表征各种土地利用类型的分布特征，因其以空间结构分析见长而被越来越多的应用于景观镶嵌结构的复杂性与稳定性等特性［4］，计算方法或模型包括组合分形模型［14］、多重分形［15］、半径维数［16］等，其中运用最多和最成熟的是景观斑块的面积-周长模型［10］．应用分形理论研究土地利用空间格局变化和景观镶嵌结构，对于揭示土地利用空间格局的变化特征，以及景观评价、管理和区域可持续发展，不失为一种有效工具．

土地结构分形所表达的信息受到土地利用类型本身几何属性的影响［2］，而自然条件与人类活动双重干扰对土地利用空间格局具有根本性的影响．地貌条件是影响局地土地利用最直接、最关键的基础性因素之一［17］，由此形成的土地利用空间格局不仅在景观尺度上反映了人类对自然生态系统的影响程度，也是对自然、社会经济条件及政策在一定程度上的响应［17］．不同景观类型在同一地貌单元内的格局特征不同，同一景观要素在不同地貌区的空间格局也有差异［17］．在平原地区，广布的农田往往被人为地分割成棋盘状，土地利用类型的边界往往较为规则，因而相对于山区或丘陵地区，平原地区土地利用格局的复杂程度要简单得多．在生态环境较为脆弱的山地-平原过渡带，因叠加了高强度的人类活动，致使这些地带景观破碎化程度较高［5］．人为干扰，比如植树造林、退耕还林、封山育林等都会显著的改变林地的边界，使其边界较为规则且简单，分维值较低［18］．

综上所述，对于不同地域土地利用空间结构特征的研究表明，不同尺度、不同地域的土地利用因受到不同的自然条件与人类活动耦合作用的影响，其空间结构特征往往具有显著的地域差异性．已有的研究对象已经覆盖了多种类型地域，然而对于占我国陆地总面积约10%的丘陵区，其土地利用空间结构特征及其形成机制却还鲜有报道．川中丘陵是我国典型的丘陵区，面积约7 ×104Km2，主要由侏罗-白垩系的紫色砂、泥岩构成，以“川中红盆丘陵”著称，其土地利用具有地块破碎、人地关系矛盾突出的特征，分形方法可以较好的用于分析本区域土地利用的空间结构和破碎程度．本文以地处川中丘陵区的南充市顺庆区为例，试图揭示本类区域的土地利用类型空间分形特征及其主要影响因素，其结果不仅可以弥补此类型区土地利用格局研究的不足，也能为研究区的土地整治和集约化利用提供决策依据，对促进区域生态环境保护与社会经济可持续发展具有重要参考价值．

1 研究区概况

顺庆区地处四川盆地丘陵地区腹心地带，嘉陵江中游西岸，地理位置介于30°45' -31°07'N，105°57' -106°17'E 之间，面积约550km2．受构造运动、岩性、河流侵蚀的影响，海拔在270 -530m 之间，地势西北高东南低，分布着河谷平坝、浅丘宽谷、中丘中谷和深丘窄谷四种地貌类型;丘陵占67．3%，其余为平坝，海拔多在300m 左右．本区属中亚热带湿润季风气候，四季分明，冬暖夏热，雨量充沛，年平均气温17．4 ゜C，年降水量1 020．8mm．境内河流属嘉陵江水系，主要河流有嘉陵江及其支流西河、荆溪河、泥溪河等，流向多由北而南．受遂宁组与蓬莱镇组棕紫泥岩母质的控制，土壤类型以紫色土为主，在嘉陵江沿岸分布有灰棕冲积土．顺庆区是南充市人民政府驻地，建成区面积达55km2，辖18 个乡镇和10 个街道办事处．

2 数据来源与研究方法

2．1 数据来源

对研究区2010年第二次土地调整的QuickBird 影像进行地类解译，得到1∶1 万土地利用现状图． 根据《土地利用现状分类》(GB/T 21010 -2007)，结合丘陵地区土地利用景观类型结构的具体特征，将顺庆区的土地利用类型划分为15 个二级类(表1)．在ArcGIS 中，对这15 类土地利用的Polygon 类型，分别计算每个图斑的周长与面积．并对每一个图斑，赋坡度等级值．坡度分级的标准是:0° -2°为1 级、2° -6°为2 级、6° -15°为3 级、15° -25°为4 级、25°以上为5 级．

表1 顺庆区主要地类图斑统计Tab．1 Statistics of land uses in Shunqing District

续表1

2．2 分析方法

二维空间中分形几何体的分维值可以根据面积与周长的关系进行计算．对于特定区域的某类土地利用类型，如果以特定标尺r 去测量每个图斑的周长和面积，可以得到如下关系［19］:

式中D 为该土地利用类型的分维值，P(r)为图斑的周长，A(r)为图斑的面积，C 为常数．对该土地利用类型，用其各个图斑的面积和周长数据进行回归分析，就可以求出2/D，从而得到分维值D．D 值的大小代表了该土地利用类型的复杂性与稳定性，其取值范围为1 到2 之间，D 值越大表明该类型的景观结构与镶嵌结构越复杂．当D =1．50 时，该类型处于一种最不稳定状态;D 值越接近1．50，就表示该类型越不稳定［10，19］．据此定义结构稳定性指数S［10］:

S 值越大，表示空间结构越稳定，反之空间结构越不稳定．

图1 各类土地利用图斑的面积-周长关系Fig．1 The relationship of different land use between area and perimeter

3 结果与分析

3．1 土地利用图斑的基本特征

2010年底顺庆区耕地25 108．96hm2，园地964．76 hm2，林地12 115．37 hm2，草地242．26 hm2，城镇村及工矿用地7 407．11 hm2，交通运输用地846．85 hm2，水域及水利设施用地2 752．61 hm2，其它土地4 974．57 hm2．从表1 可知，顺庆区2010年具有统计学意义的土地利用类型共15 类，共有30 515 块图斑，以村庄、旱地、有林地、水田图斑数量最多，其图斑数分别占总数的34．40%、22．13%、14．21%和12．17%，而果园、其它园地、水库水面、建制镇、采矿用地等图斑数量较少．地类图斑的规模差异极大，如水田地类最大图斑的面积为83．29hm2，周长16．52km;水田最小图斑面积为220．62m2，周长68m，图斑的极差分别达3775 倍与243倍;其它地类图斑的规模差异也与此类似，这表明本区域的土地利用状况极为复杂，内部差异性极大，区内不平衡性较为明显．从各类图斑的面积与周长的关系来看，图斑面积总体上是随着周长的增加而增大，二者之间具有较好的线性拟合关系，相关系数为正，R2检验大于0．95(图1)．

3．2 土地利用图斑的分形特征

对顺庆区各地类的全部图斑在双对数坐标轴下进行线性拟合，总体上具有较满意的检验效果，除了水库水面、河流水面、其他草地的R2值不足0．90 外，其他类型的R2值均大于0．90(表2)．顺庆区各地类图斑的面积-周长分维值在1．12 -1．69 之间，以河流水面的分维值最高(1．69)，坑塘水面的分维值最低(1．12)．在农用地中，以林地的分维值最大，有林地的分维值为1．52，其他林地的分维值为1．41;耕地次之，水田与旱地的分维值为1．40;园地与草地的分维值最低，果园与其它园地的分维值分别为1．40 与1．34．其它草地分维值为1．39;在川中丘陵区，并没有真正意义上的草地，多为抛荒较久的耕地，因无人耕作与管理，杂草丛生从而演变成“其它草地”，因而其分维值(1．39)与耕地的分维值(1．40)较为接近．在水域中，河流水面的分维值最大(1．69)，水库水面次之(1．56)，坑塘水面最小(1．12)，其分维值的大小反映了自然与人文因素的耦合作用;在建设用地中，各地类的分维值总体上均较低，以城市地类的分维值最高(1．32)，设施农用地最低(1．17)．这表明河流水面、林地、耕地、建设用地图斑的复杂程度有较大的差异，以河流水面的形态最为复杂，而建设用地的复杂程度相对较低．因而基于生态景观学的角度，顺庆区可以看成是由水域斑块、自然植被斑块、农田斑块、建筑斑块构成的复合型镶嵌生态景观系统．

对各地类的结构稳定性分析表明(表2)，坑塘水面的结构稳定性指数最大(0．38)，而有林地的结构稳定性指数最小(0．02)．各地类的结构稳定性指数从大到小排序:坑塘水面、设施农用地、采矿用地、建制镇、村庄、河流水面、城市、其它园地、其他草地、水田、旱地、果园、其他林地、水库水面、有林地．因而受人类活动影响强烈的地类其结构稳定性较强，自然属性更强的地类其结构稳定性较差．

3．3 土地利用格局的控制性因素

顺庆区土地利用格局的形成因素中，地貌条件与人类活动起到了关键性作用．

由于丘陵地区地势起伏较大，平地较少，土地利用被深刻地烙上了地理环境特征的印记，这至少表现在两个方面:一是随着坡度的增加，人类利用自然的限制性增强，只能因势利导，因地制宜，例如水田、旱地、果园等成为较强自然属性的地类，随着坡度级的增加，其分维值增大;有林地、草地等地类图斑受地形的限制较弱，因而分维值与坡度之间没有显著的相关性(表3)．二是地形条件的复杂程度决定了地类图斑的分维值大小，以水域最为典型． 本区的河流较长，受地质构造、岩性、河流比降等因素的影响，本区域的河曲极为发育［20］，河流形态复杂，其分维值很大;坑塘面积较小，受地形的限制也较小，平面形态较为简单(多近圆形或多边形)，所以分维值很小;而水库水面的规模介于河流与坑塘之间，其所在区域的地形复杂程度也介于二者之间，故其分维值居中． 水田、旱地等地类，坡度为4 级时其分维值反而变小，这是因为坡度较大时，土地利用极为受限，土地破碎程度高，难以连片规模化利用，使图斑面积变小，图斑所跨地形条件也相对简单些，其形态复杂程度降低，所以分维值较小．

从人类活动的影响来看，设施农用地、城市、建制镇、村庄、采矿用地等建设用地以及坑塘水面是受人类活动高度干扰的地类．其它地类如水田、旱地、林地、河流水面等则受地形条件的影响较大，人类活动对其改造并不能从总体上改变其形状或边界条件，因而具有更强的自然性．人类活动趋向于使土地利用图斑形态规则化，因而建设用地及坑塘水面的空间格局复杂性程度较自然性地类复杂程度要低的多，除了城市地类外，其它地类的分维值分布在1．12 -1．27 之间，坑塘水面、设施农用地以及采矿用地的分维值低于1．20(表2)．表2 与表3 进一步表明，对于规模较小的地类图斑，因更易于受到人类活动的控制，其格局受地形条件的影响较小，形态的复杂性较低，故分维值也较小．

表2 不同地类的分维值与结构稳定性指数Tab．2 The fractal dimension and structural stability index in different land use

表3 不同坡度级的地类分维值Tab． 3 Comparisons of fractal dimensions in different slope classes

4 结论与讨论

应用面积-周长的分形关系不仅可以较好地刻画土地利用图斑的复杂程度，而且能够在一定程度上揭示人类活动对土地利用类型的干扰程度，从而使土地利用格局的分维值成为联接景观形态与形成机理的有效参数．因而，土地利用图斑的分维值在评价人类对土地利用与保护方面具有一定的价值，例如通过比较不同时期的土地利用分维值，可以评价本区域土地开发、土地整治的强度与效果，如果分维值显著减少，则表明本区域土地开发利用的强度在增加，或者土地整治成效显著．但要建立分维值变化量与土地开发利用强度、土地整治效果之间的定量关系，还需要从理论与实践两方面深入研究．

不同尺度的同类土地利用图斑的分维值具有一定的差异(表4)．以耕地的分维值为例，全国尺度耕地的分维值在1．51 -1．61 之间，省级尺度耕地的分维值在1．35 -1．50 之间，市域耕地的分维值在1．40 左右，县域耕地的分维值在1．35 -1．47 之间，乡镇域耕地的分维值在1．50 左右．但无论尺度的大小，地类分维值的相对大小却具有共性，例如在各地类中，除了全国尺度外，水域(尤其是河流水面)的分维值基本上是该区域各地类中的最大值．总体而言，全国尺度的土地利用分维值均显著高于其他尺度．在县级尺度上，大部分地类分维值的地域差异相对较小，顺庆区的耕地、建设用地、河流水面的分维值略低于其他县，但林地的分维值显著高于其它县．不同地貌类型区的土地利用格局具有差异性(表4)． 以汶川县、保靖县、开县等为代表的山地，其林地的分维值相对较低，而川中丘陵区的顺庆区林地分维值显著高于这些山区县;与松嫩平原相比较，虽然耕地的分维值略高于顺庆区，但是林地、水域等都显著的低于顺庆区;与其它丘陵地区相比较，威海市属于低山丘陵区，与顺庆区的地貌条件较为相似，耕地、村庄等地类的分维值较为接近，但顺庆区的林地、河流水面的分维值显著高于威海市．

数据源分辨率影响土地利用的分维值．由于小比例尺与大比例尺、TM 影像与QuickBird 影像的土地利用精度具有较大差别，造成了部分平原区的地类分维大于丘陵地区或山区的现象(表4)．因而利用相同比例尺的数据进行比较，更具科学性与可比性．宁镇扬丘陵、顺庆区、宝塔区分别处于弱土壤侵蚀的浅丘(岗丘)、中侵蚀强度的丘陵、极强烈侵蚀的丘陵沟壑区，其数据源均为全国第二次土地调查数据的高分辨率影像，土地利用现状数据比例尺均为1∶1 万，三者之间具有可比性;顺庆区的地形复杂程度介于宁镇扬丘陵与宝塔区之间，故其大部分地类的分维值也介于二者之间，这与地形复杂条件对地类分维值大小的影响是一致的．本结论可为其他地域地类分维值的比较提供参照，数据源的质量将极大地影响研究结论的精确性与科学性．

土地利用格局的形成过程中，地貌、气候、土壤、人类活动、土地利用政策等因素具有重要作用，其中人类活动与地貌条件耦合成为决定区域土地利用分维值大小的关键因素．在平原地区，人类活动受地形条件的限制较小，耕地规整化、田地成方，使得此类受地形制约较大的地类，其边缘形态也较为规则，从而具有较低的分维值．在山区，不仅耕地的形态与地形一致，而且城镇与村庄的建设大多沿河建设，深受地形条件的限制，人为影响在降低，因而山区的建设用地具有较高的分维值．在丘陵地区，这种耦合程度介于平原与山区之间，因而以自然性为主的地类其分维值相对较高，受人类干扰强烈的地类其分维值相对较低．相对而言，河流可以看作是受人类干扰最小的地类，其形态受自然地形的控制，因而其分维值较高．然而，自然条件与人类活动的耦合作用于土地利用格局的机制还有待未来深入研究．

表4 不同区域的地类分维值比较Tab．4 Comparisons of fractal dimensions in different regions

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