我国土地利用变化驱动力研究的4个热点

梁文涓(沈阳建筑大学市政与环境工程学院，辽宁沈阳110168)

土地利用/覆盖变化(LUCC)会对区域环境造成显著影响，如影响地表净初级生产力、生态系统碳循环、生态服务价值和生物多样性等［1］。驱动力是指导致土地利用方式和目的发生变化的主要生物、物理和社会经济因素［2］。LUCC驱动力的研究，对揭示土地利用/覆盖变化的原因、内部机制、时空过程，预测未来土地利用变化和影响，以及制定相应的调控对策至关重要，因此受到研究者的高度重视。该研究分析了大量研究案例，从研究区域、土地变化类型、研究方法、研究指标4个方面揭示国内LUCC驱动力研究的热点。

1 LUCC驱动力研究受关注区域

我国经济发展水平较高和较快的地区、城镇化快速推进的地区、生态脆弱地区是LUCC驱动力研究的3大热点区域。其中对发达经济圈和城市群的研究最为丰富和深入，如对长三角［3－4］、珠三角［5－6］、环渤海［7］、辽中南［8］4 大城市群的大量研究。快速城镇化地区和城市也是研究的热点，如环太湖地区［9］、苏锡常地区［10］、黄河三角洲地区［11］、重庆市［12］、榆林地区［13］、苏南典型城镇［14］等。对生态脆弱地区LUCC驱动力的研究主要集中在我国北方农牧交错带和半湿润半干旱过渡带，如汤青等［15］对黄土高原地区的研究、崔健等［16］对霍林河流域下游地区的研究等。

《2010中国城市群发展报告》指出，我国正在形成23个城市群［17］。2012年湖南、湖北、江西3省《加快构建长江中游城市集群战略合作框架协议》的签署，意味着“中三角”将成为我国新的经济增长极和一个超大型城市群［18］。随着我国“城市群”呈现出迅速发展态势，对该地区剧烈的土地利用变化及驱动力的研究将会更加深入。

2 LUCC驱动力研究中敏感的土地利用类型

从土地利用类型的角度，耕地非农化、建设用地扩张、耕地和建设用地的矛盾关系、生态用地和耕地相互转化以及农用地结构内部的调整是LUCC驱动力研究的5大热点类型。在大量的LUCC驱动力研究案例中，大多数地类转换都与耕地有直接关系。其中，关于城市周边建设用地扩张造成耕地被占用的研究最多，如受工业化和区域城镇化加速的影响，浙江省建设用地迅速扩张［19］;北京市城镇扩张主要占用耕地，并且生产力最高的平原地区耕地流失量最大;农用地和生态用地相互转化主要发生在远郊山区。在退耕还林等生态保护政策的驱动下，远郊山区的耕地被林、草地等生态用地占用的压力相对较大［20］。农用地内部结构调整如耕地转出为园地。郑海霞等［21］通过对绍兴市的研究，发现发达地区以市场为导向的农业结构调整是影响耕地减少的一个主要动因。

3 LUCC驱动力研究的方法多样性

对大量研究案例综合分析发现，LUCC驱动力的研究方法主要有定性分析、定量分析以及二者的结合运用。定性分析如张希彪［22］研究陇东黄土高原土地利用覆盖变化的驱动力，发现降水状况是最大限制因子;定量分析主要有数理统计方法、灰色关联分析方法和GIS空间分析方法。

大多数的研究采用数理统计的方法，定量或半定量地分析LUCC驱动机制，主要有主成分分析、典型相关分析、多元线性回归分析，以及上述方法的综合运用。其中运用主成分分析的案例最多，如对重庆市主城区［23］、鸡西市［24］、绍兴市［21］土地利用变化驱动力的研究等。王晨野等［25］用多元线性回归模型对吉林西部LUCC驱动力进行分析，得出主要土地利用类型与社会经济驱动因子的逐步回归分析结果。汪朝辉等［26］用相关分析和主成分分析相结合的方法，揭示湖南省耕地变化的驱动机制。主成分分析可以对具有多个驱动因子的系统进行降维，将驱动力归纳为几个主成分，有利于明确主要的驱动力。相关分析和回归分析可以在多个土地利用类型和多个驱动因子之间建立“多对多”的映射，有利于从微观角度分析土地利用变化的复杂机制;并且，所形成的相关系数矩阵和多元回归方程可以清晰地指示驱动因子的贡献。

灰色系统关联分析是对系统中因素之间的关联程度进行定量比较，根据序列曲线几何形状的相似程度，判断因素间的联系是否紧密。王兆礼等［27］用灰色关联方法，分析得出深圳市建设用地面积变化与外资利用额的关联系数最大，耕地面积变化与城市化率的关联系数最大。

GIS空间分析方法也可以用来研究LUCC驱动力。如史培军等［28］分析了深圳市交通对城市发展的影响，通过计算交通干线不同距离缓冲区(buffer)内土地利用类型的总转化率和向城镇用地的转化率，发现离交通干线越近，土地利用类型发生变化的“活动性”越大。

4 LUCC驱动力研究的指标复杂性

LUCC驱动力指标分生物物理因素和社会经济因素两大类。在短时间尺度上，受制度、技术和经济因素强烈影响的人类活动是最主要的驱动因素;在较长时间尺度上，生物物理因素起着主要作用［29］。另外，驱动力系统内诸多因素之间存在相互“驱动”关系，指标的选取和驱动力的识别也因此变得复杂。

LUCC驱动力研究案例中，最受青睐的驱动力分析指标有:总人口、GDP、人均GDP、农业人口(或农业人口比重)、城市化水平、工业增加值、三次产业比重(多选用第二、三产业比重)、全社会固定资产投资、农林牧副渔总产值(或各分项占农林牧渔总产值的比重)、粮食总产量、人均粮食产量、农民人均纯收入、农民人均总支出、外资利用额等。结合研究区的特点，可侧重增选相应指标［30］，指标的选择应尽量全面，还要避免冗余，苏锡常地区和榆林地区的研究采用共线性处理，较好地避免了指标的冗余问题［10－13］。

虽然大多数案例中，人口增长、经济发展、城市化与工业化，农业科技进步和农业产业结构调整是主要的LUCC驱动力。但是，区域LUCC驱动因素应该在特定时空框架下加以辨析，不存在对不同尺度都适用的LUCC驱动因子。土地利用系统的自组织性，及其驱动因子相互作用的复杂性，决定了LUCC驱动力研究应与区域特殊情况紧密联系，以便选择最适合的指标体系，合理地反映出驱动因子的驱动效果［29］。

5 结语

参考国内有关土地利用变化驱动力的大量研究案例，分析了受到广泛关注的研究区域、敏感的土地利用变化类型、研究方法的多样性、以及指标选取的复杂性4个方面的研究热点。归纳得出以下结论:①我国经济发展水平较高和较快的地区、城镇化快速推进的地区和生态脆弱地区是LUCC驱动力研究的热点区域;②耕地非农化、建设用地扩张、耕地和建设用地的矛盾关系、生态用地和耕地相互转化，以及农用地结构内部调整是LUCC驱动力研究的热点土地利用变化类型;③分析方法主要为定量分析，包括数理统计方法、灰色关联分析方法和GIS空间分析方法;④归纳了LUCC驱动力研究案例中最常采用的社会经济指标。这4个热点的提出，可为LUCC驱动力研究提供参考依据。

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