天山北坡土地利用景观格局动态变化及驱动机制分析

2016-11-19徐丽萍李慧婷郭鹏等

湖北农业科学 2016年4期

徐丽萍李慧婷郭鹏等

摘要：以1990年、2000年和2010年3个时期的土地利用覆被数据为基础，在Arcmap和Fragstats 3.4软件的支持下，利用景观格局指标分析了天山北坡的景观格局现状和动态变化，并利用相关性定性分析和主成分定量分析2种方法分析了引起这种变化的驱动力。结果表明，①天山北坡1990～2010年土地利用类型变化显著，荒漠、耕地、城乡建设用地面积不断增加，草地、水域以及林地面积都出现了不同程度的减少。②斑块形状总体趋向于不规则与复杂，景观的多样性指数和均匀度指数降低，各景观类型所占比例差异增大，景观斑块的破碎化程度增强。③在基于相关性分析的定性分析中，影响天山北坡景观格局变化的因素主要包括气候因子、人口因子以及经济因子；其中，气候因子主要影响着草地、水域、林地等天然土地利用类型的景观格局，而人口因子和经济因子主要影响着耕地以及城乡建设用地的景观格局动态变化；在基于主成分分析的定量分析中，自然驱动的贡献率小，人文驱动的贡献率大。

关键词：土地利用；景观格局；动态变化；驱动机制；天山北坡

中图分类号：F301.24 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）04-0947-08

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.04.034

Dynamic Change of Land Use Landscape Pattern and Its Driving Mechanism in Northern Slope of the Tianshan Mountains

XU Li-ping，LI Hui-ting，GUO Peng，ZHANG Zheng-yong

（College of Science， Shihezi University， Shihezi 832003， Xinjiang， China）

Abstract： Taking the Northern slope of the Tianshan Mountain as study area， with remote sensing images of 1990， 2000， 2010 as information source， changes of data related with landscape pattern indices were analyzed using Arcmap and the landscape pattern analysis software Fragstats 3.4. Correlation analysis and Principal component analysis were applied for analyzing the drive of the changes. The primary conclusions were as follows； ① Land use changes significantly， desert， farmland， urban and rural construction land increased； while grassland， water and forest area have suffered different degrees of reduction. ② Patch shape tend to change irregularly and complexly overall； landscape diversity and evenness has decreased；the difference of each type of landscape increased； and the degree of fragmentation increased. ③ According to the correlation analysis， the factors of the landscape pattern changes include climatic factors， demographic factors and economic factors， among which climate factors impacts grassland， water， forest and other natural land use types landscape patterns mainly； while population factors and economic factors affects arable land and urban and rural construction land mainly. According to principal component analysis， the contribution of natural factors is small； and the contribution of human-driven is big.

Key words： land use； landscape pattern； dynamic change； driving mechanism； Northern slope of the Tianshan Mountains

土地利用/土地覆盖变化（Land use/Land cover change，LUCC）研究己经成为全球变化研究的前沿和热点[1，2]，与此同时，随着景观生态学的发展，基于景观格局的土地利用/土地覆盖变化也成为研究热点，不仅为景观生态评价与设计等应用研究提供基础，也可为区域规划与生态建设提供科学依据[3，4]。把握景观空间格局的演变过程与驱动力，是景观生态安全评价的前提与基础，所以具有重要的意义。关于区域景观格局动态变化及驱动力分析，国内外学者已经进行了大量研究；目前，国外学者已在各种区域尺度以及时间尺度上进行了众多的探讨，其研究方法也从定性分析发展为定量分析，包括使用严谨的数理统计方法、构建模型等[5-10]；国内学者也在不同尺度上对景观格局进行了研究，包括城市、流域、湿地以及森林、草地等不同景观类型开展了景观格局研究，其研究方法也逐渐趋向于多元化，尤其是关于驱动力的研究，更多的学者开始注重分析其机理[11-26]。不过这些研究多集中在中东部经济较发达的地区，对于干旱区景观，尤其是像天山北坡这样典型的干旱区山盆系统的研究还较少。课题组在前人研究的基础上，基于景观生态学的理论与方法，对天山北坡1990年、2000年、2010年景观格局的特点及其变化趋势进行了分析；通过比较流域内各景观类型的时空动态变化，揭示景观类型之间相互作用的机制，以及景观要素动态演替的方向、过程或变化趋势；探索景观格局的变化对生态环境所产生的影响，并采用相关分析与主成分分析方法分析了影响景观格局形成与发展的驱动力以及人类活动在景观格局动态中所起的作用，以期为实现研究区可持续发展提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

天山北坡是地处中国西北干旱区的一个大幅度、多层次而有规律的、典型的“山盆系统（Mountain-basin system，MBS）”，主要系天山山脉中段博格达山、依连哈比乃山和婆罗科努山分水岭以北的区域，面积为95 598 km2。包括乌鲁木齐市、克拉玛依市、石河子市、昌吉市、呼图壁县、玛纳斯县、沙湾县、乌苏市、奎屯市、奇台县、吉木萨尔县、木垒县和精河县等。天山北坡属内陆干旱区，夏季炎热干旱，冬季寒冷多风，年均气温6.9 ℃，年均降水量220 mm，平均蒸发潜力1 817 mm。年均降水由南部山区中低山带的500 mm 降至北部沙漠区的100 mm 左右；年均气温由山区的<2 ℃到平原的6～8 ℃。根据研究区自然地理条件和景观的分异规律，将研究区从南向北依次划分为中高山带、前山带、人工绿洲区、北部沙漠区以及荒漠过渡带。中高山带通常指主体山脉，海拔大于1 600 m；前山带指位于主体山脉之前的低山区，是中高山带与平原区之间的过渡带，一般由一排或几排褶皱构造带和相间的山间洼地组成；人工绿洲区通常位于前山带河流出山口形成的冲洪积扇和冲积平原上，其下部紧临北部沙漠區。中高山带、前山带、人工绿洲区、北部沙漠区和荒漠过渡带占研究区的比例依次为23.0%、6.3%、29.7%、24.5%和16.5%。

1.2 数据获取与处理

采用1990年、2000年与2010年的Landsat TM（分辨率 30 m×30 m）遥感影像数据，辅助资料为天山北坡行政区划图、土地利用图、Gooleearth等。数据处理平台为Envi 4.8遥感图像处理系统、Arc GIS10.0地理信息系统和Fragstats 3.4景观指数统计软件。首先利用Envi 4.8对得到的遥感影像进行预处理，之后利用监督分类方法对图像进行分类，然后导入到ArcGIS 10.0中，将玛纳斯河流域土地利用图归并为8类（耕地、林地、草地、水域、盐碱地、荒漠、冰川/永久积雪、城乡建设用地），并将栅格数据分辨率重采样为60 m，最后在Fragstats 3.4中计算景观格局指数。气候数据年平均气温、年降水量由天山北坡的11个气象站提供；经济与人口数据由新疆维吾尔自治区统计局提供。

1.3 分类方案

依据分类结果，结合实际研究需要，利用Arc GIS 10.0软件将二级地类合并为耕地、林地、草地、水域、盐碱地、荒漠、冰川/永久积雪、城乡建设用地8个一级地类，处理后的天山北坡土地利用类型情况见图1。

1.4 景观格局分析指标选择

本研究的目标是从宏观尺度上分析研究区景观结构。Fragstats 3.4软件可以计算出60多个指标，根据数据的易取性和计算精度二方面考虑，最后从Fragstats 3.4软件中选取了具有代表性的12个指标，分三个方面对天山北坡景观格局进行分析。第一类是斑块形状指数，包括斑块边界总长度（TE）、边界密度（ED）、面积加权平均形状指数（AWMS1）、面积加权平均斑块分维数（AWMPFD）；第二类是多样性指数，包括Shannon多样性指数（SHDI）、Shannon均匀度指数（SHEI）；第三类是景观破碎化指数，主要包括斑块数目（NP）、斑块面积（CA）、斑块密度（PD）、斑块平均面积（MPS），另外还包含表征景观基本情况的景观面积（TA）、景观类型面积比（PLAND）。以上这些指数的计算方法以及生态学意义详见参考文献[21]，这里不再一一详述。

1.5 景观格局驱动力分析

本研究对景观格局驱动力分析采用定性分析与定量分析相结合的方式，分别采用相关分析和主成分分析2种分析方法，并对分析结果进行比较。

首先选取国内生产总值、第一产业生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值、年末总人口数、农业人口数、年平均气温、年降水量等8个因子进行天山北坡景观格局动态变化的驱动力分析。由于驱动力因子对景观格局的影响具有一定的滞后性，故将此8个指标在1980—1990年、1991—2000年、2001—2010年的数据取平均值作为1990、2000、2010年的数据，并与选取的景观指数进行相关性分析、显著性检验、定量分析。

第二种方法首先选取代表自然驱动的年平均气温（℃）、年均降水量（mm）和年均湿度（%）3个自然因素，人为驱动因素考虑年末总人口（万人）、农业人口（万人）、非农业人口（万人）、国内生产总值（万元）、第一产业产值（万元）、第二产业产值（万元）、第三产业产值（万元）、农林牧副渔总产值（万元）、牲畜数量（万头、万只）、机械总动力（万kw）、第一产业比重、第二产业比重、第三产业比重、社会固定资产投资（万元）等，分别属于人口、经济发展水平、科学技术进步和政策支持等范畴，然后对筛选出的17种社会经济与气象因子在做完标准化处理后进行主成分分析。

2 结果与分析

2.1 景观格局基本情况

天山北坡2010年景观类型总面积为14 965 379 hm2，其1990～2010年各单元类型面积占总面积的比例情况见图2。从图2可见，在2010年，草地和荒漠2个土地利用类型控制着该地区的景观，两者分别占景观总面积的19%和50%，其次为耕地，占景观总面积的17.63%，盐碱地、水域、林地、冰川/永久积雪、城乡建设用地5种景观类型所占面积较少，其之和为13.47%。从面积看，荒漠应是研究区景观的基质类型。

从图2还可见，在1990～2010年20年间，耕地以及城乡建设用地的增加幅度最大，耕地总面积共增加了1 398 936 hm2；城乡建设用地虽然增加的面积不大，但增长率却非常高，达到116.8%；荒漠的增加幅度也比较明显；草地以及盐碱地减少的幅度最大，草地从1990年到2010年总面积减少了492 856 hm2，盐碱地总面积减少了1 449 166 hm2，后者减少率高达72.8%。另外，水域、林地也有不同程度的减少。总之，在荒漠、耕地和城乡建设用地面积骤增的同时，是草地、林地等类型面积的减少。

2.2 景观斑块形状指数

20年来天山北坡景观斑块形状指数统计情况见表1。从表1可见，1990～2010年天山北坡总体的斑块边界总长度（TE）、边界密度（ED）呈明显下降的变化趋势，这说明天山北坡的斑块数量在减少，可能是由于近年来流域的不断开发所引起的，随着人类社会与科学技术的快速发展，大量的天然用地被开发为人工用地，使得原来小面积的人工用地发展成大面积的、连片集中的景观类型。而面积加权平均形状指数（AWMSI）以及面积加权平均斑块分维数（AWMPFD）在总体上都呈上升趋势，且上升幅度较大。这说明天山北坡斑块形状总体趋向于不规则与复杂，可能是由于人类活动的干预，造成了生态交错带呈锯齿状或其他不规则状的边界类型结果。

1990～2010年天山北坡景观各单元类型斑块形状指数统计情况见表2。从表2可见，荒漠的边界密度（ED）、面积加权平均形状指数（AWMSI）以及面积加权平均斑块分维数（AWMPFD）在各个时期都是最大的，其次为草地、耕地、林地，水域、冰川/永久积雪和城乡建设用地的各项指数均较小。这说明在研究期内，荒漠、耕地、草地与林地的斑块形状指数较为不规则和复杂，可能是由于草地与荒漠在研究区所占的面积较大、与其他景观类型镶嵌分布造成的，而耕地则是由于分布较分散、且单个斑块面积较小造成斑块体形状复杂形成的。水域和城乡建设用地的斑块形状最为简单，这主要是由于这几种景观类型斑块形状都比较稳定与规则的缘故。

20年来天山北坡景观的面积加权平均形状指数（AWMSI）比较情况见图3，天山北坡景观的面积加权平均斑块分维数（AWMPFD比较情况见图4。从图3与图4可见，在1990～2010年，不同景观类型的面积加权平均形状指数（AWMSI）以及面积加权平均斑块分维数（AWMPFD变化趋势是不同的，盐碱地、冰川/永久积雪、草地景观类型整体呈下降变化趋势。荒漠与耕地景观类型有明显的增加趋势，尤其是耕地景观类型受人类活动的影响最明显，在近10年来，面积不断增加，在扩张的过程中导致其斑块形状趋于复杂。而水域与城乡建设用地景观类型的变化趋势不明显。

2.3 景观多样性指数

20年来天山北坡景观的Shannon多样性指数与Shannon均匀度指数比较情况见图5。从图5可见，在1990～2010年，天山北坡景观的Shannon多样性指数与Shannon均匀度指数都呈下降变化趋势，其中，Shannon多样性指数下降了7.2%，Shannon均匀度指数也下降了7.2%，两者下降幅度都比较大。Shanon多样性指数和Shanon均匀度指数降低意味着优势度的增加，即优势景观类型的比例增加，单一组分对景观的控制作用增强。各景观类型所占比例的差异增加，景观异质性减弱。上述各指数的变化趋势在一定程度上反映了人类活动对景观整体的影响，这主要表现在由于人类不合理的土地利用，使草地退化与荒漠化严重，导致原本就在整个景观中占主导地位的荒漠面积增加，所占比例上升，其对景观的控制作用也随之增强。与此同时，原来在景观中比例较大的盐碱地与草地所占比例不断减小，两者对整个景观的控制作用也与日俱减。

2.4 景观破碎化指数

20年来天山北坡景观破碎化指数统计情况见表3。从表3可见，在1990～2010年，天山北坡的斑块数目整体呈下降变化趋势，斑块密度有相同的变化轨迹，而斑块平均面积变化趋势则相反，整体呈上升趋势，这说明研究区景观斑块的破碎化程度在降低。

1990～2010年天山北坡景观类型破碎化指数统计情况见表4。从表4可见，在研究区内不同景观类型之间的斑块密度（PD）和斑块平均面积（MPS）相差比较大。如荒漠的斑块密度在各个时期都是数一数二的，这主要是因为近年来人类活动的开发力度加强，导致连片荒漠破碎为小片斑块所致；盐碱地与草地在20年内减少的趋势明显；耕地、城乡建设用地、水域、冰川/永久积雪的斑块密度较小，且在20年间无明显变化。各景观类型的斑块平均面积在不同时期有很大的差异，其中工矿、交通、居民用地等城乡建设用地的斑块平均面积在各个时期都是比较大的；其次为耕地，耕地不仅斑块平均面积较大，且在近年来增加趋势明显；林地、水域、草地和冰川/永久积雪的平均斑块面积在各个时期都比较小。综上所述，在研究期内，草地、荒漠和盐碱地的景观破碎化程度较高，其他各景观类型的景观破碎化程度较低。

3 景观格局变化的驱动力分析

3.1 基于相关性的驱动力分析

将当地的国内生产总值、第一产业生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值、年末总人口数、农业人口数、年平均气温、年降水量等8个驱动力因子分别与天山北坡的景观破碎化指数中斑块密度（PD）的各类型如城乡建设用地斑块密度、水域斑块密度、冰川/永久积雪斑块密度、盐碱地斑块密度、林地斑块密度、耕地斑块密度、草地斑块密度、荒漠斑块密度以及天山北坡的斑块密度、边界密度（ED）、斑块平均面积（MPS）、面积加权平均形状指数（AWMSI）、面积加权平均斑块分维数（AWMPFD）、Shannon多样性指数（SHDI）、Shannon均匀度指数（SHEI）进行相关性分析，并进行显著性检验，结果见表5。

3.1.1 气候因子通过对天山北坡11个气象站的气候数据进行整理，可以得到天山北坡1981～2010年间的年平均气温和降雨量连续变化的动态情况，具体见图6。从图6可见，天山北坡1981～2010年间的平均气温、年平均降水的变化总体呈上升趋势，说明在全球变暖背景下，天山北坡从20世纪80年代以来气候暖湿化趋势较为明显。气温的大幅度上升导致冰川/永久积雪融化，冰川面积大幅度减少；另外，气温上升引起的区域强烈蒸发是造成天山北坡荒漠面積增加的重要原因。虽然天山北坡降水量也有所增加，但其上升幅度明显小于气温。因此，降水量增加所带来的效应就显得相对弱一些。结合表5可知，降水对耕地面积的影响较大，与之呈显著正相关；而气温主要影响冰川/永久积雪、耕地面积、荒漠面积以及斑块平均面积（MPS）。

3.1.2 人口因素目前，已有众多学者针对人口变化对景观格局变动产生的影响展开了研究。课题组根据天山北坡各地20余年的人口数据，对天山北坡人口数量及人口结构进行了统计，结果见图7。从图7可见，天山北坡1988～2010年间人口总数发生了很大的变化。通过进一步对农业人口和非农业人口数据分析对比，发现人口结构变化异常明显，农业人口在总人口中所占的比例大幅下降。人口总数的增加带来的是相应的粮食需求，这也是近20年来天山北坡耕地面积大幅增加的原因；同时，农业人口所占比例的下降意味着非农业人口的数量增多，这也是造成天山北坡城镇大面积扩张的重要原因。耕地的增加与城镇的扩张带来的是大量的草地与林地被占用，以及对水的大量利用，这可以用来解释天山北坡1990～2010年耕地、城乡建设用地面积增加，而林地、水域、草地面积大量减少的现象。结合表5可知，农业人口与面积加权平均形状指数（AWMSI）、面积加权平均斑块分维数（AWMPFD）呈显著正相关，与Shannon多样性指数（SHDI）和Shannon均匀度指数（SHEI）呈显著负相关，这说明农业人口的增加是造成天山北坡景观形状复杂化和景观多样性下降的重要原因。

3.1.3 经济因素天山北坡是新疆维吾尔自治区经济最发达的地区，天山北坡经济带在全疆有着举足轻重的影响，也是我国国土综合开发的19个重点片区之一，更是开发大西北的重点地区。通过对天山北坡国民生产总值及各产业结构组成进行统计后发现，天山北坡1980～2010年30年间经济发展迅速，尤其是近10年来，经济发展出现了质的飞跃，产业格局也发生了较大调整，具体见图8。从图8可见，天山北坡近30年间第一产业增长缓慢，而第二、第三产业发展迅速，产业增速格局也呈现出“二、三、一”的发展态势。结合表5可知，经济的发展与城乡建设用地、耕地面积变化呈显著正相關，而同草地、林地、水域、荒漠面积变化呈显著负相关关系，这说明经济的发展以及产业结构的调整加强了对基础设施建设、工业及居民用地的需求，对荒漠等未利用土地开发利用的强度也随之增加，引起了建筑面积的扩张和未利用土地的减少。另外，经济的发展离不开资源的供给，包括水资源、能源等，这也是造成水域、林地等大面积减少的原因之一。数据也显示：第一产业生产总值与斑块密度PD、边界密度ED呈显著负相关关系，与斑块平均面积（MPS）呈显著正相关，这说明研究区第一产业生产总值的上升与景观斑块的破碎化程度降低有一定的关联性。

3.2 基于主成分的驱动力分析

将选取的17种社会经济与气象因子标准化处理后进行主成分分析，对分析结果共筛选了2个主成分，其累计贡献率达到94.238%，符合分析要求，由此可得出旋转之后的主成分载荷矩阵，具体见表6。主成分载荷是主成分与变量之间的相关系数；从表6可见，第一主成分主要与年末总人口、人口密度、GDP、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、固定资产投资等11项人为驱动因子具有显著的正相关关系；第二主成分主要与年均气温和年均降水量指标具有较大关系，反映出自然驱动对土地覆被变化的影响。从相关系数的数值可以看出，研究区景观格局变化与经济发展水平、政策导向（投入）、人口等人为驱动因素密切相关，与气候变化等自然驱动因素密切程度低。同时，不难看出，研究区近年来经济活动及经济快速发展对天山北坡景观格局动态变化起着最主要的推动作用。

3.3 天山北坡景观格局变化的驱动机制

基于相关性的驱动力分析采用驱动力因子数据与天山北坡的景观格局指数相结合进行相关分析的方法，对每一个景观指数的驱动机制都有所表达，进而对研究区整体景观格局的驱动机制进行了详细的刻画。结果表明，影响天山北坡景观格局变化的因素主要包括气候因子、人口因子以及经济因子；其中，气候因子主要影响着草地、水域、林地等天然土地利用类型的景观格局，而人口因子、经济因子主要影响着耕地以及城乡建设用地的景观格局动态变化。造成天山北坡景观形状复杂化和景观多样性下降的重要原因是农业人口的增加；研究区第一产业生产总值的上升与景观斑块的破碎化程度的降低存在一定的关联性。

基于主成分的驱动力分析，将对研究区景观格局有影响的驱动因子进行主成分分析，并选出2个主成分，此方法能够从整体上反映出影响天山北坡景观格局的贡献较大的驱动因子，结果表明，研究区景观格局变化与经济发展水平、政策导向（投入）、人口等人为驱动因素密切相关，自然驱动因素对景观格局变化的影响较小。

4 小结与讨论

研究结果表明，天山北坡1990～2010年的土地利用类型变化显著，荒漠、耕地、城乡建设用地面积不断增加，草地、水域以及林地面积都出现了不同程度的减少。在20年间，天山北坡斑块形状总体趋向于不规则与复杂；景观的多样性指数和均匀度指数降低，各景观类型所占比例差异增大，景观异质性减弱；景观斑块的破碎化程度在增大。影响天山北坡景观格局变化的因素主要包括气候因子、人口因子以及经济因子，其中，气候因子主要影响着草地、水域、林地等天然土地利用类型的景观格局，而人口因子、经济因子主要影响着耕地以及城乡建设用地的景观格局动态变化。研究区景观格局变化与经济发展水平、政策导向（投入）、人口等人为驱动因素密切相关，与气候变化等自然驱动因素密切程度较低。

天山北坡景观格局及其变化往往是多种驱动因素共同作用的结果，其中人口、经济、政策等人文因素以及气温、降水等自然因素对景观格局的影响较显著。国内外学者在景观格局驱动力方面已做了大量的研究，采用的方法主要包括定性分析法与定量分析法，而定量分析中比较常用的包括主成分分析法、相关分析法等，课题组采用主成分分析法与相关分析法2种相结合的分析方法，分别从单个景观类型以及整体景观格局2个水平上对天山北坡的景观格局驱动机制进行了初步分析。2种方法均表明，人口、经济等人为因素对研究区景观格局产生了重要的影响，尤其是对研究区整体景观格局变化影响更深刻；而气温、降水等自然因素对单一景观类型的影响较大，对整体景观格局的影响程度低，这与以往的研究结论基本相吻合。

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