基于地形梯度的贵州乌江流域土地利用时空演变分析

2020-12-02刘纯军周国富黄启芬周宇洋

贵州师范大学学报（自然科学版） 2020年6期

刘纯军,周国富,黄启芬,雷嫦,周宇洋,张娜

(贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳 550001)

0 引言

土地利用/覆被变化(LUCC)作为全球变化研究的重要组成部分，在全球环境变化过程中一直扮演着非常重要的角色[1-3]，其中，土地利用/覆被变化的驱动力一直是国内外研究热点。地形因子作为自然驱动因素中的重要组成部分，影响着物质迁移、能量转换以及光、热、水、土的分布情况，从而直接或间接的影响着土地利用的空间格局[4]。例如高程决定了区域的温度与光照状况，坡度影响着区域的土壤保持与水源涵养能力[5]，而区域的日照时数、太阳辐射强度则与坡向密切相关[6]。目前，国内外针对土地利用的地形梯度特征的研究多借助DEM(Digital elevation model)数据提取地形因子，包括高程、坡度、坡向、坡度变率以及将高程与坡度结合成地形位指数，探讨不同地形梯度下土地利用的变化情况。其研究对象主要涵盖以下3个方面：1)行政区域，例如贵州省[7]、哈尔滨市[8]、河北省怀来县[9]、韶关市大塘镇[10]等；2)自然区域，例如太行山[11]、鄱阳湖区[12]、滇池流域[13]、浅山丘陵区[14]等；3)经济区域，例如环津京贫困带[15]、长江中游经济带[16]、皖南地区[17]等，而基于地形梯度效应，分析典型喀斯特地区流域的土地利用变化时空特征尚不多见。

乌江流域地处西南岩溶区中心，是典型的喀斯特区与石漠化区，同时也是《全国生态功能区划》划定的水源涵养区与土壤保持区，流域以其地理背景的独特性成为各学科研究的热点区域。有关乌江流域土地利用的研究，国内学者一直紧跟研究热点。早在20世纪90年代，李久林[18]就探讨了乌江流域的土地利用现状特征以及存在的若干问题，但研究以定性描述为主；21世纪初，国内学者开展的相关研究多从土地利用的视角出发，探讨乌江流域的土壤侵蚀[19]、生态脆弱性[20]、生态系统服务价值[21]以及生态风险评价[22]等。目前，学术界尚未见到乌江流域土地利用时空变化特征的系统研究。因此，本文以贵州省乌江流域为例，基于1990年、2000年、2010年与2017年土地利用数据，系统研究流域在不同地形因子下的土地利用变化特征，以期为流域的生态文明建设与土地资源的可持续利用提供科学依据。

1 研究区概况

贵州省乌江流域(以下简称“乌江流域”)位于云贵高原的东部(26°15′N～29°21′N，104°31′E～108°79′E)，是贵州省境内最大的流域，流域面积66 875.43 km2，是典型的喀斯特地区，流域内以丘陵与山地为主。乌江发源于威宁县盐仓镇西南，其干流从河源至化屋基为上游，化屋基至思南为中游，思南至重庆涪陵为下游。流域地势呈西南高、东北低。乌江流域属亚热带高原季风湿润气候，植被类型以常绿针叶林以及常绿阔叶林为主[23]，主要土壤类型有黄壤、石灰土与水稻土。流域年平均气温为13～18 ℃，平均降雨量800～1 600 mm。

图1 研究区域地理位置图Fig.1 Geographical location of the study area

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文选取乌江流域1990年、2000年、2010年以及2017年4期土地利用数据作为基础数据，其中2000年与2010年土地利用数据源于“贵州省生态环境十年( 2000—2010) 变化遥感调查与评估”，1990年与2017年土地利用数据在2000年与2010年数据的基础上，采用ENVI 5.3对Landsat TM/OLI遥感影像(来源于地理空间数据云：http://www.gscloud.cn)进行监督分类以及目视解译获得，最后运用Goole Earth进行校正，空间分辨率30 m×30 m。土地利用分类参照国际IGBP的LUCC分类，将研究区的土地利用分类系统分为耕地、林地、草地、水域、未利用地、建设用地6个一级分类。DEM数据精度为30m×30 m，来源于地理空间数据云。

2.2 研究方法

2.2.1 地形位指数

地形位是通过地理信息模型建模，综合了高程与坡度信息的复合地形因子[24]，引入该指数可以很好地解决单一地形因子(高程、坡度)的空间分析无法体现地形条件对景观分布的综合影响这一问题，其表达式为：

(1)

2.2.2 分布指数

分布指数作为一个无量纲指数，可以消除面积差异所带来的量纲影响，并且反映土地利用类型在不同梯度上的分布特征，其表达式为[24]：

(2)

式中：P为分布指数，Sie为第i种土地利用类型在e地形因子等级下的面积，Si为第i种土地利用类型的总面积，Se为e地形因子级别区的面积，S为研究区总面积。

若P>1，该土地利用类型i在e地形因子等级下呈优势分布，P值越大，优势度越高；反之，则呈劣势分布，P值越小，优势度越低；P=1，则说明地类i在e地形因子等级上的比重与研究区该地类的比重相等。

2.2.3 土地利用多样性指数

多样性指数可定量反映研究区内各土地利用组成在不同地形梯度上的多样性特征，即所有分类单元在不同地形梯度上的均匀程度，其表达式为[25]：

(3)

式中：Yh为土地利用多样性指数；Pi为第i种土地利用类型所占面积的比例；n为土地利用类型的数目，表示研究区土地利用类型的相对多度。

多样性指数的值域为[0,1]，若值趋近于1，则说明研究区内所有土地利用类型分布均匀，反之，则说明各土地利用类型分布均匀度较差，有某一类或少数几类地类挤占其它地类的面积。

2.2.4 土地利用程度综合指数

为定量研究土地利用程度地形分异特征，引入土地利用程度综合指数，指数的大小可反映土地利用程度高低。参照庄大方等[26]学者的研究成果，将土地利用程度分为4级并分别赋值(表1)，表达式为：

表1 土地利用程度分级赋值表Tab.1 The land use degree classification index assignment

La∈[100,400]

(4)

式中：La为土地利用程度综合知识；Ai为是第i种土地利用类型分级指数；Ci为第i种土地利用类型所占比例。

本文在分析乌江流域不同地形梯度上的土地利用变化特征之前，将研究区的高程图、坡度图与地形位图结合研究区的实际情况进行分级。其中坡度分级按照水利部提出的分级标准：0～5°、5～8°、8～15°、15～25°、25～35°、>35°；同时将高程与地形位相应的分成6级。然后，通过ArcGIS 10.2的Spatial Analyst工具将研究区4期土地利用数据分别与高程图、坡度图与地形位图叠加获取研究区不同地形因子下各土地利用类型的分布情况，最后进行统计汇总，探讨研究区土地利用在不同梯度上的分布及变化规律。

3 结果与分析

3.1 乌江流域土地利用数量变化分析

乌江流域1990—2017年不同地类所占比重差异明显(表2)。纵观乌江流域1990年、2000年、2010年、2017年4个时期，林地、耕地、草地是流域内分布的主要土地利用类型，其中林地面积最大，耕地面积次之，草地所占比重较少，三者面积之和占流域土地总面积的比例分别为99.15%、99.12%、98.7%、96.72%，总体呈现下降的趋势。建设用地与水域面积均呈上升趋势，两者面积之和所占比重从1990年的0.84%上升到2017年的3.27%。未利用地由于本身基数较小，四个时期的面积所占比重为均为0.01%。

表2 乌江流域不同年份土地利用变化Tab.2 Land use change in Wujiang River Basin among different years

1990—2017年，乌江流域地类的变化可分为2个阶段：第一阶段是1990—2000年，该阶段耕地与草地的面积不断增加，分别增加了1 676.46 km2与276.92 km2，比重增加了2.51与0.41%；林地面积降低了1 975.96 km2，比重下降了2.95%。第二阶段是2000—2017年，该阶段耕地与草地的面积开始下降，分别下降了956.96 km2与2 000.34 km2，比重下降了1.43%与2.99%；林地面积增加了1 356.25 km2，比重增加了2.02%。水域与建设用地面积27年来持续增加，其中在2000—2017年增加幅度较大。未利用地面积减少，但减少幅度较小。上述分析表明：自2002年以来，贵州省实施的退耕还林等相关措施对于乌江流域的土地利用变化模式产生了重要影响。

3.2 乌江流域土地利用地形梯度分析

3.2.1 高程梯度带下土地利用变化的分布特征

1990—2017年，乌江流域不同高程分级下的土地利用分布呈现出先增后减的变化特征(表3)。流域土地利用在高程1 000～1 300 m梯度分布的面积所占比重最大，为29.54%；随后降至高程大于1 900 m梯度的5.9%，所占比重最少。从各地类来看(图3)，耕地、林地主要分布在高程700～1 000 m、1 000～1 300 m梯度，其中耕地2017年在两个高程梯度的占比分别为28.05%、29.18%，林地占比分别为31.58%、30.28%，两者出现的峰值在不同的高程梯度；草地集中分布在高程1 000～1 300 m、1 300～1 600 m梯度，2017年在2个高程梯度的占比分别为25.36%、29.18%，峰值出现在高程1 300～1 600 m梯度；建设用地与水域峰值相同，出现在高程1 000～1 300 m梯度，两者2017年的峰值占比分别为54.31%、45.06%，未利用地的峰值出现在高程1 300～1 600 m梯度，为68.32%。整体上看，乌江流域各地类变化呈现出先增后减的变化特征，各地类的峰值出现在不同高程梯度上。

表3 地形因子分级及面积比例Tab.3 Classification and Area Proportion of terrain factors

图4为乌江流域不同高程梯度的土地利用类型的分布指数变化情况。高程205～700 m梯度主要分布的地类为耕地与水域，其分布指数均大于1，说明两者在该区域具有分布优势，是该区域土地利用的主导方式；高程700～1 000 m梯度的耕地、林地、水域的分布指数大于1，占据优势地位；建设用地、耕地、林地、水域在高程1 000～1 300 m梯度分布指数大于1，具有分布优势；随着高程的增加，耕地、水域与建设用地受到海拔的影响越明显，优势度不断下降，而草地的优势度不断增加，在高程1 300 m以上的区域都具有分布优势；未利用地的分布指数仅在高程1 300～1 600 m梯度的区域大于1，具有分布优势。由此可见，高程对耕地与水域的分布影响较大，低海拔的区域地理环境与水土资源条件更有利于人类从事各种生产活动。

图2 研究区高程、坡度、地形位指数图Fig.2 Maps of altitude, slope and terrain niche index in study area

图3 土地利用结构的高程梯度分布Fig.3 Altitude gradient distribution of land use structure

图4 1990—2017年土地利用类型在个高程梯度上的分布指数Fig.4 Altitude gradient distribution index index of land use types from 1990 to 2017

3.2.2 坡度梯度带下土地利用变化的分布特征

1990—2017年，乌江流域不同坡度分级下土地利用变化表现出先增后减的特征(表3)。流域土地利用在坡度15～25°梯度下分布的面积达到最大，占比为32.2%，随后降至坡度大于35°梯度下的6.62%，占比为最低。从各地类来看(图5)，耕地、林地、草地与未利用地主要分布在坡度8～15°、15～25°梯度，其中耕地在2017年2个坡度梯度的占比分别为32.05%、29.64%；林地与草地的峰值出现在坡度15～25°梯度，两者2017年的峰值分别为34.49%、33.39%；未利用地的峰值在2017年发生了改变，出现在坡度8～15°梯度，为34.81%，其余3个时期均在坡度梯度15～25°，未利用地4个时期峰值的变化幅度不大；建设用地与水域的变化特征相同，表现为减少-增加-减少，两者的峰值出现在坡度8～15°，2017年两者面积占比分别为34.6%、27.13%。

图5 土地利用结构的坡度梯度分布Fig.5 Slope gradient distribution of land use structure

图6为乌江流域不同坡度梯度的土地利用类型的分布指数变化情况。乌江流域坡度0～15°梯度下主要分布的地类包括建设用地、耕地、水域以及未利用地，其分布指数大于1，在该区域具有分布优势；林地与草地在坡度15°以上的区域分布指数大于1，具有分布优势。随着坡度的增加，建设用地、耕地、水域以及未利用地的优势度在降低，而草地与林地的优势度在增加。说明坡度对建设用地、耕地、水域以及未利用地的影响较大，而林地与草地对坡度的限制条件具有较强的适应性；另一方面流域内近年来响应国家生态文明建设要求，实施的退耕还林还草工程、石漠化治理工程等政策有了切实效果。

图6 1990—2017年土地利用类型在坡度梯度上的分布指数Fig.6 Slope gradient distribution index of land use types from 1990 to 2017

3.2.3 地形梯度带下土地利用变化的分布特征

图7体现了乌江流域1990—2017年土地利用类型地形位梯度的差异。在地形位1～3级别区，耕地与建设用地的分布指数大于1，处优势分布区域，林地与草地分布指数在该区间小于1，处劣势分布区域；在地形位等级4～6级别区，耕地与建设用地的分布指数小于1，林地与草地分布指数在该区间大于1。未利用地在3～5级地形位梯度区间具有分布优势，其中分布指数在4级地形位达到最大，水域的优势分布区在1990—2000年为1～3级别区，在2010—2017年为1～2级别区。总体上看，耕地增加、建设用地与水域的优势度随地形位等级的增加而降低，林地与草地的优势度随地形位等级的增加而减少，未利用的分布指数表现出先增加后减少的变化特征。

图7 1990—2017年土地利用类型在地形位梯度上的分布指数Fig.7 Terrain index gradient distribution index index of land use types from 1990 to 2017

从时点上看，1990—2017年乌江流域林地在4～6级别区分布指数呈增大趋势，在1～3级别区呈降低趋势，但变化幅度不大，说明以自然为主导的生态类型的优势逐渐向更高范围扩展；耕地各地形位梯度的分布指数整体上呈现下降趋势，说明各地形位梯度上有地类挤占耕地面积；建设用地与水域在2～3级别区分布指数变小，在4～6级别区增大，说明乌江流域“县县通高速”等政策的实施、梯级电站等水利设施的建设对建设用地与水域的变化产生了重要影响；而未利用地与草地的分布指数变化特征不明显。

3.3 乌江流域土地多样性分析

1990—2017年，乌江流域土地利用多样性指数在地形位梯度上表现为逐步增大的变化特征(图8)。其中以地形位等级为1时，变化最为明显，从1990年的0.58增加到2017年的0.67；其余地形位梯度的多样性指数均有不同的增幅，这说明各个地形位梯度的土地利用类型构成趋向于均匀分布。此外，1990—2010年乌江流域的土地利用多样性指数表现为先增后减的特征，在地形位等级为2时达到最大，然后随着地形位梯度的增加呈现降低的趋势，2017年流域的多样性指数为4个时期最低，历年的多样性指数整体变化特征均是随着地形位梯度的增加而降低，主要是因为土地利用的多样性地形位等级具有较高的选择性与适应性，另一方面，流域的多样性指数变化特征也说明土地利用多样性丰富度主要分布于1～2级的地形位梯度。

图8 乌江流域地形梯度的土地利用多样性分析Fig.8 Land use diversity of terrain gradient in Wujiang River Basin

根据乌江流域1990—2017年土地利用多样性指数在地形位梯度上的变化特征可知，流域历年的土地利用类型分布均匀度集中分布于低地形位区间，原因是低地形梯度的区域地势平坦，海拔低、坡度小，城镇用地、农村居民地多集中分布于此，人口的集中分布有利于土地资源的开垦利用，使得土地利用多样性增加且分布均匀。此外，乌江流域历年的多样性指数在地形位等级为1～2时增加，在地形位等级为2～3时开始减少，说明地形位等级1～2与2～3是土地利用多样性的跨区。

3.4 乌江流域土地利用程度分析

1990—2017年，乌江流域土地利用程度综合指数在各地形位梯度上随着地形位的增加而逐渐降低(图9)。原因是高地形位的区域坡度大海拔高，影响了城镇的集聚，加之政府实施的异地扶贫搬迁等政策，使得人口相对稀少，导致土地资源的开发利用程度较低。另一方面，随着时间的推移，乌江流域历年的土地利用程度综合指数在地形位等级1～3级时逐步增大，而在地形位4～6级的区间指数的变化特征不明显，主要原因是流域内近年来实施的农业结构调整、新农村建设等政策集中在低地形位区域，致使人类对土地利用的扰动频繁。总体上，乌江流域的土地资源在各地形位梯度上的分布正在朝着合理、稳定的趋势发展。

图9 乌江流域地形梯度的土地利用程度Fig.9 Land use intensity of terrain gradient in Wujiang River Basin

4 讨论

结合研究区的实际情况，从自然因素、社会经济因素与政策因素3个方面探讨乌江流域土地利用在地形梯度上呈现空间分布差异性的原因。

从自然因素来看，研究区内高程700～1 600 m、坡度8～35°的区域分别占研究区总面积的76.62%、75.48%，这在很大程度上决定了研究区土地利用的整体分布格局。总体来看，与人类的生产生活息息相关的耕地、建设用地与水域在海拔低、坡度小的区域具有分布优势，而受人类活动干扰较小的海拔高、坡度大的区域是林地与草地的优势分布区，这就导致了人类的农业耕作、城镇的集聚以及工程建设等活动集中于低地形位等级的区域。因此，低地形位等级区域的土地利用多样性与土地利用程度均高于高地形位等级的区域。

从社会经济因素来看。根据贵州省第四次(1990年)、第五次(2000年)、第六次(2010年)人口普查数据，流域的乡村人口数分别为1 159万人、1 164万人、1 055万人，呈现先增后减的变化特征。乡村人口的流动主要发生在距离较远、高地形位(海拔高、坡度大)的区域向低地形位(海拔低、坡度小)的区域转移，这种转移引起耕地闲置，大面积的耕地撂荒，转换为草地与林地，因此高地形位的区域耕地分布指数变小，林地、草地的分布指数增大。而低地形位的区域流入大量的乡村人口则会引起住房需求增加，建设用地面积挤占耕地面积，人类扰动范围不断扩大，导致城镇化的迅速发展，直接或间接影响了低地形位区域土地利用变化模式，致使低地形位的区域土地利用的多样性丰富度增加以及土地利用的程度变高。综上所述，社会经济因素是乌江流域土地利用变化地形梯度效应形成的重要因素。

此外，流域实施的退耕还林还草工程、石漠化综合治理工程等生态治理工程对流域的土地利用结构及地形梯度效应的形成起着重要重用。在低地形梯度区域，建设用地规模向外扩张，挤占耕地面积，使得耕地面积减少；在高地形梯度区域，退耕还林还草工程与石漠化综合治理工程的实施，使得耕地面积向林地与草地转移，高地形位区域土地利用多样性单一、分布不均匀并且土地利用程度降低，但在一定程度上优化了高地形位区域的土地利用。