重点区域林地时空变化特征及驱动力分析

2021-03-20崔绿园邓晓娟楚晶晶

中国农业大学学报 2021年3期

崔绿园李晶邓晓娟王媛楚晶晶

(1.中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院，北京 100083；2.中国国土勘测规划院自然资源部土地利用重点实验室，北京 100035)

林地在区域和全球的生态系统过程中扮演重要的角色[1]，合理开发和利用林地资源，关系到国家生态文明建设和社会经济的可持续发展[2]。十九大报告指出，坚持人与自然和谐共生[3]，必须树立和践行“绿水青山就是金山银山”的理念。林地是重要的生态资源，是绿水青山的重要组成部分。自20世纪90年代始，我国开展造林绿化、退耕还林工程，增加了生态用地的面积[4-5]，但同时经济快速发展导致大面积的毁林开垦和林地征占，消耗了很多的优质林地，林地的保护和修复工作面临着巨大挑战。

基于遥感数据分析林地的时空变化特征已成为目前土地利用研究的重点。国内外的研究大多数都聚焦在区域尺度的土地利用/覆盖变化[6-7]、林地数量变化以及森林干扰遥感监测[8]等方面，传统林地变化对比分析研究时间跨度大但数据量较少[9]，针对长时序变化分析的研究较少，而且多数研究仅关注了某个特定区域的短时间内的林地变化[10-11]，且林地变化的分析未聚焦到像元尺度，林地变化轨迹特征分析较少。同时，我国林地的分布空间差异大，不同地理位置的空间特征差异使得挖掘变化的内在原因以便因地制宜的制定相关政策尤为重要[12]。

本研究利用遥感监测数据和社会经济等数据，通过土地利用变化动态度、转移矩阵模型、核密度估计及主成分分析等方法，分别进行林地变化数量特征、转移特征、分布特征等长时序时空特征分析，并从社会经济方面进行林地变化驱动力分析，从像元尺度揭示3 个典型省(自治区)林地变化轨迹特征、驱动力和异同点等，本研究成果旨在深入分析林地的变化特征和驱动力，以期为生态用地保护修复和林业可持续发展政策制定提供理论参考和数据支撑。

1 研究区概况与数据获取

1.1 研究区选取

根据2009—2013年森林资源二类调查数据，以省级区划为单位选取东北林区、南方林区、西南林区中林地面积占辖区比例最高的3 个省(自治区)，即黑龙江省、广西壮族自治区和云南省，进行长时序的林地变化特征和驱动力分析，并比较林地变化的异同点。

1.2 数据获取

所用数据包括遥感数据、矢量图形和社会经济数据3 类。其中，遥感数据使用资源环境数据云平台(www.resdc.cn/)提供的中国土地利用遥感监测数据产品，该产品的土地利用分类精度可满足本研究的分类要求，该平台每隔5 年或10 年提供一期数据产品。基于可获取的遥感数据，本研究中，使用1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年共7 期数据进行分析。矢量图形数据使用资源环境数据云平台(www.resdc.cn/)提供的2015年中国县级行政边界数据。社会经济数据来自于黑龙江、广西、云南统计年鉴。

2 研究方法

参考土地利用现状分类和土地利用/土地覆盖遥感监测分类体系划分林地土地利用类型，在此基础上分析3 省(自治区)的林地变化过程和变化驱动力。本研究的技术路线见图1。

2.1 林地土地利用类型划分

2.2 林地利用变化动态度

一定时期内林地的变化速度和变化幅度用林地利用动态度表示[17]，计算公式如下：

(1)

式中：K为研究区域监测时段林地的年变化率；Si、Sj为监测开始和结束时林地的面积，万hm2；T为研究时长，年。

2.3 聚类分析

采用K-means算法[18]进行聚类分析，将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。首先以3 省(自治区)各县级行政单位的林地面积占相应辖区面积比为聚类样本进行聚类分析，其中，黑龙江、广西、云南的样本数依次为86、120、126；然后，将得到的聚类结果按照变化趋势分成基本不变、有下降趋势和有上升趋势3类。3省(自治区)林地变化过程再以像元为单位进行林地变化轨迹聚类分析，在所有研究的35年时段内，林地和非林地的转化方式较为复杂，主要有以下3种：1)保持原地类不变化；2)某1年变为其他地类后不再变化；3)有2次以上不同地类相互转化，本研究将该种转化方式称为波动转化。因此林地和非林地的转化类型进一步分成8种类型，分别为：持续林地、持续非林地、林地转化为非林地、非林地转化为林地、林地波动转化为林地、林地波动转化为非林地、非林地波动转化为林地、非林地波动转化为非林地。

图1 本研究技术路线图

表1 林地类型划分

2.4 林地转移特征

应用研究初期(1980年)和末期(2015年)的土地利用遥感数据，构建土地利用转移矩阵[19]，用来度量林地的转入和转出，其数学表达式如下：

(2)

式中：Aij为研究初期与研究末期的土地利用状态；n为土地利用类型个数。

2.5 核密度估计

核密度估计[20]被采用研究林地在空间上的分布以及在不同空间位置的概率分布。核密度估计常被用于进行空间栅格探测研究，利用空间平滑对点状数据进行密度分析，计算公式如下：

(3)

式中：f(x)为地点x处的核密度估计；n为样本数；hn为带宽，即搜索半径；k为核函数；(x-xi)为地点x到样本点xi的距离。为使3省(自治区)的核密度估计有可比性，经多次尝试，使用30 km搜索半径为最佳，本研究中使用自然断点分类法将林地空间核密度值分为：低值区、较低值区、中值区、较高值区、高值区。

“奶娘踩罡”在整个舞蹈过程中，且歌且舞，舞曲曲谱中反复出现13|16|653|5……和35|15|51|3……这样的旋律，与畲歌常用衬音“哈噜噜”极为相似，因而富有畲歌韵味。[4]这些畲族民歌（歌言）与舞蹈配乐伴奏都大量出现并且重复的旋律与节奏，可以加入到音乐专业必修课视唱练耳、钢琴基础与即兴伴奏的教学中。

2.6 主成分分析

林地变化与自然环境、人类活动息息相关，但由于自然因素在整体大环境中控制着林地变化，而社会经济因素是在较短的时间内影响林地变化的主要外部驱动力，因此本研究侧重研究3 省(自治区)林地变化的社会经济驱动力。结合3 省(自治区)实际情况和现有资料，选取城镇化率(X1)、第一产业产值(X2)、第二产业产值(X3)、第三产业产值(X4)、人均生产总值(X5)、固定资产投资额(X6)、铁路网密度(X7)、公路网密度(X8)、普通高等学校数(X9)共9个社会经济指标，与有林地面积(Y1)、灌木林地面积(Y2)、疏林地面积(Y3)、其他林地面积(Y4)4个因变量，在SPSS软件中进行主成分分析，基于主成分分析结果计算各年林地变化的驱动因子综合得分，再构建多元逐步回归模型[21]，找出影响黑龙江、广西和云南林地变化的主要社会驱动因素。驱动因子综合得分计算公式如下：

(4)

式中：F为驱动因子综合得分；F1、F2分别为主成分分析中2 个主成分的得分；F1con、F2con分别为对应主成分的方差贡献率。

3 结果与分析

3.1 林地变化数量分析

1980—2015年，林地面积占辖区比例大小排序始终为广西>云南>黑龙江，林地面积减少量从大到小分别为黑龙江(116.15 万hm2)、云南(10.37 万hm2)、广西(3.14 万hm2)。从林地内部主要构成看3 省(自治区)林地构成差别也很大：黑龙江林地多为有林地和灌木林地，两者面积比约为9∶1；广西林地多为有林地、灌木林地和疏林地，面积比约为6∶2∶2；云南林地多为有林地、灌木林地和疏林地，三者面积比约为4∶4∶2。林地利用动态度和变化量见表2，由表2可知：黑龙江监测期内7个阶段林地利用动态度均<0，动态度绝对值有减小趋势，自2000年起林地减少量在10 万hm2以内；广西在1990—1995年、2000—2005年和2005—2010年动态度均>0，其均值为0.23%，林地有小幅增加，主要来源于疏林地(0.32%)和其他林地(3.73%)，2010—2015年林地减少6.80 万hm2，减少量最大；云南仅1990—1995年、2005—2010年林地利用动态度>0，前一阶段变化贡献来源于灌木林地(0.03%)、疏林地(0.05%)和其他林地(0.02%)，后一阶段变化贡献来自于其他林地(4.25%)。3省(自治区)发生较大幅度波动变化的类型均为其他林地和有林地，2者包括人工林、用材林、各类园地，受到频繁人类活动的干扰，因此变化最为突出。

表2 3 省(自治区)林地变化动态度和变化量

通过对3省(自治区)各区县的林地面积占各辖区比进行K-means聚类分析(表3)，黑龙江、广西和云南均有超过30%的区县林地面积呈上升趋势，而呈下降趋势的区县个数占比分别为12.79%、23.33% 和24.60%，3 省(自治区)约有30%～50%的区县林地面积基本无变化。但由于林地面积的减少程度高于增加的幅度，因此3 省(自治区)的林地整体面积仍呈下降趋势。

表3 3 省(自治区)各区县的林地面积占各辖区比聚类分析

3.2 林地转移特征分析

利用转移矩阵可以揭示林地发生数量变化的转移轨迹，结果见表4。结果表明：1)黑龙江林地净减少116.15 万hm2，占1980年林地面积的5.34%，其中多为有林地和灌木林地的转出，林地转为耕地、草地面积依次占转出面积的82.72%和13.72%；林地主要来源是草地、耕地和水域，占转入面积比分别为57.45%、28.04%和13.43%。2)广西林地净减少3.14 万hm2，占1980年林地面积的0.20%，其中多为有林地和疏林地的转出，林地转为耕地、草地面积依次占转出面积的 60.81% 和30.62%；林地主要来源是耕地和草地，占转入面积比分别为 61.64% 和31.19%。3)云南林地净减少10.37 万hm2，占1980年林地面积的0.47%，其中多为有林地和灌木林地的转出，林地转为耕地、草地面积依次占转出面积的41.99%、54.82%；林地主要来源是草地和耕地，占转入面积比分别为53.89%和44.11%。3省(自治区)的林地二级类型中有林地的变化最为明显且均呈减少特征，且耕地和草地与林地之间的转入转出关系密切。

3.3 林地变化时序轨迹特征分析

图2为3省(自治区)林地变化轨迹的聚类分析结果，该结果为像元尺度上的林地数量变化轨迹，并根据像元变化的方式进行分类别展示。1980—2015年，黑龙江省域范围44.16%的面积为非林地，集中在黑龙江东部和西部，38.12%为持续林地且在区域中呈斜对角线分布，林地与非林地之间的转换多发生在持续林地和持续非林地的交界处，且以波动变化成为原地类为主，黑龙江并未发生大面积的林地、非林地转化，林地转化成非林地的面积占2.92%，在2 种地类之间波动转化区域不足1%。广西有51.72%的面积保持为林地，未形成大面积连片分布，20.42%为持续非林地，13.66%的面积由林地转为非林地，13.59%由非林地转化为林地，发生波动变化区域不足1%。云南持续林地占比最多，为41.29%，27.24%为持续非林地，林地和非林地相互转化区域较多，其中14.60%由林地波动转化为非林地，14.51%由非林地波动转化为林地。综上，云南地类转化以波动变化为主，变化期间受扰动地类不稳定，而黑龙江、广西的地类转化则较为直接，地类变化后未发生2次变动。

表4 1980—2015年3 省(自治区)林地变化转移矩阵Table 4 Transfer matrix of forest land change in three provinces (autonomous region) from 1980 to 2015 万hm2

图2 1980—2015年3省(自治区)林地-非林地转化类型

3.4 林地空间分布特征分析

图3为从整体空间上展示35 年研究区间内，重点区域林地的核密度变化特征。由图3可见：1)1980—2015年，黑龙江林地分布无大规模改变，沿西北—东南成林地斑块条状分布，高值区1980—1990年小幅度增加，1995年后小幅度减少，1995—2000年连片分布较高值区出现断裂成为中值区，并一直持续到2015年，中值区大幅度扩张出现在1990年、1995年和2005年，2000年林地缩小出现较低值区；2)广西林地空间分布无大规模变化，分布特点为四周高、中间低，以较高值区连片分布为主，高值区较为分散，较低值区分布少，较高值区自1990年开始面积缩小，较低值区1980—2015年呈扩张—缩小—扩张变化，2000年出现了小范围的中值区并逐渐扩大；3)云南林地空间分布无大范围改变，分布特点为西北、西南、东南方向高，东北方向低，高值区未成大面积连片分布，较低值、低值区分布少，总体的林地分布较为广泛，1980—2015年，高值区逐渐缩小，2000年时出现断裂成为较高值区，较高值区逐渐缩小自1995年起逐渐被中值区取代，1995年后低值区出现并扩张；4)3个省(自治区)的林地在空间分布上都未有大规模改变，主要表现为较高值区的缩小和较低值区的扩张。

3.5 林地变化驱动力分析

基于上述林地时空变化特征分析结果，进一步分析影响林地变化特征的驱动力。由表5可知：黑龙江林地二级类型与城镇化率相关性强，其中有林地受城镇扩张的影响大，与城镇化率、经济发展水平、铁路网密度显著相关，其他二级类型与除城镇化率之外的社会经济因子相关性不显著。广西疏林地和其他林地与社会经济因子的相关性显著，以第二产业产值、第三产业产值、人均生产总值为主的经济发展水平是广西林地变化的社会经济驱动因子。云南林地与第二产业产值、人均生产总值极显著相关，经济发展水平是云南的主要社会经济驱动因子。

经过主成分变换，黑龙江、广西和云南前2 个主成分的累计贡献率分别达到95.852%、98.274%、94.229%，第一、二主成分包含绝大部分的信息。3 个省(自治区)的第一、二主成分载荷具有一个共同特点：第一主成分在经济发展水平(X2、X4、X5、X6)和交通发展水平(X8)上具有较高载荷，第二主成分中城镇化率(X1)具有较高载荷，因此经济发展水平、交通发展水平和城镇化发展水平是影响林地变化的主要驱动因素。3 个省(自治区)的驱动力综合得分变化图如图4，3 个省(自治区)的驱动力综合得分总体都呈波动增加趋势，并在2015年均趋于0.6～1.0。黑龙江1980—2005年间驱动力综合得分有小幅度的下降，之后呈逐渐上升趋势，说明对于黑龙江，林地变化的驱动力作用在波动上升；广西的驱动力和云南的驱动力均呈现上升趋势，广西驱动力得分上升的幅度更大，说明社会经济因子对林地变化的驱动力呈增加态势。

图3 1980—2015年黑龙江、广西和云南林地核密度分析

基于相关性和主成分分析结果，将因变量3 个省(自治区)各林地二级类型面积Yi(i=1,2,3,4)和自变量各类驱动因子Xi(i=1，2，…，9)，进行多元逐步回归分析(表6)。在进行多元逐步回归分析中，由于有些自变量对因变量没有足够的影响力或者该变量对其他因变量产生明显的共线性，因此有些林地二级类型(广西有林地和云南灌木林地)未生成多元逐步回归模型。

综上，1980—2015年，社会经济因素对3 个省(自治区)林地的影响呈增加态势，黑龙江林地变化主要驱动力是城镇化发展水平，广西林地变化主要驱动力是经济和交通发展水平，云南林地变化主要驱动力是经济发展水平。社会经济的快速发展侵蚀林业用地不可避免，城镇化进程加快使得林地的保护力度有所下降而且建设用地也必然会侵占林业用地。自1978年后，我国林业政策从“木材生产为中心”的政策理念朝着“林业经济效益与生态效益并重”的政策理念演变，林业重点工程开始大面积实施，在1990—2000年这段时间内林地的面积是有一定的增加的，但35 年来自然条件的改变和经济发展建设以及人口的快速增长也逐步消耗着林地资源。因此，在接下来的林业工作中，重点应为：抓好新造林，增加森林面积，管好现有林，提高森林质量，注重经济效益、生态效益、社会效益的统一，实现林业的长远发展。