海岛土地利用变化与生态安全评价研究
——以舟山群岛为例
2021-04-16崔旺来陈梦圆钟海玥陈骏铃
崔旺来 陈梦圆 钟海玥 陈骏铃
(1.浙江海洋大学 经济与管理学院,浙江 舟山 316022;2.浙江海洋大学 海洋科学与技术学院,浙江 舟山 316022)
土地是人类生存和文明延续的物质条件,[1]海岛是国土中重要地理单元。[2]海岛生态系统因其区位特殊、空间隔离[3]和土地资源匮乏,[2,4]生态脆弱性特征显著。[5]海岛土地生态安全是国土安全的重要组成,更是维护国家海洋权益的重要保证。海岛地区快速的城市化和工业化进程,造成海岛土地生态系统平衡失调,严重影响海岛土地生态安全和可持续发展。[6]
土地生态安全研究已得到中外学者广泛关注,重点在评价指标体系、研究方法和研究尺度方面。评价指标体系主要有PSR 模型[7]、DPSIR 模型[8]、EES 模型[9],也有学者建立复合指标体系[10]。研究方法由定性转为定量,主要有综合评价法[11]、物元分析法[12]、BP 神经网络法[13]、突变级数模型法[14-15]、灰色关联投影模型法[16-17]、正态云模型法[18]、生态足迹模型法[19]、人工蜂群算法[20]等。研究尺度主要有区域[21-22]、省[23]、市[24]、县[25]。在这些研究中,DPSIR 模型可以反映驱动力、压力、状态等信息,但较难反映环境、经济、社会之间的关系,EES 模型可以反映环境、经济、社会之间的关系,但较难反映驱动力、压力、状态等信息,因此结合DPSIR 模型和EES 模型构建指标体系。综合评价法是使用广泛且较为成熟的方法,目前普遍采用该方法研究海岛土地生态安全。
由于海岛生态环境较陆地更为复杂,对海岛土地生态安全评价不能完全借鉴陆域土地生态安全评价指标体系。[16]学者已对菩提岛、舟山本岛、朱家尖岛、金塘岛、平潭岛、厦门岛等岛屿,开展了生态系统健康[26]、生态系统服务[27]、景观生态[28-32]、生态安全[33]、生态压力[34]等方向研究,从不同视角丰富了海岛土地生态安全研究,但多是将海岛视为一般陆地生态系统,鲜见结合土地覆被变化对海岛地区土地生态系统安全动态研究。但舟山群岛在城市化过程中,土地开发力度加强,了解土地利用现状和土地生态安全状况变得极为迫切。本文在获取舟山群岛1995—2017 年土地覆被变化基础上,构建基于DPSIR—EES 模型的海岛土地生态安全评价指标体系,运用多因素综合加权法计算各年份土地生态安全指数及其对应安全等级,通过障碍度模型识别影响土地生态安全的主要障碍因子,改进的Logistic 回归模型预测未来趋势,客观表征舟山群岛在不同时期土地生态安全状况,为案例区土地生态保护提供科学参考,为市域尺度土地资源管理决策提供依据,推进海岛治理体系和治理能力的现代化。
一、研究区域与数据来源
(一)研究区域概况
舟山群岛是中国最大的群岛,隶属浙江省舟山市,辖2 区2 县,具体见图1。2018 年总人口116.8×104人,其中渔农村人口约为 49.18×104人,占比42.77%。境域东西长约182km,南北宽约169km,总面积2.22×104km2,其中陆地面积1 458.76 km2,高度一般为海拔100—400m,山地丘陵地形广布,适宜开发的土地资源较为稀缺。随着长江经济带和长江三角洲城市群建设的持续推进,舟山群岛土地生态安全对长江经济带和长江三角洲城市群经济社会可持续发展具有长远影响。
图1 舟山群岛区域示意图
(二)数据来源与处理
本文遥感影像数据来源于美国地质调查局(https://earthexplorer.usgs.gov)和地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn),选取成像时间为1995 年、2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2017 年6 期12 景(覆盖整个研究区域)的Landsat TM、ETM+、OIL 影像,分辨率为30m,轨道号为117/39 和118/39,云量均小于5%;经济社会发展数据来源于《舟山年鉴(1995—2017)》 《舟山市统计年鉴(1997—2018)》 《浙江省统计年鉴(1996—2018)》和《浙江省国民经济和社会发展统计公报(1995—2018)》。遥感影像借助ENVI 和ArcGIS处理,经济社会发展数据借助SPSS、Excel、Matlab 处理。1995 年的水资源总量和2015 年的渔农民人均纯收入数据缺失采用均值插补和灰度预测模型进行补缺。
二、研究方法
本文主要运用土地利用动态指数反映土地利用变化状况,DPSIR-EES 模型构建评价指标体系,多因素综合加权法评价土地生态安全状况,障碍度模型识别主要障碍因子,改进的Logistic 模型进行土地生态安全预测。
(一)土地利用分类处理
①影像预处理。鉴于下载的TM影像存在拼接缝,首先需要进行拼接缝的消除,然后对其进行辐射定标、大气校正、拼接和裁剪。②海岛边界提取。通过水体指数筛选大部分的水体信息,并对部分区域进行手动修改。③监督分类。根据舟山群岛实际情况,对建筑用地、林地、草地/耕地、水体、滩涂和裸土分别选择样本,分离性达到要求后,采用最大似然法进行分类处理。④分类后处理。⑤精度评价。通过选择验证样本,借助Google Earth 对分类结果进行检验。Kappa 系数分别为:87%、90%、84%、88%、85%、91%,基本满足精度要求。⑥结果统计与分析。利用像元空间尺寸数据计算各类地物的面积和比重,并将分类结果制作专题地图。
土地利用动态指数主要反映在特定区域和特定时间范围内单一土地利用类型面积变化程度,[35-36]可以直观呈现区域某种土地利用类型的结构变化及其趋势。计算公式:
式中:K 为土地利用变化率,取值范围[-1,1]; Ua为土地利用类型面积初始值,Ub为土地利用类型面积期末值;T 为研究年份跨度(a)。当K >0 时,表示该类土地利用类型的面积呈增加趋势;当K <0 时,表示该类土地利用类型的面积呈减少趋势。
(二)评价指标体系构建
评价指标体系表征评价对象各方面特性及其相互联系,评价指标选取对评价结果起着至关重要的作用,采用适合的评价模型是保证土地生态安全评价结果科学性和可靠性的基本前提。有机融合DPSIR 和EES 模型优点,构建DPSIR-EES 模型,基于已有研究成果[37-38]和数据可获得性,遵循指标选取的科学性、代表性、针对性和可操作性等原则,建立舟山群岛土地生态安全评价指标体系,具体见表1。
表 1 舟山群岛土地生态安全评价指标体系及权重
续表
(三)多因素综合加权法
多因素综合加权法主要通过各项指标标准值和相应权重计算评价对象的目标值,因此需要处理数据和确定权重。首先,采用归一化法预处理数据。正向指标数值大于标准数值为安全,负向指标数值低于阈值为安全;其次,确定指标权重。为避免主观因素对评价结果造成偏差,采用熵权法确定各指标权重;最后,根据各指标的安全指数和权重,加权计算土地生态安全指数,具体计算公式为[39]:
式中:LES 为研究年份土地生态安全综合指数,x'ij为第j 个指标的安全指数,Wj为第j 项评价指标的熵权,m 为指标的总个数。
土地生态安全状态标准区间的划定尚未形成固定标准,参考已有研究成果[33,38],并结合区域实际,将土地生态安全指数(0~1)划分为5 个等级,具体等级划分标准见表2。
表 2 土地生态安全等级划分标准
(四)障碍度模型
对区域生态安全指数定量分析,可以动态了解该区域生态安全状况。但精准识别土地生态安全的主要障碍因子,需要借助障碍度模型进行诊断。计算公式为[7,40]:
式中:指标偏离度 Fij表示第 i 年第 j 个指标与其理想值之间的差距,用1 与各指标安全指数差值表示;障碍度 Oij为第 i 年第 j 个指标对该年土地生态安全影响程度;贡献度 Ij为第 j 个指标对总目标影响程度,用指标权重 Wj表示,Uij表示准则层障碍度。
(五) 改进的Logistic 模型
Logistic 模型研究二分类及多分类变量之间非线性关系,对有界增长曲线具有较好的描述性,且计算较为简单、经济含义表现明显,已在预测学、经济学和医学等领域得到广泛应用。通过对传统的Logistic 模型进行改进,用Matlab 拟合得到预测模型,即改进的Logistic 模型,此时判定系数R2=1,模型拟合度好,模型方程为:
Y 表示土地生态安全指数预测值,x 表示所代表的年份。
三、结果与分析
(一)舟山群岛土地利用变化
通过对舟山群岛遥感影像解译,得到研究区1995、2000、2005、2010、2015 和2017 年土地利用空间格局,具体见图2,以及土地利用变化,具体见表3。海岛建设用地比重持续上升,2005—2017 年尤为明显,从14.22%上升至24.57%。连片草地/耕地被建设用地侵占,草地/耕地面积占比从1995 年的51.84%下降至2010 年的最低值26.85%,2015—2017 年比重有所回升。林地面积在2010—2015 年波动较为明显,面积约下降16hm2,但总体占比维持在30%~35%。裸土面积在2010 年到达峰值81.60hm2,其余年份均呈现下降趋势,且在2010—2015 年下降幅度极为明显。滩涂面积较小且整体处于减少状态。
表3 1995—2017 年舟山群岛土地利用变化
续表
图2 舟山群岛1995、2000、2005、2010、2015 和2017 年土地利用分类图
舟山群岛在1995—2017 年的海岛开发利用活动中受影响最大的海岛是舟山本岛。在土地利用类型上,对草地/耕地影响最大,其次是林地和滩涂,且上述用地减少均由建设用地增加导致。这与研究区域的现实情况较为符合。首先,舟山本岛是舟山群岛人口最为密集的区域,住宅用地和相应的配套设施建设占用了大量原处于较为自然状态的土地;其次,舟山群岛具有一定面积的滩涂,城市建设开展的围填海工程占用了一定面积的滩涂区域,最终也变为建设用地。海岛建设用地需求持续扩大与海岛土地资源稀缺的矛盾,导致林地、草地/耕地等减少。
(二)舟山群岛土地生态安全评价
1.土地生态安全综合评价
运用多因素综合加权法,得到1995—2017 年舟山群岛土地安全各准则层及各年份生态安全指数,具体见表4;各年份生态安全指数总体趋势图,具体见图3。图 3 显示,1995—2015 年舟山群岛土地生态安全总体呈现上升趋势, 2015—2017 年总体趋于稳定;1995—2017 年土地生态安全指数在0.2317-0.6382 间变化,土地生态安全等级由不安全上升到一般安全。根据安全指数的变化趋势,舟山群岛土地生态安全状况分为三个阶段:第一阶段为1995—2000 年,土地生态安全指数增长较为缓慢,处于0-0.3 之间,位于不安全等级;第二阶段为2000—2015 年,土地生态安全指数呈现直线上升趋势,且增幅较为明显,跨越了临界安全等级,且在2015 年达到一般安全等级,峰值达到0.6399;第三阶段为2015—2017 年,土地生态安全指数趋于小幅平稳下降,安全指数处于0.6-0.75 之间,且保持在一般安全等级。总体来看,1995—2017 年舟山群岛土地生态安全状态表现不佳,但生态安全得到逐步改善,反映出舟山群岛在严格执行海洋生态红线制度以及政府在生态环境保护和海上花园城建设上取得了显著成效。
表4 1995—2017 年舟山群岛土地生态安全状况
图3 1995—2017 年舟山群岛土地生态安全指数总体趋势
2.土地生态安全要素层指数
运用多因素综合加权法求得舟山群岛1995—2017 年土地生态安全各要素层的指数,具体见图4。
图4 1995—2017 年舟山群岛土地生态安全各要素层指数
(1)驱动力要素层指数。1995—2017 年,舟山群岛土地生态安全环境驱动力指数呈现先下降后上升趋势,环境驱动力指数从0.0197 下降到0.0025,再触底反弹缓慢上升到0.0378;经济驱动力指数总体呈现上升趋势,2005—2017 年呈现快速直线上升趋势,从0.0027 上升到0.1429;社会驱动力指数处于下降趋势,1995—2010 年下降较为明显,2010—2017 年下降缓慢。
(2)压力要素层指数。1995—2017 年,舟山群岛土地生态安全环境压力指数呈现曲折上升趋势,环境压力指数先从0.0263 下降至谷值0.0057,再回弹到0.1099;经济压力指数总体呈现波动下降趋势,从0.0254下降到0.0189;社会压力指数变化总体趋于下降,从0.0292 下降至0.0059,在1995—2000 年有较为小幅的增加,从0.0292 上升至0.0491。
(3)状态要素层指数。1995—2017 年,舟山群岛土地生态安全的环境状态指数总体呈现上升趋势,从0.0050 上升到0.1047,2015 年达到最大值,2015—2017 年有较小幅度下降,从0.1047 下降到0.0985;经济状态指数总体呈现上升趋势,从0.0028 上升到0.0585;社会状态指数从0.0110 上升到0.0306,然后又下降到0.0137。
(4)影响要素层指数。1995—2017 年,舟山群岛土地生态安全的环境影响指数呈现先快速上升后快速下降的趋势,从0.0012 增加到0.0617 又下降到0.0165;经济影响指数呈现下降-上升-下降的趋势,从0.0092下降到0.0010,然后较为快速地上升到0.0492,最后又下降到0.0204;社会影响指数呈先下降后上升最后趋于稳定的趋势,从0.0380 下降到0.0116,到达最小值后又上升到0.0203,2015—2017 年总体维持稳定。
(5)响应要素层指数。1995—2017 年,舟山群岛土地生态安全的环境响应指数呈现先上升后持续下降的趋势,从0.0221 上升到0.0412,然后下降到0.0030;经济响应指数呈现先上升后下降的趋势,从0.0018 上升到0.0428,然后直线下降到0.0300;社会响应指数总体呈现先上升后下降最后趋于稳定的趋势,从0.0103上升到0.4950,并在此达到峰值,然后下降到0.0443,后基本趋于平稳状态。
(三)障碍因子诊断
1.要素层障碍因子
要素层15 个指标对舟山群岛土地生态安全的障碍度各不相同,总体上看,经济压力、社会压力、社会状态、环境影响和环境响应指数呈现先上升后下降趋势;环境驱动力、环境压力、经济影响、经济响应和社会响应指数均呈现先下降后上升趋势;经济驱动力和经济状态指数则呈现持续上升趋势;社会驱动力和社会影响指数呈现持续下降趋势;环境状态指数呈现波动上升趋势。具体见表5。从数值看,1995—2017 年,环境压力对舟山群岛土地生态安全具有较为显著的障碍度。
表5 1995—2017 年影响舟山群岛土地生态安全的要素层障碍度
2.指标层障碍因子
根据指标障碍度的数值大小和主要障碍因子出现的频率,1995—2017 年,影响舟山群岛土地生态安全的障碍因子依次是单位GDP 建设用地面积(C36)、全年造林面积(C38)、GDP 增长率(C15)、海岛面积变化率(C31)和渔农民人均纯收入(C7)。1995—2005 年,人口密度(C19)出现的频率最高,为100%;单位GDP 建设用地面积(C36)和全年造林面积(C38)出现频率相同。2010—2017 年,海岛面积变化率(C31)和地均固定资产投资(C28)出现频率相同。具体见表6,表7。
表6 1995—2017 年舟山群岛土地生态安全指标层主要障碍因子及其障碍度(%)
表7 1995—2017 年舟山群岛土地生态安全指标层主要障碍因子及出现频率(%)
1995—2017 年,出现频率最高的指标是人口密度(C19),为50%。城市化水平(C18)和地均固定资产投资(C28)、海岛面积变化率(C31)、单位GDP 建设用地面积(C36)和全年造林面积(C38)出现频率相同,均为33.33%。这几个指标是影响舟山群岛土地生态安全状态的主要障碍因子。提高海岛土地生态安全水平,需要从合理控制人口密度、避免城镇人口过度聚集、提高固定资产投资和严格监管围填海项目等方面综合治理。
(四)舟山群岛土地生态安全预测
由上文可知,当前舟山群岛土地生态安全状态总体较好,但土地生态安全指数在2017 年小幅下降,为了准确了解未来土地生态安全趋势,推进舟山群岛生态建设,需要对舟山群岛土地生态安全趋势进行预测,从而作出科学合理的规划。
计算2021—2025 年舟山群岛土地生态安全指数的预测值,得到2021—2025 年舟山群岛土地生态安全变化趋势,具体见图5。2021—2025 年舟山群岛土地生态安全指数处于安全级别,且呈现不断上升趋势,从2021 年的0.7770 上升到2025 年的0.8900。由此说明,按照当前的发展趋势,2021—2025 年舟山群岛土地生态安全将会持续处于安全状态,但并不表示土地生态安全已经达到最佳状态,因此仍需采取必要措施。
图5 1995—2025 年舟山群岛土地生态安全指数预测值
四、结论
(一)舟山群岛土地利用类型主要有林地、草地/耕地和建设用地,上述用地类型占土地总面积的89.96%。1995—2017 年建设用地持续高位增长,主要通过占用草地/耕地和围填海造地工程实现面积的增长。林地面积有小幅增加,其它地类面积均减少,建设用地动态度最大,裸土最小。
(二)基于DPSIR—EES 模型构建海岛生态安全指标体系,采用熵权法计算指标权重,运用多因素综合加权法得出生态安全指数,结果表明1995—2017 年舟山群岛土地生态安全指数呈递增趋势,安全等级从不安全级上升到一般安全级,安全状况总体呈改善趋势。
(三)通过障碍度模型的诊断发现,在要素层面,环境压力始终对舟山群岛土地生态安全具有最大的障碍度;在指标层面,单位GDP 建设用地面积、全年造林面积、GDP 增长率、海岛面积变化率和渔农民人均纯收入等是影响舟山群岛土地生态安全水平的主要障碍因子。
(四)运用改进的Logistic 模型,预测2021—2025 年舟山群岛土地生态安全指数,结果表明未来5 年舟山群岛土地生态安全一直处于安全等级,且持续向好。为了避免舟山群岛土地生态安全状况不断弱化,有必要严格管控建设用地,加大海岛整治修复与保护力度,加强海洋意识教育及推进海洋生态文明建设等。
五、讨论
为了确保海岛型城市的土地生态安全,应当加大建设用地的管控力度,保障海岛土地数量和质量安全;加大海岛保护修复力度,注重海岛土地质量提升;加大海洋环境治理的资金投入力度,提升海岛生态质量;建立海岛土地生态安全预警机制,实现海岛经济社会发展、土地资源持续利用和海洋生态环境保护的共生联动。由于舟山市在2010 年开始“小岛迁、大岛建”工程,导致一些乡镇合并和灭失,同时舟山群岛大量的无居民海岛属地化管理不明确,造成数据在连续性和可获性上产生一定难度。如何合理地开展海岛空间化土地生态安全研究是今后需要进一步探讨的方向。