两种指数法表征重庆市忠县土地利用/覆盖变化的对比研究

詹立坤, 郭先华, 符坤, 张娜, 刘茜, 李廷真

两种指数法表征重庆市忠县土地利用/覆盖变化的对比研究

詹立坤, 郭先华, 符坤, 张娜, 刘茜, 李廷真*

重庆三峡学院三峡库区水环境演变与污染防治重庆市重点实验室重庆 404100

自然因素、人类活动会导致区域景观格局发生变化, 进而影响土地利用强度和区域生态安全。本文以重庆市忠县为对象, 基于3S技术, 应用土地利用程度综合程度指数和景观指数对该区域2000、2006、2011和2017年的土地利用/覆盖变化进行了定量化研究, 探寻两种方法在表征土地利用/覆盖变化的分异特征, 结果表明: 研究区四期的土地利用综合程度分别为265.328、265.610、266.700和268.864, 呈上升趋势, 上升速度明显加快, 并与建设用地的斑块数量和未利用地的边界密度显著相关(二者在2000—2017年分别增长了1273和0.545), 相关系数分别为0.985和0.994, 受边缘效应影响。在景观水平上, 各土地利用/覆盖类型斑块受人类干扰的程度不断加深, 聚集度不断降低, 景观破碎化严重, 景观异质性不断弱化。耕地为研究区主要控制景观, 四个时期面积占比均达59%以上; 17年来, 建设用地、林地和水域面积呈增加趋势, 分别增加了79.23 km2、88.29 km2和33.98 km2, 草地和耕地呈减少趋势, 分别减少了103.65 km2和90.52 km2; 未利用地大幅减少, 2017年未利用地仅剩0.12 km2。研究结果为忠县乃至三峡库区的土地资源的合理利用提供资料参考, 也为制定科学的土地管理政策和环境治理措施提供决策支持。

遥感; 景观; 土地利用综合程度; 土地利用/覆盖

0 前言

土地是人类赖以生存与发展的重要资源和物质保障, 土地利用与土地覆被变化反映了景观信息的变化[1]。在生态学上, 景观是由若干个生态系统(自然的和人工的)组成的具有空间异质性特征的地理单元, 而空间异质性是指生态学过程和格局在空间分布的不均匀性和复杂性, 反映了景观的多样性信息[2]。研究景观的空间结构特征及其变化有助于为区域经济发展提供科学依据, 如何较为客观的获取景观信息就成了研究过程的重要一环。景观指数以一种简单定量的形式, 将景观数字化, 高度浓缩了研究区的景观格局变化信息, 也反映了景观结构组成特征和空间配置关系[3]。

从景观生态学的视角来进行区域土地利用景观格局变化已经成为研究的焦点, 国外学者主要是从景观的健康和退化情况反映研究区景观演变的状况, 探究景观格局与景观过程之间的相互关系。Mohsen Japelaghi根据已有的土地覆盖情况, 预测了后30年的景观类型和景观格局指标值变化[4]。Woon Hang Lee等人将野生动植物保护区的破碎程度和人类影响的强度量化, 从而评估1988年至2012年之间的时空土地利用变化[5]。将荷兰乡村景观中奶牛养殖系统的景观格局与农业集约化之间的相互作用进行了本地化和量化, Van Apeldoorn等人发现景观格局和强度指标之间的最大差异, 有助于为乡村景观未来动态的政策提供决策依据[6]。在国内, 基于生态安全的建设, 景观生态学的研究目前仍然处于快速发展中研究覆盖范围广, 如, 以多时期的Landsat 遥感影像为数据源, 对新疆叶尔羌河流域胡杨林[7]、黄河三角洲湿地[8]、江苏沿海地区耕地[9]、武汉中心城区湖泊[10]、东平湖湿地[11]上海市[12]和郑州市[13]等, 通过分析土地利用等景观格局时空演变来研究区域土地利用状况。景观指数、地形位指数和分布指数等指数常用来研究景观格局动态的变化, 区域景观格局与不同地形、坡度下各种景观类型变化存在着相互的关系[14]; 与景观格局的改变影响到生态系统的功能[15-16]。生态脆弱区是景观生态学关注的重点区域, 三峡库区由于地理位置的特殊性, 以及大范围的工程建设, 对周围的生态环境造成了影响, 是生态脆弱区, 为当前的研究热点地区之一[17-20]。

在现有的研究中, 关于三峡库区土地利用程度和景观格局时空演变为研究问题尚少, 本文以三峡库区腹地忠县为研究区, 通过遥感影像解译获取了2000、2006、2011和2017年四期的土地覆被变化数据, 通过土地利用程度综合指数和景观指数两种方法, 表征研究区土地利用/覆盖变化的分异特性, 研究结果可为区域土地利用规划、生态安全建设提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

忠县位于三峡库区生态经济区腹心地带, 长江北岸, 地处东经107°3′至108°14′、北纬30°03′至30°35′之间, 如图1所示。东邻万州, 南接石柱, 西界丰都、垫江, 北壤梁平, 是三峡移民搬迁重点县。境内低山起伏, 溪河纵横交错, 属典型的丘陵地貌, 呈“三山两槽”地形。土壤以水稻土、冲积土、紫色土为主。忠县地处暖湿亚热带东南季风区, 幅员面积2187 km2, 截至2018年末, 人口数量为102万。

1.2 数据来源

数据包括覆盖整个忠县的Landsat TM遥感影像, 下载地址为地理空间数据云网站和中国科学院遥感与数字地球研究所(RADI), 空间分辨率均为30 m。为保证云量对图像解译精度的影响, 选取了云量最少且季节相近的影像, 数据详情如下表1。其它数据有: 忠县矢量行政区划图、忠县30 m分辨率数字高程模型数据(DEM), 2000年—2017年社会经济统计年鉴数据等相关数据。

图1 忠县区位图

Figure 1 The map of Zhong County

1.3 分析方法

1.3.1 遥感图像分类方法

利用ENVI 5.2 软件对 Landsat 遥感影像数据进行提取和计算, 主要内容有:1)对原始4 期遥感影像数据进行几何校正、大气校正和图像增强等预处理, 以消除遥感数据中各种不利因素的影响, 使其能准确地反映地物的真实信息; 2)利用忠县的矢量边界进行影像裁剪以获得精确研究区范围; 3)选取5、4、3波段影像组合成红、绿、蓝三种颜色的假彩色合成图像, 依据国家土地利用分类方法并结合研究区的地域特征, 采用监督分类中的最大似然方法, 定义地物类型训练样本, 参照Google Earth 历史影像数据以及实地调查记录, 对ENVI 监督分类得到的地物类型训练样本进行进一步确认, 最终将忠县地物类型解译为林地、草地、建筑用地、耕地、水域及未利用地。

表1 各时期遥感影像数据

各个地物类型样本之间的可分离性用Jeffries Matusita参数表示, ENVI为每一个分类的地物类型组合计算Jeffries Matusita 距离, 参数的值在0—2.0之间, 大于1.9说明地物类型之间可分离性好; 小于1.8, 需要重新编辑或者重新选择样本; 小于1, 考虑将两类样本合成一类样本[21]。经计算研究区这六种地物类型之间的Jeffries Matusita参数均大于1.9, 说明地物类型之间的可分离性好。

对遥感影响分类解译后, 需对分类结果进行检验, 计算分类错误概率大小。在对计算机分类结果准确性分析时, 一般并不能对整幅图的每个像元验证, 因此选取有代表性的检验区, 从检验区中选取检验样本, 构建混淆矩阵(每一列代表了预测类别, 每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目; 每一行代表了数据的真实归属类别, 每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目), 计算分类结果图的相应指标进行精度评价。本文采用总体分类精度和Kappa系数指标对分类结果进行精度评价。其中, 总体分类精度的计算公式为

Kappa系数计算公式为

式中:为总体分类精度;a为混淆矩阵的元素; i, j分别为混淆矩阵的行数和列数, 且=;为混淆矩阵的阶数;Cell为所有真实参考源的像元总数,为Kappa系数[22]。经ENVI 5.2软件计算总体分类精度和Kappa系数结果如下表, 得知四期影像分类精度较高, 满足后续分析变化要求。

1.3.2 土地利用综合程度指数测算

土地利用程度综合指数用来描述土地资源的利用变化, 是土地利用景观格局变化的重要指标, 反映了土地以及土地利用结构的变化[22], 从而揭示研究区域内土地资源利用变化的强弱程度, 有利于更好的了解土地利用覆被变化的情况。

土地利用程度综合指数是针对一个具体年份内所有土地利用类型整体反映的土地利用集约化程度。土地利用程度综合指数通过对土地利用程度的分级, 量化人类活动对于土地系统的影响程度, 定量地描述该地区土地利用的综合水平和变化趋势[23-24]。根据土地利用程度分级原则[25—27], 按照土地自然综合体在社会因素影响下的自然平衡状态分为4个等级, 如表3所示。

公式表达如下:

式中,为土地利用程度综合指数;A为第级的土地利用程度分级指数;C为第级土地利用程度分级面积百分比。

表2 各时段精度评价结果表

采用3.25 km×3.25 km的网格作为统计单元, 将研究区分为204个网格, 计算各指标数据, 将204个网格计算后的土地利用综合程度数值依次赋值到编号对应的中心点, 最后利用Kriging插值, 得到忠县土地利用程度分布图。

1.3.3 景观指数分析

景观指数能够定量表述景观特征, 反映景观格局信息。对于研究各土地利用类型的演变及综合利用程度而言, 采用景观水平上景观指数来表示。结合研究区尺度, 主要选取斑块水平上景观格指数, 包括: 斑块个数()、斑块密度()、边界密度()、景观分维数()和面积加权平均斑块形状指数()、聚集度()、散布与并列指数()和分离度指数()等斑块水平指数来反应研究区土地覆盖变化的景观特征, 景观指数的计算方法及意义详见表4[2,3,26, 28], 各景观指数的计算均在 Fragstats4．2 软件中完成。

2 结果与分析

2.1 土地覆盖变化分析

土地覆盖变化反映了人类活动对自然生态环境的影响, 通过对研究区三期影像分类, 得到林地、草地、耕地、建设用地、水域以及未利用地六类覆盖类型信息。如下图2所示:

研究区总面积2187 km2, 各类土地类型面积分布不均衡, 差异明显(表5)。2000以来, 忠县土地覆盖类型主要以耕地为主, 占研究区总面积比重在59%以上, 但耕地占地面积总体持续减少, 截至2017年减少量为90.52 km2; 林地次之, 所占比重在23%以上, 呈上升趋势, 与2000年相比, 2017年增加了88.49 km2; 建设用地所占比重较少, 但持续增加, 而且提升幅度较大, 占全县面积从2000年的0.84%增至2017年的4.46%; 水域面积逐年增长, 17年间增长量为33.98 km2; 草地面积出现了波动, 整体上呈现减少的趋势, 从2000年的198.40 km2减少到2017年的94.75 km2。未利用地减少幅度较大, 2017仅有0.12 km2, 在2006年后, 随着经济建设加快, 越来越多的未利用地被开垦, 使得该类型土地面积急剧减少。忠县景观以人为景观(耕地, 建设用地)为主, 而自然景观(林地、草地等)占据较小比例。说明忠县地区是以人为景观为主导区域的景观格局特征, 人为景观处于支配地位, 这与研究区的人口数量、经济发展程度及农业政策有关。

表3 土地利用类型分级表

表4 斑块水平景观指数

图2 忠县2000—2017年景观类型图

Figure 2 Landscape types image of Zhong County from 2000 to 2017

2.2 土地利用综合程度指数分析

研究区四个时期的土地利用综合程度指数均在265—269之间, 并呈逐年上升的趋势, 说明研究区域的土地利用综合程度处于中等水平, 土地利用集约化程度不断提高。2000—2006年土地利用综合程度指数上升率幅度为0.41%, 变化幅度较少, 表明这个时期研究区土地利用程度处于调整或衰退阶段。2017年土地利用综合程度指数比2000年上升了3.536, 尤其是2011年以后, 研究区处于一个土地利用较快发展期,人口的增长, 经济的发展及国家政策的倾斜, 土地利用的深度和广度不断增大, 使得土地利用程度明显提高。可见, 人口的变化对土地利用综合程度有较大的影响。三峡库区的建设使得大范围的生态移民, 更多的土地转化为居民建设用地, 加快了土地利用开发程度。

四个时期的土地利用综合程度指数较高的区域主要在长江中游——忠县主城区及西北区域附近, 如图4。海拔相对较低, 为0—800 m, 典型的低海拔山地地貌, 地形起伏较小, 土壤肥沃, 多为水稻土、紫色土、黄壤土。气候适宜, 适宜人类生产生活, 因此更容易受到人类的干扰, 故多为建设用地和耕地, 呈现出不同土地利用兼备的格局现状, 致使土地利用综合程度较高。土地利用综合程度指数较低的区域主要在忠县南北区域边界地带以及中部山地附近, 该区域为中海拔山地地貌, 海拔普遍在1000 m以上,地形起伏较大, 土壤较为贫瘠, 相对人口较少, 不利于人们生活和从事农业生产活动, 人类活动对自然影响程度较小, 景观类型多为林地和草地, 从而在一定程度上降低了对土地的利用综合程度。也说明了该区域多为自然景观, 植被覆盖率较高。2000年, 经济发展方式以农业为主, 耕地在土地利用方式中占主导地位, 故大范围的土地利用综合程度较高, 但总体上指数相对较低, 后来随着城镇化的不断发展, 居民聚居地成为了土地利用综合程度指数较高的区域。

表5 2000—2017年忠县景观类型面积统计表

图3 研究区域不同时期土地利用综合程度指数变化

Figure 3 The change of land use degree index in different phase in study region

相比于 2000 年, 2017年人们对忠县西部土地的开发强度明显增大。2000—2017 年土地利用程度增加幅度较大的区域主要集中在研究区的西北部和东北部地区。近 17 年来人们对忠县的开发利用程度从南部向西北部和东北部增强, 从生态环境较好的地区向生态脆弱区增强。

2.3 景观指数分析

通过软件Fragstas 4.2软件进行计算, 最终得到2000年、2006年、2011年和2017年研究区景观类型水平指数, 见图5。

林地面积表现为持续增加的趋势, 而斑块数量总体上呈下降的趋势, 17年来, 共减少了2251, 同时边界密度从2000年的1.521, 增加到2017年的3.064, 增加率为101.45％。另一方面, 面积加权平均斑块形状指数和斑块分维数呈上升的趋势, 这说明人类有组织的开发和干扰增强。三峡库区的开发建设和研究区忠县柑橘产业蓬勃发展, 导致了林地树种的增多, 长江两岸树木葱绿, 扩大了边界总长度, 从而造成了边界密度的增加。斑块密度从2000年的1.521上升到2017年的3.064, 同时聚集度保持平稳, 分离度呈下降趋势, 说明随着柑橘种植业的发展, 林地斑块聚集的更加紧密, 由分散走向集中。当景观是由许多离散的小区块组成时, 其聚集度的值较小; 当景观中以少数大斑块为主, 或同一类型的斑块呈现高度相接时, 其聚集度的值较大。就所由景观类型而言, 耕地的聚集度最大, 而耕地聚集度呈现下降的趋势, 而分离度在2000—2006年和2011—2017年呈现增加趋势, 在2006—2011年呈现减少的趋势, 总体略有下降。在所有景观类型中, 其分离度最小, 这是由于耕地斑块面积比例最大, 处于主体地位, 分布相对集中。但由于人口压力过大及土地利用方式不合理, 耕地斑块数量17年间减少了3676, 随着斑块密度和边界密度的上升, 表明人类一些不合理的活动给局部环境引发了破坏性性后果, 斑块被分割, 破碎度增大。面积加权平均斑块形状指数和斑块分维数呈上升的趋势, 斑块面积趋于复杂化, 也一定程度上反映了人为干扰对该类型不断增加的程度。

图4 研究区土地利用综合指数空间分布状况

Figure 4 The spatial distribution of land use degree index in the study region

图5 2000—2017年研究区斑块水平景观指数动态变化

Figure 5 Dynamic changes of patch landscape index in the study area from 2000 to 2017

表6 土地利用综合程度与斑块指数相关性分析结果

建设用地斑块的斑块分维数为所有景观类型中的最大值, 是受人类影响最大的土地利用类型, 和面积加权平均斑块形状指数均呈上升趋势, 这与经济发展, 不断推进城镇化发展是有密切关系的。斑块面积的扩大导致了斑块数量上升了1273, 增加率为54.15%, 并且由于该景观类型面积的增加, 致使边界总长度的增加, 边界密度扩大了8倍, 是所有景观类型中增长最快的斑块, 也导致了斑块密度呈上升趋势。17年间聚集度呈上升趋势, 但是相对变化不大, 分离度在2000年最大, 2017年最小, 说明研究初期, 建设用地在分布格局上分散, 后来城镇化进程加快, 不断呈向外扩展的发展趋势, 居民点由散居向聚居转变, 逐年由分散走向集中, 连接性增强。

草地斑块数量在研究期内总体上呈现减少的趋势, 而斑块密度和边界密度呈现逐年上升的趋势, 分别上升了205.96%和51.40%, 草地聚集度越来越小, 分离度越来越大。这是由于草地被生态造林, 农业用地, 滥砍滥伐等被侵占破坏, 分布愈加分散, 斑块逐渐破碎化, 聚集度和连接性降低, 主要分布在林地景观周边, 呈零散分布。而草地的斑块分维数和面积加权平均斑块形状指数变化趋势相同。都是呈现先增加后减少再上升的趋势, 库区修建占用了大量的草地, 退耕还林还草等政策使其趋于不规则化和复杂化。

三峡库区的修建, 扩大了水域的面积, 斑块数量总体呈上升趋势。2000—2006年库区初步修建完成, 扩大了水域所占面积比例, 导致了边界总程度的增加, 从而造成了边界密度从0.996上升到了1.494, 相对于其他时间段, 上升率最高。与其他景观类型相比, 水域的分维数较大, 水域景观贯穿研究区域内, 所经地形复杂, 另一方面, 长江沿岸多为居住地, 开发利用频繁。水域被分割和侵蚀, 受人类干扰程度加大, 斑块趋于破碎化, 连通性减弱, 从而造成水域景观的聚集度和分离度降低的趋势。

未利用低景观的破碎度是最大的, 而聚集度也从2000年的80.358下降到2017年的75.142, 边界密度17年间减少了0.545, 这是因为随着不断开发建设, 使得部分荒山荒地被利用起来, 进行人工植草造林, 从而造成未利用面积减少, 在空间上呈分散布局。

散布与并列指数反映了对那些受到某种自然条件严重制约的生态系统的分布特征。研究各斑块的散布与并列指数处在40—85之间, 结合地域自然条件, 地形起伏较大, 说明研究区的各种生态系统受到垂直地带性的作用显著, 尤其水域和耕地, 受影响程度较大。

2.4 土地利用综合程度指数与关键斑块水平景观指数分异

采用皮尔逊相关系数法分析了土地利用综合程度指数与斑块水平景观格局指数(8个指数)的相关性, 数据基本符合正太分布, 可以进行相关性分析。设置两个显著性水平(0.05和0.01), 并进行双尾检验。在此基础上, 确定了影响土地利用综合程度指数的关键景观指数。相关性结果如下表。

土地利用综合程度指数与建设用地斑块数量和未利用地边界密度密切相关, 相关系数分别为0.985和0.994, 这意味着斑块特征对土地利用综合程度具有重大的影响。主要原因是建设用地是人为景观的典型代表, 对土地开发利用的程度最高。建设用地的斑块密度、边界密度和面积加权平均斑块形状指数相关系数分别为0.879、0.868和0.922, 表明也有很强的相关关系, 这三者景观指数的增大, 表明建设用地面积扩大, 斑块形状变得更复杂, 更不规则, 人类的影响程度加深, 有助于提升土地利用综合程度。而与未利用地的边界密度具有很强的正相关关系, 未利用地的边界密度越大, 说明未利用地被边界的其他类型景观的分割程度越高, 越容易被开发, 将未利用地转化为其他用地类型, 从而极大程度提高土地利用的综合程度。另一方面, 与未利用地分离度的相关系数为0.936, 有很强的正相关关系。分离度越大, 不同景观类型之间的演替就越频繁, 未利用地分离度越大, 就越容易转换成其他景观类型, 从而提升土地利用的综合程度。

林地、草地、耕地和建设用地的斑块分维数与土地利用综合程度指数的相关程度均在0.7以上, 同时林地、草地、耕地和建设用地的面积加权平均斑块形状指数的相关程度在0.8以上, 呈现很强的相关关系。这表明随着人类活动的增加, 景观形状变得更加复杂, 破碎度和连通性发生了显著变化, 使景观类型更加多样化, 促进土地利用综合程度的提高。随着研究区城镇化的快速推进必然带来建设用地不断增加, 而林地、草地、耕地面积随之下降, 因此必须协调城市发展与土地利用之间的关系, 促进绿色的可持续发展, 实现土地集约化利用。

3 讨论

社会及经济建设活动不可避免会影响土地覆盖变化, 从而导致景观结构、功能与动态的变化。在这个过程中, 人类自身及其活动起着重要的作用。三峡工程的实施, 库区水位上升, 淹没大量的生态用地和耕地, 为了保存被水淹没的肥沃土壤, 以及防止肥沃土壤淹没后对库区环境造成污染, 于是实施了“移土培肥”项目, 将这些土壤转移到相对贫瘠的地方重新利用, 从而提高土地贫瘠地区的粮食作物产量[29]。忠县在当时被重庆市确定为三峡移土培肥工程试点县, 占用了大量的草地。另外,为了满足日益增长的粮食需求,大量天然草地被用于耕种作物,致使自2000年后忠县草地面积持续减少, 2000—2006年间减少量为30.15 km2, 而到2017年, 草地面积仅剩94.75 km2, 较2000年下降了52.24%。这就造成了草地分布趋于分散化, 斑块逐渐破碎化, 主要分布在林地景观周边, 呈零散分布。

17年间, 林地面积逐年上升, 增长了88.49 km2。一方面是由热量和水分的增加, 一部分草地转换为了林地; 另一方面, 得天独厚的自然气候条件让忠县成为了“中国柑橘城”, 截止2017年, 忠县已建成35万亩标准果园基地, 在林地中占了很大的比例。人类对林地干扰的程度加深, 一方面提升了植被覆盖率, 但某些区域封山育林、种植柑橘林等措施, 也降低了林地的聚集程度, 使林地分布趋于分散化。

随着经济的不断发展, 建设用地一直处于显著增加的状态, 从2000年的18.32 km2增加到2017年的97.55 km2, 17年间的建筑面积增长了432.48%。三峡库区建设, 移民建立了新的居民地,加快了忠县城区扩建的速度[30]。另一方面, 城市化进程加快与人口数量的增加在不同程度上推动了城市的快速发展, 使一些分散的居民点走向了集中。也因此, 建设用地成为了研究区景观中受人类活动影响最大的斑块类型。

随着三峡库区蓄水量的增加, 水域面积不断扩大。在水位抬高的过程中, 大部分河滩地, 和另外一些近河裸地、沙滩地被水淹没[31]。后来随着经济建设不断推进, 越来越多的未利用地不断被开垦, 转换化为村镇建设用地和林地, 柑橘的种植面积也随之扩大。耕地在2000—2017年间一直处于减少的状态, 主要是因为三峡水库的修建和城镇化建设造成了耕地斑块被分割, 破碎度日益增大, 连通性减弱。这就警示我们, 耕地作为人类赖以生存的基本资源和条件, 应确保耕地的数量和质量, 这样才能保持农业的可持续发展。

人类活动可以直接或间接影响环境, 从而导致景观类型的变化, 并最终影响整个生态系统的变化。人为干扰被认为是在较小的时空尺度上增加景观异质性的主要驱动力, 并影响着景观类型的演变, 而中等水平的干扰有利于生物多样性的改善[32]。随着人类活动对环境的影响越来越大, 景观格局演变受到人类干扰更多的影响。最后, 进一步加深了各类土地利用斑块的破碎化程度, 人口增长和人为干扰是研究区忠县景观破碎化和生态退化的重要原因。

利用土地利用综合程度指数与景观指数来量化土地利用/覆盖变化的分异特性, 在理解未来土地利用/覆盖的变化趋势方面起着重要作用。有助于规划者理解这些变化的复杂性, 也可以用作评估土地使用价值的有效标准。但是, 在改变土地用途之前, 应考虑这一系列的连锁反应, 以防止土地利用/覆盖的任意改变对该地区脆弱生态系统造成不可弥补的损害。

4 结论

随着三峡库区的建设, 社会的发展和城镇化进程加快, 人类对土地利用的干扰越来越明显, 使得研究区各景观类型变化显著, 在这17年里, 各类用地间呈“三增三减”的变化趋势, 主要表现为: 林地、建设用地和水域不同程度增加, 分别增加了88.49 km2、79.23 km2和33.98 km2, 草地、耕地和未利用地面积不断减少, 分别减少了103.65 km2、90.52 km2和8.65 km2。忠县目前主要的用地类型是耕地, 其次为林地, 建设用地面积增长速度加快。耕地和林地变化相对稳定。

用地类型的变化, 也引起了土地利用综合程度的变化。时间上, 2000年以来, 土地利用综合程度呈上升趋势, 2011年后土地利用综合程度上升速度明显提高, 表明人们在不断提高土地利用程度, 使有限资源效益最大化, 土地利用向着多样化和均匀化方向发展。空间上, 土地利用综合程度相对较高的区域主要在长江中游-忠县主城区及西北区域附近, 归因于海拔较低, 地形相对平坦, 交通便利, 适宜人类开发。

土地利用/覆盖的变化是自然与人为因素相互作用的结果, 景观指数是评估景观总体状态的有效量化指标, 可以使人们更准确地了解土地利用/覆盖。研究区整个区域斑块密度偏大, 聚集度呈下降趋势, 斑块破碎化程度较高, 受人类干扰比较强烈, 景观形状趋于复杂和不规则, 空间格局更加复杂。绝大部分景观的斑块分维数和面积加权平均斑块分维数偏小, 形状趋于简单, 景观结构稳定性较差。应注重优化景观形态结构, 增强各景观类型空间布局的均衡性。

景观指数揭示了如何进一步提高土地利用综合程度, 在斑块景观指数中, 建设用地斑块数量和未利用地边界密度土地利用综合程度指数显著相关, 系数分别为0.985和0.994。以土地集约高效利用为目标, 有计划扩大建设用地面积, 开发未利用土地, 优化土地资源配置, 使土地利用/覆盖变化格局与研究区的社会经济相适应。

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Comparative study of two index methods for characterizing of landuse / cover change in Zhong County, Chongqing

ZHAN Likun, GUO Xianhua, FU Kun, ZHANG Na, LIU Xi, LI Tingzhen*

Key Laboratory of Water Environment Evolution and Pollution Control in Three Gorges Reservoir, Chongqing Three Gorges University, Chongqing 404100, China

Natural factors and human activities will lead to changes in regional landscape pattern, and then affect the intensity of land use and regional ecological security. Zhong County, Chongqing City was taken as the research area in this paper.Based on 3S technology, we used the comprehensive index of land use degree and landscape index to quantitatively analyze the the changes of land use/cover in 2000, 2006, 2011, and 2017. The results show that the comprehensive degree of land use in the four periods of the study area was 265.328, 265.610, 266.700 and 268.864, showing an upward trend. The rising rate was significantly accelerated. The comprehensive degree of land use was significantly correlated with the number of patches of construction land and the boundary density of unused land. These two indices increased by 1273 and 0.545 from 2000 to 2017, respectively.The correlation coefficients were 0.985 and 0.994 respectively, which were affected by the edge effect. At the level of landscape types, the aggregation of patches demonstrated a declining trend, due to the deepening of human interference after the sluice of the reservoir. The landscape fragmentation was serious, and the landscape heterogeneity was continued to weaken. Cultivated land was the main controlled landscape in the area, and the area proportion of the four periods was more than 59%. In the past 17 years, there has been a curve in construction land, forest land and waters, increased by 79.23 km2, 88.29 km2and 33.98 km2respectively. And the areas of grassland and arable land were decreased by 103.65 km2and 90.52 km2respectively. The unused land was only 0.12 km2in 2017. The work can provide a decision support for the formulation of scientific land management policies and environmental governance measures.

remote sensing; landscape; comprehensive degree of land use; land use/cover

詹立坤, 郭先华, 符坤, 等. 两种指数法表征重庆市忠县土地利用/覆盖变化的对比研究[J]. 生态科学, 2021, 40(4): 102–112.

ZHAN Likun, GUO Xianhua, FU Kun, et al. Comparative study of two index methods for characterizing of landuse / cover change in Zhong County,Chongqing[J]. Ecological Science, 2021, 40(4): 102–112.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.04.012

P901

A

1008-8873(2021)04-102-11

2020-02-03;

2020-03-05

国家自然科学基金(41461117); 三峡库区水环境演变与污染防治重点实验室项目(WEPKL2016ZD-02)

詹立坤(1994—), 男, 河北秦皇岛人, 硕士研究生, 主要研究方向景观生态, E-mail: zlkforpeople@163.com

李廷真(1978—), 男, 博士, 教授, 主要研究方向环境安全, E-mail: litingzhen@163.com