黑龙江省土地利用/覆被变化及生境质量特征变化分析

王子龙，朱 彤，姜秋香

（东北农业大学水利与土木工程学院，哈尔滨 150030）

根据1995 年国际地圈与生物圈计划（IGBP）和全球环境变化的人文领域计划（HDP）两者共同提出的土地利用/覆被变化研究计划，有关“土地利用/覆被变化”的研究成为国内外学者研究热点[1]。社会经济发展和全球人口增多，加剧全球环境变化进程，土地利用/覆被变化是全球环境变化重要驱动因素[2]。土地利用变化表征人类活动对地球表面变化影响[3]，其变化过程与生物圈循环联系密切，不仅对大气循环、水循环、碳循环有重要影响，也间接影响人类健康[4]。

目前，世界各国学者已开展大量有关于土地利用变化及其预测模拟研究，主要包括行政尺度[5-6]和流域尺度[7-8]，主要涉及土地利用时空变化过程[9]、土地利用变化驱动因素分析[10]、土地利用变化对生态系统的影响[11]以及有关未来土地利用格局的模拟与预测[12]。其中有关土地利用预测模拟的模型包括PD模型[13]、Agent-based模型[14]、CLUE-S模型[15]、CA-Markov模型[16]和FLUS模型[17]等，各国学者运用上述模型，模拟世界多地不同时期土地利用格局变化，但大多数研究局限于发达城市及主要流域，而有关地理位置特殊且天气寒冷的我国东北地区研究较少。为探究寒区生境质量对土地利用变化的响应，利用InVEST 模型对黑龙江省生境进行模拟。由于寒区大气、水、碳循环对气候变化和人类活动等变化环境极为敏感，土地利用变化是导致生境质量变化的威胁因子，也是人类活动的核心体现。因此，为深入理解变化环境对寒区陆面过程的影响，应准确探究寒区土地利用变化特征和未来发展趋势。

综上所述，基于3S 技术和8 期遥感数据，采用土地利用动态度、土地利用综合指数等方法分析寒地黑龙江省长时间序列的土地利用变化以及生境质量变化特征，预测未来土地利用空间格局，可为今后区域土地资源合理利用、生态环境保护及东北寒冷地区经济发展提供参考，也为后续土地利用/覆被变化对寒区流域水循环的影响研究提供基础。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

黑龙江省位于我国东北地区北部，北纬43°26′～53°33′，东经121°11′～135°05′之间，北、东部与俄罗斯相望，西部与内蒙古相邻，南部与吉林接壤，是中国最北端以及陆地最东端的省级行政区，总面积47.3×104km2。黑龙江省地貌特征为“五山一水一草三分田”。地势大致呈西北、北部和东南部高，东北、西南部低，由山地、台地、平原和水面构成；地跨黑龙江、乌苏里江、松花江、绥芬河四大水系，冬季漫长寒冷，属寒温带与温带大陆性季风气候。黑龙江省农业生产在我国占主要地位，为保障我国粮食安全作出巨大贡献，也是我国森林资源丰富省份。

1.2 数据来源

本研究所运用的土地利用遥感数据均来自资源数据云平台（Resource and Environment Data Cloud Platform，http://www.resdc.cn/Default.aspx），包括1980 年、1990 年、1995 年、2000 年、2005年、2010年、2015年、2018年8期遥感数据（1 km栅格数据）。数据集中土地利用类型包括耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地及海洋7个一级类型以及25 个二级类型，由于本文研究区无海洋土地利用类型，故本文仅研究前6个土地利用类型。中国土地利用现状遥感监测数据库是目前我国精度最高的土地利用遥感监测数据产品，在国家土地资源调查、水文、生态研究中发挥重要作用，数据集使用具有普遍性和准确性。

1.3 研究方法

利用遥感技术和地理信息系统，统计黑龙江省1980～2018年土地利用面积变化和空间分布，分析不同土地利用类型之间的转换，得到土地利用转移矩阵。再通过单一土地利用动态度、综合土地利用动态度、区域土地利用程度综合指数分析39 年来黑龙江省土地利用变化特征，采用CAMarkov 模型预测2030 年黑龙江省土地利用格局。最后基于1980 年、2000 年、2018 年土地利用数据，使用InVEST 模型模拟分析黑龙江省生境质量状况变化。

1.3.1 土地利用转移矩阵及CA-Markov模型

土地利用转移矩阵是马尔科夫（Markov）模型在土地方面的应用[18]。在土地利用相关研究过程中，可将土地利用变化过程看作是马尔科夫过程，在某一区域、某一时刻土地利用类型仅与前一时刻土地利用类型有关而与初始土地利用类型无关，这种土地利用类型之间面积转换则表示该时刻状态转移概率。可用于作土地利用状态预测[19]，其公式表示为：

式中，St和S(t+1)分别表示t和t+1 时刻某区域土地利用系统状态；Pij即为该过程状态转移矩阵。

马尔科夫是一种处于离散状态的随机过程，不提供在空间上变化，预测未来土地利用空间上变化时不准确。但这种方法缺点可通过模型之间耦合作弥补，例如，马尔科夫模型与元胞自动机模型相结合（又称CA-Markov 模型），可用于模拟土地利用数量变化和土地利用空间格局变化，这种模型之间耦合更加适用于未来土地利用变化预测[20]。

1.3.2 生境质量模型

本文采用InVEST 模型生境质量模块（Habitat Quality model），将不同土地利用类型与威胁源建立关系，研究不同威胁源对生态质量的影响。模型假定一个受威胁的生境类型越敏感，就越易致使其退化。

本文参考李胜鹏[21]、杨志鹏[22]等研究，结合现有土地利用数据和黑龙江省实际情况，将耕地、城镇用地、农村居民点、建设用地、未利用地作为威胁源，参考模型使用手册3.2.0 对这几类威胁源权重及最大影像距离进行赋值。如表1所示。

表1 威胁因子及其最大影响距离和权重Table 1 Threat factors and their maximum impact distance and weight

模型运行需输入的数据还包括每个土地利用类型对于本身生境适宜度及其对每个威胁源的敏感度，本文综合相关研究[23-25]，具体参数设置如表2所示。

表2 各土地利用类型生境适宜度以及其对威胁因子敏感度Table 2 Habitat suitability of land use types and their sensitivity to threat factors

2 结果与分析

2.1 土地利用变化特征

2.1.1 黑龙江省1980～2018年土地利用空间变化特征分析

通过对黑龙江省1980～2018 年8 期遥感影像重新分类整理得到6 种土地利用类型多年变化，如图1 所示，1980～2018 年土地利用类型面积变化显著的依次为草地、建设用地、水域和耕地，其次是未利用地和林地。其中草地面积变化最明显，呈波动减少趋势，从1980 年4.04×104km2减少为2018 年2.20×104km2，减少面积百分比为45.54%；城乡工矿居民用地呈增加趋势，增加面积百分比为34.86%；水域面积呈波动减少趋势，减少面积百分比为31.23%；耕地面积从1980 年25.22×104km2到2005年迅速减少为16.14×104km2，减少面积百分比为36.00%，之后缓慢增加，增加面积百分比为8.18%；未利用地面积呈先减后增趋势，其中1980～2018 年减少面积百分比为34.86%；林地面积呈波动缓慢减少趋势，减少面积百分比为11.73%。

图1 1980～2018年黑龙江省不同土地利用类型的面积变化Fig.1 Change of the areas of different land use types in Heilongjiang Province from 1980 to 2018

利用ArcGIS 10.0将1980年、2000年和2018年3期土地利用遥感影像重新分类后作空间叠加，将得到图像属性表导入Excel 中筛选，最终得到土地利用转移矩阵（见表3～5）。1980～2018 年各地类之间转移变化如表3～5所示，在1980～2000年耕地面积呈增加趋势，面积增加2.69×104km2，主要由林地、建设用地及未利用地转化而来，与1980～2018年耕地变化整体趋势相同。而林地面积呈先减后增趋势，以减少为主，在1980～2000年期间林地主要转换为耕地和草地，转移部分面积所占比例分别为4.83%和0.63%，而在2000～2018年林地面积增加1.56×104km2，主要是由耕地、草地、未利用地转化而来。草地在1980～2018年呈先减后增趋势，以减少为主，减少部分面积占2018 年草地总面积83.27%，主要转化为耕地和林地，转化部分比例分别为33.47%和28.23%。说明1980～2018年由于人们植树造林，增加农作物种植。水域面积整体呈减少趋势，减少面积占2018年水域总面积52.75%。

表3 1980～2000年黑龙江省土地利用面积转移矩阵Table 3 Transition area matrix of land use in Heilongjiang Province from 1980 to 2000 (104 km2)

2.1.2 1980～2018年黑龙江省土地利用动态度变化

1980～2018年不同土地利用类型单一土地利用动态度依次为：耕地＞林地＞未利用地＞草地＞建设用地＞水域。根据图2 可知，1980～2000 年期间水域单一土地利用动态度最低，平均每年转移率为0.12%；2000～2010 年期间林地单一土地利用动态度最低，平均每年转移率为0.42%；说明上述土地利用类型在研究时段内未发生向其他类型的转移或转移量较小，是最稳定的土地利用类型。而未利用地在2000～2018 年单一土地利用动态度最高，平均年转移率为1.81%，说明该类型土地在研究时段内是转移最活跃的土地类型。黑龙江省耕地和林地年变化率最显著，林地年变化率最高达47.83%。此外，土地利用变化后期年变化率几乎均高于其前期年变化率，说明土地利用变化主要发生在后期。

图2 1980～2018年黑龙江省单一土地利用动态度Fig.2 Single land use dynamic degree in Heilongjiang Province from 1980 to 2018

1980～2000 年、2000～2018 年 和1980～2018 年综合土地利用动态度分别为0.32%、0.45%、0.63%。1980～2018 年黑龙江省土地利用变化速度不断增加，表明人类活动和社会经济变化对土地利用动态格局的影响更加明显。对比土地利用变化前后期单一土地利用动态度和综合动态度，发现无论单一类型变化速度还是综合变化速度均为后期比前期快，进一步证明上述观点。

2.1.3 1980～2018年黑龙江省土地利用程度综合指数

本文在计算土地利用程度综合指数时，按朱会义等给出分级方法[26]，按土地利用类型分级，本文土地利用类型分为：耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地（建设用地）以及未利用地6 种类型，所以分为6个等级即1、2、3、4、5、6。1980、2000 及2018 年土地利用综合指数分别为250.97、209.45、216.06。由于土地利用程度变化=研究末期的综合指数-研究初期综合指数，1980～2000年土地利用综合指数差为负则表明当时黑龙江省土地利用处于调整期或衰退期，而2000～2018 年差值为正，则表明黑龙江省当时土地利用处于发展时期。

表4 2000～2018年黑龙江省土地利用面积转移矩阵Table 4 Transition area matrix of land use in Heilongjiang Province from 2000 to 2018 (104 km2)

表5 1980～2018年黑龙江省土地利用面积转移矩阵Table 5 Transition area matrix of land use in Heilongjiang Province from 1980 to 2018 (104 km2)

2.1.4 基于CA-Markov 模型对黑龙江省2030 年土地利用变化预测

为检验CA-Markov 模型模拟预测精度，运用IDRISI17.0软件中CROSSTAB工具将预测的2000年土地利用现状图与2000 年实际情况作对比，两种评价指标如下：

①Cramer's V，又称为克莱姆相关系数，是双变量相关分析的一种方法，专门用于衡量分类数据与分类数据之间相关程度。该系数取值范围为0～1，0表示两个变量无关，1表示完全相关[27]。

②Kappa系数多用于模型精度评价，在一般情况下，当Kappa≤0.4 时，表示两幅图一致性较差，变化明显；当0.4≤Kappa≤0.75时，表示两幅图一致性一般，变化明显；当Kappa≥0.75 时，两幅图一致性较高，无明显变化[28]。

结果显示，Cramer's V=0.8857，表明预测出的2000 年土地利用现状图像与2000 年实际土地利用现状关联性较强；Kappa=0.9453＞0.75，表明两幅遥感影像一致性较好，模拟预测结果可信，该模型可用于模拟预测黑龙江省未来土地利用变化。

通过ArcGIS 和IDRISI17.0 运用1990 年遥感数据模拟2030 年土地利用格局，最终得到2030 年土地利用格局如图3所示。

图3 2030年黑龙江省土地利用格局预测Fig.3 Forecast of land use pattern changes in Heilongjiang Province in 2030

运用ArcGIS导出数据，由图3可知，林地面积将持续减少，减少部分占黑龙江省总面积8.88%；耕地面积从1980～2030 年整体上呈波动减少趋势，减少部分面积占黑龙江省总面积14.62%，但二者仍然是研究区主要土地利用类型。草地面积整体上也呈减少趋势，占黑龙江省总面积8.03%，是研究区第三主要土地利用类型。不同的是2030 年草地预测面积较2018 年有显著增加趋势，但仍低于1980 年草地面积，不符合草地变化趋势。水域未发生较大变化。建设用地面积持续增加，至2030年所占比例增至2.43%，增加这部分面积主要由耕地转化而来。未利用地面积由于社会发展需被其他地类取代，呈减少趋势。

2.2 生境变化

2.2.1 黑龙江省生境退化度

由图4 可知，1980～2018 年黑龙江省生境退化度变化较大，生境退化度低值由中部地带逐渐向外扩散。通过自然断点分级法将黑龙江省生态退化度分为轻度退化、中度退化、较高度退化、高度退化及严重退化5个等级。1980年生境高度退化区域主要集中在哈尔滨市、绥化市、黑河市与齐齐哈尔市交界地带、佳木斯市、鹤岗市以及鸡西市，而大兴安岭地区与伊春地区大体处于轻度退化，生境退化度较其他地区低。2018 年黑龙江省处于中度退化、较高度退化及高度退化地区明显增多，但由于黑龙江省林地、草地覆盖面积大，受人类活动干扰较少[22]，大部分地区仍处于轻度退化。2018～2030年总体上较高度退化及严重退化区域面积增加，齐齐哈尔与哈尔滨市内严重退化程度明显加剧。城市交界处生境退化尤为严重。

图4 1980～2030年黑龙江省生境退化度Fig.4 Habitat degradation in Heilongjiang Province from 1980 to 2030

2.2.2 黑龙江省生境质量时空变化

运用InVEST 模型，生境质量模块，非生境景观区域生境质量为0，较高数值表示较好生境质量。为更好研究土地利用类型变化对于生境质量影响，根据黑龙江省生境质量实际情况，对生境质量划分等级得到相应生境质量等级面积如表6所示。

表6 1980～2030年黑龙江省各等级生境质量所占面积Table 6 Area of each grade habitat quality in Heilongjiang Province from 1980 to 2030 (104 km2)

由图5 可知，1980～2018 年研究区整体生境质量变差，生态环境退化区域主要集中在城市边缘和流域附近，且有明显的区域性差异。虽然佳木斯、鹤岗、双鸭山市生态环境有明显优化趋势，但其他地区生境质量仍有不同程度退化。黑龙江省土地利用类型影响生态质量变化，耕地、建设用地、未利用地生境质量低，林地、草地覆盖面积大区域生境质量高。1980～2018年，生境质量差和中等区域主要集中于黑龙江省西南部与东北部。生境质量差区域面积先减后增且增加幅度大于减少幅度；生境质量中等区域面积多年来一直处于增加状态，且1980～2000 年增加幅度大于2000～2018年；生境质量良好和生境质量优等区域面积一直处于减少状态，且二者在2000～2018年减少幅度均高于1980～2000 年，表明2000 年后黑龙江省生态环境质量大幅度降低，生态环境遭到严重破坏。2018～2030年总体生态环境质量有向好发展趋势，生态环境质量差区域面积减少，而生态环境质量中等、良好以及优等区域面积均有不同程度增加。

图5 1980～2030年黑龙江省生境质量Fig.5 Habitat quality in Heilongjiang Province from 1980 to 2030

由图5可知，2030年，齐齐哈尔、大庆、大兴安岭地区生态环境差区域面积较2018 年明显减少，但齐齐哈尔与大庆交界处生态环境质量仍然较差。鹤岗市与佳木斯市交界处生态环境质量有所提高，但佳木斯市内生态环境质量差区域面积明显增多。

3 讨论与结论

3.1 土地利用/覆被变化影响因素

研究区土地利用格局一直以林地和耕地为主，多年来除建设用地和未利用地面积呈增加趋势，其余土地利用类型面积均有不同程度减少。其中草地面积的减少主要转变为耕地和林地两种类型，与高凤杰等研究结果相同[29]，这种转变可能因退耕还林政策，将低覆盖度草地转变为林地，大量种植粮食与果园。耕地面积多年来大部分转化为林地，与王友生等研究结果相同[30]，可能因区域经济建设发展，部分耕地面积用于发展林果业，促进区域经济多样性发展。多年来林地与耕地之间交替转换说明“退耕还林”期间也存在毁林开荒现象[31]。多年来建设用地持续增加，可能是由于人口增加与人们日益增长的物质需求致使建设用地增加造成[32-33]。这种建设用地的持续增加表明黑龙江省经济发展和城市化速度加快[29]。祁连山南部1980～2018 年综合土地利用动态度为0.9%[34]，高于黑龙江省同时段，可能是由于人类活动和自然因素对祁连山南坡土地利用变化影响较强。预测2030 年草地面积较2018 年增加，这部分草地大部分来自耕地以及未利用地，可能源于响应国家“退耕还林还草”政策；未利用地转变为草地，可能与中低田改造，清除或减轻土壤障碍因素，调整种植结构，改善农业生产有关。

3.2 生境质量及生境退化度影响因素

黑龙江省生境退化度高值区主要出现在城市边缘地带和流域附近，且研究时段内黑龙江省生境质量整体呈下降趋势，具有区域性差异。哈尔滨市、绥化市、佳木斯市生境退化尤为严重。流域属于生态环境脆弱带，易受人类活动和气候变化干扰，导致生态环境退化。杨志鹏等表明可能是由于城市化发展期间，城市向外扩张，人类活动致使耕地、林地、草地等土地利用类型转变为建设用地，导致生态环境退化[22]。1980～2000 年佳木斯与鹤岗市交界处松花江干流流域生态退化度一直处于严重退化状态，2000～2018年该区域虽仍处于严重退化，但退化程度明显减弱，可能源于环境保护政策的推行。例如：河长制，水污染防治、水环境治理、水生态修复等。1980～2018年佳木斯市整体生境质量差区域明显减少。研究期间佳木斯市未利用地减少，而林地与草地面积明显增多，土地利用/植被覆盖面积增多，环境质量优化，充分体现佳木斯市从第六个五年计划到“十二五”期间生态环境保护成效，大庆地区多年来生态环境质量下降，赵正等研究指出可能是由于石油资源大量开采，且生态协调能力差导致[35]。杨凤海等运用“压力-状态-响应”模型对齐齐哈尔进行生态安全预警，为未来土地利用生态安全格局提供依据[36]。2018～2030 年齐齐哈尔以及哈尔滨等地生态环境质量变差可能是由于未来城市发展需要导致威胁源用地向外扩张，使原有生境被耕地、建设用地、城镇用地等所取代[22]。未来黑龙江省整体生态化境质量提高可能与实施“十四五”生态环境保护规划有关。

3.3 模型模拟存在的问题

土地利用模拟与预测是一个非常复杂的过程，受许多因素影响，虽然CA-Markov 模型中有公路、铁路、河流、城镇等限制因子来制定转换规则，但无法定量考虑人为因素和社会发展所带来影响。遥感影像分辨率以及人工解译在一定程度上影响模型模拟结果，在今后研究过程中，应考虑将自然因素和人为因素与模型结合，使模拟结果更加准确。