精河县绿洲土地利用及其空间冲突研究

吕思雨，张金燕，毋兆鹏,3①

(1.新疆师范大学地理科学与旅游学院，新疆 乌鲁木齐 830054;2.新疆维吾尔自治区地震局，新疆 乌鲁木齐 830011；3.新疆干旱湖泊环境与资源实验室，新疆 乌鲁木齐 830054)

20世纪90年代以来，世界各国及国际组织开始普遍关注土地利用的科学问题，其中关于土地利用的过程、驱动力以及由此带来的生态环境问题成为研究重点[1]，土地利用冲突问题也随之上升为重要的研究领域和热点研究课题[2]。土地利用冲突主要是土地利用方式和利用结构不合理以及空间配置和数量不协调引发的各种矛盾[3]，并导致了不同程度的生态环境破坏。国内很多学者对土地利用冲突的概念、原因、类型进行了探讨，陈威等[4]、谭术魁[5]对其概念及内涵进行了研究，于伯华等[6]、彭佳捷[7]研究了其类型及分布状况，叶丽芳[8]、谭术魁[9]对其原因和机制进行了研究，周德等[10]、冯玮等[11]、杨永芳等[12]对其管理及评价进行了讨论。国外部分学者则通过研究土地利用冲突类型建立模型，寻找土地利用冲突管理的最优方案[13-17]。总之，国内学者主要对土地利用冲突发生后的管理方法和具体情况描述进行研究，国外学者侧重于对土地利用冲突的强度诊断和预防探究，但未能及时广泛关注到在生态系统、经济发展中具有重要地位的干旱区绿洲土地利用冲突问题。

精河县位于新疆天山北坡绿洲群，是我国北方干旱区典型的荒漠-绿洲景观背景下的生态脆弱区域。随着精河县人口不断增加，研究区内人工绿洲不断扩大，土地的不合理利用导致大量土壤荒漠化，进而影响了整个绿洲的生态环境和绿洲稳定，并引发荒漠化、沙尘暴等一系列生态环境问题。如何识别造成区域土地利用冲突的内部因素和外部因素，建立全过程、全系统、全要素的土地利用冲突评价指标体系，并在此基础上将冲突事后管理提升到冲突的事前科学管理层面显得尤为重要。该研究旨在基于对土地利用冲突指数分布情况和数量的研究，通过构建PSR模型，引入土地利用脆弱度、破碎度等指标，确定土地利用冲突指数的时空变化规律，科学判别土地利用冲突类型，对精河县近28 a土地利用空间冲突进行系统评价，为绿洲土地利用总体规划、相关政策制定提供科学参考，以保证区域生态环境的稳定发展。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

精河县位于新疆维吾尔自治区西北部，地处天山支脉婆罗科努山北麓，南北以44°02′～45°10′ N为界，东西以81°46′～83°51′ E为界(图1)，总面积约11.8×105hm2，其主要地形可分为北部湖泊湿地、中部平原绿洲和南部山区草原。精河县南高北低，南北向呈扇形斜坡，中部和北部大部分为平原地区，其余为地势相对平坦的戈壁沙漠。区域内艾比湖是新疆第二低洼处，同时也是新疆最大的咸水湖，艾比湖湿地国家级自然保护区于2007年成立。研究区光热资源丰富，水资源充沛，属北温带干旱荒漠型大陆性气候区。

1.2 数据来源及处理

研究所用空间遥感数据为1990年9月Landsat 7 ETM+、2000年9月Landsat 7 ETM+和2018年6月Landsat 8 TM数据，数据来源于中国地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn)，空间分辨率为30 m，3期数据含云量均低于5%，影像清晰度良好。1990、2000和2018年遥感影像土地利用分类的Kappa系数分别为0.87、0.89、0.91。

图1 研究区位置示意Fig.1 Location map of research area

气象数据来自研究区及其周边的国家标准气象站点，人口总量及农作物总产量等情况来自1990—2018年《精河统计年鉴》、精河县政府网、《精河县改革开放30年统计公报》以及《新疆统计年鉴》中的农业和国民经济核算部分。

2 研究方法

2.1 评价单元划分

将研究区划分为若干网格单元，以此作为土地利用空间冲突的评价单元，这种方法更多程度上关注了土地利用空间冲突的空间异质性这一基本特征，并充分保证了单元内土地类型结构与变化过程的完整性，避免研究区域的空间单元过于破碎化。为了确定最佳评价单元，以100 m×100 m的渔网为基础网格，每次试验都在前一次试验的基础上将边长增加100 m。试验过程中发现，当网格边长小于600 m时，属性表无法显示；网格边长大于2 500 m时，每个评价单元区域范围过大，不能具体表征某一区域的情况。经过多次试验后，最终选用2 km×2 km评价单元。利用Fragstats 4.2软件计算斑块面积、周长等。

2.2 土地利用动态度

为研究土地利用速度，从数据上直观明了地显示土地变化情况，选取土地利用动态度进行表征，计算方法为

(1)

式(1)中，K为土地利用变化率；Ua为研究开始时土地类型数量；Ub为研究结束时土地类型数量；T为研究时段。

2.3 土地利用冲突测度模型构建

土地利用冲突是指土地开发利用过程中，不同开发活动在利用土地资源时产生的矛盾与对立，并对社会经济和生态环境造成一定危害。当土地利用冲突造成的生态风险较大时，其对区域生态安全的负面效应越大，反之越小[18]。借助PSR模型“原因-效应-响应”思维逻辑，借鉴彭佳捷[7]对空间冲突的研究，构建精河县土地利用冲突强度的测度模型[19]，由土地利用的干扰度、脆弱度和稳定度3个指数组成。

土地利用干扰度指数表征土地系统受到的外部压力，用来表示土地景观抵抗外界干扰和自我恢复的能力，是土地利用冲突的主要外因，可以代表土地利用冲突的风险源；土地利用脆弱度指数反映当受外部压力、环境质量和资源数量影响时，空间状态指标发生变化的程度，是土地利用冲突的效应指标；土地利用稳定性指数反映土地资源的稳定性，是土地利用冲突的响应指标，代表土地利用风险效应[20]。

2.3.1土地利用干扰度指数

通常用面积加权平均拼块分形指数[21](AWMPFD)来描述土地利用干扰度指数中结构的复杂程度。笔者采用土地利用干扰度指数(LAWMPFD)量化土地利用格局中不同土地利用类型之间互相干扰的程度，计算公式为

(2)

式(2)中，Pij为第i类土地利用类型第j个斑块的周长,m；aij为第i类土地利用类型第j个斑块的面积,km2；A为土地系统总面积,km2。为方便统一计算，对计算结果进行0～1标准化处理。

2.3.2土地利用脆弱度指数

土地利用脆弱度指数可表示当前土地利用格局中不同土地利用类型受到外界扰动时表现出的本质属性。为强调干扰状态下各土地类型的生态效益损失程度，根据相关学者的研究成果[22-23]及研究区情况，对土地利用类型进行生态风险系数赋值：建设用地、未利用地、水域、耕地、草地、林地分别赋值6、5、4、3、2、1。土地利用脆弱度指数(LFI)的计算方法为

(3)

式(3)中，ai为系统内土地利用类型i的面积,km2；Fi为土地利用类型i的生态风险系数；n为土地利用类型数量，取值6。为方便统一计算，对计算结果进行0～1标准化处理[24-25]。

2.3.3土地利用稳定性指数

土地利用稳定性指数(LSI)一般选用景观破碎度(PD)的倒数进行计算，PD的计算方法为

(4)

式(4)中，ni为系统内土地利用类型i的斑块数。为方便统一计算，对其结果进行0～1标准化处理。

为了尽量保证研究的可靠性和可指导性，各个评价指标的计算采用等权重法[26-27]。土地利用冲突综合指数(LCI)的计算方法为

(5)

2.4 空间异质性分析

为分析研究不同土地冲突单元在空间分布上的异质性，利用全局自相关指数来测度不同级别土地利用空间冲突综合指数评价单元的空间自相关性[28]，计算方法为

(6)

采用Getis-Ord Gi*指数〔Gi*(d)〕探测区域冷热点分布状况，计算方法为

(7)

式(7)中，Wij为空间权重矩阵；Xi为i的样本值。当Gi*(d)值为正时，表明i地区高值集聚，为热点区域；反之，则为冷点区域[29]。

3 结果与分析

3.1 土地利用时空格局变化

利用 ArcGIS 软件，结合遥感影像解译图、研究区地形图和野外调查，得到研究区近28 a土地利用变化图(图2)。1990—2018年，各土地利用类型之间均有不同程度的相互转移。分析3期土地利用情况可知，1990—2018年建设用地和耕地面积极速扩张，大量未利用地转为草地、耕地、水域和林地，部分草地转为耕地、未利用地和林地，林地主要转为草地和未利用地，部分耕地转为草地和建设用地。

图2 1990、2000和2018年研究区土地利用变化

1990—2018年，总体趋势表现为耕地、草地、水域和建设用地面积增加，林地和未利用地面积减少，其中耕地和建设用地面积变化幅度最大，动态度分别为28.32%和22.50%(表1)。这说明在垦荒、城镇化、农村机械化率升高等因素的影响下，该地区建设用地和耕地面积快速扩张。

表1 1990—2018年研究区土地利用动态度(K)

3.2 土地利用冲突分量指数分析

3.2.1土地利用干扰度指数分布

3个时期的土地利用干扰度指数分布差异明显(图3)，其高值区与林草地和平原绿洲区域分布一致，低值区则主要分布在未利用地和艾比湖湖区。其反映的空间特征表明平原绿洲和南部山地土地利用受干扰程度较大，未利用地受干扰程度较小。

图3 土地利用干扰度指数分布图

3.2.2土地利用脆弱度指数分布

1990—2018年研究区土地利用脆弱度指数分布见图4。土地利用脆弱度指数低表明生态功能易丧失。在整个研究期内，生态效应损失区域面积逐渐增加，2000和2018年间平原绿洲区出现低值，这与该区域城市发展、耕地扩张导致土地生态功能脆弱相关；土地利用脆弱指数较高区域逐渐减少，这与艾比湖湿地实施生态保护、生态输水以及土壤荒漠化、沙化治理相关。

图4 土地利用脆弱度指数分布图

3.2.3土地利用稳定度指数分布

土地利用稳定度指数反映土地资源的稳定性。由图5可见，1990年土地利用稳定度高值区主要出现在未利用地及水域，低值区主要出现在建设用地及山区林草地，指数变化范围为0.997 4～1；2000年变化较小，研究区整体指数变化范围为0.999 8～1；2018年指数变化剧烈，其变化范围为0.519 6～0.997 5，说明大面积区域空间较不稳定，景观破碎化明显。

图5 景观稳定度指数分布图

3.3 土地利用冲突程度及时空特征分析

3.3.1土地利用冲突程度

采用自然断裂法分类能使不同类别之间的差异最大化，同时减少主观因素的影响。根据倒“U”型曲线模型，按照土地利用冲突指数累积频率曲线分布特征，利用ArcGIS软件中的自然断裂法分级，将研究区分为以下5个等级[26]：重度冲突(>0.65～1)、中度冲突(>0.57～0.65)、一般冲突(>0.49～0.57)、轻度冲突(>0.42～0.49)以及稳定可控(0～0.42)。

由图6可见，研究区各年份土地利用空间冲突综合指数在空间分布上呈现以下特征：1990年，精河县大部分区域属于稳定可控型，但平原绿洲和南部山区达显著失调等级；2000年，艾比湖湖区为稳定可控状态，其余大部分区域处于轻度冲突状态，个别区域处于重度冲突状态；2018年，大部分评价单元属于稳定可控和轻度冲突型，仍有部分单元处于中度冲突及重度冲突状态。总体来说，2000—2018年，轻度冲突和一般冲突型区域有转向稳定可控型区域的趋势。

3.3.2土地利用冲突动态变化

对1990—2018年3期土地利用冲突进行综合测度值计算，结果见表2。研究区域的空间冲突类型以稳定可控和轻度冲突为主，占总面积的55%，其主要分布在地表类型比较单一的区域，该区域人为活动干扰较少，景观连续性强，冲突强度较低。1990—2000年稳定可控区域占比从47.19%急剧减少至6.90%，2018年又增加至45.30%；轻度冲突区域占比在2000年大幅度增加，主要与大部分土地利用类型发生变化相关。

绿洲边缘和林草用地属于中度和重度冲突类型区域，这些区域面积占比较大。重度冲突区域占比在1990年达最大，1990—2018年间重度冲突评价单元减少235个，说明在此期间重度冲突得到了有效控制。中度冲突是潜在的重度冲突来源，对土地利用的生态安全构成潜在影响，中度冲突区域占比在研究期间呈先增加后减少的趋势，从1990年的13.86%增加到21.38%，再减少至12.87%。

图6 土地利用冲突类型分布图

表2 1990、2000、2018年土地利用冲突类型统计

3.4 空间自相关分析

对土地利用冲突综合指数进行自相关分析，可以验证这种冲突的空间聚集效应。在分析中，一般使用Geoda软件计算研究区的全局自相关系数Moran′sI指数，再用P值检验该系数的显著性(表3)。研究区1990、2000和2018年数据的Moran′sI指数全部为正，分别为0.809、0.554和0.507。在正态分布假设下，Moran′sI指数检验结果具有统计学意义，且P值均为0.001，表明研究区土地利用冲突水平总体上趋于空间集聚。

表3 研究区土地利用冲突的Moran′s I值

在研究期内，Moran′sI指数呈现下降趋势(图7)，表明空间聚集性呈现降低趋势。研究期内精河县土地利用空间冲突分布具有较强的空间自相关性，且分布规律较为一致，大部分冲突散点分布在第1象限和第3象限，整体呈现高-高值聚集分布以及低-低值聚集分布的现象。

为更清晰地体现土地利用冲突发生概率，利用Jenks算法获取区域内每个单元之间的关系，最终获取5种类型的分布图(图8)，分别是冷点区(冲突低发区)、次冷点区(冲突次低发区)、温和区(冲突中等区)、次热点区(冲突次高发区)和热点区(冲突高发区)，从而进一步说明土地利用冲突在局部的空间差异性。

1999年，精河县冷点区主要位于艾比湖湖区，热点区位于绿洲城市区及耕地等人类活动密集区域，次热点区多位于热点区域周边；2000年冷点区位于艾比湖湖区，热点区位于南部山地；2018年大部分评价单元为温和区，冷点区主要在艾比湖自然保护区内及东南部山麓，热点区多在城市范围内及林草地与未利用地的过渡地带。

整体上，冷点区面积呈斑状增加，热点区面积逐渐减少，温和区面积则不断扩大，而次热点区与次冷点区也逐渐减少。近28 a间受到人类生产活动或自然的影响，精河县绿洲土地利用发生了较大变化，在城市化进程中研究区建设用地和耕地面积加速扩展，草地和水域在各项保护措施下得以恢复。

图7 土地利用空间冲突指数的全局自相关图

图8 土地利用冲突冷热点分布图

3.5 精河县土地利用冲突驱动因素分析

3.5.1自然因素

水文特征是影响土地利用类型变化的重要因素，水资源分布的不平衡会破坏土壤的化学特性、物理环境和土壤的保持条件，降低研究区地表植被覆盖面积，从而影响土地变化。以2018年土地利用冲突指数为基础，在不同冲突类型中随机选取50个样点，利用所选样点与河流欧氏距离进行相关性分析。对土地利用冲突与河流进行相关性分析，其决定系数R2=0.781 6(P<0.001)。精河县艾比湖西北部裸露湖床和木特塔尔沙漠、中部未利用地及南部山区因植被稀疏，生态服务功能受到限制，加之降水少、蒸发强烈，易受风蚀影响，最终出现土壤积盐、荒漠化加重等环境问题，成为一般冲突或重度冲突地区。

不同的地貌特征会影响研究区的自然光照条件、水热环境分布以及自然生态资源的分配。地形结构特征还会影响研究区的水汽循环，从而间接影响植被生长分布状况以及水环境的变化。选取50个样点与DEM高程进行相关性分析，其决定系数R2=0.876 6(P<0.001)，说明两者具有高度相关性。在不考虑人为因素影响下，海拔高程越大的区域，土地利用冲突指数值越大。

3.5.2人文因素

对2018年人口分布进行归一化处理，并在人类活动较为频繁的平原绿洲区随机选取30个不同土地利用冲突样点，根据所选样点与2018年人口数量进行相关性分析。平原绿洲区土地利用冲突指数与人口呈现出极显著相关性，其决定系数R2=0.751 1(P<0.001)。

4 讨论与结论

4.1 讨论

该研究主要分析了精河县土地利用冲突指数的时空演变过程，研究表明，精河县建设用地和耕地面积加速扩展，草地和水域在各项保护措施下得以恢复，这与尼加提·依米尔等[27]的研究结果具有一致性。由于精河流域南部山区林地受到保护，部分高度冲突区域转变为轻度冲突和一般冲突，土地利用冲突呈先增强后减弱的趋势，总体向好的方面转变，土地利用冲突变化情况与王丽春等[28]、于海洋等[29]研究中的生态质量及生态安全变化情况基本一致。

随着生产生活空间的扩张以及第三产业的发展，精河县耕地、建设用地不断增加，但从2002年精河县启动退耕还林、退牧还草工程起，其草地、林地得以逐渐恢复。在《精河县土地利用总体规划(2010—2020年)》中，强调对生态保护红线核心区实施严格管控，以提高耕地、林草地、水域等具有重要生态意义用地的比重，以更好地改善、调节县域内生态环境，这使得南部山区土地利用程度在近28 a间大幅提高，但在加强生态保护的作用下，空间冲突的强度在逐渐减弱，生态环境有好转趋势。

通过对土地利用冲突分量指标的分析发现，土地利用干扰度高则风险源强度高，研究区平原绿洲范围内和南部山地风险源强度高，未利用地中心以及远离乡镇地区风险源强度低；土地利用脆弱度高则风险受体暴露度高，主要集中在中心城区外围的几个乡镇，反映出这些区域在风险源的压力下发生潜在土地利用冲突风险的可能性更大；土地利用稳定度低则风险效应强，风险效应强的区域在土地利用冲突风险发生时，风险受体可能受到的影响较大，风险受体对当前风险源强度高、响应强的区域集中在中心城区周边乡镇。

4.2 结论

以精河县绿洲为靶区，基于ArcGIS平台，以网格划分自然环境区域作为评价单元，通过构建PSR模型，引入土地利用脆弱度、破碎度等指标，对1990、2000和2018年研究区土地利用空间冲突进行系统评价，结论如下：

(1)近28 a间由于人类生产活动或自然的影响，精河县绿洲土地利用发生了较大变化。在城市化进程中，研究区建设用地和耕地面积加速扩展，草地和水域在各项保护措施下得以恢复。其中1990—2000年间，林地和草地面积大幅度减少，耕地和建设用地不断增加；2000—2018年，林地、草地和水域面积增加。

(2)将研究区各年份的土地利用空间冲突综合指数分为5个层级，不同年份各级别冲突类型区域面积占比排序如下：1990年，重度冲突>中度冲突>一般冲突>轻度冲突；2000年，轻度冲突>中度冲突>一般冲突>重度冲突>稳定可控；2018年，稳定可控>一般冲突>轻度冲突>中度冲突>重度冲突。

(3)1990—2018年，稳定可控和轻度冲突区域占50%以上，2000年轻度冲突占比快速增加，超过稳定可控区域，且重度冲突范围大幅扩大，这2类冲突区域占比在该时段达最高。1990—2000年，稳定可控区域占比从47.19%急剧减少至6.90%，2018年又增加至45.30%。中度冲突区域是潜在的重度冲突来源，其占比在整个研究期内呈先增加再减少的趋势，从1990年的13.86%增加到21.38%，再减少至12.87%。

(4)全局自相关分析表明，研究区1990、2000和2018年数据的Moran′sI指数全部为正，分别为0.809、0.554和0.507，呈下降趋势，空间自相关性降低。对于土地利用冲突空间的冷热点分析发现，1990—2018年研究区冷点区(冲突低发区)呈斑状增加，热点区(冲突高发区)减少，温和区(冲突中等区)面积不断扩大，次热点区(冲突次高发区)与次冷点区(冲突次低发区)也逐渐减少。