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基于地形梯度的岩溶槽谷土地利用变化特征

2022-07-27方冰轲李旭东程东亚

生态科学 2022年4期
关键词:坡度岩溶土地利用

方冰轲, 李旭东, 程东亚

基于地形梯度的岩溶槽谷土地利用变化特征

方冰轲, 李旭东*, 程东亚

贵州师范大学地理与环境科学学院, 贵阳 550025

揭示岩溶槽谷土地利用变化特征, 为地区退耕还林和生态保护提供参考。以印江、思南、石阡等5县区为研究区, 选取DEM数据和土地利用数据, 探究岩溶槽谷土地利用时空分异特征和地形分异特征。结果表明: (1)2000—2018年间, 研究区土地利用类型以耕地、林地及草地为主, 水域及建设用地其次, 其中林地面积分布最多。(2)2000—2018年间, 研究区耕地和草地面积有所减少, 林地、水域与建设用地面积有所增加, 其中建设用地面积增长迅速。(3)2000—2018年间, 研究区耕地、林地峰值分布在海拔700—900 m, 草地峰值分布在500—700 m或700—900 m;2018年水域和建设用地峰值分别为500—700 m、700—900 m。(4)各土地利用类型在0o—25o地区均有分布, 25o以上地区以林地为主, 耕地及草地次之, 建设用地主要分布在25o以下。(5)2000—2018年间, 研究区耕地、林地及草地在半阴坡和半阳坡分布较多; 2018年建设用地在阳坡分布最多。文章结果可为地区生态保护、土地政策制定、武陵山生态脱贫等提供实际借鉴和理论参考。

土地利用; 地形梯度; 时空变化; 岩溶槽谷

0 前言

土地利用是人类活动与自然环境相互作用的产物, 受自然环境与社会经济因素共同影响。在两者的共同作用下, 不同地貌条件的土地利用变化规律存在差异。喀斯特地区地形崎岖破碎, 地貌类型复杂[1], 其水土流失严重[2], 石漠化问题突出[3], 生态环境极为脆弱[4-5]。中国西南地区是世界上典型的喀斯特分布区, 根据地貌可分为中高山、断陷盆地、岩溶高原、岩溶峡谷、峰丛洼地、岩溶槽谷、峰林平原、溶丘洼地(槽谷)八大岩溶地貌类型[6]。岩溶槽谷是喀斯特地区的一种特殊地貌类型, 是指在“地质上表现为碳酸盐岩与碎屑岩相间分布, 在地貌上表现为北东向脊垄条带状山岭与槽谷或长条形洼地平行分布的地貌”[7]。岩溶槽谷具有植被稀少、水土流失严重、石漠化突出等特征, 同时该地区各地理要素受地形影响差异明显[8]。

现阶段国内学者对土地利用的研究[9-11]已比较成熟。对非喀斯特地区不同尺度[12-14]土地利用变化的研究有较为丰富的文献,研究成果在不同程度上揭示了非喀斯特地区土地利用特点与转型、影响因素/驱动机制、变化趋势等[12-14]。喀斯特地区土地利用变化也受到较多学者关注, 但研究侧重点与非喀斯特地区有所差异。如史晨璐等学者研究喀斯特断陷盆地的土地利用及对生态系统的影响[15]; 薛贝等学者研究喀斯特山区典型县域土地利用变化[16]; 张兴菊等学者研究贵州省关岭县的喀斯特石漠化演变过程中土地利用变化特征[17]。对于喀斯特地区的研究, 其重点在土地利用类型特点与生态演变的关系, 这些研究成果对地区石漠化治理、生态恢复具有积极意义。岩溶槽谷作为喀斯特地貌类型之一, 近年来也有学者对此进行关注和探索,该地区的研究内容主要集中于地下河[18]、土壤[19]、石漠化[6]等方面, 较少从地形因子视角阐述岩溶槽谷区土地利用变化规律。

研究区主要位于贵州省东北部, 是武陵山贫困地区之一。该地区经济发展落后, 岩溶生态环境脆弱, 人文与社会经济环境独特。这些特征是否影响该区域土地利用, 其影响的表现形式是否具有规律性, 这些规律在地形梯度上又是如何, 值得当前研究进一步推进。

因此, 本文从地形梯度视角阐述岩溶槽谷区土地利用变化, 揭示其土地利用分布特征、趋势, 研究结果可为地区生态保护、土地政策制定、武陵山生态脱贫等提供实际借鉴和理论参考。

1 研究区概况、数据来源与处理

1.1 研究区概况

岩溶槽谷地貌涉及中国西南众多县区, 贵州又是该区域岩溶分布集中且典型的省份, 故本文岩溶槽谷县区选取贵州省境内的印江、思南、江口、凤冈、石阡五个县区(图1)。研究区位于贵州省东北部地区, 介于N27o18′—28o21′、E107o31′—109o07′, 面积为10126.59 km2;地势西北高东南低, 海拔介于255—2563 m, 平均海拔818 m, 有武陵山和梵净山等重要山系, 有乌江、锦江等重要的河流。同时,研究区地势高低起伏较大, 气候特点在垂直方向上差异较大[20]。

1.2 数据来源与处理

(1)数据来源。土地利用数据和DEM数据分别来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)、地理空间数据云(http://www. gscloud.cn)。土地利用数据分辨率为1 km, DEM数据分辨率为30m。土地利用数据为2000年、2010年、2018年三期数据, 后期对数据进行剪裁和统一投影, 其坐标系为WGS 1984 UTM Zone 48N。

(2)土地利用数据处理。本文所使用的土地利用数据一级分类分为六大类, 分别为耕地、林地、草地、水域、建设用地(居民、工矿、城乡用地)及未利用土地, 二级分类若干类。采用研究区边界对其进行剪裁, 得到土地利用数据,本研究仅考虑一级分类。由于土地利用数据分辨率为1 km, 未利用土地分布较为分散且面积较小, 无法体现, 故本文仅探究五种土地利用类型, 即耕地、林地、草地、水域、建设用地。

图1 研究区位置、海拔和主要城市

Figure 1 Location, altitude and major cities of the study area

(3)地形数据处理。本文提取基本地形因子为海拔、坡度及坡向。土地利用变化的坡向分布规律是本文重点内容之一, 考虑到研究区无坡向地区(即平地)较少, 暂不考虑平地部分土地利用变化。ArcGIS中坡向以正北方向为起始点0o, 顺时针旋转, 其取值范围0o—360o[21], 因此本文将土地利用坡度变化视为梯度变化。一般坡向分类中有东坡、西坡、南坡等, 但该分类对阴坡与阳坡体现不足。本文参考文献[22], 将阴坡与阳坡分为4类,进一步分析。具体分类范围如下:阴坡(0o—67.5o、337.5o—360o)、阳坡(157.5o—247.5o)、半阴坡(67.5o—112.5o、292.5o—337.5o)、半阳坡(112.5o—157.5o、247.5o—292.5o)[22]。

2 结果与分析

2.1 地形基本特征

研究区海拔大致呈西部、南部及东北部高, 中部及东部河谷地区海拔低。东北部海拔最高的区域主要在梵净山区, 乌江及锦江河谷地带为研究区低海拔地区(图1)。

研究区坡度总体来看, 西部地区坡度起伏较小, 东部地区起伏较大。东部坡度最大地区为武陵山最高峰—梵净山所在区域(图2a)。以乌江为界, 乌江西部地区坡度平缓, 东部地区坡度则相对较高。研究区坡度小于5o的地区, 面积占比6.48%, 小于25o的地区占比73.78%。

岩溶槽谷部分地区山—槽交替[23], 研究区局部地区亦有体现。研究区坡向以东、东南、西、西北坡向为主, 平地(即无坡向地区)仅占总面积的0.1%, 基本可忽略不计(图2b)。在印江及思南地区, 东、东南与西、西北坡向相间分布, 构造线突出,具有较为明显的空间趋势。

2.2 土地利用空间分布特征

2000—2018年研究区林地空间上分布最多, 建设用地和水域面积则较少, 草地和耕地相间分布, 分布较为分散(图3)。

研究区林地集中分布在梵净山周边, 以及研究区西部和北部坡度较大区域。草地多分布在林地向耕地过渡区域。水域零星分布在河流附近。建设用地多分布在县域行政中心周边。2000—2018年草地和耕地面积减少, 林地面积略有增加, 建设用地面积明显增加。研究区西部边缘地区, 部分耕地逐渐转变为林地; 南部地区耕地及草地向林地转变明显; 东部边缘地区部分林地转变为耕地及草地, 梵净山附近部分地区耕地和草地逐渐转变为林地, 林地面积逐渐集中扩大。建设用地集中分布在行政中心附近, 且随时间变化增加明显。

2.3 土地利用分阶段变化特征

2000—2018年间, 研究区内林地面积>耕地面积>草地面积>水域面积, 耕地、草地面积呈减少趋势, 林地及建设用地面积呈明显增加趋势, 水域面积略有增加(表1)。

图2 研究区坡度、坡向分布特征

Figure 2 Slope and aspect distribution characteristics of the study area

林地面积占研究区土地利用大部分, 且呈不断增加趋势。2000—2010年林地面积增加88.42 km2, 2010—2018年增加3.97 km2, 2000—2018年总体增加92.39 km2, 随年份增长林地增加幅度逐渐减小。2000—2010年耕地面积增加7.95 km2, 2010—2018年减少55.63 km2, 2010年后耕地呈现减少趋势, 2000—2018年耕地面积总计减少47.69 km2。2000—2018年草地面积远低于林地和耕地面积, 不足林地面积的25%, 2000—2010年草地面积减少96.37 km2, 2010—2018年减少5.96 km2, 减少速度远高于耕地。2000年水域面积占比不足1%, 明显少于前三种土地利用类型面积。2000—2018年水域面积增加了13.91 km2。2000年和2010年建设用地面积为5种土地利用类别中面积最少的一类,2018年建设用地面积超过水域面积。2000年建设用地面积为7.95 km2, 2018年增长到51.66 km2;期间建设用地增加43.71 km2, 较2000年增加550%。

2.4 海拔梯度特征

2000—2018年研究区耕地、林地峰值分布在海拔700—900 m, 草地峰值分布在500—700 m或700—900 m;2018年水域和建设用地峰值分别为500—700 m、700—900 m(图4)。

图3 2000—2018年研究区土地利用空间分布特征

Figure 3 Spatial distribution characteristics of land use in the study area from 2000 to 2018

表1 研究区不同土地利用类型数量特征(km2)

耕地、林地在海拔分布上呈稳定单峰型, 峰值均在海拔700—900 m。期间耕地在海拔700—900 m分布面积最大, 900 m后随海拔升高面积减少, 而1900 m以上分布面积基本为零。2000—2018年耕地面积仅在300—700 m海拔略有增加, 一共增加40.73 km2, 其他各海拔均有减少。林地在各海拔高度均有分布, 海拔700—900 m分布最多, 2018年该海拔林地面积为1723.65 km2。2000—2018年林地面积在海拔300—700 m、大于1900 m略有减少, 其他海拔高度均有增加; 其中海拔700—900 m增加最多, 面积为77.49 km2。2018年的草地面积在海拔700—900 m达到342.74 km2, 900 m后草地面积随海拔升高减少, 海拔1900 m后草地面积不足10 km2。2000—2018年海拔500—700 m草地面积减少最为明显, 减少30.80 km2。水域与建设用地面积分布呈不稳定单峰型, 2018年两者的峰值在500—700 m、700—900 m。而2000—2018年的水域在海拔300—1100 m分布最多, 1300 m以上则基本无分布。2000—2018年的水域面积变化较为明显,呈现增加趋势, 在海拔500—700 m增加6.95 km2。2000—2018年建设用地在海拔1100 m以下分布面积较大;2018年在海拔700—900 m分布最多, 达到19.87 km2, 较2000年增加16.89 km2。

2.5 坡度梯度特征

研究区耕地、林地、草地、水域、建设用地五种土地利用类型在坡度0o—25o地区均有分布, 超过25o后土地利用类型以林地为主, 耕地及草地次之, 建设用地主要分布25o以下(图5)。

耕地面积随坡度上升先增加后减少, 在0o—25o地区分布较多, 10o—15o范围内面积最大, 超过15o后随坡度增加面积减少。2000—2018年耕地仅在坡度5o—10o、大于45o略微增加, 其他各坡度都有减少。林地同样随坡度增大呈先增加后减少趋势, 坡度15o—20o林地面积最大, 2018年达到905.04 km2;超过20o后随坡度增加分布面积逐渐减小, 期间在坡度20o—30o面积增加最为显著, 共增加66.56 km2; 坡度5o—10o林地面积略微减少, 减少4.97 km2。2000—2018年草地在坡度5o—10o及20o—25o减少显著, 分别减少28.81 km2、27.82 km2; 2010—2018年减少速度明显高于2000—2010年。2000—2010年水域面积基本未发生变化, 2010—2018年水域增加明显。2000—2018年建设用地在坡度10o—15o分布面积最大且增加显著, 该坡度增加8.94 km2。2000—2010年坡度30o以上区域未有建设用地分布, 但2018年坡度30o—40o新增建设用地5.96 km2。

图4 2000—2018年研究区土地利用变化的海拔分异特征

Figure 4 Altitude differentiation characteristics of land use changes in the study area from 2000 to 2018

图5 2000—2018年研究区土地利用变化的坡度分异特征

Figure 5 The characteristics of slope differentiation of land use changes in the study area from 2000 to 2018

2.5 坡向梯度特征

从具体坡向看,耕地、林地、草地在东西两坡分布较多, 2018年建设用地在南坡分布较多(图6); 从阴坡与阳坡看,耕地、林地及草地在半阴坡和半阳坡均分布较多, 2018年建设用地在阳坡分布最多(表2)。

2000年、2010年耕地在西坡分布最多, 面积分别为344.73 km2、350.69 km2; 2018年在西北坡分布最多, 面积为311.95 km2。2000—2018年的耕地面积仅在南坡和东南坡呈现增加趋势, 分别增加了20.86 km2、0.99 km2; 西坡面积减少最为明显, 减少46.69 km2。2000—2018年的林地仅在南坡减少了9.93 km2, 其他各坡向都呈增加趋势, 北坡、西坡增加明显, 分别增加51.66 km2、56.63 km2。2000—2018年草地在西坡分布最多, 2000年面积为154.98 km2, 2018年减少为144.05 km2; 期间草地在各坡向都呈减少趋势, 北坡和南坡减少明显, 减少18.88 km2。2000—2018年水域面积变化明显, 总体呈增长趋势。2000年、2010年建设用地在西南坡分布最多, 面积均为1.99 km2; 2018年南坡分布最多, 面积达到8.94 km2。2010—2018年建设用地在各坡向都呈增长趋势, 南坡增加最为明显, 增加8.94 km2。

将坡向按阴坡和阳坡进一步分级,更为深入地探究坡向分异规律[22]。耕地、林地及草地均在半阴坡和半阳坡分布较多, 原因在于研究区半阴坡及半阳坡面积最大, 且光照水分比阴坡更加充足。阳坡光照及水分条件最优, 耕地在阳坡增加明显。林地适应性更强, 在阴坡、半阴坡及半阳坡都有增加。草地在各个坡向均呈减少趋势。2018年建设用地在阳坡分布最多, 与阳坡采光效果较好有关。

3 讨论

3.1 关于土地利用总体变化特征

岩溶槽谷地形条件复杂、耕地质量差且适耕面积小, 近年来喀斯特地区退耕还林[24]、城市扩张与农村建设[25]都占用了大量耕地。同时, 区域内乡镇企业、乡村旅游业的发展, 吸引了农村剩余劳动力,从事农业生产的人口减少, 导致坡耕地大量撂荒。生态移民搬迁等精准扶贫政策实施, 致使原居民点的坡耕地弃耕现象严重, 也造成耕地减少。喀斯特地区林地保护工程及城镇化建设[26]对草地占用是导致草地变化的重要因素。由于研究区生态环境脆弱, 部分草地因水土流失严重转变为未利用地或是被建设用地所占用, 都会导致草地面积不断减少。水域分布在特定环境, 虽然略有增加, 但总体面积变动不大, 这与水域面积总体较少密切相关。林地和建设用地面积增加明显, 政府实施石漠化综合治理以及退耕还林政策[27], 促使林地不断增加。近年来, 由于人口增长, 城镇化加快[28], 山地乡村旅游发展, 以及社会基础设施的不断完善, 使得建设用地面积增加迅速, 尤其是2010年后最为明显。

图6 2000—2018年研究区土地利用变化的坡度梯度效应

Figure 6 The slope gradient effect of land use change in the study area from 2000 to 2018

表2 2000-2018年土地利用类型的坡向分布占比表(%)

3.2 关于土地利用变化的地形梯度特征

地形因子是山区土地利用的重要影响因子, 从海拔、坡度、坡向等方面制约着土地利用类型分布。研究区耕地主要集中于海拔小于1100 m地区, 而在海拔相对较高地区, 人类活动稀少, 林地和草地分布较多。水域受自然因素影响较大, 基本分布于乌江河谷地带。建设用地大多分布在行政中心附近, 受人类活动范围及施工条件影响。耕地、林地及草地在坡度0o—25o地区均有分布, 10o—25o是坡度对三种土地利用类型分布影响最明显的阶段。耕地峰值位于10o—15o, 在25o—30o减少最为明显。但研究区属于岩溶槽谷区, 地块破碎、坡度大, 适耕地块较少, 当地居民为了维持生计, 坡度大于25o地区仍有部分坡耕地。林地及草地峰值位于15o—20o, 这也直接说明了生产生活用地与生态用地存在坡度差异。建设用地受坡度制约最为明显, 坡度较高地区不利于人类活动, 且随着坡度增加建设难度也在不断提升, 坡度越高越不利于建设用地开发。2000—2010年坡度30o以上区域未有建设用地分布, 2018年30o—40o地区新增建设用地。期间阳坡光照条件最优, 耕地增加明显。而作为生态用地的林地适应性更强, 在各坡向均有分布, 期间阴坡林地也有增长。建设用地受光照因素影响, 在阳坡分布最多, 这也体现了自然环境对城市建设的影响。

4 结论

(1)2000—2018年间, 研究区土地利用以耕地、林地及草地为主, 水域及建设用地其次, 其中林地面积分布最多。耕地多分布在县域行政中心附近及坡度较低的地区; 林地集中分布在梵净山周边, 以及研究区西部和北部坡度较大区域;草地多分布在林地向耕地过渡区域;水域零星分布在河流附近;建设用地多分布在县域行政中心周边地区。

(2)2000—2018年间, 研究区耕地和草地面积有所减少, 林地、水域与建设用地面积有所增加, 其中建设用地面积增长迅速。2018年相较于2000年,耕地面积减少47.69 km2, 草地减少102.33 km2; 林地增加92.39 km2; 水域增加13.91 km2; 建设用地增加43.71 km2。

(3)2000—2018年间, 研究区耕地、林地峰值分布在海拔700—900 m, 草地峰值分布在500—700 m或700—900 m;2018年水域和建设用地峰值分别为500—700 m、700—900 m。耕地、草地及建设用地主要分布在海拔1100 m以下区域。林地主要分布在海拔300—1500 m之间, 林地适应性较强, 分布范围最广。2000—2018年水域峰值从700—900 m过渡到500—700 m。

(4)各土地利用类型在0o—25o地区均有分布, 25o以上地区以林地为主, 耕地及草地次之,建设用地主要分布在25o以下。坡度越大开发难度越高, 因此耕地、建设用地主要分布在坡度小于25o地区。坡度较大地区耕作难度大, 且水土流失严重, 宜发展林地, 但研究区大于25o地区仍有坡耕地存在。

(5)2000—2018年间, 研究区耕地、林地及草地在半阴坡和半阳坡分布较多;2018年建设用地在阳坡分布最多。期间,半阴坡与半阳坡耕地、林地、草地分布均比较多,建设用地也有一定分布。2018年阳坡建设用地最多,达到了13.91 km2。

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Study on land use change of karst trough valley based on terrain differentiation

FANG Bingke, LI Xudong*, CHENG Dongya

School of Geography and Environmental Science, Guizhou Normal University, Guiyang 550025, China

This paper reveals the characteristic of land use in karst trough valley and provides a reference for returning farmland to forest and ecological protection in this region. Five counties including Yinjiang, Sinan and Shiqian, etc are as the research areas. This paper selects DEM and land use data to explore the spatial and temporal variation and terrain variation characteristics of land use in karst trough valley. The results are as follows. (1) From 2000 to 2018, the land use in the study area was dominated by cultivated land, forest land and grassland, followed by water area and construction land, among which the forest land area was the most distributed. (2) From 2000 to 2018, the area of cultivated land and grassland in the study area decreased, while the area of woodland, water area and construction land increased, among which the area of construction land increased rapidly. (3) From 2000 to 2018, the peak distribution of cultivated land and forest land in the study area was 700-900 m above sea level, and the peak distribution of grassland was 500-700 m or 700-900 m; in 2018, the peak values of water and construction land were 500-700 m and 700-900 m, respectively. (4) All land use types were distributed in the area of 0o-25o. The area above 25owas dominated by forest land, followed by cultivated land and grassland, and construction land was mainly distributed below 25o. (5) From 2000 to 2018, the cultivated land, forest land and grassland in the study area were more distributed on semi-shady and semi-sunny slopes; in 2018, the construction land was most distributed on sunny slopes. The results of this paper can provide practical and theoretical references for regional ecological protection, land policy formulation, and ecological poverty alleviation in Wuling Mountain.

land use; terrain gradient; spatial-temporal change; karst trough valley

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.04.017

K921

A

1008-8873(2022)04-142-09

2020-07-27;

2020-09-29

贵州省科技厅项目【黔科合J字[2009]2253】

方冰轲(1998—), 女, 河南襄城人, 硕士研究生, 主要从事资源利用与低碳发展研究, E-mail:2556210887@qq.com

通信作者:李旭东, 男, 湖南邵东人, 教授, 主要从事人口地理与区域发展, 应对气候变化与低碳经济研究, E-mail: 616507732@qq.com

方冰轲, 李旭东, 程东亚. 基于地形梯度的岩溶槽谷土地利用变化特征[J]. 生态科学, 2022, 41(4): 142–150.

FANG Bingke, LI Xudong, CHENG Dongya. Study on land use change of karst trough valley based on terrain differentiation[J]. Ecological Science, 2022, 41(4): 142–150.

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