近20年黄土高原土地利用/植被覆盖变化特征及其成因

2022-08-25毛盛林上官周平

水土保持研究 2022年5期

毛盛林, 上官周平

(西北农林科技大学黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室, 陕西杨陵 712100)

土地是人们赖以生存的资源，人类对土地利用的好坏影响着区域的环境，更影响着全球变化。国际地圈—生物圈计划(IGBP)和国际人文因素计划(IHDP)于1995年提出LUCC(土地利用和覆被变化)研究计划[1]。作为全球变化研究的重要内容，不仅影响着全球碳循环，而且对生物的多样性等都有重要的影响。因此，研究LUCC的时空变化规律对保障我国的食物、资源和生态安全尤为重要。

随着GIS技术的发展，卫星图像成为监测和分析土地利用时空变化的重要数据支撑，因而探究区域LUCC变化特征及其成因逐渐成为生态学和地理学研究的趋势。目前诸多学者利用遥感手段制作区域变化图揭示其变化特征[2]，并引入马尔科夫链等模型来表征不同时期土地时空变化[3-4]，直观地反映区域地类多时段的变化规律。而影响区域LUCC在不同时间尺度上的成因主要受自然(如气候)和社会因素(政策等)的共同影响。如Kanianska等[5]对斯洛伐克的农村进行定性分析，指出政策和人口是主要驱动力；刘光旭等[6]对赣江上中游1980—2018年土地采用主成分分析等方法做了定量分析，认为自然因素起主要作用。但是定量分析所采用的模型机制还不够成熟，政策等的定量化具有局限性，因此定性研究黄土高原土地变化成因显得十分必要。

黄土高原由于土质疏松、暴雨集中以及人类的不合理利用等[7-8]，成为我国水土流失最严重的区域之一[9]。严重的水土流失给黄河下游带来了的诸多生态环境问题。1999年以来，国家实施退耕还林(草)等政策，极大地改变了黄土高原时空格局，减缓了水土流失的严重程度。近年来学者对黄土高原植被覆盖变化和成因分析的关注度渐渐提高，认为影响区域LUCC变化的气候因子主要是温度与降雨[10-11]，社会因子为人类活动与政策[12]。

因此，在退耕还林生态工程实施20 a之际，亟待深入、系统研究黄土高原地区、各省份和生态分区的土地利用/植被覆盖变化特征及其成因。本文采用单一动态度与综合动态度模型去表征土地变化情况，以省份、生态分区为单位建立矩阵，结合自然和社会因素，揭示黄土高原2000—2017年植被变化在时空尺度上的变异规律及其成因，以期为黄河上中游流域生态保护和高质量发展服务。

1 研究区概况和研究方法

1.1 研究区概况

黄土高原位于黄河流域中游地区(33°41′—41°16′N，100°52′—114°31′E)，总面积达6.254×105km2，横跨我国的甘肃、河南、内蒙古、宁夏、青海、山西和陕西等7个省份。研究区地势整体呈现西北部高而东南低的下降趋势，因六盘山与吕梁山的分隔形成了西、中和东三部，且形成了塬、梁、峁3种奇特的地貌。黄土高原处在我国半湿润和半干旱区，有着典型的温带大陆性季风气候特征，多年平均气温8℃左右，年均降雨量400 mm左右，降雨集中且区域差异大，加上蒸发量高、水系含沙量高，并且黄土土质疏松，使得该区土壤侵蚀严重，生态环境脆弱。

1.2 数据来源

本文采用的土地利用遥感数据共有三期，分别为2000年、2010年、2017年栅格数据(分辨率为30 m)，三期数据及黄土高原生态分区数据和2000—2017年逐月降雨量与逐月平均气温数据集(分辨率为1 km)均来源于国家地球系统科学共享服务平台黄土高原科学数据中心(http:∥loess.geodata.cn/)。在ArcGIS 10.7软件下，结合实地GPS点进行验证，校正修改，解译精度达到90.3%，满足研究需要。按照国家标准《土地利用现状分类》(GB/T21010-2017)将数据分成6类，分别为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地。2000年、2005年、2010年、2015年人口与GDP数据集均来自中科院资源环境与科学数据中心(http:∥www.resdc.cn/DOI)。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用数量和速度变化分析

(1) 单一土地利用的动态度。可以描述区域在特定时间段内某一地类面积变化的年均变化速率[13]，公式如下：

(1)

式中:Si表示研究时段内第i种土地利用类型的动态度(%);Ub和Ua分别表示研究区末期和初期某一土地类型的面积;T为初末期变化的时间段。

(2) 综合土地利用动态度。能够反映研究区所有土地利用类型在某一时间段的变化趋势[14]，公式表示为：

(2)

式中:LC表示综合土地利用动态度;n为土地利用类型的数量;ΔLUi-j为T时间内由某一i地类转变为其他j地类总面积的绝对值;LUi为初期i地类的面积;T表示研究初末期时间段,本研究T以年为单位,即表示研究区土地利用的年变化率[15]。

1.3.2 土地利用转移矩阵针对三期土地利用数据，利用ArcGIS 10.7软件中叠加分析等处理，得到黄土高原区土地利用转移矩阵。该矩阵采用n阶矩阵结构，不但可以直观而简洁地展示研究初末期各地类的面积信息，而且能够详细的表示各地类在该时间段内转移的动态变化情况[16]。

转移矩阵通用表达式为：

(3)

式中:S表示面积;Sij表示转移前的i类土地转换为转移后j类土地类型的面积;i,j(i,j= 1,2,…,n)表示转移前与后的土地类型;n表示转移前后的土地利用类型数;特别地,当i=j时,表示该地类没有发生转移的面积。

1.3.3 驱动力分析通过查阅文献和国家相关社会经济等资料进行定性分析，在ArcGIS 10.7软件中经过掩膜、代数运算等得出2000—2017年平均降雨量与温度、人口密度以及人均GDP。

2 结果与分析

2.1 全区土地利用时空特征分析

黄土高原2000—2017年的土地利用类型主要以耕地、林地和草地为主，其面积之和占研究区总面积的比例都在84%以上，且各地类面积从大到小依次为草地、耕地、林地、未利用地、建设用地和水域。同时黄土高原森林覆盖度较低，且水资源呈零星分布(图1)。

图1 黄土高原不同时期土地类型

黄土高原植被覆盖在不同时期变化的程度也不尽相同。2000—2010年林地和建设用地不断增加，年均增长速度分别为3.4%和3.0%，说明10 a来退耕还林政策取得了显著成效(表1)。2010—2017年耕地和草地略有减少，其他地类有所增加，其中未利用地增幅最大，为29 880 km2和10.6%，说明研究区生态环境仍然脆弱，这可能与过度的生态恢复导致土地退化有关[17]。总体来看，2000—2017年耕地、草地和水域面积都呈减少趋势，而林地、建设用地和未利用地都增加，其中草地减少面积最多，为42 410 km2，而林地和未利用地增加面积分别为30 650 km2和 27 410 km2。

表1结果表明，2000—2017年，变化速率最快的是水域、建设用地和未利用地(-3.8%，3.9%和3.8%)，耕地与草地变化不明显。前后期综合动态度分别为31.0%和39.0%，表明近17 a来黄土高原区域全部土地利用类型的变化速率都呈快速增加的趋势。

表1 黄土高原不同时期土地利用动态度

表2为黄土高原2000年、2017年不同土地类型转移矩阵，结果表明，草地是主要转入和转出类型，转入面积为92 260 km2，其中58.7%来自于耕地；转出面积为134 670 km2，主要转出为耕地和未利用地，17 a来草地净减少42 410 km2，这说明草地在17 a间有所退化。

表2 黄土高原不同时期土地利用转移矩阵 103 km2

2.2 各省域土地利用时空特征分析

各省域除了内蒙古与宁夏自治区外，其他各省均以耕地、林地与草地为主。同时发现内蒙古与宁夏的林地资源呈现上升又下降的波动状态，这可能与2010年以后人类对两地过度放牧、开垦有关。

表3为黄土高原7个省域不同时期单一土地利用动态度，以此来表征特定时间段内某一地类面积变化的年均变化速率，其结果表明，各省域地类变化既有统一又有差异。首先大部分省域地类变化比较平稳(因河南与山西该地类面积过小，不予考虑)，而不同的是甘肃和宁夏的未利用地较其他地类变化更快一些。

表3 不同时期单一土地利用动态度

为了更好地体现该区域时空变化特征，我们利用ArcGIS软件对黄土高原各省域2000年、2010年、2017年不同土地类型做了时空变化，并利用Excel统计分析，结果发现甘肃省在2000—2010年增长了9 500 km2，其中7 830 km2来自于草地；而宁夏自治区2010—2017年增长迅速，为9 620 km2，同样草地流入8 900 km2，说明甘肃与宁夏草地的荒漠化较严重，这有可能与沙漠、绿洲的大面积分布以及人类不合理活动有关[18-19]。

2.3 各生态分区土地利用时空特征分析

黄土高原各生态区面积由大到小依次为A，D，C，B(图2)。同时发现4个生态区的水资源都在持续减少，且主要集中在2000—2010年，截至2017年，面积均降低在1 000 km2以下，且水域都主要向耕地发生转移，这有可能与2000年以来人类活动频繁以及人口的快速增长导致围湖造田有关。

A区近20 a来耕地和草地面积转出大于转入(表4)，即分别净流失16 480 km2和13 550 km2，耕地有35.0%退化为草地；草地主要向耕地与林地转化，分别为25.8%，18.1%。B区耕地退化相对明显，为10 560 km2，其中47.0%向草地发生转移，主要集中在2000—2010年，说明1999年退耕还草工程在水土流失严重的丘陵沟壑区程取得了良效。C区草地退化较为严重，为17 420 km2。D区草地面积减少最多，为17 670 km2，草地也向耕地与林地转移。

图2 黄土高原生态区不同时期生态区变化

表4 黄土高原生态区土地利用转移变化情况 103 km2

2.4 土地利用变化成因分析

2.4.1 自然因素从图3A中看黄土高原的年均降雨量在空间上分配不均，整体由东南向西北方向递减，最大降雨量达883 mm，最小至107 mm，多年平均降雨量约为450 mm，且17 a来降雨量有增加趋势。图3B显示黄土高原年均气温与降雨分布一样，年均气温为8.08℃，且气温多年来基本无变化。

黄土高原森林与耕地主要分布在温暖湿润的东南部，草地、未利用地分布在干旱少雨的西北部，这说明气温与降雨在空间的分布会影响植被覆盖变化与土地利用的时空格局分布。加上黄土高原大部分地区处于干旱区，温度与降雨表现出明显的季节性特征，如降雨量多的月份植被覆盖会明显增加[20]，2000年以来降雨量明显增加，林草地在黄土高原区总面积占比逐渐增大，耕地逐渐减少，说明1999年以来退耕还林(草)工程的实施对黄土高原植被恢复有一定成效。由于温度年际变化不大[21-22]，降水在近20 a植被恢复的过程中发挥了主导作用[23-24]，因而认为降雨是近20 a黄土高原LUCC变化的主要因素。

2.4.2 社会因素

(1) 人口变动与城市化。人类活动对土地结构变化有一定影响。2000年、2005年、2010年、2015年全区人口密度分别为162.71人/km2，164.04人/km2，176.34人/km2和178.93人/km2，说明近20 a该区人口在持续增长，人口增长使得该区的建设用地发生扩张，17 a增长了9 840 km2，水资源减少5 630 km2。随着时间的推移，城镇化进程加快，人们追求高质量生活，非农产业用地比重迅速上升。

图3 2000-2017年平均降雨与温度分布情况

(2) 社会经济。经济发展水平与产业结构的调整和土地利用有一定的联系，优化土地资源的配置能够带动区域经济的发展。黄土高原2000年、2005年、2010年、2015年的人均GDP分别为4 978.85元/人，16 899.28元/人，38 295.83元/人和72 465.02元/人，表明近20 a来该区人均GDP在急速增长。近年来第一产业比重降低，第二、三产业升高，产业的转型影响了地类的变化，更影响着区域经济的发展。

(3) 政策。建国至1999年以来，我国在黄土高原主要实施了坡面治理、沟坡治理、小流域治理等，具体措施有植树造林、修梯田和淤地坝等。1991年国家颁布《水土保持法》标志着水土保持治理有法可依，这对黄土高原的高效治理奠定了基础。1999年国家实施退耕还林工程，此阶段之后以生态修复为主。2003年国务院西部开发办等部门实施退牧还草工程来解决荒漠化等生态问题，2007年“天保工程”通过奖罚分明的方式提高农民保护森林资源的积极性。2010年以来延安实施治沟造地工程，取得良效。近年来国家大力倡导“生态文明建设”与“绿水青山就是金山银山”的人与自然和谐共生的理念，也提到要优化国土，扩大水域、湿地与森林。因此，国家政策是这些年黄土高原土地利用/植被覆盖变化的主导因素。

3 讨论

黄土高原自实施退耕还林生态工程以来，植被覆盖发生了显著变化。近年来为了合理调整土地结构，保护黄土高原生态环境，学者们从整个区域和小流域尺度上做了很多研究[25]，但是却没有过多地从省份和生态分区去探讨土地变化情况。本研究结果显示，黄土高原的土地类型以草地、耕地、林地为主，且草地是主要转化类型，这与已有研究结果一致[26]。宁夏与甘肃省20 a来草地减少，甘肃与宁夏绿洲、沙漠分布较多，人为活动干扰可能是草地退化的主要因素。Liu等[27]指出毛乌素沙漠1986—2015年荒漠化先加剧后减弱，生态恢复在荒漠化防治中起到了关键作用，因而相关部门需要继续实施生态修复项目，以减少水土流失。目前关于黄土高原生态区土地利用的动态研究还相对较少[28]，土石山区及河谷平原区植被覆盖度最高，风沙区最低，这样可将不同生态类型区植被覆盖与土壤侵蚀结合起来进行研究，以明晰黄土高原侵蚀产沙锐减的驱动要素及其定量贡献。

当前人们对土地利用变化驱动力机制的了解日渐深入，以定性、定量或将两者相结合的方法揭示自然和社会经济的驱动因素能够为区域生态恢复提供宏观决策信息。前人研究采用的定量方法比较多的是主成分分析法、结构方程模型等[29-30]，但是政策等无法用定量方法去衡量，因此没有一个合适的模型完全拟合[31]。本文后期仍然存在许多需要深入研究的问题，比如能够搜集更多数据采用定量方法去分析驱动因子，将政策等指标以一种具有说服力的方法纳入定量中，更好的找出关键因子。