基于分形理论的土地利用时空格局变化<br/>——以嘉陵江流域为例

基于分形理论的土地利用时空格局变化
——以嘉陵江流域为例

2023-10-30郭兴月程圣东李占斌

中国水土保持科学 2023年5期

郭兴月, 王添,2†, 程圣东, 李占斌,2, 张皎, 李鹏,2

(1.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,710048,西安;2.西安理工大学旱区生态水文与灾害防治国家林业局重点实验室,710048,西安)

2020年全国水土流失面积为269.27万km2,约占国土面积25.767%[1]。水土流失会导致土地生产力降低、土壤贫瘠;与此同时,化学污染物随着水土流失进入水体,不仅带来环境污染,还直接影响人们生产生活,严重破坏生态环境[2]。土地利用类型是定量预测土壤侵蚀程度的重要指标,在一定程度上反映流域内水土流失情况[3],为水土保持规划提供科学参考,研究土地利用情况显得尤为重要。

分形理论由法国曼德尔布罗特提出的,利用整体内部离散多边形斑块的面积和周长,计算分形维数,研究事物整体的内部熵值。人类生产活动引起的土地利用变化是全球环境变化的重要因素,土地利用动态分析是土地资源管理中的关键环节,是土壤侵蚀预报的重要内容[4]。自然环境和人类活动的共同作用导致土地利用变化,使其演变存在非持续、中断甚至突变的特点[5]。分形维数和稳定性指数的大小可以体现不同土地利用类型斑块形状的嵌套复杂程度与其所受人类活动干扰的程度[6-7],反映土地利用结构变化和演变转换规律,体现土地利用类型的空间分布状态是否具有稳定性,评估其可持续发展潜力。

笔者利用分形理论,选取嘉陵江流域作为研究对象,通过计算1990—2005、2005—2020年的土地利用转换矩阵和3期流域整体以及不同土地利用的分形维数,对1990、2005和2020年间土地利用时空格局变化进行深入探究,得到各地类面积转化方向和比例变化大小,对比土地利用分形维数及稳定性指数的变化趋势,概括30 a嘉陵江流域土地利用时空变化格局,为土地利用地类合理布局及水土流失治理的规划提供一定的科学依据。

1 研究区概况

嘉陵江流域介于E 102°35′36″～109°01′08″、N 29°17′30″～34°28′11″之间。发源于陕西省秦岭北麓的凤县代王山。嘉陵江中途流经陕西、甘肃、四川3省和重庆市,在重庆与长江干流交汇,流域总面积约 16万km2。为亚热带季风气候,全年降雨量分配不均匀,夏季和秋季降雨量多,占年度降雨量的70%～90%。

2 数据与研究

2.1 数据来源

选取1990、2005和2020年嘉陵江流域的TM遥感数据,1990、2005年数据来自卫星Landsat 4-5,2020年数据来自卫星Landsat 8。TM遥感数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn)。时间跨度长达 30 a。

2.2 土地利用分形维数及稳定性指数

分形维数是表示整体内部自相似性的定量指标之一[8]。计算不同土地利用种类的封闭多边形斑块,用分形维数定量表述其核心区大小和边界周长之间的关系[9]。分形维数的大小能够展示事物内部的复杂程度及稳定程度[10]。对于特定土地利用种类斑块,以r=1 km为尺度,测量各斑块面积和周长,则其分形维数的计算公式为:

LnA(r)=DlnP(r)+C。

(1)

式中:A(r)为斑块面积,km2;D为分形维数,量纲为1;P(r)为斑块周长,km;C为待定常数。可知,对周长与面积同时取对数,进行拟合分析,建立回归模型,若lnA(r)与lnP(r)呈线性关系,斜率数值即D的取值。其取值正常范围为[1,2],当D=1时表示嵌套结构最为简单的正方形斑块;当D=2时,表示等面积下嵌套结构最为复杂的多边形斑块,边界最不规则;若D的值越低,斑块镶嵌结构越简单清晰,表示内部事物分布规律性高,破碎性低,共通性强;若D的值越高,斑块镶嵌结构越复杂混乱,表示内部事物分布规律性低,破碎性强,共通性弱[11]。当D取值1.5时,则表明该种斑块处于极其不稳定的情况,称为布朗随机运动[12]。

在此基础上,引入稳定性指数S来描述事物空间分布有序性。

S=|D-1.5|。

(2)

式中:S为稳定性指数,量纲为1,取值范围为[0,0.5],空间结构分布越清晰有序,S的取值就越大。

对1900、2005和2020年的影像数据进行计算处理,得到每个时间整体及各土地利用类型的分形维数与稳定性指数。

以嘉陵江流域1990、2005和2020年的TM遥感数据为数据源,选择5月下旬—6月中旬与8月下旬—9月中旬TM遥感图像,其地物信息清楚,地物反射光谱具有显著差异,易识别,方便进行影像解译工作。经过处理后,按照土地利用划分标准,利用ENVI 软件中的监督分类法,将土地利用类型划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地,解译过后的栅格数据导入ArcGIS软件中,栅格转矢量,利用Merge进行图斑合并,得到研究区3期土地利用划分图,统计整体周长、面积、斑块数、平均斑块面积等参数数据,再经分类得各地类斑块数、平均斑块面积等指标数据。利用混淆矩阵法进行验证,图像精度均>85%,满足研究要求。

3 结果与分析

3.1 土地利用面积转化

3.1.1 1990—2005年土地利用面积转化 1990—2005年间,如表1所示,嘉陵江流域中林地、水域、建设用地、未利用地的面积逐渐增加,耕地、草地的面积逐渐减少。耕地和林地相互转换频繁,研究期间,耕地主要转换为林地,转换面积比例为3.34%,有39.64%仍保持初始耕地属性,林地主要转换为耕地,转换面积比例为2.41%。草地、水域、建设用地与未利用地转化流动面积比例较小,各自主要转化为林地(1.16%)、耕地(0.07%)、水域(0.04%)、草地(0.01%),草地与建设用地主要由耕地转换得到,水域、未利用地分别主要由建设用地、草地转换得到。经过转化后,林地面积增加最多,增幅为1.99%,通过转移矩阵分析,其主要来自耕地(3.34%)与草地(1.16%)2类;草地面积减少最多,降幅为1.41%,主要转换为林地(1.16%)、耕地(1.06%)2类。

表1 1990—2005年各土地利用种类之间转化比例

3.1.2 2005—2020年土地利用面积转化 2005—2020年间,如表2所示,嘉陵江流域中林地、水域、建设用地、未利用地的面积逐渐增加,耕地、草地的面积逐渐减少。耕地和林地相互转换频繁,研究期间,耕地主要转换为林地,转换面积比例为5.68%,林地主要转换为耕地,转换面积比例为1.81%。草地、水域、建设用地与未利用地转化流动面积比例较小,各自主要转化为林地(0.90%)、耕地(0.05%)、水域(0.09%)、草地(0.02%),草地、水域与建设用地主要由耕地转换得到,未利用地主要由草地转换得到。经过转化后,林地面积增加最多,增幅为4.69%,通过转移矩阵分析,其主要来自耕地(5.68%)与草地(0.90%)2类;耕地面积减少最多,降幅为4.65%,主要转换为林地(5.68%)、草地(0.82%)、建设用地(0.66%)3类。

表2 2005—2020年各土地利用种类之间转化比例

3.2 嘉陵江流域土地利用分形维数变化特征

利用ArcGIS 10.7软件,计算各斑块的周长面积,通过Origin软件进行数据处理及绘图。1990、2005和2020年的整体土地利用分形维数分别为1.486 3、1.497 2和1.514 2,整体分形维数逐步上升,说明嘉陵江流域内部自相似性减弱,斑块形状向着不规则状态发展。

1990—2020年内,如表3所示,嘉陵江流域内的土地利用情况有较大变化,耕地、草地的面积都呈现减少态势,林地、水域、建设用地、未利用地的面积都呈现增加态势。其中,耕地面积减少最多,减少面积为8 961.79 km2,相较于1990年初始土地面积,草地同比下降最多,为-22.68%;林地的增加面积最多,增长量高达1万803.93 km2,相较于1990年初始土地所占比例,建设用地同比增长最多,高达209.09%。

表3 1990—2020年各土地利用类型斑块面积变化

整体土地利用类型的斑块数呈现下降趋势,减少135万7 590个,平均斑块面积呈现上升趋势,增加4.69 hm2。耕地、林地、草地、水域、未利用地的斑块数呈现下降趋势,仅有建设用地的斑块数呈现增加趋势,其中林地的斑块数减少最多,减少59万1 833个,未利用地的斑块数减少最少,减少6 717个,建设用地的斑块数增加最多,增加 1万5 130个。所有土地利用类型的平均斑块面积均呈现逐年增加态势,其中林地的平均斑块面积增加的最多,增加11.81 hm2,草地的平均斑块面积增加的最少,增加0.74 hm2。

3.3 土地利用分形维数及稳定性指数变化特征

3.3.1 耕地如表3和表4所示,1990—2020年间耕地面积比例呈现逐步下降趋势,由44.07%降至38.53%,减少5.54%。2020年相对于1990年同比减少12.56%,减少面积高达8 961.79 km2。如图1和表5所示,耕地分形维数逐年上升,由1.483 4增高至1.513 5。而稳定性指数呈现出先下降后上升的趋势。结果表明1990—2020年间耕地的多边形斑块嵌套结构愈发复杂,逐渐趋于混乱状态,规则性减弱,内部的无序性增强。在1900—2005年,耕地的分形维数从<1.5,增长为1.500 9,超过临界点1.5,故耕地从1990年具有规则有序状态的稳定性,转变为具有无序混乱状态的稳定性。可能存在以下几点原因:一是响应退耕还林(草)政策,开展国土绿化工程,为建设和谐绿色的生态环境,推进天然防护林保护,满足条件的耕地被改造成草地或林地,使耕地面积呈现减少的趋势;二是城市中心化,中国城乡之间巨大经济差距使大量农村剩余劳动力流向城市,导致部分耕地荒废或非农化。与此同时,许多土地经过租赁汇合到少数人手中,方便其对耕地进行有序化、合理化的划分与种植,使耕地多边形斑块平均面积呈现增加趋势;三是耕地部分转化为林地,斑块之间的连通性减弱,新增斑块使耕地破碎度增加,碎片化、零星化分布导致耕地分形维数增加[13];四是嘉陵江流域上游地区约90%县为山区县,受制于山区地形,不利于农业机械化灌溉与生产[14]。

A为斑块面积,km2;P为斑块周长,km。下同。A in the figure represents the plaque area, km2; P is the perimeter of the plaque, km. The same below.

表4 1990—2020年整体面积和分形维数变化

表5 1990—2020年间各土地利用类型分形维数变化

3.3.2 林地林地面积比例在所有土地利用类型中最高。如表3和表4所示,在1990—2020年内,嘉陵江流域内的林地面积增加1万803.93 km2,比例由45.20%升至51.87%,达到历史峰值,增加6.67%,其中2020年相对于1990年同比增长14.77%。如图2所示,研究区内林地斑块的分形维数逐渐升高,由1.484 5增加至1.517 5。1990—2020期间,稳定性指数先减少后增加。表明林地的多边形斑块稳定性降低,空间结构规则性减弱,内部无序性增加,整体状态从1990年具有规则有序状态的稳定性,转变为具有无序混乱状态的稳定性。可能存在以下几点原因:一方面20世纪90年代初期许多树木被砍伐后,林地被建设成工业用地、商业用地等人类生产生活场所,导致其破碎性增加,原有的完整性遭到人为破坏,使其分形维数增加,林地面积也稍有减少;另一方面于1988年,国务院批准将长江上游地区作为国家水土保持重点防治对象,其中包括嘉陵江流域、三峡库区和金沙江下游;1999年,四川、陕西、甘肃3省率先进行退耕还林试点,以“退耕还林,封山绿化,以粮代赈,个体承包”为基本措施,大量耕地经过改造后,成为栽种适宜当地气候树木类型的林地,使林地面积得到大量补充,但在此过程中,区域绿化方案的要求较低,没有在保持天然防护林完整性的基础上,将人工防护林与之完美衔接与扩展,使林地面积大幅增加,但林地分形维数并未降低。

图2 1990、2005、2020年林地双对数面积—周长散点图

3.3.3 草地草地面积大小逐渐减小,由占嘉陵江流域总面积的9.68%降低至7.49%,减少2.19%,减少面积为3 555.19 km2,减少面积仅次于耕地。如图3所示,1990—2020年间草地的分形维数呈现逐年增加的趋势,从1.490 6增加到1.501 8,增加0.011 2。1990—2005年期间稳定性指数减少0.007 6,2005—2020年保持不变。结果表明:在研究期间内,该流域内的草地破碎度增加,嵌套结构愈发复杂,土地斑块形态趋于碎片化,空间结构不稳定。于20世纪90年代,实施退耕还林(草)土地利用结构调整政策和“长治”工程,使90年代末期草地面积的减少大大减缓。草地分形维数增加可能存在以下两个原因:一是大量草地被开垦为耕地,用于种植农作物,导致草地面积大幅度减少,完整性遭到破坏,连通性减弱,分形维数增加;二是因草地面积逐年减少,导致更多草地零星地镶嵌在林地、耕地等大面积景观内,分形维数进一步增加[15]。

图3 1990、2005、2020年草地双对数面积—周长散点图

3.3.4 水域嘉陵江流域水域面积呈现增加态势,由最初992.37 km2增加到1 246.21 km2,增加253.84 km2,面积比例从0.61%增加到0.77%。如图4所示,3期各地类分形维数平均值中,水域的平均值最小,表示其在所有地类中,水域的空间结构最稳定,规则性最高。1990—2020年间水域的分形维数呈现逐年增加的趋势,从1.473 1增加到1.489 8,增加0.016 7。1990—2020年期间稳定性指数呈现逐年减少趋势,从0.026 9减少到0.010 2。结果表明,研究期间嘉陵江流域水域的斑块嵌套结构愈发复杂,无序性增强,混乱度增加,稳定性减少。可能存在以下原因:一是响应国家号召退耕还湖政策,系统化治理“山水林田湖草沙冰”,“长治”工程期间,在小型水利水土保持方面,修谷坊3 828座,塘堰7万793座,蓄水池9万4 998座,沉沙池 156万7 756个,截水沟9 679 km,排灌渠2万2 787 km,部分耕地、林地转化为水域[14];二是城市建设过程中,公园、住宅区等场地修建小型人工湖泊,这也变相增加了水域面积,使分形维数快速增加,稳定性指数下降[16]。

图4 1990、2005、2020年水域双对数面积—周长散点图

3.3.5 建设用地与1990年初始土地利用面积相比,建设用地在所有地类中同比增幅最大,同比增幅高达209.09%,1990年建设用地面积为649.97 km2,2020年增加到2 008.99 km2,占地面积增多1 359.02 km2,增加面积大小仅次于林地。如图5所示,在3期各地类分形维数均值从大到小排序中,建设用地的排名最高,建设用地分形维数在1990—2020年期间逐年增加,由1.511 0增加到1.520 0,增加0.009 0。研究期间,稳定性指数呈上升趋势,由0.011 0增加到0.020 0。表明随着建设用地整体面积增加,土地利用空间格局破碎度快速上升,空间结构愈发不稳定,且这种混乱无序状态具有一定的稳定性与可持续性。可能存在以下原因:一是随着工业化与城市化,农村人口逐渐流入城市,在城市定居或务工,常住人口数量增长必然导致对城镇用地与居民点用地的需求增加,原有建筑不能满足人们生活生产需要,扩大城镇用地成为客观需求,使建设面积增长迅速;二是在城市建设规划中,没有对市区边界整体规划工作给予高度重视,导致基础建设设施利用率低,建筑区域划分不规则。

3.3.6 未利用地未利用地面积从1990—2020年间逐步上涨,由67.29 km2增加到167.49 km2,增加100.19 km2,增长幅度为100.19 km2,仅次于水域。如图6所示,未利用地分形维数从1990—2020年呈现先减少后增加趋势,在2020年高到1.533 1,成为各地类分形维数最高值。稳定性指数呈逐步增加趋势,由1990年的0.003 8,在2020年增加为0.033 1,在各地类中稳定性指数值最高。表明未利用地的无序性在所有地类中最高,多边形斑块不规则状况明显,镶嵌结构复杂,混乱度相对较高,且这种混乱无序状态具有一定的稳定性与可持续性。可能存在以下两个原因:一是部分草地、耕地因过度放牧或化肥使用过量转化为荒地,致使未利用地面积增加;二是嘉陵江流域内气温逐渐升高,导致永久性冰川雪地融化,裸漏出岩石地质地表,未利用地分布碎片化,导致未利用地分形维数整体呈现增加趋势[17]。