雄安新区土地利用变化及其对生态质量的影响

潘 婷，王懿祥，刘宪钊，徐成立，刘志军

（1.浙江农林大学 环境与资源学院，浙江 杭州 311300；2.浙江农林大学 省部共建亚热带森林培育国家重点实验室，浙江 杭州 311300；3.浙江农林大学 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室，浙江 杭州 311300；4.中国林业科学研究院 资源信息研究所 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室，北京 100091；5.中国雄安集团生态建设投资有限公司，河北 保定 071699）

城镇化进程的加快和建设用地的快速扩张，导致城镇区域土地利用结构发生了巨大变化，人地矛盾日益突出，造成植被破坏、水土流失和土地荒漠化等一系列生态问题。如何正确认识土地利用变化对城镇区域生态环境的影响，是国内外研究的一个重要课题。目前有关土地利用变化的生态效应研究多集中于大气环境[1]、水体[2]、土壤[3]等自然环境方面，多采用生态系统服务价值(ESV）[4]、景观生态指数[5-6]、生态环境质量指数(EV）[7]等方法。已有研究发现：快速城镇化导致的土地利用变化会引起水环境恶化、土壤质量改变、植被严重退化等生态环境问题[8-9]；造林绿化和生态修复能降低景观破碎化程度，提高生境质量[10]；人工湖泊、湿地公园的增多会降低陆地生态服务功能，增加湿地生态服务功能[11]。当前研究多集中在传统的城镇化扩张对景观格局和生态效应的影响，对于少数新型化城镇建设中土地利用的转变和生态质量影响的研究并不多见。

雄安新区是承载着“千年大计、国家大事”的创新型城市，始终坚持生态优先、绿色发展的理念，遵循“先植绿、后建城”的建设思路，将森林作为新区有生命的基础设施，设计伴随城市生长的复层、异龄、混交的“千年秀林”，最大限度降低城市建设和发展中建筑不透水面取代地表原有的自然生态系统而形成的生态环境压力。雄安新区城镇化扩张和绿色基底“千年秀林”的建设综合影响着新区的生态环境质量，因此，科学客观地开展生态质量监测评估、评价基础设施建设对生态质量的影响，可为雄安新区后期生态建设和城市管理提供重要依据。本研究以雄安新区3 个县为研究区，基于2000、2017 和2020 年3 期土地利用数据，利用遥感生态指数(remote sensing ecological index，RSEI）模型评价生态质量的时空变化特征，剖析土地利用变化对生态质量的影响，揭示土地利用变化的生态效应，以期为优化雄安新区土地利用管理、保护生态环境提供理论支撑。

1 研究区域数据源

1.1 研究区概况

雄安新区地处北京、天津、保定腹地，包括容城、雄县、安新3 个县及其周边部分区域，总面积为1 770.00 km2，38°43′～39°10′N、115°38′～116°20′E，四季分明，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，年均气温为12.4 ℃，年均降水量为495.1 mm，属于典型的暖温带季风型半湿润半干旱气候。地处太行山东麓冲洪积平原前缘地带，全境地势西北高，东南低，海拔5～26 m，为缓倾平原，土层深厚，地势开阔。由于白洋淀水域面积较大且影响评价效果，所以本研究剔除雄安新区周边水域，研究区总面积为1 571.69 km2(图1）。

图1 雄安新区研究区2020 年 Landsat OLI/TIRS影像示意图Figure 1 Sketch map of three counties of Xiong’an New Area

1.2 数据源及预处理

影像数据来源于地理空间数据云网站(www.gscloud.cn），参照前人的研究结论[12-13]，4 月中下旬至5 月上旬为研究区冬小麦Triticumaestivum的拔节生长期，该阶段小麦在遥感影像上表现为“绿地”，且林木在此期间开始展叶生长，因此选取2000 年4 月22 日、2017 年5 月7 日(OLI/TIRS）和2020 年4 月29 日(OLI/TIRS） Landsat 遥感影像作为耕地及林地信息提取的数据源，且云量较低(低于10%），质量完好，空间分辨率为30 m。由于地表反射率会受到光照与大气因素的影响，不同时相的影像存在地形上的变化差异，因此，在计算各分量指标前，需要对这3 期影像进行辐射定标[14]、大气校正等预处理。为消除因大气吸收和散射造成的辐射误差，利用FLAASH 模型进行大气校正[15]，最后利用雄安新区行政区划矢量数据裁剪出研究区预处理后的影像。

2 研究方法

2.1 土地利用类型解译

参照文献[16]，基于ENVI 5.3 平台，采用最大似然法监督分类方法，将研究区土地利用类型分为未利用地、耕地、林地、建设用地和水域等5 类。采用误差矩阵精度评价法，利用谷歌地球(Google Earth）高分辨率影像对分类结果进行检验，3 期影像监督分类结果总体精度分别为91.26%、90.89%和92.14%，Kappa 系数分别为0.84、0.81 和0.85，分类效果较好，精度满足研究需求。

2.2 遥感生态指数计算

利用2000、2017 和2020 年Landsat 遥感影像数据，提取湿度分量(WET）、归一化植被指数(NDVI）、地表温度(LST）和归一化建筑-裸土指数(NDSI），分别代表湿度、绿度、热度和干度指标，构建遥感生态指数(RSEI），具体方法参照文献[17-21]，并以像元作为评价单元，对雄安新区生态质量变化状况进行评价分析。运用等间距分级方法，将生态质量指数(RSEI）划分为5 个等级，即[0, 0.2）、[0.2,0.4）、[0.4, 0.6）、[0.6, 0.8）和[0.8, 1.0]，分别对应生态质量差、较差、中等、良和优。

2.3 土地利用变化与生态质量的相关性分析

为揭示雄安新区土地利用变化与生态质量之间时空变化的定量关系，基于ArcGIS 10.4 的Fishnet 工具，将研究区按1 km×1 km 的大小划分网格，剔除边缘的碎小网格后共1 455 个网格，利用分区统计功能统计各网格的信息，具体公式参照文献[22]，如下：RLij=ALUij/AGj×100%；RAIj=AEIj/AGj×100%；RADj=AEDj/AGj×100%。其中，RLij为第j个网格内第i种土地利用类型转移方式占网格面积的比例；ALUij为第j个网格内第i种土地利用类型转移方式面积；RAIj(RADj）为第j个网格内生态质量改善(退化）面积占网格面积的比例；AEIj(AEDj）为第j个网格内生态质量改善(退化）面积；AGj为第j个网格的面积。

运用SPSS 21 的相关与回归分析方法，分析显著影响雄安新区生态质量改善(退化）的土地利用转移方式，进而拟合两者之间的关系，RAI=f(RLm）或RAD=f(RLn），揭示土地利用变化的生态质量响应与生态效应。

3 结果与分析

3.1 雄安新区土地利用类型时空变化分析

由图2 和表1 可见：2000—2017 年，雄安新区土地利用变化主要为建设用地和未利用地2 类用地面积增加，林地、水域和耕地3 类用地面积减少，呈“两增三减”的特征，其中2017 年大量耕地调整为未利用地进入后期建设规划，未利用地新增326.30 km2，城镇化扩张也增加了建设用地的面积(46.85 km2）。由于新区规划建设和前期城镇化发展，耕地减少最多(354.15 km2）。随着新区规划建设的快速推进，2017—2020 年间新区林地(249.23 km2）、水域(23.22 km2）面积快速增多，未利用地则快速减少(268.66 km2），该阶段林地和水域面积的增加大多与可持续发展，重视生态环境保护，建设千年秀林，南水北调、引黄济淀等水利工程措施保持白洋淀湖体水量有关[23-24]。

表1 雄安新区2000—2020 年土地利用面积变化特征Table 1 Characteristics of land use area change in Xiong’an New Area from 2000 to 2020

图2 雄安新区2000、2017 和2020 年土地利用类型空间分布示意图Figure 2 Spatial distribution map of land use types of Xiong’an New Area in 2000, 2017 and 2020

3.2 雄安新区遥感生态质量时空变化分析

从表2 可以看出：PC1 中WET、NDVI 为正影响指标，LST、NDSI 为负影响指标，且各指标对PC1 的贡献度表现为NDVI 大于WET，NDSI 大于LST，表明NDVI 和NDSI 对雄安新区生态质量的影响较大。此外，WET 和NDVI 均值呈先下降后上升的趋势，LST 和NDSI 均值呈先上升后下降的趋势；RSEI 由2000 年的0.62 下降至2017 年的0.57，降幅为8.06%，由2017 年的0.57 上升至2020 年的0.59，增幅为3.5%，表明2000—2020 年雄安新区生态质量总体呈先下降后上升的趋势。

表2 雄安新区遥感生态指数主成分分析结果及各指标均值标准差统计结果Table 2 Principal component analysis of remote sensing ecological index in Xiong’an New Area

进一步分析不同生态质量等级的变化情况可以看出(图3 和表3），2000 年生态质量以优为主(55.53%），其次是良(26.19%）；2017 年以较差为主(30.44%），其次为中等(25.20%），大部分位于雄县；而2020 年生态质量差的面积占比仅为0.62%，主要位于容城县。其生态质量的优劣与土地利用使用的结构模式相一致。

表3 2000—2020 年雄安新区生态质量等级面积统计Table 3 Area statistics of ecological quality grades from 2000 to 2020 in Xiong’an New Area

图3 雄安新区2000—2020 年生态质量等级分布示意图Figure 3 Distribution of Ecological Quality Grade of Xiong’an New Area from 2000 to 2020

2000—2017 年，雄安新区生态退化面积最多(845.00 km2），极少区域生态质量改善(142.62 km2），且主要分布在安新县，在空间上呈“总体退化、局部改善”的特征。2017—2020 年，新区生态未改变面积最多(647.57 km2），且生态改善面积有所增加(473.44 km2），表明该研究区总体生态质量在这3 a 基本维持稳定且有好转趋势。生态质量改善的区域主要分布于雄县，与“千年秀林”的建设有明显关系。该阶段雄安新区更加重视生态保护，生态质量相应改善。

3.3 雄安新区土地利用变化对生态质量的影响

3.3.1 生态质量改善区土地利用变化的生态效应 由图4 和表4 可见：2000—2017 年雄安新区生态质量改善面积比例(RAI）与建设用地转耕地面积比(RLca）呈极显著正相关(R=0.558，P＜0.001），与林地转耕地面积比(RLwa）呈极显著正相关(R=0.614，P＜0.001）；2017—2020 年RAI 与未利用地转耕地面积比(RLua）呈极显著正相关(R=0.753，P＜0.001），与未利用地转林地面积比(RLuw）呈极显著正相关(R=0.488，P＜0.001），而RAI 与耕地转林地面积比(RLaw）负相关(R=-0.022），但相关性不显著。回归方程为：yRAI=1.257xRLua+0.196 (R=0.753，P=0.000，R2=0.867），yRAI=0.727xRLuw+0.267(R=0.488，P=0.000，R2=0.739）。显示在雄安新区(2017—2020 年）建设水平和1 km 空间尺度下，未利用地转耕地面积比每增加10%，生态质量改善的面积比约增加13%，未利用地转林地面积比每增加10%，生态质量改善的面积比约增加7%。

表4 雄安新区生态质量等级变化监测统计Table 4 Statistics of ecological quality grade changes in Xiong’an New Area

图4 雄安新区2000—2020 年生态质量变化情况示意图Figure 4 Changes of ecological quality from 2000 to 2020 in Xiong’an New Area

3.3.2 生态质量退化区土地利用变化的生态效应 由表5 和表6 可见：2000—2017 年雄安新区生态质量退化区面积比例(RAD）与耕地转未利用地面积比(RLau）呈极显著正相关关系(R=0.714，P＜0.001），与耕地转建设用地面积比(RLac）呈极显著正相关关系(R=0.289，P＜0.001）；2017—2020 年，RAD 与RLac呈极显著正相关关系(R=0.535，P＜0.001），与耕地净退化面积比(AEDa）呈极显著正相关关系(R=0.557，P＜0.001）。回归方程为：yRAD=0.816xRLau+0.437 (R=0.714，P=0.000，R2=0.851）；yRAD=0.696xAEDa+0.124(R=0.557，P=0.000，R2=0.710）。显示在传统城镇化(2000—2017 年）建设水平和1 km 空间尺度下，耕地转未利用地面积比每增加10%，生态质量的退化面积比约增加8%，而在雄安新区(2017—2020 年）建设水平和1 km 空间尺度下，耕地面积净退化10%，生态质量退化的面积比约增加7%。

表5 雄安新区生态改善区主要土地利用类型转移方式面积比相关性分析Table 5 Correlation analysis of the area ratio of main land use type transfer mode in improved area of Xiong’an New Area

表6 雄安新区生态退化区主要土地利用类型转移方式面积比相关性分析Table 6 Correlation analysis of the area ratio of main land use type transfer mode in deteriorated area of Xiong’an New Area

4 讨论

本研究采用分辨率为30 m 的Landsat 遥感影像，并结合Google Earth 高分辨率影像对研究区不同时期土地利用分类结果进行修正，3 期影像监督分类结果的各类型分类精度和总体精度均＞90%，Kappa 系数在0.80 以上，表明基于30 m 空间分辨率的Landsat 遥感影像进行土地利用类型变化监测具有非常高的可靠性。

雄安新区设立前近20 a 的生态质量变化趋势与传统城镇化建设带来的生态质量变化趋势相似[25]。雄安新区设立后，生态优先、绿化发展的建设理念使新区从传统的外延扩张模式转变为生态保护与经济社会协调的内敛发展模式，“千年秀林”绿化工程对生态质量的改善起到了很大作用，尤其是雄县东南部区域生态质量提升明显，这与刘礼群等[16]对2014—2020 年雄安新区生态系统服务价值增益区域评估一致，安新县由于白洋淀及其周边生态环境的管理严格，生态质量变化相对稳定。土地利用变化会改变区域生态格局并影响生态质量变化，传统城镇建设方式下的土地利用变化会持续造成区域生态环境质量的下降[26]。新区通过未利用地造林、退耕还林等方式建设“千年秀林”绿色基底，显著提高了新区生态质量[27]。

传统城镇化扩张造成建设用地增加，新区成立节点期的耕地转为未利用地，这些都导致了明显的区域生态质量退化。本研究表明：耕地转未利用面积比每增加10%，生态质量的退化面积比约增加8%，这与施婷婷等对建设用地生态评估结果相近[28]。

新区建设阶段，林地的增加、未利用地的减少明显促进了新区生态质量改善，本研究表明：未利用地向林地和耕地的转变能有效提高新区生态质量，这与王志杰等[22]对贵阳花溪的研究结果相近。对于雄安新区而言，生态质量改善是保障生态环境状况的关键原因，植被的恢复与未利用地的合理规划对于雄安新区生态质量的改善具有积极的促进作用。由于新区林地主要由耕地和未利用地转化而来，且新造林时间较短，森林生态系统尚处于早期阶段，土地利用转化带来的生态效益增量还不明显[29]，随着“千年秀林”的生长，雄安新区生态质量将会持续改善。

后续研究将基于Google Earth Engine 平台融合多个时相的影像进行信息提取，在分析区域生态质量的影响因素时，应加入生物气候、人类活动等因子，进行全要素分析。

5 结论

本研究发现：2000—2017 年，雄安新区土地利用变化面积呈“两增三减”特征，耕地主要转向建设用地和未利用地；2017—2020 年，土地利用变化特征与传统城镇化阶段不同，耕地与未利用地主要转向林地。2000—2017 年雄安新区生态质量呈明显退化趋势，RSEI 均值由2000 年的0.62 下降到2017 年的0.57，在空间上呈“总体退化、局部改善”的特征；2017—2020 年雄安新区生态质量呈轻微改善趋势，RSEI 均值由2017 的0.57 上升到2020 年的0.59，该研究区总体的生态质量在这3 a 基本维持稳定且有好转趋势。生态质量空间分布及其变化与土地利用类型的分布变化在空间上基本吻合。生态质量较好的区域主要分布在耕地、林地等区域，生态质量退化与耕地、林地面积的退化减少和建设用地、未利用地的增加在空间上有直观的对应关系。在当前建设水平和1 km 空间尺度下，未利用地转耕地面积比每增加10%，生态质量改善的面积比约增加13%，未利用地转林地面积比增加10%，生态质量改善的面积比约增加7%。这表明对于雄安新区而言，植被的恢复与建设对于生态质量的好转具有积极的促进作用。