昌江流域土地利用冲突时空演变及关键影响因子探析

陈理庭,蔡海生,2① (.江西农业大学江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室,江西 南昌 330045;2.江西农业大学富硒农业产业发展研究中心,江西 南昌 330045)

随着社会经济的转型升级,土地资源的稀缺性和日益增长的多元化需求导致用地竞争加剧,引发了剧烈的土地利用冲突,国土空间发展面临巨大的压力与挑战[1-2]。改革开放以来,中国社会经济全面复苏,城镇化、工业化的步伐造成了土地利用空间格局失衡、耕地质量降低和生态用地流失等一系列矛盾[3-5],土地利用冲突问题日益严峻。目前,土地利用冲突已经成为社会经济高质量发展不容忽视的绊脚石。实践证明,土地利用冲突不仅会制约国土空间的协调发展,更是引起社会动荡,威胁区域生态安全、粮食安全的重要原因[6]。因此,准确识别土地利用冲突发生位置,充分把握土地利用冲突时空分异规律,深入探析土地利用冲突驱动机理,对于国土空间协调发展与管理具有重要意义。

自1977年英国乡村协会组织将“土地管理、土地利用关系与冲突”作为城市边缘区学术讨论主题之一[1]以来,土地利用冲突逐渐成为备受国内外学者关注的重要议题。相关研究主要集中于土地利用冲突识别、驱动因子和缓和治理等方面[7]。然而近年来,随着社会、经济和政策的不断变化,土地利用冲突衍生出新内涵与新表征,包括土地生态系统空间格局失衡引发的生态风险[8]、用地主体追求自身利益最大化导致的土地资源利用的冲突[9]、资源开发与区域生态环境的不协调[10]等,这给识别土地利用冲突现象带来了一定挑战。针对土地利用冲突不同的内涵与外在表现,涌现出一系列冲突识别方法,其中,主要有博弈论[11-12]、压力—状态—响应模型[13]、多准则决策[14]以及景观格局指数分析[15]等。景观格局分析方法旨在揭示不合理土地利用结构给生态环境带来的风险,从而准确识别土地利用冲突在空间结构上的特征,近年来受到了广泛关注[8,16]。而在冲突成因与缓和治理方面,相关研究多以分析冲突影响因素为基础,从而针对性地提出缓和策略,如土地整理、复垦等[17];另一些研究从权益竞争的角度揭示土地利用冲突形成过程,从而提出规划管控、政府调节等措施[11,18]。然而,土地利用冲突驱动因子的选择高度依赖于研究区特征,现有研究往往采用传统的统计分析方法计算驱动因子与土地利用冲突的相关性来反映驱动因子的重要程度,尚未明确其中关键主导的影响因子,也未能揭示各要素是如何驱动区域土地利用冲突产生时空分异的内在机理。因此,土地利用冲突动态演变的驱动因子分析仍极具挑战。此外,已有研究多选择城市群[8,19]、县区[20-22]等为研究区,聚焦流域单元的研究相对有限。流域作为生态系统的基本单元,水土资源优势明显,竞争也相对激烈[17],摸清流域的土地利用冲突分布规律有助于深入理解流域生态系统调节模式,能够为流域空间缓和用地竞争、优化资源配置提供科学指导。

鉴于此,该研究选择水土资源矛盾突出的昌江流域为研究区,旨在为流域土地利用冲突研究提供典型样例。构建了以景观格局指数为基础的土地利用冲突量化模型,以表征2000—2020年土地利用冲突时空演变特征,通过重心-标准差椭圆方法把握其时空分异规律。运用随机森林模型探析驱动土地利用冲突动态变化的关键影响因子,以偏依赖关系图刻画各因子对土地利用冲突强度的响应模式,提出昌江流域土地利用冲突和解对策,以期为研究区优化国土空间配置、缓解用地用水矛盾提供科学指导,对实现区域可持续发展具有重要意义。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

昌江是鄱阳湖流域中饶河的双干河流之一,发源于安徽省祁门县大洪岭、分水岭等诸多山脉之间,河长约为253 km。以昌江流域(江西省境内)为研究区域(图1),该区域总面积约为4 496.60 km2,涉及浮梁县、景德镇市区及鄱阳县等。参考《江西河湖大典》,结合《景德镇市志》,划分昌江流域(江西省境内)上、中、下游。中、上游以山地丘陵为主,地形陡峭,下游以丘陵、平原为主,水系发达,地势平缓,是重要的水源涵养区。该流域日照充足,水土资源相对丰沃,为区域农业发展提供了重要基础。依托资源禀赋,昌江流域逐步建设了多个蓄水、引水工程,有效保障了农业生产。但随着农药化肥施用的增加,流域面临着水质污染、环境破坏等问题[23],且由于流域靠近江河的一侧地势低浅,极易受到洪水等自然灾害的威胁。据江西省气象站、景德镇水文局资料,自2000年以来,昌江流域水位线多次超过警戒线,尤其是自2010年以后洪水频发,严重威胁区域居民生产、生活,造成重大财产损失[23]。由此可见,区域水土资源矛盾明显,亟需得到重视,同时,快速城镇化导致部分耕地、水域等转化为建设用地,人口扩张带来激烈的人地矛盾,土地利用冲突日益显著。

图1 研究区区位Fig.1 Location map of the study area

1.2 数据来源及预处理

2000、2010和2020年土地利用数据来源于全球地理信息公共产品(GlobeLand30,http:∥www.globallandcover.com),分辨率为30 m,利用ArcGIS 10.5平台将其重新分类为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6大类,便于后续研究。DEM数据来源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn),分辨率为30 m,并据此提取坡度数据。夜间灯光数据来源于国家青藏高原科学数据中心(http:∥data.tpdc.ac.cn),用以表征社会经济发展状况,分辨率为1 km。年降水量数据来源于国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据中心(http:∥www.geodata.cn),分辨率为1 km。人口密度数据来源于Worldpop网站(https:∥www.worldpop.org),分辨率为100 m。植被指数(NDVI)数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https:∥www.resdc.cn),分辨率为1 km。

1.3 土地利用冲突量化模型

土地资源具有数量有限性、开发利用方式多样性等特点,区域内土地资源数量总是一定的,利益相关者倾向选择对自己有利的方式进行资源利用,从而对土地资源形成竞争[1,24]。同时,空间功能的外溢性使得不同空间单元的功能定位相互影响,从而加剧了不同发展目标下土地资源开发利用方式间的矛盾[24-25]。综合来看,土地资源有限性、资源开发竞争性和空间功能外溢性共同驱动着土地利用冲突的形成。生态系统空间格局失衡是土地利用冲突严重导致的负面效应之一[16]。土地利用冲突通过土地资源开发利用过程改变区域空间格局,进而影响区域原有的生态过程,改变自然地理环境。当这种变化超出土地生态系统耐受极限时,会引发如生态系统结构破坏、功能减弱、多样性减少、脆弱性加剧、恢复能力下降等一系列生态问题,威胁区域生态安全,影响土地资源可持续利用[8]。因此,基于土地利用冲突对区域生态过程的影响,以生态风险大小表示冲突水平,从生态风险源、风险受体和风险效应3个方面构建土地利用空间冲突综合量化指数[8,16,26](图2)。

图2 土地利用冲突测度原理与思路Fig.2 Principles and ideas of land use conflict measurement

风险源是空间单元面临的外部压力,空间单元的复杂性综合体现了人为活动和邻域其他空间单元的生态干扰影响程度,可用于表征土地生态系统所面临的外部压力[19]。风险受体指风险的承载体,受体对生态风险源的耐受性决定了生态风险发生的可能性,不同空间单元的脆弱度可以反映其在外界干扰作用下被破坏的难易程度[8]。风险效应指受体受到风险源干扰后的反应,资源开发利用对区域空间格局产生的最主要的影响之一就是空间破碎化,其是引起土地生态系统失稳的主要因素。破碎度越高,空间稳定性就越差,就越容易引起生态风险[8,27]。综合上述分析,土地利用空间冲突水平可以被抽象概括为“复杂性+脆弱度-稳定性”,其计算公式为

ISCC=IC+IF-IS。

(1)

式(1)中,ISCC为土地利用空间冲突综合指数;IC表示土地系统的复杂性;IF表示土地系统的脆弱度;IS表示土地系统的稳定性。

空间复杂性指数综合考虑了空间单元受其周围邻域范围内其他空间单元的影响程度,选用面积加权平均分维数(DAWMPF)测量景观斑块的空间复杂性,表征其面临的外部压力。该数值越高,预示着更高程度的土地利用冲突[8],复杂性(IC)计算公式为

(2)

式(2)中,Pij为斑块周长,km;aij为斑块面积,km2;A为景观总面积,km2。

土地系统越脆弱,其抵抗外界干扰的能力就越弱。以景观脆弱度指数衡量土地生态系统受到重大干扰后恢复的难易程度,脆弱度(IF)计算公式为

(3)

式(3)中,Fi为各类景观脆弱度指数;ai为单元内各类景观面积,km2;n为景观类型数;S为移动窗口总面积,km2。根据研究区2000—2020年土地利用动态变化特征,结合相关参考资料[8,19,27],将建设用地、水域、林地、耕地、草地和未利用地6种土地利用类型的脆弱度指数分别设定为1、2、3、4、5和6。

一般来讲,空间单元越破碎,其空间稳定性就越差[19]。选取景观破碎度指数作为空间单元稳定性的负向衡量指标,稳定性(IS)计算公式为

DP=ni/A

IS=1-DP。

(4)

式(4)中,DP为景观破碎度指数,km-2;ni为景观单元内斑块数量;A为各景观单元面积,km2。

景观格局指数对空间尺度具有明显依赖性,考虑研究区范围、数据分辨率等情况,参考相关研究[8,28],最终选择1.5 km×1.5 km的移动窗口计算上述指标,对比不同景观粒度下常用景观指数变化情况(表1),基本上在粒度为90 m时出现明显转折或趋于稳定。为尽可能减少景观信息损失,选取90 m为最佳分析粒度。上述指标经归一化处理后其值处于0～1之间。

表1 常用景观指数随分析粒度的变化Table 1 Variation of common landscape indices with analysis particle size

1.4 重心-标准差椭圆分析

重心-标准差椭圆分析是一种探讨地理要素空间分布的分析手段,其中,重心坐标表示要素的主要空间位置,旋转角表示要素的移动趋势,长、短轴标准差表示要素在长、短轴方向上的离散或聚集趋势[29-30]。计算公式及其含义参见文献[29]。

1.5 随机森林模型

2001年BREIMAN[31]首次提出随机森林模型。作为一种基于决策树组合的集成学习算法,随机森林模型具有精度良好、运行速度快和可解释性强等优点,尤其在分类和回归问题上,展现了较强的性能[32]。在进行回归分析时,不需要考虑传统模型面临的多元共线性问题,对离群值不敏感,同时可比较多个变量之间的重要性程度,从而识别关键变量。模型表达式为

(5)

式(5)中,mi为变量Xi对模型的贡献度;n为回归树数量;SXi为回归树构造的随机森林模型中被Xi分裂的节点集合;G(Xi,ν)为Xi在节点ν处的基尼信息增益。

1.5.1模型样本选择

将土地利用冲突识别结果以及可能的影响因子作为随机森林模型的样本输入,综合现有研究,考虑昌江流域特点,选用水资源条件、夜间灯光指数等指标。夜间灯光指数指区域夜间灯光平均指数,代表灯光像元的平均值,用以表征社会经济发展水平。具体指标见表2。

表2 随机森林模型变量选择Table 2 Random forest model variable selection

1.5.2模型参数设定及训练模拟

基于R语言的randomForest包进行回归分析,经过多次学习曲线调试,考虑运行效率,设置参数ntree为100,mtry为3,其余参数保持默认,此时误差率远小于0.004,且趋于稳定(图3)。选取样本点为554 408个,随机将其中70%作为训练集,30%作为测试集,以均方根误差(RMSE)和拟合优度(%Var explained)评价模型预测的准确性,以精度平均减少值(%IncMSE)衡量特征变量的重要性程度。

图3 树的数量与误差趋势Fig.3 Number of trees and error trend

2 结果与分析

2.1 昌江流域土地利用冲突时间演变特征

土地利用冲突指数分布和空间冲突呈现显著倒“U”型演变规律[24],将土地利用冲突程度划分为稳定可控、基本可控、基本失控和严重失控4个等级(表3)。2000、2010和2020年昌江流域土地利用冲突指数均值分别为0.502、0.486和0.488,呈现先缓和后小幅度增强的规律,但3个时期总体处于基本可控级别。在3个时期内,昌江流域基本失控和严重失控级别占比均呈现先下降后增加趋势,而稳定可控级别占比正好相反。同时,基本可控级别占比持续增长,由60.87%上升至63.39%,上升2.52个百分点。这表明在研究时段内昌江流域土地利用冲突处于不断波动中,且2000—2010年波动程度显著高于2010—2020年。2000年以后,昌江流域社会经济增长带来了强烈的人为干扰,针对土地资源如何分配利用的问题各持己见,用地矛盾显著。至2010年,土地利用方式基本定型,土地利用冲突有所缓和。自此,昌江流域步入平稳发展期,土地利用冲突小幅度波动。2020年,昌江流域处于基本失控和严重失控的区域占比有所增加,总占比为11.78%,针对这些区域仍需严格管控,防止土地利用冲突进一步蔓延。

表3 2000—2020年昌江流域各等级土地利用冲突统计Table 3 Land use conflict statistics by class in the Changjiang River Basin from 2000 to 2020

2.2 昌江流域土地利用冲突空间分异规律

2000—2020年昌江流域土地利用冲突分布见图4。

图4 2000—2020年昌江流域土地利用冲突分布Fig.4 Distribution of land use conflicts in the Changjiang River Basin from 2000 to 2020

由图4可知,2000—2020年间,昌江流域土地利用冲突空间分异特征明显:一方面,冲突高值区主要集中在流域中下游,该地区地势平坦,人类活动频繁,人为干扰因素强烈;另一方面,冲突高值区呈现围绕城区分布的格局,表明城区连续扩张对其周边区域造成了巨大压力,两者形成了强竞争关系,城乡交错带冲突显著,而城区本身不太可能发生较大变化,冲突并不剧烈。此外,昌江流域土地利用冲突沿水系两侧高值集聚,表明水资源作为维持生产、生活和生态稳定的重要基础,在开发利用土地的过程中是必须考虑的要素,水资源获取便利性是引起土地利用冲突的重要原因。

从地带分布来看,2000—2020年昌江流域上、中、下游土地利用冲突均值分别为0.427、0.606和0.481,整体呈现出中游>下游>上游的空间分布格局(表4)。

表4 2000—2020年昌江流域上、中、下游土地利用冲突Table 4 Intensity of land use conflicts in the upstream, midstream and downstream regions reaches of the Changjiang River Basin from 2000 to 2020

表4显示,在研究期内上、中游冲突强度变化相对稳定,下游有所下降。这反映出中游地区作为主要城区聚集地,建设用地快速扩张加剧了城乡过渡带的土地利用冲突。反之,下游区域作为主要耕作区,由于永久基本农田保护红线的限制以及近年来农村人口流失[23],冲突强度有所下降。然而,2010—2020年间上游地区冲突强度出现了小幅度上升,需要防止人为破坏上游区域良好的生态屏障。

重心-标准差椭圆分析结果(表5、图5)表明,2000—2020年稳定可控级土地利用冲突重心均位于流域中游,存在先向西南方向后又回升的移动趋势,2000—2010年移动4.86 km,2010—2020年移动2.37 km,表明该级别土地利用冲突并不稳定,有冲突加剧的风险。基本可控级土地利用冲突重心均位于流域下游区域,存在向中、上游偏移的趋势,但移动距离不大,总体持续北移。基本失控级土地利用冲突变化较大,2000—2010年冲突重心先急剧向下游偏移,移动距离为5.09 km,2010—2020年转向中上游,偏移5.02 km,最终2000、2020年冲突重心位置靠近,均位于流域中游。严重失控级土地利用冲突均集聚在流域下游,呈波动扭转式下降的移动特点。

表5 昌江流域土地利用冲突分布格局重心和标准差椭圆参数Table 5 Center and standard deviation ellipse parameter of the distribution pattern of land use conflicts in the Changjiang River Basin

图5 昌江流域土地利用冲突重心轨迹与标准差椭圆Fig.5 Land use conflicts center trajectory and standard deviation ellipse in the Changjiang River Basin

2000—2020年昌江流域土地利用冲突空间分布均以西南—东北方向为主导。稳定可控级标准差椭圆面积变化不大,其长、短轴标准差呈现先下降后上升的趋势。基本可控级标准差椭圆长、短轴标准差在不断增加,其面积不断扩大,且转角先波动下降,最终升至42.07°,整体呈逆时针转动,表明该级别呈现出愈发显著的西南—东北方向空间格局。基本失控级土地利用冲突与基本可控级保持一致,但其转角先增加后减少至46.15°,整体标准差椭圆面积维持稳定。严重失控级土地利用冲突X轴标准差不断下降,转角呈现波动上升后降至40.05°的逆时针转动特点,表明此级别土地利用冲突存在南北集聚趋势。

2.3 昌江流域土地利用冲突强度关键因子分析

通过随机森林模型识别昌江流域2000—2020年土地利用冲突动态演变的关键驱动因子,模型拟合优度(%Var explained)达到97.82%,同时预测误差(RMSE)为0.059,表明模型在昌江流域适用性较高,能较为准确地反映区域土地利用冲突演变的关键因子。模型提供两种方式评估影响因子的重要性程度,分别为精度平均减少值(%IncMSE)和节点不纯度平均减少值(IncNodePurity)。前者用于度量各特征变量对模型预测精度的影响,后者基于训练集计算残差总和及平均值以反映每个特征变量在节点分裂时的不纯度减少值,其通常建立在过拟合模型上[33],因此选择前者(%IncMSE)对土地利用冲突驱动因子进行重要性排序(图6)。

A～K依次为距主要道路距离、年均降水量、人口密度、距主要水系距离、归一化植被指数、夜间灯光指数、距农村居民点距离、距城镇距离、高程、距工矿用地距离和坡度。图6 2000—2020年昌江流域土地利用冲突关键因子重要性排序Fig.6 Ranking of the importance of key land use conflict factors in the Changjiang River Basin from 2000 to 2020

结果(图6)表明,距主要道路距离、人口密度等社会人为干扰和年均降水量、距主要水系距离等水资源条件是引起土地利用冲突动态变化的关键因素,其中,距主要道路距离占据主导;其后依次是归一化植被指数(NDVI)、夜间灯光指数和距农村居民点距离,3者重要性程度相差不大;最后是距城镇距离、高程、距工矿用地距离和坡度。

究其原因,人类社会进行一系列生产生活活动高度依赖道路的通达度,道路是进行物质运输、交换的重要纽带,然而其建设往往会带来高强度的人为干扰,可能会影响周边生态系统格局[16]。此外,自然灾害,如山洪也是引起土地利用冲突的重要因素之一[15]。昌江流域多为山地丘陵,水系广布,高降水量容易诱发山洪、滑坡等自然灾害,同时,流域内大量农用地、建设用地和生态用地沿水系分布,对水资源均有较强依赖,用水矛盾显著,这是水资源条件影响位居前列的重要原因。

为进一步阐明各因子影响土地利用冲突的程度,利用偏依赖关系图刻画各因子对模型输出值的边际响应(图7)。具体分析结果如下。

图7 2000—2020年各影响因子对昌江流域土地利用冲突强度的影响程度Fig.7 Degree of influence of each influencing factor on the intensity of land use conflicts in the Changjiang River Basin from 2000 to 2020

(1)区位条件。距主要道路距离对土地利用冲突强度的影响呈现急剧波动至平稳的趋势。道路距离代表着交通通达度与用地便利性,一般而言,距道路距离越近,人为活动便利性、强度也越高[16],这是其影响程度初始就很高的原因之一。然而,城镇路网使人类活动强度被分担,这时土地利用冲突强度急剧下降,随着距离增加,路网密度降低,且靠近城区边缘,道路分流能力下降,冲突水平急剧上升,而当距离进一步增加后人为活动强度减弱,冲突水平又逐步下降。距城镇距离对土地利用冲突强度的影响呈现波动上升至高水平稳定的特点,距离城镇越近,区域用地类型保持稳定,冲突水平并不高,而随着距离的进一步增加,越发靠近城镇边界,建设用地与其他用地矛盾越发激烈。距农村居民点距离及距工矿用地距离对土地利用冲突强度的影响均呈现先下降后趋于稳定的特点。距离两者越近,人为干扰就越影响周边景观格局的稳定性,此时冲突水平较高,而随着距离增加,人类活动减少,冲突水平显著下降。

(2)水资源条件。年均降水量的增长对土地利用冲突强度的影响呈波动下降后趋于稳定的特征,基本高于2 000 mm时维持稳定。这说明年均降水量的增加会对土地利用冲突强度产生抑制作用。然而,在波动下降过程中,冲突强度出现了小幅度回弹。究其原因,一方面,降水量的持续增长可以有效缓解生产、生活和生态行为对水资源的竞争,从而降低土地利用冲突强度;另一方面,降水量的增加会对水位造成压力,从而引发洪涝等灾害,促使土地利用冲突强度小幅反弹。因此,昌江流域需要时刻监测降水量变化,在利用其满足生产生活需要的同时,防范潜在的安全隐患。就距主要水系距离而言,随着距离增加,土地利用冲突强度呈现先波动下降后波动上升的特征,在25～30 km范围内转折。水资源利用的便利程度制约着社会经济发展和人类生活水平,水系在空间上的辐射距离影响着土地利用冲突的强弱变化。一般而言,距离越近,对水资源竞争就越强烈,因此,土地利用冲突强度会随着距离的增长而减弱,而当到达转折点后,可能靠近另一条河流水系,导致其冲突水平又逐步回升。

(3)社会经济发展。人口密度对土地利用冲突强度的影响表现为直线增长,然后小幅度下降至趋于稳定,且维持较高水平的冲突强度。人口的集聚效应使得各类用地需求突然变化,导致地类竞争加剧,引起土地利用冲突。同时,人类对土地该如何利用、怎么利用意见不一,利益相关者会倾向于对自己有利的资源利用方式[9]。因此,当初期人口密度逐渐增加时,土地利用冲突水平出现了显著增长,而随着人口密度的进一步增长,土地资源利用方式逐渐统一,这时土地利用冲突强度出现小幅度下降,但仍然面临着满足社会需求、提高利用效率的要求,土地利用冲突趋于高水平稳定。夜间灯光指数表征着社会经济活力,其对土地利用冲突强度的影响呈现波动式下降的特点。这表明社会经济的发展对土地利用冲突水平具有明显的抑制作用。当社会经济水平较高时,区域城镇化率较高,建设用地面积比例较大,土地利用方式保持稳定,冲突水平低,随着社会经济的进一步发展,低土地利用冲突水平占据主导。但在建设用地发展的过程中,用地矛盾时有发生,因此出现波动回弹现象。

(4)自然因素。NDVI、高程和坡度对于土地利用冲突强度的影响均呈现先上升后急速下降至趋于稳定的特点。城镇在建设初期会对低植被覆盖度区域产生巨大压力,造成土地利用冲突水平的突然提升,而随着NDVI的增长,高植被覆盖度的生态用地大多分布于山地上,人为干扰程度小,土地利用冲突水平较低。高程和坡度在较小范围内适宜人类活动,而随着其增长,均变化为不适宜人类生产生活,格局失衡风险低。在这个阶段,土地利用冲突急剧下降,而随着高程、坡度的进一步变大,基本不受任何干扰,保持其原有状态,冲突处于低水平稳定状态。

3 讨论

借鉴生态风险评价模型,构建以景观格局分析为基础的昌江流域土地利用冲突量化模型,结果反映了研究区土地利用面临的矛盾,为区域土地利用管控提供了有效信息。在城镇化持续推进的过程中,城区周边地区会进行频繁的人类活动,利益相关者在此区域进行权益竞争的局面更加紧张,一系列矛盾使得土地利用冲突水平急剧提升[34]。这表明中下游区域、城镇边缘区和城乡交错带是土地利用冲突发生的热点区域。与此同时,2000—2020年昌江流域水系周边土地利用冲突水平高居不下。一方面,昌江流域社会经济的发展、工业化的推进仍然高度依赖于水资源的供应,另一方面,农村生活、农业发展均离不开水资源的利用。因此,平衡两者对水资源的高度需求是缓解昌江流域土地利用冲突的必要途径。

随机森林模型很好地反映了影响昌江流域土地利用冲突的关键因子,同时偏依赖关系图刻画了各影响因素对冲突变化的响应模式,研究结果可为区域制定冲突缓和策略提供科学参考。在影响因素中,距主要道路距离、人口密度等社会人为干扰以及年均降水量、距主要水系距离等水资源条件是驱动土地利用冲突动态变化的关键因子。然而,各影响因子对土地利用冲突的响应程度并不一致,但均呈现非线性响应关系,可以根据关键因子的响应阶段提出相应的冲突缓和方案。

首先,年均降水量的提升对土地利用冲突具有明显的抑制作用,然而过高的降水也会产生较大的安全隐患。研究区需要时刻监测降水量变化,谨防其超出水位警戒线,带来严重自然灾害。其次,研究区需要重点关注主要水系对土地利用冲突的溢出效应,通过兴建引水、蓄水工程,合理建设灌溉、排水项目,减少工业、农业等人类活动对河流水系的过度竞争,优化水资源配置,提高利用效率。最后,人口的集聚效应使得区域土地利用冲突始终维持在较高水平,需要制定合理的人口管理政策,加大农业补贴力度,落实乡村发展战略,适当引导人口疏散至农村,防止人口过度集中到城区,导致城市建设用地扩张。虽然城建区的扩张对土地利用冲突水平有抑制作用,但无休止的扩张行为会使区域面临生态安全风险,人类生活受到威胁。同时,可以适当提高道路路网建设,充分发挥其分流能力,减少活动密度。值得注意的是,NDVI、高程和坡度等自然因素对土地利用冲突的响应模式呈现先升后降直至趋于稳定的特征。这是因为植被覆盖率低、高程低、坡度小的位置主要分布于昌江流域中、下游区域,高度适配社会发展、人类生产生活等需要,而随着其数值的增高,主要位于流域上游,不适宜进行土地开发利用。对此,研究区应当充分发挥上游优势,打造生态安全屏障,同时提高中、下游土地利用效率,实施高度集约化、节约化生产生活行为。

综上所述,该研究准确反映了昌江流域土地利用冲突时空分异规律,有效识别了研究区驱动土地利用冲突演变的关键因子,并提出了相应的冲突缓和建议。研究结果可为昌江流域国土空间优化配置,实现区域资源协同治理、高效利用提供科学指引。该研究弥补了土地利用冲突驱动因子分析的不足,利用随机森林模型和偏依赖关系图明确了关键因子并探讨其与冲突演变之间的非线性响应关系。随着大数据时代的来临,运用数据采集等技术收集多源数据,构建多方面影响因素体系,进一步探索流域单元土地利用冲突成因、机理将是后续研究的重要内容。

4 结论

准确定位土地利用冲突的空间分布,识别土地利用冲突强度,探析关键驱动因子,理解其对土地利用冲突强度变化的响应模式已经成为优化国土空间配置、实现土地资源可持续发展的重要基础。该文以昌江流域为研究区,借助景观格局指数反映2000—2020年土地利用冲突强度及其动态演变规律,借助随机森林模型评判其驱动因子的重要性,针对关键因子进行深入探析,得出以下结论:

(1)2000—2020年昌江流域土地利用冲突强度呈现先下降后小幅度回弹的特点,但整体处于基本可控级别。此外,与2010年相比,2020年土地利用冲突基本失控和严重失控占比有所增加,有进一步扩张的趋势。

(2)2000—2020年昌江流域土地利用冲突高值区环绕城镇区分布,此外,河流水系两侧也是土地利用冲突高值集聚的区域。城乡交错带成为流域土地利用冲突的主要空间单元,流域内水资源的利用矛盾显著。对此,研究区未来规划应重点考虑水资源供需平衡,协调生产、生活、生态用水,优化水资源配置,同时落实三区三线制度,严格控制建设用地增长速度,防控城乡用地矛盾。

(3)昌江流域土地利用冲突空间分异明显,冲突重心集中在中、下游区域,冲突水平由高到低依次为中游、下游和上游,整体冲突的标准差椭圆以西南—东北方向为主导,严重失控级别土地利用冲突呈现南北集聚趋势。

(4)随机森林模型在研究区适用性良好,模型结果表明距主要道路距离、年均降水量、人口密度和距主要水系距离是导致昌江流域土地利用冲突强度变化的关键因子,且各影响因子均与其呈现非线性响应关系。对此,研究区可以适当进行路网建设,降低人为活动密度;重点监测降水量,新建蓄水、排水工程设施,提高水资源利用效率;坚持乡村振兴战略,吸引农业人才,平衡城乡人口;保护上游生态屏障,切实缓和土地利用冲突。