1962—2019年巢湖流域土地利用变化遥感监测及驱动因素分析

2024-03-22熊竹阳崔力鹏

中国防汛抗旱 2024年3期

熊竹阳崔力鹏

（安徽省巢湖管理局湖泊生态环境研究院，合肥 230071）

0 引言

土地利用类型是土地利用方式相同的土地资源单元，反映土地用途、性质和分布规律的基本单元。土地利用类型变化与人类社会的经济增长、生产制造、可持续发展等都息息相关，对生态环境变化产生重要影响[1]，从流域尺度开展土地利用类型变化及驱动因素分析对流域土地利用结构优化、生态保护和可持续发展影响深远[2-3]。开展长时序巢湖流域土地利用类型变化及驱动因素分析，可为巢湖流域下垫面及河湖水系动态变化分析提供基础数据支撑，给巢湖流域生态环境保护和产业发展规划提供参考。

近年来，学者开展了大量基于遥感影像的土地利用类型变化研究。刘浩等[4]基于30 m Landsat8 遥感影像通过人工目视解译得到的2010 年与2015 年全国土地利用现状遥感监测数据，分析了流域生态系统格局变化的驱动因素；杨应赠等[5]使用监督分类和人机交互判读方法得到赤水河流域1990 年、1999 年、2010 年和2018 年土地利用数据，分析了流域28年土地利用变化特征，研究了土地利用变化对生态系统服务价值变化的影响；裴石诚[6]基于长治市近10 年土地利用现状数据、长治市土地利用总体规划（2006—2020）调整方案及统计年鉴等数据得到长治市近10年土地利用变化结果，得出长治市人地矛盾突出、土地利用率不高的结论。本文基于1962—2019 年巢湖流域10 期遥感影像，利用人工目视解译方法，研究近60 年巢湖流域土地利用类型变化及驱动因素，为巢湖综合治理、流域保护和产业发展规划提供数据支撑。

1 流域概况

巢湖流域位于安徽省中部，属长江下游左岸水系，流域范围介于东经117°00'—118°29'、北纬30°56'—32°02'。巢湖流域东濒长江，西北为江淮分水岭，东北邻滁河流域，南与陈瑶湖、菜子湖及皖河流域毗连，流域总面积13 544.7 km2。巢湖流域年平均地表水资源总量为53.6亿m3，其中年平均入湖水量34.9亿m3。巢湖流域东西长、南北短，有西高东低、中间低洼平坦、形成巢湖盆地的态势，属于江淮丘陵中心地带（资料来自合肥市水务局《巢湖岸线保护与利用规划》）。巢湖流域涉及合肥市、六安市、安庆市、芜湖市、马鞍山市5市17县（市、区）。

2 数据与方法

2.1 数据与处理

本文收集了1962—2019 年巢湖流域10 期遥感影像，对原始影像进行辐射定标、大气校正、正射校正、镶嵌拼接[7]，以2019年影像为基准对前9期影像进行校正配准，同时基于巢湖流域范围界线裁剪影像，得到10期巢湖流域遥感影像。影像数据情况如表1 所示，坐标系为2000 国家大地坐标系。

表1 巢湖流域10期遥感影像数据情况统计表

2.2 研究方法

研究方法包括遥感解译方法、土地利用转移矩阵和土地利用动态度。利用遥感解译方法生成1962—2019年巢湖流域10 期遥感影像解译成果，通过土地利用转移矩阵、土地利用动态度开展土地利用变化分析、土地利用动态度变化分析和驱动机制分析。

2.2.1 遥感解译方法

基于预处理后的10期巢湖流域遥感影像，对照土地利用分类系统，利用遥感软件，以人工目视解译方法为主，辅助自动解译，提取和解析影像中包含不同地物图斑界限，并附类型属性，最终生成1962—2019 年巢湖流域10 期遥感影像解译成果，包括矢量数据和属性数据。从解译成果中抽取待验证样本集开展外业核检，根据外业核检和调查结果进行内业图斑属性核检和修改、图斑边界吻合度核检和修改、漏检图斑的补充、矢量数据的拓扑检查和修改，整理形成土地利用解译最终成果。

2.2.2 土地利用转移矩阵

土地利用转移矩阵能定量化不同土地利用类型之间的转移情况[8]，利用软件叠加分析可得到多期巢湖流域影像数据的土地利用转移矩阵，转移矩阵通用表达式[9]为：

式中：i,j(i,j= 1,2,…,n)分别为变化前后土地利用类型；n为土地利用类型数；S为面积，Sij为变化前i类土地利用类型转换为j类土地利用类型的面积，当i=j时，表示该土地利用类型未变化的面积。

2.2.3 土地利用动态度

土地利用动态度表示一定时间范围内巢湖流域某一土地利用类型数量变化情况，可以反映不同土地利用变化的剧烈程度[10]，计算公式[11]为：

式中：U2为变化后某一土地利用类型面积；U1为变化前某一土地利用类型面积；t2-t1为某一土地利用类型变化前后时间长度；U2-U1为t2-t1时间内某一土地利用类型变化面积；K为t2-t1时间内某一土地利用类型的动态度。

3 结果和分析

3.1 土地分类结果

综合考虑影像分辨率和解译精度，将1962—2019年影像土地利用类型划分为耕地、林草及未利用土地、水域、建设用地4 类，其中林草及未利用土地包括林地、草地、未利用土地，建设用地包括城乡居民用地、工矿用地、交通用地。基于土地利用解译最终成果得到1962—2019年巢湖流域各土地利用类型面积分布情况如表2所示。其中2019年巢湖流域土地利用类型分布和土地利用结构特征如图1所示。

图1 2019年巢湖流域土地利用类型分布和土地利用结构特征图

表2 1962—2019年巢湖流域各土地利用类型面积分布表km2

从表2 中可以看出，巢湖流域土地利用性质主要以耕地为主。建设用地面积不断增加，到2019 年面积接近林草及未利用土地。

3.2 土地利用变化分析

基于1962—2019年巢湖流域各土地利用类型面积，利用软件叠加分析功能，得到巢湖流域近60年各土地利用类型转移矩阵，如图2至图10所示。

图2 1962—1974年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

图3 1974—1981年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

图4 1981—1985年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

图5 1985—1990年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

图6 1990—1995年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

图7 1995—2000年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

图8 2000—2005年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

图9 2005—2010年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

图10 2010—2019年巢湖流域土地利用类型转移矩阵（单位：km2）

1962—1974 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：473.92 km2耕地转为建设用地；408.74 km2建设用地转为耕地。

1974—1981 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：299.42 km2水域转为耕地。

1981—1985 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：410.23 km2耕地转为建设用地。

1985—1990 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：348.98 km2水域转为耕地。

1990—1995 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：301.06 km2耕地转为水域。

1995—2000 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：337.75 km2水域转为耕地。

2000—2005 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：450.59 km2耕地转为建设用地；251.65 km2耕地转为水域。

2005—2010 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：793.66 km2耕地转为建设用地；519.24 km2耕地转为林草及未利用土地；505.12 km2建设用地转为耕地。

2010—2019 年巢湖流域土地利用类型主要变化为：479.73 km2耕地转为建设用地；418.74 km2水域转为耕地；402.15 km2耕地转为水域。

3.3 土地利用动态度变化分析

根据土地利用动态度公式，计算得到1962—2019年巢湖流域各土地利用类型土地利用动态度，如表3所示。建设用地动态度每年均为正值，变化幅度最大，面积逐年增加，其中1981—1985 年动态度增加7.39%；耕地、水域动态度每年均为负值，耕地动态度绝对值大于水域，面积逐年减少;林草及未利用土地动态度总体为负值。

表3 1962—2019年巢湖流域土地利用动态度（%）

3.4 驱动机制分析

土地利用变化驱动因素包括自然和社会经济两个方面[12]，其中社会因素是主要原因，城镇扩张、生态恢复、农业开发是影响巢湖流域土地利用变化的3 个重要因素。研究表明，不同土地利用类型的生态级别有高低之分，从高到低分别是林地、草地、耕地、建设用地[13]。根据土地利用转移矩阵，计算得到1962—2019年人为影响下巢湖流域生态系统转移方向，如表4 所示。表中转移方向“+”指土地利用类型由低生态级别向高生态级别转移，属于生态恢复；“-”指土地利用类型由高生态级别向低生态级别转移，属于生态退化。

表4 1962—2019年人为影响下巢湖流域生态系统转移方向

1962—2019 年，巢湖流域内5 市17 县（市、区）GDP 和人口持续增长，水利工程设施、建筑设施不断建设，城镇化进程加快，城镇范围逐步扩张，城镇扩张占用生态用地面积3 559.92 km2，占受人类活动影响生态系统变化面积的41.52%；随着近年来各县（市、区）林草地修复、植被修复、湿地恢复等政策的实施，巢湖流域共恢复林草及未利用土地面积1 719.07 km2，占受人类活动影响生态系统变化面积的20.05%；农业是巢湖流域重要产业，受农业联产承包责任制等政策的影响，巢湖流域通过农业开发形成耕地3 294.7 km2，其中生态恢复占20.92%，生态退化占17.50%。生态恢复和农业开发对巢湖流域土地利用类型变化正向转移比例大于负向转移比例，产生正向影响。