韶关市土地利用变化特征及驱动力分析

摘" 要：土地利用变化及遥感监测特征分析对于区域经济协调发展和生态文明建设具有重要意义。结合韶关市近10年的多时相Landsat TM遥感影像数据，从韶关市武江区土地利用动态度和利用状态指数两个维度，探究土地利用的时空演变和变迁原因，研究表明：武江区耕地面积减少明显，年平均缩减率为2.41 km2，而建设用地和林地面积增加，增速由城区向外逐渐降低；耕地的状态指数在-0.55处波动变化，表明耕地呈现出缩减的趋势，建设用地在2010—2015年状态指数达到峰值0.91，增速较快，在2015—2020年随着政府对生态文明建设的重视，建设用地增速放缓，林地面积增加，武江区经济和生态文明协调发展趋势向好。

关键词：武江区；土地利用变化特征；土地利用状态；土地利用状态指数

中图分类号：TP399" 文献标识码：A" 文章编号：2096-4706（2024）12-0164-05

Analysis on the Characteristics and Driving Forces of Land Use Change in Shaoguan City

—Taking Wujiang District as an Example

XU Fengliang1， LIU Zhaohua2， CHEN Bin1

（1.No. 290 Research Institute of CNNC， Shaoguan" 512000， China; 2.School of Civil Engineering and Surveying amp; Mapping Engineering， Jiangxi University of Science and Technology， Ganzhou" 341000， China）

Abstract： The analysis of land use changes and remote sensing monitoring characteristics is of great significance for the coordinated development of regional economy and the construction of ecological civilization. Based on the multi temporal Landsat TM remote sensing image data of Shaoguan City in the past 10 years， this study explores the reason of the spatiotemporal evolution and change of land use from the two dimensions of land use dynamics and utilization state index in Wujiang District， Shaoguan City. The study shows that the cultivated land area in Wujiang District has significantly decreased， with an average annual reduction rate of 2.41 km2， while the construction land and forest land area have increased， and the growth rate gradually decreases from the urban area outward. The state index of cultivated land fluctuates at -0.55， indicating a trend of reduction in cultivated land. The state index of construction land reached a peak of 0.91 from 2010 to 2015， with a fast growth rate. From 2015 to 2020， with the government's emphasis on ecological civilization construction， the growth rate of construction land slowed down， the area of forest land increased， and the coordinated development trend of economy and ecological civilization in Wujiang District improved.

Keywords： Wujiang District; characteristics of land use change; state of land use; state index of land use

0" 引" 言

作为社会发展的核心要素，土地资源在自然生态和社会经济活动之间扮演着至关重要的连接角色[1]。国家正在深入研究生态空间，这引发了对土地利用变化的广泛社会关切[2，3]。现阶段，相关研究成果对土地利用变化特征进行了大量有益的探索，研究模式已由简单的定性描述发展为运用遥感、GIS空间分析技术与数学模型相结合的定量表征[4]。而土地利用变化的研究方法主要为类别间转换、转移矩阵、净变化与交换变化等，对土地利用变化的不同量指标进行综合分析[5]。如刘小生[6]以遥感影像为数据源，采用ENVI技术提取基础数据，结合ArcGIS对都昌县近20年土地覆被变化特征进行分析，并基Markov模型进行了趋势预测；郑永超[7]等通过整理宁夏16年来不同土地类型的碳排放数据，运用碳排放估算模型来分析不同土地利用类型的面积变化、排放效应和碳排放风险等。李一琼[8]等收集苏州市近20年的Landsat影像，分析该地区土地利用类型的时空动态特征。综上，现有研究多是基于平原丘陵以及大城市研究为主，对山区土地利用变化遥感监测及其驱动因素分析尚且不多，本研究基于多时相遥感监测数据，在研究粤北山区城市时，获取最新韶关市武江区土地利用变化数据，已成为建设资源节约型和环境友好型社会的紧迫任务[9]。

武江区隶属于广东省韶关市，是粤北地区的核心城市之一。地处南岭山脉南麓的盆地之中，境内丘陵、平原交错，山峦叠起，是典型的粤北山地城市，也是粤北重要的生态文明建设试点区和保护区。通过收集韶关市武江区近10年的土地利用变化数据信息，从土地利用动态度和土地利用状态指数来探讨该地区土地利用样态，望通过此次研究为粤北地区经济和生态环境的协调可持续发展提供有益的案例参考和经验借鉴。

1" 研究区概况

武江区位于广东省北部（113° 06′ E～113° 34′ E，24° 42′ N～24° 48′ N），如图1所示，下辖2个街道办事处和5个镇，是我国南方重要的生态屏障区，辖区面积677.85平方千米，辖区地形复杂，丘陵、平原交错，山峦叠起，境内地势北高南低，西高东低，海拔多在55～200 m，坡度约30°左右。属亚热带气候为主的湿润性季风气候，日照充足，雨量充沛，冬季多干冷的偏北风，夏季多偏南的暖湿气候。年平均气温20.3 ℃（其中年平均最高气温25.4 ℃、最低气温16.8 ℃），年平均湿度为52%，年平均日照时数1 858小时，年太阳总辐射111.5 kcal/m2，年平均雨量为1 537.4 mm，境内土地面积以林地为多，耕地和建设用地位居其后，种植区主要集中在武江河、北江河、南水河沿岸一带，林地集中在龙归镇、重阳镇和江湾镇等，常住人口31.85万人。

2" 研究方法

2.1 数据来源

研究区使用的Landsat遥感影像数据来源于美国地质调查局（United States Geological Survey， USGS）（http：//earthexplorer.usgs.gov/），主要为2010、2015、2020年三期影像，影像获取时间均在6—10月。SRTMI DEM数据来源于中国科学院计算机网信息中心的地理空间数据云平台（http：//www.gscloud.cn），武江区矢量边界数据源来源于中国科学院地理科学与资源研究所（http：//www.geodoi.ac.cn）。通过对各期栅格影像进行波段合成、镶嵌、计算、解译、裁剪、拼接、坐标和投影转换等预处理，得到武江区2010、2015和2020年三期的影像数据，如图2所示，基于徐新良等的中国土地利用分类体系，并结合武江区现状地类情况，分类为：耕地、建设用地、园地、草地、水域、林地和未利用地，采用kappa系数（kappa coefficient）精度评价三期影像系数均优于0.7，满足此次研究分析的要求。

2.2" 研究方法

2.2.1" 土地利用动态度

土地在不同时间段内的利用情况和变化趋势。它通常用来描述土地的不同用途和功能在不同时间内的演变，以便更好地理解土地资源的管理和规划[10，11]，其计算式如下：

（1）

式中，K表示某种土地利用类型的动态度；St1、St2分别表示研究初期、研究末期某种土地利用类型的面积；T表示研究时间间隔。

2.2.2" 土地利用状态指数

土地利用状态指数（Land Use/Land Cover Index）是一种用于描述特定地区或区域内土地利用和土地覆盖情况的量化指标。这一指数通常用于地理信息系统（GIS）和遥感分析中，以便更好地了解土地的现状、变化趋势和用途[12，13]。其计算式为：

（2）

式中，P表示某种土地利用类型的状态指数，其值域为[-1，1]；∆Sin表示研究期内其他土地利用类型转换为第i类的面积；∆Sout表示研究期内第i类土地利用类型转换为其他的面积。

3" 土地利用变化特征分析

3.1" 土地利用类型数量变化

通过分析武江区土地利用遥感解译数据，分析2010、2015和2020年三个不同年份的土地利用类型面积信息。如图3所示，2010—2020年期间，耕地、草地、未开发土地以及水域的面积逐年减少，而建设用地、林地和园地的面积持续增长。其中未利用地面积下降最大，10年间面积由8.14 km2下降到0.42 km2。其次是耕地和草地，下降总量为24.06 km2和4.31 km2，年下降速率为2.40 km2 / a和0.04 km2 / a，各地类下降数值集中在2015—2020年。水域面积出现“先增后减”的现象，在2010—2015年面积增加，增加数值为0.922 4 km2，在2010—2015年面积下降，减少数值为2.39 km2。建设用地和园地呈现逐年稳定增加趋势，增加数值为12.08 km2和7.75 km2。林地呈现出“微弱减少—大幅增加”趋势，2010—2015年数值微弱减少，减少数值为3.61 km2，2015—2020年大幅增加，增加数值为21.22 km2。

3.2" 土地利用动态度分析

通过式（1），我们可以相应计算出每年各类土地利用类型的面积变化以及相应的动态度，如表1所示。需要强调的是，在研究的两个时间段内，耕地、草地和未利用地的面积均呈现逐年减少的趋势，所示负值反映了这一情况。尤其是在2010—2015年这一时段，整体动态度的变化相对较为稳定，未利用地、耕地和草地，数值分别为-3.20%、-1.02%和-1.44%，在2015—2020年时段动态度出现较大幅度变化，变化幅度最大的为未利用地，为-18.76%，其次为耕地和草地，数值为-5.22%和-3.70%；建设用地和园地表现出逐年增加的趋势，其中建设用地在2010—2015年时段动态度出现较大幅度变化，数值为3.94%，在2015—2020年时段动态度变化有所减弱，数值为0.98%，园地在2010—2015年时段动态度变化不大，数值仅为0.11%，在2015—2020年时段动态度变化达到峰值，数值达到24.29%；林地呈现出“先减后增”波动变化的趋势，在2010—2015年时段面积变小，动态度数值为-0.15%，在2015—2020年时段面积变大，动态度数值为0.87%；水域与林地的变化趋势相反，呈现出“先增后减”的变化趋势，在2010—2015年时段面积变大，动态度数值为0.74%，在2015—2020年时段面积变小，动态度数值为-1.85%。

3.3" 土地利用状态分析

结合式（2）计算，我们可以推导出该地区土地利用类型的时空状态指数，如图4所示，不同土地利用类型的状态指数都显示出独特的变化趋势：2010—2020年间草地和园地的变化趋势类似，均表现出增加的趋势，其中草地数值增加最多，达到0.88，园地最小，数值为0.32。耕地、建设用地、林地、水域和未利用地的状态指数变化表现出反向性，数值都呈现下降的趋势，其中下降数值最大的为未利用地，下降数值为1.24，最小的为耕地，数值为0.08。

4" 结" 论

以韶关市武江区为对象，通过收集该地区三期（2010、2015、2020）土地Landsat遥感影像数据，从土地利用动态度和土地利用状态指数两个维度，分析该地区土地利用的时空变化，结论如下：

1）在2010—2020年期间，武江区未利用地、水域、草地和耕地面积都持续减少，其中耕地变化总面积下降明显，主要转入建设用地、林地和水域，未利用地主要转入建设用地、耕地和林地，水域和草地主要转入建设用地和耕地。由此可以看出，该地区建设用地增长是基于耕地和为利用土地的转换，进而引起相应的园地面积和林地面积的增长。

2）草地、园地和林地的状态指数均表现增加的趋势，而建设用地表现出反向趋势，耕地、园地、水域和未利用地的状态指数未出现大幅度波动，耕地指数一直处于可控的负波动，建设用地在2010—2015年时段状态指数为0.91，2015—2020年时段状态指数为0.39，表明耕地数量在稳定减少，建设用地在2010—2015年增速较大，2015—2020年转入低速增加。

文章选用Landsat遥感影像估算了武江区2010、2015、2020三期土地利用数据，通过土地利用动态度和状态指数对武江区2010—2020年土地利用变化特征进行了定量分析，较好地反映了武江区最近10年土地利用变化的发展趋势，能够为武江区经济建设和生态系统协调发展提供数据支撑。但也存在不足之处，本研究仅探讨了土地利用的变化特征，而未将GDP、人口和气候等影响因子纳入研究范围。因此，对土地利用变化影响因素进行多元素、多角度分析是后续研究需要完善的方向。

参考文献：

[1] 刘纪远，张增祥，徐新良，等.21世纪初中国土地利用变化的空间格局与驱动力分析 [J].地理学报，2009，64（12）：1411-1420.

[2] 马梦茹，张永彬，王奕丹.基于Landsat的宁河县土地利用变化监测 [J].华北理工大学学报：自然科学版，2020，42（1）：1-6.

[3] 张天雯，况润元，杨惠晨.濂江流域稀土矿区土地利用变化驱动力分析 [J].江西理工大学学报，2017，38（3）：30-37.

[4] 刘盛和，吴传钧，沈洪泉.基于GIS的北京城市土地利用扩展模式 [J].地理学报，2000（4）：407-416.

[5] 刘瑞，朱道林.基于转移矩阵的土地利用变化信息挖掘方法探讨 [J].资源科学，2010，32（8）：1544-1550.

[6] 刘小生，杨一洋，陈毅.都昌县土地覆被变化时空特征与预测研究 [J].江西理工大学学报，2014，35（1）：6-14.

[7] 郑永超，文琦.宁夏自治区土地利用变化及碳排放效应 [J].水土保持研究，2020，27（1）：207-212.

[8] 李一琼，白俊武.近20年苏州土地利用动态变化时空特征分析 [J].测绘科学，2018，43（6）：58-64.

[9] 吴娟，姚建华，黄涛，等.2015—2020年银川市兴庆区土地利用变化监测分析 [J].科技与创新，2022（3）：121-123+126.

[10] 杨双.牡丹江市土地利用时空变化特征分析 [D].哈尔滨：东北农业大学，2017.

[11] 童威，郎丰铠.武汉市近20年土地利用/覆被变化遥感监测与分析 [J].测绘地理信息，2021，46（5）：83-87.

[12] 闫国振，张征，梁康，等.鄂尔多斯高原泊江海子流域土地利用动态变化及驱动因素分析 [J].中国生态农业学报，2017，25（11）：1693-1706.

[13] 童小容，杨庆媛，毕国华.重庆市2000～2015年土地利用变化时空特征分析 [J].长江流域资源与环境，2018，27（11）：2481-2495.

作者简介：徐锋良（1991—），男，汉族，江西吉安人，中级工程师，硕士研究生，主要研究方向：遥感和GIS应用；通讯作者：刘昭华（1977—），男，汉族，山西苪城人，副教授，硕士研究生，主要研究方向：资源环境遥感和数字摄影测量等。