喀斯特城市新区土地利用时空演变及生态效应分析*——以贵阳市观山湖区为例
时间：2023-04-15 14:20:04 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
魏 媛 朱玉丹
(1.贵州财经大学管理科学与工程学院,贵州 贵阳 550025;2.贵州财经大学公共管理学院,贵州 贵阳 550025)
土地资源的利用对生态环境有着高度影响,其生态效应研究也愈加成为各学者的聚焦热点[1]。近年来,国内学者基于“三生”空间研究发达或生态脆弱区土地利用转型生态效应。如莫宏伟等[2]基于生态价值测算模型得出风沙过渡区土地利用变化生态效益明显。张杨等[3]通过测算武汉市生态贡献率,总结出生态环境改善和恶化趋于平衡。韩美等[4]分析1998-2018年黄河三角洲“三生”用地转型的生态效应。对于喀斯特地区,许俐俐等[5]采用MATLAB软件对广西某县生态效应进行研究。胡锋等[6]从“三生”视角定量剖析黔中“亚喀斯特”区域生态效应。焦露等[7]则以贵州省为研究对象进行综合分析。但对喀斯特城市新区土地利用生态效应鲜有研究。观山湖区作为喀斯特城市中心区和生态区,在脆弱地貌生境影响下,过度开发利用土地资源易造成生态环境恶化。
故本研究运用空间分析技术,基于研究区土地利用时空动态变化特征深入挖掘其生态效应,以期为贵州省推动土地低碳绿色利用,降低土地利用负外部性,促进生态文明建设可持续、高质量发展提供参考依据。
1.1 研究区概况
观山湖区坐落于贵州省贵阳市西北部,地处106°25′E～106°41′E、26°31′N～25°45′N,是贵阳市2000年规划建设的城市新区,地理位置见图1。观山湖区总面积307 km2,截至2021年底,常住人口约642 634人,区内岩溶地貌广布,以溶丘洼地和峰丛洼地为主,喀斯特地貌突出。
图1 观山湖区地理位置Fig.1 Geographical location of Guanshanhu District
1.2 数据来源
基于地理空间数据云获取2010—2020年共3期Landsat-5 TM和Landsat-8 OLI_TRIS卫星遥感影像,按照6个一级土地利用类型(简称地类)和18个二级地类进行目视解译和监督分类,精度达到研究需要。根据研究区实际状况,借鉴李晓文等[8]和杨述河等[9]研究成果,对二级地类生态环境质量指数进行赋值,结果见表1。
2.1 土地利用时空演变分析
国内学者主要基于土地利用动态度、转移矩阵、重心转移等模型进行土地利用时空演变研究。张佩芳等[10]结合动态度模型与土地利用破碎度研究云南基诺山土地利用动态演变和人地关系。徐丽华等[11]利用重心转移模型计算杭州市1995—2010年地类空间重心偏移程度。田立鑫等[12]在构建土地利用涨落势图谱基础上分析海岸带地类转移。本研究主要剖析研究区时空序列下用地变化强度、趋势及转移状况。
2.1.1 土地利用动态度模型
土地利用动态度分为单一和综合动态度。单一动态度表示区域内一定时期某地类数量结构的演变状况及速率;综合动态度表示一定时期内研究区整体地类转移及变化强度。两者计算公式参考王秀兰等[13]、吕建华等[14]的相关研究。
2.1.2 地类转移矩阵模型
地类转移矩阵主要利用ArcGIS软件的叠加分析对同一时期不同地类间的相互转移状况进行描述,其表达式参考吴琳娜等[15]的相关研究。
2.2 土地利用变化的生态效应分析
国内学者聚焦于典型区域、流域和城市研究。杨风亭等[16]、宋翔等[17]、杨清可等[18]97-106利用生态环境质量指数、生态贡献率、景观生态学方法分别对中国东南红壤丘陵区、黄河源区、长江三角洲核心区的土地利用转型与生态效应进行综合分析。本研究通过计算土地覆被状况指数、生态环境质量指数和土地利用变化类型生态贡献率,定量表征研究区各地类动态变化对生态环境状况的影响。
2.2.1 土地覆被状况指数
土地覆被状况指数能定量表示研究区土地覆被所反映的总体生态系统服务水平,数值愈接近1说明生态状况和服务功能越好[19],其计算公式为：
Z=(S1+S2+S3)/A×100%
(1)
式中：Z为区域土地覆被状况指数,%;S1、S2、S3分别为林地、水域及高覆盖度草地面积,km2;A为研究区总面积,km2。
2.2.2 生态环境质量指数
生态环境质量指数可表示研究区一定时期地类变化下生态环境的宏观状况。结合研究区各地类面积可得性,其计算公式参考王家慧等[20]的相关研究。
2.2.3 土地利用变化类型生态贡献率
土地利用变化类型生态贡献率用于定量反映地类转移对研究区生态环境的影响程度和贡献状况,一般有导致环境改善和恶化两种趋势相互制约,其计算公式参考杨清可等[18]99的相关研究。
表1 观山湖区2010—2020年地类面积变化及生态环境质量指数赋值Table 1 Land use types area change from 2010 to 2020 and assignment of ecological environmental quality index in Guanshanhu District
3.1 观山湖区土地利用时空变化
3.1.1 不同地类面积变化特征
为了解研究区土地利用时序上的面积变化状况和特征,统计观山湖区2010-2020年不同地类面积,结果见表1。观山湖区耕地总体呈现减少趋势,水田和旱地10年来分别减少19.46、27.00 km2。林地总体呈增长趋势,有林地面积虽小幅减少,但灌木林地面积受退耕还林还草政策积极影响,由2010年的0.05 km2增至2020年的30.28 km2。建设用地中城镇用地10年来增长27.33 km2,同时因推进新农村建设工程,农村居民点用地持续增加。草地、水域及水利设施用地和未利用地面积总体呈小幅度减少状态。总体看,观山湖区林地、耕地和建设用地为主要地类,各地类在研究期内面积变化较明显,与城市新区开发建设特征吻合。
3.1.2 地类空间格局变化特征
利用ArcGIS软件处理得到观山湖区2010—2020年地类空间格局分布变化情况,结果见图2。经分析,水田和旱地相间分布,2010—2015年较密集,以中部纵向布局为显著特征。2020年中部水田和旱地受城镇化和水土流失影响减少,有林地和灌木林地显著增加,生态文明建设和城市建设成效显著。东部原金阳新区为建设核心区,城镇用地分布广泛,并逐年向西南方向扩张,使南部金华镇在2020年成第二发展中心,符合城市新区快速发展期变化特征。西部有林地集中连片,森林覆盖率较高,百花湖水域10年来无明显空间变化。
3.1.3 地类转移矩阵分析
根据相关模型计算得出观山湖区2010-2020年地类转移矩阵,见表2至表4。整体上,观山湖区2010—2020年各地类转型强度剧烈,耕地转为林地(29.55 km2)和建设用地(25.76 km2)的面积最大;草地由12.38 km2减至3.57 km2,其中约7.43 km2转为林地,说明10年来土地资源在退耕还林还草、生态文明建设和快速城镇化三者制约下开发利用强度和转型趋势明显。分时段看,2010—2015年,地类转移集中在建设用地、林地和耕地,林地和耕地是建设用地主要来源地类,表明短期城市扩张占用部分耕地和林地资源。草地向其他地类转移整体低于1 km2。2015—2020年建设用地转移幅度小于2010—2015年。向林地转入总面积大于向建设用地转入总面积,其中林地最大转移类型来源于耕地,该时期观山湖区退耕还林还草工程取得显著生态成效。
图2 观山湖区2010—2020年地类空间分布Fig.2 Spatial distribution of land use types in Guanshanhu District from 2010 to 2020
表2 观山湖区2010—2020年地类转移矩阵Table 2 Transition matrix of land use types in Guanshanhu District from 2010 to 2020 km2
表3 观山湖区2010—2015年地类转移矩阵Table 3 Transition matrix of land use types in Guanshanhu District from 2010 to 2015 km2
表4 观山湖区2015—2020年地类转移矩阵Table 4 Transition matrix of land use types in Guanshanhu District from 2015 to 2020 km2
3.1.4 土地利用动态度分析
计算研究区土地利用单一和综合动态度,结果见图3。观山湖区2010—2020年耕地、草地动态度均在0以下,即利用速率较高且面积持续减少;林地动态度在2010—2015年为负数,2015—2020年上升为0.004%,面积小幅增长;建设用地动态度2010—2015、2015—2020、2010—2020年均呈正数,分别为0.114%、0.031%、0.081%,2010—2015年利用强度最大;水域及水利设施用地动态度趋于平稳,
图3 观山湖区2010—2020年各时段土地利用动态度变化Fig.3 Land use dynamic changes in each period in Guanshanhu District from 2010 to 2020
基本不受人类活动影响;未利用地2015—2020年转换强度较大,动态度高达-0.150%。综合动态度起伏较大,各地类利用强度剧烈且转换频繁,2015—2020年达到峰值(0.546%),即近5年土地资源总体利用强度高涨。
3.2 土地利用变化的生态效应
3.2.1 土地覆被状况及生态环境质量评价
经计算,观山湖区土地覆被状况指数由2010年的50.69%大幅上升至2020年的57.63%,其生态系统服务功能因林地增加不断增强,表明生态用地增减变化与生态状况密切相关。2010—2015年生态环境质量指数随有林地和中覆盖度草地大幅减少而降低;2010—2020年由0.555 2上升至0.555 7,生态环境有所改善。总体看,土地覆被状况指数和生态环境质量指数呈正比关系。
3.2.2 土地利用变化类型生态贡献率分析
根据二级地类转移矩阵和相关公式计算,2010—2020年导致观山湖区生态环境改善和恶化两种情形的主要土地利用变化转移类型的生态贡献率见表5和表6。由表5可知,旱地向有林地转移贡献最突出,即由生态环境质量指数赋值低的旱地向赋值高的有林地转换;旱地和其他林地向有林地转移是改善生态环境的主要原因。根据表6,有林地向旱地、城镇用地转移是导致研究区生态环境恶化的主要驱动因素;转移面积最突出的是旱地向城镇用地转换,贡献率最大的为有林地转城镇用地,即观山湖区近10年占用部分有林地和耕地进行扩张导致生态环境质量低下。观山湖区在研究期内导致生态环境改善和退化的地类转移数量相近,但前者贡献率略高于后者,因此近10年整体生态效应属良性发展。
表5 生态环境改善的主要土地利用转型指标Table 5 Major land use transformation indices to improved ecological environment
表6 生态环境恶化的主要土地利用转型指标Table 6 Major land use transformation indices to deteriorated ecological environment
4.1 结 论
(1) 数量结构上,耕地、林地和建设用地为主要地类,近10年水田和旱地面积呈减少趋势,灌木林地和城镇用地面积增大最大。
(2) 空间布局上,2010—2015年水田和旱地较密集,2020年中部水田和旱地减少,有林地和灌木林地显著增加;东部城镇用地逐年向西南方向扩张。
(3) 地类转移上,总体转型强度剧烈,其中耕地转为林地和建设用地面积最大;2015—2020年建设用地转移幅度小于2010—2015年。
(4) 土地利用动态度上,2010—2020年耕地、草地动态度均呈负数,建设用地利用强度较大;2015—2020年综合土地利用动态度达到峰值(0.546%)。
(5) 生态效应上,观山湖区生态系统服务功能因林地增加不断增强,近10年土地覆被状况指数与生态环境质量呈正比关系;旱地和其他林地向有林地转移是改善生态环境的主要原因,有林地向旱地、城镇用地转移是导致生态环境恶化的主要驱动因素,整体生态效应呈良性发展。
4.2 建 议
(1) 合理规划用地结构。科学布局和引导各地类健康转型,严控建设用地乱占耕地和林地,系统开展占补平衡和生态补偿,坚持底线约束。
(2) 加大综合治理力度。高覆盖度草地退化区域实行封育施肥和松土改良,为植被恢复提供营养支持,统筹推进综合生态治理。
(3) 加强国土空间开发管制。健全国土空间用途管制制度,根据分区管理合理分解开发强度指标,降低土地利用生态效应的负外部性。
(4) 培育新型绿色产业模式。基于资源环境承载力评价和区域生态要素禀赋,培育茶叶等适宜喀斯特生境的新型绿色产业模式。
(5) 健全问责机制建设。完善并加强破坏生态环境问责机制建设,积极推行“林长制”和“湖长制”等,构建生态空间综合治理体系。
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