劉敏紅,何政偉,3,姜蘭,仇文俠,張船紅

(1.地質災害防治與地質環(huán)境保護國家重點實驗室,成都 610059;2.成都理工大學地球科學學院,成都610059;3.首都師范大學資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點實驗室,北京100037)

土地利用的分布和變化,不僅反映了人與自然的關系變化,而且反映了人與人之間社會關系的變化[1],是研究全球變化的重要組成因素[2-3]。20世紀70年代以來,隨著遙感與GIS技術的發(fā)展,土地利用變化的研究方法由定性向定量發(fā)展[4],眾多學者使用各類指數模型如變化率、轉移矩陣、動態(tài)度等來研究土地利用的變化量及變化規(guī)律,而對土地利用的集中與分散程度研究甚少。本文以西藏拉薩市城關區(qū)為例,采用空間羅倫茲曲線來研究土地利用的集散程度及其變化。

地貌因素對土地利用的影響巨大。研究區(qū)作為典型的山地地區(qū),人類對土地的利用受到諸如地勢、地貌、氣候等因素的影響,表現出中緯度地帶高山寬谷地區(qū)鮮明的土地利用特點,與內地平原山地丘陵區(qū)明顯不同的是土地利用表現出隨海拔高度而變化的立體格局[5],因此本文著眼于研究土地利用類型在不同海拔分布的集中分散程度,對研究區(qū)今后制定合理的土地利用規(guī)劃和土地資源的有效利用具有重要參考價值。

1 研究區(qū)概況

以西藏拉薩市城關區(qū)為研究區(qū),該區(qū)地處雅魯藏布江支流拉薩河中游,位于東經 91°00′-91°18′,北緯 29°31′-29°49′,南北長 31 km,東西寬 28 km,總面積525 km2,是拉薩市唯一的市轄區(qū),是西藏政治、經濟、文化的中心和交通樞紐,也是西藏人流、物流、信息流的中心。該區(qū)山巒重疊,山高坡陡,溝谷縱橫,溝深谷狹,地勢南北高、中間低;高原山地和河谷交錯分布的地形地貌特征對區(qū)域的水熱、植被、土地等資源環(huán)境狀況具有明顯的再分配作用,同時也制約著人們對土地等自然資源的利用方式以及人類的生產和居住方式。

2 數據準備

本次研究選用三期遙感影像構成時間序列來研究研究區(qū)的土地利用及其變化情況:1991年的Landsat-TM影像,2000年的Landsat-ETM+影像以及2005年的CBERS影像。三期遙感影像的處理流程如下:(1)預處理:包括波段組合、幾何校正、影像裁剪、色調匹配等;(2)土地利用現狀分類:在ERDAS IMAGINE 8.7平臺進行監(jiān)督分類,分為:耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6類,并在ArcGIS 9.2中對分類結果進行人工修改完善,制成三期土地利用現狀分類圖;(3)DEM分帶:將研究區(qū)DEM 分為3帶:＜4 000 m,4 000～5 000 m,＞5 000 m,并利用ArcGIS 9.2中柵格數據空間分析模塊中的統(tǒng)計工具,統(tǒng)計得到各高程帶上各土地利用類型的面積(表1)。

表1 土地利用類型在各高程帶上分布的面積 km2

3 土地利用的空間格局變化分析

3.1 土地利用的空間羅倫茲曲線

空間羅倫茲曲線是由羅倫茲于20世紀20年代發(fā)表用于研究工業(yè)集中化的一種頻率累計曲線[5],它可以用于刻畫空間單元的分布,也可用于對兩個空間單元的分布作對比,是研究離散區(qū)域數據集中化程度與均衡度的重要方法[7]。羅倫茲曲線被廣泛應用于研究區(qū)域收入分配的差異。本文將不同高程帶的土地利用數據繪制羅倫茲曲線來進行研究區(qū)土地利用類型在不同高程帶上分布的集散程度及其變化研究。

下面以研究區(qū)1991年的草地為例,說明羅倫茲曲線的繪制方法[8]。

(1)計算每一高程帶上的草地面積占研究區(qū)草地總面積的百分比及每一高程帶上的土地面積占研究區(qū)總面積的百分比(表3)。

表2 百分比計算值

(2)計算R值。R值為各高程帶的草地面積百分比與其土地面積百分比的比值(表4)。

(3)將高程帶按R值降序排列,逐次計算各高程帶草地面積的累積百分比和各高程帶土地面積的累積百分比(表5)。

表3 草地的R值

表4 累積百分比計算值

(4)以土地面積累積百分比為橫坐標,草地面積累積百分比為縱坐標繪制草地的羅倫茲曲線。

按此方法分別繪制三期土地利用類型的羅倫茲曲線圖(圖1)。

某土地利用類型的羅倫茲曲線越接近均勻分布線(對角線)則其分布越均勻,越接近集中分布線其分布越集中。由圖1可以看出,研究區(qū)草地的羅倫茲曲線最接近均勻分布線,說明其在各高程帶上分布最為均勻,受高程的影響最小;水域和未利用地次之;林地、建設用地的羅倫茲曲線最接近集中分布線,說明其在高程分布上最為集中,即受高程的影響最大;耕地次之。在隨時間的變化方面,各土地利用類型的羅倫茲曲線變化不大,其中變化最大的為2005年水域的羅倫茲曲線,這是由于2005年冰川積雪面積的增大所致。

圖1 不同年份土地利用羅倫茲曲線圖

3.2 土地利用的集中化指數

為了進一步分析土地利用的空間格局變化,下面計算土地利用的集中化指數。集中化指數是基于羅倫茲曲線計算而來的用于描述地理數據分布的集中化程度的指數[7]。

式中:I——集中化指數;A——羅倫茲曲線下方區(qū)域面積;M——數據集中于一點時洛倫茲曲線下方(整個正方形)的面積,此次計算中為10 000;R——數據均勻分布時洛倫茲曲線下方(對角線以下三角形)的面積,此次計算中為5 000。因此,公式(1)轉化為

可以看出,集中化指數的值域為[0,1],其值越大,數據的分布越集中。

按照公式(2)計算得到各期各土地利用類型的集中化指數(圖2)。

從圖2中的集中化指數印證了由羅倫茲曲線所得出的結論,同時還可以看出:1991-2005年,林地和建設用地的集中化指數最高且保持不變,說明其分布的集中與分散程度不變,這是因為林地和建設用地對高程的依賴性較強,均分布在海拔低于4 000 m高程帶內;耕地和草地的集中化指數經歷了先降后升的過程,分別由1991年的0.596和0.199降低到2000年的0.581和0.193,到2005年又分別增加到0.591和0.206,說明二者的集中程度經歷了先降后升的過程;水域的集中化指數在1991-2000年期間略有增加(從0.438增加到0.450),在2000-2005年期間又呈現出大幅的下降(從0.450降低到了0.413),即其集中程度先升后降,這主要是受不同時期遙感圖像上冰川積雪面積的增減所致;未利用地的集中化指數不斷增加,且增幅較大,表明其在高程帶上的分布逐漸趨于集中,受高程的制約程度逐漸下降。

圖2 土地利用集中化指數

4 結論

實驗證明:將空間羅倫茲曲線運用在土地利用在各地貌類型的空間格局分析中,無需查看數據便能直觀明了地反映各土地利用類型分布的集中與分散程度;此外,在此基礎上計算的集中化指數能更進一步精確、定量地反映土地利用的集散分布及其細微的變化情況。本文采用地貌因素作為分析單元來研究土地利用及其變化,而地貌因素僅為影響土地利用類型的重要因素之一,因此也為研究影響土地利用分布與變化的其它因素提供了方法上的借鑒。如,若運用此方法將分析單元進一步細化或選擇行政區(qū)域作為分析單元,配以農業(yè)、經濟、人口等方面的指標進行相關分析,或可對今后制定合理的土地利用規(guī)劃和土地資源的有效利用具有重要參考價值。

[1] 李秀彬.土地利用變化的解釋[J].地理科學進展,2002,21(3):195-201.

[2] 李秀彬.全球環(huán)境變化研究的核心領域:土地利用/土地覆被變化的國際研究動向[J].地理學報,1996,51(6):553-554.

[3] William E R,William B M,TurnerI I B L.Modeling land use and cover as part of global environmental change[J].Climate Change,1994,28(1/2):45-64.

[4] 譚少華,倪紹祥.20世紀以來土地利用研究綜述[J].地域研究與開發(fā),2006,25(5):84-88.

[5] 除多.山地土地利用/土地覆蓋變化研究-以西藏拉薩地區(qū)為例[M].北京:氣象出版社,2007:56.

[6] 張超,楊秉賡.計量地理學基礎[M].2版.北京:高等教育出版社,1991:50-51.

[7] 徐建華.計量地理學[M].北京:高等教育出版社,2006:35-39.

[8] 常捷,李慧典,黃裕婕,等.基于 RS和GIS的中尺度流域土地利用空間結構變化:以伊洛河流域中部洛寧縣為例[J].測繪學院學報,2004,21(1):44-45.