李 鑫, 董 斌, 孫 力, 張長勤, 李欣陽, 盛書薇, 汪 慶, 楊少文, 汪 濤, 錢國英

(安徽農(nóng)業(yè)大學 理學院, 合肥 230036)

基于TM像元的濕地土地利用生態(tài)風險評價研究

李 鑫, 董 斌, 孫 力, 張長勤, 李欣陽, 盛書薇, 汪 慶, 楊少文, 汪 濤, 錢國英

(安徽農(nóng)業(yè)大學 理學院, 合肥 230036)

為探討人類活動對濕地土地利用生態(tài)風險的影響，以安徽省升金湖國家自然保護區(qū)為研究區(qū)，利用1986年、2002年、2011年TM遙感影像，將土地利用類型分為8類：建設用地、草地、耕地、林地、水域、未利用地、交通用地、園地，獲取不同時期的土地利用變化信息，并結合社會經(jīng)濟等數(shù)據(jù)，以GIS為數(shù)據(jù)分析手段，通過多元線型回歸及主成分分析，建立土地利用生態(tài)風險評價模型并將土地利用生態(tài)風險指數(shù)及社會經(jīng)濟因子予以像元化，分析升金湖濕地土地利用生態(tài)風險時空演變規(guī)律。結果表明：1986—2011年，升金湖地區(qū)耕地面積逐漸減少，建設用地和交通用地逐漸增加，受人類經(jīng)濟活動的影響，保護區(qū)土地利用生態(tài)風險不斷上升，生態(tài)風險面積不斷擴大，其中核心區(qū)和實驗區(qū)變化劇烈，而緩沖區(qū)變化相對穩(wěn)定。

土地利用; 生態(tài)風險; TM像元; 評價模型; 升金湖國家自然保護區(qū)

濕地，被稱為“地球之腎”，按照《國際濕地公約》定義，廣義的濕地不僅是指天然或人工、常久或暫時的沼澤地、濕原、泥炭地或水域地帶，還指靜止或流動、或為淡水、半咸水或咸水水體者，包括低潮時水深不超過6 m的水域[1]。濕地生態(tài)系統(tǒng)具有脆弱，敏感，破壞后很難恢復的特性，人類對土地的不合理利用和開發(fā)導致濕地土地利用生態(tài)環(huán)境惡化和土地利用風險提高[2]。土地利用生態(tài)系統(tǒng)作為濕地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，其與濕地的生態(tài)系統(tǒng)是呈現(xiàn)相互影響，相互制約的關系。本文采用遙感影像解譯與空間分析建模相結合的形式，以升金湖國家自然保護區(qū)為研究區(qū)，從土地利用生態(tài)風險與人類社會經(jīng)濟活動的關系入手，對研究區(qū)的土地利用生態(tài)風險防治工作提出建議。

土地利用生態(tài)風險評估是一項系統(tǒng)性的工程，它不僅涉及到土地利用結構的時空演變，還與土地資源所處的社會、經(jīng)濟環(huán)境存在著緊密的聯(lián)系[3]。傳統(tǒng)的土地利用生態(tài)風險評估大多集中于對土地利用結構及景觀指數(shù)的變化研究，對于土地資源所處的社會及經(jīng)濟環(huán)境考慮較少，研究缺少動態(tài)性，無法全面有效的反映土地利用生態(tài)風險與社會、經(jīng)濟因子之間的關系[4]。濕地的研究起源于國外，其中以北美及歐洲的研究尤為悠久，其研究的對象主要集中于泥炭濕地以及濕地的生態(tài)功能。我國的濕地研究起步較晚，且前期的研究大多集中于濕地的定義、生物多樣性、分類及結構功能[5]。20世紀80年代以來，隨著高新技術的發(fā)展，特別是空間信息技術的發(fā)展，對于濕地土地利用及景觀環(huán)境方面的研究逐漸應用于地理與環(huán)境科學領域，Rebecca等采用ETM+和SPOT遙感影像監(jiān)督和評估美國密蘇里州濕地，Jessika等融合Radarsat Synthetic Aperture Radar(SAR)和光學遙感影像生成1999—2000年6個時間序列的洪水分布圖，動態(tài)監(jiān)測加拿大艾伯塔東北部濕地時空變化，史從冰等運用RS和GIS平臺，分析1986—2001年大慶濕地面積的時空演化過程，付在毅等運用GIS平臺，將氣象數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)相結合，分析遼河三角洲濕地區(qū)域生態(tài)風險[5]。空間信息技術的應用進一步推動了濕地土地利用及景觀研究的進展，為保護濕地生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定提供了有效的技術支持。鑒于此，本文以安徽省升金湖國家自然保護區(qū)(下稱保護區(qū))為研究區(qū)，運用遙感、GIS(Geographic Information System)等技術，采用監(jiān)督分類法分別提取保護區(qū)1986年、2002年、2011年的土地利用信息，結合社會經(jīng)濟等相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立土地利用生態(tài)風險評價模型，定量評估土地利用生態(tài)風險。

1 數(shù)據(jù)源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

升金湖保護區(qū)位于安徽省池州市境內(nèi)，瀕臨長江。位于116°55′—117°15′E，30°15′—30°30′N。1986年，升金湖保護區(qū)經(jīng)安徽省人民政府批準建立，1997年晉升為國家級自然保護區(qū),是以保護淡水湖泊系統(tǒng)和珍稀、瀕危鳥類為主體的濕地類型保護區(qū)。保護區(qū)內(nèi)氣候溫和，無霜期長，人口密度低，區(qū)內(nèi)生物資源極其豐富，生物種類繁多。根據(jù)《安徽省升金湖國家自然保護區(qū)總體規(guī)劃》劃定，全境以升金湖為中心，由升金湖及周圍的灘地組成，分為核心區(qū)、實驗區(qū)及緩沖區(qū)，其中核心區(qū)面積10 150 hm2，占保護區(qū)總面積的30.4%。緩沖區(qū)面積10 300 hm2，占保護區(qū)總面積的30.9%，實驗區(qū)面積12 890 hm2，占保護區(qū)總面積的38.7%。

1.2 數(shù)據(jù)來源

基礎數(shù)據(jù)為1986年、2002年、2011年的Landsat TM遙感數(shù)據(jù)。輔助數(shù)據(jù)包括保護區(qū)SPOT5、1∶10 000地形圖、保護區(qū)功能區(qū)劃圖、DEM數(shù)字高程、土壤圖以及《池州市統(tǒng)計年鑒》等相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 遙感數(shù)據(jù)處理 以Landsat TM遙感數(shù)據(jù)為基本數(shù)據(jù)源，利用Erdas圖像處理軟件對Landsat TM 遙感影像(1986年、2002年、2011年)進行遙感影像裁剪、校正、掩膜等預處理，建立保護區(qū)土地利用分類模板，將土地利用類型分為8類：建設用地、草地、耕地、林地、水域、未利用地、交通用地、園地，并對解譯精度進行Kappa系數(shù)驗證和野外實測驗證，經(jīng)檢驗所建立的土地利用分類模板Kappa系數(shù)均達到85%以上，野外實測驗證系數(shù)達到80%以上，符合遙感影像分類精度要求。

1.3.2 土地利用生態(tài)風險評價方法 運用SPSS統(tǒng)計分析軟件，結合《池州市統(tǒng)計年鑒》，選取與濕地土地利用生態(tài)風險密切相關的因子，構建土地利用生態(tài)風險與社會經(jīng)濟因子關系模型，并運用ArcGIS軟件將土地利用生態(tài)風險指數(shù)、社會經(jīng)濟因子予以像元化，通過過疊加分析保護區(qū)不同功能區(qū)的土地利用生態(tài)風險狀況。

1.3.3 土地利用像元劃分及疊加分析 運用Erdas等圖像處理軟件，將研究區(qū)矢量圖劃分為由30 m×30 m網(wǎng)格組成的矢量圖，共分為555 672個風險單元，并對每個風險單元賦予與土地利用生態(tài)風險相關的社會經(jīng)濟屬性。運用疊加分析研究升金湖國家自然保護區(qū)的土地利用結構變化狀況、時空演變規(guī)律及土地利用變化與社會經(jīng)濟環(huán)境之間的關系。

2 結果與分析

2.1 土地利用類型動態(tài)變化

通過Erdas對1986年、2002年、2011年的遙感影像進行解譯，得出由30 m×30 m(像元)組成的土地利用分類結果圖(附圖6)。基于像元的土地利用類型結構變化可知(見表1)，研究區(qū)域的土地利用格局以耕地、水域為主，其次是林地，建設用地、交通用地,未利用地、草地及園地所占比例較小，1986年、2002年、2011年耕地與水域的比例之和分別為82.38%，86.14%，74.09%。

從表1可知，1986—2011年，研究區(qū)的建設用地、林地、水域、交通用地及園地面積呈現(xiàn)增加的趨勢，而草地、未利用地、耕地呈現(xiàn)減少的趨勢。在所有地類變化中，草地、未利用地變化較小，水域、林地等變化適中，耕地變化量最大。表2為1986—2011年研究區(qū)域土地利用類型轉移矩陣，綜合表1、表2可知，近26 a來，研究區(qū)的建設用地變化率達到了144%，增加的面積達到430.29 hm2，其中有87.89%的面積是由1986年的耕地轉變而來。交通用地的變化亦是如此，1986—2011年，研究區(qū)域交通用地由31.86 hm2增加到2011年的833.76 hm2，變化量達到801.9 hm2，變化率達到240%，增加的面積有88.64%來自于耕地。除此之外，研究區(qū)域的林地及園地變化也較大，林地由1986年的4 461.66 hm2增加到了2011年的5 234.04 hm2，增加了772.38 hm2，這可能與國家積極推進林業(yè)建設，實施“圍湖造林”、“退耕還林”政策密切相關，由表2可知，2011年的林地增加主要來自于耕地和未利用地，二者之和約占林地面積的40.51%。園地從1986年1.89 hm2增加到了2011年的931.5 hm2，其面積的增加主要來源耕地，約占總面積的77.82%，這與研究區(qū)域加快農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉變，建立新型多樣化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式密切相關。

表1 1986-2011年研究區(qū)域土地利用類型面積及所占比例

表2 1986-2011年研究區(qū)域土地利用類型轉移矩陣 hm2

2.2 土地利用生態(tài)風險主成分分析

參照研究區(qū)功能分區(qū)圖，結合《池州市統(tǒng)計年鑒》及土地利用分類模板，提取土地利用信息，并根據(jù)公式計算土地利用生態(tài)風險指數(shù)(研究區(qū)域不同地類對區(qū)域土地利用生態(tài)風險的影響的集合)，分析影響土地利用生態(tài)風險的驅動因子。

式中：ERI——土地利用生態(tài)風險指數(shù)；i——土地利用類型；Ai——采樣單元內(nèi)第i種地類面積；A——樣地總面積；Wi——第i種地類所反映的土地利用生態(tài)風險強度參數(shù)。筆者借鑒韋仕川確定的土地利用風險強度參數(shù)來計算保護區(qū)的土地利用風險指數(shù)，它們分別為耕地0.112 7，園地0.069 3，草地0.075 7，林地0.071 4，建設用地0.295 6，交通用地0.211 9，水域0.791，未利用地0.084 4[6]。

研究區(qū)的土地利用生態(tài)風險因子繁多，關系復雜(見表3)。應用“主成分分析法”，通過降維減弱變量之間的相互干擾，分析研究區(qū)域的土地利用生態(tài)風險[7]。由SPSS統(tǒng)計軟件分析結果可知，在所選擇的九個驅動因子中，人口密度與經(jīng)濟人口的特征值大于1，且主成分的累積貢獻率達到91.038%，故選取人口密度與經(jīng)濟人口為第一和第二主成分[8]。通過統(tǒng)計軟件生成的主成分載荷矩陣可知：各因子對研究區(qū)域的土地利用生態(tài)風險都具有驅動作用，其中，人口密度、經(jīng)濟人口、化肥使用量、農(nóng)藥使用量、地膜使用量、森林覆蓋率對土地利用生態(tài)風險影響顯著，且呈現(xiàn)正相關，人均國民生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)機械總動力、房地產(chǎn)投資額對土地利用生態(tài)風險也呈現(xiàn)出正相關，但影響系數(shù)較小。

表3 1986-2011年研究區(qū)域社會經(jīng)濟驅動因子

注：經(jīng)濟人口又稱經(jīng)濟活動人口，是指所有年齡在16歲及以上，在一定時期內(nèi)為各種經(jīng)濟生產(chǎn)和服務活動提供勞動力供給的人口。這些人被稱為實際參加或者要求參加社會經(jīng)濟活動的人口，也稱為現(xiàn)實的人力資源。

2.3 土地利用生態(tài)風險評價模型建立

土地利用生態(tài)風險評價是區(qū)域生態(tài)風險評價與管理的重要手段和方法，是生態(tài)學和風險學的交叉研究領域[9]。濕地是地球表層相對獨立的自然綜合體，具有特殊性，以像元為單位，通過劃分生態(tài)風險小區(qū)，運用GIS的空間分析模塊結合SPSS統(tǒng)計分析軟件建立土地利用生態(tài)風險指數(shù)與社會經(jīng)濟因子之間的回歸模型，有利于為保護區(qū)的管理提供有效的方法[10]。

影響土地利用生態(tài)風險的社會經(jīng)濟因子繁多，但對于不同的地區(qū)，影響其土地利用生態(tài)風險的因子社會經(jīng)濟因子不同。為了能夠充分體現(xiàn)保護區(qū)的社會經(jīng)濟情況，本文選擇9個社會經(jīng)濟因子作為土地利用生態(tài)風險的評價因子，分別是：X1(人口密度)、X2(經(jīng)濟人口)、X3(人均國民生產(chǎn)總值)、X4(農(nóng)業(yè)機械總動力)、X5(化肥使用量)、X6(農(nóng)藥使用量)、X7(地膜使用量)、X8(森林覆蓋率)、X9(房地產(chǎn)投資額),同時設土地利用風險為Y。運用SPSS分析軟件得出人口密度與經(jīng)濟人口為土地利用生態(tài)風險評價的第一和第二主成分，第一、第二主成分可定義為：

Y1=0.336X1+0.356X2+0.281X3+0.341X4+0.369X5+0.375X6+0.345X7+0.265X8+0.314X9

Y2=-0.356X1+0.006X2+0.601X3+0.315X4-0.179X5-0.087X6-0.343X7-0.280X8+0.421X9

人口密度、經(jīng)濟人口、人均國民生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥使用量、農(nóng)藥使用量、地膜使用量以及房地產(chǎn)投資額在第一主成分Y1上有較高的的載荷，這表明保護區(qū)的土地利用生態(tài)風險主要與研究區(qū)域的國民經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關。而人均國民生產(chǎn)總值、水產(chǎn)品產(chǎn)量在第二主成分Y2上有較高的荷載，說明保護區(qū)的土地利用生態(tài)風險主要受國民經(jīng)濟中農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟的發(fā)展水平影響，這與保護區(qū)以農(nóng)業(yè)為主要支柱產(chǎn)業(yè)的社會經(jīng)濟發(fā)展狀況相吻合。以主成分所對應的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權重計算土地利用生態(tài)風險的綜合模型，得出其綜合模型為：

Y=0.86Y1+0.14Y2

將Y1、Y2代入Y中可得出：

Y=0.240X1+0.307X2+0.326X3+0.337X4+0.293X5+0.310X6+0.249X7-0.189X8+0.329X9

對回歸模型進行方差分析：因變量土地利用生態(tài)風險的觀測值主要受社會經(jīng)濟因子X1，X2，…，X9的影響，為了將這些因子區(qū)分開來就必須對回歸模型進行方差分析?；貧w平方和越大則表示回歸模型效果越好，運用SPSS軟件可知其回歸平方和為632 840.31，且其置信水平在0.01以下，說明所建立的回歸方程公式是顯著的。

2.4 土地利用生態(tài)風險驅動因子像元化及疊加分析

基于ArcGIS 9.2軟件的地統(tǒng)計分析模塊，對研究區(qū)域1986年、2002年、2011年的生態(tài)單元賦予相對應的屬性，并進行克里格插值。采用Natural Breaks分類方法對插值結果進行重分類,進而實現(xiàn)對社會經(jīng)濟因子以及生態(tài)風險指數(shù)的像元化[11]。由附圖7可知，1986—2011年的社會經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)主要集中在研究區(qū)域的東北角，其次是研究區(qū)域的中部，而研究區(qū)域的西南以及東南角的社會經(jīng)濟相對較為落后。研究區(qū)域的東北角及中部地區(qū)主要為實驗區(qū)和核心區(qū)，屬于保護區(qū)經(jīng)濟活動頻繁的地區(qū)，漁業(yè)及種植業(yè)發(fā)達，交通及基礎設施較為完善。而研究區(qū)域的西南及東南角主要為緩沖區(qū)，居民地較為松散，經(jīng)濟活動相對較少，故經(jīng)濟相對落后。

由附圖8可知，1986—2011年土地利用風險指數(shù)較高的地區(qū)主要集中在實驗區(qū)的東北角及西北角，且東北角的土地利用生態(tài)風險指數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，由于研究區(qū)漁業(yè)資源的開發(fā)，核心區(qū)的風險指數(shù)也在提高且范圍呈現(xiàn)不斷擴大的趨勢。通過疊加分析可知可知，2011年保護區(qū)較發(fā)達與發(fā)達地區(qū)面積相比1986年增加了23.58%，較高與高生態(tài)風險區(qū)面積擴大了25.32%，其中22.04%和38.10%的較低與中等生態(tài)風險區(qū)轉化為較高生態(tài)風險區(qū)，1.05%和9.59%的較低與中等生態(tài)風險區(qū)轉化為高生態(tài)風險區(qū)，風險區(qū)的變化直接導致了保護區(qū)珍稀鳥類數(shù)量的減少，據(jù)統(tǒng)計，1986—2011年間，保護區(qū)內(nèi)白頭鶴的數(shù)量由517只減少到了494只，白鶴32只幾乎滅絕。這表明土地利用生態(tài)風險的高低與人類社會經(jīng)濟活動關系密切，一般情況，人類活動密集，社會經(jīng)濟發(fā)展迅速地區(qū)也就是土地利用生態(tài)風險高的地區(qū)，反之亦然。

3 結 論

(1) 土地利用生態(tài)風險的評價不能與研究區(qū)域所處的社會、經(jīng)濟環(huán)境相隔離，土地利用生態(tài)風險的高低與人類經(jīng)濟活動有著密不可分的聯(lián)系，一般人類活動及社會經(jīng)濟活動越頻繁的地區(qū)，其土地利用生態(tài)風險就越高。

(2) 通過對升金湖國家自然保護區(qū)的研究發(fā)現(xiàn)，從1986—2011年，該研究區(qū)域土地利用生態(tài)風險較高的地區(qū)主要集中在核心區(qū)和實驗區(qū)東北角，且呈現(xiàn)風險指數(shù)不斷提高，風險面積不斷擴大的趨勢。

(3) 由于人類不合理的經(jīng)濟活動，特別是對核心區(qū)的漁業(yè)資源的不合理利用，導致了核心區(qū)的生態(tài)風險指數(shù)不斷上升，保護區(qū)作為重要的濕地資源，其水域及周邊的灘涂不僅對保護區(qū)的生態(tài)環(huán)境起到調節(jié)的作用，也是一些珍稀鳥類賴以生存的物質基礎，不合理的漁業(yè)資源開發(fā)會導致濕地的蓄水、調節(jié)等功能降低，只有秉承“合理、有序”的開發(fā)原則才能維護研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定，促進區(qū)域循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展和美好鄉(xiāng)村建設的實現(xiàn)。

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StudyonEcologicalRiskAssessmentofShengjingLakeWetlandLandUseBasedonTMImagePixels

LI Xin, DONG Bin, SUN Li, ZHANG Chang-qing, LI Xin-yang,SHENG Shu-wei, WANG Qing, YANG Shao-wen, WANG Tao, QIAN Guo-ying

(SchoolofScience,AnhuiAgriculturalUniversity,Hefei230036,China)

In order to investigate the effect of human activities on land use ecological risk for wetland, this article took National Nature Reserve in Anhui Shengjin Lake, and used the remote sensing for TM image in1986, 2002, 2011 to divide the land use types into 8 categories such as construction land, grassland, farmland, woodland, water, unutilized land, traffic land and gardens, then the land use change information in different periods was gained, and the land use ecological risk assessment model was established to made the land ecological risk index and social economic factors to pixel through multiple linear regression and principal component analysis by combining social and economic data, and takimg GIS technology as data analysis measures. The temporal and spatial evolution of land use ecological risk in Shengjin Lake Wetland was analyzed. The results showec that cultivated land area of Shengjin Lake wetland decreased, construction land and traffic land increased from 1986 to 2011, which was influenced by human economic activities，the ecological risk constantly increased, and the ecological risk area expanded rapidly. Especially, the change of the core area and experimental area which was most obvious, and the buffer area change was slow.

land use; ecological risks; TM pixels; assessment model; National Nature Reserve in Shengjin Lake

2013-10-21

：2013-11-07

安徽省國土資源廳科技項目(2012-K-24,2011-K-23,2013-K-9);安徽農(nóng)業(yè)大學引進與穩(wěn)定人才科研啟動項目(wd2011-07);安徽省高校省級自然科學研究項目(KJ2012Z108);卓越人才培養(yǎng)計劃(2013zjjh008);安徽農(nóng)業(yè)大學測繪遙感信息學科項目(XKXWD2013022)

李鑫(1989—),男,安徽六安人,在讀碩士,研究方向為土地信息技術及管理。E-mail:lixinliye@126.com

董斌(1970—),男,安徽安慶人,博士,教授,碩士生導師,研究方向為土地資源監(jiān)測與評價等。E-mail:dbhy123@sina.com

P94

：A

：1005-3409(2014)04-0114-05