2.西北師范大學 地理與環(huán)境科學學院，甘肅 蘭州 73000）

摘 要：土地利用/覆蓋變化（LUCC）由三個層面的因素控制，即自然環(huán)境因素和屬于土地利用變化的人文驅動力的社會經濟因素和土地利用管理方法。其中對人文驅動力是造成的現代土地利用變化的主要推手的結論正逐步達成共識。本文針對土地利用與土地覆被政策驅動力的空間尺度研究的三個層次進行初步歸納。通過討論可見，目前已有研究中空間大尺度或中尺度研究居多，小尺度研究顯得薄弱，在政策驅動力空間尺度評估預測模型急需技術革新等問題仍有待解決。

關鍵詞：LUCC 土地利用；政策驅動力；空間尺度

1 引言

土地利用/覆蓋變化（LUCC）是人與土地系統(tǒng)之間直接和最直觀的互動形式。這是一個人類繼續(xù)滿足自身發(fā)展需求的動態(tài)過程。自1994年，聯合國環(huán)境署（UNEP）啟動的“土地覆被評價和模擬（LACM）”項目，以及“國際地圈—生物圈計劃”（IGBP）和“全球變化人文領域計劃”（IHDP）聯合推廣的國際項目，將LUCC研究引入到國內外重點土地科學領域之中，同時也成為了全球變化研究的重要切入點之一。土地利用變化機制研究是LUCC項目三大核心問題中的難點[1]。其中人文驅動力造成的現代土地利用變化成為主要驅動力。政策驅動因素對土地使用和土地覆蓋變化的影響來自被動接受，而其影響范圍與程度難于量化一直是該研究的重點。對LUCC政策驅動力研究離不開不同空間尺度的分析。當政策驅動力在作為人文社會主要驅動因子時，尤其在中國，政策執(zhí)行力度較強的中央集權制國家對政策驅動力研究應當引起重視[2]。

2 政策驅動力空間尺度研究

基于土地利用空間布局理論，相應研究方法得到了創(chuàng)新和優(yōu)化。20世紀70年代，線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃理論得到綜合運用，并成為土地利用空間布局新的強有力的分析工具。Dockmic等（1974）首次利用線性規(guī)劃對土地資源的空間配置進行了多目標研究，隨后Chames等（1975）也。由于計算機的快速普及與信息技術的高速發(fā)展，20世紀80年代以后，遙感影像及信息技術的結合運用成為土地利用空間分析研究的重要特征。Goelon等（2003）利用遙感衛(wèi)星技術獲取多元遙感數據，并在土地利用分類中得到應用。同時，各種數學模型、方法和專家知識在土地利用空詞研究領域也得到了融合與發(fā)展，它們的特征是可以處理大量數據并解決各類復雜性問題，如神經網絡、人工智能、模糊數學、遺傳算法、專家知識等。元胞自動機理論（CA）、生態(tài)位理論、自組織理論等也成為近年研究中關注的熱點[3]。基于土地利用空間布局理論，對相應的研究方法進行了創(chuàng)新和優(yōu)化。20世紀70年代，Dockmic，Goelon等人將線性規(guī)劃方法應用于土地利用規(guī)劃研究領域，至此線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃理論得到了全面的應用，成為土地利用空間布局的一種新的強有力的分析工具。由于計算機的迅速普及和信息技術的迅速發(fā)展，遙感圖像與信息技術的結合已成為20世紀80年代以來土地利用空間分析的一個重要特征。同時，在土地利用控制研究領域也綜合和發(fā)展了各種數學模型，方法和專家知識。如神經網絡，人工智能，模糊數學，遺傳算法，專家知識等。細胞自動機理論（CA），生態(tài)位理論和自組織理論也成為近年來關注的焦點。21世紀以來，Verburg等（2002）在荷蘭瓦赫蘭根大學研究在CLUE（Conversion of Land Use and its Effects）模型基礎上進行改進，提出了 CLUE- S模型，它不僅集成了 GIS，專家知識和線性規(guī)劃，還考慮了土地利用系統(tǒng)的生物物理和社會經濟驅動因素，在近十年時間中將其在全世界范圍內進行推廣，模型優(yōu)勢所在與能夠將非空間的政策驅動力落實于區(qū)域像元并進行趨勢分析，在區(qū)域范圍內土地利用/覆蓋變化的空間模擬具有高度可信度[4]。隨后，許多國內外學者使用CLUE-S模型來分析和預測土地利用和土地覆蓋變化。CLUE模型到CLUE-S模型不僅是模型的細化也是空間尺度的細化。當CLUE模型只能用于國家尺度的變化應用時，區(qū)域研究尺度細化的需求使其應運而生。

2.1宏觀尺度研究

空間大尺度土地利用與土地覆被變化監(jiān)測常應用于全球范圍、各大洲以及國家與洲之間和相鄰鄰國家之間的尺度。這種大尺度的變化研究往往以國家或聯盟國利益集體的形式的政策影響而展開。如圖1。

為監(jiān)測1945年至2007年在希臘雅典大都市區(qū)的兩個城郊山區(qū)的土地利用/土地覆蓋變化Mallinis等人調查了歐洲南部的兩個相鄰的山體的LUCC變換。使用強度分析來識別是系統(tǒng)性的還是階段過程。判斷出普遍趨勢與社會經濟變化和歐洲政策有關。差異性與常期森林火災和特殊保護制度相關。[5]

Corbelle- Rico等人對加入歐洲經濟共同體前后西班牙西北部的土地覆蓋變化的主要驅動力探究技術還是政策進行了判別。在過去的50年中，許多技術革新和政治的變化已經改變了歐洲的農業(yè)，而在大陸地區(qū)這也可能是歐洲的主要土地利用方式轉變以至于耕地面積大幅減少的原因。該研究指出主要可能是農業(yè)技術的進步或農業(yè)政策變化所主導，但難以明確區(qū)分[6]。

劉繼元等深入分析了過去300年、近30年來中國與其他國家對比，土地利用變化的基本特征、空間格局與驅動機理，揭示了中國與主要對比其他國家/地區(qū)（美國、印度、巴西、中亞、西伯利亞、蒙古高原）LUCC過程基本規(guī)律的差異及驅動機制差異對比分析，也對中、印中型城市城鎮(zhèn)用地擴展模式，中、美特大城市土地覆蓋時空特征差異等大規(guī)模土地利用變化的過程和驅動機制進行了清晰，完整的科學認識探索[7]。

2.2中觀尺度研究

對中等土地利用和土地覆蓋變化政策驅動力的研究主要基于省市行政區(qū)劃，包括跨省市的一些聯動區(qū)。如各大氣候區(qū)或自然帶等，既需要服從國家層面政策規(guī)定的同時要兼顧地方性政策的影響。

李月辰等人以北方13個省為研究區(qū)，通過主成分分析和逐步多元回歸分析，分析了研究區(qū)土地利用/覆蓋變化的驅動機制。研究區(qū)域的驅動力分量選自驅動因子的驅動力。特別是，人口因素在推動研究區(qū)土地利用/覆蓋變化方面發(fā)揮著非常重要的作用。溫度和降水等自然因素的土地利用/覆蓋變化也具有一定的限制作用，主要是在東北和西北等自然因素受到更多限制的地區(qū)。結論與劉紀元等人研究一致。部分學者認為，研究區(qū)土地利用/覆蓋變化驅動力的識別和空間差異分析具有一定的局限性。因為許多因素不適用于定量分析。例如，國家和地方政府政策以及人類行為習慣變化等因素對區(qū)域土地利用/覆蓋變化具有重要意義，但目前難以進行定量分析。然而，由于研究區(qū)的地理特征，驅動力研究可為研究區(qū)土地利用開發(fā)和區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設提供合理依據。它還可以豐富該地區(qū)土地利用/覆蓋研究的內容。因此，具有一定的理論和實際意義[8]。

2.3微觀尺度研究

小尺度研究在政策驅動力研究領域相對較為薄弱，其原因有自身研究范圍的局限性外，政策驅動力的影響難以細化到人為活動的層面也有一定的關系。周元立等學者正在采取內蒙古干旱草原生態(tài)環(huán)境的土地利用和土地覆蓋變化局地小氣候研究中通過單景數據的5個不同年份多指數數據融合得出，由于2003年以來內蒙古地區(qū)的旱災累積影響，植被退化導致2007年平均反照率增加約5%。降水蒸散量在2007年也下降到約0.8cm/d。相關性分析結果表明，人類土地利用擴張，如農業(yè)活動，使表層邊界層在地-氣相互作用中反應減少，而這些結果與當地政策有著密不可分的關系[9]

政策驅動因素對土地使用和土地覆蓋變化的影響來自被動接受。從被作用者與作用程度將該層次劃分為影響領域與范圍、影響制度及評估兩部分。

Verburg等人用歐洲高分辨率影像解譯土地利用變化數據，從全球到景觀層面的一系列模擬模型，將人口，經濟和政策變化方面的情景條件轉變?yōu)闅W洲土地利用模式的變化?；谶@些模擬結果開發(fā)的類型學確定了歐洲主要發(fā)展趨勢為農業(yè)擴張-拋棄農業(yè)-城市化。研究結果表明基于微觀尺度模擬土地變化的未來動態(tài)更適合于識別潛在政策驅動力影響力區(qū)域[10]。

3 結論

土地利用和土地覆蓋變化研究有著明顯的空間尺度效應，不同尺度研究重點、內容、結果都可能大相徑庭。目前針對性研究也各有特點，有利用遙感圖像分析土地利用和土地覆蓋變化實現從微觀至全球尺度變化的研究均有呈現，土地使用和覆蓋變化驅動力、土地利用和土地覆蓋變化影響、變化范圍的建模分析——政策驅動力量化分析逐漸成為主流。而目前土地利用變化驅動力研究的驅動機制和土地覆蓋變化研究以及驅動力空間尺度分析仍有很大的發(fā)展空間。

3.1研究空間大尺度或中尺度居多，小尺度研究顯得薄弱

綜上所述，目前研究有大、中、小等各種不同的尺度，束縛于早期高分遙感影響難于獲取，為配合國際 LUCC研究計劃的數據輸入需求，國內研究主要集中在大規(guī)模宏觀研究，小規(guī)模微觀土地利用變化研究目前主要研究大城市或大城市的土地利用變化。因此，通過中國選擇空間范圍較小的典型區(qū)域的政策驅動力等因素，分析土地利用空間規(guī)律和覆蓋變化是一種有效的方法[11]。而各國 LUCC研究各有其標準，在數據的度量、分析的尺度上都不盡相同，避免造成合作中的一些障礙建立標準化統(tǒng)一研究模型是尤為必要的，這也是研究人員未來實現 LUCC研究創(chuàng)新的突破口之一。

3.2政策驅動力空間尺度評估預測模型急需技術革新

土地利用與土地覆被變化模型的構建及政策驅動因子的空間量化研究中可引入遙感云算法[12]、系統(tǒng)動力學模型[13]等可以強化 CLUE- S模型的方式對政策效果以及政府執(zhí)政水平進行評估和預測。甚至針對CLUE-S模型進行改進，因為CLUE-S模型由荷蘭瓦赫寧根大學研制的封裝Dynamic CLUE v2.0進行數據錄入估測。針對多全局與局部政策混合實施以及多項政策交叉疊加的復雜情況時，無法按其標準化形式進行錄入導致影響評測估算的準確性。

基金項目：國家自然科學基金（41561024）；內蒙古自治區(qū)高等學?？茖W研究項目“縣域草原退化防治政策連續(xù)性問題研究（NJSY16030）”；內蒙古自治區(qū)自然科學基金項目“基于史密斯理論的內蒙古草原生態(tài)安全保障政策連續(xù)性影響因素及優(yōu)化對策研究（2017MS0703）”

參考文獻

[1] 黃秉維；鄭度；趙名茶，自然地理學，科學出版社，北京，2005.

[2] Y.Li et.Resources，Conservation and Recycling，（2016）.

[3] 查干圖雅，建國以來內蒙古農牧交錯帶土地利用變化政策驅動分析，內蒙古師范大學，2014.

[4] P.H.Verburg et.J.Environ.Manage.，90（2009）1327-1335.

[5] G.Mallinis et.Greece，Science of The Total Environment，490（2014）262-278.

[6] E.Corbelle-Rico et，Land Use Policy，45（2015）18-25.

[7] 劉紀遠 等，土地利用變化影響氣候變化的生物地球物理機制，自然雜志，（2014）356-363.

[8] 李月臣 等，1987-2006年北方13省土地利用/覆蓋變化驅動力分析，干旱區(qū)地理，（2009）37-46.

[9] Z.Li et.Ecological Modelling，（2016）.

[10] P.H.Verburg et.Landsc.Ecol.，25（2010）217-232.

[11] 戴聲佩 等，基于CLUE-S模型的黑河中游土地利用情景模擬研究——以張掖市甘州區(qū)為例，自然資源學報，（2013）336-348.

[12] 吳浩 等，遙感云分類不確定性的多維混合熵模型評價，測繪科學，（2016）1-8.

[13] 吳蒙，基于SD與CLUE-S模型的快速城市化區(qū)域生態(tài)服務價值時空保護研究，華東師范大學，2013.

作者簡介：

加力戈（1980.9-），男，蒙古族，內蒙古赤峰市，實驗師，在讀博士研究生，主要研究方向為區(qū)域環(huán)境與資源開發(fā)。