摘 要：以氣候和人類活動影響最為敏感的沿黃河岸帶為研究區(qū)，基于１９９９—２０１８ 年黃河寧蒙段河岸帶土地利用、氣候、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，運用灰色關聯(lián)和逐步回歸分析方法對土地利用變化驅(qū)動力進行分析。結(jié)果表明：１９９９—２０１８ 年黃河流域?qū)幟啥魏影稁恋乩妙愋鸵愿?、草地和沙漠為主；１９９９—２０１?年研究區(qū)土地利用處于快速發(fā)展階段，開發(fā)利用程度逐漸加大；氣候變化和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展是黃河流域?qū)幟啥魏影稁恋乩棉D(zhuǎn)變的主要驅(qū)動力。

關鍵詞：灰色關聯(lián)法；土地利用變化；驅(qū)動力；黃河寧蒙段

中圖分類號：Ｓ１５７；ＴＰ７９ 文獻標志碼：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２３．０４．０１４

引用格式：楊雅楠，郭建英，楊振奇，等．黃河寧蒙段河岸帶土地利用變化及驅(qū)動力分析［Ｊ］．人民黃河，２０２３，４５（４）：８１－８６．

土地作為自然生態(tài)系統(tǒng)的基礎載體，其利用類型變化顯著影響區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)循環(huán)和信息傳遞，進而對全球環(huán)境變化產(chǎn)生復雜而深刻的影響［１－３］ 。關于土地利用變化國內(nèi)外專家學者已有較為成熟的研究，這些研究多集中在土地利用遙感影像分類方法探索挖掘、土地利用分類系統(tǒng)優(yōu)化改進、各級城市土地利用模式及驅(qū)動因素分析、土地利用對生態(tài)要素的影響、土地利用模型構建及改進等方面［４－１４］ ，但對自然與經(jīng)濟發(fā)展條件獨特區(qū)域土地利用的研究尚顯不足，因此從國土資源空間規(guī)劃視角出發(fā)，研究復雜地理單元土地利用變化特征，并分析其驅(qū)動力，從而研判其對生態(tài)環(huán)境的影響。

黃河流域?qū)幭闹羶?nèi)蒙古段（簡稱寧蒙段）是黃河上游重要的糧食產(chǎn)區(qū)和能源基地，生產(chǎn)建設和資源開發(fā)活動頻繁，劇烈的土地利用變化影響著該地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構，間接導致水沙關系轉(zhuǎn)變、水土流失和水旱災害等突出問題［１０－１２］ 。近年來，部分專家學者從景觀格局、生態(tài)系統(tǒng)和環(huán)境效應角度出發(fā)，針對寧夏和內(nèi)蒙古土地利用變化及驅(qū)動力開展了研究［１５－１７］ ，但多以縣級行政區(qū)、灌區(qū)或典型流域為研究對象，對行政區(qū)上下游空間位置的潛在影響考慮不足，缺乏對寧蒙段生態(tài)特征的關注。鑒于此，選取對氣候和人類活動影響最為敏感的沿黃河岸帶作為研究區(qū)，對黃河寧蒙段河岸帶土地利用變化特征及其驅(qū)動力進行分析，以期為黃河寧蒙段國土空間規(guī)劃和水沙關系調(diào)控提供基礎數(shù)據(jù)，為沿黃兩岸類似地區(qū)水土流失治理、生態(tài)環(huán)境修復和資源合理利用等提供科學依據(jù)。

１ 材料與方法

１．１ 研究區(qū)概況

以黃河上游寧夏惠農(nóng)區(qū)為起點，準格爾旗大路鎮(zhèn)為終點，全長６７７ ｋｍ，參考前人的研究成果［１８－２１］ ，選取對氣候和人類活動影響最為敏感的沿黃河岸帶建立１０ ｋｍ 緩沖區(qū)作為研究區(qū)。研究區(qū)氣候以溫帶大陸性季風氣候為主，年降水量１５０～２００ ｍｍ，降水量年際變率大于３０％，降水集中在７—９ 月，降水時空分布不均［２２］ 。研究區(qū)河道善淤、善決，局部地段密集分布著高大沙丘，是入黃泥沙的主要沙源，區(qū)域水土流失問題嚴重［２３］ 。研究區(qū)煤炭、稀土等礦產(chǎn)資源豐富，生產(chǎn)開發(fā)建設活動頻繁。

１．２ 數(shù)據(jù)來源與處理

研究區(qū)遙感影像采用１９９９—２０１８ 年５ 期共２０ 景分辨率為３０ ｍ 的Ｌａｎｄｓａｔ 系列衛(wèi)星遙感影像，為提高解譯精度，將２０１８ 年植被長勢較好的６—９ 月２４ 景分辨率為２ ｍ 的高分一號衛(wèi)星遙感影像作為輔助解譯數(shù)據(jù)。對獲取的數(shù)據(jù)利用ＥＮＶＩ ５．３ 進行正射校正、輻射定標、大氣校正和圖像融合等預處理，采用非監(jiān)督分類工具進行地物類型劃分。以《土地利用現(xiàn)狀分類》（ＧＢ／ Ｔ ２１０１０—２０１７）為基礎，結(jié)合研究區(qū)實際情況，將土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、城鄉(xiāng)建設用地、工礦倉儲用地、河流水面、其他水面、內(nèi)陸灘涂、沙漠和未利用地共１０ 類［２４－２５］ 。經(jīng)混淆矩陣檢驗得出分類結(jié)果的Ｋａｐｐａ 指數(shù)均大于０．８２，可用于進一步分析。參考已有研究成果［２６－２８］ ，從氣象因素、社會因素、經(jīng)濟因素三方面篩選沿黃河岸帶土地利用變化驅(qū)動因素。根據(jù)寧蒙段黃河流經(jīng)旗縣級統(tǒng)計年鑒和氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)，共選取１５ 個指標，見表１。

１．３ 研究方法

土地利用轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出貢獻率反映了土地利用類型在轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出過程中空間格局與數(shù)量特征的變化［２９］ 。__

當－１≤Ｐｓ≤０ 時，表示ｉ 類土地利用類型向規(guī)模縮小的方向發(fā)展，處于縮減狀態(tài)；當０＜Ｐｓ ≤１ 時，表示土地利用類型向規(guī)模擴大的方向發(fā)展，處于擴張狀態(tài)。Ｐｔ越接近０，說明各土地利用類型的雙向轉(zhuǎn)換頻繁，且表現(xiàn)出均衡轉(zhuǎn)換的態(tài)勢；Ｐｔ 越接近于１，表明各土地利用類型的轉(zhuǎn)換方向主要為單向極端不均衡轉(zhuǎn)換。

土地利用程度是表征土地被利用深度、廣度及各因素驅(qū)動效應的重要參數(shù)［１３］ ，包括土地利用程度綜合指數(shù)、土地利用程度變化量ΔＬｂ－ａ和土地利用程度變化率Ｒ。

式中：Ａｉ為研究區(qū)第ｉ 級土地利用程度分級指數(shù)；Ｃｉ 為研究區(qū)第ｉ 級土地利用程度分級面積百分比；ｎ 為土地利用程度分級數(shù)（ｎ ＝４），參照土地利用程度定量模型［３１］ ，將土地利用類型分為未利用土地級、林草水用地級、農(nóng)業(yè)用地級和城鎮(zhèn)聚落用地級；Ｌａ 、Ｌｂ 分別為時間ａ 和時間ｂ 研究區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)；Ｃｉａ 、Ｃｉｂ分別為研究區(qū)時間ａ 和時間ｂ 第ｉ 級土地利用程度面積百分比。

分析方法采用灰色關聯(lián)法和逐步回歸分析法，模型參數(shù)和回歸方程的準確性都已通過ｔ 檢驗和Ｆ 檢驗，使用ＳＰＳＳ ２６ 軟件對模型進行參數(shù)估計。

２ 結(jié)果分析

２．１ 土地利用動態(tài)變化總體特征

黃河寧蒙段河岸帶土地利用類型以耕地、草地和沙漠為主，３ 種土地利用類型總面積占研究區(qū)總面積的５０％以上，見圖１。１９９９—２０１８ 年耕地面積基本穩(wěn)定，面積占比在２５．２４％ ～２９．４２％范圍內(nèi)；草地面積逐年增大，面積占比由１９９９ 年的１６．２２％增大至２０１８ 年的２１．５３％；城鄉(xiāng)建設用地和工礦倉儲用地面積也呈增大趨勢， ２０１８ 年的面積分別比１９９９ 年的增大了５９．５５％和１０７．２６％；林地面積增長速度最快，增長率達６１４．１７％；沙漠面積則明顯下降，面積占比從１９９９ 年的２１．１３％減小至２０１８ 年的１２．７１％；未利用地面積呈減小趨勢，面積減小了５１．７１％。

２．２ 土地利用類型轉(zhuǎn)移貢獻率

不同時段黃河寧蒙段河岸帶土地利用類型轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出貢獻率見表２，各土地利用類型中草地、耕地、城鄉(xiāng)建設用地的轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出貢獻率較高，說明其土地利用類型在轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出過程中表現(xiàn)活躍，而其他水面轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出貢獻率最低，沒有發(fā)生明顯數(shù)量特征的轉(zhuǎn)變過程。草地轉(zhuǎn)入最為活躍的時期是２０１３—２０１８ 年，轉(zhuǎn)入貢獻率為３１．８１％，轉(zhuǎn)出最為活躍的時期是１９９９—２００３ 年，轉(zhuǎn)出貢獻率為２９．８３％。耕地轉(zhuǎn)入最為活躍的時期同樣是２０１３—２０１８ 年，轉(zhuǎn)入貢獻率為２１．３８％，轉(zhuǎn)出最為活躍的時期是１９９９—２００８ 年，轉(zhuǎn)出貢獻率為１９．６３％～１９．６８％。

２．３ 土地利用變化動態(tài)度分析

不同時段黃河寧蒙段河岸帶單一、綜合土地利用類型變化動態(tài)度見表３，綜合土地利用類型變化動態(tài)度反映了區(qū)域內(nèi)土地利用類型轉(zhuǎn)換的頻繁程度和均衡性。１９９９—２０１８ 年研究區(qū)綜合土地利用類型變化動態(tài)度Ｐｔ為０．２４，較為接近于０，基本呈現(xiàn)出均衡轉(zhuǎn)換的狀態(tài)。２００８—２０１３ 年Ｐｔ最低（為０．１１），表明此時期各土地利用類型的雙向轉(zhuǎn)換頻繁，且表現(xiàn)出均衡轉(zhuǎn)換的態(tài)勢。２００３—２００８ 年Ｐｔ值最大（為０．２７），表明各土地利用類型的轉(zhuǎn)換方向為單向且不均衡。

不同時段不同土地利用類型的單一土地利用類型變化動態(tài)度不同，選取綜合土地利用類型變化動態(tài)度最大的２００３—２００８ 年進行說明。單一土地利用類型變化動態(tài)度可以分析某一地類的發(fā)展態(tài)勢，２００３—２００８ 年耕地、草地、沙漠、工礦倉儲用地、河流水面和其他水面Ｐｓ ＜０，分別為－０．２４、－０．０４、－０．７６、－０．０２、－０．１１、－０．３０，表示上述地類在２００３—２００８ 年向規(guī)模縮小的方向發(fā)展，處于縮減狀態(tài)；林地、未利用地、城鄉(xiāng)建設用地、內(nèi)陸灘涂Ｐｓ ＞０，表明這幾種土地利用類型向規(guī)模擴大的方向發(fā)展，處于擴張狀態(tài)。

２．４ 土地利用程度分析

１９９９ 年、２００３ 年、２００８ 年、２０１３ 年、２０１８ 年研究區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)分別為２３２．２０、２１３．４９、２４８．８０、２７０．４９、２５７．３６，土地利用程度變化量和變化率見表４。

土地利用程度綜合指數(shù)反映了人類對土地開發(fā)利用的程度，１９９９—２０１８ 年研究區(qū)土地利用程度接近全國平均水平［３２］ ，屬中等利用水平，且２０ ａ 間土地利用程度綜合指數(shù)由２３２．２０ 增大至２５７．３６，表明該時段黃河寧蒙段河岸帶土地資源開發(fā)處于發(fā)展階段，土地資源開發(fā)速度逐漸提升。從不同時段土地利用程度變化量和變化率來看，１９９９—２００３ 年土地利用程度變化量為－１８．７１，土地利用程度變化率為－８．０６％，表明該時段研究區(qū)土地利用處于調(diào)整期，這可能與同期退耕還林還草政策的實施，研究區(qū)林地和草地面積增加有關。在經(jīng)歷過短暫調(diào)整期后，２００３—２０１３ 年研究區(qū)土地利用進入發(fā)展期，這一時期土地利用程度變化量和變化率均大于０。２０１３—２０１８ 年研究區(qū)土地利用程度變化量為－１３．１４，土地利用程度變化率為－４．８６％，這可能與該時期生態(tài)移民工程的實施以及研究區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整，未利用地面積大幅度減小，耕地面積大幅度增大有關。

２．５ 土地利用變化驅(qū)動力分析

以１９９９—２０１８ 年研究區(qū)各土地利用類型變化面積為因變量，自然環(huán)境因素和社會經(jīng)濟因素為自變量進行灰色關聯(lián)度分析。土地利用類型面積變化與驅(qū)動力因子之間的關聯(lián)度見表５，由表５ 可以看出，耕地、草地、河流水面、內(nèi)陸灘涂面積變化與年平均氣溫關聯(lián)度最高，分別為０．９８、０．９７、０．９８、０．９９；林地與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值和第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值關聯(lián)度最高，均為０．８７；沙漠與全年供水總量和年平均氣溫關聯(lián)度最高，均為０．９６；未利用地與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、總?cè)丝陉P聯(lián)度最高，均為０．９３；城鄉(xiāng)建設用地與農(nóng)作物總播種面積關聯(lián)度最高，為０．９８；工礦倉儲用地與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值關聯(lián)度最高，均為０．９３；其他水面與農(nóng)作物總播種面積和全年供水總量關聯(lián)度最高，均為０．９２。

由上述分析可知，研究區(qū)各土地利用類型面積變化關聯(lián)度最高的驅(qū)動力因子不同，因而篩選出與研究區(qū)各土地利用類型關聯(lián)度最高的前５ 種因子作為自變量，將１９９９—２０１８ 年研究區(qū)各土地利用類型面積變化作為因變量，構建影響土地利用變化驅(qū)動力的多元線性回歸方程，該回歸方程均通過了準確性檢驗，見表６。耕地面積變化與全年供水總量正相關，與農(nóng)作物總播種面積負相關；草地面積變化與年平均降水量正相關，與農(nóng)作物總播種面積負相關；林地面積變化與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值正相關；沙漠面積變化與年平均氣溫正相關，與年平均相對濕度負相關；未利用地面積變化與第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值正相關；城鄉(xiāng)建設用地面積變化與農(nóng)作物總播種面積正相關；工礦倉儲用地面積變化與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和全年供水總量正相關。由此可見，研究區(qū)土地利用類型面積變化的驅(qū)動因素主要為研究區(qū)氣候及農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平。

３ 討 論

研究區(qū)黃河寧蒙段地勢相對平緩，但區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)復雜多樣，既有寧夏平原、河套平原等重要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地，也分布著烏蘭布和與庫布齊兩大沙漠，同時也有青銅峽灌區(qū)和三盛公灌區(qū)兩大人工荒漠綠洲，研究區(qū)自１９４９ 年以來掀起了一輪又一輪耕地開墾浪潮，積累了大面積的耕地資源［３３］ ，近年來隨著生態(tài)文明建設的逐步開展，黃河流域陸續(xù)實施了退耕還林還草和生態(tài)移民等政策，啟動了“三北防護林”“京津風沙源治理”等生態(tài)工程，促使研究區(qū)土地利用結(jié)構發(fā)生了轉(zhuǎn)變，林地和草地面積逐年增大，區(qū)域土地利用結(jié)構得以優(yōu)化。１９９９—２００３ 年退耕還林還草政策實施，耕地轉(zhuǎn)出最為活躍，總體土地利用程度變化量和變化率均為負值，表明該時段土地利用處于調(diào)整期。沙漠作為研究區(qū)特有地類，其面積變化受氣候和人為因素影響較大，其轉(zhuǎn)出貢獻率呈先增大后減小再增大趨勢，表明隨著各大生態(tài)工程的持續(xù)推進，水肥條件較好的沙漠轉(zhuǎn)變?yōu)榱植莸?，剩余部分沙漠大多難以治理，因此轉(zhuǎn)變速度放緩，最終形成當前耕地、草地和沙漠占主導地位的土地利用格局。

氣候是決定北方農(nóng)牧區(qū)土地利用方式和經(jīng)濟作物種植模式的主導因素，研究區(qū)氣溫、降水以及濕度分別在２００３—２００８ 年和２０１３—２０１８ 年有不同程度的波動，研究區(qū)主要農(nóng)作物為玉米、蕎麥、小麥、薯類、豆類和蔬菜等，這類作物的生長需要匹配良好的水熱條件，因此研究區(qū)短期內(nèi)氣溫和光熱條件的變化可能促使農(nóng)業(yè)種植結(jié)構發(fā)生改變，進而影響耕地回報率，間接導致勞動力外流，出現(xiàn)大量耕地撂荒轉(zhuǎn)向草地或林地等現(xiàn)象，這也進一步促進了該時期土地利用類型的轉(zhuǎn)換。研究區(qū)水源雖充沛，但水資源利用較為粗放，農(nóng)業(yè)用水效率不高，水土資源配置限制了農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。研究區(qū)部分區(qū)域農(nóng)業(yè)基礎設施落后、標準低、配套性差，灌溉渠道長期失修，水利設施投入不足，再加上部分農(nóng)田立地條件差，不利于機械化操作，農(nóng)藥施用量較大，導致農(nóng)業(yè)面源污染嚴重，這些都是研究區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的限制因素。氣候雖然影響研究區(qū)土地利用類型面積變化，但作用效果在短期內(nèi)無法直接顯現(xiàn)，而人為因素的影響往往是突發(fā)的、顯著的，結(jié)合驅(qū)動力灰色關聯(lián)和回歸分析的進一步論證，可以認為研究區(qū)土地利用類型面積變化主要受氣候變化背景下農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平的驅(qū)動。

４ 結(jié) 論

１９９９—２０１８ 年黃河流域?qū)幟啥魏影稁恋乩妙愋鸵愿亍⒉莸睾蜕衬疄橹?，１９９９—２００?年是耕地、草地和沙漠三大地類轉(zhuǎn)變較為活躍的時期。１９９９—２０１８年黃河流域?qū)幟啥魏影稁恋乩锰幱诳焖侔l(fā)展階段，開發(fā)利用程度逐漸加大。１９９９—２００３ 年、２０１３—２０１８ 年是土地利用的調(diào)整階段，各土地利用類型的雙向轉(zhuǎn)換較為頻繁。氣候變化和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展是黃河流域?qū)幟啥魏影稁恋乩棉D(zhuǎn)變的主要驅(qū)動力。

參考文獻：

［１］ ＳＥＡＬＥＹ Ｓ Ｋ，ＢＩＮＤＥＲ Ｐ?Ｍ，ＢＵＲＣＨ Ｋ Ｒ．Ｆｉｎａｎｃｉａｌ ＣｒｅｄｉｔＤｒｉｖｅｓ Ｕｒｂａｎ Ｌａｎｄ?Ｕｓｅ Ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ［Ｊ］．Ａｎ?ｔｈｒｏｐｏｃｅｎｅ，２０１８，２１（１）：４２－５１．

［２］ 魏雯．基于生態(tài)服務價值的農(nóng)牧交錯區(qū)土地利用變化對環(huán)境影響的評價：以內(nèi)蒙古太仆寺旗為例［Ｊ］．草地學報，２０１４，２２（２）：２４９－２５４．

［３］ 王航，秦奮，朱筠，等．土地利用及景觀格局演變對生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響［Ｊ］．生態(tài)學報，２０１７，３７（４）：１２８６－１２９６．

［４］ 趙銳鋒，姜朋輝，趙海莉，等．黑河中游濕地景觀破碎化過程及其驅(qū)動力分析［Ｊ］．生態(tài)學報，２０１３，３３（１４）：４４３６－４４４９．

［５］ 胡春宏，張治昊．黃河下游復式河道灘槽分流特征研究［Ｊ］．水利學報，２０１３，４４（１）：１－９．

［６］ 張祎鑫．鄭州市黃河灘區(qū)土地合理利用的途徑［Ｄ］．鄭州：河南農(nóng)業(yè)大學，２０１５：１－７．［７］ 張云紅，王道杰，江曉波，等．岷江上游土地利用變化及其對生態(tài)環(huán)境的影響［Ｊ］．西南大學學報（自然科學版），２０１０，３２（３）：１０２－１０８．

［８］ ＺＨＡＮＧ Ｘ Ｑ，ＺＨＡＯ Ｌ，ＸＩＡＮＧ Ｗ Ｎ，ｅｔ ａｌ．Ａ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｍｏｄｅｌｆｏｒ Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ Ｓｐａｔｉｏ?Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ Ｌａｎｄ?ＵｓｅＣｈａｎｇｅ：Ａ Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｙ ｉｎ Ｃｈａｎｇｑｉｎｇ，Ｊｉｎａｎ，Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｌａｎｄ?ｓｃａｐｅ ａｎｄ Ｕｒｂａｎ Ｐｌａｎｎｉｎｇ，２０１２，１０６（１）：５１－６１．

［９］ ＺＨＡＮＧ Ｈ Ｙ，ＦＡＮ Ｊ Ｗ，ＳＨＡＯ Ｑ Ｑ．Ｌａｎｄ Ｕｓｅ／ Ｌａｎｄ ＣｏｖｅｒＣｈａｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｇｒａｓｓｌａｎｄ Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ Ａｒｅａｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ，２０００—２０１０［Ｊ］．Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ，２０１５，３４（７）：８４０－８５３．

［１０］ 張文慧，呂曉，史洋洋，等．黃河流域土地利用轉(zhuǎn)型圖譜特征［Ｊ］．中國土地科學，２０２０，３４（８）：８０－８８．

［１１］ 常虹，翟琇，石磊，等．基于土地利用的內(nèi)蒙古牧區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務時空變化（２０００—２０１５）［Ｊ］．草地學報，２０２１，２９（３）：５８３－５９２．

［１２］ 舒瑞，孫鴻睿，鄒業(yè)斌，等．寧夏沿黃生態(tài)經(jīng)濟帶耕地的時空演變及驅(qū)動力［Ｊ］．水土保持通報，２０２１，４１（３）：２６７－２７４，３６５．

［１３］ 張俊華，李培科，陳靜，等．水庫區(qū)域土地利用時空變化分析［Ｊ］．人民黃河，２０２０，４２（１２）：９１－９３，１０２．

［１４］ 梁之豪，時芳欣，陳融旭，等．基于ＧＩＳ 的黃河北干流岸線土地利用變化分析［Ｊ］．人民黃河，２０２１，４３（１０）：１２３－１２７．

［１５］ 肖思思，吳春篤，儲金宇．１９８０—２００５ 年太湖地區(qū)土地利用變化及驅(qū)動因素分析［Ｊ］． 農(nóng)業(yè)工程學報，２０１２，２８（２３）：１－１１，２９３．

［１６］ 周文佐．近１０ ａ 黃河三角洲ＬＵＣＣ 及其驅(qū)動因素分析［Ｊ］．農(nóng)業(yè)工程學報，２０１０，２６（１）：３４１－３４５，３９０．

［１７］ 楊陽，唐曉嵐，李哲惠，等．長江流域土地利用景觀格局時空演變及驅(qū)動因子：以２００８—２０１８ 年為例［Ｊ］．西北林學院學報，２０２１，３６（２）：２２０－２３０．

［１８］ 常玉旸，張鳳榮，張?zhí)熘龋湫徒仙降厍鹆陞^(qū)河岸帶土地利用時空變化特征及其政策響應［Ｊ］．中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，２０２０，４１（８）：７６－８７．

［１９］ 魏雯，李哲惠，黃貞珍．城市河岸帶土地利用和景觀格局演變研究［Ｊ］．生態(tài)環(huán)境學報，２０１８，２７（１１）：２１２７－２１３３．

［２０］ 陳昂，隋欣，王東勝，等．黃河下游河道沿岸景觀格局時空動態(tài)變化研究［Ｊ］．水電能源科學，２０１４，３２（１１）：１０７－１１０．

［２１］ 張麗娜，張樹清，劉春悅，等．４ 個時期三江平原別拉洪河河岸帶土地利用分析［Ｊ］．濕地科學，２０１４，１２（２）：２６８－２７２．

［２２］ 李秋艷，蔡強國，方海燕．黃河寧蒙河段河道演變過程及影響因素研究［Ｊ］．干旱區(qū)資源與環(huán)境，２０１２，２６（２）：６８－７３．

［２３］ 席冬梅．基于遙感和ＧＩＳ 的內(nèi)蒙古中西部土地利用動態(tài)變化與驅(qū)動力分析［Ｄ］．呼和浩特：內(nèi)蒙古師范大學，２００７：３－１３．

［２４］ 張玉臻，陳陽，王潔，等．黃河流域“三生”功能協(xié)調(diào)性測度及其差異性優(yōu)化調(diào)控［Ｊ］． 農(nóng)業(yè)工程學報，２０２１，３７（１２）：２５１－２６１，３２１．

［２５］ 張鋒，陳偉強，馬月紅，等．基于景觀結(jié)構的黃河沿岸土地利用生態(tài)風險時空變化分析：以河南省為例［Ｊ］．水土保持通報，２０２１，４１（２）：２５０－２５７，３５３．

［２６］ 廖慧，舒章康，金君良，等．１９８０—２０１５ 年黃河流域土地利用變化特征與驅(qū)動力［Ｊ］．南水北調(diào)與水利科技（中英文），２０２１，１９（１）：１２９－１３９．

［２７］ 張佰發(fā)，苗長虹．黃河流域土地利用時空格局演變及驅(qū)動力［Ｊ］．資源科學，２０２０，４２（３）：４６０－４７３．

［２８］ 田智慧，張丹丹，赫曉慧，等．２０００—２０１５ 年黃河流域植被凈初級生產(chǎn)力時空變化特征及其驅(qū)動因子［Ｊ］．水土保持研究，２０１９，２６（２）：２５５－２６２．__

［２９］ 白澤龍，包安明，趙金，等．艾比湖流域近４０ 年來土地利用與覆被動態(tài)變化研究［Ｊ］．水土保持通報，２０１２，３２（２）：１７２－１７７，２７１．

［３０］ 梁長秀．基于ＲＳ 和ＧＩＳ 的北京市土地利用／ 覆被變化研究［Ｄ］．北京：北京林業(yè)大學，２００９：２－６．

［３１］ 劉紀遠．西藏自治區(qū)土地利用［Ｍ］．北京：科學出版社，１９９２：１２－１５．

［３２］ 歐洋，王曉燕．景觀對河流生態(tài)系統(tǒng)的影響［Ｊ］．生態(tài)學報，２０１０，３０（２３）：６６２４－６６３４．［３３］ 陳海燕，邵全琴，安如．１９８０ｓ—２００５ 年內(nèi)蒙古地區(qū)土地利用／ 覆被變化分析［Ｊ］．地球信息科學學報，２０１３，１５（２）：２２５－２３２．

【責任編輯 呂艷梅】