杜 軍， 邱士可， 王 正， 王景旭， 劉紀(jì)平， 王 超

（1.河南省科學(xué)院地理研究所，鄭州 450052； 2.中國(guó)測(cè)繪科學(xué)研究院，北京 100036）

土地利用/土地覆蓋（LULC）是自然環(huán)境與人類(lèi)活動(dòng)相互作用引起的一系列復(fù)雜變化，對(duì)環(huán)境變化和可持續(xù)發(fā)展具有重要影響［1］. 土地利用變化不僅可以通過(guò)土地資源的數(shù)量和質(zhì)量直接影響人類(lèi)生活，還可以通過(guò)影響氣候、環(huán)境和生態(tài)功能的變化間接影響人類(lèi)發(fā)展［2-3］. 目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同尺度、不同時(shí)段開(kāi)展土地覆被時(shí)空變化研究，解析區(qū)域土地利用的空間差異、演變特征及變化方向［4-8］. 采用主成分分析［9］、回歸分析［10］、地理加權(quán)回歸［11］、數(shù)理統(tǒng)計(jì)［12］等方法進(jìn)行土地利用演變規(guī)律和驅(qū)動(dòng)因素分析，開(kāi)展變化驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究，從而優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)配置.

黃河流域（河南段）是從山區(qū)到平原、從中游到下游的過(guò)渡段，沿黃經(jīng)濟(jì)的聚集區(qū)、黃河文化的孕育地和黃河流域生態(tài)屏障的支撐帶，人類(lèi)活動(dòng)與自然環(huán)境交互作用強(qiáng)烈，流域生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展受到土地利用變化的顯著影響［13］. 黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展上升為重大國(guó)家戰(zhàn)略，針對(duì)黃河流域不同區(qū)域開(kāi)展長(zhǎng)時(shí)序土地利用時(shí)空演變特征及驅(qū)動(dòng)力分析［14-20］，有助于了解區(qū)域國(guó)土空間開(kāi)發(fā)及生態(tài)環(huán)境變化狀況，對(duì)推動(dòng)流域人與自然環(huán)境相互作用下的生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義.

本文基于1980—2020年的土地利用數(shù)據(jù)，運(yùn)用轉(zhuǎn)移矩陣、動(dòng)態(tài)度等指標(biāo)分析河南省沿黃區(qū)域近40年來(lái)土地利用時(shí)空變化特征，基于Logistic回歸模型分析土地利用空間分布變化的自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)及可達(dá)性等驅(qū)動(dòng)因素，從而為合理利用黃河流域土地資源、保護(hù)生態(tài)環(huán)境和區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)依據(jù).

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

河南省沿黃區(qū)域（圖1）以黃河干支流流經(jīng)的縣市（區(qū)）為主體，行政區(qū)上包括鄭州市、開(kāi)封市、洛陽(yáng)市、安陽(yáng)市、新鄉(xiāng)市、焦作市、濮陽(yáng)市、三門(mén)峽市和濟(jì)源市，共72個(gè)縣（市、區(qū)），面積5.78萬(wàn)km2，占河南省總面積的34.6%.區(qū)域內(nèi)地勢(shì)西高東低、地貌復(fù)雜、土地利用類(lèi)型多樣，地貌類(lèi)型有山地、丘陵和平原等，土地利用類(lèi)型主要以耕地、林地為主. 屬于溫帶半濕潤(rùn)半干旱氣候，年平均氣溫12～15 ℃，年均降雨量為500～900 mm.

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Sketch map of study area

2019年僅占全省面積34.6%的河南省沿黃區(qū)域卻聚集了全省一半以上的地區(qū)生產(chǎn)總值，常住人口占全省常住人口的比例約為40%，年均增長(zhǎng)0.1個(gè)百分點(diǎn)，人口在向沿黃區(qū)域集聚；沿黃區(qū)域的城鎮(zhèn)化率從53.7%上升至58.4%，年均增長(zhǎng)1.5～1.6 個(gè)百分點(diǎn)，區(qū)域城鎮(zhèn)化率增速明顯，同時(shí)河南省沿黃區(qū)域城鎮(zhèn)化率高出全省城鎮(zhèn)化率約6.7個(gè)百分點(diǎn).

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)主要包括1980—2020 年5 期土地利用數(shù)據(jù)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)等. 5 期土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn），其中1980 年土地利用數(shù)據(jù)重建主要基于Landsat-MSS 遙感數(shù)據(jù)，1990、2000、2010 年土地利用數(shù)據(jù)基于Landsat-TM/ETM遙感解譯，2020 年利用Landsat8 OLI 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行解譯，空間分辨率為30 m，綜合評(píng)價(jià)精度達(dá)到93%以上.土地利用類(lèi)型分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6 種類(lèi)型. 河流、道路等基礎(chǔ)地理信息矢量數(shù)據(jù)主要來(lái)源于BIGMAP 數(shù)據(jù)下載（http：//www.bigemap.com/）. 數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn/），空間分辨率為30 m. 人口和GDP 數(shù)據(jù)來(lái)源于河南省統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)（http：//www.ha.stats.gov.cn/）.

2 研究方法

2.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

通過(guò)轉(zhuǎn)移矩陣分析土地利用類(lèi)型結(jié)構(gòu)特征量的變化以及不同土地利用類(lèi)型間的轉(zhuǎn)移方向［21］，可以定量表達(dá)特定時(shí)期內(nèi)土地利用/土地覆被類(lèi)型之間的相互轉(zhuǎn)化過(guò)程. 公式如下：

式中：Snn為面積；n為土地利用的類(lèi)型數(shù)；t，t′分別為研究初期與末期的土地利用類(lèi)型. 本研究基于ArcGIS10.4軟件的Tabulate Area功能建立不同時(shí)期土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，實(shí)現(xiàn)不同土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移方向分析.

2.2 土地利用動(dòng)態(tài)度

土地利用動(dòng)態(tài)度可以反映出區(qū)域各土地利用類(lèi)型變化速度、強(qiáng)度以及在土地利用變化中的類(lèi)型差異，可以客觀表達(dá)區(qū)域土地利用/土地覆蓋變化劇烈程度［22］.

式中：LC為綜合土地利用動(dòng)態(tài)度；Aai為第i類(lèi)土地研究初期面積；ΔLAi-j為研究期內(nèi)第i類(lèi)土地轉(zhuǎn)移到其他土地利用類(lèi)型面積的絕對(duì)值. 為了進(jìn)一步體現(xiàn)土地利用動(dòng)態(tài)變化在空間上的分異特征，本研究采用5 km×5 km采樣網(wǎng)格對(duì)研究區(qū)不同時(shí)期格網(wǎng)單元尺度上的土地利用動(dòng)態(tài)度進(jìn)行分析.

2.3 土地利用變化驅(qū)動(dòng)因素分析方法

本文選用Logistic 回歸模型對(duì)土地利用空間分布及變化驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分析. 在因變量為二元變量，自變量為連續(xù)變量或混合變量的情況下，Logistic回歸用于估計(jì)多元解釋模型的參數(shù)，模型不直接計(jì)算因變量與自變量的線性關(guān)系，而是計(jì)算因變量發(fā)生概率的函數(shù)變換值與自變量之間的線性關(guān)系，來(lái)構(gòu)建回歸模型，其計(jì)算公式如下［23］：

其中：pi表示可出現(xiàn)某地類(lèi)i的概率，β0表示常量，βi表示的回歸系數(shù)來(lái)確定驅(qū)動(dòng)因子X(jué)i間的定量關(guān)系和對(duì)土地利用變化的影響. Logistic回歸模型的擬合優(yōu)度通過(guò)相對(duì)操作特征（ROC）進(jìn)行評(píng)估. ROC值大于0.7的模型驗(yàn)證結(jié)果顯示了良好的預(yù)測(cè)和解釋能力.

優(yōu)勢(shì)比是判斷某自變量對(duì)因變量?jī)?yōu)勢(shì)的作用大小. 自變量X對(duì)應(yīng)的優(yōu)勢(shì)比為：

其中：a為變量Xi的某個(gè)任意常數(shù)；若其他自變量保持不變，優(yōu)勢(shì)比隨自變量改變1個(gè)單位而改變exp(β)個(gè)單位，分為exp(β)<1（發(fā)生比下降）、exp(β)=1（發(fā)生比保持不變）和exp(β)>1（發(fā)生比升高）三種情況.

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用分布與總體變化

1980—2020 年河南省沿黃區(qū)域的土地利用類(lèi)型主要為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地.從空間分布（圖2）來(lái)看，林地、草地等生態(tài)用地分布在河南省黃河流域的中游地區(qū)，林地集中分布在豫西崤山和熊耳山的陜州區(qū)、靈寶市、盧氏縣、欒川縣、嵩縣山地以及北部的太行山區(qū). 水域主要為黃河及伊河、洛河等支流，整體呈東西流向；耕地以旱地為主，集中分布在河南省黃河流域下游平原地帶，以及澗河流域、伊川臨汝盆地、伊洛河盆地等區(qū)域. 城鎮(zhèn)建設(shè)用地和居民地主要分布在河南省沿黃區(qū)域的平原地帶.

圖2 研究區(qū)土地利用類(lèi)型空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of land use types along the Yellow River in Henan Province

由1980—2020年5個(gè)時(shí)期的土地利用各類(lèi)型面積及占比（表1）可知，河南省沿黃區(qū)域土地利用類(lèi)型以耕地、林地為主，二者面積占比在75%～80%之間. 耕地面積占比在55.01%～58.31%，1980—2000 年耕地面積較為平穩(wěn)略有波動(dòng)，2000—2020 年耕地較大幅度持續(xù)減少，面積由2000 年的34 369 km2減少至2020 年的32 449 km2，占比由2000年的58.31%降低至2020年的55.01%. 林地面積占比在20.79%～21.42%，1990—2010年各個(gè)時(shí)期林地占比呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，1980—1990年、2010—2020年兩個(gè)時(shí)段保持穩(wěn)定；草地面積占比在7.83%～9.03%，整體呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，2020 年草地面積占比較1980 年減少了1.17%；水域面積占比在2.09%～2.93%，1980—2020年整體呈現(xiàn)先減少再增加的趨勢(shì). 建設(shè)用地面積及占比在不斷增加，由1980年的8.24%增加到2020年的13.72%，面積由1980年4860 km2增加到2020年的8096 km2；未利用地面積占比逐年減少，由1980年的0.2%減少至2020年的0.03%.

表1 研究區(qū)土地利用類(lèi)型面積占比及變化Tab.1 Area and change of land use in the the study area

3.2 土地利用轉(zhuǎn)移特征分析

利用1980、2000和2020年三期土地利用數(shù)據(jù)在ArcGIS中進(jìn)行疊加分析，得到1980—2000年、2000—2010年兩個(gè)時(shí)段的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣（表2）. 1980—2020年，耕地是河南沿黃區(qū)域土地利用主要轉(zhuǎn)出類(lèi)型，耕地面積轉(zhuǎn)出4 781.26 km2，耕地與建設(shè)用地、耕地與水域的轉(zhuǎn)化比較劇烈，占耕地轉(zhuǎn)出面積的比例分別為81.84%、12.36%.

表2 研究區(qū)土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移矩陣Tab.2 Transfer matrix of land use types in the study area in the study area

1980—2000年，從土地利用轉(zhuǎn)出面積來(lái)看，耕地、水域向其他類(lèi)型轉(zhuǎn)變較為顯著，耕地主要轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，占耕地轉(zhuǎn)出面積的80.59%；水域主要轉(zhuǎn)變?yōu)楦?，占水域轉(zhuǎn)出面積的90.55%. 從土地利用轉(zhuǎn)入面積來(lái)看，耕地和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入面積最大，分別為856.25 km2和664.26 km2，耕地的轉(zhuǎn)入類(lèi)型主要為水域、草地和林地，建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入類(lèi)型主要為耕地.

2000—2020年，土地利用的轉(zhuǎn)移相對(duì)1980—2000年更為劇烈. 耕地、建設(shè)用地之間的轉(zhuǎn)移較為顯著，耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地面積為3 265.21 km2，占耕地轉(zhuǎn)出面積的82.1%；建設(shè)用地轉(zhuǎn)為耕地面積為994.51 km2，占耕地轉(zhuǎn)出面積的80.59%；水域主要轉(zhuǎn)變?yōu)楦?，占水域轉(zhuǎn)出面積的90.55%. 從土地利用轉(zhuǎn)入面積來(lái)看，耕地和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入面積最大，分別為856.25 km2和664.26 km2，耕地的轉(zhuǎn)入類(lèi)型主要為水域、草地和林地，建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入類(lèi)型主要為耕地. 較1980—2000年，林地和草地的轉(zhuǎn)出面積也大幅度增加.

3.3 土地利用變化動(dòng)態(tài)度分析

如表3 所示，河南省沿黃區(qū)域1980—2020 年土地利用綜合動(dòng)態(tài)度為0.14，其中1980—2000 年為0.06，2000—2020年為0.24，第二個(gè)研究時(shí)段變化顯著大于前期. 1980—2000年，各單一土地利用類(lèi)型的變化均較為緩慢，其中，變化動(dòng)態(tài)度較大的為未利用地和水域，建設(shè)用地動(dòng)態(tài)度為0.68%，耕地、林地基本保持穩(wěn)定.2000—2020年各單一土地利用類(lèi)型的動(dòng)態(tài)度顯著高于1980—2000年間，建設(shè)用地的動(dòng)態(tài)度達(dá)到了2.33，較1980—2000年間增加了近4倍，耕地、林地、草地面積持續(xù)減少，兩個(gè)時(shí)間段動(dòng)態(tài)度也發(fā)生顯著變化，動(dòng)態(tài)度顯著增加.

表3 研究區(qū)1980—2020年土地利用變化動(dòng)態(tài)度Tab.3 Dynamic degree of land use change from 1980 to 2020 in the study area

為進(jìn)一步體現(xiàn)河南省沿黃區(qū)域土地利用變化在空間上的分異特征，本文采用5 km×5 km正方形格網(wǎng)（共計(jì)2610個(gè)采樣格網(wǎng)）計(jì)算土地利用變化動(dòng)態(tài)度，得到1980—2000年、2000—2020年各時(shí)期動(dòng)態(tài)度的空間分布圖，如圖3所示. 1980—2020年，土地動(dòng)態(tài)度大于0.8的區(qū)域占研究區(qū)總面積的6.4%，動(dòng)態(tài)度較高的區(qū)域主要分布在鄭州、洛陽(yáng)和開(kāi)封及周邊區(qū)域，其中，1980—2000年間土地利用變化顯著的區(qū)域范圍較小，呈線狀分布，主要分布在洛陽(yáng)—鄭州—開(kāi)封黃河干流沿線；2000—2020 年間，土地利用動(dòng)態(tài)度較大的區(qū)域主要分布于研究區(qū)的中部、東部，且綜合動(dòng)態(tài)度較前一時(shí)段呈現(xiàn)顯著的增長(zhǎng)變化，高動(dòng)態(tài)度的區(qū)域面積也明顯增大，主要沿著洛陽(yáng)—鄭州—開(kāi)封向南北擴(kuò)展，土地動(dòng)態(tài)度大于0.8的區(qū)域較上個(gè)時(shí)間段增加了7.51%.

圖3 研究區(qū)土地利用變化動(dòng)態(tài)度空間分布圖Fig.3 Spatial distribution map of dynamic degree of land use change in the study area

3.4 土地利用變化驅(qū)動(dòng)因素分析

在相關(guān)土地利用驅(qū)動(dòng)因子研究的基礎(chǔ)上［15，24］，結(jié)合已獲取的河南省沿黃區(qū)域的數(shù)據(jù)，本文從自然因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和可達(dá)性因素三個(gè)方面選取了9 個(gè)因子. 自然因素包括高程（X1）、坡度（X2）、溫度（X3）、降水（X4）等；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素包括人口密度（X5）、GDP（X6）等；可達(dá)性因素包括距河流距離（X7）、距道路距離（X8）、距城鎮(zhèn)距離（X9）. 利用公式，將各土地利用類(lèi)型作為因變量、驅(qū)動(dòng)因子為自變量，利用SPSS分析軟件，對(duì)不同土地利用類(lèi)型與各驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行Logistic回歸分析，其驅(qū)動(dòng)機(jī)制通過(guò)得出的回歸系數(shù)和優(yōu)勢(shì)比來(lái)反映（表4）.

表4 研究區(qū)土地利用類(lèi)型Logistic 回歸結(jié)果Tab.4 Logistic regression results of land use types in the study area

Logistic模型中，Wald統(tǒng)計(jì)量表示每個(gè)變量的相對(duì)權(quán)重，它評(píng)估每個(gè)變量對(duì)事件預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)，即Wald值越大，對(duì)應(yīng)的自變量對(duì)因變量的影響程度越大. 根據(jù)表4的Wald統(tǒng)計(jì)，耕地空間分布受坡度和溫度的影響較大，坡度是耕地的負(fù)解釋變量，當(dāng)坡度增加一個(gè)單位時(shí)，耕地分布概率分別降低1.07倍. 溫度與耕地的分布呈正相關(guān)，溫度增加一個(gè)單位耕地的分布概率增加1.64倍. 坡度、降水與林地分布呈正相關(guān)，另外，距城市、道路越近，林地的分布概率越低. 高程、坡度和溫度均與草地分布呈正相關(guān). 降水量與水體呈顯著正相關(guān)，降水量較大的地區(qū)，水體分布概率較大. 影響建設(shè)用地分布的重要解釋變量為坡度、人口密度、距城鎮(zhèn)距離和距道路距離，高程和坡度是負(fù)解釋變量，每增加1 個(gè)單位時(shí)，建設(shè)用地的分布概率分別降低1.01 倍和1.06倍；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的GDP和人口密度在一定程度上反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，是建設(shè)用地分布的正向決定因素，在人口增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)下，城市周邊地區(qū)土地利用變化顯著. 此外，隨著距離城市的減小，以及主要道路周邊地區(qū)，建設(shè)用地的分布概率增大. 降水、人口密度、距河流距離與未利用地分布呈負(fù)相關(guān).

在Logistic回歸模型中，ROC曲線常用于評(píng)價(jià)擬合效果. 一般來(lái)說(shuō)，ROC值在0.5到1.0之間，擬合效果隨著ROC 值的增加而增加. 當(dāng)ROC>0.75 時(shí)，表明該模型具有良好的擬合效果，可以滿足模擬的需要. 圖4顯示了選定尺度下各種土地利用類(lèi)型的ROC曲線，耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地的ROC值分別為0.793、0.957、0.776、0.844、0.790和0.750. 可以看出，六種不同土地利用類(lèi)型的ROC值均高于0.75，表明回歸模型具有較高的精度，能夠有效地解釋土地利用的空間分布狀態(tài)與各種驅(qū)動(dòng)因素的關(guān)系.

圖4 研究區(qū)各土地利用類(lèi)型的ROC 曲線圖Fig.4 ROC curve of each land use type in the study area

4 結(jié)論

本研究從土地利用結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)移矩陣及動(dòng)態(tài)度分析了河南省沿黃區(qū)域土地利用變化時(shí)空特征，采用Logistic回歸模型分析了土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因素，主要結(jié)論如下：

1）河南省沿黃區(qū)域土地利用/土地覆被類(lèi)型以耕地、林地為主，二者面積占比在75%～80%之間. 研究區(qū)西高東低的地形決定了耕地和建設(shè)用地集中分布在中游及下游的平原地帶，生態(tài)用地集中分布在中游海拔較高地區(qū).

2）耕地是河南沿黃區(qū)域土地利用主要轉(zhuǎn)出類(lèi)型，1980—2020年耕地面積轉(zhuǎn)出4 781.26 km2，耕地與建設(shè)用地、耕地與水域的轉(zhuǎn)化比較劇烈，占耕地轉(zhuǎn)出面積的比例分別為81.84%、12.36%. 2000—2020 年較1980—2000年，林地和草地的轉(zhuǎn)出面積也大幅度增加.

3）綜合土地利用動(dòng)態(tài)度由1980—2000年的0.06顯著升高到2000—2020年的0.24，建設(shè)用地的動(dòng)態(tài)度達(dá)到了2.33，較1980—2000年間增加了近4倍. 1980—2020年，土地動(dòng)態(tài)度大于0.8的區(qū)域占研究區(qū)總面積的6.4%，動(dòng)態(tài)度較高的區(qū)域主要分布在鄭州、洛陽(yáng)和開(kāi)封及周邊區(qū)域，2000—2020年，土地利用動(dòng)態(tài)度較大的區(qū)域主要分布于研究區(qū)的中部、東部，高動(dòng)態(tài)度的區(qū)域面積也明顯增大，其中土地動(dòng)態(tài)度大于0.8的區(qū)域較上個(gè)時(shí)間段增加了7.51%.

4）坡度、溫度、高程等自然因子是影響土地利用空間分布及變化的基礎(chǔ)因素，特別是耕地及林地空間分布受其影響較大；影響建設(shè)用地分布的重要解釋變量為坡度、人口密度、距城鎮(zhèn)距離和距道路距離，高程和坡度是負(fù)解釋變量，每增加1 個(gè)單位時(shí)，建設(shè)用地的分布概率分別降低1.01 倍和1.06 倍；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的GDP和人口密度在一定程度上反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，是建設(shè)用地分布的正向決定因素.