土地是人类赖以生存和发展最基本的自然资源和物质基础^[1], 而土地利用/覆被变化(land use and land cover change, 简称LUCC)作为全球气候和环境变化研究关注的重要内容^[2], 是人类-资源-环境耦合系统研究的理想切入点, 已被证实能够直接影响降水变率及水资源利用、陆地生态系统净初级生产力、碳氮物质排放等, 并危及食物安全^[3]。土地利用/覆被变化作为导致全球环境变化^[4]的两大主要因素之一, 在全球可持续发展研究领域占有相当重要的地位^[5]。加强区域土地利用/覆被变化及其驱动机制的研究, 可为了解该地区土地利用现状及进一步合理规划利用土地资源, 实现地区生态经济系统的可持续发展提供科学依据。

前人对LUCC的研究目前主要集中在土地利用变化过程及其驱动机制^[6-11]和土地覆被变化的环境效应^[12-17]等方面。研究区尺度上, 目前对土地利用变化特征方面的研究, 大多集中在城市、县区等行政区域^[18-19], 研究成果较为丰富, 而以自然边界(地形、流域)进行土地利用变化特征分析的研究较少^[20-21]。其中, 流域尺度的相关研究主要侧重于探究土地利用变化与生态环境效应之间的交互关系^[22-23], 较少涉及长时间序列的土地内部结构详细转移过程和驱动机制。此外, 由于一直以来社会经济发展数据均以行政单元进行汇总统计, 目前的研究大多集中在基于政策和统计资料的小流域尺度上^{[21, 24]}。由于数据收集和整理的难度和工作量较大, 针对大流域片区尺度的土地利用变化驱动机制研究缺乏一定科学的定量实证成果。因此, 长时间序列大流域片区的土地利用内部结构转变过程及科学定量的驱动机制研究仍需进一步加强。

东南诸河流域片区位于我国东南沿海地区(图 1), 地理位置优越, 气候条件良好, 社会经济发展较为迅速。其土地利用类型在受自然环境条件和社会经济发展共同影响的同时, 也是对两者的直观反映。但目前该流域片区的研究主要集中在水资源规划管理^[25]方面, 缺乏从土地利用变化角度揭示全流域人类活动影响的研究, 特别是处于大流域片区内的台湾地区^[26]。综上所述, 本研究将针对整个东南诸河流域片区, 详细分析其1990—2015年间的土地利用时空变化特征, 并探究相关驱动机制, 为以自然流域边界为基础的全流域生态环境综合管理和宏观的土地资源与社会经济统筹管理提供理论依据, 以促进该流域土地资源综合优化配置和社会经济可持续发展。

1 研究区与研究方法 1.1 研究区概况

东南诸河流域(116°40′—122°14′ E, 21°90′—30°42′N)位于中国水资源较为丰沛的东南沿海地区, 是该地区除长江和珠江以外的中小河流总称。作为中国九大重要水资源流域片区之一, 流域主要涉及福建、浙江、安徽及台湾地区4个行政区域, 总面积达24万km²。因该流域以丘陵山地为主要地形地貌, 河流源短流急, 以中小河流为主, 且大部分自成体系, 独流入海, 闽江和钱塘江为区内两条最大的河流^[27]。流域地理区位情况如图 1。

研究区地属亚热带海洋季风气候, 温和多雨, 植被覆盖度高, 因其位于长江三角和海峡西岸经济区, 区域地理位置优越^[25], 地区经济较为发达。特别是改革开放以来, 区域社会经济快速发展, 2015年流域GDP已超97561亿元人民币(包含台湾地区), 城市化率超50%(按照城镇人口比例计算)。社会经济的高速发展以及城市化进程的不断推进, 深刻改变区域土地利用的空间结构, 进而对区域气候变化、生物多样性及资源环境可持续利用等环境问题产生不同程度的影响。

1.2 数据与来源

本研究涉及的主要数据有全国土地利用栅格数据、中国流域片区矢量数据及东南诸河流域自然、社会经济统计指标数据。栅格、矢量数据均来自中国科学院环境科学数据中心(http://www.resdc.cn/), 其中, 栅格数据空间分辨率为1 km。研究区包含的一级土地利用类型有耕地(水田和旱地), 林地(有林地、灌木林、疏林地和其他林地), 草地(高、中、低覆盖度草地), 水域(河渠、湖泊、水库坑塘、滩涂和滩地), 城乡、工矿、居民用地(城镇用地、农村居民点和其他建设用地)和未利用土地(裸土地和裸岩石质地)6类。

研究区社会经济统计指标包括：反映人口变化的总人口数(万人)X₁、人口密度(人/km²)X₂和农业人口数(万人)X₃, 反映城镇发展水平的城镇人口数(万人)X₄及城市化率(%)X₅、全社会固定资产投资总额(亿元/新台币亿元)X₆、全社会住宅建设投资(亿元)X₇、城镇固定资产投资(亿元)X₈、GDP(亿元/新台币亿元)X₉和人均GDP(元)/人均GNP(新台币元)X₁₀, 反映产业结构和工农水平的工业总产值(亿元/新台币亿元)X₁₁、农业产值(亿元)X₁₂、林业产值(亿元)X₁₃、牧业产值(亿元)X₁₄和粮食总产量(万吨)X₁₅, 反映居民生活水平的全社会消费用品零售总额(亿元)X₁₆、财政收入(亿元)X₁₇和财政支出(亿元)X₁₈；自然统计指标包括年平均气温(℃)X₁₉和年平均降水量(mm)X₂₀。数据来自流域涉及到的各省市及台湾地区的统计网站、中国知网中国社会经济统计数据库的各级统计年鉴及统计公报。

1.3 时空数据叠加分析

土地利用转移矩阵能够具体反映土地利用变化的结构特征和各用地类型之间的转移方向, 能直观地表征长时间序列的区域土地利用变化情况。本研究使用ArcGIS空间叠置分析, 基于分类整理好的不同年份东南诸河流域土地利用数据, 制作土地利用转移矩阵, 分析流域不同时期单一土地利用类型之间的转化关系。

1.4 土地利用变化强度与动态度

土地利用变化强度指数LTI_i是指某一空间单元i内, 土地利用类型j从a时期到b时期在单位面积上发生的改变^[28], 是对该空间单元土地面积变化速度的标准化, 计算公式如下：

(1)

式中, K_{j, a}、K_{j, b}分别为研究初期a及研究末期b土地利用类型j在空间单元i内的面积；LA_i为空间单元i的土地面积；T为研究时段长。

土地利用动态度是土地利用类型变化速度的直观反映, 分为单一动态度K^[29]和综合动态度LC^[30], 前者用于衡量某一具体用地类型在一定时间范围内的数量变化情况, 后者用于表征研究区全部用地类型的总变化速率, 其计算公式分别为：

(2)

式中, U_ai、U_bi分别是研究期初和研究期末某土地利用类型i的面积；T为研究时段长。

(3)

式中, LU_i为研究期初第i类土地利用类型的数量；ΔLU_i-j为研究时段内第i类土地利用类型转为j类土地利用类型面积的绝对值；T为研究时段长。

1.5 主成分分析

土地利用变化往往有多个不同的因变量, 主成分分析法^[31]作为一种降维处理方法, 可以在保留原来多变量大部分信息的前提下, 把多个变量归纳为几个主要的综合指标, 通过对综合指标的分析来探究其与因变量的关系。本研究在具体分析东南诸河流域土地利用变化情况的基础上, 选取变化较为剧烈的典型用地类型, 结合收集整理好的自然、社会经济统计指标, 利用SPSS软件分别计算它们与统计指标之间的皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)r, 对| r | > 0.6且符合显著性检验的因子进行主成分分析, 结合土地利用变化特征, 探究其驱动机制。

2 结果与分析 2.1 土地利用时空分布变化特征 2.1.1 土地利用分布及变化总体特征

东南诸河流域1990—2015年间每5年的二级土地利用时空分布总体情况如图 2。

由图 2知, 东南诸河流域最主要的土地利用类型为林地, 主要分布于流域大陆部分的西北部和中部偏北地区, 且流域南北的林地分布特征有明显区别。北部林地成片状集中分布, 南部成点状零散分布, 破碎度较大, 与主要分布在南部的草地组成林草混合绿地。台湾地区的林地较集中, 呈条带状贯穿岛屿南北, 东部分布较多, 西部以耕地居多。面积占比第二的耕地主要分布在人口较为集聚的流域大陆沿海、沿河道地区, 内陆部分同样呈“北聚南散, 北多南少”, 以流域东北部最多。在流域北部有一条明显的耕地—城乡建设用地集中带, 呈西南—东北走向, 贯穿衢州市和金华市, 连接流域北端耕地集中区。台湾地区的耕地主要分布在岛屿西部沿岸地区, 与大陆不同, 其北部的耕地相对较少。岛屿东部也有一条明显的带状耕地, 且东北部有一小片三角状耕地分布。城乡建设用地主要分布在经济较为发达的台湾海峡两岸沿海地区以及流域北部偏东地区, 与耕地的分布有一定的空间协同。

1990—2015年间, 流域整体的土地利用空间格局保持相对稳定, 但土地利用类型发生了一定的转化。由图 3知, 研究期间, 大陆地区土地利用主要在南部各市变化剧烈, 北部土地利用变化较大的有宁波市、绍兴市、金华市和台州市；台湾地区土地利用发生变化的地区基本与耕地、城乡建设用地的分布区相同, 可推断这两者为该地区这25年间最主要的变化类型。

据表 1, 研究期内, 东南诸河流域的土地面积绝对变化量为：城乡建设用地>耕地>草地>林地>水域>未利用土地。城乡建设用地逐年增加, 2000—2005年的增长率达到最高, 此后也保持较高增长速度。与此相反, 耕地面积逐年减少, 在研究时段内共减少了5066 km²。草地在前5年快速减少, 1995—2000年略有增加, 2000年以后逐步减少, 总量有所缩减。林地先增后减, 近20年一直处于缓慢减少趋势, 但总量略增了937 km²。水域变动不大, 在波动中略有增加；未利用土地变化最小, 仅减少了41 km²。

2.1.2 土地利用类型转移情况

为更好探究和表现流域各土地利用类型间的转化关系, 将变化最明显的城乡建设用地划分为二级分类, 包括城镇用地、农村居民地和其他建设用地。各个时期的土地利用转化情况如表 2—4。

结合表 2—4知, 流域整体的用地类型转化程度先降低再增加, 近5年发生了比较强烈的互相转化。其中, 城乡建设用地的最主要增加量来自耕地转入, 其次为林地。城镇用地和农村居民地的减少量主要用于耕地、林地和建设用地互转。其他建设用地的转出类型多且转出量相对平均, 在不同时间段有不同的主要转移方向；耕地的增加量前20年主要来自林地, 其次是草地和水域, 2010年以来主要来自城乡建设用地转入, 主要减少去向在各个时期呈现出由林地到城镇用地, 再到农村居民地, 最后到其他建设用地的不断变化。林地的减少去向由原来的自然用地类型, 如耕地和草地, 转变为人为影响最大的城乡建设用地, 增加量主要来源于自然用地转入。

2.2 土地利用动态变化分析

流域各土地利用类型的变化强度及单一动态度如表 5。

2.2.1 土地利用变化强度

从变化强度来看, 20世纪东南诸河流域土地利用变化结构的主体为林地、草地和耕地。2000年之后, 城市化进程不断加快, 人地矛盾逐渐激化, 林地和草地的变化强度逐渐减弱, 城镇用地、农村居民地等城乡建设用地和耕地逐渐代替林地和草地, 成为土地利用变化结构的主体。其中, 城镇用地和耕地的变化强度均呈现波动下降趋势, 两者在2000—2005年间都出现了各自的峰值, 分别为0.66%和1.01%, 但耕地仍拥有较大的变化强度, 在每期的变化结构中处主导地位。

2.2.2 土地利用变化动态度

东南诸河流域不同用地类型的动态度差异明显(表 5)。1990—1995年, 其他建设用地的动态度为-1.88%, 排名第六, 此后一直位居第一。尽管由2000—2005年的31.93%剧烈减少到2010—2015年的4.74%, 但25年间的年平均动态度为17.31%, 呈现显著扩张趋势。城镇用地的动态度相对于其他用地类型则一直处于较高水平, 年平均动态度达4.23%, 总体位居第二且呈现扩张趋势。农村居民地的年均动态度为1.53%, 整体略微扩张。据表 6, 大陆和台湾地区其他建设用地的动态度均最高, 但前者的城镇用地动态度更大。大陆部分动态度为负值的分别是未利用土地、耕地和草地, 呈缩小趋势, 而台湾地区减少的用地类型为林地、草地和耕地, 未利用土地为正值且排名第二。

经计算, 1990—2015年间, 东南诸河流域的土地利用动态度为0.68%, 大陆与台湾地区的土地利用综合动态度变化趋势相似(图 4), 均呈现先急剧减少, 再保持较低水平稳定变化的趋势。这表明1990—2000年间, 流域土地利用总体上变化剧烈, 各土地类型之间转化频繁且不同类型间存在较大差异, 综合利用程度高, 人地矛盾比较激烈。2000年以后, 动态度维持在较低水平, 各用地类型转化均匀, 其带来的综合影响较小, 土地利用格局较为稳定。

2.3 土地利用变化驱动机制

选取变化明显的城乡建设用地(Y₁)和耕地(Y₂), 探究其驱动机制。由于大陆和台湾地区可获取的统计指标不完全一致, 且进行相关性分析得到的影响因子有差别, 因此根据研究需求选取不同指标, 得到结果如表 7、表 8。由表 7知第一、二主成分的特征值及累计贡献率符合分析要求。

2.3.1 城乡建设用地

由表 8知, 两个地区的第一主成分均与各自的统计指标有较高的相关性, 大陆的第二主成分与农业人口X₃有较强的相关性, 台湾地区的第二主成分与工业总产值X₁₁有较强的相关性。因此大陆的城乡建设用地驱动力可概括为：人口数量及结构, 城市化水平和社会经济发展水平三方面；台湾地区城乡建设用地的驱动力为：人口数量及结构, 城市化水平, 社会工农产业结构调整和社会经济发展水平四方面。

2.3.2 耕地

据表 8, 大陆的第一主成分与各统计指标均有较高的相关性；台湾地区的第一主成分与农业总产值X₁₂有极强的正相关性, 第二主成分与社会固定资产投资X₆、工业总产值X₁₁和粮食总产量X₁₅有较强的相关性。故大陆的耕地驱动力为：人口数量及结构, 城市化水平和社会工农产业结构；台湾地区的耕地驱动力为：社会工农产业结构和农业生产水平。

3 讨论

单一/综合土地利用动态度、土地利用转移矩阵和土地利用程度变化指标, 不仅能全面展现土地利用时空变化动态过程, 更是揭示土地利用变化对人类活动作用响应的科学手段^[32]。土地利用变化强度作为土地面积变化速率的标准化指数, 可增强不同用地类型变化的可比性。2005年以来, 国内多位学者分别采用以上单一或多种指标, 探究了渭河流域^[24]、北洛河流域^[32]、贵州克酬流域^[33]、艾比湖流域^[34]和抚仙湖流域^[35-36]等的土地利用变化特征。研究结果均表明, 随着时间的推移, 各流域的土地利用变化速度均有不同程度的增加, 人类活动对自然环境的影响逐渐增大。上述结果与本研究相近, 东南诸河流域大陆部分1990 —2015年间的土地利用变化南北差异较大, 这与流域内两个主要省份——福建省和浙江省各自的经济发展情况和土地资源利用状况相关。一方面, 靠近台湾海峡的福建省东南沿海地区和浙江省各市, 因其经济发展较为迅速, 城市化进程加快, 城市建设用地不断扩张, 直接影响城乡建设用地和其他自然土地利用类型的转化, 且导致了一定的空间差异, 形成多个热点地区, 如福州和厦门等地。另一方面, 决策部门的相关政策和措施也对林地、耕地和沙地等变化产生重要影响, 如20世纪九十年代末的退耕还林政策、2000年初的集体林权制度改革和福建东南沿海地区的沙地治理措施等。台湾地区向来重视土地资源的区域规划, 作为仅次于国土综合开发计划的规划, 其对于土地资源的管理十分有效^[37]。自1949年, 台湾地区先后实行了3次土地改革, 对耕地和农业生产的成功优化, 使其克服了“人多地少, 后备资源不足”的劣势^[38]。在此过程中, 农业生产的快速发展使得农民收益增加、居民生活质量改善和城市化进程加快, 城乡建设用地等因此发生变化。到1990年第三次土地改革开始推进时, 台湾地区的土地利用模式已有了相当的时间积累。作为城市化水平较高的后工业化社会地区, 台湾地区近10年来的平均综合土地利用动态度为0.015%, 这说明其土地利用在多年的调整中已处于较为合理稳定的结构。

主成分分析法是目前LUCC驱动力分析的重要研究方法之一, 在流域尺度上也有一定应用, 如李石华在抚仙湖流域^[35]及李传哲在黑河干流中游地区^[39]的实证研究。前者重点探究了抚仙湖流域耕地的正负向驱动因子, 后者则从自然因子和社会因子的角度出发, 得出人类活动带来的社会因子驱动对区域的整体土地利用变化影响更大的结论。本研究结果表明, 与人类活动密切相关的耕地与城乡建设用地, 在东南诸河流域受社会因子的影响占比更大。1990年以来, 研究区城市不断发展, 与之协同变化的人口数量激增带来居民地、公共设施用地等城乡建设用地的新建、扩张和改造, 这与该流域城市化进程表现相符, 也是其发生变化最直接主要的原因。城市化进程不断推进带来的社会经济发展和产业结构调整, 也对城乡建设用地的变化产生一定的影响。对于耕地, 人口的供养需要其提供粮食等农作物, 而农业生产水平则在原本的耕地数量上, 引入耕地利用率的概念, 对耕地面积的影响不可忽视。纵观耕地的主要驱动力, 与城乡建设用地的驱动有一定的对应性, 耕地面积的转化去向, 在城市化进程进入中后期发展阶段, 已逐渐由林地等自然用地类型过渡到城乡建设用地。这表明在城市化过程中, 社会产业结构的调整对于二者有共同的驱动作用, 尽管具体的影响方向各不相同, 但两者在共同的驱动因素作用下, 仍存在较强的相互转化关系。在空间上, 地处同一流域的大陆部分与台湾地区, 在这两种用地类型的驱动机制反映上具有一定的相似性(社会经济驱动)。

本研究综合多项指标分析了东南诸河流域土地利用时空变化特征和驱动机制, 未来该流域土地利用变化特征的研究还应从以下方面完善：首先, 影响土地变化的重要因素之一——土地利用政策, 因行政区划的不同而有所差异。本研究在探究相关驱动机制时, 主要从数据本身的角度对其进行分析, 对相关土地利用政策的解读仍需加深, 政策影响机制的量化一直以来是科学研究的热点和难点。研究数据方面, 由于台湾地区社会经济统计数据的口径与大陆地区存在一定差异, 对两地统计数据的统筹和分析方面有待进一步深入挖掘。此外, 本研究所采用的土地利用数据分辨率为1 km, 空间分辨率较粗, 土地利用变化以5年为界, 时间分辨率也较粗, 对本研究造成一定的局限性, 未来可考虑结合多源数据融合的遥感技术方法优化本研究的基础数据。

4 结论

(1) 东南诸河流域各用地类型面积占比为：林地>耕地>草地>城乡建设用地>水域>未利用土地, 其中林地主要分布于流域大陆的西北部和中部偏北地区、台湾地区的中东部；耕地主要分布在大陆沿海、沿河道地区以及台湾地区的中南部；城乡建设用地集中分布在经济较为发达的台湾海峡两岸沿海地区以及流域北部偏东地区, 与耕地的分布有一定的空间协同。

(2) 1990—2015年间, 流域南部各市的土地利用变化较北部剧烈, 台湾地区主要土地利用变化类型为耕地和城乡建设用地。研究期内, 东南诸河流域不同用地类型的土地面积变化量为：城乡建设用地>耕地>草地>林地>水域>未利用土地。其中, 城乡建设用地以较高速率逐年增加, 耕地面积逐年减少, 但变化强度有一定的协同性, 两者为该流域变化最突出的土地类型。

(3) 城乡建设用地和耕地在大陆与台湾地区均表现出较强的社会经济因子驱动型, 其中, 人口数量及结构和城市化水平为两者在不同用地类型的共同主要驱动力。相比台湾地区的社会工农产业结构调整, 建设用地驱动方向在流域大陆部分还集中在社会经济发展水平；此外, 农业生产水平对于台湾地区耕地的驱动影响也较为重要。