西双版纳土地利用动态变化及其驱动力分析

西双版纳土地利用动态变化及其驱动力分析摘要：随着城市化和社会经济因素的演变，西双版纳州土地利用类型发生了一定的变化。为探讨其土地利用数量、空间变化特征和驱动力因素之间的关系，本研究基于2012与2022年两期土地利用数据，综合选取人均GDP、高程（DEM）、年均降水量及路网密度等驱动因子，采用线性回归模型定量解析土地利用变化特征及其驱动关系。研究显示，在观测期内，西双版纳州林地主导的土地利用格局发生显著转变，其面积缩减直接促进建设用地与耕地扩张，但整体土地利用转型速率相对缓慢；社会经济要素是其土地利用变化的核心驱动力。关键词：土地利用；动态变化；驱动力；线性回归分析；西双版纳DynamicChangesandDrivingForcesAnalysisofLandUseinXishuangbannaAbstract:Withtheevolutionofurbanizationandsocio-economicfactors,thelandusetypesinXishuangbannaPrefecturehaveundergonecertainchanges.Toexploretherelationshipbetweenlandusequantity,spatialchangecharacteristics,anddrivingfactors,thisstudyisbasedonlandusedatafromtwoperiodsin2012and2022.BycomprehensivelyselectingdrivingfactorssuchaspercapitaGDP,elevation(DEM),annualprecipitation,androadnetworkdensity,alinearregressionmodelisusedtoquantitativelyanalyzethecharacteristicsanddrivingrelationshipsoflandusechange.Researchshowsthatduringtheobservationperiod,thelandusepatterndominatedbyforestlandinXishuangbannaPrefectureunderwentsignificantchanges,withareductioninitsareadirectlypromotingtheexpansionofconstructionlandandarableland,buttheoverallrateoflandusetransformationwasrelativelyslow;Socioeconomicfactorsarethecoredrivingforcebehindlandusechange.Keywords:Landuse;Dynamicchanges;drive;linearregressionanalysis；XIshuangbanna1引言土地利用／土地覆盖变化是引起其它全球变化问题的主要原因，因而在全球环境变化和可持续发展研究中占有重要地位[1]。目前，土地利用与其他学科交织进行了广泛的研究，如土地利用变化与动物学、土地利用与农业污染、土地利用与水质还有水文连通性等[2-5]。国外研究者开展了许多研究，如土地利用与生态服务系统、碳库存、碳吸收等[6-10]。土地利用变化动力学研究对于揭示土地利用与土地覆被变化的原因、内部机制、基本过程、预测未来变化方向和后果以及制定相应的对策至关重要[11]。土地利用动态变化包括土地资源的数量、质量随时间的变化[1]。近年来，国内学者主要以研究土地资源数量变化模型来分析动态度，以转移矩阵来分析土地利用类型转移在时间和空间维度上的动态变化特征[12-18]，但是在驱动力研究的方法上各不相同。大部分学者采取自然因素和人文因素都考虑的方法，但也有研究者表明土地利用变化的驱动力主要取决于经济、技术、社会及政治的变化[19,20]。以上研究主要使用一元线性回归分析、地理探测器、主成分分析等方法[12,13,21]来探究驱动力因子与土地利用的关系，本文采用线性回归分析方法进行研究。我国土地利用变化及其驱动关系的研究已形成较为成熟的理论体系，相关理论框架与实证分析趋于成熟，但以西双版纳为研究区的文献相对较少，且对其驱动力因素的研究也不够全面。本研究通过多时相遥感数据解译与地理空间分析，系统考察西双版纳地区土地覆被变化的时空格局特征，并运用线性回归分析法揭示驱动因子的作用机制。2材料与方法2.1研究区概况西双版纳是中华人民共和国云南省下辖的自治州，位于北纬21°10′—22°40′，东经99°55′—101°50′，处于北回归线以南的热带北部边沿，面积有19096km2，东北、西北与普洱市接壤，东南与老挝相连，西南与缅甸接壤，国境线长966.29km。西双版纳州内海拔最高为2429m，最低为477m。西双版纳的气候特征是高温多雨，旱季和雨季明显。全州周围高，中间低，西北高，东南低，澜沧江和南盘江是该地区的两大主要河流，也是中国唯一的热带雨林保护区和中国热带生态系统保存最完整的地区。在2012与2022年间，西双版纳从以农业和传统旅游为主的边陲地区，逐步转变为联通东南亚的开放枢纽，生态与经济并重的示范区。中老铁路通车和COP15（联合国生物多样性大会）的举办进一步提升了其国际知名度，但如何在经济建设发展中平衡生态保护与文化传承仍是关键课题。2.2数据获取与处理本研究的土地利用数据采用武汉大学黄昕教授团队权威发布的CLCD数据集，该数据已被广泛应用于中国生态环境评估与国土空间规划研究。CLCD数据集主要提供中国区域的土地覆盖信息，适用于国内区域性的研究，且该数据集分辨率为30m，分辨率较高，比许多数据集更精细，适合中小尺度研究。其时间长，可用于长时间的土地覆盖变化分析。在（/records）网站上下载2012年和2022年两期土地利用数据，总精度为91.2%。并列本研究基于西双版纳州行政区划边界提取了2012和2020年西双版纳州的CLCD土地覆盖数据，然后根据西双版纳州具体情况将土地利用类型分为耕地、林地、灌木、草地、水体、裸地和建设用地7类。并从国家青藏高原科学数据中心收集了2012与2022年的年均降水、年均气温、地均GDP、人口密度和高程等数据，经过剪切、核验统计年鉴中的数据等操作后得到西双版纳州的具体数据。图1西双版纳地均GDP图2西双版纳年平均降水量图3西双版纳道路网图由图1可知西双版纳GDP最高的区域（地均GDP在625-2003万/km2）主要分布在景洪市内，极少部分位于勐腊县和勐海县，勐腊县要多于勐海县；GDP第二高的区域（地均GDP在419-625万/km2）主要位于景洪市北部区域，少部分分散于勐海县中部和勐腊县北部；GDP第三高的区域（地均GDP在306-419万/km2）主要分布在勐海县北部和景洪市南部。大致的GDP排名为：景洪市、勐海县、勐腊县。由图2可得西双版纳年平均降水量由西南向东北大致呈环状递减，年平均降水量处于1132mm-1182mm之间的区域占西部大部分面积。图3主要展示了西双版纳的高速公路、主路、干道和二级路的位置分布数据。其他道路由高速公路向外发散分布。2.3土地利用动态度土地利用变化主要表现为土地利用类型变化、土地利用类型数量变化、土地资源生态环境质量变化、土地使用范围变化和土地利用区域变化，土地利用变化中的土地资源数量变化可以用土地利用动态度来表示[1]。（1）单一土地利用类型动态度 K=∆UU在公式中，K为研究时段内某地类面积变化率与时间尺度的比值；ΔU是研究前后的面积差；Ua是研究前的土地面积；T代表研究期跨度年数。（2）综合土地利用动态度可更加全面的描述土地里变化情况[1]: LC=i=1n土地转移量ΔLUi-j：T年监测期内从i类转为j类土地面积的绝对值；初始存量LUi：研究起始年i类土地利用类型的总面积；时间参数T：研究周期长度（年）。2.4土地利用转移矩阵土地利用转移矩阵是一种表示从一种土地利用类型向其他土地利用类型转变的面积变化和方向性的方法，可以深入揭示土地利用类型转移在时间和空间维度上的动态特征[12]。 Cij=C为土地利用类型面积；n为土地利用类型；其中，i=（1,2，…，n），j=（1,2，…，n）。2.5多元线性回归分析R2能够解释因变量差异程度的度量，R2值较高的回归模型对于预测和解释数据会更加可靠。土地利用变化通常受到多种因素影响，结合相关文献资料和地方特征，本研究选取气候因子（年平均气温、年均降水量）、地形因子（DEM）、社会经济因子（人口密度、GDP）和基础设施因子（路网密度）采用回归分析方法，以总体土地利用转移面积为因变量，驱动力指标为自变量，构建驱动力指标体系，量化各因素对土地利用变化的影响程度，由此来确定驱动力因素。方程如下： y=β0式中，y为因变量预测值；β0为常数项；β为自变量的回归系数；x为自变量；ε为随机误差即残差项。3结果与讨论3.1土地利用面积变化情况2012年和2022年两个时间节点的空间格局变化见图4和图5，相应的土地利用变化情况见表1，可知西双版纳州的土地类型分布情况大致为：研究区内林地景观中零散分布着破碎化的耕地斑块，这些耕地主要集中在该区域的北部和西部，东南部也有少量分布。从空间格局来看，耕地呈现出以建设用地为核心向周边辐射扩散的分布特征。通过分析研究时段内的土地利用变化发现，建设用地和耕地的扩张趋势明显，二者在空间扩展上表现出显著的协同增长关系。图4西双版纳2012年土地利用情况图图5西双版纳2022年土地利用情况图表1西双版纳2012年和2022年两期数据土地利用类型面积变化2012年2022年变化名称面积/km2百分比/%名称面积/km2百分比/%面积/km2耕地1866.569.00耕地2201.6212.00335.06林地18541.0790.00林地16629.8188.00-1911.26灌木76.050.00灌木52.400.00-23.65草地40.640.00草地32.320.00-8.32水域47.070.00水域40.950.00-6.12裸地0.060.00裸地0.080.000.02建设用地20.160.00建设用地46.750.0026.59在扩张型地类中，耕地增幅最为显著，增加335.06km²，总面积占比由9%升至12%；其次为建设用地和裸地，分别增加26.59km²和0.02km²，在总面积占比中变化不明显。收减型地类中：林地锐减1911.26km²，总面积占比由90%降至88%，灌木减少23.65km²，草地和水域分别缩减8.32km²和6.12km²占比变化微小。值得注意的是，尽管林地面积大幅缩减，其仍维持区域主导地位，占总土地利用面积的88%。图62012年与2022年林地分布情况对比由图6可得出2012年与2022年的对比情况：研究区林地显著减少的区域主要集中分布在西双版纳州的西部及东南部两大片区。通过叠加分析土地利用变化数据发现，这些区域的林地流失空间格局与耕地扩张呈现显著的空间耦合特征：新开垦耕地多呈"中心-外围"扩散模式，即以原有耕地为核心向周边林地辐射扩展，可见耕地的发展利用了周围林地的面积，具体表现为耕地边际扩张对周边林地资源的持续性占用。3.2土地利用动态变化情况根据西双版纳2012年和2022年两期土地利用数据，从表2可以看出，综合动态度为0.56%，建设用地的单一动态度为13.19%，表明建设用地十年间变化速度快，人为干预较强；其次为灌木，动态度为（-3.11%），减少速度较快，有明显人类活动干预；然后为裸地（2.92%）、草地（-2.05%）、耕地（1.80%）、水域（-1.30%）和林地（-1.03%），动态度为变化速度中等，人类干预活动较弱。其中裸地和耕地面积是呈增长趋势，草地、水域和林地呈缩减趋势。建设用地单一动态度较高与近年来西双版纳城镇化建设和旅游业的蓬勃发展密切相关。表2西双版纳2012年和2022年两期数据的各地类动态度地类单一动态度综合动态度耕地1.80%0.56%林地-1.03%灌木-3.11%草地-2.05%水域-1.30%裸地2.92%建设用地13.19%3.3土地利用转移情况通过ArcGIS利用空间分析等工具处理好2012年和2022年两期数据的矢量土地利用数据，进行相交处理得出表3和图7。表3西双版纳2012年和2022年两期数据的土地利用转移矩阵占原面积比例2022年2012年草地耕地灌木建设用地裸地林地水域草地31.81%0.92%0.38%0.59%0.00%0.02%0.19%耕地32.96%76.71%22.00%9.14%16.67%4.93%16.99%灌木0.86%0.36%20.32%0.00%0.00%0.18%0.00%建设用地19.19%1.22%0.00%86.32%0.00%0.01%0.59%林地13.98%20.53%57.29%0.70%0.00%94.83%6.30%裸地0.08%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%0.00%水域1.18%0.25%0.01%3.30%66.67%0.02%75.96%图72012-2022土地利用类型变化桑基图分析2012年和2022年两期数据的土地类型变化情况。从表3中可知，林地转为耕地的规模最大，达843.40km2；耕地转为林地的面积次之，达到353.38km2。此外，灌木与林地之间的双向转化也较为显著，其中灌木转为林地40.18km2，林地转为灌木31.56km2。其次是耕地转化为建设用地的面积，达21.06km2。耕地转换为草地和灌木转换为耕地的面积相差不大，分别为15.76km2和15.43km2。其余地类间的相互转化数量不显著。草地中转为耕地的面积占比最大，占比为32.96%；76.71%的耕地地类未发生变化，但20.53%的耕地转为林地；灌木中57.29%面积的灌木转为林地，22%面积的灌木转为耕地；86.32%的建设用地地类未发生变化，9.14%的建设用地转为耕地；林地中，94.83%的林地地类未发生变化，但4.93%的林地转为耕地；裸地中66.67%的裸地面积转为水域，16.67%转为耕地；水域中75.96%的水域未改变用地类型，16.99%的面积转为耕地。3.4土地利用变化驱动力分析以年平均降水、年平均气温、路网密度、高程、GDP和人口密度6个指标为自变量，转移面积为因变量进行回归分析，探究土地利用变化驱动力。回归分析得出R2为0.828，拟合效果较好，能够充分解释各因素与变化面积之间的关系。表4土地利用变化与驱动力因子的多元线性回归拟合结果回归系数标准差t显著性（常量）57533.757227615.93262.08340.0372路网密度1609.1526188.72538.52640.0000GDP31.41972.901210.82980.0000人口密度6.39430.0281227.77880.0000统计检验结果表明，路网密度、GDP和人口密度等驱动因子的回归系数均具有高度统计显著性（p<0.05），这意味着能够确认这些因素与西双版纳土地利用变化之间存在显著的因果关系。进一步分析各变量的回归系数方向可以发现，所有核心驱动因子的回归系数均为正值（β>0），这表明它们与土地利用变化强度呈现显著的正相关关系。路网密度（β=1609.1526，p<0.01）的回归系数最大，意味着交通基础设施的完善对土地利用变化的驱动作用最强。这一现象与西双版纳近年来高速公路（如小磨高速、景海高速等）的大规模建设密切相关，交通可达性的改善直接促进了沿线土地的开发与转化。GDP（β=31.4197，p<0.05）的影响强度次之，表明经济增长是土地利用变化的另一关键驱动力。旅游、地产等行业的快速发展导致大量农用地和生态用地转为建设用地。人口密度（β=6.3943，p<0.05）的回归系数相对较小，但仍具有统计显著性，说明人口集聚对土地利用变化的影响虽弱于交通和经济因素，但仍不可忽视。在景洪、勐海等城镇核心区，人口增长与建设用地扩张的关联性更为突出。4结论基于2012年和2022年两期的西双版纳州的土地利用数据、降水、气温、GDP和路网等数据，首先对土地的变化情况进行研究，再通过SPSS对其进行线性回归分析来得出驱动力因子分析。结合2012年至2022年的社会经济发展背景得出结论如下：（1）近十年来西双版纳傣族自治州土地利用格局发生了显著变化，呈现“三增四减”的特征。具体表现为：耕地面积净增加335.06km²（增加3%）、建设用地扩张达26.59km²、裸地增加0.02km²、；与此同时，生态用地持续缩减，其中林地净减少1911.26km²（减少2%）、灌木林减少23.65km²、草地减少8.32km²，水域面积也缩减了6.12km²。值得注意的是，尽管林地面积大幅减少，但其仍以2201.62km²的规模占据全域土地总面积的88%，维持着主体地类的地位。从动态变化来看，建设用地的单一动态度高达13.19%，显著高于其他地类，表明城镇化进程是该区域最突出的土地利用变化特征。而0.56%的综合动态度则反映出区域土地利用变化整体仍属温和，结构性调整主要集中于建设用地领域。这一现象与西双版纳近十年的重大项目建设密不可分：2009年告庄西双景旅游综合体启动建设，2012年万达旅游度假区开发，2015年融创国际度假区落地，特别是2016至2021年中老铁路（西双版纳段）及磨憨口岸扩建等国家级基建项目的实施，多重因素共同促成了建设用地的快速扩张。（2）土地利用转移矩阵分析揭示出显著的地