【S市土地利用类型时空演变及其驱动因素分析8700字（论文）】

S市土地利用类型时空演变及其驱动因素分析摘要：土地利用是自然界中人类必须不可或缺的一种自然资源,但随着现代人类经济社会的不断进步发展,土地的利用问题也越来越突出,关于土地的利用与变化研究也逐渐得到增多。本文主要以南充市土地利用区为研究对象，分析了土地利用类型的时空演变和土地利用程度的动态变化趋势，并利用其动态特征对各类土地利用类型的变化进行了分析研究。以中国科学院资源环境科学数据中心发布的2000-2018年南充市遥感影像为基础，充分利用《南充市统计年鉴》和《南充市国民经济和社会发展公报》数据，采用定量与定性相结合的研究方法，对南充市土地利用类型变化的驱动因素进行了分析。结果显示:⑴南充市的土地利用类型主要为耕地、林土利用类型,在研究期间耕地、未利用土地面积均有所减少,而其余的土地利用面积均有所增长。⑵对比2000-2018年五期全市土地利用类型统计数据,耕地面积占全市土地的绝大部分;林地主要分布在南充市东北部,林地分布密集;草地比较稀疏,在西部和北部零星出现,呈林、草复合格局;建设用地沿江分布,南部最为密集;(3)影响南充市土地利用变化的主要因素为经济社会的发展、人口的增加与迁移、农业科技发展和农业结构的调整。关键词：土地利用变化;驱动力;南充市目录TOC\o"1-3"\h\u1引言 12研究区域、数据来源及研究方法 12.1研究区域 12.2数据来源 22.3研究方法 22.3.1单一土地利用动态度 22.3.2综合土地利用动态度 32.3.3土地利用转移矩阵 32.3.4主成分分析法 33南充市土地利用时空变化特征 43.1南充市土地利用面积变化 43.2南充市土地利用空间分布变化 43.3南充市土地利用动态度分析 53.4南充市土地利用类型转化 64土地利用变化驱动力分析 84.1影响土地利用变化的驱动因子 84.2影响南充市土地利用变化的因素分析 114.2.1经济因素 114.2.2人口因素 114.2.3农业因素 115结论与讨论 125.1结论 125.2讨论 12参考文献 131引言土地是人类生存和发展的物质基础，耕地是土地资源最重要的组成部分[1]。20世纪以来，由于人口的快速增长，可利用的土地资源相对越来越少，因此土地利用问题逐渐引起国内外学者的关注，对土地利用变化的研究也逐渐增多。土地利用类型和程度的动态变化趋势及驱动因素研究已成为全球土地利用变化研究的前沿和热点问题。土地利用变化的驱动力是指影响土地利用方式和目的的自然和社会经济因素。区域土地利用变化驱动因素分析是预测未来土地利用变化方向、优化土地利用方式、提高土地资源利用效率的基础[2-3]。在国外对土地利用/覆被变化驱动机制的研究中，收集了大量的数据进行分析比较[4]。例如，兰宾系统地阐述了土地利用变化的原因[5]。近年来，国内外学者利用影像模型、中心模型、pat模型等土地利用驱动力模型对区域土地利用变化及其驱动机制进行了研究，取得了较好的成果[6-14]；国内学者吴美琼和陈秀贵运用主成分分析方法研究了区域土地利用变化的驱动机制[15]。南充市是“一带一路”节点城市，位于四川省东北部和嘉陵江中游。是成渝经济圈中心城市之一，重要的商品粮和农副产品生产基地，“一带一路”重要战略节点城市，川东北城市群重要节点城市。近年来，南充经济发展迅速。2020年，南充地区生产总值达到2401.08亿元，比2019年增长3.8%。经济的快速发展促进了南充市土地利用格局的变化，这严重影响了南充市的生态环境质量和可持续发展。然而，现有的南充市土地利用变化驱动力研究缺乏及时性和完整性。因此，本文选取土地利用动态度（分为单一土地利用动态度和综合土地利用动态度）和土地利用转移矩阵，分析南充市2000-2018年土地利用时空变化特征，然后运用主成分分析法对南充市土地利用变化的驱动机制进行分析，为南充市优化土地利用方式、合理配置土地资源提供参考。2研究区域、数据来源及研究方法2.1研究区域南充市是四川省辖地级市，位于中国西南部、四川省东北部，地处30°30°35′N~31°51′N、105°27′E~106°28′E之间，气候为中亚热带湿润季风气候，四季分明，雨热同期。夏季降水量大，水资源丰富，全市主要河流有嘉陵江、西河、东河、西充河。地貌可分为两大地貌单元：北部低山区和南部丘陵区。地势由北向南递减，海拔256～889m，地貌类型以丘陵为主。全市土地面积约12500km2，到2019年底总人口728.25万，是四川省第二大人口城市[16]。图1.南充市区位图Figure1.LocationmapofNanchongcity2.2数据来源南充市2000-2018年土地利用数据主要来自中科院资源环境科学数据中心，分辨率为1km。中国科学院资源与环境科学数据中心发布的数据以美国landsattm/ETM遥感影像数据为主要信息源，利用人际交互的方法进行目视解译，建成的多时期土地利用/土地覆盖专题数据库，该数据库广泛应用于土地利用/覆被变化研究。其他经济数据来源于《南充市统计年鉴》与南充市国民经济与社会发展公报。2.3研究方法本文首先利用土地利用动态度来反映土地利用变化的速度特征，并将其分为单一土地利用动态度和综合土地利用动态度[17-20]。其次，利用spss26.0对影响土地利用变化的因素进行主成分分析，选取多个影响土地利用变化的因素，进行降维处理，找出相关系数矩阵，计算特征值和特征向量，计算主成分贡献率和累积贡献率，最终得到主成分负荷，从而找出影响南充市耕地变化的主要驱动因素。2.3.1土地单项利用动态度反映研究区内某一土地利用的变化情况，计算公式为：（1）式中：式中：K为土地单项利用动态度（%）；Ub为研究期末某一土地利用面积（km2）；Ua为研究期初某一土地利用面积（km2）；T为研究期2.3.2综合土地利用动态度反映整个研究区土地利用的整体变化情况，计算公式为：（2）式中：LC为土地综合利用动态度（%）；LUi为研究期第i类土地类型初始面积（km2）；∆LUi-j为研究期内第i类土地转化为j类土地面积的绝对值（km2）；T为研究期；i、j为土地利用类型。2.3.3土地利用转移矩阵土地利用转移矩阵[21]来源于系统转化和状态转化的定量描述，可以直接反映土地利用类型变化的转化量、结构特征和转移方向，其数学形式如下：（3）式中：Sij为研究期初i类土地利用类型至研究期末j类土地利用类型的面积（km2）；n为土地利用类型。转移矩阵中每一行的值之和代表研究初期土地利用类型的总面积，代表土地利用类型的转移方向和规模；每一列的值之和代表研究末期土地类型的总面积，代表该土地类型的所有转入类型及大小。2.3.4主成分分析法主成分分析法（PCA）是统计学中的一个重要方法[22]，是将多个影响因素通过降维处理找出主要影响因素的一种多元统计方法，其主要目的是删除冗余变量（密切相关的变量），建立尽可能少的新变量，使这些新变量之间不存在相关性，并且使这些新变量在反映课题的信息时尽可能保留原始信息。3南充市土地利用时空变化特征3.1南充市土地利用面积变化从中国科学院资源与环境科学数据中心发布的landsattm/ETM土地利用数据中，提取了南充市2000-2018年土地利用变化。从表3.1可以看出，从2000年至2018年五个时期的土地利用数据来看，耕地面积呈逐年减少趋势，从10742km2减少到10290km2，共减少452km2；林地呈现波动增长趋势，虽然2005年-2015年有所减少，但到2018年，共增长了205km2；草地面积变化不大，2000年-2015年保持不变，2018年增长32km2；水域面积波动不大，总体呈增长趋势；而建设用地继续增加，共增长204km2，是土地面积增长最大的土地利用类型，建设用地增加是耕地减少的主要原因之一；2000年-2015年未利用地保持不变，2018年有所减少，共减少3km2。总体来说，南充市土地利用类型以耕地和林地为主，草地、水域、建设用地和未利用地较少。研究期间，耕地和未利用地面积均呈减少趋势，其余土地利用面积均呈增加趋势。表3.1南充市2000—2018年五期土地利用面积分布Table3.1LanduseareadistributionofNanchongCityfrom2000to2018inPhaseFive年份耕地林地草地水域建设用地未利用地2000107421168211255846200510666120621125212562010106611203211255130620151059812032112551936201810290137324326928833.2南充市土地利用空间分布变化结合图3.1，同时对比2000-2018年五期土地利用类型数据，耕地占全市绝大部分面积；林地主要分布在南充市北面和西面，尤其是东北部，林地分布密集；草地比较稀疏，在西部和北部零星出现，呈林—草复合格局；建设用地沿江分布，南部最为密集；水域和未利用地变化不大。图3.12000-2018年五期土地利用类型图Figure3.1LandusetypemapofPhaseVfrom2000to20183.3南充市土地利用变化速度分析对2000-2005年、2005-2010年、2010-2015年和2015-2018年四个时期的土地利用动态程度进行分析（表3.2），变化最大的是建设用地、草地和林地，2015年前耕地继续减少，其中2010年-2015年减少数量最多。建设用地在四个时段都表现出较快的增长速率，2015年-2018年间动态度达到49.2%，说明建设用地面积增长速度较快。林地面积变化趋势较好，仅在2000-2010年动态度呈负值，2000-2018年，林地总体呈增长趋势。2000-2015年，草地面积没有变化，2015-2018年，草地面积增加32km2，动态度为15.1%。水域动态度变化幅度较小，变化速率较慢。对比4期土地利用动态度，可以看出2015-2018年土地利用变化速率最快。主要原因是南充市加快了经济发展速度，城市建设加快，建设项目增多导致土地利用方式不断变化。表3.2南充市各类土地利用动态度（%）Table3.2VarioustypesoflandusedynamicsinNanchongCity(%)土地类型2000-20052005-20102010-20152015-2018耕地-0.7-0.04-0.592.9林地3.25-0.24014.1草地00015.1水域-1.171.1905.49建设用地48.85.9548.549.2未利用地000-503.4南充市土地利用类型转化基于南充市土地利用数据，利用ArcGIS处理得到了2000-2005年、2005-2010年、2010-2015年以及2015年-2018年共四期土地利用转移矩阵，如表3.3-表3.6所示，以便更好分析南充市土地转移情况。经研究上述面积转移矩阵表，得出以下结论：耕地主要转移去向为建设用地2000年-2005年，耕地面积共转出76km2，其中，建设用地转出面积41km2，占转出总面积的54%；其次是林地，转出面积35km2，占转出总面积的46%。2005年至2010年，共转出耕地5km2，全部转为建设用地。2010年至2015年，转出耕地面积为林地、水域和建设用地。建设用地转出面积60km2，占总转出面积的95%，林地、水域转出面积较小。2015-2018年，耕地转出面积1537km2，林地所占面积最大，约占总转出面积的68%，其次为草地、建设用地和水域。总体来看，耕地主要转移为建设用地，这与南充市城市发展有关。林地面积减少2000年-2015年，林地面积转出不大，但主要转出为建设用地，十五年间共转出6km2。2015年-2018年，林地转出面积增多，共转出333km2，其中耕地所占面积最大，约占总出让面积的95%，其次是水域和建设用地。建设用地扩张2000年-2005年，建设用地主要由耕地转入，转入面积41km2。2005年-2010年，建设用地也主要由耕地转入，转入面积为5km2。2010年-2015年，除耕地外，由林地、水域转入，耕地转入面积最大。2015-2018年，转入面积最多，共转入179km2，其中耕地占比87%，其次为林地和水域。总的来说，2000年-2005年各类用地类型间转换不明显，耕地转出面积以林地和建设用地为主，转出耕地面积最大。建设用地流转面积最大，主要来自耕地和林地。2005年-2010年用地类型基本无变化，只有少量耕地转为建设用地。2010年-2015年耕地、林地、水域以转出为主，建设用地转入面积最大，为净转入面积。2015年为一个明显的时间分割点，前期各类土地类型间转换面积不大，2015年-2018年变化剧烈，各类土地类型均有转入转出现象，耕地转出面积最大，其次是林地。表3.32000-2005南充市土地利用转移矩阵Table3.32000-2005NanchongCityLandUseTransferMatrix地类2005年面积/km2耕地林地草地水域建设用地未利用地2000年面积/km2耕地106663500410林地011670010草地00211000水域03025200建设用地0100830未利用地000006表3.42005-2010年南充市土地利用转移矩阵Table3.4LandusetransfermatrixofNanchongCityfrom2005to2010地类2010年面积/km2耕地林地草地水域建设用地未利用地2005年面积/km2耕地1066100050林地012030300草地00211000水域00025200建设用地00001250未利用地000006表3.52010-2015年南充市土地利用转移矩阵Table3.52010-2015NanchongCityLandUseTransferMatrix地类2015年面积/km2耕地林地草地水域建设用地未利用地2010年面积/km2耕地10598201600林地012010020草地00211000水域00025410建设用地00001300未利用地000006表3.62015-2018年南充市土地利用转移矩阵Table3.62015-2018NanchongCityLandUseTransferMatrix地类2018年面积/km2耕地林地草地水域建设用地未利用地2015年面积/km2耕地906010462001351561林地8702911314141草地1711423120水域11616610971建设用地696181090未利用地4002004土地利用变化驱动力分析4.1影响土地利用变化的驱动因子2000-2018年南充市土地利用变化主要以耕地减少（452km2）和建设用地增加（204km2）为主，耕地数量变化最为剧烈。我国历来都十分重视耕地的保护工作，1996年以来，国家强调要努力实现耕地总量的动态平衡，努力遏制耕地数量和质量的下降。耕地保护的研究方向也从单纯的耕地数量不减少的研究转向数量不减少、质量不提高、与环境协调发展的研究，但对耕地减少驱动机制的研究大多停留在宏观层面，所以本文利用定量分析的方法来探究影响耕地减少的主要驱动机制。影响土地利用变化的因素很多，大致可以分为自然因素和社会经济因素。自然因素在短时间内不会发生大的变化，因此自然因素对土地利用变化的影响不会很大。短期内，社会经济因素会因各方面的发展而发生较大变化，从而不断推动土地利用方式的变化。经济发展、农业科技发展、工业发展、城市发展、人口变化等社会经济因素是影响土地利用变化的重要因素。本文依据主成分分析的要求和思路，结合南充市实际情况并结合相关文献[1、15、22]，从中选取10个主要的影响因子：X1：地区生产总值（亿元）、X2：第一产业值（亿元）、X3：第二产业值（亿元）、X4：社会固定资产投资（亿元）、X5：地区总人口（万人）、X6：城市化水平（%）、X7：粮食播种面积（千公顷）、X8：粮食总产量（万吨）、X9：化肥使用量（万吨）、X10：林牧渔业占农林牧渔业总产值的比例（%）。运用主成分分析法对南充市耕地数量变化的驱动因素进行了定量分析。对以上所列的 10个指标的原始数据进行整理后，用spss26.0对样本进行计算分析，KMO的值为0.795，大于0.5，说明所选指标适合进行主成分分析。得到了相关系数矩阵、特征值、主成分贡献率和累积贡献率（表4.1、表4.2）。表4.1耕地变化驱动力变量相关系数矩阵Table4.1Correlationmatrixofdrivingforcesvariableofcultivatedland’schangesX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X110.9940.9850.991-0.7810.9670.4930.6020.583-0.1X20.99410.9930.972-0.7790.9660.5080.6110.646-0.096X30.9850.99310.958-0.8290.9780.5190.6130.646-0.053X40.9910.9720.9581-0.7580.9490.4640.6010.489-0.101X50.7810.7790.8290.75810.9030.390.5860.4370.073X60.9670.9660.9780.949-0.90310.4370.6340.585-0.033X70.4930.5080.5190.464-0.390.43710.2190.327-0.012X80.6020.6110.6130.601-0.5860.6340.21910.2020.064X90.5830.6460.6460.489-0.4370.5850.3270.2021-0.053X10-0.1-0.096-0.053-0.101-0.073-0.033-0.0120.064-0.0531贡献率越大，主成分中包含的原始变量信息越大。特征根大于1.0，主成分累积贡献率大于85%作为主成分选取的标准。表4.2和表4.3的主成分分析结果表明，有两个特征值大于1.0，贡献率为87.39%，可以概括大多数指标。因此，提出了两个主成分（表4.2）。表4.2特征值和主成分贡献率Table4.2Eigenvaluesandprincipalcomponentcontributionrate主成分特征值贡献率（%）累计贡献率（%）16.6776.6986.69821.0710.787.39730.8555.54892.94540.693.89696.84150.4032.02898.86960.2930.93299.80170.0140.13699.93780.0040.03899.97590.0020.01899.993100.0010.006100表4.3主成分载荷矩阵Table4.3Loadingmatrixofprincipalcomponent第一主成分第二主成分X10.982-0.059X20.988-0.068X30.993-0.02X40.957-0.041X50.854-0.201X60.9840.043X70.539-0.104X80.6610.327X90.6320.221X10-0.0550.923根据主成分负荷的计算公式，计算各变量对各主成分的负荷，得到主成分矩阵。从主成分载荷矩阵（表4.3）可以看出，第一主成分与地区生产总值（X1）、第一产业值（X2）、第二产业值（X3）、社会固定资产投资（X4）、城市化水平（X6）和地区总人口（X5）六个因素有较大相关性。因此，可以将其归纳为社会经济综合发展水平，具体涵盖经济发展、人口发展、城市化、工业化等因素。第二主成分与粮食总产量（X8）、化肥使用量（X9）和林牧渔业占农林牧渔业总产值的比例（X10）三个因素有较大相关性，可以将其归纳为农业发展。根据主成分载荷，选取的10个因子可以归为3类，即：经济因素、人口因素和农业因素。4.2影响南充市土地利用变化的因素分析4.2.1经济因素主成分分析中的地区生产总值、社会固定资产投资、第二产业产值、城市化水平都是经济发展水平的重要指标，具有很大相关性，对耕地变化有很大影响。2000年到2018年南充市生产总值由176.78亿元增长到2006.03亿元，平均每年增长101.63亿元。固定资产投资额也从35.10亿元增长到2102.20亿元，增长幅度巨大。而同时第二产业产值也从45.72亿元增长到824.05亿元，城市化水平从15.56%变为48.13%。进入二十一世纪的十八年以来耕地减少452km2,由此可见，经济发展对耕地的变化有着重要影响意义。首先，南充市是成渝经济圈的中心城市之一。工业发展占用大量耕地，大量耕地被开发为工矿用地，造成大量耕地流失。其次，经济发展导致大量农村人口转变为城市人口，人们追求更高的生活水平，改善居家条件的要求，需要建设大量的住房和公共设施，这必然导致大量耕地被占用。4.2.2人口因素人口作为一种外界压力对耕地数量的变化起着重要的影响因素。南充市总人口从709.2万人增长到728.7万人，增长了21.5万人。其中城市人口从211.1万人增长到110.6万人，乡村人口不断减少，十八年共减少70万人。这主要体现在两方面，一方面城市人口增加，需要更多得建设用地和基础设施，这些建设用地和基础设施的建设必然会占用靠近城区的优质耕地，导致耕地数量的减少。尽管国家要求实现“占补平衡”，但实际上很难做到数量与质量的发展平衡。另一方面，南充市是劳务输出大市，每年大量青壮年农村劳动力到东南沿海务工，致使大量耕地无人打理，发生耕地撂荒，致使耕地数量在一定程度上减少。4.2.3农业因素南充市位于四川盆地东北部，嘉陵江中游，雨水充沛，国家重要的商品粮和农副产品生产基地，农业比较发达。农业新技术的推广、农作物新品种的推广与应用、农业配套生产条件的提高和机械化水平的提高，使得耕地的产出率不断提高、农业综合生产能力不断增强，更少的耕地上产出更多的粮食。另一方面为农业结构的调整，据统计林牧渔业占农林牧渔业总产值的比例由53.55%提升至62.13%，这说明农民为了追求更高的经济效益，自发地调整农业结构，大量耕地被改造成果园、经济林和水产养殖。为了满足城市居民对乡村生活的需求，乡村旅游蓬勃发展，相关旅游设施的建设也占用了部分耕地。随着农业科技的发展，农业生产中大量使用农药和化肥，对土壤和环境造成极大破坏，导致耕地质量持续下降。5结论与讨论5.1结论本文结合定量与定性研究方法分析了2000-2018年南充市土地利用方式的时空演变趋势，并利用主成分分析方法探索了引起南充市土地利用变化的驱动因素，得出如下主要结论。（1）南充市的土地利用类型主要为耕地、林土利用类型,在研究期间耕地、未利用土地面积均有所减少,而其余的土地利用面积均有所增长。（2）对比2000-2018年五期土地利用类型数据，耕地占全市绝大部分面积；林地主要分布在南充市北面和西面，尤其是东北部，林地分布密集；草地比较稀疏，在西部和北部零星出现，呈林—草复合格局；建设用地沿江分布，南部最为密集；水域和未利用地变化不大。（3）影响南充市土地利用变化的主要因素是经济社会的发展、人口的增加和迁移、农业科技的发展和农业结构的调整。5.2讨论（1）进入二十一世纪以来，每一年土地利用变化都十分剧烈，但由于中科院资源环境科学数据中心的土地利用数据只有2000年、2010年、2015年、2018年，所以本文只针对节点年份的土地利用变化进行探讨，没有具体分析每一年的土地利用变化。由于目前2020年统计年鉴并未出版，所以研究年份只截止到2018年，并没有分析2020年影响耕地变化的因素，文章时效性并不强。（2）土地利用变化的影响因素包括自然因素和社会经济因素。本文只考虑了社会经济因素的影响，而忽略了气候、土壤、地形、自然灾害等因素的影响。同时，国家和地区的土地政策也将对土地利用变化产生深远影响,有必要进一步探讨自然因素和政策因素对土地利用变化的影响。（3）针对本文的研究分析，可以发现南充市耕地减少剧烈，主要转化为建设用地。结合南充市经济发展现状和国家政策可以预测：未来十年耕地数量仍不断减少，但减缓速度会有所下降；政府会继续贯彻执行耕地占补平衡的政策，占用靠近城区的耕地扩张为建设用地，同时在郊区开垦适宜耕种的未利用土地，以实现耕地数量的占补平衡。参考文献：吴美琼,陈秀贵.基于主成分分析法的钦州市耕地面积变化及其驱动力分析[J].地理科学,2014,34(01):54-59.[2]杨梅,张广录,侯永平.区域土地利用变化驱动力研究进展与展望[J].地理与地理信息科学,2011,27(1):95-100.[3]赵莉莉,范勋承.基于GIS的县域尺度土地利用动态变化——以福建省建瓯市为例[J].科学技术创新,2021(07):4-7.[4]史培军,陈晋,潘耀忠.深圳市土地利用变化机制分析[J].地理学报,2000,55(1):151-160.[5]EricFL,TurnerBL,HelmutJG,etal.Thecausesofland-useandland-coverchange:Movingbeyondthemyths[J].GlobalEnvironmentalChange(PartA):Human&PoliceDimensions,2001,11(4):261-269.[6]GobinA,CamplingP,FeyenJ.Logisticmodellingtoderiveagriculturallandusedeterminants:AcasestudyfromsouthesternNigeria[J].Agriculture,cosystems&enir-onment