全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿源卷 第 员圆期摇 摇 圆园员源年 远月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
中国景观生态学发展历程与未来研究重点 陈利顶袁李秀珍袁傅伯杰袁等 渊猿员圆怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市景观格局演变的水环境效应研究综述 黄摇 硕袁郭青海 渊猿员源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
多功能景观研究进展 汤摇 茜袁丁圣彦 渊猿员缘员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
空间形态受限型城市紧凑发展研究要要要以厦门岛为例 黄摇 硕袁郭青海袁等 渊猿员缘愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
紫金山森林公园降温效应影响因素 闫伟姣袁孔繁花袁尹海伟袁等 渊猿员远怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市公园景观空间结构对其热环境效应的影响 冯悦怡袁胡潭高袁张力小 渊猿员苑怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 韵宰粤的低丘缓坡建设开发适宜性评价要要要以云南大理白族自治州为例
刘焱序袁彭摇 建袁韩忆楠袁等 渊猿员愿愿冤
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生态安全条件下土地利用格局优化要要要以皇甫川流域为例 喻摇 锋袁李晓兵袁王摇 宏 渊猿员怨愿冤噎噎噎噎噎噎噎
新疆玛纳斯河流域 圆园园园要圆园员园年土地利用 辕覆盖变化及影响因素 刘金巍袁靳甜甜袁刘国华袁等 渊猿圆员员冤噎噎噎
基于 郧陨杂和 砸杂的赣江上游流域土地利用动态趋势分析 鲁燕飞袁彭摇 芳袁万摇 韵袁等 渊猿圆圆源冤噎噎噎噎噎噎噎
员怨缘源要圆园员园年三江平原土地利用景观格局动态变化及驱动力 刘吉平袁赵丹丹袁田学智袁等 渊猿圆猿源冤噎噎噎噎
基于斑块评价的三峡库区腹地坡耕地优化调控方法与案例研究 王永艳袁李阳兵袁邵景安袁等 渊猿圆源缘冤噎噎噎噎
贵州省山地鄄坝地系统土地利用与景观格局时空演变 李阳兵袁姚原温袁谢摇 静袁等 渊猿圆缘苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎
中国西南地区土地覆盖情景的时空模拟 李摇 婧袁范泽孟袁岳天祥 渊猿圆远远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于移动窗口法的岷江干旱河谷景观格局梯度分析 张玲玲袁赵永华袁殷摇 莎袁等 渊猿圆苑远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于植被覆盖度的藏羚羊栖息地时空变化研究 赵海迪袁刘世梁袁董世魁袁等 渊猿圆愿缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
西南峡谷型喀斯特坡地土壤微生物量 悦尧晕尧孕 空间变异特征 范夫静袁黄国勤袁宋同清袁等 渊猿圆怨猿冤噎噎噎噎噎
峡谷型喀斯特不同生态系统的土壤微生物数量及生物量特征 谭秋锦袁宋同清袁彭晚霞袁等 渊猿猿园圆冤噎噎噎噎噎
长三角地区土地利用时空变化对生态系统服务价值的影响 刘桂林袁张落成袁张摇 倩 渊猿猿员员冤噎噎噎噎噎噎噎
基于视觉廊道的青藏铁路沿线旅游动态景观评价 张瑞英袁席建超袁姚予龙袁等 渊猿猿圆园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 砸杂与 郧陨杂的农村居民点空间变化特征与景观格局影响研究 任摇 平袁洪步庭袁刘摇 寅袁等 渊猿猿猿员冤噎噎噎
生态系统保护现状及保护等级评估要要要以江西省为例 樊乃卿袁张育新袁吕一河袁等 渊猿猿源员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
崇明东滩盐沼植被变化对滩涂湿地促淤消浪功能的影响 任璘婧袁李秀珍袁杨世伦袁等 渊猿猿缘园冤噎噎噎噎噎噎噎
基于气候尧地貌尧生态系统的景观分类体系要要要以新疆地区为例 师庆东袁王摇 智袁贺龙梅袁等 渊猿猿缘怨冤噎噎噎噎
黄土丘陵沟壑区景观格局演变特征要要要以陕西省延安市为例 钟莉娜袁赵文武袁吕一河袁等 渊猿猿远愿冤噎噎噎噎噎
不同干扰背景下农业景观异质性要要要以巩义市为例 张晓阳袁梁国付袁丁圣彦 渊猿猿苑愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
山西高原草地景观的数量分类与排序 张先平袁李志琴袁王孟本袁等 渊猿猿愿远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
山区夏季地表温度的影响因素要要要以泰山为例 孙常峰袁孔繁花袁尹海伟袁等 渊猿猿怨远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
典型岩溶洼地土壤水分的空间分布及影响因素 张继光袁苏以荣袁陈洪松袁等 渊猿源园缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于移动窗口法的豫西山地丘陵地区景观异质性分析 李栋科袁丁圣彦袁梁国付袁等 渊猿源员源冤噎噎噎噎噎噎噎噎
桂西北喀斯特区域植被变化趋势及其对气候和地形的响应 童晓伟袁王克林袁岳跃民袁等 渊猿源圆缘冤噎噎噎噎噎噎
喀斯特与非喀斯特区域植被覆盖变化景观分析要要要以广西壮族自治区河池市为例
汪明冲袁王兮之袁梁钊雄袁等 渊猿源猿缘冤
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不同干扰背景下景观指数与物种多样性的多尺度效应要要要以巩义市为例
董翠芳袁梁国付袁丁圣彦袁等 渊猿源源源冤
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石栎鄄青冈常绿阔叶林土壤有机碳和全氮空间变异特征 杨摇 丹袁项文化袁方摇 晰袁等 渊猿源缘圆冤噎噎噎噎噎噎噎
湘中丘陵区南酸枣阔叶林群落特征及群落更新 易摇 好袁邓湘雯袁项文化袁等 渊猿源远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 砸月云晕的桂西北喀斯特区植被碳密度空间分布影响因素分析 张明阳袁王克林袁邓振华袁等 渊猿源苑圆冤噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿缘圆鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢猿远鄢圆园员源鄄园远
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 空间发展受限城市的厦门要要要在我国城市化进程中袁中小城市在城镇体系建设中处于中间环节袁起到了联系大城市
和小城镇的作用遥 但是袁每个城市由于发展历史尧社会经济结构尧自然地理形态等因素的不同袁都有其发展的特性袁
这些问题都必须要因地制宜地去把握遥 例如袁厦门岛相对隔离袁没有多余的发展空间袁该城市以居住功能为主袁城市
功能较为单一袁公共服务功能和商业服务功能比例较小遥 研究这样紧凑型的城市发展必须要考虑该城市结构转换
的承受力袁周边社会经济环境以及居民的生活习惯等遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 34 卷第 12 期
2014年 6月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.12
Jun.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自科基金资助项目(71163022);江西省“赣鄱英才 555工程冶项目
收稿日期:2013鄄06鄄10; 摇 摇 修订日期:2013鄄10鄄09
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: cmqjxau@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201306101589
鲁燕飞,彭芳,万韵,曾凡兴,陈美球,罗志军,黄宏胜.基于 GIS和 RS的赣江上游流域土地利用动态趋势分析.生态学报,2014,34(12):3224鄄3233.
Lu Y F, Peng F, Wan Y, Zeng F X, Chen M Q.Dynamic trend analysis of land use change in the ganjiang upstream watershed by using RS and GIS
techniques.Acta Ecologica Sinica,2014,34(12):3224鄄3233.
基于 GIS和 RS的赣江上游流域
土地利用动态趋势分析
鲁燕飞1,2,3,彭摇 芳2,万摇 韵2,曾凡兴2,陈美球3,*,罗志军3, 黄宏胜3
(1. 江西农业大学园林与艺术学院, 南昌摇 330045;2. 江西农业大学计算机与信息工程学院, 南昌摇 330045;
3. 江西农业大学鄱阳湖流域农业生态重点实验室, 南昌摇 330045)
摘要:利用赣江上游流域 1990、1995、2000、2005和 2010年 5期的 TM影像以及 2010年的 SPOT影像资料,通过目视解译方法及
GIS软件的空间叠加分析功能,获取了研究区土地利用覆被变化数据。 在此基础上,结合 1990—2010年赣江上游流域的统计资
料利用灰色关联分析和主成分分析法进行分析,找出引起土地利用变化的主导因素。 结果表明:研究区 20年来林地和建设用
地总量增加,耕地、草地、水域和未利用地总量减少。 相同时期不同类型的土地利用变化的驱动因子不相同,不同时期同一类型
土地利用变化的驱动因子也不相同。 再利用 GM(1,1)灰色预测模型预测了 2015—2030 年间研究区驱动因素和土地利用情
况,研究表明主导因素对土地利用变化的影响与 1990—2010年间变化趋势一致。
关键词:RS;GIS;土地利用变化;主成份分析;GM(1,1)模型
Dynamic trend analysis of land use change in the ganjiang upstream watershed by
using RS and GIS techniques
LU Yanfei1, 2, 3, PENG Fang2, WAN Yun2, ZENG Fanxing, CHEN Meiqiu3,*,LUO Zhijun3, HUANG Hongsheng3
1 College of Landscape and Art, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China
2 College of Information and Engineering, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China
3 Jiangxi Provincial Key Lab. for Agricultural Ecology of Poyang Lake Watershed, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China
Abstract: Land use change has become a hot issue on the global climate change research, which includes two aspects: one
is the study of land use change process, and the second is the driving factors of land use change. Ganjiang is the greatest
river of the Poyang Lake watershed, of which the watershed area accounted for 51.5% of Poyang Lake basin. Ganjiang plays
a vital role in the development of social economy of Jiangxi Province. As an important area for water conservation, ecological
protection and restoration of Jiangxi Province, the ecological and environmental conditions of Ganjiang upstream are the
foundation that the Ganjiang watershed ecosystem depends on existence and development. It is also the premise for ensuring
the ecosystem health of the whole Poyang Lake watershed. This study used the TM images of Ganjiang upstream watershed of
the year 1990, 1995, 2000, 2005 and 2010 as well as the SPOT image data of 2010, by visual interpretation method and
GIS software space, obtaining the land use cover change data of the study area. On this basis, the authors used the methods
of grey relational analysis and principal component analysis to analyze the statistics of the Ganjiang upstream watershed
between 1990 and 2010, and found the drivers of land use change. Then GM (1, 1) gray prediction model was used to
predicate the driving factors and land use change of the study area between 2015 to 2030. The results are as follows. First,
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from the point of view of single land use dynamic degree, the land use degree of Ganjiang upstream watershed was on the
rise from 1990 to 2010. Of the six kinds land鄄use types, from 1990 to 1995, construction land has the highest single land
use dynamic degree, followed by water, woodland has the minimum value. From 1995 to 2000, unused land has the highest
single land use dynamic degree, followed by water, woodland has the minimum value. From 2000 to 2010, construction
land has the highest single land use dynamic degree, followed by grassland, woodland has the minimum value. From the
point of view of comprehensive land use dynamic degree, the comprehensive land use degree of Ganjiang upstream
watershed showed a trend to increase in 1990—2010. The extent of land use change of various land鄄use types has the largest
value (10.89译) between 2000 and 2010. Over the 20 years from 1990 to 2010, the area of agricultural land, grassland,
water area and unused land decreased, whereas the area of construction land and forest land increased. Second, the grey
relational grade of population, GDP, fixed assets investment, urbanization level, the proportion of secondary industry and
tertiary industry proportion is greater than 0.5. This indicates that the six factors are the driving factors of land use change
influencing the 16 counties and cities in the Ganjiang upstream watershed. These six factors have different impacts on the
various land use change.
Third, the driving factors of land use change are different for various land types during the same period and for the
same land type in different periods. Finally, over the next 20 years, Ganjiang upstream watershed would have a steady
growth in population and urbanization level, thus making the corresponding construction land area constantly increasing,
whereas the arable land area continuously decreasing. Construction land area and GDP have synthetic growth trends. The
forest area gradually would increase, whereas water and unused land area would slowly decrease.
Key Words: RS; GIS; land use change; principle components analysis; the GM(1,1) model
摇 摇 全球气候变暖是当今人类面临的严峻挑战,而
大气中 CO2浓度升高是造成气候变暖的主要原因。
土地利用变化是仅次于化石燃料的第二大人为碳排
放源,土地利用变化作为人类活动与自然交叉最为
密切的问题[1鄄2],得到了国内外广泛的关注[3鄄6],目前
已经成为全球变化研究的核心主题之一[ 1鄄2, 7鄄8]。 土
地利用变化已成为全球气候变化研究的热点问题,
土地利用变化研究包括两方面:一是研究土地利用
变化过程, 二是研究土地利用变化的驱动因素。 赣
江是鄱阳湖流域第一条大河,其流域面积占鄱阳湖
流域的 51.5%,在江西省社会经济的发展中占有极
其重要的地位。 赣江上游流域作为江西省重要的水
源涵养区、生态环境保护与恢复的核心区,其生态环
境状况是整个赣江流域生态系统赖以存续的基础,
也是确保整个鄱阳湖流域生态系统健康的前提条
件。 随着鄱阳湖生态经济区建设上升为国家战略,
要实现“全国生态文明与经济社会发展协调统一、人
与自然和谐相处的生态经济示范区和中国低碳经济
发展先行区冶的战略目标,维持赣江上游流域土地可
持续利用更显重要。 研究该区域土地利用变化过程
是研究其驱动力的基础[9], 分析土地利用变化的时
空过程,找到影响其变化的驱动因素,对土地可持续
性利用有着重大的意义。 本文旨在通过定量探讨该
地区土地利用变化情况及其驱动因素,为赣江上游
流域土地可持续利用管理提供科学依据。
1摇 研究范围与概况
为便于社会经济的资料的获取、分析及成果的
应用,本文确定的研究区域范围(图 1),包括章贡
区、赣县、南康市、信丰县、大余县、上犹县、崇义县、
安远县、龙南县、全南县、宁都县、于都县、兴国县、瑞
金市、会昌县、石城县等 16个县(市、区)。
赣江上游流域在江西省南部,位于 113毅 54忆—
116毅38忆 E,24毅29忆—27毅09忆 N 之间,处于中国东南沿
海地区向中部内地延伸的过渡地带,也是内地通向
东南沿海的重要通道之一。 赣江上游流域研究区域
面积 35699 km2,流域总面积 27095 km2,河流总长度
312 km。 该区地形复杂多,地貌以丘陵、山地为主,
地势四周高,中间低。 区内属亚热带气候,热量丰
富,雨量充沛,年平均气温 18.9 益,年平均降水量
1573 mm,生物资源和矿产资源丰富,该区是全国重
点有色金属基地之一。
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图 1摇 研究区域范围和地理位置示意图
Fig.1摇 The sketch map of location in the study area
2摇 数据来源与研究方法
2.1摇 数据来源
数据由空间数据和社会经济统计数据组成。 空
间数据来源于研究区 1990、1995、2000、2005 和 2010
年 5期的 Landsat TM 遥感图像。 利用 ENVI 软件进
行解译,土地利用分类采用中国科学院资源环境数
据库中的全国 1颐10 万土地利用分类系统。 根据研究
区土地利用类型的数量和分布特征,将原土地利用
数据类型进行合并,得到 6 个土地利用类型,分别
是:耕地、林地(园地)、草地、水域、建设用地(城镇
用地、农居点用地、独立工矿用地、交通用地、水利设
施用地等)和未利用地。 社会经济统计数据主要包
括历史统计数据,数据来源于 1991—2011 年江西省
统计年鉴。
2.2摇 遥感数据处理方法
基于遥感技术,在赣江上游流域根据卫星观测
的视场范围,绘制土地利用覆盖变化图。 本文研究
中采用的是 Landsat TM30 米分辨率的遥感影像,根
据在中国遥感卫星地面站存档数据目录服务系统的
查询,以及对赣江上游流域地理位置的确认。 用
Erdas和 Arcgis软件对地形图进行校正,用校正好的
地形图对五期的遥感影像进行镶嵌处理。 在 Arcgis
软件平台上,通过目视解译对影像图进行矢量化处
理,然后进行数据转换、Coverage 生成、差错、邻斑同
码融合等,生成 5期土地利用现状图。
2.3摇 土地利用变化分析方法
引进土地利用动态度( R单)和综合土地利用动
态度( LC )来描述赣江上游流域土地利用的变化情
况[12鄄13],其表达式分别为:
R单 =
Ub - Ua
Ua
伊 1
T
伊 100% (1)
式中, Ua和 Ub为研究期初和期末某一土地利用类型
的数量, T为研究期时段长度。
LC =
移
n
i = 1
吟LUi -j
2移
n
i = 1
LU
é
ë
ê
ê
êê
ù
û
ú
ú
úúi
伊 1
T
伊 100% (2)
式中, LUi 为监测起始时间第 i 类土地利用类型面
积; 吟LUi -j 为监测时段内第 i 类土地利用类型转为
非 i类土地利用类型面积的绝对值; T为监测时段长
度。 当 T的时段设定为年时, LC的值就是该研究区
土地利用年变化率。 土地利用动态度定量地描述了
土地利用的变化速度,对预测未来土地利用变化趋
势有积极的作用。
2.4摇 土地利用变化驱动力分析方法
影响土地利用的驱动因素主要包括社会经济驱
动力、自然驱动力和土地利用政策驱动力等多种因
素,其中自然驱动力包括环境变化、气候、自然灾害
和地形、坡度等驱动因子,社会经济驱动力包括人口
增长、经济增长、社会行为、土地利用者主体行为等
驱动因子[14鄄18]。 土地的自然特性和环境条件决定了
其适宜的利用方式,利用方式适宜与否影响着土地
利用的可持续性。 在土地利用的社会驱动力中,人
口、经济发展、城镇化等因素是影响土地利用变化的
主要因素。 人口是人类社会经济因素中最主要的因
素,也是最具活力的土地利用覆被变化的驱动力之
一。 人口密度和土地利用变化速率成正相关关系,
人口增加速度越快,土地利用变化也越快[19鄄20]。 社
会经济的发展是土地利用及其结构演变的最根本动
力[21鄄22]。 经济发展对土地变化的驱动力表现在两个
方面:一是第二三产业的发展增加了用地的需求;而
是市场导向下的农业资源配置引起农业结构调整不
断深化。 工业化和城镇化不仅通过人口集中、产业
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集中、地域扩散占用土地,使土地非农化,而且通过
生活方式和价值观念的扩散,改变原来的土地利用
结构[23鄄24]。
2.4.1摇 灰色关联分析
以县为单位,以 X1 总人口(万人)、 X2GDP(万
元)、 X3 固定资产投资额(万元)、 X4 城镇化水平
(%)、 X5 第二产业比重(%)、 X6 第三产业比重(%)
六个指标作为自变量,以 6 类土地利用变化为因变
量,分别对 1990—2010 年、 1990—1995 年、 1995—
2000年、2000—2005年和 2005—2010年 4个时段进
行灰色关联分析[25鄄26],确定不同时段各个自变量与
区域土地利用变化的灰色关联度。
2.4.2摇 驱动因子分析
在灰色关联分析的基础上,利用主成份分析法
分别对 1990—2010 年、 1990—1995 年、1995—2000
年、2000—2005年和 2005—2010年 5 个时段土地利
用变化的驱动因子进行分析,找出不同时段土地利
用变化的主要驱动因子。
2.5摇 GM(1,1)预测模型
采用 GM(1,1)灰色模型[25,27鄄29]预测未来 20a土
地利用变化及其主要驱动因子,探索其土地利用规
律,明确土地利用与社会经济发展之间的关系,研究
赣江上游流域今后土地利用的方向。
3摇 结果与分析
3.1摇 土地利用变化分析
从赣江上游流域土地利用总体情况来看,整个
地区林地所占面积最大,是该区的主要土地利用类
型;其次是耕地、草地;三者在 1990 年、1995 年、2000
年、2005年和 2010年均占到 95%以上。 未利用地所
占比例最小。
从图 2可以看出,1990—2010年间,赣江上游流
域林地的增加量最大(16. 04 伊104 hm2),草地的减
少量最大(12.33伊104 hm2),未利用地的变化最小,仅
减少 65.54 hm2。 除了林地和建设用地有所增加外,
耕地、草地、水域和未利用土地均有所减少。 土地面
积变化幅度最大的是林地 ( 0. 0494 ) 、 草地
(-0.0345),未利用地变化最小(-0. 00026),耕地虽
然减少量较大,但因其本身所占面积较大,减少幅度
仅高于草地。
图 2摇 赣江上游流域 1990—2010年土地利用类型面积变化量及变化幅度
Fig.2摇 The land use area change and change amplitude of Ganjiang upstream watershed from 1990 to 2010
A:耕地; B:林地; C:草地; D: 水域; E: 建设用地; F:未利用地
摇 摇 根据单一土地利用动态度计算结果可知:赣江
上游流域 1990—1995 年、 1995—2000 年、 2000—
2005年和 2005—2010年相比较,土地利用变化的速
度有所升高(图 3) 。 1990—1995 年间,在 6 类土地
利用类型中,建设用地的动态度最高,水域次之,林
地最小; 1995—2000年间,未利用地动态度最大、水
域次之,林地最小。 2000—2010年间,建设用地动态
度最大,草地次之,林地最小。
从综合土地利用动态度来看,赣江上游流域综
合土地利用程度在 1990—2010 年间均呈增大趋势
(图 4),其中 2000—2005 年间各类土地利用变化幅
度最大(10.89译)。
7223摇 12期 摇 摇 摇 鲁燕飞摇 等:基于 GIS和 RS的赣江上游流域土地利用动态趋势分析 摇
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图 3摇 赣江上游流域 1990—2010年土地利用动态度
Fig.3 摇 The land use dynamic degree of Ganjiang upstream
watershed from 1990 to 2010
A:耕地; B:林地; C:草地; D:水域; E:建设用地; F:未利用地
3.2摇 驱动力分析
3.2.1摇 灰色关联分析
摇 摇 (1) 1990—2010年影响因素的灰色关联分析
结合赣江上游流域土地利用变化驱动力的实际
情况以及所收集到的资料状况, 构建 1990—2010年
图 4摇 各期综合土地利用动态度
Fig.4摇 The integrated land use dynamic degree
土地利用变化及其驱动因素变化指标体系,相关数
据见表 1。 表 1 中的 Y1、Y2、Y3、Y4、Y5和 Y6分别代表
耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地 1990—
2010年间的面积(hm2)变化值。
表 1摇 赣江上游流域 16个县区 1990—2010年社会经济因素变化与土地利用变化
Table 1摇 The variation of socio鄄economic factors and land use changes in 16 counties of Ganjiang upstream watershed from 1990 to 2010
X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6
章贡区 28 1580979 98267 17.99 10.23 41.28 -4575.9 2308.52 -2759.94 -960.41 6324.05 0.686
赣县 15.51 706516 521317 8.5 41.9 12.04 -5339.3 17935.83 -13224.6 -1589.47 3746.95 4.5356
南康 10.42 800830 438545 5.32 19.99 24.94 -9164.3 17694.22 -13716.6 408.55 5064.47 -7.805
信丰 15.97 692337 431271 10.85 25.06 16.48 -17895 11478.6 -1067.4 -245.19 6553.88 -8.0444
大余 5.24 522666 451866 4.18 27.52 24.21 -7667.24 5139.7 118.3 883.47 1733.79 11.3327
上犹 4.83 253301 165979 3.09 14.87 24.29 -1363.7 15068.92 -16947.3 1650.4 1988.18 1.707
崇义 2.23 367894 79185 3.57 39.69 16.67 -9199.51 13385.9 -10303.5 1979.62 1864.87 12.2262
安远 7.96 261225 115379 9.79 12.11 29.25 6299.83-12575.4 4649.57 440.57 940.2 4.5257
龙南 5 423093 487317 5.8 30.11 17.89 3941.32-4322.09 -1424.33 -18.7 1956.76 -1.6581
全南 1.66 213510 99881 4.02 28 31.27 -423.7 -1015.32 1485.87 60 -65.53 13.2805
宁都 14.52 713206 185470 0.35 26.86 19.73 -243.1 6081.73 -8802.27 -1220.1 3051.8 19.73
于都 28.36 724438 526693 13.09 28.86 18.99 -1096.36 24286.95 -20788.2 -2059.28 4021.8 2.2103
兴国 15.85 742666 344056 9.4 24.17 12.65 2026.25 6246.1 -13262 107.19 2180.08 -49.5528
瑞金 13.51 614149 168460 13.02 18.74 29.94 -14823.3 17440.2 -4109.22 -273.8 691.52 -93.2044
会昌 11.3 410257 120670 3 27.51 22.77 -7513.6 5400 -786.83 842.67 2656.27 17.7786
石城 5.57 203444 68111 6 14.6 20.01 -9024.51 24259 -15067 -517.75 623.8 4.1588
摇 摇 X1: 总人口 / To otal population, X2: GDP,X3: 固定资产投资 / Investment in fixed assets, X4: 城镇化水平 / Urbanization level, X5: 第二产业比
重 / The proportion of second industry, X6: 第三产业比重 / The second industry proportion,Y1: 耕地 / Farmland, Y2: 林地 / Woodland,Y3: 草地 /
Grassland, Y4: 水域 / Water,Y5: 建设用地 / Construction land, Y6: 未利用地 / Unused land
摇 摇 将表 1 中的数据综合进行灰色关联分析,得到
各类土地利用类型与影响因子的灰色关联度见表 2
(取分辨系数为 0.5)。
从分析结果可以看出 6 个因子的灰色综合关联
度均大于 0.5,说明这 6个因子是影响赣江上游流域
16个县市土地利用变化的主要驱动因子。 这 6 个因
8223 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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子对不同的土地利用变化影响是不同的。 对耕地的
影响从大到小依次是:X1 >X6 > X2 > X4 >X5 >X3;对林
地的影响从大到小依次是: X2 >X3 >X1 >X4 > X5 >X6;
对草地的影响从大到小依次是:X5>X1> X2>X4>X6>
X3;对水域的影响从大到小依次是:X5 >X6 > X3 >X4 >
X2>X1;对建设用地的影响从大到小依次是:X2>X1>
X3>X4>X5>X6;对未利用地的影响从大到小依次是:
X6>X5> X2>X1>X4>X3。
表 2摇 土地利用变化与驱动因子变化的灰色关联度(1990—2010年)
Table 2摇 Grey correlative degrees of land use changes and driving factors changes from 1990 to 2010
土地利用类型 land use type X1 X2 X3 X4 X5 X6
耕地 Arable land(Y1) 0.63 0.61 0.57 0.60 0.59 0.62
林地 Woodland(Y2) 0.62 0.65 0.63 0.58 0.56 0.55
草地 Grassland(Y3) 0.64 0.63 0.59 0.61 0.67 0.60
水域 Water(Y4) 0.52 0.54 0.61 0.56 0.68 0.67
建设用地 Construction land(Y5) 0.77 0.83 0.73 0.69 0.62 0.58
未利用地 Unused land(Y5) 0.62 0.63 0.56 0.60 0.67 0.72
摇 摇 (2) 不同时段影响因素的灰色关联分析
同理分别对 1990—1995 年、 1995—2000 年、
2000—2005 年和 2005—2010 年 4 个时段土地利用
变化进行灰色关联分析,结果见表 3。
表 3摇 土地利用变化与驱动因子变化的灰色关联度
Table 3摇 Grey correlative degrees of land use changes and driving factors changes
土地利用类型
Land use type
年段
Period
X1 X2 X3 X4 X5 X6
耕地 1990—1995 0.62 0.64 0.53 0.55 0.60 0.56
Arable land 1995—2000 0.79 0.79 0.73 0.66 0.53 0.75
2000—2005 0.57 0.61 0.60 0.50 0.51 0.51
2005—2010 0.99 0.97 0.92 0.90 0.98 0.55
林地 1990—1995 0.65 0.57 0.57 0.63 0.63 0.61
Woodland 1995—2000 0.74 0.80 0.81 0.78 0.52 0.79
2000—2005 0.59 0.68 0.68 0.55 0.56 0.52
2005—2010 0.96 0.98 0.91 0.92 0.91 0.58
草地 1990—1995 0.59 0.61 0.57 0.60 0.56 0.60
Grassland 1995—2000 0.73 0.71 0.70 0.69 0.53 0.77
2000—2005 0.65 0.60 0.55 0.51 0.53 0.54
2005—2010 0.88 0.94 0.94 0.86 0.96 0.57
水域 1990—1995 0.56 0.62 0.60 0.59 0.67 0.59
Water 1995—2000 0.80 0.87 0.81 0.82 0.52 0.88
2000—2005 0.56 0.56 0.54 0.55 0.52 0.55
2005—2010 0.99 0.97 0.83 0.88 0.95 0.58
建设用地 1990—1995 0.63 0.57 0.57 0.58 0.59 0.59
Construction land 1995—2000 0.68 0.67 0.71 0.61 0.52 0.61
2000—2005 0.61 0.75 0.70 0.53 0.62 0.57
2005—2010 0.97 0.99 0.95 0.97 0.93 0.55
未利用地 1990—1995 0.86 0.81 0.84 0.80 0.92 0.84
Unused land 1995—2000 0.88 0.85 0.83 0.82 0.49 0.87
2000—2005 0.61 0.59 0.59 0.62 0.62 0.67
2005—2010 0.72 0.76 0.69 0.69 0.70 0.33
摇 摇 结果表明:不同时期影响土地利用变化的主导 因素不同;同一时期,不同土地利用变化的主导因素
9223摇 12期 摇 摇 摇 鲁燕飞摇 等:基于 GIS和 RS的赣江上游流域土地利用动态趋势分析 摇
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也不相同。
3.2.2摇 驱动因子分析
根据表 2和表 3 得到的结果对 1990—2010 年、
1990—1995 年、 1995—2000 年、 2000—2005 年和
2005—2010年 5个时段的 6类土地利用变化进行主
成份分析,分析不同时段不同土地利用变化的主要
驱动因素,结果见表 4。
表 4摇 土地利用变化因子贡献率
Table 4摇 Contribution rate of land use change factor
土地利用类型
Land use type
主成分 Principal component
1
因子
Component
特征值
Eigenvalue
百分率
Centage / %
2
因子
Component
特征值
Eigenvalue
百分率
Centage / %
3
因子
Component
特征值
Eigenvalue
百分率
Centage / %
耕地 1990—2010 X1 2.73 45.502 X6 2.17 36.167 X2 0.431 7.185
Arable land 1990—1995 X2 2.285 38.086 X1 1.678 27.974 X5 1.105 18.420
1995—2000 X1 2.622 43.704 X2 1.473 24.546 X6 0.995 16.591
2000—2005 X2 3.345 55.749 X3 1.338 22.306 X1 0.867 14.453
2005—2010 X1 2.423 40.384 X5 1.746 29.103 X2 0.959 15.975
林地 1990—2010 X2 2.73 45.502 X3 2.17 36.167 X1 0.431 7.185
Woodland 1990—1995 X1 2.285 38.086 X4 1.678 27.974 X5 1.105 18.420
1995—2000 X3 2.622 43.704 X2 1.473 24.546 X6 0.995 16.591
2000—2005 X2 3.345 55.749 X3 1.338 22.306 X1 0.867 14.453
2005—2010 X2 2.423 40.384 X1 1.746 29.103 X4 0.959 15.975
草地 1990—2010 X5 2.73 45.502 X1 2.17 36.167 X2 0.431 7.185
Grassland 1990—1995 X2 2.285 38.086 X4 1.678 27.974 X6 1.105 18.420
1995—2000 X6 2.622 43.704 X1 1.473 24.546 X2 0.995 16.591
2000—2005 X1 3.345 55.749 X2 1.338 22.306 X3 0.867 14.453
2005—2010 X5 2.423 40.384 X2 1.746 29.103 X4 0.959 15.975
水域 1990—2010 X5 2.73 45.502 X6 2.17 36.167 X3 0.431 7.185
Water 1990—1995 X5 2.285 38.086 X2 1.678 27.974 X3 1.105 18.420
1995—2000 X6 2.622 43.704 X2 1.473 24.546 X4 0.995 16.591
2000—2005 X1 3.345 55.749 X2 1.338 22.306 X4 0.867 14.453
2005—2010 X1 2.423 40.384 X2 1.746 29.103 X5 0.959 15.975
建设用地 1990—2010 X2 2.73 45.502 X1 2.17 36.167 X3 0.431 7.185
Construction 1990—1995 X1 2.285 38.086 X5 1.678 27.974 X6 1.105 18.420
land 1995—2000 X3 2.622 43.704 X1 1.473 24.546 X2 0.995 16.591
2000—2005 X2 3.345 55.749 X3 1.338 22.306 X5 0.867 14.453
2005—2010 X2 2.423 40.384 X1 1.746 29.103 X4 0.959 15.975
未利用地 1990—2010 X5 2.73 45.502 X6 2.17 36.167 X2 0.431 7.185
Unused land 1990—1995 X5 2.285 38.086 X1 1.678 27.974 X3 1.105 18.420
1995—2000 X1 2.622 43.704 X6 1.473 24.546 X2 0.995 16.591
2000—2005 X6 3.345 55.749 X3 1.338 22.306 X5 0.867 14.453
2005—2010 X2 2.423 40.384 X1 1.746 29.103 X5 0.959 15.975
摇 摇 从表 4中可以看出相同时期不同类型的土地利
用变化的驱动因子不相同,并且在不同时期同一类
型土地利用变化的驱动因子也不相同。
3.3摇 赣江上游流域土地利用变化趋势分析
3.3.1摇 土地利用变化主要驱动因子趋势分析
采用 GM(1,1)灰色模型来预测赣江上游流域人
口规模, 得到预测模型如下:
x(1)( t + 1) = 10215郾 23435e0郾 066286666t - 9547郾 324349
经检验该模型残差相对误差的平均绝对值为
0郾 118%,方差比 C= 0郾 018236<0郾 35,小误差概率 P=
1,故模型精度较好。
同理得到各驱动因子的预测模型如下:
0323 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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(1)GDP
x(1)( t + 1) = 89郾 77e0郾 705573428t - 10郾 05
(2)城镇化水平
x(1)( t + 1) = 180郾 23e0郾 08846538t - 165郾 6
经检验,预测模型精度均较好,得到赣江上游流
域土地利用变化主要驱动因子的变化趋势(图 5)。
图 5摇 赣江上游流域土地利用变化主要驱动因子趋势
Fig.5摇 The trend of main driving factors of land use changes
3.3.2摇 各类土地利用预测
根据 GM(1,1)模型预测各类土地利用面积,其
各类土地利用类型 GM(1,1)预测模型如下:
(1)耕地
x(1)( t + 1) = - 13234703.63e -0.0050363372t +
13877865.85
(2)林地
x(1)( t + 1) = 111944132.48e0.023276842t - 10929656
(3)草地
x(1)( t + 1) = - 868400.09e -0.30517491t + 1084971.87
(4)水域
x(1)( t + 1) = - 25081414.49e -0.001290612t + 25114164.85
(5)建设用地
x(1)( t + 1) = 73604.91e0.321824022t - 43142.87
(6)未利用地
x(1)( t + 1) = - 1825.77e -0.145503071t + 2061.67
研究区土地利用变化过程未来 20a 预测值如图
6所示。
从图 5和图 6可以看出,未来 20 年赣江上游流
域总人口和城镇化水平呈现稳步增长,从而使得相
应的建设用地面积不断地增长,而耕地面积则不断
地减少。 建设用地面积与 GDP 呈现同向增长的趋
势。 林地面积逐步增加,水域和未利用地面积缓慢
减少。
图 6摇 赣江上游流域未来 20a土地利用结构情况趋势
Fig.6 摇 The trend of land use structure of next 20 years in
Ganjiang upstream watershed
4摇 结论与讨论
(1)通过对赣江上游流域土地利用变化分析可
以发现,林地和耕地是该区主要土地利用类型,这与
其林业主产区的定位相符合。 赣江上游流域土地利
用处于发展阶段,总体土地利用程度处于粗放利用
型与集约利用型之间。
1990—2010年间,赣江上游流域林地的增加量
最大,草地的减少最多,建设用地面积有所增加,未
利用地面积变化最小。 面积变化率最大的是建设用
地,其次是草地,林地最小。 这主要和其面积基数相
关,也与该区的实际经济发展情况相一致,赣江上游
流域作为林业主产区,经济发展速度较快,建设用地
快速增长便是明证。
(2)土地利用变化既受自然因素的影响,又受社
会、经济和历史等人文因素的制约,具有很强的综合
性和地域性。 不同时期,导致不同土地利用类型变
化的主导因素是不同的。 即便是在同一时期,不同
的土地利用类型变化的主导因素也是不相同的。 以
变化率最大的建设用地为例,在 1990—2010 年间,
引起其变化的主导因素是第二产业比重、第三产业
比重和固定资产投资额,而 2000—2005 年和 2005—
2010年间,建设用地快速增长的驱动因素却是 GDP
的快速增加、总人口的不断增加和固定资产投资额
的不断增加。 通过分析得知,各种驱动力中主要以
人口数量的增加对土地压力加大为主,从而导致赣
江上游流域土地利用发生变化,说明赣江上游流域
土地利用结构变化主要是人类活动干扰的结果。
(3)通过对赣江上游流域土地利用变化主要驱
1323摇 12期 摇 摇 摇 鲁燕飞摇 等:基于 GIS和 RS的赣江上游流域土地利用动态趋势分析 摇
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动因子趋势和土地利用预测分析发现,随着经济的
快速增长,建设用地面积不断增加。 GDP 的增长速
率远远高于建设用地扩张的速度。 单位建设用地的
GDP 由 2010 年的 144.21 万元 / hm2增加到了 2030
年的 4823.28 万元 / hm2,充分说明建设用地的集约
利用程度明显增强,土地单位面积产出大幅度提升。
总人口的增速低于建设用地面积的增长速度,
表明人口与建设用地之间有较强的相关性。 其原因
是由于江西省新型城市化建设战略和“鄱阳湖生态
经济区建设冶战略的实施,使得赣江上游流域交通通
讯条件的改变,矿产资源的开发,大大促进了经济的
发展,促进了城镇化进程,使得城镇建设用地需求增
加、规模扩张。 由于赣江上游流域各县区重视并实
施国家的退耕还林政策,使得耕地减少的速度要低
于人口增加和城镇化水平提高的速度。 由此可见,
虽然两者呈负相关性,但人口的增加并非耕地减少
的主要原因,其主要原因是生态退耕。
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叶生态学报曳圆园员源年征订启事
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