Driving force evolution of land use change in a border trade area of China
LIUZhengwei1,2,, FUMeichen1,, DINGQian1,2 1. School of Land Science and Technology, China University of Geosciences, Beijing 100083, China2. The State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China 通讯作者:通讯作者:付梅臣,E-mail: fumeichen@cugb.edu.cn 收稿日期:2017-08-9 修回日期:2017-12-25 网络出版日期:2018-05-02 版权声明:2018《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部 基金资助:国家自然科学基金项目(41101531) 作者简介: -->作者简介: 刘郑伟,女,湖南衡阳人,硕士生,主要从事遥感应用及土地利用方面的研究。E-mail: lzwei1166@163.com
关键词:土地利用变化驱动力;典型相关分析;二元logistic回归模型;边境贸易地区;绥芬河市 Abstract Analyses of land use change driving force is of great significance to understanding the mechanisms of land use change and land use planning. The rapid development of border trade has changed land use structure in border areas. Therefore, the study of driving forces of land use change under the development of border trade becomes increasingly important. We focused on Suifenhe city as a typical case and used landsat images for 1990, 2000, 2011 and 2016, and DEM data and socio-economic statistics. Canonical correlation analysis and a binary logistic regression model were used to analyze the evolution of land use change under rapid development of border trade from two aspects: time macro and spatial microcosmic. We found that the main explanatory variables of cultivated land area change are agricultural total output in the early period and total fixed assets investment and gross national product in the later period. The explanatory variables of forest area changed from the previous period to imports and the latter to exports and international tourist numbers. During the early period of border trade development the main explanatory factor of built-up land is gross fixed asset formation, late due to changes in border trade structure; gross industrial production accounted for this leading role. Topographic conditions have always been an important factor limiting land use pattern in Suifenhe. After 2000 and the establishment of the China-Russia Sui-Bo inter-city trade zone, the border economic cooperation zone and the Suifenhe Comprehensive Bonded Zone have attracted built-up land and impacted land use patterns. The analysis of land use change in Suifenhe enriches research into border cities and provides consultation and suggestions for local sustainable development.
2.3.1 数据预处理 使用ENVI5.1以绥芬河1∶1万地形图为底图对影像进行几何校正和光谱校正。采用目视判别法结合Google earth高分辨率影像选取感兴趣区域,使用最大似然法对影像进行土地利用分类(建设用地(X1)、林地(X2)、耕地(X3)、其他用地(X4)等类型)。以土地利用现状图对土地分类图进行精度检验,精度符合研究要求。通过绥芬河市土地利用现状图及DEM图提取各驱动因子图。生成1990—2000年、2000—2011年、2011—2016年间各地类变化图,发生变化栅格赋值为1,反之赋值为0,均保存为栅格图,经尺度效应分析得出60 m为最佳分析尺度。使用ArcGIS文件转换工具将栅格文件转换为.asc文件,导入CLUE-S模型中转换工具转换为统一记录文件,并筛选保证因变量值为0和为1的样本各占一半,作为二元Logistic分析样本。 2.3.2 典型相关分析 社会经济系统与土地利用系统之间相互影响,将两个系统进行分割,可将这些影响关系简化为多变量与多变量之间相关性问题。依据系统动力学思想建立社会经济系统与土地利用系统流图(图1),根据因子可量化、资料可获取的原则,选取人口(Y1)、农业总产值(Y2)、国际旅游人口(Y3)、地区生产总值(Y4)、工业总产值(Y5)、固定资产投资总额(Y6)、进口额(Y7)、出口额(Y8)等驱动因子,具体相关分析变量数据见表1。本节分析1990—2000年、2000—2016年时间段各地类面积变化与各驱动因子变化之间的关系。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图1绥芬河市社会经济因素与土地利用变化系统动力流 -->Figure 1System dynamic flows of socio-economic factors and land use change in Suifenhe City -->
Table 1 表1 表1绥芬河市典型相关分析变量 Table 1Variables of canonical correlation analysis in Suifenhe City
变量
变量含义
1990年
2000年
2016年
X1
建设用地/hm2
375.470
1 004.220
2 352.780
X2
耕地/hm2
4 424.150
4 131.450
3 575.340
X3
林地/hm2
29 043.340
29 178.450
29 218.590
X4
其他用地/hm2
4 756.520
5 061.960
4 161.330
Y1
人口/万人
2.740
4.950
7.715
Y2
农业生产总值/万元
1 364
1 641
2 980
Y3
国际旅游人数/万人
0.580
25.500
75.500
Y4
地区生产总值/万亿元
0.984
9.099
136.900
Y5
工业生产总值/万亿元
0.320
2.351
18.960
Y6
固定资产投资总额/万亿元
0.120
2.707
85.500
Y7
进口额/万亿美元
1.145
6.177
28.300
Y8
出口额/万亿美元
2.350
4.004
4.200
新窗口打开 2.3.3 二元Logistic回归模型 二元Logistics回归模型适用于因变量为二分类的变量,能有效地分析土地利用变化概率与社会经济因子、自然地理因子之间的关系。由于典型相关分析所选用的各社会经济指标仅以市为单位进行统计,无法空间化,借鉴生态足迹理论将地区资源消耗折算为六类生产性土地的思路,典型相关分析中所选择的各社会经济因子也可分解为对应的主要承载地类,如人口的主要承载地类为村庄和城镇,国民生产总值的主要承载地类为城市、村庄、农地、独立工矿用地和风景名胜及特殊用地。通过叠加土地利用现状图和各区位因子图可看出各承载地类的空间分布规律,如农地分布于距离河流、水塘、道路、农村居民点较近的区域。通过建立社会经济数据与区位因子之间系统图,将社会经济数据的空间分配通过各承载地类空间分布规律传递为区位因子(图2)。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图2社会经济因子和区位因子系统相关关系 -->Figure 2System relationship between socio-economic factors and location factors -->
从图3a可以看出,1990—2000年期间,负相关累计最大的是耕地(X3);正相关累计最大的是林地(X2),其次为建设用地(X1)。其中:第一典型变量中,耕地(X3)典型载荷最大,为-0.795,相应的解释变量为农业总产值(Y2),典型载荷为0.753,表明耕地面积下降影响被农业生产条件改善、产业结构调整等抵消,农业总产值继续上升;第二典型变量中,其他用地(X4)典型载荷最大,为0.835,相应的解释变量为人口(Y1)、工业生产总值(Y5),典型载荷分别为0.707和-0.655,相关性显著,表明绥芬河市人口增加使得其他用地面积增加,而工业的发展则消耗了部分其他用地;第三典型变量中林地(X2)典型载荷为0.805,主要解释变量为进口额(Y7),其典型载荷为0.705,表明从俄罗斯进口原木与天然林保护工程提升了当地森林资源面积;第四典型变量中,建设用地(X1)典型载荷最大,为0.723,与之相关性较大为农业生产总值(Y2)、出口额(Y8)及固定资产投资总额(Y6),表明本时期对外贸易发展前景良好,吸引大量资金投入,2000年固定资产投资总额为1990年的22.5倍。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图3绥芬河市土地利用变化典型相关系数 -->Figure 3Canonical correlation coefficient of land use change in Suifenhe City -->
图4a显示出,1990—2000年期间,林地的主要影响因子为坡向和海拔,以东北坡向、低海拔区域为主,海拔每增加1m,其他地类转化为林地的概率降低1.017倍;耕地的主要影响因子是海拔和离城市中心距离,发生比分别为0.9826和0.9998,以低海拔、城市周边变化为主,显然城市扩张是耕地减少的关键驱动力;建设用地的主要影响因子为道路、海拔,显然山区地形限制了建设用地选址,向道路趋近1m,转化为建设用地的概率增加1倍;其他用地的主要影响因子为坡度及海拔,以缓坡、高海拔区域变化为主。总之,本阶段绥芬河经济刚刚起步,土地利用变化影响因素主要以自然因素为主。 显示原图|下载原图ZIP|生成PPT 图4绥芬河市土地利用变化驱动因子wald雷达图 -->Figure 4Wald radar map of land use change driving force in Suifenhe City -->
本文使用典型相关分析研究绥芬河市1990—2016年社会经济发展因子对各地类面积变化的影响作用,使用二元Logistic回归模型分析1990—2016年自然地理因素和区位因素对土地利用格局变化的驱动机制。结果表明: (1)典型相关分析中,各地类面积变化两个时间阶段内驱动因子均有差别。前期耕地面积变化的主要解释变量为农业总产值,后期为固定资产投资总额和国民生产总值。林地面积变化解释变量前期为进口额,后期为出口额和国际旅游人数。建设用地面积变化解释变量前期为固定资产投资,后期为工业生产总值。 (2)海拔和离道路的距离始终是转化为建设用地的重要解释变量;海拔对耕地转化始终起着重要限制作用,离城市中心的距离对耕地转化的影响越来越弱。林地转化主要解释变量为坡向和坡度,林地的转化逐渐由缓坡区域转向陡坡区域。海拔与坡度是解释其他用地转换的重要变量。综上,地形条件一直是限制绥芬河土地利用格局的重要因素。 (3)对外贸易因素如:到对外贸易区的距离、到边境线的距离随着绥芬河对外经济的发展,2000年后相继设立中俄“绥-波”互市贸易区、边境经济合作区和绥芬河综合保税区,对建设用地有着明显的吸引作用,进而影响整体土地利用格局。 (4)绥芬河市作为边境贸易城市,土地利用很大程度上受到国家政策和国际大环境的影响,本文在驱动力分析时仅将研究区作为封闭环境进行研究,未能考虑系统开放性,未能将政策因素纳入考虑。二元Logistic回归模型分析由于数据限制,以区位因子代替社会经济数据,若将来数据允许,希望能对绥芬河市土地利用格局变化驱动力进一步分析。 The authors have declared that no competing interests exist.
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