基于GIS和RS的贛江上游流域土地利用動(dòng)態(tài)趨勢(shì)分析

魯燕飛，彭 芳，萬(wàn) 韻，曾凡興，陳美球,羅志軍， 黃宏勝

(1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)園林與藝術(shù)學(xué)院， 南昌 330045；2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院， 南昌 330045；

基于GIS和RS的贛江上游流域土地利用動(dòng)態(tài)趨勢(shì)分析

魯燕飛1,2,3，彭 芳2，萬(wàn) 韻2，曾凡興2，陳美球3,*,羅志軍3， 黃宏勝3

(1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)園林與藝術(shù)學(xué)院， 南昌 330045；2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院， 南昌 330045；

3.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)鄱陽(yáng)湖流域農(nóng)業(yè)生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南昌 330045)

利用贛江上游流域1990、1995、2000、2005和2010年5期的TM影像以及2010年的SPOT影像資料，通過目視解譯方法及GIS軟件的空間疊加分析功能，獲取了研究區(qū)土地利用覆被變化數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合1990—2010年贛江上游流域的統(tǒng)計(jì)資料利用灰色關(guān)聯(lián)分析和主成分分析法進(jìn)行分析，找出引起土地利用變化的主導(dǎo)因素。結(jié)果表明：研究區(qū)20年來林地和建設(shè)用地總量增加，耕地、草地、水域和未利用地總量減少。相同時(shí)期不同類型的土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子不相同，不同時(shí)期同一類型土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子也不相同。再利用GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)了2015—2030年間研究區(qū)驅(qū)動(dòng)因素和土地利用情況，研究表明主導(dǎo)因素對(duì)土地利用變化的影響與1990—2010年間變化趨勢(shì)一致。

RS；GIS；土地利用變化；主成份分析；GM(1,1)模型

全球氣候變暖是當(dāng)今人類面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，而大氣中CO2濃度升高是造成氣候變暖的主要原因。土地利用變化是僅次于化石燃料的第二大人為碳排放源，土地利用變化作為人類活動(dòng)與自然交叉最為密切的問題[1- 2]，得到了國(guó)內(nèi)外廣泛的關(guān)注[3- 6],目前已經(jīng)成為全球變化研究的核心主題之一[ 1- 2, 7- 8]。土地利用變化已成為全球氣候變化研究的熱點(diǎn)問題， 土地利用變化研究包括兩方面：一是研究土地利用變化過程， 二是研究土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因素。贛江是鄱陽(yáng)湖流域第一條大河，其流域面積占鄱陽(yáng)湖流域的51.5%，在江西省社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中占有極其重要的地位。贛江上游流域作為江西省重要的水源涵養(yǎng)區(qū)、生態(tài)環(huán)境保護(hù)與恢復(fù)的核心區(qū)，其生態(tài)環(huán)境狀況是整個(gè)贛江流域生態(tài)系統(tǒng)賴以存續(xù)的基礎(chǔ)，也是確保整個(gè)鄱陽(yáng)湖流域生態(tài)系統(tǒng)健康的前提條件。隨著鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)上升為國(guó)家戰(zhàn)略，要實(shí)現(xiàn)“全國(guó)生態(tài)文明與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展協(xié)調(diào)統(tǒng)一、人與自然和諧相處的生態(tài)經(jīng)濟(jì)示范區(qū)和中國(guó)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展先行區(qū)”的戰(zhàn)略目標(biāo)，維持贛江上游流域土地可持續(xù)利用更顯重要。研究該區(qū)域土地利用變化過程是研究其驅(qū)動(dòng)力的基礎(chǔ)[9]， 分析土地利用變化的時(shí)空過程，找到影響其變化的驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)土地可持續(xù)性利用有著重大的意義。本文旨在通過定量探討該地區(qū)土地利用變化情況及其驅(qū)動(dòng)因素，為贛江上游流域土地可持續(xù)利用管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究范圍與概況

為便于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的資料的獲取、分析及成果的應(yīng)用，本文確定的研究區(qū)域范圍(圖1)，包括章貢區(qū)、贛縣、南康市、信豐縣、大余縣、上猶縣、崇義縣、安遠(yuǎn)縣、龍南縣、全南縣、寧都縣、于都縣、興國(guó)縣、瑞金市、會(huì)昌縣、石城縣等16個(gè)縣(市、區(qū))。

贛江上游流域在江西省南部，位于113°54′—116°38′ E，24°29′—27°09′ N之間，處于中國(guó)東南沿海地區(qū)向中部?jī)?nèi)地延伸的過渡地帶，也是內(nèi)地通向東南沿海的重要通道之一。贛江上游流域研究區(qū)域面積35699 km2，流域總面積27095 km2，河流總長(zhǎng)度312 km。該區(qū)地形復(fù)雜多，地貌以丘陵、山地為主，地勢(shì)四周高，中間低。區(qū)內(nèi)屬亞熱帶氣候，熱量豐富，雨量充沛，年平均氣溫18.9 ℃，年平均降水量1573 mm，生物資源和礦產(chǎn)資源豐富，該區(qū)是全國(guó)重點(diǎn)有色金屬基地之一。

圖1 研究區(qū)域范圍和地理位置示意圖Fig.1 The sketch map of location in the study area

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)由空間數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)組成。空間數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)1990、1995、2000、2005和2010年5期的Landsat TM遙感圖像。利用ENVI軟件進(jìn)行解譯，土地利用分類采用中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)中的全國(guó)1∶10 萬(wàn)土地利用分類系統(tǒng)。根據(jù)研究區(qū)土地利用類型的數(shù)量和分布特征，將原土地利用數(shù)據(jù)類型進(jìn)行合并，得到6 個(gè)土地利用類型，分別是：耕地、林地(園地)、草地、水域、建設(shè)用地(城鎮(zhèn)用地、農(nóng)居點(diǎn)用地、獨(dú)立工礦用地、交通用地、水利設(shè)施用地等)和未利用地。社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要包括歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于1991—2011年江西省統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.2 遙感數(shù)據(jù)處理方法

基于遙感技術(shù)，在贛江上游流域根據(jù)衛(wèi)星觀測(cè)的視場(chǎng)范圍，繪制土地利用覆蓋變化圖。本文研究中采用的是Landsat TM30 米分辨率的遙感影像，根據(jù)在中國(guó)遙感衛(wèi)星地面站存檔數(shù)據(jù)目錄服務(wù)系統(tǒng)的查詢，以及對(duì)贛江上游流域地理位置的確認(rèn)。用Erdas和Arcgis軟件對(duì)地形圖進(jìn)行校正，用校正好的地形圖對(duì)五期的遙感影像進(jìn)行鑲嵌處理。在Arcgis軟件平臺(tái)上，通過目視解譯對(duì)影像圖進(jìn)行矢量化處理，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、Coverage生成、差錯(cuò)、鄰斑同碼融合等，生成5期土地利用現(xiàn)狀圖。

2.3 土地利用變化分析方法

引進(jìn)土地利用動(dòng)態(tài)度(R單)和綜合土地利用動(dòng)態(tài)度(LC)來描述贛江上游流域土地利用的變化情況[12- 13]，其表達(dá)式分別為：

(1)

式中，Ua和Ub為研究期初和期末某一土地利用類型的數(shù)量，T為研究期時(shí)段長(zhǎng)度。

(2)

式中,LUi為監(jiān)測(cè)起始時(shí)間第i類土地利用類型面積；△LUi-j為監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)第i類土地利用類型轉(zhuǎn)為非i類土地利用類型面積的絕對(duì)值；T為監(jiān)測(cè)時(shí)段長(zhǎng)度。當(dāng)T的時(shí)段設(shè)定為年時(shí)，LC的值就是該研究區(qū)土地利用年變化率。土地利用動(dòng)態(tài)度定量地描述了土地利用的變化速度，對(duì)預(yù)測(cè)未來土地利用變化趨勢(shì)有積極的作用。

2.4 土地利用變化驅(qū)動(dòng)力分析方法

影響土地利用的驅(qū)動(dòng)因素主要包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力、自然驅(qū)動(dòng)力和土地利用政策驅(qū)動(dòng)力等多種因素，其中自然驅(qū)動(dòng)力包括環(huán)境變化、氣候、自然災(zāi)害和地形、坡度等驅(qū)動(dòng)因子，社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力包括人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、社會(huì)行為、土地利用者主體行為等驅(qū)動(dòng)因子[14- 18]。土地的自然特性和環(huán)境條件決定了其適宜的利用方式，利用方式適宜與否影響著土地利用的可持續(xù)性。在土地利用的社會(huì)驅(qū)動(dòng)力中，人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)化等因素是影響土地利用變化的主要因素。人口是人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素中最主要的因素，也是最具活力的土地利用覆被變化的驅(qū)動(dòng)力之一。人口密度和土地利用變化速率成正相關(guān)關(guān)系，人口增加速度越快，土地利用變化也越快[19- 20]。社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是土地利用及其結(jié)構(gòu)演變的最根本動(dòng)力[21- 22]。經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)土地變化的驅(qū)動(dòng)力表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是第二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展增加了用地的需求；而是市場(chǎng)導(dǎo)向下的農(nóng)業(yè)資源配置引起農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整不斷深化。工業(yè)化和城鎮(zhèn)化不僅通過人口集中、產(chǎn)業(yè)集中、地域擴(kuò)散占用土地，使土地非農(nóng)化，而且通過生活方式和價(jià)值觀念的擴(kuò)散，改變?cè)瓉淼耐恋乩媒Y(jié)構(gòu)[23- 24]。

2.4.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

以縣為單位，以X1總?cè)丝?萬(wàn)人)、X2GDP(萬(wàn)元)、X3固定資產(chǎn)投資額(萬(wàn)元)、X4城鎮(zhèn)化水平(%)、X5第二產(chǎn)業(yè)比重(%)、X6第三產(chǎn)業(yè)比重(%)六個(gè)指標(biāo)作為自變量，以6類土地利用變化為因變量，分別對(duì)1990—2010年、1990—1995年、1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年4個(gè)時(shí)段進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析[25- 26]，確定不同時(shí)段各個(gè)自變量與區(qū)域土地利用變化的灰色關(guān)聯(lián)度。

2.4.2 驅(qū)動(dòng)因子分析

在灰色關(guān)聯(lián)分析的基礎(chǔ)上，利用主成份分析法分別對(duì)1990—2010年、 1990—1995年、1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年5個(gè)時(shí)段土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析，找出不同時(shí)段土地利用變化的主要驅(qū)動(dòng)因子。

2.5 GM(1,1)預(yù)測(cè)模型

采用GM(1,1)灰色模型[25,27- 29]預(yù)測(cè)未來20a土地利用變化及其主要驅(qū)動(dòng)因子，探索其土地利用規(guī)律，明確土地利用與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，研究贛江上游流域今后土地利用的方向。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化分析

從贛江上游流域土地利用總體情況來看，整個(gè)地區(qū)林地所占面積最大，是該區(qū)的主要土地利用類型；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。

從圖2可以看出，1990—2010年間，贛江上游流域林地的增加量最大(16.04 ×104hm2),草地的減少量最大(12.33×104hm2),未利用地的變化最小，僅減少65.54 hm2。除了林地和建設(shè)用地有所增加外，耕地、草地、水域和未利用土地均有所減少。土地面積變化幅度最大的是林地(0.0494) 、草地(-0.0345)，未利用地變化最小(-0.00026),耕地雖然減少量較大，但因其本身所占面積較大，減少幅度僅高于草地。

圖2 贛江上游流域1990—2010年土地利用類型面積變化量及變化幅度Fig.2 The land use area change and change amplitude of Ganjiang upstream watershed from 1990 to 2010A:耕地; B:林地; C:草地; D: 水域; E: 建設(shè)用地; F:未利用地

根據(jù)單一土地利用動(dòng)態(tài)度計(jì)算結(jié)果可知：贛江上游流域1990—1995年、1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年相比較，土地利用變化的速度有所升高(圖3) 。1990—1995年間，在6類土地利用類型中，建設(shè)用地的動(dòng)態(tài)度最高，水域次之，林地最?。?1995—2000年間，未利用地動(dòng)態(tài)度最大、水域次之，林地最小。2000—2010年間，建設(shè)用地動(dòng)態(tài)度最大，草地次之，林地最小。

從綜合土地利用動(dòng)態(tài)度來看，贛江上游流域綜合土地利用程度在1990—2010年間均呈增大趨勢(shì)(圖4)，其中2000—2005年間各類土地利用變化幅度最大(10.89‰)。

圖3 贛江上游流域1990—2010年土地利用動(dòng)態(tài)度Fig.3 The land use dynamic degree of Ganjiang upstream watershed from 1990 to 2010A:耕地; B:林地; C:草地; D: 水域; E: 建設(shè)用地; F:未利用地

3.2 驅(qū)動(dòng)力分析

3.2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

(1) 1990—2010年影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析

結(jié)合贛江上游流域土地利用變化驅(qū)動(dòng)力的實(shí)際情況以及所收集到的資料狀況， 構(gòu)建1990—2010年土地利用變化及其驅(qū)動(dòng)因素變化指標(biāo)體系，相關(guān)數(shù)據(jù)見表1。表1中的Y1、Y2、Y3、Y4、Y5和Y6分別代表耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地1990—2010年間的面積(hm2)變化值。

圖4 各期綜合土地利用動(dòng)態(tài)度Fig.4 The integrated land use dynamic degree

表1 贛江上游流域16個(gè)縣區(qū)1990—2010年社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素變化與土地利用變化

X1: 總?cè)丝?To otal population，X2: GDP,X3: 固定資產(chǎn)投資/Investment in fixed assets，X4: 城鎮(zhèn)化水平/Urbanization level,X5: 第二產(chǎn)業(yè)比重/The proportion of second industry,X6: 第三產(chǎn)業(yè)比重/The second industry proportion,Y1: 耕地/Farmland,Y2: 林地/Woodland，Y3: 草地/Grassland， Y4: 水域/Water，Y5: 建設(shè)用地/Construction land， Y6: 未利用地/Unused land

將表1中的數(shù)據(jù)綜合進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，得到各類土地利用類型與影響因子的灰色關(guān)聯(lián)度見表2(取分辨系數(shù)為0.5)。

從分析結(jié)果可以看出6個(gè)因子的灰色綜合關(guān)聯(lián)度均大于0.5，說明這6個(gè)因子是影響贛江上游流域16個(gè)縣市土地利用變化的主要驅(qū)動(dòng)因子。這6個(gè)因子對(duì)不同的土地利用變化影響是不同的。對(duì)耕地的影響從大到小依次是：X1>X6>X2>X4>X5>X3；對(duì)林地的影響從大到小依次是：X2>X3>X1>X4>X5>X6；對(duì)草地的影響從大到小依次是：X5>X1>X2>X4>X6>X3；對(duì)水域的影響從大到小依次是：X5>X6>X3>X4>X2>X1；對(duì)建設(shè)用地的影響從大到小依次是：X2>X1>X3>X4>X5>X6；對(duì)未利用地的影響從大到小依次是：X6>X5>X2>X1>X4>X3。

表2 土地利用變化與驅(qū)動(dòng)因子變化的灰色關(guān)聯(lián)度(1990—2010年)

(2) 不同時(shí)段影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析

同理分別對(duì)1990—1995年、1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年4個(gè)時(shí)段土地利用變化進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果見表3。

表3 土地利用變化與驅(qū)動(dòng)因子變化的灰色關(guān)聯(lián)度

結(jié)果表明：不同時(shí)期影響土地利用變化的主導(dǎo)因素不同；同一時(shí)期，不同土地利用變化的主導(dǎo)因素也不相同。

3.2.2 驅(qū)動(dòng)因子分析

根據(jù)表2和表3得到的結(jié)果對(duì)1990—2010年、1990—1995年、1995—2000年、2000—2005年和2005—2010年5個(gè)時(shí)段的6類土地利用變化進(jìn)行主成份分析，分析不同時(shí)段不同土地利用變化的主要驅(qū)動(dòng)因素，結(jié)果見表4。

表4 土地利用變化因子貢獻(xiàn)率

從表4中可以看出相同時(shí)期不同類型的土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子不相同，并且在不同時(shí)期同一類型土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子也不相同。

3.3 贛江上游流域土地利用變化趨勢(shì)分析

3.3.1 土地利用變化主要驅(qū)動(dòng)因子趨勢(shì)分析

采用GM(1,1)灰色模型來預(yù)測(cè)贛江上游流域人口規(guī)模， 得到預(yù)測(cè)模型如下：

x(1)(t+1)=10215.23435e0.066286666t-9547.324349

經(jīng)檢驗(yàn)該模型殘差相對(duì)誤差的平均絕對(duì)值為0.118%，方差比C=0.018236<0.35，小誤差概率P=1，故模型精度較好。

同理得到各驅(qū)動(dòng)因子的預(yù)測(cè)模型如下：

(1)GDP

x(1)(t+1)=89.77e0.705573428t-10.05

(2)城鎮(zhèn)化水平

x(1)(t+1)=180.23e0.08846538t-165.6

經(jīng)檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)模型精度均較好，得到贛江上游流域土地利用變化主要驅(qū)動(dòng)因子的變化趨勢(shì)(圖5)。

圖5 贛江上游流域土地利用變化主要驅(qū)動(dòng)因子趨勢(shì)Fig.5 The trend of main driving factors of land use changes

3.3.2 各類土地利用預(yù)測(cè)

根據(jù)GM(1,1)模型預(yù)測(cè)各類土地利用面積，其各類土地利用類型GM(1,1)預(yù)測(cè)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)建設(shè)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

研究區(qū)土地利用變化過程未來20a預(yù)測(cè)值如圖6所示。

圖6 贛江上游流域未來20a土地利用結(jié)構(gòu)情況趨勢(shì)Fig.6 The trend of land use structure of next 20 years in Ganjiang upstream watershed

從圖5和圖6可以看出，未來20年贛江上游流域總?cè)丝诤统擎?zhèn)化水平呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)，從而使得相應(yīng)的建設(shè)用地面積不斷地增長(zhǎng)，而耕地面積則不斷地減少。建設(shè)用地面積與GDP呈現(xiàn)同向增長(zhǎng)的趨勢(shì)。林地面積逐步增加，水域和未利用地面積緩慢減少。

4 結(jié)論與討論

(1)通過對(duì)贛江上游流域土地利用變化分析可以發(fā)現(xiàn)，林地和耕地是該區(qū)主要土地利用類型，這與其林業(yè)主產(chǎn)區(qū)的定位相符合。贛江上游流域土地利用處于發(fā)展階段，總體土地利用程度處于粗放利用型與集約利用型之間。

1990—2010年間，贛江上游流域林地的增加量最大，草地的減少最多，建設(shè)用地面積有所增加，未利用地面積變化最小。面積變化率最大的是建設(shè)用地，其次是草地，林地最小。這主要和其面積基數(shù)相關(guān)，也與該區(qū)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況相一致，贛江上游流域作為林業(yè)主產(chǎn)區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快，建設(shè)用地快速增長(zhǎng)便是明證。

(2)土地利用變化既受自然因素的影響，又受社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和歷史等人文因素的制約，具有很強(qiáng)的綜合性和地域性。不同時(shí)期，導(dǎo)致不同土地利用類型變化的主導(dǎo)因素是不同的。即便是在同一時(shí)期，不同的土地利用類型變化的主導(dǎo)因素也是不相同的。以變化率最大的建設(shè)用地為例，在1990—2010年間，引起其變化的主導(dǎo)因素是第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重和固定資產(chǎn)投資額，而2000—2005年和2005—2010年間，建設(shè)用地快速增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)因素卻是GDP的快速增加、總?cè)丝诘牟粩嘣黾雍凸潭ㄙY產(chǎn)投資額的不斷增加。通過分析得知，各種驅(qū)動(dòng)力中主要以人口數(shù)量的增加對(duì)土地壓力加大為主，從而導(dǎo)致贛江上游流域土地利用發(fā)生變化，說明贛江上游流域土地利用結(jié)構(gòu)變化主要是人類活動(dòng)干擾的結(jié)果。

(3)通過對(duì)贛江上游流域土地利用變化主要驅(qū)動(dòng)因子趨勢(shì)和土地利用預(yù)測(cè)分析發(fā)現(xiàn)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，建設(shè)用地面積不斷增加。GDP的增長(zhǎng)速率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的速度。單位建設(shè)用地的GDP由2010年的144.21 萬(wàn)元/hm2增加到了2030年的4823.28 萬(wàn)元/ hm2，充分說明建設(shè)用地的集約利用程度明顯增強(qiáng)，土地單位面積產(chǎn)出大幅度提升。

總?cè)丝诘脑鏊俚陀诮ㄔO(shè)用地面積的增長(zhǎng)速度，表明人口與建設(shè)用地之間有較強(qiáng)的相關(guān)性。其原因是由于江西省新型城市化建設(shè)戰(zhàn)略和“鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)”戰(zhàn)略的實(shí)施，使得贛江上游流域交通通訊條件的改變，礦產(chǎn)資源的開發(fā)，大大促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，促進(jìn)了城鎮(zhèn)化進(jìn)程，使得城鎮(zhèn)建設(shè)用地需求增加、規(guī)模擴(kuò)張。由于贛江上游流域各縣區(qū)重視并實(shí)施國(guó)家的退耕還林政策，使得耕地減少的速度要低于人口增加和城鎮(zhèn)化水平提高的速度。由此可見，雖然兩者呈負(fù)相關(guān)性，但人口的增加并非耕地減少的主要原因，其主要原因是生態(tài)退耕。

[1] Turner B L, Skole D, Sanderson S, Fischer G, Fresco L, Leemans R.Land-use and Land-cover Change: Science/Research Plan.Stockholm: IGBP, 1995: 132- 132.

[2] Guo B, Chen Y Q, Yao Y M, He Y B, Zhang J X.Research on land use and land cover change driven.Chinese Agricultural Science Bulletin, 2008, 24(4): 408- 414.

[3] Kelarestaghi A, Jeloudar Z J.Land use/cover change and driving force analyses in parts of northern Iran using RS and GIS techniques.Arabian Journal of Geosciences, 2011, 4(3/4): 401- 411.

[4] Wu Q, Li H Q, Wang R S, Paulussen J, HeY, Wang M, Wang B H, Wang Z.Monitoring and predicting land use change in Beijing using remote sensing and GIS.Landscape and Urban Planning, 2006, 78(4): 322- 333.

[5] Jiang Y, Liu J, Cui Q, An X H, Wu C X.Land use/land cover change and driving force analysis in Xishuangbanna Region in 1986—2008.Frontiers of Earth Science, 2011, 5(3): 288- 293.

[6] Houet T, Loveland R L, Hubert-Moy L, Gaucherel C, Napton D, Barnes C A, Sayler K.Exploring subtle land use and land cover changes: a framework for future landscape studies.Landscape Ecology, 2010, 25(2): 249- 266.

[7] Verburg P H., Neumann K, Linda N.Challenges in using land use and land cover data for global change studies.Global Change Biology, 2011, 17(2): 974- 989.

[8] Liu J Y, Zhang Z X, Xu X L, Kuang W H, Zhou W C, Zhang S W, Li R D, Yan C Z, Yu D S, Wu S X, Jiang N.Spatial patterns and driving forces of land use change in China during the early 21st century.Journal of Geographical Sciences, 2010, 20(4): 483- 494.

[9] Li Y C.Land cover dynamic changes in Northern China: 1989—2003.Journal of Geographical Sciences, 2008, 18(1): 85- 94.

[10] Hydrology Bureau of Jiangxi Province.Jiangxi River System.Wuhan: Yangtze River Press, 2007.

[11] Jiangxi Bureau of Statistics.Jiangxi Statistical Yearbook.Beijing: China Statistics Press, 1991- 2011.

[12] Sun H L, Li W H, Chen Y P, Xu C C.Response of ecological services value to land use change in the Ili River Basin, Xinjiang, China.Acta Ecologica Sinica, 2010, 30(4): 887- 894.

[13] Zhang Y, Liu Y F, Ding Q, Jiang P.Study on land use/cover change from 1996 to 2005 in Wuhan city.Ecology and Environment, 2010, 19(11): 2534- 2539.

[14] Long H L, Tang G P, Li X B, Heilig G K.Socio-economic driving forces of land-use change in Kunshan, the Yangtze River Delta economic area of China.Journal of Environmental Management, 2007, 83(3): 351- 364.

[15] Krausmann F, Haberl H, Schulz N B, Erb K, Darge E Gaube V.Land-use change and socio-economic metabolism in Austria—Part I: driving forces of land-use change: 1950—1995.Land Use Policy, 2003, 20(1): 1- 20.

[16] Serraa P, Ponsa X, Saurí D.Land-cover and land-use change in a Mediterranean landscape: A spatial analysis of driving forces integrating biophysical and human factors.Applied Geography, 2008, 28(3): 189- 209.

[17] Reid R S, Kruska R L, Muthui N, Taye A, Wotton S, Wilson C J, Mulatu W.Land-use and land-cover dynamics in response to changes in climatic, biological and socio-political forces: the case of southwestern Ethiopia.Landscape Ecology, 2000, 15(4): 339- 355.

[18] Lambina E F, Turnerb B L, Geist H J, Agbola S B, Angelsen A, Bruce J W, Coomes O T, Dirzo R, Fischer G, Folke C, George P S, Homewood K, Imbernon J, Leemans R, Li X B, Moran E F, Mortimore M, Ramakrishnan P S, Richards J F, Skanes H, Steffen W, Stone G D, Svedin U, Veldkamp T A, Vogel C, Xu J C.The causes of land-use and land-cover change: moving beyond the myths.Global Environmental Change, 2001, 11(4): 261- 269.

[19] Shoshany M, Goldshleger N.Land-use and population density changes in Israel- 1950 to 1990: analysis of regional and local trends.Land Use Policy, 2002, 19(2): 123- 133.

[21] Bringezu S, O′Brien M, Schütz H.Beyond biofuels: Assessing global land use for domestic consumption of biomass: A conceptual and empirical contribution to sustainable management of global resources.Land Use Policy, 2012, 29(1): 224- 232.

[22] Diallo Y, Hu G D, Abdurazak H A.Simulation planning for sustainable use of land resources: case study in digamous.Journal of Mathematics and Statistics, 2009, 5(1): 15- 23.

[23] Wang X H, Zheng D, Shen Y C.Land use change and its driving forces on the Tibetan Plateau during 1990—2000.Catena, 2008, 72(1): 56- 66.

[24] Serra P, Ponsa X, Saurí D.Land-cover and land-use change in a Mediterranean landscape: A spatial analysis of driving forces integrating biophysical and human factors.Applied Geography, 2008, 28(3): 189- 209.

[25] Liu S F, Dang Y G, Fang Z G, Xie N M.Grey System Theory and Its Application.Beijing: Science Press, 2010.

[26] Song Q B, Shepperd M.Predicting software project effort: A grey relational analysis based method.Expert Systems with Applications, 2011, 38(6): 7302- 7316.

[27] Ju L H, Shi P J.Prediction of land use structure based on Markov and Gray Models.System Sciences and Comprehensive Studies in Agriculture, 2009, 25(2): 138- 146.

[28] Tien T L.A research on the grey prediction model GM (1, n).Applied Mathematics and Computation, 2012, 218(9): 4903- 4916.

[29] Chen C I, Huang S J.The necessary and sufficient condition for GM (1, 1) grey prediction model.Applied Mathematics and Computation, 2013, 219(11): 6152- 6162.

參考文獻(xiàn):

[2] 郭斌, 陳佑啟, 姚艷敏, 何英彬, 張潔瑕.土地利用與土地覆被變化驅(qū)動(dòng)力研究綜述.中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào), 2008, 24(4): 408- 414.

[10] 江西水文局.江西水系.武漢: 長(zhǎng)江出版社, 2007.

[11] 江西省統(tǒng)計(jì)局.江西統(tǒng)計(jì)年鑒 (1991—2011).北京: 中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社, 1991- 2011.

[12] 孫慧蘭, 李衛(wèi)紅, 陳亞鵬, 徐長(zhǎng)春.新疆伊犁河流域生態(tài)服務(wù)價(jià)值對(duì)土地利用變化的響應(yīng).生態(tài)學(xué)報(bào), 2010, 30(4): 887- 894.

[13] 張楊, 劉艷芳, 丁慶, 江平.1996—2006 年武漢市土地利用/覆被變化研究.生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2010, 19(11): 2534- 2539.

[25] 劉思峰, 黨耀國(guó), 方志耕, 謝乃明.灰色系統(tǒng)系統(tǒng)理論及其應(yīng)用.北京: 科學(xué)出版社, 2010.

[27] 居玲華, 石培基.基于Markov和GM (1,1)模型的土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè).農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究, 2009, 25(2): 138- 146.

DynamictrendanalysisoflandusechangeintheganjiangupstreamwatershedbyusingRSandGIStechniques

LU Yanfei1, 2, 3, PENG Fang2, WAN Yun2, ZENG Fanxing, CHEN Meiqiu3,*,LUO Zhijun3， HUANG Hongsheng3

1CollegeofLandscapeandArt,JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang330045,China2CollegeofInformationandEngineering,JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang330045,China3JiangxiProvincialKeyLab.forAgriculturalEcologyofPoyangLakeWatershed,JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang330045,China

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, 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-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-use types has the largest value (10.89‰) 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.

RS; GIS; land use change; principle components analysis; the GM(1,1) model

國(guó)家自科基金資助項(xiàng)目(71163022)；江西省“贛鄱英才555工程”項(xiàng)目

2013- 06- 10;

2013- 10- 09

10.5846/stxb201306101589

*通訊作者Corresponding author.E-mail: cmqjxau@163.com

魯燕飛，彭芳，萬(wàn)韻，曾凡興，陳美球,羅志軍， 黃宏勝.基于GIS和RS的贛江上游流域土地利用動(dòng)態(tài)趨勢(shì)分析.生態(tài)學(xué)報(bào),2014,34(12):3224- 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- 3233.