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      基于空間回歸分析的濱海濕地演變驅(qū)動機(jī)制研究
      ——以江蘇省濱海三市為例

      2018-01-19 06:38:27米成林金志豐
      中國土地科學(xué) 2017年10期
      關(guān)鍵詞:海岸線區(qū)位濱海

      王 雯 ,王 靜,祁 元,米成林,金志豐

      (1.北京師范大學(xué)地理學(xué)院,北京 100875;2.甘肅省國土資源規(guī)劃研究院,甘肅 蘭州 730000;3. 武漢大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院,湖北 武漢 430079;4.中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所,甘肅 蘭州 730000)

      1 前言

      濱海濕地是介于陸地和海洋生態(tài)系統(tǒng)間、陸地與海洋圈層界面的復(fù)合地理單元,具有生物多樣性豐富、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能強(qiáng)的特點(diǎn),但同時(shí)又存在環(huán)境變化敏感性強(qiáng)、生態(tài)系統(tǒng)脆弱的局限性[1-2]。隨著人類活動及由此引起的地球系統(tǒng)變化加劇,地表各圈層界面變化的敏感性日趨凸顯,大陸濱海地帶作為地表過程最豐富、最復(fù)雜的生物圈的承載體—陸地和海洋系統(tǒng)的臨界面對全球變化的敏感性尤為顯著,尤其是濱海濕地減少引起物種多樣性的降低、動植物重要生境的喪失及氣候調(diào)節(jié)功能降低等[3-4]。在生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展矛盾日益突出的發(fā)展困境下,濱海濕地逐漸成為全球變化、圈層界面及生態(tài)系統(tǒng)等相關(guān)研究領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)問題[5-7]。

      長期以來,國內(nèi)外學(xué)者對濕地的研究從濕地喪失、濕地保護(hù)、濕地環(huán)境問題及其生物多樣性保護(hù)[8-11]、濕地土地利用變化及區(qū)域土地利用變化與濕地相互作用[12-14]、濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能[6,15]、經(jīng)濟(jì)價(jià)值及濕地補(bǔ)償研究[16]等都進(jìn)行了大量深入細(xì)致的調(diào)查與研究,但相對而言,濕地演變驅(qū)動機(jī)制研究比較薄弱[17-19]。從研究方法來看,濕地調(diào)查多采用野外調(diào)查監(jiān)測結(jié)合遙感等技術(shù)方法,分析研究多采用地統(tǒng)計(jì)方法、空間計(jì)量方法、元分析[10,20]及景觀生態(tài)學(xué)方法[21]等,就濕地時(shí)空演變及驅(qū)動力研究來看,一般采用LUCC相關(guān)模型方法進(jìn)行研究[17,22-23]。

      江蘇省濱海開發(fā)帶位于廢黃河口與長江入海口之間,擁有亞洲乃至全球面積最大的濱海濕地和中國最大的麋鹿自然保護(hù)區(qū),又是具有區(qū)位優(yōu)勢的重要開發(fā)帶,濕地保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的矛盾日趨嚴(yán)峻,成為中國政府和科學(xué)界共同關(guān)注的熱點(diǎn)地區(qū)[24-26]。隨著國家土地資源調(diào)查工作的逐步推進(jìn)和精細(xì)化程度提高,江蘇省濱海濕地調(diào)查的精度和廣度得以進(jìn)一步提升,本文在國土資源調(diào)查工作的基礎(chǔ)上研究濱海濕地演變及其驅(qū)動力,對科學(xué)認(rèn)識人類活動及全球環(huán)境變化對濱海濕地系統(tǒng)演化的作用機(jī)制提供重要科學(xué)依據(jù),同時(shí)為加強(qiáng)濱海濕地科學(xué)管理提供理論依據(jù)。

      2 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

      2.1 研究區(qū)概況

      江蘇省濱海開發(fā)帶(包括江蘇東部連云港、鹽城、南通三市)位于中國東部沿海中部地區(qū),北起連云港市繡針河口,南至南通市長江北岸,面積約38312 km2。本區(qū)瀕臨黃海,地處暖溫帶向北亞熱帶過渡區(qū),年均氣溫在14℃—15℃之間,光照、降雨充足。受黃河、長江及近海流水動力作用,形成了廣闊的近海淤積平原,擁有全國乃至亞洲最大的濱海濕地,優(yōu)質(zhì)的自然資源和區(qū)位條件為區(qū)域綜合開發(fā)提供了便利條件。據(jù)江蘇省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2015年江蘇濱海開發(fā)帶擁有人口2005.4×104人,地區(qū)生產(chǎn)總值為12521.54×108元。據(jù)第二次全國土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2015年江蘇濱海開發(fā)帶濱海濕地面積為56.86×104hm2,占全區(qū)土地總面積的16.20%。

      2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

      (1)濱海濕地定義及數(shù)據(jù)提取。本文基于第一次土地詳查土地利用分類和第二次全國土地調(diào)查分類,將濱海濕地定義為濱海地區(qū)的水域、灘涂、沼澤地等土地利用類型,包括第一次土地詳查土地利用分類中的河流水面、湖泊水面、灘涂、沼澤地、葦?shù)睾偷诙稳珖恋卣{(diào)查分類中的河流水面、湖泊水面、沿海灘涂、內(nèi)陸灘涂和沼澤地。數(shù)據(jù)由1996年第一次全國土地詳查、2005年年度變更調(diào)查數(shù)據(jù)及2015年第二次全國土地調(diào)查年度變更數(shù)據(jù)中提取。

      (2)海岸線淤蝕數(shù)據(jù)。近年來遙感技術(shù)成為海岸線數(shù)據(jù)提取的重要方法[27],本文海岸線數(shù)據(jù)由1996、2005、2015年三期Landsat TM遙感影像矯正解譯獲取。采用ArcGIS軟件,以1980年海岸線為基期,繪制1996、2005和2015年海岸線淤積和侵蝕圖斑,以縣為單位統(tǒng)計(jì)淤積/侵蝕面積。為減少季節(jié)變化對海岸線相對位置的影響,三期遙感影像均使用冬、春季數(shù)據(jù)(12、1、2、3月數(shù)據(jù))。

      (3)社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)包括1996、2005和2015年的人口、城鎮(zhèn)化率等社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),由南通市、連云港市和鹽城市三市統(tǒng)計(jì)年鑒獲取。

      (4)土地政策量化及數(shù)據(jù)獲取。采用建設(shè)用地規(guī)模、土地整理規(guī)模、土地整理項(xiàng)目投資額、新增耕地指標(biāo)等指標(biāo)量化土地政策,包括1996、2005、2015年三期數(shù)據(jù),由江蘇省土地管理部門獲取。

      (5)空間位置數(shù)據(jù)獲取。區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心、區(qū)內(nèi)城市中心、海岸線、港口等空間位置通過ArcGIS軟件由第二次全國土地調(diào)查數(shù)據(jù)獲取。

      3 研究方法

      3.1 空間回歸分析

      空間回歸分析是指考慮研究對象空間關(guān)系的回歸分析方法,空間回歸分析模型可分為空間滯后模型(Spatial Lag Model,簡稱SLM模型)和空間誤差模型(Spatial Error Model,簡稱SEM模型)[28],SLM模型和SEM模型回歸方程如下所示:

      空間回歸分析首先要進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn),通常采用拉格朗日乘數(shù)(LM)進(jìn)行檢驗(yàn)[28-29];模型參數(shù)普遍采用極大似然估計(jì)法估計(jì)[30]。

      3.2 驅(qū)動因子與變量選擇

      引起土地利用變化的原因包括自然和人為兩方面[31]。濱海濕地位于海陸兩大生態(tài)系統(tǒng)交界面,河流、海洋動力作用等自然因素較其他區(qū)域更為顯著,同時(shí)由于優(yōu)越的區(qū)位條件,濱海地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度也較其他地區(qū)快,在特定時(shí)空尺度上形成自然—社會因素共同作用的演變機(jī)制[32]。梳理其驅(qū)動因素包括河流及海洋動力作用、社會經(jīng)濟(jì)、政策及區(qū)位4個(gè)方面。

      (1)河流及海洋動力作用。由黃河、長江入海帶來的大量泥沙是沿海灘涂主要物質(zhì)組成,造就江蘇沿岸發(fā)育有中國乃至全世界面積最大的灘涂濕地;同時(shí)江蘇沿海地區(qū)大部分地區(qū)地勢平坦,灘涂廣闊,海平面每上升1 mm,海岸線將后退1—2 m[33],由此可見河流及海洋動力作用對江蘇濱海濕地?cái)?shù)量及結(jié)構(gòu)變化產(chǎn)生巨大影響[34]。河流及海洋動力作用的直接表現(xiàn)是引起海岸淤蝕變化,故用海岸線淤蝕(X1)表征河流及海洋動力作用。

      (2)社會經(jīng)濟(jì)因素。人類社會活動作為影響生態(tài)用地演變的重要影響因素,必然對濱海濕地等生態(tài)用地產(chǎn)生重大影響。在考慮數(shù)據(jù)可獲取性的前提下,獲取包括人口、城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)增長、投資建設(shè)、居民消費(fèi)水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面的驅(qū)動因子,包括常住人口(X2)、城鎮(zhèn)化率(X3)、GDP(X4)、固定資產(chǎn)投資(X5)、居民消費(fèi)總額(X6)、第一、二、三產(chǎn)業(yè)比重(X7、X8、X9)8個(gè)變量。

      (3)土地政策因素。國家宏觀戰(zhàn)略及各行業(yè)相關(guān)管理政策最終通過土地管理政策落地,目前中國土地管理政策是在土地利用總體規(guī)劃管控下,通過建設(shè)用地指標(biāo)、建設(shè)用地“增減掛鉤”和耕地“占補(bǔ)平衡”政策措施進(jìn)行管理,建設(shè)用地指標(biāo)和建設(shè)用地“增減掛鉤”政策實(shí)施情況最終通過建設(shè)用地規(guī)模變化情況體現(xiàn),而耕地“占補(bǔ)平衡”通過土地開發(fā)整理項(xiàng)目實(shí)施,因此采用土地整理規(guī)模(X10)、新增耕地規(guī)模(X11)、土地整理項(xiàng)目投資額(X12)和建設(shè)用地規(guī)模(X13)4個(gè)指標(biāo)表征土地管理政策因素。

      (4)區(qū)位因素。區(qū)位反映了研究區(qū)內(nèi)某一或某幾種影響因素在空間上的溢出效應(yīng),從自然和人為兩方面因素來看,海岸線相對位置、經(jīng)濟(jì)中心位置及江蘇沿海近年來大規(guī)模的港口開發(fā)建設(shè)對濱海濕地都會產(chǎn)生影響[35],因此區(qū)位因素選取距區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心遠(yuǎn)近(X14)、距區(qū)內(nèi)城市中心遠(yuǎn)近(X15)、距離港口遠(yuǎn)近(X16)和距離海岸遠(yuǎn)近(X17)4個(gè)指標(biāo)。

      綜上所述,濱海濕地演變驅(qū)動模型的變量初步確定為海岸線淤蝕(X1)等17個(gè)變量。變量多重共線性可導(dǎo)致模型出現(xiàn)偏差[36],采用變量特征值和條件指數(shù)對各變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)[37],當(dāng)變量特征值接近0,條件指數(shù)大于30時(shí),說明變量間存在嚴(yán)重多重共線性[37]。1996、2005和2015年變量特征值均為0.001,條件指數(shù)分別為142.57、115.53和124.78,說明三期數(shù)據(jù)變量間存在嚴(yán)重共線性。采用方差膨脹系數(shù)(VIF)法逐一排除存在多重共線性的變量,一般認(rèn)為變量的方差膨脹系數(shù)(VIF)大于10且容差小于0.1時(shí),研究變量與其他變量存在共線性[36],逐一去除VIF最大和容差最小的變量,直至所有變量VIF值小于10且容差大于0.1。最終保留變量見表1。

      3.3 模型構(gòu)建與檢驗(yàn)

      使用Moran’s I進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)。1996、2005和2015年Moran’s I值分別為0.263、0.359和0.224,說明江蘇濱海濕地存在空間自相關(guān)性,即在空間上呈聚集狀態(tài),可以構(gòu)建空間回歸分析模型。2005年數(shù)據(jù)LM檢驗(yàn)(LM= 4.46)及Robust LM檢驗(yàn)(RobustLM= 5.98)通過5%和1%的檢驗(yàn),直接選擇SLM模型;1996和2015年數(shù)據(jù)LM檢驗(yàn)及Robust LM檢驗(yàn)均不顯著[38],依次構(gòu)建最小二乘回歸模型(OLS回歸)、SLM模型和SEM模型,選取最優(yōu)擬合模型方法,模型擬合結(jié)果顯示(表2),1996年SEM模型R2為0.891,大于其他模型,且殘差(σ2= 0.009)小于OLS和SLM模型,對數(shù)似然值logL、AIC值和SC值檢驗(yàn)結(jié)果均優(yōu)于OLS和SLM模型,說明1996年適合構(gòu)建SEM模型;2015年SEM模型R2(R2= 0.849)最大,且殘差(σ2= 0.009)小于OLS和SLM模型,對數(shù)似然值logL、AIC值和SC值檢驗(yàn)結(jié)果均優(yōu)于OLS和SLM模型,因此2015年選擇構(gòu)建SEM模型。模型初步構(gòu)建后,參照模型擬合優(yōu)度R2、殘差σ2及對數(shù)似然值logL、AIC值和SC值檢驗(yàn)結(jié)果逐步去除顯著性水平較差變量,使模型檢驗(yàn)結(jié)果和變量顯著性水平達(dá)到最優(yōu)以進(jìn)一步優(yōu)化模型。

      表1 模型變量描述Tab.1 Description of the selected driving factors

      表2 OLS回歸、SLM模型和SEM模型擬合結(jié)果檢驗(yàn)Tab.2 OLS regression, SLM model and SEM model fi tting tests

      4 結(jié)果與分析

      4.1 1996、2005、2015年濱海濕地空間回歸分析結(jié)果

      模型結(jié)果顯示(表3),1996年江蘇濱海濕地主要影響因子有海岸線淤蝕(X1)、常住人口(X2)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心和區(qū)內(nèi)城市的經(jīng)濟(jì)輻射作用(距離經(jīng)濟(jì)中心區(qū)遠(yuǎn)近(X14)、距離城市中心遠(yuǎn)近(X15)),以及距離海岸線遠(yuǎn)近(X17)5個(gè)變量,除距離城市中心遠(yuǎn)近對濱海濕地?cái)?shù)量的變化起逆向推動作用外,其余影響因子均起正向推動作用。

      2005年主要影響因子有海岸線淤蝕(X1)、第二產(chǎn)業(yè)比重(X8)、第三產(chǎn)業(yè)比重(X9)、土地整理規(guī)模(X10)、建設(shè)用地規(guī)模(X13)、距離城市中心遠(yuǎn)近(X16)6個(gè)變量,第三產(chǎn)業(yè)比重、土地整理規(guī)模、建設(shè)用地規(guī)模、距離城市中心距離起逆向推動作用,灘涂淤蝕、第二產(chǎn)業(yè)比重起正向推動作用。

      2015年主要影響因子有灘涂淤蝕(X1)、第二產(chǎn)業(yè)比重(X8)、第三產(chǎn)業(yè)比重(X9)、建設(shè)用地規(guī)模(X13)、距離經(jīng)濟(jì)中心區(qū)遠(yuǎn)近(X14)和距離城市中心遠(yuǎn)近(X16)6個(gè)變量,其中第二產(chǎn)業(yè)比重起正向推動作用,其他影響因子均起逆向推動作用。

      由以上結(jié)果可知,1996年江蘇濱海濕地受區(qū)位、人口以及自然因素河流海洋動力作用等因素影響。2005年以后,隨著社會經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步調(diào)整和土地政策調(diào)控作用凸顯,人口、距海岸線遠(yuǎn)近等常規(guī)影響因子作用減弱,二三產(chǎn)業(yè)比重和土地整理等表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化及土地政策方面的影響因子作用增強(qiáng)。

      4.2 濱海濕地驅(qū)動力演變及其驅(qū)動機(jī)制分析

      空間回歸分析結(jié)果顯示(表3),1996年江蘇濱海濕地主要受海岸線淤蝕、常住人口、距離經(jīng)濟(jì)中心區(qū)遠(yuǎn)近、距離城市中心遠(yuǎn)近和距離海岸線遠(yuǎn)近等因素的影響;2005年受海岸線淤蝕、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、土地整理規(guī)模、建設(shè)用地規(guī)模和距離城市中心遠(yuǎn)近影響;2015年受海岸線淤蝕、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、建設(shè)用地規(guī)模、距離經(jīng)濟(jì)中心區(qū)遠(yuǎn)近和距離城市中心遠(yuǎn)近等因素的影響。從河流海洋動力作用、社會經(jīng)濟(jì)因素、土地政策、區(qū)位因素等方面來看,各驅(qū)動因素演變過程如下:(1)河流、海洋動力作用。總體而言,1996—2015年間河流、海洋動力作用對濱海濕地?cái)?shù)量起正向推動作用,即隨著灘涂淤積量的增加,濱海濕地?cái)?shù)量不斷增加。(2)社會經(jīng)濟(jì)因素。影響濱海濕地空間分布的社會經(jīng)濟(jì)因素為人口和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),1996年的主要影響因子為常住人口,2005年以后產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)成為影響濱海濕地?cái)?shù)量的主要因素。(3)土地政策因素。1996年受政策影響較弱;2005年主要受土地整理規(guī)模和建設(shè)用地規(guī)模雙重影響;2015年只受建設(shè)用地規(guī)模影響。(4)區(qū)位因素。1996年主要受經(jīng)濟(jì)輻射和海岸線影響較大,影響因子分別為距區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心遠(yuǎn)近、距區(qū)內(nèi)城市中心遠(yuǎn)近和距海岸線遠(yuǎn)近;2005年主要受區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)中心輻射影響,主要驅(qū)動因子為距區(qū)內(nèi)城市中心遠(yuǎn)近;2015年,隨著區(qū)外大經(jīng)濟(jì)中心和區(qū)內(nèi)小經(jīng)濟(jì)中心共同發(fā)展的影響,驅(qū)動因子轉(zhuǎn)變?yōu)榫嚯x經(jīng)濟(jì)中心區(qū)遠(yuǎn)近和距離區(qū)內(nèi)城市中心(圖1)。

      表3 模型回歸系數(shù)及P值Tab.3 Model of regression coefficients andPvalues

      1996—2015年,河流、海洋動力作用對濱海濕地?cái)?shù)量起正向推動作用,即隨著海岸線淤積量的增加,濱海濕地?cái)?shù)量不斷增加。以1980年海岸線為參考,1996、2005和2015年海岸線均顯著前進(jìn),1996年海岸線前進(jìn)造成的沿海灘涂面積為27.39×104hm2,2005年為16.42×104hm2,2015年28.04×104hm2。

      圖1 江蘇省濱海濕地驅(qū)動力演變過程Fig.1 The diving forces evolution process of coastal wetlands in Jiangsu Province

      社會經(jīng)濟(jì)影響因素為人口和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。1996—2015年近20年間,影響濱海濕地變化的社會經(jīng)濟(jì)因素由常住人口轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),反映了社會經(jīng)濟(jì)變化對濱海濕地變化的驅(qū)動作用。常住人口表征區(qū)域人口數(shù)量情況,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)反映區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況。1996年常住人口是本區(qū)濱海濕地的主要驅(qū)動因子,2005年以后第二、三產(chǎn)業(yè)比重逐漸代替人口成為主要驅(qū)動因子。這是因?yàn)?005年以后,江蘇濱海地區(qū)人口呈緩慢增長趨勢,部分地區(qū)甚至呈負(fù)增長趨勢,但相對模型中其他因子而言變化可忽略不計(jì)。相比而言,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整致使二、三產(chǎn)業(yè)成為影響濱海濕地的主要驅(qū)動因子,其中第二產(chǎn)業(yè)比重為正相關(guān),第三產(chǎn)業(yè)比重由2005年的負(fù)相關(guān)變?yōu)?015年的正相關(guān),說明第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來的用地結(jié)構(gòu)變化并未對濱海濕地?cái)?shù)量造成重大影響,反而由于用地結(jié)構(gòu)合理化形成第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展與濱海濕地保護(hù)并重的良好趨勢;2005年第三產(chǎn)業(yè)對濱海濕地起逆向推動作用,即隨著第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來的用地結(jié)構(gòu)變化,引起了濱海濕地?cái)?shù)量的減少,主要是由于隨著“海上蘇東”等戰(zhàn)略政策的實(shí)施,港口開發(fā)建設(shè)帶動的物流、倉儲等第三產(chǎn)業(yè)用地增量明顯;到了2015年產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化及土地使用效率的提升,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展引起的負(fù)面效應(yīng)已得到控制,第三產(chǎn)業(yè)對濱海濕地的推動作用轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛲苿幼饔谩?/p>

      土地政策因素方面,1996年受政策影響較弱,2005—2015年間政策因素由受土地整理規(guī)模和建設(shè)用地規(guī)模影響轉(zhuǎn)變?yōu)槭芙ㄔO(shè)用地規(guī)模影響,且各年度影響因子均對濱海濕地起逆向推動作用,即隨著土地政策的實(shí)施,濱海濕地?cái)?shù)量逐步減少。事實(shí)上,中國于1997年之后實(shí)施耕地“占補(bǔ)平衡”政策,2000年之后實(shí)施建設(shè)用地“增加掛鉤”政策,而2006年之后將建設(shè)用地指標(biāo)納入土地利用年度計(jì)劃,即開始建設(shè)用地總量控制。2000年之后,在國家濱海開發(fā)戰(zhàn)略背景下,耕地“占補(bǔ)平衡”和建設(shè)用地“增減掛鉤”等土地政策的實(shí)施,一方面為保障耕地?cái)?shù)量大規(guī)模實(shí)施土地開發(fā)整理項(xiàng)目,同時(shí)由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展促使建設(shè)用地需求旺盛,致使土地整理規(guī)模和建設(shè)用地規(guī)模成為2005年濱海濕地演變的主要政策驅(qū)動因子;而2006年之后的10年,由于土地管理政策的約束作用凸顯,江蘇濱海地區(qū)土地利用由大范圍低效開發(fā)利用方式轉(zhuǎn)變?yōu)樘嵘恋乩寐实墓?jié)約集約利用方式,大規(guī)模的土地整理項(xiàng)目減少,但同時(shí)即便有“建設(shè)用地指標(biāo)管控”政策管控,建設(shè)用地需求依然旺盛,造成2015年建設(shè)用地規(guī)模成為當(dāng)年唯一對濱海濕地產(chǎn)生影響的土地政策因子。

      區(qū)位因素主要考慮經(jīng)濟(jì)輻射和距海遠(yuǎn)近對濕地的影響。1996年濱海濕地受經(jīng)濟(jì)中心輻射和距海位置影響。2005年區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心和海岸線相對位置的影響逐步減弱,僅受本區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)中心的輻射作用影響。2015年隨著區(qū)域和本區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)中心的發(fā)展,經(jīng)濟(jì)輻射作用逐步增強(qiáng)成為主要的區(qū)位因子。

      4.3 濱海濕地演變驅(qū)動力影響強(qiáng)度分析

      濱海濕地在海岸線淤蝕變化、社會經(jīng)濟(jì)、政策和區(qū)位因素共同驅(qū)動作用下形成一個(gè)動態(tài)平衡演變系統(tǒng)[1]。為深入研究其演變規(guī)律,本文采用模型變量綜合回歸系數(shù)方法進(jìn)行演變驅(qū)動力影響強(qiáng)度分析。模型變量回歸系數(shù)

      決定變量對模型的貢獻(xiàn)度[40],因此可通過各因素回歸系數(shù)研究各驅(qū)動因素對濱海濕地作用的強(qiáng)弱程度。綜合回歸系數(shù)法即回歸系數(shù)絕對值疊加的方法對各驅(qū)動因素對濱海濕地作用力進(jìn)行量化。綜合回歸系數(shù)公式如下:

      (1)中,Km為驅(qū)動因素,βi為變量。

      結(jié)果顯示(圖2),1996年江蘇濱海開發(fā)帶濕地的驅(qū)動力作用強(qiáng)弱依次為區(qū)位>海岸線變化>社會經(jīng)濟(jì);2005年依次為海岸線變化>政策>社會經(jīng)濟(jì)>區(qū)位;2015年依次為政策>社會經(jīng)濟(jì)>區(qū)位>海岸線變化。

      1996年區(qū)位因素和海岸線變化綜合回歸系數(shù)分別為1.16和0.512,是影響濱海濕地演變的兩大重要驅(qū)動因素;至2005年,海岸線變化的影響依然顯著,而區(qū)位因素已變成影響力最差的驅(qū)動因素,綜合回歸系數(shù)僅為0.2;至2015年區(qū)位和海岸線變化逐步被政策和社會經(jīng)濟(jì)因素取代,成為影響力最差的驅(qū)動因素,海岸線變化的綜合回歸系數(shù)僅為0.21。社會經(jīng)濟(jì)因素方面,1996年和2005年社會經(jīng)濟(jì)綜合回歸系數(shù)分別為0.285和0.482,而到2015年上升為0.858,由1996年影響力最差經(jīng)2005年的倒數(shù)第二位上升至2015年僅次于政策的第二大驅(qū)動因子,對濱海濕地演變的影響呈顯著上升趨勢。政策因素方面,1996年影響力較弱以致在模型中沒有體現(xiàn),而2005年綜合回歸系數(shù)為0.574,一躍成為僅此于海岸線變化的第二大驅(qū)動因素,至2015年,政策因素的影響力顯著提升,綜合回歸系數(shù)上升為0.724,成為2015年影響濱海濕地空間分布的首要驅(qū)動力,說明政策因素的影響力正逐步增強(qiáng)。由此可見,在江蘇濱海地區(qū),隨著時(shí)間的變化,海岸線變化和區(qū)位因素對濱海濕地的影響逐步減弱,而隨著人類社會經(jīng)濟(jì)活動的增強(qiáng),政策和社會經(jīng)濟(jì)因素對濱海濕地影響正逐步增強(qiáng)。

      圖 2 綜合回歸系數(shù)變化情況Fig.2 Changes of comprehensive regression coef fi cients

      5 結(jié)論與討論

      空間回歸分析結(jié)果顯示,1996年江蘇濱海濕地主要受海岸線淤蝕、常住人口、距離經(jīng)濟(jì)中心區(qū)遠(yuǎn)近、距離城市中心遠(yuǎn)近和距離海岸線遠(yuǎn)近等因素的影響;2005年受海岸線淤蝕、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、土地整理規(guī)模、建設(shè)用地規(guī)模和距離城市中心遠(yuǎn)近影響;2015年受海岸線淤蝕、第二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比重、建設(shè)用地規(guī)模、距離經(jīng)濟(jì)中心區(qū)遠(yuǎn)近和距離城市中心遠(yuǎn)近等因素的影響。

      就濱海濕地各驅(qū)動因素演變過程來看:(1)河流、海洋動力作用。1996—2015年,河流、海洋動力作用對濱海濕地?cái)?shù)量起正向推動作用,即隨著灘涂淤積量的增加,濱海濕地?cái)?shù)量不斷增加。(2)社會經(jīng)濟(jì)因素。1996年主要社會經(jīng)濟(jì)影響因素為常住人口,2005年以后由受常住人口數(shù)量轉(zhuǎn)變?yōu)槭墚a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響。(3)政策因素。1996年受政策影響較弱;2005年主要受土地整理和建設(shè)用地規(guī)模影響;2015年僅受建設(shè)用地規(guī)模影響。(4)區(qū)位因素。1996年主要受距區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心遠(yuǎn)近、距區(qū)內(nèi)城市中心遠(yuǎn)近和距海岸線遠(yuǎn)近影響;2005年主要受距區(qū)內(nèi)城市中心遠(yuǎn)近影響;2015年受距離經(jīng)濟(jì)中心區(qū)遠(yuǎn)近和距離區(qū)內(nèi)城市中心遠(yuǎn)近影響。

      從各驅(qū)動因素影響力來看,1996年江蘇濱海開發(fā)帶濕地的驅(qū)動力作用強(qiáng)弱依次為區(qū)位>海岸線變化>社會經(jīng)濟(jì);2005年依次為海岸線變化>政策>社會經(jīng)濟(jì)>區(qū)位;2015年依次為政策>社會經(jīng)濟(jì)>區(qū)位>海岸線變化。由此可見,在江蘇濱海地區(qū)海岸線變化和區(qū)位因素對濱海濕地的影響逐步減弱,政策和社會經(jīng)濟(jì)因素對濱海濕地影響逐步增強(qiáng),政策對濱海濕地的作用正逐步凸顯。

      總體而言,濱海濕地變化受眾多因素影響,其作用機(jī)制復(fù)雜多變,本文從河流、海洋動力作用、社會經(jīng)濟(jì)因素、政策、區(qū)位等方面研究了其驅(qū)動力及作用機(jī)制。結(jié)果表明,河流海洋動力作用和區(qū)位因素對濱海濕地的影響逐步減弱,而政策和社會經(jīng)濟(jì)因素對濱海濕地影響逐步增強(qiáng)。1996年中國正處于市場經(jīng)濟(jì)剛剛開始的初級產(chǎn)品生產(chǎn)階段[40],經(jīng)濟(jì)活動相對落后,經(jīng)濟(jì)活動發(fā)展對濱海濕地的影響還相對有限,耕地保護(hù)、建設(shè)用地管控等較為嚴(yán)厲的土地政策還未出臺,相比而言,人口、海岸線淤蝕變化及距離經(jīng)濟(jì)中心遠(yuǎn)近等因素成為影響濱海濕地的主要驅(qū)動因素。2003年以后中國進(jìn)入工業(yè)化初期階段[40],隨著國家沿海發(fā)展戰(zhàn)略和小城鎮(zhèn)發(fā)展戰(zhàn)略思想的實(shí)施,濱海濕地變化受人類經(jīng)濟(jì)活動的影響逐步增強(qiáng),產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化及土地利用無序化引起相關(guān)土地政策的出臺對濱海濕地逐步產(chǎn)生強(qiáng)烈影響,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和土地政策成為影響濱海濕地的主要驅(qū)動因素。而2007年進(jìn)入工業(yè)化中期階段以后[41],經(jīng)濟(jì)增長速度逐步減慢,社會經(jīng)濟(jì)等間接因素對濱海濕地變化影響弱化,而土地政策等直接管理手段的作用逐步凸顯,于2015年超越河流、海洋動力作用的影響成為濱海濕地演變的第一大影響因素。由此可見,基于土地政策因素的宏觀調(diào)控手段對濱海濕地的保護(hù)與利用是有效存在并不斷增強(qiáng)的。

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      [1]廖華軍,李國勝,王少華,等. 近30年蘇北濱海灘涂濕地演變特征與空間格局[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2014(,9):1209 - 1217.

      [2]黃勇. 廣西濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評價(jià)研究[M]. 北京:中國環(huán)境出版社, 2013.

      [3]Kirwan M. L. , Megonigal J. P. Tidal wetland stability in the face of human impacts and sea-level rise[J]. Nature, 2013,50(47478):53 - 60.

      [4]程敏,張麗云,崔麗娟,等. 濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其價(jià)值評估研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2016,3(623):7509 - 7518.

      [5]高宇,劉鑒毅,張婷婷,等. 濱海河口濕地生態(tài)系統(tǒng)對全球氣候變化的影響[J]. 環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展, 2016,4(14):16 - 19.

      [6]Guo Haiqiang, Noormets Asko, Zhao Bin, et al. Tidal effects on net ecosystem exchange of carbon in an estuarine wetland[J].Agricultural & Forest Meteorology, 2009,14(911):1820 - 1828.

      [7]Xie X., Zhang M. Q., Zhao B., et al. Temperature dependence of coastal wetland ecosystem respiration confounded by tidal activities: a temporal perspective[J]. Biogeosciences Discussions, 2013,1(03):4515 - 4537.

      [8]Zedler Joy B. Progress in wetland restoration ecology[J]. Trends in Ecology & Evolution, 2000,1(510):402.

      [9]Houlahan Jeff E., Findlay C. Scott. Estimating the‘ critical’ distance at which adjacent land-use degrades wetland water and sediment quality[J]. Landscape Ecology, 2004,1(96):677 - 690.

      [10]Brander Luke M., Florax Raymond J. G. M., Vermaat Jan E. The Empirics of Wetland Valuation: A Comprehensive Summary and a Meta-Analysis of the Literature[J]. Environmental and Resource Economics, 2006,3(32):223 - 250.

      [11]Bai Jun Hong, Yang Zhi Feng, Cui Bao Shan, et al. Some heavy metals distribution in wetland soils under different land use types along a typical plateau lake, China[J]. Soil & Tillage Research, 2009,10(62):344 - 348.

      [12]Zorrilla-Miras P., Palomo I., Gómez-Baggethun E., et al. Effects of land-use change on wetland ecosystem services: A case study in the Doana marshes( SW Spain)[J]. Landscape & Urban Planning, 2014,122:160 - 174.

      [13]Kashaigili J. J. Impacts of land-use and land-cover changes on flow regimes of the Usangu wetland and the Great Ruaha River,Tanzania[J]. Physics & Chemistry of the Earth, 2008,3(38):640 - 647.

      [14]Liu H., Zhang S., Li Z., et al. Impacts on wetlands of large-scale land-use changes by agricultural development: the Small Sanjiang Plain, China[J]. Ambio A Journal of the Human Environment, 2004,3(36):306.

      [15]劉鍵. 黃河三角洲濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價(jià)研究[D]. 青島:國家海洋局第一海洋研究所, 2008.

      [16]Robb James T. Assessing wetland compensatory mitigation sites to aid in establishing mitigation ratios[J]. Wetlands, 2016,2(22):435 - 440.

      [17]Nguyen Hoang Huu, Dargusch Paul, Moss Patrick, et al. Land-use change and socio-ecological drivers of wetland conversion in Ha Tien Plain, Mekong Delta, Vietnam[J]. Land Use Policy, 2017:101 - 113.

      [18]Deegan Linda A., Johnson David Samuel, Warren R. Scott, et al. Coastal eutrophication as a driver of salt marsh loss[J]. Nature,2012,49(07420):388 - 392.

      [19]劉平輝,葉長盛. 農(nóng)業(yè)用地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的內(nèi)在機(jī)制及驅(qū)動力研究[J]. 中國土地科學(xué), 2007,21(6):58 - 63.

      [20]Woodward Richard T., Wui Yong Suhk. The economic value of wetland services: a meta-analysis[J]. Ecological Economics, 2001,37(2):257 - 270.

      [21]Naugle D. E., Johnson R. R., Estey M. E., et al. A landscape approach to conserving wetland bird habitat in the prairie pothole region of eastern South Dakota[J]. Wetlands, 2017,21(1):1 - 17.

      [22]袁磊,楊昆. 土地利用變化驅(qū)動力多尺度因素的定量影響分析[J]. 中國土地科學(xué), 2016,30(12):63 - 70.

      [23]舒幫榮,朱建軍,李永樂,等. 不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段下城市用地規(guī)模擴(kuò)張動力研究——基于省際面板數(shù)據(jù)的考察[J]. 中國土地科學(xué), 2013,27(11):65 - 71.

      [24]沈永明,馮年華,周勤,等. 江蘇沿海灘涂圍墾現(xiàn)狀及其對環(huán)境的影響[J]. 海洋科學(xué), 2006,(10):39 - 43.

      [25]閆少鋒,陸茜,張金池,等. 江蘇沿海地區(qū)NDVI的演變特征及其對區(qū)域氣候變化的響應(yīng)[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012,(1):43 - 47.

      [26]閆文文,谷東起,王勇智,等. 鹽城海岸帶濕地景觀演變分析[J]. 中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012,(12):130 - 137.

      [27]申家雙,翟京生,郭海濤. 海岸線提取技術(shù)研究[J]. 海洋測繪, 2009,(6):74 - 77.

      [28]胡亞權(quán). 空間面板數(shù)據(jù)模型及其應(yīng)用研究[D]. 武漢:華中科技大學(xué), 2012.

      [29]季民河,武占云,姜磊. 空間面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定問題分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇, 2011,(6):3 - 9.

      [30]Lee Lung Fei. Asymtotic Distribution of Quasi-Maximum Likelihood Estimators for Spatial Autoregressive Models[J]. Econometrica,2004,72(6):1899 - 1925.

      [31]藺卿,羅格平,陳曦. LUCC驅(qū)動力模型研究綜述[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2005,(5):81 - 89.

      [32]左平,李云,趙書河,等. 1976年以來江蘇鹽城濱海濕地景觀變化及驅(qū)動力分析[J]. 海洋學(xué)報(bào), 2012,34(1):101 - 108.

      [33]楊達(dá)源,張建軍,李徐生. 黃河南徙、海平面變化與江蘇中部的海岸線變遷[J]. 第四紀(jì)研究, 1999,(3):283.

      [34]張忍順,陸麗云,王艷紅. 江蘇海岸侵蝕過程及其趨勢[J]. 地理研究, 2002,(4):469 - 478.

      [35]賀秋華. 江蘇濱海土地利用/覆蓋變化及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究[D]. 南京:南京師范大學(xué), 2011.

      [36]羅湘華,倪晉仁,羅華銘. 論土地利用變化統(tǒng)計(jì)分析中的多重共線性問題[J]. 應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào), 2001,(4):297 - 306.

      [37]趙衛(wèi)亞. 利用EViews軟件檢驗(yàn)和處理模型的多重共線性[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2008,(6):147 - 148.

      [38]Ren Tongxian, Long Zhihe, Zhang Rengui, et al. Moran’s I test of spatial panel data model-Based on bootstrap method[J]. Economic Modelling, 2014,41(0):9 - 14.

      [39]張靜,張麗芳,濮勵(lì)杰,等. 基于GWR模型的城市住宅地價(jià)的時(shí)空演變研究——以江蘇省為例[J]. 地理科學(xué), 2012,(7):828 - 834.

      [40]楊宇,劉毅,齊元靜. 基于不同區(qū)域尺度的中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段判斷[J]. 經(jīng)濟(jì)問題探索, 2012(,12):1 - 6.

      [41]齊元靜,楊宇,金鳳君. 中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段及其時(shí)空格局演變特征[J]. 地理學(xué)報(bào), 2013(,4):517 - 531.

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