基于轉(zhuǎn)移矩陣的準(zhǔn)格爾旗土地利用變化分析

張建國(guó), 李晶晶,2, 殷寶庫(kù), 高云飛, 劉曉燕

(1.黃河上中游管理局, 陜西 西安710021; 2.西北農(nóng)林科技大學(xué) 水土保持研究所,陜西 楊凌 712100; 3.黃河水利委員會(huì), 河南 鄭州 450003)

土地利用變化類因子是影響水土流失變化的重要類型因子，了解土地利用變化是分析區(qū)域水土流失強(qiáng)度和面積變化的基礎(chǔ)。目前比較常用的土地利用遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)信息的分析方法主要包括傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)法、構(gòu)造參數(shù)法、土地利用轉(zhuǎn)移矩陣法以及景觀格局特征分析法[1]。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣在土地利用變化分析中具有重要作用，并得到較為廣泛的應(yīng)用[2-4]。相對(duì)于其他分析方法，其科學(xué)性及優(yōu)勢(shì)性在于矩陣的生成靈活多變，分析的結(jié)果不受地物類別、數(shù)量限制，同時(shí)又可以對(duì)多時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理[5]。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣是將土地利用變化的類型轉(zhuǎn)移面積以矩陣的形式列出，作為用地結(jié)構(gòu)與變化方向分析的基礎(chǔ)，可以直觀地反映出某一區(qū)域土地利用面積的變化，也可細(xì)致反映各地類之間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系及來(lái)源概率，進(jìn)而了解轉(zhuǎn)移前后各地類的結(jié)構(gòu)特征，在土地利用變化分析和地類模擬方面具有重要作用。

準(zhǔn)格爾旗位于毛烏素沙漠和西北黃土高原過(guò)渡地帶的沙化區(qū)，屬于陜晉蒙農(nóng)牧交錯(cuò)區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱，水土流失嚴(yán)重。研究該區(qū)土地利用類型變化規(guī)律，對(duì)于了解該土地利用變化驅(qū)動(dòng)因素和水土流失變化研究具有十分重要的意義。本文在遙感與GIS技術(shù)的支持下，通過(guò)引入土地利用轉(zhuǎn)換矩陣，對(duì)準(zhǔn)格爾旗兩不變年度的土地利用格局進(jìn)行分析，獲取土地利用變化特征，并結(jié)合土壤侵蝕數(shù)據(jù)，以期分析該區(qū)域水土流失變化情況，為該地區(qū)土地可持續(xù)利用與管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與決策支持。

1 研究區(qū)概況及信息源

準(zhǔn)格爾旗位于內(nèi)蒙古西南部、鄂爾多斯高原東部，地處黃土高原邊緣，是晉陜蒙金三角地帶，位于東經(jīng)110°05′—111°27′，北緯39°16′—40°21′，南北長(zhǎng)116.5 km，東西寬115.2 km，總面積7 692 km2。

研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2013—2017年全國(guó)水土流失動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與公告項(xiàng)目黃河流域監(jiān)測(cè)成果：準(zhǔn)格爾旗2014和2016年遙感影像及土地利用和土壤侵蝕解譯成果。土地利用主要包括耕地、園地、林地、草地、居民點(diǎn)及工礦交通用地、水域及水利設(shè)施用地及其他土地這7個(gè)1級(jí)地類，其中其他土地包括沙地和裸巖裸地等地類。信息源以天繪1號(hào)遙感影像為主，輔以高分1號(hào)影像和資源3號(hào)衛(wèi)星影像。融合影像包括紅、綠、藍(lán)3個(gè)波段，影像分辨率達(dá)到2 m。準(zhǔn)格爾旗水蝕區(qū)坡度信息由1∶1萬(wàn)DEM提取，風(fēng)蝕區(qū)坡度信息由1∶5萬(wàn)DEM提取。高斯—克呂格(Gauss-Kruger)投影，CGCS 2000國(guó)家大地坐標(biāo)系，1985國(guó)家高程基準(zhǔn)，D_China_2 000基準(zhǔn)面。

2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

2.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣定義

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，就是根據(jù)同一地區(qū)不同時(shí)相的土地覆蓋現(xiàn)狀的變化關(guān)系，求得一個(gè)二維矩陣。通過(guò)對(duì)得到的轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行分析，能夠得到2個(gè)時(shí)相，不同的地類之間相互轉(zhuǎn)化的情況，它描述了不同的土地利用的類型在不同年份發(fā)生變化的土地類別以及發(fā)生變化的位置和變化面積。不僅能夠反映上述靜態(tài)的固定區(qū)域固定時(shí)間的各個(gè)地類面積數(shù)據(jù)，還能夠反映更加豐富的初期各個(gè)地類的面積轉(zhuǎn)出以及末期各個(gè)地類面積的轉(zhuǎn)入情況。從面積入手，反應(yīng)區(qū)域土地利用變化。面積變化首先反映在不同土地利用類型的總量變化上，通過(guò)分析土地利用類型的總量變化，可了解土地利用變化總的變化趨勢(shì)和土地利用結(jié)構(gòu)的變化。

轉(zhuǎn)移矩陣的應(yīng)用主要表現(xiàn)在：采用GIS技術(shù)對(duì)兩期土地利用圖進(jìn)行疊置分析從而獲得土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，研究?jī)善谥g各土地利用類型的轉(zhuǎn)移變化情況，了解研究期初各類型土地的流失去向以及研究期末各類型土地的來(lái)源與構(gòu)成，通常結(jié)合土地利用數(shù)量變化、程度變化、空間變化等指數(shù)進(jìn)行分析[6]。具體操作可描述為:在ArcMap中同時(shí)打開兩期土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，根據(jù)土地利用類型字段對(duì)現(xiàn)有圖進(jìn)行融合，利用疊加分析模塊下的交叉分析功能，對(duì)融合后的兩期土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加交叉操作，之后對(duì)獲得的交集圖層屬性表賦值并計(jì)算其面積，導(dǎo)出dbf屬性表，并在Excel中打開，執(zhí)行數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖操作，即可生成土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。

根據(jù)以上描述，運(yùn)用ArcGIS的空間分析功能對(duì)準(zhǔn)格爾旗2014，2016年2期土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)分析，獲取了準(zhǔn)格爾旗兩期的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣(表1)。

2.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣動(dòng)態(tài)變化指標(biāo)

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣動(dòng)態(tài)變化指標(biāo)主要包括土地利用類型轉(zhuǎn)換概率(P)和土地利用類型動(dòng)態(tài)度(D)。

在獲取的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)上，為了更好地分析土地利用動(dòng)態(tài)變化的主導(dǎo)過(guò)程，建立土地利用轉(zhuǎn)移模型，其模型公式為：

(1)

式中：Pij——2014—2016年土地利用類型i轉(zhuǎn)換為土地利用類型j的轉(zhuǎn)換概率；Sij——土地利用類型i轉(zhuǎn)變?yōu)橥恋乩妙愋蚸的面積(km2)。根據(jù)式(1)中計(jì)算，獲得土地利用轉(zhuǎn)換概率矩陣(表2)。

土地利用動(dòng)態(tài)度可以定量描述區(qū)域土地利用變化的速度，它對(duì)比較土地利用變化的區(qū)域差異和預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用變化趨勢(shì)具有積極的作用。單一土地利用類型動(dòng)態(tài)度表達(dá)的是研究區(qū)域一定時(shí)段范圍內(nèi)某土地利用類型的數(shù)量變化情況，其表達(dá)式為：

D=(Ab-Aa)/Aa×1/T×100%

(2)

式中：D——研究時(shí)段某一土地利用類型動(dòng)態(tài)度；Aa——研究時(shí)期初某一土地利用類型的數(shù)量；Ab——研究期末某一土地利用類型的數(shù)量；T——研究時(shí)段長(zhǎng)，當(dāng)T的時(shí)段設(shè)定為年時(shí)，D值就是該研究區(qū)某種土地利用類型的年變化率。

表1 準(zhǔn)格爾旗土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

表2 準(zhǔn)格爾旗土地利用轉(zhuǎn)換概率矩陣 %

根據(jù)公式(1)和(2)，獲得準(zhǔn)格爾旗某一土地利用類型的年變化率如表4所示。

表3 準(zhǔn)格爾旗土地利用年變化率

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化的主導(dǎo)過(guò)程

根據(jù)表1—3可以看出，準(zhǔn)格爾旗2014—2016年3 a內(nèi)的各土地利用類型面積總體變化不顯著。由準(zhǔn)格爾旗土地利用年變化率可以看出，該區(qū)內(nèi)園地、其他土地、居民點(diǎn)及工礦交通用地和耕地的年變化率為正，表明這4種土地利用類型的面積呈增加趨勢(shì)；林地、草地和水域及水利設(shè)施用地年變化率為負(fù)，表明這3種土地利用類型的面積呈減少趨勢(shì)。準(zhǔn)格爾旗3 a的土地利用變化的主導(dǎo)主要集中于其他土地和耕地面積的增加、農(nóng)村居民點(diǎn)的擴(kuò)張以及工礦交通用地的擴(kuò)建，林地和草地大量減少，轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌恋乩妙愋汀?/p>

3.2 土地利用變化率分析

林地和草地年變化率分別為-0.15%和-0.17%，林地面積由2014年3 456.94 km2減少到2016年3 440.92 km2，減少了16.02 km2；水域及水利設(shè)施用地年轉(zhuǎn)換率為-0.31%，面積由2014年的269.49 km2，減少到2016年266.6 km2。盡管林地和草地的自身轉(zhuǎn)換率比較高，分別為98.34%的林地和97.79%的草地，但自身轉(zhuǎn)換之間可能導(dǎo)致該區(qū)域的林地和草地的覆蓋度發(fā)生變化，結(jié)合減少的水域及水利設(shè)施面積可以推斷，該區(qū)域的植被覆蓋度出現(xiàn)降低趨勢(shì)。

居民點(diǎn)及工礦交通用地年變化率為1.31%，面積由2014年的474.68 km2增加到2016年的493.31 km2，凈增加18.63 km2，除92.53%來(lái)源于自身外，4.71%的草地和1.26%的林地轉(zhuǎn)變?yōu)榫用顸c(diǎn)及工礦交通用地。調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致居民點(diǎn)及工礦交通用地面積增加的主要原因?yàn)闇?zhǔn)旗境內(nèi)擁有豐富礦業(yè)資源，新建工礦用地、擴(kuò)建工礦用地較多，破壞了林地和草地面積；除此之外，正在新修的呼準(zhǔn)鐵路和大路鎮(zhèn)周圍新建的公路也是導(dǎo)致林地草地面積減少，居民點(diǎn)及工礦交通用地增加的原因。

其他土地面積年轉(zhuǎn)化率2.31%，增加了10.53 km2，除86.7%為原有的其他土地外，其余主要由草地、居民點(diǎn)及工礦交通用地和林地轉(zhuǎn)移而來(lái)，轉(zhuǎn)移比例分別占3.65%，3.38%和4.48%。其他土地面積增加主要原因?yàn)槿藶閿_動(dòng)因素的影響，在建設(shè)前期場(chǎng)地平整階段的土地面積以及工礦用地棄土棄渣場(chǎng)植被恢復(fù)前表土覆蓋增加較多，在影像上顯示為裸地。

3.3 土地利用變化綜合分析與水土流失變化響應(yīng)

準(zhǔn)格爾旗2014和2016年不同土壤侵蝕強(qiáng)度面積如表4所示。該區(qū)域水土流失面積為除微度侵蝕以外的其他侵蝕的面積之和，可以看出準(zhǔn)格爾水土流失面積增加了70.80 km2，結(jié)合土地利用變化可以看出，增加的水土流失面積與林地、草地和水域及水利設(shè)施用地減少有密切關(guān)系。除直接減少的林地和草地的面積導(dǎo)致了水土流失面積增加外，水域面積的減少以及98.34%的林地和97.79%的草地自身轉(zhuǎn)換引起的林地和草地覆蓋度等級(jí)的變化，也是導(dǎo)致該區(qū)域水土流失面積增加得另一個(gè)原因。

表4 準(zhǔn)格爾旗土壤侵蝕統(tǒng)計(jì)

4 結(jié) 論

(1) 2014—2016年，準(zhǔn)格爾旗各土地利用類型均發(fā)生了變化，其中園地、其他土地、居民點(diǎn)及工礦交通用地和耕地面積表現(xiàn)出增加趨勢(shì)；林地、草地和水域及水利設(shè)施用地面積表現(xiàn)出呈減少趨勢(shì)。林地和草地面積的減少與李忠峰等[7]研究的研究結(jié)果不一致，導(dǎo)致結(jié)果不一致的原因主要是2014—2016年，該區(qū)礦區(qū)的開采及鐵路的建設(shè)等人為擾動(dòng)因素增加導(dǎo)致了該區(qū)的林地和草地面積減少。通過(guò)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的變化可以看出減少的林地和草地主要向居民點(diǎn)及工礦交通用地和其他土地轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移概率表現(xiàn)為：林地轉(zhuǎn)移工礦交通用地和其他土地的分別為0.79%和0.42%，是林地轉(zhuǎn)移耕地的4.6倍和2.5倍，草地轉(zhuǎn)移工礦交通用地和其他土地分別為0.68%和0.34%，是草地轉(zhuǎn)移耕地的4倍和2倍。

(2) 2014—2016年該區(qū)水土流失面積增加了70.80 km2。水土流失面積的增加主要與林地和草地面積減少以及林地和草地植被覆蓋度的變化有關(guān)。陳桂榮等[8]研究了2015年準(zhǔn)格爾旗水土流失動(dòng)態(tài)變化，表明該區(qū)水土流失增加與呼準(zhǔn)鐵路和其它公路的修建、大路鎮(zhèn)周圍施工帶來(lái)了人為擾動(dòng)，從而植被面積減少，工礦、裸地面積增加，此外，準(zhǔn)格爾旗降雨量逐年減少，導(dǎo)致植被覆蓋度整體降低，也是導(dǎo)致該區(qū)水土流失增加的原因之一。

[1] 鄭艷慧,靲海亮,賈露,等.基于馬爾柯夫模型平頂山市土地動(dòng)態(tài)變化預(yù)測(cè)[J].北京測(cè)繪,2011(4):1-4.

[2] 張偉,彭淑貞,程鵬,等.泰安市土地利用動(dòng)態(tài)變化研究[J].國(guó)土與自然資源研究,2011(4):17-19.

[3] 岳東霞,杜軍,劉俊艷,等.基于RS和轉(zhuǎn)移矩陣的涇河流域生態(tài)承載力時(shí)空動(dòng)態(tài)研究[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2011,31(9):2550-2558.

[4] 劉瑞,朱道林.基于轉(zhuǎn)移矩陣的土地利用變化信息挖掘方法探討[J].資源科學(xué),2010,32(8):1544-1550.

[5] 陸平.基于轉(zhuǎn)移矩陣的城市土地利用變化分析[J].北京測(cè)繪,2011(1):13-16.

[6] 喬偉峰,盛業(yè)華,方斌,等.基于轉(zhuǎn)移矩陣的高度城市化區(qū)域土地利用演變信息挖掘:以江蘇省蘇州市為例[J].地理研究,2013,32(8):1497-1507.

[7] 李忠鋒,王一謀,馬安青.準(zhǔn)格爾旗土地利用變化與影響因素分析[J].水土保持通報(bào),2003,23(3):42-44.

[8] 陳桂榮,杜婧.基于遙感監(jiān)測(cè)分析準(zhǔn)格爾旗水土流失動(dòng)態(tài)變化[J].內(nèi)蒙古水利,2016(9):41-42.