張 穎, 趙宇鸞
(貴州師范大學 地理與環(huán)境科學學院, 貴陽 550001)
土地作為一種稀缺性資源,其量的固定決定了人類活動過程中土地資源合理利用與開發(fā)的重要性,特別是在土地資源貧瘠的山區(qū)。土地利用形態(tài)體現(xiàn)了區(qū)域的社會發(fā)展狀況和經(jīng)濟發(fā)展水平[1-2],隨著城市化的快速推進和農(nóng)村勞動力人口的迅速外遷,山區(qū)土地資源利用類型發(fā)生了不同程度的變化。土地利用程度表示區(qū)域土地利用的廣度和深度[3],是人類活動和自然環(huán)境因素共同作用的結果,能較好地顯示區(qū)域的土地資源利用情況。深入探索山區(qū)土地利用程度演變的空間分異特征,為有針對性地制定提高土地利用程度的政策措施提供依據(jù)。
實現(xiàn)集中連片特困地區(qū)的精準扶貧和精準脫貧是全面建成小康社會的重要前提。黔桂巖溶山區(qū)作為滇黔桂石漠化特困片區(qū)和烏蒙山特困區(qū)的重要組成部分,具有貧困面積大、貧困人口多、貧困程度深、返貧率高的特點[4]。該區(qū)是我國喀斯特集中分布的區(qū)域之一,生存條件惡劣、生態(tài)環(huán)境脆弱、人地矛盾突出、經(jīng)濟基礎薄弱、人口壓力大,但同時又有著發(fā)展經(jīng)濟、脫貧致富的豐富的自然資源[5]。近年來,黔桂巖溶山區(qū)土地系統(tǒng)變化及其驅動機制研究一直是學者們關注的焦點。在縣域尺度的土地利用數(shù)量結構[6]、多尺度的土地利用數(shù)量結構和程度[7]、土地利用的變化對生態(tài)環(huán)境和生態(tài)服務價值的影響[8-9]、土地利用系統(tǒng)的有序性[10-11]、土地利用的驅動機制[12-13]、土地利用程度與山區(qū)類型耦合特征分析[14]等研究方面開展了許多工作。但多數(shù)集中以行政區(qū)劃或小流域為研究樣區(qū)進行土地利用變化探討,缺乏對區(qū)域內部的空間分異演變進行深入探索。
綜上,在土地資源貧瘠、貧困程度較深的山區(qū)進行土地利用程度演變的空間分異研究,能夠為扶貧開發(fā)中因地制宜的制定差異化土地利用政策提供參考。
黔桂巖溶山區(qū)位于我國西南地區(qū),土地面積約21萬km2,地處貴州高原向廣西丘陵盆地過渡地帶,地勢大致由北向南逐漸降低,是我國長江、珠江上游重要的生態(tài)屏障。同時,黔桂巖溶山區(qū)屬中國南方喀斯特分布中心,是我國典型的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū),區(qū)域喀斯特地貌面積分布廣、土地資源質量差、水土流失和石漠化嚴重、旱澇災害頻發(fā)。脆弱的生態(tài)環(huán)境直接影響、制約著區(qū)域工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、城建、生態(tài)和旅游等各方面的建設[15],貧困面積廣、貧困人口多、貧困程度深、少數(shù)民族聚集、區(qū)域發(fā)展理念落后等人文環(huán)境又進一步阻礙著地方經(jīng)濟社會發(fā)展。該區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展仍處于欠發(fā)達階段,貧困人口規(guī)模大、農(nóng)村貧困發(fā)生率較高是黔桂巖溶山區(qū)社會現(xiàn)狀的一個鮮明特點,是打贏“脫貧攻堅戰(zhàn)”面臨的一個棘手問題。2015年黔、桂兩省農(nóng)村貧困人口分別為493萬人、452萬人,占全國農(nóng)村貧困人口總和的17.13%。2015年黔、桂兩省區(qū)農(nóng)村貧困發(fā)生率分別為14%,9.10%。研究黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度演變的空間分異特征,有利于提高該區(qū)土地資源對區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展的保障水平。
研究使用1990年、2000年、2010年三期的土地覆被數(shù)據(jù)皆來自中國科學院山地表生過程與生態(tài)調控重點實驗室。分別提取各時段的耕地、建設用地、林地和草地等土地利用類型,以縣域為單位,計算1990年、2000年、2010年各縣級行政單元的墾殖系數(shù)、建設用地比例和土地利用程度綜合指數(shù),再利用Geoda軟件提取三個指標的空間分異特征。
2.2.1 土地利用程度指數(shù)測算 采用墾殖系數(shù)、建設用地比例和土地利用程度綜合指數(shù)(La)來量化區(qū)域土地利用程度。墾殖系數(shù)是指區(qū)域耕地面積占土地總面積的百分比,表示區(qū)域農(nóng)業(yè)土地資源的開發(fā)廣度;建設用地比重即區(qū)域建設用地面積占土地總面積的比例,反映區(qū)域工業(yè)化、城鎮(zhèn)化發(fā)展水平。土地利用程度綜合指數(shù)計算公式如下[16]:
(1)
式中:La為土地利用程度綜合指數(shù);Ai是第i級的土地利用程度分級指數(shù);Ci是第i級土地利用程度分級面積百分比。土地利用程度分級指數(shù)是根據(jù)區(qū)域土地利用強度賦值[16],未利用地或難利用地的分級指數(shù)為1,林地、草地和水域的分級指數(shù)賦值為2,耕地、園地和人工草地的分級指數(shù)為3,城鎮(zhèn)、居民點、工礦用地和交通用地的分級指數(shù)賦為4。
2.2.2 空間分異特征測度
(1) 全局空間自相關。全局空間自相關可以定量描述區(qū)域某種地理現(xiàn)象在空間上的整體分布狀況和差異程度[17]。本研究采用常用的Global Moran′sI指數(shù)來測度黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)、建設用地比例和土地利用程度綜合指數(shù)的全局空間自相關程度。
Global Moran′sI指數(shù)計算公式為[18]:
(2)
(3)
式中:E(I)與var(I)分別為Moran′sI的期望值與方差。當|ZScore|>1.96(α=0.05),可以拒絕零假設H0(n個空間對象的屬性值不存在空間自相關性),變量在空間上存在顯著的空間自相關性。I的取值范圍[-1,1],當I>0,全局空間自相關呈正相關,說明地理對象存在集聚特征;當I<0,表明負相關關系,說明地理對象存在離散現(xiàn)象;I的絕對值越大,說明相關程度越高;當I=0,地理對象則呈隨機分布,不存在空間自相關性。
(2) 局域空間自相關。局域空間自相關刻畫局域內部異質性的分布狀況,度量某一區(qū)域單元與其周邊區(qū)域的空間差異程度[17]。局域空間關聯(lián)性指標Local Moran′sI數(shù)學模型[18]:
(4)
式中:Zi,Zj分別為研究單元i與j觀測值的標準化值;Wij為空間權重。通常亦采用ZScore值檢驗局域空間關聯(lián)的顯著性程度。在某顯著水平α下,若Ii大于0,則研究單元i與周圍區(qū)域空間差異小,呈正相關性,即高值被高值包圍(H—H型)或低值被低值包圍(L—L型);若Ii小于0,研究單元i與其周邊區(qū)域存在顯著的差異,呈負相關性,即低值被高值包圍(L—H型)或者高值被低值包圍(H—L型)。
同時,Moran散點圖在空間自相關分析中能夠直觀表征空間自相關程度。在Moran散點圖的基礎上,可生成LISA(Local Indicators of Spatial Association)聚類圖,更直觀描述局域空間的空間關聯(lián)情況,診斷局域空間集聚的“正負”特征。
3.1.1 墾殖系數(shù)總體空間差異 以縣域為研究單元,墾殖系數(shù)的變化比例為統(tǒng)計變量,繪制1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)的空間分布圖(圖1)。為更清晰地了解1990—2010年墾殖系數(shù)的變化趨勢,將研究階段劃分為三個時段,1990—2000年為第一時段I,2000—2010年為第二時段Ⅱ,1990—2010年為第三時段Ⅲ。其中,時段Ⅲ代表總體的空間演變特征。利用GeoDa軟件,分別計算三個階段的Global Moran′sIi值(表1)。除時段Ⅱ外,時段I和時段Ⅲ的墾殖系數(shù)變化比例皆通過顯著性水平α=0.05的檢驗,時段Ⅲ的全局莫蘭指數(shù)為0.131 3,表明1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化的區(qū)域分布存在較顯著的集聚特征,即墾殖系數(shù)變化快的區(qū)域周邊區(qū)域變化也快,反之亦然;墾殖系數(shù)比例變化的Global Moran′sIi值由時段I的0.137 8下降為時段Ⅲ的0.131 3,減少了0.006 5,表明黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化的空間分布呈現(xiàn)集聚的趨勢在減弱。
3.1.2 建設用地總體空間差異 以縣域為基礎單元,建設用地變化比例為統(tǒng)計變量,繪制1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例的空間變化圖(圖2)。為更清晰地了解1990—2010年建設用地比例變化趨勢,將研究階段劃分為三個時段,分別計算三個時段的Global Moran′sIi值(表2)。時段I和時段Ⅲ的建設用地比例變化皆通過顯著性水平α=0.05的檢驗,時段Ⅲ的全局莫蘭指數(shù)為0.175 7,表明1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例變化的區(qū)域分布存在較顯著的集聚特征,即建設用地比例變化快的區(qū)域周邊區(qū)域變化也快,反之亦然;建設用地比例變化的Global Moran′sIi值由時段I的0.224 3下降為時段Ⅲ的0.175 7,減少了0.048 6,表明黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例變化的空間分布呈現(xiàn)集聚的趨勢在減弱。
3.1.3 土地利用程度綜合指數(shù)總體空間差異 以縣域為基礎單元,土地利用程度綜合指數(shù)為統(tǒng)計變量,繪制1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)的空間變化圖(圖3)。為更清晰地了解1990—2010年土地利用程度綜合指數(shù)變化趨勢,將研究階段劃分為三個時段。利用Geoda軟件,分別計算三個階段的Global Moran′sIi值(表3)。時段I和時段Ⅲ的土地利用程度綜合指數(shù)變化皆通過顯著性水平α=0.05的檢驗。時段Ⅲ土地利用程度綜合指數(shù)的Global Moran′sIi值為0.157 8表明1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化的區(qū)域分布存在較顯著的集聚特征,即土地利用程度綜合指數(shù)變化快的區(qū)域周邊區(qū)域變化也快,反之亦然;土地利用程度綜合指數(shù)變化的Global Moran′sIi值由時段I的0.148增加為時段Ⅲ的0.157 8,增加了0.009 8,表明黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化的空間分布呈現(xiàn)集聚的趨勢在增強。
圖1 1990-2010年墾殖系數(shù)變化空間分布
土地利用程度指標時段年份GlobalMoran'sIiE(I)ZScore閾值(a=0.05)I1990—20000.1378-0.01113.25881.96墾殖系數(shù)Ⅱ2000—20100.0657-0.01111.73291.96Ⅲ1990—20100.1313-0.01113.22221.96
圖2 1990-2010年建設用地比例變化空間分布
土地利用程度指標時段年份GlobalMoran'sIiE(I)ZScore閾值(a=0.05)I1990—20000.2243-0.01115.02691.96建設用地比例Ⅱ2000—20100.0018-0.01110.3211.96Ⅲ1990—20100.1757-0.01114.13221.96
3.2.1 墾殖系數(shù)局域空間差異 運用GeoDa軟件分別計算時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ各縣域墾殖系數(shù)變化的Local Moran′sIi值,探討1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化的局域格局特征??傮w來看,1990—2010年的Local Moran′sIi值范圍在-1.075 4至2.624 3(表4),平均值為0.129 9,極差為3.699 7,約75%的區(qū)域墾殖系數(shù)變化具有明顯的集聚性,約25%的縣與周邊地區(qū)墾殖系數(shù)變化呈現(xiàn)明顯的不同。其中,時段I的局部Moran′sIi最大值為2.752 4的河池市轄區(qū),最小值為-1.012 8的那坡縣,極差為3.765 2;時段Ⅱ的局部Moran′sIi最大值為1.619 5的晴隆縣,最小值為-0.929 6的獨山縣,極差為2.549 11;Local Moran′sIi正值比率由時段I的76%下降到時段Ⅲ的75%,負值的比率上升為25%,表明黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化呈現(xiàn)空間上整體集聚,但局部異質性增強的特征。
圖3 1990-2010年La變化空間分布
土地利用程度指標時段年份GlobalMoran'sIiE(I)ZScore閾值(a=0.05)土地利用程度綜合指數(shù)I1990—20000.148-0.01113.261.96Ⅱ2000—20100.018-0.01110.63211.96Ⅲ1990—20100.1578-0.01113.13221.96
表4 1990-2010年墾殖系數(shù)變化的Local Moran′s Ii相關參數(shù)
為更好地探究墾殖系數(shù)變化的局部空間分布特征,借助GeoDa軟件,測算時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ各縣域的變量i及其空間滯后向量Wi,以其分別作為橫、縱坐標繪制時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ的局部Moran′sIi值散點圖,即以各縣域觀測值的標準化值(Stdi)作為橫坐標,各縣域觀測值對應的空間滯后向量(Lagi)為縱坐標,生成各時段的墾殖系數(shù)變化局部Moran′sIi值散點圖(圖4)。當Stdi>0時,研究單元的墾殖系數(shù)屬于變化較快的區(qū)域,反之屬于變化較慢區(qū)域。1990—2010年Stdi大于0的區(qū)域占49.45%(表5),Stdi大于0的比例由時段I的48.35%增加至時段Ⅲ的49.45%,從空間關聯(lián)度的角度來說,黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化相對較快的區(qū)域在增加。
當Lagi>0,表明研究單元墾殖系數(shù)的周圍區(qū)域屬于變化較快的區(qū)域,反之屬于變化較慢的區(qū)域。1990—2010年Lagi>0的區(qū)域占56.04%(表5),Lagi值在時段I至時段Ⅲ的比例未變,在時間角度方面,表明黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)的周圍區(qū)域變化情況較穩(wěn)定。
表5 1990-2010年墾殖系數(shù)變化的Stdi和Lagi比率
根據(jù)Stdi和Lagi的屬性組合,可將墾殖系數(shù)變化的局部特征生成為正、負兩種空間關聯(lián)形式、四種局部特征類型的LISA圖(圖5)。1990—2010年墾殖系數(shù)變化的局部空間特征(圖5C),H—H類型分布于黔西北人口密度較高的大方縣、織金縣、息烽縣和桂中地區(qū)的武宣縣,共4個縣域;L—L類型集中分布在黔桂兩省交界處的荔波縣、南丹縣、河池市、東南縣、都安縣和大化縣6個縣級行政單元,該區(qū)域是少數(shù)民族重要聚集地且人口密度較低;屬于L—H類型的有修文縣、橫縣和象州縣3個縣域,屬于H—L類型的有羅甸縣、天峨縣、鳳山縣、獨山縣和環(huán)江縣5個縣域。分時段來看,屬于H—H類型的數(shù)量由時段I的3個增加至時段Ⅲ的4個,變化的是息烽縣,由L—H類型轉變?yōu)镠—H類型;L—L類型的數(shù)量由時段I的6個縣下降為時段Ⅲ的5個,其中,樂業(yè)縣由L—L類型轉變?yōu)椴幻黠@變化。黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化的局部特征在空間上主要以北部“高—高”集聚和中部黔桂兩省交界“低—低”集聚為主,在時間尺度方面演化的局域分異不顯著,墾殖系數(shù)的局部變化較穩(wěn)定。為了進一步驗證墾殖系數(shù)變化空間格局的測度結果,以縣政府所在地作為離散點,利用ArcGIS軟件的空間分析工具,采用IDW插值法分別對時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ的各縣局部Moran′sIi值進行空間化,生成黔桂巖溶山區(qū)三期墾殖系數(shù)變化的空間分異圖(圖6)。從Grid空間分異圖可以看出,黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化的空間格局呈現(xiàn)較顯著的區(qū)域化分異特征,研究區(qū)中部和北部集聚特征明顯。與墾殖系數(shù)變化LISA圖對比發(fā)現(xiàn),正是H—H類型和L—L類型的主要分布區(qū)域。
圖4 1990-2010年墾殖系數(shù)變化的Moran散點圖
圖5 1990-2010年墾殖系數(shù)變化的LISA集聚圖
3.2.2 建設用地局域空間差異 運用Geoda軟件分別計算時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ 各縣域研究單元建設用地比例變化的Local Moran′sIi值,探討1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例變化的局部格局特征??傮w來看,研究期1990—2010年的局部Moran′sIi值范圍在-0.818 6至2.013 1 (表6),平均值為0.173 8,極差為2.831 7,約85%的區(qū)域建設用地比例變化具有明顯的集聚性,約15%的縣與周邊地區(qū)建設用地比例變化呈現(xiàn)明顯的異質性。其中,時段I的局部Moran′sIi最大值為3.019 7的貴港市,最小值為-0.828 0的崇左縣,極差為3.847 7;時段Ⅲ的局部Moran′sIi最大值為2.013 1的東蘭縣,最小值為-0.818 6的南寧市轄區(qū),極差為2.831 7;Local Moran′sIi正值比率由時段I的91%下降到時段Ⅲ的85%,負值的比率上升為15%,表明研究期(1990—2010年)間黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例變化空間整體集聚特征減弱,局部異質性增強。
為更好地探究建設用地比例變化的局部空間分布特征,借助Geoda軟件,測算時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ各縣域的變量i及其空間滯后向量Wi,以其分別作為橫、縱坐標繪制時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ的局部Moran′sIi值散點圖,即以各縣域觀測值的標準化值(Stdi)作為橫坐標,各縣域觀測值對應的空間滯后向量(Lagi)為縱坐標,生成各時段的建設用地比例變化局部Moran′sIi值散點圖(圖7)。當Stdi>0時,研究單元的墾殖系數(shù)屬于變化較快的區(qū)域,反之屬于變化較慢區(qū)域。Stdi大于0的比例由時段I的31.87%增加至時段Ⅲ的38.46%(表7),從空間關聯(lián)度的角度來說,黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例變化相對較快的區(qū)域在增加。
圖6 1990-2010年墾殖系數(shù)變化的Local Moran′s Ii空間分異
時段最小值最大值均值Moran'sIi(+)Moran'sIi(-)變化幅度時段Ⅰ-0.82803.01970.221890.75839.24173.8477時段Ⅱ-1.07310.39060.001850.621849.37821.4637時段Ⅲ-0.81862.01310.173885.365614.63442.8317
當Lagi>0,表明研究單元建設用地比例的周圍區(qū)域屬于變化較快的區(qū)域,反之屬于變化較慢的區(qū)域。Lagi值比例由時段I的32.97%增加至時段Ⅲ的41.76%(表7),在時間角度方面進一步證實了Stdi反映的趨勢。
表7 1990-2010年建設用地比例變化的Stdi和Lagi比率
圖7 1990-2010年建設用地比例變化的Moran散點圖
根據(jù)Stdi和Lagi的屬性組合,可將建設用地比例變化的局部特征生成為正、負兩種空間關聯(lián)形式、四種局部特征類型的LISA圖(圖8)。1990—2010年(圖8C),建設用地比例變化的局部空間特征屬于H—H類型的集中分布于研究區(qū)南部的廣西區(qū)域,主要有扶綏縣、隆安縣、武鳴縣、賓陽縣、橫縣、港北區(qū)、桂平縣和象州縣8個縣域;L—L類型集中分布在黔桂兩省交界處的平塘縣、獨山縣、荔波縣、羅甸縣、天峨縣、樂業(yè)縣、東蘭縣和環(huán)江縣8個縣域,該區(qū)域是少數(shù)民族重要聚集地且人口密度較低;屬于L—H類型的有崇左縣和武宜縣,屬于H—L類型的有河池市轄區(qū)和凱里市。分時段來看,屬于H—H類型的數(shù)量由時段I的13個減少至時段Ⅲ的8個,龍州縣、大新縣、南寧市轄區(qū)、來賓縣轉變?yōu)椴伙@著類型,武宜縣由H—H類型轉變?yōu)長—H類型;L—L類型的數(shù)量由時段I的6個縣增加至時段Ⅲ的8個,獨山縣和環(huán)江縣保持L—L類型不變,織金縣、福泉市和麻江縣由時段I的L—L類型轉變?yōu)闀r段Ⅲ的無顯著類型,凱里市轉變?yōu)镠—L類型,其余縣級行政單元平塘縣、荔波縣、羅甸縣、天峨縣、樂業(yè)縣和東蘭縣皆由時段I無顯著類型轉為時段Ⅲ的L—L類型;H—L類型的數(shù)量從時段I的無記錄升上為時段Ⅲ的2個,分別是河池市轄區(qū)和凱里市;L—H類型的數(shù)量由時段I的1個增加至時段Ⅲ的2個,除崇左縣保持L—H類型特征外,武宜縣由時段I的H—H類型轉為L—H類型。在空間上,黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例南部“高—高”集聚,中部黔桂兩省交界“低—低”集聚,區(qū)域空間集聚分異特征較明顯。在時間尺度方面,黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例局部變化較顯著,主要集中在北部、中部和南部。
圖8 1990-2010年建設用地比例變化的LISA集聚圖
為了進一步驗證建設用地比例變化空間格局的測度結果,以縣政府所在地作為離散點,利用ArcGIS軟件的空間分析工具,采用IDW插值法分別對時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ的各縣局部Moran′sIi值進行空間化,得到黔桂巖溶山區(qū)三期建設用地比例變化的空間分異圖(圖9)。由Grid空間分異圖可以看出,黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例變化的空間格局呈現(xiàn)較顯著的區(qū)域化分異特征,研究區(qū)北部、中部和南部集聚特征明顯。與建設用地比例變化LISA圖對比發(fā)現(xiàn),正是H—H類型和L—L類型的主要分布區(qū)域。
圖9 1990-2010年建設用地比例變化的Local Moran′s Ii空間分異
3.2.3 土地利用程度綜合指數(shù)局域空間差異 探討1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化的局部格局特征,運用Geoda軟件分別計算時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ各縣域研究單元土地利用程度綜合指數(shù)變化的Local Moran′sIi值。
總體來看,1990—2010年的局部Moran′sIi值范圍在-0.987 8至2.461 9 (表8),平均值為0.156 1,極差為3.449 7,約78%的區(qū)域土地利用程度綜合指數(shù)變化具有明顯的集聚性,約22%的縣與周邊地區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化呈現(xiàn)明顯的不同。其中,時段I的局部Moran′sIi最大值為2.413 1的河池市轄區(qū),最小值為-1.006 0的那坡縣,極差為3.419 1;時段Ⅲ的局部Moran′sIi最大值為2.461 9的晴隆縣,最小值為-0.987 8的獨山縣,極差為3.449 7;Local Moran′sIi正值比率由時段I的77%上升到時段Ⅲ的78%,負值的比率下降為22%,表明黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化呈現(xiàn)空間上整體集聚且緩慢增強。
為更好地探究土地利用程度綜合指數(shù)變化的局部空間分布特征,借助Geoda軟件,測算時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ各縣域的變量i及其空間滯后向量Wi,以其分別作為橫、縱坐標繪制時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ的局部Moran′sIi值散點圖,即以各縣域觀測值的標準化值(Stdi)作為橫坐標,各縣域觀測值對應的空間滯后向量(Lagi)為縱坐標,生成各時段的土地利用程度綜合指數(shù)變化局部Moran′sIi值散點圖(圖10)。當Stdi>0時,研究單元的土地利用程度綜合指數(shù)屬于變化較快的區(qū)域,反之屬于變化較慢區(qū)域。Stdi大于0的比例由時段I的57.14%增加至時段Ⅲ的58.24%(表9),從空間關聯(lián)度的角度來說,黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化相對較快的區(qū)域有所增加。
表8 1990-2010年土地利用程度綜合指數(shù)變化的Local Moran′s Ii相關參數(shù)
當Lagi>0,表明研究單元土地利用程度綜合指數(shù)的周圍區(qū)域屬于變化較快的區(qū)域,反之屬于變化較慢的區(qū)域。Lagi值比例由時段I的38.46%增加至時段Ⅲ的50.55%(表9),在時間角度方面進一步證實了Stdi顯示的趨勢。
據(jù)Stdi和Lagi的屬性組合,可將土地利用程度綜合指數(shù)變化的局部特征生成為正、負兩種空間關聯(lián)形式、四種局部特征類型的LISA圖(圖11)。1990—2010年,土地利用程度綜合指數(shù)變化局部空間特征屬于H—H類型的主要分布于研究區(qū)東南部的廣西桂平縣、賓陽縣、柳江縣和黔中地區(qū)的息烽縣和修文縣;L—L類型集中分布在黔桂兩省交界處的荔波縣、南丹縣、天峨縣、樂業(yè)縣、鳳山縣、東蘭縣、大化縣、都安縣和河池市轄區(qū)9個縣域,該區(qū)域是少數(shù)民族重要聚集地且人口密度較低;屬于L—H類型的有崇左縣、橫縣、武宜縣和象州縣,屬于H—L類型的有環(huán)江縣、羅甸縣和獨山縣。
圖10 11990-2010年土地利用程度綜合指數(shù)變化的Moran散點圖
時段std>0比率std<0比率lag>0比率lag<0比率I57.1442.8638.4661.54Ⅱ39.5660.4437.3662.64Ⅲ58.2441.7650.5549.45
分時段來看,屬于H—H類型的數(shù)量由時段I的4個增加至時段Ⅲ的5個,息烽縣由不顯著類型轉為H—H類型,修文縣由L—H類型轉為H—H類型,武宜縣由H—H類型轉變?yōu)長—H類型;L—L類型和H—L類型的數(shù)量、縣域皆保持不變;L—H類型的數(shù)量由時段I的5個下降至時段Ⅲ的4個,修文縣由L—H類型轉為H—H類型,那坡縣由L—H類型轉為不顯著類型,武宜縣由H—H類型轉變?yōu)長—H類型。在空間上,土地利用程度綜合指數(shù)南北“高—高”集聚,中部黔桂兩省交界“低—低”集聚,集聚特征明顯。在時間方面,黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)局部分異較明顯,中部變化小,南北變化較大。
為了進一步驗證土地利用程度綜合指數(shù)變化空間格局的測度結果,以縣政府所在地作為離散點,利用ArcGIS軟件的空間分析工具,采用IDW插值法分別對時段I、時段Ⅱ和時段Ⅲ的各縣局部Moran′sIi值進行空間化,得到黔桂巖溶山區(qū)三期土地利用程度綜合指數(shù)變化的空間分異圖(圖12)。由Grid空間分異圖可以看出,黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化的空間格局呈現(xiàn)較顯著的區(qū)域化分異特征,研究區(qū)中部集聚特征最顯著,其次是東南部和北部。與土地利用程度綜合指數(shù)變化LISA圖對比發(fā)現(xiàn),正是L—L類型和H—H類型的主要分布區(qū)域。
研究在ArcGIS和GeoDa軟件的支持下,利用空間自相關分析方法,采用墾殖系數(shù)、建設用地比例和土地利用綜合程度指數(shù)來量化土地利用程度,探討1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度空間分異特征演變,主要得出以下結論:
圖11 1990-2010年土地利用程度綜合指數(shù)變化的LISA集聚圖
圖12 1990-2010年土地利用程度綜合指數(shù)變化的Local Moran′s Ii空間分異
(1) 1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)的墾殖系數(shù)、建設用地比例和土地利用程度綜合指數(shù)變化的總體空間特征具有較顯著的集聚性,即墾殖系數(shù)、建設用地比例和土地利用程度綜合指數(shù)變化快的區(qū)域周邊區(qū)域變化也快,反之亦然。
(2) 土地利用程度綜合指數(shù)變化的Global Moran′sIi值由時段I的0.148上升為時段Ⅲ的0.157 8,表明其集聚趨勢在增強。相反,墾殖系數(shù)、建設用地比例的集聚趨勢卻在減弱。
(3) 墾殖系數(shù)的Local Moran′sIi正值比率由時段I的76%下降到時段Ⅲ的75%,負值的比率上升為25%,黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化呈現(xiàn)空間上整體集聚,但局部異質性增強的特征;Stdi大于0的比例由時段I的48.35%增加至時段Ⅲ的49.45%,從空間格局來說,黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化相對較快的區(qū)域在增加;Lagi值在時段I至時段Ⅲ的比例未變,在時間角度方面,黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)的周圍區(qū)域變化情況較穩(wěn)定;黔桂巖溶山區(qū)墾殖系數(shù)變化的局部特征主要以北部“高—高”集聚和中部黔桂兩省交界“低—低”集聚為主,說明在空間分布方面,集聚特征主要是高墾殖系數(shù)集聚和低墾殖系數(shù)集聚;在時間尺度方面演化的局域分異不顯著,墾殖系數(shù)的局部變化較穩(wěn)定。
(4) 建設用地比例的Local Moran′sIi正值比率由時段I的91%下降到時段Ⅲ的85%,負值的比率上升為15%,1990—2010年黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例變化空間整體集聚特征減弱,局部異質性增強;Stdi大于0的比例由時段I的31.87%增加至時段Ⅲ的38.46%,從空間關聯(lián)度的角度來說,黔桂巖溶山區(qū)建設用地比例變化相對較快的區(qū)域在增加;Lagi值比例由時段I的32.97%增加至時段Ⅲ的41.76%,在時間角度方面進一步證實了Stdi顯示的趨勢。黔桂巖溶山區(qū)在空間分布上,集聚特征主要是高建設用地比例集聚和低建設用地比例集聚;在時間尺度方面演化的局域分異較顯著,主要集中在北部、中部和南部。
(5) 土地利用程度綜合指數(shù)的Local Moran′sIi正值比率由時段I的77%上升到時段Ⅲ的78%,負值的比率下降為22%,黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化呈現(xiàn)空間上整體集聚且緩慢增強;Stdi大于0的比例由時段I的57.14%增加至時段Ⅲ的58.24%,從空間關聯(lián)度的角度來說,黔桂巖溶山區(qū)土地利用程度綜合指數(shù)變化相對較快的區(qū)域在有所增加;Lagi值比例由時段I的38.46%增加至時段Ⅲ的50.55%,在時間角度方面進一步證實了Stdi反映的趨勢;土地利用程度綜合指數(shù)變化的局部特征主要以南北“高—高”集聚和中部黔桂兩省交界“低—低”集聚為主,在空間分布方面,集聚特征主要是高土地利用程度綜合指數(shù)集聚和低土地利用程度綜合指數(shù)集聚;在時間方面演化的局域分異較顯著,中部變化小,南北變化較大。
(1) 土地利用程度綜合指數(shù)變化集聚趨勢在增強,這可能與山區(qū)在城鎮(zhèn)建設進程中形成以省會城市或重點縣市為發(fā)展中心的經(jīng)濟增長極有關,因其開發(fā)建設力度較強。而墾殖系數(shù)的集聚趨勢卻在減弱,這可能是山區(qū)大量農(nóng)村人口外出務工導致耕地閑置,而各縣域間縣情不一,土地流轉等政策實施各異,各縣耕地開墾程度差距拉大造成的。
(2) 墾殖系數(shù)變化北部“高—高”集聚和中部黔桂兩省交界“低—低”集聚,高墾殖系數(shù)的大方縣和織金縣被周圍相鄰的墾殖系數(shù)高的縣域所包圍,這是因為該區(qū)域人口密度高,需要大量的耕地種植來滿足當?shù)丶Z食需求。低墾殖系數(shù)集聚的中部黔桂兩省交界處被周圍墾殖系數(shù)低的縣域所包圍,該區(qū)域是少數(shù)民族集聚地,人口較少且經(jīng)濟落后,農(nóng)村人口更多的是放棄耕地選擇外出務工。
(3) 建設用地比例變化南部“高—高”集聚和土地利用程度綜合指數(shù)變化南北“高—高”集聚,說明經(jīng)濟發(fā)展較快的南寧市(武鳴、賓陽、隆安和橫縣屬南寧市)及周邊城市和貴陽市(息烽和修文屬貴陽市)土地利用開發(fā)程度高,形成以南部南寧市、北部貴陽市為中心的省會都市圈。
(4) 墾殖系數(shù)、建設用地比例和土地利用程度綜合指數(shù)變化的“低—低”局部集聚特征主要分布于中部黔桂兩省交界,而“高—高”集聚主要分布在黔桂巖溶山區(qū)的南北方,在這種“兩頭高”、“中間低”的土地利用程度模式特征下,山區(qū)城鎮(zhèn)建設應充分發(fā)揮南北“兩極”的輻射帶動作用,在順應自然環(huán)境的條件下合理開發(fā)土地資源、加快省會都市圈建設,引導山區(qū)農(nóng)村人口遷移,促進巖溶石山區(qū)的生態(tài)環(huán)境恢復。
(5) 以南寧市和貴陽市為中心的縣域土地開發(fā)利用程度較高,而地處喀斯特石山區(qū)的黔桂兩省交界處土地開發(fā)利用程度較低。這一特點是由于區(qū)域地勢[14]、土地利用結構[6,10]、人口[11-13]等因素影響土地利用所致,反過來,土地利用對區(qū)域生態(tài)環(huán)境[8]和生態(tài)服務價值[9]又具有較大影響。土地利用程度是土地利用變化研究的重要內容,因此,分析墾殖系數(shù)、建設用地比例和土地利用程度綜合指數(shù)變化的總體空間特征和局域空間差異,有利于認識區(qū)域土地利用程度和各縣域的土地利用情況,更好地為扶貧開發(fā)中因地制宜的制定差異化土地利用政策提供參考。
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