南方丘陵山區(qū)稀土礦區(qū)土地利用轉(zhuǎn)型實(shí)證研究
——以贛州市L縣為例*

朱晨輝， 陳永林，林建平，郭祥光

( 贛南師范大學(xué) 地理與環(huán)境工程學(xué)院，江西 贛州 341000)

1 引言

土地是人類主要社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間載體[1].當(dāng)前，隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷深入，土地利用在深度和廣度上均呈現(xiàn)劇烈轉(zhuǎn)型[2].土地利用轉(zhuǎn)型是指區(qū)域土地利用形態(tài)在時(shí)序上的變化，它通常與經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展階段的轉(zhuǎn)型相對(duì)應(yīng)[3-4].土地利用轉(zhuǎn)型的研究已經(jīng)成為土地利用/覆被變化(LUCC)綜合研究的新途徑之一[5-6]，林立于國(guó)際土地變化科學(xué)的熱點(diǎn)前沿領(lǐng)域[7].2002年，龍花樓將土地利用轉(zhuǎn)型的概念引入中國(guó)[8]，該領(lǐng)域相關(guān)研究成果大量涌現(xiàn)[9].

相關(guān)研究主要集中在以下幾個(gè)方面：龍花樓等提出農(nóng)村宅基地轉(zhuǎn)型趨勢(shì)的理論假設(shè)及區(qū)域土地利用轉(zhuǎn)型理論模式，并系統(tǒng)討論土地利用轉(zhuǎn)型與鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展及重構(gòu)[9]、土地資源管理[10]、土地整理[11]等的關(guān)系.李秀彬提出農(nóng)地利用變化假說與相關(guān)的環(huán)境效應(yīng)命題[12].胡守庚等系統(tǒng)分析土地利用轉(zhuǎn)型潛力定義、內(nèi)涵、形成機(jī)制與評(píng)價(jià)的理論框架[13]，宋小青等構(gòu)建土地利用轉(zhuǎn)型研究的基本框架[14].現(xiàn)有研究表明：土地利用轉(zhuǎn)型是個(gè)很復(fù)雜的現(xiàn)象，與鄉(xiāng)村轉(zhuǎn)型發(fā)展及空間重構(gòu)等多方面均存在耦合關(guān)系，影響著土地管理政策[15]、聚落變遷[16]、農(nóng)民生計(jì)[17]等.土地利用轉(zhuǎn)型研究仍處于探索階段，相關(guān)理論體系有待完善，基于“格局—過程”耦合和梯度分異導(dǎo)向的土地利用轉(zhuǎn)型研究是前沿方向[9].但從現(xiàn)有研究來看，土地利用隱性形態(tài)的研究成果較少，特別是忽略了土地利用格局與隱性形態(tài)之間的關(guān)聯(lián)性研究.事實(shí)上，從“格局—過程”的耦合關(guān)系視角而言，土地利用格局的變化將直接或間接地影響著土地利用的強(qiáng)度、產(chǎn)權(quán)、交通等隱性形態(tài)，因此很有必要系統(tǒng)探討兩者之間的關(guān)系.

南方丘陵區(qū)的土地利用格局變化明顯，景觀斑塊細(xì)碎，破碎度高.江西省贛州市屬于典型的南方丘陵區(qū)，有豐富的稀土礦產(chǎn)資源.20世紀(jì)70年代以來，該區(qū)域大面積開采稀土資源，導(dǎo)致土地利用格局發(fā)生深刻變化，進(jìn)而改變了稀土礦區(qū)及周邊區(qū)域的土地利用強(qiáng)度和產(chǎn)值.本研究聚焦南方丘陵區(qū)稀土礦區(qū)這一特殊區(qū)域，以江西省贛州市L縣稀土礦區(qū)為研究區(qū)，構(gòu)建L縣礦區(qū)土地利用隱性形態(tài)指數(shù)，探討L市礦區(qū)土地利用隱性轉(zhuǎn)型模式，分析稀土礦區(qū)土地利用隱性形態(tài)與稀土礦區(qū)景觀格局指數(shù)之間的關(guān)系，深入認(rèn)識(shí)稀土礦區(qū)土地隱性轉(zhuǎn)型規(guī)律，為稀土礦區(qū)的土地資源優(yōu)化配置提供借鑒.

2 研究區(qū)概況

L縣為江西省的“南大門”東毗定南,南接廣東和平、連平，西靠全南，北臨信豐.土地面積為1 646 km2，下轄17個(gè)鄉(xiāng)(鎮(zhèn)、場(chǎng)、管委會(huì))、107個(gè)村(社區(qū))，總?cè)丝诩s34萬.L縣礦產(chǎn)資源豐富，其中離子型重稀土儲(chǔ)量占世界已探明儲(chǔ)量70%以上，是世界著名的“重稀土之鄉(xiāng)”[18]. L縣的森林覆蓋率高，享有“生態(tài)王國(guó)”的美稱.而L縣地形西南高東北低，氣候?qū)僦衼啛釒Ъ撅L(fēng)濕潤(rùn)型，年平均氣溫為19.2 ℃，年平均氣溫變幅為29 ℃，年平均降水量為1 500 mm左右.L縣屬于長(zhǎng)江流域，贛江水系.主要河流有太平江、渥江、桃江、濂江和灑江.本次研究區(qū)為L(zhǎng)縣稀土礦區(qū)，主要包括汶龍鎮(zhèn)黃沙礦區(qū)、關(guān)西鎮(zhèn)富坑礦區(qū)、足洞礦區(qū)等稀土礦區(qū)[19].地理坐標(biāo)位于24°48′N-24°52′N，114°46′-114°54′之間，具體位置如圖1所示.

圖1 贛州市L縣區(qū)位圖

3 數(shù)據(jù)來源與研究方法

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文采用的主要數(shù)據(jù)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、L縣2009年全國(guó)第二次土地利用調(diào)查分類數(shù)據(jù)和2019年全國(guó)第三次土地利用分類數(shù)據(jù).社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于贛州市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、贛州市統(tǒng)計(jì)年鑒和L縣統(tǒng)計(jì)年鑒，稀土礦區(qū)范圍線來源于2017年礦區(qū)專項(xiàng)調(diào)查.針對(duì)本調(diào)查地區(qū)的特征，對(duì)第2次和第3次的土壤調(diào)查加以再次劃分，將土地利用類別包括農(nóng)田、森林、草原、水體、城鄉(xiāng)建設(shè)土地、工礦土地以及其他土壤等7大類.

3.2 研究方法

3.2.1 景觀指數(shù)篩選及生態(tài)學(xué)意義

景觀格局指數(shù)是一種量化分析研究區(qū)內(nèi)不同土地利用類型的景觀空間格局變化的方法[20-21]，結(jié)合L縣2009-2019年土地利用變化空間分布特征，對(duì)稀土礦區(qū)邊界做緩沖區(qū)，并從各種地類的斑塊數(shù)量、密度、破碎程度和集中程度4個(gè)方面.根據(jù)不同緩沖區(qū)地類特征，從斑塊的分類水平上選擇6種指標(biāo)，依次為斑塊面積(CA，Class area)、斑塊密度(PD，Patch density)、最大斑塊指數(shù)(LPI，Largest Patch index)、邊界密度(ED，Edge density)、景觀形狀指數(shù)(LSI，Landscape shape index)、集聚指數(shù)(AI，Aggregation index)；從景觀水平上選擇5種指標(biāo),分別為斑塊密度(PD)、邊界密度(ED)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、聚集指數(shù)(AI)﹑香農(nóng)多樣性(SHDI，Shannon diversity).以此分析L縣稀土礦區(qū)土地的數(shù)量變化、密集程度變化、破碎度變化及集聚變化的特征，指標(biāo)生態(tài)意義如表1[22].

表1 景觀格局指數(shù)的生態(tài)意義

3.2.2 緩沖區(qū)

緩沖區(qū)分析是ArcGIS重要的分析功能之一，利用ArcGIS_10.6提取出L縣土地利用類型，并把土地利用類型分成7類，面域?qū)嶓w為底圖，分別對(duì)稀土礦區(qū)以外圍500 m和1 000 m為間距做緩沖區(qū)分析﹐以便于對(duì)稀土礦區(qū)外圍區(qū)域土地類型變化進(jìn)行分析，探討人類活動(dòng)對(duì)于研究區(qū)當(dāng)前的土地利用變化的影響，以及所帶來的生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益[23].

3.2.3 土地轉(zhuǎn)移矩陣

土地用途轉(zhuǎn)化矩陣研究是對(duì)同一地域間各種土地用途的相互轉(zhuǎn)換的規(guī)模和方式定量分析的重要手段，內(nèi)容包括了研究期間土地的使用類型及面積特征等，并能直觀表現(xiàn)出不同地域用途相互轉(zhuǎn)變的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及其轉(zhuǎn)化方式[24].研究土地利用的轉(zhuǎn)移矩陣，可以形象地描述在研究范圍內(nèi)各種土地利用形式的具體流向以及轉(zhuǎn)移范圍、轉(zhuǎn)化面積等,從而有助于深入分析土地利用的動(dòng)態(tài)變化等.關(guān)于轉(zhuǎn)移矩陣的數(shù)學(xué)表達(dá)式：

其中Sij為研究區(qū)初期和末期的土地利用面積，i、j分別為研究區(qū)的不同時(shí)段的土地利用類型(i，j=1，2，3，4, …,n)，n為土地利用類型.矩陣中每一行表示研究時(shí)段內(nèi)初期i向期末地類j從期初各地類獲得的面積信息.

3.2.4 土地隱性形態(tài)指數(shù)構(gòu)建和權(quán)重的確立

土地利用隱性形態(tài)相比土地利用顯性形態(tài)的研究而言，研究量很少，通過參考前人的研究成果[25-27]，可知土地利用隱性形態(tài)指數(shù)值介于(0-1)之間，指數(shù)越大，說明土地利用隱性形態(tài)效果越好[28].其計(jì)算公式為:Z=Xi×Yi，式中，Z代表土地利用隱性形態(tài)指數(shù);Xi指第項(xiàng)i指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值;Yi指第i項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重.

本文權(quán)重的確立利用主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法.主觀賦權(quán)法是通過與專家商討，對(duì)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行分配[29]，指標(biāo)權(quán)重帶有一定的主觀性；客觀賦權(quán)法是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過數(shù)學(xué)模型的計(jì)算，將權(quán)重合理分配，其分析結(jié)果雖客觀，但也不全能反映研究對(duì)象的實(shí)際情況.本次研究指標(biāo)權(quán)重的確立，首先是利用熵權(quán)法測(cè)算出初始權(quán)重值，計(jì)算公式和步驟如下：

之后，通過咨詢專家意見和查閱相關(guān)文獻(xiàn)[30-31]，對(duì)原先權(quán)重值進(jìn)行調(diào)整，使其更好反應(yīng)L縣稀土礦區(qū)的真實(shí)情況.在指標(biāo)選取層面，分別從土地投入、土地利用強(qiáng)度、土地產(chǎn)權(quán)變化和交通4個(gè)方面[30]，具體指標(biāo)選取如表2所示.

表2 土地利用隱性形態(tài)指標(biāo)體系

4 結(jié)果分析

4.1 L縣土地利用景觀格局變化

通過 2009-2019年L縣土地利用圖(圖2)，利用ArcGIS_10.6得出2009-2019年L縣土地利用轉(zhuǎn)移矩陣表3.由表可知，耕地、草地、礦區(qū)用地和水域面積減少，林地、建設(shè)用地和其他用地面積增加.林地轉(zhuǎn)入12 949 hm2，轉(zhuǎn)出7 484 hm2，凈增加5 465 hm2.耕地轉(zhuǎn)入4 848 hm2，轉(zhuǎn)出9 093 hm2，凈減少4 245 hm2.草地轉(zhuǎn)入615 hm2，轉(zhuǎn)出2 831，凈減少2 216 hm2.建設(shè)用地轉(zhuǎn)入4 372 hm2，轉(zhuǎn)出3 599 hm2凈增加773 hm2.水域轉(zhuǎn)入2 539 hm2，轉(zhuǎn)出1 511 hm2，凈增加1 028 hm2.其他用地轉(zhuǎn)入336 hm2，轉(zhuǎn)出292 hm2，凈增加44 hm2.

圖2 2009-2019年L縣土地利用圖

表3 L縣土地利用轉(zhuǎn)移矩陣表

L縣礦區(qū)用地一共轉(zhuǎn)入了534 hm2，耕地轉(zhuǎn)入43 hm2，林地轉(zhuǎn)入390 hm2，草地轉(zhuǎn)入25 hm2，建設(shè)用地轉(zhuǎn)入51 hm2，水域轉(zhuǎn)入17 hm2.L縣礦區(qū)用地一共轉(zhuǎn)出了1 379 hm2，轉(zhuǎn)為耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域和其他用地分別為46 hm2、1 063 hm2、38 hm2、151 hm2、29 hm2、2 hm2.綜上可知，礦區(qū)面積減少977 hm2，且多轉(zhuǎn)為林地.

4.2 L縣稀土礦區(qū)景觀格局變化

2017年L縣劃定稀土礦區(qū)范圍.本次研究利用ArcGIS_10.6軟件對(duì)L縣土地利用類型的圖層進(jìn)行處理，將稀土礦區(qū)范圍線用ArcGIS_10.6裁剪工具對(duì)2009年和2019年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪，得出2009-2019稀土礦區(qū)土地利用類型變化.如圖3所示：其中稀土礦區(qū)范圍內(nèi)增加量最多的是水域增加12.82 hm2，其次是建設(shè)用地、草地和林地；減少量最多的是稀土礦區(qū)減少37.30 hm2，其次是耕地和其他用地.相比2009年，2019年礦區(qū)用地面積縮小，稀土礦區(qū)植被覆蓋率上升.

圖3 稀土礦區(qū)地類變化

4.3 L縣稀土礦區(qū)外圍區(qū)域景觀格局變化分析

4.3.1 L縣稀土礦區(qū)外圍斑塊水平上景觀格局變化特征

如表4和表5可知，2009-2019年L縣稀土礦區(qū)外圍500 m緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)變化如下：林地的斑塊面積(CA)增加量最大，礦區(qū)用地斑塊面積(CA)減少量最大，這意味著林地再緩沖區(qū)中面積增加，礦區(qū)用地面積減少；礦區(qū)用地和建設(shè)用地的斑塊密度(PD)呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，表明礦區(qū)用地和建設(shè)用地破碎度加強(qiáng)；林地的最大斑塊指數(shù)(LPI)最大，礦區(qū)用地的最大斑塊指數(shù)(LPI)減少量最多，說明林地依然是優(yōu)勢(shì)景觀類型，而礦區(qū)用地的面積則減少；林地、其他用地、水域和建設(shè)用地的邊界密度(ED)值增加，建設(shè)用地的邊界密度(ED)增加量最大，說明這幾種土地利用類型邊界破碎度增加，建設(shè)用地邊界破碎度的變化更為明顯；耕地的景觀形狀指數(shù)(LSI)減少,其他用地景觀形狀指數(shù)(LSI)增加,說明除了耕地以外其他地類的破碎度都有所增加；林地的集聚指數(shù)(AI)最大，其他土地利用類型的集聚指數(shù)(AI)都有所下降，表明林地集聚度增加，呈現(xiàn)集中連片趨勢(shì)，其他土地利用類型集聚度下降，呈現(xiàn)分散趨勢(shì).

表4 2009年L縣稀土礦區(qū)外圍500 m緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)

表6和表7總結(jié)了2009-2019年L縣稀土礦區(qū)外圍1 000 m緩沖區(qū)景觀格局指數(shù).與上述500 m緩沖區(qū)斑塊面積(CA)變化相同，1 000 m緩沖區(qū)林地斑塊面積(CA)最大，礦區(qū)用地次之.耕地的斑塊密度(PD)下降，其他土地利用類型斑塊密度(PD)隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)出整體上升的趨勢(shì)，說明耕地破碎度減少，其他地類破碎度增加.此外，林地的最大斑塊指數(shù)(LPI)值最高，表明林地是研究區(qū)的主要景觀類型.而且，隨著時(shí)間的推移，林地和其他林地的最大斑塊指數(shù)值(LPI)都有明顯的上升，表明它們的主導(dǎo)斑塊類型趨于增加.林地、其他用地、草地和建設(shè)用地的邊界密度(ED)值在研究期間有所增加，且林地和建設(shè)用地的邊界密度(ED)最大，而礦區(qū)用地、耕地和草地的趨勢(shì)則相反，因此，前四類土地類利用類型的邊緣復(fù)雜性大于后三類.礦區(qū)用地和耕地的景觀形狀指數(shù)(LSI)值較大,草地和其他用地景觀形狀指數(shù)(LSI)較小,說明林地和耕地景觀斑塊形狀復(fù)雜度較大，草地和其他用地復(fù)雜度減少，研究區(qū)的地類呈現(xiàn)不規(guī)則變化趨勢(shì).期間，林地和建設(shè)用地的集聚指數(shù)(AI)增幅度較大，水域和其他用地的集聚指數(shù)(AI)較小，說明林地和建設(shè)用地呈現(xiàn)集中連片趨勢(shì)，其他用地和水域呈現(xiàn)分散趨勢(shì).

表6 2009年L縣稀土礦區(qū)外圍1 000 m緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)

表7 2019年L縣稀土礦區(qū)外圍1 000 m緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)

4.3.2 L縣稀土礦區(qū)外圍景觀水平上景觀格局變化特征

圖4為2009-2019年L縣稀土礦區(qū)500米緩沖區(qū)的景觀類型水平上景觀格局指數(shù)變化趨勢(shì).10 年來，最大斑塊指數(shù)(LPI)、聚集指數(shù)(AI)和景觀形狀指數(shù)(LSI)整體呈增加趨勢(shì).最大斑塊指數(shù)(LPI)增加，說明優(yōu)勢(shì)土地利用類型的優(yōu)勢(shì)明顯增加；聚集指數(shù)(AI)從87.80上升到89.29說明各地類的集聚性增強(qiáng)；斑塊形狀指數(shù)(LSI)從16.44增加到21.40，說明研究區(qū)斑塊邊界復(fù)雜程度上升.斑塊密度(PD)、邊界密度(ED)和香農(nóng)多樣性(SHDI)整體呈下降趨勢(shì).斑塊密度(PD)值從13.21下降到11.79，說明各地類的破碎度小幅度下降；邊界密度(ED)從62.72下降到61.97，說明人類活動(dòng)對(duì)研究區(qū)的干擾程度減輕，斑塊破碎度有所緩解；香農(nóng)多樣性(SHDI)略有降低，從1.02到1.01，說明緩沖區(qū)內(nèi)土地利用豐富度略有下降，整體性加強(qiáng).

圖4 L縣稀土礦區(qū)500m 緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)

圖5為2009-2019年L縣稀土礦區(qū)1 000 m緩沖區(qū)的景觀類型水平上景觀格局指數(shù)變化趨勢(shì).10年來，斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、邊界密度(ED)和景觀形狀指數(shù)(LSI)呈增加趨勢(shì)；香農(nóng)多樣性(SHDI)整體和聚集指數(shù)(AI)整體呈下降趨勢(shì).斑塊密度(PD)從11.79增加到24.79，各地類斑塊破碎度增加；最大斑塊指數(shù)(LPI)從42.34增加到61.57，優(yōu)勢(shì)斑塊逐漸變大；邊界密度(ED)從61.96增加到68.29，各地類邊界復(fù)雜度略有增加；斑塊形狀指數(shù)(LSI)從17.20增加到18.51，說明研究區(qū)斑塊邊界復(fù)雜程度略有增加；香農(nóng)多樣性(SHDI)從1.01下降到0.74，說明研究區(qū)內(nèi)土地利用豐富度減少，整體性增強(qiáng)；聚集指數(shù)(AI)從89.28減少到88.22，說明各地類的聚集性雖有降低但不明顯.

圖5 L縣稀土礦區(qū)1 000m 緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)

4.4 L縣稀土礦區(qū)及外圍景觀變化驅(qū)動(dòng)力分析

稀土礦區(qū)景觀變化的驅(qū)動(dòng)力包括自然因素和社會(huì)驅(qū)動(dòng)因素，考慮到土地隱性轉(zhuǎn)型指標(biāo)的可能存在不能夠完全反映研究區(qū)實(shí)際情況，為了是更好的找出稀土礦區(qū)及外圍景觀變化驅(qū)動(dòng)因素，故選取了包括氣候、人口、農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟(jì)在內(nèi)的14個(gè)指標(biāo)，分別為年降雨量(mm) 、月均氣溫值(℃) 、500萬以上固定資產(chǎn)投資(萬元)、總用電量(kW·h)、總?cè)丝跀?shù)(人)、GDP(萬元)、糧食產(chǎn)量(t)、第一產(chǎn)業(yè)增加值(萬元)、第二產(chǎn)業(yè)增加值(萬元)、第三產(chǎn)業(yè)增加值(萬元)和交通里程數(shù)(km).

分析結(jié)果表明第1主成分解釋了總變量的 64.37%，第2主成分解釋了總變量的13.03%，第3個(gè)主成分解釋了總變量11.17%，3個(gè)主成分解釋了總變量的88.58%.第一產(chǎn)業(yè)增加值、生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值和500萬以上固定資產(chǎn)投資在第1主成分上的載荷較大，總用電量和城鎮(zhèn)交通里程數(shù)在第2主成分上的載荷較大，這些因子反映了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和能源消耗水平，因此第1主成分和第2主成分可以認(rèn)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的代表；月均溫在第3主成分上的載荷較大，因此第3主成分被認(rèn)為是氣候因素的代表.第1主成分和第2主成分解釋了總變量的77.40%，說明社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是影響L縣稀土礦區(qū)變化的主要因素.

4.5 L縣土地隱性形態(tài)指數(shù)分析

相比于國(guó)外慣用的較長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)的縱向比較，中國(guó)由于土地利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列比較短，所以不能直接引用其研究方法.因此，借鑒前人關(guān)于短序列的縱向比較法，將L縣的土地利用隱性形態(tài)指數(shù)按時(shí)序變化繪制點(diǎn)折線圖(圖6)，通過對(duì)比不同時(shí)間點(diǎn)的土地利用隱性形態(tài)指數(shù)變化，比較分析轉(zhuǎn)折點(diǎn)前后的增速變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)L縣的土地利用隱性形態(tài)指數(shù)表現(xiàn)出明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)[8,30,32].通過對(duì)比時(shí)間點(diǎn)上的土地利用隱性形態(tài)指數(shù)變化特征，發(fā)現(xiàn)研究期內(nèi)L縣的土地利用隱性形態(tài)表現(xiàn)出明顯的階段性特征，由此觀察結(jié)果建立土地利用轉(zhuǎn)型模式圖(圖7).由圖6可知，在研究期間內(nèi)土地利用隱性形態(tài)轉(zhuǎn)型具有明顯階段性變化規(guī)律.根據(jù)(圖6)點(diǎn)折線增速變化規(guī)律可以把土地利用隱性轉(zhuǎn)型劃分為3個(gè)時(shí)期，分別為“低速緩慢轉(zhuǎn)型期”(指數(shù)在0.35以下)“中速劇烈轉(zhuǎn)型期”(指數(shù)在0.35-0.57)“高階穩(wěn)定轉(zhuǎn)型期”(指數(shù)在0.57以上).

圖6 2009-2019年土地隱性形態(tài)指數(shù) 圖7 土地利用轉(zhuǎn)型模式

5 討論

本研究關(guān)注L縣稀土礦區(qū)土地利用顯性和隱性轉(zhuǎn)型，試圖掌握其特征及規(guī)律，用以指導(dǎo)研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和稀土礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù).土地利用轉(zhuǎn)型是由一系列原因促使的，研究模式也是多種多樣.大多數(shù)學(xué)者從人口因素、經(jīng)濟(jì)因素、區(qū)位因素、自然因素、產(chǎn)業(yè)因素和土地產(chǎn)權(quán)等方面進(jìn)行土地隱性轉(zhuǎn)型的研究.土地利用隱性轉(zhuǎn)型速度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯的相關(guān)性，轉(zhuǎn)型速度與整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程相匹配，是多種因素共同作用結(jié)果[27].

土地隱性轉(zhuǎn)型研究方法發(fā)展不夠完善，未來可能會(huì)向小區(qū)域和更長(zhǎng)時(shí)間序列方向發(fā)展，并與多種數(shù)據(jù)和研究方法結(jié)合起來，使其更好地反映土地利用隱性轉(zhuǎn)型的規(guī)律.土地利用隱性形態(tài)與土地景觀格局分析在時(shí)空上的存在一定的相關(guān)性.研究表明，土地利用隱性形態(tài)與土地景觀格局之間有一定的相關(guān)性，隱性指數(shù)升高，部分景觀的破碎度會(huì)增加，這需要我們?cè)谥匾暯?jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也要關(guān)注生態(tài)環(huán)境的變化，提高土地利用可持續(xù)水平.

6 結(jié)論

通過對(duì)稀土礦區(qū)周圍區(qū)域500 m和1 000 m緩沖區(qū)的斑塊水平上景觀格局變化分析可知：在500 m和1 000 m緩緩沖區(qū)中林地作為優(yōu)勢(shì)土地利用類型面積增加，而礦區(qū)用地面積減少；礦區(qū)用地和建設(shè)用地破碎度加強(qiáng)；林地、其他用地、水域和建設(shè)用地的邊界破碎度增加，其中建設(shè)用地增加邊界破碎度的變化更為明顯；林地集聚度增加，呈現(xiàn)集中連片趨勢(shì)，其他土地利用類型集聚度下降，呈現(xiàn)分散趨勢(shì).相比于500 m緩沖區(qū)，1 000 m緩沖區(qū)的林地和建設(shè)用地的邊界破碎相對(duì)較大，林地和耕地景觀斑塊形狀復(fù)雜度較大，草地和其他用地復(fù)雜度減少，地類呈現(xiàn)不規(guī)則變化趨勢(shì).

通過對(duì)稀土礦區(qū)周圍區(qū)域500 m和1 000 m緩沖區(qū)景觀水平上格局變化分析可知：500 m緩沖區(qū)環(huán)境得到改善，各地類的集聚性增強(qiáng)，各地類的破碎度小幅度下降，斑塊破碎度有所緩解，緩沖區(qū)內(nèi)土地利用豐富度略有下降，整體性加強(qiáng)；1 000 m緩沖區(qū)環(huán)境略有改善，各地類斑塊破碎度增加，優(yōu)勢(shì)斑塊逐漸變大，各地類邊界復(fù)雜度略有增加，土地利用豐富度減少，但整體性增強(qiáng)，各地類的聚集性雖有降低但不明顯.

通過對(duì)礦區(qū)景觀變化的自然和人為驅(qū)動(dòng)因素分析，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是影響L縣礦區(qū)變化的主要因素，自然因素對(duì)稀土礦區(qū)景觀格局變化影響較小.

L縣土地利用隱性形態(tài)指數(shù)的變化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況緊密相關(guān)，在研究期間，土地利用隱性形態(tài)指數(shù)呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)，增速也呈現(xiàn)由低到高的變化.根據(jù)土地利用隱性形態(tài)指數(shù)增速變化規(guī)律，可以將其劃分為3個(gè)時(shí)期，分別為“低速緩慢轉(zhuǎn)型期”(指數(shù)在0.35以下)“中速劇烈轉(zhuǎn)型期”(指數(shù)在0.35-0.57)“高階穩(wěn)定轉(zhuǎn)型期”(指數(shù)在0.57以上).