土地利用/覆被变化(land use/cover change, LUCC)是全球环境变化和土地资源可持续利用研究的重要课题, 也是国际地圈生物圈计划与全球环境变化人文因素计划核心领域^[1], 是人类活动与自然环境相互作用最直接表现形式, 在区域生态环境变化过程中扮演着非常重要的角色^[2]。LUCC作为全球变化主要因素之一, 对生态系统、气候、水资源变化和粮食产量等有很重要的影响, 直接或间接地关系到水和土壤环境质量以及区域粮食安全^[3]。人口增长、社会经济发展、新型城镇化加速推进和建成区逐步扩张, 都在一定程度上引起土地利用/覆被不断演化, 进而严重影响区域生态环境^[4]。因此, 对LUCC的研究就显得愈加重要。

目前, 国内外学者对LUCC的研究主要涉及土地利用变化时空格局特征^[5]、影响因素^{[4, 6]}、生态环境效应^[7]和预测模型研究^[8]等, 这类研究也是西北干旱区绿洲演变研究的主题。对位于西北干旱区的黑河^[9]、疏勒河^[10]、塔里木河^[11]和开都-孔雀河流域^[12]土地利用与景观格局变化的相关研究发现, 在人类活动驱动下, 这些流域土地利用与景观格局发生剧烈变化, 天然草地和林地等向人工绿洲中耕地和建设用地转化。虽然干旱区绿洲LUCC研究较成熟, 但仍然存在一些不足。在研究方法上, 较多学者利用土地利用/覆被动态度模型, 而缺乏对土地利用/覆被类型转移方向的分析; 或只关注土地利用/覆被与景观格局时间变化特征, 缺乏空间特征分析^[13]。叶尔羌河流域作为我国西北干旱区生态脆弱区重要组成部分, 对叶尔羌河流域的研究多集中在气候变化^[14]和水资源配置^[15]等方面, 针对LUCC及其驱动力因素的研究较少且不够深入。鉴于此, 利用叶尔羌河流域1982、1990、2000、2010和2017年5期TM遥感影像数据, 结合3S技术, 研究叶尔羌河流域近35 a来土地利用/覆被动态演变特征及变化规律, 分析其自然和社会驱动因素, 并揭示土地利用变化与驱动因素间的关系, 为研究区土地资源利用和生态环境改善提供科学依据。

1 研究区概况

叶尔羌河流域(34°50′~40°31′ N, 74°28′~80°54′ E)地处新疆西南部, 塔里木盆地西缘。由于流域南、西和北3面分别受喀喇昆仑山、帕米尔高原和南天山的阻挡, 属典型温带大陆性干旱气候区。叶尔羌河中下游流域的叶城、泽普、莎车、麦盖提和巴楚5县是新疆最大的农业灌区, 日照时间长, 光热资源丰富, 农业生产条件良好, 是新疆优质粮棉生产基地^[16]。研究区土地总面积为4.96×10⁶ hm², 占新疆总面积的2.98%, 粮食总产量为1.63×10⁶ t。至2017年末, 研究区人口为2.32×10⁶人, 其中乡村人口约为1.81×10⁶人, 占总人口的78.02%。研究区生产总值为347.79亿元, 农业总产值为207亿元, 占农林牧渔业总产值的74.02%。

2 材料与方法 2.1 数据来源

研究数据包括:(1)土地利用数据来自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn), Landsat TM、Landsat 8 OLI影像数据, 成像时间分别为1982、1990、2000、2010和2017年6—10月, 分辨率均为30 m, 每期5景, 轨道号分别为147/32、147/33、148/32、148/33和148/34, 云量均小于10%。影像采用7、5和3波段合成, 未受云、雾和积雪等影响, 通过几何校正处理, 图像质量良好。(2)气温、降水量和相对湿度等气象数据来自中国气象数据网(http://cdc.cma.gov.cn), 1982—2017年逐月气象实测数据来自巴楚县站(区站号为51716)和莎车县站(区站号为51811)。(3)径流量数据来自叶尔羌河源流山区卡群水文站。(4)社会经济数据来自1983—2018年《新疆统计年鉴》以及1983—2017年《喀什统计年鉴》和《喀什地区水资源公报》。

2.2 数据预处理

(1) 遥感影像预处理。已对影像数据进行系统辐射校正和基于地面控制点的几何校正, 只需进行几何精校正。以研究区1:1万地形图为基础, 结合谷歌地球对2017年影像进行几何精校正, 并以此配准其他4景影像, 精度小于1个像素。(2)波段融合、拼接、裁剪。依次选取7、5和3波段进行融合、拼接, 并按研究区矢量数据进行裁剪。(3)人机交互式解译。结合实地考察和研究区土地利用状况, 将叶尔羌河流域土地利用分为耕地、林地、草地、湿地、水域、建设用地和未利用地7类, 精度评价达到要求后利用最大似然法进行监督分类。(4)后处理。采用ENVI 5.3软件Majority/Minority Analysis工具对分类结果中小碎点区域进行合并, 并结合野外考察、在线卫星图和已有地形图数据对解译结果进行检验。精度检验结果表明5期影像数据Kappa系数均大于0.85, 分类结果符合精度要求^[17], 满足研究需要。(5)转移矩阵计算。采用ArcGIS 10.2软件spatial analysis模块区域分析功能对分类后的遥感影像进行区域分析, 并采用Excel 2013软件进行数据统计分析。(6)采用ArcGIS 10.2软件制作研究区1982、1990、2000、2010和2017年土地利用/覆被类型图(图 1)。

2.3 研究方法 2.3.1 单一土地利用/覆被类型动态度

单一土地利用/覆被动态度可以反映研究区在一定时间段内某种土地利用/覆被类型的数量变化情况^[5], 直观地反映某种土地利用/覆被变化的幅度和速度，计算公式为

$ k = \frac{{{U_{\rm{b}}} - {U_{\rm{a}}}}}{{{U_{\rm{a}}}}} \times \frac{1}{T} \times 100\% 。$

(1)

式(1)中, k为研究时段某种土地利用/覆被类型年均动态度, %; U_a和U_b分别为研究初期和末期某种土地利用/覆被类型面积, hm²; T为研究时长, a。若T为年时, k值为研究区此土地利用/覆被类型的年变化率。

2.3.2 单一土地利用/覆被类型总动态度

总动态度表示研究期内某种土地利用/覆被类型的转出部分和转入部分之和与研究初期该土地利用/覆被类型的面积之比, 可反映整体动态变化程度, 计算过程参见文献[18]。

2.3.3 区域土地利用/覆被综合动态度

区域土地利用/覆被综合动态度表示区域土地利用/覆被变化的剧烈程度, 计算过程参见文献[19]。

2.3.4 土地利用/覆被转移矩阵

转移矩阵在土地利用/覆被动态变化分析中被广泛使用, 该方法有助于了解研究初期土地利用/覆被类型的流失动向和研究末期土地利用/覆被类型的来源, 能反映研究时段内各土地利用类型面积之间相互转化情况^[12]。利用ArcGIS 10.2软件对5期遥感影像进行区域分析, 得到研究区1982—1990、1990—2000、2000—2010和2010—2017年土地利用/覆被转移矩阵。

3 结果与分析 3.1 土地利用/覆被总体变化特征

1982—2017年叶尔羌河中下游流域土地利用/覆被类型变化见表 1。由表 1可知, 研究区以未利用地、耕地和草地为主, 3者面积之和占总面积的95.23%。其中耕地和建设用地面积占比持续增加, 分别由4.92%和0.33%增加到13.06%和0.67%;林地、草地和未利用地面积占比则呈递减趋势, 分别由3.90%、8.41%和80.33%减少到2.21%、7.51%和74.67%;湿地和水域面积变化较小, 但总体呈减少趋势, 减少面积分别占流域总面积的0.08%和0.14%。

3.2 土地利用/覆被类型动态变化特征

由表 2可知, 对单一土地利用/覆被类型动态度而言, 1982—1990年研究区耕地动态度最大, 为2.86%, 其次为湿地和建设用地, 动态度分别为1.83%和1.68%, 而林地、未利用地和草地动态度较小。1990—2000年, 耕地动态度继续增加, 增至5.13%, 草地动态度最小, 仅为-0.03%。2000—2010年, 建设用地动态度最大, 为2.99%, 其次是耕地和林地, 动态度分别为2.45%和-2.27%。未利用地变化最慢, 动态度为-0.15%。2010—2017年, 建设用地变化速率仍最快, 动态度为3.67%, 其次分别为耕地(2.10%)和林地(-1.85%), 未利用地变化速率最小(-0.19%)。1982—2017年, 耕地变化率最大, 其次为建设用地, 动态度分别为4.73%和3.04%, 未利用地、水域和草地变化率均较小, 动态度分别为-0.20%、-0.23%和-0.31%。总体上, 未利用地、水域和草地转化率较低, 较为稳定; 耕地、建设用地和林地转化率较高, 变化最为强烈。

对单一土地利用/覆被类型总动态度(表 3)而言, 1982—1990年, 湿地、耕地和建设用地总动态度较高, 分别为3.92%、3.16%和2.93%;1990—2000年, 建设用地、耕地、湿地和草地总动态度较高, 显示为12.83%、8.14%、5.64%和5.06%;2000—2010年, 建设用地、林地和湿地总动态度较高, 分别为14.17%、8.03%和3.84%;2010—2017年, 建设用地、林地和耕地总动态度较高, 分别为16.99%、10.47%和4.17%;1982—2017年, 耕地、建设用地和林地总动态度较高, 分别为4.77%、4.52%和2.28%。这表明近35 a来研究区不同土地利用/覆被类型间相互转化剧烈, 空间结构变化较大, 尤其是耕地、建设用地和林地总动态度指数呈波动上升趋势, 是研究区土地利用/覆被变化的重点, 对叶尔羌河中下游流域生态环境影响较大。

1982—1990年研究区土地利用/覆被综合动态度为0.17%, 1990—2000年为0.42%, 2000—2010年为0.27%, 2010—2017年为0.36%, 1982—2017年为0.17%, 总体呈波动上升趋势。这表明近35 a来, 研究区土地利用/覆被类型内部结构变化比较复杂、频繁, 各类型间转换活跃程度较不均衡。

3.3 土地利用/覆被类型转移的时空变化特征

由表 4可知, 1982—1990年新增耕地主要由未利用地转化而来, 转化面积占耕地转入总面积的91.71%;林地向未利用地的转化十分活跃, 转化面积为1.19×10⁴ hm²; 建设用地主要由未利用地和草地转化而来, 转化面积分别占建设用地转入总面积的77.27%和20.48%。在转移方向上, 未利用地和草地转化为耕地代表开荒、毁草造田等开发活动, 而林地、草地、湿地和水域向未利用地的转化则代表研究区生态环境恶化。1990—2000年, 耕地延续之前的增加趋势, 主要由未利用地和草地转化而来, 转化面积分别占耕地转入总面积的53.11%和44.46%;林地转出方向主要为草地、未利用地和耕地, 转化面积分别占林地转出总面积的79.89%、12.29%和7.40%, 这说明林地退化和毁林开荒造田是林地面积减少的主要原因。与1982—1990年相比, 1990—2000年草地向耕地转移面积增加69.44%。草地、林地、湿地和水域面积的持续减少表明研究区生态环境进一步恶化。2000—2010年, 新增耕地主要由林地和草地转化而来, 转化面积分别占耕地转入总面积的55.28%和28.92%。转化为草地和林地的未利用地面积有所增长。林地与草地之间的相互转化虽有所减少, 但草地向林地的转化面积仍占林地转入总面积的36.03%。2010—2017年, 研究区土地利用/覆被变化的特点表现为耕地面积大规模增加和未利用地面积大规模减少。其中, 未利用地转化面积占耕地转入总面积比例最大, 达42.21%。草地和未利用地间的转化依然非常活跃, 草地向未利用地和未利用地向草地的转化面积分别为0.45×10⁴和1.21×10⁴ hm²。2010年之后研究区草地面积减少趋势有所缓和, 而建设用地面积增加幅度有所提高, 其增加面积主要来自未利用地。综合分析可知, 1982—2017年, 耕地和建设用地始终保持由其他土地利用类型转入为主的单向不平衡状态; 林地、草地和未利用地始终保持转变为其他土地利用类型的单向不平衡状态; 湿地和水域处于与其他土地利用类型相互转变的双向转换状态。各土地利用类型间的主要转化方向为草地、林地和水域转变为耕地和未利用地, 未利用地转变为耕地、草地和林地。

4 讨论

一般来说, 区域土地利用/覆被变化是该区域自然和人类活动共同作用的结果^[20], 自然环境影响因子包括气候、土壤、水文、地质和地貌等, 是导致区域土地利用/覆被变化的内因, 其中气候为主要影响因子; 人为影响因子包括人口、经济结构、社会发展水平和政策因素等, 是导致土地利用/覆被变化的外因, 也是主导因素^[1]。

4.1 自然因素影响分析

基于研究区内2个气象观测站1982—2016年气象数据, 同时结合相关研究结果分析气温、降水量和相对湿度对研究区土地利用/覆被变化的影响。

4.1.1 气象要素对土地利用/覆被变化的影响

1982—2016年, 叶尔羌河中下游流域年平均气温增长率为0.33 ℃·a^-1, 近35 a来年平均气温升高约1.40 ℃, 呈明显增长趋势(图 2); 年平均降水量增长率为0.13 mm·a^-1, 35 a内年平均降水量增加约4.40 mm, 呈波动式缓慢增长趋势(图 3); 相对湿度呈下降趋势, 多年平均相对湿度为49.90%, 年平均相对湿度最大值为55.80%, 最小值为41.40%(图 4)。研究区地处干旱区, 对气温和降水变化较敏感, 在降水量略微上升的情况下, 气温增长和相对湿度下降导致研究区水体蒸发量增加^[14], 这一方面导致地表水大量蒸发, 湿地大面积萎缩, 水域面积明显缩小, 使得研究区盐碱地面积增加；另一方面导致植被和土壤需水量增加, 并加剧了植被退化, 使植被覆盖度下降, 林地和草地面积减少。

4.1.2 径流量对土地利用/覆被变化的影响

近35 a研究区年径流量见图 5。

由图 5可知, 研究区年径流量近35 a大致呈上升趋势, 其中, 1985—1993年为径流量减少阶段, 期间大多数年份年径流量小于多年平均径流量, 即进入枯水期^[21], 1993—2015年为径流量显著增多时段^[22]。1982—2016年年径流量累积距平值大多数为负值, 这说明在研究期间持续枯水时段明显多于丰水时段。因此, 研究区林地、草地、湿地和水域面积变化很可能受年径流量的影响。

4.2 人为因素的影响分析

由图 6可知, 1982—2017年叶尔羌河流域总人口从1982年的113.94万人增加到2017年的232.74万人, 35 a间增加118.80万人, 年均增长率达到2.06%;GDP由1982年的3.47亿元上升到2017年的347.79亿元, 2017年GDP是1982年的100.23倍, 年均增长14.07%。

人口增长和经济快速发展, 一方面引起粮食产品需求量急剧增加, 原有面积耕地的生产量无法满足人口对粮食的需求, 人们为满足生存发展需求, 大面积砍伐森林和开垦未利用地来扩大耕地面积, 因此研究区大量林地、草地和未利用地向耕地转移; 另一方面引起住房和精神产品需求量也相应提高, 使城镇建设、居民住宅和工矿建设用地面积增加。这说明人口增长是耕地、建设用地面积增加的直接原因。

政策也是影响研究区土地利用/覆被变化的重要因素之一。政策因素往往在短期内就能引起土地利用格局重大调整。2000年国家实施西部大开发战略以来, 有力地促进了工业、基础设施建设、城镇扩展、生态建设和环境保护等方面发展, 尤其是退耕还林还草和分水政策的大规模实施, 使得林、草地面积减少速度变缓, 未利用地面积持续减少; 此外, 2001年启动的塔里木河流域近期综合治理工程提高了塔里木河流域可持续发展能力^[19], 叶尔羌河流域生态也有所改善, 林地、草地和水域面积有所增加。

综上, 影响区域土地利用/覆被变化的各驱动因子间并不是孤立的, 而是有机联系的统一体, 因此, 土地利用/覆被变化与各驱动因子间并不完全是因果关系, 而是相互制约、相辅相成的关系^[26]。

5 结论

利用1982、1990、2000、2010和2017年遥感数据以及研究时段内自然和社会经济数据, 探讨1982—2017年叶尔羌河流域土地利用/覆被变化特征及影响因素, 得出如下结论:

(1) 近35 a来叶尔羌河流域土地利用组成结构未发生显著改变, 土地利用类型仍以未利用地、耕地和草地为主, 3者面积之和占流域总面积的95%以上。除耕地、建设用地面积增大外, 1982—2017年其他土地利用类型面积均呈减小趋势, 其中耕地动态度最大, 建设用地次之, 未利用地最小。

(2) 研究时段内研究区不同土地利用类型间变化差异较大。对单一土地利用/覆被类型动态度而言, 未利用地、水域和草地动态度较低, 耕地、建设用地和林地动态度较高。对单一土地利用/覆被类型总动态度而言, 耕地和建设用地总动态度最高, 总动态度分别为4.77%和4.52%。研究区土地利用/覆被综合动态度呈增长趋势。

(3) 1982—2017年研究区耕地和建设用地始终保持由其他土地利用类型转入为主的单向不平衡状态; 林地、草地和未利用地始终保持转变为其他土地利用类型的单向不平衡状态; 湿地和水域处于与其他土地利用类型相互转变的双向转换状态。各土地利用类型间的主要转化方向为草地、林地和水域转变为耕地和未利用地, 未利用地转变为耕地、草地和林地。

(4) 1982—2017年叶尔羌河流域气候变化、径流量、人口和GDP变化使得研究区土地利用类型发生明显变化。耕地和建设用地面积的增加以及林地、草地、湿地、水域和未利用地面积的减少在某种程度上是受气候暖干化和人口增加的影响所致。此外, 政策调整也影响研究区土地利用/覆被变化。