青海省东部城镇土地利用/ 覆盖变化及其驱动因素研究

李洪梅 李文奇* 袁 媛 张振军

（1、青海汉图测绘科技有限公司，青海 西宁 810000 2、青海星绘地景科技有限公司，青海 西宁 810000 3、青海大学土木工程学院，青海 西宁 810000）

乡村振兴的核心目的是系统构建人口、土地、产业等多种发展要素的耦合格局，这将引起城镇聚落区域的自然和人文交叉变化，并通过土地利用/覆盖变化(Landp-Use and Land-Cover Changes, LUCC）来反映区域自然和人文交叉变化的密切关系，反映出人口聚集和产业发展提供基础性资源的支撑作用[1]。“国际地圈与生物圈计划”和“全球环境变化的人文领域计划”于1995 年联合提出了“土地利用/覆盖”研究计划，并于1999 年发表了《LUCC 研究实施策略》，随后国际组织和国家也纷纷启动了各自的LUCC 研究项目[2-4]。

本文以青海东部典型高原河谷型城镇为研究对象，采用遥感技术获取研究区土地利用/覆盖变化基础数据[5]。通过遥感图像解译，分类提取研究区土地利用/覆盖变化信息，结合高原城镇社会经济因素，揭示研究区土地利用/覆盖的空间变化规律，分析和探讨研究区土地利用变化的主要驱动因素。

1 青海东部城镇自然地理概况

研究区地处青海东部与黄土高原交错地带，平均海拔2295m，四面环山，地貌以浅山丘陵和川水河谷阶地为主，受地形海拔及水热条件影响，形成了川水、脑山及浅山3 个生态区域，森林植被覆盖度低[6]。

2 土地利用及覆盖研究

2.1 研究方法和内容

结合国家现行的土地利用分类标准以及遥感影像数据，利用ERDAS 的可视化编程Modeler 模块生成二值和多值掩模图像，并验证研究区1998 年至2017 年之间两期掩模图像所取阈值的正确性，即分类图像的可靠性。两期影像经融合裁切后，包含研究区范围内所有行政村，含植被、山地、居民地、农田、耕地、房屋、裸地、河流、建筑用地、铁路、公路及其他交通道路等地物。经ArcGIS 比较两个时期研究区的土地利用类型、面积变化，结合研究区自然和社会经济因素统计数据，分析研究区土地利用变化的主要驱动因素。

2.2 数据的获取

选用研究区1：50000 的地形图、ETM+的8 个单波段影像，采用的是1999 年分辨率为2.5m 的Spot 全色波段影像作为一期影像，采用2011 年分辨率为0.61m 的Quick bird 全色波段影像作为二期影像。土地资源和气候人文数据均来自青海省统计年鉴。

2.3 软件的选取与数据预处理

选取的遥感图像处理系统软件ERDAS IMAGINE，对研究区基础底图的获取、图像裁剪、几何精校正、图像镶嵌、图像融合等进行处理，坐标系参数设置（表1）。利用ERDAS 软件分别对研究区地形图进行几何校正。对几何校正后的地形图进行内图廓的裁切，将裁切后的内图廓进行镶嵌，得到研究区基础底图（图1），作为其余遥感影像几何校正的标准。

表1 坐标系参数设置

图1 研究区基础底图

2.3.1 遥感数据的裁剪与波段合成

对ETM+1 波段的影像裁剪出研究区，利用裁切ETM单波段影像的方法对spot2.5m 的影像进行裁剪，得到研究区的初步区域。将裁切后的ETM+1、2、3、4、5、7、8 这七个波段，利用Layer stack 功能合成，得到空间分辨率为15m 的ETM+1、2、3、4、5、7、8 多波段影像。将已裁切好的研究区spot 2.5m 全色波段影像，根据研究区基础底图进行几何精校正，校正方法与地形图的几何校正相同，得到的spot 2.5m 全色波段影像。将已裁剪好的Quick bird 0.61m 全色波段影像，根据研究区基础底图进行几何精校正。校正方法与地形图的几何校正相同，几何校正后的Quick bird 0.61m 全色波段影像。

2.3.2 影像融合

根据本工程实际条件，借助易工软件对沉箱基础结构受力以及抗滑、抗倾覆情况进行计算，计算结果见表1。分析可知：

将校正后的空间分辨率为2.5m 的SPOT 全色波段影像，与校正后的空间分辨率为15m 的ETM+多波段影像融合，得到空间分辨率为2.5m 的ETM+多波段影像。将校正后的空间分辨率为0.61m 的Quick bird 全色波段影像，与校正后的空间分辨率为15m 的ETM+多波段影像进行融合，得到0.61m 的ETM+多波段影像。将融合后的空间分辨率为2.5mETM+多波段影像和空间分辨率为0.61m 的ETM+多波段影像，根据研究区的实际范围分别进行裁切，得到相同的实际区域的影像，裁切结果如图2 所示。

图2 裁切后相同区域的ETM+多波段影像

3 研究区土地利用/覆盖分类

以土地的经济用途、经营特点、利用方式和覆盖物特征为主要依据和标志，对研究区土地利用进行综合性分类[1，7]。参照《土地利用现状分类》（2007 年9 月），将研究区的土地利用/覆盖类型分为：植被、水域、建设用地、其他用地四大类。

4 土地利用/覆盖变化及其驱动力分析

4.1 土地利用/覆盖变化研究

基于研究区土地利用类型数量及面积变化，对研究区1999年至2017 年的土地利用/覆盖变化进行分析如图3 和表2，分别反映研究区地类整体的空间分布和土地覆盖变化的数量。分析图3 和表2，研究区的土地利用/覆盖面积在两个时期发生了一定程度的波动变化，1999 年各类面积占总面积的比例由大到小为：植被＞建设用地＞其他用地＞水；2017 年各类面积占总面积的比例由大到小为：植被＞建设用地＞其他用地＞水；1999～2017 年发生变化量由大到小为：其他用地>植被＞建设用地＞水。

图3 研究区1999 年～2017 年土地利用/覆盖变化

表2 研究区1999～2017 年之间土地利用面积变化统计

4.2 自然因素驱动力分析

4.2.1 气候因素

太阳辐射与气温是决定土地生产潜力的基本因素，研究区1999～2017 年平均气温统计和全年降水量统计情况如表3、表4 所示。

表3 1998～2010 年研究区年平均气温统计表(单位：摄氏度)

表4 1998～2010 年研究区全年降水量统计(单位：毫米)

分析表3 及表4 气候变化趋势，结果如图4（A）所示。1998～2017 年研究区年平均气温变化幅度基本保持在0.7℃之内，变化不大。全年降水量变化幅度在350～550mm 之间，变化不大，因此，对研究区土地利用/覆盖变化的驱动作用不大。

4.2.2 地形地貌因素

4.2.3 水文因素

观察研究区两期ETM+多波段影像图3，其河道发生了一些明显变化，但只对研究区滩地的利用及滩地的生产力较小的影响。

4.2.4 土壤因素

土壤是构成土地的核心要素，是对土地利用影响最为深刻的因素之一。研究区地处青藏高原与黄土高原的过渡地段，大部分土质属一般土质，肥力一般，不会轻易产生大的变化，所以研究区土地利用/覆盖变化受到土壤因素的影响极小。

4.2.5 植被因素

研究区植被覆盖度较高，可提升土壤的肥力，有利于植被生长，加快耕地的开发等，所以研究区土地利用/覆盖变化一定程度上受到植被因素的影响。

综上可知，研究区土地利用/覆盖发生的变化，其驱动因素为地形地貌、土壤类型、水文和植被，对比图3、表2、表3 和表4，总体上反映出这些因素对研究区土地利用/覆盖发生变化的驱动贡献小。

4.3 社会经济驱动因素分析

4.3.1 人口规模：人口既是土地利用系统结构的组织者和参与者，也是系统输出产品的消费者。人口增长会使居民住地、土地利用系统输出产品需求增加。一般情况下，人口增长导致居住、交通等用地的需求和城镇的扩张，大量农用地转化为建设用地。研究区1998～2017 年之间人口变化如表5 所示。

表5 1998～2017 年城北区人口总数统计(单位：万人)

4.3.2 经济规模

土地利用方式和结构的形成与变化主要取决于社会经济增长水平，研究区生产总值统计情况表明（图4（B）），研究区城镇化使人口、产业集中、地域扩散占用土地以及生活方式和价值观念的扩散。使土地利用出现非农化，改变了原有的土地利用结构，在这种进程当中，农用地非农化的趋势尤为突出。此外，技术的进步带来土地格局的变化，土地政策、农业政策、环保政策等制度及政策因素也影响着土地资源的开发利用形式。

图4 研究区1998～2017 年平均气温变化和降水量变化（A）及人口总数与生产总值（B）

5 讨论及结论

综上分析，研究区1998 年以来，人口数量在持续增长，引发对土地及其产品需求的增加，特别是建设用地的需求增加，引起其他用地的减少。基于这些需求的增加，带动了地方经济的增长，引起对土地的需求及土地利用/覆盖类型的变化。同时，也引起技术的进步，引起土地利用深度和广度的变化。此外，研究区实施的乡村振兴的税收、环保等生态保护政策，促使植被覆盖度有所提升，土地利用/覆盖类型也在不断的转化，在研究区形成了一个复杂的综合土地变化驱动系统。

5.1 研究区的土地利用/覆盖类型、面积变化趋势为植被、建设用地、水的面积增加，其他用地面积减少。这些变化驱动因素以人口规模、GDP 总值、科学技术、制度政策等经济社会因素驱动为主，地形地貌等自然因素变化驱动为辅。

5.2 乡村振兴政策下青海东部城镇土地利用/覆盖类型驱动变化，必须与青藏高原生态保护需求、区域自然本地条件和社会经济发展阶段相适应。在激活青海东部城镇分布区人口规模、土地和产业等关键发展要素之际，应注意统筹乡村物质振兴与精神内核的协调提升。

5.3 青海东部城镇分布区未来有必要重视土地利用/覆盖类型的价值趋向，在统一生态环境保护规划体系下，统筹土地利用规划与乡村振兴规划，建议重视发展生态环境保护与土地多功能相结合的新模式。