东乡区土地利用及生态系统服务价值变化分析

2020-07-22 09:41邹自力闵曹文
江西测绘 2020年1期
关键词:东乡当量水域

饶 宸 邹自力,2 闵曹文

(1. 东华理工大学 测绘工程学院 江西南昌 330013; 2.东华理工大学长江学院 江西抚州 344000;3.江西省应急管理厅 江西南昌 330001)

1 引言

生态系统服务是指人类从生态系统中获得包括供给服务、调节服务、文化服务以及支持服务等各项效益[1-2],生态系统服务价值评估是目前可持续发展研究的重点之一,R.Constanza 等[3]最先提出生态系统服务价值,谢高地等[4]结合中国实际地理气候环境特征建立了“中国生态系统单位面积生态服务价值当量”表。近几年,国内许多学者对生态系统环境价值评估进行综述,并对未来发展研究方向提出了看法[5-8]。本文选取东乡区作为研究对象,研究了2009 年、2014 年、2019 年土地利用变化并通过Logistic-CAMarkov 模型结合地理环境、社会经济等驱动因素,预测2024 年土地利用及生态系统服务价值变化。

2 研究区域和数据处理

2.1 研究区概况

东乡区位于江西省东部,地处海西经济区和鄱阳湖生态经济区两大国家战略经济区[9];下辖1 个街道、9 个镇、4 个乡、3 个垦殖场、1 个林场和1 个省级经济开发区。2017 年撤县设区,2018 年,东乡区实现地区生产总值(GDP)156.58 亿元,总量排抚州市第2位,增长8.6%,增幅排抚州市第2 位。

2.2 数据获取及处理

选用研究区2009 年、2014 年和2019 年三期遥感影像(2009 年为Landsat 5 TM 影像,2014 年、2019年为Landsat 7 影像),数据来源为美国地质勘探局官网(http://glovis.usgs.gov),为保证各年份分类效果一致,landsat 7 影像未使用15m 分辨率全色波段。参照我国土地利用分类系统[10],结合东乡区实际情况,将土地利用类型分为耕地、林地、水域、建设用地、未利用地,通过人机交互对遥感影像进行解译,kappa系数分别为89.27%,90.13%,和89.78%,分类结果可以用于研究。

选取地理环境和社会经济等14 个参数作为驱动因子进行Logistic 回归分析,包括海拔高度、坡度、距耕地距离、距林地距离、距水域距离、距建设用地距离、距未利用地距离、距铁路距离、距道路距离、距河流距离、距行政中心,距各乡镇中心、GDP 密度、人口密度。从地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/)获取30m 分辨率数据高程(DEM)数据,利用ArcGIS提取坡度数据以及距离各地类数据,铁路、道路、河流、区中心、各乡镇中心数据通过OSM(https://www.openstreetmap.org/)提取得到。人口数据和GDP 数据以及粮食产量数据均来自东乡统计年鉴。

3 研究方法

3.1 Logistic 回归模型

为研究自然及社会经济等驱动因子对研究区土地利用变化的影像,采用Logistic 回归模型分析各影响因子与各地类土地利用变化的关系,其公式为:式(1)中Pi~单个栅格出现该土地利用类型的概率;Xi1,Xi2,Xin~~驱动因素。

3.2 CA-Markov 模型

CA 和Markov 都为动力学模型,二者有着各自的局限性,Markov 模型可以模拟土地利用各地类之间面积的变化,但无法具体到各地类空间分布;CA模型具有较强的空间关系以及模拟空间时空动态演变的能力,但演变规则人为因素较大。通过Logistic回归分析制定CA 模型演变规则,三者结合可以客观的从数量和空间上进行土地利用变化预测。

3.3 生态系统服务价值估算

为了估算东乡区生态系统服务价值,分析了谢高地等[4]和刘海等[11]在各地类生态系统服务总价值当量之间的比例关系, 依照比例关系修正谢高地等提出的生态系统服务价值当量,得出东乡区当量,见表1。谢高地等[4]提出生态系统服务价值当量因子等于每公顷粮食价格的七分之一,2009-2019 年东乡区平均粮食产量为6615kg/hm2,平均粮食价格为2.56元/kg,计算得出东乡区生态系统服务价值为2075.95 元/hm2, 进而计算得出生态系统服务价值系数,见表2,东乡区生态系统服务价值的计算公式为:

其中Esv为生态系统服务价值;Esvn为生态系统中第n 项服务价值;Ai是i 类土地利用类型的面积;VCi是生态系统服务价值系数,VCni是i 类土地利用类型的第n 项服务价值系数。

表1 东乡区生态系统服务价值当量表

表2 东乡区土地利用生态系统服务价值系数 元/hm2

4 结果分析

4.1 土地利用变化分析

根据影像解译数据,计算了2009 年-2019 年东乡区土地利用类型的变化情况(表3),可以看出东乡区土地利用类型中水域、建设用地面积增加,而耕地、林地、草地、未利用地减少,2009 年-2019 年中建设用地变化幅度最大,年变化率达到了10.81%;其次是水域和未利用地,年变化率分别为7.3%和-8.29%,耕地和林地年变化率较小,10 年期间分别减少36.20hm2和22.21hm2,在2009 年-2019 年期间,未利用地面积先小幅增加后大幅减少。

表3 2009 年~2019 年东乡区土地利用类型及年变化率 hm2,%

4.2 土地利用变化模拟

基于2014 年土地利用分类,分别提取各地类二元数值,并对14 个驱动因子做标准化处理,将耕地、林地、水域、建设用地、未利用地作为因变量,14 个标准化后的驱动因子作为自变量,进行二元Logistic回归分析,结果如表4 所示。6 次回归结果ROC 检验值均大于0.8,表明所选驱动因子能够有效解释各地类空间分布。

表4 东乡区各土地利用类型Logistic 回归系数与ROC 检验结果

根据Logistic 回归得到的系数,制定CA-Markov模型转换规则,对2019 年土地利用类型分布进行预测,Logistic-CA-Markov 模型对2019 年土地利用变化模拟的Kappa 系数为0.878,大于0.85;点对点精度为82.35%,大于75%,模拟结果具有较高的可信度,可用于对东乡区土地利用格局进一步预测。预测得到2024 年东乡区土地利用结果如图1 所示。

图1 2024 年东乡区土地利用预测结果

4.3 Logistic-CA-Markov 模拟结果分析

根据2024 年模拟土地利用情况,计算了2014年-2024 年东乡区土地利用类型的变化情况(表5),2014-2019 年,东乡区建设用地、水域的面积增加,建设用地面积由64.88hm2增加到86.58 hm2,水域面积由34.25 hm2增加到38.64 hm2;耕地、林地、未利用地面积减少,耕地面积由474.66 hm2减少到465.16 hm2,林地面积由688.57 hm2减少到673.63 hm2,未利用地面积年变化率最大,达到-17.41%,面积由1.90 hm2减少到0.25 hm2。2019~2024 年,建设用地以及水域持续增加,建设用地面积增加到120.10 hm2,水域面积增加到54.52 hm2;耕地、林地以及未利用地持续减少,耕地在2019 年-2024 年期间面积减少到456.38 hm2,林地面积减少到633.23 hm2,未利用地面积减少到0.02 hm2。

表5 2014 年~2024 年东乡区土地利用类型及年变化率 hm2

4.4 东乡区生态系统服务价值变化分析

由表6 可知,2009 年~2024 年,东乡区生态系统服务价值先增后减,从2009 年的6172.52 万元增加到2014 年的6182.65 万元,然后持续减少至2024 年的6006.13 万元,生态系统变化幅度最大的是水域,由2009 年的260.67 万元增加到2024 年636.17 万元,耕地生态系统服务价值持续减少,由2009 年的1322.30 万元减少到2024 年的1203.67 万元,林地生态系统服务价值持续减少,由2009 年的4589.03 万元降低至2024 年的4166.31 万元,未利用地生态系统服务价值持续减少,由2009 年的0.52 万元减少到2024 年的0.01 万元。从生态系统服务价值变化率可以看出2009 年~2024 年期间,生态系统服务价值整体呈减少趋势,并且生态系统服务价值的减少速度在加快,从2009 年~2014 年的0.16%到2014 年~2019年的-1.18%再到2019 年~2024 年的-1.7%。

表6 2009 年~2024 年东乡区生态系统服务价值及变化率 万元

5 结论与讨论

本文基于Landsat 遥感影像解译得到2009 年、2014 年和2019 年三期土地利用数据,采用Logistic-CA-Markov 模型对2024 年土地利用情况进行模拟,并根据R.costanza 提出的生态系统服务价值以及谢高地等提出的生态系统服务价值当量,针对东乡区修正生态系统服务价值当量,然后对东乡区2009 年到2024 年期间土地利用变化以及生态系统服务价值变化进行分析,结果显示2009 年到2024 年,东乡区除建设用地和水域面积增加,其余各地类均有不同程度的减少,建设用地面积增加最多。根据修改后的生态系统服务价值当量,计算出东乡区2009 年、2014 年、2019 年、2024 年的生态系统服务价值,2009 年到2024 年间,生态系统服务价值下降趋势持续加快,东乡区在加速城镇化发展的同时应注意各土地利用地类的合理规划,稳定生态系统服务,保持可持续发展。由于影像解译存在误差以及当量修正方法不同,对生态系统服务价值计算会存在偏差,在之后的研究研究中应扩大研究时间跨度,找寻更合理的生态系统服务价值修正方法。

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