引用本文
方国华, 周磊, 闻昕, 薛刘宇, 严春华. 南水北调东线江苏受水区土地利用变化模拟及生态安全评价[J]. 国土资源遥感, 2017,29(3): 163-170
FANG Guohua, ZHOU Lei, WEN Xin, XUE Liuyu, YAN Chunhua. Land use change and ecological security evaluation of Jiangsu Province in the eastern route of the South-to-North Water Transfer Project[J]. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES,2017,29(3): 163-170  
doi: 10.6046/gtzyyg.2017.03.24
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南水北调东线江苏受水区土地利用变化模拟及生态安全评价
方国华1, 周磊1, 闻昕1, 薛刘宇2, 严春华1
1.河海大学水利水电学院,南京 210098
2.江苏省南水北调工程建设领导小组办公室,南京 210098

第一作者: 方国华(1964-),女,教授,博士生导师,主要从事水资源规划、水利经济和工程管理等方面的研究。Email:hhufgh@126.com。

收稿日期: 2016-02-29
基金项目: 江苏省水利科技项目“南水北调东线工程调蓄湖泊联合优化调度研究”(编号: 2014012)、中央高校基本科研业务费专项资金项目(编号: 2015B28614)和江苏省普通高校研究生科研创新计划项目“江苏省河道管理评价指标体系及管理标准的研究”(编号: SJZZ15_0059)共同资助
摘要

利用多期土地利用遥感数据,分析南水北调东线江苏受水区2000—2010年间土地利用变化情况; 采用CA-Markov模型对2010—2020年间该区土地利用情况的演变规律进行模拟; 同时构建基于“压力-状态-响应”(pressure-state- response,PSR)模型的土地利用生态安全评价指标体系,综合评价受水区不同时期土地利用生态安全状况。结果表明: 1)受水区土地利用类型以耕地为主,研究期间林地和水域面积有所扩大,大量耕地转变为城乡建设用地; 2)基于CA-Markov模型对研究区2010年土地利用格局的模拟结果与实际进行对比分析,模拟正确的栅格数达到了99.1%,Kappa系数达到0.99,能够较好地反映受水区土地利用格局变化趋势; 3)土地利用生态安全评价结果显示2000年、2010年和2020年土地生态安全指数分别为0.51,0.68和0.73,分别达到预警、敏感和良好等级,受水区的人口、资源环境及社会经济开始协调发展,整体呈现好转趋势。

关键词: 南水北调; 土地利用; CA-Markov; PSR模型; 生态安全
文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2017)03-0163-08
Land use change and ecological security evaluation of Jiangsu Province in the eastern route of the South-to-North Water Transfer Project
FANG Guohua1, ZHOU Lei1, WEN Xin1, XUE Liuyu2, YAN Chunhua1
1. College of Water Resources and Hydropower Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China
2. Jiangsu Leading Group Office for the South to North Water Diversion Project, Nanjing 210098, China
Abstract

In this paper, the authors studied land use changes of the eastern route of the South to North Water Transfer Project in Jiangsu Province based on land use data from 2000 to 2010, and simulated and predicted land use patterns from 2010 to 2020 based on CA -Markov model. “Pressure-State-Response” (PSR) model was used to establish the evaluation index system of land ecological security in the hope of evaluating the ecological security of land use in different periods. Some conclusions have been reached: 1) The main land use type in the area was cultivated land and the area of forest land, water was enlarged, and a large amount of cultivated land was changed into urban and rural areas. 2) The simulation results of land use pattern in 2010 based on CA-Markov model indicated that the correct grid number reached 99.1% compared with the actual one and the Kappa coefficient reached 0.99, which could reflect change trend of land use pattern in the area. 3) The ecological safety of the region showed gradually improvement and, for the year 2000, 2010, 2020, the land ecological security index was 0.51, 0.68 and 0.73, respectively achieving the early warning, sensitivity and good grades, which indicated coordinate development of population, resources, environment and society.

Keyword: South-to-North Water Transfer Project; LUCC; CA-Markov; PSR model; ecological security
0 引言

土地资源为人类社会的生存与发展提供物质基础, 土地利用/土地覆被变化(land-use and land-cover change, LUCC)是人类社会与自然环境相互作用最直接的表现形式[1]。20世纪80年代兴起的全球环境变化研究对LUCC在内的一系列课题做了比较充分的探讨[2, 3, 4, 5], 涉及土地利用的过程、LUCC的人类响应以及综合的全球和区域模型等方面。基于遥感信息源的LUCC模拟模型研究更为普遍, 如SLEUTH模型[6]、Logistic模型[7, 8]和CA-Markov模型[9]等。土地生态安全作为“ 生态安全” 的一部分, 关系到人类社会的可持续发展[10], 对其研究具有重要意义。

南水北调东线工程是为解决苏、鲁、冀和津等省市缺水问题的大型调水工程, 以京杭大运河为输水干线, 串联调蓄湖泊, 逐级提水北送, 并于2013年12月实现南水北调东线一期工程正式通水。近年来, 围绕南水北调受水区土地利用变化及生态安全方面的研究主要集中在中线地区并取得了丰富的成果[11, 12], 而对东线工程沿线土地利用及其生态环境方面的研究相对欠缺[13]。由于工程路线长、涉及范围广, 在促进沿线经济社会发展的同时带来了一系列的生态环境问题[14, 15, 16, 17], 因而总结南水北调东线受水区土地利用变化特点, 分析区域生态安全水平的演变规律与发展趋势, 可以为南水北调受水区生态环境保护提供有益参考, 对保障沿线用水安全具有重大的现实意义。

本文以南水北调东线江苏受水区为研究区, 利用多期遥感影像数据, 采用CA-Markov模型模拟分析该区域2000— 2010年间的土地利用变化特点及2010— 2020年间的土地利用情况演变规律, 并利用“ 压力-状态-响应” (pressure-state-response, PSR)模型构建土地利用生态安全评价指标体系, 综合评价研究区不同时期的生态安全状况, 为确保江苏受水区生态安全以及南水北调东线工程调水安全提供科学依据。

1 研究区概况

南水北调东线工程江苏受水区位于E116.22° ~119.47° , N32.24° ~34.57° 之间, 该区是在原江水北调工程基础上扩大规模、向北延伸而成, 南起江都水利枢纽, 北至南四湖, 总面积为44 019 km2。研究区包括淮安市、宿迁市、徐州市、连云港市、盐城市阜宁县, 以及扬州市江都区、高邮市和宝应县, 总面积约占全省面积的42.7%。区内地势西北高东南低, 大部分高程在10 m以下, 以平原为主; 淮河以南为亚热带季风湿润气候区, 以北为暖温带半湿润季风气候区, 都有明显的季风气候特征。区内人口密集, 工农业发达, 是江苏省经济发展最具活力的地区之一。目前, 该区总人口为2 631.58万人, 占全省总人口的37%; 耕地面积约1.956× 104 km2, 占全省耕地面积的40.9%; 粮食产量为1 275.43× 107 kg, 占全省产量的43.4%; 国内生产总值和工农业总产值分别为2 766.2亿元和1 589.0亿元, 分别占全省的15.2%和15.0%。研究区具体位置如图1所示。

图1 研究区位置示意图Fig.1 Geographic location of study area

2 研究方法
2.1 数据来源

本研究所采用的数据包括土地利用数据和经济社会数据。其中土地利用数据是2000年、2005年和2010年3期的中国1∶ 10万比例尺土地利用现状遥感监测数据, 数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http: //www.resdc.cn)。该数据是在各期Landsat TM/ETM遥感影像的基础上, 通过人工目视解译生成, 综合制图准确率达95%[18]。经济社会数据主要来自于江苏省统计年鉴(2001年、2006年及2011年)、《江苏省新型城镇化与城乡发展一体化规划(2014— 2020年)》以及各市近中期城市总体规划报告。

2.2 土地利用格局模拟及生态安全模型构建

2.2.1 CA-Markov土地利用格局模拟模型

2.2.1.1 元胞自动机(cellular automaton, CA)模型

CA模型在时间、空间和状态上都是离散的, 每个变量对应有限个状态。该模型实质上是一种建模框架, 由离散的元胞、有限的状态、邻域和规则等4个基本要素构成。模型可表示为

f: Sit+1=f( Sit, SNt) , (1)

式中: S为元胞的状态集合; SNt为t时刻邻域的状态组合; f为CA模型的局部映射转化规则。

2.2.1.2 Markov模型

Markov过程体现了“ 无后效性” 的特点, Markov模型是在Markov过程理论基础上形成的一种方法。土地利用变化研究过程中, 各土地利用类型之间相互转换的面积或比例表示为状态转移概率, 可用公式(2)对土地利用结构变化状态进行预测, 其表达式为

St=St-1Pij , (2)

式中: St和St-1分别为t和t-1时刻的状态; Pij表示状态转移矩阵。

2.2.1.3 CA-Markov模型

CA-Markov模型汲取了CA 模型空间模拟和Markov 模型数量预测的优势, 使2个模型优势互补, 既能够有效提高各土地类型转换的模拟准确性, 又能有效模拟土地格局的空间分布, 因而得到了广泛的探讨和应用[19, 20]。

2.2.2 土地利用生态安全评价指标体系模型

2.2.2.1 基于PSR模型的评价指标体系

土地利用生态安全包括土地自身生态系统的完整性、可持续性以及为人类提供可持续的生态服务, 具有系统性和复杂性等特点, 是一个融合人口、资源环境和社会经济等方面的复合系统[21, 22]。土地生态安全对土地系统服务功能满足人类活动及社会经济可持续发展提出了更高要求, 对土地生态安全评价要遵循系统性、科学性和综合性等原则及安全评价的结果, 是国家和社会对土地资源合理规划和有序开发的预警和依据。

PSR模型可综合考虑人类的活动对资源环境和社会经济造成的压力以及资源环境和社会经济所做出的反应, 并通过压力指标、状态指标和响应指标予以表征。本文建立了基于PSR模型的土地利用生态安全评价指标体系, 指标体系由目标层、准则层、因素层和指标层4个层次构成。目标层即土地利用生态安全为总目标, 准则层由压力指标(P)、状态指标(S)和响应指标(R)组成。在指标层中, 按各项指标对土地生态安全的影响和作用, 采用正向和逆向指标予以区分, 详见表1。

表1 土地生态安全评价指标体系 Tab.1 Ecological security evaluation index system of land use

指标权重是指各指标因子对土地生态安全贡献度的高低, 计算方法主要有模糊层次分析法、熵权法和主成分分析法等。本文采用模糊层次分析法对指标体系中各指标权重进行计算。该方法可有效克服层次分析法在构造判断矩阵时没有考虑到人为判断模糊性、在一致性检验时过于复杂及实用程度不高等不足[23, 24, 25]。

指标权重计算的具体步骤为: 首先构造模糊判断矩阵, 然后确定初始权重, 并去模糊化, 再计算得到最终权重, 结果如表1所示。

土地生态安全评价标准值是评价土地生态安全评价指标优劣的依据, 代表该地区土地利用生态安全良好状态下各指标的理想值。本文以地区经济社会发展规划、国内相关技术标准等为主, 参考国内外较为先进地区的相关指标水平, 结合江苏省土地生态环境状况实际, 综合确定各土地生态安全评价指标的标准值。

2.2.2.2 指标数据标准化

土地利用生态安全指标体系由正、逆2种类型指标构成, 且各指标量纲均不相同, 难以进行统一比较研究。本文对各指标相关评价数据进行标准化处理, 计算方法为

正向指标 Ri= Xi/CiXi< Ci1　　Xi≥Ci, (3)

逆向指标 Ri= Ci/XiXi> Ci1　　Xi≤Ci, (4)

式中: Xi为指标的原始值; Ci为指标i的标准值; Ri为标准化后的安全指标。

2.2.2.3 生态安全综合指数

生态安全综合指数是各指标及地区综合生态安全水平的量化反映。在通过模糊层次分析法得到各指标的权重后, 可计算各个指标的生态安全指数(Ei)与区域生态安全综合指数(E), 即

Ei=RiWi , (5)

E= ∑i=117Ei= ∑i=117RiWi , (6)

式中: Ei为指标i的生态安全指数; E为生态安全综合指数; Wi为指标i的权重。

利用上述公式计算得到的生态安全指数E处于0~1之间, 但仅凭E难以对其生态安全状态进行直观评价。

由于目前土地利用生态安全评价尚未形成统一的评价标准, 本文在参照相关研究[26, 27]的基础上, 采用非等间距的方法, 结合南水北调东线江苏受水区的特点, 同时考虑到标准的先进型和实用性要求, 针对本研究区设立Ⅰ — Ⅴ 共5级评价等级, 如表2所示。

表2 土地利用生态安全分类等级 Tab.2 Classification of land use ecological security
3 结果与分析

通过分析比较2000— 2010年间研究区土地利用遥感资料, 计算其转移面积矩阵, 分析该区土地利用变化情况。同时, 构建CA-Markov模型, 对2010年该区土地利用情况进行模拟与验证, 并分别预测 2015和 2020 年该区土地利用空间变化情况。在此基础上, 构建基于PSR模型的土地生态安全评价指标体系模型, 对2000— 2020年间研究区土地利用生态安全状况及其发展变化进行综合评估。

3.1 2000— 2010年间土地利用变化情况分析

2000— 2010年间耕地是该区主要土地利用类型, 占总面积的66.0%~67.1%, 居主导地位; 其次为城乡建设用地和水域, 分别约占17.5%和12.2%; 林地和草地为次要土地利用类型, 所占比例均不足3%。在此期间, 区内耕地和草地面积分别减少了452 km2和11 km2, 而林地增加了10 km2, 水域增加36 km2, 城乡建设用地增加417 km2, 2000— 2010年间研究区土地利用变化情况如图2所示。

图2 2000年、2005年和2010年研究区土地利用格局Fig.2 Land use patterns of the study area in 2000, 2005 and 2010

2000— 2005年间该区各土地类型转移矩阵如表3所示。

表3 2000— 2005年间各土地利用类型转移矩阵 Tab.3 Transfer matrix of land use types from 2000 to 2005(km2)

研究区工业化和城镇化的发展导致耕地被大量占用, 而南水北调东线工程的建设极大改善了输水沿线的水环境, 各调蓄湖泊水位普遍上升, 湖泊面积扩大, 期间该地区耕地面积的净减少量和水域、城乡建设用地面积的净增加量之和相当。

2005— 2010年间该地区各土地类型转移矩阵如表4所示。

表4 2005— 2010年间各土地利用类型转移矩阵 Tab.4 Transfer matrix of land use types from 2005 to 2010(km2)

土地利用的显著变化是耕地面积明显减少和城乡建设用地面积明显增加, 呈基本持平状态, 变化面积分别为2000— 2005年期间的3.7和6.4倍, 显示研究区内城镇化进程加快, 经济社会发展迅猛。

3.2 2010年土地利用模拟与验证

在2000年、2005年2期土地利用数据基础上, 建立CA-Markov模型, 对研究区2010年土地利用情况进行模拟预测(图3(b)), 并与当年实际土地利用格局(图3(a))进行对比。结果显示, 42 955个栅格单元得到正确模拟, 占总栅格数的 99.1%, 且该区土地利用预测的总体 Kappa系数达0.99, 表明预测准确率较高, 模拟结果真实可信。

图3 基于CA-Markov模型的土地利用格局模拟与验证Fig.3 Simulation and verification of land use pattern based on CA-Markov model

3.3 2015年和2020年土地利用变化情况预测

基于2010年研究区实际土地利用格局, 利用CA-Markov模型对2015年和2020年该区土地利用格局进行预测, 结果见图4。

图4 2015年和2020年研究区土地利用格局预测Fig.4 Land use prediction of the study area in 2015 and 2020

由图4可以发现, 到2020年, 该区城乡建设用地面积预计达到8 011 km2, 较2010年增加70 km2; 耕地将减少到28 330 km2, 减幅达74 km2; 林地、草地面积没有变化, 水域面积增加到5 340 km2, 较2010年增加4 km2。预测结果表明, 研究区的城乡建设用地需求进一步增加, 在人多地少、耕地后备资源不足的情况下, 城镇建设用地扩增与保护耕地的矛盾会进一步加剧, 对研究区土地利用生态安全会构成新的压力。

3.4 2000— 2020年间土地利用生态安全评估

南水北调东线工程的顺利实施有效提高了研究区用水水平和供水保证率, 为推进研究区经济社会稳定发展和城市化进程提供了可靠的水源保证, 是该区土地利用变化最主要的驱动因素。而该区农业种植结构的调整、工业投资环境的改善以及城镇化进程的加快, 反过来又深刻影响着研究区的社会稳定和可持续发展。因此, 全面评估研究区土地利用生态安全的变化具有重要意义。

在对研究区土地利用格局分析的基础上, 计算该区土地利用生态安全综合指数, 评估2000— 2020年间土地利用生态安全状态的变化趋势, 评价结果见表5。

表5 研究区土地利用生态安全评估 Tab.5 Ecological security assessment in the study area

从表5中可以看到, 2000— 2005年间, 研究区的安全等级均为预警等级, 到2010年提升为敏感等级, 2015年以后达到良好等级, 表明研究区土地利用的生态安全状况得到逐步好转, 土地生态安全问题得到妥善处理。各指标生态安全状态见图5。

图5 2000— 2020年间各指标土地利用生态安全综合指数Fig.5 Factor layer of land use ecological security composite index from 2000 to 2020

图5也表明, 2000— 2020年间, 研究区域人口压力以及资源环境状态将不会发生显著变化, 保持相对稳定的水平; 资源环境压力呈现减小趋势, 主要得益于化肥施用强度的降低; 2000— 2010年间, 社会经济压力、资源环境响应以及社会经济响应有了较大增长, 得益于近10 a经济社会的快速发展, 城镇化水平不断提高, 生活污水排放及工业废水处理能力不断提升。

2000— 2020年间研究区各城市的土地利用生态安全状态总体呈现逐步好转的趋势。2000年, 研究范围内6个城市均处于“ 预警” 等级状态, 2010年全部转变为“ 敏感” 等级以上, 特别扬州市已达到“ 良好” 等级; 2020年, 预计研究区内各城市均将达到良好等级, 表明该区域的人口、资源环境和社会经济开始协调发展。具体如图6所示。

图6 研究区土地利用生态安全格局Fig.6 Ecological security pattern of land use in the study area

4 结论

1) 2000— 2010年间研究区土地利用情况分析结果显示, 耕地是研究区主要土地利用类型, 占各类型土地总面积的66.0%~67.1%; 城乡建设用地和水域面积分别约占17.5%和12.2%。近10 a来研究区内林地和水域面积有所扩大, 大量耕地转变为城乡建设用地, 区域内经济社会快速发展, 城镇化水平加快。

2) 基于CA-Markov模型对研究区2010年土地利用格局的模拟结果与实际进行对比分析, 模拟正确的栅格达到了99.1%, Kappa系数达到0.99, 表明CA-Markov模型能够较好地反映研究区土地利用格局变化的趋势。2015年和2020年土地利用格局模拟结果表明, 2020年耕地面积较2010年将减少74 km2, 城乡建设用地将增加70 km2。

3)结合PSR模型构建土地利用生态安全评价指标体系, 采用模糊层次分析法求解各指标权重, 并对研究区生态安全做出定量评价: 2000年、2010年和2020年研究区土地利用生态安全综合指数分别为0.51, 0.68和0.73, 分别达到预警、敏感和良好等级。未来研究区的土地生态安全状况将逐步好转, 社会经济与资源环境也将逐步协调发展。

The authors have declared that no competing interests exist.

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