董 隽，王 丹，臧淑英

（1.哈尔滨学院地理系，哈尔滨 150086；2.哈尔滨师范大学地理科学学院，哈尔滨 150008）

区域土地利用/土地覆盖变化已成为全球环境变化研究的核心领域和前沿课题在当前众多的土地利用/土地覆盖变化类型中[1]，耕地与城镇用地的变化无疑是明显而强烈的[2]。在我国，随着经济的快速发展、人口数量的不断增加和城市化进程的加快，有限耕地资源和城镇用地扩展之间的矛盾日益突出。因此，对我国耕地变化的研究，受到了众多研究者的重视。如李秀彬通过统计数据，分析我国20年耕地面积的变化特征、趋势和驱动因子，提出了土地管理政策的建议[3]；陈佑启从粮食安全的角度分析了我国耕地变化对粮食生产的播种面积、生产条件等方面的影响[4]；何金书等通过有关统计调查数据对环渤海地区近20年的耕地变化态势进行研究等[5]。生态环境因子在决定土地利用实际变化的空间分布中起主导作用，而社会经济因子在决定土地利用变化的数量特征方面为主要驱动力[6]，认识人类活动在全球变化中的作用机制，减小预测的不确定性，开展社会经济驱动力与土地利用覆盖变化的研究，必将为当前的全球变化研究注入活力。黑龙江省是我国最大的商品粮生产基地，享有“北大仓”的美誉，耕地面积的变化更值得关注。但是，随着城市化的快速发展及农业用地结构调整，耕地流失强度也在不断加大，经济发展与耕地保护矛盾突出。因此，本文运用RS和GIS技术分析土地利用动态变化的规律，不仅有助于了解引起土地利用变化的人文驱动力机制，为全球变化研究积累区域案例，而且亦为调整人类自身活动，优化配置资源，实现土地可持续利用服务。

1 数据来源

本文所用的遥感数主要为EOS卫星系列产生的MODIS数字影像，来自美国地球资源观测系统（Earth resources observation system） 数据中心数据库。图像空间分辨率为500 m×500 m，时间分辨率为旬月，时间序列为1985年9月、1999年7月、2008年9月。全部的MODIS数据都经过国际通用的MVC（最大值合成）纠正[7]，并已在美国地球资源观测系统（Earth resources observation system）数据中心制作完成。所用的统计数据来自中国黑龙江省1985～2008年统计年鉴。此外还用到了哈尔滨地图出版社出版的1：5万黑龙江省土地利用图、1：5万黑龙江省地形图。

2 黑龙江省耕地变化社会经济驱动力的定量分析

2.1 黑龙江省耕地利用信息提取

参照Anderson的分类体系和相关辅助资料[8]，对研究区内的土地利用类型进行一级分类，分为林地、灌丛、草地、耕地、居民和建筑用地、水体6类。之后对1985年、1999年、2008年MODIS数据进行降维处理，从中提取相应的MODIS的最大值、平均值、标准方差、变化幅度、变异系数等5个特征值。接着利用这些特征的组合数据，结合辅助资料，利用最大似然法和概率松弛法相结合的方法[9]，完成了区域土地利用/覆盖分类，提取了黑龙江省1985年、1999年、2008年的地表土地利用/覆盖信息，整个分类过程全部利用ERDAS图像处理系统和地理信息系统ARCGIS 9完成。分类结果精度检验表明，各期土地利用/覆盖图的Kappa系数均大于0.7。最后，在GIS技术的支持下，我们进一步提取了黑龙江省1985年、1999年、2008年耕地利用信息（见图1）。

图1 黑龙江省1985～2008年耕地利用分布Fig.1 Cultivated land of Heilongjiang Province from 1985 to 2008

2.2 耕地格局特征分析

对于非连续的土地利用/覆盖格局的变化，运用景观指数能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间的基本特征，因此景观指数已被广泛应用于土地利用/覆盖变化空间格局分析中。本文采用应用较广泛的斑块密度指数对研究区的耕地进行分析，得到了黑龙江省的耕地格局特征（见表1）[10]。计算公式为：

式（1）中c表示斑块密度指数，Σni表示研究区内某种景观斑块的个数，A表示研究区中某类景观的总面积。比值越大，破碎化程度越高。

由图1、表1可知，区域内土地利用/覆盖变化的位置主要集中在农牧交错区，农牧交错区的中部到西部的变化尤其明显，这说明在近20年的经济快速发展中，黑龙江省生态功能用地损失明显，这在一定程度上影响着区域生态系统的调节功能。但在1999年后，黑龙江省生态用地分布有所改观，表明政府的一系列“退耕还林、还草”等生态环境建设措施开始发挥一定的作用。同时从图1、表1还可以看出，区域内的耕地斑块数据量从1985年的657个上升到1999年的785个和2008年的1761个，增长迅速；而同期的斑块密度指数为0.103479、0.0116289、0.0218391 个·km-2。所以人类活动对区域耕地利用的影响十分明显，尤其是1999年～2008年，随着耕地总面积的增加，耕地破碎度达到最高，耕地利用强度在不断加强。

表1 1985～2008年黑龙江省耕地格局特征Table 1 Landscape features of cultivated land in Heilongjiang Province from 1985 to 2008

2.3 黑龙江省耕地格局社会经济驱动因子定量分析

2.3.1 研究社会经济驱动力与土地利用覆盖变化关系的主要方法

在较短的时间尺度内，人类活动往往对土地利用变化的影响起主导作用[8]。当前人类活动对土地利用/覆盖影响主要包括对土地产品的需求、对土地的投人、城市化程度、土地利用的集约化程度、土地权属、土地利用。引入社会经济驱动因子后研究的步骤通常为：根据社会经济驱动因子的不同，建立土地覆盖变化分类体系，从而建立社会经济形态和土地利用覆盖变化分类的基础；在认清土地利用和土地变化的各种人类驱动力的基础上，建立土地利用/覆盖模型，模拟并预测土地利用和土地覆盖的变化，进而分析原因与覆盖的关系。

一般对于不同尺度的土地利用覆盖变化与社会经济要素动态变化的规律分析，宜采用典型相关分析。典型相关分析是一种经典的多元统计分析方法，揭示的是两组多元随机变量之间的关系。和其它相关统计方法比较，典型相关分析适合于有多个自变量和多个标准变量，而所分析的标准变量组的各个变量之间本身具有较强的相关性的问题。在土地利用变化研究中，由于不同的土地利用类型之间相互影响、相互制约，所以典型相关分析自然成为土地利用特征同人为驱动因素之间关系的最佳统计工具。

多元线性回归模型是常用来解释土地覆盖变化的一种经验模型。该模型要求在某一地区、某一段时间内的土地利用覆盖变化因变量与其驱动因子自变量之间存在线性关系。通过对可能引起土地覆盖变化的各种驱动因子的多变量分析而建立的一种数学模型，以便更明确鉴别土地覆盖变化的原因。多元线性回归分析的基本原理是：设随机变量Y与m个自变量之间存在线性关系，则其数学模型为：

式（2）中，Y代表土地利用类型，x1～xn为各种社会经济驱动因子。利用n（i=1，2，…，n）组观测值（x1i，x2i，…，xni，Y），根据最小二乘法原理求出上式中的待定系数B1，B2，…，Bm。

2.3.2 黑龙江省耕地面积变化的驱动因子分析

根据上述研究方法的思路和要求，以及黑龙江省现有资料情况，选择1985～2008年序列资料作为基础数据，从中选取11个影响因子x1-年份,x2-农业生产总值（亿元），x3-国民生产总值（亿元），x4-农业基础设施投资完成额（亿元），x5-粮食生产总量（万t），x6-人口自然增长率（%），x7-城市化水平（%），x8-农用化肥、农药施用量,x9-农业机械总动力（万kW），x10-房屋建筑面积（万m2），x11-支援农业财政支出（万元），y-耕地面积（万hm2）。应用数据统计分析软件Spss13.0对样本进行分析计算，得出散点图，相关系数矩阵图（见图2，表2）。

图2 黑龙江省耕地资源数量与年份之间相应散点Fig.2 Scatter plot between the quantity of cultivated land resources and year in Heilongjinag Province

由图2可知，黑龙江省耕地资源数量总的趋势是增加的，平均每年增加11.68万hm2，尤其是2003年和2005年，耕地数量增加幅度较大，2003年耕地数量增加17.8万hm2，尤其是2005年耕地数量增加161.1万hm2，远超过年平均水平。

由表2可知，国民生产总值、农业基础设施投资完成额、农业机械总动力与耕地数量有很大的相关性。这主要是由于自上世纪90年代以来，黑龙江省经济实力增长较快，1984～2008年国民生产总值平均年递增8.4%，农业基础设施投资完成额平均年递增11.2%，使得黑龙江省耕地面积一直保持稳定；还有就是农业机械化程度的大幅度提高，2008年全省农业机械总动力1 843万kW，比上年增长4.2%，是1984年的5倍多，科技在农业生产中广泛应用，使粮食单产增加，从而导致人们开始寻找提高收人的新的土地经营方式，如开荒、园林改耕地等，致使耕地面积进一步增加。但也可以看出造成黑龙江省耕地质量整体下降的原因：人口增长过快，人均占有耕地逐年下降，人口与粮食矛盾尖锐，于是开荒、乱采滥伐等不合理的人类活动导致耕地破碎度增加，耕地质量下降；农用化肥、农药施用量2000年分别为418.77和13.25 kg·hm-2，2008年分别为563.28和15.39 kg·hm-2，远远超过国际公认值关有逐年增加的趋势，农田大量施用农药、化肥等化学物质，其残留有毒物质超过土壤的净化容量而使土地污染，耕地退化加剧；黑龙江省大部分属半湿润季风气候区，多年平均降水量为632 mm，且降水的时空分布不均匀，75%～85%的降水集中于6～8三个月，受地形影响又形成区域间降水分配不平衡，特殊的气候条件及不合理的人类活动加剧了水土流失和土地盐渍化，对耕地的生态环境产生极大压力。

表2 耕地变化社会经济驱动力变量相关系数矩阵Table 2 Correlation coefficient matrix for the change process of cultivated land and its socio-economical driving forces value

2.3.3 耕地变化驱动因子的主成分分析

主成分分析方法中特征值与特征向量及主成分贡献率与累积贡献率计算是借助SPSS（Staistical pakage for the social scienes）软件来完成，计算得特征值及各个主成分贡献率与累积贡献率（见表3）。

表3 特征值及主成分贡献率Table 3 Characterstic value and principal components contribution rate

由表3可知，第一、第二两个主成分因子，累积贡献率为91.623%，完全达到分析要求。

2.3.4 耕地变化驱动因子的多元线性回归模型

通过以上分析得知，所选取的各个驱动因子对耕地面积变化都有一定的相关性。在将耕地和各个社会经济因子指标进行标准化处理后，通过主成分分析[10]，利用每类因子的第一主成分与耕地面积，进行逐步回归分析，得到：

R2=0.964，通过了1%的显著性检验。

由式（3）中可以看出，农业生产总值、国民生产总值、农业基础设施投资完成额、农用化肥、农药施用量及城市化水平与研究区耕地数量的变化关系密切。表明经济增长导致对农业投入的增加及农业用地内部结构调整是黑龙江省耕地变化的重要原因。但同时城市化水平和过量的施用化肥农药使黑龙江省耕地破碎度加大，耕地退化明显。

2.3.5 耕地变化趋势预测

通过建立各因子与年份之间的一元线性回归，得出各自变量预测值代入上述回归模型，在置信水平0.01下，预测出黑龙江省2010和2015年的耕地数量分别为1 186.2和 1 213.5万hm2。结果见表4。

表4 黑龙江省2010和2015年的耕地数量预测Table 4 Forecast the number of cultivated land from 2010 to 2015 in Heilongjiang Province （万 hm2）

3 结 论

利用1985年9月、1999年7月、2001年9月、2008年9月的Modis数据，获取黑龙江省1980、1990、2000年地表土地覆盖特征，分析了黑龙江省的耕地景观格局，并讨论了耕地变化的社会经济驱动因子。基本结论如下：

a.人类活动对区域耕地利用强度和格局影响明显，尤其在2001年，尽管耕地面积有所增加，但耕地破碎化程度严重。

b.农业生产总值、国民生产总值、农业基础设施投资完成额及城市化水平与研究区耕地的变化关系密切。其中农业生产总值、国民生产总值、农业基础设施投资完成额与耕地面积呈正相关，城市化水平、农用化肥、农药施用量与耕地面积和质量变化呈负相关，表明经济增长导致对农业投入的增加及农业用地内部结构调整是黑龙江省耕地变化的重要原因，同时黑龙江耕地面临着耕地生态安全的挑战。

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