饶永恒，张建军，徐 琴，罗广芳

(中国地质大学(北京)土地科学技术学院，北京 100083)

基于logistic回归模型的矿业城市土地利用演变规律分析

饶永恒，张建军，徐 琴，罗广芳

(中国地质大学(北京)土地科学技术学院，北京 100083)

采矿作为促进我国经济发展的有效驱动力，往往伴随着剧烈的土地利用干扰。为研究矿业城市土地利用演变规律，本文利用土地利用矢量数据，借助ARCGIS软件、MAPGIS软件及SAS软件，分析了武安市土地利用结构变化和13年的土地利用变化趋势。在此基础上，运用logistic回归模型，得到该区土地利用变化规律随距离采矿区域距离变化趋势。结果表明：各类土地利用类型变化率随距离矿产资源分布区域的远近而呈现下降的趋势，但每种土地类型都会有一个特异性区段，呈现出不规则变化的状态；通过logistic回归模型分析，矿区对土地干扰强度最值并不在矿产资源分布区，在1996～2005年矿产资源分布区对土地利用变化的干扰半径小于2005～2009年间矿区的干扰半径。研究结果对于矿业城市土地利用规划具有指导作用。

土地利用；规律；logistic回归模型；矿区

当前，采矿活动对土地利用的影响包括直接影响、间接影响和联动影响三个方面。采矿活动对土地利用的直接影响主要体现在区域土地利用结构变化与采矿活动有很强的关联性，如采矿活动对农田景观的影响[1]。利用现代技术和逻辑模型是当前研究矿区驱动力的主要措施，如CA模型[2]，Logistic回归模型[3]，RS和GIS技术[4]等。采矿活动对土地利用的间接影响主要表现在因为采矿活动很迫使其他相关活动发生从而产生对土地利用的影响，主要表现在土壤侵蚀过程等[5]。采矿活动对土地利用的联动影响主要表现在因采矿活动引起的土地利用变化而进一步引发其他活动，利用采矿活动引发的地质灾害等[6]。

国内外开展对矿区土地利用演变的研究涉及面广而全，主要集中在对土地利用的影响方式和对土地利用方式的影响程度两个方面。值得一提的是两个方面都是针对宏观的、整体的探讨，缺少从微观的、局部的揭示采矿活动对土地利用演变的影响规律。随着科技水平的发展，单纯的“整体性”研究已经不能满足“高精度、高效率”的采矿活动影响强度研究，而应从多角度出发结合已有成果，形成新的研究思路和研究框架。关于此方面的研究，在国内相关领域涉及较少。近年来，国内针对矿区的研究主要围绕着建立模型进行，如多元线性回归模型、神经网络模型等。Logistic模型最早是出现流行病学中，用来探索某疾病的危险因素，预测某疾病发生的影响强度等。后来被引入土地利用变化研究中，用来分析土地利用演变的驱动力[3]、进行土地利用变化模拟[7]、编制区域地质灾害危险性区划图[8]等。因此，为了揭示矿产资源分布对土地的干扰规律，丰富矿区土地利用研究，在保证采矿正常推动经济发展的基础上，着力促进矿区朝着“生态采矿”迈进。基于此，本文通过矿区对土地利用演变影响规律的研究，旨在将矿业城市的土地利用演变规律“可视化”，为地区土地利用提供理论基础和指导建议。

1 研究区概况

武安市地处晋冀鲁豫经济区的腹地，地理位置处于东经113°45′～114°22′，北纬36°28′～37°01′之间。全市总面积1819 km2。武安市四面环山，距离邯郸市区30 km，东邻邯郸市、永年县；南接磁县、峰峰矿区；西倚涉县、山西左权县；北连邢台沙河市。唯中部少崇山，形成局部小平原，称武安盆地。武安市有丰富的矿产资源，如煤、铁、钴、铝等，是河北重要的能源基地，为全国58个重点产煤县(市)和全国四大富铁矿基地之一。武安市矿产地分布集中：以市区为中心，南北分布着铁矿资源带；东西两侧分布着煤炭资源带；西部及南侧环绕铁路周边分布着水泥用石灰岩为主的石灰岩带。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文的土地利用信息数据主要来源于国土部门提供的相关的土地利用数据等，加上测绘部门、国土部门和规划部门的矢量数据，主要包括研究区域的矿产资源规划数据以及1996年、2005年和2009年3年的土地利用数据。同时，还包括实际调查的数据资料，主要是当地的降雨、植被长势情况等，主要用于定性和定量分析。

2.2 数据处理2.2.1 影响梯度划分和梯度内土地利用信息的获取

依常理推测，矿产资源分布对土地利用演变的影响总体呈现逐级衰减规律。因此，以武安行政辖区内覆盖范围最长直径及矿产资源分布范围为参考，应用ArcGis软件对矿产资源分布范围至武安行政辖区内覆盖范围进行了测算，从武安市矿山资源分布边缘线至最远行政辖区边缘线直线距离为32929m。本文尝试采用1km、3km、5km的梯度值对武安市矿产资源的分布影响梯度进行了划分，但是考虑到北方地区农田边长的确定标准以500～800m或更长一些的为主，若以1km为梯度划分标准，会导致同一梯度内土地利用类型单一，无法满足同一梯度内斑块差异的原则；而以5km为梯度划分标准，整个研究区可划分7个梯度级别，同一梯度内覆盖面积大，研究区的两条矿产带彼此干扰强烈，容易覆盖彼此梯度之间的差异性；若以3km为梯度划分标准，全区共分为11个梯度，两个矿产资源带之间的区域能有效区分，是较为理想的梯度划分值。为研究客观规律，以3km为梯度值等距离衰减地对武安市矿产资源分布对土地利用演变的梯度影响进行划分，得到武安市矿产资源分布影响梯度划分图(图1)。

图1 武安市矿产资源分布对土地利用演变影响的梯度图

如图1所示，研究武安市矿产资源分布对土地利用演变的梯度影响规律，基础研究单元为12个梯度(矿产资源分布作为1级梯度)。第1梯度主要以两条南北走向的矿产资源分布带为主，贯穿武安市的中部和东部区域；第2梯度和第3梯度的分布范围较广，以矿产资源分布为主带向外扩散；第1、2、3梯度覆盖武安市中东部地区的大部分地区，也是武安市地势相对较为平坦的区域；第4梯度以上(含)覆盖武安市的西北和西南区域，其中，第9梯度之后，梯度范围仅覆盖于武安市的西北部。

在此基础上，根据武安市矿产资源分布对土地利用演变影响的梯度，应用mapgis软件以各个梯度范围的界线为裁剪边框，对1996年、2005年和2009年三期的土地利用矢量数据进行了处理，获取各个影响梯度内土地利用信息，然后利用汇总不同梯度内不同土地利用类型面积，以便下一步对各梯度内土地利用结构进行分析。

2.2.2 数理统计

随着研究随机现象规律性的科学—概率论的发展，应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，能够通过对某些现象的频率的关联性来发现该现象的内在规律性，并做出一定精度程度的判断和预测，这就是数理统计。将这种方法运用于土地利用演变规律，能较好的反映出土地利用变化概率情况。对研究区内的土地利用现状信息进行统计汇总，比较不同年间不同梯度内同种土地利用类型的面积变化。由于指标的变化可能存在正负的问题，为了更好的反映变化量的变化趋势，对数据进行相应的处理，处理后的结果高值反映土地受干扰程度高，低值反映受干扰程度低。指标处理见式(1)。

(1)

式中：xi是某地类在该梯度变化面积；xmax是该地类所有梯度内变化面积的最大值；xmin是在该地类所有梯度内面积变化的最小值。

2.3 logistic回归模型

当一个因变量为二分类变量时，线性回归将不能用于推导自变量和因变量之间的关系，采用logistic回归模型就能解决此类问题[9]。

设事件发生的概率为P，取值范围为0～1，则事件不发生的概率为1-P。这种概率可以用logistic函数计算，其表达式见式(2)。

(2)

式中：β0、β1、…、βk为逻辑回归系数；x1、x2、……、xk是任意k个变量。

Logistic回归模型的还有另外一种形式(式(3))。

(3)

本文利用SAS软件计算求得回归系数β、自由度df、显著性水平p和发生比率OR。回归系数β可解释为对应自变量一个单位的变化所导致的土地利用变化，发生比率OR可解释为随着梯度每增加一个单位，相对变化率增加或减少(OR-1)*100%。

3 结果与分析

3.1 不同梯度土地利用结构

为了探索各梯度内土地利用构成，利用前期准备工作获得的每个影响梯度内的不同土地利用类型面积绘制成图。由图2可以看出，武安市1996年土地利用信息随着梯度等级的增加，土地利用类型也有以耕地、建设用地为主逐步过渡为以未利用地、林地为主的趋势。

图2 1996年不同梯度内土地利用结构

耕地、建设用地作为人们生活所必须涉及的一种土地类型，它们的面积直接反映的是人类活动的强度，而未利用土地和林地这一类土地利用类型存在的前提就是不受人类活动的硬性干扰。土地利用结构的变化反映的是当地的土地需求变化，一般来说，建设用地构成比重越大，人类干扰活动越强，生态破坏越严重。

武安市土地利用结构从第1梯度超过70%都是耕地和建设用地，到第12梯度几乎都是林地和未利用地，这很直观的反映从低梯度向高梯度过渡时，人类活动呈现出减弱的变化。

图3、图4分别是2005年和2009年武安市的土地利用结构图，从图中来看，这两年间的人为干扰土地类型(耕地、建设用地、园地)和非人为干扰用地(林地、未利用地)随梯度变化状态也表现为与1996年近乎一致的趋势，不同的是在高梯度时未利用地与林地的面积变化情况，这与当地的水土流失、年降水情况、植被长势情况有关。

3.2 不同梯度土地利用类型变化趋势

为了进一步探索随着梯度的增加，人类活动对土地的干扰强度的变化规律，通过对1996～2005年和2005～2009年间的不同梯度的耕地、工矿用地建设用地、非工矿建设用地的面积变化进行统计汇总，分别绘制成不同梯度内不同土地利用类型的面积变化趋势图。

图3 2005年不同梯度内土地利用结构

图4 2009年不同梯度内土地利用结构

如图5(a)所示，武安市耕地面积变化的变化趋势，随着距离矿产资源分布区域的远近而呈现下降的趋势。但在1996～2005年间，能够看见耕地变化趋势出现了较大的扭曲，客观上反映了矿产资源分布区对对周边3km范围内的土地干扰极为突出。在2005～2009年间，特异性变化区域扩伸至第4～6梯度。如图5(b)所示，武安市工矿用地面积变化趋势，与耕地面积变化趋势基本一致。不同的矿区资源分布区域干扰强度中心从1996～2009年只是从3km处外扩至6km处，说明工矿用地受限制于矿区资源分布，矿区分布对工矿用地的干扰强度大于耕地。如图5(c)所示，武安市非工矿建设用地面积变化趋势，依然是在第2梯度达到峰值，从第3梯度零开始，随着距离矿产资源分布区域越远，其变化趋势越弱。与工矿建设用地不同的是，随着矿区开采程度愈来愈高，所带来的经济效益愈来愈好，直接反映的就是非工矿建设用地的快速发展。如图5(d)所示，武安市未利用地面积变化趋势，与前几种土地利用类型面积变化趋势一致。不同的是其特异性变化区域在2005～2009年已经扩散至第6梯度。

综上，矿产资源分布区域周边土地类型面积变化趋势由内向外整体上呈现减弱的趋势，但是部分区段会表现出特异性特征，侧面反映了土地干扰强度由近到远是减弱的趋势。特异性区段反映的是矿区资源分布区域对土地干扰强度中心随着时间的变化而向外推移。

图5 不同梯度面积变化趋势

3.3 土地利用类型随距离变化的演变规律

由于用到的Logistic回归模型是一元Logistic回归模型，将自变量纳入Logistic回归模型。通过计算得到1996～2005年和2005～2009年土地利用类型变化的Logistic回归模型相关系数(表1)。

表1 土地利用类型变化的Logistic回归模型相关系数

为了得到较为精确的土地利用变化规律随着距离矿区中心远近的相关性，在进行Logistic回归时，依据按照12个梯度进行，并辅以整个研究区为尺度的分析。

由表1可以得出，两个阶段的P值都小于0.05，说明距离具有显著性意义。在1996～2005年之间，回归系数为负值，土地利用变化从0～36km大致表现为逐渐减弱的趋势，土地利用变化强度最大值是在近矿区，而不是在采矿区域。在2005～2009年之间，土地利用变化规律与1996～2005年之间的一致，值得一提的是，从发生比率OR来看，在这一时间段矿区对4～7梯度的土地利用变化干扰较之前明显增加，说明随着时间的推移，矿区的开采力度越来越大，开发程度也越来越高，矿区能够辐射强度的范围也已经越来越大，同时，由于国家政策的变化，要求矿区被破坏土地必须复垦，采矿企业减弱了对采矿区土地的破坏，将影响强度逐步向外推进。两个时间段的土地利用变化规律在第9梯度以后，都出现极大幅度的不规则变化。通过查询资料与结合当地实际地形来看，这部分土地位于武安市西北部，地形较高，有很大面积的林地，由于“退耕还林”政策和一些地方性公益项目较大干扰了土地利用变化，因此，将这部分土地划为矿区“弱干扰带”，认为矿区对土地利用的干扰作用的已经微乎其微。

在1996～2005年的第1梯度区间内，OR=0.991说明每增加1km，土地利用类型发生变化的概率减少0.9%，而随着距离的增加，变化的概率幅度越来越大，到第8梯度时，每增加1km，土地利用类型发生变化的概率减少7.6%，是第1梯度内的8.4倍。研究区整体呈现出随着距离变远，土地变化率降低的规律。在2005～2009年间，第1、2梯度内土地利用变化率几乎接近稳定。而在第4～7梯度内，土地利用较1996～2005年受采矿区干扰程度明显增强。在第8梯度内，每增加1km，土地利用类型发生变化的概率减少10.3%。研究区总体土地利用演变规律与1996～2005年相似。另外，在两个时间内，矿区对土地利用变化规律的影响最大强度都不是发生在矿区中心，而是距离矿区周边3km内。这与前文不同梯度土地利用类型变化趋势得到的结论一致。从整个研究区来看，矿区对武安市土地利用类型变化影响比率为1，说明土地利用变化是多因素、多方面影响的过程，采矿区的影响这一单独干扰因素不足以覆盖整个武安市的土地利用变化。

4 结论与讨论

1)为了探索采矿对土地利用的干扰规律，文中利用了logistic模型。Logistic模型是一种研究分类变量与一组自变量关系比较合理的模型，它能够用来解决线性回归无法模拟的问题，研究多因素、多干扰性的土地利用变化过程，但是Logistic模型要求各个自变量相互独立，在多自量的研究中需要对自变量进行多重线性诊断，舍弃相关性较高的自变量。由于土地利用变化是个极其复杂的过程，外加上针对人为活动较为剧烈的采矿活动集中区域，利用距离矿区远近作为自变量来分析其与土地利用变化二者之间的关系，容易受到当地的政治、经济与生态观念等因素的影响，因此，是否利用logistic回归模型将其他各种土地利用变化驱动力都纳入模型中，再进一步分析距离矿区距离与土地利用变化之间的关系需要进一步深入研究，同时，将Logistic回归模型进一步引入土地领域，值得推行与完善。

2)本文根据1996年、2005年、2009年3年的土地利用现状图，利用ARCGIS、MAPGIS，将3张土地利用现状图，按3km每梯度进行划分，共划分12个等级，分析13年来各个梯度内土地利用变化特征，结果显示：不同梯度内耕地面积、工矿用地面积、非工矿建设用地面积、未利用地面积随着距离矿产资源分布区域的远近而呈现下降的趋势。但在1996～2009年之间，每个土地类型都会有一个特异性区段，呈现出土地利用类型变化率陡增的状态。这反映出矿产资源分布区域并非土地受扰动最为剧烈的区域，而是随着矿区开发程度的不同，矿区对土地利用变化的影响强度不同；利用不同梯度内的距离作为因变量，建立2个阶段的土地利用变化的logistic回归模型，进一步验证整个研究区内土地利用变化随着距离变化的强度变化。在1996～2005年矿区中心对土地利用的变化的干扰半径小于2005～2009年间矿区的干扰半径，反映采矿区域对周围土地利用变化强度中心逐渐向外扩散。这种规律往往在当土地离矿区一定距离之后，由于受其他因素(地形、坡度等)的影响大于矿产资源分布区的干扰强度，会出现扭曲，但在靠近矿区一定距离内仍然显著。

3)采矿活动土地生态扰动强，周边地物变化率高，具有较强的时空性。以矿产资源为经济主导的矿业城市，其土地利用演变随着与采矿区距离的由近及远，呈现出从人为干扰土地类型(耕地、建设用地、园地)向非人为干扰用地类型(林地、未利用地)过渡的趋势，同时，生态扰动也有从强度大逐渐减弱的规律。而随着时间的推移，矿区的生态扰动辐射范围逐渐扩大，强度也会发生相应变化。值得一提的是，这种规律适用于矿业经济正处于发展期的矿业城市，它所对应的是矿业经济从开始的起步阶段逐步发展到饱和阶段，后期进入矿业经济的衰竭阶段，其生态扰动性也会相应衰弱。因此，针对不同的采矿周期，其对土地利用干扰程度不同，所影响的范围也不同，在实际运用中，应结合矿区情况，合理使用，从而为矿业城市的土地利用政策提供合理意见。

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A rule of land use change in a mining city based on logistic regression model

RAO Yong-heng，ZHANG Jian-jun，XU Qin,LUO Guang-fang

(School of Land Science and Technology，China University of Geosciences (Beijing),Beijing 100083，China)

It’s always going with land disturbance，when mining promotes the economic development of our country.ArcGis，MapGis and SAS software are applied to analyze the land use structure and changing trend of Wu’an city during 13 years.Logistic regression model is used to get land use variationwith different distances from the mining area.Theresult shows thatas the distance to mineral resources growing，the rate of land use change presents a downtrend，but each land type has a specific section，presenting the irregular change state.In addition，the mineral resources area is not the maximum value of the land disturbance,from 1996 to 2005，the disturbance radius of mining area to land use change is less than the disturbance radius from 2005 to 2009.The results of this study for mining city are of important guiding significance for land use planning.

land use；rule；logistic model；mining area

2014-04-17

国家自然科学基金委青年科学基金项目资助(编号：41101531)；教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助(编号：20110022120010)；北京高等学校青年英才计划项目资助(编号：YETP0639)

饶永恒(1991-)，男，四川达州人，硕士研究生，主要从事土地利用与土地生态研究。E-mail:nicelife007@126.com。

张建军(1982-)，男，山西太原人，博士，副教授，硕士生导师，主要从事土地利用与生态经济方面的教学与研究工作。E-mail:zhangjianjun_bj@126.com。

F301.24

A

1004-4051(2015)03-0070-06