基于GIS与RS的海岸带土地利用变化分析

2018-12-10 05:02
水利水电快报 2018年11期
关键词:建筑用海岸带土地利用

(1.长江水利委员会水文局 长江口水文水资源勘测局,上海 200136; 2.长江水利委员会水文局 长江下游水文水资源勘测局,江苏 南京 210011;3.水利部 水文仪器及岩土工程仪器质量监督检验测试中心,江苏 南京 210012)

海岸带连接着海洋和内陆,城市海岸带更是人类活动的密集区,面临着人类与自然的双重影响,是资源环境条件最为优越的人文活动区域,复合性、边缘性和活跃性是海岸带生态系统的典型特征。鉴于海岸带在全球环境和人类社会发展中至关重要的作用以及其不断恶化的现状,为实现海岸带资源的科学管理和持续利用,人类迫切需要及时、准确、高效地获取海岸带的各种土地利用信息,并监测其动态变化[1]。

1 研究区域概况

连云港海岸带呈东南至西北走向,从南边的灌河口往北绵延至绣针河口,海岸线长 161.58 km,研究区域土地总面积约为7 444 km2,海域面积约为 1 759 km2。随着城镇化进程的推进,区域内的土地利用越发活跃,土地利用率也逐年提高。大规模的围垦种植、围海养殖以及各种临港工业的建设,使连云港市海岸带的土地格局发生了重大变化[2]。

如图1所示,连云港海岸带的研究范围为:将沿海的海堤、基岩、岬角以及具有明显植被特征的地方作为海岸岸线,由海岸线向陆、海两方向各延伸10 km,面积为 2 084.970 0 km2。

图1 研究区域范围

遥感图像资料为:1987,2002,2007年和2012年4期Landsat TM遥感影像数据,辅助数据为连云港市地形图。数据影像由地理空间数据云提供,并经辐射校正、几何校正、图像增强处理等数据预处理。

2 遥感图像土地类型划分

将地形图与遥感影像精确关联并进行校正,以shape格式的矢量省界为参考界线,通过ArcGIS空间分析(Spatial Analyst)模块下的图像转换(Convert Features to Raster),将矢量的界线数据转换为栅格数据,运用Raster Calculator建立关系式,将栅格的界线文件和经处理的遥感影像相乘,裁剪出研究区域。

运用迭代自组合数据分析技术(IsoData)训练方法(基于最小光谱距离公式),分别将最大初始分类数目、最大循环次数及最大循环收敛阈值确定为40类、24次及95%,执行非监督分类,生成初步分类结果图像。

综合专题资料和遥感影像资料,解译结果以矢量格式转入地理信息系统软件ArcGIS中,利用ArcGIS专题制图,得到连云港海岸带的土地利用的分类图。

表1 1987~2002年土地利用类型的面积转换情况 km2

3 土地利用变化分析

3.1 土地变化速度分析

为了对比区域内土地利用变化的差异,并对未来的变化趋势做出预测,采用单一土地利用动态度这一概念,描述研究区域内的土地利用类型变化的速率[3]。公式如下

(1)

式中,R单指的是单一土地利用动态度可定量描述区域一定时间范围内某种土地利用类型变化的速度,即耕地的变化速度;Ua,Ub分别为研究初期和研究末期的土地利用类型的数量;T为研究期时段长。当T的时间段设定为年时,R表示为土地类型的年变化率。

通过各个时间点的不同土地类型的面积及各时间段年变化率绘出1987~2012年各土地利用类型面积变化图(见图2),借助图像可以更直观地看出该区域25 a间大体的变化趋势。

图2 1987~2012年各土地类型面积变化

从图2可见,25 a来变化较为剧烈的是耕地与建筑用地。耕地面积呈递减趋势,而建筑用地呈递增趋势, 但2002年以后耕地面积减少的速度得以有效控制,而建筑用地面积则依然呈现快速增长的势头。其他土地利用类型多年来变化不大,仅盐场在整体上有递减趋势。

3.2 土地利用类型转换分析

为获取研究区域3个时间段(1987~2002年、2002~2007年、2007~2012年)的土地利用转换矩阵,采用ArcGIS软件按矢量层交集操作方式进行空间叠加分析(见表1~3)。

表2 2002~2007年土地利用类型的面积转换情况 km2

表3 2007~2012年土地利用类型的面积转换情况 km2

通过转换矩阵可以看出,建设用地占用耕地比例持续过高,海域向其他类型用地的转化量极少,未利用地转化率较高,说明未利用地开发程度很高,其他土地均有不同程度的转换利用。正是由于土地类型间的相互转化,导致了土地利用结构、幅度和速度的变化。

3.3 土地利用变化驱动力分析

(1)自然驱动。自然驱动的因素多种多样,如水文气象、地形地貌、植被环境等[6]。耕地、林地等农用地的土壤类型应适合农作物和林木生长;建筑用地的土壤类型一般比较坚固且不易松散。土壤中含盐量较高的盐场则一般分布在沿海的围堤内居多。由此看来,影响土地利用类型分布的重要因素之一就是土壤环境,这一因素也在不同程度上影响了土地类型的相互转换。土地的自然特性往往影响和驱动着人类的活动,而人类活动对土地利用类型转换作用明显。海拔较高的林地、远离城郊的滩涂等区域,由于人类活动的影响较小,其土地利用类型变化也小。而地势较低的山脚、交通便利的平原等则更易受人类活动的影响,其土地利用类型变化也更为剧烈。

(2)人力驱动。导致土地利用类型变化的另一重要原因是人口变化[7]。从表4中可以发现,研究区域人口的变化与建筑用地面积的变化存在必然的关联。总体来看,人口增加对应着建筑用地面积的增加。然而,从2007~2012年对比数据来看,人口减少而建设用地面积却依旧增长,这可能是由于多种因素综合作用而形成的现象,比如滩涂、岸线的开发利用等。除了人口变化这一重要因素之外,近年来连云港GDP增长速度明显加快,这与建筑用地在此期间的持续增长有着密不可分的关系。随着建筑用地的增加,预计未来几年的GDP总值会继续呈增长趋势。此外,科学技术的发展、经济体制的改革、政治政策的引导等因素也不同程度地影响着土地利用类型的变化。

表4 1987~2012年各时期人口、建筑用地与GDP对比

4 结 语

利用ArcGIS分析1987,2002,2007年和2012年的数据,得知连云港海岸耕地的数量逐年减少,且减少的速度有不断加速的趋势。对应耕地减少,建设用地在大幅度增长,这一变化趋势反映出耕地未被充分利用。随着经济快速发展和城镇化进程的加速,其他非农用地占用耕地,土地矛盾会一直存在。

鉴于此,提出以下建议:①退耕还林、退耕还湖;②做好城市土地利用规划;③挖掘未利用土地的潜力;④针对已利用土地,控制建设用地,切实保护耕地。只有这样,才能实现对有限耕地资源的合理利用与保护,从而获得最佳的经济、生态和社会效益,为实现社会经济可持续发展提供用地保障。

RS技术对土地利用类型的信息解译具有较大

优势,大大提高了判读的速度和精确度,再利用ArcGIS对数据进行管理和分析,将两者结合起来具有不可估计的应用前景。

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