蔡煜 歐靜 蔡學成 張藍月 陳陽 李可相 潘伯娟

摘要：為定量揭示驅(qū)動因子對興義市景觀格局演變的影響，本文以景觀生態(tài)學理論為基礎(chǔ)，從自然驅(qū)動因子和人文驅(qū)動因子2方面構(gòu)建了驅(qū)動因子指標體系，基于GIS-Logistic復合空間回歸模型和Spass對興義市2005—2015年進行景觀格局驅(qū)動因子進行分析。結(jié)果表明：各景觀類型總體變化在各個階段具有不同的重要驅(qū)動因素，其中人口、城鎮(zhèn)化水平、坡度、高程等因子對于興義市景觀格局變化的驅(qū)動力較強。本研究可為興義市未來進行生態(tài)安全評價、景觀生態(tài)安全格局構(gòu)建等研究提供方法參考和科學依據(jù)。

關(guān)鍵詞：景觀格局;驅(qū)動因子;GIS-Logistic復合空間回歸模型;興義市

中圖分類號：S-3??? 文獻標識碼：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20200229004

景觀格局在景觀生態(tài)學中的格局是指空間格局，包括景觀組成單元的類型、數(shù)目以及空間分布與配置[1]。其是景觀異質(zhì)性的具體體現(xiàn)，也是各種生態(tài)過程在不同尺度上作用的結(jié)果。由于不同時空尺度上景觀內(nèi)外各種因素的相互作用，使得景觀格局一直處于變化之中[2]。探究景觀格局變化驅(qū)動因素及原因是深入理解景觀格局變化與實現(xiàn)景觀格局變化調(diào)控的必要條件。目前，常用景觀變化驅(qū)動因子分析方法有“3S”技術(shù)[3]、Logistic回歸模型分析法[4]、景觀格局指數(shù)法[5]、PCA模型[6]、偏最小二乘回歸模型[7]等。本文基于興義市2005—2015年間的3期SPOT-5遙感數(shù)據(jù)，利用GIS和RS技術(shù)，參考全國土地利用現(xiàn)狀分類方法，將興義市劃分為農(nóng)田、園地、林地、草地、城鄉(xiāng)建設(shè)用地、工礦倉儲用地、水體和裸巖石礫地共8個景觀類型。在此基礎(chǔ)上，從自然驅(qū)動因子指標和人文驅(qū)動因子指標中選取與景觀格局變化相關(guān)的驅(qū)動因子，構(gòu)建驅(qū)動因子指標體系，采用GIS-Logistic復合空間回歸模型對研究區(qū)不同景觀類型格局變化驅(qū)動因子進行定量分析，確定影響興義市景觀格局變化的因子。

1研究區(qū)概況

興義市地理位置界于N24°38′～25°23′，E104°32′～105°11′之間，地處滇、黔、桂3省交接處，是貴州省西南部重要城市之一。由地處于中亞熱帶濕潤季風氣候區(qū)與高海拔低緯度地帶，常年受海洋性氣候影響較大，年平均氣溫為16.1℃，年均降雨量1520.9mm，全市國土總面積2910.21km2。興義市是典型的喀斯特山地城市，近年來隨著社會經(jīng)濟水平提高與城鎮(zhèn)化水平的迅速發(fā)展，城鄉(xiāng)建設(shè)用地不斷擴張，景觀類型間不斷轉(zhuǎn)換，景觀格局變化特征明顯，對其進行景觀格局驅(qū)動因子分析具有較強代表性和研究價值。

2數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1數(shù)據(jù)來源

本文從自然驅(qū)動因子指標和人文驅(qū)動因子指標中選取與景觀格局變化相關(guān)的驅(qū)動因子，構(gòu)建驅(qū)動因子指標體系及數(shù)據(jù)來源見表1。

2.2研究方法

本文根據(jù)興義市景觀格局的變化情況，選擇2項Logistic回歸模型對影響興義市景觀格局變化的驅(qū)動因子進行定量分析，相關(guān)的回歸模型如下：

設(shè)x為事件發(fā)生概率，取值范圍為0～1，則1-x為該事件不發(fā)生的概率，其表達式為：

x=expα+β0+β1·x1+β2·a2+…+βn·an1+expα+β0+β1·a1+β2·a2+…+βn·an（1）

對式（1）進行l(wèi)ogit變換，得到1個線性公式，如下式：

lnx1-x=α+β0+β1·a1+β2·a2+…+βn·an （2）

式中，x為研究區(qū)景觀格局變化發(fā)生的概率;a1，a2，…，an為影響景觀格局變化的驅(qū)動因子（如高程、人口、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值等）;α為常數(shù)項;β1，β2，…βn為待求的回歸系數(shù)，若為正（負）值表示相關(guān)自變量χn，i能增加（減少）事件i的發(fā)生率，βn的絕對值越大，表示自變量an，i對事件i的發(fā)生率的影響越大[4]。

在構(gòu)建的驅(qū)動因子指標體系中，氣候指標借助ArcGIS10.4平臺的屬性表鏈接工具將相應數(shù)據(jù)賦予研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的相應地區(qū)，實現(xiàn)驅(qū)動因子的空間化，最后將每個驅(qū)動因子圖全部轉(zhuǎn)化為柵格圖。地形指標利用ArcGIS10.4的空間分析模塊進行提取。人口和經(jīng)濟發(fā)展指標分別計算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道在2005—2010年和2010—2015年相應指標數(shù)據(jù)的多年平均值，借助ArcGIS10.4平臺的屬性表鏈接工具將相應數(shù)據(jù)賦予研究區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道的相應地區(qū)，實現(xiàn)驅(qū)動因子的空間化。最后將每個驅(qū)動因子圖全部轉(zhuǎn)化為分辨率30m的柵格圖。

本文以景觀格局的變化作為因變量，以驅(qū)動因子作為數(shù)據(jù)研究的自變量。其中，將景觀格局沒有發(fā)生變化的區(qū)域賦值為“0”，發(fā)生變化的區(qū)域賦值為“1”。本研究基于8種景觀類型的變化情況進行討論，即農(nóng)田、園地、林地、草地、城鄉(xiāng)建設(shè)用地、工礦倉儲用地、水體、裸巖石礫地。在ArcGIS10.4平臺下，運用柵格計算器將2005年、2010年和2015年的景觀分布進行空間疊加，分別得到研究區(qū)2005—2010年和2010—2015年2個階段景觀格局變化的柵格圖，另外再分別提取分辨率為30m的各個階段的8種景觀類型的變化柵格圖。為保證抽樣數(shù)量足夠多，使數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計性，同時要避免數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性，因此本研究選用分層隨機抽樣方法選擇均勻分布在興義市26個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的n個觀測點，利用ArcGIS10.4平臺的創(chuàng)建隨機點工具和多值提取至點工具，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道隨機選取20個樣本點，共520個樣本點，最終分別提取研究區(qū)2005—2010年和2010—2015年2個階段8種景觀類型變化柵格圖的520個樣本值作為因變量的值和所有驅(qū)動因子柵格圖上520個樣本值作為自變量的值。最后將所提取的信息導入到SPSS19.0統(tǒng)計分析軟件中，通過2項Logistic回歸模型，對興義市景觀格局變化的相關(guān)驅(qū)動因子進行分析，篩選出對其變化有顯著影響的因素。在統(tǒng)計結(jié)果中，sig.（significance）表示顯著性水平，其值為p值，當0.01

3結(jié)果與分析

3.1農(nóng)田景觀格局變化驅(qū)動因子分析

在表2農(nóng)田變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗”，Sig值分別為0.648和0.412，模型擬合效果較好。其中，年均氣溫、年均降雨量、人口自然增長率、GDP、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資、財政總收入、農(nóng)民人均純收入、糧食產(chǎn)量和糧食面積未通過5%的顯著性水平檢驗，表明此階段農(nóng)田的變化不受這些驅(qū)動因子影響。第1階段（2005—2010年）農(nóng)田變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：坡度>林業(yè)總產(chǎn)值>城鎮(zhèn)化水平>城鎮(zhèn)人口>高程。第2階段（2010—2015年）農(nóng)田變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：坡度>人口密度>總?cè)丝?。對?個階段的驅(qū)動因子發(fā)現(xiàn)，坡度是2階段共有指標且是影響度最高的解釋變量，說明農(nóng)田的分布與坡度密切相關(guān);其次是人口密度、總?cè)丝?、城?zhèn)人口和城鎮(zhèn)化水平，表明人口也是影響農(nóng)田景觀變化的重要指標，這是由于人口劇增提高導致糧食需求加大、需要擴大糧食面積，而城鎮(zhèn)化水平提高卻可能導致農(nóng)田種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、農(nóng)田用地資源被占用，從而促使農(nóng)田景觀發(fā)生變化。

3.2林地景觀格局變化驅(qū)動因子分析

在表3林地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗”，Sig值分別為0.784和0.566，模型擬合效果較好。其中，城鎮(zhèn)人口、農(nóng)民人均純收入和林業(yè)總產(chǎn)值未通過5%的顯著性水平檢驗，表明此階段林地的變化不受這些驅(qū)動因子影響。第1階段（2005—2010年）林地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：固定資產(chǎn)投資>糧食面積>高程>坡度>平均氣溫>糧食產(chǎn)量>總?cè)丝?。?階段（2010—2015年）林地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：財政總收入、GDP>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值>年均降雨量>城鎮(zhèn)化水平>坡度>人口自然增長率。對比2個階段的驅(qū)動因子發(fā)現(xiàn)，坡度是2階段共有指標，說明林地景觀變化會長期受到坡度影響;2階段影響最高的指標是固定資產(chǎn)投資、財政總收入和GDP，表明自國家明確推出“退耕還林”政策以來，興義市進行資金投入實施“退耕還林”，大量水土流失嚴重的坡耕地轉(zhuǎn)換成了林地，這對于生態(tài)環(huán)境改善起到了積極的作用。然而，由于存在低效林改造（大力發(fā)展經(jīng)果林）現(xiàn)象、城鎮(zhèn)化水平不斷提高，為實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟的快速發(fā)展，政府仍可能會以犧牲林地資源為代價，因此未來應不斷加強對林地資源的管理，使興義市的林地資源利用實現(xiàn)真正意義上的可持續(xù)發(fā)展。

3.3園地景觀格局變化驅(qū)動因子分析

在表4園地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗”，Sig值分別為0.692和0.216，模型擬合效果較好。其中，GDP、糧食面積、糧食產(chǎn)量未通過5%的顯著性水平檢驗，表明此階段園地的變化不受這些驅(qū)動因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，園地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：坡度>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值>固定資產(chǎn)投資。第2階段（2010—2015年）園地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：高程、坡度>人口自然增長率>平均氣溫>財政總收入>總?cè)丝?城鎮(zhèn)化水平>城鎮(zhèn)人口>年均降雨量、林業(yè)總產(chǎn)值>人口密度>固定資產(chǎn)投資>農(nóng)民人均純收入。對比2個階段的驅(qū)動因子發(fā)現(xiàn)，固定資產(chǎn)投資和坡度是2階段共有指標，其中坡度在2階段均屬于影響度最高的指標，高程也是第2階段影響度最高的指標，說明在海拔較低、坡度較緩地區(qū)，土壤環(huán)境較好，園地開發(fā)與發(fā)展較容易;其次是人口自然增長率、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)投資、平均氣溫、財政總收入，表明園地景觀除受人口增加影響外，也隨著財政收入、產(chǎn)業(yè)投資的加大逐步發(fā)展。

3.4草地景觀格局變化驅(qū)動因子分析

在表5草地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗”，Sig值分別為0.448和0.635，模型擬合效果較好。其中，總?cè)丝?、年均氣溫、高程、財政總收入、農(nóng)民人均純收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、林業(yè)總產(chǎn)值未通過5%的顯著性水平檢驗，表明此階段草地的變化不受這些驅(qū)動

因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，草地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：人口密度>固定資產(chǎn)投資>GDP>城鎮(zhèn)人口。第2階段（2010—2015年）草地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：坡度>人口自然增長率>城鎮(zhèn)化水平>糧食產(chǎn)量>糧食面積>年均降雨量。對比2個階段的驅(qū)動因子發(fā)現(xiàn)，2階段影響因子各不相同，但2階段影響度排名前3位都與人口相關(guān)，說明草地景觀變化的主要受人為干擾活動而驅(qū)動;其次是糧食產(chǎn)量與糧食面積，說明興義市正在將草地開墾成農(nóng)田，以適應人口快速增長下導致的糧食需求增大。

3.5城鄉(xiāng)建設(shè)用地景觀格局變化驅(qū)動因子分析

在表6城鄉(xiāng)建設(shè)用地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗”，Sig值分別為0.500和0.926，模型擬合效果較好。其中，總?cè)丝凇⒊擎?zhèn)人口、城鎮(zhèn)化水平、年均氣溫、財政總收入、農(nóng)民人均純收入、固定資產(chǎn)投資、GDP、林業(yè)總產(chǎn)值未通過5%的顯著性水平檢驗，表明此階段城鄉(xiāng)建設(shè)用地的變化不受這些驅(qū)動因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，城鄉(xiāng)建設(shè)用地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：坡度>年均降雨量>人口密度、糧食面積>糧食產(chǎn)量>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。第2階段（2010—2015年）城鄉(xiāng)建設(shè)用地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：高程、坡度>人口自然增長率>糧食產(chǎn)量。對比2個階段的驅(qū)動因子發(fā)現(xiàn)，坡度和糧食產(chǎn)量是2階段共有指標，其中坡度在2階段影響度均排名最高且呈負相關(guān)，表明坡度越大城鄉(xiāng)建設(shè)用地的變化越小;其次是人口因素影響較大，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展、城市規(guī)模擴大、特別是二胎政策開放后的人口持續(xù)增長，導致居民對住房、交通等公共設(shè)施需求增大，使得城鄉(xiāng)建設(shè)用地不斷向外擴張。

3.6工礦倉儲用地景觀格局變化驅(qū)動因子分析

在表7工礦倉儲用地變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗”，Sig值分別為0.428和0.784，模型擬合效果較好。其中，總?cè)丝凇⑷丝谧匀辉鲩L率、糧食面積、糧食產(chǎn)量、年均降雨量、財政總收入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、林業(yè)總產(chǎn)值、GDP、未通過5%的顯著性水平檢驗，表明此階段工礦倉儲用地的變化不受這些驅(qū)動因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，工礦倉儲用地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：坡度>農(nóng)民人均純收入>人口密度>城鎮(zhèn)人口>平均氣溫>固定資產(chǎn)投資>城鎮(zhèn)化水平。第2階段（2010—2015年）工礦倉儲用地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：高程>坡度。對比2個階段的驅(qū)動因子發(fā)現(xiàn)，坡度是2階段共有指標，坡度呈負相關(guān)表明坡度越大工礦倉儲用地的變化越小;其次是高程、農(nóng)民人均收入、城鎮(zhèn)人口，表明除自然條件外，人口也是重要影響因素。

3.7水體景觀格局變化驅(qū)動因子分析

在表8水體變化回歸模型中，經(jīng)“HL檢驗”，Sig值分別為0.505和0.851，模型擬合效果較好。其中，財政總收入、農(nóng)民人均純收入、固定資產(chǎn)投資、GDP、林業(yè)總產(chǎn)值未通過5%的顯著性水平檢驗，表明此階段水體用地的變化不受這些驅(qū)動因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，水體變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：高程、坡度、城鎮(zhèn)人口、城鎮(zhèn)化水平>人口密度>總?cè)丝?年均降雨量>平均氣溫。第2階段（2010—2015年）水體變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：高程>年均降雨量>人口密度>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。對比2個階段的驅(qū)動因子發(fā)現(xiàn)，人口密度和年均降雨量是2階段共有指標，在第1階段人口密度呈正相關(guān)，第2階段呈負相關(guān)，表明在后期經(jīng)濟人口迅速增長、用地不斷擴張必然導致部分水體向農(nóng)田或城鄉(xiāng)建設(shè)用地等其它景觀類型轉(zhuǎn)變以滿足發(fā)展需求。

3.8裸巖石礫地景觀格局變化驅(qū)動因子分析

在表9裸巖石礫地變化回歸模型中，經(jīng)過“HL檢驗”，Sig值分別為0.181和0.214，模型擬合效果較好。其中，總?cè)丝凇⑷丝诿芏?、財政總收入、GDP、林業(yè)總產(chǎn)值未通過5%的顯著性水平檢驗，表明此階段裸巖石礫地的變化不受這些驅(qū)動因子影響。在第1階段（2005—2010年）中，裸巖石礫地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：高程>坡度>農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值>平均氣溫。第2階段（2010—2015年）裸巖石礫地變化受到驅(qū)動因子影響的大小順序為：城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)民人均純收入、人口自然增長率>固定資產(chǎn)投資>高程>年均降雨量>城鎮(zhèn)人口>坡度。對比2個階段的驅(qū)動因子發(fā)現(xiàn)，坡度、高程是2階段共有指標，表明自然地理條件是影響裸巖石礫地的重要因素;裸巖石礫地是喀斯特地區(qū)特有的環(huán)境地貌，生態(tài)安全較低，會給社會經(jīng)濟帶來影響。除自然地理條件外，影響裸巖石礫地變化排名前3位的因素主要是人口與投資，表明在人口增長與石漠化綜合治理工程等政策形勢的推進下興義市加大投資治理，采取封山育林、人工造林建設(shè)等措施，使生態(tài)建設(shè)得到了明顯改觀。

4結(jié)論

本研究定量分析討論了2005—2015年間興義市景觀格局演變及其驅(qū)動因子，研究結(jié)果表明：通過GIS-Logistic復合空間回歸模型對興義市景觀格局變化驅(qū)動因子進行定量分析，得出8種景觀類型的變化在各個階段受到不同的驅(qū)動因子影響;自然驅(qū)動因素中坡度、高程，人文驅(qū)動因素中人口、經(jīng)濟發(fā)展、財政等因子對于興義市各景觀類型的變化具有較強的驅(qū)動作用。

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