覃康煜，農(nóng) 潭

（1.廣西有色勘察設(shè)計(jì)研究院，廣西 南寧530000； 2.百色學(xué)院，廣西 百色533000）

土地利用是隨著人類文明的出現(xiàn)應(yīng)運(yùn)而生的，已成為研究環(huán)境變化的重要內(nèi)容。航空航天科學(xué)技術(shù)的突破，使得以“3S”（全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)、遙感、地理信息系統(tǒng)）為代表的技術(shù)不斷發(fā)展并在自然資源研究應(yīng)用中不斷完善[1-3]。圍繞土地利用變化研究，利用遙感技術(shù)提取某區(qū)域某時(shí)段土地利用變化的時(shí)空特征信息；通過(guò)地理信息處理平臺(tái)解譯出土地利用信息，使用定性定量研究方法對(duì)其驅(qū)動(dòng)力因素進(jìn)行分析已經(jīng)成為土地利用變化研究的基本方法[4-6]。

江南區(qū)作為南寧市下轄行政單位，是南寧市的重要組成部分。2016年以來(lái)，江南區(qū)通過(guò)加快推動(dòng)電子信息產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展，加大力度扶強(qiáng)扶優(yōu)，以及從促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)走向新型工業(yè)化發(fā)展，加快融入南寧市整體發(fā)展格局，經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)入發(fā)展提速時(shí)期，引起區(qū)域內(nèi)土地利用的強(qiáng)烈變化，對(duì)自然、社會(huì)環(huán)境產(chǎn)生了顯著影響[7]。研究土地利用變化成為江南區(qū)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。與此同時(shí)，對(duì)土地利用變化及驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究，有利于江南區(qū)土地資源的合理利用、開(kāi)發(fā)與保護(hù)，助力南寧市生態(tài)文明城市建設(shè)，對(duì)打造更加美麗、宜居的人文南寧具有重要意義。

1 研究區(qū)域概況

南寧市江南區(qū)位于廣西壯族自治區(qū)中西部，南寧市西南方位，下轄4鎮(zhèn)5街道9個(gè)行政單位，共計(jì)48個(gè)社區(qū)68個(gè)行政村。2008—2018年，人口由43.44萬(wàn)增至54.21萬(wàn)；地區(qū)生產(chǎn)總值由2008年的55.07億元增至2018年的475.18億元，增長(zhǎng)接近 8倍。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

所用數(shù)據(jù)主要包括經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)。衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)（http：//www.gscloud.cn）；6幅影像圖成像質(zhì)量較高，且云量覆蓋均低于10%，滿足研究分析的需要。經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《南寧市統(tǒng)計(jì)年鑒》《江南區(qū)年鑒》《江南區(qū)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《政府年度工作報(bào)告》等。

2.2 遙感影像處理

遙感影像是基于傳感器對(duì)地球表面按照一定技術(shù)方法實(shí)現(xiàn)成像的結(jié)果，因傳感器工作受到多重因素的影響，所接收信息不一定能夠完全、正確地反映地表真實(shí)的地物信息，有可能出現(xiàn)偏差，甚至?xí)?yán)重影響對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)的判讀和解譯[8]。為減小這些不利因素的影響，需要進(jìn)行圖像校正和圖像增強(qiáng)。經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)、大氣校正、波段融合及鑲嵌裁剪，而后提取出研究區(qū)三期圖像。

2.3 土地利用信息解譯

本研究依據(jù)中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/T 21010-2017）和《中華人民共和國(guó)土地管理法》“三大類”用地的相關(guān)規(guī)定，選取了林地、耕地、水域、建設(shè)用地、未利用土地5種地類作為標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行監(jiān)督分類，獲得2008年、2013年、2018年三期土地利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。對(duì)三期圖像進(jìn)行混淆矩陣分析，總體精度均達(dá)到90%以上，Kappa系數(shù)在0.8以上；三期圖像制圖精度和用戶精度在80%以上，均滿足基本要求。通過(guò)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，2008—2018年的各地類的面積如表1所示。

表1 江南區(qū)2008—2018年土地利用結(jié)構(gòu)表

3 土地利用變化分析

3.1 土地利用變化速率分析

3.1.1 單一土地利用動(dòng)態(tài)度

某一土地利用類型的數(shù)量變化可以使用單一土地利用動(dòng)態(tài)度來(lái)表示，具體計(jì)算公式如下[9]：

其中：K代表土地利用動(dòng)態(tài)度；Va代表基期年某一土地利用類型的數(shù)量；Vb代表期末年某一土地利用類型的數(shù)量；T代表研究時(shí)間長(zhǎng)度。

根據(jù)式（1）計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 江南區(qū)2008—2018年土地利用動(dòng)態(tài)度 單位：%

由表2可知，11年間，耕地及未利用地面積持續(xù)減少；林地、建設(shè)用地及水域面積持續(xù)增加，各地類的面積變化主要集中于2008—2013年，2014—2018年變化較為平緩。由于人口增加和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，建設(shè)用地面積擴(kuò)張是必然趨勢(shì)，建設(shè)用地的增加又是耕地和未利用地面積減少的主要原因。

3.1.2 綜合土地利用動(dòng)態(tài)度

與單一土地利用動(dòng)態(tài)度不同，綜合土地利用動(dòng)態(tài)度不單局限于反映單個(gè)地類的變化速率，而從整體出發(fā)反映出研究區(qū)內(nèi)所有土地利用的總體變化，它是一種定量研究并預(yù)測(cè)將來(lái)一段時(shí)間內(nèi)土地變化趨勢(shì)的方法，具體計(jì)算公式如下[10-11]：

其中：KG—綜合土地利用動(dòng)態(tài)度；n—取值范圍：1≤n≤5（整數(shù)）；LVi—研究期內(nèi)第i類土地類型的面積；△LVi-j—時(shí)期內(nèi)第i類土地類型轉(zhuǎn)化為非i類（j）土地類型總面積絕對(duì)值；T—研究時(shí)間長(zhǎng)度。

由式（2）計(jì)算得到2008—2013年及2014—2018年的土地利用綜合動(dòng)態(tài)度分別為17.52%、19.45%，2008—2018年的綜合動(dòng)態(tài)度為9.66%，表明江南區(qū)土地利用變化較快，土地類型之間轉(zhuǎn)換頻繁。

3.2 土地利用程度變化分析

土地利用程度等級(jí)可以定量地描述在自然和社會(huì)共同影響下土地利用的綜合程度，同時(shí)也可以反映出土地利用程度的變化。莊大方等在1997年進(jìn)行中國(guó)土地利用程度的區(qū)域分異模型研究時(shí)，基于土地利用極限，將4種土地利用的理想狀態(tài)定為4 種土地利用級(jí)[12]，該成果被相關(guān)人員應(yīng)用于其他研究，不斷發(fā)展成熟。本文借鑒該研究成果，通過(guò)對(duì)目標(biāo)地類進(jìn)行重分類，建立分級(jí)指數(shù)，如表3所示，并計(jì)算出土地利用綜合指數(shù)，計(jì)算公式如下[13-14]：

表3 土地利用分級(jí)指數(shù)[12]

其中：La代表土地利用綜合指數(shù)；Ai代表第i類土地利用程度分級(jí)指數(shù)，i∈[1，4]；Bi代表第i類土地利用類型面積的占比，i∈[1，4]。

由表4可知，2008—2018年江南區(qū)土地利用綜合指數(shù)持續(xù)上升，綜合指數(shù)在第一階段內(nèi)回落后，第二階段又出現(xiàn)上升；由此可知在研究期內(nèi)，江南區(qū)土地利用程度總體較高，2013年以來(lái)，各項(xiàng)建設(shè)活動(dòng)對(duì)土地資源利用的效率不斷提高，人類活動(dòng)對(duì)于地變化的影響程度越來(lái)越深刻。

表4 2008—2018年土地利用綜合指數(shù)

土地利用程度變化量是反映研究期內(nèi)土地利用綜合水平的參數(shù)，變化率則具體反映研究期內(nèi)土地利用的變化趨勢(shì)，具體計(jì)算公式分別如下[14]：

其中，La—基期年土地利用綜合指數(shù)；

Lb—期末年土地利用綜合指數(shù)；

n—土地利用分級(jí)指數(shù)，n∈[1，4]；

△Lb-a—研究期土地利用綜合指數(shù)變化量；

Ai—研究期第i級(jí)土地利用程度分級(jí)指數(shù)；

Bia—基期年第i級(jí)土地利用程度分級(jí)面積占比；

Bib—期末年第i級(jí)土地利用程度分級(jí)面積占比；

D—土地利用程度變化率。

2008—2018年不同時(shí)期的土地利用程度變化量及變化率如表5所示，11年間土地利用程度變化量、變化率均呈現(xiàn)出先下降后上升的變化趨勢(shì)。數(shù)據(jù)顯示，在2008—2013年，土地利用程度變化量、變化率略微下降，結(jié)合相關(guān)經(jīng)濟(jì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)資料分析，2008—2013年，第一產(chǎn)業(yè)增加值緩慢增長(zhǎng)，特別是2011年、2013年出現(xiàn)斷崖式下跌，出現(xiàn)較大起伏的跌漲，同期農(nóng)作物播種面積、糧食種植面積逐年下降，導(dǎo)致研究區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展較為緩慢；固定資產(chǎn)投資較2011年同比下降了66.97%，各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)放緩，土地利用強(qiáng)度有所削弱?？傊?008—2013年，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的減少、社會(huì)固定資產(chǎn)投資的收縮，最終引起土地利用變化程度出現(xiàn)較低幅度下降。而2014—2018年較之前者恢復(fù)了正增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。縱觀整個(gè)研究期間，2008—2018年江南區(qū)土地利用程度有細(xì)微的起伏變化，但總體呈上升趨勢(shì)，年均變化量保持0.624的正增長(zhǎng)。

表5 江南區(qū)2008—2018年土地利用程度變化量及變化率

3.3 土地利用類型轉(zhuǎn)移分析

土地利用類型的轉(zhuǎn)換是雙向轉(zhuǎn)移的動(dòng)態(tài)過(guò)程，可以借助土地利用轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)定量分析研究期內(nèi)某一地類轉(zhuǎn)出及轉(zhuǎn)入的面積數(shù)量、變化情況[15]。具體計(jì)算公式如下[16]：

其中，S—面積；

i—基期年土地利用類型，i∈[1，n]；

j—期末年土地利用類型，j∈[1，n]；

Sij—研究期內(nèi)第i類土地轉(zhuǎn)移為第j類土地的面積總和。

由表6可看出，研究期間，耕地、未利用地面積大幅度減少，建設(shè)用地、林地面積持續(xù)增加，水域面積翻了近一倍，各地類雙向轉(zhuǎn)移面積415.86km2。從轉(zhuǎn)出面積來(lái)看，耕地轉(zhuǎn)出面積最大，主要轉(zhuǎn)向林地、建設(shè)用地。從轉(zhuǎn)入面積來(lái)看，林地的轉(zhuǎn)入面積最大，主要由耕地、未利用地轉(zhuǎn)化而來(lái)。耕地向林地的轉(zhuǎn)化主要受退耕還林政策，以及果園等產(chǎn)業(yè)規(guī)模化生產(chǎn)的影響；而節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境基本國(guó)策又使各地對(duì)于植樹(shù)綠化等方面的重視以及實(shí)施，因此未利用地也是轉(zhuǎn)化為林地的主要地類。城鎮(zhèn)的擴(kuò)張必然占用周邊的耕地，因此，建設(shè)用地也是耕地的主要轉(zhuǎn)化地類。

表6 江南區(qū)2008—2018年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

4 土地利用變化驅(qū)動(dòng)力分析

4.1 指標(biāo)選擇及處理

考慮所選取數(shù)據(jù)與研究對(duì)象的相關(guān)性、數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性以及可獲取的便捷性，經(jīng)咨詢專家，以2008—2018年資料為依據(jù)，從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)及農(nóng)業(yè)等方面選取了10個(gè)指標(biāo)（表7）。

表7 驅(qū)動(dòng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

因自變量因子原始數(shù)據(jù)計(jì)量單位有所差異，為了方便計(jì)算，采用SPSS26對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行處理，得到了標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)（表8）。根據(jù)上述所得進(jìn)行因子分析，最終得到各因子間的相關(guān)性矩陣（表9）。

表8 自變量因子原始數(shù)據(jù)

表9 自變量因子相關(guān)性矩陣

4.2 主成分分析

通過(guò)KMO系數(shù)值和巴特利特球形度檢驗(yàn)，可檢驗(yàn)所有指標(biāo)是否能滿足研究的要求，一般要同時(shí)滿足KMO值與巴特利特球形度兩個(gè)參考條件（KMO ＞0.5、Sig＜0.05）。結(jié)果顯示，KMO：0.513、Sig：0.01，均通過(guò)了一次性檢驗(yàn)，說(shuō)明本次選擇的樣本量滿足進(jìn)行因子分析的要求。

由表10可知，根據(jù)初始特征值＞1，且貢獻(xiàn) 率＞80%的劃定，分析提取了兩個(gè)主成分，其特征值分別為8.114、1.304，對(duì)于原始數(shù)據(jù)總方差的累積解釋分別達(dá)到81.137%、94.181%。在主成分載荷表（表11）中，可以看出，總?cè)丝跀?shù)X1、非農(nóng)業(yè)人口數(shù)X2、第二產(chǎn)業(yè)增加值X4、第三產(chǎn)業(yè)增加值X5、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入X6、農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值X7、農(nóng)民人均純收入X8、農(nóng)村用電量X10在主成分1有較高載荷，均大于0.9，可以說(shuō)明第一主成分為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，即人口的增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展；而第一產(chǎn)業(yè)增加值X3、農(nóng)作物播種面積X9在主成分2中載荷較大，說(shuō)明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益是第二主成分。綜上所述，提取的兩個(gè)主成分基本可以反映全部指標(biāo)的信息，說(shuō)明南寧市江南區(qū)土地利用變化的主要驅(qū)動(dòng)力為人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及農(nóng)業(yè)發(fā)展。

表10 因子分析總方差解釋

表11 主成分載荷表

4.3 主要驅(qū)動(dòng)力因子分析

4.3.1 人口增長(zhǎng)

2008—2018年，江南區(qū)人口由43.44萬(wàn)增至54.21萬(wàn)，增長(zhǎng)了10.77萬(wàn)人，增幅24.79%。轄區(qū)短時(shí)間內(nèi)的人口激增現(xiàn)象直接刺激到城鎮(zhèn)居民對(duì)于城鎮(zhèn)居民住宅用地、公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、糧食及農(nóng)副產(chǎn)品的需求。江南區(qū)城市建成區(qū)面積在不斷擴(kuò)大，由2008年55.45 km2增至2018年的152.13 km2， 11年間建設(shè)用地面積增加了96.68 km2。但耕地面積由704.62 km2減至546.59 km2，城鎮(zhèn)人口增長(zhǎng)、農(nóng)業(yè)人口的流失，以及城鎮(zhèn)化是耕地面積減少的主要原因。耕地減少導(dǎo)致糧食產(chǎn)量、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出總量有所降低；但11年來(lái)政府集中資源加大對(duì)優(yōu)勢(shì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、養(yǎng)殖基地的建設(shè)，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化上建成示范性項(xiàng)目等，在一定程度上促成了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，規(guī)模以上種植業(yè)趨向于高附加值化，加上標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)、管理使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高效運(yùn)行，生產(chǎn)活動(dòng)逐步開(kāi)始面向更高效的集約化發(fā)展。分析結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)向非農(nóng)人口的速度加快，城市人口快速增長(zhǎng)，建成區(qū)面積迅速擴(kuò)張，導(dǎo)致耕地退化、數(shù)量減少；2008—2018年研究期內(nèi)江南區(qū)人口變化與建設(shè)面積呈正相關(guān)性、與耕地面積呈負(fù)相關(guān)性。

4.3.2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展

社會(huì)各部門(mén)圍繞經(jīng)濟(jì)發(fā)展而展開(kāi)的活動(dòng)是引起江南區(qū)土地利用變化的重要因素。在土地利用結(jié)構(gòu)的調(diào)整中，變化最明顯的是建設(shè)用地、耕地，以及林地面積，耕地、林地規(guī)模的縮減以及建設(shè)用地的增加是處于城市化快速發(fā)展階段區(qū)域所表現(xiàn)的一般特征，江南區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）的絕對(duì)增長(zhǎng)是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然結(jié)果。

三產(chǎn)結(jié)構(gòu)的變化對(duì)土地利用變化有深刻的影響，2008—2013年，農(nóng)業(yè)的比重急劇下降，主要原因是農(nóng)業(yè)人口流出嚴(yán)重、生產(chǎn)管理方面效率低下，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人口數(shù)量逐年減少，土地開(kāi)發(fā)、利用、管理的強(qiáng)度持續(xù)下降，致使耕地結(jié)構(gòu)劇烈變化。11年間政府對(duì)農(nóng)村農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加大投入，集中建設(shè)農(nóng)村道路并占用部分農(nóng)用地，對(duì)耕地的結(jié)構(gòu)變化有一定影響，其中，水利工程的建設(shè)是引起水域面積發(fā)生巨大變化的原因之一，建成水庫(kù)、灌溉渠道等水面面積增加。2014—2018年，第一產(chǎn)業(yè)占比繼續(xù)下降，耕地面積在持續(xù)下降的同時(shí)，第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值能實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)，從側(cè)面反映出農(nóng)業(yè)集約化生產(chǎn)水平顯著提高；第二產(chǎn)業(yè)比例下降至34.0%，而第三產(chǎn)業(yè)占比上升至60.8%，第三產(chǎn)業(yè)成為江南區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的中流砥柱。

國(guó)家經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)的布局與建設(shè)，極大地刺激了江南區(qū)城市化的進(jìn)程，各區(qū)域城鎮(zhèn)居民點(diǎn)用地、道路交通設(shè)施用地、公共用地、商業(yè)用地等城市建設(shè)用地存在著較大的待開(kāi)發(fā)需求和發(fā)展?jié)摿?。進(jìn)入城市化發(fā)展后期前，城市建設(shè)用地在未來(lái)還將表現(xiàn)出持續(xù)絕對(duì)增長(zhǎng)的變化趨勢(shì)，城市擴(kuò)張的速度將隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速增長(zhǎng)而提高。近幾年來(lái)，隨著全域旅游的規(guī)劃與興起，江南區(qū)文化和旅游業(yè)也步入快速發(fā)展階段，圍繞打造旅游產(chǎn)業(yè)而建設(shè)的活動(dòng)，不可避免與各地類發(fā)生交集，耕地、林地面積將持續(xù)減少，進(jìn)一步引起江南區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)的變化。

4.3.3 農(nóng)業(yè)發(fā)展

江南區(qū)地形起伏較低，全境以平原為主，坡度低于15°的地面居多，地形平緩，全年光熱充足，降水充沛，水流流速較慢，堆積地貌發(fā)育，在灌溉水源充足的地區(qū)，適宜發(fā)展集中連片大面積種植業(yè)。江南區(qū)的主要作物為水稻、蔬菜、玉米、花生、甘蔗、西瓜等，是南寧市“菜籃子”工程項(xiàng)目，也是為市民提供主要副食品的重要基地之一。2008—2018年，江南區(qū)農(nóng)作物播種面積從5.94萬(wàn)hm2增至6.20萬(wàn)hm2，種植面積變化雖不是很大，但第一產(chǎn)業(yè)增加值從11.59億元增至33.65億元，增長(zhǎng)近3倍，說(shuō)明土地利用效率得到了很大提升。

5 小結(jié)

以南寧市江南區(qū)作為研究對(duì)象，通過(guò)解譯遙感影像，分析江南區(qū)土地利用變化的基本特征、動(dòng)態(tài)過(guò)程等變化規(guī)律，并建立指標(biāo)體系，用因子分析方法進(jìn)行主成分分析，揭示了研究期內(nèi)驅(qū)動(dòng)江南區(qū)土地利用變化的主要因子。江南區(qū)2008—2018年土地利用程度在整體上有所提高，土地利用綜合指數(shù)保持較高的水平。從土地利用動(dòng)態(tài)度、土地利用程度、土地轉(zhuǎn)移矩陣等分析來(lái)看，江南區(qū)總體上土地利用變化劇烈。而引起江南區(qū)土地利用變化的主要因素是人口增長(zhǎng)，其次為經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)發(fā)展；其中，人口增長(zhǎng)引起的變化是最強(qiáng)烈的，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響僅次于人口增長(zhǎng)；同時(shí)，江南區(qū)11年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、發(fā)展對(duì)于土地利用結(jié)構(gòu)變更的影響也較大。

因所獲取的遙感影像數(shù)據(jù)分辨率較低，進(jìn)行解譯時(shí)草地、園地與林地?zé)o法很好地分離，因此將三者合并為林地，在后續(xù)的研究中可以使用更高分辨率的數(shù)據(jù)獲取更詳細(xì)的土地利用分類，并建立更完善的驅(qū)動(dòng)力分析指標(biāo)體系，以便能夠更好地分析土地利用變化情況。