苏北地区土地利用变化及其驱动力分析

周国胜 房凯 武鹏

摘要：由于历史、地理以及政策等因素的影响，江苏省的苏南、苏中、苏北等3个区域之间经济差异较大，其中苏北地区经济发展较为缓慢。研究蘇北地区的土地利用变化有助于指导区域的规划布局、环境保护以及经济可持续发展。宿迁市作为典型的苏北城市，自成立地级市以来经济发展迅速。本研究以宿迁市为例研究土地利用变化情况和驱动力，为苏北地区整体的土地利用和驱动力分析提供参考。运用遥感技术，对宿迁市在1997年和2017年2期的遥感影像进行监督分类，得出土地利用数据，分析研究区近20年来的土地利用动态变化，结合统计资料分析影响该地近20年来土地利用动态变化的驱动力。结果表明，近20年宿迁市土地利用方式以耕地为主，耕地面积增加了415 km2，面积占比从54.25%增加到59.12%，城镇工矿及居民用地面积增加了282 km2，面积占比从17.38%增加到19.00%，这2种地类增加的部分由水域、林地和未利用土地转变而来;研究区土地利用方式动态变化的驱动力以经济和政策因子为主，人口和自然等因子的影响次之。

关键词：土地利用变化;宿迁市;遥感;驱动力;主成分分析

中图分类号： F301.2  文献标志码： A  文章编号：1002-1302（2021）09-0211-06

土地高效利用与保护对国家社会经济发展具有重要意义[1]。土地利用信息变化的空间差异性研究，了解土地利用动态变化，继而从国土资源与环境的可持续利用性方面来保证区域经济发展的可持续性，实现国家经济高速、协调发展[2]。随着城市化进程的推进，城市的土地利用结构不停变化。在20世纪90年代后，国际地圈与生物圈计划（international geosphere-biosphere programme，简称IGBP）和全球环境变化人文计划（human dimensions programme on global environmental change，简称HDP）在全球范围内推动了学者们对土地利用/土地覆被变化的研究[3]。遥感技术和计算机图像处理技术的发展，为区域土地利用变化的监测提供了便捷的方法与手段。2000年，史培军等使用遥感技术分析了深圳市1980—1994年间土地利用方式的改变及其驱动力，得出这一时期深圳土地利用变化的驱动力主要是经济特区的开放政策、城镇人口迅速增长、外资和以房地产为主的第三产业的快速发展的结论[4];2010年，王玉等利用1987年、1995年、2000年3个时期江苏土地利用图与社会经济数据对海岸带土地利用变化及其驱动力进行了分析，发现江苏省沿海城市土地利用变化主要受人口、经济和政策因子影响[5];2019年廖慧等挑选1980—2015年内关于黄河流域范围内6个年限的土地利用数据，借助转移矩阵对全流域及流域内各省份1980—2000年和2000—2015年2个时期土地利用的动态变化进行剖析，结论认为在此期间气候、政策和人口因子是影响该地区土地利用变化的主要因素[6]。目前的研究基本上是利用遥感数据和统计的社会经济数据进行土地利用变化分析及其驱动力研究，驱动因子主要包括社会经济、政策和自然因子等[7-9]。

苏北地区相较于苏南和苏中地区经济发展缓慢，是历史因素的影响、地理区位的制约、区域发展策略的差异、中心城市规模的不同、劳动人口素质的差距、经济全球化的影响和市场发育程度的区别等因素综合作用的结果[10]。本研究仅从地理学角度，以苏北地区典型城市——宿迁市为例，研究区域土地利用结构变化及其驱动力，以期为苏北地区经济发展、缓解人地矛盾和区域规划提供理论参考。

1 研究区概况

长江将江苏省分南北2个部分，历史上北部黄河和淮河的泛滥制约着苏北地区的发展。改革开放以来，苏北地区经济加快发展，但由于发展政策和区位条件等因素的影响，从经济发展角度看，苏北弱苏南强的特征一直比较明显[10]。苏北总体地势较低，属平原，有5个地级市（徐州市、连云港市、宿迁市、淮安市、盐城市），17个市辖区、3个县级市、17个县。东临黄海南临长江，湖泊众多水资源丰富，包括骆马湖、洪泽湖、高邮湖、宝应湖等。

苏北5个地级市之一的宿迁市在资源占有和发展速度等方面是苏北城市的典型代表。宿迁市位于33°12′～ 34°24′N、117°6′～119°12′E之间（图1），西边与安徽省交界，东接连云港市，南连淮安市，北邻徐州市。年均降水量为892.3 mm，平均气温为14.2 ℃，阳光充足，霜期短。该市属黄淮平原，土质为深厚的黄潮土，水田、旱地作业并存，是重要的商品粮基地[11]。1996年经国务院批准成立宿迁市地级市，当时经济基础薄弱，从1996年直至2015年的20年来，宿迁市社会消费品零售总额增长13倍，国内生产总值（GDP）增长17倍。

2 土地利用变化

2.1 数据来源与处理

数据来源于地理空间数据云网站上的Landsant系列遥感影像数据（包含1997年TM、2017年OLI-TIRS 2期，均为30 m分辨率）。利用Envi 5.3软件进行镶嵌和裁剪，使用Arcgis 10.0目视解译出研究区边界线，对研究区影像采用最大似然法监督分类方法，分类后使用Envi Classic对分类图进行局部错误的修正，从而得到研究区2个时期的土地利用数据。技术路线如图2所示。

土地利用变化幅度是土地利用类型的面积变化幅度[12]，能定量反映各地类在数量上的变化程度，为整体土地利用结构变化的分析提供数据支持。其表达式为

2.2 土地利用变化结果分析

通过上述方法，对2期影像数据进行处理，得出宿迁市1997—2017年各土地利用类型的数量增减情况（图3），其土地利用结构变化特征表现为1997—2017年研究区内面积最大的土地利用类型是耕地（耕地面积占比保持在50%以上），面积最小的是未利用土地（从1%持续减少）（表1）。水域和林地面积均有所减小，林地面积减少557 km2，水域面积减少 55 km2。未利用土地零星分布，多为荒地或滩涂，通过整治转为建设用地或耕地。河道变窄和坑塘水面填埋，使得水域面积减少，如溧河洼处河道（溧西引河）变窄（图3）。耕地和城镇工矿及居民用地是近20年来宿迁市面积增加的土地利用方式，耕地面积增加较多，增加415 km2，沿湖开垦荒地等行为使得耕地面积增加（洪泽湖北部开垦现象明显）。城镇工矿和居民用地增加的幅度较大，增加 282 km2，增加幅度为19%。耕地、城镇工矿和居民用地在分布上呈现着越来越集中的特征。

按区县来看，在近20年内宿豫区和宿城区城市化进程最明显，2017年2个区的城镇工矿及居民用地面积均占据各区面积的30%以上，城镇工矿及居民用地占比大于其他3个县。2个区其他4个土地利用类型的面积均有所减少，可见新增的城镇工矿和居民用地来自于其他4个地类。沭阳县该地类面积增幅最小，仅为11%，泗阳县和泗洪县的增幅较大，1997年2个县的城镇工矿及居民用地占比仅分别为11.68%、10.23%，增加幅度较大，2017年城镇工矿及居民用地的占比仍然较低。相对近20年2个区耕地面积的减少，3个县耕地面积均是增加的，由于3个县面积较大，共占据宿迁市整体面积的75%，与各自耕地面积增幅叠加运算后，使得宿迁市整体耕地面积增加。除沭阳县外其他区县在近20年的水域面积均是减少的，沭阳县远离骆马湖、洪泽湖以及京杭运河水系，所以其2期的水面率均是最低的（表2）。3个县近20年林地面积和未利用用地面积都是减少的，符合宿迁市整体的土地利用变化特征。

3 土地利用变化驱动力分析

3.1 主成分分析

主成分分析是一种降维统计方法，针对存在重叠信息的所有变量，借助正交变换去除多余信息，提取新变量，使新变量之间互不相关的同时尽可能代表原有变量所有信息的一种分析方法。从年鉴资料中收集研究區在1997—2017年的21年间包括1997—1999年、2006—2008年、2016—2017年3个阶段共9期的社会经济因子数据。使用SPSS对数据标准化处理后进行主成分分析。结合对研究区2期土地利用图和各区县数据的分析，选择人口、GDP、人均GDP、第一产业占比、第二产业占比、第三产业占比、固定资产投资、工业产值、人均粮食产量、粮食总产、社会消费品零售总额、财政支出、乡村人口比例、居民消费价格指数、商品零售价格指数等15个指标。

设置特征值大于1的2个主成分，累计方差贡献率为92.98%，说明主成分1和2已经代表选取因子的大部分信息，符合主成分分析要求。随后计算每个因子相应指标的载荷矩阵，载荷系数越大，说明该因子对土地利用变化的驱动力越强。从表3可以看出在第1主成分中，人口、GDP、工业产值、固定资产投资、三大产业占比、人均GDP、粮食总产、社会消费品零售总额、财政支出和乡村人口比例等因子的载荷系数较大（其中第一产业占比和乡村人口比例因子的系数为负），人口和第三产业占比2个因子的载荷系数大小并列第1，均为0.991。这说明第1主成分主要代表研究区的经济发展因素以及人口因素。在第2主成分中，对应载荷系数较大且大于0.7的因子是居民消费价格指数，系数为 -0.891，这说明第2主成分代表研究区的消费因素。

3.2 驱动力分析

影响土地利用方式的因子多种多样[13]，有人认为气候变化是主要的驱动因子之一[14]，但也有人认为在短期内，影响土地利用方式变更的主要是人文因素[15]。结合上述土地利用分类结果以及主成分分析，以及研究区实际情况，围绕5种土地利用类型和不同驱动力可以构造出如图4所示的逻辑图。

自然驱动力包括气候、地形和自然灾害等[14]。研究区气候温和湿润，日照、降水资源均充足，京杭运河和洪泽湖水系等提供了充足的地表水资源。地表土层深厚，以黄潮土为主。研究区土地面积和耕地面积总量均较多，自然条件对农业利好，平坦的地形和厚重的土质支持建设用地的开发，自然环境因子对于土地利用方式的动态变化提供客观条件。本研究中研究的年限较短，自然因素对土地利用方式变更的驱动没有人文因素明显[15-22]。

1996年宿迁刚刚成立地级市，在此之前，宿迁市是江苏省发展较为缓慢的地区之一，全市三大产业占比结构为47.8 ∶ 30.8 ∶ 21.4，当时农业是宿迁市国民经济的主体产业。当地一方面加大财政支出对于基础建设的投入以及对经济开发区配套设施的建设，另一方面实行招商引资的优惠政策，例如江苏省宿迁经济开发区北区优惠政策。第二产业逐渐成为经济主体，就业结构随之发生变化，20年间三大产业产值及占比如表4所示。随着产业结构的变化，农村人口比例下降，为了给第二、第三产业提供用地，给日益增加的城镇人口提供住地以及配套设施的建设，城镇工矿及居民用地以及交通用地等建设用地不断扩张，侵占了其他土地，包括填埋坑塘、开发未利用土地和侵占林地等。

考虑经济因子、人口因子的驱动力，其他4种用地应向建设用地即城镇工矿及居民用地转移，但由表1、表4分析发现，作为宿迁市最大面积占比的用地类型，耕地用地对应的第一产业的产值对总产值的贡献率越来越低的同时，近20年来宿迁市耕地面积却在不断增加，这说明政策因素在其中发挥着导向作用。第一产业是发展第二、第三产业的基础，农业更是国之命脉。1998年国家修订了《中华人民共和国土地管理法》，在1999年后，国家不断完善土地管理制度，管制土地用途，建立了以耕地保护为核心的管理制度。加大土地开发整理力度，耕地占补平衡，节约集约土地等方案与政策相继出台。2009年，国家提出了耕地红线的概念，在全国上下实行耕地质量和数量保护的政策与措施。一系列耕地保护政策的出台和实行，使得在城市化进程的推进中，耕地用地面积不减反增。

4 讨论与结论

4.1 讨论

近20年驱动研究区土地利用变化的最主要因子是经济和政策，其次是人口因子和自然因子。在城镇工矿及居民用地面积不断增加的同时，研究区的林地面积和水域面积也相应缩减。维持合适的林地面积覆盖率和水域面积，不仅可以防治污染、保护生态环境[23-26]，也有助于解决城市内涝问题[27-28]。研究区在今后的规划中应提高对于林地和水域用地的保护，在增长耕地数量的同时也应注重耕地质量，实现绿色经济和可持续经济应是今后工作的重心。对于市内的各区县，因经济和政策重心的不同，使不同区县间的土地利用动态变化存在一些差异。

以宿迁市为例可以看出，苏北地区土地利用结构变化主要由政策因子和经济因子等驱动力影响，在发展的过程中须要兼顾土地利用动态变化对环境的影响。

4.2 结论

经过对宿迁市近20年土地利用数据的分析，发现该地区近20年主要土地利用类型一直是耕地，且该地类的面积增加了415 km2，面积占比由54.25%增加到59.12%，城镇工矿及居民用地增幅较小，面积增加了282 km2，面积占比增加了1.62%。这2种用地在空間上表现出集中化分布的特征，这是城镇化和耕地集约化使用的表现。

林地面积、水域面积和未利用土地面积在不断减少，分别减少了557、55、72 km2。其中变化特征为各区县林地面积均有减少，且除了宿豫区林地面积减幅为6%外，其他区县的林地面积减幅均为40%左右。未利用土地面积减少源于荒地的开发利用和沿湖沿河未利用地的开垦（例如在溧西引河两侧和宿城区南侧的洪泽湖北岸）。水域面积除沭阳县增加了1.3 km2外，其他区县的水域面积均有减少，主要由于水系宽度变窄以及坑塘被填埋。

参考文献：

[1]朱长柏. 基于RS与GIS技术的土地利用/覆盖调查——以佛山市禅城区为例[J]. 科技信息，2008（18）：98，130.

[2]刘纪远，布和敖斯尔. 中国土地利用变化现代过程时空特征的研究——基于卫星遥感数据[J]. 第四纪研究，2000，20（3）：229.

[3]李秀彬. 全球环境变化研究的核心领域──土地利用/土地覆被变化的国际研究动向[J]. 地理学报，1996，51（6）：553-558.

[4]史培军，陈 晋，潘耀忠. 深圳市土地利用变化机制分析[J]. 地理学报，2000，55（2）：151-160.

[5]王 玉，贾晓波，张文广，等. 江苏海岸带土地利用变化及驱动力分析[J]. 长江流域资源与环境，2010，19（增刊1）：7-12.

[6]廖 慧，舒章康，金君良，等. 1980—2015年黄河流域土地利用变化特征与驱动力[J]. 南水北调与水利科技（中英文），2021，19（1）：129-139.

[7]欧向军，陈修颖.改革开放以来江苏省区域经济差异成因分析[J]. 经济地理，2004，24（3）：338-342，360.

[8]刘立诚. 新疆土地类型结构及其合理利用[J]. 新疆大学学报（自然科学版），1994，11（1）：91-96.

[9]Wang S Q，Zhou Y H. Design and applications of land resources and ecological environment in-formation system[J]. Pedosphere，2002，12（4）：373.

[10]陈军伟，孔祥斌，张凤荣，等. 基于空间洛伦茨曲线的北京山区土地利用结构变化[J]. 中国农业大学学报，2006，11（4）：71-74.

[11]徐海英. 生态城市土地资源可持续利用评价研究——以江苏省宿迁市为例[J]. 安徽农业科学，2007，35（23）：7254-7256.

[12]韩会然，杨成凤，宋金平. 北京市土地利用变化特征及驱动机制[J]. 经济地理，2015，35（5）：148-154，197.

[13]张会言，杨立彬，张新海. 黄河流域经济社会发展指标分析[J]. 人民黄河，2013，35（10）：11-13.

[14]李 平，李秀彬，刘学军. 我国现阶段土地利用变化驱动力的宏观分析[J]. 地理研究，2001，20（2）：129-138.

[15]仇恒佳，卞新民. 环太湖景观生态格局变化研究——以苏州市吴中区为例[J]. 长江流域资源与环境，2006，15（1）：81-85.

[16]龙花楼，王文杰，翟 刚，等. 安徽省土地利用变化及其驱动力分析[J]. 长江流域资源与环境，2002，11（6）：526-530.

[17]牛 星，欧名豪. 扬州市土地利用变化的驱动力机制研究[J]. 中国人口·资源与环境，2007，17（1）：102-108.

[18]王广博，徐翠兰，黄 蕊，等. 江苏沿海地区围垦动态与土地利用变化驱动力研究[J]. 河海大学学报（自然科学版），2020，48（2）：163-170.

[19]王晓峰，任志远. 风沙过渡区土地利用变化及驱动力分析——以陕北神木县为例[J]. 陕西师范大学学报（自然科学版），2004，32（1）：106-110.

[20]刘 晶，彭补拙. 锡山市土地利用变化的社会驱动力分析[J]. 土壤，2001，33（6）：295-299，320.

[21]Tuan Y F. Geography，phenomenology and the study of human nature[J]. Then Canadian Geographer，1971，15（3）：181-192.

[22]陈 燕，陈星宇，李 君，等. 基于土地利用时空格局演变的上海市生态风险评价[J]. 江苏农业学报，2020，36（3）：613-619.

[23]孙宁宁. 水稻灌区新型农田水利系统防污减污试验研究[D]. 武汉：武汉大学，2012.

[24]李琳娜，邵孝侯，李铃君，等. 南京淳东灌区WRSIS湿地子系统的改进及其减污效应研究[C]//中国环境科学学会2011年学术年会论文集.乌鲁木齐，2011.

[25]彭世彰，高焕芝，张正良. 灌区沟塘湿地对稻田排水中氮磷的原位削减效果及机理研究[J]. 水利学报，2010，41（4）：406-411.

[26]柯水发. 农户参与退耕还林行为理论与实证研究[D]. 北京：北京林业大学，2007.

[27]杨 凯，袁 雯，赵 军，等. 感潮河网地区水系结构特征及城市化响应[J]. 地理学报，2004，59（4）：557-564.

[28]袁 雯，杨 凯，唐 敏，等. 平原河网地区河流结构特征及其对调蓄能力的影响[J]. 地理研究，2005，24（5）：717-724.