中国平潭岛土地覆盖动态及其对景观格局和生态系统服务价值的影响

论文摘要

土地覆盖是一个非常重要的跨领域环境变量,它是水文、气候、土壤、生物多样性、自然灾害和生物地球化学循环等不同环境问题的中心。生态系统服务的可用性和可持续性,其作为人类的生存基础也正日益受到来自土地变化研究的关注。因此,一些国家和国际项目对土地覆盖变化（LCC）信息给予了高度重视。此外,无论是基于光谱还是基于类别,土地覆盖监测对于机构制定和执行环境政策或检查现有政策的影响都至关重要。由于平潭岛内有限的空间,因此在快速发展经济的同时,引起了LCC和滨海围垦现象。值得注意的是,自从成立平潭综合实验区并且确定国际旅游岛和自由贸易区的总体经济发展规划以来,其社会经济的发展更加快速。然而,截至目前,对于平潭岛土地覆盖的具体变化情况、地块布局情况以及驱动因子方面的研究仍然较少。因此,本文对平潭岛土地覆盖斑块的空间组成及配置、驱动因素以及其对平潭岛生态系统服务的影响进行综合量化研究,研究主要包括四个阶段,分别为1984-1996（第一阶段）、1996-2007（第二阶段）、2007-2017（第三阶段）和1984-2017（整个阶段）。本文利用遥感和地理信息系统（GIS）技术,分别获得平潭岛1984年（TM）、1996年（TM）、2007年（TM）和2017年（OLI）共四期多光谱陆地卫星图像,绘制了四幅含有8类土地覆盖类型的专题图,并且分析LCC时空特征。此外,本文采用效益转移法对平潭岛生态系统服务价值进行估算,并基于偏最小二乘回归模型研究社会经济因素对主要土地覆盖类型变化的影响。研究结果表明,在1984年,平潭岛农田、灌木地、草地和林地共占84.38%（27175公顷）,其中农田所占比例已经为53.2%。之后,耕地面积不断缩减,城市用地不断扩张,而其余土地覆盖类别的变化并未表现出单向趋势的特征。在1984-2017之间,不管时相动态如何变化,森林、灌木林和湿地总体净表现为积极的变化,而水体、草地和裸地则表现为净降低的变化特征。在2017年,平潭岛主要土地覆盖类型所占比例分别为农田（31.66%）、城市用地（23.46%）、林地（18.62%）和灌木林（12.95%）,以上4种土地覆盖类型共计占比86.69%。与中国其他区域类型,城市扩张是造成其他土地覆盖类型变化的主要因素,尤其是造成耕地面积的显著降低。在所有跨时相阶段,城市扩张强度均属于快速扩张范畴（0.4-0.7）。尽管从不同的密度指标（如垂直发展、GDP密度和居住区密度）的总体变化趋势中可以得到,城市土地密度亦存在变化趋势,然而在本文研究期间内,城市扩张主要以边缘和跳跃形式为主。在土地覆盖转移矩阵中,类与类之间面积转移方向和程度是明确的。在33年的时间里,平潭岛10965公顷的土地覆盖类型未发生改变,其中60.85%是耕地、12.64%是林地、9.4%是城市用地;岛内其他部分土地利用类型则发生了改变,其中主要为耕地转为城市用地,其次是林地。交换改变为土地覆盖类别空间变化的主要方式,其占总变化的52.57%。此外,土地覆盖面积转移受各类别面积大小的影响,具体表现为各类别面积越大,对土地覆盖面积转移总变化的贡献亦越大,包括正反两方面的变化。例如,土地覆盖面积转移总变化的85%是由农田（32.93%）、城市用地（16.76%）、灌木用地（16.36%）和林地（13.01%）等一些主要类别造成的。然而,占比最小的裸地对土地覆盖面积转移的影响不明显。城市用地和林地的增长率远远大于其下降率,因此,这两类是土地覆盖扩张明显,分别净增加5926公顷和3682公顷;相反,耕地、草地和水体与1984年相比,分别净减少6936公顷（40.48%）、1743公顷（47.81%）和1088公顷（65.98%）。土地覆盖转移程度与转移条件亦支撑以上变化。景观格局是土地变化另一个重要研究方面,同时也是土地变化研究的重点,其能够进一步分析土地斑块的时空分布与组成特征。根据景观评价指标结果,研究区景观特征变化明显,在时间序列中变现为波浪形的变化趋势。在整个研究阶段（1984-2017）,研究区景观斑块数量从1984年2257个增加到2017年的32812个。除了斑块更加破碎,斑块面积越小外,从1984年至2017年,斑块边缘总长度也从107035米增加到134311米,其中1984年斑块边缘密度为每公顷333.482米,并到2017年期间,以每公顷2.575米的年均速度增长。香农多样性指数的上升也意味着景观多样性或斑块丰富度的持续增加。由于景观碎片化程度的增加,研究区平均斑块面积从1984年的1.422公顷减少到2017年的0.978公顷。此外,斑块间大小的变异性和最大斑块指数亦持续下降,从面积加权平均斑块分形维数（AWMPFD）和面积加权平均形状（AWMSI）两者下降趋势判断,到2017年,斑块的形状亦更加简单与规则。根据各土地覆盖类别景观指标来看,各类别之间以及各类别内不同阶段之间均存在着较大差异。然而,在近33年间景观总体性质表明,主要土地覆盖类别（包括耕地、城市用地、林地、灌木林地和草地）的破碎化程度均有所提高。在以上土地覆盖类别中,城市用地和灌木林地的斑块大小的相对变异性（平均值）有所增加,但是对于大多数剩余土地覆盖类型确有所下降。此外,城市用地斑块的形状复杂度增加,而草地、灌木林地和农田斑块的形状复杂度降低并且更加规则。作为人类生存的基础,土地覆盖变化（LCC）对生态系统的服务价值（ESV）由直接影响。有关生态系统服务价值的变化趋势与土地覆盖变化之间关系的研究越来越有意义,因为其可以反映人与自然的相互作用以及环境管理的替代方案。在本研究中,生态系统总服务价值从第一阶段到最后阶段表现为交替增减变化。除林地外,在不同的研究阶段,其他土地覆盖类别的生态系统服务价值表现为负向变化的趋势。在所有的年份中,调节功能和文化功能对生态系统总服务价值的贡献分别为最高和最低。在整个研究阶段（1984-2017）,食品生产功能、废物处理功能及水文调节功能的价值下降,并且累计贡献低于其他子生态系统价值。因此,在整个研究阶段,生态系统总服务价值的净变化为11万美元,与1984年生态系统总服务价值相比,下降了0.39%。这点变化几乎完全是由于林地的扩张,其单位生态系统服务价值系数更高。不同因素能够对土地覆盖变化产生影响,从而对景观格局与生态系统服务价值产生影响,其中物理因素影响不太重要。由于平潭岛大部分区域为平原,因此与人类活动因素相比,地形因素的影响是最小的。整体来说,森林、灌木林地和草地等植被覆盖区随着海拔和坡度的增加而增加,这可能是由于人类对丘陵山区的影响有限。相比之下,耕地和城市用地等人为改造的景观类型则主要分布在低地平原区域。强台风发生频率是另一个物理影响因子,其对森林和灌木林地作为防护林带的影响是积极的,在沿海区域,这是非常常见的做法。平潭岛土地覆盖变化主要驱动因子是社会经济的发展以及政策方面的因子。其中一些社会经济因子如人口增长、区域总生产总值、第一、二和三产业的生产总值、人均生产总值、固定资产投资、房地产开发等。基于偏最小二乘回归模型,这些因子对土地覆盖变化的影响程度各不相同,特别是对城市用地和林地的影响是积极的,而对草地和耕地是消极的影响。根据模型质量参数,本研究所运用的偏最小二乘回归模型能够高精度地模拟出土地覆盖变化情况。此外,生态保护、经济发展、耕地保护和土地利用等政策也是平潭岛土地覆盖变化重要驱动因子。例如,绿色粮食工程作为一项国家战略工程,有助于保护现有林地和提升生态脆弱地区的绿化;耕地保护政策执行不力也是导致耕地持续减少的原因之一。自从1978年以来,中国实行以市场为导向的经济改革加速了社会经济的发展,并且城市扩张主要集中在耕地和草地。这次经济改革对于土地覆盖变化影响显著的区域主要为以平潭岛为中心的沿海地区。平潭综合实验区是2009年以来的又一个经济发展规划,旨在使平潭成为国际旅游岛和自由贸易区,这进一步吸引投资者来岛投资,并且加速岛内房地产的开发、港口和工业区的建设,这些对城市扩张产生了深远影响;然而对于其他土地覆盖类型,如耕地、水体、草地和裸地则需要付出代价。尽管中国沿海地区面临巨大的社会经济压力,但是却没有具体的沿海管理政策,利益相关者也并未积极参与制定和实施环境政策。整体而言,本研究全面剖析了平潭岛土地覆盖变化情况、景观格局情况、土地覆盖对生态系统服务价值的影响以及土地覆盖变化的驱动因子,对合理规划和管理土地具有重要的参考价值,并为今后的研究提供了基础数据库。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• List of Abbreviations
• Chapter 1 Introduction
•   1.1 Background
•   1.2 Motivation
•   1.3 Research objectives and hypothesis
•   1.4 Structure of the thesis
• Chapter 2 Literature Review
•   2.1 The concepts of related terms in land change studies
•   2.2 Research progress on land cover change
•     2.2.1 Land cover change as an international focus of research
•     2.2.2 The status of LCC studies in China
•     2.2.3 Applications of remote sensing for LCC detections
•     2.2.4 Techniques of LCC analysis
•       2.2.4.1 Units of analysis and classification approaches
•       2.2.4.2 Accuracy assessment
•       2.2.4.3 Quantification of LCC
•   2.3 Landscape pattern
•   2.4 Drivers of LCC
•   2.5 Ecosystem services values
•   2.6 Summary
• Chapter 3 Description of the study area and data sources
•   3.1 Description of the study area
•     3.1.1 Physical geography
•     3.1.2 Socioeconomic profiles
•   3.2. Data sources and processing
•     3.2.1 Landsat datasets
•     3.2.2 Image Preprocessing
•     3.2.3 Other remote sensing datasets
•     3.2.4 Socioeconomic data sources
• Chapter 4 Spatiotemporal dynamics of land cover in Pingtan
•   4.1 Introduction
•   4.2 Methods
•     4.2.1 Land cover based on vegetation indices
•     4.2.2 Image classification and the accuracy assessment
•     4.2.3 Trends and magnitude of land cover change
•     4.2.4 Class-to-class change detection
•   4.3 Results and discussion
•     4.3.1 Land cover change based on spectral vegetation indices
•       4.3.1.1 Relationships among vegetation indices
•       4.3.1.2 Spatiotemporal distribution of fractional vegetation covers
•     4.3.2 Post-classification land cover dynamics
•       4.3.2.1 Accuracy of land cover classification
•       4.3.2.2 Understanding the recent distribution and magnitude of land cover changes
•       4.3.2.3 Modes of urban land change and tendencies of its densification
•       4.3.2.4 Change detections and the nature of transitions in major land cover types
•     4.3.2.4.1 Urban land transitions
•     4.3.2.4.2 Vegetation land transitions
•     4.3.2.4.3 Farmland transitions
•   4.4 Summary
• Chapter 5 The spatiotemporal changes in landscape composition and configuration
•   5.1 Introduction
•   5.2 Methods
•     5.2.1 Input data preparations
•     5.2.2 Selection of landscape metrics
•   5.3 Results and discussion
•     5.3.1 Changes in landscape pattern at landscape level
•     5.3.2 Class-level landscape patterns of major land cover types
•       5.3.2.1 Spatiotemporal patterns of urban landscape
•       5.3.2.2 Spatiotemporal patterns of vegetation landscape
•       5.3.2.3 Spatiotemporal patterns of farm landscape
•   5.4 Summary
• Chapter 6 Driving forces of land cover change
•   6.1 Introduction
•   6.2 Methods
•     6.2.1 Natural drivers
•     6.2.2 Anthropogenic drivers
•       6.2.2.1 Socioeconomic factors
•       6.2.2.2 Policy factors
•   6.3 Results and discussion
•     6.3.1 Natural drivers
•     6.3.2 Anthropogenic drivers
•       6.3.2.1 Socioeconomic development
•       6.3.2.2 Modeling the relationship between socioeconomic drivers and land cover types
•     6.3.2.2.1 The influence of socioeconomic factors on urban sprawls
•     6.3.2.2.2 The influence of socioeconomic factors on farmland change
•     6.3.2.2.3 The influence of socioeconomic factors on vegetation land change
•       6.3.2.3 Policy factors
•   6.4 Summary
• Chapter 7 The status of ecosystem service values
•   7.1 Introduction
•   7.2 Methods
•     7.2.1 Estimation of ecosystem service values
•     7.2.2 Sensitivity of ESV to LCC
•   7.3 Results and discussion
•     7.3.1 Changes in the total ESV
•     7.3.2 Changes in ESV of different ecosystem services
•     7.3.3 Trade-offs and synergies in the values of sub-ecosystem services
•     7.3.4 Analysis of ESV sensitivity to LCC
•   7.4 Summary
• Chapter 8 Conclusions and the way forward
•   8.1 Main conclusion
•   8.2 Contributions and innovations of the study
•   8.3 Limitations and future prospects
• References
• List of Publications
• Acknowledgements
• About the Author

文章来源

类型: 博士论文

作者: Adem Eshetu Shifaw

导师: Jinming Sha

关键词: 遥感,土地覆盖变化,类别转移,地形,生态系统服务价值,效益转移,偏最小二乘回归模型,平潭岛

来源: 福建师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 福建师范大学

分类号: TP79;P901

DOI: 10.27019/d.cnki.gfjsu.2019.000048

总页数: 197

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