脱贫攻坚政策对喀斯特槽谷区土地利用变化的影响
作者: 郝燚 周光红 黄路路 康歆瑜 李沙沙
摘 要:探讨脱贫攻坚政策对喀斯特槽谷区土地利用变化影响的程度,对指导该区土地可持续利用具有重要意义。以贵州省印江县为例,根据土地利用转移矩阵、土地利用动态度分析2011—2020年当地土地时空演变特征与规律,并借助地理探测器探究土地利用变化的驱动因子。研究结果表明:2011—2020年印江县林地和建设用地面积明显增加,耕地和未利用地面积大幅减少,草地面积略有减少,水域面积基本持平,其中转出和转入面积最大的分别为耕地和林地;2011—2020年印江县建设用地和未利用地的单一土地利用动态度最高,位于槽谷地区和丘陵谷地区的沙子坡镇、板溪镇、峨岭街道等乡镇(街道)综合土地利用动态度较高;城镇化率、贫困发生率、产业扶贫项目投资等8个社会政策因子和相对高程因子对印江县综合土地利用动态度具有重要影响,其中城镇化率、贫困发生率、基础设施建设扶贫项目投资、脱贫人数对综合土地利用动态度都有较高的解释力;社会政策因子对综合土地利用动态度的影响高于自然因子,对土地利用变化的驱动占主导作用,各因子交互作用后对综合土地利用动态度的解释力大幅提高。
关键词:土地利用;脱贫攻坚;驱动力;地理探测器;印江县
中图分类号:F323.21 文献标志码:A 文章编号:1674-7909(2023)22-137-7
0 引言
土地利用变化受到诸如自然、社会、经济等众多因素的影响,但在较短时间尺度上主要取决于经济、社会、政治等方面的变化影响[1]。早在2004年,彭补拙等[2]针对长江三角洲地区土地利用存在的耕地数量减少及建设用地利用效率低等问题,提出一些建设性的土地利用对策,希望通过实施土地政策来改善土地质量,优化土地资源配置。2005年,谭永忠等[3]分析了“耕地总量动态平衡”政策对我国耕地变化及其生态环境效应的影响,结果表明该政策对我国耕地的数量变化产生了积极作用。2011年,Peng等[4]利用3S技术,以贵州省猫跳河流域为例,研究1973—2007年我国西南喀斯特地区的土地利用/覆被变化模式,以及政策在土地利用、农业、林业与生态环境保护中的作用,发现土地政策、林业政策、农业政策及生态环境政策是驱动土地利用变化的主要原因。2014年,Liu等[5]对我国西南喀斯特地区城市化与政策对土地利用/覆被变化的环境效应进行了研究。由此可见,在我国,政策对土地利用变化的影响至关重要。2013年底,党中央提出实施精准扶贫,这是推动我国扶贫工作实现重大转变的战略。贵州省作为一个经济相对欠发达、贫困程度较深的地区,积极响应这一号召,并迅速行动起来。2015年,党中央正式发布《关于打赢脱贫攻坚战的决定》,脱贫攻坚战全面打响。2017年,党的十九大报告提出的乡村振兴战略,是同脱贫攻坚有机结合,对“三农”工作作出的重大决策部署。脱贫攻坚与乡村振兴已成为我国的重大战略任务,是党和政府为解决“三农”问题而展开的两项重要系统工程。各地开展的基础设施建设、易地扶贫搬迁、产业扶贫、民生发展(农产品致富、种植业、养殖业发展)等建设项目,必将极大地改变土地空间布局和利用方式。
喀斯特槽谷区是我国典型的“老、少、边、山、穷”地区,生态问题突出、经济落后,是我国脱贫攻坚的重点区域,是扶贫期间“最难啃的骨头”,也是乡村振兴的重点地区。脱贫攻坚项目的实施不仅改变了该地区的贫困现状和生活、生产、生态条件,也改变了区域内的土地利用格局。前人对于喀斯特槽谷区土地利用演变分析多是基于自然因子,对政策影响的剖析还相对薄弱。2015年,蔡广鹏等[6]对比分析了低山丘陵、中山峡谷、岩溶槽谷3种地貌形态的土地利用变化特征,表明岩溶山区复杂的地貌形态特征对土地利用变化影响突出,而退耕还林还草政策和城镇化发展是其重要驱动力。王权等[7]对山坡-槽坝土地利用变化的差异性和耦合作用进行研究,表明由于山坡-槽坝自然环境的不同和社会经济的影响,使岩溶槽谷区的西中东部槽谷变化出现了差异,导致土地利用受到局限。2019年,王权等[8]基于地形梯度对岩溶槽谷区土地利用空间格局进行了分析,结果显示了自然、社会经济、政策等因素共同影响了土地利用特征。然而,脱贫攻坚政策对喀斯特槽谷区土地利用变化的影响目前还不明确,能查阅的文献也较少,现有的研究缺乏将脱贫攻坚政策系统地与谷山区土地利用演变进行相互关联。
因此,笔者以典型岩溶槽谷区贵州省印江土家族苗族自治县(以下简称印江县)为例,利用2011年、2016年、2020年3期土地利用现状数据,分析2011—2020年印江县在实施脱贫攻坚战略前、中、后土地利用格局时空演变规律,从自然因子和社会政策因子2方面构建驱动力因子,利用地理探测器探讨土地利用动态变化的驱动机制,为巩固脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接、促进喀斯特槽谷区土地利用合理化提供科学依据和理论参考。
1 研究区概况与研究方法
1.1 研究区概况
印江县隶属铜仁市,位于贵州省东北部,地处云贵高原向湘西丘陵及四川盆地过渡的斜坡地带,地理坐标为东经108°17′~108°48′、北纬27°35′~28°28′。研究区东部为武陵山脉,从而形成东高西低的地貌特征;区内褶皱与断裂发育属于典型喀斯特槽谷区。截至2021年末,研究区内有14个乡镇和2个街道办事处,户籍总人口44.54万人,总面积1 969 km2。印江县是典型的岩溶槽谷区,生态环境极其脆弱,被列为国家重点生态功能区,同时是国家扶贫开发工作重点县、武陵山集中连片特殊贫困县,是国家实施武陵山片区区域发展与脱贫攻坚试点的核心区域[9]。
1.2 数据来源及预处理
此次研究影像数据、数字高程模型来源于中国科学院计算机网络信息中心创立的地学大数据平台——地理空间数据云(https://www.gscloud.cn/),遥感影像为2011年Landsat-5TM、2016年和2020年Landsat-8 OLI 3期卫星影像(空间分辨率为30 m)。参照《土地利用现状分类》(GB/T 21010—2017)[10],借助ENVI5.3进行监督分类,将土地分为耕地、林地、草地、水域、建设用地及未利用地。在数字高程模型的基础上,利用ArcMap10.2提取研究区坡度、坡向、相对高程和地形起伏度。全县人口数据、易地扶贫搬迁人数、脱贫人口数、贫困发生率、扶贫投入资金、城镇化率数据来源于印江县人民政府网,以该县所辖乡镇、街道为单位进行统计。
1.3 研究方法
1.3.1 土地利用转移矩阵
土地利用转移矩阵可反映两个时期的土地利用结构、不同土地类型面积变化和转化方向[11]。矩阵表达式为
[Sij=S11…S1n⋮⋮⋮Sn1…Snn] (1)
式(1)中:S表示面积,n为转移前后的土地利用类型数,i、j(i,j=1,2,…,n)分别为研究初期与末期的土地利用类型,Sij表示研究初期i地类转换成末期j地类的面积。
1.3.2 土地利用动态度
1.3.2.1 单一土地利用动态度
单一土地利用动态度反映研究区一定时间范围内某种土地利用类型的变化速率[12],计算公式为
[K=Ua-UbUa×1T×100%] (2)
式(2)中:K表示单一土地利用动态度,Ua和Ub分别为研究初期与末期土地利用类型的面积,T表示两时期间隔的时间。当K为负值时,表示该地类减少,反之则为增加;K值越大,表示该地类变化速率越快。
1.3.2.2 综合土地利用动态度
综合土地利用动态度反映整个研究区一定时间内所有土地利用类型变化的总体速率[13],计算公式为
[Lc=i=1n△LUi-j2i=1n△LUi×1T×100%] (3)
式(3)中:Lc表示综合土地利用动态度,[△LUi]为研究初期i地类的面积,[△LUi-j]为研究初期到末期i地类转为j地类的面积的绝对值,n为土地利用类型数,T表示两期间隔的时间。Lc值越大,表示该区域土地利用年变化率越快。
1.3.3 地理探测器
地理探测器是由王劲峰等[14]研发的探测和利用空间分异性,以揭示其背后驱动因子的一种模型。因此,笔者借助该模型的分异及因子探测工具和交互作用探测工具分析各驱动因子对综合土地利用动态度的影响。
1.3.3.1 分异及因子探测
分异及因子探测用于探测Y(综合土地利用动态度)的空间分异性,以及驱动因子X(各自然因子与社会政策因子)对Y空间分异的解释强度,用q值表示,计算公式为
[q=1-h=1LNhσ2hNσ2] (4)
式(4)中:q为解释力,范围为[0,1];L为探测指标的类别数;h为某一具体类别;Nh和N分别为h的单元数和全区单元数;[σ2h]和[σ2]分别为类别h的单元数和全区单元数的方差。q值越大,表示驱动因子对综合土地利用动态度的解释力越高。
q值进行变换后满足非中心F分布。
[F=N-LL-1q1-q~FL-1,N-L;λ] (5)
[λ=1σ2h=1LY2h-1Nh=1LNhYh2] (6)
式(6)中:[λ]为非中心参数,[Yh]为h的均值。可借助地理探测器工具或查表来检验q值的显著性。
1.3.3.2 交互探测作用
交互探测用于识别不同驱动因子X之间的交互作用,以及两因子共同作用后对Y的解释力是提高还是降低,对Y的影响作用是相互还是独立,判断依据及类型如表1所示。
2 结果与分析
2.1 土地利用时空演变
印江县土地利用类型空间分布差异明显,主导土地类型为林地,耕地次之。其中,林地主要分布于木黄镇和紫薇镇等乡镇;耕地全县均有分布,主要集中于人口密集的低山河谷区和丘陵谷地区;草地主要分布在杨柳镇、郎溪镇和沙子坡镇等槽谷区;水域主要分布在隶属于乌江水系的印江河;未利用地主要分布于郎溪镇和沙子坡镇等槽谷区;建设用地主要分布于印江县主城区,其余分布在各乡镇中心地区。
2011—2020年印江县土地利用情况如表2所示。2011—2020年,印江县耕地、草地、水域及未利用地面积整体呈减少趋势。其中,耕地、水域、未利用地面积呈波动减少趋势。耕地面积占比由2011年的29.01%增至2016年的29.73%,后减少至2020年的26.36%;未利用地面积占比由2011年的7.00%增至2016年的7.77%,后减少至2020年的4.41%,耕地和未利用地面积减少较为明显。草地面积2011年、2016年、2020年分别占比8.31%、7.83%、7.79%;水域面积占比由2011年的1.33%减少至2016年的1.20%,随后增至2020年的1.22%。2011—2020年,印江县林地和建设用地明显增加,林地面积占比增加了4.82个百分点,建设用地面积占比增加了1.05个百分点。
2.2 土地利用转移情况
土地利用转移矩阵可表现2011—2020年印江县土地类型面积的变化和转化方向(见表3和表4),根据土地利用类型变化弦图可对土地利用转移情况进行可视化分析(见图1至图3)。
2011—2016年,印江县转出和转入面积最大的土地类型为耕地,共转出20 241.63 hm2,其中9 458.37 hm2转为林地,5 611.50 hm2转为未利用地,2 555.01 hm2转为建设用地;共转入21 669.39 hm2,其中未利用地转入10 072.89 hm2,林地和草地分别转入4 358.34 hm2、4 381.56 hm2。其次转出面积最多的是林地,共转出14 693.76 hm2,其中除上述转为耕地的29.66%外,另有45.47%转为未利用地。除耕地以外,转入面积最多的依次为未利用地、林地、草地、建设用地、水域,其中未利用地共转入14 014.89 hm2,林地共转入12 202.02 hm2,草地共转入6 902.55 hm2,建设用地共转入3 792.15 hm2。耕地、建设用地和未利用地均表现为转入面积大于转出面积。
2016—2020年,印江县耕地转出面积最大,共转出21 146.13 hm2,其中10 238.94 hm2转为林地,3 852.45 hm2转为建设用地,3 708.72 hm2转为草地,2 843.73 hm2转为未利用地。印江县未利用地转出面积次之,共转出11 712.15 hm2,其中6 918.66 hm2转为林地,3 736.53 hm2转为耕地。林地是印江县转入面积最多的土地类型,共转入20 773.80 hm2,除上述耕地转入外,还有6 566.76 hm2草地转入及5 052.96 hm2未利用地转入等。其次转入最多的依次为耕地、草地、未利用地、建设用地、水域;除耕地和未利用地外,转出面积从大到小依次为林地、草地、建设用地、水域。除耕地、草地和未利用地外,林地、水域和建设用地面积均表现为转入面积大于转出面积。