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中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变

日期:2023-12-20 16:17:16     浏览:0    
核心提示:在快速城市化的三角洲地区,气候变化与土地覆盖演变是高度相关的。因此,图析土地覆盖的演变过程,从而探讨人类活动对城市系统的影响,并评估城市抵抗自然灾害的能力至关重要。
基于时空矩阵图析土地覆盖演变—以中国珠江三角洲为例
 
摘要:【目的】在快速城市化的三角洲地区,气候变化与土地覆盖演变是高度相关的。因此,图析土地覆盖的演变过程,从而探讨人类活动对城市系统的影响,并评估城市抵抗自然灾害的能力至关重要。
 
【方法】从空间和时间维度系统分析了珠江三角洲(简称珠三角)的土地覆盖演变模式,以揭示土地利用政策对珠三角地区的空间影响,并为应对气候变化和城市可持续发展提出建议。

 
 
【结果】建立了一种利用RStudio、完全基于开放数据、通过时空矩阵在区域尺度图析土地覆盖演变过程的方法。利用开放的欧洲航天局气候变化倡议土地覆盖图和美国地质勘探局高程地图数据,分析了1992-2015年世界上城市化速度最快的地区之一珠三角的演变模式。通过在相对精细的时间颗粒度上来量化土地覆盖演变模式,揭示了珠三角不同地区对应不同发展阶段的各自变化强度与变化趋势。此外,低海拔海岸带的土地覆盖演变幅度较大,特别容易受到海平面上升、风暴增强等气候变化引发的灾害的影响。
 
【结论】结果表明:2001-2002年,深圳和东莞土地覆盖演变幅度最大,2008年开始呈减小趋势;其他周边城市的土地覆盖年变化幅度具有更加稳定的特征。所提出的时空矩阵可以帮助决策者更好地了解三角洲地区土地覆盖的时空演变,有助于制定针对性的规划战略,以增强脆弱沿海地区的抗灾韧性。
 
在快速城市化地区,理解土地覆盖和土地利用变化的内涵是评估空间政策影响、应对自然灾害风险和气候变化的负面影响、制定实现可持续城市发展战略的关键任务,特别是受快速城市化和气候变化影响的地区,比如城市三角洲地区需要采取连贯的、有根据的、系统性的适应和缓解行动。气候变化与土地覆盖情况存在相互影响的关系。土地利用/土地覆盖演变(landuse/landcoverchange,LULL)对全球气候的影响体现在大气中COZ的排放上,而气候变化影响土地利用和土地管理战略,需要采取缓解和适应对策,以应对气候变化的负面影响m。此外,土地覆盖演变和土地相关建设是全球气候变化的主要因素之一,这改变了土地利用率和可利用水资源量、生态系统服务和水文过程r}。人类活动造成的土地侵蚀可能对水和土壤等重要自然资源的完整性和质量产生重大影响。城市化和人类活动可以影响生态系统的分布及相关的能量和物质流动,从而影响其生态容量。土地利用实践与气候变化在决定流域水文性能的质量方面共同发挥着关键作用r}。在三角洲地区,洪水易发区域的城市化增加了人类生命财产遭受自然灾害的风险,由此导致不透水表面不受控制地增加,削弱了洪泛区水渗入土壤的能力[4],同时改变了径流方向并增大了峰值流量。土地利用也会影响城市水分蒸发、地下径流和水流排放等基本过程0从而影响城市水循环的正常进行。这些变化对城市系统抵御洪水、山体滑坡、风暴和千旱等的韧性产生了直接影响问,因为城市水务工程基础设施并不是为了应对降水模式改变造成的压力增长而设计的。土地利用的变化对水量和水质有负面影响。作物需要的高营养素增加,并且作物的种植面积扩大,这将导致地表水中沉积物、硝酸盐和磷的增加}_8}0农业扩张、工业活动和城市化,将进一步消耗地下水供应,加剧水的供需失衡冈。
 
因此,对土地覆盖进行历时性图析(mapping)是从空间和定量角度研究城市系统演变内涵的重要工作。图析作为一种方法,是对正处于城市化进程的三角洲地区的景观进行系统研究的有.力工具口叨。使用基于地理信息系统(geographicinformationsystems,GIS)的空间分析方法和工具,可以通过参考土地覆盖地图的指标,对有关城市景观的构成进行量化。比较一个区域内城市景观格局的演变,可以从时间维度更深刻地理解空间演进过程中的相似性与差异性。此外,它有助于分析土地利用政策随着时间的推移对该地区的影响,从而制定旨在实现城市可持续发展的规划。
 
此类分析可利用全球各个国家不同尺度和不同空间分辨率的LULL数据。LULL数据是基于遥感的重要资源,它们提供了全球和区域植被覆盖的信息,被广泛用于各种大规模气候、生态和水文模型。
 
本研究以世界上城市化速度最快的三角洲地区一一珠江三角洲(简称珠三角)①为例进行研究。在以珠三角LULC为研究对象的领域中,已经开展了多项针对不同研究目的的项目。例如,Seto等yz}使用LandsatTM卫星遥感影像,结合社会经济因素,对珠江三角洲部分地区随时间演变的土地利用情况进行分析。一些学者专注于预测该区域未来的土地利用情况[[13],将规划政策纳入土地利用模拟模型进行预测[}41或尝试探寻不同LULL状况形成的因素llq。其他研究侧重于量化LULC对生态系统服务的影响[Its_y。这些分析关注整个珠三角地区,研究时间区间3一10年不等0然而,这些研究忽略了珠三角不同地区的土地利用情况演化和变化强度的差异性。
 
本研究的目的有2个方面。一方面,以1年作为时间颗粒度研究珠三角各城市土地覆盖演变的不同时空格局,以了解土地利用政策对该地区的空间影响。另一方面,本研究提出了一种完全基于开源数据的区域尺度土地覆盖时空演变的研究方法。该方法利用欧洲航天局气候变化倡议(EuropeanSpaceAgencyLandCoverClimateChangeInitiativeProject,ESACCI)土地覆盖图输美国地质勘探局(UnitedStatesGeologicalSurvey,USGS)高程地图作为基础数据,明确了低海拔海岸带((lowelevationcoastalzone;LECZ)的年度土地覆盖变化强度,并与该地区其他区域进行比较。LEez特别容易受到海平面上升、风暴潮、湿地退化、地面沉降和洪水淹没的影响,十分脆弱。ESACCI数据集涵盖1992-2x15年间以年为单位的数据。
 
1材料与方法
 
1.1珠江三角洲

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
珠江三角洲位于中国东南部(图1)。从地貌角度来看,珠三角是一个冲积平原,由西江、北江和东江3条主要支流组成。这3条河流在三角洲的中部汇合,然后流入中国南海。

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
珠三角是由广州、东莞、佛山、惠州、江门、深圳、肇庆、中山、珠海9个地级市和香港、澳门2个特别行政区组成的密集城市网络,总面积超过5.5万ktn'(表1)。
 
1979年改革开放后,珠江三角洲城市群迅速成为中国乃至世界最具经济活力的地区之一。在经济改革实施不到10年的时间里,珠江三角洲的GDP总量占全国的7.350%,经济发展良好,2016年GDP总量占全国的9,1%。
 
在经济增长的同时,该地区也经历了巨大的人口增长,在2014年超过东京成为世界上面积和人口最大的城市圈m,在201E年人白已近7200万。
 
经济快速发展与空间结构的剧烈转变同时发生,工业生产大幅增加,农业生产份额急剧下降,直到如今城市化进程才开始放缓。
 
快速城市化、高强度的人类活动以及气候变化带来的影响,正在破坏珠三角地区的微妙平衡,威胁着其可持续发展,使其面临多重挑战。
 
一方面,洪水多发地带的城市化问题、海平面上升以及极端台风和风暴导致珠三角地区面临的洪水风险越来越大。另一方面,灰色基础设施的无序扩张会导致自然系统的破碎化,以及随之而来的相关生态系统服务的崩塌[21]。农业和工业活动对水量和水质也有负面影响,分别占需水量的33%和37%,并造成地表水系统的污染。事实上,在2015年,珠三角39%的河水被认为是“不适合人类接触的”。
 
珠三角的城市化进程在时间和空间上是不均衡的。1978年以农业发展为主的阶段结束后,珠三角的发展又经历了3个阶段四:工业化阶段(1978-2000年);城市化和大都市化阶段(2000-2008年);城市化背景下的农村快速转型阶段(2008年至今)。每个阶段的政策不同,这些政策随着时间推移对土地覆盖产生了不同的影响。此外,城市化最密集的地区主要分布在珠三角东岸的轴线上,从广州到香港,途经东莞和深圳。相反,珠三角西岸相对欠发达,除广佛都市圈外,其他城市区域均散布在洪泛区。
 
1.2数据和软件
 
珠三角的土地覆盖演变分析使用了覆盖全球的开源数据集。使用开源数据主要基于2个原因:1)为了测试可用的免费土地覆盖数据在精细时间颗粒度上对区域尺度土地覆盖演变分析中的潜力;2)为这种方法在全球其他三角洲地区应用的普适吐奠定基础。

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
因此,本研究使用了关于土地覆盖、海拔和行政单位的3个主要数据集(表2)。

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
ESACCI是在欧洲航天局气候变化倡议土地覆盖项目框架内提供的全球开放土地覆盖地图。这些地图覆盖全球,空间分辨率为300m,1992-2015年地图每年更新一次。在光栅数据集中,每个像素值代表一个特定的土地覆盖类型(表3)。
 
高程数据来自美国地质勘探局负责的航天雷达地形勘测任务。航天飞机雷达地形勘测任务是美国国家航空航天局和美国国家图像和测绘局的联合项目,旨在绘制高水平的地球陆地表面的三维地图。美国领土之外的可用数据包括3"数据,相当于90m。本研究使用了地理参考标记图像文件(georeferencedtaggedimagefiles,GeoTIFFs)。
 
最后,使用行政区划边界③来裁剪光栅数据集。通过RStudio软件④对空间数据进行童新投影、预处理和细化。最终输出一个自动执行整个过程的脚本,该脚本之后会公开发表。
 
1.3数据预处理
 
在开始分析之前,先将23张ESACCI光栅图和高程光栅图裁剪到珠江三角洲地区的行政区划边界内。裁剪后每个土地覆盖地图都由G32213个单元格组成,原始分辨率为300m。随后将这些单元转换为地理坐标,并与高程光栅图叠加,以确定其中哪些位于LECZ。为了确保其参考性,本研究将LECZ定义为海平面以上、海拔10m以下的连续的沿海地区}l。

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变

这些地区特别容易受到海平面上升、强风暴和气候变化弓}发的其他灾害的影响,因此与其他高地势地区相比更加脆弱。此外,这些地区的城市化是对沿海和三角洲生态系统的户种伤害,导致为城市住区提供保护功能的生态系统受到侵蚀,从而放大了与气候相关的风险。最后,将生成的点网格与行政边界图层进行空间叠加,以确定珠三角每个城市的i.>Jcz包含多少单元(表4,图2),以及1992-2015年每年的土地覆盖类型和占比。

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
从中可以清楚地看出:三角洲的西翼包含大量LECZ,尤其是中山市超过3/4的区域位于潜在的脆弱地区,其次是佛山市(67.70%)和珠海市(61.59%);在珠三角东部,东莞是LECZ占比最高的城市(44.13%)。
 
1.4土地覆盖重新分类

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
裁剪土地覆盖地图后,对ESACCI中的土地利用类型进行重新分类和汇总。重新分类是考虑到与水有关的农业和植被的广泛存在,例如整个三角洲地区的基塘系统。因此,确定了7个土地覆盖大类(表5):森林、农业(农田)、农业(灌溉)、森林(水)、草地、灌木林、稀疏植被、裸露地区、城市化地区和水。
 
1.5时空矩阵

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
最后一步是在RStudio中开发程序来创建时空矩阵。在矩阵中,每一行对应一个点,该点信息包括坐标(经度和纬度)、海拔(在重新分类中为海拔10m以上/下)、城市、编码1}7对应的土地覆盖大类(表5)。时空矩阵包括坐标(显示为x和v),海拔以及每年土地覆盖值的信息,即最终城市、1992-2015年按年份划分的土地覆盖类型(表6)。
 
时空矩阵是土地覆盖演变模式分析的起点。矩阵的相关数值是生成分析的关键。纵向数据展示了按年份划分的每一类土地覆盖类型,可按城市和海拔进行分组。横向数据可以逐年逐点对照土地覆盖演变的强度和差异,或按城市、海拔高度汇总。
 
此外,这种结构可以很容易地确定每个城市LECZ内外最容易发生变化的土地覆盖类型。下面将介绍其中一些分析结果。
 
2分析结果

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
对比1992弃坏口2015年的刀橱日用地图,发现23年间整个珠三角地区的城市面积增加了3.5倍以上,从约2050kmz增加到约6380kmz(图3)。而农业地区(-3.71)和其他地区(包括灌木林、草原和裸露地区,-2:97%的土地覆盖率有所下降。灌溉农业面积也大幅减少,从11252.91kxnZ减少到10508.95kxn2(-1.34%。其他土地利用类型基本保持不变。水域面积减少(尽管幅度不大)可能表明,随着时间推移一些水域已被填埋造陆。

中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
除了定量方面之外,土地覆盖图(图4)清楚地显示了该地区城市化的空间格局。对比1992年和2015年的2幅图,可以看出珠三角的城市化进程并不均衡,且可以确定3个主要演变趋势。
 
1)随着时间推移,沿入海口东岸和广港航线地区的建成区与海岸线相接,形成1.iJcz。东莞和深}I[经历了名副其实的爆炸式城市化发展,只是受其领土地形的限制。
2)西部轴线从广州延伸到澳门,广州和佛山相互融合,城区总体上发展更加集中。
 
3)在三角洲地区更为边缘的地带,城市化主要发生在更集中的城市中心和发展主轴的沿线。
 
  中国珠江三角洲基于时空矩阵图析土地覆盖演变
 
接下来对多年来土地覆盖演变的程度和地点进行分析。在图5中,蓝色条表示LECz的变化,深灰色条表示海拔10m以上区域的变化。包含所有土地覆盖类型的土地覆盖演变强度在空间上并不均匀。事实上,这种空间分布不均主要发生在1.>Jcz,在三角洲内有2个明显不同的趋势。
 
1)从空间维度来看,深圳和东莞是中国农用地转变为城市建成区最显著的城市,2001年和2002年分别达到16:6%和16.5%的峰值;位于珠三角中心地区的其他沼构撼沛紧随其后;江门和肇渊随垢面。
 
2)从时间维度来看,1995年是珠三角所有城市土地覆盖演变首次均匀增加的一年。2001-2002年是演变增幅最大的时期,尤其是在深圳和东莞。然而,从2005年开始可以观察到下降的趋势,尤其是在发展更成熟的城市。
 
3讨论
 
对19922015年珠江三角洲土地覆盖演变的分析结果表明,存在2个变化速度和强度明显不同的区域:一个是位于珠三角核心区的沿海城市;另一个是珠三角外围的城市,如江门和惠州。特别是在经济改革实施初期,位于入海口东侧的深圳和东莞土地覆盖演变速度较快。从图5可以清楚地看到,这2个城市的土地覆盖演变先行发生,而且强度较大,这主要是由城市化和农村向工业区转型而推动的。其他在历史上占重要地位的城市如广州、香港,其土地覆盖演变强度较低也更稳定。
 
总的来说,土地覆盖演变的强度在很大程度上取决于发生在三角洲这一地区的城市化进程。这主要是由于深圳被划定为经济特区,特别是在经济改革实施后的前几十年里,极大地促进了城市化。
 
珠海经济特区的情况似乎有所不同。数据分析表明,在20世纪90年代初,土地覆盖几乎没有变化,只在1995年达到峰值。这一趋势在20世纪90年代末发生了变化,在2004年达到峰值,然后再次下降。在位于珠三角西轴的城市中,佛山和中山的土地利用发生了最显著的变化。相反,珠江三角洲边缘城市的土地覆盖演变速度较馒。
 
通过比较各个发展阶段中不同城市的变化趋势,可以得出2个结论。
 
1)如上所述,有一些城市在各个阶段率先转型,还有一些城市紧随其后。深圳和东莞是在三角洲工业化阶段以及城市化和大都市化阶段土地覆盖演变迅速的城市。同样,从2008年开始,这两座城市的土地覆盖演变速度放缓,届时珠三角进入对已城市化地区的再开发阶段,并更加重视环境保护,这点在发展更成熟的城市中尤为突出。这一趋势与珠江三角洲的西部地区略有不同,那里的土地覆盖演变大体保持不变,尤其是在LECZ,以中山市尤为突出。
 
2)与其他地区相比,LECZ的土地覆盖演变强度更高,同时也更脆弱。城市化的快速进程导致人口、重要基础设施、服务和经济资产的问题迅速暴露。
 
我们需要在珠江三角洲的不同地区采取有针对性的措施,以遏制土地覆盖演变的趋势,从而减少与气候相关的风险。在土地消耗减缓、致力于更新城市化地区的城市,应优先考虑实施适应建筑环境的干预措施。
 
这意味着要恢复沿海红树林等关键生态系统空间,特别是在入海口东岸,恢复其作为抵御猛烈风暴潮和洪水的自然屏障的能力。此外,在正在重建的地区,应尽可能多地推广基于自然的解决方案(nature-basedsolutions),以更好地管理地表径流并改善水质。还应系统地提高城市地区的土壤渗透能力,并进行植被重建,以恢复洪泛区管理地表径流的自然能力并改善其质量。
 
在入海口西岸应采用不同的策略。例如中山,或更小尺度的江门和珠海,仍然受到相对较大的土地覆盖演变的影响,我们首先需要明确城市化如何导致土地覆盖演变。我们应采取控制城市扩张的政策,以避免西江沿岸具有重要文化和生产价值的农业水产养殖景观进一步破碎化。
 
4结论
 
图析三角洲地区土地覆盖随时间的变化图,可以揭示其演变的主要模式,辅助识别稳定性特征,并保护维持其韧性的要素。本研究提出了一种基于ESACCI土地覆盖图、使用时空矩阵来量化珠三角城市的土地覆盖演变模式的方法。该数据集涵盖了1992-2015年的年度数据。这种精细的时间颗粒度能够以非常高的精度界定土地覆盖演变规律,从而更容易识别城市区域内经济政策随时间的空间溢出效应。
 
使用这种全球开源数据集的优势有2个:一方面,它以精细时间颗粒度为单位提供系统化的信息,使定量研究空间演进模式成为可能,比如变化发生在何时何地,什么类型的土地覆盖受影响最大,以及变化的主要驱动因素是什么;另一方面,这些数据在全球范围内可用,这意味着研究者可比较世界各地不同三角洲地区的土地覆盖演变情况,而且在那些国家或地区层面的信息不存在或不可用的地区,这些数据依然适用。
 
当然,此数据集也有一定局限性。比如,当涉及区域层面的分析时,这个数据集被证明是非常充分的。即使是在城市区域内,300m的空间分辨率也足以分析土地覆盖演变趋势。然而,当缩小规模或分析更紧凑的地区时,例如澳门,这些数据可能失去其空间意义。因此,澳门不在本研究范围内,因为土地覆盖数据缺乏一致性。
 
该数据集的另一个局限是,虽然它对森林和农业地区的分类足够全面,但对建成区却不能这样分析。这说明,在分析建成环境密度变化方面,此数据集并不具备显著性。然而,这个问题可以通过交叉使用其他来源的数据来克服,例如通过遥感图像的监督分类等方法。特别是在珠三角地区,几十年来的城市化进程一直是由农业地区的工业化推动的,农业也是转型政策的主要目标之一,因此有必要对相关程度最高的工业地区进行分类,以使其在区域规模上与城市地区区分开。
 
本研究在时间维度上,通过量化区域尺度土地覆盖演变来评估并解读珠江三角洲的转型。未涂河在3个方面展刃进}彩石。
 
1i)将这种定量分析与着眼于土地覆盖空间组构的相关分析相结合。这类分析考量了景观空间,包括但不限于通过景观生态学领域的指标来测度。在珠三角的研究背景下,意味着要了解珠三角各城市之间的空间组构关系,不同景观类型是如何破碎的,以及三角洲不同城市是如何发展的。
 
2)可将这类分析与生态系统服务分析相结合,来衡量后者随时间推移的变化及受到人类活动的影响。
 
3)开发预测模型,利用时空土地覆盖演变图预测未来的变化和土地利用政策的影响。
 
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