中图分类号：F301.24 文献标识码 A 文章编号:0375-5444(2001)03-0253-08 区域土地利用变化研究是全球变化研究的重要方面[1～3]。目前我国虽已进行了大量区域土地利用变化的研究[4～11]，但多侧重于城市土地利用变化以及土地利用变化对生态环境的影响。本文以土地资源遥感调查数据为基础，利用遥感和地理信息系统方法，结合统计分析，揭示环渤海地区1985～1995年间土地利用的数量变化和空间变化特征，明确其变化的主要类型和区域方向，为该区土地管理决策、生态环境保护以及进一步深入研究奠定基础，对于区域土地可持续利用具有重要意义。 1 研究范围、方法及资料来源 1.1 研究区的范围 本文研究的环渤海地区包括北京、天津、河北（部分）、山东（部分）、辽宁（部分）等3省2市的24个地级行政单位，152个县级行政单位，土地总面积233630km[2]。 1.2 研究方法 数据的采集与处理采用遥感和地理信息系统方法以及数理统计方法。在土地利用卫星影像的判读中引进了机助解译方法。解译结果以矢量格式转入地理信息系统软件ARC/INFO中。进而在GIS环境下，对2期图形数据进行空间叠置分析，获得土地利用变化的空间与属性数据。在此基础上，进行土地利用变化的动态分析。 1.3 资料来源 所用数据是国家“八五”（1984～1985年）和“九五”（1994～1995年）2期土地资源遥感调查的部分工作成果，时段前后相差10年。需要说明的是两期的数据比例尺不同，第一期数据的比例尺为1∶25万，第二期数据的比例尺为1∶10万，制图综合工作中对第二期数据进行了一定的简化处理，剔除25万图中难以反映的类型图斑，使之与第一期的数据匹配。2期遥感调查的结果，除了在比例尺上不同之外，精度也存在差异，第一期数据中包含一小部分不明地类，分析中作土地利用未发生变化来处理。此外，各土地类型的解译精度也有一定的差异，主要表现在耕地、城乡居住建设用地、未利用土地的精度较高，经抽样调查在95%以上；林地、草地，尤其灌木林地、疏林地与草地有时难以区分，精度较低，在85%上下。 1.4 土地利用分类系统 土地资源遥感调查中，根据土地的利用方式属性，将其分为耕地、林地、草地、水域、城乡居住建设用地、未利用土地等6个一级类型。一级类型又进一步分为22类二级类型，包括水田、旱地；有林地、灌木林、疏林地、其它林地；高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地；河渠、湖泊、水库坑塘、永久性冰川雪地、滩地；城镇用地、农村居民点、其它建设用地；沙地、戈壁、盐碱地、沼泽地、裸土地等。 在利用地理信息系统软件对图形数据进行空间叠置分析过程中，采用二级土地分类系统。而对分析结果进行统计处理时，考虑到采用二级分类系统数据过于庞杂，故采用分类系统中的一级类型。 2 环渤海地区土地利用的数量变化 2.1 土地利用变化的幅度 区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化。面积变化首先反映在不同类型的总量变化上，通过分析土地利用类型的总量变化，可了解土地利用变化总的态势和土地利用结构的变化。 利用上述资料，对环渤海地区2期土地利用图形数据（图1，图2）分别进行统计分析，得出表1的结果。可以看出：(1)10年来该地区耕地面积减少180多万hm[2]；(2)林地面积增加了600389hm[2]，其中果园等园地面积大幅度增加，增加了364607hm[2]，占林地增加面积的60%以上；(3)草地面积有所减少，但幅度不大；(4)居民点等建设用地面积大幅度增加，其中以农村居民点面积的扩大最为显著，主要是由于人口增长的压力以及城市化的发展所致；(5)坑塘水面面积有所扩大，反映了水产养殖业的发展。上述结果表明，人口增长、人均居住条件的改善、城市化的发展以及农业结构调整是该区土地利用变化的主要动因。 表1 10年来环渤海地区土地利用变化分类面积表 Tab.1 The area of classified land-use change in Bohai Rim in recent 10 years （单位：hm[2]） 土地利 1985年土地1995年土地10年间土地 用类型利用分类面积 利用分类面积 利用面积变化 耕地 14771330.46 12907291.55-1864038.91 林地 4639809.575240198.57 600388.99 草地 1641752.401588180.30 -53572.10 水域637232.771057451.24 420218.47 城乡用地 1657564.372718527.70 1060963.32 未利用地364549.62 420852.24 56302.62 不明地类220262.39 0.00 总面积23932501.5923932501.59 2.2 土地利用变化的速度 土地利用动态度可定量描述区域土地利用变化的速度，它对比较土地利用变化的区域差异和预测未来土地利用变化趋势都具有积极的作用[12]。
