延边州地区近10年耕地变化分析.docx

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延边州地区近10年耕地变化分析

延边州地区近10年耕地变化分析

第一章绪论

1.1研究背景

耕地是农业发展最为重要和关键的物质基础,某地区耕地资源的优劣以及数量直接影响了该地区粮食的直接产量[1],只有让该地区在一段时间内保持一定数量的耕地数量,才能够保护粮食生产的稳定和安全,保护耕地资源还能够保护生态环境,有利于该地区经济的可持续发展[2]。

我国是一个人口大国并且自从改革开放以来,随着我国经济的迅速发展,城市化水平的逐渐提升,建设用地的需求逐渐增大,使耕地的面积逐渐缩小,并且,随着大量农村劳务人口进城,大量耕地被荒废,生态问题逐渐严峻,环境保护、退耕还林政策的逐渐实行。

全国耕地面积难以保持在一定数量和质量这一问题日益严峻,以耕地资源安全为核心的粮食问题逐渐受到广大学者的关注。

[1]

延边地区由于独特的“八山一水半草半分田”的以山地丘陵为主的地形特征,山地丘陵并不适合用作耕地,因此延边地区在土地需求量不足这个问题上更为严峻.有人说过未来的新亚欧大陆桥将以延边州的珲春市作为东起点,将中国东北,俄罗斯远东地区和朝鲜连接在一起。

这一地区的经济发展,有利于促进周边国家的经济发展,对于维护我国与周边国家的正常外交关系促进东北亚地区繁荣健康发展起着重要作用,2009年8月30日,国务院做出重要决定,将以长吉图为中心开发先导区,这对于延边以及周边地区的经济发展起着巨大的积极作用,但这会导致建筑用地的增加,城市务工人员的数量急剧增加这对于延边地区耕地的数量以及质量是一个巨大的挑战。

[4]

1。

2研究目的及意义

通过对延边州近二十五年耕地变化的分析,我们可以把握延边州耕地变化的规律是改变耕地减少的现状,保护耕地资源安全的基本前提并且能够得出导致延边州耕地变化的主要原因从而针对这些原因因地制宜地制定出有关方案来针对耕地变化的现象,并对日后延边州相关部门做出有效调控奠定理论基础。

通过某些数学方法以及数据分析,可以对研究地区进行分类,从而得出耕地的面积以及耕地变化时间和空间上的特点,方便相关部门进行精确的有效调控.[3]

1.3国内外研究现状

目前我国对于耕地变化的分析主要对象是各大平原以及西部地区,其主要原因是各大平原是我国非常重要的商品粮生产基地,对他们进行的研究对于保护我国粮食生产的稳定和安全起着重要的作用,而西部地区主要是因为国家实行的西部大开发的政策,导致了国内许多学者对于研究西部地区有着特殊的趋向性。

欧阳玲于2016年对吉林省中西部不同质量等级的耕地分布的时空变化特征进行分析,得出各地耕地变化差异明显,地理位置越东、越北的地区耕地增加幅度越大,该地区耕地后备资源已经耗尽.[3]陈红,吴世新于2010年利用遥感和GIS技术对新疆省近二十年的耕地数量以及地区之间的差异性进行分析,并分析出了影响新疆耕地动态变化的驱动因子的种类是人口的增长以及农业科技的进步,新疆各地区的耕地的空间变花差异性明显的结论。

[2]目前我国对于耕地变化的分析主要有以下几类:

1、利用数学公式对所研究的时间段的耕地面积进行相应的计算。

[1]2、利用DEM(数字高程模型)生成研究区坡度数据,再用相应的软件对耕地的质量进行评价。

[3]3、通过查询该地区统计年鉴等方法得到相应年份的耕地数据进行理论分析。

4、利用地理信息系统软件arcgis中的叠加分析功能,将耕地数据进行互相叠加,得到土地利用动态变化数据,从而得到相应的土地变化时空分布数据。

[5]5、运用SPSS软件对某一时段该地区耕地面积变化和变化因子进行主成成分分析。

[5]

1.4研究方法概述

研究方法流程图主要是下列几个步骤,1、下载并整理相应数据,对数据进行预处理。

2、对遥感信息进行分类,整理专题信息。

3、对耕地进行动态分析,主要是对耕地的数量变化和空间变化进行分析。

4、对耕地的驱动力分析(多因子定性分析).5、对分析出的问题提出相应的对策以及对以后的展望.[6]

遥感影像的解译主要有目视解译法,监督分类法,非监督分类法三种,本文将使用监督分类中的最大似然分类法对延边州1990、2000、2015三个不同时期的延边州遥感影像图进行分类。

对遥感信息进行分类根据《基于碳收支的中国土地覆被分类系统》中的一级分类标准主要将土地分为六类包括林地、草地、湿地、耕地、人工表面(包括建设用地、交通用地等)、其他类型.[7]

使用耕地利用动态度K和相对变化率R对最近10年的耕地变化进行分析耕地利用动态度

其中Ua、Ub分别表示研究初期和末期的耕地面积,T表示研究的时间长短,耕地变化利用动态度可以真实的反映出区域土地利用/覆盖中土地利用类型的变化剧烈程度。

耕地相对变化率

Sa、Sb分别为该市研究开始时期的耕地面积和研究结束时期的耕地面积,Ca和Cb则分别表示整个研究区域研究开始时期的耕地面积和研究结束时期的耕地面积,因为要求改地区耕地变化的规律,因此Cb不能等于Ca,如果某地区耕地相对变化率R〉1,则表示该市耕地变化的幅度比该研究地区的幅度大,如果某地区耕地相对变化率R〈1,则表示该市耕地变化的幅度比该研究地区的幅度小。

研究表明,延边州2005年与2015年耕地面积分别为233485hm²与371560hm²,因为Cb不等于Ca,所以研究能够继续进行。

耕地相对变化率R是用来反映土地利用数量上变化幅度的差异。

[1]

第二章研究概况与数据准备

2。

1研究区概况

延边朝鲜族自治州(谚文:

연변조선족자치주),通称延边州或延边,下辖延吉、图们、珲春、和龙、龙井6市以及汪清、安图2县,位于中国东北吉林省东部中朝边境,北部与黑龙江省牡丹江市接壤,南与朝鲜咸镜北道隔图们江相望,西临吉林市、白山市是中国少数民族自治州之一,首府为延吉市(县级市),辖区面积43474平方公里,约占吉林省总面积的四分之一,人口约217万人(2010年)。

延边州位于中朝俄三国交界之处面临日本海,延边州基本上是“八山一水半草半分田”,山地占了延边州面积的54.8%,整体地势西高东低,自西南、西北、东北三面向东南倾斜,以珲春一带为最低.整个地貌呈山地、丘陵、盆地三个梯度。

截止2014年末,延边州全州总人口为214.5万人,其中农业人口占41.7%。

农作物播种面积最大的是玉米,约占全州农作物播种面积的49.3%,下属各县市中播种面积最大的为敦化市。

延边州土地利用状况中比例最大的是林地,约占全州的83。

8,耕地排第二位,约占全州10。

1%.三次产业结构的构成分别为26。

43,14。

13,55。

44,其中第三产业构成超过半数为延边州主要组成部分.[8]

3。

2数据来源及预处理

基础数据:

本文采用的1990年与2014年耕地面积、农作物播种面积等相关统计数据均来自2015年延边州统计年鉴.

遥感影像及判读:

本文使用了1990年、2000年与2015年延边州包括下辖八个县市的遥感影像图,这两年的遥感影像图均为从美国地质调查局网站获得的landsatTM/ETM+数据利用GPS进行野外实地考察,用于训练样本的提取以及遥感影像的检测和校正。

遥感数据信息

条带号

行编号

云量

经度

纬度

卫星

114

030

10

131.5505

43.1836

Landsat-5

115

029

0

130。

5000

44.6109

Landsat—5

115

030

0

130.0013

43.1842

Landsat-5

115

031

0

129。

5235

41.7644

Landsat—5

116

029

0

128.9615

44。

6123

Landsat—5

116

030

0

128.4627

43。

1853

Landsat—5

116

031

10

127。

9848

41。

7650

Landsat-5

114

030

1.6

131.5750

43。

1848

Landsat-8

115

029

0。

04

130.5199

44。

6082

Landsat-8

115

030

6.8

130。

0226

43。

1850

Landsat-8

115

031

11.47

129。

5431

41。

7596

Landsat-8

116

029

4.85

128.9696

44.6084

Landsat-8

116

030

0。

03

128.4722

43.1849

Landsat—8

116

031

0。

01

127.9929

41.7595

Landsat—8

图像预处理:

1,波段融合,本研究选用1990年、2000年与2015年三个时期的landsat影像,覆盖了整个延边州,本文研究的遥感数据将这两张图像的1、2、3、4、5、6、7这七个波段进行融合所得出的。

2、图像拼接,由于从网上所下的遥感图像范围仅包括各个县,所以为了对延边州整体进行分析,将延边地区下辖的八个县市的遥感影像利用erdas中的MosaicTool功能进行图像拼接。

3:

投影转换,因为此次所下载的遥感影像均为UTM影像,为了对土地利用变化进行分析,则需要用等积投影,将遥感影像转换为Albers投影。

4:

掩膜提取,将处理好的遥感数据按照延边州矢量图进行掩膜提取。

第三章研究方法及步骤

3.1耕地的空间变换

3。

1。

1遥感影像的解译

首先我们需要在三个不同时期的遥感图像上通过ROI工具,分别创建多个感兴趣区.然后对感兴趣区赋予相应的属性及颜色,本文一共使用了三个训练样本种类,分别为居民区,耕地和其他,在遥感影像图上分别以白色,红色和绿色一一对应。

然后,我们需要通过监督分类的功能对遥感影像图进行最大似然分类,1990、2000年、2015年的耕地分布图。

最后我们需要利用野外考察的点来对处理后的遥感影像进行相应的检验,来保证遥感影像图的精确性,从而保护实验的精确度以及可行性。

 

图11990-2014年各县市耕地面积变化

Fig。

1Areachangeofcultivatedlandincountiesin1990-2014

3.2耕地的数量变化

延边州各县市近十年耕地面积变化对比情况如图1所示。

该地区从2005年到2015年,延边州耕地总面积由2005年的233485hm2增加到2014年的371560hm2,增加了138075hm2,增加的面积占土地总面积的比重达到了37。

16%,这个结果与石淑芹,陈佑启的《东北地区哦耕地变化对粮食生产能力的影响评估》中的研究成果吉林省十年来耕地面积减少了1。

8×104hm2截然相反,年均增加13808hm2.[1]根据延边地区近十年耕地变化折线图可以得知延边州近十年耕地面积变化的趋势为2005-2008年之间匀速增长,2008—2009年间迅速增长,2009—2012年间保持缓慢增长,2012-2014年间略有下降。

延边州耕地利用动态度

因为K在0—5之间,所以延边州为十分缓慢型.

 

图21990—2014年延边州耕地面积变化

Figure2changeofcultivatedlandareainYanBianin1990—2014

第四章:

研究成果

3.2耕地开发的驱动力分析

1:

人口因素:

人口增长一般是耕地变化的直接驱动力,是导致耕地面积变化最主要的原因,因为,人口增长会导致人们需要更多的土地来满足自身的日常生活需要,人口的迅速增长和减少会直接导致耕地需求量的变化、城市建设用地需求量的变化以及生产物资产房需求量的变化等.但延边地区却不一样,1、2014年延边地区林地占比为83。

8%,耕地占比为10。

1%(水田约占1.2%,旱地约占9%),其他土地类型约占6。

1%。

在其他地区,由于可用的土地资源有限,随着人口的变化,耕地、建设用地等土地利用类型也将随之改变,但是延边地区由于其独特的地理位置和外部环境因素,林地占了整个延边州绝大部分土地,这就导致了随着人口的变化,一般仅仅伴随这林地的减少以及其他土地类型的增加,由于这种增加是由人为因素导致的,因此,在这种增加中,以耕地面积的增加最为显著。

2、根据图三延边州近二十五年人口变化图以及图二延边州近二十五年耕地变化图可以看出,延边州近二十五年人口变化和耕地变化并没有直接相应的关系。

3、耕地面积的变化主要是与农业人口的数量有关,而延边州近二十五年的人口数量变化主要是与人口的迁入迁出有关与延边州农业人口数量并没有直接的关系。

延边州人口变化和延边州耕地变化还是有一缕关系,2005—2010年总的来说,延边州人口数量是呈现增长的趋势,而这一时间段耕地的数量是大幅度增长的,而2010-2014年总的来说人口数量呈现减少的趋势,而这一时间段耕地数量变化较少,总体变化不大。

图3:

1990—2014年延边州人口变化

Figure3:

changeofdemographicinyanbianin1990—2014

2:

农业科技的进步:

农业科技的进步是延边地区耕地变化的直接驱动力,也是导致延边州耕地变化的最主要的因素.按总人口平均的延边州生产总值自2005年-2014年十年间,由10920元/人增长为39410元/人,财政总收入由2005年的323118增长为2014年的1573161.因此,这十年间延边地区的经济发展程度迅速发展,对农业经济与技术上的投资也逐渐增加,例如,对于农业机械化的投资,2005年-2014年间,机耕面积由174500公顷增长为331639公顷,机播面积由130000公顷增长为323777公顷,机插水稻面积由2200公顷增长为32615公顷,机播玉米面积由413000公顷增长为171720公顷[8].科学技术的迅速发展以及农业科技的付诸实际,主要体现在水资源和耕地资源利用率的提高,农业技术的提高与农业机械化的普遍,使得虽然延边地区近十年人口数量并没有大面积的增长甚至某些年份人口数量还略有减少尤其是在耕地面积不规模增长的2008-2009年期间,但是耕地面积却有了明显增长(尤其是2005年—2009年之间的五年时间)。

但是随后的2010年-2014年,虽然经济发展依然迅速,虽然农业生产率和农业机械化率有了明显提升但是农业在产业经济结构中的比例却明显有所下滑,这主要是社会对于急速增长的农业经济的发展重视度越来越低所导致的,这也导致了工业用地开始逐渐侵占耕地,使得这五年间耕地面积没有显著的变化,甚至在2013年—2014年间耕地面积甚至开始了下滑。

[5]

因此延边州耕地面积的变化与延边州社会经济发展因素有着密切的联系.

3:

政策因素:

政策因素是影响延边地区耕地变化的主要驱动力之一,从20世纪90年代起,国家全面推进市场化改革,夯实农业基础地位,提升耕地保护地位开始,并且确立耕地保护为基本国策,实施《基本农田保护条例》,从保护国家粮食安全到保护农民自身基本生活保障各方面进行优化与补助,[9]并且在2005的《中央一号文件》中进一步从免税到对农民进行直接补贴和农机具进行补贴等一系列优惠政策,这些政策覆盖了农民收入增加的重难点—

农民的土地利益较低、农村劳动力开始逐渐转变为城市非农业劳动力等多种国家重要政策,使得延边地区耕地面积在2005年以后逐年增加.2009年国务院发布了《中国图们江区域合作开发规划纲要—以长吉图为开发开放先导区》[10]主要是以珲春和图们作为主要对外进出口口岸,加强延吉图们龙井一体化建设,走向新型工业化的道路,加强建设以及服务产业的逐渐完善。

使得延边州的重心逐渐转移到了第二第三产业上来,再加上2008年以后延边地区总人口呈现减少的趋势,这就使得即使各种农业生产技术仍在改善和普及但是2009年耕地增长的速度锐减,甚至2013—2014年还出现了减少的趋势.在这段时间内出现了可供开发的耕地数量有限(受到了建设用地和工业用地的影响),并且为了耕地的可持续性(环境保护因素),这些使得耕地开发的重点逐渐从耕地数量的迅速增长转变为了耕地质量的增长。

[2]因为从2005年到2014年10年间延边地区生产总值统计指数中第一产业的统计数据呈现逐年上升的趋势,即使是在耕地面积出现减少的2013-2014年期间。

[8]

第五章结论

通过对延边州近十年来耕地变化情况的分析,得到以下结论:

1、影响延边州耕地变化的几种驱动力分别是人口因素、农业科技的进步、政策因素。

2、在2005年—2014年十年间,延边地区的耕地面积出现了先增加并于2008年—2009年间迅速增加,然后增长趋势趋于平缓,甚至在2013年—2014年间出现了负增长的现象。

3、延边地区耕地空间变化的区域差异性.

4、延边地区耕地变化的原因主要是农业科技的进步,它使得劳动力数量对于耕地数量的束缚开始减弱,使得虽然延边州人口数量没有大规模的增长甚至大部分年份人口数量出现了负增长,但是延边地区的耕地数量仍然有着相当数量的增长。

1:

杜明国,李昀,于凤荣,张树文,杨凤海。

基于遥感的2000—2009年三江平原北部耕地变化特征分析[J],农业工程学报,2012,28

(1),225—229.

2:

陈红,吴世新,冯雪力,基于遥感和GIS的新疆耕地变化及驱动力分析,自然资源学报[J],2010,25(4),614-625。

3:

欧阳玲,王宗明,贾明明,毛德华,刘明月,任春颖,满卫东.基于遥感的吉林省中西部耕地数量和质量空间格局变化分析[J].农业工程学报,2016,32(13),234-241.

4:

李红楠,基于遥感技术的延边州湿地分布特征研究[D],延边大学,2011,1-54

5:

丁婧祎,冯恒栋,基于遥感和GIS的延边州耕地变化与驱动力分析[J],国土与自然资源研究,2013,06,14-16

6:

李晓璇,胡德勇,汤庆新,基于RS和GIS的耕地变化及驱动力分析—以封丘市为例,全国国土资源与环境遥感应用技术研讨会。

7:

张磊,吴炳芳,李晓松,邢强,基于碳收支的中国土地覆被分类系统[J],生态学报,2014,34(24),7158-7166。

8:

延边州统计年鉴。

2015延边州统计年鉴[M].深圳:

中国国际图书出版社。

2015:

9:

宋小青,吴志峰,欧阳竹,1949年以来中国耕地功能变化[J],地理学报2014,69(4),435-447.

10:

孙绪,长吉图产业结构优化与经济发展研究[M],吉林大学,2014,1—132.

 

从1992年实行社会主义市场

经济后,土地被当作不动产进入市场,各地高技术开发区风起云涌,房地产开发成为热潮,一年

时间内全国成立了lx104多家房地产开发公司,大量高质量的耕地被划为高新技术开发区或

改作鱼塘、苗圃,由此造成大量的耕地资源流失.1992年以来耕地面积的大量减少在很大程度

上是由于土地政策的失误造成的。

 

耕地资源无减少,人口密度较小,经济发展较快地区.主要包括吉林省,青海省和内蒙古自

治区。

该类型区主要位于我国边远的省区,人均国内生产总值在1500一2000元/人,人口密度

较小,耕地后备资源比较充足,在经济发展占用耕地资源的同时,开垦荒地资源弥补了耕地的

不足,因而耕地资源变化缓慢。

该区应积极宣传保护耕地资源的重要性,完善土地管理法规,控

制耕地资源的浪费。

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