土地利用/覆被变化被认为是影响土壤稳定性及流域水文过程的关键因素之一^[1]，通过影响降雨入渗和土壤含水量改变地表径流和侵蚀等生态过程^[2]，干扰景观类型的空间分布和组合结构，改变景观的连通性、稳定性和多样性，进而影响区域生态系统功能和服务。自新中国成立，人类活动日益频繁，不合理的土地利用加剧水土流失并引发河道淤积、水质恶化、环境破坏和农业减产等危害^[3]。其中，我国黄土高原地区因其独特的地理条件，水土流失尤为严重。但随着1999年起国家实施的以植树造林、封山禁牧、25°以上坡耕地退还林草、土壤结皮恢复等为主要措施的“退耕还林（草）”工程的持续推进，土地利用与景观格局发生剧烈演变，水土流失控制、生态环境改善取得显著成效^[4]。探究土地利用/覆被变化及景观格局演变，有利于识别流域水沙变化原因，对合理安排土地利用、科学制定水土保持措施、维持生态系统稳定性具有重要意义。因此，土地利用/覆被变化对生态安全的影响及其格局优化研究成为领域内的热点，近些年RS/GIS技术、时空数据挖掘、土地利用动态模拟等技术的应用，为研究该问题提供了丰富的方法指导与现实依据。马耘秀等^[5]探究土地利用和气候变化对黄土高原地区水沙情势的影响，发现土地利用变化是导致黄河中游泥沙输运变化的主要原因；Wang等^[6]、Xiao等^[7]通过遥感图像解译及SWAT模型模拟复合侵蚀区不同土地利用类型下的水沙特征差异，发现草地、林地等植被覆盖度较高的土地利用类型的水土保持作用明显，而耕地等开垦程度较高的土地利用类型对水沙的贡献较大。

北洛河为黄河二级支流，其上游位于黄土高原风水复合侵蚀区，是黄土高原水土流失治理和退耕还林（草）的重点区域^[8]。谢剑等^[9]采用现代数理统计方法对径流特征进行分析，发现人类活动是近年来北洛河径流量发生减少和突变的关键因子。薛帆等^[10]基于1952—2019年实测水文数据，采用水文统计法分析生态恢复对北洛河流域水沙影响，发现上游植被盖度虽低但受人类活动因素影响生态恢复程度大，产流产沙量极显著减少。谢敏等^[11]采用Pettitt突变检验、双累积曲线等方法探讨北洛河流域降雨和土地利用变化对流域水沙的影响，发现人类活动影响下的土地利用变化是造成径流泥沙量减少的主要原因。然而目前研究主要从流域尺度探究人类活动对水沙的影响，从县域尺度分析土地利用强度和景观格局变化的研究较少。本研究选取北洛河上游（吴旗水文站以上流域）为研究区，比较1990—2020年流域内不同县域土地利用时空变化，定量描述土地利用强度（land use intensity，LUI）、植被覆盖度（fractional vegetation cover，FVC）变化和景观格局演变，比较退耕还林（草）工程实施前后水沙变化情况，并探究年径流量、输沙量与LUI、FVC及各类型土地景观指标的相关关系，揭示北洛河上游水沙变化的影响因素，以期为北洛河上游各县域合理推进退耕还林（草）工程和流域可持续发展提供理论支持。

1.   研究区概况

北洛河位于黄土高原中部，为黄河二级支流，自西北流向东南（图1）。吴旗水文站以上部分河长275 km，流经陕西省定边县、吴起县，流域面积3 455 km²。该区域属大陆性季风气候，年降水448.7 mm，冬春干旱，夏季多暴雨；地处黄土丘陵沟壑区，平均海拔1 509 m；土层深厚，以黄绵土为主，抗蚀性弱，加之位于风水复合侵蚀区，受到风力、水力双重外营力作用，土壤侵蚀模数高达1.48万 t/km²，水土流失严重。草地、农田是主导土地利用类型，随着1998年退耕还林（草）工程实施，林地保护与治理加强，三北防护林体系建设持续推进，该区域土地利用发生较大变化。

图  1  北洛河上游概况

Figure  1.  Overview of the upper reaches of Beiluo River

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2.   数据与方法

2.1   数据来源与预处理

本研究土地利用数据来源于中国30 m年度土地覆盖产品^[12]，采用WGS-84坐标系，空间分辨率为30 m，总体精度为79.31%，通过PIE-Engine平台获取。研究区内包含农田、森林、草地、水体、荒地、不透水6种土地类型，其中不透水是指由不透水材料覆盖的地表，通常包括屋顶、停车场和道路等渗透率较小的表面。植被覆盖度数据来源于美国地质勘探局（http://glovis.usgs.gov） 提供的Landsat5/7/8卫星数据集，通过GEE平台获取，基于最大值合成法计算植被指数年值，采用像元二分模型计算植被覆盖度并对其批量投影、裁剪和重分类，得到30 m分辨率的年FVC栅格数据集。将植被覆盖度划分为5个等级，依次表示低覆盖度[0，10%）、较低覆盖度[10%，30%）、中等覆盖度[30%，50%）、较高覆盖度[50%，70%）和高覆盖度[70%，100%]。水沙数据来源于国家地球系统科学数据中心（http://www.geodata.cn）和《黄河流域水文年鉴》。

2.2   研究方法

2.2.1   土地利用转移矩阵

土地利用转移矩阵定量表明不同土地利用类型之间的转换情况^[13]。本研究通过土地利用转移矩阵获取北洛河上游1990—2020年4个时期不同土地利用类型间的动态信息。使用ArcGIS软件对2000年、2020年的土地利用数据进行相交处理，选取面积 ≥ 1 km²的转移地块进行绘图，制作土地转移空间分布图。

2.2.2   土地利用强度

土地利用强度是反映人类活动对自然生态系统影响的重要指标^[14]。本研究借鉴庄大方等^[15]、冯新惠等^[16]研究，结合研究区实际将土地利用强度分为6个等级（荒地、水体、草地、森林、农田、不透水），并分别赋予强度分级指数1、2、3、4、5、6（表1）。实际状态下6种类型混存，各自占据不同面积比例并对总土地利用强度做出贡献。本文采用1 km × 1 km的网格样方对土地利用强度进行可视化表达，共得到3 649个采样格网，选取3、3.25、3.5、4、5为节点划分以突出各样方区别。土地利用强度计算公式为

表  1  土地强度分级

Table  1.  Classification of land use intensity

项目 Item	不透水 Impermeable land	农田 Farmland	森林 Forest	草地 Grassland	水体 Waters	荒地 Wasteland
用地强度等级 Land use intensity level	6	5	4	3	2	1

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式中：$\mathrm{L}\mathrm{U}\mathrm{I}$为样本区域土地利用强度综合指数，取值区间为[1，6]；A_i为样本区域第i级土地利用强度分级指数；${S}_{ i}$为样本区域内第i级土地利用面积；S为样本区域内各土地利用类型总面积，n为土地利用强度分级数，本文取值为6。

2.2.3   景观参数计算

景观格局指数综合了景观的阻滞能力及地理位置，反映了水土流失的潜在危险^[17]。本研究运用FRAGSTAS 4.2 计算1990—2020年北洛河上游的主要景观指数，分析该区域景观格局特征及演变规律。参考以往研究^[18−20]，选取平均斑块面积、景观形状指数、最大斑块指数和聚合度指数进行分析，各指标生态学意义见表2。

表  2  景观指数描述

Table  2.  Landscape index description

景观指数 Landscape index	生态学意义 Ecological significance
平均斑块面积 Average patch area (AREA_MN)	反映景观结构，取值越小，景观破碎度程度越高 Reflecting the landscape structure, the smaller the value is, the higher the degree of landscape fragmentation is
最大斑块指数 Max. patch index (LPI)	最大斑块面积占总景观面积的百分比，反映人类干扰的强度和频率 This index is the percentage of the max. patch area to the total landscape area, reflecting the intensity and frequency of human disturbance
景观形状指数 Landscape shape index (LSI)	当景观形状为圆形或者正方形时，LSI = 1，当景观中斑块形状不规则或偏离正方形时，LSI值增大 When the landscape shape is circular or square, LSI = 1. When the patch shape in the landscape is irregular or deviates from the square, the LSI value increases
聚合度指数 Aggregation index (AI)	反映不同景观类型斑块之间的连通性，取值越小，景观越离散 Reflecting the connectivity between different landscape type patches, the smaller the value is, the more discrete the landscape is

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3.   结果与分析

3.1   土地利用变化

3.1.1   土地利用时空变化

北洛河上游土地类型以草地为主，面积贡献率达88%，农田集中于东部、北部以及河流沿岸（图2）。由4期土地类型数据（表3）可知，1990—2020年研究区面积变化最大的是农田，草地次之。分阶段看，1990—2000年研究区农田面积增加，草地面积减少，农田面积的增加量约等于草地面积的减少量；2000—2010年、2010—2020年农田面积减小，降幅分别为22.38%、73.00%，草地面积增加。与2000—2010年相比，2010—2020年农田面积降幅更大。2010—2020年森林面积也快速增加，10年间森林增长率为499.22%。

图  2  1990—2020年土地利用时空变化

Figure  2.  Temporal and spatial changes of land use from 1990 to 2020

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表  3  1990—2020年土地利用年际统计特征

Table  3.  Inter annual statistical characteristics of land use from 1990 to 2020 km²

土地利用类型 Land use type	1990		2000			2010			2020			1990—2020
	面积 Area		面积 Area	变化量 Variation		面积 Area	变化量 Variation		面积 Area	变化量 Variation		变化量 Variation
农田 Farmland	276.84		387.95	111.11		301.12	−86.83		81.29	−219.83		−195.55
森林 Forest	0.34		1.34	1.00		3.86	2.52		23.13	19.27		22.79
草地 Grassland	3 183.78		3 072.39	−111.39		3 155.61	83.22		3 354.50	198.89		170.72
水体 Waters	0.82		0.55	−0.27		0.37	−0.18		0.45	0.08		−0.37
荒地 Wasteland	0.77		0.10	−0.67		0.05	−0.05		1.27	1.22		0.50
不透水Impermeable land	4.71		4.93	0.22		6.25	1.32		6.62	0.37		1.91

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为探究北洛河上游退耕还林（草）工程实施后主要土地类型变化，本研究将面积较小的水体、荒地、不透水合并为其他地类，2000—2020年北洛河上游土地转移空间分布见图3。研究区内发生土地利用转移的面积有381.89 km²，占总面积的11.01%。具体表现为草地、森林以转入为主，分别转入282.11、21.79 km²。农田以转出为主，转出量306.66 km²。

图  3  2000—2020年土地利用转移空间分布

Figure  3.  Spatial distribution of land use transfer from 2000 to 2020

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对北洛河上游退耕还林（草）效果进行县域分析。图3a、3b分别展示2000—2020年该地区“农田→森林”、“农田→草地”的土地空间分布。可知“农田→森林”主要分布于吴起县，集中于其东南地区；“农田→草地”全域均有分布，以北洛河沿岸及定边县东南部最为密集。这表明退耕还林（草）工程实施以来，北洛河上游林草面积增加，植被覆盖度提高，生态环境改善；定边县以退耕还草为主，而吴起县除退耕还草外，其东南地区退耕还林效果也十分显著。

3.1.2   植被覆盖度

退耕还林（草）工程导致北洛河上游植被覆盖度发生显著变化，研究期间每隔10年输出一张流域FVC图，植被覆盖度空间分布见图4。1990—2000年，流域整体FVC较低，吴起县大部分区域处于低、较低覆盖度状态；定边县植被呈退化趋势，年均FVC由12.9%下降至9.5%。2000年后，北洛河上游FVC迅速增加，吴起县中等覆盖度以上面积明显扩大，并在2010—2020年期间东南地区出现高覆盖度区域；定边县在2000—2010年间地表覆被转好，但其整体FVC低于吴起县同期水平。

图  4  1990—2020年植被覆盖度（FVC）空间分布

Figure  4.  Spatial distribution of fraction vegetation cover (FVC) from 1990 to 2020

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3.1.3   土地利用强度

随着退耕还林（草）工程的推进，北洛河上游农田向林草地转变规模扩大，植被覆盖度提高，土地干扰逐渐减弱，表现为土地利用强度时空变化。图5显示：以2000年前后为转折点，研究区土地利用强度LUI呈现“先增加后减小”趋势；总体上，吴起县南部山地低LUI，定边县农田密集地高LUI；1990—2000年，研究区LUI呈较高水平；2000—2010年，北洛河沿岸LUI由高向低转移；2010—2020年，整体LUI降低，东部出现大面积LUI低值区（LUI < 3）。这反映2000年后北洛河上游土地利用强度降低，人类活动影响减弱。

图  5  1990—2020年土地利用强度（LUI）空间分布

Figure  5.  Spatial distribution of land use intensity (LUI) from 1990 to 2020

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3.1.4   景观格局特征及其变化

1990—2020年北洛河上游各土地类型景观指数变化见图6。分析斑块破碎性（AREA_MN、LPI）：除草地外，其他地类均呈高破碎状态，2000年后森林破碎度略升，农田破碎度趋降。分析斑块聚集性：草地AI指数长期处于90%以上，表明其斑块聚集性强，景观分布集中；其他土地斑块较分散，其中森林AI指数下降，2010年达到最小值3.57%，表明其离散程度增强。分析斑块形状：农田LSI最高，2000年达到峰值后下降，森林LSI上升，表明农田受人类扰动最大，但2000年后人类对农田干扰降低，对森林影响加强。以上分析表明，随着退耕还林（草）工程的推进，草地表现出高聚集、低破碎的发展趋势；森林斑块形状趋于复杂，破碎度、聚集性均轻微下降；农田破碎度不断上升，形状趋于简单。此外，由不透水AI指数变化可知不透水随着城市化发展呈现出明显聚集化趋势。

图  6  1990—2020年北洛河上游景观指数变化

Figure  6.  Changes of landscape index in the upper reaches of the Beiluo River from 1990 to 2020

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3.2   水沙变化及其对土地利用变化的响应

3.2.1   水沙变化

1990—2020年间，北洛河上游径流、泥沙均呈减小趋势（图7）。以2000年为节点，分别统计2000年前后年均径流、输沙量。2000年前平均年径流量、输沙量分别为2.78 × 10⁸ m³、0.85 × 10⁸ t，2000年后平均年径流量、输沙量分别为1.48 × 10⁸ m³、0.16 × 10⁸ t。年均径流量、输沙量减少率分别为46.76%、81.18%。相比年径流量，年输沙量减少更为明显。由Pearson相关分析可知2000年前后北洛河上游水沙关系均为高度相关（$0.8<\left|r\right|<1$），1990—2000年年径流量与年输沙量相关系数为0.99，2000—2020年二者相关系数为0.87，均通过95%的显著性检验。建立2000年前后年径流量−年输沙量关系，对比两阶段输沙量与径流量比值，即来沙系数，可知2000—2020年来沙系数为0.42，远小于1990—2000年来沙系数0.80，两阶段输沙量差异明显。

图  7  水沙变化时间序列及分段拟合

Figure  7.  Time series and segmented fitting of runoff and sediment changes

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3.2.2   水沙对土地利用变化的响应

为深入探究土地利用对水沙的影响，本研究对北洛河上游1990—2020年水沙数据与土地利用强度LUI、植被覆盖度FVC数据及各土地利用类型景观指数进行Pearson相关分析。结果表明：北洛河上游年径流量、输沙量仅与FVC及森林、不透水的部分景观参数有关（表4）。FVC与年径流量、输沙量均呈显著负相关，表明北洛河上游植被覆盖度与水沙之间存在相互制约作用，即：随着退耕还林（草）工程的推进，北洛河上游植被覆盖度增加，径流泥沙量将减少。不透水主要通过其破碎度、聚集度影响水沙，年径流量、输沙量与其LPI、AREA_MN、AI指数存在显著相关关系，不透水斑块面积越大、破碎度越低、聚集度越高，则年径流量、输沙量越小。森林通过其斑块形状、聚集度影响水沙，年径流量与其LPI、LSI指数显著负相关，与AI指数显著正相关，年输沙量与其LSI指数显著负相关，与AI指数显著正相关，表明森林斑块形状越不规则、聚集度越低，年径流量、输沙量越小。

表  4  水沙与FVC及部分景观参数Pearson相关分析

Table  4.  Pearson correlation analysis of runoff and sediment, FVC, and some landscape parameters

项目 Item	FVC	森林 Forest					不透水 Impermeable land
		LPI	LSI	AREA_MN	AI		LPI	AREA_MN	AI
年径流量 Annual runoff	−0.422*	−0.422*	−0.492**	0.094	0.475**		−0.543**	−0.456**	−0.477**
年输沙量 Annual sediment discharge	−0.380*	−0.330	−0.379*	0.119	0.431*		−0.473**	−0.358*	−0.373*
注：*表示显著性水平P < 0.05，**表示显著性水平P < 0.01。Notes: * indicates a significant level of P < 0.05, ** indicates a significant level of P < 0.01.

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4.   讨　　论

本研究结果表明，2000年前后北洛河上游土地利用结构发生明显变化：1990—2000年主要以草地向农田的转入为主；而2000—2020年以农田转出为主。以2000年为节点，反映地表覆被改善情况的FVC明显增加，而反映人类活动对自然环境干扰的LUI趋势下降，草地表现出高聚集、低破碎发展态势，森林斑块形状趋于复杂，破碎度、聚集性均轻微下降，而农田面积减小，破碎度上升。这表明我国自1999年推进实施的以退耕还林还草工程为核心的环境保护和生态恢复工作加速了北洛河上游土地利用变化与生态恢复，这也进一步证实了以往研究，即30年间黄土高原内流域的土地利用变化主要归功于以退耕还林（草）工程为首的人类活动^[21−22]。

通过对比LUI、FVC以及“农田→草地/森林”的空间分布可知吴起县的土地结构和覆被改善情况优于定边县。作为北洛河流域退耕还林（草）工程实施的重点县之一，吴起县从减少耕地面积，建设林网、草网、绿化带等方面落实退耕还林（草）政策^[23]，于2007年开展建设“绿色吴起”行动计划，2008年实施草地生态保护和草原禁牧政策，2010年至今加大水土保持和植树造林力度^[24]，以逐步恢复和重建生态系统，推进吴起县生态文明建设。定边县出台“以奖代补”等政策，推行科学种植、高效利用的生态农业模式，鼓励农民种植经济作物和果蔬，也有益于退耕还林（草）政策在当地的落实。因此，30年来北洛河上游地表覆被明显改善，其中吴起县作为工程的重点与试点示范县，其退耕还林效果尤为显著。

水沙变化结果表明，近30年研究区径流量、输沙量呈减少趋势，径流含沙量明显降低。由FVC和各景观参数与水沙Pearson相关分析结果可知：FVC与水沙呈显著负相关，FVC的提高对径流泥沙起到很好的拦蓄作用。刘强等^[25]研究同样表明：地表覆被的提高增强了流域内植被截流下渗的能力与蒸发强度，削弱水沙动力关系，从而引起径流和泥沙的减少；森林的景观格局对水沙也具有显著影响，低聚集且斑块形状不规则的森林景观有助于削减径流泥沙。罗佳茹等^[26]研究表明：不规则和低聚集度的斑块形状导致较多的边界和较小的斑块尺寸，有助于增加森林树木的根系面积和根系结构的复杂性，从而固定土壤，减少土壤侵蚀和沙粒的输送。因此，北洛河上游应继续科学实施退耕还林（草）工程，在此过程中相关部门要注重科学设置森林景观的廊道、斑块，进一步优化土地利用结构、完善土地利用布局。

北洛河上游水沙除了受土地利用/覆被变化影响外，水土保持措施的配置、气候变化对流域水沙也具有重要影响，尤其是梯田、淤地坝等水保措施在流域调洪蓄水、拦沙造地等方面发挥重要作用。本研究仅研究了土地利用变化及其驱动下的植被覆盖度、土地利用强度和景观格局演变对径流泥沙的影响，忽略了梯田和坝库工程对流域径流泥沙输移的重要作用。因此在今后的研究中将重点加强梯田、淤地坝等水土保持工程措施对流域水沙变化作用的分析。

5.   结　　论

（1）1990—2020年草地为北洛河上游主要用地类型，受退耕还林（草）工程影响，2000年后流域内农田向草地、森林转移，其中“农田→森林”集中分布于吴起县东南部，“农田→草地”以定边县分布最为密集。

（2）退耕还林（草）工程实施后，北洛河上游森林斑块形状趋于复杂，聚集度下降，地表覆被转好，用地强度降低，其中以吴起县最明显。

（3）近30年北洛河上游径流量、输沙量呈减少趋势。年径流量、输沙量与FVC和森林、不透水的部分景观参数相关，FVC的提高对拦蓄水沙具有积极作用，低破碎、低聚集的森林景观有利于削减径流，低聚集且斑块形状复杂的森林景观有助于削减泥沙。