摘要：由于歷史、地理以及政策等因素的影響，江蘇省的蘇南、蘇中、蘇北等3個區域之間經濟差異較大，其中蘇北地區經濟發展較為緩慢。研究蘇北地區的土地利用變化有助于指導區域的規劃布局、環境保護以及經濟可持續發展。宿遷市作為典型的蘇北城市，自成立地級市以來經濟發展迅速。本研究以宿遷市為例研究土地利用變化情況和驅動力，為蘇北地區整體的土地利用和驅動力分析提供參考。運用遙感技術，對宿遷市在1997年和2017年2期的遙感影像進行監督分類，得出土地利用數據，分析研究區近20年來的土地利用動態變化，結合統計資料分析影響該地近20年來土地利用動態變化的驅動力。結果表明，近20年宿遷市土地利用方式以耕地為主，耕地面積增加了415 km2，面積占比從54.25%增加到59.12%，城鎮工礦及居民用地面積增加了282 km2，面積占比從17.38%增加到19.00%，這2種地類增加的部分由水域、林地和未利用土地轉變而來;研究區土地利用方式動態變化的驅動力以經濟和政策因子為主，人口和自然等因子的影響次之。

　　關鍵詞：土地利用變化;宿遷市;遙感;驅動力;主成分分析

　　土地高效利用與保護對國家社會經濟發展具有重要意義[1]。土地利用信息變化的空間差異性研究，了解土地利用動態變化，繼而從國土資源與環境的可持續利用性方面來保證區域經濟發展的可持續性，實現國家經濟高速、協調發展[2]。隨著城市化進程的推進，城市的土地利用結構不停變化。在20世紀90年代后，國際地圈與生物圈計劃(international geosphere-biosphere programme，簡稱IGBP)和全球環境變化人文計劃(human dimensions programme on global environmental change，簡稱HDP)在全球范圍內推動了學者們對土地利用/土地覆被變化的研究[3]。遙感技術和計算機圖像處理技術的發展，為區域土地利用變化的監測提供了便捷的方法與手段。2000年，史培軍等使用遙感技術分析了深圳市1980—1994年間土地利用方式的改變及其驅動力，得出這一時期深圳土地利用變化的驅動力主要是經濟特區的開放政策、城鎮人口迅速增長、外資和以房地產為主的第三產業的快速發展的結論[4];2010年，王玉等利用1987年、1995年、2000年3個時期江蘇土地利用圖與社會經濟數據對海岸帶土地利用變化及其驅動力進行了分析，發現江蘇省沿海城市土地利用變化主要受人口、經濟和政策因子影響[5];2019年廖慧等挑選1980—2015年內關于黃河流域范圍內6個年限的土地利用數據，借助轉移矩陣對全流域及流域內各省份1980—2000年和2000—2015年2個時期土地利用的動態變化進行剖析，結論認為在此期間氣候、政策和人口因子是影響該地區土地利用變化的主要因素[6]。目前的研究基本上是利用遙感數據和統計的社會經濟數據進行土地利用變化分析及其驅動力研究，驅動因子主要包括社會經濟、政策和自然因子等[7-9]。

　　蘇北地區相較于蘇南和蘇中地區經濟發展緩慢，是歷史因素的影響、地理區位的制約、區域發展策略的差異、中心城市規模的不同、勞動人口素質的差距、經濟全球化的影響和市場發育程度的區別等因素綜合作用的結果[10]。本研究僅從地理學角度，以蘇北地區典型城市——宿遷市為例，研究區域土地利用結構變化及其驅動力，以期為蘇北地區經濟發展、緩解人地矛盾和區域規劃提供理論參考。

　　1 研究區概況

　　長江將江蘇省分南北2個部分，歷史上北部黃河和淮河的泛濫制約著蘇北地區的發展。改革開放以來，蘇北地區經濟加快發展，但由于發展政策和區位條件等因素的影響，從經濟發展角度看，蘇北弱蘇南強的特征一直比較明顯[10]。蘇北總體地勢較低，屬平原，有5個地級市(徐州市、連云港市、宿遷市、淮安市、鹽城市)，17個市轄區、3個縣級市、17個縣。東臨黃海南臨長江，湖泊眾多水資源豐富，包括駱馬湖、洪澤湖、高郵湖、寶應湖等。

　　蘇北5個地級市之一的宿遷市在資源占有和發展速度等方面是蘇北城市的典型代表。宿遷市位于33°12′～ 34°24′N、117°6′～119°12′E之間(圖1)，西邊與安徽省交界，東接連云港市，南連淮安市，北鄰徐州市。年均降水量為892.3 mm，平均氣溫為14.2 ℃，陽光充足，霜期短。該市屬黃淮平原，土質為深厚的黃潮土，水田、旱地作業并存，是重要的商品糧基地[11]。1996年經國務院批準成立宿遷市地級市，當時經濟基礎薄弱，從1996年直至2015年的20年來，宿遷市社會消費品零售總額增長13倍，國內生產總值(GDP)增長17倍。

　　2 土地利用變化

　　2.1 數據來源與處理

　　數據來源于地理空間數據云網站上的Landsant系列遙感影像數據(包含1997年TM、2017年OLI-TIRS 2期，均為30 m分辨率)。利用Envi 5.3軟件進行鑲嵌和裁剪，使用Arcgis 10.0目視解譯出研究區邊界線，對研究區影像采用最大似然法監督分類方法，分類后使用Envi Classic對分類圖進行局部錯誤的修正，從而得到研究區2個時期的土地利用數據。技術路線如圖2所示。

　　土地利用變化幅度是土地利用類型的面積變化幅度[12]，能定量反映各地類在數量上的變化程度，為整體土地利用結構變化的分析提供數據支持。其表達式為

　　2.2 土地利用變化結果分析

　　通過上述方法，對2期影像數據進行處理，得出宿遷市1997—2017年各土地利用類型的數量增減情況(圖3)，其土地利用結構變化特征表現為1997—2017年研究區內面積最大的土地利用類型是耕地(耕地面積占比保持在50%以上)，面積最小的是未利用土地(從1%持續減少)(表1)。水域和林地面積均有所減小，林地面積減少557 km2，水域面積減少 55 km2。未利用土地零星分布，多為荒地或灘涂，通過整治轉為建設用地或耕地。河道變窄和坑塘水面填埋，使得水域面積減少，如溧河洼處河道(溧西引河)變窄(圖3)。耕地和城鎮工礦及居民用地是近20年來宿遷市面積增加的土地利用方式，耕地面積增加較多，增加415 km2，沿湖開墾荒地等行為使得耕地面積增加(洪澤湖北部開墾現象明顯)。城鎮工礦和居民用地增加的幅度較大，增加 282 km2，增加幅度為19%。耕地、城鎮工礦和居民用地在分布上呈現著越來越集中的特征。

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