一种基于GIS的方法来确定土地使用规定的优先区域——以科泽科德为例

《Ecological Modelling》：A GIS-based methodology to identify priority areas for land use regulations - Case study of Kozhikode

本研究通过耦合协调度（CCD）、随机森林（RF）和地理探测器模型，分析印度卡利库特邦科齐科德地区2003-2023年土地利用变化与水生态系统服务的空间交互关系。研究发现强耦合但弱协调，负面效应集中在南部沿海城市化和西部高原图区，主要源于森林与椰子园向农业用地转变，而保留椰子园和转作橡胶农林复合系统可提升水服务。研究为高分辨率动态监测和精准土地管理提供决策支持。

　　在快速城市化的背景下，土地利用与覆盖（LULC）的变化对水相关生态系统服务（WES）的影响日益显著。本研究以印度喀拉拉邦科奇科德地区（Kozhikode district）为案例，分析了2003年至2023年间LULC变化与WES之间的互动关系。通过引入一种创新的像素级耦合协调度（CCD）分析方法，结合随机森林（RF）和地理探测器模型，研究旨在揭示LULC变化对WES的具体影响，识别高影响区域（即WES退化严重的“热点”）和低影响区域（即WES稳定或改善的“冷点”），从而为城市土地管理提供科学依据和决策支持。

科奇科德地区位于印度南部西高止山脉的山脚地带，其地理特征和气候条件使其成为研究城市化对水生态系统服务影响的理想区域。该地区年平均降水量达3177毫米，气候温暖湿润，但近年来由于城市扩张，其土地利用格局发生了显著变化。研究发现，LULC与WES之间存在较强的耦合关系，但整体协调度较弱。这种不协调主要体现在城市化进程加速的南部沿海地区以及西高止山脉的山脚地带，这些区域的生态系统服务功能因土地利用方式的转变而受到较大影响。具体而言，森林向农业用地和椰子种植园向农业用地的转变是导致WES退化的主要驱动因素。而保留椰子种植园或将其转化为橡胶农业生态系统则有助于维持或提升WES。

研究方法采用了高分辨率、多源的空间数据，以确保对土地利用变化与水生态系统服务之间的互动关系进行精确分析。通过像素级的耦合协调度分析，研究能够更细致地识别出哪些土地利用类型的变化对水生态系统服务具有更显著的影响。同时，随机森林模型的应用使得研究能够对LULC与WES之间的非线性关系进行建模，提高了分析的准确性和适应性。地理探测器模型则进一步帮助研究者绘制出WES变化的热点和冷点分布图，为城市规划和政策制定提供了直观的参考。

本研究的创新之处在于将像素级的耦合协调度分析与机器学习方法相结合，克服了传统方法在数据处理和分析精度方面的局限。以往的研究多依赖于统计方法或聚合数据，缺乏对空间异质性的深入分析。而本研究通过高分辨率的空间数据，能够更准确地反映不同区域的生态服务变化情况。此外，研究还引入了地理探测器模型，使得热点和冷点的识别更加精确，为区域内的土地管理提供了更具体的指导。

研究结果表明，LULC变化对水生态系统服务的影响具有显著的空间异质性。在城市化进程较快的南部沿海地区，由于农业用地扩张和自然植被的减少，水生态系统服务功能受到了较大削弱。这主要体现在水循环过程的改变、地下水补给能力的下降以及水体净化功能的减弱等方面。而在西高止山脉的山脚地带，由于土地利用方式的调整，部分区域的水生态系统服务得到了改善，例如通过保留椰子种植园或引入橡胶农业生态系统，有助于维持生态系统的稳定性和水循环的连续性。

从政策制定的角度来看，本研究提供的像素级分析结果能够帮助决策者识别出哪些区域需要优先保护，哪些区域适合进行土地利用调整。通过精准的热点和冷点识别，政策制定者可以更有针对性地制定土地管理政策，减少城市化对水生态系统服务的负面影响。此外，研究还强调了数据的高效性和方法的可扩展性，表明该方法不仅适用于科奇科德地区，也具备在其他快速城市化区域推广的潜力。

本研究还指出了未来研究的方向。虽然当前的方法已经能够较为全面地分析LULC与WES之间的关系，但仍有进一步优化的空间。例如，可以将社会经济因素纳入分析框架，以更全面地理解城市化对水生态系统服务的影响。此外，研究还可以扩展到更广泛的生态系统服务范围，而不仅仅局限于水相关服务，从而为区域可持续发展提供更丰富的数据支持。同时，随着遥感技术和地理信息系统（GIS）的不断发展，未来的研究可以利用更高分辨率的数据，进一步提高分析的精度和适用性。

总体而言，本研究通过引入新的分析方法，为理解城市化对水生态系统服务的影响提供了新的视角。其结果不仅有助于揭示LULC变化与WES之间的复杂关系，还为城市规划和土地管理提供了科学依据。通过精准的热点和冷点识别，研究能够帮助政策制定者在快速城市化的背景下，采取更加有效的措施，保护和恢复水生态系统服务功能，实现可持续的城市发展。此外，研究还强调了数据驱动决策的重要性，表明在城市化进程中，科学的数据分析和空间建模能够为政策制定提供有力支持，推动更高效的资源管理和环境保护策略。