4.2.4.1　土地利用时空分布变化特征

4.2.4.1.1　土地利用分布及变化总体特征

由图4-6和表4-5可知，银川市最主要的土地利用类型为耕地和城乡工矿居民用地，城乡工矿居民用地分布在区域中部，整体呈东西向展布，耕地则集中分布在城市周边。1989—1999年，耕地、林地、水域以及城乡工矿居民用地面积增加，而草地和未利用土地面积减小，其中耕地、草地和未利用土地变化最为明显，分别为460.12 km2、-108.18 km2和-458.07 km2。1999—2010年，水域和城乡工矿居民用地面积持续增加，其他土地利用类型面积均有不同程度的减小，其中城乡工矿居民用地面积增加约102.74 km2，耕地面积减小约102.98 km2。2010—2017年，除城乡工矿居民用地面积继续增加87.89 km2，其他土地利用类型面积均呈减小趋势。

整体来看，随着城市化进程的不断加速，28年间银川市城区的土地利用空间格局发生了较大变化，各类型土地利用面积绝对变化量为未利用土地＞耕地＞城乡工矿居民用地＞草地＞水域＞林地。未利用土地和草地面积逐年减少，而城乡工矿居民用地面积逐年增加且保持较高增长速度；耕地在1989—1999年大幅增加，1999年后有所减小，整体面积增加；水域在1989—2010年面积逐年增加，2010年之后面积略有减小，总量明显增加；林地面积变化最小，仅增加了15.12 km2。

图4-6　研究区不同年份土地利用图

表4-5　研究区土地不同时期土地利用变化

4.2.4.1.2　土地利用类型转移情况

掌握研究区4个时期各土地利用类型的变化图和转移矩阵（图4-7，表4-6），能够定量分析和深入了解各土地利用类型在不同时期的转移方向及补充来源，更好地探究各土地利用类型的转换关系。由表4-6可知，研究区28年间各土地利用类型相互转换程度整体较为强烈，耕地的增加主要源于草地和未利用土地转入，城乡工矿居民用地的增加主要源于耕地、草地和未利用土地的转入，林地和水域面积变化相对较小，主要由耕地、草地和未利用土地转入，草地和未利用土地主要呈转出状态，面积明显减少。

图4-7　研究区不同时期土地利用变化图

表4-6　银川市不同时期土地利用转移矩阵　单位：%

续表

4.2.4.2　土地利用变化强度和动态度

分别利用公式4-7和4-8计算研究区不同时期的土地利用变化强度和土地利用动态度（表4-7），结果表明，28年间研究区土地利用变化结构的主体为耕地和城乡工矿居民用地。1989—1999年，耕地的变化强度显著高于其他用地类型。1999年以后，城市化进程加速，城乡工矿居民用地的变化强度也随之增强，位于各用地类型变化强度之首。草地由于植被恢复其变化强度呈增加趋势，林地和水域的变化强度呈减小趋势。

表4-7　1989—2017年银川市土地利用变化强度及土地利用类型动态度

从土地利用动态度看（表4-7），研究区不同土地利用类型的动态度差异明显。1989—1999年，土地利用动态度递减顺序为林地＞耕地＞水域＞城乡工矿居民用地＞草地和未利用土地；1999—2010年，土地利用动态度递减顺序为城乡工矿居民用地＞水域＞未利用土地＞林地＞草地＞耕地；2010—2017年，土地利用动态度递减顺序为城乡工矿居民用地＞耕地＞草地＞水域＞林地＞未利用土地。28年间土地利用动态度最大的土地利用类型为城乡工矿居民用地。

4.2.4.3　土地利用变化驱动机制

4.2.4.3.1　自然因素

土地利用变化是自然和人为因素影响的综合体现，其驱动力主要包括自然因素和人类社会经济活动2个方面。自然因素主要包括气温和降水，该因素是土地利用变化的基础条件。利用统计年鉴数据统计1989—2017年银川市年均气温和年均降水量（图4-8），结果表明28年间研究区年均气温和年均降水量均呈上升趋势，但上升幅度平缓，虽然气温和降水出现了一定的波动，但从研究区各土地利用类型的变化情况来看，气温和降水短期内对银川市的土地利用变化影响并不明显。

图4-8　2000—2017年银川市年均气温和年均降水量变化图

4.2.4.3.2　社会经济因素(www.daowen.com)

选用的社会经济统计指标包括年末总人口数（万人）X1、农业人口（万人）X2、城镇人口（万人）X3、地区生产总值（亿元）X4、全社会固定资产投资总额（亿元）X5、房地产开发投资（亿元）X6、第一产业总产值占比（%）X7、第二产业总产值占比（%）X8、第三产业总产值占比（%）X9、城市居民人均可支配收入（元）X10和农村居民人均可支配收入（元）X11。基于SPSS软件，对上述11个指标进行主成分分析和因子分析。结果显示，旋转成分矩阵中有2个主成分因子（表4-8），X1、X2和X3在第一主成分上有较高载荷，主要反映了人口状况；X4、X5和X6在第二主成分上有较高载荷，主要反映经济状况。在此基础上，采用灰色关联分析模型对银川市3个时期不同土地利用类型面积变化与X1、X2、X3、X4、X5、X6等主导驱动因子的关联度及土地利用驱动机理和过程进行分析。结果表明，银川市各土地利用类型与主导驱动因子的关联度平均值由高到低的顺序为城乡工矿居民用地＞耕地＞未利用土地＞草地＞水域＞林地（表4-9），其中城乡工矿居民用地、耕地和未利用土地与各驱动因素相关性较高，联度指数平均值分别为0.787 4，0.784 2和0.733 0，可见各主导驱动力影响因素对上述3种土地利用类型的变化具有显著影响作用，而对林地和水域影响较小。2000—2017年，银川市人口由2000年的100.94×104人增长到2017年的222.54×104人，经济快速增长，GDP增加了近20倍，房地产投资从2000年的11.54亿元增长到2017年的402.82亿元，经济产业结构不断优化，城镇化进程加速推进，城乡工矿居民用地急剧扩张，土地利用结构变化较大，大量耕地和未利用土地被占用。此外，由于退耕还林还草政策和“生态立市”战略的实施，17年间草地面积增加，2017年银川市绿化覆盖率和森林覆盖率分别达到了42.07%和16%。

表4-8　旋转成分矩阵

表4-9　银川市主导驱动因子与各用地类型关联度指数表

综上所述，影响银川市土地利用变化的主要驱动因素为社会经济因素，尤其是年末总人口数、农业人口、城镇人口、地区生产总值、全社会固定资产投资总额、房地产开发投资等6个主导驱动因子对区域土地利用类型的变化影响显著。因此，人口增加、经济增长、城市化等社会经济因素和区域宏观政策是2000—2017年银川市土地利用结构调整和变化的主要驱动力。

4.2.4.4　土地利用对区域热环境贡献度

根据研究区土地利用类型空间分布和变化情况，分别统计1989年、1999年、2010年和2017年各土地利用类型的比例和地表平均温度，根据公式4-11计算4个年份各土地利用类型对银川市热环境的贡献度指数，结果如表4-10所示。1989年，耕地、林地、草地和水域平均温度均低于区域平均温度，为银川市热环境的汇，而城乡工矿居民用地和未利用土地则为源，且该时期未利用土地对热环境的贡献度最大。1999年，耕地、林地和水域平均温度均低于区域平均温度，草地、城乡工矿居民用地和未利用土地高于区域平均温度，该时期城乡工矿居民用地对区域热环境的贡献度最大。2010年，耕地和水域为该时期热环境的汇，而其他土地利用类型则为源，且城乡工矿居民用地对区域热环境的贡献度持续增加。2017年，研究区热环境源和汇的类型与2010年相同，耕地对区域热环境的贡献度与前期相当，但城乡工矿居民用地对区域热环境的贡献度达到了0.76，该时期各土地利用类型中贡献度最大。

表4-10　银川市不同时期各土地利用类型热环境贡献度指数

整体来看，28年间各土地利用类型中耕地、水域、城乡工矿居民用地和未利用土地对银川市热环境贡献较大，而草地和林地相对贡献较小；耕地和水域为热环境的汇，城乡工矿居民用地和未利用土地则为源。随着城市化进程加速，研究区土地利用类型面积变化显著，耕地和未利用土地向城乡工矿居民用地转化趋势明显，使该类型土地面积迅速增加，空间聚集度增强，建筑强度增大，导致地表温度与区域平均温度差值增加，热环境贡献度指数明显上升，增加了0.63；水域和未利用土地对区域热环境贡献度呈下降趋势，而耕地对热环境贡献度则呈上升趋势。