Anatomizing spatiotemporal LULC changes and anthropogenic drivers of forest loss in Eastern Assam of India

技术摘要：剖析印度东部阿萨姆邦时空土地利用/土地覆盖（LULC）变化及其人为驱动因素

问题陈述
快速的土地利用/土地覆盖（LULC）变化和森林流失构成了关键的环境挑战，特别是在经历强烈人为压力的地区。印度东部阿萨姆邦的迪布鲁格胡县（Dibrugarh district）——因其“印度茶都”的美誉以及近期被指定为该邦第二大行政中心而闻名——正经历着显著的 LULC 转型。尽管该地区以快速城市化和基础设施建设著称，但目前仍缺乏量化森林覆盖损失并识别导致这些转变的具体人为驱动因素的实证研究。现有文献通常侧重于城市热岛效应或普遍的植被退化，而缺乏对将人口动态、农业扩张（特别是茶叶）以及城市增长与森林退化联系起来的驱动因素进行全面、定量的评估。本研究旨在通过分析 2000 年至 2023 年间的时空 LULC 动态并量化森林损失，来填补这些研究空白。

研究方法
本研究采用结合地理空间分析与社会经济实地调查的混合方法。

• 数据来源： 利用了多时相卫星影像，具体包括来自 USGS EarthExplorer 存档的 30 米分辨率 Landsat TM（2000年）和 10 米分辨率 Sentinel-2（2023年）影像。辅助数据包括用于地面样本点（GSP）的高分辨率 Google Earth Pro 影像、政府统计数据和实地观察。
• 分类方案： 基于文献综述和当地知识，定义了十一类不同的 LULC 类型：
  1. 农业用地（单季作物、双季作物、两季作物区）
  2. 农业种植园（茶园）
  3. 建成区（城镇）
  4. 森林（常绿/半常绿阔叶林、灌木林）
  5. 农耕/定居点
  6. 水体
  7. 河沙
• 分析技术：
  • 预处理： 应用辐射定标、几何配准以及云/阴影掩膜处理，以纠正畸变。
  • 分类： 使用基于高分辨率影像和实地数据的训练样本进行监督分类。
  • 变化检测： 使用后分类比较法生成类间转换矩阵，并使用标准公式计算净变化（NC）和年变化率（AR）。
  • 精度评估： 通过 60 个地面样本点的生产者精度、用户精度、总体精度和 Kappa 系数来评估可靠性。
  • 驱动因素分析： 通过空间叠加分析（将森林流失与城镇/农业扩张相关联）以及来自关键知情人访谈、焦点小组讨论和已发表统计数据的定性数据来识别人为驱动因素。

主要结果
研究期（2000–2023）揭示了迪布鲁格胡县显著的景观转型：

• 分类精度： 分类图显示出极高的可靠性，总体精度为 96%，Kappa 系数为 0.9554。大多数类别的用户精度达到了 100%，仅双季作物农业除外（77.78%）。
• LULC 动态：
  • 森林流失： 总森林覆盖面积（包括常绿/半常绿及灌木林）从 2000 年的 11.86%（401.09 平方公里）下降到 2023 年的 11.05%（373.90 平方公里）。具体而言，常绿/半常绿阔叶林减少了 30.12 平方公里，灌木林减少了 17.25 平方公里。
  • 城市扩张： 建成区面积从 0.96%（32.42 平方公里）增加到 1.26%（42.47 平方公里），净增 10.05 平方公里。增长集中在迪布鲁格胡市、杜利亚詹（Duliajan）和纳姆鲁普（Namrup）。
  • 农业与茶园扩张： 总农业用地从 46.87% 增加到 47.35%。作为主导土地利用形式的茶园面积从 15.84%（535.81 平方公里）上升至 16.48%（557.24 平方公里），净增 21.43 平方公里。
  • 其他变化： 水体略有增加（从 18.12% 增至 18.31%），这可能是由于河岸侵蚀和截留所致；同时河沙面积减少了 15.7 平方公里，部分转化为灌木林。
• 年变化率： 该地区经历了约 0.81%（净值）的年森林流失率，而茶园扩张的年增长率为 0.93 平方公里。

确定的驱动因素
研究确定了导致森林流失的驱动因素层级：

1. 主要驱动因素：
   • 茶园扩张： 将森林用地和现有农田转化为茶园是主要的驱动力，29,771 名注册的小型茶农促成了这一趋势。
   • 城镇与工业增长： 迪布鲁格胡、杜利亚詹（石油生产）和纳姆鲁普（石化工业）等定居点的快速扩张，需要清理土地以建设基础设施和住房。
   • 农业侵占： 为满足粮食需求，农业用地普遍扩张。
2. 潜在驱动因素：
   • 人口激增： 该地区人口增长显著（从 1901 年的约 15.5 万增加到 2011 年的约 132.6 万），驱动了对住房、食物和就业的需求。
   • 生计来源有限： 由于缺乏替代收入来源，对森林资源（木材、薪柴、药用植物）的依赖度较高。
   • 人口安置： 受布拉马普特拉河岸洪水和侵蚀影响的人口向森林边缘地带迁移。
   • 治理与意识： 治理能力薄弱、环境意识匮乏以及土地利用政策执行不力。

意义与主张
本文声称其主要贡献在于提供了对迪布鲁格胡县森林流失驱动因素的首次实证定量评估，解决了现有文献中往往缺乏驱动因素分析的研究空白。通过将地理空间量化与社会经济实地数据相结合，本研究建立了该地区发展轨迹（城镇化、茶叶种植、工业化）与森林覆盖退化之间的明确关联。

作者得出结论，迪布鲁格胡县景观的快速转型需要转向整合性的城镇规划、严格执行土地利用与森林政策，并加强森林恢复工作。他们强调，如果没有强有力的治理和基层环境意识，当前的森林流失趋势将会持续加剧，从而威胁到该地区的生态韧性和生物多样性。本研究为该地区有效的土地管理和可持续经济规划提供了基准。