An analysis of grassland spatial distribution and driving forces of patterns of change in grassland distribution in Guizhou Province from 1980 to 2020

doi:10.11686/cyxb2023185

Abstract

Abstract:

Grassland plays an important role in controlling rocky desertification and supporting animal husbandry in karst areas. Information about grassland spatial distribution patterns and driving forces of change in grassland patterns in karst areas is important for planning maintenance of regional grassland ecological functions and achieving sustainable development. Based on land-use datasets， in this study， we analyzed the spatial patterns and changes of grassland distribution in Guizhou Province from 1980 to 2020. Combined the landscape pattern and spatial autocorrelation to deeply identified the evolution law of grassland spatial distribution patterns and effective management areas. And quantified the driving forces of the spatial distribution patterns evolution of grassland by using geographic detector. It was found that： 1）In the past 40 years， the change of grassland area in Guizhou Province can be divided into three stages： a growth period （1980-2000）， a decline period （2000-2015） and a recovery period （2015-2020）， with an overall decrease from 1980 to 2020 of 176.88 km². The areas that have undergone changes mainly occurred in the western and southern regions of Guizhou Province， with the main changes being transfer between grassland， forest， and cultivated land. The overall spatial occurrence of grassland could be summarized as “high in the west and south， low in the east and north”. 2）Over time from 1980 to 2020， the degree of fragmentation of grassland increased， the degree of aggregation decreased， and the shape tended to become complex. Grassland patches at the county level are more fragmented and scattered， but their shapes are more regular， than at provincial level. 3）The Anselin Local Moran’s I tool was used to assess the uniformity of aggregation. Using this analytical approach， the spatial clustering patterns of high-high aggregation and low-high aggregation， concentrated in the western and southern regions， were detected. 4）The spatial distribution pattern of grassland was affected mainly by natural factors， among which elevation was the dominant factor， explaining up to 42.9% of data variation for grassland spatial distribution. The power of elevation to explain grassland spatial distribution pattern was enhanced by considering other factors as statistically interacting with elevation， in particular livestock industry output， mean annual temperature， density of population and GDP. Under the overall distribution pattern of grassland dominated by elevation， the differences and changes in social and economic factors between regions significantly affected the evolution of grassland spatial distribution patterns， and regional policies also played an important guiding role.

Key words: grassland, spatial distribution dynamics, landscape pattern, spatial autocorrelation, driving factors, Guizhou Province

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Figures/Tables 20

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数据类型 Data type	年份 Year	空间分辨率 Space resolution （m）	数据来源 Data sources
土地利用类型Land use types	1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020	30	中国科学院地理科学与资源研究所Data Center for Resources and Environmental Sciences， Chinese Academy of Sciences （RESDC， http：//www.resdc.cn）
年降水量Annual precipitation	1995、2000、2005、2010、2015、2020	1000
年平均气温Mean annual temperature	1995、2000、2005、2010、2015、2020	1000
国内生产总值GDP	1995、2000、2005、2010、2015、2020	1000
人口密度Density of population	1995、2000、2005、2010、2015、2020	1000
数字高程模型Digital elevation model	-	30	地理空间数据云Geospatial data cloud （https：//www.gscloud.cn/）
牧业产值Livestock industry output	1995、2000、2005、2010、2015、2020	各区县Districts and counties	贵州省经济社会发展统计数据库Guizhou economic and social development statistical database （https：//data.cnki.net/）

数据类型 Data type	年份 Year	空间分辨率 Space resolution （m）	数据来源 Data sources
土地利用类型Land use types	1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020	30	中国科学院地理科学与资源研究所Data Center for Resources and Environmental Sciences， Chinese Academy of Sciences （RESDC， http：//www.resdc.cn）
年降水量Annual precipitation	1995、2000、2005、2010、2015、2020	1000
年平均气温Mean annual temperature	1995、2000、2005、2010、2015、2020	1000
国内生产总值GDP	1995、2000、2005、2010、2015、2020	1000
人口密度Density of population	1995、2000、2005、2010、2015、2020	1000
数字高程模型Digital elevation model	-	30	地理空间数据云Geospatial data cloud （https：//www.gscloud.cn/）
牧业产值Livestock industry output	1995、2000、2005、2010、2015、2020	各区县Districts and counties	贵州省经济社会发展统计数据库Guizhou economic and social development statistical database （https：//data.cnki.net/）

驱动因素Driving factor	因子Factor	变量Variable	离散化方法Discretization method
地形Terrain factors	坡度Slope （°）	X₁	专家经验法Expert experience method
地形Terrain factors	海拔Elevation （m）	X₂	自然间断法Natural breaks
气候Climate factors	年平均气温Mean annual temperature （℃）	X₃	自然间断法Natural breaks
气候Climate factors	年降水量Annual precipitation （mm）	X₄	自然间断法Natural breaks
社会经济Social and economic factors	人口密度Density of population （person·km^-2）	X₅	分位数法Quantile method
	国内生产总值GDP （×10⁴ yuan·km^-2）	X₆	分位数法Quantile method
	牧业产值Livestock industry output （×10⁴ yuan）	X₇	自然间断法Natural breaks

驱动因素Driving factor	因子Factor	变量Variable	离散化方法Discretization method
地形Terrain factors	坡度Slope （°）	X₁	专家经验法Expert experience method
地形Terrain factors	海拔Elevation （m）	X₂	自然间断法Natural breaks
气候Climate factors	年平均气温Mean annual temperature （℃）	X₃	自然间断法Natural breaks
气候Climate factors	年降水量Annual precipitation （mm）	X₄	自然间断法Natural breaks
社会经济Social and economic factors	人口密度Density of population （person·km^-2）	X₅	分位数法Quantile method
	国内生产总值GDP （×10⁴ yuan·km^-2）	X₆	分位数法Quantile method
	牧业产值Livestock industry output （×10⁴ yuan）	X₇	自然间断法Natural breaks

草地转入 The grassland transfer in	时段Period
草地转入 The grassland transfer in	1995-2000	2000-2005	2015-2020	1980-2020
耕地Cultivated land	268.27	245.34	1101.27	1235.40
林地Forest land	1500.23	200.75	3656.43	4600.20
水域Water body	1.40	1.18	14.24	9.44
建设用地Construction land	8.70	2.21	21.45	7.40
未利用地Unused land	1.80	0.15	1.74	2.59
草地转出 The grassland transfer out	时段Period
草地转出 The grassland transfer out	1995-2000	2000-2005	2015-2020	1980-2020
耕地Cultivated land	582.01	693.00	979.77	1523.79
林地Forest land	622.91	1178.72	1999.91	3972.32
水域Water body	12.03	4.29	88.88	159.04
建设用地Construction land	9.79	12.51	233.00	374.11
未利用地Unused land	0.15	0.20	0.66	1.24