基于CA—Markov模型的青海湖流域土地利用變化模擬

雷浩川 王靈玥

摘要 [目的]利用遙感影像在定量描述土地覆蓋和環(huán)境變化方面具有的優(yōu)越性，以青海湖流域?yàn)檠芯繀^(qū)，研究土地利用時(shí)空變化，以便對該地區(qū)的環(huán)境治理和生態(tài)恢復(fù)提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。[方法]選取2001、2006、2011年3期TM遙感影像數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)分類器分別對遙感影像進(jìn)行分類得到每期的土地覆蓋圖，建立CAMarkov預(yù)測模型，經(jīng)模型驗(yàn)證后，應(yīng)用該模型對2016年青海湖流域土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測。[結(jié)果]預(yù)測結(jié)果與實(shí)際解譯結(jié)果接近。[結(jié)論]利用CAMARKOV預(yù)測模型預(yù)測土地覆蓋變化是可行的，能夠有效揭示土地覆蓋變化趨勢，對決策規(guī)劃、分析該地區(qū)土地荒漠化、生態(tài)環(huán)境變化規(guī)律及其成因具有重要意義。

關(guān)鍵詞 土地利用變化；AMarkov模型；遙感影像；動態(tài)模擬

中圖分類號 S127；P237 文獻(xiàn)標(biāo)識碼

A 文章編號 0517-6611（2015）34-328-04

土地利用變化是反映人類活動程度的重要因子，分析土地利用時(shí)空變化規(guī)律，是揭示人類活動程度的有效方式[1-4]。利用遙感技術(shù)分析土地利用變化特點(diǎn)并預(yù)測未來情景，有助于揭示在人類活動影響下區(qū)域生態(tài)環(huán)境變化的過程和機(jī)理，進(jìn)而為區(qū)域生態(tài)保護(hù)及可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)[5-8]。近年來研究人員使用了多種土地利用變化動態(tài)模擬模型，主要包括系統(tǒng)動力學(xué)（SD）[9]、元胞自動機(jī)（CA）[10–11]、馬爾可夫（Markov）[12–13]、CLUE[14]、CLUES[15–16]、基于智能體的（Agentbased）模型[17–18]、空間 Logistic[19]等模型。元胞自動機(jī)–馬爾可夫（CAMarkov）模型綜合了馬爾可夫模型長期預(yù)測的優(yōu)勢和元胞自動機(jī)模擬復(fù)雜系統(tǒng)空間變化的能力，利用了2種模型的優(yōu)點(diǎn)，既提高了土地利用類型轉(zhuǎn)化的預(yù)測精度，又可以有效地模擬土地利用格局的空間變化，近年來被國內(nèi)外研究人員廣泛應(yīng)用和探討[19-21]，主要集中于城市景觀格局或土地利用演變方面。探討流域土地利用的動態(tài)變化，對于當(dāng)?shù)乜茖W(xué)合理地調(diào)整用地結(jié)構(gòu)，保護(hù)生態(tài)環(huán)境、植被恢復(fù)、沙漠化治理等具有重要意義。筆者選取2001、2006、2011年3期TM遙感影像數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)分類器分別對遙感影像進(jìn)行分類得到每期的土地覆蓋圖，建立CAMarkov預(yù)測模型并進(jìn)行模型驗(yàn)證，應(yīng)用模型對2016年青海湖流域土地利用類型年際變化特征及其空間分布規(guī)律信息進(jìn)行預(yù)測，為環(huán)境治理提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況 青海湖流域地處青海省的東北部，是青海省“十二五”規(guī)劃環(huán)境沙漠化治理、生態(tài)環(huán)境恢復(fù)的重點(diǎn)區(qū)域。研究區(qū)海拔2 275～5 826 m，總面積67 345 km2。多草地荒地，區(qū)域內(nèi)沙地、草地、裸地面積52 982.49 km2，水域面積約6 123.00 km2，其中青海湖面積為4 583.00 km2，青海湖周邊大小河流有70余條，主要河流有布哈河、烏哈阿蘭河、哈爾蓋河、沙柳河、甘子河、倒淌河、黑馬河等。青海湖流域生態(tài)脆弱區(qū)域面積廣大，中度以上生態(tài)脆弱區(qū)域非常多，很多草地處于沙漠化的邊緣。區(qū)域內(nèi)地貌較為復(fù)雜，有湖濱平原、沖擊平原、冰原臺地、山地和現(xiàn)代冰川。青海湖流域包括西寧市、湟中縣、湟源縣、大通回族土族自治縣、海晏縣、共和縣、剛察縣、天駿縣、烏蘭縣。西寧是青海省省會，湟中縣、湟源縣和大通縣是青海省內(nèi)人口聚集、耕地面積較大的地區(qū)，其余各環(huán)繞青海湖的州縣平均海拔3 500 m，其中天駿縣最高海拔5 826.8 m。

1.2 數(shù)據(jù)選擇與處理

從地理空間數(shù)據(jù)云平臺中下載了 2001、2006和 2011年研究區(qū)的Landsat TM分辨率為30 m 的遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。以當(dāng)年 6月、7月、8月、9月的遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，挑選出云量和植被分布最優(yōu)的影像，對這3期原始數(shù)據(jù)的解譯分類基礎(chǔ)上，采用WGS84投影，利用ENVI 5.1和 ArcGIS 10.1對遙感影像進(jìn)行解譯，獲得流域3期土地利用圖。土地利用類型包括耕地、沙地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地共6個(gè)一級地類。其他數(shù)據(jù)包括青海湖流域1∶5 萬 DEM 數(shù)據(jù)、西寧市及各區(qū)縣社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒等。

1.2.1 影像鑲嵌及裁剪。

青海湖流域在TM遙感衛(wèi)星影像中位于條帶號“PATH = 132”和條帶號“PATH=135”之間，行號“ROW =033”的遙感影像的下部和“ROW =36”的遙感影像的上部。該研究在獲取青海湖流域分幅范圍內(nèi)的原始影像的基礎(chǔ)上，使用ENVI軟件將各年份的原始影像的分幅圖像鑲嵌成一幅具有 3（5、4、3波段）個(gè)波段的TM影像數(shù)據(jù)。在ENVI軟件中，用全國縣界矢量圖邊界對3期影像進(jìn)行切割裁剪，處理得到研究區(qū)域青海湖流域的影像數(shù)據(jù)。

1.2.2 影像分類及解譯。

根據(jù)青海湖流域的遙感影像和土地利用現(xiàn)狀的特點(diǎn)及其生態(tài)學(xué)意義，在參照土地類型劃分原則的基礎(chǔ)上，對青海湖流域2001年、2006年和2011年遙感影像進(jìn)行土地利用分類。該研究在2007年新頒布的土地利用現(xiàn)狀分類基礎(chǔ)上，結(jié)合青海湖流域的實(shí)際情況，從研究性和便利性兩方面綜合考慮，將研究區(qū)域土地劃分為6 大類，即沙地、草地、耕地、建設(shè)用地、水域、裸地，各土地利用類型分類見表1。

通過支持向量機(jī)（SVM）分類對青海湖流域的3期影像進(jìn)行分類解譯。該研究是在 ENVI 5.1軟件中分別建立 2001年、2006 年和 2011年青海湖流域影像的分類模板，通過不斷調(diào)整分類樣本和多次運(yùn)行分類程序，對3期影像進(jìn)行分類，最終得到青海湖流域土地利用的分類結(jié)果（圖1）。

圖1 2001、2006、2011年青海湖流域土地利用現(xiàn)狀

1.3 研究方法

采用2001、2006年的兩期影像建立CAMarkov模型，然后以2011年影像分類結(jié)果對模型的2011年預(yù)測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證；最后利用驗(yàn)證后的模型對2016年研究區(qū)土地時(shí)空變化趨勢進(jìn)行了預(yù)測。主要方法流程見圖2。

圖2 基于CAMarkov模型的土地利用變化模擬技術(shù)流程

1.3.1 CAMarkov 模型。Markov模型是基于Markov過程理論而形成的預(yù)測事件發(fā)生概率的方法，通過對不同狀態(tài)的初始概率以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)變頻率的研究，來確定狀態(tài)的變化趨勢，從而達(dá)到預(yù)測未來的目的。在土地利用變化研究中，可以將土地利用變化過程視為Markov過程，將某一時(shí)刻的土地利用類型對應(yīng)于Markov過程中的可能狀態(tài)，它只與其前一時(shí)刻的土地利用類型相關(guān)，土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)換的面積數(shù)量或比例即為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。因此，可以利用如下公式對土地利用變化進(jìn)行預(yù)測：

s（t+1）=s（t）pij （1）

式中，s（t）、s（t+1）分別是t、t+1時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)；pij是狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣是研究土地利用變化的關(guān)鍵，確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣pij的數(shù)學(xué)公式的一般表達(dá)式為[21]：

p=p00p01…p0j

p10p11…p1j

…………

pi0pi1…pij（2）

式中，i表示土地利用的類型數(shù)量，pij表示土地利用類型i轉(zhuǎn)化類型j的概率，pij具有如下性質(zhì)：①01≤pij≤1，即各元素都為正，且介于0到1之間；②∑nj=1pij=1，即每行元素之和等于1。

元胞自動機(jī)（CA）是時(shí)間、空間和狀態(tài)都離散的動力學(xué)模型，具有時(shí)空計(jì)算特征。單獨(dú)的隨機(jī)Markov模型缺乏空間知識，既沒有考慮地理因素，也沒有考慮每種土地利用類型的空間分布。CAMarkov模型則在模型中加入空間特征，使用元胞自動機(jī)濾波器創(chuàng)建空間意義明顯的權(quán)重因子，離現(xiàn)存土地利用越近的地區(qū)，該因子的權(quán)重大，使用該權(quán)重因子并依據(jù)相鄰柵格單元的狀態(tài)以及轉(zhuǎn)換規(guī)則，改變本柵格單元的狀態(tài)，因此更多地考慮了空間關(guān)系。這將確保土地利用轉(zhuǎn)變?yōu)樽罱囊汛嫱恋乩妙愋汀?/p>

1.3.2 青海湖流域CAMarkov模型的構(gòu)建。

以2011年青海湖流域土地利用格局圖為基礎(chǔ)，依據(jù)2006～2011年土地類型轉(zhuǎn)移矩陣和青海湖流域土地觀格局演變適宜性圖集，在ArcGIS軟件中構(gòu)建CAMarkov模型對青海湖流域2016年土地利用格局進(jìn)行模擬。

1.3.2.1 元胞自動機(jī)組成。

（1）元胞、元胞空間和元胞狀態(tài)的定義。

元胞自動機(jī)模型中的元胞與柵格數(shù)據(jù)中的柵格單元在結(jié)構(gòu)上非常相似，該研究以遙感影像解譯所得到的青海湖流域土地利用現(xiàn)狀圖作為元胞空間，將其柵格單元作為元胞，元胞的大小根據(jù)遙感影像的精度取為30 m×30 m。在元胞自動機(jī)中，元胞的狀態(tài)作為一個(gè)離散的集合，集合中的每一個(gè)元素都代表著一個(gè)元胞的狀態(tài)。而在模擬土地利用格局變化時(shí)，需要將每種土地利用類型都與其相應(yīng)的元胞及其狀態(tài)相結(jié)合，因此該研究中的元胞狀態(tài)是指耕地、草地、沙地、建設(shè)用地、水域和裸地6種類型。

（2）鄰域的定義。

在CA模型中，一個(gè)元胞下一時(shí)刻的狀態(tài)不僅取決于其自身，還與其鄰域內(nèi)元胞在這一時(shí)刻的狀態(tài)有顯著關(guān)系。CAMarkov 模型是通過濾波器來定義元胞的鄰域，該研究采用5×5的濾波器，即為擴(kuò)展的摩爾型鄰域，是指以某個(gè)元胞為中心其周圍 5×5 個(gè)元胞所組成的矩形空間，它會對該元胞下一時(shí)刻的狀態(tài)改變產(chǎn)生比較顯著的影響。

（3）轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義。

作為土地利用變化模擬的核心，能否正確的定義轉(zhuǎn)換規(guī)則，直接關(guān)系到模擬效果，因此轉(zhuǎn)換規(guī)則的定義是構(gòu)建CAMarkov 模型的關(guān)鍵。該研究采用土地利用格局轉(zhuǎn)變適宜性圖集來定義基于 CAMarkov模型的青海湖流域土地利用格局轉(zhuǎn)換規(guī)則，即通過土地利用格局轉(zhuǎn)變適宜性圖集作為轉(zhuǎn)換規(guī)則來模擬預(yù)測模型中每個(gè)元胞在下一時(shí)刻的狀態(tài)，以此來提高 CAMarkov 模型的模擬精度。

1.3.2.2 確定預(yù)測年份。該研究以 2006～ 2011年的青海湖流域土地利用格局變化為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測。首先，綜合比較 2001、2006和2011年的青海湖流域土地利用格局變化情況，最終確定以 2006和2011年數(shù)掘?yàn)榛A(chǔ)預(yù)測。而在應(yīng)用CAMarkov 模型進(jìn)行模擬預(yù)測時(shí)，基期、末期和模擬3個(gè)時(shí)期間的間隔年份應(yīng)該是相等的。因此，該研究根據(jù)基期和末期的時(shí)間間隔，后確定以 2011 年的青海湖流域地利用格局狀態(tài)為起始，來模擬預(yù)測 2016 年的青海湖流域土地利用格局。

1.3.2.3 土地利用格局轉(zhuǎn)移矩陣。

通過疊加分析青海湖流域始末兩期的土地利用現(xiàn)狀圖，得到青海湖流域該時(shí)段內(nèi)的土地利用格局轉(zhuǎn)移概率矩陣。該研究利用IDRISI軟件的 Markov 模塊來自動生成西寧市土地利用格局轉(zhuǎn)移矩陣。

基于IDRISI的Markov模塊進(jìn)行轉(zhuǎn)移概率矩陣的輸出，結(jié)果見圖3。

圖3 2006～2011年的轉(zhuǎn)移概率矩陣

1.3.2.4 制作適宜性圖集。

土地利用類型轉(zhuǎn)換適宜圖像是一種地類轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌仡惖母怕剩衫肐DRISIS中的 MCE模塊生成。在研究青海湖流域土地利用格局變化的基礎(chǔ)上，利用IDRISI軟件中的布爾疊加法作為制作土地利用格局轉(zhuǎn)變適宜性的主要方法進(jìn)行多準(zhǔn)則評價(jià)，所得到的青海湖流域土地利用格局轉(zhuǎn)變適宜性圖像作為青海湖流域土地動態(tài)模擬 CAMarkov 模型的轉(zhuǎn)換規(guī)則。

1.3.2.5 確定循環(huán)次數(shù)。

通常情況下這個(gè)循環(huán)次數(shù)要和研究所應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔跨度一致或是成整數(shù)倍，多是根據(jù)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的年份間隔跨度來確定的，該研究的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣年份間隔為 5年，為了提高模型的預(yù)測精度，采用等長年限預(yù)測，確定預(yù)測目標(biāo)年為 2016年，即循環(huán)次數(shù)應(yīng)為5。