閆雪,王利,任啟龍(遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧大連116029)
普灣新區(qū)土地利用動態(tài)監(jiān)測及預(yù)測分析
閆雪,王利*,任啟龍
(遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧大連116029)
以大連市普灣新區(qū)作為研究區(qū),利用2000,2007,2014年3個時期的遙感影像數(shù)據(jù),對研究區(qū)14年間的土地利用動態(tài)變化過程以及各土地利用類型間的相互轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行分析,獲得研究區(qū)各年份間土地利用變化的轉(zhuǎn)移矩陣和土地利用類型變換圖。然后運(yùn)用IDRISI的CA-Markov模型對研究區(qū)未來土地利用演變趨勢進(jìn)行模擬及預(yù)測,得到研究區(qū)2021年土地利用類型預(yù)測圖及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。結(jié)果表明:2000-2014年的14年期間研究區(qū)的建設(shè)用地明顯增加,耕地和水體不斷減少,林地后期出現(xiàn)減少趨勢,未利用土地呈現(xiàn)波動變化的趨勢。而且到2021年建設(shè)用地和耕地、水體之間的矛盾將更加突出,應(yīng)合理利用土地資源、保護(hù)生態(tài)環(huán)境,減少對海洋生態(tài)的危害。
土地利用;動態(tài)監(jiān)測;CA-Markov預(yù)測;普灣新區(qū)
土地利用變化/土地覆蓋變化(LUCC)是全球氣候變化和環(huán)境變化研究的重要內(nèi)容之一[1]。對LUCC的研究已經(jīng)成為全球變化研究計(jì)劃中的重要組成部分[2]。一般認(rèn)為土地利用結(jié)構(gòu)復(fù)雜變化的核心內(nèi)容可以通過土地利用時空格局的變化來反映。所以,城市土地利用格局的時空動態(tài)變化過程是揭示土地城市化的核心內(nèi)容[3]。利用LUCC的驅(qū)動力之間的相互作用進(jìn)行完整模擬,是準(zhǔn)確預(yù)測未來土地利用變化的前提[4]。近年來,隨著我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,城市化的進(jìn)程不斷加快,致使建設(shè)用地的需求量明顯增加,然而如何將社會的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與土地資源的可持續(xù)發(fā)展進(jìn)行結(jié)合,已經(jīng)成為每個城市發(fā)展急需解決的首要難題[5]。
目前土地利用變化模擬與預(yù)測應(yīng)用中最廣泛的模型有Clue-S模型、CA模型、Markov模型和CA-Markov模型等[6],以上模型在適用性和模擬精度等方面各有優(yōu)缺點(diǎn)。Clue-S效率較低,需用其他軟件輔助;Markov模型能預(yù)測土地利用數(shù)量的動態(tài)變化,但無法預(yù)測土地利用的空間分布變化;CA模型可以預(yù)測土地利用的空間分布,但卻不能預(yù)測數(shù)量的動態(tài)變化[7];CA-Markov模型則是將CA模型與Markov模型進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,既可以預(yù)測空間分布,也可以在數(shù)量上進(jìn)行精確的預(yù)測[8]。本文采用CA-Markov的耦合模型既具有CA模型對空間復(fù)雜系統(tǒng)的動態(tài)模擬功能又綜合了Markov模型時間上長期預(yù)測的優(yōu)勢,既能對土地利用類型的數(shù)量結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測模擬,又能實(shí)現(xiàn)土地空間格局的預(yù)測與模擬,具有很強(qiáng)的科學(xué)性與實(shí)用性[7,9]。本文利用RS和GIS集成技術(shù),對普灣新區(qū)2000年、2007年和2014年三期遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到近14年來普灣新區(qū)土地利用類型變化的轉(zhuǎn)移矩陣,并基于分析對2021年土地利用類型進(jìn)行預(yù)測。對普灣新區(qū)今后的土地利用提供一定的參考依據(jù)。
普灣新區(qū)位于遼寧省大連市的地理中心。該區(qū)地處遼東半島的低山丘陵地帶,地勢北高南低,北部和中部地區(qū)山巒起伏,丘陵主要分布在東部、南部和西部地區(qū)。普灣新區(qū)包括石河街道、三十里堡街道、炮臺街道、復(fù)州灣街道、豐榮街道、太平街道、鐵西街道、南山街道六個街道。2012年總?cè)丝?2.16萬人,陸域面積1015平方公里,海域面積210平方公里,海岸線長132公里(本文只研究陸地部分),見圖1。
圖1 普灣新區(qū)位置圖
2.1數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理
本文數(shù)據(jù)是采用美國的Landsat-5/Landsat-8衛(wèi)星的TM專題制圖儀/OLI陸地成像儀影像,時段分別為2000年9月9日、2007年9月13日、2014年9月8日,以及相關(guān)調(diào)查資料等。以大連市邊界圖和普灣新區(qū)的土地利用總體規(guī)劃圖為輔助資料。根據(jù)TM圖像各波段特征,選取真彩色合成作為土地利用動態(tài)監(jiān)測的波段組合。根據(jù)2007年中國土地利用現(xiàn)狀分類系統(tǒng),結(jié)合普灣新區(qū)土地利用現(xiàn)狀及特點(diǎn),共分為耕地、林地、水體、建設(shè)用地、未利用土地五種土地類型。
數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包含配準(zhǔn)、幾何校正、圖像裁切、監(jiān)督分類及分類后處理等。首先在ENVI中選取訓(xùn)練樣本,利用最大似然法進(jìn)行監(jiān)督分類。然后將分類結(jié)果從ENV1中轉(zhuǎn)換到ArcG1S中,利用剔除工具消除矢量數(shù)據(jù)的零碎圖斑,之后進(jìn)行圖像融合,對同類型多邊形進(jìn)行合并,最后得到各年份的土地利用現(xiàn)狀圖。
2.2研究方法
2.2.1土地利用轉(zhuǎn)移矩陣(LUCM)
LUCM是系統(tǒng)分析對系統(tǒng)狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移的定量描述,轉(zhuǎn)移矩陣和CA-Markov模型都是國內(nèi)外土地利用格局動態(tài)分析和動態(tài)監(jiān)測常用的方法[10,11],其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:
式中:Pij是土地類型i轉(zhuǎn)換成土地類型j的轉(zhuǎn)換概率;P是整個區(qū)域內(nèi)各土地類型之間互相轉(zhuǎn)換的概率。矩陣對角線上的P11,P22,…Pij表示經(jīng)過轉(zhuǎn)移后仍然是原類型的概率。
土地利用動態(tài)度是對區(qū)域土地利用變化速度的差異的反映,土地利用動態(tài)度的公式:
式中,Li是監(jiān)測開始時第i類土地類型的總面積,△Li-j為監(jiān)測開始到監(jiān)測結(jié)束時第i類土地類型變換成其它土地類型面積的總和,t是研究時段,土地利用動態(tài)度S是指與t時段對應(yīng)的研究區(qū)內(nèi)的土地利用變化速率。
土地利用動態(tài)變化指數(shù)(LUDI)。變化指數(shù)是以土地類型的面積為基礎(chǔ),來關(guān)注監(jiān)測時段內(nèi)各土地利用類型面積變化的結(jié)果,其模型形式如式[12-14]:
式中:K為研究時期內(nèi)研究區(qū)某一土地利用類型的變化率;Ua、Ub分別為研究時期開始和結(jié)束時該土地類型的面積;T為研究時段。
2.2.2CA-Markov模型
Markov模型具有能夠分析不確定性變化過程以及預(yù)測短期變化結(jié)果的特點(diǎn)[15],但其具有的無后效性,只能預(yù)測土地利用在時間上的定量改變,而無法實(shí)現(xiàn)空間預(yù)測[8]。而CA模型的空間概念比較強(qiáng),因此本研究利用CA模型與Markov模型結(jié)合的CA-Markov模型。
Markov模型成功運(yùn)用的關(guān)鍵是對土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣的確定[16]。根據(jù)Markov過程性質(zhì)和條件概率的定義,Markov過程的基本方程為:
式中:n為研究時間;x為介于變量i與j之間的變量;Pxj為土地類型x變換成土地類型j的轉(zhuǎn)換概率;P則描述整個區(qū)域各類土地類型之間的相互轉(zhuǎn)換概率。
CA是時間、空間、狀況都離散,空間上的互相作用及時間上的因果關(guān)系皆局部的網(wǎng)格動力學(xué)模型[17]。其最主要的特點(diǎn)是復(fù)雜的系統(tǒng)可以由一些很簡單的局部規(guī)則來產(chǎn)生,其轉(zhuǎn)換規(guī)則是基于鄰近函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的[18]。S(t+1)=f(s(t),C)
式中:S是元胞有限的、離散的狀況集合;f則是局部空間元胞狀況的轉(zhuǎn)換規(guī)則;t和t+1表示不同時期;C為元胞的鄰域。
3.1土地利用時空變化分析
近十四年來普灣新區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大的變化;其中耕地、建設(shè)用地和水體的變化最為明顯。耕地和水體在逐漸減少,而建設(shè)用地卻在不斷地增加。近些年來,不斷地圍海造陸導(dǎo)致水體的不斷減少,面積從2000年的66.5785Km2減少到2014年的12.4753 Km2,并且速度還在加快,從其動態(tài)度可以看出:2000到2007(前期)年水體的動態(tài)度是14.1842,而2007到2014年(后期)的動態(tài)度是48.5949。而耕地雖然也是減少,但速度卻在放慢,可能是普灣新區(qū)的發(fā)展已經(jīng)近年來國家對基本農(nóng)田的重視,使得郊區(qū)城鎮(zhèn)化速度放緩。其動態(tài)變化指數(shù)前期-2.3816,后期則是-0.5753,可以看出速度在變慢。林地的變化集中在后期,前期幾乎沒變,后期從123.5265 Km2變化到了113.4623 Km2。未利用土地確實(shí)先增加后減少,其主要是一些裸地和剛拆遷的待利用地,所以其變化并不穩(wěn)定。
將2000-2007年和2007-2014年兩個時期的土地類型年變化率進(jìn)行比較,總體上后期的變化速度是慢于前期的。說明普灣新區(qū)在2007年之后城市已基本成型,可能更多的需要調(diào)整城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)。所以城市向耕地?cái)U(kuò)張的速度逐漸緩慢,但對海洋的占用還在繼續(xù)。而對整個研究時期的土地利用類型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,表明:普灣新區(qū)在過去的14年里,建設(shè)用地顯著增加,耕地呈減少趨勢(速度先快后緩),林地后期出現(xiàn)減少趨勢,水體在整個研究時期內(nèi)一直呈下降的趨勢,但由于未利用地的面積比重很小,因此它對研究區(qū)的土地利用格局影響相對來說并不大。簡單來說,前期普灣新區(qū)的城鎮(zhèn)化發(fā)展是外延式的,是以減少耕地和圍海造陸為代價的。詳情見圖2與表1。
本研究采用IDRISI的Crosstab功能來提取土地利用轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)及圖,從而得到普灣新區(qū)2000-2007年和2007-2014年的土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣和土地利用變換圖,見表2、表3及圖3、圖4。
普灣新區(qū)土地利用類型間的變換主要是在建設(shè)用地、耕地和水體之間。前期,耕地主要轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地,轉(zhuǎn)換面積分別為74.8697Km2,分別占轉(zhuǎn)出面積的16.1709%,主要分布在建設(shè)用地邊緣地區(qū),尤其豐榮街道、太平街道和鐵西街道居多。林地主要轉(zhuǎn)換為耕地,轉(zhuǎn)換面積為30.871Km2,占轉(zhuǎn)出面積的25.0403%,主要分布在炮臺街道、太平街道及石河街道。水體主要轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地,轉(zhuǎn)出面積為32.8191Km2,占轉(zhuǎn)出面積的49.2938%,海邊的街道都有分布尤其以復(fù)州灣街道、南山街道和三十里堡街道最多。未利用土地主要轉(zhuǎn)化為耕地和建設(shè)用地,轉(zhuǎn)出面積分別為13.0474Km2和2.02578Km2,分別占轉(zhuǎn)出面積的82.2706%和12.7737%,主要分布在炮臺街道。建設(shè)用地主要是由耕地和水體轉(zhuǎn)換而來,分別占轉(zhuǎn)入面積的24.2860%和10.6457%。
圖2 普灣新區(qū)2000年、2007年、2014年的土地利用結(jié)構(gòu)及其變化
后期,耕地主要轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地,轉(zhuǎn)換面積為78.9324Km2,占轉(zhuǎn)入面積的20.014%,主要分布在復(fù)州灣街道、炮臺街道和太平街道。水體和未利用土地主要轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地,轉(zhuǎn)換面積分別為34.3952Km2和23.6304Km2,分別占轉(zhuǎn)入面積的8.7212%和5.9917%,主要分布在復(fù)州灣街道、炮臺街道和三十里堡街道。林地和未利用土地主要轉(zhuǎn)換為耕地,轉(zhuǎn)換面積分別為27.2949Km2和23.2138Km2,分別占轉(zhuǎn)出面積的22.0964%和47.8671%,林地轉(zhuǎn)耕地主要分布在三十里堡街道、石河街道和豐榮街道,未利用土地轉(zhuǎn)耕地主要分布在炮臺街道和三十里堡街道。從土地利用類型變化的空間特征來看,南山街道因其主要是建設(shè)用地近14年幾乎沒有變化;建設(shè)用地面積顯著增加的原因主要是通過占用耕地、水體和林地來實(shí)現(xiàn)的,主要分布在建設(shè)用地周圍的復(fù)州灣街道、鐵西街道、豐榮街道和三十里堡街道。
3.2土地利用變化的CA-Markov預(yù)測分析
為了驗(yàn)證CA-Markov模型預(yù)測土地利用動態(tài)變化的準(zhǔn)確性,利用2000年和2007年兩期土地利用數(shù)據(jù),運(yùn)用IDRISI的Markov模型及CA-Markov模型功能,得到普灣新區(qū)2014年土地利用模擬圖;然后用IDRISI的CROSSTab分析模塊,對2014年研究區(qū)的遙感解譯圖和土地利用模擬圖進(jìn)行疊加分析。計(jì)算得到模擬結(jié)果的Kappa指數(shù)是0.77,則證明利用CA-Markov模型預(yù)測的土地利用是可信的。
基于2014年的土地利用數(shù)據(jù),以7年為步長,利用2000-2007年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行CA-Markov預(yù)測,得到2021年的土地利用類型預(yù)測圖。模擬預(yù)測結(jié)果如圖5和表4。
表1 2000-2014年間研究區(qū)的土地利用類型面積及動態(tài)變化指數(shù)
表2 普灣新區(qū)2000年-2007年的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣
圖3 普灣新區(qū)2000年到2007年的土地利用類型變換圖
圖4 普灣新區(qū)2007年到2014年的土地利用類型變換圖
表3 普灣新區(qū)2007年-2014年的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣
通過對模擬預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析得出,研究區(qū)內(nèi)耕地面積會持續(xù)減少,模擬期內(nèi)耕地面積減少了19.617Km2,主要是分布在復(fù)州灣街道、炮臺街道和鐵西街道。建設(shè)用地增加了49.3912Km2,還是主要在復(fù)州灣街道、炮臺街道和鐵西街道三個街道。林地的面積在模擬期內(nèi)小幅度減少,減少面積為12.2748Km2,主要在三十里堡街道和石河街道。而水體從2014年的12.47525Km2驟減至1.35Km2,主要是海邊的復(fù)州灣街道和三十里堡街道兩大街道,這意味著到2021年現(xiàn)有的海邊面積幾乎沒有,圍海造陸還在繼續(xù)。致使建設(shè)用地和水體之間的矛盾將會更加突出,應(yīng)合理利用土地、保護(hù)生態(tài)環(huán)境,減少對海洋生態(tài)的危害。
普灣新區(qū)14年來土地利用變化總體趨勢是耕地和水體不斷減少,建設(shè)用地不斷增加,林地后期呈減少趨勢;土地利用變化的速度由快到慢,并逐步趨向于緩和。利用Markov模型對普灣新區(qū)未來7年即2021年的土地利用布局進(jìn)行預(yù)測得到:建設(shè)用地的面積將持續(xù)增加,水體的面積將會繼續(xù)減少,林地和耕地面積的減少趨勢相對較少,未利用土地還是起伏變化。隨著時間的發(fā)展,建設(shè)用地與水體之間的矛盾已超出和耕地之間的矛盾,變得更加突出,因此必須要合理使用土地、控制城市的發(fā)展規(guī)模,尤其是控制其圍海造陸的發(fā)展。
土地利用類型變化的驅(qū)動因素主要是人口、經(jīng)濟(jì)、社會以及政府宏觀政策等人文因素的影響。個人認(rèn)為未來可以從幾方面來指導(dǎo)普灣新區(qū)土地利用的合理發(fā)展:(1)合理控制人口和城市化發(fā)展的規(guī)模;(2)加強(qiáng)土地用途管理力度,依法保護(hù)耕地,嚴(yán)格控制非農(nóng)建設(shè)對耕地的占用;(3)完善城市建設(shè)用地的管理制度,提高土地資源的利用效率;(4)加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù),建立完善的海洋生態(tài)保護(hù)體系;(5)國土部門要因地制宜,合理完善土地政策,優(yōu)化土地類型的結(jié)構(gòu)。
雖然土地利用類型變化過程中的不確定性因素較多,而且和當(dāng)?shù)卣嚓P(guān)部門的規(guī)劃及經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策有著密切關(guān)系,導(dǎo)致CA-Markov模型在現(xiàn)實(shí)使用中會有一定的局限性,應(yīng)用時需要考慮其實(shí)際條件。但CA-Markov模型具有無后效性的特點(diǎn),預(yù)測的結(jié)果盡管會受未來時期內(nèi)不確定因素的影響,但本文的預(yù)測對普灣新區(qū)政府的決策支持還是具有一定的參考價值。
圖5 普灣新區(qū)2021年土地利用類型預(yù)測圖
表4 普灣新區(qū)2021年土地利用類型面積統(tǒng)計(jì)
[1]劉紀(jì)遠(yuǎn),匡文慧,張?jiān)鱿?,?20世紀(jì)80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J].地理學(xué)報(bào),2015,69(1):3-14.
[2]葉玉,楊武年.綿陽市涪城區(qū)近十年土地利用動態(tài)監(jiān)測及分析[J].測繪與空間地理信息,2015,38(4):44-46.
[3]徐麗華,王歡歡,張結(jié)存,等.近15年來杭州市土地利用結(jié)構(gòu)的時空演變[J].經(jīng)濟(jì)地理,2015,34(7):135-142.
[4]段增強(qiáng),P.H.Verburg,張鳳榮,等.土地利用動態(tài)模擬模型的構(gòu)建及其應(yīng)用—以北京市海淀區(qū)為例[J].地理學(xué)報(bào),2004,59 (6):1037-1047.
[5]鄧輝,何政偉,陳嘩,等.四川盆地大都市邊緣區(qū)土地利用時空格局模擬—以資陽市雁江區(qū)為例[J].地理科學(xué),2013(12):1524-1530.
[6]郭斌.基于GIS的黃土高原南部土地景觀動態(tài)及優(yōu)化[D].陜西師范大學(xué)博士學(xué)位論文,2011.
[7]郭斌,張莉,文雯,等.基于CA-Markov模型的黃土高原南部地區(qū)土地利用動態(tài)模擬[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2014(12):14-18.
[8]鄭青華,羅格平,朱磊,等.基于CA Markov模型的伊犁河三角洲景觀格局預(yù)測[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2010,21(4):873-882.
[9]郭斌,張莉,文雯,等.基于CA-Markov模型的黃土高原南部地區(qū)土地利用動態(tài)模擬[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2014,28(12):14-18.
[10]ASCARD J.Flame weeding.effects of fuel pressure and tandem bumers[j].Weed Research,1990,7:117-137.
[11]徐嵐,趙羿.利用馬爾柯夫過程預(yù)測東陵區(qū)土地利用格局的變化[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),1993,4(3):272-277.
[12]盧明龍.海河流域土地利用變化特征及趨勢分析[D].天津大學(xué),2010.
[13]李世豪,胡彩虹,王慧亮,等.伊洛河流域土地利用/覆被變化格局分析[J].氣象與環(huán)境科學(xué),2015(01):108-113.
[14]吳未,劉永強(qiáng),祝助強(qiáng).基于多視角的土地利用變化研究—以山東省惠民縣為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2011(17):10673-10676.
[15]韓文權(quán),常禹.景觀動態(tài)的Markov模型研究—以長自山自然保護(hù)為例[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2004,24(9):1958-1965.
[16]崔桂華,楊華.重慶市沙坪壩區(qū)土地利用變化與預(yù)測研究[J].中國水土保持,2010(03):38-41.
[17]范強(qiáng),楊俊,吳楠.海岸旅游小鎮(zhèn)景觀格局演變與動態(tài)模擬—以大連市金石灘國家旅游度假區(qū)為例[J].地理學(xué)報(bào),2013,12(33):1467-1475.
[18]Amoroso S and Patt Y.Decision Procedures for Subjectivity and lnfectivity of Parallel Map s for Tessellation Structurefs[j].Computer System Sci.1972,(6):448-464.
(2016-01-23收稿劉曉佳編輯)
Dynamic Monitoring and Qrediction Analysis of Land-Use Change for Puwan New Area
YAN Xue et al
(Liaoning Normal University,Urban and Environment Department,Liaoning Dalian 116029,China)
Puwan New Area dalian city as the research area,based on the remote sensing image data of 2000、2007、2014 three periods,Through the analysis of land use dynamic change process of 14 years in the study area as well as the mutual transformation between various land use type,obtain the transfer matrices of land use change and land use type transformation maps.Then use CA-Markov model of IDRISI to simulate and predict the evolution trend of land use of study area in the future,get the land use type prediction map and statistical data of study area in 2021.Results show that during the period of 14 years,build-up land increased significantly,crop land and water shrinking,forest late decline trend,unused land fluctuated change trend in the study area.And by 2021,the contradiction between the build-up land and crop land、water will be more outstanding.we should reasonably use land resources,protect the ecological environment,reduce the harm to Marine ecosystems.
Land use;dynamic monitoring;CA-Markov prediction;Puwan New Area
P962
A
1003-7853(2016)01-0035-05
閆雪(1990-),女,山東泰安人,碩士研究生,主要從事地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)研究。
王利(1965-),男,遼寧建平人,博士,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)閰^(qū)域發(fā)展規(guī)劃與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用。