約束性條件下的喀什市土地利用空間格局分析

呂金霄, 張永福

(1.新疆大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 烏魯木齊 830046; 2.新疆大學(xué) 綠洲生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊 830046)

約束性條件下的喀什市土地利用空間格局分析

呂金霄1,2, 張永福1,2

(1.新疆大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 烏魯木齊 830046; 2.新疆大學(xué) 綠洲生態(tài)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊 830046)

基于高分辨率遙感影像解譯得到新疆喀什市2002年與2013年兩期土地利用歷史數(shù)據(jù)，通過對兩期影像進(jìn)行處理、分類、精度驗(yàn)證以及對CLUE-S模型和Markov模型進(jìn)行精度驗(yàn)證,利用CLUE-S模型和Markov模型相結(jié)合的方法對研究區(qū)喀什市未來土地利用變化進(jìn)行兩種不同情景的模擬預(yù)測，系統(tǒng)分析了兩種不同情景下土地利用變化的時空特征。結(jié)果表明：CLUE-S模型和Markov模型的相互結(jié)合使用成功克服了單一模型的不足，能夠?qū)κ彩形磥硗恋乩们闆r進(jìn)行良好的模擬。因此，在設(shè)計(jì)的兩種情景模擬預(yù)案下，喀什市未來的建設(shè)用地均將持續(xù)增加，并以消耗大量的耕地資源為代價(jià)，并且約束情景模型Ⅱ城鎮(zhèn)規(guī)劃節(jié)約集約用地和基本農(nóng)田保護(hù)預(yù)案是喀什市未來土地利用變化的推薦預(yù)案。

土地利用; 約束性條件; 情景模擬; 喀什市

土地利用/覆被變化(LUCC)作為全球環(huán)境變化與可持續(xù)發(fā)展的研究內(nèi)容，已取得了許多研究成果[1-3]，但目前的LUCC模擬預(yù)測研究主要集中在發(fā)達(dá)區(qū)域[4-5]與城市尺度[6-8]，隨著研究的不斷深入，LUCC研究需要針對更加多樣化的研究區(qū)域，尤其要加強(qiáng)不發(fā)達(dá)地區(qū)土地利用的研究。土地利用受自然、人文和社會經(jīng)濟(jì)等眾多因素在不同時間和空間尺度上的綜合影響，是一個極其復(fù)雜的演變過程[9-10]。模型模擬是預(yù)測未來土地利用變化的重要方法，土地利用變化模型的應(yīng)用是深入了解土地利用變化過程、驅(qū)動因素、動態(tài)規(guī)律[11]、生態(tài)效應(yīng)和環(huán)境影響評價(jià)的重要技術(shù)手段[12-13]。應(yīng)用模型對不同空間約束條件下的土地利用變化和生態(tài)后果進(jìn)行模擬情景剖析對于科學(xué)決策具有重要的意義[14]。模型的建立有助于全面地分析土地利用變化和驅(qū)動機(jī)制的定量關(guān)系，對于理解和預(yù)測土地利用變化格局和過程，也具有不可替代的作用。

土地利用模擬模型的方法有很多，但是單一的模型都存在不足，因此有必要建立一種模型能盡可能地反映土地利用變化的整個動態(tài)過程。目前，用到的模型主要有元胞自動機(jī)(Cellular Automata,CA)模型[15]、系統(tǒng)動力學(xué)(System Dynamatics)模型[16]、CLUE-S(the Conversion of Land Ues and its Effect at Small Regiinal Extent)模型[17]、馬爾可夫(Markov)模型等[18-19]。以往大多數(shù)研究都是利用單一模型對某一區(qū)域的土地利用/覆蓋格局進(jìn)行模擬預(yù)測，模擬尺度也只是時間或者空間中一個方面，不能揭示時空尺度LUCC的過程。為了彌補(bǔ)單一模型模擬土地利用/覆蓋格局方面的缺陷，耦合和集成現(xiàn)有的土地利用預(yù)測模型已成為土地利用/覆蓋格局模擬的一個可行和有效的方法，已有學(xué)者做了這方面的工作，并且取得了較好的效果。CLUE-S(Conversion of Land Use and its Effects at Small Regional Extent)模型作為經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型的典型[20]，在模擬土地利用時空動態(tài)方面具有較高的模擬效果和重要的應(yīng)用價(jià)值[21]，可綜合模擬多種土地利用類型的時空變化，且具有統(tǒng)計(jì)模型共有的簡化問題和易應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn)。然而這種模型的土地利用變化數(shù)量需求預(yù)測必須事先運(yùn)用其他模型或方法進(jìn)行計(jì)算，因此在應(yīng)用中存在一定的不足。Markov模型作為預(yù)測土地利用變化的較好的方法，近年來在土地利用變化模擬中得到較多運(yùn)用。然而該模型由于沒有空間模塊，因此無法對預(yù)測的各地類數(shù)量變化信息實(shí)現(xiàn)空間可視化，所以在應(yīng)用中還存在一定的弊端。將CLUE-S模型和Markov模型的結(jié)合使用[22]，可彌補(bǔ)各自在數(shù)量預(yù)測和空間分配上分別存在的缺陷，實(shí)現(xiàn)模型模擬應(yīng)用方法的互補(bǔ)，進(jìn)而綜合協(xié)調(diào)不同地類之間的競爭和相互轉(zhuǎn)化關(guān)系，既能提高各地類轉(zhuǎn)化的數(shù)量精度，又可以有效模擬土地利用的空間變化，實(shí)現(xiàn)土地利用變化的空間模擬，因此具有重要的科學(xué)意義和實(shí)踐意義。

鑒于此，本文在綜合考慮研究區(qū)資料的可獲得性、驅(qū)動因素的選取以及模型是否適用等方面，嘗試建立Markov數(shù)量模型和CLUE-S空間分配模型的集成模型，用以處理不同土地利用類型之間的競爭和相互轉(zhuǎn)移關(guān)系，實(shí)現(xiàn)土地利用格局演變的時空模擬，最后以喀什市為例，在約束性條件下對集成的Markov過程模型和CLUE-S模型進(jìn)行驗(yàn)證和情景模擬，以期能夠?yàn)樵搮^(qū)域的土地利用管理和規(guī)劃以及生態(tài)的空間格局優(yōu)化等提供科學(xué)依據(jù)。

1 試驗(yàn)材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

喀什地區(qū)位于中國新疆維吾爾自治區(qū)境內(nèi)，喀什市是喀什地區(qū)的社會、政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，位于喀什地區(qū)的西北部。市境東西部均與疏附縣接壤，北倚古瑪塔格山與克孜勒蘇柯爾克孜自治州首府阿圖什市毗鄰，南隔克孜勒河與疏勒相望。喀什市東西寬45 km，南北長25 km，全市土地總面積55 010.90 hm2。地理位置為東經(jīng)75°48′50″—76°18′30″，北緯39°23′50″—39°37′30″?，F(xiàn)轄6鄉(xiāng)、2鎮(zhèn)、4個街道辦事處和市直轄(市屬國有土地)，總?cè)丝?5.89萬人，其中城市人口27.04萬人，農(nóng)村人口18.85萬人?？κ彩袑俚湫偷呐瘻貛Т箨懶愿珊禋夂颍荒晁募痉置?，干燥少雨，日照充沛，熱量豐富，且無霜期長?？κ彩械孛差愋?，在大區(qū)屬西昆侖山麓葉爾羌一英吉沙中積洪積的復(fù)合三角洲平原的范圍，在中區(qū)屬喀什噶爾水系形成的沖積平原?？κ彩械叵滤Y源豐富，主要補(bǔ)給來源，一是地表河流，二是灌溉用水?？κ彩械牡刭|(zhì)地貌條件決定地下水的埋深由北向南逐漸變淺，流向由西北至東南。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究所使用的數(shù)據(jù)包括：喀什市2002年Landsat-5，2013年Landsat-8均來源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心網(wǎng)站(http:∥www.gscloud.cn/)，喀什市30 m 分辨率的DEM坡度及坡向數(shù)據(jù)也來源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心(http:∥www.gscloud.cn/)，2013年的行政區(qū)劃圖、2013年土地利用現(xiàn)狀圖來源于喀什市國土資源廳，包括道路、河流、城鎮(zhèn)及農(nóng)村居民點(diǎn)、城市等要素?cái)?shù)據(jù)；社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)：包括喀什市2013年人口、社會經(jīng)濟(jì)等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，來源于喀什市2013年統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 遙感圖像處理 2期遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，均經(jīng)過系統(tǒng)幾何畸變和輻射畸變糾正，因此，只需要對圖像分別進(jìn)行幾何精校正即可，就可實(shí)現(xiàn)原始圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的空間配準(zhǔn)，以地形圖作為主控?cái)?shù)據(jù)源，將2002年Landsat-5，2013年Landsat-8數(shù)據(jù)與地形圖進(jìn)行配準(zhǔn)，然后采用二次多項(xiàng)式模型和最近鄰重采樣方法對所有影像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，精度需要控制在一個像元以內(nèi)。數(shù)據(jù)處理主要軟件有ArcGIS 10.0和ENVI 5.0和Erdas 9.1。

1.3.2 各時期遙感圖像分類 土地利用分類參照全國《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術(shù)規(guī)程》，采用人機(jī)交互目視解譯法提取所需專題信息，并在野外調(diào)查的基礎(chǔ)上，對分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和修改，以保證解譯結(jié)果的精度。依據(jù)喀什市的植被和土地利用特點(diǎn)，結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況，將研究區(qū)域的土地利用類型劃分為7大類:水田、水澆地、建設(shè)用地、林地、草地、水面、未利用地。

1.3.3 遙感圖像分類精度驗(yàn)證 參考同期的地面資料及2次野外調(diào)查時用GPS所定的點(diǎn)，對上述2期遙感分類結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn)。將實(shí)地調(diào)查的植被類型與解譯判讀的植被類型進(jìn)行匹配度驗(yàn)證，3種結(jié)果相同的點(diǎn)占總數(shù)的百分比作為精度值。結(jié)果表明：2002年、2013年總體分類精度分別為94.49%和93.76%，分類結(jié)果精度較高，達(dá)到最低允許判別精度70%的要求[23]。由此認(rèn)為，上述遙感分類結(jié)果可以進(jìn)行土地利用/覆蓋時空格局的情景模擬。

1.4 研究方法

1.4.1 基于Markov過程的土地利用時間變化模擬 Markov預(yù)測法是作為一種特殊的隨機(jī)運(yùn)動過程且基于Markov鏈，根據(jù)事件的目前狀況預(yù)測其將來各個時刻(或時期)變動狀況的一種預(yù)測方法。該模型是景觀生態(tài)學(xué)家用來模擬土地利用/覆被格局變化最普遍的模型，其特點(diǎn)是沒有后效性。它假設(shè)一個動態(tài)系統(tǒng)在T+1時刻的狀態(tài)和T時刻的狀態(tài)有關(guān)，而和T時刻以前的狀態(tài)無關(guān)。計(jì)算公式如下：

X(n)=X(n-1)Pij

(1)

由于一定時期內(nèi)不同土地利用類型之間存在相互轉(zhuǎn)化，而且它們之間的轉(zhuǎn)化過程包含著許多難以用函數(shù)來準(zhǔn)確表達(dá)的事件，所以此模型較適宜用于對土地利用動態(tài)變化的研究。應(yīng)用Markov模型的關(guān)鍵是確定被預(yù)測對象所經(jīng)歷的各個過程中不同階段不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣。

1.4.2 基于CLUE-S的土地利用空間變化模擬模型 土地利用變化的空間模型(CLUE-S)是荷蘭瓦赫寧根大學(xué)Verburg等在CLUE模型基礎(chǔ)上開發(fā)的高分辨率LUCC模型。土地利用變化空間(CLUE-S)模型的假設(shè)條件是：一個地區(qū)的土地利用變化是受該地區(qū)的土地利用需求驅(qū)動的，并且某一個地區(qū)的土地利用分布的格局總是和這個地區(qū)土地的需求量以及該地區(qū)的自然環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)狀況處在動態(tài)的平衡之中。所以在此假設(shè)的基礎(chǔ)上，CLUE-S即土地利用變化的空間模型運(yùn)用系統(tǒng)論的處理方法不同于土地利用類型之間的相互競爭關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對不同土地利用類型變化的同步模擬。其主要的理論基礎(chǔ)包括土地利用變化的關(guān)聯(lián)性、等級特征、競爭性和土地利用的相對穩(wěn)定性等。CLUE-S模型已得到較廣泛的應(yīng)用。

(1)CLUE-S模型的框架。CLUE-S模型包括兩個模塊:空間模塊和非空間模塊，非空間模塊以人口、社會經(jīng)濟(jì)以及政策法規(guī)等土地利用變化驅(qū)動因素的分析為基礎(chǔ)，計(jì)算出一定時間內(nèi)研究區(qū)域各年度土地利用類型的面積變化(土地利用需求);然后在空間模塊中，將逐年的土地需求變化作為輸入，依據(jù)土地利用格局影響因素的空間分布特征，在基于柵格系統(tǒng)的空間分析模塊各候選區(qū)進(jìn)行配置，實(shí)現(xiàn)對各年土地利用格局時空動態(tài)變化的模擬。非空間模塊中的土地利用類型需求變化不能由CLUE-S型預(yù)測，需要其他方法進(jìn)行估算，本研究中采用Markov模型進(jìn)行預(yù)測。

(2)CLUE-S模型的空間分析。在土地利用類型的空間分布適宜性分析中，必須核算出每一種土地類在區(qū)域內(nèi)每一個柵格上出現(xiàn)的幾率大小，然后對同樣的柵格空間上每種土地類的出現(xiàn)幾率進(jìn)行分析比較，以確定哪種土地地類出現(xiàn)概率較高。Logistic回歸分析作為土地利用變化研究中一種常用的方法，在CLUE-S模型中也用來計(jì)算某一種土地利用類型出現(xiàn)的概率，公式如下:

(2)

式中:Pi為每一個柵格可能將會出現(xiàn)某一土地利用類型i的概率;Xn為i柵格處第n個驅(qū)動因素;βn為第n個驅(qū)動因素的回歸系數(shù)。通過Logistic逐步回歸分析可以篩選出對土地利用格局影響較為顯著的因素，同時剔除不顯著的因素。

(3) CLUE-S模型和Markov模型的合成應(yīng)用喀什市土地利用/覆蓋格局情景模擬分為兩步：(1) 以2002年為初始年份，模擬2013年的土地利用/覆蓋時空格局，對Markov過程模型和CLUE-S模型進(jìn)行調(diào)試和精度驗(yàn)證；(2) 設(shè)定不同的模擬情景，以2013年為初始年份，利用Markov過程模型模擬不同情景狀態(tài)下2025年的土地需求數(shù)量，并作為CLUE-S模型的需求輸入，對2025年的土地利用/覆蓋空間格局進(jìn)行情景預(yù)測。

2 結(jié)果與分析

2.1 區(qū)域土地利用變化分析

通過對研究區(qū)2002年、2013年Landsat影像解譯得到圖1。通過分類,喀什市共分為水田、旱地、林地、草地、建設(shè)用地、水域、未利用地7類用地。經(jīng)過遙感影像解譯得表1，2002—2013年喀什市的建設(shè)用地提升較快，從2002年的8 423.34 hm2增加為16 100.20 hm2，增幅為13.96%，水田與水澆地面積均有減少，其中水田從2002年的2 038.28 hm2減少為943.04 hm2，水澆地從20 815.21 hm2減少為13 896.48 hm2。林地有所增加，增加面積為1 371.58，增幅為2.5%，水面面積有所減少，但變化面積不大。總體表現(xiàn)為建設(shè)用地面積增加，耕地面積減少。

圖1 喀什市2002年和2013年土地利用類型

土地利用類型2002年面積/hm2比例/%2013年面積/hm2比例/%水田2038.283.71943.041.71水澆地20815.2137.8413896.4825.26建設(shè)用地8423.3415.3116100.229.27林地716.821.302088.43.80草地5514.0110.025104.379.28水面2358.914.291948.673.54未利用地15144.3327.5314929.7427.14

2.2 土地利用模擬結(jié)果與分析

(1) 土地利用變化的空間模擬結(jié)果及校驗(yàn)。將2002年和2013年的2期圖像進(jìn)行空間疊加，得出2002年土地利用覆蓋類型i轉(zhuǎn)變?yōu)?013年土地利用覆蓋類型j的轉(zhuǎn)移概率矩陣(表2)。從表2可以看出，喀什市的土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯變化，各土地利用類型之間的相互轉(zhuǎn)變頻繁:(1) 水田區(qū)轉(zhuǎn)出概率較大的類型為建設(shè)用地；(2) 水澆地和建設(shè)用地、草地之間的相互轉(zhuǎn)變較為密切，從轉(zhuǎn)移概率來看，草地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地的概率較大；(3) 林草地之間相互轉(zhuǎn)變頻繁；(4) 未利用地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的較多，轉(zhuǎn)出概率大于轉(zhuǎn)入概率；(5) 林地和未利用地面積變化量最大，林地轉(zhuǎn)入和轉(zhuǎn)出類型分別主要是草地和建設(shè)用地，未利用地轉(zhuǎn)出概率大于轉(zhuǎn)入概率。

先以2002年土地利用空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),輸入并調(diào)整模型運(yùn)行所需的主參數(shù)、Logistic逐步回歸分析結(jié)果、土地利用轉(zhuǎn)換規(guī)則、區(qū)域限制、概率轉(zhuǎn)移等參數(shù),應(yīng)用CLUE-S和Markov復(fù)合模型進(jìn)行模擬比較,得到2005年土地利用模擬圖。以2005年實(shí)際土地利用圖為參照,運(yùn)用Erdas軟件下精度評估模塊進(jìn)行驗(yàn)證,得到Kappa指數(shù)為0.78,反映模擬精度較好。

表2 2002-2013年土地利用/覆蓋類型轉(zhuǎn)移概率矩陣 %

(2) 未來土地利用變化情景模擬。本文猜想出兩種情景,對喀什市2025年土地利用時空變化進(jìn)行模擬。情景Ⅰ:按照現(xiàn)有土地轉(zhuǎn)移速率發(fā)展的土地使用變化情景。按照2002—2013年的土地利用轉(zhuǎn)移速率發(fā)展,應(yīng)用復(fù)合模型中的Markov模塊預(yù)測,獲得2025年按現(xiàn)有土地轉(zhuǎn)移速率發(fā)展模式下的土地利用數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)使用為Demand文件與其他文件共同在CLUE-S和Markov復(fù)合模型中運(yùn)行,然后再導(dǎo)入ArcGIS中轉(zhuǎn)換得到2025年的土地利用模擬圖。

情景Ⅱ:大力保護(hù)耕地的土地利用變化情景?！度珖恋乩每傮w規(guī)劃綱要2006—2020年)》提出,喀什市在規(guī)劃期內(nèi)要控制建設(shè)用地總量,提高集約用地水平,嚴(yán)格管控基本農(nóng)田等質(zhì)量高耕地。因此,參考了有關(guān)修改Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣的相關(guān)研究成果[18-19],提出進(jìn)一步強(qiáng)化耕地保護(hù)力度,嚴(yán)格控制建設(shè)占用耕地,將水澆地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的速率減緩50%,轉(zhuǎn)移速率由原來的29.22%調(diào)整為14.61%。應(yīng)用CLUE-S和Markov復(fù)合模型進(jìn)行模擬,得到2025年嚴(yán)格保護(hù)耕地的土地利用變化情景下的土地利用模擬圖(圖2)。

圖2 2025年喀什市土地利用情景模擬

(3) 土地利用格局變化。當(dāng)前,土地利用格局變化的研究方法較多,有多智能體與元胞自動機(jī)結(jié)合、多目標(biāo)決策和CA模型結(jié)合、CA-Markov模型、CLUE-S模型等,主要趨向于將多種模型的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來復(fù)合應(yīng)用于土地整體結(jié)構(gòu)布局變化研究。因此結(jié)合應(yīng)用CLUE-S和Markov復(fù)合模型對喀什市土地利用格局變化進(jìn)行模擬得知,兩種情景模擬下建設(shè)用地和水澆地格局變化最大的區(qū)域均是中心城區(qū)以及北部的工業(yè)園區(qū),情景Ⅰ的土地利用變化強(qiáng)度比情景Ⅱ大。為打造西部經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)，喀什市作為喀什地區(qū)的首選，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快,城鎮(zhèn)化率較高,固定資產(chǎn)投資較大,其建設(shè)用地?cái)U(kuò)展增大的同時伴隨著占用水田、水澆地較多;在啟動喀什市新城區(qū)和喀什經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)建設(shè)、完善基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)上，穩(wěn)定推進(jìn)老城區(qū)改造，促進(jìn)盤活挖潛工作。未來土地利用格局仍是以水澆地、林地、草地等農(nóng)用地為主,但建設(shè)用地也呈現(xiàn)較大的擴(kuò)展趨勢，尤其在喀什市東部的伯什克然木鄉(xiāng)建設(shè)用地增加明顯。水域的空間格局變化不太明顯。

(4) 情景對比剖析。將研究地區(qū)2025年兩種土地利用變化情景分別與2013年遙感影像解譯各類土地利用面積進(jìn)行對比,列出兩種情景模擬下土地利用面積和變化率(表3)。

表3 兩種情景模擬下的土地利用類型面積和變化率

在國家現(xiàn)有土地轉(zhuǎn)移速率發(fā)展的土地利用變化模擬情景下,至2025年水田比2013年減少了1.22%,建設(shè)用地增加了32.44%,草地的減少率和建設(shè)用地的增加率非常大。在大力保護(hù)耕地的土地利用變化情景下,至2025年水澆地比2013年增加了9.13%,比按現(xiàn)有土地轉(zhuǎn)移速率發(fā)展的土地利用變化情景下的水澆地增加率3.71%多增加了5.42%;建設(shè)用地比2013年增加了27.73%,比按照現(xiàn)有土地轉(zhuǎn)移速率發(fā)展的土地利用變化情景下的建設(shè)用地增加率2.44%少增加4.71%,調(diào)控效果顯著,其在一定程度上限制了建設(shè)用地的擴(kuò)展,保護(hù)了水田、水澆地、林地。

3 結(jié) 論

(1) 在保障基本農(nóng)田紅線不動搖和建設(shè)用地約束性的指標(biāo)下，應(yīng)用CLUE-S和Markov復(fù)合模型對喀什市土地利用進(jìn)行情景模擬,從而改進(jìn)了單一模型方法應(yīng)用的不足,并增加了保護(hù)耕地和優(yōu)質(zhì)基本農(nóng)田的規(guī)劃約束情景,更加準(zhǔn)確地預(yù)測研究區(qū)域的土地利用時空變化。

(2) 以2002年的實(shí)際土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),根據(jù)當(dāng)前發(fā)展需要,進(jìn)行了兩種土地利用變化情景模擬。通過模擬得知,喀什市建設(shè)用地和未利用地格局變化最大,現(xiàn)有土地轉(zhuǎn)移速率情景Ⅰ的土地利用變化強(qiáng)度比嚴(yán)格保護(hù)耕地情景Ⅱ大。

(3) 情景Ⅰ中建設(shè)用地的增加率和草地的減少率非常大;情景Ⅱ中,至2025年草地的面積減少率有所增大,建設(shè)用地比在情景Ⅰ下的增加率32.44%少增加4.71%。因此,喀什市今后確需控制建設(shè)用地總量,提高節(jié)約集約用地水平,最嚴(yán)格地保護(hù)水田和基本農(nóng)田等優(yōu)質(zhì)耕地。嚴(yán)格保護(hù)耕地的情景Ⅱ是一種比較理想的發(fā)展模式，對研究區(qū)未來的土地利用管理和宏觀調(diào)控具有一定的借鑒意義，但情景預(yù)測結(jié)果帶有一定的人為主觀性，反映某一特定條件下的可能情況帶有不確定性。

CLUE-S模型和Markov模型的相互結(jié)合使用成功克服了單一模型的不足，所以只要處理好參數(shù)的問題，便可以充分發(fā)揮CLUE-S模型和Markov模型在空間分配和數(shù)量預(yù)測方面的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)土地利用變化在數(shù)量與空間上的雙重優(yōu)化，以提高未來土地利用變化的預(yù)測精度。本研究中情景設(shè)定主要側(cè)重于數(shù)量約束，但不可忽視的是地方政府的干預(yù)作用，Markov模型的預(yù)測主要依據(jù)土地利用的歷史變化趨勢，但未來的土地利用變化受地方政策的干擾仍將較大，因此如何結(jié)合某一地區(qū)的發(fā)展政策，制定合理的空間約束情景，以更適用類似開發(fā)區(qū)和工業(yè)園區(qū)等“蛙跳式”政策導(dǎo)向下的土地利用的調(diào)整和發(fā)展，將是我們今后研究的重點(diǎn)。

[1] Lambin E F. Modeling and monitoring land-cover change processes in tropical regions[J]. Progress in Physical Geography, 1997,21(5):375-393.

[2] Veldkamp A, Lambin E F. Predicting land-use change[J]. Agriculture Ecosystems and Environment, 2001,85(1/3):1-6.

[3] Foley J A, Defries R, Asner G P, et al. Global consequences of land use[J]. Science, 2005,309(5734):570-574.

[4] 肖捷穎,葛京鳳,沈彥俊,等.基于TM和ETM+遙感分析的石家莊市土地利用/覆被變化研究[J].地理科學(xué),2005,25(4):495-500.

[5] 李月臣,劉春霞.北方13省土地利用/覆蓋動態(tài)變化分析[J].地理科學(xué),2007,27(1):45-52.

[6] 周銳,蘇海龍,王新軍,等.基于CLUE-S和Markov模型的城鎮(zhèn)土地利用變化模擬預(yù)測：以江蘇省常熟市辛莊鎮(zhèn)為例[J].資源科學(xué),2011,33(12):2262-2260.

[7] 劉殿偉,宋開山,王丹丹,等.50年來松嫩平原西部土地利用變化及驅(qū)動力分析[J].地理科學(xué),2006,26(3):277-283.

[8] 姚士謀,陳爽,吳建楠,等.中國大城市用地空間擴(kuò)展若干規(guī)律的探索:以蘇州市為例[J].地理科學(xué),2009,2(1):15-21.

[9] 李月臣,劉春霞.北方13省土地利用/覆蓋動態(tài)變化分析[J].地理科學(xué),2007,27(1):45-52.

[10] 黃賢金,于術(shù)桐,馬其芳,等.區(qū)域土地利用變化的物質(zhì)代謝響應(yīng)初步研究[J].自然資源學(xué)報(bào),2006,21(1):1-8.

[11] 楊青生,黎夏.多智能體與元胞自動機(jī)結(jié)合及城市用地?cái)U(kuò)張模擬[J].地理科學(xué),2007,27(4):542-548.

[12] 劉妙龍,陳鵬.基于細(xì)胞自動機(jī)與多主體系統(tǒng)理論的城市模擬原型模型[J].地理科學(xué),2006,26(3):292-298.

[13] 邱炳文,陳崇成.基于多目標(biāo)決策和CA模型的土地利用變化預(yù)測模型及其應(yīng)用[J].地理學(xué)報(bào),2008,63(2):165-174.

[14] 劉曉輝,呂憲國,董貴華.分維模型在土地利用研究中的應(yīng)用[J].地理科學(xué),2008,28(6):765-769.

[15] Verburg P H, Soepboer W, VeldkampA, etal. Modeling the spatial dynamics of regional land use: The CLUE-S Model [J]. Environmental Management, 2002,30(3):391-405.

[16] 曹銀貴,王靜,陶嘉，等.基于CA與AO的區(qū)域土地利用變化模擬研究:以三峽庫區(qū)為例[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2007，26(3)：88-95．

[17] 何春陽,史培軍,陳晉,等.基于系統(tǒng)動力學(xué)模型和元胞自動機(jī)模型的土地利用情景模型研究[J].中國科學(xué)D輯:地球科學(xué),2005，35(5):464-473．

[18] 王健,田光進(jìn),全泉,等.基于 CLUE-S模型的廣州市土地利用格局動態(tài)模擬[J].生態(tài)學(xué)雜志,2010，29(6):257-1262．

[19] 李黔湘,王華斌.基于馬爾柯夫模型的漲渡湖流域土地利用變化預(yù)測[J].資源科學(xué)，2008，30(10)：1541-546．

[20] 張春華,王宗明,宋開山,等.基于馬爾可夫過程的三江平原土地利用動態(tài)變化預(yù)測.遙感技術(shù)與應(yīng)用，2009，24(2)：210-216.

[21] Lin Y P, Hong N M, Wu P J, et al. Modeling and assessing land-use and hydrological processes to future land-use and climate change scenarios in watershed land-use planning[J]. Environmental Geology, 2007,53(3):623-634.

[22] 楊國清,劉耀林,吳志峰.基于CA-MARKOV模型的土地利用格局變化研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版,2007,32(5):414-418.

[23] 曾輝,高凌云,夏潔.基于修正的轉(zhuǎn)移概率方法進(jìn)行城市景觀動態(tài)研究:以南昌市區(qū)為例[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2003,23(1):2201-2209.

[24] Lucas I F J, Frans J M, Wel V D. Accuracy assessment ofsatellite derived land-cover data: A review.Photogrammet-ric Engineering & Remote Sensing,1994，60:410 -432．

[25] 趙琳琳,夏樂天.灰色馬爾可夫鏈模型的改進(jìn)及其應(yīng)用[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版,2007,35(4):487-490.

[26] 莫宏偉,任志遠(yuǎn),王秋賢.風(fēng)沙過渡區(qū)土地利用變化及生態(tài)效應(yīng)圖譜:以陜北榆陽區(qū)為例[J].地理科學(xué),2008,28(6):770-775.

AnalysisonLandUseSpatialPatternofKashiCityUndertheConstraintCondition

LYU Jinxiao1,2, ZHANG Yongfu1,2

(1.CollegeofResourcesandEnvironmentScience,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China;2.KeyLabofOasisEcology,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China)

Based on high-resolution satellite image interpretation obtained in Kashi Prefecture of Xinjiang Uygur Autonomous Region, Kashi City, in 2002 and 2013.The CLUE-S model and Markov model were used to predict city under the condition of the binding decades of land use change in the future. Two phases of images were processed and classified, accuracy was verified. The accuracy of CLUE-S model and Markov model was verified. Two different scenarios were predicted, and two different system changes in spatial characteristics in land use scenarios were analyzed. The results showed that combinin CLUE-S model and the Markov model could successfully overcome the lack of mutual use of a single model, it is possible for the future land use of the city of Kashi to be well simulated in two design plans, Kashi City, the future of construction land will continue to increase, and to consume a lot of resources at the expense of arable land, comprehensive comparison of results show that the constraint scenario model Ⅱ town planning conservation and intensive land and basic farmland protection plan is the future land use change in Kashi City recommended plan.

land use; binding conditions; scenarios simulation; Kashi City

2016-05-06

：2016-05-25

阿克蘇市基本農(nóng)田劃定項(xiàng)目(211-62180)

呂金霄(1990—),女,甘肅白銀人,碩士研究生,研究方向?yàn)榈貓D學(xué)與地理信息系統(tǒng)。E-mail:317604259@qq.com

張永福(1964—),男,新疆烏魯木齊人,副教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事土地資源評價(jià)及土地利用規(guī)劃等方面科研工作。E-mail:978404336@qq.com

F301.24

：A

：1005-3409(2017)03-0325-06