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    基于GIS與CA—Markov的吉林西部土地覆被演變及預(yù)測

    2017-11-30 10:21:07劉家福王鑫全韓程李林峰
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年20期
    關(guān)鍵詞:土地利用

    劉家福+王鑫全+韓程+李林峰

    摘要:為探究吉林西部地區(qū)土地利用類型演變規(guī)律,選取1987年、2000年、2013年3期專題制圖儀(TM)影像為數(shù)據(jù)源,分析2000—2013年吉林西部地區(qū)土地利用類型覆被演變;運用CA-Markov模型模擬2013年預(yù)測數(shù)據(jù),與解譯數(shù)據(jù)進行模型驗證,整體kappa系數(shù)為76.3%,模擬精度較高;并基于2000年、2013年解譯數(shù)據(jù),模擬預(yù)測了2026年和2039年研究區(qū)土地利用格局,對各時段土地動態(tài)度進行對比分析。結(jié)果表明,吉林西部地區(qū)土地利用以旱田為主,占研究區(qū)總面積50%以上;在2000—2013年年間,水田、居民工礦用地和交通用地面積增加明顯,林地和沼澤地面積減幅較大,其中面積增加最多的是水田;2013—2039年土地類型大體保持2000—2013年的演變趨勢,即隨著人類活動加強,居民及工礦用地、水田面積持續(xù)快速增加,林地和沼澤地面積不斷減少,吉林西部土地利用結(jié)構(gòu)正在發(fā)生改變,生態(tài)保護形勢不容樂觀。

    關(guān)鍵詞:CA-Markov模型;吉林西部;土地利用;模擬預(yù)測

    中圖分類號: F323.211;S127 文獻標志碼: A 文章編號:1002-1302(2017)20-0249-05

    近年來,隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和全球氣候變化的不穩(wěn)定,人地關(guān)系矛盾日益突出,正在加速的土地利用類型變化或土地覆蓋類型變化會對區(qū)域內(nèi)自然生態(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟環(huán)境產(chǎn)生一系列影響,因此土地利用類型變化的研究愈發(fā)重要[1-3]。土地利用類型變化的研究通過對土地利用格局的動態(tài)模擬,重建了過去某一時段內(nèi)土地覆被所發(fā)生的系列變化,并對未來土地利用類型可能發(fā)生的變化趨勢作出科學(xué)合理的預(yù)測,可為生態(tài)環(huán)境保護和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)的決策依據(jù),成為國際研究最熱門的領(lǐng)域之一[4-6]。

    目前,Markov模型在土地利用模擬預(yù)測中被廣泛應(yīng)用,CA模型則多被應(yīng)用于森林防護、水土保持、災(zāi)害預(yù)測等領(lǐng)域,一般在應(yīng)用時多采用與其他方法相結(jié)合的方式[7-10]。將CA與Markov模型相結(jié)合應(yīng)用于土地利用類型分析與預(yù)測可保留Markov模型長期預(yù)測的優(yōu)勢,同時結(jié)合了CA模擬空間復(fù)雜狀態(tài)的功能,可有效模擬土地利用變化。吉林西部地區(qū)位于農(nóng)牧業(yè)交錯地帶,生態(tài)環(huán)境脆弱,土地利用類型復(fù)雜多樣,人類活動對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了重要影響,在分析與預(yù)測吉林西部土地覆被結(jié)構(gòu)與變化特點時引入CA-Markov模型,可有效揭示未來土地利用類型的變化特點與趨勢,為地區(qū)土地利用可持續(xù)發(fā)展提供重要參考依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    吉林西部地區(qū)總面積4.689萬km2,占全省土地面積約27.2%,地理坐標為121°38′~126°11′E,43°15′~46°18′N,行政區(qū)劃包括白城市和松原市。該區(qū)位于松嫩平原南部,地處農(nóng)牧交錯地帶,海拔為150~200 m,地勢平坦低平,大部分地區(qū)為平原,該地區(qū)屬于溫帶半干旱半濕潤季風氣候區(qū),四季分明,全年溫度變化較大,春秋多風少雨,冬季嚴寒少雪,雨熱同期,年平均降水量350~500 mm,河流稀少。吉林西部地區(qū)是省內(nèi)重要的農(nóng)、牧業(yè)生產(chǎn)基地和能源生成基地,近年來伴隨著經(jīng)濟發(fā)展與區(qū)域開發(fā),水域面積不斷減少,濕地退化與草場退化十分嚴重,對當?shù)氐陌l(fā)展造成嚴重的挑戰(zhàn)。

    2 研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

    選取吉林西部地區(qū)1987年、2000年和2013年LANDSAT TM影像為數(shù)據(jù)源,圖像空間分辨率為30 m×30 m。使用ERDAS遙感影像處理軟件對TM3、TM4、TM5 3個波段進行假彩色合成和圖像增強處理,以1 ∶ 100 000基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)為參照圖,對TM影像進行精校正,將遙感圖像與地形圖配準,其校正精度小于1個像元,滿足研究所需。土地利用分類參照國際地圈生物圈計劃(international geosphere-biosphere program,IGBP)的同土地利用/土地覆蓋變化(LUCC)分類,將研究區(qū)土地利用類型分為草地、灌木林地、旱田、交通用地、居民及工礦用地、裸地、沙地、水田、水域、鹽堿地、有林地和沼澤地12種類型。在此基礎(chǔ)上利用地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件,采用非監(jiān)督分類方法并結(jié)合目視判讀對2期TM圖像進行土地利用類型解譯,最終得到1987年、2000年和2013年3期土地利用數(shù)據(jù)圖。

    2.2 CA-Markov模型

    在空間動態(tài)演變模擬上,CA在模擬區(qū)域復(fù)雜的狀態(tài)時空演變上有明顯的優(yōu)勢,而Markov模型在土地利用類型演變數(shù)量的模擬預(yù)測上優(yōu)勢明顯,將CA模型與Markov模型相結(jié)合,各取其長,充分保證了土地利用類型模擬與預(yù)測的精度和可信度[11-13]。具體方法如下:(1)確定轉(zhuǎn)換規(guī)則??稍贛arkov模型中疊加2000年和2013年基礎(chǔ)解譯數(shù)據(jù),生成轉(zhuǎn)移矩陣,轉(zhuǎn)移面積矩陣反映各土地類型轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌恋乩妙愋偷拿娣e,轉(zhuǎn)移概率矩陣反映了各個土地利用類型轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌愋偷母怕剩ū?)。轉(zhuǎn)移矩陣用來預(yù)測下一個時期具體土地類型變化情況。(2)創(chuàng)建適宜性圖集。土地利用適宜性圖集表示一種土地利用類型轉(zhuǎn)換為另一種的可能性,也叫條件概率圖像。研究區(qū)土地變化主要受到高程、坡度、交通以及政策等要素影響,通過GIS疊置分析,創(chuàng)建適宜性圖像集。(3)確定CA濾波器和迭代次數(shù)。CA濾波器采用較為常用的5×5濾波器,即1個元胞受周圍24個元胞狀態(tài)顯著影響。以2013年為起始年份,迭代次數(shù)分別選擇13,預(yù)測得到吉林西部2026年土地利用數(shù)據(jù)圖,再以2026年為起始年份,預(yù)測得到2039年土地利用數(shù)據(jù)圖。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 2000—2013年土地利用特征及變化分析

    利用GIS軟件統(tǒng)計2000年和2013年各類型土地面積和所占比例,結(jié)合圖1分析可知,2000—2013年在研究區(qū)主要呈現(xiàn)出小圖斑不斷聚集或被吞并,大圖斑不斷發(fā)展擴張的趨勢,表現(xiàn)最為明顯的是研究區(qū)西部的水田,水田斑塊由小聚大,快速發(fā)展且吞并侵蝕周邊其他土地類型;吉林西部地區(qū)土地利用以旱田、草地為主,兩者面積總和占總面積約70%,沙地、居民用地、裸地和灌木林地面積較少;林地集中分布區(qū)與增長區(qū)主要在西部靠近大興安嶺一帶,在其他地區(qū)分布較少,且不斷減少;草地分布廣泛,除東北部地區(qū)分布較少之外,其他地區(qū)均有分布,且斑塊破碎度較大;居民及工礦用地斑塊較小,除少數(shù)地區(qū)較集中外,主要呈散點狀分布在整個研究區(qū),居民及工礦用地大多數(shù)是在原有居民點的基礎(chǔ)上進行擴張的;水田呈片狀分布于研究區(qū)西部、北部和中北部地區(qū),且靠近居民用地;鹽堿地面積較大且分布廣泛,主要分布在中部及中北部地區(qū),但總面積在減少,這要得益于吉林省多年以來在鹽堿地治理上的投入。endprint

    2000—2013年,各類土地利用類型中,居民用地、水田和交通用地增加較明顯,其中水田增加幅度最大,增加了2017%,面積增加51 928 hm2,居民及工礦用地增加了655%,水田與居民及工礦用地的增加主要是由于人口的膨脹導(dǎo)致糧食需求量大增,使人們加大了對濕地以及未利用土地的開發(fā)利用度,此外,也與我國以經(jīng)濟建設(shè)為中心的背景環(huán)境緊密相關(guān)。交通用地增加了15.79%,增加面積為 3 516 hm2,交通用地面積增加印證了吉林西部經(jīng)濟活動的加強。面積減少最明顯的土地類型是沼澤地、鹽堿地和有林地,三者面積分別減少142 021、27 901、7 716 hm2,減幅分別為41.87%、15.51%、3.29%,沼澤地和有林地面積的減少是吉林西部地區(qū)環(huán)境惡化最直觀的表現(xiàn)。占研究區(qū)總面積5772%的旱田面積變化幅度較小,基本上處于動態(tài)平衡中。

    3.2 2026年與2039年土地利用分布模擬與預(yù)測

    3.2.1 模型精度檢驗 對于CA-Markov模型檢驗常采用逐點對比或隨機驗證的方法,隨機驗證是在研究區(qū)內(nèi)提取一定數(shù)量的樣本,然后對比原始數(shù)據(jù)進行精度評價,誤差較大,適用于大范圍模擬。如果研究區(qū)域面積不大,適合采取逐點比較的方法,kappa指數(shù)一般用來評價遙感數(shù)據(jù)的分類精度,分析2個圖件的相似性,從空間位置和數(shù)量角度,定量闡明景觀變化過程綜合信息變化。

    利用1987年和2000年數(shù)據(jù)在CA-Markov模型中模擬預(yù)測2013年土地利用類型圖,將2013年土地利用模擬預(yù)測圖與實際解譯的2013年土地利用圖像在GIS軟件中進行疊加對比分析,統(tǒng)計得到2013年各類土地利用實際面積、模擬預(yù)測面積和正確模擬的面積,計算得到各類型土地kappa指數(shù),通過計算,得到總體kappa指數(shù)為76.3%,總體模擬精度較高,滿足研究需要。

    3.2.2 土地利用分布預(yù)測 由圖1、圖2可知,2013—2039年間,研究區(qū)小圖斑進一步聚集和被吞并,大圖斑更快速地擴張和發(fā)展,具體表現(xiàn)為水田和居民工礦用地在各區(qū)域快速擴張,與此對應(yīng)的是各區(qū)旱田、林地和沼澤地面積的減少,同時,水田大面積發(fā)展的地區(qū)往往是居民區(qū)聚集的地區(qū),這顯示出人口發(fā)展對耕地的需求。

    用GIS軟件對2013年土地利用圖和2026年土地利用圖進行疊加分析,得到2013—2026年土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣(表2),結(jié)合圖2,根據(jù)預(yù)測結(jié)果可知,2013—2026年吉林西部各土地類型發(fā)生了較頻繁的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出,土地利用變化大體保持2000—2013年的變化趨勢,表現(xiàn)為水田和居民及工礦用地面積的快速增加,有林地、沙地、沼澤地和鹽堿地面積的減少,草地和灌木林地面積相對穩(wěn)定。對比2026年和2013年土地格局數(shù)據(jù)可知,其中,凈增面積比例最大的是水田,單一動態(tài)度為4.4%,凈增面積為177 059 hm2,大面積旱田、草地、沼澤和水域轉(zhuǎn)為水田,轉(zhuǎn)移面積分別為161 377、14 512、4 970、1 699 hm2;居民及工礦用地凈增面積27 669 hm2,單一動態(tài)度1.21%,增幅明顯,水田大面積發(fā)展的地區(qū)往往是居民區(qū)聚集的地區(qū),這顯示出人口發(fā)展對耕地的需求;面積減少較明顯的是沼澤、鹽堿地、旱田、沙地,減少面積分別為 38 223、24 802、150 874、1 486 hm2,其中有161 377 hm2旱田轉(zhuǎn)變?yōu)樗铮?4 394 hm2旱田轉(zhuǎn)變?yōu)榫用窦肮さV用地,是旱田的主要轉(zhuǎn)出形式;沼澤地減幅高達19.39%,共有38 105 hm2沼澤地轉(zhuǎn)變?yōu)楹堤铩⑺锖退?,是沼澤地主要轉(zhuǎn)出土地類型,以上數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較嚴重的沼澤地退化現(xiàn)象;水田的快速擴張以及居民工礦用地的擴展體現(xiàn)了研究區(qū)人口與經(jīng)濟的發(fā)展,這對維護研究區(qū)生態(tài)平衡至關(guān)重要的沼澤地、林地和草地已經(jīng)構(gòu)成威脅。吉林省作為農(nóng)牧業(yè)大省,近年來對農(nóng)牧業(yè)收入的追求將導(dǎo)致水田的大面積增長及林地資源的不合理開發(fā)與利用,而忽略了由此導(dǎo)致的沼澤地、林地、草地面積的減少,這一整體趨勢將對吉林西部可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成威脅。

    到2039年,水田面積持續(xù)增加,將是2000年的3.27倍,達到841 749 hm2,占研究區(qū)總面積17.92%,僅次于旱田,除西南地區(qū)外,水田在研究區(qū)其他地區(qū)都有大面積分布,相比2000年和2013年,研究區(qū)整體土地利用結(jié)構(gòu)在一定程度上已發(fā)生改變;居民用地散布在整個研究區(qū),并在原有基礎(chǔ)上不斷擴張,相當于2000年居民用地面積的1.38倍,沼澤地只剩下120 053 hm2,相當于2000年沼澤地面積的35.39%,吉林西部地區(qū)長期以來不合理的土地利用狀態(tài)與發(fā)展趨勢所造成的后果將在這一時段表現(xiàn)得更加明顯。

    就土地利用類型動態(tài)度來看,絕對值越大,則該類型土地在研究時段內(nèi)變化幅度越大,趨近于0則變化越小。由表3可得,在2000—2039年3組土地單一動態(tài)度數(shù)據(jù)對比中,水田的動態(tài)度絕對值最大,分別為1.55%、4.40%、5.62%,說明水田變化幅度最大,增加幅度最大,且增加幅度逐年加大;裸地和沙地動態(tài)度絕對值較大,裸地單一動態(tài)度分別為130%、-1.53%、-1.98%,沙地單一動態(tài)度分別為 -1.63%、-1.36%、-1.41%,裸地和沙地動態(tài)度變化較大的原因是沙地總面積小而分散,更容易發(fā)生變動,沼澤地動態(tài)度分別為-3.22%、-1.49%、-1.88%,沼澤地總體減幅仍然較大;居民及工礦用地的單一動態(tài)度分別為0.50%、121%、090%,總體呈逐年增大趨勢,表現(xiàn)出居民用地擴張速度加快,人類活動的痕跡不斷加劇。此外,在綜合土地利用動態(tài)度對比中,以13年為1個時間段,根據(jù)各階段土地利用轉(zhuǎn)移矩陣統(tǒng)計,2000—2039年綜合土地利用動態(tài)度分別為033%、0.26%、0.55%,表明2026—2039年總體參與變化的土地面積最大,2000—2013年次之,2013—2026年參與變化的面積最少,體現(xiàn)出吉林西部地區(qū)土地利用總體變化逐漸趨向劇烈。endprint

    4 結(jié)論與討論

    受氣候變化與人類活動影響,土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生很大變化,本研究以吉林西部地區(qū)為例,分析了2000年和2013年不同時期研究區(qū)土地利用類型的格局與變化,并以此為基礎(chǔ),利用CA-Markov模型模擬預(yù)測研究區(qū)2026年和2039年土地利用類型狀況。結(jié)果表明:(1)吉林西部地區(qū)土地利用類型以旱田為主,旱田面積占研究區(qū)總面積50%以上,其次為草地和水田,其他各土地利用類型所占份額均較小,體現(xiàn)出研究區(qū)以農(nóng)牧業(yè)為主的社會基礎(chǔ)生產(chǎn)方式,這也符合吉林省作為農(nóng)牧業(yè)發(fā)展大省的身份。(2)不同土地利用類型之間的轉(zhuǎn)化較為復(fù)雜,但主要集中在草地、水田、旱田和鹽堿地4種類型之間,具體表現(xiàn)為草地—水田、草地—旱田、旱田—水田、水域—鹽堿地、鹽堿地—草地、沼澤地—水域、沼澤地—旱田。這些轉(zhuǎn)化與人類活動、生態(tài)環(huán)境變化及環(huán)境治理政策關(guān)系密切。(3)根據(jù)預(yù)測,在2013—2039年間,吉林西部地區(qū)長期以來堅持的沙地、鹽堿地治理與林地保護原則已顯現(xiàn)成效,沙地變化趨于穩(wěn)定,鹽堿地面積也有所減少,轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸睾秃堤铮@些變化對于吉林西部地區(qū)環(huán)境保護具有積極的影響,但是,仍有較大面積水域轉(zhuǎn)變?yōu)辂}堿地,表現(xiàn)出土地資源利用不合理,土地鹽堿化現(xiàn)象依舊普遍;旱田與林地的大面積相互轉(zhuǎn)換揭示了林地資源呈現(xiàn)邊保護邊破壞的格局,且林地總面積依然較少,林地資源保護與恢復(fù)需要受到足夠重視。(4)吉林西部未來人地關(guān)系矛盾將更加突出。居民用地與水田面積持續(xù)增長,到2039年,水田面積將超越草地,成為僅次于旱田的第二大土地類型,吉林西部基本土地格局將發(fā)生改變,這驗證了研究區(qū)城鎮(zhèn)的發(fā)展與人類活動的加劇,人類活動對水資源及土壤資源的需求將直接或間接導(dǎo)致濕地面積持續(xù)減少,表現(xiàn)出濕地退化現(xiàn)象;水資源的過度開發(fā)和土地利用的不合理使草地面持續(xù)劇減少,較大面積的草地轉(zhuǎn)變?yōu)樗锖秃堤?,草地退化現(xiàn)象十分嚴重,而濕地、草地及林地的退化又直接或間接影響研究區(qū)農(nóng)牧業(yè)收入,這將造成整個研究區(qū)人地關(guān)系的惡性循環(huán)與人地矛盾不斷加劇。

    總體而言,農(nóng)牧交錯帶脆弱的生態(tài)環(huán)境對人類活動的反應(yīng)十分敏感,吉林西部地區(qū)土地利用改善的幅度趕不上惡化的速度,照此趨勢發(fā)展,吉林西部地區(qū)土地利用狀況將更加嚴峻。一方面,全球氣候變暖使得氣候變化趨向不穩(wěn)定,增加了農(nóng)牧業(yè)交錯地帶土地自然變化的不穩(wěn)定性;另一方面,人類活動在研究區(qū)逐年加強,不合理的利用將造成包括草地退化、濕地退化和土壤鹽堿化等一系列環(huán)境問題。

    CA-Markov模型在土地利用類型變化研究中具有較高可信度,然而土地利用類型的模擬與預(yù)測要受到自然因素、人為因素、數(shù)據(jù)精度以及模型本身的影響,這使得土地利用變化研究的精確性容易受到干擾,預(yù)測結(jié)果會存在一定的誤差和不確定性,如何完善CA-Markov模型、提高預(yù)測精度仍然需要進一步研究。

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