基于土地利用變化及CA-Markov土地利用變化預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的生態(tài)敏感性分析

阿地來·阿地力,張永福 馬麗娜

摘要 ?土地利用變化是導(dǎo)致生態(tài)敏感性的重要因素，不僅體現(xiàn)了土地資源的數(shù)量、質(zhì)量方面的特征，還反映了土地利用格局動(dòng)態(tài)。市（縣）生態(tài)敏感性研究對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和區(qū)域發(fā)展具有最直接的意義。融合土地利用和生態(tài)環(huán)境之間相互關(guān)系的基本結(jié)構(gòu)，利用土地利用動(dòng)態(tài)度模型和地理信息系統(tǒng)空間分析功能，建成土地利用變化下的生態(tài)敏感性指標(biāo)體系和分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，分析建設(shè)用地、林地、草地、耕地、水域、未利用地等土地利用類型的面積比例和變化過程，對(duì)庫(kù)車縣2009—2016年期間單一土地利用動(dòng)態(tài)度變化和生態(tài)敏感性程度進(jìn)行了定量研究。通過CA-Markov土地利用變化預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)庫(kù)車縣2020年土地利用格局，根據(jù)土地利用強(qiáng)度變化率的比值得到土地利用變化下的生態(tài)敏感性指數(shù)，運(yùn)用ArcGIS空間疊加功能分析其過程，目的在于得到生態(tài)敏感性分布情況。生態(tài)敏感性劃分為高敏感、中敏感、低敏感及不敏感4個(gè)等級(jí)。得出以下結(jié)論：2009—2016年間耕地、建設(shè)用地和林地每年以0.34%、1.37%和0.22%的速度增加;草地、水域和未利用地每年以0.24%、0.04%和0.27%的速度減少。庫(kù)車縣2020年的土地利用預(yù)測(cè)結(jié)果表明，高敏感和低敏感區(qū)域面積減少到2458.92km2和1055.71km2，中敏感區(qū)域由2009年的7312.59km2減少到2016年的7286.87km2，再減少到2020年的6534.97km2，不敏感區(qū)域面積由2009年的3604.88km2增加到2016年的3626.83km2，再增加到2020年的4476.57km2。該研究將為庫(kù)車縣土地可持續(xù)利用提供借鑒，也為區(qū)域土地環(huán)境影響的動(dòng)態(tài)模擬提供新思路。

關(guān)鍵詞 ??生態(tài)敏感性;CA-Markov;土地利用;庫(kù)車縣

中圖分類號(hào)F??301.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼

A文章編號(hào)0517-6611（2018）36-0042-06

土地利用和土地覆蓋變化（LUCC）是研究全球變化和可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ){1]。土地利用變化和城市化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)和可持續(xù)土地利用的影響已引起研究人員越來越多的興趣{2]。隨著城市化進(jìn)程的加快，農(nóng)田和農(nóng)村居民用地的增加已經(jīng)轉(zhuǎn)化為城市用地。城市擴(kuò)張模式正在改變地球表面溫度并影響全球氣候{3]，導(dǎo)致土地退化{4]、海平面升高以及其他全球環(huán)境問題。城市化進(jìn)程不僅反映在城市人口不斷增長(zhǎng)和相關(guān)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中，而且反映在城市土地使用類型和面積的變化上。模擬城市規(guī)劃對(duì)土地利用變化的影響對(duì)于城市地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展非常重要{5]。城市蔓延受環(huán)境和人為因素的影響，其運(yùn)行機(jī)制非常復(fù)雜。土地利用作為人類最基本的實(shí)踐活動(dòng)，與土地生態(tài)系統(tǒng)及其功能密切相關(guān){6]。導(dǎo)致生態(tài)敏感性的重要因素是土地利用變化，不僅體現(xiàn)了土地資源的質(zhì)量、數(shù)量方面的特征，還反映了土地利用分布格局動(dòng)態(tài)。城市用地的空間分布動(dòng)態(tài)格局與過程是城鄉(xiāng)關(guān)系變化和城鄉(xiāng)土地利用現(xiàn)代化過程的主要方面之一。土地利用生態(tài)敏感性分析是區(qū)域生態(tài)規(guī)劃中最主要的內(nèi)容，也是區(qū)域土地利用總體規(guī)劃的基礎(chǔ)性研究，是評(píng)價(jià)不同的土地利用方式對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的影響及其生態(tài)效用的主要方法{7-8]。

生態(tài)敏感性是指自然環(huán)境變化與人類活動(dòng)影響下生態(tài)系統(tǒng)程度的變化，表明區(qū)域生態(tài)環(huán)境問題發(fā)生的可能性{9]。生態(tài)敏感性評(píng)估是一個(gè)識(shí)別自然環(huán)境背景下的潛在生態(tài)問題，然后將其置于特定區(qū)域的過程{10]。生態(tài)敏感性評(píng)估和生態(tài)功能研究已基本完成省級(jí)規(guī)模。然而，關(guān)于市（縣）規(guī)模的研究仍然有限{11-12]。評(píng)估方法正處于勘探和開發(fā)階段。在沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的情況下，指數(shù)選擇有任意性{13]。該研究通過監(jiān)督分類技術(shù)對(duì)庫(kù)車縣2009年和2016年的土地利用變化進(jìn)行分類，并計(jì)算土地利用變化類型的覆蓋面積，根據(jù)土地利用現(xiàn)狀結(jié)果分析庫(kù)車縣生態(tài)敏感性。通過CA-Markov土地利用變化預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)庫(kù)車縣2020年的土地利用變化動(dòng)態(tài)，進(jìn)而分析人為和自然元素對(duì)土地利用及生態(tài)敏感性的影響。

1研究區(qū)概況

庫(kù)車縣位于天山中部南麓，塔里木盆地北緣，地理位置為40°46′～42°35′N，82°35′～84°17′E（圖1），東與巴音郭楞蒙古自治州的輪臺(tái)縣為鄰，東南與尉犁縣相接，南靠塔克拉瑪干沙漠，西南與沙雅縣相連，西以渭干河為界，與新和縣隔河相望，西北與拜城縣接壤，北部與巴音郭楞蒙古自治州和靜縣毗連，屬阿克蘇地區(qū)東端?？h境南北長(zhǎng)193km，東西寬164km，全縣面積1.45萬(wàn)km2，縣城東距自治區(qū)首府烏魯木齊市直線距離448km，公路里程753km，西距行署駐地阿克蘇市直線距離228km，公路里程257km。庫(kù)車縣東南胡楊林由于受干旱影響，生長(zhǎng)脆弱，面積逐漸減少，對(duì)綠洲生態(tài)的保護(hù)作用下降。

2數(shù)據(jù)收集與研究方法

2.1資料收集與處理選取2009年9月6日，2016年9月10日的Landsat-TM遙感影像，空間分辨率為30m×30m。在遙感圖像處理軟件ENVI5.1的支持下裁剪研究區(qū)，經(jīng)過幾何校正和輻射校正，利用最大似然分類法和目視解譯結(jié)合的方法，對(duì)庫(kù)車縣不同時(shí)相的2幅影像圖進(jìn)行監(jiān)督分類。另外，收集庫(kù)車縣地形圖、行政區(qū)劃圖、植被分布圖、矢量數(shù)據(jù)、野外考察等資料。根據(jù)處理好的數(shù)據(jù)以及收集的資料，將庫(kù)車縣的土地利用類型分為耕地、建設(shè)用地、草地、林地、水域、未利用地，與分類結(jié)果相結(jié)合，構(gòu)建分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和土地利用敏感性指標(biāo)體系，獲取庫(kù)車縣2009年和2016年的土地利用生態(tài)敏感性分布圖。

2.2研究方法

2.2.1土地利用動(dòng)態(tài)度。

土地利用動(dòng)態(tài)度是土地利用面積和數(shù)量變化研究方面經(jīng)常用到的方法之一，通過分析土地利用動(dòng)態(tài)度可以了解土地利用變化結(jié)果以及變化趨勢(shì)，它可定量描述一定時(shí)間范圍內(nèi)某一土地利用類型面積的凈變化和土地利用類型的數(shù)量變化情況{14-15]，其表達(dá)式為：

式（1）中，S1和S2代表研究初期和末期區(qū)域某種土地利用類型面積;T為研究時(shí)段，當(dāng)T的單位為年時(shí)，K值就是該區(qū)域某種土地利用類型的年變化率。

2.2.2構(gòu)建指標(biāo)體系。

土地利用是根據(jù)當(dāng)?shù)厝藗兊牟煌玫匦枨笥猛竞陀昧慷鴦澐殖鰜淼牡乇韰^(qū)域自然屬性，不同的土地利用類型受自然屬性與人為活動(dòng)干擾的程度都有所不同。庫(kù)車縣土地生態(tài)敏感性是在多種生態(tài)因子的共同作用下形成，如高程、坡度、水體、植被覆蓋度、土地利用、土壤鹽漬化、土地沙漠化等，其中對(duì)城市生態(tài)敏感性的影響和貢獻(xiàn)最大的是土地利用，這種趨勢(shì)為庫(kù)車縣土地利用生態(tài)敏感性分析和分級(jí)評(píng)價(jià)提供了可能，結(jié)果參照2003年國(guó)家環(huán)保總局制定的《生態(tài)功能區(qū)劃暫行規(guī)程》附件{16]中提出的生態(tài)環(huán)境敏感性分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)體系，對(duì)庫(kù)車縣土地利用生態(tài)敏感區(qū)進(jìn)行劃分，具體劃分依據(jù)如表1所示。

2.2.3分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)與方法。參考相關(guān)研究結(jié)果{12，17-19]，遵守生態(tài)敏感性指標(biāo)選取的綜合性、動(dòng)態(tài)性、科學(xué)性和系統(tǒng)性原則，選擇能反映庫(kù)車縣生態(tài)敏感性特征的土地利用敏感性分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（表2）。以土地利用生態(tài)敏感性分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)體系為基礎(chǔ)，通過ArcGIS10.1的空間分析功能和自然間斷點(diǎn)分級(jí)法（Jenks）對(duì)單因子?xùn)鸥駡D層分級(jí)賦值并且在ArcGIS柵格計(jì)算器的FieldCalculator和alculateGeometry模塊中對(duì)分級(jí)指標(biāo)的敏感性柵格圖進(jìn)行運(yùn)算和面積統(tǒng)計(jì)，其公式為：

2.2.4CA-Markov土地利用變化預(yù)測(cè)模型。

CA模型是同時(shí)具備時(shí)間和空間的預(yù)測(cè)模型，其模型中的變量包括狀態(tài)、領(lǐng)域空間和時(shí)間，這些變量都呈現(xiàn)離散的特點(diǎn){20]。

式（4）中，S（t+1）和S（t）分別表示t+1和t時(shí)刻土地利用系統(tǒng)的狀態(tài)，Pij為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。CA-Markov模型綜合了Markov模型長(zhǎng)時(shí)間數(shù)量預(yù)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)和CA模型模擬空間變化趨勢(shì)的能力，提高了土地利用類型變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)精度{22]。在土地利用網(wǎng)格圖中，每個(gè)格網(wǎng)代表1個(gè)細(xì)胞，每個(gè)細(xì)胞表示土地利用類型，通過地理信息系統(tǒng)軟件的支持，利用變換矩陣和條件概率圖來確定細(xì)胞狀態(tài)的變化規(guī)則，并對(duì)土地利用格局變化趨勢(shì)進(jìn)行模擬，得到不同土地利用的變化趨勢(shì){23]。

2.2.5Kappa系數(shù)預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)。

為了驗(yàn)證CA-Markov模型預(yù)測(cè)精度，在分類的精度評(píng)價(jià)中，不同的精度評(píng)價(jià)方法有不同的劃分標(biāo)準(zhǔn)。筆者主要采用IDRISI軟件中CROSSTAB工具計(jì)算的overallKappa系數(shù)來評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)圖和原始圖之間的一致性。直接借用Cohen提出的Kappa系數(shù)分類評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn){24-25]，即

（-∞，0.00），很差;{0.00，0.20），微弱;{0.20，0.40），弱;{0.40，0.60），適中;{0.60，0.80），顯著;{0.80，1.00]，最佳。

3結(jié)果與分析

3.1土地利用面積變化

區(qū)域土地利用數(shù)量變化主要表現(xiàn)在面積變化上，面積變化先反映在不同土地利用類型的總量變化上，通過分析土地利用的總量變化可以分析出土地利用的變化趨勢(shì)和土地利用結(jié)構(gòu)變化特征。依據(jù)上述土地利用分類的理想狀態(tài)，對(duì)庫(kù)車縣2009—2016年的各類土地面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。通過計(jì)算和分析庫(kù)車縣土地利用變化可以看出，2009—2016年研究區(qū)不同類型土地的分布及數(shù)量變化較為顯著，其中最直接的表現(xiàn)為耕地、建設(shè)用地、林地和水域面積增加，草地及未利用地面積明顯減少，其中耕地、建設(shè)用地、林地和水域數(shù)量分別增長(zhǎng)0.34%、1.37%、0.22%和0.11%，草地及未利用地?cái)?shù)量分別減少0.24%、0.27%。土地利用現(xiàn)狀如圖2所示，動(dòng)態(tài)度變化幅度如圖3所示。庫(kù)車縣耕地、建設(shè)用地、林地和水域面積由2009年949.4、229.81、2259.25、121.04km2增加到2016年的971.89、251.89、2294.74、121.93km2;草地和未利用地由2009年的6535.93、4419.69km2減少到2016年的6424.74、4337.31km2（表3）。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及科技水平提高，城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快以及政府對(duì)農(nóng)業(yè)的扶持力度加大，庫(kù)車縣未利用地資源開發(fā)利用幅度較大，加之在當(dāng)?shù)卣念I(lǐng)導(dǎo)下農(nóng)民積極開展土地整治工程，改善了原有的生產(chǎn)模式，逐漸提高了人們保護(hù)農(nóng)用地、保護(hù)生態(tài)環(huán)境的意愿。

3.2庫(kù)車縣土地利用敏感度分析

對(duì)2009—2016年庫(kù)車縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)基于土地利用結(jié)構(gòu)變化下的生態(tài)敏感性分布進(jìn)行分析，將生態(tài)敏感性等級(jí)劃分為高敏感、中敏感、低敏感及不敏感4個(gè)等級(jí)，最后以劃分出來的生態(tài)敏感性分布圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（圖4）。

3.2.1高敏感區(qū)分析。

土地利用變化生態(tài)敏感性程度高的區(qū)域則為高度敏感區(qū)，高度敏感區(qū)生態(tài)系統(tǒng)手動(dòng)的土地利用影響最大，按空間分布來看，庫(kù)車縣生態(tài)敏感性高的區(qū)域是以林地和水域?yàn)橹鳎植荚诎⒗矜?zhèn)、齊滿鎮(zhèn)、比西巴格鄉(xiāng)、烏恰鎮(zhèn)、烏尊鎮(zhèn)、阿克吾斯塘鄉(xiāng)等農(nóng)用地面積比較廣的區(qū)域以溝渠為主。庫(kù)車縣生態(tài)高敏感區(qū)面積由2009年的2545.58km2增加到2016年的2548.85km2。

3.2.2中敏感區(qū)分析。

中敏感區(qū)是土地利用變化生態(tài)敏感

性程度相對(duì)中等的區(qū)域，庫(kù)車縣生態(tài)中敏感區(qū)域是以草地為主，主要分布在墩闊坦鎮(zhèn)、哈尼喀塔木鄉(xiāng)、塔里木鄉(xiāng)等。庫(kù)車縣生態(tài)中敏感區(qū)面積由2009年的7312.59km2減少到2016年的7286.87km2。中敏感區(qū)屬于庫(kù)車縣生態(tài)系統(tǒng)健康運(yùn)轉(zhuǎn)的防護(hù)區(qū)，土地利用過程中以生態(tài)維護(hù)為主，防止生態(tài)建設(shè)受到威脅。

3.2.3低敏感區(qū)分析。庫(kù)車縣生態(tài)低敏感區(qū)域是以耕地為主，主要分布在阿拉哈格鎮(zhèn)、齊滿鎮(zhèn)、比西巴格鄉(xiāng)等。庫(kù)車縣生態(tài)低敏感區(qū)面積由2009年的1063.11km2增加到2016年的1063.60km2。低敏感區(qū)是庫(kù)車縣生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)區(qū)，土地利用過程中以農(nóng)用地為主，在基本農(nóng)田保護(hù)紅線政策的影響下產(chǎn)生耕地面積的變化。該區(qū)生態(tài)環(huán)境具有較強(qiáng)的自我恢復(fù)能力，敏感性程度總的來說處于良好狀態(tài)。

3.2.4不敏感區(qū)分析。生態(tài)不敏感區(qū)適合以城市建設(shè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主，生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)形成了一定的穩(wěn)定性，各種人類開發(fā)活動(dòng)不會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生破壞性干擾，隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，庫(kù)車縣建設(shè)用地面積增多而被開發(fā)利用的未利用地面積減少，因而庫(kù)車縣生態(tài)不敏感區(qū)域面積由2009年的3604.88km2增加到2016年的3626.83km2。

3.3基于土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的庫(kù)車縣2020年生態(tài)敏感性測(cè)算

3.3.1庫(kù)車縣2020年土地利用結(jié)構(gòu)變化預(yù)測(cè)分析。

采用CA-Markov土地利用變化預(yù)測(cè)模型對(duì)庫(kù)車縣2020年的土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè)并根據(jù)庫(kù)車縣國(guó)土局提供的《庫(kù)車縣土地利用總體規(guī)劃（2010—2020年）》按照當(dāng)?shù)卣蛧?guó)土局有利于庫(kù)車縣城市發(fā)展和農(nóng)業(yè)發(fā)展共存的指標(biāo)布局理念，以該研究中分類出來的2016年土地利用分類圖為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)做出2020年的土地利用圖（圖5），預(yù)測(cè)結(jié)果見表4。

結(jié)果表明，到2020年庫(kù)車縣土地利用變化幅度較大，耕地面積和建設(shè)用地面積大幅度增加，由2016年的971.89、251.89km2增加到2020年的996.60、271.31km2，草地、林地和未利用地面積大幅度減少，由2016年的6424.47、2294.74和4337.31km2減少到2020年的6214.24、2166.53和4323.28km2，水域面積相對(duì)變化不大。根據(jù)國(guó)家和地方政策導(dǎo)向，積極實(shí)行土地復(fù)墾和土地整治規(guī)劃，堅(jiān)持從確保糧食安全、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定出發(fā)，嚴(yán)格保護(hù)耕地，嚴(yán)格控制非農(nóng)建設(shè)占用耕地，保障耕地?cái)U(kuò)展面積遞增，實(shí)現(xiàn)生態(tài)恢復(fù)。同時(shí)隨著庫(kù)車縣人口和經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升，建設(shè)用地的布局和面積也發(fā)生了較大的變化，人口向城鎮(zhèn)集中、住宅向社區(qū)集中，有效控制了建設(shè)用地規(guī)模，城鄉(xiāng)建設(shè)用地適度增加，交通水利等基礎(chǔ)設(shè)施用地充分保障，建設(shè)用地內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化。

3.3.2庫(kù)車縣2020年生態(tài)敏感性預(yù)測(cè)分析。

庫(kù)車縣2020年的土地利用結(jié)構(gòu)變化以構(gòu)建環(huán)境友好型土地利用方式為目標(biāo)，以保護(hù)為前提進(jìn)行開發(fā)建設(shè)，加強(qiáng)環(huán)境保護(hù)與生態(tài)建設(shè)工程。通過預(yù)測(cè)出的土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)一步進(jìn)行庫(kù)車縣2020年的生態(tài)敏感性預(yù)測(cè)（圖6），預(yù)測(cè)結(jié)果如下：到2020年庫(kù)車

縣高敏感性區(qū)域面積2458.92km2，中敏感性區(qū)域面積6534.97km2，低敏感性區(qū)域面積1055.71km2，不敏感性區(qū)域面積4476.57km2。由此可見，庫(kù)車縣的土地利用趨勢(shì)對(duì)生態(tài)敏感性產(chǎn)生了一定的影響，高敏感性、中敏感性、低敏感性區(qū)域面積明顯減少，不敏感性區(qū)域面積大幅度提高，可

以為庫(kù)車縣未來生態(tài)安全建設(shè)打好基礎(chǔ)。庫(kù)車縣基礎(chǔ)性生態(tài)用地主要集中在塔里木河、庫(kù)車河、渭干河、鹽水溝沿岸及銅場(chǎng)水庫(kù)周邊區(qū)域，可以進(jìn)一步加強(qiáng)生態(tài)敏感性區(qū)域的保護(hù)。

4結(jié)論與討論

不同研究時(shí)段的城市土地利用敏感區(qū)域面積和比例各不相同，經(jīng)研究可得土地生態(tài)敏感性結(jié)果，庫(kù)車縣高敏感和低敏感區(qū)域面積由2009年的2545.58、1063.11km2增長(zhǎng)到2016年的2548.85、1063.60km2，在國(guó)家政策和地方政府的引導(dǎo)下各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)及居民的積極配合為庫(kù)車縣生態(tài)文明建設(shè)提供了優(yōu)化條件，在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)2020年的土地利用結(jié)構(gòu)變化和土地生態(tài)敏感性，計(jì)算結(jié)果表明2020年庫(kù)車縣高敏感和低敏感區(qū)域面積減少到2458.92、1055.71km2，中敏感區(qū)域由2009年的7312.59km2減少到2016年的7286.87km2，再減少到2020年的6534.97km2，不敏感區(qū)域面積由2009年的3604.88km2增加到2016年的3626.83km2，再增加到2020年的4476.57km2。

人類活動(dòng)與生態(tài)系統(tǒng)的敏感性變化是密切相關(guān)的，人類社會(huì)的不斷發(fā)展，產(chǎn)業(yè)的日益多樣化以及人民生活水平的逐步提升對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了一定的壓力，隨著政府對(duì)環(huán)境保護(hù)和生態(tài)安全的重視，人們也有了保護(hù)環(huán)境意識(shí)，積極配合政府的宅居地集中連片建設(shè)等有利于土地集約節(jié)約、提高土地利用率的政策。在以后的發(fā)展過程中確保優(yōu)化生態(tài)用地內(nèi)部結(jié)構(gòu)和空間布局，提升園地和林地的生態(tài)服務(wù)功能，構(gòu)建國(guó)土生態(tài)屏障，促進(jìn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)的協(xié)調(diào)和可持續(xù)發(fā)展。

總之，庫(kù)車縣生態(tài)敏感性的優(yōu)化需要加強(qiáng)區(qū)域植被的大規(guī)模建設(shè)，實(shí)施退耕還林和退耕還草政策，減輕人為造成的生態(tài)壓力。

參考文獻(xiàn)

{1]RINDFUSSRR，WALSHSJ，TURNERBL，etal.Developingascienceoflandchange：Challengesandmethodologicalissues{J].ProcNatAcaSciUSA，2004，101（39）：13976-13981.

{2]BIHAMTAN，SOFFIANIANA，F(xiàn)AKHERANS，etal.UsingtheSLEUTHurbangrowthmodeltosimulatefutureurbanexpansionoftheIsfahanmetropolitanarea，Iran{J].JIndianSocRemoteSens，2015，43（2）：407-414.

{3]KALNAYE，CAIM.Impactofurbanizationandland-usechangeonclimate{J].Nature，2003，423：528-531.

{4]RILEYWJ，MATSONPA.NLOSS：AmechanisticmodelofdenitrifiedN2OandN2evolutionfromsoil{J].JSoilSci，2000，165（3）：237-249.

{5]YAOFM，HAOC，ZHANGJH.SimulatingurbangrowthprocessesbyintegratingcellularautomatamodelandartificialoptimizationinBinhaiNewAreaofTianjin，China{J].GeocartoInt，2016，31（6）：612-627.

{6]關(guān)中美，王雨村，牛海鵬.基于GIS的焦作市生態(tài)敏感性分析{J].河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2009，28（1）：61-66.

{7]龐莎，劉康，冀文慧.土地利用變化對(duì)延安市生態(tài)服務(wù)價(jià)值的影響{J].地下水，2011，33（1）：154-157.

{8]歐陽(yáng)志，王效科，苗鴻.中國(guó)生態(tài)環(huán)境敏感性及其區(qū)域差異規(guī)律研究{J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2000，20（1）：9-12.

{9]ROSSIP，PECCIA，AMADIOV，etal.Couplingindicatorsofecologicalvalueandecologicalsensitivitywithindicatorsofdemographicpressureinthedemarcationofnewareastobeprotected：ThecaseoftheOltrepoPaveseandtheLigurian-EmilianApenninearea（Italy）{J].Landscapeandurbanplanning，2008，85（1）：12-26.

{10]李東梅，高正文，付曉，等.云南省生態(tài)功能類型區(qū)的生態(tài)敏感性{J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2010，30（1）：138-145.

{11]LIUCM，ZHANGD.TemporalandspatialchangeanalysisofthesensitivityofpotentialevapotranspirationtometeorologicalinfuencingfactorsinChina{J].Actageographicasinica，2011，66（5）：579-588.

{12]韓貴鋒，趙珂，袁興中，等.基于空間分析的山地生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)：以四川省萬(wàn)源市為例{J].山地學(xué)報(bào)，2008，26（5）：531-537.

{13]何丹，刁承泰.重慶江津市土地利用變化及社會(huì)驅(qū)動(dòng)力分析{J].水土保持研究，2006，13（2）：24-26.

{14]彭保發(fā)，陳端呂，李文軍，等.土地利用景觀格局的穩(wěn)定性研究：以常德市為例{J].地理科學(xué)，2013，33（12）：1484-1488.

{15]國(guó)家環(huán)境保護(hù)總局.生態(tài)功能區(qū)劃暫行規(guī)程{A].2002.

{16]王佳麗，黃賢金，陸汝成，等.區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對(duì)土地利用變化的脆弱性評(píng)估：以江蘇省環(huán)太湖地區(qū)碳儲(chǔ)量為例{J].自然資源學(xué)報(bào)，2010，25（4）：556-563.

{17]王大鵬，王滿堂，陳偉.臺(tái)兒莊生態(tài)敏感性GIS評(píng)價(jià){J].測(cè)繪科學(xué)，2012，37（1）：64-66.

{18]林涓涓，潘文斌.基于GIS的流域生態(tài)敏感性評(píng)價(jià)及其區(qū)劃方法研究{J].安全與環(huán)境工程，2005，12（2）：23-26，34.

{19]楊志峰，徐俏，何孟常，等.城市生態(tài)敏感性分析{J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2002，22（4）：360-364.

{20]楊俊，解鵬，席建超，等.基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的土地利用變化模擬：以大連經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)為例{J].地理學(xué)報(bào)，2015，70（3）：461-475.

{21]FITZPATRICKM，SMITHK，BELOUSEKDW，etal.ThequantumcellularautomatonasaMarkovprocess{J].Chaos，solitons&fractals，1999，10（8）：1375-1386.

{22]汪佳莉，吳國(guó)平，范慶亞，等.基于CA-Markov模型的山東省臨沂市土地利用格局變化研究及預(yù)測(cè){J].水土保持研究，2015，22（1）：212-216.

{23]王耕，王嘉麗，龔麗妍，等.基于GIS-Markov區(qū)域生態(tài)安全時(shí)空演變研究：以大連市甘井子區(qū)為例{J].地理科學(xué)，2013，33（8）：957-964.

{24]王友生，余新曉，賀康寧，等.基于CA-Markov模型的藉河流域土地利用變化動(dòng)態(tài)模擬{J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（12）：330-336.

{25]胡雪麗，徐凌，張樹深.基于CA-Markov模型和多目標(biāo)優(yōu)化的大連市土地利用格局{J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，24（6）：1652-1660.