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    基于PLUS模型的多情景土地利用格局演變模擬研究

    2022-02-04 04:53:26吳覺妹王莉雯
    河北省科學院學報 2022年6期
    關鍵詞:模型

    吳覺妹,王莉雯

    (遼寧師范大學地理科學學院,遼寧 大連 116029)

    城市化進程加速發(fā)展使得土地的空間結構發(fā)生變化,大量的農業(yè)用地轉為人造地表用地。隨著土地資源的不斷濫用,城市環(huán)境逐漸惡化。通過土地利用/覆蓋變化(LUCC)的模擬與預測,對分析城市土地利用時空演變的內部機制、合理優(yōu)化城市的空間結構具有重要意義。土地利用/覆蓋變化提出后,許多學者對此做了諸多研究,動態(tài)變化模型在近幾年逐漸成為研究土地利用/覆被變化的重要手段之一[1]。元胞自動機(CA)概念是在20世紀40、50年代由Ulam 和 Neumann在進行流體運動研究中提出的,是可以進行模擬時空演變的網格動力學模型[2]。到了20世紀80、90年代,Tobler將元胞自動機與地理學結合起來應用于地理模擬,首次運用CA模型來模擬城市未來發(fā)展變化情況[3]。隨著研究的不斷深入,CA模型被廣泛地應用于地理學的諸多領域,如土地利用及土地覆蓋演變、城市形態(tài)、城市擴展等領域。近年來土地利用模擬研究變得更加成熟,目前主要采用的模擬模型有ANN-CA[3]、FLUS[4-5]、CA-Markov[6]、CLUE-S[7-9]、GeoSOS[10]以及系統(tǒng)動力學模型[11]等,然而傳統(tǒng)的模型缺乏剖析土地利用變化的機理能力以及對多類土地利用類型的模擬較差。

    本文采用斑塊土地利用變化模擬(PLUS)模型模擬未來土地利用空間格局,該模型與傳統(tǒng)模型相比,具有模擬多類土地利用類型的變化能力以及能夠更好地挖掘土地利用變化內部機理的優(yōu)勢。PLUS模型是一種非線性的動態(tài)變化模擬模型,其運行速度快、模擬精度高,可以描述一定時間間隔內的土地利用變化情況。本文旨于研究太原市土地利用時空演變,運用PLUS模型在三種不同的情景下預測太原市未來2030年的土地利用發(fā)展趨勢,為政策規(guī)劃管理者、決策者提供參考依據。

    1 研究區(qū)域與數據來源

    1.1 研究區(qū)概況

    本研究選取太原市為研究區(qū)域,太原市位于(111°30′~113°09′ E, 37°27′~38°25′ N)山西省的中央位置(圖1),總面積約為6 959 km2。全市管轄1個縣級市、3個縣、6個市轄區(qū)。屬于溫帶季風性氣候,其氣候條件與所在地形特征有著密切的關系,太原市東、北、西三面環(huán)山,中、南部與河谷平原接壤,地勢呈現(xiàn)北高南低的趨勢。太原市自然資源豐富,特別是礦產資源。但隨著城市的快速推進,出現(xiàn)自然資源匱乏、生態(tài)環(huán)境質量下降等問題。土地利用變化模擬的研究對未來土地資源管理具有重要引導作用。

    圖1 太原市示意圖

    1.2 數據來源

    本研究涉及到的數據主要包括土地利用數據、氣候與環(huán)境數據、社會經濟數據等,其中土地利用數據來源于中國科學院資源環(huán)境數據共享中心(https://www.resdc.cn/),該數據精度達95%以上。主要分為6大用地類型,即耕地、林地、草地、水體、建設用地、未利用地;土壤數據來源于中國科學院南京土壤研究所高以新、李錦等編制,其對照聯(lián)合國糧農組織(FAO)土壤分類體系,經轉換編輯而成。其他數據來源如表1所示。為了后續(xù)數據處理,將所有柵格數據的坐標系統(tǒng)一及空間分辨率為30m×30m,且通過ArcGIS歐式距離計算得出11個土地利用驅動因子數據集。

    表1 數據來源信息表

    2 研究方法

    2.1 標準差橢圓方法

    標準差橢圓是分析土地利用空間格局最常用的方法之一,它能夠揭示各土地利用類型的空間分布特征。當橢圓的面積越大時,則表明該土地利用類型在空間分布上就越分散,反之則表明越集中,橢圓中心即平均中心,通過分析重心遷移方向來分析研究區(qū)土地利用類型在空間分布上的方向變化趨勢。一般采用中心性、空間形態(tài)、方向性、展布性等特征來表達在空間格局上的土地利用類型分布特征。

    2.2 PLUS模型

    目前使用非線性模型進行土地利用變化模擬研究較少。PLUS模型是由HPSCIL實驗室開發(fā)的斑塊土地利用變化模擬模型,是一種可以模擬未來土地利用變化的模型。該模型將土地擴張的分析策略(Land Expansion Analysis Strategy, LEAS)和基于多類隨機斑塊種子(Cellular Automata Model Based on Muiti-type Random Patch Seeds, CARS)的元胞自動機(CA)模型相結合,與傳統(tǒng)模型相比,該模型的優(yōu)勢在于可以更好地模擬土地利用類型的具體變化情況以及能夠挖掘土地利用變化的驅動力因素。

    PLUS模型在CARS模塊中使用了基于閾值逐漸下降的機制來執(zhí)行土地利用的模擬,當單個土地利用類型的領域效應為0時,在該機制下會產生“種子”到各種土地利用類型的發(fā)展概率面上,在此約束之下,自動生成土地利用/土地覆蓋時空動態(tài)模擬斑塊結果[12-13]。公式如下:

    (1)

    該模型還利用閾值逐漸下降的機制來控制土地利用斑塊的自發(fā)增長,即如果新產生的土地利用類型在一輪競爭中獲勝,則使用逐漸下降的閾值τ來確定在輪盤賭中的候選土地利用類型c,公式如下:

    (2)

    (3)

    式中:Step是土地利用模擬所需的步長,δ為0-1范圍內的衰減因子,r為0-2范圍內的隨機值,均值為1,η為衰減的步數,TMk,c表示是否允許土地利用類型k轉換為土地利用類型c的轉換矩陣。

    不同區(qū)域,其發(fā)展需求不同,滿足區(qū)域發(fā)展需求是編制國土空間規(guī)劃的關鍵,進行未來的土地利用空間模擬預測,為城市管理者和規(guī)劃者提供前瞻性的科學理論參考依據。本研究設置了3種不同情景來模擬2030年太原市的土地利用空間格局。

    情景一,自然發(fā)展情景:基于太原市2000—2020年的土地利用變化,根據目前土地利用空間演變規(guī)律,不設定任何政策的影響下進行土地利用模擬。該情景是其他情景約束條件設定的基礎。

    情景二,生態(tài)保護情景:該情景設置是在自然發(fā)展情景下加入生態(tài)安全保護約束因素,主要目的在于保護生態(tài)環(huán)境,通過控制現(xiàn)有自然生態(tài)用地的隨意轉化,將林地、草地向建設用地的轉化概率降低50%,耕地向建設用地的轉移概率降低30%,耕地、草地向林地轉移概率提高30%。在保護生態(tài)環(huán)境的基礎上進行模擬,防止城市化進程中的不良開發(fā)對生態(tài)環(huán)境造成破壞,生態(tài)安全保護情景能夠促進生態(tài)保護與經濟建設協(xié)調發(fā)展,對促進城市國土空間的高質量發(fā)展具有重要作用。

    情景三,經濟建設情景:本研究設置經濟建設情景,在自然情景的基礎上將耕地、林地、草地向建設用地轉移概率增加20%,建設用地向除了耕地以外的用地類型轉移概率降低30%。

    2.3 模擬精度驗證

    為了驗證模擬準確度,采用Kappa系數進行檢驗。Kappa系數是進行模擬驗證的常用方法之一,能夠對所使用的土地利用數據模擬的結果進行檢測分析,揭示數據及模擬結果的可行性和可靠性。本研究結合太原市實際情況選取高程、坡度、年降水量、年平均溫度、土壤類型、GDP、人口密度、與城市道路距離、與河流水系距離、與政府距離、與最近鐵路距離11個驅動因子,利用LEAS模塊生成的適宜性圖集為土地利用發(fā)展?jié)摿Γ贑ARS模塊中輸入土地利用需求,轉移矩陣以及領域權重參數,通過混淆矩陣驗證模擬結果(圖2),結果顯示Kappa系數為0.94,表明PLUS模型模擬精度較好,可以較為準確地反映該研究區(qū)域的土地利用變化情況。

    圖2 2020年太原市土地利用情況與土地利用模擬結果示意圖

    3 結果與分析

    3.1 土地利用時空特征分析

    圖3為太原市2000—2020年實際土地利用情況圖,利用Excel進行數據可視化處理得到2000—2020年太原市土地利用類型面積占比及單一地類動態(tài)度見表2。太原市土地利用類型以耕地、林地、草地為主,占總用地面積百分比80%以上,其中林地的斑塊面積占比最大,至2020年占用地總面積的35.02%。2000—2020年間,建設用地面積持續(xù)增加,至2020年面積增加338.56km2,說明這20年太原經濟發(fā)展迅速;相反,耕地、草地面積持續(xù)減少,至2020年分別減少了275.61km2、145.83km2;林地則呈先增后減,但總體來看2000—2020年間林地新增98.04km2。利用單一土地利用動態(tài)度能夠清楚地看出土地利用變化速率,2000—2020年間,建設用地的變化速度最快,平均每年增加8.41%,其次為未利用地,年變化率為4.36%,變化率最小的為水體,平均每年減少1.54%。

    圖3 太原市土地利用情況圖

    表2 2000—2020年太原市土地類型面積占比及單一土地利用動態(tài)度

    為了更加明確太原市主要土地利用類型空間分布及方向變化趨勢,采用標準差橢圓的方法得到2000—2020年主要土地利用類型標準差橢圓分布及重心移動如圖4所示。從標準差橢圓的面積變化率來看,2000—2020年太原市主要土地利用類型中,建設用地的橢圓面積變大說明太原市建設用地趨于分散分布,主要分布在地勢低的區(qū)域;耕地、林地以及草地的橢圓面積變小,表明用地類型趨于集中分布。從橢圓重心遷移方向來看,建設用地橢圓重心變化最為明顯,呈現(xiàn)東南-西北方向的移動趨勢,重心變化的總軌跡長度高達7.48 km;其次是耕地,呈現(xiàn)西南(略偏西)方向的移動趨勢,重心變化的總軌跡長度為6.91 km;林地總體呈現(xiàn)北-西方向遷移,重心變化總軌跡長度達3.99 km;草地的重心遷移相對較小,呈現(xiàn)向西北方向移動趨勢,重心變化總軌跡長度達1.27 km。

    圖4 2000—2020年主要土地利用類型標準差橢圓分布及重心移動圖

    3.2 不同情景下土地利用時空演變模擬

    以2020年太原市實際土地利用為初始值,在三種不同情景下進行土地利用的模擬,預測2030年太原市土地利用空間格局,如圖5所示。圖6為 2030年太原市不同情景下土地利用面積變化對比圖。在模擬的過程中模型會自動擇選出最優(yōu)的參數集來進行土地利用的模擬,三種情景下的主要土地利用類型仍以耕地、林地、草地為主。

    圖5 2030年不同情景下太原市土地利用空間分布圖

    自然發(fā)展情景在持續(xù)2000—2020年土地利用的發(fā)展規(guī)律下,耕地面積總體減少的幅度相較于其他土地利用類型較為明顯,到了2030年耕地面積減少量為94 km2;其次為林地,總體面積減少35.45km2;相比之下,建設用地上升幅度較大,總面積由2020年的741.28km2增長至2030年的801.01km2。

    生態(tài)保護情景注重生態(tài)環(huán)境的保護。林地、草地是防止流域水土流失,土地沙漠化的重要生態(tài)用地,可以看出在約束生態(tài)環(huán)境用地的隨意轉換情景下,林地和草地兩種生態(tài)用地面積占比相比于其他情景,占比最大,建設用地增長的幅度相較于其他兩個情景略微下降。

    經濟建設情景下,2020—2030年建設用地面積增長86.03km2,說明在此情景下太原市城市化進程加速運轉。在城市的快速擴張之下會導致其他用地的不斷減少,未來在進行城市經濟建設發(fā)展的同時,要著重注意土地利用之間的良性轉化,在保證生態(tài)安全的前提之下進行土地良性開發(fā)。

    圖6 2030年太原市不同情景下土地利用面積占比圖

    4 結論與討論

    4.1 結論

    以太原市為研究對象,采用標準差橢圓方法分析2000年、2010年、2020年土地利用時空特征,并采用 PLUS模型以2020年的土地利用為初始值數據,模擬預測3種不同情景下的2030年土地利用空間分布情況。結果表明:

    (1)2000-2020年間,太原市的土地利用類別中林地面積占比最大,約占總體面積的35.02%,其次為耕地、草地,約占總體面積的27.36%、25.79%,建設用地約占10.74%。該階段耕地面積持續(xù)減少,至2020年耕地減少至275.61km2,并趨于集中分布,呈現(xiàn)西南(略偏西)方向遷移。相反,建設用地面積持續(xù)增加,至2020年建設用地面積增加了338.56km2,并且趨于分散分布,呈現(xiàn)東南-西北方向移動趨勢。

    (2)太原市未來2030年主要土地利用類型仍舊以耕地、林地、草地為主,三種地類的斑塊面積占總體斑塊面積高達80%以上。在自然發(fā)展和經濟建設情景下,城市用地面積都呈現(xiàn)出不同程度的增長幅度,其中自然發(fā)展情景城市用地面積增加59.73km2,而經濟建設情景城市用地面積增加相比自然發(fā)展情景較高,增加了86.03km2。在生態(tài)保護情景下,林地、草地生態(tài)用地面積增加,城市用地的增長幅度下降。

    4.2 討論

    根據《太原市“十四五”融入國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》太忻一體化經濟區(qū)已上升至國家戰(zhàn)略,并提出在2035年再現(xiàn)“錦繡太原城”。因此,對太原市土地利用的多情景模擬研究,將為未來城市發(fā)展提供科學參考依據。本研究采用PLUS模型預測未來太原市土地利用變化空間演變情況,由于土地利用變化過程的內部機制極其復雜,會受到諸如自然資源、社會經濟、政策等多重因素的影響,所以本研究尚有一些不足之處,驅動因子的數量及種類的全面性有所欠缺,且尚未考慮到其他重要政策的影響如生態(tài)保護紅線、基本農田保護等,預測精度會有所偏差,這些不足需要在未來研究中進一步探索。

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