基于PLUS模型的土地利用多情景模擬與時(shí)空特征分析

胡俊聰,何華貴,陳朝霞

(廣州市城市規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院,廣東 廣州 510060)

土地利用/覆蓋變化(LUCC)是表征人類活動(dòng)對(duì)地球表層及全球變化的重要內(nèi)容[1],模擬和預(yù)測(cè)LUCC在時(shí)間和空間尺度上的變化特征對(duì)于制定城市發(fā)展規(guī)劃、優(yōu)化用地格局,進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[2-4]。

目前,構(gòu)建LUCC模擬模型的主要思路是利用LUCC時(shí)空數(shù)據(jù),通過(guò)量化其變化驅(qū)動(dòng)因子,結(jié)合轉(zhuǎn)移矩陣等土地類型轉(zhuǎn)變規(guī)則,分析各類土地類型轉(zhuǎn)變單元與驅(qū)動(dòng)因子的相互關(guān)系模擬土地利用類型變化。探究驅(qū)動(dòng)因子對(duì)地類單元的影響作用是模型研究的熱點(diǎn),當(dāng)前主要方法包括系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)、CLUE、Markov模型、CA等方法。近年來(lái)許多學(xué)者考慮到人群、環(huán)境等微觀因子對(duì)LUCC的耦合影響,基于CA引入了多元驅(qū)動(dòng)因子優(yōu)化模擬模型,包括CA-Markov[5]、FLUS[6-7]、CAABC[8]、PLUS[9]等模型。其中,斑塊級(jí)土地利用變化模擬模型(PLUS)模型通過(guò)挖掘土地?cái)U(kuò)張和景觀變化的潛在驅(qū)動(dòng)因子模擬多類土地利用斑塊級(jí)的變化,相比于其他模型,PLUS模型能夠模擬出更精細(xì)的土地利用變化情況[10]。本文以廣東省河源市為研究區(qū)域,利用2009—2018年的土地利用數(shù)據(jù),采用PLUS模型模擬多情景下河源市2025年土地利用情況并分析LUCC時(shí)空特征。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

河源市位于廣東省東北部,總面積為15 654 km2,市內(nèi)共有自然保護(hù)區(qū)97個(gè),占全市面積的21%。隨著近年來(lái)城市發(fā)展快速擴(kuò)張,在確保重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)完好的前提下,優(yōu)化區(qū)域土地資源配置,以構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展的空間經(jīng)濟(jì)布局是河源市亟需解決的問(wèn)題。

選取河源市2009—2018年逐年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù),其土地利用類型包括耕地、園地、林地、草地、建筑用地、交通用地、水體及其他用地8類,空間分辨率為10 m?？紤]人群、環(huán)境的影響,本文采集了人口、經(jīng)濟(jì)、地形等12個(gè)LUCC潛在驅(qū)動(dòng)因子構(gòu)建模型(見(jiàn)表1)。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源

2 研究方法

以2009—2018年土地利用數(shù)據(jù)、土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子、生態(tài)保護(hù)約束為基礎(chǔ),先利用PLUS模型模擬河源市2020年土地利用情況,并通過(guò)混淆矩陣Kappa系數(shù)和FoM系數(shù)驗(yàn)證模型精度。在此基礎(chǔ)上,依據(jù)自然發(fā)展、耕地保護(hù)優(yōu)先和經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)先的3種規(guī)劃需求,構(gòu)建了多目標(biāo)規(guī)劃模型,模擬河源市2030年土地利用變化情況,并分析了不同規(guī)劃需求情景下的土地利用變化空間特征及發(fā)展遷移情況(如圖1所示)。

圖1 技術(shù)路線

2.1 PLUS模型

PLUS模型是集成土地?cái)U(kuò)張分析策略的規(guī)則挖掘框架(LEAS)和多類型隨機(jī)種子(CARS)的改進(jìn)CA模型。其中,土地?cái)U(kuò)張分析策略規(guī)則挖掘是通過(guò)提取不同時(shí)間切片的土地利用變化中各類用地?cái)U(kuò)張的部分,采用隨機(jī)森林算法逐一挖掘各類土地利用擴(kuò)張和驅(qū)動(dòng)因子之間的關(guān)系,獲取各類用地的發(fā)展概率及驅(qū)動(dòng)因子影響權(quán)重,可表示為

(1)

(2)

式中,OP表示總體轉(zhuǎn)換概率;Ω表示地塊單元的鄰域效應(yīng);D表示未來(lái)k類土地利用需求影響。

2.2 規(guī)劃需求約束下的土地價(jià)值評(píng)估模型

土地利用規(guī)劃優(yōu)化是在現(xiàn)有現(xiàn)實(shí)約束條件下(耕地紅線、生態(tài)保護(hù)要求等),通過(guò)調(diào)整各類土地利用類型面積使區(qū)域內(nèi)土地利用結(jié)構(gòu)達(dá)到最優(yōu),滿足生態(tài)、經(jīng)濟(jì)等多方面的規(guī)劃需求,該過(guò)程實(shí)際上是一個(gè)多目標(biāo)決策問(wèn)題。對(duì)于同一塊土地而言,其利用類型是唯一的,無(wú)法同時(shí)滿足多方面的規(guī)劃需求,因此在有限土地供給的條件下,不同的規(guī)劃需求存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,規(guī)劃需求只能根據(jù)決策者的偏好達(dá)到局部最優(yōu),即

(3)

式中,f(x)表示期望效益;x表示滿足K條件的決策變量;ω表示根據(jù)各類土地利用類型面積分配的權(quán)重;ci表示各類土地利用類型的價(jià)值系數(shù),可采用基于專家知識(shí)對(duì)土地價(jià)值進(jìn)行貨幣化量化評(píng)估[11],也可采用AHP等模糊數(shù)學(xué)方法進(jìn)行評(píng)估[12]。

對(duì)于式(3)中的約束條件K,以土地轉(zhuǎn)換矩陣為基礎(chǔ),假設(shè)了自然發(fā)展、生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展3類情景進(jìn)行模擬。其中,自然發(fā)展情景設(shè)置為所有土地類型之間均可互相轉(zhuǎn)換;生態(tài)保護(hù)情景設(shè)置為限制林地、草地、水域向其他用地類型轉(zhuǎn)換;經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景設(shè)置為限制其他用地向林地、草地、水域轉(zhuǎn)換。對(duì)于土地利用價(jià)值系數(shù),可利用地區(qū)GDP和生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值(gross ecosystem product,GEP)[13]分別表征土地的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)價(jià)值。其中,GDP代表建設(shè)用地(包括建筑用地、交通用地)的土地價(jià)值;GEP代表其余6類土地利用類型的價(jià)值。公式為

(4)

GEP的計(jì)算可結(jié)合中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)面積單位生態(tài)價(jià)值當(dāng)量[14]參考值,取2009—2018年河源市耕地平均實(shí)際產(chǎn)量的1/7作為自然產(chǎn)量[15],即795.67 kg/hm2,綜合稻谷的平均收購(gòu)價(jià)2.56元/kg,得到河源市土地價(jià)值每當(dāng)量為2 036.92元/hm2。綜上,可得到各類土地利用類型的單位價(jià)值(見(jiàn)表2),將此作為ci評(píng)估河源市整體土地價(jià)值,對(duì)比不同規(guī)劃需求情景下的土地利用價(jià)值。

表2 河源市各類用地GEP值 元·hm-2·a-1

2.3 土地利用重心遷移模型

土地利用重心遷移模型[16]借鑒人口分布重心變化原理,可表征各類土地資源空間格局變化情況,可表示為

(5)

式中,X、Y分別表示t時(shí)刻地類重心坐標(biāo);A表示圖斑i的面積。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化模擬結(jié)果及分析

(1) 模擬驗(yàn)證。利用2009—2017年河源市土地,采用PLUS模型預(yù)測(cè)2018年土地利用分布,并與2018年河源市實(shí)際土地利用數(shù)據(jù)對(duì)比,得到Kappa系數(shù)為0.84,總體精度為0.87;FoM為0.024, 在0.01～0.25內(nèi)。綜上所述,可認(rèn)為模型具有較好的模擬精度和適用性。

(2) 不同需求情景下的土地利用變化分析。通過(guò)CARS模擬的2030年河源市各類型土地利用類型數(shù)據(jù)與2018年對(duì)比情況見(jiàn)表3。

表3 2030年3類情景土地利用情況 hm2

在自然發(fā)展情景下,相比于2018年,河源市耕地面積增加12 020.06 hm2,園地面積減少4 555.9 hm2,林地面積減少15 437.6 hm2,草地面積減少2 308.68 hm2,水域面積減少2 936.85 hm2,建筑用地面積增加9 550.35 hm2,交通用地面積增加5 033.95 hm2;全市土地價(jià)值估值為382 086.63億元。在生態(tài)保護(hù)情景下,河源市林地增加了5 738.54 hm2,增幅為0.48%;草地增加了3 529.1 hm2,增幅為11.91%;水域增加了724.2 hm2,增幅為1.11%;全市土地價(jià)值估值為377 223.3億元。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下,河源市建筑用地增加了11 040.11 hm2,增幅為24.44%;交通用地增加了5 710.9 hm2,增幅為76.8%;全市土地價(jià)值估值為381 760.52億元。當(dāng)以生態(tài)保護(hù)為優(yōu)先原則時(shí),由于具有較高GDP的建筑用地和交通用地面積較小,因此,未來(lái)土地價(jià)值相比于自然發(fā)展情景會(huì)出現(xiàn)顯著衰退,降幅為1.27%;而當(dāng)優(yōu)先發(fā)展經(jīng)濟(jì)時(shí),相比生態(tài)優(yōu)先情景,全市未來(lái)土地價(jià)值會(huì)顯著上升,但是經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景相比于自然發(fā)展情景,土地價(jià)值依舊存在降幅,綜上可推斷出在此土地價(jià)值評(píng)估體系中存在某個(gè)介于生態(tài)優(yōu)先和經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)先的閾值,使得全市土地價(jià)值達(dá)到最高,該點(diǎn)即是未來(lái)土地最優(yōu)規(guī)劃點(diǎn)。

3類假設(shè)情景下的土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣見(jiàn)表4。對(duì)比3類情景可知,相比于自然發(fā)展情景,生態(tài)保護(hù)優(yōu)先情景下的林地、草地和水域并非人為擴(kuò)大,而是減少了向其他用地的轉(zhuǎn)換,因此該情景中城市化擴(kuò)張是伴隨著耕地、園地等農(nóng)用地的衰減進(jìn)行的,約有45.31%的新建設(shè)用地是由耕地轉(zhuǎn)換而來(lái)的;而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下,城市化擴(kuò)張用地的主要來(lái)源是林地(34.73%),該情景下林地、草地和水域用地轉(zhuǎn)移方向以耕地(62.23%)、建設(shè)用地(21.58%)和交通用地(13.91%)為主。

表4 3類情景土地利類型轉(zhuǎn)移矩陣 hm2

3.2 土地利用時(shí)空變化特征分析

土地利用類型在空間上的變化及特征能夠較好地表征區(qū)域土地規(guī)劃情況,可支持未來(lái)土地政策調(diào)整與決策分析。本文以耕地為例,討論河源市2018年實(shí)際耕地與自然發(fā)展情景下2030年耕地的空間分布特征及耕地用地變化遷移情況,為調(diào)整現(xiàn)有土地空間規(guī)劃提供參考。

(1) 耕地空間分布特征。利用2018年河源市實(shí)際土地利用類型提取出的耕地?cái)?shù)據(jù),進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析(如圖2所示),全局Moran’sI指數(shù)為0.619(Z=108.65,p<0.01),說(shuō)明耕地置信度為99%的把握下在空間上呈現(xiàn)出顯著的聚合分布態(tài)勢(shì);同理可分析出基于PLUS模型模擬的河源市2030年耕地用地空間分布特征,得到其全局Moran’sI指數(shù)為0.631(Z=110.67,p<0.01),表明未來(lái)耕地空間聚集效應(yīng)會(huì)更顯著。

圖2 2018年河源市耕地空間分布特征及冷熱點(diǎn)分析

從熱點(diǎn)分析(Getis-Ord Gi*)的結(jié)果來(lái)看(如圖3所示),河源市耕地在空間上呈現(xiàn)出北多南少的態(tài)勢(shì),集中分布在東源縣北部、連平縣東南部及龍川縣西部地區(qū);相比于2018年,2030年的耕地空間分布更聚集,在龍川縣北部出現(xiàn)了新增的耕地空間熱點(diǎn),表明北部區(qū)域用地相比于南部更傾向于向耕地發(fā)展。

圖3 2030年河源市耕地空間分布特征及冷熱點(diǎn)分析

(2) 耕地利用變化空間特征。為深入掌握未來(lái)耕地利用變化情況,可提取出2030年的新增和減少耕地?cái)?shù)據(jù),通過(guò)核密度分析獲取耕地新增和減少的重點(diǎn)區(qū)域,便于日后重點(diǎn)核實(shí)土地實(shí)際利用狀況。從分析的結(jié)果來(lái)看(如圖4所示),新增耕地主要集中在河源市中部及北部地區(qū),與目前耕地的主要分布區(qū)域基本一致,造成此類分布的原因和原有土地利用類型的空間分布對(duì)后續(xù)演化有積極作用;減少的耕地主要分布在西部及南部地區(qū),且大多呈現(xiàn)出高度聚合的整體衰減消失態(tài)勢(shì)。

圖4 2018及2030年河源市耕地變化空間熱點(diǎn)

分別計(jì)算各驅(qū)動(dòng)因子與耕地變化的皮爾遜相關(guān)系數(shù)(見(jiàn)表5)可知,新增耕地與降雨量存在中等正相關(guān)關(guān)系,與高程、坡度存在中等負(fù)相關(guān)關(guān)系;減少耕地與各類驅(qū)動(dòng)因子之間沒(méi)有較為明顯的相關(guān)關(guān)系,由此可推斷,耕地在低海拔、坡度小且降雨量充足的區(qū)域具有較高的擴(kuò)張新增概率,而導(dǎo)致耕地減少的可能原因和外在驅(qū)動(dòng)因子關(guān)聯(lián)較弱,推測(cè)與其他土地類型的外擴(kuò)有關(guān)。

表5 耕地變化驅(qū)動(dòng)因子相關(guān)系數(shù)

通過(guò)土地利用重心遷移模型對(duì)2018和2030年河源市耕地重心遷移情況進(jìn)行分析,得到結(jié)果如圖5所示,可知,河源市耕地用地類型整體向北偏移。

圖5 2018—2030年河源市耕地重心空間遷移情況

4 結(jié) 論

利用河源市2009—2018年土地利用數(shù)據(jù),基于PLUS模型模擬3種典型情景下河源市2030年的土地利用數(shù)據(jù),并構(gòu)建了土地價(jià)值評(píng)估模型,對(duì)3種情景下的土地價(jià)值進(jìn)行了評(píng)估,為土地利用規(guī)劃提高參考。根據(jù)對(duì)用地空間分布特征的分析,本文以耕地用地為例,對(duì)該區(qū)域內(nèi)的耕地用地變化的空間自相關(guān)性、驅(qū)動(dòng)因子相關(guān)性及重心遷移等時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析。研究表明:①采用PLUS模型模擬河源市土地利用情況具有較高的可信度,在2018—2030年間自然發(fā)展情景下,河源市耕地、建筑用地及交通用地將會(huì)擴(kuò)張,整體土地價(jià)值要高于優(yōu)先保護(hù)生態(tài)情景和優(yōu)先經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景,說(shuō)明按照2009—2018年該市土地利用規(guī)劃發(fā)展能夠較好地平衡城市擴(kuò)張和自然保護(hù)間的矛盾;②相比于自然發(fā)展情景,生態(tài)保護(hù)優(yōu)先情景中城市化擴(kuò)張用地主要來(lái)源是耕地、園地等農(nóng)用經(jīng)濟(jì)地,經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景中城市化擴(kuò)張用地的主要來(lái)源是林地;③河源市耕地空間分布呈現(xiàn)北多南少、高度聚合的空間態(tài)勢(shì),到2030年此態(tài)勢(shì)會(huì)更顯著,耕地用地重心呈現(xiàn)北遷態(tài)勢(shì)。