異龍湖流域土地利用時空變化分析及預(yù)測

摘要：對異龍湖流域1990—2020年土地利用的遙感影像進(jìn)行分期提取，得到其時空演變趨勢，利用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣與土地利用動態(tài)度探究近31年來異龍湖不同土地利用類型的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出量，并利用PLUS模型對異龍湖2030年與2050年的土地利用格局進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明，1990—2020年，異龍湖流域的耕地、水域面積減少，建設(shè)用地面積大幅增加，林地面積出現(xiàn)了小范圍的減少，草地面積變化不大；土地利用轉(zhuǎn)移矩陣結(jié)果表明，大量耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，大量水域轉(zhuǎn)為耕地，說明石屏縣在近31年城市化擴(kuò)張過程中占用了大量的耕地，而為了維持耕地占補(bǔ)平衡采取了圍湖造田措施；PLUS模型預(yù)測結(jié)果表明，2050年，異龍湖流域的建設(shè)用地規(guī)模會進(jìn)一步擴(kuò)大，而耕地面積會減少。

關(guān)鍵詞：土地利用；動態(tài)度；時空變化；預(yù)測；PLUS模型；異龍湖流域

中圖分類號：F301.24" " " " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2024）12-0017-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.12.004 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Analysis and prediction of spatial-temporal change of land use in the Yilong Lake Basin

HE Jia-feng1a， ZHAO Xing-feng2， WANG Chun-fu1a， LIU Shu-xia1b， ZHENG Hong-gang1b

（1a.College of Resources and Environment； 1b.College of Water Conservancy， Yunnan Agricultural University， Kunming" 650201， China；

2.Yunnan Geological Engineering Second Survey Institute Co.， Ltd.， Kunming" 650218， China）

Abstract： The remote sensing images of land use in the Yilong Lake Basin from 1990 to 2000 were extracted to obtain the spatial-temporal evolution trend of land use. At the same time， the research methods of land use transfer matrix and land use dynamics were used to explore the transfer in and out of different land use types in Yilong Lake in the past 31 years. Then， the PLUS model was used to predict the spatial pattern of land use in the Yilong Lake in 2030 and 2050. The results showed that， from 1990 to 2020， the area of cultivated land and water in the Yilong Lake Basin had been reduced， the area of construction land had increased significantly， the area of forest land had a small decrease， and the area of grassland had not changed much. The results of the land use transfer matrix showed that a large amount of cultivated land had been converted into construction land， and a large number of the water areas had been converted into cultivated land， indicating that Shiping County had occupied a large amount of cultivated land in the past 31 years of urbanization expansion， and in order to achieve the requisition-compensation balance， the lake reclamation was implemented. The prediction results of the PLUS model showed that in 2050， the scale of construction land in the Yilong Lake Basin would increase， and the area of cultivated land would decrease.

Key words： land use； dynamics； spatio-temporal variation； forecast； PLUS model； Yilong Lake Basin

收稿日期：2023-09-11

基金項目：國家科技支撐計劃項目（2015BAD06B04）

作者簡介：何佳峰（1999-），男，山西臨汾人，在讀碩士研究生，研究方向為土地整治工程，（電話）16634446574（電子信箱）1945328799@qq.com；通信作者，鄭宏剛（1971-），男，云南祿豐人，教授，碩士，主要從事國土資源利用與水土保持研究，（電子信箱）ynhg61@126.com。

中共二十大報告中明確提出，土地利用的空間格局優(yōu)化是推進(jìn)人與自然和諧共生的重要舉措，也是促進(jìn)國土空間開發(fā)以及生態(tài)安全格局構(gòu)建的總體要求。而對區(qū)域內(nèi)土地利用變化與預(yù)測研究是實現(xiàn)土地利用類型與自然資源空間再分配的重要方式［1］。異龍湖作為云南省九大高原湖泊之一，在2009—2013年干旱下，其流域面積與生態(tài)環(huán)境發(fā)生了很大的變化［2］，而在2014年之后，流域附近的農(nóng)戶進(jìn)行高水肥作物的種植，導(dǎo)致流域農(nóng)業(yè)面源污染問題日趨嚴(yán)重［3］。因此，土地利用空間格局演變的探究以及生態(tài)安全網(wǎng)的構(gòu)建成為異龍湖流域研究的重點。

在對異龍湖流域的研究中，學(xué)者們多從水生植物的時空分布［4，5］、流域環(huán)境綜合治理［6］、水質(zhì)時空變化［7］等角度進(jìn)行探討，鮮有學(xué)者對土地利用變化的情景模擬去進(jìn)行探討。在多時空遙感數(shù)據(jù)的支持下，多數(shù)學(xué)者采用土地利用情景模型進(jìn)行土地利用情景分析與預(yù)測［8，9］，主要包括CLUE-S模型［9］、FLUS模型［10］、CA-Markov模型［11］、SD模型［12］等，而PLUS模型相較于前面幾種模型，可以改進(jìn)土地利用變化與影響因子之間的分析策略，較好地實現(xiàn)空間格局優(yōu)化，最大程度地提升土地利用圖斑的分析模擬水平。

綜上所述，本研究利用Sentinel 2A遙感影像以及實地勘探等數(shù)據(jù)分析1990—2020年異龍湖流域土地利用動態(tài)變化，利用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣與土地利用動態(tài)度探究近31年異龍湖流域不同土地利用類型的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出量，基于PLUS模型預(yù)測2030年與2050年異龍湖流域慣性發(fā)展情景下的土地利用空間格局，以期為科學(xué)調(diào)控異龍湖流域農(nóng)業(yè)面源污染、凈化水體水質(zhì)、緩解土地利用沖突提供科學(xué)借鑒，也為異龍湖流域內(nèi)的生態(tài)、糧食安全問題提供科學(xué)的理論支撐與實踐參照。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

異龍湖地處云南省紅河哈尼族彝族自治州石屏縣境內(nèi)，是封閉型淺水湖，湖面面積31 km2，形如葫蘆呈東西向，湖岸線長62.9 km，最大水深6.6 m，平均水深2.8 m，流域面積360.4 km2。目前，異龍湖水質(zhì)為劣Ⅴ類，主要污染指標(biāo)為化學(xué)需氧量。異龍湖生態(tài)治理存在的關(guān)鍵問題仍難解決，即異龍湖流域水資源嚴(yán)重短缺，湖泊生態(tài)用水量補(bǔ)水能力不足［13］。土地利用沖突較為嚴(yán)重，農(nóng)業(yè)灌溉“與湖爭水”現(xiàn)象突出，調(diào)補(bǔ)水工程的水源點多，調(diào)補(bǔ)水效率較低［14］。圖1為異龍湖流域的地理位置。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

涉及數(shù)據(jù)包括土地利用數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)及自然條件數(shù)據(jù)（表1）。土地利用數(shù)據(jù)來自中國科學(xué)院地球數(shù)據(jù)科學(xué)工程數(shù)據(jù)資源發(fā)布平臺（https：//data.casearth.cn），參考國土資源部指定的土地資源遙感調(diào)查分類規(guī)范，將流域的土地利用從29類重分類為耕地、林地、草地、水域和建設(shè)用地；DEM數(shù)據(jù)為CGIAR-CSI數(shù)據(jù)（http：//srtm.csi.cgiar.org/），坡度數(shù)據(jù)在其基礎(chǔ)上提取獲得；土壤類型、GDP、人口、年均氣溫、年均降水量等數(shù)據(jù)皆從中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn）獲得；鐵路等數(shù)據(jù)來自O(shè)penstreetMap（https：//www.openstreetmap.org/）。

2 研究方法

2.1 土地利用/覆被變化時空格局分析

2.1.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣反映一個區(qū)域研究時段內(nèi)土地利用類型（后文簡稱地類）的數(shù)值和轉(zhuǎn)移方向。其計算式如下。

Sij=[S11S12…S1nS21S22…S2n…………Sn1Sn2…Snn]" " " " " " （1）

式中，n為地類數(shù)；Sij為i、j地類的轉(zhuǎn)換面積量。

2.1.2 土地利用動態(tài)度 土地利用動態(tài)度定量反映各地類發(fā)生變化的幅度和速度［14］，便于研究各地類的總體變化和結(jié)構(gòu)態(tài)勢。單一土地利用動態(tài)度計算式如下。

[K=Ub-UaUa×1T×100%]" " " "（2）

式中，K為研究區(qū)間內(nèi)某地類的動態(tài)度；Ua、Ub為該地類研究期始、期末的面積；T為研究時段。

綜合土地利用動態(tài)度表達(dá)式如下。

[S=i=1nUbi-Uai2×i=1nUai×1T×100%] " " （3）

式中，S為研究期內(nèi)某地類的動態(tài)度；Uai、Ubi為第i類用地研究期始、末的面積。

2.2 PLUS模型

PLUS模型是在FLUS模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建的一種新的改進(jìn)的CA模型，其耦合了一種新的用地擴(kuò)張分析策略（Land expansion analysis strategy，LEAS）和基于多類隨機(jī)斑塊種子的CA模型（CA based on multiple random seeds，CARS），一方面可以更好地挖掘各類土地利用變化的誘因，另一方面也可以更好地模擬多類土地利用斑塊級的變化［15］。

2.2.1 LEAS LEAS不僅能避免多地類分析時的復(fù)雜計算，而且可以在一定時間段內(nèi)分析土地利用變化機(jī)理。其將各地類轉(zhuǎn)換規(guī)則的挖掘轉(zhuǎn)化成一個二元分類問題，采用隨機(jī)森林分類算法探索各地類擴(kuò)張與多驅(qū)動因素關(guān)系、獲取各地類的發(fā)展概率及驅(qū)動因素對該時段各地類擴(kuò)張的貢獻(xiàn)。

土地利用變化是多重因子共同作用的結(jié)果［16］。本研究從自然、社會經(jīng)濟(jì)維度選取了20個驅(qū)動因子（表1）。對于GDP、人口密度、年均氣溫、年均降水量，輸入時計算其時段內(nèi)平均值。政策因素在中國土地利用變化中有著重要的影響，但因該因子難以獲取且不易量化，在本研究中以轉(zhuǎn)換成本的形式加以考慮。

2.2.2 CARS CARS對多種地類斑塊演化的模擬采用基于閾值下降的多類型隨機(jī)斑塊種子機(jī)制，其中轉(zhuǎn)移矩陣主要依靠歷史土地利用數(shù)據(jù)和經(jīng)驗設(shè)定。鄰域權(quán)重參數(shù)代表著不同用地類型的擴(kuò)張強(qiáng)度，反映了各地類在空間驅(qū)動因子影響下的擴(kuò)張能力［17］，基于前人經(jīng)驗［18］，依據(jù)研究時段各地類斑塊總面積（TA）變化量設(shè)定，計算式如下。

[Xi=ΔTAi-ΔTAminΔTAmax-ΔTAmin] （4）

式中，Xi為地類i的鄰域權(quán)重參數(shù)，本研究各地類鄰域權(quán)重參數(shù)見表2；[ΔTAi]為研究時段內(nèi)地類i的變化量；[ΔTAmax]、[ΔTAmin]分別為研究時段內(nèi)地類i的最大、最小變化量。

2.2.3 模型精確度驗證 使用Kappa系數(shù)評估模型模擬精確度，具體計算式如下。

[κ=P0-PcPp-Pc]" " " " （5）

式中，[κ]為Kappa系數(shù)，值介于0～1，（0～0.2］表示模擬效果差，（0.2～0.4］表示模擬效果較差，（0.4～0.6］表示模擬效果中等，（0.6～0.8］表示模擬效果較好，（0.8～1.0］表示模擬效果好；P0為模擬正確的柵格占比；Pp為理想狀態(tài)下模擬正確的柵格占比，一般取1；Pc為隨機(jī)狀態(tài)下模擬正確的柵格占比。

另外，設(shè)置一組對比試驗，分析PLUS模型的精度并為后續(xù)土地利用預(yù)測選擇適合的時間步長和土地需求預(yù)測模型。以2000—2010年為基準(zhǔn)模擬2020年的土地利用格局，對比時間步長為10年的模擬差異及不同土地需求預(yù)測模型的模擬差異。

2.3 情景設(shè)置

為探究不同發(fā)展目標(biāo)下異龍湖流域土地利用變化情況，根據(jù)前人經(jīng)驗［17］，設(shè)置慣性發(fā)展情景預(yù)測2030年、2050年異龍湖流域土地利用空間格局，情景成本設(shè)置如表3所示。

3 結(jié)果與分析

3.1 1990—2020年異龍湖流域土地利用變化時空格局分析

3.1.1 土地利用空間分布特征 1990—2020年異龍湖流域的土地利用變動較明顯（圖2）。其中，耕地主要分布在異龍湖流域的上游，且靠近居民點等建設(shè)用地的旁邊，林地主要分布在異龍湖流域的北側(cè)與南側(cè)，草地主要與林地相間分布，且分布在海拔較低的地方。

從不同地類的面積擴(kuò)張與縮減程度來看，建設(shè)用地規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，且變化幅度最大，從1990年的1 206.90 hm2擴(kuò)張到了1 866.15 hm2；耕地的規(guī)模不斷減少，從1990年的9 035.19 hm2縮減至8 914.14 hm2；水域面積變化較為明顯，從1990年的3 750.48 hm2下降至2020年的3 426.48 hm2（表4）。結(jié)合圖2來看，流域西北側(cè)的水域面積在逐年減少，異龍湖主水域的面積也在近31年不斷減少。林地面積呈縮減趨勢，從1990年的14 306.13 hm2下降至2020年的14 039.64 hm2。草地面積在近31年呈增加趨勢，從1990年的7 782.66 hm2上升至2020年的7 834.95 hm2，但是上升幅度較小。

3.1.2 土地利用動態(tài)度分析 由表5可以得出，近31年異龍湖各地類土地利用動態(tài)度差異明顯。1990—2000年，雖然異龍湖流域各地類發(fā)生了一些細(xì)微的變化，但其總體的變化幅度不是很大；2000—2005年，異龍湖流域各地類變化幅度總體不大，耕地與建設(shè)用地出現(xiàn)了小幅度增加，草地出現(xiàn)了小幅度減少；2005—2010年，土地利用動態(tài)度最為劇烈，其中建設(shè)用地最高，為8.05%/年，且除草地之外，其他地類出現(xiàn)了不同程度的減少，但從整體上來看，綜合土地利用動態(tài)度呈上升趨勢；2010年之后，水域面積在2015年有所下降，耕地面積雖然出現(xiàn)了短暫的回升，但在2015年之后又下降，建設(shè)用地先減少后增加。從綜合角度來看，2010—2015年的綜合土地利用動態(tài)度為0.23%/年，2015—2020年的綜合土地利用動態(tài)度為0.29%/年，均呈增加趨勢。

3.2 1990—2020年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析

從圖3可以看出，1990—2020年，有大量的水域轉(zhuǎn)變?yōu)楦?，?64 hm2的耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地，同時，還有一部分林地轉(zhuǎn)為耕地，也有一部分耕地轉(zhuǎn)為水域，這是異龍湖流域最典型的土地利用轉(zhuǎn)移特征。具體來看，1990—2020年，耕地在6個時期里都有轉(zhuǎn)出，建設(shè)用地在每個時期都有轉(zhuǎn)入。林地在近31年內(nèi)轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出均有出現(xiàn)，但基本呈現(xiàn)出轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出的平衡。

3.3 異龍湖流域土地利用格局預(yù)測

3.3.1 PLUS模型的精確度檢驗 將2020年異龍湖流域土地利用格局模擬結(jié)果與實測結(jié)果進(jìn)行交叉計算，得到PLUS模型預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果之間的誤差。由圖4可以看出，土地利用模擬結(jié)果與實測結(jié)果差異的地方柵格點數(shù)較少，且有差異的地方集中在異龍湖流域西北區(qū)域有水域的地方，平均準(zhǔn)確度高達(dá)94.26%。PLUS模型模擬準(zhǔn)確度達(dá)到了理想效果，較為準(zhǔn)確地反映了異龍湖流域土地利用的動態(tài)度變化，因此可以用PLUS模型預(yù)測異龍湖流域2030年與2050年的土地利用格局。

3.3.2 2030年異龍湖流域土地利用格局預(yù)測 異龍湖流域2030年土地利用格局預(yù)測結(jié)果如圖5所示。由圖5可以看出，2030年，建設(shè)用地的擴(kuò)張速度會更加明顯，同時，建設(shè)用地會在異龍湖流域周圍、流域西北地區(qū)有大面積的分布。而建設(shè)用地的增加會不可避免地侵占耕地，為了實現(xiàn)耕地的“占補(bǔ)平衡”，流域南部大面積的草地會變成耕地。因此，2030年耕地面積變化幅度不是很大，而草地面積會大幅度減少，這勢必會給異龍湖流域內(nèi)的畜牧業(yè)造成一定的沖擊。同時，流域內(nèi)的林地在2030年也會出現(xiàn)一定的減少，這對流域內(nèi)的生態(tài)環(huán)境會造成一定的影響。

3.3.3 2050年異龍湖流域土地利用格局預(yù)測 異龍湖流域2050年土地利用格局預(yù)測結(jié)果如圖6所示。由圖6可以看出，2050年，建設(shè)用地面積會進(jìn)一步增加，與2030年相比，增加了70.17 hm2，具體體現(xiàn)為部分林地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地。同時與2030年的預(yù)測結(jié)果相比，2050年耕地面積也會出現(xiàn)一定的減少，減少量為52.17 hm2，水域面積將增加16.15 hm2。這說明在2050年，城市化規(guī)模會進(jìn)一步擴(kuò)大，大部分農(nóng)村人口轉(zhuǎn)移到城鎮(zhèn)。

4 小結(jié)

1990—2020年，異龍湖流域土地利用類型發(fā)生了較大的變化，其中在2005—2010年，建設(shè)用地面積大幅增加，動態(tài)度為8.05%/年。出現(xiàn)該現(xiàn)象的原因可能是2010年石屏縣實施的農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)政策改革，導(dǎo)致大量農(nóng)村人口遷移至城市，從而使石屏縣的城市化規(guī)模不斷增加［15］，進(jìn)而導(dǎo)致異龍湖流域建設(shè)用地規(guī)模的擴(kuò)張。

在異龍湖流域近31年的土地利用轉(zhuǎn)移過程中，大量的水域轉(zhuǎn)變?yōu)楦兀罅康母剞D(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，水域轉(zhuǎn)變?yōu)楦氐拿娣e最多。這種轉(zhuǎn)變反映出石屏縣在城市化擴(kuò)張過程中耕地的大量占用，而為了維持耕地的占補(bǔ)平衡采取了圍湖造田措施。

本研究預(yù)測結(jié)果與實際流域情況基本吻合，說明該方法可行，可以為流域內(nèi)的生態(tài)、糧食安全問題提供科學(xué)的理論支撐與實踐參照。但是本研究尚未深入分析影響流域內(nèi)土地利用變化的驅(qū)動因素，也未能明確區(qū)分影響土地利用變化的主要因素與次要因素。因此，異龍湖流域土地利用動態(tài)變化的影響因素將是下一步的研究方向。

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