小尺度土地利用空間模擬模型研究進展

□文/董 坤 張雪梅 李偉妙

（河北師范大學匯華學院 河北·石家莊）

一、前言

二、CLUE–S模型應用進展

CLUE-S模型是荷蘭瓦赫寧根大學一個由P.H.Verburg等科學家組成的“土地利用變化和影響”研究小組在較早的CLUE模型的基礎(chǔ)上開發(fā)的一種模型。通過多個案例的實證研究，該小組于2002年7月開始向全世界的同行推薦CLUES模型。CLUE-S模型推出以來，國內(nèi)外的許多學者利用此模型分別針對世界不同地區(qū)的土地利用情況做了大量的研究工作。

（一）模型的國際利用情況。Koen P.Overmars以菲律賓呂宋島東北部的卡格揚河流域作為研究區(qū)，運用CLUE-S模型模擬了研究區(qū)的土地利用格局，并對該區(qū)的模擬結(jié)果進行了詳細的分析。

Verburg，P.H運用CLUE-S模型對歐洲未來30年間的土地利用格局變化情況進行了模擬。文中作者基于歐洲未來30年間的土地在全球協(xié)作、經(jīng)濟全球化、歐洲大陸市場化、區(qū)域一體化等四種情景的需求下，模擬了歐洲大陸的土地利用變化情況。

Wytse Engelsman運用CLUE-S模型對位于馬來西亞半島中西部的Selangor河谷盆地1999～2014年的土地利用變化進行了模擬。該研究選取了15個驅(qū)動因子，對該地區(qū)分別進行了3次不同情景的模擬。

Vincent Orekan等針對西非地區(qū)嚴重的土地退化狀況，在“西非稀缺水資源有效管理綜合評價”（IMPETUS）項目的支持下，以900km的貝寧灣地區(qū)為研究區(qū)，選取了宏觀社會經(jīng)濟因素、空間位置因素為驅(qū)動參數(shù)，運用CLUE-S模型模擬了該區(qū)的土地利用變化情況。

Castella，J.C把CLUE-S模型與過程導向的 Agent-based models（ABM）模型相結(jié)合，詳細分析并模擬了越南山區(qū)的土地利用格局變化情況。

（二）模型的國內(nèi)利用情況。2004年以后，國內(nèi)學者利用CLUE-S模型，針對我國不同地區(qū)的土地利用情況陸續(xù)開展了大量的研究工作。

段增強等對CLUE-S模型進行了改進，引入了動態(tài)計算的鄰域分析因子，可以對土地利用變化中的自發(fā)過程、自組織過程和土地利用類型間的競爭進行模擬，還可以根據(jù)研究區(qū)域特點構(gòu)建不同的模擬方案。然后，應用改進后的模型CLUESII對北京市海淀區(qū)1991～2001年土地利用變化進行了多方案模擬。

五、試驗設(shè)計：每個處理4行、30.24平方米，行距1.05米，壟長7.2米，共計5個處理，1個對照，中間留兩行15.12平方米做調(diào)查點。

盛晟等應用CLUE-S模型，在Landsat TM影像等相關(guān)數(shù)據(jù)支持下，對南京地區(qū)1998～2006年土地利用的時空動態(tài)變化進行了研究。研究表明，CLUE-S模型對城市發(fā)展的空間結(jié)構(gòu)也有較強的預測能力，對指導城市規(guī)劃、分析景觀動態(tài)的驅(qū)動機制有重要參考價值。

擺萬奇等運用CLUE-S模型對大渡河上游土地利用進行了動態(tài)模擬分析，分別以1967年和1987年土地利用空間數(shù)據(jù)模擬了1987年和2000年的土地利用空間狀況，并用1987年、2000年的土地利用現(xiàn)狀圖進行了驗證，Kappa值分別達到 0.86和0.89。

張華等基于3種不同水資源量的約束條件情景下，應用CLUE-S模型模擬張掖市2001～2020年土地利用/土地覆被變化。

彭建運用CLUE-S模型模擬、預測了喀斯特地區(qū)中典型的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)貓?zhí)恿饔蛟谒姆N不同目標情景模式下的土地利用/土地覆被變化。

李聞應用改進的CLUE-S模型，以江蘇省鎮(zhèn)江市為研究區(qū)域，首先在理論和方法研究的基礎(chǔ)上對鎮(zhèn)江市的自然、社會、經(jīng)濟現(xiàn)狀以及土地利用現(xiàn)狀進行分析，結(jié)合基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的調(diào)查和收集，總結(jié)出鎮(zhèn)江市土地利用變化的影響因素。

三、CLUE–S模型組成

CLUE-S模型主要由土地利用轉(zhuǎn)移規(guī)則、土地政策與限制區(qū)域、土地需求和空間特征四個輸入條件和一個空間分配模塊組成，其中四個輸入條件是模型正常運行的基礎(chǔ)。（圖1）

圖1 CLUE-S模型結(jié)構(gòu)組成

空間政策和限制區(qū)域?qū)ν恋乩酶窬值淖兓幸欢ǖ挠绊懽饔茫贑LUE-S模型中這些政策的影響一般都是限制土地利用格局發(fā)生變化。這些限制因素分為兩類：一種為區(qū)域性限制因素，比如建立的自然保護區(qū)、規(guī)劃的基本農(nóng)田保護區(qū)；另一種則為政策性限制因素，比如禁止采伐森林的政策可以限制林地向其他土地利用類型的轉(zhuǎn)變。

土地需求通過外部模型被計算或估算出來，用以限定模擬過程中總的土地利用類型變化量。

土地利用類型轉(zhuǎn)移設(shè)定決定了模擬的時間動力，它包括土地利用類型轉(zhuǎn)移彈性和土地利用類型轉(zhuǎn)移次序兩部分。土地利用彈性主要受到土地利用類型變化可逆性的影響。利用程度高的土地利用類型很難向利用程度低的土地利用類型轉(zhuǎn)變；相反，土地利用程度低的地類則很容易向土地利用程度高的地類轉(zhuǎn)變。它一般用0～1之間的數(shù)值來表示，當這個值越接近1其轉(zhuǎn)移的可能性就越大。土地利用類型轉(zhuǎn)移次序通過設(shè)定一個各個土地利用類型之間的轉(zhuǎn)移矩陣來定義各種土地利用類型之間能否實現(xiàn)轉(zhuǎn)變，1表示可以轉(zhuǎn)變，0表示不能轉(zhuǎn)變。

空間特征基于土地利用類型轉(zhuǎn)變發(fā)生在其最有可能出現(xiàn)的位置上這一理論基礎(chǔ)。也就是計算出各個土地利用類型在空間上的分布概率，即各種土地利用類型的空間分布適宜性，它主要受到影響其空間分布因素的驅(qū)動。在CLUE-S模型中，用Logistic回歸來計算土地利用類型的空間分布與驅(qū)動力之間的關(guān)系，Logistic回歸通過計算事件的發(fā)生概率，使用自變量作為預測值，可以解釋土地利用類型和其驅(qū)動力因素之間的關(guān)系。其優(yōu)點是，變量既可以是連續(xù)的也可以是分離的。其表達式如下：

式中，Pi表示每個柵格單元可能出現(xiàn)某一土地利用類型i的概率；X表示各驅(qū)動因素；β是各影響因子的回歸系數(shù)。

逐步回歸方法有助于從許多影響土地利用格局的因子中篩選出相關(guān)性較為顯著的因子，那些對解釋土地利用格局不顯著的變量將在最后的回歸結(jié)果中被剔除。對于每種地類回歸方程的擬合度可以用ROC曲線進行檢驗，根據(jù)曲線下的面積的大小來判斷計算出的地類概率分布格局與真實的地類分布之間是否具有較高的一致性，該值介于0.5～1之間，值越大地類的概率分布和真實的地類分布之間越具有較好的一致性，回歸方程越能較好地解釋地類的空間分布，模型運行時的土地利用分配越精確；反之，若該值越接近0.5，說明回歸方程對地類分布的解釋意義越低。一般認為當ROC值大于0.7時，所確定的驅(qū)動因素具有較好的解釋能力。

四、CLUE-S模型展望

結(jié)合以上的研究應用情況，考慮到土地利用涉及到自然、社會和經(jīng)濟等眾多科學領(lǐng)域的問題，以下問題還需對模型進一步研究：

首先，空間分配模塊是CLUE-S模型的核心部分，而模型的輸出結(jié)果也是以空間可視化的形式表現(xiàn)出來的。但是，近期的區(qū)域性土地領(lǐng)用變化往往主要受到人為因素的影響，這些人為驅(qū)動因子一般來說不可能空間化或較難空間化。因此，在運用CLUE-S模型時，如何考慮諸多人為驅(qū)動因子，應該是該模型應該完善的地方。

其次，不同空間尺度之間確切的相互關(guān)系與作用反饋，以及隱藏在這些相互關(guān)系中的原因和作用過程，大多尚處于未知狀態(tài)，如何將多個案例研究聯(lián)結(jié)為一個可代表區(qū)域空間異質(zhì)性的網(wǎng)絡(luò)，從而將地方尺度和區(qū)域尺度的土地利用變化動態(tài)聯(lián)系起來，也將是今后重要的研究主題。

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