“兩型社會(huì)”建設(shè)下的長(zhǎng)沙市土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)研究

范國(guó)兵

（湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205）

1 引言

土地利用是人類活動(dòng)對(duì)自然環(huán)境施加影響的顯著表現(xiàn)形式之一，把握土地利用結(jié)構(gòu)，了解土地利用變化特征、預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用結(jié)構(gòu)的情況，有利于合理、高效的利用土地，為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供重要決策.合理的土地利用結(jié)構(gòu)能保證土地利用系統(tǒng)的良性循環(huán)，提高土地利用的綜合效益，促進(jìn)區(qū)域國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門協(xié)調(diào)發(fā)展.因此，研究區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化是研究一個(gè)地區(qū)自然資源和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要途徑[1].

土地結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是借助一定的數(shù)學(xué)模型和方法，定量的說(shuō)明土地利用結(jié)構(gòu)變化的趨勢(shì)和過(guò)程，從而為區(qū)域的土地利用規(guī)劃和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù).隨著2007年12月長(zhǎng)株潭兩型社會(huì)的確立，該區(qū)域已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn).土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)研究常用模型有Markov模型、GM（1，1）模型、多元回歸模型等[2]，其中 Markov模型理論根據(jù)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率預(yù)測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)，適合于隨機(jī)性序列的預(yù)測(cè)，GM（1，1）灰色模型適用于較短時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)較少、波動(dòng)不大的系統(tǒng)對(duì)象.本文分別建立Markov模型、GM（1，1）模型，對(duì)長(zhǎng)沙市未來(lái)幾年土地利用結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果相互驗(yàn)證與對(duì)比分析，以提高預(yù)測(cè)精度與可信度.

2 研究區(qū)概況

湖南省省會(huì)長(zhǎng)沙市，位于湘東一湘中偏北部，處湘江下游，地理坐標(biāo)為：東經(jīng) 111°53′～114°15′，北緯27°51′～28°40′之間，位于長(zhǎng)江三角洲城市群為核心的長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈和以珠三角為核心的珠三角經(jīng)濟(jì)圈的結(jié)合部，是長(zhǎng)三角、珠三角向內(nèi)陸擴(kuò)展的必經(jīng)之路，又位于上海、廣州、重慶、武漢四大全國(guó)性商貿(mào)中心的聚福交錯(cuò)地帶，發(fā)揮著承東啟西、連南接北的樞紐作用，扼南北要沖，素有“荊豫唇齒，黔粵咽喉”之稱.東西最大跨度233km，南北最大距離90km，呈東西向長(zhǎng)條形狀.轄芙蓉區(qū)、天心區(qū)、開(kāi)福區(qū)、雨花區(qū)、岳麓區(qū)、望城區(qū)、長(zhǎng)沙縣、瀏陽(yáng)市及寧鄉(xiāng)縣共六區(qū)三縣（市）.

截止到2010年年末，長(zhǎng)沙市土地總面積1181962.71公頃，其中農(nóng)用地996395.78公頃，監(jiān)事會(huì)用地145066.79公頃，未利用地40500.14公頃，耕地289115.43公頃，園地21224.13，林地587750.50公頃，其它農(nóng)用地98305.52公頃，全市居民點(diǎn)及工礦用地125744.38公頃，其中城鎮(zhèn)用地32707.57公頃，農(nóng)村居民點(diǎn)用地79328.06公頃，獨(dú)立工礦用地11632.50公頃，交通用地10947.91公頃，水利設(shè)施用地8374.50公頃，未利用地40500.14公頃.

3 Markov預(yù)測(cè)模型

3.1 模型原理

Markov預(yù)測(cè)法是由原蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家馬爾科夫（Markov）于20世紀(jì)初發(fā)現(xiàn)的系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律，分析隨機(jī)事件未來(lái)發(fā)展變化趨勢(shì)及可能結(jié)果，其預(yù)測(cè)對(duì)象的變化常受各種不確定因素的影響而帶有隨機(jī)性[4].土地利用結(jié)構(gòu)Markov預(yù)測(cè)的原理是根據(jù)土地利用系統(tǒng)的初始狀態(tài)，推斷系統(tǒng)在某一時(shí)刻可能所處的狀態(tài)，Markov過(guò)程是一種特殊的隨機(jī)過(guò)程，即隨機(jī)過(guò)程X(t)在時(shí)刻(n+1)狀態(tài)的概率分布只與時(shí)刻n的狀態(tài)有關(guān)，而與n以前的狀態(tài)無(wú)關(guān).運(yùn)用Markov模型關(guān)鍵是確定土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)化的轉(zhuǎn)移概率矩陣，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

其中pij表示研究時(shí)段內(nèi)土地利用類型i轉(zhuǎn)移為土地利用類型j的轉(zhuǎn)移概率；S(0)為預(yù)測(cè)初期土地利用狀態(tài)；S(k)為預(yù)測(cè)地類在t=k時(shí)刻的狀態(tài)；P為一步轉(zhuǎn)移概率矩陣；S(k+1)為預(yù)測(cè)地類在t=k+1時(shí)的狀態(tài)，即預(yù)測(cè)結(jié)果.

3.2 模型構(gòu)建

根據(jù)長(zhǎng)沙市2001-2005年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)，將土地劃分為耕地、園地、林地、牧草地、居民點(diǎn)及工礦用地、交通用地、水域用地和未利用地，分別統(tǒng)計(jì)各類土地利用類型占總面積的百分比統(tǒng)計(jì)表[3]（表1），并計(jì)算出長(zhǎng)沙市2001-2005年土地利用結(jié)構(gòu)年均轉(zhuǎn)移概率矩陣（表2）.為了驗(yàn)證轉(zhuǎn)移概率矩陣的精確性，以2005年的土地利用數(shù)據(jù)作為原始矩陣，預(yù)測(cè)2010年的土地利用結(jié)構(gòu)狀況，并與實(shí)際值比較（見(jiàn)表3），由表3，實(shí)際值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差基本控制在2%以內(nèi).因此，所建立的Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣精度較高，可用于預(yù)測(cè).

表1、表3反映出長(zhǎng)沙市土地利用結(jié)構(gòu)有一定的變化，但總體趨于穩(wěn)定.基本變化趨勢(shì)為：耕地、林地、園地、水域和未利用土地的面積逐年減少，而居民點(diǎn)及工礦用地、交通用地和草地面積不斷增加，比例上升.

表1 2001-2005年長(zhǎng)沙市土地利用結(jié)構(gòu)百分比

表2 長(zhǎng)沙市2001-2005年土地利用結(jié)構(gòu)年均轉(zhuǎn)移概率矩陣

表3 長(zhǎng)沙市土地利用結(jié)構(gòu)Markov模型預(yù)測(cè)

4 GM（1，1）灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型

GM（1，1）灰色系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)方程為[4]：

式子中a為發(fā)展灰數(shù)，u為內(nèi)生控制灰數(shù).據(jù)此可以計(jì)算出所要計(jì)算的預(yù)測(cè)指標(biāo)值為：

通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行后驗(yàn)差檢驗(yàn)來(lái)分析模型的可靠性，分別計(jì)算觀察數(shù)據(jù)離差s1、殘差離差s2、后驗(yàn)比c及小誤差概率p：

根據(jù)后驗(yàn)比c和小誤差概率p對(duì)模型進(jìn)行診斷，當(dāng)p>0.95和c<0.35時(shí)，認(rèn)為模型可靠有效，可利用模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè).

根據(jù)長(zhǎng)沙市2001～2005年土地利用變更數(shù)據(jù)，分別代入GM(1,1)模型公式(5)～(8)計(jì)算，結(jié)果如表4所示.由GM(1,1)模型預(yù)測(cè)結(jié)果得出各土地利用類型變化趨勢(shì)：耕地、園地、林地、未利用地將減少,而牧草地、及各建設(shè)用地呈增加趨勢(shì).同時(shí)通過(guò)對(duì)該模型預(yù)測(cè)結(jié)果的診斷檢驗(yàn):c值均小于0.35,而p值大于0.95,說(shuō)明該模型能較好地預(yù)測(cè)長(zhǎng)沙土地利用結(jié)構(gòu)變化情況.為了方便與Markov預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較,也分別計(jì)算出2013、2016年預(yù)測(cè)值.

表4 長(zhǎng)沙市土地利用結(jié)構(gòu)GM（1，1）模型預(yù)測(cè)

5 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比與修正

對(duì)比GM(1,1)與Markov模型預(yù)測(cè)結(jié)果，相對(duì)誤差基本控制在2%以內(nèi).同時(shí)兩種預(yù)測(cè)方法得出各地類變化趨勢(shì)一致,相應(yīng)年份預(yù)測(cè)值吻合度較高,說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果比較可信.一般來(lái)說(shuō)，GM(1,1)模型用于短期預(yù)測(cè)較準(zhǔn)確，而Markov用于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)偏差較小.為使預(yù)測(cè)結(jié)果更準(zhǔn)確，充分考慮兩種模型的特點(diǎn)，結(jié)合實(shí)地調(diào)查及專家咨詢確定兩種模型預(yù)測(cè)值在2013年和2016年的權(quán)重，GM(1,1)模型分別取0.6，0.4，Markov模型分別取0.4，0.6，然后利用加權(quán)平均法計(jì)算最終預(yù)測(cè)結(jié)果(表5).

表5 長(zhǎng)沙市土地利用結(jié)構(gòu)加權(quán)修正預(yù)測(cè)結(jié)果

6 結(jié)論

根據(jù)長(zhǎng)沙市2001-2005年土地利用結(jié)構(gòu)的平均轉(zhuǎn)移概率矩陣,應(yīng)用Markov理論構(gòu)建土地利用結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)模型，模擬并檢驗(yàn)當(dāng)前的土地利用結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)模擬值與實(shí)際值基本吻合，表明應(yīng)用Markov鏈預(yù)測(cè)長(zhǎng)沙市未來(lái)土地利用結(jié)構(gòu)的變化是可行的.基于同一套數(shù)據(jù)，應(yīng)用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)長(zhǎng)沙市土地利用變化情況,并通過(guò)后驗(yàn)差檢驗(yàn)保證了預(yù)測(cè)值的可信度.為減小預(yù)測(cè)偏差,最后采用加權(quán)平均值法計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果.預(yù)測(cè)結(jié)果表明：未來(lái)長(zhǎng)沙市的土地利用結(jié)構(gòu)變化將呈現(xiàn)耕地、林地比例持續(xù)下降，城鎮(zhèn)建設(shè)用地比例持續(xù)上升的發(fā)展特征.這種發(fā)展趨勢(shì)反映出：一方面，隨著“兩型社會(huì)”建設(shè)的不斷推進(jìn)，人口持續(xù)增加，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，城市化、工業(yè)化進(jìn)程加快，加速了農(nóng)用地向非農(nóng)業(yè)建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化，對(duì)城鎮(zhèn)建設(shè)用地的需求不斷增加；另一方面，面對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)，用地需求主要是通過(guò)占用耕地、林地等來(lái)緩解的，這樣勢(shì)必加劇了非農(nóng)業(yè)建設(shè)用地與農(nóng)業(yè)用地的矛盾，也對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了較大的壓力，在一定程度上反映了農(nóng)業(yè)發(fā)展和非農(nóng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的矛盾，經(jīng)濟(jì)建設(shè)用地需求與耕地、生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間的矛盾.

基于上述研究結(jié)論，長(zhǎng)沙市應(yīng)在“兩型社會(huì)”建設(shè)不斷推進(jìn)的大背景下，緊緊圍繞“資源節(jié)約、環(huán)境友好”的建設(shè)要求，制定合理的土地可持續(xù)利用政策，調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)，合理布局.在保護(hù)耕地和生態(tài)環(huán)境的前提下，適當(dāng)限制城鎮(zhèn)建設(shè)用地的擴(kuò)展規(guī)模和速度，通過(guò)內(nèi)涵挖潛的方式，建立土地集約利用體制，提高土地資源的利用效率，從而實(shí)現(xiàn)土地資源的可持續(xù)利用和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展.

〔1〕居玲華，等.基于Markov和GM(1,1)模型的土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè) [J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究,2009，25(2):138-142.

〔2〕肖志坤.長(zhǎng)沙市土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)及其驅(qū)動(dòng)力研究[J].水土保持通報(bào)，2012，32（2）：142-146.

〔3〕周子英，等.長(zhǎng)沙市土地利用結(jié)構(gòu)信息熵時(shí)空變化研究[J].經(jīng)濟(jì)地理,2012,32（4）：124-129

〔4〕徐建華.現(xiàn)代地理學(xué)中的數(shù)學(xué)方法[M].北京:高等教育出版社,2002.65-125.