基于CLUE-S模型的長安區土地利用變化動態模擬

賈旭飛 楊笑塵

長安大學地質工程與測繪學院 西安 710054

基于CLUE-S模型的長安區土地利用變化動態模擬

賈旭飛 楊笑塵

長安大學地質工程與測繪學院 西安 710054

以西安市長安區為研究區域，運用CLUE-S模型，結合二元Logistic回歸分析，以長安區2010年為基期對2015年土地利用情況進行模擬，得到了較好的模擬結果。在此基礎上模擬了長安區在2025年的土地利用空間分布格局。研究結果可為決策部門在土地利用規劃和制定相關政策時提供參考依據。

長安區；CLUE-S模型；土地利用/土地覆被變化

土地是人類發展的基礎，與國民生活息息相關，也是人類與環境關系的紐帶和橋梁。土地利用狀況能夠反映人類社會活動對環境的影響和作用，能夠直接體現人類和環境的關系，可以反映區域的經濟發展水平，充分發揮土地的價值，為土地更好更合理利用及相關政策實施提供參考。土地利用空間格局的形成，離不開環境的影響，其中包括自然、社會與經濟各方面的因素，各因素在多重時空尺度下交疊影響，相互作用，使其具有復雜的作用機理與變化過程[1]。目前土地利用/土地覆被變化(LUCC)已成為當今全球變化研究和生態環境研究的前沿和熱點領域[2]。通過基于CLUE-S模型對長安區土地利用變化動態情況，反映政策導向下未來土地利用優化方式，可以為長安區土地利用優化提供參考。

1 研究區概況

西安市長安區位于處于關中平原，介于東經108°38′～109°14′與北緯 33°47′～34°18′范圍內，南北方向長55km，東西方向寬52km，總面積1589km2。地勢走向為南邊高北邊低，東邊高西邊低，海拔最低點385.7米，最高點2886.8米。主要過境河流有灃河和浐河，均屬渭河水系。長安區屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，年平均氣溫為15.5℃，

3 研究方法

平均日照為1377h，年平均降雨量為600mm。截至2015年戶籍人口106.53萬人，常住人口111.83萬人，地區生產總值512.70億元，比上年增長14.2%，是西安市經濟的重要增長極。

2 數據來源與處理

本文研究數據包括長安區2010年和2015年土地利用變更調查數據、30mDEM（數字高程模型）、河流、長安區范圍圖和公路數據等。數字高程模型數據來源于地理空間數據云平臺，其他數據來源于《長安區統計年鑒》和西安地情網。長安區國道、省道、高速、鐵路及河流數據是以土地利用變更調查數據為主，利用ARCGIS軟件對以上數據建立緩沖區，得到相關驅動因子。

參照GB/T21010-2007《土地利用現狀分類》國家標準，并結合長安區土地利用情況，將土地利用現狀按照類型分為六大類：耕地、園地、林地、草地、建設用地和水域。選取了距河流湖泊的距離、距省道的距離、距國道的距離、距鐵路的距離、距高速公路的距離、高程、坡度和坡向共8個驅動因子。

3.1 CLUE-S模型原理

CLUE-S模型是一種適合研究較小尺度區域土地利用變化的模擬模型，它是基于土地利用變化經驗分析之上，通過對土地利用變化與自然、社會經濟等驅動因子之間關系進行定量分析，來模擬區域的土地利用空間格局，進一步探索各地類時空演變的內在規律，是經驗模型的代表[3]。CLUE-S模型的運行主要包括兩個假設條件，一是該研究區的土地利用變化受該區域各土地利用類型需求量所驅動，二是土地利用空間格局總是與該區域的土地利用需求、自然以及社會經濟狀況等始終保持平衡狀態。在該假設的基礎上，CLUE-S模型采用系統論的方法分析了各土地利用類型與各驅動因素之間的相互競爭關系，從而完成對土地利用空間格局的模擬[4]。

3.2 CLUE-S模型參數設置

3.2.1 空間分析

在CLUE-S模型設置參數前，利用SPSS軟件中的邏輯回歸分析模塊對六種土地利用類型與驅動因子之間的關系進行分析。其模型公式為：

式中：表示第i種土地利用類型在某個柵格中出現的概率；～表示第i種土地利用類型與各驅動因子間的關系；～為各驅動因子的解釋變量。

3.2.2 土地利用轉移彈性系數

土地利用轉移彈性系數(ELAS)表示土地利用類型的穩定程度，其取值介于0～1之間，其值越大，表示用地類型越不易發生轉化[5]。由于對彈性轉移系數的理解因人而異，沒有準確計算轉移彈性系數的方法，只能憑借經驗和對未來土地利用變化趨勢的理解。因此通過學習相關知識、計算和查閱相關文獻，在模型模擬過程中不斷調試，結合長安區2010—2015年間土地利用類型之間的轉移矩陣，將耕地、園地、林地、草地、建設用地、水域的轉移彈性系數分別設置為 0.5、0.8、0.8、0.8、1、0.9。

3.2.3 土地利用轉移次序

土地利用轉移次序表示各土地利用類型之間相互轉化的可能性，1表示可以發生轉變，0表示不可以發生轉變[5]。一般耕地、園地、林地等用地類型就很容易向建設用地轉化，而建設用地就很難向其他地類轉化，其他用地之間在某種情況下也可以進行轉化，因此將建設用地設置為0，即不能轉換為其他土地類型，其他土地類型可以轉化為建設用地設為1，其他土地之間也可以相互轉化設為1。

3.2.4 土地利用需求

研究中假設長安區2015—2025年間土地按照自然增長的發展趨勢，運用灰色模型長安區各土地利用類型進行預測，得到各用地類型在2025年的土地需求量。其中，2010 年耕地面積5，028，500hm2、園地面積 347，800hm2、林地面積 7，417，800hm2、草地面積 101，300hm2、建設用地 2，762，900hm2、水域 233，200hm2。2015 年耕地面積 4，151，851hm2、園地面積 233，643hm2、林地面積 7，386，636hm2、草地面積 97，401hm2、建設用地 3，795，530hm2、水域 226，815hm2。

4 結果與分析

4.1 Logistic回歸結果分析

將長安區2010年土地利用類型的柵格圖及各驅動因子柵格圖轉換成分辨率分別為100m×100m、200m×200m、300m×300m的txt格式，將數據在CLUE-S模型中轉換為能在SPSS軟件中識別的標準模式，并利用二元Logistic回歸進行分析，對三種分辨率結果進行ROC檢驗，經過對比分析發現100m×100m分辨率情況下模擬效果最好，結果見表1。

利用ROC檢驗結果可以反映所選的驅動因子能否合理的反映各地類的分布情況，通常認為當ROC值大于0.7時，驅動因子可以很好的對土地利用類型進行解釋，并可以以此為基礎對土地利用情況進行模擬。通過表1可見，對地類進行Logistic回歸分析后，驅動因子對地類的解釋能力都大于0.7，表明利用所選驅動因子可以對長安區土地利用類型進行很好的模擬。

4.2 模型模擬結果檢驗

對模型參數設置后，運行CLUE-S模型獲得2015年模擬結果，并用2015年土地利用現狀在ARCGIS中對兩次模擬結果進行對比檢驗。

KAPPA系數常用來評價遙感的分類精度，能夠反映土地利用變化模擬過程中模擬正確和錯誤的柵格的數量以及在空間上的分布情況，KAPPA系數公式為[6]：

表1 長安區各土地利用類型的Logistic回歸分析結果（Exp（β）值）

式中，Po表示利用CLUE-S模型正確模擬的比例；Pc表示隨機情況下CLUE-S模型模擬的期望模擬比例；Pp表示利用CLUE-S模型理想情況下的正確模擬比例。

用CLUE-S模型以2010年長安區土地利用狀況和驅動因子為基期模擬2015年長安區的土地利用狀況，經過對比得到模擬的正確的柵格數為14，9745個，占研究區域總柵格數的94.23%，Kappa系數為0.9307，說明CLUE-S模型能夠很好的模擬長安區土地利用變化。

4.3 長安區2025年模擬結果及分析

長安區在自然發展情景下，土地利用格局按照原有的趨勢發展，建設用地繼續擴張比2015年增加了10，283hm2。而耕地減少了 8，777hm2、園地減少了1，142hm2相比其他用地減少趨勢更大，其中有80%的耕地和10%的園地轉換為建設用地。建設用地增加了10，283hm2，且建設用地的擴張以侵占其他土地和城鎮周圍耕地為主，沒有占用太多距城鎮較遠的耕地。由于林地保護政策等因素的影響，林地只有減少了309hm2。水域也由于發展觀念及相關政策的影響只有64hm2的減少。總的來說對長安區2025年土地利用類型格局進行模擬，模擬的結果符合長安區經濟發展規律，符合使長安區土地利用格局向著更加合理的方向發展的目標。

5 結論

本文利用CLUE-S模型對長安區2015年和2025年土地利用情況進行了模擬，利用二元邏輯回歸模型，在綜合考慮三大自然因素和五個距離因素以及六個土地利用類型關系的基礎上，經過對比發現模擬精度較高，不僅定量的得到土地利用數據也從空間上直觀的反映模擬結果，說明可以運用CLUE-S模型研究長安區的土地利用變化，也為其他小尺度區域土地利用類型的模擬提供了參考。

運用CLUE-S模型模擬長安區2025年的土地利用變化的空間格局，得到的結果具有客觀性和真實性，可以為長安區土地利用規劃、耕地利用保護、研究人口與環境的關系以及土地合理利用方面提供科學參考。由于土地利用變化不僅受到自然因素和社會經濟因素的影響，也受到地區政策、社會經濟發展狀況以及政策實施過程中不可控因素的影響，而這些因素數據難以收集和矢量化，因此模擬結果與真實情況會有偏差。因此在后續的研究中應該把重點放在如何將社會影響因子與區域政策相結合，使模擬的基礎數據更接近實際情況，從而使模擬結果更加合理、精度更高。

[1]陳佑啟.徐斌.中國土地利用變化及其影響的空間建模分析[J].地理科學進展，2000,19(2):116-127

[2]王麗艷,張學儒,張華,等.模型原理與結構及其應用進展[J].地理與地理信息科學，2010,26(3):73-77

[3]張學儒,王衛,等.唐山海岸帶土地利用格局的情景模擬[J].資源科學，2009，31(8):1392-1399

[4]呂苗苗.基于CLUE-S模型的土地利用空間格局情景模擬研究—以西安市戶縣為例[D].西安：長安大學，2016：11-12.

[5]謝瑩,匡鴻海,等.基于CLUE-S模型的重慶市渝北區土地利用變化動態模擬[J].長江流域資源與環境，2016,25(11):1729-1737.

[6]張博,雷國平,等.基于CLUE-S模型的礦業城市土地利用格局情景模擬[J].水土保持研究，2016，23(5):261-266.

F293.2

A

賈旭飛（1993-），男，山西省臨汾市人，碩士在讀，單位：長安大學地質工程與測繪學院，大地測量學與測量工程，研究方向：GIS研究與應用。

楊笑塵（1994-），男，河北省定州市人，碩士在讀，單位：長安大學地質工程與測繪學院，地圖制圖學與地理信息工程，研究方向：3S技術及其集成。