基于CA-Markov的鄖西縣城關鎮土地利用變化圖譜的模擬及預測

唐宇佳，王 浩，李 禹，金 鑫

(1.湖北大學，湖北 武漢 430062；2.湖北一二規劃設計有限公司，湖北 武漢 430062)

1 引言

目前，對LUCC課題的相關研究仍然很多[1～5]。在LUCC研究熱潮中，一部分人認為土地變化不僅影響到生態、社會經濟，而且也影響到了全球經濟發展和生態保護[6，7]。眾多學者研究成果表明：土地利用的時空變化的研究已經越來越重要，已然成為眾多學者的首選研究課題。

自該研究熱點研究以來，學者采用了動力學模型[8～10]、CLUE-S模型[11，12]、Dyna-CLUES模型[13～15]、人工神經網絡模型(Artificial Neural Network，ANN)[16，17]和元胞自動機-馬爾科夫鏈(CA-Markov)模型[18～21]等來模擬并預測土地利用的時空變化情況。系統動力學模型是通過系統論來研究土地變化的因素，但是其軟件和GIS的空間分析功能融合并不好，使其作用沒有完全發揮出來；CLUE-S模型可以對時間和空間進行雙重模擬，但其系統中的參數主要來源于人主觀設置，缺乏客觀性和科學性；Dyna-CLUE模型是在CLUE、CLUE-S模型基礎上發展而來，該模型綜合了宏觀和微觀兩個方面的，對多尺度的土地利用變化有很好的適用性；CA-Markov模型通過發揮Markov精確的預測能力和CA強大的空間模擬能力，將其兩者結合來預測和模擬研究區土地利用變化趨勢，既可以模擬空間變化，又可以預測其準確面積。相比其他模型，該模型克服了以往模型模擬空間能力的缺陷和預測精度問題。目前，學者常用CA-Markov模型來模擬和預測土地利用變化。

利用圖譜變化來研究土地利用的時空變化逐漸受到廣大學者的關注[22～25]。本文對城關鎮9年土地變化情況進行圖譜分析，然后通過CA-Markov模型來模擬及預測城關鎮土地的時空變化，預測結果可以給國土和規劃部門提供幫助。

鄖西縣城關鎮地形以山地為主，植被、水流資源豐富，是國家新階段扶貧開發重點縣，南水北調中線工程水源保護區上游核心區。近幾年，城市范圍擴大，占用大量耕地，城區的發展對河流、植被等生態造成了不同程度上的破壞。如何合理布局建設用地，減少耕地占有量是解決這一問題的重中之重[26]。

本文將城關鎮3年的土地現狀矢量數據根據國家國土資源部的分類標準分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6類，運用ArcGIS10.2對幾種地類的空間布局和數量進行分析統計；選擇CA-Markov模型模擬和預測鄖西縣城關鎮2017年土地利用變化情況，并將其和實際2017年土地利用情況進行Kappa系數分析；結合土地轉移矩陣和適宜性圖集來模擬并預測城關鎮2020年的土地變化情況。預測結果可以給國土和規劃部門提供幫助。

2 研究區概況

鄖西縣城關鎮地處鄖西縣東部，北與土門鎮相鄰，南與觀音、河夾相鄰。秦嶺南坡漢水北岸，素有東西通“豫蜀”，南北連秦、楚之稱(圖1)。全鎮版圖面積127.83 km2，轄21個行政村、173個組、14個社區居委會、202個居民小組，總人口148612人，是鄖西縣的政治、經濟、文化、旅游及商貿中心。2017年末，土地總面積約為127.83 km2，土地分類情況如下：①耕地及林地比例較大，占土地總面積的82.76%，面積分別為17.63 km2，88.17 km2；②建設用地面積為12.29 km2，占土地總面積的9.61%；③水域和草地占比相當，面積分別為2.12 km2和5.04 km2；④未利用地比例很小，只占0.09%，面積為0.11 km2。鄖西作為南水北調核心水源區，保證水源區周邊的生態環境至關重要，如何發揮“河長”的角色，破解河道管理、水環境整治中長期存在的困局，做到水系完整、河流暢通、水質良好、生物多樣、岸線優美。如何采取有效措施保證“一江清水送北京”。此外，國家最近實施的精準扶貧政策工作已然拉起大幕，如何確保易地搬遷戶能夠種到好田，吃到無污染的蔬菜、糧食。如何合理安排布局安置房和保障房才能實現“真扶貧、扶真貧”的目的等一系列問題值得思考。

3 數據源及研究方法

3.1 數據來源及預處理

3.1.1 數據來源

本研究以城關鎮2009、2013和2017年土地利用現狀矢量數據和DEM數據作為主要數據源，其來源主要是國土規劃部門。與城關鎮相關部門有項目合作并簽訂了數據使用保密協議后才拿到數據。相比其他學者使用遙感影像解譯得到的土地利用現狀數據，直接使用土地利用現狀矢量數據可以減少監督分類和人工目視解譯時的誤差，精度有所提高。

3.1.2 數據預處理

將3年的土地利用現狀數據根據國土部門發布的土地分類標準進行劃分，并提取出需要的地類，對其進行編號。在ArcGIS10.2中對各個地類面積進行統計；將收集到的DEM數據處理后提取相關坡度值。

圖1 城關鎮區域位置

3.2 研究方法

3.2.1 土地利用轉移矩陣

土地利用轉移矩陣是通過計算研究期初始和末的土地面積變化來得出的矩陣，通過對矩陣的分析，能夠研究各個地類在研究期內的變化情況。其表達式為：

(1)

式(1)中A表示各種地類的面積，n表示當前研究的地類，i表示研究初期地類，j表示研究期末地類。

3.2.2CA模型

研究某種地類在t+1時刻的地類情況，可通過研究其相鄰單元細胞和自身t時刻地類來計算得到。結合土地轉移矩陣可以計算出更復雜的土地變化情況。其表達式為：

S(t+1)=f(S(t),N)

(2)

式(2)中t和t+1為單元細胞所處的兩個時刻；S為單元細胞的狀態集合；f為單元細胞轉化函數；N為相鄰單元細胞。

3.2.3Markov模型

Markov土地利用變化模型是利用概率建立的一種隨機型的時序模型，使用該模型的步驟如下：①根據3年土地利用現狀數據推算出各種地類的轉出和轉入率，以此來構建土地利用變化轉移矩陣；②統計預測初始年的土地利用情況；③通過IDRISI軟件中的馬爾科夫模型來預測2020年城關鎮土地利用情況。表達式為：

S(t+1)=Pij·S(t)

(3)

(4)

3.2.4 CA-Markov模型

本文將CA和Markov模型進行集成，以2009年和2013年土地利用現狀數據為基礎，來模擬2017年土地利用情況，并計算其Kappa系數。在精度要求范圍內，再以2017年為模擬初始年，將由驅動因子制成的適宜性圖集和土地轉移概率矩陣輸入到模型中，來預測模擬2020年城關鎮土地利用情況。具體的步驟如下。

(1)轉移矩陣。將研究區3年的土地利用現狀矢量數據轉化為柵格形式，象元大小為100×100。時間周期設置為8a，比例系數設置為0.15，通過IDRISI軟件的Markov模塊來計算得到城關鎮這8年間的土地利用轉移概率矩陣。

(2)適宜圖集。結合研究區實際情況和主要研究地類，把水域和建設用地設置為主要限制因子，將坡度、距離等設置為限制條件。將土地利用柵格圖和限制條件、因子等參數輸入到COLLETION EDIT模塊中生成適宜性圖集。

(3)CA濾波器。參考其他研究學者的研究成果并結合研究區實際情況，該研究采取5×5的濾波器。

(4)確定CA循環次數。本文以 2009年土地利用格局為起始年，CA循環次數設為7。

3.2.5 Kappa系數預測精度檢驗

為了驗證CA-Markov模型預測精度，在分類的精度評價中，不同的精度評價方法有不同的劃分標準。筆者主要采用IDRISI軟件中CROSSTAB工具計算的overall Kappa系數來評價預測圖和原始圖之間的一致性。因此直接借用Cohen提出的Kappa系數分類評價標準。如表1所示。

4 結果分析

4.1 城關鎮土地利用分析

4.1.1 2009～2017年城關鎮土地利用變化分析

利用ArcGIS10.2統計得到城關鎮三期土地利用面積如表2所示。其土地利用現狀如圖2所示。

表1 Kappa系數分類標準

表2 城關鎮2009、2013和2017年土地利用變化

圖2 城關鎮2009、2013及2017年土地利用現狀

由表2可知，2009～2017年城關鎮耕地和林地減少較多，水域和建設用地增加較多。究其原因，南水北調工程水源區工程的完工，導致水域面積增加，易地扶貧搬遷導致建設用地增加。

從數字上分析，3年林地面積占比分別為69.03%、69.01%和68.97%，其面積呈現出減少趨勢，原因是作為南水北調核心水源區，城關鎮擔任著保護好水源水質的重擔，修建堤壩、防風、加固壩等工程均會占用林地。耕地面積由2009年的1787.70 hm2減少到2017年的1762.58 hm2，占比從13.99%減少到13.79%，面積減少25.12 hm2，占比減少0.2%。8a期間草地面積減少8.52 hm2，占比減少0.07%。由于蓄水量逐年增加，水域面積由2009年的212.75 hm2增加到2017年的214.91 hm2，占比增加0.02%。建設用地面積由2009年的1196.81 hm2增加到2017年的1228.87 hm2，增加了32.06 hm2。

4.1.2 2009～2017年城關鎮土地利用變化圖譜分析

根據式(2)，借助于ArcGIS10.2求出城關鎮2009～2017年土地利用變化圖譜如表3所示。

由表3可知，城關鎮2009～2017年期間土地利用變化類型中，穩定變化型面積最大，其變化圖斑為25756個，變化面積為18882.15 hm2，后期變化型次之，變化圖斑為1307個，變化面積為160.3 hm2，持續性變化型面積最小，其變化圖斑為17個，變化面積為0.19 hm2。2009～2017年城關鎮土地利用變化面積由大到小排序為穩定型、后期型、前期型、反復型、持續型。

表3 城關鎮2009～2017年土地利用變化圖譜分析

4.1.3 2009～2017年城關鎮土地利用流向分析

本節利用ArcGIS10.2空間分析工具計算土地利用轉移矩陣，城關鎮2009～2013年及2013～2017年的土地利用變化轉移面積矩陣如表4、表5所示。

由表3、4可知，在2009～2013年城關鎮土地利用轉移面積矩陣中，轉移面積最大的是水域向建設用地的轉移，為84.03 hm2，其次是耕地向建設用地的轉移，為15.27 hm2。究其原因是南水北調初期，堤壩等加固設施沒有完善，再加上城市擴展所致。

表4 城關鎮2009～2013年土地利用變化轉移面積矩陣

表5 城關鎮2013～2017年土地利用變化轉移面積矩陣

4.2 城關鎮土地利用演變模擬

4.2.1 城關鎮土地利用轉移概率矩陣

將三年的土地利用現狀矢量數據加載到ArcGIS10.2軟件中，計算出8年各個研究地類的轉入率和轉出率，然后根據式(3)(4)，得到2009～2013和2013～2017年土地利用轉移概率矩陣，如表6，表7所示。

4.2.2 2017年城關鎮土地利用適宜性圖集準備

鄖西縣地處鄂西北，地形以山地為主，導致城關鎮的建設只能以組團方式發展；自南水北調動工以來，核心水源區加固工程將建成并開始蓄水，該地區的耕地和林地急劇減少，水域及建設用地急劇增加。結合研究區實際情況和主要研究地類，把水域和建設用地設置為主要限制因子，將坡度、距離等設置為限制條件。選擇基于布爾運算的MCE制作各地類適宜性圖集。

4.2.3 2017年城關鎮土地利用演變模擬

將2013年土地利用情況作為研究初年，將土地利用轉移概率矩陣、各個參數和適宜性圖集輸入到CA-Markov模塊中，循環次數設置為4，然后運行該模塊得到2017年土地利用的空間布局。如圖3。將模擬的城關鎮2017年土地利用數據和實際2017年土地利用數據進行Kappa系數分析。分析統計表如表8所示。

由于城關鎮地處山區，地形比較復雜，海拔較高，另外由于南水北調工程的影響和易地扶貧搬遷政策等因素決定了未來多年內該區域土地利用的供給情況和空

表6 2009～2013年土地利用變化轉移概率矩陣

表7 2013～2017年土地利用變化轉移概率矩陣

間分布情況。從表8可知，模擬的各個地類中林地、耕地和建設用地面積較大，這和實際的2017年城關鎮土地分布情況是一致的。為了檢驗模擬精度，文章利用IDRISI軟件中Kappa精度來檢測模擬圖和實際圖之間的模擬精度，經統計，實際圖和模擬圖的Kappa精度為93%，證明了用該模型模擬城關鎮土地利用變化是合適的。

圖3 城關鎮2017年土地利用現狀模擬圖及實際圖

土地利用類型2017年實際土地利用結構2017年模擬土地利用結構面積對比面積/hm2占比/%面積/hm2占比/%面積差/hm2精度/%耕地1762.5813.791460.5811.6530294.57林地8816.6368.977947.6363.3986991.24草地504.233.94326.2326.0617893.56水域214.911.68237.9155.33-2394.78建設用地1228.879.613151.8725.14-192395.88未利用地11.020.0915.023.94-491.67

4.3 城關鎮土地利用演變預測

根據Kappa系數可知模擬和實際的模擬精度值為93%，說明該模型在模擬和預測該區域的土地利用情況是合適的。將土地利用轉移概率矩陣、各個參數和適宜性圖集輸入到CA-Markov模塊中，循環次數設置為4，然后運行該模塊得到2017年土地利用的空間布局。如圖4和表9所示。

由表9可知，到2020年，城關鎮土地利用繼續呈現出耕地與林地的大量減少、水域與建設用地的迅速增加、以及草地與未利用地不明顯變化等特點。耕地面積由2017年的1762.58 hm2減少到2020年的1678.58 hm2，所占百分比由13.79%下降到13.39%，面積減少84 hm2，占比減少0.4%。為了防止耕地無限制減少，政府應當嚴格執行耕地保護紅線，牢牢保護好劃定的永久基本農田，控制和阻止盲目開墾耕地的行為，以此促進該區域的生態環境的保護和改善。林地面積由2017年的8816.63 hm2減少到2020年的6781.63 hm2，所占百分比由68.97%下降到54.09%，面積減少2035 hm2，占比減少14.88%。林地的變化強度大于2009～2017年，林地是城關鎮主要的用地類型，為了保護該區域的生態環境及社會經濟的可持續發展，政府應嚴格控制林地的減少量。水域面積由2014年的214.91 hm2增加到2020年的456.91 hm2，所占百分比由1.68%上升到3.64%，面積增加242 hm2，占比增加1.96%。南水北調竣工以后，水源區不斷蓄水使得該區域社會效益與經濟效益都有一定程度的增加，但是由于水深增加，水流速度減慢，水域由一開始的自凈化能力較強的天然河流變為生態環境功能及其脆弱的人工湖泊，干支流納污能力減弱，水體富營養化嚴重。該區域應關注水體質量，避免水生態環境遭受破壞，污染水源。建設用地面積由2017年的1228.87 hm2增加到2020年的2346.87 hm2，所占百分比由9.61%上升到18.72%，面積增加1118 hm2，占比增加9.11%。該區域在制定土地利用總體規劃時，應當嚴格控制建設用地的增加量，嚴格禁止一切違法建設行為。

圖4 城關鎮2020年土地利用現狀預測

土地利用類型2017年解譯數據2017年預測數據面積/hm2占比/%面積/hm2占比/%耕地1762.5813.791678.5813.39林地8816.6368.976781.6354.09草地504.233.94506.234.04水域214.911.68456.913.64建設用地1228.879.612346.8718.72未利用地11.020.0931.020.25

本文選擇的研究區域具有一定的代表性，能夠為該區域的國土規劃部門提供一定的理論支撐。但由于選擇的驅動因子不完整，選擇的因子并不能夠真實影響到土地利用變化情況。在以后的研究中應當根據實際情況選擇具有說服力、具有真實性的因子。