基于CA-Markov模型的寧夏沿黃生態經濟帶土地利用變化及模擬研究

馮麗媛，米文寶，馬國慶

（1.寧夏土地勘測規劃院 寧夏 銀川750002；2.寧夏大學 資源環境學院，寧夏 銀川750021）

土地作為人類活動與自然環境相互作用的紐帶，是人類生產生活的空間載體和社會經濟發展的重要保障，其開發利用受自然、經濟、政策等因素綜合影響。自改革開放以來，土地資源有力保障了社會經濟的快速發展，促進了農業現代化、工業化和城鎮化的快速推進，同時土地利用覆被特征也出現明顯變化，進而影響區域國土空間格局優化、生態環境保護和社會經濟可持續發展。特別是近年來隨著生態文明戰略的深入推進，國家對國土開發利用保護提出了更高要求，提出節約優先、保護優先和自然恢復為主的方針，重點解決國土無序開發等問題，構建有序、高效、可持續的國土空間開發格局，未來將對土地利用變化產生新的影響。因此，開展土地利用變化和模擬，有助于揭示人類社會經濟活動規律，對引導地區合理開發利用保護土地和國土空間格局優化具有重要意義。自1995年“國際地圈與生物圈計劃（IGBP）”和“全球變化的人文因素計劃（IHDP）”聯合制訂“土地利用與土地覆被變化”研究計劃以來，土地利用變化研究成為各界專家研究的重點及熱點問題。在研究尺度方面，形成了宏觀、中觀和微觀尺度等一系列研究成果，其中劉紀遠等［1］對中國2010—2015年土地利用變化的時空格局變化進行了研究；楊浩等［2］對京津冀城市群土地利用變化對熱環境的影響情況進行了研究；李丹等［3］對綏芬河市土地利用變化的時空格局進行了研究。在研究內容方面，主要有土地利用變化時空特征、空間模擬、驅動力以及對生態環境影響等研究，如柯新利等［4］對1990年以來武漢城市圈土地利用變化時空特征進行了研究；鄧華等［5］對三峽庫區土地利用未來情景進行了模擬；郭燕燕［6］對深圳市土地利用變化情況進行了模擬研究；史培軍等［7］對影響深圳市土地利用變化的驅動力進行了研究；于淼等［8］對江蘇省沿海地區土地利用變化產生的生態效應進行了研究。在研究方法方面，主要有CLUE-S［9］、CA-Markov［10］、Logistic-Markov［11］、土 地 利 用 動 態 度［8，4，12］等 方 法?？傮w來看，之前的研究成果對自然、區位等驅動因素考慮的較多，但對政策方面的驅動因素如禁止建設區、永久基本農田等研究較少。

寧夏沿黃生態經濟帶作為寧夏全域經濟社會發展的增長極，人口、產業和資本要素高度集聚，城鎮建設和產業發展勢頭強勁，是國家重點開發區之一；同時，寧夏沿黃生態經濟帶基本農田集中連片分布，河流、湖泊等水域規模較大，是國家農產品主產區和平原綠洲生態帶，土地利用變化頻率較快，經濟社會快速發展產生的用地需求與耕地、生態環境保護之間的矛盾更為突出，有序開發利用自然資源對實現寧夏沿黃生態經濟帶可持續發展具有重要意義。因此，本研究運用Markov方法對寧夏沿黃生態經濟帶土地利用變化情況進行了分析，并基于CA-Markov 方法，對自然發展情景、土地規劃情景、耕地和環境保護情景下的2025年土地利用格局進行了模擬，以期將來為國土空間規劃編制、優化國土空間格局和自然資源配置提供重要參考。

1 研究區概況

自20世紀90年代寧夏提出“黃河經濟”戰略以來，逐步整合資源、優化生產力布局，逐步形成分工合理、產業配套、密切協作、競爭有序的產業集群，經濟實力強勁，帶動了寧夏經濟社會整體快速發展，并躍升為國務院確定的18個國家重點開發區之一。2017年，寧夏第十二次黨代會將生態文明建設思想融入沿黃經濟帶建設，正式提出要打造“寧夏沿黃生態經濟帶”。寧夏沿黃生態經濟帶共涉及13個縣（市、區），分別為銀川市5個縣（市、區）、石嘴山市3個縣（市、區）、吳忠市利通區和青銅峽市、中衛市沙坡頭區和中寧縣，用地總面積226.92 km2，其中建設用地19.78 km2，占寧夏建設用地面積的61.03%。截止2017年底，寧夏沿黃生態經濟帶實現地區生產總值3.00×1011元，占寧夏整體87.12%；固定資產投資2.88×1011元，占寧夏整體75.59%；常住人口4.50×106人，城鎮人口3.95×106人，城鎮化率達到69.39%。

2 數據來源和方法

2.1 數據來源及處理

2.1.1 數據來源 本文采用的2009 年、2017 年土地利用現狀地類來源于寧夏各縣（市、區）土地利用現狀變更調查成果；2020年土地利用規劃地類、禁止建設區、永久基本農田保護數據來源于各縣（市、區）土地利用總體規劃調整完善成果（2016年版）；坡度和高程來源于地理空間數據云，分辨率為30 m。

2.1.2 數據預處理 首先，運用ArcGIS軟件的空間分析功能，提取研究區坡度和高程；其次，對2009年、2017年土地利用現狀數據，2020年土地規劃數據及其他矢量數據進行柵格化處理，轉化為30 m×30 m的柵格數據。

2.2 研究方法

CA-Markov模型綜合了Markov模型時間序列預測和CA 模型空間分布模擬的優勢，可以較好的對土地利用變化數量、空間格局進行模擬［13］。本文基于2017 年土地利用現狀情況，采用CA-Markov模型，分別基于自然發展情景、土地規劃情景、耕地和環境保護情景，對2025年寧夏沿黃生態經濟帶土地利用狀況進行了模擬。具體步驟如下：

（1）轉換規則。運用Markov模型，將時間周期設置為8 a，比例誤差設置為0.15，分別得到了寧夏沿黃生態經濟帶2009—2017年和2009—2020 年土地利用轉移面積矩陣和轉移概率矩陣。

（2）制作適宜性圖集。在自然發展情景下，以2009—2017年土地轉移面積矩陣作為適宜性圖集進行了模擬；在土地規劃情景下，以2009—2020年土地利用轉移面積矩陣作為適宜性圖集進行了模擬；在耕地和環境保護情景下，綜合考慮了耕地、生態環境保護等因素，并結合寧夏沿黃生態經濟帶發展實際，將水域、建設用地、永久基本農田、禁止建設區作為限制因子，將坡度和高程作為限制條件，制作了適宜性圖集。

（3）構造CA 濾波器。根據相關文獻，一個元胞周圍5×5個元胞組成的矩形空間對該元胞狀態的改變具有顯著影響，故采用5×5的濾波器［14］。

（4）確定CA 循環次數。首先，以2009 年為基期，循環次數設置為8 a，對2017年土地利用變化情況進行模擬，用于計算模擬精度；以2017年為基期，循環次數設置為8 a，對沿黃生態經濟帶2025年土地利用格局進行模擬。

3 結果與分析

3.1 土地利用分析

3.1.1 土地利用變化分析 結合《土地利用現狀分類》（GB／T 21010-2007），將土地劃分為10 個類別，分別為耕地、園地、林地、牧草地、其他農用地、城鄉建設用地、交通水利用地、其他建設用地、水域及自然保留地。通過對原始數據進行重分類，得到寧夏沿黃生態經濟帶2009，2017年土地利用現狀柵格圖（見附圖4—5）。

通過對寧夏沿黃生態經濟帶2009—2017年各類用地面積及比例變化情況進行分析，發現土地利用整體呈現出耕地、其他農用地及各類建設用地不斷增加，園地、林地、牧草地、水域及自然保留地均不斷減少的特點（見表1）。農用地中，隨著耕地占補平衡政策落實、土地整治工程有力推進，寧夏沿黃生態經濟帶耕地得到有效保護，溝渠等農田設施用地不斷完善，2009—2017年耕地和其他農用地面積有所增加；園地、林地及牧草地面積均有所下降。2009—2017年間，各類建設用地均有所增加，其中城鄉建設用地增幅最大，依次為交通水利用地和其他建設用地。其他土地中，水域和自然保留地面積均有所減少，尤其是自然保留地降幅較大為1.12%。

表1 2009－2017年土地利用變化情況分析

3.1.2 土地利用流向分析 在對寧夏沿黃生態經濟帶2009年和2017年土地利用現狀柵格數據進行疊加分析后，計算出2009—2017年各類土地轉換概率矩陣（見表2）。由表2可知，農用地中，耕地轉為城鄉建設用地的概率最大，達到10.65%，依次為交通水利用地和牧草地；園地轉為城鄉建設用地和耕地的概率相當，分別為8.58%和8.2%；林地轉為牧草地的概率最大，為5.25%，依次為耕地、城鄉建設用地和自然保留地；牧草地主要轉為城鄉建設用地，其概率為5.22%，依次為自然保留地和牧草地；其他農用地轉為城鄉建設用地概率較高，為9.14%。建設用地中，城鄉建設用地轉為耕地概率遠高于其他用地，達到9.85%；交通水利用地轉為城鄉建設用地概率為7.28%，其次為自然保留地；其他建設用地轉為自然保留地概率高于其他用地，為7.18%。其他土地中，水域轉為耕地概率高達10.34%；自然保留地轉為耕地和城鄉建設用地概率均較高，分別為6.52%和6.06%。

表2 2009－2017年土地利用轉移概率矩陣 %

從空間分布看，增加的耕地主要為近年來大力實施中北部土地開發整理重大工程新增耕地，集中分布在石嘴山市惠農區、平羅縣及銀川市永寧縣等地；增加的建設用地在各縣（市、區）均有分布，主要是隨著西部大開發戰略深入實施，城鎮化進程不斷推進，寧夏沿黃生態經濟帶投資環境不斷改善，城鎮發展、產業集聚用地需求不斷增強，導致近幾年建設用地增加，主要分布于城鎮周邊及工業園區范圍內，尤其是銀川市轄區、濱河新區及寧東能源化工基地建設用地增加規模較大；增加的牧草地主要是由于退耕還林還草政策的貫徹落實，導致一定規模的劣等耕地轉為牧草地，對提高耕地整體質量，促進生態環境保護具有重要作用。

3.2 2025年土地利用演變模擬

基于預處理后的各類數據及適宜性圖集，以2017年土地利用現狀地類為初始年，運用CA-Markov模型，將迭代次數設置為8，實現了自然發展情景、土地規劃情景、耕地和環境保護情景下寧夏沿黃生態經濟帶2025 年土地利用格局的模擬，具體見附圖6—8。

如圖1所示，將3種情景下寧夏沿黃生態經濟帶土地利用空間分布及各類用地面積進行對比后發現，各類用地空間分布格局大體一致，但用地面積有所差異。隨著寧夏沿黃生態經濟帶城鎮化進程進一步推進，基礎設施不斷完善，土地資源開發力度持續加大，3種情景模擬結果均呈現出自然保留地、草地較2017年均有所減少；城鄉建設用地、交通水利用地均有所增加；其他各類用地不同情景下有增有減的特點。耕地和環境約束情景下，寧夏沿黃生態經濟帶2025年耕地、城鄉建設用地、交通水利用地、其他建設用地、水域較2017 年均有所增加，特別是耕地和水域得到了有效保護，較2017 年分別增加了3 147.78，10 667.61 hm2；自然保留地、其他農用地、草地、林地、園地較2017年均有所下降。自然發展情景下，寧夏沿黃生態經濟帶2025年自然保留地、草地、林地、園地及耕地均較2017年有所減少，但水域、其他建設用地、交通水利用地、城鄉建設用地、其他農用地均有所增加，其中城鄉建設用地較2017 年增加了109 926.54 hm2。土地規劃情景下，寧夏沿黃生態經濟帶2025年自然保留地、水域、其他建設用地、其他農用地、草地比2017年有所減少；交通水利用地、城鄉建設用地、林地、園地及耕地均有所增加，其中耕地較2017年增加了19 934.73 hm2，城鄉建設用地增加了128 223.99 hm2。

圖1 不同情景下各類土地面積對比

4 結論與討論

4.1 結論

通過對寧夏沿黃生態經濟帶2009—2017年土地利用變化及流向進行全面分析，并運用CA-Markov模型，基于自然發展情景、土地規劃情景、耕地和生態保護情景對2025年土地利用演變進行模擬，得出以下結論：

（1）2009—2017年間，隨著耕地占補平衡政策落實、土地整治工程有力推進、城鎮化進程的不斷加快，作為寧夏人口、產業、資本要素集聚地和經濟社會發展輻射中心，寧夏沿黃生態經濟帶耕地得到有效保護，基礎設施不斷配套完善，城鄉發展得到全力保障，土地開發力度不斷加大，土地利用整體呈現出各類建設用地不斷增加，除耕地和其他農用地外的園地、林地、草地，以及其他土地中的水域和自然保留地均減少的態勢。

（2）從2009—2017 年各類用地轉移概率矩陣看，除水域、其他建設用地外，其他各類用地轉為城鄉建設用地概率普遍較高，尤其是耕地轉為城鄉建設用地概率最高，達到10.65%，耕地和生態環境保護面臨著巨大壓力。同時，城鄉建設用地、水域轉化為耕地的概率也較高，分別為9.85%和10.34%，主要是隨著城鄉建設用地增減掛鉤、耕地占補平衡、土地整理等項目的實施，耕地保護得到了有效落實。

（3）通過模擬發現，在自然發展、土地規劃、耕地和環境保護3 種情景下，寧夏沿黃生態經濟帶2025年土地利用結構仍然以牧草地、耕地、自然保留地為主，但隨著城鎮化進程加快和基礎設施持續完善，城鄉建設用地和交通水利用地較2017 年均有大幅增加，主要集中分布在現有城鎮周邊及工業園區周邊。同時，3種情景模擬結果相比，土地規劃情景下的用地結構更加符合當前嚴格保護耕地、加強生態文明建設的政策要求，也更加符合寧夏沿黃生態經濟帶城鎮建設、產業布局的發展方向。今后應繼續發揮土地利用總體規劃的用途管制和引導作用，進一步優化土地利用格局，提高空間治理能力，推動寧夏沿黃生態經濟帶可持續發展。

4.2 討論

本研究綜合考慮數據可獲取性及土地分類細化程度，土地利用數據來源于歷年土地利用現狀變更調查，其用地格局基本與實際情況相符，但也存在農用地、自然保留地內部轉化而未及時變更的問題，對模擬結果的精確性可能會產生影響。同時，采用CAMarkov模型進行模擬，雖綜合了Markov模型時間序列預測和CA 模型空間分布模擬的優勢，對寧夏沿黃生態經濟帶各類用地演變模擬效果較好，但個別地類模擬精度仍不理想，如交通水利用地發展趨勢不同于城鄉建設用地，CA-Markov模型并不適用于該類用地的演變模擬。雖然在耕地和環境保護情景下，盡可能的考慮了高程、坡度、水域、永久基本農田和禁止建設區等各類影響因素，但研究的系統性還有待進一步提高，由于土地利用覆被、自然條件、社會經濟是一個復雜系統，引起土地利用變化的因素很多，既有高程、坡度等自然因素，又有人口、產業、道路、區位以及政策等一系列社會經濟因素。在以后的研究中，應注重運用最新遙感影像解譯數據，進一步提高研究數據的現勢性和準確性；同時，要運用系統思維，在運用CA-Markov模型進行用地演變模擬時，綜合高程、坡度、人口、經濟、政策及區位條件等因素，制作更為科學、全面的適宜性圖集，提高模擬結果的精確性，為優化土地利用結構及空間布局、國土空間規劃編制、城鎮及產業發展等提供重要參考。