山地丘陵區(qū)土地利用格局演變模擬研究
——以山西省晉城市為例

徐洪濤 田 毅,2* 劉時棟

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100083；2.北京市自然資源信息研究與開發(fā)重點實驗室，北京 100083)

山地丘陵區(qū)在我國分布廣泛，是重要的經(jīng)濟、社會、生態(tài)交匯地區(qū)。由于山地丘陵區(qū)地形較為復(fù)雜，地形地貌在山地丘陵區(qū)的結(jié)構(gòu)和功能以及多樣的生態(tài)現(xiàn)象和過程中有直接作用，地形地貌不僅影響著該類地區(qū)地表的物質(zhì)和能量循環(huán)，同時也影響著土地利用格局的空間分布與結(jié)構(gòu)。山地丘陵區(qū)的巖土特征如古生界(含煤)和新生界(坡積、洪積和沖積物組成)地層為主地區(qū)，土地利用方式的變化極其復(fù)雜、多樣，同時山地丘陵區(qū)受人類活動(種植業(yè)、礦業(yè)、林業(yè))干擾，再加上脆弱的自然生態(tài)環(huán)境，對于該類地區(qū)土地利用格局變化模擬相對困難[1]。進行土地利用格局演變規(guī)律及其模擬研究是分析當?shù)爻鞘邪l(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護的前提與基礎(chǔ)，科學(xué)而精確地模擬山地丘陵區(qū)土地利用格局變化，有助于揭示該類地區(qū)自然—人類活動—經(jīng)濟發(fā)展內(nèi)部規(guī)律，也可為設(shè)置長期的國土空間規(guī)劃提供依據(jù)[2]。因此，開展系統(tǒng)、多要素、典型場景的土地利用格局演替模擬研究是非常必要的。

現(xiàn)有土地利用格局演替研究通常是在土地利用及覆被變化(LUCC)研究的基礎(chǔ)上，引入特定的數(shù)學(xué)模型，就一個或多個影響LUCC的因素進行演替模擬，從而預(yù)測一定地區(qū)不同場景下土地利用未來發(fā)展方向[3]。主要包括以下3 個方面：1)模型方法。可采用基于邊界擴張內(nèi)部規(guī)律的形態(tài)學(xué)模型，例如UBEM模型[4]；基于改進的CLUE-S模型[5]；基于元胞自動機(CA)的相關(guān)模型，例如隨機森林-元胞自動機模型(RF-CA)[6]、多準則地理元胞自動機模型(MCE-CA)[7]；模擬土地利用變化二元圖像的GEOMOD模型[8]。2)模擬要素。可基于人地關(guān)系，選擇自然要素[9-12](地形、地貌、氣候、水文、土壤等)、社會經(jīng)濟要素[13-15](人口、GDP、資源配置、工業(yè)分布、政府規(guī)劃等)。3)模擬主旨。可選擇模擬整體土地利用變化、局部建設(shè)用地擴張、特殊生態(tài)用地演替等。

山西晉城作為典型的山地丘陵區(qū)城市(境內(nèi)平原、丘陵、山地分別占全市總面積的12.9%、28.5%、58.6%)，同時又是典型的資源型城市(被譽為煤鐵之鄉(xiāng))，由于近些年的礦產(chǎn)開采，導(dǎo)致局部地區(qū)面臨著嚴峻的生態(tài)環(huán)境問題(大氣污染加劇、水質(zhì)污染嚴重、土壤侵蝕趨勢增強)。為響應(yīng)國家生態(tài)文明建設(shè)，也為尋找城市發(fā)展的新契機，晉城市致力于城市轉(zhuǎn)型，大力發(fā)展低碳經(jīng)濟，調(diào)整工業(yè)化結(jié)構(gòu)，優(yōu)化各產(chǎn)業(yè)用地配置，因此，為合理規(guī)劃用地結(jié)構(gòu)，開展地區(qū)土地利用格局演替研究必不可少。雖然CLUE-S模型在地區(qū)用地模擬上使用較為廣泛，但很少有針對山地丘陵區(qū)城市的相關(guān)研究，尤其是面臨轉(zhuǎn)型城市用地結(jié)構(gòu)變化的相關(guān)研究就更少。

目前已有的模型基本都未考慮到鄰域因素。鄰域因素即土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)化時，不僅受自身地理位置如坡度、土壤質(zhì)地、距道路、水源距離等的影響，同時還受到相鄰?fù)恋乩妙愋偷淖饔肹16-17]。CLUE-S模型中有Logistic回歸分析模塊，在回歸分析過程中可加入鄰域因素，也就是加入空間自相關(guān)(Auto-Logistic回歸)分析。因此，為探索晉城地區(qū)土地利用類型的演變規(guī)律與趨勢，擬采用基于Auto-Logistic回歸改進的CLUE-S模型進行模擬研究。為中尺度探索該地區(qū)土地利用類型的演變規(guī)律與趨勢，本研究以山西晉城為研究對象，從地球系統(tǒng)科學(xué)視角，分析山地丘陵區(qū)土地利用變化特點及影響要素，建立包括“人類活動—地貌自然演替—地區(qū)經(jīng)濟社會”等約束要素體系，使用改進的CLUE-S模型對該地區(qū)2010—2017年、2017—2024年的土地利用格局演變進行模擬，以期為晉城市經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展、生態(tài)城市建設(shè)以及未來國土空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 區(qū)域概況

晉城市位于山西省東南部(圖1)，地理坐標為111°55′ E～113°27′ E，35°12′ N ～36°00′ N，地屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，冬長夏短，多年平均氣溫為7.9～11.7 ℃，年降雨量在626～674 mm，平均海拔在700 m左右。晉城市境內(nèi)河流縱橫，主要為丹河和沁河兩大河流，以及衛(wèi)河支流；土壤類型以宜農(nóng)、林、牧綜合利用的土壤為主，包括褐土性土和紅壤土面積之和為6 374.4 km2，占全市總面積的67.2%；晉城市土地利用類型多樣，農(nóng)用地比重大，但由于地形限制，坡耕地在耕地中占主導(dǎo)位置；此外，晉城市林業(yè)較為發(fā)達，自21世紀以來，林業(yè)用地以年均2%的年增長量快速上漲，但受制于當?shù)孛禾繕I(yè)的影響，近年來當?shù)亓帜痉N類以用材林為主，導(dǎo)致當?shù)貥浞N趨向單一化，生態(tài)平衡能力降低。

晉城產(chǎn)業(yè)以第二產(chǎn)業(yè)為主，占總產(chǎn)業(yè)比重的54.0%，且第二產(chǎn)業(yè)中以工礦產(chǎn)業(yè)為主，土地利用率較低[18]。此外，晉城市是聯(lián)合國評定的國際花園城市、國家園林城市，在未來城市規(guī)劃中以“幸福之城、活力之城、宜居之城”為目標，發(fā)展定位為：加強耕地和基本農(nóng)田保護，提高建設(shè)用地節(jié)約集約利用水平，保障新型城鎮(zhèn)化和生態(tài)用地[17]。

圖1 晉城市在山西的地理位置圖Fig.1 Geographic map of Jincheng in Shanxi

1.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)源主要包括以下5類：1)2010年30 m×30 m 分辨率的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)來源于全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)，以及來源于全球土地覆被精細觀測與監(jiān)控平臺提供的2017年數(shù)據(jù)，并經(jīng)過抽樣實地踏勘檢驗與修正，使得修正結(jié)果可用于模型需求，再將晉城市的土地利用類型分為耕地(0)、林地(1)、草地(2)、濕地(3)、水域(4)、建設(shè)用地(5)、其他用地(6)，共7類；2)地形數(shù)據(jù)主要是30 m×30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)，來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺，并將其經(jīng)過前期的拼接、裁剪、去背景值處理后，得到山西晉城范圍內(nèi)的DEM數(shù)據(jù)，并利用ArcGIS 10.7的空間表面分析模塊提取該地區(qū)的坡度與坡向圖；3)1∶25萬國道、高速、湖泊、河流、行政邊界等數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心；4)1∶100萬砂、壤、黏土含量數(shù)據(jù)，夜間燈光數(shù)據(jù)，以及居民點空間數(shù)據(jù)來源于資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺，后兩者主要為得到該地區(qū)的GDP、人口的空間密度圖；5)礦產(chǎn)數(shù)據(jù)包括2010—2019年持續(xù)開采的露天礦與井工礦數(shù)據(jù)，主要通過高分二號(GF-2)衛(wèi)星數(shù)據(jù)人工解譯，以及實地檢驗，綜合選取占地面積>1 km2的采礦數(shù)據(jù)，作為模型輸入的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；6)該地區(qū)的POI數(shù)據(jù)，包括金融、教育、文化、醫(yī)療等點狀數(shù)據(jù)，該類數(shù)據(jù)主要通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取及91位圖等方式獲取；7)其他數(shù)據(jù)，包括晉城市土地利用總體規(guī)劃[19]以及2010—2017年統(tǒng)計年鑒中的土地利用數(shù)據(jù)，主要為改進后CLUE-S模型預(yù)測中非空間模塊需求而準備。

1.3 研究方法

1.3.1基于Auto-Logistic回歸分析

在使用CLUE-S模型模擬土地利用類型變化前，需進行Logistic回歸可能性概率判斷，但由于柵格單元層面的土地利用類型的變化不可避免的受到相鄰單元格的影響，也就是空間自相關(guān)在土地利用數(shù)據(jù)分析中不可或缺，目前雖然已有相關(guān)研究對數(shù)據(jù)進行空間自相關(guān)分析[20-24]，但大多數(shù)是針對矢量數(shù)據(jù)而進行的自相關(guān)分析，例如整體墨蘭指數(shù)或局部墨蘭指數(shù)、熱點分析等，然而這些分析并不能解決柵格數(shù)據(jù)內(nèi)部的自相關(guān)性，為此本研究對柵格數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)的Logistic回歸中引入空間自相關(guān)(Auto-Logistic)因子，從而彌補模型本身的不足。Auto-Logistic回歸分析模型[25]如下：

(1)

式中：Autocovi為研究區(qū)i土地利用類型的空間自相關(guān)因子，其他參數(shù)含義與傳統(tǒng)logistic回歸相同。

空間自相關(guān)因子權(quán)重設(shè)定：

(2)

式中：Wij為第i行j列柵格的空間自相關(guān)權(quán)重；Sij,n為第i行j列柵格與其周圍柵格的相似性，類型相同時設(shè)定為1，不同時設(shè)定為0；N為柵格i周邊柵格總數(shù)，取值為8。本研究采用八鄰域的計算方法，因此n取值為1，2， …，8。最后空間自相關(guān)權(quán)重矩陣儲存在結(jié)果矩陣中，整體程序是基于Matlab2016軟件編寫的。

為檢驗Auto-Logistic回歸模擬精度，本研究分別計算了不同時段每種土地利用類型與約束要素之間的相關(guān)性，并在Spss 25軟件中使用ROC曲線(Receiver operating characteristic)進行相關(guān)性檢驗，通常ROC曲線下的面積，即AUC值>0.7時，可認為所選取的驅(qū)動因子有較好的解釋能力。

為保證模型模擬精度，處理Auto-Logistic回歸分析結(jié)果，首先將約束要素之間相關(guān)性較大的兩要素去除其一；其次使各土地利用類型與選取的約束要素間的顯著性值控制在0.01以下。

1.3.2CLUE-S模型模擬

CLUE-S模型的基本參數(shù)主要包括以下5個部分[26-27]。

1)約束要素：由于土地利用格局演變過程與區(qū)域環(huán)境之間存在著復(fù)雜的相互作用，不止因為人類所進行的任何自然、社會、經(jīng)濟活動都離不開土地，而且人類在進行這些活動的過程中又會不斷的改變用地結(jié)構(gòu)。對于山西晉城，地處太行山余脈的山地丘陵區(qū)，人類活動必然受到地形、土壤要素的影響；同時當?shù)氐V產(chǎn)豐富(主要是煤礦)，第一、二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展定會受到礦產(chǎn)要素所帶來的影響；此外，區(qū)位要素、社會要素和經(jīng)濟要素都在一定程度上影響著當?shù)赝恋乩酶窬盅葑兒桶l(fā)展方向。更為重要的是，CLUE-S模型所要求的約束要素要在研究期內(nèi)保持相對穩(wěn)定，以及保證數(shù)據(jù)的可得性、準確性、可計算性等特點。

2)限制區(qū)域：山西晉城地處太行山東南部，屬山前平原城市，整體呈橢圓形，地勢四周高中部低，高海拔地區(qū)土地利用類型一般難以轉(zhuǎn)換，因此本研究將該地區(qū)海拔高于1 500 m的區(qū)域單獨提取出來作為限制區(qū)域。由于晉城市沒有大范圍的自然保護區(qū)，總體上認為該地區(qū)土地利用類型的變化只受制于海拔影響。

3)轉(zhuǎn)換彈性：轉(zhuǎn)換彈性也可稱為土地利用類型轉(zhuǎn)換限制性大小，參數(shù)范圍為0～1，越接近于0表示由原始土地利用類型轉(zhuǎn)為其他土地利用類型的可能性也就越大，穩(wěn)定性越差；反之參數(shù)越接近于1則轉(zhuǎn)換為其他土地利用類型的可能性也就越小，穩(wěn)定性越高。同時進行多次模擬實驗，最終得到轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)[28]。

4)轉(zhuǎn)移規(guī)則：土地利用轉(zhuǎn)移規(guī)則參數(shù)也可稱為轉(zhuǎn)移可能性矩陣，表示土地利用類型之間轉(zhuǎn)換的可操作性，如果兩者之間可以相互轉(zhuǎn)化，則用Y表示，否則用N表示(行表示當前土地利用類型，列表示潛在土地利用類型)[15]。

5)土地利用需求量：土地利用需求量是CLUE-S模型中相對獨立的模塊，以2010年與2017年土地利用類型數(shù)據(jù)為基期，使用類線性插值法內(nèi)插出期間各年份土地利用需求量數(shù)據(jù)[29]，并根據(jù)統(tǒng)計年鑒對內(nèi)插出的數(shù)據(jù)進行校驗后，用于模型模擬使用。在對晉城市2024年模擬時，本研究基于兩種不同的情景分別對該地區(qū)進行模擬，在規(guī)劃情景下，根據(jù)該地區(qū)土地利用總體規(guī)劃[17]，得到2020年晉城市各土地利用類型面積；在生態(tài)保護情景下的土地利用需求量數(shù)據(jù)是根據(jù)馬爾科夫鏈模型進行的預(yù)測，由于馬爾科夫鏈具有無后效性的特點，且在土地利用數(shù)量變化及預(yù)測中有較好的應(yīng)用[30]。因此，該模型能夠較好地預(yù)測自然演化下的晉城市2017—2024年的各土地利用類型需求量，以上兩種情景均使用線性插值法，插值出2017—2024年的土地利用需求量數(shù)據(jù)。馬爾科夫鏈模型見式(3)：

Pt+1=P0[P(1)]t+1

(3)

式中：Pt+1為t+1時刻的概率分布；P0為初始狀態(tài)的無條件概率分布；P(1)為一個步長(逐年)下的轉(zhuǎn)移概率矩陣。其表達式為：

(4)

式中：pij(與初始時刻無關(guān))為逐年轉(zhuǎn)移概率矩陣，表示過程從tn年狀態(tài)ai經(jīng)過一年轉(zhuǎn)移到tn+1年狀態(tài)aj的概率。pij規(guī)則為：

(5)

1.3.3模擬結(jié)果檢驗

在驗證模型模擬精度時借助Spss 25軟件，利用Kappa系數(shù)，檢驗了晉城市2017年模擬結(jié)果與實際土地利用方式的匹配程度[31]，Kappa系數(shù)一般用于檢驗2 個圖像的差別。檢驗?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

K=(P0-Pc)/(1-Pc)

(6)

P0=s/n

(7)

Pc=(a1×b1+a0×b0)/n2

(8)

式中：K為Kappa系數(shù)；P0為兩圖一致率；Pc為兩圖期望一致率；n為柵格像元總數(shù)；a0、a1分別為現(xiàn)狀柵格為0、1的柵格數(shù)；b0、b1分別表示模擬柵格為0、1的像元數(shù)；s為柵格單元相同的個數(shù)。Kappa系數(shù)區(qū)間為[0, 1]，一致性級別劃分為：0～0.2為較低級別，0.2～0.4為一般級別，0.4～0.6為中等級別，0.6～0.8為較高級別，0.8～1為一致級別。

1.3.4土地利用格局轉(zhuǎn)化測算

在Arcgis 10.7軟件中將2010年、2017年晉城市實際土地利用現(xiàn)狀圖與不同情景模擬出的2024年土地利用圖相疊加，提取出不同情景下3 期土地利用變化動態(tài)圖斑，計算公式為：

code2010→2017→2024=code2010×100+
code2017×10+code2024×1+1 000

(9)

式中：code2010→2017→2024為土地利用類型轉(zhuǎn)化代碼，code2010、code2017與code2024分別為2010年、2017年與2024年7 類土地利用類型源代碼(0～6)。最后將不同情景下土地利用類型轉(zhuǎn)化圖中3 個時期代碼一致的圖斑去除，即可得到土地利用類型轉(zhuǎn)化圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用現(xiàn)狀分析

在對晉城市土地利用類型演替模擬前，需進行土地利用現(xiàn)狀分析，圖2(a)為2010年晉城市土地利用類型圖；圖2(b)為2017年土地利用類型圖。根據(jù)遙感影像解譯結(jié)果，晉城市總面積為9 420.31 km2，2010年的耕地與林地面積相當，而2017年林地面積明顯增加，耕地、草地面積大量減少，且減少的耕地與草地集中在晉城市東部的太行山和西部的中條山地區(qū)。使用2010年與2017年解譯的結(jié)果計算得出土地利用轉(zhuǎn)移矩陣(表1)，晉城市7年間總變化面積為3 131.11 km2，林地面積增加2 193.32 km2，耕地和草地面積減少分別為1 548.22、1 359.88 km2，且減少的耕地和草地主要轉(zhuǎn)化為林地。

圖2 晉城市2010、2017年土地利用現(xiàn)狀圖Fig.2 Jincheng’s land use map in 2010 and 2017

表1 2010—2017年晉城市土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Table 1 Conversion matrix of land use in Jincheng from 2010 to 2017 km2

2.2 土地利用空間變量選擇

綜合一般地區(qū)土地利用格局變化對自然、社會、經(jīng)濟等層面的要求，同時選取影響山西晉城市發(fā)展的特殊制約因子，本研究共選取了16 個影響該地區(qū)發(fā)展的約束要素，并將其合并為6 大類要素：地形要素、區(qū)位要素、土壤要素、社會要素、礦產(chǎn)要素、經(jīng)濟要素[32-33](表2)。

表2 晉城市約束要素選擇及其說明Table 2 Jincheng’s limiting factors and its description

表2(續(xù))

2.3 土地利用非空間參數(shù)設(shè)置

1)轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)設(shè)置：不同階段土地利用類型轉(zhuǎn)換限制性大小不同，依據(jù)實際情況，同時結(jié)合晉城市土地利用總體規(guī)劃(2006—2020年)調(diào)整方案，將晉城市土地利用轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)設(shè)置為2 個階段(表3)。第一階段用于模擬2017年的土地利用類型圖，由于2017年的土地利用類型圖已解譯，因此轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)也能夠相應(yīng)確定；第二階段的轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)根據(jù)規(guī)劃以及模擬的2024年的土地利用格局中各土地利用類型占地面積而設(shè)定。

表3 2010—2024年晉城市土地利用轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)設(shè)置Table 3 The elastic parameter of land use conversion in Jincheng from 2010 to 2024

2)轉(zhuǎn)移規(guī)則參數(shù)設(shè)置：結(jié)合晉城市實際情況并查閱資料和經(jīng)驗分析，與轉(zhuǎn)換彈性的參數(shù)設(shè)置類似，同樣分為2 個不同階段(表4)。其中：1)2010年與2017年解譯結(jié)果顯示7 種土地利用類型間均存在相互之間的轉(zhuǎn)化，故在此階段設(shè)置各土地利用類型間的轉(zhuǎn)移規(guī)則均為1；2)在模擬2024年土地利用格局時，考慮到我國越來越嚴的耕地保護制度，設(shè)定耕地向其他土地利用類型的轉(zhuǎn)化時，除轉(zhuǎn)為建設(shè)用地，均不允許轉(zhuǎn)為其他5類用地；3)建設(shè)用地除轉(zhuǎn)為耕地外，同樣不可轉(zhuǎn)為其他土地利用類型；4)耕地與建設(shè)用地可相互轉(zhuǎn)化的原因是當?shù)卣罅Πl(fā)展新農(nóng)村建設(shè)，合并舊村建新村，并將舊村整治為基本農(nóng)田，再加上當?shù)卣菩械慕ㄔO(shè)用地“增減掛鉤”制度，因此本研究在模擬2024年土地利用格局時，無論哪種情景，第二階段的轉(zhuǎn)移規(guī)則均適用。

表4 2個階段下晉城市土地利用轉(zhuǎn)移規(guī)則矩陣Table 4 Matrix of land use conversion rules under two stages in Jincheng

3)土地利用需求量參數(shù)設(shè)置：為確保模型模擬的精度，盡量正確的設(shè)置土地需求量是模型運行的關(guān)鍵。在模擬2017年的土地利用類型圖時，以2017年解譯的土地利用現(xiàn)狀圖中各土地利用類型面積作為終止土地需求量，2010年各土地利用類型面積為起始需求量，插值出間隔數(shù)據(jù)。在模擬2024年的土地利用類型圖時，一是根據(jù)當?shù)匾?guī)劃[17]，進行規(guī)劃情景預(yù)測；二是使用馬爾科夫鏈的生態(tài)保護情景預(yù)測，生態(tài)保護在土地利用需求量層面主要體現(xiàn)在林地面積上，由于2010—2017年林地面積已大幅上漲，意味著正常情況下繼續(xù)演化，自然可以達到生態(tài)保護的目標。之后插值出2 類情景下土地利用類型需求量(表5)。

表5 2024年2 種情景下晉城市各土地利用需求量Table 5 Demand for land use types based on two scenarios from 2017 to 2024 in Jincheng km2

2.4 2010—2017年土地利用驗證結(jié)果分析

AUC檢驗結(jié)果如表6所示，整體上驗證階段各土地利用類型回歸分析結(jié)果較好，農(nóng)田、水域、其他用地的AUC值均≥0.9，林地、草地以及城市建設(shè)用地的AUC值也>0.8，最低的為濕地，但其AUC值依然>0.65。說明上述的16個約束要素達到了模型模擬的精度要求，可進行2024年的土地利用格局模擬。

表6 驗證階段與模擬階段各土地利用類型AUC值Table 6 AUC values of various land use types in the test and simulation stages

對比2017年CLUE-S模型模擬圖與實際土地利用現(xiàn)狀圖(圖3)，使用Kappa系數(shù)分析發(fā)現(xiàn)：Kloc為0.77，Khisto為0.93，F(xiàn)raction correct值為0.80，總體Kappa值為0.71。表明改進的CLUE-S模型對2010—2017年晉城市土地利用類型變化情況模擬較好。

空間分布上，各土地利用類型在整體上分布一致，未出現(xiàn)明顯空間位置上的偏差，晉城市土地利用現(xiàn)狀與模擬結(jié)果之間的差異主要表現(xiàn)在各土地利用類型之間的交界處以及其他局部地區(qū)。由表7可見，Kappa系數(shù)<0.6的土地利用類型為草地與其他用地；0.7≤Kappa系數(shù)≤0.8的土地利用類型為林地、耕地與濕地；Kappa系數(shù)>0.9為建設(shè)用地與水域用地。在面積變化上，林地面積增加了約90 km2，草地面積則減少約90 km2，兩者抵消。在重疊比例上，耕地模擬結(jié)果重疊比例為0.7，草地為0.54，比例不高，究其原因可能是2010年的草地、耕地面積大幅下降，減少的草地多轉(zhuǎn)化為林地與耕地，新增草地多為人工草場；此外，晉城市近些年來園地(本研究中將園地解譯為林地)面積漲幅較快，大量占用耕地資源，使得耕地轉(zhuǎn)化為林地面積較大。該問題不僅增加了模型模擬的難度，而且影響了模擬精度。

圖3 晉城市2017年土地利用現(xiàn)狀圖與CLUE-S模型模擬土地利用類型圖Fig.3 Actual status and simulation results of land use types by CLUE-S model in 2017 in Jincheng

表7 2017年晉城市土地利用模擬結(jié)果檢驗Table 7 Test of simulation results of land use types in Jincheng in 2017

2.5 2017—2024年土地利用模擬結(jié)果分析

在驗證結(jié)果達標的基礎(chǔ)上，為進一步預(yù)測晉城市2024年土地利用格局，以用于開展晉城地區(qū)用地變化需求分析。本研究分別基于規(guī)劃情景和生態(tài)保護情景展開土地利用變化的預(yù)測，結(jié)合國家政策與當?shù)貙嶋H情況，修正了土地利用轉(zhuǎn)換彈性參數(shù)和轉(zhuǎn)移規(guī)則參數(shù)(表3，表4)，更新了GDP以及人口密度約束要素，增加了POI興趣點約束要素，使得模擬結(jié)果更加符合預(yù)期。

各土地利用類型AUC檢驗結(jié)果表明：模擬階段較驗證階段林地、草地以及建設(shè)用地的AUC值上升，農(nóng)田、濕地以及其他用地的AUC值略微下降。除濕地的AUC值為0.65外，耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地以及裸地的AUC值均>0.85，可用來對晉城市2024年的土地利用格局模擬預(yù)測(表6)。

分析規(guī)劃情景模擬結(jié)果(圖4(a))，從影響城鄉(xiāng)變化最大的建設(shè)用地來看，晉城市建設(shè)用地面積較2017年顯著增加，且增加的區(qū)域為環(huán)繞當前建設(shè)用地周邊地區(qū)，增長面積范圍較大的地區(qū)為晉城市市區(qū)北部、高平市東部、沁水縣周邊以及陽城縣部分地區(qū)。分析發(fā)現(xiàn)：晉城市北部與澤州縣接壤，兩者相距越15 km，區(qū)位條件較好，進行適宜的土地整治或合理開發(fā)后，可進行大范圍的城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；高平市東部相距5 km處為米山水庫，可為城市未來發(fā)展提供生活用水，兩者之間為獨立山體，耕地面積較少，可進行適當開發(fā)；沁水縣附近由于遠離晉城市市區(qū)，且周邊地勢較高，進行有序開發(fā)有利于為周邊村鎮(zhèn)居民提供相應(yīng)便利的物質(zhì)來源；陽城縣附近地勢較緩，城鎮(zhèn)開發(fā)程度較高，但并不集中，由預(yù)測結(jié)果可知，該地區(qū)建設(shè)用地有連片發(fā)展的趨勢。對于耕地、水域和濕地，其面積和位置變化不明顯，林業(yè)用地收縮，草地及其他用地擴張。

在生態(tài)保護情景下，晉城市2024年用地變化受2010—2017年土地利用類型變化趨勢的影響(圖4(b))。建設(shè)用地、水域用地的面積和位置基本保持不變；中部低海拔丘陵平原區(qū)的耕地向內(nèi)收縮；沁水縣、陵川縣、澤州縣南部以及陽城縣大部分山地丘陵區(qū)草地、耕地轉(zhuǎn)為林業(yè)用地；此外，該地區(qū)原有的濕地及其他用地幾乎消失。

圖4 晉城市2024年2 種情景模擬結(jié)果Fig.4 Two scenarios’ simulation results in Jincheng in 2024

2.6 2010—2024年土地利用變化綜合對比分析

綜合對比2010—2017年的土地利用變化，并根據(jù)規(guī)劃情景與生態(tài)保護情景模擬得來的2024年土地利用預(yù)測圖，使用土地利用格局轉(zhuǎn)化法，得到3 期土地利用類型轉(zhuǎn)化狀況圖。

規(guī)劃情景下(圖5)：2010—2024年，變化區(qū)域面積為3 707.19 km2，未變化的區(qū)域面積為5 768.98 km2。變化面積約占總面積的40%，表明近4 成的用地方式在這14年內(nèi)有相互之間的轉(zhuǎn)化，主要為耕地、草地轉(zhuǎn)為林地。面積減少最大的是耕地，大約減少1 137.24 km2,由耕地轉(zhuǎn)出的土地面積為1 477.70 km2，由草地等土地利用類型轉(zhuǎn)入的340.47 km2，耕地的轉(zhuǎn)出方式為：轉(zhuǎn)為林地的696.50 km2(集中于陽城、沁水等中低海拔地區(qū))，耕地撂荒轉(zhuǎn)為草地的541.55 km2(主要在陵川縣)，以及轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的177.25 km2(轉(zhuǎn)化主要在晉城市市區(qū)周邊)。面積減少排第二位的是草地，凈減少面積625.45 km2，包括由草地直接轉(zhuǎn)為林地的1 167 km2(位于澤州、沁水和陽城等地區(qū))，以及由耕地等土地利用類型轉(zhuǎn)入的541.55 km2。面積增加最大的為林地，凈增加面積1 067.02 km2(位于陽城、沁水、澤州以及陵川等地區(qū))，主要由耕地和草地轉(zhuǎn)入的696.50、737.90 km2，以及由林地轉(zhuǎn)出的322.53 km2。總體來看，以上土地利用類型之間的轉(zhuǎn)化主要在2010—2017年，且為中部低海拔丘陵平原區(qū)耕地轉(zhuǎn)為林地，東西部高海拔山區(qū)的草地、坡耕地轉(zhuǎn)為林地。

生態(tài)保護情景下的土地利用變化模擬，旨在保護生態(tài)價值較高的土地利用類型，在山西晉城主要為林業(yè)用地。相較于2010年，2017年晉城市的土地利用類型已有向生態(tài)保護型城市變化的趨勢，因此依據(jù)馬爾科夫鏈的晉城市土地利用類型變化模擬能夠較好的展現(xiàn)在生態(tài)保護背景下該地區(qū)2024年的土地利用方式。依據(jù)模擬結(jié)果(圖6)，2010—2024年土地利用轉(zhuǎn)變總體趨勢依然是耕地、草地轉(zhuǎn)為林地，總變化面積為3 835.84 km2，林地面積凈增加3 099.61 km2，占總變化面積的80%，包括由耕地轉(zhuǎn)入1 807.56 km2(變化區(qū)域主要在該地區(qū)高海拔的陵川縣西部，陽城縣北部)，其中1 109.93 km2為2010—2017年轉(zhuǎn)化(各縣均有轉(zhuǎn)化)，585.66 km2為2017—2024年轉(zhuǎn)化(主要位于陵川縣西部)，草地轉(zhuǎn)入1 301.59 km2(變化區(qū)域主要在澤州縣南部，沁水縣大部分山地丘陵地區(qū))，建設(shè)用地轉(zhuǎn)入24.4 km2，以及由林地轉(zhuǎn)出33.94 km2。

舉例說明(b)圖例：001/(44.85)。001表示土地利用方式由2010年的耕地(0)轉(zhuǎn)為2017年的耕地(0)，再轉(zhuǎn)為2024年的林地(1)； 44.85表示該類轉(zhuǎn)化的總面積。土地利用類型代碼見表4注釋。圖6同。For example, in the legend of figure(b): 001/(44.85) means land use type from farmland(0) in 2010 turn to farmland(0) in 2017 to forest(1) in 2024, the total convert area is 44.85 km2. The land use type codes are shown in Table 4. The same in Fig.6.圖5 規(guī)劃情景下晉城市2010—2024年3期土地利用變化Fig.5 Change of land use types under planning scenario from 2010 to 2024 in Jincheng

圖6 生態(tài)保護情景下晉城市2010—2024年3期土地利用變化Fig.6 Change of land use types under ecological protection scenario from 2010 to 2024 in Jincheng

3 結(jié) 論

本研究基于晉城市2010年、2017年2 個時期土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，綜合考慮影響該地區(qū)土地利用格局變化的約束要素，使用Auto-Logistic回歸改進的CLUE-S模型，從規(guī)劃情景和生態(tài)保護情景對晉城市2024年的土地利用格局進行了模擬研究。主要結(jié)論如下：

1)在驗證階段，模擬得到的2017年土地利用類型圖與實際土地利用現(xiàn)狀圖對比，空間位置分布一致，能夠滿足模擬精確度的需要。

2)在模擬階段，依據(jù)不同情景模擬得到的2024年晉城土地利用類型圖差異明顯。與2017年相比，規(guī)劃情景下晉城市占地面積最大的林地由62.9%下降為2024年的49.8%，而生態(tài)保護情景則上升為73.9%。在建設(shè)用地方面，規(guī)劃情景下晉城市市區(qū)北部、高平市東部、沁水縣周邊以及陽城縣部分區(qū)域建設(shè)用地擴張明顯；生態(tài)保護情景中建設(shè)用地的面積、位置基本保持不變。

3)綜合分析晉城市2010—2024年土地利用格局變化，生態(tài)保護情景下的土地利用總變化面積與規(guī)劃情景相比，增加了128.65 km2，但2 類情景下的土地利用類型總體變化趨勢均為東西部山區(qū)由草地轉(zhuǎn)為林地，中部丘陵平原區(qū)由耕地轉(zhuǎn)為林地。總之，生態(tài)保護情景下，晉城市林地面積所占比例大，自然環(huán)境好，但建設(shè)用地面積低，不利于當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展；而規(guī)劃情景下各土地利用類型、各產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展，在保護了當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的前提下，也促進了社會經(jīng)濟發(fā)展，從而達到雙贏。