東江流域土地利用CA-Markov動態模擬與規劃決策評估

雷 靂 王 斌 林偉澤 羅 莉

（1.廣東省國土資源測繪院，廣東 廣州 510500；2.廣東省測繪工程公司，廣東 廣州 510670）

0.引言

土地利用/覆蓋變化（Land Use and Cover Change,LUCC）是全球變化研究的主要內容[1]，隨著城鄉一體化發展，耕地逐漸減少，建設用地迅速擴展，LUCC矛盾趨于激化，LUCC反映了自然環境與地表間的相互關系，也反映了人類活動與土地利用覆蓋的影響，是自然環境和人類活動雙重作用的結果。然而城鎮化引發的自然現象和生態過程的變化，如，土壤性質[2]等。如何合理地利用區域內有限的土地，成為土地利用中的關鍵問題，而通過分析LUCC變化特點，可以為區域生態發展提供科學決策。

由于馬爾柯夫（Markov）模型在土地利用變化建模中有廣泛應用，而元胞自動機（CA）有較強的模擬復雜空間系統的時空動態演變能力[3]。CA-Markov模型結合了有關時間序列和空間預測二者優點，能較好地模擬土地利用數量和空間變化時空格局。因此，CA-Markov又被稱為時空馬爾柯夫鏈（STMC），目前被廣泛探討和應用。Balzter等運用CA模型成功模擬了土地利用的變化[4]；Clarke等模擬了舊金山地區城市發展[5]；黎夏等對東莞市的城市擴張進行了研究[6]，。然而多集中于將元胞自動機模型用于沿海經濟發達區城市增長模擬，對于規劃決策約束條件下的模擬評估相對較少。

東江流域是我國經濟最發達的流域之一。近年來，隨著經濟快速發展，人口增長，產業結構、利用開發等原因，東江流域水污染加劇、水資源短缺、流域生態系統服務功能下降、水土流失嚴重，生態環境脆弱。因此，以東江流域為例，基于不同時期的遙感影像，在獲取土地利用變化的基礎上，結合CA-Markov模型預測土地空間變化，研究其空間分布格局，揭示其格局特征和演變過程，以無約束、適度約束和強度約束三種規劃決策背景下實施土地利用類型模擬評估，對土地利用規劃、管理和生態保護恢復提供依據，具有現實指導意義。

1.研究方法

1.1 遙感影像數據來源、處理和解譯

本文采用的土地利用數據來源于1980年MSS影像、2000年TM影像和2010年TM影像，MSS影像的分辨率為79m×79m，TM影像分辨率為30m×30m，前2幅影像用以生成轉移概率矩陣，2010年影像用于精度驗證。以1：10000地形圖為基準，分別進行影像幾何校正（RMS≤0.5像元）等預處理，采用“6s”模型進行大氣校正和輻射定標。然后將影像進行Albers橢球體投影和WGS84坐標系定義，以便接下來精確土地利用分類。最后采用東江流域矢量圖的掩膜裁剪和RGB假彩色的合成，根據《土地利用現狀分類》國家標準和東江流域土地用途、利用方式和覆蓋特征，將土地利用類型分為7種一級地類和17種二級地類，分別為耕地（旱地和水田）、林地（灌木林地、林地和其他林地）、草地（天然草地、改良草地）、園地（果園、茶園）、建設用地（居民點、城鎮用地）、水域（河流、水庫和池塘）和未利用地（沼澤、灘地和荒地）。采用人機交互的監督分類方法進行解譯，最終獲取東江流域的3期土地利用/覆蓋圖，存儲為GRID格式便于分類統計和空間疊加等運算處理。

1.2 CA-Markov模型

1.2.1 元胞自動機模型

式（1）中，St、S（t＋1）分別為t和t+1時刻下有限或離散的元胞集合；N為元胞領域；f為元胞轉換規則。

1.2.2 馬爾柯夫模型

馬爾柯夫模型（Markov）是以概率論的方法為基礎研究隨機事件的變化規律和預測未來變化趨勢。因此，未來的發展狀態與過去事物的狀態沒有直接聯系，獲取事物當前的轉移概率矩陣是利用該模型的關鍵核心，如式（2）所示，因此搜集到足夠詳細的數據資料顯得尤為重要。

式（2）中，Pij為系統的轉移概率如式（3）所示：

式（3）中，n為土地利用類型數量。

1.2.3 CA-Markov預測模型

CA-Markov模型可以認為是Markov鏈、多準則評估和CA組成，其中，Markov鏈生成土地利用轉移概率，多準則評估利用社會經濟數據和地形DEM等生成可能性圖像集，最后再通過CA濾波器模擬預測的土地利用類型。

阿伏加德羅常數類試題由于命題角度多、知識面涵蓋廣,因而備受命題者的青睞,該類試題雖難度不大,但涉及的內容豐富,概念性強,對考生思維的嚴謹性和準確性要求高,通過對近年高考試題中阿伏加德羅常數考題進行分析,考查的視角主要有以下幾種。

（1）確定轉換規則。轉換規則是模型預測不可或缺的條件，IDRISI采用土地適宜性圖像集進行規則定義，即根據該圖集來影響元胞在下一個時刻的狀態。

（2）適宜性圖集創建。這個過程通過MCE來實現，MCE是一種評價與集中多標準的通用方法，包括布爾方法和加權線性合并等方法。MCE包括約束條件和要素條件，約束條件采用布爾處理，考慮轉換的區域為1，不考慮轉換的區域為0，要素條件是所有區域定義適應性、易接近性和領域效應。考慮自然因素、距離因素和社會經濟因素，通過加權線性方法完成土地適宜性因子評價，將其標準化為0-255，分為最不適宜到最適宜，作為CA的轉化規則。

具體轉化規則如下:（1）耕地：耕地影響因素側重于基本農田保護、耕地調整和退耕還林還草政策，由于國務院《退耕還林還草條例》明確指出，現有耕地基本農田坡度大于25°區域劃為不適宜耕地發展區域，限制該區域內的其他土地利用類型轉化為耕地，同時區域內的現有的耕地也要繼續實施退耕還林還草工程，由于東江流域對區內耕地實施保護和限制政策并重，加強退耕還林還草工程，所以本文只研究坡度作為影響因子；（2）建設用地：現有城鎮建設用地禁止向其他用地轉化，即新開發的建設用地全部由其他地類轉化而成，同時考慮到地形因素，坡度25°以上的地類不向建設用地轉化，另外本文將水域禁止轉化為建設用地，水體周圍轉化為建設用地可能性也低，這里作為限制因子，除此之外在已建設用地中，設定100m以內適宜性最高，150m以外適宜性線性降低；（3）水域：由于政府對東江流域的生態安全的重視，所以水域區域較其他地類穩定，本文不做變動，但水體將作為一個必不可少的限制因子參與本模型預測；（4）未利用地：由于未利用地在20年來基本處于無變化狀態，因此未利用地在該文研究中不做考慮。以建設用地為例，按照建設用地的約束和要素條件，生成建設用地的轉移概率圖像。

應用上述地類的約束和要素轉換規則依次生成東江流域1980年和2000年土地利用空間分布圖（如圖1所示），為東江流域模擬做準備。

圖1 1980年、2000年的土地利用空間分布圖

（3）CA濾波器。根據鄰居與元胞距離的遠近創建具有權重因子，從而確定元胞的狀態變化。采用5×5的濾波器，即每個中心元胞周圍為5×5元胞組成的矩陣空間，并對該中心元胞的狀態改變有顯著影響。

（4）起始時刻和CA循環次數。以2000年土地利用影像為起始時刻，時間間隔設定為20，CA循環次數為20，那么模型便會按照1年為1個間隔依次進行20次疊加運算，模擬2020年土地利用的空間格局分布圖。

3.結果與分析

40年來東江流域土地利用類型從粗放型逐步過渡到集約型，很大程度上跟政府部門的規劃決策性有關，CAMarkov模型中嵌入不同的規劃目標就能模擬出不同土地政策下的土地利用類型和空間變化的情景。由于城鎮化進程加快，農村人口大量流出，土地開發建設需求旺盛，毀林開荒致使東江流域林地、建設用地和耕地三者之間的矛盾越發突出。為此本文假設政府在出臺相關土地政策的前提下，運用CA-Markov模型，以2010年為基準影像，嵌入東江流域地類轉移性概率影像集，調整相關模擬參數,模擬2020年東江流域在3種不同規劃決策條件下土地利用類型空間格局圖（如圖2所示）:

圖2 東江流域2020年土地利用情景模擬

（1）無約束規劃決策條件a：輸入2010年遙感解譯影像和適宜性圖像集，按照歷史自然規律模擬東江流域2020年的土地利用類型空間分布圖；

（2）適度約束規劃決策條件b：以退耕還林為目的，兼顧土地整理方向（園地和草地），在模型中調整林地擴張速度為歷史水平的30%、耕地減少速度為歷史水平的40%、建設用地擴張速度為歷史水平的55%、草地和園地減少速度為歷史水平的40%，未利用地不做調整；

（3）強度約束規劃決策條件c：以退耕還林和城市發展為目的，兼顧土地整理方向（園地和草地），在模型中調整林地擴張速度為歷史水平的40%、耕地減少速度為歷史水平的50%、建設用地擴張速度為歷史水平的65%、草地和園地減少速度為歷史水平的55%，未利用地不做調整。

3種規劃決策條件下鑲嵌到CA-Markov模型中模擬，獲取3種預測空間分布圖與2010年遙感解譯圖如下：

和2010年相比，總體上呈現東江流域上游、中游林地面積增多，下游建設用地增長趨勢明顯且耕地面積變大，3種規劃決策條件下建設用地和林地增長率均增加，增長率大小依次為c＞b＞a，此外未利用地也呈現增長趨勢，其他地類均呈負增長率增長。

表1統計表明：2010-2020年期間，規劃決策條件a中林地、耕地、草地、園地、建設用地、水域和未利用地面積分別為16940.07km2、5612.38km2、812.69km2、693.58km2、2734.39km2、528.35km2和11.64km2，林地增加率為4.63%，建設用地增加率為35.31%，耕地、草地、園地和未利用地減少，變化率分別為-15.76%、-12.96%、-18.91%和-4.98%。

表1 東江流域2020年模擬規劃決策條件a、b、c和2010年土地利用類型表

規劃決策條件a表明：按照自然態勢的發展林地和建設用地繼續保持增長勢頭，耕地、草地等地類呈下降趨勢，增長和下降趨勢跟2000年→2010年大致一致，符合10年前大致變化趨勢。

規劃決策條件b表明：林地面積增長明顯，同比增長8.27%，耕地同比降低約32.56%，建設用地增長1697.77 km2，增長比率達到84.01%。此外在土地優化政策下，草地和園地同比降低42.15%和50.87%，達到540.16km2和420.25 km2，10年來的東江流域土地利用類型變化主要是耕地→建設用地、耕地→林地、草地→建設用地、園地→建設用地、草地→林地、園地→林地等的轉移，未利用地轉移面積較少。

規劃決策條件c表明：林地、耕地、草地、園地、建設用地、水域和未利用地面積分別為18595.25km2、2694.59km2、323.25km2、364.01km2、4623.75km2、618.04km2和14.25km2，林地增加率為14.85%，建設用地面積增加率為128.81%，未利用地增加率為16.33%。耕地、草地和園地減少，變化率分別為-59.56%、-65.38%和-57.44%。

在3種不同規劃決策條件下，主要以建設用地、耕地和林地之間變化為主，建設用地面積的變幅率分別為749.32 km2、1339.75km2和2404.5km2，轉移軌跡主要以耕地、林地、草地、園地之間的轉入與轉出為主，在東江流域上游、中游和下游各地類變化趨勢都不同，上游主要林地增加，中游草地、園地和耕地減少，下游建設用地增加，耕地繼續減少。總的來說，東江流域林地面積和建設用地面積均將會進一步增加，相應的園地、草地、耕地面積將會有不同比例的降低。上述3種規劃決策條件下均呈現東江流域上游林地面積會進一步增大，下游中的建設用地面積會不斷增加，而耕地是建設用地和林地增加的主要來源，園地、草地和耕地面積會進一步降低，這跟政府“退耕還林還草”、土地整理、基本農田保護和城鎮化發展政策都密切相關，如何進一步統籌協調東江流域林地、耕地、建設用地等地類之間的關系，在很大程度上取決于政府的決策和規劃，也關系到了東江流域未來水土流失、水資源保護和生態環境安全的作用。

4.結束語

東江流域區域屬于生態環境脆弱區，研究該區域對于解決土地之間的矛盾沖突具有一定的現實意義。東江流域土地利用結構在1980年前要以林地為主，面積約占61.56%，其次為耕地約占26.42%，草地、園地、建設用地和水域面積較少，分別約占3.44%、3.24%、2.47%和2.82%，未利用地占地面積最少僅約為0.05%，表明東江流域80年代以前一直都是以農林生產為主。本文在假定政府出臺相關的法律和政策，運用無約束、適度約束和強度約束3種規劃決策條件模擬出2020年東江流域土地利用空間格局分布圖。由于本文添加了一些自然因素和社會因素驅動因子作為轉移概率影像的生成，模擬出的精度在一定程度上會相對較高，但是沒有納入經濟、人口等影響，如何更合理地豐富CA-Markov模型空間變化能力值得進一步深入研究。