基于CA-Markov模型的石河子墾區土地利用變化及預測

李長曉，范文波，張建新，喬長錄，楊海梅，王雅琴

(1.石河子大學水利建筑工程學院，新疆石河子 832000 ；2.石河子大學現代節水灌溉兵團重點實驗室，新疆石河子 832000；3. 新疆農墾科學院，新疆石河子 832000)

0 引 言

【研究意義】土地利用/覆被變化(LUCC，land use/cover change)是環境變化的重要問題[1-3]。區域土地利用/覆被變化已成為現今研究熱點[4]，土地利用/覆被的變化導致社會、經濟和生態環境的變化[5-6]，在分析區域土地利用變化的基礎上，運用動態模擬土地利用格局，重建過去的和預測未來的土地利用情景[7-8]，可為合理利用土地資源、保護和改善生態環境及可持續發展提供科學的參考依據。【本研究切入點】石河子墾區是新疆最具代表性的干旱綠洲地區[9-10]，研究其土地利用動態變化十分重要。【前人研究進展】劉姣娣[11]，熊黑鋼[12]和張麗[13-14]等均對石河子墾區的土地利用動態變化，研究結果表明，耕地和建設用地增加，草地減少，并分析趨勢性，但只進行定性分析，未進行定量預測未來土地利用動態變化情況，也未明確土地類型間的動態轉化關系。楊愛民[15]，康紫薇[16]，朱磊[17-18]等分別從不同時間尺度對瑪納斯河流域(與石河子墾區研究范圍接近)的土地利用動態變化研究結果表明，土地利用轉變最頻繁的方式為耕地的持續擴張，但多以對比研究方法和鄰域結構大小等技術問題進行詳細分析或者研究以土地利用/覆被變化對生態環境的影響為主，對土地利用/覆被類型間的動態變化和未來發展趨勢的研究相對粗略。CA-Markov模型(時空馬爾科夫模型)結合了Markov(馬爾科夫)模型的時間維度分析優勢和CA(cellular automata,元胞自動機)模型的空間維度分析能力[19-23]。【擬解決的關鍵問題】以石河子墾區1990年、2000年、2010年和2020年的四期TM/ETM影像為基礎，利用CA-Markov模型分析并預測該區域土地利用/覆被格局時空轉換特征及未來變化趨勢，分析石河子墾區的土地利用動態變化，并為石河子墾區土地資源的合理利用提供參考。

1 材料與方法

1.1 材 料

石河子墾區(43°26′～45°20′N，84°58′～86°42′E)，海拔300～500 m。屬于典型溫帶內陸干旱氣候，植被覆蓋度低 、抗干擾性弱、生態脆弱，環境的小幅變化都將劇烈波動，地表覆被變化明顯。

以從地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/search)和中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn)獲取的1990年、2000年和2010年Landsat-TM/ETM遙感影像數據，以及2020年Landsat 8遙感影像數據作為基礎數據，空間分辨率為30m，應用ENVI 5.3和ArcGIS 10.5經過坐標轉換、幾何校正和輻射校正等處理，拼接裁切后通過假彩色合成即為研究區遙感影像圖。參考《第二次全國土地調查土地分類》[24]，將土地利用類型分為耕地(指種植農作物的土地，包括水田和旱地)、林地(指生長喬木、灌木等林業用地)、草地(指以生長草本植物為主，覆蓋度在5%以上的各類草地，包括以牧為主的灌叢草地和郁閉度在10%以下的疏林草地)、水域(指天然陸地水域和水利設施用地，包括：河渠、湖泊、水庫坑塘、永久性冰川雪地以及灘涂灘地)、建設用地(指城鄉居民點及其以外的工礦、交通等用地)和未利用土地(目前還未利用的土地，包括難利用的土地)6個一級類。將預處理過的研究區遙感影像導入ENVI，通過不同地物的特征及光譜選取具有代表性區域作為訓練區，由訓練區得到各個類別的統計數據，利用監督分類中的最大似然法對整個圖像進行分類，在分類解譯的過程中使用經重采樣為30 m分辨率的DEM數據作為掩膜提取數據，再進行去噪得到土地利用/覆被類型解譯數據。將最終分類結果導入ArcGIS并打開屬性數據表，運用幾何計算增添各土地利用類型的面積屬性，再轉化成IDRISI 18可以識別的ASCII文件，通過IDRISI生成轉移矩陣并預測未來變化趨勢。

1.2 方 法

1.2.1 CA-Markov模型

CA-Markov模型[25]集成Markov模型和CA模型的優勢，降低了制定轉換規則的難度，避免了人為因素的干擾。

(1)根據研究區1990年、2000年、2010年和2020年遙感影像的土地利用/覆被分類結果，利用Markov模型得到1990～2000年、2000～2010年、2010～2020年和1990～2020年的土地利用/覆被概率轉移矩陣、面積轉移矩陣和適宜性轉移圖像集。

(2) 以2000和2010年分別為土地利用格局的起始時刻，以1990～2000年、2000～2010年的概率轉移矩陣和適宜性轉移圖像集為轉換規則，每年迭代1次，CA迭代次數為預測年份與基準年份的差值，均取10，構建5×5的空間濾波器，模擬2010年和2020年的土地利用/覆被空間格局。將模擬結果與實際土地利用狀態相比較，利用Kappa系數來檢驗模型的可行性：

(1)

式中：Po為正確模擬的比例；Pc為隨機情況下期望的正確模擬比例；Pp為理想狀態下模擬完全準確的比例，一般取1。

(3) 以2020年為土地利用/覆被變化的起始時刻，2010～2020年的概率轉移矩陣和適宜性轉移圖像集為轉換規則，CA迭代次數分別取10和20，模擬2030年和2040年的土地利用空間格局。

1.2.2 土地利用動態度

土地利用類型變化速率是表征土地利用變化劇烈程度的重要指標[26]，動態度表示土地利用類型的穩定情況，單一土地利用動態度計算公式如下：

(2)

式中：k表示研究期該土地利用類型動態度；At1和At2分別表示研究初期和末期的各種土地利用類型的面積；t1和t2分別為變化初和變化末。

1.2.3 土地利用重心遷移模型

分析表征土地開發利用過程的重心空間位置以及變化。

(3)

式中，Xk、Yk分別表示土地利用類型k的重心坐標值；Aki表示k土地利用類型i圖斑的面積；Xki、Yki分別表示k土地利用類型i圖斑的幾何中心坐標值；Ak表示土地利用類型總面積。

2 結果與分析

2.1 土地利用/覆被格局變化

研究表明，1990～2020年，30年間研究區的土地利用類型發生轉變，主要覆被類型為未利用地，耕地和建設用地增加顯著，耕地增加了3 512.64 km2，增加率達81.58%，占總面積的百分比由12.64%增加到22.96%。草地、林地和水域減少，其中草地減少了2 388.59 km2，減少率為19.83%；林地減少了846.17 km2，減少率為65.06%；水域減少了1 105.84 km2，減少率為52.61%。表1

表1 1990年、2000年、2010年和2020年各土地利用/覆被類型面積及所占百分比Table 1 Area and percentage of land use/cover type in 1990, 2000, 2010 and 2020

2.2 土地利用/覆被變化的空間轉換特征

研究表明，近30年研究區22.12%的草地轉換為耕地，林地變化最為突出，48.96%的林地轉換為草地，且還有23.74%的林地轉變為耕地，但僅有1.25%草地和0.3%的耕地轉換成林地；有6.86%和59.96%的水域分別轉變為草地和未利用地，水域面積縮減；43.98%的建設用地轉為耕地，5.18%的耕地轉為建設用地，建設用地與耕地的相互轉換明顯。6.40%和5.25%的未利用土地轉變為耕地和草地，而未利用地的最大轉入來源于水域，其次為林地和草地。表2，圖1

表2 1990-2020年各土地利用/覆被類型概率轉移矩陣Table 2 Probability transition matrix of various land use/cover types from 1990 to 2020

1990～2000年，耕地和未利用土地面積增加明顯，主要分別由草地轉入481.82 km2和420.39 km2，草地凈轉出面積達650.09 km2。 2000～2010年，耕地的主要轉出為建設用地和草地，轉出115.77和172.98 km2，林地主要轉出為耕地和草地，分別轉出233.44和280.63 km2，凈轉出面積達779.78 km2，轉換主要發生在西北部，草地主要轉出為耕地，轉出1 890.18 km2，耕地面積增加最顯著，凈增加2 845.65 km2。2010～2020年，草地和耕地間的相互轉換最明顯，但草地轉為耕地的面積達661.50 km2，是耕地轉為草地的4.33倍。圖1，表3

圖1 1990年、2000年、2010年和2020年研究區土地利用/覆被變化Fig.1 Land use/cover in the study area in 1990, 2000, 2010 and 2020

表3 1990～2020年各階段各土地利用/覆被類型面積轉移矩陣Table 3 The area transfer matrix of each land use/cover type at each stage from 1990 to 2020

2.3 土地利用動態度和重心遷移

研究表明，林地的重心變化最顯著，緯度由北向南遷移達0.6°，經度由西向東遷移近0.2°；耕地的重心整體向西遷移，經度變化接近0.2°；水域重心由西南向東北方向遷移，緯度變化近0.2°；建設用地的重心整體向東遷移；未利用地的重心整體向南遷移；草地重心變化幅度最低；草地、建設用地和未利用地這三類土地利用/覆被類型緯向變化極不明顯，經向變化在0.1°范圍內。表4，圖2

圖2 各土地利用/覆被類型重心遷移過程Fig.2 The migration process of the center of gravity of each land use/cover type

表4 各階段各土地利用/覆被類型動態變化Table 4 Dynamic changes of land use/cover types at various stages

1990～2000年的10年間，土地利用/覆被動態變化最不突出，其中建設用地增加最顯著，平均每年增加1.74%，草地減少最明顯，平均每年減少0.55%，耕地平均每年增加0.46%，林地平均每年減少0.27%，未利用地平均每年增加0.31%。土地利用/覆被動態變化最顯著出現在2000～2010年的10年間，耕地平均每年增加6.24%，林地平均每年減少6.07%，水域平均每年減少5.59%，建設用地平均每年增加3.73%，草地平均每年減少1.10%。2010～2020年的10年間土地利用動態變化次之，建設用地增加最明顯，平均每年增加1.63%，林地減少最顯著，平均每年減少0.85%，草地平均每年減少0.47%，耕地持續增加，平均每年增加0.69%。表4

2.4 CA-Markov模型預測精度檢驗

研究表明，CA-Markov模型可以很好地模擬出其土地利用/覆被的轉換情況，分別為80.36%和91.79%，均高于80%。圖3

圖3 2010年和2020年實際土地利用/覆被類型(a)與預測(b)對比Fig.3 Comparison of actual land use/cover types (a) and predicted results (b) in 2010 and 2020

2.5 CA-Markov模型預測

研究表明，2030年研究區耕地面積為8 314.51 km2，延續了1990年以來的增加趨勢，但自2010年以后增加率降低，平均每年增加6.35%，至2040年將會持續增加。草地面積為9 194.44 km2，較2020年減少了431.76 km2，其中495.40 km2轉換為耕地，林地和水域補充39.7 km2。圖4，圖5，表5

圖4 研究區2030年和2040年土地利用/覆被的預測Fig.4 Forecast results of land use/cover in the study area in 2030 and 2040

圖5 1990-2040年各土地利用/覆被類型面積百分比Fig.5 Percentage of land use/cover type area from 1990 to 2040

表5 2020-2030年各類土地利用/覆被類型面積轉移矩陣Table5 The area transfer matrix of various land use/cover types from 2020 to 2030

林地和草地在各個時期都呈減少趨勢，在2000～2010年減少最明顯；耕地和建設用地在各個時段均呈增加趨勢，在2000～2010年增加最顯著；水域在2000～2010年呈減少趨勢，其他時間段均增加，但總體增加量遠低于減少量；未利用地在2010年以后開始減少，但整體減少趨勢并不明顯，表現出較穩定的變化狀態。圖6

圖6 不同階段各土地利用/覆被類型變化率Fig.6 Change rate of land use/cover type in different stages

3 討論

通過上述研究，石河子墾區的土地利用變化分析結果與劉姣娣[11]、熊黑鋼[12]的研究結果相近，且研究增加了較新的數據和方法，更具新穎性。但該研究與霍明明[3，18-20]等的研究存在差異，土地利用的轉變趨勢不同，是由于研究區域的選擇不同，與康紫薇[16,17]等的研究也存在差異，是由于研究方法的選擇和研究側重點不同，上述研究土地利用變化對生態環境的影響和耕地的主要變化狀況，研究側重各類土地利用類型的實際變化特征。研究也存在數據選擇的局限性和方法的單一性，在今后的研究中應更加注重數據篩選和方法對比。

4 結論

4.11990-2020年，研究區的土地利用/覆被類型發生了轉變，主要利用類型為未利用地，占總面積的41.18%以上，耕地增加了3 512.64 km2，增加率達81.58%。

4.2近30年，石河子墾區林地的重心遷移最顯著，由北向南遷移了0.6°；耕地動態度變化最活躍，30年間平均每年增加2.72%，林地次之，平均每年減少2.17%。

4.3利用CA-Markov模型預測研究區土地利用/覆被格局，預測的一致性檢驗精度分別達到80.36%和91.79%，均高于80%，利用該模型預測石河子墾區土地利用/覆被格局是可行的。