基于MOP-PLUS模型的新疆阿克蘇地區土地利用景觀格局優化及多情景模擬

張澔宇，史名杰，曹月娥,4，姜云璐

(1.新疆大學地理與遙感科學學院，烏魯木齊 830046；2.綠洲生態教育部重點實驗室，烏魯木齊 830046；3. 新疆農業大學資源與環境學院，烏魯木齊 830052；4.上海師范大學環境與地理科學學院，上海 200234)

【研究意義】土地是具有不可限量價值的有限資源[1]，土地覆被及對其開發是人類活動對自然環境最主要的影響，也是二者之間的重要聯系之一[2-3]。土地利用/覆被(Land-use/Land-cover，LULC)作為全球性的重要生態問題已然成為環境研究的核心并被廣泛關注[4-6]，土地利用可以最直接地表征人類活動對環境的影響[7]，在可持續發展及國土空間規劃等諸多過程中發揮著至關重要的作用。如今城市化速率加快，由此產生了多尺度的復雜土地利用格局。土地利用變化不僅決定于自然及社會經濟因素，而且受到特定政策的影響，政策也隨著發展大環境的變化而調整[8]，實現包容、綠色發展，對新疆乃至中國都至關重要[9]。因此，探討阿克蘇地區不同規劃政策影響下的土地利用變化，對于區域土地資源的配置具有重要意義。土地利用變化模擬能夠對區域規劃、政策建議等事先評估研究提供極大幫助，土地利用變化模型既可以分析其變化的因果關系，又可以支持對未來多情景土地利用變化的探索[10]，擴展決策者對于指導合理土地利用與規劃的知識和經驗[11-12]。【前人研究進展】未來的土地利用規劃須響應環境保護的政策需求，平衡經濟發展與生態保護之間的矛盾。因此，對未來的土地利用模式進行多情景的模擬對規劃及管理至關重要。大多數對于未來土地利用變化情景規劃使用的土地利用變化模型存在一定不足，例如FLUS、CA-Markov和CLUE-S模型等[13-15]。Fu等[13]在阿勒泰的研究基于FLUS模型模擬了3種不同情景下的土地利用變化情景，探討了不同情景下的土地利用變化及其相互作用。Huang等[14]基于CLUE-S模型在4種情景下預測了城市增長、社會經濟發展和氣候變化對湖北省人居環境質量的潛在影響。Zhao等[15]基于CA-Markov和InVEST模型，評價了生態工程對黑河上游半干旱地區碳儲量的影響。但是，此類模型在揭示土地利用變化的潛在驅動因素方面較為薄弱[16]，并且無法捕捉多種土地利用類型的斑塊演變，尤其是針對自然土地利用類型的斑塊演變[12, 17]。然而，PLUS模型作為一個斑塊級土地利用模擬模型，可以精準模擬土地利用變化背后的非線性關系變化，可更加準確地模擬未來不同政策情景下的土地利用變化[18]。因此，在未來土地利用類型演替加劇的情況下，進行準確模擬未來土地利用發展潛力、符合政策指引的多種情景規劃、合理準確模擬區域土地利用變化分析研究，是滿足可持續發展理念的迫切需求[8]。【本研究切入點】以新疆阿克蘇地區作為研究區域，阿克蘇地區是南北疆重要的交通樞紐，高速公路、南疆鐵路貫通全域，是中國向西開放的橋頭堡。阿克蘇地區在“一帶一路”戰略和東部產業轉移的背景下，該地區的經濟社會發展和城鎮化建設迎來了重要的發展機遇[19]，其土地利用結構布局也直接關系到南疆地區的發展，利用更精確的土地利用模型針對阿克蘇地區進行多情景下的土地利用模擬對于解決南疆地區土地利用結構布局具有重要意義。【擬解決的關鍵問題】本文以2000—2020年3期土地利用數據為基礎并綜合多種影響因素，使用PLUS模型模擬2030年阿克蘇地區土地利用情況，同時結合多目標規劃模型探索一種經濟、生態二者權衡的土地利用情景，以期為優化阿克蘇地區未來土地利用格局提供科學依據及借鑒。

1 材料與方法

1.1 研究區域

阿克蘇地區地處中國新疆維吾爾自治區天山山脈中段南麓，地理位置為78°03′～84°07′ E，39°30′～42°41′N(圖1)。全地區總面積1.325×105km2，邊境線長235 km。阿克蘇地區行政區包括阿克蘇市、阿瓦提縣、烏什縣、柯坪縣、溫宿縣、阿拉爾市、庫車市、沙雅縣、新河縣、拜城縣。阿克蘇地區地勢為北高南低，由西北向東南傾斜，是新疆水資源最豐富的地區之一，域內重要河流有塔里木河、阿克蘇河、多浪河。阿克蘇地區為暖溫帶大陸性氣候，區內各地氣候差異顯著，氣候變化劇烈，寒冬酷暑，晝夜溫差大；氣候干燥，蒸發量大，降水稀少且年季變化大；日照時間長，熱量資源豐富，年均風速很小。由于阿克蘇地區處于天山南坡，屬于南疆重要關口，地理位置特殊，因此進行未來土地利用模擬對其發展具有積極意義。

圖1 研究區高程示意圖

1.2 數據獲取及處理

研究用于模擬2030年不同情景土地利用的數據集包括：①2000年、2010年、2020年共3期分辨率為30 m的LULC數據，均來自30 m全球地表覆蓋數據GlobeLand30(http://www.globallandcover.com/)，包括10個一級類型，分別是耕地、林地、草地、灌木地、濕地、水體、苔原、人造地表、裸地、冰川，阿克蘇地區處于干旱、半干旱地區，因此本研究中未出現苔原地類。GlobeLand30數據研制所使用的分類影像主要是30 m多光譜影像，解譯總精度較高；②用于判別不同類型適宜性條件的年平均積溫、年平均降水、年平均溫度數據來自中國科學院資源環境科學與數據中心(http://www.resdc.cn)；③用于驅動土地利用變化自然環境因素的DEM數據來自地理空間數據云(http://www.gscloud.cn)，坡度是基于數字高程模型(DEM)數據分析得到；④用于驅動土地利用變化的社會經濟數據，包括2010年、2015年人口空間分布及國內生產總值(GDP)，公里網格柵格數據來自中科院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn)；⑤公路網、河流水系等數據來自Open Street Map(https://www.openstreetmap.org/)。在ArcGIS 10.3中將以上已獲取數據統一為WGS 1984坐標系，并且重采樣處理為分辨率100 m的柵格數據。

1.3 PLUS模型

斑塊級土地利用模擬模型PLUS(Patch-level Land Use Simulation model，https://github.com/HPSCIL/Patch-level_Land_Use_Simulation_Model)利用土地擴展分析策略的規則挖掘框架LEAS(Land Expansion Analysis Strategy)和基于多類型隨機森林的元胞自動機模型CARS(CA model based on multi-type Random Seeds)，與其他模型相比，PLUS模型可以獲得更高的模擬精度并可以更好地刻畫未來不同情景的景觀格局[20]。

如果新的土地利用類型在一輪中獲勝，則利用遞減閾值對輪盤賭所選擇的候選土地利用類型進行評價，結果如下。

(2)

(3)

此外，PLUS模型的具體參數設置如下：在LEAS模塊中，回歸樹的數量設置為50；mTry設置為9，表示用于訓練隨機森林回歸模型的特征數；抽樣率默認設置為0.01，意味著約1%的像素被選中進行訓練。在CARS模塊中，領域大小默認為3；補丁生成設置為0.9，補丁生成是生成新補丁的衰減閾值，取值范圍為0～1，更高的衰減閾值意味著更保守的過渡策略，使得整體概率更低的細胞變化可能性更小。擴展系數是模型生成土地利用新斑塊能力的一個參數，取值范圍為0～1，默認為0.1，上述參數設置均取自PLUS模型手冊[18, 20]。在上述參數調整基礎上首先需要進行模型精度驗證，在PLUS模型中Extract Land expansion模塊載入2000年、2010年2期土地利用數據，得到2000—2010年土地利用擴張圖，其次將2000—2010年土地利用擴張圖和各影響因子載入模型中的LEAS模塊得出此期間各地類的增長潛力，最后在CARS模塊中載入2010年土地利用數據及各地類發展潛力，得出2020年土地利用模擬情況后與2020年土地利用數據對比進行驗證精度；精度驗證通過后利用2020年土地利用數據及2010—2020年各地類發展潛力進行2030年土地利用模擬。

1.4 多情景設置

本研究基于阿克蘇地區發展趨勢與政策設置并模擬4種發展情景，分別為自然發展情景、經濟發展情景、生態保護情景以及可持續發展情景。

(1)自然發展情景。此情景假設保持歷史土地利用的變化趨勢，按照以往的變化趨勢進行模擬，2020—2030年各類土地需求根據2010—2020年的土地需求使用馬爾科夫鏈的轉移過渡概率進行計算。

(2)經濟發展情景。該情景根據《阿克蘇地區土地利用總體規劃》區域城市建設用地快速發展政策，并結合PLUS模型的線性回歸模塊輸入2000年、2010年和2020土地利用圖，分析得出2030年土地利用需求。通過分析土地利用變換轉移矩陣發現，耕地主要由草地、裸地、人造地表轉變而來，人造地表主要由草地、裸地和耕地轉變而來。通過前人研究設置的閾值與專家意見等綜合考慮，假設經濟發展情景草地、裸地和人造地表向耕地轉變的速率加快50%，草地、耕地及裸地向人造地表轉變的速率也加快50%[13, 20]。

(3)生態保護情景。該情景依據中國《三北防護林工程》《新疆阿克蘇地區濕地保護修復工程》等生態工程的指引。此場景代表地方政府加強對于林地、草地、濕地和水源等的保護，嚴格控制耕地以及建設用地面積的增長。嚴格控制耕地及人造地表的快速增長，保證穩中有增，另外嚴格控制林地、草地、灌木地濕地和水體向其他地類進行轉變，修改林地、草地的發展潛力，將坡度大于15°的耕地進行退耕還林，河流周圍50 m緩沖區的地類轉為草地[13, 20]。

(4)可持續發展情景。該情景既考慮經濟的發展又考慮生態環境保護，發展經濟的同時不能以破壞生態作為代價，也不能為了進行生態保護而忽略經濟的發展。因此本研究提出2個指標，即土地利用經濟價值指標和土地利用生態價值指標，對二者同時進行最大化處理使整體效益最高，從而進行可持續發展。

1.5 MOP模型

MOP(Multi Objective Programming)即多目標規劃模型，是研究土地利用結構優化的重要模型之一[21]。MOP可以結合經濟、生態和基于規劃者自身需求的一些變量，通過定義目標函數及限制條件加以考慮，目標函數限制條件如表1所示。MOP-PLUS即通過PLUS模型模擬后確定未來各類型土地利用面積上下限，隨后采用MOP模型設置公式計算出未來各土地利用類型的最優面積。本研究定義了2個優化目標：①maxEd(x)，令經濟效益最大化；②maxEp(x),令生態效益最大化，MOP的優化目標如下。

表1 MOP模型目標函數限制條件

(4)

(5)

式中，Ed(x)、Ep(x)分別表示經濟效益和生態效益；xi表示第i類地類變量(i=1，2，…，7)；di、pi分別為單位面積下該地類的經濟、生態效益系數。取得最優土地利用結構需同時最大化這2個目標。

max{Ed(x),Ep(x)}

(6)

首先設置土地利用經濟價值指標，為土地利用數據中的各個地類設置參數。此處x1=耕地，x2=林地，x3=草地，x4=灌木地，x5=濕地，x6=水體，x7=人造地表，通過阿克蘇政府工作報告以及阿克蘇地區2020年統計年鑒可以獲得各個地類的地均經濟價值(萬元/hm2)，最后得到經濟價值指標公式。

Ed(x)=1.9x1+1.49x2+0.5x3+1.49x4+5.13x5+0.27x6+38.16x7

(7)

其次設置土地利用生態價值指標，通過阿克蘇政府工作報告及前人研究成果[22-23]，得到土地利用單位面積生態價值(萬元/hm2)，可以獲得生態價值指標公式。

Ep(x)=0.668 95x1+1.262 86x2+1.362 438x3+1.262 86x4+6.27x5+4.4542x6+0.000 82x7

(8)

可持續發展情景即兼顧二者，以上提出了指向2個極端的價值指標，欲取得最優的可持續土地利用結構則需要同時最大化這2個指標，使Es(x)達到最優比例。

max{Ed(x),Ep(x)}=αEd(x)+βEp(x)

(9)

土地利用結構優化調整應根據區域的實際發展情況設計多種結構優化調整方案，針對阿克蘇地區未來10 年發展定位和經濟、生態效益同步提升的目標來考慮[24]。使用LINGO進行實驗求解及咨詢專家意見后，最后設置式中參數，α=0.417,β=0.583。

2 結果與分析

2.1 PLUS模型精度驗證

通過2000—2010年土地擴張圖結合各地類土地發展潛力模擬2020年的土地利用數據，模擬后使用PLUS模型的精度驗證模塊將2020年土地利用圖與模擬得出的2020年土地利用圖進行對比(圖2)，得出Kappa系數為0.783，Overall Accuracy為0.883。因此，PLUS模型不僅精度高，而且普適性較強，能夠應用于干旱半干旱地區的土地利用模擬。通過以上檢驗可以看出總體模擬情況較好，說明 PLUS模型模擬效果比較理想，可用于預測阿克蘇地區2030 年土地利用格局。

圖2 模型精度驗證

2.2 阿克蘇地區2030年多情景模擬

使用PLUS模型進行模擬，得到3種情景下2030年土地利用變化數據，分別為自然發展情景、經濟發展情景、生態保護情景(圖3)，各情景地類面積數據見表2。

表2 阿克蘇地區2020—2030年不同情景下LULC及其動態指數

圖3 基期年與3種不同情景生成的2020—2030年土地利用

自然發展情景是根據阿克蘇地區2020年土地利用數據，利用2010—2020年各地類的發展潛力進行結構布局模擬，不涉及到政策、經濟等條件約束，在不進行任何干涉的情況下任其發展。在自然發展情景下，2030年阿克蘇地區土地利用下的耕地和裸地面積增加，耕地、草地、人造地表與裸地之間的大量轉換是自然發展情景下土地轉換的主要方式。土地利用以裸地擴張為主，耕地面積增加為輔，耕地擴張程度并沒有裸地增幅快。裸地增加是因阿克蘇處于干旱半干旱區，另外土壤鹽堿化嚴重，如果任其自然發展，其余地類必然會向裸地轉變。其中耕地由草地、人造地表、水體和極少部分林地和濕地轉換而來；利用2010—2020年各地類發展潛力模擬2030年自然發展情景后，導致土地利用結構調整，除耕地少量增加，灌木地、冰川面積維持穩定外，其余地類面積均減少，裸地面積較2020年增加。與2020年相比，自然發展情景下的耕地面積增加1545 hm2，除灌木地和冰川保持穩定外，其余5種地類的面積均呈現減少態勢。

經濟發展情景是根據《阿克蘇地區土地利用總體規劃》區域城市建設用地快速發展政策進行預測。經濟發展情景的設置主要是令耕地與人造地表快速擴張達到最優經濟效益的目的。在此情景下，耕地主要由大量草地與裸地轉化而來，也伴隨著少量林地、人造地表、濕地及水體向耕地的轉化；而人造地表的增加則由耕地、裸地、草地、林地和水體轉化而來。與2020年相比，經濟發展情景下耕地增長6978 hm2，人造地表增長3114 hm2，耕地與人造地表的增長在3種模擬情景中處于首位。

生態保護情景主要目的是保護阿克蘇地區的生態用地，該情景主要設置林地、草地、灌木、濕地和水體作為生態保護區，也就是情景發展的限制區域。此外，將林地和草地的發展潛力進行修改，進行退耕還林和還草措施。在該情景模式下，耕地呈現銳減態勢，減少18 568 hm2，人造地表減少1858 hm2；林地、草地、濕地和水體在自然發展情景和經濟發展情景下均呈現出減少態勢，而在生態保護情景面積驟增；此情景下的林地、草地、濕地和水體相較于自然發展情景和經濟發展情景下，增加值是最高的，分別為1291、27 259、470和3824 hm2。在生態保護情景下，5種生態保護地類由耕地、人造地表、裸地轉化而來，還伴隨5種生態保護地類之間的相互轉換。此情景下裸地減少值最大，減少12 356 hm2。在生態保護情景下，阿克蘇地區生態環境有明顯改善。

總體來看，自然發展情景下耕地和裸地明顯增加；經濟發展情景中耕地和人造地表顯著增加；生態保護情景下各生態用地面積增加(圖4)。經濟發展情景下的耕地和人造地表面積在3種情景中最大，生態保護情景下林地、草地、濕地、水體面積處于三者最大，而自然發展情景下各地類面積基本都處于經濟發展情景和生態保護情景之間。

圖4 3種模擬情景相較于基期年各地類變化情況

2.3 可持續發展情景

2030年阿克蘇地區土地利用結構優化結果(圖5)顯示，所求x1～x7的面積分別為2098 714、275 654、1940 753、43 028、114 076、116 043、154 997 hm2。相對于2020年來說，此情景下耕地增加292 996 hm2；林地增加12 819 hm2；草地增加23 463 hm2；灌木地面積保持穩定，為43 028 hm2；濕地增加470 hm2；水體增加3824 hm2；人造地表增加45 024 hm2。

圖5 阿克蘇地區2030年可持續發展情景

3 討 論

過去的研究更多關注未來不同情景中土地利用的線性變化，而本文考慮了土地利用變化的非線性關系。此外，多情景模擬一方面可以比較不同情景之間的空間格局差異，另一方面可以實現多情景之間的權衡發展。本研究首次對阿克蘇地區使用PLUS模型，進行未來不同情景的土地利用情況模擬預測及量化評估，在此基礎上基于MOP模型提出可持續發展情景，旨在平衡經濟發展與生態保護之間的矛盾，對優化未來阿克蘇地區的土地利用結構提供參考。在2030年自然發展情景中，耕地和裸地小幅度增加。隨著社會經濟活動增長，為滿足人們的生活需求需要擴大耕地面積，同時減緩植樹造林政策的實施進程，使得林草地面積減少；由于發展過程中對生態環境保護沒有足夠重視，導致水域面積減少，這與前人的結論一致[25]。在經濟發展情景下，伴隨著城市化的加速推進，各類生態用地被侵占，并向耕地和人造地表轉化，耕地和人造地表面積急劇增加，這與前人的研究結果一致[26]。在生態保護情景下，由于環境保護政策以及阿克蘇地區生態保護工程，使得區域的林地、草地、水體等生態保護用地得以恢復。在此情景中采取了退耕還林及還草等生態保護措施，使得阿克蘇地區的生態環境得到較好提升，這與Fu等[13]研究結論一致。

多情景模擬預測表明運用PLUS模型模擬區域內土地利用變化具有可行性。PLUS模型的模擬精度具有較高可信度，畫面簡潔便于操作、易于理解，且相比較FLUS等模擬，具有一定程度的優化[18]，其應用了一種新的分析策略，提取了2期土地利用變化間各類用地擴張的部分獲取發展概率及驅動因素對該時段各類用地擴張的貢獻，保留了模型在一定時間段分析土地利用變化機理的能力，可以更好地挖掘各類土地利用變化的誘因，具有更好的解釋性；PLUS模型包含一種新的多類種子生長機制，可以更好地模擬多類土地利用斑塊級的變化，獲得更高精度，并生成更加真實的景觀格局，用以支持規劃決策，為可持續發展服務。模型驅動因子的選擇和模型參數設置是決定模擬精度的2個主要方面[27]，驅動因子可以決定某一時段土地利用各個地類的發展潛力，為后續模擬提供具體的地類發展趨勢，也對土地利用結構布局和土地利用擴張能力起著重要作用；而參數設置，例如土地需求、土地利用轉移矩陣、決策樹數量、補丁率等一系列參數，可以起到定量和輔助的作用。生態系統服務價值有關人類福祉[28]，但國內沒有統一、完整的動態評估方法[29]，基于前人研究成果會導致結果偏低，通過構建經濟和生態效益指標模擬未來區域土地利用的指標，達到土地利用的最優結構也是今后研究的熱點之一。無論是基于政策設定參數或是基于一些主觀因素設定參數，均是為阿克蘇地區提供一些可選擇的發展模式所做出的嘗試，可以指導決策者根據不同發展目標管理未來的土地利用模式，對于研究區域未來發展具有重要意義。

本研究利用PLUS模型根據政策指引模擬了未來3種不同情景的土地利用情景，但這3種備選方案不能代表所有可能發生的土地利用情況，未來阿克蘇地區發展應當在自然發展情景、經濟發展情景和生態保護情景下尋找一個平衡點[30]，由此基于MOP模型提出了可持續發展情景，可持續發展情景能起到很好的借鑒作用，以此協調經濟發展與生態保護之間的矛盾，利用自身的區位優勢與國家大力支持，打造一個高質量、可持續發展的優勢地區[31]。

4 結 論

自然發展情景下耕地與裸地呈現增長態勢，裸地擴張速度更快，耕地由草地、人造地表、水體以及極少部分林地和濕地轉換而來，究其原因是2010—2020年阿克蘇地區各地類發展潛力較低，增長動力不足，所以不添加人為干擾任其自然發展的做法是不可取的。經濟發展情景下，除灌木地面積保持穩定外，其余各生態用地均呈現減少趨勢，其中草地面積顯著減少，由于經濟快速發展，生態用地被占用，向著經濟效益高的耕地與人造地表轉化，阿克蘇地區生態環境的穩定性會降低。生態保護情景下，耕地和人造地表面積銳減，甚至低于自然發展情景中二者的面積。在采取還林還草措施后，除了草地由耕地、灌木地、人造地表、裸地、水體和濕地6種地類轉換而來，其余4種生態保護地類均由耕地、人造地表、裸地轉化而來。耕地和人造地表的迅速減少說明在嚴格保護生態環境的前提下，生態用地得以恢復，但犧牲了部分經濟效益。如果以犧牲阿克蘇地區居民實際收益為代價，片面的追求經濟或生態效益最大化，這種發展模式很難實現協調、可持續。因此，本文在3種情景的基礎上提出可持續發展情景，通過設置總效益最大化來決定其中經濟效益與生態效益的比例，得出經濟效益占41.7%，生態效益占58.3%。此情景可以找到一個土地利用的數量需求平衡點來優化未來的土地利用結構，可以加深人們對土地利用變化的認識與理解，同時也為決策者規劃未來發展格局起到一定參考作用，更好的為可持續發展服務。