基于ANN-CA模型的重慶市多級流域耕地景觀格局演化及預測

黃 淇, 牟鳳云, 張用川, 楊 猛, 陳 林, 王俊秀, 田 甜, 何清蕓

(1.重慶交通大學 智慧城市學院, 重慶 400074;2.重慶市勘測院, 重慶 400020; 3.重慶市地理信息和遙感應用中心, 重慶 401147)

耕地是土地資源的重要組成部分，其數量和質量是國家糧食安全的基本保障，耕地變化研究一直是土地利用變化研究的熱點之一。近年來，隨著我國城市化進程的加速，城市建設用地與農業生產用地之間的矛盾逐漸突顯，無序的城市蔓延不僅侵占耕地，減少耕地數量，還使耕地破碎化，降低耕地質量，破壞耕地生態。本研究對重慶市城市擴張背景下耕地景觀格局進行時空演化及模擬預測分析，有助于解讀重慶市耕地利用現狀和未來趨勢，為耕地保護與合理規劃利用提供科學參考依據，同時為山區耕地的研究尺度提供新視角。

耕地研究往往基于土地利用研究，現階段國內外土地利用研究已有較多成果。研究方法上，傳統土地利用研究多基于歷史土地利用數據，運用土地利用動態度、土地利用程度、土地利用轉移矩陣等方法定量化分析土地利用歷史演化規律。近年來，土地利用模擬預測逐漸成為熱點，常用模型包括馬爾科夫(Marcov)模型[1]、元胞自動機(CA)模型[2]、CLUE-S模型[3]、系統動力學(SD)模型[4]等，然而運用單一模型進行土地利用模擬預測往往存在局限，如Marcov模型只能預測土地利用數量演化，CA模型只能預測土地利用空間分布。因此，土地利用模擬預測逐漸從單一方法轉向多方法融合，一些組合模型如CA-Marcov模型[5]、Marcov-CLUES模型[6]、SD-MOP模型[7]、FLUS[8-9]模型逐漸流行。黎夏等在FLUS模型基礎上開發出地理模擬優化系統(GeoSOS)[10]，以解決地理信息系統在過程分析時存在功能不足的難題，目前，GeoSOS已廣泛應用于土地利用變化[11]、城市擴張模擬[12]、城市開發邊界識別[13]、城市發展規劃[10]等地理模擬中，因此本研究基于GeoSOS中的ANN-CA模型[14]對重慶市耕地演化進行模擬預測。研究尺度上，不同空間尺度景觀格局的變化過程不是截然分離的，也不是孤立封閉的，小尺度過程受大尺度過程制約，大尺度過程是小尺度景觀格局變化及其相互作用累積的結果[15]，尺度問題已成為現代生態學的核心問題之一，多尺度空間格局分析是進行尺度效應分析和跨尺度推繹的基礎[16]。耕地的演化亦隨著時空尺度的縮放呈現出不同的規律，現有研究涉及尺度豐富，包括流域[17]、城市群[18]、省域[19]、市域[20]、縣域[21]、鎮域[22]等，但基于單一尺度揭示耕地演化規律往往受限于尺度效應問題，因此如何破解耕地演化的尺度效應問題成為一個難點。河流分布對農業生產影響重大，河流不僅可以為耕作提供肥沃土壤和灌溉水源，其徑流的季節變化帶來的水旱災害也影響著耕作制度，而流域是對河流進行研究和治理的基本單元，不同流域的農業發展程度差異顯著，因此流域尺度是研究耕地的重要視角。但現有基于多尺度的耕地景觀格局研究多為基于多級行政區劃尺度[23-24]，少有基于多級流域尺度。鑒于此，本研究創新性地從“一級流域”和“二級流域”兩種尺度，對重慶市耕地景觀格局展開研究。綜上所述，研究方法上，本研究基于GeoSOS已有的ANN-CA模型；研究尺度上，為了解決耕地演化的尺度效應問題，本研究創新性地從多級流域尺度出發，對重慶市耕地演化進行模擬預測。

1 研究區概況

重慶市位于我國四川盆地東部，境內地形由南北向長江河谷逐級遞減，斜貫有巫山、七曜山、大婁山等山脈，渝東北、渝東南分別盤踞有大巴山、武陵山兩座山脈，中部主要是以低山和丘陵相間排列的平行嶺谷類型組合；境內水系密布，據《重慶市水系流域圖》，重慶市一級流域主要包括：岷—沱江水系、嘉陵江水系、長江上渝干流水系、烏江水系、漢江水系、洞庭湖水系；又根據《重慶市國土空間總體規劃(2021—2035年)》，重慶市未來將構建市域“一區兩群”協調發展國土空間格局，即主城都市區(包括中心城區和主城新區)、渝東北三峽庫區城鎮群和渝東南武陵山區城鎮群；截至2019年，全市農作物總播種面積334.57萬hm2，其中糧食播種面積199.93萬hm2，糧食總產量107.5萬t，農業總產值139.75億元。綜上，本文擬結合重慶市流域分布及最新國土空間規劃分析其耕地演化規律及趨勢。

2 數據及方法

2.1 數據獲取及處理

本研究涉及的數據包括：(1) 土地利用數據：重慶市2000年、2010年和2020年土地利用數據；(2) 適宜性圖集數據：重慶市DEM柵格數據；重慶市河流、道路、鐵路、居民地矢量數據；重慶市2015年人口、GDP、降雨量、氣溫、土壤類型柵格數據；(3) 基礎地圖數據：重慶市縣界區劃矢量數據、重慶市一級流域、二級流域矢量數據。以上數據來源見表1。

表1 研究數據來源及相關說明

本研究基于重慶市三期歷史土地利用數據，首先運用Fragstats軟件計算重慶市2000年、2010年、2020年在多級流域尺度下的耕地景觀格局指數，從而對比分析重慶市2000—2020年在多級流域尺度下的耕地景觀格局時空演化規律；再以重慶市2000年、2010年和2020年的土地利用數據為歷史樣本，選取適宜性圖集，結合ArcGIS軟件和GeoSOS for ArcGIS插件，運用ANN-CA模型對重慶市2030年土地利用分布進行模擬預測，并在模擬的重慶市2030年土地利用分布預測圖基礎上，運用Fragstats軟件計算重慶市2030年在多級流域尺度下的耕地景觀格局指數，從而討論研究重慶市未來2020—2030年耕地景觀格局演化趨勢。

2.2 研究方法

2.2.1 景觀格局指數 耕地景觀格局反映了大小、形狀不一的耕地斑塊在空間上的分布與組合規律。一方面，耕地景觀格局的演化受自然環境和社會經濟等因素的綜合影響，另一方面，耕地景觀格局又可反映出農業生產和社會經濟的進步。現代化農業背景下，農業規模化和農業機械化，耕地景觀格局逐漸呈現出以下特征：(1) 耕地斑塊內部趨于均質化，耕地內部的零星斑塊(如草地、林地等)大量消失，田面平坦，形狀規則；(2) 耕地廊道結構簡單化，明渠被地下暗管、噴灌、滴灌、微灌等節水設施取代，狹窄的田間步道消失，取而代之的是適宜大型農機作業的寬型廊道。基于現代農業化背景下的耕地景觀格局特征，結合已有研究的指標選取情況，本文從耕地規模、耕地破碎度、耕地不規則度、耕地聚集度4個角度出發，選取四項景觀格局指數反映重慶市境內的耕地景觀格局，其對應關系如表2所示。

2.2.2 ANN-CA仿真模型 ANN-CA(Artificial-neural-network-based cellular automata)仿真模型即基于人工神經網絡的元胞自動機仿真模型，該模型分為訓練和模擬兩個階段，訓練階段是基于歷史土地利用數據的樣本訓練人工神經網絡，獲得網絡權重值，從而挖掘土地利用類型之間的轉換規則，模擬階段是運用元胞自動機算法對土地利用進行空間模擬，通過人工神經網絡得到應轉換的類型，判別當前柵格是否可以轉換，達到終止條件結束模擬過程。

表2 景觀格局指數選取

計算公式：

基于以上原理，本文首先以2000年、2010年土地利用分布圖作為起始、終止數據，同時選取12個因子作為適宜性圖集，提取重慶市2000—2010年各土地利用類型之間的轉換規則，其中，設置抽樣比例為5%，鄰域窗口大小為7，模擬總轉換量為7 309個柵格單元，模擬迭代次數為100次，每次迭代轉換量為73個柵格單元，擴散系數為1，轉換閾值為0.9，模擬得到重慶市2020年土地利用分布圖，將其與從GlobeLand 30提取的重慶市2020年土地利用分布圖進行對比，模擬精度達到89.33%，Kappa系數達0.82，證明ANN_CA模型適用于重慶市土地利用演化仿真，且可靠性較高，由此推知，ANN_CA模型可用于預測重慶市境內耕地時空演化。

在此基礎上，以2010年、2020年土地利用分布圖作為起始、終止數據，根據《重慶市土地利用總體規劃(2006—2020年)》中的《重慶市耕地和基本農田重點保護區圖(2006—2020年)》，將其耕地和基本農田重點保護區內的17個區縣作為限制區，限制其境內耕地向其他用地類型轉換，模擬得到重慶市2030年土地利用分布預測圖，從而預測重慶市2020—2030年耕地景觀格局時空演化趨勢。

3 結果與分析

3.1 重慶市耕地轉入轉出情況分析

2000年、2010年、2020年重慶市耕地面積分別約為40 640.87 km2，40 618.32 km2，38 590.33 km2；2000—2010年，耕地轉出約2 660.67 km2，轉入約2 637.79 km2；2010—2020年，耕地轉出約4 742.73 km2，轉入約2 713.48 km2(圖1)；總體而言，2000—2020年，重慶市境內耕地數量總體上以先慢后快的速度呈現出下降趨勢，分析原因如下：(1) 城市擴張是重慶市耕地數量下降的主要原因。2000—2020年，重慶市境內城市建設用地呈現出不斷擴張的趨勢，尤其是作為主城都市區內增長極的中心城區，因“極化效應”而擴張效果顯著，又因“擴散效應”而帶動其周圍相對落后的主城新區城市建設用地不斷擴張。此外，作為渝東北三峽庫區城鎮群、渝東南武陵山區城鎮群各自的交通樞紐，萬州區、黔江區的城市建設用地亦顯著擴張。隨著城市建設用地的大幅擴張，重慶市境內耕地被大量占用，尤其以主城都市區內耕地被占用的現象最為嚴重，其次是兩大城鎮群的交通樞紐城市。(2) 退耕還林、耕地撂荒是重慶市耕地數量下降的次要原因。2000—2020年，渝東北三峽庫區和渝東南武陵山區范圍內大量耕地轉化為森林，長江上游水系內亦有少量耕地由于長時間撂荒而轉化為草地和灌木地，由此可知，退耕還林和耕地撂荒也是重慶市耕地數量下降的不可忽視的因素之一。但在耕地占補平衡制度的制約下，渝東北三峽庫區和渝東南武陵山區范圍內又有大量森林在此期間被開墾轉化為耕地以彌補耕地損失，因此重慶市2000—2020年耕地數量總體上雖有所下降，但始終維持在可控范圍內。

3.2 重慶市多級流域耕地景觀格局時空演化及模擬預測

3.2.1 一級流域耕地景觀格局時空演化及模擬預測 觀察重慶市一級流域2000—2030年耕地景觀格局演化趨勢(圖2)，對重慶市一級流域耕地進行景觀格局時空演化分析和模擬預測。

(1) 耕地規模。2000—2020年，耕地規模總體上平均由0.519先微小擴張至0.521后大幅縮減至0.491；排名上，各一級流域耕地規模排名穩定，始終為：岷、沱江水系>嘉陵江水系>長江上渝干流區間>洞庭湖水系>烏江水系>漢江水系；據預測，未來2020—2030年耕地規模總體上將小幅縮減，其中以嘉陵江水系、長江上游水系和洞庭湖水系內耕地規模縮減較為顯著。

圖2 重慶市一級流域2000-2030年耕地景觀格局演化趨勢

(2) 耕地破碎度。2000—2020年，耕地破碎度總體上平均由0.217先小幅下降至0.209后大幅上升至0.233；排名上，2000年各一級流域耕地破碎度排名為：漢江水系>洞庭湖水系>烏江水系>長江上渝干流區間>嘉陵江水系>岷、沱江水系，該排名在2000—2020年基本穩定不變，僅烏江水系耕地破碎度顯著上升，超越洞庭湖水系；據預測，未來2020—2030年耕地斑塊總體上將進一步破碎化，其中以長江上游水系、洞庭湖水系內耕地破碎化趨勢較為顯著，而漢江水系耕地破碎化現象將小幅減弱。

(3) 耕地不規則度。2000—2020年，耕地不規則度總體上平均由0.311先小幅下降至0.290后大幅上升至0.336，耕地形狀總體上呈現出先規則化后復雜化的演化規律；排名上，2000年各一級流域耕地不規則度排名為：烏江水系>長江上游水系>洞庭湖水系>漢江水系>嘉陵江水系>岷、沱江水系，該排名在2000—2020年基本穩定不變，僅洞庭湖水系與漢江水系排名交替變化；據預測，未來2020—2030年耕地斑塊總體上將進一步復雜化，尤其以長江上游水系最為顯著，其后依次是嘉陵江水系、岷沱江水系、烏江水系、洞庭湖水系和漢江水系。

(4) 耕地聚集度。2000—2020年，耕地聚集度總體上平均由0.657先上升至0.677后下降至0.620，耕地斑塊總體上呈現出先聚集后離散的演化規律；排名上，2000年各一級流域耕地聚集度排名為：嘉陵江水系>岷、沱江水系>長江上游水系>洞庭湖水系>漢江水系>烏江水系>漢江水系，該排名在2000—2020年基本穩定不變，僅岷、沱江水系排名超越嘉陵江水系；據預測，未來2020—2030年耕地斑塊總體上將進一步分散化，其中以長江上游水系分散化趨勢最為顯著，其后依次是洞庭湖水系、岷沱江水系、嘉陵江水系、烏江水系和漢江水系。

3.2.2 二級流域耕地景觀格局時空演化及模擬預測首先計算各二級流域耕地景觀格局指數并制作箱線圖(圖3)，由箱線圖可知，2000—2020年，耕地規模均值由0.492上升至0.494又下降至0.470；耕地破碎度均值由0.157下降至0.151又上升至0.164；耕地不規則度均值由0.302下降至0.300又上升至0.311；耕地聚集度均值由0.646上升至0.649又下降至0.630。再者對重慶市2000—2030年耕地景觀格局演化進行分析，二級流域尺度下的耕地景觀格局總體上大致與一級流域尺度相照應，但由于尺度進一步精細化，耕地景觀格局也呈現出更為精細的時空分異特征。

觀察重慶市二級流域2000—2030年耕地景觀格局空間分布(圖4)，可以發現：二級流域視角下，重慶市境內耕地景觀格局大致以長江、小江為界呈現出顯著的空間兩極分化特征。由于長江以南、小江以北地區分布著大巴山、巫山、七曜山、大婁山以及武陵山等山脈，山高坡陡、地形崎嶇，導致耕地斑塊破碎化、形狀不規則化，不適宜大規模開墾耕地，因此該地區的二級流域，耕地破碎度和耕地不規則度相對較高，耕地規模和耕地聚集度相對較低；而長江以北、小江以南地區地形則相對平坦，更適宜耕地規模化管理，因此該地區的二級流域，耕地破碎度和耕地不規則度相對較低，耕地規模和耕地聚集度相對較高。

圖3 重慶市二級流域2000年、2010年和2020年耕地景觀格局指數整體分布

進一步觀察發現，二級流域視角下：(1) 耕地規模、耕地聚集度與高程呈現出顯著的負相關關系，隨高程的逐級上升而呈現出“階梯型”逐級遞減規律，同時，又以主城都市區的中心城區為中心沿其四周不斷升高，呈現出顯著的圈層結構；其中以涪江、瓊江、平灘河、瀨溪、淮遠河、小安溪、梅江河等二級流域耕地最為聚集。(2) 耕地破碎度與高程呈現出顯著的正相關關系，隨高程的逐級上升而呈現出“階梯型”逐級遞增規律，以平均海拔最高的大巴山區內任河、州河、東溪河、后溪河等二級流域耕地破碎化最為嚴重，以七曜山區內四步河、油草河、馬家河、南濱河、龍河等二級流域耕地破碎化次為嚴重。(3) 耕地不規則度與高程呈現出一定的正相關關系，耕地隨高程的上升而愈發不規則化，同時與道路密度、河網密度、居民點密度呈現出負相關關系，在道路、河網、居名點密集的區域耕地不規則化更為嚴重。由于長江上游水系、烏江水系、漢江水系和洞庭湖水系內支流繁多，導致其二級流域內耕地形狀大多十分復雜，長江上游水系內耕地不規則化以長江南岸沿線二級流域最為嚴重，漢江水系內耕地不規則化以彭溪沿線二級流域最為嚴重，洞庭湖水系內耕地不規則化以酉水、梅江、平江、岑龍河沿線二級流域最為嚴重。

觀察重慶市二級流域2000—2030年耕地景觀格局空間變化趨勢(圖5)，分析重慶市二級流域耕地景觀格局在2000—2020年期間演化規律和2020—2030年演化趨勢。

首先聚焦于重慶市主城都市區內的中心城區和主城新區，2000—2020年，隨著重慶市城市化進程的不斷加速，其境內城市建設用地得到大幅擴張，尤其是主城都市區內的城市建設用地擴張最為顯著，導致主城都市區內二級流域的耕地規模和耕地聚集度大幅下降，耕地破碎度和耕地不規則度大幅上升。其中，2000—2010年，由于城市化進程較慢，僅中心城區內二級流域(梁灘河、璧南河、梅江河、花溪河、竹溪河、清溪河等)的耕地規模和耕地聚集度小幅下降，耕地破碎度和耕地不規則度小幅上升；而2010—2020年，由于城市化進程加速，以上趨勢加速擴散至其周圍的主城新區內部分二級流域(瀨溪河、臨江河、御臨河、大溪河等)，耕地規模和耕地聚集度均大幅下降，耕地破碎度和耕地不規則度均大幅上升；據預測，未來2020—2030年，在城市建設用地的進一步侵占下，中心城區內二級流域的耕地規模和耕地聚集度將呈更大幅的下降趨勢，但由于受到耕地占補平衡機制的制約，其周圍主城新區內二級流域的耕地規模和耕地聚集度將不降反升，用以彌補中心城區內二級流域所損失的耕地。此外，在城市建設用地的干擾下，主城都市區內二級流域的耕地斑塊將進一步破碎化，但在未來農業規模化管理下，中心城區及其周圍部分主城新區內二級流域的耕地形狀不規則化現象將得到有效遏制，耕地形狀將逐漸傾向于規則化，但主城新區內二級流域的耕地規模化管理還有待時日，部分二級流域內耕地形狀仍趨向于不規則化。

再聚焦于渝東北三峽庫區城鎮群和渝東南武陵山區城鎮群，2000—2020年，萬州區、黔江區作為渝東北三峽庫區城鎮群和渝東南武陵山區城鎮群的交通樞紐城市，城市建設用地不斷擴張，導致其內二級流域(磨刀溪、普里河、中井河、阿蓬江、細沙河等)的耕地規模大量縮減，但總體而言，由于主城都市區內二級流域的耕地規模不斷縮減，為維持耕地占補平衡，渝東北三峽庫區城鎮群和渝東南武陵山區城鎮群內大多數二級流域的耕地規模均產生擴張，其中2000—2010年，梁平區、忠縣、墊江縣和豐都縣內二級流域(妝溪河、甘井河、渠溪河、大沙河、龍溪河等)的耕地規模擴張最為顯著，與此同時耕地斑塊愈發聚集，耕地形狀愈發規則化；2010—2020年，大巴山區內二級流域(任河、州河、東溪河、后溪河、洋溪河、馬渡河等)的耕地規模擴張最為顯著。盡管渝東北城鎮群和渝東南城鎮群內二級流域的耕地規模迅速擴張，但是粗放的擴張無法保證耕地質量，導致位于渝東北、渝東南城鎮群內，尤其是大巴山、巫山、七曜山和武陵山區內的二級流域內耕地破碎度、耕地不規則度變化十分顯著，在空間上呈現出“上升”和“下降”交替分布現象，這可能是由于在新舊耕地的交替演化中，一些原有的耕地在農業現代化管理下逐漸聚集、破碎度減小，形狀亦趨于規則化，而另一些新增的耕地由于尚未得到良好管理，呈現出分散化、破碎化和不規則化現象。而據預測，未來2020—2030年，在農業現代化管理下，這些二級流域內的耕地破碎度將顯著下降，聚集度亦將顯著上升，但耕地形狀總體上卻將進一步不規則化。

圖4 重慶市二級流域2000-2030年耕地景觀格局空間分布

圖5 重慶市二級流域2000-2030年耕地景觀格局空間變化趨勢

4 結論與展望

(1) 2000—2020年，在城市擴張、退耕還林和耕地撂荒的綜合影響下，重慶市境內耕地數量由40 640.87 km2以先慢后快的速度下降至38 590.33 km2，多轉為城市建設用地，其次是林地、草地，但在耕地占補平衡制約下始終維持在可控范圍內。

(2) 2000—2020年，一級流域下，耕地規模均值由0.519先微小擴張至0.521后大幅縮減至0.491，耕地破碎度均值由0.217先小幅下降至0.209后大幅上升至0.233，耕地不規則度均值由0.311先小幅下降至0.290后大幅上升至0.336，耕地聚集度均值總體上平均由0.657先上升至0.677后下降至0.620；二級流域下，耕地規模均值由0.492上升至0.494又下降至0.470；耕地破碎度均值由0.157下降至0.151又上升至0.164；耕地不規則度均值由0.302下降至0.300又上升至0.311；耕地聚集度均值由0.646上升至0.649又下降至0.630。耕地景觀格局大致與一級流域相契合，但以長江、小江為界呈現出更精細的空間兩極分化特征，且主城都市區與渝東北三峽庫區城鎮群、渝東南武陵山區城鎮群內耕地景觀格局時空演化的歷史規律與未來趨勢差異顯著，主城都市區內二級流域耕地不斷縮減、分散化、破碎化、不規則化，兩大城鎮群內二級流域耕地不斷擴張，位于大巴山、巫山、七曜山和武陵山區內二級流域的耕地破碎度、耕地不規則度在空間上呈顯著的升降交替分布現象。

(3) 未來2020—2030年，一級流域視角下，重慶市耕地規模將小幅縮減，耕地斑塊將進一步分散化、破碎化、規則化；二級流域視角下，中心城區內二級流域的耕地規模將進一步縮減，耕地趨于分散化、破碎化、規則化，主城新區內二級流域的耕地規模將反之擴張，耕地趨向于聚集化、破碎化、不規則化，而兩大城鎮群內二級流域內耕地規模亦將擴張，破碎度將顯著下降，耕地將趨向于聚集化、不規則化。

本文彌補現有研究不足，創新性地從多級流域尺度出發，揭示了重慶市耕地景觀格局演化規律及趨勢，在解決耕地演化的尺度效應問題上作出了有益嘗試，可為山區耕地的研究尺度提供新視角；同時運用ANN-CA模型模擬、預測了重慶市2020年、2030年土地利用，精度達89.33%，證明該模型較為可靠。但研究亦存在不足之處，如僅就耕地一級類型進行了討論，未將耕地細化至水田、旱地和水澆地等二級類型納入分析，這些問題仍需在未來深入探討。