基于CA-Markov模型的黃河下游土地利用時空演變及趨勢預測

摘" 要：黃河下游的土地利用格局變化將影響我國的糧食安全及黃河流域生態環境高質量發展?；邳S河下游2000—2020年土地利用數據，采用土地動態度模型、土地轉移矩陣及元胞自動機-馬爾可夫模型（CA-Markov）對黃河下游土地利用的時空演變格局及未來變化趨勢進行模擬預測。結果表明，2000—2020年，黃河下游耕地面積減少2 420 km2，下降率為-2.24%；未利用土地和草地面積分別減少521 km2和701 km2，而建設用地面積增加3 167 km2，增長率為14.72%。2005—2010年和2010—2015年土地轉移波動較大。建設用地主要是由耕地、未利用土地、水域面積轉移而來，其中，耕地轉移面積最大，為2 637 km2。CA-Markov模型模擬的Kappa系數達0.9以上，模擬精度較高，預測到2030年黃河下游耕地面積將進一步減少1 635 km2，而建設用地面積將增加1 950 km2。因此，加強黃河下游土地資源的高效利用，優化土地利用結構，制定合理的土地利用政策，是保障黃河下游生態安全及生態經濟可持續發展的有效手段。

關鍵詞：黃河下游；土地利用；CA-Markov模型；模擬預測；時空演變

中圖分類號：X321" " " "文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2024）04-0011-05

Abstract： The change of land use pattern in the lower reaches of the Yellow River will affect China's food security and the high-quality development of ecological environment in the Yellow River basin. Based on the land use data of the lower reaches of the Yellow River from 2000 to 2020， the land dynamic attitude model， land transfer matrix and cellular automata-Markov model （CA-Markov） were used to simulate and predict the spatio-temporal evolution pattern and future change trend of land use in the lower reaches of the Yellow River. The results show that： from 2000 to 2020， the area of cultivated land in the lower reaches of the Yellow River decreased by 2 420 km2， with a decline rate of -2.24%; the area of unused land and grassland decreased by 521 km2 and 701 km2， respectively， while the area of construction land increased by 3 167 km2， with a growth rate of 14.72%;the land transfer fluctuates greatly from 2005 to 2010 and from 2010 to 2015， and the construction land is mainly transferred from cultivated land， unused land and water area， among which the cultivated land transfer area is the largest， which is 2 637 km2; the Kappa coefficient simulated by CA-Markov model is more than 0.9， and the simulation accuracy is high. It is predicted that by 2030， the cultivated land area in the lower reaches of the Yellow River will further decrease by 1 635 km2， while the construction land area will increase by 1 950 km2. Therefore， strengthening the efficient use of land resources in the lower reaches of the Yellow River， optimizing the land use structure and formulating reasonable land use policies are effective means to ensure the ecological security and sustainable development of the ecological economy in the lower reaches of the Yellow River.

Keywords： lower reaches of the Yellow River; land use; CA-Markov model; simulation and prediction; spatio-temporal evolution

地球表面的各類植被、湖泊、水域和建筑等構成了地表不同的土地覆蓋類型，人類活動對土地長期的管理及改造即為對土地的利用。近年來，人類活動對土地利用的深度和強度不斷加深，將改變原有的土地格局，進而引發一系列生態環境及氣候變化的問題[1]。隨著城鎮化的快速發展，各部門對土地資源的搶奪及不合理的規劃利用導致水土流失、水質惡化、旱澇頻發和生物多樣性減少的現象增加[2]。據聯合國組織報告稱，未來全球城市擴張將導致80%以上的地球棲息地消失；沿?；A設施將擴大50%～76%，嚴重威脅淺水生態系統[3]。有鑒于此，迫切需要預防和控制土地利用變化帶來的生態風險。

土地利用系統的時空變化過程是眾多影響因素共同作用的結果，因而其內部空間動態變化復雜[4]。國內外學者關于土地利用/土地覆被變化（LUCC）開展了廣泛的研究和探索，基于多時相、多尺度的遙感數據研究了LUCC時空演變規律、LUCC驅動因素及LUCC未來變化趨勢預測[5]。目前，常用的預測模型有灰色預測模型、CLUS-S模型[6]、SLEUTH模型[7]、人工神經網絡（ANN）[8]、FLUS模型[5]和CA-Markov模型[9]等。其中，CA-Markov模型耦合了CA模型和Markov模型各自的優勢，可有效地降低土地類型相互轉化時的模擬誤差，能更好地預測復雜非線性土地利用系統未來變化的時空演變格局。因此，該模型在區域土地利用變化模擬及預測方面得到眾多學者的一致認可。

黃河下游是保證我國糧食安全和經濟發展的重要地帶，是打贏脫貧攻堅戰、實施黃河流域生態保護和高質量發展的關鍵區域。然而，近年來隨著城鎮化的快速發展，城市擴建、土地侵占、水土流失等對黃河下游生態系統的穩定構成嚴重威脅[10]。關于黃河下游的研究較少，劉瑩等[11]從“三生空間”的視角研究了黃河下游土地利用的時空變化及對生態系統服務價值的響應；楊小琬等[12]基于InVEST模型研究了黃河下游碳儲量的時空變化和驅動因素?？v觀以往的研究，采用CA-Markov模型多情景模擬黃河下游未來土地利用變化量的研究尚未見報道。因而，本研究基于5期土地遙感數據，分析黃河下游土地的時空動態變化情況，進而采用CA-Markov模型預測未來2025年和2030年黃河下游土地的時空演變格局。本研究的結果可為黃河下游土地利用規劃、生態管理與修復提供借鑒價值，最終為實現黃河流域生態保護與高質量發展提出對策和建議。

1" 黃河下游地區概況及數據來源

黃河下游是河南鄭州桃花峪以下的黃河河段，以河南省滎陽市的桃花峪為起點，自西向東流經華北平原，最終在山東墾利縣入海。本研究的黃河下游區域范圍包括河南省10個地級市（焦作、鄭州、許昌、周口、開封、新鄉、商丘、鶴壁、安陽和濮陽）及山東省9個地級市（菏澤、濟寧、聊城、泰安、濟南、淄博、德州、濱州和東營），總面積達14 813 km2。

本研究的土地遙感數據來源于中國科學院資源環境科學與數據中心（http：//www.resdc.cn/）。選取了2000、2005、2010、2015和2020年5期的土地遙感數據，空間分辨率為30 m，該數據集采用二級分類系統，共包含23種土地類型。在ArcGIS軟件中通過數據的拼接融合、面狀矢量裁剪和重分類，得到6大類土地類型，分別為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用土地。

2" 研究方法

2.1" 土地利用單一動態度模型

土地利用類型動態度指某類土地利用類型在研究時段內的動態變化量，反映單一土地利用類型隨著時間變化，土地利用變化的速率。其表達式為

式中：Ki為動態度；a和b分別為初期和末期的時間；i為不同的土地類型，則Uia和Uib分別為i種土地類型在初期a和末期b時對應的土地面積；T為從初期到末期的研究時段長。綜合土地利用動態度即為各類土地類型動態度之和。

2.2" 土地利用轉移矩陣

土地利用轉移矩陣不僅可以定量表示不同土地類型之間相互轉化的關系，也能揭示其轉移速率[6]。根據同一地區不同時相的土地覆蓋現狀變化關系，求得一個二維矩陣，利用土地利用轉移矩陣既可以描述在一段時間內不同土地利用面積的特征，還可以有效地演算出各類土地類型在初期和末期的轉移面積和方向。

2.3" CA-Markov模型

CA-Markov模型是將元胞自動機（CA）模型與馬爾可夫鏈（Markov）模型相結合，利用其綜合優勢在數量和空間2個方面實現土地利用的動態變化模擬。該模型的模擬方法集成于IDRISI軟件的一個功能模塊中。本研究基于各期的土地利用數據，采用IDRISI軟件中CA-Markov模型分別模擬預測2025和2030年的土地利用時空演變過程。具體過程如下：①在ArcGIS中將矢量數據轉換為柵格數據，大小為30 m×30 m，再轉化為ASCII格式導入IDRISI軟件中；②利用土地柵格疊加運算生成的轉移面積進行預測；③設定其迭代次數，選擇標準的5×5元胞矩陣作為相鄰元胞組成的濾波器，表示周圍元胞對中心元胞變化的作用；④對模型預測結果進行Kappa檢驗，并將模擬值與實測值進行對比。

3" 結果與分析

黃河下游耕地面積106 691 km2， 占黃河下游總面積的70%以上，建設用地面積為23 215 km2，占比15%左右，未利用土地面積占比最小。2000—2020年，建設用地、水域、林地面積均呈增加的趨勢，增長率分別為14.72%、9.66%、0.29%，建設用地增長率最快；耕地、未利用土地、草地面積呈減少趨勢，下降率分別為-2.24%、-24.93%、-9.09%，未利用土地下降率最大。" 3.1" 黃河下游土地動態度變化分析

2000—2020年黃河下游地區的耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用土地的動態變化情況見表1?？梢钥闯?，未利用土地、耕地、草地在各個時段內的動態度均為負值，其整體動態度分別為-1.66%、-0.15%、-0.61%，表明其在各時期內土地面積均在不斷地減少。其中，未利用土地和草地在2000—2005年的動態度變化最大，變化最劇烈；耕地在2010—2015年面積轉換較大。建設用地、水域、林地在各時期內的動態度均為正值，整體的動態度分別為0.98%、0.64%、0.02%，表明其在各個時期內土地面積不斷增加，其中，建設用地面積的動態度最大，尤其是在2000—2005年，動態度為1.28%，水域面積的動態度也在2000—2005年變化較大，動態度為1.39%，林地的面積變化較小，但在2005—2010年動態變化相對較大，動態度為0.05%。

3.2" 黃河下游地區土地利用轉移矩陣分析

2000—2020年，黃河下游各土地類型中耕地的轉出面積最大，總轉出3 209 km2。耕地面積主要轉向建設用地和水域面積，轉出面積分別為2 637 km2和503 km2。草地面積總轉出718 km2，主要轉向耕地面積466 km2。未利用土地面積轉出583 km2，主要轉向建設用地315 km2。從轉入面積來看，建設用地轉入面積最大，為3 217 km2，主要是由耕地、未利用土地、水域面積轉移而來；耕地面積主要是由草地、未利用土地、水域面積轉移而來，轉入面積789 km2；水域面積主要是由耕地和草地轉移而來，轉入面積745 km2。其余土地類型面積轉移變化不大（表2）。

3.3" 黃河下游地區土地利用變化趨勢預測

利用IDRISI軟件中的Crosstab模塊對2010年和2015年2期土地利用數據進行趨勢預測，并對預測結果進行精度檢驗。計算得到Kappa系數分別為0.913 0和0.912 5，均大于0.9，表明CA-Markov模型的模擬結果較好。同時，由表3可知，2010年和2015年各土地類型的實際面積與模擬面積較一致，誤差均在5%以內，進一步驗證了該模型在黃河下游的模擬精度較高，因而可用來預測2025年和2030年的土地變化趨勢。

以2015年土地利用數據為基礎，應用CA-Markov模型將2005—2015年轉移矩陣循環10次得到2025年黃河下游土地利用分布圖，并將2000—2015年土地利用轉移矩陣循環15次得到2030年黃河下游土地利用空間分布圖，其結果如圖1所示。

統計得到黃河下游2025年和2030年的土地面積變化量見表4?？梢?，2015—2025年間，耕地面積減少最多，減少了1 191 km2，下降率為-1.13%，而建設用地增加1 314 km2，增長率為5.32%；未利用土地、耕地、草地面積均呈減少趨勢，其中，未利用土地下降率最大，為-6.44%。2015—2030年，耕地面積減少最多，減少了1 651 km2，由于其基礎面積較大，下降率并非最高；未利用土地面積減少了246 km2，下降比例最高，為-15.68%；草地面積減少224 km2，下降率為-3.20%；建設用地面積增加最大，為1 950 km2，增長率為7.90%；林地和水域面積變化較小，但面積也分別增加了3 km2和168 km2。

4" 結論

本文以黃河下游地區作為研究對象，對其進行2000—2020年土地利用時空變化及未來趨勢分析，得出以下結論。

1）黃河下游地區以平原為主，耕地面積占比70%以上，其次為建設用地，占比15%左右。2000—2020年土地利用總體變化特征為建設用地面積顯著增加，增長率為14.72%。城市土地的擴張必將擠占其他土地類型面積，使得耕地面積減少了2 420 km2，下降率為-2.24%。未利用土地面積亦呈減小趨勢，下降率較大，為-24.93%。

2）從土地利用動態度來看，未利用土地的負動態變化度最大，為-1.66%，同時也是負增長率最大的土地利用類型。正動態變化最大的是建設用地，動態度為0.98%。

3）在所有土地利用類型的轉移方向中，耕地轉化為建設用地的面積最多，轉入了2 637 km2；未利用土地轉入建設用地面積315 km2。其余土地轉移面積變化不大。

4）基于CA-Markov模型模擬的2010年與2015年黃河下游地區的預測結果與實際土地利用結果對比，得到Kappa系數分別為0.913 0和0.912 5?？梢?，CA-Markov模型的模擬精度較高，可用于預測黃河下游地區未來土地利用的變化格局。在不考慮人為因素的影響下，到2030年，黃河下游耕地、未利用土地、草地面積將分別減少1 635、246、224 km2，而建設用地面積將增加1 950 km2。建設用地主要由耕地轉化而來，其次為林地和未利用土地。

土地資源不加以合理地規劃利用，將使得黃河下游建設用地面積不斷擴張，耕地等面積不斷減少，導致局部氣候發生變化，并威脅到我國的糧食安全和生態安全。本文中CA-Markov模型雖然能夠更好地模擬復雜非線性土地系統中各土地類型的轉移變化量，但未考慮人類活動及政策規劃方面的影響因素。在今后的研究中，將通過定性與定量相結合，融入自然和社會經濟影響因素，更好地探討黃河下游土地變化未來發展的方向。黃河下游地區的經濟發展需要建立在生態保護的基礎上，限制非農業用地的過度擴張，確保生態系統的穩定。同時，需要制定合理的土地利用規劃政策，優化土地利用結構，提高土地資源的利用效率，實現黃河下游生態和經濟的可持續發展。

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