《基于CA-MarKov模型的县域土地利用时空演变分析及预测研究》-农学论文，农业论文-论文范文参考-科学狗论文网

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基于CA-MarKov模型的县域土地利用时空演变分析及预测研究

范文

陈晓晓张永福

摘要基于2005、2010、2015年Landsat OLI/TM土地利用分类数据，依托土地利用转移矩阵、土地利用幅度变化模型、土地利用速度变化模型，辅以CA-MarKov未来土地利用预测模型，探讨干旱区渭库绿洲土地利用时空演变规律，预测未来土地利用类型。结果表明：2005—2015年耕地、水域和建设用地面积增加，林地、草地未利用地面积减少;各地类相互转化中耕地、林地和建设用地绝对值变化幅度大，变化速度较快;预测模型精度0.782 9，能有效揭示研究区时空演变趋势，在自然影响因素、气象因素影响下2005—2015年变化趋势与2005—2025年土地利用变化趋势较一致。

关键词土地利用 CA-MarKov模型;渭库绿洲

中图分类号 F301.2 ?文献标识码 A ?文章编号 0517-6611（2020）18-0065-05

Abstract Based on the land use classification data of LandsatOLI / TM in 2005， 2010 and 2015， relying on land use transfer matrix， land use change model，land use speed change model，supplemented by CAMarkov future land use prediction model， the temporal and spatial evolution of land use and the prediction of future land use types in UganKuche River Deita Oasis were discussed. The results showed that： During 2005-2015，the farmland， water area and construction land area increased， while the unused land area of forest land and grassland decreased;the transformation among different classes， the absolute value of farmland， forest land and construction land changed greatly and rapidly;the accuracy of the prediction model is 0.782 9， it can effectively reveal the temporal and spatial evolution trend of the study area， under the influence of natural and meteorological factors the change trend of 2005-2015 is consistent with that of 2005-2025.

Key words Land use;CAMarKov model;UganKuche River Deita Oasis

土地利用/覆蓋变化LUCC（land use and land cover change）与全球变化、生态环境、可持续发展等密切相关。其时空演变影响碳循环、水循环和生物多样性等重要系统，进而影响区域的可持续发展[1]。自“国际地圈生物圈计划”（IGBP）和“国际全球环境变化人文因素计划”（IHDP）发表的土地利用/覆被变化（LUCC）研究计划以来，LUCC的研究热潮在国际上持续至今[2]。国内外学者在相关方面进行了大量的研究，如LUCC的时空演变分析以及模型模拟预测未来土地利用变化等。袁子坤[3]对土地利用变化的概念、驱动因子及预测进行了综合分析;李黎黎等[4]结合GIS和RS技术对洋河流域1995、2000年土地利用/土地覆被变化进行分析;Musa Tarawally等[5]研究非洲2个重要城市2000—2015年的土地利用变化情况;预测未来土地利用变化的研究也较丰富，Sanat Das[6]、朱萌等[7]使用MarKov模型与地理空间技术相结合有效地反映研究区景观格局的时空变化趋势;郭燕燕[8]借助CLUE-S模型以深圳市为例，模拟精度达0.896，较精确地模拟了未来土地利用变化;靳含等[9]以新疆玛纳斯河流域典型绿洲为例，刻画时间跨度与CA-MarKov之间的内在影响。CA模型能有效地模拟空间变化，MarKov模型在有限时序模拟上运用广泛两者结合，能有效提高土地利用预测精度[10]。新疆是“一带一路”战略中的五大省份之一，且我国向西开放的主要陆路通道包含了渭库绿洲，是国家“一带一路”倡议的实施建设的重要支点，对渭库绿洲土地利用变化进行研究和模拟，有助于保护区域生态环境，及推进“丝绸之路经济带”发展建设。基于此，笔者以渭库绿洲为靶区，对2005—2015年土地利用时空演变情况分析，并结合CA-MarKov模型对2025年土地利用情况进行模拟研究，以期对区域环境的管理朝着可持续方向发展，为土地利用相关应用提供科学的理论支持。

1 数据来源和研究方法

1.1 研究区概况

渭库绿洲位于39°29′51″～42°38′01″N，81°28′30″～84°05′06″E，北接天山山脉，且位于塔里木河流域及塔里木盆地以北，隶属阿克苏地区，在库车县、沙雅县、新和县3县境内（图1）。季节特点是冬季寒冷干燥，夏季炎热年平均气温约14.2 ℃，年平均日照约2 884.43 h，水资源来源于降水、降雪及地下水等年平均降水量约65.57 mm。2015年末人口达96万，地方生产总值约1 613 672万元。

1.2 数据来源与处理

土地利用分类数据使用Landsat系列遥感影像数据，分别为Landsat 8 OLI—2005年7月和Landsat 5 TM—2010年8月、2015年7月，源于USGS網站。分辨率30 m，云量均在10%以下。通过ENVI 5.3软件对遥感数据进行辐射定标、大气校正、影像增强、影像裁剪等预处理，根据《土地利用现状分类标准》（GB/T 21010—2007）中的土地用地分类方法[11]采用监督分类的最大似然分类，分为耕地、林地、水域、草地、建设用地和未利用地。分类精度验证数据于2019年7、8月份使用国土调查云在线监管软件进行野外实地勘察验证，核实近6 000个样点，分类精度达80%以上。

CA-MarKov模型构建的适宜性数据使用年均日照、年均降水量、年均温度、高程、坡度、地形起伏度等气象数据与自然地形数据，气象数据：数据来自中国气象科学数据共享服务网，中国地面气候资料月值数据集（http：//data.cma.cn/site/index.html）。DEM：在地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn）平台，坡度与地形起伏度基于DEM数据在ArcGIS空间分析模块获取。

1.3 研究方法

为科学研究干旱区绿洲时空演变及预测未来土地利用变化，拟采用转移矩阵、土地利用幅度变化模型、土地利用速度变化模型对土地利用空间格局定量分析，CA-MarKoV模型预测2025年土地利用变化。

1.3.1 转移矩阵。

转移矩阵反映一段时间内某一类土地利用类型转入转出的面积及相互转化方向，运用ENVI转移矩阵模块获取。

1.3.2 土地利用幅度变化模型。

土地利用变化幅度从各类土地利用类型的面积变化上反映了不同地类总量的变化。表达式如下：

Rd=（Ub-Ua）Ua×100%（1）

式中，Rd表示研究年间某一土地利用地类的变化幅度;Ua表示研究年间的起始年a的某一地物的地物类型量;Ub与Ua同，表示研究年间末尾年b的某一地物的地类面积。

1.3.3 土地利用速度变化模型。

土地利用变化中单一土地利用动态度可以在土地利用变化速度上定量解读，不仅能比较区域间土地利用变化的差异性，对未来土地利用变化的模拟占有重要地位[12]。对干旱区土地利用变化速度的描述指在某段时间范围内，某地类在数量上的变化情况。

K=（Ub-Ua）Ua×1T×100%（2）

式中，K表示研究年间内某类土地利用类型的变化速度;Ua表示研究年间的起始年a的某一地物的地物类型量;Ub与Ua同，表示研究年间末尾年b的某一地物的地类面积;T表示研究研究年的长度，当T为跨度时间年数，则K值表示研究区内某种某地物类型的年变化。

1.3.4 耦合CA-MarKov模型。

MarKov模型的操作是将2期土地利用数据进行对比研究，最终分析得到2个模块，转移矩阵和适宜性栅格文件集，CA操作是将MarKov模型操作得到的转移矩阵用图形的方式模拟在图像上。将CA模型和MarKov模型一起用在土地利用变化预测中，耦合过程中MarKov模型的操作是CA-MarKov操作的一部分，结合2个模型的优点，以期得到与实际地物类型相符合的预测模型。

耦合CA-MarKov模型借助IDRISI软件，以2005和2015年土地利用分类数据为基础，预测2015年的土地利用数据且与2015年分类数据进行对比，验证模型预测精度，最终以2015年土地利用分类数据为基础，预测2025年干旱区渭库绿洲土地利用类型。对预测的土地利用数据进行精度验证，运行IDRISI软件中的Crosstab 模块获得 Kappa 值。

2 结果与分析

2.1 土地利用类型分析

通过土地利用变化分类得到土地利用相关数据，如表1和图2所示：2005年占地较多的是草地、未利用地和耕地，占比37.66%、29.86%和18.33%，占地面积分别是325 096.20、257 826.69和158 205.33 hm2。2010和2015年土地利用面积变化及综合占比趋势与2005年相似。可以看出2005—2015年各个地类间发生较大变化。其中建设用地虽然占地面积比较小，但是面积增长较快。总体耕地、水域、建设用地面积在逐年增加，相反林地、草地和未利用地在逐年减少。

2.2 土地利用空间格局分析

2.2.1 转移矩阵分析。

通过ENVI软件得出2005—2015年渭库绿洲土地利用转移矩阵（表2）。通过分析表2揭示各地类之间转化的内在联系，转入面积最多的是耕地158 551.29 hm2，主要由草地、林地和未利用地转入，转入面积分别是88 212.06、41 738.22、23 969.79 hm2;虽然草地转入面积为113 581.98 hm2，但是转出面积为165 968.73 hm2，比转入面积多，主要转为耕地、未利用地和建设用地;林地转入转出趋势与草地相同都是转入面积小于转出面积;建设用地转入面积42 360.39 hm2与转出面积6 622.92 hm2相比，转入量较大，主要由草地、林地、耕地和未利用地转入，其中草地转入最多为18 290.07 hm2;水域转入转出面积相对其他地类较均衡，总体来说土地利用变化内部间保持守恒，2005—2015年土地利用变化总体情况相对稳定。

2.2.2 土地利用幅度变化。

根据公式（1），得到渭库绿洲土地利用幅度变化率（表3）。如表3所示：2005—2010年各地类变化幅度较稳定，相比较建设用地与耕地略显活跃，草地和未利用地的幅度在减小。2010—2015年间变化幅度最大的是建设用地，增幅为1.69%，林地和草地幅度在减小分别为0.05%、0.56%，耕地、水域、和未利用地变化幅度较小。2005—2015年绝对值增幅由大到小依次为建设用地、耕地、林地、水域、未利用地和草地，幅度变化率分别为3.10%、0.68%、0.55%、0.37%、0.17%和0.16%。可见在研究年间建设用地、耕地和林地变化率较明显，其他地类变化率相对稳定。

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