基于江苏省近20年土地利用数据的信息挖掘与分析

姚恋秋， 李 杨， 施 歌， 梁鸣霄， 江 南

空间数据挖掘是数据挖掘研究的一个分支，目的是从空间数据库系统中抽取隐含人们感兴趣的空间模式和特征，发现空间数据与非空间数据之间的关系，构建空间知识库[1]。我国最早由李德仁院士提出，从地理信息系统(geographic information system，简称GIS)空间数据库中发现这一理论[2-3]。随后，我国许多高校对空间数据挖掘理论展开了研究。韩志军等从地震目录数据出发，提出基于空间数据认识的数据挖掘方法[4-5]。土地利用数据信息的挖掘目前集中在耕地、林地等农业用地的变化，土地利用动态度等各种统计指标的测算，土地利用变化预测这3个方面。陈述彭等从地学信息图谱角度对空间数据进行数据挖掘[6]；刘纪远等使用动态区划法对我国土地利用空间格局进行分区[7]；陆汝成等使用代码融合的方法对土地利用数据进行空间信息挖掘[8]；刘盛和等对土地利用空间分析测算模型进行修正[9]；乔伟峰等对土地利用转移矩阵计算动态度模型进行改进，加入土地利用无序度指标[10]。国际上，许多学者对空间和土地利用信息挖掘展开了研究，Koperski等指出数据挖掘已经扩展到空间数据库与空间模式发现[11]；Han等的研究小组在MapInfo中实现了空间数据挖掘的原型系统，Han等在其专著《Data mining：concept and technologies》中系统地论述了空间数据挖掘的概念和方法[12]；Sun等应用马尔科夫链方法针对城市土地利用动态变化进行分析[13]。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

江苏省位于我国华东地区，地理位置为116°18′～121°57′E，30°45′～35°20′N，省会为南京市，省辖13市，总面积为 101 819 km2。根据地理位置和人文景观差异可以将江苏省划分为3个区域，苏州市、无锡市、常州市为苏南地区，南京市、镇江市、扬州市、泰州市、南通市为苏中地区，徐州市、宿迁市、淮安市、连云港市、盐城市为苏北地区。

在地理景观人文属性方面，截至2014年年底，江苏省人口为7 976.30万人，其中城镇人口为5 305.83万人，区域生产总值为70 116.38亿元，价格指数为101.70[14]。从地理景观的物理属性来看，研究区属于亚热带湿润森林地带，属于亚热带季风湿润气候[15]。

1.2 数据来源

1.2.1 土地利用数据 本研究使用20世纪80年代以来的“江苏省1 ∶10 万土地利用数据集”，获取自国家地球系统数据共享平台——长江三角洲科学数据中心。土地利用一级类型综合评价精度达到94.3%以上，满足1 ∶10万比例尺制图精度。本研究使用的5期数据分别为20世纪80年代、1995年、2000年、2005年及2010年的土地利用数据。数据集涵盖6个一级分类，并由此细分为31个二级分类。

1.2.2 社会经济数据 本研究使用1990—2010年《江苏统计年鉴》数据，数据源为中国知网统计年鉴数据，数据产品经由国家地球系统数据共享平台——长江三角洲科学数据中心加工成江苏省逐年社会经济数据集。该数据集收录江苏省及各地区大量的经济社会发展统计信息。包含行政区概况(市、县、乡镇个数)、经济、社会、人口、农业、城市建设与环境保护等方面的指标。数据存储格式为Excel，是反映江苏省各年国民经济和社会发展情况的资料性年刊。

1.3 研究方法

1.3.1 数据预处理 转换投影坐标系，土地利用数据使用Krasovsky_1940_Albers坐标系，一般用于大尺度分析，因此对于江苏省的研究将坐标系转换为Xian_1980_3_Degree_GK_CM_117E坐标系。由于研究中使用的5期数据为20世纪80年代末、1995年、2000年、2005年、2010年的土地利用数据，将20世纪80年代末期的土地利用数据等效为1990年土地利用数据进行分析。

针对研究目的使用ArcGIS10.2重新划分土地利用数据类别，如表1所示，重分类规则为以土地利用的一级分类为基础，将其二级分类分别进行合并。将未利用土地类别重命名为其他，得到5个土地利用类别；而对于城乡、工矿、居民用地这一大类，遵照其二级分类分为3类，分别命名为城镇建成区、农村居民点和工矿用地。由此将土地利用数据分为耕地、草地、林地、水域、农村居民点、城镇建成区、工矿用地和其他，共8个土地利用类别。

表1 土地利用类型重分类对照

1.3.2 转移矩阵、土地利用动态度 计算土地利用数据每2年的转移矩阵、地类变化量，通过多种指标定量分析江苏省土地利用的变化模式。转移矩阵反映了某一地区变化初期和末期各种类别之间的相互转化，在反映土地利用的变化时，不仅可以定量分析变化的面积，还可以反映出土地利用的变化方向。转移矩阵的一般形式为[10]：

(1)

式中：S表示面积；i和j分别表示变化前和变化后的土地利用类型(i=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，n)。

根据转移矩阵，可以统计得到各地类的减少量、增加量、净变化量和变化总量等变化指标。

基于土地利用各地类的面积转移矩阵，可以进一步计算马尔科夫概率转移矩阵。马尔科夫概率模型可以表示为：

(2)

式中：Nt+Δt为t+Δt年时的土地利用面积矩阵；Nt为t年时的土地利用面积矩阵；P为土地利用转移的概率矩阵，矩阵P的各行概率之和为1。

对面积变化进行归一化处理，从概率角度考量土地利用的变化，在分析土地面积这类较大数据时，更加清楚地表现出各个土地类型各自的增减状况。使用5期图像生成4个概率矩阵，相比于土地利用转移矩阵，突出了每种地类转换的来源和流转方向，不受总体面积的影响，排除由于地类占地面积太少而变化规律被忽略的情况。

通过转移矩阵、转移概率矩阵，从统计学上对江苏省20年来的土地利用变化情况进行定量分析。

1.3.3 土地利用转移图谱、变化模式 使用代码融合方法计算每2期的土地利用图像的土地利用转移图谱，得到4期土地利用转移图谱。代码融合方法基本原理是使用2位代码分别显示变化前后的地类属性。在本研究中对土地利用类型以阿拉伯数字1～8编号，以变化前利用类型作为十位数，将变化后利用类型作为个位数，融合公式为：

F=10f1+f2。

(3)

式中：f1为变化前的土地利用类型代码；f2为变化后的土地利用类型代码；F为融合后的代码。

使用代码融合方法可以直观地表现出土地利用的变化，但融合后代码类别个数呈平方增长，不能有针对性地表现土地利用的主要变化方向，因此选取土地利用的主要变化类型进行分析。江苏省的耕地、林地、水体、农村居民点、城镇建成区这五大土地利用类型面积占全省土地面积的97%以上，其中水体面积由于沿海滩涂的增加而发生变化，内陆水体几乎不变，因此选择耕地、林地、农村居民点、城镇建成区这4个类型的变化进行分析。由5期土地利用数据得到4期土地利用的主要转移类型图谱。通过分析转移图谱，从时间序列的角度对江苏省20年之间的土地利用变化情况进行定性分析。

1.3.4 土地利用转移图谱重心分析 地理重心模型的本质是将1组空间对象的几何重心坐标和对应的各项指标数据进行加权而得到的重心坐标。重心计算公式为[16-17]：

(4)

式中：n为区域内的空间对象数量；(X，Y)为空间对象的重心坐标；(xi，yi)为空间对象i的重心坐标；Mi为对象i的属性值。

在土地利用转移图谱的基础上，对4期变化图谱中的农村居民点和城镇建成区分别计算重心，以土地利用变化面积为权重，得到土地利用转移的重心。与土地利用重心不同，土地利用转移图谱的重心不表示某一特定时刻的土地利用情况，而是在一定时期内，描述变化过程的特点，即土地利用变化的方向，挖掘土地利用变化过程中的潜在特点。通过分析江苏省土地利用变化信息图谱的转移重心，从空间位置上对20年来的土地利用变化方向进行分析。

2 结果与分析

2.1 转移矩阵分析

2.1.1 基本统计数据 由表2可知，对江苏省土地利用数据分期进行总体分析，20年来江苏省土地利用面积逐期增加，2005—2010年间增加量最多，增加的地区主要为江苏东北部沿海地区。从地类的变动情况来看，从1995年开始，江苏省的土地变动幅度越来越大，2000—2005年变动面积比1995—2000年增加27%，而2005—2010年的变化面积比2000—2005年增长161%。从各个土地利用类别的构成来看，1990—2000年江苏省耕地面积最大，水域次之，农村居民点第三，林地和城镇建成区分别排名第四和第五。

就耕地而言，总体呈逐年减少的趋势，2010年相对于1990年耕地总体减少8 331 km2，占1990年耕地总面积的11.5%。在耕地面积减少的同时，江苏省农村居民点和城镇建成区面积逐年增加，尤其是城镇建成区，由1990年的 1 986 km2增加到2010年的7 628 km2，在总量上约翻两番，涨幅最大的是2005—2010年，在这5年间城镇建成区面积增加了142.3%。水体面积在20年间逐年增加，增长率分别为1.0%、2.0%、4.4%、7.8%，增加的部分主要为东部沿海的滩涂。农村居民地在这20年间持续增长，但涨幅呈波动减小，1990—1995年涨幅最大，为14.8%，之后涨幅减小。

表2 江苏省20年土地利用基本情况统计 km2

注：1表示耕地；2表示草地；3表示林地；4表示水体；5表示农村居民地：6表示城镇建成区；7表示工矿用地；8表示其他。下表同。

2.1.2 转移矩阵与转移概率分析 对各个土地利用转移概率矩阵(表3至表6)单独分析可以得出，1990—1995年耕地土地利用的主要变化方向是农村居民地，高达20.3‰，林地、农村居民地、城镇建成区的主要变化方向是耕地，其中林地变为耕地的变化幅度最大，为27.4‰。1995—2000年与前5年土地利用变化方向基本一致，各个主要地类的变化方向分别为耕地—农村居民地，林地—农村居民地，农村居民地—耕地，城镇建成区—耕地。2000—2005年间的土地利用变化特点出现了变化，林地和农村居民地的主要流动方向依然是耕地，但在这5年耕地的流动方向由农村居民地变成了城镇建成区，并且城镇建成区的主要变化方向为农村居民地，占城镇建成区面积的82.5‰。2005—2010年的土地利用流向与前15年都有所不同。耕地中22.9‰流向农村居民地，40.0‰流向城镇建成区；林地有62.7‰变为耕地，农村居民地变化幅度最大，有132.9‰都变为了城镇建成区，城镇建成区11.5‰变回耕地，25.3‰变为农村居民地。

表3 1990—1995年土地利用转移概率矩阵 ‰

注：表3至表6数据为江苏省各地主要地类之间的转移概率千分比(‰)。

从时间变化对4个变化矩阵进行分析。首先，从变化的幅度来说，从1990年开始土地利用的变化幅度越来越大。此次分析的4个地类随着时间的增加，地类保持不变的比例呈波动下降。以面积最大的耕地为例，除1990—1995年矩阵以外，土地利用类型保持不变的比率不断降低，至最后一期矩阵仅为927.9‰。1990—1995年土地利用类型转移比率最大的为耕地变为农村居民地，占20.3‰；1995—2000年变化比率最大的为农村居民地变为耕地，占57.0‰；到2000—2005年，变化最大的为城镇建成区转为农村居民地达到82.5‰；而2005—2010年期间，农村居民地变为城镇建成区的变化比率超过100‰，达到132.9‰，并且同一期间总共有2种变化类型超过50‰。其次，从土地利用变化类别分析，1990—2000年各个地类主要向耕地方向变化，到2000—2005年期间各类别主要向农村居民地变化，最后2005—2010年以流向城镇建成区为主，兼有其他地类相互变化。与此同时在每一期的变化中，耕地流向农村居民地一直是土地利用转移的重要方向。

表4 1995—2000年土地利用转移概率矩阵 ‰

表5 2000—2005年土地利用转移概率矩阵 ‰

表6 2005—2010年土地利用转移概率矩阵 ‰

2.2 土地利用转移图谱分析

以单幅信息图谱(图1)来看，1990—1995年，土地利用变化主要集中在江苏南部、中部和东部沿海地区，以耕地变为农村居民地、耕地变为城镇建成区为主。江苏北部的变化主要集中在耕地转为农村居民地，但面积和数量远远低于南部。1995—2000年江苏省土地利用的变化程度出现了回落，变化的面积和有所减小，变化的方向主要为耕地变为农村居民地。2000—2005年南部地区变化程度依然大于北部地区，尤其是苏州市、南京市出现了肉眼可识别的大范围的耕地变为城镇建设用地的情况。除徐州市以外，江苏省其他12个地级市的城镇建成区都向外出现了明显扩张，而且规模较大的农村居民地也向外有不同程度的延伸。除了耕地向农村居民地和城镇建成区转移外，农村居民地与城镇建设用地之间的转换也越来越明显，在这5年期间有1 004 km2的农村居民地变为城镇建成区。2005—2010年期间的土地利用变化更为多样，不仅仅局限于苏南地区，苏北地区土地利用变化也变得活跃起来，江苏省各个城市扩张速度加快，大量城市外围农村居民地转为城镇建成区，耕地转为城镇建成区和农村居民地。5年内 2 577 km2的耕地转为城镇建成区，1 461 km2的农村居民地转为城镇建成区，1 537 km2的耕地转为农村居民地。

综合时间序列信息图谱(图1)来看，这20年间耕地流向农村居民地基本不变，随着时间的推移土地利用转移变化量不断增加，苏南地区土地利用变化的活跃程度高于北方。苏州市、无锡市、南京市、常州市土地利用变化最为活跃，根据土地利用变化的活跃程度，大致可以划分为1990—2005年和2005—2010年2个时段进行分析。对于苏北地区，土地利用变化的20年内，前15年土地利用类型稳定，变化程度小，城市扩张面积小，最后5年土地利用变化类型活跃，城市扩张面积显著增加。苏中地区土地利用变化一直处于中间水平，前15年以耕地变为农村居民地为主，少有大范围的土地利用变化，后5年变化的范围变大，且变化的类型多样，农村居民地流向城镇建成区和耕地流向农村居民地为2个主要的变化方向。苏南地区一直是江苏省土地利用变化最活跃的地区，1990—2005年，虽然江苏省土地利用变化总体情况较为稳定，但苏南地区耕地转变为城镇建成区的面积逐年增加，到2005—2010年，农村居民地和耕地变为城镇建成区成为变化最主要的2种形式。

2.3 土地利用变化图谱重心分析

在土地利用变化图谱的基础上，对变化最活跃的耕地、农村居民地、城镇建成区这3个土地利用类别间的变化量做重心分析，变化重心主要位于江苏省中部和南部(图2)，因此对江苏省苏南和苏中进行局部放大(图3)。

从空间位置来看，20年来土地利用变化的重心分布在苏中和苏南地区，较江苏省的几何重心整体偏东南，在几何重心东南部波动，偏向苏南和东部沿海方向。对4期土地利用变化量重心分别进行分析，1990—2000年重心分布较为分散，除1990—1995年耕地变为城镇建成区位置落在苏南以外，其余重心位置基本位于苏中地区；2000—2005年土地利用变化量的重心大部分集中在苏南地区；2005—2010年变化量的中心向江苏省的几何重心靠拢。由于土地利用的变化量主要集中在耕地向城镇建成区和农村居民地的方向流动，因此单独对15、16两类代码进行分析。对于耕地变为城镇建成区这一变化类型，1990—1995年变化量重心位置为所有重心点的最南方，2005—2010年逐渐向北迁移，变化特点与江苏省经济变化相一致。苏南地区为长三角城市群的中心城市，紧邻上海，改革开放以来飞速发展，近年来长三角城市群不断扩大带动了苏北地区的经济发展，促进了土地利用各地类间的相互转化，使土地利用变化的重心向北迁回。

从变化的面积来看，随着时间的推移，各类土地类型变化面积都有变大的趋势。农村居民地与城镇建成区的相互转化，1990—2000年间由于变化面积太小，在图上无法显示。1990—2005年除1990—1995年耕地变为农村居民地以外，其他变化量均在0～687 km2之间。耕地变为城镇建成区和农村居民地是变化面积最大的2类，其中变化面积最大的是2005—2010年耕地转为农村居民地，高达27 312 km2。城市不断扩张，也促进了城市的经济发展，为经济贸易提供了更好的平台。

3 结论与讨论

土地利用是人类活动与自然环境相互作用最直接的表现形式，土地利用变化直接反映了人-地关系的变化。通过各个时期土地利用转移图谱和变化量重心的变化，可直观地表现土地利用空间变化及变化量的内在规律。

从时间上来说，江苏省1990—2010年20年间随着时间的变化，前15年土地类型大体稳定，土地利用变化最主要的类型为耕地向农村居民点的转化，后5年土地利用发生了很大变化，耕地向城镇建成区的变化也成为主要方向。从统计学角度分析，江苏省土地利用变化量总量呈增加趋势，变化类型趋于多元化，各种土地利用类型之间的变化随着时间的推移越来越活跃。从空间位置上看，江苏省土地利用变化范围遍及全省，总体上苏南的土地利用变化大于苏北，但变化重心随着苏北地区的发展在逐渐向几何重心靠拢。江苏省土地利用的变化方向与经济发展方向表现出一致性，两者相互影响有着正反馈的关系。

致谢：感谢国家地球系统科学数据共享平台——长江三角洲科学数据中心(http：//nnu.geodata.cn：8008/)提供数据支撑。

[1]陈述彭. 地球信息科学[M]. 北京：高等教育出版社，2007.

[2]李德仁，龚健雅，边馥苓. GIS的前景[J]. 测绘通报，1994(3)：30-35.

[3]李德仁，李德毅. 论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版)，2002，27(3)：221-233.

[4]韩志军，周成虎，裴 韬，等. 地震序列提取的时空耦合距离方法研究[J]. 地震地磁观测与研究，2002，23(6)：18-24.

[5]韩志军，王桂兰，周成虎，等. 我国地震信息系统建设发展方向探讨[J]. 地球物理学进展，2003，18(3)：541-545.

[6]陈述彭，岳天祥，励惠国. 地学信息图谱研究及其应用[J]. 地理研究，2000，19(4)：337-343.

[7]刘纪远，匡文慧. 20世纪80年代末以来中国土地利用变化的基本特征与空间格局[J]. 地理学报，2014，69(1)：3-14.

[8]陆汝成，黄贤金，左天惠，等. 经济快速增长区土地利用信息图谱构建——以江苏省环太湖地区为例[J]. 资源科学，2009，31(7)：1133-1141.

[9]刘盛和，何书金. 土地利用动态变化的空间分析测算模型[J]. 自然资源学报，2002，17(5)：533-540.

[10]乔伟峰，盛业华，方 斌，等. 基于转移矩阵的高度城市化区域土地利用演变信息挖掘——以江苏省苏州市为例[J]. 地理研究，2013，32(8)：1497-1507.

[11]Koperski K，Adhkary J，Han J. Spatial data mining：progress and challengs[C]. SIGMOD Workshop on Research Issues on data Mining and Knowledge Discovery.Montreal，Canada，1996：6-10.

[12]Han J，Kamber M. Data mining：concepts and techniques[M]. San

Francisco：Morgan Kaufmann，2001.

[13]Sun H，Forsythe W，Waters N. Modeling urban land use change and urban sprawl：calgary，alberta，canada[J]. Networks & Spatial Economics，2007，7(4)：353-376.

[14]江苏省统计局. 江苏统计年鉴(2014)[M]. 北京：中国统计出版社，2015.

[15]任美锷. 中国自然地理纲要[M]. 3版.上海：商务印书馆，2009.

[16]张兴榆，黄贤金，赵雲泰，等. 近10年江苏省土地利用重心与经济重心迁移轨迹对比分析[J]. 长江流域资源与环境，2011，20(1)：14-20.

[17]佘 冰，朱欣焰，刘汝倩，等. 利用方向玫瑰图分析社会经济重心轨迹移动模式[J]. 武汉大学学报(信息科学版)，2016，41(8)：1055-1059.