基于元胞自动机模型的耕地规划模拟研究

叶 丹，郜鲁涛，麻之润，彭 琳*

(1.云南农业大学 大数据学院(信息工程学院)，云南 昆明 650201；2.云南农业大学 云南省高校农业信息技术重点实验室，云南 昆明 650201)

1 材料与方法

1.1 研究区概况

选择昆明市寻甸回族彝族自治县为研究区域，该地位于东经102°41′～103°33′，北纬25°20′～26°01′，地形复杂地貌多变，属于低纬度高原季风气候，年均温14～15.2 ℃，年均降水量为1045 mm，全县土地总面积3598 km2，东西长约80 km，南北长60 km。全县发展农副产品以及生态旅游业，是一个农业大县。

1.2 数据来源

数据来自寻甸县基础地理数据，2010和2015年土地利用现状数据，全县土壤数据及2008-2016年寻甸县统计年鉴和《寻甸回族彝族自治县土地利用总体规划(2010-2020年)》。

1.3 研究方法

1.3.1 元胞自动机模型原理 元胞自动机(Cellular Automata)是一种时间、空间、状态都离散的模型，具有强大的空间建模和计算能力，能够模拟具有时空特征的复杂动态系统[15]，每个变量状态有限，而且状态改变的规则在时间和空间上均为局部特征。以下是CA模型表达式：

S(t+1)=f(S(t)，N)

(1)

式中，S为元胞有限、离散的状态集合；t、t+1为不同时刻，N为元胞的邻域；f为局部空间的元胞转化规则。

1.3.2 元胞转换规则 由表达式(1)可以看出，元胞转换规则f是元胞自动机模型的算法核心[16]。采用常用的元胞转换策略-最大概率选择策略，作为元胞转换策略。优先转换概率最大的元胞，直到达到最初设定的目标值。

(2)

式中，SP表示元胞状态转换为耕地的综合概率；P、NP、C分别表示土地适宜性概率、土地空间发展限制性、土地未来发展竞争优势；state为元胞状态；plowland为耕地；CV为耕地规划模拟中耕地的规模指标；IND为耕地规划模拟中可占用为耕地的其他用地的总体数量。

BIM技术应运而生，上海中心、鸟巢都成功“试水”，但是，BIM在中国的建筑业市场的应用依然相对狭窄，住房和城乡建设部发布的《关于2017年二季度全国工程质量安全提升行动进展情况的通报》中提到：在部分地区推动工程技术进步工作进展较为缓慢。

1.3.3 耕地规划模拟系统工具开发方法 为了在地理空间分析中高效地应用CA模型，基于ArcGIS 10.2平台，利用 Python脚本语言，结合Arcpy和Numpy类库，开发耕地规划模拟系统脚本工具。该工具共有5个参数。

(1)土地适宜性栅格：基于耕地地力等级的栅格图，用来定义元胞状态转变为耕地的概率。

(2)土地限制性栅格：主要受城镇发展区、生态林地、草地等条件约束，栅格值取0或1,0表示对耕地发展无约束，1表示对耕地发展有约束。用来定义耕地的空间发展约束条件。

(3)竞争优势栅格：在土地利用类型转换过程中，转化为其他地类的优势性图层。栅格取值为0或1，0表示转化为其他地类无竞争优势，1表示转化为其他地类有竞争优势。用来定义土地利用转换过程中的竞争优势。

(4)规模指标：耕地实际用地规模指标，用来定义耕地规划的占地规模数量。

(5)输出结果：输出耕地规划模拟结果，用来定义耕地规划模拟结果的输出文件存放路径和输出文件名称。

表1 耕地地力评价指标及其权重

图1 灌溉保证率Fig.1 Irrigation guarantee rate

图2 排涝能力Fig.2 Drainage capacity

2 结果与分析

2.1 寻甸县土地适宜性分析

主要从耕地地力状况和空间邻域适宜性来分析土地适宜性。综合寻甸县的实际情况，耕地地力状况主要考虑土壤管理、立地条件和理化性状3个方面，而土地适宜性还包括耕地的稳定性。耕地稳定主要受城镇用地变化影响，因此，将空间邻域适宜性考虑进来，能降低划定的耕地在未来用地变化中受影响的程度，以提高耕地规划模拟系统工具的稳定性。

2.1.1 评价因子选择及权重确定 结合寻甸县的现有数据和相关研究，评价指标体系由目标层、准则层和指标层三层构成。目标层即耕地地力评价结果，准则层由土壤管理、立地条件和理化性状组成。土壤管理主要由灌溉保证率和排涝能力分级组成。立地条件主要包括坡度和坡向2个因子。而理化性状主要考虑对土壤养分影响较为重要的有机质、pH、全氮、有效磷、速效钾。权重计算采用特尔斐法和层次分析法相结合，并参考大量相关文献[17-20]，确定评价指标的权重(表1)。

图3 坡度分级Fig.3 Slope grading

图4 坡向分布Fig.4 Slope distribution

图5 土壤有机质含量Fig.5 Soil organic matter content

2.1.2 耕地地力评价 针对寻甸县的云贵高原特性，主要选取灌溉保证率、排涝能力、坡度、坡向、有机质、pH、全氮、有效磷和速效钾等有代表性的评价因子。灌溉保证率、排涝能力、坡度、坡向、有机质、pH、全氮、有效磷和速效钾等评价因子主要从云南省测土配方施肥数据中获取(图1～9)。按照表1中各因子所占权重，对其进行叠加分析，得到寻甸县耕地地力评价图。

图6 土壤pH值含量Fig.6 Soil pH value content

图7 土壤全氮含量Fig.7 Soil total nitrogen content

2.1.3 空间邻域适宜性评价 利用ArcGIS的地理处理功能对2010年的土地利用现状图进行重分类。其中，建设用地为1，非建设用地为0，并对其进行邻域分析，得到城镇建设用地邻域图[21]。对得到的建设用地邻域图进行分析，土地单元3×3邻域窗口内的城镇建设用地单元数越多，其空间邻域适宜性越低，则评价得分越低，转化为耕地的概率越低；反之，其评价得分就越高[22]，转化为耕地的概率也越高，评价得分在5.94119～61.0413。

根据耕地地力评价图及空间邻域适宜性的评价结果，结合相关文献[22]，给耕地地力评价结果赋权重值0.8，给空间邻域适宜性评价结果赋权重值0.2，再运用叠加分析功能得到土地适宜性评价栅格图(图10)。寻甸县由于其特殊的地形地貌原因，适宜做耕地的区域较为分散。

图8 土壤有效磷含量Fig.8 Soil effective phosphorus content

图9 土壤速效钾含量Fig.9 Soil available potassium content

图10 土地适宜性综合评价得分Fig.10 Comprehensive evaluation score of land suitability

图11 2020年耕地模拟结果Fig.11 Simulation results of cultivated land in 2020

2.2 土地限制性约束分析

随着社会的发展，在土地利用类型转换过程中，耕地发展主要受城镇建设用地、生态林地、草地以及建筑水工用地等条件的限制约束。基于上述土地限制性约束条件将寻甸县2010年的土地利用现状图重分类，有约束的地类为1，其他为0。

2.3 竞争优势分析

在土地利用类型转换过程中，城乡建设用地相较于其他地类有很大的竞争优势。利用寻甸县2015年的土地利用现状图和《寻甸回族彝族自治县土地利用总体规划(2010-2020年)》，提取城镇建设用地的图斑，并对其进行缓冲区分析，然后再进行重分类，允许建设区为1，转换为其他地类有竞争优势；否则为0，转换为其他地类无竞争优势。

2.4 模拟精度验证

以2010年为基期，结合2015年的土地利用现状数据，利用上述方法模拟2015年耕地规划状况，并与2015年实际耕地分布状况进行对比，验证模拟结果的Kappa系数为 96 %，

当Kappa系数大于80 %时，预测结果的一致性就达到了最佳的水平[23-24]。说明开发的耕地规划模拟工具具有一定的准确性，可以用来辅助相关部门调整土地利用总体规划中的耕地规划项。

2.5 耕地规划模拟

寻甸县2020年耕地规划指标为63 277 hm2。由于元胞栅格大小统一设置为100 m×100 m，所以到2020年，寻甸县的元胞规模指标设置为63 277个。经元胞自动机的运算，得到寻甸县2020年耕地规划模拟图，如图11所示。

为了研究寻甸县2020年耕地结构相较于2010年的组成变化，将模拟的2020年的耕地规划结果与2010年的土地利用现状进行叠加分析，预分析出耕地的增减变化，土地利用类型转换状况，如表2所示。分析表2可知，与2010年相比，2020年寻甸县耕地面积预计增加8277 hm2，其他用地约有30 598 hm2会转为耕地，主要是由林地(未成林造林地、迹地、疏林地等)、草地(覆盖度在5 %～20 %的天然草地)、水工建设用地(滩涂、坑塘水面等)、村庄、未利用地(砂地、裸土地、裸岩石砾地等)等转化而来。寻甸县地处中国西南片区，且寻甸县曾是国家级贫困县，在2018年10月6号由云南省政府公开发布批准其退出贫困县。寻甸县的经济发展，产业结构变化较大，因而其土地利用变化较大。寻甸县目前还是一个以特色农业发展为主、生态旅游发展齐头并进的农业大县，因此其耕地面积仍在逐年上升。

从耕地的自然条件出发，耕地发展对土壤养分、地势条件灌溉排涝能力有很大的依靠。所以，此次模拟的2020年耕地，更好的结合了耕地地力条件。合理转化内陆滩涂等地类，选择具有良好的土壤质地和水分条件的地类转化，可以有效的提高耕地产值，为研究区的农业发展提供更好的前景规划。

3 讨 论

利用Python将元胞自动机模型开发成小工具嵌入到Arcgis平台对寻甸县耕地利用情况进行模拟，探索考虑了耕地适宜性、限制性以及约束性的元胞自动机模型在耕地规划上的应用前景。

(1)寻甸县地处中国西南地区地形地貌较为复杂，高山低谷，地形起伏不定。受灌溉保证率、排洪排涝能力、坡度、坡向、有机质、pH、全氮、速效钾、有效磷等土地利用演变驱动因素分布不均的影响，采用层次分析法确定各因素的权重并绘制出土地适宜性评价图，最终发现寻甸县适宜作耕地的区域较为分散。

表2 2020年模拟耕地与2010年土地利用现状叠加分析

Table 2 Overlay analysis of simulated cultivated land in 2020 and land use in 2010

土地类型Land type面积(hm2)Area耕地32 679林地15 376草地13 202水工建设用地234村庄1395未利用地391合计63 277

(2)寻甸县曾长达30多年是国家级贫困县，现在终于脱贫。这离不开当地经济的迅速发展及其产业结构的升级。对寻甸县2020年耕地规划模拟的结果进行分析，其与2010年寻甸县土地利用现状图相比，2020年寻甸县耕地数量有所上升，其中仅有32 679 hm2是2010年现有耕地，约30 589 hm2是由林地、草地、水工建筑用地、村庄和未利用地转换而来的耕地。

(3)研究的耕地规划模拟工具受前景政策影响较大，若不考虑相关前景政策，在允许建设区规划了耕地，最后会导致规划失误再重新规划，浪费人力物力。故而不仅要充分考虑研究区的土地利用总体规划还需要时刻关注寻甸县新出台的相关政策。

4 结 论

适宜性CA耕地规划模拟工具不仅可以体现“自下而上”的规划原则，而且研究的耕地规划模拟工具考虑了耕地的自然地理条件、社会经济条件以及政策因素，因此更加具有稳定性。并且，该模型可以进一步拓展到“三线划定”中的生态保护红线划定以及城市边界划定。