基于Markov模型的渭河干流陕西段土地利用动态变化研究
2019-05-28严栋飞姜仁贵解建仓张永进朱记伟
严栋飞，姜仁贵，解建仓，张永进，朱记伟
(西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西西安710048)
随着全球气候变化和环境变化研究的不断深入，LUCC被认为是研究全球范围内气候变化及环境变化的重要内容[1]。LUCC作为一个全球气候环境变化的核心主题之一[2]，是人类活动对地球自然生态系统相互交互和链接的枢纽[3]，也直接影响到地球生态环境及资源环境的可持续发展和利用[4]。当前已有诸多学者对LUCC进行关注和研究[5]。为此，对LUCC进行分析研究，进一步探索土地利用变化背后的驱动机制以及预测未来土地利用格局，有助于揭示人类社会影响下研究区域生态环境变化过程和机理，有利于为制定生态安全条件下的土地利用规划提供科学依据[6-7]。
当前已有诸多学者对LUCC以及LUCC背后的驱动机制进行了研究，并对未来土地利用情况进行了预测。马尔科夫(Markov)模型作为一种统计模型，是描述随机过程的经典方法，已被广泛应用于LUCC研究中[8-9]。牛星等[10]运用Markov模型对扬州市的土地利用结构进行预测，在进行模拟和检验后，认为扬州土地利用结构是可以通过Markov理论进行预测的；Guo等[11]运用Markov模型对宝鸡市金台区和渭滨区16a土地利用变化情况进行预测，结果表明研究区的生态环境主要受人类活动程度影响；朱萌等[12]对武功县土地利用变化进行预测，并对模型进行检验，结果表明Markov模型较为可靠，且人类活动是该地区土地利用变化的主要驱动力。裴亮等[13]通过分析2010年、2013年和2016年三期大凌河流域土地利用分布情况，认为Markov模型适用于未来大凌河流域LUCC变化情况的预测。
本文以渭河干流陕西段为研究区域，选取1990年、2000年、2010年和2015年四期土地利用变化数据为研究内容，对1990—2015年间的土地利用变化情况进行分析，揭示了渭河干流陕西段土地利用格局变化和变化类型的时空规律，并进一步对未来土地利用数量及空间的分布情况进行了预测和分析。
1 数据与方法
1.1 研究区概况
渭河流域由渭河干流、泾河和北洛河组成[14]，渭河干流由天水出甘肃省，向东流至宝鸡进入陕西省，最后由潼关汇入黄河。渭河干流在陕西省境内流长502.4 km，流域面积为67 108 km2。渭河流域年内降雨差异较大，6月至10月间的降雨量占全年的65%，径流年内分配极不均匀，7月至10月的径流量占全年的50%以上[15]。渭河干流陕西段1990—2015年土地利用状况如图1所示。
图1 研究区1990—2015年土地利用状况Fig.1 Land use status in the research area during the period from 1990 to 2015
1.2 数据来源
文中土地利用数据为研究区域1990年、2000年、2010年和2015年四期30m栅格土地利用数据，由地理国情监测云平台(http://www.dsac.cn/)提供，主要数据源为Landsat TM/ETM/OLI遥感影像，通过结合辅助资料，以影像光谱特征对地物的特征和空间分布情况进行分析，结合专家意见后形成解译标志库。通过人工勾绘形成矢量图层后，对地物类别进行翻译分类，最终形成矢量数据层。经对数据进行质量检验后进行栅格化处理，最终得到土地利用数据成果。
1.3 研究方法
1) 土地利用变化幅度和速度分析
由变化时间段内面积的变化值除以时间初期的面积值来表示土地利用变化幅度，速度则由土地利用变化幅度除以时间来表示。土地利用变化幅度表达式[15]为：
(1)
式中，Kt表示研究时段内某土地利用类型变化幅度；Ua、Ub分别表示研究初期及末期某一地类面积。
土地利用变化速度表达式[16]为：
(2)
式中，K表示研究时段内某土地利用类型变化速度；
T表示研究时段。
2) 土地利用转移矩阵
土地利用转移矩阵可以清晰地反映各个土地利用类型面积的变化情况，包括该土地利用类型的转出量、转入量、转出量去向和转入量去向，能够清晰地反映出土地利用类型的时空变化过程,其计算公式为：
LCj=k×LCi
(3)
式中，k表示时间间隔内；LCi表示k时间间隔前第i类土地利用类型状态；LCj表示k时间间隔后转为第j类土地利用类型状态。
3) 马尔科夫预测原理
马尔科夫预测是由俄国数学家马尔科夫名字命名的一种特殊预测方法，在随机过程中，有一类具有“无后效性性质”[17]，随机过程未来的状态只与当前状态有关，而和之前状态无关[18]。在土地利用格局预测中，先通过土地利用转移矩阵生成概率矩阵，然后利用Markov模型对未来变化趋势进行预测[19]。
2 结果与分析
2.1 土地利用数量结构时空变化
2.1.1数量结构时间变化
对研究区域1990年、2000年、2010年和2015年四期土地利用数据进行统计分析，得出四期研究区土地利用结构变化情况，如表1和表2所示。
表1 不同时期研究区域土地利用结构变化情况
由表1可以看出，渭河流域干流段主要以耕地、林地和草地为主，三者面积之和占研究区域总面积的比例在1990年最高，为93.53%，然后逐年下降，在2015年降至最低，为90.10%。其中，耕地和草地面积持续减少，林地面积总体增加；水域面积先减后增，由占总面积比值1.19%下降至1.11%，随后持续上升，在2015年占比为1.25%，总体变化不大；未利用土地面积先减后增，占比由1990年的0.32%降至2010年的0.18%，随后在2015年略微上升至0.19%；城乡、工矿居民用地面积大幅增加，2015年的面积是1990年的1.7倍。
由表2可知，1990年至2015年的25年间，耕地面积变化速度持续增加，尤其在2010—2015年变化速度增加至-0.42%/a；林地面积变化速度在1990—2010年间持续增加，但在2010—2015年间减少；草地面积变化速度在2000—2010年间较高，而在其他两个时间段较低；水域面积变化速度较大，且在2000年后持续增加；城乡、工矿居民用地面积变化速度在三个时间段都较大，说明城镇化速度有着较大提升；未利用土地因为面积较小，变化速度也保持着较大的数值。
表2 不同时期研究区域土地利用变化量、变化幅度及变化速度
2.1.2数量结构空间变化
鉴于不同土地利用类型面积增减并不能反映期间相互转化的真实情况，所以本文通过ArcGIS软件进行格式转换、矩阵运算、空间叠加和统计分析等，得出研究区域1990—2015年的土地利用转移矩阵,如表3所示，表中单位为104hm2。
表3 1990—2015年研究区域土地利用转移矩阵
由表3可知，1990年—2015年间，耕地转出量为20.641 8万hm2，其中转为城乡、工矿居民用地面积最大，为13.330 4万hm2，占比64.58%；转入量为8.724 8万hm2，由草地转入最多，为5.596 5万hm2，占比64.14%。林地转出量为3.567 6万hm2，其中转为草地面积最大，为1.657 0万hm2，占比46.45%；转入量为5.247 2万hm2，由草地转入最多，为2.570 9万hm2，占比49.00%。草地转出量为8.987 2万hm2，其中转为耕地面积最大，为5.596 5万hm2，占比62.27%；转入量为6.192 1万hm2，由耕地转入最多，为4.132 3万hm2，占比66.74%。水域转出量为1.083 0万hm2，其中转为耕地最多，为0.746 1万hm2，占比68.89%；转入量为1.302 8万hm2，由耕地转入最多，为0.925 7万hm2，占比71.05%。城乡、工矿居民用地转出量为1.308 3万hm2，其中转为耕地面积最大，为1.164 2万hm2，占比88.99%；转入量为14.590 3万hm2，由耕地转入最多，为13.330 4万hm2，占比91.36%。未利用土地转出量为0.617 5万hm2，其中转为林地面积最大，为0.354 0万hm2，占比57.33%；转入量为0.148 1万hm2，由草地转入最多，为0.068 7万hm2，占比46.39%。
2.2 未来土地利用格局预测分析
2.2.1转移概率矩阵和初始状态矩阵的确定
通过计算各土地利用类型转化后面积和转化前面积的比值，对土地利用转移矩阵的转移概率进行确定。1990年至2015年研究区域土地利用转移概率矩阵为：
P=
初始状态矩阵由各土地利用类型占总体面积的百分比进行确定。1990年研究区域的初始状态矩阵如表4所示。
表4 研究区域初始状态矩阵
2.2.2未来土地利用格局预测
根据研究区域1990—2015年土地利用转移概率矩阵，以15a为步长，建立马尔科夫预测模型，对模型验证后，在保持当前人为影响不变的情况下，运用马尔科夫模型预测出2030年各土地利用类型面积占全部面积的比例，如表5所示。
表5 2030年土地利用格局预测情况
由马尔科夫模型预测结果可以看出，未来15a呈现减少趋势的土地利用类型为耕地、草地和未利用土地，而林地、城乡工矿居民用地和水域面积则呈增加趋势。其中，耕地和城乡工矿居民用地面积变化较大，而其余土地利用类型面积变化较小。Markov模型预测趋势表明，人为活动干扰仍然是影响渭河干流陕西段土地利用格局的主要因素，随着社会经济和城镇化的快速发展，研究区域土地利用的动态变化较为明显，以大量耕地转为城乡、工矿居民用地为主要特征，这说明“耕、林、草”地保护和经济建设的矛盾在不断加剧，政府应加强土地利用宏观规划和管理以缓解土地利用的供需矛盾。
3 结论与讨论
本文以渭河干流陕西段1990—2015年4期30 m栅格土地利用数据为长时间尺度数据资料，以土地利用变化幅度、变化速度、转移矩阵及Markov模型为研究工具，综合运用GIS技术对研究区土地利用格局进行分析及预测。
1) 1990—2015年间，研究区域土地利用格局发生了较为明显的变化，耕地面积大幅减少，而城乡工矿居民用地面积大幅增加。各土地利用类型的相互转化量较大，其中“耕、林、草”三者之间的相互转化较为明显，未利用土地大量转出但仍有较大面积。
2) 运用Markov模型对2030年研究区域土地利用格局进行预测，结果显示，未来15a研究区域土地利用格局仍然呈以耕地、草地和林地三类为主，其他类型为辅的局面。
3) LUCC变化是一个较为复杂的过程，而人类活动的影响会导致变化过程发生变化，继而影响预测模型精度。同时,多数研究的研究区域以行政区划进行区分，因此本文后续会考虑修正预测模型，同时考虑研究自然因素和人类活动分别对LUCC变化的影响。
渭河干流陕西段土地利用格局变化主要受社会经济发展、区域政策和农业生产等因素影响。随着社会经济的快速发展，在经济效益的驱动下，土地利用结构由低收入结构向高收入结构缓慢转移。随着退耕还林工程的实施，耕地面积大量减少，但受到耕地红线政策的制约，2010年后耕地面积减少速度开始放缓。随着退耕还林、渭河综合整治等工程的实施，近25a来渭河干流陕西段的生态环境恶化得到了一定程度的遏制。农业经济一直是陕西省的重要经济来源，随着人口和粮食需求的急剧增加，引起了新一轮的土地开发及荒地复耕。
