基于CA-Markov 模型的城市土地利用变化探究及发展趋势探究——以中江县为例

张琳

天津市市政工程设计研究院 天津 300000

引言

城市发展日新月异，城市面貌发生了巨大的改观。中小城市的城镇化建设发展也在快速的推进中。在城市发展建设中，一些中小城市缺少对自身的审视，盲目地向大城市“看齐”，不停向外扩张，一味地寻求城市建设规模，不惜破坏生态资源。“摊大饼”模式的发展不仅会加剧“城市病”，还会造成资源浪费，对生态环境造成无法弥补的破坏。

因此对城市扩张进行动态模拟，探究城市扩张机制和规律是十分有必要的。同时，城市扩张模拟结果能对城镇建设决策和城市国土空间规划的“三区三线”提供有力支持。

1 研究区域

中江县位于川中丘陵地区西部，位于成德绵东翼拓展发展轴上，是成德一体化区域东部产业发展轴的重要节点。中江县地形以丘陵为主，高程一般在400～600米。

中江县辖区面积2200平方千米，城南距成都102千米，西距德阳市42千米，成德南高速建成后已纳入成都一小时时空圈内。省道S106线过境段纵贯南北，省道101线横贯东西，成德南高速、成南高速和达成铁路跨境而过。

2 数据

2.1 数据来源

（1）本文研究从此GlobeLand30全球地理信息公共产品网站申请获取了德阳市中江县2010年和2020年的地表覆盖数据。

（2）利用BIGEMAP全能地图下载器，下载中江县行政区划、道路、铁路等矢量数据。

（3）利用BIGEMAP全能地图下载器，下载研究范围内的高程栅格数据。

2.2 数据预处理

（1）将地表覆盖栅格数据重采样为30m×30m的栅格，并转换为投影坐标系。

（2）将地表覆盖栅格数据进行重分类，统一用地类别。（3）将高程栅格数据转换为投影坐标系，作为影响用地转换的因子图层。

（4）对道路、铁路等元素进行栅格缓冲区分析，作为影响用地转换的因子图层。

（5）利用高程栅格数据进行坡度分析，作为影响用地转换的因子图层。

3 研究方法

3.1 方法介绍

CA-Markov模型将CA元胞自动机与Markov转化矩阵两种方法整合为一个整体，具有准确度高、可视化效果好、兼具宏观和微观等优点。在城市用地动态模拟方面，得到了众多学者的肯定。

李静、陈云波等人基于CA-Markov模型对云南省大理市的城市扩张边界进行模拟[1]。杨楚燕基于CA-Markov模型对南昌市城市扩张合理性进行了研究[2]。张永福、马丽娜等人基于CAMarkov模型对库车县的土地利用变化进行预测，并探究了生态敏感性[3]。

3.2 变化矩阵

首先利用2010年和2020年的土地覆盖数据，获得这土地分类的转换矩阵，即各类用地相互转化的概率。然后以2020年的土地覆盖数据为基准，模拟2025年的土地覆盖数据。

表1 各类用地转化概率矩阵

3.3 适宜性图集

将高程栅格、坡度栅格、道路缓冲栅格、铁路缓冲栅格等影响因子图层进行标准化处理。并对分类用地进行转化率影响分析，整合为适宜性图集。

各影响因子图层

4 预测结果

根据预测结果，2025年的耕地面积为1527平方千米，人造地表为101平方千米。对比2020年土地覆盖数据，耕地面积为1745，人造地表为36平方千米。耕地面积减少了218平方千米，人造地表即建设用地增加了65平方千米。

各乡镇都有不同程度的扩张建设，但是主要的还是以中江县城的扩张为主。其中，中江县城凯江西岸扩张为南北方向，东岸用地比较局促向北有部分扩张。

总体来看，用地扩张趋势符合城市发展规律。

5 结束语

用地扩张模拟的准确性依赖于准确的现状图，这样才会得到准确的转移矩阵。并且要构建全面的影响因子图层，这样才能得到科学合理、分析周全的适宜性图集。

CA-Markov土地利用预测结果能够初步辨别城市发展趋势和规律，为下一步的城市规划的制定提供思路。