基于CLUE-S模型的南四湖流域土地利用变化模拟

丛文翠， 孙小银， 栾晓林

(①曲阜师范大学地理与旅游学院，276800，日照市；② 威海市不动产登记中心，264200，山东省威海市)

土地资源是人类社会赖以生存和发展的物质基础和重要保障，由于土地资源有限，在兼顾经济发展、生态保护以及粮食安全等多重目标的基础上，协调各用地类型数量结构与空间布局使之产生最大的综合效益已成为土地利用规划的研究热点[1-4]，该过程可分为结构优化与布局优化两个部分[5].目前，国内外利用多目标规划对土地利用结构进行优化的研究较为成熟，该方法操作简单，并且能够通过决策者的主张偏好对模型进行灵活设置[6-10]，然而，仅采用线性加权和法以及模糊偏差法解决多目标优化问题，容易产生局部最优解，相比而言，理想点法能够求取任一目标下的数量结构且更接近实际[7].国内外对土地利用布局优化的研究主要借助于遗传算法[11-14]、多智能体和粒子群算法[15]、蚁群算法[16]、模拟退火算法[17]等启发式算法实现对土地利用布局调控模拟，上述方法虽能取得较好的研究结果但数据繁琐且运行时间长，反观CLUE-S模型可以扬长避短，又具有较强的空间展示能力[18]，但模型的空间分析模块中，传统Logistic回归方法忽视了空间数据内部的自相关性，不利于对全局的合理掌控，因此本研究引入空间自相关权重进行Auto-logistic回归，以揭示地理数据之间的空间自相关性.

近年来，南四湖流域内人地矛盾日渐突出，一方面，由于经济发展的需要，建设用地的扩张大量占用了耕地，另一方面，为响应保护红线政策，耕地产出要确保在一定范围之内.鉴于此，在南四湖流域建立多目标优化体系对区域的协调发展极具现实意义.本文将多目标优化模型与改进空间模块的CLUE-S模型耦合，对南四湖流域2050年土地利用进行模拟，以期为南四湖流域土地利用规划提供切实可行的技术支持.

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

南四湖流域(34°51'～36°02'N,114°65'～117°52'E) 位于山东省西南部(图1)，属于淮河流域沂沭泗河水系，是我国南水北调蓄水库、重要的粮食基地，有较高生态环境保护地位.流域总面积约为3.17×104km2，其中，80%以上分布在山东省境内，主要包括济宁、菏泽、枣庄，剩余部分分布在河南省东部、安徽省北部以及江苏省西北部，包括商丘、开封、宿州、徐州等市小部分地区.流域内耕地为主要的土地利用类型，占比约为60%，建设用地、水体面积次之，占比约为28%，其他地类仅占12%.流域地处暖温带半湿润地区，属暖温带大陆性季风气候，年均气温14 ℃，年均降水量700 mm.流域西部属于平原地区，东部则分布着山地、丘陵以及平原.地势自北向南降低，湖区为最低点，流域内53条河流从四面八方汇入湖区[19].

图1 南四湖流域位置

1.2 数据来源

本研究所需土地利用现状数据来源于中科院资源环境数据中心(http://www.resdc.cn/)，分辨率30 m×30 m，根据刘纪远[20]提出的中国土地利用/土地覆被遥感分类系统对土地利用类型进行分类，本研究将全流域划分为 6 种一级地类，即耕地、林地、草地、水体、建设用地以及未利用地；道路交通数据、城镇分布数据均来源于中科院资源环境数据中心(http://www.resdc.cn/)；DEM数据来源于美国马里兰大学全球土地覆被数据库，精度30m；坡度数据在Arcgis中由DEM生成；河网水系图通过91卫图助手遥感影像数据矢量化所得；年均气温、年均降水来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn/)；经济数据来源于《山东统计年鉴(2018)》(http://www.stats-sd.gov.cn/)、《江苏统计年鉴(2018)》(http://tj.jiangsu.gov.cn/)、《河南统计年鉴(2018)》(http://www.ha.stats.gov.cn/)、《安徽统计年鉴(2018)》(http://www.ahtjj.gov.cn/)、《全国土地利用总体规划纲要》[21].

1.3 研究方法

1.3.1 多目标函数构建

综合研究区域的土地资源特征以及发展现状，本文考虑经济效益和生态效益最大化两个目标.土地利用优化目标及约束条件具体如下：

(1)经济效益目标

通过《山东统计年鉴(2018)》中农、林、牧、渔业产值以及第二、第三产业产值，与用地面积相除计算得到各土地类型地均产值，即经济效益系数.其中未利用地经济效益可忽略，取值0.01.经济效益(F1)目标函数如下：

maxF1=17.61x1+4.34x2+12.31x3+

28.51x4+9.11x5+0.01x6,

式中，x1、x2…x6分别代表耕地、林地、草地、水体、建设用地、未利用地.

(2)生态效益目标

根据谢高地[22-23]等人的研究成果综合选取生态系统服务价值系数加以区域修正[24].本文参与区域修正的生物量因子为山东、安徽、江苏、河南四省按面积占比的平均值1.17.生态效益(F2)目标函数如下：

maxF2=13.22x1+14.91x2+24.14x3+

29.17x4+6.32x5+1.34x6.

本文综合考虑《全国土地利用总体规划纲要(2006-2020年)》[21]、山东省生态保护红线划定[25]以及其他约束性指标和预期性指标，选取土地总面积、耕地保有量、林地保有量、草地保有量、水体总面积、土地开发强度以及未利用地面积7个方面构建约束条件，具体设定如下：

(1)土地总面积约束.各地类面积之和等于全区域总面积(km2).

x1+x2+x3+x4+x5+x6=31658.

(2)耕地保有量约束.根据济宁、菏泽、枣庄、徐州、宿州五市土地利用总体规划确定的耕地保护红线，设定约束条件如下：

x1≥18143.

(3)林地保有量约束.根据山东省2017年森林资源清查结果[26]以及徐州市森林规划布局[27]，山东省森林覆盖率为17.51%，徐州森林覆盖率为25%，与面积相乘可得：

x2≥372.

(4)草地保有量约束.本文设定预期草地面积不低于2015年现状值.

x3≥1184.

(5)水体总面积约束.近年来，在各类政策指导下水域保护形势有所好转，本文据2015年土地利用现状统计以及水体面积变化趋势将水域面积的下限设定为1644 km2.

x4≥1644.

(6)土地开发强度约束.根据济宁、菏泽、徐州3市土地利用规划将下限值设定为5327 km2，为防止建设用地扩张对流域内生态环境构成威胁，将土地开发上限设定为6805 km2，即达到最大可承载人口数对应的建设用地面积.

5327≤x5≤6805.

(7)未利用地面积约束.根据当前流域内未利用地所占比例及其他用地变化趋势，设定未利用地上限为73 km2.

x6<73.

1.3.2 理想点法

利用理想点法在Lingo中求取前文构建的单目标函数最优解[7]，公式如下

1.3.3 CLUE-S模型

CLUE-S(Conversion of Land Use and its Effects at Small region extent)模型是由荷兰瓦赫宁根大学Verburg P H等科学家组成的“土地利用变化和影响”研究小组在较早的CLUE模型的基础上开发的[28].目前，有大量实证研究表明，CLUE-S模型在模拟小尺度、多情景土地利用空间分布上具有明显优势[29-31].CLUE-S模型包括两个子模块，一是非空间土地需求模块，本文通过理想点法求解多目标函数得到；二是空间分配模块，本文采用Auto-logistic回归分析方法，对CLUE-S空间分配模块进行改进，引入空间自相关权重对土地利用布局进行模拟.模型参数设置及结果检验方式如下：

(1)参数设置

CLUE-S模型的运行主要涉及4个方面参数设置：①根据生态保护红线划定办法[24]，本研究将南四湖湖区设定为限制区域.②各土地利用类型转换矩阵取值为1；弹性系数(ELAS)则根据前人研究[30]以及模型多次调试结果确定，耕地0.4，林地0.9，草地0.6，水体0.9，建设用地0.9，未利用地0.3.③将前文构建的多目标函数计算结果作为2050年土地需求数据.④选取年均降水、年均气温、距城镇距离、距水体距离、高程、坡度为驱动因子；引入空间自相关权重，本文通过地理距离矩阵构建空间权重函数，其优势在于可根据具体研究问题灵活控制邻近单元.运用Geoda软件根据K-近邻矩阵公式[32]计算空间自相关权重.该方法能够控制邻近点属性，能反映土地利用数据的空间自相关性.

式中，wij为权重函数，dij表示区域i和区域j之间的距离，di(k)表示区域i到第k个近邻的距离.

(2)模型检验

本文运用ROC(Relative Operating Characteristics)方法[33]与Kappa指数[34]对模拟结果进行检验.

2 结果与分析

2.1 1990-2015年土地利用变化特征

1990-2015年间流域内土地利用发生变化的总面积为3246.22 km2，约占总面积的10.24%.其中，耕地在研究时段内减少了858.29 km2，是流域内发生地类变化的主体，为响应政策号召及现实用地需求，减少部分主要用作补充草地及建设用地；建设用地在研究时段内先后以1.24%、1.57%的速度共增长了1306.96 km2，且2005-2010年间增长尤为迅速，与南四湖流域该阶段城镇化进程加快有密切关联；由于人工水渠的开凿以及水产养殖业的兴起，水体在1990-2000年间以0.82%的速度增加了464.52 km2；草地与林地在研究时段内大致呈现相似的变化趋势，1990-2000年间，两者变化幅度较小，动态度小，而2005-2010年间，两种地类分别以1.07%、1.24%的速度减少了273.24 km2、100.64 km2，减少部分主要用作补充耕地及建设用地，随后在2010-2015年间，林地、草地下降的趋势得到了控制，面积略微上升.

由图2可得，1990-2015年间南四湖流域内土地利用空间分布主要呈现以下特点：耕地空间分布基本保持不变.林地、草地集中分布在东部泰沂山系，空间变化不大.南四湖中段昭阳湖西侧以及微山湖周围有少量水体转入，考虑可能与养殖业以及人工河道的开凿有关.建设用地则以原城镇分布地为核心向四周扩散.而就整个流域来看，建设用地有继续向西南扩张的趋势.

2.2 基于多目标准则设定情景方案

现状增长、生态保护、耕地保护3种情景下多目标函数最优解如表1所示.结果表明，现状增长情景下，2050年预设土地利用结构中耕地、草地以及水体3种用地类型贡献了约86.5%的经济效益，主要因为上述地类的产值系数较高，在实现经济效益目标最大化时，结果趋近于可行域上限值，权衡之下，其他地类由于较低的产值系数而出现了较大幅度的减少.生态保护情景下，相比现状增长情景，经济效益值下降明显，而生态效益大幅提升，流域内耕地的变化直接造成了约为69105万元的经济损失.该情景下，草地、水体面积的增加带来了高达110617万元的生态效益.耕地保护情景下，相比现状增长情景经济效益轻微下降，生态效益有所上升，该情景下耕地的减少直接导致了21060万元的经济效益损失，而草地又在很大程度上对损失的耕地以及建设用地加以补充，贡献了约83700万元的经济和生态效益.

2.3 2015-2050年3种情景下土地利用变化分析

2.3.1 土地利用结构变化

运行Lingo模型，计算得出2050年现状增长(NIS)、生态保护(EPS)及耕地保护(CPS)3种情景下土地利用结构如表2所示.耕地作为流域内主要的用地类型，在现状增长与生态保护两种情景下被大量用作补充其他用地，因而相比2015年呈现大幅下降趋势，减少速率依次为29.14%、47.94%，相比上述两情景，在耕地保护情景下，耕地减少速率明显放缓；林地、草地在现状增长情景下主要用于补充其他用地，相比2015年面积均呈下降趋势，两地类减少速率分别为7.5%、15.2%.而在生态保护情景下，由于生态保护政策的实施，占用生态用地的情况有所缓解，所以二者面积呈大幅度上升趋势，变化量依次为573.14 km2、2903.37 km2，增速分别为16.38%和32.95%.耕地保护情景下，林地面积小幅度下降，变化量为123.26 km2，而草地面积略微上升，变化量为21.87 km2；水体和建设用地在现状增长情景下有所上升，增加量依次为97.82 km2、867.36 km2，由于城市扩张进程的加速，越来越多的土地被开发为建设用地，同样，随着流域内城市开发建设以及水产养殖业等各类产业的发展，生态需水量越来越大.在耕地保护情景下，水体面积小幅下降而建设用地面积基本不变.在生态保护情景下，水体面积以较快速度回升，增加量达到35.83 km2，而建设用地面积则呈现轻微下降趋势.

表2 3种情景下2050年土地利用结构(单位：km2)

2.3.2 基于CLUE-S模型的土地利用布局模拟

CLUE-S模型模拟各种地类的拟合优度均大于0.85，且均高于传统Logistic回归结果.可认为本研究所选驱动因子适合模拟与预测南四湖流域未来土地利用的空间布局.通过计算，6种地类的Kappa系数存在一致性，其中，单一地类Kappa系数均大于0.78，整体均大于0.88，证明参数设置适用于南四湖流域土地利用模拟.

图3为2050年3种情景下土地利用布局以及2015-2050年间变化最为明显的4种地类分布图，即耕地、草地、水体、建设用地.

(1) 现状增长情景

如图3所示，建设用地扩张以及耕地减少互为因果，即城市用地扩张占用了大面积耕地.原部分城镇聚集边缘地区，特别是流域西部菏泽、徐州、济宁以及东部枣庄部分地区尤为明显.东部地势起伏较大的丘陵地区存在草地减少的现象，减少的草地小部分转化为建设用地，其余部分则转化为其他地类；水体分布基本保持不变，流域南部宿州、徐州出现小面积水体增加，主要来源于耕地.菏泽西南部水体小面积减少，减少部分又与耕地互相补充.

图3 3种情景下2050年土地利用布局及2015-2050年土地利用布局变化

(2)生态保护情景

该情景的模拟重点关注生态用地的转移与变化，草地以及水体均在现状基础上向四周延伸.增加的草地主要分布在湖西宿州市、徐州市丰县、单县以及济宁市鱼台县和湖东泰安市宁阳县、济宁泗水县等城镇聚集地边缘.此外，受徐州市土地规划政策影响，九星区沿湖建设生态环境保护区，加大对流域生态环境保护力度，因此草地、林地大规模集中于此地；该情景下，建设用地增加的部分仍主要源于耕地.

(3)耕地保护情景

该情景侧重于在不改变其他地类基本分布情况下实现流域内耕地的保护，此情景下耕地减少幅度得到了有效控制，耕地减少这一变化集中发生在湖西济宁市嘉祥县、鱼台县，湖东邹城、泗水县以及临沂市平邑县等地；建设用地以及水体保持小幅增长趋势，增长部分主要来自草地，且增长幅度明显小于其他两种情景，微山县、宿州市萧县表现尤为明显.

3 结 论

本文首先对土地利用现状进行分析，通过构建经济效益与生态效益相结合的多目标模型，运用理想点法求解得到未来不同情景下土地利用布局.其次，结合CLUE-S模型，引入空间自相关权重，运用Auto-logistic回归方法，模拟得到2050年南四湖流域在现状增长、生态保护、耕地保护3种情景下土地利用布局，主要结论如下：

(1)1990-2015年间，耕地减少了858.29 km2，建设用地增长了1306.96 km2，增长部分主要来自耕地.水体增加了438.74 km2，草地与林地分别减少了203.14 km2、107.21 km2.研究时段内，耕地空间分布基本保持不变，但流域西部有少量耕地转入，而转出部分则主要出现在城市扩张区，即城市扩张为耕地减少的主要原因.林地、草地集中分布在东部泰沂山系，空间变化不大，建设用地则以原城镇分布地为核心向四周扩散，并有继续向西南扩张的趋势.

(2)本文基于经济效益与生态效益最大化两个目标构建多目标函数，通过Lingo模型与理想点法对其进行求解.结果表明，现状增长情景下，2050年预设土地利用结构可产生507962万元经济效益，473122万元生态效益.生态保护情景下，经济效益值下降明显，而生态效益大幅提升.耕地保护情景下，经济效益轻微下降，生态效益有所上升.

(3)2015-2050年现状增长情景下，地类面积减少幅度耕地>草地>林地，原城镇边缘大面积耕地被建设用地替代，草地减少的现象主要出现在东部地势起伏较大的丘陵地区，而流域南部宿州、徐州出现小面积水体增加，主要来源于耕地；生态保护情景下，减少幅度耕地>建设用地，生态用地均在现状基础上向四周延伸以满足生态需求；耕地保护情景下，耕地减少幅度得到有效控制，为平衡经济效益与生态效益两目标，草地在原有基础上小面积增加，建设用地基本保持不变.

(4)多模型的耦合能在研究土地优化问题上扬长避短，提高效率，但由于精准量化、空间化土地利用布局本身是难点，且土地利用过程易受到十分复杂的自然人类系统影响，这就导致未来的土地利用布局可能介于3种理想情景之间，3种情景各有优劣，最终的优化效果更多地取决于决策者对目标的偏好设定，因此在进行多目标函数构建以及空间化模型模拟过程中，设定更加合理、全面的约束条件及土地利用类型分布规则有待进一步深入研究.