东江流域土地利用CA-Markov动态模拟与规划决策评估

雷 雳 王 斌 林伟泽 罗 莉

（1.广东省国土资源测绘院，广东 广州 510500；2.广东省测绘工程公司，广东 广州 510670）

0.引言

土地利用/覆盖变化（Land Use and Cover Change,LUCC）是全球变化研究的主要内容[1]，随着城乡一体化发展，耕地逐渐减少，建设用地迅速扩展，LUCC矛盾趋于激化，LUCC反映了自然环境与地表间的相互关系，也反映了人类活动与土地利用覆盖的影响，是自然环境和人类活动双重作用的结果。然而城镇化引发的自然现象和生态过程的变化，如，土壤性质[2]等。如何合理地利用区域内有限的土地，成为土地利用中的关键问题，而通过分析LUCC变化特点，可以为区域生态发展提供科学决策。

由于马尔柯夫（Markov）模型在土地利用变化建模中有广泛应用，而元胞自动机（CA）有较强的模拟复杂空间系统的时空动态演变能力[3]。CA-Markov模型结合了有关时间序列和空间预测二者优点，能较好地模拟土地利用数量和空间变化时空格局。因此，CA-Markov又被称为时空马尔柯夫链（STMC），目前被广泛探讨和应用。Balzter等运用CA模型成功模拟了土地利用的变化[4]；Clarke等模拟了旧金山地区城市发展[5]；黎夏等对东莞市的城市扩张进行了研究[6]，。然而多集中于将元胞自动机模型用于沿海经济发达区城市增长模拟，对于规划决策约束条件下的模拟评估相对较少。

东江流域是我国经济最发达的流域之一。近年来，随着经济快速发展，人口增长，产业结构、利用开发等原因，东江流域水污染加剧、水资源短缺、流域生态系统服务功能下降、水土流失严重，生态环境脆弱。因此，以东江流域为例，基于不同时期的遥感影像，在获取土地利用变化的基础上，结合CA-Markov模型预测土地空间变化，研究其空间分布格局，揭示其格局特征和演变过程，以无约束、适度约束和强度约束三种规划决策背景下实施土地利用类型模拟评估，对土地利用规划、管理和生态保护恢复提供依据，具有现实指导意义。

1.研究方法

1.1 遥感影像数据来源、处理和解译

本文采用的土地利用数据来源于1980年MSS影像、2000年TM影像和2010年TM影像，MSS影像的分辨率为79m×79m，TM影像分辨率为30m×30m，前2幅影像用以生成转移概率矩阵，2010年影像用于精度验证。以1：10000地形图为基准，分别进行影像几何校正（RMS≤0.5像元）等预处理，采用“6s”模型进行大气校正和辐射定标。然后将影像进行Albers椭球体投影和WGS84坐标系定义，以便接下来精确土地利用分类。最后采用东江流域矢量图的掩膜裁剪和RGB假彩色的合成，根据《土地利用现状分类》国家标准和东江流域土地用途、利用方式和覆盖特征，将土地利用类型分为7种一级地类和17种二级地类，分别为耕地（旱地和水田）、林地（灌木林地、林地和其他林地）、草地（天然草地、改良草地）、园地（果园、茶园）、建设用地（居民点、城镇用地）、水域（河流、水库和池塘）和未利用地（沼泽、滩地和荒地）。采用人机交互的监督分类方法进行解译，最终获取东江流域的3期土地利用/覆盖图，存储为GRID格式便于分类统计和空间叠加等运算处理。

1.2 CA-Markov模型

1.2.1 元胞自动机模型

式（1）中，St、S（t＋1）分别为t和t+1时刻下有限或离散的元胞集合；N为元胞领域；f为元胞转换规则。

1.2.2 马尔柯夫模型

马尔柯夫模型（Markov）是以概率论的方法为基础研究随机事件的变化规律和预测未来变化趋势。因此，未来的发展状态与过去事物的状态没有直接联系，获取事物当前的转移概率矩阵是利用该模型的关键核心，如式（2）所示，因此搜集到足够详细的数据资料显得尤为重要。

式（2）中，Pij为系统的转移概率如式（3）所示：

式（3）中，n为土地利用类型数量。

1.2.3 CA-Markov预测模型

CA-Markov模型可以认为是Markov链、多准则评估和CA组成，其中，Markov链生成土地利用转移概率，多准则评估利用社会经济数据和地形DEM等生成可能性图像集，最后再通过CA滤波器模拟预测的土地利用类型。

阿伏加德罗常数类试题由于命题角度多、知识面涵盖广,因而备受命题者的青睐,该类试题虽难度不大,但涉及的内容丰富,概念性强,对考生思维的严谨性和准确性要求高,通过对近年高考试题中阿伏加德罗常数考题进行分析,考查的视角主要有以下几种。

（1）确定转换规则。转换规则是模型预测不可或缺的条件，IDRISI采用土地适宜性图像集进行规则定义，即根据该图集来影响元胞在下一个时刻的状态。

（2）适宜性图集创建。这个过程通过MCE来实现，MCE是一种评价与集中多标准的通用方法，包括布尔方法和加权线性合并等方法。MCE包括约束条件和要素条件，约束条件采用布尔处理，考虑转换的区域为1，不考虑转换的区域为0，要素条件是所有区域定义适应性、易接近性和领域效应。考虑自然因素、距离因素和社会经济因素，通过加权线性方法完成土地适宜性因子评价，将其标准化为0-255，分为最不适宜到最适宜，作为CA的转化规则。

具体转化规则如下:（1）耕地：耕地影响因素侧重于基本农田保护、耕地调整和退耕还林还草政策，由于国务院《退耕还林还草条例》明确指出，现有耕地基本农田坡度大于25°区域划为不适宜耕地发展区域，限制该区域内的其他土地利用类型转化为耕地，同时区域内的现有的耕地也要继续实施退耕还林还草工程，由于东江流域对区内耕地实施保护和限制政策并重，加强退耕还林还草工程，所以本文只研究坡度作为影响因子；（2）建设用地：现有城镇建设用地禁止向其他用地转化，即新开发的建设用地全部由其他地类转化而成，同时考虑到地形因素，坡度25°以上的地类不向建设用地转化，另外本文将水域禁止转化为建设用地，水体周围转化为建设用地可能性也低，这里作为限制因子，除此之外在已建设用地中，设定100m以内适宜性最高，150m以外适宜性线性降低；（3）水域：由于政府对东江流域的生态安全的重视，所以水域区域较其他地类稳定，本文不做变动，但水体将作为一个必不可少的限制因子参与本模型预测；（4）未利用地：由于未利用地在20年来基本处于无变化状态，因此未利用地在该文研究中不做考虑。以建设用地为例，按照建设用地的约束和要素条件，生成建设用地的转移概率图像。

应用上述地类的约束和要素转换规则依次生成东江流域1980年和2000年土地利用空间分布图（如图1所示），为东江流域模拟做准备。

图1 1980年、2000年的土地利用空间分布图

（3）CA滤波器。根据邻居与元胞距离的远近创建具有权重因子，从而确定元胞的状态变化。采用5×5的滤波器，即每个中心元胞周围为5×5元胞组成的矩阵空间，并对该中心元胞的状态改变有显著影响。

（4）起始时刻和CA循环次数。以2000年土地利用影像为起始时刻，时间间隔设定为20，CA循环次数为20，那么模型便会按照1年为1个间隔依次进行20次叠加运算，模拟2020年土地利用的空间格局分布图。

3.结果与分析

40年来东江流域土地利用类型从粗放型逐步过渡到集约型，很大程度上跟政府部门的规划决策性有关，CAMarkov模型中嵌入不同的规划目标就能模拟出不同土地政策下的土地利用类型和空间变化的情景。由于城镇化进程加快，农村人口大量流出，土地开发建设需求旺盛，毁林开荒致使东江流域林地、建设用地和耕地三者之间的矛盾越发突出。为此本文假设政府在出台相关土地政策的前提下，运用CA-Markov模型，以2010年为基准影像，嵌入东江流域地类转移性概率影像集，调整相关模拟参数,模拟2020年东江流域在3种不同规划决策条件下土地利用类型空间格局图（如图2所示）:

图2 东江流域2020年土地利用情景模拟

（1）无约束规划决策条件a：输入2010年遥感解译影像和适宜性图像集，按照历史自然规律模拟东江流域2020年的土地利用类型空间分布图；

（2）适度约束规划决策条件b：以退耕还林为目的，兼顾土地整理方向（园地和草地），在模型中调整林地扩张速度为历史水平的30%、耕地减少速度为历史水平的40%、建设用地扩张速度为历史水平的55%、草地和园地减少速度为历史水平的40%，未利用地不做调整；

（3）强度约束规划决策条件c：以退耕还林和城市发展为目的，兼顾土地整理方向（园地和草地），在模型中调整林地扩张速度为历史水平的40%、耕地减少速度为历史水平的50%、建设用地扩张速度为历史水平的65%、草地和园地减少速度为历史水平的55%，未利用地不做调整。

3种规划决策条件下镶嵌到CA-Markov模型中模拟，获取3种预测空间分布图与2010年遥感解译图如下：

和2010年相比，总体上呈现东江流域上游、中游林地面积增多，下游建设用地增长趋势明显且耕地面积变大，3种规划决策条件下建设用地和林地增长率均增加，增长率大小依次为c＞b＞a，此外未利用地也呈现增长趋势，其他地类均呈负增长率增长。

表1统计表明：2010-2020年期间，规划决策条件a中林地、耕地、草地、园地、建设用地、水域和未利用地面积分别为16940.07km2、5612.38km2、812.69km2、693.58km2、2734.39km2、528.35km2和11.64km2，林地增加率为4.63%，建设用地增加率为35.31%，耕地、草地、园地和未利用地减少，变化率分别为-15.76%、-12.96%、-18.91%和-4.98%。

表1 东江流域2020年模拟规划决策条件a、b、c和2010年土地利用类型表

规划决策条件a表明：按照自然态势的发展林地和建设用地继续保持增长势头，耕地、草地等地类呈下降趋势，增长和下降趋势跟2000年→2010年大致一致，符合10年前大致变化趋势。

规划决策条件b表明：林地面积增长明显，同比增长8.27%，耕地同比降低约32.56%，建设用地增长1697.77 km2，增长比率达到84.01%。此外在土地优化政策下，草地和园地同比降低42.15%和50.87%，达到540.16km2和420.25 km2，10年来的东江流域土地利用类型变化主要是耕地→建设用地、耕地→林地、草地→建设用地、园地→建设用地、草地→林地、园地→林地等的转移，未利用地转移面积较少。

规划决策条件c表明：林地、耕地、草地、园地、建设用地、水域和未利用地面积分别为18595.25km2、2694.59km2、323.25km2、364.01km2、4623.75km2、618.04km2和14.25km2，林地增加率为14.85%，建设用地面积增加率为128.81%，未利用地增加率为16.33%。耕地、草地和园地减少，变化率分别为-59.56%、-65.38%和-57.44%。

在3种不同规划决策条件下，主要以建设用地、耕地和林地之间变化为主，建设用地面积的变幅率分别为749.32 km2、1339.75km2和2404.5km2，转移轨迹主要以耕地、林地、草地、园地之间的转入与转出为主，在东江流域上游、中游和下游各地类变化趋势都不同，上游主要林地增加，中游草地、园地和耕地减少，下游建设用地增加，耕地继续减少。总的来说，东江流域林地面积和建设用地面积均将会进一步增加，相应的园地、草地、耕地面积将会有不同比例的降低。上述3种规划决策条件下均呈现东江流域上游林地面积会进一步增大，下游中的建设用地面积会不断增加，而耕地是建设用地和林地增加的主要来源，园地、草地和耕地面积会进一步降低，这跟政府“退耕还林还草”、土地整理、基本农田保护和城镇化发展政策都密切相关，如何进一步统筹协调东江流域林地、耕地、建设用地等地类之间的关系，在很大程度上取决于政府的决策和规划，也关系到了东江流域未来水土流失、水资源保护和生态环境安全的作用。

4.结束语

东江流域区域属于生态环境脆弱区，研究该区域对于解决土地之间的矛盾冲突具有一定的现实意义。东江流域土地利用结构在1980年前要以林地为主，面积约占61.56%，其次为耕地约占26.42%，草地、园地、建设用地和水域面积较少，分别约占3.44%、3.24%、2.47%和2.82%，未利用地占地面积最少仅约为0.05%，表明东江流域80年代以前一直都是以农林生产为主。本文在假定政府出台相关的法律和政策，运用无约束、适度约束和强度约束3种规划决策条件模拟出2020年东江流域土地利用空间格局分布图。由于本文添加了一些自然因素和社会因素驱动因子作为转移概率影像的生成，模拟出的精度在一定程度上会相对较高，但是没有纳入经济、人口等影响，如何更合理地丰富CA-Markov模型空间变化能力值得进一步深入研究。