明光市土地利用动态变化分析及预测*

白义辉，郭忠臣，吴胜辉，王 勤，张慧妮，付 伟

(宿州学院环境与测绘工程学院，234000，安徽省宿州市)

0 引 言

土地利用动态变化规律可以间接反映出某一地区的经济发展情况，通过研究这些规律可为调整城市用地布局，完善城市土地利用格局，缓解土地供不应求的矛盾、提高土地利用效率等具体的做法与行为提供一定的科学依据与理论基础[1-2].20世纪90年代，国际地圈生物圈计划(IGBP)与全球变化人文计划(IHDP)合作共同提出了“土地利用/土地覆被变化(LUCC)”研究计划[3-5]，之后，与土地利用相关的一系列问题受到人们的广泛重视.目前，国内对于土地利用/土地覆被变化这方面的研究起步较晚，自从20世纪末在中国开展土地学会之后，不少学者对土地利用的动态变化以及如何持续利用进行了研究，但研究中对影响土地利用变化的主观因素概述不充分[6-9].因此，本文以明光市作为研究区，对影响土地利用动态变化的各个因素进行了充分的探索.

明光市作为安徽省近20年来发展速度最快的县级市之一，其GDP增长幅度、人口流动、各类土地利用类型间的变化程度以及土地类型受经济发展的影响程度都是巨大的.对明光市1998～2018年的影像进行分析，可明显发现各类土地用地的面积变化，为了对各类土地的变化情况进行量化，以及为该市后续土地利用情况提供建议，本文将从不同角度对该市的土地利用变化情况进行研究.本文选取明光市1998年4月TM影像、2003年4月TM影像、2008年4月TM影像、2013年4月Landsat8影像和2018年4月Landsat8遥感影像作为基础数据，运用监督分类得到其1998年、2003年、2008年、2013年和2018年的土地利用现状图，结合不同时间段各类社会经济的发展趋势来分析明光市土地利用特点及各地类之间的转变幅度，总结出影响土地利用变化的各种因素，最后对其2023年的土地利用状况进行预测，以便为明光市各土地利用类型间的协调发展提出更加科学有效的解决方案.

1 研究区概况

明光市位于安徽省东部，为滁州市所辖，全市东西最大宽度68.1 km，南北最大长度87.6 km，总面积2350.33 km2.地理位置位于东经117°49′，118°25′和北纬32°26′，33°13′之间，境内南部为低山区，占总面积的35.4%，中部为丘陵，占总面积的49.4%，北部为平原占9.8%，淮河南侧为广阔的河谷平原占总面积的5.4%，近20年来的年平均气温17 ℃左右，平均降雨量949.9 mm左右.

图1 明光市地理位置

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与处理

本文数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)提供的明光市1998～2018年共5期的TM和Landsat8遥感影像(云量<1%)，通过ENVI5.3对5期影像进行边界矢量裁剪、辐射定标、大气校正与监督分类处理，结合明光市的土地利用情况并依据2017年修订的《土地利用现状分类》，将其土地利用情况按照表1进行分类处理.

表1 明光市土地利用分类体系

2.2 研究方法

通过对比各种监督分类方法的精度，本文采用精度值为93.45%的最大似然法对明光市1998～2018年共5期的影像进行监督分类，图2给出了各期土地利用分类图，依据分类结果即可对明光市20年的土地利用动态变化进行分析以及对其2023年各类土地的面积进行预测.

图2 1998～2008年明光市土地利用分类图

3 结果与分析

3.1 明光市土地利用变化幅度

图3给出了明光市1998～2018年各类土地的占地面积，表2和表3给出了各类土地的面积占比及其变化幅度，通过分析可知：(1)明光市的建筑用地面积在逐年增加，由1998年的197.316 km2增加到2018年的236.295 km2，面积占比从1998年的8.34%增加到2018年的9.99%.这是由于近20年间，明光市把握时机，随着社会经济的快速发展，城市化水平提高，中心城区及工业用地需求增加，各类园区发展迅速，大部分农村住房集中区变为城乡集合区，零散的农村宅基地建设成人口集中的城镇小区.同时政府颁发各项富民政策，大量外来企业投资各级重点项目等这都导致明光市的建筑用地面积逐年增加；(2)明光市是安徽省东部的耕地资源大县，人口的主要收入来源是依靠耕地收入，从1998年到2018年，由于耕地占补平衡、退耕还林等政策，使得明光市的耕地面积波动幅度不大；(3)林地的面积增加幅度相对较大，面积从1998年的268.457 km2增加到2018年的393.438 km2，面积增幅达46.55%；(4)水体的面积有所增加，从1998年的177.449 km2增加到2018年的193.138 km2，增幅达8.84%，气候环境的变化致使降水量增加，从而使淮河的水资源量有所增加，作为耕地灌溉的水源地之一，政府十分重视对该水资源的保护，严禁过度开采地下水；(5)明光市其他用地的面积减少幅度较大，从1998年的1042.813 km2减少为2018年的880.581 km2，一方面由于中心城区的扩张占用了部分其他用地，另一方面因为其他用地中占大面积的裸地通过土地整改后转变成了林地和耕地.

图3 明光市1998～2018年各类土地面积

表2 明光市1998～2018年各类土地面积占比

表3 明光市1998～2018年各类土地面积变化

3.2 土地利用变化速度

土地利用变化速度可以通过土地利用动态度体现出来，一个区域内土地利用类型的变化程度快慢分别用土地利用单一动态度(Y)和土地利用综合动态度(MY)表示，土地利用动态度的计算公式如下[10]：

(1)

(2)

式中,Ua和Ub分别表示某种用地在研究开始和研究结束的面积大小；MUi表示第i类用地类型的面积；ΔMUi-j表示第i类用地类型在固定时间内面积变化量的绝对值；n表示研究区内土地类型的种类数量；T表示研究时长，本文将T设为5年，由上述公式，可得明光市1998～2018年土地利用动态度(表4).

表4 明光市1998～2018年土地利用动态度

(1)1998～2018年明光市建筑用单一地动态度逐年正向波动，说明这一时期明光市的经济得到飞速发展，建筑用地面积持续增长，在2008～2013年期间面积增长速率达到顶峰；(2)1998～2003、2003～2008年明光市耕地单一动态度分别为-0.72%和-0.34%，2008～2013、2013～2018年分别为0.48%和0.08%，伴随着明光市的经济发展，中心城区的扩张占用了部分耕地，但由于部分其他用地开垦为水田导致明光市的耕地处于占补平衡状态；(3)水体动态度变化不大，受气候和人为的影响，明光市的水体面积从1998～2018年增长迅速，但面积变化速率逐渐趋向平衡；(4)林地动态度变化幅度最大，但面积增长速率逐年减少，一方面由于国家积极推行退耕还林等政策，使得林地面积在这期间呈现增加趋势，另一方面，由于明光市中心城区发展迅速，占用了小部分林地面积，使林地面积增加速率减少；(5)明光市其他用地单一动态度呈现逐年负向变化状态，经济发展导致其他土地类型不可避免地占用其他用地，但随着城市经济发展速率趋于稳定，其他用地的面积变化速率也趋向平衡.

3.3 土地利用多样性指数

土地利用多样性指数可以反映出一个地区在一段时间内土地利用的复杂程度，即该地区的土地利用类型数量大小[11]，其计算公式为：

(3)

式中，H表示土地利用类型多样性指数，H越大，表明该区域的土地利用类型越多，结构种类越复杂；m表示研究区内的土地类型的种类；Pi表示第i类用地类型占研究区总面积的比例.

表5给出了明光市1998～2018年的土地利用多样性指数，可以看出，明光市的土地利用多样性呈现逐年增加趋势，由1998年的1.37增加到2018年的1.46，这是由于明光市城区和乡镇种植大量不同种类的绿化以及第一产业的快速发展导致研究区内土地种类变得复杂.

表5 明光市1998～2018年土地利用多样性指数

3.4 景观偏离度指数

人类的活动对区域内的自然环境变化具有较大影响，具体影响程度可用景观偏离度指数体现出来[12].一般将研究区内受人类活动影响较大的土地利用类型的面积之和占全域面积的百分比作为该区域的景观偏离度.本研究选取耕地，林地，建筑用地这三项土地利用类型作为明光市的景观地类，景观偏离度的值越大，表示土地利用动态变化受人类活动的影响越大，人类改造自然的能力越强，同理，景观偏离度越小，表示人类活动对自然生态环境的影响越小.

通过计算我们可以得到明光市1998、2003、2008、2013、2018年景观偏离度指数分别为：48.43%、49.79%、52.23%、53.98%、54.61%,由此可见，虽然明光市其他用地面积占研究区总面积较大比例，但景观偏离度指数一直在增加，说明明光市的社会经济活动对区域内自然环境的影响在增大.

3.5 影响土地利用动态变化的驱动力因素

3.5.1 自然因素

近年来，由于全球气候的改变，土地利用类型间的相互变化受到了较大的影响.表6依据中国气象科学数据共享服务网提供的数据对明光市1998～2018年的年平均温度和年平均降水量进行了统计[13].

表6 明光市1998～2018年平均温度与年平均降水量

可以看出，1998～2018年明光市的年平均气温略微下降，而年平均降水量有明显增长的趋势，气温和降水的变化导致了研究区土地利用类型发生变化.温度下降导致研究区的水体蒸发变慢，明光市的水体面积有所增加；降水量增加导致明光市的耕地使用河水量减少，耕地对河流灌溉的依赖性降低，使得耕地面积增加.

3.5.2 社会经济因素

主成分分析即将具有一定相关性的指标，通过重新特殊的组合，转换成一组互相独立无关的新指标[14]，根据滁州市统计年鉴[15]，可以得到1998～2018年间明光市生产总值、人均GDP、人口等相关统计数据.本研究选取了对土地利用变化影响较大的10个经济指标，在SPSS软件中通过主成分分析法得到特征值大于1的两个主成分，累计方差贡献率为99.09%，其中主成分荷载矩阵如表7.表中A、B、C、D、E、F、G、H、I、J分别表示生产总值、人均GDP、第一生产总值、第二生产总值、第三生产总值、人口总量、固定资产投资总额、人均社会消费品零售总额、单位面积人口、单位面积生产总值.

表7 明光市主成分荷载矩阵

由表7可知，主成分1与生产总值、人均GDP、第一生产总值、第二生产总值、第三生产总值、固定资产投资总额、人均社会消费品零售总额、单位面积生产总值等经济因素呈正相关性，且因子荷载均在0.9以上，这反映了社会经济发展对明光市的土地利用动态变化有较大影响，其中第一生产总值影响最大；主成分2与人口总量、单位面积人口等人口因素呈正相关性，因子荷载大于0.7，说明人口变化对明光市土地利用动态变化也具有一定影响，但影响程度没有社会经济发展影响程度大.

3.6 土地利用动态变化趋势预测

3.6.1 CA-Markov模型

土地利用类型变化是一种动态随机变化，这种变化通常具有一定的规律性，可以运用模型具体表达出来[16-18].由明光市历年的土地利用变化特点可知运用CA-Markov模型预测其土地利用数据最为合适.

马尔科模型是一种统计模型，它表明一个系统由一种状态转至另一种状态时存在一定的转移概率，这个概率可以通过该系统之前的状态推算出来[19].土地利用变化的状态转移矩阵可用以下公式表达出来：

St+1=Pij×St,

(4)

式中,St、St+1分别为在t时刻和t+1时刻的时间的状态；Pij为在某一时刻事件由一种状态转为另一种状态的概率组成的转移矩阵，式中

0≤Pij<1，(i,j=1,2,3…n)[20],

(5)

元胞自动机是一种具有较强的空间运算能力的计算模型，它可以反映出某区域各类土地利用类型在时间、空间上的相互作用关系[21-23].CA模型公式表达如下

St+1=f(St,N),

(6)

式中，S表示元胞有限、离散的状态集合；N表示元胞的邻域；t和t+1表示不同时刻；f表示部分空间元胞转换规则.

3.6.2 约束条件的制定

约束条件运用二值法，只有两决策：允许、禁止[24].本文设定了3个约束条件，分别是高程、坡度和坡向.如图4所示，从左至右约束条件依次为高程、坡度、坡向.

图4 高程、坡度、坡向约束条件

3.6.3 模型预测

首先通过马尔科夫模型运算土地利用状态转移概率，得到马尔科夫转移概率矩阵(表8)，再以2013年明光市土地利用现状格局为初始状态，其中时间间隔为5年，应用CA-Markov模型对明光市2023年土地利用类型变化进行预测，元胞大小为100 m×100 m，预测结果如图5所示，对各类面积进行统计并将其与2018年数据进行对比，面积统计结果见表9.

表8 马尔科夫转移矩阵

图5 明光市2023年土地利用分类图

表9 明光市2018年和2023年各类土地利用面积

由表9可以看出，到2023年，明光市的建筑用地面积有所增加，由2018年的236.295 km2增加到2023年的241.158 km2，面积增幅为2.06%，其中主要是中心城区的建设范围向外扩张，但扩张速率没有之前的年份快；林地、水体面积较2018年相比呈现增长趋势，其中林地面积的增长幅度仍是5种地类中变化最大的；其他用地面积和之前年份一样，依旧为减少状态，面积从2018年的880.581 km2，减少为2023年的872.159 km2，面积增幅为-0.96%；耕地面积同其他用地面积一样也呈现减少趋势.总体来看，明光市2023年的土地利用动态变化符合动态平衡的特征.

4 结 论

通过对明光市土地利用动态变化的一系列影响因素进行分析比较，得出以下结论：

(1)在1998～2018年间，明光市的各土地类型间发生巨大转变，由于中心城区的快速发展，建筑物群逐渐集中，建筑用地面积逐年增长，增幅达19.64%，林地面积变化最大，增幅达46.48%，耕地面积有增有减，但总体维持着占补平衡原则；研究期间，受降雨量影响以及政府对水资源的积极保护，明光市水体面积不断扩大，水体环境逐渐变好；在1998～2018年期间，明光市县区内大面积裸地被重新开垦，转化为林地与水体，导致其他用地面积减少.

(2)明光市的土地利用类型趋于多样化，景观偏离度指数也逐年增大，由此可见，土地利用类型发生转变与人类的活动紧紧关联.因此，土地资源的合理化分布可以通过人为来改变.

(3)由主成分分析法可知，明光市土地利用类型变化主要受到生产总值、人均GDP、第一生产总值、第二生产总值、第三生产总值、固定资产投资总额、人口总量、人均社会消费品零售总额、单位面积人口、单位面积GDP等因素的影响，其中人口总量与单位面积人口的影响程度较小.由此可知城市的发展总是围绕经济建设展开，但也离不开人口的流动.

(4)由预测结果可知，到2023年明光市的其他用地类型依然占据着大面积土地，其中包括大量未开垦的裸地，因此，政府应当推行更加利民的政策，鼓励农民植树造林，引进更多的外来企业建工造厂，提高明光市的土地利用效率.