基于Dyna-CLUE模型的锦州市海域利用变化动态模拟

柯丽娜，翟宇宁，史 静，韩 旭，王权明

(1.辽宁师范大学 地理科学学院，辽宁 大连 116029；2.国家海洋环境监测中心，辽宁 大连 116024)

1 引言

近年来，中国沿海地区人口快速增长，社会经济迅猛发展，为缓解土地资源匮乏的问题，人们逐渐开始关注开发利用潜力巨大的海岸近海区域。填海造陆逐渐成为人类向海洋索取生存和经济发展空间、解决“人地矛盾”的重要手段之一[1]。在海岸海域区域进行填海造陆活动可用于港口码头建设、城镇及工业用海发展等，但由于地球表面的气、水、岩、生物在海岸近海区域进行频繁的交互作用，过度的填海造陆等大规模人为活动势必会破坏生物栖息地，导致生物多样性的丧失[2]。因此，对海岸海域进行合理地开发与利用，并针对海域利用类型进行不同情景的预测模拟研究就尤为必要。

2 研究区概况

锦州市附近海域位于东经121°00′～121°35′，北纬40°38′～40°58′，地处辽东湾西北部、辽宁省西南部，近岸海域底质多为泥质粉砂，饵料充足，水质肥沃，海洋生物资源丰富，渔业资源种类繁多。自2009 年以来，锦州市政府借助于“五点一线”和“辽宁沿海经济带”的政策红利，经济建设、城市发展重心不断向沿海地区转移，尤其在2017 年，该地区经济发展势头迅猛，其地区生产总值达到1128.2 亿元，较2016年增长6.7%，区域内各海域利用类型扩张变化较为显著，是开展海域利用类型预测模拟的理想实验区。

3 数据来源与研究方法

3.1 数据来源与处理

本研究所需数据包括海域利用数据、基础地理信息数据、自然环境数据。其中，海域利用数据主要是在对高分影像进行解译的基础上，补充部分Landsat遥感影像、海域使用确权数据等数据获取的。基础地理信息数据包括研究区河流、道路、村居民点地理信息数据，用于生成驱动因子及提取研究的政策地理限制区域数据等[3～5]。自然环境数据包括研究区DEM、海洋底质、等深线数据等，DEM数据来自ASTERG-Dem数据集，海洋底质数据来源于国家海洋局相关调查数据等。

3.2 研究方法

3.2.1 Dyna-CLUE模型介绍

Dyna-CLUE模型适用于较小尺度的区域变化研究，主要分为非空间需求与空间分析2 个模块，在本研究中，非空间需求主要为对海域利用变化需求应用外部统计分析工具进行估算，利用Markov模型计算参数输入到Dyna-CLUE模型中。空间分析模块又称为空间分配过程模块，以非空间需求模块计算结果作为基础输入数据，根据空间分布适宜性、空间限制区域数据、利用类型转移规则等对不同年份各种海域利用类型的需求实现空间分配，对未来研究区的海域利用类型变化状况进行模拟[6-8]。因此，在实际操作中，Dyna-CLUE模型实现海域利用类型变化的模拟需要空间分布适宜性、空间分布限制区域、利用类型转移规则及利用类型需求4 个方面的参数[9,10]。具体Dyna-CLUE系统运行流程如图1所示。

图1 Dyna-CLUE系统运行流程

3.2.1.1 空间政策限制区

空间限制区域主要指研究区内某些因国家或地方政策等因素，模拟区内不可发生变化的区域[5]。对于海域利用类型变化情况而言，在各类海洋保护区内任何围填海等开发利用活动都是禁止的，因此本文结合研究区的实际情况，将大笔架山生态保护区及双台河口国家级自然保护区作为海域空间扩展限制区域。

3.2.1.2 利用类型转移规则

利用类型转移规则的设置直接决定了模拟的时间动态，其包括海域利用类型转移弹性系数及转移次序设置两部分，通过对海域利用变化进行结构分析得到，该部分主要是在海域利用类型转移矩阵的基础上进行，本文根据2007～2014年高分辨率遥感影像进行海域利用类型变化信息提取，并进行转移矩阵分析，从而得到的2007～2014年海域利用类型转移矩阵。

3.2.1.3 空间分布适宜性设置

空间分布适宜性的理论基础是海域利用类型发生转变最大的概率，因Logistic回归结果中能够对各海域利用类型与相应驱动力因子之间的相关性进行解释，因此计算利用类型的空间分布与各种驱动力之间的关系需借助Logistic回归方程，其表达式如下：

(1)

式(1)中，Pi表示每个栅格可能出现某一利用类型i的概率，X1,i～Xn表示各驱动力因子，β0～βn为驱动因子的解释变量。对于回归效果的检验，采用ROC曲线，当ROC值介于0.5时，回归方程解释能力最差，当ROC值介于0.5～1.0之间，值越大，则利用类型的概率分布与实际情况越相近，一般认为ROC值大于0.75时，所选择的驱动力因子解释能力较强[11,12]。

3.2.1.4 非空间需求模块

海域利用类型需求是Dyna-CLUE模型的非空间需求模块，需提前计算才能输入至Dyna-CLUE模型，常用到时间序列、Markov模型及回归分析模型、SD模型等方法，其中Markov模型因等概率转移矩阵预测出的误差值较低而广泛应用于景观格局动态变化的相关预测，因此，本文选取Markov模型对各海域利用类型在自然发展情景下的需求量进行预测，并将其结果作为参数输入到Dyna-CLUE模型中。具体该模型表示方法如下：

(2)

Dyna-CLUE模型通过综合以上参数设置，根据总概率TPROP进行空间分配迭代以实现模拟，迭代方程为：

TPROPi,u=Pi,u+ELASu+ITERu

(3)

式(3)中：TPROPi,u为栅格i适合某种海域利用类型u的总概率；Pi,u为Logistic回归方程求得的空间分布概率；ELASu为利用类型的转换弹性系数；ITERu为海域利用类型u的迭代变量。

4 结果与分析

4.1 Dyna-CLUE模型模拟精度检验

将之前设定的参数输入至Dyna-CLUE模型中并运行。以2007年海域利用数据为基础，模拟2014年海域利用空间格局并生成模拟图，对比2014年海域利用类型实际调查数据进行验证，图2为 2014年海域利用现状图，图3为利用Dyna-CLUE模型对2014年海域利用类型空间分布的模拟结果。

图2 2014年海域实际利用类型

图3 2014年海域利用类型模拟

模拟精度通过Kappa指数进行验证，具体公式如下：

Kappa=(Po-Pc)/(Pp-Pc)

(4)

式(4)中，Po为正确模拟的比例，Pc为随机情况下期望的正确模拟比例；Pp为理想分类情况下正确的比例。

本文运用ArcGIS中的Spatial Analyst 中的数学分析，将2014 年海域利用类型模拟图与2014年海域利用类型实际分布图做相减计算，提取出0值栅格个数，即为正确的栅格数，得到模拟栅格数为99054 个，占总栅格数118627 的83.6%,所以Po=0.836。因研究区共有6 种海域利用类型，故每个栅格随机模拟状况下的正确比例为Pc=1/6。理想分类状况下的正确模拟比例是Pp=1[13]。因此计算出Kappa指数0.8024(>0.6)，模拟效果较好。因此，Dyna-CLUE模型可以很好地对研究区海域利用类型变化趋势进行模拟，因此，可以将其应用于2025 年不同情景下的研究区海域利用类型变化模拟研究。

4.2 Logistic回归分析结果

将各海域利用类型和7个驱动因子转换成单一的文件加载到SPSS软件中，利用SPSS软件进行Logistic分析，得到各海域利用类型与驱动因子之间的系数，并列出回归分析结果如表1。对于回归结果的拟合度，通常采用Pontius提出的ROC曲线进行显著性检验，一般认为ROC值大于0.75时，所选择的驱动力因子解释能力较强[14,15]，对海域利用空间分布模拟的精确程度将较高。各驱动因子的 ROC值均大于0.9，表明各个驱动因子对海域利用类型有较好的解释能力。其中，各驱动因子对旅游建设类型的解释效果最强，ROC值达0.997，其次是城建、港口、工业、围而未用、未利用海域、围海养殖、低效围填海。填而未建类型的ROC最低，也达到了0.904。

表1 2025年不同情景下海域利用类型需求量预测值 hm2

4.3 情景模拟结果

基于Dyna-CLUE模型，模拟上述3种不同情景状态下， 2025 年海域利用类型需求量预测值及模拟图(图4～图6)，在自然增长情景下，2025 年锦州市海域利用将继续沿当前变化趋势转变，空间格局变化主要集中在中部地区，其中围海养殖用海、城建用海等面积变化较为突出，与2014 年相比，养殖用海增长74.7%，主要扩张区域发生在研究区中部，即小凌河以南区域，主要用作围海养殖及开放性养殖用海；工业用海变化区域主要以原有的龙栖湾工业区及沿海城镇用海区为中心向外围扩张，面积增长约为245 hm2，与2014 年相比，到2025 年研究区工矿用海增长15%，涨势较为平稳。在此情景下，未利用海域共缩减29579.06 km2。

图4 自然状态海域利用类型空间分布模拟(2025)

图5 经济发展状态海域利用类型空间分布模拟(2025)

图6 生态保护状态海域利用类型空间分布模拟(2025)

情景2经济发展对比情景1自然发展，未利用海域同比降低15.2%，受辽宁沿海经济带的影响，渔业用海、交通运输用海、旅游娱乐用海、城建用海的需求量大幅上涨，其中，交通运输用海受城镇及居民点等驱动力的影响较大，同比增长6.9%，增长区域主要集中在锦州港及其附近区域；在此情景下，研究区经济快速发展，旅游娱乐用海面积的增加较为突出，同比增长15.1%，主要集中在研究区西部的笔架山风景区及中部的锦州市经济开发区海上度假休闲区附近。在经济发展情景下各类用海面积的需求量均高于自然发展情景。

情景3生态保护情境下，未利用海域的开发得到了有效保护，较2014年总用海量仅增长15.8%，对比经济发展情景下的海域利用需求量同比降低3%，除渔业用海增长较快以外，工业用海、交通运输用海、旅游娱乐用海、城建用海等均增长缓慢，增长区域主要集中在研究区的中部。在此情景下，未利用海域在得到了合理开发的同时也维护了海洋生态平衡。

综合以上3 种情景的模拟结果，在不同情景设置下，各类型用海面积的变化趋势相同，但变化幅度不同，变化幅度最大的是经济发展情景，其次为自然发展情景。总体空间格局变化较为稳定，各类用海面积扩张的区域多集中在研究区中部地区，即小凌河、丹东园以南、青沟湾等区域；研究区东部以渔业用海为主，西部以交通运输用海及旅游娱乐用海为主。未来，随着研究区经济、社会的不断发展，用海需求量也将会增加，未利用海域的面积将不同程度减少。

5 结论与讨论

本文以锦州市海岸海域为研究区，基于Dyna-CLUE模型及Markov模型，探索了该模型在海域利用方面的适用性、在对模拟结果进行Kappa验证的基础上，基于锦州市海域自然增长、经济增长和生态保护等构建了3 种不同情景模式，对2025 年锦州市海域利用类型变化进行情景模拟及预测。主要结论如下：

(1)因本研究各用海类型回归方程的检验结果值较高，说明本文所选取的驱动力因子和设置的模型参数较为合理，符合海域利用的实际变化。以2007年海域利用数据为基础，将2014年模拟数据与实际海域利用变化对比验证，Kappa指数为0.8024，模拟精度较高，说明Dyna-CLUE模型能够模拟较小尺度海域利用类型的变化。

(2)因自2017年政府颁布了相关文件，停止填海造陆等相关活动，故只有将存量资源作为工业、城镇、养殖等海域开发利用活动的空间资源。综合2025年自然发展、经济发展、生态保护3种情景的模拟预测结果，发现锦州市海域利用在小凌河以南、笔架山和青沟湾区域会发生不同程度的扩张。“经济发展”情景下，未利用海域大幅度减少，对海洋生态环境会造成不利影响，“生态保护”情景下，使工矿用海、城建用海等有限制地向未利用海域扩展，减少海洋污染的排放量，有利于锦州市海域生态文明的建设。