張明湖，李鵬山，蘇 珊，謝跟蹤

（海南師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，海南 ?？?571158）

?？谑袨I海旅游區(qū)LUCC變化趨勢預(yù)測

張明湖，李鵬山，蘇 珊，謝跟蹤*

（海南師范大學(xué) 地理與旅游學(xué)院，海南 ?？?571158）

選取?？谑袨I海旅游區(qū)作為研究對(duì)象，以1991，2001，2008年遙感影像為主要數(shù)據(jù)源，采用面向?qū)ο笮畔⑻崛〖夹g(shù)，提取了?？谑袨I海旅游區(qū)1991～2008年土地利用/土地覆蓋信息，并結(jié)合GIS技術(shù)手段，利用馬爾柯夫預(yù)測模型，對(duì)未來20年左右土地利用變化的趨勢進(jìn)行了預(yù)測，結(jié)果表明：?？跒I海旅游區(qū)有林地、耕地、濕地和未利用地將不斷減少，至2029年，面積分別為2 489.47，21 474.88，1 233.37，756.10 hm2；建設(shè)用地持續(xù)增加至 24 605.34 hm2，水域緩慢增加到10 870.14 hm2.研究區(qū)各土地利用類型在2008～2015年間變化幅度最大，而后變化的幅度有所減弱.

土地利用/土地覆蓋變化（LUCC）；趨勢預(yù)測；海口濱海旅游區(qū)

目前，人類面臨的許多環(huán)境問題都與土地利用/土地覆蓋變化 （land use and land cover change，簡稱LUCC）有關(guān).LUCC研究成為地理學(xué)綜合研究的國際性前沿課題［1］，已被列為“國際地圈與生物圈計(jì)劃（IGBP）”的核心項(xiàng)目［2-5］.土地利用變化研究的一個(gè)重點(diǎn)是變化趨勢研究，它反映了土地自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件以及人為影響的變化［6］，是調(diào)整社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的策略、優(yōu)化土地利用的結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)土地可持續(xù)發(fā)展的重要手段［7］.

預(yù)測?？谑袨I海旅游區(qū)土地利用變化趨勢，對(duì)進(jìn)一步了解該區(qū)將來某時(shí)刻土地利用變化的規(guī)律具有重要的意義.目前，應(yīng)用數(shù)學(xué)模型是進(jìn)行LUCC預(yù)測的主要方法.常用的模型如：灰色數(shù)列GM（1，1）模型、馬爾柯夫過程（Markov Processes）模擬模型、多元回歸模型、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型等［8］.其中馬爾柯夫過程模型經(jīng)過眾多學(xué)者的研究和實(shí)踐應(yīng)用［9-10］，在模擬和預(yù)測土地利用/土地覆蓋變化的實(shí)例也較為豐富［11-14］，被認(rèn)為是進(jìn)行LUCC預(yù)測的一種比較成熟的方法，并且在城市和非城市地區(qū)的土地利用變化分析和預(yù)測中到了廣泛的應(yīng)用［15-17］，已取得了較滿意的結(jié)果.因此，本次研究在土地利用轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)之上，計(jì)算土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣，采用馬爾柯夫模型預(yù)測?？谑袨I海旅游區(qū)未來土地利用變化趨勢，以期為土地利用的結(jié)構(gòu)調(diào)整、規(guī)劃修編等提供科學(xué)依據(jù).

1 研究區(qū)概況

基于研究的需要和?？谑谐鞘兄行膮^(qū)沿海分布相對(duì)較為集中的特點(diǎn)，結(jié)合海口市城市總體規(guī)劃和?？谑新糜伟l(fā)展總體規(guī)劃，本文將研究區(qū)范圍界定在西起盈濱半島，東至東寨港，南到海口繞城高速，北至瓊州海峽海岸線，整片稱為?？谑袨I海旅游區(qū)（見圖1）.

海口濱海旅游區(qū)總面積為61 419.41 hm2，地處低緯度熱帶北緣，屬于熱帶海洋性氣候.區(qū)內(nèi)主要河流是南渡江，其主流在?？谑袇^(qū)內(nèi)長75km，流域面積1 300km2，年徑流量60.99億m3，經(jīng)該區(qū)流入瓊州海峽.該區(qū)絕大部分為海拔100 m以下的臺(tái)地和沿海小平原，以濱海臺(tái)階式地貌為主，西部有典型的火山地貌分布.該區(qū)所屬的海口市全年日照時(shí)間長，輻射能量大，年平均日照時(shí)數(shù)2 000 h以上，太陽輻射量約可達(dá)到5×105J；全市年平均氣溫23.8℃，最高平均氣溫28℃左右，最低平均氣溫18℃左右；年平均降水量1 664mm，平均日降雨量0.1mm以上，降雨日在150 d以上；年平均蒸發(fā)量1 834mm，平均相對(duì)濕度85%（注：部分資料引自?？谑腥薪y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)）.?？谑袨I海旅游區(qū)北面臨海，海域面積830km2，海岸線長約130多km①資料來源：《?？谀觇b-2009》.大部分海岸坡度平緩，岸線開闊連綿，沙岸帶沙細(xì)潔白.港灣與近海還有少許島礁和潮灘，近海海域有多處較為適宜的傍岸泳區(qū).

2 研究方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

遙感影像數(shù)據(jù)是本研究的主要數(shù)據(jù)來源.目前TM/ETM+影像在土地利用變化監(jiān)測中已有較多的應(yīng)用［18-20］.海南省于1988年建省，?？谧鳛槭〖?jí)行政中心，城市建設(shè)得到了快速發(fā)展，而濱海旅游區(qū)作為海口市的核心地帶，其發(fā)展最為迅速，土地利用格局變換最為顯著，且呈現(xiàn)明顯的階段性.因此，本研究選取了最具標(biāo)志性的海南省建省初期（1991年）、中期（2001年前后）和建省 20周年（2008年）3個(gè)時(shí)期的TM/ETM+影像數(shù)據(jù)（來源于“地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)”，空間分辨率均為30 m），分析該區(qū)土地利用格局的變化趨勢.

2.2 數(shù)據(jù)處理與土地利用類型分類

在遙感圖像處理軟件ENVI4.4中進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括：格式轉(zhuǎn)換、假彩色合成，利用本1∶50000地形圖對(duì)3個(gè)時(shí)期影像數(shù)據(jù)分別選取40個(gè)相同地物作為地面控制點(diǎn)（GCP），采用二次多項(xiàng)式進(jìn)行位置糾正，灰度采樣選擇鄰近點(diǎn)差值法（Nearest Neighbor）計(jì)算，獲得各時(shí)期的影像，校正的誤差控制在1個(gè)像元以內(nèi)［21］.本研究參照全國最近土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合當(dāng)?shù)鼐唧w情況，綜合應(yīng)用監(jiān)督分類、聚類分析、去除分析和分類重編碼的方法完成濱海旅游區(qū)影像解譯與分類，將研究區(qū)分為建設(shè)用地、有林地、耕地、濕地、水域、未利用地6類.影像分類經(jīng)kappa系數(shù)檢驗(yàn)，其kappa系數(shù)分別為：0.798 4（1991年），0.833 1（2001年），0.857 1（2008年），均超過最低允許判別精度0.7的要求［22］，3個(gè)時(shí)期分類總精度分別為85.2%、88.86%和89.14%，均超過85%.但是由于判讀誤差，從ENVI4.4中解譯出來的數(shù)據(jù)和實(shí)際情況有一定差距，因此需要進(jìn)行分類后處理，在ArcGIS中修改明顯錯(cuò)誤的圖斑，并最終完成影像解譯和分類（見圖2）.

2.3 研究方法

本研究利用遙感解譯提取研究區(qū)覆被變化信息，采用GIS與數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法分析?？谑袨I海旅游區(qū)土地利用變化情況，最后利用馬爾柯夫預(yù)測模型，對(duì)該區(qū)未來20 a時(shí)期內(nèi)的土地利用/土地覆蓋變化情況進(jìn)行預(yù)測.

馬爾柯夫過程是研究隨機(jī)事件變化趨勢的一種方法，其預(yù)測對(duì)象的變化常受各種不確定因素的影響而帶有隨機(jī)性，具有“無后效性”性質(zhì).土地利用變化可以看作是以時(shí)間為序列的土地斑塊從T時(shí)刻到T＋1時(shí)刻的空間演變過程.這種演變僅受前期的土地利用狀況影響，而與其他時(shí)期無關(guān).具有馬爾柯夫過程的性質(zhì)，因而，可用馬爾柯夫過程來研究其土地利用變化的趨勢［7］.運(yùn)用馬爾柯夫過程的關(guān)鍵在于確定它在任意時(shí)刻m的一步轉(zhuǎn)移概率Pij.據(jù)此，將事物n個(gè)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率依次排列，可以得到一個(gè)n行n列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P.

馬爾柯夫預(yù)測模型是利用概率建立的一種隨機(jī)型時(shí)序預(yù)測模型，表達(dá)式為：

式中：S（k）是預(yù)測對(duì)象在 t=k時(shí)刻的狀態(tài)向量為；P為一步轉(zhuǎn)移概率矩陣；S（k+1）是預(yù)測對(duì)象在t=k+1時(shí)的狀態(tài)向量，即預(yù)測結(jié)果.

所以，模型表達(dá)式又可寫成：

可見，馬爾柯夫模型的預(yù)測結(jié)果由初始狀態(tài)向量和轉(zhuǎn)移概率矩陣決定［4］.

3 結(jié)果與討論

根據(jù)馬爾柯夫預(yù)測模型的要求，需要針對(duì)研究區(qū)1991，2001及2008年不同時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算土地利用/土地覆蓋轉(zhuǎn)換矩陣以及土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣，然后設(shè)定合適步長代入檢驗(yàn)，并對(duì)未來用地情況進(jìn)行推算和預(yù)測.

3.1 土地利用/覆蓋轉(zhuǎn)換矩陣

利用ArcGIS中的空間疊加功能，對(duì)解譯后的?？跒I海旅游區(qū)土地利用/土地覆蓋類型圖，分別求出 1991～2001年，2001～2008年以及 1991～2008年這三段時(shí)期的土地利用/土地覆蓋類型面積轉(zhuǎn)移矩陣，同時(shí)進(jìn)行各類面積量算（見表1、表2、表3），為下一步的土地利用/土地覆蓋變化分析及馬爾柯夫過程趨勢預(yù)測獲得相應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)［21-22］.

表1 1991～2001年土地利用／土地覆蓋轉(zhuǎn)換矩陣 hm2Tab.1 Land use and cover transition matrix of 1991～2001 hm2

表2 2001～2008年土地利用／土地覆蓋轉(zhuǎn)換矩陣 hm2Tab.2 Land use and cover transition matrix of 2001～2008 hm2

表3 1991～2008年土地利用／土地覆蓋轉(zhuǎn)換矩陣 hm2Tab.3 Land use and cover transition matrix of 1991～2008 hm2

3.2 土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣

土地利用類型之間的相互轉(zhuǎn)化情況，可用馬爾柯夫轉(zhuǎn)移矩陣模型來描述［23］.因此，進(jìn)行馬爾柯夫預(yù)測首先是要確定土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣.由前面已經(jīng)算得的三個(gè)時(shí)期土地利用/土地覆蓋類型面積轉(zhuǎn)移矩陣，可以分別計(jì)算出1991～2001年，2001～2008年與1991～2008年這三個(gè)時(shí)期的土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣（見表4、表5、表6）.

表4 1991～2001年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣Tab.4 Matrix of transition probabilities of land-using in 1991～2001

表5 2001～2008年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣Tab.5 Matrix of transition probabilities of land-using in 2001～2008

表6 1991～2008年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣Tab.6 Matrix of transition probabilities of land-using in 1991～2008

從三個(gè)轉(zhuǎn)移概率矩陣可以看出，三個(gè)時(shí)期的地類轉(zhuǎn)移概率有較大差別：1991～2001年間地類轉(zhuǎn)移概率最小，2001～2008年間地類轉(zhuǎn)移概率次之，1991～2008地類轉(zhuǎn)移概率最大，反映2008年與1991年相比其地類變化最為明顯.土地利用類型轉(zhuǎn)移的馬爾柯夫過程不僅滿足土地利用類型狀態(tài)的無后效性，同時(shí)后一地類轉(zhuǎn)移概率也與前一時(shí)期的概率相關(guān)性最大，而結(jié)合?？谑谐鞘邪l(fā)展的實(shí)際情況（2002年瓊山市并入?？?，成為瓊山區(qū)）綜合分析，2001年以后與2001～2008年的地類轉(zhuǎn)移概率較為相近.因此，本研究以2001年的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用2001～2008年的地類轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行馬爾柯夫預(yù)測.

3.3 預(yù)測及檢驗(yàn)

在Matlab 7.0軟件中，以2001年數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，取步長 n=7，k 取 1，2，3，4，分別計(jì)算出 2008，2015，2022，2029年土地利用情況，再通過2008年預(yù)測結(jié)果與該時(shí)期的遙感影像解譯結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，檢驗(yàn)預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的一致性.

3.4 結(jié)果及討論

經(jīng)過計(jì)算，得出2008～2029年?？谑袨I海旅游區(qū)土地利用變化情況預(yù)測（見表7）.

通過曲線圖可以更直觀反映未來20 a時(shí)期內(nèi)各種地類面積的變化（見圖3）.

為了驗(yàn)證馬爾柯夫鏈在土地利用結(jié)構(gòu)變化中的可用性，以2001年土地利用結(jié)構(gòu)為初時(shí)狀態(tài)，即：S（0）=[10 822.84 4 850.39 33 412.94 1 421.46 7 264.54 3 647.24]經(jīng)過7步模擬得到2008年?？谑袨I海旅游區(qū)的土地利用結(jié)構(gòu)狀態(tài)（見表8）.

表7 2008～2029年土地利用變化預(yù)測 hm2Tab.7 Land use change prediction from 2008 to 2029 hm2

表8 馬爾柯夫鏈模擬2008年土地利用結(jié)構(gòu)檢驗(yàn) hm2Tab.8 Land use structure test by Markov chain simulation in 2008 hm2

由表8可見，應(yīng)用馬爾柯夫鏈模擬出2008年研究區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)面積與遙感影像提取的結(jié)果對(duì)比二者差值很小，耕地差值最大也僅為2.07 hm2，與整個(gè)耕地面積相比比例很小.由此表明，模擬結(jié)果與遙感影像提取的結(jié)果基本一致.說明用轉(zhuǎn)移概率矩陣，通過馬爾柯夫鏈模擬和預(yù)測土地利用變化是可行的.

表7顯示?？谑袨I海旅游區(qū)未來土地利用在今后20 a期間表現(xiàn)趨勢為：

1）建設(shè)用地持續(xù)增加，城市擴(kuò)張繼續(xù)，但是趨勢逐步變得平緩.2015，2022，2029年，建設(shè)用地分別增加至 20 807.34，23 095.02，24 605.34 hm2.此外，2008～2015年，2015～2022年，2022～2029年建設(shè)用地增幅分別為：3 571.83，2 287.68，1 510.32 hm2，呈現(xiàn)逐漸減少態(tài)勢，表明建設(shè)用地每年會(huì)有所增長，但是逐年趨緩.

2）和建設(shè)用地形成鮮明反差的是：耕地持續(xù)減少，趨勢明顯.2015，2022，2029年耕地面積逐漸減少 至 25 360.65，23 038.59，21 474.88 hm2. 此 外 ，2008～2015年，2015～2022年，2022～2029年耕地面積減幅分別為：3 399.13，2 322.06，1 563.71 hm2，表明隨著建設(shè)用地的持續(xù)增加，耕地面積減少趨勢較為明顯.

3）水域面積緩慢增長，增幅降低.2015，2022，2029年水域面積逐漸分別增加至9853.96，10459.39，10 870.14 hm2.此外，2008～2015年，2015～2022年，2022～2029年水域面積增幅分別為：925.93，605.43，4 10.75 hm2.這主要是水產(chǎn)養(yǎng)殖繼續(xù)發(fā)展所造成，據(jù)?？谑薪y(tǒng)計(jì)年鑒，2001年?？谑兴a(chǎn)養(yǎng)殖面積僅為772 hm2，至2008年水產(chǎn)養(yǎng)殖面積增加至4 894 hm2.雖然該數(shù)據(jù)是整個(gè)海口市的水產(chǎn)養(yǎng)殖面積增加情況，但是水產(chǎn)養(yǎng)殖在海口市濱海旅游區(qū)占了大部分，所以未來20 a時(shí)間內(nèi)水域面積依然會(huì)緩慢增長.

4）有林地、未利用地和濕地都將出現(xiàn)比較平緩的減少趨勢.到2029年，有林地面積、未利用地面積和濕地面積分別減少至 2 489.47、756.10，1 233.37 hm2.

4 結(jié)論

根據(jù)馬爾柯夫預(yù)測，?？谑袨I海旅游區(qū)未來土地利用在今后近20 a時(shí)期內(nèi)表現(xiàn)為：建設(shè)用地持續(xù)增加，由此而導(dǎo)致耕地明顯急劇銳減，但兩者趨勢都逐漸減緩；水域面積也有所增長，而有林地、未利用地略有減少，但變化不明顯.此外，?？谑袨I海旅游區(qū)各土地利用類型在2008～2015年間變化幅度最大，而后變化的幅度有所減弱，其中建設(shè)用地持續(xù)增加與耕地面積迅速銳減的趨勢形成鮮明對(duì)比，隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人口的增加，人地矛盾與環(huán)境保護(hù)等問題都將變得較為突出.為了實(shí)現(xiàn)土地資源的可持續(xù)利用以及區(qū)域生態(tài)平衡，這種情況應(yīng)該引起高度重視，并采取有效措施進(jìn)行宏觀調(diào)控，落實(shí)保護(hù)耕地政策，加強(qiáng)城市建設(shè)用地管理，鼓勵(lì)舊城改造同時(shí)適當(dāng)限制大型房地產(chǎn)項(xiàng)目的盲目擴(kuò)張，加強(qiáng)區(qū)域環(huán)境保護(hù)等，使之向更合理的方向發(fā)展.

本文分析了?？谑袨I海旅游區(qū)1991～2008年土地利用/土地覆蓋變化情況，結(jié)合GIS技術(shù)手段，利用馬爾柯夫預(yù)測模型對(duì)其未來20 a時(shí)期內(nèi) （至2029年）土地利用變化的趨勢進(jìn)行了預(yù)測.鑒于研究時(shí)間的限制，相關(guān)研究資料及影像數(shù)據(jù)收集困難等原因，只獲得了1991，2001，2008年的影像數(shù)據(jù)，因而在進(jìn)行馬爾柯夫預(yù)測時(shí)受一定制約，但不影響最終結(jié)果.此外，本研究還有許多方面值得深入研究：如海口市濱海旅游區(qū)土地利用/土地覆蓋變化的機(jī)制、驅(qū)動(dòng)力問題，以及由此而可能引起的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)評(píng)價(jià)等.

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責(zé)任編輯：黃 瀾

Study on the LUCC Trend of the Coastal Resorts of Haikou City

ZHANG Minghu，LI Pengshan,SUN Shan，XIE Genzong*
（College of Geography and Tourism，Hainan Normal University，Haikou 571158，China）

This paper selects the coastal resorts of Haikou City as the research object and remote sensing image of 1991,2001,2008 as the main data source.The object-oriented information extraction technology as well as the Land usage and cover information of the coastal tourist areas in Haikou City from 1991 to 2008 were also used in this paper.Combined with GIS ecology and Markov prediction model,the paper has forecasted the trend of land usage's change in the 20a within the next period,the results show that:the areas of forest,farmland,wetlands and unutilized land in coastal resorts will continue to decline,in 2029,the corresponding area will be 2 489.47 hm2,21 474.88 hm2,1 233.37 hm2,756.10 hm2respectivly;the area of the land for construction will continue to increase to 24 605.34 hm2,and the water area will increase to 10 870.14 hm2slowly.The variation range of each type of land usage in the research area is largest between 2008 and 2015,and then will be weakened.

land usage and cover change（LUCC）；trend forecast；the coastal resorts in Haikou City

F 301

A

1674-4942（2010）02-0198-06

2010-03-15

海南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（80688）；海南省普通高等學(xué)校研究生創(chuàng)新科研課題 (Hxwsy2008-24)

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