姜右錦，劉富剛，邸向紅

（德州學(xué)院 資源環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，山東 德州 253023）

基于遙感數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型的德州市土地利用動(dòng)態(tài)變化研究

姜右錦，劉富剛，邸向紅

（德州學(xué)院 資源環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，山東 德州 253023）

基于遙感與GIS平臺(tái)，利用土地利用動(dòng)態(tài)度和土地利用轉(zhuǎn)換指標(biāo)模型，對(duì)德州市2005—2015年間土地利用時(shí)空特征進(jìn)行定量分析.結(jié)果表明，近11年德州市土地利用變化前期速度較快，后期趨緩.在此基礎(chǔ)上運(yùn)用馬爾科夫預(yù)測(cè)模型對(duì)該市未來(lái)15年土地利用演變趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，顯示2015年與實(shí)際基本符合，2030年耕地、未利用地將有所減少，城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)和獨(dú)立工礦用地將逐年增加，草地和水體的面積變化不大.

土地利用；GIS；馬爾科夫模型；德州市

土地利用變化是反映人類活動(dòng)程度的重要因子，分析土地利用時(shí)空變化規(guī)律，是揭示人類活動(dòng)程度的有效方法[1].近年來(lái)，利用空間信息技術(shù)研究土地利用時(shí)空動(dòng)態(tài)變化規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制已成為城市遙感的熱點(diǎn)，利用遙感手段監(jiān)測(cè)土地利用動(dòng)態(tài)變化已成為L(zhǎng)UCC研究的主要手段之一[2-6].目前，我國(guó)快速發(fā)展的工業(yè)化和城鎮(zhèn)化導(dǎo)致一些地區(qū)的土地利用狀況也發(fā)生了顯著變化.國(guó)內(nèi)專家學(xué)者在借鑒國(guó)際研究方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合土地調(diào)查、利用規(guī)劃及資源環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)等，針對(duì)不同的地域特點(diǎn)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用多種系統(tǒng)分析與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法從各個(gè)角度積極開(kāi)展了土地利用遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)研究.這些研究主要集中在環(huán)渤海地區(qū)、長(zhǎng)江三角洲和珠江三角洲等經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)地區(qū)[7-10]，對(duì)長(zhǎng)時(shí)間、小區(qū)域、快發(fā)展的土地利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)模型構(gòu)建的研究相對(duì)較少，不合理的土地利用將會(huì)打破地區(qū)的生態(tài)平衡，影響區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展，研究土地利用的變化及對(duì)土地進(jìn)行預(yù)測(cè)分析具有極其重要的意義[11].以德州市為例，通過(guò)利用2005—2015年的Landsat TM影像數(shù)據(jù)，對(duì)11年間德州市土地利用變化信息進(jìn)行提取和時(shí)空利用對(duì)比分析，定量說(shuō)明土地利用結(jié)構(gòu)變化的過(guò)程和趨勢(shì)，從而為該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)建設(shè)及城市發(fā)展提供決策依據(jù).

1 研究區(qū)概況

德州市位于魯西北平原，地處冀、魯兩省的交界處，北緯36°24'～38°0'，東經(jīng)115°45'～117°24'.該地區(qū)屬溫帶季風(fēng)氣候，四季分明，冷熱干濕界限明，平均年降雨量522.3 mm.其地處黃河下游北岸，地勢(shì)平坦.德州市是山東唯一進(jìn)入京津冀一體化的城市，已融入京津冀一體化合作規(guī)劃中.全市轄區(qū)面積10 356 hm2，人口586.19萬(wàn)人，2015年國(guó)民生產(chǎn)總值達(dá)2 750.94億元，產(chǎn)業(yè)比例為10.3∶49.4∶40.3.德州經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，城市規(guī)模及工業(yè)化進(jìn)程加快，這將不可避免地導(dǎo)致土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生相應(yīng)的變化，開(kāi)展土地利用動(dòng)態(tài)演變研究，對(duì)加強(qiáng)土地利用規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展，改善生態(tài)環(huán)境，合理有效地利用有限土地具有重要意義.

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

選取2005—2015年的Landsat TM多光譜圖像為數(shù)據(jù)源.根據(jù)對(duì)影像的判讀和土地利用現(xiàn)狀圖等資料，采用中國(guó)農(nóng)業(yè)區(qū)劃委員會(huì)1984年公布的土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)，將德州市分為8種土地類型：耕地、林地、草地、水體、城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)、獨(dú)立工礦和未利用地，基于時(shí)間序列整理德州市2005—2015年土地利用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，結(jié)果見(jiàn)表1.

2.2 研究方法

以遙感和GIS為技術(shù)手段，同時(shí)輔助于地形圖、文字資料和社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料等，對(duì)2005—2010，2011—2015年2個(gè)不同時(shí)期區(qū)域土地利用變化數(shù)據(jù)進(jìn)行單一土地利用類型動(dòng)態(tài)度分析，包括變化的數(shù)量、趨勢(shì)和方式等方面.并進(jìn)一步運(yùn)用馬爾柯夫模型研究該區(qū)域土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣變化.為確保建立的轉(zhuǎn)移概率矩陣的準(zhǔn)確度，以2005年為基期年，預(yù)測(cè)2015年的土地利用類型狀況，并與實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作比較.同時(shí)，根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術(shù)規(guī)定》和德州市土地資源、社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的區(qū)域特點(diǎn)，從土地利用變化中尋找規(guī)律，對(duì)2020，2025和2030年土地利用進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)，并作出相應(yīng)的土地規(guī)劃調(diào)整.

2.2.1 土地利用動(dòng)態(tài)度模型 土地利用動(dòng)態(tài)度是對(duì)區(qū)域土地利用變化速度差異的反映，引入單一土地利用類型動(dòng)態(tài)度（K），其表達(dá)式為

其中：K為研究時(shí)段內(nèi)某一土地利用類型動(dòng)態(tài)度；Ua，Ub分別為研究期初及研究期末該土地類型的面積；T為研究時(shí)段.

2.2.2 土地利用類型馬爾柯夫模型 利用馬爾柯夫模型預(yù)測(cè)土地利用類型變化的原理是根據(jù)土地利用初始狀態(tài)，得到近些年來(lái)土地利用類型可能達(dá)到的某些狀態(tài)的概率，從而推斷出土地利用系統(tǒng)在未來(lái)某一時(shí)刻可能所處的狀態(tài)[12].馬爾科夫模型應(yīng)用的關(guān)鍵在于轉(zhuǎn)移概率的確定，土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣的數(shù)學(xué)表達(dá)式為，其中：Pij為第i種土地利用類型向第j種土地利用類型轉(zhuǎn)移的概率，并且0≤Pij≤ 1，

本文馬爾柯夫模型計(jì)算步長(zhǎng)為5年，Pij計(jì)算公式為

其中：Pij為2005—2010年i型土地轉(zhuǎn)移為j型的轉(zhuǎn)移概率；Aij為i型土地轉(zhuǎn)為j型的面積；Ai為i型土地在5年內(nèi)轉(zhuǎn)換的總面積.

計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣的過(guò)程可以通過(guò)某一時(shí)段內(nèi)土地利用類型年平均面積變化矩陣獲得，再由該矩陣求出年平均土地利用類型的轉(zhuǎn)移概率.可以揭示不同景觀類型間的轉(zhuǎn)移矩陣，從而更好地了解土地利用的時(shí)空演變過(guò)程[13].

3 2005—2015年土地利用變化結(jié)果與分析

3.1 土地利用的動(dòng)態(tài)變化與分析

基于遙感數(shù)據(jù)（見(jiàn)表1）與公式（1），計(jì)算2005—2015年德州市單一土地利用動(dòng)態(tài)度（見(jiàn)表2）.由表2可見(jiàn)，2005—2010年年變化率最大的土地利用類型為建設(shè)用地中的獨(dú)立工礦用地，其變化率為0.320％，變化率比較大的還有未利用地、城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)，年變化率數(shù)分別為-0.249％，0.178％，0.137％.城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口急劇增長(zhǎng)必將導(dǎo)致土地供需發(fā)生變化.

表2 德州市單一土地利用動(dòng)態(tài)度 ％

2011—2015年獨(dú)立工礦用地年變化率依舊最大，數(shù)值為0.820％，未利用地次之，年變化率為-0.329％，其變化較大是耕地和水體，其數(shù)值為-0.007％，0.056％，草地和農(nóng)村居民點(diǎn)年變化率為負(fù)變化，分別為-0.018％和-0.031％.在此期間，德州市實(shí)行“兩區(qū)同建”，著重點(diǎn)在于全域農(nóng)村社區(qū)城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)化的整體推進(jìn)和同步建設(shè)，將導(dǎo)致耕地及其他利用類型的相應(yīng)變化.

總體上，2005—2015年耕地面積數(shù)量持續(xù)下降，但2011—2015年間減速明顯放緩.11年間，林地面積為波動(dòng)式變化，其中2005—2010年該用地類型面積緩慢減少，而2011—2015年快速增加.因綠化意識(shí)和節(jié)水意識(shí)的提高，2011—2015年草地面積數(shù)量減緩速度明顯.由于城鎮(zhèn)化的發(fā)展，使城鎮(zhèn)面積迅速增加，農(nóng)村居民點(diǎn)、獨(dú)立工礦用地也將發(fā)生相應(yīng)的變化，其中獨(dú)立工礦用地面積數(shù)量急劇增速.

3.2 土地利用類型的轉(zhuǎn)移情況與分析

應(yīng)用ArcGIS軟件對(duì)德州市土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和疊加分析，得到2005—2010年土地利用變化的轉(zhuǎn)移矩陣（見(jiàn)表3）.由表3可見(jiàn)，大規(guī)模增長(zhǎng)的農(nóng)村居民點(diǎn)主要由耕地、林地、草地、水體和未利用地轉(zhuǎn)換而來(lái)，轉(zhuǎn)換量分別達(dá)到17 477.26，138.71，138.71，208.06，2 323.37 hm2.由此可知，農(nóng)村居民點(diǎn)占用了大量的耕地、林地和水體.獨(dú)立工礦用地的動(dòng)態(tài)變化是通過(guò)占用耕地、水體和未利用地來(lái)實(shí)現(xiàn)的，分別為242.74，34.68和34.68 hm2.耕地的轉(zhuǎn)移矩陣中，主要轉(zhuǎn)向水體、城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)和獨(dú)立工礦用地，這將是在該研究時(shí)段內(nèi)耕地減少的主要方面.

表3 德州市2005—2010年土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣 hm2

4 土地利用變化預(yù)測(cè)分析

4.1 建立并檢驗(yàn)轉(zhuǎn)移矩陣率矩陣

根據(jù)德州市2005—2015年土地利用狀況，分別統(tǒng)計(jì)出2005，2010和2015年各類土地利用類型占總面積的百分比，結(jié)合德州市2005—2010年土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣，計(jì)算出初始轉(zhuǎn)移概率矩陣.以2005年為初始狀態(tài)年，預(yù)測(cè)2015年土地利用類型狀況，并與實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作比較（見(jiàn)表4）.由表4可見(jiàn)，各類用地的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差均在3％以內(nèi)，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差別最大的是農(nóng)村居民點(diǎn)，其誤差為2.319％；誤差最小的是草地，僅為0.028％.分析誤差產(chǎn)生原因主要是在這11年間德州市土地規(guī)劃利用調(diào)整以及操作誤差.因此，本文所建立的馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣精度可用于預(yù)測(cè).

表4 馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣的檢驗(yàn)（2015年）

4.2 規(guī)劃目標(biāo)年德州市土地利用變化趨勢(shì)

將2005年各類土地利用類型面積比例作為初始矩陣，結(jié)合轉(zhuǎn)移概率矩陣分別計(jì)算出目標(biāo)年份2015，2020，2025和2030年各土地利用類型面積的比例（見(jiàn)圖1）.由圖1可見(jiàn)，德州市耕地面積自2016年后依然呈現(xiàn)逐漸減少的趨勢(shì)，尤其是耕地被占用并轉(zhuǎn)為非農(nóng)建設(shè)用地.但在城鎮(zhèn)化以及農(nóng)村經(jīng)濟(jì)體制改革發(fā)展到一定程度后，非農(nóng)建設(shè)用地的現(xiàn)象將會(huì)得到緩和；同時(shí)國(guó)家對(duì)耕地總量的動(dòng)態(tài)平衡非常重視，將會(huì)采取一定的措施使減少的趨勢(shì)變緩.林地、水體在一定時(shí)間增長(zhǎng)后從2015年開(kāi)始緩慢減少.草地持續(xù)一段時(shí)間增加后幅度緩慢減少，未利用地減小幅度不大.城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)和獨(dú)立工礦用地面積明顯增加.

依據(jù)2005—2015年土地利用變化的趨勢(shì)，未來(lái)15年內(nèi)土地利用變化的趨勢(shì)是耕地和未利用地減少變化明顯，耕地面積減少幅度最大，比例由2015年的75.80％下降到2030年69.14％.城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)和獨(dú)立工礦用地將是逐年增加，農(nóng)村居民點(diǎn)的增長(zhǎng)比例最大，由2015年的15.88％上升到2030年的21.04％.草地和水體的變化速度增加之后，將持續(xù)較長(zhǎng)一段時(shí)間，直到達(dá)到一種穩(wěn)定的狀態(tài).在土地利用紅線控制范圍內(nèi)，將各類型土地進(jìn)行合理規(guī)劃，穩(wěn)定在動(dòng)態(tài)平衡范圍之內(nèi)，使其形成一種城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)一體化的新土地利用格局.

圖1 德州市2015—2030年土地利用變化預(yù)測(cè)

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，研究區(qū)主要的土地利用類型為耕地、居民點(diǎn)、城鎮(zhèn)與水體.總體上呈現(xiàn)變化速度較快但趨緩格局.耕地是該土地利用變化的主導(dǎo)類型，其驅(qū)動(dòng)力主要來(lái)自城鎮(zhèn)化建設(shè)與人口增長(zhǎng).利用馬爾科夫預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用變化的趨勢(shì)，耕地和未利用地減少變化明顯，草地和水體平緩增長(zhǎng)，城鎮(zhèn)用地保持平穩(wěn).在此情況下，需要加強(qiáng)耕地保護(hù)，減少城鎮(zhèn)化建設(shè)對(duì)植被的占用，以促進(jìn)土地的可持續(xù)，改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量.

隨著德州市京津冀一體化及新型城鎮(zhèn)化建設(shè)加快，在各種自然、人為因素以及政策的影響下，必將會(huì)產(chǎn)生新的土地利用問(wèn)題，如何做到人與生態(tài)和諧以及兼顧三產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，必須做到土地利用的充分調(diào)整.因此，在今后研究中，要根據(jù)不同時(shí)間尺度帶來(lái)的不同模擬結(jié)果進(jìn)行分析，同時(shí)從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境變化的角度出發(fā)，對(duì)德州市土地利用變化的影響加以分析研究，促進(jìn)區(qū)域土地資源的可持續(xù)利用，促進(jìn)區(qū)域資源經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)的健康發(fā)展.

[1]吳琳娜，楊勝天，劉曉燕，等.1976年以來(lái)北洛河流域土地利用變化對(duì)人類活動(dòng)程度的響應(yīng)[J].地理學(xué)報(bào)，2014，69（1）：54-63

[2]孫善磊，周鎖銓，魏國(guó)栓，等.環(huán)杭州灣地區(qū)城市擴(kuò)張的遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[J].自然資源學(xué)報(bào)，2008，23（2）：327-335[3]牟鳳云，張?jiān)鱿?，遲耀斌，等.基于多源遙感數(shù)據(jù)的北京市1973—2005年間城市建成區(qū)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與驅(qū)動(dòng)力分析[J].遙感學(xué)報(bào)，2007（2）：257-268

[4]施益強(qiáng)，朱曉玲，張辰臣.廈門(mén)市城市擴(kuò)展遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及其驅(qū)動(dòng)力分析[J].集美大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，15（2）：150-155

[5]Sudhira H S，Ramachandra T V，Jagadish K S.Urban sprawl：metrics，dynamics and modeling using GIS[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2004，5（1）：29-39

[6]Eugenia Kalnay，Cai Ming.Impact of urbanization and land use change on climate[J].Nature，2003，423（6939）：528-531

[7]孟鵬，郝晉珉，周寧，等.黃淮海平原城鎮(zhèn)化對(duì)耕地變化影響的差異性分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29（22）：1-10

[8]王世界，王素娜，王倩.錢(qián)塘江流域耕地變化的時(shí)空格局及其驅(qū)動(dòng)因子的通經(jīng)分析[J].農(nóng)機(jī)化研究，2012，34（9）：28

[9]張春華，王宗明，宋開(kāi)山，等.基于馬爾科夫過(guò)程的三江平原土地利用動(dòng)態(tài)變化預(yù)測(cè)[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2009，24（2）：210-216

[10]朱會(huì)義，李秀彬，何書(shū)金，等.環(huán)渤海地區(qū)土地利用的時(shí)空變化分析[J].地理學(xué)報(bào)，2001，56（3）：253-260

[11]Gregorio A，Jansen L.Land Cover Classification System[M].Rome：FAO，2000：113-118

[12]劉瓊，歐名豪，彭曉英，等.基于馬爾柯夫過(guò)程的區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)研究——以江蘇省昆山市為例[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，28（3）：107-112

[13]陳瑞琴.基于馬爾科夫模型的土地格局變化預(yù)測(cè)——以青島市為例[J].國(guó)土與自然資源研究，2009（1）：29-30

Research on dynamic change of land use in Dezhou City based on remote sensing data and mathematical model

JIANG You-jin，LIU Fu-gang，DI Xiang-hong

（School of Resources and Environment and Planning，Dezhou University，Dezhou 253023，China）

Based on remote sensing and GIS platform，the use of the land use dynamic degree，land use conversion index model，the space-time characteristics of land use of Dezhou 2005—2015.Quantitative analysis results show that the early stage of the Dezhou nearly 10 years of land use change fast，slow late.On the basis of using the Markov prediction model to the city over the next 15 years of land use evolution trend forecast，with basic conform to the actual display 2015，2030 land and unused land will be reduced，towns，rural residential areas and independent industrial and mining land will increase year by year，grassland and water area changed little.

land use；GIS；Markov model；Dezhou City

P285.2+3

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2016.12.013

2016-10-16

姜右錦（1995-），女，山東臨沂人，在讀本科生.E-mail：jiangyoujin2013@163.com

劉富剛（1964-），男，山東濟(jì)陽(yáng)人，教授，主要從事區(qū)域資源評(píng)價(jià)理論方面的研究.E-mail：dzxylfg@163.com

1007-9831（2016）12-0051-05