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        大連金州老城區(qū)用地類型演變及預(yù)測

        2017-07-05 14:19:29王會軍韓增林任啟龍
        地理空間信息 2017年5期
        關(guān)鍵詞:生態(tài)模型

        王會軍,韓增林,王 利,任啟龍

        (1.遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧 大連 116029)

        大連金州老城區(qū)用地類型演變及預(yù)測

        王會軍1,韓增林1,王 利1,任啟龍1

        (1.遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院,遼寧 大連 116029)

        以大連金州老城區(qū)為研究區(qū),采用CA-Markov模型,根據(jù)1996年和2010年土地利用數(shù)據(jù),分析了城鎮(zhèn)空間、生態(tài)空間和農(nóng)業(yè)空間的演化過程;并對2015年土地利用類型進(jìn)行了預(yù)測,且與2015年遙感解譯數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比,預(yù)測數(shù)據(jù)精度為93%,說明該模型可信度較高。在此基礎(chǔ)上,添加了坡度、建設(shè)現(xiàn)狀、交通線及規(guī)劃約束等控制因素,進(jìn)一步對2020年土地利用類型進(jìn)行了預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明,金州老城區(qū)城鎮(zhèn)空間持續(xù)擴(kuò)大,東北部生態(tài)空間和農(nóng)業(yè)空間將被壓縮,城市用地的擴(kuò)張使得建設(shè)用地與山體、海域保護(hù)間的矛盾更加突出。

        土地利用類型;演變;預(yù)測;CA-Markov;大連金州老城區(qū)

        土地利用/覆蓋變化是全球氣候和環(huán)境變化研究的重要內(nèi)容之一,對土地利用動態(tài)變化進(jìn)行模擬是當(dāng)今研究的熱點。土地利用動態(tài)變化模擬的模型和方法有很多,常見的有最優(yōu)化模型、元胞自動機(jī)(CA)、Clue-S模型和人工智能化模型等。CA-Markov模型[1-2]綜合了CA模型模擬復(fù)雜系統(tǒng)空間變化的能力和Markov模型長期預(yù)測的優(yōu)勢,完善了Markov分析預(yù)測結(jié)果的空間配置[3],可以很好地從時間和空間上模擬土地利用的變化情況,因此應(yīng)用較廣泛。Jenerette G D[4]等運用該模型模擬了美國亞歷桑那州菲尼克斯地區(qū)的土地利用變化情況,得出當(dāng)?shù)爻鞘幸灾笖?shù)方式增長,且城市擴(kuò)張和人口增加密切相關(guān)的結(jié)論;White R[5]等研究表明將CA與GIS結(jié)合可有效克服GIS在模型功能方面的局限性;結(jié)合分形理論,White R[6]利用CA模型對美國多個城市土地利用變化進(jìn)行了模擬;肖明[7]等采用CA-Markov 模型,根據(jù)1998年、2008年土地利用解譯數(shù)據(jù),結(jié)合降雨、坡度、距離等因素對海南昌化江下游流域2018年土地利用類型進(jìn)行了模擬和預(yù)測。

        隨著全國及省級主體功能區(qū)規(guī)劃的公布和實施,城鎮(zhèn)空間、生態(tài)空間和農(nóng)業(yè)空間的范圍演變成為規(guī)劃和學(xué)術(shù)界研究的新問題。本文以大連金州老城區(qū)為研究區(qū),采用CA-Markov模型,根據(jù)1996年、2010年土地利用數(shù)據(jù),分析了3類空間的演化過程,并對2015年土地利用類型進(jìn)行了模擬;在此基礎(chǔ)上,添加了坡度、建設(shè)現(xiàn)狀、交通線及規(guī)劃約束等控制因素對2020年土地利用類型進(jìn)行了預(yù)測,研究結(jié)果對金州老城區(qū)未來土地利用規(guī)劃、政府決策有重要借鑒意義。

        1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

        大連金州老城區(qū)位于遼東半島南端,大連市區(qū)的北部,包括擁政街道、中長街道、先進(jìn)街道、友誼街道、光明街道和站前街道(圖1)。研究區(qū)西側(cè)為渤海,近年來填海造地明顯;東北側(cè)為大黑山,是金州區(qū)重要的生態(tài)屏障區(qū)。1984年神州第一開發(fā)區(qū)“大連開發(fā)區(qū)”在金州區(qū)建立,開發(fā)區(qū)位于研究區(qū)東側(cè),大連市生態(tài)規(guī)劃和城市規(guī)劃在金州老城區(qū)和開發(fā)區(qū)之間預(yù)留了一 條生態(tài)廊道,主要位于站前街道和先進(jìn)街道的東側(cè),但隨著城市建設(shè)用地的擴(kuò)張,預(yù)留的生態(tài)廊道用地被占用。隨著開發(fā)區(qū)的建設(shè)發(fā)展,金州區(qū)的經(jīng)濟(jì)重心逐步轉(zhuǎn)移到開發(fā)區(qū),老城區(qū)則以居住為主體功能,因此區(qū)域的土地利用變化相對穩(wěn)定,未來土地利用類型變化基本保持現(xiàn)有的發(fā)展趨勢,適合作為土地利用變化的研究區(qū)。

        對土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并,城鎮(zhèn)空間包括城鎮(zhèn)建設(shè)用地、獨立工礦用地、農(nóng)村居民點、特殊用地、設(shè)施用地及交通用地;生態(tài)空間包括各類林地、草地、河流水塘、裸土地、裸巖、石礫地、鹽堿地和灘涂等未開發(fā)狀態(tài)的土地;農(nóng)業(yè)空間包括各類耕地、苗圃及果園。2015年3類空間數(shù)據(jù)通過對Landsat OLI遙感影像數(shù)據(jù)監(jiān)督分類獲取,采用764波段合成假彩色圖像,并融合全色波段,分辨率可達(dá)到15 m;再利用ArcGIS進(jìn)行交互式監(jiān)督分類,提取土地利用類型,歸并得到3 類空間用地分布。

        圖1 研究區(qū)域概況(審圖號:遼S(2005)020)

        2 研究方法

        2.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

        土地利用轉(zhuǎn)移矩陣是對系統(tǒng)狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移的定量描述,轉(zhuǎn)移矩陣和CA-Markov模型都是國內(nèi)外土地利用格局動態(tài)分析和動態(tài)監(jiān)測的常用方法[8-9],其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

        式中,Pij為土地類型i轉(zhuǎn)換成土地類型j的轉(zhuǎn)換概率;P為整個區(qū)域內(nèi)各土地類型間互相轉(zhuǎn)換的概率;矩陣對角線上的P11,P22,…,Pij為經(jīng)過轉(zhuǎn)移后仍然是原類型的概率。

        2.2 Markov模型

        若隨機(jī)過程在有限的時序 t1

        式中,n為研究時間;x為介于變量i與j之間的變量;Pxj為土地類型x轉(zhuǎn)換成土地類型j的轉(zhuǎn)換概率。

        2.3 CA模型

        CA模型是時間、空間、狀況都離散,空間上的互相作用及時間上的因果關(guān)系皆局部的網(wǎng)格動力學(xué)模型[11]。其最主要的特點是復(fù)雜的系統(tǒng)可由一些很簡單的局部規(guī)則來構(gòu)建;其轉(zhuǎn)換規(guī)則是基于鄰近函數(shù)來實現(xiàn)的:

        式中,S為元胞有限的、離散的狀況集合;f為局部空間元胞狀況的轉(zhuǎn)換規(guī)則;t、t+1為不同時期;C為元胞的鄰域。

        2.4 CA-Markov模型

        Markov模型具有分析不確定性變化過程和預(yù)測短期變化結(jié)果的功能[12],但其無后效性,只能預(yù)測土地利用在時間上的定量改變,無法實現(xiàn)空間預(yù)測[13];而CA模型的空間概念較強(qiáng),因此本文利用CA模型與Markov模型相結(jié)合的CA-Markov模型進(jìn)行土地利用變化的空間預(yù)測。在土地利用柵格圖中,每個像元就是一個元胞,各元胞的土地利用類型為元胞的狀態(tài)。模型在 GIS 軟件的支持下,利用轉(zhuǎn)換面積矩陣和條件概率圖像進(jìn)行運算,從而確定元胞狀態(tài)的轉(zhuǎn)移,模擬土地利用格局的變化[14]。Idrisi軟件的CA-Markov模塊可計算土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,實現(xiàn)對土地利用類型的模擬和預(yù)測,并可人為添加模擬的控制因素,使預(yù)測結(jié)果更接近實際。

        3 研究結(jié)果與分析

        3.1 1996~2010年用地轉(zhuǎn)換分析

        1996~2010年金州老城區(qū)3類空間結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大變化,城鎮(zhèn)空間面積增大,農(nóng)業(yè)空間和生態(tài)空間面積縮小。1996年研究區(qū)內(nèi)城鎮(zhèn)空間、農(nóng)業(yè)空間和生態(tài)空間的面積分別為36.43 km2、26.29 km2和29.66 km2,比例為39.44∶28.46∶32.11,土地城市化率已非常高。2010年研究區(qū)內(nèi)城鎮(zhèn)空間、農(nóng)業(yè)空間和生態(tài)空間的面積分別為45.70 km2、20.92 km2和25.76 km2,比例為49.47∶22.65∶27.88。與1996年相比,有大面積的農(nóng)業(yè)空間和生態(tài)空間轉(zhuǎn)換為城鎮(zhèn)空間;城市空間北側(cè)已開始侵占山體,向西通過填海造地擴(kuò)大建設(shè)用地面積。為了探究1996~2010年3類空間的相互轉(zhuǎn)換情況,運用Idrisi軟件的Crosstab模塊生成3類空間的面積轉(zhuǎn)移矩陣,見表1。

        城鎮(zhèn)空間轉(zhuǎn)換為農(nóng)業(yè)空間的面積為2.39 km2,主要分布在擁政街道和先進(jìn)街道,主要為工礦用地的復(fù)墾和修整。城鎮(zhèn)空間轉(zhuǎn)換為生態(tài)空間的面積為3.26 km2,主要分布在友誼街道、擁政街道和先進(jìn)街道,主要為工礦用地轉(zhuǎn)為生態(tài)用地。

        表1 1996~2010 年3類空間面積轉(zhuǎn)移矩陣

        農(nóng)業(yè)空間轉(zhuǎn)換為城鎮(zhèn)空間的面積為8.42 km2,主要分布在擁政街道、先進(jìn)街道、中長街道和站前街道,以擁政街道變化最為明顯,主要為大面積的耕地和果園轉(zhuǎn)為建設(shè)用地。農(nóng)業(yè)空間轉(zhuǎn)換為生態(tài)空間的面積較小,為3.96 km2,主要分布在擁政街道和先進(jìn)街道。

        生態(tài)空間轉(zhuǎn)換為城鎮(zhèn)空間的面積為6.51 km2。由于填海造地,友誼街道濱海較大面積海域轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地,因其臨近大連市新機(jī)場,政府正積極打造金渤海岸經(jīng)濟(jì)區(qū);站前街道大面積水域轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地,擁政街道、先進(jìn)街道和中長街道主要表現(xiàn)為城市用地擴(kuò)張對生態(tài)空間的占用。生態(tài)空間轉(zhuǎn)換為農(nóng)業(yè)空間的面積為4.62 km2,在友誼街道表現(xiàn)為對海域進(jìn)行海產(chǎn)養(yǎng)殖,在擁政街道和先進(jìn)街道表現(xiàn)為林地向耕地、果園的轉(zhuǎn)換。從3類空間的用地轉(zhuǎn)換可以看出,金州老城區(qū)的城市用地在研究期擴(kuò)張明顯(圖2)。

        圖2 1996年、2010年3類空間分布及1996~2010年用地類型轉(zhuǎn)換圖

        3.2 土地利用類型預(yù)測

        Markov模型為自上而下的運行模式,運用Markov模型可得到土地利用類型在某一時期的轉(zhuǎn)換概率。CA模型能根據(jù)自身元胞及鄰域元胞屬性進(jìn)行轉(zhuǎn)換,屬于自下而上的運行模式,因此再結(jié)合CA模型可模擬得到土地利用類型的空間演變。為探究金州老城區(qū)未來土地的變化趨勢,首先基于1996年和 2010 年3類空間分布數(shù)據(jù),利用Markov模型,預(yù)測了2015年的土地利用類型轉(zhuǎn)移概率;再利用CA-Markov模型模擬2015年3類空間的土地利用結(jié)構(gòu)圖,指定CA模型的循環(huán)次數(shù)為5,使用 5×5的濾波器,得到 2015年的預(yù)測圖,見圖3a。

        為了檢驗CA-Markov模型預(yù)測結(jié)果的合理性,對2015年Landsat遙感影像進(jìn)行監(jiān)督分類得到3類空間的實際分布,再運用Idrisi軟件的Crosstab模塊將2015 年3類空間土地利用預(yù)測值與實際值進(jìn)行比較。計算得到的Kappa系數(shù)能夠反映圖件的一致性程度,當(dāng) Kappa≥0.75 時,兩幅圖件的一致性較高,變化小;當(dāng) 0.4≤Kappa≤0.75 時,兩幅圖件的一致性一般,變化明顯;當(dāng) Kappa≤0.4時,兩幅圖件的一致性較差,變化較大[15-16]。本文計算得到的Kappa系數(shù)為0.93,說明得到的預(yù)測精度較高。

        運用Idrisi軟件的CA-Markov模型,以2010年土地利用類型為基期數(shù)據(jù),以10 a為步長,預(yù)測2020年3類空間土地利用類型。為充分考慮3類空間轉(zhuǎn)換的影響因素,同時進(jìn)行可控性預(yù)測,將2015年Landsat影像提取出土地類型已發(fā)生變化的地塊作為2020年土地預(yù)測的控制性變化因素。在預(yù)測過程中,生態(tài)空間和農(nóng)業(yè)空間的交通線會逐漸轉(zhuǎn)換為鄰近地類,這與實際情況不符,因此設(shè)定未來土地變化中交通線的變換概率為0;根據(jù)規(guī)劃限制,為確保生態(tài)空間內(nèi)山體開發(fā)合理、不被破壞,設(shè)定地形坡度>25°的區(qū)域轉(zhuǎn)換為其他土地類型的概率為0;此外為保護(hù)海岸帶生態(tài),設(shè)定沿海灘涂轉(zhuǎn)換為其他土地類型的概率為0?;谝陨峡煽匾蛩?,最終得到2020年的預(yù)測結(jié)果見圖3b、表2。

        圖3 2015年、2020年3類空間分布預(yù)測結(jié)果

        3.3 預(yù)測結(jié)果分析

        研究結(jié)果表明,添加可控因素后的預(yù)測更接近實際情況。預(yù)計2020年研究區(qū)建設(shè)用地相對2010年增加了0.56 km2,生態(tài)空間面積在模擬期內(nèi)小幅度減少,農(nóng)業(yè)空間面積在模擬期內(nèi)小幅度增加,3類空間的面積比例為50.08∶22.69∶27.24。城鎮(zhèn)空間的繼續(xù)擴(kuò)大意味著為擴(kuò)展城市用地的需要,建設(shè)用地向西側(cè)海域擴(kuò)張,使得建設(shè)用地和海域保護(hù)之間的矛盾更加突出;東北部生態(tài)空間和農(nóng)業(yè)空間將繼續(xù)被壓縮,使得建設(shè)用地和山體保護(hù)之間的矛盾更加突出。這就需要政府增強(qiáng)調(diào)控力度,合理調(diào)整金州老城區(qū)3類空間分布,對金州老城區(qū)和大連開發(fā)區(qū)之間預(yù)留的生態(tài)廊道進(jìn)行保護(hù),以避免金州以南地區(qū)成為生態(tài)孤島。

        表2 大連金州老城區(qū)2020年土地利用類型面積統(tǒng)計

        4 結(jié) 語

        本文根據(jù)1996年、2010年土地利用類型數(shù)據(jù),得到相應(yīng)時段的3類空間分布,并運用Idrisi軟件的Crosstab模塊對1996~2010年3類空間的變化進(jìn)行了分析;再運用CA-Markov 模型預(yù)測了2015年3類空間分布情況,并與解譯2015年Landsat遙感影像的土地利用類型得到的3類空間分布進(jìn)行比較,證實該模型得到的結(jié)果較為可信。本文進(jìn)一步對2020年3類空間分布進(jìn)行了預(yù)測,結(jié)果表明城鎮(zhèn)空間的繼續(xù)擴(kuò)大將使建設(shè)用地和山體、海域保護(hù)之間的矛盾更加突出,需要政府增強(qiáng)調(diào)控力度,合理調(diào)控金州老城區(qū)3類空間。參考文獻(xiàn)

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        P237

        B

        1672-4623(2017)05-0094-04

        10.3969/j.issn.1672-4623.2017.0052.9

        王會軍,博士研究生,主要從事區(qū)域開發(fā)與規(guī)劃研究。

        2016-09-09。

        項目來源:國家自然科學(xué)基金資助項目(41571122、41601136)。

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