賈旭飛 楊笑塵

長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院 西安 710054

基于CLUE-S模型的長安區(qū)土地利用變化動態(tài)模擬

賈旭飛 楊笑塵

長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院 西安 710054

以西安市長安區(qū)為研究區(qū)域，運用CLUE-S模型，結(jié)合二元Logistic回歸分析，以長安區(qū)2010年為基期對2015年土地利用情況進行模擬，得到了較好的模擬結(jié)果。在此基礎(chǔ)上模擬了長安區(qū)在2025年的土地利用空間分布格局。研究結(jié)果可為決策部門在土地利用規(guī)劃和制定相關(guān)政策時提供參考依據(jù)。

長安區(qū)；CLUE-S模型；土地利用/土地覆被變化

土地是人類發(fā)展的基礎(chǔ)，與國民生活息息相關(guān)，也是人類與環(huán)境關(guān)系的紐帶和橋梁。土地利用狀況能夠反映人類社會活動對環(huán)境的影響和作用，能夠直接體現(xiàn)人類和環(huán)境的關(guān)系，可以反映區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平，充分發(fā)揮土地的價值，為土地更好更合理利用及相關(guān)政策實施提供參考。土地利用空間格局的形成，離不開環(huán)境的影響，其中包括自然、社會與經(jīng)濟各方面的因素，各因素在多重時空尺度下交疊影響，相互作用，使其具有復(fù)雜的作用機理與變化過程[1]。目前土地利用/土地覆被變化(LUCC)已成為當今全球變化研究和生態(tài)環(huán)境研究的前沿和熱點領(lǐng)域[2]。通過基于CLUE-S模型對長安區(qū)土地利用變化動態(tài)情況，反映政策導(dǎo)向下未來土地利用優(yōu)化方式，可以為長安區(qū)土地利用優(yōu)化提供參考。

1 研究區(qū)概況

西安市長安區(qū)位于處于關(guān)中平原，介于東經(jīng)108°38′～109°14′與北緯 33°47′～34°18′范圍內(nèi)，南北方向長55km，東西方向?qū)?2km，總面積1589km2。地勢走向為南邊高北邊低，東邊高西邊低，海拔最低點385.7米，最高點2886.8米。主要過境河流有灃河和浐河，均屬渭河水系。長安區(qū)屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，年平均氣溫為15.5℃，

3 研究方法

平均日照為1377h，年平均降雨量為600mm。截至2015年戶籍人口106.53萬人，常住人口111.83萬人，地區(qū)生產(chǎn)總值512.70億元，比上年增長14.2%，是西安市經(jīng)濟的重要增長極。

2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文研究數(shù)據(jù)包括長安區(qū)2010年和2015年土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)、30mDEM（數(shù)字高程模型）、河流、長安區(qū)范圍圖和公路數(shù)據(jù)等。數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺，其他數(shù)據(jù)來源于《長安區(qū)統(tǒng)計年鑒》和西安地情網(wǎng)。長安區(qū)國道、省道、高速、鐵路及河流數(shù)據(jù)是以土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)為主，利用ARCGIS軟件對以上數(shù)據(jù)建立緩沖區(qū)，得到相關(guān)驅(qū)動因子。

參照GB/T21010-2007《土地利用現(xiàn)狀分類》國家標準，并結(jié)合長安區(qū)土地利用情況，將土地利用現(xiàn)狀按照類型分為六大類：耕地、園地、林地、草地、建設(shè)用地和水域。選取了距河流湖泊的距離、距省道的距離、距國道的距離、距鐵路的距離、距高速公路的距離、高程、坡度和坡向共8個驅(qū)動因子。

3.1 CLUE-S模型原理

CLUE-S模型是一種適合研究較小尺度區(qū)域土地利用變化的模擬模型，它是基于土地利用變化經(jīng)驗分析之上，通過對土地利用變化與自然、社會經(jīng)濟等驅(qū)動因子之間關(guān)系進行定量分析，來模擬區(qū)域的土地利用空間格局，進一步探索各地類時空演變的內(nèi)在規(guī)律，是經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷拇韀3]。CLUE-S模型的運行主要包括兩個假設(shè)條件，一是該研究區(qū)的土地利用變化受該區(qū)域各土地利用類型需求量所驅(qū)動，二是土地利用空間格局總是與該區(qū)域的土地利用需求、自然以及社會經(jīng)濟狀況等始終保持平衡狀態(tài)。在該假設(shè)的基礎(chǔ)上，CLUE-S模型采用系統(tǒng)論的方法分析了各土地利用類型與各驅(qū)動因素之間的相互競爭關(guān)系，從而完成對土地利用空間格局的模擬[4]。

3.2 CLUE-S模型參數(shù)設(shè)置

3.2.1 空間分析

在CLUE-S模型設(shè)置參數(shù)前，利用SPSS軟件中的邏輯回歸分析模塊對六種土地利用類型與驅(qū)動因子之間的關(guān)系進行分析。其模型公式為：

式中：表示第i種土地利用類型在某個柵格中出現(xiàn)的概率；～表示第i種土地利用類型與各驅(qū)動因子間的關(guān)系；～為各驅(qū)動因子的解釋變量。

3.2.2 土地利用轉(zhuǎn)移彈性系數(shù)

土地利用轉(zhuǎn)移彈性系數(shù)(ELAS)表示土地利用類型的穩(wěn)定程度，其取值介于0～1之間，其值越大，表示用地類型越不易發(fā)生轉(zhuǎn)化[5]。由于對彈性轉(zhuǎn)移系數(shù)的理解因人而異，沒有準確計算轉(zhuǎn)移彈性系數(shù)的方法，只能憑借經(jīng)驗和對未來土地利用變化趨勢的理解。因此通過學(xué)習相關(guān)知識、計算和查閱相關(guān)文獻，在模型模擬過程中不斷調(diào)試，結(jié)合長安區(qū)2010—2015年間土地利用類型之間的轉(zhuǎn)移矩陣，將耕地、園地、林地、草地、建設(shè)用地、水域的轉(zhuǎn)移彈性系數(shù)分別設(shè)置為 0.5、0.8、0.8、0.8、1、0.9。

3.2.3 土地利用轉(zhuǎn)移次序

土地利用轉(zhuǎn)移次序表示各土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)化的可能性，1表示可以發(fā)生轉(zhuǎn)變，0表示不可以發(fā)生轉(zhuǎn)變[5]。一般耕地、園地、林地等用地類型就很容易向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化，而建設(shè)用地就很難向其他地類轉(zhuǎn)化，其他用地之間在某種情況下也可以進行轉(zhuǎn)化，因此將建設(shè)用地設(shè)置為0，即不能轉(zhuǎn)換為其他土地類型，其他土地類型可以轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地設(shè)為1，其他土地之間也可以相互轉(zhuǎn)化設(shè)為1。

3.2.4 土地利用需求

研究中假設(shè)長安區(qū)2015—2025年間土地按照自然增長的發(fā)展趨勢，運用灰色模型長安區(qū)各土地利用類型進行預(yù)測，得到各用地類型在2025年的土地需求量。其中，2010 年耕地面積5，028，500hm2、園地面積 347，800hm2、林地面積 7，417，800hm2、草地面積 101，300hm2、建設(shè)用地 2，762，900hm2、水域 233，200hm2。2015 年耕地面積 4，151，851hm2、園地面積 233，643hm2、林地面積 7，386，636hm2、草地面積 97，401hm2、建設(shè)用地 3，795，530hm2、水域 226，815hm2。

4 結(jié)果與分析

4.1 Logistic回歸結(jié)果分析

將長安區(qū)2010年土地利用類型的柵格圖及各驅(qū)動因子?xùn)鸥駡D轉(zhuǎn)換成分辨率分別為100m×100m、200m×200m、300m×300m的txt格式，將數(shù)據(jù)在CLUE-S模型中轉(zhuǎn)換為能在SPSS軟件中識別的標準模式，并利用二元Logistic回歸進行分析，對三種分辨率結(jié)果進行ROC檢驗，經(jīng)過對比分析發(fā)現(xiàn)100m×100m分辨率情況下模擬效果最好，結(jié)果見表1。

利用ROC檢驗結(jié)果可以反映所選的驅(qū)動因子能否合理的反映各地類的分布情況，通常認為當ROC值大于0.7時，驅(qū)動因子可以很好的對土地利用類型進行解釋，并可以以此為基礎(chǔ)對土地利用情況進行模擬。通過表1可見，對地類進行Logistic回歸分析后，驅(qū)動因子對地類的解釋能力都大于0.7，表明利用所選驅(qū)動因子可以對長安區(qū)土地利用類型進行很好的模擬。

4.2 模型模擬結(jié)果檢驗

對模型參數(shù)設(shè)置后，運行CLUE-S模型獲得2015年模擬結(jié)果，并用2015年土地利用現(xiàn)狀在ARCGIS中對兩次模擬結(jié)果進行對比檢驗。

KAPPA系數(shù)常用來評價遙感的分類精度，能夠反映土地利用變化模擬過程中模擬正確和錯誤的柵格的數(shù)量以及在空間上的分布情況，KAPPA系數(shù)公式為[6]：

表1 長安區(qū)各土地利用類型的Logistic回歸分析結(jié)果（Exp（β）值）

式中，Po表示利用CLUE-S模型正確模擬的比例；Pc表示隨機情況下CLUE-S模型模擬的期望模擬比例；Pp表示利用CLUE-S模型理想情況下的正確模擬比例。

用CLUE-S模型以2010年長安區(qū)土地利用狀況和驅(qū)動因子為基期模擬2015年長安區(qū)的土地利用狀況，經(jīng)過對比得到模擬的正確的柵格數(shù)為14，9745個，占研究區(qū)域總柵格數(shù)的94.23%，Kappa系數(shù)為0.9307，說明CLUE-S模型能夠很好的模擬長安區(qū)土地利用變化。

4.3 長安區(qū)2025年模擬結(jié)果及分析

長安區(qū)在自然發(fā)展情景下，土地利用格局按照原有的趨勢發(fā)展，建設(shè)用地繼續(xù)擴張比2015年增加了10，283hm2。而耕地減少了 8，777hm2、園地減少了1，142hm2相比其他用地減少趨勢更大，其中有80%的耕地和10%的園地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地。建設(shè)用地增加了10，283hm2，且建設(shè)用地的擴張以侵占其他土地和城鎮(zhèn)周圍耕地為主，沒有占用太多距城鎮(zhèn)較遠的耕地。由于林地保護政策等因素的影響，林地只有減少了309hm2。水域也由于發(fā)展觀念及相關(guān)政策的影響只有64hm2的減少?？偟膩碚f對長安區(qū)2025年土地利用類型格局進行模擬，模擬的結(jié)果符合長安區(qū)經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律，符合使長安區(qū)土地利用格局向著更加合理的方向發(fā)展的目標。

5 結(jié)論

本文利用CLUE-S模型對長安區(qū)2015年和2025年土地利用情況進行了模擬，利用二元邏輯回歸模型，在綜合考慮三大自然因素和五個距離因素以及六個土地利用類型關(guān)系的基礎(chǔ)上，經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn)模擬精度較高，不僅定量的得到土地利用數(shù)據(jù)也從空間上直觀的反映模擬結(jié)果，說明可以運用CLUE-S模型研究長安區(qū)的土地利用變化，也為其他小尺度區(qū)域土地利用類型的模擬提供了參考。

運用CLUE-S模型模擬長安區(qū)2025年的土地利用變化的空間格局，得到的結(jié)果具有客觀性和真實性，可以為長安區(qū)土地利用規(guī)劃、耕地利用保護、研究人口與環(huán)境的關(guān)系以及土地合理利用方面提供科學(xué)參考。由于土地利用變化不僅受到自然因素和社會經(jīng)濟因素的影響，也受到地區(qū)政策、社會經(jīng)濟發(fā)展狀況以及政策實施過程中不可控因素的影響，而這些因素數(shù)據(jù)難以收集和矢量化，因此模擬結(jié)果與真實情況會有偏差。因此在后續(xù)的研究中應(yīng)該把重點放在如何將社會影響因子與區(qū)域政策相結(jié)合，使模擬的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更接近實際情況，從而使模擬結(jié)果更加合理、精度更高。

[1]陳佑啟.徐斌.中國土地利用變化及其影響的空間建模分析[J].地理科學(xué)進展，2000,19(2):116-127

[2]王麗艷,張學(xué)儒,張華,等.模型原理與結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用進展[J].地理與地理信息科學(xué)，2010,26(3):73-77

[3]張學(xué)儒,王衛(wèi),等.唐山海岸帶土地利用格局的情景模擬[J].資源科學(xué)，2009，31(8):1392-1399

[4]呂苗苗.基于CLUE-S模型的土地利用空間格局情景模擬研究—以西安市戶縣為例[D].西安：長安大學(xué)，2016：11-12.

[5]謝瑩,匡鴻海,等.基于CLUE-S模型的重慶市渝北區(qū)土地利用變化動態(tài)模擬[J].長江流域資源與環(huán)境，2016,25(11):1729-1737.

[6]張博,雷國平,等.基于CLUE-S模型的礦業(yè)城市土地利用格局情景模擬[J].水土保持研究，2016，23(5):261-266.

F293.2

A

賈旭飛（1993-），男，山西省臨汾市人，碩士在讀，單位：長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院，大地測量學(xué)與測量工程，研究方向：GIS研究與應(yīng)用。

楊笑塵（1994-），男，河北省定州市人，碩士在讀，單位：長安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院，地圖制圖學(xué)與地理信息工程，研究方向：3S技術(shù)及其集成。