基于Markov模型的城市土地利用景观格局分析及预测——以六盘水市为例

张勇荣，周忠发，马士彬

（1．六盘水师范学院 环境与资源科学系，贵州 六盘水553004；2．贵州师范大学 中国南方喀斯特研究院，贵阳替换为 550001）

基于Markov模型的城市土地利用景观格局分析及预测
——以六盘水市为例

张勇荣1，周忠发2＊，马士彬1

（1．六盘水师范学院 环境与资源科学系，贵州 六盘水553004；2．贵州师范大学 中国南方喀斯特研究院，贵阳替换为 550001）

通过景观结构及景观格局指数分析贵州省六盘水市中心城区1990年～2010年生态环境变化的趋势及原因，并通过Markov模型预测了2020年～2050年研究区景观格局演变趋势，结果表明：①研究区20a间灌木林地显著增加、耕地尤其是水田大量减少．②20a间研究区建设用地大量增加，斑块由零散分布逐渐连成片；耕地斑块的破碎化程度提高，且形状越趋复杂．③1990年～2010年间研究区内景观结构发生了较大变化，景观空间连接性下降，多样性增加，破碎化程度提高，斑块的空间镶嵌趋向复杂，景观组分趋向均匀分布．④通过预测可知，随着城市化进程的加快研究区景观破碎化程度将进一步增大，斑块的空间镶嵌更加趋向复杂，景观组分进一步呈均匀化分布．

景观格局；土地利用；马尔科夫模型；六盘水

景观空间格局在很大程度上控制着景观功能的特征及其发挥，影响着其中物质、能量和信息流的各种过程及其形式，并对景观的性质、变化方向起着决定性作用［1］．通过对景观格局的分析，有助于分析景观组成单元的形状、大小、数量和空间组合；有助于对宏观区域生态环境状况评价及发展趋势分析；同时也有助于探索自然因素与人类活动对景观格局及动态过程的影响［2］．景观格局指数能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征．本文通过景观结构及景观格局指数来分析六盘水市中心城区生态环境变化的趋势和原因，旨在为促进区域经济与环境的协调发展及区域开发建设提供借鉴．

1 研究区概况

研究区位于贵州省西南部，地跨26°26′～26°47′N，104°44′～105°2′E，包括六盘水市钟山区全境及水城县蟠龙乡一部分，总面积约为474km2．研究区内地形以山地、丘陵为主，平均海拔1 700m，气候温和湿润，属亚热带季风型．城镇人口约为72．8万，城镇化进程较快，城镇人口比重由1990年的15．22%上升至2010年的22．52%．

图1 研究区位置图及各期土地利用分类图（1990年～2010年）Fig．1 The location and land use map of the study area during 1990～2010

2 数据与方法

2．1 数据源

本研究以1990年3月的美国TM、2000年2月ETM及2010年2月中国环境减灾遥感影像数据为基础，结合1∶5万地形图、1∶10万DEM以及土壤、植被、土地利用等专题数据．

2．2 数据判读与景观类型划分

景观类型的划分主要依据土地利用类型．研究区土地利用分类参考我国土地利用分类标准［3］，并结合当地实际情况，将研究区划分为8种景观类型：有林地、灌木林、草地、水田、旱地、建设用地、水体和未利用地．

在ERDAS工作平台上分别对3期遥感影像进行几何纠正、增强处理，并以1∶5万地形图为参照进行空间校正，采用监督分类的方法，通过人工交互方式并结合外业调查资料（GPS数据）进行遥感数据解译．

2．3 景观指数的选取与计算

景观指数是指能高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征的简单定量指标［4］．结合本文实际，在景观类型水平上选取斑块数量（NP）、斑块面积（CA）、平均斑块分维数（FRAC－MN）、最大斑块指数（LPI），在景观水平上选取蔓延度指数（CONTAG）、Shannon's多样性指数（SHDI）和Shannon's均匀度指数（SHEI），各景观指数公式及其生态学涵义详见文献［4－5］．上述指标利用景观格局分析指数软件FragStats 3．3获取．

3 结果与分析

3．1 景观结构变化分析

研究区各种斑块在20年间尽管发生了复杂的相互转换，但从表1可以看出，居优势地位的仍然是灌木林地、耕地（主要是旱地）和建设用地．

1990 年研究区各景观类型中灌木林面积最大，为226．15km2，占研究区的47．65%，其次为旱地和建设用地，分别占研究区的36．21%和4．81%．2000年，灌木林地基本持平占47．21%，旱地有所减少至33．47%，建设用地增加为6．47%．2010年灌木林地所占比例增加为51．55%，旱地继续减少占25．68%，建设用地大幅增加为12．51%．

1990 年～2000年六盘水市中心城区景观结构发生了较大变化，耕地（旱地、水田）和未利用地减少，所占比例分别由40．16%、0．49%下降至27．54%、0．30%，其他景观类型都有不同程度增加．建设用地所占比例增加了7．7%，面积增加了36．55km2，主要是随着社会经济的发展，城市规模不断扩大．林地所占比例增加了5．05%，面积增加了23．96km2，主要是在石漠化治理过程中，退耕还林、封山育林等措施的有效实施．

表1 1990年～2010年研究区景观类型面积统计Tab．1 The statistics of landscape type area in the study area during 1990～2010

图2 1990年～2010年研究区斑块面积Fig．2 The patch area of the study area during 1990～2010

3．2 景观格局动态变化分析

3．2 ．1景观斑块特征指数变化分析 斑块数量和最大斑块指数反映了景观异质性程度．研究区斑块数量从1990年600个增至2010年653个（增多53个），景观类型中灌木林地、建设用地和未利用地斑块数量减少，有林地、草地、水体、水田和旱地斑块数量增加（表2）．

景观最大斑块指数由34．03增加至34．62．建设用地最大斑块指数变化幅度最大，由1990年的0．99增加至2010年的7．68；其次是旱地，由1990年的16．62降低至2010年的10．83；未利用地和水田的最大斑指数也有小幅度降低．

表2 景观类型指数Tab．2 Landscape type index of the study area

分维度指数表示斑块形状的复杂程度，值越高表明形状越复杂．由图3可知，灌木林的分维度指数20a间逐年减小，但减小幅度不大；有林地、水体及未利用地的分维度指数较其他景观类型小；草地的分维数1990年为1．042，2000年降低为1．036，2010年又升为1．040；建设用地的分维数自1990年至2010年逐年升高；旱地、水田的分维度指数明显高于其他景观类型，旱地20年间最高分维度指数为1．048．

图3 1990年～2010年研究区平均斑块分维数Fig．3 The mean patch fractal of the study area during 1990～2010

3．2 ．2景观格局特征指数变化分析 蔓延度指数描述的是景观里不同斑块类型的团聚程度或延展趋势．一般说来，高蔓延度值说明景观中的某种优势斑块类型形成了良好的连接性．由表3可知，研究区1990年蔓延度指数为45．606，到2010年减少至42．915，景观聚集度适中且小斑块数量增加，空间连接性下降，景观的破碎化程度提高．

多样性指数反映景观类型的多少和景观中斑块的多度和异质性［6］．均匀度指数描述景观各组分分配均匀程度，其值越大，表明景观各组分分配越均匀．研究区Shannon多样性指数由1990年的1．256增加为2010年的1．305，景观多样性在增加，斑块的空间镶嵌趋向复杂．Shannon均匀度指数由1990年的0．604增加到2010年的0．628，景观组分趋向均匀分布（表3）．

表3 景观格局特征指数Tab．3 The landscape pattern index of the study area

4 景观格局演变的马尔科夫预测

采用Markov预测模型，预测2020年六盘水市中心城区景观格局演变情况，计算研究区景观格局特征指数变化的转移概率矩阵．景观格局特征指数变大记为状态1（即：E1），不变或基本没有变化记为状态2（即：E2），减小记为状态3（即：E3）．以1990年数据为基准，景观格局特征指数变化的状态转移情况见表4．

表4 1990年～2010年景观格局特征指数变化状态Tab．4 The change state of landscape pattern index during 1990～2010

运用马尔科夫预测最终得到2020年～2050年景观格局特征指数状态概率预测值，但值得一提的是，本次研究采用的数据量较少，得出的状态转移概率矩阵以及景观格局特征指数状态概率预测值有些绝对化，但仍然可以说明景观格局演变的趋势．

表5 2020年～2050年景观格局特征指数状态概率预测Tab．5 The probability prediction of landscape pattern index during 1990～2010

从表5可以看出，研究区斑块数量在2020年～2050年将一直增加，这表明研究区的景观破碎化程度将加重．到2020年，蔓延度指数将在2010年的基础上减小，2030年基本保持不变，到2040年将在2030年的基础上继续减小，2050年保持不变，整体上呈曲折减少的趋势，表明研究区小斑块数量将会增加，空间连接性下降，景观的破碎化程度提高．Shannon多样性及Shannon均匀度指数变化趋势一致，整体上呈曲折上升的趋势，到2020年将有所增加减小，2030年基本保持不变，到2040年将在2030年的基础上继续增加，2050年保持不变，表明随着研究区景观破碎化程度的增加，斑块的空间镶嵌趋向复杂，景观组分更加趋向均匀分布．

5 结论与讨论

1990 年到2010年的20年间六盘水市城镇人口由36．9万迅速增长到72．8万，对住房及公共用地的需求也大量增加，推动了城市建设用地的大幅度扩张．致使建设用地所占比例增加了7．7%．建设用地斑块数量减少，但最大斑块指数增加，表明建设用地由零散分布逐渐连成片．林地（有林地和灌木林地）面积增加了23．96km2，主要是由于天然林资源保护、退耕还林、封山育林等生态恢复措施的有效实施．耕地（旱地和水田）面积一直在减少，但斑块数量在增加，最大斑块指数在减小，说明耕地斑块的破碎化程度在提高．此外耕地的分维度指数明显高于其他景观类型，说明随着斑块破碎化程度的提高，耕地斑块形状越趋复杂．

从景观结构和景观格局指数变化来看，20年间六盘水市中心城区整体景观结构发生了较大变化，景观空间连接性下降，多样性在增加，破碎化程度在提高，斑块的空间镶嵌趋向复杂，景观组分趋向均匀分布．

通过马尔科夫模型预测可知，随着城市化进程的加快研究区景观破碎化程度将进一步增大，斑块的空间镶嵌更加趋向复杂，景观组分进一步呈均匀化分布．

本文通过景观指数分析，得出研究区研究时段内土地利用景观格局变化的一般规律，并通过马尔科夫模型预测未来研究区景观格局的变化．研究数据虽然跨度20年，但数据样本较少，导致马尔科夫预测值趋于绝对化，因此本文只给出在理论分析下未来研究区景观格局变化的一种趋势预测，另外由于土地变化本身是一个非常复杂的事情，因此预测模型还需改进并加以验证，这也是今后问题研究的方向．

［1］谢国清，鲁韦坤．松华坝水库流域景观格局及其动态变化研究［J］．云南大学学报：自然科学版，2006，28（S1）：194－200．

［2］肖笃宁．景观生态学理论、方法与应用［M］．北京：中国林业出版社，1991．

［3］吴传钧．中国土地利用［M］．郭焕成．北京：科学出版社，1994．

［4］余新晓，李秀彬，夏 兵，等．森林景观格局与土地利用／覆被变化及其生态水文响应［M］．北京：科学出版社，2010．

［5］梁存柱，朱宗丞，郝敦元，等．河西走廊及其邻近地区的景观生态格局［J］．干旱区资源与环境，2000，14（4）：49－54．

［6］刘军会，赵维全，王 卫，等．冀西北间山盆地区景观动态变化研究［J］．水土保持研究，2007，14（3）：36－39．

［7］徐建华．现代地理学中的数学方法［M］．北京：高等教育出版社，2002：93－98．

Abstract：With landscape structure and landscape pattern index，the trend and cause ofthe ecological environment variation of the downtown area of Liupanshui in Guizhou Province from 1990to 2010was analyzed and the evolving trend of landscape pattern in the study area from 2020to 2050was forecast using Markov Model．The results showed that：①in the past two decades，the Shrub land increased significantly，and the paddy field increased greatly in the study area．②the construction land in the study area increased greatly in the past two decades，the formerly scattered distributed patches gradually merged；the fragmentation degree of cultivation land patches deepened and its shapes became more complex．③the landscape structure in the study area changed greatly from 1990to 2010，the landscape spatial connectivity degree lowered with its increased diversity and deepened fragmentation degree．The patch spatial mosaic tended to be complicated and the landscape constituent tended to distribute uniformly．④according to the forecast results，with the rapid urbanization，the landscape fragmentation degree of the study area would deepen more，the patch spatial mosaic would tend to be more complex and the landscape constituent would tend to distribute more uniformly．

Key words：landscape pattern；land use；Markov Model；Liupanshui Cit y

Analysis and forecast of urban land use landscape pattern based on Markov Model——a case of Liupanshui City

ZHANG Yongrong1，ZHOU Zhongfa2，MA Shibin1
（1．Department of Environment and Resource，Liupanshui Normal College，Liupanshui，Guizhou 553004；2．Institute of South China Karst，Guizhou Normal University，Guiyang 550001）

O175．1

A

1000－1190（2012）03－0363－05

2011－11－01．

国家973计划前期研究项目（2012CB723202）；贵州省优秀青年科技人才培养对象专项资金项目（黔科合人字（2009）18号）；贵州省教育厅自然科学项目（黔教科2010098）；贵州省科学技术基金项目（黔科合J字［2011］2052号）；六盘水师范学院科研计划项目（lpssy201104，lpssy201110）．

＊通讯联系人．E－mail：fa6897＠163．com．