小尺度土地利用空间模拟模型研究进展

□文/董 坤 张雪梅 李伟妙

（河北师范大学汇华学院 河北·石家庄）

一、前言

二、CLUE–S模型应用进展

CLUE-S模型是荷兰瓦赫宁根大学一个由P.H.Verburg等科学家组成的“土地利用变化和影响”研究小组在较早的CLUE模型的基础上开发的一种模型。通过多个案例的实证研究，该小组于2002年7月开始向全世界的同行推荐CLUES模型。CLUE-S模型推出以来，国内外的许多学者利用此模型分别针对世界不同地区的土地利用情况做了大量的研究工作。

（一）模型的国际利用情况。Koen P.Overmars以菲律宾吕宋岛东北部的卡格扬河流域作为研究区，运用CLUE-S模型模拟了研究区的土地利用格局，并对该区的模拟结果进行了详细的分析。

Verburg，P.H运用CLUE-S模型对欧洲未来30年间的土地利用格局变化情况进行了模拟。文中作者基于欧洲未来30年间的土地在全球协作、经济全球化、欧洲大陆市场化、区域一体化等四种情景的需求下，模拟了欧洲大陆的土地利用变化情况。

Wytse Engelsman运用CLUE-S模型对位于马来西亚半岛中西部的Selangor河谷盆地1999～2014年的土地利用变化进行了模拟。该研究选取了15个驱动因子，对该地区分别进行了3次不同情景的模拟。

Vincent Orekan等针对西非地区严重的土地退化状况，在“西非稀缺水资源有效管理综合评价”（IMPETUS）项目的支持下，以900km的贝宁湾地区为研究区，选取了宏观社会经济因素、空间位置因素为驱动参数，运用CLUE-S模型模拟了该区的土地利用变化情况。

Castella，J.C把CLUE-S模型与过程导向的 Agent-based models（ABM）模型相结合，详细分析并模拟了越南山区的土地利用格局变化情况。

（二）模型的国内利用情况。2004年以后，国内学者利用CLUE-S模型，针对我国不同地区的土地利用情况陆续开展了大量的研究工作。

段增强等对CLUE-S模型进行了改进，引入了动态计算的邻域分析因子，可以对土地利用变化中的自发过程、自组织过程和土地利用类型间的竞争进行模拟，还可以根据研究区域特点构建不同的模拟方案。然后，应用改进后的模型CLUESII对北京市海淀区1991～2001年土地利用变化进行了多方案模拟。

五、试验设计：每个处理4行、30.24平方米，行距1.05米，垄长7.2米，共计5个处理，1个对照，中间留两行15.12平方米做调查点。

盛晟等应用CLUE-S模型，在Landsat TM影像等相关数据支持下，对南京地区1998～2006年土地利用的时空动态变化进行了研究。研究表明，CLUE-S模型对城市发展的空间结构也有较强的预测能力，对指导城市规划、分析景观动态的驱动机制有重要参考价值。

摆万奇等运用CLUE-S模型对大渡河上游土地利用进行了动态模拟分析，分别以1967年和1987年土地利用空间数据模拟了1987年和2000年的土地利用空间状况，并用1987年、2000年的土地利用现状图进行了验证，Kappa值分别达到 0.86和0.89。

张华等基于3种不同水资源量的约束条件情景下，应用CLUE-S模型模拟张掖市2001～2020年土地利用/土地覆被变化。

彭建运用CLUE-S模型模拟、预测了喀斯特地区中典型的生态环境脆弱区猫跳河流域在四种不同目标情景模式下的土地利用/土地覆被变化。

李闻应用改进的CLUE-S模型，以江苏省镇江市为研究区域，首先在理论和方法研究的基础上对镇江市的自然、社会、经济现状以及土地利用现状进行分析，结合基础数据的调查和收集，总结出镇江市土地利用变化的影响因素。

三、CLUE–S模型组成

CLUE-S模型主要由土地利用转移规则、土地政策与限制区域、土地需求和空间特征四个输入条件和一个空间分配模块组成，其中四个输入条件是模型正常运行的基础。（图1）

图1 CLUE-S模型结构组成

空间政策和限制区域对土地利用格局的变化有一定的影响作用，在CLUE-S模型中这些政策的影响一般都是限制土地利用格局发生变化。这些限制因素分为两类：一种为区域性限制因素，比如建立的自然保护区、规划的基本农田保护区；另一种则为政策性限制因素，比如禁止采伐森林的政策可以限制林地向其他土地利用类型的转变。

土地需求通过外部模型被计算或估算出来，用以限定模拟过程中总的土地利用类型变化量。

土地利用类型转移设定决定了模拟的时间动力，它包括土地利用类型转移弹性和土地利用类型转移次序两部分。土地利用弹性主要受到土地利用类型变化可逆性的影响。利用程度高的土地利用类型很难向利用程度低的土地利用类型转变；相反，土地利用程度低的地类则很容易向土地利用程度高的地类转变。它一般用0～1之间的数值来表示，当这个值越接近1其转移的可能性就越大。土地利用类型转移次序通过设定一个各个土地利用类型之间的转移矩阵来定义各种土地利用类型之间能否实现转变，1表示可以转变，0表示不能转变。

空间特征基于土地利用类型转变发生在其最有可能出现的位置上这一理论基础。也就是计算出各个土地利用类型在空间上的分布概率，即各种土地利用类型的空间分布适宜性，它主要受到影响其空间分布因素的驱动。在CLUE-S模型中，用Logistic回归来计算土地利用类型的空间分布与驱动力之间的关系，Logistic回归通过计算事件的发生概率，使用自变量作为预测值，可以解释土地利用类型和其驱动力因素之间的关系。其优点是，变量既可以是连续的也可以是分离的。其表达式如下：

式中，Pi表示每个栅格单元可能出现某一土地利用类型i的概率；X表示各驱动因素；β是各影响因子的回归系数。

逐步回归方法有助于从许多影响土地利用格局的因子中筛选出相关性较为显著的因子，那些对解释土地利用格局不显著的变量将在最后的回归结果中被剔除。对于每种地类回归方程的拟合度可以用ROC曲线进行检验，根据曲线下的面积的大小来判断计算出的地类概率分布格局与真实的地类分布之间是否具有较高的一致性，该值介于0.5～1之间，值越大地类的概率分布和真实的地类分布之间越具有较好的一致性，回归方程越能较好地解释地类的空间分布，模型运行时的土地利用分配越精确；反之，若该值越接近0.5，说明回归方程对地类分布的解释意义越低。一般认为当ROC值大于0.7时，所确定的驱动因素具有较好的解释能力。

四、CLUE-S模型展望

结合以上的研究应用情况，考虑到土地利用涉及到自然、社会和经济等众多科学领域的问题，以下问题还需对模型进一步研究：

首先，空间分配模块是CLUE-S模型的核心部分，而模型的输出结果也是以空间可视化的形式表现出来的。但是，近期的区域性土地领用变化往往主要受到人为因素的影响，这些人为驱动因子一般来说不可能空间化或较难空间化。因此，在运用CLUE-S模型时，如何考虑诸多人为驱动因子，应该是该模型应该完善的地方。

其次，不同空间尺度之间确切的相互关系与作用反馈，以及隐藏在这些相互关系中的原因和作用过程，大多尚处于未知状态，如何将多个案例研究联结为一个可代表区域空间异质性的网络，从而将地方尺度和区域尺度的土地利用变化动态联系起来，也将是今后重要的研究主题。

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［5］Verburg，P.H.，Eickhout，B.，van Meijl，H.A multi-scale，multi-model approach for analyzing the future dynamics of European land use.Annals of Regional Science.，2007.

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