基于CA—Markov模型的土地生态安全格局模拟

郑红阳+王浩+吴萃芸+肖奎林

摘要：基于郧阳区2015年土地利用数据，通过计算生态系统服务价值，借助该价值构建生态安全格局，以生态安全格局为影响因素，利用CA-Markov模型进行了不同情境下土地利用格局模拟。结果表明：ESP保护情景下，林地、耕地、建设用地、水域得到了有效的保护，并且保护程度依次降低，增加的面积分别为46.35、28.7、15.44、5.96，无生态保护情景下，其他土地和园地的面积高于ESP保护情景下的面积。从生态系统服务价值方面，水域、风景设施用地、园地、林地的ESV有提升，提升强度依次降低，分别为3.03、1.99、1.11、0.8亿元，剩余3种地类的ESV略有降低，总体来看ESV由53.94亿元上升到56.06亿元，区域生态系统服务价值得到了提高。

关键词：土地利用；生态系统服务价值；生态安全格局；郧阳区；CA-Markov

中图分类号：F301.2

文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2016）20-0065-05

1 引言

随着“新四化”政策的实施和执行，城镇化的步伐在逐年加快，人地矛盾日益突出，土地资源面临着前所未有的压力，随之而来的生态环境也受到了威胁。采用科学合理的理论和模型对土地资源进行分析，以此来合理地优化土地利用格局、提高生态安全系数和扩展生态系统服务价值领域越来越得到研究学者的青睐[1，2]。

LUCC是人类活动在自然基础上的直接反映，具有显著的空间特点和时间特点，土地利用格局的形成和演化容易受到不同空间和时间尺度上的自然、社会、经济等诸多因素的影响。近年来，土地利用模拟模型的研究越来越多，其研究成果也卓有成效[3～11]。

生态安全是指生态系统不受其他因素的影响，能够保持自我的发展状态。但是生态作为一个大系统而言，其发展过程难免受到人类的生产、生活和健康等方面的影响。稳定和可持续的生态系统才是健康的系统，才是我们所追求的，其稳定性和可持续性表现在时间上能保持它的组织结构和对胁迫的恢复力[12]。土地利用中的生态安全问题日渐凸显，生态安全关系到人类的生存与发展。当前学术界对生态安全的研究多集中于生态安全格局（ESP）的构建[13～16]和生态系统服务（ESV）的核算[17～19]。

目前，土地变化/土地覆盖（LUCC）、ESP和ESV的研究领域很多，但很少有学者把这三个土地不同的研究方面结合起来进行研究。本文通过估算ESV，以ESV为阻力建立ESP，以ESP和基本农田为影响因素，利用IDRISI软件中的CA-Markov模型模拟不同土地政策下的土地利用空间格局情况，再用ESV对两种不同格局的土地进行检验，评价两种政策下土地变化的空间布局方式的不同和选出最佳土地利用格局。

2 研究区域概况

郧阳区（32°25′～33°15′N，110°7′～111°16′E）原名郧县，隶属于湖北省十堰市，位于汉江中上游，鄂西北边陲，秦巴山区西北，东北与陕西省商南县接壤，西南与竹山县、房县、陕西省白河县毗邻，东与丹江口市和河南省淅川县相连，图1为郧阳区区位图。截至2015年，郧阳区管辖21个乡镇，版图面积3832.44 km2。郧阳区地形地貌复杂。地处秦巴山脉之间，地势处于第二阶梯，受燕山运动影响，地质构造发育多呈褶皱断裂，形成了复杂多样的地貌形态。沧浪山是境内的最高点，海拔达到1824.7 m，丹江口库区是境内最低点，海拔160 m，高差达到1664.7 m。汉江沿岸、滔河下游、丹江沿岸的丘陵岗地是主要农耕区，具有山高、坡陡、谷峡的特点。

郧阳区属于湖北省地质灾害易发区之一，郧阳区地质灾害主要有泥石流、滑坡和崩塌三种类型，但是主要还是以滑坡为主。区域内灾害涉及面积较大，发育各类地质灾害较多，地质灾害易发点分布众多且分散，地质灾害影响着郧阳区生态环境安全。

郧阳区位于湖北省西北部，南水北调水源地，经济发展快速，特别是在2014年由县升区以来，经济的迅速发展，使土地资源变得越来越紧张，不仅土地结构发生着变化，也威胁着该地区的生态安全。

3 数据来源及研究方法

3.1 数据来源及处理

获取准确有效的数据是进行LUCC分析和建立景观生态安全格局的基础，而本文抛开了利用传统的遥感影像数据解译获取土地利用数据的方法，直接采用郧阳区国土资源局提供的土地利用二调数据和变更数据，相比传统的遥感影像解译获得的土地利用数据而言，其数据更具准确性，避免了因解译误差对结果造成的直接影响，对本文的研究结果更为准确和具有说服力。主要的数据来源如下：

（1）土地利用数据：郧阳区国土资源局提供的郧阳区2009年全国第二次土地利用调查矢量数据、郧阳区2015年土地利用变更调查矢量数据；

（2）行政权属数据：郧阳区行政界限及乡镇行政界限数据；

（3）规划数据：《郧县土地利用总体规划（2006-2020 年）》文本及图件、《郧县城市总体规划（2009-2020 年）》。

为保证数据的一致性，提取出的所需地类，并在ArcGIS中将矢量数据转换成分辨率为120×120的栅格数据，并进行重分类（Reclassify），利用Polygon to ASCII工具转换为ASCII格式，再在IDRISI中利用转换模块，将ASCII格式的数据转换为IDRISI软件识别的rst格式数据。运用ARCGIS软件，利用2009年土地变更数据和2015年土地利用数据提取出郧阳区的基本农田图层，按照上述操作过程，生成基本农田rst数据。

3.2 研究方法

3.2.1 ESP构建方法

生态安全格局（ecological security pattern，ESP）的研究设计要依赖于研究者对其空间结构的分析结果和对生态过程的了解程度。以IDRISI和ArcGIS为平台，选择研究区几个关键生态因素，来构建和模拟关键性生态过程[20]。构建ESP基本步骤如下：①识别源。选取研究区内面积大于10 hm2的图斑作为研究区的对象，该文选择风景设施用地、水库和主要河流为生态源地。②拟定阻力面。本研究以ESV为基础，通过计算单位面积的ESV，然后把ESV作为确定生态源地的阻力面的因素。如果ESV越高，则阻力值越小，反之越大。③叠加过程与判别空间联系。该研究依据土地利用现状图、生态源地图、累积阻力值图和ESV空间分布图，确定研究区ESP。

3.2.2 土地利用格局模拟方法

CA模型由单元、状态、领域及转换四部分组成，元胞空间是所有土地类型的集合，每个元胞在下一时刻的状态由该元胞当前状态、邻域元胞状态和转换规则确定[21]。Markov模型基于马尔科夫链，通过对事件某一时刻不同状态的初始概率及状态之间的转移关系来研究该时刻状态的变化趋势。通过IDRISI软件中的CA-Markov模块对土地利用类型的数量及空间变化进行预测，基本步骤如下。

（1）生成Markov土地利用状态面积转移矩阵和土地利用状态变化概率转移矩阵。将2009年rst格式的土地利用数据作为基期年数据，2015年rst土地利用数据作为目标年数据，将它们分别导入到IDRISI中的Markov模型中，设置年份间距为6，比例系数为0.15，就可以得出两年之间不同土地利用类型间的面积转移矩阵和土地利用状态概率转移矩阵。

（2）创建适宜性图集。该研究选择生态源地图和基本农田分布作为限制因素，到国道和省道的距离、到农村居民点的距离、到城镇中心的距离为影响因素，并运用IDRISI软件来计算限制因素图集和影响因素图集，规定研究期间位于生态源地和基本农田内的地类不允许随意占用[22]。通过搜集交通数据，并从2015年土地利用现状图中提取相关图层，然后在ARCGIS中将矢量数据转换成栅格格式，并利用距离函数计算各个图层之间的距离，随着距离的增加，扩展适宜性降低。最后通过collection editor功能合并生成郧阳区土地利用类型转换适宜性图集。

（3）确定迭代次数和CA滤波器的构造。由于模拟初期为2015年，末期为2020年，故模型中的迭代次数设置为5。该文采用IDRISI中标准5×5滤波器。

（4）情景模拟设置。该文设置了2个情景：ESP保护情景和无生态保护情景。ESP保护情景不仅考虑了对生态源地和基本农田这两个限制因素的保护，而且考虑了到省道国道、农村居民点和城镇中心的距离这几个影响因素。无生态保护情景只考虑了距国道、省道距离、距农村居民点距离等少数几个影响因素，没有考虑ESP保护。

（5）模拟精度验证。以2009年数据为基础，模拟2015年土地利用类型图，分别统计2015年模拟图和实际土地利用图各个地类的栅格个数，利用Kappa系数进行精度验证，当Kappa系数超过0.75时，模拟符合研究要求。

4 结果分析

4.1 郧阳区生态系统服务价值估算结果

通过表1可知，在2015年郧阳区单位面积ESV构成中，林地占比例最大，达30.85%，其生物多样性，气体调节价值，气候调节价值均为最高，这与国家实施的退耕还林政策密切相关；其次是水域，比例为19.60%，其养分循环价值和水源涵养价值功能较强；建设用地单位面积ESV最低，为2.44元/（m2·a）；风景设施用地，园地，耕地，其他土地单位价值依次降低（图2，表1）。

4.2 生态安全格局构造与分析

以ArcGIS为平台，将生态源地分布图（图3a）和ESV空间分布图（图2）进行叠置操作，生成生态源地累积阻力图（图3b），以此来共同反映生态源地扩散的阻力大小，ESV越高，生态源运行的阻力就越小，其阻力值越低。

4.3 土地利用模拟情况精度验证

通过IDRISI软件中的CA-Markov模型，设置初始年份为2009年土地利用图，选择上述步骤生成的土地利用动态概率转移矩阵，时间间隔设置为6，比例系数设置为0.15，对2015年土地利用情况进行模拟。并将模拟结果与实际土地利用图进行对比验证（表2）。由表2可知，7种地类总Kappa系数为0.78，总精度为83.13%，各种土地利用类型的系统精度和用户精度均

4.4 不同情景下土地利用模拟结果分析

将2015年土地利用图作为模拟初始年，设置不同参数来进行模拟两种不同情景下土地利用情况（图4）。

由表3可知：ESP保护情景下，林地、耕地、建设用地、水域得到了有效的保护，并且保护程度依次降低，增加的面积分别为46.35、28.7、15.44、5.96 hm2，无生态保护情景下，其他土地和园地的面积高于ESP保护情景下的面积。从生态系统服务价值方面，水域、风景设施用地、园地、林地的ESV有提升，提升强度依次降低，分别为3.03、1.99、1.11、0.8亿元，剩余3种地类的ESV略有降低，总体生来看ESV由53.94亿元上升到56.06亿元，区域生态系统服务价值得到了提高。

5 结论与讨论

该文以郧阳区为研究对象，计算该区域的ESV，以此来构建ESP，再通过CA-Markov模型对两种不同情景模式进行模拟，对模拟之后的土地利用类型计算ESV，分析其土地利用格局的合理性。结果如下。

（1）2015年郧阳区，各种土地类型单位面积ESV大小依次为：林地>水域>风景设施用地>园地>耕地>其他土地>建设用地；ESV贡献率从大到小依次为：养分循环>水源涵养>娱乐文化>物质生产>生物多样性>气体调节>气候调节>净化环境。

（2）ESP保护情景下，林地、耕地、建设用地、水域得到了有效的保护，并且保护程度依次降低，增加的面积分别为46.35、28.7、15.44、5.96，无生态保护情景下，其他土地和园地的面积高于ESP保护情景下的面积。从生态系统服务价值方面，水域、风景设施用地、园地、林地的ESV有提升，提升强度依次降低，分别为3.03、1.99、1.11、0.8亿元，剩余3种地类的ESV略有降低，总体生来看ESV由53.94亿元上升到56.06亿元，区域生态系统服务价值得到了提高。

（3）本研究可为郧阳区土地利用总体规划、城市规划和环境规划提供有力的决策支持。由于直接选用IDRISI软件中的CA-Markov模型，没有选取不同土地利用模型进行模拟研究和精度对比分析。因此，下一步应加强土地利用格局演变驱动因素研究和不同模型模拟精度之间的对比，以提高研究结果的科学性。

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