基于GIS与MAXENT模型分析的国家公园传统用地适宜性评价及应用研究——以神农架国家公园为例

谢新锐，李亭亭,2,3，汪正祥,2,3，谢启姣,2,3，林丽群,2,3

(1. 湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062；2.湖北大学国家公园研究中心，湖北 武汉 430062；3.区域开发与环境响应湖北省重点实验室，湖北 武汉 430062)

基于GIS与MAXENT模型分析的国家公园传统用地适宜性评价及应用研究
——以神农架国家公园为例

谢新锐1，李亭亭1,2,3，汪正祥1,2,3，谢启姣1,2,3，林丽群1,2,3

(1. 湖北大学资源环境学院，湖北 武汉 430062；2.湖北大学国家公园研究中心，湖北 武汉 430062；3.区域开发与环境响应湖北省重点实验室，湖北 武汉 430062)

如何协调国家公园中传统用地和生态环境保护的关系成为当前国家公园建设必须要解决的问题.从传统用地的空间分布出发，尝试根据不同地域发展对资源和自然环境条件的需求，及其与土地现状的匹配关系，运用生态位理论最大熵模型MAXENT，进行土地生态适宜性分析.结果表明，在各个环境变量中，高程、道路距离、坡度是影响传统用地分布的主要因素，其中高程的重要性最高；神农架国家公园传统用地生态适宜开发性整体水平不高，用地量的压力主要在木鱼、坪堑两处，红花坪可作为木鱼镇的预留区域，板桥下谷为坪堑-大九湖预留区域.为定量分析国家公园传统用地的生态适宜性提供依据，为民生用地的开发建设提供指导.

GIS；MAXENT模型；国家公园；传统用地；适宜性评价

0 引言

神农架是我国国家公园体制改革首批试点区域之一，建立国家公园的目的是保护自然生态系统的原真性和完整性.为此神农架国家公园试点区在总体规划中进行了功能区划，划分为严格保护区、生态保育区、游憩展示区和传统利用区4个功能区.其中严格保护区和生态保育区将严格禁止任何生活或建设用地；传统利用区以社区参与文化资源展示及生态旅游活动为主，可开展对自然生态系统无明显影响的生产、经营活动.传统利用区包括乡镇、村等社区居民聚集区及其生产生活区域，如基础农田区域、森林、水资源的有限利用区域等，其用地空间很大一部分是对现有生态空间的占用.随着经济增长，传统用地需求不断增加，生态环境承受的压力日益加大.在保护优先的基础上，国家公园总体规划如何更好地协调传统用地和生态环境保护的关系成为当前国家公园建设必须要解决的问题.

理论上传统用地的划定方法大致可分为两类：一类是基于GIS的综合分析方法[1]，这是生态规划中土地生态适宜性评价分析的常用方法；另一类是阻力模型方法[2]，这是景观生态学中常用的区划模型.两种方法均需要构建评价体系和确定权重或阻力值，虽然均以客观数据为基准，但是评价指标的权重或阻力等级的划分均需要专家经验，主观随意性较大.

国家公园的建设不同于一般的生态规划或景观规划，国家公园必须遵从“保护优先，协调发展”的规划原则，必须将生态保护与民生发展结合起来，实践资源的可持续利用，并明确基于内在生态适宜性的土地开发方向，保障土地利用的合理性和可持续性.而实际操作中，因神农架国家公园地理环境复杂，影响因素较多，涉及到多个自然保护地区划，现有建设用地聚集区也较为分散，无法用同一标准完成用地划定，因此传统用地需采用更客观、统一的划定方法.

本文中尝试从国家公园传统用地的空间分布出发，根据不同区域对自然环境条件的需求，及其与土地现状的匹配关系，运用生态位理论最大熵模型MAXENT[3]，进行土地生态适宜性分析，为定量分析国家公园传统用地的生态适宜性提供依据，对国家公园民生用地的开发建设提供指导.

1 研究区概况

神农架国家公园区位于神农架林区的西南部，辖区面积132 506 hm2，东西长63.9 km,南北宽27.8 km；涉及神农架世界自然遗产地、世界地质公园、国家级自然保护区、国家森林公园、大九湖国家湿地公园、大九湖省级自然保护区等保护地以及木鱼林场、温水林场及徐家庄林场的部分或全部区域.

2 方法

传统用地划分采用最大熵模型MAXENT获得生态适宜评价图及综合指数，进而确定传统用地的空间预留规模和分布.

2.1 最大熵模型MAXENT 最大熵模型MAXENT是一种基于统计建模的机器学习方法，常用于统计评估、模式识别、生态学等诸多现实问题中[4].1957年,Jaynes[5]提出了最大熵理论，该理论认为在已知条件下，熵最大的事物最接近它的真实状态.此理论在生物生态学中的解释为物种在没有约束条件下，会尽可能的扩散，接近均匀分布.

2.1.1 最大熵原理 最大熵原理指出对未知概率分布的随机事件进行预测时，满足已知约束条件下，对未知的情况不做任何主观假设，概率分布的信息熵应最大，这就是最大熵原理[5].

(1)

即香农提出的信息熵.满足已知约束条件的近似分布很多，但熵最大的预测出现的概率最大，最有可能接近其真实状态.

2.1.2 最大熵统计模型 将最大熵原理应用于土地适宜性评价，建立最大熵统计模型.最大熵统计建模是以最大熵理论为基础的方法，即从符合条件的分布中选择熵最大的分布作为最理想的分布.给定训练数据集T：

(2)

最大熵模型的结算涉及到诸多参数[5], 机器学习实现了最大熵分布的高效解算[6-7],Steven[4]推算了最大熵模型统计建模应用于生态学的物种分布研究中，而后普林斯顿大学和AT&T研究实验室开发了基于Java的应用程序，实现了模拟植物和动物物种的地理分布，该软件将一组层或环境变量(例如高程，降水等)以及一组地理参考的发生位置作为输入，并且产生给定物种的范围的模型.

本文中根据其原理特点，将该模型应用于国家公园的传统用地适宜性评价中，通过现有用地分布数据(建设用地、耕地、旱地、果园等)及其相关特征(高程、坡度、土壤、生态红线等)组成训练样本集,利用基于数据驱动的机器学习理论分析推算出传统用地的需求,将运算结果投射至空间中预测其潜在分布.

2.2 MAXENT模型建模与评估 运用MAXENT模型来评价土地生态适宜性指标的需要两类数据，一是现有传统用地的实际地理分布点数据；二是研究区的影响因素.

2.2.1 分布点数据 现有传统用地，包括城镇用地，农村居民点用地，水工建筑用地，旱地，设施农用地，水田、园地、水浇地、采矿用地等用地，分布于神农架国家公园各主要人口聚集分布区.将传统用地数据的矢量面数据在ArcGIS中转换为点数据，得到现有传统用地分布点位置，提取经纬度信息为MAXENT模型提供输入数据.

2.2.2 影响因素 一般传统用地主要选择坡度较小、交通便利的地方，因此选择高程、坡度、距离河流距离、距离道路距离、是否保护用地、土壤类型这6个因素作为传统用地适宜模型的预测变量.其中各个保护区保护用地不参与模型解算，仅在ArcGIS下与模型结果做空间相减运算.

数据源为神农架国家公园的本底资源调查数据和神农架地形图数据，统一采用WGS84地理坐标系.

地形因子: 地形选取高程、坡度2个因子.高程采用神农架国家公园提供的地形图数据，生成分辨率为 10 m×10 m 的数字高程地图(DEM)数据，坡度在ArcGIS中进行空间分析获得.

道路、水系因子：包括到道路、河流距离.在ArcGIS进行欧氏距离分析得到距离道路、河流的栅格图层.

土壤类型：采用2009年神农架本底资源调查土壤数据栅格化处理得到土壤类型图层.

在ArcGIS平台下, 将所有图层输出为MAXENT模型要求的ASCII文件格式,统一输出为WGS84地理坐标系统，栅格大小为10 m×10 m.

2.2.3 模型评估 将分布点数据(2015年神农架国土厅的土地利用现状数据)和影响因素导入MAXENT中,随机选取30%的点用于模型验证,剩下70%的点用于建立模型, 其他参数为模型默认值,输出结果在ArcGIS中作进一步的分析.利用ROC曲线 ( 受试者工作特征曲线 )对模型预测结果进行评价, 其曲线下面积 (AUC)的大小作为模型预测效果的衡量指标,取值范围为0至1,值越大表示模型预测效果越好.通过模型运算，计算出参与模型计算的各个环境变量对预测概率的贡献值，输出结果在ArcGIS中作进一步的分析.

3 结果与分析

神农架国家公园传统用地的面矢量数据转为点矢量，得到5 443个实际地理分布点,分布点数据如下图1所示；高程分布见图2.

3.1 适宜用地与环境因子的关系 将神农架国家公园范围内全部居民点和高程、坡度、距道路距离、距河流距离、土壤类型作为输入至MAXENT模型，ROC曲线的验证结果表明，训练集和验证集的AUC分别为0.81和0.8，表明模型预测结果好.

模型计算出参与计算的各个环境变量对预测概率的贡献值(见表1)，结果显示高程、道路距离、坡度是影响传统用地分布的主要因素，其中高程的重要性最高.

图1 分布

图2 高程分

环境变量模型贡献率重要性道路距离47．928．2高程45．662．4坡度5．17．0土壤类型1．21．6河流距离0．20．6

模型显示环境因子对模型结果的分布区间(见图3)，结果显示传统用地一般在海拔1 800 m以下，靠近道路500 m以内的缓坡地(坡度30度以下)区域.土壤类型主要是以泥质岩暗棕壤、泥质岩山地棕壤和潮土为最适宜类型.

3.2 用地分析 将国家公园作为整体进行模型预测的土地适宜性评价指数统计结果见图4，分值越高说明适宜开发程度高；统计可看出，整体评价值从0到0.73，平均值为0.12，说明神农架生态适宜开发性整体水平不高.

图3 传统用地分布与环境因子关

图4 传统用地生态适宜性指数

模型预测的传统用地适宜评价分布如下图5所示，深色部分表示适宜开发区域.可看出神农架国家公园木鱼、红花坪、九冲、下谷、坪堑原有聚集区的生态适宜性较高.

根据模型评价结果对神农架国家公园进行土地生态适宜性等级划分.目前没有统一的标准进行划分，参考国内外文献普遍分为4个等级：高适宜、适宜、基本适宜、不适宜开发.

3.3 分区分析 考虑到神农架国家公园各人口聚集区的海拔高程、人口密集程度不一，为了更精确的对各聚集区的地形分布特征进行分析，每个聚集区单独采用了MAXENT模型进行运算，再依据土地适宜性指数的大小，根据标准方差最小自动划分为4个等级.经过实验，得到各聚集区其土地生态适宜性划分标准、面积比例如下表2所示.

图5 传统用地预测结

聚集区不适宜基本适宜适宜高适宜木鱼评价指数00．060．060．270．270．480．480．79面积/hm25203．001732．001338．001177．00百分比55．06%18．33%14．16%12．46%红花坪评价指数00．080．080．290．290．510．510．80面积/hm24420．002501．001299．001230．00百分比46．77%26．47%13．75%13．02%九冲评价指数00．040．040．230．230．430．430．90面积/hm24057．001511．00947．00856．00百分比55．04%20．50%12．85%11．61%坪堑评价指数00．130．130．280．280．420．430．87面积/hm25242．00318．00146．00288．00百分比87．45%5．75%2．64%5．21%东溪评价指数00．040．040．240．240．430．430．86面积/hm26588．003174．001520．001535．00百分比51．40%24．76%11．86%11．98%下谷板桥评价指数00．110．110．320．320．530．530．83面积/hm27182．004759．003060．002228．00百分比41．69%27．62%17．76%12．93%

将高适宜和适宜作为生态适宜区，结合各聚集区人口数，得到表3.

表3 人口与人均用地量

通过表3可以看出，1)人均适宜总用地量，红花坪>东溪>木鱼>九冲>板桥下谷>坪堑；2)木鱼镇为国家公园的中心聚集区，相比其他区域用地需求量更多；3)坪堑作为入大九湖的中转之地，旅游、当地民生生活用地需求量较大，适宜用地量仅为434 hm2，用地紧张之势明显；4)红花坪紧邻木鱼镇，适宜用地总量较多，可作为民生用地预留的重点区域；5)板桥下谷由于海拔较低，人口聚集较多，适宜用地量也较大，可作为坪堑-大九湖用地的缓冲.6)东溪沿公路及河岸的适宜用地虽多，但是交通相对不便.总体上，神农架国家公园用地量的压力落在了木鱼、坪堑两处.红花坪可作为木鱼镇的预留区域，板桥下谷为坪堑-大九湖预留区域.

神农架国家公园最终得到生态适宜性评价分区图，见图6. 结合各聚集区的单独实验，得到其适宜开发的地形影响如表4所示.

图6 各聚集区适宜用地等级分布

聚集区高程/m坡度土壤类型河流距离道路距离木鱼10001700红花坪 5001400九冲 6001300坪堑12001700东溪 6001500板桥下谷 400120025以下暗棕壤、山地棕壤和潮土靠近河流靠近道路500m以内

4 结论与讨论

本文中以GIS技术为支撑，以神农架国家公园为研究区，运用MAXENT模型开展神农架国家公园土地生态适宜性评价分析.高程、坡度、土壤、距道路距离、距河流距离以及保护用地等6个指标中，高程、坡度、距道路距离是影响传统用地分布的主要因素，特别是高程的重要性最高.显示海拔高低是限制人口、村落集聚的主导因子.坡度、距主干道路距离也影响村落人口的集聚.通过定量分析神农架国家公园各人口聚集区土地利用的特征，结合国家公园传统用地适宜性评价，可以预测传统用地的预留发展空间方向，为国家公园的科学保护与合理利用提供了科学依据.

MAXENT模型是一种基于机器学习和数学统计的模型，虽然在物种生境预测与评价方面已得到了广泛应用，但在土地规划等方面还尚未有应用.本文中将该方法用于土地生态性适宜评价，避免了人工划分中不同影响因子的权重、等级划分等的主观不确定性，具有较大的实际应用价值.

在今后开展的土地适宜性评价工作中，在适宜性等级划分上，可加入一些社会经济因素，如经济发展状况、土地利用效率等，可进一步结合马尔科夫预测模型进行用地总量预测，使划分的结果更客观.

[1] 陈然. 基于GIS的农村土地生态适宜性评价及应用研究：以义乌市岩南村为例[D]. 南京:南京农业大学硕士学位论文, 2011.

[2] 杨绪红, 金晓斌, 郭贝贝,等. 基于最小费用距离模型的高标准基本农田建设区划定方法[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2014, 50(2):202-210.

[3] 徐卫华, 罗翀. MAXENT模型在秦岭川金丝猴生境评价中的应用[J]. 森林工程, 2010, 26(2):1-3.

[4] Steven J Phillipsa, Robert P Andersonb, Robert E Schapired. Maximum entropy modeling of species geographic distributions[J]. Ecological Modelling, 2006, 190(3/4):231-259.

[5] Jaynes E T. Information theory and statistical mechanics[J]. Phys, 1957, 106(4): 620-630.

[6] Berger A L, Della Pietra S A, Della Pietra V J. A maximum entropy approach to natural language processing[J]. Comput Linguist, 1996, 22 (1):39-71.

[7] Ratnaparkhi A. Maximum entropy models for natural language ambiguity resolution[D]. Philadelphia: Doctoral Dissertation of University of Pennsylvania, 1998.

(责任编辑 游俊)

The application research on suitability evaluation of traditional land usein national park based on GIS and MAXENT model——Shennongjia National Park as an example

XIE Xinrui1, LI Tingting1,2,3, WANG Zhengxiang1,2,3, XIE Qijiao1,2,3, LIN Liqun1,2,3

(1.Faculty of Resources and Environmental Sciences, Hubei University, Wuhan 430062, China;2.National Park Research Center, Hubei University, Wuhan 430062, China;3.Hubei Key Laboratory of Regional Development and Environmental Response(Hubei University), Wuhan 430062, China)

How to coordinate the relationship between traditional land use and ecological environment protection in national parks has been a problem that must be solved in the current national park construction. Based on the spatial distribution of traditional land use, we tries to analyze the demand of resources and natural environment according to different regions, and the relationship between the land and the present situation, the ecological entropy model MAXENT was used to analyze the ecological suitability of the land. The results show that elevation, road distance and slope are the main factors influencing the distribution of traditional land in all various environmental variables, among which the elevation is the most important, and the space of the land use in Shennongjia National Park is limited, the pressure of land use is mainly in Muyu and Pingqian areas, Honghuaping can be used as a reserved area of Muyu town, and Banqiao as a reserved area of Pingqian-Dajiuhu. The results provides the basis for the quantitative analysis of the ecological suitability of the traditional land of the national park and provides guidance for the development and construction of the livelihood area.

GIS; MAXENT model; national park; traditional land; suitability evaluation

2017-06-01

国家支撑计划(2013BAD03B03-01)、神农架国家公园总体规划项目和湖北省自然科学基金(2014CFB560)资助

谢新锐(1992-)，女，硕士生；林丽群, 通信作者，副教授，E-mail:linliqun16@qq.com

1000-2375(2017)05-0437-07

X36

A

10.3969/j.issn.1000-2375.2017.05.001