基于马尔科夫模型的土地利用驱动力变化研究

2018-07-21 20:02罗兰,宋沛之,刘芳,廖汉雄
青年时代 2018年11期
关键词:动态变化南岸区土地利用

罗兰,宋沛之,刘芳,廖汉雄

摘 要:研究南岸区近年来土地利用变化,为南岸区未来土地利用以及土地利用的可持续发展和环境保护提供依据。基于2001年、2007年的土地资源调查数据和遥感数据,求得南岸区各类用地面积转移概率矩阵,预测南岸区2020年的土地利用类型。结果表明:影响南岸区土地利用变化的主要驱动力是社会经济因素。南岸区未来土地利用变化的趋势是耕地与林地逐年减少,分别减少了13.83%,1.37%;建设用地逐年增加,增加了16.03%;而水域与未利用地的变化不明显。表明了农用地和建设用地之间的关系,是南岸区未来土地利用规划的重要基础。

关键词:土地利用;马尔科夫模型;动态变化;南岸区

土地利用变化研究一直是当前缓解生态环境脆弱性研究领域的热点话题[1]。在土地利用变化研究领域中,每一次土地利用变化过程,均会受到许多社会经济因素影响[2],而且这些驱动因素之间又存在着错综复杂的联系,驱动力数据之间的这种相互依存关系恰恰是研究对象最重要和最有用的特性,这时根据其自身的变动规律建立时间序列的动态模型则是一种行之有效的方法[3],本文建立基于土地利用驱动力的马尔科夫模型,以重庆市南岸区为例,利用2001、2007年的土地资源调查数据和遥感数据,揭示各土地类型的动态演变过程并对之加以预测,以及影响土地变化的主要因素。

一、研究方法

(一)研究区概况

南岸区地处重庆市西南部,区境西部、北部频临长江,与九龙坡区、渝中区、江北区、渝北区隔江相望,东部、南部与巴南区接壤,多年年平均气温18.5C°。其户籍人口为65.1万,管理8个街道、7个镇,幅员面积263.09k㎡。南岸区是以城市为主的都市工业区、中央商务区、国际会展区、风景旅游区,是重庆典型的城乡结合部地区。

(二)数据来源

一期的land-satTM5影像(来源于Global Land Cover Facility)和两期的中巴地球资源卫星CBERS影像(来源于中国资源卫星应用中心),空间分辨率分别为28.5,19.5,19.5 m ,获取时间分别为2001年8月4日和2007年8月15日[4]。

二、加权马尔科夫链预测模型研究

(一)马尔科夫模型

马尔科夫预测是一种具有“无后效应”的随机过程,其特点为无后效性和稳定性,它是根据事件的当前状况来预测未来各个时刻或(时期)变动状况的一种预测方法[5]。

①运用马爾科夫模型,首先应确立土地利用类型变化转移概率矩阵。

②假定土地利用系统中n=0是所处的初始状态A0=(A01,A02,…,A0m)为已知,经过n次转以后所处的状态An=(An1,An2,…,Anm)。

(二)基于土地利用驱动力的加权马尔科夫模型

影响南岸区土地利用变化的主要驱动力是社会经济因素。加权马尔科夫链对于未来土地利用的预测,是对前面若干时段的土地利用结构与土地利用驱动力关系综合分析的基础上展开的。基于土地利用驱动力的加权马尔科夫模型步骤:

①利用马尔科夫模型公式建立各用地面积转移矩阵,对未来土地利用结构进行预测。

②结合土地利用驱动力数据并利用公式计算出各项指标各阶自相关系数。

③确定不同阶各单项土地驱动力指标权重。

④根据驱动力指标,利用加权方法,得出转移矩阵权重。由于南岸区是重庆主城典型的商务与旅游开发区,对于南岸区的土地利用变化影响因素本文选取GDP、非农人口数量、二三产业比重,根据土地驱动力指标确定k阶转移矩阵的权重。

⑤建立转移到相同时段的加权求和模型。

(三)马尔科夫预测及加权马尔科夫预测结果对比分析

1.南岸区2001-2007年各类用地面积情况:(km2,%)

①2001年:耕地170.35、林地32.55、水域20.22、建设用地41.6、未利用地0.19。分别占总面积的百分比为64.3、12.3、7.6、15.7、0.1。

②2007年:耕地146.99、林地32.77、水域22.44、建设用地62.7、未利用地0.13。分别占总面积的百分比为55.5、12.4、8.5、23.6、0.1。

③2001年-2007年土地动态变化:变化值-23.45、0.22、2.22、21.07、-0.06;变化率-2.29、0.11、1.83、8.44、-5.26。

2.根据南岸区2001-2007年GDP、非农业人口、二三产业比重计算出转移矩阵的权重分别为0.21、0.24、0.54、0.32。平均权重为0.3275

3.南岸区土地利用结构预测结果与现状对比:(km2,%)

①马尔科夫模型(2020年):耕地138.7、林地32.28、水域23.61、建设用地70.28、未利用地0.13。分别占总面积的百分比为52.34、12.18、8.91、26.52、0.05。

②加权马尔科夫模型(2020年):耕地110.43、林地27.69、水域21.81、建设用地105.02、未利用地0.05。分别占总面积的百分比为41.67、10.45、8.23、39.63、0.02。

从马尔科夫模型所得数据来看,各类用地面积变化相对均匀,然而结合近几年实际,南岸区的二三产业发展迅速,建设用地的面积必然会增加,农用地的面积就会相对减少。加权马尔科夫模型结合驱动因素的权重对土地利用结构进行预测,相对于单一的马尔科夫模型来说更加准确。从预测结果可以看出:耕地与林地面积减少明显,相比于2007年分别减少了13.83%,1.95%;而建设用地面积明显大幅上升,增加了16.03%。

三、结论

从得出的数据可以看出,2001-2007年,南岸区的土地利用类型变化显著,其中最为明显的是耕地与林地的大量减少,而建设用地的大幅增加。在更为精确的加权马尔科夫模型的预测下,其2020年的预测结果为:耕地110.43km?,林地27.63 km?,水域21.81 km?,建设用地105.02 km?。

从土地利用变化驱动力分析可以看出,社会经济因素是主要的驱动力。随着南岸区人口的增多,经济以及产业的发展,政府制定的相关措施,当地的非农用地的面积逐年下降。土地对一个地区,以及这个地区的居民有着重大的影响,想要经济的可持续发展以及人民生活水平的提高,就要做到对土地的合理利用以及土地的可持续利用,协调各类用地在城市中的比例,而不是一味地去发展商业,工业,导致地区用地失衡,用地紧张。在今后的发展中,希望政府制定合理的用地措施,编制土地利用规划,实现土地价值最大化。

参考文献:

[1]柴渊,谢俊奇.全国重点城市和重点区域土地利用动态遥感监测[J].中国建设信息,2007,20(16):37-42.

[2]丁健. 现代城市经济. 上海: 同济大学出版社, 2001: 154

[3]史培军, 陈晋, 潘耀忠. 深圳市土地利用变化机制分析. 地理学报, 2000, 55(2): 151-160

[4]夏小梅,陈阿林,杨华.基于遥感与GIS的LUCC及马尔科夫模型过程趋势预测.水土保持研究, :1005-3409(2009)05-0019-06.

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