基于CA-Markov模型的吉林省西部土地利用/覆被变化研究及预测

王小伦，刘 雁，张 玉，刘吉平

(吉林师范大学旅游与地理科学学院，四平 136000)

土地利用/覆被变化(land use/cover change, LUCC)是自然过程与人类活动作用于地球表面的结果，并对区域内自然生态环境产生一系列影响，例如气候变化、土壤侵蚀、地表径流、生物多样性减少等[1-4]。研究LUCC过程及预测，已成为全球热点问题之一[5]。随着研究的深入，研究过程由数学统计方法与单一静态分析逐步转向模型方法与多维动态分析。目前，应用较多的是Logistic回归模型、Markov链、元胞自动机(cellular automation, CA)、CLUE-S模型与CA-Markov模型[6-9]。由于CA-Markov模型模拟精度高、空间表达性能良好，该模型在长远期土地时空格局变化预测中使用较多[10-11]。由于气候变化和社会经济活动，近年来吉林省西部LUCC较为明显。以吉林省西部为研究区，基于Globalland30数据集与GIS(geographic information system)技术平台，分析2000—2010年与2010—2020年的LUCC，模拟预测2030年各地类状况以及2020—2030年LUCC趋势，从而探明吉林省西部土地资源利用现状与问题，为土地资源规划、开发与利用，以及生态保护与环境治理提供科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

如图1所示，吉林省西部经纬度为121°38′～126°11′E，43°22′～46°18′N，总面积5.54 km2。吉林省西部地处中国北方半干旱区农牧交错带，是草地与湿地生态系统、黑土地生态系统与林地生态系统的过渡带，生态环境脆弱，对人类活动的影响十分敏感。该区域由白城市所辖的洮北区、洮南市、大安市、镇赉县、通榆县与松原市所辖的宁江区、扶余市、乾安县、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县，及长春市农安县与四平市双辽市组成，2018年人口数量为610.18万。新中国成立以来，由于人口增加与农业生产，大量的林地、湿地与水体被开发为农田，以及活跃的生态建设活动，对草地与裸地的改造，致使各地类在数量与分布上发生明显变化[12]。

图1 研究区地理位置图

1.2 数据来源

2000、2010年与2020年的土地利用/覆被数据来源于GlobeLand30数据集(www.globallandcover.com)，该数据是中国国家高技术研究发展计划(“863”计划)全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究项目的重要成果。GlobeLand30数据研制所使用的分类影像主要是30 m多光谱影像，包括Landsat的TM5、ETM+、OLI多光谱影像与中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像，2020年数据增加了16 m分辨率高分一号(GF-1)多光谱影像。GlobeLand30系列中，2010年数据的总体精度为83.50%，2020年数据的总体精度为85.72%。GlobeLand30数据集包括10种土地利用/覆被类型，分别是：耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。

2 研究方法

2.1 土地利用/覆被变化特征

2.1.1 土地利用动态度

单一土地利用动态度可以反映研究区一定时间内某一地类的变化幅度和速度[13]。其表达式为

(1)

式(1)中：K为研究区某一地类的年变化率；Ua、Ub分别为研究期始、研究期末某一地类的面积；t为研究时段年数。

2.1.2 LUCC转移矩阵

转移矩阵可以全面而又具体地刻画区域LUCC的结构特征与各地类变化的方向。将转移矩阵中的变量改为地类的面积，可清晰直观地看出研究区内各地类的来源与构成。其表达式为

(2)

式(2)中：S为土地面积；n为土地利用的类型数；i和j分别为研究期始、研究期末的土地利用类型。

2.2 土地利用变化趋势

2.2.1 CA-Markov模型

使用IDRISI软件中的CA-Markov模型对LUCC进行预测。Markov模型是基于Markov过程理论的动态随机模型，是常用的LUCC数量预测模型，其原理为通过初始概率以及状态之间的转移概率变化规律来预测未来事件发生概率。使用Markov链计算各土地利用类型转移概率矩阵，通过对系统不同状态的初始概率以及状态之间的转移概率来确定各状态将来各个时刻的变化趋势。其表达式为

St+1=PijSt

(3)

式(3)中：St与St+1表示t与t+1时刻的地类状态；Pij为地类i转变为地类j的转移概率，且满足0≤Pij≤1。

元胞自动机(cellular automation，CA)模型，是LUCC空间预测模型，其原理为通过元胞现阶段状态及其邻域状态，以特定的转换规则预测下一个时间段的状态变换。其表达式为

St+1=f(St,Nt)

(4)

式(4)中:St+1为某元胞下一时刻的状态；St为该元胞在上一时刻的状态；Nt为该元胞上一时刻邻域的状态；f为元胞与邻域间的转换规则函数。

两者结合后能预测长期且复杂的土地空间变化，具体步骤如下。

(1)基于Markov模型，将2000、2010年与2020年三期的土地利用数据依次叠加，得到2000—2010年与2010—2020年两个时段的各土地利用类型的转移概率矩阵，用以反映各土地利用类型转换概率，能够在数量上预测变化幅度。

(2)建立适宜性图集，目的是为CA模型制定演化规则，通过适宜性图集确定下一时刻的状态。适宜性指的是当前地类在下一个状态的适宜性，同时考虑各地类变化的限制因素与影响因素。湿地在吉林省西部被设定为生态建设优先保护的对象，其开发与利用活动受到政策的严格保护，再考虑到《吉林省西部生态经济区总体规划》在2021—2030年阶段发展目标中对水体的重视，力图恢复河川蜿蜒、湖泊棋布、沼泽迤逦的生态本底原貌，因此将湿地与水体转出设定为限制因素。将高度与坡度，以及到达高速公路、铁路、省道、国道的距离设为影响因素。最后将各地类的适应性图像通过Collection editor制成图集。

(3)基于CA-Markov模型，使用5×5的滤波器，迭代次数设置为10，预测土地利用/覆被状态。

2.2.2 模型精度验证

研究采用Kappa系数来评价模型对LUCC预测的适用性和准确性。Kappa系数能够从整体上检验模拟结果与观测数据的相似性程度，介于0～1。当Kappa系数大于0.75，说明模拟精度较高；Kappa系数小于0.4，则代表模拟结果与实际状况一致性较差。Kappa系数利用IDRISI中GIS Analysis的CROSSTAB工具计算得出。其表达式为

(5)

式(5)中：a为地类的数量误差精度；Xp，i为地类i的预测面积；Xr，i为地类i的实际面积。

3 结果分析

3.1 2000—2020年土地利用/覆被变化分析

3.1.1 土地利用/覆被时空动态变化

在ArcGIS中，从GlobeLand30数据集中提取2000、2010年与2020年吉林省西部各地类的面积数据，制作出2000—2020年吉林省西部各地类对比(表1)、三个年份各地类空间分布图[图2(a)～图2(c)]。通过叠加分析，得到2000—2010年与2010—2020年的LUCC矩阵(表2、表3)，以及2000—2020年LUCC空间分布图[图2(d)]。

图2 2000、2010年和2020年吉林省西部土地利用/覆被分布图与2000—2020年LUCC图

表1 2000—2020年吉林省西部土地利用/覆被类型对比

表2 吉林省西部2000—2010年LUCC矩阵

表3 吉林省西部2010—2020年LUCC矩阵

如表1和图2(a)～图2(c)所示，该区域在20年内各地类数量变化与分布状况。耕地是主要地类，包括旱地与水田，面积占比由64.42%增至67.84%，广泛分布于除大安市以外的区域。草地面积占比由21.93%降至16.03%，各县与市境内均有分布，镇赉县、大安市、乾安县、通榆县与长岭县内草地面积占比较大。湿地面积占比由1.05%降至0.69%，在2000年集中分布于镇赉县东部、扶余县、前郭尔罗斯蒙古族自治县乾安县，在2020年集中分布于镇赉县东部、通榆县西部与扶余县东部。水体包括河流、湖泊与水库，面积占比由2.19%先降至2.02%后增至3.56%，河流属于松花江水系与辽河水系，湖泊集中分布于大安市、镇赉县、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县与长岭县。林地面积由0.32%增至0.33%再降至0.25%，集中分布于镇赉县东部、扶余县北部以及洮南市西部。由于灌木地面积极小，并集中于该区域与内蒙古交接处，因此不作分析。松嫩平原西部是世界三大片苏打盐碱地集中分布区之一，研究区位于松嫩平原西部内，裸地主要以盐碱地为主，及少量沙地，面积占比由5.98%先增至6.92%后降至6.71%。集中分布于大安市、镇赉县、乾安县与通榆县。人造地表分布于城镇与村落，包括各类居民地与工矿、交通设施等，面积占比由4.12%增至4.91%。

3.1.2 土地利用/覆被类型转化

在2000—2010年间，研究区LUCC总体比较稳定，仅有2.43%的土地发生变化。如表2所示，裸地增加和草地减少是该时段LUCC的显著特征，裸地增加的来源主要草地，556.92 km2草地转向裸地，耕地、林地与人造地表少量增加，分别增加90.78、6.15、13.84 km2，湿地与水体少量减少，分别减少112.44、89.91 km2。

在2010—2020年间，研究区LUCC变得活跃，13.55%的土地发生了变化。如表3所示，耕地增加和草地进一步减少是该时段LUCC的显著特征，耕地面积增加了1 808.76 km2，草地面积减少了2 837.77 km2，29.14%的草地与25.56%的人造地表转为耕地。水体的增长速度最快，面积占比由2.02%增至3.56%，面积增加了854.01 km2。人造地表继续保持增长，增加421.7 km2，林地、湿地与裸地小幅度减少，分别减少41.84、84.9、119.96 km2。

图2(d)展示出2000—2020年研究区LUCC的空间分布情况。在LUCC过程中，变化最大的草地以减少为主，草地转向耕地的面积为各类LUCC中最多，广泛分布于除农安县东部与扶余县东部以外区域，各县市内均有草地转向人造地表，草地转向裸地或水体，分布于大安市、镇赉县、通榆县、乾安县与长岭县。草地的增加以耕地、裸地与湿地为主要来源，耕地转向草地广泛分布于区域内，裸地转向草地分布于镇赉县、大安市、通榆县与长岭县，湿地转向草地集中在大安市、乾安县与前郭尔罗斯蒙古族自治县。

增加最多的是耕地，主要由裸地、草地与人造地表转化而来，人造地表转向耕地在区域内各县市均有发生，裸地与草地转向耕地则发生于除农安与扶余县的区域。耕地在前10年增加缓慢，在后十年因吉林省的百亿斤粮工程的实施，大量草地与裸地作为后备耕地资源被开发，同时，为保障农业灌溉，水利工程的建设增加了水体面积。耕地的减少以转向人造地表为主，广泛分布于区域内各县市，反映出工业及其他非农产业向城镇集聚与农村人口流入城镇的客观趋势。

近20年内，人造地表与耕地的增加，反映出城镇化加快及农业发展，这符合吉林省西部是省内新的经济增长极与重要粮食生产基地的定位。但对土地资源不合理的开发利用，波及生态环境，表现为林地与湿地面积减少。

3.2 2030年土地利用/覆被预测

使用CA-Markov对研究区LUCC的模拟预测，以2010年土地利用/覆被数据为基期，导入2000—2010年的LUCC转移概率矩阵以及适宜性图集，设置循环次数10年，选择5×5扩展摩尔型滤波器，得到2020年的土地利用/覆被模拟结果。将2020年的实际状况与模拟结果对比，计算Kappa系数为0.86，整体模拟效果较好。

验证模型精度后，以2020年为基期，导入2010—2020年的LUCC转移概率矩阵与适宜性图集，设置同样的循环次数与滤波器，得到研究区2030年的模拟结果，制作出2030年各地类空间分布图[图3(a)]与面积变化(表4)，以及2020—2030年LUCC空间分布[图3(b)]与LUCC矩阵(表5)。

由表4、表5和图3(b)可知，在2020—2030年间，总体上该区域内耕地面积少量减少，耕地的减少以转向人造地表为主，减少面积为759.26 km2，此类变化在农安县、扶余县、宁江区与洮北区较显著，其他区域耕地面积增加，主要由草地转为耕地，增加面积为747.07 km2，洮北区与宁江区分别属于白城市与松原市的市辖区，扶余县与农安县靠近长春市，两个区与两个县的城镇化进程快于其他市与县。人造地表面积将保持增加趋势，主要由2.01%的耕地转化而来，广泛发生于研究区域内各市、县与村落。林地、湿地与水体面积增加，以及裸地面积减少，预示着生态环境将得到修复与改善，这与《吉林省西部生态经济区总体规划》(2014年)相符合。但在未来要解决耕地保护及城市建设之间的矛盾，禁止乱占耕地与破坏耕地。

表4 2020—2030年吉林省西部土地利用/覆被类型对比

表5 吉林省西部2020—2030年LUCC矩阵

图3 2030年吉林省西部土地利用/覆被分布图与2020—2030年LUCC

草地与裸地之间相互转化在数量与空间上均趋于平衡，草地转向裸地面积为421.97 km2，裸地转向草地面积为437.02 km2，变化集中于镇赉县、大安市、通榆县、洮南市东部与长岭县西部，但两者总体数量呈现减少的趋势，在未来10年可能将继续被开发利用，转向耕地与水体。水体将保持增加趋势，新增面积626.95 km2，主要由草地、裸地与耕地转化而来，三者转向水体的面积占水体新增面积的比例为41.79%、44.23%与10.17%。水体增加集中于洮南市与扶余县的河流，以及大安市、乾安县与长岭县的湖泊群，水体面积增加有利于维持研究区内生态系统的平衡与稳定，并为农业灌溉以及生产生活提供用水。湿地在模拟预测中被设定为限制因素，其面积不会大量转向其他地类，湿地仅转向水体23.83 km2，湿地增加主要由耕地转化而来，耕地转向湿地面积为93.57 km2，湿地增加集中于洮南市与镇赉县种植水田的耕地，这与吉林省“退耕还湿”政策相符合。林地的变化最稳定，面积占比仅增长了0.01%，面积增加了2.92 km2。

4 结论与讨论

受人类活动的影响，吉林省西部在近20年内LUCC明显且复杂。

(1)近20年内，耕地是主要地类，面积占比最大并持续增加，分布广。草地面积占比第二，面积持续减少。水体、裸地与人造地表面积增加，林地与湿地面积减少。

(2)在2000—2010年间，研究区LUCC总体比较稳定，裸地增加和草地减少是该时段LUCC的显著特征，其他地类面积变化不明显。在2010—2020年间，LUCC变得活跃，耕地增加与草地进一步减少是该时段LUCC的显著特征，耕地与水体因农业政策影响，面积显著增长，人造地表继续保持增长，城市扩张明显。但林地、草地与湿地面积进一步减少，生态环境恶化。

(3)按照该区域2010—2020年LUCC的数量变化、地类转换和空间分布变化趋势，对2030年进行预测，预测结果表明，在2020—2030年间，吉林省西部生态状况改善，表现为林地、湿地与水体面积增加，草地与裸地面积持续减少。人造地表面积将持续增加，预示着城镇将进一步扩张，但增加的面积主要由附近耕地转化而来。耕地面积少量减少，耕地数量变化趋于稳定，空间变化依旧活跃。

在未来，对于发展经济，一方面要做好保护耕地工作，防止乱占耕地，合理规划城乡建设；另一方面要摆脱过度依靠增加耕地面积提高粮食产量，鼓励现代农业，提高单产。对于保护生态环境，要重视林地、湿地与水体的变化，以恢复本底原貌，建成高效生态经济区为目标。