基于CA-Markov模型的云南省德宏州土地利用变化和预测研究*

施成超，周英，刘滢，张龙，宋钰红,2

(1.西南林业大学 园林园艺学院，云南 昆明 650224；2.国家林草局西南风景园林工程技术研究中心，云南 昆明 650224)

土地利用/覆被变化(land use/cover change,LUCC)是自然、社会以及人类活动等诸多因素共同作用在地球表面的结果，是全球环境变化和可持续发展的重要组成部分[1]。LUCC一定程度上揭示了人类活动对自然环境的影响，对地表辐射、水气交换、水文资源等有着重大影响，不合理的土地利用/覆被变化可能会给生态系统服务带来潜在风险[2-4]。

LUCC受到越来越多的关注，研究方法由最初单一的数理统计逐步向建立模型转变，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[6]。景观格局是指景观组成单元的类型、数目以及空间分布与配置[7]。它既是景观异质性的具体体现，同时又是包括干扰在内的各种生态过程在不同尺度上作用的结果[8-9]。近年来，有不少学者用CA-Markov模型对土地利用类型进行模拟研究[10-11]，但结合景观格局对预测模型进行分析的研究较少，用之于研究云南省德宏州的土地利用格局演变的则更是鲜有报道。

德宏州是南方古丝绸之路的要塞，是中缅出入境门户的节点。在经济发展、人口增长、城市化快速发展的背景下，德宏州的景观格局发生较大变化，出现耕地侵占、林地减少、生物多样性急剧减少等情况。基于此，本研究在GlobeLand30数据集的基础上，利用ArcGIS、IDRISI和Fragstats分析2000—2010年和2010—2020年、2020—2030年的LUCC，利用模型拟合并预测区域土地利用变化趋势，分析其景观格局及其变化动态，为区域政策制定和可持续发展提供参考依据。

1 研究区概况

德宏傣族景颇族自治州位于云南省的西南部(97°31′～98°43′E、23°50′～25°20′N)，东和东北与保山市的龙陵、腾冲两县相邻，南、西和西北与缅甸联邦接壤，国境线长503.8 km。全州东西横跨122 km，南北纵跨170 km[12]，总面积约11 526 km2；辖芒市、瑞丽市、陇川县、梁河县、盈江县等3县两市。德宏州首府驻芒市，距省会昆明649 km，空中直线距427 km[13]。根据第七次人口普查数据，截至2020年11月1日零时，德宏傣族景颇族自治州常住人口为1 315 709人，有傣、景颇、汉、傈僳、阿昌、德昂等民族[14]。由于人口的不断增加，一些林地被开发为耕地，湿地与水体转换为农田，人造地表面积在不断增加，致使各种地类的面积和分布发生明显变化。

2 材料与方法

2.1 数据来源及处理

数据源采用2000年、2010年与2020年的土地利用/覆被数据，来源于GlobeLand30数据集(www．globallandcover．com)；影像选取是在云量较少的前提下，择优选择数据生产基准年或更新年度年±2 a内植被生长季的多光谱影像。所使用的分类影像主要是30 m多光谱影像，包括美国陆地资源卫星(Landsat)的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星(HJ-1)多光谱影像，2020年版数据还使用了16 m分辨率高分一号(GF-1)多光谱影像。经同济大学和中国科学院空天信息创新研究院检验，GlobeLand30 V2010数据的总体精度为83.50%，Kappa系数0.78，GlobeLand30 V2020数据的总体精度为85.72%，Kappa系数0.82[15]。通过ArcGIS对数据进行重分类、几何校正、影像裁剪等预处理，能满足研究需求。

2.2 土地利用变化动态度

在一定时间范围内，采用某种土地利用在数量上的动态变化，来分析某种地类变化情况和总体土地利用的动态变化[16]。其数学公式如下。

式中：K为研究区某种土地利用类型的变化动态度；Ub、Ua为研究末期和初期某种土地利用类型的面积；t为研究时长间隔。

2.3 LUCC转移矩阵

土地利用转移矩阵包括：(1)某一研究时段内由一种土地利用类型转变为其他类土地利用类型的面积，即转出的面积；(2)某一研究时段内由其他类土地利用类型转变为此类土地利用类型的面积，即转入面积。可以用土地利用转移面积来表示[17]。其数学公式可描述为，

式中：S为土地利用面积转移矩阵；n分别代表转移前后的土地利用类型。

2.4 CA-Markov模型构建

IDRISI软件中的CA-Markov模型(元胞自动机-马尔可夫模型)已广泛应用于LUCC模拟研究。土地利用模拟中的元胞自动机(CA)具有考虑空间结构和邻里状态生成过渡潜力图的优势，而马尔可夫链分析可以提供基于时间变化的LUCC过渡区矩阵。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[18]。模拟流程如下：

(1)数据准备 通过ArcGIS完成土地利用数据的合并、裁剪、调整坐标系和分辨率等，应用Conversion Tools将栅格转换为IDRISI可识别的数据。

(2)获取转移矩阵 土地利用模拟中的元胞自动机(CA)具有考虑空间结构和邻里状态生成过渡潜力图的优势，而马尔可夫链分析可以提供基于时间变化的LUCC过渡区矩阵。以基准年的土地利用数据，设置误差参数和间隔年，得到2000—2010年和2010—2020年的转移矩阵和土地利用类型转换概率。

(3)建立适宜性图集 基于转移矩阵和土地利用类型转换概率，在CA-Markov模型中以此作为规则进行运算，综合考虑各地类在演变过程中的适宜性情况以及元胞邻域之间的效应，最后将各地类的适应性图像制成图集。

(4)CA滤波器及循环次数 在模型设置阶段，设置元胞自动机循环次数为10 a，使用5 m×5 m邻域结构的滤波器，来预测土地利用状态。

2.5 模型精度检验

模型的精度采用Kappa系数来衡量，通过IDRISI下GIS Analysis中的CROSSTAB工具可以计算Kappa系数，在同一运算规则下，当实际年度的土地利用数据和模拟预测数据计算得出的Kappa系数大于0.75时，说明模拟结果与实际状况的一致性强，可信度高。其表达式为如下。

式中：k为误差精度；xp,i为地类i的预测面积；xr,i为地类i的实际面积。

2.6 景观格局指数

为了进一步研究每种土地利用类型的变化，进行部分景观指标的计算。用景观指数描述景观格局及变化，建立格局与景观过程之间的联系，是景观生态学最常用的定量化研究方法[19]。基于前人的研究[20-25]，在斑块类型层级景观格局指数上选用斑块所占景观面积比(PLAND/%)、斑块密度(PD/个·km2)、最大斑块面积指数(LPI/%)和聚合度指数(AI/%)4个指标进行分析。在景观层级景观格局指数上选取用斑块数量(NP/个)、面积加权平均形状指数(SHAPE_AM)、香农多样性指数(SHDI)和香农均匀度指数(SHEI)4个指标分析研究区景观整体变化特征。各景观指数的生态学意义见文献[26]。

3 结果与分析

3.1 土地利用类型变化特征

3.1.1 土地利用类型时空分布

ArcGIS中，从GlobeLand30数据集中提取2000—2020年各地类的面积数据，分析得到德宏洲LUCC空间格局变化(图1)、土地利用/覆被类型面积变化见(表1)。可以看出，林地的面积占比最大，占德宏州总面积的60%以上，虽在2000—2010年间有所减少，但2020年又恢复到原有面积；耕地占比第2，耕地包括旱地和水田，面积占比保持在25%左右，20 a来呈先增加后减少的动态变化；草地的面积占比呈不断下降的变化动态，由2000年的9.67%减少至2020年的8.9%；灌木地的面积也呈下降的变化动态，单一动态度从-0.25%减少至-0.17%；人造地表的面积占比在持续增加，是研究区动态变化最大的地类；水体的面积占比呈先减少后增加的态势，20 a来面积比例从0.5%增加到0.68%；湿地的面积占比最小，保持在0.01%左右，呈先减少后增加的变化态势。

表1 2000—2020年德宏州土地利用/覆被类型动态变化Tab.1 Dynamic change of land use/coverage in Dehong Prefecture from 2000 to 2020

图1 德宏州2000—2020年土地利用类型分布注：审图号为GS2020(4814)号Fig.1 Distribution of land use types of De Hong prefecture from 2000 to 2020

3.1.2 土地利用类型变化

2000—2020年德宏州LUCC类型转移矩阵见表2～表3。

表2 德宏州2000—2010年LUCC矩阵Tab.2 LUCC matrix of De Hong Prefecture from 2000 to 2010 km2

表3 德宏州2010—2020年LUCC矩阵Tab.3 LUCC matrix of De Hong Prefecture from 2010 to 2020 km2

由表2可知，在2000—2010年期间，除湿地、人造地表面积外，德宏州不同土地利用类型间的转移相对稳定。从转出和转入总量上分析，耕地在2000年时面积为2 700.48 km2，在2010年时面积为2 794.53 km2，耕地总面积增加3.48%，增加量为94.05 km2；林地转出、转入主要对象为耕地、草地和灌木林地，其总面积在2000年时为6 822.16 km2，2010年时为6 758.48 km2，总面积减少0.93%，减少-63.68 km2，说明林地存在被开垦或流失的情况；草地、灌木林地、水体都有不同程度的减少，其减少比例分别为4.63%、2.54%、11.26%，减少面积分别为50.02、9.64、6.25 km2；湿地的面积由2000年的1.61 km2减少至2010年的0.8 km2，面积减少50.31%，主要转移为耕地；人造地表面积增加28.87%，增加面积36.34 km2，主要由耕地转移而来。

由表3可知，在2010—2020年期间，德宏州不同土地利用类型间的转移相对2000—2010年期间较为活跃。耕地、草地、灌木林地的面积在减少，其中耕地减少的面积最多，为83.61 km2，主要转出为林地和草地，转移面积分别为126.27、71.37 km2；同时，也有林地和草地转入的情况，转入面积为277.66、41.48 km2。林地、湿地、水体和人造地表的面积在持续增加，增加值分别为61.68、0.65、26.56、36.75 km2；有36.98 km2的耕地转换为人造地表，湿地面积基本恢复到2000年的面积，主要由水体和耕地转换而来。

3.2 2030年土地利用/覆被预测

在模拟德宏州2030年土地利用/覆被预测前，首先对仿真模型进行了精度测试，在IDRISI软件中导入2000—2010年LUCC地图，将循环次数设置为10年，应用标准的5×5邻接过滤器，得到2020年的LUCC模拟地图。将结果与2020年的实际地图进行比较，kappa系数的值为0.87，kappa系数大于0.75，表明一致性程度很高。再以2010年和2020年数据，设置同样的循环次数和邻接过滤器，预测得到2030年LUCC模拟地图(图2)。通过ArcGIS和Excel分析得到2020—2030年的LUCC矩阵，见表4。

图2 2030年土地利用预测结果注：审图号为GS2020(4814)号Fig.2 Land use prediction results in 2030

表4 德宏州2020—2030年LUCC矩阵Tab.4 LUCC matrix of De Hong Prefecture from 2020 to 2030 km2

在2020—2030年间(预测)，耕地、林地面积减少量分别为233.88、546.44 km2，其余地类的面积都表现为增加，其中：草地面积增加382.37 km2，主要来源于林地退化，预测10 a间将有414.59 km2的林地(约占2030年草地总面积的1/3)转移为草地，除去草地转出为林地的面积，由林地转移为草地的面积约占2030年草地增加面积的86%；灌木林地增加275.56 km2，主要由林地转入，减去草地转出为灌木林地面积，林地转入灌木林地面积约占2030年灌木林地面积的一半；湿地面积变化不大，仅增加0.87 km2，主要由水体转换而来；水体面积增加49.77 km2，主要由林地、草地和耕地转入；人造地表的面积增加71.73 km2，主要由耕地和草地转入。

3.3 景观格局特征

3.3.1 不同土地利用类型景观格局指数差异

由2000—2030年德宏州不同土地利用类型景观格局指数变化(表5)可知：(1)斑块所占景观面积(PLAND)林地的占比最高，保持在56%～61%之间，灌木林地和草地略有增高趋势，林地和耕地呈下降趋势，其余地类PLAND值较小且基本不变。(2)斑块密度(PD)灌木地的最大，草地的次之，其次是林地的，湿地的最小。各景观类型斑块密度总体呈现先增大后减小的趋势，峰值多出现在2020年，说明2000—2020年间斑块趋于破碎化；预测2030年破碎化程度减弱，意味着未来土地得到进一步集约利用。(3)最大斑块面积指数(LPI)林地的最大，且呈减小的趋势，说明林地是德宏州的优势景观类型且呈逐渐减弱的趋势。(4)聚合度指数(AI)耕地的最大，表现较为平稳；湿地、林地次之，人造地表呈现波动式变化，峰值出现在2000年；水体呈增加的趋势，预计到2030年草地和灌木地的聚合度指数达到峰值。

表5 各年度景观类型斑块类型层级景观格局指数Tab.5 Landscape pattern index of patch types in different years

3.3.2 景观水平上景观格局指数分析

由2000—2030年德宏州景观水平上景观格局指数(表6)可知，研究区总斑块数量(NP)在2010—2030年间呈下降趋势，总斑块数由187 095个减少至101 519个，一定程度上反映了德宏州景观的破碎化程度在降低，同时表明研究区的生物多样性在下降；面积加权平均形状指数(SHAPE_AM)呈持续下降趋势，由91.030 9降至37.055 9，表明斑块的边缘形状趋向于规律简单；香农多样性指数(SHDI)和香农均匀性指数(SHEI)呈现持续上升趋势，表明2000—2030年间景观丰富度增加，原有优势地类对景观控制作用逐渐降低，景观逐渐呈多元化发展，各斑块类型在景观中有逐渐均匀分布的趋势。

表6 各年度景观水平上景观格局指数Tab.6 Landscape pattern indices at landscape level in different years

4 讨论与结论

4.1 讨论

在城市化进程不断加快的背景下，土地利用/覆被变化和预测研究一直是国内外研究的重点。相较以往研究[27]，采用GlobeLand30数据集为基础数据更加高效和便捷，利用土地利用变化动态度分析、LUCC转移矩阵、CA-Markov模型构建、景观格局指数分析等方法进行综合研究，有助于把握德宏州的土地利用情况，为未来德宏州景观格局优化提供参考。根据席梅竹等[28]、王小伦等[18]的研究可知，受相关驱动因素影响，土地利用/覆被变化的过程极为复杂。本研究是在既有的土地利用政策不变的前提下进行模拟预测和景观格局分析的，在未来研究中应结合政策等相关驱动因素，以使研究结果更具科学性和实效性。

德宏州属于南亚热带低纬度季风气候，降水丰沛，光质好，热量充足，总体为湿热气候，目前生态状况良好，但林地面积减少、人造地表面积增加的变化趋势不容忽视。首先，在国土空间规划背景下，相关部门应完善“多规合一”的国土空间规划体系建设，从全要素空间资源综合治理的角度，强化国土空间用途管控；其次，注重整体统筹，以生态保护红线、环境质量底线、资源利用上线和生态环境准入清单“三线一单”为抓手，以保护林地为重点工作，推进森林植被修复，抓好重点区域综合治理，推进山水田林湖草的综合治理；最后，因地制宜、以问题为导向，实施耕地保护制度，加强废弃地、城镇低效等人造地表的改造和再利用，强化农村闲置土地复垦复耕，控制城乡建设用地规模，节约集约地利用土地。

4.2 结论

基于2000—2020年GlobeLand30数据集，利用CA-Markov模拟预测德宏州2030年土地利用状况，研究2000—2030年土地利用变化情况和景观格局变化特征，得出如下结论。

(1)林地是德宏州的主要土地利用类型，近20 a来，其林地呈先减少后增加的变化特征。耕地面积占比第二，呈先增加后减少的变化特征。草地、灌木林地呈减少的变化特征，湿地面积呈先减少后增加的变化特征，水体和人造地表面积呈增加的变化特征。总体上生态状况较好，主要得益于湿地保护政策的实施和人们生态环境保护意识的加强。

(2)预计在2020—2030年期间，林地仍是德宏州的主要土地利用类型，草地、灌木林地、湿地和水体面积将会增加，耕地和林地面积将减少，持续增加的人造地表面积主要由耕地转化而来，在未来10 a(2020—2030年)土地利用变化将比前20 a更加迅猛。

(3)林地是德宏州的优势景观类型，人造地表主要沿主城区边缘扩张，表现得越来越规则，破碎度和异质性降低。各区县中心以及其周边的破碎度、聚集度、景观格局空间结构的复杂程度均高于其他区域。