基于FLUS模型的眉山市土地利用变化分析及预测模拟

雷 雪, 王倩娜, 邓靖琳, 高黄根, 沈 一*

(1. 四川大学 建筑与环境学院, 四川 成都 610065; 2. 四川省国土空间规划研究院, 四川 成都 610081)

土地资源是国土空间资源的核心要素,土地利用的结构和组成随着城市发展发生动态变化,对区域生态环境带来重要影响.不合理土地利用模式易导致土壤退化、水土流失、生物多样性下降等生态问题[1-2].在国土空间规划中,对土地资源可持续利用,是实现山水林田湖草保护与城镇发展平衡的关键[3].

目前,在土地利用时空变化研究领域,常用的方法包括转移矩阵模型[4]、CLUE-S模型[5]、CA-Markov模型[6]、FLUS模型[7]、重力模型[8]等,其中FLUS模型的模拟精度高于CLUE-S等其他常用模型[9].谭远模等[10]利用转移矩阵、土地利用重心等方法分析广州市土地利用发展的时空变化,发现城市发展有不平衡趋势;郭丽英等[11]利用重力模型研究环渤海区域耕地重心变化情况,反映了城市化背景下耕地锐减和空间萎缩等实际问题.鹿瑶[12]利用FLUS模型对徐州市2020年土地利用进行模拟,计算该市生态用地变化量,提出生态优化方法,并对比模拟结果证明了优化方法的有效性;赵林峰等[13]通过FLUS模型预测珠三角地区2025—2045年土地利用情况,对未来城市扩张作出了预警.总体而言,FLUS模型相对成熟,能够更高精度地挖掘出城市化背景下生态用地的变化特征.

眉山市作为四川省“成德眉资一体化”战略部署城市之一,位于成渝地区双城经济圈发展主轴,是成都极核的重要组成部分,具有“千湖之城,百园之市”[14]的美誉.近年来,随着城市高速扩张,眉山市土地利用呈现出保护开发矛盾明显,空间格局协调不足的问题.眉山市国土空间开发适宜性评价结果显示,洪雅县为生态保护极重要区,青神县、丹棱县为农业发展适宜区,而在省级国土空间功能区规划中,东坡区、彭山区、青神县、仁寿县、丹棱县主体功能定位为城镇发展区,洪雅县主体功能定位为农产品主产区,与眉山市各区县的土地利用情况匹配度不高.与此同时,生态空间、城镇空间、农业空间存在冲突,城镇用地和生态红线、永久基本农田红线范围有所重叠,导致生态退化、基本农田保有量减少.因此,需重视对眉山市土地利用的研究,权衡各土地利用类型的关系,以实现生态、农业、城镇空间的平衡发展.封炜[15]利用转移矩阵模型分析了1990—2016年眉山市土地利用变化情况及其驱动因子,但是目前眉山市相关研究仍相对缺乏.本研究以眉山市为例,结合“十四五”规划中于2035年基本实现“建设人与自然和谐共生的现代化”远景目标,选定2035年为时间节点,利用转移矩阵模型、FLUS模型、重心模型,分析2005—2018年土地利用变化规律,预测2035年土地利用模式及重心变化趋势,定量与定性分析相结合,判断眉山市未来土地利用情况,为眉山市国土空间规划与城市可持续发展提供理论依据.

1 研究区概况及数据预处理

眉山市位于成都盆地西南部,东经(102.49°～104.30°)、北纬(29.30°～30.16°)[16],全市土地总面积为7 138 km2,下设东坡区、彭山区、仁寿县、洪雅县、丹棱县、青神县6个行政区县(图1).眉山市属长江流域,岷江、沱江水系,过境水资源充沛.南部以山区为主,地势陡峭,海拔均在1 000 m以上;北部低山、丘陵、地势缓平;中部为开阔的岷江河谷平原.

图1 眉山市行政区划分及自然环境概况

本研究采用2005、2010、2015、2018年共4期研究区域Landsat卫星遥感影像数据[17]、眉山市DEM高程数据[18]和2018年眉山市基础地理数据(由眉山市自然资源局提供).基于ArcGIS 10.2软件对研究区域进行图像镶嵌、行政区域裁剪等预处理,生成4期眉山市土地利用基础栅格数据(30 m×30 m).参考我国《城市用地分类与规划建设用地标准(GB50137—2011)》[19],将眉山市土地利用数据分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地6个大类.

2 研究方法

2.1 土地利用转移矩阵土地利用转移矩阵能够定量反映不同时期各地类的结构以及转移变化情况[4],其表达式为

S

(1)

其中,Sij为i类土地转换成j类土地的面积,n为土地利用类型的数量.基于ArcGIS 10.2软件,利用Dissolve、Intersect工具,结合Excel软件,生成并统计了2005—2010、2010—2015、2015—2018共3期土地利用转移数据,以分析眉山市土地利用数量及方向特征.

2.2 单一土地利用动态度单一土地利用动态度表示一定时间内某种特定土地利用类型的数量变化情况,能够明确该地类的动态变化速度,其计算公式[20]为

(2)

其中,K为该地类的单一土地利用动态度,U为该地类的起始面积,U为该地类变化后的面积,T为研究时段.本次研究以2005年为起始值,2018年为末值,计算各地类面积的变化情况.

2.3 FLUS时空模拟模型FLUS模型是一种新型土地利用模拟模型[12],能够预测并反映研究区域未来土地利用情景.模型的优势在于通过人工神经网络(ANN)训练模块,导入社会、自然等空间自相关因子,在CA模块中引入自适应惯性竞争机制,有效处理各地类相互转化的不确定性,主要包括以下2个模块:

1) 基于神经网络的适宜性概率计算.神经网络算法(ANN)主要由输入层、隐藏层、输出层组成[12],其表达式为

(3)

其中,p(p,k,t)为第k种土地在栅格p、时间t上的适宜性概率,wj,k是隐含层与输出层的权值,sigmoid是隐含层到输出层的激励函数,netj(p,t)是第j个隐含层栅格p在时间t上所接收的信号.

2) 自适应惯性竞争机制.FLUS模型运用自适应惯性机制模拟各地类的竞争问题,其核心是自适应惯性系数,其表达式[12]为

Interiatk=

TPtp,k=Pp,k×Ωtp,k×

Interiatk×(1-SCc→k),

(5)

土地利用变化是自然和社会因子长期作用的结果,自然环境本质上决定了土地利用的类型、社会因子对土地利用变化产生重要影响[21].研究基于FLUS V2.2软件,以2015年土地利用数据为基础,利用眉山市DEM高程数据、眉山市基础地理数据,生成自然驱动因子(高程、坡度、离水体距离)以及社会驱动因子(离农村居民点距离、离城镇距离、离公路距离、离铁路距离),计算土地变化适宜性概率.借鉴已有邻域权重参数成果[22],结合眉山市土地利用现状,设置邻域因子参数(表1),生成2018年眉山市土地利用模拟结果,并使用“Precision Validation”模块对土地利用模拟结果进行精度检验.同理,生成2035年土地利用模拟结果.

表1 土地利用邻域因子参数

2.4 重心模型土地利用重心模型能够反映各地类重心的空间转移情况,体现土地利用的空间聚集性和位移趋势,其表达式[11]为

x

(6)

y

(7)

(6)和(7)式中,Tij(i=1,2,3,…,n)表示第i评价单元第j年某要素的总量,Pi(xi,yi)为该评价单元的地理中心坐标,Pj(xj,yj)为该要素第j年的重心坐标.

基于2005、2018、2035年土地利用数据,研究眉山市“过去-现在-未来”的土地利用重心转移情况.利用ArcGIS 10.2中Mean center工具,基于CGCS 2000坐标系统,计算不同时期各地类的重心位置,为重心变化轨迹分析提供数据基础.

3 结果与分析

3.1 土地利用变化基于眉山市土地利用数据,生成了2005—2018年眉山市土地利用图(图2),其中耕地为主要用地类型,林地主要集中在西部瓦屋山、总岗山区域以及中部彭祖山、龙泉山区域,水域面积占比较小,草地主要分布于西南区域,建设用地集中分布于各区县的核心区域.

图2 2005、2010、2015、2018年土地利用图

3.1.1土地利用变化数量特征分析 基于转移矩阵模型,生成2005—2018年3期土地利用转移矩阵数据(表2).结果表明:2005—2010年,水域面积逐渐增加,后期基本稳定在130 km2;林地面积呈现波动变化,2005—2010年林地退化29 km2,随着近年来生态建设的加强,林地面积恢复23.08 km2;2010—2015年草地面积增长28.97 km2,其余时段均在减少,说明草地生态系统不稳定,易遭到侵蚀;耕地面积逐年递减,其中2010—2015退化情况变缓;建设用地面积逐年递增,2015—2018年增长率最大,高达27.78%,说明随着天府新区的设立,眉山市城镇化速度达到新的高点.

表2 2005—2018年眉山市土地利用转移矩阵数据

表2(续)

2005—2018年眉山市土地利用总体变化情况表明(表3):草地减少幅度大、动态度高(-0.68%),为生态用地中退化最严重的用地类型;林地、水域动态度分别为0.13%、0.76%,呈增长趋势,说明近年来眉山市生态建设已取得一定成效;建设用地增长幅度大,动态度最高(3.3%),为眉山市主要发展的土地类型.耕地减少幅度大但年动态度低(-0.21%),说明耕地面积萎缩严重,但由于总量较大,整体保留较为完整;未利用地变化幅度小但动态度高(-1.44%),可能成为眉山市最早消失的土地类型.

表3 2005—2018年眉山市土地利用总体变化情况

3.1.2土地利用变化方向特征分析 基于土地利用转移矩阵,计算各地类相互转化的方向及面积占比,提取出占比大于1%的转化类型进一步分析.图3和表4表明,2005—2018年,林地、耕地相互转化面积占比均在25%左右,说明退耕还林(主要在龙泉山中部、北部区域)和开垦占林(青衣江流域)的情况同时存在.耕地转化为建设用地的面积占比约为15%,说明城镇扩张主要以侵蚀耕地为主,东坡区中部、彭山区北部、仁寿县中北部以及与天府新区接壤的视高区域耕地退化明显.草地转化为林地的面积占比从10.2%下降到3.56%,林地转化为草地面积占比从3.64%上升到9.24%,说明草地、林地边界不稳定,瓦屋山南部边缘地区林草置换一直处于动态变化中,且草地受侵蚀程度更高.耕地、水域相互转化面积占比均在2%以上,说明水域面积增加以向耕地扩张为主,主要集中在瓦屋山水库区域,农田占用水资源的情况也同时存在,主要分布在青衣江下流流域.林地转化为建设用地的面积逐年递增,2015—2018年占比增加到1.09%,说明城市向林地扩张的趋势日益明显,需加强对林地资源的保护与管控.

图3 2005—2018年主要土地利用转移类型

表4 2005—2018年眉山市主要土地利用转化类型面积统计情况

3.2 基于FLUS模型的2035年土地利用模拟将基于FLUS模型的2018年眉山市土地利用模拟数据(图4)与实际数据对比(表5),结果显示各地类模拟面积相对误差均小于1%,Kappa系数为0.896 5(大于0.75),精度较高,具有可信度,对比结果表明FLUS模型能够用于模拟眉山市2035年土地利用结构.

图4 2018年土地利用模拟结果

表5 2018年土地利用面积模拟误差检验

基于FLUS模型,导入7类土地利用自相关因子(图5),生成了眉山市2035年土地利用模拟结果(表6和图6).表6表明,2018—2035年眉山市建设用地、水域面积呈增长趋势,草地面积将趋于稳定,耕地、林地、未利用地均呈减少趋势.其中,林地将减少31.4 km2,变化率为-1.9%,为唯一减少的生态用地类型,需增强对林地的保护;建设用地将增加198.43 km2,增长率高达69.09%,其中彭山区、东坡区、青神县城镇扩张明显,其建设用地沿岷江河岸在南北方向上形成连接,若不加以人工干预,2035年岷江沿岸建设用地将呈现出一体化趋势,或将对岷江生态带造成一定破坏,需在保护重要生态节点的基础上,科学引导岷江两岸城镇发展方向;耕地将减少178.86 km2,变化率为-3.83%,耕地退化进一步严重,需加强对耕地的管控力度.

(a) DEM

表6 2035年眉山市土地利用模拟结果

图6 眉山市2035年土地利用模拟结果

3.3 土地利用重心转移分析基于重心模型计算主要用地类型的重心位置如表7和表8所示,均采用CGCS 2000坐标系统,生成了2005—2035年眉山市土地利用重心转移轨迹图(图7).

图7 眉山市主要土地类型重心变化情况

表7 2005—2035年眉山市主要用地类型重心位置变化情况

表8 2005—2035年眉山市主要用地类型重心位置移动情况

结果表明,2005—2018年,草地重心向东北方向移动6.49 km,水域重心向西移动1.4 km,林地重心向东北移动2.13 km,建设用地、耕地重心无明显变化.结合2005—2018年眉山市土地变化情况,发现土地重心变化与土地利用面积变化具有一定耦合性,其中瓦屋山南部大量草地退化、瓦屋山西部水库面积大幅度增加、东北部龙泉山林地面积显著提升分别与草地向北部丹棱县蔓延、水域向西部延伸、林地向东北部发展的情况相对应,说明不均衡的土地面积变化是土地重心移动的重要原因之一.

2018—2035年,土地利用重心转移速度较上一阶段有所加快.其中,草地重心将向西南方向移动27.83 km,说明在面积无明显变化的情况下,草地重心移动受到气候条件、人类活动、地形地貌的影响,草地更趋向于往高海拔、远离城镇、温度更低的区域发展.林地重心将向西移动4.51 km,说明受到岷江限制、中东部城市建设影响,林地整体倾向于往人为干扰较低的西部山地区域延伸.水域重心将向西南方向移动7.18 km,说明水域趋于向西部生态环境良好的地区漫延,西部水域面积(以青衣江、瓦屋山水库、槽鱼滩水库为主)有增加趋势,应注重弹性湿地空间建设.建设用地重心将向东南方向移动1.39 km,说明受相关政策、地形地貌影响,建设用地整体倾向于往有利于经济发展、水源充足的岷江东部平原地区延伸.耕地重心将向西移动16.81 km,从仁寿县西部转移到东坡区中部,说明耕地受岷江流域建设用地扩张影响,整体向西部浅山地区发展.

4 结论及讨论

4.1 结论以眉山市为研究对象,采用“土地利用转移矩阵-FLUS模拟-重心转移”综合方法,在分析2005—2018年土地利用变化规律的基础上,基于FLUS模型,对2035年的土地利用情况进行模拟预测,最后明确2005—2035年各地类的重心转移特征.研究结果表明:

1) 2005—2018年,眉山市土地利用变化动态度表明:建设用地(3.3%)>水域(0.76%)>林地(0.13%)>耕地(-0.21%)>草地(-0.68%)>未利用地(1.44%),其中建设用地增长最为迅速,主要侵蚀中北部地区耕地以实现城镇规模扩张;水域增长平稳,主要由耕地转入,其中瓦屋山水库为近年来增加面积最大的水源地;草地、林地生态稳定性低,西南部边界区域草地阶段性衰退趋势明显,林地总体呈增长趋势,主要由龙泉山退耕还林以及瓦屋山草地转化而来;耕地退化最为严重,未利用地逐年减少.

2) FLUS模型模拟检验结果显示,Kappa系数为0.896 5,相对误差小于1%,证明FLUS模型能够较准确地模拟出未来土地利用情况.基于FLUS模型的2035年土地利用模拟结果显示,建设用地将增加69.09%,其中岷江沿岸建设用地扩张明显;林地将减少31.4 km2,成为唯一减少的生态用地类型;耕地将退化178.76 km2,成为减少最多的土地利用类型;97.31%的未利用地转化为其他用地.

3) 眉山市地处四川盆地边缘地带,拥有低山、丘陵、平原、山地等多种地形地貌,土地利用空间移动方向受地形地貌因子影响,在市域空间分布上具备移动的规律性:2005—2035年,林地、水域、草地总体倾向于向眉山市西部、西南部山地区域转移,耕地呈现出向西北浅丘地区转移的趋势,建设用地是唯一向岷江东侧平原地区偏移的土地利用类型.不难发现,城镇用地趋于向水源充足、地势平坦、开发难度小的河谷平原扩张;生态用地(林地、草地、水域)倾向于向高海拔、自然生境完整、人为干扰小的山区延展;农业用地主要受城镇扩张影响,西北部向低山、丘陵地区发展.

4.2 讨论1) 眉山市土地利用变化总体呈现出建设用地高速扩张、农业用地大量萎缩、生态用地不稳定波动的规律.城镇过度扩张将导致生态空间退化、生产空间缩减,引发的自然灾害、粮食安全等问题将反向制约城市发展,因此需权衡各土地利用类型的关系,合理分配土地资源,促进优势地区重点发展,加强生态功能区重点保护.

根据眉山市土地利用分析及模拟结果,可将眉山市划分为生态保护区、农田保护区以及城镇发展区.其中,生态保护区主要包含洪雅县南部瓦屋山区域、丹棱县西部总岗山区域以及仁寿县西部龙泉山区域;农业保护区主要包括洪雅县北部、丹棱县中东部、青神县、仁寿县西部的丘陵、低山区域;城镇发展区主要包括东坡区、彭山区、视高区域、各县中心城区及周边的平原地区.具体边界范围需结合国土空间规划中的“双评估”“双评价”结果,遵循全域“全覆盖、不交叉、不重叠”的原则进行进一步划定.各区应突出土地利用的主导功能,其中生态保护区内需减少不必要的人为活动,强化生态保育和生态建设,限制开发性、生产性建设活动;农业保护区内需加强基本农田保护,因地制宜发展特色农业,防止建设用地对耕地进一步侵蚀;城镇发展区需科学引导城镇用地扩张方向,重点优化岷江沿岸城市用地布局,落实最严格的节约用地制度,保护区域内部生态用地,最大程度减少对农业用地的侵蚀.土地利用的可持续性是实现生态环境与城市发展平衡的关键,眉山市作为“成德眉资一体化”战略部署城市之一,具有一定典型意义,研究成果可以为其他西部中小型城市的土地利用时空变迁分析及国土空间规划等提供参考.

2) FLUS模型在传统CA模型上引入人工神经网络(ANN)训练模块,使模拟精度进一步提高.由于土地利用变化驱动因子错综复杂,本次研究只选取了最直接的7个自然社会因子进行适宜性概率计算,对经济、气候、文化等因子的考虑不够充分,对模拟结果准确性造成一定影响.与此同时,本次研究基于2005—2018年土地利用变化规律对邻域参数进行提取,具有一定主观性.因此,在之后的研究中将对FLUS模型的因子选取与参数设置领域进行更深入的探索.

致谢四川大学横向科技项目(19H0949)对本文给予了资助，谨致谢意.