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基于CLUE-S模型的武漢市武昌區土地利用情景模擬研究

2019-09-04 09:42黃國平索飛
科技創新與應用 2019年23期
關鍵詞:武昌區

黃國平 索飛

摘? 要:土地利用/覆蓋變化是當今全球變化研究的熱點。文章以武漢市武昌區為研究對象,以2011年和2014的TM遙感影像為數據源,運用GIS技術以及數理統計技術,分析武昌區2011-2014年的土地利用/覆蓋變化特征,研究其變化機制,探討CLUE-S模型在該地區的適用情況,并在此基礎上運用CLUE-S模擬對武昌區2017年的土地利用/覆蓋情況進行情景模擬,為長江中游城市未來的城市發展提供一定技術參考。

關鍵詞:土地利用變化模擬;CLUE-S模型;武昌區

中圖分類號:F301? ? ? ? ?文獻標志碼:A 文章編號:2095-2945(2019)23-0071-02

Abstract: Land use/cover change is the focus of global change research. Taking Wuchang District of Wuhan City as the research object, taking the TM remote sensing images of 2011 and 2014 as the data source, using GIS technology and mathematical statistics technology, this paper analyzes the characteristics of land use/cover change in Wuchang District from 2011 to 2014, and studies its change mechanism. This paper discusses the application of CLUE-S model in this area, and uses CLUE-S simulation to simulate the land use/cover situation in Wuchang District in 2017, so as to provide some technical reference for the future urban development of cities in the middle reaches of the Yangtze River.

Keywords: land use change simulation; CLUE-S model; Wuchang District

1 概述

在全球氣候變化的背景下,土地利用/覆蓋變化(LUCC)研究已成為全球變化研究的熱點研究方向。目前隨著3S(GIS、RS和GNSS)技術的快速發展,RS和GIS已經成為研究土地利用變化研究的重要技術工具,給LUCC變化研究提供了很多新的思路[1]。

CLUE-S模型是由荷蘭瓦赫寧根大學Verburg等科學家提出的[2]。CLUE-S 模型推出以來,在國際上已有較多的應用案例,取得了較好的研究和應用效果[3-4],不過該模型在長江中游城市中的應用研究不多。本研究選取武漢市武昌區作為研究區域,結合土地覆蓋現狀數據,分析區域的土地利用變化機制,并利用CLUE-S模型進行模擬,最終對區域的土地利用變化進行預測,從而為城市管理提供一定決策支持。

2 研究數據與處理方法

本文所使用數據主要包括2011年和2014年兩期武昌區遙感影像、數字高程模型數據以及相關的社會經濟統計數據等。

研究數據主要通過下面方法進行處理:

(1)利用GIS技術對武昌區2011、2014年的土地利用現狀數據進行重分類、地理坐標轉換和投影轉換獲得CLUE-S模型所要求的土地利用數據。

(2)運用ArcGIS軟件對武昌區土地利用/覆蓋變化情況進行分析。

(3)利用2011、2014年研究區域影像目視解譯獲得各年份公路、鐵路、水系數據。

(4)在DEM數據基礎上,利用ArcGIS中的空間分析功能獲取地形數據。

3 結果分析

3.1 CLUE-S模型模擬與精度對比驗證

在進行土地利用情景模擬之前需要對模型的模擬精度進行檢驗。研究利用2011年土地利用類型數據模擬2014年土地利用類型圖,結合2014土地利用實際數據對模擬結果進行了驗證。

3.1.1 土地利用類型變化規模預測

本文根據研究區域的實際情況,運用灰色模型GM(1,1)對各類型土地需求變化進行預測,預測2014年建設用地、未利用地、耕地、林地、草地、水域面積分別為487650hm2、22588hm2、18674hm2、26367hm2、26623hm2、335386hm2。

3.1.2 驅動因子的選取和設定

研究選取了兩類驅動因子,包括距離因素(距離鐵路、公路、河流、商業中心等距離)和地形因素(DEM、坡度、坡向)。

利用SPSS軟件對武昌區不同土地利用類型和驅動因子進行二元Logistic回歸分析,耕地、草地、林地、建設用地、水域和未用地ROC值分別為0.887、0.729、0.856、0.917、0.926和0.727。所有的值都超過了0.7,總體來說選取的驅動因素能夠應用于土地利用空間格局模擬。

3.1.3 土地利用轉化規則設定

本文采用轉移矩陣合成方法進行土地利用轉換彈性參數的設置,通過土地利用類型的轉出率獲取初步的ELAS參數值,之后結合2014年的實際土地利用情況對ELAS參數進行調試,選擇模擬結果較好的參數。最終各土地利用類型的系數是耕地(0.7)、林地(0.8)、草地(0.6)、建設用地(1)、水域(0.8)、未利用地(0.5)。

3.1.4 CLUE-S模型模擬與驗證

以2011年武昌區土地利用數據為基礎,分別利用2011年的實際土地利用需求量模擬2014年武昌區土地利用空間分布變化,具體情況如圖1所示。

通過土地利用現狀圖與模擬的實際情況,利用Kappa指數對模擬的結果進行評價。Kappa 指數達到0.8672,說明現在的CLUE-S模型參數設置可以用來模擬研究區的土地利用類型變化情況。

3.2 武漢市武昌區土地利用情景模擬

3.2.1 情景方案設定

研究基于武漢市2006年-2020年的土地利用總體規劃的基本情況,結合2014年實際各地類面積情況,利用灰色預測模型對武昌區2017年的各土地類型面積進行預測,得到2017年各類型土地需求量分別為林地(24847hm2)、草地(23366hm2)、水域(334849hm2)、建筑用地(500138hm2)、未利用地(17089hm2)、耕地(18503hm2)。

3.2.2 情景模擬分析

以武昌區2014年的土地利用現狀情況作為基礎,利用該年年武昌區公路、鐵路、商業中心、河流及地形因素作為驅動因素,在規劃情景模式下運用CLUE-S模型模擬2017年武昌區土地利用分布格局。

規劃模式是以武漢市2020年總體規劃為基礎,在該模式下,從圖2可以看出,相對于2014年來說,2017年研究區土地利用結構發生明顯變化。這其中建設用地面積在模擬期內不斷增加,而其他土地利用類型(草地、林地、水域和未利用地面積)占地面積不斷減少。這和武漢市現在的發展狀態也是相符合的,由于武漢市近些年城市不斷發展,作為武漢市的重點發展區域,武昌區城市化水平越來越高,對于建設用地的需求也越來越大,這也造成其他土地利用類型土地越來越少。不過由于研究區有部分區域屬于長江、東湖水域,隨著生態環境的保護不斷加強,這些土地難于開發,使得武昌區土地后備資源開發難度加大,因此節約集約利用土地是未來研究區發展的方向。

4 結束語

本文應用CLUE-S模型,以武漢市武昌區為研究區域,模擬了研究區未來年份的土地利用空間格局分布。本文的主要結論:

(1)研究將武昌區2011土地利用現狀分為耕地、草地、林地、建設用地、未利用地和水域六種土地利用類型,并提取了道路、鐵路、商業中心、水系等驅動因子,通過Logistic回歸模型的分析展現出選取的驅動因子與土地利用類型之間有著較好的相關性。

(2)以2011年遙感解譯的武昌區土地利用數據為基礎,利用CLUE-S模型對研究區的2014年LUCC的情況進行了模擬,并利用遙感影像解譯的2014年的土地利用現狀情況進行了驗證。研究結果表明CLUE-S模型能夠模擬武昌區土地利用變化情況。

(3)利用本地化后的CLUE-S模型預測了2017年武昌區LUCC情況,與武昌區的發展基本情況進行對比分析表明,預測的結果符合研究區的未來發展態勢,并與城鄉布局的總體方向有著很好的一致性。

參考文獻:

[1]戴聲佩,張勃.基于CLUE-S模型的黑河中游土地利用情景模擬研究——以張掖市甘州區為例[J].自然資源學報,2013,28(2):336-348.

[2]梁友嘉,徐中民,鐘方雷.基于SD和CLUE-S模型的張掖市甘州區土地利用情景分析[J].地理研究,2011,30(3):564-576.

[3]盛晟,劉茂松,徐馳,等.CLUE-S模型在南京市土地利用變化研究中的應用[J].生態學雜志,2008,27(2):235-239.

[4]黃明,張學霞,張建軍,等.基于CLUE-S模型的羅玉溝流域多尺度土地利用變化模擬[J].資源科學,2012,34(4):769-776.

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