郎文婧，李效順,①，卞正富，曲福田

(1.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)國(guó)土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 徐州 221116；2.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)中國(guó)土地問(wèn)題研究中心，江蘇 南京 210095)

徐州市區(qū)土地利用格局變化分析及其空間擴(kuò)張模擬

郎文婧1，李效順1,2①，卞正富1，曲福田2

(1.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)國(guó)土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 徐州 221116；2.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)中國(guó)土地問(wèn)題研究中心，江蘇 南京 210095)

城市化是社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中的重要階段，而隨著城市化的快速發(fā)展，城市土地利用格局發(fā)生了巨大變化，城市土地利用問(wèn)題逐漸浮現(xiàn)。為了破解城市土地利用格局失衡和空間擴(kuò)張失控的難題，通過(guò)遙感解譯、空間分析及模型仿真對(duì)徐州市區(qū)進(jìn)行土地利用格局分析及其空間擴(kuò)張模擬預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果可為未來(lái)土地資源的合理利用及政府決策提供科學(xué)依據(jù)。結(jié)果表明：(1)徐州市區(qū)各土地利用格局演變表現(xiàn)為集聚趨勢(shì)，城市空間擴(kuò)張與結(jié)構(gòu)調(diào)整并行，并且總量增長(zhǎng)占主導(dǎo)；景觀格局方面，斑塊破碎化程度降低，斑塊分布更加集中，景觀復(fù)雜程度降低，景觀內(nèi)部與其他斑塊類型相鄰的斑塊數(shù)量減少；土地利用/覆被方面，徐州市區(qū)周邊的耕地、林地和未利用地等用地類型向建設(shè)用地不斷轉(zhuǎn)化，并且建設(shè)用地表現(xiàn)為向東北部和東部擴(kuò)張趨勢(shì)。(2)空間模擬顯示，2016—2020年間徐州市區(qū)周邊建設(shè)用地空間擴(kuò)張方向上仍然集中在東北部和東部地區(qū)，與現(xiàn)有土地和城市規(guī)劃方向較為一致，空間擴(kuò)張預(yù)測(cè)規(guī)模由高到低分別為：東北部4 126.23 hm2，東部3 203.01 hm2，西北部2 723.22 hm2，南部2 600.91 hm2，東南部2 203.11 hm2，西南部2 150.64 hm2，西部1 834.83 hm2，北部1 565.91 hm2。建議徐州市區(qū)未來(lái)(至少5 a內(nèi))繼續(xù)對(duì)東部和東北部地區(qū)進(jìn)行重點(diǎn)建設(shè)，以實(shí)現(xiàn)區(qū)域高效可持續(xù)發(fā)展。

遙感應(yīng)用；景觀格局；土地利用；CA-Markov模型

伴隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展,城市土地利用問(wèn)題也逐漸顯現(xiàn)。近年來(lái),我國(guó)城市規(guī)劃出現(xiàn)嚴(yán)重失控問(wèn)題[1-2],不少城市熱衷于規(guī)劃新城、新區(qū),2013年全國(guó)12個(gè)省會(huì)城市共規(guī)劃建設(shè)了55個(gè)新城新區(qū)[3];另有數(shù)據(jù)顯示,2000—2014年間我國(guó)城市建設(shè)用地面積年均增速為7.72%,而該期間城鎮(zhèn)人口年均增速為6.51%[4],城市建設(shè)用地面積增長(zhǎng)明顯快于城鎮(zhèn)人口增長(zhǎng),城市擴(kuò)張發(fā)展過(guò)快。作為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)重要的經(jīng)濟(jì)中心、隴海蘭新經(jīng)濟(jì)帶的中心城市之一,徐州同樣面臨這一問(wèn)題，2006—2014年城市建設(shè)用地面積年均增速為9.27%,遠(yuǎn)高于市區(qū)人口年均增長(zhǎng)率2.19%[5]。由于土地資源有限,在城市建設(shè)用地面積增加的過(guò)程中,其他類型土地勢(shì)必會(huì)被占用或開(kāi)發(fā)為建設(shè)用地。由此可見(jiàn),中國(guó)城市的建設(shè)狀態(tài)對(duì)區(qū)域土地利用格局的影響不容忽視[6-7]。

目前,土地利用格局變化的研究重點(diǎn)主要有土地利用格局變化及驅(qū)動(dòng)力分析[8-11]、土地利用格局發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)[12-15]和生境質(zhì)量評(píng)價(jià)研究[16-17]等。研究層面大多為省級(jí)層面或特定區(qū)域,小尺度研究對(duì)象較少;預(yù)測(cè)模型方面,多運(yùn)用Agent模型與CLUE-S模型從宏觀角度分析土地利用變化過(guò)程,而對(duì)土地利用變化的局部作用難以模擬。鑒于此,以徐州市市區(qū)范圍作為研究對(duì)象,綜合運(yùn)用RS和GIS技術(shù)、景觀格局分析方法和能更好模擬城市景觀格局變化的CA-Markov模型,來(lái)研究徐州市區(qū)土地利用的結(jié)構(gòu)組成特征、空間格局特征和時(shí)間演化特征,并模擬2020年城市空間擴(kuò)張趨勢(shì),為區(qū)域土地利用優(yōu)化配置尤其是城市空間管控提供定量參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.1 研究區(qū)概況

徐州地處江蘇省西北部、華北平原東南部,介于33°43′～34°58′ N,116°22′～118°40′ E之間。地形以平原為主,中部和東部存在少數(shù)丘陵山地,地勢(shì)由西北向東南降低。徐州屬暖溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū),年均溫為14 ℃,年日照時(shí)數(shù)為2 284～2 495 h,年均降水量為800～930 mm。徐州市城市化進(jìn)程較快,2009年二、三產(chǎn)業(yè)比例為89.6%,城市化水平為49.1%,2015年二、三產(chǎn)業(yè)比例達(dá)90.4%,城市化水平增至57.5%。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括3期遙感影像、徐州市行政區(qū)劃圖及徐州市城市總體規(guī)劃主城區(qū)規(guī)劃圖(2007—2020年)。考慮到云量和季節(jié)對(duì)影像的影響以及傳感器故障問(wèn)題,遙感數(shù)據(jù)最終選取2005、2009年Landsat 5 TM影像和2015年Landsat 8 OLI影像,軌道號(hào)為121/36和122/36,影像分辨率為30 m。

對(duì)徐州市城市總體規(guī)劃主城區(qū)規(guī)劃圖(2007—2020年)進(jìn)行數(shù)字化處理。對(duì)遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何精校正和影像裁剪等圖像預(yù)處理,結(jié)合土地利用分類體系和實(shí)際情況,對(duì)研究區(qū)進(jìn)行土地利用類型分類,每種地類選取2套樣本,一套用于分類,另一套用于分類后精度評(píng)價(jià)。采用基于馬氏距離(Mahalanobis Distance)的監(jiān)督分類法提取影像的光譜特征信息,參考《全國(guó)土地分類標(biāo)準(zhǔn)》和《土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn)》,并結(jié)合區(qū)域具體情況,將研究區(qū)分為建設(shè)用地、耕地、林地、水域和未利用地2類,結(jié)合目視解譯和實(shí)地調(diào)研檢驗(yàn)方法對(duì)錯(cuò)分的地區(qū)進(jìn)行糾正;分類后,利用檢驗(yàn)樣本對(duì)土地利用分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià),3期影像分類精度均達(dá)75%以上,分類結(jié)果具有較高可靠性。土地利用類型分類結(jié)果如圖1所示。

2 研究方法

2.1 景觀格局分析

景觀格局包括景觀組成單元的類型、數(shù)目及空間分布與配置,根據(jù)不同研究目的和研究區(qū)特點(diǎn),指標(biāo)選取各有不同,參考已有學(xué)者研究成果[18-20],考慮相關(guān)文獻(xiàn)中意義明確、相對(duì)獨(dú)立且對(duì)土地利用類型變化反應(yīng)較大的景觀指數(shù),從斑塊類型尺度和景觀水平2個(gè)層次,在面積/密度/邊緣指標(biāo)、形狀指標(biāo)、核心面積指標(biāo)、獨(dú)立/臨近指標(biāo)、對(duì)比度指標(biāo)、蔓延度/離散度指標(biāo)、連通性指標(biāo)和多樣性指標(biāo)等指標(biāo)中,選取平均分維數(shù)(FRAC，CFRA)、斑塊內(nèi)聚力指數(shù)(COHESION，NCOHESIO)、聚合度(AI，IA)、蔓延度(CONTAG，GCONTA)、散布與并列指數(shù)(IJI，IIJ)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI，ISHD)等指數(shù),借助Fragstats 4.2軟件計(jì)算景觀指數(shù)值,分析景觀空間格局特征。

(1)

式(1)中,pij為斑塊ij的周長(zhǎng)，m;aij為斑塊ij的面積,m2。對(duì)于二維景觀格局而言,分維數(shù)可解釋其形狀復(fù)雜性,形狀越簡(jiǎn)單,其分維數(shù)值就越接近1;當(dāng)斑塊邊界彎曲盤(pán)繞時(shí),其分維數(shù)值就接近2。

圖1 2005、2009和2015年徐州市區(qū)土地利用分類圖Fig.1 Land use classification chart of Xuzhou City in 2005, 2009 and 2015

(2)

式(2)中,A為景觀中柵格總數(shù)。NCOHESIO取值范圍為[0,100)。當(dāng)景觀中某斑塊類型的比例降低且不斷細(xì)化,自然連通度降低,其值趨近于0;隨著景觀中該斑塊類型組成比例的提高,自然連通度升高,其值增加。

(3)

(4)

式(4)中,pi為斑塊類型i在景觀中的面積比例;gik為基于雙倍法的斑塊類型i和k之間的節(jié)點(diǎn)數(shù);m為景觀中斑塊類型數(shù)。當(dāng)所有斑塊類型最大限度破碎化和間斷分布時(shí),蔓延度趨近于0;當(dāng)所有斑塊類型最大限度聚集在一起時(shí),蔓延度為100。

(5)

式(5)中,eik為景觀中斑塊i和k之間的邊緣總長(zhǎng)度;E為整個(gè)景觀的邊緣總長(zhǎng)度,m。當(dāng)景觀中特定斑塊類型的節(jié)點(diǎn)分布變得不均勻時(shí),散布與并列指數(shù)趨近于0;當(dāng)所有斑塊類型與其他斑塊類型的節(jié)點(diǎn)都均衡時(shí),散布與并列指數(shù)為100。

(6)

式(6)中,pi為斑塊類型i在景觀中的面積比例。當(dāng)整個(gè)景觀中只有1個(gè)斑塊時(shí),香農(nóng)多樣性指數(shù)為0;隨著景觀中斑塊類型數(shù)量增多以及面積比例的均衡化,香農(nóng)多樣性指數(shù)值呈增大趨勢(shì)。

2.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣既能反映研究區(qū)域某一時(shí)段期初和期末各地類面積之間相互轉(zhuǎn)化的動(dòng)態(tài)過(guò)程信息,又能靜態(tài)顯示一定區(qū)域某時(shí)間點(diǎn)的各地類面積數(shù)據(jù),而且還含有更為豐富的期初各地類面積轉(zhuǎn)出和期末各地類面積轉(zhuǎn)入的信息,反映了各地類不同時(shí)段的數(shù)量變化特征。

2.3 模型構(gòu)建

2.3.1 元胞自動(dòng)機(jī)(CA)模型

CA是一種時(shí)間、空間、狀態(tài)都離散的局部網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力學(xué)模型,由一系列規(guī)則構(gòu)成,具體可理解為一個(gè)元胞下一時(shí)刻的狀態(tài)是其領(lǐng)域上一時(shí)刻狀態(tài)的函數(shù),可用下式表示:

St+1=f(St,N)。

(7)

式(7)中,S為元胞有限、離散的狀態(tài)集合;t和t+1為不同時(shí)刻;N為元胞的鄰域;f為局部空間的元胞轉(zhuǎn)化規(guī)則。

2.3.2 Markov模型

Markov模型常用于具有無(wú)后效性特征地理事件的預(yù)測(cè)。將某一時(shí)刻的土地利用類型對(duì)應(yīng)于Markov過(guò)程中的“可能狀態(tài)”,它只與其前一時(shí)刻的土地利用類型相關(guān),土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)換的面積數(shù)量或比例即為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率[21-22]。

2.3.3 CA-Markov預(yù)測(cè)模型

CA-Markov模型綜合了CA模型模擬復(fù)雜系統(tǒng)空間變化的能力和 Markov 模型長(zhǎng)期預(yù)測(cè)的優(yōu)勢(shì),可以更好地從時(shí)間和空間上模擬土地利用的變化情況。其中每個(gè)柵格等于一個(gè)元胞,每個(gè)元胞的土地利用類型即為元胞的狀態(tài),應(yīng)用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣和條件概率圖像運(yùn)算確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移,從而模擬預(yù)測(cè)土地利用格局的變化。具體步驟如下:在ArcGIS 10.0軟件中將各期土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行疊置分析,得到土地利用轉(zhuǎn)移矩陣;使用IDRISI軟件中的MCE模塊創(chuàng)建各地類轉(zhuǎn)變適宜性圖像,選擇加權(quán)線性合并法設(shè)置元胞自動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)換規(guī)則;利用元胞自動(dòng)機(jī)濾波器,根據(jù)相鄰元胞距離創(chuàng)建具有空間意義的權(quán)重因子,使用該權(quán)重因子將可能轉(zhuǎn)換的土地轉(zhuǎn)換為領(lǐng)域的土地利用類型;確定起始時(shí)刻和循環(huán)次數(shù),進(jìn)行預(yù)測(cè)模擬。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用格局分析

3.1.1 景觀格局分析

各土地利用類型的景觀格局指數(shù)值計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1～2。

表1 各土地利用類型的景觀格局指數(shù)值

Table 1 Landscape pattern indexes of each patch type

土地利用類型平均分維數(shù)斑塊內(nèi)聚力指數(shù)聚合度/%2005年2009年2015年2005年2009年2015年2005年2009年2015年建設(shè)用地1.041.051.0599.3799.6399.6898.2495.6396.77耕地1.051.041.0499.4199.9499.9891.7998.2498.63林地1.041.041.0496.4498.7898.5589.4894.4694.97水域1.051.051.0499.8499.0098.9596.3694.9496.07未利用地1.041.051.0389.3697.8994.8881.0892.2292.04

表2 景觀水平的景觀格局指數(shù)值

Table 2 Landscape pattern indexes at the landscape level

年份蔓延度/%散布與并列指數(shù)/%香農(nóng)多樣性指數(shù)200563.1568.661.13200957.8085.511.19201564.9666.031.00

由表1可知,2005、2009與2015年各斑塊類型的平均分維數(shù)均接近1且變化較小,意味著各斑塊類型均輕度偏離簡(jiǎn)單的幾何形狀。2005—2015年,建設(shè)用地和耕地的斑塊內(nèi)聚力指數(shù)呈現(xiàn)增加趨勢(shì),說(shuō)明在景觀中這2種類型斑塊的比例提高;水域的斑塊內(nèi)聚力指數(shù)呈現(xiàn)降低趨勢(shì),說(shuō)明水域斑塊比例減少,其自然連通度降低;林地和未利用地的斑塊內(nèi)聚力指數(shù)出現(xiàn)先增加后降低的現(xiàn)象,總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì),說(shuō)明這2種類型斑塊的比例出現(xiàn)波動(dòng),其自然連通度總體表現(xiàn)為升高。2015年耕地和林地的聚合度較2005年持續(xù)增加,說(shuō)明這2種類型斑塊的破碎程度不斷降低,斑塊聚集更加緊實(shí);建設(shè)用地和水域的聚合度出現(xiàn)先降低后升高的現(xiàn)象,意味著這2種類型斑塊的聚集程度較2005年相對(duì)分散;未利用地的聚合度出現(xiàn)先升高后降低的現(xiàn)象,斑塊聚集程度較2005年相對(duì)集中。

由表2可知,2005—2009年,在景觀水平上,蔓延度由63.15%降至57.80%,說(shuō)明從整體來(lái)看,所有斑塊類型呈現(xiàn)分散趨勢(shì),破碎化程度升高;2005年散布與并列指數(shù)為68.66%,至2009年升高為85.51%,說(shuō)明各斑塊類型與其他斑塊類型的節(jié)點(diǎn)變得均衡,表明與其他斑塊類型相連接的斑塊數(shù)量增加;2005年香農(nóng)多樣性指數(shù)為1.13,2009年為1.19,說(shuō)明景觀中斑塊類型的豐富度提高,景觀多樣性的復(fù)雜程度提升。而2009—2015年期間,在景觀水平上,蔓延度由2009年的57.8%上升到2015年的64.96%,說(shuō)明從整體來(lái)看,所有斑塊類型呈現(xiàn)聚集趨勢(shì),破碎化程度降低;2009年散布與并列指數(shù)為85.51%,至2015年,散布與并列指數(shù)降為66.03%,說(shuō)明各斑塊類型與其他斑塊類型的節(jié)點(diǎn)變得不均衡,表明與其他斑塊類型相連接的斑塊數(shù)量減少;2009年香農(nóng)多樣性指數(shù)為1.19,2015年為1.00,說(shuō)明景觀中斑塊類型的豐富度降低,景觀多樣性復(fù)雜程度降低。

3.1.2 土地利用變化分析

借助ArcGIS 10.0軟件,進(jìn)一步得到2005、2009和2015年土地利用類型統(tǒng)計(jì)結(jié)果(表3)。2005—2015年徐州市區(qū)主要土地利用類型為耕地和建設(shè)用地,2005年耕地和建設(shè)用地分別占徐州市區(qū)土地面積的50.94%和17.34%,2009年增長(zhǎng)至57.81%和19.60%,至2015年分別達(dá)62.90%和22.51%。其中建設(shè)用地面積增長(zhǎng)幅度最大,由2005年的526.7 km2增加至2009年的595.18 km2,增長(zhǎng)率為13%,再由2009年的595.18 km2增加至2015年的683.5 km2,增長(zhǎng)率達(dá)15%。相比之下,2005—2009年間,林地面積表現(xiàn)出大幅度減少(48%),水域和未利用地面積有不同程度增加;2009—2015年間,林地面積減少幅度變小(21%),同時(shí)水域和未利用地面積也表現(xiàn)為不同程度減少。

2005—2009和2009—2015年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣見(jiàn)表4～5。

表3 2005、2009和2015年徐州市區(qū)土地利用類型統(tǒng)計(jì)結(jié)果

Table 3 Statistics of land use types in Xuzhou City in 2005, 2009 and 2015

土地利用類型2005年2009年2015年變化率/%面積/km2比例/%面積/km2比例/%面積/km2比例/%2005—2009年2009—2015年建設(shè)用地526.7017.34595.1819.60683.5022.511315耕地1546.9150.941755.3557.811909.9162.90139林地791.5326.06415.2713.68329.3010.84-48-21水域111.563.67130.464.30102.413.3717-22未利用地60.201.98140.794.6412.100.40134-91

表4 2005—2009年徐州市區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

Table 4 Land use transit matrix of Xuzhou City from 2005 to 2009 km2

某一行數(shù)據(jù)為2005年各土地利用類型轉(zhuǎn)化為2009年該行對(duì)應(yīng)的土地利用類型面積。

表5 2009—2015年徐州市區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

Table 5 Land use transit matrix of Xuzhou City from 2009 to 2015 km2

某一行數(shù)據(jù)為2009年各土地利用類型轉(zhuǎn)化為2015年該行對(duì)應(yīng)的土地利用類型面積。

由表4～5可知,2005—2009年間增加的建設(shè)用地主要來(lái)源于林地,共123.61 km2,占新增建設(shè)用地的56.20%;其次是耕地,為72.22 km2,占新增建設(shè)用地的32.83%;增加的耕地主要來(lái)源于林地,共276.92 km2,占新增耕地面積的62.63%,其轉(zhuǎn)出類型主要為建設(shè)用地和林地;共有490.81 km2林地轉(zhuǎn)出,其中276.92 km2轉(zhuǎn)入耕地,123.61 km2轉(zhuǎn)入建設(shè)用地,而林地轉(zhuǎn)入較少,以耕地為主,占林地轉(zhuǎn)入面積的62.07%;水域面積略有減小,轉(zhuǎn)入類型主要為林地,轉(zhuǎn)出類型主要為耕地;未利用地面積增加,大量林地轉(zhuǎn)為未利用地。

2009—2015年間新增建設(shè)用地主要來(lái)源于耕地和未利用地,占新增建設(shè)用地的55.78%和22.17%;新增耕地來(lái)源主要為林地,占新增耕地的43.14%,其次是建設(shè)用地,占新增耕地的36.00%,耕地的轉(zhuǎn)出類型主要為建設(shè)用地;轉(zhuǎn)出的林地大部分(161.61 km2)轉(zhuǎn)為耕地,同時(shí)轉(zhuǎn)入的林地也以耕地為主,轉(zhuǎn)出大于轉(zhuǎn)入,面積減少速度減緩;水域面積變化較小,轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出均以耕地為主;42.62%的未利用地(60.01 km2)轉(zhuǎn)為建設(shè)用地,而轉(zhuǎn)為未利用地的土地僅有9.48 km2,未利用地面積大大減少。

2005—2009和2009—2015年建設(shè)用地變化方向雷達(dá)圖見(jiàn)圖2。

圖中數(shù)據(jù)為新增建設(shè)用地面積，單位為103 hm2。

如圖2所示,2005—2015年間,徐州市區(qū)建設(shè)用地主要向市轄區(qū)的東部與東北部擴(kuò)展。2005—2009年期間,各方位建設(shè)用地新增面積分別為:東北部5 073.48 hm2,東部5 057.55 hm2,東南部3 884.67 hm2,南部1 152.45 hm2,西南部1 004.31 hm2,西部1 085.49 hm2,西北部2 862.90 hm2,北部2 307.78 hm2;2009—2015年期間,各方位建設(shè)用地新增面積分別為:東北部6 381.99 hm2,東部6 044.58 hm2,東南部2 663.10 hm2,南部2 649.33 hm2,西南部2 267.10 hm2,西部1 776.06 hm2,西北部3 815.73 hm2,北部2 585.88 hm2。

3.2 空間擴(kuò)張模擬

結(jié)合2009—2015年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣,在IDRISI軟件中選擇徐州市區(qū)水域?yàn)橄拗埔蛩?、主城區(qū)主干道路為約束條件,控制用地類型轉(zhuǎn)換?；跀?shù)據(jù)可獲得性和研究可行性,主要對(duì)徐州市區(qū)建設(shè)用地的擴(kuò)張趨勢(shì)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè),即首先以2009年為基期,模擬2015年用地類型,然后與2015年實(shí)際用地類型比較,對(duì)模型進(jìn)行精度檢驗(yàn),在柵格面積為30 m×30 m下得到Cramer′s V相關(guān)系數(shù)為0.71,模型表現(xiàn)出高度一致性,可應(yīng)用該模型模擬預(yù)測(cè)徐州市區(qū)2020年土地利用結(jié)構(gòu)及其空間分布(時(shí)間參數(shù)設(shè)置為5 a),由此得到2020年徐州市區(qū)土地利用格局預(yù)測(cè)結(jié)果,如圖3所示。

圖3 2020年徐州市區(qū)土地利用格局預(yù)測(cè)圖Fig.3 Land use prediction map of Xuzhou City in 2020

從圖4可知,未來(lái)徐州市區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張重點(diǎn)區(qū)域仍然集中在東北部、東部和東南部,其擴(kuò)張方向與徐州東部新城區(qū)建設(shè)規(guī)劃較為一致,進(jìn)一步佐證了新城區(qū)規(guī)劃的合理性,擴(kuò)張規(guī)模由高到低分別為:東北部6 339.27 hm2,東部5 434.77 hm2,東南部4 900.47 hm2,西北部4 303.73 hm2,北部3 102.62 hm2,西部2 176.96 hm2,南部1 048.12 hm2,西南部988.17 hm2。

4 結(jié)論與展望

(1)2005—2015年徐州市區(qū)土地利用格局變化趨勢(shì)表現(xiàn)為:各土地利用類型斑塊平均分維數(shù)均接近1,斑塊形狀復(fù)雜程度較低;各土地利用類型斑塊內(nèi)聚力指數(shù)和聚合度值較高且變化幅度小,自然連通度較高,景觀水平指標(biāo)值適中,總體區(qū)域景觀具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性和適宜的多樣性。其中建設(shè)用地比例持續(xù)增加,斑塊破碎程度出現(xiàn)波動(dòng),總體呈現(xiàn)分散趨勢(shì);耕地比例有所上升且分布更加集聚;林地、水域和未利用地比例均有所降低。

圖中數(shù)據(jù)為新增建設(shè)用地面積，單位為103 hm2。

(2)2005—2015年徐州市區(qū)各土地利用類型數(shù)量變化趨勢(shì)表現(xiàn)為:建設(shè)用地面積持續(xù)增加,2005—2009和2009—2015年增長(zhǎng)率分別為13%和15%,共增加156.80 km2;耕地面積分別增加13%和9%,總計(jì)增加363.00 km2;林地面積持續(xù)減少,變化率分別為48%和21%,總計(jì)減少462.23 km2;水域和未利用地面積變化出現(xiàn)波動(dòng),總體呈現(xiàn)減少趨勢(shì),分別減少9.15和48.10 km2。其中,2005—2009年間增加的建設(shè)用地主要來(lái)源于林地(56%),2009—2015年則主要來(lái)源于耕地(56%);2個(gè)階段增加的耕地主要來(lái)源均為林地(70%和43%)。城市外圍耕地總面積增加,這是由于徐州市區(qū)適宜耕種的林地和未利用地被開(kāi)墾或復(fù)墾為耕地所致;林地總面積減少,其原因除部分林地開(kāi)墾為耕地或開(kāi)發(fā)為建設(shè)用地外,另一個(gè)原因是開(kāi)山采石對(duì)林地造成破壞。

(3)2005—2015年徐州市區(qū)建設(shè)用地增加的主要方向?yàn)闁|北部和東部,其原因可能是由于徐州東站的建成促進(jìn)了周邊建設(shè)用地的開(kāi)發(fā)利用。其中,2005—2009年間,東北部和東部方向新增建設(shè)用地面積分別占總增加面積的22.62%和22.55%,2009—2015年上升為28.45%和26.95%。

(4)預(yù)測(cè)得到2020年徐州市區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張方向及擴(kuò)張面積分別為：東北部6 339.27 hm2,東部5 434.77 hm2,東南部4 900.47 hm2,西北部4 303.73 hm2,北部3 102.62 hm2,西部2 176.96 hm2,南部1 048.12 hm2,西南部988.17 hm2。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示徐州市區(qū)建設(shè)用地會(huì)繼續(xù)增加并且增加方向以東北部和東部為主,該結(jié)果可為徐州市區(qū)土地開(kāi)發(fā)利用提供參考。

該研究結(jié)論雖然能夠?yàn)閰^(qū)域可持續(xù)發(fā)展,尤其是徐州市區(qū)土地利用格局及其空間擴(kuò)張調(diào)控提供參考和定量依據(jù),但尚有以下不足有待進(jìn)一步研究深化:其一,關(guān)注土地?cái)?shù)量及空間變化較多,而對(duì)區(qū)域土地質(zhì)量變化和等級(jí)調(diào)整影響關(guān)注不夠,對(duì)土地利用格局格局變化如何影響區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)思考不足;其二,雖然基礎(chǔ)數(shù)據(jù)能夠滿足研究要求,但部分遙感影像的分辨率尚有提升空間。

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(責(zé)任編輯： 許 素)

Analysis of Changes in Land Use Pattern in Xuzhou City and Simulation of Its Spatial Expansion.

LANGWen-jing1,LIXiao-shun1,2,BIANZheng-fu1,QUFu-tian2

(1.The Key Laboratory for Land Environment and Disaster Monitoring of SBSM in Jiangsu Province, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China;2.China Land Problem Research Center, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)

Urbanization is an important stage in the process of social development. However, with rapid development of the urbanization, urban land use has undergone tremendous changes in pattern, and consequently problems gradually emerge in urban land use. In order to solve the problems of disbalance of urban land-use in pattern and uncontrolled spatial expansion of cities and towns, the land use pattern was analyzed and spatial expansion of the urban area of Xuzhou was simulated and predicted by means of interpretation of remote sensing images, spatial analysis and model simulation, in the hope that the prediction may provide some scientific bases for rational utilization of the land resources and government decision-making in future. Results show that: (1) Land use in various districts of Xuzhou City tends to be on a trend of agglomeration in pattern with urban spatial expansion and structural readjustment going on in parallel and taking the lead in growth of the total amount of GDP. As for the landscape pattern, patches will decline in fragmentation degree and get more concentrated in distribution; and the landscape is getting less in complexity and in number of types of internal plaques adjoining to other types. As regards to land use or land cover, cultivated farmlands, woodlands and unused lands around the urban area of Xuzhou City will keep on alienating into construction land, and the expansion of construction land tends to be heading toward northeast and east. (2) The spatial simulation shows that the spatial expansion of construction land around the urban area of Xuzhou City will be oriented towards northeast and east in 2016-2020, which is consistent with the direction of the existing land use and urban planning. Predicted scale of the spatial expansion varies from area to area, showing a decreasing order of 4 126.23 hm2in the northeast > 3 203.01 hm2in the east > 2 723.22 hm2in the northwest > 2 600.91 hm2in the south > 2 203.11 hm2in the southeast > 2 150.64 hm2in the southwest > 1 834.83 hm2in the west > 1 565.91 hm2in the north. It is suggested that in future (at least in the five years to come), Xuzhou City should keep on accomplishing its key construction projects in the eastern and northeastern parts of the urban areas as predicted in order to achieve regional high-efficient sustainable development.

remote sensing application; landscape pattern; land use; CA-Markov model

2016-09-08

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71473249);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(U1361214);國(guó)家科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目(2014FY110800);江蘇省社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(15EYA002)

Q948;TP79

A

1673-4831(2017)07-0592-08

10.11934/j.issn.1673-4831.2017.07.003

郎文婧(1993—),女,吉林吉林人,碩士生,主要研究方向?yàn)橥恋亟?jīng)濟(jì)與政策。E-mail: ts15160129a3@cumt.edu.cn

① 通信作者E-mail: lxsh@cumt.edu.cn