陳越豪， 何光熊,， 史亮濤， 方海東， 史正濤*

(1.云南師范大學(xué)地理學(xué)部， 昆明 650500； 2.云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院熱區(qū)生態(tài)農(nóng)業(yè)研究所， 元謀 651300；3.元謀干熱河谷植物園， 元謀 651300)

土地作為人類活動的主要載體，是人文與自然多要素綜合作用的結(jié)果，在人類生存和社會發(fā)展中占據(jù)著重要的基礎(chǔ)支撐地位；而分析土地利用/土地覆被變化(land use/land cover change,LUCC)有助于了解區(qū)域環(huán)境氣候與社會經(jīng)濟(jì)的變化趨勢，因此成為當(dāng)今全球氣候環(huán)境變化與土地、生物資源利用等研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)領(lǐng)域[1-3]。隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)工業(yè)化不斷推進(jìn)，各種土地利用類型也在不斷轉(zhuǎn)化，而準(zhǔn)確預(yù)測土地利用變化趨勢則有利于對各種土地類型進(jìn)行規(guī)劃管理。陳瑋[4]利用Markov模型對巫山縣土地利用格局進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明未來區(qū)域的生態(tài)用地面積將有所增加，研究結(jié)果對三峽庫區(qū)的保護(hù)有一定的積極作用；John等[5]采用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對印度巴拉薩普扎流域的土地利用/土地覆蓋變化進(jìn)行預(yù)測，得出需要加強(qiáng)對裸地的管理，提高植被覆蓋率的結(jié)論；Lima等[6]利用LCM(land change modeler)與SWAT(soil and water assessment tool)模型預(yù)測了巴西流域未來15年的水域變化，認(rèn)為未來該區(qū)域需要加強(qiáng)對流域的水文管理。以上研究采用不同的模型方法，并且在其研究領(lǐng)域取得一定成績，但各自的模型因子較單一。就區(qū)域問題與土地利用類型的研究來看，土地利用的發(fā)展動態(tài)不再是單一的空間特征因素影響的結(jié)果，而應(yīng)該需要同時(shí)將空間及非空間特征的綜合因子加以考慮，特別是在生態(tài)環(huán)境較脆弱的區(qū)域，其土地利用變化動態(tài)發(fā)展趨勢的影響因子也更加多元化。

金沙江干熱河谷區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和全球氣候變化共同影響下變化最顯著的區(qū)域之一[7]。由于光熱條件良好及河谷地帶相對平坦的地形，干熱河谷區(qū)成為該區(qū)人口聚居區(qū)、工廠、交通設(shè)施布設(shè)區(qū)和主要耕作區(qū)及長期高強(qiáng)度土地利用區(qū)、陡坡種植區(qū)等，加之干熱氣候，導(dǎo)致河谷區(qū)成為土地利用變化最顯著地區(qū)和水土流失最嚴(yán)重地區(qū)之一，造成金沙江流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降、流域內(nèi)土地資源安全受到威脅，影響長江中下游地區(qū)的生態(tài)安全[8-9]。元謀縣是金沙江干熱河谷氣候典型的區(qū)域，自改革開放以來，受經(jīng)濟(jì)、人口、自然環(huán)境影響，元謀縣土地利用呈現(xiàn)出明顯的階段性特點(diǎn)，特別是隨著生態(tài)退耕、輪耕休憩與生態(tài)治理政策的頒布實(shí)施[10-12]，元謀縣土地利用類型的變化程度、動態(tài)度以及利用度都發(fā)生顯著改變。而查明土地利用變化情況有助于探究區(qū)域生境與社會環(huán)境的相互關(guān)系，為生態(tài)保護(hù)修復(fù)、生態(tài)文明建設(shè)，尤其對保護(hù)青山綠水與生態(tài)再造具有重要的研究價(jià)值。對干熱河谷典型區(qū)元謀縣1990—2020年間土地利用時(shí)空變化過程特征與未來5年的發(fā)展趨勢及其規(guī)律進(jìn)行了分析，旨在揭示干熱河谷區(qū)土地利用變化的發(fā)生機(jī)制與動向，為后續(xù)實(shí)現(xiàn)土地資源利用、科學(xué)開發(fā)及生態(tài)脆弱區(qū)環(huán)境恢復(fù)治理工作的有序進(jìn)行提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況

元謀縣(101°35′E～102°06′E，25°23′E～26°06′N)位于云南省滇中地區(qū)，隸屬于楚雄彝族自治州，縣域面積約202 913.28 hm2。元謀縣地形復(fù)雜，主要有三臺山、百草嶺、魯南山三大山系，呈現(xiàn)東南高、西北低的形態(tài)，境內(nèi)河流屬金沙江水系，主要河流有金沙江、龍川江(圖1)。因受季風(fēng)、焚風(fēng)和山地微環(huán)境效應(yīng)影響，氣候干燥少雨，區(qū)域內(nèi)有80%的土地位于元謀干熱河谷盆地內(nèi)，為典型的干熱河谷氣候與生態(tài)脆弱區(qū)[13]。該地盆地海拔1 350 m，盆地年平均氣溫21.59 ℃，最熱月平均氣溫26.49 ℃，最冷月平均氣溫13.8 ℃；年平均積溫7 812.89 ℃；年均降水量為656.8 mm，大氣降水為主要的水源補(bǔ)給來源，當(dāng)?shù)亟邓兟蚀?，有干雨兩季，雨季降水量占年總降水量?1%，連續(xù)無降雨日數(shù)達(dá)179 d，環(huán)境相對干燥。區(qū)域土壤類型主要有燥紅土、紅壤、黃棕壤、棕壤；主要植被有典型的稀樹灌草叢、片狀灌木以及三芒草等[14]。

圖1 研究區(qū)高程與地理區(qū)位

2 材料與研究方法

根據(jù)研究需要，以Landsat衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，參照《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2007)體系進(jìn)行解譯，以土地利用動態(tài)度[15]、土地利用程度指數(shù)[16]和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣[17]指標(biāo)分析了1990—2020 年元謀縣土地利用數(shù)量、利用程度以及方向變化，最后應(yīng)用CA-Markov模型[18]預(yù)測了未來五年土地變化趨勢，以期通過長時(shí)間序列數(shù)據(jù)的相關(guān)指標(biāo)可視化元謀縣的土地利用變化情況，進(jìn)而為元謀縣今后的土地規(guī)劃發(fā)展提供理論依據(jù)。

2.1 數(shù)據(jù)與處理

1990—2020年7期Landsat TM/ETM/OLI遙感影像數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)調(diào)查局官網(wǎng)(http://earthexplorer.usgs.gov/)，所用的遙感影像數(shù)據(jù)云量均在10%以下。在ENVI5.3中，對7期遙感影像進(jìn)行預(yù)處理工作，主要包括波段合成、輻射定標(biāo)、大氣校正以及幾何裁剪等。利用e-Cognition9.0軟件對影像結(jié)合樣本點(diǎn)進(jìn)行面向?qū)ο筇崛?，包括多尺度影像分割、影像信息提取等流程；參?《土地利用現(xiàn)狀分類》 (GB/T 21010—2007)的具體內(nèi)容要求，將研究區(qū)的土地劃分為6個(gè)一級地類類型，即水域、草地、林地、耕地、城鎮(zhèn)用地和未利用地。最后生成研究各個(gè)時(shí)間段的土地利用類型數(shù)據(jù)，并在ENVI5.3中進(jìn)行Majority/Minority處理。最后，在ArcGis10.7中，結(jié)合野外調(diào)研數(shù)據(jù)以及谷歌地球的驗(yàn)證結(jié)果，對已分類的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行地物錯(cuò)分的糾正與圓滑處理，并利用混淆矩陣進(jìn)行分類精度評價(jià)，評價(jià)結(jié)果為：總體精度均在85%以上，Kappa系數(shù)均超過0.80，表明7個(gè)時(shí)像的遙感分類結(jié)果較好，最終得到元謀縣1990—2020年7期土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，并輸出成圖(圖2)。

圖2 元謀縣1990—2020年7期土地利用類型

數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)數(shù)據(jù)產(chǎn)品下載于中國地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)，并在ArcGis 10.7軟件中進(jìn)行了校正與區(qū)域裁剪。而降水、氣溫等氣象數(shù)據(jù)則來源于中國科學(xué)院資源科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)；水系與道路矢量數(shù)據(jù)下載于地理國情監(jiān)測云平臺(http://www.dsac.cn/)、居民點(diǎn)矢量數(shù)據(jù)來自國家地理信息公共服務(wù)平臺(www.tianditu.gov.cn)。

2.2 研究方法

土地利用動態(tài)度反映了研究時(shí)段內(nèi)各種地類變化的活躍程度；土地利用程度指標(biāo)表征了各種地類在開發(fā)活動廣度與深度中各個(gè)方面數(shù)量的變化情況；土地轉(zhuǎn)移矩陣與CA-Markov模型則是將各種土地變化類型之間相互轉(zhuǎn)化的方向與未來發(fā)展動態(tài)進(jìn)行空間可視化表達(dá)；綜合以上多種指標(biāo)參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)元謀縣土地利用的時(shí)空變化特征分析與動態(tài)預(yù)測，具體選取的指標(biāo)如下。

2.2.1 土地利用數(shù)量

土地利用的變化幅度與變化速度是土地利用數(shù)量的兩個(gè)重要組成部分[15]。土地利用變化幅度是指在研究時(shí)段內(nèi)各種利用類型土地面積的絕對變化量，其計(jì)算如式(1)所示； 而土地利用變化速度則表征了各種土地利用類型變化的發(fā)展趨勢，常用的指標(biāo)有單一土地利用動態(tài)度和綜合土地利用動態(tài)度，具體計(jì)算如式(2)、式(3)所示。

土地利用變化幅度指數(shù)計(jì)算公式為

(1)

式(1)中：K為總變化幅度；Ua和Ub分別為研究初期a和末期b的某種土地利用類型面積；T為研究時(shí)段差值。

土地利用變化速度指數(shù)計(jì)算公式為

(2)

式(2)中:Ki為單一土地動態(tài)度。

(3)

式(3)中:Kc為綜合土地利用動態(tài)度；Ui為各分期初期第i地類的面積；ΔUi-j為各分期的地類轉(zhuǎn)移面積。

2.2.2 土地利用程度

土地利用程度是指土地綜合開發(fā)利用的廣度與深度[16]。根據(jù)劉紀(jì)遠(yuǎn)等[19]提出的土地利用程度綜合分析的思想，對處于自然平衡狀態(tài)中的土地按照受到的社會經(jīng)濟(jì)因素影響程度進(jìn)行分級，并賦予分級指數(shù)：未利用地的土地利用程度分級賦值為1，林草水為2，農(nóng)用地為3，工礦建筑用地為4；并結(jié)合解譯的各種地類面積數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)綜合計(jì)算，從而獲得最終的土地利用程度指數(shù)，計(jì)算公式為

(4)

(5)

式中：C、R分別為土地利用程度綜合指數(shù)以及變化率；Ai為第i級的土地利用程度分級指數(shù)；Ca、Cb分別為第i級土地利用程度分級指數(shù)和面積百分比。如果C>0或者R>0則表明該區(qū)域的土地利用開發(fā)活動處于發(fā)展期，否則該區(qū)域土地利用開發(fā)則處于衰退或者稱恢復(fù)期。

2.2.3 土地利用類型轉(zhuǎn)化方向

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣表征了各種土地利用類型相互之間面積轉(zhuǎn)化的數(shù)量與方向，在地學(xué)定量研究中有著廣泛的應(yīng)用[17]。該方法是一種基于數(shù)學(xué)分析的系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法，主要通過將土地轉(zhuǎn)移的面積數(shù)據(jù)按照矩陣的方式羅列，并借助馬爾科夫模型來定量描述排列數(shù)據(jù)的狀態(tài)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移，從而確定土地利用格局的時(shí)空變化過程[20]。通過將不同研究時(shí)期的元謀縣土地利用數(shù)據(jù)圖在ArcGis中進(jìn)行空間疊加，統(tǒng)計(jì)分析疊加生成的土地利用變化數(shù)據(jù)，得到土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，從而確定各種土地利用類型相互轉(zhuǎn)變狀況和數(shù)量。

2.2.4 土地利用動態(tài)趨勢預(yù)測

利用將元胞自動機(jī)(cellular automata，CA)與馬爾科夫模型(Markov)相結(jié)合的CA-Markov[18]對元謀縣2020—2025年間的土地利用類型變化趨勢進(jìn)行預(yù)測。

Markov模型：是由數(shù)學(xué)家Markov提出來的一種基于隨機(jī)過程的隨機(jī)理論空間分布模型。該模型提出研究對象在St時(shí)刻的狀態(tài)僅與前一狀態(tài)即St+1時(shí)刻的狀態(tài)有關(guān)，因而Markov模型預(yù)測動態(tài)土地利用變化是通過計(jì)算兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的土地利用變化矩陣來實(shí)現(xiàn)的，其計(jì)算公式為

St+1=PijSt

(6)

式(6)中：Pij為研究期內(nèi)的土地轉(zhuǎn)移概率；St+1、St為研究時(shí)間段。

CA模型是指元胞自動機(jī)中的每個(gè)自變量都只取有限個(gè)狀態(tài)，且各個(gè)變量狀態(tài)改變的規(guī)則在時(shí)間和空間上都是局部的，其計(jì)算公式為

Vt+1=f(Vt,N)

(7)

式(7)中：Vt、Vt+1分別為t、t+1時(shí)刻的元胞有限、離散的狀態(tài)集合；N為元胞濾波器大??；f為局部空間內(nèi)元胞的轉(zhuǎn)換規(guī)則。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用數(shù)量變化分析

3.1.1 土地利用變化幅度

由圖3可知，元謀縣的土地利用類型面積在1990—2020年間都有所變化，其中林地、草地、耕地為元謀縣最主要的土地利用類型，且這3種土地利用類型在每個(gè)研究時(shí)期中的面積比重之和都在90%以上。近30年里，草地的面積比重始終最大。由圖2可知，草地主要分布在元謀縣的中高海拔地區(qū)，即姜驛鄉(xiāng)、黃瓜園鎮(zhèn)、物茂鄉(xiāng)、平田鄉(xiāng)、新華鄉(xiāng)、以及老城鄉(xiāng)部分地區(qū)。林地主要分布在元謀縣的高海拔地區(qū)，即是涼山鄉(xiāng)、羊街鎮(zhèn)以及新華鄉(xiāng)的部分地區(qū)；而城鎮(zhèn)用地和耕地則主要分布在北部和中部盆地地區(qū)，主要在黃瓜園鎮(zhèn)、元馬鎮(zhèn)以及老城鄉(xiāng)和羊街鎮(zhèn)的中部地區(qū)，水域則在金沙江以及各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的水庫附近，在鄉(xiāng)鎮(zhèn)交界的地帶也有水域的分布，未利用地則主要分布在姜驛鄉(xiāng)的東南角以及各大鄉(xiāng)鎮(zhèn)海拔較高的區(qū)域。

水域、草地、建筑用地呈現(xiàn)上升趨勢，增加的區(qū)域主要集中在江邊鄉(xiāng)北部和元馬鎮(zhèn)中部地以及黃瓜園鎮(zhèn)。其中草地增加的面積最多，30年間增加了2 158.54 hm2，且在1990—1995年、2005—2010年、2010—2015年面積為正增長，分別增加了1 712.43、2 402.55、223.74、666.77 hm2(表1)。而城鎮(zhèn)用地面積近30年間增加了1 353.42 hm2，面積占比增加了約0.67 %，且30年間的面積呈現(xiàn)波動上升趨勢，在2015—2020年增加面積最多，增加的面積約占總增加面積的69%，而在2010—2015年增加的面積最少，僅是增加了761.32 hm2。水域增長速度較緩慢，在30年里，面積增加了1 265.79 hm2。2015—2020年由于氣候條件改善，使得該年份中的水域增加面積最多，增加了約1 481.79 hm2。

表1 1990—2020年元謀縣土地利用類型面積變化

林地、耕地、未利用地呈現(xiàn)下降趨勢。其中耕地面積減少的幅度最大，30年耕地面積減少了2 666.67 hm2，耕地面積在2005—2020年都有所減少，主要是由于退耕還草政策所致的。林地在1990—2020年面積減少了2 059.49 hm2，且在2005—2010年里減少的面積最多，一共減少了2 174.94 hm2；未利用地面積近30年則是減少了51.39 hm2。

由于元謀縣地處云貴高原，地形起伏大，不同的海拔都會影響到該區(qū)域的土地利用分布，綜合相關(guān)對元謀縣地形分區(qū)的研究[21-22]，以海拔1 600 m為界限，進(jìn)行討論。從表2中可知，各土地利用類型主要集中于海拔1 600 m以下區(qū)域。在低于1 600 m的海拔的土地利用類型分布中，各個(gè)研究時(shí)期內(nèi)的土地利用類型占比約為62%，而大于1 600 m的土地利用類型占比約為38%。當(dāng)海拔在1 600 m以下范圍時(shí)，1990—2020年元謀縣的草地、水域、城鎮(zhèn)用地面積比例呈現(xiàn)上升趨勢，分別增加了0.40%、0.51%，0.35%；而草地、林地面積占比則呈現(xiàn)下降趨勢，分別減少了0.28%、0.98%；而未利用地面積幾乎沒有變化。當(dāng)海拔高于1 600 m時(shí)，1990—2020年的草地、水域、城鎮(zhèn)用地、未利用地面積占比呈現(xiàn)上升趨勢，分別增加了5.17%、0.01%、0.01%、0.02%；而林地、耕地面積則呈現(xiàn)下降趨勢，分別下降了5.17%、0.02%。

表2 元謀縣不同海拔高度土地利用類型面積比重

從土地利用總體的變化幅度上看，元謀縣在1990—2020年土地利用變化發(fā)展中，草地的比重有所增加，耕地面積比重有所下降，較低海拔各種土地利用變化明顯，這表明了該區(qū)域的土地利用效率有所提高，近些年的生態(tài)恢復(fù)建設(shè)取得了一定的成效，土地生態(tài)環(huán)境有所好轉(zhuǎn)。

3.1.2 土地利用變化速度

單一土地利用動態(tài)度結(jié)果(表3)表明，1990—2020年元謀縣的草地、水域、城鎮(zhèn)用地不斷增加，年均增加率為0.53%、12.36%、28.44%；而林地、耕地、未利用地面積則不斷減少，年均減少率為0.68%、1.05%、0.16%?？傮w上，城鎮(zhèn)用地增長最快，增加率超過了20%。

表3 1990—2020年元謀縣土地利用動態(tài)度

從各個(gè)時(shí)段來看，1990—1995年水域、耕地、城鎮(zhèn)用地年均利用率呈現(xiàn)負(fù)增長趨勢，草地、林地、未利用地年均利用率呈現(xiàn)正增長趨勢；1995—2000年草地、林地、未利用地面積年均利用率呈現(xiàn)負(fù)增長趨勢，水域、耕地、城鎮(zhèn)用地年均利用率呈現(xiàn)正增長趨勢；2000—2005年草地、未利用地年均利用率呈負(fù)增長趨勢，水域、林地、耕地、建筑用地面積年均利用率呈正增長趨勢；2005—2010年水域、林地、耕地年均利用率呈現(xiàn)負(fù)增長趨勢，草地、建筑用地、未利用地年均利用率呈正增長趨勢；2010—2015年林地、耕地、未利用地年均利用率呈負(fù)增長趨勢，水域、草地、城鎮(zhèn)用地年均利用率則是呈現(xiàn)正增長趨勢；2015—2020年草地、林地、耕地、未利用地的年均利用率則是負(fù)增長，而水域、城鎮(zhèn)用地年均利用率則為正增長趨勢。

從綜合土地利用動態(tài)度的結(jié)果來看，1990—2020年元謀縣的土地綜合利用指數(shù)為10.93%，表明近30年元謀縣的土地利用變化速率較快。從整體上看，土地綜合利用的變化速率呈現(xiàn)出先升后降再升的波動變化趨勢。從局部上看，1990—1995年各個(gè)土地類型轉(zhuǎn)化頻繁，總體土地利用速率為2.75%；1995—2000年土地利用速度變化平穩(wěn)，為3.78%；2000—205年土地利用速率則開始下降，為0.31%；2005—2010年土地利用速度開始回升，為3.52%；2010—2015年土地利用速率則波動上升，在2015年里達(dá)到了11.78%。

3.2 土地利用程度變化

根據(jù)式(4)、式(5)可得出，1990—2020年元謀縣的土地利用程度指數(shù)的平均值為222.74，較接近全國平均水平231.92[23]。由此可知，元謀縣近30年的土地利用程度處于中等水平。從各個(gè)階段來看(表4)，1990—1995年由于賦分等級為3的耕地面積減少，導(dǎo)致了該階段的土地利用程度指數(shù)增長為負(fù)值，主要是受到了當(dāng)?shù)刈匀画h(huán)境的影響，水域面積減少，使得耕地灌溉水量減少，因而使得土地利用變化率減少了1%；1995—2000年由于水域增加，耕地面積也增加，使得該階段的綜合指數(shù)變化量為正值，變化率為0.97%。2000—2005年變化量指數(shù)由于賦分等級為3的耕地面積增加，其他土地利用類型變化不大，導(dǎo)致了變化率增加了0.03%；而2005—2010年則是由于林地、耕地受到多種因素的影響，面積減少，使得變化率減少了0.05%；2010—2015年由于各種土地利用類型轉(zhuǎn)換相對緩慢，利用變化率為0.04%；2015—2020年利用變化率為0.05%，較上一研究時(shí)期有所提高。綜上分析，1990—2020年間元謀縣土地利用仍處于發(fā)展時(shí)期，但利用程度變化不大，其主要的原因可能是受到當(dāng)?shù)厣鐣?jīng)濟(jì)條件與縣域土地面積有限的影響；但從整體上看該區(qū)土地利用效率仍然是波動上升的，表明元謀縣的土地利用方式已由粗放型逐步轉(zhuǎn)向了集約型，土地管理水平更加科學(xué)化。

表4 1990—2020年元謀縣土地利用程度指數(shù)變化

3.3 土地利用方向轉(zhuǎn)換

如表5所示，1990—2020年元謀縣土地利用類型約轉(zhuǎn)移了61 705.61 hm2，其中草地增加的面積最多，近30年增加了24 562.04 hm2，主要是由耕地、林地、未利用地轉(zhuǎn)入的；城鎮(zhèn)用地增加的面積最少，為1 980.30 hm2，但增長的速度最大，達(dá)到了142.22%，城鎮(zhèn)用地主要由耕地轉(zhuǎn)入而來；耕地主要由草地、林地、未利用地轉(zhuǎn)入，主要轉(zhuǎn)出18 815.78 hm2；林地轉(zhuǎn)出16 153.15 hm2，主要轉(zhuǎn)為了草地、耕地；而水域則由草地、耕地轉(zhuǎn)入，增加了2 411.29 hm2，而未利用地則是由草地、耕地轉(zhuǎn)出，主要轉(zhuǎn)出2 560.60 hm2。

表5 元謀縣1990—2020年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

從整體上看，元謀縣的各種土地利用類型的轉(zhuǎn)移方向在近30年變化顯著，從一定程度上反映了各種土地利用之間的利用程度均有所變化。同時(shí)，這也從側(cè)面反映出元謀縣的生態(tài)建設(shè)工作在近些年的發(fā)展都取得了一定的成效，植被生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)較高。

3.4 CA-Markov土地利用變化趨勢預(yù)測

利用CA-Markov模型以現(xiàn)有的土地利用類型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行模擬，根據(jù)式(6)、式(7)，并運(yùn)用DEM、坡度、道路、水系、居民點(diǎn)、氣溫、降水等多種因素進(jìn)行多要素疊加，將2010、2015年作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，綜合模擬預(yù)測2020年的數(shù)據(jù)，通過與解譯的2020年數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn)，并根據(jù)2015、2020年數(shù)據(jù)預(yù)測2025年土地利用數(shù)據(jù)。通過2020年預(yù)測值的精度檢驗(yàn)說明2025預(yù)測值的可靠性。根據(jù)相關(guān)的理論[24-25]，精度檢驗(yàn)選用全數(shù)檢驗(yàn)法，首先模擬出 2020年的預(yù)測結(jié)果，再與實(shí)際解譯的 2020年地類結(jié)果進(jìn)行求差柵格運(yùn)算，結(jié)果為零即為模擬準(zhǔn)確，非零即為模擬不準(zhǔn)確。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，為零的像元個(gè)數(shù)為2 100 105，總像元個(gè)數(shù)為2 254 570，模擬正確的像元百分比為93.15%，Kappa值為0.92，反映出該模擬結(jié)果可信度較高，采用的CA-Markov 預(yù)測的土地利用類型面積變化具有較好的可靠性和適用性，因而預(yù)測的2025年土地利用數(shù)據(jù)具有較高的精度，結(jié)果可信(圖4)。將預(yù)測的2025年的土地利用數(shù)據(jù)在ArcGis10.7中進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化，統(tǒng)計(jì)分類面積(表6)。

圖4 2020年與2025年模擬預(yù)測結(jié)果

從表6可知，元謀縣2025年各種土地利用類型的面積相較于2020年的都有所變化。預(yù)測的土地發(fā)展動態(tài)結(jié)果表明：未來耕地和城鎮(zhèn)用地面積呈現(xiàn)增加趨勢，而草地、林地、水域以及未利用地面積則有所減少。從具體數(shù)值來看，2025年預(yù)測模擬結(jié)果比2020年相比，耕地、城鎮(zhèn)用地面積分別增加了2 461.56、254.61 hm2。而預(yù)測2025年的草地、林地、水域以及未利用地面積比2020年的面積減少了1 662.35、576.43、352.83、124.56 hm2。 從分析中可知，未來5年元謀縣的林地、草地、耕地、城鎮(zhèn)用地變化量較大，其中城鎮(zhèn)用地面積增長率最快，為11.05%。這說明元謀縣在2020—2025年期間應(yīng)加強(qiáng)對林草地的保護(hù)，合理規(guī)劃建設(shè)耕地與城鎮(zhèn)用地，合理有效提高生態(tài)用地的比重。

表6 2020、2025年各土地利用類型面積

4 討論

土地利用/土地覆被在全球氣候環(huán)境變化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中有著重要的研究地位，分析作為生態(tài)脆弱干熱河谷氣候分布區(qū)的土地利用/土地覆被的時(shí)空變化特征以及動態(tài)發(fā)展方向，可以為該區(qū)域的土地管理、環(huán)境治理與城市經(jīng)濟(jì)規(guī)劃提供重要的理論依據(jù)。

(1)1990—2020年，元謀縣的城鎮(zhèn)用地面積增加，城鎮(zhèn)化速度逐年增快，生態(tài)用地面積有所減少，這表明受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素的影響，城鎮(zhèn)用地會占用生態(tài)用地，這與張曉芳[26]的研究結(jié)論相一致。從土地利用單一動態(tài)度數(shù)據(jù)來看，元謀縣的城鎮(zhèn)化利用率仍然有所增速，這說明需要重點(diǎn)關(guān)注元謀縣城鎮(zhèn)用地的空間布局，新的城區(qū)建設(shè)要注重區(qū)域緊湊化發(fā)展，避免對生態(tài)用地的占用。

(2)從綜合土地利用指數(shù)來看，近30年的元謀土地利用程度處于中等水平，但從轉(zhuǎn)移矩陣數(shù)據(jù)來看，1990—2020年元謀縣的土地轉(zhuǎn)移頻繁。這說明由于在農(nóng)田輪耕、基本農(nóng)田保護(hù)政策以及當(dāng)?shù)靥厥獾牡匦苇h(huán)境影響下，當(dāng)?shù)氐母鞣绞脚c種植作物類型都在科學(xué)有序的輪作，最大限度維持了當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境的平衡性。

(3)基于CA-Markov模型動態(tài)模擬預(yù)測中，未來5年除了耕地、城鎮(zhèn)用地面積有所增加外，其他類型的土地面積都有減少，且城鎮(zhèn)用地面積增長的速率最快。這說明了未來元謀縣需要繼續(xù)協(xié)調(diào)各種土地利用的比例以及經(jīng)濟(jì)與生態(tài)之間的矛盾；同時(shí)，作為干熱河谷氣候的典型區(qū)域，要充分挖掘當(dāng)?shù)氐膬?yōu)勢，合理規(guī)劃土地發(fā)展，從而推動當(dāng)?shù)氐膮^(qū)域土地相關(guān)產(chǎn)業(yè)與生態(tài)環(huán)境的和諧發(fā)展。

5 結(jié)論

以干熱河谷典型區(qū)元謀縣7期(1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020年)Landsat遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用動態(tài)度、土地利用程度和類型轉(zhuǎn)換等多個(gè)指標(biāo)分析各個(gè)土地利用類型的數(shù)量以及空間變化特征；并采用 CA-Markov模型預(yù)測元謀縣2025年的LUCC，得出如下主要結(jié)論。

(1)近30年元謀縣的土地利用變化有明顯差異，其中水域、草地、城鎮(zhèn)用地面積呈現(xiàn)增加的趨勢，且草地增加的面積最多，增加面積為2 158.34 hm2，而城鎮(zhèn)用地增加速率最大，約142.22%。林地、耕地、未利用地的單一動態(tài)度為負(fù)值，說明其面積在研究時(shí)期內(nèi)呈現(xiàn)減少趨勢，且耕地減少的最多，減少了2 666.67 hm2。從綜合土地利用度來看，元謀縣1990—2020年的土地利用速率呈現(xiàn)波動上升趨勢，且速率有所提高。

(2)1990—2020年元謀縣的土地利用程度處于中等水平，土地利用效率總體上不斷提高，主要表現(xiàn)為以草地轉(zhuǎn)入為主，而以耕地轉(zhuǎn)出為主；草地的轉(zhuǎn)入主要來源于林地、耕地、未利用地，而耕地主要轉(zhuǎn)出為城鎮(zhèn)用地與林地、草地。元謀縣發(fā)生土地利用轉(zhuǎn)移的區(qū)域主要集中在北部和中部，中部城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移變化明顯；且在低于1 600 m范圍的海拔中土地利用變化明顯。

(3)利用CA-Markov 模型預(yù)測元謀縣未來5年的土地利用變化，其模型預(yù)測Kappa值為0.92，表明該模型的預(yù)測效果較好，預(yù)測結(jié)果可信。在預(yù)測的2025年的土地利用動態(tài)發(fā)展結(jié)果中，未來耕地和城鎮(zhèn)用地的面積有所增加，而林地、草地、水域以及未利用地面積相較于2020年的結(jié)果則有所減少。2025年預(yù)測模擬結(jié)果比2020年相比，耕地、城鎮(zhèn)用地面積分別增加了2 461.56、254.61 hm2。而預(yù)測2025年的草地、林地、水域以及未利用地面積比2020年的面積減少了1 662.35、576.43、352.83、124.56 hm2。2020—2025年間元謀縣的林草地、耕地、城鎮(zhèn)用地的變化量較大，其中城鎮(zhèn)用地面積增長率最快，約為11.05%。