李宇飛，張永福，趙 玉，卜 祥

(新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆烏魯木齊 830017)

土地利用和覆被變化是全球環(huán)境變化和可持續(xù)發(fā)展的重要組成部分，在全球物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)中起著關(guān)鍵作用，因此通過研究土地利用變化的規(guī)律，利用模型擬合并預(yù)測(cè)區(qū)域土地利用變化趨勢(shì)對(duì)于合理開發(fā)利用土地資源、促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[1-2]。近幾十年來全球土地覆被發(fā)生了劇烈變化，人類活動(dòng)對(duì)土地覆被變化的影響成為“人類世”最為顯著的特征之一[3]。

目前研究我國不同尺度、不同時(shí)間的土地利用/土地覆被的成果相當(dāng)豐碩，如劉紀(jì)遠(yuǎn)等[4]用人機(jī)交互解譯Landsat 8 OLI、GF-2等遙感衛(wèi)星圖像，運(yùn)用土地利用動(dòng)態(tài)度、年變化率指標(biāo)，綜合分析全國和全國五大區(qū)域2010—2015年土地利用變化的時(shí)空特征；王小倫等[5]運(yùn)用GlobeLand 30全球土地覆被數(shù)據(jù)集，分析吉林省西部2000—2020年土地利用變化，并用CA-Markov模型對(duì)2030年土地利用進(jìn)行預(yù)測(cè)；陳軍等[6-7]基于GlobeLand 30數(shù)據(jù)分析全球建設(shè)用地和耕地的變化。土地利用模擬方面也已形成很多有效的模型，如Logistic模型、Markov模型和CA模型等存在一定局限[8-10]。CA-Markov模型綜合CA模型模擬復(fù)雜空間動(dòng)態(tài)變化的能力和Markov模型長期預(yù)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)，不僅提高土地利用變化預(yù)測(cè)精度，又較好地模擬土地利用格局的空間過程[11-13]。

阿克蘇各縣市多集中分布于干旱區(qū)綠洲，不僅面臨生態(tài)環(huán)境如干旱缺水、土地鹽堿化、沙塵天氣多、草場(chǎng)退化等問題，隨著阿克蘇地區(qū)人類活動(dòng)的加劇，同樣面臨建設(shè)用地需求增大而占用優(yōu)質(zhì)耕地、低效土地利用等問題。脆弱的生態(tài)環(huán)境與用地需求增長的矛盾日益突出，各級(jí)人民政府作為土地管理部門，為實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展，貫徹五大發(fā)展理念，積極尋找對(duì)策，如劃定三條紅線、退耕還林還草還林等，制定科學(xué)合理的國土空間規(guī)劃來促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)。筆者以2000、2010和2020年的GlobeLand 30數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用土地利用動(dòng)態(tài)度、土地轉(zhuǎn)移矩陣和土地利用變化圖譜分析阿克蘇地區(qū)2000—2020年土地利用變化，并預(yù)測(cè)未來2020—2030年土地利用變化的趨勢(shì)，以期為阿克蘇地區(qū)土地空間規(guī)劃提供參考，對(duì)該地區(qū)土地資源的開發(fā)和利用有積極作用。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況阿克蘇地區(qū)位于新疆維吾爾自治區(qū)西南部，包括阿克蘇地區(qū)的“七縣二市”及兵團(tuán)第一師阿拉爾市，地處天山南麓、塔里木盆地北緣，總面積約13.14萬km2，地理坐標(biāo)為78°01′～84°05′E、39°27′～42°38′N。阿克蘇地區(qū)為暖溫帶大陸干旱性氣候，氣候干燥，蒸發(fā)量大，降水稀少，北部為眾多山峰；中部為山麓礫質(zhì)扇形地、沖積平原區(qū)、戈壁、綠洲相間；南部是塔克拉瑪干沙漠[14]。 2019年末，阿克蘇地區(qū)常住總?cè)丝跒?09.04萬。阿克蘇地區(qū)城市多集中分布于綠洲及流域，是連接庫爾勒、喀什、伊寧的樞紐，地理位置十分重要。研究區(qū)如圖1所示。

圖1 研究區(qū)示意圖

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理地表覆蓋數(shù)據(jù)來源于30 m全球地表覆蓋數(shù)據(jù)GlobeLand 30(http：//www.globallandcover.com)。GlobeLand 30數(shù)據(jù)共包括10個(gè)一級(jí)類型，分別是耕地、林地、草地、灌木地、濕地、水體、苔原、人造地表、裸地、冰川。由于阿克蘇地區(qū)不涉及苔原，故下文沒有苔原統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。該研究采用2000、2010和2020年的GlobeLand 30產(chǎn)品數(shù)據(jù)2000LC030、2010LC030和2020LC030；阿克蘇地區(qū)永久基本農(nóng)田、溝渠和道路數(shù)據(jù)來源于各縣市自然資源局；DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云(https：//www.gscloud.cn)。

對(duì)3期GlobeLand 30數(shù)據(jù)鑲嵌和裁剪，提取阿克蘇地區(qū)2000、2010、2020年土地利用數(shù)據(jù)；提取各縣市的永久基本農(nóng)田、溝渠和道路數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)為柵格數(shù)據(jù)；統(tǒng)一以上數(shù)據(jù)的空間參考系、范圍和空間、精度。

1.3 研究方法

1.3.1土地利用動(dòng)態(tài)度。土地利用動(dòng)態(tài)可以揭示地類的綜合變化率，客觀地表示全部地類之間變化速度情況，反映區(qū)域土地利用變化的強(qiáng)烈程度[15-16]。土地利用動(dòng)態(tài)度為正值，說明在研究時(shí)間段該地類面積在增加；土地利用動(dòng)態(tài)度為負(fù)值，說明在研究時(shí)間段該地類面積在減少；土地利用動(dòng)態(tài)度的絕對(duì)值越大，說明該土地利用類型的變化速度越快[17]。

(1)單一土地利用動(dòng)態(tài)度可定量描述區(qū)域一定時(shí)期內(nèi)某種土地利用類型的變化速度。該值越大，說明該類型變化越快。其公式如下：

(1)

式中，D為土地利用某類型動(dòng)態(tài)度，Sa為初始年土地利用類型面積，Sb為終止年土地利用類型面積，T為初始年到終止年的時(shí)間間隔。

(2)綜合土地利用動(dòng)態(tài)度反映了研究區(qū)在一定時(shí)期內(nèi)土地利用總體類型的變化，反映了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)區(qū)域土地利用變化的綜合影響。其公式如下：

(2)

式中，LC為綜合土地利用動(dòng)態(tài)度，LUi為研究初期第i類土地的面積，ΔLUi-j為某一時(shí)間段第i類土地轉(zhuǎn)化為j類土地的面積絕對(duì)值，T為時(shí)間尺度。

1.3.2土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣以矩陣的形式列出前后兩期土地利用變化類型的轉(zhuǎn)移面積，可以詳細(xì)地展現(xiàn)出不同類型之間的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系[18-19]。其公式如下：

(3)

式中，L為土地利用類型面積，n為土地利用類型數(shù)量，i為初始年土地利用類型，j為終止年土地利用類型。

1.3.3土地利用變化圖譜。土地利用變化圖譜可以從空間上反映各種地類在研究時(shí)間段的轉(zhuǎn)移情況[20]。在ArcGIS 10.2中，將2000、2010和2020年阿克蘇地區(qū)土地利用數(shù)據(jù)重分類后輸入到柵格計(jì)算器中，按以下公式進(jìn)行運(yùn)算：

N=100A+10B+C

(4)

式中，N為圖譜單元值，A為起始年土地類型代碼，B為中間年土地類型代碼，C為終止年土地類型代碼。

1.3.4CA-Markov模型。馬爾可夫(Markov)模型具有無后效性和穩(wěn)定性，即在t+1時(shí)刻的土地利用類型狀態(tài)僅取決于t時(shí)刻的狀態(tài)[21]。其公式如下：

S(t+1)=St×P

(5)

式中，S(t+1)、St分別為t+1、t時(shí)刻研究區(qū)土地利用類型狀態(tài)向量；P為土地利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

元胞自動(dòng)機(jī)(cellular automata,CA)模型是一種時(shí)間、空間、狀態(tài)都離散，空間相互作用和時(shí)間因果關(guān)系都為局部的網(wǎng)格動(dòng)力學(xué)模型[22]?，F(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于土地利用變化模擬研究。其公式如下：

S(t+1)=f(St，N)

(6)

式中，St、S(t+1)分別是t、t+1時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)結(jié)果，N是元胞的鄰域范圍，f是鄰域范圍內(nèi)元胞單元相互作用的狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則函數(shù)。

Markov模型著重探索時(shí)間尺度上LUCC變化特征與規(guī)律，難以預(yù)測(cè)土地利用的空間格局變化；CA模型關(guān)注地塊、人群、環(huán)境等微觀因子間的相互作用機(jī)制，但其主要著眼于元胞的局部相互作用，存在一定的局限性[23]。CA-Markov模型將馬爾可夫鏈長時(shí)間序列預(yù)測(cè)的能力與元胞自動(dòng)機(jī)模擬復(fù)雜系統(tǒng)空間變化的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、多情景模擬LUCC的能力，且具有較好的模擬精度[24]。

運(yùn)用IDRISI Selva軟件進(jìn)行Markov預(yù)測(cè)，首先將阿克蘇地區(qū)2010年與2020年兩期土地利用圖像進(jìn)行對(duì)比分析，得到2010—2020年各地類轉(zhuǎn)移矩陣和過渡適宜性圖像集。其次為了更準(zhǔn)確模擬下一時(shí)刻的土地利用變化，林地、草地、灌木地、濕地、水體、裸地、冰川沿用Markov操作得到的各自過渡適宜性圖像集，而耕地和人造地表的變化較為復(fù)雜，在此需要用IDRISI中的decision wiard對(duì)耕地和人造地表進(jìn)行多標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估。多標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估中分為限制因素和影響因素。水體一般不會(huì)轉(zhuǎn)化為耕地，所以將水體設(shè)置為限制因素。在干旱區(qū)，耕地的發(fā)展不僅受到高程和坡度的制約，更會(huì)受到水資源的制約，所以選取溝渠、坡度和高程作為影響因素[24]。水體和永久基本農(nóng)田基本不會(huì)發(fā)展為人造地表，故將水體和永久基本農(nóng)田設(shè)置為人造地表的限制因素，道路、坡度和高程設(shè)置為影響因素。多標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估后產(chǎn)生的單一圖層即為該地類的過渡適宜性圖像。最后進(jìn)行CA-Markov模擬，基礎(chǔ)土地覆被圖像選擇2020年阿克蘇地區(qū)土地利用圖像；馬爾可夫過渡面積文件選擇Markov操作得到的轉(zhuǎn)移面積文件；過渡適宜性圖像集選擇Markov和decision wizard操作得到的各地類過渡適宜性圖像；元胞自動(dòng)機(jī)迭代次數(shù)為10；元胞自動(dòng)機(jī)過濾器類型為標(biāo)準(zhǔn)5×5臨近濾波器，即可得到2030年阿克蘇地區(qū)土地利用模擬圖像。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用動(dòng)態(tài)度分析從圖2和表1～2可以看出，由于阿克蘇地區(qū)南部為大面積的塔克拉瑪干沙漠，并未很好地得到開發(fā)，所以土地利用中裸地占比較大，占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，面積占比雖然達(dá)60%以上，但在2000—2020年面積及占比一直在下降，減少速度先慢后快。阿克蘇地區(qū)草地空間分布較集中，主要集聚在西部、北部和東部廣大地區(qū)，草地在各縣之間分布差異較大，其中溫宿縣、拜城縣、庫車縣和烏什縣分布較多，草地面積在阿克蘇土地利用面積中僅次于裸地，面積占比由2000年的16.48%下降至2020年的14.57%，減少速度先快后慢。耕地在2000—2020年持續(xù)增長了3 465.55 km2，耕地動(dòng)態(tài)度2010—2020年較大，2010—2020年增長較快，說明2010—2020年阿克蘇地區(qū)農(nóng)業(yè)快速發(fā)展。人造地表由2000年的478.26 km2增長到2020年的1 099.91 km2，面積為2000年面積的2.30倍，人造地表動(dòng)態(tài)度2010—2020年較大，2010—2020年增長迅速，說明2010—2020年阿克蘇地區(qū)城市擴(kuò)張迅速，人口與經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。從林地的空間分布上看，東部地區(qū)集聚程度較高，南部較少有森林資源分布；沙雅縣、庫車縣和阿瓦提縣林地較多，阿克蘇市林地較少。林地與灌木地面積在2000—2010年較快增長，2010—2020年無明顯變化。濕地和水體面積均有所增長，濕地動(dòng)態(tài)度2000—2010年較小、2010—2020年較大，水體動(dòng)態(tài)度則為2000—2010年較大、2010—2020年較小。冰川較其他土地利用類型無明顯變化。

表1 2000—2020年阿克蘇地區(qū)土地利用面積及占比

圖2 2000—2020年阿克蘇地區(qū)土地利用現(xiàn)狀

總體來說，2000—2010年，灌木地、水體和林地動(dòng)態(tài)度較大，在此期間變化速度較快；2010—2020年，濕地、人造地表和耕地動(dòng)態(tài)度較大，在此期間變化速度較快；2000—2020年，裸地和草地持續(xù)大面積減少，耕地、人造地表和水體持續(xù)增加。通過對(duì)比前后10年的土地利用變化后發(fā)現(xiàn)，阿克蘇地區(qū)2010—2020年綜合土地利用動(dòng)態(tài)度(0.37%)大于2000—2010年綜合土地利用動(dòng)態(tài)度(0.20%)，說明2010—2020年阿克蘇地區(qū)對(duì)土地的開發(fā)和利用更為迅速。

表2 2000—2020年阿克蘇地區(qū)土地利用變化面積及土地利用動(dòng)態(tài)度

2.2 土地利用轉(zhuǎn)移分析將阿克蘇地區(qū)的2000、2010和2020年的GlobeLand 30產(chǎn)品數(shù)據(jù)2000LC030、2010LC030和2020LC030中的柵格數(shù)據(jù)運(yùn)用ArcGIS 10.2轉(zhuǎn)成矢量數(shù)據(jù)，3期數(shù)據(jù)相交得到阿克蘇地區(qū)2000—2010和2010—2020年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，具體見表3～4。從表3～4可以看出，耕地轉(zhuǎn)入遠(yuǎn)大于轉(zhuǎn)出，20年間面積增加了3 465.55 km2，主要由裸地和草地轉(zhuǎn)入，可能由于耕地占補(bǔ)平衡系統(tǒng)中新增耕地指標(biāo)與新增建設(shè)用地指標(biāo)相聯(lián)系，促使政府和個(gè)人積極開發(fā)耕地；轉(zhuǎn)出主要為人造地表和草地，說明不僅存在建設(shè)占用耕地的情況，而且存在少量耕地撂荒問題，這種情況在2010—2020年更為明顯。2000—2010年林地轉(zhuǎn)入大于轉(zhuǎn)出，2010—2020年是轉(zhuǎn)出大于轉(zhuǎn)入，總體轉(zhuǎn)入大于轉(zhuǎn)出，面積增加了1 079.39 km2，林地和草地相互轉(zhuǎn)換面積較大；2000—2010年轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出變化較大，有大量草地與裸地轉(zhuǎn)入，同時(shí)也轉(zhuǎn)出為草地和水體，2010—2020年由草地轉(zhuǎn)入，主要轉(zhuǎn)出為草地和濕地。草地轉(zhuǎn)入遠(yuǎn)小于轉(zhuǎn)出，面積減少了2 521.26 km2，2000—2020年轉(zhuǎn)入以裸地和林地為主，轉(zhuǎn)出也主要為裸地和林地。2000—2010年灌木地轉(zhuǎn)入大于轉(zhuǎn)出，2010—2020年轉(zhuǎn)出大于轉(zhuǎn)入，總體轉(zhuǎn)入大于轉(zhuǎn)出，面積增加了406.24 km2，2000—2020年轉(zhuǎn)入主要為裸地和草地；轉(zhuǎn)出主要為裸地、草地和濕地。濕地轉(zhuǎn)入大于轉(zhuǎn)出，面積增加了869.71 km2，2000—2010年變化較小，2010—2020年大量的裸地、草地和水體轉(zhuǎn)入濕地；轉(zhuǎn)出較少，主要轉(zhuǎn)為水體，水體和濕地相互轉(zhuǎn)換。水體轉(zhuǎn)入大于轉(zhuǎn)出，面積增加了587.14 km2，2000—2010年以轉(zhuǎn)入為主，主要由裸地和林地轉(zhuǎn)入，轉(zhuǎn)出較小；2010—2020年水體與林地、裸地、草地和濕地之間相互轉(zhuǎn)換。人造地表轉(zhuǎn)入大于轉(zhuǎn)出，面積增加了621.65 km2，主要轉(zhuǎn)入為耕地和裸地，近年來，農(nóng)村安居富民工程、舊城改造、棚戶區(qū)整治、小城鎮(zhèn)試點(diǎn)建設(shè)等民生工程以及城市化工業(yè)化對(duì)建設(shè)用地需求旺盛，導(dǎo)致人造地表面積大幅增加；轉(zhuǎn)出也主要為耕地，說明人造地表的主要來源為耕地，由于城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤、采礦用地整治等項(xiàng)目的實(shí)施刺激原本的人造地表復(fù)墾為農(nóng)用地。裸地轉(zhuǎn)入小于轉(zhuǎn)出，面積減少了4 700.78 km2，轉(zhuǎn)入主要為草地；轉(zhuǎn)出主要為耕地和草地。冰川變化較小，與裸地相互轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出。

表3 2000—2010年阿克蘇地區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

總體來說，裸地、草地和林地是其他除人造地表地類外的主要轉(zhuǎn)入來源，它們之間同樣也進(jìn)行著復(fù)雜的轉(zhuǎn)換，人造地表的主要來源為耕地，水體和濕地、林地和草地相互轉(zhuǎn)換。

表4 2010—2020年阿克蘇地區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

2.3 土地利用圖譜分析該研究建立阿克蘇地區(qū)2000—2020年的土地利用圖譜，在空間上展示研究區(qū)的土地利用變化特征。研究區(qū)內(nèi)土地利用變化分為5種圖譜變化模式：①穩(wěn)定型，如A-A-A；②前期變化型，如A-B-B；③后期變化型，如A-A-B；④反復(fù)變化型，如A-B-A；⑤持續(xù)變化型，如A-B-C，結(jié)果見表5。

表5 2000—2020年阿克蘇地區(qū)土地利用變化圖譜分析

從表5可以看出，5種圖譜變化模式中，穩(wěn)定型面積占比達(dá)88.24%，處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位，其中以無變化的裸地為主，面積占比69.54%，這是由于阿克蘇地區(qū)土地總量大，未利用地占比過高；后期變化型面積占比7.03%，其中裸地-裸地-耕地占后期變化型面積21.37%，裸地-裸地-草地17.58%，草地-草地-耕地占比16.59%，3種演變類型面積及所占比例較為接近，2010—2020年阿克蘇地區(qū)大量裸地與草地共計(jì)3 511.49 km2變?yōu)楦?，主要分布在阿克蘇河下游和渭庫綠洲外圍；前期變化型面積占比3.34%，其中草地-裸地-裸地面積1 130.82 km2，占比25.71%，主要分布在北部雪山和林地、草地的過渡地帶，南部塔克拉瑪干沙漠與綠洲過渡地帶和西部山地向阿克蘇綠洲的過渡帶；持續(xù)變化型面積961.87 km2，占比0.73%，其中草地-裸地-耕地面積達(dá)78.86 km2，占比8.20%，此圖譜中的變化類型較多；反復(fù)變化型在這5種類型中面積最小，其中草地-裸地-草地占反復(fù)變化型面積的35.04%。

下面重點(diǎn)分析2020年現(xiàn)狀為耕地和人造地表的圖譜演變，即圖譜柵格單元屬性值末位為耕地和人造地表。由于前期變化型是在2000—2010年發(fā)生形成的，反復(fù)變化型、持續(xù)變化型和后期變化型都是在2010—2020年發(fā)生形成的，以下按時(shí)間進(jìn)行簡(jiǎn)化描述。2000—2010年各種地類轉(zhuǎn)入耕地615.19 km2，2010—2020年各種地類轉(zhuǎn)入耕地3 944.14 km2，共計(jì)4 559.33 km2。2000—2010年阿拉爾市和溫宿縣分別新增266.73和122.90 km2，各占2000—2010年新增總面積的43.36%和19.98%，其他各縣則新增耕地較少，其中柯坪縣新增耕地為1.66 km2，位于末位。2010—2020年各縣新增耕地明顯增多，阿克蘇市和庫車市耕地面積增加較多，分別達(dá)1 128.93和920.57 km2。2000—2020年阿克蘇市、庫車市、沙雅縣和阿拉爾市耕地增長面積較多，以上縣市位于阿克蘇河流域下游或是渭干河下游，水資源豐富，開墾條件較好。

2000—2010年各種地類轉(zhuǎn)入人造地表126.04 km2，2010—2020年各種地類轉(zhuǎn)入人造地表625.89 km2，共計(jì)751.93 km2。2000—2010年庫車縣和阿克蘇市分別新增38.72和23.80 km2，各占2000—2010年新增人造地表總面積的30.72%和18.88%，其他各縣則新增人造地表較少。2010—2020年各縣人造地表面積明顯增加，阿克蘇市和溫宿縣人造地表面積增加較多，分別達(dá)100.07和95.02 km2。2000—2020年阿克蘇市、溫宿縣、庫車市和阿拉爾市人造地表擴(kuò)張較多，以上縣市地理位置優(yōu)越，發(fā)展較快。

2.4 CA-Markov模型預(yù)測(cè)2030年土地利用將預(yù)測(cè)的2020土地利用年數(shù)據(jù)與實(shí)際2020年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行精度判斷，用來分析以這種方法預(yù)測(cè)其他年份的數(shù)據(jù)可靠性。精度越高表示該種方法預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確，效果越好。在IDRISI 17.0中使用2000和2010年阿克蘇土地利用數(shù)據(jù)和CA-Markov模型模擬出阿克蘇地區(qū)2020年土地利用數(shù)據(jù)與實(shí)際2020年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)對(duì)比，使用IDRISI 17.0軟件中的CROSSTAB模塊進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示kappa為0.874 5，kappa系數(shù)大于0.8，精度較高，模擬結(jié)果較為可信[25-26]。2030年土地利用模擬情況詳見圖3和表6～7。

圖3 2030年阿克蘇地區(qū)土地利用預(yù)測(cè)

從表6、7可以看出，2020—2030年阿克蘇地區(qū)土地利用演化趨勢(shì)：①大量草地與裸地轉(zhuǎn)入為耕地，耕地預(yù)計(jì)增加2 029.94 km2，綠洲向繼續(xù)外緣擴(kuò)展，使得阿克蘇綠洲和渭庫綠洲外圍地形坡度良好的草地和裸地被開發(fā)成耕地，隨著高效節(jié)水灌溉的發(fā)展與推廣，水資源利用效率的提高，耕地的大規(guī)模增加成為可能；②草地、林地和灌木地轉(zhuǎn)出到水體和濕地中，面積減少，水體和濕地的轉(zhuǎn)入較多、轉(zhuǎn)出較少，水體和濕地相互轉(zhuǎn)換，近年來阿克蘇地區(qū)加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)，修建阿克蘇市多浪河國家濕地公園、烏什縣托什干河沙棘林濕地公園和沙雅塔里木河上游濕地自然保護(hù)區(qū)等生態(tài)功能區(qū)域，加強(qiáng)對(duì)濕地和水體的增加和保護(hù)；③人造地表快速擴(kuò)張，相比2020年人造地表預(yù)計(jì)面積增加了1 993.15 km2，動(dòng)態(tài)度達(dá)到18.12%，遠(yuǎn)大于其他地類的動(dòng)態(tài)度，主要來源仍為耕地，隨著阿克蘇地區(qū)經(jīng)濟(jì)總量的穩(wěn)步提升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步優(yōu)化，對(duì)人口和投資的吸引力越來越強(qiáng)，阿克蘇地區(qū)道路用地、工業(yè)用地、宅基地等建設(shè)用地都呈增加趨勢(shì)，要嚴(yán)格實(shí)行耕地占補(bǔ)平衡制度，避免城市的盲目擴(kuò)張?jiān)斐傻挠玫乩速M(fèi)；④裸地進(jìn)一步減少，轉(zhuǎn)出為耕地、草地和濕地。

表6 2030年阿克蘇地區(qū)預(yù)測(cè)土地利用動(dòng)態(tài)度及與2020年面積差值

2020—2030年基本延續(xù)2010—2020年土地利用演變趨勢(shì)：裸地和草地被開發(fā)，所占面積比重進(jìn)一步下降；隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人造地表進(jìn)一步擴(kuò)大；濕地和水體面積增加較多，林地、草地、灌木地面積較少，土地利用綜合動(dòng)態(tài)度(0.41%)大于前20年，土地利用變化加劇。

表7 2020—2030年阿克蘇地區(qū)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

近期阿克蘇地區(qū)土地利用趨勢(shì)及建議：①建設(shè)用地?cái)U(kuò)張顯著增加。在“一帶一路”倡議、西部大開發(fā)和承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)的背景下，阿克蘇地區(qū)擁有豐富的石油、煤電、礦產(chǎn)等工業(yè)資源以及特色林果、棉花、畜產(chǎn)品和糧等農(nóng)業(yè)資源，地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鎮(zhèn)化建設(shè)都迎來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，地區(qū)建設(shè)用地供需矛盾將進(jìn)一步加劇。要充分利用已有建設(shè)用地，改造存量閑置低效用地，提高地區(qū)建設(shè)用地節(jié)約集約利用水平；繼續(xù)開展城鄉(xiāng)用地增減掛鉤、富民安居等工程，優(yōu)化農(nóng)村居民點(diǎn)用地布局。此外地區(qū)永久基本農(nóng)田的空間布局也存在一定問題，如2017年劃定的永久基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)域里城鎮(zhèn)較近且分散零星分布，自身不具規(guī)模，也阻礙了城鎮(zhèn)的進(jìn)一步發(fā)展。在未來永久基本農(nóng)田調(diào)整補(bǔ)劃中，在政策允許的情況下將城區(qū)內(nèi)和城區(qū)周邊的永久基本農(nóng)田在數(shù)量不減少質(zhì)量不降低的情況下調(diào)整到城市周邊外或城市周邊的大片優(yōu)質(zhì)耕地區(qū)域內(nèi)，使其集中連片好耕作。建設(shè)用地在需求大幅增加、總量增加較少情況下，促使地區(qū)轉(zhuǎn)變土地利用方式、提高土地利用效率。②耕地總量明顯提升。阿克蘇地區(qū)擁有小麥、玉米、水稻、棉花、紅棗、蘋果、核桃、香梨、設(shè)施蔬菜等豐富的農(nóng)業(yè)種植資源，但現(xiàn)階段耕地中高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田占比較低，許多耕地面臨鹽漬化、潛在鹽漬化土地、沙化的風(fēng)險(xiǎn)，有的耕地甚至嚴(yán)重干旱缺水。耕地要繼續(xù)完善路林渠等配套設(shè)施，適當(dāng)放緩耕地開發(fā)速度，對(duì)于已有耕地要提升土地資源利用效率，繼續(xù)開展高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田與高效節(jié)水建設(shè)，對(duì)于坡度較高適合發(fā)展特色林果業(yè)要退耕還林，對(duì)于嚴(yán)重缺水的耕地實(shí)行退耕還草，做到因地制宜。③濕地和水體增加，草地、林地減少。針對(duì)近年來的生態(tài)環(huán)境問題，阿克蘇地區(qū)確定土地空間生態(tài)修復(fù)格局并對(duì)土地空間生態(tài)修復(fù)重大工程布局為形成和諧共生的生態(tài)建設(shè)示范區(qū)不懈努力。對(duì)現(xiàn)狀生態(tài)保護(hù)項(xiàng)目、生態(tài)保護(hù)等級(jí)進(jìn)行詳細(xì)梳理，并且“雙評(píng)價(jià)”分析結(jié)果，在保證生態(tài)環(huán)境不受影響的情況下，適度地、合理地重新確定生態(tài)保護(hù)紅線的范圍；完善國土空間規(guī)劃，統(tǒng)籌劃定生態(tài)保護(hù)紅線、永久基本農(nóng)田保護(hù)紅線和城鎮(zhèn)開發(fā)邊界。

3 結(jié)論與討論

該研究以2000、2010和2020年3期GlobeLand 30 數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用土地利用動(dòng)態(tài)度、土地轉(zhuǎn)移矩陣和土地利用變化圖譜分析阿克蘇地區(qū)2000—2020年的土地利用變化并結(jié)合CA-Markov模型對(duì)阿克蘇地區(qū)2030年土地利用進(jìn)行預(yù)測(cè)，得出以下結(jié)論：

(1)2000—2010年，灌木地水體和林地動(dòng)態(tài)度較大，在此期間變化速度較快；2010—2020年，濕地、人造地表和耕地動(dòng)態(tài)度較大，在此期間變化速度較快；2000—2020年，裸地和草地持續(xù)大面積減少，耕地、人造地表和水體持續(xù)增加。通過對(duì)比前后10年的土地利用變化后發(fā)現(xiàn)，阿克蘇地區(qū)2010—2020年綜合土地利用動(dòng)態(tài)度(0.37%)大于2000—2010年(0.20%)，說明2010—2020年阿克蘇地區(qū)對(duì)土地的開發(fā)和利用更為迅速。

(2)2000—2020年耕地主要的來源為裸地和草地；林地最大來源為草地，同時(shí)與草地之間相互轉(zhuǎn)換；濕地和水體相互轉(zhuǎn)換；人造地表的最大來源為耕地；裸地和草地相互轉(zhuǎn)換，裸地和草地持續(xù)轉(zhuǎn)出為其他地類。

(3)2000—2020年，5種圖譜變化模式中穩(wěn)定型占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；后期變化型和前期變化型占總面積的10.37%，比較大；持續(xù)變化型和反復(fù)變化型則很少，共占總面積的1.39%。

(4)利用CA-Markov模型對(duì)研究區(qū)2030年土地利用變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，kappa系數(shù)大于0.8，精度較高，用來分析未來土地利用趨勢(shì)并提出建議。

該研究選取的土地利用數(shù)據(jù)為30 m分辨率，存在一定誤差且分類較少。隨著科技的發(fā)展，未來會(huì)選取精度更高、分類更細(xì)的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步研究土地利用變化。

在利用CA-Markov模型對(duì)研究區(qū)2030年土地利用變化進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，選取的影響因子較少，并僅對(duì)耕地和人造地表制作了專門的適宜性圖集，其他地類則沿用Markov操作中直接得到的適宜性圖集；CA-Markov模型預(yù)測(cè)是基于上一時(shí)間段的土地利用變化，所以預(yù)測(cè)的結(jié)果所表明的趨勢(shì)與上一時(shí)間段的土地利用變化方向有很多相似。另外，土地利用預(yù)測(cè)中受政策影響較大，該研究在政策方面考慮較少。