0 引言

土地利用/覆被变化（LUCC）是全球环境变化的重要组成部分和主要原因之一,涉及自然与人文领域的诸多问题,已经成为当前全球变化的研究热点。“国际地圈与生物圈计划”（IGBP）和“全球环境变化的人文领域计划”（IHDP）于1995年联合提出“土地利用/土地覆被变化”研究计划,该计划通过对人类驱动力-土地利用/覆被变化-全球变化-环境反馈之间相互作用机制的认识,深入理解人类活动对土地覆被的影响^[1,2]。国内外学者通过对LUCC开展大量研究工作,力求揭示人类驱动力与土地利用变化之间的关系,从而提高对土地利用变化的模拟与预测水平^[3~12]。在LUCC的研究中,模型是分析和研究土地利用变化趋势和效应的重要工具,能够帮助我们分析土地利用变化的关键过程,并进行定量描述,从而对未来的土地利用变化格局和影响进行评价^[13~18]。CLUE模型（Conversion of Land Use and its Effects Model）由荷兰Wageningen大学的Veldkamp P H等科学家提出,CLUE-S模型是通过对CLUE模型的进行改进而来的,该模型的优点在于全面考虑自然和人文因子,通过迭代方法综合空间分析和非空间分析,较好地模拟小尺度范围内土地利用变化情景,在国内外的土地利用变化模拟中得到广泛的应用^[19,20]。国内学者利用CLUE-S模型对不同城市类型城市的土地利用变化进行了大量的研究,分析其变化驱动力因素和特征,取得了很多研究成果^[21~24]。

目前,随着中国经济的发展,城市化进程明显加快,地处大城市边缘的很多卫星城市由于地理区位优势明显,在大城市的带动下,城市化速度加快,建设用地的的需求量显著增加,主要是通过占用耕地和滩涂水域,如何将社会经济的发展与土地资源的可持续发展结合起来,已经成为各个城市发展需要解决的首要问题。资阳市雁江区作为成都市的边缘区域,地处成渝1 h经济圈内,近年来经济发展迅速,用地矛盾突出。本文以资阳市雁江区为研究对象,利用CLUE-S模型对区内土地利用分布进行2005~2020年的时空格局模拟,并对模拟结果进行分析讨论,找出模拟期内土地利用变化特征。

1 研究区概况

雁江区位于四川盆地中部,位于成都平原经济圈的东部节点上,地理坐标为104°26′04″E~105°03′05″E、29°50′56″N~30°18′40″N,东接安岳县、南邻资中县,西靠仁寿县,北连简阳市,幅员面积163 261 hm²,东西最长60 km,南北最宽51 km,成渝高速公路35 km穿越而过,沱江由北向南流贯全区,是四川省的水、陆交通要地,（图1）。全区属四川盆地亚热带湿润气候区,处于川东伏旱和川西洪涝的过渡地带,年平均气温17.3℃,年降水量941 mm。研究区西距成都85 km,东距重庆254 km,位于成渝经济区四川部分“一极一轴一区块”（成都都市圈增长极、成渝通道发展轴、环渝腹地区块）空间布局的范围,处于成都1 h经济圈,其地理优势不言而喻,近几年社会经济迅猛发展,因此对研究区的土地利用时空格局模拟具有重要意义,可以为西部地区其他大都市经济圈周边卫星城市的发展和规划提供参考依据。

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图1   研究区位置示意

Fig.1   The location of the research area

2 基础数据与研究方法

2.1 基础数据

CLUE-S模型需要的数据主要有两大类：基础地理数据和社会经济数据。基础地理数据主要包括土地利用分布图、公路分布图、河流水系分布图、城镇建设用地分布图、数字高程模型（DEM）等。社会经济统计数据包括各个乡镇人口数据、农民人均纯收入和GDP数据,统计数据主要通过资阳市统计年鉴（2000~2009年）获取^[25]。土地利用现状图数据通过ALOS和ETM遥感影像获得,分类参照全国第二次土地利用调查分类标准,结合研究区的实际情况,将研究区土地利用类型分为：耕地、园地、林地、建设用地和水域五大类,采用决策树分类的方法获取2期土地利用数据,其中2005年土地利用分布图（图2a）作为模型输入的基期数据,2009年土地利用分布图（图2b）作为模拟结果检验数据。

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图2   2005年（a）和2009年（b）研究区土地利用情况

Fig.2   Land use of research area in 2005(a) and 2009(b)

2.2 研究方法

2.2.1 模拟方案

采用CLUE-S模型模拟研究区土地利用方式的变化特征,以资阳市雁江区2005年土地利用现状栅格图和2005年土地利用驱动因子栅格图为基础进行Logistic逐步回归分析,回归分析基于SPSS软件进行,获取土地利用格局与各土地利用驱动因子之间的定量关系。土地利用需求分析利用灰色系统GM（1,1）模型进行预测分析,通过Matlab编程实现。在此基础上,根据研究区选取的驱动因子、土地利用转换约束条件、限制区域等条件正确配置模型参数,对研究区2005年至2020年土地利用格局进行模拟,并根据2009年土地利用遥感解译图来验证同年的模拟图,判断CLUE-S模型模拟精度,最后对模拟结果进行综合分析,分析区内土地利用的变化特征。

2.2.2 土地利用需求分析

在CLUE-S模型的非空间分析模块中,可以用多种方法预测土地利用需求量。目前,常用的预

测方法有线性回归模型、灰色系统模型、指数平滑法、马尔柯夫链模型和模糊预测法等,灰色系统将所有的随机变量都看作灰色变量,该模型预测规律性不很明显、影响因素多的数列具有明显的优势,进行土地利用利用需求模拟时,只需要短期的土地利用数据^[26]。本次模拟通过灰色系统模型进行土地利用需求量的预测,预测数据源为2000~2005年的各类土地利用类型历史数据,由于区内实行严格的水域保护措施^①,认为水体面积没有变化。本次预测中,耕地、园地、林地、建设用地的均方差比C分别为：0.005,0.046,0.013,0.013,值均小于0.350,模型精度达到一级标准。

2.2.3 驱动因子选取

土地利用变化时空模拟的核心是土地利用变化与其驱动因子之间的相互作用关系,不同因子对土地利用变化的影响与控制作用是不同的,为了揭示各种驱动因子对土地利用变化的控制与影响作用,根据研究区土地利用变化的实际情况及资料本身的可得性,本文将土地利用变化的驱动因子分为自然控制因子和社会经济驱动因子,共选取了10种驱动因子。其中自然控制因子有高程、坡度、坡向和距河流距离,社会经济驱动因子有GDP、人口密度、城市化率、农民人均纯收入、距城镇距离和距道路距离。高程数据通过下载国际科学数据服务平台30 m分辨率ASTER GDEM,利用ArcGIS9.3软件中的空间分析模块,生成单元格大小为100×100 m的坡度图和坡向图,并将DEM数据重采样到100 m×100 m大小。距河流距离、距城镇距离和距道路距离因子基于ArcGIS9.3平台生成,分别从土地利用现状数据中将河流、城镇和公路提取为单独图层,利用距离制图模块计算各点到河流,城镇和公路的距离,生成相应的驱动因子图层。GDP、人口密度、城市化率和农民人均纯收入通过资阳市统计年鉴获取,将其录入到研究区各个乡镇矢量图的相应属性字段,利用ArcGIS9.3软件中矢量转栅格命令生成相应因子图层。

2.2.4 Logistic回归分析

Logistic回归模型是一种非线性分类统计方法,适合于对二分类因变量（取值0或1）进行回归分析。该模型通过对土地利用方式和驱动因子进行定量的分析,以回归方程的形式来表述驱动因子对土地利用类型转化的影响的关系。根据回归分析的结果获得各种地类的空间分布概率,对结果进行ROC检验。Logistic回归模型表达式如下:

Log(Pi1-Pi)=β0+β1X1+β2X2+...+βiXi（1）

式中,P_i表示每个栅格单元可能出现某一土地利用类型i的概率;X_i表示各驱动因素;β_i是各驱动因子的回归系数,表示变量X_i对P_i的影响大小。

Logistic回归分析基于SPSS软件进行,首先计算出研究区5种土地利用类型与自然控制因子和社会经济驱动因子之间的二值Logistic回归系数,在置信度为95％的条件下,分别计算了各种地类的回归系数（表1）,根据计算得出的空间分布概

率,对各地类进行ROC检验（表1）。逻辑回归分析的结果利用ROC值评价分析各因子的可靠性,ROC的值介于0.500和1之间,其值越大,说明预测效果越好。从回归结果来看,耕地、园地、林地、建设用地和水域的ROC分别为0.770,0.882,0.861,0.793,0.873,说明进入回归方程的驱动因子能够较好的解释各种地类的空间分布格局,能够达到模拟的精度要求。

在利用CLUE-S模型进行土地利用模拟时,可以结合研究区内各种土地利用类型历史变化情况和本轮土地总体规划要求来设置每种地类的稳定程度。模型中土地利用类型的稳定性由模型ELAS参数来定义,ELAS参数分为以下3种情况：ELAS=1时,表示该土地利用类型不会转变为其它的地类;ELAS=0时,表示该土地利用类型极易转变为其它的地类;0<ELAS<1时,表示地类发生转化的难易程度介于上述2种情况之间,本次模拟中ELAS的设置通过结合区内土地利用历史变化情况,参考国内外已有研究成果设定^[21~23],如表2所示。空间约束条件是用来定义模拟期内受到政策或者法规保护不允许发生地类变化的区域,根据本轮土地利用总体规划的规定,区内的空间约束区域包括有基本农田保护区和生态安全控制区。生态环境安全控制区是指需要进行土地利用特殊控制的区域,主要包括沱江、九曲河、老鹰河等重要河流及滩涂,以及区内的水库,这些区域组成本次模拟的空间约束条件。

3 结果与分析

3.1 模拟精度验证

CLUE-S模型模拟的精度可以通过同一时期土地利用现状分布图和模拟图进行验证,本文采用Kappa指数对模拟结果进行定量检验,公式如下：Kappa=(P_o-P_c)/(P_p-P_c) （2）

式中,P_o是正确模拟的比例;P_c是随机情况下期望的正确模拟比例;P_p是理想分类情况下的正确模拟比例。一般情况下,Kappa≥0.750时,两土地利用类型图一致性较高,变化不明显;0.4≤Kappa≤0.750时,两土地利用类型图一致性一般,变化比较明显;Kappa≤0.400时,两土地利用类型图一致性较差,变化较大。

本文将研究区内2009年土地利用现状图（图2b）作为基准数据,对模拟的2009年土地利用分布图（图3）进行检验,图件统一为100 m×100 m栅格,研究区由163 256个栅格组成。通过ArcGIS9.3软件中的Raster Calculator命令,将2009年解译土地利用栅格图减去2009年土地利用模拟栅格图,计算结果中模拟正确区域栅格值为0,经统计分析得出模拟正确的栅格数为148 476个,占栅格总数的90.950 %,即P_o=0.910。本次模拟土地利用类型为5类,因此每个栅格随机情况下期望的正确模拟比例P_c=l/5,理想分类情况下的正确模拟率P_p=l。将数值代入上述公式可得到本次模拟的Kappa指数为0.887,说明利用CLUE-S模型进行模拟时各个参数设置比较合理,能比较好的模拟研究区的土地利用类型变化。

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图3   2009年研究区土地利用模拟

Fig.3   Simulated land use pattern of research area in 2009

3.2 模拟结果分析

CLUE-S模型模拟成果为ASCII格式,利用ArcGIS9.3软件中的数据转换模块将其转化成栅格数据,裁剪出各个乡镇2020年模拟结果,分析不同乡镇的土地利用变化特征,2005年土地利用情况如图2a所示,2020年土地利用模拟情况如图4所示。通过对模拟结果进行分析得出,区内耕地面积显著减少,模拟期内耕地面积减少3 581 hm²,建设用地和林地面积分别增加3 099 hm²和1 389 hm²,园地的面积模拟期内小幅度减少,减少面积为226 hm²。从地类变化的空间特征来看,建设用地面积显著增加的区域主要分布在雁江镇、松涛镇和宝台镇,建设用地增加的面积分别为14.072%、24.611%和9.026%,建设用地的增加主要通过占用耕地来实现,其变化趋势与雁江区的城市规划比较吻合,雁江镇为雁江区的中心城区所在地,其城市格局可以概括为“一心两翼”,以老城区、松涛、宝台为中心,以老城区北部工业带和沱江两岸建设用地为两翼,总体上成“雁形”城市形态;园地面积的变化幅度比较小,2005年园地主要分布在碑记镇、丰裕镇和忠义镇,分布面积分别为占园地总面积的47.892%,35.171%和15.564%,在模拟期内,丰裕镇和碑记镇的园地面积分别增加19 hm²和10 hm²,雁江镇园地面积减少116 hm²,是模拟期内减少幅度较大的地区,主要转变为建设用地;林地面积增加幅度较大的乡镇有祥符镇、丹山镇和雁江镇,增加面积分别为672 hm²,280 hm²和204 hm²;研究区内实施对沱江河水域的保护,由于此政策的实施,模拟期内的水域面积基本上没有变化。

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图4   2020年研究区土地利用模拟

Fig.4   Simulated land use pattern of research area in 2020

4 结 论

本文以资阳市雁江区作为研究区域,选择影响区内土地利用变化的驱动因子,结合区内土地利用总体规划,找出空间约束条件,利用CLUE-S模型进行模拟,对研究区的土地利用空间格局与演变进行了模拟分析,找出各种驱动力因子共同作用下的研究区的地类演变特征,为政府决策提供有价值的信息支持,通过本次研究,取得以下几点认识：1） 运用CLUE-S模型进行土地利用/覆被变化的时空模拟,需要收集区内的自然地理数据和社会经济统计数据,在本次模拟中,结合区域的特征和数据的可获取性,选择了高程、坡度、坡向3个自然因子;社会经济因子主要选择了人口密度、城市化率、农民收入和GDP共4个方面的数据,根据统计年鉴和人口普查资料,获得各乡镇相应的统计数据。如果研究能将收集到土壤等土地利用的变化影响因素,能够进一步提高模型的模拟精度。

2） 基于CLUE-S模型,利用2005年的土地利用现状数据对全区的进行了动态模拟,并根据2009年遥感解译土地利用数据,验证了CLUE-S模型的模拟效果,模拟数据的Kappa指数达0.887,结果表明模拟精度理想。

3） 本次研究的土地利用动态模拟结合雁江区土地利用总体规划进行,根据总体规划的要求设置区内土地利用变化的空间限制区域,模拟期内耕地面积减少的幅度较大,园地面积小幅度减少,建设用地和林地面积增加显著。建设用地增加主要是沿着老城区边缘,老城区以南沱江河西岸,模拟出来的结果与总体规划的用地结果指标吻合程度较好,说明该模型能较准确地模拟四川盆地丘陵地区的土地利用/覆被变化特征,对于研究本地区其他城市的土地利用变化研究具有一定的借鉴意义。

The authors have declared that no competing interests exist.

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