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    干熱河谷典型區(qū)元謀縣土地利用變化與動態(tài)預(yù)測

    2021-08-11 05:15:28陳越豪何光熊史亮濤方海東史正濤
    科學(xué)技術(shù)與工程 2021年20期
    關(guān)鍵詞:元謀縣林地城鎮(zhèn)

    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和熱點領(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,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值。對干熱河谷典型區(qū)元謀縣1990—2020年間土地利用時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)生機制與動向,為后續(xù)實現(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)合樣本點進(jìn)行面向?qū)ο筇崛。ǘ喑叨扔跋穹指?、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。最后生成研究各個時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)以及谷歌地球的驗證結(jié)果,對已分類的土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行地物錯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,評價結(jié)果為:總體精度均在85%以上,Kappa系數(shù)均超過0.80,表明7個時像的遙感分類結(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),可以實現(xiàn)元謀縣土地利用的時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)量的兩個重要組成部分[15]。土地利用變化幅度是指在研究時段內(nèi)各種利用類型土地面積的絕對變化量,其計算如式(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,具體計算如式(2)、式(3)所示。

    土地利用變化幅度指數(shù)計算公式為

    (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為研究時段差值。

    土地利用變化速度指數(shù)計算公式為

    (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)綜合計算,從而獲得最終的土地利用程度指數(shù),計算公式為

    (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空變化過程[20]。通過將不同研究時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(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過程的隨機理論空間分布模型。該模型提出研究對象在St時刻的狀態(tài)僅與前一狀態(tài)即St+1時刻的狀態(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算兩個時間段內(nèi)的土地利用變化矩陣來實現(xiàn)的,其計算公式為

    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為研究時間段。

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

    Vt+1=f(Vt,N)

    (7)

    式(7)中:Vt、Vt+1分別為t、t+1時刻的元胞有限、離散的狀態(tài)集合;N為元胞濾波器大?。籪為局部空間內(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研究時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,各個研究時期內(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,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,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

    從各個時段來看,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,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),并運用DEM、坡度、道路、水系、居民點、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,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],精度檢驗選用全數(shù)檢驗法,首先模擬出 2020年的預(yù)測結(jié)果,再與實際解譯的 2020年地類結(jié)果進(jìn)行求差柵格運算,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,為零的像元個數(shù)為2 100 105,總像元個數(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,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)換等多個指標(biāo)分析各個土地利用類型的數(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%。

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