CLUE_S模型的改进与土地利用变化动态模拟_以张家界市永定区为例

第29卷　第3期2010年3月地 理 研 究GEO GRA P HICAL RESEA RC HVol 129,No 13Mar 1,2010 收稿日期:2009204206;修订日期:2009206225 基金项目:国家高技术研究发展计划(2008AA12Z 106),国家自然科学基金项目(40801166,40771198),高等学校博士学科点专项科研基金(200802841012) 作者简介:吴桂平(19802),男,江苏泰州人,中国地理学会会员,博士研究生。

主要从事遥感与地理信息系统及其应用研究。

E 2mail :csuwgp @1261comC L UE 2S 模型的改进与土地利用变化动态模拟———以张家界市永定区为例吴桂平1,曾永年2,冯学智1,肖鹏峰1,王　珂1(11南京大学地理信息科学系,南京210093;　21中南大学信息物理工程学院,长沙410083)摘要:区域土地利用变化模拟是L UCC 研究的核心内容之一。

以地处湘西北岩溶山区的张家界市永定区为研究对象,针对目前国际上广泛使用的CL U E 2S 土地利用变化模型,通过在传统Logistic 回归模型中引入空间自相关变量,对CL U E 2S 模型的空间分析模块进行了改进。

实验与分析结果表明,改进的空间分析模块拟合优度、拟合精度都有较大的提高。

耕地、林地及居民点工矿用地的拟合优度(ROC 值)分别从01784、01821和01741提高到01827、01875和01838。

在此基础之上,采用改进的CL U E 2S 模型,模拟和预测了研究地区2005～2020年的土地利用时空变化。

研究结果说明对CL U E 2S 模型空间分析模块的改进在一定意义上是合理的,同时也可以为永定区及其相似地区的土地利用规划决策提供更为科学的依据。

关键词:CL U E 2S 模型;Autologistic 回归;土地利用变化;动态模拟;永定区文章编号:100020585(2010)03204602111　引言区域土地利用变化动态模拟受到自然、社会、经济等众多因素在不同时间、空间尺度上的相互影响,是一个相当复杂的过程[1～3],目前已经成为全球环境变化和可持续发展的重要内容[4～10]。

而土地利用变化模型是深入了解土地利用变化过程、机理和环境影响的重要手段[6],通过模型的研究,能够更准确地了解:①土地利用与土地覆被变化的速率、空间类型及过程;②目前土地利用与土地覆被变化的重点地区以及未来变化趋势;③土地利用与土地覆被变化的主要动因。

因此,全球及区域性土地利用变化模型研究正在成为当前国际上开展土地利用/土地覆被变化研究的新动向[1]。

近年来,由荷兰瓦赫宁根大学环境科学系的Verburg 等科学家组成的“土地利用变化和影响”研究小组提出的CL U E 2S 模型,引起了学术界的诸多关注。

该模型具备同时预测和模拟土地利用/土地覆被数量和空间位置变化的能力,已在许多国家的区域尺度上获得了广泛应用[11～21]。

从整体上看,目前对CL U E 2S 模型的应用研究已经逐渐走向成熟,但是也存在着一些不足。

例如,在已有CL U E 2S 模型的研究应用中,土地利用及其驱动因子数据采用的大多是综合的乡镇一级数据,而基于Logistic 逐步回归方法的CL U E 2S 模型在进行空间分析时往往掩盖了这些空间数据内部的自相关性,这将在某种程度上影响模　3期吴桂平等:CL U E2S模型的改进与土地利用变化动态模拟461拟结果的精确性。

如何减少此类影响,提高模拟结果的精确度,有待进一步研究。

据此,本文主要针对目前国际上广泛使用的CL U E2S土地利用变化模型,通过在传统Logistic回归方法中引入空间自相关变量,对CL U E2S模型的空间分析模块进行改进。

最后以张家界市永定区为例,对改进的CL U E2S模型进行了验证和分析。

2　研究区概况 张家界市永定区地处湖南省西北部,云贵高原武陵山脉北支中段,长江流域洞庭湖水系澧水中上游,是张家界市旅游经济开发的腹地。

全区土地总面积2174km2,东与慈利、桃源毗邻,南抵沅陵,西邻永顺,北与桑植、武陵源接壤,东西最长8212km,南北最宽6012km,地理坐标为东经110°04′～110°55′,北纬28°52′～29°25′。

区境内群山起伏,沟谷纵横,山地相对高差较大,最大达139216m。

整个地势从中部切割成南北两部分,南部向沅水呈梯级递降,北部往澧水倾斜,中部地势低平,呈一半月形盆地。

研究区水资源较为丰富,中部澧水自西向东蜿蜒而下,横贯境内长达9618km,控制流域面积1614129km2 (图1)。

全区年平均气温1618℃,年日照时数为144916h,中部溪谷平地年降雨量1300～1600mm,南部中低山区年降雨量在1700mm以上,属于亚热带山原型季风性湿润气候。

图1　研究区域示意图Fig11　Location map of the study area 研究区具有以下特点:①作为张家界市的政治经济文化中心,永定区一直是张家界城市扩展的主要区域,城市土地利用和旅游业用地在土地利用变化过程中起了重要作用;②地质构造复杂,地貌类型多样,既有适于城市发展的平原地区,又有大范围山地地区;③水土流失严重,生态环境脆弱,全区有近80%的旱地面积存在着不同程度的水土流失现象,山体滑坡等自然灾害频繁;④在城市周边既有天门山、茅岩河及较大面积永久绿地等对城市扩展起一定阻隔作用的用地区域,还有一定面积的工业园开发区等快速发展区域。

462　地 理 研 究29卷因此,永定区既有城市扩展区域的典型特点,又存在喀斯特地貌所带来的复杂性,是土地利用模型建立和验证的理想区域。

3　数据来源和研究方法311　数据来源与分析 本研究主要数据来源为:①张家界市永定区2005年和2008年土地利用现状数据(Map GIS格式);②美国国家航空航天管理局(NASA)提供的永定区范围内3弧秒精度的SR TM(Shuttle Radar Topograp hy Mission)数据;③永定区2005年社会经济统计年鉴。

首先,根据土地利用现状图在Map GIS平台下提取出耕地、园地、林地、其他农用地、居民点工矿用地、交通水利设施用地和未利用地等七种,作为本次研究的主要土地利用类型,在此基础之上转换成shape文件格式。

同时,土地利用是社会经济与自然环境交互作用的结果,本研究综合考虑了各种自然环境、社会经济以及可达性方面的因素,具体包括:①地形因子,包括高程、坡度和坡向等;②可达性因子,包括各点与公路、铁路、水域以及主要乡镇的最近距离等;③社会经济因子,包括城市化率、人口密度、劳动力密度、农业生产总值等。

312　研究方法31211　技术路线　模型框架基于CL U E2S模型,包括非空间分析模块和空间分析模块两大模块。

非空间模块以自然、社会和经济分析为基础,计算研究区域内各模拟年度土地利用需求。

空间分析模块以各种栅格化驱动因素层为基础,依据各种土地利用类型概率以及土地利用规则,对模拟年份的土地利用需求进行空间分配。

非空间模块对模拟者开放,可以是简单的趋势外推模型、经济学模型,或者是复杂的系统动力学模型等,本研究在非空间分析模块中使用了以灰色系统理论和马尔柯夫链方法相结合的Grey2Markov Chain模型,该模型可以避免自然环境、社会经济条件、政策导向等因素,同时又考虑了土地利用在不同年份下的状态和数量,具有较大的科学性和实用性[22,23]。

空间分析模块是整个模型框架的核心,该模块在历史土地利用数据统计分析的基础上实现土地利用变化时空动态模拟。

本研究中,在土地利用数据和驱动因素进行Logistic逐步回归时,引入了能够考虑空间自相关性的权重变量,实现了对CL U E2S模型空间分析模块的改进。

研究的技术路线如图2所示。

31212　Autologistic回归方法　CL U E2S模型的空间分析模块是运用传统的Logistic逐步回归方法对每一栅格可能出现某一土地利用类型的概率进行诊断[11～21]。

P i=exp(β0+β1X1,i+β2X2,i+…+βn X n,i)1+exp(β0+β1X1,i+β2X2,i+…+βn X n,i)(1) 式中,P i表示每个栅格可能出现土地利用类型i的概率;X表示各备选驱动因素。

回归方程的解释能力一般利用Pontius提出的ROC(Relative Operating Characteristics)方法[24]进行检验。

检验指标ROC值介于015～110之间,随着ROC值的增加,回归方程对土地利用分布格局的解释能力逐渐上升。

然而使用Logistic回归方法有一个前提条件,即假定数据在统计上是相互独立的,并且数据是均匀分布的[25～28]。

Lambin认为[8],土地利用变化模型不但要解释影响土地利用变化的原因(why),而且还要回答土地利用变化的具体地点(where),以及土地利用变　3期吴桂平等:CL U E 2S 模型的改进与土地利用变化动态模拟463图2　永定区土地利用变化动态模拟技术路线Fig 12　Flowchart of land use change simulation in Y ongding County化的速率(when )。

实际上,在回答后两个问题的同时,便产生了空间数据的相关性[14],因而在这种情况下,土地利用数据的独立性假设往往并不成立。

如果采用传统的Logistic 回归方法来对土地利用变化与驱动因素进行相关性回归分析,则模型拟合的残差会表现出很强的自相关特征[29],以致所得到的模型可能被拒绝用于作为推断的基础。

因此必须要综合考虑土地利用数据的空间自相关性,才能合理地刻画出土地利用空间分布的动态变化过程[30]。

Autologistic 模型首先是由Besag [31]提出的,该模型主要是在传统的Logistic 模型基础之上以空间权重的形式引入空间自相关因子,从而解决了空间统计分析问题中固有的空间自相关效应的影响。

为了引入空间自相关因子,将时空点(X ,T )处的土地利用类型出现的条件概率定义为各种驱动因素和一个表示空间自相关性的虚拟变量的函数形式。

如果用集合{(X i ,T i ),i =1,2,…,n}表示所有出现的土地利用类型的空间位置和发生时间,且假定时空位置(X i ,T i )出现某种土地利用类型的条件概率及其相应的驱动因素满足Logistic 函数形式,则可以将土地利用类型出现的条件概率表达如下:P (y i =1|β0,β,r )=exp (β0+β′1X i +r ∑w ij )1+exp (β0+β′X i +r ∑w ij)(2) 式中,w ij 为时空点i 和j 的空间权重函数。