2010—2015年焉耆盆地LUCC特征分析及预测
费兵强, 韩炜, 马霄华, 党亚玲, 蔡寅潮, 谭惠, 李文轩
新疆师范大学 地理科学与旅游学院
通信作者:韩 炜(1975-),男,山东人,副教授,主要从事干旱区植物生理生态教学和科研工作.E-mail:hanweiaaa@163.com.

作者简介:费兵强(1991-),男,甘肃人,硕士生,主要从事绿洲生态建设与规划方面的研究.E-mail:feibingqiang@163.com.

摘要

通过对焉耆盆地土地利用/土地覆被变化(LUCC)的时空转化规律的研究,揭示在气候变化和生产活动加剧的背景下,建设用地变化对LUCC的影响及其对工农业土地利用格局、生态环境效应、社会经济状况所产生的驱动机制.结合RS和GIS等技术手段以及马尔可夫模型,对焉耆盆地2010—2015年LUCC特征进行了分析,并对2015—2024年以及终极稳定状态的焉耆盆地LUCC进行了预测.结果显示:在2010—2024研究时段内,建设用地和耕地面积大幅增长,未利用地面积减少量最大;其增长和减少速度在2015—2018年期间达到峰值,而后逐渐降低.未利用地是新增耕地的主要来源,新增建设用地主要来自于耕地转化.水域和沙地面积小幅减少.草地和盐碱地面积变化较小,但两者互转频繁,湿地面积总体保持稳定.由结果可看出,未来焉耆盆地LUCC变化较为剧烈,社会经济发展对自然环境的压力持续增大.

关键词: 焉耆盆地; 建设用地; LUCC; 马尔可夫模型; 土地利用变化; 模拟; 预测
中图分类号:X24 文献标志码:A 文章编号:0258-7971(2017)03-0395-10
An analysis of LUCC characteristics during 2010—2015 and its simulation and prediction in Yanqi Basin,Xinjiang
FEI Bing-qiang, HAN Wei, MA Xiao-hua, DANG Ya-ling, CAI Yin-chao, TAN Hui, LI Wen-xuan
The School of Geographic Sciences and Tourism,Xinjiang Normal University
Abstract

Based on the study of the spatial-temporal transformation of land exploitation / land cover change (LUCC) in Yanqi Basin,this paper has revealed the impact of the change of the use of land on LUCC in the context of climate change and intensified production activities,and its impact on land use pattern,ecology environmental effects,socio-economic conditions of the driving mechanism.The LUCC features of Yanqi Basin from 2010 to 2015 have been analyzed,and the prediction of LUCC in Yanqi Basin from 2015 to 2024 and in the final state of steady state has been carried out by combining RS and GIS techniques and Markov model.The results show that demand of construction land and cultivated land has increased significantly,and the areas of unused land has decreased the most; the growth and reduction rate reached the peak in 2015—2018,then decreased gradually.And unused land is the main source of new cultivated land,while cultivated land is the main source of new construction land.Water and sand areas have decreased slightly.Grassland and saline-alkali land areas have changed little,but the frequency of frequent rotation,wetland area remains stable.In the future,the change of LUCC in Yanqi Basin will be intense,and the pressure of social and economic development on the natural environment is increasing.

Keyword: Yanqi Basin; construction land; LUCC; Markov model; land use change; simulation; prediction

土地利用/覆被变化(LUCC, Land Use and Land Cover Change)因其对环境变化的重要影响而引起研究者的重视, 目前已成为全球变化研究领域的前沿和热点问题.随着对全球变化研究的深入, LUCC是导致全球变化的重要原因这一观点已经为绝大多数研究者所认同[1, 2].在引起全球气候变化的诸多因素中, LUCC被认为是人与自然交叉最为密切的环节[3].

在干旱与半干旱地区, 陆地生态系统的变化往往受多种要素综合作用和影响[4].由于人口的持续增长和日趋强烈的城市化进程, 使得人类对自然资源的大规模开发节奏加快, 如自然植被覆盖区被大规模的转为农作区、建设区等[5].一些研究还表明土地利用/覆被变化大都是人类的社会经济活动所造成的[6, 7].由此可见, 人类社会生产活动已经成为影响LUCC的主要驱动力.

本文研究区焉耆盆地位于中国西北部干旱地区, 是塔里木河下游流域的重要组成部分, 生态环境对外部压力敏感性高且脆弱[8].在国家西部大开发等经济政策的支持下, 区域经济日趋活跃, 人口增长, 城镇化速度加快, 在这些因素的综合驱动下, 焉耆盆地的土地利用/覆被变化显著[9].因此, 研究其土地利用变化特征及其演化规律, 对研究干旱区生态环境演变有重要意义.关于焉耆盆地LUCC的相关研究主要集中在生态系统服务功能[10], 气候变化对LUCC的影响[11]以及生态系统服务价值研究上[12].前人对焉耆盆地土地利用类型模拟预测的研究[13]数据过于陈旧, 其精确度和研究侧重点以及环境背景已和今天快速城市化的现状不相符合, 且未就人类活动这一主要驱动因子的影响进行进一步深入探究, 有必要进行新的研究.本研究结合RS和GIS技术, 较为精确地提取了研究区土地利用定量转化信息, 结合马尔可夫(Markov)预测模型, 对研究区内土地利用类型的转化规律进行定量分析, 并对未来土地利用的演变状态进行了定量预测.研究结论可以为流域生态治理及域内工农业生产部门提供参考.

1 研究区概况

焉耆盆地位于塔里木盆地东北侧, 是南天山山脉之间的一个中生代山间断陷盆地, 东西跨度约170km, 南北宽约80km[14], 盆地略呈菱形状(图1), 该地区是典型大陆性干旱气候, 降水稀少, 蒸发强烈.区内油气资源储量丰富, 水土资源充足, 是天山以南知名的农牧业基地, 辣椒是该地区最大的特色农产品, 同时焉耆盆地也是酿酒葡萄的优质产区.盆地内部东南方向有目前我国内陆最大的淡水湖泊博斯腾湖, 该湖是当地工农业生产和居民生活用水的主要水源, 对当地的生态和社会环境有着举足轻重的影响[15].

图1 研究区位置图Fig.1 Location of the study area

2 研究方法
2.1 研究方法概述

本研究采用的数据有:2010年8月13日和20日的Landsat TM镶嵌图像以及2015年7月17日和23日的Landsat OLI镶嵌图像, 共4景遥感影像数据, 轨道分别为142/031和143/031; 研究区90m精度的DEM数据; 研究区1∶ 100000地形图以及行政区划图和相关社会经济统计数据.

首先运用RS和GIS技术结合研究区地形图对影像和其他数据进行空间精校正、几何纠正、大气校正、裁剪及镶嵌等预处理.参考《中国资源环境遥感宏观调查与动态研究》土地分类系统[16], 结合研究区实际土地利用现状, 将研究区划分为耕地、草地、盐碱地、建设用地、水域、湿地、沙地及未利用地8种土地利用类型, 其中水域包括域内湖泊、河流、水库、坑塘水面等.建设用地包括城镇, 农村居民点以及厂房厂矿建筑等.未利用地主要包括裸岩和裸地, 植被覆盖度小于5%.湿地主要指水生植物密集分布区.然后以此为依据建立地物解译标志, 利用ENVI5.3软件对两幅影像执行监督分类, 结合研究区地形图和Google Earth影像地图对分类结果进行纠正.最终得到研究区内2010年和2015年2期的土地利用现状矢量和栅格图.

经过对比同期高分辨率影像和典型区野外现场勘查以及走访当地民众, 结果显示湿地和沙地解译精度在95%左右, 水域解译精度在92%左右, 其他地类的解译精度均在85%以上, 表明解译结果精确可信.利用ENVI 5.3软件的地图代数运算功能, 将解译后的2010、2015年2期土地利用现状图进行叠加运算, 得到各土地利用类型空间转化矩阵以及各地类转入转出面积的定量统计结果, 为之后进行马尔可夫过程模拟和预测提供属性数据.

2.2 土地利用变化分析指标计算方法

(1) 土地利用变化量化数值 包含2010、2015年土地利用类型的面积, 构成比例, 转化方向和数值等(表2).

(2) 土地利用动态度

Ks=(Ub-Ua)(UaT)-1× 100%, (1)

式中:Ks表示某种土地利用类型的土地利用动态度, %; UaUb分别表示研究初期和末期的土地利用类型面积, hm2; T是研究时段, a.

(3) 综合土地利用动态度[17]

式中:LUi代表研究初期i类土地利用类型的数量, hm2; Δ LUi-j表示在研究时段内i类用地类型转为非i类用地类型数量的绝对值, hm2.

(4) 土地利用面积净变化指数和净变化速率[18]

Nc= Ub-UaUa× 100%= ΔUin-ΔUoutUa× 100%, (3)

Rs= TUbUa-1× 100%= TUa+(ΔUin-ΔUout)Ua-1× 100%, (4)

式中:Nc表示面积净变化指数, %; UaUb代表量同式(1); T为研究时段, a; Rs代表面积净变化速率, %; Δ UinΔ Uout分别表示某地类的转入面积和转出面积.

2.3 马尔可夫模型

马尔可夫(Markov)预测法是一种预测事件发生概率的方法.它是基于马尔可夫链, 根据事件的目前状况预测其将来各个时刻(或时期)变动状况的一种预测方法, 是地理预测中常用的重要方法之一.土地利用动态变化有以下2个主要特性:一定区域内, 不同土地利用类型之间具有相互转化特性; 土地利用类型之间的相互转化过程包含着较多尚难用函数关系描述的事件[19].以上特性符合马尔可夫过程的基本特性, 故可利用其模拟土地利用变化过程.

确定初始转移概率矩阵P是运用马尔可夫过程模拟和预测土地利用演变的关键步骤, 若以Pij 表示预测对象由t时刻状态转为t+1时刻状态j的一步转移概率(i, j=1, 2, …, n), 则一步转移概率

P= P11P1n  Pn1Pnn. (5)

在人类活动的长期作用下, 最终各地类的状态将与它们的初始状态比例无关, 转移概率达到相对稳定的状态, 即第t期土地利用状态与t-1期相等.此即所谓土地利用终极稳定状态.

π (t)(t-1), (6)

记行终极状态向量π (t)=[ π1(t), π2(t), …, πn(t)], 则由马尔可夫过程的无后效性及Bayes条件概率公式推导可得逐次计算状态概率的递推公式

π1(t)= π1(t)=π1(t)P11+π2(t)P21++πm(t)Pn1, π2(t)=π1(t)P12+π2(t)P22++πm(t)Pn1, πn(t)=π1(t)P1n+π2(t)P2n++πm(t)Pnn, π1(t)=π2(t)++πm(t)=1.(7)

3 结果与分析
3.1 土地利用现状及其动态变化

3.1.1 马尔可夫转移矩阵 通过精确解译后的焉耆盆地2010年和2015年土地利用现状图(图2), 得到了2010— 2015年期间研究区各地类互相转化的定量转移矩阵(表1), 该表中行表示研究首期各土地利用类型, 列表示研究末期各土地利用类型, 表中数据表示研究首期转入研究末期各土地利用类型的数量.即原始土地利用转移矩阵, 也就是马尔可夫转移矩阵.

3.1.2 土地利用类型的空间转化 通过表1可以得到2010年和2015年两期土地利用现状之间各地类的动态变化情况(表2).结合表2分析可看出, 水域和未利用地的转出率呈现较低水平, 转出率最高的是盐碱地和草地, 其次为建设用地、湿地、耕地和沙地.建设用地和盐碱地转入率最高, 其次分别是草地、耕地、湿地、沙地、水域和未利用地.研究期内5年间, 焉耆盆地土地利用类型的主要转化形式为:耕地转化为建设用地和盐碱地, 草地转化为建设用地和盐碱地, 盐碱地逆转为草地, 未利用地转为耕地和沙地.具体分析如下:

(1) 5a间, 耕地面积净增11906.1hm2, 其中未利用地和草地分别转入11352hm2和12219hm2, 分别占耕地转入量的38.41%和35.68%, 其他地类共有8241hm2转为耕地, 同时有10120hm2的耕地转化成草地, 占耕地转出量的50.84%.共计4931hm2的耕地转化成建设用地, 占建设用地转入量的55.69%, 4855hm2的耕地转化为其他地类.耕地和草地之间呈现出高频互转的特点.

表1 焉耆盆地2010— 2015年间各地类之间的定量转移矩阵 Tab.1 Quantitative transfer matrix between the land use types of Yanqi Basin from 2010 to 2015 hm2

图2 2010和2015年焉耆盆地土地利用/覆被变化图Fig.2 The land use and land cover change in Yanqi Basin from 2010 to 2015

表2 焉耆盆地2010— 2015年各土地利用类型的动态变化 Tab.2 Dynamics variation of each land use type of Yanqi Basin from 2010 to 2015

(2) 水域的转入转出量均较低, 分别为1.62%和4.56%, 水域面积净转出2855.97hm2, 其中水域转湿地面积为2339hm2, 占水域总转出面积的49.42%, 而水域转入主要由盐碱地和草地提供, 分别占水域转入面积的29.06%和32.03%.

(3) 盐碱地总体面积变化幅度较小, 净转出605.63hm2, 但其转出率和转入率均相对较高, 分别为21.41%和21.95%, 盐碱地转出最大去向是草地和耕地, 分别为2699hm2和2594hm2, 占盐碱地转出量的31.74%和30.50%, 盐碱地转入的最大来源是草地, 面积为5653hm2, 占盐碱地总转入量的62.03%.

(4) 沙地面积呈现小幅减小趋势, 面积净转出273.95hm2, 主要转出方向为盐碱地、草地和耕地.

(5) 草地的状态变化较为剧烈, 表现为转出转入率均较高, 分别为27.78%和21.38%, 草地转出去向以耕地和盐碱地最大, 面积分别为12219hm2和5653hm2, 分别占草地转出量的49.90%和23.08%; 草地转入量最大来源同样是耕地和盐碱地, 面积分别为10120hm2和2699hm2, 分别占草地总转入量的54.40%和14.51%, 草地-耕地-盐碱地之间互转趋势明显.

(6) 未利用地面积净转出8513.46hm2, 转出率转入率分别是3.84%和1.54%, 转出最大去向为耕地, 面积为11352hm2, 占总转出面积的69.56%; 其次是沙地, 占未利用地总转出面积的11.30%.

(7) 湿地面积净增189.72hm2, 转入率略大于转出率, 土地利用动态度为0.08%, 整体变化较为稳定, 湿地转为草地和耕地面积最大, 而湿地转入的主要来源是水域和草地.

(8) 建设用地面积变化幅度较大, 其土地利用动态度在所有地类中最大, 达到了5.85%, 建设用地面积净增4827.39hm2, 增长幅度为29.23%.建设用地新增来源主要是耕地、草地和未利用地, 分别占到建设用地转入量的55.69%、22.37%、12.31%.

3.1.3 土地利用结构及其动态变化 在2010— 2015年5a研究期内, 焉耆盆地土地利用/覆被变化较大.耕地面积增加最多, 达到11906.10hm2, 增加幅度为5.20%; 其次是建设用地, 增加了4827.39hm2, 增幅为29.23%.未利用地面积减少最多, 为8513.46hm2, 由于其总量较大, 减小幅度仅为2.0%; 其次是草地和水域, 减小的幅度分别为6.68%和2.74%.增加幅度最大的是建设用地, 比例为29.23%, 其次是耕地、盐碱地和湿地.减小幅度最大的是草地, 比例为6.68%, 其次是水域、未利用地和沙地.沙地和湿地变化状况相对稳定.

2010— 2015年研究期内, 面积增加的各土地利用类型的土地利用动态度Ks大小是:建设用地> 耕地> 盐碱地> 湿地; 面积减少的各土地利用类型的土地利用动态度Ks大小是:草地> 水域> 未利用地> 沙地(表2).焉耆盆地综合土地利用动态度为1.67%.

3.2 基于马尔可夫过程的土地利用变化模拟及其预测

3.2.1 转移概率矩阵的确定 本文中转移概率的计算采用频率近似概率的方法.利用表1中2010— 2015年土地利用转化情况, 得到5a期间的土地利用转移概率矩阵, 在此基础上得到年均转移概率矩阵(表3).

3.2.2 模拟与检验 转移概率的准确性检验采用Markov过程模拟的方式进行.即利用2010年土地利用状态模拟2015年研究区土地利用状态的方式进行.

计算2010年研究区各地类的面积百分比值, 得到初始状态向量π (0):

π (0)=[21.96 9.97 3.81 8.63 8.45 40.78 4.82 1.58].

将运用马尔可夫基本方程模拟的2015年研究区土地利用结构与2015年土地利用实际值对比可以发现, 模拟值与实际值相对一致(表4).拟合误差分析可见式(8), 各地类所占比例的总体拟合误差为1.35%.所有拟合的地类当中, 建设用地的拟合误差最大, 为0.96%, 湿地的拟合误差最小, 为0.005%.所有地类的拟合误差都在1%以内, 由此可见利用该转移概率矩阵进行焉耆盆地土地利用结构的Markov过程模拟是可行的.

表3 焉耆盆地2010— 2015年各地类之间的年均转移概率 Tab.3 Annual transition probability of land use types in Yanqi Basin from 2010— 2015
表4 基于马尔可夫过程模拟的土地利用结构的检验 Tab.4 Examination of land use structure based on Markov process simulation

式中:Xi为实际面积百分比, X'i为模拟面积百分比.

3.2.3 土地利用动态预测 根据马尔可夫模型理论可知, 变化驱动力不变的情况下, 土地利用转移概率也被认为是不变的.以此为基础可以预测未来若干年的土地利用状态甚至土地利用终极稳定状态面积比例.根据年均转移概率矩阵(表3)和2015年各土地利用类型百分比值得到初始状态向量矩阵

π (0)=[23.10 9.70 3.87 8.60 7.88 39.96 4.84 2.05]. (9)

根据式(5)~(7), 利用Mathematica 9.0软件分别预测了2018、2021年和2024年的焉耆盆地土地利用类型所占百分比并计算其面积(表5).由于终极稳定状态方程的求解工作异常复杂, 通常只能通过求最优解的方式进行, 本研究采用Excel 2013软件的 “ 规划求解” 功能对研究区土地利用的终极稳定状态进行求解预测, 得到了各土地利用类型的面积百分比值和面积(图3、4).

根据预测结果, 研究区未来土地利用状态有如下特点:

(1) 耕地面积将持续增长 2015至2024年9年间面积占比将从23.10%上升到29.38%, 但其净增加量在2015— 2018年间将达到峰值, 而后逐渐下降, 耕地面积净变化指数和净变化速率的变化也证明了这一点.而耕地增加的主要来源是未利用地转化, 这与图中未利用地减少的绝对数量相符合终极稳定状态下, 耕地面积将占盆地总面积的37.51%, 达到306535.71hm2.

表5 基于Markov的焉耆盆地LUCC变化预测 Tab.5 Prediction of land use change of Yanqi Basin based on Markov

图3 2015年前土地利用类型面积变化及其后动态预测Fig.3 Land use changes and prediction in Yanqi Basin before and after 2015

(2) 水域面积继续呈持续减少趋势 面积从2015年的9.97%减少为2024年的7.81%, 最终稳定在6.42%, 面积为66982.96hm2.

(3) 盐碱地和沙地面积稳中有降 盐碱地面积占比从研究初期3.87%小幅减少到2024年的3.79%, 最终稳定在3.7%的水平.而沙地面积占比从2015年的8.60%减少到2024年的8.34%.且2010— 2024年间盐碱地和沙地的净变化指数和净变化速率均呈较低水平.可以看出, 未来土地沙化和盐渍化问题有所缓解.

(4) 草地面积在2010— 2018年间呈现较明显的减少趋势, 2018— 2021时间段开始增长, 且其净变化速率为正增长变大趋势.

(5) 未利用地减少速率也经历了先变大再减小的过程, 拐点出现在2018年.到2024年研究区内未利用地面积将占盆地总面积的33.93%, 与2015年相比减少了6.03%, 而最终稳定状态下, 未利用地面积将仅占总体面积的20.87%.

(6) 建设用地面积持续增长, 但其增长速率也在逐渐减小.研究区内建设用地面积从2015年的占比2.05%增加到2024年的4.22%, 最终稳定在9.8%.建设用地增长的主要来源是耕地和未利用地.

图4 2010— 2024年焉耆盆地各土地利用类型面积净变化指数和面积净变化速率Fig.4 Net change and net change ratio of different land use types in Yanqi Basin during 2010— 2024

4 结果与讨论
4.1 结果

(1) 焉耆盆地荒漠化和绿洲化过程在时间和空间上互相共存, 各土地利用类型之间存在着复杂且频繁的相互转化关系.由于气候变化和地下水超量开采等原因, 耕地退化加速, 迫使更多的草地被开垦成耕作用地, 同时由于相对无序的农田排碱导致大片草地被盐碱化, 同时由于水位下降和盐碱化增强, 一些耕地不得不被废弃, 从而演变成草地直至彻底盐碱化.这就导致盐碱地和草地之间存在着复杂和频繁的相互转化关系.

(2) 未来一段时间内, 人为干扰仍然是盆地内LUCC的主要驱动力.自西部大开发以来, 由于人口增长和开发活动加剧, 建设用地和耕地面积增长剧烈, 且在未来一段时间仍然将保持增长趋势.建设用地以原有边界和交通线为基础向外扩散, 挤占周围耕地和草地以及未利用地.同时大量草地及未利用地被开垦成耕地以满足日益增长的粮食需求.湖滨湿地面积将持续维持稳定, 表明当地政府的湿地封育保护措施成效显著.

4.2 讨论

祖皮艳木· 买买提[20]的研究结果显示, 2011年该区域整体生态环境压力已属于较高水平; 水资源利用率已经达到60%, 孔雀河还承担着向塔里木河生态输水的任务, 水资源已不能有力支撑未来发展需要[21].保证社会经济和生态环境保护的协调发展应该成为区域发展策略制定的重要考量, 本区域脆弱的生态环境现实和较大的生态环境压力已经成为发展的重要隐患.

由于盆地内建设用地聚集度低, 遥感影像解译后形成的建设用地斑块小而分散, 导致建设用地边界误差不可避免地增大, 对建设用的面积准确性造成了一定影响.

The authors have declared that no competing interests exist.

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