大城市边缘区土地利用变化模拟研究_以北京市昌平区为例(2)

(3)土地利用类型的转换规则和转换弹性

转换规则指在一定的情景模式下,各地类之间相互转移的可能性矩阵,是一个n×n的矩阵(n表示地类数),值在0和1之间,“1”表示2种地类间可以转换,“0”表示不可以转换.本文通过邻域分析进行土地利用变化转换规则的判定(表3).另外,本模型还需要对每一种土地利用类型都赋予一个无量纲的值(0—1)来表示土地利用类型转换弹性,其中“0”代表极容易转换用途,“1”代表极难转换用途.赋值依据专家经验判断或某种土地利用类型在最近几年内的变化趋势.结合各土地利用类型在1996—2004年间转入率和转出率的分析,判断其转换弹性如表4.

表3　土地利用类型转换规则

Table3　Currentsettingsofthechangematrix

土地利用类型

耕地

园地

林地

其它农用地

建设用地

未利用地耕地111111园地111001林地111101其它农用地111101建设用地110110未利用地111101

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表4　土地利用类型转换弹性

Table4　Currentsettingsoftheconversionelasticity

土地利用类型

转出率/%

转换弹性耕地58.700.4园地53.820.4林地7.910.7其它农用地59.640.1建设用地28.020.8未利用地68.220.1

(4)管制区域

管制空间是指自然保护区、风景名胜区、水源保护区、森林、园林绿地、基本农田保护区和绿色廊道等构成的绿色网络系统与开放空间,对土地生态安全和人居环境起着结构性控制作用.在昌平区土地利用总体规划(2002—2010)中划定了基本农田保护区,因此,基本农田地块作为限制区域图层

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图3　昌平区2004年土地利用现状图与模拟图比较

Fig.3　ThecomparisonbetweenthesimulatedandreallandusemapofChangpingin2004

当所有参数设置完成后,运行模型,经过300多次迭代运算,变量趋于稳定,当各地类的面积分配达到既定标准(即面积误差小于允许误差),迭代结束,模型收敛,模拟完成.将模拟结果运用ArcGIS转换成Grid格式,得到可显示的模拟结果.为检验模拟效果,将模拟获得的2004年土地利用图与2004年土地利用现状相比较(图3),计算模拟结果的Kappa指数[28],为7513%,模拟效果比较理想.因此,可将CLUE2S模型用于模拟研究区未来在不同情景模式下的土地利用状况.

3　情景设置与模拟结果

311　土地利用情景设置

(1)Markov链自然演化情景

在Markov链情景下,下一期的土地利用变化只取决于前一时期的状态,而与再往前的状态无关,假设2007—2015年影响昌平区土地利用变化的因素没有发生变化,而是按照1996—2004年土地利用变化趋势演化.利用已知的1996—2004年的土地格局算出逐年转换概率,从而得到2007—2015年各种类型的土地利用需求.在Markov链情景下,不设置限制区域.该情景可看作基线情景,其他情景的设置在此情景的基础上,根据具体的

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No.1蒙吉军等:大城市边缘区土地利用变化模拟研究———以北京市昌平区为例203需求和政策的限制调整不同土地利用类型的转换概率,从而实现其它情景的需求预测.

(2)土地利用总体规划情景

根据昌平区国民经济和社会发展规划、资源环境保护的要求以及本区土地供给能力

(2002—2010)对各类土地面积做和各项建设对土地的需求,《昌平区土地利用总体规划》

出了定量的限制.由于土地利用总体规划一经批准就具有法律效力,并制定规划实施细则来保证规划的实施,同时依据本规划编制土地利用年度计划,并将其执行情况列为国民经济和社会发展规划执行情况的内容向区人民代表大会报告.从2004年现状来看,昌平区土地利用总体规划执行相对较好.因此,预测土地利用总体规划指标限制下的未来土地利用情景具有比较大的意义.由于土地利用总体规划对基本农田的保护提出了比较严格的限制,该情景将基本农田设为限制区域.

(3)粮食安全情景

转换较为严格的限制.经在1996—2004,,提,并在新一轮土地利总体规划中,对耕地向,进而得到各种类型的土地利用需求.在该情景下,除了基本农田继续做为限制区域外,还将昌平区农用地分等定级成果中划分为自然质量等别最高的农用地(八等地)纳入限制区域的范围.

(4)生态安全情景

作为北京市的北大门,昌平区对于北京市生态环境的改善起着至关重要的作用.在生态安全情景下,关注生态用地的保护,限制林地向建设用地转换.

3.2　模拟结果

将上述4种情景的用地需求作为参数输入到CLUE2S模型中分别进行模拟,模拟结果利用ArcGIS转换成Grid格式,生成2010年(图4)和2015年(图5)土地利用情景模拟图.

从图中可以看出,在Markov链自然演化情景下,建设用地的扩张最为明显;粮食安全情景下,山前平原区质量比较好的耕地没有转换为建设用地;而生态安全情景下,林地得到了比较好的保护,并且林地的增加在靠近城区和高速公路的两侧最为明显.

4　结论与讨论

4.1　结论

本文采用国际前沿的、具有良好空间表达性的空间建模方法CLUE2S,基于GIS分析和统计分析,以北京市昌平区为例对大城市边缘区不同土地利用政策情景下未来土地利用变化进行模拟.

(1)专门针对中小尺度区域的CLUE2S模型能够对区域内的土地利用/覆被变化进行比较好的模拟和预测.模型在综合分析土地利用的空间分布概率适宜图、土地利用变化规则和研究初期土地利用分布现状图的基础上,根据总概率大小对土地利用需求进行空间

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图4　昌平区2010年土地利用情景模拟图

Fig.4　ThesimulationmapofdifferentscenariosofChangpingin2010

分配.运用1996年和2004年的土地利用图,检验了该模型在土地利用情景模拟中的适用性,模拟结果与实际情况一致性较好,Kappa值达到0.75.对分布相对集中的林地和建设用地的模拟效果相对较好,而比较分散的园地、耕地和城市绿地的模拟效果相对较差;

(2)设置Markov链自然演化、土地利用总体规划、粮食安全和生态安全4种情景,运用CLUE2S模型模拟4种情景下2007—2015年的土地利用格局,得到2010年和2015年的土地利用模拟图.结果显示:在Markov情景下,建设用地的扩张较为明显;粮食安全情景下,平原区质量较好的耕地没有改变为建设用地;而生态安全情景下,林地保护较为明显,且增加的林地主要分布在近城区和高速公路的两侧.

4.2　讨论

(1)不同情景下土地利用需求是CLUE2S模型的一个外部参数,其预测的准确性要求对影响各种情景的主导政策有很好的把握.本文在基线情景下根据相关政策调整转换概率来预测不同情景下的土地需求,具有一定的主观性.如何加强情景预测的客观性,采用更为可靠的方法,如系统动力学和线性目标规划的方法,是今后值得探讨的一个重要方向;

(2)CLUE2S模型属于经验模型,其对未来土地利用格局预测的准确性,是以驱动因子对土地利用格局作用的稳定性为前提.在较短时间尺度上,一般区域驱动力的稳定性基本可以得到保证.但昌平区作为北京市的近郊区,土地利用变化程度剧烈,影响因素复杂,

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图5　昌平区2015年土地利用情景模拟图

Fig.5　ThesimulationmapofdifferentscenariosofChangpingin2015

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