任紅鴿, 全 斌,, 陳 潔， 劉沛林, 王 鵬, 胡 最

(1.湖南科技大學 資源環(huán)境與安全工程學院, 湖南 湘潭 211100; 2.衡陽師范學院 城市與旅游學院, 湖南 衡陽 421000)

土地利用與土地覆被是地球表層系統(tǒng)中最突出的景觀標志，是人類活動和自然要素共同作用的結果，因此是研究自然與人文過程的理想切入點，成為全球變化研究的熱點領域[1]。土地利用覆被變化的模式、過程及其效應研究在區(qū)域乃至全球尺度都得到越來越多的重視[2]。其中土地利用覆被變化的模式是其他研究至關重要的前提，可以為制定有效的環(huán)境政策和管理策略提供基礎參考[3]。土地利用模型的選擇和應用是探究土地變化模式得到土地利用變化規(guī)律的必要前提。土地利用轉移矩陣可以反映各地類之間的轉移數量和方向，在土地利用格局的動態(tài)演變中得到廣泛應用，但是大多數分析并沒有從中挖掘出土地利用格局中潛在的空間變化信息[4]。傳統(tǒng)的數量分析模型雖然簡明扼要，且不需要較復雜的專業(yè)性分析技能，但忽略了土地利用空間區(qū)位的固定性與獨特性，沒有考慮土地利用動態(tài)變化的空間過程及相關屬性[5]。動態(tài)度模型雖然是一種基于空間分析技術的測算模型，但僅考慮了土地利用動態(tài)變化的空間轉移過程，而忽略了其新增過程，從而嚴重地低估了那些轉移慢、但增長快的土地利用類型[6]。加之，隨著遙感信息技術的發(fā)展，土地里變化數據更易獲取，對多期土地利用變化數據的信息進行深層量化分析顯得尤為重要。在分析土地利用變化時，變化是穩(wěn)定的還是暫時的變化；是單向的變化還是反復的變化等，這些土地利用變化信息的深層挖掘研究目前幾乎沒有。如果研究者把短暫的變化和永久的改變等價，模型參數可能是錯誤的，這會導致不準確和不健全的模擬和預測。

長沙市位于湖南省東部偏北，湘江下游，是全省政治、經濟、文化、科教和商貿中心，亦是中國中部地區(qū)的核心城市之一。2015年4月8日，國務院正式批復同意設立湖南湘江新區(qū)，成為中國第12個、中部地區(qū)首個國家級新區(qū)，是打造“一帶一路”核心增長極的重大舉措，也是推動長沙在更高起點上融入“一帶一路”和長江經濟帶等國家戰(zhàn)略的重要平臺。近年來，一些學者對長沙市土地利用變化問題進行了大量研究。Zhang等[7]運用Muilt-Agent模型對長沙市的城市擴張進行了研究，他們發(fā)現隨著未來城鎮(zhèn)化的發(fā)展長沙市區(qū)土地供應將更為緊張并且由于交通的相對便捷性城鎮(zhèn)化從郊區(qū)到偏遠的鄉(xiāng)鎮(zhèn)延伸。鄧楚雄等[8]對長沙市耕地集約利用的時空變化進行分析，結果表明2001—2009年長沙市耕地集約利用度時序變化各具特點，但整體上均呈現出以不同幅度上升的特征。張盧奔等[9]基于信息熵和分形維數分析了長沙市土地利用結構變化，結果表明在空間上信息熵變化基本與經濟社會發(fā)展相耦合，由中心城區(qū)向外信息熵逐漸降低。羅開盛等[10]分析了長沙土地利用變化過程信息并預測了未來10 a土地利用變化趨勢，預測表明人工表面、草地面積將擴展，耕地、濕地、林地及未利用土地面積將縮減。陳永林等[11]分析了長沙市土地利用變化及其城市化對產業(yè)結構演變的響應關系，結論是快速城市化將導致農用地的減少和建設用地的增加。這些文章運用多種方法分析了土地、社會、經濟、生態(tài)之間的相互作用。但是所有這些方法都需要土地利用數據來顯示準確的土地變化模式。然而，建立多期時間序列的地圖并充分利用來顯示土地變化是非常具有挑戰(zhàn)性的。本文展示了如何利用多期時間序列土地利用數據來描述和解釋土地變化的模式和深入挖掘土地利用變化過程。

為充分利用基于時間序列的多期土地利用數據來探究區(qū)域土地利用變化的模式和過程，本研究擬以長沙市為例，利用1990—2010年每5 a一期共4期的時間序列土地利用數據，在IDRISI和ArcGIS 10.2軟件平臺上推演土地利用變化的轉移次數和地類，并分析兩者之間的關系，試圖解決以下科學問題：如何采用轉移次數和轉移地類方法來探究顯著的土地利用變化？該問題不僅能夠提供探究土地利用變化的新方法，而且有助于我們對土地變化過程的進一步理解，同時也能將現有土地利用的大量數據得到充分應用，在建模和預測人類和環(huán)境之間的復雜的相互作用時作為依據和參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源與處理

研究所使用的1990，1995，2000年土地利用數據來自中國資源環(huán)境數據庫。該數據是以TM/ETM+遙感影像為基礎數據源，運用遙感和GIS軟件進行計算機自動分類和人工目視解譯，最終形成的1∶10萬的土地利用數據，解譯精度分別控制在92.92%，98.40%和97.45%[12]。這些數據采用統(tǒng)一的坐標系、投影和中央經線和雙標準緯線：坐標系為WGS-84坐標系，投影為ALBERS投影；中央經線為105°E，雙標準緯線分別為25°和47°N；橢球體為KRASOVSKY橢球體。

長沙市2005和2010年的遙感數據源為TM遙感影像標準產品，原始格式為DAT格式，頭文件為Fast文件，該數據產品已經過了輻射校正和相關數據預處理，采集時間分別為2005年5,7月、2010年3,7月、2010年9,11月，分辨率均為30 m。采用前2期的目視解譯方法得到長沙市2005和2010年土地利用圖，解譯精度均在85%以上，符合研究需要[13]。將至此得到的1990—2010年矢量格式的土地利用數據，在IDRISI軟件進行處理，得到統(tǒng)一為100 m分辨率的土地利用圖，每5 a一期的全部土地利用數據作為基礎數據如附圖9—13所示。

1.2 研究方法

參考Pontius和Zhang[14]提出基于事件和狀態(tài)來研究基于時間序列土地利用變化的方法，定義轉移次數為單個像元隨時間序列變化的次數，轉移0次的像元即為該時間段內不變的像元，轉移次數≥1的像元即為變化部分；轉移次數分布圖是指所有像元轉移次數在空間上的可視化呈現結果；轉移次數圖譜是指隨著時間發(fā)展，增加時間序列上下一時間點的土地利用圖而得到的一系列轉移次數分布圖的總稱。轉移地類數是指單個像元隨時間序列改變時有多少種不同地類參與該變化；轉移地類數分布圖是指所有像元轉移地類數在空間上的可視化呈現結果；轉移地類數圖譜是指隨著時間發(fā)展，增加時間序列上下一時間點的土地利用圖而得到的一系列地類數分布圖的總稱。一個研究區(qū)有t個時間點的土地利用圖，會有t-1個轉移次數分布圖和t-1個轉移地類數分布圖，第t個轉移次數分布圖和轉移地類數分布圖使用的是從1到t+1的土地利用圖創(chuàng)建。

轉移次數圖譜用來識別土地變化的一般空間格局。研究區(qū)域面積是固定的，隨著時間序列的延長，t時轉移n次的像元只能由t-1時轉移n-1次的像元變化而得，即轉移0次的像元個數不會增加，只會不變或者減少，t時轉移1次的像元，只能從t-1時的轉移0次像元變化而來。基于此，定義轉移1次的像元，叫做擴張像元；變化2次及其以上的像元叫做轉變像元。隨著時間發(fā)展，擴張像元的數量增加，研究區(qū)域將被確定為擴張模式。否則，如果擴張像元的數量減少，則為轉變模式。

2個系列的地圖創(chuàng)建后，接下來討論轉換次數分布圖和地類數分布圖之間的關系，將第t-1個轉移次數分布圖和地類數分布圖進行疊加制作交叉表。假設轉移在各地類間都是不可逆的，那么m個地類最多轉移m-1次。當然也存在m個地類轉移超過m-1次的情況，此時說明轉移在這些地類間反復發(fā)生。將m個地類轉移了n次的變化在地圖上顯示，以觀測轉移次數和地類之間在空間上的關系。

2 結果與分析

2.1 轉移次數分析

長沙市土地利用在1990—1995年最多發(fā)生了1次變化，且變化主要發(fā)生在長沙市中心城區(qū)和各級城市建成區(qū)外圍。在1990—2000年，在長沙市中心城區(qū)附近出現了大量變化2次的土地利用方式，但變化1次的土地利用仍主要位于城市建成區(qū)外圍和村鎮(zhèn)附近。在1990—2005年，城市建成區(qū)附近土地向外圍擴展表現為新增的1次變化，而長沙市中心城區(qū)出現轉移3次的變化。在1990—2010年，轉移2和3次的變化面積增多，長沙市中心城區(qū)出現了少量轉移4次的變化，但面積最大仍是變化1次的土地。隨著時間序列的增加，新增變化在每個時期都占主導，但是中心城區(qū)附近的土地利用并不穩(wěn)定會發(fā)生多次轉移。1990—2000年，擴張像元從約占總面積0.76%減少到約0.63%，土地利用為轉變模式，但是該變化并不劇烈。2000—2010年，擴張像元在2000年的基礎上累計增加至6%，說明該時期長沙市的土地利用變化呈現出持續(xù)的擴張模式。

2.2 轉移地類分析

長沙市1990—1995年土地利用，只涉及1個地類和2個地類的變化，且變化主要發(fā)生在城市建成區(qū)附近；1990—2000年，發(fā)生變化的位置與1990—1995年相似，出現了3個地類的變化；1990—2005年，發(fā)生變化的位置擴張到了整個湘江主流沿岸和一些城市或者村莊的集聚地，變化最多也是涉及3個地類。1990—2010年，變化沿湘江產業(yè)帶和寧長瀏產業(yè)發(fā)展帶延伸，最多出現涉及4個地類的變化，其面積特別小，涉及2個地類的變化面積最大。保持不變的像元從占總面積的99.24%減少到68.04%，涉及2個地類的變化像元從0.76%增加到30.43%，涉及3個地類的變化像元從0～1.49%，涉及地類數越來越多，最多達到4個，占總面積的0.03%。

1990—2010年土地利用變化中涉及2個地類的變化最多。涉及2個地類的變化中，耕地和建設用地以及林地和建設用地的變化主要在城鎮(zhèn)外圍，且是主要的變化形式；耕地和林地的變化比較破碎但是其分布范圍卻很廣，1990—2010年涉及該地類變化的土地面積為174.34 km2，其中由耕地轉為林地的為81.63 km2，由林地轉為耕地的為90.89 km2，剩余的為耕地和林地之間進行交替變化最終又變?yōu)槌跏紩r期地類的面積為1.82 km2。耕地和水域的變化位于河流沿岸，主要可能是由于季節(jié)變化等造成河灘地的出現。

2.3 轉移地類與轉移次數綜合分析

將1990—2010年的轉移次數分布圖和地類數分布圖進行疊加，產生一個交叉矩陣(如表1所示)。轉移次數顯示在列，地類數顯示在行。在變化的像元中，2個地類且變化1次的像元有74 215個，占總變化的75%，2個地類變化次數依次增加最多達到了4次，且隨著變化次數的增加，像元數在減少。3個地類變化2次的像元有2 957個，3個地類最多變化了5次。變化最多涉及4個地類，其中變化3次的像元有303個，最多變化了5次且像元有20個。從列來看，變化1次的面積最大，且這些變化都涉及2個地類。當變化2～4次時，2個地類的面積也最大。隨著轉移次數和地類數的增多，像元數都在減少，2個地類變化1次的新增變化比較突出。

表1 1990-2010年土地利用轉移地類數交叉矩陣

將1990—2010年轉移地類數和轉移次數分布圖進行疊加，可知2地類變化1次集中發(fā)生在城市建成區(qū)外圍，和河流湖泊附近。多次變化主要發(fā)生在湘江主流沿岸。將2地類變化1次的變化類型提取出來，可知在1990—2010年耕地和建設用地間以及林地和建設用地間轉移1次的變化主要位于城市建成區(qū)外圍，面積分別為202.86，169.96 km2，但其范圍受到城市用地規(guī)模的制約。此外，距長沙市正東方向約10 km內存在大量耕地在1995年轉到建設用地，在10～16 km間存在大量耕地在2005年轉移到建設用地。在東南方14～22 km主要是耕地在2010年轉到建設用地。望城縣和長沙縣由于地理位置上距離長沙市較近，其外圍變化與長沙市存在很多重疊情況。在寧鄉(xiāng)縣2 km內和瀏陽市北方2 km內存在耕地在1990和2005年轉到建設用地；在寧鄉(xiāng)縣西北方和瀏陽市東北方2 km以外則是耕地在2010年轉到建設用地。同時在長沙市西北18 km內、長沙市東南、寧鄉(xiāng)縣東北和瀏陽市北方2～6 km也存在林地在2005，2010年轉到建設用地。在1990—2010年隨著時間推移城市建成區(qū)附近的耕地和林地轉為建設用地的變化距離城市中心越來越遠，說明1990—2010年長沙市城市擴張呈增長態(tài)勢且主要占用城市外圍的耕地或林地。而在鄉(xiāng)村地區(qū)存在很多破碎圖斑顯示建設用地在2010年轉為耕地和林地，面積分別為48.27，12.04 km2，說明隨著城市擴張不斷加強，耕地和糧食安全壓力增加，會通過將鄉(xiāng)村地區(qū)或廢棄建筑工礦用地等的建設用地通過土地整治和土地復墾等措施來增加耕地數量。

3 討論與結論

(1) 隨著時間的發(fā)展，變化的次數增多而該種變化類型的面積越小。長沙市的新增變化在南北方向上沿湘江延伸，在東西方向上沿寧長瀏產業(yè)發(fā)展帶伸展。1990—2000年長沙市的土地利用/覆被變化呈轉變模式，2000—2010年呈擴張模式，表明1990—2010年長沙的城市擴張是加速進行的。

(2) 轉移次數和轉移地類數的空間分布具有相似性。隨著轉移次數和地類數的增多，對應變化的像元數都在減少，2個地類變化1次的新增變化比較突出。隨著時間延長，雖然土地整治等能補給少量的耕地和林地，但城市擴張占用外圍耕地和林地仍是當地土地利用中主要的變化方式。

(3) 其他城鎮(zhèn)和長沙市中心城區(qū)變化模式相似但輻射能力較弱且發(fā)展方向不盡相同，土地利用變化和規(guī)模遵循一定的城市等級順序。

探尋基于多期時間序列土地利用數據的轉移次數和地類及其時空關聯(lián)特征，一方面，可從新層面來探測土地利用變化的特征規(guī)律，為預測等提供基礎；另一方面，可將量化的變化信息在空間上可視化展示。同時該方法可以充分利用土地利用現有數據，探究變化過程展示區(qū)域動態(tài)變化。本文中長沙市呈現轉移次數和轉移地類在空間變化上的統(tǒng)一，且主要變化為外延性城市擴張。但是某些城市的發(fā)展可能與此不同，也可用此方法進行進一步的對比分析。對于城市擴張的研究和區(qū)域差異研究也可應用此方法，這將是未來深入研究的方向。

致謝：感謝美國克拉克大學地理學院Robert Gilmore Pontius Jr教授給予的指導和寶貴意見。

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