王世東 李 立 張游游,2 余 洋,3

(1.河南理工大學(xué)測(cè)繪與國(guó)土信息工程學(xué)院，焦作 454000；2.河南省地質(zhì)物探測(cè)繪技術(shù)有限公司，鄭州 450016；3.中國(guó)地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院,北京 100081)

0 引言

土地資源優(yōu)化配置是一個(gè)包含多層次、多目標(biāo)，需要持續(xù)擬合與決策的復(fù)雜系統(tǒng)工程。優(yōu)化內(nèi)容主要包括兩方面，一是對(duì)宏觀土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化的配置模型，二是對(duì)微觀土地利用空間格局進(jìn)行優(yōu)化的配置模型[1]，以此提高土地資源的可持續(xù)利用率，保持土地環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)的相對(duì)平衡[2]。但是，在大多數(shù)發(fā)展中國(guó)家中，隨著城市化建設(shè)進(jìn)程的加速，將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放在首位的土地利用結(jié)構(gòu)將損害土地資源的環(huán)境生態(tài)功能。特別是在一些快速發(fā)展的地區(qū)，政府經(jīng)常訴諸行政手段來(lái)干擾土地資源的分配，旨在保護(hù)區(qū)域的生態(tài)和環(huán)境資源，鑒于此，諸多學(xué)者展開(kāi)了土地資源優(yōu)化配置研究。CHUVIECO[3]將線性規(guī)劃模型作為地理空間建模的工具與 GIS 相結(jié)合，以農(nóng)村失業(yè)率最低為目標(biāo)函數(shù)對(duì)西班牙地中海沿岸地區(qū)進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)了土地利用最優(yōu)化。MA等[4]利用粒子群算法，使用真實(shí)數(shù)據(jù)集模擬土地利用空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化過(guò)程，結(jié)果表明，粒子群優(yōu)化模型具有數(shù)量和空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能力。雷鳴等[5]通過(guò)綜合運(yùn)用多元優(yōu)化模型及遺傳算法對(duì)黃淮海平原區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，并與優(yōu)化目標(biāo)年自然演化所形成的土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行了對(duì)比分析。曹帥等[6]選取常州市金壇區(qū)為研究區(qū)，通過(guò)MOP(多目標(biāo)規(guī)劃)模型進(jìn)行土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化，在此基礎(chǔ)上，利用GeoSOS-FLUS模型實(shí)現(xiàn)了土地利用布局優(yōu)化。當(dāng)前土地資源優(yōu)化配置多偏重于土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化或者空間格局優(yōu)化[7-14]，將兩者相結(jié)合的研究相對(duì)較少，雖然做了一定的探索，但還是缺少切實(shí)有效的技術(shù)手段和方法。

丹江流域(河南段)作為南水北調(diào)中線工程主要水源地[15]，其核心工程丹江口水庫(kù)始建于1958年，2003年南水北調(diào)中線工程正式開(kāi)工，2005年丹江口大壩開(kāi)始實(shí)施加高加固，正常蓄水位由157 m提升至170 m，庫(kù)容由1.745×1010m3擴(kuò)至2.905×1010m3，同時(shí)，輸水工程也開(kāi)始興建。自2014年底，南水北調(diào)中線工程正式通水以來(lái)，調(diào)水累計(jì)超過(guò)3.26×1012m3，是當(dāng)前我國(guó)正在實(shí)現(xiàn)和推進(jìn)優(yōu)化自然界淡水生態(tài)資源配置的一項(xiàng)重大戰(zhàn)略性淡水基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工程。由于其庫(kù)區(qū)土地利用變化而引起的一系列嚴(yán)重影響生態(tài)環(huán)境效應(yīng)的問(wèn)題已經(jīng)受到社會(huì)的廣泛關(guān)注。調(diào)水工程改變了丹江流域水資源的自然地理分布，同時(shí)，受人類活動(dòng)影響，丹江流域的土地開(kāi)發(fā)利用方式的改變、環(huán)境資源過(guò)度消耗等也對(duì)其土地利用結(jié)構(gòu)和空間布局產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[16]。為確保南水北調(diào)中線工程平穩(wěn)安全運(yùn)行，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況與土地利用存在的問(wèn)題和特點(diǎn)，對(duì)丹江流域(河南段)進(jìn)行土地資源優(yōu)化配置，其對(duì)流域水質(zhì)保護(hù)和生態(tài)環(huán)境建設(shè)具有重要意義[17-21]。

本文以丹江流域(河南段)為研究區(qū)，從土地資源優(yōu)化配置角度出發(fā)，以Landsat遙感數(shù)據(jù)、土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)等相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用差分演化(Differential evolution，DE)算法對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，然后將得到土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果作為數(shù)量約束條件嵌入粒子群優(yōu)化(Particle swarm optimization，PSO)算法進(jìn)行土地利用空間格局優(yōu)化，從而建立土地資源優(yōu)化配置的DE-PSO模型，制定適合研究區(qū)的土地資源優(yōu)化配置方案，為研究區(qū)土地可持續(xù)利用、水質(zhì)保護(hù)和生態(tài)建設(shè)提供決策參考。

1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)地理位置圖Fig.1 Geographical location map of study area

丹江流域(河南段)作為南水北調(diào)中線工程主要水源地，位于河南省西南部，研究區(qū)主要涉及的區(qū)域包括南陽(yáng)市中西部的淅川、西峽二縣，少部分地區(qū)位于洛陽(yáng)市欒川縣西南山區(qū)和三門(mén)峽盧氏縣東南平原地帶，地形和景觀類型復(fù)雜多樣，具有典型的流域特征。地理坐標(biāo)為111°35′～111°58′E，33°30′～34°01′N，研究區(qū)總面積為8 411.57 km2，丹江干流自淅川縣荊紫關(guān)入境，匯水總面積占整個(gè)研究區(qū)的3.11%，研究區(qū)西部和北部與伏牛山麓相鄰，東部地區(qū)從北向南地勢(shì)呈現(xiàn)不斷降低趨勢(shì)，區(qū)域內(nèi)海拔為112～2 107 m，整體地形起伏較大，依次表現(xiàn)為山地、丘陵、壟崗、平原，其地理位置如圖1所示。

研究區(qū)整體地勢(shì)呈西北高、東南低的特征，具有亞熱帶向暖溫帶過(guò)渡的季風(fēng)性氣候特征[22-23]。研究區(qū)內(nèi)土地利用類型主要包括林地、草地、耕地、水域、建設(shè)用地和裸地。林地主要分布在研究區(qū)的北部山區(qū)和西部丘陵地區(qū)，耕地主要分布在東南部的平原地帶，草地主要分布在中部盆地和壟崗地帶，而水域則主要分布于西南部淅川縣境內(nèi)的丹江口庫(kù)區(qū)。作為南水北調(diào)中線工程主要水源地，保證丹江口水庫(kù)及周邊河流的水質(zhì)質(zhì)量與安全已成為維護(hù)中線工程長(zhǎng)期穩(wěn)定安全運(yùn)行的首要目標(biāo)，庫(kù)區(qū)及其周邊地區(qū)科學(xué)合理的土地利用結(jié)構(gòu)和空間格局配置，是水源地生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重要基礎(chǔ)；因此，開(kāi)展丹江流域(河南段)土地資源優(yōu)化配置研究對(duì)水源地保護(hù)意義重大。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

選用2008年9月1日Landsat TM和2018年9月29日Landsat OLI兩期遙感影像，研究選取時(shí)間間隔為10年，區(qū)域植被生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)最佳的9月，成像質(zhì)量好且對(duì)地觀測(cè)時(shí)相一致的影像，能夠很好地滿足不同土地利用類型面積的提取。數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)主要用于分析研究區(qū)地形因素的影響。土地利用規(guī)劃數(shù)據(jù)來(lái)源于研究區(qū)各縣(市)自然資源部門(mén)，包括《各縣(市)土地利用總體規(guī)劃(2006—2020)》、《各縣(市)發(fā)展總體規(guī)劃(2018—2035)》，主要用于研究區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化數(shù)量約束條件設(shè)置。研究所涉及的2008、2018年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《各縣(市)統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于《各縣(市)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展公報(bào)》和《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編2018》，主要為土地資源優(yōu)化配置目標(biāo)函數(shù)的建立提供數(shù)據(jù)支持。

為了盡可能真實(shí)有效地表現(xiàn)影像上地物的各種特征，徹底消除或者減輕圖像灰度失真所帶來(lái)的影響，遙感影像數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括輻射定標(biāo)、大氣校正、影像配準(zhǔn)和裁剪、波段選取等步驟[24]。通過(guò)研究區(qū)DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)提取高程和坡度數(shù)據(jù)。參照全國(guó)第二次土地利用調(diào)查分類標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)獲取的研究區(qū)2008、2018年遙感影像數(shù)據(jù)以及土地利用特征(圖2)，構(gòu)建研究區(qū)土地利用分類體系，將研究區(qū)土地利用類型分為林地、草地、耕地、水域、建設(shè)用地和裸地。利用ENVI 5.3軟件，采用監(jiān)督分類中支持向量機(jī)分類法作為遙感影像的解譯方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)研究區(qū)土地利用類型信息的提取。為保證分類結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用混淆矩陣計(jì)算分類后精度，經(jīng)過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，2008年和2018年總體精度分別為91.79%和94.36%，Kappa系數(shù)分別為0.83和0.85，兩期影像的解譯結(jié)果均滿足分類精度的要求，分類效果比較好，為后續(xù)進(jìn)行土地利用動(dòng)態(tài)變化分析和優(yōu)化配置提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

圖2 研究區(qū)土地利用分類圖Fig.2 Land use status maps of study area

2.2 差分演化算法

差分演化(DE)算法是由STORN等[25]提出的一種基于實(shí)數(shù)編碼的演化算法，作為演化算法獲得了優(yōu)異成績(jī)[26]。該算法具有機(jī)理簡(jiǎn)單、收斂速度快、設(shè)置參數(shù)少，具有很好的普遍性等優(yōu)點(diǎn)，引起了諸多國(guó)內(nèi)外研究者的關(guān)注與重視，并通過(guò)多個(gè)領(lǐng)域驗(yàn)證了算法的有效性和穩(wěn)定性[27]。差分演化算法的基本原理是從任意隨機(jī)產(chǎn)生的初始種群開(kāi)始，通過(guò)變異、交叉、選擇操作，不斷迭代更新，剔除劣等個(gè)體，保存優(yōu)等個(gè)體，使搜索向著最優(yōu)解逼近[28]。標(biāo)準(zhǔn)DE算法的基本流程如下：

(1)初始化種群

(1)

rand(0,1)——區(qū)間[0,1]上均勻分布的隨機(jī)數(shù)

(2)變異操作

(2)

r1、r2、r3——區(qū)間[1，NP]中隨機(jī)數(shù)，且r1≠r2≠r3≠i

(3)交叉操作

(3)

式中rj——區(qū)間[0,1]內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)

jrand——隨機(jī)整數(shù)，取1,2,…,N

(4)選擇操作

基本原理為比較目標(biāo)矢量與試驗(yàn)矢量，如果試驗(yàn)矢量的適應(yīng)度優(yōu)于目標(biāo)矢量的適應(yīng)度，則在下一代中用試驗(yàn)矢量取代目標(biāo)矢量，否則仍保存目標(biāo)矢量，具體表達(dá)式為

(4)

2.3 粒子群算法

粒子群算法又稱微粒群算法，由JAMES等[30]在1995年提出的一種基于總體的優(yōu)化策略。粒子群算法源于對(duì)鳥(niǎo)群捕食行為的研究，能對(duì)多維非連續(xù)決策空間進(jìn)行并行處理分析，具有優(yōu)化機(jī)理、容易理解、參數(shù)少、易使用的特點(diǎn)，對(duì)高維非線性、多峰值問(wèn)題均具有較強(qiáng)的優(yōu)化能力。粒子群算法的基本原理是要求在解空間隨機(jī)布點(diǎn)(粒子)，粒子通過(guò)歷史最優(yōu)值和全局最優(yōu)值在權(quán)重的控制下不斷更新自己的位置和速度來(lái)搜尋最優(yōu)解[31]，粒子位置通常通過(guò)給定目標(biāo)函數(shù)的適應(yīng)度來(lái)衡量，通過(guò)多次迭代來(lái)尋找搜索空間內(nèi)的最佳粒子位置，即待求解問(wèn)題的最優(yōu)解[32]。標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的基本流程如下：

(1)初始化粒子群

(5)

(6)

(2)速度與位置更新

(7)

對(duì)于每個(gè)粒子，將其適應(yīng)度與群體所經(jīng)歷過(guò)的最好位置的適應(yīng)度進(jìn)行比較，若較好，則將該位置作為當(dāng)前的全局最優(yōu)位置，群體中所有粒子經(jīng)歷過(guò)的全局最優(yōu)位置記為Gbest(t)，具體公式為

Gbest(t)=min{Pbest1(t),Pbest2(t),…,Pbestp(t)}

(8)

當(dāng)算法迭代到下一代即t+1代時(shí)，該粒子i在t+1時(shí)刻的速度和位置更新公式為

(9)

(10)

式中w——慣性系數(shù)

c1——向自身經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的系數(shù)

c2——向群體經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)的系數(shù)

r1、r2——[0,1]范圍內(nèi)的均勻隨機(jī)數(shù)

式(9)表示的粒子速度分為3部分：第1部分為慣性部分，反映粒子運(yùn)動(dòng)習(xí)慣。第2部分為自學(xué)習(xí)部分，表示粒子向自身的歷史經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，表現(xiàn)為粒子有向自身歷史最佳位置飛行的趨勢(shì)。第3部分為群體學(xué)習(xí)部分，表示粒子向群體的歷史經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，表現(xiàn)為粒子有向群體歷史最佳位置飛行的趨勢(shì)[33]。

(3)迭代停止條件

判斷迭代過(guò)程是否達(dá)到終止條件，如果未達(dá)到終止條件，則返回步驟(2)，重新計(jì)算粒子適應(yīng)度，直到滿足終止條件。若是滿足結(jié)束條件，輸出得到粒子全局最優(yōu)值，具體表達(dá)式為

(11)

(12)

式中f(xi(t+1))、f(xi(t))——個(gè)體xi(t+1)和xi(t)的適應(yīng)度

2.4 DE-PSO模型構(gòu)建

2.4.1模型概述

由于PSO模型在土地利用空間格局優(yōu)化方面具有優(yōu)勢(shì)，其自身在優(yōu)化過(guò)程中生成最優(yōu)土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)的能力較為欠缺。因此，為了彌補(bǔ)PSO模型這一不足，本文建立一種新的DE-PSO模型，采用差分演化算法進(jìn)行土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)優(yōu)化，然后將得到的結(jié)果作為數(shù)量約束嵌入PSO模型進(jìn)行土地利用空間格局優(yōu)化。這種土地資源優(yōu)化配置模型確保了土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)優(yōu)化與空間格局優(yōu)化的有機(jī)結(jié)合。

運(yùn)用PSO算法基于土地利用類型柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行空間格局優(yōu)化的實(shí)質(zhì)是圍繞優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)粒子速度和位置的更新來(lái)實(shí)現(xiàn)整個(gè)區(qū)域土地利用空間格局的優(yōu)化。土地利用類型之間的轉(zhuǎn)換受多種因素的影響。在優(yōu)化模型中加入一系列約束條件來(lái)控制優(yōu)化過(guò)程，使粒子的更新轉(zhuǎn)換能按照假設(shè)的方向進(jìn)行，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域土地利用空間格局優(yōu)化。

在粒子尋優(yōu)轉(zhuǎn)換過(guò)程中，粒子受基本柵格約束、空間集聚度約束、土地類型轉(zhuǎn)換約束、地形坡度規(guī)則等多種約束條件的制約，而粒子能否發(fā)生轉(zhuǎn)換還由前面利用DE模型優(yōu)化得到的數(shù)量約束控制指標(biāo)來(lái)決定，在PSO模型運(yùn)行過(guò)程中，每次迭代結(jié)束后檢查迭代結(jié)果即各土地利用類型面積是否達(dá)到了數(shù)量約束控制指標(biāo)，如果沒(méi)有達(dá)到，則繼續(xù)運(yùn)行；否則，PSO模型停止運(yùn)行，最終得到研究區(qū)土地利用空間格局優(yōu)化結(jié)果。其模型技術(shù)流程如圖3所示。

圖3 DE-PSO模型技術(shù)流程圖Fig.3 Technological process of DE-PSO model

2.4.2模型構(gòu)建步驟

2.4.2.1土地利用類型數(shù)量約束確定

利用建立的DE-PSO模型進(jìn)行土地資源優(yōu)化配置時(shí)，首先采用差分演化算法進(jìn)行土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)優(yōu)化，得到各土地利用類型優(yōu)化后的面積，以此構(gòu)建優(yōu)化過(guò)程中土地利用數(shù)量約束條件。包括：林地面積約束(X1≥4 494.30 km2)、草地面積約束(1 401.92 km2≤X2≤1 589.71 km2)、耕地面積約束(X3≥1 408.20 km2)、水域面積約束(406.61 km2≤X4≤448.07 km2)、建設(shè)用地面積約束(493.12 km2≤X5≤637.61 km2)和裸地面積約束(21.72 km2≤X6≤33.59 km2)。

2.4.2.2數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

模型優(yōu)化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括研究區(qū)2008年和2018年土地利用分類數(shù)據(jù)，以及基于DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行坡度分析后運(yùn)用ArcGIS 10.3對(duì)坡度等級(jí)進(jìn)行重分類，將研究區(qū)坡度等級(jí)分為0°～25°和25°以上兩個(gè)等級(jí)的研究區(qū)坡度分布數(shù)據(jù)。運(yùn)用基于DE-PSO模型進(jìn)行土地利用空間格局優(yōu)化時(shí)采用Matlab軟件，該軟件對(duì)于導(dǎo)入數(shù)據(jù)的格式要求嚴(yán)格，需要具備兩個(gè)條件：土地利用分類數(shù)據(jù)和坡度分布數(shù)據(jù)須保證具有相同的坐標(biāo)系統(tǒng)、相同大小的柵格單元和相同的行列數(shù)；柵格數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab軟件之前必須轉(zhuǎn)換為ASCII的txt格式。

首先，在ArcGIS中利用投影柵格工具將研究區(qū)坡度分布數(shù)據(jù)投影成與土地利用結(jié)果一致的坐標(biāo)系統(tǒng)，參考土地利用分類結(jié)果，將其柵格單元設(shè)置為30 m×30 m的空間單元；其次利用轉(zhuǎn)換工具將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為ASCII的txt格式；最后在Matlab軟件中將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)3 630×5 489的矩陣數(shù)據(jù)形式。

2.4.2.3約束條件建立

(1)基本柵格約束。規(guī)定每個(gè)土地利用空間單元上只存在一種土地利用類型。

(2)空間集聚度約束。為了避免土地利用空間格局分布過(guò)于零散而導(dǎo)致空間集聚度降低，在配置過(guò)程中應(yīng)盡可能促使具有相同土地利用類型的用地集聚在一起，減輕破碎化程度。鑒于此，約束各土地利用空間單元在其8鄰域內(nèi)至少要有1個(gè)土地利用空間單元與之相同。

(3)土地利用類型轉(zhuǎn)換約束。受土地利用現(xiàn)狀和南水北調(diào)中線工程的影響，根據(jù)研究區(qū)土地利用動(dòng)態(tài)變化分析結(jié)果及規(guī)律，某些土地利用類型現(xiàn)狀在未來(lái)一定時(shí)期內(nèi)不會(huì)發(fā)生改變，比如南水北調(diào)中線工程水源地丹江口水庫(kù)作為水域用地類型不轉(zhuǎn)換，建設(shè)用地一般也較難轉(zhuǎn)換為其他類型用地。

(4)地形坡度規(guī)則：地形坡度起伏過(guò)大既會(huì)給土地耕作增加一定的難度，又不利于水源地水污染防治和水土保持，按照“退耕還林”和“水土保持”政策要求，坡度大于25°的耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?，以避免過(guò)度開(kāi)墾造成植被破壞，水土流失。

2.4.2.4模型構(gòu)建結(jié)果

建立的DE-PSO土地資源優(yōu)化配置模型，主要包括兩部分，其中，土地利用數(shù)量?jī)?yōu)化部分采用DE算法實(shí)現(xiàn)，土地利用空間格局優(yōu)化部分采用PSO模型實(shí)現(xiàn)。

DE算法運(yùn)用Visual Studio 2010軟件編寫(xiě)優(yōu)化模型代碼進(jìn)行求解。求得符合研究區(qū)實(shí)際情況的不同生態(tài)系統(tǒng)的單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值和六類用地的單位經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值表征生態(tài)效益，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)表征經(jīng)濟(jì)效益，以生態(tài)和經(jīng)濟(jì)的綜合效益最大化為目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)相應(yīng)的土地利用規(guī)劃設(shè)置約束條件，建立基于差分演化算法的土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型，計(jì)算出研究區(qū)最優(yōu)的土地利用結(jié)構(gòu)和各土地類型面積。

PSO模型采用Matlab軟件編寫(xiě)優(yōu)化模型代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)。首先輸入格式轉(zhuǎn)換之后的土地利用現(xiàn)狀底圖進(jìn)行粒子初始化，然后通過(guò)約束條件進(jìn)行粒子更新轉(zhuǎn)換和迭代運(yùn)算，當(dāng)新矩陣滿足各種土地利用類型的數(shù)量約束條件，直到最后滿足整個(gè)優(yōu)化期的土地利用數(shù)量約束方案，即實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)下土地利用格局空間優(yōu)化。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地資源優(yōu)化結(jié)果

在前面數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，利用建立的DE-PSO模型，對(duì)研究區(qū)2018年和2028年進(jìn)行土地資源優(yōu)化配置，結(jié)果如圖4所示。其中，2018年優(yōu)化結(jié)果是在2008年土地利用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上運(yùn)行得到，迭代終止條件是從遙感圖像分類圖上統(tǒng)計(jì)得到的2008—2018年土地利用數(shù)量約束指標(biāo)；2028年優(yōu)化結(jié)果是在2018年土地利用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上運(yùn)行得到，并以2028年利用DE算法得到的土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果作為迭代終止條件，經(jīng)過(guò)多次迭代，得到優(yōu)化結(jié)果。各地類間相互轉(zhuǎn)換的情況采用馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)描述，由表1、表2以及圖4可以看出，優(yōu)化結(jié)果呈現(xiàn)出以下特點(diǎn)：

(1)由圖4c可知，建設(shè)用地和水域面積大幅增加，耕地、草地、林地和裸地面積呈現(xiàn)不同程度減少。其中，增加的建設(shè)用地主要分布在已有建設(shè)用地的周圍；增加的水域主要分布在水源地丹江口大壩加高蓄水后淹沒(méi)的耕地和草地；減少的耕地主要轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地和水域，主要分布在建設(shè)用地與耕地和水域交界地帶；減少的草地主要轉(zhuǎn)換為林地和耕地，主要分布在研究區(qū)中部崗地和盆地地帶；減少的林地主要轉(zhuǎn)化為草地，主要分布在丹江口庫(kù)區(qū)周圍；減少的裸地主要轉(zhuǎn)換為耕地和建設(shè)用地。這些土地類型的轉(zhuǎn)換符合現(xiàn)實(shí)情況，各種土地利用類型的空間布局與2018年土地利用現(xiàn)狀圖的總體格局基本相似。

(2)由圖4d可知，建設(shè)用地和水域面積較大幅度增加，耕地面積小幅度增加，草地和裸地面積不同程度減少，林地面積未發(fā)生變化。其中水域面積在優(yōu)化結(jié)果中呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)，主要分布在南水北調(diào)中線工程水源地丹江口庫(kù)區(qū)；建設(shè)用地在優(yōu)化結(jié)果中呈顯著增加趨勢(shì)，主要表現(xiàn)為建設(shè)用地向外擴(kuò)充加大占用耕地；耕地在優(yōu)化結(jié)果中呈現(xiàn)小幅度增加趨勢(shì)，主要分布在研究區(qū)東南部地區(qū)，以及少部分分布在中部地區(qū)，表現(xiàn)為適宜耕種的建設(shè)用地周圍和平緩的東南部地區(qū)的草地轉(zhuǎn)變?yōu)楦?；草地面積在優(yōu)化結(jié)果中呈現(xiàn)小幅度減少趨勢(shì)，主要分布在研究區(qū)中部崗地和盆地地帶，減少的草地主要轉(zhuǎn)變?yōu)楦?；林地面積在優(yōu)化結(jié)果沒(méi)有變化，主要分布在北部山區(qū)和西部丘陵地區(qū)，與2018年分布格局相比變化不大，少部分坡度較大的耕地轉(zhuǎn)換為林地，與研究區(qū)實(shí)際情況相符合；裸地面積在優(yōu)化結(jié)果中呈現(xiàn)小幅度減少趨勢(shì)，主要轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地和耕地。這些土地類型的轉(zhuǎn)換符合現(xiàn)實(shí)情況，各種土地利用類型的空間布局基本合理，說(shuō)明本文建立的優(yōu)化模型具有良好的性能。

圖4 研究區(qū)土地利用現(xiàn)狀和優(yōu)化結(jié)果Fig.4 Land use status maps and optimized configuration results in study area

表1 研究區(qū)2008—2018年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Tab.1 2008—2018 land use transfer matrix in study area km2

以上得到的優(yōu)化結(jié)果綜合考慮了土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)與空間格局優(yōu)化，該優(yōu)化結(jié)果基本滿足了研究區(qū)土地資源優(yōu)化配置的要求，可以為國(guó)土空間規(guī)劃編制提供參考，并為土地可持續(xù)利用提供科學(xué)合理的決策依據(jù)。

表2 研究區(qū)2018—2028年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Tab.2 2018—2028 land use transfer matrix in study area km2

3.2 模型精度分析

以圖4a為基期數(shù)據(jù)，對(duì)研究區(qū)2018年已知土地利用類型進(jìn)行優(yōu)化，分析其與2018年實(shí)際土地利用類型的結(jié)果差異。

為有效說(shuō)明模型的可行性，以圖4b作為地面真實(shí)數(shù)據(jù)，與圖4c進(jìn)行精度分析。利用ENVI 5.3軟件，計(jì)算得總體精度為89.54%，Kappa系數(shù)為0.859 3，優(yōu)化結(jié)果具有較好的一致性，說(shuō)明本文構(gòu)建的DE-PSO模型在土地資源優(yōu)化配置方面具有較好的合理性和可行性。

3.3 結(jié)果合理性分析

為了綜合評(píng)價(jià)最終優(yōu)化結(jié)果的合理性，從兩方面進(jìn)行對(duì)比分析，一是從景觀格局視角來(lái)分析研究區(qū)優(yōu)化前后土地利用空間格局的差異；二是將優(yōu)化結(jié)果與實(shí)際空間格局對(duì)比來(lái)整體分析優(yōu)化結(jié)果的合理性。本文從景觀格局視角對(duì)研究區(qū)優(yōu)化前后土地利用空間格局進(jìn)行分析，通過(guò)運(yùn)用Fragstats 4.2軟件計(jì)算景觀指數(shù)，并結(jié)合各指標(biāo)的生態(tài)學(xué)意義分析丹江流域(河南段)景觀格局的變化特征，并與優(yōu)化初期的實(shí)際分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果見(jiàn)表3、4。

由表3、4可以看出，2018年和2028年土地資源優(yōu)化配置結(jié)果與相應(yīng)的基期年土地利用現(xiàn)狀圖相比，斑塊數(shù)量和密度整體上呈下降趨勢(shì)，說(shuō)明優(yōu)化后各地類景觀破碎化程度降低；但是耕地、林地和裸地的斑塊凝聚度指數(shù)降低和分離度指數(shù)上升說(shuō)明斑塊之間連通度降低，受外界干擾較強(qiáng)，土地利用空間結(jié)構(gòu)趨于復(fù)雜化，反映了人類活動(dòng)對(duì)土地利用景觀格局干擾程度的加深。優(yōu)化后的建設(shè)用地、水域和草地斑塊凝聚度指數(shù)上升和分離度指數(shù)降低，說(shuō)明這幾種地類在土地利用空間格局上呈片狀分布，空間集聚程度增加，符合研究區(qū)未來(lái)的發(fā)展規(guī)劃和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求。另外，表征土地類型豐富度的香農(nóng)多樣性指數(shù)和反映斑塊分配均勻程度的香農(nóng)均勻度指數(shù)均呈增加趨勢(shì)，這表明各土地類型所占比例差別趨于減小，說(shuō)明優(yōu)勢(shì)地類不斷減弱，各土地類型呈均衡化趨勢(shì)分布，景觀異質(zhì)性增高。土地利用變得更加合理，可以滿足土地利用的規(guī)?；c集約化的用地要求，各土地利用類型的空間布局與2018年土地利用現(xiàn)狀圖的總體格局基本相似，各土地類型的變化符合現(xiàn)實(shí)情況。整體來(lái)看，丹江流域(河南段)在人類活動(dòng)和自然演替共同作用下，土地利用空間格局在總體上趨于合理化。

表3 研究區(qū)優(yōu)化結(jié)果與土地利用現(xiàn)狀類型水平指數(shù)對(duì)比Tab.3 Comparison of optimization results of study area and current land use type level index

表4 研究區(qū)優(yōu)化結(jié)果與土地利用現(xiàn)狀景觀水平指數(shù)對(duì)比Tab.4 Comparison of optimization results of study area and current land use landscape level index

另外，為了從整體空間格局來(lái)分析優(yōu)化結(jié)果的合理性，本文將2018年優(yōu)化結(jié)果和2028年優(yōu)化結(jié)果與研究區(qū)實(shí)際空間分布的用地格局進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)：①2008—2018年優(yōu)化期內(nèi)，建設(shè)用地在空間分布上，受人類活動(dòng)擴(kuò)張，主要圍繞已有建設(shè)用地?cái)U(kuò)展和沿道路發(fā)展；水域面積的增加主要表現(xiàn)為丹江口水庫(kù)庫(kù)容擴(kuò)大，自2003年底南水北調(diào)中線工程開(kāi)工以來(lái)，多次對(duì)丹江口大壩進(jìn)行加高加固處理，直至2014年庫(kù)區(qū)面積全面提高，水域面積增大。耕地的減少主要分布在建設(shè)用地周圍和道路兩側(cè)，一方面是退耕還林還草和城鄉(xiāng)建設(shè)用地的增加使得耕地面積減少，另一方面是南水北調(diào)中線工程的實(shí)施，丹江口大壩的加高加固處理導(dǎo)致大量耕地被淹沒(méi)，耕地面積減少；草地的減少主要分布在研究區(qū)中部崗地和盆地地帶；林地的增加主要分布在南部丹江口庫(kù)區(qū)，主要受該階段“退耕還林還草”政策的影響。裸地的減少主要轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地和耕地。②2018—2028年優(yōu)化期內(nèi)，建設(shè)用地面積在優(yōu)化結(jié)果中增加顯著，主要表現(xiàn)為建設(shè)用地向外擴(kuò)展加大占用耕地，區(qū)域之間連通性更好，這與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及現(xiàn)代化進(jìn)程的加快密不可分，建設(shè)用地面積增加是必然的發(fā)展趨勢(shì)；水域面積呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)，這與南水北調(diào)中線工程未來(lái)發(fā)展規(guī)劃有直接關(guān)系，隨著后期調(diào)水量的增大，必然會(huì)多次提高丹江流域(河南段)丹江口水庫(kù)蓄水位來(lái)擴(kuò)大庫(kù)容，這符合南水北調(diào)中線工程水源地丹江流域(河南段)國(guó)土空間規(guī)劃；耕地的增加主要表現(xiàn)為適宜耕種的建設(shè)用地周圍和平緩的東南部地區(qū)的草地轉(zhuǎn)變?yōu)楦?，主要是因?yàn)閲?guó)家對(duì)基本農(nóng)田的保護(hù)；草地的減少主要分布在研究區(qū)中部崗地和盆地地帶，減少的草地主要轉(zhuǎn)變?yōu)楦兀涣值孛娣e在優(yōu)化過(guò)程中沒(méi)有變化，主要分布在北部山區(qū)和西部丘陵地區(qū)；裸地的減少主要轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地和耕地，這符合國(guó)家提出的開(kāi)墾宜耕未利用地，提高南水北調(diào)中線工程水源地丹江流域(河南段)土地利用效益的政策。以上結(jié)果表明，研究區(qū)土地利用類型的轉(zhuǎn)換規(guī)律基本符合實(shí)際情況，用地布局基本合理。

綜合以上兩方面，可看出本文建立的優(yōu)化模型具有較好的科學(xué)性和可靠性。

4 討論

本文分析了研究區(qū)土地利用時(shí)空動(dòng)態(tài)變化特征，揭示了土地利用變化規(guī)律，建立了研究區(qū)的土地資源優(yōu)化配置方案。土地資源優(yōu)化配置的研究大多受時(shí)間或空間的限制，優(yōu)化結(jié)果針對(duì)的是某一特定時(shí)間或某個(gè)區(qū)域，且大多數(shù)集中于宏觀土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)優(yōu)化，而忽略了空間格局優(yōu)化。本文以丹江流域(河南段)為研究區(qū)，以Landsat TM/OLI遙感影像為主要數(shù)據(jù)源，采用DE算法對(duì)研究區(qū)2028年的土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，然后將優(yōu)化后的各地類面積作為數(shù)量約束條件嵌入PSO算法，通過(guò)設(shè)置基本柵格、空間集聚度、土地類型轉(zhuǎn)換、地形坡度規(guī)則等多種約束條件，進(jìn)行土地利用空間格局優(yōu)化，構(gòu)建基于DE-PSO模型的土地資源優(yōu)化配置方案。

基于差分演化算法進(jìn)行的土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果雖然能夠滿足研究區(qū)發(fā)展要求，但優(yōu)化問(wèn)題的規(guī)模和復(fù)雜程度都不算太大，對(duì)算法的收斂性、參數(shù)選取和計(jì)算復(fù)雜度等需進(jìn)一步研究。此外，從圖4c、4d可以看出，由于PSO模型初始化粒子群的隨機(jī)性，會(huì)在優(yōu)化結(jié)果中生成一些不合理的地塊。因此，在后續(xù)的工作中需要對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的研究和完善，以確保優(yōu)化結(jié)果的科學(xué)性和準(zhǔn)確性?？傮w來(lái)說(shuō)，利用本文建立的DE-PSO模型進(jìn)行優(yōu)化后的土地利用空間格局具有較好的合理性，且優(yōu)化后的土地利用格局各地類空間分布與研究區(qū)地形地貌特征相符合，這與研究區(qū)國(guó)土空間規(guī)劃方案和實(shí)際相符，充分說(shuō)明該方法和思路的可行性。

5 結(jié)論

(1)研究區(qū)土地利用類型以林地、草地、耕地為主，其面積占研究區(qū)總面積的90%以上。

(2)土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果表明，建設(shè)用地、水域和耕地面積持續(xù)增加，建設(shè)用地增幅最大，相對(duì)面積變化比例為1.71%，由于丹江口庫(kù)區(qū)建設(shè)和南水北調(diào)中線工程的實(shí)施，水域面積由406.61 km2增長(zhǎng)至448.07 km2，林地和裸地面積變化不大，草地減少幅度最大，相對(duì)面積變化比例為-2.23%。

(3)土地利用空間格局優(yōu)化結(jié)果表明，研究區(qū)土地集約利用程度有所提升，土地利用空間格局在總體上趨于合理化，且優(yōu)化后的土地利用空間分布與研究區(qū)地形地貌特征相符合，說(shuō)明本文建立的優(yōu)化模型具有良好的性能，研究結(jié)果可為水源地土地資源可持續(xù)利用、水資源保護(hù)和管理、生態(tài)環(huán)境保護(hù)以及南水北調(diào)中線工程調(diào)水安全等方面提供科學(xué)依據(jù)。