【某地区国土空间用途管制下的土地利用变化模拟分析案例8200字】

某地区国土空间用途管制下的土地利用变化模拟分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u14271某地区国土空间用途管制下的土地利用变化模拟分析案例 1140161.1国土空间用途管制下的土地利用变化模拟情景设计 119151.2土地利用变化模拟模型构建 3152351.2.1土地利用数量结构预测 3159861.2.2土地利用变化驱动因子选取 4254751.2.3土地利用变化概率预测 725331.2.4土地利用变化模型精度检验 9144461.3土地利用变化模拟结果 11246961.3.1自由发展情景下的土地利用变化 11172431.3.2建设优先情景下的土地利用变化 12265891.3.3农业优先情景下的土地利用变化 13144061.3.4土地利用变化流向分布 141.1国土空间用途管制下的土地利用变化模拟情景设计土地利用变化的发生存在一定的随机性与复杂性，但在一定的土地政策约束下，土地利用变化也会存在一定的规律性。因此本文为了更好的使土地利用模拟结果接近未来的真实土地利用情景，对土地利用转换设置三种情景，用于模拟土地利用变化。（1）自由发展情景在设定的自由发展情景中，土地利用的转换除了受永久基本农田与生态保护红线的约束外，不受任何土地利用政策与规划等政策约束。土地利用变化主要以历史土地利用变化特征与自然社会经济发展等因素驱动。土地利用转换约束矩阵由0，1二值构成，0代表地类之间不允许发生相互转换，1代表地类之间允许发生相互转换。表4-1自由发展情景土地利用转换约束矩阵自由发展情景建设用地农业用地园地林地水域自然保留地建设用地111111农业用地111111园地111111林地111111水域111111自然保留地111111（2）建设优先情景建设优先情景是在自由发展情景的基础上，除了永久基本农田与生态保护红线的约束外，建设用地不允许转化为其他类型用地。土地利用变化在维持现有的建设用地空间格局的基础上，以历史土地利用变化特征与自然社会经济发展等因素驱动。土地利用转换约束矩阵由0，1二值构成，0代表地类之间不允许发生相互转换，1代表地类之间允许发生相互转换。表4-1建设优先情景土地利用转换限制矩阵建设用地农业用地园地林地水域自然保留地建设用地100000农业用地111111园地111111林地111111水域000011自然保留地000001（3）农业优先情景农业优先情景是在自由发展情景的基础上，除了永久基本农田与生态保护红线的约束外，农业用地不允许转化为其他类型用地。土地利用变化在维持现有的农业用地空间格局的基础上，以历史土地利用变化特征与自然社会经济发展等因素驱动。土地利用转换约束矩阵由0，1二值构成，0代表地类之间不允许发生相互转换，1代表地类之间允许发生相互转换。表4-2农业优先情景土地利用转换限制矩阵建设用地农业用地园地林地水域自然保留地建设用地111111农业用地010000园地111111林地111111水域000011自然保留地0000011.2土地利用变化模拟模型构建1.2.1土地利用数量结构预测Markov模型主要是用于预测土地利用在数量上变化的随机模型ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Faichia</Author><Year>2020</Year><RecNum>160</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[87,88]</style></DisplayText><record><rec-number>160</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="v29dx9sptd0a0sez59uxz9s49a2fwexzwprx"timestamp="1617072804">160</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Faichia,Cheechouyang</author><author>Tong,Zhijun</author><author>Zhang,Jiquan</author><author>Liu,Xingpeng</author><author>Kazuva,Emmanuel</author><author>Ullah,Kashif</author><author>Al-Shaibah,Bazel</author></authors></contributors><titles><title>UsingRSData-BasedCA–MarkovModelforDynamicSimulationofHistoricalandFutureLUCCinVientiane,Laos</title><secondary-title>Sustainability</secondary-title></titles><periodical><full-title>Sustainability</full-title></periodical><pages>8410</pages><volume>12</volume><number>20</number><dates><year>2020</year></dates><urls></urls></record></Cite><Cite><Author>Wang</Author><Year>2018</Year><RecNum>161</RecNum><record><rec-number>161</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="v29dx9sptd0a0sez59uxz9s49a2fwexzwprx"timestamp="1617072921">161</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Wang,HaiJun</author><author>Kong,XiangDong</author><author>Zhang,Bo</author></authors></contributors><titles><title>ThesimulationofLUCCbasedonLogistic-CA-MarkovmodelinQilianMountainarea,China</title><secondary-title>SciencesinColdandAridRegions</secondary-title></titles><periodical><full-title>SciencesinColdandAridRegions</full-title></periodical><pages>350-358</pages><volume>8</volume><number>4</number><dates><year>2018</year></dates><isbn>1674-3822</isbn><urls></urls></record></Cite></EndNote>[87,88]，其最大的特征就是具有稳定性和无后效性。无后效性是指某系统在随机发展过程中，t+1所表示的未来时刻状态只与t所表示的当前状态有关，而与t时刻以前所处的任何状态均无关。稳定性是指在较长的一段时间内，Markov的过程趋于平稳。鉴于土地利用/覆被变化的动态演变过程具备了Markov稳定性与无后效性的性质。因此，它可以用来预测未来研究区土地利用数量的变化趋势[32]。其数学表达式如下所示： （5.1）式中:S(t+1)表示土地利用类型在t+1未来时刻的状态;S(t)表示土地利用/覆被类型在当前t时刻下的状态；Pij表示土地利用类型状态转移概率矩阵。Markov模型中由马尔可夫链得到的转移概率矩阵，能够以数字的形式描述土地利用变化过程中各个土地利用类型的流向和转化情况。然而传统的Markov模型是变化总体概率的预测，不包含空间内容、难以预测土地利用空间格局的变化。因此，马尔可夫的应用通常与具有很强的空间组合计算能力CA模型结合，广泛应用于土地利用演化的模拟中，实现土地利用类型数量预测和空间分布模拟，具有很强的科学性和实用性。马尔科夫（Markov）是一种基于事情发生概率，利用状态之间的转移概率矩阵预测事件未来发展变化趋势的方法，Markov过程是一种无后效性的随机过程，是根据系统状态之间的状态概率来预测系统未来发展转移概率反映状态之间的内在规律性[34-36]。由于本研究中选取的2011-2018年的土地利用数据为离散数据，因此无法使用时间序列等统计方法进行模拟预测，因此通过马尔科夫可链（Markov）的方式对2025年的土地利用数据进行预测。表4-3土地利用栅格数量转换矩阵转换矩阵土地利用类型建设用地农业用地园地林地水域自然保留地汇总建设用地159973106582130275161327农业用地6623374651000144381418园地12527484322200045222林地26022884758203364301312E+06水域58340027537027629自然保留地8776851255004982657809汇总1713853862334431720337732753950176表4-4土地利用栅格数量转换概率矩阵转换概率土地利用类型建设用地农业用地园地林地水域自然保留地建设用地0.9916070.0066010.0005080.0008060.0000120.000465农业用地0.0173640.9822580000.000378园地0.0276860.0165410.955774000林地0.0012750.0014140.0003720.99687500.000064水域0.0020990.001231000.996670自然保留地0.0151710.1185110.004411000.861907表4-5Markov土地利用栅格数量预测结果预测结果年份建设用地农业用地园地林地水域自然保留地20181713853862334431720337732753950176202518129339010043421202755627449436031.2.2土地利用变化驱动因子选取土地利用变化受自然因素和人文因素相互作用。其中自然因素是地形坡度、气候、环境变化等驱动因子，影响土地资源的生产力和利用强度；人文因素包括人口增长、经济发展、社会行为、政府决策行为等驱动因子，影响土地利用类型与强度的变化。通过选取驱动因子进行土地利用模拟，对瑞金市地区土地利用变化过程的分析。土地利用变化具有复杂的非线性特征，受到各种土时空下的驱动因子变换的影响[33]。因此合理选择驱动因子有助于提高模型模拟精度，本文从自然地理条件、社会经济现状和空间区位分异三个方面选取高程、坡度、积温、降雨、道路距离、行政中心距离、坡向、地形起伏度、人口密度8个因子作为瑞金市土地利用变化的驱动因子。表4-6土地利用变化驱动因子因子类型因子名称自然地理条件高程坡度地形起伏度积温降雨社会经济人口密度区位分异道路距离行政中心距离（a）道路距离（b）高程（c）积温（d）降雨（e）起伏度（f）人口密度图4-1土地利用变化驱动因子图在选取土地利用变化驱动因子的基础上，为了使土地利用变化更加贴近现实土地利用政策下的土地利用变化情景，选取瑞金市的永久基本农田保护区范围、生态保护红线范围作为禁止变化区。禁止变化区采用二值结构，通过0、1表示。值为0的区域禁止土地利用发生变化，值为1的区域允许土地利用发生变化，禁止变化区如下：（a）生态保护红线（b）永久基本农田（c）土地利用禁止变化区图4-2土地利用禁止变化区图1.2.3土地利用变化概率预测地类变换概率的空间分布通过ANN训练得出，基于前文中瑞金市国土空间开发利用现状的分析，将瑞金市国土空间开发利用类型分为农业用地、建设用地、水域、自然保留地、林地和园地六大类型。将瑞金市2011年土地利用变更数据转为30x30m精度的栅格数据，进行重分类，然后与瑞金市国土空间利用开发格局变化的驱动因子作为神经网络训练层输入；将所有驱动因子转换30x30m精度的栅格数据，并将所有驱动因子Normalization（标准化），将数据区间归一至[0，1]；在神经网络中将训练的采样比例设置为有效像元数的百分之二，根据以往研究经验[39]，神经网络的隐藏层数量设置为12，计算出2011年瑞金市各类用地类型利用变化的适宜性概率如下：（a）建设用地变化概率（b）林地变化概率（c）农用地变化概率（d）其他土地变化概率（e）水域变化概率（f）园地变化概率图4-3土地利用变化概率图1.2.4土地利用变化模型精度检验基于瑞金市2011年国土空间开发地类利用变化适宜性概率，在不考虑其他政策规划等限制因素，在基于2011年瑞金市国土空间利用数据的基础上，通过3x3的Moore邻域对2018年瑞金市国土空间开发利用格局进行模拟。（1）参数设置土地利用类型领域因子在[0，1]之间，越接近1则代表该用地类型的扩张能力越强，越不易转化为其他用地；转换成本矩阵是一个由（0，1）二值构成的土地转换矩阵，0则代表某类用地与另一类用地无法转换，1则代表某类用地与另一类用地可以转换，转换成本矩阵可以根据以往的土地利用政策进行设置，模拟不同政策背景下的土地利用转换，比如耕地不能转换为建设用地，但建设用地可用于耕地的补充，则耕地对应建设用地的矩阵值为0，建设用地对应耕地的值为1。由于基于2011年的用地预测模拟2018年用地不考虑其他政策规划等限制因素，2011-2018年土地利用转成成本矩阵参数设置为下：表4-72011-2018年土地利用转成成本矩阵建设用地农业用地园地林地水域自然保留地建设用地111111农业用地111111园地111111林地111111水域111111自然保留地111111在经过多次参数调整选取模拟精度最高时的土地利用领域因子如下：表4-8土地利用领域因子参数领域因子建设用地农业用地园地林地水域自然保留地0.780.560.370.280.120.09通过FLUS模型中的CA模块输入2018年各类用地数量，在基于2011年用地数据基础上对2018年用地数据进行模拟，经过多次迭代得到2018年国土空间开发利用格局数据。为了验证FLUS模型的精度，引入混淆矩阵来分析模拟数据与实际数据之间的误差，即验证模型的精度。模型精度的验证指标有混淆矩阵、Kappa系数和总体精度等评价指标ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Faichia</Author><Year>2020</Year><RecNum>158</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[87,89]</style></DisplayText><record><rec-number>158</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="v29dx9sptd0a0sez59uxz9s49a2fwexzwprx"timestamp="1617072696">158</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Faichia,Cheechouyang</author><author>Tong,Zhijun</author><author>Zhang,Jiquan</author><author>Liu,Xingpeng</author><author>Kazuva,Emmanuel</author><author>Ullah,Kashif</author><author>Al-Shaibah,Bazel</author></authors></contributors><titles><title>UsingRSData-BasedCA–MarkovModelforDynamicSimulationofHistoricalandFutureLUCCinVientiane,Laos</title><secondary-title>Sustainability</secondary-title></titles><periodical><full-title>Sustainability</full-title></periodical><pages>8410</pages><volume>12</volume><number>20</number><dates><year>2020</year></dates><urls></urls></record></Cite><Cite><Author>Zhang</Author><Year>2018</Year><RecNum>159</RecNum><record><rec-number>159</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="v29dx9sptd0a0sez59uxz9s49a2fwexzwprx"timestamp="1617072726">159</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Zhang,Fei</author><author>Yushanjiang,Ayinuer</author><author>Wang,Dongfang</author></authors></contributors><titles><title>Ecologicalriskassessmentduetolanduse/coverchanges(LUCC)inJingheCounty,Xinjiang,Chinafrom1990to2014basedonlandscapepatternsandspatialstatistics</title><secondary-title>EnvironmentalEarthSciences</secondary-title></titles><periodical><full-title>EnvironmentalEarthSciences</full-title></periodical><pages>1-16</pages><volume>77</volume><number>13</number><dates><year>2018</year></dates><isbn>1866-6299</isbn><urls></urls></record></Cite></EndNote>[87,89]，将2018年模拟土地利用数据与2018年实际土地利用数据进行比较，可得到混淆矩阵、Kappa系数和总体精度。表4-9土地利用栅格数量混淆矩阵混淆矩阵土地利用类型建设用地农业用地园地林地水域自然保留地汇总建设用地15626310155339759117028农业用地8173667222641244638222园地117125416039574453林地307612972028024113203935水域1413110267442716自然保留地845893547042334988汇总1696538321447020387827144994271342在本次研究中，土地利用类型空间上的一致性采用Kappa系数来检测。Kappa系数是由Cohen在1960年提出的，它是综合用户精度和制图精度两个参数的一个指标系数，其用途就是用来评价分类图像的精度问题。两幅栅格图的kappa计算公式为: （5.2）式中，P。为模拟结果正确的比例；Pc为随机条件下期望的模拟结果正确的比例；1为理想情况下模拟结果正确的比例。Kappa系数能够反映出空间分析中土地利用的模拟精度，当kappa系数≥0.75时，说明模型的精度较高。从精度检验结果可以看出2018年模拟结果的Kappa系数为0.95，总体精度为0.98，说明该模型能够较好的模拟未来瑞金市国土空间利用变化的情况。表4-10Kappa系数总体精度检验KappaCoefficientOverallAccuracyKappa0.953569Overall0.981图4-4土地利用真实状态图4-5土地利用模拟状态1.3土地利用变化模拟结果1.3.1自由发展情景下的土地利用变化自由发展情景是假设未来国土空间开发利用不受任何政策及规划的约束，主要的影响因素为历史的土地利用变化特征与自然社会等经济发展因素；用地需求按照2011-2018年相对稳定的转移概率变化，在基于Markov模型预测结果的基础上对2025年的国土空间开发利用格局进行模拟，得到自由发展情景下的模拟结果。表4-11自由发展情景土地利用栅格数量转换矩阵2025年2018年建设用地林地农业用地其他土地水域园地总计建设用地1630435879193733126169171385林地13634201534732391155303682033773农业用地12853523843915324128386233其他土地243053912774201426250176水域447117127365527539园地8545791444924268944317总计18129020275553901054360327449434212713423自由发展情景下建设用地的主要流向为林地，其次为农业用地；林地的主要流向为建设用地与农业用地；农业用地的主要流向为建设用地；园地的主要流向为建设用地与林地。从地类的流向变动中看出，自由发展情景下的地类转换较为频繁，建设用地的扩张会占用相当数量的林地，但也会有一定规模的建设用地转化为林地，用于补充林地的流失；农业生产与建设用地的扩张相似，主要依靠占用林业用地。图4-6自由发展情景土地利用模拟1.3.2建设优先情景下的土地利用变化建设优先情景是假设未来国土空间开发的政策，优先维持现状建设用地空间格局，不允许现状建设用地转换为其他地类；用地需求按照2011-2018年相对稳定的转移概率变化，在基于Markov模型预测结果的基础上对2025年的国土空间开发利用格局进行模拟。表4-12建设优先情景土地利用栅格数量转换矩阵2025年2018年建设用地林地农业用地其他土地水域园地总计建设用地171385171385林地199220250286147279213062033773农业用地662858237864323920121386233其他土地777162546534306225750176水域25510122740627539园地487314556234293744317总计18129420275543901004360527449434212713423在建设优先情景下，建设用地扩张对林地的占用相对自由发展情景大幅下降，而农业用地扩张对林地的占用大幅上升，但人类生产对林地占用的整体数量有所下降，建设用地的补充主要来源为农业用地。图4-7建设优先情景土地利用模拟1.3.3农业优先情景下的土地利用变化农业优先情景是假设未来国土空间开发的政策，优先维持现状农业用地空间格局，不允许现状建设用地转换为其他地类；用地需求按照2011-2018年相对稳定的转移概率变化，在基于Markov模型预测结果的基础上对2025年的国土空间开发利用格局进行模拟。表4-13农业优先情景土地利用栅格数量转换矩阵2025年2018年建设用地林地农业用地其他土地水域园地总计建设用地16953844311882119176171385林地794120223962185877213532033773农业用地386233386233其他土地302841612524266266750176水域1831162740227539园地7685511294314282544317总计18129320275543901034360327449434212713423农业优先情景下，建设用地扩张对林地的占用相对与自由发展情景有所下降、相对于建设优先情景有所上升，但农业用地扩张对林地的占用相对于前两种情景有所下降。农业优先情景下，人类生产活动对林地的侵占强度介于自由发展情景与建设优先情景之间。图4-8农业优先情景土地利用模拟1.3.4土地利用变化流向分布通过设置三种不同的国土空间用途管制政策下的情景，模拟不同政策控制下国土空间开发利用格局变换，在多种情景模拟结果中，2025年国土空间开发用地需求均以Markov的预测结果为目标。自由发展情景中，假设未来国土空间开发利用除生态保护红线与永久基本农田两项基本的国土空间用途管制政策外不受任何用地管控政策及规划的约束，对于各种地类的转换不受任何限制；建设用地主要的流向为林地，其次为农业用地，而主要流入建设用地的地类为林地、其他土地和农业用地，说明瑞金2025年城镇的扩张主要侵蚀周边的林地与其他土地。其农业用地的补充多来自林地，则反应出未来瑞金市在农业生产中为了补充农业生产用地的流出，主要依靠林地的流入。建设优先情景在未来国土空间开发利用的空间格局变换中建设用地不允许转换为其他类型土地，优先保障建设用地供应；在未来的国土空间开发利用格局变换中，建设用地的扩张主要依靠侵蚀周边的农用地，其次为林地；而农业生产用地的补充主要依靠周边的林业用地与其他土地。说明在优先保障建设用地的政策导向下，未来的城镇扩张的主要侵蚀由林地变为农业用地，周边的林地用于补充农业用地。农业优先情景中的设置为农业用地不能转换为其他类型用地，其政策导向为优先保护农业生产用地。在未来的国土空间开发利用格局的变换中，建设用地主要的流向为农业用地，通过林地用于补充建设用地以满足未来的建设用地需求；为了保障农业生产用地，主要依靠周边的林地和建设用地用于补充农业生产用地。在自由发展情景中，瑞金市建设用地增加的乡镇主要有黄柏乡、九堡镇、壬田真、日东乡、沙洲坝、万田乡、武阳镇、象湖镇、谢坊镇、叶坪乡、云石山乡和泽覃乡12个乡镇，其余5个乡镇建设用地减少；其中建设用地增加主要集中在黄柏乡、云石山乡、和沙洲坝3个乡镇，而建设用地减少的主要为瑞林镇、大柏地乡等乡镇。建设用地增长的乡镇主要集中于中心城区一带，围绕未来的瑞兴余经济技术开发区与瑞金机场，辐射状扩展；而建设用地减少的区域主要位于南北部交通区位较为落后的区域。建设优先情景中，未来瑞金市各乡镇的建设用地均有不同规模的增长，增长较少的区域，与自由发展情景中建设用地减少的乡镇基本保持一致，但其中沙洲坝镇、云石山乡、谢坊镇的增长规模相对自由发展情景大幅下降，其中黄柏乡、壬田镇、象湖镇的建设用地增长规模较自由发展情景均有小幅度的下降，而九堡镇、日东乡的建设用地增长规模相较于自由发展情景有较大幅度的增长。农业优先情景中，在维持现有农业生产格局的基础上，除瑞林镇的建设用地规模有小幅度的下降外，其余乡镇的建设用地均有不同程度的增长。建设用地的增长依旧集中于黄柏乡、九堡镇、壬田镇、沙洲坝、云石山乡和叶坪乡等乡镇，但由于农业生产用地多分布在建设用地四周，对建设用地的扩张起到了约束作用，相较于自由发展情景、建设优先情景中各乡镇建设发展的差距相对缩小。在自由发展情景中、农业生产用地减少的乡镇为云石山乡、象湖镇、武阳镇、沙洲坝镇和黄柏乡，其余乡镇的农业生产用地均有不同规模的增加，其中主要以冈面乡、丁陂乡、瑞林镇和大柏地乡为主，并且都伴随着相应的建设用地减少，从耕地减少和增加的空间分布中可以看出，在自由发展情景中，瑞金市中部城区的扩张侵蚀周边的农业生产用地，瑞金市北部区域的城镇建设用地进一步缩减，为保证农业生产目标的需求，将零星的建设用地复垦为耕地，在空间上对建设用地进行置换以保证在满足农业生产需求的同时满足中心城区的扩张需求。在建设优先情景中，农业生产用地的格局变动与自由发展情景中相似。其中九堡镇在自由发展情景中农业生产用地增加，在建设优先情景中农业生产用地减少；武阳镇在自由发展情景中农业生产用地为减少，在建设优先情景中农业生产用地增加；农业生产用地的增加主要乡镇为冈面乡、壬田镇、万田乡和叶坪乡。在农业优先情景中、优先保障农业生产用地，因此各乡镇的农业生产用地均有不同程度的增加。各个乡镇的农业生产用地增加规模的差距有所缩小，农业生产用地增加主要乡镇为丁陂乡、瑞林镇、冈面乡、九堡镇、壬田镇和叶坪乡。表4-14各乡镇多情景地类流动栅格数量对比表自由发展情景建设优先情景农业优先情景行政区名称地类流出流入差值流出流入差值流出流入差值拔英乡建设用地329198-131028287311441农业用地1790733915311409494林地45013368869615559312761449园地184-14102-8306-24水域000000000其他土地1016202-81421825-193712152-560大柏地乡建设用地1061257-804013913994194100农业用地1216194982255883630305305林地7101205495543187-356454236-218园地574-53372-35634-59水域20-230-320-2其他土地19258-1341179-10814115-126丁陂乡建设用地451375-760676740256216农业用地36549513404193790430430林地770442-32844355-388661126-535园地10-120-240-4水域48474-3462其他土地1208-112541-531167-109冈面乡建设用地857417-44008181117313196农业用地4611311085698998300324324林地1278962-316903165-738566369-197园地180-1890-9160-16水域141621410-4195-14其他土地32310-3131600-1602996-293黄柏乡建设用地4491998154901445144517514501275农业用地229183-461159815-3440160160林地1427757-670377203-174991373-618园地410176-234267112-155358138-220水域20-220-220-2其他土地68891-59781242-77064348-595九堡镇建设用地71516219060134013401901123933农业用地1634252621116811-3050301301林地15691011-558777245-5321103420-683园地2369-2271709-1611885-183水域352-33380-38392-37其他土地38030-3503139-30435221-331壬田镇建设用地3711529115801049104916911761007农业用地115444329836183710010337337林地1499816-683649203-4461029491-538园地974-931473-1441014-97水域292-27303-27322-30其他土地1112428-6841580147-1433947268-679日东乡建设用地367631264044944948457409农业用地83165823423601809292林地55261765345185-160412299-113园地