古交市礦區(qū)土地覆蓋時空動態(tài)變化研究

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古交市礦區(qū)土地覆蓋時空動態(tài)變化研究

李宏宏

(山西焦煤集團 投資有限公司資源地質部，山西太原030021)

摘要為了研究礦區(qū)土地覆蓋的動態(tài)變化規(guī)律，以古交礦區(qū)為研究區(qū),通過監(jiān)督分類解譯獲取礦區(qū)1990年、2000年、2010年相同季節(jié)的土地覆蓋類型圖。運用轉移矩陣和CA-Markov模型方法分別對研究區(qū)土地覆蓋類型動態(tài)變化進行了研究和預測，結果表明：1) 1990—2010年林地的面積持續(xù)增加，年增長率達到了5.49%，耕地和草地的面積大幅度減少，尤其是草地的面積，此外城鎮(zhèn)建設用地和水域輕微減少。2) 2010—2020年耕地和草地的面積進一步減少，城鎮(zhèn)和工礦用地以及水域的面積小幅度增加，林地的面積繼續(xù)大幅度增長，年增長率達到了2.18%。

關鍵詞CA-MARKOV；時空變化；土地覆蓋類型；古交礦區(qū)

收稿日期：2014-11-23

作者簡介：李宏宏(1985—)，男，山西代縣人，2010年畢業(yè)于山西農業(yè)大學，助理工程師，主要從事煤礦地質測量與防治水等相關工作

中圖分類號：TD167

文獻標識碼：B

文章編號：1672-0652(2015)01-0046-05

AbstractIn order to study the dynamic change rule of land cover in mining area, takes Gujiao mining area as the study area. Through supervised classification and interpretation obtains the land cover type maps of mining area of the same season in 1990, 2000, 2010. By using the transfer matrix method and CA-Markov model to study and predict the dynamic change of land cover type, the results show that 1) from 1990 to 2010 the areas of forest land continue to increase, the annual growth rate is 5.49%, the areas of farmland and grassland reduce drastically, especially the grassland area, in addition, urban construction land and waters decrease slightly. 2) from 2010 to 2020, the areas of arable land and grassland decrease further. Towns, industrial and mining land and water areas increase small. Forest area continues to increase drastically, the annual growth rate reaches 2.18%.

近年來，因土地覆蓋/土地覆蓋變化 (LUCC) 導致的全球環(huán)境惡化的問題日益突出，目前已成為國內外相關組織和學者研究的首要內容[1-7]。針對礦區(qū)的主要研究成果有胡召玲等用轉移矩陣對徐州煤礦區(qū)的土地覆蓋變化進行的分析[8]，李琳等對平朔露天礦區(qū)土地覆蓋/覆蓋變化的分析研究等[9]。山西省作為全國最主要的煤礦基地, 煤礦資源十分豐富，但近年來在為我國經濟發(fā)展的增長做出貢獻的同時，由于過度開采導致了山西省整體土地資源結構不合理和生態(tài)環(huán)境狀況的惡化, 造成了礦區(qū)人地關系的緊張。本文以TM遙感影像數(shù)據(jù)為基礎, 采用轉移矩陣定量分析的方法研究了古交礦區(qū) 1990—2010年土地覆蓋的動態(tài)變化, 并通CA-Markov模型對礦區(qū)的土地覆蓋動態(tài)變化進行預測，以期為古交市礦區(qū)的土地管理和生態(tài)環(huán)境的綜合整治與恢復提供決策參考和數(shù)據(jù)支持, 實現(xiàn)研究區(qū)土地的長久可持續(xù)利用。

1 研究區(qū)概括

古交市作為全國最大的主焦煤生產基地，地處山西省太原市西北部，作為連接省城太原和山西省西北部的現(xiàn)代化工礦城市，已經發(fā)展成為呂梁山東麓的交通樞紐和商品集散地。古交市地處北緯37°40′6〃至38°8′9〃，東經111°43′8〃至112°21′5＂，東西寬50 km，南北長53 km，總面積1 551 km2. 全市轄10個鄉(xiāng)鎮(zhèn)和4個街道辦事處，總人口21萬。

礦區(qū)地形復雜，外圍地形較高，多在1 500 m以上。東部廟前山標高1 865 m，西南部孤爺山標高2 202 m，區(qū)內標高一般多在1 000~1 350 m.礦區(qū)最低處寨上村汾河河谷，標高958.40 m.礦區(qū)屬暖溫帶半干旱大陸性季風氣候，雨量集中于7—9月，近年最大降雨量為632 mm.氣溫晝夜變化大，最高氣溫達40 ℃，最低為-20 ℃，自10月至翌年4月為結冰期，凍土深度為0.5~0.8 m.此外礦區(qū)交通發(fā)達,太(原)古(交)鐵路從太原市汾河站至古交西曲站41 km，往西穿過礦區(qū)經鎮(zhèn)城底至嵐縣，嵐縣經方山至呂梁段正在建設中。從太原市區(qū)通往礦區(qū)的盤山公路長56 km，古交至清徐也有公路相通。研究區(qū)概況見圖1.

2數(shù)據(jù)源和土地覆蓋類型提取

本研究從地理空間數(shù)據(jù)云上獲取了 1990年、2000年和 2010 年3期landsat4-5的多光譜遙感影像，在ENVI5.0下將3期TM遙感影像以不同波段組合，并按照古交市的行政界線對TM影像進行圖像裁剪；同時進行幾何精校正、輻射定標、大氣糾正等處理；最后進行圖像拉伸處理，以增強影像判讀，利用監(jiān)督分類的最大似然法，結合 GoogleEarth 工具進行人機交互目視解譯，獲取研究區(qū)1990年、2000年和 2010 年3期的礦區(qū)土地覆蓋圖，見圖2，kappa系數(shù)達到了0.8以上，分類精度超過了85%，參照研究區(qū)第二次土地調查圖，表明解譯結果精度良好。

圖1　研究區(qū)概況圖

圖2　1990年、2000年和 2010 年礦區(qū)土地覆蓋類型圖

3研究方法

為了對研究區(qū)的土地覆蓋類型動態(tài)變化進行研究，本研究以各地類的面積為研究對象，進而綜合反映區(qū)域土地覆蓋變化。面積變化能夠直觀地反應不同土地覆蓋類型的總量變化，進而可掌握土地覆蓋變化總的規(guī)律和土地覆蓋結構的變化態(tài)勢。首先根據(jù)1990年、2010年兩期土地覆蓋類型圖，在ArcGis 10.0中運用GIS的空間分析功能獲取研究區(qū)的轉移矩陣，并以此來分析研究區(qū)土地利用類型動態(tài)變化，獲取動態(tài)變化趨勢，然后利用CA-Markov模型對研究區(qū)的土地利用類型進行預測，獲取2020年研究區(qū)土地利用類型。

馬爾科夫(Markov)模型俗稱空間概率轉換模型，它是以馬爾科夫鏈為基礎，研究某一事物或者類型的狀態(tài)以及狀態(tài)之間轉移規(guī)律的一種隨機過程，其主要原理是通過對事件某一時刻T不同狀態(tài)的初始概率以及與T時刻狀態(tài)之間的轉移關系來確定T時刻狀態(tài)變化趨勢的方法[10]。元胞自動機(Cellular Automata)，一般簡稱CA是一種具有時空計算特征的動力學模型，它是由單元、狀態(tài)、領域及轉換4部分組成，主要的特點是時間、空間、狀態(tài)都非常離散。分布在規(guī)則格網中的任何一個單元均取有限空間的離散狀態(tài)，遵循同樣的作用規(guī)則，并依據(jù)確定的局部規(guī)則來做出同步的更新。由于CA模型的狀態(tài)變量是由空間的位置緊密相連，因此，能夠彌補Markov的預測，不包括空間分布的缺點，通過Idrisi軟件中的Markov模塊和CA-Markov模塊將兩者結合起來對土地覆蓋類型的變化過程進行預測，具體操作步驟如下：

1) 將研究區(qū)土地覆蓋類型圖在ArcGis中轉換為ASCII柵格圖，然后在Idrisi中導入，并基于Markov模塊，獲取不同時間段內的土地覆蓋類型的轉移矩陣。2) 其次確定土地轉變適宜性圖集和CA濾波器。土地轉變適宜性圖集是約束土地覆蓋的影響因子，選擇地形坡度和道路作為影響耕地、林地和居民地的影響因子，在MCE中獲取土地轉變適宜性圖集。CA濾波器的作用是用于產生具有顯著空間特征的權重因子，本文采用5×5即150 m×150 m范圍內的濾波器。3) 最后確定起始時刻和CA循環(huán)次數(shù)。研究起始時間是2010年古交市土地覆蓋類型分布，設置CA循環(huán)次數(shù)為10，模擬2020年古交市土地覆蓋類型分布狀況。

4結果與分析

4.1土地利用動態(tài)變化特征

根據(jù)1990年和2010年古交市的土地覆蓋評價結果，統(tǒng)計20多年來古交市不同土地覆蓋類型的土地覆蓋面積，進而反映區(qū)域土地覆蓋變化。面積變化首先反映在不同土地覆蓋類型的總量變化上，通過研究分析土地覆蓋類型的總量變化，可了解土地覆蓋變化的總體態(tài)勢和土地覆蓋類型結構的改變。根據(jù)1990年、2010年兩期土地覆蓋類型圖，在ArcGIS10中運用Spatial Analysis的功能，獲取古交市20多年來的土地覆蓋類型面積轉移矩陣，見表1.

為便于更好地研究土地覆蓋動態(tài)變化過程的主導因素，本研究在土地覆蓋面積轉移矩陣的基礎上，建立土地覆蓋轉換模型，獲取土地覆蓋轉移的概率矩陣，不僅可以從定量的角度來描述古交市礦區(qū)土地覆蓋變化的速度，還能比較土地覆蓋變化的區(qū)域性差異，

表11990—2010年土地覆蓋狀況轉移面積表km2

并以此作為基礎來預測未來土地覆蓋時空動態(tài)變化的趨勢。具體公式如下：

(1)

式中：

S—土地覆蓋類型；

i—轉變?yōu)橥恋馗采w類型j的轉換概率；

Lij—土地覆蓋類型i轉變?yōu)橥恋馗采w類型j的面積。

根據(jù)式(1)計算出土地覆蓋轉換概率矩陣，見表2.

表21990—2010年土地覆蓋轉換概率矩陣表%

為了更好地了解土地覆蓋的年變化規(guī)律，引入單一土地覆蓋類型動態(tài)度，其表達式為：

(2)

式中：

M—單一土地覆蓋類型動態(tài)度；

T—某一研究時段；

Aa—研究期初的某一種土地覆蓋類型面積；

Ab—研究期末的某一種土地覆蓋類型面積。

根據(jù)公式(2)計算出古交市土地覆蓋類型的年變化率表,見表3.

表31990年、2010年土地覆蓋類型年變化率表

由表1，表2，表3可以看出，古交市近20多年來的土地利用變化過程，只有林地的面積大幅度增加，草地面積大幅度減少，此外耕地、城鎮(zhèn)及工礦用地和水域面積是逐漸減少的。其中草地的年均減少率為1.98%，面積由1990年的366.95 km2減少到206.82 km2，凈減少160.13 km2，減少幅度為43.64%.草地主要轉變?yōu)楦睾土值兀D移概率為28.79%和30.71%，轉移面積105.66 km2和112.70 km2，主要原因是土地整理等政策所致。耕地年變化率0.91%，整體而言耕地的面積變化不大，凈減少了151.93 km2.從轉移矩陣類型來看，耕地主要轉出類型為林地，轉移概率為30.21%，主要原因是由于國家倡導的退耕還林和土地整治，礦區(qū)復墾等政策的影響。城鎮(zhèn)建設用地和水域變化不大。城鎮(zhèn)建設用地年變化率-0.30%，凈減少了5.54 km2，主要是受國家政策土地整治和礦區(qū)恢復治理等政策的引導，轉換為了耕地。水域減少了6.87 km2，年減少率為0.74%，主要轉換為了耕地。林地的面積受到國家退耕還林和草地開荒，水土保持等政策的引導，近20多年來增加了325.47 km2，年增長率達到了5.49%，主要的來源是草地和耕地，轉換率達到了30.21%和30.71%，轉換了228.66 km2和112.70 km2.以上變化表明，古交市20多年來的土地利用變化主要是林地面積的增加及城鎮(zhèn)建設用地和水域輕微減少，此外是草地和耕地的大量減少。

4.2基于CA-Markov土地覆蓋動態(tài)預測

4.2.1模擬精度檢驗

以古交市1990年、2000年兩年的土地覆蓋類型數(shù)據(jù)為基礎，運用CA-Markov模型獲取2010年土地覆蓋類型預測圖，與實際解譯的2010年土地覆蓋類型分布圖進行面積對比，獲取誤差對比表見表4.由表4可以看出，面積誤差最大為11.81%，最小為0.16%，精度接近90%.因此，可以用CA-Markov模型來預測古交市土地利用類型變化。

表42010年土地覆蓋類型模擬精度評價表

4.2.2研究區(qū)2020年土地覆蓋類型模擬結果

根據(jù)上述的研究，在IDRISI 軟件中的 CA-Markov模塊下，依次輸入2010年古交市土地覆蓋類型分布圖、2000—2010年古交市土地覆蓋類型轉移面積矩陣，以及2010年土地轉變適宜性圖集，對古交市2020年的土地覆蓋類型狀況進行模擬，結果見圖3和表5.

圖3　古交市礦區(qū)2020年土地覆蓋類型圖

根據(jù)預測結果可以看出，到2020年受到國家政策的影響，礦區(qū)耕地和草地的面積進一步大幅度減少，年減少率為1.74%和2.27%，凈減少面積115.74 km2和51.76 km2. 林地面積繼續(xù)增加，年增長率達到了2.18%，凈增長面積是142.45 km2，主要是由于退耕還林等政策的影響，轉入的類型主要是耕地和草地。城鎮(zhèn)和工礦用地以及水域，從1990年到2020年的30多年內呈現(xiàn)了一種先減少后增加的趨勢，其中城鎮(zhèn)增長幅度最大，達到了2.67%，凈增長面積是23.37 km2，主要增長區(qū)域位于礦區(qū)的西南部；水域變化不大，增長率僅為0.38%.

表52010年和2020年礦區(qū)土地覆蓋變化狀況表

5結論

1) 以古交市礦區(qū)為例，通過監(jiān)督分類獲取1990年、2000年、2010年3期土地覆蓋類型圖，通過轉移矩陣和CA-Markov模型分別從研究區(qū)的面積、速度和空間分布3方面對土地覆蓋類型的時空變化特征進行分析；同時通過預測精度驗證獲取CA-Markov模型面積，精度接近90%，表明CA-Markov模型可以反應研究區(qū)土地覆蓋類型的動態(tài)變化狀況，預測結果可為礦區(qū)土地覆蓋類型整治及相關規(guī)劃的編制提供依據(jù)。

2) 在上述基礎上，利用動態(tài)模型對研究區(qū)1990—2010年的土地覆蓋類型進行分析，結果表明：受到國家退耕還林和土地整理等政策的影響，林地的面積逐年增加，年增長率達到了5.49%，主要的轉入類型為耕地和草地，受此影響耕地和草地的面積大幅度減少，尤其是草地的面積，此外城鎮(zhèn)建設用地和水域輕微減少。

3) 利用CA-Markov模型對研究區(qū)2020年的土地覆蓋類型進行預測，結果表明耕地和草地的面積進一步減少，年減少率為1.74%和2.27%.城鎮(zhèn)和工礦用地以及水域的面積小幅度增加，林地的面積繼續(xù)大幅度增長，年增長率達到了2.18%，凈增長面積是142.45 km2.

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Research on Space-time Dynamic Change of

Land Coverage in Gujiao Mining Area

LI Honghong

Key words CA-MARKOV; Temporal and Spatial variation; Land cover types; Gujiao mining area