基于GM( 1，1)模型的長株潭地區土地覆被變化分析及趨勢預測

郭榮中　申海建　楊敏華

摘要：對長株潭地區2002-2014年的土地覆被變化和土地利用強度進行了定量評價，并利用GM（1，1）模型對其發展趨勢進行了預測分析。結果表明，2002-2014年長株潭地區各種土地利用類型均發生了較大的變化，城鎮村及工礦用地、交通運輸用地面積凈增加，其他各類用地面積凈減少。同期長株潭地區土地墾殖指數呈逐年下降趨勢;土地開發強度指數、土地利用率指數、土地利用強度綜合指數均呈逐年上升趨勢。同時預測出研究區域2017-2026年各類土地利用數量情況，園地、草地、未利用土地、林地、耕地、水域面積出現不同程度減少，變化率分別達-19.15%、-12.31%、-7.10%、-3.12%、-2.80%、-1.18%;交通用地、居民點及工礦用地面積出現不同程度增加，變化率分別達35.57%、15.61%。

關鍵詞：土地利用類型;土地利用強度;GM（ 1，1）模型;長株潭地區

中圖分類號： F299.21 文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2020） 16-0054-07

D0I：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2020.16.011

土地利用/土地覆蓋的變化（Land-use and land-cover change， LUCC ） 在全球環境變化和可持續發展中占有重要地位，是所有與可持續發展相關問題的核心，已經成為全球環境研究的熱點和前沿問題[1，2]。國內外學者開展了大量的研究，Aspinall[3]利用經驗統計模型在多個尺度上研究了土地利用與覆被變化;Lambin等[4]闡述了過去300多年人類擾動造成的LUCC時空格局演變，揭示了社會經濟因素對全球尺度LUCC時空過程的驅動作用;Wolter等[5]對1992-2001年美國大湖流域土地利用覆被變化情況進行了研究;Engstrtrom等[6]利用節省參數模型對全球農業土地利用變化進行了分析。國內則比較重視對LUCC時空過程與格局演替的描述、解釋、預測及與之相關的政策分析。Yue等[7]、劉紀遠等[8]、王少華[9]對一定區域土地利用的空間格局演替進行了研究，楊梅等[10]、袁磊等[11]對土地利用變化的驅動力進行了分析，還有不少學者[12-16]采用不同方法對區域土地利用變化進行了模擬。土地利用/ 土地覆蓋變化作為全球環境變化和陸地生態系統對全球氣候變化和人類活動最重要的響應之一，它不僅影響人類生存與發展的自然基礎，而且通過人類對與土地有關的自然資源利用活動深刻影響了全球及其活動區域。本課題以長株潭地區為研究對象，分析了2002-2014年長株潭地區年土地利用變化情況，并對其發展趨勢進行了預測，以期為政府制定國土空間規劃提供科學依據。

1 研究區概況與數據來源

長株潭地區位于湖南省中東部丘陵區，位于羅霄山脈與雪峰山脈之間的湘江谷地。下轄3個地級市，共12個市轄區，4個縣級市，7個縣。位于東經111°53'-114°15'，北緯 26°03' —28°41'。

數據來源于第二次土地調查及其年度變更數據。

2研究方法

2.1 土地覆被變化分析

土地利用動態變化度可定量描述區域土地利用變化的速度。本研究用單一土地利用類型動態度表達區域一定時間范圍內某種土地利用類型的數量變化情況[17]，即：K動=（Ub - Ua）/ua × T-1×100% （1）

式中，K動為研究時段內某種土地利用類型動態度;U0為研究初期某種土地利用類型的數量;Ub為研究末期某種土地利用類型的數量;T為研究時段長，設定為年。

2.2 土地利用強度分析

土地利用強度主要反映土地利用的深度和廣度。本研究用土地墾殖指數、土地開發強度指數、土地利用率指數、土地利用強度綜合指數來反映人類活動的強度差異。

2.2.1 土地墾殖指數 土地墾殖指數表示耕地面積占區域土地面積的比重。土地墾殖指數越高，說明該區域的的耕地開發利用程度越高。表達式為：K墾=（G/A） × 100 （2）

式中，K墾為研究區域的土地墾殖指數;G為區域已開墾種植的耕地面積;A為區域土地總面積。

2.2.2 土地開發強度指數 土地開發強度指數指建設用地總量占區域總面積的比例。土地開發強度指數越高，說明區域內其他類型土地向建設用地轉換的速度越快。表達式為：

F = （J/A） ×100 （3）

式中，F為研究區域的土地開發強度指數;J為區域建設用地面積;A為區域土地總面積。

2.2.3 土地利用率指數 土地利用率指數是表示已經開發利用的土地面積占整個研究區域面積的比例，是土地自然、社會和經濟綜合效益的集中體現。表達式：

C = [（A - W）/A]×100 （4）

式中，C為研究區域的土地利用率指數;W為區域未利用土地面積以為區域土地總面積。

2.2.4 土地利用強度綜合指數 根據劉紀遠[18]的研究成果，把研究區域的各種土地利用類型按照利用程度分為4級。通過每級土地利用類型在研究區域中所占的百分比乘以其分級指數進行加權求和，最后得到研究區域的土地利用強度綜合指數。表達式為：LUD = n∑i=1 Li×Ai （5）

式中，LUD為研究區域土地利用強度綜合指數;Li為研究區域內第i類土地利用類型的土地利用強度分級指數，其中，難利用地（其他土地）取值為1，林地、草地和水域及水利設施用地取值為2，耕地、園地取值為3，建設用地（含城鎮村及工礦用地、交通運輸用地）Li取值為4;Ai為研究區域內第i類土地利用類型在區域內的面積百分比;n為土地利用強度分級數。

2.3土地利用預測分析

為了預測研究區域土地利用變化情況，本研究利用灰色GM（1，1）模型[19]進行預測。即：～x（1）（t+1）=（x（0） （1）-u/a e-at）+u/a，（x（1）（0） ）x（0）（1）

（6）a a～x（0）（t）=～x（1）（t）-～x（t-1） （7）

3結果與分析

3.1 2002-2014年長株潭地區土地覆被動態變化

長株潭地區土地利用類型面積變化如表1所示，2002-2014年研究區域內各類土地利用均發生了較大的變化。在耕地、園地、林地、草地、水域及水利設施用地、其他土地面積凈減少量中，林地減少量最多，達21692.40 hm2;其次是耕地，達20332.48hm2。城鎮村及工礦用地、交通運輸用地面積凈增量中，城鎮村及工礦用地增加居首位，達51904.56hm2;交通運輸用地次之，達14699.05 hm2。從變化幅度來看，交通運輸用地變化幅度最大，高達29.18%;其次是園地，為-27.89%;再次是城鎮村及工礦用地，為19.80%;最小的是林地，僅為-1.44%。

根據式（1）計算研究區域單一土地利用類型動態度，從表1可知，交通運輸用地變化幅度最大，為2.43%/年;其次是園地，為-2.32%/年;再次是城鎮村及工礦用地，為1.65 %/年;最小的是林地，僅為-0.12%/年。

3.2 長株潭地區2002-2014年土地利用強度變化

3.2.1 土地墾殖指數變化 根據式（2），計算出研究區域2002-2014年的土地墾殖指數（表2）。由表2可知，2002-2014年長株潭地區土地墾殖指數呈逐年下降趨勢，從2002年的23.51減少到2014年的22.79，下降了0.72，年均減少0.06。其中，長沙市由初期的24.48下降至23.59，下降了 0.89，年均減少0.07;株洲市由初期的18.88下降至18.58，下降了0.30，年均減少0.03;湘潭市由初期的31.64下降至30.34，下降了1.30，年均減少0.11。表明研究區域內耕地面積在2002-2014年持續減少，由2002年的659964.74 hm2減少到2014年的639632.26 hm2，導致土地墾殖指數持續下降。

3.2.2 土地開發強度指數變化 根據式（3），計算出研究區域2002-2014年的土地開發強度指數（表3）。由表3可知，2002-2014年長株潭地區土地開發強度指數呈逐年上升趨勢，從2002年的10.45增加到2014年的13.07，增長了2.62，年均增長0.21。其中長沙市由初期的11.42增加至15.33，上升了3.91，年均增加0.33;株洲市由初期的7.80增加至9.51，上升了1.71，年均增加0.14;湘潭市由初期的14.10增加至15.76，上升了1.66，年均增加0.14。表明長株潭地區城鎮村及工礦用地、交通運輸用地等建設用地面積在研究期間持續增加，由2002年的293210.20 hm2增加到 2014年的366995.37 hm2，導致土地開發強度指數持續上升。

3.2.3 土地利用率指數變化 根據式（4），計算出研究區域2002-2014年的土地利用率指數（表4）。從表4可知，2002-2014年長株潭地區土地利用率指數呈逐年上升趨勢，從2002年的95.72增加到2014年的96.27，增加了0.55，年均增長0.04。其中長沙市由初期的96.77增加至97.24，上升了0.47，年均增加0.04;株洲市由初期的94.42增加至95.11，上升了 0.69，年均增加0.06;湘潭市由初期的96.15增加至96.56，上升了0.41，年均增加0.03。表明研究區域未利用土地在研究期間持續減少，由2002年的 120214.83 hm2減少到2014年的104 769.88hm2，導致土地利用率指數持續上升。

3.2.4 土地利用強度綜合指數變化 根據式（5），計算出研究區域2002-2014年的土地利用強度綜合指數（表5）。由表5可知，2002-2014年長株潭地區土地利用強度綜合指數呈逐年上升趨勢，從2002年的241.27增加到2014年的246.03，年均增長0.40。其中林、草、水用地占比由初期的60.61%下降至59.58%，農業用地占比由初期的24.66%下降至23.62%，未利用地占比由初期的4.28%下降至3.73%，建設用地占比由初期的10.45%上升至13.07%。研究區域林地、草地、水域及水利設施用地和農業用地持續減少，建設用地不斷增加，這與該地區經濟社會快速發展，城市化水平不斷提高，城鎮村及工礦用地、交通運輸用地不斷占用其他類型土地的宏觀背景相吻合。

3.3 土地利用面積預測

以2002-2011年長株潭地區土地利用變更調查數據為基礎，利用GM（1，1）模型，即式（6）、式（7），預測研究區域2014-2026年各類型土地面積變化情況，預測模型見表6。根據灰色模型殘差檢驗的判斷標準，相對誤差小于等于5%，說明模型精度較高。其中，模型的相對誤差值小于1%，模型精度為1級;大于1%并小于等于5%，模型精度為2級;大于5%并小于等于10%，模型精度為3級;大于10%并小于等于20%，模型精度為4級[20]。由表6可知，不同類型土地預測模型的精度均較高，其中，未利用地預測模型平均相對誤差值最大，為2.2%，耕地預測模型平均相對誤差最小，僅為0.05%，這表明預測模型可信度高。為了進一步驗證預測模型的準確性，本研究將通過預測模型計算出來的2014年各類型土地面積與實際值比較，進行適用性檢驗。結果如表7所示，比較各類型土地面積的模型值和實際值，相對誤差均小于5.00%，模型通過檢驗。根據表6中各種類型土地的預測模型，對長株潭地區2017—2026年各類土地面積進行預測，具體結果見表8。由表8可知，園地、草地、未利用土地、林地、耕地、水域面積均出現不同程度減少，變化率分別達-19.15%、-12.31%、-7.10%、-3.12%、-2.80%、-1.18%;交通用地、居民點及工礦用地面積出現不同程度增加，變化率分別達35.57%、15.61%。這表明預計在2017—2026年隨著長株潭地區一體化進程加快以及交通行業的快速發展，建設用地占用土地的強度還在不斷加大。4小結1） 從整體上來看，2002—2014年長株潭地區各種土地利用類型均發生了較大的變化。耕地、園地、林地、草地、水域及水利設施用地、其他土地面積凈減少量中，林地減少量最多，達21 692.40 hm2。城鎮村及工礦用地、交通運輸用地面積凈增量中，城鎮村及工礦用地增加居首位，達51 904.56 hm2。研究區域土地利用類型變化的主要原因是長株潭地區城市化水平不斷提尚，尤其是在2007年獲批兩型社會綜合配套改革試驗區之后，區域經濟社會快速發展，基礎設施建設的大量占用造成了建設用地面積的大幅增加。2） 2002—2014年長株潭地區土地墾殖指數呈逐年下降趨勢，從2002年的23.51減少到2014年的22.79; 土地開發強度指數呈逐年上升趨勢，從2002年的10.45增加到2014年的13.07;土地利用率指數呈逐年上升趨勢，從2002年的95.72增加到2014年的96.27; 土地利用強度綜合指數呈逐年上升趨勢，從2002年的241.27增加到2014年的246.03，年均增長0.40。這與該地區城市化水平不斷提高，城鎮村及工礦用地、交通運輸用地不斷占用其他類型土地的宏觀背景相吻合。3） 利用GM（1，1）模型進行預測可知，2017—2026年長株潭地區園地、草地、未利用土地、林地、耕地、水域面積均出現不同程度減少，變化率分別達-19.15%、-12.31%、-7.10%、-3.12%、-2.80%、-1.18%;交通用地、居民點及工礦用地面積出現不同程度增加，變化率分別達35.57%、15.61%。

4）根據研究區域的具體情況，建議采取如下措施：嚴格保護耕地尤其是基本農田，充分協調“吃飯”與“建設”的關系。堅持“一要吃飯”“二要建設”基本原則長期不動搖，嚴格控制非農建設占耕。各項建設必須堅決執行土地利用規劃，嚴格控制城鎮、園區等外延擴張占用良田。同時大力提高耕地質量，以基本農田保護示范區建設為契機，切實加強農田基本建設力度，改善農業生產條件，用好高產田，改造中低產田。優化土地利用結構，合理布局城市用地，提局土地集約利用效益。

參考文獻：

[1]PACHAURI R K，REISINGER A. IPCC Fourth assessment report：Climate change 2007 （AR4） [R]. Geneva， Switzerland， 2007.

[2] TURNER II B L， LAMBIN E F， REENBERG A. The emergence ofland change science for global environmental change and sustain -ability [J]. Proceedings of the national academy of sciences ，2007，104（52）：20666-20671.

[3]ASPINALL R. Modeling land use change with generalized linearmodels： A multi-model analysis of change between 1860 and 2000in Gallatin Valley， Montana[J]. J Environ Manage，2004，72（ 1-2）：91-103.

[4]LAMBIN E F，GEIST H J. Land-use and land-cover change： Localprocesses and global impacts[M]. Berlin： Springer，2006.

[5]WOLTER P， JOHNSTON C A， NIEM1 G J. Land use land coverchange in the U.S. Great Lakes hasin 1992 to 2001 [J]. Journal ofGreat Lakes research， 2006，32 ： 607-628.

[6] ENGSTROM K， ROUNSEVELL MDA， MURRAY-RUST D， et al.Applying Occam's razor to global agricultural land use change [J].Environmental modelling and software ，2016，75：212-229.

[7]YUET，FANZ，LIU J.Changes of major terreshial ecosystem in chi-na since 1960[J].Glob planet change， 2005，48 ： 287-302.

[8]劉紀遠，匡文慧，張增祥，等.20世紀80年代末以來中國土地利用變化的基本特征與空間格局[J].地理學報，2014，69（1）：3-14.

[9]王少華.鄭州沿黃旅游區土地利用空間格局演變[J].地域研究與開發，36（6）：115-118，130.

[10] 楊梅，張廣錄，侯永平.區域土地利用變化驅動力研究進展與展望[J].地理與地理信息科學，2011，27（ 1） ：95-100.

[11] 袁磊，楊昆.土地利用變化驅動力多尺度因素的定量影響分析[J].中國土地科學，2016，30（12）：63-70.

[12] JIANG W， CHEN Z， LEI X， et al. Simulating urban land usechange by incorporating an autologistic regression model into aCLUE-S model[J]. Journal of geographical sciences，2015，25（7）：836-850.

[13]徐昔保，楊桂山，張建明.基于神經網絡CA的蘭州城市土地利用變化情景模擬[J].地理與地理信息科學，2008，24（6）：80-83.

[14]王祺，蒙吉軍，毛熙彥.基于鄰域相關的漓江流域土地利用多情景模擬與景觀格局變化[J].地理研究，2014，33（6）： 1073-1084.

[15]李少英，劉小平，黎夏，等.土地利用變化模擬模型及應用研究進展[J].遙感學報，2017，21 （3）：329-340.

[16]朱萌，馬孝義，劉雪嬌.基于馬爾科夫模型的武功縣土地利用/覆被動態變化研究[J].水土保持研究，2013，20（5）：64-68.

[17]王秀蘭，包玉海.土地利用動態變化研究方法探討[J].地理科學進展，1999，18（1）：81-87.

[18]劉紀遠.西藏自治區土地利用[M].北京：科學出版社，1992.

[19]程建權.城市系統工程[M].武漢：武漢大學出版社，1999.

[20]劉樹，王燕，胡鳳閣.對灰色預測模型殘差問題的探討[J].統計與決策，2008（1）：9-11.

收稿日期：2020-01-21

基金項目：湖南省自然科學基金項目（2019II70013）;湖南省教育廳科研項目（18C1801）;湖南省生態環境廳環保科研項目;湖南省社會科學成果評審委員會課題（XSP19YBC297）;湖南省自然資源調查與監測T程技術研究中心開放課題（2020-14）

作者簡介：郭榮中（1979-），女，湖南桂東人，教授，高級工程師，博士，主要從事土地信息與土地生態研究，（電話）13787027606（電子信箱）865495696@qq.com。