基于GIS與Markov模型的土地利用結(jié)構(gòu)變化特征研究

關(guān)鍵詞GIS技術(shù)；Markov模型；土地利用結(jié)構(gòu)；變化特征

中圖分類號(hào)F301.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

文章編號(hào) 0517-6611（2025）16-0049-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.16.010

AbstractObjective]TakingtheKareainthenorthwestregionasanexample，whichincludes multiplelandusetypes，GISand Markov modelsareusedtoanalyzethecharacteristicsoflndusestructurechangesinthisarea.Method]ByusingGIStechnologytodeterine te testingareaoflandintheKarea，calculatethedyamicdegreeofcomprehensivelanduse，ndcombinethechangesindynamicdgee to measurethelanduseofsetintheKareaaccordingtothescaningnodesstbyGS.Guidedbytheofset，calculatethemaximuplaqueindex，use Markovmodelandmaximumplaqueindextopredict theglobalplaqueposition，andfurtercalibratetheplaquelocationBasedon thedegreofgegatio（odispesion）ofspatialdistrbutionteevolutioaryalysistodisudatloatiooflndatchltiontosummataacestioflnducuegitKaeteeliodoiudaly cationdegrendcoplexityoftructuralchangsofthelandparcels.Result]econtributionateofchangsinwaterbodiesandothrland types within 9O days in K area is relatively high，all exceeding 12% ，the change intensity of paddy fields，dry land， forest land，grassland， water bodies，towns，other land typesin area can reach 1.8% and a balance degree of O.75.[Conclusion] The land structure in K area is gradualleogalladiiacalddefuctualgbiltd changes neachblockhasbeeniproved，andtheoverallsructuralchangesshowapositiverelationship，withgooduilizatioffects.

Key wordsGIS technology;Markov model;Land use structure;Change characteristics

土地利用結(jié)構(gòu)反映了土地資源的配置狀況和比例劃分，其變化特征與日常的發(fā)展關(guān)聯(lián)緊密。隨著環(huán)境的實(shí)時(shí)變化和城市化進(jìn)程的加速，該階段的土地利用方式與格局發(fā)生了較大的改變，主要體現(xiàn)在城市擴(kuò)張、農(nóng)田減少等，嚴(yán)重的甚至擴(kuò)展到土地類型轉(zhuǎn)化、生態(tài)功能改變的層面，再加上外部環(huán)境造成的土地資源緊張，更加不利于未來(lái)的發(fā)展。為處理以上存在的問(wèn)題，部分專業(yè)人員針對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)變化特征進(jìn)行了研究。如武娟娟等[1]以1990—2020 年為研究背景，解譯并獲取了土地利用/覆被信息，融合動(dòng)態(tài)變化率和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣2種方法，構(gòu)建隨機(jī)森林模型，并系統(tǒng)分析了土地利用時(shí)空變化規(guī)律，輸出土地結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的驅(qū)動(dòng)力，結(jié)果表明，林地持續(xù)擴(kuò)大，沙地面積逐漸縮小，建設(shè)用地面積增加最顯著，生態(tài)環(huán)境逐漸轉(zhuǎn)人穩(wěn)定的狀態(tài)；但是研究過(guò)程中動(dòng)態(tài)變化率和環(huán)境因素可能會(huì)造成土地空間規(guī)則的判斷失誤，導(dǎo)致得出的結(jié)構(gòu)變化貢獻(xiàn)率下降。蘇澤琛等2以昌吉市為例，引人土地利用變化強(qiáng)度分析框架、PLUS模型以及空間自相關(guān)分析方法，通過(guò)對(duì)土地多時(shí)段數(shù)據(jù)以及信息的采集，對(duì)耕地空間變化進(jìn)行對(duì)比分析，同時(shí)預(yù)測(cè)未來(lái)的土地變化規(guī)則和方向，結(jié)果表明，昌吉市土地利用類型以草地、耕地、未利用地為主，耕地和建設(shè)用地呈持續(xù)增長(zhǎng)的變化趨勢(shì)，整體的轉(zhuǎn)換強(qiáng)度較高；但是多時(shí)段數(shù)據(jù)的采集較為煩瑣，數(shù)據(jù)的整合存在誤差，導(dǎo)致用地轉(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)變化貢獻(xiàn)率難以達(dá)到預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)。謝賢健[3]結(jié)合遙感技術(shù)，通過(guò)GIS和GeoDa的處理，設(shè)計(jì)土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣，構(gòu)建土地生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并將獲取的數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型中，以多周期對(duì)比的方式，總結(jié)土地生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空變化特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，15年間耕地和林地面積減少，建設(shè)用地面積增加，全局莫蘭指數(shù)均為正數(shù)，用地處于聚集的狀態(tài)；但由于獲取的遙感數(shù)據(jù)僅代表區(qū)域的土地情況，無(wú)法進(jìn)行全覆蓋分析，促使得到的結(jié)構(gòu)變化貢獻(xiàn)率降低。朱凱等[4]采用Landsat8遙感影像，通過(guò)信息熵和動(dòng)態(tài)度等土地利用指標(biāo)評(píng)價(jià)當(dāng)前的土地利用狀態(tài)，在空間變化下對(duì)各個(gè)類型的用地情況進(jìn)行對(duì)比分析，輸出最終的結(jié)構(gòu)特征和驅(qū)動(dòng)力，結(jié)果表明，該區(qū)域以農(nóng)業(yè)用地為主，耕地與林地的面積逐漸減小，變化幅度較大，用地的轉(zhuǎn)換和過(guò)渡速度整體較快;但是遙感影像的獲取容易受環(huán)境因素的阻礙，土地?cái)?shù)據(jù)出現(xiàn)丟失、錯(cuò)誤等情況，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)變化貢獻(xiàn)率降低。

GIS技術(shù)能夠高效整合來(lái)自衛(wèi)星遙感、航空攝影、地面調(diào)查等多種來(lái)源的空間數(shù)據(jù)，涵蓋地形、土壤、植被、水文、人口分布等為土地利用結(jié)構(gòu)變化研究提供準(zhǔn)確數(shù)據(jù)[5]Markov模型則根據(jù)數(shù)據(jù)描述土地利用類型間的轉(zhuǎn)化過(guò)程[6]該模型依據(jù)土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，能夠全面而具體地描述區(qū)域土地利用變化的結(jié)構(gòu)特征與各土地類型變化的方向，進(jìn)一步揭示土地利用變化的動(dòng)態(tài)過(guò)程，為土地利用規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展提供指導(dǎo)。因此，該研究采用GIS與Markov模型，對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)變化特征展開(kāi)驗(yàn)證分析。

1資料與方法

1.1研究區(qū)概況為確保實(shí)踐結(jié)果的真實(shí)與可靠，選定K區(qū)域的土地作為主要的研究目標(biāo)。該區(qū)域位于西北部地區(qū)，總面積約為 3.86×10⁴km^2[7] 。受環(huán)境與氣候的影響，K區(qū)域地勢(shì)西北低、東南高，山脈橫貫中部，地理地勢(shì)整體較為復(fù)雜。海拔為 800～1200m ，有大片的草原、湖泊和灘地等。K區(qū)域境內(nèi)南部位置設(shè)置大壩，壩下有3個(gè)區(qū)6個(gè)縣，農(nóng)牧業(yè)較為發(fā)達(dá)，氣候較好。受大氣環(huán)流的影響，四季分明，溫度適宜，多年平均氣溫達(dá)到 6.5^°C ，年降雨量為 605.5mm ，區(qū)域內(nèi)降雨量分配相對(duì)不均勻，集中降雨的月份為6一8月，降雨量可以達(dá)到 450.1mm ，占全年降雨量的 76.5%^[8] 。K區(qū)域的主要土地利用類型包括水田、旱地、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)、其他用地，這些土地利用類型的面積分別占K區(qū)域總面積的23.16%，22.54%，10.23%，12.77%，13.65%，14.65%，3.00%。

1.2土地利用結(jié)構(gòu)變化特征研究方法采用GIS技術(shù)，先在區(qū)域土地范圍之內(nèi)進(jìn)行定位點(diǎn)的設(shè)定，各個(gè)點(diǎn)位之間建立聯(lián)系，進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和信息的采集，并計(jì)算出土地利用變化率[9-10]，公式如下：

式中 ：A 為土地利用變化率； w_a 和 w_b 分別為周期前后的土地利用面積： Ψ_x 為研究時(shí)段。該土地利用動(dòng)態(tài)度僅代表一段時(shí)間之內(nèi)單一土地的利用情況，由于此次選定的K區(qū)域面積較大，因此需要從全區(qū)域的視角出發(fā)，進(jìn)行動(dòng)態(tài)度的測(cè)定，即計(jì)算區(qū)域綜合土地利用變化率[\"]。在一定時(shí)間范圍內(nèi)，K區(qū)域土地利用類型的綜合變化情況反映了地類整體變化的指標(biāo)，具體公式如下：

式中： K 為區(qū)域綜合土地利用變化率； Δg 為該區(qū)域土地劃分?jǐn)?shù)量 ?;j 為土地利用面積絕對(duì)值； i 為重疊值； c 為土地變化程度。K區(qū)域土地的綜合利用變化率反映了在該區(qū)段之內(nèi)區(qū)域土地的綜合變動(dòng)狀態(tài)，在同空間之內(nèi)，利用GIS部署的節(jié)點(diǎn)，對(duì)土地發(fā)生變化的區(qū)域和點(diǎn)位進(jìn)行標(biāo)定，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)在周期之內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集與對(duì)比[12]，標(biāo)定出現(xiàn)偏移的位置，測(cè)定出此時(shí)土地利用的偏移情況，如圖1所示。

圖1中，針對(duì)土地綜合利用變化率，可以測(cè)定出在劃分及利用的過(guò)程中，土地的重疊利用區(qū)域。從圖1可以得知，選定的區(qū)域中土地的偏移情況相對(duì)較小，這說(shuō)明在利用的過(guò)程中，土地的重疊利用占比較低[13]。以目前土地利用的偏移情況和綜合利用動(dòng)態(tài)度，對(duì)土地的形狀結(jié)構(gòu)演變展開(kāi)分析[14]。利用GIS 技術(shù)融合遙感技術(shù)，對(duì)當(dāng)前土地區(qū)域進(jìn)行圖像掃描，并對(duì)存在斑塊的位置進(jìn)行特殊標(biāo)注。通常情況下，王地利用斑塊的形狀和大小能夠反映土地的實(shí)時(shí)狀態(tài)，同時(shí)也會(huì)影響后期土地利用結(jié)構(gòu)的變化[15]，基于此，計(jì)算最大斑塊指數(shù)，具體公式如下：

圖1土地利用偏移情況 Fig.1Land use offset situation

式中：LPI為最大斑塊指數(shù)； d_x 為土地斑塊的面積； h 為地類x 的總面積。根據(jù)計(jì)算得出的最大斑塊指數(shù)，在K區(qū)域范圍內(nèi)，針對(duì)各個(gè)子區(qū)域的最大斑塊指數(shù)進(jìn)行分析，利用Markov模型對(duì)其他區(qū)域的斑塊情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，公式如下：

式中： P 為斑塊預(yù)測(cè)區(qū)域； S_n+1 為優(yōu)勢(shì)度； ? 為變化指數(shù)； n 為可利用土地； o 為用地變化率; T^v，T^? 分別為優(yōu)勢(shì)度指數(shù)、集中化指數(shù)。

隨機(jī)選定一個(gè)土地斑塊以1月 ?2 月、3月為背景進(jìn)行變化分析，結(jié)果如圖2所示。圖2中，其他用地的斑塊逐漸擴(kuò)大，底部的用地也在不斷向上收縮，雖然水田、旱地、林地等用地仍然占主導(dǎo)地位，但是其他用地的范圍也進(jìn)行了不斷調(diào)整，逐漸處于較為平衡的狀態(tài)[1]。結(jié)合土地斑塊的狀態(tài)，逐步描述景觀類型中不同斑塊空間分布的集聚（或離散）程度，通過(guò)聚散（或離散）程度的演變分析土地結(jié)構(gòu)變化特征，公式如下：

式中： Y 為土地結(jié)構(gòu)變化特征值； G_?I 為離散程度； ? 為土地斑塊利用度。隨著土地結(jié)構(gòu)變化特征值的變化，根據(jù)土地利用斑塊位置的變化和移動(dòng)，計(jì)算出似然臨近值，公式如下：

式中： M 為似然臨近值； z 為分裂度 _;f 為土地斑塊數(shù)量; π 為移動(dòng)總面積； γ 為臨近重疊區(qū)塊。土地利用結(jié)構(gòu)的似然臨近值越接近1，地塊的分類度越大，結(jié)構(gòu)變化復(fù)雜度越大。

2 結(jié)果與分析

根據(jù)研究方法和實(shí)際采集的數(shù)據(jù)變化與對(duì)比，對(duì)K區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)變化特征進(jìn)行分析。對(duì)測(cè)試期間（ 90d 內(nèi)）K區(qū)域不同土地類型的面積變化進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析K區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)變化情況，具體如表1所示。對(duì)表1中數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，在 90d 內(nèi)，將時(shí)間劃分為10個(gè)時(shí)段（假設(shè)每9d為一個(gè)時(shí)段），對(duì)比各個(gè)時(shí)段土地利用結(jié)構(gòu)的變化貢獻(xiàn)率，如圖3所示。由圖3可知，該區(qū)域的其他用地和水域的變化貢獻(xiàn)率相對(duì)較高，均超過(guò) 12% ，這與采集的數(shù)據(jù)基本相符合，說(shuō)明在原本的基礎(chǔ)上，傳統(tǒng)的土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生了改變，更多地傾向于用地結(jié)構(gòu)的平衡，整體的利用效率明顯提升。

圖21月（a）、2月（b）、3月（c）土地利用斑塊變化情況

表1K區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)變化情況

Table1 The change of land use structure in K area

圖3土地利用結(jié)構(gòu)變化貢獻(xiàn)率

Fig.3Thecontribution rateofchangesin landusestructure

根據(jù)變化貢獻(xiàn)結(jié)果的分析，隨機(jī)選定10個(gè)獨(dú)立區(qū)域進(jìn)行測(cè)試，對(duì)土地利用結(jié)構(gòu)的變化強(qiáng)度與均衡度進(jìn)行分析，具體如圖4所示。由圖4可知，經(jīng)過(guò)90d對(duì)K區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)情況的持續(xù)觀測(cè)，初期觀測(cè)結(jié)果顯示變化強(qiáng)度與均衡度僅處于一個(gè)平衡點(diǎn)狀態(tài)，表明在土地結(jié)構(gòu)調(diào)整初期存在不協(xié)調(diào)的情況，且變化強(qiáng)度與均衡度均處于較低水平；進(jìn)入第2個(gè)月后，平衡點(diǎn)數(shù)量有所增加，表明土地結(jié)構(gòu)的變化正在逐漸調(diào)整，區(qū)域內(nèi)部開(kāi)始趨于平衡，變化強(qiáng)度與均衡度也隨之提升；第3個(gè)月平衡點(diǎn)增加至5個(gè)，說(shuō)明此時(shí)的土地利用結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定和均衡，變化強(qiáng)度與均衡度進(jìn)一步提升，變化強(qiáng)度達(dá)到 1.8% ，均衡度達(dá)到0.75。上述結(jié)果可以驗(yàn)證，土地利用結(jié)構(gòu)的變化強(qiáng)度越高，對(duì)應(yīng)的均衡度也會(huì)隨之增加，整體上呈現(xiàn)出正向的變化關(guān)系，關(guān)聯(lián)緊密。

3結(jié)論

該研究聚焦于基于GIS與Markov模型的K區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)變化特征分析。通過(guò)GIS技術(shù)精準(zhǔn)劃定測(cè)試區(qū)域，并計(jì)算土地綜合利用動(dòng)態(tài)度，結(jié)合設(shè)定的掃描節(jié)點(diǎn)測(cè)定土地利用偏移量，進(jìn)而以偏移量為引導(dǎo)計(jì)算最大斑塊指數(shù)，利用Markov模型預(yù)測(cè)全局斑塊位置以標(biāo)定具體點(diǎn)位。分析結(jié)果顯示，K區(qū)域中其他用地和水域的土地利用結(jié)構(gòu)變化貢獻(xiàn)率較高，且其他用地的變化貢獻(xiàn)率相對(duì)平穩(wěn)，表明近期這2種用地類型經(jīng)歷了較大調(diào)整；同時(shí)，水域貢獻(xiàn)率的增加反映了土地結(jié)構(gòu)調(diào)度中的主次關(guān)系，而其他用地貢獻(xiàn)率的提升則凸顯了土地利用結(jié)構(gòu)逐漸區(qū)域均衡，彰顯出結(jié)構(gòu)變化的層次性和平衡性。此外，研究還發(fā)現(xiàn)K區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)變化強(qiáng)度與均衡度之間的平衡點(diǎn)逐漸增多，對(duì)應(yīng)數(shù)值提升，表明各區(qū)域土地結(jié)構(gòu)變化的穩(wěn)定性增強(qiáng)，整體呈現(xiàn)正向變化關(guān)系，土地利用效果良好。綜上所述，該研究通過(guò)GIS與Markov模型的結(jié)合應(yīng)用，深入剖析了K區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)的變化特征，為后續(xù)土地問(wèn)題的解決與土地利用結(jié)構(gòu)的優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。

圖41月（a）、2月（b）、3月（c）土地利用結(jié)構(gòu)變化強(qiáng)度與均衡度

參考文獻(xiàn)

[1]武娟娟，杜軍，旭日干，等.內(nèi)蒙古十大孔兌流域土地利用變化特征及驅(qū)動(dòng)力[J].中國(guó)沙漠，2024，44（6）：100-109.

[2］蘇澤琛，邵戰(zhàn)林.干旱區(qū)土地利用變化對(duì)耕地空間的影響及預(yù)測(cè)：以昌吉市為例[J].干旱區(qū)研究，2024，41（11）：1936-1945.

[3]謝賢健.基于景觀結(jié)構(gòu)的沱江流域土地利用生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化[J].土壤，2024，56（3） ：646-654.

[4］朱凱，劉娜，夏露，等.2000一2018年呂梁市土地利用結(jié)構(gòu)變化及其驅(qū)動(dòng)力分析[J].山西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，44（6）：25-35.

[5]王萍，林樂(lè)樂(lè)，彭?xiàng)罹?，?基于CLUE-S模型的浙江省土地利用結(jié)構(gòu)變化趨勢(shì)分析[J].生態(tài)科學(xué)，2024，43（3）：196-206.

[6]李帥呈，龔健，楊建新，等.蘭西城市群土地利用/覆被變化模式特征：基于強(qiáng)度分析框架[J].資源科學(xué)，2023，45（3）：480-493

[7]陳大蓉，周旭，楊勝天，等.基于貴州省土地變化的碳儲(chǔ)量演變及其脆弱性特征分析[J].水土保持通報(bào)，2023，43（3）：301-309.

[8]李新萍，杜文濤，吳煜，等.河南省土地利用結(jié)構(gòu)時(shí)空偏移及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值時(shí)空分異特征研究[J].水利水電技術(shù)，2023，54（1）：138-150.

[9]朱婧，劉鼎，王珊，等.土壤養(yǎng)分及其化學(xué)計(jì)量特征對(duì)微生物碳利用效率的影響機(jī)制[J].廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，40（5）：376-387.

[10]錢有飛.城市轉(zhuǎn)型下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和土地利用結(jié)構(gòu)的耦合關(guān)系及用地結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案研究[J].西南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，46（8）：86-94.

[11]於冉，魏露，葉蕓，等.資源型城市轉(zhuǎn)型背景下土地利用結(jié)構(gòu)的模擬與預(yù)測(cè)[J].水土保持通報(bào)，2024，44（3）：113-123.

[12]李金桓，胡翠華，劉守江，等.南充市高坪區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)及其空間分異靜態(tài)特征[J].西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，45（4）：388-393.

[13]鄧椿也.基于深度學(xué)習(xí)的土地利用結(jié)構(gòu)變化分析[J].測(cè)繪與空間地理信息，2024，47（S1）：237-240.

[14]譚娟，熊麗君，王卿，等.不同時(shí)空尺度下土地利用結(jié)構(gòu)與空間格局對(duì)蘇州河水質(zhì)的影響[J].環(huán)境科學(xué)，2024，45（2）：768-779.

[15]馬東嶺，劉衛(wèi)星，張春紅.基于谷歌地球引擎和分形理論的黃河三角洲土地利用空間結(jié)構(gòu)研究[J].土壤，2024，56（3）：655-665.

[16]王軍，柴志福，馬浩艷，等.基于支持向量機(jī)的蓄水工程土地利用分類與動(dòng)態(tài)變化[J].干旱區(qū)研究，2024，41（4）：581-589.