基于CA-Markov模型的天津滨海新区土地利用变化模拟

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2018.03.019

摘要/Abstract

摘要： 本文基于天津滨海新区2005、2010和2015年3期土地利用数据,运用动态度等模型定量化分析了研究区内土地利用的变化情况。通过CA-Markov模型合理预测了研究区未来的土地利用格局,并将2015年模拟数据与2015年实际解译数据进行精度检验,根据扩展的kappa指数可知2个图层间的一致性程度较高,说明模拟的精度较好。进而对2025年的土地利用格局进行了模拟预测,结果表明:与2005—2015年相比,2015—2025年研究区内的土地利用类型主要以水域、城乡工矿居民用地和耕地为主;其中城乡工矿居民用地在原来的基础上将继续向外扩展,水域的面积将持续增加,林地、草地和未利用地的面积将持续减少,耕地面积将持续大幅度减少;土地利用的变化幅度较大。这表明研究区未来的土地利用压力将进一步加大,应提前做好相关应对措施。本文研究可为天津滨海新区未来的土地利用规划提供相关参考。

关键词: 天津滨海新区, 土地利用动态度, CA-Markov模型, 精度检验, 规划

Abstract: Based on the land use data of 2005, 2010 and 2015 in Tianjin Binhai New Area, this paper quantitatively analyzes the change of land use in the study area by using the dynamic degree model. The CA-Markov model is used to predict the future land use pattern of the study area, and the simulation data of 2015 and the actual interpretation data in 2015 are verified. According to the extended kappa index, the consistency between the two layers is high, indicating that the simulation accuracy is better. And then the land use pattern in 2025 was simulated and predicted, the results are as follows: compared with the period from 2005 to 2015, the land use types in the study area during the 2015-2025 period are mainly based on the waters, urban and rural mining and residential land and cultivated land. The area of urban and rural industrial and mining residents will continue to expand on the basis of the original, the area of water will continue to increase, the area of woodland, grassland and unused land will continue to decrease, the area of cultivated land will continue to decrease significantly, and land use change is larger. This indicates that the future land use pressure of the study area will be further increased, which indicates that relevant response should be done in advance. This study provides the relevant basis for the future land use planning of Tianjin Binhai New Area.

Key words: Tianjin Binhai New Area, China, land use dynamic degree, CA-Markov model, precision test, planning

中图分类号:

F301.2

李贤江, 石淑芹, 蔡为民, 曹玉青. 基于CA-Markov模型的天津滨海新区土地利用变化模拟[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(3): 133-143.

LI Xianjiang, SHI Shuqin, CAI Weimin, CAO Yuqing. Simulation of Land Use Change in Tianjin Binhai New Area Based on CA-Markov Model[J]. Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition), 2018, 36(3): 133-143.

参考文献

[1] 刘纪远,匡文慧,张增祥,等. 20世纪80年代末以来中国土地利用变化的基本特征与空间格局[J].地理学报,2014,69(1):3-14.DOI:10.11821/dlxb201401001.
[2] 李秀彬. 全球环境变化研究的核心领域:土地利用/土地覆被变化的国际研究动向[J].地理学报,1996,51(6):553-558.
[3] 王秀兰,包玉海.土地利用动态变化研究方法探讨[J].地理科学进展,1999,18(1):81-87.DOI: 10.11820/dlkxjz.1999.01.012.
[4] 唐华俊,吴文斌,杨鹏,等.土地利用/土地覆被变化(LUCC)模型研究进展[J].地理学报, 2009,64(4):456-468. DOI:10.3321/j.issn:0375-5444.2009.04.008.
[5] 黎夏,叶嘉安.约束性单元自动演化CA模型及可持续城市发展形态的模拟[J].地理学报, 1999,54(4):289-298. DOI:10.3321/j.issn:0375-5444.1999.04.001.
[6] 于兴修,杨桂山.中国土地利用/覆被变化研究的现状与问题[J].地理科学进展,2002,21(1):51-57. DOI:10.3969/j.issn.1007-6301.2002.01.007.
[7] 张永民,赵士洞, VERBURG P H.CLUE-S模型及其在奈曼旗土地利用时空动态变化模拟中的应用[J].自然资源学报,2003,18(3):310-318.DOI:10.3321/j.issn:1000-3037.2003.03.008.
[8] 余强毅,吴文斌,唐华俊,等.复杂系统理论与Agent模型在土地变化科学中的研究进展[J].地理学报, 2011,66(11):1518-1530. DOI:10.11821/xb201111008.
[9] 杨国清,刘耀林,吴志峰.基于CA-Markov模型的土地利用格局变化研究[J].武汉大学学报(信息科学版), 2007,32(5):414-418.DOI:10.3969/j.issn.1671-8860.2007.05.010.
[10] 姜文亮. 基于GIS和空间Logistic模型的城市扩展预测:以深圳市龙岗区为例[J].经济地理,2007,27(5):800-804.DOI:10.3969/j.issn.1000-8462.2007.05.021.
[11] 刘勇,吴次芳,岳文泽,等.基于SLEUTH模型的杭州市城市扩展研究[J].自然资源学报, 2008(5):797-807. DOI:10.11849/zrzyxb.2008.05.007.
[12] 黎夏,刘小平.基于案例推理的元胞自动机及大区域城市演变模拟[J].地理学报,2007, 62(10):1097-1109. DOI:10.11821/xb200710009.
[13] 井梅秀,李晶.基于CA-Markov模型的关中-天水经济区土地利用变化动态模拟[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2013,41(1):99-103.DOI:10.3969/j.issn.1672-4291.2013.01.021.
[14] 刘淑燕,余新晓,李庆云,等.基于CA-Markov模型的黄土丘陵区土地利用变化[J].农业工程学报,2010,26(11):297-303.DOI:10.3969/j.issn.1002-6819.2010.11.051.
[15] SUBEDI P, SUBEDI K, THAPA B.Application of a hybrid cellular automaton-Markov (CA-Markov) model in land-use change prediction: a case study of Saddle Creek Drainage Basin, Florida[J]. Science and Education, 2013, 1(6):126-132. DOI:10.12691/aees-1-6-5.
[16] KITYUTTACHAI K, TRIPATHI N K, TIPDECHO T, et al.CA-Markov analysis of constrained coastal urban growth modeling: Hua Hin seaside city, Thailand[J]. Sustainability, 2013, 5(4):1480-1500. DOI: 10.3390/SU5041480.
[17] ARAYA Y H, CABRAL P.Analysis and modeling of urban land cover change in Setúbal and Sesimbra, Portugal[J]. Remote Sensing, 2010, 2(6):1549-1563. DOI:10.3390/rs2061549.
[18] DEEP S, SAKLANI A.Urban sprawl modeling using cellular automata[J]. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 2014, 17(2):179-187.
[19] 李志,刘文兆,郑粉莉.基于CA-Markov模型的黄土塬区黑河流域土地利用变化[J].农业工程学报,2010,26(1):346-352.DOI:10.3969/j.issn.1002-6819.2010.01.062.
[20] 王友生,余新晓,贺康宁,等.基于CA-Markov模型的藉河流域土地利用变化动态模拟[J].农业工程学报,2011,27(12):330-336.DOI:10.3969/j.issn.1002-6819.2011.12.062.
[21] 陈藜藜,宋戈,周浩,等.松嫩高平原土地利用变化分析及趋势模拟:以黑龙江省巴彦县为例[J].土壤通报,2017(1):61-69.DOI:10.19336/j.cnki.trtb.2017.01.07.
[22] PONTIUS R G JR, MILLONES M. Death to Kappa: birth of quantity disagreement and allocation disagreement for accuracy assessment[J]. International Journal of Remote Sensing, 2011, 32(15):4407-4429.
[23] 罗平,杜清运,雷元新,等.地理特征元胞自动机及城市土地利用演化研究[J].武汉大学学报(信息科学版),2004,29(6):504-507.DOI:10.13203/j.whugis2004.06.009.
[24] 何丹,周璟,高伟,等.基于CA-Markov模型的滇池流域土地利用变化动态模拟研究[J].北京大学学报(自然科学版),2014,50(6):1095-1105.DOI:10.13209/j.0479-8023.2014.155.
[25] 许小娟,刘会玉,林振山,等.基于CA-MARKOV模型的江苏沿海土地利用变化情景分析[J].水土保持研究,2017, 24(1):213-218.DOI:10.13869/j.cnki.rswc.2017.01.028.
[26] 陈君颖,田庆久.高分辨率遥感植被分类研究[J].遥感学报,2007,11(2):221-227. DOI:10.3321/j.issn:1007-4619.2007.02.012.
[27] 李丽娜,李庆波,阎侯赖,等.一种改进的随机检验法用于主成分选择以避免光谱分析校正模型的过拟合或欠拟合[J].光谱学与光谱分析, 2010, 30(11):3041-3046. DOI:10.3964/j.issn.1000-0593 (2010)11-3041-06.
[28] 徐宗学,赵芳芳.黄河流域日照时数变化趋势分析[J].资源科学,2005,27(5):153-159. DOI:10.3321/j.issn:1007-7588.2005.05.024.
[29] 张远景. 哈尔滨中心城区生态网络分析及其景观生态格局优化研究[D].哈尔滨:东北农业大学, 2015.
[30] 杨丽桃. 福州城区土地利用变化LCM模型构建与模拟[D].福州:福建农林大学,2012.
[31] 张晓娟,周启刚,王兆林,等.基于MCE-CA-Markov的三峡库区土地利用演变模拟及预测[J].农业工程学报,2017,33(19):268-277.DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.19.035.

相关文章 14

[1]	聂辉, 张树义. 一类积分Altman型映象不动点定理及应用[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2020, 38(1): 60-69.
[2]	许伦辉,黄宝山,钟海兴. AGV系统路径规划时间窗模型及算法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2019, 37(3): 1-8.
[3]	胡郁葱, 陈栩, 罗嘉陵. 多起终点多车型混载的定制公交线路规划模型[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(4): 1-11.
[4]	黄玮琪, 靳文舟, 黄靖翔, 韩博文. 不同市场策略下的定制公交定价问题[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2018, 36(2): 8-17.
[5]	黄焕春, 运迎霞, 王世臻, 屈永超, 苗展堂. 基于CA模型的海港城市空间形态演化模式研究——以天津滨海新区外生情景模拟为例[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2015, 33(3): 7-15.
[6]	陈思溢, 罗强, 黄辉先. 基于群决策理论的协调控制子区划分方法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2014, 32(4): 18-25.
[7]	乐美龙, 高金敏. 轮辐式航线网络下机型分配与舱位控制的协同优化研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2014, 32(3): 33-40.
[8]	徐胜舟, 许向阳, 胡怀飞, 李波. 基于改进动态规划的MR图像左心室分割[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2014, 32(2): 35-41.
[9]	张亚玲, 穆学文. 二阶锥规划的一种Barzilai-Borwein 梯度算法[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2013, 31(3): 65-71.
[10]	杨俊瑶, 蒙祖强. 基于时间依赖的物联网络模型的路径规划[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2013, 31(3): 152-156.
[11]	乐美龙, 张健泽. 基于风险规避的航班舱位分配控制研究[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2013, 31(2): 27-33.
[12]	彭再云, 孔祥茜. 强G-半预不变凸性与非线性规划问题[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2013, 31(1): 48-53.
[13]	曾其国, 彭培好, 马小军, 冯世鑫. 罗汉果主产区土壤安全评价与预警规划[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2012, 30(2): 138-142.
[14]	朱经纬, 芮挺, 李决龙, 方虎生, 张金林. 基于蚁群神经网络的机械手自组织逆运动规划[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2011, 29(2): 125-129.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed