北京市土地利用空间格局演化模拟及预测

doi:10.18306/dlkxjz.2015.08.005

摘要/Abstract

摘要：

土地利用空间格局的演化模拟可定量地从空间尺度揭示区域土地利用变化的驱动因素,是厘清未来时期内土地变化的重要途径。基于CLUE-S模型,以北京市为研究案例,结合1985、2000和2010年三期土地利用数据,运用Logistic逐步回归方法识别了北京市各种土地利用类型演化的驱动因素,对北京市土地利用空间格局进行模拟。在此基础上,基于北京市社会经济发展、土地利用规划、资源禀赋及生态保护等不同情景,对北京市2020年土地利用空间分布格局进行模拟及预测。结果表明：①不同的时期内,驱动因子对不同土地利用类型的影响呈现差异性,其中交通因素及社会经济因素对土地利用类型的转化率影响较显著,坡度对各个土地利用类型的影响较大。②通过对2010年北京市土地利用变化的模拟结果来看,Kappa指数为87.03%,说明预测结果与实际土地利用情况有较好的一致性。③预测结果显示,北京市的城市发展均表现为继续向外扩展,且以东南、东北为主要扩展方向,但扩张的程度存在差异。

关键词: 土地利用变化, 空间格局, 情景模拟, CLUE-S模型, 北京市

Abstract:

Land-use change is a dynamic process through which human and natural systems interact and the link between social economic activities and ecological processes, and plays an important role in the understanding of human-environment relationship. It has important implications for land management, therefore exploring the many factors influencing land use and land cover has been the focus of scientific study across multiple disciplines, locations, and scales. Simulation of land use spatial pattern under different scenarios may reveal the driving factors of regional land-use change spatially, which is an important way to analyze future land-use demand. In this study, using Beijing as an example we examined characteristics of land-use change and simulated future land-use demand by a CLUE-S model, and identified related driving factors using a Logistic model combine with land use data extracted from remote sensing images in 1985, 2000, and 2010. We simulated the land use requirements of Beijing in 2020 under different scenarios based on economic and social development, land use planning, resources and ecological protection and other conditions. The results are as follows: (1) different driving factors resulted in some different changes in various land-use types. Transportation and socioeconomic factors may have played an important role in the conversion of land-use types especially through affecting accessibility to the administrative center and level of urbanization. The effect of topographic factors, slope in particular, on land-use types is clear, with higher slope conducive to forest land and lower slope for other land-use types.(2) Consistency between the projected and actual land-use situations is high—the kappa index is 0.87. (3) Comparison of simulated land-use changes under various scenarios shows that future land use differs under different scenarios. Spatial pattern of land use in Beijing is optimized to a certain degree under the ecological protection and water resources conservation scenario, which promotes rational expansion of construction land. Under the natural development scenario land use should be based on the Land Use Plan to ensure the sustainability of land resources by setting urban growth boundary and so on.

Key words: Land-use change, spatial pattern, scenario simulation, CLUE-S model, Beijing

韩会然, 杨成凤, 宋金平. 北京市土地利用空间格局演化模拟及预测[J]. 地理科学进展, 2015, 34(8): 976-986.

HAN Huiran, YANG Chengfeng, SONG Jinping. Simulation and projection of land-use change in Beijing under different scenarios[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2015, 34(8): 976-986.

图/表 6

图1

表1

表2

图2

表3

图3

参考文献 37

1	蔡玉梅, 刘彦随, 宇振荣, 等. 2004. 土地利用变化空间模拟的进展: CLUE-S模型及其应用[J]. 地理科学进展, 23(4): 63-71.
	[Cai Y M, Liu Y S, Yu Z R, et al.2004. Progress in spatial simulation of land use change: CLUE-S model and its application[J]. Progress in Geography, 23(4): 63-71.]
2	戴尔阜, 吴卓, 芦海花, 等. 2015. 基于线性光谱分离技术的西藏乃东县土地覆被变化监测[J]. 地理科学进展, 34(7): 854-861.
	[Dai E F, Wu Z, Lu H H, et al.2015. Linear spectral unmixing-based method for the detection of land cover change in Naidong County, Qinghai-Tibet Plateau[J]. Progress in Geography, 34(7): 854-861.]
3	范泽孟, 岳天祥, 刘纪远, 等. 2005. 中国土地覆盖时空变化未来情景分析[J]. 地理学报, 60(6): 941-952.
	[Fan Z M, Yue T X, Liu J Y, et al.2005. Spatial and temporal distribution of land over scenarios in China[J]. Acta Geographica Sinica, 60(6): 941-952.]
4	黄明, 张学霞, 张建军, 等. 2012. 基于CLUE-S模型的罗玉沟流域多尺度土地利用变化模拟[J]. 资源科学, 34(4): 769-776.
	[Huang M, Zhang X X, Zhang J J, et al.2012. A multi-scale simulation of land use change in Luoyugou watershed based on CLUE-S model[J]. Resources Science, 34(4): 769-776.]
5	李月臣, 何春阳. 2008. 中国北方土地利用/覆盖变化的情景模拟与预测[J]. 科学通报, 53(6): 713-723.
	[Li Y C, He C Y.2008. Scenarios simulation and prediction of land use/cover change in the Northern China[J]. Chinese Science Bulletin, 53(6): 713-723.]
6	林坚, 张禹平, 李婧怡, 等. 2014. 2013年土地科学研究重点进展评述及2014年展望: 土地利用与规划分报告[J]. 中国土地科学, 28(2): 3-12.
	[Lin J, Zhang Y P, Li J Y, et al.2014. Comments on land sciences research priorities in 2013 and perspective for 2014: sub-report of land use and planning[J]. China Land Sciences, 28(2): 3-12.]
7	刘纪远, 邓祥征. 2009. LUCC时空过程研究的方法进展[J]. 科学通报, 54(21): 3251-3258.
	[Liu J Y, Deng X Z.2009. Progress of the research methodologies on the temporal and spatial process of LUCC[J]. Chinese Science Bulletin, 54(21): 3251-3258.]
8	刘纪远, 匡文慧, 张增祥, 等. 2014. 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, 69(1): 3-14.
	[Liu J Y, Kuang W H, Zhang Z X, et al.2014. Spatio-temporal characteristics, patterns, and causes of land-use changes in China since the late 1980s[J]. Acta Geographica Sinica, 69(1): 3-14.]
9	刘纪远, 张增祥, 徐新良, 等. 2009. 21世纪初中国土地利用变化的空间格局与驱动力分析[J]. 地理学报, 64(12): 1411-1420.
	[Liu J Y, Zhang Z X, Xu X L, et al.2009. Spatial patterns and driving forces of land use change in China in the early 21st century[J]. Acta Geographica Sinica, 64(12): 1411-1420.]
10	陆汝成, 黄贤金, 左天惠, 等. 2009. 基于CLUE-S和Markov复合模型的土地利用情景模拟研究: 以江苏省环太湖地区为例[J]. 地理科学, 29(4): 577-581.
	[Lu R C, Huang X J, Zuo T H, et al.2009. Land use scenarios simulation based on CLUE-S and Markov composite model: a case study of Taihu Lake Rim in Jiangsu Province[J]. Scientia Geographica Sinica, 29(4): 577-581.]
11	蒙吉军, 严汾, 赵春红. 2010. 大城市边缘区土地利用变化模拟研究: 以北京市昌平区为例[J]. 应用基础与工程科学学报, 18(4): 197-208.
	[Meng J J, Yan F, Zhao C H.2010. Land use change simulation on the edge of metropolis: a case study of Changping District in Beijing[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 18(4): 197-208.]
12	裴彬, 潘韬. 2010. 土地利用系统动态变化模拟研究进展[J]. 地理科学进展, 29(9): 1060-1066.
	[Pei B, Pan T.2010. Land use system dynamic modeling: literature review and future research direction in China[J]. Progress in Geography, 29(9): 1060-1066.]
13	任志远, 李冬玉, 杨勇. 2011. 关中地区土地利用格局模拟与驱动力分析[J]. 测绘科学, 36(1): 105-108.
	[Ren Z Y, Li D Y, Yang Y.2011. Simulation and driving force analysis of land use pattern in Guanzhong region, Shaanxi Province[J]. Science of Surveying and Mapping, 36(1): 105-108.]
14	盛晟, 刘茂松, 徐驰, 等. 2008. CLUE-S模型在南京市土地利用变化研究中的应用[J]. 生态学杂志, 27(2): 235-239.
	[Sheng S, Liu M S, Xu C, et al.2008. Application of CLUE-S model in simulating land use changes in Nanjing metropolitan region[J]. Chinese Journal of Ecology, 27(2): 235-239.]
15	孙丕苓, 许月卿, 王数. 2014. 环京津贫困带土地利用变化的地形梯度效应分析[J]. 农业工程学报, 30(14): 277-288.
	[Sun P L, Xu Y Q, Wang S.2014. Terrain gradient effect analysis of land use change in poverty area around Beijing and Tianjin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 30(14): 277-288.]
16	唐华俊, 吴文斌, 杨鹏, 等. 2009. 土地利用/土地覆被变化(LUCC)模型研究进展[J]. 地理学报, 64(4): 456-468.
	[Tang H J, Wu W B, Yang P, et al.2009. Recent progresses of land use and land cover change (LUCC) models[J]. Acta Geographica Sinica, 64(4): 456-468.]
17	田光进, 邬建国. 2008. 基于智能体模型的土地利用动态模拟研究进展[J]. 生态学报, 28(9): 4451-4459.
	[Tian G J, Wu J G.2008. Simulating land use change with agent based models: progress and prospects[J]. Acta Ecologica Sinica, 28(9): 4451-4459.]
18	王祺, 蒙吉军, 毛熙彦. 2014. 基于邻域相关的漓江流域土地利用多情景模拟与景观格局变化[J]. 地理研究, 33(6):1073-1084.
	[Wang Q, Meng J J, Mao X Y.2014. Scenario simulation and landscape pattern assessment of land use change based on neighborhood analysis and auto-logistic model: a case study of Lijiang River Basin[J]. Geographical Research, 33(6): 1073-1084.]
19	王秀兰, 包玉海. 1999. 土地利用动态变化研究方法探讨[J]. 地理科学进展, 18(1): 81-87.
	[Wang X L, Bao Y H.1999. Study on the methods of land use dynamic change research[J]. Progress in Geography, 18(1): 81-87.]
20	吴季秋, 俞花美, 肖明, 等. 2012. 基于CA-Markov模型的海湾土地利用动态预测[J]. 环境工程技术学报, 2(6): 531-539.
	[Wu J Q,Yu H M,Xiao M, et al.2012. Dynamic prediction for gulf land use based on CA-Markov model[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2(6): 531-539.]
21	吴健生, 冯喆, 高阳, 等. 2012. CLUE-S模型应用进展与改进研究[J]. 地理科学进展, 31(1): 3-10.
	[Wu J S, Feng Z, Gao Y, et al.2012. Recent progresses on the application and improvement of the CLUE-S model[J]. Progress in Geography, 31(1): 3-10.]
22	吴琳娜, 杨胜天, 刘晓燕, 等. 2014. 1976 年以来北洛河流域土地利用变化对人类活动程度的响应[J]. 地理学报, 69(1): 54-63.
	[Wu L N, Yang S T, Liu X Y, et al.2014. Response analysis of land use change to the degree of human activities in Beiluo River basin since 1976[J]. Acta Geographica Sinica, 69(1): 54-63.]
23	杨俊, 解鹏, 席建超, 等. 2015. 基于元胞自动机模型的土地利用变化模拟: 以大连经济技术开发区为例[J]. 地理学报, 70(3): 461-475.
	[Yang J, Xie P, Xi J C, et al.2015. LUCC simulation based on the cellular automata simulation: a case study of Dalian Economic and Technological Development Zone[J]. Acta Geographica Sinica, 70(3): 461-475.]
24	于兴修, 杨桂山, 王瑶. 2004. 土地利用覆被变化的环境效应研究进展与动向[J]. 地理科学, 24(5): 627-633.
	[Yu X X, Yang G S, Wang Y.2004. Advances in researchers on environmental effects of land use/cover change[J]. Scientia Geographica Sinica, 24(5): 627-633.]
25	张丁轩, 付梅臣, 陶金, 等. 2013. 基于CLUE-S 模型的矿业城市土地利用变化情景模拟[J]. 农业工程学报, 29(12): 246-256.
	[Zhang D X, Fu M C, Tao J, et al.2013. Scenario simulation of land use change in mining city based on CLUE-S model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 29(12): 246-256.]
26	Dewan A M, Kabir M H, Nahar K, et al.2012. Urbanisation and environmental degradation in Dhaka Metropolitan Area of Bangladesh[J]. International Journal of Environment and Sustainable Development, 11(2): 118-147.
27	Jenerette G D, Wu J.2001. Analysis and simulation of land-use change in the central Arizona-Phoenix region, USA[J]. Landscape Ecology, 16(7): 611-626.
28	Lambin E F, Baulies X, Bockstael N, et al.1999. Land-use and land-cover change (LUCC): implementation strategy[R]. IGBP Report 48 and IHDP Report 10, Stockholm, Sweden and Bonn, Germany: 125-126.
29	Lambin E F, Geist H J, Lepers E.2003. Dynamics of land-use and land-cover change in tropical regions[J]. Annual review of environment and resources, 28(1): 205-241.
30	Lee L.1979. Factors affecting land use change at the urban-rural fringe[J]. Growth and Change, 10(4): 25-31.
31	Meyfroidt P, Lambin E F, Erb K H, et al.2013. Globalization of land use: distant drivers of land change and geographic displacement of land use[J]. Current Opinion in Environmental Sustainability, 5(5): 438-444.
32	Pontius R G.2000. Quantification error versus location error in comparison of categorical maps[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 66(8): 1011-1016.
33	Pontius R G, Schneider L C.2001. Land-cover change model validation by an ROC method for the Ipswich watershed, Massachusetts, USA[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 85(1): 239-248.
34	Schaldach R, Alcamo J, Koch J, et al.2011. An integrated approach to modelling land-use change on continental and global scales[J]. Environmental Modelling & Software, 26(8): 1041-1051.
35	Wu Y Z, Zhang X L, Shen L Y.2011. The impact of urbanization policy on land use change: a scenario analysis[J]. Cities, 28(2): 147-159.
36	Xu Q L, Yang K, Wang G L, et al.2015. Agent-based modeling and simulations of land-use and land-cover change according to ant colony optimization: a case study of the Erhai Lake Basin, China[J]. Natural Hazards, 75(1):95-118.
37	Yi Q, Lam N S.2015. Modeling land use and land cover changes in a vulnerable coastal region using artificial neural networks and cellular automata[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 187(3): 1-16.

驱动因子	耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地
驱动因子	exp(β)	exp(β)	exp(β)	exp(β)	exp(β)	exp(β)
高程	0.9989	1.0004			1.0011
坡度	0.7734	1.0337		0.9739	0.9783	0.9435
到河流距离	0.9404	1.0960	0.9535	0.8366	1.0640
到市(区、县)中心距离	1.0669	1.0187	1.0533		0.9196	1.0628
到一般公路距离		1.0358			0.8623
到铁路距离	1.0517	0.9389	0.9598	1.0640		0.9585
到高速公路距离	1.0577	1.0625	1.0206		0.9468
GDP	0.9777	0.9815	1.0327
城镇化水平	0.9726	0.9062	0.9225	0.9828	1.0369
人口密度		1.0006	1.0002		0.9998
常量	0.6923	2.6440	0.1726	0.0339	0.2714	0.0014
ROC检验	0.7730	0.8460	0.8100	0.7470	0.8250	0.7990

驱动因子	耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地
驱动因子	exp(β)	exp(β)	exp(β)	exp(β)	exp(β)	exp(β)
高程(DEM)	0.9992	0.9997			1.0015
坡度	0.8980	1.0173			0.9785
到河流距离	0.9412	1.1001	0.9579	0.7812	1.0263
到市(区、县)中心距离	1.0212	1.0156	1.0654		0.9160	0.9177
到一般公路距离		1.0518	1.0301	1.0475	0.8472
到铁路距离	1.0336	0.9521	0.9787	1.0603
到高速公路距离	1.0349	1.0648			0.9364
GDP			1.0015	1.0015	1.0013
城镇化水平	0.9943	0.9855	0.9659
人口密度	0.9584	0.9989	0.9995	0.9986	1.0013
常量	0.9654	0.4281	0.0436	0.0133	1.2785	0.0077
ROC检验	0.7080	0.8300	0.7970	0.7980	0.8390	0.7320

情景设计	年份/变化量	耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地
基准年	2010年	406692	741789	119772	44082	311013	10305
自然发展情景	2020年	333279	756891	115083	21330	400014	7056
自然发展情景	变化量	-73413	15102	-4689	-22752	89001	-3249
规划情景	2020年	358100	750007	111000	23934	381700	8912
规划情景	变化量	-48592	8218	-8772	-20148	70687	-1392
快速发展情景	2020年	328534	757222	114975	17333	408672	6916
快速发展情景	变化量	-78157	15433	-4797	-26749	97659	-3389
水资源约束情景	2020年	349858	753737	116064	29466	378751	5776
水资源约束情景	变化量	-56833	11948	-3708	-14616	67738	-4529
生态与耕地保护情景	2020年	360912	751635	116718	34890	364575	4923
生态与耕地保护情景	变化量	-45780	9846	-3054	-9192	53562	-5382

[1]	胡栩, 聂勇, 徐霞, 蒋盛, 张镱锂. 塔里木盆地南缘和田地区土地利用变化的遥感研究[J]. 地理科学进展, 2020, 39(4): 577-590.
[2]	杜德林, 王姣娥, 王祎. 中国三大航空公司市场竞争格局及演化研究[J]. 地理科学进展, 2020, 39(3): 367-376.
[3]	周美君, 李飞, 邵佳琪, 杨海娟. 气候变化背景下中国玉米生产潜力变化特征[J]. 地理科学进展, 2020, 39(3): 443-453.
[4]	刘汉初, 樊杰, 张海朋, 王甫园. 珠三角城市群制造业集疏与产业空间格局变动[J]. 地理科学进展, 2020, 39(2): 195-206.
[5]	宋周莺, 祝巧玲. “一带一路”背景下的中国与巴基斯坦的贸易关系演进及其影响因素[J]. 地理科学进展, 2020, 39(11): 1785-1797.
[6]	成超男, 胡杨, 赵鸣. 城市绿色空间格局时空演变及其生态系统服务评价的研究进展与展望[J]. 地理科学进展, 2020, 39(10): 1770-1782.
[7]	姜凯斯,刘正佳,李裕瑞,王永生,王昱. 黄土丘陵沟壑区典型村域土地利用变化及对区域乡村转型发展的启示[J]. 地理科学进展, 2019, 38(9): 1305-1315.
[8]	罗静,蒋亮,罗名海,田玲玲,陈国磊,田野,吴益坤. 武汉市新城区乡村发展水平评价及规模等级结构研究[J]. 地理科学进展, 2019, 38(9): 1370-1381.
[9]	陈沛然, 王成金, 刘卫东. 中国海外港口投资格局的空间演化及其机理[J]. 地理科学进展, 2019, 38(7): 973-987.
[10]	初楠臣, 张平宇, 李鹤. 高速铁路情景下的俄罗斯远东铁路可达性及其空间效应研究[J]. 地理科学进展, 2019, 38(7): 988-997.
[11]	李少星, 王先芝, 纪小乐, 张烨. 乡镇尺度上的山东省人口老龄化空间格局演变与影响因素研究[J]. 地理科学进展, 2019, 38(4): 567-576.
[12]	李钢, 陈未雨, 杨兰, 刘倩, 陈曦亮. 武汉市快递自提点的空间格局与集聚模式研究[J]. 地理科学进展, 2019, 38(3): 407-416.
[13]	赵文博, 刘洪杰, 田雪婷, 李宝林, 曹伟宏. 基于UCMap的城市环境气候空间格局分析——以广州市为例[J]. 地理科学进展, 2019, 38(3): 452-464.
[14]	杜超, 王姣娥, 刘斌全, 黄鼎曦. 城市道路与公共交通网络中心性对住宅租赁价格的影响研究——以北京市为例[J]. 地理科学进展, 2019, 38(12): 1831-1842.
[15]	马冰滢, 黄姣, 李双成. 基于生态-经济权衡的京津冀城市群土地利用优化配置[J]. 地理科学进展, 2019, 38(1): 26-37.