Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (1): 150-156    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.01.21
  本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
高标准粮田区鹤壁市土地利用情景模拟预测研究
田洁玫1(), 陈杰2()
1.郑州大学公共管理学院,郑州 450001
2.郑州大学水利与环境学院,郑州 450001
Simulation and prediction of land use in the High Standard Grain Area of Hebi City
Jiemei TIAN1(), Jie CHEN2()
1. School of Public Administration, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China
2. School of Water Conservancy and Environment, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China
全文: PDF(990 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

作为河南省高标准粮田建设试点,鹤壁市肩负着保证粮食安全的重担,对其未来土地利用模拟预测方法进行研究具有现实意义。基于元胞自动机-马尔科夫(Cellular Automata Markov,CA-Markov)模型方法,结合河南省三化协调发展的历史进程,在分析过去20 a间鹤壁市土地利用特征的基础上,将预测分为2种情景进行。结果发现: 鹤壁市2013年预测图的Kappa指数为0.898,说明CA-Markov模型的预测结果能达到模拟效果; 基于数量、空间及景观指数的比较结果显示,情景Ⅱ模式更符合中原经济区建设及工业化发展的要求,符合高标准粮田建设“绿色化”发展的生态环境保护立场,符合鹤壁市城市总体规划,其斑块形状规则、集聚度高且内部连续性强、景观破碎度较低、分布均匀且优势性明显。因此,未来按照情景Ⅱ模式发展,将有利于高标准粮田区的土地可持续利用。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
田洁玫
陈杰
关键词 高标准粮田区土地利用CA-Markov模拟预测鹤壁市    
Abstract

In the period of “13th Five-Year Plan”, the national planning attaches great importance to the implementation of construction of the high standard grain area. As one of the high standard grain areas in Henan Province, Hebi City shoulders the burden of ensuring food security. That is why it is of practical significance to study the simulation and prediction of land use in Hebi City in the future. With the use of CA-Markov model and on the basis of the historical process of the coordinated development of urbanization, industrialization and agricultural modernization of Henan Province, the prediction can be divided into two scenarios for the simulation and prediction of land use according to the analysis of the characteristics of land use in Hebi city in the past 20 years. The results can show that the Kappa index of Hebi City in 2013 was about 0.898, which means that the fitting effect is the best, and that the prediction results of CA-Markov model can achieve good fitting effect. Based on comparative analysis of the quantity, the space and the landscape index of Hebi City, it is held that the scenario II can be more in line with the demand of the Central Plains Economic Area and the industrial development as well as with the “green development” in the High Standard Grain Area’s ecological and environmental protection grounds. What’s more, it is in accordance with the planning of Hebi City, the patch shape is more regular, the plaque agglomeration degree is high, the internal continuity is strong, landscape fragmentation degree is low, and the landscape distribution is uniform, thus exhibiting obvious advantages. The authors hold that, in the future, the government should adhere to scenario II model for the development of the construction of the High Standard Grain Area so that the land can realize sustainable development.

Key wordshigh standard grain area    land use    CA-Markov    simulation and prediction    Hebi City
收稿日期: 2016-09-09      出版日期: 2018-02-08
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金项目“基于分类距离—环境协变量回归模型的土壤数字化制图研究”(编号: 40971128)和科技部“十二五”农村领域国家科技计划课题项目“砂质潮土中低产田改良研究与示范”(编号: 2012BAD05B02-7)共同资助
作者简介:

第一作者: 田洁玫(1988-),女,博士研究生,主要研究方向为土地可持续利用与信息化管理。 Email:tjm6688@163.com

引用本文:   
田洁玫, 陈杰. 高标准粮田区鹤壁市土地利用情景模拟预测研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 150-156.
Jiemei TIAN, Jie CHEN. Simulation and prediction of land use in the High Standard Grain Area of Hebi City. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(1): 150-156.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.01.21      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I1/150
Fig.1  鹤壁市位置示意图
类型 1993年 2003年 2013年
耕地 1 333.548 1 347.785 1 315.787
建设用地 256.803 308.189 368.901
林地 218.135 216.971 225.528
水域 47.652 46.946 55.961
未利用地 286.036 222.284 175.994
合计 2 142.174 2 142.175 2 142.171
Tab.1  鹤壁市3期土地利用类型面积
指标 1993—2003年 2003—2013年
建设用地净变化量/km2 51.386 60.712
建设用地扩张速度/(km2·a-1) 5.139 6.071
建设用地扩张强度 0.240 0.283
耕地净变化量/km2 14.237 -31.998
耕地扩张速度/(km2·a-1) 1.424 -3.200
耕地扩张动态度/% 0.110 -0.240
Tab.2  鹤壁市2个阶段土地利用变化对比表
土地利用类型 相交栅
格数/个
模拟结果
栅格数/个
数量精度
/%
Kappa
指数
耕地 118 235 135 404 87.320 0.826
林地 19 314 23 595 81.093 0.810
建设用地 29 432 34 851 84.451 0.829
水域 3 414 4 868 70.131 0.699
未利用地 14 947 15 931 93.823 0.935
合计 457 610 457 610 100.000 0.898
Tab.3  鹤壁市2013年预测结果模拟精度
Fig.2  两种发展情景下模拟的2023年鹤壁市土地利用图
土地利用类型 2023年(情景Ⅰ) 2023年(情景Ⅱ)
面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/%
耕地 1 247.181 58.268 1 193.000 55.737
林地 204.821 9.569 218.854 10.225
建设用地 417.619 19.511 526.308 24.589
水域 30.873 1.442 76.917 3.594
未利用地 239.937 11.210 125.332 5.855
合计 2 140.431 100.000 2 140.411 100.000
Tab.4  鹤壁市2023年土地利用类型面积及比例汇总表
Fig.3  2023年鹤壁市土地利用空间发展比较图
景观格局指数 2023年(情景Ⅰ) 2023年(情景Ⅱ)
AWMSI 7.78 6.68
SHDI 1.24 1.25
SHEI 0.69 0.70
MPS 150.23 155.28
NUMP 3 046.00 2 947.00
Tab.5  鹤壁市2023年土地利用类型景观指数表
[1] Parker D C,Manson S M,Janssen M A,et al.Multi-agent systems for the simulation of land-use and land-cover change:A review[J].Annals of the Association of American Geographers,2003,93(2):314-337.
[2] 陈江龙,曲福田,王启仿.经济发达地区土地利用结构变化预测——以江苏省江阴市为例[J].长江流域资源与环境,2003,12(4):317-321.
Chen J L,Qu F T,Wang Q F.Forecast of land structure transition in developed area:A case study in Jiangyin City,Jiangsu Province[J].Resources and Environment in the Yangtze Basin,2003,12(4):317-321.
[3] 席冬梅. 基于遥感和GIS的内蒙古中西部土地利用动态变化与驱动力分析[D].呼和浩特:内蒙古师范大学,2007.
Xi D M.Dynamic Changes and Driving Force Analysis of Land Use in Mid-Western Parts of Inner Mongolia based on Remote Sensing and GIS[D].Hohhot:Inner Mongolia Normal University,2007.
[4] Clarke K C,Hoppen S,Gaydos L.A self-modifying cellular automaton model of historical urbanization in the San Francisco Bay area[J].Environment and Planning B:Urban Analytics and City Science,1997,24(2):247-261.
[5] Clarke K C,Gaydos L J.Loose-coupling a cellular automaton model and GIS:Long-term urban growth prediction for San Francisco and Washington/Baltimore[J].International Journal of Geographical Information Science,1998,12(7):699-714.
[6] 张显峰,崔伟宏.集成GIS和细胞自动机模型进行地理时空过程模拟与预测的新方法[J].测绘学报,2001,30(2):148-155.
Zhang X F,Cui W H.Integrating GIS with cellular automaton model to establish a new approach for spatio-temporal process simulation and prediction[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2001,30(2):148-155.
[7] 荣颖. 基于耕地压力指数的河南省耕地保护与城市化发展研究[D].郑州:河南农业大学,2014.
Rong Y.A Study on Cultivated Land Protection and Urbanization based on Pressure Index in Henan Province[D].Zhengzhou:Henan Agricultural University,2014.
[8] Anderson J R,Hardy E E,Roach J T,et al.A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data,Geological Survey Professional Paper 964[M].Washington:United States Government Printing Office,1976.
[9] 陈龙泉,郑海金.基于Markov-CA的土地利用/土地覆盖变化动态模型研究[J].测绘信息与工程,2004,29(1):36-38.
Chen L Q,Zheng H J.Dynamic models of land use/land cover changes based on MARKOV-CA[J].Journal of Geomatics,2004,29(1):36-38.
[10] 肖明,吴季秋,陈秋波,等.基于CA-Markov模型的昌化江流域土地利用动态变化[J].农业工程学报,2012,28(10):231-238.
Xiao M,Wu J Q,Chen Q B,et al.Dynamic change of land use in Changhua downstream watershed based on CA-Markov model[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2012,28(10):231-238.
[11] Adhikari S,Southworth J.Simulating forest cover changes of Bannerghatta National Park based on a CA-Markov model:A remote sensing approach[J].Remote Sensing,2012,4(10):3215-3243.
[12] 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.
[13] 孟成,卢新海,彭明君,等.基于Markov-C 5.0的CA城市用地布局模拟预测方法[J].中国土地科学,2015,29(6):82-88.
Meng C,Lu X H,Peng M J,et al.A land layout simulation model based on CA and Markov-C 5.0 classification[J].China Land Sciences,2015,29(6):82-88.
[14] 李丽,刘普幸,姚玉龙.近28年金昌市土地利用动态变化及模拟预测[J].生态学杂志,2015,34(4):1097-1104.
Li L,Liu P X,Yao Y L.Land-use dynamic change of Jinchang City in the last 28 years and simulation prediction[J].Chinese Journal of Ecology,2015,34(4):1097-1104.
[15] 施云霞,王范霞,毋兆鹏.基于CLUE_S模型的精河流域绿洲土地利用空间格局多情景模拟[J].国土资源遥感,2016,28(2):154-160.doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.24.
Shi Y X,Wang F X,Wu Z P.Multi-simulation of spatial distribution of land use based on CLUE_S in Jinhe Watershed[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(2):154-160.doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.24.
[16] 河南省社会科学院课题组.河南省“三化”协调发展的历程、成就与经验[J]. 经济研究参考, 2012(49):35-59.
Research Group of Henan Provincial Academy of Social Sciences. The course, achievement and experience of the coordinated development of urbanization,industrialization and agricultural modernization in Henan Province[J]. Review of Economic Research, 2012(49):35-59.
[17] 田洁玫. 基于现代农业发展的北疆棉区农地流转规模效益研究——以玛纳斯县为例[D].乌鲁木齐:新疆农业大学,2013.
Tian J M.Study on the Agricultural Land Reform Efficiency of Cotton Region in North Xinjiang based on Modern Agricultural Development:A Case Study of Manasi Country[D].Urumqi:Xinjiang Agricultural University,2013.
[18] 崔敬涛. 基于Logistic-CA-Markov模型的临沂市土地利用变化模拟预测研究[D].南京:南京大学,2014.
Cui J T.Simulation and Prediction of Land Use Change in Linyi City based on Logistic-CA-Markov Model[D].Nanjing:Nanjing University,2014.
[19] 田洁玫,任彧,陈杰.“五化”视角下鹤壁市土地利用动态变化研究[J].中国农业资源与区划,2016,37(4):228-236.
Tian J M,Ren Y,Chen J.Study on dynamic changes of land use in Hebi City based on development of five modernizations[J].Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning,2016,37(4):228-236.
[20] 邬建国. 景观生态学——格局、过程、尺度与等级[M].北京:高等教育出版社,2000.
Wu J G.Landscape Ecology:Pattern,Process,Scale and Hierarchy[M].Beijing:Higher Education Press,2000.
[1] 吴琳琳, 李晓燕, 毛德华, 王宗明. 基于遥感和多源地理数据的城市土地利用分类[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 127-134.
[2] 宋奇, 冯春晖, 马自强, 王楠, 纪文君, 彭杰. 基于1990—2019年Landsat影像的干旱区绿洲土地利用变化与模拟[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 198-209.
[3] 王娟娟, 毋兆鹏, 王珊珊, 尹慧慧. 干旱区河谷绿洲土地利用冲突格局分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 243-251.
[4] 桑潇, 张成业, 李军, 朱守杰, 邢江河, 王金阳, 王兴娟, 李佳瑶, 杨颖. 煤炭开采背景下的伊金霍洛旗土地利用变化强度分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 148-155.
[5] 肖东升, 练洪. 顾及参数空间平稳性的地理加权人口空间化研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 164-172.
[6] 邓小进, 井长青, 郭文章, 闫豫疆, 陈宸. 准噶尔盆地不同土地利用类型地表反照率研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 173-183.
[7] 汪清川, 奚砚涛, 刘欣然, 周文, 徐欣冉. 生态服务价值对土地利用变化的时空响应研究——以徐州市为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 219-228.
[8] 宋奇, 冯春晖, 高琪, 王明玥, 吴家林, 彭杰. 阿拉尔垦区近30年耕地变化及其驱动因子分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 202-212.
[9] 马新萍, 武涛, 余玉洋. 基于SWAT模型的汉江上游流域径流情景预测研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 174-182.
[10] 胡苏李扬, 李辉, 顾延生, 黄咸雨, 张志麒, 汪迎春. 基于高分辨率遥感影像的神农架大九湖湿地土地利用类型变化及其驱动力分析——来自长时间尺度多源遥感信息的约束[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 221-230.
[11] 姚昆, 张存杰, 何磊, 李玉霞, 李小菊. 雅砻江中上游流域生态环境脆弱性动态评价及预测[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 199-208.
[12] 王德军, 姜琦刚, 李远华, 关海涛, 赵鹏飞, 习靖. 基于Sentinel-2A/B时序数据与随机森林算法的农耕区土地利用分类[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 236-243.
[13] 李国庆, 黄菁华, 刘冠, 李洁, 翟博超, 杜盛. 基于Landsat8卫星影像土地利用景观破碎化研究——以陕西省延安麻塔流域为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 121-128.
[14] 高文龙, 苏腾飞, 张圣微, 杜银龙, 雒萌. 矿区地物分类及土地利用/覆盖变化动态监测——以海流兔流域为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(3): 232-239.
[15] 古海玲, 陈超, 芦莹, 褚衍丽. 基于卫星遥感技术的区域经济发展模型构建[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(2): 226-232.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发