王龙龙 张永福

摘要：为探讨新疆土地利用时空变化规律及驱动因子，以1990、2000、2010年的中国资源与环境科学数据中心的土地利用/土地覆被变化（LUCC）为基础数据源，借助IDRISI17.0的LCM模型和CA-Markov模型，并结合RS技术和GIS技术分析并预测研究区域20年间土地利用的空间转变。结果表明，20年间研究区耕地、建设用地、林地和水域面积增加，草地和未利用地减少；基于IDRISI17.0的CA-MARKOV模块预测新疆2025年土地利用状况，2010-2025年各地类总体上呈“一减五增”的趋势；在各影响因素中，人口数量的增长、经济的发展及环境政策的调整对研究区土地利用变化的影响更为显著。

关键词：CA-Markov模型；LCM模型；土地利用变化；新疆

中图分类号：F301.2 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2018）07-0025-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.07.006

Dynamic Change and Prediction of Land Use in Xinjiang

WANG Long-long，ZHANG Yong-fu

（School of Resources and Environment Science，Xinjiang University/Key Laboratory of Oasis Ecology，Ministry of Education，

Urumqi 830046，China）

Abstract： To study the space-time evolution and driving mechanism of land use in Xinjiang，based on data source of land-use and land-cover change（LUCC） form China resources and environmental science data center in 1990，2000 and 2010，the space-time evolution and driving mechanism of land use was analyzed and forecasted by IDRISI17.0 LCM model，CA-Markov model，and combined with RS and GIS. The results showed that the area of cultivated land，construction land，forest land and water increased，but the area of grassland and unused land decreased. Based on IDRISI17.0 CA-MARKOV model to simulate land use situation in 2025 in Xinjiang，the results showed that，on the whole，the area change of land tapes appeared “a land tape reduced and five land tapes increased” trend from 2010 to 2025. The increase in population，economic development and environmental policy adjustment to the influence of land use change was more outstanding in the study area.

Key words： CA-Markov Model； LCM Model； land-use change； Xinjiang

土地利用/土地覆被變化（Land-use and land-cover change，LUCC）是一地区土地资源利用方式的直接反映[1]。土地利用/土地覆被变化不但客观地记录了人类对地球轮廓的改变，还再现了地球表面的时空动态过程，是地区乃至全球气候变化的重要原因之一[2]，且正在加速的全球城市化引起土地用/覆盖的变化，进而导致区域社会、经济和环境的变化[3，4]。遥感和GIS技术为快速、准确、动态监测土地资源的变化提供了有效的手段，已成为LUCC研究的重要方法[5]，有关的研究和报道已经很多。

目前土地利用变化的模拟预测模型有很多，比如随机模型、遗传算法、元胞自动机（CA）神经网络[6]、CA-Markov模型[7]等。其中，CA-Markov模型既保留了马尔可夫模型（Markov）长期预测的优点，又吸纳了CA模型（Celluar automata）模拟复杂时空系统变化的能力[8]。近几年，中国学者通过CA-Markov模型在动态变化监测、驱动力与驱动机制、生态环境效应与作用机制等LUCC的探索领域取得了丰硕成效[9-13]。……