宋磊 陈笑扬 李小丽 王丽芳 张宝一

文章编号：1672-5603（2018）02-017-7

摘 要 为获取望城区未来土地利用/覆盖的数量及空间分布情景，本文利用2009、2010、2012年土地利用/覆盖数据、DEM及社会经济数据，运用Logistic模型分析土地利用变化与各驱动因子间的定量关系，综合区域限制条件修正土地利用适宜性概率，最终耦合CA-Markov模型对2020年土地利用进行模拟与预测。模拟结果较好地揭示了望城区土地利用动态变化趋势，一定程度上指导该地区的土地资源优化配置。

关键词 土地利用/覆盖变化；CA-Markov模型；空间格局模拟；望城区

中图分类号：F301.2 文献标识码：A

The CA-Markov ModelBased Prediction of Land Use/Cover Changes in Wangcheng District， Changsha City， Hunan Province

Song Lei1， 2， Chen Xiaoyang1， LiXiaoli1， 3， Wang Lifang1 ， Zhang Baoyi1

（1. School of Geosciences & Info-Physics， Central South University， Changsha Hunan 410083； 2. Hunan Institute of Geological Survey， Changsha Hunan 410116； 3. Development and Reform Bureau of Liangqing District， Nanning City， Nanning Guangxi 530200）

Abstract： In order to obtain the quantity and spatial pattern of future land use in Wangcheng District of Changsha City， this paper uses the land use/cover status data in 3 years （2009，2010，2012） and DEM and socio-economic data to analyze the relationship between land use change and each driving force. And on this basis， we revise the probability of land use suitability in the condition of taking the restrictions of the land use changing in the study area. At last， we coupled those analysis results with CA-Markov model to simulate and forecast the land use in 2020. The simulation results reveal the trend of dynamic changes of land use in Wangcheng District and can be used as a basis to guide the optimal allocation of land resources in this area.

Keywords： land use/cover change； CA-Markov model； simulation of spatial pattern； Wangcheng District

1引言

土地是“人類-自然”相互作用的桥梁，而土地利用/覆盖变化则是二者在不同时空尺度上交互作用的直接体现。人类活动对土地利用变化有着巨大的影响，而生态、社会及经济环境对土地利用变化做出响应，影响区域可持续发展。目前，土地利用变化的驱动机制、不同时空尺度下的变化动态模拟及未来的情景预测，是当前研究的热点。

近几十年来，众多学者设计了多种模型来研究不同尺度和区域的土地利用/土地覆盖变化（LUCC， land use/cover change），如系统动力学（SD， System Dynamics）[1]、元胞自动机（CA， cellular automaton）[2， 3]、马尔科夫（Markov）[4]、CLUE-S（Conversion of Land Use and its Effects at Small region extent）[5，6]、智能体（Agent-based）[7]等，它们均能够帮助我们认知、解释LUCC的变化规律，并模拟、预测其未来的情景。由Logistic、Markov和CA三者耦合所得到的模型，不仅通过Logistic很好的分析了LUCC的驱动机制，而且将CA在模拟地理空间变化上的能力与Markov在模拟时间序列预测上的优势相结合，提高了模拟、预测的精度，得到了广泛的应用[4， 8]。……