李 星，周京春①，金婷婷，王金亮

(1.云南师范大学地理学部，云南 昆明 650500；2.云南省高校资源与环境遥感重点实验室，云南 昆明 650500；3.云南省地理信息工程技术研究中心，云南 昆明 650500)

自1995年国际地圈生物圈计划(IGBP)和全球环境变化的人文因素计划(IHDP)共同联合发起并提出“土地利用/覆盖变化(LUCC)科学研究计划”以来，LUCC研究进入了快速发展阶段。LUCC变化可以引起区域水文、大气、土壤等要素的相应变化[1-3]，从而引起区域空间格局的变化，进而改变生态系统和生态环境的服务功能和价值[4]。通过建模对土地利用空间格局的精细刻画已成为监测LUCC对生态环境的影响、景观格局演变、识别土地利用强度变化的关键[5-8]。掌握土地利用变化格局、土地利用强度特征及其对生态环境的影响，是当前实现生态-经济-社会系统协调与可持续发展所面临的重要任务[9]。

自“十三五”规划以来，云南省经济进入快速发展阶段。2017和2018年云南省经济总量位居全国第18位，GDP增速分别为9.5%和8.9%，位居全国第3位，滇中城市群作为云南省核心经济区正受到外界更多的关注。2020年7月云南省政府印发了《滇中城市群发展规划(2019—2035年)》，2021年5月公开了《云南省国土空间规划征求意见稿(2021—2035年)》，要求到2025年，滇中城市群功能区要基本划分完善，绿色生态格局稳步提升，城乡空间格局大幅度优化；到2035年，要将滇中城市群打造成为全省高质量发展的核心支撑平台，强调要推进昆明、玉溪同城化发展，积极培育曲靖、红河、楚雄都市圈。

地处高原地区的滇中山地城市群生态环境脆弱、地形破碎，在共抓大保护、不搞大开发、守住国家西南生态屏障的前提下，如何打造集约高效的城镇空间土地利用格局和构筑区域生态安全格局是当前迫切的任务。因此，探究当前和模拟预测未来一定时间段内滇中城市群土地利用格局演化模式，揭示土地利用发展规律和探究不同用地类型间的数量和空间结构关系，对优化土地利用格局、稳定生态屏障有着重要的意义，可为山地城市群的国土空间布局优化提供科学的参考依据。

对于LUCC空间模拟分析，将数量预测与空间分布模拟相结合是重要的方法。许多国内外学者做了大量的研究，主要包括LUCC的预测模拟和空间表达[10-12]、LUCC驱动力分析[13-15]、LUCC对生态环境及景观格局变化[16-17]及对国土空间布局优化的研究[18-19]等。例如，俞龙生等[16]采用景观格局与梯度分析相结合的方法，以城市中心为缓冲区设立不同的缓冲带，研究了广州市番禺区在快速城市化背景下土地利用格局的梯度变化及城乡融合区的特征；郎文婧等[18]对徐州市进行了土地利用格局分析和空间扩张模拟，结果表明徐州市土地利用向着聚集演变，在城市扩张的同时用地结构也同步调整，城市土地利用景观复杂程度降低，扩张有着明显的方向性；WANG等[19]以陕西省汉中市汉台区为研究区域，揭示其土地利用的景观形态从自然随机发展为锯齿状，空间格局从规则扩展演变为破碎化扩展，反映出区域发展中的人类干预作用在不断加强；FIROZJAEI等[20]采用基于不同方向的CA-Markov模型并结合皮尔逊卡方统计、优度指数等方法对伊朗巴博尔市1985、2001和2015年3个时间段内的LUCC进行分析，讨论了城市空间结构的扩张方向，并提出相关规划意见；LUO等[21]研究表明，在不同的社会经济发展阶段，LUCC景观演化的速率、模式会有很大差异，在初始阶段远高于后期，而城市化过程对景观的影响并不一定都是负面的，这一认识有助于在区域尺度上减缓景观破碎化的速度；MANSOUR等[22]研究了阿曼苏丹国山区城市的LUCC变化，模拟了阿曼山区未来城市的发展性质和趋势，解释了阿曼山区城市的发展对山地景观的影响程度和时空变化趋势，表明在被山脉所环绕的山区城市群中，城市通常沿着市中心平坦的土地扩张，应避免城市的无序蔓延。

在经济较为落后、生境脆弱、土地利用破碎的滇中山地城市群，相关研究主要集中于土地利用时空特征分析模拟与生境耦合[23-25]、土地利用空间优化[26]等方面，大多以构建未来土地利用空间格局为目的，而较少定量评估LUCC格局变化所带来的空间演变效应。鉴于此，笔者利用当前土地利用数据，结合相关驱动因子，在模拟预测滇中城市群2035年LUCC的基础上，从数量特征、综合程度演化、空间转移变化和景观格局变化几大方面分析其空间结构特征和效应变化。从现实需求来看，可促进滇中城市群国土空间合理利用和有效保护，有利于落实生态文明建设排头兵的要求，为政府决策提供有益数据参考和科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

滇中城市群地处云南省中部，长江、珠江和红河上游，位于北纬24°58′～25°09′，东经100°43′～104°49′之间，以昆明市为中心，包含曲靖、玉溪和楚雄以及红河州北部7个县(市)，土地总面积约114 600 km2。研究区地形以山地和山间盆地为主，总体地势呈东南低、西北高，海拔在130～4 300 m之间，平均海拔约1 848 m，属于低纬度高原山地季风气候区。区内高山、湖泊、盆地相互交错，包括滇池、抚仙湖、星云湖、阳宗海和杞麓湖5大高原湖泊，水资源环境较好。整体土地利用开发程度较低，利用潜力大。《滇中城市群发展规划(2019—2035年)》中明确构建了“一主四副、通道对接、点轴联动”的空间发展格局，强调要建设我国面向南亚、东南亚交往的重要门户城市群。截至2019年底，滇中城市群共有人口约2 304万人，占全省人口的47.44%，地区生产总值约1.41万亿元，占全省的60.7%，是云南省的经济增长极。近些年来随着内部交通网络的完善、产业联系度的加强、城镇化水平的提高，经济条件得以快速发展，同时对自然资源的需求压力也逐渐上涨，经济建设的需求和生态环境保护之间的矛盾越来越突出。

1.2 数据源及处理

研究涉及的数据如表1所示。其中LUCC数据包含2000、2010和2020年共3期，经重分类后分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6大类，经验证，各期kappa系数均在0.8以上。结合相关研究，选择社会经济、自然和交通等类型的11个潜在驱动因子，采用欧式距离法计算得到研究区范围内各个像元到达铁路、高速公路、城镇中心点、河流的距离，劳动力数量以县(市、区)为单位，使用克里金插值法处理为栅格数据，坡度、坡向由数字高程模型(DEM)计算得到。为保证试验区域数据的一致性，采用统一的UTM投影系统，并将所有变量因子进行归一化处理，以消除不同量纲的影响。

表1 数据来源

2 研究方法

2.1 土地利用变化驱动因子选择

为避免所选取驱动因子的主观性，消除空间自相关影响，通过Cramer′sV指数分析所选取驱动力因子与LUCC的相关性，通过皮尔逊相关系数r检测各因子之间的相关性，以消除空间自相关的影响[28]。

(1)

(2)

2.2 Markov与FLUS模型构建

通常采用马尔可夫链(Markov)来预测未来一定时间段内各土地利用类型的像元总量，假设基于无后效性，即后一个时刻的土地利用状态仅取决于前一个时刻的利用状态[29]。利用Markov过程，结合土地利用转移矩阵，可以计算未来一定时间段内土地利用在数量上的变化，可表示为

st+1=pij×st，

(3)

(4)

FLUS模型建立在系统动力学模型和元胞自动机模型的基础上，融合了人工神经网络算法(ANN)和轮盘赌选择机制，ANN能够整合不同驱动力因素，轮盘赌机制能有效处理不同土地利用类型在自然作用与人类活动共同影响下发生相互转化时的不确定性与复杂性[30-32]。FLUS模型能够通过ANN整合各类非线性驱动力因子，建立不同土地利用类型与驱动因子之间的关系来模拟不同土地利用类型出现的适宜性概率及空间分布。ANN包括输入层、隐藏层和输出层，每个CA中的一个变量都分别对应一个神经元。

p(p,k,t)=∑ijwj,k×sigmoid[netj(p,t)]=

(5)

(6)

netj(p,t)=∑iwi,j×xi(p,t)。

(7)

式(5)～(7)中，netj(p,t)为隐藏层神经元j收到的信号，即t时刻第j类土地中的栅格p发生的变化；xi(p,t)为训练时间t内元胞p上输入神经元i相关联的第i个变量；wi,j与wj,k分别为输入层和隐含层与隐藏层和输出层之间的自适应权值；sigmoid为隐藏层和输出层间的激活函数。利用训练数据集对wj,k和wi,j进行训练，建立人工神经网络模型，可以用于计算栅格p在t时间出现土地类型k的概率。

以滇中城市群2010年LUCC为基期，在不设置土地利用情景模式的情况下，以随机采样方式选取5%的像元为ANN训练样本，隐藏层设置为6层，得到各类型土地利用适宜性概率分布，采用5×5摩尔邻域，设置最大迭代次数为300，得到2020年土地利用模拟数据。经过多次实验，将栅格重采样到360 m空间分辨率时，模拟精度最高，并与2020年实际LUCC对比验证，其kappa系数为0.81，达到模拟要求。在此基础上，结合Markov，计算出2035年各类用地总像元数量，不设置土地利用情景模式，进行滇中城市群2035年土地利用空间分布模拟。

2.3 LUCC空间格局分析

结合模拟的2035年LUCC，分别从用地数量特征、综合利用程度演化、空间转移变化和景观变化几个方面讨论研究区2000—2035年土地利用格局变化特征,具体方法如表2所示。

表2 空间格局研究方法

3 结果分析

3.1 2035年滇中城市群土地利用空间模拟分析

空间模拟结果如图2所示。2020—2035年滇中城市群各土地利用类型延续了2000—2020年的变化趋势，相较于2020年，耕地、草地分别减少386.51和650.84 km2，林地、建设用地分别增加262.21和860.41 km2。

从城市扩张方向来看，昆明市主要变化区域集中在安宁市、呈贡区、晋宁区和宜良县等周边县(区、市)，而主城区的五华区、盘龙区、官渡区、西山区由于三面环山、一面临水的特殊地形，难以再向外扩展，所以发展方向主要是向南面扩展；曲靖市主城区麒麟区、沾益区扩张显著，具有明显的空间聚集效应，而周边县(市、区)扩张较为缓慢；楚雄州建设用地变化较大的是楚雄市区、元谋县和禄丰县，但从整体上看楚雄州各县(市、区)变化不大；玉溪市发生较大变化的有红塔区、通海县和江川区；红河州扩张较为明显的是蒙自市和开远市。

3.2 2035年滇中城市群土地利用数量模拟分析

统计分析2000—2035年滇中城市群不同土地利用类型所占比例，如表3～4所示。从整体情况来看，研究区维持着以耕地、林地和草地主导的土地利用格局，面积占比超过90%，各类用地面积占比变化较为稳定。从单一动态度看来，耕地面积在各时间段内以0.10%的速率减少；林地除2010—2020年动态度为负值外，总体为正，而草地在各个时间段内均为负值。耕地和草地的单一动态度均为负值，说明耕地和草地的面积在减少，主要原因为自2000年实行西部大开发战略以来，滇中城市群经济发展迅速，城镇化进程加快，使得以建设用地为主的生产生活用地快速扩张，对耕地和草地的侵占加剧。从综合动态度看来，2010—2020年明显高于2000—2010年，说明在此时间段内土地利用变化程度较为明显，处于城市快速发展时期。滇中城市群35 a间各土地利用类型变化存在着明显的空间差异。对建设用地而言，2000—2020年每个县(市、区)面积均为增长态势，增长显著的地区主要集中在昆明市和曲靖市以及南部的蒙自市，其中官渡区、呈贡区、晋宁区、西山区、蒙自市、麒麟区增长面积均超过30 km2。对于耕地而言，面积显著增加的地区为沾益区、宣威市、开远市和谋定县，而官渡区、安宁市、晋宁区、呈贡区、麒麟区、蒙自市、楚雄市面积显著减少，均超过20 km2。林地面积有所增加的县(市、区)有24个，草地面积有所增加的有9个。根据预测，2020—2035年建设用地面积显著增加的地区有麒麟区、沾益区、呈贡区、个旧市、安宁市，均超过40 km2。耕地面积增加的县(市、区)有19个，其中增加较多的是弥勒县、陆良县、罗平县、富源县、沾益区等。林地面积显著减少的是安宁市、呈贡区、盘龙区、个旧市，均超过50 km2。2000—2010、2010—2020、2000—2020、2020—2035年面积变化的综合动态度分别为0.02%、0.07%、0.04%和0.05%。

表3 滇中城市群不同时期土地利用面积变化

表4 滇中城市群不同时期土地利用面积的年度变化率

综上可知，建设用地面积增加较多的地区则是林地、草地减少较多的地区。地处山地的呈贡区、红塔区、蒙自市、个旧市建设用地快速增加，其原因是云南省推行山地城镇模式，推进建设用地向着山地发展，使得地处山地的县(市、区)得到快速发展，而处于昆明主城区的五华区、盘龙区、官渡区建设用地开发程度较高，增加幅度较少。

3.3 滇中城市群土地利用程度模拟分析

土地利用综合程度反映了人类社会活动与自然环境的综合效应，是土地利用开发程度的综合体现。以县(市、区)为单位分别统计研究区范围内4个时间段的土地利用综合程度指数和其变化量, 结果如图3～4所示。

结果表明，大部分县(市、区)的土地利用综合指数呈上升趋势，说明建设用地的增加使得利用程度不断提高。2000—2020年，以五华区、官渡区、呈贡区、安宁市、盘龙区、西山区、麒麟区增长最为明显，变化热点主要集中在以昆明市为中心的中部地区。2020—2035年，以呈贡区、晋宁区、安宁市、麒麟区、沾益区、红塔区、个旧市、蒙自市等地增长最为显著，变化的热点区域主要集中在中部和东部的部分地区。而在南华、大姚、双柏、永仁等县(市、区)，由于退耕还林还草政策的影响，林地和草地面积增加导致土地利用综合程度有所下降。

3.4 滇中城市群土地利用空间转移变化模拟分析

通过不同时期的土地利用演化信息图谱(图5)可以统计出土地利用类型的空间转移特征。从整个范围来看，2000—2020年滇中城市群土地利用主要以耕地、林地、草地、建设用地相互转换为特征。从表5来看，2000—2020年建设用地转入了840.97 km2，主要来源于耕地、林地和草地，其中耕地转入占比超过50%。耕地、林地和草地分别转出了1 119.06、920.33和1 158.86 km2，主要转换为草地和建设用地。从表6来看，后10 a中，建设用地转入了666.07 km2，主要来源于耕地和草地。耕地转出最多的地方主要集中在麒麟区、官渡区、蒙自市、楚雄市、安宁区、呈贡区、罗平县，转为林地和草地的地方主要集中在峨山县、元江县、姚安县、罗平县、宣威市，说明这几个县(市)退耕还林还草政策的实施取得较大的成效。转为建设用地的地区主要集中在呈贡区、晋宁区、安宁市、麒麟区、楚雄市，说明中心城区和周边地区仍然是耕地占用的活跃区域，具有明显的聚集效应。从表7来看，2000—2010年间土地利用变化不明显，发展较为缓慢，大部分土地保持着原有利用类型。2010年以后，城镇化进程加快，建设用地快速扩张，土地利用变化速率有所加快。从表8来看，2020—2035年建设用地将会转入903.14 km2，其中林地贡献率将会达到80%以上，而耕地的贡献率减少，演化特征发生转变，表明城市扩展方向将会有所改变。

表5 2000—2020年滇中城市群土地利用转移矩阵

表6 2010—2020年滇中城市群土地利用转移矩阵

表7 2000—2010年滇中城市群土地利用转移矩阵

表8 2020—2035年滇中城市群土地利用转移矩阵

3.5 滇中城市群土地利用景观格局演化模拟分析

借鉴相关研究，选取最大斑块指数(LPI)、形状指数(LSI)、蔓延度(CONTAG)、聚合度(AI)、香农均匀度(SHEI)、香农多样性指数(SHDI)共计6个景观格局指数分析滇中城市群土地利用格局的变化特征，计算结果如图6所示。2000—2035年，各州(市)的景观格局指数在不同时间段表现出不同的变化趋势。从LPI指数来看，各州(市)均呈现为缓慢上升的趋势，且楚雄州和玉溪市明显高于其他3个州(市)，2035年两地的林地LPI指数分别为57.84和56.38，明显高于其他土地利用类型，表明林地优势度越来越明显。从LSI指数来看，各个州(市)均表现为持续下降，表明空间景观斑块形状越来越规则。从CONTAG和AI指数来看，各州(市)呈现出递增趋势，且2020—2035年明显上升，说明空间斑块破碎度降低，连片效应越来越明显。从SHEI和SHDI指数来看，均呈现出下降的趋势，2020—2035年减少较为明显，说明单一优势类型越来明显，景观多样性有所下降。总体而言，景观格局演变存在着明显的空间分异。

4 讨论与结论

4.1 讨论

以滇中城市群2000、2010和2020年的LUCC数据为基础，首先根据滇中城市群的土地利用数量变化构建Markov模型，预测2035年的土地利用数量特征，然后选择相应的土地利用驱动力因子构建FLUS模型，获得2035年的土地利用空间分布特征，最后结合预测的土地利用数据，从用地数量特征、利用程度变化、空间转移变化和景观指数几个方面分别探讨了2000—2020和2020—2035年2个时段的土地利用数量和空间变化特征及规律。从整体上看来，滇中城市群土地利用格局变化较为稳定，但从各州(市)看来，局部地区有着剧烈的变化，这与相应的退耕还林还草政策、不同州(市)的城市规划和开发程度有关。现阶段处于快速发展期，在生态文明示范建设和生态战略行动的背景下，如何平衡发展建设和生态平衡两大问题是当前的迫切任务。因此，滇中城市群未来土地利用空间布局需要制定城市扩张边界控制线、生态保护红线、基本农田保护界线等空间控制区和相应的政策措施，继续执行退耕还林还草政策，协调滇中城市群和生态环境的平衡发展。

在研究过程中，一方面由于数据获取的局限性，共选择了8个驱动因子进行模型构建，但是驱动和制约LUCC的因素众多且复杂，在未来的研究中若能从客观的政策方面以及定量的规划红线方面选取更多的驱动因子，则可使模拟精度得到更大提高。另一方面，在土地利用空间格局分析中，尺度是影响研究结果的重要因素，后续加入尺度的变化也是一个重要的研究方向。

4.2 结论

(1)从数量和空间变化上探讨了滇中城市群的过去、当前和未来土地利用数量和空间变化所带来的效应，发现在不同时间段内各地区的变化存在着明显的空间差异性。昆明市、曲靖市等在滇中城市群中经济发展较为迅速的地区，土地利用格局变化明显，特别是根据预测得到的2035年土地利用空间分布状况来看，建设用地扩张的方向性明显，快速城市化仍然是当前发展的主要特征，在保证经济发展建设的同时，也要防止城市的无序性扩展。

(2)从各地类占比来看，2000—2020年，建设用地面积增加了43%，2000—2010年增加了10%，发展较为滞后，而2010—2020年增加了30%左右，后10 a明显处于快速发展期。到了2035年，相比于2020年，林地面积占比略微有所提升，建设用地面积增长了34%左右，其他各类土地利用类型变化幅度不大，将会形成一个较为稳定的以耕地、林地和草地主导的空间格局。滇中城市群大部分县(市、区)的土地利用综合程度均在逐渐上升，利用程度变化热点区域集中在以昆明市为中心的中部和以曲靖市为中心的东部部分地区以及红河州的蒙自市和个旧市等地区，同时热点地区周围县(市、区)的土地利用综合程度增长也较快。2010年后综合利用程度热点地区的变化明显受到云南省“城镇山上”政策的影响，滇中城市群正朝着曲靖、红河都市圈的多中心方向发展。

(3)从景观变化方面来看，土地利用景观格局指数有着明显的规律性。AI、LPI、CONTAG指数逐年上升，LSI、SHEI、SHDI呈下降趋势，且2020—2035年间的变化幅度明显大于2000—2020年间。空间破碎度增加、联通性下降、斑块形状越来越规则，主要原因是由于建设用地的扩张对自然景观进行有规划的切割，使得优势景观类型对总体景观格局的影响力不断减弱。因此，在今后的发展建设中，需要明确区域内的功能分区，积极构建以林地和草地为主的生态屏障，确保景观多样性。