水土保持学报已采用状态

骆东奇1，3 姜文2 罗光莲3 周心琴3 汪小勇4

（1.教育部人文社会科学重点研究基地重庆工商大学长江上游经济研究中心，重庆，400067 2.广西大学农学院，南宁，5300053.重庆工商大学旅游学院，400067 4.中国环境管理干部学院，秦皇岛，066004）

摘要：本文利用重庆市1996～2005年数据，从耕地、建设用地的变化及其与经济发展的相互关系角度探讨了土地利用与经济发展之间的耦合关系。分析表明：重庆市地区生产总值、一产产值均与耕地面积变化呈显著负相关，地区生产总值、非农增加值与建设用地面积均达极显著正相关关系，重庆市固定资产投资与建设用地面积之间相关性达极显著水平，同时，土地利用与经济发展耦合关系只是历史上某一时期区域经济增长方式的表征之一，是衡量土地利用集约和节约的水平。

关键词：经济发展；土地利用；耦合关系；重庆市

土地利用变化是当今经济社会中最活跃和最普遍的现象，是全球变化研究的核心领域与热点问题［1］。土地利用的动态变化，其实质是人类为满足社会经济发展需要，不断调配各种土地利用的过程，反映了人类利用土地进行生产、生活活动的发展趋势［2～5］。土地利用变化体现了人地相互作用的主要过程，区域经济发展要以土地资源的合理利用为重要支撑，土地利用类型与结构差异影响和制约着区域经济的发展格局［6］。土地的相对稀缺性、不可移动性和不可再生性，决定了土地在社会发展中的重要地位。土地资源在土地、劳动和资本三要素中是“最小构成因子”，却是国民经济发展的“最大限制因素”，存在“木桶效应”的辩证关系［8］。因此，合理利用土地应是经济发展中首先要考虑的问题。

重庆市自成为直辖市以来，经济持续快速发展，在经济发展高速时期，不可避免地要占用土地，尤其是耕地。为了保护好生存环境，保障区域经济可持续发展，就要在保护土地与发展经济中寻找最佳结合点。实践表明，经济发展是一种长期的结构演进过程，这种结构演进过程不仅体现在社会产出（GDP）不断增长和人均收入的不断提高，而且也体现在自然物质投入方向和利用结构的不断变化上［9～10］。本文分析重庆市耕地、建设用地面积变化与经济发展的相关性，探讨重庆市土地利用与经济发展之间的耦合关系，以便为土地管理者、决策者在发展经济和保护土地的过程中提供借鉴与参考。

1 重庆市土地利用与经济发展状况

重庆市经济结构变化情况

重庆市近年经济增幅表现为高增长、低通胀的良好发展态势，全市经济持续快速发展，消费市场旺盛，人民生活水平稳步提高，消费对经济增长的稳定性贡献逐渐增强。据统计，2005年，重庆市全年地区生产总值突破3000 亿元，达到 亿元，同比增长。其中，第一产业 亿元，增长 ；第二产业 亿元，增长；第三产业 亿元，增长。三次产业结构不断调整优化，由直辖前的∶ ∶ ，调整为2005年的∶ ∶ ［11～12］ （图1）。

图1 重庆市三次产业经济结构变化

从图1 可以看出，1996～2005年重庆市三次产业结构的变化总体趋势为：第一产业占国民生产总值的比重平稳下降，近年下降幅度趋缓；第二产业所占比重总体上稳中趋升；第三产业所占比重总体呈现上升趋势。2002～2005年，重庆市三次产业增长不稳定，一定程度上也反映了经济运行中一些深层次矛盾和问题正日益凸现，如，重庆工业波动幅度较大，投资增长回落，经济增长就随之放缓等。

重庆市土地利用现状及其结构变化

土地利用现状

重庆市土地总面积×104 hm2，到2005年末，全市农用地为×104 hm2，占全市土地总面积的，主要以耕地、林地和其他农用地为主，分别占土地总面积的、和，体现重庆市大农村、大农业的特点；建设用地为×104 hm2，占全市土地总面积的，主要以居民点及工矿用地为主，占全市建设用地总量的；未利用地为×104 hm2，占全市土地总面积的，主要以未利用土地为主［13］ （表1）。

表1 2005年重庆市土地利用情况单位：×104 hm2

土地利用变化

土地利用变化用不同地类土地面积较 1996年面积的变幅表示，即土地利用变化＝〔（Pit－Pi0）/Pi0〕×100%；其中 Pit为第 i 种地类某年的面积（hm2），Pi0为第 i 种地类1996年的面积（hm2）。

图2 1996～2005年重庆市土地利用变化情况

从图2 可以看出，1996～2005年，重庆市土地利用变化主要体现在建设用地、耕地和未利用地的变化，表现为建设用地面积逐年增加，耕地和未利用地面积逐年减少，建设用地由直辖前的×104 hm2 增加到2005年的×104 hm2，而建设用地面积增长×104 hm2。农用地主要反映在内部结构的调整，具体表现为农用地增减相抵略有净增但变化不显著。

重庆市建设用地内部结构变化情况

1996～2005年，重庆市建设用地净增×104 hm2，居民点及独立工矿用地和水利设施用地的增幅相对于交通用地增加量稍大（图3）。

图3 重庆市 1996～2005年建设用地结构变化情况

从图3 可以看到，1996～2005年间重庆市经济发展对土地的需求量较大，居民点及工矿用地增加 44239hm2，增幅 ；交通运输用地增加 17555hm2，增幅 ；水利设施用地增加27043hm2，增幅。重庆市建设用地以较均衡的速度增加，在2003年、2004年的增加幅度相对较大，主要是重庆的城市化进程的加速、三峡库区淹没和移民迁建用地的影响。重庆市建设用地增加来源主要为农用地，其次为未利用地，2005年居民点及工矿用地和水利设施用地增幅有所减小。

2 重庆市土地利用变化与经济发展相关性分析

重庆市耕地与经济发展

耕地的变化对经济发展的贡献主要体现在 GDP 和各产业产值方面。1996～2005年重庆市耕地面积变化与地区生产总值以及第一产业产值之间表现出相关关系（图4）。

图4 1996～2005年重庆市耕地面积变化与GDP、一产产值相关分析

图4表明随着社会经济的发展，重庆市的耕地面积在不断减少，从1996～2005年，重庆市耕地面积共减少了30×104 hm2，耕地减少主要集中在2001～2004年间。2003～2004年，由于西部大开发的战略实施和三峡移民建设导致耕地大面积减少，尤其是三峡库区淹没和迁建占用耕地量较大［10］。与此同时，重庆市农业产值在前期稍有减少，2000年后持续增长，特别是2003～2004年间农业产值增加了 亿元，相对1996年增长。虽然耕地面积在不断减少但农业产值却在不断增加，这种现象也从侧面反映了重庆市近年来由于农业结构内部调整，耕地的利用程度有所增加。

耕地的大量流失是经济快速发展地区面临的普遍问题，表明经济发展是耕地数量变化的最主要驱动力之一［14］。1996～2005年重庆市GDP与耕地面积变化呈现显著负相关，相关系数分别为－ （＞r9，＝），其变化模型为 y＝－＋14823 （y为地区生产总值，x为耕地面积），表明在原来的经济发展模式下经济增长必然会占用一部分耕地，如果按现有发展模式，经济持续发展，耕地必将进一步减少；这种耦合关系也从另一方面表明，耕地面积的减少一方面是现有发展模式下的经济驱动所致。1996～2005年重庆市一产产值与耕地面积变化呈现显著负相关，相关系数分别为－ （＞r9，＝），其变化模型为y＝－＋ （y为一产产值，x为耕地面积），表明随着农业生产技术和水平的进一步提高，一产产值增加受耕地面积变化的影响很小，更多的受其他产业发展推动，受农业生产技术提高的拉动。

重庆市经济发展与建设用地变化

建设用地的增加往往是区域经济快速增长与城市化加速的重要标志。随着城市化快速增长的全面进入期，城市扩张、基础建设用地将成为区域土地利用类型变化不可忽略的动力［15］。经济发展必然会带来工业化和城镇化的加速，而工业发展、城镇的扩大都需要更多的土地来支撑，重庆市经济处在快速发展时期，建设用地需求量也很大。

图5 1996～2005年重庆市建设用地面积变化与 GDP、非农增加值相关分析

从图5 可以看出，重庆市地区生产总值以及非农增加值的变化趋势与建设用地面积变化趋势呈高度正相关，随着社会经济建设的发展，建设占用土地的规模迅速扩大。地区生产总值与建设用地面积的相关系数达，达极显著水平（＞r9，＝），其关系模型为y＝ x－ （y 为地区生产总值，x为建设用地面积），表明经济发展与建设用地极强的耦合关系，建设用地面积增加 1×104 hm2，地区生产总值增加 亿元，即相当于渝中区一年的地区生产总值；从另一方面看，地区生产总值每增长1 亿元，需要建设用地面积达 50hm2。非农增加值与建设用地面积的相关系数达，达极显著水平（ ＞r9，＝），其关系模型为y＝－ （y为非农增加值，x为建设用地面积），表明非农产业的发展，与建设用地面积变化有极显著的关系，非农增加值的增长，需要建设用地为保障，同时建设用地增长，也必将推动非农产业增加值的增长。建设用地面积的增加是重庆市经济发展的主要驱动因素；经济发展水平、城市化水平等带动了建设用地规模的扩张。

固定资产投资与建设用地的关系

重庆市社会固定资产投资的持续增长是拉动重庆经济快速稳定增长的主要因素之一。直辖后重庆市固定资产投资以年均的速度稳步增长，2005年已达到 亿元，比2004年投资额增长 亿元，增长。社会固定投资的拉动力度逐年增强，在土地利用方面表现为建设用地的增加（图6）。

图6 重庆市固定资产投资与建设用地面积相关关系

固定资产投资的增长推动了建设用地面积的增加，图6 显示重庆市固定资产投资与建设用地面积之间关系，两者相关系数为 ，达极显著水平（ ＞r9，＝），其关系模型为y＝ x＋ （y 为建设用地面积，x 为固定资产投资），从两者关系模型看，每增加亿元固定资源投资，需要增加建设用地51hm2，按这种需求模式，重庆每年固定资产投资达2000 亿元，则需要建设用地10×104 hm2；另一方面，建设用地增加，必然是建设项目的落实，必然带来更大的投资。同时，也表明土地利用必须符合节约和集约利用要求，才能保证区域经济持续稳定发展，而单一的靠扩大建设用地规模来推动经济发展必然会带来区域发展的不可持续性。固定资产投资的增长依赖于重庆市项目建设条件的落实，项目建设用地需求的保证对投资的增长发挥了推动作用；同时，建设用地规模的变化也受到固定资产投资规模的牵动和区域经济发展速度及水平差异的影响。

土地利用变化与经济结构演进

经济的发展必将导致土地利用结构的变化，使用跨部门的相关分析方法来验证1996～2005年间重庆市经济结构演进与土地利用结构变化之间的关系：横坐标的经济结构演进以第一产业比重为1，进行二、三产业计算，再三次产业加和为经济结构；纵坐标的土地利用结构变化则以农业生产用地规模为1，进行二、三产业计算后，总体合成［9］。

结果表明，重庆市经济结构演进与土地利用结构变关系模型为y＝ x＋ （y为土地利用结构变化，x为经济结构演进），相关系数为，达极显著水平（＞r9，＝）；若去除2004年和2005年的两个突变数据，则1996～2003年间，经济结构演进与土地利用变化为相关系数高达 的极显著正相关，表明重庆市土地利用结构变化和经济结构的变化两者在 水平上显著，存在较高依存关系，工业化、城市化、非农业生产的迅速扩张等经济作用推动着土地利用在数量和结构上的变化，也是决定区域土地利用转换的关键所在。作为关键的自然要素，土地资源的投入对区域经济发展的推动作用也通过土地利用结构的改变得以实现。但图7 所显示的经济结构与土地利用变化的关系趋势波动加大。

图7 经济结构与土地利用结构变化相关分析

3 重庆土地利用与经济发展耦合关系分析

经济增长是形成重庆市耕地数量变化的主要宏观驱动因子

重庆市耕地面积减少在发生时间上与经济发展的增长基本同步，重庆市地区生产总值、一产产值均与耕地面积变化呈显著负相关（相关系数分别为－、－），且地区生产总值与耕地面积表现为y＝－ x＋14823 （y为地区生产总值，x为耕地面积）耦合关系模型。区域经济发展必然占用耕地，也即形成重庆市在经济发展过程中耕地面积不断减少的现象。

建设用地与重庆市经济增长表现出明显的耦合关系

1996～2005年重庆市地区生产总值、非农增加值与建设用地面积的相关系数分别达、，耦合关系模型分别为y＝ x－ （y为地区生产总值，x为建设用地面积）和y＝ x－ （y为非农增加值，x为建设用地面积）。表现重庆市地区生产总值增加重要因素是建设用地面积的增加，驱动力度逐年增强带动了建设用地规模的扩张，固定资产投资与建设用地面积之间的相关系数达到，重庆市经济发展主要还是靠投资推动；经济发展水平、城市化水平等带动了建设用地规模的扩张。

固定资产投资与建设用地存在耦合关系

重庆市固定资产投资与建设用地面积之间相关性达极显著水平（ ＞r9，＝），其耦合关系模型表现为y＝ x＋ （y为建设用地面积，x为固定资产投资）。固定资产投资的增长推动了建设用地面积的增加，建设用地规模的变化受到固定资产投资规模的牵动和区域经济发展速度及水平差异的影响。

土地利用结构与经济结构表现耦合关系

重庆市经济结构演进与土地利用结构变关系耦合模型为y＝ x＋ （y为土地利用结构变化，x为经济结构演进），1996～2003年间，经济结构演进与土地利用变化为相关系数高达 的极显著正相关，表现较高依存关系。重庆市经济结构与土地利用变化高度相关，土地的投入在重庆市经济发展中起到重要驱动作用。

4 对土地利用与经济发展耦合关系的思考

土地利用与经济发展耦合关系大都是利用区域土地利用变更数据和经济发展指标进行分析，而这些数据均为历史数据。因此，在分析区域土地利用和经济发展耦合关系时，基本获得的是历史上某一阶段土地利用与经济发展的耦合关系，它表征历史上这一阶段土地利用对经济发展的影响，以及经济发展对土地利用的影响，也反映是一定历史阶段区域经济增长方式、土地利用效益以及土地对经济发展的贡献。随着经济增长方式的转变，以及构建节约型社会的要求，经济的增长对土地资源特别是建设用地的增量可能要比以往低得多。因此，区域土地利用与经济发展的耦合关系也反映了区域经济增长方式及区域资源利用的持续性特征。

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就是已经录用了，完了会有版权协议，然后清样校对，交费后发表刊出。

曹银贵1，2 王静1 程烨1，2 郝银3 许宁1，2

（1.中国土地勘测规划院土地利用重点实验室，北京，100035；2.中国地质大学土地科学技术系，北京，100083；3.湖北省荆州市土地整理中心）

摘要：综合叙述土地利用/覆被变化研究20 多年来的研究进展，总结了在土地利用数量变化研究、驱动力研究、土地利用变化模拟研究方面取得的丰硕成果。一方面是驱动力因子的多样性；另一方面是土地利用变化模拟方法的交叉性，从数量模拟研究转向空间模拟研究，从单方法模拟研究转向多种方法结合的模拟研究，从生物物理驱动力的建模方式转向生物物理驱动力与社会经济驱动力相结合的建模方式，未来研究则要加强精度的要求，使其研究成果能真正引导土地利用规划。

关键词：土地利用/土地覆被变化；驱动力；土地利用变化模拟

土地利用/覆被变化（LUCC）研究于1995年启动。10余年间，LUCC 研究始终是全球变化研究的热点之一，并取得了丰硕的研究成果［1］。除了体现在 LUCC 监测技术、驱动力、生态环境效应和建模研究等不同方面外，LUCC 研究在理论上也取得了非常大的突破。土地利用/覆被变化研究之所以能够取得重大突破，一方面是因为土地利用/覆被变化是引起其他全球变化问题的主要原因，因而在全球环境变化与可持续发展研究中占有重要地位；另一方面是因为地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题，而在全球环境变化问题中，土地利用/覆被变化可以说是自然和人文过程交叉最为密切的问题［2］。LUCC 的研究起初是从全球变化研究入手，发展到现在，开始重视典型区的研究；从简单的数量研究发展到空间变化上的研究；从简单的土地利用转换的研究发展到生态足迹、能流与物流的转换研究。总的来看，LUCC 的研究是越来越微观，在此简要回顾一下 LUCC 研究的进展。

土地覆被是指存在于地表的植被（自然的或者是种植的）以及人工建筑，例如水体、冰面、裸露的岩石、沙地都可以认为是具体的一种土地覆被形式［3］，土地利用则定义为同时包括改变土地生物物理属性的利用方式和产生这种利用方式的目的［5］。土地利用的形式是多种多样的，耕地、林地、园地等都是土地利用的类型。从土地覆被与土地利用二者的含义来看：土地覆被主要是指自然的地表形态，而土地利用重在突出人类的社会经济活动对土地资源的作用，体现出了土地的使用状况或土地的社会、经济属性；因此土地利用和土地覆被构成了土地的两种属性［2］。通常情况下，土地覆被的变化会影响土地利用决策，土地利用变化则会导致土地覆被变化，再影响到土地利用决策，从而产生新一轮的土地利用变化［4，5］。由于当代的土地覆被变化主要是人类对土地利用影响造成的，所以认识土地利用变化，是了解土地覆被变化的首要条件。

自20世纪90年代以来，全球环境变化研究领域逐渐加强了对土地利用/覆被变化的研究。“国际地圈与生物圈计划”（IGBP）和“全球环境变化人文计划”（IHDP）于1995年共同发起了“土地利用/覆被变化”（LUCC）研究计划，并于1996年提出了5个关于土地利用/覆被问题及3个焦点［6］。5个框架问题是：①过去的300年中人类的活动是如何改变土地覆盖的？②在不同的历史阶段、不同地理单元，土地利用变化的主要人为因素是什么？③在今后50～100年中土地利用变化将如何影响土地覆盖？④直接的人文和生物物理过程是如何影响特定土地利用类型的承载力的？⑤气候和全球生物地球化学作用怎样影响土地利用和土地覆盖？反之又如何？3个焦点是：①土地利用动态变化——典型对比分析研究；②土地覆被动态变化——直接观察和诊断模型；③区域的与全球的模式——综合评价的框架。总的来看，土地利用变化研究主要是理解土地利用变化的原因和结果，同时模拟土地转换的时空类型［7］。

1 土地利用数量变化研究

区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化［8］。面积变化首先反映在不同类型的总量变化上，通过分析土地利用类型的总量变化，可了解土地利用变化总的态势和土地利用结构的变化［9］。目前土地利用的数量变化指标有：土地利用变化的幅度、土地利用变化的速度和土地变化的区域差异。通过各地类之间的转化，得出土地利用的转化矩阵。

2 驱动力研究

有关 LUCC 驱动力的研究是探索 LUCC 驱动机制的核心问题［10］。Riebsame 认为土地利用变化的预测研究是很艰难的，因为它需要了解土地利用变化的根本性的驱动力［11］，而土地利用预测模拟研究的先决条件是要确认最重要的驱动力［12］。纵观国际上土地利用/覆被变化的驱动机制研究，目前主要是通过大量的案例与比较，探讨土地利用/覆被变化的动力学机制［13］。Fu Congbin 认为土地利用/覆被变化的驱动力是：气候变化和人类活动［14］，由此可见驱动力研究指标的选取一方面与自然状况有关；另一方面与人类活动有关。因此驱动力通常分为生物物理（bio-physical）和社会经济（socio-economic）两大类。生物物理驱动力包括自然环境的特征和过程，例如气候变化、地形、火山爆发、植物演替、土壤类型和过程、自然资源的有效性等［15］；而社会经济驱动力则包括人口变化、贫富状况、技术进步、经济增长、政治经济结构以及价值观念等［6，16，17］。有的时候驱动力与被观察的土地利用变化在空间或时间上相差甚远，经常涉及宏观经济政策的转变和政策的变化，这些都是很难预测的［18］。由于不同区域土地利用的驱动机制存在一定的差异，因此驱动力方面的研究都是以单一的区域为研究对象。 认为土地利用变化的驱动力因子随着比例尺的不同而发生变化：在农田比例尺的情况下，主要是由社会性的和易近性的驱动因子在起作用；在景观研究尺度内，主要考虑的是地形和农业气候条件；在区域和国家尺度下，气候、人口和宏观经济政策将共同作用［12］。

生物物理驱动力

对于区域性的土地利用/覆被变化研究而言，生物物理方面的驱动力对土地变化的影响在一个比较短的时间段内是比较小的，通常也是不显著的。石瑞香的研究表明，自然（气候）因素并未构成样带上近年来土地利用（尤其是耕地）变化的主要驱动力［19］，但是并不是没有影响的。邹亚荣在中国农牧交错区土地利用变化的研究中表明，青藏高原的上升是晚新生代北半球气候变化的重要驱动力，引起了我国北方气候的干旱，对我国农牧交错区的形成，特别是对东部草地变化产生了影响［20］。叶宝莹在嫩江中上游地区的土地利用变化研究中选取了高程、坡度作为土地利用变化驱动力的指标，结果表明二者与土地利用变化的线性关系明显［21］。地貌类型也会影响土地利用的变化，草地受地貌条件的影响与控制较耕地小［22］；城市的边缘区的土地利用会受到地形的影响，北京城乡过渡区的土地利用变化的发展趋向，在地域上深受西北部山地的阻力作用，可能会形成不对称发展［23］。袁俊在湖北省土地利用变化的研究表明，湖北省土地利用年变化率较低，主要是由特殊的地形限制的［24］。赵庚星认为50年前黄河三角洲地区的土地利用变化主要是受气候因素、风暴潮和黄河改道等自然因素驱动［25］。

社会经济驱动力

土地利用是社会的一面镜子［26］，土地利用变化能够很好地反映社会经济发展的历程。土地资源条件虽是土地利用结构形成的决定性因素（基础因素），但是对于人类活动而言，这种变化是缓慢的，Elena 认为人类活动是引起土地利用变化的一个主要成分［7］，因此分析社会经济因素对土地利用变化的作用摆在首要的位置［27］。陈百明认为在社会经济驱动力方面，土地利用变化与人口增长之间有明显的联系，但同时这一变化与技术进步、富裕程度、经济状况，以至文化、宗教、军事等之间也能找到一定的相关关系［28］。并且大部分的案例研究都突出了政策对土地利用变化的重要作用，例如京都草案这一国际性的环境政策将对未来的土地利用变化产生深远的影响［29］。龙花楼研究表明几年或几十年的土地利用变化主要是由人类的社会经济活动影响所导致［30］。袁俊认为城镇人口的迅速增长、第二产业的发展、对土地产品的需求变化和交通条件及政府政策等社会经济驱动力导致了湖北省的土地利用变化［24］。周青在农地利用变化驱动机制的理论分析的基础上，构建了农地利用变化强度的指标体系，在指标体系中特别引入了邻近城市的辐射和耕地保护政策对土地利用变化的影响［31］。陈百明为深入分析和认识耕地占用与 GDP增长的关系，运用了 Decoupling （脱钩）理论，开展我国耕地占用与 GDP 增长的脱钩研究，揭示了我国各类区域耕地占用与 GDP增长的相互关系的典型模式［32］。王秀兰认为随着人口数量的变化，供人类生活、生存所需的耕地资源数量在不断地变化，因而，耕地的生态环境背景质量发生着相应的变化［33］。对于城市土地利用而言，交通条件对土地利用类型的转变起到了内因作用，转化为城镇用地的土地利用类型与距交通干线的距离有一定关系［13］。

3 土地利用变化驱动力模拟

土地利用系统的复杂性需要多学科的分析［34］。 认为土地利用模型应该代表土地利用系统部分的复杂性；能够检验社会和生态系统结合的稳定性［12］。土地利用变化模拟是为了明确土地利用变化的原因，定量地证明多个因素对某一个因素的关系和影响，不同的模拟方法已经在土地利用变化中得到广泛应用。起初，土地利用变化模拟的研究重在生物物理因子方面的模拟研究，例如海拔、坡度、土壤类型等。后来根据研究的需要，土地利用变化社会经济驱动力方面的数据整合到模型中［35］。但是社会经济指标缺少空间上的简化数据，这样将很难将社会和自然数据结合起来。 认为生物物理过程的空间单元和行为组织者决策的空间单元是不一样的［12］。

在土地利用变化模拟研究的开始阶段，基本上都是从数量上进行研究，后来由于遥感技术、空间地理信息系统技术的发展，从空间上实现了土地利用变化的模拟。同时研究的方法也有很大的提升，从单一方法的模拟研究发展到多种方法的结合。

土地利用变化的数量模拟

土地利用变化的数量模拟是从数量的角度来分析模拟土地利用变化的过程。彭文甫首先利用因子分析的方法，确定了影响土地利用变化的相关因子，然后采用多元线性回归分析的方法，预测了土地利用的变化［36］。王波利用多元相关分析的方法对经济管理体制对土地利用变化进行了模拟，用具体的产值代替了无法量化的经济管理体制［37］。张海龙利用马尔柯夫模型，确定了渭河盆地各土地利用类型之间相互转化的初始转移概率矩阵，从数量上预测了该研究区土地利用变化［38］。虽然马尔柯夫模型在土地利用变化数量研究上表现出较好的应用性，但是由于这种预测是以末期和基期的时间间隔为预测单位，所以只能预测时间间隔整数倍的特定时期的情况，其灵活性和适用性受到限制［39］。由于灰色预报模型克服了统计回归分析方法需要大样本序列的弊端，吴素霞利用该方法预测了石家庄地区未来15年内耕地面积的变化趋势［40］。吴普特采用 BP 神经网络的方法对耕地减少进行了预测，将影响耕地变化的各驱动因子作为神经网络的输入层神经元，将耕地面积作为输出层神经元，经过反复的训练模拟，表明采用 BP 神经网络的方法在预测耕地资源减少量时精度较高，可靠性较好［41］。另外还有利用元胞自动机的方法研究土地利用变化，重在空间上的变化模拟。

土地利用变化的空间模拟

土地利用变化的空间模拟主要是从土地利用/覆被在时间序列上的变化过程进行模拟预测，另外还包括从主要的驱动力入手进行空间上的模拟预测。土地利用变化的空间模拟主要是在一些空间变量间建立关系函数，并模拟预测土地利用变化［42］。众多学者在高度集聚尺度下进行土地利用变化的空间简化模型研究，例如单个的景观元胞。同时利用遥感影像获得空间研究数据，使与土地利用变化相关的基本地理单元和环境过程概念化［7］。Kasper Kok提出了土地利用转换及效应（CLUE）模型框架，这是一个合理的少见的空间简化土地利用模型，该模型用来分析复合比例尺条件下的土地利用变化问题［43］。摆万奇利用Logistic逐步回归模型，从空间上确定了主要的驱动因素及其定量关系［10］。叶宝莹在GIS的支持下，利用空间相关分析筛选出影响土地利用变化的主要因子，并利用空间多元线性回归函数求得研究区土地利用程度变化模型［21］，目前应用较多的是将多种研究方法综合起来运用。Bryan 将 GIS 和神经网络结合起来研究土地利用转换模型（LTM），从空间上来模拟土地利用变化的复杂过程，这一模型把社会经济、政策和环境等变量作为输入，并建立起了土地利用变化与公路、高速公路、居民点道路、河流、湖岸线之间的空间函数关系［42］。现阶段土地利用变化的模拟主要是针对单一的土地利用类型的变化模拟，例如国际上许多学者利用元胞自动机（Cellular Automata）开展城市增长的模拟研究［44，45，46］。有研究者利用神经网络的元胞自动机来模拟复杂的土地利用，整个模型的结构十分简单，用户不用自己定义转换规则及参数，该模型是在ARC/INFO GRID环境下利用AML宏语言写成［47］。侯西勇运用马尔柯夫的元胞自动机模型模拟研究区2010年土地利用的数量和空间分布，结果比较可信［48］。

4 土地利用模型的精度分析

土地利用模型的精度分析又叫模型的不确定性评价，反映数据输入及模型本身存在的不确定性和产生的结果［49］。模型的不确定性包含输入数据的不确定性和模型结构的不确定，遥感数据的获取会存在不确定性，例如在其纠正时采用的地面控制点的误差是不可能消除的，纠正过的遥感数据或图像产品也始终不能与地面实况完全一致，不同程度上存在着残余误差［50］。同时在影像解译的过程中也会出现适当的误差而产生不确定性。另外在数据转换的过程中，比如矢量到栅格的转换，就会产生新的不确定性。由于模型的结构是基于数学方法，用简化的数学模型来模拟复杂的行为，这也是一种非常重要的不确定性。为了减小不确定性，应该避开矢量—栅格数据的转换过程，同时使用高分辨率的土地利用数据，在模拟分析的过程中，分类型单独预测模拟，然后再综合分析［48］。

为了增强土地利用变化科学的研究，必须从三个方面入手。首先是数据方面的准确性，其次是方法的先进性；再次是理论的新颖性，这三个方面是相互联系的。在土地利用变化研究的过程中，要重点突出决策层思想，在空间上体现人类活动对土地利用变化的影响。要更好地发展土地利用变化的经济模型，这需要比较成熟的空间经济理论作为支撑，这样才能解释移民、雇用增长、政府行为的时空类型，这些都会影响到土地利用变化。利用相关模型分析土地利用的环境影响评价、政府决策和政策形成。同时在土地利用变化研究的过程中，应该注重多种方法的结合，选择精度最优的方法来提高研究成果的可信度与参考性。

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