土地利用变化多主体模型构建及实证研究

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第1章 土地利用变化模拟研究进展与评述
　　1.1 土地利用变化研究现状、发展趋势与评述
　　人地关系在地理学中是指人类社会和人类活动与地理环境之间的关系。作为地理学的理论概念，这里的“人”是指社会的人，是指一定生产方式下从事各种生产活动和社会活动的人，是指有意识地同自然进行物质交换而组成社会的人。“地”是指与人类活动紧密联系的，有机与无机自然界诸要素有规律结合的地理环境，也指在人的作用下已经改变了的地理环境，即社会地理环境(李旭旦，1984)。
　　人地关系作为地理学的传统理论，最初由德国人拉采尔提出，这个时期的人地关系论又被称为环境决定论。随着环境问题的日益加剧，以可持续发展为代表的现代人地关系思想彻底确立了其在地理学研究中的主导地位。吴传钧(1981)认为人地关系本质是地理环境与人类活动构成的一个相互作用的系统，并将人地关系研究的内容概括为：①和人类活动有关的地理环境的地域综合体；②人类活动对自然环境的变化和产生的影响(包括地域的差别变化)，以及种种连锁反应，即冲击—反应—影响过程；③改变了的自然环境对人类活动的反作用(包括资源再生产、环境质量的变化等)；④评价人地相互作用的经济及非经济后果。吴传钧把人地关系从方法论变为实证对象，为人地关系论建立了可能被广泛接受的科学前提。吴传钧(1991)提出的人地关系包含两个方面的内容。第一，人对地具有依赖性，地是人赖以生存的唯一物质基础和空间场所，地理环境经常影响人类活动的地域特性，制约人类社会活动的深度、广度和速度。这种影响与制约作用随着人对土地的认识和利用能力而变化。一定的地理环境只能容纳一定数量和质量的人及其一定形式的活动，而其人数和活动形式都是随人的质量而变化。第二，在人地关系中人居于主动地位，人具有能动功能与机制，人是地的主人，地理环境是可被人类认识、利用、改变、保护的对象。人地关系是否协调抑或矛盾，不取决于地而取决于人。总之，人必须依赖所处的地为生存活动的基础，要主动地认识，并自觉地在地的规律上去利用和改变地，以达到使地更好为人类服务的目的，这就是人和地的客观关系。
　　王铮(1995)提出现代人地关系的中心是PRED，提出可持续发展是人地关系新的内容。PRED是指人口(population)、资源(resource)、环境(environment)和发展(development)。协调人地关系，重点在于研究PRED关系。人对地具有主动适应性，正是人的主动性促使了人类对地理环境的改造活动；地要素禀赋学说表明，地不仅包括了最基本的“第一地理要素”，而且出现了以交通区位条件为主要代表的“第二地理要素”。
　　农户生计与土地利用之间的生产合作的人地关系逐渐成为研究焦点。依据可持续生计分析框架，农户生计策略变化是农户生计变化的核心，在一定的环境背景条件下，农户生计策略的变化具有重要的生态效应。而土地利用/覆被变化则是农户生计影响生态环境的主要中介。因此，需要重点研究农户生计策略变化对土地利用/覆被变化的影响。农业扩大化、生计非农化及农业集约化会对土地利用产生一定影响(王成超和杨玉盛，2012)。土地系统可持续发展，离不开人对土地的长期合理利用和维护居民生计资本。居民生计资本有自然资本、人力资本、社会资本、经济资本和物质资本5个维度，居民生计策略的选取取决于区域生计资本的质量。“生计不依存”原理是对土地系统脆弱性的判断依据，表征居民的生计资本与土地利用依存度关系的断裂，人地耦合关系解体。同样，若居民的生计策略加重土地利用强度，进而使土地生物物理特性遭到不可恢复损伤以致无法可持续利用，人地耦合关系同样解体。人地关系研究中，农户生计与土地利用间生产合作关系逐渐成为研究热点。农户生计策略变化使土地利用/土地覆被影响成为研究的重点。土地系统可持续发展研究，已逐渐从传统的以生态保护为中心转变为以人为中心的多目标实现上来。
　　1.2 土地利用变化主要模型发展与评述
　　1.2.1 多元回归统计模型
　　多元回归统计模型主要用于解释土地利用变化与其驱动因子之间的定量关系，挖掘引起土地利用变化的潜在原因。该模型假设在一定的时间内，某种土地利用类型与一些独立变量存在回归关系，并运用统计方法，对自变量进行显著性检验。
　　此类模型又分为两类。一类模型通过回归统计分析确定土地利用变化的驱动力。甘红等(2004)结合1990～2000年中国省域土地利用变化的普查数据与社会经济统计资料，揭示中国土地利用结构空间分布及其变化与人文因子(人口增长、经济发展、消费水平)的定量关系；史培军等(2000)利用土地利用变化的监测数据，分析深圳市土地利用变化与社会经济指标的关系；王秀兰(2000)通过分析内蒙古各旗县人口和土地利用程度指数与土地利用动态度的关系，确立人口与土地利用变化之间的线性回归关系；朱会义等(2001)利用典型相关分析法，分析环渤海地区58个自然和社会经济变量与各县市土地利用结构的关系。另一类模型针对多元回归法不能很好地处理土地利用未发生与发生变化这类两变量的不足，采用的Logistic回归统计模型。摆万奇等(2004)对大渡河上游地区的土地利用变化进行研究，通过Logistic回归统计模型，从15个自然和社会经济因素中筛选出对不同地类具有重要影响的关键因素，并确定了它们之间的定量关系和影响大小；焦锋和秦伯强(2003)以江苏宜兴市湖滏小流域为例，研究了社会经济因子与土地利用类型转移概率之间的关系。
　　多元回归统计模型具有很多不足之处：①通过显著性检验的统计分析结果并不能将土地利用变化与其他相关因素建立起必然联系；②适合于一定区域的回归模型并不一定适合于其他区域，所以模型不能为其他区域所用；③回归模型只是进行数量统计，并不是进行空间分布统计，所以无法将变化落实到具体的变化地点上。
　　1.2.2 系统动力学模型
　　基于统计的方法并不考虑相关变量之间的因果联系，只关注变量之间的统计相关性。系统动力学(system dynamics，SD)模型则从系统内部因果关系出发，是一门分析研究信息反馈系统的学科，也是一门认识系统问题和解决系统问题交叉的、综合性的新学科(王其藩，1988)。系统动力学中的“数量”主要有两类，一种是常量，另一种是变量，变量又分为状态变量、速率变量和辅助变量(郭旋，2009)。系统动力学的本质是一阶微分方程。一阶微分方程表示状态变量和其变化率之间的关系。如下面公式所示，系统流图中的每一流位都需要一个微分方程，流入或流出的物质、能量和信息等都需要明确的算术表达式，这些表达式见式(1.2)等号右边的部分，一个系统动力学模型就是一系列非线性微分方程组。
　　(1.1)
　　(1.2)
　　式中，X为状态变量；P为参数；V为辅助变量；t为仿真时间；R为流率变量；△t为仿真步长。系统动力学不仅是沟通社会科学与自然科学等领域的横向学科，也是系统科学里面的一个分支。系统动力学理论适合解决非线性的、具有反馈关系和时滞性特点的问题，是获得半定量结果和系统动态变化趋势的有效工具。1956年，美国麻省理工学院福雷斯特(J. W. Forrester)创立了系统动力学(王振江，1988)。20世纪50年代后期，系统动力学逐步发展成为一门新的学科，经历了起步、发展和日趋成熟的过程，初期被应用于工业企业管理、处理员工波动情况和股票市场等领域，后来被广泛应用到其他领域，比如人口问题、水资源承载力、土地承载力、城市规划等，系统动力学理论也逐步渗透到其他学科中，发挥着重要的作用。
　　1.2.3 马尔可夫链模型
　　土地利用变化能利用线性、随机方法进行预测。由于土地利用变化过程复杂，所以有时能将变化过程视为随机过程进行模拟。马尔可夫链模型(Markov chain model)指一种特殊的随机运动过程。一个运动系统在T+1时刻的状态与T时刻的状态有关，而与以前的状态无关，或者说是无后效性的状态转移过程。在土地利用变化领域中，马尔可夫链模型主要用来预测土地利用变化的趋势和最终的稳定情形。
　　马尔可夫链模型存在自身弊端，一阶马尔可夫链模型多应用于较小空间尺度的植被变化与土地利用变化中，如预测草原退化格局的变化(仝川 等，2002)、预测城市土地利用变化(王铮和吴健平，2002)及模拟土壤侵蚀变化信息等(李德成和徐彬彬，1995)。在更大空间尺度的应用还很少。此外，由于土地利用主要受社会经济的影响，土地利用变化数据固定不变是很难的，因此，该模型只适合短期预测，而且只能反映数量上的变化，不能体现土地利用/土地覆被变化(land use and land cover change，LUCC)的空间分布状况。
　　1.2.4 灰色预测模型
　　灰色预测(grey prediction，GM)模型是由我国学者开创和发展起来的系统科学的崭新分支(张军，2008)。我国学者邓聚龙(1985)于1982年创立的灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。它以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，去了解、认识现实世界，从而实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效控制(刘思峰 等，2004)。
　　灰色预测GM(1，l)模型已在经济、科教、工农业生产、气象、军事等众多领域得到了广泛应用(Liu and Forrest，2007；刘思峰 等，2004)。但它毕竟是一门刚刚诞生的学科，理论体系还不完善，在实际应用中，有许多应用成功的例子，同时也有预测偏差过大的情况，预测效果缺乏稳定性，还有待进一步研究。研究发现GM(1，l)模型实质上是对除去第一点的原始序列做基于最小二乘法的指数拟合，但当用纯指数序列进行拟合时，却又不能完全取得满意的拟合效果，往往产生一些偏差，即它只是个近似模型(吉培荣 等，2001)。
　　1.2.5 元胞自动机模型
　　元胞自动机(cellular automaton，CA)是一种用简单的算法通过局部的运算模拟空间上离散、时间上离散的复杂性现象的模型(Batty et al.，1997)。最早提出元胞自动机模型的学者是von Neumann(1966)。在此之后，元胞自动机遭到冷落，一直到John Conway提出“the Game of Life”，才受到了重视。生命游戏是合成虚拟世界的第一个方法。继Neumann的元胞自动机和自我复制之后，Conway (1972)设计了基于计算机的简单二维世界“Game of Life”元胞模型，为大量实验开辟新路径。元胞自动机由5个部分组成：元胞(cell)、状态(state)、邻域(neighborhood)、转换规则函数(transfer function)、时间(temporal)。其基本运算法则是：某元胞在下一时刻(t+1)的状态是该元胞本时刻(t)的状态及周围邻域元胞状态的函数，即
　　(1.3)
　　式中，St+1为元胞在下一时刻的状态；St为该元胞在t时刻的状态；Nt为该元胞t时刻邻域的状况；f为转换规则函数。
　　元胞自动机模型发展至今仍存在一定局限性，仍需进一步深入研究(柯新利和边馥苓，2009)：①研究尺度需要扩大；②确定地理元胞自动机的转换规则时应综合考虑自然因素和社会经济因素；③应加强地理元胞自动机与多主体系统的集成研究；④应加强对地理元胞自动机的尺度划分及尺度效应的研究；⑤应进一步深化地理元胞自动机与GIS的集成研究。
　　1.2.6 CLUE/CLUE-S模型
　　CLUE/CLUE-S模型和CA模型都是运用GIS技术和系统动力学理论实现土地利用空间分布变化的模型。CLUE模型是由隶属于LUCC第三小组的荷兰瓦赫宁根农业大学Verburg等开发的，用于模拟土地利用空间变化，已被成功地应用在哥斯达黎加、厄瓜多尔、马来西亚等国。它通过对影响土地利用变化的自然