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user: 3. 结果与分析 3.1. 土地利用变化影响因子 1) 地形条件 地形条件决定着土地利用的方向和方式以及变化趋势，而地形条件中的高程和坡度是决定土地利用变化的主要因素，因此本次研究选择高程和坡度作为地形驱动力因子(图1)。 图1. 地形条件因素 2) 可达性 交通条件和城镇中心、城市中心对土地利用方式具有重要影响，可达性条件是否优越直接影响到土地利用效益。可达性因素选取交通条件和到城镇中心的距离，包括到高速公路的距离、到一般公路(包括乡、县、省道)的距离、到铁路的距离、到机场的距离、到区中心的距离、到镇中心的距离，以上影响因子通过Arcgis10.4平台的欧氏距离工具得到(图2)。 图2. 可达性因素 3) 水资源 水资源和人类的生产生活息息相关，人类的生存发展离不开水资源，自古以来许多城市都是沿水而建，土地距离水源远近会对其利用方式产生影响，特别是农用地；且在土地利用变化当中，河流和水库用地的状态通常处于长期不变的情况。因此本研究选取土地到河流的距离作为水资源影响因素，选取河流水库作为建设用地扩展的限制性因素(图3)。 图3. 水资源因素 4) 社会环境 GDP是衡量一个地区经济发展水平最重要的指标之一，GDP的高低一定程度上决定了区域的土地利用方式，影响土地利用空间布局，而人口是城市发展必不可少的条件，人口的多寡也影响了土地利用的方式和模式，因此本研究选取了GDP和人口作为土地利用变化的社会环境影响因子(图4)。 图4. 社会环境因素 5) 政府政策 政府相关土地管控政策的强制力干预，是影响城市土地利用的重要因素之一，对城市用地的扩展具有明显的约束作用，因此本研究选取了《花都区土地利用规划(2006-2020年)》中的花都区基本农田保护区和生态环境安全控制区作为限制性因素(图5)。 图5. 限制性因素 3.2. 土地适宜性分布 将花都区2010年土地利用现状栅格数据作为初始数据，将代表各类影响因子的栅格数据做标准化处理，采用均匀采样策略提取所有栅格数据的20%像元作为训练样本，隐藏层数量根据经验设置为12层，使用BP-ANN模型计算每一种土地利用类型在各个像元上的适宜性概率，适宜性概率决定了土地利用类型在该区域上分布的可能性。 1) 林地适宜性分布 如图6所示，花都区的林地适宜性概率呈北高南低的，东西局高，中部低的布局，适宜性布局情况与花都区较高海拔地区基本吻合，说明林地在花都海拔较高的山地、丘陵地区有较强的适宜性。从局部来看，林地在梯面镇全镇，狮岭镇北部，花山镇北部，花东镇中北部，秀全、狮岭、赤坭、炭步四镇街交界处，以及赤坭和炭步西部地区均呈现较强的适宜性；林地在花城、新华、新雅街道、狮岭镇南部，花山镇南部，花东镇西部，炭步镇东部和秀全街道东部的适宜性较差。 图6. 林地适宜性概率 2) 耕地适宜性分布 如图7所示，花都区的耕地适宜性概率总体偏低，最高仅为0.58，说明耕地在全区的适宜性较差，北部丘陵和中部城市中心区的耕地适宜性最差，其中适宜性概率较高地区出现在花山镇中部、花城街道东部边缘、花东镇东南部、赤坭镇西北部、炭步镇的中部和西南部地区，上述地区大多地势平坦，水利设施完善，灌溉水源充足。划定为基本农田的耕地大部分坐落于各个镇街耕地适宜性较强的区域，但各镇街的耕地适宜性区域差异较大，一些基本农田可进行适当的调整，向适宜地区适当增加，使其更加集中连片，起到更好保护耕地的作用。 图7. 耕地适宜性概率 3) 城镇村及工矿地用地适宜性分布 如图8所示，城镇村及工矿地用地在花都区中部平原有较强的适宜性，适宜性呈中部向四周扩散减弱的趋势，北部和东西两翼的适宜性较差。该类用地适宜性最强地区在城市中心区，其中作为花都区政治、经济、文化、科技和对外交往中心的新华街道适宜性最强，花城街道、秀全街道和狮岭镇次之，城市中心区当中，新雅街道的适宜性较弱。其他郊区镇当中越靠近城市中心区位置的区域，适宜性越强。 图8. 城镇村及工矿用地适宜性概率 4) 园地适宜性分布 如图9所示，园地适宜性在花都区的中东部，东南部和西北部地区有较强的适宜性，中部、北部和西南部的适宜性较差，适宜性强的地区多分布在低矮丘陵和水资源丰富地区。各镇街中花东镇的园地总体适宜性最强，花山北部和梯面南端的交界地区也拥有较强的适宜性，狮岭西部至赤坭东部也出现适宜性较强的连片地带，花山镇全境具有较好适宜性。其中赤坭、花山和花东镇均拥有规模较大的农产品生产基地、生态农业基地或种植盆景、香草生产种植基地，且拥有地区自身的知名农产品品牌。 图9. 园地适宜性概率 5) 水域及水利设施用地适宜性分布 如图10所示，水域及水利设施用地总体适宜性概率偏低，最高为0.56，在花都区的西部有连片适宜性较强地区，东北部有树根状适宜性较强地区，中部和北部适宜性较弱，中东部狮岭、梯面和花山三镇交界处适宜性中等，总体适宜性分布由西向东减弱。水域及水利设施用地适宜性较强的地区主要分布在赤坭镇、炭步镇和花东镇，因为北江支流巴江河自西北向东南贯穿赤坭和炭步两镇，且赤坭镇拥有三坑水库、集益水库、皇母水库及62个大小山塘；花东镇适宜性较强地区为九湾潭水库，该水库库容4292万立方米，是花都区最大水库，为广州市第二大水库。 图10. 水域及水利设施用地适宜性概率 6) 交通运输用地适宜性分布 如图11所示，交通运输用地在花都区中部和东南部有小片适宜性较强区，全境均有适宜性中等条形状区分布，两片适宜性明显较强区域分别位于花东镇境内以及花城和新华街道的交界处，从地图上看该两个区域分别是广州白云国际机场和广州北站。交通运输用地适宜性中等地区呈现贯穿不同镇街的条状，或环绕城市中心的圈状分布，除了在经济较为发达的城市中心区具有较好的适宜性，花东镇依靠空港经济区发展起来的空港物流业也使得花东镇具有较为良好的交通运输用地适宜性。 图11. 交通运输用地适宜性概率 7) 草地适宜性分布 如图12所示，草地在花都区中部和东部有带状适宜性较强区域，但全区分布状况而言，适宜性很低，仅有很小部分地区拥有适宜性，原因是草地在全区土地利用总面积仅占0.61%，是比较弱势的土地利用类型，多是作为城市绿化、水库伴生草地或风景区绿化。最大分布地区是花城、秀全和新华街道交界处的花都湖公园。 图12. 草地适宜性概率 8) 其他用地适宜性分布 如图13所示，花都区的其他用地适宜性强地区较为分散，全区适宜性偏弱，主要分布在东部和中部，镇街中花城街道北部，新雅和新华街道交界地带，秀全街道西部，狮岭东南片，赤坭中部，梯面东南部，花东中西部和东部均出现适宜性较强地区，其中花东镇的总体适宜性最强，有较连片适宜区。 图13. 其他用地适宜性概率 3.3. 模拟参数设定 利用GeoSOS-FLUS平台进行模拟前，除了输入图像栅格数据，还要设置转换成本矩阵和领域权重因子，不同的参数设定会造成土地利用模拟结果的变化。 1) 转换成本矩阵 转换成本矩阵用于设置土地利用类型的相互转换关系，当一种土地类型允许向另一种转化时，将对应转换成本值设置为1，不允许转化时参数设置为0，参数设置如图4~15所示，允许除了交通运输用地和城镇村及工矿用地以外的其他用地相互转换，因为广州市作为经济发达地区，建设用地的经济效益极高，几乎不可能再转换成农用地，为了使实验结果更为具有现实价值，暂不考虑特殊情形；交通运输用地作为交通基础设施，也不可能出现部分的转移，与其他用地类型不发生相互转换，见表2。 Table 2 Conversion cost matrix parameter 林地 林地 耕地 水域及水利 设施用地 城镇村及 工矿用地 园地 交通运输 用地 草地 其他用地 耕地 1 1 1 1 1 0 1 1 水域及水利 设施用地 1 1 1 1 1 0 1 1 城镇村及 工矿用地 1 1 1 1 1 0 1 1 园地 1 1 1 1 1 0 1 1 交通运输 用地 0 0 0 0 0 1 0 0 草地 1 1 1 1 1 0 1 1 其他用地 1 1 1 1 1 0 1 1 表2. 转换成本矩阵参数 2) 邻域权重因子 邻域权重因子用于设置不同土地利用类型的扩张能力，邻域权重因子的值介于0到1之间，越接近1表示该土地利用类型的扩张能力越强，越接近0表示该土地利用类型的扩张能力越弱。 本研究根据实际情况设置领域权重因子，林地在自然生态环境中的扩张性较强，且在花都区的北部丘陵地区林地属于强势和被保护地类，所以将邻域权重因子的值设为0.8；花都区属于经济较发达地区，且正处于快速城市化进程中，城市正处于扩张期，大量农用地和未利用地被转换成建设用地，所以城镇村及工矿用地在该区域的扩张性较强，将其邻域权重因子的值设置为1，耕地、园地、草地和其他用地的扩张性较弱，将邻域权重因子的值设置为0.5；考虑到交通用地和水域及水利设施用地大部分属于自然河流、交通道路或水利基础设施，除了在人为干预下发生大幅度变化，较长时期内的土地利用方式不会发生大的变动，显然其扩张性较弱，所以将邻域权重因子的值设置为0.1。 3.4. 模拟结果与分析 以2015年花都区土地利用现状的栅格数据作为初始数据，将马尔科夫链的未来土地利用类型预测数量作为未来预期值，河流水库作为限制转换区(图15)，向FLUS模型当中输入各项数据和参数以后得到2050年在自由发展下的花都区土地利用空间布局情况(图16)，各地类像元数变化如图14所示。 图14. 土地利用类型像元数对比 本次研究中，采用随机采样策略从现状栅格数据和模拟结果栅格数据中抽取10%的像元进行Kappa指数检验。经检验，本次模拟实验的总体精度为90.49%，Kappa指数为0.88，模拟结果精度达到“极佳”的标准，模拟结果与现实状态基本吻合，模拟效果好。经检验，FOM指数0.0327，处于标准水平，模型模拟水平好。 从图15可知，与2015年现状值相比，2050年(自由发展情景)的像元数量总体上保持稳定，其中林地、草地和其他用地分别增长了0.64%、4.08%和4.28%；耕地、水域及水利设施用地、园地和城镇村及工矿用地分别减少了0.1%、2.01%、0.65%和0.53%；交通运输用地数量保持不变。其中林地、草地和其他用地的增加主要来源于耕地、水域及水利设施用地、园地和城镇村及工矿用地的减少，区域土地利用结构总体上无太剧烈变化。与2050年预测数量相比，2050年模拟结果的土地利用结构中耕地、水域及水利设施用地、园地、交通运输用地、草地和其他用地的数量相同，林地和城镇村及工矿用地小于2050年预测数量。 图15. 限制转换区 从情景模拟结果(图16)很难目视分辨花都区土地利用发生的变化，因此为了更为直观地分析花都区的土地利用发生的变化，本研究从土地利用结构入手，通过Arcgis的区域分析功能将两期土地利用栅格数据进行叠加分析，得到2050年的花都区各土地利用类型的转移矩阵。 图16. 花都区2050年预测情景 由表3可知，2050年预测情景的各类用地总体上保持结构稳定，只有小部分土地利用类型发生在内部的互相转换。从表中可看出各地类之间的转移情况和转移趋势，其中林地主要向水域及水利设施用地和城镇村及工矿用地转移；耕地发生转移的面积较少，向林地、水域及水利设施用地、园地和城镇村及工矿用地均有小面积转移；水域及水利设施用地主要向林地和城镇村及工矿用地转移；园地主要向林地、水域及水利设施用地和城镇村及工矿用地转移；城镇村及工矿用地主要向林地、水域及水利设施用地转移；交通运输用地不发生转移现象；草地主要向城镇村及工矿用地转移；其他用地向各地类均有少量面积转移。从转移方向上看，林地是花都区农用地内部较为强势的地类，共有819.45 hm 2 其他土地利用类型转换成林地，城镇村及工矿用地是外部较为强势的土地利用类型，共有600.32 hm 2 其他土地利用类型转换成城镇村及工矿用地，总体趋势上农用地较易转变成建设用地。 Table 3 Land use transfer matrix 2015~2050 (unit: hm2 土地利用类型 林地 耕地 水域及水利设施用地 园地 城镇村及工矿用地 交通运输用地 草地 其他土地 林地 34549.44 7.00 146.11 70.86 299.49 0.00 11.48 19.37 耕地 14.35 10726.90 34.44 20.81 22.24 0.00 0.27 0.18 水域及水利 设施用地 330.79 39.56 13796.96 84.13 192.30 0.00 6.82 6.01 园地 92.56 33.90 80.90 10079.49 66.02 0.00 0.81 2.24 城镇村及 工矿用地 377.70 25.83 128.35 59.29 18010.08 0.00 40.90 34.53 交通运 输用地 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4794.34 0.00 0.00 草地 1.26 0.72 3.23 1.35 18.39 0.00 776.66 0.45 其他土地 2.78 1.08 1.08 1.79 1.79 0.00 0.18 1243.88 表3. 2015~2050年土地利用转移矩阵(单位：hm 2 )