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空间分析在土地利用变化研究中的应用
摘要：对土地利用变化研究进展进行了梳理，将土地利用变化研究分为土地利用变化和成因研究、土地利用变化趋势研究和土地利用变化影响研究三大部分，并分别阐述空间分析在土地利用变化研究中的应用情况。
关键词：土地利用变化 空间分析 应用
0 引言
90年代以来，人们逐渐意识到土地利用变化对全球气候、环境的强烈影响，并开始研究土地利用变化的规律和其对地表自然、人文系统的影响。在IGBP和IHDP的推动下，LUCC项目的启动和相关研究如火如荼，取得了相当的成果和进展。[1-3]
土地利用变化包括时间变化、空间变化和质量变化三个方面，其中空间变化反映土地利用变化的空间类型、变化类型的空间分布及区域差异，是土地管理和规划关注的焦点。[4]
空间分析是对空间数据进行各种处理，从中获得信息、线索和只是的过程。在土地利用变化研究中，运用空间分析方法能有效获取土地利用空间变化信息、对这些信息进行处理，并以此为基础进行模拟、预测和评价。[5]空间分析方法在土地利用变化研究中具有广泛应用。[6-8]
本文通过搜集、比较研究LUCC相关论文，文献，将土地利用变化研究分为三大部分，并逐一阐述其研究模式及空间分析在其中的应用。这三大部分分别为：
第一， 近三百年来人类因素导致的土地利用变化及其成因；
第二， 未来50年土地利用的变化趋势；
第三， 土地利用变化对全球气候、生态乃至人类系统的影响。
1空间分析方法的特点和分类
1.1空间分析的对象
时间、空间和属性，是地理信息的三个不可分割的基本要素。空间分析的研究对象即是空间维上的地理信息，他既包括对地理信息的静态的形状、大小，位置的研究，也包括地理信息在空间维中的过程研究，而地理实体在空间维上变化的时候，往往伴随着时间和属性的变化，并受到这种变化的强烈影响。
1.2空间分析的特点
空间数据的特殊性
空间数据既含有空间信息，即空间位置信息；又含有跟位置相关的属性信息，所以空间信息表现出很强的多维性。
空间信息之间具有强烈的相互关系。比如空间自相关，即在空间上相邻的两个空间实体在属性上也具有相似性；网络空间的连通性等。
分析手段的特殊性
空间数据间并非独立，与经典统计学的观测值的独立性相违背。空间分析的主要思想源于地理学第一定律，即在地理空间邻近的现象比距离远的现象更相似。因此，几乎所有空间数据都具有空间依赖或空间自相关特征，即一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值是与邻近区域单元上同一现象或属性值相关的。
地球只有一个，大多数空间问题仅有一组（空间分布不规则的）观测值，而无重复观测数据。这就造成了空间统计分析的很难进行验证，所以很多传统统计方法，特别是建立在独立样本上的统计方法，不适合分析空间数据。
1.3空间分析的分类
学界对空间分析的分类尚无定论。。Long等[9]将空间分析的类型划分为：可视化分析，空间数据描述分析、空间优化与假设检验，空间建模等。王劲峰等[10]对空间分析的理论体系做了梳理，提出了新的及内容体系，包括空间关联成因、空间关联表达、空间信息分析模型、动力模型等，并总结了五种建模途径。本文为了描述需要，将空间分析分为类，分别为：空间可视化分析、空间几何分析、空间统计分析和空间复杂模型。
其中：空间可视化分析包括地图制图、三维可视化和虚拟地理环境等；
空间几何分析包括缓冲区分析、叠加分析、距离分析、网络分析和地图代数等；
空间统计包括常规数理统计、空间回归、聚类分析、自相关系数等；
空间复杂模型包括元胞自动机、神经网络、人工智能等。

2空间分析在土地利用变化研究中的应用
2.1空间分析在土地利用变化情况及其成因研究中的应用
土地利用变化情况的研究分为两部分，一部分是土地利用的空间变化研究，另一部分为这些空间变化和驱动因子之间的关联研究。
第一部分的一般步骤为，获取两期土地利用现状图层进行叠加分析，然后通过这些土地利用现状图进行土地利用变化描述。土地利用现状数据的获取通常采用遥感解译的方法，由于遥感解译的结果对土地利用数据的质量影响很大，所以这个步骤对后期的土地利用变化分析非常关键，通常采用机器解译与人工解译结合的方法，有时还必须加入辅助数据以提高解译精度。获取到土地利用图后，通过空间常规数理统计即可得到可以得到土地利用数量变化、强度变化，这些；通过空间几何分析可以得到土地利用类型的景观指数以研究其基本空间格局。
第二部分的一般方法为，首先获取各驱动因子在空间上的分布情况，一般以栅格数据作为表现形式，对不是栅格形式的数据转为栅格数据。然后以土地利用变化情况为因变量，以驱动因子为自变量，通过线性回归、主成分分析或logistic回归等方法建立起变量之间的关联。
筛选驱动因子时，通常通过空间几何分析来获取驱动因子在研究区的空间分布情况。
常规土地利用变化模型，通常是把研究区细分为许多栅格单元，用一系列自然和社会经济变量来描述这些单元，并通过回归分析选取一系列变量来定量地描述土地利用格局变化，这些变量就是所谓的土地利用变化的驱动力。由于土地利用数据存在空间依赖关系，即空间自相关，故使用传统的基于最小平方和估计的线性回归和logistic回归具有固有的局限性，运用探索性空间分析的手段，分析土地利用变化空间自相关，并建立既考虑回归又考虑空间自相关的混合回归模型逐渐成为一种趋势。相对于经典线性回归模型，混合回归模型对于存在空间自相关的数据来说又具有统计上的合理性，具有更好的拟合度。
空间自相关的度量是用来检验在空间上具有一定规律性的空间变量在不同空间位置上的相关性。空间自相关研究方法与 GIS系统相结合，可以有效地展现出空间单元的位置及与其他空间单元之间的相互关系，目前已应用到疾病传播、人口分布、经济发展等方面的研究中。
谢花林等[11]、李慧等[12]、邱炳文等[13]分别对内蒙古翁牛特旗、珠江三角洲和福建省进行了土地利用空间自相关分析，并在此基础上进行了空间自相关回归模型的建立，取得了较好的结果。
2.2空间分析在土地利用变化趋势研究中的应用
土地利用变化趋势研究主要包括其数量变化趋势 和空间位置变化趋势。 早期的 LUCC 模型多为非空间模型 如 SALU 模型，侧重于研究分析 LUCC 的变化数量和变化速率特征 ，对变化的空间分布并未给予太多考虑。近10 多年来，LUCC 模型发展以空间模型为主，借助于计算机技术、遥感和 GIS 技术，探索研究一定时空尺度的 LUCC 的空间显性分布和格局特征，并分析研究自然 、人类等驱动因子对 LUCC 影响的空间差异性。目前这类空间模型有很多，如 CLUE-S[14]、GEOMOD和 SLEUTH等 。
本文以CLUE-S为例阐述土地利用变化趋势研究的一般过程。CLUE-S模型由土地政策与限制区域、土地利用类型转换规则、土地需求、空间特征4个输入模块和一个空间分配模块5个部分组成。其中前四个模块分别用于定义土地利用变化的空间的和非空间的制约因素，空间分配模块在前4个模块的基础上，根据土地利用变化总概论的大小对土地利用需求进行空间分配。这种过程往往通过多次迭代实现。
总结上述过程，土地利用变化趋势的研究是建立在土地利用变化驱动因子的基础上的，通过对土地利用变化驱动因子在空间上的分布，计算各土地利用类型在空间上分布的概论，再通过这些分布概论来分配土地利用类型。
2.3空间分析在土地利用变化的影响研究中的应用
土地覆被状况的改变不仅影响到陆地生态系统的碳循环, 进一步影响全球气候变化, 同时还影响到土壤、植被、水资源以及生物多样性等自然生产力因素, 从而影响社会经济的可持续发展。
土地利用变化的碳排放效应
土地利用/覆被变化(LUCC， LandUseandCov-erChange)是影响陆地生态系统系统碳循环过程，引起区域碳收支变化的重要原因。因此， 准确估计LUCC对陆地生态系统碳收支的影响已成为当前全球变化和全球碳循环研究的重点内容。近20 多年以来， 随着遥感与GIS技术的发展以及模型开发和应用技术的逐渐成熟， 基于遥感数据和各种模型方法来研究大尺度LUCC对生态系统过程的影响成为最为有效的技术手段。利用遥感数据获得的植被分布信息， 并结合有关遥感模型 (如CASA模型)， 可估算植被生物量和净初级生产力(NPP,NetPrimaryProduction)， 从而评估LUCC造成的生态系统碳收支的变化。[15]
土地利用变化的环境效应
土壤侵蚀是在一定的环境背景下发生的，而环境背景因子较多，有植被筱盖、土地利用、坡度、降水等川l。坡度、降水是地形气候的特征，只能局部进行改造，而植被覆盖度和土地利用则是可以人为控制的。土地利用改变了下垫面状况，不仅影响降雨截留、入渗、径流，而且还对沟坡地上的面蚀和沟蚀以及沟谷地的侵蚀都有直接影响。土地利用空间分布格局的变化，必然导致土壤侵蚀空间格局的变化。

参考文献：
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