原始研究的文章

前面。生态。另一个星球。,02 June 2023
秒。跨学科气候研究
卷11 - 2023 | https://doi.org/10.3389/fevo.2023.1197419

Multi-scenario仿真分析耕地海口+模型(一个案例研究的基础上,中国

回族傅 ^*

海南大学林业学院,海口,中国

土地利用变化自1990年代以来已经收到越来越多的关注。耕地是一种重要的土地资源与自然和经济功能。社会经济发展深刻地影响着耕地的时空演化。反过来,耕地时空变化也反映了社会经济发展的趋势。本研究了海口的城市,海南的城市化程度最高,为研究区域,分析了耕地资源的时空演化特征在过去20年的经济社会发展迅速,并预测未来的时空演变趋势的耕地资源在此基础上,为合理使用提供科学参考和可持续发展的耕地资源在海口。本研究运用单一土地利用动态程度(SLUDD)和土地利用转移矩阵,探索耕地在海口的时空演化从2000年到2020年。patch-generating土地利用模拟(+)模型引入预测耕地的模式在不同开发方案在2030年。结果表明:(1)尽管社会经济快速发展导致了海口的城市化率在过去的20年里,随之而来的建设用地扩张耕地资源造成破坏,特别是在城市郊区。现场条件、土地级差收益和城市经济辐射可能潜在影响因素导致城郊耕地的损失;(2)验证,加上模型适用于预测在海口的土地利用模式; and (3) the simulation results of both natural and urban development scenarios not only predicted the continued loss of cultivated land in the original zone but also exposed new sites of cultivated land loss. Although construction land expansion is an inevitable trend, there is still hope that the expansion rate can be controlled, for example, under the cultivated land conservation scenario. The simulation results of the three scenarios have essential reference values for the future maintenance of cultivated land resource security in Haikou.

1。介绍

从联合国千禧年发展目标(UNMDGs)在2000年联合国可持续发展目标(UNSDGs)在2015年,“零饥饿”的目标一直是其中和占有重要位置2011年,麦克和施耐德;Perez-Escamilla 2017)。众多国际问题,粮食安全是全球唯一的问题,联合国建立了三个特殊机构(粮食及农业组织(粮农组织),国际农业发展基金会、世界粮食计划署)来解决,这充分体现了全球的粮食安全保障体系的重要性。全球趋势诸如气候变化、人口增长、城市化进程加速,和COVID-19大流行是增加不稳定因素;全球农业系统正面临着前所未有的安全挑战科尔et al ., 2018;Prosekov伊万诺娃,2018;Yadav et al ., 2019年;Vagsholm et al ., 2020)。全球饥饿人口的数量已经飙升COVID-19疫情爆发以来,大约有1.3亿人将受到食品安全问题,根据联合国粮农组织(联合国儿童基金会,2020)。与COVID-19相比,城市化对粮食安全的影响是长期的。这种影响主要体现在建设用地占用耕地在宏观水平上。耕地是粮食生产的主要载体和重要的土地资源,以确保粮食安全周et al ., 2021)。建设用地扩张逐渐推动耕地结构的变化,进一步影响粮食生产的空间格局和驱动粮食生产重心的转移。例如,由于城市化,中国的粮食生产重心已逐渐从南转向东北。此外,城市化的发展也有一个对农业生产者的影响:一方面,大量的农村人口参与城市建设,导致农业生产者的数量减少;另一方面,大多数的农村人口迁移到城市的中青年劳动力,导致农业劳动力的质量下降。这些因素深刻影响耕地资源的进化在很长一段时间。自1978年改革开放以来,城市化的影响下,中国的耕地变化在许多方面,如利用的主体和社会功能,和耕地资源总体上显示趋势的持续损失(刘et al ., 2014;赵et al ., 2014;赖et al ., 2020;王2022年)。此外,这一趋势已经吸引了许多学者的关注,其中一些人进行了广泛研究的时空演化特征和驱动力的耕地在不同的空间尺度上。例如,陈d . et al。(2018)分析了耕地的时空演化沿着皮带和公路项目在64个国家(2013年)提出的发展战略从2000年到2010年。律et al。(2021)在中国30个省为例探讨了时空模式进化和驱动因素耕地系统的弹性(CLSR)。陈l . et al。(2018)研究了时空分布差异和变化的预警状态耕地系统安全(cls)在黑龙江省12个城市和分析相关的驱动因素。刘et al。(2022)研究耕地破碎的进化(CLF)江苏省及其驱动机制。

到目前为止,大多数以前的研究(徐et al ., 2019;杨et al ., 2021;陈et al ., 2022;李d . et al ., 2022)关注耕地的时空演化在过去的时期。这些研究揭示了一些驱动因素对耕地变化的影响,这对耕地保护有一定的参考价值。然而,由于一些驱动因素的影响,比如政策和人类活动,是长期的,有必要预测和分析未来的时空模式耕地的持续影响下这些驱动因素。细胞自动机(CA)模型被广泛用于土地利用时空动态模型在各种驱动因素的影响(梁et al ., 2021)。未来土地利用模拟(流感)模型(刘et al ., 2017),CLUE-S模型(韦伯格et al ., 2002),CA-Markov模型(Subedi et al ., 2013)所有CA模型设计了基于模式分析策略(PAS)。PAS-based CA模型优于过渡策略分析(助教)基于CA模型在某些方面,但它仍然未能揭示如何驱动因素导致土地利用演化(高et al ., 2022)。转换规则挖掘框架基于土地扩张分析策略(草原)包含在patch-generating土地利用模拟梁等人提出的(+)模型不仅解决了问题,助教和不是还结合两者的优势;此外,CA模型multitype随机补丁种子(汽车)添加到提高实际的景观模式的模拟能力。与其他CA模型相比,模型具有较高的仿真精度和更类似于真正的景观格局指标(梁et al ., 2021)。目前,加上模型已经初步应用于生态系统服务的研究(李et al ., 2021;施et al ., 2021)、城市土地利用结构和动力学(翟et al ., 2021),风险预测可能被污染的地点(pc) (江et al ., 2022),和其他领域。

海口是海南省的省会城市,中国最南端的省份。的背景下加快自由贸易港的建设和大力发展旅游业在海南,海口的城市化率远远高于其他市县在海南,使土地利用模式彻底改变。在这种情况下,耕地资源迫切需要更多的关注。到目前为止,已经有一些研究在海口的耕地。现有的研究主要关注耕地的时空演化,和未来发展趋势的预测和分析仍然非常稀缺的耕地资源。因此,本研究的目的是:(1)探索耕地资源的时空演化特征在海口在社会经济快速发展在过去的20年;和(2)介绍+模型探索耕地资源在海口的发展在不同的未来发展趋势。

2。材料和方法

2.1。研究区域

海口市位于海南省北部地区(N′19°31 32“20°~ 04′52”, 110°07年E′22 ~ 110°42 32′) (图1)。它有一个热带海洋季风气候。平均年降水量为1696。6毫米,全年日照时间是2000小时,每年的温度是24.4°C。其海岸线136.23公里,土地面积是2296 .83点公里²。土地面积主要是平原和平台< 100米的高度。其地貌类型大致可以分为三个部分:沿海平原,河流阶地,希尔和熔岩平台。整体地形往往是温和的,北部地势低洼的沿海平原地带约占总面积的52%。东南和西北略高,主要是山丘和熔岩平台,约占总面积的5%。中央Nandu河阶地带占总面积的43%,沿着海岸水平较低。城市包括8个土壤类型、12个亚型,43个土属,110种土壤,如水稻、砖红壤性,和蔬菜。海口有管辖权21街办事处,如秀英和Haixiu和22个乡镇,Changliu和Xixiu等。

图1

图1。研究区域的位置。

海口中起着重要作用的政治、经济、文化、和海南省的科学中心。与其他地方相比,海口一直领先在社会经济发展的速度。根据海口市统计年鉴》,从2005年到2020年,地区生产总值从308.9亿元增加到1791.6亿元。重要的实现策略,如海南国际旅游岛和自由贸易港口建设海口2010年之后,进一步促进了社会经济发展。在这种背景下,作为一个重要的发展资源参与市场流通,耕地的演化特征和未来演变趋势在海口迫切需要探索。

2.2。数据来源和处理

遥感图像(RSIs)土地利用变化监测数据资源至关重要。例如,陈et al。(2022)和陈et al。(2021)探讨了土地利用变化的模式基于RSIs舟山岛。的品质RSIs土地利用变化监测的准确性是至关重要的。近年来一些学者探讨RSIs (Lv et al ., 2022 a,b;太阳et al ., 2022)。本研究采用中国的多阶段的土地覆盖遥感监测数据集(CNLUCC) (徐et al ., 2018)作为基本数据(表1)。这个数据集联合由几个中国科学院研究所,它利用陆地卫星RSIs作为主要的信息来源。这是一个广泛使用的数据集监测土地利用变化在中国,和空间分辨率为30米。本研究重新分类土地利用数据分成六个类型如下:耕地、林地、草地、水域、建设用地(建设用地在这项研究包括城乡建设用地),和未使用的土地。土地利用的变化主要是由自然、社会、和其他因素。因此,数据的驱动因素是不可或缺的在模拟土地利用模式。本研究综合考虑该地区的实际情况和数据的可用性。根据相关研究结果,我们选择12个驱动因素从自然和社会经济因素(表1)。斜率和方面数据从数字高程模型(DEM)中提取数据利用ArcGIS软件。距离水的数据区域,政府车站,铁路、公路,道路使用欧氏距离工具在ArcGIS软件处理。的操作条件+模型,我们利用ArcGIS软件统一Albers-Conic-Equal-Area投影坐标系统的所有数据,所有数据的空间分辨率和统一为30米的重新取样工具ArcGIS软件。

表1

表1。数据信息。

2.3。方法

2.3.1。单一土地利用动态度

单一土地利用动态程度(SLUDD)代表特定的土地利用类型的变化速度和幅度在一定时期内的研究区域,它可以揭示某一土地利用类型的变化速率,如耕地(陈et al ., 2019)。计算公式如下:

\begin{array}{l} K = \frac{U_{b 我} - U_{一个 我}}{U_{一个 我}} \times \frac{1}{T} \times One hundred. % & (1) \end{array}

在哪里K是指某种土地利用类型的动态程度在研究区,U_人工智能和U_bi指某种土地利用类型的面积我在研究的开始和结束时间,分别T指的是研究时期。

2.3.2。土地利用转移矩阵

土地利用转移矩阵的应用马尔可夫模型在土地利用变化。它可以直观地显示不同土地利用类型之间的转换时期,间接揭示它们之间的传输速率。因此,它常被用来探索土地利用类型的传输特性的研究时期(杨et al ., 2020)。计算公式如下:

\begin{array}{l} {年代}_{我 j} = (\begin{matrix} {年代}_{11} & \dots & {年代}_{1 n} \\ \dots & \dots & \dots \\ {年代}_{n 1} & \dots & {年代}_{n n} \end{matrix}] & (2) \end{array}

在那里,年代指的是土地利用类型面积,n是指土地利用类型的数量,我指的是土地利用类型在研究的开始时期,和j指的是土地利用类型的研究。当我≠j,年代_ij从土地利用类型转移指的是区域我土地使用类型j。当i = j S_ij是指土地利用类型的面积保持不变。

2.3.3。加上模型

模拟流(图2)patch-generating土地利用模拟的(+)模型主要是基于两个模块如下:土地扩张战略分析(草地)和基于多类型的CA模型随机补丁种子(汽车)。与其它土地利用仿真模型相比,加上模型具有较高的精度在特定场景下模拟土地利用斑块的发展(梁et al ., 2021)。

图2

图2。模拟流加的模型。

2.3.3.1。草原模块

草原模块采样的扩张部分每个土地利用类型的土地使用变化的两个阶段,然后结合驱动因素。它使用了随机森林分类(RFC)算法探索多种驱动因素和土地利用变化之间的关系,然后获得土地使用类型的增长概率。计算公式如下:

\begin{array}{l} P_{我, k}^{d} (x) = \frac{\sum_{n = 1}^{米} 我 = (h_{n} (x) = d]}{米} & (3) \end{array}

在哪里 $P_{我, k}^{d} (x)$ 是指土地利用类型的概率k出现在细胞我的价值,d是1或0,x指的是向量由几个驱动因素,功能我指的是指标函数的决策树,h_n(x)是指的预测类型n的决策树x,米是指决策树的总数。

2.3.3.2。汽车模块

马尔可夫链可以模拟复杂的土地利用变化的过程(力平et al ., 2018)。+模型,马尔可夫链预测未来的需求数量每种土地利用类型转移概率的基础上每个土地利用类型在一个时期。汽车模块允许新的土地使用补丁独立生长范围内增长的可能性。基于概率增长未来的土地利用类型和土地利用需求数量,转移成本矩阵,社区因素,和其他相关参数设置在汽车模块来模拟未来土地利用模式。计算公式的马尔可夫链的转移概率矩阵如下:

\begin{array}{l} P_{我 j} = (\begin{matrix} P_{11} & \dots & P_{1 n} \\ ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ P_{n 1} & \dots & P_{n n} \end{matrix}] & (4) \end{array}

在哪里n是指土地利用类型和数量P_ij是指从土地利用类型转换的概率我土地使用类型j,在那里0≤P_ij≤1,在每一行元素的和为1。

2.3.3.3。Multi-scenario设置

基于相关研究和研究区域的实际情况,本研究设置三个场景如下:自然开发场景,城市发展的情况下,和耕地保护的场景。我们花了2020年的基本期和设置转移概率矩阵,转移成本矩阵,每个场景和社区因素,分别模拟海口2030年的土地利用模式下这三个场景。

2.3.3.3.1。转移概率矩阵

马尔可夫链是一个数学,基于转移概率统计模型,一个共同的模型预测未来基于当前状态和趋势。这个模型已经集成到+模型。本研究输入两个土地利用数据从2010年到2020年的马尔可夫链来获取土地利用数量在2030年和2010 - 2020年期间土地利用转移概率矩阵(表2)。基于这个矩阵,我们调整了相应的转移概率矩阵的每个场景。

表2

表2。在2010 - 2020年土地利用转移概率矩阵。

自然开发场景:在这种情况下,海口的土地利用模式在2030年将继续当前的土地利用变化趋势,基于2010 - 2020年的转移概率矩阵(表2)。

城市发展的场景:海口是海南国际旅游岛建设的最前沿和自由贸易港。加快发展的三个主要城市集群(中央、Changliu和江东)和江东新区的建设将进一步促进建设用地扩张。因此,基于自然开发场景中,转移概率的耕地,林地、草地和未利用土地建设用地增加了20%。相比之下,其他土地利用类型建设用地的转移概率降低30% (表3)。

表3

表3。土地利用转移概率矩阵下城市发展的场景。

耕地保护的场景:相关政策的逐步实施,如“八个禁止”未被占用的耕地在农村地区,建设“六大禁令”耕地保护,预防“非农业”和“非谷类”耕地,耕地资源的管理和保护在海口,在未来将进一步加强。因此,基于自然开发场景,转移概率的林地、草地、耕地和未利用土地增加了30%,耕地向建设用地的转移概率降低70%,耕地的转移概率,其他土地利用类型减少60% (表4)。

表4

表4。土地利用转移概率矩阵下的耕地保护的场景。

2.3.3.3.2。转移成本矩阵

转移成本矩阵反映了当前土地利用类型转移的缓解未来的。随着城市化进程的加速,困难将土地利用类型转化为建设用地的减少,和转换的可能性增加。此外,建设用地转换为其他土地利用类型通常需要支付高昂的成本;根据海口的实际情况,建设用地转换为其他土地利用类型是稀缺的。因此,本研究设置建设用地不允许转移到其他土地利用类型。其他土地利用类型之间的转换是根据不同的场景的特性。

2.3.3.3.3。社区因素参数

的参数范围社区因素是[0,1],和参数值越接近1,土地利用类型的扩张能力越强。本研究设置每个土地利用类型的社区因素参数基础上扩大每个土地利用类型面积的比例在扩大土地总面积2010 - 2020。

3所示。结果

3.1。耕地的时空演变

根据表5在海口,耕地的面积从2000年的75628 .04点公顷下降到2020年的68607 54公顷,总面积减少7020 .50公顷。比较耕地变化的地区在2000 - 2010和2010 - 2020年的耕地面积减少Haixiu镇城西镇和21街办事处在2000 - 2010年是更加突出,耕地的SLUDD在这三个区域是−5.10−3.21,分别−3.82%;而耕地Changliu和灵山地区城镇显示轻微的正增长,分别SLUDD为1.47和1.02%。2010 - 2020年期间的总SLUDD耕地达到−0.70%,这往往与前期相比明显萎缩。Xixiu,减少在城西,Haixiu Changliu城镇,和21街办事处相对较明显,与SLUDD−5.91−5.27−4.47−4.85,分别和−4.23%。从2000年到2020年,耕地在海口的总SLUDD−0.46%,显示收缩的趋势。

表5

表5。耕地的面积和SLUDD海口的每个区域。

海口的土地利用系统是一个完整的整体组成的各种土地利用类型。其他土地利用类型变化不可避免地伴随着耕地面积的减少。因此,本研究进一步探讨其他土地利用类型之间的转移和耕地的土地利用转移矩阵。

2000 - 2010年期间,在传输量(图3)、建设用地、水域和林地耕地地区转移的主要目标。空间(图4),耕地被转移到建设用地和补丁的水。其中,区域,耕地被转移到建设用地,集中21街交界处办公室和周边城镇。耕地被转移到水领域,主要是在延锋小镇的东部,南部Dongzhai港口和沿海地区Xixiu小镇。这些水域由池塘,这表明回收现象突出。在此期间,林地的主要传输对象成为耕地面积,可能与该项目相关的耕地回到森林中实现2002年海南省。转换以来耕地林地主要是分散在每个城镇点模式,这在空间转移现象并不明显。

图3

图3。其他土地利用类型之间的转移,耕地在海口2000 - 2020。每个土地利用类型节点表示的长度大小的土地利用类型的面积参与转让部分节点的时间越长,所涉及的更大的土地利用类型的面积部分转移。

图4

图4。空间分布的耕地转移在海口2000 - 2020。

在2010 - 2020年期间,区域耕地转入其他土地利用类型与前期相比明显增加(图3),特别是建设用地。转让耕地转化为建设用地占转移总面积的77.65%。空间(图4),最突出的现象是耕地转移到建设用地在大补丁。与前期相比,耕地面积转移到建设用地向外扩散的趋势。Xixiu耕地,Changliu,灵山城镇建设用地在占领一个大区域。2010年,海南国际旅游岛的建设进一步加快海口的城市化过程。2011年,海口城市的城市总体规划(2011 - 2020),经国务院批准,正式决定建设两个新的城市群(江东和Changliu) (图4)。城市的发展空间在两个方向开始扩大,Xixiu的城市化过程,Changliu,灵山城镇Changliu和江东集群加速。同年,向西迁移市政府进一步提升Changliu集群的发展,和在Xixiu和Changliu城镇建设用地扩张的趋势进一步提升。在加速城市化,建设用地的显著扩张Xixiu, Changliu,和灵山城镇当地耕地资源,带来了巨大的破坏,导致大量耕地面积在此期间的损失。

3.2。Multi-scenario土地使用模式仿真

3.2.1之上。加上模型模拟精度验证

基于2010年海口的土地利用数据,本研究结合概率增长的土地利用类型和相关参数的设置在汽车模块获取的土地利用模式模拟2020年海口。Kappa系数的值越接近1,模拟精度越高,如果它的值达到0.8以上,那么模型的模拟精度令人满意(林et al ., 2020;李et al ., 2021)。根据仿真精度验证结果,仿真结果的总体精度为92.28%,Kappa系数为0.879,FoM值为0.275。结果表明,加上模型适用于模拟海口的土地利用模式。

3.2.2。Multi-scenario仿真结果

所示表6在海口的三个场景从2020年到2030年,林地、草地、水域、和未利用土地所有显示出减少的趋势,而建设用地面积均呈增长趋势。耕地地区在自然呈下降趋势和城市发展的场景但略有增加的趋势在耕地保护的场景。变化的耕地、林地和建设用地是明显的在这三个场景。与2020年相比,建设用地面积增加了9550 .89公顷,12544 .20哈,哈,6002 .55和分别在自然发展的情况下,城市发展的情况下,和耕地保护的场景。

表6

表6。区域土地利用类型的土地利用状况在2020年和2030年土地利用模拟场景(ha)。

3.2.2.1。自然开发场景

在这种情况下,每个土地利用类型的面积,除了建设用地,不同程度缩小,其中耕地和林地的铸件更突出,耕地和林地的面积减少了2997公顷和5892点哈,分别与2020年相比。空间(图5),与2020年的土地利用模式相比,建设用地的扩张在自然发展的情况下在2030年是明显的,特别是Xixiu Changliu,灵山城镇。大约63.69%的建设用地扩张的区域来自耕地。根据图6,耕地的地方转移到建设用地主要分布在Changliu和江东集群。与2010 - 2020年相比,建设用地侵占耕地的江东集群往往是明显的在这种情况下,主要集中在西部灵山镇,即。,Nandu River的东海岸。2018年,海南省政府决定计划江东新区的建设作为关键区域的自由贸易港口,这将不可避免地推动建设用地的扩张在江东新区内。结合仿真结果,根据当前的发展趋势,东部沿海地区的Nandu River江东集群可能会成为未来建设和发展的一个关键领域,在这个领域,大量的耕地将面临的风险被侵犯的建设用地。因此,政策制定者应该更加注意保护这个地区耕地在海口的未来城市规划过程。此外,东山和Xinpo城镇,耕地资源丰富,有建设用地侵占耕地的迹象。

图5

图5。(一)2020年土地利用现状。(B)2030年自然开发场景。(C)耕地转化为建设用地的空间分布在2010 - 2020。(D)耕地转化为建设用地的空间分布在2020 - 2030年在自然发展的情况下。

图6

图6。(一)2020年土地利用现状。(B)2030年城市发展的场景。(C)耕地转化为建设用地的空间分布在2010 - 2020。(D)下的耕地转化为建设用地空间分布在2020 - 2030年城市发展的场景。

3.2.2.2。城市发展情况

与2020年相比,2030年的建设用地面积在这个场景中增加了12544 .20哈,一个重要的扩张。参数设置的这个场景中,转换概率耕地,林地、草地和未利用土地建设用地统一向上调整20%基于自然开发场景。根据仿真结果,耕地面积转移到建设用地占建设用地的扩张区域的71.91%,表明耕地的主要来源扩张领域仍将建设用地在城市发展的优先级和表明耕地和建设用地选址可能共享一个共同的需要相对于其他土地利用类型。建设用地选址需要开车,不断蚕食耕地在这个场景中,从而进一步加剧了耕地的损失。空间(图6),在2030年的城市发展建设用地的扩张情况更明显比2020年现状和2030年自然的开发场景。在灵山,Xixiu Changliu,狮山城镇,这是位于北部城市集群(江东和Changliu),大量的耕地被转移到建设用地斑块的形式;东山,Xinpo Jiazi城镇,位于城市的西南部,耕地向建设用地的转化也更加明显;在城市的东部,三江和Dazhipo城镇也显示出建设用地的耕地被侵犯的。

3.2.2.3。耕地保护的场景

在这个场景中,耕地与其它土地利用类型的转换被严格限制。耕地面积在这种情况下哈,68734 .80 2030年与2020年相比增加95.13公顷。与其他两个场景相比,耕地资源的损失是有效控制,实现了小幅正增长。建设用地的面积增加了6002 .55 ha与2020年相比,仍在增长,但增幅减少与自然和城市发展情景;在这种情况下,建设用地的扩张主要是通过蚕食林地,大约97.59%的来自林地扩张区域。根据图7,空间建设用地的扩张主要是通过侵入周围的林地在北方人口密集的地方;比较2020年的土地利用现状和自然的两个场景和城市发展2030年,建设用地的空间扩张耕地保护的情况下显著放缓。一般来说,由于社会经济发展的需要,对建设用地的需求必然会继续增加,和它的扩张是一个必然趋势。在这种情况下,虽然建设用地仍在扩张,但其整体扩张在一定程度上受到了限制。耕地资源的威胁已经大大减少了。然而,应该注意的是,在这个场景中,林地资源成为建设用地扩张的主要来源区,造成一定程度的威胁到海口的生态资源。

图7

图7。(一)2020年土地利用现状。(B)2030年耕地保护的情况。(C)建设用地空间分布的林地转移到2020 - 2030年期间在耕地保护的情况下。

4所示。讨论

城市化是社会进步的一个重要标志。这无情的主流趋势改善了人民生活水平,但威胁的安全特定的幸福,比如食品供应。类似于大多数研究的结论(陆et al ., 2005;陈,2007;歌曲和邓,2015年;Yu et al ., 2018),在这项研究中,耕地、粮食供应服务提供者,正面临着严重威胁从建设用地的扩张。从1980年到1999年,海南的城市化率很低。甚至旅游业的快速发展在1985 - 1994年只有率提高到全国平均水平,直到1999年末,海南的经济衰退,政府引入了一个新的发展战略,土地利用开始受到越来越多的关注顾和墙上,2007)。2000年之后,海南开始走出经济衰退的阴影,和所有基础设施建设稳步推进。海南的经济发展的最前沿,海口也加速了城市化进程显著(周et al ., 2017)。本研究分析了耕地资源的进化趋势在海口2000 - 2020。结果表明,耕地损失在海口的二十年一直在增加2000 - 2010和2010 - 2020年建设用地的侵占是主要原因,这与的结论是一致的刘和鑫(2022),李(2020),刘et al。(2019)。虽然建设用地侵占耕地往往会扩散到周边2010 - 2020年期间,主要分布区域仍主要市区北部的海口。主要城市区域的概念第一次被提出在海口市城市总体规划(2011 - 2020),2011年经国务院批准。海口分为北部和南部地区,包围高速公路作为边界。北部地区是主要的城市地区,集中的城市发展区域。因此,侵占耕地的趋势在北方主要城市建设用地面积是不可避免的在连续的背景下城市化的海口。这一趋势在加上模型的仿真结果验证。在主市区,与Changliu集群相比,江东集群的发展起步较晚,“海南海口江东新区自由贸易港”于2020年正式启动。根据自然和城市发展情景,2030年建设用地对耕地的侵占Nandu河东岸的最突出的现象是在主市区,这是非常符合江东地区的未来发展趋势,也反映了从侧面加模型的模拟精度高。

在自然和城市发展情况下,东山和Xinpo城镇西南部的海口耕地显示更明显的损失。相比之下,耕地在这两个城镇的SLUDDs直到2020年保持在低位。这种异常现象应引起报警。草原模块的增长概率计算土地利用类型和土地扩张的贡献程度的驱动因素。从建设用地扩张的贡献程度的驱动因素(图8),距离水和公路建设用地扩张的主要驱动因素。我们覆盖这两个区域建设用地扩张的主要驱动因素进一步分析(图8 b,C)。可以发现,在东山和Xinpo城镇地区建设用地侵占了耕地主要分布在道路和水域。因此,丰富的水资源和便捷的交通条件的原因可能是这些领域的建设用地的扩张。耕地资源在东山和Xinpo城镇比其他城市更富裕的地区。与地理位置优越的支持和其他条件,耕地资源这两个城镇有很大的潜力发展成为高质量的耕地资源。+模型的仿真结果反映出这两个城镇的耕地资源可能会面临一个相当大的损失风险在未来,这提供了一个重要的警告。

图8

图8。(一)建设用地扩张的贡献程度的驱动因素(A,距离道路;B,民主党;C,距离水;D,距离高速公路;E,距离铁路;F,国内生产总值;G,平均年降水量;H,斜坡;我,人口;J,方面; K, Average annual temperature; L, Distance from government).(B)空间分布的耕地被建设用地在2030年在自然发展的情况下。(C)空间分布下的耕地被建设用地在2030年城市发展的场景。

本研究了海口,在热带地区,沿海城市为研究区域,试图应用+模型,一个新兴的土地使用仿真模型,研究耕地资源在海口,不仅希望填补这一缺口的研究耕地在海口也做出一些贡献巩固耕地资源利用的理论研究基础。在未来,加上模型的耦合应用程序与其他算法或模型在土地利用变化研究可能成为一种新的趋势,例如,GA-PLUS模型(李x et al ., 2022),SD-PLUS-InVEST模型(王et al ., 2022 a),InVEST-HFI-PLUS模型(王et al ., 2022 b;魏et al ., 2022)。

5。结论

本研究采用SLUDD和土地利用转移矩阵,探索耕地的时空演化在2000 - 2020年和介绍了海口+模型来预测2030年的耕地在不同的场景模式。结果表明:

(1)对建设用地的需求在海口增加2000 - 2020年期间,由社会经济快速发展和政府政策。建设用地的快速扩张构成了重大威胁的安全邻耕地。在20年期间,海口失去大约7020 .50公顷的耕地资源,耕地的最重大的损失发生在郊区。郊区耕地坐落在城市和农村地区之间的过渡区,在城市化最活跃的区域。区位条件的影响下,微分土地收益和城市经济辐射,该地区耕地资源必然会受到比其他地区更重要的环保压力。因此,这项研究表明,地方政府在城市周边地区,可以积极发展新兴农业、提高农民的农业收入,减少城乡之间的收入差距,从而增加农民对耕地利用和保护的认识。

(2)根据2020年海口的土地利用模式+模型,模拟的整体精度,Kappa系数,和FoM值达到92.28%,0.879和0.275,分别,这证明了该模型具有良好的适用性的模拟未来海口的土地利用模式。应该注意的是,虽然模型的模拟精度的验证结果是准确的,预测结果可能仍然是有缺陷的,这是与很多因素有关,如驱动因素的选择和数据的准确性。因此,未来的研究仍然需要采取措施来改善模型仿真结果的准确性。

(3)根据+模型的预测结果,海口的建设用地的扩张在未来是不可阻挡的趋势。在自然和城市发展情景下,除了在原始位置增加耕地的损失,损失的风险也被暴露在一些地区耕地资源丰富。虽然有更大的可能性不断向外扩张的建设用地在未来,仍有希望其膨胀率将控制。耕地保护场景的仿真结果可能会提供一些科学的参考控制的不受控制的向外扩张在未来建设用地和保护耕地。耕地损失不是不规则。地形、位置和气候条件都可以潜在的驱动因素。这些驱动因素的影响下,即使是那些地区耕地全年保持稳定可能面临损失的风险。预测结果暴露出城市新耕地损失网站并为保护耕地资源的贡献有价值的信息。

数据可用性声明

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作者的贡献

XL和高频:概念和方法论。XL:软件、形式分析和原创作品草稿准备。高频:writing-reviewing和编辑、监督和资金收购。所有作者已阅读及同意发布版本的手稿。

资金

这项研究是由中国的海南省自然科学基金(批准号421 ms015和421 qn200)。

的利益冲突

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引用

陈,C。,Liang, J., Xie, F., Hu, Z., Sun, W., Yang, G., et al. (2022). Temporal and spatial variation of coastline using remote sensing images for Zhoushan archipelago, China.j: Int。地球Observ。Geoinform。107年,102711年。doi: 10.1016 / j.jag.2022.102711