基于序列模式的土地利用变化分析——以广西壮族自治区为例
发布时间：2021-04-15 18:11
土地利用变化是一个长期的过程,同时具有一定的复杂性。传统的转移矩阵方法只能在两期土地利用数据之间相互比较而不能总结长期整体的变化规律,频繁项集不能导出变化序列。针对这些方法的不足,本文提出了基于序列模式的土地利用变化序列分析模型。首先给出土地序列数据库的定义,然后根据土地序列数据实际特点和垂直格式的序列模式SPADE算法,给出土地变化序列模式的计算过程和方法。在以中国广西为实例的研究中,计算了1970s—2015年共7期22种二级土地利用类型的变化序列。研究区土地利用变化主要发生在林地之间,部分林地转换为厂矿、采石场、交通道路等建设用地类型;城镇用地主要由旱地和水田转换而来;在研究期内没有任何一个土地单元转化成水田。
【文章来源】：自然资源学报. 2020,35(05)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
土地序列数据库生成
对于图2中所示的垂直数据库，首先要构建长度为1的序列的id-list表，1序列的idlist表由每个土地利用项出现的土地单元和出现土地利用单元时期事件构成。在1序列的基础上，利用并运算“∨”生成2序列的id-list表，例如图2中a,b是两个1-序列，则它们的组合a∨b=<{a,b},{ab},{b,a}>，由于土地利用变化过程中，任何一个土地单元都不可能同时存在两种土地利用类型，所以a∨b=<{a,b},{b,a}>。土地利用变化序列模式比频繁模式更能精确地体现土地利用变化的序列特点。以b,c是两个1-序列生成2-序列为例，频繁项集会生出支持度为0.5的频繁项集<b,c>，然后生成b→c,c→b两条序列，支持度也都为0.5，根据图2和序列模式定义可知，序列b→c的支持度为0.33，序列c→b的支持度为0.2，更符合土地利用变化的实际。而3序列的id-list表由2序列的id-list表生成，根据定义，只有共享前缀的2序列项才能进行时态连接，如图2中<a,b>能与<a,c>连接，而不能与<c,d>连接。<a,b>与<a,c>进行连接得到<a,bc>、<a,b,c>或<a,c b>，根据土地利用变化特点，不会在同一时期存在{bc}两种类型，所以连接结果为<a b,c>和<a,c,b>，序列<a,b,c>代表了一种土地利用变化序列<a→b→c>。为了挖掘尽量多的序列模式，本文把最小支持度设为0，具体的计算过程总结如图2。(1）把土地利用变化序列数据库转化为垂直表示格式的id-list表。
本文首先做出了研究区所有相邻两期的二级土地利用变化转移矩阵。转移矩阵在两期之间的转换计算和量化方面非常清晰，但并不能完整地求出多期长序列变化。利用提出的方法，分别对广西土地利用7期数据进行了7种项集种类的序列模式分析。在1970s—2015年间，共有15569个土地单元有土地利用类型变化，占全区土地的6.58%，并没有发生土地利用类型变化的占93.42%，研究土地利用类型变化序列只在发生了土地类型的变化数据中进行。在图4的1-序列计算结果中，支持度前5的分别是{有林地}、{其他林地}、{疏林地}、{高覆盖度草地}和{旱地}，支持度分别为0.5109、0.3810、0.2333、0.2101和0.1718。支持度和排序与频繁项集分析一致。依据定义可知，1-序列支持度高，说明它们在长期的土地利用变化中变化比较频繁，参与变化其他土地利用类型的比例高，是长期土地利用变化的主要类型，在土地利用变化2-序列和3-序列等序列中也会是主要的变化参与类型。支持度高说明在广西近35年的土地利用变化单个类型中，变化最大的是有林地，其次是其他林地，几种林业用地变化活跃。在2-序列中，支持度前4的分别是{有林地,其他林地}、{其他林地,有林地}、{疏林地,有林地}和{高覆盖度草地,有林地}，其中支持度最高的2-序列{有林地,其他林地}的支持度为0.2040，说明在近35年广西土地利用类型有变化的土地单元中，有20.4%的土地单元变化是由有林地变化成其他林地。2-序列{其他林地,有林地}说明在近35年广西土地利用类型有变化的土地单元中，又有6.99%的土地单元变化从其他林地变化成了有林地，有林地与其他林地的相互转换较为频繁，这条序列在频繁项集分析中是无法实现的。{有林地,其他林地}和{其他林地,有林地}两种2-序列的支持度之和与频繁项集2-项集{其他林地，有林地}相等，证明了计算方法的正确性，同时又能挖掘出频繁项集不能挖掘的轨迹转换。在广西近35年的土地利用中，由于鼓励桉树等成片有林地的种植，把郁闭度为10%～30%的疏林地以及覆盖度>50%的高覆盖度草地种植成了用材林和经济林。在城镇化过程中，为了满足城镇人口增长及城市扩张等需求，需要将其他土地类型转换成城镇用地。2-序列{旱地,城镇用地}和{水田,城镇用地}的支持度分别为0.0283和0.0234，两个2-序列的支持度排序分别为9和12，说明城镇用地也是一种比较主要的土地利用转化类型，也说明广西近35年的城镇化建设比较活跃。结合序列模式的时序特点，说明广西城镇用地主要由旱地和水田、高覆盖度草地转换而来。由于广西以水稻为主要粮食作物，出于人口需求与粮食安全的需要，城镇用地的转换相对较多地源于旱地。农田开发为城镇用地后，难以恢复为原质量耕地，因此广西城镇用地主要由旱地和水田单向转换而来且不能相互变化。{旱地,有林地}的支持度为0.0167，说明广西有改变耕地用途、发展桉树等有林地行为。考虑到这一特性，要求广西各级政府切实保护耕地，未经批准不能改变土地用途，加强用地评价和建设项目选址，减少对耕地特别是优质农田的侵占，严格落实占一补一、占优补优、占水田补水田的要求。
【参考文献】：
期刊论文
[1]石漠化治理区土地利用变化安全性评价——以花江、红枫湖、鸭池石漠化治理区为例[J]. 罗娅,熊康宁,李永垚,盈斌,韦清章. 自然资源学报. 2019(03)
[2]基于情景模拟的上海土地利用变化预测及其水文效应[J]. 权瑞松. 自然资源学报. 2018(09)
[3]基于大数据的城市服务业空间关联分析[J]. 廖伟华,聂鑫. 地理科学. 2017(09)
[4]20世纪80年代以来中国土地利用变化的基本特征与空间格局（英文）[J]. 刘纪远,匡文慧,张增祥,徐新良,秦元伟,宁佳,周万村,张树文,李仁东,颜长珍,吴世新,史学正,江南,于东升,潘贤章,迟文峰. Journal of Geographical Sciences. 2014(02)
本文编号：3139837
【文章来源】：自然资源学报. 2020,35(05)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
土地序列数据库生成
对于图2中所示的垂直数据库，首先要构建长度为1的序列的id-list表，1序列的idlist表由每个土地利用项出现的土地单元和出现土地利用单元时期事件构成。在1序列的基础上，利用并运算“∨”生成2序列的id-list表，例如图2中a,b是两个1-序列，则它们的组合a∨b=<{a,b},{ab},{b,a}>，由于土地利用变化过程中，任何一个土地单元都不可能同时存在两种土地利用类型，所以a∨b=<{a,b},{b,a}>。土地利用变化序列模式比频繁模式更能精确地体现土地利用变化的序列特点。以b,c是两个1-序列生成2-序列为例，频繁项集会生出支持度为0.5的频繁项集<b,c>，然后生成b→c,c→b两条序列，支持度也都为0.5，根据图2和序列模式定义可知，序列b→c的支持度为0.33，序列c→b的支持度为0.2，更符合土地利用变化的实际。而3序列的id-list表由2序列的id-list表生成，根据定义，只有共享前缀的2序列项才能进行时态连接，如图2中<a,b>能与<a,c>连接，而不能与<c,d>连接。<a,b>与<a,c>进行连接得到<a,bc>、<a,b,c>或<a,c b>，根据土地利用变化特点，不会在同一时期存在{bc}两种类型，所以连接结果为<a b,c>和<a,c,b>，序列<a,b,c>代表了一种土地利用变化序列<a→b→c>。为了挖掘尽量多的序列模式，本文把最小支持度设为0，具体的计算过程总结如图2。(1）把土地利用变化序列数据库转化为垂直表示格式的id-list表。
本文首先做出了研究区所有相邻两期的二级土地利用变化转移矩阵。转移矩阵在两期之间的转换计算和量化方面非常清晰，但并不能完整地求出多期长序列变化。利用提出的方法，分别对广西土地利用7期数据进行了7种项集种类的序列模式分析。在1970s—2015年间，共有15569个土地单元有土地利用类型变化，占全区土地的6.58%，并没有发生土地利用类型变化的占93.42%，研究土地利用类型变化序列只在发生了土地类型的变化数据中进行。在图4的1-序列计算结果中，支持度前5的分别是{有林地}、{其他林地}、{疏林地}、{高覆盖度草地}和{旱地}，支持度分别为0.5109、0.3810、0.2333、0.2101和0.1718。支持度和排序与频繁项集分析一致。依据定义可知，1-序列支持度高，说明它们在长期的土地利用变化中变化比较频繁，参与变化其他土地利用类型的比例高，是长期土地利用变化的主要类型，在土地利用变化2-序列和3-序列等序列中也会是主要的变化参与类型。支持度高说明在广西近35年的土地利用变化单个类型中，变化最大的是有林地，其次是其他林地，几种林业用地变化活跃。在2-序列中，支持度前4的分别是{有林地,其他林地}、{其他林地,有林地}、{疏林地,有林地}和{高覆盖度草地,有林地}，其中支持度最高的2-序列{有林地,其他林地}的支持度为0.2040，说明在近35年广西土地利用类型有变化的土地单元中，有20.4%的土地单元变化是由有林地变化成其他林地。2-序列{其他林地,有林地}说明在近35年广西土地利用类型有变化的土地单元中，又有6.99%的土地单元变化从其他林地变化成了有林地，有林地与其他林地的相互转换较为频繁，这条序列在频繁项集分析中是无法实现的。{有林地,其他林地}和{其他林地,有林地}两种2-序列的支持度之和与频繁项集2-项集{其他林地，有林地}相等，证明了计算方法的正确性，同时又能挖掘出频繁项集不能挖掘的轨迹转换。在广西近35年的土地利用中，由于鼓励桉树等成片有林地的种植，把郁闭度为10%～30%的疏林地以及覆盖度>50%的高覆盖度草地种植成了用材林和经济林。在城镇化过程中，为了满足城镇人口增长及城市扩张等需求，需要将其他土地类型转换成城镇用地。2-序列{旱地,城镇用地}和{水田,城镇用地}的支持度分别为0.0283和0.0234，两个2-序列的支持度排序分别为9和12，说明城镇用地也是一种比较主要的土地利用转化类型，也说明广西近35年的城镇化建设比较活跃。结合序列模式的时序特点，说明广西城镇用地主要由旱地和水田、高覆盖度草地转换而来。由于广西以水稻为主要粮食作物，出于人口需求与粮食安全的需要，城镇用地的转换相对较多地源于旱地。农田开发为城镇用地后，难以恢复为原质量耕地，因此广西城镇用地主要由旱地和水田单向转换而来且不能相互变化。{旱地,有林地}的支持度为0.0167，说明广西有改变耕地用途、发展桉树等有林地行为。考虑到这一特性，要求广西各级政府切实保护耕地，未经批准不能改变土地用途，加强用地评价和建设项目选址，减少对耕地特别是优质农田的侵占，严格落实占一补一、占优补优、占水田补水田的要求。
【参考文献】：
期刊论文
[1]石漠化治理区土地利用变化安全性评价——以花江、红枫湖、鸭池石漠化治理区为例[J]. 罗娅,熊康宁,李永垚,盈斌,韦清章. 自然资源学报. 2019(03)
[2]基于情景模拟的上海土地利用变化预测及其水文效应[J]. 权瑞松. 自然资源学报. 2018(09)
[3]基于大数据的城市服务业空间关联分析[J]. 廖伟华,聂鑫. 地理科学. 2017(09)
[4]20世纪80年代以来中国土地利用变化的基本特征与空间格局（英文）[J]. 刘纪远,匡文慧,张增祥,徐新良,秦元伟,宁佳,周万村,张树文,李仁东,颜长珍,吴世新,史学正,江南,于东升,潘贤章,迟文峰. Journal of Geographical Sciences. 2014(02)
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