全 文 ：基于 CA_Markov模型的伊犁河三角洲
景观格局预测*
郑青华1,2 摇 罗格平1**摇 朱摇 磊1,2 摇 周德成1,2
( 1 中国科学院新疆生态与地理研究所, 乌鲁木齐 830011; 2 中国科学院研究生院, 北京 100049)
摘摇 要摇 在遥感和水文数据的支持下,结合伊犁河三角洲的区域特点,确定了伊犁河三角洲
的景观分类系统. 通过景观生态学的定量分析和 CA_Markov 模型模拟方法,系统分析了
1975—2007 年伊犁河三角洲景观格局的时空演变特征,并对 2020 年景观格局的情景进行了
模拟与预测.结果表明:在人为间接干扰和自然环境的双重影响下,1975—2007 年伊犁河三角
洲的景观格局变化具有一定的周期性和不稳定性;对 CA_Markov模型的可利用性进行分析与
检验,1990—2007 年伊犁河三角洲景观变化符合 CA_Markov 模型应用的条件;2020 年,研究
区景观的斑块破碎化严重,连通性趋于弱化,与水密切相关的湖泊、沼泽和漫滩的时空变化存
在很大的不确定性;分别基于 1990—2000 年和 2000—2007 年概率转移矩阵预测的 2020 年研
究区景观格局存在显著的差异性,不同景观类型的差异程度和表现形式各异,原因在于这两
个时段自然条件的非一致性和不稳定性以及各景观类型的转移方式和方向不同.
关键词摇 伊犁河三角洲摇 景观格局摇 CA_Markov模型摇 巴尔喀什湖
文章编号摇 1001-9332(2010)04-0873-10摇 中图分类号摇 P941. 78;X820. 3摇 文献标识码摇 A
Prediction of landscape patterns in Ili River Delta based on CA_Markov model. ZHENG
Qing鄄hua1,2, LUO Ge鄄ping1, ZHU Lei1,2, ZHOU De鄄cheng1,2 ( 1Xingjiang Institute of Ecology and
Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China; 2Graduate University of Chinese
Academy of Sciences, Beijing 100049, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2010,21(4): 873-882.
Abstract: Based on the remote sensing and hydrologic data and in combining with the characteris鄄
tics of arid area, a landscape classification system for Ili River Delta was established. In the mean鄄
time, by the methods of quantitative analysis in landscape ecology and the simulation method with
CA_Markov model, the landscape change pattern in the Delta from 1975 to 2007 and the scenarios
simulation landscape pattern in 2020 were analyzed. Under the effects of anthropogenic activities
and environmental factors, the landscape change pattern in 1975-2007 presented definite periodici鄄
ty and instability. In 1990-2007, the landscape change accorded with the applied conditions of CA
_Markov model; in 2020, the predicated landscape pattern showed severe patch fragmentation, the
landscape connectivity tended to be weakened, and the spatiotemporal change patterns of the land鄄
scapes closely related to water, such as lake, marsh, and floodplain, were of great uncertainty.
There was a significant differentiation between the predicated landscape patterns in 2020 based on
the 1990-2000 and 2000-2007 probabilistic transfer matrixes. The variation degrees and expres鄄
sion forms of different landscapes also differed, due to the discrepancy and instability of natural con鄄
ditions, as well as the different change ways and directions of landscape types in 1900-2000 and
2000-2007.
Key words: Ili River Delta; landscape pattern; CA_Markov model; Balkhash Lake.
*中国科学院知识创新工程重要方向项目( KZCX2鄄YW鄄307鄄3)资
助.
**通讯作者. E鄄mail: luogp@ ms. xjb. ac. cn
2009鄄09鄄14 收稿,2010鄄01鄄19 接受.
摇 摇 景观格局指大小和形状不一的景观嵌块体在景 观空间上的排列[1] .景观格局时空变化研究的目的
是根据生态系统的时空分布及其时空驱动因子,推
论出景观变化的原因并预测景观发展趋势[2] . 近年
来对景观格局的研究多采用各种景观指数描述,如
通过斑块连接指数、分布质心和扩展度等定量描述
应 用 生 态 学 报摇 2010 年 4 月摇 第 21 卷摇 第 4 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Apr. 2010,21(4): 873-882
和监测景观空间结构随时间的变化[3-5] . 而景观指
数只能获取景观单元的空间几何特性(即空间异质
性),不易表达景观结构具有的整体性与景观空间
单元间的功能关系[6],且对景观格局演变即时间异
质性的动态模拟存在一定的局限性[5,7] .目前,常采
用 Markov模型、CA模型和 CA_Markov 模型等对景
观格局演化进行研究. 但现有的研究主要集中于以
人文驱动因子为主的景观演变分析,如城市演变和
土地利用变化预测等[8-11],较少涉及以自然要素驱
动为主的景观格局研究,其原因是由于现实中很少
存在以自然因素驱动为主的景观.事实上,自然景观
的变化基本上符合 Markov过程,而以人为因子驱动
的景观由于不具有景观变化的随机性和平稳性[12],
其变化一般不符合 Markov 过程,因此 Markov 模型
适于研究自然景观变化[9,11],而在人文景观变化研
究中则存在明显缺陷[9] .由于 Markov模型的无后效
性,即无记忆功能,导致其无法反映景观单元的空间
格局及相邻景观的相互作用[9,13] . 地理现象的空间
格局及演变过程属于复杂的动态系统,CA模型正是
模拟和预测复杂系统行为的强有力工具之一[8,10] .
该模型的特点在于通过一些十分简单的局部规则,
可有效地模拟出复杂系统空间格局的形成过程[8],
从而能弥补 Markov模型空间特性表征的缺失.综合
CA和 Markov模型的各自特点,将两者有机结合为
CA_Markov 模型,使其既有 CA 模型模拟复杂系统
空间变化的能力,又具有 Markov模型定量化预测的
优势[8-10],有利于精确挖掘研究对象的时空演变
信息.
伊犁河三角洲是中亚干旱地区最大的三角洲系
统,在巴尔喀什湖流域占据重要地位,是巴尔喀什湖
生态系统的重要组成部分[14] .在伊犁河三角洲范围
内,进行着河川水流的净化过程,该地区还是许多经
济鱼类产卵和诸多候鸟筑巢的场所. 伊犁河三角洲
的内部和外围是受人类活动直接干扰相对较弱的区
域,自现代伊犁河三角洲全面复苏(1840 年)以来,
景观变化在一定程度上具有随机性和平稳性,历史
上也未曾发生过突兀性变化[14-16];而在伊犁河三角
洲上游的卡普恰盖水库竣工蓄水初期(1969 年),整
个三角洲系统的水文情势出现了一定波动,且“河
床阶段冶和“湖泊阶段冶的更迭时长缩短[9],但这并
不影响伊犁河三角洲通过自身汊河系统进行自我调
节的功能,仍具有自然景观随机发展的特性,只是这
种特性将有所减弱. 因此,伊犁河三角洲具有应用
CA_Markov模型展开预测研究的自身优势. 鉴于伊
犁河三角洲在巴尔喀什湖流域的特殊地位,前苏联
和哈萨克斯坦众多领域的学者对包括伊犁河三角洲
在内的巴尔喀什湖流域进行了广泛而深入的研究,
从水文、环境、气候等方面描述了该区域生态环境的
动态特征[14-18] .但总体缺少对伊犁河三角洲景观格
局演变的全面认识,对未来发展趋势仍存在诸多争
议.为此,本文运用 CA_Markov 模型,对伊犁河三角
洲景观格局的时空演变特征和情景模拟与预测进行
了研究,以期深入认识伊犁河三角洲景观格局的演
变趋势.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
伊犁河三角洲位于哈萨克斯坦东南部、巴尔喀
什湖的西南部(46毅15忆 N, 74毅30忆 E).根据伊犁河河
口尾闾在巴尔喀什湖流域的演变历史,沿着伊犁河
下游两侧发育了大小不一的三角洲[19],其中以伊犁
三角洲形成的时间最早、规模最大、发育最完全. 伊
犁河三角洲长约 120 km,宽约 100 km,覆盖面积约
8000 km2 . 1969 年三角洲中的水域面积 920 km2,半
浸没区植被面积 1128 km2,沼泽面积 893 km2,三者
共有面积 2941 km2;1984 年水域面积为 350 km2,半
浸没区植被面积为 714 km2,随着水域和湿地面积
的减少,三角洲总蒸发量亦随之减少[20] . 伊犁河三
角洲属温带干旱气候,年均气温 5郾 6 益,气候季节分
异明显,夏天最高温度为 45 益,冬天最低温度达
-45 益;年降水量在 135 ~ 150 mm,变幅不大[18] .植
被主要为漫滩区的假苇拂子茅(Calamagrostis pseud鄄
ophragmites)和芦苇(Phragmites communis) [21-22] .
1郾 2摇 数据来源与预处理
为研究伊犁河三角洲的景观格局动态,本文收
集了 1975、1990、2000 和 2007 年以伊犁河三角洲为
中心,包括巴尔喀什湖的遥感影像数据. 并收集了
1953—1992 年伊犁河三角洲顶端来水量和巴尔喀
什湖来水量数据,以及 1880—2000 年巴尔喀什湖水
位数据.
通过 ERDAS Imagine进行影像纠正、拼接,并结
合 ArcGIS软件建立统一的投影坐标系统,对 4 期影
像进行空间匹配.由于卫星传感器的技术限制,可用
于获取 20 世纪 70 年代、90 年代和 21 世纪初期景
观的遥感影像具有不同的分辨率[23],MSS 数据的地
面分辨率为 78 m,而 TM 和 ETM+数据的地面分辨
率分别为 30 m和 15 m. 20 世纪 70 年代没有其他更
478 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 21 卷
图 1摇 伊犁河三角洲景观类型的分布
Fig. 1摇 Distribution of landscape types in Ili River Delta.
好的数据可以利用,为了减少遥感影像不同分辨率
所带来的误差,本文尽可能多地收集了伊犁河三角
洲的各种历史资料,以弥补影像所表达信息的不足.
摇 摇 伊犁河三角洲景观类型中包含典型的干旱区湿
地景观,而对湿地进行分类是本研究的基础,分类系
统选取是否合理将直接影响影像解译的精度. 本文
在综合考虑研究目的、内容和信息源特点的基础上
制定了以下分类原则:1)一致性原则:与湿地公约
中的湿地分类系统和干旱区景观分类体系相符合;
2)全面性原则:包括伊犁河三角洲所有主要景观类
型;3)可读性原则:本文选用的 3 种影像数据的地
面分辨率不同,因此在划分景观类型时需充分考虑
景观类型在影像上的可分性. 结合伊犁河三角洲的
区域特点,并参考国际上关于干旱区三角洲景观的
分类体系以及中国湿地分类标准的框架[22],将研究
区景观类型划分为 7 类:河流、湖泊、沼泽、漫滩、灌
木林地、荒漠草地和沙地(图 1).
利用遥感图像处理软件 ENVI 4郾 5,对 4 期遥感
图像进行主成分分析后,采用结合纹理信息的决策
树分类器对图像分别进行监督分类,经分类后处理
滤掉一些噪声数据,从中提取主要的景观类型,参考
与研究区自然条件相似的已知区域建立对应判读标
志,并结合人-机交互式对错分的地区进行修改.分
类结果精度的好坏,一般可通过航空照片、生态专
图、更高分辨率的影像和实地调查数据域分类结果
进行比较[24],进而通过混淆矩阵和 Kappa 分析定量
描述.本研究借助 Google Earth 软件进行分类结果
验证[25] .对于影像解译的结果,在研究区内随机选
取 150 个样本点,与 Google Earth Pro 中的影像叠
加,进行精度检验,得到 1975、1990、2000 和 2007 年
影像分类的 Kappa 系数分别为 0郾 872、0郾 889、0郾 862
和 0郾 875.解译精度均满足本研究的要求.
利用 ArcMap和 IDRISI软件完成数据格式之间
的转换,最终生成可用于 CA_Markov 模型分析的
RST栅格数据. 由于 1975 年 MSS 数据的地面分辨
率为 78 m,转换为 30 m伊30 m的 IMG栅格数据会导
致部分景观类型空间位置和面积的失真,从而引起
预测模型的不确定性[25] .而伊犁河三角洲上游的卡
普恰盖水电站于 1969 年竣工蓄水[17],伊犁河对三
角洲的供水明显减少,三角洲的水域面积从 1974 年
的 1209 km2 减至 1985 年的 354 km2 [16] . 1975 年是
三角洲水位变化最明显和沼泽湿地变化最剧烈的初
期,由此引起的三角洲景观变化不具备 Markov 模型
的条件.综上,1975 年的 MSS 数据在本研究中只作
为参考数据,而不参与 CA _Markov 模型的预测
分析.
5784 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 郑青华等: 基于 CA_Markov模型的伊犁河三角洲景观格局预测摇 摇 摇 摇 摇
1郾 3摇 研究方法
1郾 3郾 1 CA_Markov模型摇 自然界许多事物都没有固
定而精确的变化模式,受多种因素的干扰,常表现出
很强的不确定性.为了研究方便,常采用一些随机过
程的灰箱模型来研究变化方式,其中 Markov 模型可
较好地分析这个过程和预测短期的变化结果[23] .但
由于 Markov模型的无后效性,只能对景观变化做时
间上的定量化预测,而不能进行景观变化的空间预
测.因此,本研究将具有模拟复杂系统空间变化能力
的元胞自动机( cellular automata,CA)与 Markov 模
型有机结合.
CA 是一种时间、空间、状态都离散,(空间的)
相互作用及(时间上)因果关系皆局部的具有时空
计算特征的动力学模型. 散布在规则格网( lattice
grid)中的每一元胞(cell)均取有限的离散状态,遵
循同样的作用规则,依据确定的局部规则做同步更
新[26] . CA模型可表示为:
Si +1 = f(St,N)
式中:S为元胞有限、离散的状态集合;N为元胞的邻
域;t、t + 1 为不同的时刻;f 为局部空间元胞状态的
转化规则[23] .
CA_Markov模型综合了 CA 模型模拟复杂系统
空间变化的能力和 Markov 模型定量化预测的优
势[8-10],既提高了景观类型转化的预测精度,又能有
效地模拟景观格局的空间变化. IDRISI Andes 软件
中的 CA_Markov 模块将 CA 与 Markov 有效地结合
在一起,为景观预测提供了便利,并极大地提高了预
测运算的效率,具体过程如下[27]:
1)分别以 1990 和 2000 年为预测的起始时刻,
并分别以 1990—2000 和 2000—2007 年各景观类型
之间的转换面积作为 Markov 状态转移概率矩阵的
元素,以此预测基于不同概率转移矩阵条件下 2020
年的景观格局特征.
2)创建转变适宜性图像集(raster group):每一
元胞各种可能状态(即景观类型)发生变化的容易
程度可用下式计算:
TR i = Ii +| Di | + Vi
式中:TR i 为元胞的转变适宜性;i为景观类型;Ii、Di
分别为景观类型 i的面积增加量和减少量,Ii +| Di |
表示第 i类景观类型的基本变化能力;Vi为2个时期
景观类型差异的定量化,用于修正基本变化能力.计
算出的 TR 值再标准化为 0 ~ 255 值域后,参与
CA_Markov模型进行模拟运算.
3)CA滤波器:用于创建具有显著空间意义的
权重因子,使其作用于元胞,从而确定元胞的状态改
变.采用 5伊5 的滤波器,即每个中心元胞周围为 5伊5
元胞组成的矩阵空间,并对该中心元胞的状态改变
具有显著影响.
4)CA迭代次数,即模拟预测的时间间隔.
5)Kappa 精度检验,将不同参数条件下预测的
景观图与 2007 年实际景观图做 Kappa精度检验.
1郾 3郾 2 “马氏冶检验和 Kappa检验摇 检验伊犁河三角
洲景观动态变化是否符合马尔科夫过程是应用 CA_
Markov模型的必要前提.由于景观类型的面积向量
非正态分布,所以判断不同转移方式得到的面积向
量不可用总体参数检验的方法,常用皮尔逊 X2 检验
法[14,28] .
假设研究序列包含 m个可能的状态,用( f if) i,j缀E
记为转移频数概率矩阵,将转移频数矩阵的各列之
和除以各行各列的总和,得到边际概率,记为:
p^ j =
移
m
i = 1
f ij
移
m
i = 1
f ij移
m
j = 1
f ij
用 p^ij{ i,j缀I} 表示转移概率矩阵元素.当M较大
时,字2 统计量 x^2 = 2移
m
i = 1
移
m
j = 1
f ij | ln
p^ij
p^ j
| 服从自由度为
(m - 1) 2的 x2分布,给定置信度 琢,通过查卡方分布
表即可得 x2a((m - 1) 2) . 如果 x2 远大于 x2a((m -
1) 2),则认为该序列具备“马氏性冶 [9] .
Kappa指数一般用来评价遥感数据的分类精
度、分析 2 个图件的相似性. Kappa 指数从空间位置
和数量角度,可定量地阐明景观变化过程中数量、位
置和综合信息的变化,即景观在变化过程中丢失的
空间信息量,以揭示传统方法无法回答的空间位置
的变化[29] . Kappa指数( Ik)的算式如下[30]:
Ik = (Po - Pe) / (Pp - Pc)
式中:Po 为正确模拟的比例;Pc 为随机情况下期望
的正确模拟比例;Pp 为理想分类情况下的正确模拟
比例(即 100% ) .
假设伊犁河三角洲的景观变化符合 Markov 条
件,用 X2 检验的方法检验 1990、2000 和 2007 年景
观面积向量之间是否存在较强的相关性,如果 X2 >
X20郾 05(36)说明其间没有很强的相关性,即景观变化
是无后效性的随机过程( randomness). 本研究结果
表明,1990 与 2000 年间的 X2 和 Kappa 系数分别为
10015069郾 66 和 0郾 8152;2000 与 2007 年间的 X2 和
Kappa系数分别为 16506910郾 14 和 0郾 7878;1990 与
678 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 21 卷
2007 年间的 X2 和 Kappa 系数分别为 13696864郾 58
和 0郾 7615. 3 个年份间的值均远大于 X20郾 05 (36) =
50郾 99,充分说明这 3 个向量之间有很强的独立性,
而三者的 Kappa指数也均大于 0郾 75,表明三期图之
间的整体变化较小,符合 Markov 模型平稳性的要
求.综上,伊犁三角洲景观变化符合应用 CA_Markov
模型的条件.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 伊犁河三角洲景观格局的演变特征
由图 2 可以看出,伊犁河三角洲部分景观类型
呈一定的周期性变化,斑块趋于破碎化,各景观斑块
数量在 1975—2007 年间增加了 3 倍,以与水相关联
的景观类型(如湖泊、沼泽和漫滩)表现得尤为明
显.湖泊和沼泽面积发生了剧烈变化:1990 年,研究
区湖泊面积值最低,仅为 1975 年的 12郾 5% ,此后湖
泊面积逐步增加,2007 年仅回升到 1975 年的 53% ;
沼泽面积从 1975 年的 3340郾 2 km2 减少到 2000 年
的 2176 km2,之后有所增加,2007 年恢复到了 1975
年的规模.湖泊和沼泽的斑块数量波动较大,景观破
碎化严重,在湖泊面积最小的 1990 和 2000 年,其斑
块数占到四期总和的 81郾 42% . 1990 年研究区沼泽
斑块数量急剧上升为 1975 年的 3 倍,到 2007 年进
一步增加到1975年的4倍 . 研究期间,漫滩面积逐
图 2摇 伊犁河三角洲景观类型的面积及斑块数量的变化
Fig. 2摇 Changes of area and patch number of landscape types in
Ili River Delta
玉: 河流 River;域:湖泊 Lake; 芋:沼泽Marsh; 郁: 漫滩 Floodplain;
吁: 灌木林地 Shrub land; 遇: 荒漠草 Desert grassland; 喻: 沙地
Sandy land.
年增加,到 2000 年达最高值(1734郾 7 km2),而荒漠
草地的面积和斑块都表现为递减趋势.灌木林地、沙
地面积和斑块数量的变化均不明显. 在研究区所有
景观类型中,唯有河流的面积和斑块数量表现为稳
定状态.
摇 摇 综合分析伊犁河三角洲景观类型分布及其变化
(图 1、图 2)和三角洲水系格局发现,沿着一定的地
形梯度和水文梯度,伊犁河三角洲景观表现出特殊
的纵向和横向结构的梯度特征. 三角洲景观的纵向
结构变化主要受纵向的廊道宽度、长度以及景观类
型变化的影响.由于沼泽、漫滩在流域中与水相邻,
通常在纵向表现为河岸廊道特征,而河流廊道对水
和物质从周围环境向河流的运输、侵蚀、径流、养分
流等具有很大的调节作用.洪水、沉积作用和水质均
受河流廊道宽度的影响[28,31] .沼泽和漫滩的连续变
化 1975 年被中断,景观的纵向梯度特征丧失,部分
内部景观类型发生转变. 1975 年,研究区沼泽的带
状结构明显,沼泽基质单一;20 世纪 90 年代起,沼
泽的结构趋于破碎化,基质的同质性和连通性趋于
弱化,沼泽内部镶嵌有灌木林地、漫滩等景观类型.
荒漠草地、沙地的分布范围和面积大小受控于土壤
水分的枯丰、地貌类型和上游人类活动的影响.
伊犁河三角洲景观的横向特征指垂直于河道的
横向景观单元的空间构成特征[31] . 沼泽、漫滩和灌
木林地主要分布在中下游区域,景观的复杂性也表
现在该区域.但由于地形和水文条件的差异,这种横
向特征亦有所不同:紧邻主河道分布着沼泽、漫滩,
沿着伊犁河横向梯度的景观包括灌木林地、荒漠草
地和沙地.由于荒漠草地和沙地与地表水缺乏明显
的直接关联性,在横向梯度上表现为相对独立分布.
2郾 2摇 伊犁河三角洲景观格局的模拟
为了检验 CA_Markov 模型预测伊犁河三角洲
景观格局动态变化的准确度,本文以 1990 和 2000
年的景观分布图作为基础数据,模拟了 2007 年研究
区景观格局,然后对模拟值与真实值做 Kappa 精度
分析,以检验模型的整体精度及各景观类型的模拟
精度.
通过 IDRISI软件中的 Markov 模块计算 1990—
2000 年研究区景观类型的转移概率矩阵,以此作为
转换规则.以 2000 年作为预测的起始时刻,CA的迭
代次数取 7,即模拟 2007 年研究区景观空间格局及
其变化(图 1). 由表 1 可以看出,2007 年研究区景
观面积模拟值与真实值的总体 Kappa 指数为
0 郾 7646,模型精度符合研究需求.而不同景观类型
7784 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 郑青华等: 基于 CA_Markov模型的伊犁河三角洲景观格局预测摇 摇 摇 摇 摇
表 1摇 2007 年伊犁三角洲景观类型的实际面积与模拟面积
Tab. 1摇 Real and predicted area of landscape types in River
Ili Delta in 2007 (km2)
景观类型
Landscape
type
实际值
Actual value
(km2)
模拟值
Simulation
value (km2)
Kappa 指数
Kappa
index
河流 River 128郾 70 154郾 83 0郾 878
湖泊 Lake 211郾 97 34郾 29 0郾 101
沼泽 Marsh 3257郾 96 2000郾 63 0郾 324
漫滩 Floodplain 1181郾 67 2041郾 16 0郾 635
灌木林地 Shrub land 3804郾 60 3670郾 18 0郾 658
荒漠草 Desert grassland 2189郾 99 2709郾 65 0郾 838
沙地 Sandy land 481郾 77 650郾 02 0郾 862
的 Kappa指数各有差异,以河流、荒漠草地和沙地的
精度最高,均在 84%以上;湖泊、沼泽的精度最低,
Kappa指数分别为 0郾 1008 和 0郾 3240,故 CA_Markov
模型无法准确预测这两种景观类型的未来发展趋
势,这两种景观类型的存在降低了模型的整体预测
精度.
2郾 3摇 伊犁河三角洲景观格局的预测
Markov模型作为 CA_Markov 模型的重要组成
部分,要求预测对象具有马尔科夫过程特性,而实际
上,伊犁河三角洲景观变化会因自然或人为因素随
时间呈现某种变化趋势的非平稳过程[10] . 因此,采
用 CA_Markov 模型时不能盲目或随意地扩大预测
的时间步长,以免造成长期预测时产生较大的误差
和不确定性[23] . Abdrasilov 等[19]研究认为,21 世纪
初期为新一轮的伊犁河三角洲演替时期,演替持续
时长约 30 a.因此,本研究选取 2020 年作为伊犁河
景观格局预测的年份.
以 1990—2000 和 2000—2007 年的转移概率矩
阵为基础,分别以 2000 和 2007 年为起始状态预测
2020 年研究区的景观格局.由于 2 个时期的时长不
同,因此两者的 CA_Markov 模型迭代次数亦不同,
1990—2000 年的迭代次数为 20,而 2000—2007 年
的迭代次数为 13.
摇 摇 由图 3 可以看出,在两种概率转移矩阵下获取
的 2020 年研究区景观类型预测结果既有明显的共
同特征,亦存在整体和局部的差异性. 在空间上,各
景观类型在三角洲的分布区域相近:沿着伊犁河三
角洲河系的走向,在河道两侧以沼泽、漫滩、灌木林
地为主,三者的面积之和是整个三角洲面积的
75郾 65% ;荒漠草地在三角洲的西南部聚集,这也是
沼泽和荒漠草地相互转换最集中的区域;而湖泊与
沙地的分布则存在很大的不确定性.在数量变化上,
沼泽、漫滩和灌木林地在伊犁河三角洲的景观格局
演化过程中扮演着重要角色,3 种景观类型相互转
换的幅度较大:1990—2000 年间,转换为漫滩和灌
木林地的沼泽分别为 34郾 13%和 27郾 64% ,而转换为
沼泽的湖泊、漫滩、灌木林地分别为 11郾 27% 、
24郾 92% 、10郾 95% ,另外 14郾 86%的漫滩转换为灌木
林地;2000—2007 年间,转换为漫滩和灌木林地的
沼泽分别为 11郾 44%和 32郾 9% ,而转换为沼泽的湖
泊、漫滩、 灌木林地分别为 41郾 12% 、 52郾 39% 、
26郾 63% . 2020 年伊犁河三角洲景观格局总体特征
如下:景观类型比 2007 年和 2000 年更破碎,增减的
图斑相互穿插混杂,景观的连通性趋于弱化,在沼
泽、灌木林地和荒漠草地景观的内部镶嵌有其他类
型的小面积景观类型.
基于不同概率转移矩阵所预测的 2020 年景观
格局存在明显的差异性,景观类型的差异程度和表
现形式各异 . 其原因在于1990—2000年和2000—
图 3摇 不同概率转移矩阵下 2020 年伊犁河三角洲的景观类型
Fig. 3摇 Expected landscape types of Ili River Delta in 2020 by different transitional probability matrices.
878 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 21 卷
2007 年自然条件的非一致性和不稳定性,引起各景
观类型转移方式和方向的不同,加之不同景观类型
的转移方式对景观演变的作用程度不一所致. 以
1990—2000 年为转移矩阵的 2020 年景观类型分布
结果表明,湖泊面积急剧萎缩至 18郾 385 km2,加之
斑块破碎化,在图像上已无法辨认其空间位置和大
小;沼泽分布较分散,主要集中在三角洲的中部,面
积约 1937郾 566 km2;沙地的分布较集中且斑块完整,
主要由荒漠草地转化而来,且位于三角洲西南部的
湖泊基本转化为沙地.以 2000—2007 年为转移矩阵
的 2020 年景观空间格局表明,湖泊面积由 2007 年
的 211郾 974 km2 增至 289郾 244 km2,但斑块破碎化严
重,主要分布在沼泽和漫滩的内部,在图像上同样无
法准确辨认其位置和数量,根据湿地类型的划分方
法,有绝大部分细小湖泊应归为沼泽类型;沼泽分布
较集中,主要聚集在伊犁河三角洲的中下游,紧邻湖
岸线,面积约 3891郾 181 km2;沙地和湖泊的破碎化同
样严重,由于湖泊面积的增加,导致近 34郾 13%的沙
地被湖泊所掩盖,面积也随之减至 297郾 048 km2 .
对两种概率转移矩阵条件下 2020 年研究区景
观的相似性检验结果表明,河流、荒漠草地和沙地的
吻合度最高,其中河流和沙地的 Kappa 指数在 83%
以上;而湖泊、沼泽的吻合度仍然最低,两者的 Kap鄄
pa指数分别为 0郾 0269 和 0郾 2485,说明这两种景观
类型的变化具有很大的差异性,以湖泊的变化尤为
剧烈.这进一步说明与水密切相关的湖泊、沼泽、漫
滩的时空变化存在较大的不确定性.
转移矩阵可定量检验基于不同时段 Markov 模
型的变化过程和变化方式[23] .但检验 CA_Markov模
型的空间转移方向仍需借助于 Kappa 指数,以发现
基于 1990—2000 和 2000—2007 年的预测过程是否
具有同一性.试验结果显示,两者的整体 Kappa指数
仅为 0郾 7041,表明其预测景观具有明显的差异性,
转移方式和方向属于不同的预测过程. 各景观类型
转移方式的差异对整体差异的作用不同,本研究中
起重要作用的景观类型依次为:沼泽>漫滩>灌木林
地(表 2).这 3 种景观类型的转移方式对伊犁河三
角洲景观格局的时空变化具有重要作用,以沼泽的
作用最大.
2郾 4摇 CA_Markov模型误差和不确定性分析
在本研究中,CA_Markov 模型能在短期内较准
确地预测伊犁河三角洲的景观格局变化模式,但由
于数据、模型、自然因素等众多因子的相互影响,模
型的整体预测精度和部分景观类型转换的可信度存
表 2摇 不同转移概率矩阵下伊犁河三角洲 2020 年景观类型
的预测面积
Tab. 2摇 Expected area of landscape types of Ili River Delta
in 2020 by different transitional probability matrices
景观类型
Landscape
type
面 积 Area (km2)
1990-2000 2000-2007
Kappa指数
Kappa
index
河流 River 160郾 40 101郾 73 0郾 860
湖泊 Lake 18郾 39 289郾 24 0郾 027
沼泽 Marsh 1937郾 57 3891郾 18 0郾 249
漫滩 Floodplain 2319郾 14 1031郾 45 0郾 584
灌木林地 Shrub land 3673郾 54 4180郾 98 0郾 588
荒漠草地 Desert grassland 2510郾 59 1467郾 80 0郾 783
沙地 Sandy land 638郾 83 297郾 05 0郾 838
在一定的误差和不确定性. 这主要源于以下 4 个方
面:1)影像分类. 遥感数据每个像元的亮度值是一
定面积内地物反射的综合反映,有一些像元是反映
多个景观类型的混合像元,为影像的判读带来很大
困难,导致各景观类型面积值存在一定误差,对某些
像素的景观类型可能进行了错误划分[23,32] . 2)CA_
Markov模型参数. CA 有一系列内在的模型不确定
性,它们与定义 CA的许多因素(如邻域、元胞大小、
计算时间、转换规则等)有关. 3)自然因素. 伊犁三
角洲受到一系列不确定自然因素的影响,如伊犁河
三角洲是蝗虫的主要聚集区,对该区的作物造成严
重影响,蝗虫发生在干旱年份,持续了 2 ~ 10 a,以
1971 年之后的年份最严重[18],加之上游大坝、农
业、城市等人为干扰以及洪水、灾害性气候等诸多不
确定性因素的综合影响,导致景观变化更复杂,难以
准确预测其变化特征. 4)巴尔喀什湖水位的周期性
变化[14-15,17] . 湖泊和沿着湖岸线的沼泽、漫滩随之
出现相对应的周期性变化[21],该变化的不确定性会
造成这些景观类型预测的难度,本文结果也证明了
这一观点.
CA_Markov模拟必须基于栅格数据,缩小栅格
单元大小可减小误差,但会对计算机软硬件系统造
成呈指数关系增长的运算负荷[27] .如何评价和降低
以上 4 种误差和不确定性对景观格局预测的影响值
尚需进一步研究.总结该模型,应从以下几方面进一
步提高预测精度:
1)采用更高分辨率的遥感影像. 元胞尺度越
小,预测结果在数量和空间上的精度越高[27] .同时,
不同时期影像的成像季节尽可能地统一. 2)分类型
单独预测,然后再综合分析,以提高预测的可信度.
3)转变适宜性图像集,综合考虑不同景观类型之间
转换的难易程度,对空间和数量上的转换进行定量
化,重新定义元胞转换规则. 4)在自然条件不稳定
9784 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 郑青华等: 基于 CA_Markov模型的伊犁河三角洲景观格局预测摇 摇 摇 摇 摇
的情况下,不宜作长期景观格局预测.
3摇 讨摇 摇 论
通过对伊犁河三角洲 1975—2007 年景观格局
演变分析及未来情景的模拟与预测,发现研究区景
观格局呈现出独特的变化态势,其中湖泊、沼泽、漫
滩的变化表现出不稳定性,难以准确预测这 3 种景
观类型的发展趋势. 主要原因在于伊犁河三角洲水
文驱动因子的改变和 CA_Markov 模型自身的局
限性.
摇 摇 1969 年卡普恰盖水电站竣工之后,伊犁河三角
洲的水文由自然因子驱动转变为自然-人为双重驱
动,各景观类型已受到来自三角洲上游人类活动的
间接影响.卡普恰盖水电站于 1969 年开始实施蓄水
并对下游的水量进行人为调节(图 4),使伊犁河三
角洲河流系统疏浚功能日益减弱,三角洲所有的汊
河均被淤塞,过水能力大幅下降,而水在三角洲的耗
损量日益增大,大量的水在冬汛时散流至沙丘间的
洼地和早已干涸且与三角洲脱离水动力联系的湖
泊[9] .伊犁河三角洲过水能力减少直接影响整个三
角洲景观类型的空间分布,导致三角洲景观的不稳
定性以及巴尔喀什湖水位的急剧下降,从而激化了
整个巴尔喀什湖流域的生态环境问题.鉴于此,哈萨
克斯坦政府于 1986 和 1987 年冬决定通过加大卡普
恰盖水库的泄水量冲刷伊犁河三角洲,人工水力疏
浚全长360km的天然河床和复杂的三角洲汊河系
图 4摇 伊犁河三角洲的水文情势[14]
Fig. 4摇 Hydrographic circumstances of Ili River delta[14] .
A: 自然条件下的水文情势 Natural hydrological regime; B: 人为条件
下的水文情势 Artificial hydrological regime. 玉:三角洲顶端来水量
Inflow quantity to Ili River Delta; 域:巴尔喀什湖来水量 Inflow quantity
to Lake Balkhash; 芋:三角洲耗水量 Water consumption in Ili River
Delta.
统,使伊犁河三角洲的过水能力几乎增加 1 倍,导致
三角洲河槽明显加深、泥沙的沉积作用减弱,河道和
沼泽水域的芦苇丛又丰茂起来,沼泽水域的面积也
开始增加. 1970—1990 年是伊犁河三角洲景观变化
波动最大的时期,自然景观演变的随机性和平稳特
性受到冲击,所以该时段的景观演变过程不符合
Markov过程,也是本文未采用 1975 年数据参与 CA
_Markov模型运算的最根本原因. 自 1990 年起,当
巴尔喀什湖水位持续降低、伊犁河三角洲的过水能
力再次减弱、汊河系统被严重淤塞时,在伊犁河三角
洲上游通过人为调节改变其水文情势,提高了伊犁
河三角洲生态功能的自我恢复能力[14] . 因此,在人
为间接干扰和自然环境的双重影响下,伊犁河三角
洲的景观格局变化具有一定的周期性和不稳定
性[16] .
Makrov模型可获取景观变化的外在信息[11-12],
而结合 CA的 CA_Markov模型则为深刻辨识伊犁河
三角洲景观格局演变规律提供了有效工具. Markov
模型在数学上是严谨的,容易应用于经验数据,具有
良好的预测优势,但 Markov模型的运行是基于严格
的假设条件,且基于时态的 Markov模型缺乏空间的
模拟能力.本研究结果表明,伊犁河三角洲的部分景
观类型,如湖泊、沼泽发生了显著变化,且这几种景
观类型的转换未保持平稳状态.因此,伊犁河三角洲
的景观格局演化不是严格意义上的 Markov 过
程[12] .
研究期间伊犁河三角洲景观格局的演变特征及
至 2020 年的发展趋势表明,湿地景观类型受到的影
响最突出,进而影响到整个三角洲生态系统的稳定
与平衡.通过计算湖泊与沼泽的破碎度得知,湖泊在
1990 和 2000 年的破碎度分别为 0郾 92 和 1郾 06,而
1975 和 2007 年的破碎度仅为 0郾 07 和 0郾 03;沼泽自
1975 年起,其破碎度呈逐年加剧的态势,一直居高
不下,破碎度指数均维持在 1郾 05 之上. 2020 年,研
究区湖泊、沼泽和漫滩 3 种湿地景观类型的破碎化
程度明显加剧.湿地是伊犁河三角洲最重要的自然
资源之一,在涵养水源、分散洪水、净化环境等方面
起着重要作用.其中,沼泽作为伊犁河三角洲最重要
的湿地景观类型,其横向与纵向梯度格局的连续性、
完整性和复杂性非常重要,尤其在减轻流域下游洪
涝灾害、防止河道侵蚀、维持河道稳定性、保持良好
的河流水质以及提供野生动物迁移通道和维持生境
类型多样性等方面发挥着重要作用[31,33] .随着湿地
景观的连通性日趋弱化、演化的不平稳性逐渐加剧,
088 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 21 卷
导致伊犁河三角洲湿地景观出现以下演化趋势:稳
定湿地向不稳定湿地演替;常年湿地向季节性湿地
演替;大片湿地向小片湿地演替.湿地破碎化加剧已
成为伊犁河三角洲生物多样性逐渐丧失的重要原因
之一,需引起科技工作者及相关政府部门的高度
重视.
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作者简介 摇 郑青华,男,1983 年生,硕士研究生. 主要从事
GIS和遥感的应用研究. E鄄mail: hqz361@ 163. com
责任编辑摇 杨摇 弘
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