基于城镇化水平和GDP情景下中国未来30年土地利用变化模拟_张克锋
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收稿日期： ２００５－ １２－ ０９ 修稿日期： ２００６－ ０７－ ２７ 基金项目： 国土资源部重点科技项目（ ２００１０１０１０２） 。 第一作者： 张克锋（ １９７５－ ） ， 男， 山东枣庄人， 博士。主要研究方向为土地利用 ／ 覆被变化、ＧＩＳ 技术应用。Ｅ－ ｍａｉｌ： ｚｋｆｆｌ＠１６３．ｃｏｍ
３． 中国农业大学资环学院， 北京 １０００９４ ； ４． 南京师范大学， 江苏 南京 ２１００９７）
摘要： 研究目的： 预测中国未来 ３０ 年（ ２０１０ 年、２０２０ 年和 ２０３０ 年） 土地利用变化 趋 势 ， 为 土 地 利 用 总 体 规 划 和 土 地 政 策
制定提供参考。研究方法： 借助于 ＧＫＳＩＭ 模型， 通过定量化总人口、城镇化率和 ＧＤＰ 对土地利用变化的驱动作用， 预测
类型的最小面积， ｂｉ 为第 ｉ 种土地类型的最大面积； ｑｉ， Ｓｉ 为统计参数； Ａ 为常数， 区域土地总面积； ｄ ｔ＞ ０用来保
证方程（ 式 １） 成立的调整系数； Ｗｉ， ｔ＞ ０ 是不同土地类型之间的相互作用和外部驱动力对 ｙｉ， ｔ 的综合影响。
在 ＧＫＳＩＭ 模型中， ｙｉ， ｔ＋１ 的增加或减少， 取决于函数 Ｗｉ， ｔ 的值是大于或小于 １。而 Ｗｉ， ｔ 又是由外部变量作用函
＋ Ｃｉｊ， ｔ & － Ｃｉｊ， ｔ &
（ 式 ２）
Baidu Nhomakorabea
６０
中 国 土 地 科 学 ２００７ 年 ４ 月 第 ２ 期
式 ２ 中： Ｃｐ 是指驱动力因素对土地利用的影响， 如果无法确定， 取 ０．５； Ｋｐ 系数， 反映驱动力与土地利用之间的关 系， 其中， 显著性正相关， Ｋｐ＝１， 显著性负相关， Ｋｐ ＝ － １， 否则， Ｋｐ ＝ ０； 方程中， Ｐｔ 为人口， Ｋｐ 反映了人口对用地的影 响； Ｋｅ 类似于 Ｋｐ， 反应经济因素与各个用地之间的关系； ｅ 为驱动因素； Ｖｉ＞ ０， 一般情况等于 １， Ｃｉｊ， ｔ 为在时间 ｔ 时 各地类之间的相互关系。
是， １９８５ — １９９５ 年的全国土地数据仍没有一个修正或统一的准确数据。为此， 笔者查阅了大量文献， 主要参考了
原国家土地管理局 １９８５ — １９９４ 年期间公布的全国土地统计资料、中国自然资源丛书、中国国土资源数据集等
历史资料以及 ＦＡＯ 公布数据， 对全国 １９８５ — １９９５ 年土地数据进行了重建。由于这些资料的本底数据各异， 无
面进入“小康社会”和现代化建设的关键时期。在面临人口的巨大压力和社会经济需要持续健康发展的双重驱动
下， 中国土地利用变化将呈现怎样趋势， 各类土地数量， 尤其耕地数量将如何变化， 土地资源能否保障国家粮食 安全和生态安全等一系列问题成为中国政府和科学家亟需研究的重要课题。
土地利用 ／ 覆被变化（ ＬＵＣＣ） 模型是深入了解土地利用变化成因、过程及预测未来变化趋势的重要手段 ［３］。很 多学者从不同角度构建了大量 ＬＵＣＣ 驱动力模型， 应用于土地利用变化趋势模拟研究。但是， 很多模型只是对一 种或几种土地类型进行预测， 而很少考虑土地类型间的相互关系 ［４］。本文围绕土地利用变化与自然 — 人文驱动 机制， 借助于 ＬＵ／ＧＥＣ 项目 ＧＫＳＩＭ 模型， 综合考虑土地类型间的相互关系， 通过定量化总人口、城镇化率和 ＧＤＰ 对土地利用变化的驱动作用， 开展中国未来 ３０ 年土地利用变化模拟预测研究。这对中国实施土地用途管制和节 约、集约利用土地战略， 以及保障国家粮食安全和生态安全均具有重要意义。
（ ２） 城镇化率及预测。随着经济快速发展， 中国农村人口大量向城镇转移， 城镇化水平不断提高。１９８５ 年， 中国 城镇化率仅为 ２３．７１％ ， 到 ２００３ 年已经达到 ４０．５３％ ， 城镇化水平提高了 １６．８２％ 。据多方面研究预测表明， ２０３０ 年中国城镇化率（ 城镇化率是指城镇人口与总人口的比值） 将达到 ６０％ 以上。考虑到随着农村剩余劳动力向城镇 转移数量会有所减少， 城镇化水平增长也将放慢速度。依据有关预测， 中国未来城镇人口增长率， ２００４ — ２０１０ 年约为 ３．３％ ， ２０１１ — ２０２０ 年约为 ２．４％ ， ２０２１－ ２０３０ 年约为 １．６％ ［９］。
１ 数据与方法
１．１ １９８５ — １９９５ 年土地利用数据重建
过去， 中国土地数据的准确性曾一度遭到质疑 ［５］， 尤其缺乏长时间、完整的数据， 给中国土地利用科学研究带
来了很多困难。自 ２０ 世纪 ８０ 年代初， 国土资源部通过一系列土地利用现状、变更调查得到了时间序列土地数
据， 为中国土地利用变化研究奠定了基础 ［６］。１９９５ 年底完成全国土地数据统一汇总， 此后每年年末汇总一次。但
未来土地利用变化趋势。研究结果： 未来 ３０ 年中国耕地、牧草地、水域将呈减少趋势， 而园地、林地、居民点工矿、交通用
地、未利用土地呈增加趋势。研究结论： 改变传统土地利用模式和管理方式， 实行节约、集约利用土地战略， 对保障国家粮
食安全和生态安全具有重要意义。
关键词： 土地利用； ＧＫＳＩＭ 模型； 总人口； ＧＤＰ； 城镇化率
ＺＨＡＮＧ Ｋｅ－ ｆｅｎｇ１，３， ＰＥＮＧ Ｊｉｎ－ ｆｕ２， ＺＨＡＮＧ Ｄｉｎｇ－ ｘｉａｎｇ２， ＬＩ Ｘｉａｎ－ ｗｅｎ２， ＹＵ Ｚｈｅｎ－ ｒｏｎｇ３， ＷＥＩ Ｙｕ－ ｃｈｕｎ４ （ １． Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｒｅ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｂｕｒｅａｕ ｏｆ Ｌａｎｄ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００１３， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｃｈｉｎａ Ｌａｎｄ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ
数 Ｗ１ｉ， ｔ 和内部变量作用函数 Ｗ２ｉ， ｔ 两部分组成。Ｗｉ， ｔ 的计算公式如下：
Ｗｉ， ｔ ＝ Ｗ１ｉ， ｔ － Ｗ２ｉ， ｔ
% & " & Ｋｐ
Ｋｅ
Ｗ１ｉ， ｔ ＝ Ｃｐ
ｐｔ ＋ １ ｐｔ
＋
’１ －
Ｃｐ
(ｅｔ ＋ １ ｅｔ
Ｗ２ｉ， ｔ
＝
１ １
＋ ＋
∑ ∑
＝ Ｖｉ Ｖｉ
＋ ∑ "Ｃｉｊ， ｔ ＋ ∑ "Ｃｉｊ， ｔ
第 ２１ 卷 第 ２ 期 ２００７ 年 ４ 月
中国土地科学 Ｃｈｉｎａ Ｌａｎｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ
Ｖｏｌ．２１ Ｎｏ．２ Ａｐｒ．，２００７
基于城镇化水平和 ＧＤＰ 情景下中国未来 ３０ 年土地利用变化模拟
张克锋 １， ３， 彭晋福 ２， 张定祥 ２， 李宪文 ２， 宇振荣 ３， 韦玉春 ４ （ １． 北京市国土资源局信息中心， 北京 １０００１３ ； ２． 中国土地勘测规划院， 北京 １０００３５；
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｔｈｅ ｐｕｒｐｏｓｅ ｏｆ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｓ ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｃｅｒｔａｉｎ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ３０ ｙｅａｒｓ （２０１０， ２０２０ ａｎｄ ２０３０）， ｗｈｉｃｈ ｍａｙ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ ｐｏｌｉｃｙ ｍａｋｉｎｇ． Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｗａｓ ｅｍｐｌｏｙｅｄ． ＧＫＳＩＭ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｆｕｔｕｒｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｂｙ ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ ｓｕｃｈ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆｏｒｃｅｓ ａｓ ｔｏｔａｌ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ， ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ａｎｄ ＧＤＰ． Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ａｒｅａｓ ｏｆ ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ ｌａｎｄ， ｇｒａｓｓｌａｎｄ， ｗａｔｅｒ ｓｕｒｆａｃｅ ｍａｙ ｃｏｎｔｉｎｕａｌｌｙ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｗｈｉｌｅ ａｒｅａｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｌａｎｄ ｍａｙ ｉｎｃｒｅａｓｅ： ｏｒｃｈａｒｄ ｌａｎｄ， ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ， ｌａｎｄ ｆｏｒ ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｓ， ｌａｎｄ ｆｏｒ ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ ａｎｄ ｍｉｎｉｎｇ， ｌａｎｄ ｆｏｒ ｔｒａｆｆｉｃ ａｎｄ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ． Ｉｎ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ， ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｔａｋｅｎ ｔｏ ｓａｖｅ ａｎｄ ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｕｓｅ ｏｆ ｌａｎｄ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｃｒｕｃｉａｌ ｔｏ ｆｏｏｄ ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｌａｎｄ ｕｓｅ ； ＧＫＳＩＭ ｍｏｄｅｌ； ｔｏｔａｌ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ； ＧＤＰ ； ｒａｔｅ ｏｆ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ
模型的一般形式为：
" # ｙｉ， ｔ＋１ ＝ ｂｉ － △ｉ ｑｉ
ｂｉ － ｙｉ， ｔ
△ｔ
ｓｉ ｗｉ， ｔ ｄｔ
ｎ
$ｙｉ， ｔ＋１ ＝ Ａ
ｉ＝１
（ 式 １）
式中： ｎ 为土地类型的数目； ｙｉ， ｔ 为第 ｉ 种土地类型在时间 ｔ 时的面积， ｉ ＝ １， ２， ３…ｎ； Δｉ ＝ ｂｉ－ ａｉ， ａｉ 为第 ｉ种土地
中图分类号： Ｆ３０１．２
文献标识码： Ａ
文章编号： １００１ － ８１５８（ ２００７） ０２ － ００５８ － ０７
Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌａｎｄ Ｕｓｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｕｒ ｂａｎｉｚａｔｉｏｎ Ｒａｔｅ ａｎｄ ＧＤＰ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｉｎ Ｎｅｘｔ ３０ Ｙｅａｒ ｓ
张 克 锋 等 ： 基于城镇化水平和 ＧＤＰ 情景下中国未来 ３０ 年土地利用变化模拟
５９
中国人多地少， 土地资源相对紧缺， 人地矛盾十分尖锐， 粮食问题实质上就是土地问题 ［１］， 土地问题已成为困
扰中国农业和社会经济可持续发展的关键限制因素。未来 ３０ 年， 中国人口将达到历史最高峰， 同时也是中国全
２ 模型参数的准备和检验
２．１ 驱动力参数 大量 ＬＵＣＣ 驱动机制研究表明， 土地利用变化是自然、社会、经济复合系统演变的直接表现， 在一段时期内，
人文经济驱动因子是区域土地利用变化的主导驱动力。在国家尺度上， 总人口、城镇化率和 ＧＤＰ 将是中国未来一 段时期内土地利用变化的主导驱动力因子 ［７］。在土地利用变化模拟预测中， 驱动力因子本身的预测也是很重要的 。为此， 笔者参考权威专家或有关组织的已有研究成果， 通过综合、比较分析， 确定了驱动力因子未来情景参数。
法统一， 笔者主要是参考上述文献中有关地类的增减情况， 利用全国 １９９５ 年汇总数据进行反推。
１．２ ＧＫＳ ＩＭ 模型的基本原理
２０ 世纪 ９０ 年代， 日本 ＬＵ／ＧＥＣ 项目基于数量模型和经济学原理， 构建土地利用变化和驱动力因子之间的函
数关系， 即 ＧＫＳＩＭ 模型（ Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｋａｎｅ＇ｓ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ） ， 以此预测模拟区域未来土地利用动态变化。ＧＫＳＩＭ
（ １） 人口及预测。２００３ 年全国人口已达 １２．９２ 亿人， 比 １９８５ 年增加了 ２．３４ 亿人。在未来 ３０ 年中， 虽然人口增 长速度将有所减慢， 但人口总量仍继续增加。联合国 ２０００ 年预测中国 ２０３０ 年人口总数将达 １４．８５ 亿。国家计生 委 ２００３ 年预测中国 ２０３０ 年： 低方案（ 妇女总生育率 ＴＦＲ＝１．７） 人口为 １４．５１ 亿， 中方案（ ＴＦＲ＝１．８） 为 １４．８３ 亿 ［８］， 笔者选择国家计生委中方案预测结果作为未来人口参数。
基于 ＧＫＳＩＭ 模型基本原理， 使用 ｄｅｌｐｈｉ 语言构建并编译土地利用变化驱动机制模型。该模型包括 ５ 个参数 文 件 ： Ｃｈｉｎａ．ｔｘｔ （ 原 始 土 地 参 数 文 件） 、Ｃｈｉｎａ＿ｒ．ｔｘｔ （ 土 地 相 关 性 文 件） 、Ｃｈｉｎａ＿ｒｎｇ．ｔｘｔ （ 土 地 类 型 边 际 值 参 数） 、 ｃｈｉｎａ＿Ｋｘ．ｔｘ（ｔ 土地类型与驱动力的相关性及作用强度参数文件） 、ｃｈｉｎａ＿ｘ．ｔｘ（ｔ 驱动力参数文件） 。
Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００３５， Ｃｈｉｎａ； ３． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｃｈｉｎａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００９４， Ｃｈｉｎａ； ４． Ｎａｎｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９７， Ｃｈｉｎａ）
３． 中国农业大学资环学院， 北京 １０００９４ ； ４． 南京师范大学， 江苏 南京 ２１００９７）
摘要： 研究目的： 预测中国未来 ３０ 年（ ２０１０ 年、２０２０ 年和 ２０３０ 年） 土地利用变化 趋 势 ， 为 土 地 利 用 总 体 规 划 和 土 地 政 策
制定提供参考。研究方法： 借助于 ＧＫＳＩＭ 模型， 通过定量化总人口、城镇化率和 ＧＤＰ 对土地利用变化的驱动作用， 预测
类型的最小面积， ｂｉ 为第 ｉ 种土地类型的最大面积； ｑｉ， Ｓｉ 为统计参数； Ａ 为常数， 区域土地总面积； ｄ ｔ＞ ０用来保
证方程（ 式 １） 成立的调整系数； Ｗｉ， ｔ＞ ０ 是不同土地类型之间的相互作用和外部驱动力对 ｙｉ， ｔ 的综合影响。
在 ＧＫＳＩＭ 模型中， ｙｉ， ｔ＋１ 的增加或减少， 取决于函数 Ｗｉ， ｔ 的值是大于或小于 １。而 Ｗｉ， ｔ 又是由外部变量作用函
＋ Ｃｉｊ， ｔ & － Ｃｉｊ， ｔ &
（ 式 ２）
Baidu Nhomakorabea
６０
中 国 土 地 科 学 ２００７ 年 ４ 月 第 ２ 期
式 ２ 中： Ｃｐ 是指驱动力因素对土地利用的影响， 如果无法确定， 取 ０．５； Ｋｐ 系数， 反映驱动力与土地利用之间的关 系， 其中， 显著性正相关， Ｋｐ＝１， 显著性负相关， Ｋｐ ＝ － １， 否则， Ｋｐ ＝ ０； 方程中， Ｐｔ 为人口， Ｋｐ 反映了人口对用地的影 响； Ｋｅ 类似于 Ｋｐ， 反应经济因素与各个用地之间的关系； ｅ 为驱动因素； Ｖｉ＞ ０， 一般情况等于 １， Ｃｉｊ， ｔ 为在时间 ｔ 时 各地类之间的相互关系。
是， １９８５ — １９９５ 年的全国土地数据仍没有一个修正或统一的准确数据。为此， 笔者查阅了大量文献， 主要参考了
原国家土地管理局 １９８５ — １９９４ 年期间公布的全国土地统计资料、中国自然资源丛书、中国国土资源数据集等
历史资料以及 ＦＡＯ 公布数据， 对全国 １９８５ — １９９５ 年土地数据进行了重建。由于这些资料的本底数据各异， 无
面进入“小康社会”和现代化建设的关键时期。在面临人口的巨大压力和社会经济需要持续健康发展的双重驱动
下， 中国土地利用变化将呈现怎样趋势， 各类土地数量， 尤其耕地数量将如何变化， 土地资源能否保障国家粮食 安全和生态安全等一系列问题成为中国政府和科学家亟需研究的重要课题。
土地利用 ／ 覆被变化（ ＬＵＣＣ） 模型是深入了解土地利用变化成因、过程及预测未来变化趋势的重要手段 ［３］。很 多学者从不同角度构建了大量 ＬＵＣＣ 驱动力模型， 应用于土地利用变化趋势模拟研究。但是， 很多模型只是对一 种或几种土地类型进行预测， 而很少考虑土地类型间的相互关系 ［４］。本文围绕土地利用变化与自然 — 人文驱动 机制， 借助于 ＬＵ／ＧＥＣ 项目 ＧＫＳＩＭ 模型， 综合考虑土地类型间的相互关系， 通过定量化总人口、城镇化率和 ＧＤＰ 对土地利用变化的驱动作用， 开展中国未来 ３０ 年土地利用变化模拟预测研究。这对中国实施土地用途管制和节 约、集约利用土地战略， 以及保障国家粮食安全和生态安全均具有重要意义。
（ ２） 城镇化率及预测。随着经济快速发展， 中国农村人口大量向城镇转移， 城镇化水平不断提高。１９８５ 年， 中国 城镇化率仅为 ２３．７１％ ， 到 ２００３ 年已经达到 ４０．５３％ ， 城镇化水平提高了 １６．８２％ 。据多方面研究预测表明， ２０３０ 年中国城镇化率（ 城镇化率是指城镇人口与总人口的比值） 将达到 ６０％ 以上。考虑到随着农村剩余劳动力向城镇 转移数量会有所减少， 城镇化水平增长也将放慢速度。依据有关预测， 中国未来城镇人口增长率， ２００４ — ２０１０ 年约为 ３．３％ ， ２０１１ — ２０２０ 年约为 ２．４％ ， ２０２１－ ２０３０ 年约为 １．６％ ［９］。
１ 数据与方法
１．１ １９８５ — １９９５ 年土地利用数据重建
过去， 中国土地数据的准确性曾一度遭到质疑 ［５］， 尤其缺乏长时间、完整的数据， 给中国土地利用科学研究带
来了很多困难。自 ２０ 世纪 ８０ 年代初， 国土资源部通过一系列土地利用现状、变更调查得到了时间序列土地数
据， 为中国土地利用变化研究奠定了基础 ［６］。１９９５ 年底完成全国土地数据统一汇总， 此后每年年末汇总一次。但
未来土地利用变化趋势。研究结果： 未来 ３０ 年中国耕地、牧草地、水域将呈减少趋势， 而园地、林地、居民点工矿、交通用
地、未利用土地呈增加趋势。研究结论： 改变传统土地利用模式和管理方式， 实行节约、集约利用土地战略， 对保障国家粮
食安全和生态安全具有重要意义。
关键词： 土地利用； ＧＫＳＩＭ 模型； 总人口； ＧＤＰ； 城镇化率
ＺＨＡＮＧ Ｋｅ－ ｆｅｎｇ１，３， ＰＥＮＧ Ｊｉｎ－ ｆｕ２， ＺＨＡＮＧ Ｄｉｎｇ－ ｘｉａｎｇ２， ＬＩ Ｘｉａｎ－ ｗｅｎ２， ＹＵ Ｚｈｅｎ－ ｒｏｎｇ３， ＷＥＩ Ｙｕ－ ｃｈｕｎ４ （ １． Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｒｅ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｂｕｒｅａｕ ｏｆ Ｌａｎｄ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００１３， Ｃｈｉｎａ； ２． Ｃｈｉｎａ Ｌａｎｄ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ
数 Ｗ１ｉ， ｔ 和内部变量作用函数 Ｗ２ｉ， ｔ 两部分组成。Ｗｉ， ｔ 的计算公式如下：
Ｗｉ， ｔ ＝ Ｗ１ｉ， ｔ － Ｗ２ｉ， ｔ
% & " & Ｋｐ
Ｋｅ
Ｗ１ｉ， ｔ ＝ Ｃｐ
ｐｔ ＋ １ ｐｔ
＋
’１ －
Ｃｐ
(ｅｔ ＋ １ ｅｔ
Ｗ２ｉ， ｔ
＝
１ １
＋ ＋
∑ ∑
＝ Ｖｉ Ｖｉ
＋ ∑ "Ｃｉｊ， ｔ ＋ ∑ "Ｃｉｊ， ｔ
第 ２１ 卷 第 ２ 期 ２００７ 年 ４ 月
中国土地科学 Ｃｈｉｎａ Ｌａｎｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ
Ｖｏｌ．２１ Ｎｏ．２ Ａｐｒ．，２００７
基于城镇化水平和 ＧＤＰ 情景下中国未来 ３０ 年土地利用变化模拟
张克锋 １， ３， 彭晋福 ２， 张定祥 ２， 李宪文 ２， 宇振荣 ３， 韦玉春 ４ （ １． 北京市国土资源局信息中心， 北京 １０００１３ ； ２． 中国土地勘测规划院， 北京 １０００３５；
Ａｂｓｔｒ ａｃｔ： Ｔｈｅ ｐｕｒｐｏｓｅ ｏｆ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｓ ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｃｅｒｔａｉｎ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ３０ ｙｅａｒｓ （２０１０， ２０２０ ａｎｄ ２０３０）， ｗｈｉｃｈ ｍａｙ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ ｐｏｌｉｃｙ ｍａｋｉｎｇ． Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｗａｓ ｅｍｐｌｏｙｅｄ． ＧＫＳＩＭ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｆｕｔｕｒｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｂｙ ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ ｓｕｃｈ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆｏｒｃｅｓ ａｓ ｔｏｔａｌ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ， ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｒａｔｅ ａｎｄ ＧＤＰ． Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ａｒｅａｓ ｏｆ ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ ｌａｎｄ， ｇｒａｓｓｌａｎｄ， ｗａｔｅｒ ｓｕｒｆａｃｅ ｍａｙ ｃｏｎｔｉｎｕａｌｌｙ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｗｈｉｌｅ ａｒｅａｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｌａｎｄ ｍａｙ ｉｎｃｒｅａｓｅ： ｏｒｃｈａｒｄ ｌａｎｄ， ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ， ｌａｎｄ ｆｏｒ ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｓ， ｌａｎｄ ｆｏｒ ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ ａｎｄ ｍｉｎｉｎｇ， ｌａｎｄ ｆｏｒ ｔｒａｆｆｉｃ ａｎｄ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ． Ｉｎ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ， ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｔａｋｅｎ ｔｏ ｓａｖｅ ａｎｄ ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｕｓｅ ｏｆ ｌａｎｄ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｃｒｕｃｉａｌ ｔｏ ｆｏｏｄ ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ｋｅｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｌａｎｄ ｕｓｅ ； ＧＫＳＩＭ ｍｏｄｅｌ； ｔｏｔａｌ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ； ＧＤＰ ； ｒａｔｅ ｏｆ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ
模型的一般形式为：
" # ｙｉ， ｔ＋１ ＝ ｂｉ － △ｉ ｑｉ
ｂｉ － ｙｉ， ｔ
△ｔ
ｓｉ ｗｉ， ｔ ｄｔ
ｎ
$ｙｉ， ｔ＋１ ＝ Ａ
ｉ＝１
（ 式 １）
式中： ｎ 为土地类型的数目； ｙｉ， ｔ 为第 ｉ 种土地类型在时间 ｔ 时的面积， ｉ ＝ １， ２， ３…ｎ； Δｉ ＝ ｂｉ－ ａｉ， ａｉ 为第 ｉ种土地
中图分类号： Ｆ３０１．２
文献标识码： Ａ
文章编号： １００１ － ８１５８（ ２００７） ０２ － ００５８ － ０７
Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌａｎｄ Ｕｓｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｕｒ ｂａｎｉｚａｔｉｏｎ Ｒａｔｅ ａｎｄ ＧＤＰ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｉｎ Ｎｅｘｔ ３０ Ｙｅａｒ ｓ
张 克 锋 等 ： 基于城镇化水平和 ＧＤＰ 情景下中国未来 ３０ 年土地利用变化模拟
５９
中国人多地少， 土地资源相对紧缺， 人地矛盾十分尖锐， 粮食问题实质上就是土地问题 ［１］， 土地问题已成为困
扰中国农业和社会经济可持续发展的关键限制因素。未来 ３０ 年， 中国人口将达到历史最高峰， 同时也是中国全
２ 模型参数的准备和检验
２．１ 驱动力参数 大量 ＬＵＣＣ 驱动机制研究表明， 土地利用变化是自然、社会、经济复合系统演变的直接表现， 在一段时期内，
人文经济驱动因子是区域土地利用变化的主导驱动力。在国家尺度上， 总人口、城镇化率和 ＧＤＰ 将是中国未来一 段时期内土地利用变化的主导驱动力因子 ［７］。在土地利用变化模拟预测中， 驱动力因子本身的预测也是很重要的 。为此， 笔者参考权威专家或有关组织的已有研究成果， 通过综合、比较分析， 确定了驱动力因子未来情景参数。
法统一， 笔者主要是参考上述文献中有关地类的增减情况， 利用全国 １９９５ 年汇总数据进行反推。
１．２ ＧＫＳ ＩＭ 模型的基本原理
２０ 世纪 ９０ 年代， 日本 ＬＵ／ＧＥＣ 项目基于数量模型和经济学原理， 构建土地利用变化和驱动力因子之间的函
数关系， 即 ＧＫＳＩＭ 模型（ Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｋａｎｅ＇ｓ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ） ， 以此预测模拟区域未来土地利用动态变化。ＧＫＳＩＭ
（ １） 人口及预测。２００３ 年全国人口已达 １２．９２ 亿人， 比 １９８５ 年增加了 ２．３４ 亿人。在未来 ３０ 年中， 虽然人口增 长速度将有所减慢， 但人口总量仍继续增加。联合国 ２０００ 年预测中国 ２０３０ 年人口总数将达 １４．８５ 亿。国家计生 委 ２００３ 年预测中国 ２０３０ 年： 低方案（ 妇女总生育率 ＴＦＲ＝１．７） 人口为 １４．５１ 亿， 中方案（ ＴＦＲ＝１．８） 为 １４．８３ 亿 ［８］， 笔者选择国家计生委中方案预测结果作为未来人口参数。
基于 ＧＫＳＩＭ 模型基本原理， 使用 ｄｅｌｐｈｉ 语言构建并编译土地利用变化驱动机制模型。该模型包括 ５ 个参数 文 件 ： Ｃｈｉｎａ．ｔｘｔ （ 原 始 土 地 参 数 文 件） 、Ｃｈｉｎａ＿ｒ．ｔｘｔ （ 土 地 相 关 性 文 件） 、Ｃｈｉｎａ＿ｒｎｇ．ｔｘｔ （ 土 地 类 型 边 际 值 参 数） 、 ｃｈｉｎａ＿Ｋｘ．ｔｘ（ｔ 土地类型与驱动力的相关性及作用强度参数文件） 、ｃｈｉｎａ＿ｘ．ｔｘ（ｔ 驱动力参数文件） 。
Ｐｌａｎｎｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００３５， Ｃｈｉｎａ； ３． Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｃｈｉｎａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００９４， Ｃｈｉｎａ； ４． Ｎａｎｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９７， Ｃｈｉｎａ）