土地利用/土地覆盖变化可以反映人类社会活动和生态过程的演变，包括经济发展、碳储量、生态服务价值、景观格局等，已经成为当前全球环境和区域可持续发展的重要内容之一。
近几十年来，快速的城市扩张和人口的持续增长加速了土地覆盖格局的动态变迁和发展，带来了一系列人与自然之间的问题，例如耕地短缺、森林砍伐过度、生态平衡破坏、环境污染等。因此，模拟土地覆盖变化对城市可持续发展具有重要意义。
本研究耦合混合像元分解和MCCA模型，首先对Landsat影像进行丰度解混以获取混合土地覆盖数据，然后在亚元胞尺度上模拟未来多情景下混合土地覆盖结构的连续定量变化，并借助SHAP方法分析城市发展的驱动力及趋势。
研究框架如图1所示，包括数据准备、混合像元分解、MCCA模型构建、模拟与验证等关键步骤。
图1 耦合混合像元分解和混合元胞模拟的土地覆盖变化推演模型
本研究采用线性光谱混合模型(LSMM)开展混合像元分解，该模型采用全限制性最小二乘法(FCLS)对各土地覆盖类型进行丰度估计。
LSMM对含有n个端元的混合像元的计算公式如下：
M=∑fkRk+ε
MCCA模型首先根据元胞内土地覆盖成分的历史变化信息来挖掘驱动因素对多维变量连续变化的影响，最终可以得到各类用地组分的发展概率。
土地覆盖成分总变化概率表达式为：
TPi,kt=Pi,k·Ωi,kt·Drivkt
SHAP是由Lundberg等提出的由博弈论启发的可加性解释模型，可以量化模型中特征变量的重要性。
SHAP模型可以通过以下公式计算每个特征j的Shapley值：
Shapley(Xj)=∑[f(S∪{xj})-f(S)]
图2 混合元胞CA模型的反馈、竞争和定量转换机制
本文以武汉市作为研究区。武汉位于113°41′E—115°05′E，29°58′N—31°22′N之间，地处江汉平原东部、长江中游，中部多为平原，南北部分布有低山、丘陵地貌，长江从南至北流通，其他河流湖泊水系众多。
武汉是中国中部地区中心城市，在近20年经济和人口快速增长，城镇化迅速推进。截止到2017年，武汉市城镇化率已经超过了80%，成为中国中部城镇化率最高的城市。
快速城镇化进程导致不透水面急剧扩张并侵占大量其他土地覆盖类型，对土地资源的集约利用水平和城市可持续发展提出了新的挑战。
图3 武汉市的地理位置和Landsat8影像
本研究采用的遥感影像数据来自地理空间数据云。本文采用了Landsat5 TM卫星影像数据(2000年)、Landsat8 OLI卫星影像数据(2013年、2020年)共3期，分辨率为30m，并对数据进行大气校正、图像镶嵌等预处理。
| 类别 | 数据 | 年份 | 原始分辨率 | 数据来源 |
|---|---|---|---|---|
| 气候环境 | 坡度、高程、年降水量、年平均温度 | 2016, 2010, 2013 | 30m, 30arc-sec | NASA SRTM, WorldClim |
| 社会经济 | GDP、人口 | 2015 | 1000m | 中国科学院资源环境科学与数据中心 |
| 区位条件 | 到医院、风景名胜、公司企业、学校等的距离 | 2020 | 30m | 百度开放平台 |
| 交通 | 到高铁站、各级道路的距离 | 2015,2020 | 30m | OpenStreetMap,百度开放平台 |
图4 驱动因子空间数据集
混合像元分解精度评价结果显示，2000、2013、2020年各土地覆盖类型的总体精度均高于0.80，说明解混结果可以作为模拟研究的输入。
| 类别 | 2000年 | 2013年 | 2020年 |
|---|---|---|---|
| 不透水面 | 0.89 | 0.85 | 0.83 |
| 植被 | 0.85 | 0.91 | 0.89 |
| 裸地 | 0.80 | 0.80 | 0.81 |
| 水体 | 0.85 | 0.82 | 0.89 |
图5 2000、2013、2020年武汉市土地覆盖空间格局
本研究采用混合像元分解方法获取2000、2013和2020年武汉市混合土地覆盖数据，以直观地展现土地覆盖结构的时空变化特点。
图6 2000-2013年、2013-2020年武汉市土地覆盖格局变化
本研究在MCCA模型模拟过程中所设置的参数如表4所示。2020年土地覆盖变化模拟结果在空间分布上与真实结果具有较高相似度。
| 模型 | 参数 | 精度 |
|---|---|---|
| 随机森林回归 | 回归树数量:50 采样率:0.1 |
总体精度:0.71 |
| CA模型 | 邻域:3×3 步长:1 |
mcFoM:0.38 (PA=0.43，UA=0.53) |
图7 2020年武汉市真实土地覆盖结构与MCCA模拟的土地覆盖结果对比
本研究使用MCCA模型对2030年和2040年的土地覆盖格局进行模拟。模拟结果表明，市中心不透水面的密度有所上升，并呈现出向现有城区边缘扩散的趋势。
图8 2020-2040年武汉市局部地区土地覆盖变化
本文考虑了生态保护区限制和人口快速增长对武汉市土地覆盖变化的影响，构建了自然发展、生态保护和人口快速增长3种情景进行未来土地覆盖变化模拟。
图9 2020-2040年武汉市3种情景下混合土地覆盖变化
| 情景 | 不透水面 | 植被 | 裸地 | 水体 |
|---|---|---|---|---|
| 自然发展 | 29.37 | 48.49 | 10.38 | 11.76 |
| 生态保护 | 26.74 | 49.44 | 12.06 | 11.76 |
| 人口快速增长 | 31.83 | 47.23 | 9.18 | 11.76 |
武汉市2020-2040年的土地混合度变化如图11所示。较低的土地混合度意味着该像元内的土地覆盖结构相对单一，即其中某一类土地覆盖类型在该像元中的覆盖比例较高，而较高的土地混合度则反映出该像元内的土地覆盖多样性较高。
图10 武汉市2020-2030年、2030-2040年土地混合度变化
SHAP分析显示社会经济因素如企业和市政府对不透水面扩张影响显著，在离高铁站相对较远的地方，不透水面比例比近处增长更加明显；而植被更容易在离水体近的地方增长。
本研究通过耦合模型，构建了混合像元分解和多类混合土地覆盖模拟2个领域的桥梁，实现了在精细尺度下的混合土地覆盖变化模拟。解混结果显示，3期数据的总体精度均高于0.80，而MCCA模型的mcFoM指数为0.38。
多情景间的对比也体现了耦合模型在捕捉像元间土地覆盖比例细微差异方面的能力。在自然发展情景下，武汉市不透水面的扩张趋势与未来规划布局相符；生态保护情景的结果显示，加强对自然生态区域的保护将有助于限制不透水面的扩张。
本研究构建了一个包含"混合土地覆盖数据的制备—混合土地覆盖变化模拟与预测—混合土地覆盖变化机理分析"的完整方法框架，旨在实现精细尺度下的混合土地覆盖变化研究的全流程。
除此之外，本研究进一步证实了MCCA模型在模拟单个像元内土地覆盖结构变化方面具有显著优势，能够精确地反映像元尺度下不同土地覆盖类型之间的比例关系，这是已有纯质CA模型研究无法做到的。
在方法验证方面，我们对提出的方法进行了不确定性分析。模型不确定性来源于MCCA模型在模拟过程的随机扰动因子，而参数不确定性主要来源于在挖掘发展潜力和模拟这两部分中输入的参数。对于模型不确定性分析，输入同样的参数并进行了5次重复实验，5次实验得到的mcFoM数值极为接近，表明模型不确定性对最终结果的影响较弱。
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