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Logistic模型推导农业用地决定因素：来自尼日利亚东南部的案例研究
A. Gobinlowast;，P. Campling，J. Feyen
鲁道夫大学土地与水资源管理研究所，Vital Decosterstraat 102，3000鲁汶，比利时
2000年3月14日收到; 2000年11月3日以修订形式收到; 于2000年12月12日接受
摘要
人类活动对空间土地覆盖格局产生重大影响。 土地覆盖特征显示尼日利亚东南部伊克姆五个当地农业用地系统之间存在显着差异。 将空中照片解释（1：6000），参与式农村评估和逻辑斯谛建模相结合，以引出空间决定因素，并使用部分嵌套策略对ALU进行建模。 用于估算私人ALU概率的二元Logistic模型正确预测了300个样地中的95.7％和88个确认地块中的89.8％，这些样地均位于9个条带样带内。 私人ALU的几率增加了，距离定居点较近的距离为每10米21.3％，并且积累冰川上的位置最高。 用于预测四个公共ALU类的序数逻辑模型将83.3％的样地和78.3％的确认样地正确分类。 长期休耕期的可能性增加，距离定居点每100米距离增加21.8％，并且在混合和侵蚀的冰川上都更高。 地形，和解距离和习惯所有权是ALU当地决定因素中最重要的。 ALU模型可以纳入土地使用框架，用于规划目的，场景分析或地方政府层面的影响评估。copy;2002 Elsevier Science BV保留所有权利。
关键词：农用土地利用; 土地利用决定因素; 空间分析; 逻辑建模; 尼日利亚东南部
1.介绍
联合国环境与发展会议（环发会议“21世纪议程”）赞同采取综合办法对土地资源进行可持续规划和管理（环发会议，1993年），要求在社会平等，经济发展和环境保护之间取得平衡（Dovers et al，1996）。 对不同土地用途及其决定因素之间关系的空间理解是对可持续土地利用规划的重要贡献（O#39;callaghan，1995）。在非洲，在数据可用性造成已知约束的情况下，引发当地土地利用决定因素和模拟实际土地利用是追踪土地利用变化以进行土地使用规划和环境监测的第一步。
土地使用与土地覆盖密切相关。 土地覆盖是指覆盖地球表面的所有自然和人为特征，而土地利用是指与利用，影响或管理实践相关的特定土地单位的人类活动（FAO，1997）。 土地覆盖与土地利用之间的相互依赖往往导致土地覆盖被用作识别土地利用的主要诊断工具，从而形成一个共同的测绘协会。虽然有一种趋势开发单独的土地覆盖和土地利用分类方案（Turner等，1995;粮农组织，1997），在这项研究中使用了一个共同的制图协会来反映当地的土地利用情况并适合当地农用土地利用模型的目的。此外，尼日利亚东南部土地覆盖特征与五个当地农业用地（ALU）系统之间建立了显着的关系（Gobin等，2000a，b）。
人类活动占土地覆盖变化的大部分。土地利用模式由各种自然和社会经济决定因素驱动，并导致影响环境的土地覆盖变化。因此，环境影响评估需要对土地利用和土地利用变化进行建模。然而，大多数土地利用研究包括理论分类和映射，忽略了基于理论和建模的更多分析工作。了解当地决定因素与土地利用之间的关系有助于未来土地覆盖/利用变化的监测和建模。
许多土地利用模型预测了连续变量，如毁林率（Angelsen，1999）或土地价值（Alig，1986; Geoghegan et al。，1997），它们允许使用标准的统计方法，如线性规划，普通最小二乘法回归和可计算的一般均衡方法（Angelsen and Kaimowitz，1999）。这些模型中的大多数都包含经济成分，并假设土地是生产要素或可以用货币表示。 然而，由于习惯和国家所有权并存（Delville，1998; Gobin等，2000a，b），西非复杂的土地使用状况使得不可能对土地附加货币价值。以市场为导向的活动的利润最大化目标和传统生存农业的风险厌恶战略，不同程度地从传统和市场规范引导土地使用决策，并提供一种机制，通过这种机制可以维持或增加生产以满足社会需求（ Ellis，1988; Ikubolajeh，1995）。
分类模拟工作主要集中在模拟土地覆盖变化或土地转换，主要是作为二元变量，研究栖息地破碎化（Bian and West，1997; Clark等人，1999），热带森林的丧失（Reis and Margulis ，1991; Chomitz和Gray，1995; Mertens和Lambin，1997）和城市化（戈尔和尼科尔森，1991;甘德顿，1994）。马尔可夫链过程（Brown，1970）通常用于模拟土地覆盖变化，这些变化是根据不同土地覆盖类别之间过去的转换比例进行统计估计的转换概率（Turner，1987）。二元逻辑模型基于致因预测变量估计土地覆盖的转移概率（Lambin，1997）。使用二元逻辑模型的主要优点是它们的解释能力，模拟非固定土地覆盖变化的能力以及模拟情景的能力。预测变量可以从航空照片，卫星图像和地理参考数据库中提取。
本文概述了一种综合方法来推导当地空间决定因素，并以对西非地方政府层面的政策分析，环境模拟和土地利用规划有潜在作用的方式对五种当地农用土地利用系统进行建模。 Logistic模型技术被用来预测Ikem（尼日利亚东南部）当地农业用地系统的可能性，其中gt; 80％的人口从事小型油棕（Elaeis guineensis）和根作物种植。根据1：6000航空照片和参与式农村评估（PRA），本地农业土地使用系统（包括现在和过去）记录在位于九条横断带内的388块田地上。采用组合二元和有序Logistic建模方法来预测当地农业用地的可能性。模型预测因子是土地利用决定因素，它们是土地利用规划中的有用工具，并允许将土地利用中的可能反应纳入决定因素的变化。
2.材料和方法
2.1.区域设置
40km2Ikem案例研究位于尼日利亚东南部Ebonyi河源头流域的两条多年生河流交汇处（图1）。 在尼日利亚大学Nsukka气象站◦51I57IIN，7◦25I27IIE，396米），1966年至1995年的年平均降雨量为年约1500毫米minus;1。 明显的旱季发生于11月至3月期间，其次是今年剩余月份的降雨量。 案例研究区位于低地，几内亚 - 刚果，湿润型热带雨林和几内亚热带草原之间的过渡地带，造成沿永久性水体和干旱地区热带草原植被的湿润森林马赛克植被格局（Hopkins，1979; White， 1992年）。
在Udi-Nsukka Cuesta（Gobin等，1999）的易碎砂岩地层中，严重的沟蚀造成沉积物负载沉重，这些沉积物由阿曼伊和埃邦伊河系输送并沉积在埃努古页岩上（图1）。 在两条河流交汇处（Ikem社区），低地河流景观包括一条蜿蜒的河道通过狭窄的沙质河岸，经季节性淹没的粘壤土粘土壤壤背支和粘土粘土粘土河阶地（Gobin等，1998a，b）。 陆地，陆地景观为冰川，可分为侵蚀冰川和积累冰川。侵蚀冰川位于山脊和丘陵上，其特征是存在铁矿石滞后砾石。积累冰川有较深的铁质结核。反复积累和侵蚀冰川序列的起伏区域被称为混合冰川。研究区地形和土壤之间有明显的关系（表1）。
1991年的人口普查估计Ikem人口密度为300人公里minus;2，而基于住房设施的实地估计达225人公里minus;2。由于小农占人口的80％以上，农场占地在0.5-2公顷（智库，1993年），因此土地已成为稀缺商品。该地区先前的研究表明，传统的土地使用制度包括农地中的公有土地所有权和定居点周围及其周围的私人土地所有权（Gobin等，1997）。 土地分配给大家庭或亲属团体（通常称为村庄和社区的一部分）;个人或家庭的私人所有权绝对是用益物权，尽管这些权利常常是代代相传的（Gobin等，1998a，b）。
2.2.地理数据库的开发和田块表征
参与式资源地图和时间线（Pretty et al。，1995）用于在特定地点引出土地利用系统并构建研究区的历史（Gobin等，2000a，b）。在资源图上列出了社区和村庄边界，农业区域（包括他们的名字），物理特征，道路，市场，供水和公用事业，并与随后与村民进行的讨论进一步细化。大约60对来自国土资源部的1：6000航拍照片（1982年）被扫描和地理参考。 专题地图是通过数字化道路，轨道，河流和溪流创建的。地形图和土地利用/土地覆盖图（Gobin等，1997; Gobin等，1998a，b）由1：6000航空照片获得，并在ArcInfo中进行数字化（ESRI，1996）（图2 ）。
九条宽400米，间隔600米的条带样线平行于土地覆盖的观测梯度方向，即垂直于主河（图1）。所有地块位于记录的九条条带与邻近先前记录的条带相隔。航拍照片上的388块田地与资源地图相关，验证了农区的名称，并将现在的土地利用情况与1982年的管理层在记录的时间线的帮助下进行了比较。通过资源图，时间线，横断面实地观察和航空照片解释（Gobin等，2000a，b），对村民账户中的农用土地利用进行了交叉检查。
农民在不同的地块上区分了五种不同的农用土地使用制度。 私人拥有的“近 - 复合”田地（NC）与沉降区和油棕主导的森林相关（图2）。“近 - 复合”田地是习惯土地利用系统，与该地区的社区组织土地利用系统同时发展（Okafor and Fernandes，1987; Gobin et al。，2000a，b）。在公共农田内，当地农民区别于连续种植（CC，无休耕期，退耕年限lt;1年），草地休耕（GF，1至3年的休耕期），草地和灌木休闲（GBF，中等休耕（Gobin等，1997; Gobin等，1998a，b），其中3年和5年之间）和休耕期（BF，长期休耕期gt; 5年）。 土地覆盖特征，如树木密度，树木类型和田地尺寸在五个当地农业用地（ALU）系统（Gobin等，2000a，b）之间显示出显着差异。
2.3.预测变量
用于预测当地农业土地利用系统的变量是在研究区进行的参与式农村评估（Gobin等，1997）和使用GIS量化（ESRI，1996a，b）时得出的。
（Hosmer和Lemeshow，1989）：河流漫滩和梯田（LF1），积累冰川（LF2），混合冰川（LF3）和侵蚀冰川，包括丘陵，山脊和山脉季节性河谷（LF4）。对于每个地形类别，都会创建一个二元分类变量，从而生成四个地形栅格地图。基于这四个栅格地图，将四个地形变量（LF）中的每一个的正确代码（1或0）分配给每个场地图的中点。
通过与线路（例如道路，河流）或节点（例如市场，房屋）相关的地理位置以及可用的交通网络来确定对社会经济重要性站点的空间可达性（Geertman和Ritsema-van Eck，1995）达到目标或设施。最近的轨道，房屋或居民点，主要河流和河流的空间可达性被计算为距目标位置的欧几里德距离为每个4 mtimes; 4 m像素。
计算出每条4mtimes;4m像素借助摩擦表面的到市场，主要道路，主要河流，河流和房屋的最低成本路线。摩擦表面由道路/轨道和河流/河流地图组合而成。由于研究区大多数人正在步行到达目的地，所以道路上的行驶距离和已建立的轨道的行程只有其他地方的两倍。 河流和河流被添加为摩擦面的障碍。
针对每个空间可访问性变量创建可访问性表面图，并且通过使表面图和中点覆盖图相交来确定每个场图的中点的值。
2.4.探索性统计
方差分析（SAS，1990）用于检验假设，即不同土地利用类型之间的差异等于零的每个连续预测变量。 使用频率表和关联度量检查了当地农用土地利用类型与每个预测变量之间细胞分布的性质。Pearson#39;s似然比和Mantel-Haenszelchi;2进行了一般关联检验，而Cochran-Mantel-Haenszel（CMH）统计检验用于进一步检验关联的强度和类型。 意外事故系数（介于0和1之间）表示检查一般关联的度量。 所有其他测量方法都是用于有序变量农用土地利用与每个预测变量之间的关联。 当预测变量（例如地形）预测土地利用时，萨默斯的D行/列被用作检查误差比例减少的措施。 估计量gamma;（参见方程（2））基于一致和不一致观测对的数量，如果两个变量独立，趋于接近零。 Pearson#39;s和Spearman的相关系数用分数计算，并用于检查线性关系。
2.5.逻辑建模
当应用于整个数据集（全部五个农业土地使用系统）时，比例优势假设被拒绝，但在适用于四个公共土地使用系统下的土地时被接受。因此，采用部分嵌套策略来预测当地农业用地的可能性（图3）。在第一步中，开发了一个二元逻辑模型来预测私人所有权（近地和复合田地）在地形和空间可达性变量基础上的当地农业用地使用情况。 在接下来的步骤中，构造一个有序的逻辑模型（比例几率）以模拟该模型的概率四种不同级别的公共农业用地。 理由是私人管理的农业用地（近 - 复合田地）代表了一个传统的土地使用制度，与公用土地使用制度同时发展但明显不同（Okafor and Fernandes，1987）。单变量和多变量logistic模型（Cox和Snell，1989）在300个地块的子集上构建，并在88个地块的子集上进行验证，以确定哪些变量对于预测当地土地使用可能性很重要。每个模型考虑的土地利用系统按管理强度的降低排列（图3）：近 - 复合田间（NC），连续栽培（CC），草地休耕（GF），草地和灌木休闲地（GBF ）和休耕（BF）。
在私人情况下，回复是二元的（Y=1）与公共（Y=2）农业用地相比;链接功能根据日志记录
记录它
其中Pr是概率，Y是本地响应变量土地利用，a是ptimes;1矩阵，其次是（p-1）预测变量，a矩阵的截距和斜率系数是（beta;），D是分类变量
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