鄭州市土地可持續利用的模擬與評價

王俊嶺，楊雅萍，楊 飛，孫九林，荊文龍，3

（1.陜西師范大學 旅游與環境學院，西安710062；2.中國科學院地理科學與資源研究所，北京100101；3.河南大學 環境與規劃學院，河南 開封475001）

土地資源持續利用是區域可持續發展的重要基礎，提高土地利用效率，優化土地資源配置是推動區域經濟可持續發展的重要保障。20世紀90年代以來，隨著可持續發展思想的提出，土地資源可持續利用的研究，引起國際社會的廣泛關注［1］，并成為土地利用研究的熱點問題。當前國內關于土地可持續利用管理的研究，多側重于討論可持續利用的內涵和大尺度評價方面［2－3］。許多學者紛紛展開了對土地資源可持續利用評價研究。嫣然等［4］從資源環境協調性、經濟可行性和社會可接受性三方面建立了土地可持續利用評價指標體系。袁磊等［5］基于循環經濟理念對土地資源的可持續利用的導向作用，構建黑龍江省土地可持續利用評價體系。有學者認為土地綜合承載力的評價，可以為研究區土地資源的合理開發、優化配置、可持續利用等方面提供指導。王書華等將土地綜合承載力定義為：在某一時間和空間范圍內，一定的自然能源、科學技術和資金投入，在保證與其社會文化準則相符合的物質文化生活水平條件下，土地資源所能持續承載人類各種活動的規模和強度的閾值［6］。也有學者認為環境敏感性高的區域容易產生生態環境問題，將極大地制約當地社會的可持續發展，因此在環境敏感性高的區域，生態環境保護和恢復應成為土地可持續利用發展的前提。歐陽志云等認為環境敏感性是指一定區域內生態環境系統對人類活動和自然干擾的敏感程度［7］。可以發現，土地可持續利用評價研究更多地關注當前時間節點上，資源環境和社會經濟發展等要素對土地可持續利用的影響，沒有考察現狀的土地資源利用和理想的可持續利用之間的差距，缺少對未來情境下土地可持續利用變化的分析、預測與評估研究［8］。在可持續利用情景下，模擬研究土地利用空間分布，涉及到影響土地資源可持續利用變化的諸多驅動因子，是一個相當復雜的過程，一直是學術界研究的熱點［9］。2011年，隨著中原經濟區開發正式成為國家戰略，鄭州市作為中原經濟區核心城市，成為引領區域經濟發展的核心區。因此鄭州市進入了城市化快速推進的時期，土地利用變化顯著。在這樣的背景下，如何在維護生態環境可持續發展的前提下，實現土地資源可持續利用成為迫切需要解決的問題。

本文將利用由荷蘭瓦格寧根大學的Verburg等科學家研發的土地利用變化及效應模型（Conversion of Land Use and its Effects Model，CLUE－S Model），該模型是模擬中小尺度上土地利用變化及其環境效應的模型。該模型在土地利用和覆被變化、土地利用環境效應、土地利用政策研究等許多領域得到了廣泛的應用，可以較好地開展未來情境下土地利用變化空間分布特征的模擬研究。本文采用層次分析法對鄭州市土地環境承載力和敏感性進行分析，在評價研究區土地可持續利用現狀的基礎上，利用CLUE－S模型預測未來土地資源可持續利用發展趨勢。基于設定的可持續利用情景，模擬鄭州市未來土地格局的動態變化及土地利用需求，以期為研究區的土地利用動態規劃、區域土地利用模式優化提供科學依據，并為相關部門的土地資源開發決策提供理論依據及時政參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

鄭州市位于河南省中部偏北，北臨黃河，西依嵩山，南與平頂山市毗鄰，東與開封市接壤，是中原經濟區的核心發展區［10］。地理位置介于東經112°42′—114°14′，北 緯 34°16′—34°58′，土地總面 積 7 532 km2。本次研究范圍主要包括：中原區、二七區、金水區、惠濟區、上街區、管城回族區，鞏義市、新鄭市、登封市、新密市、滎陽市、中牟縣等6個市轄區，5個縣級市和一個縣。截至2012年底，鄭州市總人口達到910萬人，人口密度居全國省會城市第二位，生產總值達到5 547億元，名列全國288個地級以上城市第20位，全國35個大中城市第16位，全國27個省會城市第8位。鄭州市屬北溫帶大陸性季風氣候，冷暖適中、四季分明，春季干旱少雨，夏季炎熱多雨，秋季晴朗日照長，冬季寒冷少雨，年平均氣溫14～14.3℃。鄭州年平均降雨量640.9mm，無霜期220d，全年日照時間約2 400h。

研究區橫跨中國第二三地貌臺階，整體地形西高東低，西南部嵩山屬于第二級地貌臺階前緣，東部平原為第三級地貌臺階的組成部分，山地與平原之間是低山丘陵地帶。土地利用結構類型多樣，農用地比重較高，土地利用呈一定的地區分布規律，耕地、城鎮工礦用地等主要分布在平原地區，林地則主要分布在山地丘陵區域，牧草地分布在林地和其他用地的過渡地帶，土地利用程度和利用效益相對較高，土地利用效益的區域差異明顯。

1.2 數據來源

不同驅動因素對土地利用變化的影響與控制作用是不同的［11］。考慮到短期土地利用變化的驅動因子多與人類活動有關，研究中借鑒前人經驗，考慮數據的可獲取性，選取以下11個影響因子：人口密度、GDP、海拔、坡度、坡向、年均溫度、年均降水量、距鄉鎮居民點遠近、距河流遠近、距主要公路遠近、距主要鐵路遠近。根據選擇的因子，本文應用的主要數據及其來源見表1。

土地利用數據的類型劃分采用《土地資源分類系統》標準，共有6個一級類、25個二級類。本文根據當前鄭州市經濟發展需求，結合當期鄭州市土地利用規劃中對土地利用類型的分類，將土地利用類型重新歸并為7類（表2）。

表1 數據列表與數據來源

表2 土地利用分類體系

2 研究方法

2.1 CLUE－S模型模擬方案

本文利用CLUE－S模型模擬可持續發展情境下鄭州市土地利用變化。該模型中情景分析模塊是探索現有的土地利用方式和政策選擇所存在風險的有效工具，考慮多方面的影響因素，從不同的途徑給決策部門提供更加全面、更加有意義的科學參考依據［12］。該模型根據可持續情景的實際土地利用結構，通過識別和量化影響土地利用變化的自然和經濟影響要素，定量模擬土地利用的空間分布。

2.1.1 CLUE－S模型空間模塊 CLUE－S模型采取經驗建模的方法，通過建立土地利用空間分配和驅動因子之間的回歸關系，模擬土地利用變化的空間分布［13］。對于經過處理的各驅動因子，運用Logistic逐步回歸對每一柵格單元可能出現某一種土地利用類型的概率進行診斷，其計算公式為：

式中：Pi——每一個柵格中可能出現某一地類i的概率；X——各備選的驅動因素；β——Logistic逐步回歸方程診斷出的關系系數，其中β0為常數項，β1—β0——X1i—Xni各備選驅動因素與各土地利用類型i之間的相關度，β值越高，代表其相關度越大，其正負號，表示正負相關。

CLUE－S模型最終模擬的研究區土地利用空間分配，是在綜合分析土地利用的空間分布概率、土地利用變化規則和研究區起始年土地利用現狀的基礎上，根據總概率TPROP（又稱相對適宜度，式2）對土地利用需求進行空間分配的過程［14］。

式中：TPROPi，u——第i個柵格上適合第u類土地利用類型的總概率；ELASu——研究中設置的土地利用類型u的轉換彈性；ITERu——土地利用類型u的迭代變量；Pi，u——通過Logistic回歸方程求得的各土地利用類型空間分布概率。

2.1.2 CLUE－S模型非空間模塊 土地利用非空間模塊是CLUE－S模型中另一個重要的模塊，主要包括土地利用需求分析和土地轉換規則分析。

（1）土地利用需求分析。土地利用情景的設定始終與土地利用發展方式，生態環境優化，社會經濟規劃目標等影響因子緊密結合，并將量化的設定結果納入到土地利用變化空間模擬中［15］。在總結其他地區案例研究的經驗，結合鄭州市土地利用現狀以及《鄭州市土地利用總體規劃（2006—2020年）》等規劃文本中對各種土地利用類型的目標面積比例，線性內插出規劃情境下的土地利用需求。

在規劃情景（表3）的基礎上，預測2020年鄭州市的土地利用格局變化。該情景中，引入區域環境可持續利用意識，在既能最大程度實現各部門經濟發展規劃目標，又能實現生態環境可持續利用發展的情況下，對根據規劃情景設定的土地利用需求模塊進行優化，設定鄭州市2020年各種土地利用類型的數量分配。

（2）轉換規則分析。土地利用轉換穩定性（ELAS參數）主要表征土地利用類型之間轉換的難易程度，0表示土地類型容易發生轉化，1表示土地類型不發生轉化。ELAS值越接近于0則表示該土地利用類型越容易轉化為其他土地利用類型，越接近于1則相反。根據可持續情景的設定，結合前人研究，研究中分別將農用地、林地、園地、草地、水域、城鎮建設用地、農村居民點用地和其他建設用地的ELAS值設置為0.7，0.9，0.7，0.6，0.9，1.0，0.7和0.9。

2.2 土地綜合承載力和土壤環境敏感性評價

土地綜合承載力和土壤環境敏感性評價是多指標綜合評價，首先要對研究區社會經濟發展、土地利用現狀、土壤環境、資源環境等進行分析，探討研究區土地綜合承載力和環境敏感性的影響因子，構建評價指標體系。然后運用在多目標規劃領域具有廣泛應用價值的層次分析法（AHP法）［16］確定各影響因子的權重，進而計算鄭州市土地綜合承載力和土壤環境敏感性。研究中，對于土地綜合承載力的評價，主要基于水土資源、環境質量、社會人文和經濟技術4個子系統，選取20個具體指標以期全面綜合地反映鄭州市土地承載力的各個相關方面，通過層次分析法確定各指標權重，然后運用多指標決策計算法得到各縣市土地綜合承載力。而對于土壤環境敏感性的評價，則主要考慮研究區土地環境特點，選取土壤質地、土壤資源評價、土壤pH值、地形起伏度等相關指標，在前人研究基礎上分析確定各指標的權重，最終得到研究區土壤環境敏感性分級圖。

3 結果與分析

3.1 CLUE－S模型模擬結果及精度分析

3.1.1 模擬結果分析 根據可持續情景設定的各參數，CLUE－S模型模擬結果如附圖3所示。鄭州市各類型土地利用變化表現為：（1）隨著中原經濟區規劃的實施，鄭州市的核心城市地位得到加強，故城鎮建設用地和工礦建筑用地增加明顯，與2000年相比，2020年城鎮和工礦建設用地比重增加4.67%；（2）農村居民點用地在城鎮化建設的過程中呈明顯減少趨勢，到2020年農村居民點用地比重將減少2.72%，且主要呈現圍繞城鎮和工礦建設用地集中趨勢，零星分布的農村居民點用地將通過土地整理及復墾的方式轉變為農業用地，實現耕地占補平衡；（3）林地面積穩步增加，相對于2000年比重增加1.67%，增加部分主要集中在鄭州市西南部；（4）園地面積逐步增加，在維系當前平原區宜園土地面積的基礎上，在研究區西南部結合農業結構調整相關政策，部分丘陵中的陡坡耕地轉變為園地，園地面積擴大。

表3 “規劃情景”相關背景

對比分析2020年預測土地利用數據與2000年土地利用現狀，如附圖4所示，根據模型預測結果可以發現，未來研究區土地利用結構會發生較大的變化，城鎮建設用地增長幅度達到4.67%，說明鄭州市城市規模將繼續擴大，城鎮化水平將進一步提高；自然綠地，尤其是草地大面積減少，主要集中表現在鄭州市西南部丘陵地帶，大多被城鎮建設用地所侵蝕；農業用地少量減少，主要表現在主城區和其他較大規模的建制鎮周邊郊區。總體來看，鄭州市西部地區的鞏義市和登封市土地利用變化劇烈，建設用地明顯增加，這主要是體現鄭州市城市總體發展規劃中“一帶四域”的規劃思想，即鄭州市未來城市發展，重點打造鞏義市、登封市、新鄭市、新密市4個二級中心城市，并沿310國道由中心城區到鞏義市沿線城鎮構成城鎮發展帶。

3.1.2 模擬精度分析 通常檢驗回歸分析結果都是以ROC（Relative Operating Characteristics）［17］值作為判斷標準，ROC值越高說明影響因子對因變量解釋程度越好。一般認為，當ROC的值大于0.7時，所確定的驅動因子具有較好的解釋能力［18］，模擬地類的分布和真實的地類分布之間具有較好的一致性。本次研究回歸分析結果如表4所示，可以看出，土地利用類型ROC值均高于0.75。這說明，選取的驅動因子可以較好地解釋各類土地利用類型的空間分布格局。

其次，運用Kappa指數對模擬結果進行檢驗。使用地球系統科學數據共享中心2005年1∶25萬土地利用現狀圖對2005年土地利用模擬結果進行檢驗。模擬正確的柵格數為107 483，占總柵格數的88.75%，綜合Kappa指數為78.59%，根據Kappa指數大于75%具有較好一致性的理論［19］，說明模擬結果整體趨勢與土地利用現狀吻合較好，模擬精度較高。

3.2 土地環境承載力分析

隨著人口的快速增長，工業化和城市化的發展，城鎮建設用地對農用地和自然綠地的侵占，人類對土地的需求不斷擴大，人口與糧食供給、土地資源需求與生態環境間的矛盾愈來愈尖銳。尤其是大中原經濟區戰略的實施，鄭州市作為重點發展地區，迅猛增長的城鎮人口和城市用地的擴張必將給城市發展造成較大的壓力；隨著經濟的進一步發展，許多重大投資項目在該區域落地，這將進一步增加了對土地的需求，土地供需矛盾日益突出。為進一步探討研究區土地供給能力，根據前人研究，運用多指標決策計算法，求得鄭州市各縣域土地綜合承載力的綜合評價值（表5）。

表4 驅動因素Logistic回歸系數

表5 鄭州市各縣土地綜合承載力各子系統評價值

根據各城市土地綜合承載力各子系統及綜合評價值，繪制出各支承系統的評價曲線和綜合評價曲線圖（圖1），結合圖表信息，對鄭州市各縣土地綜合承載力分析如下。

圖1 各縣土地綜合承載力評價值曲線

鄭州市各縣土地綜合承載力呈現較明顯的空間差異，土地綜合承載力指數較高的是鄭州市轄區為0.515 9，最低的是鞏義市為0.267 9，極差為0.248 0。鄭州市市轄區處于中等承載力水平，從圖1中可以看出，鄭州市轄區的經濟技術、社會人文子系統評價值較高，其水土資源系統和生態環境系統承載力較弱。而鞏義市各個子系統評價值均較低，導致土地綜合承載力整體水平為鄭州市最低值。中牟縣良好的水土資源彌補了其在社會經濟和生態環境方面的不足，土地綜合承載力在鄭州市處于中等水平。而登封市在社會經濟方面均處于較低水平，盡管該地區生態環境子系統的評價值在研究區各縣中排在第一位，系統間的協調性不足，導致登封市土地綜合承載力上不能達到較高水平。

3.3 土壤環境的敏感性分析

隨著經濟規模和城市規模的不斷擴大，資源和環境的壓力也越來越大。同時由于土地利用結構的變化和自然綠地的減少，土壤質量也面臨著極大的挑戰。環境敏感性的評價研究是在不考慮人類活動影響的前提下，分析評價區域生態過程在自然狀況下，產生生態環境問題的可能性大小。敏感性高的區域，當受到人類不合理活動影響時，就更容易產生生態環境問題［20］，將成為土地利用可持續發展模式中需要密切關注的地區。本研究采用可持續發展理論為依據的，綜合考慮研究區土地環境特點，選取土壤質地、土壤資源評價、土壤pH值、地形起伏度等指標，在前人研究基礎上分析確定各指標的權重，最終得到鄭州市土壤環境敏感性綜合評價圖（附圖5）。

由以上分析可以發現，鄭州市整體土壤環境敏感性較高，高度敏感以上區域占總面積的40%以上。這主要由于鄭州市水土協調性差，生態環境系統受到一定破壞。極敏感區集中分布在鄭州市西北部鞏義市與滎陽市接壤地區，該區域地處岳山、廣武山丘陵地帶，土壤類型以砂土為主，極易受人類活動影響。相對穩定的區域主要分布在登封市轄區內，這一結論同登封市土地綜合承載力分析結果相同，登封市生態環境子系統的承載力較高，這是由于登封市地貌類型多樣，以山地丘陵為主，其中山地面積60 793.19 hm2，占全市土地總面積的50.20%，林業資源較豐富。研究區東部地形地貌主要以平原為主，地勢較為平坦，但是由于區域性開發活動對生態環境產生較大干擾和破壞，林地面積分布相對較少，資源環境承載力逐漸減弱，工業經濟的快速發展也對環境帶來了一定的影響，使得該區域成為較高的土壤環境敏感區。隨著經濟的進一步發展，許多重大投資項目在研究區落地，這將進一步增加了對土地的需求。隨著經濟規模和城市規模的不斷擴大，資源和環境的壓力也越來越大。同時由于土地利用結構的變化和自然綠地的減少，土壤質量也面臨著極大的挑戰。

4 結論

經濟的高速發展，離不開土地資源的可持續利用。分析結果表明，鄭州市地處生態環境敏感帶，生態環境易遭人類活動破壞，土地資源綜合承載力較低。人口的激增，導致人口與生態環境矛盾加劇；采取的掠奪式開發利用追求經濟的快速發展，造成土地綜合承載力較低。參照CLUE－S模型模擬的未來土地利用需求，鄭州市土地利用發展現狀，不符合土地資源的可持續利用要求，不利于社會經濟的快速穩定發展。因此為實現鄭州市土地資源的可持續開發利用，應從以下幾方面考慮：

（1）合理調整土地利用結構，土地利用結構和土地綜合承載力與環境承載力息息相關，因此應該合理調整土地利用結構。首先，農用地結構調整以生態文明建設和耕地保護為前提，在保證耕地保有量的基礎上，優化農業結構發展。其次，應該合理增加建設用地規模，一方面保證鄭州市經濟社會發展用地需求，另一方面應優化經濟結構和經濟發展方式，努力減少土地資源的浪費和閑置。

（2）優化用地空間格局，根據土地綜合承載力和土壤環境敏感性評價，優化鄭州市各用地布局。首先依據鄭州市自西向東“山地—丘陵—平原”的地貌特征，在環境敏感性較高的山區，因地制宜地發展園地和進一步增加林地的面積。在中部地區，依托鄭州市轄區，依照“產業集聚、用地集約”的原則優化建設用地布局，提高土地資源利用率。在平原地區，則應科學合理地調整基本農田布局。

（3）提高社會環保意識，加強生態文明建設。在保證未來土地利用需求的基礎上，對土地資源進行合理、適度開發。在鄭州市大中原經濟區發展戰略執行過程中，應提高環境保護意識，積極采取植樹造林、退耕還林草等措施防止水土流失。并加大生活和工業污染的治理力度，減少因污染造成的土地資源浪費。

本文亦存在一些值得改進的問題。其一，影響因子的選取問題：文中只選取了11個影響因子，盡管得到了較理想的模擬精度，但如能獲得更精確，更全面的數據，模擬精度將更高；其二，如何將土地綜合承載力和環境敏感性分析融入到CLUE－S模型的情景分析模塊中，以更好地模擬研究區未來土地利用變化的空間分布，而不是簡單地進行對比分析應成為后續研究的重點。

［1］ Carter M R.Soil quality for sustainable land management［J］.Agronomy Journal，2002，94（1）：38－47.

［2］ 王秀茹，韓興，朱國平，等.關于土地開發整理與生態環境問題的分析［J］.水土保持研究，2004，11（3）：151－153.

［3］ 王紅瑞，張文新，董艷艷，等.區域土地利用規劃環境影響評價（Ⅰ）：理論篇［J］.水土保持研究，2008，15（6）：203－209.

［4］ 鄢然，雷國平，孫麗娜，等.基于灰色關聯法的哈爾濱市土地可持續利用評價研究［J］.水土保持研究，2012，19（1）：154－158.

［5］ 袁磊，雷國平，張小虎.基于循環經濟理念的黑龍江土地可持續利用評價［J］.水土保持研究，2010，17（1）：127－133.

［6］ 王書華，曹靜.土地綜合承載力評價指標體系的構建及應用［J］.河北師范大學學報：自然科學版，2001，25（1）：129－133.

［7］ 歐陽志云，王效科，苗鴻.中國生態環境敏感性及其區域差異規律研究［J］.生態學報，2000，20（1）：9－12.

［8］ Foley J A，DeFries R，Asner G P，et al.Global consequences of land use［J］.Science，2005，309（5734）：570－574.

［9］ 吳桂平，曾永年，馮學智，等.CLUE－S模型的改進與土地利用變化動態模擬：以張家界市永定區為例［J］.地理研究，2010，29（3）：460－470.

［10］ 國家發展和改革委員會.中原經濟區規劃［N］.河南日報，2012－12（3）.

［11］ Verburg P H，Veldkamp A，Fresco L O.Simulation of changes in the spatial pattern of land use in China［J］.Applied Geography，1999，19（3）：211－233.

［12］ 郭延鳳，于秀波，姜魯光，等.基于CLUE模型的2030年江西省土地利用變化情景分析［J］.地理研究，2012，31（6）：1016－1028.

［13］ Verburg P H，Schot P P，Dijst M J，et al.Land use change modelling：current practice and research priorities［J］.GeoJournal，2004，61（4）：309－324.

［14］ 王麗艷，張學儒，張華，等.CLUE－S模型原理與結構及其應用進展［J］.地理與地理信息科學，2010，26（3）：73－77.

［15］ Carvalho－Ribeiro S M，Lovett A，O′Riordan T.Multifunctional forest management in Northern Portugal：Moving from scenarios to governance for sustainable development［J］.Land Use Policy，2010，27（4）：1111－1122.

［16］ 馬愛慧，李默，李曉東.基于AHP的新疆土地利用綜合承載力研究［J］.云南地理環境研究，2007，19（3）：114－118.

［17］ Pontiu S J，Laura C S.Land－cover change model validation by an ROC method for the Ipswich watershed，Massachusetts，USA ［J］.Agriculture，Ecosystems and Environment，2001，85（1／2／3）：239－248.

［18］ 周銳，蘇海龍，王新軍，等.CLUE－S模型對村鎮土地利用變化的模擬與精度評價［J］.長江流域資源與環境，2012（2）：174－180.

［19］ pontius J.Quantification error versus location error in comparison of categorical maps［J］.Photogrammetric Engineering and Remote Sensing，2000，66（8）：1011－1016.

［20］ 艾喬.基于GIS的風景區生態敏感性分析評價研究［D］.重慶：西南大學，2007.