北部灣經濟區土地利用格局模擬及其生態環境效益評價——以廣西壯族自治區欽州市為例

何 文, 盧 遠, 賀佩琳, 高 峰, 金 健

(1.廣西師范學院 資源與環境科學學院, 廣西 南寧 530001; 2.廣西國土資源信息中心, 廣西 南寧 530001)

北部灣經濟區土地利用格局模擬及其生態環境效益評價——以廣西壯族自治區欽州市為例

何 文1, 盧 遠1, 賀佩琳2, 高 峰1, 金 健1

(1.廣西師范學院 資源與環境科學學院, 廣西 南寧 530001; 2.廣西國土資源信息中心, 廣西 南寧 530001)

摘要：[目的] 通過對北部灣經濟區土地利用格局動態模擬，并對模擬結果進行生態環境效益評估，以期為相關規劃及決策部門提供參考資料。[方法] 基于2000和2010年兩期TM遙感影像數據，運用Logistic逐步回歸分析，CLUE-S模型模擬分析和生態環境效益綜合評價分析方法。[結果] (1) 廣西壯族自治區欽州市未來城市擴展范圍主要集中在欽州市中心城區往南至海濱新城，沿海港口及欽江流域方向； (2) 自然增長、規劃指標、生態安全3種政策情景的生態服務價值分別為213.01，200.59和226.52億元，僅與2012年研究區GDP總額相近，未能充分發揮生態環境所應有的作用，且尤其以規劃指標情景最為突出。[結論] CLUE-S模型對欽州市土地利用格局模擬準確，在北部灣經濟區具有良好的推廣應用價值。

關鍵詞：土地利用變化; 北部灣經濟區; CLUE-S模型; Logistic回歸分析; 生態服務價值

北部灣是中國僅有的一片凈海,保護好這片海域是我們每一個人的責任。2008年初,《廣西北部灣經濟區發展規劃》文件得到國家批準，至此，北部灣經濟區開放與開發上升為國家戰略，然而，正如宋昭輝[1]在《從渤海灣污染談北部灣的環境保護》一文中所提的那樣，在現代工業面前，生態環境總是顯得十分脆弱，若不加以重視，經濟快速發展的背后將會是無盡的隱患。區域生態環境的變化一定程度上是區域土地利用變化在時間和空間上不斷累積的結果[2]，欲使經濟快速發展的過程中，區域生態環境不會受到較大損害，對區域土地利用變化分析是必不可少的環節。從土地利用格局模擬的角度對區域土地利用變化進行系統分析，能夠更準確地了解土地利用/覆被變化的速率、空間類型與土地覆被變化的驅動因素和未來變化趨勢[3]。目前國內外應用較為廣泛的LUCC模型主要有CA(原細胞自動機)模型、SD(系統動力學)模型、GTR(generalized thunenricardian)模型、Markov模型以及CLUE和CLUE-S模型等[4]。從學者們的應用研究中總結發現，CLUE和CLUE-S模型能夠綜合各種自然、社會經濟因素以及其他一般模型難以考慮的政策等宏觀因素，并且能同時提供多種土地利用情景模擬模式，是眾多LUCC研究模型中較好的一種。因此,本研究選用CLUE-S模型，對廣西壯族自治區欽州市近10 a土地利用變化動態格局進行模擬,驗證模型的可靠性，并以此為基礎，對欽州市2020年的土地利用變化格局進行自然增長、規劃指標以及生態安全指標3種情景預測。

然而，在對未來土地利用變化格局預測中，絕大部分學者的研究只停留在提出不同的情景預測，而對于預測方案好壞評價的參考依據研究較少，針對于此，本研究基于環境經濟學理論，對研究所預測的3種情景假設結果進行生態環境效益評價。

1研究區概況

廣西北部灣經濟區地處中國西南沿海，由南寧、欽州、北海、防城港4市組成，沿海、沿邊、沿疆，區位優勢十分突出，氣候上長夏無冬，雨熱同季，屬于典型的亞熱帶季風氣候。

本文選取欽州市作為研究對象。欽州市北高南低，全市面積4 500 km2多，總人口125.4萬人，2012年全市GDP總值736億元。地理位置上處于整個北部灣的中心，成為溝通南、北、防3市的交通樞紐。此外，欽州市是中國—東盟自由貿易區的前沿城市，是西南地區最近的出海通道。

在北部灣經濟開發區區域合作分工中，欽州市主要負責鋼鐵、煤炭等重工產業。欽州市海岸線520 km多，其中碼頭岸線86 km，深水岸線54 km，可建1.00×104～3.00×105t碼頭200多個，建成后可形成3×109t以上的吞吐能力。

2研究方法

2.1　數據來源及處理

本研究采用土地利用現狀數據是以2009年的國家第二次全國土地普查數據為基礎，通過對2000，2010年兩期Landsat TM影像數據進行人工遙感解譯獲得。區域交通水系資料來自于欽州市區1∶25萬的基礎地形圖。人口、GDP資料來自于2010年欽州市統計年鑒；數字高程圖采用ASTER GDEM數據，空間分辨率30 m，從國際科學數據服務平臺網站下載而來。

結合數據的可獲得性、與地類變化的相關性以及欽州市區實際情況，選擇以下土地利用的驅動因子:海拔、坡度(山地、丘陵和平地)、坡向(東坡、西坡、南坡和北坡)、距離(距交通、水系、城鎮中心等)、農村居民點密度、人口密度和人均GDP,共21個驅動因子。平地指坡度<5°的區域,丘陵指坡度介于5°~15°的區域,山地指坡度>15°的區域；東坡指坡向在45°~135°區域，南坡指坡向在135°~225°區域，西坡指坡向在225°~315°區域，北坡指坡向在315°~360°以及0°~45°區域，農村居民點密度指鄉鎮級行政區范圍內農村居民點用地所占的百分比。參照欽州市區行政區劃,結合常用的全國土地利用分類系統和欽州市區的實際情況,將欽州市區的土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、濕地、城鄉建設用地6種土地利用類型。研究中所用的所有圖層數據均轉換到高斯—克呂格等積割圓錐投影,中央經線為110°E。

2.2　分析方法

2.2.1Binary Logistic回歸分析Binary Logistic回歸是土地利用變化研究中常用的一種方法[5]。Logistic回歸時一種當因變量是定性變量時的非線性模型。通過計算事件的發生概率,使用自變量作為預測值,可以解釋土地利用類型和其驅動因素之間的關系[6]。其計算公式可表示為：

(1)

式中：Pi——每個柵格單元可能出現某一土地利用類型i的概率； Xni——與第i個土地利用類型相關的第n各驅動因子； β——各驅動因子的回歸系數; β0——常數； βn——土地利用類型i與驅動因子n的相關程度。通過Logistic逐步回歸分析可篩選出對土地利用格局影響比較顯著的因素，剔除那些影響不顯著的因素，并用表示出它們之間的相互作用關系。

關于BinaryLogistic回歸結果對土地利用分布格局的解釋能力好壞可以用PontiusR.G.提出的ROC(relativeoperatingcharacteristics)方法進行檢驗[7]。ROC值的取值一般在0.5～1.0之間，表示曲線下方的面積，0.5表示回歸方程的解釋能力較差，與隨機判別效果相當；1.0表示解釋能力效果最好。通常，當ROC值大于0.7時，可以認為所確定的驅動因素具有較好的解釋能力。

2.2.2CLUE-S模型CLUE-S(theconversionoflanduseanditseffectsatsmallregionalextent)模型[8]是荷蘭瓦赫寧根大學一個“土地利用變化和影響”研究小組在CLUE模型[9]的基礎上開發的。與CLUE模型相比，CLUE-S模型是基于高分辨率(一般大于1km×1km)空間圖形數據構建的，適用于中小尺度土地利用變化研究[10]。CLUE-S模型大體由兩個模塊組成，即空間模塊和非空間模塊。非空間分析模塊以自然、社會和經濟分析為基礎，計算區域內各年份土地利用類型的需求變化，可以用簡單的趨勢外推法實現；空間分析模塊是CLUE-S模型框架的核心，主要以各種柵格化空間數據為基礎，如各種影響土地利用變化的驅動因子以及當前土地利用的現狀等，利用其相互之間互相影響的關系，對各模擬年份的土地利用需求進行空間上的分配。

2.2.3生態服務價值分析生態系統服務是國際生態系統可持續研究熱點,產生于20世紀70年代[11-12]。目前，運用得比較多的是Costanza等[13]在1997年對全球自然生態系統生態服務價值估算的計算方法和謝高地等[14]在Costanza等[13]研究的基礎上，對中國自然草地生態系統服務價值和青藏高原生態資產的價值進行評估的方法。其基本表達式為公式(2)：

(2)

式中：ESV——研究區生態系統服務總價值；VCi——單位面積上土地利用類型i的生態系統服務價值； Ai——研究區內第i種土地利用類型的面積。

3結果分析

3.1　研究區土地利用變化及現狀分析

運用2000和2010年兩期遙感解譯數據進行疊加分析可知,本研究區域土地利用/覆被變化格局在2000—2010年發生了顯著的變化(如表1所示)。

表1　2000-2010年土地利用轉移矩陣　km2

根據表1分析可以看出，從2000—2010年，地類的轉移主要發生在耕地、林地、草地以及建設用地之間，水域和濕地變化不大，且主要表現為林地持續減少，而其他用地類型持續增加。從生態系統整體功能來看,林地是初級產品的最主要生產者,若開發利用不得當,將影響整個生態系統健康，欽州市近10 a的用地情況若一直這樣持續，勢必會對區域生態安全造成威脅。

3.2　Binary Logistic回歸結果分析

Binary Logistic回歸結果是通過SPSS 16.0軟件獲得，本研究選取的驅動因子與各地類的回歸結果如表2所示。表2中，“—”表示驅動因子未進入Logistic逐步回歸。Exp(B)值是Logistic回歸系數B值以e為底的自然冪指數，表示事件發生的比率，既當驅動因子每增加一個單位，地類發生變化的可能性或概率。當Exp(B)>l，發生比增加；當Exp(B)=1，發生比不變；當Exp(B)<1，發生比減少。

如表2中所示，以DEM為例，當DEM每上升1 m時，耕地發生比減少0.02，林地、草地發生的比分別增加0.008和0.003，水域、濕地、以及建設用地的發生比分別降低0.015，0.127和0.006。從數值上反映，DEM因素對濕地的影響最為強烈，其次是耕地及水域。各地類的ROC值除草地0.69相對小外，其余都在0.75以上，濕地甚至達到0.95，說明選取的驅動因子對土地利用的分配情況具有較好的解釋能力。

表2　Logistic逐步回歸分析結果Exp(B)

3.3　CLUE-S模型模擬與分析

土地利用變化的空間模擬需要4個方面的數據支持，即空間政策和和約束條件、土地利用轉移規則、土地利用需求限制、土地利用的空間分布適宜性，這些數據都會轉化為CLUE-S模型的參數參與計算。

3.3.1模擬結果及精度檢驗選取研究區2000年土地利用類型圖為基期圖，模擬出2010年的實際土地利用圖(附圖23a)和2010年土地利用類型圖(附圖23b)，進行精度對比，Kappa指數[15]為0.829 0，模擬結果較為理想，可以運用該模型對欽州市未來土地利用格局進行模擬。

3.3.2情景預測情景是對未來可能出現的情況的一種假設。考慮到數據的可獲取性和欽州市多年來經濟建設不斷發展而生態安全保障不斷受到威脅的實際特點，現對欽州市的未來土地分布格局做出3種情景假設。

(1) 自然增長情景。基于自然條件下的情景模擬，研究區域的土地利用需求不會受到較大規模的政策調整的影響，利用2000—2010年的各地類數據進行簡單的趨勢外推，獲得2020年的各地類的需求數據(如表3所示)。

(2) 規劃指標情景。根據《欽州市土地利用總體規劃說明(2006—2020年)》關于2020年土地利用需求預測數據，提取出各地類利用比例，然后再結合本研究土地利用分類特征提取欽州市2020各地類的需求數據如表3所示。

(3) 生態安全目標情景。即改善流域生態環境質量、充分保障流域生態安全條件下的土地利用情景。欽州市從2000—2010年，土地的利用情況顯示，林地迅速減少，而草地增幅不大，林地大量轉為耕地和建設用地，生態安全受到威脅，因此在未來土地利用規劃中需要進一步考慮生態安全指標，加快落實退耕還林還草工程。

在此模式下，耕地大幅減少，林地顯著上升，草地也有明顯增加，水域濕地變化不大，建設用地略有擴張,此情形下,參照欽州市國土資源局2006—2020年土地利用總體規劃中土地生態環境保護與建設目標要求,保證耕地占總體面積25%以上,林地占56%以上(如表3所示)。

表3　2020年不同情景方案下的地類需求　hm2

根據各情景假設，從新配置好CLUE-S模型參數，模擬出各情景在2020年的土地利用分布格局圖(附圖24a—24c)。將各種情景模擬圖與2010年土地利用現狀圖對比可知，預計到2020年，建設用地的蔓延擴展主要集中在主城區，而原本各區分布比較零碎斑塊，大多都連接成片，城市擴展范圍主要集中在欽州中心城區往南至海濱新城，沿海港口方向及欽江流域等。從3種情景假設的對比分析中發現，在規劃指標情景預測中，建設用地擴張速度大大超過另外兩種情景假設，而2020年林地面積明顯小于另外兩種情景假設的林地面積。這說明，在欽州市未來土地利用規劃中，經濟的發展是被最優先考慮的，且它的發展速度將會超過前面10 a，但這一發展在一定程度上是以犧牲生態環境為代價實現的。

3.4　模擬結果生態服務價值評價

城市的發展與生態環境之間存在交互脅迫作用[16]。城市化進程的加快必然會引城市地區及其周圍生態環境的變化。在Costanza[13]、謝高地等[14]建立的生態系統服務價值體系的基礎上，參考段瑞娟等[17]對城鎮工礦用地的生態系統服務價值估算(折算到2012年)建立生態服務價值當量(表4),運用公式(2)，計算出欽州市不同情景假設的生態服務價值如表5所示。

表4　欽州市生態服務價值當量　元/hm2

表5　2020年不同情景方案下的生態服務價值　億元

從表5中分析可知，所計算的生態服務價值僅與2012年的GDP大體相當，沒能充分發揮生態環境對區域經濟發展所應有的作用，在3種情景假設模擬中，生態安全指標情景的生態服務價值最高，自然增長假設情景次之，規劃指標假設情景最小；無論哪種情景假設，在不同用地類型中，林地對整體生態服務價值貢獻最大。結果顯示的這些特點說明欽州市未來土地利用發展規劃中，很大程度上仍然是以資源消耗換取經濟增長，區域生態可持續發展將進一步受到威脅。

4結 論

(1) 通過土地利用轉移矩陣分析發現，欽州市2000—2010年，林地減少159.9 km2，占10 a間土地總變化量的40.6%，其他地類均有增加，又以耕地、草地、建設用地增加為主，其他變化不大。

(2) 通過Binary Logistic回歸分析，較好的揭示了土地利用變化與各驅動因子之間的關系，其ROC值基本都在0.75以上。

(3) 運用CLUE-S模型對欽州市區2010年的土地利用時空變化進行模擬，Kappa指數達0.829 0，取得較理想的效果，并在此基礎上對欽州市2020年土地利用時空變化進行了3種情景預測，清晰展現研究所假設條件下未來土地利用變化動態格局。

(4) 對3種情景假設模擬結果進行生態環境效益評價，計算結果僅與欽州市區2012年的GDP大體相當，沒能充分發揮生態環境對區域經濟發展所應有的作用，3種情景中規劃指標情景的生態服務價值最小，按照規劃發展，區域生態可持續發展很可能會進一步受到威脅。

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Dynamic Simulation and Eco-environmental Benefits Evaluation of Land Use Pattern in Beibu Gulf Economic Zone-A Case Study of Qinzhou City in Guangxi Zhuang Autonomous Region

HE Wen1, LU Yuan1, HE Peilin2, GAO Feng1, JIN Jian1

(1.CollegeofResources&EnvironmentalScience,GuangxiTeachersEducationUniversity,Nanning,Guangxi530001,

China; 2.InformationCenterofLandandResourcesofGuangxiZhuangAutonomousRegion,Nanning,Guangxi530001,China)

Abstract：[Objective] Through simulating the dynamic changes of land use pattern in the Beibu Gulf economic zone of Qinzhou City and evaluating the ecological environmental benefits of the simulation results to provide a support for local governments and departments.[Methods] Used the TM remote sensing(image) data and experiment/research conducted in 2000 and 2010. Adopted the logistic regression analysis, the CLUE-S(the conversion of land use and its effects at small regional extent) model simulation analysis, and the ecological environment benefits comprehensive evaluation method.[Results] The urban expansion area mainly concentrated in area from the center of Qinzhou City to the coastal town along Qinjiang river basin. The value of ecological service was 213.01 billion yuan under natural growth scenario, and 200.59 billion yuan under planning scenario, and 226.52 billion yuan under ecological security policy scenario. The value closed to the GDP in 2012, but failed to give full play role of the ecological environment, and especially in the planning target scene.[Conclusion] The simulation results of land use pattern are accurate by CLUE-S model in Qinzhou City, which has a good popularization and application value in the Beibu Gulf economic zone.

Keywords:land use change; Beibu Gulf economic zone; CLUE-S model; logistic regression analysis; ecosystem service values

文獻標識碼：A

文章編號：1000-288X(2015)01-0281-06

中圖分類號：F301

通信作者：盧遠(1971—，男(漢族)，廣西壯族自治區南寧市橫縣人，博士,教授，主要從事生態遙感與土地利用研究。E-mail:51150403@qq.com。

收稿日期：2013-12-13修回日期：2014-01-29

資助項目：教育部科學技術研究重點項目“廣西北部灣經濟區城市化與生態環境交互耦合機制研究”(210167)

第一作者：何文(1988—),男(漢族),廣西壯族自治區賀州市人,碩士研究生,研究方向為RS與GIS在土地資源管理中的應用。E-mail:504949372@qq.com。