生態紅線約束下萬州區土地利用情景模擬及生態價值評估

陳兵飛,廖鐵軍,張莉坤

(1.西南大學 資源環境學院,重慶400715;2.河南農業大學 資源與環境學院,鄭州450002)

近年來，隨著經濟的快速發展生態環境也遭受到一定程度的破壞，對于如何處理好經濟發展和生態環境之間的關系是國內外的一個熱點議題，我國對于此也提出了相關政策。在十三屆全國人大二次會議上習近平總書記強調不能因為經濟發展遇到一點困難，就開始動鋪攤子上項目、以犧牲環境換取經濟增長的念頭，甚至想方設法突破生態保護紅線。在新修訂的《環境保護法》和《國家安全法》中，均對“劃定生態保護紅線并實施嚴格保護”作出了明確規定。十八大以來，黨中央、國務院先后出臺了一系列重要文件推進生態文明建設[1]。以上說明我國十分重視生態環境問題，通過劃定生態紅線對事關國家生態安全的重要生態區域實施嚴格監督和管理，提高生態保護與管理成效，實現一條紅線管控重要生態空間[2-3]。目前，在我國范圍內的生態保護紅線劃定工作尚不完善，有待進一步核定。那么如何將生態保護紅線的劃定成果運用到實際的研究工作中?如何衡量生態保護紅線劃定在生態保護方面的價值?生態紅線對于區域建設用地的快速擴張有怎樣的約束作用?這些都是生態紅線劃定后的熱點和急切需要解決的問題。本文的研究以此為切入點，嘗試研究解決上述存在的問題[4]。

土地利用變化是一個復雜的、多因素影響的過程，為了探究其內在的機制，一般都會運用一定的模型。當前國內外在研究中應用的比較常見的土地利用變化模型主要有CLUE-S模型、系統動力學(SD)模型、Markov模型、元胞自動機(CA)模型、FLUS模型等[5-13]。其中由黎夏、劉小平[14-16]等提出的FLUS模型能夠較好地處理各驅動因子之間的關系，能夠較準確地模擬出在自然環境和人為活動的作用下土地利用類型發生轉化的情況，可以在很大程度上提高模擬的準確度并且能得出與實際的土地利用現狀布局相一致的結果。土地利用變化模型基本上都是基于研究區的宏觀政策調控、人口和經濟自然增長、長期發展規劃等約束條件進行模擬，將生態保護紅線最新的劃定成果作為土地利用空間優化限制要素加入到FLUS模型中，在目標年的兩種情景模式下對比分析各種土地種類的數量結構和空間分布變化情況，為研究區的可持續發展提供一定的參考。生態系統的服務總價值在一定程度上可以反映區域的生態情況和生態紅線劃定的生態價值，國內外很多學者都對生態系統服務價值問題做過研究，如國外學者Costanza等[17]在全球的尺度范圍內估算了生態系統服務價值，并提出了一套系統的服務價值系數;國內學者謝高地等[18]在全國的尺度上估算了生態系統服務價值并根據我國的實際情況對生態價值系數進行了優化。本文在借鑒以上研究的基礎上，根據萬州的實際情況結合咨詢相關學者的建議對萬州區目標地類的價值系數進行優化。根據優化之后的價值系數對總體價值進行估算，由于總價值的變化受土地類型的面積和生態價值系數的影響，再對不同類型土地價值系數和面積變化對總價值的影響度進行分析[19]，以此驗證計算結果的可靠程度，并對影響因素進行深入分析，以期為研究區土地布局空間規劃、生態服務系統價值評估、政府系統的決策等提供依據，有力推進萬州區“面上保護，點上開發”的生態文明建設的實施。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

三峽庫區山脈分布眾多且地勢險峻，人均占地少，人地之間的矛盾十分尖銳，庫區內大型植被分布少，水土流失嚴重，是典型的生態敏感脆弱區和長江中下游的重要生態保護屏障，對于維護長江中下游的生態安全具有重要的作用[20]。而本文選擇的萬州區位于30°23′32″—31°0′20″N，107°52′22″—108°53′25″E，地處三峽庫區的腹心位置，東鄰云陽，南接石柱、湖北利川，西連梁平、忠縣、北臨開縣和四川省開江縣，區域大小為3 456.38 km2，包括12個鄉、29個鎮、11個街道辦事處。區內主要包括平壩區、丘陵區、低山區、中山區4種地形地貌，全區土地地形分布零碎，不成規模;萬州區屬亞熱帶濕潤性季風氣候，四季分明，全區年平均氣溫19.4℃;萬州區森林面積1 650 km2，森林覆蓋率達50.1%，天然保護林面積有128 867 hm2;萬州區作為重慶的第二大城市是重慶40個區縣中人口最多的一個大區，在重慶乃至西南地區都占據重要地位，2016年，全區戶籍人口176.05萬人，國內生產總值達到897.39億元。但隨著近年來工業的快速發展和城市化率的提高，萬州區大量農用地被占情況嚴重，人地矛盾日益突出，生態環境遭到破壞，為了實現“面上保護，點上開發”以及和公共利益配置之間的平衡，因此有必要進行土地利用布局優化及區域的生態價值評估的研究。研究區位置圖見圖1。

圖1 研究區位置

1.2 數據來源

該研究所使用的土地利用類型數據和生態保護區生態紅線數據、社會經濟數據均是來源于萬州區自然資源局相關部門和萬州區統計年鑒，DEM數據(30 m×30 m)在地理空間數據云網站(http:∥www.gscloud.cn/)下載。依據研究區的實際情況和專家的建議結合全國第二次土地調查的標準將區域內的土地分為耕地、園地、林地、草地、建設用地、水域、其他土地等大類。為了使數據可計算，首先統一數據的范圍與格式為30 m×30 m柵格，然后將矢量數據基于土地利用現狀圖進行配準并轉換為柵格，最后通過坐標配準、投影轉換、重采樣等方法對DEM數據進行處理;利用空間分析中歐式距離計算不同地類到城鎮中心、高速公路、主干道以及鐵路的距離;用空間分析方法對生態保護區的要素進行提取。

2 研究方法

本文利用2009年、2017年兩期土地利用數據為依據，采用FLUS模型對重慶萬州區2025年的土地利用狀況進行有無生態保護紅線約束的情景模擬，并對模擬結果與現狀進行了生態服務價值評估對比。

2.1 Morkov(馬爾科夫)模型

Markov模型在分析土地利用變化過程中的應用效果良好，能夠準確地預測區域中各種地類數量變化，Markov模型的特點是具有無后效性和時效性，轉移過程與轉移前的時間無關，只與轉移的初始狀態和轉移步數相關，本文以8 a為一個步長來計算[21]。其表達式為:

(1)

式中:P為某種地類變化前后的移概率矩陣;m和n為研究區域內的土地類型數;Pij表示地類i變化為地類j的概率。

2.2 FLUS模型及輸入要素

2.2.1 FLUS模型介紹 FLUS模型是由中山大學黎夏教授團隊開發的是用于模擬人類活動與自然影響下的土地利用變化以及未來土地利用情景的模型，具有很強的時空動態模擬能力，是在其前身——地理模擬與優化系統GeoSOS的基礎上的發展與傳承，該軟件在處理地理空間模擬、土地空間布局優化等方面有著良好的效果。該模型首先采用神經網絡算法(ANN)通過土地利用現狀數據、驅動因子等來計算各類用地類型在研究范圍內的適宜性概率，然后通過耦合系統動力學模型(SD)和元胞自動機(CA)模型以提高模型的適用性，可以減少誤差傳遞的發生，并能有效處理非線性關系[22-23]。主要的計算步驟如下:

基于神經網絡的適宜性概率計算模塊計算公式為:

(2)

式中:sp(p,k,t)為k類型用地在時間t、柵格p下的適宜性概率;ωj,k是輸出層與隱藏層之間的權重;sigmoid()是隱藏層到輸出層的激勵函數;netj(p,t)表示第j個隱藏層柵格p在時間t上所接到的信號。

基于自適應慣性機制的元胞自動機模塊:

FLUS模型中，最終的土地之間的轉化概率不僅取決于上述神經網絡輸出的分布概率，還受到鄰域密度、慣性系數、轉換成本、以及土地之間的競爭所影響。自適應慣性系數是該機制的重要內容，根據各種土地類型與需求數量之間的差距決定各自的慣性系數并在迭代中自適應調整，使得各類用地的數量在模擬過程中向目標數量逐漸接近[24]，其公式為:

(3)

在FLUS模型的驗證方面主要參考OA,ROC及Kappa等3個參數，值越接近1，模擬準確度越高。

2.2.2 驅動因子選取及回歸分析 土地利用類型發生轉化與驅動因子有著密切的關系，因此在選取驅動因子時要盡量可能地選取與研究區域關聯密切的因素。本文通過閱讀相關文獻再結合研究區的實際情況根據數據的可獲取性和一致性、驅動因子的可量化性、地域分異性等原則[25]共選取區位、自然、社會經濟3個方面的因素，共有8個驅動因子，具體見表1。

表1 萬州區驅動因子選擇及含義

為了檢驗選取的驅動因子對種土地利用類型變化相關性，進行Logistic回歸分析(表2):

表2 Logistic回歸分析結果

由表2看出本文中各種地類的ROC檢驗值均大于0.7，說明選擇的上述驅動因子能夠描述研究區的土地利用變化情況。

2.2.3 轉換規則 轉換規則表示土地利用類型之間型轉換的難易程度，它是土地類型發生變化的重要因素。根據研究區的土地利用動態實際情況和閱讀參考相關文獻[26]，設定所有土地利用類型之間均可以相互轉化。

2.2.4 土地利用變化鄰域因子設置 在FLUS軟件中，經過多次調試及驗證，得到模擬精度較高時時的鄰域因子參數(表3)，參數范圍為0～1，因子值越接近1表示該土地類型的擴張能力越弱，越不容易轉化為其他類型土地[27]。

表3 萬州區土地利用變化鄰域因子參數

2.3 生態系統服務價值系數優化

參考相關學者[4,18-19]的研究確定的生態服務價值系數并根據重慶市萬州區的實際情況和咨詢相關學者的建議，建立適合研究區的生態系統服務價值系數體系(表4)。其中耕地直接采用朱康文對重慶市兩江新區的價值系數為6 203元/hm2;園地的價值系數根據相關研究及專家意見定為7 143元/hm2;萬州區作為重要的生態涵養保護區，林地在生態系統中有更大的作用，因此林地價值系數在參考謝高地等[18]的基礎上增加20%為23 538元/hm2;草地的生態價值系數參考張鳳太等[19]對重慶主城區和朱康文等[4]對重慶兩江新區的研究取平均值4 261.5元/hm2;Costanza等[17]、謝高地等[18]等將城鎮和工礦用地的生態價值系數確定為0，而朱康文等[4]在張鳳太等[19]等的基礎上沒hm2降低8%，根據專家意見結合研究區的實際情況本研究取對重慶主城區和兩江新區研究的平均值為-5 586元/hm2;萬州區水系分布眾多，水域系數根據專家意見在朱康文等[4]的基礎上增加5%為6 090元/hm2;其他土地綜合參考幾位學者的研究確定為876.5元/hm2。

表4 生態系統服務價值系數 元/hm2

生態系統服務價值計算公式[28]為:

(4)

式中:V表示區域生態系統服務的評估總價值;Ai表示第i種土地利用類型的面積;Cv,i含義表示第i種土地利用類型的生態系統服務價值系數。

2.4 生態價值敏感度

生態價值敏感度(Cs)表示生態系統服務總價值對價值系數的依賴程度。如果Cs>1表示該生態系統服務價值富于彈性;Cs<1表示生態系統服務價值缺乏彈性[29]。計算公式:

(5)

式中:V表示估算的生態系統總服務價值，單位為元;Cv表示生態服務價值系數;f和g分別表示在價值系數調整前后生態系統服務價值情況。

2.5 生態價值變化度

生態價值變化度(Rc)反映某類土地利用面積的增加或減少引起的生態系統總服務價值的變化狀況。如果Rc>1時表明某類土地利用面積的變化對生態系統總服務價值影響明顯，如果Rc<1時表明某類土地利用面積的變化對生態系統總服務價值影響不明顯[29]。計算公式:

(6)

式中:A為某土地利用類型的面積。

3 結果與分析

3.1 土地利用結構變化分析

基于ArcGIS軟件分析2009年和2017年兩期的土地利用數據量，得到各種地類的土地利用情況(表5)。

表5 2009年和2017年各類土地利用面積及所占比例

由表5可知在在研究區的現狀中耕地和林地占主體地位，在兩期的土地利用現狀中耕地和林地分別占35.41%,39.76%和35.06%和39.75，在此期間耕地減少了1 221.08 hm2，園地減少了273.32 hm2，建設用地增加了1 849.17 hm2，林地、草地及水域也呈現出小幅度的減少態勢，而其他土地則呈現小幅度的增加趨勢。耕地的減少和建設用地的大幅度增加體現出人口不斷增長、城鎮化水平不斷提高、經濟不斷發展尤其是萬州作為三峽工程移民地區背景下的發展需要，而園地、林地、草地及水域等的小幅度變動反映出萬州區作為重慶市的重要生態保護區要維護其生態穩定的戰略方針。

3.2 土地利用需求預測

3.2.1 構建土地利用變化轉移矩陣 根據研究區2009年和2017年兩期的地類數據，以兩期的現狀矢量圖為底圖，利用ArcGIS軟件首先對屬性表中各地類字段合并在一起，采用Analysis Tools工具對合并以后的數據進行空間疊加分析，打開疊加后結果中的dbf格式文件導入到Excel表格中通過計算得出2009—2017年萬州區的各地類的轉移概率矩陣(見表6)。

表6 萬州區土地利用類型轉移概率矩陣

3.2.2 土地利用需求 借助表6求得的矩陣，以2009年的土地利用類型數據為基礎數據，運用馬爾科夫鏈預測得出萬州區2017年和2025年耕地、園地、林地等7種土地的數量。

其中在設定的自然發展情境下，主要根據歷史發展趨勢進行發展;在生態保護情境下，是在自然發展的情境下設定園地、林地兩種土地利用類型向建設用地轉化的數量減少20%，水域向建設用地轉化的數量減少25%，同時加入生態保護區的限制因素。具體數量見表7。

表7 萬州區2017年、2025年土地需求量預測 hm2

3.3 生態紅線保護區

根據萬州區生態紅線的劃定成果，將生態紅線范圍內的區域作為生態紅線約束下限制發展的區域(下圖中表示為0的區域)，主要包括自然保護區、部分風景名勝區、重點生態功能區、水土流失敏感區、飲用水水源保護區、三峽水庫消落區、森林公園以及生態公益林等，主要布局在西部的響水鎮、甘寧鎮，中北部的新田鎮、茨竹鄉、九池鄉，北部的高梁鎮、天城鎮等和東部的長灘鎮、龍駒鎮、梨樹鄉以及地寶土家族鄉。在生態保護情境下將該數據作為限制條件輸入模型中。進行標準化處理過的生態紅線保護區數據見圖2。

圖2 萬州區生態紅線保護區

3.4 FLUS模型的情景模擬分析

本研究先將研究區2009年土地數據作為基期初始數據，將驅動因子結果進行標準化處理，歸一化到[0,1]，設置神經網絡訓練的采樣比例為20，占研究區有效采樣數的百分之二，神經網絡的隱藏層數設置為12。運行軟件得到2009年土地利用適宜性概率圖集，其中均方根誤差RMSE=0.23，說明數據訓練結果可信。在FLUS軟件的基于自適應慣性機制的元胞自動機模(CA)模塊中導入2009年土地利用類型柵格圖，加載適宜性概率圖集，不加任何限制性因素，輸入土地利用變化鄰域因子參數，最后設置模型參數，運行軟件得到2017年研究區自然發展模式下預測的現狀柵格圖并與2017年萬州區實際現狀圖對比(圖3)。之后借助軟件的Precision Validation模塊，加載2017年的真實與預測的結果進行對比驗證，得出應用總體精度(OA)、FOM指數及Kappa指數。OA和Kappa值通常介于0～1，數值越接近1，模型的，仿真精度越高。當Kappa大于或等于0.75時，模型的仿真精度較高。當Kappa值在0.5～0.75時，模型的仿真精度一般，其中FOM指數大小受模擬年數影響，每模擬年數增加一年，FOM指數增加不大于0.01為標準水平。對比萬州區2017年現狀和預測圖，兩張圖基本一樣，驗證精度的指數見表7。由精度驗證結果OA值為0.906 2大于0.8且Kappa為0.843 7大于0.75,FOM值處于標準水平，說明FLUS模型可用于萬州區土地利用變化模擬[30]。然后根據表8求得的2025年不同情景下的土地需求數量，以2017年的土地利用現狀為初始狀態，模擬2025年兩種情景模式下的土地利用類型空間分布狀況。結果見圖4。

圖3 萬州區2017年土地現狀及模擬結果

圖4 萬州區土地利用變化情景模擬結果

根據模擬結果，在自然發展情景下，耕地、園地、草地和水域面積都有不同幅度的減少，其中耕地面積減少最多為1 288.02 hm2，園地、草地、水域分別減少301.53 hm2,144.38 hm2,231.17 hm2，建設用地、其他土地、林地的面積有所增加，其中建設用地面積增加幅度最大為1 919.97 hm2，其他土地和林地只有小幅度的增加。這是由于在自然的發展情境下，隨著社會經濟的發展和人口的增長，建設用地勢必會不斷的擴張來占用其他土地類型的面積，主要呈現為在研究區中部沿長江兩岸地區的城鎮區域建設用地向四周蔓延，主要是由于研究區地勢起伏大，山地丘陵較多，建設用地的發展只能沿長江兩岸一些地勢緩和的區域蔓延發展。其余土地利用情況除其他土地數量增長以外，園地、林地、草地和水域都有小幅度的減少，是區域土地利用變化的特征現象。在生態保護情境下，耕地、園地、其他土地的面積有所減小，其中耕地面積減小幅度最大為1 268.13 hm2，園地和其他土地減少分別為64.83 hm2,246.18 hm2，其他土地類型的面積都有所增加，其中建設用地增加最多為1 093.41 hm2，林地、草地、和水域分別增加342.19 hm2,2.41 hm2,141.04 hm2。這是由于在生態保護情景下，加入了生態紅線保護區限制了林地向其他用地類型的轉化，增加了林地的穩定性。同時林地、園地、水域用地較自然情形面積有一定的增加，林地增加面積最大主要分布在東南和西北的密林地區，同時建設用地的發展得到了較好的限制，其他用地和草地依然有較小幅度的減少趨勢，在該情景下的模擬結果與研究區作為主要生態涵養區和保護區的宏觀戰略相貼合。總體來說兩種情境下的用地變化情況符合重慶地區的發展趨勢，對研究區未來的土地利用規劃有一定的參考價值。

3.5 生態系統服務價值分析

通過計算(表8)2017年萬州區的生態系統服務總價值約為41.06億元，2025年設定的兩種情景下的總價值有所減少，分別為40.83億元、41.00億元。兩種情景中耕地和園地的生態服務價值又有所下降原因是城鎮的發展、新增建設用地要占用一定的耕地和園地;林地的生態服務價值有所增加在生態保護情景中增加的價值比自然保護情景多0.079億元，說明林地在生態保護方面有著更重要的作用;草地在自然增長情景呈現生態服務價值下降的趨勢在生態保護情境下增加了0.006億元，說明草地在生態保護系統中也具有重要的生態價值;建設用地在兩種情景中都表現出負向價值，在自然增長情境中的負向價值更大比生態保護情景多了0.046億元，這是由于在生態保護情境下生態紅線劃定的生態紅線保護區域在一定程度上限制了建設用地的發展，有利于經濟的可持續發展;水域在生態保護情境中生態服務價值多了0.009億元，呈現出增加的趨勢。生態紅線劃定下生態保護情景生態的總價值比自然保護情景下多了0.169億元說明此種情景下生態紅線的劃定增加了生態系統的服務總價值，對研究衡量生態紅線的劃定價值意義重大。

表8 萬州區生態系統服務價值 億元

3.6 生態價值敏感度分析

根據表4中確定的價值系數，分別增加和減少5%來計算總價值，計算出敏感性值結果見表9。7種土地的值都小于1且林地的值最高其他土地的值最低，根據敏感性數值可以得出萬州區的生態系統服務價值對價值系數的變化缺乏彈性。根據王亞娟等[31]對寧夏彭陽縣的研究得出的結論絕大多數地區的價值系數的變化對地區的生態系統服務的總價值影響較小，說明結果準確。

表9 萬州區生價值敏感度

3.7 生態價值變化度分析

以2017年各種土地利用類型的面積為基礎，通過增加5%和減少5%來重新計算各種土地地類的面積，并計算出生態系統服務總價值來分析生態系統服務價值對地類面積的敏感性(表10)。由表格中的結算結果可以看出來只有林地的價值變化度接近于2.0，說明在萬州區林地的面積變化對于生態系統服務價值的影響最為顯著，其中園地、耕地和水域的價值變化度大于0.5說明這3種土地利用類型的面積變化對于生態系統服務價值有一定的影響，其余的土地類型的影響較小。所以政府部門在制定相關規劃時可以考慮通過增加水域用地和林地的比例來提高區域的生態環境質量。萬州區作為重慶乃至全國重要的生態保護和生態脆弱區，林地面積較大，在土地利用中占有重要的比例，而生態保護紅線的劃定可以有效地鞏固和加強林地等增強生態系統服務價值地類的面積，對于保護生態功能和生態敏感區具有重要的意義。因此政府等決策部門應該加強對生態空間的保護，嚴格限制劃定的生態紅線內的區域的開發，構建良好的生態環境，實現社會經濟的可持續、健康發展。

表10 萬州區生態價值變化度

4 結 論

(1) 文中選取的區位、自然、社會經濟3個方面的8個驅動因子通過Logistic回歸分析經ROC的值均大于0.7，表明選取的驅動因子可靠;利用Markov模型預測2025年萬州區地類數量，并對2017年的用地情況進行模擬，模擬后驗證OA值大于0.9且檢測值Kappa值大于0.8表明利用FLUS模型對研究區的土地利用模擬效果較好，對相似的研究有一定的參考價值。

(2) 通過生態系統服務價值評估萬州區2017年現狀、20205年自然發展情景和2025年生態保護情景下生態系統服務總價值分變為41.06億元、40.83億元和41.00億元，在2025年的生態保護情境下的生態系統服務價值高于自然發展情景，說明生態紅線的劃定有利于保證生態系統服務總價值，在一定程度上減緩了社會經濟發展帶來的生態方面的影響，對于維護整個區域的生態安全有重要的作用。

(3) 通過對未來土地利用的兩種情景模擬，結果表明在生態保護情景下生態紅線的劃定可以在一定程度上限制建設用地的擴張，同時也約束了新增建設用地不能在紅線以內發展，對于區域的生態保護有重要的作用。

(4) 通過對研究區的生態敏感度分析，不同土地利用類型的價值系數的變化對于生態系統服務總價值產生的影響較小;通過對研究區的生態變化度分析，林地的面積變化對生態系統服務總價值的影響最大，園地、耕地和水域的面積的變化對生態系統服務總價也有一定的影響。根據結果雖然林地在萬州區的地類面積中占有最大的比例，但因為其對于生態系統的重要性不能放松對林地的保護。

(5) 總體來說，在生態紅線劃定之后對生態系統有良好的保護作用，整體上提高了生態系統的服務總價值，符合現在生態文明建設的理念和要求，在區域建設用地的規劃和布局上也更加合理，對于區域的持續健康發展具有重要的意義。