“多目標”需求下揚州市土地利用布局優化

吳文俊,張雪微,郭 杰 ,2,3,歐名豪,2,3,*,歐維新,2,3

1 南京農業大學土地管理學院,南京 210095 2 統籌城鄉發展與土地管理創新研究基地,南京 210095 3 農村土地資源利用與整治國家地方聯合工程研究中心,南京 210095

隨著耕地安全和生態環境問題的日益突出,國家將生態環境保護工作提高到國家戰略層面。習近平總書記多次強調“綠水青山就是金山銀山”“要堅持節約資源和保護環境的基本國策”“像保護眼睛一樣保護生態環境,像對待生命一樣對待生態環境”。《“十三五”生態環境保護規劃》將生態文明建設上升為國家戰略,強調生態環境保護與土地利用格局優化的耦合研究是保護生態環境、確保國家糧食安全的重點。近年來發展的綠色基礎設施理論提出了構建連續生態網絡的方法,并在美國馬里蘭州土地管理中得到了成功應用[1]；俞孔堅等學者于1995年提出了生態安全格局(Ecological Security Pattern)理論和方法,通過判別和保護關鍵的景觀格局,維護生態過程的健康和安全,為我國區域土地利用與生態保護研究提供了重要參考[2]。同時,穩定優質的糧食供給是世界發展中永恒的主題[3],當前建設用地適度擴張仍是經濟發展的內在需求,但其增長需符合國家糧食安全和生態保護戰略的要求。因此,滿足多目標土地利用需求,研究生態和糧食安全約束下的土地利用布局,可以為未來發展方向提供科學依據[4]。

自20世紀90年代以來,土地利用變化研究已成為全球環境變化的關鍵領域和核心內容,是地理學和土地科學研究的前沿與熱點領域之一[4—7]。情景分析和模型模擬則成為研究土地利用動態變化特征、土地利用格局和土地動態走向的有效手段。目前基于Logistic回歸分析的空間顯示模型(Spatial Explicit Model)[8]、基于經驗統計分析的CLUE-S模型[9]、基于柵格鄰域關系分析的元胞自動機模型(Cellular Automata)[10]、基于多智能主體分析的主體與多主體模型(Agent Based Modeling)[11]和基于土地系統結構變化及空間格局演替綜合分析的DLSC模型(Dynamics of Land System)[12]已廣泛應用于土地利用變化時空格局模擬的研究中。

與其他模型相比,CLUE-S模型整合不同時空尺度、不同層面(社會、經濟、政策、生態環境)引起土地利用變化的驅動因素,結合對區域土地利用變化經驗與理解,模擬不同情景下各種土地利用類型的時空格局變化,為制定科學的土地利用決策提供依據[13]。隨著生態環境保護與經濟社會發展之間的矛盾加劇,有部分學者將區域景觀生態安全格局保護與土地利用變化預測研究相結合,將重點生態保護區域作為限制條件,對生態約束下的格局優化進行了研究[14]；在糧食供給方面,目前仍以對于耕地面積管控從而保障糧食安全的研究較多[15]。但在目前城鎮空間逐步蔓延,生態空間與農業空間相互制約的情況下,通過土地利用布局預測模擬手段,實現糧食安全與生態安全“多目標”需求下的未來土地利用發展方向的研究顯得更為重要,目前將糧食與生態相結合的研究仍較少,這一方面將成為未來的重點。

基于此,本文以國家級生態示范市揚州市為例,重點關注廣陵區和邗江區,構建耦合景觀生態安全格局的CLUE-S模型,模擬目標年(2030年)區域不同情景下綜合現狀發展、糧食安全、生態涵養多目標需求的用地布局；通過不同情景下用地模擬方案與研究區土地利用現狀對比,研究區域差別化的土地利用管制策略,為土地可持續利用管理與調控提供依據。

1 研究區概況

揚州市地處江蘇省中部,位于長江與京杭大運河的交匯處。隨著經濟的快速發展,揚州市建設用地外延式增長導致城市內部空間結構失衡和土地利用效率低下,建設用地過度擴張導致優質耕地數量急劇減少、生態空間日益侵占。廣陵區和邗江區作為揚州市的核心區域,土地供需矛盾尤為突出,伴隨經濟的迅速增長以及建設用地快速擴張,造成了對農業、生態空間的過度擠壓。2016年揚州市區GDP為2900.30億元,常住總人口為132.47萬人,建設用地規模為35342.76hm2,人均建設用地約為208m2/人；2005—2016年建設用地擴張占用耕地6235.47hm2,水域、灘涂等生態空間消減迅速,人地矛盾日益突出。未來隨著揚州市區城鎮化與工業化進程的推進,農地非農化、生態空間破壞等現象將會繼續,造成土地利用布局的深刻變化,因此通過構建景觀生態安全格局,將其作為土地利用變化的限制條件,對揚州市土地資源的合理配置、優化利用及區域生態安全的維護具有重大意義。

2 研究方法

2.1 區域景觀生態安全格局的構建

景觀生態安全格局強調分析景觀過程和格局的關系,通過景觀過程的分析,判別由關鍵性的景觀元素、位置和空間關系組成的景觀格局,是判定區域生態用地需求的重要依據[16—17]。參照已有研究[18—21],基于區域生態現狀調查,識別關鍵的生態過程,選取防洪安全、水土保持、生物保護和游憩安全等生態過程構建區域綜合生態安全格局。構建方法如下：

防洪安全格局。研究區地處江淮交匯,境內地勢低洼,70%以上的地面位于歷史洪水位之下,因此構建洪水安全格局意義重大。首先,查閱研究區相關歷史資料,運用ArcGIS建立50年一遇、20年一遇和10年一遇不同洪水風險級別下的淹沒格局；其次,將河流湖泊、水庫水面、內陸灘涂及低洼地等具有蓄洪功能的土地作為防洪源地,以滿足洪水自然宣泄的要求,根據不同蓄洪安全級別要求建立緩沖區,從而構建蓄洪格局；最后綜合上述兩種格局建立高、中、低三級洪水安全格局[22]。

水土保持安全格局。水土流失會造成土壤肥力下降,嚴重時會導致洪水、泥石流等災害,給人類的生命和財產造成嚴重威脅,因此需要結合潛在的水土流失區域識別水土安全格局。由于地表徑流、坡度、植被覆蓋度等是水土流失的主要影響因素,本文選取地表徑流緩沖區、坡度和土地覆蓋類型作為水土保持影響因子,結合研究區歷年水文資料,設置不同安全級別下水土保持影響因子的參數,據此構建區域高、中、低三級水土保持安全格局[23]。

生物保護安全格局。生物多樣性的提升是區域生態安全和糧食安全的重要保證,目前研究區面臨濕地減少、生物多樣性遭到破壞等問題,因此需要構建生物保護安全格局,通過生境網絡優化促使區域生物多樣性提升。根據《揚州市生物多樣性保護戰略和行動計劃編制大綱》,研究區共有187種鳥類,本文選取白鷺和灰喜鵲作為區域生物的指示性物種,通過生活習性分析,分別采用生境適宜性評價法和阻力面分析法[19]確定其生境安全格局,并運用自然斷裂法,綜合構建高、中、低三級生物保護安全格局。

游憩安全格局。研究區生態環境優越,區域內自然景觀與人文景觀交相輝映,具有較高的游憩價值。本文選擇水體、灘涂、風景名勝區以及鄉土文化遺產作為源,通過構建最小阻力模型和自然斷裂法,構建高、中、低三級游憩安全格局。

由于上述景觀生態安全格局對研究區生態保護同等重要,即各類生態安全同時對區域整體生態安全具有決定性作用,任何單一生態格局的弱勢區域均會使該區域的綜合生態安全處于較為危險的狀態,因此本文采取等權疊加：在疊加判別時,結合木桶效應而采用“綜合取低”的方法[19],評價單元格的安全水平取決于其上各類安全格局中的最低安全水平；據此,可得到區域高、中、低三級安全級別下生態用地的規模。

2.2 土地利用核心情景構建及需求預測

(1)土地利用核心情景構建：土地利用情景即未來區域土地利用形勢的綜合判斷,是對多目標土地利用協調的考量。考慮未來社會經濟發展的不確定性,從土地利用滿足經濟增長、糧食安全和生態安全等多目標需求的角度,本研究擬構建現狀發展、耕地保護和生態涵養三類土地利用情景。

(2)土地需求量預測：在一定時期的土地利用變化中,不同土地利用類型間存在相關轉化,且這一轉化過程規律可用馬爾科夫模型來定量描述。該模型是景觀生態學家用來模擬土地利用/覆被格局變化最普遍的模型,其應用的關鍵在于確定不同狀態下各土地利用類型間的轉移概率,基于基期土地利用數據通過調整轉換概率實現未來用地需求的預測。

(3)耕地與生態用地控制：中國實施嚴格的耕地保護制度,通過保有一定數量、質量的耕地是保障國家糧食安全的基礎[20]。因此,減少耕地被其他用地,尤其是建設用地侵占的可能性,是實現糧食安全的首要任務,在情景設置中通過地類轉移概率設置,模擬預測未來不同情景中耕地面積。對于生態用地而言,除了需要進行面積控制外,空間位置屬性更是保證生態安全的重要因素[14],在本研究中,通過構建生態安全格局,運用生態安全分級分區限制,實現對生態用地的保護,結合地類變化速率調整預測未來土地利用變化。

2.3 CLUE-S模型法

CLUE-S模型的假設條件是,一個地區的土地利用變化是受該地區的土地利用需求驅動的,并且一個地區的土地利用分布格局總是和土地需求以及該地區的自然環境和社會經濟狀況處于動態的平衡之中[21—24]。在此假設的基礎上,CLUE-S模型運用了系統論的方法處理不同土地利用類型之間的競爭關系,實現了對不同土地利用變化的同步模擬[21]。

其具體操作步驟如下：

(1)數據收集與輸入：模型需要的數據包括地圖(如土壤、氣候、海拔等)和統計數據兩類,所有數據需要被轉化成一致的柵格格式；運行CLUE-S模型需要輸入的參數文件為main1文件、編輯回歸方程文件(alloc.reg)、區域約束文件(region*.fil)、需求情景假設文件 (demand. in*)、最初土地利用配置文件(Cov_all.*)、驅動因子文件(Sclgr*)、轉化矩陣文件(allow.txt)。

(2)空間分析：在CLUE-S模型中,根據一組引起土地利用變化的驅動因子,運用Logistic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。在轉移概率計算公式中,X為各驅動因子,β為驅動因子系數。使用PontiusR.G.提出的 ROC(Relative operating Characteristics)方法對Logistic回歸結果進行檢驗,ROC曲線下面積越大,表明回歸效果越好[25]。

Log(Pi/(1-Pi))=β0+β1X1i+β2X2i+......+βnXni

(3)轉化規則：不同土地利用類型的穩定性可由模型參數ELAS定義以下三種情況：對于一般不會轉變為其它土地利用類型的地類,ELAS設為1；對于極易變化的地類,ELAS設為0；對于發生轉化的難易程度介于以上兩種極端情況之間的地類,ELAS設為大于0小于1的某一值。參數設置主要依靠研究者對研究區域土地利用變化的理解,可以在模型檢驗的過程中進行調試。

(4)動態模擬：綜合分析土地利用的空間分布概率適宜圖、土地利用變化規則和研究初期土地利用分布現狀圖的基礎上,根據總概率TPROP大小對土地利用需求進行空間分配的過程。這種分配是通過多次迭代實現的。計算公式中ITERu是土地利用類型u的迭代變量,ELASu是根據上述土地利用轉變規則設置的參數。

TPROP(i,u)=P(i,u)+ELASu+ITERu

3數據來源及處理3.1數據來源

本研究涉及的數據主要包括地理空間數據(土地利用、地形、水文、坡度等)、統計數據(社會經濟、人口、資源等)和專題數據。

(1)土地利用數據：采用2010年及2015年的土地利用現狀數據,來源于揚州市2010年及2015年Landsat TM遙感影像數據解譯,空間分辨率為30m。

(2)地形及水文數據：將地理空間云數據平臺下載的GDEMDEM 30M分辨率數字高程數據進行掩膜提取處理,獲得研究區的高程數據；運用ArcGIS的Spatial Analyst Tools生成坡度圖,并進行水文分析和徑流模擬等數據處理。

(3)統計及專題數據：包括統計年鑒、地方志和各類專題數據。其中,社會經濟數據來源于《揚州市統計年鑒》；歷年建設用地規模來源于土地利用變更調查,部分缺失數據運用多年平均增長率進行插值計算。

3.2 數據處理

(1)土地利用數據：首先,將收集到的地形圖進行掃描和投影處理,以地形圖作為主控數據源,利用ENVI 4.7軟件,結合第二次全國土地調查土地利用現狀數據,對2010年及2015年TM影像數據進行配準及糾正,平均位置誤差控制在1個像元以內；然后,基于ArcGIS 10.2平臺,根據不同土地覆被類型的影像色調、紋理等特征,建立相應的遙感解譯標志,以“二調”數據為基礎,進行人機交互式目視判讀,提取相鄰兩個時段內土地利用類型發生變化的動態圖斑,分別獲得2010年及2015年土地利用現狀數據。參考《土地利用現狀分類》(GB/T 21010—2017),將研究區域土地利用類型劃分為耕地、園林地、城鎮及工礦用地、交通運輸用地、水域及水利設施用地五大類。

(2)基礎地理數據的處理：以土地利用現狀圖數據為基礎,借助ArcGIS軟件,提取研究區的河流、湖泊、公路、鐵路、農村道路、城市、村莊的圖斑；鎮中心距離文件的獲取,則以研究區現狀行政區劃圖為基準,運用空間分析模塊中的重心提取工具,獲得鎮中心的點文件；最后利用空間分析模塊中的Spatial Analyst Tool工具欄下的歐式距離工具(Euclidean Distance)生成相應點狀和面狀數據的空間距離文件。數據結果均為柵格格式,格網大小為30m×30m。

(3)社會經濟數據的處理：人口密度數據是本研究社會經濟的唯一驅動力指標,它的處理過程首先以現狀行政區劃圖為基礎數據,運用ArcGIS工具中的Data Management Tools模塊下的Feature to point 工具生成各鎮中心的點文件,并將各點賦予人口密度屬性數據,最終運用克里金插值法求取整個研究區范圍以30m×30m為格網單元的人口密度數據。

4 研究結果與分析

4.1 不同生態安全情景下的生態用地格局

4.1.1防洪安全格局

通過查閱揚州市區水文資料和洪水資料,將洪水淹沒區高、中、低風險級別分別定為五十年一遇、二十年一遇和十年一遇,對應洪水位分別為8.85、6.36、5.69m；蓄洪低、中、高安全格局分別設定蓄洪區的緩沖區(50、80、150m),二者相疊加從而得到區域防洪安全格局。

由圖1可以看出,研究區洪水易發區主要集中在長江及邵伯湖沿岸,防洪安全格局的級別隨著防洪源距離的擴大而提高。其中,低安全格局面積約為197.76km2,占研究區防洪安全格局的50.45%,在此區域內應該嚴禁建設占用,鼓勵保留自然濕地以最大程度發揮蓄洪調洪功能；中安全格局面積約為62.71km2,占研究區防洪安全格局的16.00%,在此區域內,應實行有條件建設開發并且推進生態退耕還濕工程,恢復自然河道；高安全格局面積約為131.53km2,占研究區防洪安全格局的33.55%,可用于建設開發,但仍需嚴格控制建筑標高和設施的防洪安全標準。

4.1.2水土保持安全格局

建立水土保持不同安全級別與水土流失保持影響因子(地表徑流緩沖區、土地覆蓋類型、坡度)的對應關系(表1),通過空間疊置分析,將土地覆蓋類型與坡度因子影響下生態用地格局取交集,然后再與地表徑流緩沖區因子決定的生態用地格局取并集,從而建立區域水土保持的安全格局。

由圖2所示,水土保持安全格局主要集中在河流、湖泊、地表徑流及林地等極易遭受水土流失威脅地區周圍的緩沖地帶。其中,低安全格局面積約為68.96km2,占研究區水土保持安全格局的31.03%,應將此區域納入重點保護區并以恢復為主,實施坡面整治和小流域整治以促進自然環境的恢復；中安全格局面積約為104.61km2,占研究區水土保持安全格局的47.06%,該區域坡度較緩,但植被覆蓋度仍較欠缺,應逐步加大退耕還林、封山育林等力度,提高整體生態環境質量；高安全格局面積約為48.70km2,占研究區水土保持安全格局的21.91%,該區域以保護預防為主要目的,建立健全動態監測與監督管理機制,合理規劃以避免人為干擾。

圖1 防洪安全格局Fig.1 Flood control security pattern

圖2 水土保持安全格局Fig.2 Soil-water conservation pattern

表1 水土流失保持影響因子

4.1.3生物保護安全格局

選取面積大于1000m2的林地作為灰喜鵲棲息源地,對不同土地類型設置相應阻力值,構建土地類型阻力面；灰喜鵲活動范圍約為2km[26],因此提取源地2km范圍內的阻力數據,構建最小阻力模型,并運用自然斷裂法構建留鳥低、中、高三級生境安全格局。選取土地覆蓋類型、坡度、距城鎮和居民點距離以及距水體距離作為白鷺生境適宜性的評價因子[15—19],結合專家打分因子評分和賦權,運用自然斷裂法構建候鳥低、中、高三級生境安全格局。二者疊加構建區域生物保護安全格局。

從圖3可知,低安全格局面積約為136.23km2,占研究區生物保護安全格局的18.17%,該區域作為生物多樣性保護核心區,應禁止建設開發,嚴格保護生物的棲息地；中安全格局面積約為179.13km2,占研究區生物保護安全格局的23.89%,該區域作為生態過渡區,可適當有條件建設,但須避開生態敏感區；高安全格局面積約為434.35km2,占研究區生物保護安全格局的57.94%,該區域作為生態隔離帶,允許建設占用,但需通過合理評估及規劃以避免生境的進一步破碎化和退化。

圖3 生物保護安全格局Fig.3 Biological protection security pattern

圖4 游憩安全格局Fig.4 Recreational Security Pattern

4.1.4游憩安全格局

水體、灘涂、風景名勝區以及鄉土文化遺產作為源,選取土地覆蓋類型和線狀要素相結合的方式構建游憩阻力面[15—19],結合專家打分,確定各因子阻力系數,通過構建最小阻力模型和自然斷裂法,構建區域低、中、高三級游憩安全格局。

由圖4所示,源地及其周圍的廊道和緩沖區共同構成了區域的游憩安全格局,其中廊道對各景點間的聯通起到至關重要的作用,有助于提升區域生態景觀的文化和休閑娛樂功能。其中,低安全格局面積約為271.31km2,占研究區游憩安全格局的44.23%,該區域是保障游憩安全的核心區域,區內應積極嚴格保護良好的生態空間,維持各游憩景觀之間的連通性；中安全格局面積約為148.20km2,占研究區游憩安全格局的24.16%,本區域為有條件允許建設區,但應盡量保持自然要素的原貌,建立相應的配套措施和綠色廊帶,維持其文化傳遞功能；高安全格局面積約為193.89km2,占研究區游憩安全格局的31.61%,該區域是對游憩安全影響較小的區域,可依據周邊景觀要素而定,建設與地方文化相符合的建筑和設施。

圖5 揚州市區綜合景觀安全格局Fig.5 Comprehensive landscape security pattern in Yangzhou city

4.1.5區域綜合景觀安全格局

通常認為不同子安全格局對于區域生態安全維系具有同等重要的地位,因此,通過子安全格局的空間疊加,并采用綜合取低的方法[19],最終構建區域低、中、高三級綜合景觀安全格局。

結果表明(圖5),研究區低安全水平的生態用地的面積為201.81km2,占研究區三類安全格局中的20.68%；中安全水平生態用地面積為356.18km2,占研究區三類安全格局中的36.50%；高安全水平生態用地的面積為476.31km2,占研究區三類安全格局中的48.81%。其中,低安全水平下的生態用地是保障區域生態系統功能的最小單元,原則上應維持現有景觀結構和安全,避免遭受人類活動的干擾也是人類開發建設不能逾越的紅線；中安全水平下的生態用地主要起著廊道緩沖的作用,實現核心區與外界的信息傳送與交流,因此,該安全級別下的土地以自然型土地利用為主、限制建設；高安全水平下的生態用地是城市生態系統與自然生態系統的緩沖區和隔離帶,該水平下各類生態用地間的連通性較好、生態系統相對穩定,因此,可根據實際情況對生態用地進行適當的開發建設活動,但應控制開發建設對生態用地的干擾。

4.2 土地利用情景構建及土地需求量預測

4.2.1土地利用核心情景方案

參照國內外CLUE-S土地利用變化情景構建的研究成果,在實際操作中,不同情景方案的實現主要通過調整CLUE-S模型不同限定區域的空間布局及其相關參數[27—28]。CLUE-S中的限定因素包括絕對限制因素(限制區域內的土地利用類型向其他地類轉變)和相對限制因素(限制區域部分土地利用類型的轉變)；本研究將景觀生態安全格局法構建不同安全級別的生態用地分布格局作為相對限制因素參數,據此構建不同研究區土地利用核心情景。

結合《江蘇省土地利用總體規劃(2006—2020年)》、《揚州市土地利用總體規劃(2006—2020年)》等相關規劃的社會經濟發展目標設定,綜合確定研究區土地利用情景。

現狀發展情景：以2010—2015年土地利用變化規律為參考,不存在對于建設用地、耕地及生態用地間轉化速率的人為干涉,經濟增長、糧食安全、生態安全均維持現狀水平,土地利用需求基本不受較大規模政策調整的影響；將景觀生態安全格局法確定的低安全格局用地范圍作為限制區域,限制該區域內的各地類間轉化。

耕地保護情景：在此情景下,將糧食安全作為首要目標,僅考慮對于耕地的保護,因此適當減少耕地向其他地類轉移的轉化速率,生態用地維持現有變化趨勢；同時維持一定程度的生態安全等級,將景觀生態安全格局法確定的中安全格局用地范圍作為限制區域,限制各地類間的轉化。

生態涵養情景：生態環境處于高安全水平,極大減緩生態用地向其他地類轉化速率。同時耕地作為農田生態系統的主體,耕地變化也在現有水平上稍作調整。該情景下生態保護成為政府土地利用管制的主要目標,環境污染得到有效控制、生態環境日益改善,居民的生產、生活和健康等福祉日益提升,維持高水平的生態安全等級,將景觀生態安全格局法確定的高安全格局用地范圍作為限制區域,限制各地類間的轉化。

4.2.2不同情景下土地需求量預測

由于2010—2015年間,城鎮化進程持續推進,經濟處于平穩增長狀態,將此矩陣視為現狀發展情景下的各用地轉移概率矩陣。參考相關文獻[29—30],在耕地保護情景下,依據已設定的情景內涵,最大程度實現保證耕地不減少的目標,耕地向城鎮及工礦用地轉化的概率降低50%、耕地向交通運輸用地轉化的概率降低50%,隨著國家一再出臺相應的整治文件以強化監督長期以來農村違規占用耕地的亂象,農村土地整治力度將持續加強,因此在參數設定中,城鎮及工礦用地向耕地轉化概率提升10%；在生態涵養情景下,根據已設定的情景內涵,為保證農田生態系統穩定以及維持一定程度的糧食安全,在參數設定中將耕地向城鎮及工礦用地轉化的概率降低30%、城鎮及工礦用地向耕地轉化概率提升10%,園林地作為最為關鍵的生態用地,應極大程度減少建設發展對其的占用,設定園林地向城鎮及工礦用地轉移的概率降低90%、園林地向交通運輸用地轉化的概率降低30%,同時為提升國家水安全保障能力,減少水源地占用也尤為重要,因此設定水域及水利設施用地向耕地和城鎮及工礦用地轉化的概率降低30%；據此,得到耕地保護和生態涵養情景下各地類間的轉移概率(表2),并推算得到不同情景下不同土地利用類型的需求量(表3)。

表2 不同情景下各土地利用類型轉移概率/%

表3 不同情景下2030年各土地利用類型需求量/km2

4.3 基于CLUE-S模型的土地利用布局模擬

4.3.1Logistic回歸分析結果及ROC曲線驗證

土地利用類型都有相對穩定的趨勢,直接或間接的土地利用變化驅動因子都有可能成為土地類型變化不穩定的根源,尤其是對生態環境復雜的長江流域地區。影響揚州市土地利用時空變化的因素是非常多的,在分析評價驅動因子時,要以重要性、數據可獲得性、可量化性為原則,綜合考慮揚州市河網密布的特殊區位以及高速發展對于便利交通的依賴,同時本文參考多位學者已有研究[31—33],結合自然、區位及社會因素3個方面選取12個驅動因子進行分析研究(表4)。

運用SPSS 17.0統計分析軟件,將研究區各類型土地作為因變量、各驅動因子作為自變量進行二元Logistic回歸分析,以確定各類型土地與其驅動因素間的定量關系。為了保證大型數據的運行,將逐步回歸的進入概率設為0.01,移除概率設為0.02,通過軟件分析,得到各地類與驅動因子間的系數β；根據Logistic回歸的結果,運用ROC曲線的方法對各驅動因子對相應地類的解釋能力進行驗證(表5)。

依據表5可知,揚州市區2010年城鎮工礦用地、水域及水利設施用地的R0C值均大于0.8,擬合精度較好；耕地、交通運輸用地、其他土地的ROC曲線值均大于0.7.擬合精度也較高；然而園林地的ROC曲線值較低、僅為0.646,這主要是因為揚州市區境內地勢較為平坦、地貌類型以平原為主,耕地、河流等分布密而廣,園林地用地類型面積較小且分布零散,因此,相關驅動因素對其解釋力度較差。綜合而言,各土地利用類型的ROC值均大于0.6,說明各驅動因子對揚州市區土地利用具有一定的解釋能力,可以用來模擬揚州市區的土地利用變化。

表4 土地利用變化驅動因子及其參數命名

表5 不同土地利用類型二元邏輯斯蒂回歸Beta系數

4.3.2CLUE-S精度驗證結果

完成各模塊和相應參數文件設定后,運行CLUE-S模型,以2010年土地利用現狀圖作為基礎數據模擬2015年土地利用現狀圖。參考相關研究,主要采用Kappa指數定量檢驗2015年模擬結果與土地利用現狀的擬合程度,計算公式如下：

Kappa=(P0-PC)/(Pp-Pc)

式中,P0表示正確模擬的比例；Pc表示隨機情況下期望的正確模擬比例；Pp表示理想分類情況下的正確模擬比例。

將2015年土地利用模擬情景(圖6)和2015年土地利用現狀情景(圖7)進行相減運算,借助ArcGIS中的Raster Calculator工具,提取0值柵格單元；結果表明0值柵格單元個數為940132個,占柵格總數1084225的86.71%,即P0=0.8671。本研究中土地利用類型共分為五大類,因此,每個柵格單元在隨機模擬情況下的正確率即Pc=1/4。Pp的取值為1即理想狀態下柵格單元的模擬正確率為1。將上述各參數代入公式中可得模擬年份的Kappa指數為82.28%。計算結果表明,本研究所選取的各類驅動因子對于各地類變化具有較強的解釋能力；運用CLUE-S模型可以較好地模擬揚州市區的土地利用空間變化。

圖6 2015年土地利用現狀圖Fig.6 Land use status map in 2015

圖7 2015年土地利用模擬圖Fig.7 Land use simulations map in 2015

4.3.3不同情景下土地利用布局模擬結果

以2015年土地利用現狀圖作為模擬年份的基礎數據,依據上述情景構建的參數設置和相應情景下所測算的各類用地需求量輸入CLUE-S模型中,模擬研究區未來15年不同情景下的土地利用/覆被的變化情況,最終得到3種情景下各類用地的分布格局圖(圖8)。

圖8 2030年不同情景方案土地利用模擬圖Fig.8 The land use simulation map under different scenarios in 2030

綜合分析不同情景下2030年土地利用布局模擬圖可以看出：

現狀發展情景下各地類需求量按照2010—2015年土地利用變化轉移概率計算而來,地類轉化間受約束程度較小,較大程度的保留了原有地類間轉化的趨勢。從圖8可以看出城鎮及工礦用地量增加明顯,且用地分布在原有建成區的基礎上向外圍呈緊湊連續型擴散,增加城鎮及工礦用地的面積主要來源于耕地和園林地；耕地和園林地的面積呈減少趨勢,且二者分布呈現破碎化,說明在現狀發展情景下,不僅會帶來耕地和園林地數量上的減少,而且會造成耕地和園林地分布上的不連續性；交通運輸用地也呈現出擴張的趨勢,但總體而言其擴張幅度較城鎮及工礦用地的幅度較小。

耕地保護情景下,加強了對耕地數量的保護,降低了耕地轉變為城鎮及工礦用地和交通運輸用地的概率,并提升了通過土地整治工程推進城鎮及工礦用地復墾為耕地的可能性。從圖8可以看出城鎮及工礦用地在原有建成區的基礎上繼續擴張,但其擴張幅度遠小于現狀發展情景；由于將景觀生態安全格局法構建下的中安全格局用地范圍作為研究區的限制區域,城鎮及工礦用地和交通運輸用地的擴張在一定程度上受到阻礙,同時維持現有耕地供給條件下,耕地分布格局開始向集中連片的形式轉變,但一定程度上損失了對生態的保護。

生態涵養情景下,要求加強對園林地、耕地等具有生態安全維護作用的地類進行保護。從圖8可以看出,研究區園林地的面積明顯增加,增加的部分主要集中在西北及東南丘陵地區。此外,由于設置了對水域及水利設施的保護條件,零星水域的破碎化現象得到緩解,水安全保障得到提升。在此情景下,交通運輸用地相比其他情景略有增加,交通路網的通達程度提升對保障生態游憩安全及農作物運輸安全提供了有利條件,一定程度上促進了區域生態安全及糧食安全。同時,城鎮及工礦用地在原有基礎上增加較少,該情景下將景觀生態安全格局法構建下的高安全格局用地范圍作為研究區的限制區域,最大程度上限制了研究區內建設用地對于生態用地的擴張占用,同時對耕地速率的調整也保證了2030年耕地面積的穩定,實現糧食安全。

5 討論

本文通過將景觀生態安全格局作為區域約束性文件耦合到CLUE-S模型中,通過調整地類轉化速度與生態保護力度,實現“多目標”需求下的土地利用模擬。綜合考慮生態安全、耕地保護、經濟發展的土地利用目標,對于區域土地利用的合理利用具有重要意義。

2018年,隨著《揚州市城市“雙修”試點工作實施方案》的印發,揚州市成為江蘇省城市“雙修”工作的試點城市,要求大力推進生態修復與城市修補建設,與一貫的生態保護不同,城市建設也成為了生態治理外的另一大重點方向；截至2018年底,揚州市已建成高標準基本農田占全市耕地73.9%,成為蘇北第一,全省第三大高標準基本農田建設市；目前,省級生態循環農業試點村項目啟動建設,在保證數量的要求上更加需要加快揚州市農業的生態化轉型。在這樣的背景之下,了解不同生態保護要求下未來土地利用格局的變化趨勢顯得尤為重要。從本研究結果中可以看到,以生態安全格局構建結果為基礎,對高、中、低三種不同安全水平的生態空間分別進行約束后可知,在本文的“生態涵養”情景下,通過對高生態安全區域的轉入禁止,以及對建設用地向耕地及生態用地的占用限制,在實現生態及糧食的“雙安全”外,同時引導建設用地向節約集約發展。生態保護和耕地保護不僅是社會經濟發展不可逾越的底線界限,正確合適的約束更能促使城鎮的有序高效發展。

這也正體現了當下“反規劃”理論重點：生態格局是城市建設的基礎。在此基礎上,糧食安全更是人類生存的基礎,在生態格局的要求下結合耕地流轉的制約,是推進城市精明增長和精明保護的有效途徑[34],對比設定的3種情景,在提高生態保護限制時發現,交通用地隨著生態用地的增加而明顯減少,而城鎮用地隨著耕地的增加而減少,可見避免道路對于生態用地的機械分割,導致生態用地的破碎化甚至退化可能是未來生態保護的重點方向；而隨著目前增減掛鉤政策和基本農田建設的穩步實施,耕地被建設用地侵占的速率將會得到有效控制,建設用地占用耕地資源的現象將得到緩和。從研究結果中看出生態涵養情景將是保障生態安全和糧食安全的一致選擇,在未來發展中,土地的稀缺性決定了三類空間之間相互競爭制約現象可能會持續存在,因此,了解生態安全和糧食安全下未來土地利用布局方向,針對城鎮及工礦用地和交通用地對于生態用地和耕地的不同影響,明確未來規劃管控重點,對研究區土地利用管理和宏觀調控具有一定的借鑒意義,可為當地土地利用總體規劃提供科學的決策參考。

6 結論

本研究以揚州市區為例,模擬其在現狀發展、糧食安全、生態涵養三種情景下的土地利用格局分布,并將各情景結果對比分析表明：

(1)研究區低安全水平的生態用地的面積為201.81km2,占研究區土地總面積的20.68%；中安全水平生態用地面積為356.18km2,占研究區土地總面積的36.50%；高安全水平生態用地的面積為476.31km2,占研究區土地總面積的48.81%。

(2)通過模擬2030年研究區現狀發展、耕地保護、生態涵養情景下的土地利用分布格局,結果表明不同情景下的土地利用/覆被格局存在顯著的差異：現狀發展情景下,城鎮及工礦用地量增加明顯,用地在原有基礎上沿外圍呈緊湊連續型擴散,耕地、園林地分布呈現破碎化；耕地保護情景下耕地分布趨于連片和集中,城鎮及工礦用地和交通運輸用地的擴張受到耕地分布的制約影響較為明顯,對生態空間的侵占也略有改善；生態涵養情景下園林地面積明顯增加,城鎮及工礦用地和交通運輸用地雖然仍在持續擴張,但同時受到耕地保護約束限制,建設用地侵占耕地速率降低,也保障了部分糧食安全。

CLUE-S模型模擬土地利用/覆被變化的精確度,在一定程度上取決于驅動因子的合理性和代表性。由于部分社會經濟數據的缺失,必然會帶來模擬精度的降低。同時,土地利用變化也受到政策因素的調控,而政策因素本身存在主觀作用大、不確定性強等特點,如何準確的量化將是未來研究的重點。因此,在未來的研究中,應充分考慮土地開發、管理和保護等政策對土地利用變化的調控作用,完善土地利用變化驅動機制,改進情景構建和模擬方法,以提高模擬的精度。同時,在當前及未來我國發展進程中,立足于生態文明建設,在長江沿岸騰退政策、生態產品價值實現機制探索、生態補償政策等可持續發展政策的持續推進引領下,“生態涵養”情景的內涵必將得到極大的發展,不僅僅再針對于現有生態空間的保護,建設用地的退出及生態用地的恢復將成為發展主旋律,因此在今后的研究中,情景設置會偏向多類生態保護要求設置,如“騰江拓海”情景、“退耕還林”情景、“農村建設用地整理”情景等將成為重點研究方向。