基于DTTD-MCR-PLUS模型的三生空間格局優化
——以長沙市為例

張 考,黃春華,王志遠,伍瑾意,曾志強,穆佳佳,楊文挹

1 南華大學建筑學院,衡陽 421001 2 浙江漢宇設計有限公司,義烏 322000 3 湖南省健康城市營造工程技術中心,衡陽 421001 4 南華大學土木工程學院,衡陽 421001

黨的十八大報告將優化國土空間開發格局作為生態文明建設的首要舉措,提出“促進生產空間集約高效、生活空間宜居適度、生態空間山清水秀”的總體要求。三生空間作為人類活動的載體,承載著人民對美好生活的向往,是國土空間配置優化的核心組成部分。其中,三生空間格局優化將開發保護制度與各類尺度空間規劃落位于主體功能區之中,促進國土空間從頂層設計層面實現配置優化,進而優化國土空間開發格局。

當前國內外學者從“邊界劃定”和“三生空間”兩個方面對國土空間配置優化展開討論。其中“邊界劃定”視角下,研究者從建設用地開發適宜性評價和資源環境承載力視角[1—8],利用CA模型從不同情景劃定建設用地剛性與彈性邊界[9—14]。如張韶月等[7]基于雙評價結果協調生態保護紅線與永久基本農田沖突區,利用FLUS-UGB模型劃定了長春市城鎮開發邊界,完善了多規合一視角下的城鎮開發邊界劃定方法；王志遠等[10]基于建設用地適宜性評價,探討了納入動態交通數據是否會影響城市增長邊界劃定的準確性,其結果表明納入動態交通數據作為建設用地驅動因子有助于進一步提升城市增長邊界劃定的準確性。而嚴政等[15]和馮濤等[16]認為“邊界劃定”視角雖從建設用地本底視角優化區域國土空間格局,但未考慮經濟發展要素對區域內的生產、生活和生態要素的影響,該方法可能會影響主體功能區的準確性劃定。此后林伊琳等[17]采用MCR模型,從生態安全格局視角下對國土空間配置數量進行優化,借助Makov-FLUS模型從生產、生活擴張和生態優先三個視角模擬了滇中城市群未來三生空間,完善了三生空間視角下的國土空間配置優化方法。

對于區域三生空間配置優化而言,未來三生空間預測模型的選擇是優化區域三生空間格局的關鍵。在以往用地模擬研究中,研究者常采用CA-Markov、Clues和FLUS等模型模擬未來土地空間分布格局。其中早期以CA-Markov模型為代表,該模型借助Markov模型分析歷史土地利用變化規律,在預測時僅需兩期土地利用數據,在用地空間布局模擬時較為便捷[18—19],但有學者[20—21]指出該模型未探討土地利用空間變化與空間驅動因子關系,可能會導致模型模擬精度不高。此后,Peter Verburg提出了基于Logistic算法的Clues模型,探討了土地利用空間變化與空間驅動因子的關系[2,13],較大的提升了模型預測精度[22—24],但Liang等[25]人指出土地利用變化與空間驅動因子是復雜的非線性關系,為完善Clues模型缺陷,提出了基于隨機森林算法下的PLUS模型,該模型利用隨機森林算法較好的解釋了土地空間變化與空間驅動因子的相關性,并采用自適應慣性循環機制預測了未來不同土地類型的空間分布,已被廣泛應用于土地利用空間分布預測。

綜上所述,現有生態安全格局評價體系研究缺乏引入動態交通時間數據,在三生空間配置優化方法中對生態保護紅線與永久基本農田沖突區上呈現協調不足,為完善生態安全格局指標體系在多規合一視角下的三生空間配置優化中的應用,本文以長沙市為例,結合動態交通數據(DTTD)、最小阻力成本模型(MMCR)以及PLUS模型(Patch-generating land use simulation),提出了基于DTTD-MCR-PLUS模型的三生空間格局優化方法,通過構建“生活優先”、“生態優先”和“糧食安全”三種情景,模擬2030年不同情景下的長沙市三生空間格局,并基于現狀三生空間用地類型,協調基本農田、自然保護區以及生態紅線沖突區,提出多情景預測結果下的綜合優化方案,以期為長沙市生態環境保護、資源有效利用以及國土空間規劃編制提供理論參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

長沙市地處湖南省東部,位于東經111°53′—114°15′,北緯27°51′—28°41′之間,市域共有 6 個區 1 個縣,2 個縣級市,全域面積為11849.94 km2,如圖1所示。區域內地形東西高,中部低,年均降水量為1358.6—1552.5 mm。近年來長沙市“生活空間”擴張速度持續加快,且生態空間數量持續下降。作為湖南省省會城市、長株潭城市群核心城市,長沙市未來“生活”和“生產”空間需求將進一步加大,生態空間將面臨重大考驗,如何精確識別長沙市生態安全格局,協調長沙市三生空間的供給平衡,模擬未來長沙市三生空間分布狀況,有助于提出更為合理的長沙市國土空間格局的優化方案。

圖1 長沙市區位圖Fig.1 Location of Changsha City

1.2 數據來源

研究所用數據包括土地利用數據、地形地貌數據、社會經濟數據、氣象數據、POI點數據、百度地圖動態交通時間數據、道路網數據和禁止建設區數據。其中長沙市2000年、2010年和2018年30 m土地利用數據來源于中科院資源環境科學與數據中心(http://www.resdc.cn/Default.aspx),用于識別長沙市各時期的三生空間；地形地貌數據包括高程、坡度和坡向數據,其中30 m高程數據來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/),坡度和坡向是利用高程數據是在GIS空間分析工具生成；社會經濟數據主要包括1 公里GDP和人口密度柵格,來源于中科院資源環境科學與數據中心,人口數據來源于中國知網(https://www.cnki.net/)下載的《長沙市統計年鑒》；氣象數據包括年平均氣溫和年平均降水,來源于中科院資源環境科學與數據中心；POI數據和百度動態交通數據來源于百度地圖,其中動態交通時間數據是通過火車頭采集軟件向百度地圖批量請求2021年3月8日至3月18日每日早8點,中午12點以及下午18點三個時段到達長沙市各行政區中心所需交通時間的時間點導航數據；道路網數據來源于OSM(Open Street Map)地圖；禁止建設區數據包含長沙市生態保護紅線、自然保護區數據和基本農田,來源于長沙市自然資源和規劃局。

表1 三生空間分類標準[26—28]

2 研究方法

2.1 基于最小成本距離法的生態安全格局識別

識別長沙市生態安全格局是國土空間格局優化的關鍵要素,該部分主要分為目標源的選取、阻力面的構建和最小累計阻力面的測算三個部分[29—30]。

2.1.1目標源的選取

目標源的選取是利用MCR模型識別長沙市生態安全格局的首要要素,包含生態空間源選取和生活源選取兩個部分。生態空間源的選取主要包括生態保護紅線、自然保護區和研究區內的公園綠地,其中生態保護紅線和自然保護區是城市具有重要生態功能的區域,將此作為生態源,是維系長沙市生態安全的基本保障區域[19],而城市公園綠地是城市景觀構成要素,將其選為生態源是維系城市品質的必要條件；生活源的選取主要包括長沙市內公共服務設施,含長沙市域范圍內的學校、醫院、政府機關所在地、銀行和醫療POI點要素,這些要素是影響城市人民生活質量的基礎要素,將此作為生活源是維護城市高質量發展的基本保障。

2.1.2阻力面構建

阻力面的構建是識別長沙市生態安全格局的關鍵要素,主要分為阻力源的選取、生態源和擴張源阻力評價體系構建以及最小阻力成本的測算。

在生活源和生態源阻力等級構建上,本文從社會經濟、地形地貌、氣候條件、以及公共服務設施可達性四個層面選取9個指標作為生態源、生活源的阻力源,參考湖南省《雙評價技術指南》和以往研究構建生態安全格局的分級標準[17],對上述四個方面的阻力因子等級進行劃分,并采用層次分析法確定權重,如表2所示。在因子分級劃分上,采用高成本、較高成本、中成本、較低成本和低成本5個等級。考慮到各地區社會經濟條件的不同,本文采用自然斷點法對GDP和人口密度進行分類；氣候條件和公共服務設施可達性分級是參考《湖南省雙評價技術指南》,并結合實際情況設置劃分。關于地形地貌條件在生態源最小阻力因子等級劃分上,孫麗蓉等[31]基于石羊河流域景觀生態風險時空分布特征研究,指出生態風險空間等級越低高程越高,坡度越大；劉迪等[32]以陜西省米脂縣為例對區域生態風險與地形梯度進行了相關性分析,結果表明生態風險等級時空分布隨高程和坡度梯度變化顯著,高程越高和坡度越大的區域生態風險與其風險轉移越不明顯；另一方面從MCR模型構建體系上上來看,林伊琳等[17]基于MCR-FLUS-Markov模型的滇中城市群國土空間格局優化中采用高程越高、坡度越大的區域設置為生態成本阻力面較低的等級,此外在基于自然修復理論角度來看,人類活動干擾行為具有一定特殊性,針對自然修復理論中的基于人類對生態系統的不同利用方式主要有未經干預、最小干預和利用被修復生態系統三種方式[33],其中長沙市在高程越高和坡度越大的區域主要分布在長沙市西部和長沙市東北部,如圖4中的高程和坡度圖所示,該部分區域位于國土空間規劃劃定的生態安全屏障內,屬于最小干預方式,因此在長沙市生態源阻力面計算中,將高程越高和坡度越大的區域設置為低等級的生態阻力面。

表2 生態源、擴張源阻力分級及權重

2.1.3最小累計阻力的識別

最小累計阻力的計算是通過GIS中的最小成本距離工具計算得來,其計算方式如下所示[34]：

式中,Ci是指成本源到第i個像元的消耗總值；n為研究區的像元總數；Dk1是指只各區域沿像元邊長運動到目標源的最小累積成本；Dk2是指各區域沿像元的對角線方向運動到目標源的最小累計成本。

2.2 情景設置

考慮到長沙市未來三生空間發展的不確定性,研究結合生活成本與生態成本差值的突變分析,通過Markov模型設置“生活擴張情景”、“生態優先情景”和“糧食生產安全情景”三個部分。其中生活擴張情景是指利用生態成本面與生活成本面的差值找出生活成本突變點,再用Markov模型利用歷史轉移概率計算出生態空間和生產空間的數量,該情景下只以水域作為限制區；生態優先情景是指基于生態成本面與生活成本面的差值找出生態成本突變點,并利用歷史三生空間轉移概率結合Markov模型計算得來,該情景將生態保護紅線設置為限制區；糧食生產安全情景是指利用歷史人口數據先計算出長沙市未來人口數量,根據年人均糧食消耗量,反推出長沙市生產用地的需求,再利用人均建設用地面積計算出生態用地和生活用地的數量,與此同時在模擬時需將基本農田設置為限制區。

表3 糧食需求預測

2.3 PLUS模型

PLUS模型是土地利用變化模擬的前沿模型,該模型主要由數據轉換及土地利用空間變化提取、基于隨機森林下的用地適宜性概率分布預測、基于自適應慣性機制空間分配和精度驗證4大板塊組成,具體運行機制及參數說明如表4所示[35]。

表4 PLUS模型

2.4 三生空間優化路線

基于不同情景下的預測結果,結合當前長沙市生態紅線、自然保護區與基本農田沖突的實際情況,本文提出以現狀遙感數據為基礎的綜合優化方案。在該方案中,先從現狀遙感數據出發,識別基本農田和生態紅線以及生態紅線沖突區域內的現狀土地利用類別,并基于現狀土地類別,調整區域的生態保護紅線和基本農田紅線,并將優化部分作為綜合優化方案的本底,其次先將生態優先情景下的生態空間疊加至上述優化方案中,再將糧食安全情境下的生產空間分布納入該方案,最終將生活擴張情景中的生活空間疊加至其中,形成了綜合各類情景模擬下的長沙市國土空間格局優化方案，優化方案流程如圖2所示。

圖2 三生空間優化路線圖Fig.2 “production-living-ecological” spaces optimization roadmap

3 結果與分析

3.1 長沙市三生空間變化分析

根據表5分類結果,如圖3所示,長沙市三生空間格局主要以生態空間為主,2000年占比為65.77%,至2018年減少為63.60%,而生產空間和生活空間面積分別由2000年的3527.45 km2和162.05 km2,增長至2018年的3760.98 km2和547.40 km2。其中生產空間占生態空間轉出面積比例最高,2000—2010年生態空間共轉移159.72 km2,占比為61.78%；2010—2018年轉移244.91 km2,占比高達90.52%。另一方面生活空間增長速度提升最為明顯,尤其是2000—2010年,生活空間共增長241.28 km2,增長幅度高達90.82%,主要分布在望城區、長沙縣東北部以及瀏陽市；2010—2018年增長40.44 km2,增長幅度為7.98%,主要分布在長沙縣東部和天心區南部。

表5 2000—2018年三生空間轉移矩陣

圖3 2000—2018年長沙市三生空間格局Fig.3 The spatial pattern of “production-living-ecological” spaces in Changsha from 2000 to 2018

3.2 長沙市生態安全格局構建

3.2.1生態源最小累計阻力測算

根據表2生態源阻力因子分級情況,通過GIS重分類工具將各空間要素進行處理,得到生態阻力因子空間分布圖,如圖4所示,隨后通過GIS中的柵格計算器將各阻力因子空間分布圖進行加權求和,得到生態源最小累計阻力等級圖,如圖5所示。各生態成本等級由低到高的面積分別為925.65 km2、2270.97 km2、3323.61 km2、4015.800 km2和1170.23 km2,其中成本低阻力和較低阻力的區域主要分布在長沙市的西部和東部,成本中阻力分布在各區縣中心城區周邊；成本較高阻力和高阻力分布在中心城區周邊及寧鄉市中心城區。

圖4 生態阻力因子Fig.4 Ecological resistance factor

圖5 生態源最小累計阻力等級Fig.5 Ecological source minimum cumulative resistance level

3.2.2生活源最小累計阻力測算

采用與生態成本同樣的計算方式得到生活源阻力因子等級(圖6)和生活成本因子等級圖(圖7)。生活源最小累計阻力等級由低到高的面積分別為807.20 km2、5297.37 km2、2686.30 km2、2180.24 km2和725.15 km2,其中擴張阻力較小的區域主要分布在長沙市中心城區和寧鄉市中心城區附近,較高的區域主要分布在長沙市東部和西部。

圖6 生活阻力因子Fig.6 Resistance factor

圖7 生活源最小累計阻力等級Fig.7 Minimum cumulative resistance level of living source

3.2.3最小累計差值突變分析

通過GIS軟件的成本距離工具箱,分別計算出生態源最小累計阻力面和生活源最小累計阻力面,隨后采用柵格計算器計算出兩者的差值面,并對其差值面進行突變分析。其結果如圖8所示,當 MCR 差值為-19915.64、-2011.26、12185.21和24576.51時,柵格數目變化速度出現突變點。利用上述突變點,對MCR差值面進行重分類,提出國土空間格局數量優化配置分區,即生態空間保護核心區、生態空間保護邊緣區、生產空間開發重點區、生產空間開發邊緣區和生活空間擴張集中區。

3.2.4三生空間格局數量優化

依照最小累計阻力差值結果,對不同突變點下的各類三生空間數量進行統計,并參照表4計算的糧食安全下的耕地數量和生活空間,綜合Markov模型得出各情景下的三生空間數量關系如表6所示。其中生態優先情景各類空間數量需求,是依照生態空間保護區和生態空間保護邊緣區累加得出,該情景下生態空間總數占研究區總面積的54.64%,主要分布在各生態源的附近,其中生態空間保護區主要分布在研究區的東部、西北部、西部和西南部,如圖9所示,這些區域主要為生態保護紅線和自然保護區,且用地類型主要為林地,但也有少部分分布在中心城區,這是由于這部分地區是城市的公園綠地,而生產空間和生態空間數量需求是依照歷史轉移概率結合Markov計算得來；生活優先情景下的各類空間數量需求,是依照生活擴張集中區面積劃定而來,該集中區占研究區用地面積的10.55%,是城市擴張潛力較高和現已開發建成的生活空間區域,主要分布在城市建成區附近或城市建成區內,該情景下的生態空間和生產空間數量需求遵循生活優先情景的計算方式；糧食安全情景需求是通過表3計算出到2030年為止長沙市總人口數量將達到793.60萬人,所需糧食按照國家統計總局公布的479 kg/人,計算出2030年長沙市在不對外進口糧食的情況下所需糧食380.13萬噸,按照國家統計總局公布的1 hm2生產用地每年生產6367 t糧食為依據,計算出2030年長沙市在糧食自給自足的情況下供需5870.41 km2生產用地,考慮到當前國土空間規劃編制中常從資源與環境承載力的角度推算各類型土地需求,本文以糧食安全情景作為長沙市糧食承載力的依據,因此在推算結果的基礎上,將基本農田作為限制條件,得出生產空間比例為50.44%,而生活空間根據人口預測總量并結合長沙市人均建設用地指標計算得出,占比為6.70%。

3.3 不同情景下的三生空間模擬結果

3.3.1基于PLUS模型的精度驗證

研究以2010年長沙市三生空間分布現狀為基礎,模擬2018年三生空間分布情況,其預測結果如圖4 所示。為驗證模型的可靠性,將PLUS模型模擬的2018年三生空間分布圖與真實的三生空間格局進行對比,其結果表明總體精度為0.95,Kappa系數為0.91,表明該模型模擬效果較好,能適用于未來三生空間分布預測。

表6 三生空間格局數量優化

從圖10來看預測結果與實際的差異主要體現在斑塊形態和大小上。從生活空間來看,岳麓區、雨花區、寧鄉市和瀏陽市的預測圖中,生活空間的斑塊大小相較于實際的斑塊大小要小一些,尤其是生活空間集中區周邊,但預測圖中的斑塊緊湊度更強；從生產空間來看,主要不一致的地方在望城縣的南部,其數量較實際的生產空間分布要多；從生態空間來看,在預測圖中,寧鄉市西南部的生態空間斑塊更為密集,而真實的三生空間分布圖中斑塊較碎。

圖8 最小累積阻力差值與柵格數目的關系 Fig.8 The relationship between the minimum cumulative resistance difference and the number of grids

圖9 長沙市生態安全格局分區Fig.9 Zoning of ecological security pattern in Changsha City

圖10 精度驗證Fig.10 Accuracy verification

3.3.2不同情景下的三生空間預測

圖11 不同情景下的長沙市三生空間格局優化結果Fig.11 Optimization results of “production-living-ecological” pattern in Changsha City under different scenarios

根據3種情景下各空間類型用地需求,將長沙市國土空間數量優化作為三生空間優化的基本條件,利用PLUS模型模擬2030年生活優先情景、生態優先護情景和糧食安全情景下三生空間分布情況,其結果如圖11所示。其中生活優先情景下,生產空間、生活空間和生態空間面積分別為4583.49 km2、721.41 km2、6532.20 km2,與此同時該情景下長沙市生活空間出現大規模擴張,與2018年相比,提升了31.53%,主要分布在望城區南部,長沙縣西部和雨花區東部,擴張形式主要以邊緣式擴張為主。生態優先情景是以地區生態本底為目標,同時在模擬時限制生態紅線內的土地流轉,預測結果顯示生產空間、生活空間和生態空間面積分別為4369.07 km2、964.72 km2、6503.30 km2,該情景下生態空間主要分布在瀏陽市和寧鄉市,此外,生態空間聚集最為明顯。糧食安全情景是維護地區經濟發展穩定的必要條件,在此情景下,生產空間、生態空間和生活空間面積分別為5970.62 km2、691.01 km2、5175.45 km2,但值得注意的是該情景下,生產空間大量侵占區域內的生態空間,主要分布在各生活空間附近,且生態空間破碎化程度尤為突出。

3.4 長沙市三生空間格局優化

長沙市2030年國土空間配置優化分為三線沖突區域協調和基于多情景模擬結果下的疊加優化兩個步驟,其中三線沖突區域協調過程如圖12所示,長沙市三線沖突區面積為136.32 km2,主要分布在長沙市的南部和東部,其現狀三生空間類別主要為生產用地和生態用地,三線沖突區域協調后的生產、生活、生態用地面積分別為46.05 km2、1.41 km2和88.86 km2。

圖12 三線協調過程圖Fig.12 Three-line coordination process diagram

基于多情景模擬結果疊加優化如圖13所示,研究將生態優先情景下的生態空間作為長沙市發展的本底,結合糧食安全下的生產空間進行疊加處理,形成初步優化結果所示,其次將生活情景下的生活空間疊加至初步優化結果中形成情景模擬的二次優化結果,該結果中的生產、生活和生態空間用地面積占比分別為37.62%、7.67%和54.71%。

圖13 情景優化過程Fig.13 Scenario optimization process

依照上述兩種優化方案,將沖突區協調結果疊加至二次優化結果中,得到長沙市2030年國土空間類型優化配置結果,如圖14所示,其結果表明生活空間、生產空間和生態空間面積分別為907.37 km2、4453.24 km2、6471.28 km2。其中生活空間主要分布在各縣城中心城區,與2018年三生空間分布圖相比,綜合優化方案中的生活空間擴張分布在長沙縣中部、望城縣東北部；生產空間主要分布在生活空間附近,而生態空間主要分布在生產空間周邊,除此之外還有少量生態用地分布在中心城區內部的公園綠地。此外,綜合協調下的2030年各空間類型分布與2018年實際三生空間分布在生產空間上差異較大,這主要原因是為避免糧食缺口進一步擴大,綜合協調方案中將糧食安全情景下的生產空間疊加到了優化方案,導致與2018年實際三生空間分布差異性大。

圖14 長沙市三生空間格局綜合優化方案Fig.14 Comprehensive optimization plan of “production-living-ecological” pattern in Changsha City

4 討論

(1)基于動態交通數據優化的生態安全格局評價體系

相較于以往生態安全格局評價研究,本文將動態交通時間數據納入生態安全格局評價體系,基于生態最小累計阻力面與生活源最小累計阻力面差值突變點,提出三生空間數量配置需求優化方案,是構建生態安全格局評價體系的新思路。基于該方法的結果表明生態安全核心保護區面積為4111.41 km2,主要分布在長沙市的西部和長沙市東北部,與2010—2030年版長沙市總體規劃較為一致,體現了納入動態交通時間數據構建的生態安全格局評價體系更具有準確性。未來,在生態安全格局評價研究中可進一步嘗試引入新數據提升生態安全格局構建的準確性,如將公共服務設施動態交通數據和公園綠地動態交通時間數據納入最小成本距離的計算,為更精確評價生態安全格局提供數據支撐。

(2)區域三生空間布局綜合優化

本文將優化后的生態安全格局評價結果納入國土空間配置數量優化中,基于三線協調結果,從“糧食安全”、“生活優先”、“生態優先”三種情景下,提出2030年長沙市三生空間配置綜合優化方案,其優化結果表明與現狀三生空間相比,三生空間綜合優化后的生產空間出現大規模增加,這是由于優化方案考慮了在不依靠外來進口情況下保障長沙市的糧食供給安全,導致生產用地大規模擴張,但值得關注的是,優化結果中各類空間用地更為集聚,更符合城市用地集約發展的訴求。此外在今后三生空間優化研究中可重點關注以下2個方向：①三線沖突區具有空間差異性,對于不同區域的三生空間綜合優化方法,研究還可以考慮沖突區域用地的經濟價值,以此達到城市土地價值最大化；②區域發展具有動態性,三生空間劃定結果應開展周期性實施評估。可從生活空間是否有效控制、生產空間配置是否提升、生態空間是否被侵占等方面展開實效評估,以此達到空間管制的目的。

5 結論

本研究提出了基于DTTD-MCR-PLUS模型的三生空間格局優化方法,以長沙市為例,設置生活優先、生態優先和糧食安全三種情景,模擬2030年不同情景下的長沙市三生空間格局,提出協調三線后的長沙市三生空間綜合優化方案。研究結論如下：

(1)以生態保護紅線和城市公園綠地作為生態源,將公共服務設施點作為生活源,從動態數據的角度優化MCR成本體系的構建,利用最小累積成本距離模型構了長沙市生態安全格局,并結合生態源最小累計阻力面與生活最小累計阻力面的差值突變點,提出了長沙市生態功能優化分區,其中生態空間保護核心區和生態空間保護邊緣區面積分別為4111.41 km2和2285.29 km2,生態空間主要分布在長沙市西部與長沙市東北部,與長沙市劃定的生態紅線分布較為一致,表明利用動態交通時間數據構建的MCR成本體系具有較強的準確性；生產空間開發重點區面積為2144.79 km2；生產空間開發邊緣區面積為1928.59 km2；生活空間擴張集中區面積為1235.55 km2。

(2)耦合DTTD-MCR-PLUS模型模擬的2030年不同情景結果表明：生活優先情景下,生活空間面積增幅高達43.57%,以外延式擴張為主,主要分布在望城區南部,長沙縣西部和雨花區東部；與生活優先情景相比,生態優先情景下,生態空間轉出速度下降了3.11%,且生態空間聚集最為明顯；糧食安全情景下,生產空間侵占生態空間速度加快,增幅高達58.79%,且生態空間斑塊破碎化程度最大。

(3)協調基本農田、生態保護紅線、以及自然保護區下的2030年長沙市國土空間格局優化布局方案結果表明：生產空間、生活空間和生態空間比例分別為37.63%、7.67%和54.70%,其中望城區和長沙縣的生態空間轉為生產空間尤為明顯,而瀏陽市生態空間轉出量最少,與當前長沙市劃定的國土空間格局較為一致,表明該優化方法具有較強的準確性,其原因是由于瀏陽市內生態保護區面積最大,限制了生態用地轉為其他用地。