碳中和視角下基于主體功能區分類約束的國土空間分區優化模擬
——以福建省為例

李代超, 盧嘉奇, 謝曉葦, 虞 虎, 李 元, 吳 升

1 福州大學,空間數據挖掘與信息共享教育部重點實驗室,福州 350002 2 中國科學院地理科學與資源研究所,北京 100101 3 福州大學,數字中國研究院(福建),福州 350002 4 福建省城鄉規劃設計研究院,福州 350028

國土空間是自然資源和社會經濟活動的基本載體[1],國土空間規劃是我國推動生態文明建設、引導區域低碳綠色發展的重要舉措[2]。在國土空間治理和保護體系中,主體功能區最直接全面地貫徹了人與自然和諧的生態文明思想[3—4],被國家生態文明總體方案確定為基礎性制度[5]。隨著國土空間規劃工作的有序推進,用地結構改變致使國土空間的地域功能不斷擴張,主體特性愈發凸顯[6]。為確保生態文明建設與社會經濟可持續發展相協調,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》明確提出“立足資源環境承載能力,發揮各地區比較優勢,推動形成主體功能明顯、優勢互補、高質量發展的國土空間開發保護新格局”。因此,基于不同類型主體功能區開展符合區域管控要求和發展目標的國土空間結構優化和模擬研究,對國土空間規劃進行先驗評估和未來趨勢預判,可為形成區域性、差異化的土地利用管控政策提供決策依據,推動實現“主體功能約束有效、國土開發有序”的空間發展新格局[7]。

國土空間優化模擬是近年來的研究熱點,現有研究多分析土地資源優化配置[8—10],核心內容是土地利用結構優化和未來空間布局模擬,即按照一定的發展目標對不同區域的用地數量進行預測并進行結構調整,在該預測數量約束下,根據空間單元現狀適宜度對未來布局進行優化模擬[11]。研究目標上,現有研究多偏重于以土地利用的經濟效益和生態效益最大化為目標[12—14],而隨著氣候變化和生態文明建設的持續推進,土地資源低碳利用成為區域可持續發展的重要導向,而目前以低碳發展為導向的土地利用優化研究多偏重于對用地結構進行調整[15—17],或是測度分析碳排放和碳補償等[18—19],對用地空間布局模擬優化的研究較少。在研究尺度和對象上,現有研究從省域[20—21]、流域[22—23]、市域[24—25]、縣域[26—27]等不同行政層級和自然單元將研究區作為整體開展國土空間全域分情景模擬,未考慮不同功能導向的空間載體對國土空間變化的引導和約束作用。主體功能區作為國土空間規劃編制的宏觀戰略背景,承載國家戰略意志[28],是按照不同的開發方式對國土空間開發格局進行優化并實施分類管理的空間治理工具[29],可有效指導不同區域未來的國土空間發展方向,在“碳達峰、碳中和”背景下,通過碳排放定量計算方法、多情景模擬等技術手段建立應對邏輯路徑,并以此提出空間規劃視角下不同主體功能區的差異化控碳思路,可在區域層面推動落實雙碳目標[30—31]。在研究方法上,CA-Markov[32]、CLUE-S[33—34]、SLEUTH[35]、FLUS[36—38]等各類土地利用變化模型廣泛應用在國內外不同區域和尺度的國土空間變化模擬相關研究中,其中有學者最近研究的PLUS(Patch-generating Land Use Simulation)模型是一種集成了土地擴張分析策略和基于多類型隨機斑塊種子生成機制的CA模型,與其他模型相比,擁有更高的模擬精度以及與真實景觀更相似的景觀模式[39]。因此,面向不同主體功能區結合以低碳發展為導向的用地結構優化和國土空間布局模擬來開展土地資源優化配置,可為推動碳減排的預期目標提供新的理論依據[40]。

本文以全國首個國家生態文明試驗區福建省為研究區,系統分析其土地利用變化時空格局,通過設定自然和低碳兩種發展情景,耦合“自頂向下”的多目標規劃模型(Multi Objective Programming,MOP)和“自底向上”的PLUS模型,對2030年不同情景下國土空間布局進行優化模擬,研究結果將為福建省生態文明試驗區建設、區域低碳經濟轉型發展以及實現以主體功能為導向的國土空間管控政策提供參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

福建省多年來持之以恒推進生態文明建設,以實現綠色循環低碳發展為途徑,著力構建節約資源和保護環境的空間格局,全省森林覆蓋率常年居全國首位,是我國東南地區重要的碳匯空間。但隨著城鎮化進程的快速推進,對土地資源的大量需求加劇了區域土地利用變化的過程,部分林草地、濕地和水體被侵占,生態空間受到一定程度擠壓,在影響生態環境的同時,也降低了碳匯效應(圖1)。2021年9月14日研究出臺《福建省加快建立健全綠色低碳循環發展經濟體系實施方案》,把碳達峰、碳中和納入經濟社會發展和生態省建設總體布局,提出在國土空間規劃中落實綠色低碳要求,積極推動2030年前碳達峰行動。福建省作為我南方地區重要的生態屏障,國土空間碳匯潛力巨大,為探索空間規劃視角下低碳經濟發展和生態文明建設新模式,保障區域綠色健康發展提供支撐。

圖1 福建省2000—2020年國土空間格局分布圖Fig.1 The map of territorial spatial pattern in Fujian Province from 2000 to 2020

1.2 數據來源

本文涉及的數據包括空間分布數據和統計數據,數據來源說明見表1?？臻g分布數據主要用來進行空間布局模擬,包括土地利用、自然環境、社會經濟、基礎地理等,經過投影變換、裁剪、重采樣、歸一化等處理,統一了空間范圍和量綱,空間分辨率為100m×100m。為對福建省2030年不同區域的用地需求進行預測并開展國土空間布局模擬,主要數據獲取的時間節點統一為2000—2020年,但受數據可獲得性的制約和限制,部分數據未更新到2020年,因此在保證數據質量和完整性的前提下,部分指標以最近年份的數據進行替換,經過驗證后該部分數據對模擬結果無較大影響,所用數據在本研究區應用具有可行性。

表1 數據來源

2 研究方法

2.1 研究思路

首先依據不同區域主體功能發展定位分類將福建省各市、縣(區)劃分為農業生產、城鎮建設、生態保護三類國土空間功能分區,并根據主體功能區與新一輪國土空間規劃區中三生空間的銜接關系,從耕地保護、經濟建設和生態安全不同發展導向分別對其目標函數及約束條件進行設定及修正；然后,設定不同發展情景分別通過Markov模型和MOP模型對各分區2030年用地結構進行預測,針對其碳源碳匯地結構、碳排放總量、經濟效益、生態效益等目標進行分析；再將不同發展情景下各分區用地結構作為數量約束,基于PLUS模型得到福建省2030年不同發展情景下的國土空間分布模擬結果；最后,針對不同情景下碳源碳匯地空間布局和典型區域變化細節等方面對結果進行定量與定性分析,從而對未來國土空間發展趨勢進行預判,據此優化空間管制并提出相關政策建議。技術路線見圖2。

圖2 技術路線Fig.2 Technical routeMOP: 多目標規劃模型Multi objective programming

2.2 研究方法

2.2.1用地需求預測

采用Markov模型和MOP模型分別對不同情景下各類功能區用地需求進行預測。其中MOP模型即多目標規劃模型,包含決策變量、目標函數、約束條件三部分[26]。

(1)

(2)

式中,xj為第j類決策變量(j=1,2,…,7),其中：耕地x1、林地x2、草地x3、濕地x4、水體x5、人造地表x6、裸地x7；F1(x)、F2(x)、F3(x)為目標函數,分別表示經濟效益、碳排放量和生態效益；cj、dj和ej分別為單位面積下各地類的經濟效益系數、碳排放量系數和生態效益系數；約束條件s.t.中,aij為第i個約束條件中第j個變量對應的系數；bj為約束值。

為使多目標方案具有實踐性[16],將3個目標函數整理成一個組合函數F4(x),對2030年各目標函數進行求解后,分別用目標函數除以求解后的值,再進行組合求解。

(3)

式中,G1、G2、G3分別為經濟效益、碳排放量、生態效益函數的目標值；W1、W2、W3分別為對應函數的權重系數。當W1、W2和W3的取值分別為0.7、0.2、0.1時,該方案以經濟發展為側重,對碳排放量的增加約束較小,并通過增加具有較高經濟效益的地類來獲取相應的經濟總量的增長；當W1、W2和W3的取值分別為0.5、0.3、0.2時,該方案對碳排放量的約束較為中等,不同地類面積的優化調整主要通過經濟效益、碳排放量和生態效益目標的共同作用；當W1、W2和W3的取值分別為0.2、0.7、0.1時,該方案對碳排放量的約束最大,優化結果具有更大的碳減排效果,并增加碳匯地類面積。

(1) 碳排放量目標函數系數

根據現有研究,耕地、林地、草地、濕地、水體和裸地的碳排放量在長時期內變化不大[43—44],碳排放量系數依次為0.464、-5.052、-0.947、-0.41、-0.25、-0.005t hm-2a-1[19]。人造地表的碳排放量以福建省2000—2020年能源消耗量和土地利用數據為基礎數據對其歷年單位面積碳排放量進行計算,并運用灰色預測模型對目標年人造地表單位面積碳排放量進行預測。人造地表的碳排放量主要通過計算在利用過程中能源消耗產生的碳排放總量間接得到[45],計算公式如下：

(4)

式中,Eb代表各類化石能源消耗產生的碳排放總量；n代表能源種類；mi為能源i的消費量；ni為能源i的折標準煤系數；φi為碳排放系數,等于各種能源的平均低位發熱值、碳含量和氧化率3種指標的乘積；44/12表示CO2與碳的分子量之比。各能源類型碳排放系數和折標準煤系數的計算參照《IPCC 國家溫室氣體列表指南》、《綜合能耗計算通則》(GB/T2589—2020)和《省級溫室氣體清單編制指南》中的計算方法及系數進行計算,經計算后的各能源碳排放系數及折標準煤系數值見表2。

表2 能源碳排放系數及折標準煤系數

(2)經濟效益目標函數系數

基于2000—2020年各地類單位面積的經濟產出數據,利用灰色預測模型計算出目標年份的各用地經濟效益系數,其中耕地、林地、草地、水域、人造地表分別以農業產值、林業產值、牧業產值、漁業產值、二三產業值表示,濕地、未利用地不進行計算。

(3)生態效益目標函數系數

與國土空間開發過程中所產生的經濟效益不同,生態效益側重于對不同生態系統直接或間接提供的能滿足人類需求的產品和服務進行評估,其價值通常以它們在市場上的價格或以替代商品和服務的價格為基礎通過經濟術語的形式進行量化[46—47],本研究基于謝高地等[48]的研究以糧食作物單產和平均價格為參照對生態系統服務價值進行經濟形式的量化,并結合戴文遠等[49]、王培俊等[50]對福建省相關區域的研究建立福建省單位面積生態系統服務價值當量因子表(表3),以1hm2全國平均產量的農田每年自然糧食產量的經濟價值為一個標準當量對各地類單位面積生態效益進行計算,并運用灰色預測模型以歷年數據為基礎得到目標年各用地生態效益系數。

表3 福建省單位面積生態系統服務價值當量

1個當量因子可定義為1hm2全國平均產量的農田每年自然糧食產量的經濟價值,利用主要糧食作物播種面積、產量和平均價格來計算：

(5)

式中,E為單位農田生態系統提供食物生產服務的經濟價值(萬元)；mi表示i種糧食作物的播種面積(hm2)；pi表示i種糧食作物當年的全國平均價格(萬元/t)；qi表示i種糧食作物單產(t/hm2)；M表示糧食作物播種的總面積(hm2)；n表示糧食種類。

通過計算,2030年福建省各地類單位面積碳排放、經濟效益和生態效益系數見表4。

表4 各地類2030年單位面積碳排放、經濟效益和生態效益系數

(4)基于主體功能區發展導向約束的目標函數系數校正

考慮各類主體功能區的發展導向差異,為貫徹主體功能分類約束的思想,使模擬結果更符合各功能區發展重點,分別計算各類功能區不同地類的碳排放量、經濟效益、生態效益與全省均值的比值,作為各類功能區各目標函數的修正系數。其中,經濟效益系修正系數以各類功能區不同地類的地均經濟效益與全省均值比進行計算；碳排放修正系數根據現有研究[42]得出歷年各類功能區碳排放總量,計算各類功能區人造地表單位面積排放量與全省均值之比即得到修正系數；生態效益目標函數修正系數為各功能區的糧食作物單產與全省均值之比。各類功能區修正系數及計算方法見表5。

表5 各主體功能區修正系數及計算方法

其中,修正系數可定量化體現各功能區發展定位的差異,城鎮建設區經濟效益系數較高,說明該區域經濟基礎較好。碳排放系數反映了該地區的低碳轉型壓力較大；農業生產區的碳排放系數較低,在土地在利用開發過程中進行碳減排的潛力較大；生態保護區作為重點生態功能區,由于限制進行大規模的工業化和城鎮化開發,經濟效益系數較低,發展壓力較大。

(5)目標函數及約束條件

不同情景下各分區用地需求的預測需要兼顧綜合效益,本研究以碳排放量最小化、經濟效益和生態效益最大化為目標,而約束條件則根據目標函數的反饋所實現的限制因素,因此在不同發展目標下,各功能區目標函數和約束條件的參數設置會有一定差異性。本研究中的目標函數包括經濟效益、碳排放量、生態效益和總目標,約束條件包括的總面積約束、經濟約束、碳排放約束以及地類面積約束,目標函數是以不同用地的各目標函數系數乘以用地面積來進行累加計算,約束條件的設置均基于對各功能區用地現狀以及未來發展趨勢的分析,其中總面積約束是以各分區國土空間現狀面積進行約束；經濟約束是以現狀趨勢下能達到的未來總量作為最低值；碳排放量是以現狀趨勢下能達到的未來總量作為最高值；各地類面積約束則以現狀值和未來預測值作為上下限,根據發展需求分別對不同地類做相應調整,如城鎮建設區中的人造地表、農業生產區中的耕地、生態保護區中的林草濕地等。根據以上條件,對低碳情景下各分區用地需求進行預測的多目標函數及約束條件進行設定(表6)。

表6 各分區低碳情景下多目標函數及約束條件

2.2.2國土空間格局優化模擬

完成用地需求預測之后,將求得的數值作為用地需求約束,通過PLUS模型對各功能區國土空間格局進行模擬。PLUS模型主要包括以下3個部分：(1)基于土地擴張分析策略的轉化規則挖掘框架(LEAS),通過將各地類的擴張規則挖掘轉化為二分類問題,然后基于隨機森林算法從原始訓練數據集中提取隨機樣本,獲得不同用地類型擴張規律的潛在機制,輸出不同地類的適宜性概率分布情況；(2)基于多類型隨機斑塊種子機制的CA模型(CARS),采用了基于土地利用的多類型隨機斑塊種子生成機制和閾值遞減規則下的CA模型,在模擬過程中,土地利用需求通過自適應系數影響局部的土地利用競爭,驅動土地利用總量達到未來需求；(3)基于多目標規劃模型下的分情景空間布局模擬,通過與多目標規劃相結合,對不同發展情景下的用地布局進行預測。具體方法流程參見文獻[39]。

2.2.3發展情景設定

綜合考慮土地利用現狀及區域發展需求,針對不同分區設定自然發展和低碳發展兩種情景。

(1)自然發展情景：遵循土地利用變化的歷史過程,不考慮未來限制或促進土地利用變化的措施,以2010—2020年土地利用變化情況做為未來土地利用變化依據。

(2)低碳發展情景：考慮低碳發展視角下經濟和生態效益相協調的原則,通過調整土地利用結構實現經濟發展和減少碳排放的雙重效果。其中城鎮建設區通過提供足夠的人造地表以滿足新時期經濟社會發展的基本用地需求并減緩碳排放增速,同時保護現有耕地、保障當地食物需求；農業生產區以耕地保護為核心,通過控制耕地轉出數量和方向提升耕地總體面積,并降低建設用地的擴張速度從而降低碳源效應；生態保護區通過嚴格保護林草濕水等主要生態用地提升區域碳匯效益,并限制人造地表的擴張。

轉換成本可用來表征從當前用地類型轉換為需求類型的困難度,本研究針對不同功能分區設置了不同情景用于土地利用空間模擬,因此需要設計不同的轉換成本矩陣(表7),其中0表示不能轉化、1代表允許轉化。

表7 情景模擬轉換成本矩陣

3 結果與分析

3.1 宏觀用地結構分析

不同發展情景下,基于設定的目標函數和約束條件,將各功能區進行多目標求解后的結果與自然發展情景下各用地面積進行對比,并結合碳排放量和經濟生態效益進行分析。

從用地總體結構看(表8),與2020年相比,2030年自然發展和低碳發展情景下,土地利用結構總體變化趨勢相同,生態用地(林地、草地、濕地、水體)和耕地雖然有所減少,但其作為主要組成地類的地位沒有改變,人造地表的面積變化幅度相對較為明顯,呈增加趨勢。低碳發展情景下各功能區中生態用地和耕地的減少速度較之自然發展情景都有一定程度的減緩,其中生態用地保證了土地利用的碳匯效益,可有效促進區域碳吸收,而耕地面積的穩定可在一定程度上保障區域糧食生產的用地需求。人造地表作為主要的碳源地,低碳發展情景下的面積相較自然發展情景,增加幅度較小,表明可在保障區域經濟發展用地需求的同時減少碳排放,從而降低對生態環境的影響。

3.2 碳排放量、經濟效益、生態效益分析

不同情景下各功能區用地碳排放量、經濟效益和生態效益及對比見表9?？梢钥闯?較之自然發展情景,低碳發展情景下各功能區用地結構更加符合低碳經濟發展的要求,不僅可以減少因土地利用所帶來的碳排放量,還保障了社會經濟發展的用地需要,與福建省低碳綠色發展的要求相一致。

碳排放量方面,在低碳情景下,城鎮建設區、農業生產區、生態保護區的碳排放量分別比自然發展情景下低9.91%、11.14%、9.54%,說明通過總體用地結構的優化調整,可以有效的減少碳排放,減少經濟活動中所帶來的資源損耗,降低土地利用開發過程中對環境的負面效應,推動土地利用方式從高碳粗放式向低碳集約式轉變。在經濟效益方面,低碳發展情景中的經濟效益要略低于自然發展情景,這是由于該情景為了實現碳減排,限制了作為主要碳源的人造地表面積,對土地利用的經濟效益產生了影響。但從差異幅度來看,低碳發展情景下城鎮建設區、農業生產區和生態保護區的經濟效益比自然發展情景分別低8.58%、7.65%、7.37%,但均低于碳排放量的差值比,且經調整后的經濟效益全省年均增長率仍達到7.3%,高于福建省提出的到2030年地區生產總值年均增長6.3%的目標值。生態效益方面,農業生產區和生態保護區在低碳發展情景下較之自然發展情景分別低了0.87%和0.28%,但差值總量較小,且城鎮建設區的生態效益較在低碳發展情景下較自然發展情景高了2.48%,整體來看低碳發展情景下的生態效益要高于自然發展情景。

表8 不同情景下各分區2030年用地類型對比

表9 不同發展情景下各分區目標值對比

3.3 城鎮、農業、生態典型區變化模式分析

3.3.1模型精度驗證

根據往期土地利用數據和選取的自然環境、社會經濟、交通區位等多種驅動因素,按照1%的比例進行隨機均勻采樣獲取樣本集,使用隨機森林算法進行訓練,獲得不同地類的擴張規律。根據得到的各地類總體擴張概率,結合鄰域影響因子、轉移矩陣等,設定未來土地利用需求數量,將主要水系、保護區、公園等區域作為限制區域,通過PLUS模型得到各分區2020年的土地利用空間分布。根據2020年的土地利用現狀和模擬圖計算得到Kappa系數和總體分類精度(Overall Accuracy,OA)(表10),結果表明PLUS模型的模擬精度較高,符合區域土地利用發展情況,可用于預測未來土地利用的發展趨勢。

表10 PLUS模型精度評價

3.3.2國土空間布局模擬結果

圖3 福建省2030年低碳發展情景下國土空間布局模擬圖 Fig.3 Simulation map of territorial spatial layout of Fujian Province under low carbon development scenario in 2030

對模型進行驗證后,通過PLUS模型開展福建省2030年用地空間布局模擬,低碳發展情景下國土空間格局模擬結果如圖3所示?？梢钥闯?雖然不同時期的用地結構存在一定差異,但從空間分布特征來看,各地類的分布規律與歷史趨勢基本相同,其中作為主要碳源的人造地表和耕地主要分布在臨近海岸線處海拔較低、地勢平緩易開發的一側,碳匯空間如林地、草地、濕地和水體地主要集中在內陸區域海拔相對較高且地況較復雜的區域。

3.3.3典型區變化模式

(1)城鎮建設區

城鎮建設區是海峽西岸經濟區發展的主體區域,也是主要的碳源空間,在土地利用過程中貢獻了全省80%左右的碳排放量[42]。選取城鎮建設區典型區域用地現狀(圖4)可以看出,人造地表呈集聚式分布,碳源匯聚效應明顯,城市周邊被林、草地包圍,具有一定的碳匯效益,其余地區主要為耕地。

根據現有土地資源狀況,城市中心區域的空間已無法繼續滿足社會經濟高速發展下的用地需求,因此從變化趨勢來看,到2030年,作為主要碳源地的人造地表出現了向外擴張的態勢,如圖4中區域A、B。不同發展情景下,人造地表的擴張呈現出了不同的特征,在自然發展情景下,區域A中新增人造地表通過轉化周邊的耕地完成了從分散到連片的過程,而區域B中的新增人造地表在原有范圍邊緣處通過轉化林草地等生態用地完成了向外擴張,這勢必會影響該區域的碳匯效益和生態功能；低碳發展情景下,區域A中的人造地表由成片蔓延式轉為邊緣小范圍擴張,這說明該情景可在一定程度上減緩碳源地人造地表的擴張速度,從而降低土地利用過程中所帶來的碳排放,但可以看出該新增用地的集中連片程度較低,因此需要加強土地資源的節約集約利用,與此同時城市用地方式也要逐步從增量發展為主轉向存量挖潛為主,盤活存量土地,有效調控城市空間有序擴張,建設綠色低碳城市。

圖4 不同情景下城鎮建設區典型區域2020—2030國土空間布局圖Fig.4 Territorial spatial layout of typical urban construction areas under different scenarios, 2020—2030

(2)農業生產區

農業生產區以提供農產品為主體功能,主要集中在福建省西南部和北部,為保證區域糧食生產安全提供了重要保障。選取農業生產區典型區進行分析(圖5),從各地類空間布局來看,由于區域發展和城市化的持續推進,到2030年該分區人造地表呈現出一定的擴張態勢,致使碳源效應增強,如圖5區域A；耕地在原有分布范圍附近呈點狀擴張,如圖5區域B；此外,水域面積也有一定的增加,這增強了碳匯效益并保障了耕地的灌溉條件。

不同發展情景下,各地類的擴張細節不盡相同,在自然發展情景下,區域A中游離在縣城周邊的人造地表出現了向行政中心方向延伸的情況,并出現了較大面積的擴張,使得部分林草地消失,而在區域B中通過轉換部分林地又增加了一定面積的耕地；在低碳發展情景下,區域A中的人造地表不再出現大范圍的無序擴張,從而避免部分生態用地被占用并降低由于城鎮擴張帶來的碳排放,同時區域B中的耕地也增加了更多的面積,進一步增強了區域農業生產主體功能,屆時可以在保護現有耕地的同時,通過控制非農建設的項目開展,嚴格執行耕地占補平衡制度,并可將有條件的較小塊耕地并入相鄰大塊的耕地中,促進耕地的集中連片開發。

圖5 不同情景下農業生產區典型區域2020—2030國土空間布局圖Fig.5 Territorial spatial layout of typical agricultural production area under different scenarios, 2020—2030

(3)生態保護區

生態保護區由森林覆蓋率較高、生物多樣性較豐富的區域組成,主要分布在福建省中部和北部,區域內山高坡陡、地形起伏度較大,2020年生態用地占該分區總面積的78%左右,具有重要的碳匯效益和生態產品供給能力。選取生態保護區典型區進行分析(圖6),從用地現狀可以看出,該功能區破碎化程度較高,主要由碳匯地林草地組成；碳源空間人造地表沿現有水系和地勢平坦處成片分布,空間布局較為分散；耕地的空間聚合度較低,多數圍繞在人造地表周邊呈分散式分布,不適合進行規模化開發。

通過比較不同發展情景發現,若不實施相應的管控政策,自然發展情景下的人造地表將在2030年呈現出逐漸向外膨脹的趨勢,如圖6區域A縣鎮周邊的林草地和部分耕地被轉換為人造地表,區域B中通過轉化周邊的林草地使得原有的人造地表完成了從分散到連片的過程,而這也讓生態空間受到一定擠壓,并降低了區域碳匯效應；而在低碳情景下,區域A中人造地表的成片蔓延式無序擴張得到了遏制,這對降低碳源效應、減少碳排放有一定效果。因此下一步需要通過協調土地利用和低碳生態的關系,實施更加嚴格的生態管控政策,同時保護周邊的現有林草地和水資源,增強區域碳匯效應,從而實現土地資源低碳利用與生態保護均衡發展。

圖6 不同情景下生態保護區典型區域2020—2030國土空間布局圖Fig.6 Territorial spatial layout of typical ecological reserve area under different scenarios, 2020—2030

(4)綜合分析

為研究不同情景下區域尺度的各用地變化空間細節,在對各分區的總體空間分布特征進行分析后,選取了其中的典型區域并圍繞其功能用地包括耕地、生態用地和人造地表的分布特征和變化趨勢進行分析,總體來看,各分區并未因人造地表的擴張而破壞原有整體格局。各分區典型區域地類空間布局和不同情景下變化趨勢可歸納如下(表11):

表11 各分區典型區域用地分布特征

從不同發展情景的用地變化情況來看,各地類中人造地表的變化最為顯著,而由于城鎮建設區受人類活動影響更大,因此該功能區的變化也最為明顯。受城市化擴張影響,在自然發展情景下,城鎮周邊的生態空間受到不同程度的擠壓,將會降低區域內生態環境質量和碳匯效益,對區域低碳綠色發展提出了新的挑戰。在低碳發展情景下,通過挖掘存量用地潛力,提高土地資源的節約集約利用,可在一定程度上減緩城鎮擴張的趨勢,降低在土地利用過程中所造成的碳排放和環境破壞；變化過程較為平緩的為農業生產區典型區。在自然發展情景下,人造地表出現了小幅擴張并呈現出由外圍向縣鎮中心延伸的趨勢,侵占了部分生態用地；低碳發展情景下,該功能區遏制了城鎮擴張的速度,保證耕地面積的小幅增加并使其更為集中,降低碳源效應并進一步保障區域的主體功能和糧食生產能力。

4 討論與結論

(1)通過耦合“自頂向下”的MOP模型和“自底向上”的PLUS模型,從用地需求和空間布局兩方面對福建省國土空間進行分情景分區域優化模擬,其中低碳發展情景考慮碳減排與經濟生態效益相協調的原則,基本滿足各分區不同發展導向的需求,可為形成區域性、差異化的低碳用地管控政策提供參考,推動實現區域土地資源綠色高效利用。

(2)在用地需求預測方面,以主體功能區分區定位為指導,銜接國土空間規劃實施背景,構建以碳排放、經濟效益和生態效益為導向的多目標函數及約束條件,同時考慮各分區發展水平及側重對其目標系數進行修正,推動實現主體功能約束有效的區域性用地總體結構。求解后的用地方案中各分區生態用地的收縮速度都有一定程度的減緩,保證了土地利用的碳匯效益,可有效促進區域碳吸；人造地表的面積較之自然發展情景下有所減少,可在保障區域經濟發展用地需求的同時降低碳排放。各分區用地結構比較符合低碳經濟發展的要求,在減少了碳排放量的同時,保障了社會經濟發展的需要,并滿足福建省低碳綠色發展的要求,從而為區域國土空間有序開發、生態文明建設提供戰略支撐。

(3)在空間布局優化模擬方面,PLUS模型模擬出來的2020年福建省各功能分區的總體精度和Kappa系數值符合要求,說明該模型適用于對未來國土空間的模擬。從空間分布來看,福建省2030年國土空間格局基本保持不變,其中作為主要碳源的人造地表和耕地主要分布在臨近海岸線處海拔較低、地勢平緩易開發的一側,林地、草地、濕地和水體等主要碳匯區集中在內陸區域海拔相對較高且地況較復雜的區域。此外,還選取了各功能分區的典型區域進行分析,研究了在不同情景下區域尺度的各地類變化空間細節,可為福建省下一步區域發展規劃提供一定依據。

本研究能夠科學的進行多情景下的分區域國土空間模擬,可為今后開展相關低碳研究提供參考。本研究在對碳排放量的計算中,是采用折標準煤系數進行估算并以此為基礎進行各用地類型的碳排放系數,由于受數據所限,得到的碳排放總量與實際碳排放值之間可能具有一定誤差,后續研究中將進一部豐富數據來源,消除計算過程中的誤差。在空間模擬方面,目前僅考慮了各地類的適宜性概率,未考慮區域資源環境承載能力和國土空間開發適宜性,后期研究中,將繼續構建基于“雙評價”的優化方法和國土空間功能分區優化模式,以“雙評價”結果作為國土空間優化模擬的空間約束,進一步保障模擬結果的科學性和有效性,同時通過系統分析其國土空間格局演變效應來研究不同情景下各區域間的國土空間功能特點,發掘出具有相同發展模式的區域,為區域國土空間有序開發和碳減排協同治理提供參考。