基于GMOP-PLUS耦合模型的京津冀土地利用變化多情景模擬及功能關(guān)系分析

張 波,潘 佩 佩*,王 新 云,溫 佳 昱,任 佳 璇,劉 苗 苗

(1.河北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,河北 石家莊 050024;2.河北省環(huán)境變化遙感識別技術(shù)創(chuàng)新中心,河北 石家莊 050024;3.河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)實驗室,河北 石家莊 050024;4.寧夏大學(xué)生態(tài)環(huán)境學(xué)院,寧夏 銀川 750021)

0 引言

土地利用空間格局優(yōu)化是推進二十大報告提出的人與自然和諧共生的重要舉措,也是國土空間開發(fā)與生態(tài)安全格局構(gòu)建的總綱。社會經(jīng)濟發(fā)展導(dǎo)致土地資源不斷再分配,基于不同目標對未來土地利用進行有效刻畫有利于資源空間合理配置,對提升國土空間規(guī)劃和管理水平尤為重要[1]。目前,在多時相遙感數(shù)據(jù)的支持下,多數(shù)研究采用土地利用模型開展土地模擬預(yù)測[2-5]。其中,新開發(fā)的PLUS(Patch generating Land Use Simulation)模型相較于常用的Markov模型[6]、CLUE-S(Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent)模型[7]、SD(System Dynamics)模型[8]和FLUS(Future Land Use Simulation)模型[9]等,改進了土地利用變化與影響因子之間關(guān)系的分析策略,提升了土地利用斑塊變化的模擬性能[10],較好地實現(xiàn)了空間優(yōu)化;但PLUS模型主要依賴自身轉(zhuǎn)換規(guī)則,缺乏土地利用結(jié)構(gòu)的定量優(yōu)化,而灰色多目標優(yōu)化(Gray Multi-Objective Optimization,GMOP)模型可以充分考慮自上而下的政策因素和約束條件,以尋求土地最優(yōu)解,實現(xiàn)未來土地利用結(jié)構(gòu)的整體優(yōu)化[11]。因此,本文基于GMOP-PLUS耦合模型預(yù)測2030年京津冀地區(qū)慣性發(fā)展情景、經(jīng)濟發(fā)展情景、耕地保護情景和生態(tài)涵養(yǎng)情景下的土地利用格局,通過構(gòu)建“三生”空間指標體系,量化土地利用功能,深入探究不同影響因子在各土地利用類型轉(zhuǎn)換過程中的貢獻度,并比較分析4種情景下的土地利用功能和關(guān)系,探究土地利用優(yōu)化的可行情景,以期為緩解未來京津冀土地利用沖突并實現(xiàn)用地結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)借鑒,也可為區(qū)域糧食安全、生態(tài)安全等多重目標規(guī)劃提供理論支撐和實踐參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

京津冀是中國三大城市群之一,共轄11個地市和兩個直轄市,總面積達21.8萬km2,約占全國國土面積的2.27%,截至2020年底,常住人口為1.104億人,約占全國總?cè)丝诘?.8%。研究區(qū)地形多樣,北部和西部多為高原、山地、盆地,東部和南部以平原為主。除自然景觀格局差異顯著外,區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展水平也存在較大差異,土地利用格局演變的空間異質(zhì)性在全國具有典型性。 隨著京津冀主體功能區(qū)的劃定,如何對不同功能區(qū)內(nèi)部的土地要素進行合理分配,建立符合實際需求的目標規(guī)劃,對推進京津冀協(xié)同發(fā)展的國家戰(zhàn)略具有重要現(xiàn)實意義。

研究所需2000年、2010年和2020年土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院提供的GlobeLand30全球地表覆被數(shù)據(jù)(分辨率30 m),分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地 6 種類型;人口數(shù)據(jù)(2020年)、年均降水量(2015年)和DEM(分辨率90 m)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心,坡度數(shù)據(jù)由DEM計算得出;年均氣溫數(shù)據(jù)(2020年)來源于國家科技資源共享服務(wù)平臺—國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心;土壤類型數(shù)據(jù)采用世界土壤數(shù)據(jù)庫中國數(shù)據(jù)集;道路數(shù)據(jù)來源于OpenStreetMap平臺,并經(jīng)計算得出距各級道路歐氏距離柵格數(shù)據(jù);社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自北京市、天津市以及河北省的統(tǒng)計年鑒。

2 研究框架

京津冀土地利用優(yōu)化研究框架如圖1所示。

圖1 京津冀土地利用優(yōu)化研究框架

2.1 PLUS模型

PLUS模型[10]可以動態(tài)模擬土地利用時空變化,能深入挖掘土地利用變化誘因,更好地模擬土地利用斑塊級的變化。①影響因子選取:考慮數(shù)據(jù)的可獲取性并參考文獻[6,7],主要從自然和社會經(jīng)濟兩方面選取了包括DEM、坡度、年均氣溫、年均降水量、土壤類型和距水域的距離6個自然因子,以及人口、距高速公路的距離、距國道的距離、距鐵路的距離、距主干道的距離、距政府的距離和距各級道路的距離9個社會經(jīng)濟因子,并在PLUS模型精度驗證時不斷添加因子,最終得到模擬精度較高的影響因子組合。②鄰域權(quán)重設(shè)定:PLUS模型中鄰域權(quán)重取值范圍為0～1,值越大表示鄰域影響越大,即擴張能力越強。結(jié)合研究區(qū)各用地類型擴張面積占比和文獻[3,12],將耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地的鄰域權(quán)重分別設(shè)置為0.10、0.35、0.08、0.15、0.90和0.20。③精度檢驗:本文以2010年土地利用數(shù)據(jù)為初始年份數(shù)據(jù),基于PLUS模型得到2020年模擬結(jié)果,通過計算得到Kappa系數(shù)為86%,FoM系數(shù)為0.23,表明模擬結(jié)果精度較高,與實際情況基本一致,可對2030年的土地利用格局進行模擬。

2.2 GMOP模型

GMOP模型由GM(1,1)模型和灰色預(yù)測理論結(jié)合多目標規(guī)劃(MOP)發(fā)展而來,能充分考慮未來土地利用格局的不確定性。灰色預(yù)測理論通過尋找土地利用變化規(guī)律,能解決靜態(tài)規(guī)劃不能反映約束條件隨時間變化的問題。參考文獻[11],并充分考慮京津冀現(xiàn)有政策規(guī)劃和未來發(fā)展目標,構(gòu)建約束條件下的土地利用類型數(shù)量模塊,并設(shè)定4種土地利用變化情景,以期為決策者提供最佳的土地利用優(yōu)化參考方案。

1)情景定義。①慣性發(fā)展情景:沿用研究區(qū)歷史趨勢下的發(fā)展方向,對地類轉(zhuǎn)換沒有嚴格限制,不考慮政策和規(guī)劃的影響,基于2010—2020年土地利用轉(zhuǎn)換規(guī)律進行模擬。②經(jīng)濟發(fā)展情景:根據(jù)京津冀人口眾多、工農(nóng)業(yè)發(fā)展需水量大的現(xiàn)狀,將湖泊、河流等組成的水域設(shè)定為限制轉(zhuǎn)換區(qū)域,除水域外,允許各類用地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變。該情景以經(jīng)濟效益最大化為目標,設(shè)置GMOP經(jīng)濟效益目標函數(shù)maxe(x)(式(1))[13,14],計算得到經(jīng)濟發(fā)展情景下的經(jīng)濟效益目標函數(shù)maxe(x)′(式(2),單位:萬元/hm2)。③耕地保護情景:耕地是研究區(qū)占比最高的土地利用類型,耕地安全是保障區(qū)域糧食安全和可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。該情景將集中連片耕地和水域設(shè)置為限制轉(zhuǎn)換區(qū)域,減少耕地向建設(shè)用地和林地轉(zhuǎn)變,限制耕地向草地和水域轉(zhuǎn)變。④生態(tài)涵養(yǎng)情景:結(jié)合京津冀生態(tài)紅線的劃定,將河流、湖泊等水域以及自然保護區(qū)、森林公園、風(fēng)景名勝區(qū)等設(shè)置為限制轉(zhuǎn)換區(qū)域,同時根據(jù)京津冀主體功能區(qū)劃[15],將壩上防風(fēng)固沙帶以及燕山—太行山涵養(yǎng)林歸納為限制轉(zhuǎn)換區(qū)域;降低其他土地利用類型向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換的速率,控制林地與草地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換的概率減少50%。該情景追求生態(tài)價值最大化,設(shè)置GMOP生態(tài)效益目標函數(shù)maxh(x)(式(3))[13,14],計算得到生態(tài)涵養(yǎng)情景下的生態(tài)效益目標函數(shù)maxh(x)′(式(4),單位:萬元/hm2)。

(1)

maxe(x)′=5.84x1+0.35x2+0.25x3+1.96x4+217.96x5+0.018x6

(2)

(3)

maxh(x)′=0.35x1+2.72x2+1.73x3+2.54x4+0.13x6

(4)

式中:i=1,2,…,6分別為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地,ci為i類型土地單位面積經(jīng)濟效益值(單位:萬元),xi為i類型土地利用面積,di為i類型土地的單位面積生態(tài)效益值。

2)約束條件設(shè)置。根據(jù)河北省、北京市和天津市三地國土空間規(guī)劃(2021—2035年)和主體功能分區(qū),對2030年京津冀土地利用類型進行面積約束,約束條件如表1所示。

表1 京津冀土地利用變化約束條件

3)GMOP模型求解。利用Lingo 12.0軟件對設(shè)定的目標函數(shù)和約束條件進行求解,最終得到2030年多情景下不同土地利用類型的格局。

2.3 土地利用空間多功能識別

土地利用多功能定量化識別是評價土地功能之間權(quán)衡協(xié)同關(guān)系的基礎(chǔ),對于土地利用格局的優(yōu)化具有重要實踐意義。參考文獻[16],將京津冀土地利用功能識別為生產(chǎn)功能(提供各種產(chǎn)品和服務(wù))、生活功能(提供各種空間承載、物質(zhì)和精神保障)和生態(tài)功能(維持人類生存的自然條件及其效用)。結(jié)合京津冀土地利用現(xiàn)狀并參考“三生”空間功能分類體系[16],基于3項空間功能,選擇6項一級功能和12項二級功能,構(gòu)建“三生”空間功能評價指標體系(表2)。①生產(chǎn)功能中食物生產(chǎn)、水資源供應(yīng)和原料生產(chǎn)參考謝高地等的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值當(dāng)量因子表[17]進行計算,商品與服務(wù)產(chǎn)品的生產(chǎn)價值為2020年京津冀地區(qū)二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值[16]。②生活功能中美學(xué)景觀參考文獻[17]計算得到,基本生活保障功能價值V和就業(yè)保障功能價值Vw計算參見式(5)[18]和式(6)[16]。③生態(tài)功能各項指標參考文獻[17]計算得出。為確定各指標對本研究的影響程度,對原始數(shù)據(jù)進行極差標準化,取值范圍為[0,1],并運用熵值法對各指標賦權(quán),進一步通過模糊層次分析法[19]修正,得到綜合權(quán)重(表2)。

表2 “三生”空間功能評價指標體系及土地利用功能單位面積價值

V=P0×L/K

(5)

Vw=(P0-P1)×B/K

(6)

式中:P0為人口承載力,我國土地資源在中等投入水平下人口承載力為3.68～5.51人/hm2[20],京津冀地區(qū)人口密集,選取5人/ hm2;L為研究區(qū)2020年最低生活保障水平,為河北省農(nóng)村低保標準4 380元/人/年;K為研究區(qū)2020年城市居民人均可支配收入與農(nóng)民人均純收入之比,P1為土地資源的最小承載力,即3.68人/hm2[16],B為研究區(qū)2020年城鎮(zhèn)失業(yè)保險金標準。

2.4 權(quán)衡協(xié)同評價

本文采用雙變量局部空間自相關(guān)表征各功能間相互增益的協(xié)同和此消彼長的權(quán)衡,反映土地利用不同功能之間的沖突關(guān)系,為土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供依據(jù)[21]。計算公式為[22]:

(7)

2.5 耦合協(xié)調(diào)度評價

土地利用格局演變是土地資源在“三生”空間功能之間的動態(tài)分配,在各功能定量化的基礎(chǔ)上,利用耦合度C(式(8))表示不同情景下“三生”空間功能的耦合程度[23],取值范圍為[0,1],C值越大,表示“三生”空間功能之間相互作用越強烈。耦合協(xié)調(diào)模型(式(9)、式(10))[24]可表征“三生”空間功能之間的耦合協(xié)調(diào)度D,D值越大,說明其耦合協(xié)調(diào)程度越高,參考文獻[25],將耦合協(xié)調(diào)度劃分為6個等級:D∈[0,0.3]為嚴重不協(xié)調(diào),D∈(0.3,0.6]為基本不協(xié)調(diào),D∈(0.6,0.8]為基本協(xié)調(diào),D∈(0.8,0.9]為良好協(xié)調(diào),D∈(0.9,1]為高度協(xié)調(diào)。

C=3×{M×R×E/(M+R+E)3}1/3

(8)

(9)

T=αM+βR+χE

(10)

式中:M、R、E分別為生產(chǎn)功能、生活功能、生態(tài)功能的價值,α、β、χ為待定系數(shù),結(jié)合京津冀未來發(fā)展規(guī)劃和文獻[23,24],設(shè)定α=0.34,β=χ=0.33。

3 結(jié)果分析

3.1 各影響因子對土地利用變化的貢獻度

基于PLUS模型得到各影響因子對土地利用變化的貢獻度(各因子貢獻度之和為1)。由圖2可見,DEM、坡度、人口、溫度和降水對土地利用變化影響較大,距三級公路的距離對土地利用變化影響較小。各影響因子對不同土地利用變化的作用也不同,DEM、溫度、人口和坡度對耕地影響較大,貢獻度占45.6%,距三級公路的距離對其影響最小,僅占2%;坡度、人口和降水對林地的影響較大,貢獻度達39%,距三級公路的距離對其影響最小,貢獻度為2.5%;DEM、坡度對草地和水域的影響較大,貢獻度分別為24.4%和34.0%,距二、三級公路的距離對草地和水域的影響較小,貢獻度分別為 5.8%和3.9%;人口對建設(shè)用地的影響最大,貢獻度為14.8%,距三級公路的距離貢獻度最小,為2.1%;降水和溫度對未利用地的影響較大,貢獻度為43.5%,距水域的距離對其影響最小,貢獻度僅為1.2%。

圖2 影響因子對土地利用變化的貢獻度

3.2 土地利用模擬優(yōu)化結(jié)果

基于GMOP-PLUS耦合模型模擬京津冀2030年多情景下土地利用格局,結(jié)果(圖3、表3)表明:京津冀2030年4種情景下的土地利用變化趨勢相對一致,耕地和草地減少,林地和建設(shè)用地增加,但不同用地變化幅度和空間格局不同。研究區(qū)北部以林地和草地為主,中南部以耕地和建設(shè)用地為主,整體仍以耕地、林地和建設(shè)用地為主,地類變化集中在耕地和建設(shè)用地。建設(shè)用地具有沿著主要交通線擴張的趨勢,如北京市大興區(qū)沿著機場周邊擴張,高碑店市沿著京廣鐵路和京港澳高速擴張,永年區(qū)沿著鐵路、國道和高速公路呈南北向發(fā)展等。大城市具有輻射帶動作用,如北京市向昌平、順義、通州等周邊城區(qū)發(fā)展;地形平坦區(qū)域吸引建設(shè)用地擴張,如石家莊市主要向東部平原擴張,昌黎縣、灤南縣、濱海新區(qū)等沿海城市向海邊擴張;林地主要向西北部的山區(qū)擴張,耕地較多被城鎮(zhèn)用地侵占。

表3 不同情景下各種土地利用類型面積

圖3 京津冀2030年多情景土地利用模擬結(jié)果

與2020年相比,2030年耕地在4種情景下均呈減少趨勢,在慣性發(fā)展情景下減幅最大,耕地保護情景下減幅最小;林地在4種情景下均呈增長趨勢,生態(tài)涵養(yǎng)情景下增幅最大,經(jīng)濟發(fā)展情景下增幅最小;草地在4種情景下均呈減少趨勢,在生態(tài)涵養(yǎng)情景下減幅最小,耕地保護情景下減幅最大;水域僅在慣性發(fā)展情景下減少,在生態(tài)涵養(yǎng)情景下增幅最大;建設(shè)用地在4種情景下均呈增加趨勢,在慣性發(fā)展情景下增幅最大,在生態(tài)涵養(yǎng)情景下增幅最小;未利用地僅在慣性發(fā)展情景下增長,在經(jīng)濟發(fā)展情景下減幅最大。

3.3 土地利用功能關(guān)系分析

3.3.1 權(quán)衡協(xié)同分析

1)基于SPSS 21.0軟件計算不同情景下“三生”空間各功能之間的相關(guān)系數(shù)(表4),在0.01水平下,模擬的4種情景下2030年生產(chǎn)功能與生活功能、生產(chǎn)功能與生態(tài)功能均呈顯著的負相關(guān),存在權(quán)衡關(guān)系;生活功能與生態(tài)功能均呈顯著的正相關(guān),具有協(xié)同關(guān)系。“三生”空間功能權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系較弱的均為慣性發(fā)展情景,最強的為生態(tài)涵養(yǎng)情景。

表4 多情景下“三生”空間功能相關(guān)系數(shù)

2)為深入探究“三生”空間功能之間權(quán)衡協(xié)同關(guān)系的空間格局,以縣域為基本單元,基于GeoDa軟件進行局部空間自相關(guān)分析,得到LISA圖(圖4),結(jié)果表明,2030年京津冀生產(chǎn)、生活與生態(tài)功能之間空間異質(zhì)性明顯。4種情景下生產(chǎn)與生活功能主要為權(quán)衡關(guān)系,低—高集聚主要分布在研究區(qū)北部,以生態(tài)環(huán)境較脆弱的張承地區(qū)為主,高—低集聚主要分布在研究區(qū)中部,協(xié)同關(guān)系較分散;生產(chǎn)與生態(tài)功能以權(quán)衡關(guān)系為主,低—高集聚主要分布在承德、張家口東部、保定西部等地區(qū),高—低集聚主要分布在滄州的任丘市、河間市等中部地區(qū),協(xié)同關(guān)系主要分布在衡水、邢臺西南部和邯鄲西南部等地區(qū);生活與生態(tài)功能以協(xié)同關(guān)系為主,隨著社會經(jīng)濟發(fā)展水平的提高,生活空間質(zhì)量的提高促進了美學(xué)景觀的發(fā)展,于是生活功能的提高也帶動生態(tài)功能的增長,高—高集聚主要分布在張家口東部和承德北部,低—低集聚分布在廊坊的三河市、霸州市、滄州的南皮縣和邯鄲西南部等地區(qū),權(quán)衡關(guān)系主要位于滄州的河間市、衡水冀州區(qū)、張家口赤城縣等地區(qū)。 “三生”空間功能的不顯著區(qū)域大部分位于限制開發(fā)或禁止開發(fā)區(qū),如燕山—太行山生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)、沿海生態(tài)防護區(qū)等,這些區(qū)域生態(tài)保護措施嚴格,提供較高的生態(tài)功能。總體上,生產(chǎn)與生活功能的權(quán)衡關(guān)系在慣性發(fā)展情景下數(shù)量最多,生態(tài)涵養(yǎng)情景數(shù)量最少,協(xié)同關(guān)系在生態(tài)涵養(yǎng)情景下數(shù)量最少,其他情景較多;生產(chǎn)與生態(tài)功能的權(quán)衡關(guān)系在耕地保護情景下數(shù)量最多,經(jīng)濟發(fā)展情景數(shù)量最少,協(xié)同關(guān)系在經(jīng)濟發(fā)展情景下數(shù)量最多,慣性發(fā)展情景數(shù)量最少;生活與生態(tài)功能的協(xié)同關(guān)系在經(jīng)濟發(fā)展情景下數(shù)量最多,耕地保護情景數(shù)量最少,權(quán)衡關(guān)系在耕地保護情景下數(shù)量最多,經(jīng)濟發(fā)展情景最少。

圖4 多情景下生產(chǎn)、生活、生態(tài)功能雙變量局部LISA圖

3.3.2 耦合協(xié)調(diào)度 基于2030年多情景下的土地利用模擬結(jié)果,根據(jù)耦合協(xié)調(diào)度模型計算出多情景下京津冀土地利用3個功能間耦合協(xié)調(diào)度(表5)。結(jié)果表明,慣性發(fā)展情景下耦合協(xié)調(diào)度最低,為基本協(xié)調(diào)類型,說明設(shè)置限制區(qū)域并對各土地利用類型面積進行規(guī)劃和約束、限制向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的速率可以優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu),提高土地利用功能的協(xié)調(diào)度,使土地利用系統(tǒng)趨于有序發(fā)展。對土地利用加以限制和約束的耕地保護情景與經(jīng)濟發(fā)展情景下耦合協(xié)調(diào)度相對較小,屬于良好協(xié)調(diào)類型,土地利用各功能之間聯(lián)系相對較低;生態(tài)涵養(yǎng)情景下耦合協(xié)調(diào)度最高,屬于高度協(xié)調(diào)類型,表明該情景下“三生”空間趨于有序發(fā)展,各土地利用功能高度協(xié)調(diào),有利于實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。

表5 2030年多情景下京津冀土地利用功能耦合協(xié)調(diào)度

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文基于GMOP-PLUS耦合模型,對京津冀 2030年4種情景下的土地利用格局進行優(yōu)化模擬,綜合分析了各土地利用類型變化的影響因素,并對模擬結(jié)果進行土地利用功能關(guān)系測度,分析不同情景下的土地利用結(jié)構(gòu),主要結(jié)論如下:①自然因素在土地利用變化中起基礎(chǔ)性作用,其中坡度、DEM、溫度和降水貢獻值較高,占比均超過6%;人口因素的影響最活躍,除未利用地外,對其他土地利用類型貢獻度占比均超過11%,為主導(dǎo)因素;主要交通線對建設(shè)用地、耕地和草地的擴張具有重要影響作用,如距鐵路、政府和一級公路的距離貢獻度占比均超過4.5%。②4種情景下,耕地、草地呈減少趨勢,林地和建設(shè)用地呈增加趨勢,其中建設(shè)用地擴張能力最強,耕地較多被占用。不同情景下區(qū)域土地利用變化具有明顯差異性:慣性發(fā)展情景下生產(chǎn)功能價值最大,但水域面積僅在該情景下減少;經(jīng)濟發(fā)展情景下林地增量最少;耕地保護情景下,耕地面積減幅最小且生活功能價值最大;生態(tài)涵養(yǎng)情景下,林地、水域面積增幅最大,草地面積減幅最小,且該情景下生態(tài)功能價值最大。③京津冀生產(chǎn)功能與生活功能、生態(tài)功能存在權(quán)衡關(guān)系,生活功能與生態(tài)功能具有協(xié)同關(guān)系,不同情景下協(xié)同/權(quán)衡關(guān)系有明顯的空間差異。發(fā)展過程中應(yīng)避免生產(chǎn)功能的提升而導(dǎo)致生活功能和生態(tài)功能的降低,關(guān)注生活質(zhì)量和生態(tài)質(zhì)量。土地利用約束下的3種情景耦合協(xié)調(diào)度均較高,可以滿足不同發(fā)展需求,其中生態(tài)涵養(yǎng)情景下耦合協(xié)調(diào)度最高,是最優(yōu)情景,因此,京津冀未來土地利用發(fā)展應(yīng)充分考慮生態(tài)涵養(yǎng)情景,對區(qū)域未來土地結(jié)構(gòu)優(yōu)化布局及促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

4.2 討論

基于GMOP-PLUS耦合模型通過設(shè)置優(yōu)化目標開展土地利用模擬,通過評估土地利用功能間關(guān)系,可以更全面地篩選未來土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案。本文基于模擬結(jié)果進一步剖析不同情景下土地利用功能間的關(guān)系,可更全面地測度模擬結(jié)果的可行性。

京津冀土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中,應(yīng)關(guān)注貢獻度較高的影響因子,例如:耕地和建設(shè)用地對自然條件要求較高,受DEM、坡度、土壤類型等多種因素影響;人口是最活躍的影響因素,成為除未利用地外其他土地利用類型的主導(dǎo)因素;交通條件優(yōu)良會吸引建設(shè)用地布局,而主要道路會影響耕地擴張,但會提高草地面積比例,這對京津冀未來交通線路規(guī)劃具有重要參考意義。

4種模擬情景考慮了不同的發(fā)展方向,體現(xiàn)了土地格局的差異[26]。從土地利用關(guān)系看,生產(chǎn)功能與生活功能的權(quán)衡關(guān)系主要集中在張家口、承德、北京、保定和石家莊地區(qū),在生態(tài)脆弱區(qū)生產(chǎn)空間的擴大易擠壓生活空間,而大城市生產(chǎn)擴張能力強會擠壓生活空間;生產(chǎn)功能與生態(tài)功能權(quán)衡關(guān)系主要分布在張家口、承德等生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū),生產(chǎn)空間的擴大會縮小生態(tài)空間;生活功能與生態(tài)功能的協(xié)同關(guān)系主要分布在京津冀的北部、中部及東南部地區(qū)。權(quán)衡/協(xié)同關(guān)系不顯著區(qū)域大部分為生態(tài)環(huán)境較好的主體生態(tài)功能區(qū),未來在保護生態(tài)的同時可適度發(fā)展經(jīng)濟,還可通過區(qū)域生態(tài)補償機制促進人地關(guān)系和諧。

以往研究多注重對土地利用數(shù)量和不同功能的相對大小和趨勢進行分析,但本研究表明,如果不能全面識別土地利用功能之間的關(guān)系,難以確定未來國土空間優(yōu)化的具體方向和限制因素,或者僅考慮整體耦合協(xié)調(diào)關(guān)系,而忽略區(qū)域內(nèi)部的權(quán)衡。如生態(tài)涵養(yǎng)情景下的耦合協(xié)調(diào)度最高,緩解了其他土地利用類型被建設(shè)用地大量占用的趨勢,但也要處理好京津冀地區(qū)的權(quán)衡關(guān)系,如張承地區(qū)生產(chǎn)與生活、生態(tài)關(guān)系和河北省東南地區(qū)的生活與生態(tài)關(guān)系。因此,不同功能之間的多視角分析有助于明確未來土地利用的方向,最大限度減少土地利用的沖突,為未來京津冀可持續(xù)發(fā)展提供研究基礎(chǔ)和決策參考。

本研究較精確地計算了研究區(qū)不同發(fā)展目標下的土地利用格局及其相互關(guān)系,未來可進一步細化土地利用分類體系和“三生”空間指標體系。隨著經(jīng)濟發(fā)展和人民福祉水平的提升,對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的需求將愈加強烈,可結(jié)合實際持續(xù)完善生態(tài)功能的指標,以更貼合未來人與自然和諧共生的發(fā)展理念;此外,還需要完善的國土資源管理策略指導(dǎo)當(dāng)?shù)赝恋乩妙愋秃妥匀毁Y源之間的空間配置關(guān)系,促進區(qū)域再開發(fā)[27]。