漓江流域“三生”功能時空分異特征及動態模擬

藍貴文,張凡,吳靜,江凡

(1.桂林理工大學測繪地理信息學院,廣西桂林 541006;2.廣西壯族自治區自然資源生態修復中心,南寧 530022)

國土空間是人類生產生活和社會經濟活動及生態文明建設的重要空間載體[1],是“三生”功能間交互作用的復雜系統和場所[2]。“三生”功能指生產功能、生活功能和生態功能,是國土空間的三大主導功能[3]。其中,生產功能是指人類以土地為對象直接獲取各種物質或以其為載體產出產品和服務的功能,是推動生活、生態功能變化的根本動力;生活功能是在人類發展過程中提供基本生活保障的能力,促進生產、生態功能的提升和改善;生態功能指滿足區域人類基本生態需求的能力,是生產、生活功能發展的保障[4],三者共同構成一個整體性系統[3]。隨著工業化、城鎮化的快速推進,我國在經濟迅速發展的同時,人地矛盾、城鄉發展失衡、環境污染等問題也不斷涌現,使得國土空間格局發生劇烈演變,進而也對“三生”功能這一整體性系統帶來了前所未有的沖擊。面對這一嚴峻形勢,黨中央自十八大以來,不斷優化國土空間開發格局,為新時期區域協同發展指明了方向,而探究“三生”功能的演化特征是實現區域協同發展的基礎[4]。因此,識別“三生”功能的時空格局特征對于優化國土空間格局、促進地區可持續發展具有重要意義。

現有“三生”功能的研究在時空演變特征及影響因素、耦合協調性時空變化、分區優化路徑等方面成果頗豐。如逯承鵬等[5]以黃河流域甘肅段57個縣域為研究區,采用加權平均法分析了研究區“三生”功能時空變化特征,并借助地理探測器揭示了其時空變化的影響因素。程憲波[6]和紀璇[7]等借助耦合協調模型,分別分析了江蘇省和安徽省各縣區“三生”功能間耦合協調度的時空分布特征及演變規律;徐磊等[8]在運用綜合評價法及標準差橢圓模型對環京津地區“三生”功能時空演變特征進行分析的基礎上,通過結合共生模型和共生系數,將研究區劃分為了4個一類功能區和11個二類功能區,并提出了相應的優化策略;金貴等[9]以農業生產、城鎮利用及生態轉換的效率為核心,構建了相應的國土空間開發保護情景方案及指標體系,利用體現決策偏好差異模型來評價不同情景方案下的國土空間的發展潛力,并定量刻畫了不同情景國土空間布局藍圖,隨后構建了一種權衡多方利弊的國土空間優化策略,為現階段國土空間規劃和高質量發展提供了重要的決策參考意義。

總的來看,當前“三生”功能研究包含國家、城市群、流域等不同范圍,其中,流域關注點多以長江流域[10]、黃河流域等[11]部分沿線經濟發達地區為主,而對于經濟相對欠發達且生態敏感性高的喀斯特流域地區的關注則相對較少;從研究所采用的尺度上來看,大多數學者基于宏觀尺度,以行政區[2-5,10-11]為評價單元,從生產、生活及生態3個方面選取指標構建評價體系來對“三生”功能開展定量評價。與宏觀尺度研究相比,基于微觀尺度的“三生”功能研究則相對較少,相關研究主要基于地理格網評價單元,以土地利用類型、地形區位等為基礎,并借助加權指數法[12]來揭示“三生”功能時空變化規律。此外,當前“三生”功能研究的時間范圍主要集中在單一年份[13]或是某一特定時段[14],較少對“三生”功能未來發展趨勢展開模擬預測,且現有的CLEU-S(conversion of land use and its effects at small region extent model)、FLUS(future land use simulation)等基于模式分析策略(pattern analysis strategy,PAS)的土地利用變化模擬預測模型缺乏能夠揭示某一時段內土地利用變化驅動因素的能力[15],而斑塊生成土地利用變化模擬模型(patchgenerating land use simulation,PLUS)模型能夠克服這一不足,其包含一個新的數據挖掘框架及多類斑塊生成策略的元胞自動機(cellular automata,CA)模型,能夠更精確地模擬不同年份、環境下的土地利用斑塊級變化,并挖掘驅動因素[16]。

漓江流域作為典型的喀斯特流域,一方面,由于喀斯特地貌土壤貧瘠、植被稀疏及水土流失等本底自然因素帶來的影響,經濟社會的發展受到制約;另一方面,工業化、城鎮化的推進在擴大生產空間的同時,也使得生活、生態空間在一定程度上受到脅迫,進而導致國土空間格局發生劇烈變化。因此,分析喀斯特流域地區“三生”功能的變化特征及未來發展趨勢,對優化當地國土空間格局具有重要意義。本文針對現有研究存在的不足之處,從格網尺度入手,通過重心模型等方法分析2010—2020年漓江流域“三生”功能的時空演變特征,并利用PLUS模型模擬自然發展、生態保護兩種不同情景下的2030年“三生”功能發展趨勢,以期為漓江流域高質量發展提供科學參考。

1 研究區概況及數據處理

1.1 研究區概況

漓江流域位于廣西壯族自治區東北部的桂林市境內,地理位置為110°07′39″—110°42′57″E,24°38′10″—25°53′59″N,涉及桂林市“六區六縣一市”,境內北、東、西三面地勢較高,中部和南部相對平坦,氣候條件優越,且擁有豐富的動植物及礦產資源,屬于典型的喀斯特巖溶區。漓江流域是“兩屏三帶”中“南方山地丘陵帶”的重要組成部分,是珠江水系重要的水源涵養地。根據《廣西統計年鑒》的統計數據,2020年流域常住人口約為388.31萬人,完成地區生產總值1 770.01億元,分別占桂林市的79%,83%。隨著工農業生產、礦產資源開發等活動規模的擴大及流動人口數量的增加,流域水源涵養能力下降、自然棲息地縮減等問題不斷涌現。這些問題不僅使中下游水土流失和石漠化現象加劇,而且對區域經濟發展造成了很大影響。

1.2 數據來源與處理

在分析“三生”功能時空演變特征時所用的2010年、2015年及2020年30 m 分辨率土地利用數據均來自中國科學院資源環境科學與數據中心(http:∥www.resdc.cn)。在進行土地利用模擬預測時所用數據除土地利用數據外,還包括社會經濟、氣候環境及約束數據(限制發展區域)3方面的11項數據,各數據的來源情況見表1。其中,限制發展區域是嚴格禁止生態用地轉換為非生態用地的區域,通常包括永久基本農田、生態保護紅線、水域等,本文顧及限制發展區數據的可獲取性并借鑒相關文獻[17-18]的設置方案,充分考慮《桂林漓江流域生態環境保護總體規劃(2022—2035)》和《桂林漓江流域山水林田湖草沙一體化保護修復工程實施方案》對于流域水域的發展限制和保護,最終將水域設置為本文的限制發展區域。

表1 數據信息Table 1 Data information

此外,為了保證流域尺度下研究區的范圍大小及評價的準確性,經多次實踐,本文最終采用3 km×3 km 的單元網格,共得到2 095個評價單元,并將所有數據設置為相同分辨率。

2 研究方法

本文的主要研究思路是,首先基于ArcGIS平臺創建3 km×3 km 漁網,通過地類功能賦值法構建基于格網尺度的漓江流域“三生”功能評價模型,揭示漓江流域2010—2020年“三生”功能時空分布格局和動態變化情況;隨后,借助重心模型對“三生”功能重心的分布和遷移情況開展分析;最后,運用PLUS模型模擬得到2030年自然發展、生態保護兩種不同情景下的土地利用空間分布,并再次借助文章構建的“三生”功能評價模型得到2030年自然發展、生態保護兩種不同情景下“三生”功能分布情況。

2.1 漓江流域“三生”功能指數計算方法

土地是一個集生產、生活、生態功能為一體的多功能綜合系統,不同的地類往往不只具備某一特定的功能,但由于不同的利用目標和強度,使得地類的功能表現出一定的主導性。因此,有學者根據土地利用功能的強弱、差異等因素,采用賦值的方式來表達不同地類的“三生”功能。本研究借鑒馮曉娟[19]和金星星[20]等構建的土地利用“三生”功能評分標準和漓江流域不同地類的特點,將3種功能分為完整、半、弱和無功能4種狀態,分別對應5,3,1,0分,并依據各二級地類的“三生”功能狀態得分及面積得到每一個采樣網格的“三生”功能指數PLEi:

式中:PLEi為網格i的生產/生活/生態功能指數Pi/Li/Ei;n為每個網格中的二級地類數量;Aj為網格中第j種二級地類的面積(km2);Wj為第j種二級地類的生產/生活/生態功能的狀態得分值,最終的地類功能賦分結果見表2。

表2 研究區土地利用分類體系及功能賦分Table 2 Classification system and function assignment of land use in the study area

2.2 重心模型

重心是物理學中的一個名詞,表示物體各部分所受重力的合力點,關于重心的研究已在社會經濟[21]、土地利用[22]等方面得到應用,是一個從時空尺度反映研究區土地利用、經濟發展等要素集聚和變化狀況的工具。本研究將重心遷移模型引入格網尺度“三生”功能的時空演變特征分析中,通過2010年、2015年及2020年生產、生活、生態功能重心坐標的遷移情況來直觀反映各“三生”子功能變化的方向和趨勢。公式如下:

式中:LONt,LATt分別為t年份研究區“三生”功能重心的經、緯度坐標;PLEi為網格i的生產/生活/生態功能指數;Xi,Yi分別為網格i的經、緯度坐標;n為網格總數。

2.3 PLUS模型

PLUS(patch-generating land use simulation)模型是一種模擬全局土地利用變化的模型,包括土地擴展分析策略(LEAS)模塊和多類型隨機斑塊種子的CA 模型(CARS)模塊。LEAS模塊通過提取兩期土地利用數據中各用地的擴展部分,并采用隨機森林算法得到各用地的發展概率;CARS模塊則結合隨機種子生成和閾值遞減機制,完成土地利用變化動態模擬。與其他模型相比,該模型能夠在斑塊尺度上模擬土地利用變化及探求地類變化的驅動因素[16],且準確度更高。模擬步驟為:(1)選擇土地利用模擬所需的驅動力數據;(2)提取兩期土地利用數據中各用地的擴展部分,運用LEAS模塊得到各類用地的發展概率;(3)結合各用地目標像元數、過渡轉移矩陣及鄰域權重對未來土地利用情況進行模擬預測。

在模擬預測前,需要先對模擬精度進行評價,一般用Kappa系數及FoM 值進行衡量。通常Kappa系數大于0.75,FoM 值小于0.1時,則認為模擬精度較高[23]。在模擬精度達到要求的前提下,通過過渡轉移矩陣的設置來得到不同情景下的土地利用變化結果。

《桂林市國土空間總體規劃(2021—2035年)》表明桂林市未來將突出“資源、景觀、文化”融合特征,強化保護,綠色發展,以旅游名城、生態宜居、產業創新及門戶樞紐四大戰略共同發力,打造世界級旅游都市,并加大對漓江流域的生態保護修復力度,落實好“三線一單”生態環境分區管控,實現生態保護修復與社會經濟間的協調發展。因此,生態保護仍是漓江流域未來關注的重點。本文參考已有研究[24-26]的情景設置經驗,并顧及漓江流域規劃政策,共設置自然發展、生態保護兩種情景。其中,在自然發展情景中,各地類延續之前的結構變化趨勢,不同地類間的轉化概率不變,該情景下的過渡轉移矩陣設置方法參考前人經驗[27]及研究區實際情況,根據2010—2020年土地利用轉移矩陣中各地類轉移面積的大小進行簡化設置;在生態保護情景中,未來流域的發展將以生態環境保護為首要目的,城鎮化發展得到限制,同時耕地將得到進一步保護,并且土地利用的發展對環境更加友好。該情景下減少林地、草地的轉出,并加大未利用地、耕地向它們的轉入。具體的設置結果見表3。

表3 過渡轉移矩陣參數設置Table 3 Parameter setting of transition matrix

3 結果與分析

3.1 “三生”功能時空演變特征

2010—2020年,流域生產功能呈增加趨勢,2010年、2015年及2020年生產功能均值分別為10.901,10.918,10.985,共上升了0.77%。高值區分布在海拔較低的地區,主要位于桂林市區、靈川縣、興安縣、荔浦市及平樂縣(圖1)。此外,在研究時段的前5 a(2010—2015年),漓江流域生產功能增強和減弱區域的面積分別占總面積的42.3%,41.6%,空間上表現出較強的交織分布特征,其中,增長強度較大的地區主要分布在桂林市區及流域北部的靈川縣、興安縣(圖2);在研究時段的后5 a(2015—2020年),研究區生產功能增強和減弱區域的面積占比依舊維持高位,分別為46.3%,38.4%,與上一階段相比,該階段生產功能增強區域的面積增加了4%,且增長強度較大的地區明顯增多,呈向桂林市區和流域南部部分市縣轉移的趨勢(圖3),生產功能減弱區域的面積則下降了3.2%。

圖1 2010-2020年漓江流域生產功能等級分布Fig.1 Distribution of production function levels in the Lijiang River watershed from 2010 to 2020

圖2 2010-2015年“三生”功能變化Fig.2 Changing characteristics of production-living-ecology function in the Lijiang River watershed from 2010 to 2015

圖3 2015-2020年“三生”功能變化Fig.3 Changing characteristics of production-living-ecology function in the Lijiang River watershed from 2015 to 2020

2010—2020年,流域生活功能整體上也呈現增加的趨勢,2010年、2015年及2020年生活功能均值分別為0.889,0.938,1.101,共上升了23.85%。生活功能中、高值區主要分布在流域海拔較低的桂林市區、陽朔縣、恭城縣及荔浦市,其中高值區主要集中在桂林市區;低值區則主要分布在流域地勢較高的地方(圖4)。此外,2010—2015年,流域生活功能增強和減弱區域的面積與研究區總面積的比值分別為20%,23.8%,空間上也集中分布在低海拔地區。與生產功能的情況相似,生活功能增長強度較大的地區也主要在桂林市區、靈川縣和興安縣;2015—2020年,功能增強和減弱區域的面積比例分別為31.6%,14.4%。與上一階段相比,該階段生活功能增強區域的面積增加了11.6%,且增長強度較大的地區呈現向桂林市區及流域南部的荔浦、陽朔、平樂三縣轉移的特征,生活功能減弱區域的面積則下降了9.4%。

圖4 2010-2020年漓江流域生活功能等級分布Fig.4 Distribution of living function levels in the Lijiang River watershed from 2010 to 2020

2010—2020年,流域生態功能整體上呈現不斷下降的趨勢,2010年、2015年及2020年生態功能均值分別為36.756,36.447,36.245,共下降了1.39%。與生活功能的分布情況相反,漓江流域生態功能高值區在10 a間呈沿高海拔地區分布的特點,低值區則集中分布在桂林市區(圖5)。2010—2015年,流域生態功能增強和減弱區域的面積與研究區總面積的比值分別為44.2%,38%,空間上無明顯分布規律。其中,生態功能增長強度較大的地區較少,零散分布在靈川縣;相較于前一時段,2015—2020年生態功能增強和減弱區域的面積比例分別為27.8%,55.3%,功能存在增強的地區明顯下降,共減少了16.4%,但增長強度較大的地區與上一階段相比有較明顯增加,零散分布于流域中部和北部的陽朔縣、永福縣、靈川縣和興安縣,功能存在減弱的地區明顯增加,共上升了17.3%。主要是由于隨著社會經濟的發展,人口聚集、建設活動等人類活動一定程度上對生態空間造成影響,進而造成生態功能的整體下降。總的來看,2010—2020年,“三生”功能變化幅度大小為生產功能＜生活功能＜生態功能。

圖5 2010-2020年漓江流域生態功能等級分布Fig.5 Distribution of ecology function levels in the Lijiang River watershed from 2010 to 2020

3.2 “三生”功能重心遷移特征

由圖6可知,漓江流域“三生”功能重心在不同階段的偏移程度有所不同,生活功能重心遷移距離最大,生產功能和生態功能重心的遷移不明顯。生產功能重心10 a間均分布于雁山區的大埠鄉,其中2010—2015年往東北方向移動,主要是因為該時期流域東北地區不斷加大信息技術與傳統農業的結合力度,增加了資源利用效率和生產效益,從而有效提升了當地的農業生產水平;2015—2020年生產功能轉向西北方向遷移,表明該時期流域西北地區在政策扶持下著力調整農業產業結構、提升農業品質品牌等方面成效明顯,促進了農產品生產的優化,并有效提升了農業效率和競爭力,使得生產功能得到進一步提升。

圖6 2010-2020年漓江流域“三生”功能重心遷移Fig.6 Gravity center migration of production-living-ecology function in the Lijiang River watershed from 2010 to 2020

2010—2015年,流域生活功能重心由雁山區的草坪回族鄉向西北方向遷移,主要是由于流域該時期加快中心城區的生活服務配套設施及交通體系建設,并圍繞老城疏解改造提升,從而不斷提高了城鄉居民的生活水平;2015—2020年,流域生活功能重心則轉向西南方向偏移,說明流域西南地區該時期在完善勞動人口密集區域路網建設、強化城市精細化管理等方面效果明顯,進一步推動了生活功能重心向西南方向的轉移。

生態功能重心的分布與生產功能相同,在整個研究時段內均位于大埠鄉,且遷移得不明顯,2010—2015年重心往東南部移動,而后在2015—2020年繼續向東南方向偏移,一方面說明流域東南部在大氣、水、土壤等方面開展的污染防治攻堅戰取得了明顯的成效,另一方面也表明在生態立市的背景下,流域東南部是漓江流域未來發揮生態優勢的主要方向。

3.3 “三生”功能多情景模擬預測

為驗證模擬結果的可靠性,本研究通過2010年土地利用數據來模擬2020 年土地利用空間分布類型,并通過Confusion Matrix and Fom 模塊計算Kappa系數及Fo M 值來判斷模擬精度。在模擬過程中,各類用地目標像元數通過ArcGIS軟件獲取,過渡轉移矩陣按表3自然發展情景設置,鄰域權重通過各用地類型擴張占比來表示。最終計算得到Kappa系數為0.944,Fo M 值為0.06,表明本研究的模擬精度較高。隨后,根據上述模擬過程,利用2020年土地利用數據模擬2030年土地利用空間分布結果。在這一階段中,利用該模型的Markov Chain功能預測得到各類用地目標像元數,并分別按表3中的兩種情景設置過渡轉移矩陣,模擬得到2030年土地利用數據。最后,基于預測結果,利用公式(1)計算得到各評價網格的2030年自然發展和生態保護兩種情景下的“三生”功能指數,并通過ArcGIS進行可視化。

2030年兩種情景下的“三生”功能空間分布與2020年相似,仍是以低生產功能區、低生活功能區和高生態功能區為主(圖7),且生產功能高值區同樣也呈沿低地勢分布的特征,生活功能高值區也主要集中在桂林市區,生態功能高值區則仍沿高地勢分布。由表4知,在自然發展情景下,生產、生活及生態功能均值分別為11.263,1.501,36.107。與2020年相比,流域生產功能和生活功能均值分別上升了0.278,0.4,且高值區的面積也均呈上升趨勢,而生態功能均值下降了0.138,生態功能高值區的面積也保持下降。主要是因為按照現有發展趨勢,漓江流域不斷加快城鎮化建設及經濟發展的推進,農村居民點、城鎮用地不斷擴張,城鄉基礎設施建設進一步得到完善,使得居民生活水平提升明顯。此外,按照當前生態產業發展趨勢,當地通過探索生態產業化、產業生態化的可持續發展模式,帶動區域經濟轉型升級發展,進而提升了生產水平。同時,人類活動也在一定程度上也對生態空間造成影響,進而也對整體生態功能造成影響。

圖7 2030年兩種情景下的“三生”功能等級分布Fig.7 Distribution of production-living-ecology function levels in the Lijiang River watershed in 2030 under two scenarios

表4 不同情景下2020-2030年“三生”功能均值及高值區面積變化Table 4 Changes of mean value and the area of high-value region of production-living-ecology function under different scenarios in 2020-2030

生態保護情景下,生產、生活及生態功能均值分別為11.406,1.312,36.305,較2020年分別上升了0.421,0.211,0.06,生產、生活及生態功能高值區面積也均有所增加,主要是因為在該情景下,生態保護強度得到加大,林地、草地、水域等生態用地的轉出受到限制,且對建設用地的擴張具有一定的約束作用,增強了生產用地的穩定性、連通性并提升了生態用地規模;此外,在推動城鄉綠色發展的同時,面源、土壤、地下水等污染也得到了有效控制,進而提升了人居生活質量。

由表4可以看出,2030年漓江流域生產、生活功能的整體水平及高值區面積較2020年均有一定程度的上升,但相比自然發展情景,生態保護情景下生產功能的發展優勢更明顯。此外,對比生態功能在自然發展情景與生態保護情景的模擬結果可以發現,生態功能均值及高值區面積在自然發展情景中較2020年有所下降,而在生態保護情景中較2020年有所上升,一方面說明生態功能在生態保護情景下的發展優勢也更明顯,另一方面也說明在生態保護情景中通過加大環境保護措施,控制未利用地、耕地向林地、草地的擴張,能提升地區生產、生活功能,并減緩地區生態功能的下降。

綜合來看,生態保護情景下漓江流域在生產、生態功能方面具有更大的發展優勢,更符合《桂林市國土空間總體規劃(2021—2035年)》中提出的“引導特色農業發展,嚴保耕地和基本農田”的現代農業發展思路及“筑牢‘兩屏五區七廊’全域生態安全總體格局,統籌全域山水林田湖草沙生態修復和治理”的生態發展格局。

4 討論與結論

4.1 討論

總的來說,漓江流域未來應開展有針對性的專項工程,優化生態、生產、生活空間格局,促進“三生”功能間的協調發展。一方面需要政府部門高度重視漓江流域生產、生活水平發展和生態保護間的矛盾,制定差異化的區域開發政策。例如,參考《桂林市國土空間總體規劃(2021—2035年)》中的發展規劃,針對生產功能低值區,可在靠近市區的地區重點發展市近郊農業,為城市后花園和菜籃子提供日常生活農產品服務配套,并在北部和南部重點推動農產品的生產保障功能,同時在東、西地區依據地形特點重點打造山地生態林果產業,從而有效提升生產、生態功能間的協調發展;針對生活功能低值區,應當進一步推動城市高質量發展,促進城市有機更新,實施城鎮低效用地再開發利用,提升功能品質,并尊重和保護山水格局,加強城市建設與自然景觀有機融合,實現生活水平及生態保護的雙提升;針對生態功能低值區,應當進一步劃定國土綜合整治及生態修復分區、明確生態修復重點工程布局,同時引導多元化的生態保護修復資金投入和多主體協同工作機制,進而提升生態功能水平。另一方面,根據不同情景模擬結果,未來漓江流域無論是走何種發展路線,首先都應當保障生產、生活功能水平不下降的基礎上,進一步把握生態紅線,建立健全生態保護修復和管理機制,并積極探索“生態+”綠色產業,促進“三生”功能間的協調發展。

從“三生”功能評價結果來看,本文基于格網尺度對“三生”功能進行評價,相比宏觀行政尺度更能體現“三生”功能內部的差異性特征,但其同樣也存在不能很好地表達出宏觀發展背景的問題。因此,單一尺度研究均難以打破用地類型及行政區劃所帶來的限制,后續將進一步完善“三生”功能的多尺度集成評價研究。

從模擬結果看,本文從社會經濟、生態環境及約束數據三方面共選擇11項驅動因子來模擬研究區“三生”功能格局,模擬精度也能夠較好地滿足要求,但也存在一定的不足之處。一是在設置PLUS模型的過渡轉移矩陣及鄰域權重參數時,雖然綜合了前人經驗及流域現狀,并進行了多次調試,但仍具有一定的主觀性,后續將繼續探索參數設置的定量化方法;二是忽略了生態保護紅線、城市開發邊界等限制因子對地類變化帶來的影響,因此后續將納入多因素綜合限制因子,提升模擬準確度。

4.2 結論

(1)漓江流域2010—2020 年生產、生活功能整體上呈上升趨勢,生態功能整體上則呈下降趨勢。其中,生產功能和生活功能的高、低值區分別集中在海拔較低和較高的地區,生態功能呈相反的分布特征。2010—2015年,生產、生活功能增長強度較大的地區均集中在桂林市區、靈川縣和興安縣,生態功能增長強度較大的地區則分布在靈川縣。2015—2020 年,生產、生活功能增強地區的面積有較明顯的增加趨勢,且增長強度較大的地區均向桂林市區和流域南部部分市縣集中;生態功能增強地區的數量則有明顯的減少趨勢,且增長強度較大的地區呈現向流域北部擴散的特征。總的來看,生產功能變化幅度較小,生活功能次之,生態功能變化幅度最大。

(2)生產、生態功能重心10 a間均位于大埠鄉,但生產功能重心先往東北方向偏移,而后轉向西北方向,生態功能重心則持續向東南方向偏移;生活功能重心先由雁山區的草坪回族鄉向西北方向遷移至大圩鎮,而后向西南側移動至雁山鎮。

(3)對模擬精度進行評價,得到Kappa系數為0.944,Fo M 值為0.06,表明運用PLUS模型模擬預測土地利用變化是可行的。兩種情景下的“三生”功能空間分布與2020年相似,自然發展情景2030年流域生產功能和生活功能均值比2020 年分別上升了0.278,0.4,高值區的面積也均呈上升趨勢,而生態功能均值則相比2020年下降了0.138,高值區的面積也有所下降。生態保護情景2030年流域生產、生活、生態功能均值相比2020 年分別上升了0.421,0.211,0.06,高值區面積也均有所上升。綜合本文的預測結果來看,生態保護情景更加注重“三生”功能間的協調性、整體性,更加符合《桂林市國土空間總體規劃(2021—2035)》提出的品質生活名城和人與自然和諧共生的現代化城市建設目標。