基于SD的耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配策略仿真與優(yōu)選*——以天津市為例

韓成吉, 張雪花, 滑永勝

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基于SD的耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配策略仿真與優(yōu)選*——以天津市為例

韓成吉1,2, 張雪花1**, 滑永勝1

(1. 天津工業(yè)大學(xué)環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究所 天津 300387; 2. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與發(fā)展研究所 北京 100081)

以復(fù)雜系統(tǒng)模擬為手段, 以生態(tài)與經(jīng)濟(jì)雙贏為目標(biāo), 進(jìn)行耕地與生態(tài)用地的聯(lián)合調(diào)配策略的設(shè)計(jì)、仿真與優(yōu)選, 旨在通過兩種土地的合理調(diào)配, 在保障糧食安全前提下, 以生態(tài)修復(fù)促超負(fù)荷耕地休養(yǎng)。在人口、經(jīng)濟(jì)、耕地和生態(tài)用地各子系統(tǒng)及其要素分析的基礎(chǔ)上, 以耕地污染嚴(yán)重、后備用地緊缺、地處《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》中的優(yōu)化開發(fā)區(qū)域——天津市為例, 建立耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型(Tianjin System Dynamic, TSD)并進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示, 模型具有較好的穩(wěn)定性, 而且仿真值與實(shí)際值誤差<5%, 因此模型有效。在確定模型有效之后, 應(yīng)用TSD模型模擬不同策略下的天津市2016—2025年耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配結(jié)果。本文設(shè)置了兩種與系統(tǒng)慣性發(fā)展相比較的調(diào)配策略——耕地資源省域內(nèi)調(diào)配策略和耕地資源跨省域調(diào)配策略, 并對(duì)上述3種情景分別進(jìn)行仿真。結(jié)果顯示: 1)按當(dāng)前的慣性趨勢(shì)發(fā)展, 2025年受損耕地可以得到修復(fù), 耕地?cái)?shù)量能夠滿足耕地紅線要求, 生態(tài)安全也能夠得到保障, 但是耕地產(chǎn)出壓力會(huì)突破警戒閾值, 因此存在潛在的糧食危機(jī); 2)耕地與生態(tài)用地省內(nèi)調(diào)配情景下, 雖然可以降低耕地的產(chǎn)出壓力, 但生態(tài)安全有所減損, 而且耕地產(chǎn)出壓力仍高于警戒閾值; 3)允許耕地跨省域調(diào)配情景下, 耕地產(chǎn)出壓力可以降低到警戒值之下, 而且生態(tài)安全能夠得到更好的保障。比較3種仿真結(jié)果可知, 允許耕地跨省域占補(bǔ)情景下的耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配效果最好, 可以使耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配更靈活, 更好地保障生態(tài)安全和糧食安全。以上說明本文所構(gòu)建的TSD模型進(jìn)行耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配研究是有效的, 一方面可以為耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配策略的優(yōu)選提供支撐, 另一方面為后備耕地緊缺的優(yōu)化開發(fā)地區(qū)確定跨省域占補(bǔ)數(shù)量提供科學(xué)依據(jù)。

耕地; 生態(tài)用地; 土地修復(fù); 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué); 調(diào)配策略; 天津市

我國城鎮(zhèn)化的推進(jìn)給耕地資源帶來了巨大的壓力[1], 導(dǎo)致耕地?cái)?shù)量和質(zhì)量都面臨著嚴(yán)重的下滑問題, 人口密集的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)尤其如此。據(jù)統(tǒng)計(jì), 我國耕地退化面積占耕地總面積的40%以上[2], 退耕轉(zhuǎn)生(耕地退出轉(zhuǎn)為生態(tài)用地)是提高耕地自我修復(fù)能力的關(guān)鍵切入點(diǎn)[3], 也是維護(hù)地區(qū)生態(tài)安全的重要舉措。由于我國人口數(shù)量長期處于穩(wěn)中有增態(tài)勢(shì), 退耕轉(zhuǎn)生有可能影響到農(nóng)民生計(jì)[4]、基本農(nóng)田保護(hù)[5]甚至糧食安全[6-7], 如何更好地協(xié)調(diào)生態(tài)安全與糧食安全的問題,成為政府和學(xué)者共同關(guān)注的熱點(diǎn)。國內(nèi)外學(xué)者從耕地和生態(tài)用地規(guī)劃及退耕轉(zhuǎn)生方面進(jìn)行深入研究。

耕地規(guī)劃方面, 劉莉等[8]應(yīng)用多目標(biāo)規(guī)劃方法研究丘陵區(qū)耕地優(yōu)化配置問題, 目標(biāo)設(shè)計(jì)較為周全, 涉及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境效益等多個(gè)方面, 但其約束條件設(shè)定均為絕對(duì)量, 這種設(shè)計(jì)方式很難反映耕地的真實(shí)需求。龔媛等[9]以常州市為例, 以人均糧食需求量作為耕地需求量判定的基準(zhǔn)開展研究。然而, 有些地區(qū)并不具備產(chǎn)糧優(yōu)勢(shì), 我國的糧食供給政策并非區(qū)域內(nèi)自給自足, 而是全國一盤棋制度, 因此以人均糧食需求量為硬約束來確定耕地資源需求量的作法過于片面。洪鴻加等[10]以長沙市為研究對(duì)象, 應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法(SD, System Dynamics)進(jìn)行耕地發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè), 并利用多目標(biāo)規(guī)劃模型進(jìn)行耕地資源的優(yōu)化配置, 但其預(yù)測(cè)時(shí)段過短(僅3年), 也沒有考慮跨區(qū)域調(diào)配的情況。此外, 高星等[11]和方婷婷等[12]從占補(bǔ)平衡的角度測(cè)算不同地區(qū)后備土地資源用于耕地開發(fā)的適宜規(guī)模。但也有學(xué)者對(duì)占補(bǔ)平衡的方法提出質(zhì)疑, 他們認(rèn)為這種方法沒有考慮區(qū)域間經(jīng)濟(jì)和資源稟賦的差異[13-14]。

生態(tài)用地規(guī)劃方面, 曲藝等[15]和張穎等[16]采用碳氧平衡方法進(jìn)行規(guī)劃水平年區(qū)域生態(tài)用地量測(cè)算, 但其中固碳釋氧系數(shù)只是參考平均經(jīng)驗(yàn)值, 因此測(cè)算結(jié)果的準(zhǔn)確性有待完善。此外也有學(xué)者[17-19]依據(jù)生態(tài)綠當(dāng)量的概念, 確定最優(yōu)的生態(tài)用地規(guī)模。

退耕轉(zhuǎn)生方面, 楊波等[20]和白瑋等[21]遵循“以糧為綱”和區(qū)域內(nèi)調(diào)配的既定模式, 分別以人均最低糧食消費(fèi)量和最小人均耕地面積為硬約束, 測(cè)算生態(tài)退耕區(qū)的退耕轉(zhuǎn)生規(guī)模。事實(shí)上, 退耕轉(zhuǎn)生是一個(gè)涉及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和資源環(huán)境的復(fù)雜系統(tǒng), 僅以糧食需求為約束來探討可控變量對(duì)退耕轉(zhuǎn)生系統(tǒng)的作用過于片面。

我國是個(gè)缺水國家, 人均水資源量不足世界平均水平的1/4, 而且有許多地區(qū)低于全國的平均水平。自20世紀(jì)50年代, 我國這些缺水地區(qū)就已開始污灌, 污水灌溉導(dǎo)致的土壤污染形勢(shì)嚴(yán)峻。2014年的《全國土壤污染狀況調(diào)查公報(bào)》顯示, 在調(diào)查的55個(gè)污水灌溉區(qū)中, 有39個(gè)存在土壤污染。如何使受損土地得到有效修復(fù), 為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供可持續(xù)支撐, 已成為這類地區(qū)土地系統(tǒng)合理開發(fā)利用所面臨的主要矛盾之一。

受耕地紅線的約束, 為了實(shí)現(xiàn)耕地保有量平衡, 有些地區(qū)不得不采用人工介入為主的方式進(jìn)行受損耕地修復(fù), 成本高, 后效性差。2017年底, 國土資源部發(fā)布了《關(guān)于改進(jìn)管理方式切實(shí)落實(shí)耕地占補(bǔ)平衡的通知》, 對(duì)耕地占補(bǔ)平衡有了新的政策和安排, 明確提出要建立以數(shù)量為基礎(chǔ)、產(chǎn)能為核心的占補(bǔ)新機(jī)制。2018年3月, 國務(wù)院辦公廳頒布了《跨省域補(bǔ)充耕地國家統(tǒng)籌管理辦法》, 明確提出允許耕地不足的省域通過補(bǔ)償跨省域補(bǔ)充耕地資金的形式, 占用耕地富足省域的耕地指標(biāo)。新辦法的出臺(tái)使受損耕地修復(fù)方式增加了一個(gè)新的選項(xiàng), 也更加靈活。如何在新增選項(xiàng)后有序而且高效地實(shí)現(xiàn)受損耕地的修復(fù), 是當(dāng)前急需解決的問題。

面對(duì)新的形勢(shì), 本文以現(xiàn)有研究為基礎(chǔ), 運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析與模擬方法, 嘗試在以下幾個(gè)方面進(jìn)行突破: 首先, 在研究視角上, 彌補(bǔ)大多數(shù)既有文獻(xiàn)僅從單一要素出發(fā)(如糧食需求)設(shè)置土地規(guī)劃硬約束的不足, 從系統(tǒng)全局研究耕地與生態(tài)用地調(diào)配, 將耕地系統(tǒng)、生態(tài)用地系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)納入一個(gè)分析框架。這一研究特別適合于東部經(jīng)濟(jì)優(yōu)先發(fā)展區(qū), 因?yàn)檫@類地區(qū)沒有糧食生產(chǎn)的比較優(yōu)勢(shì), 僅以糧食需求為約束確定耕地面積既不符合經(jīng)濟(jì)原則, 也不符合生態(tài)原則。第二, 在研究模式上, 彌補(bǔ)既有研究大多局限于區(qū)域內(nèi)部調(diào)配的僵硬模式的不足, 依據(jù)《跨省域補(bǔ)充耕地國家統(tǒng)籌管理辦法》精神, 開展跨區(qū)域耕地占補(bǔ)情景下的生態(tài)用地與耕地聯(lián)合調(diào)配研究, 以更好地體現(xiàn)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差異和資源稟賦的差異。

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)是系統(tǒng)科學(xué)的一個(gè)分支, 是由麻省理工大學(xué)Forrester教授在1956年提出的一種系統(tǒng)仿真方法, 發(fā)展至今它已經(jīng)成為一門跨越自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉學(xué)科。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)對(duì)研究對(duì)象的理解來源于系統(tǒng)行為與內(nèi)在機(jī)制之間的關(guān)聯(lián), 并通過數(shù)學(xué)建模、模型改善和模擬運(yùn)行逐步挖掘?qū)е孪到y(tǒng)狀態(tài)變量發(fā)生變化的因果[22], 預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型作為一種綜合的仿真模型, 已較為廣泛地應(yīng)用于土地利用研究, 主要從3個(gè)方向進(jìn)行: 1)對(duì)某個(gè)地區(qū)或城市土地利用結(jié)構(gòu)的仿真[23-25], 為合理利用土地和制定科學(xué)的管理方案提供決策支持, 但目前這類研究較多關(guān)注土地的集約利用和城鎮(zhèn)化建設(shè), 對(duì)于糧食安全約束和生態(tài)安全對(duì)生態(tài)用地的需求考慮不周[26-27]; 2)對(duì)地區(qū)土地整治的仿真[28-30], 預(yù)估土地整治后的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和土地質(zhì)量, 目前這類研究較多關(guān)注實(shí)施效果的評(píng)價(jià), 而對(duì)生態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)涉及較少, 也沒有將評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)用于土地規(guī)劃和聯(lián)合調(diào)配決策中[31-32]; 3)對(duì)于退耕轉(zhuǎn)生的動(dòng)態(tài)進(jìn)行仿真[33-34], 這類研究較多從自然立地條件的角度, 模擬不同立地類型退耕還林的適宜模式, 而從聯(lián)合調(diào)配和系統(tǒng)整體視角開展的研究并不多見[35]。雖然上述研究存在不足, 但都從不同角度為耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建提供了借鑒和方法學(xué)支持。

本文以系統(tǒng)學(xué)方法為基礎(chǔ), 應(yīng)用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù), 將人口、經(jīng)濟(jì)、耕地和生態(tài)用地4個(gè)子系統(tǒng)整合為一個(gè)耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng), 并以耕地污染嚴(yán)重、后備用地緊缺和地處《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》中的優(yōu)化開發(fā)區(qū)域——天津市為研究區(qū)域, 通過系統(tǒng)仿真, 分析耕地與生態(tài)用地之間的交互影響和可能的調(diào)控, 預(yù)判不同情景的調(diào)控效果, 一方面為耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配策略的優(yōu)選提供支撐, 另一方面為東部經(jīng)濟(jì)優(yōu)先發(fā)展區(qū)的跨省域占補(bǔ)數(shù)量的確定提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

天津市下轄16個(gè)區(qū), 地處華北平原地區(qū)的東北部, 在海河流域下游, 是環(huán)渤海灣的中心城市, 其地理坐標(biāo)為116°43￠~118°04￠E, 38°34￠~40°15￠N, 陸域面積1.19萬km2。其年平均氣溫11.3~12.8 ℃, 年平均降水量520~660 mm, 年日照時(shí)數(shù)為2 500~2 900 h, 熱量條件可滿足作物兩年3熟的需要。

天津市土壤形成多為河流沉積物, 質(zhì)地黏重, 有不同程度的鹽堿化, 大部分土壤含鹽量在0.2%~0.4%, 最高可達(dá)4.7%[36], 且土壤肥力差, 地力評(píng)價(jià)等級(jí)在7~10等。此外, 天津市水資源也極度稀缺。在緊張的缺水情勢(shì)下, 早年農(nóng)業(yè)采用污灌, 導(dǎo)致近1/3的耕地資源被污染[37], 而且為了保證糧食產(chǎn)量, 穩(wěn)定種植面積, 被污染的土地得不到及時(shí)修復(fù)。

與相鄰地區(qū)相比, 天津市耕地資源緊缺, 可供開墾的后備資源嚴(yán)重不足。天津市現(xiàn)有耕地44萬hm2, 較規(guī)劃2020年的耕地保有線僅多0.2萬hm2, 且可供開墾的未利用土地接近枯竭。截止到2016年, 天津市未利用土地僅存165 km2, 占全市總面積的7%; 而與之相鄰的北京市未利用土地存量為2 215 km2, 占北京面積的12%; 河北省存量為39 670 km2, 占河北總面積的21%。此外, 天津市在《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》中被列為優(yōu)化開發(fā)區(qū), 其人口密度和經(jīng)濟(jì)密度在我國大陸各省份中排名前三, 人均GDP更是占居首位。相對(duì)較差的自然條件和高密度高強(qiáng)度的社會(huì)經(jīng)濟(jì)開發(fā)現(xiàn)狀, 使得天津不具備產(chǎn)糧優(yōu)勢(shì), 且受損耕地又亟待修復(fù), 需要進(jìn)行糧食安全與生態(tài)安全雙控的耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文建立的耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)模型涉及人口結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出、耕地規(guī)模和生態(tài)用地規(guī)模等, 數(shù)據(jù)來源于天津市2006—2017年統(tǒng)計(jì)年鑒、中國科學(xué)院中國農(nóng)業(yè)資源信息系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)作物數(shù)據(jù)庫和自然資源部土地調(diào)查成果共享應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)等。

2 研究方法

2.1 調(diào)配門檻設(shè)置

調(diào)配門檻設(shè)置對(duì)調(diào)配策略研究很重要, 本文從土地負(fù)荷、耕地壓力指數(shù)和生態(tài)綠當(dāng)量3個(gè)方面進(jìn)行調(diào)配門檻的設(shè)置考量。

2.1.1 土地負(fù)荷

關(guān)于土地負(fù)荷, 糧食單產(chǎn)是衡量耕地是否超負(fù)荷的最簡(jiǎn)明的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部耕地地力等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn), 結(jié)合天津市的實(shí)際情況, 雷平[38]認(rèn)為當(dāng)糧食單產(chǎn)小于7~10級(jí)地力平均產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)時(shí), 應(yīng)退減耕地, 轉(zhuǎn)為生態(tài)修復(fù); 生態(tài)修復(fù)后, 當(dāng)糧食單產(chǎn)能夠大于平均產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn)時(shí), 可以重新作為整理復(fù)墾開發(fā)補(bǔ)充耕地。

按照NY/T309—1996標(biāo)準(zhǔn), 天津市地力評(píng)價(jià)等級(jí)為7~10級(jí), 對(duì)應(yīng)平均產(chǎn)量水平為3.8 t?hm-2, 當(dāng)糧食單產(chǎn)小于該產(chǎn)量水平時(shí), 應(yīng)退耕還生; 當(dāng)土地肥力恢復(fù)自然生產(chǎn)能力, 即產(chǎn)量水平大于該產(chǎn)出標(biāo)準(zhǔn), 可以作為復(fù)墾補(bǔ)充耕地。

2.1.2 耕地壓力指數(shù)

耕地壓力指數(shù)也是評(píng)判糧食安全與否的重要指標(biāo)之一, 通常認(rèn)為[39-40]該指數(shù)小于1(實(shí)際人均耕地面積大于最小人均耕地面積)時(shí)處于糧食安全狀態(tài), 可以進(jìn)一步推進(jìn)生態(tài)退耕, 而大于1(實(shí)際人均耕地面積小于最小人均耕地面積)時(shí)應(yīng)警惕糧食危機(jī), 縮減退耕規(guī)模。也有學(xué)者提出[41], 耕地壓力應(yīng)根據(jù)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和土地利用結(jié)構(gòu)分區(qū)劃分耕地的壓力警戒閾值, 東部城市化、工業(yè)化地區(qū)以2.0為警戒值, 而中部糧食主產(chǎn)區(qū)及西部人均耕地資源豐富地區(qū)以1.0為警戒值較為適合。耕地壓力指數(shù)計(jì)算公式如下:

=min/a=[×/(××)]/a(1)

式中:為耕地壓力指數(shù),min為最小人均耕地面積(hm2?人-1),a為實(shí)際人均耕地面積,為糧食自給率(%),為人均糧食需求量(t?人-1),為糧食單產(chǎn)(t?hm-2),為糧食播種面積占農(nóng)作物面積比重(%),為復(fù)種指數(shù)(%)。

考慮到天津市位于“東部建設(shè)占用—農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整”雙重壓力地帶[42], 以及天津市農(nóng)業(yè)占比較小的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征, 本文取2.0作為糧食安全的警戒值, 即耕地壓力指數(shù)小于2為糧食安全, 大于2有潛在的糧食危機(jī)。

2.1.3 生態(tài)綠當(dāng)量

除耕地壓力指數(shù)之外, 還可以用生態(tài)綠當(dāng)量作為確保生態(tài)安全的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn), 大于1意味著滿足生態(tài)標(biāo)準(zhǔn), 小于1則意味著綠當(dāng)量不足以承載人類活動(dòng), 生態(tài)退耕和整理復(fù)墾補(bǔ)充規(guī)模需進(jìn)一步調(diào)整[43]。設(shè)區(qū)域土地總面積為總, 區(qū)域最佳林地覆蓋率為, 按最佳林地覆蓋率要求的區(qū)域林地面積為林, 區(qū)域?qū)嶋H林地面積為實(shí),類生態(tài)用地的面積為S, 綠當(dāng)量為g(其中, 林地為1, 水域及濕地0.83, 草地為0.71), 則生態(tài)綠當(dāng)量計(jì)算過程如下。

1)確定區(qū)域最佳林地覆蓋率:

=(×S)/(×總)×100% (2)

式中:為一年內(nèi)日最大降水量(t?hm-2),S為生態(tài)用地面積(hm2),為林地土壤單位面積飽和蓄水能力(t?hm-2)。

2)計(jì)算最佳林地覆蓋率要求下的林地面積, 設(shè)其對(duì)應(yīng)的綠當(dāng)量為1, 則有:

3)計(jì)算區(qū)域?qū)嶋H林地的生態(tài)綠當(dāng)量(林):

4)計(jì)算得到區(qū)域總綠當(dāng)量():

計(jì)算出總綠當(dāng)量的結(jié)果, 通過比較總綠當(dāng)量和1的大小, 衡量生態(tài)用地是否滿足要求, 即生態(tài)綠當(dāng)量大于1為生態(tài)安全, 小于1為生態(tài)危機(jī)。

2.2 系統(tǒng)模型構(gòu)建

2.2.1 建模目的、模型邊界與假設(shè)

利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法, 在糧食安全與生態(tài)安全雙控的視角下, 建立天津市耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型, 仿真不同情景下的耕地與生態(tài)用地調(diào)配結(jié)果, 探尋耕地與生態(tài)用地的交互關(guān)系以及優(yōu)化策略。

模型的空間邊界為天津市, 時(shí)間跨度為2006— 2025年, 其中2016年為基期年, 時(shí)間步長為1年。主要?dú)v史數(shù)據(jù)時(shí)段為2006—2016年, 數(shù)據(jù)內(nèi)容包括影響生態(tài)退耕規(guī)模的人口結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)狀況、耕地規(guī)模和生態(tài)用地規(guī)模等。

合理的假設(shè)可以簡(jiǎn)化模型, 以突出主要研究問題。針對(duì)本研究的內(nèi)容與目標(biāo), 提出如下假設(shè): 1)耕地不具備生態(tài)服務(wù)功能, 因?yàn)樵诟魃a(chǎn)過程中, 為了使作物更好地生長, 必須不斷地施肥、施藥, 結(jié)果使土壤板結(jié), 地力下降, 流入水體后對(duì)水資源產(chǎn)生嚴(yán)重污染, 嚴(yán)重破壞了自然生態(tài)系統(tǒng)正常的食物鏈, 產(chǎn)生嚴(yán)重的生態(tài)負(fù)作用, 所以假設(shè)耕地不具備生態(tài)服務(wù)功能; 2)假設(shè)建設(shè)用地面積不變(在沒有約束的情況下, 建設(shè)用地會(huì)不斷擴(kuò)張, 因此這種假設(shè)在沒有政策規(guī)制的情況下是很難實(shí)現(xiàn)的), 耕地越多, 生態(tài)用地就越少, 不合理的耕地利用方式會(huì)導(dǎo)致耕地質(zhì)量下降, 影響糧食安全和生態(tài)安全, 同時(shí)《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》也為這一假設(shè)提供了現(xiàn)實(shí)支持, 《規(guī)劃》確定的重要目標(biāo)就是優(yōu)化空間結(jié)構(gòu), 對(duì)國土開發(fā)強(qiáng)度(<3.91%)、城市空間(<1.065×105km2)、農(nóng)村居民點(diǎn)占地(<1.6×105km2)和建設(shè)用地占用耕地等(<3×104km2)都做出了約束。

本研究根據(jù)天津市歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及未來發(fā)展方向, 確定模型的參數(shù), 并運(yùn)用Vensim-PLE軟件進(jìn)行系統(tǒng)仿真。仿真目標(biāo): 1)模擬天津市2016—2025年耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)主要變量動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì); 2)調(diào)節(jié)模型的決策變量, 進(jìn)行政策模擬, 預(yù)測(cè)不同政策情景對(duì)生態(tài)規(guī)模變化的影響。

2.2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析

耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)主要由人口子系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、耕地子系統(tǒng)以及生態(tài)用地子系統(tǒng)組成。各子系統(tǒng)之間以及子系統(tǒng)內(nèi)部要素之間存在相互聯(lián)系, 子系統(tǒng)之間的主要關(guān)系如圖1所示。

圖1 耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)的各子系統(tǒng)相互關(guān)系圖

2.2.3 模型建立與模擬

本文根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、反饋機(jī)制以及反饋回路, 構(gòu)建描述耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)的相關(guān)方程, 采用邏輯函數(shù)、經(jīng)驗(yàn)系數(shù)法、線性回歸法、表函數(shù)法等確定模型參數(shù)值, 并建立系統(tǒng)流程圖。運(yùn)用Vensim-PLE, 不斷調(diào)整修正耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型, 使模擬結(jié)果接近天津市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀。之后, 通過改變模型中決策變量的值, 進(jìn)行多情景方案的天津市耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配仿真模擬。

2.3 耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(TSD)模型

在耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中, 主要是描述人口結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、耕地規(guī)模及生態(tài)用地規(guī)模的內(nèi)在聯(lián)系, 進(jìn)而模擬未來生態(tài)退耕的發(fā)展趨勢(shì)及相互間的動(dòng)態(tài)變化。因此, 在進(jìn)行耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配動(dòng)態(tài)仿真時(shí), 將系統(tǒng)劃分為人口、經(jīng)濟(jì)、耕地和生態(tài)用地四大子系統(tǒng)。其系統(tǒng)整體因果關(guān)系如圖2所示。

圖2 天津市耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)(TSD)的系統(tǒng)因果關(guān)系圖

+表示正效應(yīng),-表示負(fù)效應(yīng)。+ shows positive effect,-shows negative effect.

模型主要因果關(guān)系有: 1)總?cè)丝谠黾印寝r(nóng)人口增加→城鎮(zhèn)化水平推進(jìn)→污染加劇→死亡人口增多→總?cè)丝跍p少; 2)總?cè)丝谠黾印r(nóng)業(yè)人口增加→農(nóng)業(yè)排污增多→污染加劇→死亡人口增多→總?cè)丝跍p少; 3)人口增加→人類活動(dòng)→污染加劇→需修復(fù)耕地?cái)?shù)量增加→生態(tài)用地?cái)?shù)量增加→耕地質(zhì)量提高→耕地?cái)?shù)量增加→糧食產(chǎn)量提高→人口增加; 4)人口增加→人類活動(dòng)→污染加劇→需修復(fù)耕地?cái)?shù)量增加→生態(tài)用地?cái)?shù)量增加→調(diào)節(jié)氣候→人口增加; 5)農(nóng)業(yè)人口增加→投入勞動(dòng)力導(dǎo)致單產(chǎn)增加→農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加→農(nóng)民收入增加→吸引更多農(nóng)業(yè)人口; 6)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加→農(nóng)業(yè)工程投入增加→糧食單產(chǎn)增加→農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加。其中1)和2)為負(fù)反饋回路, 3)、4)、5)和6)為正反饋回路。正反饋回路的作用是使回路中的變量偏離增強(qiáng), 而負(fù)反饋回路的作用則力圖使控制變量趨于穩(wěn)定[44]。

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的存量流量圖通過數(shù)學(xué)方程將各個(gè)子系統(tǒng)以及子系統(tǒng)內(nèi)部因素有機(jī)結(jié)合起來, 將研究對(duì)象置于系統(tǒng)之中, 使得研究結(jié)果準(zhǔn)確率更高。本文通過對(duì)因果關(guān)系圖的適當(dāng)拓展與延伸, 得到圖3所示的耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)的存量流量圖。限于篇幅, 列出部分主要模型系統(tǒng)方程:

總?cè)丝?INTEG[(出生人口+機(jī)械增長人口-死亡人口)′生態(tài)宜居決定系數(shù),1 075′POWER(10, 4)] (6)

生態(tài)宜居決定系數(shù)=IF THEN ELSE(生態(tài)綠當(dāng)量≥1,10.37, 0.9) (7)

生態(tài)綠當(dāng)量(Dmnl)=林地/{[1 923′(林地+水域及濕地+草地)]/(2 500′119 170)′119 170}+(水域及濕地′0.83)/{[1 923′(林地+水域及濕地+草地)]/(2 500′119 170)′119 170}+(草地′0.71)/[1 923′(林地+水域及濕地+草地)]/(2 500′119 170)′119 170} (8)

退耕轉(zhuǎn)生土地(hm2)=需修復(fù)耕地′糧食安全決定系數(shù)′生態(tài)安全決定系數(shù)′耕地產(chǎn)出決定系數(shù)(9)

糧食安全決定系數(shù)=IF THEN ELSE(耕地壓力指數(shù)≥2, 0.9 , 1) (10)

耕地壓力指數(shù)(Dmnl)=最小人均耕地面積/實(shí)際人均耕地面積 (11)

最小人均耕地面積(hm2?人-1)=糧食自給率′[人均糧食需求量/(糧食單產(chǎn)′糧食作物播種面積占耕地面積的比例′復(fù)種指數(shù))] (12)

已修復(fù)耕地(hm2)=需修復(fù)耕地′生態(tài)修復(fù)決定系數(shù)′肥力恢復(fù)決定系數(shù) (13)

肥力恢復(fù)決定系數(shù)=IF THEN ELSE(糧食單產(chǎn)≥3 800, 1, 0.9 ) (14)

糧食單產(chǎn)(t?hm-2)=WITH LOOKUP (單位面積農(nóng)業(yè)投入, {[(0, 0)-(100 000, 10)], (5 241.33, 4.99), (5 242.47, 5.04), (12 694.6, 5.07), (25 143.5, 5.1), (30 588.9, 5.12), (36 773.9, 5.25), (36 773.9, 5.25), (45 587.1, 5.21), (48 370,5.01), (67 358, 5.19), (80 937.7, 5.5) } (15)

耕地面積(hm2)=INTEG[增加耕地-減少耕地,414.5× POWER(10, 3)] (16)

2.4 情景模擬

為進(jìn)一步調(diào)節(jié)天津市耕地和生態(tài)用地之間的相互作用關(guān)系, 進(jìn)而保障區(qū)域糧食安全與生態(tài)安全, 在對(duì)耕地與生態(tài)用地系統(tǒng)模型中各主要變量進(jìn)行仿真的基礎(chǔ)上, 通過對(duì)模型的初始值、參數(shù)、方程式等重新設(shè)置, 仿真耕地與生態(tài)用地在不同情景下的動(dòng)態(tài)變化。為此, 本研究設(shè)置與系統(tǒng)慣性發(fā)展相比較的兩種調(diào)配策略——耕地資源省域內(nèi)調(diào)配策略和耕地資源跨省域調(diào)配策略, 并對(duì)慣性發(fā)展趨勢(shì)和兩種調(diào)配策略分別進(jìn)情景仿真, 對(duì)應(yīng)的情景設(shè)置如表1所示。其中, 情景1表示模型各初始參數(shù)不變的慣性發(fā)展趨勢(shì), 情景2表示耕地與生態(tài)用地只能在省內(nèi)進(jìn)行聯(lián)合調(diào)配的策略, 情景3表示可以進(jìn)行跨省域耕地占補(bǔ)的耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配策略。

圖3 天津市耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)(TSD)流圖

在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中對(duì)于決策變量(被解釋變量)糧食單產(chǎn), 認(rèn)為其受到農(nóng)機(jī)投入、勞動(dòng)力投入、化肥施用量和農(nóng)藥使用量4個(gè)解釋變量的影響, 在沒有完備的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)的情況下, 擬運(yùn)用C-D生產(chǎn)函數(shù)回歸系統(tǒng)參數(shù), 但是回歸結(jié)果不理想, 存在嚴(yán)重多重共線性, 經(jīng)逐步回歸后, 只有農(nóng)機(jī)投入顯著性較好, 在這種情況下, 簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu), 僅以農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入表征農(nóng)業(yè)投入。In the system structure, the grain output of decision variables (explanatory variables) is affected by four explanatory variables of agricultural machinery input, labor input, fertilizer application and pesticide use. With the absence of a complete empirical coefficient, the C-D production function is used to regress the system parameters. But the regression results are not ideal with a serious multiple collinearity. After stepwise regression, only the agricultural machinery investment is better. In this case, the model structure is simplified and the agricultural investment is represented by the investment of agricultural fixed assets.

表1 耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)控系統(tǒng)模型仿真情景設(shè)置

3 模型運(yùn)行與仿真

3.1 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型運(yùn)行檢驗(yàn)

直觀檢驗(yàn): 主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谕庥^上與實(shí)際系統(tǒng)是否相像, 參數(shù)是否具有可靠性。經(jīng)檢驗(yàn), 建立的模型符合要求。

運(yùn)行檢驗(yàn): 運(yùn)行Vensim-PLE中的工具“Units Check”與“Check Model”, 得到“Units are A. O K.”與“Model is OK.”模型通過了運(yùn)行檢驗(yàn)。

歷史性檢驗(yàn): 將2006—2016年的歷史數(shù)據(jù)代入模型進(jìn)行模擬驗(yàn)證, 本文從系統(tǒng)中選取耕地面積、生態(tài)用地面積和總?cè)丝跒闄z驗(yàn)變量, 將模型測(cè)算出的模擬值與歷史數(shù)據(jù)相比較, 進(jìn)行模型歷史性檢驗(yàn)。模擬TIME STEP為1年, 設(shè)置INITIAL TIME為2006年, FINAL TIME為2016年, 結(jié)果見表2。

表2 天津市耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)(TSD)主要變量的歷史性檢驗(yàn)

缺失2009年以前的生態(tài)用地?cái)?shù)據(jù)。There is a lack of ecological land data before 2009.

由表2可知, 模型仿真值與歷史值之間的相對(duì)誤差最高值為4.96%(<5%), 在誤差允許范圍內(nèi)[44], 表明該TSD模型真實(shí)性檢驗(yàn)效果良好。

穩(wěn)健性檢驗(yàn): 模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)是模型真實(shí)可靠的必備條件。有效的系統(tǒng)模型行為應(yīng)當(dāng)對(duì)大部分參數(shù)的變化不敏感, 這主要是因?yàn)橄到y(tǒng)的行為模式是由模型內(nèi)部主導(dǎo)反饋回路所決定的, 非主導(dǎo)回路上的參數(shù)變化不會(huì)對(duì)系統(tǒng)的行為產(chǎn)生太大影響。本研究選取耕地面積作為測(cè)試變量, 設(shè)置時(shí)間步長分別為3個(gè)月(TIME STEP=0.25)、6個(gè)月(TIME STEP=0.5)、12個(gè)月(TIME STEP=1), 以此觀測(cè)在不同時(shí)間步長下參數(shù)的變化趨勢(shì)。

從圖4可以看出, 改變模型的仿真步長, 耕地面積的變化趨勢(shì)幾乎重合, 并沒有因?yàn)閰?shù)值的改變而發(fā)生明顯變化, 也即參數(shù)值的變化并沒有引起模型行為發(fā)生根本性變化, 說明模型具有一定的穩(wěn)定性。

圖4　2006—2025年不同時(shí)間步長下天津市耕地面積的仿真結(jié)果

歷史性檢驗(yàn)和穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果顯示, 本文所建立的TSD模型可以用于現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的模擬。

3.2 模型仿真和結(jié)果分析

根據(jù)本文的研究目的, 運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)對(duì)模型中的耕地面積、生態(tài)用地面積、耕地壓力指數(shù)、生態(tài)綠當(dāng)量和糧食單產(chǎn)等主要變量進(jìn)行仿真, 仿真時(shí)間為2016—2025年, 步距為1 a, 初始仿真年為2016年, 各變量的初始值也選取2016年的數(shù)值。運(yùn)行模型, 得到仿真結(jié)果如表3。

表3顯示, 天津市未來總?cè)丝诔蕜傂赃f增趨勢(shì), 到2025年將達(dá)2.198×107人, 與文獻(xiàn)[45-46]的結(jié)論一致; 耕地面積呈遞減趨勢(shì), 到2025年將減少到3.815×105hm2, 但這一數(shù)值仍大于3.340×105hm2的耕地保有量[47]; 生態(tài)退耕規(guī)模穩(wěn)步提升, 到2025年將達(dá)3.590×104hm2, 與此同時(shí), 生態(tài)用地面積和生態(tài)綠當(dāng)量同步呈遞增趨勢(shì), 到2025年生態(tài)用地面積將達(dá)3.942×105hm2, 高于天津市規(guī)劃的2.980×105hm2生態(tài)用地面積[48], 且生態(tài)綠當(dāng)量將達(dá)1.51>1, 充分滿足人類生活所需的生態(tài)綠當(dāng)量。經(jīng)生態(tài)修復(fù)后的復(fù)墾耕地?cái)?shù)量呈遞增趨勢(shì), 整體規(guī)模和生態(tài)退耕規(guī)模大體一致, 到2025年將增加到3.570×104hm2; 糧食單產(chǎn)穩(wěn)步提升, 到2025年達(dá)5.32 t?hm-2, 說明

耕地的生態(tài)修復(fù)效果顯著, 在其他情況不變的情況下, 耕地的地力水平得以提升; 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值并未因耕地減少而下降, 到2025年將增加到2.262×1010元; 人均耕地面積呈下降趨勢(shì), 到2025年減少到0.02 hm2, 小于警戒值0.075 2 hm2[41]; 耕地壓力指數(shù)始終大于1且不斷上升, 實(shí)際上朱紅波等[49]曾測(cè)算早在2004年天津的耕地壓力指數(shù)為1.104 1, 已大于1, 而薛磊[50]曾計(jì)算的天津的耕地壓力指數(shù)在2009年已經(jīng)為1.638, 而本研究預(yù)測(cè)到2025年將達(dá)6.69, 表明實(shí)際人均耕地面積將嚴(yán)重小于最小人均耕地面積, 未來可能存在糧食安全風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[41]認(rèn)為, 當(dāng)某地耕地壓力指數(shù)≥2.0時(shí), 認(rèn)定其為強(qiáng)力約束區(qū)域, 必須對(duì)其耕地?cái)?shù)量進(jìn)行嚴(yán)格約束管理。

表3 2016—2025年天津市耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)(TSD)的主要變量的仿真結(jié)果

耕地壓力指數(shù)取決于實(shí)際人均耕地面積和最小人均耕地面積這兩個(gè)變量, 結(jié)合圖3發(fā)現(xiàn), 耕地壓力指數(shù)不斷變大的主要原因有: 1)耕地面積大量減少。根據(jù)分析, 天津市每年新增的耕地面積遠(yuǎn)不及減少的面積, 總面積一直呈下降趨勢(shì)。一方面, 總面積的下降導(dǎo)致人均耕地面積變小; 另一方面, 耕地面積減少又引起糧食播種面積減少, 從而間接提高了耕地壓力指數(shù)。2)總?cè)丝诓粩嘣黾?。在耕地面積逐年減少的情況下, 人口規(guī)模卻在不斷擴(kuò)大, 在兩者相逆的作用力下, 最終導(dǎo)致并加劇了實(shí)際人均耕地面積的減少。3)復(fù)種指數(shù)難以提高, 糧食單產(chǎn)增長受到限制。受科學(xué)技術(shù)和生物學(xué)的限制, 復(fù)種指數(shù)提高和糧食單產(chǎn)增長都受到了限制, 加上天津市糧食播種面積的不斷下降, 糧食缺口不斷加大, 耕地壓力擴(kuò)大是必然結(jié)果。

3.3 耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配的不同情景仿真

以2016年為規(guī)劃基準(zhǔn)年, 2025年為規(guī)劃水平年, 應(yīng)用TSD模型仿真系統(tǒng)慣性(情景1)、耕地資源省內(nèi)調(diào)配(情景2)、耕地資源跨省調(diào)配(情景3)3種發(fā)展模式, 得到的仿真結(jié)果見圖5。

圖5 2016—2025年不同情景下天津市耕地面積、生態(tài)用地面積、耕地壓力指數(shù)與生態(tài)綠當(dāng)量的仿真結(jié)果

情景1: 系統(tǒng)慣性; 情景2: 耕地資源省內(nèi)調(diào)配; 情景3: 耕地資源跨省調(diào)配。Scenario 1: current trend development; Scenario 2: in-provincial allocation of cultivated land resources; Scenario 3: inter-provincial allocation of cultivated land resources.

對(duì)圖5分析比較得出: 情景1, 在耕地遞減趨勢(shì)不變的情況下, 到2025年, 天津市的耕地壓力指數(shù)突破6, 數(shù)值遠(yuǎn)大于1, 表示實(shí)際人均耕地面積嚴(yán)重小于最小人均耕地面積, 耕地承受著巨大的糧食需求壓力。情景2, 耕地與生態(tài)用地省內(nèi)聯(lián)合調(diào)配策略下, 耕地面積呈遞增趨勢(shì), 雖然2025年耕地壓力指數(shù)仍小于2.5, 但已十分接近文獻(xiàn)[41]的警戒值; 而且這種策略下發(fā)展?fàn)奚松鷳B(tài)安全, 生態(tài)用地面積擊穿生態(tài)紅線, 生態(tài)綠當(dāng)量小于1, 生態(tài)環(huán)境狀況不能滿足人類正常生活。情景3, 耕地與生態(tài)用地跨省域聯(lián)合調(diào)配策略下, 雖然耕地面積小于情景1, 但耕地壓力指數(shù)卻是3種情景中最小, 小于警戒值2.0; 而且這種策略下發(fā)展生態(tài)綠當(dāng)量沒有出現(xiàn)大幅度下降, 始終大于1, 生態(tài)服務(wù)功能可以滿足所需, 此時(shí)耕地面積4.619×105hm2, 其中跨省調(diào)配面積0.480×104hm2, 補(bǔ)償資金3.33×108元, 生態(tài)用地面積3.145×105hm2; 生態(tài)退耕面積3.590×104hm2, 復(fù)墾面積4.270×104hm2。

4 討論與結(jié)論

本文以天津市為研究區(qū), 應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法進(jìn)行耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配策略仿真與優(yōu)選, 研究結(jié)果顯示:

1)從系統(tǒng)全局出發(fā), 將耕地安全、生態(tài)用地安全、社會(huì)發(fā)展需求和經(jīng)濟(jì)成本納入一個(gè)整體框架進(jìn)行耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配研究, 較之從單一要素出發(fā)(如糧食需求)設(shè)置硬約束, 可以更好地兼顧系統(tǒng)多方面需求與安全保障, 以其為基礎(chǔ)所構(gòu)建的SD模型可以更為準(zhǔn)確地仿真現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。

2)2018年初出臺(tái)的《跨省域補(bǔ)充耕地國家統(tǒng)籌管理辦法》, 可以使耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配的方式更為靈活有效, 對(duì)于不具備產(chǎn)糧優(yōu)勢(shì)和土地受污染嚴(yán)重的地區(qū)尤其如此?？鐓^(qū)域聯(lián)合調(diào)配方式較之原有的只允許區(qū)域內(nèi)占補(bǔ)的僵硬模式, 可以使各地區(qū)依據(jù)自身的經(jīng)濟(jì)水平和資源稟賦更為科學(xué)高效地設(shè)計(jì)和實(shí)施糧食安全和生態(tài)安全的雙保障策略, 更好地保障大尺度(跨區(qū)域)的糧食安全和生態(tài)安全。

3)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型可以解決耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配復(fù)雜系統(tǒng)的仿真與策略優(yōu)選問題, 通過仿真及其結(jié)果的比較, 可以幫助研究者或決策者選出優(yōu)化策略(包括調(diào)配模式以及耕地與生態(tài)用地在區(qū)域內(nèi)或區(qū)域間的聯(lián)合調(diào)配數(shù)量), 為新形式下耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配科學(xué)規(guī)劃提供方法支持。

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型有社會(huì)經(jīng)濟(jì)復(fù)雜系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室之美譽(yù), 因此應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行策略仿真和優(yōu)選必須面對(duì)真實(shí)系統(tǒng)。本文以天津市為例開展耕地與生態(tài)用地聯(lián)系調(diào)配策略研究, 案例區(qū)的基本特點(diǎn)為地處《全國主體功能區(qū)規(guī)劃》中的優(yōu)化開發(fā)區(qū)域, 而且耕地污染嚴(yán)重、后備用地緊缺、不具備產(chǎn)糧優(yōu)勢(shì), 因此本文所構(gòu)建的SD模型框架對(duì)于具備上述特點(diǎn)的地區(qū)是適用的, 如果用在其他地區(qū), 則需要對(duì)模型結(jié)構(gòu)及反饋關(guān)系進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

此外, 由于《跨省域補(bǔ)充耕地國家統(tǒng)籌管理辦法》2018年4月才出臺(tái), 而且跨省域占補(bǔ)指標(biāo)需要向中央申請(qǐng)批復(fù)后才可以執(zhí)行, 因此跨省域聯(lián)合調(diào)配方案尚沒有可以查詢的具體實(shí)施結(jié)果。任何一種新的方法和模型必須經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)才能證明完全有效, 本文所構(gòu)建的TSD模型也存在這樣問題, 從理論上說該模型是有效的, 但由于跨省域聯(lián)合調(diào)配系統(tǒng)是個(gè)新系統(tǒng), 因此TSD模型還需要依據(jù)實(shí)踐結(jié)果不斷豐富和完善, 需要持續(xù)跟蹤和研究。

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Development of strategies for joint allocation of cultivated land and ecological land in Tianjin based on system dynamics*

HAN Chengji1,2, ZHANG Xuehua1**, HUA Yongsheng1

(1. Department of Environmental Economics, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300387, China; 2. Institute of Agricultural Economics and Development, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China)

Tianjin was prioritized as a functional development region in China, but its cultivated land is seriously polluted and exhausted. This study adopted complex systems modeling to develop a land allocation strategy that allows food production to be secured and land recuperated in Tianjin, where is an optimum development area in the National Main Functional Areas Planning with seriously polluted cultivated land and scarcely reserved land resources. Upon analyzing the subsystems of population, economy, and cultivated land and ecological land, a restoration model, named Tianjin System Dynamics (TSD), was developed to optimize joint allocation of cultivated land and ecological land. Validity test showed that the model had a good stability and the prediction error was < 5%. The model was then used to simulate land allocation between cultivated land and ecological land from 2016 to 2025 for Tianjin under the following strategies: inertial, in-provincial allocation, and inter-provincial allocation of cultivated land resources. The analysis showed that, with the current practice, damaged cultivated land could still be repaired, but only by 2025. Cultivated land could then still be maintained above the red line minimum, and the land ecology could still be preserved. However, food production might not be secured, as the productivity of cultivated land would be pressed to drop to the threshold. The in-provincial allocation of cultivated land resources would alleviate the pressure on cultivated land while still maintaining production above the threshold, but the ecological security of the land would be impaired, the output pressure of cultivated land still be higher than the warning threshold. In contrast, the scenario of the inter-provincial allocation of cultivated land resources could minimize land pressure to below the warning value, and improve land ecological security as a result of its flexibility. The TSD model developed optimized allocation between cultivated land and ecological land for Tianjin, and could be used for land restoration planning for other regions that are lacking in land reserve.

Cultivated land; Ecological land; Land restoration; System dynamics; Allocation strategy; Tianjin City

, E-mail: xuehua671231@163.com

Jul. 13, 2018;

Oct. 22, 2018

F301.21; N941.3; X196

A

2096-6237(2019)03-0391-14

10.13930/j.cnki.cjea.180661

韓成吉, 張雪花, 滑永勝. 基于SD的耕地與生態(tài)用地聯(lián)合調(diào)配策略仿真與優(yōu)選——以天津市為例[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2019, 27(3): 391-404

HAN C J, ZHANG X H, HUA Y S. Development of strategies for joint allocation of cultivated land and ecological land in Tianjin based on system dynamics[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(3): 391-404

* 國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(18BJY079)和天津市高等學(xué)校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)培養(yǎng)計(jì)劃(TD13-5038)資助

張雪花, 主要研究方向?yàn)橘Y源環(huán)境經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。E-mail: xuehua671231@163.com

韓成吉, 主要研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)。E-mail: chengji_han@sina.com

2018-07-13

2018-10-22

* This study was supported by the National Social Science Foundation of China (18BJY079) and the Training Plan for Innovation Teams in Tianjin Colleges and Universities (TD13-5038).