生態(tài)紅線約束下萬州區(qū)土地利用情景模擬及生態(tài)價值評估

陳兵飛,廖鐵軍,張莉坤

(1.西南大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院,重慶400715;2.河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,鄭州450002)

近年來，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展生態(tài)環(huán)境也遭受到一定程度的破壞，對于如何處理好經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系是國內(nèi)外的一個熱點議題，我國對于此也提出了相關(guān)政策。在十三屆全國人大二次會議上習(xí)近平總書記強調(diào)不能因為經(jīng)濟發(fā)展遇到一點困難，就開始動鋪攤子上項目、以犧牲環(huán)境換取經(jīng)濟增長的念頭，甚至想方設(shè)法突破生態(tài)保護紅線。在新修訂的《環(huán)境保護法》和《國家安全法》中，均對“劃定生態(tài)保護紅線并實施嚴(yán)格保護”作出了明確規(guī)定。十八大以來，黨中央、國務(wù)院先后出臺了一系列重要文件推進生態(tài)文明建設(shè)[1]。以上說明我國十分重視生態(tài)環(huán)境問題，通過劃定生態(tài)紅線對事關(guān)國家生態(tài)安全的重要生態(tài)區(qū)域?qū)嵤﹪?yán)格監(jiān)督和管理，提高生態(tài)保護與管理成效，實現(xiàn)一條紅線管控重要生態(tài)空間[2-3]。目前，在我國范圍內(nèi)的生態(tài)保護紅線劃定工作尚不完善，有待進一步核定。那么如何將生態(tài)保護紅線的劃定成果運用到實際的研究工作中?如何衡量生態(tài)保護紅線劃定在生態(tài)保護方面的價值?生態(tài)紅線對于區(qū)域建設(shè)用地的快速擴張有怎樣的約束作用?這些都是生態(tài)紅線劃定后的熱點和急切需要解決的問題。本文的研究以此為切入點，嘗試研究解決上述存在的問題[4]。

土地利用變化是一個復(fù)雜的、多因素影響的過程，為了探究其內(nèi)在的機制，一般都會運用一定的模型。當(dāng)前國內(nèi)外在研究中應(yīng)用的比較常見的土地利用變化模型主要有CLUE-S模型、系統(tǒng)動力學(xué)(SD)模型、Markov模型、元胞自動機(CA)模型、FLUS模型等[5-13]。其中由黎夏、劉小平[14-16]等提出的FLUS模型能夠較好地處理各驅(qū)動因子之間的關(guān)系，能夠較準(zhǔn)確地模擬出在自然環(huán)境和人為活動的作用下土地利用類型發(fā)生轉(zhuǎn)化的情況，可以在很大程度上提高模擬的準(zhǔn)確度并且能得出與實際的土地利用現(xiàn)狀布局相一致的結(jié)果。土地利用變化模型基本上都是基于研究區(qū)的宏觀政策調(diào)控、人口和經(jīng)濟自然增長、長期發(fā)展規(guī)劃等約束條件進行模擬，將生態(tài)保護紅線最新的劃定成果作為土地利用空間優(yōu)化限制要素加入到FLUS模型中，在目標(biāo)年的兩種情景模式下對比分析各種土地種類的數(shù)量結(jié)構(gòu)和空間分布變化情況，為研究區(qū)的可持續(xù)發(fā)展提供一定的參考。生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)總價值在一定程度上可以反映區(qū)域的生態(tài)情況和生態(tài)紅線劃定的生態(tài)價值，國內(nèi)外很多學(xué)者都對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值問題做過研究，如國外學(xué)者Costanza等[17]在全球的尺度范圍內(nèi)估算了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值，并提出了一套系統(tǒng)的服務(wù)價值系數(shù);國內(nèi)學(xué)者謝高地等[18]在全國的尺度上估算了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值并根據(jù)我國的實際情況對生態(tài)價值系數(shù)進行了優(yōu)化。本文在借鑒以上研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)萬州的實際情況結(jié)合咨詢相關(guān)學(xué)者的建議對萬州區(qū)目標(biāo)地類的價值系數(shù)進行優(yōu)化。根據(jù)優(yōu)化之后的價值系數(shù)對總體價值進行估算，由于總價值的變化受土地類型的面積和生態(tài)價值系數(shù)的影響，再對不同類型土地價值系數(shù)和面積變化對總價值的影響度進行分析[19]，以此驗證計算結(jié)果的可靠程度，并對影響因素進行深入分析，以期為研究區(qū)土地布局空間規(guī)劃、生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值評估、政府系統(tǒng)的決策等提供依據(jù)，有力推進萬州區(qū)“面上保護，點上開發(fā)”的生態(tài)文明建設(shè)的實施。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

三峽庫區(qū)山脈分布眾多且地勢險峻，人均占地少，人地之間的矛盾十分尖銳，庫區(qū)內(nèi)大型植被分布少，水土流失嚴(yán)重，是典型的生態(tài)敏感脆弱區(qū)和長江中下游的重要生態(tài)保護屏障，對于維護長江中下游的生態(tài)安全具有重要的作用[20]。而本文選擇的萬州區(qū)位于30°23′32″—31°0′20″N，107°52′22″—108°53′25″E，地處三峽庫區(qū)的腹心位置，東鄰云陽，南接石柱、湖北利川，西連梁平、忠縣、北臨開縣和四川省開江縣，區(qū)域大小為3 456.38 km2，包括12個鄉(xiāng)、29個鎮(zhèn)、11個街道辦事處。區(qū)內(nèi)主要包括平壩區(qū)、丘陵區(qū)、低山區(qū)、中山區(qū)4種地形地貌，全區(qū)土地地形分布零碎，不成規(guī)模;萬州區(qū)屬亞熱帶濕潤性季風(fēng)氣候，四季分明，全區(qū)年平均氣溫19.4℃;萬州區(qū)森林面積1 650 km2，森林覆蓋率達50.1%，天然保護林面積有128 867 hm2;萬州區(qū)作為重慶的第二大城市是重慶40個區(qū)縣中人口最多的一個大區(qū)，在重慶乃至西南地區(qū)都占據(jù)重要地位，2016年，全區(qū)戶籍人口176.05萬人，國內(nèi)生產(chǎn)總值達到897.39億元。但隨著近年來工業(yè)的快速發(fā)展和城市化率的提高，萬州區(qū)大量農(nóng)用地被占情況嚴(yán)重，人地矛盾日益突出，生態(tài)環(huán)境遭到破壞，為了實現(xiàn)“面上保護，點上開發(fā)”以及和公共利益配置之間的平衡，因此有必要進行土地利用布局優(yōu)化及區(qū)域的生態(tài)價值評估的研究。研究區(qū)位置圖見圖1。

圖1 研究區(qū)位置

1.2 數(shù)據(jù)來源

該研究所使用的土地利用類型數(shù)據(jù)和生態(tài)保護區(qū)生態(tài)紅線數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)均是來源于萬州區(qū)自然資源局相關(guān)部門和萬州區(qū)統(tǒng)計年鑒，DEM數(shù)據(jù)(30 m×30 m)在地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http:∥www.gscloud.cn/)下載。依據(jù)研究區(qū)的實際情況和專家的建議結(jié)合全國第二次土地調(diào)查的標(biāo)準(zhǔn)將區(qū)域內(nèi)的土地分為耕地、園地、林地、草地、建設(shè)用地、水域、其他土地等大類。為了使數(shù)據(jù)可計算，首先統(tǒng)一數(shù)據(jù)的范圍與格式為30 m×30 m柵格，然后將矢量數(shù)據(jù)基于土地利用現(xiàn)狀圖進行配準(zhǔn)并轉(zhuǎn)換為柵格，最后通過坐標(biāo)配準(zhǔn)、投影轉(zhuǎn)換、重采樣等方法對DEM數(shù)據(jù)進行處理;利用空間分析中歐式距離計算不同地類到城鎮(zhèn)中心、高速公路、主干道以及鐵路的距離;用空間分析方法對生態(tài)保護區(qū)的要素進行提取。

2 研究方法

本文利用2009年、2017年兩期土地利用數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用FLUS模型對重慶萬州區(qū)2025年的土地利用狀況進行有無生態(tài)保護紅線約束的情景模擬，并對模擬結(jié)果與現(xiàn)狀進行了生態(tài)服務(wù)價值評估對比。

2.1 Morkov(馬爾科夫)模型

Markov模型在分析土地利用變化過程中的應(yīng)用效果良好，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測區(qū)域中各種地類數(shù)量變化，Markov模型的特點是具有無后效性和時效性，轉(zhuǎn)移過程與轉(zhuǎn)移前的時間無關(guān)，只與轉(zhuǎn)移的初始狀態(tài)和轉(zhuǎn)移步數(shù)相關(guān)，本文以8 a為一個步長來計算[21]。其表達式為:

(1)

式中:P為某種地類變化前后的移概率矩陣;m和n為研究區(qū)域內(nèi)的土地類型數(shù);Pij表示地類i變化為地類j的概率。

2.2 FLUS模型及輸入要素

2.2.1 FLUS模型介紹 FLUS模型是由中山大學(xué)黎夏教授團隊開發(fā)的是用于模擬人類活動與自然影響下的土地利用變化以及未來土地利用情景的模型，具有很強的時空動態(tài)模擬能力，是在其前身——地理模擬與優(yōu)化系統(tǒng)GeoSOS的基礎(chǔ)上的發(fā)展與傳承，該軟件在處理地理空間模擬、土地空間布局優(yōu)化等方面有著良好的效果。該模型首先采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANN)通過土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、驅(qū)動因子等來計算各類用地類型在研究范圍內(nèi)的適宜性概率，然后通過耦合系統(tǒng)動力學(xué)模型(SD)和元胞自動機(CA)模型以提高模型的適用性，可以減少誤差傳遞的發(fā)生，并能有效處理非線性關(guān)系[22-23]。主要的計算步驟如下:

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適宜性概率計算模塊計算公式為:

(2)

式中:sp(p,k,t)為k類型用地在時間t、柵格p下的適宜性概率;ωj,k是輸出層與隱藏層之間的權(quán)重;sigmoid()是隱藏層到輸出層的激勵函數(shù);netj(p,t)表示第j個隱藏層?xùn)鸥駊在時間t上所接到的信號。

基于自適應(yīng)慣性機制的元胞自動機模塊:

FLUS模型中，最終的土地之間的轉(zhuǎn)化概率不僅取決于上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的分布概率，還受到鄰域密度、慣性系數(shù)、轉(zhuǎn)換成本、以及土地之間的競爭所影響。自適應(yīng)慣性系數(shù)是該機制的重要內(nèi)容，根據(jù)各種土地類型與需求數(shù)量之間的差距決定各自的慣性系數(shù)并在迭代中自適應(yīng)調(diào)整，使得各類用地的數(shù)量在模擬過程中向目標(biāo)數(shù)量逐漸接近[24]，其公式為:

(3)

在FLUS模型的驗證方面主要參考OA,ROC及Kappa等3個參數(shù)，值越接近1，模擬準(zhǔn)確度越高。

2.2.2 驅(qū)動因子選取及回歸分析 土地利用類型發(fā)生轉(zhuǎn)化與驅(qū)動因子有著密切的關(guān)系，因此在選取驅(qū)動因子時要盡量可能地選取與研究區(qū)域關(guān)聯(lián)密切的因素。本文通過閱讀相關(guān)文獻再結(jié)合研究區(qū)的實際情況根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性和一致性、驅(qū)動因子的可量化性、地域分異性等原則[25]共選取區(qū)位、自然、社會經(jīng)濟3個方面的因素，共有8個驅(qū)動因子，具體見表1。

表1 萬州區(qū)驅(qū)動因子選擇及含義

為了檢驗選取的驅(qū)動因子對種土地利用類型變化相關(guān)性，進行Logistic回歸分析(表2):

表2 Logistic回歸分析結(jié)果

由表2看出本文中各種地類的ROC檢驗值均大于0.7，說明選擇的上述驅(qū)動因子能夠描述研究區(qū)的土地利用變化情況。

2.2.3 轉(zhuǎn)換規(guī)則 轉(zhuǎn)換規(guī)則表示土地利用類型之間型轉(zhuǎn)換的難易程度，它是土地類型發(fā)生變化的重要因素。根據(jù)研究區(qū)的土地利用動態(tài)實際情況和閱讀參考相關(guān)文獻[26]，設(shè)定所有土地利用類型之間均可以相互轉(zhuǎn)化。

2.2.4 土地利用變化鄰域因子設(shè)置 在FLUS軟件中，經(jīng)過多次調(diào)試及驗證，得到模擬精度較高時時的鄰域因子參數(shù)(表3)，參數(shù)范圍為0～1，因子值越接近1表示該土地類型的擴張能力越弱，越不容易轉(zhuǎn)化為其他類型土地[27]。

表3 萬州區(qū)土地利用變化鄰域因子參數(shù)

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)優(yōu)化

參考相關(guān)學(xué)者[4,18-19]的研究確定的生態(tài)服務(wù)價值系數(shù)并根據(jù)重慶市萬州區(qū)的實際情況和咨詢相關(guān)學(xué)者的建議，建立適合研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)體系(表4)。其中耕地直接采用朱康文對重慶市兩江新區(qū)的價值系數(shù)為6 203元/hm2;園地的價值系數(shù)根據(jù)相關(guān)研究及專家意見定為7 143元/hm2;萬州區(qū)作為重要的生態(tài)涵養(yǎng)保護區(qū)，林地在生態(tài)系統(tǒng)中有更大的作用，因此林地價值系數(shù)在參考謝高地等[18]的基礎(chǔ)上增加20%為23 538元/hm2;草地的生態(tài)價值系數(shù)參考張鳳太等[19]對重慶主城區(qū)和朱康文等[4]對重慶兩江新區(qū)的研究取平均值4 261.5元/hm2;Costanza等[17]、謝高地等[18]等將城鎮(zhèn)和工礦用地的生態(tài)價值系數(shù)確定為0，而朱康文等[4]在張鳳太等[19]等的基礎(chǔ)上沒hm2降低8%，根據(jù)專家意見結(jié)合研究區(qū)的實際情況本研究取對重慶主城區(qū)和兩江新區(qū)研究的平均值為-5 586元/hm2;萬州區(qū)水系分布眾多，水域系數(shù)根據(jù)專家意見在朱康文等[4]的基礎(chǔ)上增加5%為6 090元/hm2;其他土地綜合參考幾位學(xué)者的研究確定為876.5元/hm2。

表4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù) 元/hm2

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值計算公式[28]為:

(4)

式中:V表示區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的評估總價值;Ai表示第i種土地利用類型的面積;Cv,i含義表示第i種土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值系數(shù)。

2.4 生態(tài)價值敏感度

生態(tài)價值敏感度(Cs)表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值對價值系數(shù)的依賴程度。如果Cs>1表示該生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值富于彈性;Cs<1表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值缺乏彈性[29]。計算公式:

(5)

式中:V表示估算的生態(tài)系統(tǒng)總服務(wù)價值，單位為元;Cv表示生態(tài)服務(wù)價值系數(shù);f和g分別表示在價值系數(shù)調(diào)整前后生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值情況。

2.5 生態(tài)價值變化度

生態(tài)價值變化度(Rc)反映某類土地利用面積的增加或減少引起的生態(tài)系統(tǒng)總服務(wù)價值的變化狀況。如果Rc>1時表明某類土地利用面積的變化對生態(tài)系統(tǒng)總服務(wù)價值影響明顯，如果Rc<1時表明某類土地利用面積的變化對生態(tài)系統(tǒng)總服務(wù)價值影響不明顯[29]。計算公式:

(6)

式中:A為某土地利用類型的面積。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用結(jié)構(gòu)變化分析

基于ArcGIS軟件分析2009年和2017年兩期的土地利用數(shù)據(jù)量，得到各種地類的土地利用情況(表5)。

表5 2009年和2017年各類土地利用面積及所占比例

由表5可知在在研究區(qū)的現(xiàn)狀中耕地和林地占主體地位，在兩期的土地利用現(xiàn)狀中耕地和林地分別占35.41%,39.76%和35.06%和39.75，在此期間耕地減少了1 221.08 hm2，園地減少了273.32 hm2，建設(shè)用地增加了1 849.17 hm2，林地、草地及水域也呈現(xiàn)出小幅度的減少態(tài)勢，而其他土地則呈現(xiàn)小幅度的增加趨勢。耕地的減少和建設(shè)用地的大幅度增加體現(xiàn)出人口不斷增長、城鎮(zhèn)化水平不斷提高、經(jīng)濟不斷發(fā)展尤其是萬州作為三峽工程移民地區(qū)背景下的發(fā)展需要，而園地、林地、草地及水域等的小幅度變動反映出萬州區(qū)作為重慶市的重要生態(tài)保護區(qū)要維護其生態(tài)穩(wěn)定的戰(zhàn)略方針。

3.2 土地利用需求預(yù)測

3.2.1 構(gòu)建土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣 根據(jù)研究區(qū)2009年和2017年兩期的地類數(shù)據(jù)，以兩期的現(xiàn)狀矢量圖為底圖，利用ArcGIS軟件首先對屬性表中各地類字段合并在一起，采用Analysis Tools工具對合并以后的數(shù)據(jù)進行空間疊加分析，打開疊加后結(jié)果中的dbf格式文件導(dǎo)入到Excel表格中通過計算得出2009—2017年萬州區(qū)的各地類的轉(zhuǎn)移概率矩陣(見表6)。

表6 萬州區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移概率矩陣

3.2.2 土地利用需求 借助表6求得的矩陣，以2009年的土地利用類型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運用馬爾科夫鏈預(yù)測得出萬州區(qū)2017年和2025年耕地、園地、林地等7種土地的數(shù)量。

其中在設(shè)定的自然發(fā)展情境下，主要根據(jù)歷史發(fā)展趨勢進行發(fā)展;在生態(tài)保護情境下，是在自然發(fā)展的情境下設(shè)定園地、林地兩種土地利用類型向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的數(shù)量減少20%，水域向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的數(shù)量減少25%，同時加入生態(tài)保護區(qū)的限制因素。具體數(shù)量見表7。

表7 萬州區(qū)2017年、2025年土地需求量預(yù)測 hm2

3.3 生態(tài)紅線保護區(qū)

根據(jù)萬州區(qū)生態(tài)紅線的劃定成果，將生態(tài)紅線范圍內(nèi)的區(qū)域作為生態(tài)紅線約束下限制發(fā)展的區(qū)域(下圖中表示為0的區(qū)域)，主要包括自然保護區(qū)、部分風(fēng)景名勝區(qū)、重點生態(tài)功能區(qū)、水土流失敏感區(qū)、飲用水水源保護區(qū)、三峽水庫消落區(qū)、森林公園以及生態(tài)公益林等，主要布局在西部的響水鎮(zhèn)、甘寧鎮(zhèn)，中北部的新田鎮(zhèn)、茨竹鄉(xiāng)、九池鄉(xiāng)，北部的高梁鎮(zhèn)、天城鎮(zhèn)等和東部的長灘鎮(zhèn)、龍駒鎮(zhèn)、梨樹鄉(xiāng)以及地寶土家族鄉(xiāng)。在生態(tài)保護情境下將該數(shù)據(jù)作為限制條件輸入模型中。進行標(biāo)準(zhǔn)化處理過的生態(tài)紅線保護區(qū)數(shù)據(jù)見圖2。

圖2 萬州區(qū)生態(tài)紅線保護區(qū)

3.4 FLUS模型的情景模擬分析

本研究先將研究區(qū)2009年土地數(shù)據(jù)作為基期初始數(shù)據(jù)，將驅(qū)動因子結(jié)果進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，歸一化到[0,1]，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的采樣比例為20，占研究區(qū)有效采樣數(shù)的百分之二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層數(shù)設(shè)置為12。運行軟件得到2009年土地利用適宜性概率圖集，其中均方根誤差RMSE=0.23，說明數(shù)據(jù)訓(xùn)練結(jié)果可信。在FLUS軟件的基于自適應(yīng)慣性機制的元胞自動機模(CA)模塊中導(dǎo)入2009年土地利用類型柵格圖，加載適宜性概率圖集，不加任何限制性因素，輸入土地利用變化鄰域因子參數(shù)，最后設(shè)置模型參數(shù)，運行軟件得到2017年研究區(qū)自然發(fā)展模式下預(yù)測的現(xiàn)狀柵格圖并與2017年萬州區(qū)實際現(xiàn)狀圖對比(圖3)。之后借助軟件的Precision Validation模塊，加載2017年的真實與預(yù)測的結(jié)果進行對比驗證，得出應(yīng)用總體精度(OA)、FOM指數(shù)及Kappa指數(shù)。OA和Kappa值通常介于0～1，數(shù)值越接近1，模型的，仿真精度越高。當(dāng)Kappa大于或等于0.75時，模型的仿真精度較高。當(dāng)Kappa值在0.5～0.75時，模型的仿真精度一般，其中FOM指數(shù)大小受模擬年數(shù)影響，每模擬年數(shù)增加一年，F(xiàn)OM指數(shù)增加不大于0.01為標(biāo)準(zhǔn)水平。對比萬州區(qū)2017年現(xiàn)狀和預(yù)測圖，兩張圖基本一樣，驗證精度的指數(shù)見表7。由精度驗證結(jié)果OA值為0.906 2大于0.8且Kappa為0.843 7大于0.75,FOM值處于標(biāo)準(zhǔn)水平，說明FLUS模型可用于萬州區(qū)土地利用變化模擬[30]。然后根據(jù)表8求得的2025年不同情景下的土地需求數(shù)量，以2017年的土地利用現(xiàn)狀為初始狀態(tài)，模擬2025年兩種情景模式下的土地利用類型空間分布狀況。結(jié)果見圖4。

圖3 萬州區(qū)2017年土地現(xiàn)狀及模擬結(jié)果

圖4 萬州區(qū)土地利用變化情景模擬結(jié)果

根據(jù)模擬結(jié)果，在自然發(fā)展情景下，耕地、園地、草地和水域面積都有不同幅度的減少，其中耕地面積減少最多為1 288.02 hm2，園地、草地、水域分別減少301.53 hm2,144.38 hm2,231.17 hm2，建設(shè)用地、其他土地、林地的面積有所增加，其中建設(shè)用地面積增加幅度最大為1 919.97 hm2，其他土地和林地只有小幅度的增加。這是由于在自然的發(fā)展情境下，隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人口的增長，建設(shè)用地勢必會不斷的擴張來占用其他土地類型的面積，主要呈現(xiàn)為在研究區(qū)中部沿長江兩岸地區(qū)的城鎮(zhèn)區(qū)域建設(shè)用地向四周蔓延，主要是由于研究區(qū)地勢起伏大，山地丘陵較多，建設(shè)用地的發(fā)展只能沿長江兩岸一些地勢緩和的區(qū)域蔓延發(fā)展。其余土地利用情況除其他土地數(shù)量增長以外，園地、林地、草地和水域都有小幅度的減少，是區(qū)域土地利用變化的特征現(xiàn)象。在生態(tài)保護情境下，耕地、園地、其他土地的面積有所減小，其中耕地面積減小幅度最大為1 268.13 hm2，園地和其他土地減少分別為64.83 hm2,246.18 hm2，其他土地類型的面積都有所增加，其中建設(shè)用地增加最多為1 093.41 hm2，林地、草地、和水域分別增加342.19 hm2,2.41 hm2,141.04 hm2。這是由于在生態(tài)保護情景下，加入了生態(tài)紅線保護區(qū)限制了林地向其他用地類型的轉(zhuǎn)化，增加了林地的穩(wěn)定性。同時林地、園地、水域用地較自然情形面積有一定的增加，林地增加面積最大主要分布在東南和西北的密林地區(qū)，同時建設(shè)用地的發(fā)展得到了較好的限制，其他用地和草地依然有較小幅度的減少趨勢，在該情景下的模擬結(jié)果與研究區(qū)作為主要生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)和保護區(qū)的宏觀戰(zhàn)略相貼合?？傮w來說兩種情境下的用地變化情況符合重慶地區(qū)的發(fā)展趨勢，對研究區(qū)未來的土地利用規(guī)劃有一定的參考價值。

3.5 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值分析

通過計算(表8)2017年萬州區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值約為41.06億元，2025年設(shè)定的兩種情景下的總價值有所減少，分別為40.83億元、41.00億元。兩種情景中耕地和園地的生態(tài)服務(wù)價值又有所下降原因是城鎮(zhèn)的發(fā)展、新增建設(shè)用地要占用一定的耕地和園地;林地的生態(tài)服務(wù)價值有所增加在生態(tài)保護情景中增加的價值比自然保護情景多0.079億元，說明林地在生態(tài)保護方面有著更重要的作用;草地在自然增長情景呈現(xiàn)生態(tài)服務(wù)價值下降的趨勢在生態(tài)保護情境下增加了0.006億元，說明草地在生態(tài)保護系統(tǒng)中也具有重要的生態(tài)價值;建設(shè)用地在兩種情景中都表現(xiàn)出負向價值，在自然增長情境中的負向價值更大比生態(tài)保護情景多了0.046億元，這是由于在生態(tài)保護情境下生態(tài)紅線劃定的生態(tài)紅線保護區(qū)域在一定程度上限制了建設(shè)用地的發(fā)展，有利于經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展;水域在生態(tài)保護情境中生態(tài)服務(wù)價值多了0.009億元，呈現(xiàn)出增加的趨勢。生態(tài)紅線劃定下生態(tài)保護情景生態(tài)的總價值比自然保護情景下多了0.169億元說明此種情景下生態(tài)紅線的劃定增加了生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)總價值，對研究衡量生態(tài)紅線的劃定價值意義重大。

表8 萬州區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值 億元

3.6 生態(tài)價值敏感度分析

根據(jù)表4中確定的價值系數(shù)，分別增加和減少5%來計算總價值，計算出敏感性值結(jié)果見表9。7種土地的值都小于1且林地的值最高其他土地的值最低，根據(jù)敏感性數(shù)值可以得出萬州區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對價值系數(shù)的變化缺乏彈性。根據(jù)王亞娟等[31]對寧夏彭陽縣的研究得出的結(jié)論絕大多數(shù)地區(qū)的價值系數(shù)的變化對地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的總價值影響較小，說明結(jié)果準(zhǔn)確。

表9 萬州區(qū)生價值敏感度

3.7 生態(tài)價值變化度分析

以2017年各種土地利用類型的面積為基礎(chǔ)，通過增加5%和減少5%來重新計算各種土地地類的面積，并計算出生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值來分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對地類面積的敏感性(表10)。由表格中的結(jié)算結(jié)果可以看出來只有林地的價值變化度接近于2.0，說明在萬州區(qū)林地的面積變化對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響最為顯著，其中園地、耕地和水域的價值變化度大于0.5說明這3種土地利用類型的面積變化對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值有一定的影響，其余的土地類型的影響較小。所以政府部門在制定相關(guān)規(guī)劃時可以考慮通過增加水域用地和林地的比例來提高區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。萬州區(qū)作為重慶乃至全國重要的生態(tài)保護和生態(tài)脆弱區(qū)，林地面積較大，在土地利用中占有重要的比例，而生態(tài)保護紅線的劃定可以有效地鞏固和加強林地等增強生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值地類的面積，對于保護生態(tài)功能和生態(tài)敏感區(qū)具有重要的意義。因此政府等決策部門應(yīng)該加強對生態(tài)空間的保護，嚴(yán)格限制劃定的生態(tài)紅線內(nèi)的區(qū)域的開發(fā)，構(gòu)建良好的生態(tài)環(huán)境，實現(xiàn)社會經(jīng)濟的可持續(xù)、健康發(fā)展。

表10 萬州區(qū)生態(tài)價值變化度

4 結(jié) 論

(1) 文中選取的區(qū)位、自然、社會經(jīng)濟3個方面的8個驅(qū)動因子通過Logistic回歸分析經(jīng)ROC的值均大于0.7，表明選取的驅(qū)動因子可靠;利用Markov模型預(yù)測2025年萬州區(qū)地類數(shù)量，并對2017年的用地情況進行模擬，模擬后驗證OA值大于0.9且檢測值Kappa值大于0.8表明利用FLUS模型對研究區(qū)的土地利用模擬效果較好，對相似的研究有一定的參考價值。

(2) 通過生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估萬州區(qū)2017年現(xiàn)狀、20205年自然發(fā)展情景和2025年生態(tài)保護情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值分變?yōu)?1.06億元、40.83億元和41.00億元，在2025年的生態(tài)保護情境下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值高于自然發(fā)展情景，說明生態(tài)紅線的劃定有利于保證生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值，在一定程度上減緩了社會經(jīng)濟發(fā)展帶來的生態(tài)方面的影響，對于維護整個區(qū)域的生態(tài)安全有重要的作用。

(3) 通過對未來土地利用的兩種情景模擬，結(jié)果表明在生態(tài)保護情景下生態(tài)紅線的劃定可以在一定程度上限制建設(shè)用地的擴張，同時也約束了新增建設(shè)用地不能在紅線以內(nèi)發(fā)展，對于區(qū)域的生態(tài)保護有重要的作用。

(4) 通過對研究區(qū)的生態(tài)敏感度分析，不同土地利用類型的價值系數(shù)的變化對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值產(chǎn)生的影響較小;通過對研究區(qū)的生態(tài)變化度分析，林地的面積變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值的影響最大，園地、耕地和水域的面積的變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價也有一定的影響。根據(jù)結(jié)果雖然林地在萬州區(qū)的地類面積中占有最大的比例，但因為其對于生態(tài)系統(tǒng)的重要性不能放松對林地的保護。

(5) 總體來說，在生態(tài)紅線劃定之后對生態(tài)系統(tǒng)有良好的保護作用，整體上提高了生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)總價值，符合現(xiàn)在生態(tài)文明建設(shè)的理念和要求，在區(qū)域建設(shè)用地的規(guī)劃和布局上也更加合理，對于區(qū)域的持續(xù)健康發(fā)展具有重要的意義。