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    農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局協(xié)同模擬研究
    ——以湖北省宜城市為例

    2022-03-12 06:22:10羅海鳳蔡博誠潘雨飄
    中國土地科學(xué) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:宜城市圖斑潛力

    羅海鳳,趙 翔,王 靜,2,蔡博誠,潘雨飄

    (1.武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430079;2.北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院,北京 100875)

    1 引言

    隨著我國城鄉(xiāng)人口結(jié)構(gòu)的快速變遷,農(nóng)村閑置和低效利用的建設(shè)用地已成為存量建設(shè)用地挖潛的主要來源。在尊重農(nóng)民意愿的前提下,依托城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤、宅基地拆舊復(fù)墾等工程開展農(nóng)村建設(shè)用地復(fù)墾與整治,是優(yōu)化農(nóng)村建設(shè)用地格局、改善農(nóng)村人居環(huán)境,緩解建設(shè)用地供需矛盾的必然途徑。準(zhǔn)確估計農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的規(guī)模和空間分布,對盤活農(nóng)村存量建設(shè)用地和保障國土空間規(guī)劃實施具有非常重要的現(xiàn)實意義。

    問卷調(diào)查法是獲取農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間分布最直接、準(zhǔn)確的方式[1-3],但需耗費較高的人力、物力和時間成本,適用于小區(qū)域的整治潛力測算。針對大范圍的農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力預(yù)測與模擬,現(xiàn)有研究從農(nóng)村建設(shè)用地退出影響因素和潛力測算方法等多方面進(jìn)行了探索[4-6]。相關(guān)研究先后提出了人均用地指標(biāo)法[7-8]、戶均用地指標(biāo)法[8]、宅基地閑置率法[8]、限制條件系數(shù)修正法[9-13]和分區(qū)歸總法[14-15]等方法。上述方法雖然能在宏觀尺度上根據(jù)區(qū)域自然、社會、經(jīng)濟(jì)條件和土地利用基礎(chǔ),較為準(zhǔn)確地把握區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的總體趨勢,但估算結(jié)果無法在地塊尺度精細(xì)反映整治潛力的空間分布,難以為國土空間規(guī)劃和整治工程項目選址提供更具指導(dǎo)價值的決策依據(jù)。

    高分辨率遙感影像和GIS技術(shù)為整治潛力的空間格局模擬預(yù)測提供了有效手段[16-18]。例如,張濟(jì)等[19]利用0.25 m的高分遙感影像對山東巨野縣的居民點整治潛力空間分布進(jìn)行了研究;劉善開等[20]先后利用GIS方法開展了農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力評價研究;鄒琳等[21]提出了基于土地利用時空數(shù)據(jù)和時空數(shù)據(jù)挖掘方法的農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力空間格局模擬模型。相關(guān)方法主要根據(jù)建筑物在遙感圖像上的形態(tài)、光譜和紋理特征、地塊的自然與區(qū)位條件等對農(nóng)村廢舊建設(shè)用地圖斑進(jìn)行識別或模擬其整治概率。在此基礎(chǔ)上,按照“自下而上”的策略匯總反映區(qū)域整治潛力的總規(guī)模。

    農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的規(guī)模與空間分布不僅受到區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)條件和政策等宏觀因素的影響,同時也受到土地利用、區(qū)位條件和農(nóng)民意愿等微觀因素的影響?,F(xiàn)有研究在對潛力影響宏觀因素及土地利用時空變化微觀規(guī)律的協(xié)同建模方面依然存在局限性。例如,整治潛力數(shù)量規(guī)模估算模型難以顧及區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地的時空變化特征與演變趨勢對于區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局的影響,且估算結(jié)果的合理性缺乏必要的事實證據(jù)支持。以遙感和GIS技術(shù)為基礎(chǔ)的潛力格局模擬模型則往往忽視了區(qū)域人口、社會經(jīng)濟(jì)宏觀因素對潛力數(shù)量規(guī)模的整體影響,由此獲得的整治潛力是否可以轉(zhuǎn)化為可實施的現(xiàn)實整治潛力難以預(yù)判。

    耦合“自上而下”和“自下而上”地理建模思想的土地利用時空建模方法[22-30]為農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的預(yù)測模擬提供了重要借鑒。首先,利用多因素綜合分析方法對影響整治潛力規(guī)模的人口、經(jīng)濟(jì)和社會等宏觀因素進(jìn)行分析,把握規(guī)劃期內(nèi)區(qū)域整治潛力的數(shù)量規(guī)模變化趨勢。其次,利用時空建模方法在地塊圖斑尺度對地形、土地利用、區(qū)位等影響整治潛力空間格局的微觀因素進(jìn)行建模,模擬區(qū)域現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地的整治概率。然后,在整治潛力數(shù)量規(guī)模“自上而下”的約束下,依據(jù)圖斑的整治概率以“自下而上”的方式實現(xiàn)區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力數(shù)量規(guī)模與圖斑分布的協(xié)同優(yōu)化模擬。最后,以湖北省宜城市為案例區(qū)開展實證研究,以期為宜城市國土空間規(guī)劃決策和即將開展的全域土地綜合整治項目選址提供決策依據(jù)。

    2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

    2.1 研究區(qū)概況

    宜城市隸屬于湖北省襄陽市,位于湖北省西北部,漢江中游。全市地形以漢江為中線往東西方向呈平原、丘陵、山地階梯式延伸特征。截至2020年,全市國土總面積2 115 km2,下轄8個鎮(zhèn)2個街道辦事處,35個社區(qū),190個行政村。全市常住人口52.78萬人,其中鄉(xiāng)村人口24.54萬人。2010—2019年,全市農(nóng)村常住人口累計減少14.95萬人,年均減少1.5萬人。

    根據(jù)第三次國土調(diào)查(以下簡稱“三調(diào)”)成果,宜城市共有城鄉(xiāng)建設(shè)用地12 591.32 hm2;其中農(nóng)村建設(shè)用地為7 478.05 hm2,占宜城市城鄉(xiāng)建設(shè)用地總量的59.39%。按當(dāng)前的農(nóng)村常住人口計算,宜城市農(nóng)村人均建設(shè)用地約304.73 m2/人,遠(yuǎn)超宜城市農(nóng)村人均建設(shè)用地指標(biāo)的規(guī)劃管控目標(biāo)。在農(nóng)村人口總量持續(xù)減少、農(nóng)村居民點用地并未及時有效退出的背景下,宜城市農(nóng)村人均建設(shè)用地面積有進(jìn)一步增加的趨勢。2010—2019年,宜城市積極推進(jìn)了城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤和土地綜合整治等工程,累計釋放農(nóng)村建設(shè)用地指標(biāo)達(dá)1 456.13 hm2,為宜城市城鄉(xiāng)建設(shè)提供了重要的用地指標(biāo)保障。

    2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

    本文以“三調(diào)”村莊范圍(203)內(nèi)認(rèn)定為建設(shè)用地的地類圖斑為研究對象,對宜城市2021—2035年農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模和空間格局進(jìn)行協(xié)同預(yù)測和模型。研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括:(1)宜城市“三調(diào)”成果數(shù)據(jù)庫和2009—2018年的土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù); (2)地形數(shù)據(jù):宜城自然資源局提供的10 m分辨率DEM數(shù)據(jù);(3)2010—2019年的《宜城年鑒》和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)年報,用于獲取宜城市村鎮(zhèn)單元的人口和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù);(4)宜城市主要基礎(chǔ)設(shè)施的分布數(shù)據(jù),包括道路、學(xué)校等;(5)宜城2010—2019年城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤驗收矢量數(shù)據(jù)。

    所有矢量圖斑按照相同的坐標(biāo)系統(tǒng)、空間范圍轉(zhuǎn)換為10 m分辨率的柵格數(shù)據(jù)。其中,村莊范圍內(nèi)現(xiàn)狀建設(shè)用地圖斑轉(zhuǎn)換后的柵格像元是整治潛力空間格局模擬的基本單元;增減掛鉤拆舊復(fù)墾和建新區(qū)矢量圖斑轉(zhuǎn)換后的柵格像元為模型的模擬預(yù)測提供訓(xùn)練和驗證樣本。

    3 整治潛力預(yù)測模擬模型

    3.1 模型總體框架

    模型通過耦合“自上而下”和“自下而上”地理建模思想,實現(xiàn)對農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局的協(xié)同預(yù)測和模擬。首先,宏觀尺度上,以村為基本單元,通過對各村人口、自然、社會、經(jīng)濟(jì)、交通和土地利用等宏觀潛力影響因子進(jìn)行分析,預(yù)測規(guī)劃期內(nèi)各村建設(shè)用地整治潛力的總規(guī)模。其次,微觀尺度上,利用城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤像元數(shù)據(jù)樣本,結(jié)合地形、區(qū)位和鄰域土地利用等空間影響因子,對農(nóng)村現(xiàn)狀建設(shè)用地的整治復(fù)墾概率進(jìn)行模擬。最后,基于各村潛力總規(guī)模的約束和現(xiàn)狀圖斑整治復(fù)墾概率的空間分布,根據(jù)概率值高低對各村整治潛力圖斑進(jìn)行模擬和優(yōu)化。模型框架見圖1。

    圖1 模型總體框架Fig.1 Framework of the simulation model

    3.2 整治潛力規(guī)模測算

    農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模受到區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)、社會和土地利用等宏觀因素綜合作用。首先基于農(nóng)村建設(shè)用地的人均用地指標(biāo)管控目標(biāo),測算宜城市規(guī)劃期內(nèi)的農(nóng)村建設(shè)用地整治的理論潛力。在此基礎(chǔ)上,參照現(xiàn)有研究和宜城市的實際條件,構(gòu)建宜城市農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力宏觀影響因素體系(表1),計算宏觀因素綜合作用下的各村現(xiàn)實整治潛力規(guī)模。步驟如下:(1)鄉(xiāng)村人口預(yù)測。以行政村為基本單元,基于各村在2010—2019年的鄉(xiāng)村人口和農(nóng)戶數(shù)量變化趨勢,按照下式預(yù)測各村在規(guī)劃目標(biāo)年的總?cè)丝凇?/p>

    式(1)中:Mt為規(guī)劃期農(nóng)村人口預(yù)測數(shù)(人);M0為農(nóng)村人口現(xiàn)狀數(shù)(人);K為人口平均增長率(%),n為規(guī)劃期限(年)。

    (2)理論潛力測算。按照下式測算各村的理論潛力規(guī)模[31]。

    式(2)中:ΔPi為村i在規(guī)劃期內(nèi)的農(nóng)村建設(shè)用地整治理論潛力(m2);Pi0為該村現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地面積(m2);Ait為規(guī)劃目標(biāo)年農(nóng)村人均建設(shè)用地面積(m2/人),參照《土地管理法實施辦法》或地方政府的規(guī)劃管控目標(biāo)綜合確定;Mit為村在規(guī)劃目標(biāo)年的預(yù)測農(nóng)村人口總量。

    (3)潛力修正系數(shù)計算。利用層次分析法確定各影響因素的權(quán)重(表1),并按照式(3)對各分析單元原始指標(biāo)值進(jìn)行無量綱化處理后,利用式(4)計算各單元的現(xiàn)實潛力修正系數(shù)Ki。

    表1 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力宏觀影響因素及權(quán)重Tab.1 Macro factors and their weights for rural construction land consolidation in Yicheng

    式(3)—式(4)中:χ′ij為村i的第j個指標(biāo)的無量綱化結(jié)果;χij為村i指標(biāo)j的原始數(shù)據(jù)值;χimin和χimax分別為指標(biāo)χ的最小取值和最大取值;Wj為指標(biāo)j的權(quán)重;n為指標(biāo)個數(shù)。

    (4)現(xiàn)實潛力測算。按照下式計算各村的現(xiàn)實整治潛力[31]。

    式(5)中:ΔP′i為單元i修正后的現(xiàn)實潛力;Ki的含義同式(4)。

    3.3 整治潛力空間格局模擬

    土地利用變化是區(qū)域自然和人文要素共同作用下人類土地利用活動的結(jié)果。土地利用變化時空數(shù)據(jù)不僅為揭示區(qū)域土地利用變化的時空變化趨勢提供了基礎(chǔ)資料,也為土地利用空間格局演變模擬結(jié)果的可靠性提供了重要的事實證據(jù)支持。因此,首先利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法和歷年農(nóng)村建設(shè)用地拆舊復(fù)墾圖斑分布數(shù)據(jù),對地形、區(qū)位和土地利用等微觀因素影響下的區(qū)域農(nóng)民拆舊復(fù)墾決策行為的一般特征進(jìn)行挖掘,從而模擬規(guī)劃期內(nèi)區(qū)域現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地的拆舊整治概率。在此基礎(chǔ)上,在各村現(xiàn)實整治潛力數(shù)量規(guī)模的“自上而下”約束下,依據(jù)圖斑整治概率“自下而上”地實現(xiàn)區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局的協(xié)同模擬與優(yōu)化。

    (1)微觀尺度的整治潛力空間格局影響因素分析。參考現(xiàn)有研究成果[21,32]、結(jié)合實地農(nóng)民訪談情況,按照主導(dǎo)因素原則,從地形、區(qū)位和鄰域土地利用三方面構(gòu)建微觀尺度的宜城市農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力影響因素體系(表2)。

    表2 宜城市農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的微觀影響因素Tab.2 Micro factors of rural construction land consolidation in Yicheng

    以現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地圖斑轉(zhuǎn)換后的柵格像元作為整治潛力模擬的基本單元,按照表2中的影響因素計算各地塊像元的變量特征值。其中,區(qū)位條件指標(biāo)可利用GIS的空間分析功能獲取各單元與公路、小學(xué)及鎮(zhèn)中心的距離值。根據(jù)宜城農(nóng)村建設(shè)用地圖斑的平均規(guī)模,經(jīng)過反復(fù)實驗后將地形和鄰域土地利用條件指標(biāo)計算的“鄰域”定義為該建設(shè)用地像元的5階摩爾鄰域(八鄰域)。因此,對任意模擬單元p,分別按照式(6)和式(7)計算其鄰域平均坡度和土地利用條件。

    式(6)—式(7)中:SLPp表示地塊像元p鄰域的平均地形坡度值;N為鄰域內(nèi)的像元個數(shù),根據(jù)5階摩爾鄰域定義,N=121;Si表示鄰域內(nèi)第i個像元的坡度值;Plp表示地類l在地塊像元p的摩爾鄰域內(nèi)的面積占比;nlp表示鄰域內(nèi)地類l的像元數(shù)。根據(jù)宜城農(nóng)村建設(shè)用地周邊的土地利用基本特征,按照式(7) 分別計算各潛力模擬單元鄰域內(nèi)的耕地(Pc)、園地(Po)、林地(Pf)和建設(shè)用地(Pb)共4類用地的占比。

    (2)區(qū)域農(nóng)民拆舊復(fù)墾決策行為特征提取。以宜城2010—2019年實施的城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤圖斑作為樣本集,利用單類支持向量機(jī)算法(One-Class Support Vector Machines, OCSVM)構(gòu)建農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力空間模擬模型(圖2),挖掘區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地復(fù)墾整治圖斑的時空分布特征及一般規(guī)律,為現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地的整治概率模擬提供依據(jù)(圖2)。OCSVM算法是一種半監(jiān)督分類算法,即:將“正”樣本和干擾樣本混合成“無標(biāo)簽”樣本集輸入OCSVM算法進(jìn)行訓(xùn)練,算法事先不知道各輸入樣本的類型。通過半監(jiān)督學(xué)習(xí),算法自動提取樣本特征并識別出“正”樣本和“負(fù)”樣本(干擾樣本)。由于OCSVM算法輸入的均為無標(biāo)簽樣本,因而使用同一個樣本集即可完成算法的訓(xùn)練和精度評估。OCSVM算法的訓(xùn)練樣本以“正”樣本為主,僅需少量,甚至不需要“負(fù)”樣本,因而特別適合農(nóng)村建設(shè)用地整治概率的空間模擬[20]:已經(jīng)實施拆舊復(fù)墾的圖斑樣本記為“正”,其他干擾樣本記為“負(fù)”。按照式(8)和式(9)分別計算模型的準(zhǔn)確率和召回率,從兩個不同維度對模型性能進(jìn)行評估。

    圖2 農(nóng)村建設(shè)用地整治概率模擬原理Fig.2 Principles for the probability simulation of rural construction land consolidation

    式(8)—式(9)中:Acc表示準(zhǔn)確率;Recall表示召回率;TP表示真“正”樣本個數(shù),即樣本真實值為“正”且算法預(yù)測值也為“正”;TN,F(xiàn)N和PF分別表示真“負(fù)”,假“負(fù)”和假“正”樣本的個數(shù)。準(zhǔn)確率反映了算法對“正”“負(fù)”兩類樣本的識別綜合性能,召回率則反映了算法對于“正”樣本的識別能力。

    (3)現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地圖斑整治概率的模擬預(yù)測。經(jīng)過訓(xùn)練、驗證的模型已經(jīng)建立起了區(qū)域地形、區(qū)位和土地利用等影響因素與整治潛力圖斑時空分布的一般規(guī)律。以此為依據(jù),將待預(yù)測圖斑像元對應(yīng)的因素指標(biāo)值輸入模擬模型,即可對區(qū)域現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地在規(guī)劃期內(nèi)的整治概率進(jìn)行預(yù)測模擬。整治概率用[0,1]間的浮點數(shù)表示,數(shù)值越大表示該地塊被整治的意愿和可能性越大,反之表明該地塊被整治的意愿和可能性越小。

    (4)潛力規(guī)模與空間格局的協(xié)同模擬。以行政村為單元,將村莊內(nèi)的農(nóng)村建設(shè)用地圖斑像元按其模擬的整治概率高低進(jìn)行排序,按照“由高到低”的原則選取柵格像元,直至被選中的像元面積達(dá)到該村的現(xiàn)實潛力規(guī)模為止。由此獲得各村現(xiàn)實潛力數(shù)量規(guī)模約束下、具有最優(yōu)整治概率的建設(shè)用地潛力圖斑分布結(jié)果。

    4 實驗結(jié)果

    4.1 整治潛力規(guī)模測算結(jié)果

    基于宜城市各村2010—2020年間的人口變動趨勢,預(yù)測各村2035年的人口總量,并參照《湖北省土地管理實施辦法》相關(guān)規(guī)定,結(jié)合宜城市的實際情況,確定規(guī)劃期宜城農(nóng)村建設(shè)用地管控標(biāo)準(zhǔn)為200 m2/人。按照式(1)初步估計宜城規(guī)劃期內(nèi)農(nóng)村建設(shè)用地整治的理論潛力為4 912.46 hm2,占現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地面積的67.88%。按照3.2節(jié)的方法計算各村的現(xiàn)實潛力修正系數(shù),進(jìn)而獲得各村規(guī)劃期內(nèi)的現(xiàn)實整治潛力規(guī)模。經(jīng)匯總統(tǒng)計,宜城規(guī)劃期內(nèi)的農(nóng)村建設(shè)用地的現(xiàn)實整治潛力約為2 201.94 hm2,占理論潛力的44.82%,現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地總規(guī)模的29.45%。各村的現(xiàn)實潛力分布見圖3,匯總得到各鎮(zhèn)現(xiàn)實潛力見表3。

    圖3 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治現(xiàn)實潛力分布Fig.3 Spatial distribution of realistic potential of rural construction land consolidation in Yicheng

    表3 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治現(xiàn)實潛力測算結(jié)果Tab.3 Realistic potential of rural construction land consolidation in Yicheng

    4.2 農(nóng)村建設(shè)用地整治空間格局模擬結(jié)果

    研究共采集城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤拆舊復(fù)墾區(qū)圖斑1 496個(總面積約735.52 hm2)作為模型訓(xùn)練和驗證的正樣本。為客觀評估模型模擬精度,按照如下原則選取一定數(shù)量的干擾樣本作為負(fù)向樣本參與模型的訓(xùn)練和驗證:(1)必須為真正的“負(fù)”向樣本,即確保選擇的干擾樣本在規(guī)劃期內(nèi)完全沒有拆舊復(fù)墾的可能;(2)干擾樣本的現(xiàn)狀用途必須為農(nóng)村建設(shè)用地,且與其他待預(yù)測的農(nóng)村建設(shè)用地具有相似的地形、區(qū)位和用地條件?;谏鲜鲈瓌t,城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤中的建新區(qū)圖斑為模型的訓(xùn)練和驗證提供了足夠數(shù)量和可靠的負(fù)向干擾樣本。

    基于OCSVM算法對于樣本的總體要求,按照正負(fù)樣本90∶10的面積比例從增減掛鉤建新區(qū)中隨機(jī)選取圖斑像元作為負(fù)樣本?;谕恋乩米兏{(diào)查等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),按照表2和式(6)、式(7)方法,計算各樣本和待預(yù)測農(nóng)村建設(shè)用地像元的影響因素特征值。將正負(fù)樣本混合后,以無標(biāo)簽的方式輸入模擬模型,經(jīng)過訓(xùn)練后由模型對輸入樣本類型進(jìn)行自動識別。在此基礎(chǔ)上,將樣本被模型標(biāo)記的類型與樣本真實的類型進(jìn)行驗證,利用式(8)和式(9)評估預(yù)測模擬精度。經(jīng)評估,模型的準(zhǔn)確率為81.58%,召回率達(dá)0.987 9,模型總體準(zhǔn)確度較為可靠,且對正樣本的識別能力強(qiáng),模擬精度總體令人滿意。利用模型對宜城市現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地進(jìn)行預(yù)期整治概率模擬預(yù)測,并按整治概率值由高到低的原則獲得建設(shè)用地整治潛力圖斑分布結(jié)果(圖4)。

    從圖4中A、B、C三個典型區(qū)域的整治潛力值高低和優(yōu)化的潛力圖斑分布來看,整治概率較高的現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地分布具有如下特點:(1)遠(yuǎn)離公路或背街的村莊區(qū)域。由于交通不便,在宏觀政策的引導(dǎo)下,村民放棄宅基地的概率較高。(2)零星分布的小村莊。相對于設(shè)施和交通條件更完備的大型居民點的村民,位于小居民點的村民放棄其原有宅基地的概率更高。(3)村莊的邊緣區(qū)域。相對于中心區(qū)域,位于村莊邊緣的建設(shè)用地復(fù)墾后可直接與村莊周邊原有的耕地、園地等農(nóng)用地連片,有利于復(fù)墾后連片經(jīng)營。上述特征與宜城市2010—2019年已實施復(fù)墾的圖斑空間分布規(guī)律一致,也與實地訪談中農(nóng)民的偏好基本相符。

    圖4 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力圖斑空間分布Fig.4 Spatial distribution of potential consolidation patches in Yicheng

    為評估整治潛力格局模擬結(jié)果的合理性,對獲得的潛力圖斑整治概率和面積進(jìn)行統(tǒng)計,結(jié)果見圖5。潛力圖斑的概率統(tǒng)計分布表明,模型獲得的潛力圖斑整治概率均大于0.5,且大部分圖斑的平均整治概率介于0.7~0.8之間;整治概率大于0.7的潛力圖斑總面積達(dá)1 584.56 hm2,占潛力總規(guī)模的75%,表明模型獲得的潛力地塊能夠?qū)嶋H實施的概率較大。圖斑面積統(tǒng)計方面,1 000 m2以上的圖斑總面積達(dá)1 598.69 hm2,占潛力總規(guī)模的72.6%,表明模型獲得的潛力圖斑連片度較好,有利于在實際整治工程中進(jìn)行成片整治。

    圖5 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力圖斑的整治概率與圖斑面積統(tǒng)計結(jié)果Fig.5 Statistical results of the consolidation probability and the area of patches in Yicheng

    5 結(jié)論與討論

    本文耦合“自上而下”與“自下而上”地理建模思想,從宏觀與微觀兩個層次對農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力影響因素進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于土地利用時空建模方法的農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間分布協(xié)同預(yù)測模擬模型,并以湖北省宜城市為案例區(qū)開展了實證研究。經(jīng)驗證,模型模擬準(zhǔn)確率為81.58%,召回率達(dá)0.987 9,模擬效果良好。預(yù)測模擬結(jié)果表明,宜城市2021—2035年農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力理論潛力達(dá)4 912.46 hm2;考慮區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)等宏觀因素綜合影響后,全市農(nóng)村建設(shè)用地現(xiàn)實整治潛力約2 201.94 hm2。模型模擬獲得的潛力圖斑主要分布在遠(yuǎn)離公路或背街的村莊區(qū)域、村莊的邊緣區(qū)域和零星分布的小居民點,與宜城市歷年增減掛鉤拆舊復(fù)墾圖斑的分布特征及農(nóng)民的現(xiàn)實偏好大體相符。

    農(nóng)村建設(shè)用地整治與潛力釋放,不僅受到耕地保護(hù)政策、城鎮(zhèn)化水平、政府財政投入強(qiáng)度等宏觀因素的影響,同時也受到農(nóng)民意愿、區(qū)位與地形條件等微觀因素的影響。因此,對農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局進(jìn)行預(yù)測和模擬往往具有較大挑戰(zhàn)?,F(xiàn)有相關(guān)研究大多側(cè)重于整治潛力的數(shù)量規(guī)模預(yù)測,無法揭示潛力圖斑的空間異質(zhì)性分布特征?;谶b感和GIS技術(shù)的潛力圖斑空間模擬方法則忽視了人口、社會經(jīng)濟(jì)宏觀因素對于潛力圖斑轉(zhuǎn)換為現(xiàn)實整治潛力的影響?,F(xiàn)有模型的上述局限性使得相關(guān)研究的潛力預(yù)測模擬結(jié)果難以為空間規(guī)劃提供準(zhǔn)確、可信的決策依據(jù)。

    本文提出的模型與方法為農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的時空協(xié)同預(yù)測模擬提供了新思路,增強(qiáng)了潛力規(guī)模與空間格局模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度與可靠性,能為空間規(guī)劃提供更加準(zhǔn)確、精細(xì)的決策依據(jù)。研究基于已實施的城鄉(xiāng)增減掛鉤拆舊復(fù)墾圖斑數(shù)據(jù)自動挖掘區(qū)域農(nóng)民拆舊復(fù)墾的時空特征與一般規(guī)律,拓展了土地利用時空建模理論與方法的應(yīng)用領(lǐng)域。如何充分挖掘城鄉(xiāng)增減掛鉤和土地利用變更調(diào)查等土地利用多源時空數(shù)據(jù),深入研究和探討多尺度整治潛力影響因素(如政策因素、區(qū)位特征、農(nóng)民意愿等)綜合作用下區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力挖掘的內(nèi)在機(jī)理和一般規(guī)律,以實現(xiàn)省市級等更大尺度的整治潛力規(guī)模和格局的更準(zhǔn)確模擬預(yù)測,將是本文后續(xù)研究的主要方向。

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