基于GIS-FLUS的漯河市域生態(tài)敏感性時空演變特征研究*

白 天，王鑫宇，吳雅文，楊峻明，鄭琳琳，何瑞珍，田國行

(1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 風(fēng)景園林與藝術(shù)學(xué)院，河南省風(fēng)景園林國際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，河南 鄭州 450002；2.云南農(nóng)業(yè)大學(xué) 園林園藝學(xué)院，云南 昆明 650201；3.匈牙利農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)大學(xué) 風(fēng)景園林和景觀生態(tài)學(xué)博士院，布達(dá)佩斯 1114，匈牙利；4.黃河交通學(xué)院 藝術(shù)設(shè)計系，河南 焦作 454950)

生態(tài)敏感區(qū)通常定義為對區(qū)域總體生態(tài)環(huán)境起決定性作用的大型生態(tài)要素和生態(tài)區(qū)域，或者2種及以上不同生態(tài)系統(tǒng)鑲嵌耦合的空間[1-3]，也被認(rèn)為是與文化敏感區(qū)、資源生產(chǎn)敏感區(qū)和天然災(zāi)害敏感區(qū)并列的環(huán)境敏感區(qū)類型[4]。生態(tài)敏感區(qū)對環(huán)境改變和外界干擾具有特殊敏感或潛在反饋，極易受到人類活動干擾而產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。生態(tài)敏感性研究兼具系統(tǒng)性與針對性，國內(nèi)外學(xué)者對生態(tài)敏感性進(jìn)行了大量研究，探究了不同區(qū)域生態(tài)敏感性空間格局，為生態(tài)環(huán)境保護(hù)與治理提供了科學(xué)依據(jù)[5-7]。近年來，生態(tài)敏感區(qū)的研究正逐漸從單一評價向多元數(shù)據(jù)分析發(fā)展，GIS技術(shù)為生態(tài)敏感區(qū)研究提供了平臺；同時，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，生態(tài)敏感區(qū)也逐漸從層次分析、聚類分析和主成分分析等靜態(tài)分析向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN) 和馬爾科夫鏈(Markov chain，MC) 等動態(tài)預(yù)測發(fā)展，結(jié)合元胞自動機(jī) (cellular automata，CA)所形成的FLUS (future land use simulation)和GeoSOS (geographical simulation and optimization system) 等模型極大提升了研究的可行性和應(yīng)用價值[8-11]。

漯河市位于華北平原西南邊緣地帶，是中國第二、三階梯地質(zhì)接合區(qū)域，眾多河流在此交匯，被譽(yù)為“北方水城”[12]。隨著20世紀(jì)90年代京九線和京港澳高速的開通，漯河逐漸成為中原地區(qū)陸路運(yùn)輸和水路運(yùn)輸?shù)闹匾ǖ溃M(jìn)而發(fā)展成為以食品、造紙和化工為主的輕工業(yè)城市。高速城鎮(zhèn)化發(fā)展導(dǎo)致其城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境破碎，河流與空氣污染。近年來，漯河地區(qū)生態(tài)環(huán)境問題突顯，但關(guān)于漯河生態(tài)敏感性的研究尚未見報道，生態(tài)保護(hù)紅線區(qū)域劃定與可持續(xù)區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設(shè)還處于初級階段。本研究基于ArcGIS 10.8平臺，從ANN-CA中選擇FLUS模型綜合分析漯河生態(tài)空間分布特征與趨勢[13]，以期為城市生態(tài)安全建設(shè)提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

漯河市位于河南省中南部(圖1)，市域面積2 692.02 km2，屬暖濕性季風(fēng)氣候；區(qū)域內(nèi)平原廣闊，河流縱橫，交通發(fā)達(dá)，地勢平坦，由西北向東南緩傾。2021年城鎮(zhèn)化水平達(dá)到45.7%，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)結(jié)合輕工業(yè)發(fā)展的主要經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式制約了漯河地區(qū)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Schematic diagram of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

將Landsat 8影像進(jìn)行融合拼接、地理配準(zhǔn)和全色銳化處理，獲得空間分辨率為15 m的2015和2020年土地覆蓋/利用變化 (land use and cover change，LUCC) 衛(wèi)星影像；采用ALOS (12.5 m，2011年) 與NASA (30 m，2020年) DEM 數(shù)據(jù)；人口密度數(shù)據(jù)來源于WorldPop 項目組 (精度100 m)，由第七次人口普查結(jié)果校正；人工采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)來源于現(xiàn)場調(diào)研與Google地圖相結(jié)合；道路和河流數(shù)據(jù)來源于《漯河市城市總體規(guī)劃 (2012—2030)》，生態(tài)重要控制區(qū)數(shù)據(jù)來源于《漯河市城市綠地系統(tǒng)規(guī)劃 (2013—2030)》；土壤類型根據(jù)中國土壤數(shù)據(jù)庫和全國第二次土壤普查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以當(dāng)?shù)赝寥馈⑺岛鸵?guī)劃區(qū)等相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建地理空間分析數(shù)據(jù)庫，并統(tǒng)一精度為15 m，通過“千層餅”法 (over lay) 進(jìn)行疊加分析。

1.3 研究方法

1.3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理

對遙感影像和DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行地理配準(zhǔn)、幾何校正與拼接融合。提取衛(wèi)星光譜數(shù)據(jù)，使用主成分分析 (principal component analysis，PCA) 模型壓縮冗余光譜信息，獲得的3個主成分波段作為影像的光譜特征；計算NDVI/NDBI/MNDWI指數(shù)作為影像的指數(shù)特征，基于第一主成分，采用灰度共生矩陣 (gray level co-occurrence matrix，GLCM) 提取影像紋理特征；將光譜、指數(shù)、紋理信息共同輸入隨機(jī)森林分類器 (random forest classifier) 進(jìn)行監(jiān)督分類。

將漯河市域LUCC分為水體 (河流、湖泊和濕地等)、林地 (森林、農(nóng)田林網(wǎng)和城市綠地等)、農(nóng)田 (農(nóng)田、果園和園藝栽植區(qū))、未利用土地(裸露土地和城市施工場地)以及建設(shè)用地 (城市用地、道路和鐵路) 5類[14]，采樣點(diǎn)總計637個。2015/2020年分類結(jié)果驗(yàn)證顯示Kappa=0.83/0.81(>80%)，分類精度符合試驗(yàn)要求[15-16]。

1.3.2 構(gòu)建生態(tài)敏感性評價體系

基于前人研究成果和研究區(qū)環(huán)境，為避免評價因素的交叉重疊，篩選研究區(qū)域自然環(huán)境、地形地貌和土地利用等因素，并根據(jù)《生態(tài)功能區(qū)劃技術(shù)暫行規(guī)程》《生態(tài)保護(hù)紅線劃定技術(shù)指南》《建設(shè)項目環(huán)境影響評價分類管理名錄 (2021年版)》及相關(guān)文獻(xiàn)，將敏感度劃分為5個等級，即極度敏感區(qū)、高度敏感區(qū)、中度敏感區(qū)、低度敏感區(qū)和不敏感區(qū)[17-19](表1)。

表1 生態(tài)敏感性評價指標(biāo)體系Tab.1 Indicator system of ecological sensitivity

采用層次分析法 (analytic hierarchy process，AHP) 對各景觀影響因素進(jìn)行權(quán)重分析，共分為3層，即目標(biāo)層 (生態(tài)敏感性)、標(biāo)準(zhǔn)層 (3因素：地形地貌因子、生態(tài)環(huán)境因子、建設(shè)因子) 和因子層 (11因素：坡度、土壤類型、河流水系、保護(hù)單位、土地利用、道路等) (表2)，對各指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，得到判斷矩陣，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)(CR=0.092 1<0.1)。根據(jù)各單因子敏感性分析結(jié)果，采用加權(quán)求和法計算漯河城市流域景觀的綜合生態(tài)敏感性分析指數(shù)[20-21]。

表2 單因子生態(tài)敏感性權(quán)重值Tab.2 Weight value of single factor ecological sensitivity grade

1.3.3 構(gòu)建FLUS生態(tài)敏感性預(yù)測模型

(1) CA模型是統(tǒng)計時間、空間和狀態(tài)均離散但空間相互作用與時間存在因果關(guān)系的網(wǎng)格動力學(xué)模型。相較于傳統(tǒng)的靜態(tài)規(guī)劃策略，引入CA的動態(tài)分析策略更加符合城市系統(tǒng)的“混沌”和多元要素交互影響的特性，以提高對城市生態(tài)實(shí)時的調(diào)控精度。本研究對象為空間上相互嵌合的生態(tài)敏感性區(qū)域，市域尺度用地斑塊突變將會被覆蓋，因此，采用FLUS-CA模型能夠通過耦合ANN自動確定各因子的仿真權(quán)重值，將自上而下的約束因子與自下而上的元胞自動機(jī)模型進(jìn)行結(jié)合，在市域尺度實(shí)現(xiàn)更高精度模擬分析[22-23]。結(jié)合生態(tài)敏感性評價選定16個具體的驅(qū)動矢量因子(圖2)，運(yùn)用 Eucdistance 函數(shù)處理計算返回指定數(shù)據(jù)源的歐式空間距離，初步處理后利用 Fuzzy Membership 進(jìn)行函數(shù)歸一化，確認(rèn)像元對齊并推演用地時空變化[24]。

圖2 城市生態(tài)敏感性變化的驅(qū)動因子Fig.2 Drivers of urban ecological sensitivity changes

(2) 模型驗(yàn)證。設(shè)置鄰居變量為3×3，即中心像元周邊2像元范圍內(nèi)各屬性皆會對此像元的轉(zhuǎn)換產(chǎn)生促進(jìn)或抑制作用。訓(xùn)練數(shù)據(jù)基于ANN模型隨機(jī)采樣于2015年，根據(jù)16個驅(qū)動因子生成5類敏感性土地的用地適宜性柵格，通過多次試驗(yàn)并參考2015—2020年各敏感性用地的變動情況調(diào)整轉(zhuǎn)換強(qiáng)度參數(shù)，將2020年模擬結(jié)果對比實(shí)際情況進(jìn)行精度評估，得到Kappa=0.86，F(xiàn)oM=0.04，模型精度高。后借助MC預(yù)測2035年各類型用地像元數(shù)量，并輸入驅(qū)動因子預(yù)測土地敏感性的動態(tài)變化。本研究設(shè)計2種場景進(jìn)行對比：①維持場景：延續(xù)2015—2020年土地敏感性變動情況與各敏感性用地擴(kuò)張趨勢；② 優(yōu)化場景：根據(jù)提出的控制指引意見與各項敏感性保護(hù)策略，將極敏感區(qū)納入保護(hù)區(qū)范圍，禁止元胞轉(zhuǎn)換，同時降低不敏感區(qū)的擴(kuò)張強(qiáng)度，增加中度敏感與高度敏感區(qū)的擴(kuò)張強(qiáng)度，通過控制0、1轉(zhuǎn)換矩陣(0為禁止轉(zhuǎn)換，1為允許轉(zhuǎn)換)的方式鼓勵低敏感區(qū)向高敏感區(qū)轉(zhuǎn)換。2種場景的轉(zhuǎn)換參數(shù)見表3。

表3 各生態(tài)敏感等級用地轉(zhuǎn)換強(qiáng)度表Tab.3 Table of conversion intensity for each ecologically sensitive grade of land

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)敏感性分析

2.1.1 單因子敏感性評價

結(jié)合權(quán)重提取漯河生態(tài)敏感性單因子，總結(jié)單一因子條件下不同等級生態(tài)敏感性在研究區(qū)域的分布規(guī)律 (圖3、圖4)。

圖3 漯河市生態(tài)敏感因子分布圖Fig.3 Distribution of ecological sensitive factors in Luohe district

圖4 漯河市2015和2020年各等級生態(tài)敏感性單因子面積占比情況Fig.4 Proportion of ecological sensitivity single factor area in each grade in 2015 and 2020 in Luohe City

(1) 地形地貌因子。研究區(qū)域內(nèi)坡度平緩，坡度因子和地形起伏度因子生態(tài)敏感性整體較低，2015—2020年地形變化微弱。①高程：地勢呈西北—東南走向，西北低東南高，海拔32～105 m。2015年極高和高度敏感區(qū)面積為158.97 km2，占研究區(qū)的5.90%；中度敏感區(qū)面積為1 345.40 km2，約占研究區(qū)的50%；2020年極高和高度敏感區(qū)面積為154.52 km2，占研究區(qū)的5.74%；中度敏感區(qū)面積為1 465.27 km2，占研究區(qū)的54.43%?？傮w上，高程因子的生態(tài)敏感區(qū)集中在漯河西南部，且由西南向東北生態(tài)敏感性逐漸降低。② 坡度：漯河平原城市流域坡度主要在0～6°之間，2015年與2020年的不敏感和低度敏感區(qū)面積均超過研究區(qū)的80%，坡度>15°的極度敏感區(qū)域面積占比極少，2015年占研究區(qū)的0.31%，而2020年的占比則不超過0.01%。整體敏感性偏低，而高敏感區(qū)分布廣。③起伏度：研究區(qū)起伏度主要在0～15°之間，2015—2020年間不敏感區(qū)面積從2 334.43 km2增至2 645.80 km2，占比均超過85%。

(2) 生態(tài)環(huán)境因子。①河流水系單因子：研究區(qū)河流分布較廣，面積較大，河流因子為該地區(qū)生態(tài)敏感性主要影響因素。極度敏感區(qū)占研究區(qū)的6.96%，中、高度敏感區(qū)占研究區(qū)的19.36%，且集中于沙、澧、潁河道與其周邊2 000 m范圍。不敏感區(qū)面積1 461.77 km2，占研究區(qū)的54.30%，分布在遠(yuǎn)離河流水域的其他區(qū)域。② 土壤單因子：漯河市土壤類型為7類，根據(jù)土壤營養(yǎng)及飽和導(dǎo)水率進(jìn)行分級，整體的生態(tài)敏感性相對較高。極敏感區(qū)面積296.83 km2，占研究區(qū)的11.03%，分布于西北部和東南部。中、高度敏感區(qū)面積為1 089.11 km2，占研究區(qū)的40.31%，分布于南部。低度敏感和不敏感區(qū)占研究區(qū)的48.66%。③文物及礦產(chǎn)保護(hù)單因子：低度敏感和不敏感區(qū)面積為2 324.81 km2，占研究區(qū)的86.36%；極敏感區(qū)面積為283.54 km2，中、高度敏感區(qū)面積為83.67 km2，共占研究區(qū)的13.64%。

(3) 交通建設(shè)因子。①LUCC：該類型因子是促使漯河市2015—2020年生態(tài)敏感性變化的主要驅(qū)動力。2015和2020年極度和高度敏感區(qū)總面積分別為219.38和173.37 km2，分別占研究區(qū)的8.15%和6.45%，分布分散，東部和北部相對集中。低度敏感與不敏感區(qū)合計占比穩(wěn)定在約15%，且集中在城區(qū)范圍。土地敏感性主要集中在中度敏感區(qū)，占比穩(wěn)定在約75%。② 各交通因子：研究區(qū)交通較為便利，市域內(nèi)外通達(dá)性好。各道路敏感性區(qū)域相疊加，高度和極度敏感的區(qū)域面積為155.11 km2，占研究區(qū)的5.76%。

2.1.2 綜合敏感性評價

通過上述單因子生態(tài)敏感性分析，對各指標(biāo)因子指數(shù)及權(quán)重加權(quán)求和，利用 GIS 空間加權(quán)疊加方法，得出漯河城市流域景觀綜合生態(tài)敏感性(表4)：(1) 總體占比上，研究區(qū)域內(nèi)生態(tài)敏感性總體偏低，呈現(xiàn)典型的金字塔結(jié)構(gòu)，不敏感區(qū)占比持續(xù)超過40%；而極度和高度敏感區(qū)占比均不超過10%，且中部和西部高度敏感區(qū)相對集中。(2) 變化趨勢上，隨著城市的建設(shè)開發(fā)，漯河市整體呈現(xiàn)出從高度敏感向低度敏感發(fā)展的趨勢，3,5,7,9等級的較高敏感區(qū)面積持續(xù)降低，而不敏感 (1等級) 的區(qū)域面積仍逐漸增加。

表4 漯河市綜合生態(tài)敏感性Tab.4 Comprehensive ecological sensitivity in Luohe City

2.2 生態(tài)保護(hù)策略與驗(yàn)證

2.2.1 基于漯河市生態(tài)敏感性變化趨勢優(yōu)化策略

研究區(qū)域生態(tài)敏感性多年呈下降趨勢，城市水域及其周邊緩沖區(qū)受城市規(guī)劃和發(fā)展影響較大，應(yīng)是重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域，需要保證其河網(wǎng)水系生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)服務(wù)功能的完整性?；谶@一思路，以城市基底環(huán)境保護(hù)為核心，通過對地形地貌、生態(tài)環(huán)境和建設(shè)因子進(jìn)行生態(tài)敏感性分析，并根據(jù)不同敏感區(qū)建設(shè)要求，將5個等級生態(tài)敏感性區(qū)域整合為生態(tài)保護(hù)區(qū)、生態(tài)控制區(qū)、生態(tài)緩沖區(qū)和適宜建設(shè)區(qū)4個分區(qū)進(jìn)行管理，提出相應(yīng)政策指引。其中，極度敏感區(qū)即河流水系及周圍環(huán)境，整合為生態(tài)保護(hù)區(qū)，原則上禁止一切與生態(tài)保護(hù)無關(guān)的建設(shè)活動，增加保護(hù)區(qū)域面積，加大城市綠地綠化構(gòu)建水源生態(tài)屏障，在FLUS模型中設(shè)定為轉(zhuǎn)換禁止；高度敏感區(qū)即水源涵養(yǎng)區(qū)、水土保持區(qū)、文物礦產(chǎn)保護(hù)區(qū)以及地形起伏度35～45°和坡度10～15°的區(qū)域，整合為生態(tài)控制區(qū)，以保護(hù)為主，封山育林增加森林覆蓋率，宗地治理允許少量適度開發(fā)建設(shè)，在FLUS模型中設(shè)定為轉(zhuǎn)換限制；中度敏感區(qū)即濱河濕地緩沖區(qū)、道路緩沖區(qū)、農(nóng)業(yè)用地以及地形起伏度25～35°和坡度6～10°的區(qū)域，整合為生態(tài)緩沖區(qū)，實(shí)施因地制宜適度開發(fā)，擴(kuò)大生態(tài)廊道建設(shè)、保護(hù)基本農(nóng)田、減少面源污染、在水源高敏感區(qū)域外圍打造綠色長廊建設(shè)，進(jìn)一步在FLUS模型中設(shè)定為轉(zhuǎn)換限制；低度敏感和不敏感區(qū)即城市已建區(qū)域，采取合理更新改造和城市修補(bǔ)，實(shí)施集約型生態(tài)用地調(diào)整和雨水資源循環(huán)再生利用管理，在FLUS模型中設(shè)定為轉(zhuǎn)換限制。

2.2.2 基于漯河市域生態(tài)敏感性分區(qū)控制指引策略驗(yàn)證

本研究采用GIS-FLUS模型模擬未來多情景，以期進(jìn)行定量化分析，并提供確切的空間預(yù)測數(shù)據(jù)。將上述策略轉(zhuǎn)化為具體的定量化策略并設(shè)置為“優(yōu)化場景”，進(jìn)一步與2015—2020年發(fā)展趨勢的“維持場景”進(jìn)行對比(表5、圖5)。

表5 多情景模擬中的敏感性變動情況Tab.5 Comparison of sensitivity changes in multi-scenario simulation

圖5 多情境模擬結(jié)果Fig.5 Multi-situational simulation results

維持場景下，漯河市平均敏感度快速降低至2.03，不敏感區(qū)多在原位置繼續(xù)擴(kuò)張，面積增長至1 313.43 km2，低度敏感區(qū)被其逐漸蠶食，面積降低至597.90 km2并少量吞并中度敏感區(qū)，兩者占比總體高于70%；高度和極度敏感區(qū)面積逐步下降。

相較于維持場景，優(yōu)化場景敏感區(qū)域整體向高度敏感區(qū)遷移，不敏感和低度敏感區(qū)增長放緩，平均敏感度回升至2.11；不敏感和低度敏感區(qū)占比總體回落，降低至70%以下；中度敏感區(qū)為391.96 km2，基于給定的轉(zhuǎn)換限制，可以認(rèn)為有部分不敏感和低度敏感區(qū)轉(zhuǎn)換成中度敏感區(qū)；極度和高度敏感區(qū)面積稍有回升，由于其所在區(qū)域主要集中于水域及其周邊緩沖地域，受人為規(guī)劃影響較大，通常僅作為城市發(fā)展驅(qū)動力而非要素參與城市化進(jìn)程，因此變動較小。

3 討論

生態(tài)敏感區(qū)域研究在生態(tài)測繪、應(yīng)急救災(zāi)和國土監(jiān)測等方面得到廣泛應(yīng)用，明確敏感區(qū)域邊界及演化過程能夠更有效地保護(hù)當(dāng)?shù)丨h(huán)境、減少人類干擾。本研究在傳統(tǒng)AHP、MSE和AHP-GIS統(tǒng)計賦值權(quán)重等方法基礎(chǔ)上增加了區(qū)域GIS-FLUS動態(tài)演變趨勢判斷[25-26]。靜態(tài)評價結(jié)果顯示：研究區(qū)低度敏感和不敏感區(qū)開發(fā)面積較大，極度敏感區(qū)和高度敏感區(qū)主要沿河流水系分布，缺少中度敏感過渡區(qū)域，低度敏感區(qū)和不敏感區(qū)主要集中分布在建設(shè)區(qū)域而在周圍農(nóng)田分散分布，生態(tài)敏感性以河流和水系為核心逐級遞減，這與黃河流域生態(tài)敏感區(qū)域分析一致，反映出平原河網(wǎng)城市生態(tài)聚集度低和低度敏感區(qū)面積大的特征，城市發(fā)展嚴(yán)重依靠城市河流等自然空間分布，水資源破壞嚴(yán)重[27-29]。通過FLUS模型驗(yàn)證仿真，可直觀、科學(xué)地推演研究區(qū)域生態(tài)發(fā)展空間演變過程，實(shí)現(xiàn)動態(tài)數(shù)據(jù)的過程性分析，從而進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)城市韌性和生態(tài)網(wǎng)絡(luò)彈性時空變化評價[30]，反映出生態(tài)研究由數(shù)量向質(zhì)量的重心轉(zhuǎn)移，且更加關(guān)注區(qū)域空間發(fā)展的整體趨勢[31]。對比維持與GIS-FLUS優(yōu)化場景結(jié)果發(fā)現(xiàn)：不同生態(tài)敏感程度通常有相對固定的核心區(qū)域，建設(shè)用地和耕地多偏向地形平坦區(qū)域，受人類活動影響較大，敏感性等級越高的區(qū)域越不適宜進(jìn)行建設(shè)活動；極度敏感區(qū)和高度敏感區(qū)減少與河網(wǎng)水系聚集性和連通性下降有關(guān)，反映出城市化發(fā)展對城市流域水資源生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的消極影響[32-33]；高度敏感區(qū)的部分區(qū)域，或與文物保護(hù)區(qū)域相重合、或具有天然復(fù)雜地形，模擬顯示對低度敏感區(qū)侵蝕有較好的抵抗作用；敏感性較低區(qū)域的適度開發(fā)與保護(hù)能夠減緩低度敏感區(qū)快速增長和蔓延。因此，恢復(fù)小型河流和支流的數(shù)量，增加高度敏感區(qū)和中度敏感區(qū)面積以改善河流水系的生態(tài)環(huán)境，有利于漯河市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的保護(hù)和提升。

4 結(jié)論

本研究以漯河市域生態(tài)敏感性區(qū)域空間為研究對象，運(yùn)用GIS空間分析初步探討研究區(qū)域生態(tài)敏感性區(qū)域空間分布和等級變化趨勢，再根據(jù)變化趨勢提出生態(tài)敏感性分區(qū)控制指引，并通過FLUS模型進(jìn)行動態(tài)驗(yàn)證仿真，對維持場景和優(yōu)化場景進(jìn)行對比，實(shí)現(xiàn)了生態(tài)敏感性分區(qū)控制指引定量化轉(zhuǎn)換和預(yù)測分析，以期為漯河市國土空間生態(tài)規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。