基于FLUS和InVEST模型的南京市生境質(zhì)量多情景預(yù)測(cè)

高周冰，王曉瑞，隋雪艷，汪翔，范業(yè)婷，朱青，呂立剛*

（1.南京財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院，南京 210023；2.自然資源部海岸帶開發(fā)與保護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210000；3.江蘇省土地開發(fā)整理中心，南京 210017；4.深圳市寶安區(qū)城市更新和土地整備局，廣東深圳 518100；5.中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，南京

210008）

城鎮(zhèn)化作為全球化趨勢(shì)，所引起的建設(shè)用地規(guī)模擴(kuò)張，為城市發(fā)展提供了必要的物質(zhì)空間[1-3]，但也給區(qū)域可持續(xù)發(fā)展帶來一定的負(fù)面影響。如城市擴(kuò)張無法避免會(huì)導(dǎo)致耕地、林地和草地等具有生態(tài)功能的土地流失，從而影響城市的景觀格局及生境的可持續(xù)性[4]。所謂生境，是指為人類和其他物種提供生存空間的自然環(huán)境；而生境質(zhì)量，則是自然環(huán)境為個(gè)體或種群生存提供適宜條件的能力，也是維持生物多樣性、區(qū)域城市可持續(xù)性和人類福祉的重要因素[5]。城市擴(kuò)張對(duì)生境的影響主要是通過改變區(qū)域土地的利用類型來影響物質(zhì)流、能量流在生境各斑塊之間循環(huán)流動(dòng)的過程，從而改變生境的分布格局[6]，具體表現(xiàn)為生境斑塊的逐漸破碎和減少、生物多樣性降低以及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的退化與改變[7]。因此，分析城市擴(kuò)張對(duì)生境質(zhì)量的影響，探究城市擴(kuò)張與生境質(zhì)量之間的關(guān)系，可為區(qū)域權(quán)衡生態(tài)保護(hù)與城市發(fā)展提供重要的參考[8]。

近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者采用多樣化的方法從不同尺度對(duì)多地生境質(zhì)量開展了深入研究。學(xué)者們?cè)缙谥饕峭ㄟ^對(duì)生物多樣性和棲息地的實(shí)地調(diào)查來評(píng)估野生動(dòng)物棲息地質(zhì)量，即通過構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來研究生境質(zhì)量[9]，但這種方式耗時(shí)費(fèi)力，難以在大尺度區(qū)域開展。之后產(chǎn)生的模型評(píng)價(jià)法由于具有簡(jiǎn)單易操作性便逐漸替代了原來的實(shí)地調(diào)查方式，并被學(xué)者廣泛應(yīng)用，如MaxEnt 模型、ARIES 模型、SoLVES 模型以及InVEST 模型等，其中InVEST 模型由于具有對(duì)數(shù)據(jù)需求量少及評(píng)估精度高的特點(diǎn)，在生境質(zhì)量評(píng)估領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛[10-11]。當(dāng)前較多研究基于單期或多期土地利用數(shù)據(jù)，通過土地利用變化來分析區(qū)域內(nèi)生境質(zhì)量時(shí)空演化特征[12]，或采用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)價(jià)模型、NPP 與NDVI 的生境質(zhì)量指數(shù)、InVEST模型及地理探測(cè)器等多種模型與方法，定量研究生境質(zhì)量空間分布特征及其影響因素[13]。但設(shè)定不同情景模擬評(píng)估生境質(zhì)量變化狀況的研究相對(duì)較少，且在模擬預(yù)測(cè)土地利用變化時(shí)，采用多個(gè)模型耦合進(jìn)行的研究也相對(duì)較少。多情景評(píng)估城市不同發(fā)展形態(tài)下生境質(zhì)量的變化情況[14]，對(duì)未來制定城市及區(qū)域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和自然資源管理政策具有重要意義。

南京市是我國(guó)東部地區(qū)特大城市，也是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的門戶城市?！赌暇┦猩鷳B(tài)文明建設(shè)規(guī)劃2018—2020（修編）》顯示，南京市當(dāng)前城市建設(shè)高速推進(jìn)、經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、資源約束趨緊，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量尚未根本好轉(zhuǎn)。因此，以南京市為例探討城市生境質(zhì)量演變趨勢(shì)及特大城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的提升具有一定的代表性和典型性。本研究基于2009、2014 年和2018年3 期土地利用數(shù)據(jù)，采用CA-Markov、FLUS 和In-VEST 模型，在分析南京市土地利用及生境質(zhì)量時(shí)空變化的基礎(chǔ)上，模擬評(píng)估不同發(fā)展情景下南京市2025 年和2035 年土地利用變化狀況及生境質(zhì)量的響應(yīng)趨勢(shì)，以期為南京市區(qū)域生物多樣性保護(hù)和自然資源規(guī)劃管理提供科學(xué)參考，同時(shí)也可為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶其他類似城市的生態(tài)環(huán)境與區(qū)域可持續(xù)性研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

南京市位于長(zhǎng)江下游中部、江蘇省西南部，是我國(guó)東部地區(qū)重要的中心城市、全國(guó)重要的科研教育基地和綜合交通樞紐，屬寧鎮(zhèn)揚(yáng)丘陵地區(qū)，地貌以低山緩崗為主（圖1），低山緩崗區(qū)域面積約占全市總面積的60.80%，洼地、平原和河流湖泊約占39.20%。全市林木覆蓋率為31.30%，建成區(qū)綠化覆蓋率為45.16%。南京市屬亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫15.4 ℃，年平均降水為1 090.4 mm。2019年末，常住人口850.0萬人，其中城鎮(zhèn)常住人口707.2 萬人，常住人口城鎮(zhèn)化率為83.2%，遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平（60.60%），處于城鎮(zhèn)化后期，是中國(guó)高度城鎮(zhèn)化區(qū)域之一。南京市地區(qū)生產(chǎn)總值為14 030.15 億元，人均地區(qū)生產(chǎn)總值為165 682元，三次產(chǎn)業(yè)增加值結(jié)構(gòu)為2.1∶35.9∶62.0。全市土地總面積6 537.02 km2，土地利用主要以城鎮(zhèn)用地和耕地為主，其中城鎮(zhèn)用地1 023.78 km2，占15.54%，耕地3 480.24 km2，占52.83%，而園地、林地、草地以及水域等生境地類共1 428.06 km2，占21.68%。

圖1 研究區(qū)位置Figure 1 The location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究所采用的2009、2014 年和2018 年3 期土地利用數(shù)據(jù)來自全國(guó)第二次土地利用調(diào)查及年度變更。該數(shù)據(jù)具有分類全面、精度高等特點(diǎn)，起始年份為2009年，截止年份為2018年。其依照《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB∕T 21010—2007）進(jìn)行地類劃分，南京市所涉及地類包括耕地、園地、林地、草地、城鎮(zhèn)村及工礦用地、水域及水利設(shè)施用地等共8個(gè)一級(jí)類和32個(gè)二級(jí)類。根據(jù)研究需要，參照《市（地）級(jí)土地利用總體規(guī)劃編制規(guī)程》（TD∕T 1023—2010）中土地利用分類思路及相關(guān)文獻(xiàn)[15-17]，將二級(jí)類歸并為耕地、園地、林地、草地、其他農(nóng)用地、城鎮(zhèn)用地（包含城市和建制鎮(zhèn)）、農(nóng)村居民點(diǎn)、采礦用地、交通水利用地、其他建設(shè)用地（主要是風(fēng)景名勝及特殊用地）、水域和自然保留地（包含裸地、沙地、內(nèi)陸灘涂和沼澤地）等12 個(gè)地類。空間分析可視化表達(dá)所需的江蘇省及南京市行政矢量邊界數(shù)據(jù)來源于全國(guó)地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)（http：∕∕www.webmap.cn）。DEM 數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（http：∕∕www.gscloud.cn）。用于土地利用模擬的河流數(shù)據(jù)提取自土地利用數(shù)據(jù)，坡度和坡向數(shù)據(jù)提取自DEM數(shù)據(jù)，道路數(shù)據(jù)來自O(shè)penStreetMap，城市中心數(shù)據(jù)來自《南京市土地利用總體規(guī)劃（2006—2020 年）》《南京市城市總體規(guī)劃（2011—2020 年）》及《南京市城市總體規(guī)劃（2018—2035）》草案等。南京市GDP等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.3 研究框架與方法

1.3.1 研究框架

首先，基于南京市2009、2014 年和2018 年的3 期土地利用及相關(guān)數(shù)據(jù)，采用轉(zhuǎn)移矩陣、圖譜分析等方法刻畫2009—2018 年城市土地利用變化特征；然后，采用CA-Markov模型多情景預(yù)測(cè)2025年和2035年的土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用FLUS模型模擬不同發(fā)展情景下土地利用的空間分布狀況；最后，基于3 期歷史土地利用以及上述模擬預(yù)測(cè)所獲得的2025 年和2035 年土地利用分布狀況，采用InVEST 模型的Habitat quality 模塊來評(píng)估生境質(zhì)量變化狀況以及不同情景下生境質(zhì)量的響應(yīng)趨勢(shì)。具體研究框架如圖2所示。

圖2 研究框架圖Figure 2 Research framework

1.3.2 基于CA-Markov 和FLUS 耦合模型的土地利用模擬及情景設(shè)置

（1）CA-Markov模型

本研究采用IDRISI 17.0 軟件中的CA-Markov 模型進(jìn)行土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，該模型結(jié)合了CA 模型空間維度分析的優(yōu)勢(shì)和Markov 模型時(shí)間維度分析的優(yōu)勢(shì)[18-19]。其中，元胞自動(dòng)機(jī)（Cellular Automata，CA）由元胞、元胞狀態(tài)、鄰域、轉(zhuǎn)換規(guī)則4部分組成，該模型的研究思路是從局部元胞個(gè)體的簡(jiǎn)單行為拓展至全局[14]。模型的表達(dá)式為：

式中：S（t+1）、S（t）分別為t+1和t時(shí)元胞的狀態(tài)集合；N為元胞的鄰域；f為元胞轉(zhuǎn)換規(guī)則。

Markov 模型以概率論方法為基礎(chǔ)，在一個(gè)隨機(jī)時(shí)間序列中，由隨機(jī)事件基于當(dāng)前狀態(tài)以及變化的趨勢(shì)對(duì)未來的可能性進(jìn)行估算[19]。該模型的關(guān)鍵是獲取事物的轉(zhuǎn)移概率矩陣。其表達(dá)式為：

式中：Pij為系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移概率矩陣；n為研究區(qū)的土地利用類型。

（2）FLUS模型

本研究采用FLUS模型進(jìn)行土地利用空間分布的模擬。FLUS 模型是在CA 模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步改良而成的，該模型包括適宜性概率計(jì)算、鄰域因子計(jì)算、自適應(yīng)慣性系數(shù)計(jì)算、轉(zhuǎn)換成本設(shè)定以及綜合概率計(jì)算[20]。

適宜性概率計(jì)算通過BP-ANN（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法將基期的土地利用類型與多項(xiàng)空間驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行擬合，從而獲得各土地利用類型的適宜性概率[21]，其表達(dá)式為：

式中：sp（p，k）為適宜性概率；wj，k為隱藏層與輸出層的權(quán)重；N（jp，q）表示隱藏層神經(jīng)元j接收輸入層信號(hào)；x（ip，q）為第i個(gè)神經(jīng)元在迭代次數(shù)為q時(shí)元胞p的輸入值；wi，j為輸入層與隱藏層的權(quán)重。

鄰域因子表示不同土地利用類型間及鄰域范圍內(nèi)不同土地利用單元間的相互作用[22]，其表達(dá)式為：

式中：Ωtp，k為元胞p在t時(shí)刻的 鄰域影 響因子；表示用地類型k在最后一次迭代t-1時(shí)，在N×N的Moore 鄰域窗口中所占的元胞總數(shù)；wk表示各用地類型的鄰域因子參數(shù)[20]。其中，鄰域因子參數(shù)取值范圍為[0，1]，且其數(shù)值與用地?cái)U(kuò)展能力成正比。本研究各類用地領(lǐng)域因子參數(shù)[21]的設(shè)置主要基于未來發(fā)展趨勢(shì)，具體參數(shù)設(shè)置見表1。

表1 鄰域因子參數(shù)Table 1 Neighborhood factor parameters

自適應(yīng)慣性系數(shù)用于顯示各土地利用類型在預(yù)期與實(shí)際上的數(shù)量差異[23]，其表達(dá)式為：

式中：Inertiakt為用地類型k在迭代時(shí)間t時(shí)的慣性系數(shù)；Dtk-1表示t-1時(shí)用地需求和實(shí)際數(shù)量之差。

轉(zhuǎn)換成本是指轉(zhuǎn)換用地類型所要付出的代價(jià)，其值介于[0，1]，數(shù)值大小與轉(zhuǎn)換難度成正比[21]。

本研究土地利用預(yù)測(cè)過程中，采用CA-Markov和FLUS 耦合模型進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，模擬過程中主要考慮坡度、坡向、距河流的距離、距城市中心的距離和距交通干道的距離等5 個(gè)驅(qū)動(dòng)因子[19]。驗(yàn)證模擬精度時(shí)，以2014 年為基期數(shù)據(jù)，運(yùn)用上述方法模擬2018 年土地利用情況。在此基礎(chǔ)上，利用Kappa系數(shù)將2018年模擬圖與現(xiàn)狀圖進(jìn)行交叉對(duì)比檢驗(yàn)。其表達(dá)式為：

式中：P0為模擬正確柵格數(shù)量與總數(shù)量的比值；Pc為隨機(jī)狀態(tài)下模擬正確柵格數(shù)量與總數(shù)量的比值；Pp為理想狀態(tài)下模擬正確柵格數(shù)量與總數(shù)量的比值。當(dāng)Kappa＞0.8 時(shí)，模擬效果極好，結(jié)果可信度高，一致性程度極好；當(dāng)0.6＜Kappa≤0.8 時(shí)，模擬效果較好，一致性程度好；當(dāng)0.4＜Kappa≤0.6 時(shí)，模擬效果有效，一致性程度為中等；當(dāng)0.2＜Kappa≤0.4 時(shí)，模擬效果較差；當(dāng)Kappa≤0.2時(shí)，模擬效果極差[24]。

（3）土地利用模擬情境設(shè)置

參考相關(guān)研究[25-29]并根據(jù)研究區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)的相關(guān)政策、可持續(xù)發(fā)展要求[30]以及未來發(fā)展的多種可能性，本研究基于城市擴(kuò)張速度和生態(tài)保護(hù)程度設(shè)置自然增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)優(yōu)先和協(xié)調(diào)發(fā)展等4種典型情景模式，用來模擬預(yù)測(cè)南京市2025年和2035 年土地利用類型的數(shù)量及空間分布情況，具體設(shè)置如下：

情景Ⅰ：自然增長(zhǎng)情景。本情景不考慮土地利用總體規(guī)劃、城市總體規(guī)劃等國(guó)土空間規(guī)劃的約束情況，僅考慮歷史趨勢(shì)下的城市擴(kuò)張，主要根據(jù)2009—2018 年土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣以及適宜分布概率來設(shè)置模擬條件。

情景Ⅱ：經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景。通過測(cè)算2009—2018年南京市GDP 與各地類的相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，GDP 與城鎮(zhèn)用地的相關(guān)系數(shù)最高，為0.99（P＜0.01），表明南京市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城鎮(zhèn)用地密切相關(guān)。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景主要是針對(duì)城鎮(zhèn)用地規(guī)模而言。在該情景中，耕地、園地、林地、草地、其他農(nóng)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)和自然保留地等地類向城鎮(zhèn)用地的轉(zhuǎn)移概率增加50%，而城鎮(zhèn)用地不再向這些地類轉(zhuǎn)化。

“康川新城”位于西寧市湟中縣多巴鎮(zhèn)，是西寧(國(guó)家級(jí))經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)甘河工業(yè)園區(qū)為甘河、漢東和大才地區(qū)被征地農(nóng)民建設(shè)的統(tǒng)一安置社區(qū)?！翱荡ㄐ鲁恰毕螺犎齻€(gè)小區(qū)，共居住著被征地的15個(gè)行政村的漢、回、土、藏、蒙古族等不同民族的農(nóng)民?！翱荡ㄐ鲁恰笔俏鲗幨?“農(nóng)轉(zhuǎn)居”地區(qū)——村落變更為社區(qū)，農(nóng)民轉(zhuǎn)變?yōu)榫用竦牡湫痛?。社區(qū)矯正這一舶來品在我國(guó)的發(fā)展本來就尚不成熟，而在這新興的“農(nóng)轉(zhuǎn)居”地區(qū)，受地理環(huán)境、社區(qū)規(guī)劃、宗教信仰等因素的影響，在實(shí)踐中就出現(xiàn)了更多的問題。

情景Ⅲ：生態(tài)優(yōu)先情景。此情景假定南京市進(jìn)入中高速的高質(zhì)量發(fā)展階段，城市擴(kuò)張速度下降倒逼土地利用效率提高。根據(jù)《江蘇省國(guó)家級(jí)生態(tài)保護(hù)紅線規(guī)劃》，南京陸域生態(tài)保護(hù)紅線范圍內(nèi)的面積為527.50 km2，占南京市土地面積的8.07%。在此情景中，嚴(yán)格落實(shí)生態(tài)紅線制度并積極主動(dòng)實(shí)施生態(tài)建設(shè)，將生態(tài)紅線區(qū)域設(shè)置為地類禁止轉(zhuǎn)化區(qū)域；但生態(tài)紅線范圍外的耕地、園地、草地、其他農(nóng)用地和自然保留地向城鎮(zhèn)用地的轉(zhuǎn)移概率均降低100%，與此同時(shí)，農(nóng)村居民點(diǎn)、采礦用地、交通水利用地和其他建設(shè)用地向林地的轉(zhuǎn)換概率增加100%，而林地不再向其他地類轉(zhuǎn)化。

情景Ⅳ：協(xié)調(diào)發(fā)展情景。此情景是在綜合考慮以上3 種模擬情景后，假定南京市在嚴(yán)守生態(tài)紅線的同時(shí)，兼顧經(jīng)濟(jì)發(fā)展，二者協(xié)調(diào)發(fā)展。在此情景中，將生態(tài)紅線區(qū)域設(shè)置為地類禁止轉(zhuǎn)化區(qū)域；生態(tài)紅線范圍外的耕地、園地、草地、其他農(nóng)用地和自然保留地向城鎮(zhèn)用地的轉(zhuǎn)移概率降低50%，農(nóng)村居民點(diǎn)、采礦用地、交通水利用地和其他建設(shè)用地向林地的轉(zhuǎn)換概率增加50%，而林地不再向其他地類轉(zhuǎn)化。

1.3.3 基于InVEST模型的生境質(zhì)量評(píng)估

本研究利用InVEST 3.9.0 軟件中的生境質(zhì)量模型對(duì)南京市的生境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。生境質(zhì)量模型以土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從威脅因子的最大脅迫距離、權(quán)重以及不同土地利用類型對(duì)各威脅因子的生境適宜性和敏感性等方面進(jìn)行生境質(zhì)量評(píng)估[19]。生境質(zhì)量評(píng)估包括生境適宜度和退化度的計(jì)算，二者取值范圍均為[0，1]，其中，生境退化度是威脅因子對(duì)生境的干擾強(qiáng)度，生境質(zhì)量為生境的適宜程度[31]。本研究主要是對(duì)生境質(zhì)量的分析，而生境質(zhì)量的計(jì)算則基于生境退化度，因此在進(jìn)行生境質(zhì)量測(cè)算前應(yīng)先進(jìn)行生境退化度的計(jì)算。生境退化度的表達(dá)式為：

式中：Dxj表示生境類型j中第x個(gè)生境像元的生境退化度；R為生境的威脅因子數(shù)量；Yr為威脅因子r中的柵格數(shù)；wr為威脅因子r的權(quán)重；ry為每個(gè)柵格上的威脅因子個(gè)數(shù)；irxy表示威脅因子r對(duì)生境每個(gè)柵格產(chǎn)生的影響（線性或指數(shù)）；βx表示地方保護(hù)政策等影響，但本研究中暫未考慮；Sjr表示每種生境對(duì)不同威脅因子的相對(duì)敏感程度。

生境質(zhì)量得分的表達(dá)式為：

式中：Qxj表示生境類型j中第x個(gè)生境像元的生境質(zhì)量得分，取值范圍為[0，1]；Hj表示生境類型j的生境適宜度；k和z采用模型默認(rèn)參數(shù)[32]。

考慮到耕地、其他農(nóng)用地、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)、采礦用地和交通水利用地等6 種地類的人類活動(dòng)劇烈，因此將其作為非生境地類；而園地、林地、草地和水域等受人類活動(dòng)影響較小的地類則作為生境[33]。非生境地類在InVEST 模型中列為威脅因子，參考相關(guān)研究[15，34]，對(duì)其最大脅迫距離、權(quán)重、適宜度、敏感性進(jìn)行量化分析，具體內(nèi)容見表2和表3。

表2 影響生境質(zhì)量的威脅因子的最大距離、權(quán)重和空間衰減類型Table 2 The maximum distance，weight and spatial decay type of threat factors affecting habitat quality

表3 不同土地利用類型的生境適宜度及其對(duì)威脅因子的敏感性Table 3 Habitat suitability and sensitivity of different land use types to threat factors

2 結(jié)果與分析

2.1 南京市土地利用時(shí)空變化特征及預(yù)測(cè)

2.1.1 2009—2018年南京市土地利用時(shí)空變化特征

2009—2018 年，城鎮(zhèn)用地快速擴(kuò)張、耕地和農(nóng)村居民點(diǎn)持續(xù)減少是南京市土地利用變化的主要特征。其中，城鎮(zhèn)用地增加223.65 km2，增幅高達(dá)31.29%；耕地減少53.17 km2，降幅為2.22%；農(nóng)村居民點(diǎn)減少98.62 km2，降幅為17.09%。通過繪制土地利用轉(zhuǎn)移弦圖進(jìn)一步解釋9 年間主要的土地利用轉(zhuǎn)移情況（圖3），為了能更清晰直觀地了解主要地類間的轉(zhuǎn)化情況，圖3 中未顯示地類間轉(zhuǎn)化面積小于3 km2的轉(zhuǎn)化關(guān)系。從圖3中可以看出，2009—2018年城鎮(zhèn)用地新增面積的主要來源為耕地和農(nóng)村居民點(diǎn)，共占城鎮(zhèn)用地新增面積的63.08%。其中，2009—2014 年城鎮(zhèn)用地面積增加58.95 km2，年均增加11.79 km2。城鎮(zhèn)用地新增面積主要來源為耕地（圖3a），其轉(zhuǎn)化面積占城鎮(zhèn)用地新增面積的近50%。而在2014—2018 年間，城鎮(zhèn)用地面積進(jìn)一步增加，增加量為164.70 km2，年均增加高達(dá)41.18 km2。與2009—2014 年相比，2014—2018年城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張速度快了近4倍，其新增面積主要來源也變?yōu)檗r(nóng)村居民點(diǎn)和耕地（圖3b），其中農(nóng)村居民點(diǎn)轉(zhuǎn)化為城鎮(zhèn)用地的面積占城鎮(zhèn)用地新增面積的比例最大（50.11%）。雖然這一時(shí)期城鎮(zhèn)用地新增面積的最大來源不是耕地，但其占用耕地的面積卻較2009—2014年增加了1倍多，占城鎮(zhèn)用地新增面積的29.46%。從圖4可以看出，城鎮(zhèn)用地占用耕地主要發(fā)生在城市外圍，且隨著距城市中心距離的增加，占用的耕地面積逐漸減少。此外，占用農(nóng)村居民點(diǎn)的空間分布相對(duì)比較集中，主要分布在中心城區(qū)周邊區(qū)域，并有向西部、南部以及東南部轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)（圖4d）。

圖3 2009—2018年南京市土地利用轉(zhuǎn)移圖Figure 3 Land use transfer of Nanjing City from 2009 to 2018

圖4 2009—2018年南京市土地利用狀況及變化Figure 4 Land use status and changes in Nanjing City from 2009 to 2018

2.1.2 不同情景下南京市2025 年和2035 年土地利用模擬預(yù)測(cè)

在運(yùn)用CA-Markov 和FLUS 耦合模型預(yù)測(cè)南京市2025 年和2035 年的土地利用情況之前，首先基于2014 年土地利用現(xiàn)狀、道路和城市中心等相關(guān)數(shù)據(jù)，采用CA-Markov 模型預(yù)測(cè)2018 年的土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用FLUS 模型模擬2018 年的土地利用空間分布；其次，將2018年模擬預(yù)測(cè)結(jié)果與2018年土地利用現(xiàn)狀進(jìn)行對(duì)比。通過計(jì)算得到Kappa系數(shù)為0.82，其中，耕地、林地以及城鎮(zhèn)用地等關(guān)鍵用地的Kappa系數(shù)分別為0.65、0.77、0.83，這表明模擬預(yù)測(cè)效果極好，模型可用。在此基礎(chǔ)上采用校驗(yàn)好的CA-Markov 和FLUS 耦合模型，以2018 年為基期模擬預(yù)測(cè)南京市2025年和2035年不同情景下的土地利用狀況（圖5）?？偟膩碚f，4 種情景下南京市2025 年和2035 年土地利用變化較為明顯的區(qū)域主要集中在北部、南部以及中心城區(qū)。具體表現(xiàn)為：①在自然增長(zhǎng)情景（情景Ⅰ）下，2025 年和2035 年城鎮(zhèn)用地規(guī)模擴(kuò)張至1 058.18 km2和1 198.49 km2，其他各類土地除其他建設(shè)用地和水域外以原有趨勢(shì)繼續(xù)發(fā)展。②在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景（情景Ⅱ）下，2025 年和2035 年城鎮(zhèn)用地將較情景Ⅰ進(jìn)一步擴(kuò)張，面積分別增至1 170.07 km2和1 329.17 km2，而耕地、園地、林地、其他農(nóng)用地以及農(nóng)村居民點(diǎn)等地類面積均進(jìn)一步減少。③在生態(tài)優(yōu)先情景（情景Ⅲ）下，為保護(hù)城市生態(tài)環(huán)境，到2025 年和2035 年南京市城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張規(guī)模大幅減小，面積分別增至959.02 km2和987.05 km2，而林地面積則進(jìn)一步擴(kuò)張至735.95 km2和776.43 km2。④在協(xié)調(diào)發(fā)展情景（情景Ⅳ）下，城鎮(zhèn)用地的面積在2025 年和2035 年將分別達(dá)到974.95 km2和1 018.92 km2，林地的空間分布均在原有的分布上向外延伸，且北部的林地?cái)U(kuò)張尤為突出，總面積分別增至722.18 km2和761.43 km2，表明采取一定的生態(tài)保護(hù)政策將對(duì)改善生態(tài)環(huán)境和維護(hù)生態(tài)平衡起重要作用。同時(shí)，在生態(tài)優(yōu)先和協(xié)調(diào)發(fā)展情景下，耕地面積均有所增加，這主要是由于農(nóng)村居民點(diǎn)大幅減少，且減少的部分將主要轉(zhuǎn)移至城鎮(zhèn)用地、林地和耕地。

2.2 南京市生境質(zhì)量的時(shí)空演變及模擬

2.2.1 2009—2018年南京市生境質(zhì)量的時(shí)空演變

采用InVEST 3.9.0 軟件中的生境質(zhì)量模型評(píng)估南京市2009—2018 年生境質(zhì)量狀況，參考相關(guān)研究[10，34]，將本研究中生境質(zhì)量評(píng)估結(jié)果按照ArcMap軟件中的等距離斷裂法（Equal interval）劃分為5 類：高（0.81～1）、較 高（0.61～0.80）、中（0.41～0.60）、較 低（0.21～0.40）和低（0～0.20）?？傮w而言，南京市的生境質(zhì)量處于中等級(jí)并呈現(xiàn)持續(xù)下降態(tài)勢(shì)，2009、2014 年和2018 年的生境質(zhì)量平均值分別為0.448 1、0.441 1和0.433 4。從圖6可以看出，生境質(zhì)量呈現(xiàn)出低值區(qū)持續(xù)增加，高值區(qū)持續(xù)減少的趨勢(shì)，低等級(jí)生境質(zhì)量的面積從2009年的25.88%增加至2018年的28.39%，其主要來源于高、中及較低等級(jí)區(qū)（圖6d）；而高和較高等級(jí)生境質(zhì)量的面積從2009 年的1 365.35 km2下降至2018年的1 326.26 km2。

從生境質(zhì)量的空間格局（圖6）來看，具有中心低、外圍高、東部低、西部高的總體特征。中心城區(qū)的生境質(zhì)量最低，呈現(xiàn)出從中心城區(qū)向外蔓延且面積不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)，這主要是因?yàn)槌擎?zhèn)建設(shè)用地迅速擴(kuò)張，占用了其他土地類型，對(duì)生境質(zhì)量造成較大的威脅。此外，生境質(zhì)量處于低值的區(qū)域，還零星散落在全市的鄉(xiāng)村區(qū)域，空間分布與農(nóng)村居民點(diǎn)的分布高度一致。南部和北部的大部分區(qū)域生境質(zhì)量處于較低等級(jí)，這些地區(qū)的土地類型主要以水田和旱地為主。中部的南京長(zhǎng)江段、南部的石臼湖周邊和西部的西華山生境質(zhì)量處于高和較高等級(jí)，主要是因?yàn)閰^(qū)域內(nèi)土地利用以林地和水域?yàn)橹鳎苋藶楦蓴_影響較小。

2.2.2 基于不同情景的南京市2025 年和2035 年生境質(zhì)量模擬

采用CA-Markov 和FLUS 耦合模型以及InVEST模型對(duì)2025 年和2035 年南京市在4 種不同情景下的生境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果如圖7 所示。到2025 年，自然增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)優(yōu)先和協(xié)調(diào)發(fā)展4 種情景下南京市生境質(zhì)量平均值分別為0.425 3、0.417 6、0.436 8 和0.440 1，2035 年分別為0.416 6、0.405 6、0.439 8和0.444 5。與2018年相比，2025年和2035年南京市的平均生境質(zhì)量在不同情景下存在差異。在自然增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景（情景I 和情景Ⅱ）下，南京市平均生境質(zhì)量未來將進(jìn)一步下降，而在生態(tài)優(yōu)先和協(xié)調(diào)發(fā)展情景（情景Ⅲ和情景Ⅳ）下，其平均生境質(zhì)量將上升。

圖7 不同情景下南京市2025年和2035年生境質(zhì)量的空間分布Figure 7 The spatial distribution of habitat quality in Nanjing City in 2025 and 2035 under different scenarios

總體來看，4 種不同情景下生境質(zhì)量等級(jí)分布差別較大的區(qū)域主要是南京市的北部、南部以及中心城區(qū)（圖7）。生境質(zhì)量低值區(qū)與城鎮(zhèn)用地在空間分布上高度一致，即城鎮(zhèn)用地的擴(kuò)張會(huì)直接影響該區(qū)域內(nèi)生境質(zhì)量低值區(qū)的分布。此外，水域在不同情景下均在生境質(zhì)量高值區(qū)，而園地、林地、草地盡管在不同情景下模擬預(yù)測(cè)得到的數(shù)量和空間分布有所不同，但都一直處于生境質(zhì)量高值區(qū)。4 種情景下，生境質(zhì)量均值的排序?yàn)樯鷳B(tài)優(yōu)先情景＞協(xié)調(diào)發(fā)展情景＞自然增長(zhǎng)情景＞經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景。具體表現(xiàn)為：①在自然增長(zhǎng)情景（情景Ⅰ）下，與2018 年相比（圖8），2025 年和2035年南京市中心城區(qū)生境質(zhì)量進(jìn)一步下降，低值區(qū)面積占比分別增加1.40個(gè)百分點(diǎn)和2.87個(gè)百分點(diǎn)，主要是因?yàn)槟暇┦形磥砣詫⑿枰罅砍擎?zhèn)用地，以支持城鎮(zhèn)化的進(jìn)一步推進(jìn)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的繼續(xù)發(fā)展。②在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景（情景Ⅱ）下，城市擴(kuò)張的加速和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，使得城鎮(zhèn)用地面積迅速增加，同時(shí)其他地類面積大幅減少，導(dǎo)致情景Ⅱ下生境質(zhì)量低值的區(qū)域較情景Ⅰ進(jìn)一步增加，且主要集中在北部和中心城區(qū)。與2018 年相比，其低值區(qū)面積占比到2025 年和2035 年將分別增加2.67 個(gè)百分點(diǎn)和4.76 個(gè)百分點(diǎn)。③在生態(tài)優(yōu)先和協(xié)調(diào)發(fā)展情景（情景Ⅲ和情景Ⅳ）下，區(qū)域內(nèi)平均生境質(zhì)量均有不同程度的提高，且生境質(zhì)量較差區(qū)域主要集中在城市中心區(qū)域。其中，在生態(tài)優(yōu)先情景（情景Ⅲ）下，2025年和2035年南京市生境質(zhì)量高值區(qū)面積占比較2018 年分別增加0.40 個(gè)百分點(diǎn)和1.04個(gè)百分點(diǎn)；在協(xié)調(diào)發(fā)展情景（情景Ⅳ）下，生境質(zhì)量低值區(qū)面積到2025 年和2035 年均有所減少，而高值區(qū)面積占比較2018 年分別增加0.17 個(gè)百分點(diǎn)和0.80個(gè)百分點(diǎn)（圖8）。同時(shí)，生態(tài)優(yōu)先和協(xié)調(diào)發(fā)展這兩種情景下生境質(zhì)量高值區(qū)增加的區(qū)域主要位于林地?cái)U(kuò)張區(qū)。因此，可以說林地這一生境地類在生態(tài)優(yōu)先和協(xié)調(diào)發(fā)展這兩種情景下得到了更好的保護(hù)。

圖8 2009、2014、2018年及不同情景下預(yù)測(cè)的南京市2025年和2035年生境質(zhì)量等級(jí)的面積占比Figure 8 Area ratio of each habitat quality grade of Nanjing City in 2009，2014，2018，2025，and 2035 as predicted on different scenarios

3 討論

生境質(zhì)量是衡量區(qū)域生態(tài)環(huán)境的重要指標(biāo)，預(yù)測(cè)區(qū)域生境質(zhì)量的未來變化趨勢(shì)，可為政府制定保護(hù)生態(tài)環(huán)境、防止區(qū)域生態(tài)質(zhì)量惡化及合理配置自然資源管理等相關(guān)政策提供科學(xué)依據(jù)[16]。本研究基于對(duì)不同情景下南京市生境質(zhì)量的未來趨勢(shì)模擬發(fā)現(xiàn)，在生態(tài)優(yōu)先和協(xié)調(diào)發(fā)展情景（情景Ⅲ和情景Ⅳ）下，南京市生境質(zhì)量到2025 年和2035 年將會(huì)上升，主要由于在情景Ⅲ和情景Ⅳ下，嚴(yán)格執(zhí)行生態(tài)保護(hù)政策的同時(shí)，進(jìn)一步降低城鎮(zhèn)用地的擴(kuò)張速度，可使南京市的生態(tài)環(huán)境得到改善，從而提升生境質(zhì)量。而在以自然增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景（情景Ⅰ和情景Ⅱ）為主要趨勢(shì)的土地利用模式下，其生境質(zhì)量將進(jìn)一步下降，主要是由于在情景Ⅰ和情景Ⅱ下，城市經(jīng)濟(jì)仍將采用高耗地的粗放發(fā)展形式，進(jìn)而導(dǎo)致城鎮(zhèn)用地的需求增加；城鎮(zhèn)用地的擴(kuò)張與生境質(zhì)量低值區(qū)的擴(kuò)大具有高度的一致性，因此，南京市生境質(zhì)量下降的趨勢(shì)將進(jìn)一步加強(qiáng)。為改善南京市未來的生境質(zhì)量狀況，提升生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能，本研究提出以下建議：①采取嚴(yán)格的生態(tài)保護(hù)政策對(duì)提高城市生境質(zhì)量具有促進(jìn)作用（如情景Ⅲ和情景Ⅳ），因此，應(yīng)進(jìn)一步貫徹生態(tài)文明建設(shè)理念，嚴(yán)格執(zhí)行生態(tài)紅線管控及相關(guān)生態(tài)保護(hù)政策，在保護(hù)現(xiàn)有生態(tài)用地不減少的同時(shí)，增加國(guó)土空間綜合整治和生態(tài)修復(fù)力度，優(yōu)化園地、林地、草地和水域等生境地類布局；②城鎮(zhèn)用地的規(guī)模直接影響城市生境質(zhì)量低值區(qū)的分布，從而影響城市總體的生境質(zhì)量。因此，在編制各級(jí)國(guó)土空間規(guī)劃時(shí)，應(yīng)合理控制城鎮(zhèn)用地總規(guī)模，并通過對(duì)現(xiàn)有建設(shè)用地再開發(fā)、再利用等方式開展城市更新，減少對(duì)新增建設(shè)用地的依賴。

國(guó)土空間規(guī)劃及空間治理政策的制定頒布對(duì)于城市土地利用的變化有較大影響。但由于我國(guó)空間規(guī)劃體系的改革，新一輪的《南京市國(guó)土空間總體規(guī)劃（2020—2035 年）》尚在編制中，而《南京市土地利用總體規(guī)劃（2006—2020 年）》和《南京市城市總體規(guī)劃（2011—2020 年）》已到期，因此本研究在模擬未來土地利用時(shí)對(duì)規(guī)劃因素考慮較少，僅考慮了已經(jīng)實(shí)施的生態(tài)保護(hù)紅線成果。此外，由于政策效果難以量化，因此，模擬土地利用空間格局中并未考慮政策因素，導(dǎo)致模擬精度有所降低，在未來的研究中應(yīng)進(jìn)一步改進(jìn)。

4 結(jié)論

本研究基于CA-Markov和FLUS耦合模型模擬了南京市2025 年和2035 年不同情景下的土地利用情況，采用InVEST模型評(píng)估了2009年以來的生境質(zhì)量，并對(duì)其時(shí)空演變特征及其在4 種情景下2025 年和2035年的生境質(zhì)量變化趨勢(shì)進(jìn)行分析。結(jié)論如下：

（1）2009—2018 年，南京市城鎮(zhèn)用地面積增加了223.65 km2，年均增加24.85 km2。2025年和2035年南京市在不同發(fā)展情景下，城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張幅度存在顯著差異，其中在經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張最為明顯，其次是在自然增長(zhǎng)情景下，而生態(tài)優(yōu)先情景和協(xié)調(diào)發(fā)展情景下，城鎮(zhèn)用地增幅均未超過10%。

（2）2009—2018 年，南京市生境質(zhì)量的整體下降與城鎮(zhèn)用地的持續(xù)擴(kuò)張密切相關(guān)。中心城區(qū)生境質(zhì)量下降尤為嚴(yán)重，北部地區(qū)下降程度漸弱。而在4 種模擬情景中，生境質(zhì)量等級(jí)分布差別較大的區(qū)域主要是在南京市的北部、南部以及中心城區(qū)，其生境質(zhì)量均值的排序?yàn)樯鷳B(tài)優(yōu)先情景＞協(xié)調(diào)發(fā)展情景＞自然增長(zhǎng)情景＞經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景。在自然增長(zhǎng)情景和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下，2025 年和2035 年南京市生境質(zhì)量隨著城市擴(kuò)張規(guī)模的不同呈現(xiàn)差異化的下降趨勢(shì)；在生態(tài)優(yōu)先情景和協(xié)調(diào)發(fā)展情景下，城鎮(zhèn)用地面積增速大幅減緩，而林地面積逐漸增加，使得生境質(zhì)量也逐步提升。因此，進(jìn)行生態(tài)保護(hù)和約束城市擴(kuò)張對(duì)提高生境質(zhì)量具有促進(jìn)作用。