“多目標(biāo)”需求下?lián)P州市土地利用布局優(yōu)化

吳文俊,張雪微,郭 杰 ,2,3,歐名豪,2,3,*,歐維新,2,3

1 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)土地管理學(xué)院,南京 210095 2 統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展與土地管理創(chuàng)新研究基地,南京 210095 3 農(nóng)村土地資源利用與整治國(guó)家地方聯(lián)合工程研究中心,南京 210095

隨著耕地安全和生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的日益突出,國(guó)家將生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作提高到國(guó)家戰(zhàn)略層面。習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)“綠水青山就是金山銀山”“要堅(jiān)持節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境的基本國(guó)策”“像保護(hù)眼睛一樣保護(hù)生態(tài)環(huán)境,像對(duì)待生命一樣對(duì)待生態(tài)環(huán)境”?！丁笆濉鄙鷳B(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》將生態(tài)文明建設(shè)上升為國(guó)家戰(zhàn)略,強(qiáng)調(diào)生態(tài)環(huán)境保護(hù)與土地利用格局優(yōu)化的耦合研究是保護(hù)生態(tài)環(huán)境、確保國(guó)家糧食安全的重點(diǎn)。近年來(lái)發(fā)展的綠色基礎(chǔ)設(shè)施理論提出了構(gòu)建連續(xù)生態(tài)網(wǎng)絡(luò)的方法,并在美國(guó)馬里蘭州土地管理中得到了成功應(yīng)用[1]；俞孔堅(jiān)等學(xué)者于1995年提出了生態(tài)安全格局(Ecological Security Pattern)理論和方法,通過(guò)判別和保護(hù)關(guān)鍵的景觀格局,維護(hù)生態(tài)過(guò)程的健康和安全,為我國(guó)區(qū)域土地利用與生態(tài)保護(hù)研究提供了重要參考[2]。同時(shí),穩(wěn)定優(yōu)質(zhì)的糧食供給是世界發(fā)展中永恒的主題[3],當(dāng)前建設(shè)用地適度擴(kuò)張仍是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在需求,但其增長(zhǎng)需符合國(guó)家糧食安全和生態(tài)保護(hù)戰(zhàn)略的要求。因此,滿足多目標(biāo)土地利用需求,研究生態(tài)和糧食安全約束下的土地利用布局,可以為未來(lái)發(fā)展方向提供科學(xué)依據(jù)[4]。

自20世紀(jì)90年代以來(lái),土地利用變化研究已成為全球環(huán)境變化的關(guān)鍵領(lǐng)域和核心內(nèi)容,是地理學(xué)和土地科學(xué)研究的前沿與熱點(diǎn)領(lǐng)域之一[4—7]。情景分析和模型模擬則成為研究土地利用動(dòng)態(tài)變化特征、土地利用格局和土地動(dòng)態(tài)走向的有效手段。目前基于Logistic回歸分析的空間顯示模型(Spatial Explicit Model)[8]、基于經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析的CLUE-S模型[9]、基于柵格鄰域關(guān)系分析的元胞自動(dòng)機(jī)模型(Cellular Automata)[10]、基于多智能主體分析的主體與多主體模型(Agent Based Modeling)[11]和基于土地系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化及空間格局演替綜合分析的DLSC模型(Dynamics of Land System)[12]已廣泛應(yīng)用于土地利用變化時(shí)空格局模擬的研究中。

與其他模型相比,CLUE-S模型整合不同時(shí)空尺度、不同層面(社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政策、生態(tài)環(huán)境)引起土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因素,結(jié)合對(duì)區(qū)域土地利用變化經(jīng)驗(yàn)與理解,模擬不同情景下各種土地利用類型的時(shí)空格局變化,為制定科學(xué)的土地利用決策提供依據(jù)[13]。隨著生態(tài)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展之間的矛盾加劇,有部分學(xué)者將區(qū)域景觀生態(tài)安全格局保護(hù)與土地利用變化預(yù)測(cè)研究相結(jié)合,將重點(diǎn)生態(tài)保護(hù)區(qū)域作為限制條件,對(duì)生態(tài)約束下的格局優(yōu)化進(jìn)行了研究[14]；在糧食供給方面,目前仍以對(duì)于耕地面積管控從而保障糧食安全的研究較多[15]。但在目前城鎮(zhèn)空間逐步蔓延,生態(tài)空間與農(nóng)業(yè)空間相互制約的情況下,通過(guò)土地利用布局預(yù)測(cè)模擬手段,實(shí)現(xiàn)糧食安全與生態(tài)安全“多目標(biāo)”需求下的未來(lái)土地利用發(fā)展方向的研究顯得更為重要,目前將糧食與生態(tài)相結(jié)合的研究仍較少,這一方面將成為未來(lái)的重點(diǎn)。

基于此,本文以國(guó)家級(jí)生態(tài)示范市揚(yáng)州市為例,重點(diǎn)關(guān)注廣陵區(qū)和邗江區(qū),構(gòu)建耦合景觀生態(tài)安全格局的CLUE-S模型,模擬目標(biāo)年(2030年)區(qū)域不同情景下綜合現(xiàn)狀發(fā)展、糧食安全、生態(tài)涵養(yǎng)多目標(biāo)需求的用地布局；通過(guò)不同情景下用地模擬方案與研究區(qū)土地利用現(xiàn)狀對(duì)比,研究區(qū)域差別化的土地利用管制策略,為土地可持續(xù)利用管理與調(diào)控提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

揚(yáng)州市地處江蘇省中部,位于長(zhǎng)江與京杭大運(yùn)河的交匯處。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,揚(yáng)州市建設(shè)用地外延式增長(zhǎng)導(dǎo)致城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)失衡和土地利用效率低下,建設(shè)用地過(guò)度擴(kuò)張導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)耕地?cái)?shù)量急劇減少、生態(tài)空間日益侵占。廣陵區(qū)和邗江區(qū)作為揚(yáng)州市的核心區(qū)域,土地供需矛盾尤為突出,伴隨經(jīng)濟(jì)的迅速增長(zhǎng)以及建設(shè)用地快速擴(kuò)張,造成了對(duì)農(nóng)業(yè)、生態(tài)空間的過(guò)度擠壓。2016年揚(yáng)州市區(qū)GDP為2900.30億元,常住總?cè)丝跒?32.47萬(wàn)人,建設(shè)用地規(guī)模為35342.76hm2,人均建設(shè)用地約為208m2/人；2005—2016年建設(shè)用地?cái)U(kuò)張占用耕地6235.47hm2,水域、灘涂等生態(tài)空間消減迅速,人地矛盾日益突出。未來(lái)隨著揚(yáng)州市區(qū)城鎮(zhèn)化與工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn),農(nóng)地非農(nóng)化、生態(tài)空間破壞等現(xiàn)象將會(huì)繼續(xù),造成土地利用布局的深刻變化,因此通過(guò)構(gòu)建景觀生態(tài)安全格局,將其作為土地利用變化的限制條件,對(duì)揚(yáng)州市土地資源的合理配置、優(yōu)化利用及區(qū)域生態(tài)安全的維護(hù)具有重大意義。

2 研究方法

2.1 區(qū)域景觀生態(tài)安全格局的構(gòu)建

景觀生態(tài)安全格局強(qiáng)調(diào)分析景觀過(guò)程和格局的關(guān)系,通過(guò)景觀過(guò)程的分析,判別由關(guān)鍵性的景觀元素、位置和空間關(guān)系組成的景觀格局,是判定區(qū)域生態(tài)用地需求的重要依據(jù)[16—17]。參照已有研究[18—21],基于區(qū)域生態(tài)現(xiàn)狀調(diào)查,識(shí)別關(guān)鍵的生態(tài)過(guò)程,選取防洪安全、水土保持、生物保護(hù)和游憩安全等生態(tài)過(guò)程構(gòu)建區(qū)域綜合生態(tài)安全格局。構(gòu)建方法如下：

防洪安全格局。研究區(qū)地處江淮交匯,境內(nèi)地勢(shì)低洼,70%以上的地面位于歷史洪水位之下,因此構(gòu)建洪水安全格局意義重大。首先,查閱研究區(qū)相關(guān)歷史資料,運(yùn)用ArcGIS建立50年一遇、20年一遇和10年一遇不同洪水風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別下的淹沒(méi)格局；其次,將河流湖泊、水庫(kù)水面、內(nèi)陸灘涂及低洼地等具有蓄洪功能的土地作為防洪源地,以滿足洪水自然宣泄的要求,根據(jù)不同蓄洪安全級(jí)別要求建立緩沖區(qū),從而構(gòu)建蓄洪格局；最后綜合上述兩種格局建立高、中、低三級(jí)洪水安全格局[22]。

水土保持安全格局。水土流失會(huì)造成土壤肥力下降,嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致洪水、泥石流等災(zāi)害,給人類的生命和財(cái)產(chǎn)造成嚴(yán)重威脅,因此需要結(jié)合潛在的水土流失區(qū)域識(shí)別水土安全格局。由于地表徑流、坡度、植被覆蓋度等是水土流失的主要影響因素,本文選取地表徑流緩沖區(qū)、坡度和土地覆蓋類型作為水土保持影響因子,結(jié)合研究區(qū)歷年水文資料,設(shè)置不同安全級(jí)別下水土保持影響因子的參數(shù),據(jù)此構(gòu)建區(qū)域高、中、低三級(jí)水土保持安全格局[23]。

生物保護(hù)安全格局。生物多樣性的提升是區(qū)域生態(tài)安全和糧食安全的重要保證,目前研究區(qū)面臨濕地減少、生物多樣性遭到破壞等問(wèn)題,因此需要構(gòu)建生物保護(hù)安全格局,通過(guò)生境網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化促使區(qū)域生物多樣性提升。根據(jù)《揚(yáng)州市生物多樣性保護(hù)戰(zhàn)略和行動(dòng)計(jì)劃編制大綱》,研究區(qū)共有187種鳥類,本文選取白鷺和灰喜鵲作為區(qū)域生物的指示性物種,通過(guò)生活習(xí)性分析,分別采用生境適宜性評(píng)價(jià)法和阻力面分析法[19]確定其生境安全格局,并運(yùn)用自然斷裂法,綜合構(gòu)建高、中、低三級(jí)生物保護(hù)安全格局。

游憩安全格局。研究區(qū)生態(tài)環(huán)境優(yōu)越,區(qū)域內(nèi)自然景觀與人文景觀交相輝映,具有較高的游憩價(jià)值。本文選擇水體、灘涂、風(fēng)景名勝區(qū)以及鄉(xiāng)土文化遺產(chǎn)作為源,通過(guò)構(gòu)建最小阻力模型和自然斷裂法,構(gòu)建高、中、低三級(jí)游憩安全格局。

由于上述景觀生態(tài)安全格局對(duì)研究區(qū)生態(tài)保護(hù)同等重要,即各類生態(tài)安全同時(shí)對(duì)區(qū)域整體生態(tài)安全具有決定性作用,任何單一生態(tài)格局的弱勢(shì)區(qū)域均會(huì)使該區(qū)域的綜合生態(tài)安全處于較為危險(xiǎn)的狀態(tài),因此本文采取等權(quán)疊加：在疊加判別時(shí),結(jié)合木桶效應(yīng)而采用“綜合取低”的方法[19],評(píng)價(jià)單元格的安全水平取決于其上各類安全格局中的最低安全水平；據(jù)此,可得到區(qū)域高、中、低三級(jí)安全級(jí)別下生態(tài)用地的規(guī)模。

2.2 土地利用核心情景構(gòu)建及需求預(yù)測(cè)

(1)土地利用核心情景構(gòu)建：土地利用情景即未來(lái)區(qū)域土地利用形勢(shì)的綜合判斷,是對(duì)多目標(biāo)土地利用協(xié)調(diào)的考量?？紤]未來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不確定性,從土地利用滿足經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、糧食安全和生態(tài)安全等多目標(biāo)需求的角度,本研究擬構(gòu)建現(xiàn)狀發(fā)展、耕地保護(hù)和生態(tài)涵養(yǎng)三類土地利用情景。

(2)土地需求量預(yù)測(cè)：在一定時(shí)期的土地利用變化中,不同土地利用類型間存在相關(guān)轉(zhuǎn)化,且這一轉(zhuǎn)化過(guò)程規(guī)律可用馬爾科夫模型來(lái)定量描述。該模型是景觀生態(tài)學(xué)家用來(lái)模擬土地利用/覆被格局變化最普遍的模型,其應(yīng)用的關(guān)鍵在于確定不同狀態(tài)下各土地利用類型間的轉(zhuǎn)移概率,基于基期土地利用數(shù)據(jù)通過(guò)調(diào)整轉(zhuǎn)換概率實(shí)現(xiàn)未來(lái)用地需求的預(yù)測(cè)。

(3)耕地與生態(tài)用地控制：中國(guó)實(shí)施嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度,通過(guò)保有一定數(shù)量、質(zhì)量的耕地是保障國(guó)家糧食安全的基礎(chǔ)[20]。因此,減少耕地被其他用地,尤其是建設(shè)用地侵占的可能性,是實(shí)現(xiàn)糧食安全的首要任務(wù),在情景設(shè)置中通過(guò)地類轉(zhuǎn)移概率設(shè)置,模擬預(yù)測(cè)未來(lái)不同情景中耕地面積。對(duì)于生態(tài)用地而言,除了需要進(jìn)行面積控制外,空間位置屬性更是保證生態(tài)安全的重要因素[14],在本研究中,通過(guò)構(gòu)建生態(tài)安全格局,運(yùn)用生態(tài)安全分級(jí)分區(qū)限制,實(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)用地的保護(hù),結(jié)合地類變化速率調(diào)整預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用變化。

2.3 CLUE-S模型法

CLUE-S模型的假設(shè)條件是,一個(gè)地區(qū)的土地利用變化是受該地區(qū)的土地利用需求驅(qū)動(dòng)的,并且一個(gè)地區(qū)的土地利用分布格局總是和土地需求以及該地區(qū)的自然環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況處于動(dòng)態(tài)的平衡之中[21—24]。在此假設(shè)的基礎(chǔ)上,CLUE-S模型運(yùn)用了系統(tǒng)論的方法處理不同土地利用類型之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同土地利用變化的同步模擬[21]。

其具體操作步驟如下：

(1)數(shù)據(jù)收集與輸入：模型需要的數(shù)據(jù)包括地圖(如土壤、氣候、海拔等)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)兩類,所有數(shù)據(jù)需要被轉(zhuǎn)化成一致的柵格格式；運(yùn)行CLUE-S模型需要輸入的參數(shù)文件為main1文件、編輯回歸方程文件(alloc.reg)、區(qū)域約束文件(region*.fil)、需求情景假設(shè)文件 (demand. in*)、最初土地利用配置文件(Cov_all.*)、驅(qū)動(dòng)因子文件(Sclgr*)、轉(zhuǎn)化矩陣文件(allow.txt)。

(2)空間分析：在CLUE-S模型中,根據(jù)一組引起土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子,運(yùn)用Logistic回歸對(duì)每一柵格單元可能出現(xiàn)某一種土地利用類型的概率進(jìn)行診斷。在轉(zhuǎn)移概率計(jì)算公式中,X為各驅(qū)動(dòng)因子,β為驅(qū)動(dòng)因子系數(shù)。使用PontiusR.G.提出的 ROC(Relative operating Characteristics)方法對(duì)Logistic回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn),ROC曲線下面積越大,表明回歸效果越好[25]。

Log(Pi/(1-Pi))=β0+β1X1i+β2X2i+......+βnXni

(3)轉(zhuǎn)化規(guī)則：不同土地利用類型的穩(wěn)定性可由模型參數(shù)ELAS定義以下三種情況：對(duì)于一般不會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌恋乩妙愋偷牡仡?ELAS設(shè)為1；對(duì)于極易變化的地類,ELAS設(shè)為0；對(duì)于發(fā)生轉(zhuǎn)化的難易程度介于以上兩種極端情況之間的地類,ELAS設(shè)為大于0小于1的某一值。參數(shù)設(shè)置主要依靠研究者對(duì)研究區(qū)域土地利用變化的理解,可以在模型檢驗(yàn)的過(guò)程中進(jìn)行調(diào)試。

(4)動(dòng)態(tài)模擬：綜合分析土地利用的空間分布概率適宜圖、土地利用變化規(guī)則和研究初期土地利用分布現(xiàn)狀圖的基礎(chǔ)上,根據(jù)總概率TPROP大小對(duì)土地利用需求進(jìn)行空間分配的過(guò)程。這種分配是通過(guò)多次迭代實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算公式中ITERu是土地利用類型u的迭代變量,ELASu是根據(jù)上述土地利用轉(zhuǎn)變規(guī)則設(shè)置的參數(shù)。

TPROP(i,u)=P(i,u)+ELASu+ITERu

3數(shù)據(jù)來(lái)源及處理3.1數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究涉及的數(shù)據(jù)主要包括地理空間數(shù)據(jù)(土地利用、地形、水文、坡度等)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口、資源等)和專題數(shù)據(jù)。

(1)土地利用數(shù)據(jù)：采用2010年及2015年的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù),來(lái)源于揚(yáng)州市2010年及2015年Landsat TM遙感影像數(shù)據(jù)解譯,空間分辨率為30m。

(2)地形及水文數(shù)據(jù)：將地理空間云數(shù)據(jù)平臺(tái)下載的GDEMDEM 30M分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)進(jìn)行掩膜提取處理,獲得研究區(qū)的高程數(shù)據(jù)；運(yùn)用ArcGIS的Spatial Analyst Tools生成坡度圖,并進(jìn)行水文分析和徑流模擬等數(shù)據(jù)處理。

(3)統(tǒng)計(jì)及專題數(shù)據(jù)：包括統(tǒng)計(jì)年鑒、地方志和各類專題數(shù)據(jù)。其中,社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《揚(yáng)州市統(tǒng)計(jì)年鑒》；歷年建設(shè)用地規(guī)模來(lái)源于土地利用變更調(diào)查,部分缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用多年平均增長(zhǎng)率進(jìn)行插值計(jì)算。

3.2 數(shù)據(jù)處理

(1)土地利用數(shù)據(jù)：首先,將收集到的地形圖進(jìn)行掃描和投影處理,以地形圖作為主控?cái)?shù)據(jù)源,利用ENVI 4.7軟件,結(jié)合第二次全國(guó)土地調(diào)查土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù),對(duì)2010年及2015年TM影像數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)及糾正,平均位置誤差控制在1個(gè)像元以內(nèi)；然后,基于ArcGIS 10.2平臺(tái),根據(jù)不同土地覆被類型的影像色調(diào)、紋理等特征,建立相應(yīng)的遙感解譯標(biāo)志,以“二調(diào)”數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),進(jìn)行人機(jī)交互式目視判讀,提取相鄰兩個(gè)時(shí)段內(nèi)土地利用類型發(fā)生變化的動(dòng)態(tài)圖斑,分別獲得2010年及2015年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)。參考《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017),將研究區(qū)域土地利用類型劃分為耕地、園林地、城鎮(zhèn)及工礦用地、交通運(yùn)輸用地、水域及水利設(shè)施用地五大類。

(2)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)的處理：以土地利用現(xiàn)狀圖數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),借助ArcGIS軟件,提取研究區(qū)的河流、湖泊、公路、鐵路、農(nóng)村道路、城市、村莊的圖斑；鎮(zhèn)中心距離文件的獲取,則以研究區(qū)現(xiàn)狀行政區(qū)劃圖為基準(zhǔn),運(yùn)用空間分析模塊中的重心提取工具,獲得鎮(zhèn)中心的點(diǎn)文件；最后利用空間分析模塊中的Spatial Analyst Tool工具欄下的歐式距離工具(Euclidean Distance)生成相應(yīng)點(diǎn)狀和面狀數(shù)據(jù)的空間距離文件。數(shù)據(jù)結(jié)果均為柵格格式,格網(wǎng)大小為30m×30m。

(3)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的處理：人口密度數(shù)據(jù)是本研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)的唯一驅(qū)動(dòng)力指標(biāo),它的處理過(guò)程首先以現(xiàn)狀行政區(qū)劃圖為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),運(yùn)用ArcGIS工具中的Data Management Tools模塊下的Feature to point 工具生成各鎮(zhèn)中心的點(diǎn)文件,并將各點(diǎn)賦予人口密度屬性數(shù)據(jù),最終運(yùn)用克里金插值法求取整個(gè)研究區(qū)范圍以30m×30m為格網(wǎng)單元的人口密度數(shù)據(jù)。

4 研究結(jié)果與分析

4.1 不同生態(tài)安全情景下的生態(tài)用地格局

4.1.1防洪安全格局

通過(guò)查閱揚(yáng)州市區(qū)水文資料和洪水資料,將洪水淹沒(méi)區(qū)高、中、低風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別分別定為五十年一遇、二十年一遇和十年一遇,對(duì)應(yīng)洪水位分別為8.85、6.36、5.69m；蓄洪低、中、高安全格局分別設(shè)定蓄洪區(qū)的緩沖區(qū)(50、80、150m),二者相疊加從而得到區(qū)域防洪安全格局。

由圖1可以看出,研究區(qū)洪水易發(fā)區(qū)主要集中在長(zhǎng)江及邵伯湖沿岸,防洪安全格局的級(jí)別隨著防洪源距離的擴(kuò)大而提高。其中,低安全格局面積約為197.76km2,占研究區(qū)防洪安全格局的50.45%,在此區(qū)域內(nèi)應(yīng)該嚴(yán)禁建設(shè)占用,鼓勵(lì)保留自然濕地以最大程度發(fā)揮蓄洪調(diào)洪功能；中安全格局面積約為62.71km2,占研究區(qū)防洪安全格局的16.00%,在此區(qū)域內(nèi),應(yīng)實(shí)行有條件建設(shè)開發(fā)并且推進(jìn)生態(tài)退耕還濕工程,恢復(fù)自然河道；高安全格局面積約為131.53km2,占研究區(qū)防洪安全格局的33.55%,可用于建設(shè)開發(fā),但仍需嚴(yán)格控制建筑標(biāo)高和設(shè)施的防洪安全標(biāo)準(zhǔn)。

4.1.2水土保持安全格局

建立水土保持不同安全級(jí)別與水土流失保持影響因子(地表徑流緩沖區(qū)、土地覆蓋類型、坡度)的對(duì)應(yīng)關(guān)系(表1),通過(guò)空間疊置分析,將土地覆蓋類型與坡度因子影響下生態(tài)用地格局取交集,然后再與地表徑流緩沖區(qū)因子決定的生態(tài)用地格局取并集,從而建立區(qū)域水土保持的安全格局。

由圖2所示,水土保持安全格局主要集中在河流、湖泊、地表徑流及林地等極易遭受水土流失威脅地區(qū)周圍的緩沖地帶。其中,低安全格局面積約為68.96km2,占研究區(qū)水土保持安全格局的31.03%,應(yīng)將此區(qū)域納入重點(diǎn)保護(hù)區(qū)并以恢復(fù)為主,實(shí)施坡面整治和小流域整治以促進(jìn)自然環(huán)境的恢復(fù)；中安全格局面積約為104.61km2,占研究區(qū)水土保持安全格局的47.06%,該區(qū)域坡度較緩,但植被覆蓋度仍較欠缺,應(yīng)逐步加大退耕還林、封山育林等力度,提高整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量；高安全格局面積約為48.70km2,占研究區(qū)水土保持安全格局的21.91%,該區(qū)域以保護(hù)預(yù)防為主要目的,建立健全動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與監(jiān)督管理機(jī)制,合理規(guī)劃以避免人為干擾。

圖1 防洪安全格局Fig.1 Flood control security pattern

圖2 水土保持安全格局Fig.2 Soil-water conservation pattern

表1 水土流失保持影響因子

4.1.3生物保護(hù)安全格局

選取面積大于1000m2的林地作為灰喜鵲棲息源地,對(duì)不同土地類型設(shè)置相應(yīng)阻力值,構(gòu)建土地類型阻力面；灰喜鵲活動(dòng)范圍約為2km[26],因此提取源地2km范圍內(nèi)的阻力數(shù)據(jù),構(gòu)建最小阻力模型,并運(yùn)用自然斷裂法構(gòu)建留鳥低、中、高三級(jí)生境安全格局。選取土地覆蓋類型、坡度、距城鎮(zhèn)和居民點(diǎn)距離以及距水體距離作為白鷺生境適宜性的評(píng)價(jià)因子[15—19],結(jié)合專家打分因子評(píng)分和賦權(quán),運(yùn)用自然斷裂法構(gòu)建候鳥低、中、高三級(jí)生境安全格局。二者疊加構(gòu)建區(qū)域生物保護(hù)安全格局。

從圖3可知,低安全格局面積約為136.23km2,占研究區(qū)生物保護(hù)安全格局的18.17%,該區(qū)域作為生物多樣性保護(hù)核心區(qū),應(yīng)禁止建設(shè)開發(fā),嚴(yán)格保護(hù)生物的棲息地；中安全格局面積約為179.13km2,占研究區(qū)生物保護(hù)安全格局的23.89%,該區(qū)域作為生態(tài)過(guò)渡區(qū),可適當(dāng)有條件建設(shè),但須避開生態(tài)敏感區(qū)；高安全格局面積約為434.35km2,占研究區(qū)生物保護(hù)安全格局的57.94%,該區(qū)域作為生態(tài)隔離帶,允許建設(shè)占用,但需通過(guò)合理評(píng)估及規(guī)劃以避免生境的進(jìn)一步破碎化和退化。

圖3 生物保護(hù)安全格局Fig.3 Biological protection security pattern

圖4 游憩安全格局Fig.4 Recreational Security Pattern

4.1.4游憩安全格局

水體、灘涂、風(fēng)景名勝區(qū)以及鄉(xiāng)土文化遺產(chǎn)作為源,選取土地覆蓋類型和線狀要素相結(jié)合的方式構(gòu)建游憩阻力面[15—19],結(jié)合專家打分,確定各因子阻力系數(shù),通過(guò)構(gòu)建最小阻力模型和自然斷裂法,構(gòu)建區(qū)域低、中、高三級(jí)游憩安全格局。

由圖4所示,源地及其周圍的廊道和緩沖區(qū)共同構(gòu)成了區(qū)域的游憩安全格局,其中廊道對(duì)各景點(diǎn)間的聯(lián)通起到至關(guān)重要的作用,有助于提升區(qū)域生態(tài)景觀的文化和休閑娛樂(lè)功能。其中,低安全格局面積約為271.31km2,占研究區(qū)游憩安全格局的44.23%,該區(qū)域是保障游憩安全的核心區(qū)域,區(qū)內(nèi)應(yīng)積極嚴(yán)格保護(hù)良好的生態(tài)空間,維持各游憩景觀之間的連通性；中安全格局面積約為148.20km2,占研究區(qū)游憩安全格局的24.16%,本區(qū)域?yàn)橛袟l件允許建設(shè)區(qū),但應(yīng)盡量保持自然要素的原貌,建立相應(yīng)的配套措施和綠色廊帶,維持其文化傳遞功能；高安全格局面積約為193.89km2,占研究區(qū)游憩安全格局的31.61%,該區(qū)域是對(duì)游憩安全影響較小的區(qū)域,可依據(jù)周邊景觀要素而定,建設(shè)與地方文化相符合的建筑和設(shè)施。

圖5 揚(yáng)州市區(qū)綜合景觀安全格局Fig.5 Comprehensive landscape security pattern in Yangzhou city

4.1.5區(qū)域綜合景觀安全格局

通常認(rèn)為不同子安全格局對(duì)于區(qū)域生態(tài)安全維系具有同等重要的地位,因此,通過(guò)子安全格局的空間疊加,并采用綜合取低的方法[19],最終構(gòu)建區(qū)域低、中、高三級(jí)綜合景觀安全格局。

結(jié)果表明(圖5),研究區(qū)低安全水平的生態(tài)用地的面積為201.81km2,占研究區(qū)三類安全格局中的20.68%；中安全水平生態(tài)用地面積為356.18km2,占研究區(qū)三類安全格局中的36.50%；高安全水平生態(tài)用地的面積為476.31km2,占研究區(qū)三類安全格局中的48.81%。其中,低安全水平下的生態(tài)用地是保障區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)功能的最小單元,原則上應(yīng)維持現(xiàn)有景觀結(jié)構(gòu)和安全,避免遭受人類活動(dòng)的干擾也是人類開發(fā)建設(shè)不能逾越的紅線；中安全水平下的生態(tài)用地主要起著廊道緩沖的作用,實(shí)現(xiàn)核心區(qū)與外界的信息傳送與交流,因此,該安全級(jí)別下的土地以自然型土地利用為主、限制建設(shè)；高安全水平下的生態(tài)用地是城市生態(tài)系統(tǒng)與自然生態(tài)系統(tǒng)的緩沖區(qū)和隔離帶,該水平下各類生態(tài)用地間的連通性較好、生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)穩(wěn)定,因此,可根據(jù)實(shí)際情況對(duì)生態(tài)用地進(jìn)行適當(dāng)?shù)拈_發(fā)建設(shè)活動(dòng),但應(yīng)控制開發(fā)建設(shè)對(duì)生態(tài)用地的干擾。

4.2 土地利用情景構(gòu)建及土地需求量預(yù)測(cè)

4.2.1土地利用核心情景方案

參照國(guó)內(nèi)外CLUE-S土地利用變化情景構(gòu)建的研究成果,在實(shí)際操作中,不同情景方案的實(shí)現(xiàn)主要通過(guò)調(diào)整CLUE-S模型不同限定區(qū)域的空間布局及其相關(guān)參數(shù)[27—28]。CLUE-S中的限定因素包括絕對(duì)限制因素(限制區(qū)域內(nèi)的土地利用類型向其他地類轉(zhuǎn)變)和相對(duì)限制因素(限制區(qū)域部分土地利用類型的轉(zhuǎn)變)；本研究將景觀生態(tài)安全格局法構(gòu)建不同安全級(jí)別的生態(tài)用地分布格局作為相對(duì)限制因素參數(shù),據(jù)此構(gòu)建不同研究區(qū)土地利用核心情景。

結(jié)合《江蘇省土地利用總體規(guī)劃(2006—2020年)》、《揚(yáng)州市土地利用總體規(guī)劃(2006—2020年)》等相關(guān)規(guī)劃的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)設(shè)定,綜合確定研究區(qū)土地利用情景。

現(xiàn)狀發(fā)展情景：以2010—2015年土地利用變化規(guī)律為參考,不存在對(duì)于建設(shè)用地、耕地及生態(tài)用地間轉(zhuǎn)化速率的人為干涉,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、糧食安全、生態(tài)安全均維持現(xiàn)狀水平,土地利用需求基本不受較大規(guī)模政策調(diào)整的影響；將景觀生態(tài)安全格局法確定的低安全格局用地范圍作為限制區(qū)域,限制該區(qū)域內(nèi)的各地類間轉(zhuǎn)化。

耕地保護(hù)情景：在此情景下,將糧食安全作為首要目標(biāo),僅考慮對(duì)于耕地的保護(hù),因此適當(dāng)減少耕地向其他地類轉(zhuǎn)移的轉(zhuǎn)化速率,生態(tài)用地維持現(xiàn)有變化趨勢(shì)；同時(shí)維持一定程度的生態(tài)安全等級(jí),將景觀生態(tài)安全格局法確定的中安全格局用地范圍作為限制區(qū)域,限制各地類間的轉(zhuǎn)化。

生態(tài)涵養(yǎng)情景：生態(tài)環(huán)境處于高安全水平,極大減緩生態(tài)用地向其他地類轉(zhuǎn)化速率。同時(shí)耕地作為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的主體,耕地變化也在現(xiàn)有水平上稍作調(diào)整。該情景下生態(tài)保護(hù)成為政府土地利用管制的主要目標(biāo),環(huán)境污染得到有效控制、生態(tài)環(huán)境日益改善,居民的生產(chǎn)、生活和健康等福祉日益提升,維持高水平的生態(tài)安全等級(jí),將景觀生態(tài)安全格局法確定的高安全格局用地范圍作為限制區(qū)域,限制各地類間的轉(zhuǎn)化。

4.2.2不同情景下土地需求量預(yù)測(cè)

由于2010—2015年間,城鎮(zhèn)化進(jìn)程持續(xù)推進(jìn),經(jīng)濟(jì)處于平穩(wěn)增長(zhǎng)狀態(tài),將此矩陣視為現(xiàn)狀發(fā)展情景下的各用地轉(zhuǎn)移概率矩陣。參考相關(guān)文獻(xiàn)[29—30],在耕地保護(hù)情景下,依據(jù)已設(shè)定的情景內(nèi)涵,最大程度實(shí)現(xiàn)保證耕地不減少的目標(biāo),耕地向城鎮(zhèn)及工礦用地轉(zhuǎn)化的概率降低50%、耕地向交通運(yùn)輸用地轉(zhuǎn)化的概率降低50%,隨著國(guó)家一再出臺(tái)相應(yīng)的整治文件以強(qiáng)化監(jiān)督長(zhǎng)期以來(lái)農(nóng)村違規(guī)占用耕地的亂象,農(nóng)村土地整治力度將持續(xù)加強(qiáng),因此在參數(shù)設(shè)定中,城鎮(zhèn)及工礦用地向耕地轉(zhuǎn)化概率提升10%；在生態(tài)涵養(yǎng)情景下,根據(jù)已設(shè)定的情景內(nèi)涵,為保證農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定以及維持一定程度的糧食安全,在參數(shù)設(shè)定中將耕地向城鎮(zhèn)及工礦用地轉(zhuǎn)化的概率降低30%、城鎮(zhèn)及工礦用地向耕地轉(zhuǎn)化概率提升10%,園林地作為最為關(guān)鍵的生態(tài)用地,應(yīng)極大程度減少建設(shè)發(fā)展對(duì)其的占用,設(shè)定園林地向城鎮(zhèn)及工礦用地轉(zhuǎn)移的概率降低90%、園林地向交通運(yùn)輸用地轉(zhuǎn)化的概率降低30%,同時(shí)為提升國(guó)家水安全保障能力,減少水源地占用也尤為重要,因此設(shè)定水域及水利設(shè)施用地向耕地和城鎮(zhèn)及工礦用地轉(zhuǎn)化的概率降低30%；據(jù)此,得到耕地保護(hù)和生態(tài)涵養(yǎng)情景下各地類間的轉(zhuǎn)移概率(表2),并推算得到不同情景下不同土地利用類型的需求量(表3)。

表2 不同情景下各土地利用類型轉(zhuǎn)移概率/%

表3 不同情景下2030年各土地利用類型需求量/km2

4.3 基于CLUE-S模型的土地利用布局模擬

4.3.1Logistic回歸分析結(jié)果及ROC曲線驗(yàn)證

土地利用類型都有相對(duì)穩(wěn)定的趨勢(shì),直接或間接的土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子都有可能成為土地類型變化不穩(wěn)定的根源,尤其是對(duì)生態(tài)環(huán)境復(fù)雜的長(zhǎng)江流域地區(qū)。影響揚(yáng)州市土地利用時(shí)空變化的因素是非常多的,在分析評(píng)價(jià)驅(qū)動(dòng)因子時(shí),要以重要性、數(shù)據(jù)可獲得性、可量化性為原則,綜合考慮揚(yáng)州市河網(wǎng)密布的特殊區(qū)位以及高速發(fā)展對(duì)于便利交通的依賴,同時(shí)本文參考多位學(xué)者已有研究[31—33],結(jié)合自然、區(qū)位及社會(huì)因素3個(gè)方面選取12個(gè)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行分析研究(表4)。

運(yùn)用SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件,將研究區(qū)各類型土地作為因變量、各驅(qū)動(dòng)因子作為自變量進(jìn)行二元Logistic回歸分析,以確定各類型土地與其驅(qū)動(dòng)因素間的定量關(guān)系。為了保證大型數(shù)據(jù)的運(yùn)行,將逐步回歸的進(jìn)入概率設(shè)為0.01,移除概率設(shè)為0.02,通過(guò)軟件分析,得到各地類與驅(qū)動(dòng)因子間的系數(shù)β；根據(jù)Logistic回歸的結(jié)果,運(yùn)用ROC曲線的方法對(duì)各驅(qū)動(dòng)因子對(duì)相應(yīng)地類的解釋能力進(jìn)行驗(yàn)證(表5)。

依據(jù)表5可知,揚(yáng)州市區(qū)2010年城鎮(zhèn)工礦用地、水域及水利設(shè)施用地的R0C值均大于0.8,擬合精度較好；耕地、交通運(yùn)輸用地、其他土地的ROC曲線值均大于0.7.擬合精度也較高；然而園林地的ROC曲線值較低、僅為0.646,這主要是因?yàn)閾P(yáng)州市區(qū)境內(nèi)地勢(shì)較為平坦、地貌類型以平原為主,耕地、河流等分布密而廣,園林地用地類型面積較小且分布零散,因此,相關(guān)驅(qū)動(dòng)因素對(duì)其解釋力度較差。綜合而言,各土地利用類型的ROC值均大于0.6,說(shuō)明各驅(qū)動(dòng)因子對(duì)揚(yáng)州市區(qū)土地利用具有一定的解釋能力,可以用來(lái)模擬揚(yáng)州市區(qū)的土地利用變化。

表4 土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子及其參數(shù)命名

表5 不同土地利用類型二元邏輯斯蒂回歸Beta系數(shù)

4.3.2CLUE-S精度驗(yàn)證結(jié)果

完成各模塊和相應(yīng)參數(shù)文件設(shè)定后,運(yùn)行CLUE-S模型,以2010年土地利用現(xiàn)狀圖作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模擬2015年土地利用現(xiàn)狀圖。參考相關(guān)研究,主要采用Kappa指數(shù)定量檢驗(yàn)2015年模擬結(jié)果與土地利用現(xiàn)狀的擬合程度,計(jì)算公式如下：

Kappa=(P0-PC)/(Pp-Pc)

式中,P0表示正確模擬的比例；Pc表示隨機(jī)情況下期望的正確模擬比例；Pp表示理想分類情況下的正確模擬比例。

將2015年土地利用模擬情景(圖6)和2015年土地利用現(xiàn)狀情景(圖7)進(jìn)行相減運(yùn)算,借助ArcGIS中的Raster Calculator工具,提取0值柵格單元；結(jié)果表明0值柵格單元個(gè)數(shù)為940132個(gè),占柵格總數(shù)1084225的86.71%,即P0=0.8671。本研究中土地利用類型共分為五大類,因此,每個(gè)柵格單元在隨機(jī)模擬情況下的正確率即Pc=1/4。Pp的取值為1即理想狀態(tài)下柵格單元的模擬正確率為1。將上述各參數(shù)代入公式中可得模擬年份的Kappa指數(shù)為82.28%。計(jì)算結(jié)果表明,本研究所選取的各類驅(qū)動(dòng)因子對(duì)于各地類變化具有較強(qiáng)的解釋能力；運(yùn)用CLUE-S模型可以較好地模擬揚(yáng)州市區(qū)的土地利用空間變化。

圖6 2015年土地利用現(xiàn)狀圖Fig.6 Land use status map in 2015

圖7 2015年土地利用模擬圖Fig.7 Land use simulations map in 2015

4.3.3不同情景下土地利用布局模擬結(jié)果

以2015年土地利用現(xiàn)狀圖作為模擬年份的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),依據(jù)上述情景構(gòu)建的參數(shù)設(shè)置和相應(yīng)情景下所測(cè)算的各類用地需求量輸入CLUE-S模型中,模擬研究區(qū)未來(lái)15年不同情景下的土地利用/覆被的變化情況,最終得到3種情景下各類用地的分布格局圖(圖8)。

圖8 2030年不同情景方案土地利用模擬圖Fig.8 The land use simulation map under different scenarios in 2030

綜合分析不同情景下2030年土地利用布局模擬圖可以看出：

現(xiàn)狀發(fā)展情景下各地類需求量按照2010—2015年土地利用變化轉(zhuǎn)移概率計(jì)算而來(lái),地類轉(zhuǎn)化間受約束程度較小,較大程度的保留了原有地類間轉(zhuǎn)化的趨勢(shì)。從圖8可以看出城鎮(zhèn)及工礦用地量增加明顯,且用地分布在原有建成區(qū)的基礎(chǔ)上向外圍呈緊湊連續(xù)型擴(kuò)散,增加城鎮(zhèn)及工礦用地的面積主要來(lái)源于耕地和園林地；耕地和園林地的面積呈減少趨勢(shì),且二者分布呈現(xiàn)破碎化,說(shuō)明在現(xiàn)狀發(fā)展情景下,不僅會(huì)帶來(lái)耕地和園林地?cái)?shù)量上的減少,而且會(huì)造成耕地和園林地分布上的不連續(xù)性；交通運(yùn)輸用地也呈現(xiàn)出擴(kuò)張的趨勢(shì),但總體而言其擴(kuò)張幅度較城鎮(zhèn)及工礦用地的幅度較小。

耕地保護(hù)情景下,加強(qiáng)了對(duì)耕地?cái)?shù)量的保護(hù),降低了耕地轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)及工礦用地和交通運(yùn)輸用地的概率,并提升了通過(guò)土地整治工程推進(jìn)城鎮(zhèn)及工礦用地復(fù)墾為耕地的可能性。從圖8可以看出城鎮(zhèn)及工礦用地在原有建成區(qū)的基礎(chǔ)上繼續(xù)擴(kuò)張,但其擴(kuò)張幅度遠(yuǎn)小于現(xiàn)狀發(fā)展情景；由于將景觀生態(tài)安全格局法構(gòu)建下的中安全格局用地范圍作為研究區(qū)的限制區(qū)域,城鎮(zhèn)及工礦用地和交通運(yùn)輸用地的擴(kuò)張?jiān)谝欢ǔ潭壬鲜艿阶璧K,同時(shí)維持現(xiàn)有耕地供給條件下,耕地分布格局開始向集中連片的形式轉(zhuǎn)變,但一定程度上損失了對(duì)生態(tài)的保護(hù)。

生態(tài)涵養(yǎng)情景下,要求加強(qiáng)對(duì)園林地、耕地等具有生態(tài)安全維護(hù)作用的地類進(jìn)行保護(hù)。從圖8可以看出,研究區(qū)園林地的面積明顯增加,增加的部分主要集中在西北及東南丘陵地區(qū)。此外,由于設(shè)置了對(duì)水域及水利設(shè)施的保護(hù)條件,零星水域的破碎化現(xiàn)象得到緩解,水安全保障得到提升。在此情景下,交通運(yùn)輸用地相比其他情景略有增加,交通路網(wǎng)的通達(dá)程度提升對(duì)保障生態(tài)游憩安全及農(nóng)作物運(yùn)輸安全提供了有利條件,一定程度上促進(jìn)了區(qū)域生態(tài)安全及糧食安全。同時(shí),城鎮(zhèn)及工礦用地在原有基礎(chǔ)上增加較少,該情景下將景觀生態(tài)安全格局法構(gòu)建下的高安全格局用地范圍作為研究區(qū)的限制區(qū)域,最大程度上限制了研究區(qū)內(nèi)建設(shè)用地對(duì)于生態(tài)用地的擴(kuò)張占用,同時(shí)對(duì)耕地速率的調(diào)整也保證了2030年耕地面積的穩(wěn)定,實(shí)現(xiàn)糧食安全。

5 討論

本文通過(guò)將景觀生態(tài)安全格局作為區(qū)域約束性文件耦合到CLUE-S模型中,通過(guò)調(diào)整地類轉(zhuǎn)化速度與生態(tài)保護(hù)力度,實(shí)現(xiàn)“多目標(biāo)”需求下的土地利用模擬。綜合考慮生態(tài)安全、耕地保護(hù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的土地利用目標(biāo),對(duì)于區(qū)域土地利用的合理利用具有重要意義。

2018年,隨著《揚(yáng)州市城市“雙修”試點(diǎn)工作實(shí)施方案》的印發(fā),揚(yáng)州市成為江蘇省城市“雙修”工作的試點(diǎn)城市,要求大力推進(jìn)生態(tài)修復(fù)與城市修補(bǔ)建設(shè),與一貫的生態(tài)保護(hù)不同,城市建設(shè)也成為了生態(tài)治理外的另一大重點(diǎn)方向；截至2018年底,揚(yáng)州市已建成高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田占全市耕地73.9%,成為蘇北第一,全省第三大高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)市；目前,省級(jí)生態(tài)循環(huán)農(nóng)業(yè)試點(diǎn)村項(xiàng)目啟動(dòng)建設(shè),在保證數(shù)量的要求上更加需要加快揚(yáng)州市農(nóng)業(yè)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型。在這樣的背景之下,了解不同生態(tài)保護(hù)要求下未來(lái)土地利用格局的變化趨勢(shì)顯得尤為重要。從本研究結(jié)果中可以看到,以生態(tài)安全格局構(gòu)建結(jié)果為基礎(chǔ),對(duì)高、中、低三種不同安全水平的生態(tài)空間分別進(jìn)行約束后可知,在本文的“生態(tài)涵養(yǎng)”情景下,通過(guò)對(duì)高生態(tài)安全區(qū)域的轉(zhuǎn)入禁止,以及對(duì)建設(shè)用地向耕地及生態(tài)用地的占用限制,在實(shí)現(xiàn)生態(tài)及糧食的“雙安全”外,同時(shí)引導(dǎo)建設(shè)用地向節(jié)約集約發(fā)展。生態(tài)保護(hù)和耕地保護(hù)不僅是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可逾越的底線界限,正確合適的約束更能促使城鎮(zhèn)的有序高效發(fā)展。

這也正體現(xiàn)了當(dāng)下“反規(guī)劃”理論重點(diǎn)：生態(tài)格局是城市建設(shè)的基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上,糧食安全更是人類生存的基礎(chǔ),在生態(tài)格局的要求下結(jié)合耕地流轉(zhuǎn)的制約,是推進(jìn)城市精明增長(zhǎng)和精明保護(hù)的有效途徑[34],對(duì)比設(shè)定的3種情景,在提高生態(tài)保護(hù)限制時(shí)發(fā)現(xiàn),交通用地隨著生態(tài)用地的增加而明顯減少,而城鎮(zhèn)用地隨著耕地的增加而減少,可見避免道路對(duì)于生態(tài)用地的機(jī)械分割,導(dǎo)致生態(tài)用地的破碎化甚至退化可能是未來(lái)生態(tài)保護(hù)的重點(diǎn)方向；而隨著目前增減掛鉤政策和基本農(nóng)田建設(shè)的穩(wěn)步實(shí)施,耕地被建設(shè)用地侵占的速率將會(huì)得到有效控制,建設(shè)用地占用耕地資源的現(xiàn)象將得到緩和。從研究結(jié)果中看出生態(tài)涵養(yǎng)情景將是保障生態(tài)安全和糧食安全的一致選擇,在未來(lái)發(fā)展中,土地的稀缺性決定了三類空間之間相互競(jìng)爭(zhēng)制約現(xiàn)象可能會(huì)持續(xù)存在,因此,了解生態(tài)安全和糧食安全下未來(lái)土地利用布局方向,針對(duì)城鎮(zhèn)及工礦用地和交通用地對(duì)于生態(tài)用地和耕地的不同影響,明確未來(lái)規(guī)劃管控重點(diǎn),對(duì)研究區(qū)土地利用管理和宏觀調(diào)控具有一定的借鑒意義,可為當(dāng)?shù)赝恋乩每傮w規(guī)劃提供科學(xué)的決策參考。

6 結(jié)論

本研究以揚(yáng)州市區(qū)為例,模擬其在現(xiàn)狀發(fā)展、糧食安全、生態(tài)涵養(yǎng)三種情景下的土地利用格局分布,并將各情景結(jié)果對(duì)比分析表明：

(1)研究區(qū)低安全水平的生態(tài)用地的面積為201.81km2,占研究區(qū)土地總面積的20.68%；中安全水平生態(tài)用地面積為356.18km2,占研究區(qū)土地總面積的36.50%；高安全水平生態(tài)用地的面積為476.31km2,占研究區(qū)土地總面積的48.81%。

(2)通過(guò)模擬2030年研究區(qū)現(xiàn)狀發(fā)展、耕地保護(hù)、生態(tài)涵養(yǎng)情景下的土地利用分布格局,結(jié)果表明不同情景下的土地利用/覆被格局存在顯著的差異：現(xiàn)狀發(fā)展情景下,城鎮(zhèn)及工礦用地量增加明顯,用地在原有基礎(chǔ)上沿外圍呈緊湊連續(xù)型擴(kuò)散,耕地、園林地分布呈現(xiàn)破碎化；耕地保護(hù)情景下耕地分布趨于連片和集中,城鎮(zhèn)及工礦用地和交通運(yùn)輸用地的擴(kuò)張受到耕地分布的制約影響較為明顯,對(duì)生態(tài)空間的侵占也略有改善；生態(tài)涵養(yǎng)情景下園林地面積明顯增加,城鎮(zhèn)及工礦用地和交通運(yùn)輸用地雖然仍在持續(xù)擴(kuò)張,但同時(shí)受到耕地保護(hù)約束限制,建設(shè)用地侵占耕地速率降低,也保障了部分糧食安全。

CLUE-S模型模擬土地利用/覆被變化的精確度,在一定程度上取決于驅(qū)動(dòng)因子的合理性和代表性。由于部分社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的缺失,必然會(huì)帶來(lái)模擬精度的降低。同時(shí),土地利用變化也受到政策因素的調(diào)控,而政策因素本身存在主觀作用大、不確定性強(qiáng)等特點(diǎn),如何準(zhǔn)確的量化將是未來(lái)研究的重點(diǎn)。因此,在未來(lái)的研究中,應(yīng)充分考慮土地開發(fā)、管理和保護(hù)等政策對(duì)土地利用變化的調(diào)控作用,完善土地利用變化驅(qū)動(dòng)機(jī)制,改進(jìn)情景構(gòu)建和模擬方法,以提高模擬的精度。同時(shí),在當(dāng)前及未來(lái)我國(guó)發(fā)展進(jìn)程中,立足于生態(tài)文明建設(shè),在長(zhǎng)江沿岸騰退政策、生態(tài)產(chǎn)品價(jià)值實(shí)現(xiàn)機(jī)制探索、生態(tài)補(bǔ)償政策等可持續(xù)發(fā)展政策的持續(xù)推進(jìn)引領(lǐng)下,“生態(tài)涵養(yǎng)”情景的內(nèi)涵必將得到極大的發(fā)展,不僅僅再針對(duì)于現(xiàn)有生態(tài)空間的保護(hù),建設(shè)用地的退出及生態(tài)用地的恢復(fù)將成為發(fā)展主旋律,因此在今后的研究中,情景設(shè)置會(huì)偏向多類生態(tài)保護(hù)要求設(shè)置,如“騰江拓海”情景、“退耕還林”情景、“農(nóng)村建設(shè)用地整理”情景等將成為重點(diǎn)研究方向。