何　玲，賈啟建，李　超，張　利，許　皞※

（1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)國土資源學(xué)院，保定 071000；　2.國土資源部環(huán)渤海土地利用——河北滄州野外基地，滄州 061000；3.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)村發(fā)展學(xué)院，保定 071000；　4.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193）

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基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和生態(tài)安全格局的土地利用格局模擬

何玲1,2，賈啟建3，李超4，張利1,2，許皞1,2※

（1.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)國土資源學(xué)院，保定 071000；2.國土資源部環(huán)渤海土地利用——河北滄州野外基地，滄州 061000；3.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)村發(fā)展學(xué)院，保定 071000；4.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193）

摘要：河北省沿海經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展導(dǎo)致濱海土地利用格局快速轉(zhuǎn)變，威脅土地生態(tài)安全。針對性核算區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值，探尋生態(tài)安全格局進(jìn)而優(yōu)化土地利用格局可為土地利用規(guī)劃與整治提供決策支持，是保障區(qū)域生態(tài)安全的必然選擇。該文以河北省黃驊市為研究區(qū)，利用遙感、氣象數(shù)據(jù)和外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，采用植被凈第一生產(chǎn)力核算生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值，借助該價值構(gòu)建生態(tài)安全格局，以生態(tài)安全格局為影響因素利用元胞自動機(jī)和馬爾科夫模型進(jìn)行不同情境土地利用格局模擬。結(jié)果表明：2011年單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值濕地最大，為14.95元/(m2·a)，建設(shè)用地最小，為2.44元/(m2·a)；養(yǎng)分循環(huán)功能貢獻(xiàn)率最大，為26.89%，凈化環(huán)境功能貢獻(xiàn)率最小，為0.22%；研究區(qū)分為生態(tài)核心保護(hù)區(qū)、生態(tài)緩沖區(qū)、生態(tài)恢復(fù)區(qū)和人類活動核心區(qū)，生態(tài)核心保護(hù)區(qū)面積最小，為168.58 km2，生態(tài)緩沖區(qū)面積最大，為1 400.33 km2；無生態(tài)保護(hù)情景與生態(tài)安全格局保護(hù)情景相比較，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值由94.11億元上升到95.70億元，生態(tài)核心保護(hù)區(qū)在生態(tài)安全格局保護(hù)情景下得到完全保護(hù)，新增建設(shè)用地為0。該研究方法和結(jié)果可為區(qū)域土地利用總體規(guī)劃、城市規(guī)劃和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供技術(shù)支撐和決策參考。

關(guān)鍵詞：土地利用；生態(tài)；優(yōu)化；生態(tài)安全格局；生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值；植被凈第一生產(chǎn)力；黃驊市

何玲，賈啟建，李超，張利，許皞. 基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值和生態(tài)安全格局的土地利用格局模擬[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2016，32（3）：275－284.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.03.040http://www.tcsae.org

He Ling, Jia Qijian, Li Chao, Zhang Li, Xu Hao. Land use pattern simulation based on ecosystem service value and ecological security pattern[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(3): 275－284. (in Chinese with English abstract)doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.03.040http://www.tcsae.org

0　引　言

隨著中國城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，人地矛盾日益突出，土地資源的生態(tài)安全受到威脅。緩解土地資源供求矛盾，扭轉(zhuǎn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降趨勢，是實現(xiàn)土地資源可持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路。在此背景下，優(yōu)化土地利用格局、保障區(qū)域生態(tài)安全和提升生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值成為了土地利用領(lǐng)域的研究熱點[1-2]。

土地利用格局是自然環(huán)境和人類社會相互作用的界面，其變化是各地類之間相互競爭的結(jié)果，具有復(fù)雜的過程和機(jī)理。深入探究地類間的競爭過程和演化機(jī)理，利用合適的模型模擬這一變化過程，進(jìn)而預(yù)測未來土地利用格局有助于優(yōu)化土地利用格局，提高區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。近年來，國內(nèi)外眾多學(xué)者對土地利用模擬進(jìn)行了深入探索，取得了卓有成效的研究成果[3-7]，很多復(fù)雜的土地利用模型模擬了不同情境下土地利用變化，如元胞自動機(jī)模型（cellular automaton，CA）和馬爾科夫（Markov）模型的結(jié)合，即CA-Markov模型，有效發(fā)揮了CA模型強(qiáng)大的空間運(yùn)算能力和Markov模型高精度預(yù)測的優(yōu)勢。Al-Ahmadi等[8]基于CA模型提出了模糊元胞自動機(jī)方法用于模擬城市的空間擴(kuò)展；Sivanandam[9]等通過遺傳智能CA模型將CA模擬結(jié)果與分類結(jié)果的差值作為目標(biāo)函數(shù)，提高了CA模型模擬的精度；Morita等[10]構(gòu)建了可逆CA模型，并研究了相關(guān)特性；Alonso-Sanz 等[11]提出了具有記憶功能的CA模型；Liu Xiaohang和Andersson[12]運(yùn)用CA-Markov模型模擬了不同城市的擴(kuò)張過程；楊青生等[13]采用SVM-CA（support vector machine cellular automaton）模型模擬了深圳市發(fā)展變化過程；張利等[14]運(yùn)用CA-Markov模型對曹妃甸土地利用變化進(jìn)行了動態(tài)模擬；王麗萍等[15]將灰色模型與CA模型結(jié)合模擬了佛山市土地利用格局變化。

生態(tài)安全指人類生活、生產(chǎn)的基本保障和來源以及適應(yīng)環(huán)境變化的能力等不受威脅的狀態(tài)[16]。生態(tài)安全關(guān)系到人類的生存與發(fā)展，土地利用中的生態(tài)安全問題日漸凸顯，且受到國內(nèi)外眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注，其研究在地學(xué)、生態(tài)學(xué)、資源科學(xué)等領(lǐng)域迅速發(fā)展。當(dāng)前的生態(tài)安全研究多集中于生態(tài)安全格局（ecological security pattern，ESP）構(gòu)建[17-20]和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值（ecosystem services value，ESV）核算[21-23]。前者主要圍繞ESP劃分方法進(jìn)行研究，Robert[24]和俞孔堅等[25]做出了突出貢獻(xiàn)；后者主要圍繞不同尺度[26-28]和不同生態(tài)系統(tǒng)[29-31]的ESV估算，估算方法以Costanza[32]、歐陽志云[23,27,29-30]和謝高地等[33]為代表。

國內(nèi)外學(xué)者分別對土地利用格局模擬、ESP構(gòu)建和ESV核算進(jìn)行了大量研究，但將三者相結(jié)合的研究鮮有報道，亟需進(jìn)行深入探索。河北省黃驊市瀕臨渤海，發(fā)展港口經(jīng)濟(jì)的定位使得該市十幾年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生復(fù)雜變化，對區(qū)域生態(tài)安全構(gòu)成了嚴(yán)峻威脅。利用ESV構(gòu)建ESP，并通過ESP優(yōu)化土地利用格局，進(jìn)而提升區(qū)域ESV，對保護(hù)與提升該區(qū)生態(tài)安全意義重大。本文基于植被凈第一生產(chǎn)力（net primary productivity，NPP）中CASA（carnegie-ames-stanford approach）模型估算ESV，以ESV為阻力建立ESP，以ESP和中高等基本農(nóng)田為影響因素進(jìn)行不同情境土地利用格局模擬，最后用ESV對不同情境土地利用格局的生態(tài)影響進(jìn)行檢驗，得出最佳土地利用格局，以期對黃驊市土地利用總體規(guī)劃和生態(tài)保護(hù)提供參考。

1　研究區(qū)概況

黃驊市位于河北省東南部，海河平原黑龍港流域最東端，介于38°09′～38°39′N，117°05′～117°49′E之間，總面積2 177.83 km2，海岸線65.8 km。黃驊市地貌類型為退海淤積和沖積平原，地勢低洼平坦，從西南向東北緩緩傾斜，海拔高程在1～7 m之間。氣候?qū)倥瘻貛О霛駶櫦撅L(fēng)氣候，因瀕臨渤海灣略具海洋性氣候特征，有“氣候溫和、光照充足、降雨集中、四季分明”的特點，年平均氣溫13℃左右，年蒸發(fā)量1 500～2 000 mm，降水量500～600 mm。黃驊市土類分為潮土、鹽土和沼澤土3個土類。因受地形、沖積母質(zhì)和土體構(gòu)型影響較大的緣故，全市土壤瘠薄，鹽堿化程度嚴(yán)重，pH值在7.5～8.5之間；土壤含鹽量在0.3%以上，最高達(dá)3.29%；土壤有機(jī)質(zhì)含量較低，平均為9.5 g/kg，肥力偏低。植物種類較少，大部分為草本和灌木植物，喬木較少。

2　數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1數(shù)據(jù)來源及處理

2.1.1土地利用類型數(shù)據(jù)的來源與處理

為保證數(shù)據(jù)的一致性，用于模擬的2期土地利用類型數(shù)據(jù)均采用遙感影像解譯數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云，空間分辨率均為30 m，軌道號122/33，Landsat7 ETM+影像，成像時間2000年6月10日，云量為0，2011年6月25日，平均云量為1.5。2011年6月25日影像圖云層明顯位于圖幅中上部，黃驊市位于該圖的左下部，左下角云量為0.78，基本未被云層遮蓋。為準(zhǔn)確獲取數(shù)據(jù)，在ENVI4.7軟件支持下，對該圖幅進(jìn)行去云處理。將2000年和2011年影像依據(jù)黃驊市國土資源局提供的1:50萬2011年土地利用現(xiàn)狀圖進(jìn)行幾何校正，按照黃驊市行政界線進(jìn)行圖像裁剪，進(jìn)行幾何精校正，最后對圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。

2011年土地利用現(xiàn)狀圖為黃驊市2011年土地調(diào)查更新數(shù)據(jù)成果，用于對遙感影像圖進(jìn)行幾何校正及模擬過程中各種距離圖件的提取與制作。

2.1.2歸一化植被指數(shù)（NDVI）的來源與處理

NDVI數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云，為MOD13Q1的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品，時間跨度為2011年1～12月，需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪、大氣校正，輻射校正，幾何校正。MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品為16 d合成的250 m空間分辨率的植被指數(shù)?；诿衫^華等創(chuàng)立的時空適應(yīng)性反射率融合模型中尺度轉(zhuǎn)換算法[34]，將MODIS數(shù)據(jù)與Landsat TM數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，模擬獲得空間分辨率30 m的逐月時間序列NDVI數(shù)據(jù)，融合影像計算的NDVI與真實中空間分辨率影像計算的NDVI間相關(guān)性達(dá)到了0.938，滿足了NPP估算中空間分辨率的統(tǒng)一。同時為保證與氣象數(shù)據(jù)的時間分辨率保持一致，采用最大值合成法將數(shù)據(jù)進(jìn)行合成，使數(shù)據(jù)受云的影響最低，生成研究區(qū)逐月NDVI數(shù)據(jù)，用于NPP核算。

2.1.3氣象數(shù)據(jù)的來源與處理

由中國氣象數(shù)據(jù)資源共享服務(wù)網(wǎng)獲得黃驊、泊頭、滄州市3個站點的氣象數(shù)據(jù)，并從黃驊市周邊20個縣氣象局收集獲取各縣2011年全年的日氣象數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)匯總計算，獲得黃驊市及周邊各縣各月的平均降水量、蒸發(fā)量、平均溫度、風(fēng)速、太陽輻射量、日照時數(shù)、濕度、水汽壓、大氣壓及極端最高、最低氣溫等氣象數(shù)據(jù)。通過ARCGIS10.0軟件的空間插值功能，對各月各氣象數(shù)據(jù)分別進(jìn)行反距離加權(quán)空間插值[35]，分別獲得分辨率為30 m×30 m的2011年黃驊市1～12月平均降水量、蒸發(fā)量、平均溫度、風(fēng)速、太陽輻射量、日照時數(shù)、濕度、水汽壓、大氣壓及極端最高、最低氣溫分布數(shù)據(jù)。

2.1.4外業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)的來源與處理

1）土壤數(shù)據(jù)來源與處理

在行政區(qū)劃圖、土地利用現(xiàn)狀圖和土壤類型分布圖的綜合基礎(chǔ)上，按照各鄉(xiāng)鎮(zhèn)面積，平均布設(shè)樣點，在地形復(fù)雜、利用方式復(fù)雜的區(qū)域適當(dāng)多布點，布設(shè)303個樣點（圖1）。2014年7月采集樣點0～20 cm土樣。全部土樣用土壤農(nóng)化常規(guī)方法測定土壤全氮、全磷、全鉀及容重。其中，土壤全氮采用半微量開氏法測定，土壤全磷采用高氯酸—硫酸酸溶法測定，土壤全鉀采用氫氧化鈉熔融—火焰光度法測定，土壤容重采用環(huán)刀法測定。

圖1　研究區(qū)調(diào)查樣點分布圖Fig.1　Distribution of survey sample in study area

2）物種數(shù)目數(shù)據(jù)來源與處理

結(jié)合土壤數(shù)據(jù)調(diào)查樣點，在研究區(qū)內(nèi)布設(shè)樣點303個，每個樣點為1 m×1 m研究小區(qū)?？紤]到氣溫、降水對地表植被的影響，選擇反映地表植被信息較多的7月份進(jìn)行樣地調(diào)查，對每個研究區(qū)進(jìn)行詳細(xì)的物種辨別、分類及取樣。由于受動物活動場所及時間的限制，僅以植物為代表進(jìn)行研究。

2.1.5中高等地基本農(nóng)田分布數(shù)據(jù)的來源與處理

根據(jù)2009年國土資源部發(fā)布的《中國耕地質(zhì)量等級調(diào)查與評定》中的劃分方法，將質(zhì)量等別為5～8等和9～12等的耕地分別劃分為高等地、中等地，運(yùn)用ARCGIS軟件，從《黃驊市2011年耕地質(zhì)量補(bǔ)充完善成果》中提取等別為5～12等的耕地圖斑，再與2011年黃驊市基本農(nóng)田圖疊加，生成黃驊市中高等地基本農(nóng)田圖。

2.2研究方法

2.2.1NPP估算方法——CASA 模型

NPP是單位時間單位面積內(nèi)植被所積累的有機(jī)物質(zhì)總量，是光合作用產(chǎn)生的有機(jī)物質(zhì)和自養(yǎng)呼吸所消耗有機(jī)物質(zhì)的差值[36]。其公式為

式中NPP為植被凈第一生產(chǎn)力，g/(m2·a)（以C計）；GPP為總第一生產(chǎn)力，g/(m2·a)（以C計）；R為呼吸消耗量，g/(m2·a)（以C計）。

式中FPAR是植被吸收的入射光合有效輻射比例，%；PAR是太陽入射光合有效輻射，MJ/(m2·a)；f(T)代表溫度脅迫系數(shù)；T為溫度，℃；f(β)代表水分脅迫系數(shù)；β為蒸發(fā)比；εmax代表最大光能利用率，%。

根據(jù)CASA模型，運(yùn)用ARCGIS軟件柵格計算器，對2011年黃驊市NPP進(jìn)行估算，獲得NPP空間分布情況。

2.2.2ESV估算方法

1）物質(zhì)生產(chǎn)功能。綠色植被通過光合作用將CO2和H2O轉(zhuǎn)化為有機(jī)質(zhì)的過程，該功能為人類及其他生物提供最基礎(chǔ)的能量。

式中Vom為物質(zhì)生產(chǎn)價值，元/(m2·a)；NPP(x)為x像元處每年生產(chǎn)的有機(jī)物質(zhì)量，g/(m2·a)（以C計）；Pom是有機(jī)物質(zhì)價格，元/g（以C計）；n為像元數(shù)。

2）養(yǎng)分循環(huán)功能。綠色植被通過光合作用，將氮（N）、磷（P）、鉀（K）和無機(jī)環(huán)境中其他營養(yǎng)元素轉(zhuǎn)化為有機(jī)質(zhì)，為其生命提供所需營養(yǎng)物質(zhì)的過程。

式中Vc為養(yǎng)分循環(huán)價值，元/(m2·a)；Vci（ x）為x像元處單位面積上積累的第i種營養(yǎng)元素價值，元/(m2·a)；i代表N、P、K 3種元素；Ri1為i元素在不同生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)的有機(jī)質(zhì)中的分配率，%；Ri2為i元素折算成化肥的比例，%；Pi為i肥的價格，元/t。

3）氣體調(diào)節(jié)功能。主要指光合作用下植物釋放O2，調(diào)節(jié)空氣質(zhì)量功能。

式中Vsfo為氣體調(diào)節(jié)價值，元/(m2·a)；O2V為工業(yè)制氧單位價格，元/g（以C計）。

4）氣候調(diào)節(jié)功能。主要指植物通過光合作用與呼吸作用固定的CO2對氣候進(jìn)行調(diào)節(jié)。

式中VxSC為氣候調(diào)節(jié)價值，元/(m2·a)；CO2V依據(jù)瑞典碳稅率換算的CO2單位質(zhì)量價格，元/g（以C計）。

5）水源涵養(yǎng)功能。主要指水源對水分的調(diào)節(jié)與供應(yīng)。水分調(diào)節(jié)指下墊面為水域時，生態(tài)系統(tǒng)對水域調(diào)節(jié)；水分供應(yīng)指下墊面為土壤時，生態(tài)系統(tǒng)為區(qū)域內(nèi)各類生物提供水分。本文采用替代工程法計算生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)價值。

式中VWC為水源涵養(yǎng)價值，元/(m2·a)；V(x)為x像元處每年單位面積涵養(yǎng)水量，m3/m2；PW為修建水庫單位庫容平均成本，元/m3。

當(dāng)下墊面是土地時，水源涵養(yǎng)公式如下

式中VS(x)是下墊面為土地時x像元處每年單位面積涵養(yǎng)水源量，m3/m2；Pmean(x)為x像元處逐月降水量，mm/m2；KW為產(chǎn)流降雨量占總降雨量的比例；RW為地表植被減少徑流系數(shù)。

當(dāng)下墊面是水域時，水源涵養(yǎng)公式如下

式中VWC(x)是下墊面為水域時x像元處每年單位面積涵養(yǎng)水源量，m3/m2；ETa(x)為x像元處逐月實際蒸散量，mm/m2。

6）凈化環(huán)境功能。主要表現(xiàn)吸收分解有毒物質(zhì)、吸附塵埃和殺滅細(xì)菌等多種功能。本文僅對各土地利用類型吸收分解SO2、HF、NOx和吸附塵埃的作用進(jìn)行價值計算。

式中Vce為凈化環(huán)境價值，元/(m2·a)；Qab為a土地利用類型對b有害物質(zhì)吸收的量，g/(m2·a)；Cab為a土地利用類型b有害物質(zhì)單位治理成本，元/g；Sa為土地利用類型面積，m2；a為不同土地利用類型，取值為1～9；b為不同有害物質(zhì)，取值為1～4。

7）生物多樣性維持功能。選用α多樣性指數(shù)計算功能價值。α多樣性指數(shù)用于研究區(qū)域均勻生境下的物種數(shù)目，也稱為生境內(nèi)多樣性。式中H為α多樣性指數(shù)；Pt為屬于種t的個體在全部個體中的比例；m為物種數(shù)目。

根據(jù)野外調(diào)查數(shù)據(jù)，將計算出的生物多樣性指數(shù)進(jìn)行空間插值，得出黃驊市生物多樣性指數(shù)空間分布數(shù)據(jù)。參照國家林業(yè)評估標(biāo)準(zhǔn)《森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估規(guī)范》中的物種保育指數(shù)分級價值結(jié)果（表1），將生物多樣性指數(shù)轉(zhuǎn)化為貨幣價值，進(jìn)而得出生物多樣性價值。

8）娛樂文化功能。該功能價值通過研究區(qū)旅游收入來體現(xiàn)。黃驊市2011年文化旅游總收入8.69億，主要旅游景點有南大港濕地自然保護(hù)區(qū)、古貝殼堤自然保護(hù)區(qū)、古貢冬棗園、岐口炮臺遺址、世博園游樂園等。各生態(tài)類型娛樂文化價值比值為：草地：園地：水域：濕地=1:19:115:727.5；耕地、鹽堿地、鹽田、建設(shè)用地的娛樂文化價值不計入本研究。

ESV中還包括土壤侵蝕價值，研究區(qū)瀕臨渤海，海拔高程在1～7 m之間，且屬于構(gòu)造下沉地區(qū)。因此，本研究暫不考慮減少廢棄土地價值、減少土壤養(yǎng)肥流失價值、減少淤泥淤積價值。

式（1）～（7）價值均通過ARCGIS軟件柵格計算器，根據(jù)各價值評估模型，得出各柵格價值，經(jīng)加總平均得出各功能價值。

2.2.3ESP構(gòu)建方法

生態(tài)安全格局（ecological security pattern，ESP）指維護(hù)土地生態(tài)安全和健康的空間格局，是社會獲得持續(xù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的基本保障[25]。構(gòu)建ESP基本步驟如下：1）確定源。源具有促進(jìn)生態(tài)過程、維持生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的作用。為了生態(tài)保護(hù)的有效性，綜合考慮生態(tài)源地的結(jié)構(gòu)、數(shù)量及空間地形分布，選取了研究區(qū)內(nèi)核心斑塊面積大于5 hm2的濕地、水庫和主要河流為生態(tài)源地。2）判別空間阻力關(guān)系。阻力值的確定是關(guān)鍵，本研究以ESV為基礎(chǔ)，利用單位面積的ESV確定生態(tài)源地的阻力面。其中ESV越高，阻力值越小，反之越大。3）劃分不同安全級別區(qū)。依據(jù)土地利用現(xiàn)狀圖、生態(tài)源地圖、累積阻力值圖和ESV空間分布圖，確定研究區(qū)ESP。

2.2.4土地利用格局模擬方法

CA模型由單元、狀態(tài)、領(lǐng)域及轉(zhuǎn)換四部分組成，元胞空間是所有土地類型的集合，每個元胞在下一時刻的狀態(tài)由該元胞當(dāng)前狀態(tài)、鄰域元胞狀態(tài)和轉(zhuǎn)換規(guī)則確定[37]。Markov模型基于馬爾科夫鏈，通過對事件某一時刻不同狀態(tài)的初始概率及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系來研究該時刻狀態(tài)的變化趨勢。通過IDRISI軟件中的Markov模塊和CA-Markov模塊對土地利用類型的數(shù)量及空間變化進(jìn)行預(yù)測，基本步驟如下：

1）創(chuàng)建Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣。將2000年和2011年土地利用類型圖疊加，利用Markov模型得到一種土地利用類型的元胞轉(zhuǎn)移到其他土地利用類型的概率。

2）創(chuàng)建適宜性圖集。利用多標(biāo)準(zhǔn)評價（multi-criteria evaluation，MCE）方法中的模糊隸屬度函數(shù)確定適宜性圖集。適宜性圖集是指由某種土地利用類型的若干適宜性圖像所組成的圖像集，包含限制因素圖集和影響因素圖集。本文限制因素圖集為生態(tài)源地圖和中高等地基本農(nóng)田分布圖，研究期間任何地類不得擴(kuò)展占用；影響因素圖集包括到交通干線的距離、到城市中心的距離、到農(nóng)村居民點距離及生態(tài)安全格局圖（安全級別最低區(qū)），各距離圖從2011年土地利用現(xiàn)狀圖中依地類圖斑屬性提取，在ARCGIS中利用Eucdistance工具生成，各屬性分別制作成圖，隨著距離的增加，擴(kuò)展適宜性降低。影響因素在模擬時需標(biāo)準(zhǔn)化到0～255（0代表不適宜，255代表最適宜），采用IDRISI軟件中S型單調(diào)增函數(shù)或減函數(shù)及J型單調(diào)增函數(shù)或減函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化[38]。各地類分別建立適宜性圖集，最后利用IDRISI軟件中的collection editor功能合并生成黃驊市土地利用類型轉(zhuǎn)換適宜性圖集。

3）確定迭代次數(shù)。CA-Markov模型模擬的時間跨度相等，模擬時以2011年土地利用格局為起始時刻，預(yù)測2022年土地利用格局，模型中的迭代次數(shù)設(shè)置為11。

4）構(gòu)造CA濾波器。CA模型采用濾波器定義元胞空間，CA濾波器產(chǎn)生具有重要空間意義的權(quán)重因子，一般采用擴(kuò)展的摩爾型鄰域空間。本研究采用IDRISI中標(biāo)準(zhǔn)5×5濾波器作為元胞狀態(tài)的鄰域，即每個中心元胞周圍5×5元胞組成的矩陣空間對該元胞狀態(tài)的改變有顯著影響。

5）情景模擬。本研究設(shè)置了2個情景：ESP保護(hù)情景和無生態(tài)保護(hù)情景。無生態(tài)保護(hù)情景在建設(shè)用地擴(kuò)展模擬時只考慮了距交通干線距離、距城市中心距離等少數(shù)幾個影響因素，沒有考慮ESP保護(hù)；ESP保護(hù)情景加入了對生態(tài)源地的保護(hù)，將生態(tài)源地和中高等基本農(nóng)田設(shè)為限制因素，將2個限制因子標(biāo)準(zhǔn)化為布爾圖像，生態(tài)源地和中高等基本農(nóng)田設(shè)為0，其他設(shè)為1；影響因素標(biāo)準(zhǔn)化后確定權(quán)重（特爾斐法）如建設(shè)用地到交通干線、城市中心、農(nóng)村居民點和生態(tài)安全格局（安全級別最低區(qū)）的距離按0.25、0.3、0.2和0.25的權(quán)重構(gòu)建適宜性圖集用于ESP保護(hù)情景模擬。

6）模擬精度驗證。以2000年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，模擬2011年土地利用類型圖，利用IDRISI軟件中VALIDATE模塊對2011年現(xiàn)狀圖和模擬圖進(jìn)行空間相關(guān)統(tǒng)計分析，逐像元對比，當(dāng)Kappa系數(shù)超過0.75時，模擬符合研究要求。

3　結(jié)果與分析

3.1NPP估算結(jié)果

經(jīng)計算，黃驊市2011年全年NPP總量達(dá)15.9478萬億g（以C計），單位面積平均NPP量約為727.5365 g/m2（以C計），2011年全年NPP變化范圍為0～1 008 g/m2（以C計）。NPP低值區(qū)明顯集中在沿海，主要地類為鹽田和港口等建設(shè)用地，高值區(qū)除沿海外，在全區(qū)較均勻分布（圖2a）。

3.2生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值估算結(jié)果

2011年，黃驊市單位面積ESV構(gòu)成中，濕地貢獻(xiàn)率最大，達(dá)30.57%，其娛樂文化功能、水源涵養(yǎng)功能和養(yǎng)分循環(huán)功能突出；其次是水域，貢獻(xiàn)率為14.95%，其水源涵養(yǎng)功能和養(yǎng)分循環(huán)功能較強(qiáng)；建設(shè)用地單位面積ESV最低，為2.44元/(m2·a)，貢獻(xiàn)率僅有4.97%；園地、耕地、草地、其他土地、鹽田和鹽堿地單位價值依次降低（表2，圖2b）。

圖2　2011年黃驊市NPP與ESV空間分布圖Fig.2　Spatial distribution of NPP and ESV in Huanghua city in 2011

表2　2011年濱海生態(tài)系統(tǒng)各土地利用類型單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值Table 2　Ecosystem services value of each land use type in per unit area on coastal land in 2011　　　　　　　元·m-2·a-1

3.3生態(tài)安全格局設(shè)計結(jié)果與分析

3.3.1生態(tài)源地的提取及耗費(fèi)距離表面的構(gòu)建

生態(tài)源地是城鎮(zhèn)擴(kuò)張的生態(tài)底線，對維持區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性具有重要意義，將其納入核心保護(hù)區(qū)范圍內(nèi)。生態(tài)源地圖（圖3a）和ESV空間分布圖（圖2b）疊加，共同反映源地擴(kuò)散的阻力大小，ESV越高，生態(tài)流運(yùn)行的阻力就越小，其阻力值越低（圖3b）。

圖3　黃驊市生態(tài)源地和累積阻力值圖Fig.3　Ecological source land and accumulative resistance data of Huanghua city

3.3.2ESP構(gòu)建

根據(jù)耗費(fèi)距離值的突變情況，利用ARCGIS中自然斷點功能，將研究區(qū)分為生態(tài)核心保護(hù)區(qū)（耗費(fèi)距離值0～269.70）、生態(tài)緩沖區(qū)（耗費(fèi)距離值＞269.70～704.20）、生態(tài)恢復(fù)區(qū)（耗費(fèi)距離值＞704.20～1708.05）和人類活動核心區(qū)（耗費(fèi)距離值＞1708.05～3820.64）（圖4）。其中生態(tài)核心保護(hù)區(qū)面積最小，為168.58 km2，占總面積的7.74%，生態(tài)核心保護(hù)區(qū)生態(tài)功能最強(qiáng)，是促進(jìn)生態(tài)環(huán)境健康發(fā)展的核心區(qū)域；生態(tài)緩沖區(qū)面積最大，為1 400.33 km2，占總面積的64.30%，該區(qū)域生態(tài)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，對區(qū)域生態(tài)環(huán)境不會產(chǎn)生重大影響；生態(tài)恢復(fù)區(qū)面積為436.58 km2，占總面積的20.05%，該區(qū)域ESV較低；人類活動核心區(qū)主要分布在城鎮(zhèn)中心及沿海的港口碼頭，面積為172.34 km2，占總面積的7.91%，該區(qū)人類活動非常集中，ESV很低。

圖4　黃驊市生態(tài)安全格局圖Fig.4　Ecological security pattern of Huanghua city

3.4土地利用模擬驗證

將2000年土地利用類型圖作為模擬起始狀態(tài)，運(yùn)用CA-Markov模型和上述轉(zhuǎn)移概率矩陣對2011年土地利用狀況進(jìn)行模擬，將模擬結(jié)果與2011年土地利用類型圖對比驗證（表3）。結(jié)果表明，預(yù)測的9種地類總Kappa系數(shù)為0.81，總精度為86.20%，各地類系統(tǒng)精度和用戶精度均超過75%，其中，水域、濕地和鹽田模擬精度超過90%，精度符合要求。

表3　2011年黃驊市土地利用類型模擬結(jié)果精度評價Table 3　Accuracy assessment on simulative land use types in Huanghua city in 2011

3.5兩種情景下土地利用模擬結(jié)果

以2011年土地利用類型圖為初始狀態(tài)，分別對無生態(tài)保護(hù)情景和生態(tài)保護(hù)保護(hù)情景下黃驊市2022年土地利用格局進(jìn)行模擬（圖5）。

圖5　2022年不同情景下黃驊市土地利用模擬結(jié)果Fig.5　Land use simulation results of Huanghua city in 2022 under different scenarios

由表4得出，ESP保護(hù)情景與無生態(tài)保護(hù)情景相比較，濕地、水域和耕地得到保護(hù)，面積分別相差10.94、2.17和19.57 km2，其他地類在ESP保護(hù)情景下面積均低于無生態(tài)保護(hù)情景，其原因為ESP保護(hù)情景限制了建設(shè)用地等地類的擴(kuò)張，尤其是限制了對濕地、水域和耕地的占用。濕地、水域和耕地ESP保護(hù)情景下的ESV有不同程度上升，分別增加了1.63、0.16 和0.88億元，其余6種地類的ESV均略有降低，總ESV由94.11億元上升到95.70億元，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值得到提高。

無生態(tài)保護(hù)情景與ESP保護(hù)情景下新增建設(shè)用地情況如表5所示，新增建設(shè)用地由19.06減少到8.90 km2，少增加10.16 km2；無生態(tài)保護(hù)情景下，11.20%的新增建設(shè)用地分布在生態(tài)核心保護(hù)區(qū)內(nèi)，ESP保護(hù)情景下新增建設(shè)用地全部分布在生態(tài)核心保護(hù)區(qū)之外，生態(tài)緩沖區(qū)、生態(tài)恢復(fù)區(qū)和人類活動核心區(qū)內(nèi)新增建設(shè)用地面積較無生態(tài)保護(hù)情景均有所降低，分別降低1.66、1.74、4.63 km2，但占總新增建設(shè)用地比例分別增加2.08、2.75和6.37個百分點，其原因為ESP保護(hù)情景下總新增建設(shè)用地減少，部分原來在生態(tài)核心保護(hù)區(qū)內(nèi)的新增建設(shè)用地向其他區(qū)域轉(zhuǎn)移的結(jié)果。ESP保護(hù)情境對保護(hù)區(qū)域生態(tài)環(huán)境有較好作用，基于ESP保護(hù)模擬的土地利用格局較無生態(tài)保護(hù)情境下自然發(fā)展形成的土地利用格局更利于區(qū)域生態(tài)安全發(fā)展。

表4　2022年濱海生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值Table 4　Ecosystem services value on coastal land in 2022

表5　2022年黃驊市各生態(tài)安全格局范圍內(nèi)的新增建設(shè)用地面積Table 5　Proportion of new-increasing construction land within different ecological security pattern of Huanghua city in 2022

4　結(jié)論與討論

本文針對性核算了研究區(qū)ESV，將ESV用于構(gòu)建ESP，利用CA-Markov模型以ESP為影響因素進(jìn)行了2種情景土地利用格局模擬，并再次利用ESV對2種土地利用格局的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行檢驗，結(jié)果表明：

1）2011年，單位面積ESV大小依次為：濕地＞水域＞園地＞耕地＞草地＞其他土地＞鹽田＞鹽堿地＞建設(shè)用地；各單項ESV貢獻(xiàn)率從大到小依次為：養(yǎng)分循環(huán)＞水源涵養(yǎng)＞娛樂文化＞物質(zhì)生產(chǎn)＞生物多樣性＞氣體調(diào)節(jié)＞氣候調(diào)節(jié)＞凈化環(huán)境。

2）研究區(qū)可分為生態(tài)核心保護(hù)區(qū)、生態(tài)緩沖區(qū)、生態(tài)恢復(fù)區(qū)和人類活動核心區(qū)。其中生態(tài)核心保護(hù)區(qū)面積最小，為168.58 km2，占總面積的7.74%；生態(tài)緩沖區(qū)面積最大，為1 400.33 km2，占總面積的64.30%；生態(tài)恢復(fù)區(qū)面積為436.58 km2，占總面積的20.05%；人類活動核心區(qū)面積為172.34 km2，占總面積的7.91%。

3）無生態(tài)保護(hù)情景與ESP保護(hù)情景相比較，濕地、水域和耕地得到保護(hù)，區(qū)域ESV由94.11億元上升到95.70億元，區(qū)域生態(tài)環(huán)境得到了有效保護(hù)，尤其是生態(tài)核心保護(hù)區(qū)在ESP保護(hù)情景下得到了完全保護(hù)，區(qū)域內(nèi)新增建設(shè)用地為0。

本研究可為黃驊市土地利用總體規(guī)劃、城市規(guī)劃和環(huán)境規(guī)劃提供有力的決策依據(jù)。由于資料獲取的限制，在進(jìn)行土地利用格局模擬時對政策和人類活動因素分析較少；同時直接選用了CA-Markov模型，不同模型間的模擬精度沒有進(jìn)行比較。因此，下一步應(yīng)加強(qiáng)土地利用格局演變驅(qū)動因素研究和不同模型模擬精度的對比，以提高研究結(jié)果的科學(xué)性。

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Land use pattern simulation based on ecosystem service value and ecological security pattern

He Ling1,2, Jia Qijian3, Li Chao4, Zhang Li1,2, Xu Hao1,2※
(1. College of Land and Resources, Agricultural University of Hebei, Baoding 071000, China; 2. Cangzhou Field Research Station, Hebei-land Use of Circum Bohai Sea for the Ministry of Land and Resources, Cangzhou 061000, China; 3. College of Rural Development, Agricultural University of Hebei, Baoding 071000, China; 4.College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China)

Abstract:The rapid development of coastal economy in Hebei Province has caused rapid transition of coastal land use pattern, which has threatened land ecological safety. Specifically calculating ecosystem services value (ESV) and constructing ecological security pattern (ESP) and optimizing land use pattern have become an inevitable choice for providing decision support for land use planning and control as well as regional ecological security. Using RS (remote sensing), meteorological and field investigation data, the article chooses the following functions including material production, nutrient cycling, gas regulation, climate regulation, water conservation, environment purification, biodiversity maintenance, and entertainment and culture function, uses CASA (carnegie-ames-stanford approach) model to calculate EV, and then the article takes accumulative resistance model to determine ecological corridors and ecological node in Huanghua City. ESP is constructed, which takes ecosystem services value(ESV) as resistance. At last, taking ESP as one of influencing factors, a study on land use scenario simulation with different constraints has been carried out by the CA (cellular automaton) -Markov model. Two scenarios are no ecological conservation scenario and ESP conservation scenario. The results show that ESV per unit area for wetland is the largest, which is 14.95 Yuan/(m2·a), and that for construction land is the smallest, only 2.44 Yuan/(m2·a). ESV per unit area in different land use types is listed from high to low as follows: wetland, water, garden, cultivated land, grass, other land, saltern, saline land, and construction land. The contribution of nutrient cycling function is the largest, and environment purification function is the smallest. The largest percentage is 26.89%, and the smallest is 0.22%. The order of ESV for different functions from high to low is: nutrient cycling, water conservation, entertainment and culture, material production, biodiversity maintenance, gas regulation, climate regulation, and environment purification function. The ecological corridors and ecological node in Huanghua City are mainly distributed in the river in western areas, and the eastern coastal wetland. The study area can be divided into ecological core protection zone, ecological buffer zone, ecological restoration zone and human activity core zone. The proportion of ecological core zone is the smallest, which is only 168.58 km2, while the proportion of ecological buffer zone is the largest, which is 1 400.33 km2. Ecological restoration zone is 436.58 km2and human activity core zone is 172.34 km2. Simulation under 2 scenarios is carried out to compare the impact of different land use patterns. No ecological conservation scenario is a continuation of the current trends and involves only limited constraints. The ESP conservation scenario simulation incorporates ESP and basic cultivated land conservation constraints, i.e. the ecological source land and basic cultivated land cannot be changed into construction land. The results indicate that under ESP conservation scenario, the newly increasing construction land declines to 8.90 km2, which is 19.06 km2under no ecological conservation scenario. In the scenario simulation with ESP conservation, the areas of wetland, water and cultivated land are larger than that under no ecological conservation scenario. ESV rises to 9.57 billion Yuan in the scenario simulation with ESP conservation, and without ecological conservation it is 9.41 billion Yuan. An increase of 0.16 billion Yuan indicates that ESP conservation scenario is more effective to environment protection. Especially within the range of ecological core protection zone, the quantity of newly increasing construction land is zero under ESP conservation scenario, while it is 11.20% without ecological conservation. This method and the results can provide guidances and references not only for general land use planning and city planning, but also for ecological conservation in Huanghua City and other cities.

Keywords:land use; ecology; optimization; ecological security pattern(ESP); ecosystem service value(ESV); net primary productivity(NPP); Huanghua city

通信作者：※許皞，男，河北定興人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向：土壤與土地資源持續(xù)利用。保定河北農(nóng)業(yè)大學(xué)國土資源學(xué)院，071000，Email：xuhao22003@126.com

作者簡介：何玲，女，河北保定人，副教授，博士生，研究方向：土地生態(tài)、土地持續(xù)利用與土地整治。保定河北農(nóng)業(yè)大學(xué)國土資源學(xué)院，071000，Email：helingsss@163.com

基金項目：國土資源部公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費(fèi)項目（201311060）；河北省科技支撐計劃項目（132276329）

收稿日期：2015-07-09

修訂日期：2015-12-27

中圖分類號：F301.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-6819(2016)-03-0275-10

doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.03.040