陳理庭,蔡海生,2,*,張 婷,張學(xué)玲,曾 珩

1 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)鄱陽湖流域農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)重點(diǎn)實驗室/江西農(nóng)業(yè)大學(xué)富硒農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心,南昌 330045 2 江西旅游商貿(mào)職業(yè)學(xué)院,南昌 330100 3 江西省土地開發(fā)整理中心,南昌 330002

土地是人類社會發(fā)展的重要要素之一,絕大部分社會經(jīng)濟(jì)活動均以土地作為載體。土地在糧食安全、生態(tài)安全等方面發(fā)揮著巨大作用,然而隨著我國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程的飛速推進(jìn), 建設(shè)用地擴(kuò)張無序,侵占耕地、林地等生產(chǎn)、生態(tài)用地的現(xiàn)象頻發(fā),社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展能力遭到破壞[1—2]。與此同時,在國土空間規(guī)劃的大背景下,流域作為完整生態(tài)系統(tǒng)的基本單元,統(tǒng)籌水陸,是構(gòu)建國家生態(tài)安全的重要基礎(chǔ)。就目前流域發(fā)展規(guī)劃而言,大都基于往年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行評價分析,然而不同區(qū)域發(fā)展訴求會導(dǎo)致土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,基于現(xiàn)狀土地利用進(jìn)行分析尚未充分反映用地類型的演變規(guī)律,如何針對不同目的調(diào)整用地結(jié)構(gòu)實現(xiàn)流域社會經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展是亟需解決的問題。為此,針對流域不同情景下的土地利用模擬分析具有一定的必要性,可以為流域土地利用現(xiàn)狀分析提供補(bǔ)充,亦可為實現(xiàn)流域糧食安全、生態(tài)文明建設(shè)等多重規(guī)劃目標(biāo)提供基礎(chǔ)支撐。

土地利用變化是人類活動與自然格局相互影響作用下的具體表現(xiàn)[3—4],隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,土地利用變化/覆被過程(LUCC) 發(fā)生了劇烈變化。目前,我國針對LUCC研究呈現(xiàn)多樣化的特點(diǎn),主要研究集中在土地利用變化及其驅(qū)動因素分析[5—6]、土地利用分類方法探索[7]、土地利用模擬預(yù)測[8—9]等方面。關(guān)于土地利用變化研究常用的模型主要有Markov模型、CA模型、CLUE-S模型等,但現(xiàn)有研究表明,Markov模型在土地利用數(shù)量變化預(yù)測下具有很好的實用性,但難以反映空間格局的變化[10],而CA模型因其沒有元胞狀態(tài)轉(zhuǎn)變限制模塊,且只能針對某一地類進(jìn)行模擬而具有一定限制[11—12],CLUE-S模型隸屬空間模型,加強(qiáng)了空間分配模塊但在土地數(shù)量預(yù)測方面存在一定短板[10]。因此,常常采用CA-Markov[13—15]、Markov-CLUE-S[16]等耦合模型進(jìn)行LUCC研究,以達(dá)到數(shù)量和空間分布預(yù)測的雙重優(yōu)勢。

FLUS模型是一種基于CA模型發(fā)展的新型土地利用變化模擬模型,能夠有效處理自然人為因素共同影響下土地利用/覆被變化過程中的不確定性[17]。近年來在三生空間模擬[18—22]、土地利用模擬[23]、城市增長邊界劃定[24—26]、國土空間格局優(yōu)化[27]及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)或價值演變[28—29]等方面得到廣泛應(yīng)用。FLUS模型需要事先輸入未來土地利用的地類規(guī)模,故本文選用FLUS模型同時結(jié)合Markov的數(shù)量預(yù)測優(yōu)勢,對饒河流域土地利用變化進(jìn)行模擬分析。

不同發(fā)展目標(biāo)下,區(qū)域的土地利用格局各不相同,探究各發(fā)展目標(biāo)下的用地結(jié)構(gòu)對于區(qū)域可持續(xù)發(fā)展、資源高效利用具有重要意義。饒河流域作為江西省重要流域之一,為省域提供極為重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),亦是省內(nèi)重要的生態(tài)安全屏障。為應(yīng)對饒河流域不同發(fā)展需求,建立符合目標(biāo)的流域規(guī)劃,本文分別設(shè)置慣性發(fā)展、耕地保護(hù)、生態(tài)優(yōu)先3種情景,基本滿足國家對于糧食安全、生態(tài)保護(hù)的戰(zhàn)略要求,同時基于Markov-FLUS耦合模型,從自然人為兩方面遴選驅(qū)動因素,并應(yīng)用“三線”(生態(tài)保護(hù)紅線、永久基本農(nóng)田保護(hù)紅線、城鎮(zhèn)開發(fā)邊界)劃定成果,對饒河流域各區(qū)縣2035年各情景下的土地利用變化進(jìn)行模擬分析,以期為饒河流域國土空間規(guī)劃實施布局提供多重視角,優(yōu)化“三線”劃定成果,為實現(xiàn)饒河流域生態(tài)-社會-經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展、土地資源利用集約高效、用地結(jié)構(gòu)科學(xué)合理提供參考借鑒。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

饒河流域范圍大致為116°30′—118°13′E,28°34′—30°03′N之間,主要位于江西省東北部,安徽、浙江省各一小部分,是江西省五大流域之一。流域涉及的浮梁縣、鄱陽縣、萬年縣、弋陽縣、德興市、婺源縣、樂平市、昌江區(qū)等8個縣市為研究區(qū)(圖1),全流域總面積約為1714068 hm2,占鄱陽湖水系面積的9.4%。流域內(nèi)氣候濕潤,年均溫為17.5℃,年平均降水為1768.5 mm,據(jù)統(tǒng)計1986—2000年饒河年平均入鄱陽湖水量138×108m3,占五河入湖水量的10.5%,占整個流域入湖水量的9.1%；區(qū)內(nèi)植被豐富(森林覆蓋面積占全省的9.3%),水系密集,具備良好的水源涵養(yǎng)、生物多樣性、水土保持等生態(tài)功能。

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

近年來,流域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,人口流動頻繁,導(dǎo)致流域人地關(guān)系緊張,且部分企業(yè)污水治理不當(dāng),造成部分水土污染,流域內(nèi)水系發(fā)達(dá),降水豐富,地勢較高,存在洪澇、泥石流、滑坡、水土流失等自然災(zāi)害風(fēng)險,治理形勢較為嚴(yán)峻。隨著國土空間規(guī)劃、山水林田湖草系統(tǒng)保護(hù)修復(fù)等工作的全面鋪開,為保障流域生態(tài)-社會-經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展,流域面臨著保障生態(tài)安全、保持社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、保證資源高效利用等系列考驗。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

土地利用變化是自然人為復(fù)合驅(qū)動下產(chǎn)生的一個復(fù)雜動態(tài)的過程,參照土地利用模擬相關(guān)研究,本文從自然(高程、坡度等)、人為(人口、GDP、距河流距離等)兩個方面選取12種驅(qū)動因子。土地利用數(shù)據(jù)來源于中科院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)平臺(http://www.resdc.cn),分辨率為30 m×30 m,將各用地類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地6類(圖2)；DEM數(shù)據(jù)由地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn)平臺獲取,并在其基礎(chǔ)上提取出坡度數(shù)據(jù),分辨率為30 m×30 m；氣溫降水?dāng)?shù)據(jù)來源于江西省氣象局,并由克里金插值得出區(qū)域氣象柵格數(shù)據(jù),分辨率為30 m×30 m；距公路、鐵路、河流、城市等距離以歐式距離進(jìn)行度量；永久基本農(nóng)田、生態(tài)保護(hù)紅線數(shù)據(jù)來源于各縣市自然資源局。所有數(shù)據(jù)根據(jù)FLUS模型輸入數(shù)據(jù)的要求,以土地利用數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)進(jìn)行坐標(biāo)系統(tǒng)一和分辨率統(tǒng)一,嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)行列數(shù)一致。具體數(shù)據(jù)及其來源見下表1。

表1 數(shù)據(jù)信息

圖2 2005—2015年饒河流域土地利用現(xiàn)狀Fig.2 Land use of Rao River Basin from 2005 to 2015

1.3 研究方法

FLUS模型是劉小平等[17]基于元胞自動機(jī)(CA)的原理,在GeoSOS軟件上進(jìn)行拓展得來,相對于傳統(tǒng)元胞自動機(jī),該模型引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANN,Artificial Neural Network),根據(jù)初期土地利用及各類驅(qū)動因子獲取各地類變化的適宜性概率,并基于輪盤賭選擇的自適應(yīng)慣性競爭機(jī)制有效處理土地利用在自然人為影響下發(fā)生變化的復(fù)雜性和不確定性,最終得到土地利用模擬結(jié)果。

不同情境下,各種地類未來需求并不一致,同時FLUS模型需要事先輸入未來各類用地類型的數(shù)量規(guī)模,因此,在運(yùn)用FLUS模型時需提前預(yù)測各類土地需求。Markov模型基于多年土地利用狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣來預(yù)測土地利用變化,是一種有效的數(shù)量預(yù)測模型,但其缺乏土地利用在空間上變化的考量,可與FLUS模型互補(bǔ),其預(yù)測土地利用參照如下公式[30]：

S(t+1)=PijSt

(1)

式中,S(t+1)表示土地利用在t+1時刻的狀態(tài),Pij表示土地利用類型轉(zhuǎn)移概率矩陣,St表示土地利用初始t時刻下的狀態(tài)。

將Markov模型在數(shù)量上預(yù)測的優(yōu)勢與FLUS模型相結(jié)合,以各用地類型預(yù)測規(guī)模作為FLUS模型的參數(shù)從而獲取土地利用在空間上的動態(tài)變化。

1.3.1情景設(shè)置

流域發(fā)展的需求變化是國土空間利用的重要影響因素,不同的流域發(fā)展訴求決定了不同的國土空間發(fā)展定位,設(shè)置多種情景下的流域土地利用模擬預(yù)測,以期為決策者提供不同決策視角,輔助其更為科學(xué)的對未來土地利用空間格局發(fā)展進(jìn)行判斷,對人地關(guān)系和諧、社會經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。

(1)慣性發(fā)展情景。此情景基于2010—2015年土地利用變化速率及歷史自然、人為驅(qū)動因子,不考慮政策規(guī)劃限制,運(yùn)用耦合模型中的Markov預(yù)測各地類未來規(guī)模并作為FLUS模型中的規(guī)模需求參數(shù),是其他情景設(shè)定的基礎(chǔ)。

(2)耕地保護(hù)情景。耕地安全是保障國民安全的基礎(chǔ),是保證國家穩(wěn)定發(fā)展的命脈。此情景基于慣性發(fā)展情景,加入永久基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)為限制轉(zhuǎn)化區(qū),同時參考相關(guān)研究[31],對Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行修正,控制耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移的概率減少60%,嚴(yán)格落實耕地保護(hù)。

(3)生態(tài)優(yōu)先情景。隨著山水林田湖草整體保護(hù)系統(tǒng)修復(fù)的提出,生態(tài)文明思想深入人心。在當(dāng)前國土空間規(guī)劃的背景下,生態(tài)保護(hù)修復(fù)成為規(guī)劃的重要組成部分,生態(tài)文明建設(shè)的重要性不言而喻。此情景在慣性發(fā)展情景的基礎(chǔ)上,加入生態(tài)保護(hù)紅線限制區(qū),同時控制林地、草地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的概率減少50%,水域向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的概率減緩30%。另外耕地也具有一定的生態(tài)能力但相比林地較弱,此情景下設(shè)定耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的概率減少30%,將減少的部分加入耕地向林地轉(zhuǎn)化的概率之中。

1.3.2土地利用多情景模擬

(1)土地利用需求規(guī)模預(yù)測

FLUS模型需要確定未來各用地類型規(guī)模并以此作為輸入?yún)?shù),另外不同情景下,各土地利用類型的規(guī)模存在差異性,會對最終模擬結(jié)果產(chǎn)生重要影響。本文以Markov模型預(yù)測不同情景下的規(guī)模需求,同時,為減少M(fèi)arkov模型在長時間序列上產(chǎn)生的誤差,以5年為時間間隔,依次對2020年、2025年、2030年、2035年各情景下的各用地類型需求進(jìn)行預(yù)測,繼而得到各情景下饒河流域土地利用空間格局的演變趨勢。

(2)適宜性概率及鄰域影響因子計算

根據(jù)現(xiàn)有研究,FLUS模型使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包含一個輸入層、一或多個隱含層和一個輸出層,可以有效擬合各驅(qū)動因子與用地類型之間的關(guān)系[21]。由于柵格大小對模擬結(jié)果具有一定影響,經(jīng)過調(diào)試,統(tǒng)一采用30 m×30 m的柵格大小,通過均勻采樣的方法對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,之后對各驅(qū)動因子進(jìn)行歸一化處理,從而計算出各用地類型在空間上分布的適宜性概率。公式如下：

(2)

式中,p(p,k,t)為元胞p在t時刻轉(zhuǎn)化為地類k的分布適宜性概率,Wjk為隱藏層于輸出層之間的自適應(yīng)權(quán)重,netj(p,t)為神經(jīng)元j于t時間從元胞p上所有輸入神經(jīng)元接受的信號。

鄰域影響因子反映了不同地類之間的相互作用以及在鄰域范圍內(nèi)各用地單元的相互影響[19],本文中選用3×3的Moore鄰域窗口,公式如下：

(3)

表2 鄰域因子參數(shù)

(3)自適應(yīng)慣性系數(shù)

自適應(yīng)慣性系數(shù)根據(jù)當(dāng)前各地類的數(shù)量與需求規(guī)模之間的差異從而在迭代中自適應(yīng)調(diào)整以接近目標(biāo)規(guī)模。公式如下：

(4)

(4)成本矩陣與限制區(qū)設(shè)定

成本矩陣表示各用地類型之間能否相互轉(zhuǎn)化,其中0表示不能轉(zhuǎn)化,1表示可以轉(zhuǎn)化。隨著社會經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,建設(shè)用地轉(zhuǎn)化為其他地類的可能性較低,依據(jù)該區(qū)域發(fā)展實際,建設(shè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌玫氐那闆r很少,故設(shè)定建設(shè)用地不能向其他地類轉(zhuǎn)化,而其他地類間轉(zhuǎn)化與否無法直接判斷,需根據(jù)不同情景進(jìn)行設(shè)定[33]。慣性發(fā)展情境中,設(shè)定其余地類之間可以相互轉(zhuǎn)化；耕地保護(hù)情景中,除建設(shè)用地其他地類均可轉(zhuǎn)化為耕地,耕地不能轉(zhuǎn)化為其他用地；生態(tài)優(yōu)先情景下,設(shè)置林地、水域不能轉(zhuǎn)化為其他地類。各情景成本設(shè)置如下表3：

表3 各情景成本矩陣

為反映不同情景下的區(qū)域土地利用發(fā)展空間格局,將耕地保護(hù)情景下的永久基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)和生態(tài)優(yōu)先情景下的生態(tài)保護(hù)紅線轉(zhuǎn)化為二值圖像,0表示限制區(qū),1表示非限制區(qū),輸入模型作為限制型因子。

(5)總體轉(zhuǎn)化概率計算

結(jié)合上述需求規(guī)模、適宜性概率、鄰域影響因子、自適應(yīng)慣性系數(shù)以及轉(zhuǎn)化成本及限制區(qū)結(jié)果,對特定地類所占單元的總體轉(zhuǎn)化概率進(jìn)行計算,公式如下：

(5)

1.3.3精度驗證

將Markov-FLUS模型模擬的2015年慣性發(fā)展下的各用地類型面積與2015年饒河流域?qū)嶋H的各用地類型面積于ArcGIS 10.5中進(jìn)行交叉計算,得出各地類的一致性比對表(表4),驗證模擬的數(shù)量精度。同時,通過總體精度及Kappa系數(shù)進(jìn)行模擬結(jié)果的空間分配的精度檢驗[23],當(dāng)總體精度和Kappa系數(shù)越接近于1時模擬精度越好,而當(dāng)Kappa系數(shù)高于0.80時,表示模型在統(tǒng)計學(xué)意義上精度達(dá)到較好狀態(tài)[19,34]。

表4 2015年饒河流域土地利用實際柵格與模擬柵格對比

(1)數(shù)量精度驗證

由表4可得,模擬結(jié)果總體上準(zhǔn)確度較高,平均準(zhǔn)確度為93.54%,除草地的準(zhǔn)確度為79.43%外,其他5種用地類型的準(zhǔn)確率均在85%以上。由此可見,Markov-FLUS耦合模型模擬精度較高,較為準(zhǔn)確的反映了饒河流域土地利用需求變化。另外,區(qū)域內(nèi)草地分布較為零散,容易在演變過程中被其他地類蠶食,這也是草地模擬精度相對較低的原因。

(2)空間分配精度

通過對比2015年實際土地利用數(shù)據(jù)與2015年模擬土地利用數(shù)據(jù),由圖3可得,在饒河流域模型模擬的土地利用空間分布與實際分布具有高度相似性。同時對實際2015年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣以驗證2015年模擬圖像的準(zhǔn)確性,通過構(gòu)建模擬圖像與實際圖像之間的逐格混淆矩陣,計算土地利用模擬結(jié)果的總體精度和Kappa系數(shù)。結(jié)果表明饒河流域總體精度為98.01%,Kappa系數(shù)為0.9627,遠(yuǎn)高于0.80,進(jìn)一步表明該模型具備較高的準(zhǔn)確性,較為真實的反映出該區(qū)域土地利用變化的狀態(tài),在該區(qū)域具備較強(qiáng)的適用性,可以用于饒河流域未來土地利用模擬的選擇之一。

圖3 2015年饒河流域?qū)嶋H與模擬土地利用類型Fig.3 Actual and simulated land use types in Rao River Basin in 2015

2 結(jié)果分析

2.1 總體變化

2015年,饒河流域各市縣以林地、耕地、水域為主要地類,面積分別為1075730.13 hm2、447950.16 hm2、92518.92 hm2,根據(jù)模擬結(jié)果(表5),2035年3種情景下,區(qū)域土地利用特點(diǎn)保持穩(wěn)定,仍以此3種地類為主,各地類的變化集中在耕地、林地、建設(shè)用地上,其中又以建設(shè)用地擴(kuò)張最為明顯,由于人類活動因素的影響,建設(shè)用地擴(kuò)張能力較強(qiáng),慣性發(fā)展情景下,建設(shè)用地達(dá)到68865.03 hm2,相比2015年增加了39%；耕地保護(hù)情景下,建設(shè)用地面積為57497.49 hm2,較2015年增加了16%；生態(tài)優(yōu)先情景下,建設(shè)用地規(guī)模為55768.77 hm2,較2015年增加了12%。同時,對比各情景下土地利用空間分布狀況(圖4),各用地類型分布總體上保持不變,耕地主要集中在西南部地勢平坦,水系發(fā)達(dá)的平原區(qū),林地主要分布于東北部地勢較高的丘陵山地區(qū),建設(shè)用地主要集聚于河流兩側(cè),主要沿昌江,樂安河兩條支流分布,另外各情景建設(shè)用地規(guī)模變化顯著的區(qū)域主要集中在昌江區(qū)、珠山區(qū)以及樂平市。

2.2 多情景模擬結(jié)果

設(shè)定不同情景,流域土地利用變化有著顯著差異：

(1)慣性發(fā)展情景

慣性發(fā)展情景不考慮政策因素的影響,僅考慮自然人為因素共同驅(qū)動下的土地利用變化情況,該情景下,耕地面積為44827.92 hm2,相比2015年減幅2%,林地、水域面積較2015年均減少1%,相反的,草地面積相比2015年有小幅度增長,增長率為0.2%,建設(shè)用地擴(kuò)張趨勢最為顯著,面積增加了19164.15 hm2,漲幅近40%。也就是說,在不受政策限制的情況下,建設(shè)用地因人類活動的影響而快速增長以滿足社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,耕地、林地、水域、未利用地成為用地類型轉(zhuǎn)出的主要來源。從轉(zhuǎn)變的空間格局來看,建設(shè)用地的擴(kuò)張以原來分布現(xiàn)狀為基礎(chǔ),沿河流岸線繼續(xù)延伸,變化主要發(fā)生于鄱陽縣、昌江區(qū)、珠山區(qū)、浮梁縣、樂平市以及德興市,主要占用水域、耕地、林地等具備生態(tài)功能的地類,若不加以限制,區(qū)域的生態(tài)環(huán)境必將遭到嚴(yán)重破化,糧食安全亦將受到威脅?？偟膩碚f,在慣性發(fā)展的情景下,不受約束的發(fā)展會造成區(qū)域建設(shè)用地迅速擴(kuò)張,耕地、林地、草地、水域等生產(chǎn)、生態(tài)用地大量減少,無法維護(hù)區(qū)域生態(tài)-社會-經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展,糧食與生態(tài)安全面臨風(fēng)險。

表5 2015年現(xiàn)狀與2035年多情景模擬用地類型變化

(2)耕地保護(hù)情景

耕地保護(hù)情景中,為嚴(yán)格落實耕地保護(hù),耕地向其他地類轉(zhuǎn)移和變化受到限制,該情境下,耕地面積為452185.92 hm2,較2015年增長了1%,相比于其他情景,耕地面積實現(xiàn)了小幅度增加。林地、水域面積較2015年下降1%,相對于慣性發(fā)展情景,這兩種用地類型面積出現(xiàn)微小增幅。草地面積較2015年小幅上升,增加了0.2%,建設(shè)用地擴(kuò)張趨勢相比慣性發(fā)展情景有了較大程度的縮小,但相對于2015年現(xiàn)狀來講,漲幅仍有16%。這表明在進(jìn)行耕地保護(hù)時,建設(shè)用地的發(fā)展會受到一定程度的約束,同時保障了林地、水域面積。另外區(qū)域未利用地較2015年呈現(xiàn)下降趨勢,面積減少了1%。從空間發(fā)展格局來看,建設(shè)用地的擴(kuò)張主要集中在昌江區(qū)、珠山區(qū)、浮梁縣、樂平市、德興市以及婺源縣,耕地增加的區(qū)域分布零散,但主要集中在地勢平坦、水系發(fā)達(dá)的西南部,如鄱陽縣、萬年縣等,這一趨勢與鄱陽縣大力建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的規(guī)劃工程相符合?？偟膩碚f,該情景減緩耕地轉(zhuǎn)化的速率,同時加入基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)限制因子并增加轉(zhuǎn)換成本,可以有效保證耕地數(shù)量,落實耕地保護(hù)政策。然而,該情境下,由于各區(qū)縣經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,建設(shè)用地的擴(kuò)張仍不可避免,林地、水域面積受到壓縮,但其蠶食其他地類的幅度得以有效控制。

(3)生態(tài)優(yōu)先情景

為響應(yīng)長江經(jīng)濟(jì)帶“不搞大開發(fā),共抓大保護(hù)”的方針,設(shè)置生態(tài)優(yōu)先情景,模擬結(jié)果表明該情景可以有效保障林地、草地以及水域等生態(tài)用地。相比于2015年,2035年區(qū)域林地面積為1076085.45 hm2,呈現(xiàn)小幅度上升趨勢,漲幅0.03%；草地面積為47714.13 hm2,增加了1%；水域面積為55768.77 hm2,增加了0.4%。此情景下土地利用類型變化較大的仍集中于耕地與建設(shè)用地,相對于2015年,耕地呈現(xiàn)減少趨勢,其面積受到進(jìn)一步壓縮,減少幅度為2%,面積僅為440813.52 hm2,減幅面積為3種情景之最；建設(shè)用地擴(kuò)張明顯,但其擴(kuò)展速率得到有效控制,由慣性發(fā)展情景的39%減少為12%。從地類空間發(fā)展格局來看,建設(shè)用地增長主要集中在昌江區(qū)、珠山區(qū)、浮梁縣、樂平市、德興市、鄱陽縣與萬年縣；耕地減少的區(qū)域主要為珠山區(qū)、浮梁縣、鄱陽縣、萬年縣等,也就是說,為保證生態(tài)用地同時維持社會經(jīng)濟(jì)活動場所的需求,耕地轉(zhuǎn)變的主要方向仍為建設(shè)用地?？偟膩碚f,生態(tài)優(yōu)先情景下,林地、水域以及草地等生態(tài)用地均出現(xiàn)增長趨勢,促使耕地成為用地轉(zhuǎn)出的主要類型,建設(shè)用地對生態(tài)用地侵占的減少對維持區(qū)域生態(tài)安全具有一定作用。

圖4 饒河流域2035年各情景下土地利用模擬空間分布示意圖Fig.4 Map of the spatial distribution of land use simulations in each scenario of the Rao River Basin in 2035

2.3 三種情景對比分析

慣性發(fā)展情景下,土地利用轉(zhuǎn)移速率與2010—2015年轉(zhuǎn)移速率保持一致,由于沒有限制,建設(shè)用地急速擴(kuò)張,區(qū)域其他地類發(fā)展空間受到侵占,生態(tài)安全面臨重大威脅,并不利于社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展,同時面臨耕地數(shù)量下降的問題,存在一定糧食安全風(fēng)險。相對于其他情景,在耕地保護(hù)情景下,耕地面積實現(xiàn)有效增長,耕地得到一定保護(hù),同時建設(shè)用地向外擴(kuò)張的速率得到極大控制,林地、水域成為主要的轉(zhuǎn)出地類,生態(tài)用地受到擠壓。生態(tài)優(yōu)先情景下,林地、草地、水域面積全部得到增長,其他地類的轉(zhuǎn)變也得到了不同程度的調(diào)控,主要表現(xiàn)為建設(shè)用地擴(kuò)張幅度進(jìn)一步降低,由耕地保護(hù)情景下的16%降至12%。此外,未利用地在三種情景下均保持下降趨勢,是其他用地類型轉(zhuǎn)入的來源之一。綜上所述,無論哪種情景,由于城市化以及社會經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的特點(diǎn),人類需要更多的活動空間,直接表現(xiàn)為建設(shè)用地的擴(kuò)張趨勢勢不可擋,但若不加以限制,勢必會嚴(yán)重影響土地利用結(jié)構(gòu),破壞區(qū)域生態(tài),難以實現(xiàn)生態(tài)-社會-經(jīng)濟(jì)和諧穩(wěn)定的發(fā)展目標(biāo)。針對不同的發(fā)展需求對區(qū)域土地利用變化進(jìn)行模擬可以得出不同地類的調(diào)控結(jié)果,區(qū)域需要綜合對比模擬結(jié)果,結(jié)合發(fā)展目標(biāo)進(jìn)一步調(diào)整不合理的土地利用結(jié)構(gòu),以實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。

3 討論

不同發(fā)展導(dǎo)向下的土地利用結(jié)構(gòu)對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要影響,也是當(dāng)今國土空間規(guī)劃實施布局的基礎(chǔ)要素。饒河流域如何滿足在社會經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展、城鎮(zhèn)化進(jìn)程步伐穩(wěn)步向前的同時保證糧食安全不受威脅、生態(tài)環(huán)境宜居宜業(yè)的發(fā)展目標(biāo),亟需考慮未來建設(shè)用地如何增減、耕地等重要糧食生產(chǎn)用地以及林地、水域等生態(tài)用地如何變化。土地利用變化是一個復(fù)雜的動態(tài)過程,基于歷史利用現(xiàn)狀的分析并不能充分明確各用地類型的演變機(jī)制,亦缺乏對多重發(fā)展目標(biāo)的考慮,而多情景模擬下的土地利用預(yù)測,可以為土地利用歷史現(xiàn)狀分析提供補(bǔ)充,亦可根據(jù)耕地保護(hù)、生態(tài)文明建設(shè)等不同發(fā)展目標(biāo)模擬出不同的土地利用結(jié)構(gòu),對區(qū)域土地管理和土地保護(hù)具有重要參考價值,可以為區(qū)域決策者提供多個方案和決策思路,以彌補(bǔ)規(guī)劃大多局限于現(xiàn)狀分析的短板。對不同情景下的土地利用進(jìn)行模擬分析,是調(diào)整用地結(jié)構(gòu),提高土地利用效率的基礎(chǔ)工作,對實現(xiàn)區(qū)域生態(tài)-社會-經(jīng)濟(jì)和諧穩(wěn)定具有重要意義。本文基于Markov-FLUS模型,綜合考慮12種自然人為驅(qū)動因子同時針對不同情景施以限制因子,控制轉(zhuǎn)化速率,可以較為精確的預(yù)測研究區(qū)今后土地利用情況,滿足研究區(qū)不同發(fā)展訴求。模擬結(jié)果可以為研究區(qū)實施國土空間規(guī)劃、優(yōu)化“三線”劃定成果、實行糧食安全管控、構(gòu)建生態(tài)安全預(yù)警系統(tǒng)提供借鑒以及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。研究成果雖然較好的擬合了區(qū)域土地利用空間發(fā)展情況,但仍存在些許不足：

(1)土地利用變化是一個復(fù)雜的動態(tài)過程,研究雖然綜合考慮了自然人為、政策限制因素,但對于地質(zhì)環(huán)境等因素考慮不足,將在今后研究中進(jìn)一步納入模型之中。

(2)研究發(fā)現(xiàn)土地利用模擬精度對像元大小具有一定依賴性,在控制其他因素不變,研究試驗了250 m×250 m、100 m×100 m、30 m×30 m 3種不同尺度的模擬結(jié)果,模擬精度在30 m×30 m時最佳,表明精度可能隨著像元的細(xì)化進(jìn)一步提升。

(3)模型參數(shù)的設(shè)置存在一定主觀性,如鄰域因子參數(shù)按照前人研究經(jīng)驗,主要根據(jù)地類受人為影響程度并經(jīng)過不斷調(diào)試以達(dá)到模擬的最佳精度。

4 結(jié)論

通過基于Markov-FLUS耦合模型,以2005年、2010年、2015年饒河流域各區(qū)縣土地利用現(xiàn)狀為參數(shù)進(jìn)行調(diào)試,在驗證模型適用性之后,模擬2035年饒河流域在3種不同情景下土地利用的空間格局,并對其變化情況進(jìn)行分析,得出主要結(jié)論如下：

(1)Markov-FLUS耦合模型在該區(qū)域具備較強(qiáng)的適用性,可以較好的預(yù)測未來饒河流域各區(qū)縣土地利用空間格局。經(jīng)過驗證,模型總體精度達(dá)到98.01%,Kappa系數(shù)為0.9627,大于0.80,未來饒河流域各區(qū)縣的土地利用變化預(yù)測可以考慮采納該模型。

(2) 3種情景下,區(qū)域土地利用變化出現(xiàn)明顯差異。耕地保護(hù)情境下耕地面積出現(xiàn)了唯一的增長趨勢,但漲幅不大僅為1%；慣性情景下建設(shè)用地擴(kuò)張效應(yīng)顯著,較2015年漲幅39%；生態(tài)優(yōu)先情景下,林地、水域、草地出現(xiàn)了唯一的同時增長,漲幅分別為0.03%、0.4%、1%。

(3) 3種情景設(shè)置基本滿足饒河流域不同發(fā)展訴求。從空間格局來看,各情景下耕地、建設(shè)用地的變化最為顯著,其變化區(qū)域主要集中在昌江區(qū)、珠山區(qū)、浮梁縣、樂平市、德興市等區(qū)縣,并在鄱陽縣、萬年縣呈零星分布。

(4)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)以及社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)構(gòu)決定了建設(shè)用地擴(kuò)張趨勢不可逆轉(zhuǎn),但無止境的擴(kuò)張會嚴(yán)重威脅區(qū)域糧食與生態(tài)安全。耕地保護(hù)情景與生態(tài)優(yōu)先情景下,建設(shè)用地增長速率相對于慣性發(fā)展情景得到有效控制,增長率分別為16%、12%,因此結(jié)合規(guī)劃政策限制可以有效約束建設(shè)用地擴(kuò)張,對實現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。以慣性發(fā)展、耕地保護(hù)、生態(tài)優(yōu)先3種情景為研究視角,模擬分析研究區(qū)土地利用變化情況,區(qū)域需要嚴(yán)格控制建設(shè)用地規(guī)模,提高建設(shè)用地的空間集約利用效率,劃定城市發(fā)展邊界,防止其進(jìn)一步占用其他地類空間,以達(dá)到區(qū)域資源高效利用,城鎮(zhèn)發(fā)展與生態(tài)并行的協(xié)調(diào)格局。