顾及土地生态安全的环鄱阳湖城市群土地利用情景模拟

doi:10.12082/dqxxkx.2020.190306

摘要/Abstract

摘要：

在国家大力推进新型城镇化和落实城市群空间规划的背景下,评价城市群土地生态安全水平,并以此为限制条件预测城市群未来土地利用格局,对城市群可持续发展具有重要意义。本文以环鄱阳湖城市群为研究对象,对城市群土地生态安全格局和变化进行分析,根据土地生态安全评价结果设置自然发展情景和生态保护情景,结合多分类Logistic回归和多标准评价方法（MCE）,构建CA-Markov模型,预测2种情景下2030年土地利用格局并进行对比分析。研究结果表明：① 2005、2010和2015年,环鄱阳湖城市群网格平均生态安全值分别为0.574、0.573和0.571,空间布局上呈现“中部低、东西高”的特征;② 预测2030年,自然发展情景下新增城镇用地主要位于九江市、上饶市和南昌市,生态保护情景下限制城镇用地和其他建设用地向土地生态安全高值区扩展,使得城镇用地和其他建设用地扩展更加集中;③ 预测生态保护情景下,高生态安全区面积比自然发展情景下多39.39%且分布更加均匀,包括鄱阳湖周边区域、九江市中部以及新余市和吉安市,城市群生态安全得到有效保护。该研究可为环鄱阳湖城市群土地利用规划及生态保护提供参考。

关键词: 土地利用, 土地生态安全, 地理模拟, 多分类Logistic回归, 多标准评价方法（MCE）, 元胞自动机, 马尔科夫模型, 环鄱阳湖城市群

Abstract:

As China has been vigorously promoting the new-type urbanization and implementing spatial planning policies, city clusters have become the urbanization frontier. But the contradiction between economic development and ecological protection restricts the sustainable urbanization. As the basis of urban development, the changes of land quantity and distribution have a significant impact on the structure and functioning of ecosystem. Therefore, land ecological security assessment of city clusters and predicting future land use patterns of city clusters based on such an assessment are crucial to the sustainability of city clusters. The assessment of land ecological security is the basis of the optimal allocation of land resources, and land use simulation is an important method to predict the trend of land use changes. Combination of the two methods can provide reference for optimizing land use patterns and protecting the eco-environment. By studying the city clusters around Poyang Lake, this paper analyzed land ecological security patterns and changes of the city clusters. Based on the results of land ecological security assessment, the paper set up the business-as-usual scenario and the ecological protection scenario. By combining the multinomial logistic regression and Multi-Criteria Evaluation method (MCE), the paper constructed the CA-Markov model to predict land use patterns in 2030 under the two scenarios, and conducted comparative analyses. Results show: (1) In 2005, 2010, and 2015, the average ecological security of the city clusters around Poyang Lake were 0.574, 0.573, and 0.571, respectively. The security level were low in the middle and high in the east and west in the spatial layout. (2) In 2030, the newly developed urban lands under the business-as-usual scenario will mainly occur in Jiujiang, Shangrao, and Nanchang. Under the ecological protection scenario, the lands for constructing towns and other construction purposes will be restricted properly for compact urban growth. (3)Under the ecological protection scenario, the area of high ecological security zones will be 39.39% larger than that under the business-as-usual scenario,and it tends to be distributed more evenly. The ecological security of the city clusters, including areas around Poyang Lake, the central part of Jiujiang, Xinyu and Ji'an, will be effectively protected. It is hoped that the present study can serve as a reference for the land use planning and ecological protection of thecity clusters around Poyang Lake.

Key words: land use, land ecological security, geographical simulation, multinomial logistic regression, Multi-Criteria Evaluation method (MCE), cellular automata, Markov model, city clusters around Poyang Lake

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参考文献 53

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因素	生态景观结构	生态功能	生态干扰度	生态恢复力
生态景观结构	1	1	2	2
生态功能	1	1	3	3
生态干扰度	1/2	1/3	1	1
生态恢复力	1/2	1/3	1	1

目标层	项目层	指标层	正/负向	权重
土地生态安全	生态景观结构	景观形状指数	正	0.167
		蔓延度指数	正	0.032
		分离度指数	负	0.018
		香农均匀度指数	正	0.103
	生态功能	生态系统服务价值	正	0.391
	生态干扰度	建设用地面积	负	0.144
	生态恢复力	生态弹性度	正	0.144

变量类型	变量	说明
社会经济因素	地均GDP	期初GDP空间数据
	人口	期初人口空间数据
	城市流强度	期初城市流强度,根据参考文献公式及统计数据进行计算
自然因素	DEM	—
自然因素	坡度	根据DEM数据进行计算
邻域因素	距道路距离	距道路的最近距离
	距城镇距离	距期初城镇用地的最近距离
	距农村距离	距期初农村居民点的最近距离
	距水域距离	距期初水域的最近距离

生态安全级别	2005年	2010年	2015年
低生态安全	627.13	699.13	773.12
较低生态安全	2042.50	2186.50	2393.39
中等生态安全	13 679.37	13 771.99	14 599.22
较高生态安全	67 120.29	66 994.62	65 992.50
高生态安全	8421.97	8239.01	8133.03

约束因子/用地类型	耕地	林地	草地	水域	城镇用地	农村居民点	其他建设用地	未利用地
地均GDP	—	0.22（+）	0.23（+）	—	—	0.11（+）	—	—
人口	—	0.53（-）	0.25（-）	—	0.03（+）	0.10（-）	0.05（+）	0.21（-）
城市流强度	0.20（+）	0.11（+）	0.04（+）	—	0.03（+）	0.03（+）	0.15（-）	—
DEM	0.08（-）	0.05（+）	0.24（-）	0.54（-）	0.07（+）	—	0.13（-）	0.21（-）
坡度	0.24（-）	—	—	0.04（-）	0.02（-）	0.23（-）	0.15（-）	—
距道路距离	0.10（+）	—	0.05（+）	0.02（+）	0.09（-）	0.20（-）	0.31（-）	0.01（+）
距城镇距离	0.13（-）	0.03（-）	0.04（-）	0.01（+）	0.63（-）	0.11（-）	0.10（-）	0.01（+）
距农村距离	0.06（-）	0.02（+）	0.04（+）	0.05（+）	0.07（-）	0.18（-）	0.04（+）	0.02（+）
距水域距离	0.19（-）	0.04（-）	0.11（+）	0.34（-）	0.06（-）	0.04（+）	0.07（-）	0.54（-）