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地球信息科学学报 >

2021 , Vol. 23 >Issue 9: 1617 - 1631

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2021.200727

地球信息科学理论与方法

基于自然资源大数据的城市多功能景观识别与国土空间规划分区

  • 黄隆杨 , 1 ,
  • 王静 , 1, 2, * ,
  • 李泽慧 1 ,
  • 赵晓东 1 ,
  • 刘晶晶 1 ,
  • 方莹 1
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  • 1. 武汉大学 资源与环境科学学院,武汉 430072
  • 2. 北京师范大学 水科学研究院,北京 100875
*王 静（1966— ）,女,浙江天台人,教授,博士生导师,主要从事土地资源与生态状况遥感监测与评价研究。 E-mail:

黄隆杨（1995— ）,男,重庆南川人,博士生,主要从事生态保护与国土空间规划研究。E-mail:

收稿日期: 2020-12-02

  网络出版日期: 2021-11-25

基金资助

国家自然科学基金项目(41871203)

版权

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Multi-functional Landscape Identification and Territorial Space Planning Zoning in Yantai City based on Big Data of Natural Resources

  • HUANG Longyang , 1 ,
  • WANG Jing , 1, 2, * ,
  • LI Zehui 1 ,
  • ZHAO Xiaodong 1 ,
  • LIU Jingjing 1 ,
  • FANG Ying 1
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  • 1. School of Resource and Environmental sciences, Wuhan University, Wuhan 430072, China
  • 2. College of Water Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

Received date: 2020-12-02

  Online published: 2021-11-25

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National Natural Science Foundation of China(41871203)

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Copyright reserved © 2021.
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摘要

多功能景观能够同时提供多种景观功能,可以充分缓解生态环境压力。在自然资源大数据支撑下基于基层行政管理单元开展的多功能景观研究,可以更加快速准确地反映区域自然地理格局与社会经济发展格局的空间特征与区域差异,其将景观功能管理和行政管理有效结合,能为市县级国土空间规划中控制线的划定和国土空间规划分区提供从功能评估到空间识别等多方面的技术支撑。本文在广泛收集土地利用变更调查数据、自然资源调查评价数据、气象数据、多源遥感数据等自然资源大数据的基础上,结合社会经济数据和兴趣点数据,基于InVEST模型、CASA模型、通用土壤流失方程以及核密度分析等方法对烟台市6种景观功能进行了空间量化;再以村级管理单元为基本空间单元进行景观功能热点分析以识别多功能景观区;利用Spearman相关系数分析各种景观功能间的权衡与协调作用;最后基于二阶聚类法进行景观功能聚类以开展烟台市国土空间规划分区,并制定相应的保护与发展策略。研究表明：① 烟台市35.5%的村级管理单元为多功能景观区;② 自然景观功能间呈协同作用,而自然景观功能与居住和经济承载功能间存在显著的空间冲突和权衡作用;③ 根据景观功能聚类结果,烟台市被划分为生态保护区、农业农村发展区、城镇功能发展区和城镇核心区,面积占比分别为30%,55%,11%,4%。规划分区与现状管理边界在空间上具有较强的一致性和协调性,表明在自然资源大数据支撑下,基于景观功能聚类分析的国土空间规划分区具有相当的准确性和实用性。

关键词： 自然资源大数据; 多功能景观; 热点分析; 协同与权衡; 二阶聚类; 国土空间规划分区; 烟台

本文引用格式

黄隆杨 , 王静 , 李泽慧 , 赵晓东 , 刘晶晶 , 方莹 . 基于自然资源大数据的城市多功能景观识别与国土空间规划分区[J]. 地球信息科学学报, 2021 , 23(9) : 1617 -1631 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2021.200727

Abstract

By virtue of providing multiple landscape functions, multi-functional landscape is considered as an important way to relieve the pressure of ecological environment. Supported by the big data of natural resources, the multi-functional landscape research, based on the grass-roots administrative management unit, can more quickly and accurately reflect the spatial characteristics and regional differences of regional physical geography pattern and social-economic development pattern. It can also effectively combine the landscape function management with administrative management, providing technically support for the planning and zoning of territorial space in the aspects of functional assessment and spatial identification. Taking Yantai City as an example, we extensively collected the big data of natural resources, including land use data, natural resource survey and evaluation data, climate data, and multi-source remote sensing data. The natural resource data were used along with the social economy data and Point Of Interest (POI) data to quantify the spatial patterns of Yantai’s six typical landscape functions (Biodiversity maintenance, Carbon sequestration, Soil retention, Crop production, Residential support, Economic activity support) using InVEST model, CASA model, Universal soil loss equations, kernel density analysis, and other methods. The village-level management unit was selected as the basic spatial unit to identify multi-functional landscape areas through the spatial superposition method as well as hot spot analysis. Meanwhile, the trade-offs and coordination between various landscape functions were explored by Spearman's correlation coefficient analysis. Finally, based on the second-order clustering method, the functional clustering of the landscape was conducted and the planning and zoning of territorial space in Yantai City was carried out. The protection and development strategies of various functional zoning were proposed. Results showed that 35.5% of village-level management units are multi-functional landscape hot spots, most of which locate in the contiguous mountain forest in the middle of Yantai City, namely, the junction of various cities. The other 24.1% of village-level management units are hot spots of two landscape functions, indicating a good landscape functional diversity of Yantai City. Meanwhile, the significant correlation between landscape functions shows a synergistic effect of the natural landscape functions. However, there is a significant spatial conflict between the residential and economic support functions. Based on the clustering results of landscape functions at village-level management units, Yantai City was divided into ecological protection areas, agricultural and rural development areas, urban functional development areas, and urban core areas, whose area proportions are 30%, 55%, 11% and 4%, respectively. There was a strong spatial consistency and coordination between the planning division and the current management boundary, indicating that under the support of big data of natural resources, the planning and zoning of territorial space based on landscape function clustering analysis is quite accurate and practical.

Key words： Big data of natural resources; Multi-functional landscape; Hot spot analysis; Coordination and trade-off; two-step cluster; Planning zoning of territorial space; Yantai City

1 引言

景观是由自然生态系统、自然—社会复合生态系统以及社会经济系统的空间镶嵌所构成的地表综合体,具有生态、经济、社会、文化和美学等多种价值[1,2]。景观功能指景观结构与生态过程之间或景观结构本身之间的相互作用[3,4],具体体现为向人类社会提供产品和服务的能力,包括生产功能、调节功能、生境维持功能以及信息功能等[5]。景观的多功能性指景观可以同时发挥多种景观功能以提供各种物质或非物质产品来满足社会需求的特性,是多功能景观研究的理论基础[1,6]。多功能景观是指在具有完整性的特定空间单元内整合多种自然生态和社会经济功能[7],与多功能土地利用类型的概念不同,它强调各种生态功能或社会经济功能在空间上的整合,而不是指某一种特定的土地利用类型[8,9]。尽管当前学界对多功能景观并没有完全明确的定义,但普遍认为多功能景观是景观管理的最佳目标[10]。国外多功能景观研究中主要聚焦于多功能景观综合评价[11,12]、多功能景观空间识别[10,13-14]、景观功能的相互作用机制以及多功能景观规划与管理[15,16,17]等研究领域。国内多集中于耕地多功能与农业景观多功能[18,19,20]、乡村景观多功能[21]和城市景观多功能[22]等特定景观的多功能性研究,亦有部分学者开展了多功能景观空间识别与区域开发利用区划的研究[10,14,23]。尽管特定景观的多功能性研究与多功能景观研究在表达方式和研究内容上有相似之处,但多功能景观更强调多种景观功能在完整空间单元上的整合,而不局限于单一景观类型。
当前,强调“多规合一”的国土空间规划是我国进行国土空间治理与优化的焦点议题,其核心是基于自然地理格局和社会经济发展格局,通过生态保护重要性评价、国土空间开发适宜性评价、资源环境承载力评价等评价方法和手段优化国土空间总体格局,推动生态空间、农业空间与城镇空间的科学合理布局[24,25,26],促进区域协调发展。多功能景观研究在研究单元上强调空间概念,在研究内容中涉及到多种自然生态功能和社会经济功能的整合。不仅在语义上与强调功能利用的开发适宜性评价和资源环境承载力评价相一致,在概念体系和实际应用方面亦与国土空间规划高度相关。自然资源大数据具有多样性、规模性和高速性等特点,涵盖土地、矿产、海洋、林草、水等自然资源门类,包括结构化的矢量数据和属性表格数据,半结构化的影像数据以及非结构化数据[27],是快速、精确开展区域景观功能空间量化的关键支撑。总的来看,从特定景观多能性研究到多功能景观空间识别,当前国内围绕多功能景观开展的研究正在逐步兴起;国土空间规划是当前国内学界研究的热点,研究视角和研究方法正在快速发展;本文以基层行政管理单元为基本空间单元,将多功能景观研究与国土空间规划分区相结合,试图发挥发挥多功能景观研究在功能协同、功能聚类等空间要素相互关系刻画上的方法优势,以便在市县级国土空间规划中为城镇开发边界、生态保护红线等控制线的划定和国土空间规划分区提供从功能评估到空间识别等多方面的技术支撑。
烟台市是山东半岛和环渤海经济圈的重要节点城市,也是我国重要的港口城市之一（图1）。伴随着经济的快速增长,烟台市的城镇化水平和人口集聚程度不断上升,城市持续扩张以满足对居住空间和经济发展空间持续增长的需求,但这对区域自然生态环境构成了巨大威胁。因此,协调经济发展与生态环境保护成为区域国土空间治理和推动区域可持续发展的关键问题。多功能景观被认为是可持续景观管理和规划的有效方法,它与当前正在开展的市县级国土空间规划在概念体系、语义表达和研究内容等方面密切相关。因此本文将多功能景观研究应用到市级国土空间规划分区中,以烟台市为研究区,在广泛收集自然资源数据的基础上,以村级管理单元为基本空间单元,基于InVEST模型、CASA模型、通用土壤流失方程以及核密度分析等模型与工具量化6种景观功能的空间格局,基于空间叠加和景观功能热点分析识别出多功能景观区域,利用SPSS中的Spearman相关系数分析景观功能间的权衡与协调关系,最后利用二阶聚类法对6种景观功能进行聚类分析,根据聚类分析结果开展烟台市国土空间规划分区,并结合各类规划分区的特点制定相应的保护与发展策略。
图1 烟台市地理位置与行政区划图

Fig. 1 Geographical location and administrative map of Yantai city

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

烟台市地处环渤海经济圈、山东半岛东北部（36°16′ N—38°23′ N 、119°34′ E—121°57′ E）,下辖五区、六市,总面积13 853.84 km2,2017年常住人口708.94万人。烟台市域内地形复杂,属典型山地-丘陵-平原复合区,海域和海岸带空间资源丰富,北临黄海、渤海,南临黄海,海岸线长1037.93 km,全域属暖温带大陆性季风气候。

2.2 数据来源

自然资源大数据是开展多功能景观研究的基础。本研究采用的数据包括土地利用变更调查数据、社会经济数据、土壤类型数据、自然资源调查评价数据、气象数据、多源遥感数据、兴趣点数据（POI）等（表1）,主要为2种形式空间数据和统计数据。本研究通过网络、相关行政管理部门和科研单位收集烟台市相关数据,并统一为100 m的分辨率。相关数据情况如下表,其中土壤有机质含量数据来源于中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所提供的多目标地球化学调查数据集。
表1 研究数据基本情况

Tab. 1 Data used in the study

数据名称 处理方法 数据获取时间 数据格式 数据来源
土地利用数据 裁剪 2017年 矢量 烟台市土地利用变更调查数据库
DEM数据 裁剪/提取 2017年 栅格 http://www.gscloud.cn/
归一化植被指数(NDVI) 裁剪/重分类 2017年 栅格 https://lpdaac.usgs.gov/
植被覆盖度 裁剪 2017年 栅格 https://lpdaac.usgs.gov/
土壤有机质含量 裁剪 2017年 矢量 多目标地球化学调查数据集
土壤数据 裁剪 2017年 矢量 http://webarchive.iiasa.ac.at/
珞珈一号灯光数据 裁剪 2017年 栅格 http://www.hbeos.org.cn/
降水数据 Kriging 插值 1981—2010年均值 栅格 http://data.cma.cn/
气温数据 Kriging 插值 1981—2010年均值 栅格 http://data.cma.cn/
太阳辐射 Kriging 插值 1981—2014年均值 栅格 https://eosweb.larc.nasa.gov/
POI数据 裁剪 2016年 矢量 http://lbs.amap.com/
人口数量 统计 2017年 - 《烟台市统计年鉴》[28]
果品产量 统计 2017年 - 《烟台市统计年鉴》[28]
粮食产量 统计 2017年 - 《烟台市统计年鉴》[28]
道路交通数据 裁剪 2016年 矢量 https://www.openstreetmap.org/

3 研究方法

在广泛收集自然资源数据的基础上,围绕烟台市多功能景观识别与国土空间规划分区,研究内容可分为4个部分（图2）。① 量化景观功能的空间格局。从生态环境保护和社会经济发展角度确定了烟台市6个关键的景观功能,包括固碳释氧、生境维持、水土保持、作物生产、居住承载和经济活动承载等,并量化6种景观功能的空间格局。② 识别多功能景观。基于6种景观功能的热点分析结果,识别村级管理单元尺度上的景观功能热点区与冷点区,并通过叠加热点识别多功能景观。③ 分析多种景观功能间的相互作用。利用Spearman相关系数分析各类景观功能间的权衡与协同作用。④ 基于景观聚类分析进行国土空间规划分区。以村级管理单元为基本空间单元,利用二阶聚类法进行景观功能聚类分析,根据聚类分析结果识别景观功能簇,根据景观功能簇的性质开展烟台市国土空间规划分区并制定相应的国土空间开发利用与保护策略。
图2 烟台市多功能景观识别与国土空间规划分区研究框架

注：蓝色框为基础数据;绿色框为计算过程;黄色框为识别结果。

Fig. 2 Framework of multi-functional landscape identification and territorial space planning zoning in Yantai city

3.1 景观功能量化

烟台市具有包括森林景观、农业景观和湿地景观等丰富的景观类型,可以发挥多种多样的景观功能。然而,随着建设用地的快速无序扩张,绿色空间和耕地数量持续减少,湿地水域功能退化,由此导致的生境质量下降,生物多样性减少,水土流失等问题日益严重;另一方面,烟台市作为山东半岛蓝色经济区和环渤海经济圈的战略交汇点,又面临着集聚人口、优化城镇功能以促进区域经济发展的任务。因此,本文选取了生境维持、固碳释氧、水土保持、作物生产、居住承载和经济活动承载6项对烟台市尤为重要的景观功能作为量化对象。其中,利用InVEST模型中的Habitat quality模块量化生境维持功能[29];利用CASA模型量化固碳释氧功能[30,31];利用通用土壤侵蚀方程计算出的土壤侵蚀度和土壤有机质含量来共同表征水土保持功能[32];基于归一化植被指数和县域农产品、果产品年产总量量化作物生产功能[10,14];基于高精度夜间灯光数据和县域常住人口数量量化居住承载功能[10,14];利用POI核密度分析表征经济活动承载功能[33]。所有评价结果均统一为100 m×100 m的栅格单元,并进行极差标准化处理,以方便对比分析。具体的计算过程如图3所示。
图3 景观功能计算方法与过程

注：黑色框为景观功能名称;黄色框为景观功能描述;绿色框为计算模型或原理;蓝色框为计算过程。

Fig. 3 Methods and process of landscape function assessment

3.2 基于热点分析的村域尺度多功能景观识别

村级管理单元是以行政村和城镇社区为主要形式的乡镇街道以下具备半正式基层行政管理职能和相对明确界线的基层管理单元[34,35],随着国土空间规划改革和乡村振兴战略的逐步推进,以行政村为代表的村级管理单元的相关规划日益成为学界和业界研究的热点。以村级管理单元为评价单元开展景观功能多样性的调查与评估,能为景观功能在村域尺度上的协调发展提供支撑,为推动村域多功能景观保护和经济社会发展提供一个新的视角。
景观功能存在空间重叠,一个空间单元可能同时提供多种景观功能,表明这些空间单元具备景观多功能性。在本研究中,具备景观多功能性的村级管理单元被定义为多功能景观区。考虑到空间相邻关系,本研究基于景观功能热点分析展开村域尺度的多功能景观识别。Getis-Ord Gi *统计是计算局部空间自相关性的指标之一,它通过识别数值显著高于其他值的特定地理区域,来检测每种景观功能的空间聚集。本研究中,使用Getis-Ord Gi *统计数据和村级管理单元来描述邻近区域内景观功能的空间分布和景观功能的空间相关性：网格的正Z值显著较高,表示在一定距离内其邻域网格的值高于具有明显空间集中度的平均值[36]。具体计算公式如下：
G i * = ∑ j = 1 n w ij x i - X ¯ ∑ j = 1 n w ij s n ∑ j = 1 n w i , j 2 - ∑ j = 1 n w ij 2 ] n - 1
式中： xj是要素j的属性值; w ij是要素i和j之间的空间权重; n为要素总数,且：
X = ∑ j = 1 n X j n
S = ∑ j = 1 n X j 2 n - ( X ) 2
为数据集中每个要素返回的 Gi* 统计就是 Z 得分。Z 得分越高,高值（热点）的聚类就越紧密。对于统计学上的显著负Z 得分, Z 得分越低,低值（冷点）的聚类就越紧密。然后根据Z值确定每个景观功能的热点,具有3种以上景观功能热点的区域可以定义为多功能景观热点区。这些区域具有3个或更多的景观功能热点,并在空间上形成了一系列高价值的景观功能簇[13]。

3.3 景观功能相互作用分析

基于景观功能热点区域的空间叠加识别出的多功能景观区域中,多种景观功能同时处于高值。尽管目前尚无法详细地解释和定量描述各种景观功能间复杂的相互作用机理和多功能景观形成的机制,但通过分析各类景观功能间的权衡和协调作用可以为多功能景观的综合管理提供科学依据,以便更好地发挥多功能景观的作用。本研究利用Spearman相关系数来定量描述村域内景观功能间的相互关系[37]：① 当2种景观功能的Spearman相关系数为负数时,表明2种景观功能为相互权衡的关系,功能间可能存在冲突,则它们的组合可能会限制某些景观功能的正常发挥;② 当2种景观功能的Spearman相关系数为正数时,表明2种景观功能为协同关系,2种功能相互协同,一种景观功能的发挥可能促进另一种景观功能的发挥,则它们的组合可能会增强景观功能作用;③ 当2种景观功能的Spearman相关系数为0时,表明2种景观功能兼容,不会对彼此产生重大影响。 Spearman相关系数在SPSS 25.0中计算得到。

3.4 基于景观功能聚类的国土空间规划分区

景观功能的特定组合是景观功能簇的关键特征,它决定了景观功能的生产和消费[14]。景观功能簇是基于多种景观功能形成的特定景观功能组合,通过代表不同的发展类型以协调自然生态系统保护与人类经济社会发展的矛盾,这在本质上与市级国土空间规划的主要任务和核心内容是一致的[24-25,38]。因此,利用现有的行政区边界可以有效地将多功能景观管理与国土空间规划分区相结合[5,39]：基于多种景观功能的空间量化,通过聚类分析对相互关联的景观功能进行全面分析和聚类,识别出以村级管理单元为空间单元的景观功能簇代表不同的空间功能发展类型,如识别出关键的生态功能集聚区,城镇功能集聚区等[10,14,23]。景观功能的空间量化和聚类分析实质上是从功能利用的角度对国土空间进行的评价和分区,可以为国土空间规划中的生态红线划定、城镇开发边界划定等控制线的划定提供参考,同时也可以明确村级管理单元的发展定位,以便更好地制定相关发展策略与规划。景观功能聚类分析利用SPSS 25.0中的二阶聚类法实现。

4 多功能景观识别与国土空间规划分区结果

4.1 景观功能及其热点的空间格局

如图4所示,6种景观功能具有很强的空间异质性,每种景观功能均存在明显的空间聚类现象。生境维持功能的高值区主要集中在龙口南部和栖霞中东部一带,这些区域是连片的山体森林,与人类活动密集区保持相对较远的距离;固碳释氧的高值区集中在龙口东部、栖霞南部和牟平西部一带,这些区域植被茂密;水土保持高值区集中在龙口、蓬莱和栖霞交界区域以及海阳中部,这些区域地势较为平坦,植被丰富,土壤有机质含量较高;作物生产的高值区集中在莱州、莱阳和海阳三市,这3个市是传统的农业大市,农产品总量和单产都居于烟台市前列;居住承载高值区呈现出多中心格局,以烟台市主城区及下辖各市城区为中心,零星散布在全市各个区域;而经济活动承载功能在空间上更为集中,主要集中在主城区和下辖各市城区,从城市中心向外迅速下降。各景观功能的热点区域与景观功能高值区在空间分布趋势上是一致的,但空间集聚效应更为显著。总的来看,各景观功能在空间上虽存在相互重叠的现象,但存在明显的空间差异性。
图4 2017年烟台市景观功能的空间格局

Fig. 4 Spatial patterns of landscape functions in Yantai City in 2017

4.2 多功能景观的空间格局

如图5所示, 26.1%的村级管理单元为单一景观功能的热点区; 24.1%的村级管理单元为2种景观功能的热点区,主要是沿海岸带分布的城镇建成区域; 21.1%的村级管理单元为3种景观功能的热点区,主要位于烟台市中部; 14.1%的村级管理单元为4种或4种以上的景观功能热点区域,主要是位于城镇周边的村级管理单元。以农业为主的村域的景观多功能性较高,在具有3种以上景观功能热点的村级管理单元中, 73.1%的村级管理单元内农用地比例超过50%。另有14.4%的村级管理单元没有成为任何 1种景观功能的热点区。从空间分布趋势来看 （图6）,景观多功能性从烟台市中部向四周逐步降低。
图5 2017年烟台市景观功能冷热点区的空间格局

Fig. 5 Spatial patterns of hot and cold spots of landscape functions in Yantai City in 2017

图6 2017年烟台市多功能景观区域的空间格局

Fig. 6 Spatial distribution of multifunctional landscape in Yantai City in 2017

4.3 景观功能间的相互关系

烟台市6类景观功能相互间的相关系数如表2所示, 15对景观功能中, 7对景观功能呈正相关,即生境维持-固碳释氧,生境维持-水土保持,生境维持-作物生产,固碳释氧-水土保持,固碳释氧-作物生产,水土保持-作物生产,居住承载-经济活动承载; 8对景观功能呈显著负相关,即生境维持-居住承载、生境维持-经济活动承载、水土保持-居住承载、水土保持-经济活动承载、固碳释氧-居住承载、固碳释氧-经济活动承载、作物生产-居住承载、作物生产-经济活动承载均呈显著负相关。
表2 景观功能间的Spearman相关系数

Tab. 2 Spearman correlation coefficients among landscape functions

固碳释氧 水土保持 作物生产 居住承载 经济活动承载
生境维持 0.609** 0.498** 0.168** -0.477** -0.555**
固碳释氧 0.484** 0.054** -0.327** -0.355**
水土保持 0.150** -0.324** -0.352**
作物生产 -0.203** -0.288**
居住承载 0.789**

注： ** 在 0.01 级别（双尾）,相关性显著。

具体来看,景观功能中居住承载和经济活动承载具有最高的正相关性,这表明人口集聚和经济活动集聚是相互协调相互促进的,从空间来看,烟台市人口和相关经济活动均集中分布在现有建成区及其周边区域,呈现出明显的从城市中心向外逐步递减的圈层效应。生境维持与固碳释氧间具有次高的正相关性,同时生境维持、固碳释氧和水土保持3种功能间均保持了很强的协同作用,这主要是由于烟台市连片的山体森林主导了这几项功能,一方面森林是具备最强固碳释氧能力的景观,同时在空间上的集聚增强了功能的发挥,另一方面森林是内陆地区最重要的生物多样性保持地,依托山体在空间上的连续分布能为陆地生物提供良好的栖息环境,最大程度避免了人类活动的干扰。此外,良好的植被覆盖度和丰富的生物多样性环境为土壤保持和土壤有机质的涵养提供了先决条件。作物生产与生境维持、固碳释氧和水土保持均保持较低的正相关性,它们之间存在一定程度的协同作用,首先良好的水土保持能力有益于农业生产的稳定性和产量提升;其次,农用地的开发强度和受人类干扰的程度相较于城镇区域有大幅的下降,为生物活动留有一定的缓冲空间;此外,农作物在生长过程中仍然具备一定的固碳释氧能力。
生境维持与经济活动承载和居住承载存在最高的两项负相关系数。人类活动对生境的干扰和威胁是巨大的,尤其是高密度的人类聚居区和高强度的生产建设性活动,会严重干扰生物的正常活动,影响生物多样性和生态可持续发展。因此,生境维持与经济活动承载和居住承载在功能上是相互权衡的,在空间上是相互冲突的。固碳释氧、水土保持与经济活动承载和居住承载存在相当的负相关关系,密集的居住区开发和城镇功能区扩张导致土地覆被类型明显改变,植被消失,土壤性状改变,土壤养分遭到破坏,可能会加速碳排放上升和水土流失。作物生产亦与居住功能和经济活动承载呈负相关关系,这是由于城镇开发在挤压其周边地区的农业空间的同时,吸引了大量农村人口向城镇的集聚。

4.4 烟台市国土空间规划分区

人口增长和社会经济的快速发展对景观生态系统完整性和区域可持续性造成严重破坏。因此,通过国土空间规划分区协调经济社会发展与生态环境保护,实现区域可持续发展,是当前市县级国土空间规划的核心任务之一。本研究从景观功能利用的角度出发,在识别景观功能热点区域的基础上识别多功能景观区域并进行景观功能聚类分析,结合市县级国土空间规划分区的相关要求,利用二阶聚类工具对烟台市村级管理单元进行了国土空间规划分区。如图7所示,以村级管理单元为单位,烟台市被划分为四类规划区,即城镇核心区、城镇功能发展区、农业农村发展区、生态保护区。雷达图反映了每种规划分区中各类景观功能平均值的组合。城镇核心区、城镇功能发展区、农业农村发展区与生态保护区的面积比例为4%、11%、55%、30%。
图7 烟台市国土空间规划分区

Fig. 7 Planning zoning of territorial space of Yantai City

（1）城镇核心区,主要是现有的烟台市中心城区及下辖各市城区,是烟台市人口集聚和城镇功能集聚区,具有最强的居住承载和经济活动承载功能。未来发展中要强化其建设用地的集聚规模与效益,适当调整和优化产业布局,通过改善生态功能与支撑条件,提升整体承载能力,以绿色产业发展带动区域经济。同时,加大对老城区更新改造力度,促进其在更高层次上健康有序发展,提升中心城区城市品质,加快提升文化、商业金融、现代服务业、高新技术等产业发展步伐。
（2）城镇功能发展区,主要沿南北两条海岸带分布,位于城镇核心区和农业农村发展区的中间地带,具有较强的居住承载功能和作物生产功能,但经济活动承载功能还不够强,是城镇发展与农业发展的过渡区。城镇功能发展区是为了应对未来发展的不确定性,为城镇功能拓展预留的发展空间,对于这一区域,应该加强规划管理,避免城镇建设用地的低效无序扩张,同时要进行严格控制,作为未来发展区域性服务功能和战略性支柱产业的重要空间储备。
（3）农业农村发展区,其面积占比最高,超过一半的村级管理单元以农业生产与发展为主,主要位于城镇功能发展区与生态保护区的中间地带。在这一区域内,地势平坦、土壤肥沃,以耕地、园地和林地为主要土地利用类型,作物生产、生境维持和水土保持功能超过区域平均水平。这些区域应该以保障作物产量促进农业生态集约发展为重点,一是要保障基本农田的数量和质量;二是要因地制宜,结合本地经济发展特色、资源禀赋和产业基础,以市场为导向,有重点有层次地发展生态循环农业。此外,农业农村发展区还应以促进农业和乡村特色产业发展、改善农民生产生活条件为导向,允许农业和乡村特色产业发展及其配套设施建设,以及为改善农村人居环境而进行的村庄建设与整治;但应严禁集中连片的城镇开发建设。
（4）生态保护区,面积约占烟台市域的1/3,主要是位于市域中部的村级管理单元。这些区域以山体丘陵为主,主要土地覆被类型是林地和园地,植被覆盖率高,人类活动强度相对较弱,具有很强的生境维持、固碳释氧和水土保持功能,同时还具备较强的作物生产能力,但是居住承载和城镇功能非常弱。这些区域应该以生态保护为重点,重点关注于农业残留物治理和农业生态化转型,同时严格控制开发强度和限制开发类型,应结合自然景观资源和丰富的生态资源开展生态旅游开发、自然资源可持续利用等活动,促进生态保护与经济发展的协调。

5 讨论

将国土空间规划分区结果与烟台市自然资源局提供的自然保护区范围、高等级耕地范围、永久性基本农田保护边界以及中心城区城镇开发边界相叠加（图8）,结果表明：烟台市内陆13个自然保护区中61.1%的区域与本研究划定的生态保护区范围相重叠,32.9%的区域与农业农村发展区范围相重叠。落入农业农村发展区范围内的自然保护区范围主要是自然保护区中的缓冲区和实验区,大多处于保护区边缘,随着与核心保护区的距离增加,受保护程度逐渐下降,农业生产活动逐步增多,因此被识别为农业农村发展区。另有一小部分自然保护区的实验区处于中心城区边缘,其所属的村级管理单元人口承载功能和经济活动承载功能较为突出,因此被识别为城镇功能发展区。永久基本农田方面,62%在农业农村发展区内,32%落入生态保护区。落入生态保护区的永久基本农田主要是位于海阳市和莱阳市交界区域以及栖霞市与蓬莱区的交界区域,这些区域大多位于自然保护区周围,生境质量、水土保持与作物生产等景观功能间的协同作用较强,属于以生态保护为主,生态保护与农业发展的协同区域。总的来看,自然保护区和永久基本农田在生态保护区和农业农村发展区内的总比例达到94%;自然保护区三分之二落入生态保护区范围,三分之一落入农业农村发展区范围;永久基本农田三分之二落入农业农村发展区范围,三分之一落入生态保护区范围,这既反映了生态保护与农业发展的协同关系,又体现了规划分区的主导功能,同时也符合多功能景观在特定空间单元内整合多种景观功能的内涵。
图8 规划分区与现状管理边界对比结果

Fig. 8 Comparison results of planning zoning and current management boundary

高等级耕地范围与农业农村发展区有74.9%的重叠,13.5%落入生态保护区范围;另有一部分高等级耕地落入城镇功能发展区,这表明尽管城区周边的部分耕地质量较高,但其所位于的村级管理单元以承接城镇功能为主。城镇开发边界与本研究划定的城镇空间（城镇核心区、城镇功能发展区）重叠率达80%,去除开发边界内的自然保护区面积后重叠率可达87.3%,本研究确定的中心城区城镇空间与城镇开发边界相比多划入27个村级管理单元面积约71 km2,总误差不超过10%。
与现状管理边界的空间叠置结果表明,基于村级管理单元景观功能聚类进行的国土空间规划分区,既反映了在同一规划分区内各种功能之间的协同关系,又突出了各类分区的主导功能,具有相当的实用性和准确性。它将景观功能管理和行政管理有效结合,根据地理位置和多种景观功能的空间相邻性和功能协同性来确定不同的空间发展类型,并制定相应的发展策略,可以实现可持续的景观管理与地方经济社会发展的协调,是市县级国土空间规划制定过程中三区三线划定的重要研究手段和技术支撑。
与过去的研究以县或乡镇为研究单位相比[10,14,23],在地级市级的多功能景观研究或者国土空间规划分区中,以村级管理单元为研究单位在空间上更具精确性,在发展政策制定上更具针对性;与基于斑块尺度或格网尺度开展的研究相比,则可以更好地体现景观功能的空间协同作用,同时便于政策制定与规划管理。然而,受困于数据获取、方法局限等,本研究仍存在以下不足：① 长岛部分数据缺失,导致长岛的相关评价结果有缺陷,国土空间规划分区与现实情况存在较大出入;② 当前进行的景观功能间相互作用分析只能分析2种功能间的权衡协同效应,尚不能涉及多种景观功能之间相互影响机制的识别与模式构建;③ 空间尺度是多功能景观研究的重点和难点,景观功能间的协同和权衡作用在不同空间尺度可能会发生变化[4,13,36],开展多尺度下的景观多功能研究,确定合适的空间尺度来研究多功能景观的相互作用机理和相互协同机制,是多功能景观研究的重要方向。

6 结论

在自然资源大数据支撑下进行的以基层行政管理单元为空间单元的多功能景观识别,可以更加快速准确地反映区域自然地理格局与社会经济发展格局的空间特征与区域差异;其将景观功能管理和行政管理有效结合,通过景观功能聚类分析识别区域特征,成为开展国土空间规划分区的技术方法之一。本研究基于广泛收集的自然资源大数据,从景观功能利用的角度出发,综合运用InVEST模型、CASA模型、通用土壤流失方程、核密度分析和Spearman相关性分析等空间分析和统计分析方法,在多功能景观区域识别和景观间相互作用分析的基础上进行景观功能聚类,并结合市县级国土空间规划分区的相关要求对烟台市村级管理单元进行了国土空间规划分区,最后根据各类国土空间规划分区的特点制定相应的保护与发展策略以促进国土空间优化利用。研究表明,
（1） 烟台市35.5%的村级管理单元为多功能景观热点区,另有24.1%的村级管理单元为两种景观功能的热点区,表明烟台市景观功能多样性整体上较好,同时应加强对景观多功能性的保护与建设,促进更多景观多功能区的形成
（2） 景观功能间均存在显著的相关关系,其中生境维持、固碳释氧等自然景观功能间呈现出协同作用,然而自然景观功能与居住承载和经济活动承载功能间存在显著的空间冲突和权衡作用。因此,基于村级管理单元进行的多功能景观的规划、建设与管理应注重景观功能之间的权衡和协同作用。
（3） 根据景观功能聚类结果,烟台市被划分为4类规划区,即城镇核心区、城镇功能发展区、农业农村发展区、生态保护区,面积占比分别为4%、11%、55%、30%。
各类规划分区内应实施符合区域发展特点和优势的发展策略,推动国土空间持续高效利用。规划分区与现状管理边界在空间上具有较好的一致性和协调性,表明在自然资源大数据支撑下,基于景观功能聚类分析进行的国土空间规划分区具有相当的准确性和实用性。国土空间规划分区是多功能景观分类分区管理的实现方式,基于景观功能聚类分析的保护与开发区划是国土空间规划分区的重要途径和技术支撑。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
彭建, 吕慧玲, 刘焱序, 等. 国内外多功能景观研究进展与展望[J]. 地球科学进展, 2015, 30(4):465-476.

[ Peng J A, Lü H L, Liu Y X, et al. International research progress and perspectives on multifunctional landscape[J]. Advances in Earth Science, 2015, 30(4):465-476. ]

[2]
Šťastná M, Vaishar A. Values of rural landscape: The case study Chlum u Třeboně (Bohemia)[J]. Land Use Policy, 2020, 97:104699.

DOI

[3]
邬建国. 景观生态学:格局、过程、尺度与等级(第2版)[M]. 北京: 高等教育出版社, 2007.

[ Wu J G. Landscape ecology[M]. Beijing: Higher Education Press, 2007. ]

[4]
Wang J L, Lü Y, Zeng Y A, et al. Spatial heterogeneous response of land use and landscape functions to ecological restoration: The case of the Chinese loess hilly region[J]. Environmental Earth Sciences, 2014, 72(7):2683-2696.

DOI

[5]
O’Farrell P J, Anderson P M. Sustainable multifunctional landscapes: A review to implementation[J]. Current Opinion in Environmental Sustainability, 2010, 2(1/2):59-65.

DOI

[6]
刘焱序, 傅伯杰. 景观多功能性:概念辨析、近今进展与前沿议题[J]. 生态学报, 2019, 39(8):2645-2654.

[ Liu Y X, Fu B J. Landscape multifunctionality: Concept clarification, recent progress, and frontier issues[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(8):2645-2654. ]

[7]
Reyers B, O’Farrell P J, Nel J L, et al. Expanding the conservation toolbox: Conservation planning of multifunctional landscapes[J]. Landscape Ecology, 2012, 27(8):1121-1134.

DOI

[8]
Liu C, Xu Y Q, Huang A, et al. Spatial identification of land use multifunctionality at grid scale in farming-pastoral area: A case study of Zhangjiakou City, China[J]. Habitat International, 2018, 76:48-61.

DOI

[9]
傅伯杰, 吕一河, 陈利顶. 国际景观生态学研究新进展[J]. 生态学报, 2008, 28(2):798-804.

[ Fu B J, Lv Y H, Chen L X. The latest progress of landscape ecology in the world[J]. Acta Ecologica Sinica, 2008, 28(2):798-804. ]

[10]
Peng J A, Chen X, Liu Y X, et al. Spatial identification of multifunctional landscapes and associated influencing factors in the Beijing-Tianjin-Hebei region, China[J]. Applied Geography, 2016, 74:170-181.

DOI

[11]
Stürck J, Verburg P H. Multifunctionality at what scale? A landscape multifunctionality assessment for the European Union under conditions of land use change[J]. Landscape Ecology, 2017, 32(3):481-500.

DOI

[12]
Bolliger J, Bättig M, Gallati J, et al. Landscape multifunctionality: A powerful concept to identify effects of environmental change[J]. Regional Environmental Change, 2011, 11(1):203-206.

DOI

[13]
Queiroz C, Meacham M, Richter K, et al. Mapping bundles of ecosystem services reveals distinct types of multifunctionality within a Swedish landscape[J]. Ambio, 2015, 44 Suppl 1(Suppl 1):S89-S101.

[14]
Peng J A, Hu X X, Qiu S J, et al. Multifunctional landscapes identification and associated development zoning in mountainous area[J]. Science of the Total Environment, 2019, 660:765-775.

DOI

[15]
Maes J, Paracchini M L, Zulian G, et al. Synergies and trade-offs between ecosystem service supply, biodiversity, and habitat conservation status in Europe[J]. Biological Conservation, 2012, 155:1-12.

DOI

[16]
Gren I M, Svensson L, Carlsson M, et al. Policy design for a multifunctional landscape[J]. Regional Environmental Change, 2010, 10(4):339-348.

DOI

[17]
Stockdale A, Barker A. Sustainability and the multifunctional landscape: An assessment of approaches to planning and management in the Cairngorms National Park[J]. Land Use Policy, 2009, 26(2):479-492.

DOI

[18]
方莹, 王静, 孔雪松, 等. 耕地利用多功能权衡关系测度与分区优化——以河南省为例[J]. 中国土地科学, 2018, 32(11):57-64.

[ Fang Y, Wang J, Kong X S, et al. Trade-off relation measurement and zoning optimization of multi-functionality of cultivated land use: A case study of Henan Province[J]. China Land Science, 2018, 32(11):57-64. ]

[19]
汤茜, 丁圣彦. 多功能农业景观:内涵、进展与研究范式[J]. 生态学报, 2020, 40(13):4689-4697.

[ Tang Q A, Ding S Y. Multifunctional agricultural landscape: Concept, progress and study paradigm[J]. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40(13):4689-4697. ]

[20]
Peng J A, Liu Y X, Liu Z C, et al. Mapping spatial non-stationarity of human-natural factors associated with agricultural landscape multifunctionality in Beijing-Tianjin-Hebei region, China[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2017, 246:221-233.

DOI

[21]
林若琪, 蔡运龙. 转型期乡村多功能性及景观重塑[J]. 人文地理, 2012, 27(2):45-49.

[ Lin R Q, Cai Y L. Study on rural multifunction and landscape reformulation in the transitional period[J]. Human Geography, 2012, 27(2):45-49. ]

[22]
任国平, 刘黎明, 李洪庆, 等. 都市郊区乡村景观多功能权衡-协同关系演变[J]. 农业工程学报, 2019, 35(23):273-285.

[ Ren G P, Liu L M, Li H Q, et al. Evolution on trade-offs and synergy of multifunction of rural landscape in metropolitan suburbs[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2019, 35(23):273-285. ]

[23]
冯喆, 吴健生, 高阳, 等. 基于SOFM网络的景观功能分类——以北京及周边地区为例[J]. 地球信息科学学报, 2012, 14(6):800-806.

DOI

[ Feng Z, Wu J S, Gao Y, et al. Classification of landscape functions using SOFM neural network: A case study from Beijing and its peripheral area[J]. Journal of Geo-information Science, 2012, 14(6):800-806. ]

DOI

[24]
王静, 翟天林, 赵晓东, 等. 面向可持续城市生态系统管理的国土空间开发适宜性评价——以烟台市为例[J]. 生态学报, 2020, 40(11):3634-3645.

[ Wang J, Zhai T L, Zhao X D, et al. Land development suitability evaluation for sustainable urban ecosystem management-Taking Yantai as an example[J]. Acta Ecologica Sinica, 2020, 40(11):3634-3645. ]

[25]
岳文泽, 王田雨. 资源环境承载力评价与国土空间规划的逻辑问题[J]. 中国土地科学, 2019, 33(3):1-8.

[ Yue W Z, Wang T Y. Logical problems on the evaluation of resources and environment carrying capacity for territorial spatial planning[J]. China Land Science, 2019, 33(3):1-8. ]

[26]
金贵, 邓祥征, 张倩, 等. 武汉城市圈国土空间综合功能分区[J]. 地理研究, 2017, 36(3):541-552.

DOI

[ Jin G, Deng X Z, Zhang Q A, et al. Comprehensive function zoning of national land space for Wuhan metropolitan region[J]. Geographical Research, 2017, 36(3):541-552. ]

[27]
林芳. 探索自然资源大数据“聚、管、用”体系的构建[J]. 国土资源情报, 2019(11):13-18.

[ Lin F. Construction of gathering, managing and using system for big data of natural resources[J]. Land and Resources Information, 2019(11):13-18. ]

[28]
烟台统计年鉴委员会. 烟台市统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2018.

[ Yantai Statistical Yearbook Committee. Yantai statistical yearbook [M]. Beijing: China Statistics Press, 2018. ]

[29]
吴健生, 毛家颖, 林倩, 等. 基于生境质量的城市增长边界研究——以长三角地区为例[J]. 地理科学, 2017, 37(1):28-36.

DOI

[ Wu J S, Mao J Y, Lin Q A, et al. Urban growth boundary based on the evaluation of habitat quality: Taking the Yangtze River Delta as an example[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(1):28-36. ]

[30]
刘东, 黄海清, 李艳, 等. 浙江省森林生态服务价值估算及其逐月变异分析[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(2):225-232.

DOI

[ Liu D, Huang H Q, Li Y, et al. Measurement of forest ecosystem service value and analysis of its monthly variation in Zhejiang Province[J]. Journal of Geo-information Science, 2014, 16(2):225-232. ]

[31]
朱文泉, 潘耀忠, 何浩, 等. 中国典型植被最大光利用率模拟[J]. 科学通报, 2006, 51(6):700-706.

[ Zhu W Q, Pan Y Z, He H, et al. Simulation of maximum light utilization rate of typical vegetation in China[J]. Chinese Science Bulletin, 2006, 51(6):700-706. ]

[32]
殷小菡, 孙希华, 徐新良, 等. 我国北方农牧交错带西段退耕对土壤保持功能影响研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(12):1721-1732.

DOI

[ Yin X H, Sun X H, Xu X L, et al. The impact of returning farmland on soil conservation function in the western region of farming-pastoral ecotone of Northern China[J]. Journal of Geo-information Science, 2018, 20(12):1721-1732. ]

[33]
于丙辰, 刘玉轩, 陈刚. 基于夜光遥感与POI数据空间耦合关系的南海港口城市空间结构研究[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(6):854-861.

DOI

[ Yu B C, Liu Y X, Chen G. Urban spatial structure of port city in South China sea based on spatial coupling between nighttime light data and POI[J]. Journal of Geo-information Science, 2018, 20(6):854-861. ]

[34]
印子. 乡村基本治理单元及其治理能力建构[J]. 华南农业大学学报(社会科学版), 2018, 17(3):107-114.

[ Yin Z. Basic rural governance unit and its governance capacity building[J]. Journal of South China Agricultural University (Social Science Edition), 2018, 17(3):107-114. ]

[35]
熊竞, 陈亮. 城市大型社区的治理单元再造与治理能力再生产研究:以上海市HT镇基本管理单元实践为例[J]. 中国行政管理, 2019(9):56-61.

[ Xiong J, Chen L A. Research on reengineering of governance unit and reproduction of governance ability in large urban communities: Taking the practice of basic management unit in HT town of Shanghai as an example[J]. Chinese Public Administration, 2019(9):56-61. ]

[36]
姚可桢, 岳书平. 网络大数据下的中国现代食甜习惯空间分布特征及其影响因素研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(6):1202-1215.

DOI

[ Yao K Z, Yue S P. Study on spatial distribution of modern sweet diet and its impact factors in China based on big data from Internet[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(6):1202-1215. ]

[37]
Willemen L, Hein L, van Mensvoort M E F, et al. Space for people, plants, and livestock? Quantifying interactions among multiple landscape functions in a Dutch rural region[J]. Ecological Indicators, 2010, 10(1):62-73.

DOI

[38]
王静, 李泽慧, 宋子秋, 等. 走向可持续城市生态系统管理的国土空间规划方法与实践——以烟台市为例[J]. 中国土地科学, 2019, 33(9):9-18.

[ Wang J, Li Z H, Song Z Q, et al. Method and application of territorial spatial planning towards sustainable urban ecosystem management: A case study of Yantai city[J]. China Land Science, 2019, 33(9):9-18. ]

[39]
McAlpine C A, Seabrook L M, Morrison T H, et al. Strengthening landscape ecology's contribution to a sustainable environment[M]//Landscape Ecology for Sustainable Environment and Culture. Dordrecht: Springer Netherlands, 2013:21-35.

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