基于生态安全角度的城镇村建设用地空间预警——以北京市房山区为例

谭 敏，孔祥斌，段建南，范文洋，余强毅，张青璞

（1.湖南农业大学资源与环境学院，湖南 长沙 410128；2.中国农业大学资源与环境学院，北京 100193；3.河北农业大学资源与环境学院，河北 保定 071001；4.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081）

1 引言

土地资源的生态安全是指一定时空范围内，土地生态系统能够保持其结构与功能不受威胁或少受威胁的健康、平衡的状态，并能够为保障人类社会经济与农业可持续发展提供稳定、均衡、充裕的自然资源，从而维持土地自然、社会、经济复合体长期协调发展［1］。随着人类活动的加剧和对土地资源不合理利用行为的增多，土地资源的生态安全受到了极大地威胁，如何预防土地资源的生态环境遭到破坏成为今后合理利用土地资源的重要发展道路。国内学者从生态安全角度对土地资源利用进行预警的研究也日益增多。如傅伯杰、陈国阶对区域生态环境预警的原理进行了深入的研究［2-3］；刘邵权、陈国阶等人对三峡库区山地生态系统进行了综合预警［4］；王瑞玲、陈印军在深入了解土壤污染物来源的基础上，以郑州城郊为例，对农田生态环境质量进行了预警［5］；王耕、吴伟将生态安全状态和隐患相结合，以辽河流域为例，提出了预警指数的测算方法［6］；刘普幸、李筱琳以酒泉绿洲为例，依据环境现状利用层次分析法构建了区域的预警指标体系［7］。目前，生态安全预警的研究范围已经扩展到农业、水资源、绿洲等领域，研究手段也越来越丰富，然而，这些研究多是从时间角度对区域的生态安全状况进行预警，缺乏从空间的角度对区域生态环境状况进行预警。

本文以北京市房山区城镇村建设用地（未包括交通用地和水利设施用地）地块作为基本预警单元，选择预警因子，构建预警指标评价体系，从空间上对现状建设用地分布进行预警评价，为建设用地合理布局提供依据。

2 研究区域概况和数据来源

2.1 研究区域概况

房山区地处东经115°25′—116°15′，北纬39°30′—39°55′，东隔永定河与大兴区相望，南与河北省涿州市为邻，西与河北省涞水县接壤，西北与门头沟区相连，总面积1995.38km2，其中建设用地总面积为310km2，占总面积的15.54％。全区位于暖温带半湿润地区，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥。境内地貌类型复杂多样，由西北向东南依次为中山、低山、丘陵、岗台地、洪冲积平原和冲积平原。山地和丘陵面积占总面积的2/3以上。至2005年末，全区总人口约为75.44万人。共辖6个乡、14个镇、3个办事处，106个社区委员会，462个村委会。

2.2 数据来源

本文以北京市房山区2006年集体土地调查数据为基础性数据；房山区地貌图来自《北京市地貌与流域划分及三维景观项目结题报告》中提供的矢量数据；灾害数据和保护区数据来自北京市地质研究所提供的相关图件。

3 研究方法

3.1 预警因子的选择

本文是基于生态安全的角度对城镇村建设用地布局的现状合理性进行预警研究，根据可操作性、代表性、可量化以及敏感性等原则，结合房山区的实际情况，并参照国内有关研究成果［8-11］，从自然资源分布情况、地形地貌、地质灾害和土地退化等方面选取预警因子。

3.1.1 自然资源分布因素

（1）保护区因子。保护区主要有自然保护区、风景旅游保护区和森林保护区，它作为生态系统最为复杂、生态结构最具多样性的区域，对于改善地区生态环境、维护生态平衡、保持水土等方面有重要作用，应该禁止保护区内及其周边的开发建设活动。（2）水域因子。水域主要是指区域内的河流和湖泊，水域不但是人类用水的重要来源地，有保护环境、调节温度等作用，原则上规定水域范围一定区域内不允许进行开发建设。（3）湿地因子。湿地作为最重要的生态涵养区，具有调节大气、涵养水源、保护生物多样性等众多功能，因此也称作“地球之肾”。由于水域已经作为单项因子进行考虑，本研究中的湿地只包括沼泽、苇地和滩涂。

3.1.2 地形地貌因素

（1）坡度因子。地面坡度是决定地表物质与能量再分配的关键因子，地面坡度的高低对土地利用类型的结构有很大影响，过大的坡度将对开发建设活动造成不利影响，同时也危害了建设用地的安全。（2）地貌因子。地貌是地球表面各种高低起伏的形体的总称，是内外营力综合作用的结果［12］。地貌对地理环境的其他要素及人类的生产和生活具有深刻的影响，房山区作为一个地貌类型复杂多样的地区，该因素对建设用地布局的有很大的影响。

3.1.3 灾害因素

（1）泥石流因子。房山区地貌类型复杂，多有泥石流发生。泥石流突发性和破坏力大等特点对周边的建设用地构成了很大的危害。在泥石流多发地带应禁止进行建设活动，以保护人民的生命安全。（2）塌陷因子。塌陷多是由于地下过度挖掘导致的，房山的塌陷区多是由矿山的开垦产生的。塌陷易破坏房屋的结构，导致房屋的坍塌，对人民的生命财产构成了极大的威胁。（3）水土流失因子。水土流失不但破坏周围的生态环境，也制约着当地的经济发展。该因子以水土流失严重程度作为判断标准，对现状建设用地的适宜性进行预警。

3.2 预警指标体系的构建

3.2.1 预警参照标准的设立

预警参照标准是判断建设用地与预警因子之间交互胁迫效应从而产生警报的依据［13］。根据房山区的生态安全状况以及预警标准的分级原则，分为5个警报级别，分别为无警、轻警、中警、重警、巨警，并在0-10的取值范围对各级别进行赋值，规定各级别的值域（表1）。

3.2.2 预警因子的无量纲化

在建设用地的生态预警因子确立之后，对各预警因子进行标准化处理，使其处于一个可以比较的范围内。本文根据预警标准，对预警因子进行无量纲化处理，计算得到各因子的标准预警指数。

表1 预警因子参照标准Tab.1 Reference standard of early warning factors

上述式中，Xn为各因子量纲化后的数值；Un为各因子量纲化前的数值；同时，S1＞S2＞S3＞S4＞S5＞S6，分别表示不同警度区间的临界值。

3.2.3 预警因子警度区间及权重的确定

如何确定预警因子的临界值是定义预警因子警度区间的关键所在，本文根据房山区的发展状况和生态环境特征，借鉴了国内外相关研究成果［14-16］，参考有关技术规程和保护条例（《北京市限建区规划》；《关于划定郊区主要河道保护范围的规定》；风景名胜区规划规范（国家标准）），确立了各因子的警度区间范围。预警因子权重通过采用层次分析法，判断各因子的相对重要程度，构建判断矩阵，最后得到权重值。因子警度区间及各权重值见表2。

表2 各预警因子警度及权重划分表Tab.2 Early-warning ranks and weight division for each early-warning factor

3.3 数据的处理

本文以2006年房山区集体土地调查数据作为底图，并结合北京市房山区地质环境现状图、北京市房山区旅游资源图和房山区地貌图等相关资料（对相关栅格图件，利用ArcGIS进行矢量化处理，从中提取所需数据），应用ArcGIS的空间分析功能，从集调数据中提取城镇村建设用地（去除了交通用地和水利设施用地部分）地块作为基本评价单元，进行距离测算、缓冲区分析和叠置分析。对房山区的城镇村建设用地进行预警分析，分析的方法为单因子分析法和多因子综合分析法，多因子综合分析法具体方式如下：

式6中，Pi，j为第j个斑块参评因子的综合分值；Wi，j为第j个斑块第i个因子的权重；Xi，j为第j个斑块第i个因子的分值。

3.3.1 预警因子到建设用地距离的测算

城镇村建设用地地块到各预警因子的远近将直接决定此地块的预警结果的大小，本文利用ArcGIS的距离测算功能，得到每个城镇村建设用地地块到参评预警因子的最小距离，将所得地块的距离数据表同集调图进行链接，形成了参评预警因子的距离图。

3.3.2 预警因子的缓冲区分析

缓冲区分析是按照目标要素设定一定的距离条件，围绕要素构建缓冲多边形实体的过程。对目标要素Oi构建缓冲区的基本方程为［17］：

式7中，Bi为Oi的距离为d且小于R的全部点的集合；x表示全部点的集合；d表示点距Oi的距离；R为目标要素的缓冲半径。

4 预警结果的分析

4.1 单项因子预警结果分析

根据集调数据的统计结果房山区城镇村建设用地面积为295378.29hm2，斑块数量为16238块。通过对城镇村建设用地各斑块预警因子进行赋值后分析可得，从单项预警因子各预警级别所占面积比重上看，处于无警状态的面积比重最大，绝大部分预警因子在该状态的面积比重都超过了50％（因房山区整个区域内都存在水土流失，在该警别中面积比重为0），其中泥石流因子的面积比重更是达到了94.51％；处于轻警状态的预警因子以水土流失因子所占比重最大，达到了83.97％，其他因子该状态所占比重较小；处于中警状态的预警因子面积普遍低于10％；重警状态中，地貌因子面积比重较高，接近于20％；从处于巨警状态的预警因子中分析，自然资源分布因素面积比重较高，都超过了10％，灾害因素面积比重较低，其中水土流失因子在该状态上的面积比重为0（表3）。从面积比例上分析，房山区警情状况多处在无警或轻警状况，基本态势良好，个别因子出现了较为严重的警情。

4.2 综合预警结果的分析

表3 单项因子各预警级别面积比例表Tab.3 Area proportions of each early warning rank for individual factors

表4 综合因子各预警级别面积比例表Tab.4 Area proportion of each early-warning rank for comprehensive factors

本文通过采用多因子综合分析法，利用ArcGIS的统计分析功能，对房山区城镇村建设用地地块综合预警分析结果为：房山区城镇村建设用地地块大部分处于无警状态，占建设用地比重的65.88％，预警级别处于重警和巨警状态的城镇村建设用地所占比重较小，只占到城镇村建设用地比重的3.46％（表4），房山区城镇村建设用地用地布局总体上处于安全状态。城镇村建设用地各用地类型中处于重警和巨警状态面积最大的为农村居民点，占到总面积的77.31％，这主要是由农村居民点在总用地类型中所占面积较大，分布零散造成的。

从城镇村建设用地各预警级别的空间布局上看，处于重警和巨警状态的城镇村建设用地地块主要分布在房山区北部和西南部的河北镇、佛子庄乡和十渡镇，中部的周口店镇和大石窝镇也有少量的分布。处于正常状态的建设用地地块主要分布在房山区的东部和东南部且呈集中式分布（图1）。因此，房山区城镇村建设用地的警度级别由东往西逐渐增高，西部自然资源丰富，地貌类型复杂多样，造成了此区域建设用地警度级别较高。

图1 综合因子预警分析图Fig.1 Early warning analysis for comprehensive factors

5 结论与讨论

（1）本文以城镇村建设用地斑块作为预警分析的基本评价单元，从自然资源分布因素、地形地貌因素和灾害因素三个方面选取预警因子，构建预警指标体系，应用ArcGIS软件，对现状城镇村建设用地的空间分布情况进行预警，直观地展现了各地块的警度级别，在保护区域生态安全上取得了一定的成果。

（2）本文是从城镇村建设用地的现状空间分布对区域生态环境的危害程度进行预警，结果表明房山区建设用地布局总体态势还是比较理想的，局部地区分布不是特别合理，处于重警和巨警状态的用地类型以农村居民点为主，且多分布在北部和西南部地区。

（3）由于房山部分城镇村建设用地存在着重警和巨警，应对存在着此类警情的自然村进行整体搬迁，以减少警情对人民生命财产的危害。本文根据各村镇的警情的严重程度，建议部分村镇近期（5年）和远期（10年）的搬迁计划，具体如下：①近期搬迁自然村：十渡镇的七渡村、八渡村、九渡村、北石村、卧龙村、平峪村、西河村、西关上村和佛子庄乡的北窖村；②远期搬迁自然村：十渡镇的六渡村、十渡村、马安村、西庄村，河北镇的北辛庄相村、磁家务村、河东村，佛子庄乡的陈家台村和下英水村，张坊镇的穆家口村。

（4）如何预测未来城镇村建设用地的数量及其分布情况，进而对未来城镇村建设用地的空间分布情况进行预警并未在本文中涉及，这也是以后尚待加强的部分。

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