基于空间扩张互侵过程的土地生态安全动态评价——以(中国)苏锡常地区为例

吴 未, 陈 明, 范诗薇, 欧名豪,2

1 南京农业大学,土地管理学院,南京 210095 2 农村土地资源利用与整治国家地方联合工程研究中心,南京 210095

基于空间扩张互侵过程的土地生态安全动态评价
——以(中国)苏锡常地区为例

吴 未1,2,*, 陈 明1, 范诗薇1, 欧名豪1,2

1 南京农业大学,土地管理学院,南京 210095 2 农村土地资源利用与整治国家地方联合工程研究中心,南京 210095

从景观单元水平过程出发,通过采用生态用地和建设用地两种不同源空间扩张互侵过程的方法,提出了以分区形式的土地生态安全动态评价方法。以快速城市化苏锡常地区为研究区域,分别以生态系统服务价值高的水域和林地及建设用地现状为扩张源,生态系统服务价值和生态风险值为阻力赋值依据,在模拟不同生态安全格局水平和城市发展模式的基础上测算互侵结果并进行区划。结果表明：1)不同城市发展模式下建设用地空间扩张随生态用地从底线到满意到理想水平变化呈空间集聚收敛趋势；生态用地呈似圈层状空间集聚趋势。2)城市发展模式对土地生态安全水平具有显著影响；高等级源优先发展模式下土地资源利用更集约。3)将研究区划分为生态核心区(面积占比35.27%)、生态安全区(29.07%)、缓冲区(7.76%)及建设区(27.90%),提出相应土地用途管制措施。探讨了新方法不足和未来研究方向。

土地生态安全；动态评价；空间扩张互侵；生态系统服务；生态风险；快速城市化地区

生态安全是社会经济环境可持续发展不可缺少的基础[1],也是学界研究热点问题[2- 3],研究主题包括土地生态安全问题[4]。土地生态安全评价作为土地生态安全核心内容具有重要研究意义和价值[5]。

国内外土地生态安全评价研究多采用PSR概念框架模型与3S技术等空间分析手段相结合的方法[4],通过系统分解综合考量生态系统与社会经济系统间相互关系,构建出适宜评价指标体系并赋权,对评价单元逐项评价后经空间叠加、模型计算等步骤实现[6- 12]。但是,主观性较强的指标选取和赋权会直接影响评价结果[11,13]；行政区作为评价基本单元[9- 11]不能反映出单元内部差异[5]；生态因子叠加(景观单元垂直过程)不能体现出景观水平动态变化[14- 17]；时间序列趋势外推预测方法因较少考虑突发性情景也会影响评价结果[18- 19]。2000年我国城市化率为36.2%,2011年末增至51.3%[20]。快速城市化下建设用地急剧扩张、农用地破碎化明显、土地生态安全脆弱化加速,影响了区域持续发展[21- 22]。有必要探究新的土地生态安全评价方法[23- 24]拓展土地生态安全研究。

本文以快速城市化苏锡常地区为研究区域,从景观单元水平过程出发,采用不同源空间扩张互侵过程模拟和分区的方法,进行土地生态安全动态评价,以期拓展土地生态安全评价方法论的同时为土地用途空间管制实施提供理论依据。

1 研究区域

1.1 研究区概况

图1 研究区位置示意图Fig.1 Location of the study area

苏锡常地区(119°08′—121°15′E,30°46′—32°04′N)位于江苏省南部太湖之滨,是长江三角洲腹心地带,属长江冲积平原,区内地势平坦(图1)。

地区总面积1.75万km2,水域面积占32.5%；地区以江苏省约17%的国土面积和人口,实现了约40%的地方国民生产总值和地方财政收入。随着城市化快速发展,苏锡常地区土地利用结构和空间格局发生显著变化,2000—2010年地区农用地比重从56.69%降至44.41%,建设用地比重从14.71%增至27.82%,已处于生态脆弱区[25]。

1.2 数据来源与处理

数据主要包括中国科学院国际科学数据服务平台2010年苏锡常地区TM遥感数据、2010年苏锡常地区行政区划图以及苏锡常3市《统计年鉴(2011)》。遥感数据分辨率为30m,在ENVI遥感软件支持下完成了几何校正、图像配准等处理,并经地区2010年土地利用现状图校对。依据全国土地资源分类系统和研究需要,将土地利用类型划分为林地、草地、水域、耕地、建设用地及未利用地6类。

2 研究方法

2.1 研究思路

PSR概念框架模型具有鲜明的生态意义[9,12],但对景观单元水平过程重视不足。从水平过程出发,土地生态安全与土地利用类型变化关系密切。后者指生态用地被侵占为建设用地及将建设用地恢复为生态用地的过程,受城镇化政策与发展模式、耕地保护与土地管理模式、生态保护等因素影响显著。依据源汇景观理论[26],将建设用地、生态用地作为源或汇可表述景观类型间水平生态过程[27]。建设用地空间扩张入侵意味着土地生态安全水平下降,生态风险/威胁增加；生态用地空间扩张入侵意味着土地生态安全水平提升,生态系统服务功能和价值增强/加。

建设用地和生态用地源空间扩张互侵是一种时空同步的竞争性控制过程,通过克服阻力实现并反映出土地利用类型及生态安全变化趋势。该过程模拟就是土地生态安全动态评价。为便于测算可将扩张与互侵分开。空间扩张可采用最小累积阻力模型实现[28- 29]。不同地类的生态系统服务、区域生态风险/威胁客观存在[30- 31]可作为阻力赋值依据,避免指标选取和赋权主观的问题。

2.2 生态用地源空间扩张模拟

依据相关成果[27]选取区内单位面积生态系统服务价值高和土地利用结构占比大的水域和林地为主要生态用地源。通过实现区内生态系统服务总价值最大化时的土地利用格局达到提升区域土地生态安全水平目的。从用地结构占比出发,参照生态安全格局划分的3个安全水平(底线/低、满意/中、理想/高)及每个水平生态用地占比最小值(47.32%、70.45%和85.11%)为约束条件[32]模拟生态用地扩张。扩张时,单位面积生态系统服务价值越高受到的阻力就越小,反之越大[14,33- 34]。生态系统服务处于动态变化中[30]需当量校正[35]。依据相关成果[27]对研究区2010年不同地类单位面积生态系统服务价值进行极差标准化处理,得到0—100之间的阻力值(表1)。以上计算通过ArcGIS10.0实现。

2.3 建设用地源空间扩张模拟

不同建设用地在受到相同阻力时扩张能力不同。这种扩张差异可通过建设用地等级差异反映[28]。参照相关成果[28]从区位、人均GDP、地均GDP、人口密度等指标考量将研究区建设用地源(3个地级市下辖26个行政区/县级市及开发区)由高至低划分为4个等级(表2)。

城市发展通常包括大城市(高等级源)优先发展、大中小城市均衡发展以及中小城市(低等级源)优先发展3种模式。不同等级建设用地源受到相同阻力的扩张差异修正公式为[28]：

(1)

式(1)中,Kj为源j所属等级扩张修正系数,系数越小扩张能力越强。3种模式不同等级建设用地源修正系数比为：高等级源优先发展(0.7∶0.8∶0.9∶1.0)、均衡发展(1.0∶1.0∶1.0∶1.0)、低等级源优先发展(1.0∶0.9∶0.8∶0.7)。按上述比例对不同等级建设用地源进行空间扩张模拟。

表1 不同土地利用类型单位面积生态系统服务价值及阻力值/(元 hm-2 a-1)

表2 苏锡常地区建设用地源等级划分

建设用地扩张与生态风险正相关：建设用地密度越高,扩张能力越强,生态风险越大[36]、到建设用地距离越小,被侵占可能性越大,生态风险越高[37- 38]、生态风险越大,阻力值越小；反之亦然。快速城市化地区生态风险测算方法很多[39- 42],考虑到建设用地和生态用地空间扩张的可比性,选用生态损失度指数法[36]测算生态风险。主要包括：测算不同地类生态损失度指数；按2 km×2 km正方形网格将研究区等间距系统空间化采样得到4591个样方；依据生态损失度指数测算样方中不同地类生态损失度指数加权和及样方生态风险值；以样方生态风险值为建设用地扩张阻力赋值依据,设定0—100的阻力值。

生态损失度指数计算表达式为：

Ri=Gi×Di

(2)

Gi=α×Ci+β×Fi+γ/Bi

(3)

Ci=ni/Ai

(4)

(5)

(6)

式(2)中,Ri、Gi、Di分别为第i类生态系统生态损失度指数、干扰度指数和脆弱度指数。Ci、Fi、Bi分别为第i类生态系统破碎度、分离度和分维数,干扰度指数为上述3指标归一化后的加权和；α、β、γ为对应权重。ni为景观类型i的斑块数；Ai为景观类型i的面积。Ii为景观类型i的距离指数；A为景观总面积。pij、aij分别为景观类型i中第j个斑块的周长和面积。

依据相关成果[36],对α、β、γ赋值0.6、0.3、0.1；将景观类型脆弱性分为6级归一化处理后得到对应脆弱度指数和损失度指数：未利用地(0.29,0.401)、水域(0.24,0.148)、草地(0.19,0.122)、林地(0.14,0.086)、耕地(0.10,0.061)、建设用地(0.05,0.032)。

样方生态风险值计算表达式为：

(7)

式(7)中,ERIk为第k个样方的景观生态风险值；Aki为第k个样方中第i类生态系统类型的面积；TAki为第k个样方的总面积。

生态风险等级划分尚没有统一标准,故采用等间距法[36]将介于0—0.15的生态风险值由低至高分为5级：低(0,0.03]、较低(0.03,0.06]、中(0.06,0.09]、较高(0.09,0.12]和高(0.12,0.15],分别对应阻力值100、75、50、25和0。

以上计算通过ArcGIS10.0、FRAGSTATS4.2及Excel软件实现。

2.4 互侵结果计算及评价

建设用地和生态用地空间互侵过程反映了区域土地生态安全水平变化过程。结果由公式(8)计算得到：

MCR差值= MCR生态用地-MCR建设用地

(8)

式(8)中,当MCR差值> 0且数值趋大时,说明评价单元土地生态安全水平下降并趋于恶化；当MCR差值= 0时,说明评价单元土地生态安全水平处于临界状态；当MCR差值< 0且数值趋小时,说明评价单元土地生态安全水平上升并持续好转。采用自然断点法将评价单元MCR差值划分为5个等级：适宜建设区(较低水平区)、生态脆弱区(低水平区)、缓冲区(临界区)、生态安全区(较高水平区)和生态核心区(高水平区)。

3 结果与分析

3.1 不同源空间扩张结果

图2(a,b,c)分别是建设用地高等级源优先发展、均衡发展和低等级源优先发展3种模式空间扩张结果。差异主要是对水域侵占和对非建设用地破碎化影响程度不同：高等级源多集中在环太湖北-东北方向；高等级源优先发展中,建设用地从高等级源向四周辐射、相向集中连片、对周边水域产生明显侵占(图2a)；低等级源优先发展中,低等级源建设用地比高等级源建设用地向四周扩张态势更明显、对水域侵占范围更广(图2c)；均衡发展中,各等级源建设用地对周边非建设用地侵占程度较均衡(图2b)。

图2 不同情景建设用地及生态用地空间扩张结果Fig.2 Spatial expansion scenarios of construction land and ecological land

图2(d,e,f)分别是生态用地底线、满意和理想3个安全水平空间扩张结果。总体表现为以底线水平生态用地为核心,从满意到理想水平呈近圈层状空间扩张趋势。

3.2 互侵及评价结果

图3(A,B,C)、(D,E,F)和(G,H,I)是建设用地高等级源优先发展、均衡发展和低等级源优先发展模式分别与生态用地底线、满意和理想水平互侵后的结果。表3是对应土地生态安全分区情况。

图3 苏锡常地区土地生态安全分区图Fig.3 Scenarios of land ecological security zoning of Su-Xi-Chang area

情景Scenario生态核心区面积及强度Ecologicalcorearea&itspercentage生态安全区面积Ecologicalarea&itspercentage缓冲区面积Bufferarea&itspercentage生态脆弱区面积Ecologicalfragilearea&itspercentage适宜建设区面积Suitablebuildingarea&itspercentage/km2%/km2%/km2%/km2%/km2%高等级-底线SceneA421.472.434972.0428.685318.8530.671793.1410.344838.7127.90高等级-满意SceneB5393.5431.105750.4533.161634.929.421302.227.513263.0918.82高等级-理想SceneC10494.1760.512580.9014.881769.5910.20865.024.991634.579.42均衡-底线SceneD326.331.883747.6321.616143.0435.423332.3019.213796.7321.89均衡-满意SceneE4896.8128.235533.4031.912360.2813.611746.5910.072808.9816.19均衡-理想SceneF9443.7754.452404.8613.861820.7710.491779.1610.261897.5510.94低等级-底线SceneG421.262.433818.3822.025029.8329.004238.7124.443744.7521.59低等级-满意SceneH3461.4519.966718.8938.742536.6514.621775.2510.242760.7515.92低等级-理想SceneI8444.7348.693553.4920.491728.099.961254.407.232272.3313.10

不同城市发展模式建设用地空间扩张均随着生态用地从底线到满意到理想水平变化呈空间集聚收敛趋势：底线水平时,高等级源优先发展模式适宜建设区面积最高为27.90%、低等级源优先发展模式最低为21.59%；理想水平时,高等级源优先发展模式最低为9.42%、低等级源优先发展模式最高为13.10%。相同生态安全水平时,城市发展模式对建设用地空间扩张影响不同：底线水平时,高等级源优先发展模式适宜建设区和生态脆弱区面积和最低为38.24%、均衡发展模式居中为41.10%、低等级源优先发展模式最高为46.03%。满意水平时,3种模式适宜建设区和生态脆弱区面积和比较接近分别为26.33%、26.26%和26.16%。理想水平时,高等级源优先发展模式适宜建设区和生态脆弱区面积和最低为14.41%、低等级源优先发展模式居中为20.33%、均衡发展模式最高为21.20%。生态用地总体以西部溧阳-宜兴丘陵低山地区和长荡湖、滆湖地区、南部环太湖地区及东部阳澄湖、澄湖、淀山湖地区为核心呈似圈层状集聚(表3)。

以上说明城市发展模式对土地生态安全水平影响显著。土地生态不安全水平时,高等级源优先发展模式对非建设用地侵占最多；随着土地生态安全水平的提高,高等级源优先发展模式下土地集约利用的优势逐步显现[43]。

4 结论与讨论

图4 苏锡常地区土地生态安全分区推荐方案 Fig.4 Recommended land ecological security zoning of Su-Xi-Chang area

从景观单元水平过程出发,采用不同源空间扩张互侵过程模拟方法提出一套分区形式的土地生态安全动态评价流程,根据互侵结果绘制出分区推荐方案(图4)：(1)生态底线水平和高等级源优先发展模式下适宜建设区(图3A红色部分)为推荐适宜建设区(面积占比27.90%),建议采取有条件限制土地用途管制措施如建设用地增减挂钩、农地占补平衡等调整区内土地利用格局；(2)生态底线水平和3种城市化模式下生态核心区与生态安全区(图3A、D、G深绿与浅绿部分)为推荐生态核心区(占比35.27%略大于生态用地34.82%现状),建议采取严禁变更土地中类使用性质管制措施维持并提高地区土地生态安全水平；(3)生态满意水平和3种城市化模式下生态核心区与生态安全区(图3B、E、H深绿与浅绿部分)为推荐生态安全区(剔除推荐生态核心区部分,占比29.07%),建议采取禁止变更土地大类使用性质管制措施为提高地区土地生态安全水平创造条件(与推荐生态核心区面积和达到63.89%接近生态安全满意水平最小约束值)；(4)剩余部分设为缓冲区(占比7.76%),建议采取预警机制和风险防控手段防止建设用地扩张突破缓冲区降低区域土地生态安全水平。

采用空间扩张互侵及分区方法进行土地生态安全动态评价,虽然把生态过程与土地利用格局变化紧密结合,具有客观性动态性特征,但采用不同源空间竞争性控制替代时间序列外推的方法,评价结果以分区方式替代数值方式反映变化差异不显著。

如何考虑自然保护区、森林公园、水源地、基本农田等对建设用地扩张的刚性生态约束？基于生态风险与建设用地扩张正相关的阻力设定是否存在临界阈[31]？如何判定？如何分析不同源地类具体用途[14]？如何量化不同地区生态用地不同生态安全格局水平占地结构比差异[32]？等都影响着评价结果准确性,亟待深入探讨。

建设用地源划分等级和引入不同城市发展模式的方法和思路,为城市规划、土地利用规划、生态规划等空间政策制定提供了多种选择,具有较好普适性,对生态安全评价及格局优化等研究具有启示意义。

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A dynamic approach to land ecological security assessment: a case study of Su-Xi-Chang area, China

WU Wei1,2, *, CHEN Ming1, FAN Shiwei1, OU Minghao1,2

1CollegeofLandManagement,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210095,China2National&JointLocalEngineering,ResearchCenterforRuralLandResourcesUseandConsolidation,Nanjing210095,China

Land ecological security (LES) assessment is a main focus of LES research. The aim of this study was to develop a dynamic approach to achieve an objective assessment. Su-Xi-Chang area was selected as the study area. Based on the source-sink landscape theory, ecological land and construction land were treated as the source and sink, respectively. The minimum cumulative resistance model was applied to simulate the dynamic changes of these landscapes. The resistance values of the ecological land were obtained from ecosystem service values of different land-use types, whereas those of the construction land were derived from ecological risk values. The spatial expansion and simultaneous invasion of both construction land and ecological land were simulated with ArcGIS software. In the case of ecological land expansion, three scenarios were simulated, i.e., low-, middle-, and high-level LES. In the case of construction land expansion, three urban development models were designed, i.e., metropolitan development in priority (MD), small and medium cities development in priority (SD), and all urban sources development in equilibrium (ED). In the case of invasion, nine scenarios were formed from the spatial overlapping of these two kinds of expansions and their respective scenarios. The study area was zoned into five levels of LES according to the invasion results, i.e., suitable construction (very low), ecologically fragile (low), buffer (middle), ecological security (high), and ecological core (very high) zones. The results of this study showed that: (a) Along with the scenarios of LES ranging from low- to high-level, the expansions of construction land in different development models displayed a significant convergence trend of spatial agglomeration; the modeling of ecological land, however, indicated a trend of circular sprawling from the core to the outward. In the low-level scenario, the percentage of suitable construction zoned land was the highest in the MD model, at 27.90%, and the lowest in the SD model, at 21.59%. In the high-level scenario, the percentage of suitable construction zoned land was the lowest in the MD model, at 9.42%, and the highest in the SD model, at 13.10%. (b) In the same ecological security scenario, the different urban development models displayed different impacts on construction land expansion. In the low-level scenario, the combined percentage of suitable construction zoned land and ecologically fragile zoned land was the lowest in the MD model, at 38.24%, and the highest in the SD model, at 46.03%. In the high-level scenario, the corresponding value was also the lowest in the MD model, at 14.41%, and the highest in the ED model, at 21.20%. (c) Urban development models have significant influence on the levels of LES. Among the three urban development models in this study, the MD model benefitted intensive land use and found the land to be suitable for rapid urbanization, improving the area′s LES from the current level to a higher level. A LES zoning plan was recommended, as well as measures of land-use control. In the plan, the area percentages of the suitable construction, buffer, ecological security, and ecological core zones were 27.90%, 7.76%, 29.07%, and 35.27%, respectively. The developed approach was found to be effective in dynamically assessing LES and beneficial in the differential management of land resources. The dynamic approach investigated in this study highlights the methodology in the optimization of ecological land patterning. Finally, issues on how to improve this developed method and future research directions have also been discussed.

land ecological security; dynamic assessment; spatial expansion and invasion; ecosystem service; ecological risk; rapidly urbanizing areas

国家自然科学基金资助项目(41571176)

2016- 01- 04;

2016- 07- 15

10.5846/stxb201601040021

*通讯作者Corresponding author.E-mail: ww@njau.edu.cn

吴未, 陈明, 范诗薇, 欧名豪.基于空间扩张互侵过程的土地生态安全动态评价——以(中国)苏锡常地区为例.生态学报,2016,36(22):7453- 7461.

Wu W, Chen M, Fan S W, Ou M H.A dynamic approach to land ecological security assessment: a case study of Su-Xi-Chang area, China.Acta Ecologica Sinica,2016,36(22):7453- 7461.