基于局部惩罚型变权的建设用地生态适宜性空间模糊评价——以陕西延安宝塔区为例

王鹏，刘拓，邱德明

(中国地质调查局西安地质调查中心，西北地质科技创新中心，陕西 西安 710054)

生态适宜性评价已成为社会广泛关注的焦点，宏观空间开发与微观尺度建设用地适宜性评价相结合的县域尺度生态适宜性评价已逐渐成为新的发展趋势(樊杰等，2009，2011)，即能从空间上合理组织“开发”活动(国土空间开发格局调整、空间经济布局)，又是在微观层面上“开发”活动的具体承载(建设空间选址、城市规划和土地利用规划、农村居民点整理)(简王华等，1990；宗跃光等，2007；薛继斌等，2011；喻忠磊等，2015)。近年来，生态适宜性评价的研究视角日益丰富，指标体系日趋完善，多位学者进行了不同地域、不同尺度、不同开发方式的生态适宜性评价，客观真实地反映了当地的生态状况。但在实际中由于存在“木桶原理”，现有评价方法多采用静态的常权，权重不随因素状态向量而变，以“不变”应“万变”，不能充分反映生态适宜性评价系统的整体性、动态性要求(舒帮荣等，2012；吴冠岑等，2010)，无法体现出短板因素对评价结果的限制性作用(张茂省等，2019)，导致较差因素会被较优因素“中和”而使评价结果偏大，引起结论与实际不符。笔者在空间模糊综合评价法的基础上，引入局部惩罚型变权对其进行改进，合理确定惩罚水平，综合考虑各评价指标状态值间的组态水平，对低于阈值的“瓶颈”指标进行惩罚，科学地反应各指标在生态适宜性评价中所起的作用，客观地进行评价。(Ruimin Li, et al., 2018)

1 研究方法

1.1 变权理论

变权向量综合反映了因素状态间的均衡性(李德清等，2004)，直接反映权重随评价指标的变化规律。设X=(x1,x2,…,xm)为生态适宜性评价指标向量，W=(w1,w2,…,wm)为常权向量，S(X)=(S1(X),S2(X),…,Sm(X))为状态变权向量，则变权向量W(X)=(w1(X),w2(X),…,wm(X))可表示为W和S(X)的归一化的Hadamard乘积，具体如下。

(1)

j=1,2,…,m

依据权重的变化趋势，将变权分为惩罚型变权、激励型变权和混合型变权3种形式。由于生态适宜性评价中需要对较差的“瓶颈”评价指标进行惩罚，因此选择局部惩罚型变权，其定义如下。

(2)

式中：α为惩罚因子；βj为阈值。当0≤xj<βj时，xj对应的权重增大，达到对第j个指标进行惩罚目的；当βj≤xj≤1时，对第j个指标不进行惩罚。

1.2 模糊评价方法

1.2.1 建立评语集

结合8个生态适宜性评价指标，将评价等级分为4级，即为不适宜、低度适宜、中度适宜、高度适宜，得分为别为0、3、6和9，评语集V集合形式如下。

V={V1，V2，V3，V4}
={不适宜，低度适宜，中度适宜，高度适宜}

1.2.2 隶属函数

生态适宜性评价中的单指标评价等级划分存在模糊性。通过分析，认为经过变化后的指标为最大最优型，需采用戒上型隶属度函数来描述指标的渐变性和模糊性。各评价等级的隶属度函数如下。

(3)

式中：rj——评价指标为第j个等级的隶属度,j=1,2,…,n;

a——中度适宜的上限，高度适宜的下限；

b——低度适宜的上限，中度适宜的下限；

c——不适宜的上限，低度适宜的下限；

e——低度适宜的下限和上限的均值；

f——中度适宜的下限和上限的均值。

建立隶属度矩阵R为：

(4)

式中：Ri——第i个指标的评价结果；

rij——第i个评价指标对第j个评价等级的隶属度；

n——评语集中评级等级的数目；

m——被评价指标的数目。

1.2.3 模糊综合评价

采用公式(1)和(2)确定的指标变权权重Wi和评判隶属度矩阵Ri，运用加权平均型模糊运算法则，进行模糊综合评判运算，得到因素Ui对评语集V的隶属度向量B。

(5)

式中：“·”——加权平均型运算；

B——模糊综合评判集。

1.3 模糊结果非模糊化

模糊结果仅利用评价结果B的最大隶属度信息，未能充分利用B所反映的所有信息(杜栋等，2005; 庄伟等，2014; 舒帮荣等，2012)，也不利于评价结果的空间横向比较，因而需要对模糊评价结果进行非模糊化(Kaufmann M，2009；舒帮荣，2012)。采用式(6)(庄伟等，2014)获取各评价单元的生态适宜性综合分值f。

(6)

式中：m——控制较大的bi所起控制作用的参数(一般取1或2)，取2;

εi——各等级所赋分值；

bi——模糊综合评价结果向量。

2 评价指标及数据处理

2.1 研究区域

研究区域位于陕西延安市宝塔区(图1)，地理位置位于东经109°13′17.40″～110°06′32.40″，北纬36°10′51.60″～37°05′42.00″，属半湿润-半干旱大陆性季风气候。多年平均降水量为562.1mm，最大为871.2mm，最小为330mm；年均气温10.3 ℃；地貌类型为黄土梁峁沟壑区，土壤类型主要为黄绵土；土壤质地以轻壤土和砂壤土为主。宝塔区有滑坡、崩塌、地面塌陷等地质灾害。其中，滑坡和崩塌灾害主要出现于市区，地面塌陷偶见于北部采煤区。

图1 研究区域位置图Fig.1 Location of the study area

2.2 评价指标数据

采用宝塔区内栅格大小为30 m×30 m的DEM、土地利用变更调查(2014年)、土地质量地球化学调查(2018年)和宝塔区地质灾害调查等数据，利用已有文献中有关生态适宜性评价指标的计算方法(曲衍波等，2010；肖寒月等，2015；舒帮荣等，2012；张诗逸等，2015；朱康文等，2015)，并考虑指标数据的可获取性，选取地形位、土地阻力、距城镇距离、距水岸距离、土壤质量、距生态保护区距离、有益元素(Se)、灾害密度等8个影响因素作为评价指标(图2)。评价指标无需标准化，但依据指标对生态适宜性评价的作用，将指标分为正向和负向2类，其中，“地形位”及“距生态保护区的距离”为正向指标；土地阻力、距城镇距离、距水岸距离、土地质量、有益元素(Se)、灾害密度为负向指标，且负向指标需要正向化，其公式为x′=max(X)-x。其中：x′为转换后的指标值；x为指标原值；X为评价指标向量。

图2 生态适宜性评价指标图Fig.2 Ecological suitability evaluation index

参考已有研究成果(舒帮荣等，2012；张诗逸等，2015；朱康文等，2015)和咨询相关专家，将各指标数据中的15%，50%，85%分位数作为不适宜、低度适宜、中度适宜、高度适宜之间的间断点(表1)。由于处于不适宜、低度适宜和中度适宜的区域不适宜于建设用地，故需对因素状态值较差的指标进行惩罚，由此将式(2)中的阈值β设置为中度适宜与高度适宜的间断点。

表1 生态适宜性评价指标分级标准表Tab.1 Grading standard of ecological suitability evaluation index

2.3 初始权重确定

权重是生态适宜性评价的重要内容，对变权效果具有重大的影响，不同的初始权重，会有不同的变权效果。采用基于区分度的信息熵方法(杨惠敏等，2005)来确定各评价指标的初始权重w=(w1,w1,…,w1) (表1)，最大限度地区分了宝塔区各评价指标的差异(王鹏等，2019)，客观地反应各指标对评价结果的影响大小。

2.4 惩罚水平确定

采用的状态变权向量为指数型，需要合理确定其惩罚因子α值，体现独特的权重惩罚规律，以取得良好的变权评价效果。为确定合适的α值，采用基于调权水平、离散度、调节度等概念的状态变权向量确定方法(李德清等，2004；王鹏等，2020)，设置10个仿真方案，得出不同方案的调权水平及相应的生态适宜性评价仿真结果(表2)，发现惩罚因子α为1，调权水平为0.28时，高度适宜性区面积占比为3.99%，低于规划目标年建设用地占用总面积比例4.64%，出现“惩罚过度”(李德清等，2004；庄伟等，2014；卢涛等，2015；王鹏等，2020)，且随着α值越大，低于阈值的指标受到的“惩罚”越重，甚至导致评价结果与实际情况相反；而在惩罚因子α为0.75，调权水平为0.23时，高度适宜性区面积占比为4.94%，且随着α值越小，受到的“惩罚”越轻，甚至当α值接近于0，与常权评价结果相同，出现“惩罚不足”。因此，经过分析，在高度适宜区面积占比与规划占比基本相等，调权水平为0.25，惩罚因子α为0.841 8时，变权评价效果良好，客观地反映了宝塔区的生态适宜性状况。

表2 不同幂参数m及其对应的调权水平表Tab.2 Different power parameter m and its corresponding adjusting weight leve

3 结果与讨论

3.1 惩罚变权效果

不同评价单元的评价指标拥有不同的水平组态，表现出不同的限制性因素组合，且具有不同的限制性作用。因此，当生态适宜性评价指标小于相应的阈值β时，需要增加其权重进行惩罚，从而扩大了瓶颈指标对栅格单元用于建设用地的否定水平。例如，处于南泥湾林场的栅格单元，距城镇距离、地形位、土地阻力、距生态保护区距离等4个指标处于中度、低度或者不适宜区(表3)，具有不同程度的缺陷，而其他4个指标处于高度适宜区。经过变权，具有明显缺陷的指标权重增加，且增加幅度因缺陷程度而异，缺陷越大惩罚越重；反之，越轻。同时，由于变权权重的归一性(李德清等，2004)，其他指标权重也进行相应调整(降低)，从而降低了该栅格单位的生态适宜性综合得分。经过统计，研究区内有65.23%栅格单元的综合评价得分降低，精确、合理地反映生态适宜性状况。

表3 南泥湾林场栅格单元惩罚变权效果分析表Tab.3 Analysis on the effect of penalty variable weight of the grid unit in Nanniwan forest farm

3.2 评价结果

生态适宜性是地理现象呈现出的一种整体状态，具有过渡性特征(龚建周等，2008)。采用前述的生态适宜性评价研究方法，获取所有栅格单元的生态适宜性综合得分(图3a)，处于0.150 0～8.696 2，得分越高，生态适宜性越高。同时利用k-means方法对综合得分进行聚类，合理地将宝塔区划分为高、中、低度适宜及不适宜区(图3b)。其中，高度适宜区的得分为5.379 3～8.981 2，面积为163.90 km2，占4.63%，主要分布在城区、新区和沟谷平地内；中度适宜区的得分为3.798 8～5.379 3，面积为733.13 km2，占20.71%，主要分布在地形条件较好的黄土梁峁区；低度适宜区的得分为2.335 4～3.798 8，面积为1 673.71 km2，占47.28%，主要分布在地形条件复杂的黄土梁峁区；不适宜区的得分为0.251 0～2.335 4，面积为969.25 km2，占27.38%，主要分布在南部南泥湾林区、姚家坡林区以及生态退耕还林还草区。

图3 生态适宜性变权评价结果图Fig.3 Variable weight effects of different levels of punishment

生态适宜性评价等级从生态适宜性角度体现了各栅格单元用于建设用地的优先度，评价等级越高，建设用地生态适宜性就越高；反之，越低。宝塔区现有建设用地为108.524 2 km2，经与评价结果叠加分析，90.26%的建设用地处于高、中度适宜区(图4a)；仅有9.74%的建设用地处于不适宜区和低度适宜区(表4)。同时，在同一适宜性等级内仍可以考虑建设用地的优先序，在划分4级适宜区的基础上，比较栅格单元的生态适宜性综合得分，从而满足国土空间开发布局及建设用地扩张的需求。

表4 建设用地生态适宜性分析表Tab.4 Analysis on ecological suitability of construction land

图4 建设用地评价结果及限制性因素分析图Fig.4 Analysis on evaluation results and restrictive factors of construction land

借助变权分析，得出所有栅格单元的限制性因素，并以行政村为单位，汇总不同限制性因素的个数，以数量最大的因素为其主导限制性因素(图4b)来分析各评价指标的限制性影响区域及强度。由于黄土高原沟壑纵横，生态保护区多分布于梁峁，河道分布于沟谷，具有明显缺陷的范围大，适宜于建设用地的区域较少，因而距生态保护区距离、距水岸距离、地形位评价指标对宝塔区的生态适宜性影响范围最大，且限制性作用较强；城区由于土地利用强度大，削山建城，地质灾害易发，为灾害密度评价指标的主要影响区；与延川、延长、安塞交接处的农村居民点，受城镇辐射影响小，距城镇距离评价指标为其主要限制性因素，但强度一般；黄土高原土壤整体贫瘠，土壤质量高和有益元素富集的面积较少，零星分布，因此有益元素和土壤质量评价指标的限制性影响区域较少，作用也较弱；县道、乡道、生产性道路遍布宝塔区，土地阻力较小，对生态适宜性影响微乎其微。

在服务宏观空间规划和微观建设用地布局时，针对不同建设用地类型，要因地制宜，发扬特长，避让瓶颈因素。例如，城区扩张时，要向生态适宜性综合得分高的区域布置，注重避开滑坡、崩塌、沉陷等地质灾害，同时加强灾害实时监测；城镇建设用地要注重审批规范，集聚布置在高度适宜区，坚决杜绝削坡建设；同时，注重农村居民点整治潜力挖掘，将地形条件不好、距城镇较远、处于生态保护区内的农村居民点优先安排整治，以促进宝塔区美丽乡村建设。

4 结论

不同的栅格单元有不同的状态值，生态适宜性评价指标权重不同。调查区有65.23%的栅格评价单元得到了惩罚，突显了低于阈值指标的限制性，扩大了瓶颈指标对栅格单元用于建设用地的否定水平，精确、合理地反映生态适宜性状况。

调权水平为0.25，幂参数α为0.841 8时，有效地避免惩罚过度和惩罚不足，变权评价结果更符合客观实际，高度、中度、低度和不适宜区面积分别占4.63%，20.71%，47.28%，27.38%，且建设用地布局合理，生态适宜性整体较高，90.26%的建设用地处于高、中度适宜区；9.74%的建设用地处于不适宜区和低度适宜区。此外，不同评价指标呈现出不同的限制性影响范围和强度，其中距生态保护区距离、距水岸距离、地形位评价指标影响最大，灾害密度、距城镇距离影响次之，有益元素、土地质量较弱，土地阻力影响最弱。

生态适宜性等级和主导限制性因素结果相结合使用，因地制宜，扬长避短，对优化宝塔区的建设用地空间布局具有较大的作用。但是所选用指标多为自然因素指标，需要考虑社会和经济指标，并合理量化，以获取更加科学的评价结果。

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