基于土地利用与其功能动态耦合性的县域国土空间分类体系构建

欧定华，张 琪，秦 景，龚上淇，吴毅杰，郑仲帅，夏建国，边金虎，高雪松※

基于土地利用与其功能动态耦合性的县域国土空间分类体系构建

欧定华1,2，张 琪1，秦 景1，龚上淇1，吴毅杰1，郑仲帅1，夏建国1，边金虎3，高雪松1,2※

（1. 四川农业大学资源学院，成都 611130；2. 自然资源部耕地资源调查监测与保护利用重点实验室，成都 611130；3. 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，成都 610041）

国土空间分类是建立国土空间规划体系并监督实施的基础。该研究综合应用地理探测器统计和地理时空分析法，基于土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性，建立了一种国土空间分类体系构建方法，并以四川省邛崃市为例，开展了县域国土空间分类体系构建及其与土地利用分类体系的衔接关系研究。结果表明：1）2010—2020年，邛崃市土地利用优势国土空间功能存在时空异质性，土地利用与其优势国土空间功能在空间分布上存在耦合性，二者耦合度以及与地类耦合的国土空间功能结构均存在时间异质性，这证实在国土空间分类体系构建中考虑土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性的必要性；2）邛崃市国土空间分类体系由3个一级空间类型、7个二级空间类型和14个三级空间类型组成，不同于国土空间分类理论框架体系，进一步证实土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性会影响国土空间分类结果，基于土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性构建的国土空间分类体系更符合实际，可以避免定性分析理论构建产生的偏差；3）建立了国土空间类型与土地利用类型的对应关系，实现“虚”的国土空间功能通过“实”的土地利用得以表达，为利用历史数据和成果资料提供了有效途径。研究结果可为当前国土空间规划与管理提供参考。

土地利用；功能；分类；国土空间；主导功能；地理探测器；时空动态耦合分析；邛崃市

0 引 言

建立全国统一的国土空间规划体系，是全面提升国土空间治理体系和治理能力现代化水平，加快构建新时代国土空间开发保护新格局的关键举措。国土空间分类是国土空间规划与管理的基础。改革开放以来，国家为加强国土空间管理，先后制定了城市用地、土地规划用地、林地等10余项国土空间分类体系。由于制定部门、分类依据等不同，这些分类体系在统计口径、术语内涵上往往存在差异，导致相关空间规划在执行过程中出现了实施效率低、管控成本高等问题[1-2]。因此，构建相对统一、科学合理的国土空间分类体系，是建立国土空间规划体系并监督实施的基础，开展国土空间分类体系构建研究对当前国土空间规划实践具有较强的指导意义和较高的应用价值。

根据不同的分类依据可以将国内外国土空间分类研究归纳为基于人口密度[3]、土地覆被[4]等单一视角的分类以及综合土地覆被和人口密度[5]、集成人口、CORINE土地覆盖和基础设施数据[6]等综合视角的分类。这些分类体系大多数都与土地利用/土地覆被分类有关。一类直接将土地利用/土地覆被分类视为国土空间分类，忽略了国土空间功能属性。如：联合国粮农组织（Food and Agriculture Organization of the United Nations）土地覆被分类系统（Land Cover Classification System）[7]、欧共体环境信息协作计划（Coordination of Information on the Environment）土地覆被分类系统[4]、国际地圈-生物圈计划（International Geosphere Biosphere Program）全球土地覆被分类系统[8]、Anderson和美国国家地质调查局（United States Geological Survey）土地覆被分类系统[9-10]。这类分类体系虽然可以在二维平面空间上实现国土空间全覆盖，但没有考虑国土功能属性特征，无法在空间上充分衔接国土空间治理政策。另一类是在土地利用分类基础上，通过识别归并土地利用类型，建立国土空间分类体系。其构建方法多从土地利用主导功能视角出发，采用定性分析法建立土地利用类型与国土空间类别之间的衔接转换关系。如：张合兵等[11]采用综合对比分析法对土地利用类型进行归纳，重构了鹤壁市国土空间规划用地分类体系；邹利林等[12]采用理论分析和实证研究相结合的方法，识别和归并土地利用功能，构建了国土“三生”空间分类体系。这类研究初步实现了国土空间分类与土地利用分类的衔接转换，为应用全球土地覆盖数据集、国家土地调查等统计数据和土地利用规划、城乡规划等历史规划成果提供了解决方案。但受限于定性分析主观因素制约，尚存在土地利用功能高低、主次等诸多不确定性问题。为此，有研究人员尝试采用定量方法测算辨识土地利用功能建立国土空间分类体系。如：Zou等[13-14]采用空间模型法定量识别国土空间功能构建国土空间分类体系；Wandl等[6]综合使用CORINE土地覆盖、人口、基础设施等公开数据，提出了一种新的国土空间分类方法，实现了中间地区、城市和农村地区的空间分类。这些研究一定程度上增强了基于土地利用分类构建国土空间分类体系的理论性，但基本上都忽略了土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性[15-17]，只有少量研究考虑了土地利用的空间异质性[18]，但仍未注意到土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性。因此，从土地利用及其功能时空异质性和动态耦合性视角出发构建国土空间分类体系不失为一次有益的理论探索。

总体而言，国内外研究人员在国土空间分类领域取得了较为丰富的成果，但仍存在一些不足和疏漏：一是部分研究直接将土地利用/覆盖分类当作国土空间分类，忽略了国土空间的功能属性特征，没有充分考虑国家政策的落实衔接空间；二是部分研究以定性为主，定量分析不深入，建立的分类体系可能与实际不符；三是基于土地利用分类的国土空间分类体系构建研究基本上都忽略了土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性。鉴于此，本文以四川省邛崃市为研究区，首先综合考虑空间形态、功能用途、政策落实等因素构建国土空间分类理论框架体系；然后应用功能价值法、模型法、空间插值等方法进行国土空间功能量化和土地优势功能定量识别；最后集成应用地理探测器统计、地理时空分析等方法，尝试建立一种基于土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性的国土空间分类体系构建方法，构建邛崃市国土空间分类体系及其与土地利用分类体系的衔接关系，以期能为国土空间规划与管理提供参考。

1 研究区与数据

1.1 区域概况

邛崃市位于四川省中部，地处成都平原与龙门山脉的过渡地带，介于30°12'N～30°33'N、103°04'E～103°45'E之间。全市行政区总面积1 377 km2，辖1个街道、19个镇、4个乡（图1）。地势由西北逐渐向东南倾斜，最高海拔1 991 m，最低海拔451～ m。有平坝、山地、丘陵等地貌类型。其中平坝311.36 km2，分布在境域东部及东北部；山地共817.79 km2，南部为五面山、长丘山区，西部为龙门山南段延伸山系；丘陵245.98 km2，散布在境内中部西北缘。境内水资源丰富，过境河流长271.25 km。邛崃市属亚热带湿润季风气候区，年均气温16.3 ℃、降雨量1 117.3 mm、日照时数1 107.9 h、蒸发量1 024.92 mm。主要土壤类型为潮土及紫色土。森林植被类型属亚热带常绿阔叶林，主要分布在西北中低山和中部丘陵区。邛崃市是国家级天府新区西部新中心，重点发展生态、旅游产业，2020年全市GDP为330.73亿元。

1.2 数据来源及处理

研究采用的数据主要有栅格数据、矢量数据、样点监测数据和社会经济统计数据（表1）。将数据转换为坐标系（地理坐标系为WGS-84，投影坐标系为UTM）、分辨率（5 m）一致的栅格表面，以满足数据分析需求。需要预处理的数据主要包括样点数据、面板数据、土地利用数据和栅格数据。①样点数据包括有机质含量、气温、降雨量和辐射量数据，其中有机质含量、月大于10 ℃积温、年大于10 ℃积温、月降雨量、年降雨量、多年平均降雨量，皆基于样点监测数据利用克里金插值法获得相应栅格表面（需要特别说明的：2015、2020年土壤有机质含量监测数据缺失，考虑到有机质含量短期内变化较小[19]，所以分别用2016、2019年相应监测数据代替）。②面板数据主要涉及社会经济统计数据，基于50 m×50 m矢量格网，采用相应方法实现空间化（表3）。③2020 年土地利用数据是根据2020年谷歌卫星高清影像，利用ESRI ArcGIS 10.4对2018年度土地利用变更调查数据中地类发生变化的图斑逐个修改而成。此外，还参照谷歌卫星高清影像，从兴趣年土地利用变更调查数据识别衍生出铁路、高速公路、国/省道、县/乡道、村道及机耕道等交通路网数据。④DEM、NDVI、遥感影像等栅格数据通过坐标转换、重采样等处理，转化为满足研究需求的栅格表面。

表1 数据来源及说明

2 研究思路与方法

2.1 研究思路

从自然、经济角度，国土空间和土地的内涵是近似一致的[20-21]。而且，也有研究将土地功能划分为生产、生活、生态等国土空间功能[16,22]。因此，本文将国土空间功能等同于土地功能。土地利用是国土空间的实体表现形态。由于空间资源禀赋的差异性、利用方式的多宜性和社会需求的多样性，使得同类土地利用承载着不同类别的国土空间功能，从而导致土地利用与国土空间功能之间形成了繁杂的交互关系。因此，要明确土地利用实体的主导国土空间功能（主导功能），首要任务是进行国土空间分类，其次是量化和识别土地利用的优势国土空间功能（优势功能），再者才是基于土地利用优势功能时空异质性，识别各类土地主导功能，最终建立土地利用类型与国土空间类型之间的对应关系，实现“虚”的国土空间功能通过“实”的土地利用予以表达，从而为利用以往土地分类体系形成的统计数据与规划成果提供纽带，进而扩宽国土空间规划数据来源渠道和编制执行度。研究框架见图2。

2.2 国土空间分类

国土空间是由系列不同类型功能单元组合而成的、在时空上连续分布的有机整体[23]，是承载人类多元需求的自然资源要素和人类社会要素，以不同土地利用方式在空间地域上的综合体现[24]。国土空间功能是自然生态系统提供的自然本底功能与人类因生产生活活动需要而赋予的开发利用功能的复合体[25]，是国土空间固有的属性。国土资源的多宜性决定了国土空间可用于不同目的，满足人类不同需要，表现为同一地域空间具有多种功能。正是由于国土空间的多功能性，所以国土空间分类亦然成为功能量化的基础。结合十八大报告提出的国土空间“三生”（生产、生活、生态）发展目标和中共中央、国务院出台的《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》提出的“三区”（城镇、农业、生态区）划定要求，集成国土空间功能表现形态和人类发展需求视角的空间用途，在参考相关理论研究成果[12-14,26-29]和《全国生态功能区划（修编版）》、《生态保护红线划定指南》、《市级国土空间总体规划编制指南》等技术规范（指南）的基础上，综合考虑县域国土空间规划实际及数据可获得性，从理论上构建了由“3个一级类、8个二级类和16个三级类”组成的国土空间三级分类理论框架体系（表2）。该体系第一级分类着眼于“三区”划定要求，根据空间利用形态进行划分；第二级分类主要遵循“三生空间”理念[12-14]，从空间功能属性角度出发对一级分类进一步细化；第三级分类主要按照空间用途，将二级分类进一步细化得到具体的可以量化的服务功能区。

城镇空间是以城镇居民生产生活为主导功能的国土空间[30]。因此，从功能属性角度出发将其划分为城镇生产空间和城镇生活空间。其中，城镇生产空间指在城镇空间范围内具有工业产品和商业服务供给功能或辅助生产功能的功能空间，工业产品和商业服务是其主体功能[13]，故根据空间用途将其进一步细分为工业产品供给功能区和商服业产品供给功能区；城镇生活空间是构成人们日常生活的各种活动类型及社会关系在城镇空间上的投影，就业、出行、医疗、教育、生态安全等生活保障和居住承载是城镇生活空间的基本功能用途[12,31]，因此根据空间用途将其细分为城镇居住承载功能区和城镇生活保障功能区。

乡村空间是指具有大面积农业或林业土地使用或有大量未开垦土地的地区，包含以农业生产为主，人口规模小、密度低的人类聚落[32]。同样，根据功能属性将其划分为乡村生产空间和乡村生活空间。乡村生产空间由“生产活动本底、基础设施网络与乡土情结”三大基本要素组成[33]，其中乡土情结是一种纯意识形态空间，而本研究关注的功能空间是客观存在的物质空间，因而从生产活动本底、基础设施网络两大体现乡村功能空间属性的要素出发，将其划分为农业产品供给功能区和运输服务供给功能区。乡村生活空间是乡村居民居住、就业、休闲、社交、消费以及公共服务活动的多层次地域空间综合体[34]。其中，居住功能是基础，就业、医疗、教育等公共服务功能和人居环境保障是主要支撑[34]，因而从空间用途视角出发将其分为乡村居住承载功能区和乡村生活保障功能区。

表2 国土空间分类理论框架体系

自然生态空间是指具有自然属性、以提供生态产品或生态服务为主导功能的国土空间[27]。借鉴千年生态系统评估（MA）等权威研究成果[28-29]，从功能属性角度将自然生态空间划分为供给服务空间、调节服务空间、支持服务空间和文化服务空间。在此基础上，为满足空间用途管制所需，将供给服务空间细分为初级产品生产功能区和水资源供给功能区，将调节服务空间细分为气体调节功能区、气候调节功能区和环境净化功能区，将支持服务空间细化为土壤保持功能区、生物多样性维持功能区，将文化服务空间具体化为美学景观功能区。

2.3 国土空间功能量化与土地利用优势功能识别

2.3.1 确定国土空间功能量化指标与空间化方法

按照“指标内涵明确、量化方法简便、数据获取容易”原则，选择国土空间功能定量表征指标，按照表3相应方法进行指标空间化，获得指标空间分布栅格数据，建立土地利用图斑单元国土空间功能矩阵

式中v为图斑国土空间类型的原始功能值；为土地利用地类图斑数；为国土空间功能种类数。

最后，建立土地利用类型、地类图斑的标准化国土空间功能对角阵

2.3.2 确定类土地利用的国土空间功能贡献度

相同土地利用实体通过不同利用方式可实现不同国土空间功能，但就功能利用而言，同一土地利用类型对不同国土空间功能的贡献度必然存在差异。为此，应用层次分析法（AHP）确定土地利用类型对不同国土空间功能的贡献权重，建立土地利用类型的国土空间功能权向量

式中W表示类土地利用对应的第类国土空间功能的权重。

2.3.3 确定类土地利用的第个地类图斑的优势国土空间功能

2.4 土地利用功能时空异质性与主导国土空间功能识别

一定空间范围内的同种土地利用类型通常具备多种优势国土空间功能，而土地利用对应的国土空间功能时常表现出复杂的时空异质性。如果不考虑时空异质性影响，仅凭国土空间功能值大小很难从这些优势国土空间功能中辨识出土地利用主导功能。本文借助地理探测器统计[41]探测多年（2010、2015、2020年）土地利用与其优势功能之间的空间分异性的耦合度，利用耦合度时间剖面图刻画土地利用优势功能空间分异性的动态性（时空异质性），再经过综合分析辨识出土地利用主导功能（特别约定：当某类土地利用多年都只识别出同一种优势国土空间功能，则将该优势国土空间功能直接认定为该类土地的主导国土空间功能）。

2.4.1类土地利用主导功能初选

受土地利用功能时空异质性影响，土地利用优势功能数量和结构也会随时发生改变。假设类土地利用对应的优势国土空间功能S(=1,2,…,)在年中出现了次，那么该功能在类土地利用空间范围内的出现频率p=/。将p≥2/3的优势国土空间功能提取出来，作为类土地利用初选主导功能。

2.4.2类土地利用与其初选主导功能空间分布耦合性计量

采用地理探测器统计[41]度量类土地利用与其初选国土空间主导功能S空间分布的耦合性，具体步骤为：

第3步，计算值，公式为[41]

式中为初选国土空间主导功能S的类别编号，1,2；为类土地利用与其S的空间分布耦合度，表示S解释了（100·）%的土地利用类型，值域为[0,1]，值越大表示S对土地利用类型的解释力越强（二者空间分布的耦合度越高）。特别地，1表示S与其所对应的土地利用在空间分布上完全耦合，0表示S与其所对应的土地利用在空间分布没有任何关联。

第4步，检验值显著性[41]。

2.4.3类土地利用主导功能识别

由于土地利用功能时空异质性的影响，类土地利用与其初选主导功能S的空间分布耦合度（值）同样存在时空异质性，仅凭值数量大小很难确定土地利用主导功能。本研究通过绘制值时间剖面图，对类土地利用与其初选主导功能的空间分布耦合度进行可视化，直观呈现其动态变化规律，最后经综合分析确定类土地利用对应的主导国土空间功能。

表3 国土空间功能量化指标及其空间化方法

3 结果与分析

3.1 土地利用优势功能时空异质性分析

2010—2020年，邛崃市土地利用类型对应的优势功能普遍存在时空异质性（图3），主要表现为（以其他林地和河流水面为例加以阐明）：

1）同一地点相同地类对应的优势功能会随时间变化而发生改变。2010—2020年，其他林地在同一地点的优势功能随时间发生了明显变化。以图斑A为例（图3），2010年优势功能为气候调节功能，2015年变化为土壤保持功能，2020年转变为初级产品生产功能。同样，2010 —2020年，河流水面在同一地点上的优势功能亦表现出较强的时间异质性。以图斑B为例（图3），2010年优势功能为气候调节功能，2015年变化为水资源供给功能，2020年转变为生物多样性维持功能。类似地，其他地类上同一地点相同地类对应的优势功能也存在明显的时间异质性（图3）。

2）同一时间相同地类对应的优势功能在空间分布上存在差异。以其他林地为例，2010年其他林地北部地区对应的优势功能为初级产品生产功能，南部地区对应的优势功能则变为气候调节功能，到了中部及西南部其优势功能又转变为土壤保持功能。再比如2010年的河流水面，在河流水面地类东部主要表现为生物多样性维持功能，在其西部零散分布有水资源供给功能，而在中部主要为气候调节功能。类似地，在不同时期的其他地类中，同一地类对应的优势功能同样呈现出复杂的空间异质性（图3）。

3）相同地类对应的优势功能的空间分布及其差异会随时间而变化。以其他林地为例，在2010—2020年间，其初级产品生产功能逐渐由该地类北部向南部转移，气候调节功能由该地类南部向北部转移，土壤保持功能由集中分布（中部、西南部）趋于零散分布。再比如河流水面，2010—2020年，其水资源供给功能由河流水面西部向东部转移；生物多样性维持功能前期由集中分布在河流水面东部转变为零散分布在其西部，又逐渐回到该地类东部；气候调节功能先由集中分布在河流水面中部转变为零散分布在河流沿岸地区，后又回到该地类中部。类似地，其他地类对应的优势功能的空间分布一样呈现出明显而复杂的时空异质性（图3）。

3.2 土地利用与优势功能时空耦合性分析

研究区有26种土地利用类型，但本文只对其中14种地类进行优势功能时空耦合性分析（表4），这是因为研究使用的农村土地利用变更调查数据，未对城市、建制镇、村庄、特殊用地进行细分，无法区分地类内部国土空间功能；采矿用地、风景名胜用地、设施农用地、公路用地、农村道路、铁路用地、水工建筑用地、水库水面等8种地类只识别出一种优势功能。因此，未对这些地类进行优势功能时空耦合性分析。

1）土地利用布局与其优势功能空间分布存在耦合性。各土地利用类型至少存在一种优势功能与之存在空间分布耦合性（即值显著）（表4）。其中，沟渠、内陆滩涂、其他草地、其他园地4种地类均只与一种优势功能空间分布存在耦合性，分别为水资源供给功能、生物多样性维持功能、土壤保持功能、农业产品供给功能。其余10种土地利用类型均与多种优势功能空间分布存在耦合性。园地、耕地多数时期与2种优势功能空间分布存在耦合性，且都同农业产品供给功能空间分布存在显著耦合。与林地、水域存在空间分布耦合性的优势功能类型比与园地、耕地耦合的类型多。例如，有林地与初级产品生产、气候调节、生物多样性维持、土壤保持4种功能空间分布均存在耦合性；河流水面与气候调节、生物多样性维持、水资源供给3种功能空间分布均存在耦合性。总体上看，所有土地利用类型都有与之存在耦合性的优势功能，且绝大多数与多种优势功能存在耦合性，仅有极少数与一种优势功能存在耦合性。

2）土地利用布局与其优势功能空间分布的耦合度存在时间异质性。一方面，与土地利用耦合的优势功能类型不稳定，不同时期土地利用对应的优势功能类型不一样（表4）。例如，茶园在2010年、2020年均只与农业产品供给1种功能空间分布耦合，但在2015年与农业产品供给、气候调节2种功能空间分布存在耦合性。另一方面，土地利用类型与耦合的优势功能的耦合度不稳定，会随时间变化。例如，河流水面与优势功能的耦合度（值）随着时间的推移总体表现为先升高后降低；坑塘水面、内陆滩涂、其他林地、有林地与绝大部分自然生态空间优势功能的耦合度随时间变化总体表现为先降低后升高，这可能是由于邛崃市是国家生态文明建设示范县和《成都“西控”战略总体规划（2017—2035年）》主体区，近年来大力实施生态建设，积极推进产业转型，发展绿色低碳产业，区域生态功能得以逐步恢复提升，从而促使这些地类与大多数自然生态空间优势功能耦合度有所增加。

表4 2010、2015、2020年各地类与其优势功能空间分布耦合性计量

注：“R11、E11”等表示国土空间三级类型编码，其含义同表2；“*、**、***”分别表示值在0.1、0.05、0.001水平下显著。

Note: “R11, E11” and so on are the codes of the third-level types of territorial space, and have the meanings stated in Table 2; “*, **, ***” means that the-value was significant at the level of 0.1, 0.05, and 0.001, respectively.

3.3 土地利用主导功能识别结果分析

在研究区，与土地利用布局耦合的国土空间功能结构和耦合度均存在时间异质性，因而通过绘制土地利用与其初选主导功能空间分布耦合度（值）时间剖面图（图 4），经综合分析确定土地利用主导功能。

1）耕地主导功能。邛崃市耕地包括水田、旱地和水浇地3类。这3种类型与农业产品供给功能的耦合度均大于同地类中其他优势功能，而且农业产品供给功能值随时间波动小、显著性高，因此将其作为这3种土地利用类型的主导功能。

2）园地主导功能。邛崃市园地包括茶园、果园和其他园地3类。其中，茶园对应的各优势功能中，土壤保持功能值最大，但三年中其值在各个水平上均不显著，无统计学意义；气候调节功能、初级产品生产功能的值随时间变化幅度大，稳定性差；农业产品供给功能三年中值虽不及最大值，但总体波动小，稳定性好，且三年值均在0.001水平下显著，故将其作为主导功能。同理，可将农业产品供给功能作为其他园地的主导功能。果园对应的气候调节功能、农业产品供给功能三年值均显著，但气候调节功能值不及农业产品供给功能稳定，因此将农业产品供给功能作为果园主导功能。

3）林地主导功能。邛崃市林地包括有林地、灌木林地、其他林地3类。在有林地对应的优势功能中，土壤保持功能值仅在2010年显著，其余两年均不显著，表明该功能与有林地的空间分布耦合性较差。初级产品生产功能三年值均显著，且2010年值为三年各优势功能最大值；生物多样性维持功能值波动幅度小，稳定性强；气候调节功能三年值均在0.001水平下显著。表明这些优势功能与有林地都有较高的空间分布耦合度，因此将其全部作为有林地主导功能。在灌木林地对应的优势功能中，土壤保持功能值在2010—2020年均显著，而生物多样性维持功能值仅在2015年显著，因此选择土壤保持功能为主导功能。在其他林地对应的优势功能中，气候调节功能值波动较大，且2020年值不显著；土壤保持功能值仅在2020年具有显著性；初级产品生产功能值虽呈现出一定波动性，但总体变幅平稳，且三年值均显著，因此将其作为其他林地主导功能。

4）草地主导功能。邛崃市仅有其他草地一种草地类型，在其对应的优势功能中，生物多样性维持功能三年值均不显著，无统计学意义，而土壤保持功能虽有一年值不具显著性，但其余两年值均在0.05水平下显著，因此将其作为其他草地主导功能。

5）水域及水利设施用地主导功能。邛崃市有河流水面、坑塘水面、内陆滩涂和沟渠4种水域及水利设施用地。在河流水面对应的优势功能中，气候调节功能值最小，随时间变化波动较大，且其值仅在2015年具有显著性；水资源供给和生物多样性维持功能三年统计结果均显著，但水资源供给功能三年值均为最大值，因此将其作为河流水面主导功能。与坑塘水面对应的4种优势功能值均呈现较大波动，其中水资源供给功能值增长速度最快，稳定性差，且在2010年不显著，因此不宜作为主导功能；气候调节、生物多样性维持和环境净化功能值三年均显著，但环境净化功能值在三年中有两年（2010、2020年）与坑塘水面空间耦合度最高，因此将其作为坑塘水面主导功能。三年内，内陆滩涂和沟渠均只与一种优势功能存在空间分布耦合性，分别为生物多样性维持和水资源供给，因此直接选择其作为主导功能。

6）城镇村及工矿用地等其他地类主导功能。在城镇、村庄、建制镇和特殊用地类型中，由于受限于研究数据，无法细分其内部主导功能，所以将三年出现频率大于2/3的所有优势功能作为该地类主导功能，即城市、建制镇都以工业产品供给、服务业产品供给、城镇居住承载、城镇生活保障为主导功能，特殊用地以城市生活保障、乡村生活保障为主导功能，村庄以乡村居住承载、乡村生活保障为主导功能。此外，在公路用地、农村道路用地、铁路用地、采矿用地、设施农用地、水工建筑用地、水库水面、风景名胜用地中，均只识别出一种优势功能，且三年都存在，因此直接将其作为该地类的主导功能，即将工业产品供给、气候调节、农业产品供给、水资源供给、环境净化分别作为采矿用地、风景名胜用地、设施农用地、水工建筑用地、水库水面主导功能，运输服务供给作为公路用地、农村道路、铁路用地主导功能。

3.4 国土空间分类体系构建结果

根据各地类主导功能（图4），建立土地利用类型与国土空间类型之间的对应关系，得到邛崃市国土空间分类及其与土地利用分类的衔接关系（表5）。

表5 邛崃市国土空间分类体系

邛崃市国土空间分类体系包括3个一级类、7个二级类、14个三级类。相较于前文提出的国土空间分类理论框架体系（表2），邛崃市二级国土空间中没有文化服务空间，三级国土空间中没有气体调节功能区和美学景观功能区，这是因为气体调节功能和美学景观功能与其相应的土地利用布局的耦合度及其平稳性均不及其他功能区，表明土地利用优势功能的时空异质性以及土地利用与其优势功能动态耦合性确实会影响国土空间分类结果。因此，本研究提出的基于土地利用及其功能时空异质性和动态耦合性的国土空间分类体系构建方法是有益的，它能够使构建的国土空间分类体系更加符合区域实际，避免定性分析理论构建产生的偏差，进一步增强国土空间分类结果的可靠性。

4 讨 论

FAO[7]、CORINE[4]等国际分类和国内土地行业大多分类均以功能覆盖为分类依据，特别是国内影响深远的土地分类体系，虽从二维平面上实现了国土空间全覆盖，但由于土地利用只能映射国土空间地表特征，忽略了国土空间功能属性，无法满足空间规划表达复合国土空间之需，而且缺少国家政策衔接空间。因此，结合“三区三线”、“三生空间”等国家政策要求，从功能用途视角出发，构建以“3大空间（城镇、乡村、自然生态空间）、3类功能（生产、生活、生态功能）、多种用途”为核心的陆域国土空间分类理论框架体系，弥补了直接将土地利用/覆盖分类当作国土空间分类的不足，丰富了国土空间分类理论体系。

国土功能空间是抽象空间，需依托实体空间得以实现。但部分研究却忽视了国土空间分类在实体空间上的落地性，导致分类体系可执行度不高、推广性不强[2]。土地利用分类是实体分类，能与大多数行业空间分类建立对应关系[11,26]，是国土空间规划的基础。虽然有研究基于土地利用分类，采用归并分类法等定性分析法识别国土空间类型，实现了国土空间分类与土地利用分类的衔接转换[11]。但受限于定性分析主观因素制约，其分类结果尚存在一定理论局限。因此，本文以地类图斑为单元，功能测度为纽带，提出了一种基于土地利用类型定量识别国土空间、构建国土空间分类与土地利用类型二者间衔接转换关系的方法，克服了定性识别国土空间类型的主观局限，增强了国土空间分类的执行度。

土地利用类型对应的优势国土空间功能存在时空异质性，而且其时间异质性及其与土地利用的动态耦合性特征明显，这是由土地利用多功能性和国土空间功能时空异质性综合所致。当前基于土地利用的国土空间分类研究几乎都忽略了土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性[13-14,22]。研究借助地理探测器统计和时间剖面图，揭示了土地利用与其对应国土空间功能的时空异质性和耦合度，提出了一种基于土地利用及其功能时空异质性和动态耦合性的国土空间分类体系构建方法，建立了邛崃市国土空间分类体系及其与土地利用分类的对应关系，解决了基于土地利用类型定量识别国土空间类型中忽略土地利用及其功能的时空异质性和动态耦合性的问题，为国土空间分类提供了新视角。

虽然研究取得了有益成果，但仍存在一些不足：一是土地利用类型对不同国土空间功能的响应权重度量依赖于不同学科专家的知识经验，可能会受到主观因素影响，导致土地利用类型对应的国土空间功能度量结果偏离实际。在将来的研究或实践中，为确保响应权重的准确性，可以综合主、客观赋权法确定权重，降低人为主观误判带来的影响；二是研究所得国土空间分类体系存在一个地类对应多类国土空间的现象，这是由于土地利用现状分类（GB/T21010—2007）中农村土地调查分类未对城市、建制镇、村庄进行地类细分，无法区分地类内部对应的国土空间功能，深入研究可通过高分影像获取相应用地内部地类，再按本研究提出的方法识别其主导功能，确定国土空间类型。三是本文选择的研究区虽然具有常见地貌类型，覆盖了绝大部分土地类型（全国第二次土地调查二级分类有38个，邛崃市覆盖了26个），能够代表中国西南典型地貌区土地利用/覆被状况，但受地理区位和自然地理条件影响，研究区没有海洋、沙漠、荒漠等土地利用/覆被类型，未来研究可以应用本研究提出的方法在地形地貌和土地利用/覆被不同的其他区域开展国土空间分类体系构建研究与应用实践，以进一步检验并改进本文提出的国土空间分类系统构建方法。

5 结 论

以土地利用及其功能时空异质性和动态耦合性为视角，应用地理探测器统计、时间剖面图等方法，建立了一种基于土地利用及其功能时空异质性和动态耦合性的国土空间分类体系构建方法，构建了邛崃市国土空间分类体系及其与土地利用分类体系的衔接关系，主要结论为：

1）2010—2020年，邛崃市土地利用类型对应的优势功能普遍存在时空异质性，有必要在国土空间分类体系构建中考虑土地利用功能时空异质性。土地利用格局与其优势功能空间分布存在耦合性，而且耦合度及其与之耦合的国土空间功能结构均存在时间异质性，呈现出显著的动态性和非平稳性。不能单凭值大小确定土地利用主导功能，而应借助时间剖面图等方法综合分析确定土地利用主导功能。

2）邛崃市国土空间分类体系包括城镇、乡村和自然生态3个一级空间类型，城镇生产、城镇生活、乡村生产、乡村生活、供给服务、调节服务和支持服务7个二级空间类型，以及工业产品供给、服务业产品供给、城镇居住承载等14个三级空间类型。相较于国土空间分类理论框架体系（表2），邛崃市二级国土空间中没有文化服务空间，三级国土空间中没有气体调节功能区和美学景观功能区，表明土地利用优势功能的时空异质性以及土地利用与其优势功能动态耦合性确实会影响国土空间分类结果。

3）建立了国土空间类型与土地利用类型的对应关系，实现“虚”的国土空间功能通过“实”的土地利用得以表达，为利用历史土地分类形成的统计数据和规划成果提供了有效途径。部分土地利用类型与国土空间类型存在多对一关系。其中，水田、旱地、水浇地、茶园、果园、其他园地和设施农用地对应农业产品供给功能，河流水面、沟渠和水工建筑用地对应水资源供给功能，坑塘水面、水库水面对应环境净化功能，公路用地、农村道路、铁路用地对应运输服务供给功能。部分土地利用类型与国土空间类型存在一一对应关系，即内陆滩涂、灌木林地、其他林地、其他草地、采矿用地、风景名胜用地分别对应生物多样性维持功能、土壤保持功能、初级产品生产功能、土壤保持功能、工业产品供给功能和气候调节功能。部分土地利用类型与国土空间类型存在一对多关系。其中，林地对应初级产品生产、生物多样性维持和气候调节3种功能，城市、建制镇与工业产品供给、服务业产品供给、城镇居住承载、城镇生活保障4种功能相对应，特殊用地对应城市生活保障、乡村生活保障2种功能，村庄对应乡村居住承载、乡村生活保障2种功能。

[1] 李升发，陈伟莲，张虹鸥. 关于我国空间规划用地分类的思考[J]. 城市与区域规划研究，2017，9(4)：59-71.

Li Shengfa, Chen Weilian, Zhang Hongou. Reflections on land use classification in spatial planning in China[J]. Journal of Urban Regional Planning, 2017, 9(4): 59-71. (in Chinese with English abstract)

[2] 孔江伟，曾坚，高梦溪. 生态文明视角下国土空间分类体系探讨[J]. 规划师，2019，35(23)：60-68.

Kong Jiangwei, Zeng Jian, Gao Mengxi. Categorization of national space from the perspective of ecological civilization[J]. Planners, 2019, 35(23): 60-68. (in Chinese with English abstract)

[3] Directorate for Public Governance and Territorial Development. OECD regional typology[R]. OECD, 2010.

[4] Feranec J, Hazeu G, Christensen S, et al. CORINE land cover change detection in Europe (case studies of the Netherlands and Slovakia)[J]. Land Use Policy, 2007, 24(1): 234-247.

[5] Piorr A, Ravetz J, Tosics I. Peri-Urbanisation in Europe[M]. Copenhagen: Forest & Landscape University of Copenhagen, 2011.

[6] Wandl A, Nadin V, Zonneveld W, et al. Beyond urban–rural classifications: Characterising and mapping territories-in-between across Europe[J]. Landscape and Urban Planning, 2014, 130: 50-63.

[7] Di Gregorio A, Jansen L J M. Land cover classification system (LCCS): Classification concepts and user manual[R]. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations, 2000.

[8] Loveland T R, Reed B C, Brown J F, et al. Development of a global land cover characteristics database and IGBP DISCover from 1 km AVHRR data[J]. International Journal of Remote Sensing, 2000, 21(6/7): 1303-1330.

[9] Anderson J R. Land use classification schemes used in selected recent geographic applications of remote sensing[J]. Photogrammetric Engineering, 1971, 37(4): 379-387.

[10] Anderson J R, Hardy E E, Roach J T, et al. A land use and land cover classification system for use with remote sensor data[R]. Washington, WA, USA: United States Government Printing Office, 1976.

[11] 张合兵，李铭辉，张青磊. 基于多源数据的国土空间规划用地分类体系构建和土地类型识别[J]. 农业工程学报，2020，36(5)：261-269.

Zhang Hebing, Li Minghui, Zhang Qinglei. Construction of land classification system and land type identification for territorial spatial planning based on multi-source data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(5): 261-269. (in Chinese with English abstract)

[12] 邹利林，王建英，胡学东. 中国县级“三生用地”分类体系的理论构建与实证分析[J]. 中国土地科学，2018，32(4)：59-66.

Zou Lilin, Wang Jianying, Hu Xuedong. A classification system of production-living-ecological land on the county level: Theory building and empirical research[J]. China Land Science, 2018, 32(4): 59-66. (in Chinese with English abstract)

[13] Zou L L, Liu Y S, Yang J X, et al. Quantitative identification and spatial analysis of land use ecological-production-living functions in rural areas on China's southeast coast[J]. Habitat International, 2020, 100: 102182.

[14] 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.

[15] Zhang Y N, Long H L, Tu S S, et al. Spatial identification of land use functions and their tradeoffs/synergies in China: Implications for sustainable land management[J]. Ecological Indicators, 2019, 107: 105550.

[16] Zhou D, Xu J C, Lin Z L. Conflict or coordination? Assessing land use multi-functionalization using production-living-ecology analysis[J]. Science of the Total Environment, 2017, 577: 136-147.

[17] Fan Y T, Jin X B, Gan L, et al. Spatial identification and dynamic analysis of land use functions reveals distinct zones of multiple functions in eastern China[J]. Science of the Total Environment, 2018, 642: 33-44.

[18] Cadenasso M L, Pickett S T A, Schwarz P K. Spatial heterogeneity in urban ecosystems: Reconceptualizing land cover and a framework for classification[J]. Frontiers in Ecology and the Environment, 2007, 5(2): 80-88.

[19] Yan X, Cai Z, Wang S, et al. Direct measurement of soil organic carbon content change in the croplands of China[J]. Global Change Biology, 2011, 17(3): 1487-1496.

[20] Liu Y S, Zhou Y. Territory spatial planning and national governance system in China[J]. Land Use Policy, 2021, 102: 105288.

[21] Smyth A J, Dumanski J, Spendjian G, et al. FESLM: An International Framework for Evaluating Sustainable Land Management[M]. Rome: FAO, 1993.

[22] Peng L, Wang X X, Chen T T. Multifunctional land-use value mapping and space type classification: A case study of Puge County, China[J]. Natural Resource Modeling, 2019, 32(4): e12212.

[23] 蔡海生，陈艺，查东平，等. 基于主导功能的国土空间生态修复分区的原理与方法[J]. 农业工程学报，2020，36(15)：261-270.

Cai Haisheng, Chen Yi, Zha Dongping, et al. Principle and method for ecological restoration zoning of territorial space based on the dominant function[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(15): 261-270. (in Chinese with English abstract)

[24] 傅伯杰. 国土空间生态修复亟待把握的几个要点[J]. 中国科学院院刊，2021，36(1)：64-69. Fu Bojie. Several key points in territorial ecological restoration[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2021, 36(1): 64-69. (in Chinese with English abstract)

[25] 文兰娇，张晶晶. 国土空间管制、土地非均衡发展与外部性研究：回顾与展望[J]. 中国土地科学，2015，29(7)：4-12.

Wen Lanjiao, Zhang Jingjing. Progress and trends of land spatial regulation, unbalanced development and spatial externalities[J]. China Land Sciences, 2015, 29(7): 4-12. (in Chinese with English abstract)

[26] 林坚，柳巧云，李婧怡. 探索建立面向新型城镇化的国土空间分类体系[J]. 城市发展研究，2016，23(4)：51-60.

Lin Jian, Liu Qiaoyun, Li Jingyi. Research on establishing a land space utilization classification for new urbanization[J]. Urban Development Studies, 2016, 23(4): 51-60. (in Chinese with English abstract)

[27] Costanza R, d’Arge R, Groot R D, et al. The value of the world’s ecosystem services and natural capital[J]. Nature, 1997, 387: 253-260.

[28] Groot R, Wilson M A, Boumans R M J. A typology for the classification, description and valuation of ecosystem functions, goods and services[J]. Ecological Economics, 2002, 41(3): 393-408.

[29] Xie G D, Zhen L, Lu C X, et al. Applying value transfer method for eco-service valuation in China[J]. Journal of Resources and Ecology, 2010, 1(1): 51-59.

[30] 王颖，刘学良，魏旭红，等. 区域空间规划的方法和实践初探：从“三生空间”到“三区三线”[J]. 城市规划学刊，2018(4)：65-74.

Wang Ying, Liu Xueliang, Wei Xuhong, et al. The method and practice of regional spatial planning from “three basic spaces” to “three-zones and three-lines”[J]. Urban Planning Forum, 2018(4): 65-74. (in Chinese with English abstract)

[31] 王开泳. 城市生活空间研究述评[J]. 地理科学进展，2011，30(6)：691-698.

Wang Kaiyong. Review and prospect of the researches on urban living space[J]. Progress in Geography, 2011, 30(6): 691-698. (in Chinese with English abstract)

[32] 孙施文. 城乡规划学名词[M]. 北京：科学出版社，2020.

[33] 王成，李颢颖. 乡村生产空间系统的概念性认知及其研究框架[J]. 地理科学进展，2017，36(8)：913-923.

Wang Cheng, Li Haoying. Conceptual and research frameworks of rural production space system[J]. Progress in Geography, 2017, 36(8): 913-923. (in Chinese with English abstract)

[34] 高丽，李红波，张小林. 中国乡村生活空间研究溯源及展望[J]. 地理科学进展，2020，39(4)：660-669.

Gao Li, Li Hongbo, Zhang Xiaolin. Historical development and prospect of rural living space research in China[J]. Progress in Geography, 2020, 39(4): 660-669. (in Chinese with English abstract)

[35] 刘超，许月卿，刘焱序，等. 基于系统论的土地利用多功能分类及评价指标体系研究[J]. 北京大学学报：自然科学版，2018，54(1)：184-191.

Liu Chao, Xu Yueqing, Liu Yanxu, et al. Research on Land Use Functions Classification and Evaluation System Based on System Theory[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2018, 54(1): 184-191. (in Chinese with English abstract)

[36] 朱文泉，潘耀忠，张锦水. 中国陆地植被净初级生产力遥感估算[J]. 植物生态学报，2007，31(3)：413-424.

Zhu Wenquan, Pan Yaozhong, Zhang Jinshui. Estimation of net primary productivity of Chinese terrestrial vegetation based on remote sensing[J]. Journal of Plant Ecology, 2007, 31(3): 413-424. (in Chinese with English abstract)

[37] 孙睿，刘昌明，李小文. 利用累积NDVI估算黄河流域年蒸散量[J]. 自然资源学报，2003，18(2)：155-160.

Sun Rui, Liu Changming, Li Xiaowen. Estimation of evapotranspiration in the Yellow River basin using integrated NDVI[J]. Journal of Nature Resources, 2003, 18(2): 155-160. (in Chinese with English abstract)

[38] 谢高地，张彩霞，张雷明，等. 基于单位面积价值当量因子的生态系统服务价值化方法[J]. 自然资源学报，2015，30(8)：1243-1254.

Xie Gaodi, Zhang Caixia, Zhang Leiming, et al. Improvement of the evaluation method for ecosystem service value based on Per Unit Area[J]. Journal of Nature Resources, 2015, 30(8): 1243-1254. (in Chinese with English abstract)

[39] Ganasri B P, Ramesh H. Assessment of soil erosion by RUSLE model using remote sensing and GIS: A case study of Nethravathi Basin[J]. Geoscience Frontiers, 2016, 7(6): 953-961.

[40] Chu L, Sun T C, Wang T W, et al. Evolution and prediction of landscape pattern and habitat quality based on CA-Markov and InVEST model in Hubei Section of Three Gorges Reservoir Area(TGRA)[J]. Sustainability, 2018, 10(11): 3854.

[41] Wang J F, Zhang T L, Fu B J. A measure of spatial stratified heterogeneity[J]. Ecological Indicators, 2016, 67: 250-256.

Classification system for county-level territorial space using spatiotemporal heterogeneity and dynamic coupling of land use and functionality

Ou Dinghua1,2, Zhang Qi1, Qin Jing1, Gong Shangqi1, Wu Yijie1, Zheng Zhongshuai1, Xia Jianguo1, Bian Jinhu3, Gao Xuesong1,2※

(1.,,611130,; 2.,,,,611130,;3.,,610041,)

A territorial planning can widely be established to integrate the functional zoning, urban and rural land use for the sustainable management of natural resources. A classification system of new patterns in the territorial space can enable better economic and environmental outcomes from the management in modern agriculture. However, some previous studies cannot consider the functional attributes of territorial space in the quantitative analysis. Taking the Qionglai City in Sichuan Province of China as an example, this study aims to conduct a new classification system for county-level territorial space using the spatiotemporal heterogeneity and dynamic coupling between land use and superior functionality. A spatiotemporal analysis was also made using the-statistic method from both land cover and land functionality perspectives. The results showed that: 1) There was the spatiotemporal heterogeneity in the superior territorial space functions of land use in the study area during 2010-2020. There was also the coupling spatial distribution between land use and the superior territorial space functions. Moreover, there was the temporal heterogeneity for the degree of coupling, and the structure of the territorial space functions corresponding to the land use types. Therefore, it is highly necessary to consider the spatiotemporal heterogeneity in the superior territorial space functions of land use, and the dynamic coupling between land use and the superior territorial space functions, when constructing the classification system of territorial space. 2) The classification of territorial space consisted of 3 the first-, 7 the second-, and 14 the third-level space types. There were some differences in the final classification from the theoretical framework, indicating a significant influence from the spatiotemporal heterogeneity and the dynamic coupling between land use and the superior territorial space functions. As such, a better matching to the regional reality was achieved to avoid the deviation caused by the previous qualitative analysis. 3) The type relationship between the territorial space and land use was established to realize the "virtual" territorial space functions that expressed by "real" land use. Correspondingly, an effective way was provided to utilize the historical and achievement data. The proposed classification system can also be expected to complement the national territorial space planning and management in the similar regions, such as, the territorial space zoning, the delimitation of “three lines” (“three lines” represent the ecological protection redline, permanent capital farmland, and urban development boundary), land use planning, and sustainable land management.

land use; function; classification; territorial space; dominant function; geographical detectors; spatiotemporal dynamic coupling analysis; Qionglai city

2021-07-08

2021-12-14

国家自然科学基金项目（41701432）；四川省科技计划项目（2020YFS0335、2021YFH0121、2021YFS0279）；四川省自然资源科研项目（Kj-2021-7）；四川农业大学双支计划项目（2018、2019、2020年）

欧定华，博士，特聘副教授，研究方向为国土空间规划、国土整治与生态修复。Email：oudinghua@hotmail.com

高雪松，教授，博士，博士生导师，2013-2014年公派美国麻省理工学院访学，研究方向为土地资源利用与规划。Email：14340@sicau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.032

F301.2

A

1002-6819(2021)-24-0284-13

欧定华，张琪，秦景，等.基于土地利用与其功能动态耦合性的县域国土空间分类体系构建[J]. 农业工程学报，2021，37(24)：284-296. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.032 http://www.tcsae.org

Ou Dinghua, Zhang Qi, Qin Jing, et al. Classification system for county-level territorial space using spatiotemporal heterogeneity and dynamic coupling of land use and functionality[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(24): 284-296. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.032 http://www.tcsae.org