城市用地扩展对生态风险影响的多情景模拟——以内蒙古呼和浩特市为例

冯琰玮,甄江红,马晨阳

内蒙古师范大学地理科学学院, 呼和浩特 010022

城市用地扩展是城市化最直观的表现[1]。2017年,我国城市化水平已达到58.52%,根据城市发展阶段理论,我国正处于城市化加速发展时期[2]。2007—2017年,我国城市建设用地面积由36352 km2增至55155.5 km2,年均增速5.2%,远大于同期人口城市化3.8%的年均增速。建设用地需求增长,导致用地结构不合理,引发了资源趋紧、生态系统恶化等一系列生态问题[3- 4],生态系统修复与重建难度增加,继而提高生态灾害发生的概率[5]。国际防灾减灾经验表明,人类很难通过改变自然灾害的发生概率或者强度来降低灾害风险,但通过城市规划等手段减少城市系统的暴露度和脆弱性来达到降低灾害风险的途径却是切实可行的[6],而通过规划等手段降低灾害风险的前提是必须预测并分析未来城市用地扩展及其生态效应。

城市用地扩展所致的生态风险研究主要包括：①研究方法论与研究综述[7]；②城市用地扩展的生态效应研究,内容涵盖水文效应、热岛效应、环境污染效应等方面[8- 11]；③城市用地扩展对区域生态系统的影响,主要包括对景观生态安全、城市生态系统功能影响的分析[12-13]；④基于城市用地扩展的生态风险评价,主要包括对数理统计模型的应用及GIS技术手段下的空间图层叠加[14-15]；⑤城市用地扩展与生态风险演变的共轭交互研究,常见耦合协调分析[16]；基于城市用地扩展的区域生态安全格局构建,常见最小累积阻力面模型[17-18]；⑥生态约束下对城市用地扩展的模拟预测,常用模型有CA、CLUE-S等[19]。如何减缓城市用地扩展对生态环境的负面效应,成为地理学、生态学等学科领域关注的热点[20-21]。然而,区域的生态风险往往受到经济发展、人口集聚、交通扩展、城市规划等多种要素交织影响。因此,只评价历史趋势下城市用地扩展对生态风险造成的压力将难以为生态保护提供有效策略,而多情景模拟可以分析不同情景下城市用地扩展对生态风险的影响,其结果可为区域可持续发展提供参考。

近年来,呼和浩特市城市用地扩展迅速,是导致区域生态用地减少、环境污染加剧、雨季内涝严重、热岛效应显著、生态质量下降的原因之一[22]。有关呼和浩特市生态问题的研究集中在城市用地扩展的生态效应、城市增长边界划定[23]等方面。2019年底,呼和浩特市纳入北京三小时交通圈,城市发展迎来重大机遇,必将掀起建设用地开发的浪潮。对呼和浩特市城市用地扩展进行多情景模拟,并对各情景下城市用地扩展所致的生态风险进行评价是必要的。由此,在分析呼和浩特市城市用地扩展时空特征的基础上,调整优化CA模型,对近景年城市用地扩展进行多情景模拟,对各情景下城市用地扩展所致的生态风险压力进行评估,充分认识保护生态环境对城市可持续发展的重要意义。以呼和浩特市为研究区,对于探讨生态脆弱区快速城镇化背景下城市用地扩展的生态风险效应也具有一定的代表性和典型性。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

呼和浩特市地处内蒙古自治区的中西部,其市区位于蒙古高原南部边缘地带的土默川平原东北部,北依阴山,南面黄河。其气候属典型中温带大陆性季风气候,降水主要集中在夏季。由于地处西北干旱区,全市水资源十分有限,2016年市区人均水资源占有量仅为465 m3/a,是全国平均水平的六分之一,属生态严重失衡的地区之一。以呼和浩特市4个市辖区(赛罕区、新城区、回民区、玉泉区)及下属6个乡镇(榆林镇、金河镇、黄合少镇、保合少镇、攸攸板镇、小黑河镇)为研究区,总面积为2083.68 km2。

1.2 数据来源

采用1990、2001、2010、2017年4期Landsat遥感影像作为水土、植被等资源提取的基础数据；DEM数字高程数据、遥感影像数据均来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)。采用人机交互目视解译法对土地利用类型进行分类,参照《土地利用现状分类》国家标准(GB/T21010—2017),分为林地、耕地、草地、建设用地、水域和未利用地等六大类型。经实地抽样调查检验解译精度,Kappa系数达到0.85以上,满足研究需求。道路交通数据来自国家基础地理信息系统库2017版。经济统计数据主要来自《呼和浩特市经济统计年鉴》《内蒙古统计年鉴》。其他空间数据主要运用ArcGIS、Fragstats、IDRISI软件进行处理。

2 研究方法

2.1 城市用地扩展的时空表征

采用建设用地扩展速率(UER)、扩展强度(UEI)表征城市用地扩展的时序变化特征,以便从不同时期比较城市用地扩展的快慢、强弱和趋势[24-25],计算方式如下：

式中,UER、UEI为城市用地扩展速率与扩展强度指数；ΔUij为从i到j时刻的建设用地面积的变化数量；Δtij为i到j的时间步长；Ai为初始时刻建设用地的面积。

采用标准差椭圆(SDE)表征城市用地扩展的空间特征,用以测评空间发展的均衡性,其基本元素包括中心点、长半轴、短半轴、方位角等,具体计算方式见参考文献[26]。

2.2 CA模型对城市用地扩展的模拟

城市用地扩展与自然、人口、经济、交通等因素密不可分。选择高程、坡度、城市人口、人均GDP、距市中心距离、交通可达性等因子作为城市用地扩展的驱动因子。对驱动因子的说明：①高程及坡度因子：地形是城市扩展的客观基础,根据《城市用地竖向规划规范》,建设用地最大坡度不宜超过25°；②人口、经济因子：以城市人口和人均GDP为自变量,建设用地面积为因变量,采用线性回归模拟2025年、2030年城市用地扩展需求。回归方程式为：A=0.732×P+0.886×Gave(P<0.01,R2=0.91),其中A为建设用地面积；P为城市人口数(万人)；Gave为人均地区生产总值(元)；③距市中心距离：城市中心因其频繁的经济活动往往具有很强的集聚与辐射能力,以呼和浩特市中山西路与锡林郭勒南路的交汇处为市中心进行缓冲区分析。④交通可达性因子：城市用地扩展大多沿交通线进行定向推进,城市交通的发展对城市结构的内部调整也具有决定性意义。故以高速及国道、铁路、地铁站等矢量数据进行缓冲区分析。

各因子权重的选择采用 Monte-Carlo分析法进行修正,模拟次数为500次,以Kappa系数模拟结果最佳的一组作为最终权重,根据土地利用转移概率矩阵调整转换规则并设置迭代次数。IDRISI软件可通过对各土地利用类型适应性图集的制作,结合土地利用转移概率对未来土地利用做出预测。其中,各地类的适宜性图集经过Logistic分析获取。最终执行CA操作对城市用地扩展进行模拟。

2.3 近景年城市用地扩展的多情景设置

城市用地扩展多情景模拟共设置趋势外推、城市化发展、耕地保护、生态经济四种情景模式：

①趋势外推型(情景1)：在转换规则设置中,不对任何地类转换进行限制。在该情景下,各用地类型变化速率与2010—2017年保持一致。2000年以来,研究区人口与GDP年均增长率分别为1.63%、8.1%。故设置2017—2025年、2025—2030年人口与经济发展增长速率与前期一致。

②城市化发展型(情景2)：在建设用地转换规则设置中,强调人口、经济规模的增长,在OWA法中采用单调规则递增设定人口增长、经济发展的乐观程度幂指数接近1,以确保建设用地扩展适应经济快速发展的需要。按照呼和浩特市城市总体规划,2020年GDP要在2010年基础上翻两番,城镇人口上限为288.4万人,计算后设置2017—2025年、2025—2030年人口与经济发展增长速率分别为1.7%、8.5%。

③耕地保护型(情景3)：参照研究区耕地保有规划方案,在土地利用变化转换规则设置中,限制耕地向其他地类进行转化,确保农业用地规模有增无减,以保障研究区的粮食供应。该情景下人口、经济影响较小,故设置2017—2025年、2025—2030年人口与经济发展增长速率与情景1一致。

④生态经济型(情景4)：严格实行耕地占补平衡政策；禁止建设用地向林地、水体等生态价值较高的土地类型进行转化；同时又要保障研究区社会经济发展的需要,发挥各类用地的发展潜力。参照情景2,并考虑经济放缓等因素,设置2017—2025年、2025—2030年人口与经济发展增长速率分别为1.65%、8.3%。

2.4 生态风险压力计算方法

以城市生态系统为风险受体,建立生态风险压力评价体系,将多情景模拟的城市用地扩展结果一并纳入评价体系,从而甄别最佳用地调控模式。生态风险压力评价指标体系由城市扩建压力、景观生态压力、粮食储备压力、生态退化压力四部分组成,二级指标共9个。其中城市扩建压力指标及权重：城市用地扩展强度[27](0.053)、建设用地占比[27](0.049)、土地利用综合指数[28](0.07)；景观生态压力指标及权重：香浓多样性指数[29](0.063)、景观干扰指数[29](0.088)；粮食储备压力指标及权重：农业用地占比[30](0.043)、耕地减少率[30](0.054)；生态退化压力指标及权重：生态质量指数[31](0.317)、生态服务价值指数[32](0.263)。其中,只有农业用地占比、生态质量指数、生态服务价值指数为负向指标。采用主、客观权重集成的方法确定指标权重,即线性合成熵权法、AHP层次分析法的计算结果。最终通过线性加权计算生态风险压力,具体计算方式如下。对结果进行等间距分级,包括I级低风险(0—0.2)、II级较低风险[0.2—0.4)、III级中等风险[0.4—0.6)、IV级较高风险[0.6—0.8)、V级高风险[0.8—1)。最后以2 km为单位将研究区分成592个风险小区,将各因子图层插值进行空间叠加,采用自然断裂法将结果分成低、较低、中、较高、高生态风险区。

(2)

式中,P是生态风险压力指数,δei、δli、δgi、δri分别是城市扩建压力、景观生态压力、粮食储备压力、生态退化压力要素层各指标的权重值,Xei、Xli、Xgi、Xri分别是各指标的极差标准化值。

3 研究结果

3.1 城市用地扩展的时空演变特征

根据公式(1)得到各时期城市用地扩展结果,整体来看,城市扩展强度指数不断下降,而扩展速率经历了形如抛物线“上升-下降”的波动阶段,各时段扩展水平并不均衡。具体来看,1990—2001年城市扩展强度为9.73%,呈现高强度向外扩张的态势,扩展速率处于居中水平,为11.23 km2/a；2001—2010年,城市扩展强度水平下降近3个百分点,为6.66%,反观该阶段扩展速率居于高位,为15.9 km2/a,扩展速率与强度的趋势反差说明研究区开始重视城市内部填充,不断加大城市内部改造；2010—2017年,城市扩展速率与强度处于最低水平,扩展速率回落到10.83 km2/a,扩展强度则跌至2.83%,城市扩展有所放缓。

从城市用地扩展空间演变特征来看(表1),重心迁移经历了“东北-东南-东南”的移动轨迹,城市重心向东偏南迁移1819米,偏移角度为20.12°,迁移速率先升后降。究其原因,研究区在西部大开发的政策扶持下,城市结构基本定形,重心迁移速率随之放缓。从方位角变化来看,转角变化范围为51.26°到61.50°。2001年后,西南-东北扩展格局有所弱化,西北-东南趋势不断加强。2010年后,重心迁移趋势基本成形,城市空间演变格局以西北-东南扩展为主导。其结果可为城市用地扩展模拟作方向指导。

3.2 城市用地扩展多情景模拟结果

先用2001、2010年基础数据对2017年城市用地扩展进行模拟,与城市用地扩展现状做检验,结果显示正确栅格比率为94.64%,Kappa指数为0.936,说明模拟效果极佳。再用训练好的CA模型预测2025年、2030年城市用地扩展,迭代次数分别为8、13,模拟结果如图1所示。

相较于1990—2017年,只有耕地保护型、生态经济型方案建设用地扩展速率处于下降态势,扩展强度进一步下降。城市化发展型下的建设用地扩展面积最大,面积分别达到605.74 km2、685.66 km2,扩展速率为18.47 km2/a、17.52 km2/a,扩展强度为4%。在该情景下,大量耕地被建设用地侵占,水体面积最少,黄合少镇的部分天然林地变更为建设用地；自然增长型下的建设用地面积达到571.01 km2、642.93 km2,扩展强度为3%；耕地保护型情景下建设用地面积为543.73 km2、596.58 km2,扩展速率为10.72 km2/a、10.66 km2/a,扩展强度为2%；生态经济型方案下的建设用地面积最小,分别为516.68 km2、550.06 km2,扩展速率为7.34 km2/a、7.09 km2/a,扩展强度为1%。此外,该情景下的林地、水体面积达到历史最高点。

3.3 多情景模拟下的生态风险压力分析

1990—2017年,城市用地扩展致使生态风险压力不断加剧(图2)。城市扩建压力上升2.2%；景观生态压力增加1.9%；粮食储备压力提高1.4%；生态退化压力抬高11%；生态风险压力提升15%,生态风险压力等级由II过渡到III。根据城市用地扩展多情景模拟结果,各情景生态风险压力评价表明除生态经济型(情景4)方案外,其他情景下的生态风险压力水平均呈现出显著的指数增长趋势(P<0.01,R2≥0.91),最终生成各情景的生态风险压力空间分布(图3)及分区统计雷达图(图4)。

(1)趋势外推情景下(情景1),相较于2017年,2030年城市扩建压力提高11%；景观生态压力基本持平；粮食储备压力上升1.3%；生态退化压力升高32.9%；生态风险压力等级由III过渡到IV,压力水平增加30.6%,生态风险压力预警达到较高水平,判定系数R2为0.95。从生态风险压力空间分布来看(图3),2025年低等级生态风险压力占比为41.94%,2030年萎缩至27.01%；而高等级生态风险压力占比由29.29%上升至49.34%。其空间表现形式为东部低等级生态风险压力连片区被高等级压力区分割。

(2)城市化发展情景下(情景2),相较于2017年,2030年城市扩建压力陡增,水平提高14.7%；景观生态压力趋势与情景1趋同；粮食储备压力上升7.8%；生态退化压力攀升40%；生态风险压力等级由III跨等级跃升至V,水平增高45.8%,判定系数R2为0.91。生态恢复与重建困难,生态风险预警达到重警水平,生态环境问题最大常常演变成生态灾害。从生态风险压力空间分布来看(图3),2025年低等级生态风险压力占比为36.15%,2030年萎缩至23.55%；而高等级生态风险压力占比则由39.87%上升至54.63%。其空间表现形式为低生态风险压力区的大面积萎缩和高生态风险压力区的摊饼式蔓延。

(3)耕地保护情景下(情景3),相较于2017年,2030年城市扩建压力与景观生态压力长势保持同步,城市扩建压力提高6.1%,景观生态压力上升7.1%；粮食储备压力则呈下降态势,跌幅为2.9%；生态退化压力升高29.3%；生态风险压力等级由III过渡到IV,压力水平增加30.1%,判定系数R2达到0.97。生态风险压力预警同样达到较高水平。从生态风险压力空间分布来看(图3),2025年低等级生态风险压力占比为48.76%,2030年降至32.76%；而高等级生态风险压力占比则由28.13%上升至43.03%。其空间表现形式与情景1趋同,但低等级生态风险压力区向高等级转化的速率不及情景1。

(4)生态经济情景下(情景4),相较于2017年,2030年城市扩展压力下降5%；生态退化压力下降20.6%；景观生态压力与粮食储备压力稍有提高,景观生态压力提升8.5%；粮食储备压力提高6.7%；生态风险压力出现下降态势,幅度达到7.8%,压力等级由III回落到II阶段,判定系数R2约为0.91。生态风险压力较低,一般干扰下可恢复,生态问题较小。从生态风险压力空间分布来看(图3),2025年低等级生态风险压力占比为54.17%,2030年降至43.81%；而高等级生态风险压力占比则由25.43%上升至35.55%。其空间表现形式基本稳定,生态风险压力等级改变主要集中在金河镇、小黑河镇。

图1 2025、2030年城市用地扩展多情景模拟结果Fig.1 Results of scenario simulation for urban expansion in 2025 and 2030

图2 各情景模式下的生态风险压力值Fig.2 Value of pressure of ecological risk for scenario simulation

图3 2025、2030年多情景模拟下的生态风险压力空间分区Fig.3 Spatial sub-region of ecological risk for scenario simulation in 2025 and 2030

4 讨论与结论

4.1 讨论

城市用地扩展的生态效应研究向来备受关注。在分析城市用地扩展时空特征的基础上,参照城市总体规划和土地利用总体规划,综合考虑自然、人口、经济、交通等因素反复训练CA模型模拟2025年、2030年城市用地扩展。在此基础上构建生态风险压力评价体系,对1990—2017年及各情景下的生态风险压力进行评价,从评价结果来看,“摊饼式”的城市用地扩展对生态环境的胁迫效应十分显著。内蒙古资源环境承载能力试评价结果显示呼和浩特市各市辖区承载力皆达到临界超载水平,从一定程度上也说明本文研究结果符合研究区实际。根据各情景生态风险分级统计结果(图4),生态经济型方案下较高生态风险等级占比始终为最低,故对研究区而言,生态经济型方案为近景年最佳用地调控模式。耕地保护方案仅次于生态经济方案,但若一味强调对耕地的保护而缺乏对生态用地的足够重视,生态风险压力会不减反增,需予以重视。趋势外推型、城市化发展型模式都不利于推动区域可持续发展。此外,CA模型相较于其他土地预测模型,可操作性较强,预测结果经过Kappa指数检验,模拟结果也达到预期效果。诚然,若能与其他模型预测结果相比较,会使研究结果更具说服力。此外,城市用地扩展极易受政策导向影响,驱动因子的全面性值得商榷,情景设置的不断完善也是今后努力的方向。

图4 不同模拟情景下生态风险分级统计Fig.4 Zonal statistics of ecological risk for scenario simulation

不合理的城市用地扩展是导致区域生态用地减少、景观格局破碎、生态功能下降、生态风险加剧等生态环境问题的原因之一。根据城市发展趋势及相关政策规划,研究区城市用地扩展仍会以东南方向为主,针对研究区生态风险防控,建议：(1)生态风险等级居高的回民区、玉泉区：两区人口分布较为集中,应着力改善旧城建设用地布局分散的现状,提高土地利用集约度,增加城市绿化面积,优化人居环境,防范生态风险加剧。(2)生态风险等级较高的新城区、赛罕区、小黑河镇与金河镇：赛罕区与新城区是经济发展最活跃的地区,应提高城市空间利用率、优化产业空间结构、抑制建设用地无序扩展；小黑河镇和金河镇是未来城市发展的主要方向,应规避建设用地扩展引发的水源污染、耕地锐减等生态问题。(3)生态风险等级居中的黄合少镇：该镇耕地分布最广,应增加林草面积,加强农业现代化发展。(4)生态风险等级较低的攸攸板镇和榆林镇：两镇应对生态用地进行修复,以增强生态景观整体性、连通性,促进生态物质循环。(5)生态风险最低的保合少镇：应对阴山实施生态治理工程,发挥生态屏障作用,禁止一切经济开发活动。

4.2 结论

在分析研究区城市用地扩展时空特征的基础上,优化CA模型对近景年城市用地扩展进行多情景模拟。构建生态风险压力评价体系,对各情景下城市用地扩展所致的生态风险压力进行评估,主要结论有：

(1)1990—2017年,研究区城市扩展强度指数不断下降,扩展速率阶段性特征明显。从城市用地扩展空间特征来看,重心迁移经历了“东北-东南-东南”的移动轨迹,城市重心整体向东偏南迁移1819米,偏移角度为20.12°,迁移速率先升后降。

(2)运用CA模型模拟2025年、2030年城市用地扩展,相较于1990—2017年,只有耕地保护型、生态经济型方案建设用地扩展速率处于下降态势,扩展强度指数进一步下降。城市化发展型下的建设用地扩展面积最大,而生态经济型方案下的建设用地面积最小,该情景下的林地、水体面积达到最大。

(3)1990—2017年,城市用地扩展致使生态风险压力不断加剧,城市扩建压力上升2.2%；景观生态压力增加1.9%；粮食储备压力提高1.4%；生态退化压力抬高11%；生态风险压力提升15%,生态风险压力等级由Ⅱ过渡到Ⅲ,生态问题开始显著。

(4)2030年,趋势外推和耕地保护情景下生态风险压力等级由Ⅲ过渡到Ⅳ；城市化发展情景下生态风险压力等级由Ⅲ跨等级跃升至Ⅴ；只有生态经济情景下生态风险压力等级由Ⅲ回落到Ⅱ。

(5)综合考虑各情景方案,生态经济型方案为研究区近景年最佳用地调控模式。