山区县域“生产-生活-生态”空间格局演化及其生态环境效应——以豫西登封市为例

贾 琦

(郑州轻工业大学 艺术设计学院，郑州 450002)

生态环境恶化现已成为全球公认的世界性难题之一。气候变暖、洪涝灾害、水土流失加剧、生物多样性减少等世界性难题严重影响着人居环境与生态文明可持续发展，全球生态环境变化逐渐成为关注热点[1-2]。自20世纪90年代以来，我国的快速城镇化进程一方面促进了社会经济得以迅速发展，另一方面导致土地利用发生了巨大变化，并由此引发了一系列生态环境问题。土地利用演化作为生态系统平衡最主要的关键因素之一，也是影响世界生态环境的主因之一[3-5]。区域土地利用演化最主要的特征为土地利用类型及其所主导功能的转化，即土地利用中的生产、生活、生态(以下简称“三生”)三种类型空间的相互转移[6]。将有限的土地资源在生产、生活、生态三种主导功能之间进行合理的空间配置，并与区域社会经济转型发展有效结合，开展区域国土空间规划建设。早在2012年党的十八大报告中就已明确指出“生产空间集约高效、生活空间宜居适度、生态空间山清水秀”的“三生”空间发展目标[7]；至2017年十九大提出的控制好生态保护红线、永久基本农田、城镇开发边界的三条控制线[8];再到2019年提出建立国土空间规划体系。以上均体现出近年来我国对国土空间规划与生态文明建设的重视，反映出土地利用方式从之前的以生产空间为主导，逐渐转变为生产、生活、生态空间相协调的“三生”融合发展模式。

深度探讨区域“三生”空间演化引发的生态环境效应及其规律，准确把握其空间演化与分布差异特征和驱动机理，是当前生态文明建设的前提，也是开展国土空间规划建设的重要支撑。山区作为我国独特的自然生态系统，其丰富的自然资源可产生大量的生态系统服务价值，同时其相对较为脆弱的生态功能也更易受到人类活动开发影响而出现生态系统失衡等现象[9]。我国山地资源众多，当前对于山地类型的“三生”空间研究及其生态环境效应研究成果相对匮乏，且研究深度有限。如焦露等[10]运用土地利用转移矩阵和生态环境质量指数方法评估了贵州省生态环境质量及其指数的空间分异特征；周宇洋等[6]采用洛伦兹曲线、基尼系数及转型模型对喀斯特山区2009—2018年“三生”空间演化及其分布特征进行综合研究；郭椿阳等[11]利用土地利用变化图谱和生态价值热点分析工具，在格网尺度上探究土地利用数量和空间变化对生态系统服务价值的影响；陈万旭等[12]以豫西栾川县为例，以谢高地等[13]制定的中国陆地生态系统服务价值当量表为基础，估算了栾川县14个乡镇土地利用变化对生态系统服务价值的影响。因此，目前已有研究多从生态系统服务价值视角探究土地利用变化对区域生态环境的影响，较少涉及“三生”空间视角，缺乏与国土空间规划层面的相关性探讨。此外，山区土地利用变化受自然条件、社会经济发展、规划政策等诸多因素的影响，所以在空间分布上呈现出显著的差异性特征，处于不同空间区位下的土地利用分布及其变化对区域生态环境的影响各有差异。基于格网单元尺度探索区域生态环境变化相较行政尺度下的分析方法更有说服力，且操作性强，能够较为精确地从微观层面探讨区域土地利用变化及其生态环境效应，因而该方法被广泛采用[14-16]。

豫西山区位于河南省西部，处于秦岭山地向黄淮平原过渡地带，地形复杂，区域社会经济发展相对落后，属于欠发达地区，同时也是河南省生态环境相对脆弱的地区，未来在生态文明建设层面具有重要的战略意义。因此，本研究选取山区受城镇化进程影响较为显著的典型县域登封市为例，基于1990—2019年4期的土地利用现状遥感解译数据，从“三生”空间格局演化视角出发，探讨其用地类型转移对区域生态环境效应的影响，以期为登封市乃至豫西山区的生态文明建设和国土空间规划提供决策依据。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

登封市(34.35°～34.15° N，112.49°～113.19° E)位于郑州市西南部，豫西山区最东侧，县域人口72.7万人，2019年GDP高达703.03亿元，位列豫西山区各县域第一。地势由南北向中间逐渐降低为丘陵河川，依地形大致可分为深山、浅山、丘陵和平地(图1)。登封市全域面积约1 220 km2，近年来登封市社会经济高速发展，自2017年以来曾多次入选“综合竞争力全国百强县(市)”和“中国百强县”等荣誉。当前，登封市土地利用现状以林地生态空间和农田生产空间为主，两者合计所占比例高达60%，森林覆盖率接近45%，上述良好的生态本底为登封市下一步的生态文明发展战略和国土空间规划建设奠定了坚实基础。自20世纪90年代以来，登封市城镇化进程明显加快，用地结构矛盾日益凸显，县域“三生”空间格局变化日益加剧，进而深刻影响着区域生态系统平衡。

图1 研究区区位Fig.1 Location of the study area

1.2 数据来源及处理

研究选取登封市1990、2000、2010和2019年4期的LandsatTM/ ETM和OLI遥感影像和2019年SPOT-5高分辨率卫星影像(2.5 m)为数据源。首先，在一系列几何校正、影像融合与裁切等数据预处理基础之上，基于ENVI5.3软件对其采用最大似然法的方法进行监督分类，通过实地取样法生成样本区，在已有研究的基础上[17-18]进行土地利用分类，在生产、生活、生态空间一级地类的基础上，将登封市土地利用类型划分为农业生产用地、工矿生产用地、林地生态用地、牧草生态用地、水域生态用地、城镇生活用地和乡村生活用地等类型；其次，基于2019年登封市SPOT-5影像，借助目视判读方法进一步校正2019年卫星影像的土地利用解译结果，后结合2019年监督分类与校正结果分别对1990、2000和2010年的遥感影像数据进行解译和提取；最后，基于GIS生成随机点功能选取200个样本点，得出各年份解译数据精度为88.1%、91.9%和90.5%，数据精度完全满足研究需要。

借鉴国土空间规划体系中的“三生”空间分类方案，在基于生产、生态与生活空间的土地利用类型三分法的基础上确定“三生”空间用地类型的二级地类，进而建立“三生”空间土地利用功能分类方案。当前关于生态环境质量的测算主要参考Costanza等[13]所测算的全球不同生态系统服务功能价值，但由于在测算过程中诸如对耕地估值相对偏低，而对湿地等估值却相对偏高，并且我国地形地貌较为复杂，各省份生态系统类型差异显著。因此，直接借用该方法与我国生态系统服务功能实际状况存在差别,故借鉴路昌等[3]、陈万旭等[4]所制定的各用地类型的二级地类生态环境质量指数，通过面积加权法对登封市“三生”空间用地分类的生态环境质量指数进行修正，最终构建“三生”空间视角下登封市土地利用的生态环境质量指数(表1)。

表1 “三生”空间主导功能地类分类级及其生态环境质量指数Table 1 Classification of dominant functions of “production, life and ecology” space and its eco-environmental quality index

1.3 土地利用类型转移矩阵

特定区域在一定时期内的土地利用演化特征的定量分析通常以土地利用转移矩阵方法实现。它主要以特定两个时期内区域土地利用各类型之间的变化面积情况以矩阵形式表现，能够较好地体现区域土地利用转型特征。其转移矩阵的数学公式为[20]：

(1)

式中：Smn为研究区域的总面积，km2；m和n分别为研究期初与期末的土地利用类型。

1.4 区域生态环境质量分析

1.4.1单元生态环境质量

由于地域空间分布规律存在较高的尺度依赖性特征，研究所选尺度的不同，则得出的结论差异甚远。因此，为获得最适宜的研究尺度，参考周钰等[20]、李政等[21]、唐秀美等[22]研究成果，并针对研究区域经过多次调试，最后采用300 m×300 m的正方形对研究区进行等间距采样，生成近13 905个样区。然后结合各格网单元内“三生”空间具有的生态环境质量指数及其面积比例，最终得出各生态单元内生态环境质量等级。

1.4.2生态贡献率

区域“三生”空间用地类型发生转移引起的生态贡献率变化是指某种土地用地类型发生转型的过程中引起的生态环境质量的变化程度，它在一定程度上定量分析了各土地利用功能间的相互转移对区域生态环境影响的特征，有利于识别出引起生态环境发生变化的主要影响因素。具体模型详见文献[23]。

研究从生态贡献率的正反效应分别展开论述，通过计算导致生态环境质量增加的用地转型生态贡献率与导致生态环境质量降低的用地转型生态贡献率，进而揭示其变化的主要因素。

1.4.3生态环境质量重心分析

重心模型在探索空间要素演化轨迹方面具有独特优势，可基于其重心位置偏离几何中心的移动方向和距离揭示出该要素在空间层面的变化特征。本研究基于荣慧芳等[24]、周玄德等[25]、周玲美等[26]关于生态环境质量重心的研究成果，借鉴其生态环境重心模型，以期揭示区域生态环境重心的动态演变特征。重心转移距离可在一定程度上反映区域生态环境质量的空间集聚和分散特征，转移距离越大，波动转化越显著，计算公式如下[4]：

(2)

式中：X和Y为各用地类型空间分布重心的地理坐标；Wi为第i个用地类型斑块的面积；Xi和Yi分别为第i个土地利用斑块的几何重心经纬度坐标；n为该年份各类土地利用类型斑块的总数量。

1.4.4生态环境质量自相关分析

1)全局自相关分析(Global Moran’s I)

该指数侧重反映不同格网内生态环境质量的集聚特征，即自相关性。其变化范围为[-1,1]，若Moran’s I>0，则表示空间呈正相关关系，相似特征明显；相反，若Moran’s I<0，则表示空间呈负相关关系，且越接近-1表示分布越分散；若Moran’s I=0，则表示没有相关性，呈随机性分布。计算公式如下[25]：

(3)

另外，还可用标准化统计值ZI评估空间自相关性的显著性，上述Moran’s I指数和ZI值均可通过GIS中的空间自相关工具进行分析，ZI在-1.65～1.65则表示空间分布不规律，值越高则表明空间集聚性越强，反之表明分散化趋势加剧。

2)高低值聚类分析(Getis-Ord General G)

该指数可评估格网单元之间是否存在高值或者低值的集聚状态。计算方法如下[27]：

(4)

式中：G为高低值集聚程度，其他字母含义均与式(3)一致。其中G范围0～1，值越高表示高值呈集聚特征，反之表示低值集聚。通过G值与其理论期望值EG及ZG显著性水平分析，可有效评估局部生态环境质量演化过程中的集聚类型。

2 结果与分析

2.1 “三生”空间演化格局

1990—2019年，登封市“三生”空间用地以农业生产用地与林地生态用地为主，乡村生活用地次之，其他土地利用类型面积较小，均在100 km2以下(表2)。从空间分布来看(图2)，农业生产用地与乡村生活用地分布相对集聚，多集中分布在县域中部地势相对平缓地区；林地生态用地则多位于县域南北两侧的大熊山、白叶山以及嵩山风景区一带。其中牧草生态用地集中分布在县域北侧嵩山沿线周边，工矿生产用地涉及的矿山企业则多分布在东南部浅山丘陵区，登封市水域生态用地分布相对较为集中，主要包括东南侧的白沙湖水库和穿境而过的颍河，城镇生活用地集中在登封市区和阳城工业园区。1990—2019年，登封市“三生”空间用地格局发生了较大变化。由表2可知：农业生产用地、林地生态用地和牧草生态用地面积整体呈现出持续减少趋势，研究期内分别减少19.85、2.87和1.28 km2；而城镇生活用地、乡村生活用地和工矿生产用地则增幅明显，分别增加14.94、5.77和3.72 km2，其中城镇生活用地增幅最高，共计增长了109.96%。表明随着登封市工业化和城镇化进程持续推进，近年来城镇、乡村生活用地及工矿生产用地需求急剧增加，土地供需矛盾日益加剧，农业生产用地、林地及牧草生态用地不断遭受侵占。

表2 登封市不同年份“三生”用地面积变化Table 2 Change statistics of “production, living and ecological”land use area in Dengfeng City in different years km2

图2 登封市不同年份“三生”用地分布图Fig.2 Distribution of “production, living and ecological” land in Dengfeng City in different years

2.2 “三生空间”用地转型特征

基于图2的期初和期末的登封市“三生空间”用地分类图，利用ArcGIS的空间分析功能和EXCEl数据透视表功能将2个时期“三生”空间土地利用进行交叉分析，进而得出“三生空间”土地利用转移量化特征(表3)。由表3可见城镇和乡村生活用地面积呈现持续扩张的趋势，农业生产用地、林地与牧草生态用地面积呈现持续减少的趋势：受快速城镇化和工业化进程影响，农业生产用地转移比例较高类型集中在城镇、乡村生活用地和工矿生产用地，转移面积分别为14.154、5.992和3.111 km2；与此同时，由于区域人口持续增加，林地生态用地不断被侵占并转化为农业生产用地，转化面积为3.267 km2；此外，受区域生态环境治理等政策影响，约1.453 km2牧草生态用地面积转移为林地生态用地。

表3 1990—2019年登封市“三生”空间土地利用转移矩阵Table 3 Land use transfer matrix of “production, life and ecology” in Dengfeng City from 1990 to 2019 km2

2.3 “三生”空间演化的生态环境响应

1)生态环境质量演化特征

本研究进一步引用朱增云等[27]基于自然断裂法的划分方法对区域生态环境质量由低到高分为低质量区、较低质量区、中质量区、较高质量区和高质量区5种等级，最终得到生态环境质量等级分布图(图3)，并结合其图层属性表统计得出登封市各时段内生态环境质量等级面积及比例(表4)。

由图3可知1990—2019年，登封市生态环境质量整体呈现出“南北高中间低”的空间格局，研究期间整体空间格局变化相对较为集中。从分布上看，高等级与较高生态质量区主要位于北侧的嵩山一带以及南侧大熊山等丘陵区，其功能类型主要以林地与牧草生态用地为主，同时在地形上位于高海拔区域，从而避免了城镇化与工业化扩张的影响，使得该片区生态环境等级最高。中质量区呈点状分布在白沙湖水库及其周边区域，而较低质量区则分布相对广泛，其用地功能多以农业生产用地为主；从演化上看，低质量区在1990年仅零星分布在登封市区及东部乡镇，之后不断集聚形成多中心面状蔓延与扩张趋势，尤其位于登封主城区所在范围的低质量区外延趋势明显，同时在东南侧的阳城工业区一带集中连片趋势日益加剧，这与城镇化发展和工业园区扩张的区域范围以及杨飞等[28]针对登封市土壤环境功能区划中所划定的高风险生态安全区域维持一致。

图3 登封市不同年份生态环境质量等级分布图Fig.3 Distribution of ecological environment quality grade in Dengfeng City in different years

由表4可见登封市整体生态环境质量变化幅度不高，呈现出小幅恶化的趋势。1990—2019年，较低质量区面积始终维持在52%左右，构成了登封市生态环境质量的主体。另外，等级在较高质量区和高质量区的面积比例也相对较为稳定，两者所占比例分别处于4.8%和18.1%左右，但低质量区面积呈现出持续扩张的趋势，1990年低质量区面积为228.96 km2，所占比例约18.3%，至2019年增至256.41 km2，所占比例高达20.49%。

表4 登封市不同年份生态环境质量等级及面积Table 4 Statistics of ecological environment quality grade and area in Dengfeng City in different years

2)影响生态环境质量的主要用地转型

登封市1990—2019年导致生态环境改善和退化的主要用地转型的指数变化和贡献率统计结果见表5，基于GIS栅格计算器功能对研究期初与期末主要用地类型进行叠置分析，进而统计得出“三生”用地转型及其贡献率。由表5可知登封市1990—2019年同时存在着生态改善和恶化2种趋势，其中导致生态环境恶化的趋势远高于生态环境改善的趋势。一方面生态环境质量改善的主导因素是由于农业生产用地转化为水域生态用地和牧草生态用地转化为林地生态用地，水域生态用地和林地生态用地指数分别增加了0.438和0.128；此外，乡村生活用地→农业生产用地和水域生态用地→林地生态用地的指数也出现了小幅增加，其中贡献率最高的为乡村生活用地向农业生产用地的转化，贡献率高达13.8%；另一方面，生态环境质量恶化的主导因素是农业生产用地转化为城镇和乡村生活用地，以及林地生态用地转化为农业生产用地。研究期段内农业生产用地和林地生态用地分别减少了5.661(转向城镇生活用地指数变化为3.977、转向乡村生活用地指数变化为1.684)和1.892，两者贡献率高达64.64%。上述用地转型与《登封市城市总体规划(2001—2020年)》和《登封市城乡总体规划(2016—2030)》中对应的各时期市域土地利用转化保持一致。

表5 1990—2019年导致生态环境质量变化的“三生”用地转型及其贡献率Table 5 Transformation of “production, living and ecological” land use and its contribution rate in 1990-2019

3)1990—2019年县域生态环境质量重心轨迹

登封市1990—2019年生态环境质量重心轨迹见图4，利用ArcGIS10.5软件的“空间格局统计”工具，根据式(2)并结合插值后的生态单元环境质量计算登封市生态环境质量重心转移轨迹(图4)，并深入分析生态环境质量演变的空间特征。

图4 登封市不同年份生态环境质量重心轨迹图Fig.4 Track map of ecological environment quality center of Dengfeng City in different years

1990—2019年，登封市生态环境质量重心主要分布在登封市主城区南部的东金店乡，并有向西北方向持续转移的趋势。其中1990—2000年向西北方向迁移了152 m，其他年份迁移距离则均在100 m以下。由此表明，该时段内重心点西北方向的嵩山一带生态环境质量有明显的改善，而处于东南方向的生态环境质量出现一定程度的恶化。2000年以后该趋势虽然仍在继续，但强度明显减缓。结合县域“三生”空间用地变化来看，该重点轨迹主要位于登封市区南侧，同时也是城镇扩张的主要方向之一，大量城镇生活用地增加以及县域东南侧阳城工业园区的兴建，使得该方向区域生态环境质量持续恶化；县域北侧的嵩山片区林地资源分布广泛，同时也是登封乃至河南省的重点生态旅游区，生态环境的持续优化和保护利用得以进一步提升该片区的生态环境质量。

4)生态环境质量的空间自相关格局演化

登封市1990—2019年生态环境质量的空间自相关格局集聚演化结果见图5，基于GeoDa软件中的空间自相关模块，对区域生态环境质量格局进行空间自相关分析，并生成LISA集聚图(图5)。

由图5可见区域生态环境质量具有较强的空间正相关性，其全局Moran指数分别为0.795、0.799、0.800和0.803，集聚程度呈现出逐年增强的趋势。空间分布方面，“高-高”型生态环境质量区主要集聚在北部嵩山和南部大熊山等山地丘陵区，该区生态本底整体较好，可定位为生态涵养区。“低-低”型聚集区多集中分布在登封市区及周边和东侧的大冶镇—阳城工业区形成的工业走廊沿线，该片区人口密集，生态环境质量处于较低水平。此外，“高-低”和“低-高”型生态环境质量区在分布上集聚效应并不明显。空间演化方面，“高-高”型空间聚集区在研究期段内变化并不显著，共计有20个格网单元出现了转移，表明该片区近年来生态治理成效显著，今后仍需继续维持其生态涵养功能。“低-低”型空间聚集区则出现了一定程度的蔓延，不仅随着城市扩张影响蔓延加剧，同时呈点状分布的“低-低”型集聚区正在逐渐蔓延成片，其中尤以阳城工业园区一带最为突出。因此，未来应重点加强该片区的生态治理，划定并严守生态底线，通过生态修复手段以期实现区域高质量发展。

图5 不同年份基于格网单元的生态环境质量LISA集聚演化示意图Fig.5 Evolution of Lisa cluster of eco-environmental quality based on grid unit in different years

3 讨 论

由于生态环境质量的测算涉及因素较为复杂，各用地类型的生态环境质量指数虽可从宏观层面评估区域生态环境水平，但不同地域生态资源分布差异较大，例如山区与平原、西北干旱区与东部滨海城市等，在评估各自的生态环境质量时均应因地而异。因此笔者针对登封市展开实证研究过程中，关于生态环境质量指数的制定虽参考了已有研究，但在指数确定上仍存在一定的误差，会在一定程度上影响评估的精度。本研究涉及的生态环境质量指数选定及其分析基于土地利用数据展开分析，其结果也侧重于土地利用格局演变引起的生态环境效应变化，虽能从宏观层面揭示区域生态环境变化规律，但如果在中微观尺度开展研究时，则需要在指数确定上考虑各土地利用类型下的土地质量内部差异，例如农业生产用地中不同农作物的种植将对其生态质量产生一定程度的影响。此外，该研究评估的生态环境质量所采用的“三生”空间用地分类的精度仍以30 m分辨率为主，这在县域尺度展开国土空间规划具有实践意义，但未来在进行片区生态系统评估及国土空间规划时，可结合实际使用具有高分辨率的遥感卫星影像以及无人机航拍数据获取更高精度的“三生”空间用地数据，以便更切实有效地开展研究。同时，在后续研究中不仅可细化“三生”空间用地类型，还可结合地域社会经济发展因子进一步揭示影响生态环境质量的驱动机制。

4 结 论

本研究基于1990—2019年“三生”空间解译数据，借助生态环境质量指数测度方法、重心轨迹模型及空间自相关分析方法评估了登封市“三生”空间演化格局及其生态环境效应，揭示其生态环境质量的空间演变特征。研究结论如下：

1)登封市“三生”空间演化过程中，农业生产用地、林地生态用地和牧草生态用地持续减少，而城镇生活用地、乡村生活用地和工矿生产用地则增幅明显，其中城镇生活用地增幅最高。城镇、乡村生活用地及工矿生产用地需求急剧增加，农业生产用地、林地及牧草生态用地不断遭受侵占，农业生产用地转移比例较高类型集中在城镇、乡村生活用地和工矿生产用地。

2)研究期内导致生态环境质量改善的主导因素为农业生产用地→水域生态用地和牧草生态用地→林地生态用地；导致恶化的因素主要以农业生产用地→城镇和乡村生活用地、林地生态用地→农业生产用地为主，三者的贡献率高达64.64%，导致生态环境恶化的趋势远高于改善趋势。生态环境质量重心主要分布在东金店乡，并有向西北方向持续转移的趋势，2000年以后该趋势虽仍在继续，但强度明显减缓。

3)县域生态环境质量具有较强的空间正相关性，并且其集聚程度呈现出逐年增强的趋势，高等级生态环境质量所在点与低生态环境质量所在点均呈现出集聚特征。其中，“高-高”型生态环境质量区主要集聚在北部嵩山和南部大熊山等山地丘陵区，“低-低”型聚集区多集中分布在登封市区及周边和东侧的大冶镇—阳城工业区形成的工业走廊沿线。“低-低”型空间聚集区出现了一定程度的蔓延，尤以阳城工业园区一带最为突出。