基于城市森林生态系统健康评价的郑州市土地利用规划研究

张钰岑 冯嘉悦 冯 策 逯瑞星 刘晨晖 张淑梅*

（1.河南农业大学风景园林与艺术学院，郑州 450003；2.北京林业大学园林学院，北京 100080）

将城市森林生态系统健康评价纳入土地利用规划，对实现城市生态系统的良性循环具有重要意义。以郑州市为研究区域，基于2009年和2019年两期土地利用数据，使用CA-Markov模型预测了4类发展情景下郑州市2029年的土地利用情况，通过构建耦合城市生态系统服务的城市森林生态系统健康评估体系，对4类发展情景下的城市森林生态系统作健康评价，以此讨论最优土地利用策略。结果显示，生态城市建设情景下的城市健康值较2019年增加了19.01%，增幅最大；快速发展情景下的城市健康值则降低了17.03%，降幅最大。此外，城市核心性斑块的数量和面积对城市森林生态系统健康产生了显著影响。为实现最大化的林地扩张收益和有效提升城市森林生态系统的健康水平，可采用在高增量生态廊道和潜在生态廊道处增加林地建设的土地利用规划策略。

城市森林；土地利用模拟；土地利用规划；生态系统服务价值；生态系统健康评价

城市森林生态系统作为现代城市的重要有机组成部分，在城市生态环境改善和经济社会可持续发展进程中扮演着关键性的角色[1]。土地利用是城市空间的外在物质表征，其变化能客观反映土地利用的空间特征与变化规律，有利于协调快速发展背景下生态环境与土地资源合理利用的关系[2]。作为城市空间的重要配置手段，土地利用规划对城市发展起到了关键的指引作用[3]。因此，在当今高强度的城市开发背景下，城市森林生态系统的保护和发展亟需与城市土地利用规划紧密协调，以缓解人与自然的紧张关系。

健康的城市生态系统可协调城市复合生态系统的自然过程、经济过程和社会过程之间的关系，促进复合生态系统的各方面协调高效可持续发展[4]。评估城市生态系统的健康水平对制定合理有效的生态系统健康保护策略至关重要。20世纪90年代，以Costanza[5]为代表提出的指标体系法由活力、组织力和恢复力[6]三部分组成，其评价结果较为全面且与生态系统健康的原则较为相符，应用最为广泛。赵艳[7]以VOR模型为基础，运用综合指标法建立评价体系计算了广州市森林健康值；燕守广[8]基于VOR-ESV评价模型，并将人类胁迫纳入准则层，构建出生态保护红线的生态系统健康评价模型，对南京市生态保护管控区进行了生态系统健康评价。谷瑞丽[9]构建VORS评价模型，以格网为研究单元对2000年、2010年和2020年黄河下游城市群生态系统健康水平进行了动态评价。刘一鸣[10]基于邻域变异度和人为干扰修正后的VOR-ESV评价模型，定量化地评估了我国东海海岸地区的生态系统健康状况，并分析其时序变化特征和空间分异规律。对比上述定量评价城市生态系统健康的评估方法，评价指标虽逐渐趋于完善，但仅局限于过去时空下的研究，缺乏对未来时空演变下的健康评价，因而无法用于分析城市林地资源结构优化策略。

土地利用模式直接影响着生态系统的健康，在经济发达和人口密集地区尤为明显[11]。同时，城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化，带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制，并对城市未来土地利用变化的风险进行预警，利于合理调控城市的发展[12]。目前常用的土地利用预测模型主要有CA-Markov模型、CLUE-S模型、人工神经网络模型等，其中CA-Markov模型具备强大的土地利用空间模拟能力和长期预测能力的优势，被成功应用于许多国家和地区的案例研究[13]。罗双晓[14]基于CA-Markov模型，对成都市天府新区土地时空变化进行了预测，并对该区未来土地利用发展趋势进行了评价。倪永薇[15]基于CA-Markov模型预测了北京市2029年不同发展情景下的土地利用情况，同步构建区域生态系统健康评价体系对不同发展模式进行健康评价，探讨了最优城市发展模式下的土地利用策略。刘强[16]基于CA-Markov模型，预测了海南岛不同发展情景下的土地利用空间分布格局，定量分析了海南岛未来的土地利用变化及其生态环境效应。上述基于土地利用模拟的健康评价或生境评价方法虽不局限于单一时空下的研究，但未探究时空变化情形下重要生态斑块的演化情况，因而无法厘清城市生态系统健康与城市土地利用变化间的相互制约机制。

郑州市为特大城市，据《郑州统计年鉴》（https://tjj.zhengzhou.gov.cn），2009 - 2019年间，郑州市城区建成面积由1 478 km²增至2 884 km²；城区人口由688万人增至1 054万人，人均森林占有率由0.97 m2/人增至2.42 m2/人。郑州虽在城市森林建设方面有着显著进步，但人均森林占有率水平仍远低于中国的均值。10年间的高强度城市开发使郑州市土地利用类型大量转化，林地、耕地的破碎化程度随之增加，对城市生态系统健康产生不利影响，亟待探讨当前与未来的郑州市土地利用状况与郑州市生态系统健康的时空演变规律和相互制约机制。因此，文章以构建健康的城市森林生态系统为目标，采用土地利用模拟和生态系统健康评估的方法，定量分析各发展情景下郑州市2029年城市森林生态系统的健康系数，以期推演各类城市发展模式下的郑州市森林生态系统健康状况，结合郑州市森林斑块空间分布和健康数值空间分布特征，为城市开发中的土地利用规划提供决策依据。

1 研究区域和数据来源

1.1 研究区域

郑州市位于华北平原南部黄河中下游，全市总面积7 511 km²，地势呈阶梯状，从中山到低山、丘陵再到平原，土地利用类型以建设用地、林地、耕地为主，建设用地集中在市域中部偏北的主城区，市域东南象限的新郑市、航空港区，东部的中牟县，西部的荥阳市、上街区、巩义市，市域西南象限的新密市、登封市，林地主要分布在西部及西南部山区，耕地主要分布在主城区西部、东部及东南部平原。

1.2 数据来源与预处理

（1）遥感影像数据。郑州市2009年、2019年的Landsat TM遥感影像，来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn），使用ENVI5.3将遥感影像解译为林地、草地、耕地、建设用地、水域和其他用地（图1）。

图1 郑州市2009年、2019年土地利用类型Fig.1 Land use types of Zhengzhou in 2009 and 2019

（2）DEM及交通矢量数据。郑州市全域的高程和坡度数据，来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn）；郑州市的公路、铁路、高速公路的矢量数据，来源于OpenStreetMap（https://www.openstreetmap.org）。在ArcGIS10.4中将公路、铁路、高速公路等矢量数据转为栅格数据，保证与土地利用数据栅格像元大小、地理空间坐标系、投影相同（图2）。

（3）土地利用类型转移概率及适宜性图集。以2009年和2019年两期土地利用类型为基础数据，在IDRISI中使用Markov模型得到各类土地利用类型的转移概率。本次研究将水域设为限制条件，将高程、坡度、距离市中心的距离和交通现状作为4种影响土地利用变化的因素。在此基础上根据城市生态规划方针调整土地利用类型的转移概率，利用层次分析法结合多准则评价分析得到完整的土地类型转移适宜性图集（图3）。

图3 适宜性图集Fig.3 Suitability atlas

2 研究方法

2.1 土地利用模拟

将郑州市2019年的土地利用类型、适宜性图集、2009 - 2019年的用地转移概率作为基础数据，在IDRISI中使用CA-Markov模型对2029年的城市土地利用情况进行模拟。结合郑州市发展现状及郑州市有关森林建设的相关规划，本次研究设置了自然发展、快速发展、政府引导和生态城市建设4种发展情景。

情景一为自然发展，使用2009 - 2019年郑州市的土地利用转移概率，模拟自然发展下郑州市2029年的土地利用情况（表1），作为其他三类模拟情景的对比样本；情景二为快速发展，参数设置为三类生态用地向建设用地的转移概率增加20%，模拟城市建成区高速扩张下郑州市2029年的土地利用情况；情景三为政府引导，参数设置为建设用地、耕地、其他用地向林地、草地的转移概率分别增加10%和5%（表2），模拟政府调控下各类生态用地均衡发展的郑州市2029年的土地利用情况；情景四为生态城市建设，根据《河南省“十四五”国土空间生态修复和森林河南建设规划》《森林郑州生态建设规划（2020 - 2035年）》等政策提出的森林覆盖率、森林储蓄量等指标要求，将参数设置为草地、耕地、建设用地、其他用地向林地的转移概率增加15%，模拟森林生态城市建设下郑州市2029年的土地利用情况。

表1 情景一和情景二的土地利用面积转移概率（单位：%）Tab.1 Probability of land use area transition in scenario 1 and scenario 2

表2 情景三和情景四的土地利用面积转移概率（单位：%）Tab.2 Probability of land use area transition in scenario 3 and scenario 4

2.2 生态系统健康评价

构建生态健康评价体系是研究的关键。在现有的研究中，“活力—组织力—恢复力”评价体系侧重于生理物理范畴。Rapport[17-19]提出的生态系统健康（H）包含生态系统能否满足人类社会的需求[20]。本次评估同时考虑生态系统本身结构与生态系统的服务价值，即：“生态系统物理健康（PH）+生态系统功能健康（FH）”两部分组成的评价指标体系。计算见公式（1）。

2.2.1 生态系统物理健康（PH）

生态系统物理健康包含活力、组织力、恢复力，计算见公式（2），其中生态系统活力（V）使用植物净初级生产力（NPP）衡量[21]（表3）。

表3 不同土地利用类型的NPP值[21]Tab.3 NPP values of different land use types

生态系统组织力（O）：即生态系统的结构稳定性。结合前人研究[22]，通过Fragstats4.2进行测算，从景观异质性（LH）、景观连通性（LC）和森林连通性（CC）三个方面选取SHDI、AWMPFD、FN1、CONT、FN2、COHESION 6个景观指数用于评估组织力。考虑到景观异质性与景观连通性通常呈正向关联，在景观异质性较高的区域内，景观类型间通常也有较好的连接，两者同等重要，因此将两者权重均设定为0.35。考虑到森林斑块是城市生态系统稳定性的主要提供者，能提高生态系统的适应性，因此将森林连通性的权重设定为0.3。由此则有公式（3）。

生态系统恢复力（R）指生态系统受到外界干扰后恢复原有功能的能力，又称生态系统的弹性。根据现有研究确定生态系统恢复力的量化和评估标准，得出R的数值[23]，其公式为（4）。其中，Si为第i类土地利用类型的面积；Ri为对应土地利用类型的恢复力系数。详见表4。

表4 不同土地利用类型的生态系统恢复力系数[22]Tab.4 Ecosystem resilience coefficients of different land use types

2.2.2 生态系统功能健康（FH）

生态系统功能健康主要考量生态系统给人带来的功能价值，可通过生态系统服务价值（ESV）进行计算。本文根据中国单位面积生态系统服务价值当量表[24]（表5），使用当量因子法计算各土地利用类型的供给、调节、支持、文化4类服务价值。生态系统服务价值当量因子是指生态系统产生生态服务相对贡献的潜在能力，定义为1 hm2全国平均产量的农田每年自然粮食产量的经济价值[24]，其公式为（5）。式中，Ta表示研究区在研究期间内作物的平均基准单产，Tb表示对应作物的单价，1/7指在无人力耕作条件下，自然生态系统的食物生产服务经济价值量是人工耕作下的1/7。

表5 中国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量表[24]Tab.5 Ecological service value equivalent table per unit area of China’s terrestrial ecosystems

根据《 郑州统计年鉴》（https://tjj.zhengzhou.gov.cn），郑州市主要粮食经济作物为小麦。2009年至2019年郑州市小麦平均基准单产为4 708.88 kg/hm2，最低单价为2.26元/kg，计算得到单个当量因子的价值量约为1 520.296元。对应土地利用类型的生态系统服务价值总当量系数、对应土地利用类型的面积、单个当量因子的经济价值量的乘积即为研究区的生态系统服务价值总量，其公式为（6）。式中，ESV代表生态系统服务价值总量，Vi代表第i类土地利用类型的生态系统服务价值总当量系数，Ai代表第i类土地利用类型的面积，Ef代表单个当量因子的经济价值量。

表5中的农田、森林、林地、灌草丛、裸地、水系分别对应本研究中土地利用类型中的耕地、林地、草地、其他用地、水域。考虑到高密度城市建成区内的建设用地难以提供生态系统服务价值，因此对该类用地的生态系统服务总当量系数赋值为0。将土地利用类型面积和对应系数代入上述公式，计算得出郑州市的生态系统服务价值。

3 结果与分析

3.1 土地类型变化分析

结合土地利用模拟结果及各类土地面积比例（表6，图4）得知，郑州市2009 - 2019年间耕地与建设用地变化趋势明显，耕地降低14%，建设用地增加11.5%。该变化主要发生在郑州市中心城区与耕地的交界处及市区东南方向，主因是近10年来郑州市高速城市化过程中的主城区扩张、郑汴一体化建设及郑州航空港经济区的建设。

表6 土地利用类型面积和比例Tab.6 Area and proportion of land use types

图4 2029年4种发展情景下的土地利用类型Fig.4 Land use types under four development scenarios in 2029

2029年自然发展情景下，与2019年相比，林地增加0.67%，草地增加0.19%，耕地减少5.54%、建设用地增加4.69%，水域减少0.005%，其他用地增加0.0001%，建设用地以城市扩张的形式增加在主城区周围和航空港区，且原位置为耕地的转化最为常见，城市发展延续了前十年的规律，以减少耕地为代价不断扩张建设用地，生态用地微弱增加，未能跟上城市扩张的步伐。

2029年快速发展情景下，与2019年相比，林地减少6.61%、草地减少1.04%、耕地减少16.55%、建设用地增加24.2%、水域减少0.008%、其他用地减少0.002%。建设用地扩张对耕地、林地的破坏程度显著，主城区与县域城市趋向融合，建设用地大幅增加。

2029年政府引导情景下，与2019年相比，林地增加10.48%、草地增加5.20%、耕地减少12.07%、建设用地减少3.6%、水域减少0.006%、其他用地减少0.002%。林地、草地均衡增加，建设用地扩张得到有效抑制，新增的林地、草地主要由耕地转化而来。

2029年生态城市建设情景下，与2019年相比，林地增加15.38%、草地减少0.90%、耕地减少11.07%、建设用地减少3.18%、水域减少0.006%、其他用地减少0.002%。生态城市建设使得林地有显著增加，而草地、耕地等有所减少，新增的林地主要由耕地转化而来。

3.2 生态系统健康评估结果

根据生态系统健康评估结果（表7），2029年自然发展情景下的生态系统功能健康、生态系统物理健康、生态系统健康值均有微弱降低，降幅分别为0.27%、0.19%、0.23%，主因是按照当前城市扩张趋势，建设用地将继续增加，耕地将减少，林地、草地、水域等生态用地受城市扩张胁迫缓慢增加。

2029年快速发展情景下的生态系统功能健康、生态系统物理健康、生态系统健康值均有明显降低，降幅分别为26.39%、6.47%、17.03%，最不利于生态系统健康，主因是城市的快速扩张侵占了林地、草地，生态系统物理健康、功能健康也随生态用地的减少而大幅降低。

2029年政府引导情景下的生态系统功能健康、生态系统物理健康、生态系统健康值均有明显增加，增幅分别为32.71%、5.42%、18.28%，此情景下各生态用地均衡发展，生态系统服务价值大幅增加，生态系统健康值也随之大幅增加。

2029年生态城市建设情景下的生态系统功能健康、生态系统物理健康、生态系统健康值均有明显增加，增幅分别为32.17%、7.17%、19.01%，此情景的生态系统健康值增幅最佳，主因是林地的大幅增加使区域活力、恢复力、生态系统功能健康大幅增加。

3.3 多情景发展分析

根据健康评估结果，生态城市建设情景下，城市生态系统健康值增幅最高，达到19.01%，表明坚持生态城市建设，加大林地保护和森林规划建设对于城市生态系统健康最有益。政府引导发展情景下健康值增幅为18.28%，仅次于生态城市建设，在提供生态系统服务价值方面高出生态城市建设情景0.54%，表明该发展情景下，生态系统健康度和生态系统服务价值实现了均衡发展。然而，在快速发展情景下，健康值却降低了17.03%，这表明在快速发展情景下，建设用地扩张远远超过了生态用地扩张，对城市森林生态系统健康产生了不利影响。

4 土地利用规划启示

4.1 基于生态系统健康数值空间分布的土地利用规划启示

根据郑州市生态系统健康值空间分布（图5），生态系统健康数值较高的区域与森林资源空间分布情况重合。高值区域主要包含嵩山国家森林公园、西北部黄河沿线区域、黄河湿地、浮戏山等位置。城市建成区内的高值区域主要是公园绿地斑块，但这些斑块与西部山地、丘陵之间的生态廊道连接度较低，未形成绿地网络系统。

图5 生态系统健康数值空间分布图Fig.5 Spatial distribution map of ecosystem health value

通过对比生态城市建设情景和政府引导发展情景可以发现，两者的生态健康高值区分布较为稳定，并呈现正向分布。在政府引导情景下，郑州市西南象限（郑登快速通道沿线）出现大量均质化高值区域。结合图4可知，主因是该区域草地的发展，而生态城市建设场景在此位置则呈现出散点高—高聚类的分布态势。对城市土地利用规划的启示是：应持续在市域西侧、北侧、西南侧等邻近生态源地的中低值区域增加生态用地规划，以衔接来自西部高值区域的生态空间延伸，进而提升高值区域的集聚性。

进一步对比自然发展情景和快速发展情景可以发现，后者的低值区域在建成区边缘出现明显扩张态势，对以耕地为主体所构成的中值区域造成严重侵蚀，生态源地边缘的中高值区域也被割裂。结合图4可知，主因是建成区与乡镇建设用地的过度开发占用了原位置耕地，同时阻隔了林地扩张的潜在生态廊道。对城市土地利用规划的启示是：应严格控制城市边缘区的建设用地开发，坚守耕地红线，在乡镇聚落的集约规划建设方面也应避免对潜在生态廊道的破坏。

再对比自然发展情景和两类生态系统健康值较高的情景可以发现，后两者的高值区域在生态源地与耕地交界处大量扩张，并呈集聚分布的趋势，且中高值区域在原有优势生态廊道处增加明显。结合图4可知，这种变化的主因是生态用地数量和面积的大量增加。对城市土地利用规划的启示是：应持续增加生态源地周围的森林的数量和面积，同时加强廊道建设连接原有孤岛绿地，增强城市森林生态系统的抵抗力。

4.2 基于森林斑块演化分析的土地利用规划启示

根据郑州市绿色基础设施网络要素分布图（图6），可知核心斑块呈西高东低的分布趋势，主要集中在西部山脉和丘陵地区，这些区域拥有绝大多数的森林资源。森林退化表现为大量桥接区被建设用地占用，造成了森林斑块破碎度增加，使得森林边缘的核心区转化为孤岛。森林覆盖率增加的主因是原桥接区（连接桥）大量转化为核心区，这些桥接区的扩张联通了林地孤岛和建成区内的林地斑块，从而使景观连通性得到较好发展。

图6 绿色基础设施网络要素分布图Fig.6 Distribution map of green infrastructure network elements

对比生态城市建设情景和政府引导发展情景可以发现，后者的生态系统服务价值虽高出0.54%，但各生态用地均匀发展的模式将阻碍森林斑块的增加，其生态系统活力将显著低于前者，因此健康评估结果也将低于生态城市建设发展情景。所以，生态城市建设发展模式最利于城市生态系统健康。对土地利用规划的启示是：城市土地利用规划应与林地的自然增长规律相匹配，在高增量生态廊道处增加片林建设，可实现指数增长。同时，加快桥接区的发展以连接林地孤岛，为形成更多核心斑块建立基础。

进一步对比自然发展情景和快速发展情景可以发现，后者的森林斑块大量消失，主要表现在主城区西南方向原属白庙镇和岳村镇区域内的低坡度林地、主城区西部五云山和万山区域的林地、主城区北部邙山地区林地、登封市城区南部大金店镇和东华镇内的低坡度林地等区域，以上森林斑块的消失使主城区完全孤立于西部山地与北部黄河湿地等高质量生态区域之外，使得嵩山与箕山之间的连接度大幅降低，城市森林廊道潜在延伸空间被阻隔。对土地利用规划的启示是：应着重控制城市边缘扩张和生态源地位置的乡镇建设用地增加，从而避免建设用地对森林生态空间和耕地生产空间造成威胁，以达到保护林地孤岛高危区和弱抵抗力生态廊道的目的。

再对比自然发展情景和两类较高生态系统健康值情景可以发现，后两者在生态用地斑块上大幅增加，主要增加在龙湖北部区域、贾鲁河沿线绿地、黄河南岸沿岸林地（东起京港澳高速，西至邙山地区）、南水北调沿岸绿地、万山—岵山林地等区域，且上述区域构成了环状绿地系统，使城市绿道与主城区外侧的森林斑块紧密连接。对土地规划的启示是：在潜在城市生态廊道处规划林地，加强城区与西部森林生态斑块的空间连接度以优化城市森林生态空间格局，发挥森林可持续化的生态服务功能。

5 结论与讨论

本文基于郑州市的城市规划政策和发展目标，设置了4种不同的城市发展模式，使用CA-Markov模型，通过设定各发展情景下的转移概率模拟未来城市土地利用状况，同时构建了活力—组织力—恢复力—生态系统服务价值模型，对各发展模式进行城市森林生态系统健康评价，结合郑州市生态系统健康空间分布和城市森林斑块分布情况，分析得出有利于城市森林健康的土地利用策略。

评价结果显示，相较于2019年，生态城市建设情景与政府引导情景的健康值有显著增加，分别为+19.01%、+18.28%，自然发展情景的健康值有微弱减少，为-0.23%，快速发展情景的健康值则大幅减少了17.03%。这表明，坚持生态城市建设，增加林地核心斑块的面积和数量，加强生态廊道建设和森林规划建设最利于城市生态系统健康。对土地利用规划的启示可从4类区域概括：（1）对于耕地生产区，应严格控制农村宅基地建设，推行集约化发展，严守耕地红线；（2）对于城市建成区，应在潜在生态廊道处规划林地，将西部山区的核心生态斑块与建成区内的绿地孤岛进行有机衔接，从而优化林地空间布局；（3）对于城乡缓冲区，应严格控制建设用地，将城市边缘区的村落有序纳入城市规划建设，同时增补耕地；（4）对于林草生态区，应在高增量生态廊道处规划林地，拓宽森林发展空间，同时控制郊区乡镇建设用地的不合理开发，全面保护森林边界。

与前人的研究相比，本研究的意义在于将多情景下的土地利用模拟与MSPA形态学分析相结合，深度挖掘并识别潜在生态廊道和高增量生态廊道，在土地利用规划策略上实现远瞻性规划，将林地资源规划至关键区域以获取最大化的林地扩张增益，从而高效增加城市核心斑块的面积和数量，进而优化城市的林地空间布局，达到提升城市森林生态系统健康的目的。未来的工作包括：（1）采用更高精度的土地利用类型基础数据，以准确识别小型生态廊道、潜在桥接区和薄弱桥接区，用以指导林地高增量区和薄弱区的林地规划建设；（2）在评价体系方面，使用动态模型评价生态系统的活力和恢复力，并充分考虑社会驱动因素的影响；（3）在土地利用模拟方面，将通过梯度设定转移概率，获取更全面的土地利用模拟结果。

注：文中图表均由作者自绘。