1、阿克苏地区土地利用变化情景模拟及其生态安全水平评价*马伟1）张文新1）王红瑞2）金峰3）杜斌4）武风奇5）（1）北京师范大学地理科学学部，100875，北京；2）北京师范大学水科学研究院，100875，北京；3）北京北建大城市规划设计研究院有限公司，102218，北京；4）阿克苏地区自然资源局，843006，新疆阿克苏；5）西北大学城市与环境学院，710727，陕西西安）摘要采用 CA-MCE-Markov 模型设计并模拟了阿克苏地区 2030 年自然发展、经济发展优先、内涵提升情景下的土地利用变化，运用 PSR 模型定量评价了 3 种情景的土地生态安全水平.结果表明：1）面积变化上，内涵提升
2、情景耕地减少了 774km2，城乡建设用地增加了 100km2，实现了集约发展；自然发展情景与经济发展优先情景耕地增加了3436km2，城乡建设用地增加了 386km2，呈粗放式发展.2）空间变化上，自然发展情景耕地、林地、水域反演位置不符实际、经济发展优先情景城乡建设用地布局粗放、内涵提升情景用地布局具备合理性.3）顺延历年发展状态，生态安全水平将持续降低；若以经济发展优先为发展导向，安全压力及承载力响应两方面问题依然严峻；相比之下，内涵提升情景生态安全水平大幅提升，为最优模拟方案，生态高度安全.通过评测不同情景土地利用变化差异，为解决实际矛盾、改善生态环境、谋求永续发展提供措施与方法.关键
3、词多情景模拟；土地利用变化；生态安全；CA-MCE-Markov 模型；PSR 模型中图分类号X820.4DOI：10.12202/j.0476-0301.20213170前言在近百年全球城镇化与工业化进程中，人类社会实现了前所未有的进步，但一系列的全球性环境公害问题日渐凸显，生态安全逐步受到人类重视.在人类活动导致的生态环境问题中，受人类支配的土地利用变化过程对区域生态安全起着决定性作用1，土地利用变化与生态安全的相互作用机制逐渐成为全球可持续发展的核心问题2.目前，土地利用时空情景模拟 作 为 土 地 利 用/覆 被 变 化（landuse/coverchanges，LUCC）研究的主要内
4、容3，为提高区域生态安全水平提供了有效途径，对改善区域生态环境具有重要的理论和现实意义.近年来，国内外学者从生态风险、生境质量、生态服务价值、景观格局变化等角度，对土地利用变化及其引起的生态效应做了很多研究47，但将土地利用变化与生态安全评价相结合的研究相对较少8.进行此类研究，可衡量土地资源所处的生态环境不受或少受威胁、破坏的健康、平衡状态9，进而指导土地资源优化布局，避免生态问题的持续恶化.阿克苏地区既是生态敏感区、环境退化区，又是经济社会适应脆弱区，先天不足与发展不当的叠加10，使得进行土地利用与生态安全的复合研究成为谋求地区可持续发展的有效途径.目前，不同的研究方法和模型，包括定量预测
5、方法如 Logistic 回归模型、Markov 模型、系统动力学模型等1116，空间预测方法如 cellularautomata（CA）模型、conversionoflanduseanditseffectsatsmallregionalextent（CLUE-S）模型等1722，被广泛应用于国家、城市、流域等不同空间尺度的土地利用模拟相关研究之中23，数量与空间模拟的复合研究成为主流，也使得土地利用变化的模拟方法完成了从单一模型到集成模型的转变24.cellularautomata-multi-criteriaevaluation-Markov（CA-MCE-Markov）模 型 在 传 统
6、 的cellularautomata-Markov（CA-Markov）模型基础上集成多准则评价（multi-criteriaevaluation，MCE），可以融入更高水平的自然约束和人类干扰因素，并结合权重设置、影响因子设定等方面.根据具体意图设计模拟情景，是模拟土地利用变化的绝佳工具.近年来，CA-*国家自然科学基金资助项目（51879010）；阿克苏地区国土空间总体规划（20212035 年）编制资助项目（YH2020052632）通信作者：张文新（1968），男，博士，教授.研究方向：国土空间规划、土地利用规划.E-mail:收稿日期：2021-12-202023-02北京师范大学学
7、报（自然科学版）59（1）JournalofBeijingNormalUniversity（NaturalScience）113MCE-Markov 模型已用于土地利用变化显著的研究热点地区，如重庆24、张家口25、白洋淀流域26、郑州27、三峡库区28等.生态安全评价研究多采用“压力-状态-响应”（pressure-state-response，PSR）模型、熵权模糊物元模型等定量评价模型2930.选取 PSR 模型构建评价指标体系，可结合国土空间规划核心指标进行评测，以及将景观格局指数纳入土地利用变化模型生态安全评价31之中，对土地利用的空间组成和配置进行定量描述，从而构建基于“国土空间规
8、划安全压力-土地利用空间组成景观状态-水土资源承载力响应”的生态安全评价逻辑框架.基于此，本文以阿克苏地区为研究标靶，旨在从土地利用层面改善区域生态环境，借助 Markov 模型定量控制面积流动、CA 模型引导地类空间反演、MCE 优化转换规则三重优势，构建 CA-MCE-Markov模型20，32，设计模拟 2030 年土地利用变化；结合阿克苏地区的实际情况，提取相关评价指标构建基于PSR 模型的评价指标体系，定量评测不同情景下土地生态安全水平，为确保阿克苏地区土地生态安全提供科学依据.1研究区域与数据来源1.1研究区概况阿克苏地区位于新疆维吾尔自治区中西部、天山南麓、塔里木盆地北缘，东邻巴
9、州、西接克州、西南接壤喀什、南望和田、北邻伊犁；地势北高南低，北部山峰众多，南部是塔克拉玛干沙漠，中部为山麓砾质扇形地、冲积平原区、戈壁、绿洲相间；多年平均气温 10.7，年平均降雨量 88.9mm，属典型的温带干旱性气候；2020 年全区常住人口 271 万人，GDP 达1315 亿元，辖7 县2 市，总面积约13.13 万km2.生态安全是国家安全战略部署的重要组成部分.阿克苏地区地处我国西北边陲干旱区，生态环境脆弱，加之快速城镇化及对口援疆、百万亩国土绿化工程的实施，使得土地利用转移活动频发，具有典型性、可研性.因此，开展相关研究对构建我国西部生态长城具有重要意义.1.2数据来源与处理采
10、用的基础数据及处理过程为：1）土地利用数据.参照国土空间调查、规划、用途管制用地用海分类指南（试行）及市级国土空间总 体 规 划 编 制 指 南（试 行），对 2010、2015、2020年 3 期 90m90m 土地利用栅格数据进行拆分、转换、归并等处理，构建耕地、园地、林地、草地、其他农用地、城乡建设用地、区域基础设施用地、其他建设用地、湿地、陆地水域、未利用地 11 项分类的土地利用结构体系.2）约束性指标数据.CA 模型所需的20 项约束性指标数据主要来源于地理空间数据云、国家地球系统科学数据中心、中国资源环境科学数据中心平台（表 1），经过空间校正、镶嵌、提取等处理后，作为制作适宜性
11、图集的基础数据；其余约束性指标，如城镇辐射度、交通优势度，是将城镇政府驻地、主要道路（公路与铁路）为中心要素创建缓冲区而得.3）限制性指标数据.自然保护地，即以国家公园为主体、自然保护区为基础、各类自然公园为补充的自然保护地体系，由林草部门划定；湿地、重要水域均来自于 2020 年土地利用数据；高标准农田数据为地区近 10 年来建设的高标准农田.将上述 3 类数据统一转换为 90m90m 栅格数据.表1数据及指标来源数据来源及内容转化指标地理空间数据云：SRTMDEMUTM90m90m数字高程数据、SRTMSLOPE90m90m坡度数据高程、坡度、地形起伏度国家地球系统科学数据中心：土壤有机质
12、含量1km1km、土壤质地1km1km、土壤沙粒含量1km1km、全国植被覆盖率数据500m500m土壤沙粒含量、土壤质地、土壤有机质、植被覆盖度中国资源环境科学数据中心：GDP数据1km1km、人口数据1km1km、中国年降雨量空间插值数据集、全国1100万AAT10DEM、中国500m500m湿润指数、中国1km1km植被类型数据人口密度、GDP密度、平均降雨量、10积温、湿润指数、植被类型2研究方法与模型设计2.1研究方法2.1.1CA-MCE-Markov 模型1）Markov 模型.Markov链可有效模拟长时间序列土地利用类型数量变化，在模拟过程中，可通过两期土地利用数据生成各地类
13、间概率和面积转移矩阵（Q），用来约束地类单元增减变化33，公式为Q=|Q11Q1n.Qn1Qnn|,（1）0Qxy1且nx=1ny=1Qxy=1,114北京师范大学学报（自然科学版）第 59 卷Ut+1=Q+Ut,（2）随机有限时序 t1t210积温0.100.040.030.040.070.040.070.040.030.030.03植被环境植被覆盖度0.080.120.060.090.020.040.020.070.080.070.02植被类型0.020.030.060.020.070.040.040.020.020.040.02安全环境水污染高风险区0.010.010.070.070.0
14、40.010.010.050.090.050.04土壤污染高风险区0.010.010.050.050.040.030.010.030.090.040.05大气污染高风险区0.020.020.030.100.070.010.040.050.050.030.01地质灾害高风险区00.010.020.030.0200.030.080.030.080.02注：地类对应为“1-耕地、2-园地、3-城乡建设用地、4-陆地水域、5-未利用土地、6-林地、7-草地、8-区域基础设施用地、9-湿地、10-其他建设用地、11-其他农用地”第 1 期马伟等：阿克苏地区土地利用变化情景模拟及其生态安全水平评价117图
15、斑叠加，结果显示“缓存区500m”范围内的异地新增城乡建设用地规模为 178km2，将其恢复为 2020 年的地类状况，完成新增建设用地的调减.通过控制城乡建设用地总量、保持城乡建设用地减量优化、调减城乡建设用地增量促进建设用地节约集约、优化布局的效果，完成上述步骤记为“提升方案 2”，即内涵提升情景最终的模拟结果.2.2.2土地生态安全评价模型设计基于阿克苏地区的自然资源条件、生态环境及人类活动特点，从安全压力、景观状态、承载力响应 3 个方面选取 12 项指标构建土地生态安全评价指标体系，从而测算阿克苏地区 2020、2030 年土地生态安全水平.1）安全压力指标.选取生态红线突破率、永久
16、基本农田突破率、污染灾害区占用率、水源地减少率4 项指标测度安全压力指标水平4142.生态红线范围内的建设用地越多，生态红线突破率越高，对当地的生态环境干扰越强.永久基本农田保护范围内出现的非耕地越多，永久基本农田突破率越高，对粮食安全的威胁越大.污染灾害区内城乡建设用地越多，污染灾害区占用率越高，对居民的生命安全威胁越大且人居环境品质越低.干旱地区现有水源地的保护意义重大，水源地减少率高，则说明缺乏对现有水源地进行有效保护.2）景观状态指标.选取散布与并列指数、蔓延度指数、景观破碎指数、香浓多样性指数 4 项景观格局指数测度土地利用类型的景观状态水平4344，以此反映生态多样性、景观连接性等生态功能状态.散布与并列指数取值越高，各斑块间的比邻概率越趋向均等.高蔓延度说明景观中的某优势斑块类型形成了良好的连接性.景观破碎度指数反映景观在空间上的分散与破碎程度，值越大，景观越破碎，景观格局受人为活动的影响与干扰越剧烈.香浓多样性指数增大，说明各拼块类型在景观中呈均衡化趋势分布45.3）承载力响应指标.从水资源视角选取可承载灌溉规模系数、可承载城乡建设用地规模系数作为水资源承载力指标464
