王 進(jìn),吝 濤,張國(guó)欽

1 廣州市環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院,廣州 510620 2 中國(guó)科學(xué)院城市環(huán)境與健康重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國(guó)科學(xué)院城市環(huán)境研究所,廈門(mén) 361021 3 廈門(mén)市城市代謝重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廈門(mén) 361021

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城市住區(qū)形態(tài)時(shí)空模擬
——以廈門(mén)島為例

王 進(jìn)1,2,3,吝 濤2,3,*,張國(guó)欽2,3

1 廣州市環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院,廣州 510620 2 中國(guó)科學(xué)院城市環(huán)境與健康重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國(guó)科學(xué)院城市環(huán)境研究所,廈門(mén) 361021 3 廈門(mén)市城市代謝重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廈門(mén) 361021

住區(qū)形態(tài)變遷受到人口遷移、住區(qū)滿意度和低碳城市發(fā)展政策等因素的限制,常用的土地利用模型難以有效表征這一相互制約關(guān)系,使得這方面的研究仍然相對(duì)不足。通過(guò)耦合SD模型和CLUE-S模型,充分發(fā)揮了2個(gè)模型在宏觀情景模擬和微觀土地分配上的優(yōu)勢(shì),模擬了住區(qū)、人口、住區(qū)碳足跡等制約因素的相互關(guān)系,為住區(qū)形態(tài)變遷時(shí)空模擬提供了一種有效的方法。以廈門(mén)島為例,根據(jù)研究區(qū)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)構(gòu)建了住區(qū)形態(tài)變遷SD模型,模擬了基準(zhǔn)情景、緊湊情景和低碳情景3種不同發(fā)展情景下各類(lèi)住區(qū)類(lèi)型的用地需求,結(jié)合CLUE-S模型預(yù)測(cè)了3種情景下2009年—2020年各類(lèi)住區(qū)類(lèi)型的用地范圍。結(jié)果表明,基準(zhǔn)年住區(qū)類(lèi)型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三者占地面積比例為1∶1.18∶0.83,基準(zhǔn)情景下2018年住區(qū)類(lèi)型Ⅲ將成為主要的住區(qū)類(lèi)型。低碳發(fā)展和緊湊發(fā)展是慣性發(fā)展的兩種極端情況,體現(xiàn)在總住區(qū)面積、人均住宅面積和人均碳足跡大小的變化,但是對(duì)廈門(mén)島總?cè)丝跀?shù)量的影響并不大。根據(jù)目前廈門(mén)的發(fā)展趨勢(shì),低碳發(fā)展情景與緊湊發(fā)展情景相結(jié)合可能更靠近現(xiàn)實(shí)。在空間分布上,住區(qū)類(lèi)型Ⅰ未來(lái)不再新建；住區(qū)類(lèi)型Ⅱ遵循現(xiàn)狀繼續(xù)發(fā)展的慣性較大；住區(qū)類(lèi)型Ⅲ分布在征地成本相對(duì)較低的區(qū)域。模型模擬結(jié)果能夠?yàn)樽^(qū)用地規(guī)劃、住區(qū)發(fā)展對(duì)策建議提供有效的技術(shù)支撐。

SD; CLUE-S; 住區(qū)形態(tài)變遷; 低碳

改革開(kāi)放以來(lái),中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程迅速推進(jìn),城鎮(zhèn)用地在以前所未有的速度進(jìn)行擴(kuò)張。2014年中國(guó)城鎮(zhèn)化率達(dá)到54.77%,預(yù)計(jì)在2020年將達(dá)到56%—58%,未來(lái)20—30年內(nèi)將超過(guò)70%[1]。隨著城市化的迅速推進(jìn),城市生產(chǎn)與消費(fèi)活動(dòng)大大增強(qiáng),由人類(lèi)活動(dòng)產(chǎn)生的溫室氣體排放越來(lái)越受到重視[2]。全球75%—80%與能源消耗有關(guān)的二氧化碳來(lái)自城市[3-5]和城市中的住區(qū)[6-7]。大量的人為碳足跡不僅誘發(fā)全球變暖,還可能打破全球碳循環(huán)平衡狀態(tài),導(dǎo)致諸如富營(yíng)養(yǎng)化、光化學(xué)污染、水體有機(jī)污染等多種生態(tài)環(huán)境問(wèn)題。

長(zhǎng)期以來(lái),碳足跡研究多集中于產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、能源、貿(mào)易等領(lǐng)域[8-9],很大程度上忽視了作為生產(chǎn)活動(dòng)原始驅(qū)動(dòng)力的家庭生活消費(fèi)[10]。家庭作為社會(huì)終端消費(fèi)單元,在衣、食、住、行等日常生活中均會(huì)產(chǎn)生直接和間接的碳足跡[11-13]。近年來(lái)許多國(guó)家的研究表明,由家庭生活消費(fèi)帶來(lái)的能源消耗及溫室氣體排放比例不容忽視。Wang等[14]研究指出,1995—2004年中國(guó)家庭生活消費(fèi)碳足跡占總碳足跡的比例由19%上升到30%。而美國(guó)的這一比例在2008年達(dá)到38%,已超過(guò)其工業(yè)部門(mén)碳足跡[15]。1999—2007年,中國(guó)城鎮(zhèn)居民人均生活總能耗和總碳足跡都呈現(xiàn)出逐年增加趨勢(shì)[16]。Wei等[17]使用消費(fèi)方式分析的方法對(duì)終端能源消費(fèi)進(jìn)行了研究,中國(guó)1999—2002年每年有30%的碳足跡受到居民生活方式改變的影響。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,生活水平和消費(fèi)水平的提高,未來(lái)居民生活的能耗與碳足跡可能會(huì)進(jìn)一步增長(zhǎng)。

住區(qū)是人居環(huán)境的重要組成部分,是指在一定范圍內(nèi)人們以一定生產(chǎn)關(guān)系為紐帶組織起來(lái)進(jìn)行共同生活的聚居點(diǎn),是人類(lèi)文化作用于自然世界所產(chǎn)生的最明顯的標(biāo)志之一[18]。住區(qū)碳足跡水平的高低將直接影響著城市乃至國(guó)家的低碳化水平。Thomas等研究指出,如果美國(guó)普通家庭能夠采取切實(shí)的節(jié)能行動(dòng),10年后美國(guó)CO2總排放量有望減少7.4%[15]。

然而,目前有關(guān)住區(qū)碳足跡的研究多停留在探尋影響因素的定性研究層面上,明晰住區(qū)類(lèi)型以及家庭社會(huì)情況等人文因素的影響程度的定量研究還較少。影響住區(qū)碳足跡的因素可歸納兩類(lèi)：住區(qū)內(nèi)部屬性(如戶(hù)均面積、家庭生活水平)和住區(qū)外部環(huán)境(如到達(dá)交通樞紐的距離)[19-20]。不同的住區(qū)在規(guī)模、人口組成、發(fā)展階段和所能提供的公共設(shè)施和基礎(chǔ)設(shè)施等方面有很大的差別,由此也表現(xiàn)出不同的住區(qū)形態(tài)特征。

隨著城市化帶來(lái)的城市人口劇增,作為城市形態(tài)在微觀層面的體現(xiàn),住區(qū)形態(tài)邁進(jìn)一個(gè)高度發(fā)展的階段。特別是在我國(guó),伴隨著20世紀(jì)80年代住房制度改革和90年代住房保障體系政策實(shí)施[21],住區(qū)形態(tài)的巨大變化不僅表現(xiàn)在住區(qū)密度和建筑樣式的改變[22],住區(qū)中居民生活方式、居住條件、生活觀念的改變也是其重要的表現(xiàn)形式[23]。

住區(qū)作為一個(gè)復(fù)雜巨系統(tǒng),其類(lèi)型以及數(shù)量變化除了隨著本身生命周期發(fā)展,同時(shí)這一過(guò)程還受到政策因素、市場(chǎng)供需關(guān)系等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素影響。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是一種以反饋控制理論為基礎(chǔ),以計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)為輔助手段分析研究復(fù)雜信息反饋系統(tǒng)的科學(xué)。尤其適用于住區(qū)這類(lèi)復(fù)雜社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的定量分析研究。城市住區(qū)作為土地利用類(lèi)型之一,其形態(tài)變遷研究可以遵循土地利用變化模型的研究思路深入到空間格局分配上。由于SD模型僅能從類(lèi)型和數(shù)量上反映住區(qū)形態(tài)變遷,其對(duì)空間變化表述上的缺失使得住區(qū)形態(tài)變遷領(lǐng)域需要一個(gè)合適的模型刻畫(huà)住區(qū)在空間分布格局上的轉(zhuǎn)變過(guò)程。CLUE-S(the Conversion of Land Use and its Effects at Small Regional Extent)模型是由荷蘭瓦赫寧根大學(xué)的Verburg等科學(xué)家組成的“土地利用變化和影響”研究小組于2009年最新研究發(fā)布,是模擬土地利用空間變化的模型。該模型較其它土地利用變化模型優(yōu)越之處在于：(1)它既包含自上而下的模擬方式,又兼有自下而上的計(jì)算模式；(2)同時(shí)考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及地理環(huán)境方便的住區(qū)變遷影響因子,對(duì)于研究住區(qū)形態(tài)變遷這類(lèi)同時(shí)受內(nèi)部屬性和外部環(huán)境同時(shí)作用的問(wèn)題尤為適合；(3)可同時(shí)模擬多種土地利用類(lèi)型的變化趨勢(shì)。

本文以廈門(mén)島為研究區(qū),在對(duì)研究區(qū)典型住區(qū)的確定及各類(lèi)住區(qū)碳足跡評(píng)估的研究基礎(chǔ)上[24],結(jié)合SD模型和CLUE-S模型,充分發(fā)揮SD模型在情景模擬和宏觀驅(qū)動(dòng)因素反映上的優(yōu)勢(shì)和CLUE-S模型在微觀土地利用空間格局最優(yōu)分配上的優(yōu)勢(shì),模擬該區(qū)域2009年到2020年的住區(qū)類(lèi)型變遷,揭示城市發(fā)展對(duì)住區(qū)形態(tài)變遷過(guò)程的影響。目的在于探究一種能夠有效應(yīng)用于住區(qū)形態(tài)變遷情景模擬模型,加強(qiáng)對(duì)住區(qū)形態(tài)變遷、住區(qū)碳足跡和自然與社會(huì)經(jīng)濟(jì)等相關(guān)系統(tǒng)相互作用機(jī)制的理解和認(rèn)識(shí)。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)簡(jiǎn)介

廈門(mén)位于福建省東南部,地理坐標(biāo)為東經(jīng)117°52′53.8″—118°26′1.2″,北緯24°23′12.7″—24°54′29.3″,位處漳廈平原和泉州平原的中心,北面與泉州地區(qū)南安市、安溪縣為鄰,西面與漳州市長(zhǎng)泰縣、龍海市相接,東臨金門(mén)縣,處于發(fā)源于閩西、橫貫龍巖、漳平、華安、長(zhǎng)泰、龍海等地的九龍江口,與中國(guó)臺(tái)灣隔海相望,與金門(mén)一衣帶水,為祖國(guó)東南沿海的重要門(mén)戶(hù),如圖1所示。廈門(mén)是我國(guó)東南沿海重要的中心城市、港口及風(fēng)景旅游城市。1980年,國(guó)務(wù)院在廈門(mén)市湖里區(qū)設(shè)立經(jīng)濟(jì)特區(qū),2003年5月國(guó)務(wù)院批復(fù)廈門(mén)市行政區(qū)劃調(diào)整,現(xiàn)下轄思明、湖里、海滄、集美、同安、翔安6個(gè)行政區(qū),市域行政面積為1565km2,其中本島面積為133.25km2。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Study area of this study

廈門(mén)島區(qū)先后經(jīng)歷了80年代住房制度改革和90年代住房保障體系政策實(shí)施,分析廈門(mén)島區(qū)家庭碳排放的影響因素有助于理解住區(qū)形態(tài)變遷過(guò)程中家庭碳足跡的變化規(guī)律和影響機(jī)制。由于廈門(mén)島區(qū)是典型的島嶼城市,有明確的地理界限,以廈門(mén)島區(qū)為案例可建立明確的系統(tǒng)邊界,相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料數(shù)據(jù)可準(zhǔn)確表征這一系統(tǒng)。Trappey等[25]研究不同可再生能源政策的成本與效益時(shí),同樣選擇相對(duì)獨(dú)立的澎湖島作為研究對(duì)象。廈門(mén)市是典型的沿海城市,以其為案例所得的分析結(jié)果將為探究全球50%位于海岸帶的城市住區(qū)碳排放提供研究依據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究需要收集大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。所需數(shù)據(jù)可歸納社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、家庭碳足跡調(diào)查數(shù)據(jù)以及土地利用數(shù)據(jù)四類(lèi)。其中,社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于統(tǒng)計(jì)年鑒,包括《2003—2009年廈門(mén)經(jīng)濟(jì)特區(qū)年鑒》、《廈門(mén)市2010年第六次全國(guó)人口普查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》,主要獲取常住人口、戶(hù)籍人口變動(dòng)情況、家庭戶(hù)人口、房屋施工竣工面積、城鎮(zhèn)居民家庭基本情況、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)等信息?；A(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)主要來(lái)源于研究區(qū)河流、道路、居民點(diǎn)數(shù)據(jù),據(jù)此獲得SD模型中各類(lèi)住區(qū)的占地面積和CLUE-S模型中各項(xiàng)土地利用轉(zhuǎn)化驅(qū)動(dòng)因子。家庭碳足跡調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)源于2009年12月和2010年7月在研究區(qū)進(jìn)行的家庭活動(dòng)消費(fèi)以及家庭基本情況問(wèn)卷調(diào)查,調(diào)查根據(jù)廈門(mén)島城市空間格局以及住區(qū)類(lèi)型、建筑年代等屬性,調(diào)查區(qū)域包括華僑博物館、中山路等26個(gè)主要城市居民居住區(qū)及其周邊街道。其中,位于思明區(qū)的住區(qū)13個(gè),位于湖里區(qū)的住區(qū)13個(gè)。從建設(shè)年代劃分,20世紀(jì)80年代以前建成的住區(qū)5個(gè),20世紀(jì)80年代至1994年建成的住區(qū)9個(gè),1994—2000年建成的住區(qū)9個(gè),2000年以后建成的住區(qū)3個(gè)。每個(gè)小區(qū)隨機(jī)抽取20—30戶(hù)家庭,共回收問(wèn)卷1090份,涵蓋3681位居民,其中有效問(wèn)卷952份,有效率達(dá)87.3%。數(shù)據(jù)包括戶(hù)均家庭成員數(shù)、戶(hù)均住房面積、電費(fèi)、燃?xì)赓M(fèi)、出行方式等信息。土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于研究區(qū)2009年IKONOS高分辨率遙感影像,結(jié)合Google Earth數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查結(jié)合目視解譯獲得。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為統(tǒng)計(jì)表數(shù)據(jù),需要導(dǎo)入到空間數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行空間化處理。基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)ArcGIS距離制圖處理(Distance)由矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)。土地利用數(shù)據(jù)根據(jù)廈門(mén)島20世紀(jì)80年代住房制度改革和90年代住房保障體系,將廈門(mén)島土地利用類(lèi)型重新分類(lèi)為6種：其它建成區(qū)、住區(qū)類(lèi)型Ⅰ、住區(qū)類(lèi)型Ⅱ、住區(qū)類(lèi)型Ⅲ、非建成區(qū)及不可利用地。為了保證研究結(jié)果的精度以及可靠性,城鎮(zhèn)用地利用IKONOS高分辨率遙感影像進(jìn)行校正并更新。

2 研究方法

本研究整體上可以分為2個(gè)部分：(1)建立基于住區(qū)形態(tài)變遷的住區(qū)碳足跡系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真模型(SD模型),分情景模擬未來(lái)住區(qū)需求變化并計(jì)算3種情景下住區(qū)碳足跡；(2)將SD模型模擬結(jié)果輸入CLUE-S模型的需求模塊,進(jìn)行未來(lái)住區(qū)空間分配模擬研究,得到3種情景下的土地利用分布格局,探討出未來(lái)主要住區(qū)的空間分配特點(diǎn)。整個(gè)研究分別從時(shí)間、空間、數(shù)量和序列變化上刻畫(huà)出住區(qū)形態(tài)格局演變過(guò)程,明晰研究區(qū)的住區(qū)形態(tài)變遷驅(qū)動(dòng)因素特征、數(shù)量結(jié)構(gòu)特征、空間分配特征、情景特征。具體流程如圖2所示。

圖2 本研究流程圖Fig.2 Flow chart of this study

2.1 SD模型構(gòu)建及情景設(shè)置

人口增長(zhǎng)與住宅建設(shè)之間存在著極其復(fù)雜的相互影響和相互作用關(guān)系。在有關(guān)城市住房需求模型的研究中,常將模型劃分為人口和住宅兩個(gè)子系統(tǒng),并通過(guò)住房的供需關(guān)系建立兩個(gè)子系統(tǒng)間的反饋環(huán)[26-27]。本研究在總結(jié)以往研究的基礎(chǔ)上,將模型劃分為住區(qū)、人口和碳足跡3個(gè)子系統(tǒng),并結(jié)合廈門(mén)島住區(qū)形態(tài)變遷的特點(diǎn)細(xì)化住區(qū)子系統(tǒng),同時(shí)考慮碳足跡變化對(duì)當(dāng)前住宅建設(shè)政策的影響。

2.1.1 住區(qū)子系統(tǒng)

根據(jù)20世紀(jì)80年代住房制度改革和90年代住房保障體系[28],將廈門(mén)島28個(gè)社區(qū)分為三類(lèi),如圖3所示。住區(qū)類(lèi)型Ⅰ：1980年前城鎮(zhèn)住宅和城中村住宅,主要包括廈門(mén)老城區(qū)住區(qū)和城中村,屬于被改造拆遷的對(duì)象,建筑特征是樓層一般在1—3層,建設(shè)密度較高,如中山路社區(qū)；住區(qū)類(lèi)型Ⅱ：1980年至2000年建造的城鎮(zhèn)住宅,主要包括商品化單位和安置小區(qū),建筑特征是樓層一般在5—8層,建筑密度中等,如嶼后里社區(qū)；住區(qū)類(lèi)型Ⅲ：2000至2010年建造的城鎮(zhèn)住宅,主要包括一般商品房小區(qū)、高檔商品房小區(qū)和保障性住房,建筑特征是樓層一般在10—30層,建筑密度較低,如瑞景社區(qū)。2009年三類(lèi)住區(qū)占地面積分別為979、1157、814公頃,面積比為1∶1.18∶0.83。未來(lái)住區(qū)類(lèi)型Ⅱ和Ⅲ將逐步取代住區(qū)類(lèi)型Ⅰ。

圖3 廈門(mén)島三類(lèi)典型住區(qū)示意圖Fig.3 Examples of settlement type I-Ⅱ-Ⅲ

根據(jù)房屋生命周期的變化,三類(lèi)住區(qū)依次經(jīng)歷新開(kāi)發(fā)(規(guī)劃)、施工、竣工、在用和拆除5個(gè)狀態(tài),上一狀態(tài)經(jīng)過(guò)固定年限后進(jìn)入下一狀態(tài),具體數(shù)值根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒確定。三類(lèi)住區(qū)形成具有延遲過(guò)程的平行物質(zhì)流,如圖4所示,以實(shí)現(xiàn)模型對(duì)現(xiàn)實(shí)世界最大程度的仿真。

根據(jù)三類(lèi)住區(qū)的劃分原則及廈門(mén)市未來(lái)住區(qū)發(fā)展特點(diǎn),本研究假設(shè)住區(qū)類(lèi)型Ⅰ在未來(lái)20年不再新建開(kāi)發(fā)[29]；假設(shè)住區(qū)類(lèi)型Ⅱ和Ⅲ在未來(lái)20年內(nèi)成為新建開(kāi)發(fā)的主體[30]。規(guī)劃建設(shè)面積及其比例受到人口、土地和政策影響,人口與規(guī)劃面積成正反饋,剩余土地面積比例與規(guī)劃面積成負(fù)反饋,其中剩余土地面積比例通過(guò)總住區(qū)占地面積與設(shè)置的政策控制變量——廈門(mén)島控制住區(qū)面積求得。政策調(diào)控因子為隨機(jī)因子,以模擬實(shí)際情況下的波動(dòng)。在子系統(tǒng)末端,通過(guò)三類(lèi)住區(qū)的建筑容積率將占地面積轉(zhuǎn)換成建筑面積,進(jìn)入碳足跡子系統(tǒng)。

圖4 住區(qū)子系統(tǒng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖Fig.4 Stock and flow diagram of settlement subsystem

2.1.2 人口子系統(tǒng)

圖5 人口子系統(tǒng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖Fig.5 Stock and flow diagram of population subsystem

廈門(mén)作為中國(guó)宜居城市之一,其自然條件和居住環(huán)境是吸引外來(lái)人口遷移的主要原因。在人口子系統(tǒng)中,不同的人口統(tǒng)計(jì)口徑增加了人口模擬的難度,本模型將廈門(mén)島人口分為戶(hù)籍人口和非戶(hù)籍人口兩部分,如圖5所示。對(duì)于戶(hù)籍人口,依據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)模擬其自然增長(zhǎng)和機(jī)械增長(zhǎng),其中,機(jī)械增長(zhǎng)由外來(lái)人口遷入廈門(mén)島的意愿決定,受人均住房面積影響,計(jì)算該變量時(shí)使用住區(qū)子系統(tǒng)的建筑面積指標(biāo)。由于人們收集購(gòu)房變化信息需要一定時(shí)間,且得到廈門(mén)島房屋資源的信息后人們通常需要深思熟慮后再作決定是否遷入,因此,在人均住房面積對(duì)遷入率的影響上設(shè)置信息延遲。對(duì)于非戶(hù)籍人口,是由產(chǎn)業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的需求所決定,通過(guò)統(tǒng)計(jì)2000—2009年人口資料發(fā)現(xiàn),非戶(hù)籍人口在75萬(wàn)附近波動(dòng)(±4%)。雖然2010年《廈門(mén)市戶(hù)籍管理規(guī)定》實(shí)施以來(lái)登記暫住人口大幅上升,但考慮廈門(mén)島的島嶼地理限制以及高端人才的引進(jìn)策略,本研究視廈門(mén)島對(duì)暫住型外來(lái)勞動(dòng)力的需求已滿足,將外來(lái)人口設(shè)置為常數(shù),這與限制島內(nèi)總?cè)丝诎l(fā)展政策是吻合的。

2.1.3 碳足跡子系統(tǒng)

本研究選取居民日常生活中碳減排潛力較大且數(shù)據(jù)可得性較好的排放源作為研究對(duì)象。最終選定的家庭碳足跡源包括：家庭用電、家庭炊事取暖燃料使用、交通出行、家庭生活垃圾處理、家庭生活污水處理、家庭食品消費(fèi)和家庭住房消費(fèi)共7項(xiàng)活動(dòng)所產(chǎn)生的直接和間接碳足跡,歸納為建筑碳足跡、生活碳足跡、交通出行碳足跡。本研究以家庭能源消費(fèi)碳足跡計(jì)算為例,交通出行、生活垃圾、生活污水、食品消費(fèi)和住房消費(fèi)的計(jì)算類(lèi)似于家庭能源消費(fèi)碳足跡：對(duì)于能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳足跡,問(wèn)卷調(diào)查得到的數(shù)據(jù)包括家庭用電和用氣等開(kāi)支數(shù)據(jù)按照廈門(mén)市物價(jià)局提供的2009年廈門(mén)市居民用電和用氣單價(jià)分別折算出家庭每年用電量和燃?xì)馐褂昧?。然后按照?006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》中基本公式Emissions=AD×EF,即排放量等于家庭各類(lèi)的活動(dòng)數(shù)據(jù)乘以相應(yīng)的排放系數(shù)計(jì)算得到,計(jì)算公式詳見(jiàn)筆者另一篇文章[31]。

碳足跡子系統(tǒng)中的重要變量是家庭數(shù),通過(guò)住區(qū)子系統(tǒng)中的建筑面積和戶(hù)均住房面積計(jì)算得到,如圖6所示。對(duì)于住區(qū)建筑面積,考慮到所建住房在實(shí)際市場(chǎng)供需情況下并沒(méi)有被充分使用,加之住區(qū)類(lèi)型Ⅲ的部分樓層用于商業(yè)用途,因此引入入住率變量,以實(shí)際在用建筑面積計(jì)算家庭數(shù)。由調(diào)查問(wèn)卷得到的戶(hù)均住房面積、家庭人數(shù)等信息,計(jì)算出人均住房面積,并折算成住區(qū)滿意度,從而連接人口子系統(tǒng)。對(duì)于碳足跡的計(jì)算,根據(jù)上述研究得到的各類(lèi)戶(hù)均碳足跡,考慮各類(lèi)戶(hù)均碳足跡隨時(shí)間推移發(fā)生變化,具體為戶(hù)均建筑碳足跡會(huì)受戶(hù)均住房面積、住房使用壽命的影響,生活、交通碳足跡會(huì)受戶(hù)均家庭人數(shù)的影響。最后將3類(lèi)碳足跡加和得到廈門(mén)島住區(qū)碳足跡。為了排除廈門(mén)島人口對(duì)計(jì)算結(jié)果的影響,同時(shí)也便于本研究與今后其他研究進(jìn)行比較,分別計(jì)算人均碳足跡、人均累計(jì)碳足跡[32],作為本研究的政策目標(biāo)之一。

圖6 碳足跡子系統(tǒng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)流圖Fig.6 Stock and flow diagram of carbon subsystem

2.1.4 情景設(shè)置

對(duì)于住區(qū)形態(tài)變遷的情景設(shè)置需要綜合考慮研究區(qū)在研究時(shí)間段內(nèi)不同的發(fā)展階段。本研究使用Vensim DSS中的政策優(yōu)化模塊確定情景中的參數(shù)選擇,首先設(shè)定目標(biāo)變量,然后設(shè)置幾個(gè)控制變量的定義域,最后使用Powell尋優(yōu)法[33],通過(guò)反復(fù)迭代尋找模型最優(yōu)集。例如低碳情景下,首先設(shè)置人均碳足跡為目標(biāo)函數(shù),該值最小為低碳情景的目標(biāo)；然后設(shè)置各控制變量的變化范圍,控制變量的選取以選取決策者關(guān)注且可控的變量為依據(jù),控制變量定義域的確定以不低于現(xiàn)有技術(shù)且未來(lái)可能達(dá)到的技術(shù)水平為依據(jù)；最后計(jì)算出達(dá)到該情景目標(biāo)時(shí),各控制變量的解。

本研究設(shè)置3個(gè)情景及各情景的參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1?；鶞?zhǔn)情景(Basic Scenario)：基于目前人口、土地增長(zhǎng)模式,模擬未來(lái)20年廈門(mén)島人口、土地和碳足跡的慣性發(fā)展情景。即保持2010年相關(guān)因素間的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)關(guān)系不變。低碳情景：在上述政策可控變量允許的變化范圍內(nèi),實(shí)現(xiàn)2030年人均碳足跡最低。緊湊情景：在上述政策可控變量允許的變化范圍內(nèi),實(shí)現(xiàn)2030年廈門(mén)島緊湊度最高。本研究中緊湊度定義為建筑面積與占地面積的比值。

2.2 CLUE-S模型構(gòu)建及參數(shù)設(shè)置

CLUE-S通過(guò)比較同一位置不同土地利用類(lèi)型的總適宜度來(lái)進(jìn)行空間分配,將總適宜度最大的土地利用類(lèi)型分配在該位置,分配后各土地利用類(lèi)型總量與土地需求總量保持一致。CLUE-S模型分為非空間土地需求模塊和土地利用變化空間分配模塊兩部分,模型在進(jìn)行空間分配之前首先要確定四項(xiàng)參數(shù)：土地利用轉(zhuǎn)化彈性、土地利用轉(zhuǎn)化次序、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和限制區(qū)域。其中前三者構(gòu)成了模型運(yùn)算的土地利用轉(zhuǎn)換規(guī)則,限制區(qū)域決定了模型運(yùn)算的空間范圍。

表1 3種情景的參數(shù)設(shè)置

2.2.1 土地利用轉(zhuǎn)化彈性

土地利用轉(zhuǎn)化彈性的數(shù)值介于0—1之間,其大小主要受土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移強(qiáng)度的影響,土地利用類(lèi)型越不易發(fā)生轉(zhuǎn)化,其相應(yīng)的土地利用轉(zhuǎn)化彈性數(shù)值越大,越容易發(fā)生轉(zhuǎn)化,此數(shù)值越小。在本研究中,非建成區(qū)在研究區(qū)的城市化過(guò)程中,發(fā)生土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移強(qiáng)度較高,因此轉(zhuǎn)化彈性系數(shù)取值應(yīng)較其他建成區(qū)??；不可利用地不發(fā)生土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移,取值為1；住區(qū)類(lèi)型Ⅰ在研究時(shí)間范圍內(nèi)會(huì)因拆除發(fā)生土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移；住區(qū)類(lèi)型Ⅱ和Ⅲ在研究時(shí)間范圍內(nèi)基本未達(dá)到建筑使用壽命上限,因此發(fā)生土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移的可能性極低。綜上分析,本研究設(shè)定土地利用轉(zhuǎn)化彈性如表2所示。

表2 本研究土地利用轉(zhuǎn)化彈性列表

2.2.2 土地利用轉(zhuǎn)化次序

土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)化次序的設(shè)置是通過(guò)實(shí)際分析現(xiàn)有土地利用現(xiàn)狀圖和分析未來(lái)土地利用變化趨勢(shì)來(lái)確定的。本研究假定住區(qū)類(lèi)型Ⅰ不再新建,其他地類(lèi)均無(wú)法轉(zhuǎn)變?yōu)樵擃?lèi)；非建成區(qū)無(wú)法由其他地類(lèi)轉(zhuǎn)變而來(lái)；不可利用地不發(fā)生轉(zhuǎn)變；其余地類(lèi)之間均允許發(fā)生轉(zhuǎn)變。本研究土地利用轉(zhuǎn)化次序如表3所示,0代表兩種土地利用類(lèi)型間不能發(fā)生轉(zhuǎn)變,1代表兩種土地利用間可以發(fā)生轉(zhuǎn)變,模型通過(guò)設(shè)定各個(gè)土地利用類(lèi)型間的轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)定義各個(gè)土地利用類(lèi)型間是否能實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)變。

表3 本研究土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)化次序

2.2.3 競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)用來(lái)確定各土地利用類(lèi)型發(fā)生變化的權(quán)重值,實(shí)質(zhì)上是制定土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)化的規(guī)則。本研究按照因子可定量化、研究區(qū)內(nèi)部差異性、數(shù)據(jù)資料一致性、與土地利用相關(guān)性等原則結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況,選取了8個(gè)土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子：高程、坡度、坡向、人口密度、到市中心距離、到公路距離、到商服區(qū)距離、到海岸線距離?？梢愿鶕?jù)己有的各個(gè)因子的矢量圖,通過(guò)ArcGIS的空間分析模塊計(jì)算得到驅(qū)動(dòng)因子圖,如圖7所示：

圖7 各驅(qū)動(dòng)因子的空間量化圖Fig.7 The gridmap of driving factors

本研究采用SPSS軟件中的二元Logistics回歸方法建立6種土地利用類(lèi)型空間分布和8個(gè)驅(qū)動(dòng)力之間的關(guān)系,計(jì)算出回歸系數(shù)β值。

2.2.4 限制區(qū)域

考慮到一些特殊區(qū)域土地不允許隨便轉(zhuǎn)換,可將其設(shè)置為限制區(qū)域。本研究設(shè)置廈門(mén)島為研究區(qū)域,其中根據(jù)《廈門(mén)市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃綱要》[34]設(shè)置營(yíng)平片區(qū)、廈港片區(qū)為限制區(qū)域,不參與模型運(yùn)算。

2.2.5 需求模塊

需求模塊是CLUE-S模型中一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的模塊,模型要求把不同需求方案的結(jié)果輸入模型,以便進(jìn)行空間分配和空間模擬。不同需求方案的結(jié)果可利用各種土地需求量預(yù)測(cè)方法求取,并且模型要求輸入研究期間各年度的各種土地利用類(lèi)型的需求量。土地需求量預(yù)測(cè)是根據(jù)與各類(lèi)用地有關(guān)的當(dāng)前或以往的資料和數(shù)據(jù),通過(guò)科學(xué)方法進(jìn)行邏輯推理,對(duì)一定地區(qū)、一定時(shí)期內(nèi)未來(lái)各類(lèi)用地規(guī)模的數(shù)量動(dòng)態(tài)變化做出科學(xué)估計(jì)和測(cè)算。本研究基于SD模型模擬未來(lái)廈門(mén)島各住區(qū)類(lèi)型的需求狀況,將模擬結(jié)果輸入CLUE-S模型的需求模塊。

2.2.6 空間分配

完成空間模塊和需求模塊的計(jì)算后,進(jìn)行空間分配。空間分配是CLUE-S模型核心,基本原理是：首先確定允許轉(zhuǎn)換的土地利用單元并計(jì)算每個(gè)柵格單元對(duì)于每種土地利用類(lèi)型的轉(zhuǎn)換可能性(總可能性=可能性+轉(zhuǎn)換規(guī)則+疊代系數(shù)),形成最初的土地利用分配圖；然后與土地利用需求比較,進(jìn)行土地利用面積空間分配,直到滿足土地利用需求為止。模擬結(jié)束后,如結(jié)果不理想,可進(jìn)行校驗(yàn),包括對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、需求目標(biāo)設(shè)置、驅(qū)動(dòng)因子選擇以及相關(guān)參數(shù)的調(diào)整。

3 結(jié)果及分析

3.1 SD模型精度驗(yàn)證

由于現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的復(fù)雜性,模型中存在一定的不確定性,為了驗(yàn)證模型的可用性,本研究對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。應(yīng)用Vensim軟件所提供的量綱一致性測(cè)試和真實(shí)性測(cè)試驗(yàn)證了模型的表達(dá)正確性。本研究所選用的人口模型為經(jīng)典的指數(shù)增長(zhǎng)模型[35],為測(cè)試其合理性,以研究區(qū)2003—2009年戶(hù)籍人口數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立結(jié)構(gòu)相同的人口子系統(tǒng)進(jìn)行仿真,仿真值與2003—2014年歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)比進(jìn)行驗(yàn)證,相對(duì)誤差為0.07%—3.4%,平均相對(duì)誤差為1.40%,如表4所示。

表4 廈門(mén)島2003—2009年戶(hù)籍人口數(shù)據(jù)仿真值與歷史值對(duì)比表

2020年廈門(mén)島總?cè)丝诜抡嬷禐?08.5人,與《廈門(mén)市城市總體規(guī)劃(2010—2020)》中廈門(mén)島組團(tuán)常住人口200萬(wàn)人相近,說(shuō)明模型擬合程度良好。通過(guò)變化模型參數(shù)值,仿真結(jié)果顯示這種變化對(duì)模型行為的影響很小,且模型行為與現(xiàn)實(shí)世界一致。對(duì)于住區(qū)子系統(tǒng)的驗(yàn)證,由于數(shù)據(jù)獲得率較低,本研究采用模型初始年的仿真值與年鑒數(shù)據(jù)比較的方法,人均住房面積和平均家庭人數(shù)相對(duì)誤差分別為4.64%和3.25%,如表5所示。

表5 其它變量仿真值與歷史值對(duì)比表

3.2 CLUE-S模型適用性評(píng)估

本研究采用Pontius等提出的ROC方法對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)[36]。ROC(relative operating characteristic)是驗(yàn)證土地利用履蓋變化模型的方法。該方法是來(lái)源于二值可能性表,每個(gè)可能性表對(duì)應(yīng)一種未來(lái)土地利用類(lèi)型的不同的假設(shè)。每個(gè)可能性表的內(nèi)容是實(shí)際變化和實(shí)際沒(méi)有變化的細(xì)胞對(duì)模擬變化和模擬沒(méi)有變化的情況。一個(gè)完整的隨意模型確定的ROC值為0.5,而完全適合結(jié)果的ROC值是1.0。通過(guò)SPSS軟件實(shí)現(xiàn)這一檢驗(yàn)過(guò)程。在取得較為滿意的回歸結(jié)果后(ROC值超過(guò)0.75),計(jì)算出了每個(gè)土地利用類(lèi)型的概率,從而可以得到土地利用的空間分布概率適宜圖。

結(jié)果顯示各土地利用類(lèi)型的ROC曲線數(shù)值均達(dá)到0.65以上。其它建成區(qū)、住區(qū)類(lèi)型Ⅰ—Ⅲ、非建成區(qū)、不可利用地的擬合度依次為：0.693、0.733、0.818、0.654、0.790、0.700。其中對(duì)住區(qū)類(lèi)型Ⅱ的解釋效果最好,達(dá)到0.818。說(shuō)明模型的擬合程度較好,能夠進(jìn)行模型模擬。

3.3 SD模型情景分析結(jié)果

利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)原理仿真住區(qū)形態(tài)變遷下的廈門(mén)島住區(qū)碳足跡變化是可行的,它可以動(dòng)態(tài)地反應(yīng)出各種社會(huì)、經(jīng)濟(jì)因素對(duì)住區(qū)碳足跡的影響,有利于決策者在管理廈門(mén)島用地以及住區(qū)設(shè)計(jì)時(shí)作出正確的決策?；鶞?zhǔn)情景下各變量仿真結(jié)果如圖8所示。

圖8 基準(zhǔn)情景2010—2030年廈門(mén)島住區(qū)碳足跡仿真結(jié)果Fig.8 The simulation results of carbon footprint in Xiamen Island in basic scenario, 2010—2030

住區(qū)類(lèi)型Ⅰ由于不再新建,每年以一定的比例拆除,2030年剩余面積3.486hm2,僅為2010年的36.6%。每年新開(kāi)發(fā)面積中有20%住區(qū)為住區(qū)類(lèi)型Ⅱ,80%為住區(qū)類(lèi)型Ⅲ。住區(qū)類(lèi)型Ⅱ新建速度小于其拆除速度,2030年剩余面積24.45hm2,占住區(qū)總面積的34.5%。住區(qū)類(lèi)型Ⅲ面積持續(xù)增加,2018年首次超過(guò)住區(qū)類(lèi)型Ⅱ面積,成為主要的住區(qū)類(lèi)型,到2030年達(dá)到42.84hm2,占住區(qū)總面積的60.5%。

住區(qū)總面積的增加分為快速增長(zhǎng)階段和平臺(tái)階段,2016年住區(qū)總面積超過(guò)74km2,之后由于廈門(mén)島剩余土地面積的減少,新開(kāi)發(fā)住區(qū)面積急劇減少,住區(qū)總面積增加緩慢,進(jìn)入平臺(tái)期,到2030年達(dá)到77km2,接近于廈門(mén)島控制住區(qū)總面積的80km2。

廈門(mén)島總?cè)丝诔尸F(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì),2014年超過(guò)200萬(wàn)人,2022年超過(guò)250萬(wàn)人,到2030年達(dá)到320萬(wàn)人。2018年后增速加快,其主要原因是前期的住房快速開(kāi)發(fā)迅速提高了人均住房面積,對(duì)外來(lái)人口的遷入形成強(qiáng)大的拉力。

人均住房面積到2018年達(dá)到28 m2/人,隨后在該水平附近波動(dòng)下降,其原因是2018年前土地資源充裕,住區(qū)開(kāi)發(fā)速度快,人均住房面積呈增加趨勢(shì),2018年后,住區(qū)新開(kāi)發(fā)面積開(kāi)始受限,前期涌入的外來(lái)人口導(dǎo)致住房資源緊張,人均住房面積下降。

廈門(mén)島緊湊度以住區(qū)建筑面積與住區(qū)占地面積表示,由于住區(qū)類(lèi)型Ⅲ比例的增大,廈門(mén)島緊湊度2018年前快速增長(zhǎng),2018年后由于新開(kāi)發(fā)住區(qū)面積的限制,增速放緩。而單位土地承載人口在0.03 人/m2附近呈現(xiàn)先下降后上升的波動(dòng)變化趨勢(shì)。住房滿意度表示居民對(duì)人均住房面積的滿意程度,仿真結(jié)果的變化趨勢(shì)與人均住房面積一致。

生活、建筑、交通三部分碳足跡均呈現(xiàn)上升趨勢(shì),分別從2010年的3.802×109、2.348×109、0.511×109kgC/a上升至2030年的6.067×109、4.101×109、0.907×109kgC/a。其中,生活碳足跡和建筑碳足跡所占比例較大,其改善潛力較大。人均碳足跡呈現(xiàn)先上升,后緩慢下降的變化趨勢(shì)。2010年人均碳足跡為3578 kgC/人,持續(xù)上升至2025年的4661 kgC/人,隨后在2030年緩慢下降至4605 kgC/人。

3種情景下總住區(qū)占地面積、總?cè)丝?、住區(qū)緊湊度、總住區(qū)滿意度、人均碳足跡,如圖9所示。

圖9 3種情景下模型關(guān)鍵變量變化情況Fig.9 The simulation results of different scenarios in Xiamen Island, 2010—2030

在基準(zhǔn)情景下,廈門(mén)島總住區(qū)面積控制在75.3 km2,2018年基本達(dá)到飽和,人口增長(zhǎng)速度適中,2030年廈門(mén)島總?cè)丝谶_(dá)到240萬(wàn)人,住區(qū)緊湊度適中。總住區(qū)滿意度上升緩慢,2030年達(dá)到0.35,即35%居民對(duì)其住房面積表示滿意。人均碳足跡2022年進(jìn)入平臺(tái)期,在4605 kgC/人附近波動(dòng)。

根據(jù)模擬的低碳情景,廈門(mén)島總住區(qū)面積控制在66.4 km2,2014年基本達(dá)到飽和,人口增長(zhǎng)速度較慢,2030年廈門(mén)島總?cè)丝谶_(dá)到244萬(wàn)人。由于該情景下容積率保持在較低水平,住區(qū)緊湊度上升緩慢?？傋^(qū)滿意度上升緩慢,2030年接近0.4,即接近40%居民對(duì)其住房面積表示滿意。人均碳足跡2016年進(jìn)入平臺(tái)期,達(dá)到3771 kgC/人,之后緩慢下降。

根據(jù)模擬的緊湊情景,廈門(mén)島總住區(qū)面積控制在84.7 km2,2024年基本達(dá)到飽和,人口增長(zhǎng)速度較快,2030年廈門(mén)島總?cè)丝谶_(dá)到252萬(wàn)人。與新建住房的容積率增加有關(guān),該情景下的住區(qū)緊湊度迅速上升,2030年接近1.5。總住區(qū)滿意度上升速度適中,2030年接近0.45。人均碳足跡迅速持續(xù)上升,2028年達(dá)到平臺(tái)期,在5759 kgC/人附近波動(dòng)。

3.4 CLUE-S模型情景分析結(jié)果

不同情景下住區(qū)分布格局的模擬結(jié)果如圖10所示,圖中分別表示2009年現(xiàn)狀、2020年基準(zhǔn)情景模擬結(jié)果、2020年低碳情景模擬結(jié)果、2020年緊湊情景模擬結(jié)果。

圖10 不同情景住區(qū)類(lèi)型變遷模擬圖Fig.10 The distribution of landuse change in different scenarios

基準(zhǔn)情景下,三類(lèi)住區(qū)分布格局基本不變。原有的住區(qū)類(lèi)型Ⅰ拆除部分主要為蜂巢山、高殿社區(qū)、枋鐘路、枋湖路、蔡塘一帶,均為年代久遠(yuǎn)的城中村區(qū)域,但近年來(lái)該區(qū)域城市發(fā)展較快是引起其住區(qū)形態(tài)變化迅速的主要原因。新增的住區(qū)類(lèi)型Ⅱ主要分布在蓮坂區(qū)域,為原有住區(qū)的周邊,可視為原有舊住區(qū)的擴(kuò)建。新增的住區(qū)類(lèi)型Ⅲ主要為住區(qū)類(lèi)型Ⅰ拆除區(qū)域,柯厝、蓮前、殿前等地區(qū)有小片的其他建成區(qū)轉(zhuǎn)化為住區(qū)類(lèi)型Ⅲ,曾厝垵、湖濱北路、湖里大道、殿前、高崎等地區(qū)有成片的非建成區(qū)轉(zhuǎn)化為住區(qū)類(lèi)型Ⅲ。

低碳情景下,新增的住區(qū)類(lèi)型Ⅱ零星分布在蓮坂區(qū)域,即分布于原有住區(qū)的周邊,可視為原有舊住區(qū)的擴(kuò)建。新增的住區(qū)類(lèi)型Ⅲ主要為住區(qū)類(lèi)型Ⅰ拆除區(qū)域,柯厝、蓮前、殿前等地區(qū)有完整大片的其他建成區(qū)轉(zhuǎn)化為住區(qū)類(lèi)型Ⅲ,曾厝垵、湖濱北路、湖里大道、殿前、高崎等地區(qū)有成片的非建成區(qū)轉(zhuǎn)化為住區(qū)類(lèi)型Ⅲ。

緊湊情景下,新增的住區(qū)類(lèi)型Ⅱ零星分布在蓮坂區(qū)域,為原有住區(qū)的周邊,可視為原有舊住區(qū)的擴(kuò)建。新增的住區(qū)類(lèi)型Ⅲ主要為住區(qū)類(lèi)型Ⅰ拆除區(qū)域,柯厝、蓮前、殿前等地區(qū)有小片的其他建成區(qū)轉(zhuǎn)化為住區(qū)類(lèi)型Ⅲ,曾厝垵、湖濱北路、湖里大道、殿前、高崎、嶺兜等地區(qū)有完整成片的非建成區(qū)轉(zhuǎn)化為住區(qū)類(lèi)型Ⅲ。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

(1)模型主要參數(shù)的估算基于2003—2009年數(shù)據(jù)進(jìn)行,使用2010—2014年公布的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型精度驗(yàn)證,結(jié)果顯示人口及其他主要參數(shù)在2010—2020年間模型擬合程度較高,2020—2030年間參數(shù)缺少權(quán)威的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型精度驗(yàn)證。廈門(mén)市尤其是廈門(mén)島宜居的環(huán)境大大吸引外來(lái)人口,按照《廈門(mén)市城市總體規(guī)劃(2010—2020)》,2020年廈門(mén)島內(nèi)人口密度是島外11倍。模型設(shè)置了人均住房面積、住區(qū)滿意度等參數(shù)模擬宜居環(huán)境吸引力對(duì)人口遷入遷出率的影響,但今后仍需進(jìn)一步加強(qiáng),2008年廈門(mén)登記暫住人口首次超過(guò)100萬(wàn)人,達(dá)到100.7萬(wàn)人,隨后2010年超過(guò)131萬(wàn)人,2011年超過(guò)224萬(wàn)人,超過(guò)了模型預(yù)期。若今后使用2003—2014年數(shù)據(jù)重新建模,建議加入宜居環(huán)境吸引力這一外部變量。

(2)在今后20年內(nèi),廈門(mén)島的總?cè)丝趯⒊掷m(xù)提高,《廈門(mén)市城市總體規(guī)劃(2010—2020)》,預(yù)計(jì)2020年廈門(mén)島組團(tuán)常住人口將達(dá)到200萬(wàn)人,城市建設(shè)用地110 km2,人口對(duì)土地資源的需求將繼續(xù)加大,不同的住區(qū)發(fā)展模式對(duì)廈門(mén)島的低碳發(fā)展有著顯著影響。在基準(zhǔn)情景下,2030年廈門(mén)島總住區(qū)面積控制在75.3 km2,廈門(mén)島總?cè)丝谶_(dá)到240萬(wàn)人,人均住區(qū)碳足跡為4605 kgC/人,住區(qū)緊湊度為1,人均住房面積為30.1 m2/人；在低碳情景下,2030年廈門(mén)島總住區(qū)面積控制在66.4 km2,廈門(mén)島總?cè)丝谶_(dá)到244萬(wàn)人,人均住區(qū)碳足跡為3771 kgC/人,住區(qū)緊湊度為0.85,人均住房面積為26.2 m2/人；在緊湊情景下,2030年廈門(mén)島總住區(qū)面積控制在84.7 km2,廈門(mén)島總?cè)丝谶_(dá)到252萬(wàn)人,人均住區(qū)碳足跡為5759 kgC/人,住區(qū)緊湊度為1.45,人均住房面積為41.0 m2/人。由此可見(jiàn),可將低碳發(fā)展和緊湊發(fā)展是慣性發(fā)展的兩種極端情況,體現(xiàn)在總住區(qū)面積、人均住宅面積和人均碳足跡大小的變化：緊湊發(fā)展情景中住區(qū)類(lèi)型Ⅲ比例較高,高住房容積率和住區(qū)緊湊度大大增大了廈門(mén)島的人口承載能力,但住區(qū)類(lèi)型Ⅲ建筑本身直接產(chǎn)生的建筑碳足跡和居民生活間接產(chǎn)生的生活碳足跡和交通碳足跡均明顯高于住區(qū)類(lèi)型Ⅱ,造成人均住區(qū)碳足跡增大；低碳情景則相反,該情景下人均住區(qū)碳足跡較低,能夠容納的人口數(shù)也較低。

(3)CLUE-S模型多用于自然土地類(lèi)型的模擬,鮮有將CLUE-S模型應(yīng)用于住區(qū)形態(tài)變遷的實(shí)例。本研究應(yīng)用CLUE-S模型對(duì)廈門(mén)島進(jìn)行2030年住區(qū)形態(tài)變遷模擬,三類(lèi)典型住區(qū)受驅(qū)動(dòng)因子影響的程度不同,構(gòu)成不同的分布特征。由于住區(qū)類(lèi)型Ⅰ未來(lái)不再新建,本研究不討論其分布特征；住區(qū)類(lèi)型Ⅱ趨于分布在人口密度大、交通便捷、離市中心近的地區(qū),可歸納為住區(qū)類(lèi)型Ⅱ遵循現(xiàn)狀繼續(xù)發(fā)展的慣性較大；住區(qū)類(lèi)型Ⅲ趨于分布在人口密度較低、離商服區(qū)近、高程低的海邊地區(qū),可歸納為住區(qū)類(lèi)型Ⅲ分布在征地成本相對(duì)較低的區(qū)域。

4.2 結(jié)論

(1)SD模型與CLUE-S模型的耦合可以發(fā)揮兩者分別在時(shí)間動(dòng)態(tài)模擬和空間分配模擬的優(yōu)勢(shì)。在SD模型中使用子系統(tǒng)可以在模型主體基本不變的前提下整合相關(guān)研究的成果。本研究在住區(qū)子系統(tǒng)和人口子系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建并整合碳足跡子系統(tǒng),使住區(qū)形態(tài)變遷這一過(guò)程反映到碳足跡的時(shí)間序列變化上。在CLUE-S模型中設(shè)置空間模塊參數(shù)可以干預(yù)研究區(qū)適宜或完全不發(fā)生轉(zhuǎn)換的土地利用類(lèi)型。SD模型與CLUE-S模型耦合,使得模型在橫向整合和縱向深入上具有非常強(qiáng)的適應(yīng)性和可操作性。

(2)住區(qū)類(lèi)型Ⅲ成為廈門(mén)島未來(lái)主要住區(qū)類(lèi)型,今后的節(jié)能減排工作應(yīng)該重點(diǎn)針對(duì)住區(qū)類(lèi)型Ⅲ開(kāi)展；在決策過(guò)程中,應(yīng)對(duì)廈門(mén)島住區(qū)規(guī)劃用地、其中住區(qū)類(lèi)型Ⅲ所占比例及其容積率等目標(biāo)進(jìn)行限制。在通過(guò)緊湊型住區(qū)發(fā)展模型解決廈門(mén)島人口壓力的前提下,從降低居民生活碳足跡和交通碳足跡方面適當(dāng)考慮住區(qū)低碳發(fā)展,例如：選取合適的建筑外墻材料,減少用于采暖保溫的建筑碳足跡；未來(lái)可能出現(xiàn)高密度住區(qū)的區(qū)域應(yīng)加強(qiáng)公共交通設(shè)施建設(shè),減少交通碳足跡；部分地區(qū)由原來(lái)的其他建成區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)樽^(qū),居民到達(dá)特定功能區(qū)的交通碳足跡將增大,應(yīng)盡量保證該地區(qū)各功能區(qū)完善以減少交通碳足跡；

(3)廈門(mén)島內(nèi)人口迅速增加,近年來(lái)人口密度屢創(chuàng)新高,如何平衡廈門(mén)島內(nèi)外發(fā)展是廈門(mén)市政府面臨的嚴(yán)峻考驗(yàn)之一。發(fā)展緊湊型住區(qū)模式,使島內(nèi)人口承載能力可能是該問(wèn)題的出路之一,但隨之帶來(lái)住區(qū)碳足跡尤其是建筑碳足跡的增大。早在2010年,廈門(mén)就被列為國(guó)家首批低碳試點(diǎn)城市,應(yīng)在減少住區(qū)碳足跡作出新的嘗試,可在緊湊發(fā)展情景模式下緩解較大的人口壓力,同時(shí)應(yīng)根據(jù)城市人口和用地的實(shí)際情況,在低碳城市建設(shè)與有效節(jié)約用地之間尋找一個(gè)平衡點(diǎn),優(yōu)先從居民生活習(xí)慣與通勤方式方面減小生活碳足跡和交通碳足跡。

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Spatiotemporal simulation of urban settlement morphology: a case study of Xiamen Island

WANG Jin1,2,3, LIN Tao2,3,*, ZHANG Guoqin2,3

1GuangzhouResearchInstituteofEnvironmentalProtection,Guangzhou510620,China2KeyLaboratoryofUrbanEnvironmentandHealth,InstituteofUrbanEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Xiamen361021,China3XiamenKeyLaboratoryofUrbanMetabolism,Xiamen361021,China

Settlement morphology transition is constrained by population migration, settlement satisfaction, and low-carbon city policies. Many land use models poorly describe these transitions, rendering studies in this field relatively inadequate. Xiamen Island, a rapidly urbanizing area in the southeast of Fujian Province in China, was selected as a case study for settlement morphology transition. We generated a system dynamics (SD) model of the carbon footprint of this settlement based on settlement morphology transition and simulated the transition of settlement morphology using this SD model. In this model, the changing social needs of a residential area over the next 20 years were simulated, and the settlement carbon footprint was calculated under three different scenarios (basic, low-carbon, and compact city). We used the results of these simulations as the input of the non-spatial demand module in the CLUE-S (Conversion of Land use and its Effects at Small extent) model. In the study of settlement spatial allocation using the CLUE-S model, we simulated the transition of settlement morphology under three scenarios and depicted the spatial conversion of land use on Xiamen Island over the next 10 years. Next, we discussed the allocation characteristics of settlement types II and type III, which are predicted to be the major settlement types in decades. In summary, this study attempted to depict the transition of settlement morphology on Xiamen Island in multiple dimensions—time, space, quantity, and sequence. To address these issues, we clarified the development characteristics of the settlement in different ways, such as driving forces, structures, spatial allocation, and using various scenarios. The simulation results showed that the SD and CLUE-S models bridge the gap between non-spatial land use policies and the spatial characteristics. The simulation results of the SD model revealed that 1) the ratio of three types of settlement, I, II, and III, was 1∶1.18∶0.83 in 2009; type III will become predominant in 2018. 2) Over the next 20 years, the total population and the demand for land resources on Xiamen Island will continue to increase. The carbon footprint of Xiamen Island under different scenarios varied significantly. 3) In the basic scenario, the total population of Xiamen Island was predicted to reach 2.40 million in 2030, while the total settlement area was predicted to be 75.3 km2. The carbon footprint was predicted to increase and reach a plateau phase, at 4605 kg C/cap, in 2022. 4) In the low-carbon scenario, the total population of Xiamen Island was predicted to reach 2.44 million in 2030, while the total settlement area was predicted to be only 66.4 km2. The carbon footprint was predicted to increase and reach a plateau phase, at 3771 kg C/cap, in 2016. 5) In the compact-city scenario, the total population of Xiamen Island was predicted to reach 2.52 million in 2030, while the total settlement area was predicted to be 84.7 km2. The carbon footprint was predicted to increase and reach a plateau phase, at 5759 kg C/cap, in 2028. The simulation results of CLUE-S model indicated that settlement type II tends to distribute in areas with high population density, convenient traffic, and proximity to the city center, which can be summarized as the inertial development mode. In contrast, settlement type III tends to distribute in areas with low population density, low elevation, and proximity to commercial centers, which can be summarized as the low-land-cost development mode. Finally, we provide some recommendations to facilitate a balance between the low-carbon and compact-city scenarios. We hope that this study will contribute to the formulation of energy-saving measures as well as the construction of new settlement types. We also hope that it will provide scientific support for the sustainable development of urban settlements.

system dynamics model; CLUE-S model; settlement morphology transition; low carbon

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371540, 41201598)；中國(guó)科學(xué)院科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃(KFJ-EW-STS-088);高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專(zhuān)項(xiàng)

2016- 02- 06; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2016- 12- 19

10.5846/stxb201602060266

*通訊作者Corresponding author.E-mail: tlin@iue.ac.cn

王進(jìn),吝濤,張國(guó)欽.城市住區(qū)形態(tài)時(shí)空模擬——以廈門(mén)島為例.生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(9):2954- 2969.

Wang J, Lin T, Zhang G Q.Spatiotemporal simulation of urban settlement morphology: a case study of Xiamen Island.Acta Ecologica Sinica,2017,37(9):2954- 2969.