陳兵飛,廖鐵軍,張莉坤

(1.西南大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院,重慶400715;2.河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,鄭州450002)

近年來(lái)，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展生態(tài)環(huán)境也遭受到一定程度的破壞，對(duì)于如何處理好經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系是國(guó)內(nèi)外的一個(gè)熱點(diǎn)議題，我國(guó)對(duì)于此也提出了相關(guān)政策。在十三屆全國(guó)人大二次會(huì)議上習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)不能因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展遇到一點(diǎn)困難，就開(kāi)始動(dòng)鋪攤子上項(xiàng)目、以犧牲環(huán)境換取經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的念頭，甚至想方設(shè)法突破生態(tài)保護(hù)紅線。在新修訂的《環(huán)境保護(hù)法》和《國(guó)家安全法》中，均對(duì)“劃定生態(tài)保護(hù)紅線并實(shí)施嚴(yán)格保護(hù)”作出了明確規(guī)定。十八大以來(lái)，黨中央、國(guó)務(wù)院先后出臺(tái)了一系列重要文件推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)[1]。以上說(shuō)明我國(guó)十分重視生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，通過(guò)劃定生態(tài)紅線對(duì)事關(guān)國(guó)家生態(tài)安全的重要生態(tài)區(qū)域?qū)嵤﹪?yán)格監(jiān)督和管理，提高生態(tài)保護(hù)與管理成效，實(shí)現(xiàn)一條紅線管控重要生態(tài)空間[2-3]。目前，在我國(guó)范圍內(nèi)的生態(tài)保護(hù)紅線劃定工作尚不完善，有待進(jìn)一步核定。那么如何將生態(tài)保護(hù)紅線的劃定成果運(yùn)用到實(shí)際的研究工作中?如何衡量生態(tài)保護(hù)紅線劃定在生態(tài)保護(hù)方面的價(jià)值?生態(tài)紅線對(duì)于區(qū)域建設(shè)用地的快速擴(kuò)張有怎樣的約束作用?這些都是生態(tài)紅線劃定后的熱點(diǎn)和急切需要解決的問(wèn)題。本文的研究以此為切入點(diǎn)，嘗試研究解決上述存在的問(wèn)題[4]。

土地利用變化是一個(gè)復(fù)雜的、多因素影響的過(guò)程，為了探究其內(nèi)在的機(jī)制，一般都會(huì)運(yùn)用一定的模型。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外在研究中應(yīng)用的比較常見(jiàn)的土地利用變化模型主要有CLUE-S模型、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)模型、Markov模型、元胞自動(dòng)機(jī)(CA)模型、FLUS模型等[5-13]。其中由黎夏、劉小平[14-16]等提出的FLUS模型能夠較好地處理各驅(qū)動(dòng)因子之間的關(guān)系，能夠較準(zhǔn)確地模擬出在自然環(huán)境和人為活動(dòng)的作用下土地利用類(lèi)型發(fā)生轉(zhuǎn)化的情況，可以在很大程度上提高模擬的準(zhǔn)確度并且能得出與實(shí)際的土地利用現(xiàn)狀布局相一致的結(jié)果。土地利用變化模型基本上都是基于研究區(qū)的宏觀政策調(diào)控、人口和經(jīng)濟(jì)自然增長(zhǎng)、長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃等約束條件進(jìn)行模擬，將生態(tài)保護(hù)紅線最新的劃定成果作為土地利用空間優(yōu)化限制要素加入到FLUS模型中，在目標(biāo)年的兩種情景模式下對(duì)比分析各種土地種類(lèi)的數(shù)量結(jié)構(gòu)和空間分布變化情況，為研究區(qū)的可持續(xù)發(fā)展提供一定的參考。生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)總價(jià)值在一定程度上可以反映區(qū)域的生態(tài)情況和生態(tài)紅線劃定的生態(tài)價(jià)值，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者都對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值問(wèn)題做過(guò)研究，如國(guó)外學(xué)者Costanza等[17]在全球的尺度范圍內(nèi)估算了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，并提出了一套系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值系數(shù);國(guó)內(nèi)學(xué)者謝高地等[18]在全國(guó)的尺度上估算了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值并根據(jù)我國(guó)的實(shí)際情況對(duì)生態(tài)價(jià)值系數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。本文在借鑒以上研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)萬(wàn)州的實(shí)際情況結(jié)合咨詢相關(guān)學(xué)者的建議對(duì)萬(wàn)州區(qū)目標(biāo)地類(lèi)的價(jià)值系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)優(yōu)化之后的價(jià)值系數(shù)對(duì)總體價(jià)值進(jìn)行估算，由于總價(jià)值的變化受土地類(lèi)型的面積和生態(tài)價(jià)值系數(shù)的影響，再對(duì)不同類(lèi)型土地價(jià)值系數(shù)和面積變化對(duì)總價(jià)值的影響度進(jìn)行分析[19]，以此驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果的可靠程度，并對(duì)影響因素進(jìn)行深入分析，以期為研究區(qū)土地布局空間規(guī)劃、生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值評(píng)估、政府系統(tǒng)的決策等提供依據(jù)，有力推進(jìn)萬(wàn)州區(qū)“面上保護(hù)，點(diǎn)上開(kāi)發(fā)”的生態(tài)文明建設(shè)的實(shí)施。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

三峽庫(kù)區(qū)山脈分布眾多且地勢(shì)險(xiǎn)峻，人均占地少，人地之間的矛盾十分尖銳，庫(kù)區(qū)內(nèi)大型植被分布少，水土流失嚴(yán)重，是典型的生態(tài)敏感脆弱區(qū)和長(zhǎng)江中下游的重要生態(tài)保護(hù)屏障，對(duì)于維護(hù)長(zhǎng)江中下游的生態(tài)安全具有重要的作用[20]。而本文選擇的萬(wàn)州區(qū)位于30°23′32″—31°0′20″N，107°52′22″—108°53′25″E，地處三峽庫(kù)區(qū)的腹心位置，東鄰云陽(yáng)，南接石柱、湖北利川，西連梁平、忠縣、北臨開(kāi)縣和四川省開(kāi)江縣，區(qū)域大小為3 456.38 km2，包括12個(gè)鄉(xiāng)、29個(gè)鎮(zhèn)、11個(gè)街道辦事處。區(qū)內(nèi)主要包括平壩區(qū)、丘陵區(qū)、低山區(qū)、中山區(qū)4種地形地貌，全區(qū)土地地形分布零碎，不成規(guī)模;萬(wàn)州區(qū)屬亞熱帶濕潤(rùn)性季風(fēng)氣候，四季分明，全區(qū)年平均氣溫19.4℃;萬(wàn)州區(qū)森林面積1 650 km2，森林覆蓋率達(dá)50.1%，天然保護(hù)林面積有128 867 hm2;萬(wàn)州區(qū)作為重慶的第二大城市是重慶40個(gè)區(qū)縣中人口最多的一個(gè)大區(qū)，在重慶乃至西南地區(qū)都占據(jù)重要地位，2016年，全區(qū)戶籍人口176.05萬(wàn)人，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)到897.39億元。但隨著近年來(lái)工業(yè)的快速發(fā)展和城市化率的提高，萬(wàn)州區(qū)大量農(nóng)用地被占情況嚴(yán)重，人地矛盾日益突出，生態(tài)環(huán)境遭到破壞，為了實(shí)現(xiàn)“面上保護(hù)，點(diǎn)上開(kāi)發(fā)”以及和公共利益配置之間的平衡，因此有必要進(jìn)行土地利用布局優(yōu)化及區(qū)域的生態(tài)價(jià)值評(píng)估的研究。研究區(qū)位置圖見(jiàn)圖1。

圖1 研究區(qū)位置

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

該研究所使用的土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)和生態(tài)保護(hù)區(qū)生態(tài)紅線數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均是來(lái)源于萬(wàn)州區(qū)自然資源局相關(guān)部門(mén)和萬(wàn)州區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，DEM數(shù)據(jù)(30 m×30 m)在地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http:∥www.gscloud.cn/)下載。依據(jù)研究區(qū)的實(shí)際情況和專(zhuān)家的建議結(jié)合全國(guó)第二次土地調(diào)查的標(biāo)準(zhǔn)將區(qū)域內(nèi)的土地分為耕地、園地、林地、草地、建設(shè)用地、水域、其他土地等大類(lèi)。為了使數(shù)據(jù)可計(jì)算，首先統(tǒng)一數(shù)據(jù)的范圍與格式為30 m×30 m柵格，然后將矢量數(shù)據(jù)基于土地利用現(xiàn)狀圖進(jìn)行配準(zhǔn)并轉(zhuǎn)換為柵格，最后通過(guò)坐標(biāo)配準(zhǔn)、投影轉(zhuǎn)換、重采樣等方法對(duì)DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行處理;利用空間分析中歐式距離計(jì)算不同地類(lèi)到城鎮(zhèn)中心、高速公路、主干道以及鐵路的距離;用空間分析方法對(duì)生態(tài)保護(hù)區(qū)的要素進(jìn)行提取。

2 研究方法

本文利用2009年、2017年兩期土地利用數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用FLUS模型對(duì)重慶萬(wàn)州區(qū)2025年的土地利用狀況進(jìn)行有無(wú)生態(tài)保護(hù)紅線約束的情景模擬，并對(duì)模擬結(jié)果與現(xiàn)狀進(jìn)行了生態(tài)服務(wù)價(jià)值評(píng)估對(duì)比。

2.1 Morkov(馬爾科夫)模型

Markov模型在分析土地利用變化過(guò)程中的應(yīng)用效果良好，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)區(qū)域中各種地類(lèi)數(shù)量變化，Markov模型的特點(diǎn)是具有無(wú)后效性和時(shí)效性，轉(zhuǎn)移過(guò)程與轉(zhuǎn)移前的時(shí)間無(wú)關(guān)，只與轉(zhuǎn)移的初始狀態(tài)和轉(zhuǎn)移步數(shù)相關(guān)，本文以8 a為一個(gè)步長(zhǎng)來(lái)計(jì)算[21]。其表達(dá)式為:

(1)

式中:P為某種地類(lèi)變化前后的移概率矩陣;m和n為研究區(qū)域內(nèi)的土地類(lèi)型數(shù);Pij表示地類(lèi)i變化為地類(lèi)j的概率。

2.2 FLUS模型及輸入要素

2.2.1 FLUS模型介紹 FLUS模型是由中山大學(xué)黎夏教授團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的是用于模擬人類(lèi)活動(dòng)與自然影響下的土地利用變化以及未來(lái)土地利用情景的模型，具有很強(qiáng)的時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬能力，是在其前身——地理模擬與優(yōu)化系統(tǒng)GeoSOS的基礎(chǔ)上的發(fā)展與傳承，該軟件在處理地理空間模擬、土地空間布局優(yōu)化等方面有著良好的效果。該模型首先采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANN)通過(guò)土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、驅(qū)動(dòng)因子等來(lái)計(jì)算各類(lèi)用地類(lèi)型在研究范圍內(nèi)的適宜性概率，然后通過(guò)耦合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型(SD)和元胞自動(dòng)機(jī)(CA)模型以提高模型的適用性，可以減少誤差傳遞的發(fā)生，并能有效處理非線性關(guān)系[22-23]。主要的計(jì)算步驟如下:

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適宜性概率計(jì)算模塊計(jì)算公式為:

(2)

式中:sp(p,k,t)為k類(lèi)型用地在時(shí)間t、柵格p下的適宜性概率;ωj,k是輸出層與隱藏層之間的權(quán)重;sigmoid()是隱藏層到輸出層的激勵(lì)函數(shù);netj(p,t)表示第j個(gè)隱藏層?xùn)鸥駊在時(shí)間t上所接到的信號(hào)。

基于自適應(yīng)慣性機(jī)制的元胞自動(dòng)機(jī)模塊:

FLUS模型中，最終的土地之間的轉(zhuǎn)化概率不僅取決于上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的分布概率，還受到鄰域密度、慣性系數(shù)、轉(zhuǎn)換成本、以及土地之間的競(jìng)爭(zhēng)所影響。自適應(yīng)慣性系數(shù)是該機(jī)制的重要內(nèi)容，根據(jù)各種土地類(lèi)型與需求數(shù)量之間的差距決定各自的慣性系數(shù)并在迭代中自適應(yīng)調(diào)整，使得各類(lèi)用地的數(shù)量在模擬過(guò)程中向目標(biāo)數(shù)量逐漸接近[24]，其公式為:

(3)

在FLUS模型的驗(yàn)證方面主要參考OA,ROC及Kappa等3個(gè)參數(shù)，值越接近1，模擬準(zhǔn)確度越高。

2.2.2 驅(qū)動(dòng)因子選取及回歸分析 土地利用類(lèi)型發(fā)生轉(zhuǎn)化與驅(qū)動(dòng)因子有著密切的關(guān)系，因此在選取驅(qū)動(dòng)因子時(shí)要盡量可能地選取與研究區(qū)域關(guān)聯(lián)密切的因素。本文通過(guò)閱讀相關(guān)文獻(xiàn)再結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性和一致性、驅(qū)動(dòng)因子的可量化性、地域分異性等原則[25]共選取區(qū)位、自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)3個(gè)方面的因素，共有8個(gè)驅(qū)動(dòng)因子，具體見(jiàn)表1。

表1 萬(wàn)州區(qū)驅(qū)動(dòng)因子選擇及含義

為了檢驗(yàn)選取的驅(qū)動(dòng)因子對(duì)種土地利用類(lèi)型變化相關(guān)性，進(jìn)行Logistic回歸分析(表2):

表2 Logistic回歸分析結(jié)果

由表2看出本文中各種地類(lèi)的ROC檢驗(yàn)值均大于0.7，說(shuō)明選擇的上述驅(qū)動(dòng)因子能夠描述研究區(qū)的土地利用變化情況。

2.2.3 轉(zhuǎn)換規(guī)則 轉(zhuǎn)換規(guī)則表示土地利用類(lèi)型之間型轉(zhuǎn)換的難易程度，它是土地類(lèi)型發(fā)生變化的重要因素。根據(jù)研究區(qū)的土地利用動(dòng)態(tài)實(shí)際情況和閱讀參考相關(guān)文獻(xiàn)[26]，設(shè)定所有土地利用類(lèi)型之間均可以相互轉(zhuǎn)化。

2.2.4 土地利用變化鄰域因子設(shè)置 在FLUS軟件中，經(jīng)過(guò)多次調(diào)試及驗(yàn)證，得到模擬精度較高時(shí)時(shí)的鄰域因子參數(shù)(表3)，參數(shù)范圍為0～1，因子值越接近1表示該土地類(lèi)型的擴(kuò)張能力越弱，越不容易轉(zhuǎn)化為其他類(lèi)型土地[27]。

表3 萬(wàn)州區(qū)土地利用變化鄰域因子參數(shù)

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)優(yōu)化

參考相關(guān)學(xué)者[4,18-19]的研究確定的生態(tài)服務(wù)價(jià)值系數(shù)并根據(jù)重慶市萬(wàn)州區(qū)的實(shí)際情況和咨詢相關(guān)學(xué)者的建議，建立適合研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)體系(表4)。其中耕地直接采用朱康文對(duì)重慶市兩江新區(qū)的價(jià)值系數(shù)為6 203元/hm2;園地的價(jià)值系數(shù)根據(jù)相關(guān)研究及專(zhuān)家意見(jiàn)定為7 143元/hm2;萬(wàn)州區(qū)作為重要的生態(tài)涵養(yǎng)保護(hù)區(qū)，林地在生態(tài)系統(tǒng)中有更大的作用，因此林地價(jià)值系數(shù)在參考謝高地等[18]的基礎(chǔ)上增加20%為23 538元/hm2;草地的生態(tài)價(jià)值系數(shù)參考張鳳太等[19]對(duì)重慶主城區(qū)和朱康文等[4]對(duì)重慶兩江新區(qū)的研究取平均值4 261.5元/hm2;Costanza等[17]、謝高地等[18]等將城鎮(zhèn)和工礦用地的生態(tài)價(jià)值系數(shù)確定為0，而朱康文等[4]在張鳳太等[19]等的基礎(chǔ)上沒(méi)hm2降低8%，根據(jù)專(zhuān)家意見(jiàn)結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況本研究取對(duì)重慶主城區(qū)和兩江新區(qū)研究的平均值為-5 586元/hm2;萬(wàn)州區(qū)水系分布眾多，水域系數(shù)根據(jù)專(zhuān)家意見(jiàn)在朱康文等[4]的基礎(chǔ)上增加5%為6 090元/hm2;其他土地綜合參考幾位學(xué)者的研究確定為876.5元/hm2。

表4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù) 元/hm2

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算公式[28]為:

(4)

式中:V表示區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的評(píng)估總價(jià)值;Ai表示第i種土地利用類(lèi)型的面積;Cv,i含義表示第i種土地利用類(lèi)型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)。

2.4 生態(tài)價(jià)值敏感度

生態(tài)價(jià)值敏感度(Cs)表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值對(duì)價(jià)值系數(shù)的依賴(lài)程度。如果Cs>1表示該生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值富于彈性;Cs<1表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值缺乏彈性[29]。計(jì)算公式:

(5)

式中:V表示估算的生態(tài)系統(tǒng)總服務(wù)價(jià)值，單位為元;Cv表示生態(tài)服務(wù)價(jià)值系數(shù);f和g分別表示在價(jià)值系數(shù)調(diào)整前后生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值情況。

2.5 生態(tài)價(jià)值變化度

生態(tài)價(jià)值變化度(Rc)反映某類(lèi)土地利用面積的增加或減少引起的生態(tài)系統(tǒng)總服務(wù)價(jià)值的變化狀況。如果Rc>1時(shí)表明某類(lèi)土地利用面積的變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)總服務(wù)價(jià)值影響明顯，如果Rc<1時(shí)表明某類(lèi)土地利用面積的變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)總服務(wù)價(jià)值影響不明顯[29]。計(jì)算公式:

(6)

式中:A為某土地利用類(lèi)型的面積。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用結(jié)構(gòu)變化分析

基于ArcGIS軟件分析2009年和2017年兩期的土地利用數(shù)據(jù)量，得到各種地類(lèi)的土地利用情況(表5)。

表5 2009年和2017年各類(lèi)土地利用面積及所占比例

由表5可知在在研究區(qū)的現(xiàn)狀中耕地和林地占主體地位，在兩期的土地利用現(xiàn)狀中耕地和林地分別占35.41%,39.76%和35.06%和39.75，在此期間耕地減少了1 221.08 hm2，園地減少了273.32 hm2，建設(shè)用地增加了1 849.17 hm2，林地、草地及水域也呈現(xiàn)出小幅度的減少態(tài)勢(shì)，而其他土地則呈現(xiàn)小幅度的增加趨勢(shì)。耕地的減少和建設(shè)用地的大幅度增加體現(xiàn)出人口不斷增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化水平不斷提高、經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展尤其是萬(wàn)州作為三峽工程移民地區(qū)背景下的發(fā)展需要，而園地、林地、草地及水域等的小幅度變動(dòng)反映出萬(wàn)州區(qū)作為重慶市的重要生態(tài)保護(hù)區(qū)要維護(hù)其生態(tài)穩(wěn)定的戰(zhàn)略方針。

3.2 土地利用需求預(yù)測(cè)

3.2.1 構(gòu)建土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣 根據(jù)研究區(qū)2009年和2017年兩期的地類(lèi)數(shù)據(jù)，以兩期的現(xiàn)狀矢量圖為底圖，利用ArcGIS軟件首先對(duì)屬性表中各地類(lèi)字段合并在一起，采用Analysis Tools工具對(duì)合并以后的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加分析，打開(kāi)疊加后結(jié)果中的dbf格式文件導(dǎo)入到Excel表格中通過(guò)計(jì)算得出2009—2017年萬(wàn)州區(qū)的各地類(lèi)的轉(zhuǎn)移概率矩陣(見(jiàn)表6)。

表6 萬(wàn)州區(qū)土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移概率矩陣

3.2.2 土地利用需求 借助表6求得的矩陣，以2009年的土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運(yùn)用馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)得出萬(wàn)州區(qū)2017年和2025年耕地、園地、林地等7種土地的數(shù)量。

其中在設(shè)定的自然發(fā)展情境下，主要根據(jù)歷史發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行發(fā)展;在生態(tài)保護(hù)情境下，是在自然發(fā)展的情境下設(shè)定園地、林地兩種土地利用類(lèi)型向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的數(shù)量減少20%，水域向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的數(shù)量減少25%，同時(shí)加入生態(tài)保護(hù)區(qū)的限制因素。具體數(shù)量見(jiàn)表7。

表7 萬(wàn)州區(qū)2017年、2025年土地需求量預(yù)測(cè) hm2

3.3 生態(tài)紅線保護(hù)區(qū)

根據(jù)萬(wàn)州區(qū)生態(tài)紅線的劃定成果，將生態(tài)紅線范圍內(nèi)的區(qū)域作為生態(tài)紅線約束下限制發(fā)展的區(qū)域(下圖中表示為0的區(qū)域)，主要包括自然保護(hù)區(qū)、部分風(fēng)景名勝區(qū)、重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)、水土流失敏感區(qū)、飲用水水源保護(hù)區(qū)、三峽水庫(kù)消落區(qū)、森林公園以及生態(tài)公益林等，主要布局在西部的響水鎮(zhèn)、甘寧鎮(zhèn)，中北部的新田鎮(zhèn)、茨竹鄉(xiāng)、九池鄉(xiāng)，北部的高梁鎮(zhèn)、天城鎮(zhèn)等和東部的長(zhǎng)灘鎮(zhèn)、龍駒鎮(zhèn)、梨樹(shù)鄉(xiāng)以及地寶土家族鄉(xiāng)。在生態(tài)保護(hù)情境下將該數(shù)據(jù)作為限制條件輸入模型中。進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理過(guò)的生態(tài)紅線保護(hù)區(qū)數(shù)據(jù)見(jiàn)圖2。

圖2 萬(wàn)州區(qū)生態(tài)紅線保護(hù)區(qū)

3.4 FLUS模型的情景模擬分析

本研究先將研究區(qū)2009年土地?cái)?shù)據(jù)作為基期初始數(shù)據(jù)，將驅(qū)動(dòng)因子結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，歸一化到[0,1]，設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的采樣比例為20，占研究區(qū)有效采樣數(shù)的百分之二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層數(shù)設(shè)置為12。運(yùn)行軟件得到2009年土地利用適宜性概率圖集，其中均方根誤差RMSE=0.23，說(shuō)明數(shù)據(jù)訓(xùn)練結(jié)果可信。在FLUS軟件的基于自適應(yīng)慣性機(jī)制的元胞自動(dòng)機(jī)模(CA)模塊中導(dǎo)入2009年土地利用類(lèi)型柵格圖，加載適宜性概率圖集，不加任何限制性因素，輸入土地利用變化鄰域因子參數(shù)，最后設(shè)置模型參數(shù)，運(yùn)行軟件得到2017年研究區(qū)自然發(fā)展模式下預(yù)測(cè)的現(xiàn)狀柵格圖并與2017年萬(wàn)州區(qū)實(shí)際現(xiàn)狀圖對(duì)比(圖3)。之后借助軟件的Precision Validation模塊，加載2017年的真實(shí)與預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，得出應(yīng)用總體精度(OA)、FOM指數(shù)及Kappa指數(shù)。OA和Kappa值通常介于0～1，數(shù)值越接近1，模型的，仿真精度越高。當(dāng)Kappa大于或等于0.75時(shí)，模型的仿真精度較高。當(dāng)Kappa值在0.5～0.75時(shí)，模型的仿真精度一般，其中FOM指數(shù)大小受模擬年數(shù)影響，每模擬年數(shù)增加一年，F(xiàn)OM指數(shù)增加不大于0.01為標(biāo)準(zhǔn)水平。對(duì)比萬(wàn)州區(qū)2017年現(xiàn)狀和預(yù)測(cè)圖，兩張圖基本一樣，驗(yàn)證精度的指數(shù)見(jiàn)表7。由精度驗(yàn)證結(jié)果OA值為0.906 2大于0.8且Kappa為0.843 7大于0.75,FOM值處于標(biāo)準(zhǔn)水平，說(shuō)明FLUS模型可用于萬(wàn)州區(qū)土地利用變化模擬[30]。然后根據(jù)表8求得的2025年不同情景下的土地需求數(shù)量，以2017年的土地利用現(xiàn)狀為初始狀態(tài)，模擬2025年兩種情景模式下的土地利用類(lèi)型空間分布狀況。結(jié)果見(jiàn)圖4。

圖3 萬(wàn)州區(qū)2017年土地現(xiàn)狀及模擬結(jié)果

圖4 萬(wàn)州區(qū)土地利用變化情景模擬結(jié)果

根據(jù)模擬結(jié)果，在自然發(fā)展情景下，耕地、園地、草地和水域面積都有不同幅度的減少，其中耕地面積減少最多為1 288.02 hm2，園地、草地、水域分別減少301.53 hm2,144.38 hm2,231.17 hm2，建設(shè)用地、其他土地、林地的面積有所增加，其中建設(shè)用地面積增加幅度最大為1 919.97 hm2，其他土地和林地只有小幅度的增加。這是由于在自然的發(fā)展情境下，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口的增長(zhǎng)，建設(shè)用地勢(shì)必會(huì)不斷的擴(kuò)張來(lái)占用其他土地類(lèi)型的面積，主要呈現(xiàn)為在研究區(qū)中部沿長(zhǎng)江兩岸地區(qū)的城鎮(zhèn)區(qū)域建設(shè)用地向四周蔓延，主要是由于研究區(qū)地勢(shì)起伏大，山地丘陵較多，建設(shè)用地的發(fā)展只能沿長(zhǎng)江兩岸一些地勢(shì)緩和的區(qū)域蔓延發(fā)展。其余土地利用情況除其他土地?cái)?shù)量增長(zhǎng)以外，園地、林地、草地和水域都有小幅度的減少，是區(qū)域土地利用變化的特征現(xiàn)象。在生態(tài)保護(hù)情境下，耕地、園地、其他土地的面積有所減小，其中耕地面積減小幅度最大為1 268.13 hm2，園地和其他土地減少分別為64.83 hm2,246.18 hm2，其他土地類(lèi)型的面積都有所增加，其中建設(shè)用地增加最多為1 093.41 hm2，林地、草地、和水域分別增加342.19 hm2,2.41 hm2,141.04 hm2。這是由于在生態(tài)保護(hù)情景下，加入了生態(tài)紅線保護(hù)區(qū)限制了林地向其他用地類(lèi)型的轉(zhuǎn)化，增加了林地的穩(wěn)定性。同時(shí)林地、園地、水域用地較自然情形面積有一定的增加，林地增加面積最大主要分布在東南和西北的密林地區(qū)，同時(shí)建設(shè)用地的發(fā)展得到了較好的限制，其他用地和草地依然有較小幅度的減少趨勢(shì)，在該情景下的模擬結(jié)果與研究區(qū)作為主要生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)和保護(hù)區(qū)的宏觀戰(zhàn)略相貼合?？傮w來(lái)說(shuō)兩種情境下的用地變化情況符合重慶地區(qū)的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)研究區(qū)未來(lái)的土地利用規(guī)劃有一定的參考價(jià)值。

3.5 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值分析

通過(guò)計(jì)算(表8)2017年萬(wàn)州區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值約為41.06億元，2025年設(shè)定的兩種情景下的總價(jià)值有所減少，分別為40.83億元、41.00億元。兩種情景中耕地和園地的生態(tài)服務(wù)價(jià)值又有所下降原因是城鎮(zhèn)的發(fā)展、新增建設(shè)用地要占用一定的耕地和園地;林地的生態(tài)服務(wù)價(jià)值有所增加在生態(tài)保護(hù)情景中增加的價(jià)值比自然保護(hù)情景多0.079億元，說(shuō)明林地在生態(tài)保護(hù)方面有著更重要的作用;草地在自然增長(zhǎng)情景呈現(xiàn)生態(tài)服務(wù)價(jià)值下降的趨勢(shì)在生態(tài)保護(hù)情境下增加了0.006億元，說(shuō)明草地在生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)中也具有重要的生態(tài)價(jià)值;建設(shè)用地在兩種情景中都表現(xiàn)出負(fù)向價(jià)值，在自然增長(zhǎng)情境中的負(fù)向價(jià)值更大比生態(tài)保護(hù)情景多了0.046億元，這是由于在生態(tài)保護(hù)情境下生態(tài)紅線劃定的生態(tài)紅線保護(hù)區(qū)域在一定程度上限制了建設(shè)用地的發(fā)展，有利于經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展;水域在生態(tài)保護(hù)情境中生態(tài)服務(wù)價(jià)值多了0.009億元，呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)。生態(tài)紅線劃定下生態(tài)保護(hù)情景生態(tài)的總價(jià)值比自然保護(hù)情景下多了0.169億元說(shuō)明此種情景下生態(tài)紅線的劃定增加了生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)總價(jià)值，對(duì)研究衡量生態(tài)紅線的劃定價(jià)值意義重大。

表8 萬(wàn)州區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值 億元

3.6 生態(tài)價(jià)值敏感度分析

根據(jù)表4中確定的價(jià)值系數(shù)，分別增加和減少5%來(lái)計(jì)算總價(jià)值，計(jì)算出敏感性值結(jié)果見(jiàn)表9。7種土地的值都小于1且林地的值最高其他土地的值最低，根據(jù)敏感性數(shù)值可以得出萬(wàn)州區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值對(duì)價(jià)值系數(shù)的變化缺乏彈性。根據(jù)王亞娟等[31]對(duì)寧夏彭陽(yáng)縣的研究得出的結(jié)論絕大多數(shù)地區(qū)的價(jià)值系數(shù)的變化對(duì)地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的總價(jià)值影響較小，說(shuō)明結(jié)果準(zhǔn)確。

表9 萬(wàn)州區(qū)生價(jià)值敏感度

3.7 生態(tài)價(jià)值變化度分析

以2017年各種土地利用類(lèi)型的面積為基礎(chǔ)，通過(guò)增加5%和減少5%來(lái)重新計(jì)算各種土地地類(lèi)的面積，并計(jì)算出生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值來(lái)分析生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值對(duì)地類(lèi)面積的敏感性(表10)。由表格中的結(jié)算結(jié)果可以看出來(lái)只有林地的價(jià)值變化度接近于2.0，說(shuō)明在萬(wàn)州區(qū)林地的面積變化對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響最為顯著，其中園地、耕地和水域的價(jià)值變化度大于0.5說(shuō)明這3種土地利用類(lèi)型的面積變化對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值有一定的影響，其余的土地類(lèi)型的影響較小。所以政府部門(mén)在制定相關(guān)規(guī)劃時(shí)可以考慮通過(guò)增加水域用地和林地的比例來(lái)提高區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。萬(wàn)州區(qū)作為重慶乃至全國(guó)重要的生態(tài)保護(hù)和生態(tài)脆弱區(qū)，林地面積較大，在土地利用中占有重要的比例，而生態(tài)保護(hù)紅線的劃定可以有效地鞏固和加強(qiáng)林地等增強(qiáng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值地類(lèi)的面積，對(duì)于保護(hù)生態(tài)功能和生態(tài)敏感區(qū)具有重要的意義。因此政府等決策部門(mén)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)生態(tài)空間的保護(hù)，嚴(yán)格限制劃定的生態(tài)紅線內(nèi)的區(qū)域的開(kāi)發(fā)，構(gòu)建良好的生態(tài)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)、健康發(fā)展。

表10 萬(wàn)州區(qū)生態(tài)價(jià)值變化度

4 結(jié) 論

(1) 文中選取的區(qū)位、自然、社會(huì)經(jīng)濟(jì)3個(gè)方面的8個(gè)驅(qū)動(dòng)因子通過(guò)Logistic回歸分析經(jīng)ROC的值均大于0.7，表明選取的驅(qū)動(dòng)因子可靠;利用Markov模型預(yù)測(cè)2025年萬(wàn)州區(qū)地類(lèi)數(shù)量，并對(duì)2017年的用地情況進(jìn)行模擬，模擬后驗(yàn)證OA值大于0.9且檢測(cè)值Kappa值大于0.8表明利用FLUS模型對(duì)研究區(qū)的土地利用模擬效果較好，對(duì)相似的研究有一定的參考價(jià)值。

(2) 通過(guò)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值評(píng)估萬(wàn)州區(qū)2017年現(xiàn)狀、20205年自然發(fā)展情景和2025年生態(tài)保護(hù)情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值分變?yōu)?1.06億元、40.83億元和41.00億元，在2025年的生態(tài)保護(hù)情境下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值高于自然發(fā)展情景，說(shuō)明生態(tài)紅線的劃定有利于保證生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值，在一定程度上減緩了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的生態(tài)方面的影響，對(duì)于維護(hù)整個(gè)區(qū)域的生態(tài)安全有重要的作用。

(3) 通過(guò)對(duì)未來(lái)土地利用的兩種情景模擬，結(jié)果表明在生態(tài)保護(hù)情景下生態(tài)紅線的劃定可以在一定程度上限制建設(shè)用地的擴(kuò)張，同時(shí)也約束了新增建設(shè)用地不能在紅線以內(nèi)發(fā)展，對(duì)于區(qū)域的生態(tài)保護(hù)有重要的作用。

(4) 通過(guò)對(duì)研究區(qū)的生態(tài)敏感度分析，不同土地利用類(lèi)型的價(jià)值系數(shù)的變化對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值產(chǎn)生的影響較小;通過(guò)對(duì)研究區(qū)的生態(tài)變化度分析，林地的面積變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的影響最大，園地、耕地和水域的面積的變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)也有一定的影響。根據(jù)結(jié)果雖然林地在萬(wàn)州區(qū)的地類(lèi)面積中占有最大的比例，但因?yàn)槠鋵?duì)于生態(tài)系統(tǒng)的重要性不能放松對(duì)林地的保護(hù)。

(5) 總體來(lái)說(shuō)，在生態(tài)紅線劃定之后對(duì)生態(tài)系統(tǒng)有良好的保護(hù)作用，整體上提高了生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)總價(jià)值，符合現(xiàn)在生態(tài)文明建設(shè)的理念和要求，在區(qū)域建設(shè)用地的規(guī)劃和布局上也更加合理，對(duì)于區(qū)域的持續(xù)健康發(fā)展具有重要的意義。