李鵬輝 張占錄

(中國人民大學 公共管理學院，北京 100872)

行政中心是城市中管理、監(jiān)督與服務機構的空間聚集。行政中心遷移可以帶來資源再配置、聚焦和產業(yè)結構轉型效應，有利用緩解舊城壓力和引導城市空間拓展，是化解大城市病的關鍵要素。遷移后新的行政中心會對城市空間結構和經(jīng)濟發(fā)展產生直接的影響,最終導致土地利用/覆被的變化。隨著城市規(guī)模不斷擴張，北京中心城區(qū)普遍出現(xiàn)了人口密度增長、地價上漲、交通擁擠等“大城市病”問題。2019年1月11日，經(jīng)國務院批準，北京市人民政府機關由東城區(qū)搬遷至通州區(qū)。根據(jù)相關部署，到2035年城市副中心常住人口規(guī)?？刂圃?30萬人以內，就業(yè)人口規(guī)?？刂圃?0萬～75萬人，通州區(qū)常住人口規(guī)?？刂圃?00萬～205萬人以內，就業(yè)人口規(guī)?？刂圃?15萬～120萬人。以疏解北京非首都功能為目標的北京行政副中心搬遷對通州地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、居民生活和生態(tài)環(huán)境等帶來巨大變化，從而對通州區(qū)土地利用產生巨大的影響。

土地是人類生存發(fā)展的核心資源，土地利用/覆被變化是區(qū)域人口、資源、環(huán)境與發(fā)展問題的基本核心，是全球環(huán)境變化和可持續(xù)發(fā)展領域前沿的核心問題。土地利用/覆被時空過程刻畫與模擬一直是土地利用/覆被研究的核心科學命題之一，對于指導國土空間規(guī)劃和土地管理、評估政策對土地利用影響具有重要價值。土地利用/覆被模擬研究主要集中于多情景分析、空間布局與優(yōu)化以及土地利用模擬應用，研究視角集中于協(xié)同發(fā)展視角、生態(tài)安全視角、農林復合視角、城鎮(zhèn)化視角，對行政中心遷移視角下土地利用模擬研究較少。CLUE-S (conversion of land use and its effects at small region extent)模型是一種典型的經(jīng)驗統(tǒng)計分析模型，可以清晰地表現(xiàn)土地利用空間變化的驅動因子，在模擬區(qū)域尺度土地利用時空動態(tài)變化方面具有優(yōu)勢，廣泛應用于土地利用模擬研究，并在京津冀地區(qū)的適用性得到了驗證。Dyna-CLUE模型是CLUE-S模型的改進版本，增加了鄰域處理模塊，模擬精度進一步提升。因此，本研究擬以北京市行政中心遷移為背景，基于2009年至2017年通州區(qū)土地利用調查和自然、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，利用Dyna-CLUE模型分析通州區(qū)自然增長、生態(tài)保護和政府規(guī)劃情景下的土地利用變化情況。以期為京津冀區(qū)域協(xié)調發(fā)展、探索人口經(jīng)濟密集地區(qū)優(yōu)化開發(fā)模式提供支撐，為區(qū)域耕地保護、生態(tài)保護和優(yōu)化城市布局和空間結構提供決策建議，為探索生態(tài)文明建設有效路徑、促進人口經(jīng)濟資源環(huán)境相協(xié)調發(fā)展提供科學參考。

1 材料與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

通州區(qū)位于北京市東南部，京杭大運河北端。西臨朝陽區(qū)、大興區(qū)，北與順義區(qū)接壤，東隔潮白河與河北省三河市、大廠回族自治縣、香河縣相連，南和天津市武清區(qū)、河北省廊坊市交界。地處永定河、潮白河沖積洪積平原，地勢平坦，大小河流13條(圖1)。屬大陸性季風氣候區(qū)，受冬、夏季風影響，形成春季干旱多風、夏季炎熱多雨、秋季天高氣爽、冬季寒冷干燥的氣候特征。

圖1 通州區(qū)行政區(qū)劃Fig.1 Administrative division of Tongzhou District

通州區(qū)土地總面積為905.81 km，其中建設用地為355.29 km，所占比例最大，為39.22%；其次為耕地，占比36.41%；水域和林地占比分別為9.30%和9.18%。其發(fā)展定位為：推進土地有序供應，建設水城共融的生態(tài)城市，實現(xiàn)生產生活生態(tài)融合發(fā)展。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本研究數(shù)據(jù)主要是通州區(qū)2009—2017年9期土地利用圖，來源于通州區(qū)自然資源局土地利用調查。高程數(shù)據(jù)來源于美國航天飛機雷達地形測圖(SRTM)數(shù)據(jù)(http:/srtm.csi.cgiar.org)。坡度數(shù)據(jù)以高程數(shù)據(jù)為基礎，利用ArcGIS坡度工具計算每個柵格坡度。道路數(shù)據(jù)來源于土地利用數(shù)據(jù)提取，以道路圖為基礎，利用ArcGIS距離函數(shù)計算每個柵格到最近道路的距離。水域數(shù)據(jù)來源于土地利用數(shù)據(jù)提取，以水域圖為基礎，利用ArcGIS距離函數(shù)計算每個柵格到最近水域的距離。農村和城鎮(zhèn)數(shù)據(jù)來源于土地利用數(shù)據(jù)提取，以農村和城鎮(zhèn)圖為基礎，利用ArcGIS距離函數(shù)計算每個柵格到最近農村和城鎮(zhèn)的距離。以上數(shù)據(jù)分辨率均為30 m。

2 研究方法

土地利用變化及其效應(CLUE)模型屬于一種動態(tài)的、多尺度的土地利用變化空間分布模擬模型。CLUE模型由四個主要的模塊組成，即需求模塊，人口模塊，產量模塊和空間分配模塊。Dyna-CLUE模型對CLUE模型的驅動因子計算、空間分配等多個環(huán)節(jié)進行了改進，使之更適應小尺度下的土地利用數(shù)據(jù)表達方式和精度要求。Dyna-CLUE模型的假設條件為該地區(qū)土地需求決定土地利用，并且土地利用的分布受自然因素和社會經(jīng)濟因素影響從而處于動態(tài)平衡中。Dyna-CLUE模型由非空間的土地需求模塊和空間分配模塊組成(圖2)。Dyna-CLUE模型的正常運行需要空間政策與限制區(qū)域、土地利用類型轉移設置、土地需求、空間特征四個條件的支撐。空間限制區(qū)域如自然保護區(qū)限制轉換為其他土地利用類型，政策限制區(qū)域如森林因受政策保護禁止轉換為其他土地利用類型。土地利用類型轉移設置表明各種土地利用類型相互轉換的彈性系數(shù)。土地需求則根據(jù)不同利用情景進行模擬分析。

圖2 Dyna-CLUE模型基本結構Fig.2 Basic structure of Dyna-CLUE model

空間特征基于各種土地利用類型在空間上的分布概率。在Dyna-CLUE模型中，用Logistic回歸來計算土地利用類型的空間分布與驅動力之間的關系，Logistic回歸通過計算事件的發(fā)生概率，使用自變量作為預測值，可以解釋土地利用類型和其驅動力因素之間的關系。具體表示為柵格內每個單元內每種農業(yè)結構類型出現(xiàn)的概率。Logistic回歸公式如下：

(1)

式中：

p

為土地利用類型

i

在該柵格中出現(xiàn)的概率；

X

,為土地利用類型轉變的驅動因子；

α

為回歸方程的回歸系數(shù)，表示土地利用類型和驅動因子的定量關系。

2.1 土地利用類型設置

根據(jù)研究需要，將土地利用類型劃分為六大類，分別為耕地、園地(草地)、林地、設施農用地、建設用地和水域。由于通州區(qū)草地較少，占比僅為0.11%(2017年)，故將其劃分到園地類別(表1)。

表1 土地利用分類標準
Table 1 Land use classification standard

類型Type二級地類Secondary land use type說明Explanation of classification耕地Cultivated land水田、水澆地、旱地種植農作物的土地園地(草地)Garden (grassland)果園、其他園地生長草本植物為主,覆蓋度在5%以上的各類草地 林地Forest land有林地、其他林地生長喬木、灌木、竹類、以及沿海紅樹林地等林業(yè)用地設施農用地Facility agricultural land設施農用地直接用于經(jīng)營性養(yǎng)殖的畜禽舍、工廠化作物栽培或水產養(yǎng)殖的生產設施用地及其相應附屬用地,農村宅基地以外的晾曬場等農業(yè)設施用地建設用地Construction land鐵路用地、公路用地、農村道路、城市、建制鎮(zhèn)、村莊、采礦用地、風景名勝及特殊用地城鄉(xiāng)居民點及其以外的工礦、交通等用地水域Water area河流水面、坑塘水面、內陸灘涂、溝渠、水工建筑用地天然陸地水域和水利設施用地

2.2 土地利用類型轉移設置

轉移彈性系數(shù)表示土地利用類型轉換的難易程度，其為0到1的數(shù)值。0代表該農業(yè)結構類型極易發(fā)生變化，1代表該農業(yè)結構類型很難發(fā)生改變，0到1代表農業(yè)結構類型變化難易程度介于兩者之間。其設置依據(jù)研究者對土地利用類型變化的認識、本地區(qū)或類似地區(qū)土地利用類型變化規(guī)律、模型調試等。本研究參照京津冀地區(qū)CLUE-S模型設置參數(shù)并經(jīng)模型調試后將耕地、園地(草地)、林地、設施農用地、建設用地和水域轉移彈性系數(shù)分別設置為0.5、0.5、0.6、0.8、0.8和0.7。土地利用類型轉移彈性系數(shù)設置說明如表2所示。

表2 土地利用類型轉移彈性系數(shù)
Table 2 Elasticity coefficient of land use type transfer

編碼Code土地利用類型Land use type轉移彈性系數(shù)Elasticity coefficient設置說明Explanation of setting0耕地0.5耕地較易改變,但由于耕地保護政策,系數(shù)位于中等水平1園地(草地)0.5草地系數(shù)位于中等水平2林地0.6林地系數(shù)位于中等偏上水平3設施農用地0.8設施農用地較難改變,系數(shù)較高4建設用地0.8建設用地較難改變,系數(shù)較高5水域0.7水域較難轉換為其他用地,系數(shù)較高

土地利用類型轉移矩陣(表3)代表各類土地利用類型相互轉換的可能性。表3中橫向表示未來情景土地利用類型，縱向表示當前土地利用類型。用0和1來表示土地利用類型轉換的可能性，其中0代表不能轉換，1代表可以轉換?？紤]到建設用地極難轉為其他用地類型，因此將其轉換可能性設置為0。其他用地類型存在相互轉換的可能性，因此轉換可能性設置為1。

表3 土地利用類型轉移矩陣
Table 3 Land use type transfer matrix

土地利用類型Land use type耕地Cultivatedland園地(草地)Garden(grassland)林地Forestland設施農用地Facilityagricultural land建設用地Constructionland水域Waterarea耕地Cultivated land111111園地(草地)Garden (grassland)111111林地Forest land111111設施農用地Facility agricultural land111111建設用地Construction land000010水域Water area111111

2.3 驅動因子選取

在對京津冀地區(qū)土地/覆被變化驅動因子分析基礎上，參照京津冀地區(qū)CLUE-S模型驅動因子選取及數(shù)據(jù)可獲取性選取了高程、坡度、距城鎮(zhèn)距離、距農村距離、距公路距離、距農村道路距離、距水域距離等7個驅動因素。驅動因子描述性統(tǒng)計見表4。

表4 驅動因子描述性統(tǒng)計
Table 4 Descriptive statistics of driving factors

編碼Code驅動因子Driving factor單位Unit最小值Min最大值Max平均值Mean標準差SD0高程m5.0063.0028.8015.411坡度°0.0060.822.742.872距城鎮(zhèn)距離m0.005 304.57957.78961.923距農村距離m0.002 460.18214.48259.974距公路距離m0.003 007.19222.23305.115距農村道路距離m0.003 501.79516.65451.856距水域距離m0.003 332.57321.03290.01

2.4 情景設置

本研究共設置了3種情景，分別是自然增長情景、生態(tài)保護情景和政府規(guī)劃情景。自然增長情景假定通州區(qū)結構按照2009—2017年變化規(guī)律變化，采用線性插值獲得各用地類型面積。生態(tài)保護情景保證林地和水域等生態(tài)用地穩(wěn)定增長，2035年生態(tài)用地面積達到25%。政府規(guī)劃情景則依據(jù)相關北京城市總體規(guī)劃、通州與北三縣協(xié)同發(fā)展規(guī)劃進行設置：嚴格耕地保護，建設用地保持下降趨勢，林地面積提升5%(表5)。

表5 通州區(qū)土地利用模擬情景說明
Table 5 Description of land use simulation scenario in Tongzhou District

序號Code利用情景Simulation scenario說明Explanation of scenario1自然增長通州區(qū)各類土地面積按照2009—2017年變化規(guī)律變化2生態(tài)保護保證林地和水域等生態(tài)用地穩(wěn)定增長,2035生態(tài)用地面積達到25%3政府規(guī)劃依據(jù)北京城市總體規(guī)劃(2016—2035年)、通州與北三縣協(xié)同發(fā)展規(guī)劃、北京城市副中心(通州區(qū))國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標綱要等

3 結果與分析

3.1 通州區(qū)土地利用結構變化

通州區(qū)建設用地和設施農用地呈增長的趨勢，耕地、園地(草地)、林地和水域呈減少的趨勢(圖3)。以變化量來看，建設用地面積增長最為明顯，相較于2009年，增長了31.88 km；耕地減少最為明顯，減少了22.09 km。以變化率來看，建設用地和設施農用地分別增長了9.86%和12.63%；而園地(草地)減少最為明顯，減少了11.26%，其次為水域，減少了6.92%(表6)。

表6 2009年和2017年通州區(qū)不同類型土地利用變化
Table 6 Land use change of Tongzhou District in 2009 and 2017

土地利用類型Land use type2009年2017年變化量Variation變化率/%Rate of change耕地Cultivated land351.93329.84-22.09-6.28園地(草地)Garden (grassland)38.2433.93-4.31-11.26林地Forest land84.5883.19-1.39-1.64設施農用地Facility agricultural land17.1819.352.1712.63建設用地Construction land323.41355.2931.889.86水域Water area90.4784.21-6.26-6.92

圖3 通州區(qū)2009—2017年各土地利用類型結構變化Fig.3 Structure change of land use types from 2009 to 2017 in Tongzhou District

3.2 通州區(qū)土地利用模擬

3

.

2

.

1

不同模型驗證

1)回歸結果驗證。利用SPSS對高程、坡度、距城鎮(zhèn)距離、距農村距離、距公路距離、距農村道路距離以及距水域距離等7個驅動因子進行Logistic回歸，分析各土地利用類型和各個驅動因子之間的關系，結果見表7。該回歸結果利用ROC曲線進行檢驗。當ROC大于0.7時，回歸方程對土地利用類型有很好的解釋能力。回歸結果顯示，各類土地利用類型回歸檢驗ROC均大于0.7，表明回歸結果可以解釋各土地利用類型。

表7 通州區(qū)土地利用模擬驅動因子回歸結果
Table 7 Driver factors regression results of land use simulation in Tongzhou District

驅動因子Driving factor耕地Cultivatedland園地(草地)Garden(grassland)林地Forestland設施農用地Facilityagricultural land建設用地Constructionland水域Waterarea高程DEM-0.49***2.00***0.60***0.160.290.67***坡度Slope0.62***1.80***0.211.01***-0.87***-0.18距城鎮(zhèn)距離Distance from city1.59***-0.72***0.97***0.47***-2.56***0.35***距農村距離Distance from rural areas7.32***1.27***1.95***-1.69***-12.19***3.17***距公路距離Distance from highway-0.66***-1.34***-0.12**0.80***0.75***0.17***距農村道路距離Distance from rural roads-12.23***-10.62***-6.67***-3.61***16.12***-2.14***距水域距離Distance from water area2.93***1.23***-0.73***-2.21***4.11***-19.30***常數(shù)Constant0.16-1.44***-0.50***0.12-0.22**0.17

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的水平上顯著。
Note: ***, ** and * represent significant differences at the levels of 1%, 5% and 10%, respectively.

驅動因子回歸結果顯示高程與園地(草地)、林地和水域呈正相關關系，其中對園地(草地)影響較大，回歸系數(shù)為2.00；與耕地呈負相關關系，回歸系數(shù)為-0.49。坡度與耕地、園地(草地)和設施農用地呈正相關關系，其中對園地(草地)影響較大，回歸系數(shù)為1.80；與建設用地呈負相關關系，回歸系數(shù)為-0.87。距城鎮(zhèn)距離與耕地、林地、設施農用地和水域呈正相關關系，其中對耕地影響較大，回歸系數(shù)為1.59；與園地(草地)和建設用地呈負相關關系，其中對建設用地影響較大，回歸系數(shù)為-2.56。距農村距離與耕地、園地(草地)、林地和水域呈正相關關系，其中對耕地影響較大，回歸系數(shù)為7.32；與設施農用地和建設用地呈負相關關系，其中對建設用地影響較大，回歸系數(shù)為-12.19。距公路距離與設施農用地、建設用地和和水域呈正相關關系，其中對設施農用地影響較大，回歸系數(shù)為0.80；與耕地、園地(草地)和林地呈負相關關系，其中對園地(草地)影響較大，回歸系數(shù)為-1.34。距農村道路距離與建設用地呈正相關關系，回歸系數(shù)為16.12；與耕地、園地(草地)、林地、設施農用地和水域呈負相關關系，其中對耕地影響較大，回歸系數(shù)為-12.23。距水域距離與耕地、園地(草地)和建設用地呈正相關關系，其中對建設用地影響較大，回歸系數(shù)為4.11；與林地、設施農用地和水域呈負相關關系，其中對水域用地影響較大，回歸系數(shù)為-19.30。

2)模擬結果驗證。采用Kappa系數(shù)對土地利用模擬結果進行驗證。將模擬結果與真實結果進行對比，得到Kappa系數(shù)。Kappa系數(shù)為0到1之間的連續(xù)數(shù)值，越接近1，說明模擬結果越準確。當0.80

(2)

式中：

p

為正確模擬比例；

p

為隨機情況下期望的正確模擬比例；

p

為理想分類情況下的正確模擬比例。

對比2017年通州區(qū)土地利用模擬圖和真實圖(圖4)，得到Kappa系數(shù)為0.95，處于0.80～1.0說明模擬結果和真實結果比較，幾乎一致，可以應用在不同情景下的土地利用模擬。

圖4 通州區(qū)土地利用模擬圖(a)和現(xiàn)狀圖(b)Fig.4 Land use simulation map (a) and current map (b) of Tongzhou District

3

.

2

.

2

情景模擬

1)自然增長情景。根據(jù)模擬結果，自然增長情景土地利用圖如圖5所示。自然增長情景顯示2035年耕地、園地(草地)、林地、設施農用地、建設用地和水域面積占比分別為31%、3%、9%、2%、47%和8%。相較于2017年，2035年耕地、園地(草地)、林地和水域分別減少了15 %、29%、4%和17%，而設施農用地和建設用地分別增長了25%和20%。

從空間上看，2017年至2035年未變化區(qū)域占72%，變化區(qū)域占28%，變化比例較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)包括東部的潞城鎮(zhèn)和西集鎮(zhèn)。土地利用狀態(tài)轉移矩陣顯示主要變化特征為耕地、園地(草地)和水域轉向建設用地。具體來看：耕地轉向建設用地面積為60.79 km，其中通州區(qū)東南的漷縣鎮(zhèn)和北部的宋莊鎮(zhèn)分別貢獻了25%和14%。園地(草地)轉向建設用地面積為3.52 km，主要發(fā)生在通州區(qū)北部的宋莊鎮(zhèn)和東部的西集鎮(zhèn)，分別占28%和19%。水域轉向建設用地面積為2.51 km，主要發(fā)生在通州區(qū)東南部的漷縣鎮(zhèn)和北部的宋莊鎮(zhèn)。

2)生態(tài)保護情景。生態(tài)保護情景旨在保護林地和水域等生態(tài)用地。生態(tài)保護情景顯示2035年耕地、園地(草地)、林地、設施農用地、建設用地和水域面積所占比例分別為36%、3%、13%、1%、37%和10%。相較于2017年，2035年耕地基本保持不變，園地(草地)、設施農用地和建設用地分別減少了30%、46%、5%，而林地和水域分別增長了44%和4%(圖5)。

從空間上看，2017年至2035年未變化區(qū)域占76%，變化區(qū)域占24%，變化比例較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)集中在東部的潞城鎮(zhèn)和西集鎮(zhèn)。土地利用狀態(tài)轉移矩陣顯示主要變化特征為耕地、園地(草地)和設施農用地轉向林地，其中耕地轉向林地面積為73.18 km，變化區(qū)域集中在通州區(qū)東南部的漷縣鎮(zhèn)和中部的張家灣鎮(zhèn)，分別占耕地轉向林地總面積的23%和14%；園地(草地)轉向林地面積為4.76 km，變化區(qū)域集中在通州區(qū)東部的西集鎮(zhèn)和中部的張家灣鎮(zhèn)，分別占27%和19%；設施農用地轉向林地面積為6.85 km，主要發(fā)生在通州區(qū)北部的宋莊鎮(zhèn)和中部的張家灣鎮(zhèn)。

3)政府規(guī)劃情景。政府規(guī)劃情景目標為建設水城共融的生態(tài)城市。政府規(guī)劃情景顯示2035年耕地、園地(草地)、林地、設施農用地、建設用地和水域面積所占比例分別為36%、3%、9%、2%、40%和9%。相較于2017年，2035年耕地和建設用地基本保持不變，園地(草地)和設施農用地分別減少了12%和7%，而林地、水域和建設用地分別增長了3%、1%和1%(圖5)。

圖5 通州區(qū)土地利用自然增長(a)、生態(tài)保護(b)和政府規(guī)劃(c)情景模擬圖Fig.5 Land use natural growth (a), ecological protection (b) and government planning (c) scenario simulation maps of Tongzhou District

從空間上看，2017年至2035年未變化區(qū)域占76%，變化區(qū)域占24%，變化比例較高的區(qū)域集中在城市副中心地區(qū)。土地利用狀態(tài)轉移矩陣顯示主要變化特征為為園地(草地)和設施農用地轉向林地。其中園地(草地)轉向林地面積為3.63 km，主要分布在通州區(qū)北部的宋莊鎮(zhèn)和東部的西集鎮(zhèn)，分別占22%和21%；設施農用地轉向林地面積為3.86 km，主要分布在通州區(qū)北部宋莊鎮(zhèn)和中部張家灣鎮(zhèn)，分別占18%和17%。

4)3種情景比較。相較于自然增長情景，生態(tài)保護情景加強了林地和水域保護，抑制了建設用地的增長。具體來看，林地面積增長了50%，水域面積增長了25%，建設用地面積減少了21%。相較于自然增長情景，政府規(guī)劃情景強調了耕地保護，抑制了建設用地的增長。具體來看，耕地面積增長了17%，建設用地面積減少了16%。相較于政府規(guī)劃情景，生態(tài)保護情景加強了林地和水域保護，抑制了建設用地的增長，具體來看林地面積增長了40%，水域面積增長了25%，建設用地面積減少了6%。

從空間上看，相較于自然增長情景，生態(tài)保護情景和政府規(guī)劃情景主要變動鄉(xiāng)鎮(zhèn)為東南部的漷縣鎮(zhèn)、北部的宋莊鎮(zhèn)。具體來看，生態(tài)保護情景林地新增及建設用地減少主要分布在東南部的漷縣鎮(zhèn)、北部的宋莊鎮(zhèn)以及中部張家灣鎮(zhèn)；政府規(guī)劃情景耕地新增及建設用地減少集中在在東南部的漷縣鎮(zhèn)、北部的宋莊鎮(zhèn)以及西部臺湖鎮(zhèn)。相較于政府規(guī)劃情景，生態(tài)保護情景林地新增及建設用地減少主要分布在東南部的漷縣鎮(zhèn)、北部的宋莊鎮(zhèn)以及中部張家灣鎮(zhèn)。

4 討論與結論

4.1 討論

本研究在現(xiàn)有京津冀地區(qū)土地利用情景模擬研究的基礎上，對行政中心遷移背景下通州區(qū)自然增長、生態(tài)保護和政府規(guī)劃情景下的土地利用變化情況進行了模擬分析。研究視角上，在京津冀地區(qū)土地利用模擬協(xié)同發(fā)展、生態(tài)安全以及生態(tài)-經(jīng)濟權衡等視角基礎上，本研究基于行政中心遷移視角分析了通州區(qū)未來土地利用變化情況，以期為北京城市副中心耕地保護、生態(tài)保護和城市布局優(yōu)化提供支撐。研究內容上，本研究從自然增長、生態(tài)保護和政府規(guī)劃3種情景出發(fā)對通州區(qū)未來土地利用模式進行了比較分析，從多角度探究了通州區(qū)優(yōu)化開發(fā)和保護模式。研究結論上，自然增長情景下耕地轉向建設用地、生態(tài)保護情景下注重林地增長、政府規(guī)劃情景下強調耕地保護，這一結論與相關研究保持一致，不同的是本研究基于鄉(xiāng)鎮(zhèn)維度，細化了通州區(qū)不同情景下不同區(qū)域的發(fā)展路徑，為北京城市副中心人口經(jīng)濟資源環(huán)境相協(xié)調發(fā)展提供科學參考。

本研究分析了通州區(qū)不同情景下未來土地利用變化情況，但是由于數(shù)據(jù)來源限制未考慮將基本農田保護區(qū)和自然保護區(qū)等在Dyna-CLUE模型中設置為政策限制區(qū)域，是否需要限制基本農田保護區(qū)和自然保護區(qū)等轉變需要進一步的探討。

4.2 結論

1)應用Dyna-CLUE模型，對通州區(qū)土地利用進行了模擬預測，Kappa系數(shù)為0.95，表明Dyna-CLUE模型可以較好模擬通州區(qū)土地利用，可以應用與不同情景模擬結果。

2)自然增長、生態(tài)保護和政府規(guī)劃3種情景顯示行政中心遷移背景下通州區(qū)未發(fā)生變化區(qū)域大約占75%，表明大約25%的土地利用類型發(fā)生了變化，變化比例較高的區(qū)域集中在通州區(qū)東部和副中心地區(qū)。自然增長情景主要變化特征為耕地、園地(草地)和水域轉向建設用地，集中在通州區(qū)東南的漷縣鎮(zhèn)和北部宋莊鎮(zhèn)。生態(tài)保護情景下變化最為明顯的是耕地、園地(草地)和設施農用地轉向林地，主要發(fā)生在通州區(qū)東南的漷縣鎮(zhèn)和中部的張家灣鎮(zhèn)。政府規(guī)劃情景主要變化特征為園地(草地)和設施農用地轉向林地，主要分布在通州區(qū)北部的宋莊鎮(zhèn)、東部的西集鎮(zhèn)以及中部的張家灣鎮(zhèn)。

3)相較于自然增長情景，行政中心遷移背景下生態(tài)保護情景加強了林地和水域保護，抑制了建設用地的增長；政府規(guī)劃情景強調了耕地保護，抑制了建設用地的增長。相較于政府規(guī)劃情景，生態(tài)保護情景加強了林地和水域保護。從空間上看，區(qū)別主要在于東南部的漷縣鎮(zhèn)以及北部的宋莊鎮(zhèn)。

4)多情景模擬顯示行政中心遷移會對通州區(qū)土地利用帶來顯著影響，因此未來通州區(qū)國土空間規(guī)劃以及土地管理可以注意以下幾點：耕地保護需要關注城市副中心邊緣地區(qū)和東部鄉(xiāng)鎮(zhèn)，園地(草地)保護需要聚焦于通州區(qū)北部的宋莊鎮(zhèn)和東部的西集鎮(zhèn)。生態(tài)建設中新增林地規(guī)劃可以重點關注通州區(qū)東南的漷縣鎮(zhèn)、中部的張家灣鎮(zhèn)以及北部的宋莊鎮(zhèn)，水域規(guī)劃可以著重于通州區(qū)城區(qū)周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及東南的漷縣鎮(zhèn)。