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生态安全格局约束下长株潭都市圈建设用地演变模拟与管控

李欣 王志远 刘丹丹 吕靖童

李欣,王志远,刘丹丹,等.生态安全格局约束下长株潭都市圈建设用地演变模拟与管控[J].环境工程技术学报,2023,13(1):348-358 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210835
引用本文: 李欣,王志远,刘丹丹,等.生态安全格局约束下长株潭都市圈建设用地演变模拟与管控[J].环境工程技术学报,2023,13(1):348-358 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210835
LI X,WANG Z Y,LIU D D,et al.Simulation and control of the evolution of construction land in Changzhutan metropolitan area under the constraints of ecological security pattern[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2023,13(1):348-358 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210835
Citation: LI X,WANG Z Y,LIU D D,et al.Simulation and control of the evolution of construction land in Changzhutan metropolitan area under the constraints of ecological security pattern[J].Journal of Environmental Engineering Technology,2023,13(1):348-358 doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210835

生态安全格局约束下长株潭都市圈建设用地演变模拟与管控

doi: 10.12153/j.issn.1674-991X.20210835
基金项目: 国家自然科学基金项目(51478470);湖南省社会科学基金项目(18YBQ106);湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(19B480)
详细信息
    作者简介:

    李欣(1997—),女,硕士,主要从事城乡规划研究,704546692@qq.com

    通讯作者:

    王志远(1985—),男,副教授,博士,主要从事城乡空间规划研究,wzhiyuan2005@yeah.net

  • 中图分类号: TU984;X826

Simulation and control of the evolution of construction land in Changzhutan metropolitan area under the constraints of ecological security pattern

  • 摘要:

    为探索生态安全格局下区域可持续发展模式,选取长株潭都市圈为研究对象,通过遥感数据识别2000—2020年建设用地变化情况,采用综合生态重要性评估模型和MCR(minimal cumulative resistance)模型构建都市圈生态安全格局,基于FLUS模型(future land use change scenario simulation model)设置自然发展(ND)、核心生态块保护(CEP)、生态安全格局约束(ESPR) 3种建设用地模拟情景,在模拟结果的基础上划定长株潭都市圈城镇开发边界。结果表明:2000—2020年长株潭都市圈建设用地扩张迅速,且由急速无序扩张转为缓速集中扩张;利用综合生态重要性评价得到极重要性生态用地共计2 649.54 km2,筛选得到生态源地共计1 204.38 km2,占研究区总面积的13.97%,并构建出长株潭都市圈综合生态安全格局;在ND、CEP、ESPR 3种情景模式下,2030年长株潭都市圈建设用地规模分别达到1 345.88、1 345.79和1 284.94 km2。基于ESPR情景划定城镇开发边界范围,可有效实现土地经济和生态效益的最大化,并为该地区的生态保护和土地利用规划提供参考。

     

  • 图  1  研究区示意

    Figure  1.  Schematic diagram of the study area

    图  2  2000—2020年长株潭都市圈建设用地标准差椭圆

    Figure  2.  Standard deviation ellipse used for the construction land of Changzhutan metropolitan area from 2000 to 2020

    图  3  长株潭都市圈生态因子重要性评价与综合生态用地识别

    Figure  3.  Evaluation of the importance of ecological factors and identification of comprehensive ecological land in Changzhutan metropolitan area

    图  4  长株潭都市圈生态安全格局

    Figure  4.  Ecological security pattern of Changzhutan metropolitan area

    图  5  长株潭都市圈建设用地现状与模拟检验

    Figure  5.  Status quo and simulation test of construction land in Changzhutan metropolitan area

    图  6  长株潭都市圈2030年建设用地多情景模拟

    Figure  6.  Multi-scenario simulation of construction land in Changzhutan metropolitan area in 2030

    图  7  长株潭都市圈2030年城镇开发边界划定

    Figure  7.  Delineation of urban development boundary in Changzhutan metropolitan area in 2030

    表  1  生物多样性保护功能评价分级标准

    Table  1.   Classification standards of biodiversity conservation function evaluation

    评价因子分级指标分值权重
    用地类别林地、灌木林、疏林地、其他林地10.8
    河渠、湖泊、水库坑塘、滩地、沼泽地2
    高覆盖草地、中覆盖草地、低覆盖草地3
    水田、旱地4
    城镇用地、农村居民点、其他建设用地、
    裸土地、裸岩石质地
    5
    坡度/(°)0~210.2
    2~82
    8~153
    15~254
    25~725
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    表  2  地质灾害的影响因子及其敏感性划分标准

    Table  2.   The influencing factors of geological disasters and the classification standard of susceptibility

    敏感性分值植被覆盖度/%高程/m坡度/(°)用地分类
    1<30<25<2林地、灌木林、疏林地、其他林地
    230~4525~502~8河渠、湖泊、水库坑塘、滩地、沼泽地
    345~6050~1008~15高覆盖草地、中覆盖草地、低覆盖草地
    460~75100~20015~25水田、旱地
    5>75>200>25城镇用地、农村居民点、其他建设用地、
    裸土地、裸岩石质地
    权重0.250.20.30.25
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    表  3  长株潭都市圈基本生态阻力系数

    Table  3.   Basic ecological resistance coefficient of Changzhutan metropolitan area

    有林地、河渠、
    湖泊
    水田、灌木林、水库
    坑塘、沼泽地
    疏林地、其他
    林地、滩地
    旱地、高覆盖
    度草地
    中覆盖度草地、
    低覆盖度草地
    裸土地、裸
    岩石质地
    农村居
    民点
    其他建设
    用地
    城镇
    用地
    110203050200300400500
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    表  4  FLUS模型模拟试验相关参数及具体设置情况

    Table  4.   Relevant parameters and specific settings of FLUS model simulation experiment

    模型运行模块主要参数说明及要求具体设置
    基于神经网
    络的出现概
    率计算模块
    Land Use Data初始年份用地类型栅格数据,用地类型编号从1开始,属于区域内的用地类型设置为“Valid Data”,
    区域外设置为“NoData Value”
    初始年份为2015年
    ANN Training设置神经网络获取训练样本的采样模式、
    采样比例及隐藏层数
    采样模式为均匀采样模式;采样比例为20,即采样点占研究区有效像元的2%;隐藏层数为12(默认值),层数增高可降低误差,提高概率数据精度
    Save Path设置存放路径及输出概率数据的精度类型数据精度类型为Single Accuracy
    Driving Data加载驱动因子栅格数据,各因子数据的行列数要与用地类型栅格数据保持一致研究区驱动因子共12个,用于神经网络
    适宜性概率计算
    基于自适应惯性机制的元胞自动机Land Use Data初始年份用地类型栅格数据,用地类型编号从1开始,属于区域内的用地类型设置为“Valid Data”,
    区域外设置为“NoData Value”
    初始年份为2015年和2020年
    Probability Data加载适宜性概率数据基于神经网络的适宜性概率计算模块得到的各用地类型的分布概率数据
    Restricted Data输入约束用地变化的限制数据。该数据为二值数据,即0和1。数值0表示不允许用地类型发生转化,1表示允许发生转化研究区内的现状河流、核心源地、高安全格局
    作为限制区域
    Simulation Setting设置模拟参数:Maximum Number of Iteration,300;Neighborhood,3;Accelerate(0-1),0.1;Thread,1初始年份的用地类型像元数为2015年各用地类型数量;模拟的目标像元数为2020年各用地类型数量;成本转换矩阵根据研究区2015—2020年建设用地面积转移矩阵设置;邻域因子参数为0~1,越接近1表示该用地类型的扩张能力越强,该参数设置情况经多次对比调整后确定
    Save Simulation设置模拟结果保存路径
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    表  5  2000—2020年长株潭都市圈建设用地增长速率与强度

    Table  5.   The growth rate and intensity of construction land in the Changzhutan metropolitan area from 2000 to 2020

    时间段增长速率/%增长强度
    2000—2005年1 159.45.28
    2005—2010年3 921.9114.13
    2010—2015年446.650.94
    2015—2020年183.330.37
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  • 收稿日期:  2021-12-17

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