中国建设用地扩张未来情景模拟及其对景观格局演化的影响

对中国建设用地的未来扩张趋势及时空格局进行模拟预测,可为科学编制国土空间规划和合理调控城乡发展提供科学依据。本研究对未来30年中国建设用地扩张进行多情景模拟预测,并分析不同区域建设用地扩张的时空演化特征及其对景观格局演化的影响。研究结果表明：(1)基于斑块生成土地利用模拟模型（Patch-generating Land Use Simulation,PLUS）可以获得较高的模拟精度,各分区Kappa系数均高于0.92,总体精度均高于95%,FoM值均高于0.40,表明PLUS模型适用于全国尺度和大区域尺度的土地利用模拟。(2)影响中国建设用地扩张最主要的因素为人口、坡度和年均降水量,存在区域性差异。(3)自然发展、耕地保护、生态保护和可持续发展四种情景下模拟预测的未来土地利用的结构和特征具有明显差异,在可持续发展情景下建设用地扩张主要占用非重点保护的耕地和生态用地以及未利用地,可满足经济发展对于建设用地指标的刚性需求,有助于实现可持续高质量发展。(4)建设用地扩张对景观格局产生显著影响,在可持续发展情景下,与2020年相比,2030年、2040年和2050年建设用地预计增长分别为-0....     

黄河流域城市群扩张的时空格局演化及情景模拟——以呼包鄂榆城市群为例

黄河流域城镇扩张对区域景观格局影响显著,城市群人口聚集与增长引发了流域“人-地”矛盾和“空间冲突”等一系列生态环境问题。基于土地利用数据和FLUS模型对2025年和2035年呼包鄂榆城市群城镇化与土地利用时空演化特征进行多情景模拟预测。结果表明：① 1990—2018年呼包鄂榆城市群整体发展水平较低,建设用地面积经历了“平稳增加-缓慢增加-急剧增加”的变化过程,区域总体以草地为主,其占土地总面积的50%以上,其次是未利用土地和耕地,林地和建设用地次之。② 城市群扩张最剧烈地区在空间上主要发生在呼和浩特市、包头市等城市主城区,且扩张模式以外延式扩张为主,扩张来源主要是耕地、草地等生态用地。③ 三种情景模拟发现,2025年和2035年区域土地利用变化的空间结构和特征差异明显。自然发展情景下,城市扩张不受约束,高速增长占据了大量生态用地;加入生态约束条件很好的控制了对草地和林地的占用;经济发展情景下,城市扩张将进一步占据更多的未利用土地和耕地。本研究通过城市群扩张时空格局演化及情景模拟分析,尝试为区域规划、城市空间规划和区域生态空间保护提供多角度、多情景和可选择的政策决策参考。     

基于CLUE_S模型的矿区土地利用变化情景模拟——以徐州市贾汪矿区为例

以徐州市贾汪矿区1986、1996、2006和2016年4期遥感影像为数据源,基于CLUE-S模型,在传统Logistics回归模型的基础上引入空间自相关因子形成Autologistic回归模型,选取政策、自然环境、社会经济和空间约束等因素,对贾汪矿区2016年土地利用空间分布格局进行模拟以检验精度。在此基础上对研究区2026年趋势发展、经济发展和生态保护3种情景下的土地利用空间分布格局进行了模拟。结果表明：1）Autologistic回归模型在土地利用情景模拟过程中能够更好地反映真实的土地利用格局;2）研究区2016－2026年不同情景下,建设用地在3种情景下均呈现明显的增加趋势,未利用地面积持续减少,其中经济发展情景下建设用的增幅最大,生态保护用地情景下建设用地增幅最小,在生态保护情景下,林地、耕地等生态用地受到保护,建设用地的扩展速度被抑制。 关键词：土地利用变化;CLUE-S模型;Autologistic回归模型;情景模拟;贾汪矿区     

顾及建设用地聚集与排斥性的城市扩张模拟：以义乌市为例

建设用地在空间上存在相互聚集或排斥的特性,并可能影响到城市扩张格局。本文在厘清建设用地内部以及不同类型建设用地之间聚集与排斥性的基础上,将其纳入到元胞自动机（CA）模型的发展适宜性与邻域影响因子计算中,以此构建顾及建设用地聚集与排斥性的CA-SAE模型,并将其应用于义乌城市扩张模拟的实证分析。结果表明：CA-SAE模型能够有效模拟不同类型建设用地的扩张状况,且模拟精度要优于传统CA模型。同时,多情景的模拟结果也证实了建设用地聚集与排斥性会影响到不同类型建设用地的空间分布及城市扩张形态。本文构建的CA-SAE模型创新性地将建设用地聚集与排斥性纳入到CA模型中,为开展面向不同类型建设用地的城市扩张模拟提供了思路与方法。     

基于邻域相关的漓江流域土地利用多情景模拟与景观格局变化

建模和情景分析是土地利用变化研究的核心内容。选择旅游业高速发展的漓江流域为研究区,利用基于邻域相关构建空间权重的Auto-logistic 模型代替传统的Logistic 回归,构建CLUE-S 模型,对研究区2020 年土地利用格局进行多情景模拟,并通过景观格局指数对比分析不同发展情景下的景观格局特征。结果表明：① 利用邻域相关构建空间权重的Auto-logistic模型在预测土地空间分布概率方面较传统的Logistic 模型具有更好的预测能力;② 建设用地和草地高度破碎化、水域面积不稳定是漓江流域景观脆弱性的主要来源;③ 旅游地发展需要稳定、多样的景观格局。一方面要合理控制人为活动主导的用地类型对景观格局的冲击,另一方面应兼顾景观多样性,实现用地在社会经济和生态环境之间的协调。     

基于粒子群算法的大城市近郊区景观格局优化研究--以成都市龙泉驿区为例

景观格局优化是实现区域生态安全的重要途径。以成都市龙泉驿为研究区,在景观适宜性评价、景观数量优化基础上,构建PSO景观格局空间优化模型与求解算法,对经济发展、生态保护、统筹兼顾情景景观空间布局进行优化。结果表明:基于PSO的景观格局空间优化模型与算法能利用粒子位置模拟景观分布进行空间格局优化,实现了数量与空间优化的有机耦合,是景观格局优化的有效方法。目标年,经济发展情景优势景观为城乡人居及工矿、果园,景观格局呈现出西部坝区以城乡人居及工矿、农田为主,东部山区以果园为主的分布特征;生态保护情景优势景观为森林、城乡人居及工矿,景观格局呈现出西部坝区以城乡人居及工矿、果园、农田为主,东部山区以森林为主的分布特征;统筹兼顾情景优势景观为森林、城乡人居及工矿和果园,景观格局呈现出西部坝区以城乡人居及工矿、农田为主,东部山区以森林、果园为主的分布特征。统筹兼顾情景方案未来潜在可能性最大,其经济、生态、综合效益均得以优化提升,是目标年研究区最佳景观格局空间布局方案。     

资源环境保护下天津市用地空间增长模拟

从资源承载和生态保护的角度预测城镇土地利用变化,是实现国土空间用途管制的客观需求。以典型缺水城市天津市为研究区,采用系统动力学模型预测土地利用规模、最小成本路径法构建生态廊道和FLUS模型模拟土地利用变化等方法,分别模拟自然扩张和资源环境保护情景下天津市2035年土地利用情况。结果表明：① 资源约束条件显著制约城镇人口和建设用地的超量发展,随着资源约束增强、科技发展增速,人口和建设用地增长量随之降低,城镇GDP保持稳定增长。② 天津市重要生态廊道以南北向联系为主,东部和北部生态廊道重要性较高,部分生态廊道由于路径较长或距离建设用地较近而面临被蚕食挤压的风险。③ 水体湿地在资源环境保护情境下面积略有增长,在自然扩张情境下则延续以往不可持续的发展模式,出现向草地退化的情况,部分生态源地和廊道受到耕地侵占和建设用地扩张的影响。④ 受交通发展和京津职住分离的影响,天津市城镇建设用地增长主要发生在蓟州、武清和宝坻区。此外,在资源环境保护情景下,中心城区和滨海新区增长率较低,津南区表现出较大发展潜力。以资源环境承载约束城镇扩张,能够为国土空间规划实践提供科学引导。     

基于地理模拟方法的昆明市空间拓展情景分析简

改革开放以来,西部高原湖滨城市经历的快速城镇化进程给湖泊流域带来了较为严重的生态环境问题,未来城市空间发展政策的调整需要关注城市空间拓展对区域生态环境的影响。以位于滇池湖滨地区的昆明市为例,设定6种不用的城市空间拓展政策情景,应用SLEUTH模型预测了6种情景下未来20年的城市空间格局,采用空间指数和空间分析方法对预测结果进行了分析评价。结果表明：昆明市城市建成区具有典型的摊大饼式空间拓展模式,城市道路网对城市形态具有重要的影响。6种情景模式下未来昆明市建成区空间格局既有相似性,也表现出显著的差异。城市建设用地空间格局总体上呈集约、紧凑型的发展趋势。生态保护与城市发展管制相结合的政策情景对滇池湖滨地区的景观影响最小。多中心城市发展格局和城市发展管制相结合的政策情景对城市总体空间规模的控制具有明显的效果,但不宜在湖滨地区实施。滇池湖滨地区需要划定景观或生态保护区,严格禁止城市建设用地对湖滨用地景观的占用与分割。滇池湖滨以外的区域,适宜执行生态保护与城市发展管制相结合的多中心发展模式。     

京津冀城市群多情景空间演化模拟北大核心CSCDCSSCI

京津冀城市群是中国经济发展三大引擎之一,随着京津冀协同战略的深入推进,其空间拓展呈现出新趋势与新动力。首先,集成约束性元胞自动机、空间聚类、Logistic回归、时间迭代等算法,构建出以地理分区、宏观预测和微观分配为核心的多情景空间演化模型。然后,利用京津冀2000-2013年及规划预测的用地、交通、城镇、生态和社会经济等数据,进行模型参数识别与模拟效果验证,并从交通引导、城镇辐射、经济发展等定量揭示城市群地域空间演化的动力机制。最后,从城镇化发展速度、生态保护格局和规划政策引导三大角度进行多情景模拟,总体呈现城镇扩展速度减缓、京津用地疏解效应明显和交通引导趋势加强等特点,且主要沿京津、京保石、京唐秦和京张四条发展轴扩展。2014-2030年新增城镇建设用地共3851 km^2,年均增长量226.5 km^2,远低于2000-2013年的339.7 km^2;其中,京津两地新增用地占比由42%下降到26%,保定和廊坊则成为未来城镇扩展的主力军,四市总增量占比达56%。     

基于地理模拟方法的昆明市空间拓展情景分析

改革开放以来,西部高原湖滨城市经历的快速城镇化进程给湖泊流域带来了较为严重的生态环境问题,未来城市空间发展政策的调整需要关注城市空间拓展对区域生态环境的影响。以位于滇池湖滨地区的昆明市为例,设定6种不用的城市空间拓展政策情景,应用SLEUTH模型预测了6种情景下未来20年的城市空间格局,采用空间指数和空间分析方法对预测结果进行了分析评价。结果表明：昆明市城市建成区具有典型的摊大饼式空间拓展模式,城市道路网对城市形态具有重要的影响。6种情景模式下未来昆明市建成区空间格局既有相似性,也表现出显著的差异。城市建设用地空间格局总体上呈集约、紧凑型的发展趋势。生态保护与城市发展管制相结合的政策情景对滇池湖滨地区的景观影响最小。多中心城市发展格局和城市发展管制相结合的政策情景对城市总体空间规模的控制具有明显的效果,但不宜在湖滨地区实施。滇池湖滨地区需要划定景观或生态保护区,严格禁止城市建设用地对湖滨用地景观的占用与分割。滇池湖滨以外的区域,适宜执行生态保护与城市发展管制相结合的多中心发展模式。     

沈阳市城市扩展与土地利用变化多情景模拟

利用基于遥感手段获取的沈阳市城市扩展与土地利用变化历史数据,对SLEUTH城市扩展模型进行校正,对未来(2005~2030年)不同管理情景下的城市扩展与土地利用变化过程进行模拟,并对其发展变化趋势和生态环境影响进行分析与比较。结果显示,在三种管理情景下,未来的沈阳市城市建设用地都将持续增加,大量的耕地资源被侵占;但不同管理情景下,城市景观格局和区域面临的景观生态风险却表现出明显差异。SLEUTH模型的模拟结果较好地反映了沈阳市不同土地利用政策、规划方案等对未来城市扩展和土地利用变化以及区域景观生态风险的潜在影响,同时也指出了当前城市增长管理政策中存在的不足之处。     

基于景观生态安全格局构建的城镇空间扩展模式研究——以江苏沿海地区为例

基于景观生态学的“格局-过程”理论,对维护江苏沿海地区地形地貌、水源涵养、生物多样性、游憩景观等生态系统服务的单一安全格局进行构建;根据“最小-最大约束”准则,通过镶嵌运算进行叠加,构建综合生态安全格局。运用MCR模型,设置并比对“生态安全模式”“经济发展模式”和“生态与经济协调模式”等不同模式对城镇空间扩展的影响,识别需严格保护的低安全水平区和未来城镇空间重点开发的高安全水平区。研究得出：“生态保护与经济发展”协调型模式更好平衡“生态-社会-经济”效益,合理确定城镇建设和产业发展空间,是城镇健康有序发展的最优模式。     

Scenario simulation and landscape pattern dynamic changes of land use in the Poverty Belt around Beijing and Tianjin: A case study of Zhangjiakou city,Hebei Province

Land use/cover change has been recognized as a key component in global change and has attracted increasing attention in recent decades. Scenario simulation of land use change is an important issue in the study of land use/cover change, and plays a key role in land use prediction and policy decision. Based on the remote sensing data of Landsat TM images in 1989, 2000 and 2010, scenario simulation and landscape pattern analysis of land use change driven by socio-economic development and ecological protection policies were reported in Zhangjiakou city, a representative area of the Poverty Belt around Beijing and Tianjin. Using a CLUE-S model, along with socio-economic and geographic data, the land use simulation of four scenarios–namely, land use planning scenario, natural development scenario, ecological-oriented scenario and farmland protection scenario–were explored according to the actual conditions of Zhangjiakou city, and the landscape pattern characteristics under different land use scenarios were analyzed. The results revealed the following: (1) Farmland, grassland, water body and unused land decreased significantly during 1989–2010, with a decrease of 11.09%, 2.82%, 18.20% and 31.27%, respectively, while garden land, forestland and construction land increased over the same period, with an increase of 5.71%, 20.91% and 38.54%, respectively. The change rate and intensity of land use improved in general from 1989 to 2010. The integrated dynamic degree of land use increased from 2.21% during 1989–2000 to 3.96% during 2000–2010. (2) Land use changed significantly throughout 1989–2010. The total area that underwent land use change was 4759.14 km², accounting for 12.53% of the study area. Land use transformation was characterized by grassland to forestland, and by farmland to forestland and grassland. (3) Under the land use planning scenario, farmland, grassland, water body and unused land shrank significantly, while garden land, forestland and construction land increased. Under the natural development scenario, construction land and forestland increased in 2020 compared with 2010, while farmland and unused land decreased. Under the ecological-oriented scenario, forestland increased dramatically, which mainly derived from farmland, grassland and unused land. Under the farmland protection scenario, farmland was well protected and stable, while construction land expansion was restricted. (4) The landscape patterns of the four scenarios in 2020, compared with those in 2010, were more reasonable. Under the land use planning scenario, the landscape pattern tended to be more optimized. The landscape became less fragmented and heterogeneous with the natural development scenarios. However, under the ecological- oriented scenario and farmland protection scenario, landscape was characterized by fragmentation, and spatial heterogeneity of landscape was significant. Spatial differences in landscape patterns in Zhangjiakou city also existed. (5) The spatial distribution of land use could be explained, to a large extent, by the driving factors, and the simulation results tallied with the local situations, which provided useful information for decision-makers and planners to take appropriate land management measures in the area. The application of the combined Markov model, CLUE-S model and landscape metrics in Zhangjiakou city suggests that this methodology has the capacity to reflect the complex changes in land use at a scale of 300 m×300 m and can serve as a useful tool for analyzing complex land use driving factors.     

Urban construction land demand prediction and spatial pattern simulation under carbon peak and neutrality goals: A case study of Guangzhou,China

Urban construction land has relatively high human activity and high carbon emissions. Research on urban construction land prediction under carbon peak and neutrality goals (hereafter “dual carbon” goals) is important for territorial spatial planning. This study analyzed quantitative relationships between carbon emissions and urban construction land, and then modified the construction land demand prediction model. Thereafter, an integrated model for urban construction land demand prediction and spatial pattern simulation under “dual carbon” goals was developed, where urban construction land suitability was modified based on carbon source and sink capacity of different land-use types. Using Guangzhou as a case study, the integrated model was validated and applied to simulate the spatiotemporal dynamics of its urban construction land during 2030-2060 under baseline development and “dual carbon” goals scenarios. The simulation results showed that Guangzhou’s urban construction land expanded rapidly until 2030, with the spatial pattern not showing an intensive development trend. Guangzhou’s urban construction land expansion slowed during 2030-2060, with an average annual growth rate of 0.2%, and a centralized spatial pattern trend. Under the “dual carbon” goal scenario, Guangzhou’s urban construction land evolved into a polycentric development pattern in 2030. Compared with the baseline development scenario, urban construction land expansion in Guangzhou during 2030-2060 is slower, with an average annual growth rate of only 0.1%, and the polycentric development pattern of urban construction land was more prominent. Furthermore, land maintenance and growth, that is, a carbon sink, is more obvious under the “dual carbon” goals scenario, with the forest land area nearly 10.6% higher than that under the baseline development scenario. The study of urban construction land demand prediction and spatial pattern simulation under “dual carbon” goals provides a scientific decision-making support tool for territorial spatial planning, aiding in quantifying territorial spatial planning.     

长江经济带景观格局动态演变及其景观生态环境效应

利用2000年、2010年、2020年3期土地利用遥感监测数据,通过景观格局指数、区域生态环境质量指数定量探究长江经济带土地景观格局的时空变化特征及其生态环境响应。研究表明：① 长江经济带上、中、下游区域的林地、草地等生态用地与人造地表的分布存在空间错位,生态用地主要转为耕地和人造地表;② 景观层级上,斑块的聚合度降低、破碎化程度加剧、多样性程度有所增加,类型层级上,耕地的破碎化程度增加,人造地表在空间上的连接度加强,趋于规模发展;③ 2000—2020年,经济带生态环境质量改善和恶化并存的特征弱化了整体生态质量的时间变异性,生态环境质量指数的低值区与长江经济带三大城市群的分布存在空间布局相似性;④区域土地资源供给与发展水平的空间错位、土地利用主导功能转型下的生态变化、人口虹吸效应、产业结构等影响长江经济带生态环境的空间分布。     

北京市土地利用空间格局演化模拟及预测

土地利用空间格局的演化模拟可定量地从空间尺度揭示区域土地利用变化的驱动因素,是厘清未来时期内土地变化的重要途径。基于CLUE-S模型,以北京市为研究案例,结合1985、2000和2010年三期土地利用数据,运用Logistic逐步回归方法识别了北京市各种土地利用类型演化的驱动因素,对北京市土地利用空间格局进行模拟。在此基础上,基于北京市社会经济发展、土地利用规划、资源禀赋及生态保护等不同情景,对北京市2020年土地利用空间分布格局进行模拟及预测。结果表明：①不同的时期内,驱动因子对不同土地利用类型的影响呈现差异性,其中交通因素及社会经济因素对土地利用类型的转化率影响较显著,坡度对各个土地利用类型的影响较大。②通过对2010年北京市土地利用变化的模拟结果来看,Kappa指数为87.03%,说明预测结果与实际土地利用情况有较好的一致性。③预测结果显示,北京市的城市发展均表现为继续向外扩展,且以东南、东北为主要扩展方向,但扩张的程度存在差异。