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阿克苏地区土地利用变化情景模拟及其生态安全水平评价

马伟,张文新,王红瑞,金峰,杜斌,武风奇

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马伟, 张文新, 王红瑞, 金峰, 杜斌, 武风奇. 阿克苏地区土地利用变化情景模拟及其生态安全水平评价[J]. 华体会外围 (自然科学版), 2023, 59(1): 113-124. doi: 10.12202/j.0476-0301.2021317
引用本文: 马伟, 张文新, 王红瑞, 金峰, 杜斌, 武风奇. 阿克苏地区土地利用变化情景模拟及其生态安全水平评价[J]. 华体会外围 (自然科学版), 2023, 59(1): 113-124.doi:10.12202/j.0476-0301.2021317
MA Wei, ZHANG Wenxin, WANG Hongrui, JIN Feng, DU Bin, WU Fengqi. Land use change and ecological security in Aksu[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2023, 59(1): 113-124. doi: 10.12202/j.0476-0301.2021317
Citation: MA Wei, ZHANG Wenxin, WANG Hongrui, JIN Feng, DU Bin, WU Fengqi. Land use change and ecological security in Aksu[J].Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2023, 59(1): 113-124.doi:10.12202/j.0476-0301.2021317

阿克苏地区土地利用变化情景模拟及其生态安全水平评价

doi:10.12202/j.0476-0301.2021317
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51879010);阿克苏地区国土空间总体规划(2021—2035年)编制资助项目(YH2020052632)
详细信息
    通讯作者:

    张文新(1968-),男,博士,教授. 研究方向:国土空间规划、土地利用规划. E-mail:wzhang@bnu.edu.cn

  • 中图分类号:X820.4

Land use change and ecological security in Aksu

  • 摘要:采用CA-MCE-Markov模型设计并模拟了阿克苏地区2030年自然发展、经济发展优先、内涵提升情景下的土地利用变化,运用PSR模型定量评价了3种情景的土地生态安全水平.结果表明:1)面积变化上,内涵提升情景耕地减少了774 km 2,城乡建设用地增加了100 km 2,实现了集约发展;自然发展情景与经济发展优先情景耕地增加了3 436 km 2,城乡建设用地增加了386 km 2,呈粗放式发展.2)空间变化上,自然发展情景耕地、林地、水域反演位置不符实际、经济发展优先情景城乡建设用地布局粗放、内涵提升情景用地布局具备合理性.3)顺延历年发展状态,生态安全水平将持续降低;若以经济发展优先为发展导向,安全压力及承载力响应两方面问题依然严峻;相比之下,内涵提升情景生态安全水平大幅提升,为最优模拟方案,生态高度安全.通过评测不同情景土地利用变化差异,为解决实际矛盾、改善生态环境、谋求永续发展提供措施与方法.

  • 图 1模拟情景对比

    图 2内涵提升情景技术路线

    图 32030年阿克苏地区土地利用模拟

    图 4土地利用转移活动中、高值区与土地利用转移图谱

    注:1. 耕地;2. 园地;3. 城乡建设用地;4. 陆地水域;5. 未利用土地;6. 林地;7. 草地;8. 区域基础设施用地;9. 湿地;10. 其他建设用地;11. 其他农用地.

    表 1数据及指标来源

    数据来源及内容 转化指标
     地理空间数据云:SRTMDEMUTM 90 m×90 m 数字高程数据、SRTMSLOPE 90 m×
    90 m 坡度数据
    高程、坡度、地形起伏度
     国家地球系统科学数据中心:土壤有机质含量1 km×1 km、 土壤质地1 km×1 km、土壤沙粒含量1 km×1 km、全国植被覆盖率数据500 m×500 m 土壤沙粒含量、土壤质地、土壤有机质、植被覆盖度
     中国资源环境科学数据中心:GDP数据1 km×1 km、人口数据1 km×1 km、中国年降雨量空间插值数据集、全国1∶100万AAT10DEM、中国500 m×500 m湿润指数、中国
    1 km×1 km植被类型数据
    人口密度、GDP密度、平均降雨量、>10°积温、湿润指数、植被类型
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    表 2经济发展优先、内涵提升情景约束性影响因子及其权重

    情景 指标 权重
    一级 二级 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
    经济发展优先 土壤环境 土壤沙粒含量 0.08 0.24 0.03 0.09 0.08 0.21 0.21 0.03 0.08 0.04 0.08
    土壤质地 0.15 0.22 0.03 0.06 0.16 0.10 0.20 0.03 0.03 0.02 0.15
    土壤有机质 0.26 0.09 0.03 0.15 0.16 0.21 0.1 0.03 0.05 0.03 0.26
    地形地势 高程 0.15 0.05 0.12 0.05 0.04 0.15 0.16 0.16 0.06 0.07 0.15
    坡度 0.10 0.10 0.05 0.08 0.08 0.10 0.07 0.05 0.09 0.17 0.11
    地形起伏度 0.06 0.17 0.07 0.03 0.08 0.07 0.10 0.09 0.15 0.11 0.06
    社会经济 人口密度 0.07 0.03 0.21 0.05 0.17 0.04 0.04 0.13 0.13 0.17 0.07
    GDP密度 0.03 0.02 0.09 0.10 0.11 0.04 0.04 0.09 0.08 0.07 0.02
    城镇辐射度 0.04 0.02 0.17 0.17 0.06 0.04 0.04 0.16 0.13 0.11 0.04
    交通优势度 0.06 0.06 0.20 0.22 0.06 0.04 0.04 0.23 0.20 0.21 0.06
    内涵提升 土壤环境 土壤沙粒含量 0.08 0.12 0.03 0.04 0.14 0.07 0.13 0.02 0.05 0.03 0.03
    土壤质地 0.05 0.05 0.01 0.02 0.08 0.04 0.06 0.01 0.03 0.02 0.09
    土壤有机质 0.12 0.08 0.01 0.02 0.04 0.13 0.06 0.01 0.08 0.02 0.19
    地形地势 高程 0.07 0.03 0.02 0.08 0.02 0.08 0.09 0.03 0.04 0.05 0.04
    坡度 0.03 0.02 0.01 0.04 0.02 0.03 0.03 0.01 0.02 0.02 0.07
    地形起伏度 0.05 0.02 0.04 0.04 0.02 0.04 0.03 0.02 0.04 0.03 0.10
    社会经济 人口密度 0.02 0.04 0.15 0.01 0.04 0.01 0.04 0.10 0.02 0.05 0.04
    GDP密度 0.01 0.02 0.04 0.01 0.07 0.01 0.03 0.05 0.04 0.11 0.02
    城镇辐射度 0.01 0.01 0.08 0.03 0.02 0.02 0.02 0.07 0.04 0.07 0.02
    交通优势度 0.03 0.03 0.08 0.03 0.02 0.04 0.01 0.16 0.04 0.11 0.05
    水气环境 多年平均降雨量 0.10 0.18 0.05 0.12 0.03 0.08 0.08 0.08 0.06 0.05 0.06
    湿润指数 0.10 0.11 0.10 0.12 0.11 0.20 0.08 0.08 0.10 0.08 0.03
    水资源丰度指数 0.10 0.06 0.06 0.06 0.05 0.07 0.10 0.02 0.06 0.04 0.09
    >10°积温 0.10 0.04 0.03 0.04 0.07 0.04 0.07 0.04 0.03 0.03 0.03
    植被环境 植被覆盖度 0.08 0.12 0.06 0.09 0.02 0.04 0.02 0.07 0.08 0.07 0.02
    植被类型 0.02 0.03 0.06 0.02 0.07 0.04 0.04 0.02 0.02 0.04 0.02
    安全环境 水污染高风险区 0.01 0.01 0.07 0.07 0.04 0.01 0.01 0.05 0.09 0.05 0.04
    土壤污染高风险区 0.01 0.01 0.05 0.05 0.04 0.03 0.01 0.03 0.09 0.04 0.05
    大气污染高风险区 0.02 0.02 0.03 0.10 0.07 0.01 0.04 0.05 0.05 0.03 0.01
    地质灾害高风险区 0 0.01 0.02 0.03 0.02 0 0.03 0.08 0.03 0.08 0.02
    注:地类对应为“1-耕地、2-园地、3-城乡建设用地、4-陆地水域、5-未利用土地、6-林地、7-草地、8-区域基础设施用地、9-湿地、10-其他建设用地、11-其他农用地”.
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    表 3土地生态安全评价指标体系及权重

    目标层 准则层 指标层 权重
    阿克苏地区土地生态
    安全综合指数
    安全压力 生态系统安全 生态红线突破率 0.1297
    粮食安全 永久基本农田突破率 0.0903
    国土安全 污染灾害区占用率 0.0392
    水安全 水源地减少率 0.0528
    景观状态 散布与并列指数 0.0552
    蔓延度指数 0.0325
    景观破碎指数 0.0774
    香浓多样性指数 0.0325
    承载力响应 水资源承载力 可承载灌溉规模系数 0.2230
    可承载城乡建设用地规模系数 0.1290
    土地资源承载力 城乡建设用地可承载人口规模 0.0692
    耕地可承载人口规模 0.0692
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    表 42020—2030年土地利用转移矩阵 km 2

    2030年
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
    2020年 1 2055 292 591 322 438 90 87 28 16 20
    28 2 130 22 488 80 6 17 0 0
    2 933 205 90 78 97 17 37 2 6 6
    0 112 49 5 36 0 30 2 5 4
    3 185 127 23 38 56 17 38 1 15 4
    0 113 14 1 17 3 20 1 5 2
    4 427 38 20 453 336 1119 40 429 3 2
    0 70 13 7 96 81 26 47 3 2
    5 937 115 147 1870 2381 9215 107 447 89 10
    0 215 62 1652 2146 5864 93 419 85 13
    6 1146 85 60 611 335 2326 45 576 27 5
    0 112 33 261 1 229 22 151 17 3
    7 3541 456 95 1879 1878 5161 72 409 51 12
    0 394 25 855 5 2662 59 228 36 9
    8 24 8 45 21 68 42 23 5 5 0
    0 11 26 7 9 21 22 4 3 0
    9 133 11 2 339 72 391 161 3 6 0
    0 10 0 1 0 2 3 0 1 0
    10 27 8 20 7 33 12 14 2 1 2
    0 6 7 5 7 16 10 1 1 1
    11 21 5 5 1 2 2 2 0 0 1
    0 5 2 1 0 1 0 0 0 0
    注:表内数据为自然发展(上行)/经济发展优先(下行)内涵提升.地类对应为“1-耕地、2-园地、3-城乡建设用地、4-陆地水域、5-未利用土地、6-林地、7-草地、8-区域基础设施用地、9-湿地、10-其他建设用地、11-其他农用地”.
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    表 5阿克苏地区土地生态安全评价结果

    指标项 2020年 2030年
    自然发展情景 经济发展优先情景 内涵提升情景
    测度值 评价值 测度值 评价值 测度值 评价值 测度值 评价值
    阿克苏地区生态安全综合指数 0.6350 0.5939 0.6498 0.7447
    安全压力 0.1696 0.0771 0.1168 0.1515
    生态红线突破率 0.0009 0.0713 0.0017 0.0195 0.0011 0.0584 0.0009 0.0713
    永久基本农田突破率 0.2827 0.0265 0.3771 0.0052 0.3667 0.0075 0.2929 0.0242
    污染灾害区占用率 0.0412 0.019 0.0528 0.0133 0.0560 0.0118 0.0465 0.0164
    水源地减少率 0 0.0528 0.0520 0.0391 0.0800 0.0391 0.0500 0.0396
    景观状态 0.0961 0.1463 0.1625 0.1386
    散布与并列指数 73.9653 0.0408 71.8737 0.0397 72.4418 0.0400 73.0345 0.0403
    蔓延度指数 62.4908 0.0203 61.2304 0.0199 62.3894 0.0203 59.7558 0.0194
    景观破碎指数 2.1167 0.0155 0.8857 0.0542 0.2639 0.0697 1.1556 0.0464
    香浓多样性指数 1.4944 0.0195 1.7781 0.0325 1.7857 0.0325 1.7426 0.0325
    承载力响应 0.3693 0.3705 0.3705 0.4546
    可承载灌溉规模系数 0.8100 0.1806 0.6611 0.1474 0.6611 0.1474 0.9703 0.2164
    可承载城乡建设用地规模系数 0.3900 0.0503 0.6569 0.0847 0.6569 0.0847 0.7738 0.0998
    城乡建设用地可承载人口规模 491.9700 0.0692 640.8000 0.0692 640.8000 0.0692 543.9500 0.0692
    耕地可承载人口规模 5555.7200 0.0692 7508.6500 0.0692 7508.6500 0.0692 5115.3500 0.0692
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  • [1] 喻锋,李晓兵,王宏,等. 皇甫川流域土地利用变化与生态安全评价[J]. 地理学报,2006,61(6):645doi:10.3321/j.issn:0375-5444.2006.06.009
    [2] 冯异星,罗格平,尹昌应,等. 干旱区内陆河流域土地利用程度变化与生态安全评价:以新疆玛纳斯河流域为例[J]. 自然资源学报,2009,24(11):1921doi:10.3321/j.issn:1000-3037.2009.11.007
    [3] SLAM K, RAHMAN M, JASHIMUDDIN M. Modeling land use change using Cellular Automata and Artificial Neural Network: the case of Chunati Wildlife Sanctuary, Bangladesh [J]. Ecological Indicators, 2018, 88: 439
    [4] 吕红亮,周霞,张文新,等. 基于土地利用变化的长江经济带生态风险研究[J]. 华体会外围 (自然科学版),2021,57(4):517
    [5] 武丹,李欢,艾宁,等. 基于CA-Markov的土地利用时空变化与生境质量预测:以宁夏中部干旱区为例[J]. 中国生态农业学报(中英文),2020,28(12):1969
    [6] 胡毅,乔伟峰,何天祺. 江淮生态经济区土地利用格局及生态系统服务价值变化[J]. 长江流域资源与环境,2020,29(11):2450
    [7] 杨雨晴,宫阿都,张玉红,等. 1980−2015年扎龙湿地景观动态变化分析[J]. 华体会外围 (自然科学版),2021,57(5):624
    [8] 方国华,周磊,闻昕,等. 南水北调东线江苏受水区土地利用变化模拟及生态安全评价[J]. 国土资源遥感,2017,29(3):163
    [9] 杨倩倩,陈英,金生霞,等. 西北干旱区土地资源生态安全评价:以甘肃省古浪县为例[J]. 干旱地区农业研究,2012,30(4):195doi:10.3969/j.issn.1000-7601.2012.04.035
    [10] 张军民. 干旱区生态安全问题及其评价原理:以新疆为例[J]. 生态环境,2007,16(4):1328
    [11] 周滔,邬妮. 城市更新片区土地利用变化规律研究:以重庆市渝中区为例[J]. 中国土地科学,2018,32(4):67
    [12] SALEM M, BOSE A, BASHIR B, et al. Urban expansion simulation based on various driving factors using a logistic regression model: Delhi as a case study [J]. Sustainability, 2021, 13(19): 10805
    [13] RAJPAR H, ZHANG A, RAZZAQ A, et al. Agricultural land abandonment and farmers’ perceptions of land use change in the Indus Plains of Pakistan: a case study of Sindh province [J]. Sustainability, 2019, 11(17): 4663
    [14] AL-HAMEEDI W, CHEN J, FAICHIA C, et al. Remote sensing-based urban sprawl modeling using multilayer perceptron neural network Markov chain in Baghdad, Iraq [J]. Remote Sensing, 2021, 13(20): 4034
    [15] VIANA C, ROCHA J. Evaluating dominant land use/land cover changes and predicting future scenario in a rural region using a memoryless stochastic method [J]. Sustainability, 2020, 12(10): 4332
    [16] 梁友嘉,徐中民,钟方雷. 基于SD和CLUE-S模型的张掖市甘州区土地利用情景分析[J]. 地理研究,2011,30(3):564
    [17] MATLHODI B, KENABATHO P, PARIDA B, et al. Analysis of the future land use land cover changes in the Gaborone Dam Catchment using CA-Markov model: implications on water resources [J]. Remote Sensing, 2021, 13(13): 2427
    [18] ONILUDE O, VAZ E. Urban sprawl and growth prediction for Lagos using GlobeLand30 data and cellular automata model [J]. Sci, 2021, 3(2): 23
    [19] KOKO A, YUE W, ABUBAKAR G, et al. Monitoring and predicting spatio-temporal land use/land cover changes in Zaria city, Nigeria, through an integrated cellular automata and Markov chain model (CA-Markov) [J]. Sustainability, 2020, 12(24): 10452
    [20] AGUEJDAD R. The Influence of the calibration interval on simulating non-stationary urban growth dynamic using CA-Markov model [J]. Remote Sensing, 2021, 13(3): 468
    [21] KUO H, TSOU K. Modeling and simulation of the future impacts of urban land use change on the natural environment by SLEUTH and cluster analysis [J]. Sustainability, 2018, 10(1): 72
    [22] 赵旭,汤峰,张蓬涛,等. 基于CLUE-S模型的县域生产-生活-生态空间冲突动态模拟及特征分析[J]. 生态学报,2019,39(16):5897
    [23] 刘希朝,李效顺,蒋冬梅. 基于土地利用变化的黄河流域景观格局及生态风险评估[J]. 农业工程学报,2021,37(4):265doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2021.4.032
    [24] 王兆林,牙升业,蒲海霞,等. 基于改进CA-Markov模型的山地城市边缘区土地利用变化模拟[J]. 农业工程学报,2020,36(16):239doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.16.029
    [25] 赵亚辉. 基于MCE-CA-Markov模型的土地利用变化及模拟研究: 以张家口市核心城市区为例[D]. 北京: 华北电力大学, 2021
    [26] 张晨星,徐晶晶,温静,等. 基于CA-Markov模型和MCE约束的白洋淀流域景观动态研究[J]. 农业资源与环境学报,2021,38(4):655
    [27] 徐睿择,孙建国,韩惠,等. 基于MCE-Markov-CA的郑州市土地利用时空变化模拟研究[J]. 地理与地理信息科学,2020,36(1):93doi:10.3969/j.issn.1672-0504.2020.01.014
    [28] 张晓娟,周启刚,王兆林,等. 基于MCE-CA-Markov的三峡库区土地利用演变模拟及预测[J]. 农业工程学报,2017,33(19):268doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.19.035
    [29] 马倩,张洋,赵枫. 基于PSR模型的干旱区绿洲城市生态安全评价:以乌鲁木齐市为例[J]. 土壤通报,2011,42(5):1225
    [30] 余健,房莉,仓定帮,等. 熵权模糊物元模型在土地生态安全评价中的应用[J]. 农业工程学报,2012,28(5):260doi:10.3969/j.issn.1002-6819.2012.05.043
    [31] SUN P L,XUN Y Q,YU Z L,et al. 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[J]. Journal of Geographical Sciences,2016,26(3):272
    [32] NATH B, WANG Z H, GE Y, et al. Land use and land cover change modeling and future potential landscape risk assessment using Markov-CA model and analytical hierarchy process [J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2020, 9(2): 134
    [33] GUAN D J,GAO W J,WATARI K,et al. Land use change of Kitakyushu based on landscape ecology and Markov model[J]. Journal of Geographical Sciences,2008,18(4):455doi:10.1007/s11442-008-0455-0
    [34] RADDAD S. Integrated a GIS and multi criteria evaluation approach for suitability analysis of urban expansion in southeastern Jerusalem region-Palestine [J]. American Journal of Geographic Information System, 2016, 5(1): 24
    [35] LEBOWITZ J, MAES C, SPEER E. Statistical mechanics of probabilistic cellular automata [J]. Journal of Statistical Physics, 1990, 59(1): 117
    [36] 卢鹏,岳彩荣,冯水琴,等. 基于GIS和元胞自动机的土地利用/覆盖变化模拟:以滇西北香格里拉县为例[J]. 东北林业大学学报,2011,39(10):84doi:10.3969/j.issn.1000-5382.2011.10.024
    [37] WOLFSLEHNER B,VACIK H. Evaluating sustainable forest management strategies with the analytic network process in a pressure-state-response framework[J]. Journal of Environmental Management,2008,88(1):1
    [38] 熊繁,邵景安. 不同土地利用情景下农村景观生态格局优化[J]. 中国农业资源与区划,2016,37(2):11doi:10.7621/cjarrp.1005-9121.20160202
    [39] CORRY R. Characterizing fine-scale patterns of alternative agricultural landscapes with landscape pattern indices[J]. Landscape Ecology,2005,20(5):591doi:10.1007/s10980-004-5036-8
    [40] 刘强,杨众养,陈毅青,等. 基于CA-Markov多情景模拟的海南岛土地利用变化及其生态环境效应[J]. 生态环境学报,2021,30(7):1522
    [41] 陈兵飞,廖铁军,张莉坤. 生态红线约束下万州区土地利用情景模拟及生态价值评估[J]. 水土保持研究,2020,27(5):349
    [42] 陈翰文, 徐辰, 陈碧娇. 国土空间三线冲突特征及协调机制探索: 以苏北腹地地区规划实践为例[C] //面向高质量发展的空间治理.北京, 中国建筑工业出版社, 2021: 184
    [43] 宁启蒙,欧阳海燕,汤放华,等. 土地利用变化影响下洞庭湖地区景观格局的时空演变[J]. 经济地理,2020,40(9):196
    [44] 王文萱,李明孝. 基于DPSIR的湖南省土地生态安全时空变化[J]. 生态学杂志,2020,39(8):2724
    [45] TURNER M. Landscape ecology in North America: past, present, and future [J]. Ecology, 2005, 86(8): 1967
    [46] 石晓昕,袁重乐,钱会,等. 基于DPSIR-TOPSIS模型的河北省水资源承载力评价及障碍因素研究[J]. 水资源与水工程学报,2021,32(5):92
    [47] 张凯,陆海曙,陆玉梅. 三重属性约束的承载力视角下中国省际水资源利用效率测度[J]. 资源科学,2021,43(9):1778doi:10.18402/resci.2021.09.06
    [48] 何仁伟,谢磊,李立娜. 基于人粮关系的土地资源承载力分析:以丹江口库区河南辖区为例[J]. 生态经济,2020,36(9):142
    [49] 何尹杰,吴大放,刘艳艳,等. 珠海市土地资源承载力评价分析[J]. 国土与自然资源研究,2018(2):30doi:10.3969/j.issn.1003-7853.2018.02.009
    [50] 何玲,贾启建,李超,等. 基于生态系统服务价值与粮食安全的生态安全底线核算[J]. 应用生态学报,2016,27(1):215
    [51] 罗良国,李宁辉,杨建仓. 中国粮食供求状况分析[J]. 农业经济问题,2005,26(2):49doi:10.3969/j.issn.1000-6389.2005.02.010
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出版历程
  • 收稿日期:2021-12-20
  • 录用日期:2021-12-20
  • 网络出版日期:2022-06-14
  • 刊出日期:2023-02-01

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