城市用地?cái)U(kuò)展對(duì)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)影響的多情景模擬
——以內(nèi)蒙古呼和浩特市為例

馮琰瑋,甄江紅,馬晨陽(yáng)

內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 呼和浩特 010022

城市用地?cái)U(kuò)展是城市化最直觀的表現(xiàn)[1]。2017年,我國(guó)城市化水平已達(dá)到58.52%,根據(jù)城市發(fā)展階段理論,我國(guó)正處于城市化加速發(fā)展時(shí)期[2]。2007—2017年,我國(guó)城市建設(shè)用地面積由36352 km2增至55155.5 km2,年均增速5.2%,遠(yuǎn)大于同期人口城市化3.8%的年均增速。建設(shè)用地需求增長(zhǎng),導(dǎo)致用地結(jié)構(gòu)不合理,引發(fā)了資源趨緊、生態(tài)系統(tǒng)惡化等一系列生態(tài)問(wèn)題[3- 4],生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)與重建難度增加,繼而提高生態(tài)災(zāi)害發(fā)生的概率[5]。國(guó)際防災(zāi)減災(zāi)經(jīng)驗(yàn)表明,人類(lèi)很難通過(guò)改變自然災(zāi)害的發(fā)生概率或者強(qiáng)度來(lái)降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn),但通過(guò)城市規(guī)劃等手段減少城市系統(tǒng)的暴露度和脆弱性來(lái)達(dá)到降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的途徑卻是切實(shí)可行的[6],而通過(guò)規(guī)劃等手段降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的前提是必須預(yù)測(cè)并分析未來(lái)城市用地?cái)U(kuò)展及其生態(tài)效應(yīng)。

城市用地?cái)U(kuò)展所致的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)研究主要包括：①研究方法論與研究綜述[7]；②城市用地?cái)U(kuò)展的生態(tài)效應(yīng)研究,內(nèi)容涵蓋水文效應(yīng)、熱島效應(yīng)、環(huán)境污染效應(yīng)等方面[8- 11]；③城市用地?cái)U(kuò)展對(duì)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的影響,主要包括對(duì)景觀生態(tài)安全、城市生態(tài)系統(tǒng)功能影響的分析[12-13]；④基于城市用地?cái)U(kuò)展的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),主要包括對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型的應(yīng)用及GIS技術(shù)手段下的空間圖層疊加[14-15]；⑤城市用地?cái)U(kuò)展與生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)演變的共軛交互研究,常見(jiàn)耦合協(xié)調(diào)分析[16]；基于城市用地?cái)U(kuò)展的區(qū)域生態(tài)安全格局構(gòu)建,常見(jiàn)最小累積阻力面模型[17-18]；⑥生態(tài)約束下對(duì)城市用地?cái)U(kuò)展的模擬預(yù)測(cè),常用模型有CA、CLUE-S等[19]。如何減緩城市用地?cái)U(kuò)展對(duì)生態(tài)環(huán)境的負(fù)面效應(yīng),成為地理學(xué)、生態(tài)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)[20-21]。然而,區(qū)域的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)往往受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口集聚、交通擴(kuò)展、城市規(guī)劃等多種要素交織影響。因此,只評(píng)價(jià)歷史趨勢(shì)下城市用地?cái)U(kuò)展對(duì)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)造成的壓力將難以為生態(tài)保護(hù)提供有效策略,而多情景模擬可以分析不同情景下城市用地?cái)U(kuò)展對(duì)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的影響,其結(jié)果可為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供參考。

近年來(lái),呼和浩特市城市用地?cái)U(kuò)展迅速,是導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)用地減少、環(huán)境污染加劇、雨季內(nèi)澇嚴(yán)重、熱島效應(yīng)顯著、生態(tài)質(zhì)量下降的原因之一[22]。有關(guān)呼和浩特市生態(tài)問(wèn)題的研究集中在城市用地?cái)U(kuò)展的生態(tài)效應(yīng)、城市增長(zhǎng)邊界劃定[23]等方面。2019年底,呼和浩特市納入北京三小時(shí)交通圈,城市發(fā)展迎來(lái)重大機(jī)遇,必將掀起建設(shè)用地開(kāi)發(fā)的浪潮。對(duì)呼和浩特市城市用地?cái)U(kuò)展進(jìn)行多情景模擬,并對(duì)各情景下城市用地?cái)U(kuò)展所致的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)是必要的。由此,在分析呼和浩特市城市用地?cái)U(kuò)展時(shí)空特征的基礎(chǔ)上,調(diào)整優(yōu)化CA模型,對(duì)近景年城市用地?cái)U(kuò)展進(jìn)行多情景模擬,對(duì)各情景下城市用地?cái)U(kuò)展所致的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力進(jìn)行評(píng)估,充分認(rèn)識(shí)保護(hù)生態(tài)環(huán)境對(duì)城市可持續(xù)發(fā)展的重要意義。以呼和浩特市為研究區(qū),對(duì)于探討生態(tài)脆弱區(qū)快速城鎮(zhèn)化背景下城市用地?cái)U(kuò)展的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)也具有一定的代表性和典型性。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

呼和浩特市地處內(nèi)蒙古自治區(qū)的中西部,其市區(qū)位于蒙古高原南部邊緣地帶的土默川平原東北部,北依陰山,南面黃河。其氣候?qū)俚湫椭袦貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,降水主要集中在夏季。由于地處西北干旱區(qū),全市水資源十分有限,2016年市區(qū)人均水資源占有量?jī)H為465 m3/a,是全國(guó)平均水平的六分之一,屬生態(tài)嚴(yán)重失衡的地區(qū)之一。以呼和浩特市4個(gè)市轄區(qū)(賽罕區(qū)、新城區(qū)、回民區(qū)、玉泉區(qū))及下屬6個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(榆林鎮(zhèn)、金河鎮(zhèn)、黃合少鎮(zhèn)、保合少鎮(zhèn)、攸攸板鎮(zhèn)、小黑河鎮(zhèn))為研究區(qū),總面積為2083.68 km2。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

采用1990、2001、2010、2017年4期Landsat遙感影像作為水土、植被等資源提取的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)均來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)。采用人機(jī)交互目視解譯法對(duì)土地利用類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi),參照《土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T21010—2017),分為林地、耕地、草地、建設(shè)用地、水域和未利用地等六大類(lèi)型。經(jīng)實(shí)地抽樣調(diào)查檢驗(yàn)解譯精度,Kappa系數(shù)達(dá)到0.85以上,滿足研究需求。道路交通數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)庫(kù)2017版。經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)自《呼和浩特市經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》。其他空間數(shù)據(jù)主要運(yùn)用ArcGIS、Fragstats、IDRISI軟件進(jìn)行處理。

2 研究方法

2.1 城市用地?cái)U(kuò)展的時(shí)空表征

采用建設(shè)用地?cái)U(kuò)展速率(UER)、擴(kuò)展強(qiáng)度(UEI)表征城市用地?cái)U(kuò)展的時(shí)序變化特征,以便從不同時(shí)期比較城市用地?cái)U(kuò)展的快慢、強(qiáng)弱和趨勢(shì)[24-25],計(jì)算方式如下：

式中,UER、UEI為城市用地?cái)U(kuò)展速率與擴(kuò)展強(qiáng)度指數(shù)；ΔUij為從i到j(luò)時(shí)刻的建設(shè)用地面積的變化數(shù)量；Δtij為i到j(luò)的時(shí)間步長(zhǎng)；Ai為初始時(shí)刻建設(shè)用地的面積。

采用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(SDE)表征城市用地?cái)U(kuò)展的空間特征,用以測(cè)評(píng)空間發(fā)展的均衡性,其基本元素包括中心點(diǎn)、長(zhǎng)半軸、短半軸、方位角等,具體計(jì)算方式見(jiàn)參考文獻(xiàn)[26]。

2.2 CA模型對(duì)城市用地?cái)U(kuò)展的模擬

城市用地?cái)U(kuò)展與自然、人口、經(jīng)濟(jì)、交通等因素密不可分。選擇高程、坡度、城市人口、人均GDP、距市中心距離、交通可達(dá)性等因子作為城市用地?cái)U(kuò)展的驅(qū)動(dòng)因子。對(duì)驅(qū)動(dòng)因子的說(shuō)明：①高程及坡度因子：地形是城市擴(kuò)展的客觀基礎(chǔ),根據(jù)《城市用地豎向規(guī)劃規(guī)范》,建設(shè)用地最大坡度不宜超過(guò)25°；②人口、經(jīng)濟(jì)因子：以城市人口和人均GDP為自變量,建設(shè)用地面積為因變量,采用線性回歸模擬2025年、2030年城市用地?cái)U(kuò)展需求?；貧w方程式為：A=0.732×P+0.886×Gave(P<0.01,R2=0.91),其中A為建設(shè)用地面積；P為城市人口數(shù)(萬(wàn)人)；Gave為人均地區(qū)生產(chǎn)總值(元)；③距市中心距離：城市中心因其頻繁的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)往往具有很強(qiáng)的集聚與輻射能力,以呼和浩特市中山西路與錫林郭勒南路的交匯處為市中心進(jìn)行緩沖區(qū)分析。④交通可達(dá)性因子：城市用地?cái)U(kuò)展大多沿交通線進(jìn)行定向推進(jìn),城市交通的發(fā)展對(duì)城市結(jié)構(gòu)的內(nèi)部調(diào)整也具有決定性意義。故以高速及國(guó)道、鐵路、地鐵站等矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行緩沖區(qū)分析。

各因子權(quán)重的選擇采用 Monte-Carlo分析法進(jìn)行修正,模擬次數(shù)為500次,以Kappa系數(shù)模擬結(jié)果最佳的一組作為最終權(quán)重,根據(jù)土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣調(diào)整轉(zhuǎn)換規(guī)則并設(shè)置迭代次數(shù)。IDRISI軟件可通過(guò)對(duì)各土地利用類(lèi)型適應(yīng)性圖集的制作,結(jié)合土地利用轉(zhuǎn)移概率對(duì)未來(lái)土地利用做出預(yù)測(cè)。其中,各地類(lèi)的適宜性圖集經(jīng)過(guò)Logistic分析獲取。最終執(zhí)行CA操作對(duì)城市用地?cái)U(kuò)展進(jìn)行模擬。

2.3 近景年城市用地?cái)U(kuò)展的多情景設(shè)置

城市用地?cái)U(kuò)展多情景模擬共設(shè)置趨勢(shì)外推、城市化發(fā)展、耕地保護(hù)、生態(tài)經(jīng)濟(jì)四種情景模式：

①趨勢(shì)外推型(情景1)：在轉(zhuǎn)換規(guī)則設(shè)置中,不對(duì)任何地類(lèi)轉(zhuǎn)換進(jìn)行限制。在該情景下,各用地類(lèi)型變化速率與2010—2017年保持一致。2000年以來(lái),研究區(qū)人口與GDP年均增長(zhǎng)率分別為1.63%、8.1%。故設(shè)置2017—2025年、2025—2030年人口與經(jīng)濟(jì)發(fā)展增長(zhǎng)速率與前期一致。

②城市化發(fā)展型(情景2)：在建設(shè)用地轉(zhuǎn)換規(guī)則設(shè)置中,強(qiáng)調(diào)人口、經(jīng)濟(jì)規(guī)模的增長(zhǎng),在OWA法中采用單調(diào)規(guī)則遞增設(shè)定人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的樂(lè)觀程度冪指數(shù)接近1,以確保建設(shè)用地?cái)U(kuò)展適應(yīng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的需要。按照呼和浩特市城市總體規(guī)劃,2020年GDP要在2010年基礎(chǔ)上翻兩番,城鎮(zhèn)人口上限為288.4萬(wàn)人,計(jì)算后設(shè)置2017—2025年、2025—2030年人口與經(jīng)濟(jì)發(fā)展增長(zhǎng)速率分別為1.7%、8.5%。

③耕地保護(hù)型(情景3)：參照研究區(qū)耕地保有規(guī)劃方案,在土地利用變化轉(zhuǎn)換規(guī)則設(shè)置中,限制耕地向其他地類(lèi)進(jìn)行轉(zhuǎn)化,確保農(nóng)業(yè)用地規(guī)模有增無(wú)減,以保障研究區(qū)的糧食供應(yīng)。該情景下人口、經(jīng)濟(jì)影響較小,故設(shè)置2017—2025年、2025—2030年人口與經(jīng)濟(jì)發(fā)展增長(zhǎng)速率與情景1一致。

④生態(tài)經(jīng)濟(jì)型(情景4)：嚴(yán)格實(shí)行耕地占補(bǔ)平衡政策；禁止建設(shè)用地向林地、水體等生態(tài)價(jià)值較高的土地類(lèi)型進(jìn)行轉(zhuǎn)化；同時(shí)又要保障研究區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,發(fā)揮各類(lèi)用地的發(fā)展?jié)摿?。參照情?,并考慮經(jīng)濟(jì)放緩等因素,設(shè)置2017—2025年、2025—2030年人口與經(jīng)濟(jì)發(fā)展增長(zhǎng)速率分別為1.65%、8.3%。

2.4 生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力計(jì)算方法

以城市生態(tài)系統(tǒng)為風(fēng)險(xiǎn)受體,建立生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力評(píng)價(jià)體系,將多情景模擬的城市用地?cái)U(kuò)展結(jié)果一并納入評(píng)價(jià)體系,從而甄別最佳用地調(diào)控模式。生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系由城市擴(kuò)建壓力、景觀生態(tài)壓力、糧食儲(chǔ)備壓力、生態(tài)退化壓力四部分組成,二級(jí)指標(biāo)共9個(gè)。其中城市擴(kuò)建壓力指標(biāo)及權(quán)重：城市用地?cái)U(kuò)展強(qiáng)度[27](0.053)、建設(shè)用地占比[27](0.049)、土地利用綜合指數(shù)[28](0.07)；景觀生態(tài)壓力指標(biāo)及權(quán)重：香濃多樣性指數(shù)[29](0.063)、景觀干擾指數(shù)[29](0.088)；糧食儲(chǔ)備壓力指標(biāo)及權(quán)重：農(nóng)業(yè)用地占比[30](0.043)、耕地減少率[30](0.054)；生態(tài)退化壓力指標(biāo)及權(quán)重：生態(tài)質(zhì)量指數(shù)[31](0.317)、生態(tài)服務(wù)價(jià)值指數(shù)[32](0.263)。其中,只有農(nóng)業(yè)用地占比、生態(tài)質(zhì)量指數(shù)、生態(tài)服務(wù)價(jià)值指數(shù)為負(fù)向指標(biāo)。采用主、客觀權(quán)重集成的方法確定指標(biāo)權(quán)重,即線性合成熵權(quán)法、AHP層次分析法的計(jì)算結(jié)果。最終通過(guò)線性加權(quán)計(jì)算生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力,具體計(jì)算方式如下。對(duì)結(jié)果進(jìn)行等間距分級(jí),包括I級(jí)低風(fēng)險(xiǎn)(0—0.2)、II級(jí)較低風(fēng)險(xiǎn)[0.2—0.4)、III級(jí)中等風(fēng)險(xiǎn)[0.4—0.6)、IV級(jí)較高風(fēng)險(xiǎn)[0.6—0.8)、V級(jí)高風(fēng)險(xiǎn)[0.8—1)。最后以2 km為單位將研究區(qū)分成592個(gè)風(fēng)險(xiǎn)小區(qū),將各因子圖層插值進(jìn)行空間疊加,采用自然斷裂法將結(jié)果分成低、較低、中、較高、高生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

(2)

式中,P是生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù),δei、δli、δgi、δri分別是城市擴(kuò)建壓力、景觀生態(tài)壓力、糧食儲(chǔ)備壓力、生態(tài)退化壓力要素層各指標(biāo)的權(quán)重值,Xei、Xli、Xgi、Xri分別是各指標(biāo)的極差標(biāo)準(zhǔn)化值。

3 研究結(jié)果

3.1 城市用地?cái)U(kuò)展的時(shí)空演變特征

根據(jù)公式(1)得到各時(shí)期城市用地?cái)U(kuò)展結(jié)果,整體來(lái)看,城市擴(kuò)展強(qiáng)度指數(shù)不斷下降,而擴(kuò)展速率經(jīng)歷了形如拋物線“上升-下降”的波動(dòng)階段,各時(shí)段擴(kuò)展水平并不均衡。具體來(lái)看,1990—2001年城市擴(kuò)展強(qiáng)度為9.73%,呈現(xiàn)高強(qiáng)度向外擴(kuò)張的態(tài)勢(shì),擴(kuò)展速率處于居中水平,為11.23 km2/a；2001—2010年,城市擴(kuò)展強(qiáng)度水平下降近3個(gè)百分點(diǎn),為6.66%,反觀該階段擴(kuò)展速率居于高位,為15.9 km2/a,擴(kuò)展速率與強(qiáng)度的趨勢(shì)反差說(shuō)明研究區(qū)開(kāi)始重視城市內(nèi)部填充,不斷加大城市內(nèi)部改造；2010—2017年,城市擴(kuò)展速率與強(qiáng)度處于最低水平,擴(kuò)展速率回落到10.83 km2/a,擴(kuò)展強(qiáng)度則跌至2.83%,城市擴(kuò)展有所放緩。

從城市用地?cái)U(kuò)展空間演變特征來(lái)看(表1),重心遷移經(jīng)歷了“東北-東南-東南”的移動(dòng)軌跡,城市重心向東偏南遷移1819米,偏移角度為20.12°,遷移速率先升后降。究其原因,研究區(qū)在西部大開(kāi)發(fā)的政策扶持下,城市結(jié)構(gòu)基本定形,重心遷移速率隨之放緩。從方位角變化來(lái)看,轉(zhuǎn)角變化范圍為51.26°到61.50°。2001年后,西南-東北擴(kuò)展格局有所弱化,西北-東南趨勢(shì)不斷加強(qiáng)。2010年后,重心遷移趨勢(shì)基本成形,城市空間演變格局以西北-東南擴(kuò)展為主導(dǎo)。其結(jié)果可為城市用地?cái)U(kuò)展模擬作方向指導(dǎo)。

3.2 城市用地?cái)U(kuò)展多情景模擬結(jié)果

先用2001、2010年基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)2017年城市用地?cái)U(kuò)展進(jìn)行模擬,與城市用地?cái)U(kuò)展現(xiàn)狀做檢驗(yàn),結(jié)果顯示正確柵格比率為94.64%,Kappa指數(shù)為0.936,說(shuō)明模擬效果極佳。再用訓(xùn)練好的CA模型預(yù)測(cè)2025年、2030年城市用地?cái)U(kuò)展,迭代次數(shù)分別為8、13,模擬結(jié)果如圖1所示。

相較于1990—2017年,只有耕地保護(hù)型、生態(tài)經(jīng)濟(jì)型方案建設(shè)用地?cái)U(kuò)展速率處于下降態(tài)勢(shì),擴(kuò)展強(qiáng)度進(jìn)一步下降。城市化發(fā)展型下的建設(shè)用地?cái)U(kuò)展面積最大,面積分別達(dá)到605.74 km2、685.66 km2,擴(kuò)展速率為18.47 km2/a、17.52 km2/a,擴(kuò)展強(qiáng)度為4%。在該情景下,大量耕地被建設(shè)用地侵占,水體面積最少,黃合少鎮(zhèn)的部分天然林地變更為建設(shè)用地；自然增長(zhǎng)型下的建設(shè)用地面積達(dá)到571.01 km2、642.93 km2,擴(kuò)展強(qiáng)度為3%；耕地保護(hù)型情景下建設(shè)用地面積為543.73 km2、596.58 km2,擴(kuò)展速率為10.72 km2/a、10.66 km2/a,擴(kuò)展強(qiáng)度為2%；生態(tài)經(jīng)濟(jì)型方案下的建設(shè)用地面積最小,分別為516.68 km2、550.06 km2,擴(kuò)展速率為7.34 km2/a、7.09 km2/a,擴(kuò)展強(qiáng)度為1%。此外,該情景下的林地、水體面積達(dá)到歷史最高點(diǎn)。

3.3 多情景模擬下的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力分析

1990—2017年,城市用地?cái)U(kuò)展致使生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力不斷加劇(圖2)。城市擴(kuò)建壓力上升2.2%；景觀生態(tài)壓力增加1.9%；糧食儲(chǔ)備壓力提高1.4%；生態(tài)退化壓力抬高11%；生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力提升15%,生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)由II過(guò)渡到III。根據(jù)城市用地?cái)U(kuò)展多情景模擬結(jié)果,各情景生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力評(píng)價(jià)表明除生態(tài)經(jīng)濟(jì)型(情景4)方案外,其他情景下的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力水平均呈現(xiàn)出顯著的指數(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)(P<0.01,R2≥0.91),最終生成各情景的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力空間分布(圖3)及分區(qū)統(tǒng)計(jì)雷達(dá)圖(圖4)。

(1)趨勢(shì)外推情景下(情景1),相較于2017年,2030年城市擴(kuò)建壓力提高11%；景觀生態(tài)壓力基本持平；糧食儲(chǔ)備壓力上升1.3%；生態(tài)退化壓力升高32.9%；生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)由III過(guò)渡到IV,壓力水平增加30.6%,生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力預(yù)警達(dá)到較高水平,判定系數(shù)R2為0.95。從生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力空間分布來(lái)看(圖3),2025年低等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力占比為41.94%,2030年萎縮至27.01%；而高等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力占比由29.29%上升至49.34%。其空間表現(xiàn)形式為東部低等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力連片區(qū)被高等級(jí)壓力區(qū)分割。

(2)城市化發(fā)展情景下(情景2),相較于2017年,2030年城市擴(kuò)建壓力陡增,水平提高14.7%；景觀生態(tài)壓力趨勢(shì)與情景1趨同；糧食儲(chǔ)備壓力上升7.8%；生態(tài)退化壓力攀升40%；生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)由III跨等級(jí)躍升至V,水平增高45.8%,判定系數(shù)R2為0.91。生態(tài)恢復(fù)與重建困難,生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警達(dá)到重警水平,生態(tài)環(huán)境問(wèn)題最大常常演變成生態(tài)災(zāi)害。從生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力空間分布來(lái)看(圖3),2025年低等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力占比為36.15%,2030年萎縮至23.55%；而高等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力占比則由39.87%上升至54.63%。其空間表現(xiàn)形式為低生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力區(qū)的大面積萎縮和高生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力區(qū)的攤餅式蔓延。

(3)耕地保護(hù)情景下(情景3),相較于2017年,2030年城市擴(kuò)建壓力與景觀生態(tài)壓力長(zhǎng)勢(shì)保持同步,城市擴(kuò)建壓力提高6.1%,景觀生態(tài)壓力上升7.1%；糧食儲(chǔ)備壓力則呈下降態(tài)勢(shì),跌幅為2.9%；生態(tài)退化壓力升高29.3%；生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)由III過(guò)渡到IV,壓力水平增加30.1%,判定系數(shù)R2達(dá)到0.97。生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力預(yù)警同樣達(dá)到較高水平。從生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力空間分布來(lái)看(圖3),2025年低等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力占比為48.76%,2030年降至32.76%；而高等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力占比則由28.13%上升至43.03%。其空間表現(xiàn)形式與情景1趨同,但低等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力區(qū)向高等級(jí)轉(zhuǎn)化的速率不及情景1。

(4)生態(tài)經(jīng)濟(jì)情景下(情景4),相較于2017年,2030年城市擴(kuò)展壓力下降5%；生態(tài)退化壓力下降20.6%；景觀生態(tài)壓力與糧食儲(chǔ)備壓力稍有提高,景觀生態(tài)壓力提升8.5%；糧食儲(chǔ)備壓力提高6.7%；生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力出現(xiàn)下降態(tài)勢(shì),幅度達(dá)到7.8%,壓力等級(jí)由III回落到II階段,判定系數(shù)R2約為0.91。生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力較低,一般干擾下可恢復(fù),生態(tài)問(wèn)題較小。從生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力空間分布來(lái)看(圖3),2025年低等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力占比為54.17%,2030年降至43.81%；而高等級(jí)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力占比則由25.43%上升至35.55%。其空間表現(xiàn)形式基本穩(wěn)定,生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)改變主要集中在金河鎮(zhèn)、小黑河鎮(zhèn)。

圖1 2025、2030年城市用地?cái)U(kuò)展多情景模擬結(jié)果Fig.1 Results of scenario simulation for urban expansion in 2025 and 2030

圖2 各情景模式下的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力值Fig.2 Value of pressure of ecological risk for scenario simulation

圖3 2025、2030年多情景模擬下的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力空間分區(qū)Fig.3 Spatial sub-region of ecological risk for scenario simulation in 2025 and 2030

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

城市用地?cái)U(kuò)展的生態(tài)效應(yīng)研究向來(lái)備受關(guān)注。在分析城市用地?cái)U(kuò)展時(shí)空特征的基礎(chǔ)上,參照城市總體規(guī)劃和土地利用總體規(guī)劃,綜合考慮自然、人口、經(jīng)濟(jì)、交通等因素反復(fù)訓(xùn)練CA模型模擬2025年、2030年城市用地?cái)U(kuò)展。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力評(píng)價(jià)體系,對(duì)1990—2017年及各情景下的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力進(jìn)行評(píng)價(jià),從評(píng)價(jià)結(jié)果來(lái)看,“攤餅式”的城市用地?cái)U(kuò)展對(duì)生態(tài)環(huán)境的脅迫效應(yīng)十分顯著。內(nèi)蒙古資源環(huán)境承載能力試評(píng)價(jià)結(jié)果顯示呼和浩特市各市轄區(qū)承載力皆達(dá)到臨界超載水平,從一定程度上也說(shuō)明本文研究結(jié)果符合研究區(qū)實(shí)際。根據(jù)各情景生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果(圖4),生態(tài)經(jīng)濟(jì)型方案下較高生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)占比始終為最低,故對(duì)研究區(qū)而言,生態(tài)經(jīng)濟(jì)型方案為近景年最佳用地調(diào)控模式。耕地保護(hù)方案僅次于生態(tài)經(jīng)濟(jì)方案,但若一味強(qiáng)調(diào)對(duì)耕地的保護(hù)而缺乏對(duì)生態(tài)用地的足夠重視,生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力會(huì)不減反增,需予以重視。趨勢(shì)外推型、城市化發(fā)展型模式都不利于推動(dòng)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。此外,CA模型相較于其他土地預(yù)測(cè)模型,可操作性較強(qiáng),預(yù)測(cè)結(jié)果經(jīng)過(guò)Kappa指數(shù)檢驗(yàn),模擬結(jié)果也達(dá)到預(yù)期效果。誠(chéng)然,若能與其他模型預(yù)測(cè)結(jié)果相比較,會(huì)使研究結(jié)果更具說(shuō)服力。此外,城市用地?cái)U(kuò)展極易受政策導(dǎo)向影響,驅(qū)動(dòng)因子的全面性值得商榷,情景設(shè)置的不斷完善也是今后努力的方向。

圖4 不同模擬情景下生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)統(tǒng)計(jì)Fig.4 Zonal statistics of ecological risk for scenario simulation

不合理的城市用地?cái)U(kuò)展是導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)用地減少、景觀格局破碎、生態(tài)功能下降、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)加劇等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的原因之一。根據(jù)城市發(fā)展趨勢(shì)及相關(guān)政策規(guī)劃,研究區(qū)城市用地?cái)U(kuò)展仍會(huì)以東南方向?yàn)橹?針對(duì)研究區(qū)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)防控,建議：(1)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)居高的回民區(qū)、玉泉區(qū)：兩區(qū)人口分布較為集中,應(yīng)著力改善舊城建設(shè)用地布局分散的現(xiàn)狀,提高土地利用集約度,增加城市綠化面積,優(yōu)化人居環(huán)境,防范生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)加劇。(2)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高的新城區(qū)、賽罕區(qū)、小黑河鎮(zhèn)與金河鎮(zhèn)：賽罕區(qū)與新城區(qū)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍的地區(qū),應(yīng)提高城市空間利用率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)、抑制建設(shè)用地?zé)o序擴(kuò)展；小黑河鎮(zhèn)和金河鎮(zhèn)是未來(lái)城市發(fā)展的主要方向,應(yīng)規(guī)避建設(shè)用地?cái)U(kuò)展引發(fā)的水源污染、耕地銳減等生態(tài)問(wèn)題。(3)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)居中的黃合少鎮(zhèn)：該鎮(zhèn)耕地分布最廣,應(yīng)增加林草面積,加強(qiáng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。(4)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較低的攸攸板鎮(zhèn)和榆林鎮(zhèn)：兩鎮(zhèn)應(yīng)對(duì)生態(tài)用地進(jìn)行修復(fù),以增強(qiáng)生態(tài)景觀整體性、連通性,促進(jìn)生態(tài)物質(zhì)循環(huán)。(5)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)最低的保合少鎮(zhèn)：應(yīng)對(duì)陰山實(shí)施生態(tài)治理工程,發(fā)揮生態(tài)屏障作用,禁止一切經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)活動(dòng)。

4.2 結(jié)論

在分析研究區(qū)城市用地?cái)U(kuò)展時(shí)空特征的基礎(chǔ)上,優(yōu)化CA模型對(duì)近景年城市用地?cái)U(kuò)展進(jìn)行多情景模擬。構(gòu)建生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力評(píng)價(jià)體系,對(duì)各情景下城市用地?cái)U(kuò)展所致的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力進(jìn)行評(píng)估,主要結(jié)論有：

(1)1990—2017年,研究區(qū)城市擴(kuò)展強(qiáng)度指數(shù)不斷下降,擴(kuò)展速率階段性特征明顯。從城市用地?cái)U(kuò)展空間特征來(lái)看,重心遷移經(jīng)歷了“東北-東南-東南”的移動(dòng)軌跡,城市重心整體向東偏南遷移1819米,偏移角度為20.12°,遷移速率先升后降。

(2)運(yùn)用CA模型模擬2025年、2030年城市用地?cái)U(kuò)展,相較于1990—2017年,只有耕地保護(hù)型、生態(tài)經(jīng)濟(jì)型方案建設(shè)用地?cái)U(kuò)展速率處于下降態(tài)勢(shì),擴(kuò)展強(qiáng)度指數(shù)進(jìn)一步下降。城市化發(fā)展型下的建設(shè)用地?cái)U(kuò)展面積最大,而生態(tài)經(jīng)濟(jì)型方案下的建設(shè)用地面積最小,該情景下的林地、水體面積達(dá)到最大。

(3)1990—2017年,城市用地?cái)U(kuò)展致使生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力不斷加劇,城市擴(kuò)建壓力上升2.2%；景觀生態(tài)壓力增加1.9%；糧食儲(chǔ)備壓力提高1.4%；生態(tài)退化壓力抬高11%；生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力提升15%,生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)由Ⅱ過(guò)渡到Ⅲ,生態(tài)問(wèn)題開(kāi)始顯著。

(4)2030年,趨勢(shì)外推和耕地保護(hù)情景下生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)由Ⅲ過(guò)渡到Ⅳ；城市化發(fā)展情景下生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)由Ⅲ跨等級(jí)躍升至Ⅴ；只有生態(tài)經(jīng)濟(jì)情景下生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)壓力等級(jí)由Ⅲ回落到Ⅱ。

(5)綜合考慮各情景方案,生態(tài)經(jīng)濟(jì)型方案為研究區(qū)近景年最佳用地調(diào)控模式。