基于生態系統服務權衡的城市增長邊界劃定
——以大連市為例

徐 夢 冉，張 靖，李 政 海，張 萌，莫 宇

(大連民族大學環境與資源學院，遼寧 大連 116600)

0 引言

在城市化進程中，迅速擴張的建設用地侵占了城市周邊的生態空間，造成周邊生態系統服務供給能力下降和生物多樣性降低，最終導致區域生態系統功能失衡[1,2]，如何提升生態系統服務價值并引導城市健康發展成為推進生態文明建設的焦點問題[3]。科學、合理地劃定城市增長邊界(Urban Growth Boundary,UGB)是解決城市及周邊生態環境問題、實現城市“精明增長”的有效管理工具之一，并在世界范圍內得到廣泛應用[2,4]。相關研究主要從兩方面展開：一是基于“反規劃”理念[5]，從土地生態適宜性[6]、資源環境承載力評價[7]及生態安全格局構建[8-10]等角度劃定城市增長邊界，但此類方法多關注區域生態要素，忽略了經濟、政策及人口等社會經濟因素對城市擴張的驅動作用；二是以城市增長為基礎的正向規劃法，如利用FLUS模型[3]、SLEUTH模型[11]、約束性CA模型[12,13]以及其他擴張模型[14-17]等劃定城市增長邊界，此類方法雖然考慮了城市擴張的內部驅動因素，卻忽略了城市發展與周邊生態環境的關系。如何調節城市擴張與生態保護之間的矛盾，劃定合理的、符合城市可持續發展的城市增長邊界，成為目前亟須解決的問題。

優先保護區(生態紅線保護區)指“資源有效分布、生物多樣性豐富、生態系統服務價值高的地區”[18]，該概念的提出不僅可解決城市發展中的規劃問題，亦可有效改善、協調當地脆弱的生態環境[19]。目前已有大量關于優先保護區的研究[20,21]，但從生態系統服務及其權衡關系角度確定優先保護區，并將其納入城市增長邊界劃定的研究鮮有報道。因此，本文以大連市為例，在考慮生態安全的前提下探索一種城市增長邊界劃定的新方法，即在定量評估該市的產水量、碳固持、土壤保持、生境質量、生態休閑5種生態系統服務的基礎上，通過有序加權平均(Ordered Weighted Averaging，OWA)算子的多情景決策分析方法與GeoSOS-FLUS模型耦合模擬大連城市擴張，最終劃定城市增長邊界，以期為大連市和其他類似城市增長邊界的劃定提供方法借鑒。

1 研究區與數據

大連(120°58′～123°31′E，38°43′～40°10′N)位于遼東半島南端、黃渤海交界處，是重要的港口、貿易、工業、旅游城市；地形以山地和丘陵為主，中部高，東西兩側呈階梯狀；全市轄7區、1縣、代管2個縣級市，總面積1.26萬km2，建成區面積488.60 km2，戶籍城鎮人口428.54萬人，城鎮化率72%。近年來，大連市社會經濟發展迅速，城市擴張加劇，城市發展與生態保護之間的矛盾日益凸顯，故大連城市增長邊界的劃定需考慮生態系統服務及其權衡關系。本研究所需數據、來源及處理方法如表1所示。

表1 數據來源及處理方法Table 1 Data source and processing methods

2 研究方法

本研究方法流程分為生態系統服務計算、優先保護區確定、模型構建及城市增長邊界劃定(圖1)。

圖1 方法流程Fig.1 Workflow of the proposed method

2.1 生態系統服務計算

基于基礎地理信息數據、遙感影像與DEM數據、氣象數據、土壤質地數據、土地利用數據和社會經濟數據，采用InVEST 3.8產水模塊(Water Yield)，利用多年平均降水量減去實際年蒸散量等參數求得產水量；采用USLE方程計算土壤保持，即潛在土壤侵蝕量與實際土壤侵蝕量之差[22]；采用凈初級生產力(NPP)方法估算碳固持，其中NPP基于CASA模型[23]計算；采用InVEST 3.8生境質量模塊(Habitat Quality)提取威脅源后分析求得生境質量；采用生態休閑模型求得生態休閑[24]。最終計算2017-2019年5種生態系統服務的年均值。

2.2 優先保護區確定

(1)OWA算子。OWA算子(式(1))常用于解決多屬性決策問題、平衡內部沖突并確定優先保護區[18,20,24]，在權衡生態系統服務方面具有重要作用[20]。在ArcGIS 10.3中將上述5種生態系統服務歸一化，應用式(1)對5種圖層進行OWA排序處理。

(1)

式中：λij為歸一化處理后柵格j的i(i=1，2，…，n，n=5)屬性值；Sij為歸一化處理后5種生態系統服務柵格值從大到小排列的數據；wi為Sij的次序權重，其值范圍為[0,1]。

(2)OWA情景的權重與權衡。依次取1、2、3、4、5作為5種生態系統服務類型的重要性評價等級，將風險系數a分別設置為0.0001、0.1、0.5、1、2、10、10 000，采用模糊量化模型計算7種風險情景下各類型的權重[21](式(2)、式(3))，進而利用式(4)計算各風險情景下的權衡值tradeoff(0≤tradeoff≤1)[20]。當a=1時，各生態系統服務位序權重值相等，此情景下的權衡值為1；當a<1時，生態系統服務的平均值越高(位序權重越大)，表明決策者對生態系統服務的屬性持樂觀態度(生態風險指標能限制建設用地擴張)；當a>1時，生態系統服務的平均值越低(位序權重越大)，表明決策者對生態系統服務的屬性持悲觀態度(生態風險指標不能限制建設用地擴張)。

(2)

QRLM(r)=ra,a∈(0,∞)

(3)

(4)

式中：QRLM為單調遞增的規則函數[25]；r為各生態系統服務類型按重要性從大到小的次序。

(3)優先保護區的保護效率。通過比較不同情景下不同生態系統服務的保護效率，得出各生態系統服務保護效率均較高情景下的優先保護區(本文選取大連市保護效率前20%的區域作為優先保護區[26])，將其作為生態紅線保護區，其生態系統服務保護效率的計算公式如下：

(5)

2.3 基于GeoSOS-FLUS模型的城市增長邊界劃定

GeoSOS-FLUS模型用于模擬未來土地利用變化情景[27]。其中，土地利用類型轉換概率不僅受各地類自身發展概率的影響，還受地類間轉換成本、鄰域條件、地類競爭和慣性系數等因素的影響[28]。土地利用變化模擬步驟如下：1)利用2010年大連市土地利用圖，參考文獻[3]，從自然、交通、社會三方面選取高程、坡度、坡向、人口密度以及距河流、高速公路、國道、省道、縣道、快速路、主干道的距離作為影響城市擴張的驅動因子(圖2)，對大連市2015年城市用地擴張進行模擬，以驗證模型精度；2)利用人工神經網絡(ANNs)算法獲取各土地利用數據中各類用地的適宜性概率；3)采用基于輪盤賭的自適應慣性競爭機制將優先保護區作為限制城市擴張的約束條件，利用2020年土地利用數據對2030年土地利用進行模擬，從而劃定大連城市增長邊界。

圖2 城市擴張驅動因子Fig.2 Driving factors of urban expansion

3 結果分析

3.1 基于優先保護區的生態紅線保護區劃定

3.1.1 生態系統服務評價 大連市5種生態系統服務空間分布如圖3所示。其中，產水量整體偏低，中低值區(0～30 mm/m2)面積占98.26%，高值區(最高為82.79 mm/m2)分布在中部和東北部，面積僅占1.74%；土壤保持區域差異顯著，東北部和西南部土壤保持偏高(最高為209.77 t/hm2)，主要土地利用類型是林地和草地；碳固持與土壤保持空間分布相似，呈明顯的北高南低格局，最高值為1 309.06 t/hm2，平均值為123.31 t/hm2，整體碳固持能力較強；大連市東北和西南部林地和草地的生境質量較高，平均值為0.50；大連市生態休閑指數整體偏低，僅東北和西南的部分地區指數較高。

圖3 產水量、土壤保持、碳固持、生境質量、生態休閑空間分布Fig.3 Spatial distribution of water yield,soil conservation,carbon sequestration,habitat quality and ecological recreation

3.1.2 優先保護區確定 由表2可知，從情景1到情景7權衡值呈先增后減的“倒U形”，權衡值越高，表示各生態系統服務所得權重值越平均。因各生態系統服務權重不同，不同情景下優先保護區的范圍有一定差異，從情景1到情景7呈增加趨勢(圖4)。情景1和情景7分別以產水量和生態休閑兩種生態系統服務為主，在決策上屬于極端理想情景和極端悲觀情景，故在選擇優先保護區時排除這兩種情景；情景2到情景6的優先保護區多分布在大連市東北部和西南部，情景5和情景6的優先保護區有從東北向東南擴散趨勢。由表3可知，各情景下林地面積最大，其次是耕地，故各情景下優先保護區的范圍主要集中于林地。

表2 各情景下的權重與權衡值Table 2 Weight and trade-off values for each scenario

圖4 各情景下的優先保護區Fig.4 Priority protection areas under different scenarios

表3 各情景下的土地利用類型面積Table 3 Area of different land use types under each scenario 單位：km2

3.1.3 生態紅線保護區劃定 由各情景下的保護效率(表4)可知，排除情景1和情景7兩種極端情景后，情景2中5種生態系統服務的保護效率均較高，平均保護效率為7.21，且情景2林地面積占比最大，林地的固碳能力較強，其土壤保持能力也優于其他土地利用類型，攔截水流的能力強導致其產水量下降。生境質量、土壤保持、碳固持3種生態系統服務的空間分布相近，可見碳固持量越高、土壤保持能力越強的區域，生物多樣性保護越好。綜上，選取情景2的優先保護區作為生態紅線保護區，禁止一切開發建設活動。統計顯示，大連市生態紅線保護區總面積為2 205.19 km2，占研究區總面積的17.49%，主要集中在東北部且連續分布，西南部則較為分散。

表4 各情景下的保護效率Table 4 Protection efficiency under each scenario

3.2 城市擴張模擬與增長邊界劃定

基于GeoSOS-FLUS模型對大連市2015年的土地利用擴張進行模擬，將模擬結果與2015年實際土地利用數據進行對比，經過10%隨機采樣得到模擬結果的Kappa系數為0.97，最佳優值系數(FOM)較小，為0.011，表明模型精度較高。根據人工神經網絡模型和輪盤賭機制，以生態紅線保護區(區內耕地、林地和水域不得轉換為其他土地利用類型)作為限制條件，利用2020年的土地利用數據模擬得到大連市2030年的土地利用空間分布(圖5)。2030年城市擴張侵占周邊林地，部分林地轉變為建設用地，較2020年減少244.25 km2(表5)。對大連市2030年模擬城鎮建設用地進行平滑處理后可得到大連城市增長邊界(圖6)。2030年大連市建設用地面積為1 969.25 km2(占15.71%)，較2020年增加156.81 km2(表5)，城鎮建設用地擴張范圍多集中于建成區附近，以主城區、金普新區和旅順城區為中心，呈現出“一個中心、多個節點”的組團城市網絡。模擬結果符合《大連市城市總體規劃2001～2020》中“重點發展金普新區，適度發展旅順城區”的發展方向，即大連市未來城鎮建設用地發展模式為自然山體、丘陵分割而成的“組團型”，且組團間由生態廊道和山體相連，形成生態保護網絡。

圖5 大連城市擴張模擬結果Fig.5 Simulation results of urban expansion in Dalian

表5 大連市各地類面積Table 5 Area of different land use types in Dalian 單位：km2

圖6 大連城市增長邊界Fig.6 Urban growth boundary of Dalian

4 結論與討論

本文將生態系統服務納入城市增長邊界劃定，以產水量、土壤保持、碳固持、生境質量及生態休閑5種生態系統服務為基礎，基于OWA算子設置7種風險情景，篩選出優先保護區(即生態紅線保護區)作為城市擴張限制邊界，利用GeoSOS-FLUS模型模擬城市建設用地的擴張范圍并劃定城市增長邊界，豐富了城市增長邊界劃定的理論和方法。

本文綜合考慮了生態要素和社會經濟因子，用于協調未來城市發展與生態保護間的矛盾。采用模糊量化模型得到7種情景下的位序權重和權衡值，能夠平衡多個生態系統服務間的沖突，篩選出最優的生態保護方案，制定相關的管理政策。如情景2中5種生態系統服務的保護效率最高(平均保護效率為7.21)、配置較為均衡，足以保障優先保護區的全面性，是優先保護區的最佳選擇。為實現情景2中的保護效果，政府需出臺重點保護大連市東北部和西南部林地和草地的相關政策；此外，將情景2作為生態紅線保護區，限制對該區域內林地、草地的開發，確保保護區內各項生態系統服務充分提供人類福祉的能力，為大連市生態紅線保護區的劃定提供一定的政策參考。

將優先保護區納入城市增長邊界劃定中，能夠有效權衡城市擴張和生態紅線保護區的沖突，從而保護生態用地，合理引導城市的建設和發展，保證城市生態系統的可持續發展。大連市生態紅線保護區面積占總面積的17.49%，集中分布于北部的莊河市，發揮重要的涵養水源、保持水土等生態作用。此外，預測結果表明大連城市增長邊界主要集中在金普新區和旅順城區周邊(面積占15.71%)，致使其未來城市擴張受限。為調節城市建設用地與生態用地的矛盾，該市應堅持集群式多中心的“組團型”發展模式，需加強主城區與金普新區的協調發展，遵循“老城區做減法、新市區做加法”的原則，主城區疏散人口、優化產業用地、調整功能布局，實現高端服務職能的有序聚集，加強北部生態區的生態環境保護，發揮重要的生態系統服務作用。

本研究尚存在一定的局限性。城市擴張是多種因素綜合作用的動態復雜過程，本文雖然借助人工神經網絡解決了傳統CA模型中參數模糊問題，利用輪盤賭模型實現了各土地利用類型間的轉換[29]，但受數據獲取限制，只選取了影響城市擴張的11種因子參與計算，未來可借助地理大數據并結合城市虛擬邊界的思路進行城市增長邊界劃定[30]。此外，在未來城市土地利用變化情景模擬方面，本文屬于有生態約束的自然演變情景，未來研究可進一步融合各種發展情景(如嚴格的生態保護、經濟增長優先、碳中和等)進行城市增長邊界劃定，使城市增長邊界的劃分更合理。