基于多情景模擬的村莊土地利用布局方法研究*

李和平 賀彥卿 賴文韜

1 研究背景

1.1 村莊發展方向與規劃方法的現實問題

村莊規劃既作為全面推進鄉村振興戰略的重要抓手，也肩負著鄉村地區國土空間管控與利用的使命。面對我國量大面廣的200多萬個自然村莊，其發展演化的復雜性、差異性和不確定性顯著。加上規劃體制的改革以及不同村莊主體對于規劃的認知與配合能力的差異，如何規劃村莊、如何落實規劃成為難題。一方面，村莊規劃中對于村莊發展方向的研判缺乏科學性、前瞻性，更多依賴于決策者主觀分析判斷，但現實情況卻是各地村莊發展潛力與動力千差萬別，各地村民差異性的迫切需求也難以得到滿足；另一方面，村莊規劃的靜態化、藍圖化導致規劃成果的科學性、實施性大打折扣，其技術方法過分借鑒“模式化”的規劃樣板，導致出現“千村一面”的局面[1]。

可以確信的是，現階段部分村莊在目標不明確、方法不確定的前提下做出的規劃，導致產業發展趨同，適宜性存疑；人居環境照搬，地方性缺失，這種依賴片面“照搬”優秀案例的村莊規劃路徑的方式勢必將惡化我國村莊多樣化態勢與可持續發展，嚴重阻礙鄉村振興戰略的推進。

1.2 村莊土地利用科學布局的現實需求

當前，國土空間規劃改革對村莊規劃提出了新的要求。在中共中央、國務院印發的《關于建立國土空間規劃體系并監督實施的若干意見》中著重強調了新時期村莊規劃的定位要求，明確了村莊規劃的范圍是村域，需要科學合理地布局農村生產、生活、生態空間。因此，村莊規劃應該不再只是側重自然村、村莊居民點，不再單單關注建設空間與項目發展訴求，而應實現朝向統籌協調鄉村生產、生活、生態空間的關系，落實自上而下的空間管控訴求、鄉村振興發展需求和鄉村建設實際需要[2]。

村莊土地利用是鄉村社會經濟形態與空間格局的直接體現，村莊土地利用規劃作為統籌推進鄉村國土空間管控與利用的基本工具，其有效性、科學性與村莊社會經濟發展密不可分[3]。傳統的土地利用規劃基本以定性和定量相結合，基于現狀本底確定發展目標，預測發展規模，從而得到土地利用方案，一定程度上保障了城鄉社會經濟的可持續發展。然而，面對我國特有的城鎮化、工業化進程，村莊土地利用發展面臨的耕地破碎化、聚落無序化、生態空間分散化等困境仍在持續，集約、高效的國土空間治理目標仍有待實現[6]。2021年中央一號文件中強調既要促進土地要素活化，同時也要落實耕地保護制度，確保耕地數量不減少、質量有提高。綜上，在國土空間體系重構和實施鄉村振興戰略的時代要求下，勢必需要優化傳統村莊土地利用規劃的技術方法，探索適應村莊發展不確定性的土地利用方案，保證生產、生活、生態空間的協調與統籌，以推動鄉村地域可持續發展。

本文以多情景模擬作為切入點，將FLUS模型應用至村域層面模擬村莊未來的土地利用形態，構建村莊土地利用布局的多情景模擬方法，探求不同發展情景下村莊發展的可能性，以更好地為村莊未來土地利用規劃提供科學、有效的支撐與引導。

2 多情景模擬與FLUS模型研究概況

2.1 情景規劃與情景設定綜述

情景規劃是基于對歷史經驗外推、未來終端狀態鑒別和預測事件的綜合考慮得到的關于未來的場景[5]。面對發展的不確定性，將未來多種可能轉換設定為一定存在概率的不同情景，對提升規劃適用性具有積極作用[6]。

在資源整合、土地利用結構日趨復雜的形式下，采用單一的土地利用優化方式，不僅難以有效回應不同地域村莊用地布局的需求，也無法回應生態保護、糧食安全、鄉村振興等土地利用的多元發展目標[7]。通過情景規劃的方法，不僅能充分尊重村莊原生本底，也能有效應對未來發展方向的不確定性。同時，“分類指導”是我國村莊規劃的基本原則之一[8]，其要素的多樣性、差異性豐富，發展方向也各不相同[9]。因此，在綜合現有研究情景設定類型的基礎上（表1），考慮到村莊發展中產業發展的基本訴求，本文以農業主導型村莊為例，提出村莊發展的四大情景，分別是自然發展情景、生態優先情景、產業優先情景與綜合發展情景。

表1 相關研究文獻情景設定類型統計表Tab.1 statistical table on scenario setting types of related research literature

2.2 多情景模擬研究方法綜述

在規劃領域中，多情景模擬作為一種能有效模擬和預測土地利用演變過程，并實現可視化、可量化的研究方法，目前在相關研究領域廣泛應用且方法已相對成熟。近150篇相關文獻中，有43.36%是在市級以上尺度對土地利用進行多情景模擬，且大部分順應當下發展熱點，將研究區域設定為城市群與特定流域，如粵港澳大灣區[11]、環鄱陽湖城市群[16]、長株潭城市群[17]、汾河流域[18]等。可見，近10年來多情景模擬研究方法應用與土地利用布局的研究尺度基本停留在大尺度上，而鮮有村域尺度的相關研究。

在具體研究方向上，主要分為兩大類：一類是利用多情景模擬預測某研究區域內的未來土地利用，為土地規劃與管理提供指導。例如陳理庭等人設定慣性發展、耕地保護、生態優先三大情景對饒河流域進行土地利用模擬，為流域未來國土空間規劃及社會經濟發展決策提供基礎支撐和多重視角[10]；而另一類則是基于多情景模擬結果，進一步拓展科學問題，分析空間格局演變規律[19]、土地承載力[14]、城市增長邊界劃定[20]等。

因此，土地利用布局的多情景模擬方法已在土地利用規劃與管理方面承擔著重要且基礎性的作用。在國土空間規劃背景下，村莊土地利用及三生空間布局作為村莊規劃的核心內容，同樣需要補充適應其多元化發展需求的研究與實踐方法，更好地為村莊提供引導和支撐。

2.3 FLUS模型模擬應用綜述

FLUS模型是基于傳統元胞自動機（cellular automata, CA）耦合系統動力學（SD）模型后優化改進的成果，能夠有效地進行多情景下的復雜土地利用變化模擬[21]。FLUS模型也已經實證能夠有效地應用于全球尺度及多類的土地利用模擬中，相較于傳統模型又具有更高的模擬準確度[20-21]。因此現階段理論研究層面大多以FLUS模型模擬土地利用為基礎，拓展解決相關科學問題。

就模型與方法結合而言，多情景模擬分析方法與FLUS模型相結合是當前主流的研究技術方法。利用Citespace軟件對近五年來FLUS模型與多情景模擬在城鄉規劃相關領域的研究應用文獻進行分析，并繪制關鍵詞圖譜（圖1）。可以看出，2019年開始FLUS模型應用研究中開始集中出現“情景模擬”“多情景”等關鍵詞，并主要應用于景觀格局等用地領域上，兩者結合是近年來主要的研究技術方法。通過對研究文獻梳理與對比，發現FLUS模型在土地利用模擬中可以通過驅動/抑制因子輸入、規模參數設定以及轉化概率參數的差異，構建不同的模擬情景，以實現在FLUS模型中進行土地利用的多情景模擬。

圖1 FLUS模型與多情景模擬研究文獻關鍵詞圖譜Fig.1 keywords map of FLUS model and multi-scenario simulation research literature

就模型應用而言，FLUS模型目前的研究和運用主要集中于城鄉空間演變研究、城鎮開發邊界劃定等領域。FLUS模型是基于CA模型耦合而成的[21]。由于CA模型開發較早，國內學者運用CA模型開展鄉村土地利用模擬研究已形成一定理論成果，但主要聚焦于鄉村土地利用結構的綜合模擬[22]，以及對于農業生產用地[23-24]、生態用地[25]等某單類土地的針對性模擬研究，大多服務于農用地整治、基本農田劃定等生產空間布局或生態保護等需求。可見，目前鮮有研究嘗試從整體村莊土地利用布局的角度進行模擬，難以更為綜合且直接地指導村莊土地利用規劃。

值得注意的是，雖然FLUS模型本質上還是會因為CA模型模擬特性，導致模擬結果與現實的差異性較大。其中核心問題之一在于模型無法模擬跨越式的土地擴張[26]。但鄉村相較于城市，擁有更緊密的人地關系和更突出的內生演化本底，且村莊居民點的撤并也基本遵循就近原則，整體土地利用變化的延續性較強，一般不會出現跨越性變化，因此更適配于FLUS模型的應用，完全可以通過FLUS模型鄰域轉換規則來體現村莊各類土地間的轉換。

3 村莊土地利用布局的多情景模擬方法

3.1 FLUS模型基本原理

FLUS模型的基本原理是通過人工神經網絡（artificial neural network, ANN）算法計算各類用地在各種驅動因素下的適應性概率，再結合慣性系數與輪盤競爭機制，在同樣的驅動因素下通過轉換矩陣與轉換系數的設定，從而模擬出未來研究范圍內的土地利用布局[27]。其中模擬利用SD模型，分析出土地利用演變與多種驅動因子之間的關系，從而提高土地利用變化的模擬精度（圖2）。此外，FLUS模型模擬結果還需要通過Kappa系數①來判斷模型模擬精度，并且規定Kappa系數大于0.80既能說明模擬情景同實際狀況基本相符，模擬精度滿足要求。

圖2 FLUS模型基本運作流程Fig.2 basic operation process of FLUS model

3.2 村莊發展情景設定與分析

3.2.1 自然發展情景

自然發展情景是指在基于村莊以前的土地利用演變規律，在基本的歷史自然、區位等基礎性驅動因子作用下，不考慮政策規劃的限制，保持村莊自身演變進程的一種情景，又被作為“基準情景”與其他三個情景形成對比。

3.2.2 生態優先情景

生態優先情景的設定基于農業主導型村莊的村莊土地中可能基本農田與生態林地的占比均較大。在生態文明時代，統籌保護山水林田湖草是必要工作[28]。而中央一號文件也指出需要進行新一輪的高標準農田建設規劃，堅守1.2億公頃耕地紅線，并嚴格管控耕地占補平衡機制。因此，生態優先情景是指村莊整體應以“低建設、增綠色”的原則規劃未來村莊的土地利用的一種發展情景。

3.2.3 產業優先情景

產業優先情景的設定基于農業主導型村莊內擁有特色農作物生產，擁有發展農業現代化、產業化的基礎。積極響應中央一號文件，對于擁有鄉村特色優勢資源的村莊，需要加快構建現代鄉村產業體系，打造以農業為核心的全產業鏈。因此，產業優先情景是指村莊整體應以“重農業、保底線”的原則規劃未來村莊的土地利用，村莊建設用地處于一種中間發展狀態的一種發展情景。

3.2.4 綜合發展情景

綜合發展情景的設定基于農業主導型村莊的生態資源保護與產業升級發展能處于一種平衡的狀態，即在有效保護好農村基本農田和生態林地等生態空間的同時也要利用充裕的建設用地發展升級產業。所以，該種情景的村莊更要進一步做好村莊規劃，合理處理村莊三生空間的布局。因此，綜合發展情景下村莊整體應以“高開發、保生產”的原則規劃未來村莊的土地利用，在滿足生態保護與產業發展的前提下服務于村莊生活空間建設，是村莊建設用地處于高發展狀態的一種情景。

3.3 多情景下村莊土地利用模擬流程

3.3.1 村莊基礎數據處理與驅動因子確定

使用FLUS模型對村莊土地利用進行模擬，需要輸入同等像元大小的三期土地利用和驅動因子柵格數據，以便模型識別與分析。其中三期土地利用柵格數據需要將調取的原土地數據中的土地類型重新分類，主要分為村莊建設用地、耕地、村莊生態用地、村莊產業用地和其他用地五大類（表2），利于在模型參數設定時控制土地能否轉換。同時輸入AcrGIS平臺，并規定輸出像元大小為5 m轉為柵格導出②。

表2 重分類土地類型與原土地類型相對應一覽表Tab.2 list of reclassified land types corresponding to original land types

而村莊土地演變主要與海拔、坡度、水系、道路、耕作半徑等多多種驅動因子有關[29]。因此，驅動因子柵格數據在考慮到在村莊區域內數據可獲取情況，和ArcGIS平臺的矢量分析功能，在村莊土地利用模擬中設定驅動因素包括高程、坡度、坡向、水系距離和道路距離五個因素，分析結果同土地利用柵格數據，統一輸出像元大小為5 m轉為柵格導出②。

3.3.2 基于村莊發展情景的模擬參數設定

在FLUS模型中，可以通過設定參數來實現不同的模擬情景構建，設定的參數包括未來像元總量、成本矩陣和鄰域權重參數三個部分。其中未來像元總量指FLUS模型中模擬預測未來各土地利用類型所占的像元總數量，是未來土地利用規模的目標值，不同發展情景下村莊的土地利用規模的目標值即可不同。成本矩陣指各用地類型間的變化規則，用于表示是否容許各土地類型相互轉化[30]。當一種用地類型不允許向另一種轉化時，我們將矩陣的對應值設為0，允許轉化時設為1。理論上任何土地在模擬軟件中都可以不受限制地進行轉變，但結合相關法律規定③和不同發展情景下土地轉化的限制要求，可以差異化設定轉化要求。鄰域權重參數指該土地類型的擴張強度，即各用地類型在外界因子驅動下使自身得以擴張的能力。參數閾值設定范圍為0到1，越接近1則代表該土地類型的擴張能力越強。村莊FLUS模型通過分析不同情景下各類土地之間轉換的可能性和必要性程度排序，從而設定各類土地的鄰域權重參數。具體不同情景的土地轉化與參數設定要求如下。

3.3.2.1 生態優先情景

生態優先情景下村莊建設用地應處于一種低發展狀態，需適當收縮村莊建設用地規模，未來像元總量依照較低人均指標設定。產業發展的核心在于生態用地的保護與利用，整體非建設用地則在遵循耕地總量不變、生態用地增加的原則下內部自由轉換，并規定原有的村莊生態用地不能轉出。能進行生態、生產功能恢復的土地，可轉換為耕地與村莊生態用地，保證更大規模的高標準農田和生態公益林的土地儲備。因此成本矩陣則核心控制生態用地轉出，禁止耕地與村莊產業用地轉化為建設用地，允許其他用地間轉化（表3）。鄰域權重參數根據土地轉換可能性和必要性程度排序，按照村莊生態用地＞耕地＞村莊產業用地＞村莊建設用地＞其他用地設定參數值，具體參數值可參考表4。

3.3.2.2 產業優先情景

產業優先情景下村莊將農業產業擺在首位，以推動農業現代化為核心，在不侵占基本農田的前提下整合高質量、高效率耕地。同時大力推行村莊建設用地增減掛鉤，盤活村莊的存量建設用地，騰挪空間用于支持農業產業融合發展和鄉村振興，因此村莊產業用地和村莊建設用地也將是土地轉換的重點，所以未來像元總量依照較高人均指標設定。而村莊生態用地在該情景下僅需要保證總量不減即可，保證村莊生態環境不因產業發展建設而被破壞。因此，成本矩陣在控制生態用地規模穩定不變的基礎上，強化耕地與村莊產業用地之間轉化，且禁止耕地與村莊產業用地轉化為建設用地（表3）。鄰域權重按照耕地＞村莊產業用地＞村莊建設用地＞村莊生態用地＞其他用地設定參數值，具體參數值可參考表4。

表3 村莊不同發展情景下FLUS模型成本矩陣表Tab.3 cost matrix table of FLUS model under different village development scenarios

3.3.2.3 綜合發展情景

綜合發展情景下村莊在原有發展較好的農業基礎上，應注重產業升級，大力發展二三產業，因此需要進行一定開發建設，增加更多的村莊產業用地來推動鄉村地區多元產業入駐，未來像元總量依照平均人均指標設定。同時優化村莊生態用地，將生態環境融入村莊人居環境建設，打造具有生態宜居的村莊生活空間。另外，為配合農業產業升級，需要保證良好的生產效率和充足的耕地總量，耕地轉換調整也相對比較重要。因此，成本矩陣放寬了生產用地與生態用地的轉化限制，追求生產、生態用地的協調平衡布局狀態；同時仍禁止耕地轉化為村莊建設用地，保證村莊耕地規模（表3）。鄰域權重按照村莊產業用地＞耕地＞村莊建設用地＞村莊生態用地＞其他用地設定參數值，具體參數值可參考表4。

表4 村莊不同發展情景下FLUS模型鄰域權重參數表Tab.4 neighborhood weight parameter table of FLUS model under different village development scenarios

3.3.3 村莊土地利用模擬與結果對比分析

在完成以上村莊類型確定、情景設定以及模擬模型的數據處理與參數設置，即可通過FLUS模型模擬得到村莊土地利用布局結果。對于模擬結果而言，由于FLUS模型是一種基于輪盤賭選擇的自適應慣性競爭機制的模擬模型，該機制下各土地類型相互轉化時的不確定性可能會導致每次模擬結果的差異。因此，本文選擇通過對各情景模擬結果的各類土地布局合理性、用地集約度和土地的空間關系等角度，結合村莊目前自身發展基礎和發展潛力，定性判斷各情景下土地利用模擬結果的優劣勢，從而結合現狀選擇適合當下的發展情景。

4 實證研究：以重慶板橋鎮涼風埡村為例

4.1 案例選取與模擬數據處理

本文選擇重慶市永川區板橋鎮中部的涼風埡村為研究對象。涼風埡村村域面積約4.7 km2，戶籍人口3321人，2020年常住人口僅1671人。村莊以第一產業為主，人均年收入約9000元。村內農林資源豐富。糧食作物主產馬鈴薯，水稻、玉米，經濟作物以花椒為主，已有花椒基地60余公頃。通過現狀調查與上位規劃分析可知，涼風埡村屬于農業主導類型的村莊，是明顯受到城鎮化影響的村莊，人口流失嚴重。村莊內農林類用地及水域大約占村域面積的82%（圖4），具有較好的生態環境基礎與農業生產基礎。

收集并整理涼風埡村2008年、2012和2017年三期的土地利用數據，現狀高程點和主要的道路信息輸入AcrGIS平臺，并按要求將三期土地類型重分類。其次，利用ArcGIS平臺對涼風埡村進行高程、坡度、坡向分析，最后對道路、河流水域作歐氏距離分析，并統一輸出同樣像元大小的柵格分析結果，具體數據結果如圖4所示。

圖4 涼風埡村土地利用數據和驅動力柵格化結果Fig.4 land use data and driving force rasterization results of Liangfengya Village

4.2 多情景模擬結果

先利用2008年與2012年兩期土地利用數據模擬2017年土地利用，通過計算得到Kappa系數為0.87，說明ANN所得到的多驅動因子下各類用地轉換的適應性概率較為合理，能支撐FLUS模型下一步的模擬分析。

其次，通過解讀《重慶市城鄉規劃村莊規劃導則》和《重慶市村鎮規劃編制技術導則》，綜合考慮涼風埡村現狀情況，設定人均村莊建設用地指標在低發展情景時取低值90 m2/人；在高發展情景時取高值150 m2/人；在中間發展情景時取中間值120 m2/人。用驗證性模擬時設定的成本矩陣和鄰域權重參數作為自然發展情景（基準情景）的模擬參數，并按照150 m2/人的人均指標僅設置村莊建設用地的未來像元總量為9000④，從而模擬出規劃期涼風埡村在自然發展情景下的土地利用布局（圖5）。

生態優先發展情景屬于村莊的低發展情景，在FLUS模型中設定村莊建設用地的未來像元總量應為5400④；產業優先發展情景屬于村莊高發展情景，設定村莊建設用地的未來像元總量應為7200④；綜合發展情景屬于村莊中間發展情景，設定村莊建設用地的未來像元總量則為9000④。再根據不同情景下不同的模擬參數設定原則進行參數設定，并進行模擬，得到規劃期不同情景下的涼風埡村土地利用及依據模擬結果提取布局模式圖（圖5、表5）。

表5 多情景模擬下涼風埡村各類土地規模和未來像元總量參數設定統計表Tab.5 statistical table of land scale and future pixel aggregate parameters of Liangfengya Village under multi-scenario simulation

圖3 基于多情景模擬的村莊土地利用模擬工作流程圖Fig.3 flow chart of village land use simulation based on multi-scenario simulation

圖5 多情景模擬下規劃期涼風埡村村莊土地利用模擬結果與布局模式圖Fig.5 land use simulation and layout pattern of Liangfengya Village in planning period under multi-scenario simulation

4.3 多情景綜合評判

通過對模擬結果用地結構的圖示化分析規模占比分析，從定性與定量兩方面綜合評判對比不同情景下模擬的結果（表6）。在自然發展情景下，村莊的園地、草地等產業用地雖有大幅增加，但耕地破碎化、聚落無序化的狀況并未改善，且生態效益較小，整體用地的零碎化程度較高。相反，在生態優先情景下，用地結構朝向生態效益大的方向變動，大量低效草地、園地和其他農用地會規模化轉變為林地，耕地也相對更加集聚，不僅能利用林下土地資源和林陰優勢從事林下種植、養殖等立體復合生產經營的生態農業模式，也能更好提供生態公共產品，帶來附屬效益，同時村莊建設用地顯著減少，用地集約性提升，為營造更好的鄉村人居環境奠定基礎。而在產業優先與綜合發展情景下，整體用地結構的效益處于折中狀態，其中雖然耕地、建設用地的規模化程度較好，但都是以犧牲生態效益為代價，并未兼顧生態保護的要求，同時難以分布散亂的居民點難以實現土地流轉帶來的經濟效益與發展潛力。

表6 不同情景下涼風埡村土地利用模擬評判Tab.6 land use simulation evaluation of Liangfengya Village under different scenarios

多情景模擬的土地利用結果只是在該技術方法下所呈現的“有限解答”，對于村莊未來的發展僅做方向性和結構性的指導，具體仍需結合實際情況細化與落實。綜合上述多情景模擬下涼風埡村土地利用布局分析，并結合板橋鎮相關規劃對于產業發展的規劃引導⑤，建議涼風埡村未來土地利用布局可以參考生態優先情景，進行土地利用結構與布局調整。在優先保證生態空間完整性的前提下，引導居民點西側集聚整合，控制村莊建設用地在13.5 hm2左右，并以生態農業種植生產為產業發展方向，推動部分村莊部分產業用地與村莊建設用地，向耕地與村莊生態用地轉換，加強土地利用與生態保護協調發展，促進空間布局均衡化。

5 結語

在信息化不斷深入、大數據日益豐富的今天，合理地利用計算機模擬模型，跨學科融入技術手段，提高規劃編制效率已極為重要[31]。本文選擇基于CA模型原理開發的FLUS模型，創新性地將其運用在村域層面模擬村莊土地利用。以農業主導型村莊為例，構建針對該類型村莊土地利用布局的多情景模擬方法。通過不同模擬情景的構建，探求不同發展情景下村莊發展的可能性以期通過更加客觀科學的方法，得到村莊土地利用布局。并選擇以重慶永川區涼風埡村為案例，設定村莊發展情景及情景下的模擬參數設定原則，從而模擬出不同發展情景下涼風埡村未來土地利用布局。同時對結果進行分析與判斷，選擇并提取現階段在自然和交通驅動力下涼風埡村可行的村莊土地利用布局模式，以期指導涼風埡村下一步的村莊規劃。

圖表來源：

圖1-5：作者繪制

表1：作者根據參考文獻[10-15]整理繪制

表2-6：作者繪制

注釋：

① Kappa系數是一種衡量分類精度的指標，能從整體上檢驗模擬結果與觀測數據的一致性程度，廣泛應用于土地利用變化模擬精度檢驗、遙感影像解譯精度評價等研究中。Kappa系數的值越接近于1表明模擬精度越好，當Kappa系數大于0.8時，即表明模型模擬精度在統計學意義上達到較好的滿意狀態。

② 將輸出的數據導入FLUS模擬模擬中需要統一所有數據柵格化的像元大小，鄉村地區研究范圍較小，像元大小可以設定為5，而城市則可以設定為10。

③ 依照《中華人民共和國土地管理法》《中華人民共和國土地管理法實施條例》的規定，不得擅自將農用地轉為建設用地；土地整理新增耕地面積只能折抵用于建設占用耕地的補償，不得折抵為建設用地指標，擴大建設用地規模；必須確保城鄉建設用地總量不增加，農用地和耕地面積不減少等。

④ 單個像元大小是25 m2，人口預測根據《永川區板橋鎮總體規劃修編（2014年編制）》中對涼風埡村的人口規模預測決定的，預測2035年涼風埡村村莊人口1500人。

⑤ 《永川區板橋鎮總體規劃修編（2014年編制）》中規劃板橋鎮的產業發展目標是：以現代生態農業為主導，休閑食品加工、鄉村旅游為特色，農業與工業、旅游業相結合，實現三產互動發展。