基于城市擴展模擬與生態—規模約束的深圳市城市開發邊界劃定

趙 紅 蕊，劉 欣 桐，姚 毅，鄭 卓 凡

(清華大學土木工程系交通工程與地球空間信息研究所，北京 100084；清華大學3S中心，北京 100084)

0 引言

改革開放以來，中國城鎮化進程實現了跨越式發展，但部分城市無序蔓延和過度擴張導致生態系統功能退化、土地資源緊張、城市空間格局混亂等問題，不利于城市可持續發展[1-3]。為此，我國目前大力倡導完善城市發展體系，科學規劃城市發展。城市開發邊界(Urban Growth Boundary,UGB)的劃定不僅影響城市未來的空間發展方向，對城市發展起到控制和引導作用，更是一種可融入科學的空間規劃方法和可持續發展理念的空間治理工具[4,5]。UGB劃定方法可分為兩類：1)反推法，即借鑒反規劃理念，從環境生態安全角度，通過城市用地適宜性評價或生態安全格局構建等，明確城市禁止開發建設的區域，反向劃定UGB[6,7]，能有效保護自然生態環境，但對城市內部擴張趨勢考慮不足；2)動態模擬法，將城市視為不斷變化的復雜系統，綜合考慮客觀條件下城市內部擴張趨勢，基于地理仿真模型劃定UGB[8,9]，可滿足城市未來發展內在需求，但對生態保護關注不夠。因此，將以上兩種方法結合，同時考慮生態保護和城市擴展雙重需求的綜合法成為目前UGB劃定的研究熱點和發展趨勢[10,11]。

元胞自動機(Cellular Automata,CA)是動態模擬法中的一種重要基礎模型，采用自下而上的研究思路，具有強大的復雜計算能力和時空動態特征，非常適用于城市復雜系統行為的動態模擬[12,13]；同時，CA模型具有較好的開放性，研究者能根據需要加入其他方法或模型，對標準模型進行優化改進，利用CA研究城市土地利用動態演化過程已成為城市空間動態模擬的主流方向之一[14-16]。在城市擴展中，CA動態模擬的關鍵在于元胞轉換規則的確定，基于城市實際情況，利用多源時空地理數據構建多城市擴展因子驅動與多元胞狀態轉換作用的城市擴展模擬模型是劃定UGB的重要基礎[17]。CA模型迭代終止條件的科學性易被研究者忽略，卻對模擬結果產生較大影響[18]，基于對歷史數據的學習確定迭代終止次數，可能導致城市規模盲目擴張等問題，與城市科學發展理念不符，因此，需要建立在一定規模約束下的城市擴展模型。

在可持續發展背景下，還需充分考慮城市開發與生態環境之間的關系，避免或減輕因城市擴張而引發的生態環境問題。生態約束可分為剛性約束和彈性約束兩類：剛性約束是指相關法律法規嚴格管控的非城市建設區域，具有確定的區域邊界，區域內不允許任何開發建設行為，如城市生態保護紅線、重點保護區等[7]；彈性約束是指通過生境質量評價或生態敏感性評價等方法對生態環境進行綜合評價，得到連續變化的城市建設適宜性結果[3,11]。在CA模擬城市擴展的基礎上，考慮兩種約束與CA模型結合的方式，構建普適性的UGB劃定框架，可為推動城市可持續發展提供支持。鑒于此，本文以深圳市為研究區，兼顧生態保護和城市擴展，以CA模型為基礎，探索一種在生態剛性約束、彈性約束以及城市規模約束下，符合可持續發展理念的UGB劃定方法，以期為協調深圳市合理開發和生態保護，引導城市健康發展提供參考。

1 研究區概況與數據來源

深圳市是珠江三角洲都市圈核心組成城市(圖1)，地處亞熱帶區域，受東南季風影響，全年高溫多雨；地形以平原和低起伏度丘陵為主，梧桐山等少部分山地位于深圳的東部和北部，核心城市建成區位于西南部，南山、羅湖、福田三區為城市中心區域。2020年深圳市地區生產總值僅次于上海和北京，是全國性的經濟中心之一[19]。第七次全國人口普查公報顯示，深圳市常住人口為1 756.01萬人，相比第六次全國人口普查增加713.61萬人。深圳市使用經濟激勵機制促進生態環境保護，于2005年出臺了“深圳市生態保護紅線”，推動建立多層次、多元素的立體生態安全監測體系。

圖1 深圳市位置及2015年土地利用現狀Fig.1 Location and land use status of Shenzhen in 2015

研究數據及其來源如表1所示。需要說明的是，人工不透水區域與城市建成區的定義雖然不完全相同，但人工不透水區域是城市建成區的重要標志，已廣泛用于城市化進程分析[20]，因此，本文采用1985-2018年全球人工不透水區域(GAIA)[21]數據中深圳市2015年和2018年人工不透水區域分別表征當年實際城市建成區。所有數據統一為WGS_1984_UTM_Zone_49N投影坐標系，柵格數據的空間分辨率均重采樣為30 m×30 m。

表1 研究數據Table 1 Description of research data

2 研究方法

2.1 生態環境約束

目前深圳市已完成生態控制紅線的劃定，本文以深圳市官方發布的2013年深圳市生態保護紅線[25]作為深圳市UGB劃定的剛性約束條件。生境質量體現了區域環境為其內部生物生存和生產提供的適宜條件，可代表區域生物多樣性和生態系統服務水平[26]，與城市可持續發展息息相關，本文采用生境質量評價結果作為UGB劃定的彈性約束。InVEST模型[27]的Habitat Quality模塊因所需數據便于獲取、參數設置簡潔靈活等優勢[28]，廣泛應用于生境質量評價，計算公式如下：

(1)

(2)

式中：Dxj為生境類型j中柵格x的生境退化度；r為不同類型的威脅源，由于城市建設、工業污染等人為干擾對深圳市生境質量的改變起決定性作用[29]，參考文獻[30-32]并結合研究區實際情況，選取人口、GDP、城市建成區、城市路網作為生態用地的威脅源；R為威脅源總數；y、Yr分別為威脅源r所占的柵格和柵格總數；Wr為威脅源r的權重；ry為柵格y的威脅值；irxy為柵格y中威脅源r對柵格x的影響；βx為柵格x的可達性；Sjr為生境類型j對威脅源r的敏感程度；Qxj為生境類型j中柵格x的生境質量指數；Hj為生境類型j的生境適宜性；k為半飽和常數，一般取生境退化度最大值的一半；z為歸一化常量，一般取值為2.5。

由于建設用地擴展強度與生境質量變化空間分布呈明顯的空間負相關關系，城市建設用地迅速擴張會加劇生境質量退化趨勢[33,34],因此，在UGB劃定過程中，高生境質量的生態用地應得到充分保護，新增城市用地應優先選擇中低生境質量地區。

2.2 基于CA的城市擴展模型

2.2.1 城市擴展模型構建 CA是一種離散的動力學模型，其基本計算單元為可以改變狀態的元胞，所有元胞組成的域為作用空間，通過定義多種影響元胞狀態的規則改變元胞狀態，其數學表達式為：

CA=(Ld,S,N,f)

(3)

式中：L為由元胞組成的格網空間，基本單位為一個元胞，本文中代表柵格單元；d為L的維數，取d=2；S為各種元胞狀態，不同土地利用類型定義為不同的元胞狀態；N為元胞的鄰域集合；f為轉換規則的映射函數，是CA模型的核心，用以控制元胞狀態在城市和非城市間變化。元胞的轉化概率Pvalue決定元胞狀態的改變，3種元胞狀態變化的作用方式分別對應3種概率值：城市擴展驅動因子對元胞狀態改變的促進作用Plogistic、元胞本身不同用地類型的非城市用地向城市用地的轉換影響Pweight、鄰域內城市元胞對非城市元胞轉換為城市元胞的促進作用Pneighbor。

Pvalue=Plogistic×Pweight×Pneighbor

(4)

(1)城市擴展驅動因子影響模型。城市擴展是多種驅動因素共同作用的結果，CA模型需要建立各驅動因子與非城市元胞向城市元胞轉換間的關系。城市的地理條件決定了城市擴展的空間格局，是城市擴展的基礎因素；城市政策直接影響短期內城市的發展方向，是城市擴展的直接因素；城市交通、資源分布、基礎設施建設等對城市的發展具有引力作用[35,36]；自然災害方面，根據深圳市地質災害防治規劃，對于地質災害易發區主要以重點監控與防治為主，而不是禁止城市建設，故暫不考慮地質災害對城市擴展的影響。綜合上述分析及前人研究[3,14，15]，選取高程、坡度、起伏度、距水域距離、距鐵路距離、距公路距離、科研教育點密度、大型購物廣場密度、人口密度、距城市副中心距離和距城市主中心距離共11個驅動因子(圖2)。其中，坡度和起伏度由DEM數據處理得到，距水域、鐵路、公路的距離為各柵格距每個驅動因子的最近歐氏距離，距城市主中心、副中心距離為各柵格距城市主中心和副中心的最近歐氏距離。Logistic回歸可以確定自變量與因變量間相關性，將其用于城市擴展模擬領域，以確定城市擴展驅動因子與城市擴展間的關聯性。根據Logistic回歸，構建各驅動因子對元胞由非城市狀態向城市狀態轉變的概率計算公式(式(5))，進而計算11種城市擴展驅動因子的權重參數(表2)。

表2 城市擴展驅動因子權重Table 2 Weights of urban expansion driving factors

圖2 城市擴展驅動因子Fig.2 Driving factors of urban expansion

(5)

式中：A0為常數，設為0；Xi、Ai(i=1,2,3,…)分別為各城市擴展驅動因子值及其影響權重。

(2)不同類型元胞轉化模型。不同類型非城市用地向城市用地轉變的強度不同，統計相同時間間隔內各類型非城市元胞向城市元胞轉換數量占非城市元胞向城市元胞轉換總數的比例，計算公式為：

(6)

式中：U→C為不同類型非城市用地向城市用地轉換。

(3)鄰域作用模型。相鄰元胞對元胞狀態的變化存在一定的制約或驅動作用，考慮包含24個鄰域元胞的7×7型馮諾伊曼鄰域，鄰域內城市元胞對非城市中心元胞狀態變化的影響可定量表達為：

Pneighbor=Sum(Ci,j=city)/24

(7)

式中：Sum(Ci,j=city)為24鄰域內城市元胞總數。

2.2.2 隨機因素約束模型 由于影響城市擴展的因素眾多且復雜，無法用嚴格的物理或數學模型表達，且無法忽略政治、經濟等因素對城市擴展的影響，因此，需要引入隨機因素的影響Pthred(隨機閾值)以反映城市擴展過程中的不確定性，計算公式為：

Pthred=α(1-δ2)

(8)

式中：δ為0到1之間的隨機數；α為控制隨機因素對于城市擴展模擬影響大小的參數，本文設定為2。

2.3 UGB劃定

以CA模型為基礎，將城市規模作為規模約束，并分別以生態保護紅線和基于InVEST模型得到的生境質量評價結果作為生態剛性約束和彈性約束，劃定UGB。具體流程如下：1)以生態保護紅線作為剛性約束，其內部區域在CA模型進行城市擴展模擬過程中不允許發展為城市；2)將生境質量評價結果按照生境質量指數由低到高劃分為5個等級，對于第4級和第5級的非城市元胞，不予擴展為城市；3)對上述步驟約束外的元胞按照式(4)計算擴展概率Pvalue，與隨機閾值Pthred進行比較，當非城市元胞的Pvalue大于Pthred時，則該元胞轉換為城市元胞；4)統計每次擴展后的城市元胞數是否達到規模約束值，若達到，則結束擴展，若此時擴展模擬得到的城市元胞數超過規模約束值，則優先排除最后一次擴展概率小的元胞，使城市元胞數與規模約束值相等，并輸出擴展模擬結果；若未達到規模約束值，則重復步驟3)進行迭代；5)UGB為集中連片城市建設用地的連續輪廓，應盡可能多包含大面積連片的城市建設用地[37]，基于此，對步驟4)得到的城市擴展模擬結果進行面積閾值劃分、邊緣檢測等后處理流程，提取UGB。

3 結果分析

3.1 生境質量評價

應用InVEST模型對2015年深圳市生境質量進行評估，并將生境質量劃分為0.0～0.2、0.2～0.4、0.4～0.6、0.6～0.8、0.8～1.0共5個等級(圖3)，等級越高，表明生境質量越好。由圖3可知，生境質量等級高的地區多處于開闊水域、森林、濕地公園、風景名勝區以及周邊，這些區域與生態控制紅線區域重合度較高，應予以保護，生境質量等級低的地區多處于城市集中建成區，如羅湖區、南山區、福田區；生境質量等級為中低的地區主要位于城市集中建設區的周邊區域，如寶安區、龍華區等，為未來城市用地增長的潛在區域。

圖3 2015年深圳市生境質量評價結果Fig.3 Evaluation result of habitat quality of Shenzhen in 2015

3.2 2018年城市擴展模擬與精度檢驗

為區分不同土地利用類型向城市元胞轉換的差異，將深圳市土地利用分類數據設置為耕地、林地、草地、水域、城市建成區及其他6種元胞狀態。以2015年深圳市土地利用數據(圖1)和建成區空間分布圖分別定義元胞地類的初始狀態和城市與非城市元胞的初始狀態。以深圳市生態保護紅線[25]作為生態剛性約束條件，以2015年深圳市生境質量評價結果(圖3)作為生態彈性約束條件，進行城市擴展模擬。

首先，為驗證模型精度，以2018年為模擬目標年份，以2018年深圳市轄區建成區土地面積928 km2[38]作為CA模型迭代終止條件，得到2018年深圳市建成區模擬結果(圖4)，將人工不透水面產品(GAIA)[21]中2018年深圳市人工不透水區域視為實際城市建成區與擴展模擬結果進行對比(圖5)。由于生態保護紅線為剛性約束，新增城市用地均位于生態保護紅線外，實際為城市用地而模擬為非城市建設用地(圖5中藍色區域)中43.56%位于生態保護紅線內，與生態保護政策不符。經統計(表3)，2018年建設用地模擬的元胞數量為1 066 831個，實際建設用地的元胞數量為1 066 762個，建設用地模擬正確率為97.20%，模擬總精度為97.42%，Kappa系數為0.948，FoM值為0.13。

圖4 2018年深圳城市擴展模擬結果Fig.4 Urban expansion simulation result of Shenzhen in 2018

圖5 2018年深圳城市擴展模擬結果與實際對比Fig.5 Comparison between simulated urban expansion and actual built-up area of Shenzhen in 2018

表3 2018年深圳城市擴展模擬精度驗證Table 3 Accuracy validation of urban expansion simulation result of Shenzhen in 2018

3.3 2025年城市擴展模擬與UGB劃定

以2015年為基期，模擬2025年深圳市城市擴展情況?！渡钲谑袊量臻g總體規劃(2020-2035年)》(草案)[39]中指出,2035年深圳市建設用地規模目標為1 105 km2，結合2015-2019年深圳市實際建成區土地面積[38]進行多項式擬合，估計2025年深圳市建設用地規模目標為1 018.04 km2，以此作為CA模型迭代的終止條件，得到2025年深圳城市擴展模擬結果(圖6)。由新增城市像元在深圳市各行政區分布占比(表4)可知，新增城市像元主要集中在寶安區和龍崗區，是未來主要城市擴展區域，羅湖區、南山區、福田區3個中心區現有城市發展水平已經較高，因此新增城市像元占比相對較少，大鵬新區和鹽田區主要為生態保護用地，受生態約束，新增城市像元較少。該模擬結果與深圳城市規劃文件[40]中指出的未來新增建設用地的主要區域相符。

圖6 2025年深圳城市擴展模擬結果Fig.6 Urban expansion simulation result of Shenzhen in 2025

表4 2025年深圳城市擴展模擬新增城市像元各區占比Table 4 Distribution of new pixels in simulated urban expansion area for each district in Shenzhen in 2025

為檢驗生境質量在城市擴展模擬中的約束效果，在未考慮生境質量約束情況下模擬2025年城市擴展結果，統計生境質量約束前后新增城市像元覆蓋生境質量等級情況(表5)。由表5可知，生境質量約束前，新增城市像元較均勻分布在生境質量1-4等級，而考慮生境質量約束后，生境質量4級和5級處無新增城市像元，新增像元主要分布在生境質量前3個等級，使高生境質量用地得到較好保護。以2025年深圳城市擴展模擬結果(圖6)為基礎，按照集中連片的原則，劃定2025年深圳市UGB(圖7)。

表5 生境質量約束前后新增城市像元覆蓋生境質量等級統計Table 5 Statistics of habitat quality grades covered by new urban pixels with and without habitat quality constraint

圖7 2025年深圳市UGB劃定Fig.7 Delimitation of urban growth boundary in Shenzhen in 2025

4 討論與總結

針對城市盲目擴張與無序蔓延等問題，本研究基于CA模型，通過設定元胞狀態和轉換規則，同時將生態約束分為剛性約束和彈性約束兩類，構建多城市擴展因子驅動與多元胞狀態轉換作用下的深圳城市擴展模擬模型；以2015年為基期，分別使用生態保護紅線和生境質量評價結果作為生態剛性約束和生態彈性約束，模擬2018年深圳城市建設區域的結果顯示，建設用地的正確率為97.20%，模擬總精度為97.42%，Kappa系數為0.948，FoM值為0.13，表明預測結果達到極佳水平[41]。另外，以深圳市人工不透水區域為精度檢驗對比區域與實際城市建設區域不完全相符，會對精度檢驗結果產生一定影響。此外，由于城市實際建設過程中會受政治、經濟等多因素影響，可能會對生態因素的重要性考慮不足，而本文在城市擴展模擬過程中，考慮生態剛性約束和彈性約束條件，力求模擬出兼顧城市擴展和生態保護的、科學的城市擴展情形，其結果會與實際城市建設區域存在一定的差異。以2015年為基期，模擬2025年城市擴展的結果顯示，新擴展區域主要集中在寶安區和龍崗區，作為未來主要城市發展區域，大鵬新區和鹽田區主要為生態保護用地，在擴展過程中要重點考慮生態約束，該模擬結果與深圳市城市規劃文件[40]中指出的未來新增建設用地的主要區域一致?？紤]生境質量約束模式可有效改變城市擴展模擬結果，使新增城市像元避開生境質量較好的區域，避免或減少城市建設對生態環境的破壞。在城市擴展模擬的基礎上，按照集中連片的原則劃定2025年深圳市UGB，可為引導深圳市健康發展提供參考。

本研究提出的基于城市擴展模擬與生態—規模約束的UGB劃定方法，兼顧城市擴展和生態資源保護，適用于大部分城市的開發邊界劃定。針對本文中存在的不足，后續研究將對以下問題進一步探索：1)雖然人工不透水區域可作為城市建成區的重要標志，但二者在區域分布上存在一定差距，以2015年不透水區域作為建成區初始狀態，其部分區域位于生態保護紅線內，導致雖然新增城市元胞均落在保護紅線外，但最終城市擴展模擬結果包含一部分生態保護紅線內部區域；同時，以2018年不透水區域作為城市擴展模擬精度檢驗實際參照，對檢驗結果會產生一定影響，今后需結合夜間燈光等數據提取更高精度的實際城市建成區。2)目前僅以生境質量指數作為生態彈性約束條件，下一步可結合更多生態環境影響因素以及生態系統服務和景觀格局指數等多種生態評價方法，確定深圳市生態環境綜合評價方案。