以下文章来源于区域经济 ，作者段园凯 研读
目录
l01 研究背景
l02 研究区概况
l03 研究方法
l04 结论与分析
l05 总结
本文是针对于《基于LUCC模拟的珠三角城市群生态安全格局时空动态研究（Spatio-temporal dynamics of ecological security pattern of the Pearl River Delta urban agglomeration based on LUCC simulation）》的论文解析。这篇文章于2020年7月在《生态指标（Ecological Indicators)》出版。作者为Zhao-Tian Li,Miao Li,Bei-Cheng Xia。
1 研究背景
随着科技发展和人口爆炸，全球环境正以前所未有的速度发生着变化，带来了全球变暖、空气质量恶化、生物多样性锐减等环境问题。事实上，经济的快速增长必然会加速城市化进程。盲目的城市化扩张给土地承载力带来了巨大压力，进而影响城市生态环境与社会经济的协调发展。环境的退化和污染使得研究者们开始关注城市发展的生态安全问题。盲目的城市化扩张给土地承载力带来了巨大压力，进而影响城市生态环境与社会经济的协调发展。环境的退化和污染使得研究者们开始关注城市发展的生态安全。但很少有研究考虑土地利用/覆被变化与城市生态安全的关系。特别是在生态安全上升为国家安全的背景下，中国如何防范土地利用变化的威胁，优化区域生态安全格局是当前关注的重点。许多研究者对生态安全的评价方法进行了广泛的研究，包括PSR模型、生态承载力分析、景观生态学方法和生态系统服务价值等。然而，尽管已经开展了较多的评价工作和方法研究，但从土地利用变化的角度对生态安全（ES）格局优化的研究较少。
因此本文以珠三角地区为研究对象探索如何将ES与LUCC相结合，建立基于土地利用类型的ES评价指标体系。通过情景模拟，利用LUCC模拟和空间自相关分析，根据时空动态优化生态安全格局，为珠三角可持续发展决策提供科学依据。
2 研究区概况
图1 珠三角城市群的区位
珠江三角洲位于我国广东省南部，毗邻港澳，介于21°34′- 24°34′N和111°21′- 115°23′E之间，总面积约5.4万km2，包括广州、深圳、珠海、惠州、佛山、东莞、中山、江门、肇庆9个城市。辖40多个区县，是广东省发展的核心区域。珠三角凭借优越的区位和政策支持，是近40年来中国经济发展和城市化进程最快的地区之一。
3 研究方法
3.1 数据来源与处理
表1 数据来源
2005、2010、2015年LandsatTM5影像
GIS Cloud
MODIS13Q1
(https://lpdaac.usgs.gov/ get_data/)
广东省30 m数字高程模型( DEM )
GIS Cloud
城镇和道路数据
国家基础地理信息中心
社会经济数据
国家基础地理信息中心
GDP和人口密度的1000 m * 1000 m
格网数据
《广东省社会经济统计年鉴》、《广东省国土规划》和各市社会经济年鉴
利用ENVI 5.1结合目视解译进行影像解译。再通过Arc GIS 10.2对解译结果进行合并，提取地表覆盖信息。引入Kappa指数对模拟结果进行评价。Kappa指数的计算是基于真实土地利用图与模拟土地利用图的土地利用变化对比。
然后，得到珠江三角洲2005年、2010年和2015年土地利用空间分布图。
图2 珠江三角洲2005年、2010年和2015年土地利用类型
3.2. LUCC模拟
3.2.1 CA - Markov模型
CA - Markov模型被认为对模拟和预测土地利用变化具有一定的价值。CA - Markov模型是Markov链、多准则评价( MCE )和元胞自动机( CA )的结合。由于模型可以纳入社会、经济、地形、道路等数据，且模拟结果反映社会经济发展特征，因此许多学者采用CA - Markov模型对未来土地利用进行预测和优化，其表达式为：
式中：P为转移概率，x为过程中的状态，n为时间。
元胞自动机( Cellular Automata，CA )是一种具有离散时间和空间的动力学模型，可以将复杂现象描述为简化的数学模型。
式中：Sij为单元格，f为时间从t到t + 1的传递函数，N为邻域。
3.2.2 模型校准
将处理后的2005年、2010年和2015年的数据导入IDRISI，通过Markov模块得到2005 - 2010年和2010 - 2015年的土地出让情况；然后将基期的栅格地图和创建的适应性图像集输入CA - Markov模块。设置循环数为10，利用CA滤波器对未来土地利用进行空间模拟。将模拟的2015年土地覆盖图与2015年实际图进行对比，计算Kappa值为0.8054。因此，该模型设定的参数可以表达珠三角的土地扩张情况。模型具有一定的精度，能够达到研究目的。
3.2.3 场景建模
对珠江三角洲2025年土地利用/覆被变化设定三种情景。
( 1 )情景一：自然发展情景:即只考虑珠三角发展在原有土地利用类型转换的惯性下，土地利用变化的转换趋势和转换概率均保持不变；
( 2 )情景二：过度扩张情景:即剩余土地类型向建设用地的转化率加快，土地利用转移概率发生变化，但土地利用转换规则不变；
( 3 )情景三：生态保护情景:该情景下林地、耕地向建设用地的转移概率降低。改变土地利用变化的转移概率，设置部分耕地和林地禁止开发。
表2 2015 - 2025年不同情景下的土地转移概率矩阵
3.3.生态安全格局
3.3.1.指数体系
运用压力-状态-响应( PSR )模型，建立相应的指标体系。该指标体系是在前人相关研究的基础上建立的，并基于土地利用类型选取了10个指标。
表3珠三角ES评价的指标体系
P是指人类活动对生态环境的影响和胁迫。选择GDP和人口密度的指标来表征压力。S表示自然环境状况，选择NDVI（归一化差异植被指数）、土壤侵蚀、斑块密度、香农-维纳指数、生态系统服务价值、生态弹性和坡度等指标来表示区域状况。R是指人类对缓解城市生态系统环境问题的响应，包括政府政策，选择生态控制区作为响应指标.
3.3.2. 生态安全(ES)评价
采用熵值法计算指标权重，采用综合指数法计算ES 。通过自然断点法将ES分为五个等级，即不安全、较不安全、一般安全、较安全和安全。为了使评价结果具有可比性，2005年和2010年的生态等级划分标准均按照2015年的自然断点分级标准。
表4 珠三角的生态安全分级标准
4 结果与分析
4.1 LUCC模拟
自然发展情景下，基于2015年影像，利用2010 - 2015年的利用矩阵和2015年的适应性图集，得到珠三角2025年的土地利用情况。由图可知，2025年土地利用基本格局与2015年一致。建设用地继续向东、向西扩张，占18.58 %。林地和草地仍是珠三角土地利用的主要类型，占总面积的74 %，其中林地面积最大，占51.98 %。其余地类不足8 %，变化不大。
过度扩张情景下，2025年过度扩张的格局与自然发展情景的空间分布类似。建设用地扩张速度加快，占比20.12 %，主要是林地和耕地的转化。草地和未利用地的转化量较小，水域面积比例保持不变。
生态保护情景下，耕地和林地开发受限，占比分别为22.59 %和52.17 %，建设用地扩张速度下降，占比为17.93 %，分别比惯性开发情景和过度扩张情景低0.65 %和2.19 %。草地和未利用地变化较少，水域面积比例与情景I和II一致，如图3所示。
图3 三种情景下珠三角2025年土地利用类型预测
根据LUCC模拟结果可以发现，3种情景下：耕地和林地占比排序为生态保护情景>自然发展情景>过度扩张情景；建设用地在三种情景中的排序为：过度扩张情景>自然发展情景>生态保护情景。草地、水域和未利用地的比例基本保持不变。显然，珠江三角洲地区建设用地的扩张主要是以耕地和林地的侵占为主。LUCC模拟表明建设用地将不断向郊区扩张，中心城区土地利用处于饱和阶段。城市向郊区的扩张必将影响区域生态安全格局。从LUCC的模拟来看，ES格局的预测可以为城市规划提供新的视角。
4.2 生态安全格局评价
通过对珠三角2005年、2010年和2015年的生态安全评价，得到2005 - 2015年珠三角生态安全格局如图4所示。珠江三角洲整体生态安全格局呈现中部地区较差，东部和西部地区较好的态势。珠三角生态安全格局变化如表所示。随着城镇化进程的不断推进，珠三角生态安全水平在2005 - 2015年下降到一定水平。不安全、相对安全和安全的比例略有上升。相对不安全的比例先上升后下降，一般安全、相对安全和安全的比例显著下降，从75.39 %下降到66.67 %。
图4 珠三角2005年、2010年和2015年的生态安全格局
表5 珠三角地区2005年、2010年和2015年生态安全水平所占比例( % )
从ES评价结果来看，珠三角地区2005 - 2015年的ES格局。珠江三角洲的ES格局呈现出逐年退化的趋势。近10年来，随着建设用地的不断增加，低ES的中部次区域也持续扩张。但珠三角2025年的ES格局表现出相对稳定的改善态势。近十年来，中部次区域城市化水平较高，经济发达，土地利用类型的无序转移影响了ES水平。同时，受城市发展缓慢的制约，外围次区域均维持在较高水平ES。从珠三角ES格局的时间动态来看，城镇化程度决定了土地利用类型转移的方向，区域发展水平与其生态安全状态有明显的相关性。
4.3 生态安全格局情景模拟
图5 三种情景下珠三角2025年的ES格局
表6 情景I下珠三角地区2025年ES水平占比
自然发展情景从图5a和表6中可以看出，珠三角惯性发展情景下，一般安全、相对安全和安全水平之和超过一半，占比79.07 %。9个城市不安全和相对不安全比例为：东莞>深圳>中山>佛山>珠海>广州>江门>惠州>肇庆。其中，东莞和肇庆分别是ES最差和最好的城市，不安全和相对不安全的比例分别为69.99 %和3.32 %。
表7 情景Ⅱ下珠三角地区2025年ES水平占比
过度扩张情景下，从图5b和表7可以看出，珠三角过度扩张下，ES的总体情况比惯性发展情景更差。"一般安全"、"较安全"和"安全"的比例下降到78.30 %。9个城市不安全和相对不安全比例为：东莞>深圳>中山>佛山>珠海>广州>江门>惠州>肇庆。其中，东莞和肇庆分别是ES状态最差和最好的城市，不安全和相对不安全的比例分别为69.94 %和3.74 %。
表8 情景Ⅱ下珠三角地区2025年ES水平占比
生态保护情景下，由图5c和表8可知，珠三角生态保护情景中，"不安全"和"较不安全"的比例在3种情景中最低，仅为20.05 %。9个城市不安全和相对不安全比例为：东莞>中山>佛山>深圳>珠海>广州>江门>惠州>肇庆。其中，东莞和肇庆分别是ES状态最差和最好的城市，不安全和相对不安全的比例分别为63.59 %和4.06 %。
4.5 空间自相关分析
图6 珠三角2005年、2010年和2015年LISA集聚图
根据LISA聚类图，给出四类空间关联关系：低-低聚类、高-高聚类表示相似值的空间聚类：低值和高值；低-高聚类：低值被高值包围；高-低聚类：高值被低值包围。
由图5可知，2005 - 2015年低-低聚集区和高-高聚集区相对聚集，且有增加趋势。低-低集聚区主要分布在受人类活动影响严重的中部次区域，如佛山、东莞、深圳这些生态环境较差的城市相互影响。
然而，根据LUCC模拟(图5)，2025年退化趋势似乎暂停。因此，超前、科学的规划对城市ES格局具有较强的控制作用。可见，经济增长与生态保护、城市与郊区协调发展的重要本质是促进区域可持续发展。
5 总结
基于LUCC的生态安全评价结果显示，珠江三角洲近10年总体生态安全状况尚好，但城镇化水平较高的中部次区域的生态安全水平显著低于外围次区域的欠发达城市。如东莞和肇庆这两个次区域的代表城市。
根据城市生态安全的相关性，可将珠三角划分为3个生态功能区：( 1 )生态保护区；( 2 )人居环境保障区；( 3 )生态修复区。三大生态功能区的确定综合考虑了各等级城市的生态特点和发展前景。这3个生态功能区是珠三角的有机组成部分，各生态功能区的协调发展能够促进珠三角的可持续发展。
从LUCC时空动态的角度对城市生态安全格局进行评估，可以为描述其格局提供一条切实可行的途径。根据这些城市的特点，确定生态功能区生态安全格局，优化珠三角的ES格局。对于不同的城市，应根据其具体的发展模式进行ES评价。针对某一区域，建议采用生态功能区优化珠三角生态安全格局。对于城市管理者而言，决策者可以更多地关注城市发展的关联性，打破城市边界，协调区域发展，重建人与环境的关系，实现城市的可持续发展。
转自：“经管学术联盟”微信公众号
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