耦合MOP-FLUS模型的滇中城市群“三生”空間格局優(yōu)化

趙壽露， 李石華， 許新惠， 李應(yīng)鑫， 楊文仙， 邱利丹

(1.云南大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院, 昆明 650500; 2.云南省基礎(chǔ)地理信息中心,昆明 650034; 3.云南師范大學(xué) 旅游與地理科學(xué)學(xué)院, 昆明 650500)

三類空間(生態(tài)-生活-生產(chǎn)，簡(jiǎn)稱“三生”)作為國土空間研究范式，既反映了區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)，也反映了國土空間代表性功能，它們之間緊密相連，相輔相成?！叭笨臻g格局變化對(duì)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重要影響。因此，實(shí)現(xiàn)“三生”空間格局優(yōu)化，提高區(qū)域內(nèi)國土空間利用效率，有助于區(qū)域發(fā)展定位和厘清發(fā)展重點(diǎn)與方向，從而實(shí)現(xiàn)國土空間有序多元化發(fā)展。

近年來，“三生”空間優(yōu)化協(xié)調(diào)問題備受研究者青睞。相關(guān)學(xué)者圍繞“三生”空間的結(jié)構(gòu)以及布局優(yōu)化問題，從評(píng)價(jià)方法創(chuàng)新[1-7]、模型耦合優(yōu)化[8-17]、設(shè)定算法體系[18-23]等方面入手開展了大量研究。在功能劃分評(píng)價(jià)分析方法創(chuàng)新中[1-7]，孫麗娜等[6]從“三生”空間視角出發(fā)，運(yùn)用景觀指數(shù)法以及GIS空間分析法對(duì)研究區(qū)域“空間”的現(xiàn)狀進(jìn)行分析，最終得到土地利用優(yōu)化布局方案?？仔l(wèi)鵬[7]通過指標(biāo)分析法與加權(quán)疊加各因子的方法對(duì)資源型城市進(jìn)行適宜性評(píng)價(jià)，最終獲取分值比較獲取“三生”空間優(yōu)化結(jié)果。在模型耦合優(yōu)化創(chuàng)新中[8-17]，基于模型構(gòu)建的優(yōu)化配置方法主要有多智能體系統(tǒng)[13]、元胞自動(dòng)機(jī)(CA)[14]和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN)[15]等。如林伊琳等[16]通過耦合MCR模型、FLUS模型以及Markov模型，實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)域的“三生”空間格局優(yōu)化方案。曹帥等[17]通過探索“結(jié)構(gòu)+約束+布局+準(zhǔn)則”定式，利用GeoSOS-FLUS與MOP模型對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整以及空間布局進(jìn)行了優(yōu)化。在算法支持體系研究中[18-23]，優(yōu)化配置方法主要有遺傳算法(GA)[18]、蟻群算法(ACO)[19-20]、粒子群算法(PSO)[21]、人工蜂群算法(ABC)[22]等。如龔媛[21]通過設(shè)置ESV值最大化，設(shè)置土地適宜性最大化等目標(biāo)構(gòu)建LUOA的MOP模型，并且在此基礎(chǔ)上運(yùn)用PSO算法，實(shí)現(xiàn)了研究區(qū)域土地?cái)?shù)量結(jié)構(gòu)調(diào)整與空間布局優(yōu)化研究。耿瑞雪[23]基于蟻群算法(ACO)構(gòu)建模型，在GeoSOS系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)土地利用空間優(yōu)化。

通過梳理以上“三生”空間優(yōu)化協(xié)調(diào)的相關(guān)理論和應(yīng)用研究可以看出，開展“三生”空間優(yōu)化協(xié)調(diào)研究時(shí)間較早，已積累了較為豐厚的理論基礎(chǔ)，但是相關(guān)的評(píng)價(jià)方法以及模型耦合較為單一。運(yùn)用MOP模型解決“三生”空間數(shù)量結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題，實(shí)現(xiàn)整體效益最大化，并耦合FLUS模型進(jìn)行“三生”空間布局模擬，實(shí)現(xiàn)“三生”空間格局優(yōu)化協(xié)調(diào)，將有助于提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益，從而迎合當(dāng)下生態(tài)環(huán)境保護(hù)日益受到重視的時(shí)代背景的需求。

因此，區(qū)別于以上研究，本文以“三生”空間布局優(yōu)化與協(xié)調(diào)為目標(biāo)，構(gòu)建出符合城市群發(fā)展實(shí)際的“三生”空間分類體系。設(shè)定生產(chǎn)和生活空間發(fā)展情景，生態(tài)空間發(fā)展情景，“三生”空間協(xié)調(diào)發(fā)展3種情景，運(yùn)用MOP模型與FLUS模型對(duì)滇中城市群2030年“三生”空間布局進(jìn)行優(yōu)化，并進(jìn)行景觀格局分析。以期為滇中城市群實(shí)現(xiàn)“十四五”規(guī)劃中的“培育經(jīng)濟(jì)新增長點(diǎn)，堅(jiān)定不移走綠色發(fā)展道路”目標(biāo)提供參考與建議。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

滇中城市群(位于東經(jīng)100°43′—104°49′，北緯24°58′—25°09′)是國家重點(diǎn)培育的19個(gè)城市群之一，是典型的高原山區(qū)城市。規(guī)劃范圍包括昆明市、曲靖市、玉溪市和楚雄州及紅河州北部7個(gè)縣市，共49個(gè)縣(市、區(qū))組成，劃分為昆明城區(qū)、滇中新區(qū)、宜良城區(qū)、富民城區(qū)4個(gè)城區(qū)單位。國土面積為111 402.00 km2，總?cè)丝? 300萬人。地勢(shì)起伏較大，動(dòng)植物資源與旅游文化資源豐富，礦產(chǎn)資源儲(chǔ)量大，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體較好，位于云南省中部，是向外輻射的中心，也是協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展的中心。

1.2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理

(1) 本文涉及的2010年、2020年土地利用類型數(shù)據(jù)為矢量數(shù)據(jù)。來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心全球地表覆蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)網(wǎng)站(DOI：10.11769)；運(yùn)用ArcGIS軟件將研究區(qū)兩期土地利用數(shù)據(jù)劃分為300 m×300 m 柵格單元進(jìn)行處理。

(2) DEM高程數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http:∥www.gscloud.cn/)，分辨率90 m。根據(jù)DEM數(shù)據(jù)提取坡度、坡向數(shù)據(jù)。交通、水系、居民點(diǎn)等距離數(shù)據(jù)通過歐氏距離法計(jì)算得到；社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)(人口密度、人均GDP、人均可支配收入等)由云南省統(tǒng)計(jì)年鑒獲取。

2 研究方法

2.1 “三生”空間分類體系構(gòu)建

依據(jù)《第三次全國土地調(diào)查地類分類表》標(biāo)準(zhǔn)，在土地利用功能類型基礎(chǔ)上，遵循分類原則，構(gòu)建出符合發(fā)展實(shí)際的“三生”空間分類體系。依照此體系對(duì)滇中城市群現(xiàn)狀土地利用類型進(jìn)行分類，劃定生態(tài)、生活和生產(chǎn)空間。“三生空間”用地分類體系見表1。

表1 “三生”空間用地分類體系

2.2 MOP模型

MOP模型即多目標(biāo)規(guī)劃模型，是基于決策變量、目標(biāo)函數(shù)、約束條件3個(gè)模塊進(jìn)行效益優(yōu)化較為科學(xué)的重要模型，能在主觀或客觀條件下，使得某個(gè)或多個(gè)目標(biāo)達(dá)到最值，是研究地理學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本數(shù)學(xué)模型。

2.2.1 情景設(shè)置 根據(jù)滇中城市群的區(qū)域優(yōu)勢(shì)、資源稟賦、生態(tài)保護(hù)保護(hù)目標(biāo)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展等實(shí)際，本文設(shè)置了優(yōu)先滿足生產(chǎn)和生活空間發(fā)展、優(yōu)先滿足生態(tài)空間發(fā)展、“三生”空間均衡協(xié)調(diào)發(fā)展3種情景。結(jié)合德爾菲法與專家意見，確定3種情景中經(jīng)濟(jì)與生態(tài)效益目標(biāo)權(quán)重值。

情景1：優(yōu)先滿足生產(chǎn)和生活空間發(fā)展?？紤]到生產(chǎn)和生活空間聯(lián)系緊密，功能交叉，實(shí)際面積略小，設(shè)定優(yōu)先滿足滇中城市群居民生產(chǎn)和經(jīng)營、居住與休閑空間發(fā)展。優(yōu)先進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，帶動(dòng)城鎮(zhèn)發(fā)展，使經(jīng)濟(jì)效益最大化。生態(tài)效益目標(biāo)權(quán)重0.2，經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)權(quán)重0.8。

情景2：優(yōu)先滿足生態(tài)空間發(fā)展。依據(jù)自然資源的有限性以及生態(tài)文明建設(shè)的重要性，設(shè)定生態(tài)空間發(fā)展。在保證現(xiàn)有生產(chǎn)與生活空間不被壓縮的前提下，大力推進(jìn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設(shè)，使生態(tài)效益最大化。生態(tài)效益目標(biāo)權(quán)重0.8，經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)權(quán)重0.2。

情景3：“三生”空間均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。為了使國土空間優(yōu)化更為全面與協(xié)調(diào)，設(shè)定生態(tài)-生活-生產(chǎn)空間均衡發(fā)展。加強(qiáng)對(duì)國土空間的綜合利用程度，提升區(qū)域城鎮(zhèn)化進(jìn)程并保障生態(tài)可持續(xù)發(fā)展。從而優(yōu)化國土空間結(jié)構(gòu)，提高空間利用效率。生態(tài)效益目標(biāo)權(quán)重0.5，經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)權(quán)重0.5。

2.2.2 目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建

(1) 生態(tài)效益目標(biāo)。結(jié)合滇中城市群的實(shí)際情況，采用謝高地等[24]的中國生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子表進(jìn)行生態(tài)效益估算。

maxFESV=∑Pi×xi

(1)

式中：FESV為生態(tài)效益(萬元)；xi為各類國土空間的面積(km2)；Pi為第i種國土空間的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值系數(shù)(萬元/km2)。

(2) 經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)。

maxFs=∑Ki×xi

(2)

式中：Fs為經(jīng)濟(jì)效益(萬元)；xi為各類國土空間的面積(km2)；Ki為各類國土空間的經(jīng)濟(jì)效益系數(shù)(萬元/km2)。通過2010年與2020年研究區(qū)3類國土空間平均產(chǎn)值與對(duì)應(yīng)面積之比，得到經(jīng)濟(jì)效益系數(shù)；通過2010年與2020年研究區(qū)3類國土空間平均生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值與對(duì)應(yīng)面積之比，得到生態(tài)效益系數(shù)(表2)。

表2 滇中城市群各類國土空間單位面積經(jīng)濟(jì)、生態(tài)效益系數(shù)

(3) 約束條件。為保證多情景下的未來生態(tài)、生活、生產(chǎn)3類國土空間符合自然發(fā)展規(guī)律和相關(guān)規(guī)劃預(yù)期，本文與區(qū)域土地利用總體規(guī)劃調(diào)整政策相銜接，結(jié)合研究區(qū)2010—2020年“三生”空間內(nèi)包括的多種土地利用變化規(guī)律來構(gòu)建約束條件(表3)。

2.3 GeoSOS-FLUS模型

GeoSOS-FLUS模型是基于區(qū)域內(nèi)土地利用變化規(guī)律與自然生態(tài)發(fā)展效應(yīng)，模擬未來土地利用的模型[25]。它由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型，集成系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型和元胞自動(dòng)機(jī)(CA)組成。運(yùn)用ANN模型來獲取元胞轉(zhuǎn)換為各種用地類型的可能性；運(yùn)用SD模型預(yù)測(cè)不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境驅(qū)動(dòng)因素下的地區(qū)范圍內(nèi)土地利用情景；運(yùn)用CA模型中的自適應(yīng)的慣性競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制來處理復(fù)雜系統(tǒng)不同土地利用類型之間的競(jìng)爭(zhēng)與互動(dòng)。FLUS模型是進(jìn)行國土空間布局優(yōu)化研究中比較常見的科學(xué)模型。

2.4 景觀指數(shù)選取

景觀指數(shù)可以用于定量表示空間粒度和時(shí)間粒度內(nèi)的“三生”空間變化，建立格局與過程之間的聯(lián)系。本文根據(jù)研究目標(biāo)，考慮到“三生”空間量化分析的重點(diǎn)以及不同景觀指數(shù)的特點(diǎn)，選取了6個(gè)景觀指數(shù)來進(jìn)行“三生”空間格局分析，見表4。

表3 約束條件構(gòu)建

表4 景觀指數(shù)選取

3 結(jié)果與分析

3.1 “三生”空間分布特征

依據(jù)“三生”空間分類體系對(duì)滇中城市群2010年、2020年現(xiàn)狀土地利用類型進(jìn)行分類，劃定生態(tài)、生活和生產(chǎn)空間(圖1)。

(1) 2010年生態(tài)空間面積71 756.96 km2，占比64.41%，在研究區(qū)西部分布面積較廣，生態(tài)建設(shè)較為完整；生活空間1 977.68km2，占比1.78%，分布較為破碎，主要集中在研究區(qū)中部，其余地區(qū)零星分布；生產(chǎn)空間37 667.36 km2，占比33.81%，在研究區(qū)東部分布較廣，在研究區(qū)南部分布較為集中，呈團(tuán)簇狀聚集分布。

圖1 滇中城市群2010年、2020年“三生”空間現(xiàn)狀分布

(2) 2020年：生態(tài)空間面積71 355.24 km2，占比64.05%，生態(tài)空間面積占比減小，被生活與生產(chǎn)空間擠占；生活空間3 989.45 km2，占比3.58%，區(qū)域城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，生活空間不斷向周邊蔓延，其中研究區(qū)中部、南部、東北部擴(kuò)張最為明顯；生產(chǎn)空間36 057.31 km2，占比32.37%，由于生活空間擴(kuò)張，生產(chǎn)空間面積減小，分布破碎不完整。

3.2 多情景下“三生”空間效益分析

基于生態(tài)效益目標(biāo)與生態(tài)效益目標(biāo)和多目標(biāo)情景約束條件，利用Markov Chain和MOP模型得到3種情景方案下2030年滇中城市群及生態(tài)效益值以及經(jīng)濟(jì)效益值(表5)。各國土空間的用地類型數(shù)量結(jié)構(gòu)差異明顯，其中，林地、草地、建設(shè)用地對(duì)生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)效益具有直接且顯著的影響。

表5 多情景效益對(duì)比分析

(1) 優(yōu)先滿足生產(chǎn)和生活空間發(fā)展情景中，生態(tài)空間x1面積為68 107 km2,其中林地x11面積40 847 km2，水域x12面積1 017 km2，草地面積22 925 km2；生產(chǎn)空間x2面積為39 692 km2,其中耕地面積39 609 km2；生活空間面積為3 603 km2，其中建設(shè)用地面積3 480 km2。在此情景中，林地、草地、水域面積顯著減少，建設(shè)用地與耕地增長較多，經(jīng)濟(jì)效益達(dá)到最大化，相對(duì)于情景2提升5.23%，但同時(shí)生態(tài)空間發(fā)展遭到抑制，生態(tài)效益值最低。這個(gè)情景不符合地區(qū)走綠色可持續(xù)道路的方針及政策。

(2) 優(yōu)先滿足生態(tài)空間發(fā)展情景中，生態(tài)空間x1面積為73 255 km2,其中林地x11面積48 648 km2，水域x12面積1 122 km2，草地面積23 410 km2；生產(chǎn)空間x2面積為34 846 km2,其中耕地面積34 561 km2；生活空間面積為3 301 km2，其中建設(shè)用地面積3 198 km2。在此情景中，建設(shè)用地與耕地面積增長停滯，林地、草地、水域面積顯著增加，生態(tài)效益相對(duì)于情景1增幅顯著，達(dá)到2.99%，但是經(jīng)濟(jì)效益較低，難以保證滇中城市群經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。

(3) “三生”空間均衡協(xié)調(diào)發(fā)展中，生態(tài)空間x1面積為71 714 km2,其中林地x11面積45 303 km2，水域x12面積1 118 km2，草地面積22 991 km2；生產(chǎn)空間x2面積為35 993 km2,其中耕地面積35 694 km2；生活空間面積為3 695 km2，其中建設(shè)用地面積3 478 km2。在此情景中，用地類型的數(shù)量結(jié)構(gòu)較為合理，經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益同時(shí)達(dá)到最優(yōu)化，既不限制經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，又能保證生態(tài)空間發(fā)展建設(shè)平穩(wěn)實(shí)現(xiàn)。

3.3 多情景下“三生”空間分布格局

3.3.1 FLUS模型精度驗(yàn)證 本文以2010年“三生”空間分布數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用FLUS模型模擬2020年的“三生”空間分布。并利用研究區(qū)2020年“三生”空間現(xiàn)狀分布數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證(圖2)。Kappa指數(shù)為0.79，總體精度為92.23%，模擬精度較高，符合模擬要求，可在此數(shù)據(jù)和模型之上進(jìn)行模擬研究。

圖2 滇中城市群2020年實(shí)際“三生”空間布局與

3.3.2 多情景下“三生”空間分布模擬結(jié)果 以2020年“三生”空間分布數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過FLUS模型模擬得到滇中城市群2030年3種情景設(shè)定下的“三生”空間分布模擬結(jié)果，分布格局如圖3所示。

(1) 情景1。首先居民生產(chǎn)空間以及生活空間得到充分發(fā)展，生態(tài)空間受到壓縮，滿足人口擴(kuò)張及經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求。生活空間由中心至四周邊緣不斷填充擴(kuò)張，生態(tài)用地轉(zhuǎn)換為生產(chǎn)及生活用地，研究區(qū)中部及南部最為明顯。

(2) 情景2。嚴(yán)格控制生活及生產(chǎn)空間發(fā)展，維護(hù)生態(tài)安全，以生態(tài)環(huán)境建設(shè)為第一要素。生態(tài)用地保留完整，生活及生產(chǎn)用地?cái)U(kuò)張得到抑制。

(3) 情景3。在此情景中，在保證生態(tài)安全的前提下，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)生態(tài)空間、生活空間、生產(chǎn)空間三類國土空間的有序協(xié)調(diào)發(fā)展。生態(tài)用地小部分轉(zhuǎn)換為生活及生產(chǎn)用地，分布較為聚集緊湊，有利于城市群產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及生態(tài)保護(hù)。

由上述數(shù)據(jù)可知，區(qū)別于情景1大力發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)，破壞生態(tài)安全平衡，以及情景2抑制區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程，影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，情景3中提出的“三生”均衡協(xié)調(diào)方案，符合滇中城市群的實(shí)際情況，能夠較好的優(yōu)化生態(tài)-生活-生產(chǎn)空間布局，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)建設(shè)與生態(tài)環(huán)境建設(shè)并重發(fā)展。

3.4 多情景下景觀格局指數(shù)分析

將FLUS模型模擬得到的3種情景下的滇中城市群2030年“三生”空間格局分布圖導(dǎo)入Fragstats軟件，據(jù)此分別計(jì)算其斑塊類型和景觀水平指數(shù)并進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如圖4所示。

圖3 滇中城市群2030年不同模擬情景下的“三生”空間布局

圖4 多情景下“三生”空間景觀尺度指數(shù)分析結(jié)果

從圖4中可以看出：(1) 從整體上看，情景1與情景2中“三生”空間斑塊分布較分散，斑塊之間聯(lián)系性不夠，系統(tǒng)性不強(qiáng)，生態(tài)過程和格局結(jié)構(gòu)不夠豐富，滇中城市群生態(tài)-生活-生產(chǎn)空間發(fā)展比較不平衡，情景3中分離度指數(shù)較低，斑塊密度較高，位置集中，實(shí)現(xiàn)了空間布局上的協(xié)調(diào)性和穩(wěn)定性。(2) 從各要素來看，結(jié)合景觀形狀指數(shù)與和最大斑塊指數(shù)，3種情景中生態(tài)空間在斑塊類型中面積是最大的，生產(chǎn)空間類型較多，生活空間斑塊形狀較復(fù)雜，但是三者相鄰程度較低。彼此之間互相獨(dú)立存在，這樣不利于生態(tài)空間發(fā)揮整體生態(tài)效益，空間發(fā)展不平衡，在情景3中有效規(guī)避了這些問題，斑塊破碎度降低，斑塊之間相鄰度增加，增強(qiáng)了生態(tài)-生活-生產(chǎn)空間之間的聯(lián)系互動(dòng)。同時(shí)香濃多樣性指數(shù)增加，能夠看出在此情景中，國土空間豐富度較高，發(fā)展較為平衡。

4 討 論

(1) 本文選取的滇中城市群屬于高原山區(qū)城市群，相比于平原地區(qū)的城市群，生活及生產(chǎn)空間分布更為分散，地形崎嶇在一定程度上阻礙了城市建設(shè)發(fā)展，給國土空間規(guī)劃布局配置帶來難題。本文在情景1設(shè)定中，考慮到生產(chǎn)和生活空間之間功能交叉，面積占比較小，聯(lián)系緊密，所以將生產(chǎn)和生活空間作為一個(gè)整體進(jìn)行設(shè)定。在后續(xù)平原地區(qū)城市群的“三生”空間優(yōu)化情景設(shè)定中，可以分為生產(chǎn)空間發(fā)展、生活空間發(fā)展、生態(tài)空間發(fā)展、“三生”空間協(xié)調(diào)發(fā)展4個(gè)情景，可以研究增強(qiáng)“三生”空間規(guī)劃配置的科學(xué)性和有效性。

(2) 在MOP-FLUS模型耦合中，由于政府政策規(guī)劃文件的易變性，在模型約束條件設(shè)定上不夠全面，與實(shí)際發(fā)展情況可能產(chǎn)生偏差，如何在模型因素構(gòu)架上考慮地更為全面，使分析結(jié)果更為準(zhǔn)確，將是今后國土空間優(yōu)化布局配置的研究重點(diǎn)。

(3) 本文采用景觀指數(shù)分析模擬優(yōu)化結(jié)果，內(nèi)容從景觀分析角度出發(fā)，后續(xù)研究可從“三生”空間土地利用結(jié)構(gòu)分析角度進(jìn)行考慮，選取“三生”空間功能信息熵、功能性多樣性等確切的評(píng)價(jià)單元來進(jìn)行分析。

5 結(jié) 論

本文在土地利用功能類型基礎(chǔ)上，構(gòu)建分類體系得到2010年與2020年滇中城市群“三生”空間占比結(jié)果，基于生態(tài)效益目標(biāo)與生態(tài)效益目標(biāo)，在多種約束條件下設(shè)定了3種情景方案，應(yīng)用MOP模型得到各情景的生態(tài)效益值與經(jīng)濟(jì)效益值，其中情景3經(jīng)濟(jì)效益提高4.46%，生態(tài)效益提高1.87%，之后以2020年“三生”空間分布數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過FLUS模型模擬得到滇中城市群2030年3種情景設(shè)定下的“三生”空間分布模擬結(jié)果，總體精度0.92，驗(yàn)證了方法的精準(zhǔn)性，其中情景3空間布局最為合理，最后采用景觀水平指數(shù)對(duì)滇中城市群2030年“三生”空間格局進(jìn)行對(duì)比分析，情景3異質(zhì)性斑塊之間連接度較高，聯(lián)系緊密，斑塊類型在景觀中呈均衡化趨勢(shì)分布，從而優(yōu)化了滇中城市群的“三生”空間格局。結(jié)果表明：“三生”空間協(xié)調(diào)發(fā)展情景達(dá)到了優(yōu)化協(xié)調(diào)滇中城市群國土空間的目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了整體綜合效益的最大化，“三生”空間分布格局得到優(yōu)化且生態(tài)過程和格局結(jié)構(gòu)更為豐富，為后續(xù)協(xié)調(diào)滇中城市群經(jīng)濟(jì)生態(tài)發(fā)展提供決策參考。