基于最坏情景理论的连云港土地利用变化情景模拟

摘要

预测和模拟土地利用情景变化对于进一步评估土地利用变化的生态环境影响以及优化土地利用规划方案具有重要作用。本文基于最坏情景理论,以基于人工神经网络（ANN）和元胞自动机（CA）的FLUS模型为支持,模拟了最坏情景模式（WSB）和非最坏情景模式下（NWSB）的沿海城市连云港2020年土地利用变化。结果表明:①基于生态因子耐受度测算得出研究区最坏情景区域共计489.67 km~2,该区域主要包括连云港中部云台山国家自然保护区内海拔较高、坡度较大、分布大量天然林地的区域以及重要的河流湖泊水库等生态水体;②两种情景模式下城镇用地均有较大程度的扩张,在WSB情景下城镇用地扩张避开了最坏情景区域;③由于村庄的存量利用率较高,因此在WSB模式下对于耕地的占用相对较小,表明该模式下可在一定程度上减少村庄建设对耕地的占用,从而提高了存量建设用地的使用效率;④由于最坏情景区域的约束和限制转化作用,城镇用地扩张在WSB模式下不得不占用更多的耕地,从而对耕地保护工作提出了更高的要求。基于最坏情景理论进行土地利用变化模拟对于生态环境保护及区域可持续发展具有重要的支撑作用,因而既可为区域土地规划和管理提供支持,也可为其他地区土地利用模拟提供参考和借鉴。