北京市政府搬迁至副中心对通州土地利用影响

2022-05-04何尹杰张占录高文文

水土保持研究 2022年3期

何尹杰，张占录，高文文

(中国人民大学公共管理学院, 北京 100872)

规划建设北京城市副中心，是以习近平总书记为核心的党中央作出的重大决策部署。这不仅是优化城市空间结构，有序疏解非首都功能的需要，也是推动城乡统筹协调发展、探索构建新型城镇化空间体系的需要[1]。随着北京副中心选址确定在通州，通州的发展建设面临着重大机遇，土地开发和环境整治等项目加快实施[2]。但近年来，随着经济社会产业的快速发展，同时承接大量中心城区人口疏解，通州的土地利用问题也愈发显著，人地矛盾日益突出。当前学界关于政府搬迁的研究，可总结为3个方面，一是政府搬迁基础研究[3-5]，如搬迁的意义，理论，类型，原因和后果等问题。二是政府搬迁对经济发展的影响[6-8]。三是政府搬迁对城市空间结构的影响[9-11]。政府搬迁对城市空间结构产生最直接的影响就是土地利用结构的变化和建设用地扩张[12-14]，从已有的研究看，政府搬迁前后土地利用变化进行定量描述的研究较多，对搬迁后做出前瞻性预测的研究较少。

关于土地模拟预测的研究[15]，从土地利用变化动力机制[16]到模拟预测的方法模型[17]和演变规律总结[18]，无论是理论还是方法层面，国内外都进行了大量的探讨。MCE-CA-Markov耦合模型不仅发挥了CA模型在各微观因子之间相互作用机制方面的优势和Markov模型在时空尺度上的变化特征与规律的优势，而且MCE模型还可以充分考虑到政策影响因素。为使预测结果具有较高的精度与实际意义，本文结合《北京城市总体规划(2016—2035年)》[19]与《北京城市副中心控制性详细规划(街区层面)(2016—2035年)》[20](以下简称《总规》和《详规》)，选用MCE-CA-Markov耦合模型作为研究工具。与先前的研究相比，模拟预测方法更进一步的地方在于：深入考虑规划政策、自然条件、尤其是轨道交通等驱动因素对通州未来发展变化的影响，使其结果更具有可靠性。

1 研究区概况与数据处理

1.1 研究区地情概况

通州区地处北京市东南部，长安街延长线东端，京杭大运河北端，地理坐标在北纬39°36′—40°02′，东经116°32′—116°52′，面积90 581.12 hm2(第二次全国土地调查数据)，下辖23个街镇乡，南与天津、东与河北接壤。全区地处河流冲积平原，地势平坦，平均海拔20 m。分布13条河流，总长245.3 km，主要河流有北运河、潮白河、凉水河、凤港减河[21]。北京行政副中心坐落通州行政区，位于长安街向东延55 km，面积约15 500 hm2，地理位置优越。

1.2 数据源及预处理

通州区2009年，2013年、2017年三期土地利用矢量数据来源于北京市通州区自然资源局提供，该数据基于第二次全国土地利用调查及变更数据。2009—2017年通州区存在三级地类，根据研究的需要，参考2018年土地利用现状(GBT21010-2018)分类系统以及结合研究区的土地利用特征，将部分地类进行合并。由于通州区草地量较少，且与园地区分不明显，故把两类合并为一类。现体系共分为以下6类：耕地、林地、园地(草地)、建设用地、水域和设施农用地，具体的转换见表1。地铁数据采用论文[15]方法提取，高程和道路数据在地理空间数据云下载。计算各数据由矢量转为栅格的面积和精度损失情况，确定最佳分辨率是30 m，所有数据进行统一的投影、坐标系、分辨率和范围大小处理。

表1 土地利用转换关系

2 分析方法

2.1 景观格局变化

景观格局变化分析同时也是对通州区2009—2017年土地利用变化情况进行定量回顾。选取整体景观水平(Landscape-level metrics)和类型水平(Class-level metrics)，整体景观水平是对同一区域不同时期的整体景观分析，而类型水平是对同一区域不同时期的不同利用类型斑块景观分析。前者强调对通州整体土地利用变化分析，而后者强调对通州某一种土地利用变化分析。

整体景观水平上选择11个指标：斑块数量(Number of Patches, NP)，景观水平上NP表示图斑总量，值越大说明破碎度越高，反之越低；斑块密度(Patch Density, PD)，即斑块个数与面积的比值，NP越高则PD越高；景观分割指数(Landscape Division Index, DIVISION)表示不同类型斑块的分离程度；边缘密度(Edge Density，ED)反映斑块的优势度和斑块形状的复杂程度，ED值大说明形状越复杂；最大斑块占景观面积比例(Largest Patch Index，LPI)表示最大斑块面积占景观面积的比例；周长面积分维(Perimeter-Area Fractal Dimension，PAFRAC)数值在1～2，数值越小说明斑块形状越简单，受人为干预程度大，反之越复杂；香浓多样性(Shannon′s Diversity Index，SHDI)描述稀有图斑的量，斑块类型越丰富，SHDI值越大；整体性(斑块凝聚度)指数(Patch Cohesion Index，COHESION)表示景观黏合度，反映景观空间均质和连续的程度；蔓延度(Contagion，CONTAG)描述不同斑块的集聚程度或延展趋势，CONTAG越大说明优势斑块形成了良好的连接性，反之说明多种类型并存，破碎化程度高；聚集指数(Aggregation Index，AI)描述同类型的斑块公共边界聚合程度；斑块多度(景观丰度)(Patch Richness，PR)，描述景观的异质性，即多少种用地类型。

类型水平上选择9个指标：斑块数量(NP)、斑块密度(PD)、最大斑块占景观面积比例(LPI)、边缘密度(ED)、周长面积分维(PAFRAC)、斑块所占景观面积比例(PLAND)、整体性(斑块凝聚度)指数(COHESION)、聚集指数(AI)、景观分割指数(DIVISION)，这些指标含义与整体景观水平的指标含义大体相同，区别在于类型水平上的指标表示景观中某种利用类型图斑特征。

2.2 Markov模型(土地利用类型转移矩阵)

Markov模型是根据现有的状态水平来预测未来任意一个时间节点状况的方法。转移矩阵主要有两方面特征：一是各土地利用类型转移面积的信息；二是各土地利用类型转移概率的信息。土地利用类型转移矩阵可用来作为Markov链[22]。

2.3 MCE-CA-Markov耦合模型

MCE(multi-criteria evaluation)是一种多准则评价的决策支持工具，通过一个多标准的评估，组合成适宜性图集[23-25]。MCE，CA和Markov三者耦合建模动态模拟土地利用变化，有利于综合考虑现实条件和自然要素的影响，能提高模拟的精度。对通州区6类用地类型分别制作MCE适宜性图集，适宜性图集分为两类，限制性因素图集和影响性因素图集。在可预见的未来土地利用类型不会发生变化的区域，比如大部分河流水域和永久基本农田，加入限制性因素图集。在可预见的未来会影响土地利用类型变化的区域，比如交通路线附近，自然条件等，加入影响性因素图集。

耕地图斑：大部分河流水域设置限制因素，未来不会被开垦成为耕地。IDRISI软件上把河流水域重分类为“0”，限制其转变。影响因素设置，主要受地形因素影响。坡度越大高程越高，越不适宜耕种，并且坡度大于25°的地方禁止开垦为耕地。通州地势平坦，坡度大多在2°～3°，高程普遍在10 m左右，大部分区域适宜耕种。

林地、园地(草地)图斑：大部分河流水域和永久基本农田设置限制因素，未来不会转变为林地、园地(草地)。影响因素设置，由于通州区地形地势平坦，而林地、园地(草地)相对于耕地和建设用地来说没太苛刻条件，所以研究区域内普遍适宜种植，没有特殊地形设置。

水域图斑：大部分河流水域被认为未来不会有太大的变化，直接使用该图斑的转移矩阵作为适宜性图。

设施农用地图斑：设施农用地是指直接用于经营性养殖、栽培或晾晒等以及其相关的附属设施用地。根据2019年12月自然资源部关于该类用地管理的通知[26]，第二条提到，设施农用地占用一般耕地属于农业内部结构调整，无需要占补平衡。涉及少量永久基本农田确实难以避让的，可以使用永久基本农田，没破坏耕作层的，无需补划，破坏了则必须补划。设施农用地应尽量选择在难以利用和低效闲置的土地上。所以对设施农用地不进行水域和基本农田的限制因素设置。影响因素设置，主要由地形因素影响。根据规定，设施建设应尽量利用荒山荒坡，平整的区域尽量留给耕地，所以设置影响因素时，把不适宜耕种的区域设为设施农用地发展区。

建设用地图斑：限制因素的设置，把大部分河流水域、永久基本农田、生态管控区3种类型区域重分类成“0”，限制建设用地侵蚀。影响因素设置，主要由交通因素，地形因素决定。交通因素影响：(1) 地铁因素，目前通过通州的地铁只有三条线路，分别是6号线，八通线，和亦庄线，根据《总规》(2016—2035年)2021年市域轨道交通规划示意图，预计经过通州的地铁还将建成17号线、7号线东延、八通线南延、22号线(平谷线)，新增加4条线路。根据论文[27]认为国内外地铁线路普遍对2 000 m范围内产生影响，地铁对建设用地的影响函数成“N”型曲线，200～800 m范围内是建设用地的最佳选址位置，少于200 m由于受到人流、噪音和污染的影响，不太适合建设用地发展，2 000 m后由于通勤到地铁的距离过远，地铁的影响则不是首位的。所以“N”曲线上的控制点分别设为0，200，800，2 000。(2) 铁路因素，根据《总规》市域客运枢纽体系规划图，目前通过通州区域的高速铁路有：京津城际铁路、城际铁路联络线和小段京秦线。普通铁路线路有：小段的京承线。到2035年内高速铁路和普通铁路均无远期路线。根据我国铁路保护条例[28]，第十条铁路线路两侧应当设立铁路线路安全保护区，安全距离为15 m左右。铁路沿线两侧50 m内为铁路用地，铁路与车站有关系，一般认为市区开车到车站最佳时间在2 h之内，如果按照市区车速30 km/h算，60 km将是铁路影响最大值，铁路对建设用地的影响函数曲线因素成“N”型曲线，曲线上的控制点分别设为15，100，1 000，60 000。(3) 道路因素，由于噪音和汽车尾气的污染，一般认为距离道路200 m左右是最适宜建设用地发展的，800 m以后则道路的影响减弱。道路对建设用地的影响函数曲线成“S”型曲线，曲线上的控制点分别设置为200 m和800 m。地形因素影响，由于通州的地势平坦，地形因素对建设用地影响较小。

建设用地图斑影响因素由于较多，利用层次分析法(AHP)来进行因子权重赋值。AHP层次分析法是用来确定多个因子权重中最常见且有效的方法[29]，首先构建层次结构模型，将决策目标分解成多个准则层要素，准则层要素再分解为多个备选方案3个层次；然后判断矩阵，在准则层要素的基础之上对备选方案之间的重要性进行判断，判断矩阵需通过一致性检验；最后得出计算结果，即各个备选方案对决策目标的影响权重大小。把影响评价结果的高程、坡度、铁路、地铁、主要道路，5个因子看作是备选方案要素，两要素之间在建设适宜度和可能性的准则下对比其重要程度，得到相关的数据矩阵，确定建设用地影响因素指标权重，结果是高程为12.26%，坡度为28.26%，铁路为12.26%，地铁为28.26%，主要道路为18.96%，检验一致性合格，得出建设用地的适宜性图集。

3 结果与分析

3.1 景观格局变化分析

3.1.1 整体景观水平分析由表2可知、2009—2017年、通州区景观破碎化程度开始逐渐降低。斑块数量(NP)减少了38.62%，17 431块；斑块密度(PD)也随之降低；景观分割指数(DIVISION)减少，表明斑块间隔离度降低。边缘密度(ED)2013—2017年减少较快，斑块中心面积不断减少。2009—2013年最大斑块占景观面积比例(LPI)大幅度增加，表明这4 a基础设施建设用地加速推进。周长面积分维数(PAFRAC)下降和香浓多样性(SHDI)减少表明发展呈集聚趋势，土地受人为干预，集中利用。蔓延度(CONTAG)指数和聚集指数(AI)上升，二者都表明了优势斑块团聚程度不断提高，尤其在2013—2017年更为明显，体现了土地受到了集中连片地开发。斑块多度(景观丰度)(PR)没有发生变化、2009—2017年有6种土地利用类型。

表2 2009-2017年通州区整体景观水平指标变化

3.1.2 类型水平动态分析聚散性指标变化特征：斑块数量(NP)，耕地和设施农用地的斑块数量2009—2017年增多，表明两种用地类型被人为干扰严重，破碎化程度上升。建设用地斑块数减少，但面积却增加，表明城市化过程中，通州的建设用地集中连片开发。斑块密度(PD)，耕地和设施农用地的斑块密度上升，表明破碎化程度增加。建设用地和水域的斑块密度大幅度下降，表明两种地类趋向均一。各用地类型的整体性(斑块凝聚度)指数(COHESION)和景观分割(DIVISION)指数变化不大，除设施农用地小幅度下降以外；聚集指数(AI)普遍上升，表明类型分散程度减少，反映了人类的活动对通州景观格局的特征影响增强。

面积—边缘指标变化特征：园地(草地)、林地和水域的边缘密度(ED)值下降，表明单位面积的边界长度减少，斑块的形状趋于单一和规则。最大斑块占景观面积比例(LPI)，除了建设用地，其余的地类指数都下降，表明其余地类在景观的优势度下降。

形状指标变化特征：所有地类的周长面积分维(PAFRAC)相差不大，建设用地和耕地是景观中占优势的主导地类，被当成景观基质来处理，其他规模较小的地类斑块镶嵌其中(表3)。

表3 2009-2017年通州区类型水平景观指数变化

3.2 土地利用类型转移矩阵分析

将研究的初始时间点2009年的图层和末期时间点2017年的图层进行叠加分析，得出通州的土地利用变化情况。结果显示，2009—2017年，通州区有4 614.24 hm2土地利用类型发生变化，占总面积的5.09%(图1)。耕地主要流向建设用地、设施农用地，转化的面积比例分别为4.96%和1.18%；同时，部分建设用地、林地和园地(草地)转化为耕地。建设用地的增加主要来自于耕地、林地和水域。其中耕地的转换面积比例为4.91%(表4)。2009年通州区各类土地利用类型转化为2017年的各类土地利用类型的概率见表5，各类土地利用类型转化过程中，转化为建设用地的可能性最大；转化为园地(草地)的可能性最小。

3.3 土地利用变化模拟预测

叠加2009年、2013年土地利用图，得到土地利用类型转移概率矩阵和转移面积矩阵。采用5×5的滤波器(即5 km×5 km的矩形范围内的元胞对中心元胞的状态改变有显著影响)，模拟预测得出2017年的土地利用图，和现有真实的2017年土地利用现状图比较，得出模拟精度。调整适宜性图集，提高模拟精度(Kappa系数)到90%之后，利用2009年与2017年现实的土地利用图像选择CA循环次数，模拟2035年的土地利用状况。

图1 2009-2017年通州区土地利用类型变化位置

预测结果如图2所示：2035年通州区耕地面积为30 208.80 hm2，占33.35%，林地为9 040.00 hm2，占9.98%，园地(草地)为3 378.68 hm2，占3.74%，水域为9 529.13 hm2，占10.52%，建设用地为2 309.82 hm2，占39.87%，设施农用地为2 309.82 hm2，占2.55%。其中，城市副中心的建设用地为11 234.40 hm2，占副中心区域的72.48%；亦庄新城(通州部分)建设用地为6 106.10 hm2，占该区域的93.94%。2009—2035年、通州区的各种土地类型的面积发生了较大变化。耕地、园地(草地)减少，而建设用地、林地、水域以及设施农用地增加。其中，耕地减少了4 984.59 hm2，所占比重由38.85%下降到33.34%，下降5.51%。建设用地增加了3 773.67 hm2，所占比重由35.70%增长到39.87%，增长4.16%。由表6可知，耕地、林地、园地(草地)、水域、建设用地、设施农用地的用地结构由2009年的38.87%，9.36%，4.22%，9.93%，35.69%，1.90%，到2035年变为33.35%，9.98%，3.73%，10.52%，39.87%。空间上，耕地被周围的建设用地侵蚀；园地(草地)减少区域主要位于通州区东部的西集镇和漷县镇；水域增加区域基本在中南部张家湾和永乐店新市镇一些人工的水产养殖；设施农用地增长区域多分布在北部宋庄靠近顺义区，林地零散分布在通州各个区域，均有所增长；建设用地增长区域主要在于北京城市副中心、台湖和亦庄新城。

表4 2009-2017年通州区土地利用类型面积转移矩阵 hm2

表5 2009-2017年通州区土地利用类型转移概率矩阵 %

图2 通州区2035年土地利用类型模拟

3.4 模拟预测结果与规划对比

按照《总规》和《详规》(2016—2035年)城市空间布局的构想，北京城市副中心和外围控制区即通州全区，将承接首都核心区和主城区的人口的疏解和相关非首都功能的转移。到2035年城市副中心人口规模控制在130万人以内，通州区人口规模控制在200～205万人以内，形成通州—城市副中心—亦庄新城(通州部分)—镇—新型农村社区的空间体系。提取《总规》和《详规》(2016—2035年)中关于土地利用结构和规模的核心指标数据，与模拟预测结果对比。预测2035年通州区的城乡建设用地规模为36 114.69 hm2，开发强度为39.87%，低于《总规》规定的2035年北京市平原地区开发强度44%，但离《详规》明确规定的30.36%还存在一定的差距，要实现《详规》目标，则必须严格执行规划提到的1∶0.8平均拆占比，守住城镇开发边界红线，使建设用地多减少增。按2035年城市副中心130万人规模预估，预测中2035年人均绿地面积离预期性指标仍有一定的差距，要达到预期性指标则需要控制人口规模或增加绿地面积；副中心的建设用地预测规模为72.48%，减去规划中留出的区域建设用地(特指特殊用地和对外交通用地)的6.4%，剩下城乡建设用地规模66.08%，比规划的指标超额了1.48%，在可控制范围之内；生态绿地及农林地高出预期性。亦庄新城(通州部分)的城乡建设用地规模高出指标4.71%，未来需做好减量发展，按照创新驱动发展的要求，不随意扩张建设用地规模。