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京津冀生态与生产生活空间重叠研究

2022-06-21田玲娣张婷婷张超英王世猛曹紫辉

河北环境工程学院学报 2022年3期
关键词:主城区城镇化率坡度

田玲娣,张婷婷,张超英,王世猛,曹紫辉

(河北德洁环保科技有限公司,河北 石家庄 050026)

随着城市化进程加快,人类对空间资源的利用强度逐步加大,土地开垦、建设用地扩张等生产生活开发利用活动不仅挤占了生态空间[1],也改变了区域生态系统的结构和功能,导致生产-生活-生态“三生空间”结构比例趋于失衡,使人与自然环境之间的矛盾加剧。 生态空间是维持城市可持续发展的基础[2],是支撑生产和生活空间实现自身功能的前提[3]。 以生态空间为本底和桥梁,协调统筹生产、生活空间,对优化国土功能空间结构,保障国土空间生态安全,促进经济、社会和生态环境高效与协调发展显得十分迫切和必要。

目前,国内外学者主要从土地利用多功能识别[4-6]、三 生 用 地 分 类 体 系[7-8]、 三 生 功 能 内涵[9-10]、空间分区与空间格局分析[11-12]、空间开发利用适宜性[13-14]、空间重构与优化[15-16]等角度对三生空间的理论框架与实践路径进行了多方探讨,而针对大型城市群生态空间与非生态空间重叠的定量研究较为薄弱,尤其重叠区梯度分异方面鲜少涉及。 本研究基于土地利用功能分类体系,运用ArcGIS 定量识别出京津冀生态空间与生活、生产空间(即“非生态空间”)的重叠区,采用空间分析、相关分析法等研究其空间格局及驱动因素,以期为三生空间的土地利用管控及合理布局提供理论支撑,并为区域可持续发展提供科学依据。

1 研究数据与方法

1.1 研究区概况

京津冀城市群(113°34′~120°05′E,36°00′~42°40′N)包括北京市、天津市和河北省的11 个地级市,总面积21.72 万km2。 截至2020 年底,京津冀常住人口约1.1 亿,占全国总人口的7.65%,人口城镇化率达68.6%,GDP 为86 393 亿元,占全国GDP 的8.5%。 该区域是我国经济发展的增长极,是全国重要政治、文化中心,也是华北平原和环渤海重要的生态屏障区、生态文明建设先行区及生态环境治理重点区。 随着京津冀协同发展及城市化的推进,近年来城市群人口激增,高强度的城市扩张带来生态源地破碎化、雾霾污染、耕地减少等问题,对原本脆弱的京津冀地区生态环境造成了巨大压力。

1.2 数据来源

本研究地形数据包括高程和坡度,高程数据来源于美国航空航天局的SRTM(分辨率为90 m),坡度数据由高程数据经ArcGIS 工具SLOPE生成;京津冀2017 年土地利用矢量数据(空间分辨率为30 m)、主要公路和铁路数据,均来源于中国科学院资源环境科学数据中心(CAS)。 居住地数据由居民点和建制镇合并得到,各市中心城区边界数据由县级行政区矢量数据合并处理得到;人口密度、三产增加值、城镇化率等社会经济数据源自2018 年京津冀各市统计年鉴。

1.3 研究方法

1.3.1 空间自相关分析

莫兰指数可分析空间全局自相关特征,热点分析可研究局部空间自相关特征。 采用莫兰指数(Global Moran's I)衡量“生态-非生态空间重叠区”全局空间自相关性。 采用热点分析(Getis-Ord Gi*指数)进一步测度局部空间自相关特征,判析重叠热点区。

Global Moran's I 指数公式为:

式中:n——样本量,即空间位置的个数;xi和xj是空间位置i和j的观察值;xm——要素x的平均值;Wij——空间位置i和j的邻近关系。 在通过显著性检验的情况下,莫兰指数小于0 代表负相关,等于0 表示不相关,大于0 表示正相关。

Getis-Ord Gi*指数公式为:

标准化处理:

1.3.2 双变量相关性分析

相关分析可初步探究各自变量与因变量的相关程度。 在满足多宜性的前提下,自然环境条件、社会经济状况和区位条件三方面的因素影响生态-非生态空间重叠。 基于全面性和代表性,建立自变量指标体系,分别与重叠区面积进行双变量相关分析,用于揭示空间重叠区大小的驱动机制。

表1 相关性分析指标

双变量相关分析采用Pearson 相关系数,公式为:

式中:r——相关系数;xi、yi表示2 个不同变量;x和y表示轴应变量期望值。

1.3.3 线性回归分析

基于相关性分析结果,选取相关性最强的指标进行回归分析,确定其与重叠区面积的回归方程式,可由此估算和预测重叠区大小,方程式为:

式中:a和b为未知数的参数;x——指标;y——相应指标下的重叠面积,km2。

1.3.4 梯度分析

利用圈层法定量分析生态-非生态空间重叠区面积由中心城区到城区边缘的梯度分异特征。选取京津冀各市城区的外边界作为缓冲区建立的起始边界,根据城市规模选择5 km 为缓冲距离,向外共建立14 个梯度带(R1~R14),R1代表距城区5 km 范围内,R2代表距城区5~10 km 范围内,以此类推,R15代表距中心城区70 km 外的区域。

2 结果与分析

2.1 三生空间识别结果

基于土地利用功能分类、生态系统服务功能重要性和敏感性评价结果,并参考其他学者研究[4-5],建立京津冀三生空间分区体系(表2)。 根据《第二次全国土地调查变更数据(2014 年)》,提取生产和生活空间;根据《生态保护红线技术指南》,将京津冀陆域空间中生态功能极重要区和生态环境极敏感区叠加合并,识别出生态空间。

表2 京津冀生态-生产-生活空间分区体系

由此得到京津冀三生空间分布格局,其中生态空间面积为185 600 km2,集中分布在燕山和太行山沿线;生产空间面积为94 069.72 km2,集中分布在坝上西北部和平原东南部;生活空间面积为21 816.06 km2,呈团簇式集中分布在京津唐市区、保定、石家庄、邢台和邯郸的城区。

2.2 生态-非生态空间重叠区空间分布格局

2.2.1 重叠区总体特征

运用ArcGIS 将生态空间分别与生产和生活空间进行叠置,得到生态与非生态空间重叠区。京津冀重叠区类型以生产与生态空间重叠为主,面积为9 959.33 km2,斑块数约13 万个,主要分布在燕山、太行山山区以及坝上高原地区,涉及承德、张家口、北京、天津、秦皇岛以及石家庄等行政区。 生活与生态空间重叠区较少, 面积为1 254.65 km2,斑块数约2.5 万个,主要分布在燕山和太行山西部山区,涉及承德、张家口、北京、秦皇岛以及保定。

2.2.2 重叠区空间集聚特征

采用1 km×1 km 的栅格尺度进行生产与生态空间重叠区斑块集聚特征分析,结果表明:(1)生产与生态、生活与生态空间重叠区的Moran's I值分别为1.21,0.03,且均通过显著性检验(Z >1.96,P<0.05),说明两类重叠区斑块存在空间正相关性,空间集聚分布明显。 (2)热点分析结果显示,生产-生态重叠热点区主要分布在坝上高原南部、燕山东部和太行山西部,生活-生态重叠热点区主要分布于燕山的东部和太行山西部沿线。

2.3 生态-非生态空间重叠区面积影响因素

2.3.1 生产-生态空间重叠区面积影响因素

相关性分析结果如表3 所示,生产与生态空间重叠区面积大小与第一产业增加值、高程、坡度、距主道路距离及距主城区距离的r 值均为正值,说明呈显著正相关关系,即第一产业增加值越高、高程高、坡度大、距主道路与主城区距离越远的区域,生产与生态空间重叠区面积往往较大;其与城镇化率的r 值为负值,说明呈显著负相关关系,即城镇化率高的区域,重叠区面积越小。 此类重叠区面积与二、三产业增加值无相关性。 对比|r|大小可知,变量与该类重叠区面积的相关强度顺序为:坡度>高程>距主道路距离>距主城区距离>第一产业增加值>城镇化率;坡度与该类重叠区面积具有最强相关性,|r|为0.585,表征坡度对该类重叠区的影响最大;高程和距主道路距离与该类重叠区面积相关性为中强水平;城镇化率与该类重叠区面积的|r|为0.211,具有最弱相关性,表征城镇化率对此类重叠区面积的影响最小。

表3 生产与生态空间重叠区面积双变量相关性分析结果

根据表3 结果,对具有相关性的指标进一步作回归分析,得到的结果见图1,可知各变量与该类重叠区面积的线性方程及对应R2值。R2值越大,说明模型的效果越好,该指标因素所起的作用越大。 对比R2大小,可知重叠区面积与坡度构建的线性方程式模型效果最好,说明坡度因素起的作用最大;与城镇化率构建的线性方程式模型效果最差,城镇化率因素起的作用最小,该结果与前文相关分析结果相吻合。

图1 生产与生态空间重叠区变量回归分析结果

2.3.2 生活-生态空间重叠区面积影响因素

相关性分析结果见表4,生活-生态空间重叠区面积与高程、坡度、距主道路距离的r 值为正值,即高程高、坡度大、距主道路远的区域生活与生态空间重叠区面积往往较大;与人口密度、居住地占比及城镇化率呈显著负相关关系,即人口密度大、居住地占比大和城镇化率高的区域,重叠区面积越小。 各变量与该类重叠区面积的相关强度顺序为坡度>高程>距主道路距离>居住地占比>城镇化率>人口密度;坡度与该类重叠区面积的|r|为0.679,表征坡度大小对该类重叠区的影响最大;人口密度与该类重叠区面积的|r|为0.145,具有最弱相关性,表征人口密度对此类重叠区面积的影响最小。

表4 生活与生态空间重叠区面积双变量相关性分析结果

对具有相关性的指标进一步作回归分析(图2),可知生活与生态空间重叠区面积与坡度的线性方程式模型效果最好,该因素所起的作用最大;与人口的线性方程式模型效果最差,该因素所起的作用最小,其结果与相关分析计算出的结果也完全相同。

图2 生活与生态空间重叠区变量回归分析结果

2.4 生态-非生态空间重叠区梯度分析

2.4.1 生态-非生态空间重叠区梯度变化

从生产、生活与生态空间各梯度带重叠面积上看,随距主城区距离的增加,两类重叠区各梯度带重叠面积均呈降低—增加—降低—增加的“W”型趋势。 第一个峰值均在R1,说明离城区5 km 范围内,生产生活空间的扩张导致与生态空间的重叠激烈,随着距离的增加,工业活动减弱,人口减少,人类的生活区范围减小,重叠面积减少;第二个峰值均在R8,且高于第一个峰值,这是因为离城区40 km 范围左右属于生态空间与生产、生活空间的边界地带,三者互相争夺空间激烈,造成重叠区较大波动;第三个峰值均在R15,此峰值最高,主要是因为离城区70 km 之外的范围属于重要的生态空间,受地形影响,一旦有工业活动,就会造成重叠,同时人口稀少,生活条件有限,一旦出现生活区,也会造成重叠。

2.4.2 各城市生态-非生态空间重叠区梯度变化从城市尺度分析京津冀生产-生态空间重叠区梯度:随距主城区距离的增加,北京重叠区梯度呈增加—降低趋势,峰值位于R4,说明在离城区20 km 范围左右,空间争夺激烈;天津重叠区梯度在R14之前比较平缓,在R15出现急速上升,达到峰值,说明在远郊区空间争夺激烈;唐山重叠区梯度呈增加—降低—增加—降低的“M”趋势,极值在R13,说明该市在郊区空间相互争夺激烈;秦皇岛重叠区梯度呈降低—增加—降低趋势,极值在R1,说明在城区周边空间争夺激烈;张家口和承德梯度趋势基本一致,呈降低—增加—降低—增加的“W”型,R15峰值最高,说明在郊区空间争夺激烈;保定、石家庄、邢台和邯郸梯度趋势一致,呈增加—降低,峰值位于R8;廊坊、沧州和衡水3 市梯度趋势一致,呈降低—增加—降低,极值在R1,说明在城区周边,两个空间相互争夺激烈。

从城市尺度分析京津冀生活-生态空间重叠区梯度:随距主城区距离的增加,北京重叠区梯度呈降低趋势,峰值位于R1,说明在城区周边区域,两个空间争夺激烈;天津重叠区在R15急速上升达到峰值,说明在远郊区空间争夺激烈;唐山重叠区梯度呈增加—降低—增加—降低的“M”型趋势,极值在R7,说明在空间分界范围处,空间争夺激烈;秦皇岛重叠区梯度呈降低—增加—降低—增加—降低趋势,在R1、R5和R11出现三个等值峰值,说明在此三处地段空间争夺激烈;张家口和承德重叠区梯度趋势基本一致,呈降低—增加—降低—增加的“W”型,R15峰值最高,说明在远郊区空间之间争夺激烈;保定、石家庄、邢台和邯郸重叠区梯度趋势一致,呈增加—降低—增加的“N”型,R15峰值最高,说明在远郊地区,空间相互争夺激烈;廊坊、沧州和衡水3 市重叠区梯度趋势一致,呈降低—增加—降低—增加的“W”型,R15峰值最高,说明在远郊空间相互争夺激烈。

3 结论与建议

3.1 结论

以京津冀土地利用功能为基础,识别出两类生态-非生态空间重叠类型并揭示其空间格局特征,分析社会经济状况、自然环境条件、区位条件三方面因素的影响,并进一步从城市尺度探讨重叠区分布梯度特征。 结论如下:

(1)京津冀三生空间重叠区以生产与生态空间重叠类型为主,面积9 959.33 km2,主要分布在燕山、太行山山区以及坝上高原地区。 生活与生态空间重叠面积较小,为1 254.65 km2,主要分布在燕山和太行山西部山区。 两者均存在空间正相关性,空间集聚分布明显。

(2)京津冀生产与生态空间重叠区面积与第一产业增加值、高程、坡度、距主道路距离及距主城区距离呈显著正相关关系,与城镇化率呈显著负相关关系,相关强度由高到低分别为:坡度>高程>距主道路距离>距主城区距离>第一产业增加值>城镇化率;生活与生态空间重叠区面积与高程、坡度、距主道路距离呈显著正相关关系,与人口密度、居住地占比及城镇化率呈显著负相关关系,相关强度顺序由高到低为:坡度>高程>距主道路距离>居住地占比>城镇化率>人口密度。

(3)京津冀两类重叠区梯度总体趋势一致,随距主城区距离的增加,呈“W”型变化趋势。 峰值分别在R1(离主城区5 km 范围内)、R8(离主城区40 km 范围左右)与R15(离主城区70 km 之外的范围),且R15峰值最高,空间之间竞争最激烈。天津、唐山、张家口、承德两类重叠区梯度趋势基本一致,其他各市两类重叠区梯度变化各异。

3.2 建议

基于本研究结论,京津冀地区生产、生活与生态空间重叠区主要分布于燕山、太行山山区及坝上高原地区,该区域生态空间基数大,生态空间与其他空间的重叠也较多,需保障生态空间用地,严控生态保护红线;而平原等地区生态空间较为稀少,更需重点关注生态环境与社会经济发展的协调与共生,提升区域生态功能,高效配置土地资源,合理规划国土空间布局。 综合重叠区梯度分异结果与中心地理论,在离主城区5 km 范围内,可在不损害生态空间功能的前提下优先保障生活空间;在距主城区40 km 范围左右,生产活动较为集中,可重点布局生产空间,而在距主城区70 km之外的区域,则重点加强生态空间保护,增强生态系统稳定性。

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