Ecological Economy, 2016, 12(2): 102-111
Empirical Research
Land use scenarios simulation in ecological conservation area: A case study of Miyun district, Beijing
JIN Hao-ran1,2*, LIU Sheng-he1
1 Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Institute of Geographic Science and Natural Resources Re-search, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, CHINA
2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, CHINA
*Correspondonding author. E-mail address: jinhr.14b@igsnrr.ac.cn
Abstract: Ecological conservation area, as the main water source and ecological barrier of a city, provides ecosystem service for urban sustainable development. Land use simulation and forecast could be benefi-cial to improve future land use efficiency and environmental protection. In this paper, we took the Miyun district as the study area and applied the CLUE-S model for land use simulation, based on land use data in 2001 and 2010. Eight key driving factors were selected, including elevation, slope, distance, popula-tion density and others. Based on the adjusted model parameters, the land use patterns of 2020 in Miyun district were simulated respectively for rapid growth scenario, land use planning scenario and ecological protection scenario and then identify the area needed extraordinary supervision in land planning imple-mentation. The results showed that the simulation accuracy for 2010 reached 85% considerably, implying that the CLUE-S model is well fitted for modeling the land use pattern in Miyun district. Construction land increases and cultivated land decreases dramatically by 2020 in rapid growth and land use planning scenarios. The potential land use change tends to occur near Miyun reservoir, while the sensitive area for ecological protection and land planning implementation are distributed around urban area, Fengjiayu and Jugezhuang town. Some opencast mine areas, which would be converted to forest land in planning, will be hard to execute in the actual situation, so these areas should be paid more attention in land manage-ment. The conclusions made in this study will provide data reference and basic information for the future ecological protection and land use planning implementation in Miyun district, which could also be useful for other similar cities.
Key words: land use simulation; scenario analysis; CLUE-S model; Miyun district
1 Introduction
Ecological conservation area is the cityrsquo;s main water source and ecological barrier, providing ecosystem service for urban sustainable develop-ment. With rapid economic growth and population growth, urbanization is taking place at an unprec-edented pace around the world (Foley et al., 2011). Industrialization and urbanization have left a last-ing imprint on land use, weakening the ecological service of metropolitan area, and also altered the sustainability in ecological conservation zone pro-foundly (Su et al., 2011). Some environmental dis-ruption phenomena have attracted the concern of city managers and researchers, such as low forest
carbon absorbing function, severe water protection problems and heavy ecological restoration task. It is, therefore, critical to understand the charac-teristics and mechanisms of ecological protection in ecological conservation zone. In a complex ecosystem, human activities define the patterns of urban eco-system by changing land use, leading to serious conflicts between the diversity of land use types, occupation of farmland and sprawling urban built-up land (Wang et al., 2011). These land use changes within municipal boundaries have de-clined ecosystem services dramatically, so it is im-portant that we protect the open landscapes, such as farmland and river networks in ecological con-servation area (Bohnet et al., 2010; Polasky et al.,
102 copy; 2016 Ecological Economy
Jin H. R., Liu S. H. / Ecological Economy, 2016, 12(2): 102-111
2011). Forecasting land use in different scenarios may provide information for improving ecosystem services and functions of landscape. Among the models focusing on land use simulation, CLUE-S model is a dynamic model based on system theory with better simulation effectiveness in understand-ing the relationship between land use change and its driving factors and exploring possible process in various scenarios (Dewan et al., 2008). It is preferred for addressing the spatial allocation of land use change by incorporating the natural fac-tors and social-economic factors, spatial and non-spatial distribution by combining a top-down with a bottom-up method (Verburg et al., 2002; Wu et al., 2012; Verburg et al., 2004).
Miyun district, as the ecological conservation area, is the main ecological barrier of Beijing. Miyun reservoir in this district is the largest water source and the unique drinking water source in Beijing metropolitan, providing daily living water for more than 21.5 million people. Compared with other districts around, its economic level is much lower owing to its suburban location and ecologi-cal protection requirement, so local government managers and residents own burning desire on industrial and tourist development to improve its economic condition. Recent years, Miyunrsquo;s leisure tourism has improved production value and resi-dentsrsquo; income with its advantage of natural scenery resources, but these development activities have also destroyed the ecological services in some ar-eas. Meanwhile, iron ore exploitation in Taishitun and other town also made environmental damage, which has become an eyesore for environmental protection department. In chinarsquo;s policy system,
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生态保护区内土地利用情景模拟:北京密云区案例研究
摘要:生态保护区域作为城市的主要水源和生态屏障，为城市可持续发展提供了生态系统服务。土地利用模拟和预测可能是改善未来土地利用效率和环境保护的基础。本文以密云地区为研究区域，以2001年和2010年土地利用数据为依据，对土地利用模拟进行了研究。选择了8个主要驱动因素，包括海拔、坡度、距离、人口密度等。根据调整后的模型参数，分别对密云地区2020年的土地利用模式进行了模拟，分别对快速增长方案、土地利用规划方案和生态保护方案进行了模拟，然后确定了土地规划中需要特别监督的区域。结果表明，该模型在密云地区的土地利用模式建模中具有良好的应用效果。在快速增长和土地利用规划的情况下，到2020年，建设用地增加和耕地面积显著减少。在密云水库附近可能发生土地利用变化，生态保护和土地规划实施的敏感区域分布在城市地区、丰家港和juge庄镇。在实际情况下，一些露天矿区将被改造成林地，在实际情况下很难执行，因此这些地区应该更加注重土地管理。该研究的结论为密云地区未来生态保护和土地利用规划实施提供了数据参考和基本信息，对其他类似城市也有借鉴意义。
关键词:土地利用模拟;场景分析;俱乐部模式;密云区
1介绍
生态保护区域是城市的主要水源和生态屏障，为城市可持续发展提供生态系统服务。随着经济的快速增长和人口的增长，城市化正在以前所未有的速度在世界范围内展开(福利等，2011年)。工业化和城市化在土地使用上留下了最后的印记，削弱了都市地区的生态服务，同时也改变了生态保护区内的可持续发展(苏等，2011年)。一些环境破坏现象引起了城市管理者和研究人员的关注，例如低森林碳吸收功能、严重的水保护问题和重生态修复任务。因此，了解生态保护区内生态保护的特征和机制是至关重要的。在一个复杂的生态系统中，人类活动通过改变土地利用来定义城市生态系统的模式，从而导致土地利用类型的多样性、耕地占用和城市建设用地之间的严重冲突。这些土地利用变化在城市范围内显著地降低了生态系统服务，因此，我们保护开放的景观，例如生态环境保护区内的农田和河流网络(Bohnet et al .，2010年;Polasky et al .，2011)。在不同的场景中预测土地利用可能为改善生态系统服务和景观功能提供信息。在以土地利用模拟为重点的模型中，集群模型是一种基于系统理论的动态模型，它能够更好地模拟土地利用变化及其驱动因素之间的关系，并在各种场景中探索可能的过程(Dewan等，2008)。通过将自然因子和社会经济因素、空间分布和非空间分布相结合，通过将自顶向下的方法与自底向上的方法结合起来，从而更好地解决土地利用变化的空间分配问题。
密云区作为生态保护区，是北京的主要生态屏障。这个地区的密云水库是北京大都市最大的水源和独特的饮用水来源，为超过2150万人提供日常生活用水。与周边地区相比，由于郊区的区位和生态保护要求，其经济水平要低得多，因此地方政府管理者和居民对工业和旅游发展有强烈的愿望，以改善其经济状况。近年来，密云的休闲旅游以其自然景观资源的优势，提高了生产价值和居民收入，但这些发展活动也破坏了一些ar - eas的生态服务。同时，太山村和其他城镇的铁矿开采也造成环境破坏，成为环境保护部门的眼中钉。在中国的政策体系中，土地利用规划是对未来土地利用的全部分配，主要集中在耕地保护、生态保护和城市开发。因此，其合理性将对生态功能的保护产生重大影响。但最近对土地利用政策的研究主要集中在其实施期后的评价。考虑到城市发展的特点是不可逆转的，这些研究不能弥补土地使用政策的潜在误导，即使他们能够发现规划中的问题制作(王等，2012)。因此，我们应预见规划实施中潜在的困难和重要领域，并在未来对这些领域提出关注。结合集群模型和场景分析可以帮助我们模拟土地使用，通过比较不同的策略场景的映射来找出重要的区域。
在以上讨论的基础上，我们想要努力开发一个集成俱乐部模型与情景分析的模型框架，以改进现有模型的功能，并确定该地区在土地规划实施过程中需要关注的问题。为了做到这一点，我们把北京密云区作为一个例子，正在经历一个快速城市化的时期。研究有以下目标:(1)整合当前exist-ing CLUE-S模型和情景分析建模框架内探索土地利用的预测在不同的场景中;(2)来模拟“多少”和“地方”的风景将会改变在不同的土地使用情况,以评估潜在的对环境保护的影响;(3)来识别区域需要extraor-dinary注意力在土地规划的实现,包括建设用地控制敏感地带,水保护敏感区域和困难区域土地管理。
2研究区域及资料来源
密云位于北京东北部，面积2229.45平方公里。山地地形和平原地区分别占北京的79.47%和20.53%。根据密云统计年鉴,2014年人均GDP为密云是4.44万元,接近一半的平均在北京,和其总野生大约是048万年,大约有021万(55.4%)人生活在农村地区,其中一些仍然在farm-ing谋生。密云水库距市中心约13公里，是密云地区主要的生态保护区。特别是在上世纪80年代官厅水库被污染后，Miyun res - ervoir成为北京城区唯一的饮用水水源。为保护其水质和生态环境，当地政府划定三级保护区，禁止在密云地区进行渔业生产。此外，在靠近水库的地区也禁止工业活动和旅游发展。考虑土地利用对水资源保护的影响，对不同场景的土地利用管理和土地利用模拟的研究对保护饮用水安全具有重要意义，可以为土地利用管理中的敏感区域识别提供参考。
我们收集了密云地区2001年和2010年的土地利用数据，以及密云水务管理局对密云水库蓄水的规定。从这两个数字地图中提取土地利用转换的数据。提供高程信息的数字高程模型数据，由中国科学院计算机网络中心网站(中国科学院的地理空间数据云计算)所确定。然后，我们使用Arcgis 10.2计算了斜率和方面数据。从2010年的地图集中提取出建筑面积、河流、水库和道路的分布。城镇政府的各点按其坐标进行数字化。人口数据是在街道(或镇区)的第六次人口普查中获得的。我们将整个研究区域分成100 mtimes;100 m网格。每一个网格都包含上面描述的信息，以及距离最近的河流、道路和城镇政府的距离。
3方法
结合集群模型和场景分析，可以预测未来土地利用需求在不同的条件下，然后将土地利用到相应的地图上(Verburg et al .，2011;Bai等，2005)。基于不同政策的未来土地利用的对比分析可以帮助我们确定政策实施中需要特别注意的领域。
3.1 CLUE-S模型
利用空间模拟，包括非空间土地需求模块和空间显式土地利用分配模块(Hu et al .，2013年;Aguiar et al .，2007)，利用空间模拟，将土地利用及其对小区域的影响转化为集群。前一部分是根据其他模型对土地需求的驱动力来计算的，而后者则考虑了一些因素，如定位和可访问性特征、地形、社会经济状况以及其他因素，使用逻辑回归分析。土地使用分配模块包括以下三个步骤。
首先，我们计算了在空间显式土地利用分配模块中，在我的位置上，一个网格单元的发生概率。如果在这期间土地类型是j，我们给这个网格赋值为“1”，如果不是，我们分配“0”。逻辑回归模型是根据Eq的形式进行的。
(1)
p(yij = 1 / X)是y取值1的概率。鉴于独立的向量vari-ables X,beta;s模型系数估计。依赖和美容师执照变量之间的关系可以反映出回归系数(ebeta;i)。模型的质量是由相对操作特征(ROCs)来衡量的，它使预测值和真实值之间的比较。ROC的值从0.5到1，从随机分布到耕地变化概率的完美分配。
其次，我们采取以下步骤来协调分配过程。所有的网格细胞都被要求改变其土地使用类型。对于每一个网格单元，总概率(TPROPi,u)可以被计算为每个土地使用类型u如下:
|
TPROPi , u Pi , u ITERu ELASu |
（2）
在哪里，你是位置的合适的地方pi;,u是位置我是否适合土地利用类型u(在步骤1中基于逻辑回归模型),ITERu迭代变量代表的相对竞争优势的土地利用类型,和ELASu土地利用转换弹性。根据以往的研究和我们的理解,我们的联盟价值耕地、果园、林地、建设用地,水和未利用土地为0.5,0.6,0.8,0.9,0.35,店员。
第三，土地使用将以最高的总概率与ITERu进行分配。我们将每个土地使用类型的总分配面积与土地使用需求和修改过的ITERu相比较。这种支持cedure一直重复到分配等于需求，我们还根据下面的场景添加几个空间限制。
3.2马尔可夫链
马尔可夫链模型在国家转制分析和预测中是常见的，这可能适合于预测小的重新gion的土地使用情况(郭等人，2009年;Arsanjani等人，2013;Lu等人，2009)。该模型计算土地利用需求，条件是国家政策没有重大变化，城市化是一个稳定的过程。它由过渡矩阵和过渡概率矩阵组成，表示在我们的研究期间，从一种类型转换为另一种类型的土地的数量和概率(韩等人，2015年)。马尔可夫模型可以按如下方式进行:
(3)
St 1和St是t 1和t的土地使用比例矩阵，Pij是过渡概率矩阵。
3.3场景设置
在考虑土地利用规划和生态环境保护政策的基础上，设计了三种密云土地利用方案，即快速增长方案、土地利用规划方案和生态保护方案。这三种场景是根据以下要求设置的。
(1)快速增长情景:基于土地开发的路径依赖，本方案认为相关政策和发展情况将继续作为前者，在密云也不会有严格的空间规划。因此，在这种情况下，随着当地经济的快速增长，建设用地将大幅增加，而耕地和林地则明显减少。利用马尔可夫链模型，从2001年到2010年对土地利用需求进行了预测，并在2010年对不同类型的土地面积进行了预测。
(2)土地利用规划方案:随着土地利用规划的顺利实施，该方案考虑到地夫-费伦特式土地面积将接近相关规划指标，空间控制执行得很好。密云是北京的主要水源和生态屏障，因此它的土地利用管理应该得到更多的监督。由于土地利用规划在耕地保护和建设用地的限制上最为重视，我们将规划的耕地面积设定在2020年的土地类型。在建筑许可区域内，土地开发和建设禁止区将在2020年没有建设用地。
(3)生态保护方案:在这一地区，生态保护是密云土地利用的基本原则。密云水库水利管理条例于1995年颁布，为密云未来的整体布局划定了三级保护区，并提出农村住宅用地将在长期内改善其生态功能。特别地，农村的住房用地将被森林或草地替代，因为生态保护和接近水库和河流的土地是无法开发的。因此，我们要求将一级保护区的农村建设用地替换为水库和河流附近没有新建的建设用地。此外，每个类型土地的面积都保持在2010年的标准。
3.4 Variavles选择
根据之前的研究和我们在密云地区的不足，我们选择了四种类型的相关因素，例如地形、位置、可及性和社会经济条件(Aguiar等人，2007;Gellrich et al .，2007;和2011年)。在地形复杂的地区，影响土地利用的重要因素是地势、坡度和坡度。例如，西部山区的高海拔高度可能高达800米，这可能极大地限制了对建设用地的兴趣。南地的林地和可耕种土地从更多的阳光中受益，以提高作物产量和成为林地或耕地的可能性。我们选择高度(x1)，斜率(x2)和相位(x3)来反映地形。地理位置是影响土地利用变化的关键因素，是指某一地区土地的位置。由于场地相对于政府和建筑的位置可以帮助确定不同类型土地的位置，我们选择了城镇政府(x4)和最近的建筑区域(x5)作为指标。摘要水源是土地开发的一个重要的实际考虑因素。我们选择了Miyun reservior(x6)和河流(x7)的距离作为水源的指示器。为了显示土地的可访问性，我们选择了从路(x8)作为索引的距离。为了生活和工作，人类需要空间，因此人口增长可以导致土地开发，我们选择了当地人口密度(x9)作为一个可测量的指标。解释依赖和独立变量如表1所示。我们检查了依赖变量之间的相关性，并发现相关系数一般都是低的和可接受的(大多数是小于0.2的，最高的是0.6)。
4结果和讨论
4.1模型验证
摘要物流回归是对土地利用变化与土地利用因素之间关系的探索，它对土地利用的内在机制有重要影响。在此基础上，通过对ROC曲线值进行逻辑回归的仿真有效性进行了验证，通过与观测值进行比较，验证了预测概率。ROC的范围是0。5到1,0。5是一个随机分布，1是一个完美的模拟。一般来说，如果ROC在0.7以上，这种回归模型的结果可以被接
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