基于PLUS模型多情景分析的土地利用变化及生态系统服务价值评估——以福州市为例.pdf

2023 年 6 月第 3 期198209甘肃农业大学学报 JOURNAL OF GANSU AGRICULTURAL UNIVERSITY第5 8卷双 月 刊基于 PLUS 模型多情景分析的土地利用变化及生态系统服务价值评估以福州市为例周道媛，王娟，周凤娟（信阳农林学院，河南 信阳 464399）摘要：【目的】开展不同发展情景下土地利用变化的模拟及其引起的生态价值变化研究，对促进土地科学开发利用、构建生态系统安全具有重要意义。【方法】本研究以福州市为例，基于 20002030年土地利用数据，运用PLUS模型进行自然发展、耕地保护和生态优先3种情景下的土地利用模拟，再采用价值当量因子法分析不同情景下的生态系统服务价值（ecosystem services values，ESV）变化。【结果】运用斑块生成土地利用变化模拟模型（patch-generating land use simulation model，PLUS）对福州市2030年土地利用变化类型进行模拟的效果较好，其总体精度为80.47%，Overall值为0.92，FOM值为1.64，说明该区域内PLUS模型具有一定的普适性；自然发展情景、耕地保护情景、生态优先情景下，建设用地扩张趋势分别较2020年增加了14.33%、10.50%和10.61%，表明落实耕地保护、生态优先政策需要加强约束建设用地扩张，进一步调整用地结构以提高土地利用效率；2020年实际情景下的ESV为2 407.96亿元，2030年自然发展情景、耕地保护情景、生态优先情景下的ESV分别为2 216.62亿元、2 247.32亿元和2 254.89亿元，表明一定程度限制生态用地的流出以抑制建设用地无序扩张是维持生态环境的重要保障；生态价值敏感度小于1，表明福州市ESV对生态系数缺乏弹性。【结论】福州市不同土地利用变化类型对生态系统服务价值具有不同的影响，根据不同的土地利用变化及生态系统服务价值评估，科学开展生态建设和恢复，对福州市土地资源可持续利用和高质量发展具有重要意义。关键词：PLUS模型；土地利用变化；多情景模拟；生态系统服务价值；福州市中图分类号：X321；X36；X37 文献标志码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：文章编号：1003-4315（2023）03-0198-12Evaluation of land use change and ecosystem service value based on multi-scenario analysis of PLUS modelwith Fuzhou City as an exampleZHOU Daoyuan，WANG Juan，ZHOU Fengjuan（Xinyang Agriculture and Forestry University，Xinyang 464399，China）Abstract：【Objective】The study is conducted to carry out the simulation of land use change and explore the resulting ecological value change under different development scenarios，which is of great significance for promoting scientific development and utilization of land and the security of ecological system.DOI：10.13432/ki.jgsau.2023.03.025第一作者：周道媛，硕士，助教，研究方向为风景园林规划与设计。E-mail：收稿日期：2022-11-14；修回日期：2023-02-14第 3 期周道媛等：基于PLUS模型多情景分析的土地利用变化及生态系统服务价值评估【Method】With Fuzhou as an example，based on the data of land use from 2000 to 2030，the PLUS model is used to simulate land use under three scenarios，i.e.，natural development，cultivated land protection and ecological priority，followed by analyzing the change of ecosystem service value（ESV）under different scenarios by using the method of value equivalent factor.【Result】It is effective to simulate the types of land use change in Fuzhou in 2030 by using the Patch-generating Land Use Simulation Model（PLUS）.Its overall accuracy value was 80.47%，Overall value is 0.92，and the FOM value is 1.64，indicating that the PLUS model used in this area had a certain universality.Under the natural development，cultivated land protection and ecological priority scenarios，the trend of construction land expansion increased by 14.33%，10.50%and 10.61%，respectively，compared with year 2020，indicating that the implementation of both cultivated land protection and ecological priority policies needs to strengthen constraint on the expansion of construction land，and further to adjust land use structure in order to improve land use efficiency.The ESV in the realistic scenario was 240.796 billion yuan in 2020，and in 2030，the ESVs under natural development scenario，cultivated land protection scenario，and ecological priority scenario will be 221.662，224.732，and 225.489 billion yuan，respectively，indicating that limiting the outflow of ecological land aimed to restrain disorder expansion of construction land is an important guarantee for maintaining ecological environment.The value of ecological sensitivity was less than 1，indicating that the ESV of Fuzhou lacks elasticity to the ecological coefficient.【Conclusion】Different types of land use change in Fuzhou have different impacts on the value of ecosystem service.According to different land use change and ecosystem service value assessment，scientifical construction and restoration of ecology is of great significance for sustainable use and high-quality development of land resources in Fuzhou.Key words：PLUS model；land use change；multi-scenario simulation；ecosystem service value；Fuzhou City当前，我国社会经济迅速发展的同时，生态环境危机也日趋严重。在人类活动导致的生态环境问题中，受人类支配的土地利用变化过程对区域生态安全起着决定性作用1。因此，如何协调好社会经济发展与生态环境保护间的关系，是当前亟待解决的问题。2018年习近平总书记提出“绿水青山就是金山银山”的生态理念，阐述了生态环境保护与经济发展之间的关系，揭示了保护生态环境就是保护生产力、改善生态环境就是发展生产力的道理，指明了实现发展和保护协同共生的新路径。党的十九大报告和2022年出台的中央一号文件均强调了生态文明建设的重要性。2016年6月，福建省成为全国首个生态文明试验区，作为福建省的省会城市，福州市勇当排头兵，始终坚持绿色发展理念，大力推进生态文明建设，积极努力实现生态环境高颜值与经济发展高质量齐头并进。2019年福州市环境空气质量综合指数在全国168个重点城市中排名第六，连续6 a位居省会城市前三。但长期积累的环境矛盾正集中显现，经济发展与生态保护之间的矛盾越发凸显，生态环境保护形势依然严峻。基于此，本文以生态资源丰富和生态价格显著的福州市为例，从多情景模拟福州市未来土地利用变化的角度出发，探讨不同情景下土地利用变化及其生态系统服务价值（ecosystem services value，ESV），对推动社会经济可持续发展和维护区域生态安全具有重要的意义。当前，学术界对土地利用变化模拟以及ESV研究方面取得了丰硕的成果2。其中，土地利用模拟与预测可通过多种模型实现，元胞自动机（cellular automata，CA）作为诸多模型构建的基础，得到广泛的应用并在其基础上优化改进，开发衍生出模拟精度更 高 的 模 型，如 Logistic-CA3-4、CLUE-S5-6、FLUS7-8等模型。相对于以上模型，PLUS模型通过引入用地扩张分析策略和多类型随机斑块种子生成机制可以很好地适用于大尺度和多地类复杂演变综合模拟，同时具有更准确的模拟精度、数据处理快等优势。王佳楠等9利用Markov-PLUS复合模型199甘肃农业大学学报2023 年对2040年柴北缘土地利用变化进行预测和模拟；马瑞等10耦合GMOP与PLUS模型模拟了昌吉回族自治州自然发展情景下未来土地利用格局变化趋势；Zhang等11采用PLUS模型结合多元线性回归和马尔科夫链模型对2050年福建三角洲地区的景观格局进行预测，以上研究表明PLUS模型具有良好的适用性。生态系统服务价值评估是生态建设的代表性指标之一，早在20世纪90年代，国内外学者就对其展开了大量的研究12-13。核算ESV最常用的方法为价值当量因子法和功能价值评估法。其中，价值当量因子法由美国学者Costanza等在 Nature 上发布的研究成果并得到推广，该方法通常用于较大尺度的生态系统评价，是基于不同生态系统功能的基础上，通过对每一类生态服务功能进行标准量化，从而构建出不同类型的服务功能价值当量系数，并对区域生态系统分布进行评价的一种方法14-15，而功能价值法是对生态系统服务的功能逐项估价，常见于小尺度区域的ESV评估16-17。从已有研究成果中发现，较多学者基于一般情景对ESV进行评估，基于多种情景视角的ESV评估相对比较薄弱。如王波等18以19802018年银川市的土地利用数据为基础，核算了其生态系统服务价值及其驱动因子。但单一情景下的ESV无法揭示在自然发展和社会政策影响下的ESV之间的差别。基于此，本研究以优化土地利用空间结构和协调经济社会发展与生态环境保护为目标，采用通过遥感影像解译出的2000年、2010年和2020年福州市土地利用数据，运用PLUS模型并结合自然发展、耕地保护、生态优先等情景设置，对2030年福州市土地利用变化进行模拟，同时通过价值当量因子法评估3种情景下福州市的ESV并进行对比分析，以期为福州市优化土地利用结构以及生态环境保护提供参考和依据。1研究区域与数据来源1.1研究区概况福州市是福建省的省会城市，是福建省政治、经济、文化中心，探讨其土地利用变化与生态价值变化在东南沿海城市中具有一定的典型性。福州市地处N 2515 2639、E 11808 12037，位于福建省东部闽江下游，与台湾省隔海相望，总面积为1.19104 km2，气候湿润，年平均降水量为9002 100 mm；年平均气温为2025。福州市居于亚太经济圈中国东南的黄金海岸，属于典型的河口盆地，境内地势自西向东倾斜，山地丘陵占全市土地总面积的72.68%。区域内植被丰富，林地面积为7 792 km2，占全市总面积的65%。福州市下辖6个市辖区、6个县、代管1个县级市，截止2019年末常住人口约为780万人，国内生产总值为9 392.30亿元，位于全国城市前列。1.2数据来源研究数据主要包括福州市的土地利用数据、DEM数据和基础地理信息数据3类。土地利用数据来源于武汉大学遥感与信息工程学院黄盺教授团队公 布 的 数 据 集（http：/doi.org/10.5281/zenodo.4417810），分辨率为30 m30 m，在此基础上将数据集转化为矢量并进行编辑，最后重新划分用地类型为耕地、林地、未利用地、草地、水域、建设用地类（图1）；DEM数据由地理空间数据云（http：/）平台获取，并在其基础上提取出坡度和坡向数据，分辨率为30 m30 m；距河流、省道、县道、普通道路、乡村和乡镇等距离以欧式距离进行度量。具体数据及其来源如表1所示。表1数据列表Table 1Data list类别CategoryLULCDEM数据基础地理信息数据数据Data土地利用数据高程、坡度、坡向路网、河流、乡村、乡镇分辨率Resolution30 m30 m矢量数据数据来源Data source武汉大学遥感与信息工程学院黄盺教授团队公布的数据集（http:/doi.org/10.5281/zenodo.4417810）地理空间数据云（http:/）各县市自然资源局、江西省土地整理中心，并基于ArcGIS10.6.1 软件进行距离分析得到200第 3 期周道媛等：基于PLUS模型多情景分析的土地利用变化及生态系统服务价值评估2研究方法2.1PLUS模型1）模型简介 斑块生成土地利用变化模拟模型（patch-generating land use simulation model，PLUS）是一个以元胞自动机为基础的新模型。该模型首先通过提取两期土地利用变化将各类用地扩张的部分，并从增加部分中采样，采用随机森林算法获取各类用地的发展概率，其次基于轮盘赌的自适应惯性竞争机制获取土地利用变化综合概率，最后基于多类随机斑块生成和阈值递减机制实现斑块的自动生成。2）驱动因子的选取 土地利用变化是自然人为复合驱动下产生的一个复杂动态的过程，参照研究区的实际情况与土地利用模拟相关研究成果，本文从自然（坡度、坡向、高程）、人为（河流距离、省道距离、县道距离、普通道路距离、乡村距离和乡镇距离）两个方面选取了9种驱动因子。3）邻域权重参数的设定 邻域权重的取值范围为01，其值越大，表明邻域影响越大，即该地类扩张能力越强。本研究以福州市2000年和2010年两期的土地利用数据为基础，根据王保盛等19学者提出的邻域权重参数方法，计算其扩张强度。可得邻域权重参数具体如表2所示。4）精度验证 本研究以2000年和2010年为基础预测2020年的土地利用数据，并将2020年预测值与真实值进行精确度验证，可得其总体精度为80.47%，Overall值为0.916 806，FOM值为1.64，表明该模型精度较高，可用于福州市2030年土地利用模拟。2.2情景设置人类社会发展对土地的需求变化是土地利用空间变化的重要影响因素，不同区域发展需求决定了土地利用空间发展的地位，设置多种情景下的土地利用模拟预测，以期为决策者提供不同决策视角，辅助对未来土地利用空间变化进行更为科学的判断，对人地关系自然和谐、社会经济稳定发展具有重要的意义。为应对福州市不同发展需求，建立符合目标的福州市城市规划，本研究分别设置自然发展情景、耕地保护情景和生态优先3种情景，结合福州市实际土地利用现状来模拟福州市土地利用变化。具体情景设置如下。1）自然发展情景 自然发展情景即不考虑人类计划与政策的影响，仅依照历史条件下的土地利图120002020年福州市土地利用空间分布Figure 1Spatial distribution of land use in Fuzhou City from 2000 to 2020表 2邻域权重参数Table 2Neighborhood weight parameters土地利用类型Land use type邻域权重Neighborhood weight耕地Cultivated land0.474 095林地Forest land0.004 47未利用地Unutilized land0.020 317草地Grassland0.001 119水域Water area0.054 792建设用地Construction land0.445 208201甘肃农业大学学报2023 年用变化的特点进行演变。研究基于福州市20002020年土地利用变化基础上，按照当前福州市土地发展规律，不设定转换限制条件干扰未来土地发展，计算得到2030年各类土地利用需求量。2）耕地保护情景 耕地安全是保障国民安全的基础，是保证国家稳定发展的命脉。耕地保护情景基于自然发展情景，控制耕地向建设用地的转移概率减少60%20，其余土地类型之间的相互转移概率保持不变，严格落实耕地保护。3）生态优先情景 随着山水林田湖草整体保护系统修复的提出，生态环境的共建共保思想深入人心。在当前的国土空间规划背景下，生态保护规划的重要性不言而喻。生态优先情景是基于自然发展情景，结合福州市的土地利用发展情况与魏乐等学者提出的生态优先情景土地转移概率21，研究将耕地向林地转移的概率增加30%，向草地转移的概率增加60%，向建设用地转移的概率减缓50%。林地向耕地、草地转移的概率减缓80%，向建设用地转移的概率减少90%。未利用地向耕地和林地转移的概率增加20%，向草地转移的概率增加50%。草地向耕地转移的概率增加20%，向建设用地转移的概率减缓80%。其余土地类型间相互转移的概率保持不变。2.3生态系统服务价值计算方法本研究通过计算福州市1个标准单位生态系统服务价值当量因子的经济价值量，并结合福州市实际情况对生态系统服务价值系数进行修正，最终得到福州市各土地利用类型生态系统服务价值。1）1个标准定为ESV单量因子的确定与区域修正 ESV系数是采用当量因子法进行ESV评估的前提条件，然而，谢高地等22学者建立的中国生态系统服务价值评估方法是针对全方位的，因此该方法运用于区域时应该进行修正。本研究以地区粮食产量以及播种面积来矫正地区单位面积ESV23。并采用1 hm2粮食的平均值来计算一个标准当量的价值，以此来计算出研究区域生态系统的单位面积生态服务价值当量，其计算公式如下：Ei=17AOVS（1）式中：Ei为第i类生态系统经过修正后的ESV当量（元/hm2）；AOV为福州市当年农业总产值（万元）；S为福州市当年所有粮食作物的总面积（hm2）。结合福州市20002020年统计年鉴，福州市平均粮食产量为5 385 kg/hm2，平均粮食收购价格为2.5元/kg，因此确定福州市1个标准单位ESV当量因子的价值为1 923.2元/hm2。综上，将谢高地等24学者的“中国生态系统服务价值当量表”修订为“福州市单位面积生态系统服务价值当量表”（表3），并结合Costanza等15学者提出的建设用地没有生态服务功能观点，计算得出福州市ESV系数（表4）。2）ESV计算 本研究借鉴谢高地等学者的价值当量因子法对福州市ESV进行估算22，24，其区域生态系统服务功能总价值是根据各类生态系统面积和各类生态服务功能单价计算得出，其计算公式如下：ESV=j=19i=17AiEEij（2）式中：ESV为研究区生态系统服务价值总量，元；i为生态系统的类型，Ai为第i类生态系统的面积，km2；E为单位面积粮食产量的经济价值，亿元/km2；Eij为第i种生态系统类型的第j类ESV的系数。2.4生态价值敏感度生态价值敏感度（Cs）也称为弹性系数，经济学中常用于分析输出变量对输入变量的依赖程度，以此检验数据的可靠性，是测量ESV价值系数依赖程度的重要指标25。本研究引用敏感度指数，分析福州市某一种土地利用类型生态系统服务价值系数的变化是否对全市价值总量产生影响，其影响程度为多少。同时可以检验研究所修订的福州市单位面积生态系统服务价值系数是否符合实际情况，是否可用于本研究的研究需要。当生态价值敏感度大于1时，则表明ESV富有弹性，当生态价值敏感度小于1时，则表明ESV缺乏弹性，其具体公式可表示为：Cs=|(Vg-Vf)/Vf(Cv.g-Cv.f)/Cv.f（3）式中：Cs为生态价值敏感度；V为生态系统服务价值总量；Cv为生态服务价值系数；f和g分别为价值系数调整情况前后的ESV情况。202第 3 期周道媛等：基于PLUS模型多情景分析的土地利用变化及生态系统服务价值评估3结果与分析3.1土地利用结构变化分析基于 ArcGIS 10.6.1 分析福州市 2000 年、2010年和2020年3期土地利用数据，通过整合计算可得福州市各类土地利用情况。如表5所示，福州市主要土地利用类型为林地，2000年、2010年和2020年3期土地利用现状面积分别为10 650.3291、10 677.358 8和 10 144.323 9 km2，分别占74.25%、74.44%和70.72%。这表明福州市在持续稳定发展经济的同时重视生态的建设，深入践行绿水青山就是金山银山的生态建设理念，使得林地面积稳定于70%以上。在此期间，耕地变化率较小，为4.13%。草地、水域及未利用地的变化趋势表3福州市单位面积生态系统服务价值当量Table 3Ecosystem service value equivalent per unit area in Fuzhou City生态系统服务分类Classification of ecosystem services耕地Cultivated land林地Forest land未利用地Unutilized land草地Grassland水域Water area建设用地Construction land供给服务Supply service食物生产Food production1.110.250.010.230.800原料生产Raw material production0.250.580.020.340.230水资源供给Water resources supply0.020.300.010.198.290调节服务Regulating service气体调节Gas regulation0.891.910.071.210.770气候调节Climate regulation0.475.710.053.192.290净化环境Clean the environment0.141.670.211.055.550水文调节Hydrologic regulation1.503.740.122.34102.240支持服务Support service土壤保持Soil conservation0.522.320.081.470.930维持养分循环Maintain nutrient cycle0.160.180.010.110.070生物多样性Biodiversity0.172.120.071.342.550文化服务Cultural service美学景观Aesthetic landscape0.080.930.030.591.890表4福州市单位面积生态服务价值系数Table 4Ecological service value coefficient per unit area in Fuzhou City供给服务Supply service调节服务Regulating service支持服务Support service文化服务Cultural service生态系统服务Ecosystem services食物生产原料生产水资源供给气体调节气候调节净化环境水文调节土壤保持维持养分循环生物多样性美学景观耕地Cultivated land3.389 0850.751 4260.061 3412.729 6701.426 1760.414 0514.585 2331.594 8640.475 3920.521 3980.230 028林地Forest land0.774 4291.778 8860.920 1145.850 38917.505 1605.129 63411.455 4107.123 2130.544 4016.486 8012.844 685未利用地Unutilized land0.015 335 230.046 005 680.030 670 450.199 357 960.153 352 270.628 744 330.368 045 460.230 028 410.015 335 230.214 693 180.092 011 36草地Grassland0.715 6441.053 0190.582 7393.700 9029.783 8753.230 6217.166 6634.508 5570.347 5984.099 6171.809 557水域Water area2.453 6360.705 42025.425 8102.361 6257.023 53417.022 100313.574 7002.852 3520.214 6937.820 9665.796 716203甘肃农业大学学报2023 年大致相同，其变化率分别为-10.32%、-14.93%和-13.42%。草地、水域及未利用地面积的减少，表明福州市社会经济的发展占用了一定的生态用地，使生态环境处于退化状态。而建设用地和未利用地变化率较大，建设用地成倍增长，其变化率高达85.64%，未利用地的面积在成倍缩小，其变化率为74.78%。一方面是由于城市发展，建设用地呈上升发展状态。另一方面，由于城市下垫面硬质化的增加，导致福州市雨季常处于内涝状态，雨水无法下渗排入河流，这使得福州市后期加强对坑塘水库的建设，从而研究范围内20002010年水域面积呈小幅度上升的态势。为此，如何衡量与协调社会经济发展与生态保护之间的关系成为福州市未来发展的关注点。3.2PLUS模型的情景模拟分析运用PLUS模型并结合自然发展、耕地保护和生态优先3种情景设置，对2030年福州市土地利用变化进行模拟，具体如图2所示。3.2.1 总体变化 2020年，福州市以林地为主要地类，其次为耕地，面积分别为 10 144.323 9 km2、2 711.416 5 km2。根据模拟结果（表6），2030年3种情景下，福州市区域土地利用特点保持稳定，仍以林地和耕地两种地类为主，各地类的变化集中在耕地、未利用地、水域和建设用地上。其中以未利用地缩小，建设用地扩张最为明显，由于人类活动因素的影响，对未利用地的需求增加，建设用地扩张能力较强，2030 年自然发展情景下，未利用地面积仅为31.771 8 km2，较2020年减少63.83%，建设用地达到表520002020年福州市土地利用变化情况Table 5Land use change in Fuzhou City from 2000 to 2020 land use type土地利用类型Land use type耕地Cultivated land林地Forest land未利用地Unutilized land草地Grassland水域Water area建设用地Construction land土地利用量/km2 Land utilization2000年（占比）2 603.916 9（18.15%）10 650.329 1（74.25%）101.465 1（0.71%）46.923 7（0.33%）386.483 4（2.69%）554.279 4（3.86%）2010年（占比）2 331.153 9（16.25%）10 677.358 8（74.44%）90.861 3（0.63%）46.336（0.32%）417.345 3（2.91%）780.342 3（5.44%）2020年（占比）2 711.416 5（18.90%）10 144.323 9（70.72%）87.849（0.61%）42.0826（0.29%）328.762 8（2.29%）1028.962 8（7.17%）土地利用变化量/km2Land use change20002020年（变化率）107.499 6（4.13%）-506.005 2（-4.75%）-13.616 1（-13.42%）-4.8411（-10.32%）-57.720 6（-14.93%）474.683 4（85.64%）图2福州市2030年各情景下土地利用模拟示意图Figure 2Schematic diagram of land use simulation under various scenarios in Fuzhou City in 2030204第 3 期周道媛等：基于PLUS模型多情景分析的土地利用变化及生态系统服务价值评估1 176.363 9 km2，相比2020年增加了14.33%。2030年耕地保护情景下，未利用地面积与自然发展情景基本相同为 31.779 km2，相比 2020 年同样减少了63.83%，建设用地规模为 1 136.967 3 km2，较 2020年增加了10.50%。2030年生态优先情景下，未利用地、建设用地分别较2020年减少了64.30%和增加了10.61%。3.2.2 自然发展情景 自然发展情景是基于福州市20002020年土地利用变化基础上，按照目前福州市土地发展规律，不设定转换限制条件干扰未来土地发展，仅考虑自然人为因素共同驱动下的土地利用变化情况。结果显示，该情景下耕地和建设用地面积为增加状态，相反的，林地、未利用地、草地和水域面积为减少状态。其中，建设用地的增加面积最大，其增加面积为147.401 1 km2，较2020年增加了14.33%；耕地面积增加了258.727 5 km2，增加率为 9.54%。未利用地的减少幅度最大，减少了56.077 2 km2，相比2020年减少了63.83%；林地和草地面积较 2020 年呈小幅度减少，减少率分别为4.20%和2.30%；另外，水域面积在20002010年大幅度上升之后，2020年2030年逐渐降低，较2020年减少105.610 5 km2，减幅为32.12%。该发展情况是基于自然发展情景下福州市社会经济的发展，其社会现代化的发展要求加大建设用地的扩张势必会造成未利用地的开发及占用部分水域、林地及草地等地类。从转变的空间格局来看，扩张区域主要呈现在长乐区、连江县及仓山区等地势低平区域扩张。虽然其面积增加总量较小，扩张范围小，但扩张率较大，若不加以限制，区域的生态环境必将遭到严重破坏。其中林地面积呈小幅度的减少是由于福州市属河口盆地，林地作为其最主要的土地利用类型，政府落实封山育林、人工造林和生态公益林建设政策，故在自然发展情景下，林地仅小幅度减少。总的来说，在自然发展情景下，不受约束的发展会造成区域未利用地的迅速减少和建设用地的扩张，耕地、未利用地及水域等生产、生态用地大量减少，导致无法维护区域生态-社会-经济协同发展，粮食与生态安全面临风险。3.2.3 耕地保护情景 耕地保护情景中，为严格落实耕地保护，在自然发展情景下限制耕地向其他地类转移和变化。根据模拟结果可得2030年耕地、林地、未 利 用 地、草 地、水 域 和 建 设 用 地 分 别 为3 096.373 5、9 630.893 7、31.77 9、41.179、223.683 3 和1 136.967 3 km2。其中，耕地面积从20002020年减少107.499 6 km2，减少率为4.13%。而2030年耕地保护情景得益于限制耕地地类的转化，2030年耕地面积基于2020年基础上增加了384.957 km2，表明，基于耕地保护情景下能有效保护耕地面积、提高耕地质量并且保障粮食安全；其次，限制耕地转换为建设用地，其面积增长率相较于自然发展情景有所减少，增长率为10.50%；此外，在耕地保护情景下，林地、草地及水域处于没有保护状态，其面积呈减少态势，使得林地、草地及水体地类部分面积转换为耕地和建设用地。从空间发展格局来看，建设用地的扩张主要集中在仓山区、闽侯县以及长乐区等，耕地增加的区域分布零散，但主要集中在地势平坦、水系发达的闽江下游。总的来说，耕地保护背景减缓耕地转化的速率，可以有效保证耕地数量，落实耕地保表 62020年现状与2030年多情景模拟用地类型变化Table 6Status quo in 2020 and changes in land use types in multi-scenario simulations in 2030km2 情景模式Situational model2020年现状面积/km22030年自然发展情景/km22030年耕地保护情景/km22030年生态优先情景/km22030年自然发展情景变化率（较2020年）/%2030年耕地保护情景变化率（较2020年）/%2030年生态优先情景变化率（较2020年）/%耕地Cultivated land2 711.416 52 970.1443 096.373 52 743.998 39.54%14.20%1.20%林地Forest land10 144.323 99 718.329 69 630.893 79 982.144 8-4.20%-5.06%-1.60%未利用地Unutilized87.84931.771 831.77931.362 3-63.83%-63.83%-64.30%草地Grassland42.082 641.114 241.17941.594 8-2.30%-2.15%-1.16%水域Water area328.762 8223.152 3223.683 3223.623-32.12%-31.96%-31.98%建设用地Construction land1 028.962 81 176.363 91 136.967 31 138.152 614.33%10.50%10.61%205甘肃农业大学学报2023 年护政策，然而，该情景下由于福州市各区县经济的高速发展，建设用地的扩张仍不可避免，林地、未利用地、草地及水体面积受到压缩。3.2.4 生态优先情景 为响应福州市“十四五”生态环境保护的方针，设置生态优先情景，模拟