张 鹏，李 庆

(深圳市坪山规划和自然资源研究中心，深圳 518118)

近年来，随着中国城镇化的高速发展、城镇规模的不断扩大，人地关系不和谐的问题越来越突出，具体表现为生产、生活和生态空间的矛盾日益加剧。党的十八大提出要形成集约高效的生产空间、宜居适度的生活空间、山清水秀的生态空间，并且要实现“三生”空间的合理结构及其协调发展，这对“三生”空间的规划布局提出了较高的要求。

因此，城市发展过程中能否把握“三生”空间的整体格局，实现“三生”空间的协调发展是当前亟待解决的问题。当前，国内外学者对“三生”空间相关问题的研究，主要从“三生”空间分类体系与空间范围划定[1-3]、“三生”空间的优化与重构[4-7]、“三生”空间适宜性评价与功能测度[8-11]、“三生”空间的协调性与土地多功能利用[12-18]等方面展开了研究与探讨，取得了卓有成效的成果。

然而，这些基于“三生”空间的研究多集中于宏观尺度的全国以及微观尺度的县域、镇域等，对中观尺度的大型城市研究较少，且对城市“三生”空间的格局演化研究更显不足，亟需深入研究城市内部“三生”空间的格局演化过程特征及其形成原因与演变方向。

综上，本文以江西省南昌市为研究区域，构建“三生”空间功能评价体系，选取2000年、2005年、2010年、2015年4个时间节点，利用GIS空间分析，分析南昌市生产—生活—生态空间的演变特征，测算不同时间节点的空间功能值，对比分析其内在动因，最后利用ANN-CA模型对南昌市“三生”空间演变趋势进行预测，进一步研究其格局演化方向与空间功能值的变化，旨在为南昌市“三生”空间优化布局、协调发展以及可持续发展提供参考和借鉴。

一 研究方法与数据来源

(一)研究区概况

南昌市位于江西省中部偏北，赣江、抚河下游，鄱阳湖西南岸，毗邻长江三角洲、珠江三角洲和海峡西岸经济区，是江西省的省会城市和政治、经济、文化、科教、交通中心。全市辖6个区、3个县，总面积7 402 km2，常住人口554.55万人，城镇人口411.64万人，城镇化率74.2%；境内以平原为主，山地丘陵镶嵌其间，东南相对平坦，西北丘陵起伏，水网密布，属亚热带湿润季风气候。随着近年来南昌市的城镇化水平不断提高，土地利用变化明显，城市扩张与社会经济发展导致生产、生活、生态空间冲突矛盾加剧。因此，分析其“三生”空间格局的演化过程和动因以及对“三生”空间发展趋势进行预测，能促进南昌市“三生”空间协调发展、提高区域土地利用效率和可持续发展，对南昌市城市发展有重要意义(图1)。

图1 研究区域位置示意

(二) 数据来源与处理

本研究所用的南昌市2000年、2005年、2010年和2015年土地利用数据来源于Landsat TM/ETM/OLI遥感影像，影像分辨率为30 m，经过GIS平台图像融合、几何校正、图像增加等操作后通过目视解译的方法获得南昌市包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6个一级类和18个二级类的土地利用数据；此外，本文所使用到的南昌市基本农田保护区数据以及南昌市生态保护区数据分别来源于江西省自然资源厅和江西省环保厅以及《南昌统计年鉴》(2016)。数据处理与分析主要在ArcGIS10.2软件平台上进行。

二 研究方法

(一)“三生”空间功能评价指标体系的构建与空间划分

1.“三生”空间功能值评价指标体系

“三生”空间功能评价指标体系的构建是进行“三生”空间划分和功能值测度的基础。本文参考李广东和刘继来[19-20]等人的“三生”空间分类评价方案，考虑土地的多功能性，依据土地的主次功能差异和功能强弱，将各类用地分为四个等级，以生态用地为例包括生态用地、半生态用地、弱生态用地和非生态用地。参考谢高地[21]等人对生态系统服务价值当量的估算，采取分级赋分的方法对不同土地利用类型所能提供的各类功能进行打分。基于此构建南昌市“三生”空间土地利用分类体系与功能值表(表1)，限于数据精度，将城镇中的住宅用地与商服用地、交通运输用地等合并成城镇用地，赋予其生活和生产功能。

表1 基于“三生”空间的南昌市土地利用分类体系与功能值

2.南昌市“三生”空间识别

根据不同类型土地所具有的“三生”空间功能的差异，结合南昌市实际情况，考虑土地的多功能性，对南昌市“三生”空间进行分类(表2)。当同一类型的土地拥有多种“三生”功能时，其所代表的“三生”空间类型也有多种。

表2 基于土地利用功能的南昌市“三生”空间分类体系

3.“三生”空间格局构建和功能值测算

根据上述“三生”空间土地利用分类方法与各类用地的功能评分值，结合南昌市土地利用数据，采用ArcGIS栅格计算的方法，构建南昌市生产空间、生活空间和生态空间格局。具体步骤如下：(1)对南昌市不同土地利用类型分别赋予不同的“三生”空间功能值，将矢量数据分别转换为含有生产、生活和生态空间功能值的栅格数据，分辨率为30 m；(2)构建1 km×1 km的格网，采用分区统计的方法计算每个格网内的“三生”空间功能均值，作为单位面积的“三生”空间功能值；(3)采用自然断点法将“三生”空间功能值分级，生成南昌市“三生”空间格局图。

“三生”空间功能值计算公式如下：

(1)

将南昌市分成n个方格区域，方格区域面积为1 km×1 km，Pi为南昌市第i类“三生”空间的功能值，pmi为第m个方格中第i类三生空间的功能均值。

(二) “三生”空间格局演变预测

“三生”空间格局变化实质上是土地利用类型的变化，对“三生”空间格局演变方向进行预测即对土地利用类型变化进行预测。本文参考黎夏、刘建华等人[22-23]基于人工神经网络的元胞自动机模拟与预测模型(ANN-CA)对南昌市土地利用类型转换进行预测。ANN-CA模型的原理是采用人工神经网络方法提取研究区土地利用变化规则，然后将规则用于后续的模拟和预测中。对土地利用类型转换进行预测，主要过程分为训练和预测两个阶段，训练阶段通过抽样数据训练人工神经网络，获得网络权重值；预测阶段通过人工神经网络得到应转换的类型，判别当前栅格是否可以转换。这里ANN-CA采用定义城市用地栅格转换数量作为预测终止条件的策略，本文采用2005—2015年南昌市城市用地的转换量来估算2015—2025年南昌市城市用地的转换量，以此来预测2025年南昌市土地利用类型。

其计算公式如下：

(2)

表3 基于“三生”空间功能值的南昌市土地利用分类

三 结果分析

(一)南昌市“三生”空间时空格局分析

1.生产空间起伏增长

2000—2015年南昌市生产空间主要集中分布在主城区以及南昌县和新建县北部区域，除主城区外的其他区域与南昌市粮食作物主产区基本一致(图2)；生产用地面积呈现缓慢上升的趋势，由2000年的4 589.22 km2增加到2015年的4 727.15 km2，2015年生产用地总面积比2000年增加了3.01%；生产空间功能总值由2000年的13 592.46增加到2015年的14 479.46，增加了6.53%，功能值增加的主要区域位于主城区边缘，与南昌市城市扩张范围基本一致。功能值减少区域则较为分散，除主城区外均有分布(图3)。2000—2015年南昌市生产空间的增长动力主要来源于城市扩张，而农村居民点的增加占用耕地导致了生产空间小幅缩减，总体上增长量大于减少量，生产空间以扩张为主要特征。生产空间面积增加量小于其功能值增加量，生产空间在质量上有一定的提升。

图3 2000—2015年南昌市生产空间格局变化

2.生活空间快速扩张

2000—2015年南昌市生活空间主要集中在主城区、南昌县县城、安义县县城和进贤县县城区域，与南昌市主要城镇位置一致(图4)；生活空间面积呈现出不断增加的态势，由2000年的3 080.10 km2增加到2015年的6 205.80 km2，增长了101.48%，并在2000—2005年和2010—2015年有着爆发式的增长；生活空间功能总值由2000年的1 471.64增加到2015年的2 881.16，增长了95.78%，功能值增加区域与南昌市城市扩张的范围基本一致，夹杂着南昌县部分农村居民点的扩张区域，功能值减少区域主要位于偏远地区的农村居民点(图5)。南昌市生活空间变化以扩张为主要特征，主要来源于城市扩张增加了城镇用地和建设用地，2000年开始的红谷滩新区开发建设，以及国家经济技术开发区成立，使得南昌市城市发展迎来飞速发展的时期。2005—2010年南昌市生活空间发展进入平稳期，2010—2015年，随着主城区周边县区的崛起以及红谷滩新区建设加速南昌市城市发展又步入快速发展期，城市扩张与生活空间格局变化基本同步。少部分区域的生活空间减少是开展居民点整治和耕地占补平衡的结果。

图4 2000—2015年南昌市生活空间格局

图5 2000—2015年南昌市生活空间格局变化

3.生态空间不断缩减

2000—2015年南昌市生态空间主要集中在北部鄱阳湖区域、湾里区和军山湖及其周边(图6)。

图6 2000—2015年南昌市生态空间格局

生态空间面积变化呈不断减少的趋势，由2000年的7 078.09 km2减少到2015年的6 765.51 km2，减少了4.41%；生态空间功能总值由2000年的25 678.2减少到2015年的24 409.92，减少了4.94%，功能值增加区域主要分布在新建区北部赣江流域和南昌县北部的赣江支流流域，功能值减少区域主要集中在主城区周围和各县区县城周边区域以及南昌县与新建区交界的赣江流域(图7)。南昌市生态空间变化主要以缩减为主要特征，由于城市扩张和农村居民点扩张占用耕地导致生态空间减少，以及南部靠近主城区赣江流域开发建设导致生态空间破坏与减少，北部靠近鄱阳湖赣江流域由于开发管制和生态恢复，生态空间有小幅增加，大部分水域以及湾里生态保护区生态空间保持稳定。

图7 2000—2015年南昌市生活空间格局变化

(二) 南昌市“三生”空间时空格局及其功能差异的动因分析

影响南昌市“三生”空间时空格局及其功能性水平差异的主要因素包括快速的城市扩张打破原有格局、社会经济发展所引发的土地冲突以及自然环境的本底约束等。

1.自然环境的本底约束决定了南昌市“三生”空间的整体格局

南昌市地形以鄱阳湖平原为主，东南相对平坦，西北为丘陵，其中岗地低丘占34.4%，平原占35.8%，水域占29.78%，其中中部主城区和作为粮食主产区的东南部平原构成了南昌市生产空间主要区域，中部赣江流域沿岸地势平坦适宜居住和生产地区构成南昌市生活空间主要区域，水域和西北部丘陵构成了南昌市生态空间主要区域。

2.经济社会发展成为南昌市“三生”空间格局演变的核心动力

南昌市主城区、经开区、高新区和红谷滩新区的经济发展明显优于其他县区，2015年这些区域的地区生产总值占南昌市地区总产值的76.94%，同时也是南昌市二、三产业主要集中分布区。核心区域的经济社会发展，使得“三生”用地的矛盾不断加剧，“三生”空间不断相互挤压，2000—2015年生活空间增长超过1倍，导致“三生”空间的演化集中于主城区边缘。

3.城市扩张成为南昌市“三生”空间冲突的主要诱因

随着城市的不断扩张导致生活空间需求不断增加，同时产业发展带来了生产空间的增长，农业用地和生态用地不断缩减，2000—2015年生态空间缩减了4.94%，原有的“三生”空间关系发生转变，诱发了南昌市生产、生活、生态空间冲突。

(三) 南昌市“三生”空间时空格局演变趋势分析

1.ANN-CA邻域规则提取

将南昌市2010年和2015年土地利用数据按照“三生”空间功能值进行分类(图8)作为ANN-CA模拟的基础数据，将成本距离法计算得到的城市扩张阻力面采用栅格计算的方法进行归一化计算得到影响因子。随机抽取5%的像元，以这些像元为中心的3×3邻域内的各输入变量的大小为 ANN 模型训练数据库。选其中80%进行模型训练，20% 作为验证数据集。采用量化共轭梯度法对 ANN 进行训练，模型共经300次迭代后均方根误差达到最小为 0.028 6，如图9所示，此时验证集的精度为98.216%，模型拟合精度较好地满足了本研究要求。

图8 基于“三生”空间功能值的2015年南昌市土地利用分类

图9 ANN模型误差

2.基于ANN-CA的南昌市“三生”用地预测

四 结论与讨论

(一)结论

本文首先剖析了南昌市基于生产、生活和生态空间的时空格局特征，构建了南昌市“三生”空间功能评价指标体系，利用2000年、2005年、2010年和2015年的南昌市土地利用分类数据，结合ArcGIS空间分析，揭示了南昌市“三生”空间格局和功能性水平演变特征及其动因。结果显示，南昌市“三生”空间分布较为集中，整体格局变化集中在主城区及其周围，不同区域间“三生”空间功能值差异显著，社会经济发展和城市扩张为其演变主要动因。然后根据“三生”空间功能值将南昌市土地利用数据进行重分类，结合ANN-CA模型对南昌市未来土地利用类型转换进行预测，进而对南昌市“三生”空间未来格局和演变趋势进行预测。结果显示，未来南昌市“三生”空间演变依然以城市扩张为主要动因，演变核心区域由原来的主城区转移到了周边县区。具体结论如下：

2000—2015年南昌市生产空间集中主城区以及南昌县和新建北部，生产空间变化以扩张为主要特征，整体上扩张大于缩减；生活空间主要分布在南昌市主城区和其他主要城镇所在地，生活空间变化以扩张为主要特征，并在2000—2005年和2010—2015年呈爆发式增长；生态空间变化以缩减为主要特征，主要区域位于各城镇及居民点边缘，其他区域生态空间保持稳定。

南昌市“三生”空间格局及功能差异来源于自然环境的本地约束、经济社会发展和城市扩张，城市扩张成为其演变主要诱因。

未来南昌市“三生”空间演变核心区域由原来的主城区转移到经济发展相对较慢的县区，生态空间继续呈缓慢缩减的趋势，生产生活空间则由于社会经济发展和城市扩张持缓慢扩张趋势。

(二) 讨论

科学、合理的分析“三生”空间格局演化特征和成因，为研究“三生”空间合理优化和协调发展提供了一定的案例基础和依据。“三生”空间未来演变趋势的研究，能对即将发生的土地冲突与矛盾预警，提前研究应对之策。南昌市“三生”空间格局演化分析中发现的一系列问题，如生活空间与生产生态空间之间的矛盾，城市扩张占用耕地以及生态用地减少等，对实现南昌市“三生”空间协调发展以及区域可持续发展具有重要意义。

本研究对“三生”空间时空格局演变的研究只对其功能性水平进行了分析，没有引入社会经济数据，且对各县区微观格局演变没有进行深入研究，由于数据精度有限对基于“三生”空间功能值的土地利用分类精确度略显不足。另外，本文对“三生”空间格局演变的预测，缺乏精度验证和模型适用性检验。接下来会对以上不足开展进一步研究。