天津滨海新区生态空间演变与治理机制研究_张子璇.pdf

75天津滨海新区生态空间演变与治理机制研究张子璇 孙轩天津滨海新区生态空间演变与治理机制研究Studies on the Ecological Space Evolution and Governance Mechanism in Tianjin Binhai New Area张子璇 孙轩ZHANG Zixuan SUN Xuan文章编号：1009-6000(2022)12-0075-07中图分类号：TU984 文献标识码：Bdoi：10.3969/j.issn.1009-6000.2022.12.011基金项目：国家级大学生创新创业训练计划项目（202210055022）；国家自然科学基金项目（72074127）。作者简介：张子璇，南开大学周恩来政府管理学院，本科生；孙轩，通信作者，南开大学周恩来政府管理学院，副教授。摘要：城市生态空间在保障城市可持续发展方面发挥了巨大作用。文章基于随机森林算法，实现了1995 年、2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和 2020 年共 6 期天津滨海新区30m 分辨率土地利用分类制图，与欧洲空间局土地覆盖产品的对比后，Kappa 系数为0.78，达到了高度的一致性。通过计算土地利用转移矩阵对 1995 至 2020 年间滨海新区土地利用变化进行定量分析，结果表明：在 25 年间，滨海新区的水体和耕地大幅向城镇建筑用地和裸地转移，且呈现先快后缓的趋势。在此基础上，文章从优化新区生态空间格局、加大生态系统修复能力和强化治理体系与能力方面提出相应建议。关键词：土地利用；生态空间；土地覆盖；高分辨卫星；随机森林算法Abstract:Urban ecological space has played a great role in ensuring urban sustainable development.By random forest algorithm,this paper extracts 30m resolution land use classifi cation maps of Tianjin Binhai New Area in 1995,2000,2005,2010,2015 and 2020 respectively.The comparison with ESA land cover products shows that the Kappa coeffi cient is 0.78,which reaches a high degree of consistency.Secondly,this paper makes a quantitative analysis of the land use change in Binhai New Area from 1995 to 2020 by calculating the land use transfer matrix.The results show that in the past 25 years,the water body and cultivated land in Binhai New Area have signifi cantly transformed to urban construction land and bare land,with a logarithmic growth trend.On this basis,this paper puts forward corresponding suggestions from the aspects of optimizing the ecological spatial pattern of the new area,increasing the capacity of ecosystem restoration and strengthening the governance system and capacity.Key words:land use;ecological space;land cover;high resolution satellite;random forest0 引言生态空间一般是指具有自然属性、以提供生态产品或生态服务为主体功能的国土空间，是维护区域生态安全、可持续发展的关键区域 1-2。进入 2 1世纪以来，快速城市化进程下，人口高度集聚以及城镇建设用地的飞速扩张加剧了土地资源紧张、生态系统退化等问题，导致区域生态环境质量下降、生态空间压缩等问题日益凸显；自然资源的粗放利用和城市扩张使得生态资源保护形势严峻，国土空间规划的新政策与新用途急需深度探索 3。此外，目前生态空间的保护仍面临一些规划重开发、轻保护、法规政策不完善、边界划定不明确等诸多问题 4，生态空间被侵占、生态资源被破坏的现象经常发生 5-7。城市生态安全问题正在成为国内外学者和组织普遍关注的热点 8-1 0。因此，在空间上准确判天津滨海新区生态空间演变与治理机制研究Studies on the Ecological Space Evolution and Governance Mechanism in Tianjin Binhai New Area张子璇 孙轩ZHANG Zixuan SUN Xuan基金项目：国家级大学生创新创业训练计划项目（202210055022）；国家自然科学基金项目（72074127）。作者简介：张子璇，南开大学周恩来政府管理学院，本科生；孙轩，通信作者，南开大学周恩来政府管理学院，副教授。摘要：现代城市研究2022.1276规划与建设PLANNING AND CONSTRUCTION别城市生态空间区域，基于明确的法规政策开展生态安全评价并维护城市生态空间安全，进而保障区域国土安全、生态环境安全以及资源安全，对合理规划城市发展格局、确定可持续发展空间、保护城市生态环境具有重要的现实意义。天津滨海新区是中国北方首个自由贸易试验区和全国综合配套改革试验区，自然环境独特，生态用地类型齐全。城镇化和工业化加速了该地区土地利用格局的巨大转变，从前期的调查研究看，滨海新区在建设用地上土地的利用效率需要进一步提高，土地结构分布较为分散；湿地修复、生态林建设用地需求较大，生态用地比例有待进一步提高，生态环境的压力尚未得到根本缓解，耕地保护的压力逐步变大。天津市滨海新区国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标纲要等文件明确提出，要坚持环境优先和生态优先，构建蓝绿交融生态格局 1 1-1 2。近年来，我国空间基础设施建设快速发展，高分辨率卫星陆续发射，卫星在轨数多、存档量大、覆盖面广、分辨率高（米级、亚米级），提供了丰富的精细化对地观测视角 1 3-1 5；此外，机器学习、大数据分析技术的广泛应用，为高精度土地利用调查提供了技术手段 1 6-1 7。在此背景下，本文选择天津市滨海新区为研究对象，对滨海新区生态空间过去、现状及演变规划进行研究，并提出生态空间优化方法，为土地科学管理和生态恢复提供理论指导，为新区生态系统的可持续开发和保护建设提供决策依据。1 研究区域与数据来源1.1 研究区域概况天津滨海新区（3 8 4 0 3 9 0 0 N、1 1 7 2 0 1 1 8 0 9 E）地处于华北平原北部，处于海河流域下游、天津市东部，濒临渤海，北与河北省丰南县为邻，南部与河北省黄骅市接壤（图 1）。行政区划面积 2 2 7 0 k m2，2 0 2 0 年常住人口为 2 0 6 万人。天津滨海新区地势以平原和洼地为主，河流、湖泊面积广阔，有大量开发成本低廉的滩涂和荒地，具有丰富的天然气、石油、原盐、海洋资源等。近年来，滨海新区通过加大发展和开放力度，逐步成为投资环境最好、回报率最高、竞争最激烈的地方之一。1.2 数据来源与预处理本文研究的数据主要来源是美国陆地卫星（L a n d s a t）传感器 T M/E T M+数据，米级国产高分卫星 G F-2 多光谱数据来自中国科学院资源环境科学数据中心，以及天津滨海新区统计年鉴和其他社会经济数据服务作为主要信息源。选取 1 9 9 5 年、2 0 0 0 年、2 0 0 5 年、2 0 1 0 年、2 0 1 5 年和 2 0 2 0 年6 个时间段的数据进行比较分析研究。首先，将获取的各景影像进行辐射定标，随后进行大气校正，接着根据研究区进行拼接、裁剪获得高分辨率的遥感影像集，为提取生态空间不同类型提供数据基础。以滨海新区年度行政区划、地表植被图、实地勘察结果为辅助数据，比照全国土地利用现状分类体系；根据不同区域的特点以及所需要的对比研究，在 A r c G I S 1 0.2 的支持下，经过不同波段的融合、几何校正等预处理操作之后，利用机器学习的方法，对滨海新区土地利用类型进行分类识别，并且保持其与生态系统类型划分统一，图1 天津滨海新区地理位置示意图。在此背景下，本文选择天津市滨海新区为研究对象，对滨海新区生态空间过去、现状及演变规划进行研究，并提出生态空间优化方法，为土地科学管理和生态恢复提供理论指导，为新区生态系统的可持续开发和保护建设提天津滨海新区（3 8 4 0 3 9 0 0 N、1 1 7 2 0 1 1 8 0 9 E）地处于华北平原北部，处于海河流域下游、天津市东部，濒临渤海，北与河北省丰南县为邻，南部与河北省黄骅市接壤（图 1）。本文研究的数据主要来源是美国陆地卫星（L a n d s a t）传感器 T M/E T M+数据，米级国产高分卫星 G F-2 多光谱数据来自中国科学院资源环境科学数据中心，以及天津滨海新区统计年鉴和其他社会经济数据服务作为主要信息源。选取 1 9 9 5 年、2 0 0 0 年、2 0 0 5 年、2 0 1 0 年、2 0 1 5 年和 2 0 2 0 年6 个时间段的数据进行比较分析研究。首先，将获取的各景影像进行辐射定标，随后进行大气校正，接着根据研究区进行拼接、裁剪获得高分辨率的遥感影像集，为提取生态空间不同类型提供数据基础。以滨海新区年度行政区划、地表植被图、实地勘察结果为辅助数据，77天津滨海新区生态空间演变与治理机制研究张子璇 孙轩方便与已有的高分辨率土地类型结果进行精度对比，将作为服务功能的土地利用数据中的湿地、耕地、裸地、林地、水体、草地 6 个一级地类综合归并为生态空间 1 8-1 9。2 研究方法2.1 土地分类模型设计本研究基于高分辨率遥感图像搭建土地分类模型，选取光谱特征、先验知识、纹理特征 3 种类型的特征变量作为输入变量，如表 1 所示。其中以高分辨率遥感影像 7 个波段的反射率作为光谱特征，并在此基础上构建5 种常用先验指数；除上述 1 2 种特征变量之外，由于滨海新区含有大面积的盐场以及湿地，而此类土地与水体具有一定的相似性，为有效提高此类土地的分类精度，且 B 1 波段是位于0.4 5 0.5 1 m的蓝光波段，此波段针对水体衰减系数最小，故能最大限度地穿透水体实现对水深的判别，研究水体浑浊度等。因此基于 B 1 波段构建灰度共生矩阵方法提取影像的纹理特征，其中灰度共生矩阵的扫描窗口设置为 3 3，步长为 1，生成包含均值、方差、同质性、对比度、差异性、熵、二阶矩和相关性共 8 个纹理特征 2 0。目前，已有多种机器学习的方法被应用于遥感图像的土地分类研究中，取得了不俗的表现。天津滨海新区的土地类型复杂，各土地类型的像元数量分布不平衡，针对这一情况，随机森林方法可以有效地平衡数据集中的误差。此外，随机森林算法对泛化误差使用的是无偏估计模型，能够提升模型的泛化能力。因此，本文基于随机森林方法对研究区进行土地覆盖分类，随机森林以决策树为基本单元，利用集成学习的思维方式将决策树组合为一体，本质上是基于机器学习的一种集成学习算法 2 1。由于每个决策树都是一个分类器，当我们输入训练样本后，每棵决策树都会产生对应的分类结果，随后随机森林算法收集每棵树的分类结果，采用投票方式决