基于多情景模拟的村庄土地利用布局方法研究*

李和平 贺彦卿 赖文韬

1.1 村庄发展方向与规划方法的现实问题

村庄规划既作为全面推进乡村振兴战略的重要抓手，也肩负着乡村地区国土空间管控与利用的使命。面对我国量大面广的200多万个自然村庄，其发展演化的复杂性、差异性和不确定性显著。加上规划体制的改革以及不同村庄主体对于规划的认知与配合能力的差异，如何规划村庄、如何落实规划成为难题。一方面，村庄规划中对于村庄发展方向的研判缺乏科学性、前瞻性，更多依赖于决策者主观分析判断，但现实情况却是各地村庄发展潜力与动力千差万别，各地村民差异性的迫切需求也难以得到满足；
另一方面，村庄规划的静态化、蓝图化导致规划成果的科学性、实施性大打折扣，其技术方法过分借鉴“模式化”的规划样板，导致出现“千村一面”的局面[1]。

可以确信的是，现阶段部分村庄在目标不明确、方法不确定的前提下做出的规划，导致产业发展趋同，适宜性存疑；
人居环境照搬，地方性缺失，这种依赖片面“照搬”优秀案例的村庄规划路径的方式势必将恶化我国村庄多样化态势与可持续发展，严重阻碍乡村振兴战略的推进。

1.2 村庄土地利用科学布局的现实需求

当前，国土空间规划改革对村庄规划提出了新的要求。在中共中央、国务院印发的《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》中着重强调了新时期村庄规划的定位要求，明确了村庄规划的范围是村域，需要科学合理地布局农村生产、生活、生态空间。因此，村庄规划应该不再只是侧重自然村、村庄居民点，不再单单关注建设空间与项目发展诉求，而应实现朝向统筹协调乡村生产、生活、生态空间的关系，落实自上而下的空间管控诉求、乡村振兴发展需求和乡村建设实际需要[2]。

村庄土地利用是乡村社会经济形态与空间格局的直接体现，村庄土地利用规划作为统筹推进乡村国土空间管控与利用的基本工具，其有效性、科学性与村庄社会经济发展密不可分[3]。传统的土地利用规划基本以定性和定量相结合，基于现状本底确定发展目标，预测发展规模，从而得到土地利用方案，一定程度上保障了城乡社会经济的可持续发展。然而，面对我国特有的城镇化、工业化进程，村庄土地利用发展面临的耕地破碎化、聚落无序化、生态空间分散化等困境仍在持续，集约、高效的国土空间治理目标仍有待实现[6]。2021年中央一号文件中强调既要促进土地要素活化，同时也要落实耕地保护制度，确保耕地数量不减少、质量有提高。综上，在国土空间体系重构和实施乡村振兴战略的时代要求下，势必需要优化传统村庄土地利用规划的技术方法，探索适应村庄发展不确定性的土地利用方案，保证生产、生活、生态空间的协调与统筹，以推动乡村地域可持续发展。

本文以多情景模拟作为切入点，将FLUS模型应用至村域层面模拟村庄未来的土地利用形态，构建村庄土地利用布局的多情景模拟方法，探求不同发展情景下村庄发展的可能性，以更好地为村庄未来土地利用规划提供科学、有效的支撑与引导。

2.1 情景规划与情景设定综述

情景规划是基于对历史经验外推、未来终端状态鉴别和预测事件的综合考虑得到的关于未来的场景[5]。面对发展的不确定性，将未来多种可能转换设定为一定存在概率的不同情景，对提升规划适用性具有积极作用[6]。

在资源整合、土地利用结构日趋复杂的形式下，采用单一的土地利用优化方式，不仅难以有效回应不同地域村庄用地布局的需求，也无法回应生态保护、粮食安全、乡村振兴等土地利用的多元发展目标[7]。通过情景规划的方法，不仅能充分尊重村庄原生本底，也能有效应对未来发展方向的不确定性。同时，“分类指导”是我国村庄规划的基本原则之一[8]，其要素的多样性、差异性丰富，发展方向也各不相同[9]。因此，在综合现有研究情景设定类型的基础上（表1），考虑到村庄发展中产业发展的基本诉求，本文以农业主导型村庄为例，提出村庄发展的四大情景，分别是自然发展情景、生态优先情景、产业优先情景与综合发展情景。

表1 相关研究文献情景设定类型统计表Tab.1 statistical table on scenario setting types of related research literature

2.2 多情景模拟研究方法综述

在规划领域中，多情景模拟作为一种能有效模拟和预测土地利用演变过程，并实现可视化、可量化的研究方法，目前在相关研究领域广泛应用且方法已相对成熟。近150篇相关文献中，有43.36%是在市级以上尺度对土地利用进行多情景模拟，且大部分顺应当下发展热点，将研究区域设定为城市群与特定流域，如粤港澳大湾区[11]、环鄱阳湖城市群[16]、长株潭城市群[17]、汾河流域[18]等。可见，近10年来多情景模拟研究方法应用与土地利用布局的研究尺度基本停留在大尺度上，而鲜有村域尺度的相关研究。

在具体研究方向上，主要分为两大类：一类是利用多情景模拟预测某研究区域内的未来土地利用，为土地规划与管理提供指导。例如陈理庭等人设定惯性发展、耕地保护、生态优先三大情景对饶河流域进行土地利用模拟，为流域未来国土空间规划及社会经济发展决策提供基础支撑和多重视角[10]；
而另一类则是基于多情景模拟结果，进一步拓展科学问题，分析空间格局演变规律[19]、土地承载力[14]、城市增长边界划定[20]等。

因此，土地利用布局的多情景模拟方法已在土地利用规划与管理方面承担着重要且基础性的作用。在国土空间规划背景下，村庄土地利用及三生空间布局作为村庄规划的核心内容，同样需要补充适应其多元化发展需求的研究与实践方法，更好地为村庄提供引导和支撑。

2.3 FLUS模型模拟应用综述

FLUS模型是基于传统元胞自动机（cellular automata, CA）耦合系统动力学（SD）模型后优化改进的成果，能够有效地进行多情景下的复杂土地利用变化模拟[21]。FLUS模型也已经实证能够有效地应用于全球尺度及多类的土地利用模拟中，相较于传统模型又具有更高的模拟准确度[20-21]。因此现阶段理论研究层面大多以FLUS模型模拟土地利用为基础，拓展解决相关科学问题。

就模型与方法结合而言，多情景模拟分析方法与FLUS模型相结合是当前主流的研究技术方法。利用Citespace软件对近五年来FLUS模型与多情景模拟在城乡规划相关领域的研究应用文献进行分析，并绘制关键词图谱（图1）。可以看出，2019年开始FLUS模型应用研究中开始集中出现“情景模拟”“多情景”等关键词，并主要应用于景观格局等用地领域上，两者结合是近年来主要的研究技术方法。通过对研究文献梳理与对比，发现FLUS模型在土地利用模拟中可以通过驱动/抑制因子输入、规模参数设定以及转化概率参数的差异，构建不同的模拟情景，以实现在FLUS模型中进行土地利用的多情景模拟。

图1 FLUS模型与多情景模拟研究文献关键词图谱Fig.1 keywords map of FLUS model and multi-scenario simulation research literature

就模型应用而言，FLUS模型目前的研究和运用主要集中于城乡空间演变研究、城镇开发边界划定等领域。FLUS模型是基于CA模型耦合而成的[21]。由于CA模型开发较早，国内学者运用CA模型开展乡村土地利用模拟研究已形成一定理论成果，但主要聚焦于乡村土地利用结构的综合模拟[22]，以及对于农业生产用地[23-24]、生态用地[25]等某单类土地的针对性模拟研究，大多服务于农用地整治、基本农田划定等生产空间布局或生态保护等需求。可见，目前鲜有研究尝试从整体村庄土地利用布局的角度进行模拟，难以更为综合且直接地指导村庄土地利用规划。

值得注意的是，虽然FLUS模型本质上还是会因为CA模型模拟特性，导致模拟结果与现实的差异性较大。其中核心问题之一在于模型无法模拟跨越式的土地扩张[26]。但乡村相较于城市，拥有更紧密的人地关系和更突出的内生演化本底，且村庄居民点的撤并也基本遵循就近原则，整体土地利用变化的延续性较强，一般不会出现跨越性变化，因此更适配于FLUS模型的应用，完全可以通过FLUS模型邻域转换规则来体现村庄各类土地间的转换。

3.1 FLUS模型基本原理

FLUS模型的基本原理是通过人工神经网络（artificial neural network, ANN）算法计算各类用地在各种驱动因素下的适应性概率，再结合惯性系数与轮盘竞争机制，在同样的驱动因素下通过转换矩阵与转换系数的设定，从而模拟出未来研究范围内的土地利用布局[27]。其中模拟利用SD模型，分析出土地利用演变与多种驱动因子之间的关系，从而提高土地利用变化的模拟精度（图2）。此外，FLUS模型模拟结果还需要通过Kappa系数①来判断模型模拟精度，并且规定Kappa系数大于0.80既能说明模拟情景同实际状况基本相符，模拟精度满足要求。

图2 FLUS模型基本运作流程Fig.2 basic operation process of FLUS model

3.2 村庄发展情景设定与分析

3.2.1 自然发展情景

自然发展情景是指在基于村庄以前的土地利用演变规律，在基本的历史自然、区位等基础性驱动因子作用下，不考虑政策规划的限制，保持村庄自身演变进程的一种情景，又被作为“基准情景”与其他三个情景形成对比。

3.2.2 生态优先情景

生态优先情景的设定基于农业主导型村庄的村庄土地中可能基本农田与生态林地的占比均较大。在生态文明时代，统筹保护山水林田湖草是必要工作[28]。而中央一号文件也指出需要进行新一轮的高标准农田建设规划，坚守1.2亿公顷耕地红线，并严格管控耕地占补平衡机制。因此，生态优先情景是指村庄整体应以“低建设、增绿色”的原则规划未来村庄的土地利用的一种发展情景。

3.2.3 产业优先情景

产业优先情景的设定基于农业主导型村庄内拥有特色农作物生产，拥有发展农业现代化、产业化的基础。积极响应中央一号文件，对于拥有乡村特色优势资源的村庄，需要加快构建现代乡村产业体系，打造以农业为核心的全产业链。因此，产业优先情景是指村庄整体应以“重农业、保底线”的原则规划未来村庄的土地利用，村庄建设用地处于一种中间发展状态的一种发展情景。

3.2.4 综合发展情景

综合发展情景的设定基于农业主导型村庄的生态资源保护与产业升级发展能处于一种平衡的状态，即在有效保护好农村基本农田和生态林地等生态空间的同时也要利用充裕的建设用地发展升级产业。所以，该种情景的村庄更要进一步做好村庄规划，合理处理村庄三生空间的布局。因此，综合发展情景下村庄整体应以“高开发、保生产”的原则规划未来村庄的土地利用，在满足生态保护与产业发展的前提下服务于村庄生活空间建设，是村庄建设用地处于高发展状态的一种情景。

3.3 多情景下村庄土地利用模拟流程

3.3.1 村庄基础数据处理与驱动因子确定

使用FLUS模型对村庄土地利用进行模拟，需要输入同等像元大小的三期土地利用和驱动因子栅格数据，以便模型识别与分析。其中三期土地利用栅格数据需要将调取的原土地数据中的土地类型重新分类，主要分为村庄建设用地、耕地、村庄生态用地、村庄产业用地和其他用地五大类（表2），利于在模型参数设定时控制土地能否转换。同时输入AcrGIS平台，并规定输出像元大小为5 m转为栅格导出②。

表2 重分类土地类型与原土地类型相对应一览表Tab.2 list of reclassified land types corresponding to original land types

而村庄土地演变主要与海拔、坡度、水系、道路、耕作半径等多多种驱动因子有关[29]。因此，驱动因子栅格数据在考虑到在村庄区域内数据可获取情况，和ArcGIS平台的矢量分析功能，在村庄土地利用模拟中设定驱动因素包括高程、坡度、坡向、水系距离和道路距离五个因素，分析结果同土地利用栅格数据，统一输出像元大小为5 m转为栅格导出②。

3.3.2 基于村庄发展情景的模拟参数设定

在FLUS模型中，可以通过设定参数来实现不同的模拟情景构建，设定的参数包括未来像元总量、成本矩阵和邻域权重参数三个部分。其中未来像元总量指FLUS模型中模拟预测未来各土地利用类型所占的像元总数量，是未来土地利用规模的目标值，不同发展情景下村庄的土地利用规模的目标值即可不同。成本矩阵指各用地类型间的变化规则，用于表示是否容许各土地类型相互转化[30]。当一种用地类型不允许向另一种转化时，我们将矩阵的对应值设为0，允许转化时设为1。理论上任何土地在模拟软件中都可以不受限制地进行转变，但结合相关法律规定③和不同发展情景下土地转化的限制要求，可以差异化设定转化要求。邻域权重参数指该土地类型的扩张强度，即各用地类型在外界因子驱动下使自身得以扩张的能力。参数阈值设定范围为0到1，越接近1则代表该土地类型的扩张能力越强。村庄FLUS模型通过分析不同情景下各类土地之间转换的可能性和必要性程度排序，从而设定各类土地的邻域权重参数。具体不同情景的土地转化与参数设定要求如下。

3.3.2.1 生态优先情景

生态优先情景下村庄建设用地应处于一种低发展状态，需适当收缩村庄建设用地规模，未来像元总量依照较低人均指标设定。产业发展的核心在于生态用地的保护与利用，整体非建设用地则在遵循耕地总量不变、生态用地增加的原则下内部自由转换，并规定原有的村庄生态用地不能转出。能进行生态、生产功能恢复的土地，可转换为耕地与村庄生态用地，保证更大规模的高标准农田和生态公益林的土地储备。因此成本矩阵则核心控制生态用地转出，禁止耕地与村庄产业用地转化为建设用地，允许其他用地间转化（表3）。邻域权重参数根据土地转换可能性和必要性程度排序，按照村庄生态用地＞耕地＞村庄产业用地＞村庄建设用地＞其他用地设定参数值，具体参数值可参考表4。

3.3.2.2 产业优先情景

产业优先情景下村庄将农业产业摆在首位，以推动农业现代化为核心，在不侵占基本农田的前提下整合高质量、高效率耕地。同时大力推行村庄建设用地增减挂钩，盘活村庄的存量建设用地，腾挪空间用于支持农业产业融合发展和乡村振兴，因此村庄产业用地和村庄建设用地也将是土地转换的重点，所以未来像元总量依照较高人均指标设定。而村庄生态用地在该情景下仅需要保证总量不减即可，保证村庄生态环境不因产业发展建设而被破坏。因此，成本矩阵在控制生态用地规模稳定不变的基础上，强化耕地与村庄产业用地之间转化，且禁止耕地与村庄产业用地转化为建设用地（表3）。邻域权重按照耕地＞村庄产业用地＞村庄建设用地＞村庄生态用地＞其他用地设定参数值，具体参数值可参考表4。

表3 村庄不同发展情景下FLUS模型成本矩阵表Tab.3 cost matrix table of FLUS model under different village development scenarios

3.3.2.3 综合发展情景

综合发展情景下村庄在原有发展较好的农业基础上，应注重产业升级，大力发展二三产业，因此需要进行一定开发建设，增加更多的村庄产业用地来推动乡村地区多元产业入驻，未来像元总量依照平均人均指标设定。同时优化村庄生态用地，将生态环境融入村庄人居环境建设，打造具有生态宜居的村庄生活空间。另外，为配合农业产业升级，需要保证良好的生产效率和充足的耕地总量，耕地转换调整也相对比较重要。因此，成本矩阵放宽了生产用地与生态用地的转化限制，追求生产、生态用地的协调平衡布局状态；
同时仍禁止耕地转化为村庄建设用地，保证村庄耕地规模（表3）。邻域权重按照村庄产业用地＞耕地＞村庄建设用地＞村庄生态用地＞其他用地设定参数值，具体参数值可参考表4。

表4 村庄不同发展情景下FLUS模型邻域权重参数表Tab.4 neighborhood weight parameter table of FLUS model under different village development scenarios

3.3.3 村庄土地利用模拟与结果对比分析

在完成以上村庄类型确定、情景设定以及模拟模型的数据处理与参数设置，即可通过FLUS模型模拟得到村庄土地利用布局结果。对于模拟结果而言，由于FLUS模型是一种基于轮盘赌选择的自适应惯性竞争机制的模拟模型，该机制下各土地类型相互转化时的不确定性可能会导致每次模拟结果的差异。因此，本文选择通过对各情景模拟结果的各类土地布局合理性、用地集约度和土地的空间关系等角度，结合村庄目前自身发展基础和发展潜力，定性判断各情景下土地利用模拟结果的优劣势，从而结合现状选择适合当下的发展情景。

4.1 案例选取与模拟数据处理

本文选择重庆市永川区板桥镇中部的凉风垭村为研究对象。凉风垭村村域面积约4.7 km2，户籍人口3321人，2020年常住人口仅1671人。村庄以第一产业为主，人均年收入约9000元。村内农林资源丰富。粮食作物主产马铃薯，水稻、玉米，经济作物以花椒为主，已有花椒基地60余公顷。通过现状调查与上位规划分析可知，凉风垭村属于农业主导类型的村庄，是明显受到城镇化影响的村庄，人口流失严重。村庄内农林类用地及水域大约占村域面积的82%（图4），具有较好的生态环境基础与农业生产基础。

收集并整理凉风垭村2008年、2012和2017年三期的土地利用数据，现状高程点和主要的道路信息输入AcrGIS平台，并按要求将三期土地类型重分类。其次，利用ArcGIS平台对凉风垭村进行高程、坡度、坡向分析，最后对道路、河流水域作欧氏距离分析，并统一输出同样像元大小的栅格分析结果，具体数据结果如图4所示。

图4 凉风垭村土地利用数据和驱动力栅格化结果Fig.4 land use data and driving force rasterization results of Liangfengya Village

4.2 多情景模拟结果

先利用2008年与2012年两期土地利用数据模拟2017年土地利用，通过计算得到Kappa系数为0.87，说明ANN所得到的多驱动因子下各类用地转换的适应性概率较为合理，能支撑FLUS模型下一步的模拟分析。

其次，通过解读《重庆市城乡规划村庄规划导则》和《重庆市村镇规划编制技术导则》，综合考虑凉风垭村现状情况，设定人均村庄建设用地指标在低发展情景时取低值90 m2/人；
在高发展情景时取高值150 m2/人；
在中间发展情景时取中间值120 m2/人。用验证性模拟时设定的成本矩阵和邻域权重参数作为自然发展情景（基准情景）的模拟参数，并按照150 m2/人的人均指标仅设置村庄建设用地的未来像元总量为9000④，从而模拟出规划期凉风垭村在自然发展情景下的土地利用布局（图5）。

生态优先发展情景属于村庄的低发展情景，在FLUS模型中设定村庄建设用地的未来像元总量应为5400④；
产业优先发展情景属于村庄高发展情景，设定村庄建设用地的未来像元总量应为7200④；
综合发展情景属于村庄中间发展情景，设定村庄建设用地的未来像元总量则为9000④。再根据不同情景下不同的模拟参数设定原则进行参数设定，并进行模拟，得到规划期不同情景下的凉风垭村土地利用及依据模拟结果提取布局模式图（图5、表5）。

表5 多情景模拟下凉风垭村各类土地规模和未来像元总量参数设定统计表Tab.5 statistical table of land scale and future pixel aggregate parameters of Liangfengya Village under multi-scenario simulation

图3 基于多情景模拟的村庄土地利用模拟工作流程图Fig.3 flow chart of village land use simulation based on multi-scenario simulation

图5 多情景模拟下规划期凉风垭村村庄土地利用模拟结果与布局模式图Fig.5 land use simulation and layout pattern of Liangfengya Village in planning period under multi-scenario simulation

4.3 多情景综合评判

通过对模拟结果用地结构的图示化分析规模占比分析，从定性与定量两方面综合评判对比不同情景下模拟的结果（表6）。在自然发展情景下，村庄的园地、草地等产业用地虽有大幅增加，但耕地破碎化、聚落无序化的状况并未改善，且生态效益较小，整体用地的零碎化程度较高。相反，在生态优先情景下，用地结构朝向生态效益大的方向变动，大量低效草地、园地和其他农用地会规模化转变为林地，耕地也相对更加集聚，不仅能利用林下土地资源和林阴优势从事林下种植、养殖等立体复合生产经营的生态农业模式，也能更好提供生态公共产品，带来附属效益，同时村庄建设用地显著减少，用地集约性提升，为营造更好的乡村人居环境奠定基础。而在产业优先与综合发展情景下，整体用地结构的效益处于折中状态，其中虽然耕地、建设用地的规模化程度较好，但都是以牺牲生态效益为代价，并未兼顾生态保护的要求，同时难以分布散乱的居民点难以实现土地流转带来的经济效益与发展潜力。

表6 不同情景下凉风垭村土地利用模拟评判Tab.6 land use simulation evaluation of Liangfengya Village under different scenarios

多情景模拟的土地利用结果只是在该技术方法下所呈现的“有限解答”，对于村庄未来的发展仅做方向性和结构性的指导，具体仍需结合实际情况细化与落实。综合上述多情景模拟下凉风垭村土地利用布局分析，并结合板桥镇相关规划对于产业发展的规划引导⑤，建议凉风垭村未来土地利用布局可以参考生态优先情景，进行土地利用结构与布局调整。在优先保证生态空间完整性的前提下，引导居民点西侧集聚整合，控制村庄建设用地在13.5 hm2左右，并以生态农业种植生产为产业发展方向，推动部分村庄部分产业用地与村庄建设用地，向耕地与村庄生态用地转换，加强土地利用与生态保护协调发展，促进空间布局均衡化。

在信息化不断深入、大数据日益丰富的今天，合理地利用计算机模拟模型，跨学科融入技术手段，提高规划编制效率已极为重要[31]。本文选择基于CA模型原理开发的FLUS模型，创新性地将其运用在村域层面模拟村庄土地利用。以农业主导型村庄为例，构建针对该类型村庄土地利用布局的多情景模拟方法。通过不同模拟情景的构建，探求不同发展情景下村庄发展的可能性以期通过更加客观科学的方法，得到村庄土地利用布局。并选择以重庆永川区凉风垭村为案例，设定村庄发展情景及情景下的模拟参数设定原则，从而模拟出不同发展情景下凉风垭村未来土地利用布局。同时对结果进行分析与判断，选择并提取现阶段在自然和交通驱动力下凉风垭村可行的村庄土地利用布局模式，以期指导凉风垭村下一步的村庄规划。

图表来源：

图1-5：作者绘制

表1：作者根据参考文献[10-15]整理绘制

表2-6：作者绘制

注释：

① Kappa系数是一种衡量分类精度的指标，能从整体上检验模拟结果与观测数据的一致性程度，广泛应用于土地利用变化模拟精度检验、遥感影像解译精度评价等研究中。Kappa系数的值越接近于1表明模拟精度越好，当Kappa系数大于0.8时，即表明模型模拟精度在统计学意义上达到较好的满意状态。

② 将输出的数据导入FLUS模拟模拟中需要统一所有数据栅格化的像元大小，乡村地区研究范围较小，像元大小可以设定为5，而城市则可以设定为10。

③ 依照《中华人民共和国土地管理法》《中华人民共和国土地管理法实施条例》的规定，不得擅自将农用地转为建设用地；
土地整理新增耕地面积只能折抵用于建设占用耕地的补偿，不得折抵为建设用地指标，扩大建设用地规模；
必须确保城乡建设用地总量不增加，农用地和耕地面积不减少等。

④ 单个像元大小是25 m2，人口预测根据《永川区板桥镇总体规划修编（2014年编制）》中对凉风垭村的人口规模预测决定的，预测2035年凉风垭村村庄人口1500人。

⑤ 《永川区板桥镇总体规划修编（2014年编制）》中规划板桥镇的产业发展目标是：以现代生态农业为主导，休闲食品加工、乡村旅游为特色，农业与工业、旅游业相结合，实现三产互动发展。

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