羅海鳳，趙 翔，王 靜，2，蔡博誠(chéng)，潘雨飄

（1.武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430079；2.北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院，北京 100875）

1 引言

隨著我國(guó)城鄉(xiāng)人口結(jié)構(gòu)的快速變遷，農(nóng)村閑置和低效利用的建設(shè)用地已成為存量建設(shè)用地挖潛的主要來(lái)源。在尊重農(nóng)民意愿的前提下，依托城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤、宅基地拆舊復(fù)墾等工程開展農(nóng)村建設(shè)用地復(fù)墾與整治，是優(yōu)化農(nóng)村建設(shè)用地格局、改善農(nóng)村人居環(huán)境，緩解建設(shè)用地供需矛盾的必然途徑。準(zhǔn)確估計(jì)農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的規(guī)模和空間分布，對(duì)盤活農(nóng)村存量建設(shè)用地和保障國(guó)土空間規(guī)劃實(shí)施具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

問(wèn)卷調(diào)查法是獲取農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間分布最直接、準(zhǔn)確的方式[1-3]，但需耗費(fèi)較高的人力、物力和時(shí)間成本，適用于小區(qū)域的整治潛力測(cè)算。針對(duì)大范圍的農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力預(yù)測(cè)與模擬，現(xiàn)有研究從農(nóng)村建設(shè)用地退出影響因素和潛力測(cè)算方法等多方面進(jìn)行了探索[4-6]。相關(guān)研究先后提出了人均用地指標(biāo)法[7-8]、戶均用地指標(biāo)法[8]、宅基地閑置率法[8]、限制條件系數(shù)修正法[9-13]和分區(qū)歸總法[14-15]等方法。上述方法雖然能在宏觀尺度上根據(jù)區(qū)域自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)條件和土地利用基礎(chǔ)，較為準(zhǔn)確地把握區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的總體趨勢(shì)，但估算結(jié)果無(wú)法在地塊尺度精細(xì)反映整治潛力的空間分布，難以為國(guó)土空間規(guī)劃和整治工程項(xiàng)目選址提供更具指導(dǎo)價(jià)值的決策依據(jù)。

高分辨率遙感影像和GIS技術(shù)為整治潛力的空間格局模擬預(yù)測(cè)提供了有效手段[16-18]。例如，張濟(jì)等[19]利用0.25 m的高分遙感影像對(duì)山東巨野縣的居民點(diǎn)整治潛力空間分布進(jìn)行了研究；劉善開等[20]先后利用GIS方法開展了農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力評(píng)價(jià)研究；鄒琳等[21]提出了基于土地利用時(shí)空數(shù)據(jù)和時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘方法的農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力空間格局模擬模型。相關(guān)方法主要根據(jù)建筑物在遙感圖像上的形態(tài)、光譜和紋理特征、地塊的自然與區(qū)位條件等對(duì)農(nóng)村廢舊建設(shè)用地圖斑進(jìn)行識(shí)別或模擬其整治概率。在此基礎(chǔ)上，按照“自下而上”的策略匯總反映區(qū)域整治潛力的總規(guī)模。

農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的規(guī)模與空間分布不僅受到區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件和政策等宏觀因素的影響，同時(shí)也受到土地利用、區(qū)位條件和農(nóng)民意愿等微觀因素的影響?，F(xiàn)有研究在對(duì)潛力影響宏觀因素及土地利用時(shí)空變化微觀規(guī)律的協(xié)同建模方面依然存在局限性。例如，整治潛力數(shù)量規(guī)模估算模型難以顧及區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地的時(shí)空變化特征與演變趨勢(shì)對(duì)于區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局的影響，且估算結(jié)果的合理性缺乏必要的事實(shí)證據(jù)支持。以遙感和GIS技術(shù)為基礎(chǔ)的潛力格局模擬模型則往往忽視了區(qū)域人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)宏觀因素對(duì)潛力數(shù)量規(guī)模的整體影響，由此獲得的整治潛力是否可以轉(zhuǎn)化為可實(shí)施的現(xiàn)實(shí)整治潛力難以預(yù)判。

耦合“自上而下”和“自下而上”地理建模思想的土地利用時(shí)空建模方法[22-30]為農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的預(yù)測(cè)模擬提供了重要借鑒。首先，利用多因素綜合分析方法對(duì)影響整治潛力規(guī)模的人口、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等宏觀因素進(jìn)行分析，把握規(guī)劃期內(nèi)區(qū)域整治潛力的數(shù)量規(guī)模變化趨勢(shì)。其次，利用時(shí)空建模方法在地塊圖斑尺度對(duì)地形、土地利用、區(qū)位等影響整治潛力空間格局的微觀因素進(jìn)行建模，模擬區(qū)域現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地的整治概率。然后，在整治潛力數(shù)量規(guī)?！白陨隙隆钡募s束下，依據(jù)圖斑的整治概率以“自下而上”的方式實(shí)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力數(shù)量規(guī)模與圖斑分布的協(xié)同優(yōu)化模擬。最后，以湖北省宜城市為案例區(qū)開展實(shí)證研究，以期為宜城市國(guó)土空間規(guī)劃決策和即將開展的全域土地綜合整治項(xiàng)目選址提供決策依據(jù)。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況

宜城市隸屬于湖北省襄陽(yáng)市，位于湖北省西北部，漢江中游。全市地形以漢江為中線往東西方向呈平原、丘陵、山地階梯式延伸特征。截至2020年，全市國(guó)土總面積2 115 km2，下轄8個(gè)鎮(zhèn)2個(gè)街道辦事處，35個(gè)社區(qū)，190個(gè)行政村。全市常住人口52.78萬(wàn)人，其中鄉(xiāng)村人口24.54萬(wàn)人。2010—2019年，全市農(nóng)村常住人口累計(jì)減少14.95萬(wàn)人，年均減少1.5萬(wàn)人。

根據(jù)第三次國(guó)土調(diào)查（以下簡(jiǎn)稱“三調(diào)”）成果，宜城市共有城鄉(xiāng)建設(shè)用地12 591.32 hm2；其中農(nóng)村建設(shè)用地為7 478.05 hm2，占宜城市城鄉(xiāng)建設(shè)用地總量的59.39%。按當(dāng)前的農(nóng)村常住人口計(jì)算，宜城市農(nóng)村人均建設(shè)用地約304.73 m2/人，遠(yuǎn)超宜城市農(nóng)村人均建設(shè)用地指標(biāo)的規(guī)劃管控目標(biāo)。在農(nóng)村人口總量持續(xù)減少、農(nóng)村居民點(diǎn)用地并未及時(shí)有效退出的背景下，宜城市農(nóng)村人均建設(shè)用地面積有進(jìn)一步增加的趨勢(shì)。2010—2019年，宜城市積極推進(jìn)了城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤和土地綜合整治等工程，累計(jì)釋放農(nóng)村建設(shè)用地指標(biāo)達(dá)1 456.13 hm2，為宜城市城鄉(xiāng)建設(shè)提供了重要的用地指標(biāo)保障。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文以“三調(diào)”村莊范圍（203）內(nèi)認(rèn)定為建設(shè)用地的地類圖斑為研究對(duì)象，對(duì)宜城市2021—2035年農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模和空間格局進(jìn)行協(xié)同預(yù)測(cè)和模型。研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括：（1）宜城市“三調(diào)”成果數(shù)據(jù)庫(kù)和2009—2018年的土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)； （2）地形數(shù)據(jù)：宜城自然資源局提供的10 m分辨率DEM數(shù)據(jù)；（3）2010—2019年的《宜城年鑒》和各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)年報(bào)，用于獲取宜城市村鎮(zhèn)單元的人口和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；（4）宜城市主要基礎(chǔ)設(shè)施的分布數(shù)據(jù)，包括道路、學(xué)校等；（5）宜城2010—2019年城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤驗(yàn)收矢量數(shù)據(jù)。

所有矢量圖斑按照相同的坐標(biāo)系統(tǒng)、空間范圍轉(zhuǎn)換為10 m分辨率的柵格數(shù)據(jù)。其中，村莊范圍內(nèi)現(xiàn)狀建設(shè)用地圖斑轉(zhuǎn)換后的柵格像元是整治潛力空間格局模擬的基本單元；增減掛鉤拆舊復(fù)墾和建新區(qū)矢量圖斑轉(zhuǎn)換后的柵格像元為模型的模擬預(yù)測(cè)提供訓(xùn)練和驗(yàn)證樣本。

3 整治潛力預(yù)測(cè)模擬模型

3.1 模型總體框架

模型通過(guò)耦合“自上而下”和“自下而上”地理建模思想，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局的協(xié)同預(yù)測(cè)和模擬。首先，宏觀尺度上，以村為基本單元，通過(guò)對(duì)各村人口、自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、交通和土地利用等宏觀潛力影響因子進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)規(guī)劃期內(nèi)各村建設(shè)用地整治潛力的總規(guī)模。其次，微觀尺度上，利用城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤像元數(shù)據(jù)樣本，結(jié)合地形、區(qū)位和鄰域土地利用等空間影響因子，對(duì)農(nóng)村現(xiàn)狀建設(shè)用地的整治復(fù)墾概率進(jìn)行模擬。最后，基于各村潛力總規(guī)模的約束和現(xiàn)狀圖斑整治復(fù)墾概率的空間分布，根據(jù)概率值高低對(duì)各村整治潛力圖斑進(jìn)行模擬和優(yōu)化。模型框架見圖1。

圖1 模型總體框架Fig.1 Framework of the simulation model

3.2 整治潛力規(guī)模測(cè)算

農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模受到區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和土地利用等宏觀因素綜合作用。首先基于農(nóng)村建設(shè)用地的人均用地指標(biāo)管控目標(biāo)，測(cè)算宜城市規(guī)劃期內(nèi)的農(nóng)村建設(shè)用地整治的理論潛力。在此基礎(chǔ)上，參照現(xiàn)有研究和宜城市的實(shí)際條件，構(gòu)建宜城市農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力宏觀影響因素體系（表1），計(jì)算宏觀因素綜合作用下的各村現(xiàn)實(shí)整治潛力規(guī)模。步驟如下：（1）鄉(xiāng)村人口預(yù)測(cè)。以行政村為基本單元，基于各村在2010—2019年的鄉(xiāng)村人口和農(nóng)戶數(shù)量變化趨勢(shì)，按照下式預(yù)測(cè)各村在規(guī)劃目標(biāo)年的總?cè)丝凇?/p>

式（1）中：Mt為規(guī)劃期農(nóng)村人口預(yù)測(cè)數(shù)（人）；M0為農(nóng)村人口現(xiàn)狀數(shù)（人）；K為人口平均增長(zhǎng)率（%），n為規(guī)劃期限（年）。

（2）理論潛力測(cè)算。按照下式測(cè)算各村的理論潛力規(guī)模[31]。

式（2）中：ΔPi為村i在規(guī)劃期內(nèi)的農(nóng)村建設(shè)用地整治理論潛力（m2）；Pi0為該村現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地面積（m2）；Ait為規(guī)劃目標(biāo)年農(nóng)村人均建設(shè)用地面積（m2/人），參照《土地管理法實(shí)施辦法》或地方政府的規(guī)劃管控目標(biāo)綜合確定；Mit為村在規(guī)劃目標(biāo)年的預(yù)測(cè)農(nóng)村人口總量。

（3）潛力修正系數(shù)計(jì)算。利用層次分析法確定各影響因素的權(quán)重（表1），并按照式（3）對(duì)各分析單元原始指標(biāo)值進(jìn)行無(wú)量綱化處理后，利用式（4）計(jì)算各單元的現(xiàn)實(shí)潛力修正系數(shù)Ki。

表1 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力宏觀影響因素及權(quán)重Tab.1 Macro factors and their weights for rural construction land consolidation in Yicheng

式（3）—式（4）中：χ′ij為村i的第j個(gè)指標(biāo)的無(wú)量綱化結(jié)果；χij為村i指標(biāo)j的原始數(shù)據(jù)值；χimin和χimax分別為指標(biāo)χ的最小取值和最大取值；Wj為指標(biāo)j的權(quán)重；n為指標(biāo)個(gè)數(shù)。

（4）現(xiàn)實(shí)潛力測(cè)算。按照下式計(jì)算各村的現(xiàn)實(shí)整治潛力[31]。

式（5）中：ΔP′i為單元i修正后的現(xiàn)實(shí)潛力；Ki的含義同式（4）。

3.3 整治潛力空間格局模擬

土地利用變化是區(qū)域自然和人文要素共同作用下人類土地利用活動(dòng)的結(jié)果。土地利用變化時(shí)空數(shù)據(jù)不僅為揭示區(qū)域土地利用變化的時(shí)空變化趨勢(shì)提供了基礎(chǔ)資料，也為土地利用空間格局演變模擬結(jié)果的可靠性提供了重要的事實(shí)證據(jù)支持。因此，首先利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法和歷年農(nóng)村建設(shè)用地拆舊復(fù)墾圖斑分布數(shù)據(jù)，對(duì)地形、區(qū)位和土地利用等微觀因素影響下的區(qū)域農(nóng)民拆舊復(fù)墾決策行為的一般特征進(jìn)行挖掘，從而模擬規(guī)劃期內(nèi)區(qū)域現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地的拆舊整治概率。在此基礎(chǔ)上，在各村現(xiàn)實(shí)整治潛力數(shù)量規(guī)模的“自上而下”約束下，依據(jù)圖斑整治概率“自下而上”地實(shí)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局的協(xié)同模擬與優(yōu)化。

（1）微觀尺度的整治潛力空間格局影響因素分析。參考現(xiàn)有研究成果[21,32]、結(jié)合實(shí)地農(nóng)民訪談情況，按照主導(dǎo)因素原則，從地形、區(qū)位和鄰域土地利用三方面構(gòu)建微觀尺度的宜城市農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力影響因素體系（表2）。

表2 宜城市農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的微觀影響因素Tab.2 Micro factors of rural construction land consolidation in Yicheng

以現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地圖斑轉(zhuǎn)換后的柵格像元作為整治潛力模擬的基本單元，按照表2中的影響因素計(jì)算各地塊像元的變量特征值。其中，區(qū)位條件指標(biāo)可利用GIS的空間分析功能獲取各單元與公路、小學(xué)及鎮(zhèn)中心的距離值。根據(jù)宜城農(nóng)村建設(shè)用地圖斑的平均規(guī)模，經(jīng)過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)后將地形和鄰域土地利用條件指標(biāo)計(jì)算的“鄰域”定義為該建設(shè)用地像元的5階摩爾鄰域（八鄰域）。因此，對(duì)任意模擬單元p，分別按照式（6）和式（7）計(jì)算其鄰域平均坡度和土地利用條件。

式（6）—式（7）中：SLPp表示地塊像元p鄰域的平均地形坡度值；N為鄰域內(nèi)的像元個(gè)數(shù)，根據(jù)5階摩爾鄰域定義，N=121；Si表示鄰域內(nèi)第i個(gè)像元的坡度值；Plp表示地類l在地塊像元p的摩爾鄰域內(nèi)的面積占比；nlp表示鄰域內(nèi)地類l的像元數(shù)。根據(jù)宜城農(nóng)村建設(shè)用地周邊的土地利用基本特征，按照式（7） 分別計(jì)算各潛力模擬單元鄰域內(nèi)的耕地（Pc）、園地（Po）、林地（Pf）和建設(shè)用地（Pb）共4類用地的占比。

（2）區(qū)域農(nóng)民拆舊復(fù)墾決策行為特征提取。以宜城2010—2019年實(shí)施的城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤圖斑作為樣本集，利用單類支持向量機(jī)算法（One-Class Support Vector Machines, OCSVM）構(gòu)建農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力空間模擬模型（圖2），挖掘區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地復(fù)墾整治圖斑的時(shí)空分布特征及一般規(guī)律，為現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地的整治概率模擬提供依據(jù)（圖2）。OCSVM算法是一種半監(jiān)督分類算法，即：將“正”樣本和干擾樣本混合成“無(wú)標(biāo)簽”樣本集輸入OCSVM算法進(jìn)行訓(xùn)練，算法事先不知道各輸入樣本的類型。通過(guò)半監(jiān)督學(xué)習(xí)，算法自動(dòng)提取樣本特征并識(shí)別出“正”樣本和“負(fù)”樣本（干擾樣本）。由于OCSVM算法輸入的均為無(wú)標(biāo)簽樣本，因而使用同一個(gè)樣本集即可完成算法的訓(xùn)練和精度評(píng)估。OCSVM算法的訓(xùn)練樣本以“正”樣本為主，僅需少量，甚至不需要“負(fù)”樣本，因而特別適合農(nóng)村建設(shè)用地整治概率的空間模擬[20]：已經(jīng)實(shí)施拆舊復(fù)墾的圖斑樣本記為“正”，其他干擾樣本記為“負(fù)”。按照式（8）和式（9）分別計(jì)算模型的準(zhǔn)確率和召回率，從兩個(gè)不同維度對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)估。

圖2 農(nóng)村建設(shè)用地整治概率模擬原理Fig.2 Principles for the probability simulation of rural construction land consolidation

式（8）—式（9）中：Acc表示準(zhǔn)確率；Recall表示召回率；TP表示真“正”樣本個(gè)數(shù)，即樣本真實(shí)值為“正”且算法預(yù)測(cè)值也為“正”；TN，F(xiàn)N和PF分別表示真“負(fù)”，假“負(fù)”和假“正”樣本的個(gè)數(shù)。準(zhǔn)確率反映了算法對(duì)“正”“負(fù)”兩類樣本的識(shí)別綜合性能，召回率則反映了算法對(duì)于“正”樣本的識(shí)別能力。

（3）現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地圖斑整治概率的模擬預(yù)測(cè)。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練、驗(yàn)證的模型已經(jīng)建立起了區(qū)域地形、區(qū)位和土地利用等影響因素與整治潛力圖斑時(shí)空分布的一般規(guī)律。以此為依據(jù)，將待預(yù)測(cè)圖斑像元對(duì)應(yīng)的因素指標(biāo)值輸入模擬模型，即可對(duì)區(qū)域現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地在規(guī)劃期內(nèi)的整治概率進(jìn)行預(yù)測(cè)模擬。整治概率用［0，1］間的浮點(diǎn)數(shù)表示，數(shù)值越大表示該地塊被整治的意愿和可能性越大，反之表明該地塊被整治的意愿和可能性越小。

（4）潛力規(guī)模與空間格局的協(xié)同模擬。以行政村為單元，將村莊內(nèi)的農(nóng)村建設(shè)用地圖斑像元按其模擬的整治概率高低進(jìn)行排序，按照“由高到低”的原則選取柵格像元，直至被選中的像元面積達(dá)到該村的現(xiàn)實(shí)潛力規(guī)模為止。由此獲得各村現(xiàn)實(shí)潛力數(shù)量規(guī)模約束下、具有最優(yōu)整治概率的建設(shè)用地潛力圖斑分布結(jié)果。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.1 整治潛力規(guī)模測(cè)算結(jié)果

基于宜城市各村2010—2020年間的人口變動(dòng)趨勢(shì)，預(yù)測(cè)各村2035年的人口總量，并參照《湖北省土地管理實(shí)施辦法》相關(guān)規(guī)定，結(jié)合宜城市的實(shí)際情況，確定規(guī)劃期宜城農(nóng)村建設(shè)用地管控標(biāo)準(zhǔn)為200 m2/人。按照式（1）初步估計(jì)宜城規(guī)劃期內(nèi)農(nóng)村建設(shè)用地整治的理論潛力為4 912.46 hm2，占現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地面積的67.88%。按照3.2節(jié)的方法計(jì)算各村的現(xiàn)實(shí)潛力修正系數(shù)，進(jìn)而獲得各村規(guī)劃期內(nèi)的現(xiàn)實(shí)整治潛力規(guī)模。經(jīng)匯總統(tǒng)計(jì)，宜城規(guī)劃期內(nèi)的農(nóng)村建設(shè)用地的現(xiàn)實(shí)整治潛力約為2 201.94 hm2，占理論潛力的44.82%，現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地總規(guī)模的29.45%。各村的現(xiàn)實(shí)潛力分布見圖3，匯總得到各鎮(zhèn)現(xiàn)實(shí)潛力見表3。

圖3 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治現(xiàn)實(shí)潛力分布Fig.3 Spatial distribution of realistic potential of rural construction land consolidation in Yicheng

表3 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治現(xiàn)實(shí)潛力測(cè)算結(jié)果Tab.3 Realistic potential of rural construction land consolidation in Yicheng

4.2 農(nóng)村建設(shè)用地整治空間格局模擬結(jié)果

研究共采集城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤拆舊復(fù)墾區(qū)圖斑1 496個(gè)（總面積約735.52 hm2）作為模型訓(xùn)練和驗(yàn)證的正樣本。為客觀評(píng)估模型模擬精度，按照如下原則選取一定數(shù)量的干擾樣本作為負(fù)向樣本參與模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證：（1）必須為真正的“負(fù)”向樣本，即確保選擇的干擾樣本在規(guī)劃期內(nèi)完全沒有拆舊復(fù)墾的可能；（2）干擾樣本的現(xiàn)狀用途必須為農(nóng)村建設(shè)用地，且與其他待預(yù)測(cè)的農(nóng)村建設(shè)用地具有相似的地形、區(qū)位和用地條件?；谏鲜鲈瓌t，城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛鉤中的建新區(qū)圖斑為模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證提供了足夠數(shù)量和可靠的負(fù)向干擾樣本。

基于OCSVM算法對(duì)于樣本的總體要求，按照正負(fù)樣本90∶10的面積比例從增減掛鉤建新區(qū)中隨機(jī)選取圖斑像元作為負(fù)樣本。基于土地利用變更調(diào)查等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，按照表2和式（6）、式（7）方法，計(jì)算各樣本和待預(yù)測(cè)農(nóng)村建設(shè)用地像元的影響因素特征值。將正負(fù)樣本混合后，以無(wú)標(biāo)簽的方式輸入模擬模型，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后由模型對(duì)輸入樣本類型進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。在此基礎(chǔ)上，將樣本被模型標(biāo)記的類型與樣本真實(shí)的類型進(jìn)行驗(yàn)證，利用式（8）和式（9）評(píng)估預(yù)測(cè)模擬精度。經(jīng)評(píng)估，模型的準(zhǔn)確率為81.58%，召回率達(dá)0.987 9，模型總體準(zhǔn)確度較為可靠，且對(duì)正樣本的識(shí)別能力強(qiáng)，模擬精度總體令人滿意。利用模型對(duì)宜城市現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地進(jìn)行預(yù)期整治概率模擬預(yù)測(cè)，并按整治概率值由高到低的原則獲得建設(shè)用地整治潛力圖斑分布結(jié)果（圖4）。

從圖4中A、B、C三個(gè)典型區(qū)域的整治潛力值高低和優(yōu)化的潛力圖斑分布來(lái)看，整治概率較高的現(xiàn)狀農(nóng)村建設(shè)用地分布具有如下特點(diǎn)：（1）遠(yuǎn)離公路或背街的村莊區(qū)域。由于交通不便，在宏觀政策的引導(dǎo)下，村民放棄宅基地的概率較高。（2）零星分布的小村莊。相對(duì)于設(shè)施和交通條件更完備的大型居民點(diǎn)的村民，位于小居民點(diǎn)的村民放棄其原有宅基地的概率更高。（3）村莊的邊緣區(qū)域。相對(duì)于中心區(qū)域，位于村莊邊緣的建設(shè)用地復(fù)墾后可直接與村莊周邊原有的耕地、園地等農(nóng)用地連片，有利于復(fù)墾后連片經(jīng)營(yíng)。上述特征與宜城市2010—2019年已實(shí)施復(fù)墾的圖斑空間分布規(guī)律一致，也與實(shí)地訪談中農(nóng)民的偏好基本相符。

圖4 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力圖斑空間分布Fig.4 Spatial distribution of potential consolidation patches in Yicheng

為評(píng)估整治潛力格局模擬結(jié)果的合理性，對(duì)獲得的潛力圖斑整治概率和面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見圖5。潛力圖斑的概率統(tǒng)計(jì)分布表明，模型獲得的潛力圖斑整治概率均大于0.5，且大部分圖斑的平均整治概率介于0.7～0.8之間；整治概率大于0.7的潛力圖斑總面積達(dá)1 584.56 hm2，占潛力總規(guī)模的75%，表明模型獲得的潛力地塊能夠?qū)嶋H實(shí)施的概率較大。圖斑面積統(tǒng)計(jì)方面，1 000 m2以上的圖斑總面積達(dá)1 598.69 hm2，占潛力總規(guī)模的72.6%，表明模型獲得的潛力圖斑連片度較好，有利于在實(shí)際整治工程中進(jìn)行成片整治。

圖5 宜城農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力圖斑的整治概率與圖斑面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.5 Statistical results of the consolidation probability and the area of patches in Yicheng

5 結(jié)論與討論

本文耦合“自上而下”與“自下而上”地理建模思想，從宏觀與微觀兩個(gè)層次對(duì)農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力影響因素進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于土地利用時(shí)空建模方法的農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間分布協(xié)同預(yù)測(cè)模擬模型，并以湖北省宜城市為案例區(qū)開展了實(shí)證研究。經(jīng)驗(yàn)證，模型模擬準(zhǔn)確率為81.58%，召回率達(dá)0.987 9，模擬效果良好。預(yù)測(cè)模擬結(jié)果表明，宜城市2021—2035年農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力理論潛力達(dá)4 912.46 hm2；考慮區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)等宏觀因素綜合影響后，全市農(nóng)村建設(shè)用地現(xiàn)實(shí)整治潛力約2 201.94 hm2。模型模擬獲得的潛力圖斑主要分布在遠(yuǎn)離公路或背街的村莊區(qū)域、村莊的邊緣區(qū)域和零星分布的小居民點(diǎn)，與宜城市歷年增減掛鉤拆舊復(fù)墾圖斑的分布特征及農(nóng)民的現(xiàn)實(shí)偏好大體相符。

農(nóng)村建設(shè)用地整治與潛力釋放，不僅受到耕地保護(hù)政策、城鎮(zhèn)化水平、政府財(cái)政投入強(qiáng)度等宏觀因素的影響，同時(shí)也受到農(nóng)民意愿、區(qū)位與地形條件等微觀因素的影響。因此，對(duì)農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力規(guī)模與空間格局進(jìn)行預(yù)測(cè)和模擬往往具有較大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有相關(guān)研究大多側(cè)重于整治潛力的數(shù)量規(guī)模預(yù)測(cè)，無(wú)法揭示潛力圖斑的空間異質(zhì)性分布特征?；谶b感和GIS技術(shù)的潛力圖斑空間模擬方法則忽視了人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)宏觀因素對(duì)于潛力圖斑轉(zhuǎn)換為現(xiàn)實(shí)整治潛力的影響。現(xiàn)有模型的上述局限性使得相關(guān)研究的潛力預(yù)測(cè)模擬結(jié)果難以為空間規(guī)劃提供準(zhǔn)確、可信的決策依據(jù)。

本文提出的模型與方法為農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力的時(shí)空協(xié)同預(yù)測(cè)模擬提供了新思路，增強(qiáng)了潛力規(guī)模與空間格局模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度與可靠性，能為空間規(guī)劃提供更加準(zhǔn)確、精細(xì)的決策依據(jù)。研究基于已實(shí)施的城鄉(xiāng)增減掛鉤拆舊復(fù)墾圖斑數(shù)據(jù)自動(dòng)挖掘區(qū)域農(nóng)民拆舊復(fù)墾的時(shí)空特征與一般規(guī)律，拓展了土地利用時(shí)空建模理論與方法的應(yīng)用領(lǐng)域。如何充分挖掘城鄉(xiāng)增減掛鉤和土地利用變更調(diào)查等土地利用多源時(shí)空數(shù)據(jù)，深入研究和探討多尺度整治潛力影響因素（如政策因素、區(qū)位特征、農(nóng)民意愿等）綜合作用下區(qū)域農(nóng)村建設(shè)用地整治潛力挖掘的內(nèi)在機(jī)理和一般規(guī)律，以實(shí)現(xiàn)省市級(jí)等更大尺度的整治潛力規(guī)模和格局的更準(zhǔn)確模擬預(yù)測(cè)，將是本文后續(xù)研究的主要方向。