湯 琦, 余珮珩, 陳澤怡, 白少云, 陳奕云,5

(1.廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計研究院, 廣州 510060; 2.武漢大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 武漢 430079; 3.香港理工大學(xué) 建筑及房地產(chǎn)學(xué)系, 香港 999077;4.云南省水利水電勘測設(shè)計研究院, 昆明 650021; 5.劍橋大學(xué) 發(fā)展研究中心, 英國 劍橋CB39DT)

城市化進(jìn)程和化石燃料的快速消耗加劇了人類與自然的相互作用，人類活動成為推動自然環(huán)境演化的主要力量，并將持續(xù)對地球系統(tǒng)產(chǎn)生不容忽視的影響。“人類世”的提出為人與自然關(guān)系的調(diào)整提供了新視角，呼吁用更長遠(yuǎn)的眼光和更高度的靈活性制定跨社會、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的高效干預(yù)措施，促進(jìn)“星球城市化”的可持續(xù)性[1]。

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會第五次評估報告第二工作組專題會議綜合考慮了人口增長、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境條件、公平原則、政府管理、全球化等發(fā)展特點(diǎn)，初步確定了一套由共享社會經(jīng)濟(jì)路徑(Shared Socioeconomic Pathways，SSPs)與典型濃度路徑(Representative Concentration Pathways，RCPs)共同構(gòu)成的情景框架。共享社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑(SSPs)描繪了未來經(jīng)濟(jì)社會系統(tǒng)5種不同的發(fā)展模式，廣泛應(yīng)用于人類社會發(fā)展與生態(tài)系統(tǒng)相互影響的研究中。而土地利用/覆被變化(Land-use and land-cover change，LUCC)能揭示生態(tài)環(huán)境、人類社會經(jīng)濟(jì)活動的變化及其相互作用的復(fù)雜關(guān)系。因此，將SSPs引入土地利用變化模擬能夠充分考慮人類社會經(jīng)濟(jì)活動與自然環(huán)境之間的相互影響。

關(guān)于SSPs的應(yīng)用研究集中于未來在不同發(fā)展戰(zhàn)略與氣候政策下，土地利用、能源及農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的可能演變及由此產(chǎn)生的溫室氣體排放[2]，涉及總體框架[3]、分場景[4-6]及指標(biāo)和預(yù)測模型[7]研究等，包含定性描述和定量測度[8]。國內(nèi)研究主要為共享社會經(jīng)濟(jì)路徑發(fā)展的進(jìn)展概述[9]，大尺度背景下的城市化[10-11]、人口[12-13]及經(jīng)濟(jì)[14]變化情況，以及預(yù)估全球溫度控制在全球氣候協(xié)議范圍內(nèi)的氣候變化和社會經(jīng)濟(jì)變化[15-16]，其中如何通過基于SSPs的未來土地利用變化模擬來揭示人類活動對環(huán)境的影響是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題[17]。

關(guān)于LUCC的研究集中于土地利用變化過程及驅(qū)動機(jī)制[18-19]。其中涉及的土地利用模擬側(cè)重模型模擬與情景模擬：模型模擬使用的方法包括系統(tǒng)動力學(xué)[20]、CLUE[21]、Markov[22-23]、Logistic[24-25]、元胞自動機(jī)[26]及多智能體[27-28]模型，涉及模型的構(gòu)建、對比與優(yōu)化及不同時空尺度下不同試驗(yàn)區(qū)的驗(yàn)證。其中，多模型的結(jié)合能夠克服單一模型的局限，成為當(dāng)前研究的趨勢[29]。情景模擬通過對未來社會經(jīng)濟(jì)或自然條件進(jìn)行假設(shè)，計算不同情景模式下各類用地的分布概率，模擬出不同情景下的土地利用發(fā)展趨勢和變化機(jī)理，為LUCC研究提供了新的思路[30]。在多數(shù)已有的未來土地利用模擬中，通常采用基于歷史軌跡的單一情景或各自設(shè)定的多情景，這些情景通常簡單、隨意，不利于進(jìn)行不同研究的對比[20]。此外，多數(shù)研究數(shù)據(jù)源分辨率較低(1 km)，不足以提供詳細(xì)的空間信息，難以對局部區(qū)域進(jìn)行精細(xì)化的描述[31]。

云貴高原“壩子”以其平緩的地形、肥沃的土壤、富足的水源和宜居的環(huán)境成為人類繁衍生息的聚居地。作為全球生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，云貴高原湖濱生態(tài)系統(tǒng)對氣候變化和人類活動的響應(yīng)極為敏感[32-33]。隨著全球氣候變化和區(qū)域土地利用強(qiáng)度增加，云貴高原湖濱熱地生態(tài)系統(tǒng)脆弱性加劇[34]，人地關(guān)系可持續(xù)性面臨挑戰(zhàn)。因此，開展不同社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景下的未來土地利用模擬可以為人地關(guān)系調(diào)和與政策制定提供依據(jù)。研究選取湖泊分布最為密集的通?？h、華寧縣及江川區(qū)，通過未來土地利用模擬(Future Land Use Simulation，F(xiàn)LUS)模型對5種共享社會經(jīng)濟(jì)路徑情景下的土地利用變化進(jìn)行精細(xì)化模擬，以揭示研究區(qū)在氣候變化和人類活動影響下土地利用變化生態(tài)效應(yīng)，為土地利用規(guī)劃與可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 基礎(chǔ)SSPs情景框架

SSPs是一種社會經(jīng)濟(jì)假設(shè)情景下的全球模擬情景，綜合SSPs研究成果，定義了由5種不同的發(fā)展模式導(dǎo)致的未來社會經(jīng)濟(jì)情景，分別是SSP1(Sustainability，可持續(xù)發(fā)展路徑)、SSP2(Middle of the Road，中間發(fā)展路徑)、SSP3(Regional Rivalry，區(qū)域競爭發(fā)展路徑)、SSP4(Inequality，不均衡發(fā)展路徑)和SSP5(Fossil-fueled Development，化石燃料為主的發(fā)展路徑)[2]。

SSP1情景強(qiáng)調(diào)綠色可持續(xù)技術(shù)的廣泛使用，同時人類普遍生活方式向資源低密集程度過渡?；谌蚝献鞅尘暗妮^高經(jīng)濟(jì)增長率以及人口總量的減少，各國開始向可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)變，從強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)的高速增長到強(qiáng)調(diào)人類整體的未來福祉。在技術(shù)進(jìn)步的背景下，高度重視預(yù)防環(huán)境退化，大幅度降低資源強(qiáng)度和化石能源依賴度。

SSP2情景描述“基線”世界，即社會、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)趨勢沒有明顯偏離歷史模式。技術(shù)發(fā)展日新月異，技術(shù)進(jìn)步持續(xù)發(fā)展；全球發(fā)展和收入增長不平衡，全球互聯(lián)市場的運(yùn)作不完美；大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體在政治體系上是穩(wěn)定的，全球人口增長溫和并在21世紀(jì)下半葉趨于平穩(wěn)；全球和各個國家均為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)努力但進(jìn)展緩慢，改善社會與環(huán)境脆弱性的挑戰(zhàn)仍然存在[35]。

SSP3情景呈現(xiàn)了社會必須避免或準(zhǔn)備應(yīng)對的最壞發(fā)展方向[4]。各國更加關(guān)注國際和國內(nèi)地區(qū)問題，政策傾向于國家和地區(qū)安全問題。顯著的土地利用變化為森林大面積減少，農(nóng)田和牧場大面積擴(kuò)張。狹隘的地區(qū)主義政策導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相差巨大，總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢。發(fā)展中國家人口增長率高，耕地、畜牧業(yè)用地增加，森林及其他自然用地減少，氣候問題空前嚴(yán)峻。

SSP4情景涉及區(qū)域內(nèi)、外部不平等，是高收入地區(qū)與低收入地區(qū)不平等發(fā)展的路線[36]。低收入地區(qū)人口快速增長，高收入地區(qū)人口減少。隨著社會的發(fā)展，高收入地區(qū)愈加繁榮，而低收入地區(qū)在增加收入方面進(jìn)展甚微，人均收入差距拉大[3]。區(qū)域間經(jīng)濟(jì)增長的差異導(dǎo)致區(qū)域?qū)δ茉春图Z食需求差異巨大，高、低收入地區(qū)土地利用方式也迥然不同。

SSP5情景是一種以大量化石燃料為代價助推的高速發(fā)展模式[37]。在健康、教育和基礎(chǔ)設(shè)施方面有大量投資，科學(xué)技術(shù)和人力資本快速發(fā)展；全球化程度高，區(qū)域包容性強(qiáng)；全球人口在21世紀(jì)達(dá)到頂峰并逐步下降；社會成功地處理了空氣污染等問題，并且相信人類擁有有效管理社會和生態(tài)系統(tǒng)的能力。

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)域?yàn)樵颇鲜∮裣需铰春苓叚h(huán)境保護(hù)和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展刻不容緩的3個縣級單位(通?？h、華寧縣及江川區(qū))。社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計局公布的年度統(tǒng)計公報與統(tǒng)計年鑒。現(xiàn)狀人口與GDP每公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)中心。30 m分辨率的土地利用覆蓋數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺，經(jīng)驗(yàn)證，其精度可達(dá)到82%以上，可用性強(qiáng)[38]。有關(guān)SSPs情景下未來人口、GDP以及各類土地利用類型需求量等數(shù)據(jù)來源于SSP數(shù)據(jù)庫(https:∥tntcat.iiasa.ac.at/SspDb)，根據(jù)研究區(qū)未來的區(qū)域定位，節(jié)選符合研究區(qū)域SSPs情景下的人口和GDP變化情況，計算未來每10 a的人口增長率與GDP增長率，結(jié)合研究區(qū)2005年、2010年、2015年的人口與GDP數(shù)據(jù)，進(jìn)行5種共享社會經(jīng)濟(jì)路徑下情景的未來人口及GDP變化數(shù)量模擬。

2.2 未來土地利用模擬模型(FLUS模型)

FLUS模型是擁有復(fù)雜機(jī)理的土地利用模擬模型，由劉小平教授團(tuán)隊開發(fā)構(gòu)建，是一種元胞自動機(jī)與系統(tǒng)動力學(xué)的耦合模型，融合了自上而下與自下而上兩種模型的特點(diǎn)，并能夠有效地對未來不同情景下的土地利用變化進(jìn)行精確地模擬[39]。

2.2.1 土地用途需求預(yù)測 FLUS模型采用SD模型模擬人類經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境的作用。涉及的要素為人口、社會經(jīng)濟(jì)、氣候和土地利用，各要素的相互作用和反饋機(jī)制可以根據(jù)研究需要及研究區(qū)實(shí)際情況予以修改。

2.2.2 土地利用適宜性概率獲取 FLUS模型采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行適宜性概率獲取，根據(jù)選取的空間變量設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的神經(jīng)元個數(shù)，通過空間驅(qū)動因子與土地利用的歷史分布進(jìn)行隨機(jī)采樣，隨后根據(jù)樣本進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(ANN)訓(xùn)練得到元胞發(fā)展概率[40]。ANN是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，演算過程包括訓(xùn)練和預(yù)測階段，即：

(1)

式中:sp(p,k,t)表示第k種用地類型在柵格p和時間t上的適宜性概率;ωj,k是隱藏層與輸出層間的權(quán)值;sigmoid是隱藏層到輸出層的激勵函數(shù);netj(p,t)表示在第j個隱藏層?xùn)鸥駊在時間t上所接收到的信號。對于BP-ANN輸出的sp(p,k,t),各類用地的適宜性概率的和恒為1,即:

(2)

2.2.3 土地利用類型出現(xiàn)概率運(yùn)算 為展現(xiàn)土地利用變化的科學(xué)性和隨機(jī)性，F(xiàn)LUS模型引入鄰域關(guān)系分析和自適應(yīng)慣性競爭機(jī)制模式進(jìn)行土地利用類型出現(xiàn)概率的運(yùn)算，即：

(3)

(4)

2.3 土地利用動態(tài)變化模型

土地利用動態(tài)變化模型主要用于土地利用類型變化速度的測量。選取單一土地利用動態(tài)度、綜合土地利用動態(tài)度及土地利用轉(zhuǎn)移矩陣對土地利用類型動態(tài)變化進(jìn)行研究。

2.3.1 單一土地利用動態(tài)度 單一土地利用動態(tài)度即單一土地利用面積的凈變化，反映單一種類型的土地利用在研究期間面積的變化程度，即：

(5)

式中:NC為單一土地利用面積的凈變化;Ua,Ub為研究起始年份a及研究終止年份b某種土地利用類型的面積;T為研究時段。

2.3.2 綜合土地利用動態(tài)度 綜合土地利用動態(tài)度反映土地利用類型間的轉(zhuǎn)換速率及總體土地利用變化的劇烈程度，即：

(6)

式中:S表示T時間段的土地利用變化速率;dSi-j為研究開始到結(jié)束期間第i類土地利用類型轉(zhuǎn)化為其他土地利用類型的面積總和;Si為研究開始時間第i類土地利用類型總面積。

2.4 土地利用程度指標(biāo)

土地利用程度反映土地利用的廣度和深度，其分級機(jī)制不僅反映土地利用中土地固有的自然屬性，更突出人類社會與自然環(huán)境的綜合作用。即：

(7)

式中:Ai為第i級土地利用的分級指數(shù);Ci為第i級土地利用程度分級面積百分比;n為土地利用程度分級數(shù)。按照利用程度可分為四級:土地利用程度最低的荒地和草地為四級,林地及水域?yàn)槿?第二級是耕地及園地等人類開發(fā)利用痕跡明顯的地類,最后一級為開發(fā)程度最強(qiáng)的城鄉(xiāng)建設(shè)用地,交通用地等。

3 結(jié)果與分析

3.1 模擬精度驗(yàn)證與模型調(diào)整

結(jié)合當(dāng)?shù)厍闆r，選取人口分布、GDP分布、距離鐵路，公路的歐式距離、距離市中心，區(qū)中心的歐式距離、坡度及坡向作為土地利用變化模擬的驅(qū)動因子。就研究區(qū)土地利用類型而言，建設(shè)用地的擴(kuò)張能力是最大的，能夠以較低的成本和時間快速侵占其他土地利用類型。擴(kuò)張能力最差的為林地，樹木被砍伐之后土地的恢復(fù)能力較差，森林的形成需要大量的時間。研究區(qū)位于我國的南方濕潤地區(qū)，降水較多，水域的擴(kuò)張能力較其他區(qū)域更強(qiáng)。在這樣的前提假設(shè)下，草地的擴(kuò)張能力明顯不如前幾類土地能力強(qiáng)，草地主要分布在土壤較為貧瘠，氣溫較低，降水較少的地區(qū)，其自然擴(kuò)張受限制嚴(yán)重。而耕地的擴(kuò)張受人類活動和政策變化的影響較大，其自然擴(kuò)張力較差。所以，參考現(xiàn)有研究成果，針對云南省土地利用類型進(jìn)行領(lǐng)域因子參數(shù)調(diào)整[39]，耕地、林地、草地、水域及建設(shè)用地的鄰域權(quán)重因子為0.20，0.01，0.30，0.40，1。

采用2015年數(shù)據(jù)模擬2017年的土地利用變化情況，Kappa系數(shù)為0.738，表明模擬結(jié)果與真值之間具有高度的一致性，精度較高，后續(xù)的模擬都將采用該基期數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置進(jìn)行計算。

3.2 基于FLUS模型的土地利用模擬

依據(jù)5種共享社會經(jīng)濟(jì)路徑下研究區(qū)未來人口及GDP變化數(shù)量，參考SSPs數(shù)據(jù)庫中符合研究區(qū)SSPs情景下人口和GDP變化的林地、草地、耕地土地利用需求量，建設(shè)用地采用人口乘以人均建設(shè)用地面積的方式進(jìn)行計算。所有的土地利用類型變化情況均以2015年土地利用真值作為預(yù)期基年，根據(jù)其需求量變化情況計算各情景模式下的土地利用類型柵格像元變化。

選取2020年、2050年、2080年、2100年為預(yù)測節(jié)點(diǎn)，結(jié)合FLUS模型進(jìn)行多次迭代，直至滿足預(yù)測節(jié)點(diǎn)的各情景模式下土地利用類型柵格數(shù)量，據(jù)此對不同SSPs情景下的土地利用變化進(jìn)行預(yù)測。模擬精度為30 m，實(shí)現(xiàn)了小區(qū)域尺度上土地利用變化的精細(xì)化預(yù)測[41]。

3.3 土地利用動態(tài)變化分析

選取單一土地利用動態(tài)度、綜合土地利用動態(tài)度(表1)對土地利用類型動態(tài)變化進(jìn)行分析。結(jié)果表明SSP2情景的土地利用變化最穩(wěn)定，除建設(shè)用地外其他土地利用面積凈變化趨向0，退耕還林的趨勢在逐步擴(kuò)大，是云貴高原湖濱區(qū)為緩解氣候挑戰(zhàn)進(jìn)行植樹造林措施的體現(xiàn)。

表1 SSPs情景下單一土地利用動態(tài)度與綜合土地利用動態(tài)度結(jié)果

SSP5情景土地利用變化最激烈，在2050年SSP5情景中各類型的土地利用發(fā)生了大量轉(zhuǎn)換。最明顯的轉(zhuǎn)換發(fā)生在2020年，大量耕地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地，符合SSP5情景下經(jīng)濟(jì)騰飛的假設(shè)。由于SSP5中面臨的較少的適應(yīng)挑戰(zhàn)，林地總面積處于小幅上升趨勢。隨著經(jīng)濟(jì)快速增長，在SSP5情景下土地利用變化逐步減弱并達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)，印證SSP5中的土地利用在2100年將回歸為可持續(xù)的方式。SSP3與SSP5情景類似，2100年的土地利用綜合動態(tài)度高于2050年土地利用綜合動態(tài)度，印證了SSP3情景的盲目發(fā)展和混亂的土地管理假設(shè)。

由于將未來研究區(qū)劃入了中等收入地區(qū)，影響了SSP4下的土地利用變化情況。耕地和牧場大量增加的土地利用變化趨勢并不明顯，出現(xiàn)了退耕還林等趨勢。在SSP1情景中，土地利用變化趨勢向最為可持續(xù)的方向發(fā)展。生態(tài)用地和建設(shè)用地處于有效管理中，土地利用變化和緩。SSP1在5種情景模式中耕地轉(zhuǎn)換為林地的數(shù)量最多，表明可持續(xù)政策如退耕還林和有效的土地監(jiān)管計劃，對土地利用變化動態(tài)度有重要影響。

3.4 土地利用程度變化分析

土地利用程度指標(biāo)通過土地利用的開發(fā)程度與集約程度，反映出土地利用處于何種階段(發(fā)展期、調(diào)整期和衰退期)[42]。土地利用程度越高，人為影響越大，生態(tài)效應(yīng)越低。在5種SSPs情景下(表2)，僅SSP1情景中的土地利用開發(fā)程度始終處于下降趨勢，表明人為影響逐步減弱，生態(tài)效應(yīng)逐步加強(qiáng)。而逐步上升的SSP3情景則表示人類活動正在加強(qiáng)對自然環(huán)境的干擾。其他3種情景模式變化方向均先增后減，體現(xiàn)了先增加人為影響到后回歸自然效應(yīng)的可持續(xù)化過程。

表2 SSPs情景下研究區(qū)的土地利用開發(fā)程度

3.5 土地利用空間變化分析

為研究土地利用變化的空間分布，對模擬預(yù)測和原始結(jié)果進(jìn)行對比，獲得研究期末2100年的模擬土地利用空間變化分布(圖1)。

圖1 SSPs情景下2100年土地利用變化空間分布示意圖(局部)

5種SSPs情景下土地利用變化在種類、數(shù)量、復(fù)雜度和分布上有明顯差異。SSP2情景變化最不明顯，變化方向集中于耕地、林地等用地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，多集中在現(xiàn)有建設(shè)用地的邊緣，數(shù)量和種類都較少，土地利用變化復(fù)雜度不高。SSP5情景變化與SSP2情景類似，該情景中社會已經(jīng)回歸一種理性、有序、可持續(xù)的土地利用方式，變化方向集中于林地和耕地的相互轉(zhuǎn)換過程。

SSP1和SSP4情景代表“綠色型”；SSP3代表“紅色型”土地利用變化方式?！熬G色型”表現(xiàn)為其他用地被轉(zhuǎn)化為生態(tài)用地，尤其是退耕還林和退耕還湖的趨勢明顯，是綠色可持續(xù)型土地利用。SSP1較SSP4的表現(xiàn)更明顯，其生態(tài)用地的增速高于SSP4情景?！凹t色型”社會則采用一種人為用地野蠻擴(kuò)張的土地利用變化方式，大量生態(tài)用地和生產(chǎn)用地被轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，土地利用變化呈現(xiàn)混雜無序的局面。隨著社會經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步和人口的增長，云貴高原湖濱區(qū)面臨水資源大量消耗、農(nóng)田面源污染突出及水生態(tài)環(huán)境脆弱性加劇等問題。為逐步修復(fù)湖泊水生態(tài)、改善水環(huán)境、提高水資源承載力，湖濱區(qū)未來應(yīng)當(dāng)極力避免“紅色型”社會發(fā)展方向，選擇“綠色型”社會發(fā)展方向，保障區(qū)域水生態(tài)安全。

3.6 景觀格局變化分析

選取景觀格局指數(shù)中11個評價指標(biāo)：斑塊數(shù)量(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、面積—周長分維數(shù)(PAFRAC)、散布與并列指數(shù)(IJI)、聚集度指數(shù)(COHESION)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、分離度指數(shù)(SPLIT)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)及香農(nóng)均勻度指數(shù)(SHEI)對土地利用模擬的景觀水平和類型水平進(jìn)行分析[39]。

景觀水平上(表3)，對于數(shù)量、形態(tài)及變化趨勢，除SSP3情景外，其他情景中的斑塊數(shù)量均在增加，除SSP3外的情景模式中的景觀破碎化情況趨于嚴(yán)重。各SSPs情景中的LSI變化不大且數(shù)值較高，斑塊的形狀處于較復(fù)雜的狀態(tài)，SSPs情景模式均沒有改變這種狀態(tài)。對于聚集與分離特征，CONTAG在所有情景中均呈現(xiàn)先下降后上升趨勢，SPLIT在SSP3，SSP4，SSP5情景中呈現(xiàn)相同趨勢，2015—2050年經(jīng)歷了景觀分散，優(yōu)勢斑塊減弱過程。各情景下的SHDI與SHEI呈現(xiàn)先升后降趨勢，表明景觀格局經(jīng)歷了優(yōu)勢度“提高—下降”的情景，最終到研究期末時各情景下的斑塊優(yōu)勢度表現(xiàn)趨同，優(yōu)勢度較為明顯。

表3 SSPs情景下研究區(qū)景觀水平上的景觀格局指數(shù)

類型水平上(表4)，草地、耕地和林地的NP最多，破碎度最高，而水域和建設(shè)用地的集中性表現(xiàn)明顯。對于林地，除SSP2與SSP3情景，其他情景中的林地斑塊數(shù)量和密度均呈下降趨勢，林地生態(tài)效應(yīng)提高，土地利用變化趨向集中。草地的斑塊數(shù)量僅在SSP3及SSP4中有下降趨勢，表明在SSP3和SSP4中草地和建設(shè)用地經(jīng)歷著破碎化的過程。IJI由高到低依次為水域、建設(shè)用地、草地、耕地、林地。林地和耕地的分散度較其他幾種類型更高；水域和建設(shè)用地受地形及人為活動等因素影響分布較集中。2100年的林地、耕地和水域的COHESION大于94%，林地的COHESION達(dá)99%，表明林地、耕地和水域斑塊中的連通性最好。

表4 SSPs情景下的研究區(qū)各斑塊類型水平上的景觀格局指數(shù)

4 討論與結(jié)論

研究表明，不同社會經(jīng)濟(jì)情景路線下的土地利用變化機(jī)理和表現(xiàn)具有不同特征：(1)關(guān)于土地利用動態(tài)變化，SSP2情景的土地利用變化穩(wěn)定，SSP5情景的土地利用變化最激烈。(2)關(guān)于土地利用程度變化，SSP1情景中的土地利用開發(fā)程度呈下降趨勢；SSP3情景中土地利用開發(fā)程度處于逐步上升狀態(tài)；其他3種情景模式變化方向先增后減，體現(xiàn)了先增加人為影響到后回歸自然效應(yīng)的可持續(xù)化過程。(3)關(guān)于土地利用空間變化，SSP2情景變化方向集中于耕地、林地等用地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，土地利用變化復(fù)雜度不高；SSP5情景主要的變化方向集中于林地和耕地的相互轉(zhuǎn)換過程；SSP1和SSP4情景主要表現(xiàn)為大量其他用地被轉(zhuǎn)化為生態(tài)用地，尤其是退耕還林和退耕還湖的趨勢明顯，代表可持續(xù)的“綠色型”土地利用；SSP3情景表現(xiàn)為大量生態(tài)用地和生產(chǎn)用地被轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，代表人為用地野蠻擴(kuò)張的“紅色型”土地利用。(4)關(guān)于景觀格局變化，景觀水平上，除SSP3情景外，其他情景中的斑塊數(shù)量均在增加，除SSP3外的情景模式中的景觀破碎化情況趨于嚴(yán)重；類型水平上，對于林地類型，除SSP2與SSP3情景，其他情景中的林地斑塊數(shù)量和密度均呈下降趨勢，草地的斑塊數(shù)量僅在SSP3及SSP4中有下降趨勢。

綜合而言，SSP1情景下的土地利用變化最為穩(wěn)定，土地開發(fā)程度始終處于下降趨勢且大量其他用地被轉(zhuǎn)化為生態(tài)用地，是高原湖濱地區(qū)最為理想的未來發(fā)展模式；SSP2情景下研究區(qū)保持現(xiàn)有發(fā)展情況，土地利用變化自然發(fā)展；SSP3情景下的土地利用開發(fā)程度和變化動態(tài)度較高，大量生態(tài)用地和生產(chǎn)用地被轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，人類活動對自然環(huán)境的干擾隨時間變化逐步加強(qiáng)，是未來高原湖濱地區(qū)發(fā)展需要避免的情景；由于將未來研究區(qū)定位為中等收入地區(qū)，SSP4情景下研究區(qū)發(fā)展不平衡情況嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)增長緩慢，生態(tài)進(jìn)程也趨向緩慢；SSP5情景下研究區(qū)以大量能源消耗為代價，經(jīng)濟(jì)與科技高速發(fā)展，前期土地利用變化強(qiáng)度先增大，后期利用高新技術(shù)解決生態(tài)問題，土地利用變化強(qiáng)度逐步減弱并達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)，最終回歸可持續(xù)的方式。

為確保高原湖濱地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展，首先，建立有序的政府管理，保證土地利用不出現(xiàn)盲目擴(kuò)張和粗獷利用等極度破壞生態(tài)環(huán)境的行為；其次，穩(wěn)固平和與公平化的地區(qū)關(guān)系建設(shè)；最后，應(yīng)提高人民教育水平和群眾素質(zhì)，通過對人民教育水平的投入及可持續(xù)發(fā)展價值觀的建設(shè)，進(jìn)一步推進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和生態(tài)保護(hù)進(jìn)程，做到全社會建立一致的綠色土地利用發(fā)展觀念，有效促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的政策落實(shí)，使社會向更為理想的社會發(fā)展情景發(fā)展。

共享社會經(jīng)濟(jì)路徑是前沿的社會情景描述體系，可以支撐決策者的管理目標(biāo)設(shè)定和短期決策評估，確定有效的可持續(xù)行動計劃。研究所采用的SSPs數(shù)據(jù)庫主要從國家層面設(shè)置情景參數(shù)，未能充分反映研究區(qū)的實(shí)際情況，預(yù)測結(jié)果可能產(chǎn)生一定的偏差，未來可借助更高精度的遙感影像和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，不斷完善模擬方法，進(jìn)一步提高共享社會經(jīng)濟(jì)路徑下的土地變化模擬精度。除SSPs框架的內(nèi)容，可將SSPs與RCPs結(jié)合，探討在同樣社會經(jīng)濟(jì)情景下不同排放情景如何影響相關(guān)對象的變化。全球氣候變化背景下，綜合自然干擾和人類活動影響，進(jìn)一步開展土地利用與森林景觀、生物多樣性及水文過程的模型耦合或是未來可持續(xù)發(fā)展的重要方向。