• Journal of Geo-information Science
  • Vol. 22, Issue 3, 568 (2020)
Lu YANG, Yaowen XIE*, Leli ZONG, Tian QIU, and Jizong JIAO
Author Affiliations
  • College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
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    DOI: 10.12082/dqxxkx.2020.190531 Cite this Article
    Lu YANG, Yaowen XIE, Leli ZONG, Tian QIU, Jizong JIAO. Land Use Optimization Configuration based on Multi-Objective Genetic Algorithm and FLUS Model of Agro-pastoral Ecotone in Northwest China[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(3): 568 Copy Citation Text show less
    Location and administrative division of the study area
    Fig. 1. Location and administrative division of the study area
    The technical route of the optimized configuration of the land use in the agro-pastoral ecotone in Northwest China
    Fig. 2. The technical route of the optimized configuration of the land use in the agro-pastoral ecotone in Northwest China
    Simulated situation of land use is compared with the real one in the agro-pastoral ecotone in 2015
    Fig. 3. Simulated situation of land use is compared with the real one in the agro-pastoral ecotone in 2015
    Spatial distribution of land use under different scenarios in the agro-pastoral ecotone in 2025
    Fig. 4. Spatial distribution of land use under different scenarios in the agro-pastoral ecotone in 2025
    耕地林地草地水域建设用地未利用地
    经济效益系数Bi191.3658.7942.33173.119369.040
    生态价值系数Ci63.39200.4366.41421.6903.85
    Table 1. [in Chinese]
    情景类型情景描述地类转换要求/限制
    自然发展遵循土地利用类型的自然演变规律不对地类间的转换设置限制
    生态保护优先加强对生态用地的保护,保持生态功能稳定,以生态效益的增长为主要优化目标,生态效益目标与经济效益目标的权重分别为0.8和0.2禁止林地和水域向其他地类转换;草地和耕地可向生态价值更高的地类转换,以获取更高的生态效益;禁止占用生态用地来开发耕地;大力开发未利用地向生态用地转换
    经济发展优先加强城乡建设,进一步推进该区域城镇化,带动基础设施建设和产业结构优化,以经济效益的增长为主要优化目标,生态效益目标与经济效益目标的权重分别为0.2和0.8各地类可向经济产出价值更高的地类转换,以获取更高的经济效益;加速建设用地面积的扩张;推进未利用地的开发
    生态-经济均衡加强对土地资源的综合利用程度,在保障生态环境可持续发展和生态建设稳速进行的前提下,促进经济建设快速发展,生态效益目标与经济效益目标的权重分别为0.5和0.5严格保护林地和水域等生态用地,禁止林地和水域向其他地类转换;大力推进未利用地的开发,向生态用地和经济用地转换
    Table 2. The content settings of development scenarios of land use in the agro-pastoral ecotone in Northwest China
    约束类型约束条件/km2说明
    土地总面积约束A=i=16xi各类土地利用类型的规划面积(xi)总和应等于研究区的总面积A
    耕地保有量约束(x113 906≥x1≥13 236耕地的最小规模不得低于2015年耕地面积现状13 236 km2以及2020年的耕地保有量7780.57 km2(基于对粮食安全和耕地保护政策的考虑);最大规模以2010—2015年耕地的增长速度来设定
    林地规模(x22739≥x2≥2332林地的最小规模以2010—2015年的退化速度来设定;最大规模设置为自然发展情景下的林地需求数据上调10%
    水域面积约束(x4883≥x4≥865水域的最小规模以2010—2015年的退化速度来设定;由于该区域地处干旱与半旱区,降雨少,水域面积在1990—2015年持续呈负增长,故将水域的最大规模设为2015年水域面积883 km2
    建设用地规模控制(x52677≥x5≥2113建设用地的最小规模不低于2020年的建设用地规模的控制量;最大规模设置为自然发展情景下的建设用地需求数据上调10%
    未利用地规模控制(x618 076≥x6≥16 174未利用地的最小规模以2010—2015年的开发速度来设定;最大规模不得高于2015年的未利用地面积18 076 km2
    草地面积约束(x351 062≥x3≥50 050草地面积的变化不仅受人类活动影响,而且受降雨影响也较大,将其面积变化范围设定为在自然发展情景下草地面积的基础上±1%
    生态环境保护约束x2≥2496
    x4≥883
    仅约束“生态保护优先”及“生态—经济均衡”情景,设定林地、水域等生态用地面积不可再 减少
    决策量非负约束xi≥0,i=1,2,3,4,5,6在模型中,各约束变量要求为非负值
    Table 3. Area constraints of various land use types
    类型2015年
    面积
    2025年
    自然发展生态保护优先经济发展优先生态-经济均衡
    面积变化面积变化
    比例
    面积变化面积变化
    比例
    面积变化面积变化
    比例
    面积变化面积变化
    比例
    耕地13 23613 5092732.0613 23710.0013 3881521.1513 311750.57
    林地24962490-6-0.2427122168.652411-85-3.4126751797.17
    草地50 03550 5565211.0450 7817461.4950 6606251.25504954600.92
    水域883876-7-0.7988300.00878-5-0.5788300.00
    建设用地1567243386655.26232575848.372675110870.712581101464.71
    未利用地18 07616 429-1647-9.1116 355-1721-9.5216 281-1795-9.9316 348-1728-9.56
    Table 4. Comparative analysis of land use area, change in area and change in proportion under different scenarios in the agro-pastoral ecotone in Northwest China (km2,%)
    自然发展生态保护优先经济发展优先生态-经济均衡
    经济效益/亿元2781.802677.793006.232917.63
    生态效益/亿元514.55519.03512.92516.86
    经济效益变化比例(以生态保护优先情景为基准)/%3.880.0012.278.96
    生态效益变化比例(以经济发展优先情景为基准)/%0.321.190.000.77
    Table 5. Comparative analysis of benefits based multi-scenarios
    Lu YANG, Yaowen XIE, Leli ZONG, Tian QIU, Jizong JIAO. Land Use Optimization Configuration based on Multi-Objective Genetic Algorithm and FLUS Model of Agro-pastoral Ecotone in Northwest China[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(3): 568
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