【摘要】：城鎮(zhèn)化背景下農居點整理,不僅要考慮保留適當的農村人口規(guī)模,同時還要考慮整理對于農村土地生態(tài)格局影響。該文以江蘇省如皋市柴灣鎮(zhèn)萬頃良田項目區(qū)為例,基于人口流動模型與土地生態(tài)連通性視角探索合理城鎮(zhèn)化水平下最佳土地生態(tài)格局的整理模式。結果顯示:由于農業(yè)存在必要性以及產業(yè)收益驅動,城鎮(zhèn)化發(fā)展存在上限,農村人口流動、農居點整理規(guī)模均應以此制定合理目標,遺傳算法可以為合理的整理方案選擇提供智能決策支持;實證研究表明,如皋市柴灣鎮(zhèn)萬頃良田項目區(qū)能實現合理城鎮(zhèn)化目標的農村人口轉移及農居點整理方案并不唯一,可實現城鎮(zhèn)化率在77.96%~78.63%之間,應該保留21.37%~22.04%的農村人口從事農業(yè)生產,與國際經驗基本一致;不同農居點整理模式可以形成不同規(guī)模的"生態(tài)孤島",相似城鎮(zhèn)化率下,方案間生態(tài)孤島規(guī)�？梢韵嗖�2.29倍,不同的整理模式對生態(tài)連通性造成不同程度影響。在合理城鎮(zhèn)化實現水平下,應選擇對生態(tài)格局影響較小的農居點整理方案,構筑環(huán)境友好型土地利用的整理模式,實現生態(tài)文明建設目標,同時注重保留村落的規(guī)劃與環(huán)境整治。
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圖片說明： 農業(yè)工程學報2014年282率。通過城鎮(zhèn)化率的Logistic曲線模型，可以得到城鎮(zhèn)化下農村人口比例變化的模型，即反“S”形Logistic曲線（見圖1）。根據相關研究及經驗總結，城鎮(zhèn)化發(fā)展到70%～80%后趨于穩(wěn)定[21-22]，與此對應，農村人口比例將降至20%～30%水平趨于穩(wěn)定。圖1城鎮(zhèn)化率與農村人口比例Logistic曲線模型Fig.1Logisticcurvemodelofurbanizationandruralpopulationproportion對于城鎮(zhèn)化過程中人口流動規(guī)律，諾貝爾獎獲得者劉易斯（W.A.Lewis）進行了較好的解釋，提出了人口拐點理論，稱之為“劉易斯拐點”。該理論認為：經濟發(fā)展初期存在二元結構，經濟發(fā)展過程是現代部門相對傳統(tǒng)農業(yè)部門的擴張過程。這一過程將一直持續(xù)到把傳統(tǒng)農業(yè)部門中的剩余勞動力全部轉移，并出現一個城鄉(xiāng)一體化的勞動力市場時為止。在這一過程中，由于現代部門收入高于農業(yè)部門，農業(yè)部門勞動力會持續(xù)向工業(yè)部門轉移，直到將農村剩余勞動力全部吸收完，農業(yè)與現代部門收入相同為止，此臨界點就是劉易斯拐點[23]，城鄉(xiāng)人口達到均衡狀態(tài)。1.2研究思路劉易斯人口流動拐點理論說明了城鎮(zhèn)化發(fā)展存在上限，由于農業(yè)存在，農村地區(qū)會始終保留一定規(guī)模人口，因此農居點整理必須考慮農業(yè)發(fā)展需求，保留適當人口從事農業(yè)生產。基于整村整理，且整理后農居點全部轉變成耕地的假設，本文以自然村為單元，在收集土地利用、人口及社會經濟相關數據資料基礎上，利用遺傳算法計算得到適宜城鎮(zhèn)化下農居點整理方案，并進一步基于生態(tài)連通性測算方法對方案進行比選，最終得到合理城鎮(zhèn)化規(guī)模下的最優(yōu)生態(tài)格局的農居點整理方案（圖2）。圖2研究思路圖Fig.2Researchroadmapofpaper1.3研究方法1.3.1合理城鎮(zhèn)化下農居點整理方案選擇算法1）遺傳算法簡介及
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圖片說明： 姿構盞?[23]，城鄉(xiāng)人口達到均衡狀態(tài)。1.2研究思路劉易斯人口流動拐點理論說明了城鎮(zhèn)化發(fā)展存在上限，由于農業(yè)存在，農村地區(qū)會始終保留一定規(guī)模人口，因此農居點整理必須考慮農業(yè)發(fā)展需求，保留適當人口從事農業(yè)生產�；谡逭恚艺砗筠r居點全部轉變成耕地的假設，本文以自然村為單元，在收集土地利用、人口及社會經濟相關數據資料基礎上，，利用遺傳算法計算得到適宜城鎮(zhèn)化下農居點整理方案，并進一步基于生態(tài)連通性測算方法對方案進行比選，最終得到合理城鎮(zhèn)化規(guī)模下的最優(yōu)生態(tài)格局的農居點整理方案（圖2）。圖2研究思路圖Fig.2Researchroadmapofpaper1.3研究方法1.3.1合理城鎮(zhèn)化下農居點整理方案選擇算法1）遺傳算法簡介及編碼方案遺傳算法（geneticalgorithm，GA）是模擬達爾文生物進化論的概率搜索算法。它通過遺傳、交叉及變異等算子，模擬自然界“適者生存，優(yōu)勝劣汰”法則。該方法問世以來，得到了廣泛應用[24-25]。其基本實現流程為（圖3）：構建初始化數據，進行適應度計算，并進行種群優(yōu)勢判別，若為優(yōu)勢種群，則代替最差種群，并進行交叉、變異生成新一代，進一步進行適應度計算，并將符合適應度結果記錄。通過多次迭代，最終得到最符合目標的解集。圖3遺傳算法實現流程圖Fig.3Realizationflowchartofgeneticalgorithm研究基于整自然村整理的假設，若共有n個自然村，每個自然村都有整理或不整理可能性，因此整理的方案有2n種。為快速實現方案選擇，研究構建了基于遺傳算法的方案選擇算法。本文中農居點整理問題，可利用基因表達為整理或不整理，分別用1和0表示，據此建立有n個基因的染色體，利用遺傳、交叉和變異等算子計算每個染色體的適應度，從而確定研究問題的最優(yōu)解。2）基?
【作者單位】： 南京大學地理與海洋科學學院;
【基金】：長三角經濟發(fā)達地區(qū)土地生態(tài)狀況調查與評估(DCPJ121504-01)
【分類號】：F301.2;C924.2


本文編號：2513670