土地利用的多功能价值和优化对提高农村地区的综合发展能力具有重要作用。然而，目前的研究较少定量阐明它们之间的因果关系。为弥补这一不足，本研究以东北典型地区齐齐哈尔市为例，探讨黑土地优化利用与农村发展协同促进的重要性，借助马尔可夫链和多目标规划（MOP）模型，将土地利用函数值引入农村土地利用优化模拟，提出了四种可能的2035年农村发展情景，即维持现有发展（S1-MCD）、低速发展（S2-LSD）、中速发展（S3-MSD）和高速发展（S4-HSD），使用机器学习和细胞自动机耦合模型模拟明确的空间土地利用结构。结果表明，2035年农村土地利用规模的综合效益在S1-CMD情景中最低，其次是S2-LSD情景和S3-MSD情景，而S4-HSD情景则最高。与S1-CMD情景和S2-LSD情景相比，S3-MSD情景和S4-HSD情景由于具有更高的功能价值，因此适合作为未来齐齐哈尔农村地区的土地利用格局。在S3-MSD情景中，耕地、生态用地（包括森林、草地和水体）、未利用地和建设用地分别占研究区总面积的69.17%、16.86%、8.88%和5.10%；在S4-HSD情景中，耕地、生态用地（包括森林、草地和水体）、未利用地和建设用地分别占研究区总面积的69.17%、16.84%、8.20%和5.79%。它们都强调要优化土地利用结构，如减少和重新分配现有耕地，增加生态用地。S3-MSD情景特别强调增加森林，以提高空间生态系统服务功能价值。本研究表明，唤醒土地的多功能价值是东北地区乡村振兴与黑土地保护协调推进的重要渠道。
农村土地利用优化对农村可持续发展负有重要责任。传统上，农村地区被认为是城市建成区以外的区域，是一个广阔而特殊的地域空间，其特点是本身具有自然、环境和经济价值。需要注意的是，农村地区包含多种功能，如农作物生产、居住、生态、文化和娱乐等。然而，由于城乡发展不平衡，一些差距不断扩大，特别是在居民收入水平、教育、医疗、消费格局、就业机会和公共基础设施方面。这些差距给农村发展带来了诸多挑战，如农村耕地撂荒、农村人口迁移和居民老龄化等。中国推出了一系列政策，包括城乡一体化发展、新农村建设、城乡一体化、新型城镇化和乡村振兴战略。这些政策旨在应对农业、农村和农民面临的挑战，缩小城乡差距。然而，这些努力的总体进展和成效仍然不太明显。2017年，十九大期间提出了建立健全城乡融合发展体制机制和政策框架的建议。乡村振兴战略还旨在克服当前农村发展的瓶颈，包括城乡发展不平衡、农村进步不充分，以及强化农业、农村、农民相关工作的薄弱环节。中国计划到2035年实现农业现代化。研究发现，农村土地利用的价值实现水平是农村发展的核心和农业现代化的前提。
土地利用优化对提高农村地区的综合发展能力具有重要作用。这种优化旨在实现城乡发展的功能互补，也是实现耕地可持续利用和乡村振兴的关键环节。本研究知道，优化土地利用结构的概念最初是用于平衡特定的经济、生态和社会效益。其中，土地利用结构是指不同土地利用类型的数量和地理空间分布之间的相互联系。土地利用优化的目的是根据特定区域不同的发展重点，最大限度地提高区域土地利用率，优化数量结构，提高综合效益。目前，土地利用优化通常分为两个方面：土地利用类型的数量优化和地理空间优化。数量优化方法也被称为自上而下的方法，如系统动力学模型、简单线性规划、灰色线性规划和多目标规划等。这种方法的优点是能更好地匹配各种生态和宏观经济政策，并能给出土地利用类型之间的数量关系。但其缺点是无法绘制土地利用数量与空间分布之间的联系图。地理空间优化被视为自下而上的模拟，如基于细胞自动机（CA）和小区域土地利用及其影响转换（CLUE-S）的模型。这类方法可以绘制土地利用分布图，但与生态和宏观经济政策的匹配度较低。近年来，随着计算机技术和卫星观测技术的进步，土地利用优化正朝着定性分析和定量分析相结合的多元化趋势发展。
规划未来土地利用量是优化土地利用结构地理空间布局前的一项重要工作。一般来说，土地利用需求量是通过线性规划法和综合目标优化法来实现的。这些方法有助于在特定的土地开发政策背景下推导出最佳的土地利用需求。事实上，由于不同政策背景下对土地使用量的预测需求各不相同，因此在制定未来土地开发目标时，研究通常需要设计多个目标。多情景分析被广泛用于调查未来的潜在发展。例如，马尔科夫链方法衍生的生态系统保护情景、粮食生产情景和经济发展情景通常用于分析土地利用变化的机制。然而，这些情景大多是从生态系统服务的角度设计的。它们只能为激发农村地区土地活力提供微不足道的参考。从农村土地功能价值的角度出发，可以为农民提供更直接的经济效益，进一步促进农村发展。然而，基于这一视角的土地利用模拟研究却鲜有报道。
在地理空间土地利用模拟方面，以往的一些研究发现了CA模型在模拟二维空间演化方面的有效性。CA模型以其与其他模型集成的适应性而著称，在模拟土地利用动态变化方面有着广泛的应用。然而，CA模型本身并不足以满足当前模拟土地利用发展的政策需求。因此，以往的研究将CA模型与机器学习算法相结合。同时，目前流行的方法还涉及自上而下模型与自下而上模拟的整合。然而，这些研究大多侧重于城市地区的扩张模拟，而较少关注农村地区的土地动态。
农业产业发展是农村地区发展的首要指标。农村土地利用优化是农业产业发展的基础。中国是一个幅员辽阔的农业大国，依靠全球不到9%的耕地和6%的水资源养活了全球近20%的人口。农村可持续发展在这一平衡中发挥着至关重要的作用。如何最大限度地发挥农村土地的功能价值并优化布局，是面向2035年农村和农业发展的日益增长的需求。以往的研究做了很多努力，但至少还存在以下局限性。首先，在当前农村土地利用的优化模拟中较少考虑土地功能价值，这可能会限制本研究对农村发展土地利用优化工作的理解。其次，情景假设、自上而下模型和自下而上模拟之间的耦合框架需要在农村地区继续探索，因为它可能是预测和解释农村土地发展挑战的重要工具。第三，随着城镇化和社会经济的发展，农村土地利用与保护之间的矛盾日益突出，尤其是在东北地区。然而，以往的土地利用优化研究较少关注这一地区。东北地区拥有高有机质的黑土地，其25%的耕地贡献了全国约25%的粮食产量。黑土地优化利用与农村发展的协同推进对中国具有重要意义。
本研究以东北典型地区齐齐哈尔市为案例研究区。本研究试图从与乡村振兴相关的五个维度功能价值，即产业发展、人口容量、生态服务、经济效益和文化休闲，探索潜在的乡村发展情景。在此基础上，本研究引入模拟框架，进一步绘制了土地利用优化情景图，并分析了它们之间的差异。最后，本研究通过多情景的相互比较，给出了实现2035年农村土地可持续发展规划和利用的潜在途径。
1.未来四种可能的农村发展情景及其相应的土地利用规模
1.1.考虑土地多功能价值的四种潜在情景及其差异原因分析
与2018年相比，S1-MCD情景的综合效益值总体提高了0.49%（图3）。农村土地的生态服务价值和经济效益价值分别下降了3.21%和3.72%，但产业发展规划价值（0.29%）、人口承载力价值（5.70%）和文化休闲价值（6.32%）有显著提升。2035年的土地利用结构略有改善。2010至2018年综合效益值出现负增长（-2.54%），主要原因是这一时期草原和水体面积减少。与2010-2018年相比，S1-MCD情景下的草地退化速度有所减缓。未利用土地的增加率从2010-2018年的19.8%降至2018-2035年的2.9%。耕地和建设用地的扩大是人口承载力值增加的一个重要因素。耕地和建设用地扩大对经济效益的积极影响抵消了未利用土地持续增加和生态用地减少带来的不利影响。这导致S1-MCD情景的经济效益值略有下降。
就S2-LSD情景而言，耕地和未利用地面积有所减少，但森林、草地、水体和建设用地面积与2018年相比有所增加。其中，草地面积（增加32.2%）和水体面积（增加61.6%）大幅增加。这一现象表明，S2-LSD情景更有利于齐齐哈尔市的生态修复。与S1-MCD情景相比，建设用地的增长率有所下降，但与2018年相比，由于人口和社会的发展，建设用地的增长率继续扩大。未利用土地呈下降趋势。与2018年和S1-MCD情景相比，该情景下的产业发展规划、生态系统服务和经济效益的价值有所提高。值得注意的是，生态系统服务的价值已回升至2010年的水平，而文化休闲和人口承载能力的价值则与2018年相同。因此，该情景下的综合效益值略微超过了2018年和S1-MCD情景下的综合效益值，与2010年的综合效益值持平。
S3-MSD情景是介于S2-LSD和S4-HSD情景之间的中间发展格局。耕地面积与S2-LSD情景中的耕地面积相近。但是，森林、草地和建筑用地的面积分别增加了34.2%、14%和10.5%。同时，与S2-LSD情景相比，水体面积和未利用土地面积分别减少了0.99%和25.3%。与2018年相比，该情景中的森林、草地、水体和建设用地均以稳定的速度增加，但耕地和未利用土地有所减少。人口承载力、经济效益、文化休闲和综合效益的数值也介于S2-LSD和S4-HSD两种情景之间。产业发展规划值略低于S4-HSD情景。然而，该情景的生态系统服务价值在所有情景中最高。
在S4-HSD情景中，建设用地和草地分别比2018年增加了27.3%和109%。该情景的综合效益值比2018年高21.5%，是所有情景中最高的。除生态系统服务价值外，大多数目标价值在所有情景中均处于最高水平。S4-HSD情景的生态系统服务价值仅低于S3-MSD情景。
1.2.四种潜在情景下的土地利用规模模拟与分析
本研究利用MOP模型和马尔可夫链模型模拟了齐齐哈尔市2035年农村发展四种潜在情景下的土地利用需求规模（表3）。与S1-MCD情景下的土地利用不同，其他三种情景均表明齐齐哈尔市到2035年需要减少耕地和未利用地面积，增加生态用地（森林、草地和水体）和建设用地面积。在四个情景中，S1-MCD情景的耕地和未利用地面积最大，分别为32089.6平方公里（占整个研究区域的75.95%）和5076.4平方公里（占12.01%）。然而，生态用地面积在四种情景中最小，森林面积为1590.9平方公里（占3.77%），草地面积为829.0平方公里（占1.96%），水体面积为617.2平方公里（占1.46%）。建成区面积为2048.4平方公里（4.85%），略高于S2-LSD情景，低于S3-MSD和S4-HSD情景。相比之下，S2-LSD情景的水体面积（1500.7平方公里，3.55%）在四个情景中最大，但建成区面积（1947.8平方公里，4.61%）最小。在S3-MSD情景中，森林面积（2607.1平方公里，6.17%）是所有情景中最大的。在S4-HSD情景中，未利用土地面积（3465.0平方公里，8.20%）在所有情景中最小，但已建设土地面积（2447.8平方公里，5.79%）和草地面积（4345.8平方公里，10.29%）最大。
2.不同情景下的土地利用空间格局
2.1.模型性能
利用卫星观测到的齐齐哈尔市2010年土地利用数据及相关驱动因素，借助PLUS模型推导出2018年土地利用类型的空间分布。空间结果表明，模拟的土地利用类型分布与卫星观测到的2018年土地利用情况十分吻合（图4）。模拟模型的Kappa系数、总体精度和优点图（FOM）均表现良好。Kappa系数为0.884，总体准确度为0.948，FOM为0.487。这些指标表明，所选的驱动因子和优化模型有效地捕捉了齐齐哈尔市的土地利用动态。因此，可将其用于该地区未来土地利用情景的空间模拟。
2.2.不同情景下的土地利用格局结果与分析
四种未来情景下的土地利用模拟结果表明，到2035年，S1-MCD情景下的土地利用转换变化最小（表4和图5）。在S1-MCD情景下，从2018年到2035年，土地利用变化的总面积仅为2337.3平方公里，其次是S2-LSD情景（4767.9平方公里）和S3-MSD情景（4820.7平方公里）。S4-HSD情景的土地利用转换面积最大，为9075.0平方公里。
S1-MCD情景的主要特点是到2035年耕地面积持续扩大。耕地的增加主要来自草地、水体和未利用土地的转换。耕地扩张区域主要分布在龙江县、泰来县、拜泉县、讷河市、甘南县和扶余县。S2-LSD情景的特点是地理空间上的耕地转化，该情景更加突出区域生态的优先发展，耕地转化为生态用地的面积最大（2630.6平方公里）。前五种转化类型分别是耕地转化为草地、耕地转化为水体、耕地转化为森林、耕地转化为建设用地以及草地转化为耕地。S3-MSD情景的主要特点是耕地和未利用地总面积减少，而生态用地总面积增加。从耕地向生态用地转化的增加量位居第二（2494.8平方公里）。面积较大（大于400平方公里）的转化类型主要是耕地转化为草地、耕地转化为森林、未利用地转化为耕地以及未利用地转化为水体。S4-HSD情景的特点是未利用地复垦、建设用地优化、耕地减少、森林增加和草地增加。在该情景下，未利用地开垦面积最大，建设用地面积扩大，草地面积扩大。在S2-LSD、S3-MSD和S4-HSD中，增加的生态用地都集中在海拔和坡度相对较高的县。与S1-MCD情景变化最小不同，其他三个情景都建议重新分配当前的耕地格局。尤其是S3-MSD情景和S4-HSD情景更强调扩大生态用地和建设用地，以提高区域综合效益。
受限于对空间数据的了解和获取能力，有些因素可能会被忽略，这很可能会影响本研究的模拟结果。本研究根据MOP原理建立了相应的约束条件和目标函数。在这一过程中，本研究选择了社会经济条件、地形、土壤质地、气候和环境作为驱动力。不可避免的是，本研究从不同年份收集了多个驱动力数据，这使得数据年份不一致。在目标函数系数和约束条件的设定上，虽然本研究参考了许多以前发表的论文和齐齐哈尔市“十四五”发展规划，但仍有一小部分系数缺乏参考依据。针对这种情况，本研究参考了类似的土地类型，经验性地使用了替代参数。这种方法可能会给模拟结果带来额外的不确定性。幸运的是，空间模拟和分析的验证结果表明，这些存在的不确定性对最终结果的影响微乎其微。
初审：梁笑嫣
审核：徐彩瑶
排版编辑：任 燕
文献推荐人：任 燕
参考文献：Zhengjia Liu,Rural land sustainability development planning and use by considering land multifunction values: A case study of analysis and simulation,Land Use Policy,Volume 150,2025,107455,ISSN 0264-8377.
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