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自改革开放以来，中国经济发展与社会面貌日新月异，城镇化率从1978年的17.9%经45年发展已提升至2023年的63.8%。然而由城镇化、工业化的快速推进引发的一系列人口膨胀、城镇用地无序扩张、土地利用效率低下、环境污染日益加剧的“城市病”以及农村空心化、老弱化、污损化、非农化的“乡村病”[1]日益突出，中国未来可持续发展面临困境。在此背景下，“三生”理念在国家政策导向下不断发展与更新，倡导“三生”共融理念、科学识别和分析“三生空间”以协调城乡空间布局及改善人居环境，成为建设国家生态文明、优化国土空间开发的重要内容。
中国作为典型的山地国家，山区面积约占全国面积的三分之二，合理开发利用山区土地资源，是优化国土空间布局的重要途径之一[2]。我国西南丘陵地区山地多、平地少、土地资源匮乏、城镇发展增量空间有限，随着城乡建设用地不断扩张，农业和生态空间受到挤压、环境污染严重、生态系统退化[3]等资源环境问题愈来愈不容忽视，相比于平原沃野千里，丘陵地区在发展过程中需要更加关注土地的高效利用。
“三生”空间是土地综合利用的风向标，当前国外学者对于空间功能分区的理论与研究在城市规划方面应用广泛[4-7]，且在土地多功能性[8-9]方面的研究内核与“三生”空间理念息息相关。国内学者在“三生”空间识别与分类方面的研究成果较为丰富，主要分为定性分类和定量识别两种主流方法[10]，其中土地利用类型归并法将三生空间体系与具体的土地利用类型相衔接，便于后续进行“三生”空间格局的优化。通过结合已有分类方法并进一步叠加地形因子分析，有利于反映丘陵地区在国家发展政策下“三生”空间布局尚存的问题，为区域格局优化提供建议。
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仁寿县位于四川省眉山市，属都江堰黑龙滩灌区（丘陵灌区），位处北纬29°51′16″，东经104°12′42″。据最新行政规划，全县共辖4个街道、26个镇、2个乡，因国土空间利用与乡镇政策与定位息息相关，为更科学分析其2020年“三生”空间布局状况，仍采用2020年前旧版行政区划，即辖60个乡镇。全县面积2 608 km2；地貌以丘陵为主，地势自西北向东南倾斜；属亚热带湿润季风气候。境内有省内第一座大型引蓄灌溉工程黑龙滩水库，控灌仁寿、井研、简阳三县田土。2020年仁寿全县生产总值457.38亿元，三产结构为20.8:35.5:43.7。近年来，仁寿县城镇建设发展迅速，耕地保护压力加剧、产业转型面临瓶颈、自然生态屏障脆弱等问题频繁出现，“三生”空间的协调与共融是仁寿县可持续发展中亟待解决的问题。
Figure 1. Location map of Renshou County
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以仁寿县2020年landsat8遥感影像及中科院LUCC数据为数据源。基于辐射定标、大气校正等预处理基础，采用ENVI监督分类提取水域、林地、耕地、建设用地及未利用地，分类后结果通过编辑分类图像、合并、结果聚合等工具处理，经真实roi验证Kappa系数为0.92，满足研究精度要求；进一步通过GIS目视解译及地类拆解细化监督分类结果，最终得到仁寿县土地利用数据。
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参考2017版《土地利用现状分类》和中科院CNLUCC数据分类体系在仁寿县所涵盖的地类，结合丘陵地区土地利用特征，得仁寿县土地利用分类体系，如表1所示。
一级分类 二级分类 面积/km2 用地占比/% 耕地 / 1480.49 56.69 园地 / 56.08 2.15 林地 / 845.97 32.39 水域及水利设施用地 河流渠系 8.80 0.34 坑塘水面 38.11 1.46 水库水面 24.73 0.95 交通运输用地 公路用地 22.44 0.86 城乡、居民用地 城镇用地 70.13 2.69 农村居民点 42.80 1.64 风景名胜及特殊用地 2.94 0.11 未利用地 / 19.23 0.74 Table 1. Land use classification system of Renshou County
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空间是功能的载体，“三生”空间实质是以土地利用功能为基础，根据地域空间为人类提供的各类产品和服务划分的功能空间[11]。不同的功能分布和使用强度可使土地利用效能表现出“三生”功能的主次高低且具有复合性，基于此对仁寿县各类用地所发挥的“三生”空间功能强度进行评分[1,12]。进而参考城市“三生”空间功能组合模式[13]，依据表中各地类的“三生”功能强弱得出相应“三生”空间复合类型，如表2所示。
一级分类 二级分类 生产功能 生活功能 生态功能 三生空间类型 耕地 / 3 0 1 生产强-生态弱空间 园地 / 3 0 2 生产强-生态中空间 林地 / 1 0 3 生态强-生产弱空间
水域及水利设施用地河流渠系 2 0 3 生态强-生产中空间 坑塘水面 2 0 2 生态中-生产中空间 水库水面 1 0 3 生态强-生产弱空间 交通运输用地 公路用地 3 0 0 生产强空间
城乡居民用地城镇用地 2 3 0 生活强-生产中空间 农村居民点 0 3 0 生活强空间 风景名胜及特殊用地 2 2 2 生产中-生活中-生态中空间 未利用地 / 0 0 3 生态强空间 Table 2. Types of “production, living and ecological spaces” in Renshou County
将所得“三生”空间类型按其主导“三生”功能进行划分，可得到仁寿县“三生”空间功能分类体系（图2）。
Figure 2. Spatial functional classification system of “production, living and ecological spaces” in Renshou County
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为进一步分析仁寿县“三生”空间结构布局，研究聚焦县域和乡镇两种尺度：县域层面采用洛伦兹曲线和基尼系数全面反映出仁寿县整体“三生”用地分布均衡状况；乡镇层面采用均衡度、优势度及专门化程度反映局部地区“三生”用地的均衡程度与区域优势，并与地区高程因子叠加分析。具体研究方法阐释如表3所示。
分析方法 方法阐释 计算公式 洛伦兹
曲线[14-15]最初用于研究国民收入的分配平均问题。研究借用此经济学方法，绘制空间洛伦兹曲线，可反映县域整体的“三生”用地分布均衡状况。 $ {Q}_{i}=\dfrac{{S}_{1}/{S}_{2}}{{S}_{3}/{S}_{4}} $ （1） 式中，Qi为某类“三生”空间的区位熵；S1为仁寿县某乡镇中的某类“三生”面积；S2为仁寿县该类“三生”总面积；S3为该乡镇土地面积；S4为仁寿县土地总面积。将区位熵按升序排列，并计算此顺序下的各“三生”地类面积累积百分比、乡镇土地面积累计百分比作为XY轴。 基尼系
数[16-17]以洛伦兹曲线为基础更加精确地反映社会收入分配不平等程度。研究引入基尼系数，作为计算各类“三生”空间在仁寿县分布均匀程度的统计指数。 $ G=1-\displaystyle\sum _{i=1}^{n}\left({A}_{i-1}\times {L}_{i}+{A}_{i}\times {L}_{i}\right) $ （2） 式中，G为某类“三生”空间基尼系数；n为仁寿县乡镇总数；i为整数，1≤i≤n；Li为区位熵第i排序的乡镇土地面积占比；Ai为i排序下的某类“三生”地类面积累积百分比。基尼系数的取值范围在0到1之间，通常基尼系数小于0.2代表分布绝对平均；0.2~0.3分布相对平均，0.3~0.4分布相对合理，0.4~0.5分布差距较大，大于0.5分布差距悬殊。 均衡度优
势度[18-20]用于反映各乡镇“三生”用地结构特征：均衡度值越大，各类“三生”用地的均衡性越强；而优势度越大 ，表示一种或多种地类对于区域“三生”用地的支配程度越强。 $ H=-\displaystyle\sum _{i=1}^{n}{P}_{i}\times \mathrm{log}{P}_{i} $ （3） $ J=\dfrac{H}{{H}_{max}} $ （4） $ I=1-J $ （5） 式中，H为“三生”空间信息熵，Pi为某乡镇某种三生空间面积与该乡镇总面积之比；均衡度（J）为熵与最大熵之比，当各土地类型面积相等时，熵最大，即Hmax＝log n。优势度（I）为1与均衡度之差。均衡度和优势度数值范围在0到1之间，可增强数值的可比较性和指标性。 Table 3. Pattern analysis methods of "production, living and ecological spaces"
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基于洛伦兹曲线的图形规律，曲线下凹离绝对平均线越远，分配越不平均。经计算，仁寿县各类“三生”用地洛伦兹曲线如图3所示，可直观得出四条曲线的下凹程度为主生产空间<主生态空间<均衡空间<主生活空间，四类“三生”空间在布局均匀度上存在较为明显的差异，其中主生产空间在仁寿各乡镇分布相最均衡，而主生活空间的分布最不均衡。
Figure 3. Lorentz curve of “production, living and ecological spaces” in Renshou County
表4为仁寿县“三生”空间基尼系数，可定量分析研究区各“三生”用地类型分布的均衡程度与等级。由表中数据可得，仁寿县“三生”用地分布的均衡程度共存在四个等级，主生产空间（0.12）分布绝对均匀，主生态空间（0.22）分布较为均匀，均衡空间（0.32）分布相对合理，而主生活空间（0.49）在乡镇间的分布差距较大。
空间类型 主生产空间 主生活空间 主生态空间 均衡空间 基尼系数 0.12 0.49 0.22 0.32 Table 4. Gini coefficient of “production, living and ecological spaces” in Renshou County
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图4为仁寿县“三生”空间均衡度与优势度直方图与分布图。全县均衡度均值为0.57，优势度均值为0.43，其中均衡度最高的五个乡镇为县域西北部的视高（0.86）、文林（0.78）、清水（0.66）、龙正（0.65）和南部的汪洋（0.71），主要位于县重点建设发展区域，地区的政策背景和行政地位决定了该类区域较为重视社会生产生活功能建设，相较于其他区域弥补了主生活空间的不足，因此“三生”均衡度较高。优势度最高的五个乡镇为中农（0.38）、新店（0.42）、里仁（0.45）、青岗（0.45）、谢安（0.47），主要位于县域中部地势较低且平缓、地面水系丰富的区域，其优势均属于农业发达，主生产空间对于地区具有支配地位。
Figure 4. Balance and dominance of “production, living and ecological spaces” in Renshou County
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区位熵（Q）表示的是某乡镇的某类“三生用地”的比例与该乡镇土地总面积占全县总面积的比例的比值，即洛伦兹曲线的斜率。当Q>1时，则认为该类“三生”空间在该地区的专门化程度较高，具有一定区域优势，Q值越大优势越显著。各类“三生”用地在各乡镇的分布情况如下（图5）：
Figure 5. Locational entropy of “production, living and ecological spaces” in Renshou County
（1）主生产空间：仁寿县为农业生产大县，该类空间在全县分布最为均衡，因此大部分乡镇的Q值大于或接近于1，体现出主生产空间在仁寿县占据整体区域优势，其中中农（1.41）、里仁（1.38）、新店（1.32）Q值最高。经与地形因子叠加后分析，具有主生产空间优势的地区明显集中分布于县域中部地势较低且平缓处，地表水资源丰富，自然地理条件有利于大面积农田分布。
（2）主生活空间：该类空间的Q值存在较大差异。视高（5.89）、文林（4.57）汪洋（2.10）、朱嘉（2.04）总面积仅占全县面积的11%，但分布有全县41%的主生活空间，表明城镇化进程快，主生活空间占据区域优势。乡镇间不同的区域定位与发展政策是主生活空间发展悬殊的主要原因，而与地形因子的直接关联性较弱。
（3）主生态空间：仁寿县林业资源丰富，且该类空间在全县分布较为均衡，有近50%的乡镇Q值大于1。其中识经（1.79）、松峰（1.78）、高家（1.78）、景贤（1.73）专门化优势较为明显。经与地形因子叠加后分析，具有主生态空间优势的乡镇明显集中于地势较高的山区，城镇开发程度低，森林资源广泛分布，与主生产空间区位熵分布呈现出相反趋势。
（4）均衡空间：该类空间在全县分布相对合理，因此各乡镇Q值存在一定差异，有近30%的乡镇Q值大于1。其中始建（2.86）、方加（2.19）、钟祥（2.12）的专门化程度最为突出。经与地形因子叠加后分析，具有均衡空间优势的乡镇主要集中于地势较平坦地带且为县重点发展区域。
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研究以土地利用的“三生”功能为着眼点，结合分级赋分制与土地利用归并法构建仁寿县“三生”功能识别分类体系，并通过空间洛伦兹曲线、基尼系数、均衡度及优势度等方法及叠加地形因子分析仁寿县2020年“三生”空间结构布局。研究结果表明：仁寿县主生产空间在全县分布最为平均，且面积上占据绝对优势，以满足全县最基础的农业生产功能，地表水源丰富且地势较低的乡镇表现出更显著的农业优势；主生活空间在乡镇分布差异明显，中心城区城镇生活用地面积大而集中，其他地区农村聚居点面积小而分散，进一步体现出各乡镇城镇化建设差异较大；仁寿县森林资源丰富，主生态空间在全县分布较为均匀，其中地形起伏较大建设难度较高的乡镇，其主生态空间优势更为明显。仁寿县均衡空间在全县分布相对合理，以县域建设发展中心和中部地势平缓地区专门化程度更为突出。
基于上述研究结果，对仁寿县未来“三生”空间规划提出如下建议：
维持主生产空间在仁寿县均衡的分布态势，严格落实基本农田红线，打造“天府粮仓”丘区示范区；进一步完善仁寿县作为丘陵灌区控灌关键点的渠系灌溉体系，以保障全县及邻县的农业用水；积极引导农业特色产业与主导产业发展，深化平坝浅丘地区的既有农业优势，探索深丘地区的潜在农业资源，以柑橘、粮油等为特色形成集中连片、高产稳产的优质生产空间。
不同的地理环境和经济发展水平使得仁寿县主生活空间与均衡空间在全县分布存在明显差异，还需进一步构建梯度合理的城镇体系，统筹布局高效的产业空间，同时加强公共基础设施建设、完善公服体系覆盖度，逐步缩小各乡镇间的差距。
进一步平衡主生态空间在全县的分布，严格遵守生态保护红线，为仁寿县社会的持续发展建立坚实生态屏障；对于具有生态功能的灌区大型水库还需建立健全水质保护机制；保护现有河流及渠系廊道，加强绿色生态带建设，促进该类空间生态效益及附属功能效益的提升。
不同乡镇在自然地理与社会经济上的禀赋差异使其存在不同的土地职能，应考虑深入发展各乡镇具有优势的“三生”用地同时保障基本“三生”功能的均衡，因地制宜地调整和平衡“三生”用地布局。
Function identification and analysis of “production, living and ecological spaces” in hilly areas: a case study of Renshou County
doi: 10.12172/202310140001
- Received Date: 2023-10-14
- Available Online: 2023-11-06
- Publish Date: 2024-02-25
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Key words:
- land use /
- “production, living and ecological spaces” function identification /
- “production, living and ecological spaces” pattern analysis
Abstract: The identification and analysis of “production, living and ecological spaces” is an important part of the improvement of human environment and optimization of land space development nowadays. Due to the limitation of physical and geographical conditions, the incremental space for construction and development in hilly areas was limited, so the efficient use of land resources and the coordination and integration of “production, living and ecological spaces” need urgent attention. Based on the spatial identification and analysis of “production, living and ecological spaces”, this paper aimed to reflect the remaining problems of regional spatial layout in hilly areas under the national development policy and enhanced land use efficiency. Taking Renshou County as an example, the spatial functional classification system of “production, living and ecological spaces” was constructed, and then the distribution of land for “production, living and ecological spaces” in the county in 2020 was analyzed by adopting the methods of spatial Lorenz curve, Gini coefficient, degree of equilibrium, and degree of dominance. The conclusion of the study showed that the spatial distribution of main production space in Renshou County was absolutely average, and the distribution of main ecological space was relatively average. The distribution of balanced space was relatively reasonable, while the distribution of main living space in various townships of the county was disparate. There was a certain correlation between “production, living and ecological spaces” land use pattern and topographic factors. Finally, corresponding countermeasures and suggestions were put forward from the perspective of layout optimization of various types of “production, living and ecological spaces”.
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