摘要: 土地利用规划方案的实施主要包括土地利用结构的调整和布局的优化，而土地利用变化会对生态环境产生影响，进而影响到人类自身。然而，传统的土地利用规划环境影响评价（LUPEA）忽视了土地利用自然变化下的环境影响改变，极易导致LUPEA结果不准确甚至... 展开 土地利用规划方案的实施主要包括土地利用结构的调整和布局的优化，而土地利用变化会对生态环境产生影响，进而影响到人类自身。然而，传统的土地利用规划环境影响评价（LUPEA）忽视了土地利用自然变化下的环境影响改变，极易导致LUPEA结果不准确甚至相反的结论，达不到LUPEA工作的目标。沿海地区承载人口数量大、土地利用/覆被（LUC）变化较为剧烈，从而对区域生态环境质量产生了较大压力。本文以我国沿海快速城市化区域连云港市为研究对象，提出并构建了土地利用规划环境影响本底评价（NPD-LUPEA）模型，在遥感与地理信息系统（GIS）的支持下，研究构建了沿海地区LUC分类方法和DEM数据修正方法，从而为LUPEA提供更高精度的基础数据；随后基于NPD-LUPEA模型评价了连云港市土地利用规划的环境影响。结果表明： （1）土地利用本底变化是指在土地利用规划环境影响评价中，因自然及社会经济等非土地利用规划因素驱动与限制下导致的土地利用变化。相应地，非土地利用规划因素则称之为本底因素，基于土地利用本底变化的土地利用规划环境影响评价即为土地利用规划环境影响本底评价。土地利用规划环境影响本底评价模型通过剔除非规划因素引起土地利用变化的环境作用，能够真实的反映出土地利用规划方案实施对于环境的影响。土地利用规划环境影响本底评价模型可以基于SIS框架模型构建，并可与GIS技术集成，从而实现基于空间的评价工作。 （2）根据连云港市各季节遥感影像分类及精度评价结果，冬末总体分类精度最低，春末及秋季分类精度相对较高；应用基于规则的多季节影像分类方法进行连云港市土地利用/覆被信息提取最终结果总体分类精度较各季节分类结果有很大的提高，表明通过系统分析土地利用/覆被的季节及其他时相变化并构建相应的分类规则，能够有效提高土地利用/覆被分类精度，减少应用单一影像分类时因同物异谱和异物同谱出现的错分现象，能够满足土地利用规划环境影响评价所需基础数据的质量要求； （3）土地利用类型综合反应了地形、植被及人类活动的特征，这会对GDEM数据的精度产生影响。连云港市GDEM数据质量评价结果显示：不同土地利用类型对ASTER GDEM数据精度的影响不同。草地、水田、旱地、采矿用地等垂直误差相对较小，但是水平相对误差较大，而裸地、林地、园地、风景特殊用地等正好相反。GDEM数据修正结果表明一元和多元线性回归方法均能够有效的提高GDEM数据的精度。但是相比多元线性回归分析方法，一元线性回归方法需要数据类型更少，因此一元线性回归方法可操作性相对更高。基于土地利用类型和一元线性回归分析的GDEM数据修正方法流程简单、思路清晰，可以有效的提高GDEM数据的精度，从而为LUPEA提供重要的基础数据； （4）基于NPD-LUPEA的连云港市LUPEA结果显示：全市规划模式下质量相比2010年度有一定程度的提高，在本底模式下2020年度环境质量改善程度更加明显。由于本底模式下2020年度环境质量评价结果更好，连云港市规划方案的实施实际上具有一定程度的环境不利作用。这也充分表明了LUPEA中应充分考虑土地利用本底变化对LUPEA的影响作用。应用层次分析法结合熵值综合确定的权重中，PM10浓度指标、SO2浓度指标、地均COD排放指标等3项与污染物直接相关的指标权重较大，而林地比重指标和水域用地比重指标在其余指标中权重相对较高，表明其对生物多样性的影响受到更多的重视。因此在制定相应的环境减缓措施时，应根据不同指标的基本特性制定出切实可行的具体方案，以进一步提高规划实施对环境的有利作用，减缓其不利影响。 收起