• SCI期刊：Journal of Environmental Management

• 英文题目：An NSGA-III-based predict-optimize-evaluate framework for low carbon land use optimization: A case study of the Yangtze River Delta

• 中文题目：基于NSGA-III的预测-优化-评估框架用于低碳土地利用优化——以长三角为例

• 发表时间：2026年7月9日

• 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2026.130473

• 开发软件与示例数据：链接: https://pan.baidu.com/s/1WLuEc-BbXEeFIE96EPHfng?pwd=yph7 提取码: yph7

📖 研究背景

全球土地利用系统正经历深刻变革。随着各国相继承诺碳中和目标（欧盟和美国的中世纪碳中和目标、中国的2060承诺等），土地利用的空间治理成为气候减缓战略的核心议题。土地系统同时扮演着双重角色——通过城市化和工业化成为主要碳源，又通过森林、湿地和人工生态系统成为关键碳汇。

然而，土地利用优化面临三大方法论瓶颈：（1）“结构优化”与“空间布局优化”长期分离——先算数量、再布空间，导致优化过程“空间盲”，计算出的结构可能超出景观的实际容纳能力；（2）适宜性评估多基于历史校准，未纳入未来气候变化影响，存在“时间短视”；（3）对功能异质性大区域采用统一优化权重，违反了不同功能区法定发展优先序，产生行政上不可行的方案。这些局限在长三角这类功能高度分化的巨型城市群中尤为突出。

🎯 研究意义

本研究构建了“预测-优化-评估”一体化框架，首次将NSGA-III参考点多目标进化与斑块级空间遗传操作耦合，实现了土地利用结构与空间布局的同步优化，克服了传统耦合范式的“空间盲”缺陷。研究以长三角为案例，量化了农村居民点整理作为空间枢纽机制在碳减排、经济增长和粮食安全三赢中的核心作用，为全球功能异质性巨型区域提供了可复制的低碳土地利用优化方法论。

💡 研究目的

本研究旨在：（1）构建基于NSGA-III的多目标空间遗传算法（MOSGA） ，实现六目标（净碳汇、经济发展、粮食生产、土地利用适宜性、空间兼容性、转移概率）的结构与空间同步优化；（2）纳入SSP2-4.5情景下的动态适宜性评估，克服历史校准的“时间短视”；（3）通过功能区差异化目标权重（对接中国主体功能区规划），克服统一权重的功能同质性偏差；（4）评估2030年和2060年优化配置在碳排放强度、碳源-汇转移和空间聚类方面的表现，识别优先治理区。

🔬 研究内容

研究遵循“预测→优化→评估”三阶段流程：

• 预测阶段：量化六项目标在2030和2060年的未来值，作为优化输入；

• 优化阶段：MOSGA耦合NSGA-III参考点进化与斑块级空间遗传操作（斑块分割→斑块交叉→转移概率突变→非支配排序与适应度评估→参考点关联与生态位保持→新种群生成），在结构约束（面积±20%/+40%）和空间约束（核心耕地/生态/水源/建成区刚性禁止转换）下同步优化结构与布局，生成Pareto最优解集；

• 评估阶段：通过碳排放强度（单位GDP碳排放）、碳源-汇转移分析和碳预算空间聚类分析，评估优化配置的碳相关成效，识别优先减排区和优先增汇区。

🗺️ 研究区概况

长三角位于中国东部沿海，涵盖上海市、江苏省、浙江省和安徽省部分区域，总面积约35.8万km²（与德国相当），以仅占全国2.2%的土地承载了约17%的人口和近25%的GDP，单位面积经济产出极高。但同时也面临严重碳排放压力——2020年碳排放达1,987 Mt，而生态碳汇仅107.34 Mt，碳赤字极为突出。依据中国主体功能区规划，区域306个县分为四类功能区：优化开发区（ODZ，优先经济效率）、重点开发区（KDZ，支持工业化城镇化）、农产品主产区（APZ，保障粮食安全）和重点生态功能区（EFZ，提供生态保育和水源保护）。

📊 数据概况

研究整合五类多源数据（均统一至1 km分辨率）：

1. 土地利用数据（2000—2020年）：历史基线及优化约束推导，重分类为11类（耕地、草地、水体、未利用地、林地、灌木林、疏林地、其他林地、城镇用地、农村居民点、其他建设用地）。

2. 气候数据（2000—2060年，SSP2-4.5情景）：温度、降水、蒸散发、太阳辐射、风速——动态适宜性评估和未来目标量化输入。

3. 社会经济数据：路网、POI、行政区划、夜间灯光、DEM及地形派生属性——适宜性建模和经济潜力评估驱动因子。

4. 统计数据：县级粮食产量和碳排放清单——粮食生产和碳排放目标函数校准。

5. 空间保护约束：核心耕地、核心生态、核心水源、核心建成区——算法运行的刚性空间边界。

🛠️ 研究方法

1. 六目标系统设计：净碳汇（最大化）、经济发展潜力（最大化）、粮食生产能力（最大化）、土地利用适宜性（最大化）、空间兼容性（最大化）、土地转移概率（最大化）。

2. MOSGA（多目标空间遗传算法） ：耦合NSGA-III参考点进化与斑块级空间遗传操作——斑块分割（8邻域连通性聚合）→斑块交叉（保持空间连贯单元）→转移概率突变（轮盘赌选择目标类型）→非支配排序与适应度评估（加权聚合函数+面积惩罚项）→参考点关联与生态位保持（Das-Dennis法均匀生成参考点）→参考点引导新种群生成。经敏感性分析确定最佳交叉率0.4、突变率0.01。

3. 功能区差异化权重：依据主体功能区法定发展优先序——ODZ/KDZ经济发展权重0.5，APZ粮食生产权重0.5，EFZ净碳汇权重0.5，非主导目标统一0.1。

4. 评估方法：碳排放强度（tC/万元GDP）；碳源-汇转移矩阵；LISA空间聚类（Getis-Ord Gi*）识别优先减排/增汇区。

5. 敏感性验证：交叉/突变率敏感性分析、功能区权重敏感性分析、跨SSP比较（SSP1-2.6/SSP2-4.5/SSP3-7.0/SSP5-8.5）、与PLUS/FLUS模型对比。

📈 研究结果

（一）优化后土地利用格局（2020—2060）

• 农村居民点大幅收缩：从27,523 km²降至约22,956 km²（释放约4,500 km²），成为空间重配的核心供给源。

• 耕地→城镇（2020—2060累计4,279 km²）与农村居民点→耕地（2020—2060累计4,040 km²）构成两大对冲动态。

• 功能区差异化显著：APZ耕地扩大至92,283 km²，EFZ林地维持>51,000 km²，ODZ和KDZ城镇用地分别扩至9,941 km²和8,122 km²。

• 森林→耕地转换集中在KDZ（53.6%）和APZ（33.8%），且主要发生在疏林地和“其他林地”等低生态价值森林类型，EFZ核心森林基本保持完整（贡献仅3.5%）。

（二）多目标空间成效（2020→2060）

碳排放：区域总量从1,987.07 Mt降至1,324.72 Mt（↓33.3%），KDZ和ODZ峰值分别在2030年后回落。碳汇：区域碳汇从107.34 Mt略升至116.86 Mt（增幅有限），EFZ仍为主导。GDP：从25,201.42亿元增至154,871.94亿元（↑6.1倍），KDZ（87,294亿元）超越ODZ成为最大经济贡献区。粮食产量：从101.18 Mt增至109.81 Mt（+8.5%），APZ贡献66.96 Mt。

（三）碳-经济脱钩与碳中和缺口

区域碳排放强度从0.79 tC/万元GDP降至0.09 tC/万元GDP，降幅达89%，所有功能区均实现结构性脱钩（KDZ降幅最大：0.97→0.07）。但区域碳汇仅116.86 Mt，剩余碳赤字高达1,207.86 Mt——说明长三角作为国家经济引擎，无法通过本区域土地优化实现绝对碳中和，其使命在于强度削减和结构脱钩。

（四）碳源-汇转移

2020—2060年，农村居民点→耕地贡献最大源-汇转移路径（8.84 Mt）；耕地→城镇仍为最大汇-源路径（13.76 Mt）。城市→生态恢复路径（城镇→草地1.27 Mt、→其他林地0.44 Mt）在长期方案中显现。

（五）空间聚类与优先治理区

High-High排放聚类集中于上海核心和南京-苏州-杭州经济走廊；High-High碳汇聚类集中于西南和西部EFZ森林县。优先减排区位于城市-工业核心地带，优先增汇区位于外围生态县——为差异化碳治理提供了显式空间依据。

💬 主要讨论

（1）农村居民点整理：空间重配的枢纽机制。农村居民点整理释放了约4,500 km²，成为同时实现碳减排、经济增长和粮食安全三赢的核心机制。这一发现呼应了国际“精明收缩”研究，但中国通过“农村土地综合整治”提供了主动管理的制度框架。在长三角内部，浙江省2000—2020年间行政村从42,226个合并为19,806个，常熟等典型县市已实证了农村居民点优化促进城乡融合的效果。

（2）碳-经济脱钩与碳中和缺口的深层含义。长三角碳强度下降89%但剩余碳赤字1,207.86 Mt——这反映了其作为国家经济引擎的结构性定位：以2.2%国土贡献25%GDP，EFZ占比不足18%，土地碳汇上限天然受限。其碳治理使命不是“境内碳中和”，而是“最大程度脱钩+通过跨区域碳补偿机制消纳剩余排放”。

（3）功能区差异化治理四协调模式：ODZ做脱钩（产业升级+可再生能源）；KDZ做协调（创新驱动+产城融合）；APZ做协同（高标准农田+土壤固碳）；EFZ做增汇（生态补偿+主动修复）。

（4）方法论贡献：MOSGA克服了传统“结构-空间”两步耦合的空间盲问题。森林→耕地的选择性转化证明了价值驱动的重配逻辑——算法在KDZ和APZ中引导向低生态价值森林类型转化（疏林地转化率11.87%、其他林地11.80%），核心EFZ林地不受影响——这模拟了中国耕地“占补平衡”的空间逻辑，而非简单的“禁止”规则。

✨ 创新点

1. NSGA-III + 斑块级空间遗传操作的MOSGA算法，首次实现土地利用结构优化与空间布局优化的同步优化，克服了“先算数量、再布空间”的“空间盲”缺陷。

2. 纳入SSP2-4.5情景的动态适宜性评估，克服了历史校准模型的“时间短视”。

3. 功能区差异化权重体系（对接中国主体功能区规划），克服了统一权重的“功能同质性偏差”，确保优化方案行政可行。

4. 系统量化了农村居民点整理作为空间枢纽机制——释放约4,500 km²、贡献最大源-汇碳转移路径（8.84 Mt），为土地利用优化提供了明确的“空间杠杆”。

5. 揭示了长三角“深度脱钩但无法境内碳中和”的结构性特征，为经济引擎型巨型区域在国家碳中和体系中的功能定位提供了量化依据。

⚠️ 不足与展望

1. 非空间政策因素难纳入：跨区域碳补偿转移支付、产业转移安排、能耗双控目标、耕地占补平衡指标等政策因素，均在行政单元层面以制度形式存在，无法映射到栅格并量化为优化目标。未来可探索层级目标系统、政策-约束转换模块或智能体政策模拟模型的集成。

2. 线性外推的局限：碳排系数和经济产出系数的预测基于线性回归，可能无法捕捉CCS、氢能、可再生电气化等技术突破带来的非线性加速降碳。未来可纳入情景化技术扩散模型或系统动力学模块。

3. 生态系统服务覆盖不全：目标体系未涵盖生物多样性保护、水源涵养、土壤保持、文化景观等更广泛的生态系统服务。未来可集成InVEST等工具，实现对热带、亚热带和生物多样性富集地区更全面的可持续性评估。

✅ 总结

本研究构建并验证了面向碳中和的“预测-优化-评估”一体化土地利用优化框架，以长三角为案例，创新性地提出了MOSGA多目标空间遗传算法（NSGA-III参考点进化+斑块级空间遗传操作），实现了净碳汇、经济发展、粮食生产、适宜性、兼容性和转移概率六大目标的结构与空间同步优化。主要发现：（1）优化配置使区域碳排放从1,987.07 Mt降至1,324.72 Mt，碳排放强度下降89%（0.79→0.09 tC/万元GDP），GDP增长6.1倍，实现了经济的结构性脱钩；（2）农村居民点整理是空间重配的枢纽机制，释放约4,500 km²，贡献最大源-汇碳转移路径（农村居民点→耕地，8.84 Mt）；（3）功能区差异化治理效果显著：APZ耕地扩至92,283 km²，EFZ林地保持>51,000 km²，ODZ/KDZ城镇扩展与经济发展定位一致；（4）区域碳赤字仍达1,207.86 Mt——说明长三角作为国家经济引擎，其碳中和使命在于强度削减和脱钩而非境内碳中和，剩余排放需通过跨区域碳补偿机制消纳；（5）空间聚类识别出城市-工业核心为优先减排区、外围生态县为优先增汇区，为差异化碳治理提供了显式空间依据。本研究为全球功能异质性巨型区域提供了一套可转移的碳中和导向土地利用优化方法论，将抽象气候目标转化为显式空间、功能区差异化的景观管理策略。