作者：陈 振，郭 杰，欧名豪，张雪微，何鸿飞

（1.南京邮电大学社会与人口学院，江苏 南京 210023；2.南京农业大学土地管理学院，江苏 南京 210095）
 

经济增长的建设用地过多消耗是我国实现高质量发展面临的主要问题之一。近年来，随着工业化、城镇化进程的快速推进，建设用地规模急剧扩张，《中国城市建设统计年鉴》数据显示，我国城市建设用地规模由2002年的26 832.6 km2增至2021年的59 424.59 km2，20年间增长了2.21倍，年均增长率超过6%，呈现持续扩张态势[1]。与此同时，中国经济水平也迅速发展，国内生产总值以超过6%的年均增长率稳步增加，经济总量连上新台阶。可见，建设用地作为经济发展的核心要素之一，对中国经济增长做出了重要贡献。然而，建设用地扩张促进经济增长的同时，也给耕地保护和生态环境带来了诸多负面问题，危及国家粮食安全和生态安全[2]。为此，中共中央、国务院始终坚持最严格的耕地保护制度，持续加大耕地保护力度，最新颁布的《中华人民共和国粮食安全保障法》更是从法律层面对耕地保护提出了明确要求。同时，中共十八大以来，生态文明建设逐步上升为国家战略和“千年大计”，中共二十大报告进一步将“人与自然和谐共生”作为中国式现代化的内涵之一，提出必须牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，站在人与自然和谐共生的高度谋划发展。可见，在未来很长一段时间内，建设用地适度扩张仍是经济发展的内在需求，但需符合国家粮食安全战略和生态文明建设的总体要求[3-4]。因此，研究“粮食—生态”双安全约束下建设用地供需情景及其管控策略，可以为有效协调建设用地供需矛盾提供参考。

市场经济环境下，建设用地规模实际上是供需相互作用下的动态均衡[5-6]，建设用地供需预测也一直是学术界讨论的热点。在建设用地需求预测方面，常用的预测方法分为直接和间接两种，其中直接预测法基于历史土地利用数据，采用指数平滑法、神经网络和灰色模型等方法[7-8]，预测未来建设用地变化趋势，该方法所需数据少、相对简单，但对经济社会等因素考虑较少，导致预测精度偏低[9]；间接预测法则基于建设用地扩张驱动因素，采用多元回归模型、马尔可夫模型等方法测算建设用地需求量[10-11]，建设用地驱动因素主要包括自然条件、经济水平、产业结构、人口状况和生活水平等[12-14]。而在建设用地供给预测方面，现有研究一般依据地理学的建设用地选址标准，考虑生态环境敏感性、建设用地适宜性和经济发展定位等因素，运用极限预测、资源环境承载力等方法，综合测算区域潜在建设用地供给能力[15-17]。综上，学术界关于建设用地供需预测已经形成较为系统的方法体系，但相关研究关注焦点主要集中在预测方法创新与改进等技术层面，缺乏对区域景观生态安全格局的综合考虑，这在一定程度上降低了生态空间的保护力度。实践中以“生态保护红线”为核心的生态保护政策虽然约束了建设用地对于核心生态源地的侵占，但却忽视了对生态廊道、节点和踏脚石等重要生态要素的保护和建设，而以耕地“占补平衡”为主要手段之一的耕地保护政策在约束建设用地扩张的同时，却将部分生态用地作为补充耕地的重要来源，使生态安全受到影响。与此同时，学术界关于景观生态安全格局构建方法已日趋成熟，按照“源地识别—阻力面构建—廊道提取”的框架思路[18]，兼顾垂直和水平生态过程，借助情景模拟工具识别对区域生态过程具有关键作用的景观元素、所处位置和空间联系，成为生态安全格局构建的基本研究范式[19-20]。相关研究基于上述方法，多从土地利用变化的生态环境效应视角，分析区域生态安全格局时空变化特征[21]；又或在构建景观生态安全格局的基础上，识别国土空间生态修复重点区域[22-23]。而基于“反规划”理论从“粮食—生态”双安全约束视角，将区域耕地需求量和景观生态安全格局优先设置为不宜建设区域，进而反向预测建设用地极限供给量，并开展建设用地供需多情景模拟的研究还较为缺乏。

因此，本文选择建设用地供需矛盾相对突出的江苏省南京市为例，基于“反规划”理论，运用粮食需求预测法和景观生态安全格局构建法，综合测算研究区2030年和2035年“粮食—生态”双安全约束下建设用地供给极限，并结合建设用地需求预测，分析不同情景下建设用地供需状况，据此制定差别化管控策略。

1 理论基础与分析框架

“反规划”理论最早由我国城市规划学者俞孔坚等于2002年提出，是为应对快速城市化进程中城市规模无序扩张而提出的一种新型规划理念[24]。“反规划”不是不规划，也不是反对规划，而是与传统的“人口—性质—布局”的规划思路相反，“反规划”理论强调的是一种逆向规划过程，认为土地生态系统完整性和地域景观真实性是城市发展的基础，通过优先控制不宜建设区域再进行物质空间规划，不仅可以有效保护当地自然人文景观和土地生态系统，还能够防止城市外延式扩张带来的一系列负面问题[25]。该理论最初运用于微观层面的景观设计，随后在宏观层面的旅游规划、城市规划、土地利用规划和村庄规划中得到广泛运用[26-27]。

“反规划”理论的本质是优先控制不宜建设区域，明确城市发展“安全底线”，再考虑经济社会发展需要，逆向开展城市开发建设规划，确保城市发展方向规避建设控制区域[24]。一般而言，土地利用需要满足经济发展、粮食安全和生态安全等多元需求，有限的土地资源需要在不同用途间合理配置，才能满足多目标土地利用需求，保障经济、社会和生态协调发展。在国家粮食安全战略和生态文明建设的总体要求下，直接决定粮食安全和生态安全保障水平的耕地和生态用地，成为建设用地扩张不容突破的“安全底线”。因此，以“反规划”理论为指导开展建设用地供需情景模拟，首先需要明确不同安全水平下的耕地需求量和生态用地格局，进而反推建设用地极限供给量，然后结合经济发展水平和人口规模结构等因素驱动下的建设用地需求量预测，通过对比分析不同情景下建设用地供需状况差异，最后制定差别化管控策略（图1）。

图1 基于“反规划”理论的建设用地供需情景分析框架Fig.1 Scenario analysis framework for construction land supply and demand based on “anti-planning” theory

2 研究区域、数据来源与研究方法

2.1 研究区域

南京市是江苏省省会，地处江苏省西南部，长江下游，濒江近海，属宁镇扬丘陵地区。全市土地总面积6 587.03 km2，2020年地区生产总值1.48万亿元，常住人口931.47 万人，城镇化率86.8%，建设用地总规模1 851.32 km2，人均建设用地约198.75 m2/人。近年来，随着国家级新区——南京江北新区的成立，全市经济社会发展迅速，同时建设用地外延式扩张导致优质耕地急剧减少，林地、水域等生态空间迅速萎缩，国土调查数据显示，2009—2018年建设用地扩张占用耕地、林地和水域的面积分别为195.47 km2、51.93 km2、86.26 km2，土地供需矛盾较为突出。研究南京市“粮食—生态”双安全约束下建设用地供需情景，是协调该区域多目标土地利用供需矛盾的重要课题。

2.2 数据来源

本文涉及的数据类型主要包括三大类：其一是土地利用现状数据，采用南京市2020 年度国土变更调查数据成果，来源于当地自然资源主管部门。其二是地形、水文、坡度等地理空间数据，从地理空间数据云平台获取GDEMV2 30 m 分辨率数字高程数据，基于行政区划提取南京市高程数据，同时借助ArcGIS空间分析模块工具（Spatial Analyst Tools），生成坡度、地表径流及水文等相关数据。其三是社会经济、农业和人口等方面的统计数据，主要来源于南京市各类统计年鉴，个别缺失数据采用多年平均增长率进行补值处理。

2.3 研究方法

2.3.1 情景设置

土地利用情景是根据不同经济社会发展形势和目标需求，对未来土地利用的综合判断和预测。一般而言，土地利用需要满足经济发展、粮食安全和生态安全等多目标需求，其中经济发展最直观的表现为GDP增长率[28-29]，不同的经济增长速率所消耗的建设用地投入差异明显；粮食自给率水平的高低直接关系到区域粮食的生产、消费以及农业发展方向，而不同的粮食自给率预期需要不同的耕地保有量水平予以保障[30]；生态安全水平则以生态用地规模表征，反向作用于经济发展与粮食安全[31-32]。因此，土地利用情景设置的重点是考虑经济发展、粮食安全和生态安全等多目标需求，研究上述指标的可能取值。本文参考《南京市国民经济和社会发展十四五规划和二〇三五年远景目标纲要》、《江苏省国土空间规划（2021—2035年）》和《南京市国土空间总体规划（2021—2035年）》等相关规划的社会经济发展目标设定情况，选取GDP增长率、粮食自给率和生态用地规模作为土地利用情景的特征因子，综合设置以下三类情景（表1）。

表1 南京市土地利用情景及其参数设置Tab.1 Land use scenarios and parameters in Nanjing City

（1）经济优先情景：经济保持高速增长态势，生态环境处于低安全水平，粮食安全处于低安全等级。该情景下地方政府将保障建设用地足量供给作为第一目标，优先满足经济发展对建设用地的需求，粮食安全与生态安全保障程度整体较低。

（2）生态涵养情景：生态环境处于高安全水平，粮食安全处于相对安全等级，而经济增长速度较为缓慢。该情景下生态保护成为地方政府的首要目标，生态保护与修复的持续推进促使区域生态环境不断改善，居民绿色福祉日益提升。

（3）均衡发展情景：经济保持平稳发展，生态环境处于中安全水平，粮食安全状况维持较高水平。该情景下地方政府兼顾经济发展、粮食安全和生态保护等多元目标制定土地利用政策，促进经济、社会和生态均衡协调发展。

2.3.2 建设用地供给预测

依据分析框架，结合情景设置，明确建设用地供给预测思路：以“反规划”理论为指导，从“粮食—生态”双安全约束视角，优先控制不宜建设区域（耕地和生态用地），分别采用粮食需求预测法和景观生态安全格局构建法，综合测算区域耕地和生态用地需求，进而反向预测不同情景下建设用地极限供给量。

（1）基于粮食需求的耕地需求量预测。耕地作为粮食生产的重要载体，也是保障国家粮食安全的关键。目前，学术界关于耕地需求量预测都是建立在粮食需求的决定性基础上，采用趋势预测法、线性回归法、指数平滑法、灰色预测法等方法，综合测算区域耕地需求量。而粮食产量主要取决于耕地面积、单位面积粮食产量、粮食播种面积等因素[33-34]，因此，参考粮食产量计算方法，可依据目标年粮食总需求量推算所需耕地规模[35-36]，公式如下：

式（1）中：S为耕地需求量；G为人均粮食需求量，参考相关研究[35]，按照食物消费结构，将肉蛋奶和副食消费品转化为原粮，结合经济发展水平，综合测算目标年来源于耕地的人均粮食需求量；P为人口规模，基于研究区2015—2022 年常住人口统计数据，采用自然增长法预测目标年常住人口规模；α为粮食自给率，基于研究区2018—2022年粮食自给率统计数据，综合设置目标年高度、中度、适度粮食自给率；d为粮食播面单产，基于研究区2015—2022 年粮食播面单产统计数据，采用趋势预测法预测目标年粮食播面单产；q为粮食播种面积占农作物播种面积比例，主要受粮食市场价格、种粮补贴政策和耕地“非粮化”整治力度等因素影响[36]。当前粮食市场价格和种粮补贴政策趋于稳定，同时国家坚持最严格的耕地保护制度，耕地“非农化”“非粮化”整治将持续保持高压态势，可以预见未来很长一段时间内粮食播种面积比重将保持相对稳定，统计数据显示：2000—2021 年我国粮食播种面积比重变化不大，均维持在70%上下，2015—2022 年南京市也基本稳定在61%左右，因此该项指标采用2015—2022年平均值。k为复种指数，通常一定时期内耕地复种指数变化较小，因此采用研究区2015—2022年平均值。

（2）基于景观生态安全格局的生态用地需求量预测。景观生态安全格局是基于景观生态学理论和方法，模拟区域景观过程、格局与趋势，判别对区域生态过程具有关键作用的景观元素、所处位置和空间联系形成的综合格局，对维系区域生态安全具有重要意义，目前在生态空间布局优化方面得到广泛运用[37]。本文参考已有研究[38-40]，结合研究区生态要素现状，构建包含防洪、水土保持、生物保护和游憩等重要生态过程的综合生态安全格局。

防洪安全格局：南京地势低洼，位于长江流域下游，承接上游175 万km2的来水，是典型的洪水走廊，市域40%土地受到洪水威胁，是全国31 座重点防洪城市之一，因此构建防洪安全格局意义重大。本文基于南京市历年洪水资料和DEM数据，采用“无源淹没分析法”，分别建立50年一遇、20年一遇和10年一遇的洪水淹没格局；然后基于国土调查数据，提取具有洪水调蓄功能的地类（河流、湖泊、水库等）作为防洪源，根据不同等级洪水对缓冲区宽度的要求[39-40]（表2），建立相应蓄洪格局；最后将两者叠加，综合构建不同等级的防洪安全格局。

表2 防洪安全格局参数设置Tab.2 Parameter settings of flood control security pattern

水土保持安全格局：南京地形地貌以低山缓岗为主，平原、洼地及河流湖泊占比不足40%，受气候、降雨等因素影响，全市水土流失风险较高，监测数据显示，2020 年全市轻度及以上水土流失总面积达342.84 km2，因此构建水土保持安全格局十分必要。本文基于南京市水文资料和DEM 数据，首先设定不同安全等级土地覆盖类型、坡度和地表径流缓冲区等水土保持影响因素的对应参数（表3）[39]；然后采用ArcGIS空间叠置工具，将土地覆盖类型和坡度参数确定的生态用地格局相交，再与地表径流缓冲区参数决定的生态用地格局合并，从而构建不同等级的水土保持安全格局。

表3 水土保持安全格局参数设置Tab.3 Parameter settings of soil-water conservation pattern

生物保护安全格局：生物多样性是衡量区域生态安全的重要标志，近年来受工业化、城镇化等因素影响，研究区生物多样性遭到一定破坏，表现为生物栖息地退化、生态廊道受到干扰、物种数量减少等，因此构建生物保护安全格局有助于提高区域生物多样性水平。统计数据显示，南京市目前共有243种鸟类，本文选取白鹭（候鸟）和灰喜鹊（留鸟）作为指示物种，首先，从土地覆盖类型、坡度、距城镇和农村居民点距离等维度构建候鸟生境适宜性评价指标，结合专家打分确定各指标权重及分值，再通过ArcGIS自然断点法得到不同等级的候鸟生境安全格局；然后，提取面积大于10 000 m2的乔木林地作为留鸟栖息源地，对周围不同地类设置阻力值（表4）[39-40]，参考灰喜鹊活动半径[41]，提取源地2 km范围内最小阻力面，构建最小阻力模型，并通过ArcGIS自然断点法得到不同等级的留鸟生境安全格局；最后，将二者叠加，构建不同等级的生物保护安全格局。

表4 留鸟安全格局阻力值Tab.4 Resistance value of resident security pattern

游憩安全格局：游憩安全格局强调人在自然或人文景观中游憩体验的过程，南京自然资源丰富，长江穿境而过，紫金山位于城市中心地带，同时也是国家首批历史文化名城，拥有众多历史遗迹和文化景点，自然和人文景观在全国名列前茅，具有较高的游憩价值，因此游憩安全格局也是区域生态安全的重要组成部分。鉴于人的游憩体验便捷度主要受土地覆盖类型影响，本文综合选取研究区河流、湖泊、滩涂、郁闭度较高的林地、以及各类风景名胜和历史文化保护区作为景观源，结合专家打分明确不同土地覆盖类型阻力值（表5）[39-40]，通过构建最小阻力模型，运用ArcGIS自然断点法，得到不同等级的游憩安全格局。

表5 游憩安全格局阻力值Tab.5 Resistance value of recreational security pattern

上述4 类单一景观生态安全格局共同构筑了研究区生态安全屏障，影响区域整体生态安全水平。因此，本文采用“等权叠加”的方法，对各类安全格局等级标准化处理后再进行空间叠加，同时借鉴“木桶原理”，采用“综合取低”的算法，将各类安全格局叠加后的最低等级界定为该单元的安全水平，从而构建综合景观生态安全格局，据此明确不同安全等级的生态用地规模。

2.3.3 建设用地需求预测

建设用地扩张驱动因素包括自然、经济和社会等方面，自然因素是决定建设用地扩张与否、扩张方向的先决条件，包括气候、地形、地貌、土壤、植被等内在属性；社会经济因素是土地利用发生变化的外部诱因，主要包括人口变动、经济发展、产业结构调整等。鉴于研究区自然条件差别不大，自然因素对区域建设用地扩张的影响程度基本相同，本文重点从社会经济的视角，分析建设用地扩张驱动机制。

参考已有研究[12-14]，初步选取国内生产总值（GDP）（X1）、固定资产投资（X2）、社会消费零售额（X3）、总人口（X4）、城镇人口比例（X5）等指标作为建设用地扩张的驱动因素，为避免指标间多重共线性影响分析结果，本文采用主成分分析法对上述驱动因素进行筛选、提炼与综合，以达到降维的目的，再采用多元回归模型分析其与建设用地扩张的关系，进而预测目标年建设用地需求量。

3 情景模拟与分析

3.1 建设用地供给情景

3.1.1 不同粮食安全情景下耕地需求分析

统计资料显示，我国粮食总产量连续8年保持在1.3万亿斤以上，粮食自给率超过100%。其中江苏省作为全国13 个粮食主产省之一，多年平均粮食自给率在100%以上，但省内南北差异明显，苏北地区经济相对落后，地势平坦，水网密布，是粮食主产区，自给率普遍较高，而苏南地区位于长三角核心区，经济发达，人口密集，是粮食主销区，粮食供给主要依靠外地调入和进口，自给率整体较低。依据统计年鉴，近年来南京市粮食自给率基本维持在35%左右，因此本文将目标年粮食自给率设定为40%（高度自给）、35%（中度自给）和30%（适度自给）三种情景。

在此基础上，首先，结合国家食物与营养咨询委员会提出的基本小康社会（2010 年）、全面小康社会（2020 年）人均粮食消费量标准（分别为410 kg/a 和430 kg/a），考虑到人均粮食需求量随经济发展水平提高而逐步增加，并在居民生活达到一定水平后增速呈现放缓趋势[42]，因此将全面小康社会（2020年）后人均粮食需求量设定为每年增加1 kg，2030年、2035年我国人均粮食消费量将分别达到440 kg/a和445 kg/a[35]。其次，基于南京市统计年鉴及相关统计资料，采用趋势预测法预测研究区2030年和2035年粮食单产水平分别为7 380 kg/hm2和7 430 kg/hm2；粮食播种面积比重和复种指数相对稳定，取多年平均值分别为61.92%和1.8。再次，采用自然增长法预测南京市2030 年和2035 年常住人口分别为958.73 万人和974.87 万人。最后，由式（1）计算可得：2030年和2035年南京市粮食高度自给情景下耕地需求分别为205 139.44 hm2和209 543.62 hm2；中度自给情景下的耕地需求分别为179 497.01 hm2和183 350.67 hm2；适度自给情景下耕地需求分别为153 854.58 hm2和157 157.71 hm2（表6）。

表6 耕地需求预测相关参数设置Tab.6 Parameter setting of cultivated land demand forecast

3.1.2 不同生态安全情景下生态用地格局

基于前文构建的4类单一景观生态安全格局，通过“等权叠加”的方法，得到不同等级的综合景观生态安全格局。

单一景观生态安全格局：南京市洪水风险区主要集中在长江沿岸、石臼湖南侧以及固城湖沿岸，防洪安全等级以防洪源为中心，向外逐步提高，其中高、中、低安全格局面积占比分别为15.21%、12.24%和10.98%（图2）；水土流失风险区主要位于长江沿岸、河湖和地表径流缓冲带、以及各类生态公益林周边植被覆盖率较高的区域，高、中、低安全格局面积占比分别为11.72%、10.03%和8.49%（图3）；生物多样性风险区在除主城四区外各郊区均匀分布，主城四区建成区面积较大，分布较少，高、中、低安全格局面积占比分别为34.29%、26.78%和20.39%（图4）；游憩风险区主要位于景观源地缓冲区及其周边的生态廊道内，生态廊道对各景观源地之间的连接作用明显，能够有效提升游客游憩体验，高、中、低安全格局面积占比分别为37.76%、30.84%和24.53%（图5）。

图2 防洪安全格局Fig.2 Flood control security pattern

图3 水土保持安全格局Fig.3 Soil-water conservation pattern

图4 生物保护安全格局Fig.4 Biological protection security pattern

图5 游憩安全格局Fig.5 Recreational security pattern

综合景观生态安全格局：南京市低安全水平生态用地规模153 741.28 hm2，占比23.34%，该范围内生态用地主要位于长江、石臼湖和固城湖等重要水系周边，以及各类生态公益林核心区域，对保障生态系统服务功能具有重要作用，是维护区域生态安全的底线，应最大限度维持现有景观结构，减少人类活动干扰；中安全水平生态用地规模257 684.61 hm2，占比39.12%，除低安全水平外该范围内生态用地主要位于核心区外围缓冲地带，作为生态过渡区将原本独立、分散的生态系统连接，实现生态系统内外的交流互动，应保持相对稳定，尽量限制建设占用；高安全水平生态用地规模292 859.35 hm2，占比44.46%，除中安全水平外该范围内生态用地大体位于城市近郊，主要起到生态隔离带的作用，生态系统连通性和稳定性整体较高，可适当进行开发建设，但需控制开发强度（图6）。

图6 南京市综合景观生态安全格局Fig.6 Comprehensive landscape security pattern in Nanjing City

3.1.3 “粮食—生态”双安全约束下建设用地供给预测

综上，基于不同粮食安全情景下耕地需求和不同生态安全情景下生态用地规模，反向测算2030 年和2035年“粮食—生态”双安全约束下建设用地极限供给量。结果显示：2030年，经济优先、生态涵养、均衡发展情景下建设用地极限供给量分别为351 460.72 hm2、187 240.33 hm2、196 469.03 hm2；2035年，三类情景建设用地极限供给量分别为348 157.59 hm2、183 386.67 hm2、192 064.85 hm2。

3.2 建设用地需求情景

3.2.1 建设用地驱动因素主成分分析

基于初步选取的建设用地扩张驱动指标，首先判断原始变量是否适合开展主成分分析，变量间存在相关性是进行主成分分析的先决条件，一般采用KMO、SMC 等指标表征变量间相关性强弱[43]。本文采用Stata 16.0对上述驱动指标进行KMO和SMC检验，得出KMO、SMC值分别为0.734和0.869，均大于0.7，表明驱动因素相关性较强，可以进行主成分分析。依据累积方差贡献率达到80%、特征根大于1 的原则，提取两个主成分作为解释指标开展后续分析，其中国内生产总值（GDP）（X1）、固定资产投资（X2）、社会消费零售额（X3）在第一主成分上有较高载荷，将其归纳为经济发展水平因子；总人口（X4）、城镇人口比例（X5）在第二主成分上有较高的载荷，将其归纳为人口规模结构因子（表7）。

表7 主成分旋转载荷矩阵Tab.7 Rotation load matrix of principal component

3.2.2 不同情景下建设用地需求预测

通过构建建设用地规模与经济发展水平、人口规模结构两个主成分间的回归模型，并进行模型参数估计（表8），结合不同情景下经济发展水平的参数设定，预测2030年和2035年南京市建设用地需求量。结果显示：2030年，经济优先、生态涵养、均衡发展情景下建设用地需求量分别为200 121.21 hm2、194 060.53 hm2、195 683.63 hm2；2035年，三类情景建设用地需求量分别达到206 523.92 hm2、196 523.96 hm2、197 983.55 hm2。

表8 建设用地回归分析结果Tab.8 Results of regression analysis of construction land

3.3 建设用地供需多情景分析

鉴于生态用地与现状耕地存在一定空间重叠，因此本文在测算建设用地极限供给量时，将生态用地扣除与现状耕地重叠的部分，然后再用研究区土地总面积减去保障粮食安全和生态安全所需的耕地和生态用地规模，即得到建设用地极限供给量。通过对比不同情景下建设用地供给与需求量，分析目标年建设用地供需状况（表9），结果显示：

表9 南京市建设用地供需情景Tab.9 Scenarios of construction land supply and demand in Nanjing City (hm2)

（1）经济优先情景：南京市2030年和2035年建设用地极限供给量分别为351 460.72 hm2和348 157.59 hm2，需求量分别为200 121.21 hm2和206 523.92 hm2。该情景以建设用地足量供给为目标，耕地仅能满足较低粮食自给率需求，粮食安全保障程度不高；而生态用地也仅能保证区域关键生态过程及生态系统服务的最低需求，生态空间连通性较弱；建设用地供给能够完全满足经济发展需求，但以牺牲部分粮食和生态安全为代价。到2035年建设用地供需差缩小9 705.84 hm2，建设用地扩张将进一步挤占耕地和生态空间，对区域粮食和生态安全构成较大威胁。因此，鉴于该情景下建设用地供给量充足，可在符合土地节约集约利用规定的基础上，合理增加新增建设用地指标，结合南京市主导产业定位，优先保障对生态环境扰动较小的产业用地需求；同时全面加强对耕地和生态空间的保护，根据区域耕地质量优劣和生态敏感性大小，科学划定永久基本农田和生态保护核心区，严守耕地和生态红线，利用有限的耕地与生态用地尽可能提升区域粮食安全和生态安全保障程度。

（2）生态涵养情景：南京市2030年和2035年建设用地极限供给量分别为187 240.33 hm2和183 386.67 hm2，需求量分别为194 060.53 hm2和196 523.96 hm2。该情景下生态保护和生态环境建设为区域发展首要目标，建设用地需求量相对较少，而生态用地需求量约为经济优先情景的两倍；到2030 年建设用地供需缺口为6 820.20 hm2，到2035年这一缺口将扩大至13 137.29 hm2；同时，该情景下区域层面粮食安全问题已基本解决，土地利用主要矛盾体现在生态保护与经济发展间的用地竞争。因此，该情景应优化生态空间布局，构建融合防洪、水土保持、生物保护和游憩等斑块、廊道的生态网络体系，提升区域生态系统服务功能，发挥生态空间对城镇开发建设的生态隔离作用，合理引导城镇体系布局和建设用地扩张方向；同时，加快推进经济增长方式转变，通过向南京都市圈成员城市产业转移，淘汰低效产能，促进产业结构升级，立足土地节约集约利用，尽可能提高单位土地固定资产投资和建设用地地均GDP产出水平，降低经济增长对建设用地的依赖程度。

（3）均衡发展情景：南京市2030年和2035年建设用地极限供给量分别为196 469.03 hm2和192 064.85 hm2，需求量分别为196 583.63 hm2和197 983.55 hm2。该情景兼顾经济发展、粮食安全和生态保护等多目标土地利用需求，经济发展水平、生态空间保护均处于中等水平，粮食安全保障程度较高。到2030年建设用地能够满足经济发展的合理需求，供需基本平衡，因此为实现经济发展、粮食安全和生态保护等多目标协同，应科学制定经济发展目标、粮食安全保障策略和生态环境保护与建设规划，均衡发展与保护的关系。而到2035年，随着建设用地需求增加，建设用地供需将存在一定程度缺口，约为5 918.70 hm2，此时应充分考虑其他生产要素对土地的替代，以存量建设用地挖潜弥补建设用地供给的不足。因此，该情景应持续推进土地节约集约利用，构建低效闲置用地有序退出长效机制，防范建设用地供需失衡风险；同时落实“藏粮于地、藏粮于技”战略，加强高标准农田建设，通过全域土地综合整治提升耕地质量；优化生态空间，强化对中安全格局生态用地的保护力度。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文基于“反规划”理论从“粮食—生态”双安全约束视角，运用粮食需求预测法和景观生态安全格局构建法，综合测算研究区2030 年和2035 年建设用地供给极限，并结合建设用地需求预测，模拟目标年建设用地供需情景，据此制定不同情景下建设用地差别化管控策略。结论如下：

（1）基于不同粮食自给率水平，运用粮食需求预测法测算研究区耕地需求量，结果显示：2030 年和2035年，南京市粮食高度自给情景下耕地需求分别为205 139.44 hm2和209 543.62 hm2；中度自给情景下耕地需求分别为179 497.01 hm2和183 350.67 hm2；适度自给情景下耕地需求分别为153 854.58 hm2和157 157.71 hm2。依据研究区生态要素现状，运用景观生态安全格局构建法预测不同安全等级生态用地规模，结果显示：南京市低、中、高安全水平生态用地面积分别为153 741.28 hm2、257 684.61 hm2和292 859.35 hm2，占比为23.34%、39.12%和44.46%。

（2）通过对比分析“经济优先”、“生态涵养”和“均衡发展”三种情景下建设用地供需状况，结果发现：不同情景下建设用地供需状况差异明显表明需要研究制定差别化的管控策略；相较于其他两种情景，均衡发展情景下目标年建设用地供需差分别为785.40 hm2和-5 918.70 hm2，2030年建设用地供需基本平衡，到2035年存在一定程度缺口，该情景在满足经济发展对建设用地合理需求的同时，也能兼顾“粮食—生态”双安全的基本要求。因此，为实现经济发展、粮食安全和生态保护等多目标协同，应以“均衡发展情景”为目标，科学制定经济发展目标、粮食安全保障策略和生态环境保护与建设规划；同时，持续推进存量建设用地挖潜，优化土地利用结构，防范建设用地供需失衡风险。

4.2 讨论

基于“反规划”理论从“粮食—生态”双安全约束视角，模拟预测目标年南京市建设用地供需情景，据此制定差别化管控策略，对协调区域经济发展、粮食安全和生态保护的多目标土地利用供需矛盾具有重要意义。受资料限制，本文在景观生态安全格局构建过程中，尽可能考虑了防洪、水土保持、生物保护和游憩等各类生态过程，而地面沉降、崩塌、滑坡等地质灾害对研究结果的影响尚未涉及，未来应尽可能收集相关资料，深入解析区域景观生态过程，完善景观生态安全格局体系。同时，不同粮食和生态安全水平直接决定了建设用地极限供给量，进而影响建设用地供需状况，随着经济社会的不断发展，人类需求目标也会不断变化，粮食安全和生态安全内涵及保障标准也将随之变化和调整，研究满足人类福祉增长的粮食安全和生态安全的评价指标及其标准是未来可深入研究的方向。