Yaqian
Zhai, Yongting Pan, Qingfeng Guan*, Yao Yao, Xun Liang.
A framework for
exploring "transfer-out" land parcels for urban development under the
Ecological Control Line (ECL) policy in China.
Transactions in GIS,
2025,
29(1): e7006. https://doi.org/10.1111/tgis.70006.
翟雅倩，
讲师，河南财经政法大学城乡规划学院，研究方向为地理人工智能建模、时空大数据挖掘与模拟等。
潘永婷，
（特聘）副教授，硕士生导师，昆明理工大学国土资源工程学院，研究方向为时空大数据智能分析与挖掘、社会地理计算等。
关庆锋（通讯作者），
教授，博士生导师，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，主要从事高性能空间计算、空间计算智能、时空大数据挖掘与模拟、城市遥感等方面的研究。
姚尧，
教授，博士生导师，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，主要从事时空大数据挖掘、多源时空数据融合、城市计算等方面的研究。
梁迅，
教授，博士生导师，中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院，主要从事地理时空动态模拟、国土空间规划技术等方面的研究。
为维护城市生态安全，深圳市在
2005
年划定了“基本生态控制线”。该政策颁布以来，随着城市发展对土地的强烈需求以及自身土地空间严重不足，控制与发展的矛盾日益加剧。在此背景下，深圳市政府在
2013
年出台了《深圳市基本生态控制线优化调整方案
(2013)
》文件，规定可以对生态控制线进行“调入”和“调出”两方面的调整，以兼顾社会民生的经济发展诉求。本研究重点关注“调出”工作，具体指的是将生态控制区内的部分用地调整出生态控制线外，这些用地可作为允许发展的土地存量进行城市建设项目的开发。
已有研究中提出的“调出”方案，都是建立在对土地利用现状的基础上，缺少对地块未来城市化趋势的考虑。但事实上，“调出”用地的目的是满足城市未来发展的土地空间需求。因此，有必要提出一种新的生态控制线调出用地提取方案，将地块的城市化发展概率作为合理识别可调出用地的重要依据。此外，制定调出方案时要尽可能的选取生态功能价值较低的地块，以保留生态功能价值较高的地块，以保障生态控制线内的生态价值和环境质量。
基于此，本研究提出了一个基于“高发展效益
-
低生态损失”思路的生态控制线调出地块识别框架。该框架首先采用土地利用变化模拟模型
CNN-VCA
，挖掘得到地块的城市化发展概率。然后将其与地块的生态系统服务价值评估结果相结合，进而采用“双向控制”的方式，识别出兼具高城市发展可能概率和低生态系统服务价值的地块，并进行可调出度的等级划分。研究可以为国土部门制定生态控制线动态调整提供实际的解决方案，以合理增加城市发展的土地存量。
本研究提出了一个基于“高发展效益
-
低生态损失”思路的生态控制线调出地块识别框架，目的是合理识别可调出地块，进而实现生态控制线的动态调整。该框架主要包括四个部分：（
1
）未来城市化概率：地块城市化概率采用
CNN-VCA
模型，通过逐年连续挖掘的方式，累加后计算得到地块未来年份城市化发展概率。（
2
）未来土地利用情景预测：根据构建的两种发展情景（保持历史趋势发展、生态控制线导向发展），预测深圳市未来土地利用空间格局，并对比分析两种情景。（
3
）生态服务价值评估：根据中国生态系统服务价值当量系数和当量因子价值，评估得到地块生态系统服务价值。（
4
）可调出地块识别和适宜性评价：采用“双向控制”的方式对生态控制区内的可调出地块进行识别，一方面控制选取出能够实现生态服务价值损失最小化的地块，另一方面控制选取出能够实现城市未来发展效益最大化的地块。对识别出的可调出地块进行连片性分析，根据分析结果去评估地块的适宜调出程度：高、中、低。
本研究将提出的可调出地块识别框架应用于广东省深圳市（图
2
）。研究主要采用深圳市时序土地利用现状数据（矢量数据集）、基本生态控制线数据及其它基础地理信息数据和社会经济数据。
本研究将
CNN-VCA
模型与构建的两种未来发展情景相结合，以
2014
年为起始年份，
经过
36
次迭代，分别模拟生成保持历史趋势发展情景和生态控制线导向发展情景下深圳市
