2. 深圳市城市规划设计研究院, 广东 深圳 518031;
3. 广东省技术经济研究发展中心, 广州 510070
2. Urban Planning & Design Institute of Shenzhen, Shenzhen 518031, China;
3. Guangdong Techno-Economy Research and Development Center, Guangzhou 510070, China
我国建设用地增量空间有限,存量土地是未来城市化进程中主要建设用地储备资源。随着广泛实施“退二进三”“三旧改造”等更新政策,在不断提供建设用地资源供应的同时,存在大量棕地入市的情况。棕地是指受到实际或潜在污染而使其扩建或重建变得复杂的废弃、闲置或未被充分利用的工业或商业用地[1],即具有潜在污染的建设用地。我国长三角、珠三角、东北老工业基地等区域土壤污染问题较为突出,重污染企业及周边土壤超标点占36.3%[2],土地安全已成为我国可持续发展的巨大挑战。2016年5月,国务院印发《土壤污染防治行动计划》(简称“土十条”,国发[2016]31号)指出“实施建设用地准入管理,防范人居环境风险”。由于对棕地再开发利用中具有污染性的特征认识不足,存在的潜在环境健康安全风险尚未受到足够重视,在我国27个省会城市中,25%的棕地已被用于住宅、学校、医院等地的开发[3],如广州氮肥厂毒地[4]等,存在严重的安全隐患。即使这些棕地已完成修复,但在再开发利用及安全保障方面仍存在治理不足、监管不严及再开发规划决策不适宜等问题,依然存在危害社会和公众健康的可能性。因此,棕地治理必须立足长远,对暂时无力治理的土壤通过控制污染土地使用目的的方式实现风险管控,保护相关人群身体健康[5]。
当前,我国对棕地再开发的研究处于借鉴发达国家经验的发展阶段,主要侧重修复技术[6]、评估方法[7]、治理模式[8]、GIS数据库建设[9]、健康风险评价[10]、改造设计[11]、场地监管[12]和资金成本[8]等方面。指标体系方面,主要从地块自身潜力、政策、社会、经济和环境健康等5方面筛选[9]。决策方面,主要侧重于寻求社会和环境效益最大化的决策结果[13]和以GIS为基础建立的决策支持平台[14]。环境领域在基于土地使用功能和目标明确的前提下,对棕地的治理已逐步建立一套较完善的由管理-筛选-修复治理的管控体系和标准,但没有结合土地的适宜性和空间协调性等指标进行权衡。而土地规划、城乡规划领域由于缺少对土壤污染数据的认知和基础资料的难获取性,在土地尤其是棕地再开发利用过程中经常忽视环境健康安全风险。但对棕地“先治理、安全达标后才可开发”的理念及研究方法、指标体系中对土壤污染数据处于首要地位均达成共识。
基于此,本文综合国内外棕地研究的相关成果,从棕地安全与人居健康的角度,依托广东省F市土壤环境质量调查数据(因数据涉及机密,皆以广东省F市标注),以潜在污染的建设用地为研究对象,构建耦合环境、经济、社会和地块特征等因素的棕地再开发决策指标体系及决策模型,运用模糊综合法探讨棕地再开发土地利用方式的决策方向,为棕地再开发决策提供理论和技术支撑。
1 研究方法及数据来源 1.1 研究区概况广东省F市为珠江三角洲城市群中的经济重镇,商业繁荣、人口稠密,是我国工业百强县区,现有200多个村级工业园,占其工矿用地总面积的60%左右,以家电制造等规模性支柱产业和低端加工业为主,如五金、纸类包装、塑料等,以重金属污染物及挥发性有机污染物为主。同时,该区域面临着经济发展与土地约束结构转型等发展瓶颈。
1.2 数据来源(1) 土壤环境调查布点。以F市土地利用数据为基础并结合遥感影像,采用GIS技术,按网格密度2.0 km×2.0 km布点,在采样点50 m范围内用“X”法均匀随机采取5个以上采样点,共830个,包含农用地、城镇建设用地和未利用地。
(2) 污染物种类及污染程度采样。按土地利用类型、土壤环境质量现状评价因子:总铜、总铅、总镍、总铬、总锌、总砷、总汞、总镉、苯并[a]芘为全点位评价因子;六六六总量、滴滴涕总量为农用地中的耕地、园地点位评价因子;石油烃总量为建设用地中工业裸地的评价因子;多氯联苯总量、酞酸酯总量作为污染源周边用地的评价因子。
(3) 问卷调查。2018年3—5月在F市和线上采用分层和随机抽样的方法对棕地再开发决策指标体系中的社会因素进行问卷调研。共收回问卷286份,合格率为94.41%。
根据本研究需要,本着“区分差异性、归纳共同性”原则,参考《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)等相关筛选值标准[15-17]和广东省F市的城市总体规划、“三旧”改造规划和土地利用规划等资料确定地块再开发的备选方案为居住用地、商服用地、公园绿地、工矿用地和公益性用地。
1.3 研究方法 1.3.1 土壤污染程度土壤污染程度是指目标地块内的土壤污染情况,采用单因子污染指数法计算[18],取单因子污染指数中的最大值。即:
(1) |
式中:Pi为土壤中污染物i的单因子污染指数;Ci为土壤中污染物i的含量;Si为土壤污染物i的评价标准;P为土壤中多项污染物的污染指数,分为未超标、轻微超标、轻度超标、中度超标和重度超标5级[19],并分别对应评价风险等级Class1~Class5。
根据5个备选方案的实际需求,按照相关标准[15-17]的风险筛选值将污染物浓度评价风险划分为5个等级。若污染物的筛选值低于当地土壤背景值,则采用背景值,即Class1(居住用地)。以Class3(公园绿地)对应的筛选值作为基准,由于现行标准并未针对每一用地类型细化筛选值,因此其余3个等级按等差数列进行设定[19],差值=(基准值-Class 1)/2。Si具体设置见表 1。
由于各类潜在评价因子存在的特异性和矛盾性会造成评价结果模糊和不确定,使得在评价过程中很难合理地选用明确的边界评判各类因子的风险,如污染物浓度值在限定边界的微小的变化将会对结果造成越级变化。本文采用基于模糊集理论的模糊综合评判法[20],将自然语言精确地转换为数学语言,以解决各种难以量化的和非确定性的问题。
1.3.3 变动权重值组合法层次分析法(AHP)和专家打分法确定权重均有一定的主观性。为避免权重取舍不当影响评价结果的合理性,本研究设计了权重因子分配组合,探讨不同权重因子分配对评价的影响。
2 棕地再开发决策模拟模型 2.1 指标体系构建原则及测度参照前人研究,考虑到棕地的特性及研究目标,指标体系构建方面,本文选取包含环境、经济、社会和地块特征等4大类因素14个指标因子,构建棕地再开发决策指标体系(表 2)。其中环境因素包括土壤污染程度、污染物种类等3项指标;经济因素包括污染修复费用、投资收益率等4项指标;社会因素包括公民关注度、邻避程度等4项指标;地块特征包括用地兼容性、周边公共设施配套完善程度等3项指标。采用专家打分法和层次分析法来确定指标的权重值,结果是环境因素权重值最大为0.529 5,地块特征权重值为0.235 3,社会和经济因素权重值最小,均为0.117 6。
以模糊数学理论为基础,根据上述4类影响因素建立棕地再开发决策的模糊综合评价模型(图 1)。
为充分利用评语模糊集带来的信息,规定5种备选方案分别对应参数为0、1、2、3、4,并采用内积[20]计算备选方案的参数评判结果:
(2) |
式中:C为参数列向量,即C=(0,1,2,3,4)T,对应模糊综合评价集B0中5个备选方案;p是一个实数,表示备选方案参数评判结果。
模型中#表示指标测度,Ai表示权重因子,*表示广义模糊运算法则。
3 评价结果分析 3.1 安全性评估利用F市土壤实测污染值,根据土壤污染程度(公式1)对土壤污染进行分级分类计算(表 3),并运用ArcGIS 10.5进行可视化分析,得到如下结果:
(1) 在居住用地标准下,P值为22.38,其中污染物重度超标的点位占63.00%,中度超标的点位占22.20%,两者之和为85.20%。(2)在商服用地标准下,P值为4.91,污染物重度超标的点位占18.50%,中度超标的点位占25.90%,两者之和为44.40%;(3)在公园绿地标准下,P值为2.75,污染物重度超标的点位占11.10%,中度超标点位占7.40%,未超标的点位占66.70%;(4)在展馆及其他公益用地标准下,P值为1.62,污染物重度和中度超标的点位均占5.55%,未超标的点位占74.10%;(5)在工矿用地标准下,P值为1.13,污染物重度超标的点位占3.70%,中度超标的点位占5.55%,轻度、轻微和未超标的点位占90.75%。
由此可见F市土壤按居住用地筛选值标准进行安全性评估,为重度超标;按商服用地筛选值标准为中度超标;按公园绿地、公益性用地和工矿用地的标准为轻度或轻微超标。
3.2 决策模拟与土地利用空间重构 3.2.1 模糊综合评价模拟与F市“三旧改造规划”进行对比,属于用地性质改变且安全性评估超过筛选值点位的地块共计40个,对已列入“三旧改造”规划项目并已确定再开发方向的35个地块运用再开发决策模型进行计算,发现有13个地块再开发方向与规划发生冲突,占总量的37%。
将此13个地块的数据分别输入棕地再开发决策模糊综合评价模型,计算各地块的模糊评价集B,决策模拟结果见表 4,且均保留最优和第二备选方案。以地块1为例:
此模糊评价集表示5个备选方案的最终得分结果。排序为:居住用地>公益性用地>公园绿地>商服用地>工矿用地,即此地块的最优备选方案为居住用地,公益性用地为第二备选方案;工矿用地则是此地块最不推荐的备选方案。
3.2.2 棕地再开发决策模型结果分析(1) 污染程度为中度超标的是地块1、2、4。原规划用地为商服用地,苯并[a]芘中度超标,其余污染物轻度或轻微超标,经模型测算最优备选方案均为居住用地。
(2) 污染程度为轻度或轻微超标的是地块3、5、9。原规划用地为商服用地,地块3和5为苯并[a]芘轻度超标、地块9为镍轻度超标,经模型测算最优备选方案均为公益用地。
(3) 污染程度为重度超标且原规划为商服用地的是地块6,苯并[a]芘和镍重度超标,经模型测算公园绿地为最优备选方案。
(4) 污染程度为重度超标且原规划为居住用地的是地块7、8、10、11、12、13。其中地块7苯并[a]芘重度超标,经模型测算最优备选方案为商服用地。地块8污染物种类多,铜和镍重度超标,苯并[a]芘中度超标,其余污染物轻度超标,周边工业区环绕,公共设施不完善,但原规划进行决策时并没有考虑这些因素,经模型测算最优备选方案为公园绿地和商服用地。因此,若继续按原规划居住用地进行修复和开发,可预见巨额的修复费用和开发成本。即使已按照居住用地进行开发建设,但没有土壤环境修复,会对人体健康造成巨大的安全隐患。本着土壤修复立足长远发展的原则,在考虑成本的情况下,可先进行自然修复或工业遗址开发,经过一定修复周期后,再权衡居住用地标准下棕地再开发的可行性。地块10~13,苯并[a]芘、铜、镉重度超标,镍和汞中度超标,其余污染物为轻度超标,修复难度大、成本高,经模型测算公园绿地或商服用地为最优方案。在此种情况下,可同时留下2~3个备选方案,未来可根据实际用途进行选择。
3.3 变动权重组合的模拟分析为避免权重主观性对评价结果的影响,查阅资料及咨询专家后,合并本指标体系中属于数据类型相近的经济和社会因素,以变动权重组合指标验证评价结果。分别在环境因素、社会经济因素和地块特征中各随机选1个指标因子代表各准则层。以地块8为例,其指标组合中,根据模糊集内积(公式2)选取每组数据p差值最大的6种组合(表 5)进行计算。
选取权重值(0.6,0.2,0.2)进行验证。经模型计算可得,地块8指标组合1与组合2结果相同,备选方案均为公园绿地和商服用地;指标组合3与组合4结果相同,备选方案均为商服和公益性用地;指标组合5与组合6结果基本相同,备选方案均为公园绿地、公益性用地和商服用地。这说明,当其他指标一致时,污染程度(F11)和污染物种类(F12)两个指标因子虽组合不同,但对结果的影响基本相同。即使在相同权重下,不同数据的组合得出的结果也不同。说明权重值并不是影响模糊综合评判结果的唯一因素,指标选取和不同数据的组合对结果影响更显著。
3.3.2 不同权重组合下相同指标组合分析地块8变动权重因子分配对棕地再开发决策方向的影响见图 2。由图可知,当地块特征和社会经济因素权重比例越大时,商服用地为最优备选方案;当环境因素和社会经济因素权重比例越大时,公园绿地为最优备选方案;当各个因素的权重值较为平均时,居住用地为最优备选方案。在21个权重组合中最优方案为公园绿地的有8组,商服用地有9组,居住用地有4组,因此地块8变动权重结果为商服用地和公园绿地。对比表 4可知,此地块固定权重的模糊评价结果的最优备选方案为公园绿地,第二优备选方案为商服用地,最终修正为公园绿地。
通过变动权重组合计算,其余12个地块变动权重结果与最终修正结果基本一致(表 6),由此说明权重值大小对模型模拟结果影响不大。
本文综合环境、经济、社会和地块特征等因素,构建棕地再开发决策模拟模型,并以F市土壤实测污染值、土壤污染程度、土地再开发数据进行检验。模型构建合理,模拟结果可以矫正原开发方案带来的潜在环境安全风险。研究结果表明:
(1) 棕地再开发利用时,首先应考虑土壤污染情况,将环境因素放在首位,重视其在开发过程中存在的潜在健康风险。
(2) 模拟决策过程中,主要影响因素的固定权重值大小依次为环境因素、地块特征因素、社会和经济因素;通过变动权重组合分析发现,权重值不是影响棕地再开发决策模型结果的主要因素。相同权重组合下,不同指标组合的计算结果不同;不同权重组合下,相同指标组合的结果基本相同,指标的选取和不同数据的组合对结果的影响更为重要。
(3) 棕地再开发模拟决策如出现几种备选方案并存的情况时,可以结合土壤污染情况、修复成本等因素考虑地块的再开发方向,实施分步管控开发。
棕地再开发决策需与土地利用、城市更新等相关规划结合,设定近期和远期修复目标。根据用地发展方向来确定不同阶段的修复目标值和用地类型。同时,针对不同用地类型的风险筛选值标准应更加细化和全面,使棕地再开发决策与土地利用空间重划科学合理。
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