土地利用变化研究（精选12篇）
土地利用变化研究 篇1
在当今世界气候环境剧烈变化的大背景下, 土地利用/土地覆盖 (LUCC) 已成为了全球变化研究的热点与核心。土地利用是指人类有目的开发土地资源的一切活动, 如建筑用地, 农业用地等都属于其概念范畴。
联合国粮农组织 (FAO) 对土地利用的定义为土地利用是自然条件与人的干涉所决定的土地功能。
而土地覆盖是指地标形成的或者人为引起的覆盖状况, 如森林, 草地, 水泥路面等属于土地覆盖的概念范畴。
随着社会经济的发展及人民生活水平的不断提高, 气候变化影响、生态环境保护、生物多样性保护等已经成为了我国乃至世界范围内广泛关注的课题。
而与之有着密切联系的土地利用/土地覆盖变化是全球变化的重要原因之一。
国际地圈生物圈计划 (IGBP) 与国际全球环境变化人文因素计划 (IHDP) 于1995年提出的土地利用/土地覆盖变化。虽已经经理了近20年的发展, 但其随着社会经济发展不断的更新着研究内涵, 使其在新时期也有着十分重要的研究意义。
现今土地利用/土地覆盖变化的研究内容主要包括了:
1) LUCC的监测研究;
2) LUCC驱动力及驱动机制;
3) LUCC模型研究。
本文也将围绕这几个方面, 对于土地利用/土地覆盖变化研究进展进行综述。
一、LUCC监测研究
对于土地利用/土地覆盖变化的监测是获取土地利用/土地覆盖变化基础数据的重要内容。
对土地利用/土地覆盖变化及时、高效、准确的信息获取, 是研究土地利用/土地覆盖变化驱动力及模型的重要前提。
土地利用/土地覆盖变化的监测研究, 主要是对其研究范围和对其监测方法展开研究。
从研究范围来看, 主要特点有:
(一) 研究地域广
国际上, 随着全球性和地区性的问题越来突出, 国家之间与地区之间的土地利用/土地覆盖变化的监测合作不断发展。在国内, 从沿海到内陆, 从东北到西南, 各省区都有相应的土地利用/土地覆盖监测活动。
(二) 应用尺度广
从国家到城乡, 各层级都有了自己的土地利用/土地覆盖变化监测体系。
(三) 数据类型广
从地面清查到航拍遥测, 相关数据都已经较为全面。
(四) 学科涉及广
在学科交叉研究的背景下, 土地利用/土地覆盖变化监测已经被广泛应用于国土资源监测、生态环境保护、城市规划管理等方面。
从监测方法来看, 研究方法也已经转变为“3S”技术条件下, 对土地变化信息提取方法的研究。
1) 基于多时期遥感影像的土地利用/土地覆盖变化动态变化监测。在林业、城市等领域已经得到应用。
2) 信息提取方法。
包括分类结果比较法、影像差值法、矢量分析法等。混合多种方法进行动态变化信息提取成为了重点研究方法。
3) 基于决策树法、神经网络法、面向对象法的新型分类方法等大大提高了信息提取精度。
如钱育蓉等, 采用基于决策树的分类方法结合TM遥感影像和数字高程模型 (DEM) , 对荒漠草地进行分类, 提高了分类精度。
卢柳叶等, 通过建立BP神经网络的土地利用分类模型, 对山西省定襄县进行分类, 能够有效解决地物光谱混淆问题及提高分类精度。
管珍等, 通过对面向对象分类方法的研究, 发现其相对于基于像素的传统方法有较大的精度提升。
二、LUCC驱动力及驱动机制
土地利用/土地覆盖变化驱动力及驱动机制, 作为土地利用/土地覆盖变化的三个研究重点之一, 已经成为了土地利用/土地覆盖变化研究的一个重要分支。
土地利用/土地覆盖变化驱动力可大致分为自然因子和社会经济因子。自然因子主要指水纹、气候、土壤等一系列自然因素相互作用而对土地利用/土地覆盖产生的影响。
社会经济因子又可分为直接因素和间接因素两种, 其中间因素主要包括:GDP增长、人口变化、经济政策等方面。而驱动机制作为对驱动力进行分析研究的方法, 对驱动力在土地利用/土地覆盖时空变化过程中的驱动机理进行分析研究。
在驱动机制研究方法中, 基于统计学方法的经验统计模型应用的最为广泛, 主要包括:
1) 主成分分析;
2) 多元线性回归分析;
3) 相关分析;
4) 因子分析;
5) 多元逐步回归分析等。
三、LUCC模型研究
土地利用/土地覆盖变化研究领域中, 不同学科以及不同研究方向, 使得不同学者从不同角度进行建模研究。
主要可以分为以下几类:
(一) 经验———统计模型
主要基于多元统计分析来实现。其可以通过对土地利用/土地覆盖变化大量影响因子的外在变化特点进行分析, 找出土地利用/土地覆盖变化的内在规律, 直观易懂, 易于抓住关键问题。
但是由于该模型对于统计数据的数量、精度和周期要求较高, 且空间表达能力较差, 其多用于分离土地利用/土地覆盖变化的主要驱动因子及找出主要驱动因子和土地利用/土地覆盖变化的定量关系, 如:兰恒星等通过将滑坡确定性稳定系数与回归模型相联系, 尝试解决了滑坡评价过程中影响因子选择和量化的问题。
(二) 混合/综合模型就是将不同模型结合起来, 找到最有效解决问题的手段
适用于各学科专业, 如:经济, 环境等方面的问题。其中以基于Logistic逐步回归方法的CLUE-S为代表。
该模型在模拟环境和空间动态变化方面有明显优势, 同时在未来预测中也有较大作用。
(三) 元胞自动机模型 (Cellular Automata, 简称CA)
该模型是一种具有时空动态特征的动力学方法, 具有模拟空间变化的能力。其具有可以由一些简单的规则, 产生复杂的系统的特点, 已经被广泛的应用于多个领域。
如:王丽萍等, 利用基于灰色模型的元胞自动机模型对佛山市土地利用情景进行模拟分析。
冯永玖等, 应用元胞自动机方法对海岸线遥感信息进行提取。
(四) MAS (Multi-agent System)
该模型是由元胞模型和基于Agent模型组成, 分别模拟自然因素和人类决策过程, 以及模拟在土地利用/土地覆盖变化过程中, 各独立主体之间的产生的相互作用和相互影响。鉴于自然因素及人类决策过程的复杂性和不确定性, 多主体独立分析决策因素大大提高了该模型的可靠性。
四、结论与展望
土地利用/土地覆盖变化研究已经在广度和深度上都达到了新的高度。我国在围绕着城市发展、林业发展、耕地保护、防治沙漠化等方面, 已经进行了很多土地利用/土地覆盖变化研究。
但土地利用/土地覆盖变化很多方面依然是停留在研究方法和理论探索阶段, 在实际社会经济发展中没有充分发挥其作用。
单只从方法技术层面研究学术性问题, 使得土地利用/土地覆盖变化应用在实际操作和使用中或多或少遇到经济及政策方面的问题。将产、学、研相结合, 将更多的社会资源调动起来, 对于土地利用/土地覆盖变化研究将会有更大帮助。
土地利用变化研究 篇2
区域土地利用变化驱动力研究综述
土地资源是人类赖以生存以及社会经济可持续发展的基础,随着人口增长,粮食短缺、环境污染、气候变异等一系列全球性问题的日趋激化,全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用、土地覆被变化(LAND USE AND LAND COVER CHANGE-LUCC)的研究.目前,我国对土地利用变化驱动力分析较为深入,研究成果表明土地利用变化既受自然因素的制约,又受社会,经济、技术、历史等因素的`影响,且具有很强的地域性和综合性.本文综述了国内外一些有代表意义的学者观点,分别从土地利用变化驱动力因素、驱动机制及土地利用变化驱动力分析模型等多个方面进行了具体分析.
作 者：陆晓波 作者单位：南京农业大学公共管理学院,江苏,南京,210095刊 名：魅力中国英文刊名：CHARMING CHINA年，卷(期)：“”(16)分类号：N8关键词：土地利用变化 驱动力 因素 机制
土地利用变化研究 篇3
关键词：Landsat8 遥感影像 土地利用
中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）05（b）-0018-02
人类为经济的和社会的目的，通过各种使用活动对土地长期或周期性的经营。随着经济的快速发展，土地的利用状况发生了巨大的变化。而对土地进行监测是对土地使用情况了解的一个重要环节，该文通过两个时段的Landsat8遥感影像对西安市的土地利用变化情况进行研究，由于研究的是2013—2015年的土地利用情况，故结果对于西安市的土地利用情况有着清晰的反映，而西安市的土地利用情况也从侧面反映了中国城市化进程的土地利用变化情况，这对于城市管理者进行分析和规划有着重要意义。
1 影像的获取及预处理
西安市的面积有一万多平方公里，一幅Landsat8影像是不可能覆盖这么大的范围，因此影像的拼接是很有必要的。拼接完成后的影像存在颜色分布不均匀，反差大等现象，这时候就需要用到匀光匀色处理，然后对影像进行几何校正，将其转化到西安80坐标系下。由于拼接好的影像还覆盖了西安市周边的区域，这时候需要通过获取西安市在西安80坐标系下的矢量图，通过裁剪获得西安市以及西安市各区县的影像图。为了提升影像的几何分辨率，可以引用全色影像，并基于HIS变换将影像的几何分辨率由30 m提高到15 m。
2 影像的分类
遥感影像可以用基于像素的遥感影像分类，这种分类的方法一般是基于像素的亮度值，分类精度往往不高，因为没有考虑到象元与周围象元之间的关系（如纹理、形状特征和与周围景物的联系等）。随着计算机技术的发展，基于面向对象的影像分类算法得以产生。其核心思想是分类的最小单元是由影像分割而来的图斑，而不再是单个的像素，可以实现高精度的遥感影像分类和目标提取。面向对象的遥感影像分类算法的流程是，首先对遥感影像进行分割，再根据遥感影像分类或目标地物提取的具体要求，检测和提取目标地物的各种特征（如形状、大小、纹理、结构、阴影、模式和与周围景物的联系等），从而达到对遥感影像进行分类或目标地物的提取。
由于西安市城市化进程很快，所以建筑物占的面积比例很大，为了使建筑物能够在选择训练样本时，清晰可见，一般选择7、6、4波段组合。这个组合特别适用于城市地区的分类。
从图1上可以清晰地分辨出建筑物、植被、水体和裸地。
为了使后续的变化检测能更好地进行下去，在对前后两个时相的影像分类应采用相同的分割尺度等。这里采用了MERGE_ALGORITHM Full Lambda Schedule、MERGE_VALUE 80.00、MERGE_BANDS [7，6，4]和TEXTURE_KERNEL_SIZE 3，这些参数的设置是根据大量的实验得来的，事实证明，这样的分类参数设置是符合要求的。
3 土地利用情况的变化检测
遥感动态检测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。它涉及到变化的类型、分布状况与变化量，即需要确定变化前后的地面类型、界线及变化趋势，能提供地物的空间分布及其变化的定性和定量信息。
目前，遥感变化检测技术大多是针对两个时相的遥感影像进行操作。根据处理过程来分，遥感变化检测方法可分为三类。
3.1 图像直接比较法
图像直接比较法是最为常见的方法，它是对经过配准的两个时相遥感影像中像元值直接进行运算和变换处理，找出变化的区域。目前常用的光谱数据直接比较法包括图像差值法、图像比值法、植被指数比较法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等。
3.2 分类后比较法
分类后结果比较法是将经过配准的两个时相遥感影像分别进行分类，然后比较分类结果得到变化检测信息。虽然该方法的精度依赖于分别分类时的精度和分类标准的一致性，但在实际应用中仍然非常有效。
3.3 直接分类法
结合了图像直接比较法和分类后结果比较法的思想，常见的方法有：多时相主成分分析后分类法、多时相组合后分类法等。
当然，检测方法远不止这些。但是就该文所研究的内容来看，分类后比较法是行之有效的方法。在前面的面向对象的影像分类的基础上，运用分类后比较法分类的准确度更高，更具说服力。通过对变化影像观察，可以快速发现土地利用的变化情况及大小，这对于土地利用监管执法是很有帮助的。这种土地监管的方法可以有效地杜绝腐败的发生，并且为土地执法提供依据。
但是，仅仅用分类后比较法的图像对于土地利用的宏观分析是远远不够的，只有通过定量分析，才使结果更具有更深远的意义，因此，分类后比较法中的结果输出面板中，选择统计类型：像素（Pixels）、百分比（Percent）和面积（Area），选择路径输出结果是可以定量地对土地利用变化检测做出一个合理的解释说明。
4 结果及分析
由于每个区的发展规划以及现实条件的复杂性不同，因此，对每个区的单独分析是很有必要的。下面就以西安市长安区为例进行结果分析，其他各区县也可以相同方法进行推测。
从表1中可以看出，四类地物都没有发生根本性的变化。原先为建筑物变成裸地占了建筑物中的21.189%，这是因为长安区位于西安的南郊，发展较为成熟，也存在较多的城中村。这几年旧城区的改造出现了大量的拆遷，这与实地考察是相符的。由于长安区旧城改造也在进行，所以以前拆迁变成的裸地，搁置久了就覆盖上了植被，随着改造完成，这些植被变成了建筑物，故植被变成建筑物的比例占植被总面积的9.799%也是符合实际情况的。2013年的影像是7月份的，此时植被生长最为茂盛，而2015年的影像是4月份的，正处于早春时节，有些区域的植被生长不明显，在影像中判为裸地是很有可能的，所用植被变成裸地占植被的比重的15.923%也是正确的。七水绕长安，这些河流大部分都是流入黄河的，由于七月份是黄河的丰水期，并且夏季是雨季，所以水体变成其他地物也是合乎情理的。而裸地变成建筑物占裸地的比重的7.992%，则是城市化进程的一个重要体现。
5 结语
面向对象的影像分类对于土地利用变化检测是非常有效的方法，相比于传统的地籍测量，它的周期非常短，成本低，相对于基于象元的影像分类的土地利用变化检测，其精度更高。即使这样，其精度有时还是不能满足实际的要求，因此提高分类精度是很重要的。
Landsat8影像最后的几何分辨率可以达到15 m，面向对象的影像分类的分类结果和实际检验结果的符合度很高，故该实验的结果是很有说服力。这样的结果对于土地检测、土地执法、和土地宏观调控是极具参考价值的。面向对象的影像分类的土地利用变化检测最终的结果与实际的原因相吻合，这进一步说明了该实验的重要意义。
参考文献
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包头市土地利用动态变化研究 篇4
1 研究区概况
包头市地处祖国北疆, 位于内蒙古自治区中西部。北与蒙古国交界, 南临黄河, 东西接沃野千里的土默川平原与河套平原, 银山山脉横贯中部。地理坐标为:东经109°15′至111°25′, 北纬40°15′至42°45′。地貌由山地、丘陵、高平原、平原等组成。地势中间高、南北低, 大青山主峰最高海拔2338米。属于典型的温带大陆性气候, 年降水量少且主要集中在每年的6～8月份, 蒸发量大, 气候干燥, 光照充足, 表现为干旱草原生物气候特征。区内生物种类及矿产资源种类繁多, 是发展农副业、畜牧业的理想地域, 全市土地面积276.46万公顷, 人均土地面积1.4088公顷。
2 资料来源与研究方法
2.1 资料来源
选取包头市土地利用变更调查数据及相关部门提供的调查资料, 包括2001—2006年《包头市统计年鉴》的记录数据和实地考察。
2.2 研究方法
从土地利用/土地覆盖变化的含义及研究内容出发, 构建土地利用变化模型是深入了解土地利用变化成因、过程, 预测未来发展变化趋势及环境影响的重要途径, 也是土地利用变化研究的主要方法。为了较全面反映包头市土地利用变化情况, 本文采用土地利用动态度和土地利用程度综合指数及其变化模型来定量分析包头市的土地利用动态变化。
3 土地利用动态分析
3.1 土地利用数量变化
土地利用数量变化是人类利用土地的自然和社会属性来不断满足自身发展需要的过程, 土地数量的变化客观上反映了人类和自然界相互影响与交互作用最直接和最密切的关系。通过对包头市2001—2007年土地利用现状变更调查数据分析可以看出, 包头市的土地利用方式在7年间发生了显著变化 (见表1) 。其中, 变化幅度最大的是牧草地和居民点及工矿用地, 变化幅值分别是42.968%和31.437%, 牧草地减少了154652.4hm2, 居民点及工矿用地增加了113151.8hm2。耕地和水利设施用地都有所增加, 这主要是因为近几年包头市大力加强农业基础建设、退耕还林等有效的土地资源利用政策。
3.2 土地利用动态度分析
土地利用数量变化可以用土地利用动态度来表示。
(1) 单一土地利用类型动态度
单一土地利用类型动态度反映了某研究区一定时间范围内某种土地利用类型的数量变化情况, 其表达式为:
undefined (1)
式中, K为研究期内某一土地利用类型的动态度, Ua和Ub分别为研究初期和末期该土地利用类型的面积, T为研究时段长, 当T值取年为单位时, K值就是该土地利用类型的年变化率。
(2) 综合土地利用动态度
某一研究区域的综合土地利用动态度反映了该区域一定研究范围内土地利用数量总体变化情况, 其表达式为:
undefined (2)
式中, LC为研究期内综合土地利用动态度;LUi为研究初期第i类土地利用类型面积;△LUi-j为研究期末第i类土地利用类型转为非i类土地利用类型面积的绝对值;T为研究时段长, 当T的时段定为年时, LC值就是该研究区域综合土地利用年变化率。
利用式 (1) 和式 (2) 分别计算出包头市各土地利用类型动态度及综合土地利用动态度如表2所示。由表2可知, 包头市土地利用变化速度趋于平稳, 全市综合土地利用动态度为0.062%。只有水利设施用地和居民点及工矿用地的利用动态度超过了1%, 其他地类变化动态度不是很明显;牧草地7年间变化数量虽然达到154652.4hm2, 但是由于基数较大, 所以利用动态度仅为0.071%。各年间纵向比较, 2005—2006年综合土地利用动态度最大, 是7年间土地利用动态度的2倍多。
3.3 土地利用程度变化
土地利用程度主要反映土地利用的广度和深度, 一个特定范围内土地利用程度的变化是多种土地利用类型变化的结果, 它不仅反映了土地利用中土地本身的自然属性, 同时也反映了人类因素与自然环境因素的综合效应。根据刘纪远先生等提出的土地利用程度的综合分析方法, 将土地利用程度按照土地自然综合体在社会因素影响下的自然平衡状态分为若干级, 并赋予分级指数 (见表3) , 从而给出了土地利用程度综合指数及土地利用程度变化模型的定量化表达式。
(1) 土地利用程度综合指数模型
某研究区土地利用程度综合指数可表达为:
undefined
(2) 土地利用程度变化模型
土地利用程度的变化量表达为:
undefined
土地利用程度的变化率表达为:
undefined
式中, Lj为研究区域某时期的土地利用程度综合指数;ΔLab为土地利用程度变化量;Lb和La分别为研究区域初期和末期的土地利用综合指数;R为土地利用程度变化率;Ai为研究区域内第i级土地利用程度分级指数;Ci为研究区域内第i级土地利用程度分级面积百分比;n为土地利用程度分级数。若ΔLab>0或R>0则表明该区域土地利用正处于发展期, 反之则处于调整期或衰退期。
本文采用表3所示的土地利用程度分级指数, 按照式
(4) 和式 (5) 分别计算包头市各研究时段内土地利用程度综合指数以及相应的变化量和变化率。结果如表4所示, 从表中得出, 在过去的7年里包头市土地利用程度综合指数一直保持上升趋势, 各年内土地利用程度变化量和土地利用程度变化率均大于0, 说明在2001—2007年内包头市土地利用一直处于发展期。
4 结论
2001—2007年包头市土地利用总体上以牧草地和耕地为主, 但各地类所占面积发生明显变化。牧草地、园地、未利用土地和其他土地呈减少趋势, 其他各类土地都有所增加, 且增加速度最快的是水利设施用地和居民点及工矿用地, 表明土地利用结构主要从牧草地向建设用地转变。结合包头市各年土地利用变更调查表发现, 近年来土地利用结构多样性, 各地类间流转趋于合理性。土地利用程度综合指数呈现逐渐增高的趋势, 土地利用强度明显增强;城市化水平明显提高, 地区经济和社会发展迅速。
但是, 要确保包头市土地可持续利用发展, 还必须制定切实可行的措施和对策, 以防止土地利用变化向不合理方向转变, 抑制土地类型转变过程中的土地资源浪费、生态环境破坏等, 防止土地利用进入衰退期。具体措施如:①控制人口数量与质量, 减轻人口压力对土地利用转变的影响;②采用先进的技术手段合理开发利用土地资源, 实施土地经营的集约化、产业化, 保持生态平衡;③加强土地管理, 确保耕地总量动态平衡;④建立和完善基本农田保护制度, 确立合理的耕地占补制度;⑤加大土地整治、土地规划的力度, 实现土地可持续利用。
摘要：土地是人类赖以生存和发展的物质基础, 土地利用是人类最主要的生产活动方式, 土地利用变化是人类利用土地满足自我需要的一种过程, 土地利用动态变化包括土地资源的数量、质量随时间的变化。本文利用2001—2007年土地利用数据, 对包头市土地利用变化动态度和变化程度进行定量分析, 结果表明, 7年来包头市土地利用结构主要从牧草地向建设用地转变, 土地利用程度逐年上升, 全市土地利用处于良性发展期。
关键词：土地利用,动态度,包头市
参考文献
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土地利用变化研究 篇5
基于遥感和GIS技术,分析了太湖流域1985～土地利用变化及其空间分异特征.研究表明,间太湖流域耕地、未利用地呈减少趋势,建设用地、林地、草地、水域呈增加趋势,其中耕地面积的减少和建设用地的增加十分显著;主要转移方向包括耕地向建设用地转移、林地向草地转移、未利用地向林地转移、水田向水域转移等;各类土地利用变化在空间上呈现明显的区域分异,耕地与建设用地的强烈变化尤为明显地表现在城市与交通线的周围;人口的急剧增长、工业化与城市化的.迅速发展,以及农业结构的调整是近15年太湖流域土地利用变化的主要影响因子.
作 者：万荣荣 杨桂山 WAN Rong-rong YANG Gui-shan 作者单位：万荣荣,WAN Rong-rong(中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏,南京,210008;中国科学院研究生院,北京,100039)
杨桂山,YANG Gui-shan(中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏,南京,210008)
土地利用变化研究 篇6
关键字：土地利用；生态服务价值；环境影响评价
前言
目前我国面临的生态问题比较严重，其中大部分是由我国土地开发利用引起的。土地使用的变化对全世界的生态环境具有重要意义，因此我国将土地使用变化所引起的环境问题作为研究生态服务价值变化的重要内容。目前国际上的研究主要集中于小流域，在微观上考察土地开发利用对土地、生物、气候、水流的影响，甚至导致其他区域引起连锁的不良反应。这种微观上的对土地利用的生态服务价值的考察是进行宏观考察土地利用所产生的生态服务价值的基础，确定了生态服务价值变化的时间以及空间特征。
一，我国生态服务价值的现状
我国自1996年开始实施土地规划。截止2004年，国家统计局制定了一张关于土地利用引起的生态服务价值变化的计量表。该表显示，在1996年至2004年时期内，我国土地利用变化所引起的生态服务价值整体上提高了0.19%。其中正方向增长的额度最高的当属天津市，该区生态服务价值增加了6.1%；负方向减少最多的是上海市，该区生态服务价值下降了2.2%。在土地使用类型发生变化的时期，通过对生态服务价值的增减进行分析，不难发现，生态服务价值中气候调节功能增长的最快，其在1996～2004年的增长速高达8.9%。生物资源控制的水平下降速度也处于很高的水平，约为5.4%。该研究认为开发我国生态服务用地的速度与数量的提升会导致我国生态服务价值的总体下降。下图是1996～2004年全国土地利用变化导致的生态服务价值变化的空间分布格局。
二，基于生态服务价值的全国土地利用变化环境影响评价
生态服务价值主要是指人类在改造土地利用时，所能获得的社会经济利益。生态服务系统可以为全球生物提供生存的资源，具有较多的社会功能和自然功能。本文主要介绍供给功能、调节功能以及对生态的维持能力，供给功能主要体现在人类可以获得衣食住行的各种物质，部分具有较强观赏性的自然景观还可以提供精神的满足。人类通过对生态的改造与利用，形成的文化景点，古式建筑等都具有生态价值，这些价值可以表现在美学教育、教育功能、人文情感等方面。调节功能是指生态系统可以不用在人类的操作下，自行进行系统的自我维护和清理的功能，如调节气候、净化水源等自我调节性功能，该种功能可以使自然界获得不断的更新和再生。生态维持能力主要指自然界大气、土壤、水文之间的相互转化以及平衡，生态系统的价值虽然不能直接为人们生产生活中所产生价值，但是它所产生的价值才使得人类得以生存。为了能够使生态价值表现的更加具体，国际采用影子价格、替代工程、费用效益等多种形式计算生态系统产生的价值。
人类活动与土地利用相关的主要有耕地开垦、矿藏开发、植被砍伐、土地开发、城镇建设用地等。然而这些土地利用活动却使得土地资源遭受了严重的破坏：土地开垦与植被砍伐，使原有的生态环境被人为的强制改变，农业所使用的化学物质进入生态系统中，动植物体内摄入有毒物质并逐渐积累在体内，人们在将这些动植物作为食物时会间接遭受损害。长此以往，生物多样性的维持能力也会慢慢降低，同时也严重地降低了生态系统对气候、水域、动植物的调节功能，损坏了土壤的自我保护能力和水土保持能力，降低了生态系统的净化能力。例如美国西部在1993年所爆发的黑风暴，致使当地95%的动植物死亡，当地居民死亡率也高达40%。据有关资料显示当时的土地几乎为黑色；矿藏的开发对生物多样性的破坏能力是最高的。当生物能力多样性的维护能力降低时，生态系统的调节能力就会降低，直接损害生物的生存系统，土地硬化和城市建设对生态环境的破坏主要体现在打破了生态平衡，排放污染物，降低了水体的自我清洁与循环的能力，水污染通过饮用水渠道直接危害到人们的身体健康。
结束语：
综上所述，土地利用与生态功能是相互联系又相互制约的。如果土地调整仅是以经济利益为指向的，必然会导致自然生态系统的破损，使生态系统所产生的价值以负值增长，最终社会因土地得到的经济利益甚至无法弥补因土地功能修复的高额费用。我们应该明确的是生态系统为我们提供了生存的基础，在土地的开发利用中不能忽略生态的服务价值，这是经济、人文、资源可持续发展的所必须重视的问题。
参考文献
1、段瑞娟，北京区土地利用与生态服务价值变化研究，2006年9期
2、郑江坤，基于生态服务价值的潮白河上游土地利用，2010年12期
土地利用变化研究 篇7
土地利用/覆被变化(LUCC)一直是学术界关注的热点话题。随着各地区工业化和城市化进程的深入,土地资源稀缺的矛盾日益凸显,甚至成为许多地区追求更好更快发展的瓶颈。土地利用结构能直接反映一个区域的自然资源条件、经济发展和产业结构的状况。如何优化配置土地资源,实现土地利用的整体效益最大化和可持续利用,对每个发展中的城市都是严峻的考验。南京作为我国发展较快的城市之一,不可避免地面临着如何高效利用土地资源的问题,因此对南京地区的土地利用变化进行测定具有重要的理论和现实意义。
2 研究区概况
南京位于长江下游沿岸,介于31°14′—32°37′N、118°22′—119°14′E,是长江下游地区重要的产业城市和经济中心,也是华东地区的交通枢纽。“十一五”期间,南京城市化率由2000年的56.8%上升到2008年的83.7%,三次产业结构由2000年的5.3∶48.4∶46.3调整到2008年的2.5∶47.5∶50.0。随着非农产业比重的增加,工业化、城市化步伐的加快,南京市的城市规模不断扩大,城市土地利用结构和强度也发生了重大变化。
从行政区划看,南京市由11区4县组成(其中江宁县改为江宁区,大厂区被六合县合并)。本文主要研究了南京市辖区,包括主城区的玄武、鼓楼、白下、秦淮、建邺、下关和郊区的雨花、栖霞、浦口。从图1(封四)可见,研究区犹如羽翼丰满的雄鹰,呈“一侧两翼”状展翅往东北方向飞翔。主城区(绕城公路以内)则是三面环山,一面临江,基本形成了“襟江—依山—抱湖”(长江、紫金山、玄武湖)的地域景观特征和人文城市意象[1]。
3 研究数据和方法
3.1 研究数据来源
研究使用的数据是由全国土地利用数据库提供的2000年、2008年的江苏省土地利用100m栅格数据,是以陆地卫星TM或ETM+数据为主要信息源解译完成的,原图为Arc/info矢量数据,比例尺为1∶10万。根据数据源属性中土地利用分类,结合南京市区的实际情况,将研究区的土地分为8类,分别是耕地、林地、草地、水域、城镇用地、农村居民点、工矿交通用地和未利用地。
3.2 土地利用格局变化分析方法
土地利用动态度:土地利用动态度是定量表征区域土地利用变化程度和速度的物理量,包括单一土地利用类型动态度Ki和综合土地利用动态度K。前者是指研究时段内某种土地利用类型变化幅度的快慢情况,后者则是从总量上反映研究区内综合土地利用变化幅度快慢的信息。其模型为[2]:
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式中,Ua、Ub分别表示研究初期与研究末期第i种土地利用类型的面积,LUi表示研究初期第i种土地利用类型的面积,△LUi表示研究期内第i种土地利用类型的面积转化为其他类型面积的绝对值,T表示研究期的时段长。
土地利用集中度和强度:20世纪初,意大利统计学家洛伦茨使用累计频率曲线研究了工业化的集中化程度。近年来,洛伦茨曲线(Lorenz curve)逐步被运用到土地管理中,测度区域内土地利用或产业发展的集中度。土地利用集中度用集中化指数Ii来表示。Ii越大,则集中化程度越高。计算公式为:
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式中,A表示实际分布面积,即区域内各类土地面积累计百分比之和;R表示均匀分布面积,即土地面积均匀分布时各类百分比累计之和;M表示集中分布面积,即土地集中分布于一种地类时的累计百分比之和。与集中度相似的是用地强度,强度指数Is是通过把研究区内各类用地按照利用程度分为4级(表1),将各类用地百分比乘以分级指数加权求和而得。其计算公式为:
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式中,Is为土地利用结构强度指数,Ai为第i级土地的强度分级指数,Pi为第i级土地类型面积的百分比。城镇工矿交通用地的利用强度较高,指数为4;其次是指数为3的农村居民点用地和耕地;林地、草地和水域利用强度低,指数为2,未利用地指数仅为1[3]。
3.3 各类用地面积预测方法
目前,对土地利用变化格局及其发展预测进行模拟的模型主要有Markov模型、CA模型、CLUE-S模型和系统动力学模型等[4,5,6,7]。Markov模型作为一种基于栅格的空间概率模型,常用于对具有无后效性特征地理事件的预测,也是景观生态学家用来模拟植被动态和土地利用/覆被格局变化的最早、最普遍的模型。土地利用的动态演变具有Markov过程的性质,且各类用地之间的相互转换关系尚无法用函数准确描述。采用Markov模型机理可免去复杂建模和多重输入参数的繁琐与难以预计性,是预测土地利用数量变化的较好方法,已经取得了较好的结果[8]。Markov模型预测公式为:
S(t+1)=P×S(t) (5)
式中,S(t)、S(t+1)分别是第t期和第t+1期的土地利用状态;P为土地利用类型之间相互转化的初始转移概率矩阵,其数学表达式一般为:
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式中,n为土地利用类型的数目;Pij为i类土地利用类型转变为j类土地的转移概率,即地类在某时间内转变为j地类的面积占地类i在此期间发生变化的所有面积的比例,且满足以下两个条件:0≤Pi≤1和ΣPij=1。转移概率矩阵的建立是 Markov模型的核心,我们采用ArcGIS 9.3对两期栅格数据进行运算和叠加分析后进入Excel,通过数据透视表处理获得有关数据(图2)。
4 计算与分析
4.1 土地利用变化度分析
本研究时段为2000年和2008年两期,T=8。根据公式(1)、公式(2)可计算出2000—2008年南京市单一土地利用类型动态度和综合土地利用动态度(表1)。从土地利用动态度看,2000—2008年共八年间南京市综合土地利用动态度为0.85%,各地类的动态度(绝对值)由大到小为:未利用地>工矿交通用地>城镇用地>耕地>草地>农村居民点用地>林地>水域。耕地和城镇用地是研究区的主要用地类型,约占整个面积的67%。2000—2008年南京市耕地减少了6978.80hm2,减小幅度为2.42%;而建设用地增加了7335.17hm2,增幅达2.91%,两者之间是此消彼长的关系。若不考虑其他地类,95%的耕地都将用于补充新增城镇建设用地。在强大的经济效益驱动下,南京市耕地和建设用地之间的竞租形势严峻。在“双保”的要求下,南京市辖区可开发的后备土地资源不足,城市扩张需要重点挖掘存量用地潜力,优化用地结构,并进行土地资源的内涵开发利用。在建设用地中,南京市工矿交通用地的动态度最大,用地量增加了4.43%,郊区的石化等重工业规模也逐年扩大。由于南京市的发展受制于城市的山和水,所以交通建设比苏南城市都显得更加急迫和重要。
随着城镇人口的增多、土地整治力度的加大以及南京市房地产业的发展,城市发展空间更加集聚,零碎的农村居民点也得到了集中布局,用地量减少600.93hm2,减幅为1.2%,用地效率提高。八年间,南京市的草地、林地和水域都呈减少趋势,分别减少了238.52hm2、297.96hm2、193.60hm2,减幅为2.40%、0.32%和0.18%。南京市的发展需要克服自然条件的限制,同时也抑制着城市发展的生态空间。
从空间上看,南京市辖区的发展态势由2000年的绕玄武湖—紫金山“同心圆状”发展到2008年的中心饱和向东北、西南侧延伸的“纺锤状”发展。八年间南京市建设用地扩张主要体现在4处区域,即栖霞山西侧的南京经济技术开发区、八卦洲西南侧的南京高新技术产业开发区、紫金山东侧的仙林新市区和最西南部的雨花经济开发区。其间,栖霞区以仙林大学城为中心、地铁2号线的建设为契机得到很快发展,浦口区的建设用地规模也依托高新技术产业区和逐步改善的交通得到不断扩大。耕地侵占主要分布在紫金山东侧一圆状片区,农村居民用地集中分布在雨花台区和浦口区。此外,大厂和栖霞的工矿交通用地斑块增大,只有八卦洲的农用地得到了较好的保护。从用地集中度和强度看,2000年研究区耕地比重最大,用地类型仍是以耕地为主,土地利用集中化指数和用地结构强度分别为0.619、3.099;2008年集中度增至0.627,城镇用地比重最大,土地利用转变为城镇用地为主,用地结构强度达3.189。这与图3(封四)中红色图斑增多增密的分布一致,反映出八年间南京市产业结构调整和用地效率的提高。
4.2 土地利用变化结构分析
根据图2技术路线和公式(6)的原理,利用GIS空间分析功能,对南京市两期土地利用图进行叠加,得出土地利用面积变化矩阵,同时计算出转移概率矩阵(表2)。八年间,南京市辖区原有耕地保有率为78.30%,保存量为28175.50hm2。其中,20.83%转化为建设用地,以城镇用地为主,不足1%的耕地转化为林地和水域。南京市林地面积略有下降,砍伐与恢复并存,主要向城镇用地转变,达819.47hm2,占8.92%;其次为耕地,转化率为1.5%,约有1%的耕地转化为工矿交通用地、农村居民点用地和水域用地。南京市19.73%的草地1/2以上转化为城镇用地,7.21%转化为工矿交通用地,其余分别以0.27%、0.14%、0.36%转为耕地、林地和水域,面积分别达4.18hm2、2.23hm2、5.55hm2。南京市水域减幅最小,湖泊、水系等转化面积为364.90hm2,不足3%。南京市城镇用地的转化率最小,其中1.8%(566.15hm2)转为耕地,是补充耕地的主要来源之一,另一来源是林地,可见耕地面临占优补劣的问题。南京市林地恢复有1.79%源于建设用地,20.88%源于未利用地。南京市是绿化覆盖率最高的城市,城市发展也越来越重视城市生态空间的培育。在快速城市化的驱动下,南京市农村居民点用地率达29.41%,面积1841.11hm2。南京市工矿交通用地增幅和结构变化较大,转化了34.74%的城镇用地、0.68%的耕地、0.50%的林地、0.04%的水域和0.05%的农村居民点用地。
4.3 2016年土地利用数量预测
以南京市辖区2008年的土地利用类型数量作为初始向量,根据公式(5)和表2中概率转移矩阵P,预测2016年南京市各土地利用类型的面积(表3)。根据预测,2016年南京市城镇用地面积达45143.90hm2,占整个市辖区的44.76%,成为主要用地类型,但增长幅度有所下降。其中,耕地比重下降23.47%,面积为23669.02hm2;林地、草地、水域和未利用地面积都将继续减少,分别为8833.08hm2、1019.03hm2、13142.25hm2和1.73hm2,但是动态度均比前三年小,只有农村居民点用地的减幅比前三年大,面积为4990.57hm2;工矿交通用地面积达到4052.32hm2,其动态度由4.43%降至0.91%。
在此情况下,2016年南京市的土地利用集中度将增强,强度将加大,集中化指数和强度分别为0.652、3.260。2016年南京市主城区的密度将更大,整个市辖区建设用地的扩张将伸向郊区和两翼发展。为了达到合理利用土地的目的,南京市必须在坚持集约利用城市土地,控制城市建设用地规模的同时,防止因过度限制正常的城市建设而增加城市化和工业化的成本。因此,要兼顾经济效益、社会效益和生态效益,才能实现南京市土地利用的整体效益最大化和土地资源的可持续利用。
5 小结和讨论
2000—2008年,南京市辖区土地利用变化显著,尤其是耕地、草地、建设用地和未利用地。南京市各类用地主要转化为城镇用地,农村居民点用地减少;工矿交通用地需求旺盛,用了耕地和草地资源;耕地主要由林地、城镇用地和农村居民点用地等补充;林地由未利用地转化,水域变化不大。
研究时段内,南京市辖区土地利用集中度和利用结构强度由0.619和3.099增加至0.627和3.189。从发展形态看,南京市由2000年的绕玄武湖—紫金山“同心圆”状发展到2008年的中心饱和向东北和西南侧延伸的“纺锤状”发展,城镇用地和工矿交通用地扩张较快,农村居民点用地向郊区高新技术区和交通沿线集中。南京市的城镇用地扩张将呈内涵发展与外延扩展相结合的局面。
焦作市土地利用变化的驱动力研究 篇8
1研究方法
1.1研究区概况
焦作市地处河南省西北部, 黄河北畔, 太行山南麓, 处于华北、华东、华中通向西北的咽喉地带, 地跨东经112°43'31"～113°38'35"和北纬34°49'03"～35°29'45"之间。市境东西长102.05km, 南北宽75.43km。现辖山阳区、解放区、中站区、马村区四个行政区, 博爱县、武陟县、修武县、温县四县和沁阳、孟州两个县级市。东与新乡市的获嘉县、辉县市、原阳县毗邻, 南隔黄河与郑州市及其所辖的荥阳县、巩义市和洛阳市的偃师县、孟津县相望, 西与济源市相邻, 北与山西省晋城市接壤;全市土地总面积4000.89km2, 其中市区土地面积为370.96km2。
1.2数据来源
研究中涉及到焦作市1992～2008年间的土地利用数据, 这些数据主要来源于河南省土地管理局提供的河南省土地利用现状调查数据册、焦作市土地局提供的河南省焦作市土地资源, 以及河南省中纬测绘规划信息工程有限公司提供的土地变更数据, 经济数据主要来源于河南省统计年鉴。
1.3研究方法
首先, 根据1992～2008年间焦作市的土地利用现状变更数据, 整理分析焦作市用地的现状和变化情况;其次, 构建焦作市用地变化的驱动力指标体系, 应用SPSS统计软件对焦作市土地利用变化驱动力进行主成分分析, 提取出影响土地利用变化的主要驱动因素;最后, 对焦作市土地利用变化随着各主成分变化作回归分析, 得出焦作市土地利用变化的主要原因。
2土地利用结构变化特征
通过对1992～2008年间焦作市的土地利用现状进行数据处理和比较分析表明, 焦作市土地利用变化呈现如下特点:耕地面积大幅减少, 林地面积增加, 建设用地面积的持续较快增长, 而未利用地面积大幅度减少, 具体地类的数量变化见表1。
16年间, 耕地面积大幅度下降, 这期间共减少了15287.11hm2, 园地的面积有所增加, 但林地面积的涨幅非常大;建设用地不断增加, 居民点及工矿用地增加最多, 这期间共增加了9669.87hm2;未利用减少19957.05hm2。
3土地利用变化的驱动力分析
土地利用变化的驱动力主要取决于社会、经济、技术及政策的变化。本文主要从社会和经济方面对焦作市的土地利用变化进行的分析。
3.1土地利用变化驱动力指标的选择
根据焦作市土地利用变化的实际情况, 以及资料收集状况, 选取10项因子作为分析指标, 分别为:X1人口总数 (万人) 、X2非农人口 (万人) 、X3GDP (亿元) 、X4人均GDP (元) 、X5社会固定资产投资 (亿元) 、X6社会消费品零售总额 (亿元) 、X7第一产业生产总值 (亿元) 、X8第二产业生产总值 (亿元) 、X9第三产业生产总值 (亿元) 、X10工业增加值 (亿元) 。
3.2主成分分析过程
应用SPSS统计分析软件对所选因子进行主成分分析, 计算各驱动力因子的特征值、各自对区域土地利用变化的贡献率以及驱动因子的累积贡献率, 结果见表2。
抽取前2个因子作为公共因子, 其的累计贡献率是99.059%>85%, 说明这2个因子可以代表所选10个指标的变化, 即焦作市1992～2008年间土地利用变化的驱动力因素基本上可以由这2个公共因子综合反映。
为更清晰地看出各个因子在公共因子上的载荷, 笔者对因子载荷矩阵进行最大方差法正交旋转, 得到旋转成分矩阵 (表3) 。
由表3可知, 第一公共因子主要与社会固定资产投资、工业增加值、第二产业生产总值、人均GDP、GDP高度相关;第二公共因子人口总数高度相关。对以上各相关因子进一步分析, 影响焦作市土地利用结构变化的主要驱动力因子可归纳为经济因素和人口因素。
4土地利用变化驱动力因子的定量分析
4.1经济发展
由于建设用地的涨幅和耕地的减幅都非常显著, 这里分别对这两类用地 (建设用地, 耕地) 随着经济增长 (取GDP) 的变化作回归分析, 得出如下结果:Y1=33298.16+5162.099lnx
(R2=0.941, F检验值=47.801)
(R2=0.982, F检验值=163.011)
在5%的显著水平下, 检验统计量F0.05 (1, 3) =10.13, 回归方程的F检验通过, R2结果也很显著, 建设用地随着GDP增长呈对数型增加, 耕地随着GDP增长呈S曲线型变化。
4.2人口因素
1992～2008年间, 焦作市人口总数持续增长, 共增加了47万人, 平均每年增加2.93万人。这就使得建设用地不断占用耕地来满足人口的用地需求。
现对耕地Y1, 建设用地Y2随着人口总数的变化作回归分析, 得出如下结果:
(R2=0.791, F检验值=11.32)
(R2=0.982, F检验值=160.494)
在5%的显著水平下, 检验统计量F0.05 (1, 3) =10.13, 回归方程的F检验通过, R2结果也很显著, 耕地随着人口增长呈直线型减少, 建设用地随着人口增长呈直线型增加。
5主要结论
(1) 1992～2008年间焦作市农用地中耕地大幅减少, 林地的面积增加;建设用地面积逐渐增加, 其中居民点及工矿用地的增幅最大。运用主成分分析方法得出:影响全市土地利用变化最主要的因素是经济的发展、人口的增长。
(2) 分别对全市经济发展和人口与土地利用的变化情况作回归分析得出:焦作市建设用地和耕地的变化与经济的增长和人口存在高度的相关性。
(3) 根据研究结果, 可对焦作市耕地和建设用地随着经济、人口变化作预测, 并可检验本市土地利用规划的合理性, 为全市土地利用规划进一步修编提供参考。
摘要：根据1992～2008年间焦作市的土地利用变化情况及相关统计资料, 运用主成分分析方法和回归分析, 提取影响耕地和建设用地的社会经济因子, 并对驱动因子进行定性分析和定量验证。研究结果显示, 影响焦作市土地利用变化的主要原因是经济和人口。
关键词：土地利用变化,驱动力指标,主成分分析,回归分析
参考文献
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[4]牛星、欧名豪, 扬州市土地利用变化的驱动力机制研究[J].中国人口, 资源与环境, 2007, 17 (1) :102-108.
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[6]邓红兵、王英明等, 江西省土地利用变化及其驱动力定量研究[J].江西农业大学学报, 2006, 28 (6) .
土地利用变化研究 篇9
1 技术路线
首先借助相关资料对研究区进行理论研究,接着收集研究区影像,包括2000、2006和2013影像,将最初获得的影像展开预处理,步骤有大气校正、影像裁剪和几何校正。对预处理后的影像进行监督分类,随后对取得的分类成果进行精度评定,通过获得的三期分类结果,运用RS动态监测技术,研究濂江流域内土地利用类型变化情况。
2 研究区概况
濂江流域位于龙南、定南、信丰三县相接处。流域内矿区主要分布在东北角,属于定南县境内的岭北稀土矿。稀土开采的进程中的浸矿工艺经历了三个阶段的技术演变:分别是池浸法、堆浸法和原地浸矿法。由于前两种浸矿工艺需要对矿区表层植被进行剥离,接着再将含有稀土元素的土取走,对环境的破坏很严重。而原地浸矿法不需要将表层植被剥离,直接在矿区打孔注液,对地表环境的破坏程度也明显降低。
3 研究区土地利用变化分类
3.1 土地利用分类处理
本文选用Landsat系列卫星2000、2006、2013年遥感影像作为数据源。在对本文中原始数据预处理时,主要的过程包含数据裁剪、几何校正、大气校正。结合目视解译与地物光谱曲线分析的结果,最终可将研究区地物分为林地、耕地及其他用地、水域、城镇村及交通运输用地和采矿用地五类。通过合适的波段组合使得需要进行分类的遥感影像色彩变得饱和,然后依据本文制定的研究区分类体系创建训练样本,这一步是之后关系到执行监督分类的精度,因此需要格外的注意,训练样本的选取一定要正确,选取的数量适中并尽量均匀的散步于整个影像中。创建好训练样本后,需要对其分离性做出评价,再执行采用监督法将濂江流域的遥感图像进行信息提取,得到三期分类结果图。
3.2 精度评价
通过监督分类后的成果,对各期分类结果进行精度评价,得出2000年、2006年、2013年各分类总精度分别为88.3411%、89.3231%、86.5892%。Kappa系数分别为0.8234、0.8458、0.8012。
3.3 土地利用转移矩阵
依次将所选濂江流域的三期分类结果的相邻两个时期的结果做变化检测,得到三个土地利用转移矩阵,转移矩阵中从像元值、百分比和面积三方面的描述土地类别的转移情况,三者都能用较为直观的表示土地转移情况。
3.4 结果分析
从表格中可以发现,2000年至2006年间,林地有89.357%未发生变化,2006-2013年未发生变化的林地分别为93.704%,因此说明在2000-2006这段时间,林地被破坏的最为严重。除林地之外,其它地类也发生了不同程度的变化,其中变化最明显的地类为采矿用地,这是由于研究区的矿区始终在持续开采,并且政府出于对环境保护方面的考虑,在矿区开采复垦工作等一系列措施,使得采矿用地的土地利用变化一直在发生较为明显的改变。
4 结论
通过研究区三期影像分类成果图以及相关的统计结果发现,在2006年前后,研究区采矿用地面积达到最大峰值,到2013年采矿用地面积有所降低。而林地近15年来的面积变化趋势与采矿用地的面积变化趋势刚好相反。其原因与当地的经济发展和政府的相关政策有直接联系,在遥感土地利用监测中可以发现,近15年来土地利用类型变化最大的是林地和耕地及其它用地两种地类,2006年前后是土地利用类型改变最为明显的一段时期。
摘要：矿产资源是国民经济和社会发展的重要资源,同时也是人类物质生活的基础。然而,伴随着矿产资源的大规模开采,越来越多的问题也会随之而来。而如何对矿山开采区土地利用状况进行监测,就是一个首当其冲的问题。本文利用三期遥感影像进行解译。采用监督分类方法对研究区土地利用信息进行提取,评价分类方法的精度,借助三期影像分类成果,分析濂江流域土地利用类型面积随时间变化情况。
关键词：土地利用,遥感,矿区,监督分类
参考文献
[1]王瑜玲.江西定南北部地区稀土矿矿山开发状况与环境效应遥感研究[D].中国地质大学(北京),2007.
[2]姚静,武文波,康停军.基于TM影像的城市绿地信息提取方法研究[J].测绘科学,2010,01:113-115.
土地利用变化研究 篇10
城市化是当今社会经济发展的大趋势。追溯历史,人类聚居方式的变化影响着城市化过程,进而影响着土地利用方式的改变[1]。首先在新石器时代,工具的使用为农业的出现准备了物质条件,由于农业生产需要定居,这又为聚落的出现提供了可能。乡村的形成实质上是城市化的前期准备,此时在土地利用方式上,未利用地开始变为农业用地。接着由于定居促进了农业技术的发展,产生了剩余农产品,这为手工业、建筑业、服务业的发展提供了可能。于是促使乡村聚落人口日益增长,乡村聚落进一步演变成集镇,城市出现了。此时在土地利用方式上,大量未利用地变为农业用地,农业用地开始变为建设用地。自18世纪中叶的工业革命开始,产业结构开始变化,在城镇聚居地人口数量增长猛烈而持续。此时在土地利用方式上,大量农业用地变为建设用地。因此,迅速城市化,城市向更广的地理区域发展,人口进一步向大城市集中,以及特大城市和都市圈的迅速发展,成为当今社会经济发展的趋势和目标。
由于土地利用的原始生产功用,农业生产首先进入研究领域。早在两千多年前,我国劳动人们就总结了土地合理利用的一些准则,详细阐述了“任地”的“耕之大方”[1]。随着社会经济的发展,土地利用不仅仅联系着食物和衣着供给,还联系着水、能源、住房,以及提供工业产品、交通和娱乐机会等[2]。自1826年德国经济学家冯·杜能在《孤立国对农业和国民经济之关系》提出了经典的土地利用模式以来,土地利用问题的研究开始不断拓展。
城市化及其协同效应带动了城乡地域土地供需状况、土地利用空间结构、功能结构、权属关系等全方位的土地属性变化。可以说,城市化成为许多发展中国家土地利用变化最直接的驱动力。目前,我国城市化水平已滞后于经济发展水平。在人多地少的国情面前如何实行中国的城市化道路,成为研究的热点。诺贝尔得主美国经济学家J.Stiglits指出,中国的城市化进程和美国的高科技产业发展是影响21世纪世界进程和改变世界面貌的两件大事[3]。可见,从城市化的角度开展土地利用动态变化研究,不仅是理论的需要,对于发展中的中国而言更是现实和国情的需要。
1 城市化与土地资源配置的相关研究
在一个特定区域里,农用地、建设用地、生态用地总是以一种比例结构存在,并导致社会系统、经济系统和生态系统的相互协调和制约。从数量上分析,城市化首先导致土地利用结构的变化。近年来,许多研究都是从这一角度出发的,主要有3个方向。
1)宏观上的城市化政策问题。徐建春从城市化发展水平、城市用地规模和城市用地结构3方面阐释了土地资源优化配置的必要性[4];薛东前等在分析城市群体结构、城市群空间、城市土地利用的基础上,揭示了城市群演化与土地利用优化配置的趋势[5]。事实上,关于城市化道路的选择问题是中国面临着最大的政策问题。石晓平、曲福田指出城市化进程中“自上而下”和“自下而上”的制度安排会带来对土地资源利用截然不同的结果,认为中国城市化进程中面临着一个两难选择,大城市带来城市拥挤、污染,而小城镇带来土地利用效率低下[6]。吴宇哲等明确提出了在土地资源短缺的背景下,中国的城市化发展方针不宜大力、积极发展小城镇,不应人为控制大城市,而应积极发展大城市,因为大城市能够最有效地利用土地等各项资源[7]。
2)在可持续发展的框架下,为了保护农用地和生态用地,在城市化过程中如何实现建设用地集约利用成为研究热点。尽管有学者从理论上指出,土地在城市化初期,由于人口、产业为寻求聚集效益向城区集中,土地粗放利用将逐渐向集约化转变[8]。而事实上,城市化进程中往往伴随着诸多新问题的出现,土地粗放利用问题在中国尤其突出[9]。而且当城市土地数量不再依靠内涵挖潜的形式而是转向粗放式扩大土地数量的方式,城市土地利用效益往往也将难以提高。另外,农村城市化进程中出现的超常规发展乡镇企业现象,不仅导致了土地的粗放利用,而且由于其规模小、技术简陋,普遍缺乏防污、治污措施致使污染范围严重扩大[10]。
3)考虑土地资源配置的技术问题,最常见的是利用线性规划建立土地资源优化配置模型[11],并将城市化、耕地保护等政策作为约束条件。这种方法的难点在于,模型目标函数建立的客观性。因为一个区域土地利用往往是多目标的,如何将多目标取向通过简单的线性方程描述出来,有时往往会偏离现实。还有学者尝试应用可拓学的理论和方法研究土地资源的优化配置问题,建立了土地资源优化配置的物元模型,为土地资源的优化配置和合理利用提供了一种新的思路[12]。
2 城市化对土地利用空间格局的影响
土地的特性除了面积的有限性,还表现在空间位置的固定性。因此,无论是地理学,还是城市经济学都关注城市化对土地利用空间格局的变化。
从平面地域格局上看,土地利用在建设用地和农用地或农村和城市,其用地类型或用地方式是截然不同的。从本质上说,随着农业集约化水平的提高,必然导致建设用地的增加和农用地的减少,而这种格局在城乡结合部变化尤为突出[13]。在农村,土地利用空间一方面表现为在空间的扩散,同时由于规划等影响,又表现出由分散走向集中,如农村居民点向中心村集中,在城市,土地利用方式、结构类型和土地利用强度的转变过程正是体现了城市化的进程。城市大大提高了土地的经济承载力,但是这种承载力并非无限的,当城市区域内的土地利用超过城区土地的最大承载量时,城市边缘区就会呈现出离心、外延式的城市化空间过程[14]。
土地利用还表现在土地空间的立体利用方面,在城市体现在向三维空间发展和立体化的再开发,其具体表现为城市向高层空间和地下发展[15]。由于土地资源的有限性,城市发展由外延式开发转向内涵式开发是必然趋势。目前,国内一些城市已具有了大规模开发利用地下空间资源的经济基础。同时,地下空间的开发利用不应只注重数量和速度还应把握质量、科学研究、集约化建设、多功能综合、扩大综合效益从而达到可持续发展的目的[16]。显然在土地空间立体利用的趋势上,农村不如城市明显,由于农村土地利用主要表现为耕地的开发、利用和保护,而立体农业的发展尚处于起步阶段。
对于土地利用格局的研究,在技术手段上往往采用RS和GIS为研究支撑,如Thomson和Hardin以曼谷城市地区遥感图像为基础,并借助GIS技术支持,分析了城市居住区土地利用变化[17]。张显峰等针对包头市城市迅速扩展,郊区的非农业用地增加,地类复杂而变化较快的状况,综合运用“3S”技术进行大比例尺土地利用动态监测的实验研究,以求迅速地掌握城乡接合部土地利用的变化发展趋势[18]。岳文泽等以西北半干旱区城郊县级行政区为案例,以RS和GIS为技术手段运用分形理论建立各种土地分布形态的分形结构模型,以分维数为依据分析各种土地类型分布形态的复杂性与稳定性[19]。李晓文等通过遥感资料的空间分析,以上海为案例,揭示出城市化过程的内在空间机制与土地利用类型的面积和转变频率存在着密切的关系[20]。
3 土地利用变化的城市化驱动力角度
城市化是土地利用变化的主要驱动因子已得到学界的公认[21~23]。城市化对耕地非农化的作用是当前的一个研究热点。耕地作为粮食生产的主要来源,其重要性不言而喻,而耕地非农化现象则是在城市化和工业化进程中必然出现的一个趋势[24,25]。张安录认为农村土地向城市用地的流转取决于内在的自发流转机制和人为加速流转机制[26]。保护耕地日益成为城市化进程不容忽视的重要议题[27,28]。但也有学者通过实证指出城市化不是造成20世纪80年代以来中国耕地数量下降较快的最主要原因[29]。
城市化对土地利用的影响研究还表现出与土地利用/覆盖变化(LUCC)相结合的趋势。王静爱等采用典型样带和样点相结合的研究方法,对北京西部城乡过渡区的LUCC驱动力进行了研究,结果发现政策体制转变下的经济高速增长和快速的城市化过程是北京城乡过渡区LUCC的根本原因[30]。陈浮等利用多期遥感影像对土地利用进行了分析,然后运用GIS软件进行空间叠加分析研究区域土地利用变化的空间过程,发现城镇人口增长是导致这一地区土地利用变化的主要驱动力之一[31]。周青等通过机理分析和模型分析,得出土地利用变化的主要驱动因素是经济、人口的增长和城市化水平的提高[13]。
城市化中的土地生态问题也日益成为研究的焦点。人类活动对地表覆被的改变在很大程度上影响着地球的生态环境安全[32]。可以说,对地表景观改造比较大的正是快速推进的城市化进程。Pearce等建立了城市发展阶段环境对策模型,其主要根据城市发展的不同阶段所出现的资源环境问题,如土地的过量使用、大气污染、噪音污染、水资源的过量消耗、交通堵塞等,应采取相对适宜的环境策略,特别应加强环境规划和土地规划控制[33]。顾朝林和史培军等分别以北京市和深圳市为例,以城市化最敏感、变化最大和最迅速的城市边缘区的土地利用为研究对象,探讨城市边缘区土地利用的空间扩展规律及其诱因[34,35]。李桂林等认为在快速城市化背景下,城市边缘带土壤资源压力日趋严峻,土地利用的非农流转和三废物质向城市边缘带的扩散和集聚导致土壤资源,特别是耕地资源面积快速萎缩,并严重地影响区域生态环境的支撑能力[36]。另外,城市郊区化蔓延的趋势可能导致严重的环境污染和耕地土壤退化等问题。
4 讨论与展望
土地利用结构、土地空间格局和土地利用变化的驱动都与城市化形成一种密切的互动机制。对于处在城市化快速发展阶段的中国,若城市化水平每年以增加1个百分点计,意味着在未来的15年要实现两亿人口从农村地域转到城市地域,土地短缺会不会成为可持续发展的瓶颈,这是我国无法回避的问题。因此,从某种意义上说,城市化的物质本质是一种最强烈的土地利用变化。
土地利用变化研究 篇11
关键词：土地利用；驱动力；汉中
中图分类号 F301.24 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）17-0014-03
土地利用/土地覆盖变化（简称LUCC）备受多学者关注，是全球环境变化和可持续发展的重要组成部分和核心主题之一，而土地利用驱动机制是土地利用变化的焦点和最核心研究部分，因而也成为现代地理学研究的热点领域之一[1-3]。特别是近些年来，随着中国经济的腾飞带来的工业化、城市化、大交通的快速发展，生态环境问题愈演愈烈，土地利用类型转换幅度加大，特别是人为因素造成的土地供需矛盾加大，促使土地利用变化驱动力的研究成为必然性。随着西汉、宝汉、十天、银昆高速和西成客运专线等新交通线路形成，汉中市区域经济位置发生了新的变化，处于关天、成渝、江汉三大城市圈的交叠处，汉中市土地利用趋势也必然发生变化，所以本文选取经济圈和交通圈叠加处的汉中为研究对象，分析驱动变化的原因，为土地的合理利用和规划提供借鉴。
1 研究区域概况
汉中市位于秦岭西段，陕西省西南部，北邻宝鸡市、西安市，东靠安康市，南达四川省，西接甘肃省，地理位置在东经105°30′50"～108°16′45"，北纬32°08′54"～33°53′16"。汉中中部海拔在500m左右，为良田好地，适宜居住，而四周被山体包围，高度在500～2 500m，地质结构复杂，地貌类型多变，其中盆地仅占6%，浅山丘陵占36%，中高山区占58%。该区位于亚热带北部，气候温和湿润，降水丰沛。全市土地总面积271万hm2，管辖汉台区和南郑、城固、洋县、勉县、西乡、略阳、宁强、镇巴、留坝、佛坪11个县区。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源 本文以1998—2012年汉中市国土资源局土地变更调查数据及汉中市统计年鉴和社会经济指标。根据第一次和第二次全国土地调查数据并结合汉中地域情况，将全区土地类型分为8个一级类，即耕地、园地、林地、草地、城镇村及工矿用地、交通用地、水域用地和未利用土地，在该区土地利用变化的基础上进行驱动力分析。
2.2 研究方法 运用模型分析和数理统计相结合，采用土地利用变化幅度、强度模型和速度模型[4-5]分析汉中市土地利用的变化趋势，并运用目前驱动力分析较有效的方法，即主成分分析法，简称（PCA）对驱动汉中市土地利用变化的原因进行分析[6]。
3 土地利用变化趋势
通过土地利用变化模型计算出变化幅度和强度、速度，结果见表1。从表1可以看出，土地利用的变化幅度和变化强度，变化趋势基本一致，变化较大的是未利用土地、林地和耕地，未利用土地和耕地减少明显，林地增加较多；土地利用速度变化趋势明显，其中增加较快的是交通用地和园地，减少较快的为未利用土地、水域及水利设施用地、草地、耕地。由以上变化可以看出，汉中市土地利用变化趋势明显，土地利用类型由未利用土地、耕地转换为交通用地和园地趋势。
4 驱动力分析
土地利用的类型变化是在自然环境和人类影响的驱动力作用下使土地利用的方式和目的发生了改变。自然因素较短的时间内相对稳定，本文主要分析人为因素。人文因素包括社会经济因素和政策因素，社会经济因素主要采用主成分分析法研究土地利用变化的社会经济驱动力因子，而对政策因素则采取定性分析。
4.1 社会经济因素 近年来，随着社会经济的快速发展，社会经济因素对土地利用变化的影响越来越明显，而且成为影响土地利用变化的主要因素。本文主要基于SPSS19.0软件利用相关分析和主成分分析法探讨影响汉中市土地利用变化的社会经济因素。
4.1.1 主成分分析的变量选择 依据数理统计中主成分分析方法的原则和思路，结合汉中市1998—2012年汉中市统计年鉴的社会经济指标，从社会经济指标中选取15个影响土地利用变化的因子，分别并标记为：总人口（万人）—X1、非农业人口（万人）—X2、国内生产总值（亿元）—X3、第二产业总值（亿元）—X4、第三产业总值（亿元）—X5、交通运输邮电业（亿元）—X6、批发餐饮零售业（亿元）—X7、城镇固定资产投资（亿元）—X8、房地产开发（亿元）—X9、粮食（万t）—X10、年末牛存栏数（万头）—X11、年末猪存栏数（万头）—X12、城镇居民可支配收入（元）—X13、农民人均纯收入（元/人）—Xl4、社会消费品零售总额（亿元）—X15。
4.1.2 计算结果与分析 运用统计分析软件SPSS19.0对15个社会经济指标进行主成分的因子分析，得到因子的特征值及主成分贡献率（表2）、主成分载荷矩阵（表3）。
由表2可以看出，提取的主成分的特征值大于1且累计贡献率大于85%的有2个，且这2个主成分的累计贡献率已达97.021%，完全符合提取对应主成分的特征值大于1的的主成分和累积贡献率达85%以上的标准[7-8]，充分反映了汉中市土地的驱动力的有效因子。利用特征向量计算出的主成分载荷矩阵，第1主成分与X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X13、X14、X15有较强的正相关，达0.92以上，可以概括为重工业的生产能力的提高、交通的大发展、服务业和旅游业等第三产业崛起、城市化进程加快、农业生产能力的提高和经济发展的影响。第2主成分与X11有很强的相关性，在0.92以上，可概括为畜牧业的快速发展。由此可以看出，土地利用变化的主要驱动力为大交通、旅游业、城市化和工业化的快速发展、产业结构的调整。
4.2 政策因素 政策是政府部门根据土地利用的幅度、强度、速度等的利用程度而制定出的一系列对生态环境和土地规划有益的一些建议和措施，是政府调控土地利用的一种宏观政策[9]。在《中共中央关于制定国民经济“十二五”规划建议》明确指出：“完善土地管理制度，强化规划和年度计划管控，严格用途管制，健全节约土地标准，加强用地节地责任和考核。”汉中市政府根据国家土地政策，认真贯彻落实最严格的耕地保护制度和节约集约用地制度，调整农业土地结构，加大土地开发复垦力度，严格控制建设用地占用，坚持“垦多少、占多少”的原则，坚持“占补平衡”，以实现全市耕地总量动态平衡任务。可以看出，政策对于汉中土地利用的宏观调控和土地类型的稳定发展起着至关重要的作用。
5 结论
本文利用汉中市1998—2012年土地利用变更调查数据分析显示：汉中市土地利用变化趋势明显，土地利用类型由未利用土地、耕地转换为交通用地和园地趋势。通过对汉中15a来土地利用变化的原因进行分析，可发现影响汉中土地变化的因素有：大交通、旅游业、城市化和工业化的快速发展、产业结构的调整及政策的驱动。为了更有效合理地实现土地资源的可持续利用，须掌握土地利用变化的特征及驱动力因子，进而用来合理确定土地利用类型的比例，严格保护耕地，重视对土地资源的保护与修复，加大土地利用开发强度，大力推进土地节约集约利用，提高土地利用率，实现土地资源的可持续发展。
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土地利用变化研究 篇12
1.1 评价指标体系
本文采用层次分析法构建梧州市土地利用效益评价指标体系。分3个层次:第一层次为目标层, 即土地利用效益总目标。第二层次为准则层, 基于土地利用效益的内涵, 包括土地利用的社会效益、经济效益、生态效益与环境效益四大准则。其中土地利用的社会效益指土地利用结果对社会需求的满足程度及其相应产生的政治和社会影响;土地利用的经济效益指土地利用过程中劳动投入强度与产出的产品量或价值量的比较;土地利用的生态效益指土地利用活动对区域生态平衡建立与维持的影响;土地利用的环境效益指土地利用对环境质量的影响和改善程度。第三层次为指标层, 包括地均人口负荷等21项具体指标。
1.2 土地利用综合效益计算
(1) 评价对象的土地利用综合效益的计算方法
计算方法:是将标准化的指标值加上1后乘以相应的指标权重后再累积相加, 并放大到0~100之间, 计算公式为:
式中:Yi为评价对象土地利用综合效益值;Wj为各个指标的权重值;Xij为标准化后第i个样本第j个指标的标准化值;n为指标数量。Yi值越大, 表示区域土地利用的综合效益越好。
(2) 土地利用效益协调度计算
土地利用效益协调度则反映土地利用系统中社会效益、经济效益和生态环境效益之间是否均衡及其均衡程度。土地利用效益综合评价不能反映区域土地利用过程中支持系统的社会、经济、生态与环境效益子系统之间彼此和谐一致的程度, 因此本研究引入土地效益协调度来度量土地利用各分项效益之间的协同程度。一般而言, 各土地利用分项效益评价值越接近, 说明土地利用过程越协调。可通过构建土地利用协调度模型来定量化表达, 计算公式如下:
式中:ai为区域土地利用效益的协调度;Mi为第i个地区4个大类指标评价值的平均值;Si为第i个地区4个大类指标评价值的标准差。协调度ai∈[0, 1], 其值越大, 土地利用效益协调度高。一般认为, 当ai∈[0.7, 1]时, 协调度高, 区域土地利用各分项效益子系统高度协调;当ai∈[0.4, 0.7) 时, 土地利用效益系统基本协调;当ai∈[0, 0.4) 时, 土地利用效益系统不协调[1]。
2 研究结果分析
2.1 土地利用效益整体特征分析
通过对梧州市1990~2005年土地利用效益及协调程度特征变化结果进行分析, 梧州市四大效益的发展相对均衡, 各项效益的差距并不很大, 但效益值低。
评价期间, 梧州市建设由缓慢发展开始步入稳步恢复发展阶段。工业化与城镇化进程加快, 在相关规划的指导和工业投资的驱使下, 工业面积增加, 同时城市化水平和居民收入也会进一步得到提高, 刺激了居住用地和第三产业用地的扩大, 因而在扩展过程中需更注重土地内涵的进一步挖潜。目前梧州市开始进入快速工业化和城市化时期, 而在这一阶段城市发展的主要任务是大规模的城市建设, 更要注重实现城市社会、经济、生态与环境的协调发展。
2.2 梧州市土地利用综合效益的协调度特征分析
评价期内梧州市土地利用综合效益呈现不断增长的趋势, 由1990年的15.0965上升到2005年36.7015, 年均增长率为34.5%;土地利用效益协调度高, 但存在较大的波动。在评价时段内有升有降, 且幅度较大。由1990年的0.8161升到1995年的0.9338之后, 就一直处于一个下降趋势, 且下降幅度在增大, 但总体上来看, 梧州市土地利用效益协调仍然处于高度协调的状态。
梧州市土地利用综合效益是呈现稳步上升的态势, 但上升的幅度并不是很大, 表明全市土地利用的外延扩张速度放慢并开始寻求向内涵挖潜。这是因为20世纪90年代改革开放之后, 由于水路运输的重要性降低, 陆路运输的快速发展, 对于依靠水路而缺少陆路优势的梧州开始进入缓慢发展时期, 甚至进入到将近停滞的一个阶段, 因此全市土地利用的外延式扩张因为经济的缓慢发展而得到一定的缓和, 只是在原有的工业基础上进行有限的发展。对于不具备外延式发展能力的梧州市来讲, 就只能利用有限的资源对自身进行内涵挖潜, 所以土地利用有所扩张, 而且土地利用效益保持一定增长速率。
综上, 从十五计划期以来, 党中央启动了西部大开发战略, 广西进入了一个新的发展阶段, 伴随着西部大开发和广西大发展, 梧州市也抓住了这一机遇积极寻求发展, 进行了一系列的规划布局, 利用自身的区域交通关键点 (两大经济区的通道节点———根据《国家综合交通网中长期发展规划》, 其中梧州处于高速公路网和铁路网的区域性交接点上) 优势, 努力发展交通, 经过多年努力, 梧州的立体交通格局即将形成, 为发挥通道作用创造条件, 社会经济有一定的回暖发展。
2.3 土地利用效益区域差异特征分析
2.3.1 土地利用效益区域分析
从评价时段内来看, 梧州市内部土地利用效益都呈现上升的趋势, 但效益值较低;各区域之间各类效益值存在一定的差异, 但是差异并不突出。
(1) 在各分项效益中, 梧州市的社会效益指标值以市区最高, 2005年达到37.4641。市区作为全市的行政中心, 其承载的社会经济与政治功能最多, 土地利用结果对社会需求的满足程度也最高, 其他各县市土地利用的社会效益相对稍低, 其中, 蒙山县最低。
(2) 梧州市的经济效益反映的是土地利用投入与产出的配比关系, 指标值以市区最高、岑溪市和苍梧县次之。市区是全市的金融商贸中心区, 也是经济政策发展的重心, 经济效益较为特出, 2005年达到了52.2518;岑溪市依托良好的城市发展基础、交通枢纽优势和区位优势, 产业发展良好, 是发展较好较快的县级市;苍梧是梧州市重点发展的区域, 梧州市有计划的将苍梧县城纳入中心城区规划和建设, 苍梧县城充分发挥紧靠中心城市和交通要道的优势, 加快龙圩工业基地建设, 和培育市场和现代物流业, 建设成为梧州市的物流中心和新兴工业基地。这三个区域是全市的城市发展快速地区, 经济效益较好;蒙山县经济效益相对较低。
(3) 根据变化趋势来看, 梧州市生态效益指标值以市区最高, 其土地利用数量结构与空间格局的生态效应在全市范围内都处于优势地位.而苍梧县、岑溪市次之, 蒙山县与藤县最低。蒙山县生态效益处于极低值。
(4) 梧州市环境效益指标值以蒙山县、岑溪市最高, 藤县、市区次之, 苍梧县最低。市区和苍梧县虽然工业三废总排放量不低, 但由于工业用地面积较大, 因此相应的均值则较低, 环境效益指标值较低, 土地利用效益较高。
(5) 在评价期内, 梧州市各县区土地利用的综合效益均有不同程度增长, 增幅从12%~56%不等, 其中以蒙山县增长幅度最大, 增长55.98%, 这主要得益于社会和经济效益的长足发展。蒙山县是梧州市发展比较慢的地区, 借助西部大开发和广西和梧州发展的契机, 蒙山县积极发展, 交通用地及公共设施配套有了不错的发展, 社会效益也较大的提高。同时, 随着规划的科学性和切实落实, 各县区土地利用效益差异也在不断缩小, 2000年各区土地利用效益极大值是极小值的1.7倍, 2005年缩减为1.5倍。
总之, 梧州区域间土地利用的社会效益均呈上升趋势, 城市地域土地利用的社会公益性和区域交通便捷程度也相对提高。特别是近年来, 贯穿梧州市的交通系统的建设力度加大, 梧州市道路开始向网络化、功能化方向方展, 这反映了城市建设的全面性发展, 城乡协调发展正在成为城市发展的主导方向;土地利用的经济效益除藤县外, 其余各区土地利用的经济效益均呈上升趋势;市区、苍梧县土地利用的生态效益较高, 藤县、岑溪市次之, 蒙山县最低, 主要是因为市区内绿化覆盖率的有很大提高;而各县区土地利用的环境效益除藤县外, 均有不同程度的下降, 这表明环境问题得到一定程度上的改善。
2.3.2 土地利用区域协调度变化分析
据分析来看, 梧州市土地利用效益的区域协调度相差不大。
(1) 2000年, 除了蒙山县的协调度0.6708属于土地利用效益系统基本协调区域外, 其他各县区都是高度协调区域, 这表明在2000年, 梧州市各项效益配比关系就很好。在2005年, 市区的协调度达到了0.9522的高度, 市区综合效益指标也比较高, 说明其社会经济发展均衡度高, 土地利用配置也相对比较完善。
(2) 研究期内, 藤县、苍梧县、岑溪市总的协调度高于蒙山县, 综合效益也不错, 但是从2000~2005年这三个区域的协调度呈现的是下降趋势, 说明其土地利用结构和资源配置还有需要改善的空间。蒙山县不论是综合效益还是协调度都处于低位, 但却是呈现上升的趋势, 表明蒙山县经济社会发展都处于一个上升阶段, 需在社会效益和经济效益两方面进行提升。
(3) 协调度变化因由与相应措施:研究期间, 藤县、苍梧县、岑溪市的协调度略有下降, 市区、蒙山县协调度均呈增长状态, 这表明梧州市各县区土地利用的社会、经济、生态与环境四大效益子系统处于一个协调变化过程, 其中, 蒙山县增幅最大, 由基本协调转变为高度协调, 土地利用效益协调度增幅达30.95%。为提高梧州市土地利用总体效益, 针对目前存在的问题, 应制定相应措施以引导土地资源利用向着高效、趋于协调的方向发展。
3 结论
3.1 梧州市的利用效益与协调度特征
(1) 梧州市整体土地利用率高, 但土地处于一种扩张性和粗放型使用状态下, 所以其土地利用效益处于中低等状态;
(2) 社会、经济、生态与环境四大效益子系统高度协调, 但从1990年到2005, 协调度波动大, 且下降的趋势占主导;在2000~2005年, 全市各县区协调度出现较大的波动状态, 呈现协调度走低的趋势, 并体现出一定的区域差异性;
(3) 从各县区土地利用综合效益与协调度来看:市区综合效益较高且一直处于高度协调状态, 协调度也处于增长状态, 发展较好;蒙山县综合效益指标和协调度都较低, 但都呈现增长趋势;藤县、苍梧县和岑溪市综合效益相对较高, 也都处于高度协调, 但协调度却出现降低趋势。
3.2 梧州市土地利用的建议
通过对梧州市内部土地利用效益的时间与空间的动态变化进行研究, 分析出各县区存在的关键问题, 针对性做出提高土地利用效益计划, 制定区别性的土地政策, 为土地利用管理提供参考依据。
在快速工业化和城镇化地区, 城市土地利用的目标应从满足城市基本功能需要转向城市土地的合理配置和高效利用。
摘要：梧州市处于快速工业化与城镇化阶段, 土地供需矛盾较为突出, 在这个时候对梧州市的土地利用效益进行研究, 理清其土地利用效益和协调度的特征, 具有重要的理论和现实意义。本文在从社会、经济、生态以及环境效益四方面构建土地利用效益评价指标体系, 并利用城市土地利用效益的协调度模型, 评价土地利用四个子系统效益及协调程度。研究表明, 梧州市土地利用效益处于中低等状态, 并呈现上升趋势;四个子系统处于高度协调, 其协调度的变化波动大。各县区土地利用效益处于持续增长状态, 并体现出一定的区域差异;各县区有很高的协调度, 但各县区的协调度波动不一致, 协调度有升有降。
关键词：土地利用效益,协调度,空间分异,梧州市
参考文献
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