基于熵權(quán)TOPSIS和灰色模型的土地承載力評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)
——以三峽庫(kù)區(qū)為例

,b(重慶工商大學(xué) .環(huán)境與資源學(xué)院;b.旅游與國(guó)土資源學(xué)院,重慶 400067)

基于熵權(quán)TOPSIS和灰色模型的土地承載力評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)
——以三峽庫(kù)區(qū)為例

張曉娟a,周啟剛a,b
(重慶工商大學(xué) a.環(huán)境與資源學(xué)院;b.旅游與國(guó)土資源學(xué)院,重慶 400067)

從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、資源4個(gè)子系統(tǒng)中選取23個(gè)指標(biāo)對(duì)庫(kù)區(qū)土地承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究以三峽庫(kù)區(qū)2002年、2005年、2008年、2011年、2014年的Landsat TM影像作為數(shù)據(jù)源,運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS和灰色模型對(duì)庫(kù)區(qū)土地承載力、土地社會(huì)、土地經(jīng)濟(jì)、土地環(huán)境及土地資源子系統(tǒng)承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:三峽庫(kù)區(qū)在2002—2014年的土地承載力總體上呈現(xiàn)增加趨勢(shì),土地承載力分別為0.167、0.152、0.352、0.473、0.899，以三年為步長(zhǎng),預(yù)測(cè)到2014—2026年庫(kù)區(qū)土地承載力分別為0.171、0.272、0.424、0.653、0.979,表明土地承載力將進(jìn)一步提高。研究結(jié)果為三峽庫(kù)區(qū)土地資源可持續(xù)利用及相關(guān)土地利用規(guī)劃提供了理論支撐。

土地承載力;TOPSIS;灰色模型;三峽庫(kù)區(qū)

土地承載力作為衡量社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)重要指標(biāo)[1],是近20年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題[2-4]。隨著人們對(duì)“土地”這一概念認(rèn)識(shí)的不斷深入,對(duì)土地承載力的研究主要從以往對(duì)耕地承載力和人口承載力單一層面上升到對(duì)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境之間協(xié)調(diào)發(fā)展的綜合層面上。對(duì)土地承載力的研究大致歸納為以下四個(gè)模型:通過(guò)“土地—人口—經(jīng)濟(jì)”結(jié)構(gòu)來(lái)計(jì)算土地資源承載力,該方法計(jì)算簡(jiǎn)便,能直觀地看到一個(gè)地區(qū)土地承載力的變化趨勢(shì),但考慮因素過(guò)于片面,沒(méi)有考慮其他社會(huì)因素的影響[5];基于土地生產(chǎn)潛力的土地資源承載力計(jì)算,該方法能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取作物生產(chǎn)的相關(guān)資料,但估算的只是作物的生物生產(chǎn)量,并不代表作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量[6];趨勢(shì)外推法模型雖然能預(yù)測(cè)出土地承載力的變化趨勢(shì),但參變量不好掌握[7];生態(tài)足跡法模型,主要是基于靜態(tài)的研究,考慮引起區(qū)域土地承載力變化的時(shí)間、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)因素的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)[8]。本研究在分析總結(jié)前人研究成果的基礎(chǔ)上,利用熵權(quán)TOPSIS與灰色模型相結(jié)合的方法對(duì)土地承載力進(jìn)行了評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè),有助于完善和提高土地承載力理論體系及評(píng)價(jià)方法。

我國(guó)三峽庫(kù)區(qū)涉及的區(qū)域面積與人口數(shù)量龐大,近年來(lái)庫(kù)區(qū)的城市建設(shè)導(dǎo)致耕地和林地面積大幅度減少,建設(shè)用地面積急劇增加;庫(kù)區(qū)移民搬遷,城市主要沿江擴(kuò)展,庫(kù)區(qū)土地資源與生態(tài)資源遭到嚴(yán)重破壞，因此迫切需要對(duì)三峽庫(kù)區(qū)土地資源承載力展開(kāi)深入研究?；谝陨戏治?本文以三峽庫(kù)區(qū)2002年、2005年、2008年、2011年、2014年的LandSat TM遙感影像與相關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,利用熵權(quán)TOPSIS與灰色模型相結(jié)合對(duì)土地承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)。通過(guò)熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)賦權(quán),在一定程度上避免了指標(biāo)權(quán)重受主觀因素的影響;運(yùn)用TOPSIS模型對(duì)土地承載力展開(kāi)評(píng)價(jià),同時(shí)利用灰色模型對(duì)未來(lái)十年土地承載力進(jìn)行預(yù)測(cè),能直觀了解庫(kù)區(qū)土地承載力的現(xiàn)狀和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),便于相關(guān)部門(mén)準(zhǔn)確把握土地利用的動(dòng)態(tài)變化并進(jìn)行及時(shí)監(jiān)督管理,研究結(jié)果可為庫(kù)區(qū)可持續(xù)發(fā)展和相關(guān)土地利用規(guī)劃決策提供理論支撐。

1 研究區(qū)域概況

三峽庫(kù)區(qū)是指受長(zhǎng)江三峽工程淹沒(méi)和移民搬遷安置涉及的行政區(qū)域,總面積約為5.74萬(wàn)km2，包括重慶市所轄的巫山、巫溪、奉節(jié)、云陽(yáng)、開(kāi)縣、萬(wàn)州、忠縣、石柱縣、豐都、涪陵、武隆、主城九區(qū)、江津區(qū)和長(zhǎng)壽區(qū)22個(gè)區(qū)縣，湖北省所轄的巴東、秭歸、興山和夷陵4個(gè)縣。庫(kù)區(qū)位于四川盆地與長(zhǎng)江中下游平原的結(jié)合部,屬亞熱帶季風(fēng)氣候,年降水量1000—1800mm;2014年庫(kù)區(qū)總?cè)丝?084.2萬(wàn)人,地區(qū)生產(chǎn)總值6320.59億元,其中第二產(chǎn)業(yè)增加值3220.6億元、第三產(chǎn)業(yè)增加值2478.2億元。

三峽庫(kù)區(qū)作為我國(guó)重要的電力供應(yīng)基地和內(nèi)河航運(yùn)干線地區(qū),是長(zhǎng)江上游經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分[10],選擇三峽庫(kù)區(qū)作為研究區(qū)具有一定的典型性。此外,由于三峽庫(kù)區(qū)面積巨大,涉及的居民和移民數(shù)量較大,因此對(duì)庫(kù)區(qū)的研究具有一定代表性。研究結(jié)果以期為三峽庫(kù)區(qū)人口控制、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、土地利用規(guī)劃和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供理論支撐。

2 數(shù)據(jù)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究以三峽庫(kù)區(qū)2002年、2005年、2008年、2011年、2014年的1∶10萬(wàn)Landsat TM遙感影像數(shù)據(jù)和庫(kù)區(qū)大量社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。經(jīng)投影處理所有影像數(shù)據(jù)的雙標(biāo)準(zhǔn)緯線分別為25°E和47°N,中央經(jīng)線為110°E,其中TM影像數(shù)據(jù)除第六波段的空間分辨率為120m,第一波段、第二波段、第三波段、第四波段、第五波段、第七波段的空間分辨率均為30m。相關(guān)的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)源于2002—2014年的《重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《長(zhǎng)江三峽工程與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)公報(bào)》等。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于采集到的遙感影像會(huì)受到傳感器系統(tǒng)本身、太陽(yáng)高度角、地形地貌、天氣狀況等的影響而引起影像失真,因此需要對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括對(duì)影像進(jìn)行波段合成、影像拼接、輻射校正、幾何校正等。本研究運(yùn)用ERDAS 9.2軟件對(duì)三峽庫(kù)區(qū)2002年、2005年、2008年、2011年、2014年五期遙感影像進(jìn)行第四波段、第三波段、第二波段組合,采用人機(jī)交互解譯獲取庫(kù)區(qū)五期土地利用數(shù)據(jù)。

2.3 熵權(quán)法

熵權(quán)法依據(jù)指標(biāo)原始的數(shù)據(jù)信息來(lái)確定其效用價(jià)值,是一種客觀的賦權(quán)方法[11]。其計(jì)算步驟為:構(gòu)建各年份各評(píng)價(jià)指標(biāo)判斷矩陣,設(shè)三峽庫(kù)區(qū)土地承載力的原始評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣為:

v11v12…v1nv21v22…v2n??…?vm1vm2…vmn

(1)

式中,V為初始矩陣,vij(i=1,2,…,m；j=1,2,…，n)表示第i個(gè)指標(biāo)第j年的初始值。

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)矩陣,其中對(duì)收益型指標(biāo)即正指標(biāo),其值越大越好,歸一化方法見(jiàn)式(2);對(duì)成本型指標(biāo)即負(fù)指標(biāo),其值越小越好,歸一化方法見(jiàn)式(3),據(jù)此得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣式(4):

(2)

(3)

r11r12…r1nr21r22…r2n??…?rm1rm2…rmn

(4)

式中,R為標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)矩陣,rij表示第i個(gè)指標(biāo)第j年的標(biāo)準(zhǔn)化值;i=1,2,…,m,m為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù);j=1,2,…,n,n為評(píng)價(jià)年份。

指標(biāo)權(quán)重確定:根據(jù)熵的定義和三峽庫(kù)區(qū)各年份土地在承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息,確定庫(kù)區(qū)各年份評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵,計(jì)算公式為:

(5)

在借助加權(quán)思想的基礎(chǔ)上,通過(guò)熵權(quán)法構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣Y,公式為:

y11y12…y1ny21y22…y2n??…?ym1ym2…ymn

(6)

2.4 TOPSIS評(píng)價(jià)模型

TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是一種常用的有限個(gè)方案多目標(biāo)決策分析的方法[12]。運(yùn)用該方法來(lái)評(píng)價(jià)土地承載力,通過(guò)計(jì)算得出三峽庫(kù)區(qū)土地承載力靠近或偏離正、負(fù)理想解的程度來(lái)確定庫(kù)區(qū)土地承載力的大小。該方法能全面客觀地反映庫(kù)區(qū)土地承載力的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。

正負(fù)理想值確定:令Y+表示正理想值,即評(píng)價(jià)指標(biāo)中第i個(gè)指標(biāo)在j年內(nèi)的最大值,是最偏好的方案;Y-表示負(fù)理想值,即評(píng)價(jià)指標(biāo)中第i個(gè)指標(biāo)在j年內(nèi)的最小值,是最不偏好的方案。計(jì)算方法為:

(7)

(8)

采用歐氏距離公式計(jì)算距離,計(jì)算公式為:

(9)

(10)

計(jì)算庫(kù)區(qū)土地承載力與理想值的貼近度:本研究以貼近度表示土地承載力大小,根據(jù)每年貼近度大小來(lái)判斷土地承載力的變化情況,計(jì)算公式為:

(11)

式中,Tj為第j年庫(kù)區(qū)土地承載力接近最優(yōu)承載力或者接近最劣承載力的程度,即貼近度,其取值范圍在[0,1]之間。Tj值越大,表明該年土地承載力越接近承載力的最優(yōu)水平；Tj值越小,表明土地承載力越接近承載力的最劣水平。當(dāng)Tj=1時(shí),土地承載力最理想;當(dāng)Tj=0時(shí),土地承載力最不理想。

2.5 灰色預(yù)測(cè)模型

灰色預(yù)測(cè)模型又稱(chēng)GM(1,1)模型由鄧聚龍教授提出并建立[13]。本研究利用灰色預(yù)測(cè)模型,根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析三峽庫(kù)區(qū)土地承載力評(píng)價(jià)體系中各相關(guān)因素對(duì)土地承載力系統(tǒng)的影響程度,建立GM(1,1)模型并進(jìn)行求解[14]。采用灰色GM(1,1)模型對(duì)庫(kù)區(qū)土地承載力進(jìn)行預(yù)測(cè),將原始數(shù)據(jù)序列定為x(0)(k),經(jīng)過(guò)一次累加后生成數(shù)序列定義為x(1)(k),得出GM(1,1)模型的一階線性常系數(shù)微分方程。公式為:

(12)

還原模型為:

(13)

根據(jù)模型得到一組預(yù)測(cè)數(shù)列:x(0)(k)=[x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)]。

3 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力評(píng)價(jià)

本研究通過(guò)熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),確定庫(kù)區(qū)表征土地承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，運(yùn)用TOPSIS模型對(duì)土地承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)。在分析庫(kù)區(qū)土地承載力現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，利用灰色模型與TOPSIS模型相結(jié)合法預(yù)測(cè)了2014—2026年庫(kù)區(qū)土地承載力的相對(duì)變化趨勢(shì)。

3.1 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)建立

土地涵蓋的范圍很廣,對(duì)土地承載力的研究涉及到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源與環(huán)境子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。資源系統(tǒng)向社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)提供原材料與生產(chǎn)資料,社會(huì)系統(tǒng)對(duì)資源系統(tǒng)進(jìn)行開(kāi)發(fā)與改造,經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要消耗和利用資源。社會(huì)系統(tǒng)向經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)提供人力資源與社會(huì)資源,同時(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)反饋給社會(huì)系統(tǒng)以產(chǎn)品與服務(wù);社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)對(duì)環(huán)境造成一定的影響,環(huán)境惡化會(huì)約束經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,同時(shí)環(huán)境給社會(huì)提供空間支撐,社會(huì)對(duì)環(huán)境狀況有一定的管理作用。這樣資源對(duì)環(huán)境就起到了間接影響的作用,而環(huán)境在接收到所有的信號(hào)后會(huì)對(duì)資源有一定的響應(yīng)效果,相互關(guān)系見(jiàn)圖1。

圖1 資源、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境相互關(guān)系

通過(guò)參考大量有關(guān)土地承載力評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)[15-18],綜合考慮三峽庫(kù)區(qū)實(shí)際情況,并結(jié)合各子系統(tǒng)自身的特點(diǎn)及數(shù)據(jù)的可獲得性,本研究將對(duì)庫(kù)區(qū)土地承載力評(píng)價(jià)的指標(biāo)選取見(jiàn)表1。

表1 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)

3.2 土地承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

給指標(biāo)賦權(quán)的方法很多,例如二項(xiàng)系數(shù)法、層次分析法和德?tīng)柗茖?zhuān)家打分法等,這些方法在賦權(quán)時(shí)往往偏好于決策者的主觀意識(shí),忽略了指標(biāo)的客觀情況。熵權(quán)法是一種客觀的賦權(quán)方法,運(yùn)用熵權(quán)法賦權(quán)可以避免人為主觀因素的影響,對(duì)指標(biāo)的實(shí)際效用進(jìn)行客觀賦權(quán),利用Matlab編程對(duì)熵權(quán)模型求解得出三峽庫(kù)區(qū)土地承載力各評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重(表2)。

表2 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

由表2可知在23個(gè)土地承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)當(dāng)中,經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)中的指標(biāo)對(duì)庫(kù)區(qū)土地承載力影響較大,其中第二產(chǎn)業(yè)增加值的權(quán)重最大,權(quán)重為0.128,說(shuō)明該指標(biāo)對(duì)庫(kù)區(qū)土地承載力影響程度最大；其次是第三產(chǎn)業(yè)增加值,權(quán)重為0.125,影響最小的是資源子系統(tǒng)中的指標(biāo),其中森林覆蓋率、墾殖率和農(nóng)業(yè)土地利用率的權(quán)重最小,僅為0.0001,說(shuō)明這三個(gè)指標(biāo)的土地承載力的影響程度最小。

3.3 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力

本文通過(guò)計(jì)算出來(lái)的各指標(biāo)的權(quán)重構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化矩陣,確定正、負(fù)理想解,結(jié)合加權(quán)規(guī)范化矩陣,利用Matlab編程求得2002—2014年三峽庫(kù)區(qū)土地承載力靠近/偏離正、負(fù)理想解的距離見(jiàn)表3。由表3可知，三峽庫(kù)區(qū)土地承載力在2002—2005年間有所減少,2005—2014年逐年增加。2005年庫(kù)區(qū)土地承載力為0.152,土地承載力較差;2014年庫(kù)區(qū)土地承載力為0.899,與理想狀態(tài)接近,土地承載力狀態(tài)良好。

表3 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力統(tǒng)計(jì)

3.4 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力預(yù)測(cè)

通過(guò)灰色模型預(yù)測(cè)出三峽庫(kù)區(qū)2014—2026年各指標(biāo)值,代入熵權(quán)TOPSIS中對(duì)2014—2026年土地承載力進(jìn)行評(píng)價(jià),得出2014—2026年各子系統(tǒng)承載力及土地承載力的變化趨勢(shì)(表4)。由于TOPSIS法計(jì)算出來(lái)的土地承載力是一個(gè)靠近正負(fù)理想狀態(tài)的相對(duì)值,用貼進(jìn)度表示,而灰色模型預(yù)測(cè)到的土地承載力是一種變化趨勢(shì),因此2014—2026年的土地承載力只是表示一種變化趨勢(shì)。從表4可見(jiàn), 2014—2026年三峽庫(kù)區(qū)土地承載力呈現(xiàn)出上升趨勢(shì),在2014年庫(kù)區(qū)土地承載力為0.171,土地承載力較弱;在2026年庫(kù)區(qū)土地承載力為0.979,逼近理想狀態(tài),土地承載力較好。

表4 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)

4 結(jié)果分析

4.1 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力變化分析

為了更加深入分析三峽庫(kù)區(qū)土地承載力的變化趨勢(shì)及原因,分析了庫(kù)區(qū)土地承載力的特征和動(dòng)態(tài)演化趨勢(shì),通過(guò)計(jì)算土地承載力大小的變化趨勢(shì)見(jiàn)圖2。

土地承載力分析:從整個(gè)庫(kù)區(qū)看,土地承載力2002—2014年呈現(xiàn)”W”型上升趨勢(shì)。具體分析：2002—2005年庫(kù)區(qū)土地承載力呈下降趨勢(shì),深入分析發(fā)現(xiàn)2002—2005年三峽庫(kù)區(qū)人地矛盾日益突出,人口數(shù)量的增加與耕地面積減少使人均耕地占有量從2002年的0.12hm2下降到2005年的0.117hm2;人口密度從2002年的318.14人/km2增加到2005年的323.69人/km2,因此在此階段庫(kù)區(qū)土地承載力呈略微下降態(tài)勢(shì)。但2005—2014年,土地承載力逐步增強(qiáng),土地承載力大小從2005年的0.152增加到2014年的0.899,增加了0.747。三峽庫(kù)區(qū)土地承載力的提高一方面得益于政府相關(guān)部門(mén)對(duì)企業(yè)、工廠管理政策的改革以及在廢物利用與污染治理等方面的技術(shù)進(jìn)步,使庫(kù)區(qū)資源綜合利用率提高,環(huán)境壓力減少;一方面得益于三峽庫(kù)區(qū)一系列有關(guān)節(jié)能減排政策措施的出臺(tái),使三峽庫(kù)區(qū)土地承載力得到明顯提高,且處于較快的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),同時(shí)在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、資源與環(huán)境等方面也取得了較大突破與進(jìn)展。

圖2 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力變化

經(jīng)濟(jì)承載力:經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)承載力土地承載力的變化趨勢(shì)大體一致(圖2),說(shuō)明經(jīng)濟(jì)承載力對(duì)土地承載力具有明顯的影響。從該子系統(tǒng)內(nèi)部來(lái)看,人均GDP在2002—2005年和2011—2014年的增長(zhǎng)趨勢(shì)較為明顯,年平均增長(zhǎng)速率分別為0.097萬(wàn)元/人和0.347萬(wàn)元/人;GDP增長(zhǎng)率2011—2014年表現(xiàn)為減少的趨勢(shì),其原因在于前幾年經(jīng)濟(jì)漲速過(guò)快,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)基數(shù)增大,增速不明顯。2002—2014年經(jīng)濟(jì)承載力呈現(xiàn)穩(wěn)定增加的趨勢(shì),三峽庫(kù)區(qū)經(jīng)濟(jì)承載力從2002年的0上升到2014年的0.974,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)承載力由2002年的最差水平發(fā)展到2014年幾乎達(dá)到最優(yōu)水平,表明三峽庫(kù)區(qū)近年來(lái)經(jīng)濟(jì)實(shí)力明顯增強(qiáng),經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)庫(kù)區(qū)土地承載力提供了豐富的資源。但是經(jīng)濟(jì)發(fā)展也帶來(lái)了諸多問(wèn)題:一方面,隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高,為了改善環(huán)境、治理污染與節(jié)能減排等,必然會(huì)提供更多的經(jīng)濟(jì)資源;另一方面，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度加快,土地資源消耗必然會(huì)增多,同時(shí)給環(huán)境帶來(lái)一定的影響。

社會(huì)承載力分析:社會(huì)子系統(tǒng)承載力總體呈“S”型趨勢(shì)上升(圖2),該子系統(tǒng)承載力由2002年的0.050增加到2014年的0.950,由最不理想狀態(tài)發(fā)展到接近最理想狀態(tài),社會(huì)承載力得到提升,其中2005年和2011年是該系統(tǒng)承載力變化的兩個(gè)明顯拐點(diǎn),承載力為0.194和0.808。從該子系統(tǒng)內(nèi)部看,2002—2005年人地矛盾日益加劇使人均耕地占有量有所下降,從2002年的0.12hm2下降到2005年的0.117hm2;人口密度越來(lái)越大,從2002年的318.14人/km2增加到2005年的323.69人/km2,該系統(tǒng)內(nèi)指標(biāo)的影響導(dǎo)致2002—2005年社會(huì)承載力的發(fā)展較緩慢;2011—2014年人均公共綠地與人均耕地減少、人均住房面積增加導(dǎo)致社會(huì)承載力在該期間內(nèi)增長(zhǎng)緩慢。

資源承載力分析:從圖2可見(jiàn),庫(kù)區(qū)資源子系統(tǒng)承載力呈拋物線趨勢(shì)逐年遞減。其中,2002年承載力達(dá)到0.956,接近最理想的承載力狀態(tài),在2014年承載力為0.044,為最不理想狀態(tài)。從該子系統(tǒng)內(nèi)部來(lái)看,2002—2014年森林覆蓋率、農(nóng)業(yè)土地利用率和耕地墾殖率都有所減少,分別減少了0.46%、1.36%、0.88%,建設(shè)用地率和水域覆蓋率略微增加,分別增加了0.33%、1.03%,且值的變化范圍都不大。對(duì)照經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)與社會(huì)子系統(tǒng)的承載力可見(jiàn), 2002—2014年兩者都處于增長(zhǎng)趨勢(shì),說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)資源的利用是掠奪式的,不合理的利用抑制了資源承載力發(fā)展。

環(huán)境承載力分析:從圖2可見(jiàn),三峽庫(kù)區(qū)環(huán)境承載力呈“V”型變化,其中在2008年時(shí)承載力最低,僅為0.098。分階段來(lái)看,2002—2008年持續(xù)下降,承載力較差,2008—2014年迅速增大,承載力得到大大提高。深入分析可知,2002—2008年工業(yè)廢水的排放量由2002年的1.28億t增加到2008年的4.74億t,年平均增加量達(dá)到0.577億t以上,從而使環(huán)境的負(fù)荷增加，環(huán)境承載力驟減; 2008—2014年庫(kù)區(qū)工業(yè)廢水的排放量由2008年的4.74億t減少到2014年的2.12億t,年平均減少量為0.437億t,單位耕地化肥的使用量每年減少3433.6kg/hm2,同時(shí)生活垃圾無(wú)害化處理率與生活污水處理率也在一定程度上有所增加,因此極大地減輕了資源環(huán)境壓力,促進(jìn)了三峽庫(kù)區(qū)環(huán)境承載力的土地承載力的提升。

4.2 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力預(yù)測(cè)

為了深入分析預(yù)測(cè)所得的土地承載力,對(duì)土地承載力進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),見(jiàn)圖3。從圖3可見(jiàn),整體上三峽庫(kù)區(qū)土地承載力在2002—2026年呈持續(xù)上升趨勢(shì),到2026年土地承載力達(dá)到0.979,接近最理想值,土地承載力較好。經(jīng)濟(jì)承載力曲線與土地承載力曲線幾乎重合,說(shuō)明經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)土地承載力的影響重大;社會(huì)承載力也呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢(shì),且承載力整體上大于土地承載力與經(jīng)濟(jì)承載力,說(shuō)明社會(huì)的發(fā)展得到了很好的管控;環(huán)境承載力整體呈“V”趨勢(shì),2005年為承載力的最低值0.077,2005年后持續(xù)上升,2026年承載力達(dá)到最大值0.794,可知環(huán)境負(fù)荷太大導(dǎo)致環(huán)境承載力無(wú)法達(dá)到更理想的狀態(tài),政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)相關(guān)企業(yè)廢物排放的監(jiān)管，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型;資源承載力變化趨勢(shì)與環(huán)境承載力變化趨勢(shì)互補(bǔ),為倒“V”型,在社會(huì)經(jīng)濟(jì)還不太發(fā)達(dá)時(shí)資源承載力較高,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,資源承載力逐漸下降,因此加快解決資源承載力是一個(gè)需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。

圖3 三峽庫(kù)區(qū)土地承載力變化預(yù)測(cè)

5 結(jié)論

本研究通過(guò)利用熵權(quán)TOPSIS對(duì)三峽庫(kù)區(qū)土地承載力進(jìn)行評(píng)價(jià),得出三峽庫(kù)區(qū)土地承載力呈“W”型變化。受人地矛盾和人口密度的影響，庫(kù)區(qū)土地承載力在2002—2005年略有下降，2005—2014年庫(kù)區(qū)土地承載力明顯增加,12年間承載力年均增長(zhǎng)率為6.1%。經(jīng)濟(jì)承載力與社會(huì)承載力對(duì)土地承載力的影響程度較大,兩者變化趨勢(shì)與土地承載力大體一致。通過(guò)熵權(quán)TOPSIS與灰色模型對(duì)三峽庫(kù)區(qū)土地承載力預(yù)測(cè)，庫(kù)區(qū)土地承載力在2002—2026年將呈持續(xù)上升趨勢(shì),社會(huì)子系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)承載力與土地承載力有著相同的變化趨勢(shì),且處于上升態(tài)勢(shì),說(shuō)明社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)土地承載力有促進(jìn)作用;環(huán)境子系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),受到來(lái)自社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和資源的多重壓力,社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)其有一定的抑制作用,因此環(huán)境子系統(tǒng)承載力的增加一直不明顯;資源子系統(tǒng)由于受到來(lái)自社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)掠奪式的開(kāi)采與改造,其承載力呈現(xiàn)逐年降低趨勢(shì)。

基于以上分析可知,提高三峽庫(kù)區(qū)土地承載力的重點(diǎn)在協(xié)調(diào)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源與環(huán)境承載力的關(guān)系,因此要充分發(fā)揮政府的職能。通過(guò)《三峽庫(kù)區(qū)土地利用總體規(guī)劃》制定與完善,提高土地利用效率,保護(hù)耕地紅線,實(shí)現(xiàn)庫(kù)區(qū)人均耕地占有量不降低,提高農(nóng)業(yè)土地生產(chǎn)效率;加強(qiáng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新,強(qiáng)化對(duì)原材料的管理,優(yōu)先選用環(huán)境友好型的生產(chǎn)材料;鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新,推進(jìn)使用清潔生產(chǎn);裝銷(xiāo)過(guò)程充分考慮資源環(huán)境的負(fù)荷,從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)和社會(huì)生活等方面實(shí)施節(jié)能減排；大力發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì),通過(guò)推進(jìn)改革產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高人們的可持續(xù)發(fā)展意識(shí),實(shí)現(xiàn)工農(nóng)業(yè)固體廢物和污水的“三化”排放。

本研究運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS與灰色模型對(duì)三峽庫(kù)區(qū)土地承載力進(jìn)行了評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè),雖然在一定程度上對(duì)以往土地承載力的研究起到了補(bǔ)充作用,但仍存在諸多不足。首先,要充分研究庫(kù)區(qū)土地承載力的變化趨勢(shì),需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,五期數(shù)據(jù)顯然不夠。其次,本研究從宏觀角度對(duì)三峽庫(kù)區(qū)土地承載力進(jìn)行了研究,沒(méi)有具體到區(qū)縣,很難看出區(qū)縣土地承載力的變化趨勢(shì)。第三,本研究對(duì)土地承載力的預(yù)測(cè)方法還不理想,需要尋找更為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型。下一步我們將利用庫(kù)區(qū)多個(gè)年份的數(shù)據(jù),分區(qū)縣進(jìn)行并利用更加理想的預(yù)測(cè)模型對(duì)土地承載力做進(jìn)一步的深入研究。

[1]姜秋香,付強(qiáng),王子龍.基于粒子群優(yōu)化投影尋蹤模型的區(qū)域土地資源承載力綜合評(píng)價(jià)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2011,27(11)∶319-324.

[2]Chen J,Zhang H,Zhou P.Evaluation of Land Carrying Capacity of Island Cities：Based on the Modified Ecological Footprint Model[M].Proceedings of the 20th International Symposium on Advancement of Construction Management and Real Estate,2017.

[3]劉傳江,朱勁松,Liu Chuan-jiang,等.三峽庫(kù)區(qū)土地資源承載力現(xiàn)狀與可持續(xù)發(fā)展對(duì)策[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境,2008,17(4)∶522-528.

[4]Zhou Jin-xing,Dong Xue-L I,Liang-Hua Q I,etal.Evaluating Land Carrying Capacity in Hilly Regions of Upper Reaches of the Yangtze River Basin[J].Resources Science,2006,28(5)∶164-170.

[5]張霞,石寧卓,王樹(shù)東,等.土地資源承載力研究方法及發(fā)展趨勢(shì)[J].桂林理工大學(xué)學(xué)報(bào),2015,35(2)∶280-287.

[6]漆良華,周金星,張旭東,等.長(zhǎng)江上游山丘區(qū)土地承載力研究與評(píng)價(jià)——以四川省宜賓市為例[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境,2008,16(2)∶169-174.

[7]彭立,劉邵權(quán).土地功能視角下的土地資源人口承載力研究——以攀枝花、六盤(pán)水市為例[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境,2012,21(s1)∶74-81.

[8]許月卿.基于生態(tài)足跡的北京市土地生態(tài)承載力評(píng)價(jià)[J].資源科學(xué),2008,29(5)∶37-42.

[9]馬廣文,香寶,李雙權(quán),等.三峽庫(kù)區(qū)農(nóng)業(yè)區(qū)非點(diǎn)源氮的平衡變化及其污染防治[J]. 安全與環(huán)境學(xué)報(bào),2009,9(2)∶93-97.

[10]唐曉平,舒克盛.三峽庫(kù)區(qū)人口承載力的動(dòng)力學(xué)模型研究[J].南方人口,2008,22(4)∶60-63.

[11]李燦,張鳳榮,朱泰峰,等.基于熵權(quán)TOPSIS模型的土地利用績(jī)效評(píng)價(jià)及關(guān)聯(lián)分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2013,29(5)∶217-227.

[12]雷勛平,邱廣華.基于熵權(quán)TOPSIS模型的區(qū)域資源環(huán)境承載力評(píng)價(jià)實(shí)證研究[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2016,36(1)∶314-323.

[13]謝強(qiáng)蓮,蔣俊毅.基于狀態(tài)空間模型的區(qū)域土地資源承載力差異分析——以長(zhǎng)株潭城市群為例[J].系統(tǒng)工程,2009，(4)∶58-64.

[14]魏媛,吳長(zhǎng)勇,曾日方,等.喀斯貧困山區(qū)土地資源承載力動(dòng)態(tài)分析與預(yù)測(cè)[J].水土保持研究,2016,23(6)∶322-326.

[15]孟展,張銳,劉友兆,等.基于熵值法和灰色預(yù)測(cè)模型的土地生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)[J].水土保持通報(bào),2014,34(4)∶226-231.

[16]郭歡歡,李波,侯鷹.基于土地功能的土地資源承載力研究——以北京市海淀區(qū)為例[J].北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,47(4)∶424-427.

[17]李朝旗,金曉斌,周寅康.土地利用與區(qū)域發(fā)展協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)——基于土地綜合承載力的視角[J]. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索,2010,(3)∶159-162.

[18]蔡珍珍,駱云中,陳令,等.基于灰色預(yù)測(cè)模型的重慶市生態(tài)足跡動(dòng)態(tài)分析與預(yù)測(cè)[J].教師教育學(xué)報(bào),2009,7(1)∶1-7.

EvaluationandPredictiononLandCarryingCapacityBasedonEntropy-weightTOPSISandGreyModel——TakingThreeGorgesReservoirAreaasanExample

ZHANG Xiao-juana,ZHOU Qi-ganga,b
(Chongqing Technology and Business University a.College of Environment and Resources;b.School of Tourism and Land Resources,Chongqing 400067,China)

This paper selected from the society,economy,environment and resource of the 4 subsystems in evaluation of 23 indexes of the land carrying capacity.Study on Landsat TM remote sensing images in the 2002 Gorges Reservoir Area,2005,2008,2011,2014 as the data source,using Entropy-weight TOPSIS and Grey model for evaluation and prediction of the land carrying capacity and society, economy,environment and resource subsystem carrying capacity.The results showed that:The Three Gorges Reservoir Area in 2002-2014 the land carrying capacity tended to increase,the land carrying capacity were 0.167, 0.152,0.352,0.473,0.899 respectively.Take three years as the step size,forecasting in 2014-2026 years the land carrying capacity were 0.171,0.272,0.424,0.653,0.979 respectively,that would further improve the land carrying capacity.The results could provide theoretical support for the sustainable use of land resources of the Three Gorges Reservoir Area,and to provide theoretical support for the development of land use planning.

land carrying capacity;TOPSIS;Grey model;Three Gorges Reservoir Area

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.06.005

A

1005-8141(2017)06-0666-06

2017-04-17；

2017-05-16

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào):41101503)

張曉娟(1993-),女,貴州省仁懷人,碩士研究生,從事環(huán)境規(guī)劃與管理研究。

周啟剛(1976-),男,重慶市銅梁人,博士,教授,主要從事“3S”理論與土地利用研究。