近四十年來廣東省土地利用結構特征量化分析

蔣 超, 龔建周*, 趙冠偉, 孫家仁

(1. 廣州大學 地理科學學院， 廣東 廣州 510006；2. 環(huán)境保護部華南環(huán)境科學研究所， 廣東 廣州 510655)

土地利用結構是指一定區(qū)域各類型用地數(shù)量結構和空間分布狀況,土地利用結構研究是全球土地計劃(GLP)涉及的主要科學問題.揭示土地利用動態(tài)過程，對合理配置區(qū)域土地利用和優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，促使土地利用系統(tǒng)良性循環(huán)有重要的指導作用[1-3].

土地利用結構的相關研究已從動態(tài)變化分析[4]、未來情景預測[5]、布局優(yōu)化與效益評價[6]、土地利用變化影響因素或驅(qū)動力[7]等方面展開.研究者利用指數(shù)模型分析了我國省域、市域土地空間供給與土地利用強度的空間均衡度[8-10].土地利用空間均衡是國土空間有序開發(fā)戰(zhàn)略的內(nèi)在要求，而土地資源保障均衡是促進土地供給與利用強度空間均衡的基礎.土地資源保障均衡包括林地、草地等地類的數(shù)量結構均衡，也包括區(qū)域內(nèi)土地資源空間配置均衡.以更完善的時空視角，從土地資源保障視角分析土地利用結構均衡的空間分異、動態(tài)特征，是堅持綠色、協(xié)調(diào)發(fā)展的基礎.土地利用結構變化與社會經(jīng)濟發(fā)展的關系研究[11-12]，受社會經(jīng)濟發(fā)展階段性特征的影響[13-16]，土地利用結構必呈現(xiàn)階段性特征，基于遙感數(shù)據(jù)的分時序土地利用結構特征量化研究相對薄弱.

改革開放以來，憑借區(qū)域優(yōu)勢和國家優(yōu)惠政策的紅利，廣東省經(jīng)濟發(fā)展迅速，地區(qū)生產(chǎn)總值已連續(xù)30年位居全國第一.2018年末全省常住人口密度為627人/km2，遠遠高出全國人口密度值145人/km2；廣東省土地存在建設用地擴張過快，耕地數(shù)量銳減等問題，人地矛盾突出.此外，省內(nèi)土地利用地域特色鮮明，珠江三角洲地區(qū)土地利用綜合指數(shù)明顯高于全省平均水平，粵北韶關、清遠等明顯低于全省平均水平，粵東、粵西等城市與全省平均水平持衡，全局具有明顯的區(qū)域差異[17-18]，但是揭示省域尺度土地利用結構變化的研究工作并不充分.2020年廣東省將完成《廣東省國土空間規(guī)劃(2020-2035年)》的編制工作，適時地進行土地利用變化預測模擬研究，可為其提供研究基礎與參考.

團隊前期研究揭示了廣東省域土地利用結構演變以1990年、1995年和2000年為重要的轉(zhuǎn)折點[19]，值得進一步挖掘土地利用變化階段特征.CA-Markov模型對未來短期土地利用數(shù)量、格局變化預測精度高，借助機器學習算法可模擬當前趨勢下未來短期的土地利用狀況.鑒于機器學習算法的模擬精度[20]，本研究將模擬廣東省2020年、2025年的土地利用，生成1980-2025年多時相系列數(shù)據(jù).依據(jù)轉(zhuǎn)折點[19]劃分出t1(1980-1990年)、t2(1990-1995年)、t3(1995-2000年)、t4(2000-2015年)、t5(2015-2020年)和t6(2020-2025年)六個時段，并進行土地利用數(shù)量結構均衡性和多樣性的量化分析.

1 區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 區(qū)域概況

廣東省位于20°09′～25°31′N，109°41′～117°17′E(圖1)，屬低緯度熱帶亞熱帶氣候區(qū)，年平均氣溫22.3 ℃，全年平均降水量在1 300～2 500 mm之間.全省陸地面積約17.83萬km2，下轄21個地級市，包括四大經(jīng)濟片區(qū)：珠三角(A)、粵北(B)、粵西(C)和粵東(D).

圖1 廣東省行政邊界圖Fig.1 Administrative boundary map of Guangdong province

1.2 研究數(shù)據(jù)

本文使用的土地利用數(shù)據(jù)(1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2015年)來源于中國土地利用現(xiàn)狀多時相遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)庫(中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心：http://www.resdc.cn/Default.aspx)的矢量數(shù)據(jù)，其土地利用類型具體包括6個一級類型和25個二級類型.本研究的土地利用分類體系由6個一級類型構成，即耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地(本文簡稱為工礦居民)和未利用土地.

2 研究方法

2.1 CA-Markov模型

土地利用變化模型是用來刻畫土地格局變化與動態(tài)的重要工具.其中，CA-Markov模型基于馬爾科夫鏈進行土地利用數(shù)量結構模擬，并兼具元胞自動機的時空動態(tài)模擬優(yōu)勢，對未來短期土地利用數(shù)量、格局變化預測精度高，機器學習算法更是具有預測精度較高的優(yōu)勢[20-21].本文以ArcGIS10.2、IDRISI17.00軟件為平臺，將所有數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)成柵格格式，運用CA-Markov模型及機器算法，進行兩組數(shù)據(jù)的模擬預測.首先基于2005年、2010年和2015年土地利用數(shù)據(jù)，以2010年為起始年，預測2015年土地利用數(shù)據(jù)，并與實際2015年土地利用數(shù)據(jù)進行對比，以檢驗模型運行的可靠性；然后，以2015年實際土地利用數(shù)據(jù)為起始年，預測2020年土地利用數(shù)據(jù).類似地，基于1995年、2005年和2015年土地利用數(shù)據(jù)，預測2025年土地利用數(shù)據(jù).具體步驟如下：

(1)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

考慮CA-Markov模型容量和計算機硬件的計算能力，以100 m×100 m為柵格單元，將1995、2005、2010、2015年土地利用矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為ASCII柵格數(shù)據(jù).

(2)模型運算

將2005和2010年土地利用數(shù)據(jù)導入IDRISI軟件，利用Markov模塊得到面積轉(zhuǎn)移矩陣(轉(zhuǎn)換規(guī)則)，以2010年土地利用數(shù)據(jù)為起始年數(shù)據(jù)，默認5×5的CA濾波器，設定中心元胞矩形空間為5×5、迭代次數(shù)為5，運算模型得到2015年土地利用模擬圖層.

(3)基于Kappa系數(shù)、空間位置精度的模型檢驗

一方面，基于2015年實際和模擬土地利用分類圖，計算Kappa系數(shù)，Kappa系數(shù)越高，表明模擬圖層與標準圖層的一致性越高，當Kappa系數(shù)為0.81～1.00，表明圖像幾乎一樣[22]；另一方面，將標準圖與模擬圖進行疊置，統(tǒng)計相同位置上用地類型一致的柵格總數(shù)，再除以總柵格數(shù)，得到模擬圖層的空間位置精度[23]，比值越大，則空間位置精度越高.

(4)土地利用模擬預測

當Kappa系數(shù)和空間位置檢驗都滿足要求時，基于2010-2015年、2005-2015年面積轉(zhuǎn)換，以2015年為起始年，分別模擬2020年、2025年土地利用.

2.2 單一地類土地利用動態(tài)度

土地利用動態(tài)度是表達某一研究區(qū)一定時間范圍內(nèi)某種土地利用類型面積變化情況，用來研究土地利用結構變化的強度[13]，公式為

K=(Ub-Ua)/Ua×T-1×100%

(1)

式(1)中，K為研究期內(nèi)某一土地利用類型的動態(tài)度，即某種土地利用類型面積的年增減變化情況，正值表示面積增加，負值代表面積減少.K值絕對值越大表明增減速度越快，反之，則速度慢.Ua、Ub分別為研究初期、末期某一土地利用類型面積；T為研究時段長，一般以年作為度量單位.

2.3 洛倫茨曲線及其基尼系數(shù)

1905年，美國經(jīng)濟統(tǒng)計學家洛倫茲提出洛倫茨曲線，即利用頻率累計數(shù)繪制成的曲線，研究地區(qū)之間收入差距或財富不平等的程度[24].之后，意大利統(tǒng)計學家基尼提出量化這種不平等程度的方法，即基尼系數(shù).將洛倫茨曲線應用于土地利用結構變化分析，反映土地利用各類型之間數(shù)量配置的均勻程度.

本文分1980-1990年、1990-1995年、1995-2000年、2000-2015年、2015-2020年和2020-2025年共六個時段，以地級市為單元，分別繪制各土地利用類型的洛倫茨曲線，并計算基尼系數(shù).以t1(1980-1990年)林地為例，介紹曲線繪制和基尼系數(shù)計算與含義.其中，林地、土地的面積分別是1980年、1990年兩個時相林地、土地(市域土地總面積)的均值.

(1)計算各市內(nèi)林地的區(qū)位熵，并按照區(qū)位熵從小到大順序，將各市排序(表1第1、2列).區(qū)位熵表征該市某種土地利用類型在全省的優(yōu)勢程度.計算公式如下：

(2)

式(2)中，Qi為第i市域內(nèi)的林地區(qū)位熵，ai為i市的林地面積，bi為i市的市域陸地總面積，n為市域總數(shù)(本文中，n=21).其值越大，反映i市林地在全省處于優(yōu)勢地位；反之，其值越小，則說明其林地類面積占比越低.

(2)計算各市林地、土地比例(表1第3、4列)以及林地累計、土地累計比例(表1第5、6列).

表1 廣東省各市林地區(qū)位熵及土地、林地累計比例Table 1 Location entropy and accumulated proportion of land and forest land in forestry areas of cities

以全省土地總面積累計百分比為橫坐標，以林地面積累計百分比為縱坐標，繪制洛倫茨曲線；同時繪制一條與橫坐標成夾角45°的線，作為絕對均勻線.林地面積累計比曲線與絕對均勻線距離遠近與該地類在研究區(qū)分布均勻程度正相關.

(3)計算基尼系數(shù)判斷地類均衡度，具體采用上梯形面積法，其含義是指實際洛倫茨曲線與絕對公平線所包圍的面積占絕對公平線與絕對不公平線(橫坐標軸)之間面積的比重[25].一般認為基尼系數(shù)在0.2以下表示該類土地在全區(qū)空間分布絕對均勻，0.2～0.3表示分布相對均勻，0.3～0.4表示分布相對合理，0.4～0.6表示差距較大，0.6以上表示分布差距懸殊[26].公式如下：

(3)

式(3)中，G表示基尼系數(shù)，Mi表示各市林地累計比例，Ni表示土地累計比例，n為市域總數(shù)(本文中，n=21).

2.4 土地利用結構多樣性和集中度

土地利用類型多樣，或者各類土地利用面積比例相差越小，則土地利用數(shù)量結構均衡度越高.本文選取Shannon多樣性指數(shù)(Hi)和優(yōu)勢度(Di)兩個指數(shù)，從多樣性和地類的優(yōu)勢度兩個方面，揭示市域土地利用結構復雜性和配置均衡程度[23].

(1)Shannon多樣性指數(shù)(Hi),用于探測土地利用結構的豐富程度.

(4)

式中，Hi為Shannon多樣性指數(shù)，Pi為第i種土地利用類型面積占研究區(qū)總面積的比例，n為土地利用類型數(shù)(本文中，n=6).Hi值越大，說明土地利用類型的數(shù)量越多，或者各地類的面積相差越??；反之，Hi值越小，則土地利用類型數(shù)越小或各地類的面積相差越大.

(2)優(yōu)勢度(Di),用于揭示優(yōu)勢土地利用類型對整個研究區(qū)的控制程度[27-28].

(5)

式中，Di用于測度區(qū)域土地利用數(shù)量結構中占比較大地類的優(yōu)勢程度，其值越大，優(yōu)勢地類的支配地位越突出，地類之間的數(shù)量配置越不均衡.

3 結果與分析

3.1 2020年和2025年土地利用變化模擬結果

圖2依次為2015年的標準圖層與預測結果.基于標準圖層對預測土地利用圖層進行一致性檢驗，Kappa系數(shù)為0.904，表明預測與標準圖層一致性程度較高，且位置精度指數(shù)為85.9%.綜合檢驗顯示模型的短期預測具有較高可信度.

圖2 廣東省2015年土地利用標準圖(a)與預測結果(b)Fig.2 Standard map of land use in Guangdong province in 2015 (a) and forecast results (b)

利用2015年標準圖層數(shù)據(jù)模擬預測2020年和2025年土地利用分布.圖3為預測的2020年和2025年廣東省土地利用地類面積總體情況，為了與土地利用現(xiàn)狀對比，圖3顯示了2015年標準土地利用數(shù)據(jù).

圖3 廣東省土地利用地類面積預測結果(2020年和2025年)Fig.3 Land use types in Guangdong province area prediction results(2020 and 2025)

預測期2020年及2025年林地面積分別為94.50×103km2和76.90×103km2，在同期地類面積中最大.預測結果顯示：2020年林地面積將首次減小至100×103km2以下，2025年工礦居民用地面積將超過耕地面積，成為區(qū)域用地結構中第二大地類.預測表明，2015-2025年林地、耕地面積將持續(xù)減少，而草地、工礦居民用地持續(xù)增加，水域與未利用土地面積變化不顯著.

3.2 土地利用變化單一地類動態(tài)度

據(jù)表2廣東省分階段各地類動態(tài)度可知，林地面積在t3開始負增長，且趨勢逐漸增強，珠三角地區(qū)、粵西北山區(qū)林地向草地轉(zhuǎn)化，致草地面積整體呈現(xiàn)正增長.林地面積減小的原因，其一是受城市化和工業(yè)化用地侵占影響，近年來，為保障省級以上重點基礎建設，粵東、粵西北推動城市擴容提質(zhì)，占林比例較大，林地被侵蝕退轉(zhuǎn)為草地；其二是部分地區(qū)生態(tài)保護工作未落到實處，林地管理經(jīng)營存在過伐、亂伐，災后植被恢復不及時的問題.

表2 廣東省分階段各地類動態(tài)度Table 2 Dynamics of different types in different stages in Guangdong province %

t1～t3水域面積動態(tài)度保持正增長，其原因是：1982年和1985年廣東省人民政府先后頒布《關于調(diào)整蠶繭生產(chǎn)資料補貼和超產(chǎn)獎的通知》及《關于調(diào)整我省桑蠶收購政策問題的通知》，提高了基塘農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效應，促進了水域用地面積的大量增加；水域面積動態(tài)度在t4開始出現(xiàn)負增長，其主要原因是地類產(chǎn)出價值相差顯著，加之疏忽基塘農(nóng)業(yè)的優(yōu)化，導致基塘面積逐漸萎縮，轉(zhuǎn)型為其他地類.

工礦居民用地面積整體保持正增長，且近年來面積正增長突出.t5城鄉(xiāng)工礦居民用地動態(tài)度正增長最為顯著，預測顯示t5工礦居民用地將成為區(qū)域第二大地類.特別地，僅t3動態(tài)度為負值，其原因包括：中央《關于做好1995年農(nóng)業(yè)和農(nóng)村工作的意見》明確提出今后不準搞土地預征，省人民政府強調(diào)各地今后一律不得再搞預征土地，對已經(jīng)預征的土地，未按國家和省有關法律、法規(guī)規(guī)定辦理建設用地批準手續(xù)的，實行退耕、復耕等處理.

耕地動態(tài)度幾乎均為負值，面積持續(xù)處于減少狀態(tài).模型預測顯示，2025年耕地面積比例將由全省地類結構中的第二位降至第三位.較特殊的是t3時段耕地面積出現(xiàn)正增長，其原因可包括《關于做好1995年農(nóng)業(yè)和農(nóng)村工作的意見》、1996年廣東省人民政府頒布的《廣東省基本農(nóng)田保護區(qū)管理實施辦法》等文件，緩和了耕地面積萎縮的趨勢.

隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化持續(xù)快速發(fā)展，生產(chǎn)要素快速流動與集聚，土地作為人類活動空間載體，其結構與功能發(fā)生極大轉(zhuǎn)變.本文通過梳理土地利用階段特征，顯示宏觀政策對單一地類動態(tài)調(diào)控明顯，如2010年和2013年國土資源部先后發(fā)布了《關于切實加強耕地占補平衡監(jiān)督管理的通知》《關于強化管控落實最嚴格耕地保護制度的通知》，廣東不斷完善耕地保護、占補監(jiān)督審查機制，緩和了耕地面積銳減的趨勢[13].廣東省于2009年頒布了《廣東省人民政府關于推進“三舊”改造促進節(jié)約集約用地的若干意見》，國土資源部2013年頒布《關于開展城鎮(zhèn)低效用地再開發(fā)試點的指導意見》，對存量工礦居民用地實行“三舊”改造，科學配置新增建設用地，使全省工礦居民用地發(fā)展更科學均衡[29].促進土地利用逐漸由重經(jīng)濟效益朝綜合開發(fā)、生態(tài)保護與可持續(xù)方向發(fā)展，需要國家宏觀政策、區(qū)域政策進一步調(diào)控.

3.3 土地利用結構均衡度與多樣性變化

3.3.1 省域?qū)用嫱恋乩每臻g配置均衡度

繪制出廣東省t1各土地利用類型洛倫茨曲線(圖4).由于多條地類曲線混雜，可判讀性較差，本文分四幅子圖展示.地類曲線距絕對均勻線由近及遠排序依次為：林地、耕地、草地、水域、工礦居民和未利用土地，反映地類空間配置均衡程度由均衡趨向集中.地類洛倫茨曲線時段變化并不明顯，則本文未顯示余下時段洛倫茨曲線，僅將各時段土地利用類型的基尼系數(shù)計算結果列于表3.

表3 廣東省各地類階段基尼系數(shù)Table 3 Variation of Gini coefficient in different land type stages in Guangdong province

圖4 各地類洛倫茨曲線圖(t1)Fig.4 Lorentz curve of different land types(t1)

表3為六個時段各地類基尼系數(shù)，據(jù)系數(shù)大小可判斷研究區(qū)地類均衡程度：林地空間配置為絕對平均，即空間上數(shù)量配置未出現(xiàn)極端特征，耕地、草地相對合理；水域和工礦居民差異較大，水域集中分布在珠江、韓江流域，粵東、粵西(包括揭陽、汕尾、惠州、茂名、陽江、江門部分縣區(qū))，人均水域面積少；工礦居民用地呈中心-外圍的空間分布模式，空間配置差異較大；未利用土地差異懸殊，廣東省未利用土地類型主要為裸土地(植被覆蓋度在5%以下的土地)，其分布稀少.據(jù)基尼系數(shù)的變化可知對應地類空間配置均衡程度變化，正增長表示趨向集中，反之趨向均衡.林地在t5開始趨向集中，草地均衡變化幅度小，水域、工礦居民用地均衡度變化為“集中-均衡”，耕地基尼系數(shù)持續(xù)減小，其空間均衡度維持均衡.

3.3.2 市域?qū)用嫱恋乩眉卸扰c多樣性

以市域為單元，按式(4)和式(5)分別計算土地利用多樣性、優(yōu)勢度指數(shù)，并按照廣東省經(jīng)濟四大片區(qū)，繪制柱狀圖(圖5).由圖可見，粵東市域土地利用結構多樣性指數(shù)略高，珠三角次之，再次為粵西，粵北多樣性指數(shù)最低，市域優(yōu)勢度數(shù)值分異則與多樣性指數(shù)相反.

圖5 市域多樣性與優(yōu)勢度分析階段變化柱狀圖Fig.5 Cylindrical chart of variation in the stage of urban diversity and dominance analysis

進一步分析片區(qū)內(nèi)市域土地結構指數(shù)的變化程度可以發(fā)現(xiàn)，珠三角下市域結構指數(shù)變化更復雜，其變化程度更劇烈，尤以深圳、東莞、佛山最為突出，余下三個片區(qū)結構指數(shù)階段變化相對平緩，土地利用結構多樣性及優(yōu)勢度在不同階段并未顯示有較明顯的變化，結構較穩(wěn)定.

珠三角各市域中深圳、東莞、佛山土地利用結構多樣性指數(shù)持續(xù)減小，優(yōu)勢度指數(shù)持續(xù)增加，階段間變化更劇烈.其原因是珠三角核心區(qū)作為國家級優(yōu)化開發(fā)區(qū)域，后備土地資源稀缺，承載著巨大的社會經(jīng)濟壓力.目前，深、莞、佛土地開發(fā)強度(建設用地總量占行政區(qū)域面積的比例)已超過國際警戒線(30%)，本文統(tǒng)計的市域地類面積顯示，深圳土地開發(fā)強度已超55%，東莞接近50%，佛山略超30%.

4 結論與討論

基于中國土地利用現(xiàn)狀多時相遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)庫中廣東省土地利用類型矢量數(shù)據(jù)，對改革開放以來廣東省土地利用結構長時序演變進行分析與預測，本文得到如下主要結論：

(1)土地利用結構模擬結果表明，2020年林地面積將首次減小至100×103km2以下，2025年工礦居民用地面積比例(21.89%)將超過耕地面積比例(19.29%)，成為區(qū)域用地結構中第二大地類.

(2)基尼系數(shù)顯示：草地、工礦居民與未利用土地趨向集中；水域、耕地趨向分散；粵東市域土地利用結構多樣性指數(shù)略高，珠三角次之，再次為粵西，粵北多樣性指數(shù)最低，市域優(yōu)勢度數(shù)值分異則與多樣性指數(shù)相反.

(3)珠三角各市域結構變化更復雜、其變化程度更劇烈，余下三個片區(qū)結構變化相對穩(wěn)定.結構指數(shù)柱狀圖具有粵東為對稱中心，珠三角與粵西、粵北左右對稱的特征.

本文采用結構多樣性、集中度從類型與數(shù)量刻畫土地利用結構階段特征(土地顯性形態(tài))的分段方法，以此使研究分段具有結構共性.但忽視了土地作為人類社會經(jīng)濟活動的空間載體，快速城鎮(zhèn)化促使包括土地質(zhì)量、產(chǎn)權、經(jīng)營方式和功能等土地隱性形態(tài)的變化，其階段規(guī)律與顯性形態(tài)關系需要如何進一步深入探討.本文選定市域行政區(qū)為空間單元，不能精細地揭示土地利用結構地域差異.今后將以更完善的時空視角解析人類活動與土地利用的耦合關系演化，為緩解人地關系地域系統(tǒng)矛盾提供研究基礎.