地理視角下的土地利用適宜性分析

汪 建

(馬鞍山市不動產(chǎn)登記中心,安徽 馬鞍山 243000)

0 引言

隨著社會的經(jīng)濟發(fā)展,土地作為重要的生產(chǎn)資料承載了人類的一切活動[1-2]。合理地進行土地資源開發(fā)和土地利用能有效緩解用地緊張的問題,因而,如何在人與自然和諧的前提下進行城市規(guī)劃、城鎮(zhèn)建設(shè)是極為重要的,土地利用適宜性的狀況能夠影響自然資源的配置和社會經(jīng)濟的發(fā)展[3-4]。所謂的適宜性開發(fā)是因地制宜,最大化集約節(jié)約利用土地,一方面滿足實際生產(chǎn)建設(shè)的需要,另一方面也需要突出質(zhì)量,確保有序、梯次開發(fā)利用[5]。作為重要的研究方向之一,業(yè)界學者引入多種方式方法進行研究與評價,如引入LandUSEM模型、AHP-CV組合賦權(quán)、Meta進行土地利用適宜性評價[1,6-7];除引入模型或方法進行評價外,還綜合考慮土地利用的沖突性識別[8-9],在不同的地形地貌地區(qū),都有相應(yīng)的實驗研究,包括平原地區(qū)[10]、山城地區(qū)[2]等。但這些模型與分析方法往往需要通過專家打分或賦權(quán)重的方式進行評價,因而評價的主觀性相對較多導致評價的結(jié)果不夠客觀,評價的結(jié)果也不太符合實際的利用情況[11]。

因此,本研究以馬鞍山市為研究對象,統(tǒng)籌有序加權(quán)平均法、熵權(quán)法兩種方法進行潛力性因子評價,依托布爾運算方法進行限制性因子評價,構(gòu)建土地利用適宜性評價指標,并進行適宜性探索分析,以期為城市開發(fā)建設(shè)提供技術(shù)支撐與應(yīng)用參考。

1 研究區(qū)概況

馬鞍山市位于安徽省的東部,與南京市、蕪湖市、合肥市、滁州市、宣城市相鄰,橫跨長江。近年來,馬鞍山市社會經(jīng)濟快速發(fā)展,城市化水平也不斷提高,2013年,全市的城市化率為62%,2022年末相應(yīng)的城市化率則超過了72%,大大超過了全國的平均城市化率。需要重視的是,城市化率的不斷提高必然伴隨著城鎮(zhèn)土地開發(fā)與利用的需求,因而對馬鞍山市城鎮(zhèn)發(fā)展土地利用進行適宜性分析,能夠有助于馬鞍山市合理、有效地調(diào)整相應(yīng)政策措施,旨在達到持續(xù)利用土地的目的。

2 評價指標體系

2.1 評價指標選取

根據(jù)已有研究結(jié)果,對于土地利用適宜性的評價標準可分為兩種類型,分別為潛力性和限制性,因而對應(yīng)的土地利用適宜性分析也可以分為潛力性分析、限制性分析。對于城市發(fā)展而言,土地利用往往涉及地形地貌等地理環(huán)境、自然資源生態(tài)環(huán)境、社會經(jīng)濟等諸多因素。本研究在綜合考慮自然環(huán)境、人類活動影響等基礎(chǔ)上選擇適應(yīng)性、限制性兩方面的決策因子,其中,潛力性的因子主要包括地形因素(高程因子、坡度因子)、社會經(jīng)濟因素(道路鄰近度因子、土地利用因子、人口密度因子、城市建筑鄰近度因子)、自然環(huán)境因素(空氣質(zhì)量因子、工程地質(zhì)條件因子);限制性的因素主要考慮紅線因子,即在城市建設(shè)中不能改變只能保護,主要包括地表水因子、地下水因子、永久基本農(nóng)田保護區(qū)因子、城市綠化帶因子、度假勝地因子、森林公園因子、水源保護地因子,這些因子對城市的發(fā)展都有很大的正向推動作用,需要重點考慮。

在本研究中,對于限制性的因子而言,其權(quán)重賦值為負數(shù);對于適宜性因子而言,其權(quán)重賦值為正數(shù)。因此,在具體的城市土地利用適宜性評價中,不同的因子對應(yīng)不同的權(quán)重。

2.2 評價因子標準化

在確定好諸多評價因子的基礎(chǔ)上,進行評價因子的無量綱統(tǒng)一,以實現(xiàn)最終的疊加計算與分析。為了更好地進行空間分析,本研究選擇網(wǎng)格化進行分析,使各因子對應(yīng)的數(shù)據(jù)能夠具備獨立分析和計算的結(jié)果。此外,需要將所有的因子圖層轉(zhuǎn)換為30 m×30 m的網(wǎng)格圖層,能夠具備不同的位置特征,同時統(tǒng)一了分辨率,且具備了足夠的精度來反映城市化特征的局部細節(jié)與差異。

本研究利用分級、分數(shù)的方式進行潛力性因子和限制性因子的量化(見表1),對于潛力因子,賦值范圍為[1,5],限制性的因子賦值為-0.6,-1。對于各類因子,分數(shù)越高則代表城鎮(zhèn)用地發(fā)展適宜性越高。

表1 城鎮(zhèn)發(fā)展?jié)摿σ蛩氐牡燃壓驮u分系統(tǒng)

對于限制性因素賦值中的地下水因子、城市綠化帶因子定位限制級,權(quán)重賦值為-0.6,地表水因子、永久基本農(nóng)田保護區(qū)因子、度假勝地因子、森林公園因子、水源保護地因子則賦值為-1。

3 土地利用適宜性評價

在構(gòu)建評價指標的基礎(chǔ)上,對潛力性因子和限制性因子進行量化計算,其中,潛力性因子計算可通過有序加權(quán)平均法、熵權(quán)法進行權(quán)重因子的計算確定;對于限制性因子而言,可直接通過布爾計算的方式明確各因子的具體權(quán)重。本研究則通過均值相似度賦權(quán)法,進行潛力性因子的權(quán)重計算,既能滿足重要性的排序需求,也能保證相對客觀。

根據(jù)評價分析過程,可以將最后的評價結(jié)果按分級方式細分為不適宜區(qū)、低適宜區(qū)、中適宜區(qū)、高適宜區(qū)、最適宜區(qū)5類。為了更顯著地進行不同等級區(qū)分,本研究引入聚類算法進行不同等級的劃定,即相同類別具有較高的相似度,不同類別間的相似度則較低。

3.1 限制性因素

所謂限制性因素,就是國家嚴禁或限制開發(fā)的領(lǐng)域,如生態(tài)環(huán)境、永久基本農(nóng)田等,這是尤為重要的。對于限制性的因素,通過判斷其格網(wǎng)是否在限制區(qū)范圍內(nèi):如果不在限制區(qū)范圍內(nèi),則賦值為0;如果在限制發(fā)展區(qū)域則賦值為-0.6;如果在禁止發(fā)展區(qū)域,則賦值為-1。

3.2 潛力性因素

3.2.1 熵權(quán)法

信息熵用于描述隨機變量的不確定性,在具體的評價過程中,如果評價指標的差異度較小,則對應(yīng)的信息熵權(quán)值就越小;如果評價指標的差異程度越大,則熵權(quán)值就越大。其具體的計算過程如下。

如果一個評價過程中有n個評價指標,m個評價的對象,則原始數(shù)據(jù)的決策矩陣可用公式(1)進行計算:

3.投喂量。投喂量為稻田（池塘）存蝦重量的1%～4%?？筛鶕?jù)天氣情況投喂，晴天，多投喂，陰雨天，少投喂，以吃完為宜。若第二天早上去田邊或池塘發(fā)現(xiàn)水比較渾濁，說明餌料投喂量不夠，要逐步增加投喂量；若發(fā)現(xiàn)有多余餌料，要逐步減少投喂。

A=(aij)n×m

(1)

式(1)中:A為決策矩陣;i,j為行列數(shù);n,m為評價指標和評價對象。

進行規(guī)范化及歸一化運算,如公式(2)、公式(3)所示:

R=(rij)n×m

(2)

(3)

在歸一化計算的基礎(chǔ)上,計算每個屬性的信息熵,具體如公式(4)所示:

(4)

在公式(4)的基礎(chǔ)上,計算對應(yīng)屬性權(quán)重向量,具體如公式(5)所示:

ω=(ω1,ω2,…,ωn)

(5)

在公式(5)的基礎(chǔ)上,計算各潛力因子權(quán)重值,其中A1的權(quán)重值為0.123 4,A2的權(quán)重值為0.102 7,A3的權(quán)重值為0.142 3,A4的權(quán)重值為0.151 7,A5的權(quán)重值為0.112 9,A6的權(quán)重值為0.157 2,A7的權(quán)重值為0.104 4,A8的權(quán)重值為0.105 4。

3.2.2 有序加權(quán)平均法

有序加權(quán)平均算法是通過對屬性值進行從大到小排序,對屬性對應(yīng)賦權(quán)重值,再進行聚集。根據(jù)賦權(quán)重值的方式,有序加權(quán)平均法可分為主觀、客觀兩種賦權(quán)值方法,其中,主觀賦權(quán)值方法是根據(jù)專家的經(jīng)驗或認知進行賦值,但相對主觀性很強。因而,本文通過基于均值相似度的客觀性賦值方法,其中A1的權(quán)重值為0.251 1,A2的權(quán)重值為0.186 7,A3的權(quán)重值為0.142 6,A4的權(quán)重值為0.111 3,A5的權(quán)重值為0.104 5,A6的權(quán)重值為0.089 4,A7的權(quán)重值為0.074 0,A8的權(quán)重值為0.040 4。

在確定權(quán)重值的基礎(chǔ)上,綜合有序加權(quán)平均法、熵權(quán)法兩種方法的結(jié)果得到潛力性因子的最終權(quán)重,并結(jié)合限制性因子計算權(quán)重,進行土地適應(yīng)性分析,最后對兩類因子進行綜合分析,得到最終的土地利用適宜性分析結(jié)果。

通過空間分析方法、Kappa系數(shù)方法來分析有序加權(quán)平均法、熵權(quán)法兩種方法計算的結(jié)果。其中,Kappa系數(shù)用于檢驗兩種方法計算結(jié)果的一致性,利用空間分析方法進行兩種結(jié)果的疊加,從而可以得出相同適宜性等級的重疊性,具體如表2所示。

表2 有序加權(quán)平均法、熵權(quán)法計算適宜性等級結(jié)果比較

有序加權(quán)平均法、熵權(quán)法兩種方法計算的結(jié)果具有較高的空間一致性,其中,Kappa系數(shù)為0.85,空間一致性達到了86.5%,因而可以認為在空間分布上,這兩種方法計算得到的適宜性等級分布也較為相似,如表2所示。

本研究針對城鎮(zhèn)土地利用適宜性分析建立了多因子評價體系,綜合限制性、潛力性兩方面因子,旨在客觀提供最優(yōu)決策。為了驗證計算結(jié)果的正確性及有效性,對比《馬鞍山市國土空間總體規(guī)劃(2021—2035年)》的工業(yè)用地、倉儲用地、居住用地、公共設(shè)施用地結(jié)果。其中,土地利用最適宜區(qū)結(jié)果與已公布的國土空間總體規(guī)劃重合度超過86%,相比較單一因子分析結(jié)果,相似度有提升。其分析結(jié)果顯示:

(1)土地利用適宜性等級從城鎮(zhèn)向周邊逐漸降低。

(2)適宜性最高的地區(qū)位于城鎮(zhèn)的中心地區(qū),而適宜性低的地區(qū)大多位于農(nóng)田保護區(qū)和風景名勝區(qū)等城市發(fā)展的限制地區(qū)。

4 結(jié)語

城市的快速發(fā)展對土地的需求越來越迫切,如何將有限的土地資源最大化利用,需要因地制宜進行不同類型的建設(shè)與開發(fā)。針對這些需求,本文以馬鞍山市為研究區(qū)域,綜合考慮限制性、潛力性兩個方面因子,嘗試構(gòu)建了面向城鎮(zhèn)土地利用適宜性的評價指標體系,并依托聚類方法將土地利用適宜性劃分為5個等級,即最適宜區(qū)、高適宜區(qū)、中適宜區(qū)、低適宜區(qū)、不適宜區(qū)。具體包括以下幾個方面。

(1)熵權(quán)法、有序加權(quán)平均法能夠有效地進行潛力性因子權(quán)重計算,兩者計算結(jié)果相似度較高;在此基礎(chǔ)上計算的適宜性結(jié)果與國土空間規(guī)劃用地也具有相似性,空間布局一致性達86.5%。

(2)馬鞍山市土地利用適宜性等級從城鎮(zhèn)向周邊逐漸降低。

(3)適宜性最高的地區(qū)位于城鎮(zhèn)的中心地區(qū),而永久基本農(nóng)田保護區(qū)、風景名勝區(qū)等不適宜性較低,為限制地區(qū)。

隨著新型城鎮(zhèn)化的不斷加快,土地資源也逐漸減少,合理、有效進行土地利用和開發(fā)需要越來越重視,一方面需要統(tǒng)籌編制國土空間規(guī)劃,另一方面需要調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu),合理進行土地資源利用。