广州市土地利用变化强度的空间格局分析

包小凤， 梅志雄， 刘晓飞

(华南师范大学地理科学学院，广州 510631)

在国际地圈生物圈计划(IGBP)中，土地利用变化研究作为其重要组成部分，成为当前研究的热点领域之一[1-3].土地利用数据之间存在空间依赖关系，经典的数理统计方法由于未考虑空间因素的影响，因此对土地利用空间演变分析的结果易产生偏差，而空间自相关统计方法考虑了土地变化的邻域空间相互影响，能更好地揭示土地利用变化的空间相互作用和空间扩散作用的过程.目前国内已有学者利用空间自相关方法从城镇空间格局演化[4-6]、尺度特征或生态景观格局方面研究土地利用格局及其变化[7-9].但某一区域的土地利用变化的强度是否会对周围相邻区域的土地利用变化强度产生影响，土地利用变化强度的空间自相关性呈现怎样的特征和演变规律等，也应受到重视.然而，对区域土地利用变化强度的空间相互作用规律和空间集聚特征及其演变规律的研究较缺乏.

为此，本文以广州市2005—2009年土地变更调查数据为基础，引入土地利用动态度指标来表征土地利用变化强度，利用空间自相关方法，对广州市土地利用变化强度的空间依赖性和异质性进行分析，揭示其土地利用变化强度在受空间相邻关系影响下的集聚情况，为预测未来土地利用变化趋势、优化土地利用结构等提供参考依据.

1 资料来源与数据处理

本文基础数据为2005—2009年广州市土地利用变更调查数据整改成果，来源于广州市国土资源和房屋管理局*数据来源于广州市国土资源和房屋管理局“广州市土地利用变更调查数据整改成果数据库(2005—2009)”.2005年为广州市社会经济发展“十一五”规划的目标年，2009年则为“十一五”规划期末年，所选研究时段恰逢广佛同城化战略的开始实施、广州市“东拓南进”城市发展战略以及广州筹办亚运会的关键时期，社会经济快速发展导致了土地利用剧烈变化[10].因此，所选研究时段具有典型性.

广州市土地利用现状变更调查数据库中，根据土地利用方式分为农用地、建设用地、未利用地3个一级类型，一级类型又进一步分为耕地、园地、林地、牧草地、其他农用地、城镇村及工矿建设用地、交通运输用地、水利设施用地、未利用土地、其他土地10个二级类，在二级类的基础上又细分为49个三级类.在利用GIS软件对图形数据进行空间叠置分析过程中，考虑到采用三级类系统数据过于庞杂，而一级类过于简单，故采用分类系统中的二级类型.而广州市土地利用现状变更调查数据整改成果中的数据是以三级类系统存放的，因此，本文按照各三级类所属的二级类，将其提取出来并进行合并，同时将其属性信息进行修正，最后得到本文所需的土地利用空间数据库.

2 研究方法

2.1 土地利用类型转移矩阵

土地利用转移矩阵可以描述土地利用变化的结构特征和各土地利用类型的变化方向.在GIS技术支持下，通过对不同时期的土地利用图进行空间叠加运算，求出各时期土地利用类型的转移矩阵，进而可分析引起土地利用变化的过程[11-13].土地利用转移矩阵的数学形式[11]为：

(1)

式中,S为某种土地利用类型面积；n为土地利用类型数；i、j分别为研究初期和研究末期的土地利用类型.具体应用中，为方便查看，通常将该矩阵用表格形式来表示.

通过土地利用类型转移矩阵，可以反映研究时段各土地利用类型的转移变化情况，便于了解研究时期各类型土地的流失去向和各土地利用类型的来源与构成[11].

2.2 土地利用变化动态度

土地利用变化动态度是表示土地资源变化快慢的重要指标，单一土地利用动态度是用来描述区域一定时期内某种土地利用类型的数量变化的速度，它能较好地比较各区域间土地利用变化快慢的差异，并且可一定程度上反映未来土地利用变化的趋势[14]. 其计算公式[15]如下：

(2)

式中,Ua、Ub分别为研究初期和末期某一特定土地利用类型的面积;T为研究末期和研究初期时间间隔.

2.3 空间自相关

地理事物和现象与其空间位置密切相关，距离越近的事物和现象之间的相关性越强，这种相关关系称作空间依赖.空间自相关统计方法可反映1个观测单元的地理现象或属性值在区域上与邻近单元相同现象或属性值的相关程度的大小，可以用来检验地理现象或属性值的整体分布状况，判断其在空间上是否有聚集特性存在.有两类空间自相关度量指标用来定量研究地理现象的空间集聚：(1)全局空间自相关系数，主要用于探索某属性值在整个区域的空间分布特征，常用的有Moran’sI和 Geary’sC[16];(2)局域空间自相关系数，主要探索某属性值在子区域上的空间分布格局或空间异质性，常用的有局域Moran’sI和局域 Geary’sC[1,7-8,17].

本文采用全局和局域Moran’sI指数来分析广州市土地利用变化强度空间分布特征.

2.3.1 全局空间自相关 全局的Moran’ sI指数计算公式[18]如下：

(3)

2.3.2 局部空间自相关 局部空间自相关以Local Moran’sI表征，网格i的Local Moran’sI通过如下公式[8]计算：

(4)

式(4)计算的Local Moran’sI指数，可以反映某单元与其他单元属性值关联的类型和程度，其表示的局部空间关联性质可划分为4种类型：高—高集聚(H-H)、低—低集聚(L-L)、某单元属性观测值较高而其周边相邻单元较低的高—低集聚类型(H-L)、某单元属性观测值较低而其周边相邻单元较高的低—高集聚类型(L-H).H-H(L-L)集聚型表示Local Moran’sI为正值，某单元与其相邻单元之间存在正的空间自相关关系，具高(低)的相同值在空间上集聚的效应；H-L(L-H)集聚型表示Local Moran’sI为负值，某单元与其相邻单元之间存在负的空间自相关关系，具高低(低高)不同值在空间上集聚的效应，是空间异质区域.

3 结果与分析

3.1 广州市土地利用数量变化情况

通过ARCGIS叠加分析并利用式(1)得到2005—2009年广州市土地利用变化转移矩阵，根据此转移矩阵，研究时段内各地类间的相互转移情况.2005—2009年各土地利用类型面积均发生了较大变化，其中城镇村及工矿建设用地、交通运输用地和牧草地均有不同程度的减少，分别减少了8 983.89、4 153.15和4 799.24公顷；增加的地类是园地和其他土地，分别增加了22 306.26和9 979.17公顷.

随着广州市土地整理复垦开发规划及其相关项目工程的实施，大量零散分布的农村建设用地和废弃工矿用地转换为耕地、园地和其他土地.由于年广佛同城化[19]的进行和亚运会[20]的筹备，2005—2009年各用地类型均发生了变化(表1)，变化最剧烈的是城镇村及工矿建设用地、交通运输用地、耕地、林地和其他农用地.表1中的增加量来源的地类即减少的地类.

表1 2005—2009年广州市各地类变化Table 1 The details of each land type change in Guangzhou from 2005 to 2009

(3)土地利用结构表(表2)显示，2005—2009年变化最大的是城镇村及工矿建设用地(由16.62%增加到18.10%)和交通运输用地(由2.08%增加到2.68%).

因此，以城镇村及工矿建设用地和交通运输用地的变化为例，分析研究时段内广州市土地利用变化强度空间格局情况.

3.2两类用地变化强度的空间格局及其演变

3.2.1 两类用地变化的分布特征 结合近年广州市城镇村及工矿建设用地和交通运输用地增减统计情况及其变化分布图(图1)，可以看出广州市土地利用变化在空间上主要集中在中部和南部，各年际变化差异较大.交通运输用地变化时空分布大致经历了一个从南北方向向中心集聚，再向东西两侧扩散的过程，而变化强度呈现逐年降低趋势，分布形态呈现“线状散点混合型—集聚型—线型”的演变状态；城镇村及工矿建设用地变化时空分布大致经历了一个以中部和西部为核心，东部、南部和北部逐渐向心缩减的过程，变化程度同样呈现逐年降低趋势，分布形态呈现“面状—簇团散点混合状—条带状”的演变状态.由此可知，广州市交通用地的变化与城镇工矿建设的变化类型和时空分布及其演变状态趋于一致.

表2 2005—2009年土地利用结构表(%)Table 2 Land use structure in Guangzhou from 2005 to 2009(%)

图1 广州市城镇村及工矿建设用地和交通运输用地变化分布

3.2.2 两类用地变化强度的分布特征 采取1 km×1 km网格的空间尺度来划分研究区[9,21-23]，以更为精细地揭示研究区内部土地利用变化的空间分布差异及其空间集聚规律.

经过叠加运算，可分别得到每个网格内交通运输用地和城镇村及工矿建设用地变化的动态度指标.由于各网格内的动态度指标数量差异较大，为便于比较，对其进行归一化处理，得到交通运输用地和城镇村及工矿建设用地归一化动态度的演变图(图2).广州市交通运输用地和城镇村及工矿建设用地的变化强度呈现以下特征：

整体上，2005—2009年高等级动态度的交通运输用地集中分布在中部的萝岗区、天河区、越秀区、海珠区和南部的番禺区、南沙区. 其中2005—2006年和2008—2009年高等级动态度分散分布在中部和南部地区，2006—2007年与2007—2008年高等级动态度交通运输用地大部分集中在中部地区.低等级动态度的交通运输用地分散分布在西北部的花都区、白云区和北部的从化区，2005—2006年和2008—2009年呈分散状分布，2006—2007年和2007—2008年呈团状分布.

2005—2009年城镇村及工矿建设用地变化以高等级和中高等级动态度为主.2005—2006年和2008—2009年高等级动态度呈点状散布于各区，而低等级动态度分布在东部的增城市和北部从化市北端；2006—2007年和2007—2008年高等级动态度呈团块状集中分布在西北部的花都区、中部的白云区、萝岗区、天河区、海珠区以及番禺区北部与海珠区交界地带.

对比观察两种用地类型的动态度分布，可以发现交通运输用地和城镇村及工矿建设用地的动态度分布基本一致.高等级动态度都主要集中在中部地区，2005—2006年和2008—2009年呈分散分布，其他年份呈团状分布.但两种地类的动态度分布也有不一致之处，主要表现在：2005—2006年高等级动态度的交通运输用地主要分布在南部，而城镇村及工矿建设用地在整个研究区均有分布；2008—2009年，高等级动态度的交通运输用地分布在西部和中部地带，而城镇村及工矿建设用地在西部和中部地区及南部的番禺和南沙均有分布.

图2 2005—2009年广州市交通运输用地和城镇村及工矿建设用地归一化动态度演变图

3.2.3 两类用地变化强度的空间自相关分析 通过式(3)分别计算交通运输用地和城镇村及工矿建设用地变化动态度的全局 Moran’sI(表3、表4).由表3可知，交通运输用地和城镇村及工矿建设用地变化动态度的分布模式.2005—2006年和2008—2009年交通运输用地变化动态度的全局Moran’sI指数均为负值且接近于0，P值分别为0.944和0.979，可以判断这两个时段的交通运输用地变化强度呈随机分布模式；而2006—2007年和2007—2008年，其全局Moran’sI指数均为正值，且P值均为0，这两个时段为集聚分布模式.表4中，各时段的城镇村及工矿建设用地变化动态度的全局Moran’sI指数均为正值，z值位于7.6～29.1之间，P值均为零，可以判断城镇村及工矿建设用地变化强度总体呈集聚分布模式.4个年份中交通运输用地和城镇村及工矿建设用地的Moran’sI指数大部分数值为正，说明广州市土地利用强度存在正的全局空间自相关性，即广州市土地利用强度在空间上并没有表现为完全的随机性，而是以空间聚集为主.分析历年的Moran’sI指数的变化情况，发现基于交通运输用地的全局自相关有所提高，基于交通运输用地的全局自相关有所降低.原因可能是广州市近年来使得广州市交通运输用地为线性开发，开发顺序为连续的，所以空间趋同性提高，城镇村建设用地为面状开发，跳跃性较大使得空间趋同性降低所致.

表3 2005—2009年交通运输用地变化动态度的全局Moran’sI指数

Table 3 Global Moran’sIof the dynamic degree of transportation lands from 2005 to 2009

时段2005—2006 2006—20072007—20082008—2009Morans I指数-0.0000.0120.058-0.000Z值0.06910.6157.650-0.025P值0.9440.0000.0000.980分布模式随机集聚集聚随机

表4 2005—2009年城镇村及工矿建设用地变化动态度的全局Moran’sI指数

Table 4 Global Moran’sIof the dynamic degree of built-up lands from 2005 to 2009

时段2005—20062006—20072007—20082008—2009Morans I指数0.1560.2270.1210.122Z值19.77829.13315.63115.179P值0.0000.0000.0000.000分布模式集聚集聚集聚集聚

再通过方程(4)计算每个网格单元的局部Moran’sI指数，其对应的4种集聚类型的空间分布如图3所示. 空间自相关理论认为彼此之间距离越近的事物越相像[8]. 正空间自相关对应于集聚格局，负空间自相关对应于离散格局.研究时段内，交通运输用地和城镇村及工矿建设用地变化动态度集聚情况具有明显差异性.交通运输用地变化强度在2005—2006年和2008—2009年没有明显的集聚分布，但2006—2007年在萝岗区成高值集聚(H-H)状态，2007—2008年在萝岗区和花都区亦呈高—高集聚态势.这些区域的交通运输用地变化强度较高，而且周围地区的交通运输用地变化强度也较高，相邻区域单元具有较高的空间正相关. 2005年，“迎亚运”系列工作的启动，为广州市城市建设的快速发展创造了契机.到2007年，广州市“一主三副”的空间结构形成，萝岗区和花都区作为副城区，道路建设强度大，且在空间上较为集中，交通运输用地规模进入高速增长阶段[24].

城镇村及工矿建设用地变化强度以高值集聚类型为主，但某些时段H-L型集聚和L-H型集聚也同时存在，如2005—2006年，城镇村及工矿建设用地变化强度高值集聚区呈团状分布于从化市南部、花都区东部、萝岗区和增城市中部以及南沙区，而在花都区东部、增城市西部和番禺区北部有零星分布的L-H集聚单元；2006—2007年，H-H单元成点状分布于各区，H-L单元主要分布在花都区东西两端和白云区西部；2007—2008年城镇村及工矿建设用地变化强度的H-H集聚单元分布呈现南北不平衡态势，南多北少，大部分HH单元分布在萝岗区南部、增城市南部、番禺区北部和南沙区北部；2008—2009年，H-H单元和H-L单元较之前有大幅度增加，H-H集聚单元主要分布在中部和南部，H-L集聚单元主要分布在北部从化市、花都区北部和增城市北部.图3显示城镇村及工矿建设用地聚集类型的空间分布大致为：①高值(H-H)集聚的区域有从化、花都、萝岗、增城；②高低(H-L)集聚的区域有花都、白云、从化、增城；③低高(L-H)集聚的区域有花都、增城、番禺.这些区域均为新城区，新城区的开发建设使得土地利用变化强度高，在各区呈现高值聚集，或伴随低高、高低聚集的高值聚集的空间特征，且发生高值聚集的地块均分布在各区交界处.老城区由于土地利用开发时期久远，土地利用程度和结构比较完善，发生变化的几率较低，因此土地变化强度较低，没有发生土地利用变化强度集聚的现象.

4 结论

采用GIS空间分析和空间自相关方法，分析2005—2009年广州市土地利用变化情况，并探索交通运输用地和城镇村及工矿建设用地的变化强度空间格局及其集聚，得出以下结论：

(1)广州市土地利用变化，南部发展的速度最快；在各个地类中道路的扩张方向跟建设用地的扩张方向一致，出现大量建设用地转变为交通用地和林地的现象.

(2)广州市土地利用变化过程中，土地利用变化强度受空间关系的影响，各年份网格单元存在明显的空间正相关.

(3)土地整治、生态环境保护开展和多核心城市发展模式影响下，广州市各县区行政边界交叉的地方，土地利用类型呈现剧烈变化；在各区交界处，废弃、破碎、分散的建设用地复垦为农用地，为高动态度集聚(H-H)模式.由此认为土地利用动态度集聚对行政因素的响应较敏感.

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