孙金金+吴静
摘要:借助物理学中速度演化模型,定量研究分析土地集约利用与城市化时空耦合关系,并将其分为协调发展区、熵增区、退化解体区和新周期产生区。同时,将协调发展区进一步细分为前期磨合时期、中期协调时期和后期拮抗时期。最后借助ArcGIS10.0软件进行区域分析和空间聚类分析,发现江苏省城市耦合协调关系呈集聚发展,苏南地区为高值集聚,苏北地区为低值集聚。
关键词:土地集约利用;城市化;耦合关系;空间聚类分析
中图分类号:F293.2 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2016)23-6281-07
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.23.069
Abstract:By using the speed evolution model in physics,the space-time coupling relationship between land intensive utilization and urbanization was analysed. And the relationship was divided into the coordinated development, entropy increase, degradation disintegration and a new cycle generation. At the same time, the coordinated development area was further subdivided for the early running period, interim coordination period and late antagonistic period. Finally, by using ARCGIS 10.0 software to carry out the regional analysis and spatial clustering analysis, Jiangsu Province was a cluster development: the South of Jiangsu region was high concentration, the northern of Jiangsu area was low concentration.
Key words: land intensive utilization; urbanization; coupling relationship; spatial clustering analysis
随着城市化进程的加快,大面积地区出现增划经济开发区,扩大城区面积,这种无序的扩张行为,导致城市土地粗放利用,严重威胁到城市化进程的健康发展。因此,第25个全国“土地日”宣传主题提出:“节约集约利用土地,推动土地利用方式根本转变。”
针对城市土地集约利用,国外大体从以下三种角度研究:一是基于可持续发展和城市規划理论分析研究[1]。二是基于土地资源配置和规划的模式分析研究[2]。三是基于土地资源利用和保护的角度分析研究[3]。而国内则大体从以下两个角度研究:一是通过学习国外土地利用理论研究国内土地集约利用[4,5]。二是通过建立评价指标分析、评价土地集约利用。
一些学者基于城市化进程中不同阶段发展速度水平,分析城市土地集约利用,研究表明,城市土地集约利用与城市化的目标是一致的,都是为实现城市可持续利用和城市社会-经济-生态的效益最大化[6]。处于城市化不同发展阶段的城市,土地集约利用程度存在明显不同,从人力资本型集约到资本技术型集约,再到结构型集约,最后形成生态型集约[6]。最后,根据上述研究城市化发展阶段与土地集约利用程度的关系,制定出合适的土地政策,合理进行土地资源配置。不过,上述研究虽然创新点十足,但几乎都为定性分析,未引入定量模型研究城市土地集约利用与区域城市化的时空耦合关系,更没有实证研究。
本研究引入物理学当中的速度耦合关系模型,定量分析土地集约利用与区域城市化的时空耦合关系,以2004、2007、2010年以及2013年江苏省13个地级市作为研究对象,构建土地集约利用与城市化的评价指标体系,采取主成分计算综合因子得分,借助耦合模型,测算土地集约利用与城市发展的耦合度。并基于SPSS17.0和ArcGIS10.0对江苏省进行空间聚类分析。为国土资源部门制定土地政策,优化城市格局提供科学依据。
1 理论与基础
1.1 土地集约利用与城市化的内涵
土地的集约化利用是指以提高经济社会总体效益为目标,以现有平均先进生产技术和生活设施为标准在满足生产生活合理环境水平基础上,实现土地资源投入产出的最大化[7]。
城市化的概念分为狭义和广义。狭义概念是人口城市化,即农村人口迁移到城市转变为城市人口或农村地区转变为城市地区[8]。广义概念是除人口城市化以外,人们通常所说的土地城市化、生活方式的城市化等[9]。简言之,狭义与广义概念之间的关系以人口城市化为基石,城市化的广义概念都是从人口城市化延伸出来的,“人的城镇化”[9]也正验证了这一关系。
1.2 土地集约利用与城市化耦合关系
城市化是人类经济社会发展的客观要求和必然产物[10],土地集约利用在城市化发展过程中扮演着极为重要的角色,为其提供物质基础和承载空间,土地集约利用与城市化之间存在着密切的关系[11]。土地集约利用作为一个系统而言,具有动态性和相对性[12],受土地投入程度-土地利用程度-土地产出程度3个因素的制约。土地集约利用系统通过优化土地布局,增加土地存量,来实现城市化系统内人口-经济-社会-生态效益的最大化。相反,城市化是人类活动的过程导致的,所以空间集聚性是城市化的显著特性,空间集聚成为城市化形成的动力来源[13]。这种空间集聚是伴随着人力、资本以及土地的汇聚。汇聚程度越高,土地集约利用程度越强,汇聚程度越低或分散,土地集约利用程度越弱。因此,土地集约利用与城市化系统的耦合关系,将直接影响系统之间的协调发展,影响社会经济的健康发展。
2 评价方法与过程
2.1 指标体系的建立
指标体系建立需遵循的基本原则有科学性原则、综合性原则、简明性原则、可操作性原则、可比性原则、动态性原则等[14]。借鉴葛京凤[15]、韦素琼[6]构建的土地集约利用水平指标以及刘浩[16]构建的城市化水平指标,结合江苏地区城市的实际情况,选取12个指标(表1)从土地投入程度、土地利用程度、土地产出程度3个方面构建土地集约利用综合评价指标体系;选取8个指标(表2)从人口城市化、经济城市化、社会城市化、生态城市化4个方面构建城市化综合评价指标体系。
2.2 模型的构建
2.2.1 数据标准化 评价指标体系中评价层设有M项(T1,T2,…,TM),同时设有N项评价指标Tij(i=1,2,…,M;j=1,2,…,N),组成原始数据矩阵,Tij为j城市第i项指标体系中的原始数据。指标体系中原始数量具有不同的单位,因此,需要对指标体系中原始数据进行无量纲化处理。
正向指标无量纲化:
负向指标无量纲化:
式中,Tij为指标数据的原始值,maxTij为指标数据的最大值,minTij为指标数据的最小值,Pij为无量纲化后的标准值。
2.2.2 主成分分析计算综合得分 主成分是将多个变量通过线性变换以选出较少个数的重要变量的一种多元统计分析方法[12]。利用SPSS软件,对标准化的数据进行因子分析,得出特征值以及方差贡献率。因子分析结果中的主因子数目决定主成分分析中主成分的数目。根据因子分析的结果,计算特征向量矩阵,特征向量矩阵便是主成分公式中的回归系数。最后,得出主成分的计算公式。具体的数学模型如下:
式中,矩阵Zm为主成分计算结果;矩阵um为主成分的回归系数;矩阵Pmm为原始数据标准化结果。
考虑在主成分分析中,各主成分所代表的信息具有不同性和独立性。最后,将方差贡献率作为权重计算各因子的综合得分,公式如下:
式中,Vm为因子综合得分;Zmt为式(3)中主成分计算结果;Qt为权重。
因此,城市土地集约利用水平(UL)和城市化水平(UD)综合得分便可表示为:
2.2.3 土地利用与城市化耦合关系模型[17] 土地集约利用与城市化系统存在非线性关系,其系统方程表示为:
利用泰勒级数原理,得到系统方程展开公式:
再利用李雅普诺夫第一近似原理保证稳定性,求出近似线性系统公式:
城市化(UD)与土地集约利用(UL)系统的一般函数,表示为:
式中,城市化系统指标的权重为e,土地集约利用系统指标的权重为f,α、β分别为系统内指标。然后将其作为一个系统分析,再依据贝塔兰菲的一般系统理论,求得土地集约利用与城市化的系统演化方程:
式中,C和D分别表示城市化和土地集約利用的演化状态。C系统和D系统彼此作用,以斜率反映变化速度,其公式为:
当f(UL)和f(UD)处于平衡时,整个系统呈现协调发展的状态,系统的演化速度V=f(VC,VD),如果城市化为周期性变化,将导致土地集约利用系统也出现周期性变化。
可以用VC和VD作为变量建立坐标系,得到V的变化轨迹(图1)。
由图1可见,系统演化状态下土地集约利用与城市化的耦合关系分别为:①协调发展区、②熵增区、③退化解体区、④新周期产生区。当θ趋近于0°时,土地集约利用滞后城市化,城市土地利用存在粗放利用;当θ的值为45°时,土地集约利用与城市化处于同步状态,促进城市发展,城市土地趋向集约利用,系统优化;当θ靠近90°时,土地集约利用超前于城市发展,土地存在过度利用(表3)。
第二象限熵增区城市发展出现负增长;θ为180°时,经济发展速度到达波谷;θ为225°时是系统的崩溃点,系统进入下一周期变化。第四象限区域中,系统开始进入新演化周期。当VC为0°时,是土地利用系统演变中的突变点,同时是进入新周期的准备阶段。
3 实证研究
3.1 研究区概况及数据来源
研究区选取江苏省13个地级市,包括南京市、苏州市、无锡市、常州市、泰州市、南通市、扬州市、镇江市、徐州市、盐城市、淮安市、连云港市、宿迁市。总面积1 026万km2,占全国总面积的1.1%,其中平原面积706万km2,水面面积173万km2,海岸线长954 km。
研究数据来源于2004、2007、2010年以及2013年的江苏省统计年鉴。
3.2 实证结果
3.2.1 土地集约利用与城市化的耦合度结果 以江苏省南京市为例,其他12个地级市依次类推。首先,利用式(1)-式(6),算出2004、2007、2010年以及2013年江苏省南京市土地集约利用与城市化综合值(表4)。其次,通过其变化趋势可以得到以下方程:
C=0.013 3X3-0.081 3X2+0.450 2X1-0.285 9 (18)
D=0.017 5X3-0.134 2X2+0.611 0X1-0.466 3(19)
式中,X取值为(1,4),分别代表2004、2007、2010年以及2013年;C为城市化综合值;D为土地集约利用综合值。然后,对变化趋势方程式进行求导。
VC=0.039 9X2-0.162 6X1+0.450 2 (20)
VD=0.052 5X2-0.268 4X1+0.611 0 (21)
式中,X取值为(1,4),分别代表2004、2007、2010年以及2013年;VC为城市化变化速率;VD为土地集约利用变化速率。根据式(14)、式(17),计算土地集约利用与城市化耦合度(表5)。
3.2.2 土地集约利用与城市化的耦合关系评价 根据上述计算方式,得出2004、2007、2010年以及2013年江苏省13个地级市土地集约利用与城市化耦合度,并根据耦合模型(图1)以及协调发展区细分结果(表3),得到江苏省13个地级城市土地利用与城市化耦合关系(表6)。
3.3 结果与分析
3.3.1 区域综合分析 根据表6得出的2004、2007、2010年以及2013年江苏省13个地级市土地利用与城市化耦合关系,利用ArcGIS10.0软件将地理信息空间化(图2)。研究发现,江苏省13个地级市土地集约利用与城市化耦合关系均处于协调发展区。从区域空间看,2004年处于前期磨合期(Ⅰ)的城市有3个,地处苏北地区;处于中期协调区(Ⅱ)的城市有10个,地处苏中和苏南地区。2007年处于前期磨合期(Ⅰ)的连云港、宿迁和淮安向中期协调期(Ⅱ)转变;2010年处于后期拮抗期(Ⅲ)的城市增加到3个,地处苏南地区;2013年处于后期拮抗期(Ⅲ)的城市增加到6个,地处苏南地区。
滞后发展状态,即城市土地集约利用滞后于城市化,制约城市化发展,城市土地趋于粗放利用,系统退化[16]。2004年和2007年,连云港、宿迁和淮安一直处于前期磨合期(Ⅰ),城市土地存在无序扩张现象,城市土地应进行内部挖潜,需重视内涵立体式综合利用。
同步发展状态,即城市土地集约利用同步于城市化,推动城市化发展,城市土地趋向集约利用,系统优化[16]。2004年中期协调期(Ⅱ)有10个;2007年中期协调期(Ⅱ)有9个;2010年中期协调期(Ⅱ)有10个;2013年中期协调期(Ⅱ)有7个。研究表明,江苏省城市化处于健康发展的城市较多,城市化得到持续性发展。
超前发展状态,即城市土地集约利用超前于城市化,影响城市化发展,城市土地趋于过度利用,系统退化[16]。2004、2007、2010年以及2013年,处于后期拮抗期(Ⅲ)的城市相对应的个数分别为0、1、3、6,且几乎都为苏南地区。可见苏南地区城市土地过度利用现象较为严重,需综合规划城市发展,发挥城市化系统内人口-社会-经济-生态综合效益的最大化。
3.3.2 空间聚类分析 通过ArcGIS10.0的空间聚类分析模块,分析城市土地集约利用与城市化的耦合协调发展度的空间分布状况,采用全局莫兰指数I和局部杰瑞指数Li对江苏省城市的耦合协调发展度进行分析,计算公式如下:
式中,I为莫兰指数,Li为局部杰瑞指数,n为样本总数,Wij为空间权重,xi为样本i的属性,i≠j,x0为样本的平均值,S2为方差。
全局莫兰指数检验研究区中临近地域间的相似、相异或相互独立(-1≤I≤1)。当I的值接近于1时表明具有相似的属性集聚在一起(高值与高值相邻、低值与低值相邻);I的值接近于-1时表明具有相异的属性集聚在一起(高值与低值相邻、低值与高值相邻);I的值接近于0则表示属性是随机分布的或不存在空间自相关性。
蘇南地区2007年和2013年耦合协调度为相似属性的集聚状态,呈稳定状态发展;苏中地区2007、2010年和2013年耦合协调度为相似属性的集聚状态,呈稳定状态发展;苏北地区2010年和2013年耦合协调度为相异属性的集聚状态;江苏地区2010年和2013年耦合协调度为相异属性的集聚状态;总体上呈集聚发展趋势(表7)。
局部杰瑞指数则检验局部地区是否存在高值或低值在空间上趋于集聚,高值Li代表高值集聚地域,低值Li则代表低值集聚地域(图2)。局部杰瑞指数进行空间聚类分析表明:①苏南、苏中和苏北三大区域各自内部呈集聚效应。②苏南地区属于高集聚区域,表明城市耦合协调度最高;苏中地区属于中度集聚区域,表明城市耦合协调度一般;苏北地区属于低集聚区域,表明城市耦合协调度较低,其加速也相对慢。③从2004、2007、2010年和2013年时间维度变化来看,苏北地区在向苏中地区集聚,苏中地区在向苏南地区集聚,城市耦合协调度也呈相似状态发展(图3)。
4 结论与讨论
1)江苏省13个地级市土地集约利用与城市化耦合度在时间上具有动态性。研究发现,2004年和2007年,苏北地区3个城市处于前期磨合时期(Ⅰ),分别是连云港、宿迁和淮安。2010年以后,转变为中期协调时期(Ⅱ)。苏南地区处于中期协调时期(Ⅱ),随着时间的推移,也渐渐转变为后期拮抗时期(Ⅲ)。
2)江苏省13个地级市土地集约利用与城市化耦合度在空间上具有差异性且有序上升。研究发现,一方面,苏北地区土地集约利用与城市化耦合度低于苏中地区城市,苏中地区城市低于苏南地区城市,各区域城市之间存在较大的差异。另一方面,2004-2013年期间,苏南地区城市由中期协调时期(Ⅱ)转向后期拮抗时期(Ⅲ),苏北地区城市由前期磨合时期(Ⅰ)转向中期协调时期(Ⅱ),总体趋势呈有序上升状态。
3)江苏省13个地级市土地集约利用与城市化耦合度在空间上具有集聚效应。研究发现,苏南、苏中和苏北三大区域各自内部呈集聚效应,苏南地区属于高集聚区域,苏中地区属于中集聚区域,苏北地区属于低集聚区域。同时,苏北地区在向苏中地区集聚,苏中地区在向苏南地区集聚,城市耦合协调度也呈相似状态发展。
4)借鉴物理学中速度演化的耦合模型,成功分析了土地集约利用与城市化耦合协调度关系。同时,测算了土地集约利用与城市化系统在不同时间点综合值的多项式方程,成功地反映了变化趋势,也弥补了中间断隔时间点的数据。最后运用ArcGIS10.0软件绘制了土地集约利用与城市化耦合协调度在空间上的集聚效应图。
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