姚雅情,徐 军,单勇兵,徐海英,侯建梅
(1.河海大学 地球科学与工程学院,江苏 南京 211100;2.江苏师范大学 地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州 221116;3.淮阴师范学院 城市与环境学院,江苏 淮安 223001)
适宜性分析是土地资源对某种特殊利用适合程度的确定过程,是生态规划的重要分析手段[1]。随着计算机的普及和GIS技术的发展,适宜性分析已逐渐由人工方式转变为计算机技术支撑,影响因素也由单因子发展到多因子复合因素的综合考虑,适宜性分析先后应用于农场规模、资源分配[2]和生态学的多准则决策[3]。21世纪后,随着计算机专家系统的建设和完善,地理信息专家系统开始应用于土地适宜性分析[4]。本文借鉴了近年来国内的相关研究,如单勇兵[5]等从自然、环境、人文3个方面确定了10个影响因子,并通过取最小值法对徐州市乡村聚落布局进行了适宜性评价;唐常春[6]等遵循“三步骤四原则”,以行政区划为评价单元对长江流域进行了空间开发适宜性分析;祁豫玮[7]等以开发引导和约束为标准建立了二维判别矩阵,并将其与开发强度进行组合判断,从而进一步研究南京市空间开发功能类型。
新沂市隶属江苏省徐州市,地势平坦,降水季节变化明显,区域内土壤和水资源总量充足但污染严重,如图1所示。
新沂市地处苏北地区重要的发展轴上,为顺应“一带一路”发展,政府正加紧实现经济发展的战略对接;但因地质活动不稳定导致其对大规模经济和人口的聚集能力不高;受徐连双核结构[8]的影响,其经济发展相对落后。近年来,旅游业开发是新沂市GDP增长的主要部分[9]。另外,城镇等级规模体系的缺陷性使得城镇结构布局不够紧凑[10],城镇整体功能及其各支撑要素间的联通性被降低;生态环境的破坏和发展的不平衡日益明显,导致其资源环境承载力大大降低且空间分布不均匀。
图1 新沂市地理位置(审图号:苏S(2016)096)
本文采用的主要数据包括新沂市地形图、新沂市土地利用现状图、土地资源图、土壤图以及其他资料(交通网络、统计年鉴等)。
在ArcGIS系统的支撑下,对各图形要素进行数字化处理并配准;运用ArcGIS中Spatial Analyst模块进行距离、密度和坡度分析,获取评价单元的各类指标值;并利用Delphi法进行原始数据标准化处理,计算适宜性指数并分级。
本文以Geodatabase为基础划分评价单元,并进行空间分析。根据适宜性分区评价的需要,本文首先选取生态重要性、灾害易损性、水环境容量、可建设用地比例、交通可达性以及人口与经济集聚度6个评价指标;再采用Delphi法进行权重计算,并利用互斥矩阵法实现矩阵分类;最后对区域空间开发适宜性进行分析和制图,并结合当地自然经济社会等情况,对比现今的空间开发情况,给出政策性建议,以促进区域生态、经济等的可持续发展。具体流程如图2所示。
图2 适宜性分析流程图
评价单元的选择方法一般包括自然边界法、行政边界法和网格法。自然边界法和行政边界法在结果的完整性和辨识度方面存在一定缺陷;网格法则是根据计算精度确定一定大小的网格单元作为评价单元,评价精度和工作量与网格单元大小成正比。虽然网格法划分评价单元会割裂行政区划和自然边界,但其划分方式灵活简便,单元大小具有一定的可控性。考虑到研究区属于县级市,行政分级较小,且需要打破行政区界进行统筹分析,本文采用网格法划分评价单元。
从研究区实际出发,在确保分析精度的基础上,根据指标选择的可获性、特殊性和综合性原则,结合分析目的等相关要求,本文从资源环境承载力和空间开发潜力两方面着手,选取生态重要性、灾害易损性、水环境容量、可建设用地比例、交通可达性以及人口与经济集聚度6个指标进行综合评价。
2.2.1 资源环境承载力
资源环境承载力包括生态重要性、灾害易损性和水环境容量3个指标。生态越敏感,损后恢复能力就越差,越应重视对其的生态保护。灾害易损性是指某区域易受某灾害影响的客观程度以及该区域人们应对灾害的主观反应能力。新沂市地处郯庐断裂带之上,灾害易损性较高。水环境容量反映了水体对污染的最大承受能力和损后自净能力,其与污染承受力和自净力成正比。新沂市水域面积广阔,可调用水量达14×108m3,境内骆马湖水域水质可达国家二级标准[11];水利用方式多为农业灌溉、生活和工业用水,化工业等重金属污染为水体污染日渐严重的主要因素。
2.2.2 空间开发潜力
空间开发潜力包括可建设用地比例、交通可达性和人口与经济集聚度3个指标。可建设用地比例反映了区域开发建设的饱和程度,比例越大,潜力越高。城镇作为交通网络上的节点,交通可达性反映了其交通区位的优劣[12]。新沂市交通区位优越,交通运输主要以汽运、铁路为主,且正处于高铁和水运的发展期,但市内公共交通设施有待进一步完善。人口与经济集聚度分别是指单位面积上居住人口的总量和单位面积上国民生产总值[13],通过综合人口密度、城镇化体系结构、人均GDP以及建设用地二三产业产出研究区域发展情况。
2.2.3 权重判断
确定权重的方法主要包括Delphi法、两两比较法和熵值确定法。考虑到通用性、计算过程和工作量等因素,本文采用Delphi法确定权重。首先客观地选择数名专家,请他们根据相关资料和指标独立地进行权重判断;然后收集所有判断结果并计算各指标所赋权重的均值和标准差;再将计算结果返还给各位专家,重复上述过程,直到各专家给出的权重判断结果具有较强的一致性为止。利用Delphi法确定评价区域的各等级评价指标权重,构建评价指标如表1所示。
在完成评价指标指数计算后,采用互斥矩阵法进行适宜性等级划分。综合考虑资源环境承载力和空间开发潜力,根据适宜性指数建立互斥矩阵(表2)。
根据资源环境承载力指数大小,将研究区资源环境承载力分为高、较高、中等、较低和低5个等级;根据空间开发潜力指数大小,将研究区空间开发潜力也划分为高、较高、中等、较低和低5个等级;各等级彼此组合,形成25个矩阵单元,并将其归到高、较高、中等、较低和低5类适宜性程度中。资源环境承载力低的区域,无论其空间开发潜力高低,均为低空间开发适宜性;空间开发潜力低的区域,当其资源环境承载力为中等偏低时,其空间开发适宜性较低;资源环境承载力高且空间开发潜力大的区域,其空间开发适宜性也较高;资源环境承载力和空间开发潜力都属于中等偏下水平的区域,其空间开发适宜性较低。
根据一系列指标图层属性值和适宜性指标指数的获取与计算,利用ArcGIS制图分析功能,在ArcMap中进行专题图的制作与输出。本文充分考虑6个指标在研究区域各自的分布情况,尤其是重点影响因子在研究区的分布,以专题图的形式表示[14];利用ArcGIS空间分析功能,结合由Delphi法计算得到的各单因子权重,判断各单因子影响的重要程度,从而计算空间开发适宜性指数(图3)。其计算公式为:
表1 空间开发适宜性分析指标及其权重分配
表2 互斥矩阵
式中,sj为第j个单元的适宜性指数;wi为第i个指标的权重;xij为第j个单元第i个指标的指数。
从资源环境承载力和空间开发潜力两个方面进行互斥矩阵分类,得到适宜性分区并制作专题图(图4)。由图4可知,高适宜空间开发区主要分布在中部偏北,即新安镇主城区,因为主城区经济发展速度快,空间开发潜力大,人口与经济密集度高,且资源环境承载力较好;受市区辐射影响,北沟镇、唐店镇与市区交界地区空间开发适宜性也较高。就各乡镇而言,由镇中心区开始,呈同心圆状向四周扩散,适宜性程度递减。其中,窑湾、合沟等边缘乡镇受邳州市影响,加之良好的自然条件和丰厚的历史文化底蕴,存在部分中等以上适宜性的区块。然而,由于交通可达性低、乡镇各支撑要素联通困难,农业占比大、可持续意识不高,生态资源的自我再生速度降低、资源环境承载力低,导致其他乡镇空间开发适宜性较低。另外,骆马湖、沭河沿岸以及马陵山地区均为低适宜空间开发区,归因于长期以来的过饱和开发,开发潜力较低,且生态污染情况日益严重。
图3 空间开发适宜性指数分布图
图4 空间开发适宜性分类结果
本文选用的网格大小为200 m×200 m,根据各适宜性等级所占网格数量,确定各等级所占面积的数量指标(表3),可以看出,新沂市中等以上适宜性空间开发区域面积占比较少,约为7 %;其中高适宜空间开发区仅占2 %;较低适宜空间开发区占比最大,约占53 %。
表3 各等级面积统计
本文将空间开发适宜性分析结果与区域空间开发强度现状相结合[15],建立二维判别矩阵(表4),划分为5类空间开发区,分别是立体提升区、经济拓展区、适度开发区、后备发展区和生态养护区;并对研究区进行空间开发区划建议,制作专题图进行开发分区(图5)。
表4 空间开发矩阵法分区
图5 空间开发区划
对于低适宜空间开发区,无论空间开发强度如何,均划分为生态养护区;对于适宜性高且未充分开发的地区,则划为立体提升区。由图5可知,立体提升区分布在新安镇主城区、北沟和草桥镇,其中主城区可利用交通区位条件、基础设施条件和资金技术等优势,发展精细化工、食品加工、纺织、机械等第二产业,促进市区经济整体多方面提升,完善商旅服务功能;考虑到窑湾、棋盘和高流等良好的生态区位条件和较适宜的空间开发程度,可进行经济拓展开发,在骆马湖等河湖沿岸发展水稻和水产品生产,但同时也应注意生态资源可持续,以旅游业代替高污染工业;而双塘、新店和邵店镇的生态承载力较低,应重视生态养护,可选择性的发展物流业、生态农业等第三产业。
本文在充分认识土地利用适宜性评价重要性的前提下,综合考虑多方面影响因子,选取了6个评价指标;利用Delphi法判断权重,计算适宜性指数;利用互斥矩阵法划分适宜性等级并制图分析,从而将新沂市空间开发划分为高适宜性、较高适宜性、中等适宜性、较低适宜性和低适宜性5类。结合其空间开发现状,本文提出了空间开发区划和发展方式建议,开发强度由高到低分别为立体提升区、经济拓展区、适度开发区、后备发展区和生态养护区。由于本文通过网格法划分评价单元,网格大小和不同网格的邻近性导致评价指标的选择具有一定局限性,且选择过程中忽视了地域基本农田政策的部分影响;同时,Delphi法确定的专家人数有限,通过专家进行权重判断存在一定的主观性,因此如何更为合理地进行评价指标选择和权重判断,进一步提高适宜性分析的准确性有待下一步研究。
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