基于POI数据的“黄三角”土地利用水平与土地生态安全的空间耦合研究

韩 琭，张 敏

(山东财经大学 公共管理学院，山东 济南 250014)

一、引 言

自黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家战略以来，处于该区域的黄河三角洲(以下简称“黄三角”)在经济发展取得突破性进展的同时，土地供求矛盾日益突出，土地资源过度开发、生态环境退化等问题日益严峻。社会经济发展与土地利用水平、土地生态安全之间的矛盾，成为“黄三角”实现高质量发展的桎梏。在数字经济时代，5G网络、大数据、工业互联网、人工智能等技术逐渐融入社会[1]，大数据技术在医疗保障、绿色智能制造、智能出行、智慧城市建设等诸多领域迅猛发展，在多个学科和研究领域发挥着重要作用。在此背景下，如何搭乘数字经济的快车，依托大数据等现代化手段打破土地利用效率低下、土地生态系统稳定性不足的困境，成为学界关注的重要议题。

POI(Point of Interest，兴趣点)是大数据中重要的空间信息资源数据，主要包括名称、经纬度、类别等重要属性，代表城市中各种地理实体在空间上的位置，在空间处理软件中以点的形式表示。本文土地利用水平即指代土地集约利用水平，以各类型POI数据点在空间上的密集程度表征。近年来，学者们利用POI数据展开了一系列研究，研究成果主要集中于城市结构研究以及空间特征研究两方面。城市结构方面，POI数据广泛应用于建筑物功能识别，城市边界界定、城市蔓延测度[2-4]等；空间特征方面，学者们从城市空间结构、生活设施空间分布特征、旅游休闲热点区空间分布的区际差异等层面进行了探讨[5-7]。在数字浪潮的推动下，POI数据逐渐引入到土地利用的研究中，涉及城市轨道交通、城市景观、城市群热岛效应[8-10]等方面。

关于土地集约利用的研究，当前一方面集中探讨土地集约利用评价、时空演变特征、影响因素等[11-13]，另一方面则从土地财政、政策设计[14-15]等视角对土地集约利用的优化策略展开讨论。其中，开发区用地、耕地、工业用地、建设用地[16-17]等类型用地是主要研究对象。研究尺度涉及全国、城市群、省市尺度[18-20]。研究方法上，学者们运用TOPSIS模型、多因素综合评价、改进ISODATA、集对分析等方法[21-23]进行土地利用水平的测算。梳理土地生态安全相关文献，早期研究侧重于土地质量评价、土地生态安全概念、理论基础[24-25]等，局限于概念理解和定性分析。近年来，研究重点以土地生态安全评价[26]为主，并逐渐由单一的评价层面向预警、调控层面[27-28]扩展。研究区域面向全国、流域、省市尺度[29-30]。研究方法上，学者们基于PSR模型及其衍生模型，运用综合指数法、变异系数法、生态足迹法、物元方法[31-33]等对研究区域进行土地生态安全评价，在指标体系构建和评价方法创新方面具有极大的借鉴意义。前期研究多聚焦于土地集约利用或土地生态安全单一层面的定量研究，随着可持续发展理念、生态文明建设的推进，学者们开始将生态安全理念与土地集约利用相融合，探究其相互关系[40]，剖析土地利用对生态环境的影响效应[41]，而关于土地利用水平与土地生态安全耦合协调的研究尚不多见[42]。

上述成果为本研究提供了丰富的理论依据与实证支撑，但仍存在研究空间。例如，POI数据涉及省域、县域，主要面向市级尺度，而针对城市群以及流域范围的研究相对匮乏；运用大数据对土地集约利用的研究并不多见；系统分析土地利用水平与土地生态安全二者关系的实证研究有待扩充等。鉴于此，本文以促进土地集约利用和土地生态安全协调发展为出发点，借助ArcGIS平台以及区域POI数据，测度2019年“黄三角”土地利用水平；基于综合指数法、耦合协调度模型等，构建土地生态安全评价模型，进而探讨二者空间耦合分布格局，以期为“黄三角”生态文明建设和高质量发展提供依据。

二、理论框架

土地利用水平和土地生态安全作为可持续发展领域研究的前沿，二者之间存在相互影响、相辅相成的关系。随着资金的投入和生态环境质量的提高，土地利用水平有所提升，进而带动土地经济产出效益的增加，将更多资金投入到生态保护中，土地生态安全进一步得到改善；另一方面，环境污染、土地利用粗放等问题对区域土地承载力造成极大压力，制约土地利用水平的提高。因此，二者的耦合协调是推进可持续发展的关键，也是实现高质量发展的内在要求。土地利用水平和土地生态安全的作用机理如图1所示。

图1 理论框架图

合理的土地集约利用能够促进土地生态安全水平的提高。土地集约利用本质是实现经济效益的最大化，但在土地利用过程中单纯追求经济效益，而忽略产业粗放的发展方式，必然会致使资源耗竭、生态环境遭到破坏、土地生态功能弱化等问题的出现，从而对土地生态安全造成负面影响。相反，合理的土地集约利用则能够促进生态环境的改善，提高土地生态安全水平。首先，土地集约利用过程中的要素配置会改变土地利用与社会经济的作用路径，带动土地经济产出效益以及政府财政收入的增加，从而将更多资金投入到土地生态保护中，用以治理水土流失、工业污染等生态问题，促进生态环境的改善，提高土地生态安全水平。其次，合理开发利用土地资源，调整土地利用结构，如增加生态用地的面积，提高森林覆盖率，对土地生态安全水平的提高具有正向促进作用。

保障土地生态安全是提高土地利用水平的前提和基础。一方面，土地生态安全意味着生态环境良好，资源可持续利用，有助于增加生态环境的正外部效应，创造更多土地价值，并带动区域经济发展，提升土地利用水平。另一方面，土地生态安全能够提供良好的自然生态景观，既能发展区域特色生态旅游产业，打造连片生态旅游区，提升投入产出，又能在土地开发过程中促进环境保护，推动土地利用水平的提高。而严重的环境污染以及粗放的土地利用方式导致土地超出合理的承载能力，土地资源承载力的恶化进一步对土地利用水平产生负反馈的作用。

三、研究区域概况及研究方法

(一)研究区域概况

黄河三角洲高效生态经济区位于黄河入海口沿岸地区，其范围为东经117°45-119°19′和北纬37°14′-38°11′，包括山东省东营市、滨州市、潍坊市、德州市、淄博市和烟台市的19个县(市、区)，总面积约2.65万平方公里，区域内后备土地资源与石油资源极为丰富。2019年，全域人口达1 024万人，地区生产总值为9 686.6亿元，地区的经济发展呈现出稳中向好的发展趋势。

在黄河流域生态保护和高质量发展等国家战略的推进下，“黄三角”生态文明建设成效显著，但土地粗放利用、未利用地得不到开发、土地利用效率低下等问题依然存在，严重制约着土地资源的集约高效利用；同时，区域土地生态系统脆弱、水资源保障形势严峻、污染源未及时处理、土壤盐渍化等诸多生态和水资源问题亟待解决。“黄三角”作为黄河流域重要的生态屏障，科学协调其土地利用水平与土地生态安全是落实黄河流域生态保护和高质量发展的重要着力点，因此，选取“黄三角”地区作为研究区域符合国家战略的要求。

(二)数据来源

考虑到2019年黄河流域生态保护和高质量发展上升为重大国家战略，且POI数据获取具有时限性，因此本文重点选取2019年作为研究时间点，研究数据主要包括2019年“黄三角”POI数据、土地利用现状遥感监测数据和社会经济统计数据。

1.POI数据

作为新型地理数据，POI数据是对空间实体的位置描述。通过观测地理实体在空间上的集聚状态，一定程度上能够反映区域土地利用水平[34]。本文在数据清洗的基础上，参考POI数据分类标准[35]对原始数据进行重分类，考虑到人类社会活动对土地利用水平所产生的影响，最终将原始数据分为五大类，分类结果详见表1。

表1 POI数据分类表

2.指标数据

本文指标数据中，土地利用现状遥感监测数据(栅格数据，分辨率为1 km)黄河三角洲区域来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)，社会经济和生活统计数据来源于2019年各地市和县区市统计年鉴以及当地国民经济与社会发展统计公报。部分指标根据已获取数据计算得出。

(三)指标体系

DPSIR模型相较于传统的研究模型，更能揭示人类活动与土地生态安全间的因果关联，多维度评价区域土地生态安全。本文结合“黄三角”地域性特征和经济发展实际，借鉴已有研究成果[36]，并参考“黄三角”发展规划，基于驱动力、压力、状态、影响、响应五个层面选取18个指标，构建土地生态安全评价指标体系(表2)。

表2 “黄三角”土地生态安全评价指标体系

(四)研究方法

为科学分析土地利用水平与土地生态安全二者空间耦合分布格局，本文所采用的研究方法和模型如下。

1.土地利用水平测算

(1)核密度分析法

核密度分析能够分析空间点要素在邻近空间中的密度，直观地展现各类POI数据的空间聚集特征[37]。本文利用核密度分析法测算各类POI数据的周围密度：

(1)

其中，F(x)是x处的核密度估计值；h为带宽，即距离衰减阈值，取值如表3所示；n为样本总数；k为空间权重函数；Dax为POI数据点a和x之间的距离。

(2)改进的CRITIC赋权法

在对核密度分析结果进行归一化处理的基础上，改进的CRITIC赋权法，能够利用相关系数以及像元值的平均数确定各类POI数据的权重[6]：

(2)

其中，Wq为第q类POI数据的权重，Mq代表第q类POI的平均像元值；Corrpq表示第p个特征和第q个特征的相关系数；p表示特征总数。由此得到各类POI数据的权重值，如表3所示。

表3 各类POI数据权重及带宽

(3)土地利用水平综合评价

运用ArcGIS的分区统计工具，得出各县区核密度平均值，在此基础上结合各类POI数据的权重，通过栅格计算器测算土地利用水平的综合评价值：

(3)

其中，Sk代表第k个地区土地利用水平的综合评价值；Vqk代表第k个地区第q类POI数据的核密度平均值。

2.土地生态安全评价

(1)数据标准化处理

在对“黄三角”土地生态安全进行综合评价之前，需对各项指标数据进行标准化处理，统一其量纲。

正向指标：

(4)

负向指标：

(5)

其中，Yij为各项指标经过标准化处理后的无量纲化值，Xij为第i个地区第j个指标的原始数值，Xjmin为所有地区中第j项指标的最小值，Xjmax为所有地区中第j项指标的最大值。

(2)熵权法

为消除主观人为因素的影响，以使评价结果更为准确，本文选用熵权法确定各项指标的权重。

计算第i个地区第j个指标的比重：

(6)

计算第j项指标的熵值ej：

(7)

计算第j项指标的权重，即熵权：

(8)

(3)土地生态安全综合评价

将标准化处理后的数据与权重加权叠加，采用综合指数法得到土地生态安全综合评价值，并根据自然间断点法将综合评价值划分为五个等级，如表4所示。土地生态安全综合评价计算公式：

(9)

其中，Hi为第i个地区土地生态安全的综合评价值，Yij各项指标经过标准化处理后的无量纲化值，Wj为第j项指标的权重。

表4 土地生态安全等级评价标准

3.土地利用水平与土地生态安全空间耦合分析

(1)耦合协调度模型

耦合协调度模型在一定程度上能够反映土地利用水平与土地生态安全的耦合与协调发展水平。耦合度用以表征土地利用水平与土地生态安全的相互作用程度：

(10)

协调度模型：

T=αSk+βHi

(11)

(12)

其中，C为耦合度，T为综合调和指数，D为耦合协调度，α和β分别为土地利用水平和土地生态安全的权重值，考虑到二者同等重要，取α=β=0.5。参考现有研究成果[38]，将耦合协调度划分为10个区间，如表5所示。

表5 耦合协调度等级划分标准

(2)双变量空间自相关模型

空间自相关分析能够探索研究区域内，各空间位置与周围临近位置是否具有空间关联性，包括全局空间自相关分析和局部空间自相关分析[39]。全局空间自相关分析用以衡量变量间是否具有空间自相关性，全局Moran′s Ⅰ指数：

(13)

局部空间自相关分析能够进一步分析空间集聚特点，通常用Local Moran’s Ⅰ指数来表示：

(14)

四、结果与分析

(一)“黄三角”土地利用水平空间特征分析

利用ArcGIS自然间断点法将土地利用水平划分为5个等级，得到“黄三角”土地利用水平空间分布，如图2所示。“黄三角”地区土地利用水平整体呈现南高北低的空间分布格局，各行政单元之间土地利用水平差距较大。南部地区中，以滨城区、东营区、寿光市、莱州市为中心，其土地利用水平居于首位。滨州市作为“黄三角”开发建设的核心区域，极大地推动了滨城区土地的高效利用；东营区、寿光市和莱州市作为沿海城市，区位条件优越，其交通发展、工业布局、社会建设等方面逐渐完善，一定程度上促使该区域土地利用处于高等水平。高青县、邹平市、寒亭区集中在滨城区等核心城市的周边，通过核心城市明显的辐射带动作用，该区域县市基础设施日益完善，城乡一体化的战略大幅度提升了该区域土地利用水平。庆云县土地利用水平仅次于核心城市，主要原因是庆云县地势平坦，交通便利，是连接北京、天津、济南的重要枢纽。相比之下，“黄三角”北部地区土地利用水平较低。无棣县、沾化区、利津县、垦利区土地利用处于较低水平，一方面，区位条件及其自然资源禀赋是影响土地利用水平的重要因素，另一方面，这些地区大多以发展第一、二产业为主，服务业发展稍显薄弱，经济增速较缓，致使土地利用程度不高。河口区作为胜利油田主产区之一，具有丰富的能源矿产储量，但基础设施建设薄弱，且水域占地面积较大，虽能够为农业生产以及水产养殖提供必要的水利资源，也导致该地区土地利用水平居于末位。

(二)“黄三角”土地生态安全空间特征分析

通过ArcGIS对“黄三角”19县(市、区)土地生态安全状况进行空间分析，得到“黄三角”土地生态安全空间分布，如图3所示。“黄三角”土地生态安全空间格局分化明显，整体呈东高西低的空间分布特征。由于区位条件、社会经济发展水平等差异，土地生态不安全县区(Ⅰ级)主要分布于“黄三角”西部，包括庆云县、惠民县、阳信县、乐陵市。此外，西部地区的高青县、邹平市人均GDP较低、服务业占比较少，导致其土地生态安全程度为较不安全等级(Ⅱ级)。中部的无棣县、沾化区、利津县、滨城区、博兴县以及东部的昌邑市土地生态安全为Ⅲ级，即临界安全等级，表明人类活动对土地生态系统已有一定程度的干扰，土地生态系统极不稳定，仅能维持基本生态服务功能。相比之下，“黄三角”东部地区基础设施建设较完善，在自然地理条件、社会经济发展等方面存在先天优势。整体来看，河口区、垦利区、东营区、寿光市土地生态安全等级为安全级(Ⅴ级)。河口区、垦利区湿地资源丰富且生物多样性富集，占据生态优势；东营区、寿光市由于城市化水平、经济发展水平、环境保护力度等均呈良好态势，居于“黄三角”地区土地生态安全保护较高水平。广饶县、寒亭区土地生态安全状况为较安全等级(Ⅳ级)，归因于地区GDP增长率、公共预算支出水平较高以及生态文明建设与环境保护方面的努力；莱州市作为首批沿海开放城市之一，近年来经济社会发展水平的提高促使该区域土地生态安全等级为Ⅳ级。

图2 “黄三角”土地利用水平空间分布

图3 “黄三角”土地生态安全空间分布

(三)“黄三角”土地利用水平与土地生态安全空间耦合协调分析

运用耦合协调度模型，借助ArcGIS可视化工具，分析“黄三角”土地利用水平与土地生态安全空间耦合分布格局，如图4所示。从整体角度分析，“黄三角”土地利用水平与土地生态安全的耦合协调度处于轻度失调、濒临失调、勉强协调、初级协调区间，且以轻度失调和濒临失调为主。其中，耦合协调低值区集中分布于“黄三角”北部，高值区零散分布于“黄三角”南部，整体呈现“大集聚、小分散”的分布格局。无棣县、沾化区、河口区、垦利区、广饶县、惠民县以及利津县由于土地利用水平与土地生态安全等级之间尚不匹配，致使该区域土地利用水平与土地生态安全整体协调性较差，耦合协调度为轻度失调。邹平市、乐陵市、庆云县、阳信县、博兴县、高青县、昌邑市受经济发展、人类活动以及资源禀赋等因素的制约，耦合协调度介于0.39-0.49之间，为濒临失调。滨城区、莱州市与寒亭区土地利用水平处于较高水平，土地生态安全等级处于临界安全之上，因此其耦合协调度处于勉强协调阶段。东营区和寿光市两个发展较好的主城区处于初级协调区间，其土地利用水平与土地生态安全等级最高，表明地方政府在提升土地利用水平的同时，重视区域土地生态安全的保护以及区域生态文明的建设。总体而言，“黄三角”尚未达到土地利用水平与土地生态安全的协调发展阶段，多数县区的土地利用水平和土地生态安全等级的耦合程度有待提升。

图4 “黄三角”土地利用水平与土地生态安全耦合协调度空间分布

(四)“黄三角”土地利用水平与土地生态安全空间自相关分析

本文借助GeoDa软件，通过测度“黄三角”土地利用水平与土地生态安全的Moran′s I值，进一步探析二者耦合的空间关联性。在p=0.05的显著性约束下，“黄三角”全局Moran′s I为-0.254，Z为-2.01，通过了5%的显著性水平检验。由此表明，“黄三角”土地利用水平与土地生态安全之间具有显著的负向空间关联性，耦合协调度高(低)的地区与周边地区趋于离散的空间分布特征，区域化相异程度较高。为进一步分析空间集聚特征，利用双变量局部Moran′s I指数以及LISA集聚图进行局部空间自相关分析，并依据分析结果将“黄三角”各行政单元集聚类型进行归类，如表6所示。

表6 “黄三角”LISA空间集聚类型

可以看出，2019年“黄三角”局部空间关联类型可分为HL(高-低)集聚、HH(高-高)集聚、LH(低-高)集聚、不显著四类。其中，HL集聚类型的行政单元有6个，分别是乐陵市、庆云县、惠民县、阳信县、滨城区、邹平市，这些地区土地利用水平较高，土地生态安全等级相对较低，主要分布于“黄三角”西部。东营区、寿光市土地利用水平与土地生态安全都处于“黄三角”较高水平，因此为HH型集聚。“黄三角”LH集聚类型分布于垦利区和利津县，与土地利用水平相比，其土地生态安全等级相对较高。除此之外，其他县区没有明显的聚集或离散特征，因此需发挥东营区、寿光市等中心县区的辐射带动作用，加强各行政单元之间的联系，促进各地区之间经济的协同提升，从而减小地域空间差异，实现“黄三角”高质量发展。

五、结论与建议

(一)主要结论

本文以2019年“黄三角”19县(市、区)为研究对象，尝试在POI数据的基础上测算土地利用水平，并基于DPSIR模型和综合指数法对土地生态安全进行评价，最后通过构建耦合协调度模型以及双变量空间自相关模型，探寻“黄三角”土地利用水平与土地生态安全两者之间的空间关联特征。主要结论如下：

1.“黄三角”土地利用水平整体呈南高北低的空间分布特征，各行政单元之间土地利用水平差距较大。南部地区的滨城区、东营区、寿光市、莱州市土地利用水平居于首位，受核心城市的辐射带动作用，较高利用水平的地区主要集中在滨城区等核心城市的周边。相比之下，北部地区以发展第一、二产业为主，经济发展较为缓慢，土地利用率较低，致使“黄三角”南北两部土地利用水平空间差异显著。

2.“黄三角”土地生态安全整体上呈东高西低的空间分布特征。东部的河口区、垦利区湿地资源丰富，占据生态优势；东营区、寿光市城市化水平、经济发展水平、环境保护力度等均呈良好态势，土地生态安全等级最高。中部的无棣县、沾化区、滨城区、博兴县等6个行政单元，处于临界安全状态。西部地区由于土地生态系统不稳定、社会经济发展水平差异，阳信县、惠民县、高青县等县区多处在临界安全状态之下。

3.“黄三角”土地利用水平与土地生态安全的耦合协调度处于轻度失调、濒临失调、勉强协调、初级协调四个区间，并以轻度失调和濒临失调为主。耦合协调低值区主要集中在“黄三角”北部，高值区零散分布于“黄三角”南部，呈现“大集聚、小分散”的空间格局特征。总体而言，“黄三角”土地利用水平与土地生态安全的耦合协调状况不容乐观，多数县区土地利用水平和土地生态安全等级的耦合程度有待提升。

4.全局自相关结果表明，“黄三角”土地利用水平与土地生态安全之间存在显著的空间负相关性，且通过显著性检验。局部自相关结果表明，“黄三角”LISA空间集聚类型分为HH(高-高)集聚、HL(高-低)集聚、LH(低-高)集聚、不显著四类。其中，HL集聚区分布在“黄三角”西部，HH与LH类型聚集在“黄三角”东部。

(二)政策建议

基于上述研究结论，为促进“黄三角”土地利用水平与土地生态安全的协调发展，结合二者耦合协调类型，提出以下差异化措施：

1.加快数字化发展，推进土地高效利用。针对轻度失调区域，如河口区、垦利区等，土地利用水平较低，闲置土地未充分利用，但其湿地资源丰富，土地生态安全等级较高。对此，应紧随《黄河三角洲高效生态经济区发展规划》，统筹土地利用总体规划、生态环境保护规划，优化土地利用配置机制，提升土地资源要素空间配置效率。并尝试将大数据等新技术作为提升土地利用水平的有效手段，推动土地资源的数据化管理，助力黄河流域高质量发展。此外，积极推进东营市“现代化湿地城市”的建设，推动生态化改造，加大环境治理资金投入力度，改善区域生态环境状况，从而提升其国际生态竞争力。

2.健全生态环境保护体系，发展绿色经济。对于乐陵市、庆云县、阳信县等濒临失调区域，土地生态安全等级有待提高，今后应坚持生态文明建设理念，健全生态环境保护体系，不断提高森林覆盖率与城市绿化率，同时，优化地区产业结构，发展绿色经济，从而降低工业发展带来的污染，推动生态环境保护，进一步促进土地利用水平与土地生态安全协调关系的发展。具体而言，该类地区应重点关注昌邑市盐碱地改良，加快高标准农田建设，实现以生态安全引领粮食安全；充分利用乐陵市的枣林产业，逐步推进生态环境绿色发展；明确划定生态保护红线，重点关注博兴县、高青县生态保护修复工作，推进“黄三角”生态空间一体化保护目标的实现。

3.构建新发展格局，推动“黄三角”高新技术产业发展。针对勉强协调县区，如寒亭区、莱州市、滨城区，一是加快数字政府建设，积极推进政务的数字化转型，优化人才发展体制机制，为“黄三角”产业转型营造良好环境；二是深化供给侧结构性改革，继续推进以绿色循环为核心的新型工业化强市战略。围绕“黄三角”科技创新和高质量发展总体目标，聚焦于“黄三角”资源优势与战略优势的同时，全力打造第三产业以及新能源等高新技术产业。寒亭区可应用其政策优势，打造优势产业集群，借助数字经济的推动力促进产业数字化转型，实现区域产业链再造，以强化国内大循环，并以产业链、供应链布局创新链，推动“黄三角”形成以创新为核心的内生驱动力，实现“以内为主，内外联动”的新发展格局。

4.发挥核心城市辐射带动作用，拉动区域一体化发展。“黄三角”高质量发展必须重视经济区内部各区域之间的协调发展，东营区、寿光市作为“黄三角”核心城市，土地利用水平与土地生态安全的耦合协调度为初级协调，今后应聚焦于区域之间横向的关联效用，把握好“黄三角”区域一体化的政策，以生态优先为原则，进一步优化利用土地资源，加强基础设施建设，继续推进大数据、互联网与实体经济的融合，借助自身的数字化转型升级，加大对周围城市的经济辐射和反馈机制，以信息流优化人流、资源流和资金流在“黄三角”区域内的自由合理流动，打破“数据壁垒”“信息孤岛”，形成以“核心带动周边，周边同步发展”的发展态势，争取区域共同发展，最终实现“黄三角”的高质量发展。