基于GIS的土地節(jié)約集約利用評(píng)價(jià)研究

郝天平，張洋，王志龍

(河北工程大學(xué) 資源學(xué)院，河北 邯鄲056038)

土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)是根據(jù)土地的投入和產(chǎn)出狀況，考慮土地的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益、生態(tài)效益進(jìn)行的綜合評(píng)價(jià)[1－2]。我國(guó)土地節(jié)約集約利用的研究開始于20世紀(jì)90年代，起步較晚，主要集中在土地節(jié)約集約利用的相關(guān)理論和內(nèi)涵、土地節(jié)約集約利用定量評(píng)價(jià)、土地節(jié)約集約利用途徑及區(qū)域?qū)嵺`研究等方面[3－5]。在定量評(píng)價(jià)方面施建剛等[6]利用因子分析和聚類分析法，趙旭等[7]利用聚類分析和文獻(xiàn)資料法對(duì)城市土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究，從總體上看這些方法并沒(méi)有涉及對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選，一些評(píng)價(jià)僅對(duì)結(jié)果進(jìn)行了文字性說(shuō)明，表現(xiàn)不直觀。本文運(yùn)用主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)[8]對(duì)土地節(jié)約集約的各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選出對(duì)評(píng)價(jià)影響較大的主要指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上利用層次分析法(Analytical Hierarchy Process，AHP)獲取各指標(biāo)的權(quán)重值，利用GIS對(duì)土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行制圖表達(dá)。

1 模型建立

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選

表1 土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.1 Evaluation index of land saving

表2 層次分析模型層次結(jié)構(gòu)Tab.2 Hierarchy structure of the AHP model

土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)主要包括土地利用強(qiáng)度、土地投入強(qiáng)度、土地的經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益4個(gè)方面，具體指標(biāo)如表1所示[10]，由于相同指標(biāo)在不同的地區(qū)發(fā)揮的作用不相同，所以利用主成分分析對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行篩選，得到影響評(píng)價(jià)結(jié)果的主要指標(biāo)。

將研究區(qū)分成若干小的評(píng)價(jià)區(qū)域，分別計(jì)算各區(qū)域的指標(biāo)值，計(jì)算結(jié)果用矩陣X表示。

式中:Xij－第i小區(qū)域的第j指標(biāo)(變量)的值，0 ＜i＜n，0＜j＜p。

對(duì)式(1)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，統(tǒng)一各評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱和取值范圍，得到矩陣X'

對(duì)式(2)標(biāo)準(zhǔn)化處理得到相關(guān)矩陣R

對(duì)矩陣R的特征值λi(0＜i≤p)按大小排序，根據(jù)特征值得到R的特征向量ei。

取Fi達(dá)到0.85～0.95的特征值時(shí)，第1～ i個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)便為篩選得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

1.2 權(quán)重確定

利用主成分析法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行篩選，采用層次分析法建立層次結(jié)構(gòu)(表2)，根據(jù)Saaty等提出的1～9尺度(表3)，將評(píng)價(jià)指標(biāo)量化處理。

表3 定性到定量的轉(zhuǎn)化表Tab.3 Convert qualitative into quantitative

步驟1根據(jù)準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的重要性建立判斷矩陣A

式中:aij－準(zhǔn)則層Ci與Cj比較對(duì)于目標(biāo)層A的重要程度(貢獻(xiàn)大小)。

步驟2根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)準(zhǔn)則層的重要程度建立判斷矩陣C(k)

步驟3分別對(duì)判斷矩陣A，C(k)處理，得到最大特征值及對(duì)應(yīng)的特征向量 ea，e(k)。

利用式(7)判斷矩陣的一致性，當(dāng)CR＜0.1時(shí)，判斷矩陣具有一致性，否則調(diào)整判斷矩陣。

式中:n－判斷矩陣的維數(shù)，RI通過(guò)查平均隨機(jī)一致性指標(biāo)表獲得。

利用式(8)判斷總體一致性，同理當(dāng)CR＜0.1時(shí)，說(shuō)明判斷矩陣具有一致性，否則調(diào)整各判斷矩陣。

指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算公式為

土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)結(jié)果f為

其中P表示評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理后組成的向量。

2 GIS分析

在主成分分析和層次分析建立的數(shù)量關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用GIS的空間處理能力進(jìn)行綜合分析[10－11]。GIS 分析的步驟如下:

步驟1計(jì)算指標(biāo)值。對(duì)研究區(qū)按照一定規(guī)則劃分成多個(gè)區(qū)域，計(jì)算各區(qū)域不同評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值。

步驟2矢量數(shù)據(jù)柵格化。即將多邊形矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為柵格數(shù)據(jù)，柵格的Value值為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)值。不同評(píng)價(jià)指標(biāo)生成不同柵格圖件。

步驟3代數(shù)運(yùn)算。將評(píng)價(jià)指標(biāo)柵格圖件Value值與對(duì)應(yīng)的權(quán)值相乘作為柵格圖件的新的Value值。

步驟4疊加分析。將評(píng)價(jià)指標(biāo)柵格圖件在GIS系統(tǒng)下進(jìn)行疊加，取全部圖層Value值總和，所得到的圖像即為土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)專題圖，其Value值為評(píng)價(jià)值，反映了該區(qū)域土地節(jié)約集約的平均情況。

3 案例分析

扎蘭屯市位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東部，資源豐富，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，全市行政區(qū)域總面積1.69萬(wàn)km2，總?cè)丝?5萬(wàn)，人地矛盾相對(duì)比較緊張。

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選和權(quán)重確定

利用主成分分析法對(duì)表1中的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析(表4)，確定該市的最終評(píng)價(jià)因子為人口密度、地均GDP、地均第二產(chǎn)業(yè)GDP、人均建設(shè)用地面積、地均固定資產(chǎn)投資額、地均第三產(chǎn)業(yè)GDP、人均道路面積等7個(gè)因子。

表4 特征值與貢獻(xiàn)率Tab.4 Characteristic values and contribution rate

在確定判斷矩陣的過(guò)程中，應(yīng)用Matlab軟件對(duì)3位專家給出的判斷矩陣進(jìn)行權(quán)重計(jì)算和一致性檢驗(yàn)，結(jié)果均符合要求。通過(guò)對(duì)結(jié)果算術(shù)平均，得到該市建設(shè)用地節(jié)約集約評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣為

各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重為W=[0.198 0.134 0.091 0.096 0.137 0.062 0.060]。

3.2 空間分析與評(píng)價(jià)結(jié)果

將該市土地劃分為18個(gè)小區(qū)域，新增的7個(gè)屬性字段，分別對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的評(píng)價(jià)指標(biāo)值。在ArcGIS下利用ArcToolBox的Polygon to Raster工具將18個(gè)區(qū)域的矢量圖轉(zhuǎn)化為柵格圖，其中Value field選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)，共計(jì)產(chǎn)生7個(gè)柵格圖件。用ArcMap打開7個(gè)柵格圖件，利用Spatial Analyst工具條下的Raster Calculator工具做代數(shù)運(yùn)算，使柵格圖件的Value值為原值與該評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的乘積。利用同樣的工具對(duì)7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)柵格圖求和，生成新的柵格圖層。新的柵格圖即為該市土地節(jié)約集約利用評(píng)價(jià)專題圖(圖1)，其value值便為該區(qū)域的評(píng)價(jià)值。

從圖1可知，顏色較深的2、5、6區(qū)域評(píng)價(jià)值較高，均達(dá)到了0.78以上，反應(yīng)了這部分區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，土地節(jié)約集約程度較高;顏色越淺的區(qū)域評(píng)價(jià)值越低，土地節(jié)約集約利用程度越低;該市東北部為山地，土地節(jié)約集約利用程度最低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也是該市的最低。將評(píng)價(jià)結(jié)果與該市土地節(jié)約集約普查的結(jié)果進(jìn)行對(duì)照，發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果與普查結(jié)果是基本吻合的?？傊C合運(yùn)用主成分分析和層次分析的評(píng)價(jià)反應(yīng)了區(qū)域土地利用節(jié)約集約情況。該實(shí)例證明利用主成分分析確定評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用層次分析法獲取各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值，最后發(fā)揮GIS的統(tǒng)計(jì)分析能力進(jìn)行土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)的方法是合理可行的。

4 結(jié)論

1)使用數(shù)學(xué)知識(shí)和專家經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ拖嘟Y(jié)合確定評(píng)價(jià)因子及其權(quán)重，不僅避免了數(shù)學(xué)方法的機(jī)械性，同時(shí)也避免了專家的主觀性。

2)在評(píng)價(jià)過(guò)程中引入了GIS技術(shù)，使評(píng)價(jià)的過(guò)程和結(jié)果數(shù)據(jù)都可以直觀的表現(xiàn)，減少了工作時(shí)間和工作量，節(jié)約了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法需要的后期人工繪圖的人力、財(cái)力和物力。

3)通過(guò)主成分分析和層次分析，不僅體現(xiàn)了各評(píng)價(jià)指標(biāo)的表面信息，更挖掘了評(píng)價(jià)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系等深層次信息，使土地節(jié)約集約評(píng)價(jià)更科學(xué)，更具說(shuō)服力。

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