武漢市土地利用變化研究

李菁　陳丹玲　尤耀林

摘要：運用區位熵分解模型和空間洛倫茨曲線從土地利用類型變化方向、變化速率和變化態勢3方面分析武漢市及其各城區2009-2013年土地利用結構的時序演變特征及空間分布差異。結果表明：①在變化方向上，除園地和其他土地外，其余各城區土地利用類型面積變化方向與全市總體趨同。②在變化速率上，各城區草地面積變化速率大于、小于或等于全市速率。其余各地類變化速率只有高于或低于全市平均水平兩種情況。③在變化態勢上，各地類熵值或下降或上升，空間洛倫茨曲線表現出明顯的“三近五遠”特征。

關鍵詞：區位熵分解模型，洛倫茨曲線，土地利用結構，武漢市

中圖分類號：F293.2 文獻標識碼：B

文章編號：1001-9138-（2016）09-0028-35 收稿日期：2016-07-06

1 引言

土地利用結構變化是區域人地關系的直接反映，是不同土地利用類型之間互動、互斥直至相互平衡的動態發展過程，也是我國目前乃至未來可預見的時間里，土地利用系統演變的主要特征。一直以來，有關土地利用結構變化的研究都是理論界探討的焦點，學者們圍繞不同尺度土地利用結構變化的時空特征、驅動機制、地域差異及土地利用結構變化與效益的相關性等方面展開了系統的思考與研究。在研究方法上，Kianoush利用GIS空間分析方法，研究了印度首都新德里土地利用變化對農業盈利能力的影響。Wang以黃河流域1990-2010年陸地衛星TM數據為樣本，利用土地利用指數動態模型，對導致土地利用變化的主要因素進行探索。曲福田從農轉非、農用地內部土地利用及非農用地內部土地利用3個方面總結土地利用變化對碳排放效應的影響。孫哲基于Logistic-CA-Markov模型針對趨勢發展、生態環境保護和綜合發展3種情景，模擬和預測了無錫市2020年土地利用結構變化，并對其驅動因子展開深入討論。也有學者運用土地利用變化重要性指數、土地利用變化面積比重和林草植被變化指數等3個指標，分析1998-2010年間黃河河口鎮—潼關地區土地利用結構變化的數量及結構特征。這些方法從不同角度揭示了土地利用結構變化的復雜過程，對土地利用格局優化和經濟發展具有重大理論和現實意義，但忽略對土地利用變化過程中具體指標的測算，缺乏微觀上對區域土地利用結構變化整體特征的把握。趙小汎通過對遼寧省土地利用結構的時空變化特征及地域差異的研究，認為與傳統研究方法相比，區位熵分解模型可以更好地詮釋土地利用結構變化特征，值得推廣并運用。

武漢市是我國新型城鎮化的先行城市和中部崛起的戰略支點，是集華中金融、行政中心、人口及文化中心于一體的特大都市。近年來，武漢市開展了大規模的城市建設，土地利用結構調整頻繁，在土地資源總量剛性約束的限制下，如何實現各地類之間的合理配置，并在此基礎上最大限度地發揮土地效益成為武漢市土地利用過程中亟需解決的關鍵問題。本文以武漢市2009-2013年土地利用數據為基礎，運用改進的區位熵分解模型和空間洛倫茨曲線對土地利用的數量及空間形態結構變化進行研究，揭示武漢市土地利用結構的時空演變規律，為實現區域內各土地利用類型的帕累托最優配置提供科學支撐。

2 研究方法與數據來源

2.1 區位熵分解模型

區位熵是衡量區域某生產要素空間分布狀態的重要指標，由P.Haggett率先提出并運用于區位分析中，其本質涵義是比率的比率。將其應用到土地利用結構變化分析中，是指某區域某種土地利用類型的面積占區域該土地類型總面積的比重與該地區土地總面積占區域土地總面積比重之比。公式為：

各地類面積百分比/土地總面積百分比

式中：為區位熵；為某地區某種土地利用類型面積；為整個區域某種土地類型總面積；為某地區土地總面積；為整個區域土地總面積。

區位熵分解模型的基本原理是：

①區位熵變化方向模型

不同土地利用類型面積變化前后，和可能發生不定向變動，但研究區間內武漢市各城區行政區劃界限并沒有進行大規模調整，和相對固定不變。故此，區位熵變化方向模型可以表示為：

式中：和分別為武漢市各城區、武漢市土地利用類型面積的差值，和分別為2009年武漢市各城區、武漢市某種土地利用類型面積，和分別為2013年武漢市各城區、武漢市土地類型面積。通過和的計算，考察研究期內武漢市及其各城區土地利用類型數量的增減變化特征及土地利用類型的變化方向。

②區位熵變化速率模型

在把握武漢市及其各城區土地利用類型的變化總體方向的基礎上，利用起始和終止時間段各土地利用類型占比的差值來考量各地類變化速率。其中，為土地利用類型變化速率指標。

③區位熵變化態勢模型

土地利用結構的變化不僅是總量上的靜態量化，也是伴隨時間序列逐步推移的動態演化過程。因此，該模型采用靜態區位熵和動態區位熵這兩個指標對武漢市各城區不同地類區位熵變化態勢進行分析。公式如下：

式中：、為靜態區位熵值，為動態區位熵值。

2.2 洛倫茨曲線

洛倫茨曲線（Lorrenze Curves）實質是主要用于測度地區之間的收入差距及國民收入分配問題的一條分布曲線，最早由美國統計學家洛倫茨（M.Lorrenz）于1905年提出，又稱實際分配曲線。其基本內涵是以收入獲得者在總人口中的累計占比為橫軸，以各比例人口所得收入累計占比為縱軸，依據頻率的累計數繪制而得，并以此來表示收入在國民之間分配的不平等程度。當洛倫茨曲線與橫坐標呈45°夾角時，則把這條曲線稱為絕對平均線，此時表明每個人的收入是絕對均勻的。曲線斜率越大，則表示區域之間財富分配愈不均等。反之愈均等。

將洛倫茨曲線同區位熵分解模型相結合，通過分析武漢市及其各城區不同地類洛倫茨曲線的彎曲情況，實證測度各土地利用類型變化態勢。洛倫茨曲線圖的繪制過程如下：

①以區位熵分解模型所得熵值大小為依據，分別計算出武漢市及其下轄城區各地類面積和土地總面積的累計百分比；

②以土地總面積累計百分比為橫軸，以各地類面積累計百分比為縱軸，各取100為坐標單位長度，將各坐標點依次描繪成線，得到各土地利用類型的洛倫茨曲線圖。

2.3 數據來源

本文基礎數據主要來源于武漢市2009-2013年土地利用變更調查數據，為研究之便，本研究將江岸、江漢、硚口、漢陽、武昌、洪山、青山7個區的土地資源數據統一納入中心城區數據中，不另作分類。

3 結果分析

3.1 區位熵變化方向分析

依據武漢市各城區值的變化情況，將各地類面積增加方向定義為正，反之則為負。從圖中可以得出以下結論：2009-2013年間，全市各區耕地、林地、草地、水域及水利設施用地面積變化特征趨同，面積變化方向為負。其中，江夏區與洪山區接壤，直接受到其經濟輻射的影響，土地擴張迅速。同時該區也是未來工業發展聚集地，要順利實現組團式推進產業集聚升級和空間的輻射擴散，必須積極推進建設用地的開發，因此江夏區成為城鎮村及工礦用地面積增加最多，耕地、林地和草地面積減少最多的城區。林地減少量最少的是中心城區，為91.92hm2，漢南區未來將以發展現代農業為基礎，因此其農業用地面積在全市所轄城區里變化量最少。各城區城鎮村及工礦用地和交通運輸用地的面積變化量均為正，城鎮村及工礦用地面積增加量最多的3個城區為江夏區、蔡甸區和新洲區，分別為4611.3hm2、2723.13hm2、2570.55hm2。交通運輸用地增加量及水域、水利設施用地減少量最多城區坐落在黃陂區。除蔡甸區和黃陂區園地面積有所增加以外，其余城區園地面積均有不同程度的減少。對其他土地而言，除中心城區和蔡甸區面積變化量為負，其余城區其他土地面積均呈現正方向變動。

從整個市域的角度分析，在研究區間內，全市耕地減少幅度最大，其次為水域及水利設施用地和林地。相比之下，武漢市城鎮村及工礦用地和交通運輸用地面積在4年內快速增加，反映其土地城鎮化主要是以犧牲農用地為代價進行的，加強農業用地及生態用地的保護力度將是武漢市面臨的一大挑戰。如圖1、圖2所示。

3.2 區位熵變化速率分析

在把握武漢市及其各城區土地利用類型的變化總體方向的基礎上，利用起始和終止時間段各土地利用類型占比的差值來分析各地類面積變化速率。

2009-2013年間，黃陂區和新洲區耕地占比差值有所增加，且武漢市耕地面積總量明顯減少，因此黃陂和新洲兩區耕地面積減少速率小于市耕地面積減少速率，而中心城區、東西湖區、漢南區、蔡甸區及江夏區耕地面積雖有減少，但相應占比下降，由此說明該5個區域耕地面積減少速率大于武漢市的減少速率。對于林地而言，只有黃陂區的林地減少速率低于武漢市，其余各城區的林地變化速率均高于黃陂區速率，也高于全市平均水平。對園地而言，存在兩種情況，其一，園地占比與園地面積變化方向一致，中心城區、東西湖、漢南及江夏4個區域園地面積減少速率大于全市速率。其二，園地占比與園地面積變化方向相反，新洲區園地面積有所減少，但其占比卻為正值，表明新洲區園地增加速率位于全市平均水平之上。對草地來說，中心城區、江夏、蔡甸及新洲4區草地減少速率大于全市速率。相比之下，漢南城區內草地面積減少速率和武漢市的速率持平。從交通運輸用地來看，漢南、江夏及黃陂3個區域交通運輸用地面積增加速率高于全市速率，其余城區內該地類變化速率低于全市速率。類似的，武漢市有兩個城區水域及水利設施用地面積減少速率略大于全市，但唯有黃陂區其他土地增加速率大于全市速率。如圖3、圖4所示。

3.3 區位熵變化態勢分析

結合區位熵變化速率，從區位熵來分析各地類變化態勢。各城區耕地區位熵變化態勢與耕地占比方向一致，但由于其耕地占比增減幅度不大，因此整個區域耕地區位熵值變化很小，漢南區耕地區位熵幾乎不變。中心城區耕地區位熵變化最大，黃陂和新洲兩區雖耕地占比變化速率不同，但區位熵值變化量趨同，均升高0.02，蔡甸區和江夏區也是如此，該兩區域區位熵值均下降0.01。對于園地而言，各城區區位熵值有升有降，但幅度并不顯著。對林地來說，區位熵最大的黃陂區，其區位熵上升了0.02，某種程度上加深了林地分布的不均勻化程度。對于草地而言，漢南和江夏兩區草地區位熵值近乎不變。其余城區熵值變化方向與占比變化方向一致。黃陂、江夏這兩個熵值最高的城區，其區位熵上升，而中心城區等熵值較低地區草地區位熵下降，表明相對于研究初期而言武漢市草地分布均衡度下降。各城區城鎮村工礦用地區位熵與其占比變化方向一致，中心城區和黃陂區雖區位熵值相差較大，但兩區域熵值均下降0.02。蔡甸區交通運輸用地區位熵值保持不變，原因是其耕地占比幾乎不變。對水域及水利設施用地而言，黃陂和蔡甸區其熵值保持不變，其余均與該地類占比變化方向一致。其他水利設施用地除黃陂和新洲區熵值變化不顯著之外，中心城區和蔡甸區區位熵值呈現下降趨勢，其余地區均有不同程度上升。如圖5、圖6所示。

3.4 洛倫茨曲線分析

通過對2009和2013年的各地類洛倫茨曲線進行對比分析，可以清晰看出：園地、林地、草地、水域及水利設施用地和其他土地的洛倫茨曲線上各城區的排列順序一直保持不變，說明2009-2013年間，該5地類增減幅度較接近于全市平均水平。值得注意的是，從耕地和水利水域設施用地來看，各城區熵值連線的斜率幾乎趨同，表明各城區該兩地類增減幅度與全市同步。對于耕地的洛倫茨曲線來說，曲線上各城區的排列順序由中心城區、東西湖區、漢南區、蔡甸區、江夏區、黃陂區和新洲區變為2013年的中心城區、東西湖區、江夏區、蔡甸區、黃陂區、漢南區和新洲區，其中中心城區和東西湖兩區的順序沒有發生改變，表明兩區域在研究區間內耕地變化幅度較小。城鎮村及工礦用地面積增減幅度較大的為黃陂、新洲、江夏3區，所以其在區位熵曲線的位置相應調整。其中東西湖區和中心城區這兩點間連線的斜率突然變大，說明該類用地在這兩區分布較為集中。交通運輸用地曲線的各區位熵排列次序變動顯著。如圖7、圖8所示。

其次利用Geni系數對各地類分布的均衡程度進行定量測度，從表1可知：2009-2013年間，Geni系數小于0.2的地類為耕地、交通運輸用地及水域及水利設施用地，說明這3地類在全市分布處于高均衡狀態，其中又以交通運輸用地分布最為均勻。相對而言，林地、草地、城鎮村及工礦用地和其他土地在全市的分布差異性很大，與洛倫茨曲線所表現出的空間分布特征相吻合。從變化方向上來看，Geni系數呈現“四增四減”態勢。耕地、林地、草地和水域及水利設施用地Geni系數增加，其余地類Geni系數則向減少方向變化。

4 結論和討論

4.1 結論

（1）總體上，各地類面積量的變化表現為方向的變化，面積和方向直接影響占比差值，占比差值反映速率，同時占比差異作用于區位熵值，熵值反映態勢。它們共同構成了土地利用結構變化測度模型。

（2）從變化方向來看，區域地類面積的變化方向不單純依靠獨個城區力的推動，而是各區變化數量加權結果的體現。

（3）從變化速率來看，占比差值與面積二者的變化方向存在差異性，并非同步。從武漢市與各城區整體和部分的關系來看，各部分變化速率大小不一。

（4）從變化態勢來看，不同研究階段區位熵值和洛倫茨曲線的變化從不同維度揭示各地類的變化趨勢。二者在邏輯上相互補充，互為依賴。各地類熵值或下降或上升，空間洛倫茨曲線表現出明顯的“三近五遠”特征，Geni系數呈現“四增四減”趨勢。

4.2 討論

本文與以往運用傳統區位熵模型分析土地利用結構變化的研究有所不同，更加注重土地利用變化過程中具體指標的測算，并從微觀上對區域土地利用結構變化整體特征進行把握。但同時應該意識到的是，時間指標對土地利用系統演化速率的影響與制約，并且本研究采用的洛倫茨曲線和Geni系數只能反映各土地利用類型在全市分布的空間異質性，而無法對各城區內部各地類的集中和分散程度進行定量計算。后續的研究思路將對各城區內部土地利用類型的變化態勢及機理進行更深入的分析和探索。

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作者簡介：

李菁，華中科技大學公共管理學院副教授，研究方向為土地經濟與房地產管理。

陳丹玲，華中科技大學公共管理學院碩士研究生，研究方向為城市土地利用管理。

尤耀林，西安科技大學地質與環境學院碩士研究生，研究方向為地理信息技術。