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廣西城市土地集約利用時空差異分析

2017-09-12 13:27:16周麗青楊如軍詹長根
水土保持研究 2017年2期
關(guān)鍵詞:利用水平評價

周麗青, 楊如軍, 詹長根

(1.武漢大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 武漢430072; 2.廣西國土資源信息中心, 南寧530028)

廣西城市土地集約利用時空差異分析

周麗青1, 楊如軍2, 詹長根1

(1.武漢大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 武漢430072; 2.廣西國土資源信息中心, 南寧530028)

城市土地集約利用是城市可持續(xù)發(fā)展的前提。首先,采用指標(biāo)頻率統(tǒng)計法和德爾菲法從土地投入強(qiáng)度、利用強(qiáng)度、利用效益及利用可持續(xù)性四個方面構(gòu)建了城市土地集約利用評價指標(biāo)體系;其次,采用主成分分析法對廣西(2005—2014年)及其14個地級市(2014年)城市土地集約利用水平進(jìn)行綜合評價。結(jié)果表明:2005—2014年,廣西城市土地集約利用水平呈現(xiàn)逐年遞增趨勢;2014年,廣西14個市土地集約利用水平空間差異較大,表現(xiàn)為:桂北、桂南、桂中地區(qū)較高,桂東次之,桂西較低的特點,土地集約利用的空間差異與各市的區(qū)位條件、發(fā)展基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有一定關(guān)系。

城市土地集約利用; 時空差異; 主成分分析; 廣西

城市土地是城市社會、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的空間載體,其利用效率對城市社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人居環(huán)境建設(shè)具有重要影響[1]。我國人多地少,當(dāng)前又正處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展時期,2014年,我國城鎮(zhèn)化率水平達(dá)到54.77%,城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展導(dǎo)致城市土地供需矛盾日益突出。與此同時,城市土地利用粗放、開發(fā)效率低等現(xiàn)象普遍存在。城市土地集約利用,對優(yōu)化配置城市土地資源、緩解用地壓力、提高土地利用效率、引導(dǎo)城市土地利用方式由外延擴(kuò)張向內(nèi)涵挖潛轉(zhuǎn)化具有重要意義[2]。相關(guān)學(xué)者對城市土地集約利用評價進(jìn)行了大量研究。評價區(qū)域涉及全國[3]、區(qū)域[4]、省[5]、市[6]、開發(fā)區(qū)[7]、功能區(qū)[8]、宗地[9]等多空間尺度下的城市土地集約利用水平評價;評價指標(biāo)體系可引用《建設(shè)用地節(jié)約集約利用評價規(guī)程》(TDT1018—2008)中建設(shè)用地節(jié)約集約利用評價指標(biāo)體系[10],或采用“壓力—狀態(tài)—響應(yīng)”(PSR)模型構(gòu)建評價指標(biāo)體系[11],或從“低碳視角”構(gòu)建指標(biāo)體系[12],大多數(shù)學(xué)者從經(jīng)濟(jì)、社會和生態(tài)環(huán)境三個方面構(gòu)建城市土地集約利用評價指標(biāo)體系[13];評價方法主要采用多因素綜合評價法[14]、主成分分析法[15]、模糊綜合評價法[16]等。2000—2012年,廣西城鎮(zhèn)建成區(qū)面積增長了1.3倍,土地城鎮(zhèn)化現(xiàn)象嚴(yán)重,城市用地的快速擴(kuò)張容易導(dǎo)致土地資源浪費、土地利用低效等問題,對廣西城市土地集約利用水平進(jìn)行研究,對于摸清廣西城市土地集約利用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢具有重要意義。本文以廣西及其14個地級市為研究對象,構(gòu)建城市土地集約利用評價指標(biāo)體系,采用主成分分析法對廣西城市土地集約利用狀況進(jìn)行綜合評價,并結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H情況對土地集約利用水平時空差異進(jìn)行分析,為提高廣西城市土地集約利用水平提供參考。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

廣西地處中國南方沿海,是中國唯一一個沿海自治區(qū),位于東經(jīng)104°26′—112°04′、北緯20°54′—26°24′,下轄南寧、柳州、桂林等14個地級市。廣西土地總面積為23.76萬km2,截至2014年底耕地面積442.24萬hm2,林地面積1 332.08萬hm2,城鎮(zhèn)村及工礦用地86.9 hm2。廣西東西長約771 km,南北寬約634 km,西延云貴高原東,東接兩廣丘陵,南臨北部灣海面,地勢由西北向東南傾斜,四周多山地與丘陵,中部和南部多平地,山多地少水缺,喀斯特地貌廣布。北回歸線橫貫廣西中部,屬于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),熱量豐富,雨水豐沛。廣西位于“一帶一路”交匯對接的重要節(jié)點和關(guān)鍵區(qū)域上,2014年,廣西地區(qū)生產(chǎn)總值為1.57萬億元,比上年增長8.5%,常住人口為4 754萬人,其中少數(shù)民族人口占總?cè)丝诘?7.18%,少數(shù)民族人口總數(shù)在全國居第一位。2005—2014年全區(qū)城市建設(shè)用地面積占市轄區(qū)的比重增加了0.8%,全區(qū)城市建成區(qū)面積從678 km2增加到1 075 km2,增加了58.55%。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文以各地級市市轄區(qū)作為基礎(chǔ)評價單元,數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒(2005—2014)》、《廣西統(tǒng)計年鑒(2015)》及相關(guān)統(tǒng)計公報,或經(jīng)計算整理獲得。

2 研究方法

2.1 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

在CNKI數(shù)據(jù)庫中,對2007—2016年城市土地集約利用評價相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行匯總,從土地投入強(qiáng)度、土地利用強(qiáng)度、土地利用效益及土地利用可持續(xù)性四個方面[17-20]對土地集約利用評價指標(biāo)進(jìn)行歸類,根據(jù)指標(biāo)選取的全面性、科學(xué)性及可操作性等原則,依據(jù)指標(biāo)頻率大小初步確定評價指標(biāo)體系,再通過特爾菲專家討論法確定最終的城市土地集約利用評價指標(biāo)體系,見表1。

表1 城市土地集約利用評價指標(biāo)體系

2.2 主成分分析法

本文采用主成分分析法對廣西城市土地集約利用水平進(jìn)行評價。城市土地集約利用評價涉及指標(biāo)較多,指標(biāo)間關(guān)系復(fù)雜,主成分分析方法可以將多個相關(guān)指標(biāo)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)不相關(guān)的主成分,通過主成分來代替指標(biāo)的原始信息。主成分分析方法具有兩個顯著優(yōu)勢,一是用較少的變量去解釋原始數(shù)據(jù)中的大部分變異;二是各主成分的權(quán)重可以根據(jù)主成分方差貢獻(xiàn)率獲得,客觀賦權(quán)法可以保證評價結(jié)果不受人為主觀因素的影響[21]。主成分分析法在城市土地集約利用評價中的一般步驟為:

2.2.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 為消除不同指標(biāo)量綱的影響,采用標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化方法對評價指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理。

(1)

2.2.2 計算主成分權(quán)重 以15個評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值作為變量構(gòu)建矩陣,用SPSS 17.0軟件做主成分分析,計算出矩陣的特征值、各主成分的方差貢獻(xiàn)率和因子載荷矩陣。主成分權(quán)重根據(jù)各主成分的方差貢獻(xiàn)率與累計方差貢獻(xiàn)率的比值計算求得。

(2)

式中:λk表示主成分權(quán)重;Pk表示主成分貢獻(xiàn)率。

2.2.3 計算主成分因子得分 利用“主成分特征值的平方根乘特征向量等于因子載荷量”的性質(zhì)計算出特征向量[21],再計算出各城市每年的各主成分的因子得分。

(3)

式中:Rik為第i個城市第k個主成分的因子得分;Wj表示第j個指標(biāo)的特征向量。

2.2.4 計算綜合得分 根據(jù)主成分得分及權(quán)重,采用綜合指數(shù)法計算城市土地集約利用水平綜合得分。

Si=Rikλk

(4)

式中:Si為綜合得分;Rik為主成分因子得分;λk為主成分權(quán)重。

為更直觀反映城市土地集約利用水平的差異,對綜合得分進(jìn)行百分制轉(zhuǎn)換。

(5)

式中:Ti為百分制得分;Smax,Smin分別為綜合得分最大值與最小值。

3 結(jié)果與分析

3.1 廣西城市土地集約利用時間變化分析

以2005—2014年廣西全區(qū)城市土地為評價對象,對廣西城市土地集約利用的時間演變進(jìn)行分析。運用SPSS軟件對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到各主成分特征根及方差貢獻(xiàn)率,按照特征根大于1的原則提取主成分,見表2。

表2 主成分特征根與方差貢獻(xiàn)率

由表2可知,主成分1和主成分2累計方差貢獻(xiàn)率為94.96%,基本上能夠反映原始指標(biāo)的絕大部分信息。為使因子載荷矩陣中的系數(shù)更加顯著,從而更加容易解釋主成分所反映的信息,采用最大方差法對初始因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),得到旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣,并計算出特征向量,見表3。

表3 旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣與特征向量

按照公式(1—5) 計算出歷年廣西城市土地集約利用綜合分值,見表4。

表4 2005-2014年各主成分因子得分、綜合得分、百分制得分

由表4可知,2005—2014年廣西城市土地集約利用水平呈上升趨勢,同期,廣西人口城市化比重由26%提高到27%,人均GDP由8 590元提高到33 090元,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入由8 916.82元提高到24 669元,表明城市土地集約利用水平隨著城市化水平提高而顯著提升,城鎮(zhèn)居民的生活水平得到改善。2009—2010年,廣西城市土地集約利用水平提升了近15個百分點,主要是由于2010年廣西地均固定資產(chǎn)投資、單位工業(yè)用地產(chǎn)值和建成區(qū)綠化覆蓋率與其他年份相比出現(xiàn)較快增長,相比于2009年,各指標(biāo)分別提高了43.02%,39.69%,17.23%,土地投入、產(chǎn)出效益及土地利用可持續(xù)性水平的顯著提高帶動了城市土地集約利用水平的提高。從表4各主成分因子得分及綜合排名可看出,城市土地集約利用綜合得分與主成分1得分趨于一致,這主要是由于主成分1的貢獻(xiàn)率(86.43%)決定的。主成分1對除“地均第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員”和“工業(yè)用地比率外”以外的各項指標(biāo)載荷值都較大,基本上能全面反映土地投入水平、利用強(qiáng)度、產(chǎn)出效益及可持續(xù)利用狀況,廣西城市土地集約利用水平變化主要受主成分1所反映信息影響。“地均第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員”和“工業(yè)用地比率”主成分載荷系數(shù)接近于0,說明在今后發(fā)展中廣西應(yīng)大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),擴(kuò)大就業(yè)容量,加強(qiáng)加大用工信息對接,鼓勵和引導(dǎo)更多人選擇在區(qū)內(nèi)就業(yè),同時加大職業(yè)培訓(xùn)力度,填補技術(shù)型工人和管理型人才缺口,加快工業(yè)轉(zhuǎn)型升級步伐,走新型工業(yè)化道路。總體而言,隨著土地投入水平的提高,10 a來廣西城市土地集約利用程度逐漸加強(qiáng),土地利用效益和可持續(xù)性不斷延續(xù)和增大。

3.2 廣西城市土地集約利用空間差異分析

3.2.1 主成分提取結(jié)果及因子得分結(jié)果與分析 為對廣西城市土地集約利用水平的空間差異進(jìn)行分析,以2014年14個地級市市轄區(qū)為評價對象,進(jìn)行城市土地集約利用評價。同理,計算出旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣(表5)及廣西14個地級市土地集約利用水平綜合評分(表6)。

表5 旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

根據(jù)表5可得出,主成分1對人均建設(shè)用地面積、人均道路面積、人均公園綠地面積、建成區(qū)綠化覆蓋率有較大的載荷系數(shù),反映土地利用強(qiáng)度及利用可持續(xù)性;主成分2對地均固定資產(chǎn)投資額、地均公共財政支出、地均第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地均財政收入有較大的載荷系數(shù),反映土地經(jīng)濟(jì)投入及產(chǎn)出水平;主成分3對地均社會消費品零售總額、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入有較大的載荷系數(shù),反映土地利用效益水平;主成分4主要反映單位工業(yè)用地上的經(jīng)濟(jì)效益。

表6 2014年各市土地集約利用評價因子得分及綜合得分

計算結(jié)果表明:柳州市土地集約利用綜合得分最高,貴港市最低。其中,柳州、南寧、桂林市在土地利用強(qiáng)度及利用可持續(xù)性、土地經(jīng)濟(jì)投入及利用效益水平指標(biāo)上的得分居14個城市前列,故綜合得分較高;防城港市由于建成區(qū)面積及工業(yè)用地面積遠(yuǎn)小于其他各市且經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá),各項地均投入、地均產(chǎn)出指標(biāo)名列前茅,因而在土地經(jīng)濟(jì)投入、產(chǎn)出水平及單位工業(yè)用地經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)上得分較高;北海市在土地利用強(qiáng)度、可持續(xù)性及單位工業(yè)用地經(jīng)濟(jì)效益得分較高,在土地利用效益水平得分低;梧州市在土地經(jīng)濟(jì)投入及產(chǎn)出水平得分較高,而在土地利用強(qiáng)度及可持續(xù)性得分低;玉林市在土地利用效益水平得分高,在利用強(qiáng)度、可持續(xù)性及投入水平得分低;相對而言,來賓、賀州等7市在4個主成分上的得分均較低,集約利用水平較差。從各主成分看,土地利用強(qiáng)度及利用可持續(xù)性得分較高的城市主要有柳州、南寧、桂林、北海市;土地經(jīng)濟(jì)投入及產(chǎn)出水平得分較高的城市主要有防城港、梧州、南寧、桂林市;土地利用效益水平得分較高的城市主要有柳州、南寧、桂林、玉林市;單位工業(yè)用地經(jīng)濟(jì)效益得分最高的城市主要有防城港、北海、梧州、玉林市。

3.2.2 土地集約利用水平空間差異分析 運用SPSS聚類分析中的K-中心聚類對14個城市的土地集約利用水平進(jìn)行聚類分析,將其劃分為高度集約利用、中度集約利用、低度集約利用、粗放利用4類,利用ArcGIS制作2014年廣西各市土地集約利用水平分布圖(圖1),結(jié)合表6可知廣西城市土地集約利用的空間差異具有以下特點:

(1) 廣西城市土地利用集約利用總體水平較低。14個地級市中,有7個地級市的土地集約利用水平為低度集約利用和粗放利用,占整個評價區(qū)域城市總數(shù)的50%。上述結(jié)果表明廣西各城市土地資源未得到充分利用,可能存在閑置浪費或用地布局不合理的現(xiàn)象。另一方面也表明廣西各城市在土地集約利用潛力上仍有較大提升空間。

圖1廣西城市土地集約利用水平空間分布

(2) 廣西城市土地集約利用水平空間差異明顯。根據(jù)表6,集約利用水平最高的是柳州市,為82.026分;集約利用水平最低的是貴港市,為42.026分;柳州市的集約利用水平幾乎是貴港市的兩倍。在空間上,廣西城市土地集約利用水平大致呈現(xiàn)出桂北(桂林)>桂南(南寧、防城港、北海、欽州)>桂中(柳州、來賓)>桂東(梧州、賀州、玉林、貴港)>桂西(河池、百色、崇左)的規(guī)律,各地區(qū)城市土地集約利用平均水平分別為桂北76.24,桂南66.92,桂中66.77,桂東57.39,桂西44.33。

桂北地區(qū)旅游業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá),2014年桂林第三產(chǎn)業(yè)增加值位居全區(qū)第三,僅次于南寧和柳州;人口密度在各市中最高,工業(yè)用地比率居第四位,土地利用強(qiáng)度大;同時,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中注重環(huán)境建設(shè)和保護(hù),人均公園綠地面積及建成區(qū)綠化覆蓋率均位列前三。因此,桂北地區(qū)土地集約利用水平最高。

桂南由以南寧為首的中心城市群—南寧、防城港、北海、欽州組成,依托沿海港口的區(qū)位優(yōu)勢,這四個城市所轄區(qū)域組成的北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)在國家“十一五”規(guī)劃中被列為全國首個國際區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作區(qū),是西部大開發(fā)和面向東盟開放合作的重點地區(qū)。2014年北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)各項主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)繼續(xù)領(lǐng)先全區(qū),北部灣4市地區(qū)生產(chǎn)總值比上年增長13%,增速高于全區(qū)4個百分點,占全區(qū)比重為34.77%;公共財政收入比上年增長8.12%,增速高于全區(qū)0.17個百分點。作為廣西開放發(fā)展的前沿地區(qū),北部灣城市群的土地利用投入及產(chǎn)出效益很高,土地集約利用水平也相對較高。

柳州、來賓為桂中地區(qū),柳州作為廣西第二大城市及最大的工業(yè)城市,是以工業(yè)為主、綜合發(fā)展的區(qū)域性中心城市和交通樞紐,汽車、機(jī)械、冶金等支柱產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展的同時,第三產(chǎn)業(yè)也在蓬勃興起,集聚效應(yīng)的優(yōu)勢日益突出,因此柳州市的土地利用強(qiáng)度、土地利用效益及土地利用可持續(xù)性均高于其他城市。來賓市以高能耗、資源型產(chǎn)業(yè)為支柱,第三產(chǎn)業(yè)尚在興起階段,城市土地資源利用效率低,降低了桂中地區(qū)城市土地集約利用水平。

梧州、賀州、玉林、貴港為桂東地區(qū),以現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)及外向型經(jīng)濟(jì)為重點。梧州和玉林作為北部灣經(jīng)濟(jì)圈與珠三角經(jīng)濟(jì)圈交匯節(jié)點,地理位置優(yōu)越,工業(yè)發(fā)展迅速,2014年單位工業(yè)用地工業(yè)產(chǎn)值分別位居第三、第四,土地利用效益高,且玉林市注重土地利用可持續(xù)性,污水處理率達(dá)99%。賀州與貴港發(fā)展較為落后,地均第二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、地均財政收入、單位工業(yè)用地產(chǎn)值等指標(biāo)在各地級市中均為倒數(shù),土地利用方式較為粗放,降低了區(qū)域整體土地集約利用效益水平。

河池、百色、崇左為桂西地區(qū),礦產(chǎn)資源豐富,但由于大石山區(qū)地形復(fù)雜,交通不便,資源優(yōu)勢未能有效轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)優(yōu)勢,經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后。河池、百色、崇左三市在土地利用強(qiáng)度、投入強(qiáng)度、利用效益及可持續(xù)性四個方面指標(biāo)均遠(yuǎn)落后于其他各市,各主成分因子得分基本為負(fù)值。百色市得益于高度集中的鋁礦資源,形成了以鋁為主導(dǎo)的新工業(yè)基地,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展比其他兩市更具有活力,為低度集約利用,但桂西地區(qū)總體土地集約利用水平低。

(3) 城市土地集約利用水平的空間分布特征與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間分異特征基本吻合。因為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平直接影響政府的財政投入以及單位面積土地上的經(jīng)濟(jì)效益。為比較各城市的土地集約利用水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系,繪制2014年廣西自治區(qū)各市集約利用水平與城市人均GDP比較圖(圖2)。圖2中,各市人均GDP由大到小排列,除桂林、玉林、來賓三市的土地集約利用水平是上升的,另11個城市的土地集約利用水平均比前一城市低,集約利用水平與人均GDP水平基本相適應(yīng)。人均GDP高的城市其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般較高,柳州、南寧、防城港、北海、梧州5市的人均GDP排名前五,經(jīng)濟(jì)水平位于前列,且它們的土地集約利用水平也較高,貴港、河池等市經(jīng)濟(jì)落后,其集約利用狀況較差。

圖22014年廣西各城市人均GDP與集約利用水平比較

4 結(jié)論與討論

(1) 研究結(jié)果表明:2005—2014年廣西城市土地集約利用水平呈現(xiàn)逐年遞增趨勢;2014年14個市土地集約利用總體水平不高,且地區(qū)差異明顯,在空間上大致呈現(xiàn)出桂北>桂南>桂中>桂東>桂西的規(guī)律,城市土地集約利用水平的高低基本能反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

(2) 區(qū)位條件、發(fā)展基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是造成空間差異的主要因素。柳州、南寧、桂林在以上三方面都有優(yōu)越性,為高度集約利用,但在某些方面也存在明顯不足,例如柳州市地均財政支出倒數(shù)第三,南寧、桂林市地均固定資產(chǎn)投資額也只是處于中等水平。防城港、北海、梧州、玉林四市依托沿海港口區(qū)位優(yōu)勢,為中度集約利用,今后應(yīng)統(tǒng)籌土地與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。來賓、賀州等市土地投入及利用強(qiáng)度、利用效益及可持續(xù)性水平均較低,都有很大的挖掘潛力。因此要從各城市特點出發(fā),結(jié)合土地規(guī)劃,制定相應(yīng)措施,促進(jìn)城市土地集約利用。

(3) 土地利用具有集聚經(jīng)濟(jì)和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益,但由于土地報酬遞減規(guī)律的作用,過度利用和投入可能引起邊際效益遞減問題,或產(chǎn)生交通擁堵、資源短缺等城市病。因此土地開發(fā)利用應(yīng)遵循適度原則,在掌握區(qū)域城市土地利用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上確定合理的開發(fā)程度,實現(xiàn)土地利用效益最大化。

(4) 本文采用頻率統(tǒng)計法和特爾菲專家討論法,并結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性構(gòu)建指標(biāo)體系,但對指標(biāo)的相關(guān)性、合理性及適用性缺乏論證。利用數(shù)據(jù)進(jìn)行驗算,確定某個指標(biāo)是城市土地集約利用評價的核心指標(biāo)或基礎(chǔ)指標(biāo),替代指標(biāo)或輔助指標(biāo),并做出合理的解析是未來研究的重要方向。

[1] 吳得文,毛漢英,張小雷,等.中國城市土地利用效率評

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AnalysisofSpatial-TemporalDisparityofUrbanLandIntensiveUtilizationinGuangxiZhuangAutonomouseRegion

ZHOU Liqing1, YANG Rujun2, ZHAN Changgen1

(1.SchoolofResourceandEnvironmentSciences,WuhanUniversity,Wuhan430072,China; 2.GuangxiLandandResourcesInformationCenter,Nanning530028,China)

Intensive utilization of urban land is a prerequisite for the sustainable development of the city. Firstly, an evaluation index system was constructed from the aspects of land investment intensity, land use degree, land use benefit and land use sustainability by adopting the frequency statistics and Delphi; secondly, intensive urban land utilization degree in Guangxi Zhuang Autonomouse Region from 2005 to 2014 and that of its 14 cities in 2014 were synthetically evaluated by using the principal component analysis. The results show that the intensive urban land utilization of Guangxi Zhuang Autonomouse Region presented a rising trend from 2005 to 2014; the spatial differences of the intensive land utilization degree of 14 cities in Guangxi Zhuang Autonomouse Region were obvious in 2014, Guibei,Guinan and Guizhong were higher, Guidong was the second and Guixi was the lowest, and there was a certain relationship between the spatial differences of intensive land utilization and regional conditions, development foundation and economic growth of 14 cities.

urban land intensive utilization; spatial-temporal disparity; principal component analysis; Guangxi Zhuang Autonomouse Region

2016-03-22

:2016-04-19

廣西自治區(qū)國土資源廳公開招標(biāo)項目”廣西國土資源綜合評價分析”(GXZC2015-G3-0576-GTZB)

周麗青(1994—),女,江西贛州人,碩士研究生,研究方向為土地利用。E-mail:1315554213@qq.com

楊如軍(1967—),男,廣西柳州人,高級工程師,研究方向為國土資源大數(shù)據(jù)分析。E-mail:1175890842@qq.com

F293.2

:A

:1005-3409(2017)02-0272-06

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