浙江省縣域建設用地坡譜形態特征及空間格局

吳亞玲，袁麗

(1.黔西南民族職業技術學院，貴州 興義 562400；2.云南中地空間信息技術有限公司，云南 昆明 650051)

建設用地上山有城鎮建設用地上山與鄉村建設用地上山之分，近十幾年來，在快速城鎮化背景下，中國的建設用地上山現象以城鎮為主流，且多以“低丘緩坡綜合開發利用試點”“城鎮上山”“工業上山”等名義或形式出現[1-3]。正常情況下，建設用地一般布局于地形平緩之處，但在特殊情況下，也會布局于坡地之上。如果某地在建設用地擴張過程中，開始日益頻繁地占用坡地，此即建設用地上坡現象，常稱“建設用地上山”[4]。規模化的建設用地上山現象在國外較為少見，相關研究也不多；但中國是一個人口眾多、城鎮化正快速推進且耕地資源緊缺的多山國家，建設用地上山現象較為常見，并且仍在持續[5]，因而有必要對該現象進行研究與探討。

描述和測度建設用地上山，需同時利用建設用地信息和地形因子信息。以往涉及這2類信息的相關研究可歸納為3個方向：一是建設用地擴張特征(及其影響因子)分析[6-8]，二是建設用地適宜性評價[9-11]，三是土地利用類型分布(及變化)特征與地形梯度關系分析[12-15]。已有研究成果中，方向一更側重分析探討建設用地水平擴張模式，僅在探討影響因子時，偶有提及地形因子；方向二大多非常重視將地形因子(尤其是坡度)納入評價指標體系，并為其賦予較高權重，但對地形因子的分級卻較為粗略，且所用分級體系大多借鑒自農林生產領域，而非專門面向開發建設活動；方向三大多能做到在細分地形梯度的基礎上開展有關分析，但僅將建設用地擺在與耕地、草地、水域、林地等并列的位置，且僅能展現建設用地與其他用地之間在地形梯度上的相對位置關系，但對建設用地本身在地形梯度上的分布及變化特征鮮有報道[16]。

在影響建設用地布局的常見地形因子(高程、坡度、坡向)中，坡度因子通常相對更重要[17]，建設用地與坡度的關系是當下城市發展研究的一個重點。為此，本文針對建設用地這一具體的土地利用類型，借助“建設用地坡譜”[16]，用于描述建設用地在坡度梯度上的分布及變化特征，并以浙江省為案例研究區，構建相關坡譜形態描述參數，通過參數間比較、篩選等方式，對建設用地上山現象的描述和測度問題開展初步研究。該研究可為描述和測度建設用地上山現象提供初步的理論和方法支持，并為浙江省相關規劃決策提供科學參考。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

浙江省位于中國東部沿海，長江三角洲南翼，地理坐標118°01′～123°10′E，27°02′～31°11′N。全省下轄90個縣級行政區劃單位(圖1)。全省陸域面積為10.18萬km2，其中，山地和丘陵占74.63%，平原和盆地占20.32%，河流和湖泊占5.05%，素有“七山一水二分田”之稱。全省地形復雜多樣，地勢西南高、東北低，大致可分為浙北平原、浙西中山丘陵、浙東丘陵、浙中金衢盆地、浙南山地、東南沿海平原及濱海島嶼等6個地形區。浙江省經濟發展水平居全國前列，總體呈現環杭州灣地區經濟社會發展最為發達、溫臺地區次之、金衢麗地區相對滯后的發展格局[18]。浙江是國內最早進行低丘緩坡綜合開發利用試點的省份，自2002年以來，大部分縣域陸續出現不同程度的建設用地上山現象，選擇該省作為案例研究區，將使研究結果具備較強代表性。

圖1 浙江省縣級行政區劃及地形

1.2 數據來源與處理

1.2.1 數據來源

主要數據源包括數字高程模型和遙感影像。①數字高程模型為SRTM DEM v4.1，下載自http://srtm.csi.cgiar.org/，用于生成坡度信息。②遙感影像為Landsat8 OLI影像L1T產品，下載自https://glovis.usgs.gov/，用于提取建設用地信息。為保證影像質量，所下載影像的云量均控制在10%以內。

為確保分析過程及標準一致性，該研究中所有地理空間分析的空間參考統一使用“WGS_1984_UTM_Zone_50 N”，像元分辨率統一為30 m，重采樣方法統一為三次卷積插值。主要數據處理和分析平臺為：ENVI 5.1、ArcGIS 10.2、Excel 2016和SPSS 17。

1.2.2 坡度信息提取

先后對DEM進行投影轉換、鑲嵌、重采樣和裁剪，得到研究區30 m分辨率DEM柵格。基于該DEM柵格，先后利用ArcToolbox中的“Slope”工具和“Int”工具，生成以度數法表示的整型坡度柵格。

1.2.3 建設用地信息提取

參考有關文獻[19-21]，開展基于地物指數閾值分割法的建設用地信息提取：首先，針對每一景多期影像，運用多時相增強地物指數(multitemporal enhanced object index，MEOI)，基于人工閾值分割，結合人工目視修正，分步提取建設用地信息；然后，對所生成的各景建設用地柵格進行鑲嵌，進而裁剪，得到研究區建設用地柵格；最后，進行基于專家知識和參考資料的人工目視修正，利用Kappa系數作為精度評價指標，進一步提高建設用地信息提取精度。

1.2.4 建設用地坡譜構建

本文中建設用地坡譜(建設用地面積頻率坡度譜)，特指在特定統計區內，以坡度因子為自變量，以其所對應建設用地面積占統計區總建設面積的頻率因子為因變量的統計圖表或模型[16]。

①變量選取：自變量為坡度，因變量為建設用地面積頻率。②統計區確定：以縣域為基本統計單元。③統計時點選擇：坡度為2000年2月(SRTM數據主要獲取自該時段)，建設用地為2015年前后(以2015年為主，含少部分2014年及2016年數據)。④自變量取值區間確定：[0°, 45°)。⑤自變量區段劃分：以1°為間隔。

1.3 坡譜形態描述方法

利用建設用地坡譜為了更直觀地反映浙江省建設用地上山現象。在已有常規空間統計方法上，本文應用了坡譜平均值、標準差、偏度、峰度、信息熵、順向累加關鍵值6個參數進行坡譜形態描述。

1.3.1 坡譜平均值

用于確定數據分布的平均位置，公式：

(1)

式(1)中，μ為坡譜平均值，即平均坡度，單位為°；n為坡度區段總數，因該研究設置了45個坡度區段，故n=45；Mi為第i個坡度區段的中點坡度值，單位為°，因該研究設置的坡度間隔為1°，第i個坡度區段的坡度區間為[i-1,i)，故Mi=i-0.5；Pi為第i個坡度區段的頻率，在該研究中表示建設用地面積頻率，即第i個坡度區段的建設用地面積與取值區間內所有坡度區段建設用地面積總和之比。

1.3.2 坡譜標準差

用于度量數據分布的離散程度，公式：

(2)

式(2)中σ為坡譜標準差，單位為°。

1.3.3 坡譜偏度

用于判別及度量數據分布相對于對稱型分布而言的偏斜方向及偏斜程度，公式：

(3)

式(3)中，SK為坡譜偏度，無量綱。當SK>0時為右偏型分布，當SK=0時為對稱型分布，當SK<0時為左偏型分布。

1.3.4 坡譜峰度

用于度量數據分布相對于標準正態分布而言的陡緩程度，公式：

(4)

式(4)中，K為坡譜峰度，無量綱。當K>0時為尖峰型分布，當K=0時為標準型分布，當K<0時為扁平型分布。

1.3.5 坡譜信息熵

用于度量數據分布的均勻程度，公式：

(5)

式(5)中H為坡譜信息熵，無量綱。

1.3.6 坡譜順向累加關鍵值

順向累加關鍵值(forward cumulative critical value，FCCV)是指順自變量由小到大方向累加各區段頻率之和達某一指定關鍵頻率時所對應的自變量值[16]。在本文中，將關鍵頻率設為95%，用于確定順著由小到大方向絕大部分(95%)建設用地所達到的最大坡度位置，并以F95%表示，單位為°。

2 結果與分析

2.1 建設用地坡譜形態特征

面積頻率坡度譜曲線是常用的地學信息圖譜手段之一，在描述地形特征方面有著直觀易懂且細節豐富的優點。

圖2整體展示了浙江省2015年90個縣域的建設用地面積頻率坡度譜曲線分布情況。直觀而言，建設用地面積頻率值僅分布于圖中橫坐標偏左或縱坐標偏下的狹窄范圍內，表明建設用地坡譜曲線形態特征總體相對簡單。順坡度變陡(由左及右)方向看，大致以4°為界，可明顯劃分出2個特征差異明顯的坡度區段：在[0°, 4°)坡度區段，建設用地面積頻率高值集中出現，且建設用地面積頻率分布范圍非常寬(最低可至0%，最高可至約53%)，下降速率非常快(每變陡1°平均下降約8%)；在[4°,45°)坡度區段，建設用地面積頻率的高值極少出現，且建設用地面積頻率分布范圍較窄(最低至0%，最高僅至約8%)，下降速率非常慢(每變陡1°平均下降不到0.1%)。從建設用地面積頻率最大值出現的區段位置看，以[0°,2°)區段最為集中(有88個縣域如此)，尤以[1°,2°)區段居多(有52個縣域如此)。以上分析表明，建設用地布局具有極強的趨平特性，且其坡譜曲線形態多呈相對簡單的“L”形和以[1°,2°)區段為峰值點的單峰形。這種形態上的簡單性，意味著較小的不確定性，有利于利用相對簡單的參數對其進行描述和測度。

圖2 浙江省2015年90個縣域建設用地坡譜曲線

為從不同角度定量刻畫研究區各縣域建設用地坡譜形態特征，繪制了6個坡譜形態描述參數的頻數分布直方圖(圖3)。平均值μ集中于[1°,5°)，

圖3 各坡譜形態描述參數頻數分布

整體呈快速減少趨勢，說明建設用地布局的趨平特性極強；標準差σ集中于[2°,7°)，整體呈先增后減趨勢，說明建設用地分布較為集中于均值附近；偏度SK均為正數，且集中于[1,4)，說明建設用地坡譜分布以明顯的右偏態為主；峰度K多為正數，且集中于[0,20)，說明建設用地坡譜分布以明顯的尖峰型為主；信息熵H分布相對均衡，說明各坡譜曲線所構成的譜線序列已較均衡地覆蓋了可能取值范圍內的多數區域；順向累加95%關鍵值(F95%)分布與平均值μ類似，但變化更和緩。綜上，可將研究區內縣域建設用地坡譜形態的典型特征歸納為：較集中地分布于平緩地帶，面積比率多隨坡度變陡而迅速減小，多呈右偏態、尖峰型分布。

表1顯示了6個坡譜形態描述參數兩兩之間的相關系數。所有參數兩兩相互之間均顯著相關(P<0.001)，從定量角度驗證了建設用地坡譜形態的簡單性。可根據相關系數的大小及正負，將這6個參數分為2組，第1組包括μ、σ、H和F95%，第2組包括K和SK。在該兩組內部，各參數之間均呈高度正相關(|r|>0.8)，在該兩組之間，各參數之間均呈中度負相關(0.5<|r|<0.8)。

表1 各坡譜形態描述參數間相關系數

圖4以散點圖形式更直觀地顯示了6個坡譜形態描述參數的兩兩相互關系。可以發現，散點圖的主體擬合曲線之外(左下角)均出現了明顯離群點，K和SK與其他參數之間的相關系數均相對較小，均不適宜納入測度建設用地上山現象的備選參數體系中。考慮到該研究的主要目的是描述和測度建設用地上山現象，而建設用地上山必然導致建設用地平均坡度(即參數μ)增大，剩余4個參數μ、σ、H和F95%均有可能較可靠地描述該現象。

進一步通過主成分分析對比這4個參數，結果顯示，第一主成分的累積方差貢獻率達95.6%，已經能非常好地解釋原有參數所能包含的信息。參數μ、σ、H和F95%與第一主成分的相關系數分別達0.964、0.982、0.976和0.989，表明這4個參數在用于描述建設用地上山現象時均具有較高可靠性，且相互間也有很強的可替代性。其中，μ、σ和F95%均為有量綱參數，在實際應用時易受到量綱本身性質的影響，除非基于標準一致的坡度數據，否則較難可靠地在不同研究案例之間進行對比；而H為無量綱參數，只要保證坡譜內部各區段間相對大小關系不發生變化，即可獲得穩定的取值，所以其兼容性和穩定性更強。

圖4 坡譜形態描述參數的相互關系散點

2.2 建設用地坡譜空間格局

在6個坡譜形態描述參數中，選擇參數H代表參數μ、σ、H和F95%，選擇參數K代表參數K和SK，分別顯示其空間分布情況(圖5)，可以看出，兩者所反映的空間格局基本相似。但結合之前的相關結果，在平原和山地地區參數K和SK可能出現相近甚至相同取值，以致在測度建設用地上山現象時缺乏可靠性，因而參數H的空間分布規律比參數K更具有代表性。從參數H所反映的空間格局看，建設用地上山程度相對最高的縣域集中于浙南山地，相對較高的分布于浙西丘陵、浙中丘陵及浙東海島，相對最低的集中于浙北平原，與當前浙江省地形條件相吻合。

圖5 坡譜信息熵(H)及坡譜偏度(K)空間格局

3 小結與討論

本文圍繞建設用地上山現象的描述和測度問題，構建了浙江省2015年90個縣域的建設用地坡譜，并結合6個坡譜形態描述參數，分析了縣域建設用地坡譜的一般形態特征及空間分異格局，同時比較了各參數在測度建設用地上山程度方面的適用性。主要結論歸納如下：

建設用地多集中(標準差較小)分布于平緩地帶(平均值較小)，其坡譜形態多呈右偏態(偏度多為正值)、尖峰型(偏度多為正值)。

各參數所反映的建設用地坡譜空間格局大體相近，建設用地上山程度相對最輕的縣域主要分布于浙北平原環杭州灣一帶，相對最重的縣域集中分布于浙南山地區域，輕度和中度上山縣域則在過渡區域交錯分布。

偏度與峰度可用于描述坡譜形態，但不宜用于測度建設用地上山；平均值、標準差、順向累加關鍵值及信息熵均適用于測度建設用地上山，其中信息熵更具兼容性和穩定性。

值得注意的是，假設以參數F95%表示建設用地分布的上限坡度，部分縣域的建設用地坡度上限已經遠遠超過大多數建設用地適宜性評價研究中推薦的25°上限，例如景寧縣和遂昌縣的F95%已有部分達到了35°。將建筑布局于陡坡土地之上，必然會帶來生活不便、交通不便、地質災害隱患大等諸多問題，應引起有關決策者的關注和重視。

建設用地上山是一種特殊地形背景下客觀存在的現象，特別是在2012年國土資源部下發《關于低丘緩坡荒灘等未利用土地開發利用試點工作指導意見》之后，建設用地上山模式已經越來越多地進入地方規劃決策者視野。經過多年的試點，科學評判各地低丘緩坡開發利用試點成效的需求已日益迫切。本文僅以建設用地面積頻率坡度譜為例，對其構建方法、描述參數等進行了初步探索，后續研究將圍繞建設用地上山的驅動因子、城鄉差異、時空演變等，發掘建設用地坡譜的更多功能。