西安市高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張時(shí)空變化分析

李旭卉 楊瑾

摘要：隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快和人口的持續(xù)增長(zhǎng)，建設(shè)用地的需求不斷增加，未來(lái)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與土地供給剛性和耕地保護(hù)的矛盾將會(huì)日趨尖銳。為了更好地利用建設(shè)用地，了解建設(shè)用地的擴(kuò)張情況及驅(qū)動(dòng)機(jī)制十分必要。本文以2012—2018年高陵區(qū)建設(shè)用地和相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)高陵區(qū)建設(shè)用地的時(shí)間變化特征進(jìn)行分析;運(yùn)用空間分析方法揭示高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的空間變化特征;分析建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)因素。研究表明：2012—2018年，高陵區(qū)建設(shè)用地持續(xù)擴(kuò)張、結(jié)構(gòu)趨于均衡發(fā)展、分散性和破碎度逐漸增大。各用地類型的比例差異呈縮小趨勢(shì)，人類活動(dòng)對(duì)居住環(huán)境的破壞程度較大且較明顯。另外，高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的空間分布具有較強(qiáng)集聚性且趨向穩(wěn)定;擴(kuò)張強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓在空間分布上呈現(xiàn)“東北—西南”的空間特征并向“西北—東南”方向收縮。影響建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素概括為居民生活水平提高及經(jīng)濟(jì)發(fā)展。高陵區(qū)應(yīng)通過(guò)合理預(yù)測(cè)、統(tǒng)籌安排布局等方式及行政手段等系統(tǒng)管理建設(shè)用地。

關(guān)鍵詞：建設(shè)用地?cái)U(kuò)張;空間自相關(guān);標(biāo)準(zhǔn)差橢圓;MoransⅠ指數(shù)

中圖分類號(hào)：S-3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI：10.19754/j.nyyjs.20200815011

收稿日期：2020-06-28

作者簡(jiǎn)介：李旭卉（1997-），女，碩士在讀。研究方向：土地利用。

引言

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進(jìn)程的加速推進(jìn)，城市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張導(dǎo)致城市土地利用形態(tài)發(fā)生劇烈變化，在此過(guò)程中區(qū)域性的社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題、生態(tài)問(wèn)題頻發(fā)。因此在人口規(guī)模和土地資源的硬性約束下，如何有效控制建設(shè)用地?cái)U(kuò)張，從而尋找城市可持續(xù)發(fā)展的道路已成為當(dāng)前城市發(fā)展重要的研究?jī)?nèi)容[1]。

建設(shè)用地的擴(kuò)張和驅(qū)動(dòng)機(jī)制已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。國(guó)外學(xué)者對(duì)建設(shè)用地研究較早，主要集中在擴(kuò)展空間過(guò)程、動(dòng)力機(jī)制和增長(zhǎng)控制等方面[2]。Anderson和Ge[3]經(jīng)研究指出，改革開(kāi)放以來(lái)，對(duì)外開(kāi)放程度促進(jìn)了我國(guó)城市的發(fā)展，其它要素對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)展也起到重要的支撐作用。另外，國(guó)外的相關(guān)研究大多集中于對(duì)遙感技術(shù)的應(yīng)用。Taragi和Pundir[4]等在對(duì)印度勒克墻的建設(shè)用地蔓延過(guò)程分析時(shí)利用了衛(wèi)星圖像，結(jié)果發(fā)現(xiàn)勒克墻建設(shè)用地的擴(kuò)張具有很快的速率，并且主要是沿著西南方向和東北方向的交通運(yùn)輸主線的周圍。我國(guó)對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張及其驅(qū)動(dòng)力的研究相對(duì)于國(guó)外較晚。在研究尺度上，大多數(shù)的研究集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，多以單個(gè)城市、大型城市群為主。研究方法主要采用回歸分析、相關(guān)分析、空間計(jì)量分析等方法;如，王瀟等[5]以國(guó)家級(jí)歷史文化名城長(zhǎng)汀為例，運(yùn)用分形維數(shù)、等扇形分析等空間分析方法，定量解析2006—2016年長(zhǎng)汀主城區(qū)8大類城市用地的空間演變特征。在驅(qū)動(dòng)力機(jī)制上大多采用定性分析，缺少定量檢驗(yàn)實(shí)證，且較少?gòu)臅r(shí)間和空間2個(gè)角度討論驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

因此，本研究在借鑒國(guó)內(nèi)外建設(shè)用地?cái)U(kuò)張研究的基礎(chǔ)上，從建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的時(shí)間和空間尺度入手，利用景觀格局指數(shù)、空間自相關(guān)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析、主成分分析等方法，探討高陵區(qū)2006—2016年建設(shè)用地規(guī)模變化及城市擴(kuò)張的規(guī)律。研究結(jié)果可以為該區(qū)制定科學(xué)有效的土地利用政策提供參考依據(jù)，進(jìn)而尋求更好的解決城市人口、土地資源失調(diào)等問(wèn)題的辦法。

1研究區(qū)概況與研究方法

1.1研究區(qū)概況

高陵區(qū)位于陜西省關(guān)中平原腹地，涇河、渭河兩岸，西安市轄域北部。位于E108°56′16″～109°11′15″，N34°25′00″～34°37′30″。東西長(zhǎng)20.55km，南北寬20.1km，總面積294km2。全區(qū)境內(nèi)屬暖溫帶季風(fēng)氣候。冬夏季節(jié)長(zhǎng)，春秋季節(jié)短，雨熱同季，四季分明。區(qū)內(nèi)水域涇河、渭河自西向東，在涇渭堡村東北交會(huì)，流經(jīng)區(qū)域南部，水域占全區(qū)總面積的5.6%。2018年末全區(qū)常住人口36.36萬(wàn)人，比2017年末凈增加0.56萬(wàn)人。初步核算，至2018年底，全年地區(qū)生產(chǎn)總值378.45億元，比2017年增長(zhǎng)8.1%。高陵區(qū)位置見(jiàn)圖1。

圖1高陵區(qū)位置示意圖

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中涉及的數(shù)據(jù)主要分空間數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)2類。

空間數(shù)據(jù)包括土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、土地利用規(guī)劃數(shù)據(jù)。根據(jù)《陜西省土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)集》的統(tǒng)計(jì)資料，可以得到西安市高陵區(qū)2012—2018年建設(shè)用地面積的原始資料;土地利用規(guī)劃數(shù)據(jù)來(lái)源于《西安市土地利用總體規(guī)劃（2006—2020年）調(diào)整完善》。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自《西安統(tǒng)計(jì)年鑒》（2012—2018年）及西安市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)（2012—2018年）。

1.3研究方法

1.3.1時(shí)間變化分析

1.3.1.1景觀破碎度

破碎度表征景觀被分割的破碎程度，反映景觀空間結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，在一定程度上反映了人類流動(dòng)強(qiáng)度對(duì)區(qū)域景觀格局的干擾程度。景觀破碎化是生物多樣性喪失的重要原因之一，其與自然資源保護(hù)密切相關(guān)[6]。衡量不同景觀類型的破碎化程度，可用景觀平均斑塊面積來(lái)表達(dá)，公式如下：

式中，Ci為景觀i的破碎度，Ni為景觀i的斑塊數(shù)，Ai為景觀i的總面積。

1.3.1.2最大斑塊指數(shù)

最大斑塊指數(shù)表示整個(gè)景觀或某一景觀類型占其他斑塊總面積的百分比例。最大斑塊面積比例能夠反映景觀優(yōu)勢(shì)類型，同時(shí)與景觀優(yōu)勢(shì)物種以及景觀內(nèi)部物種豐富度呈正相關(guān)，比例的變化直接體現(xiàn)出人類活動(dòng)的偏向和力度[7]。

1.3.2空間變化分析

1.3.2.1MoransⅠ指數(shù)

MoransⅠ指數(shù)也稱莫蘭指數(shù)，是空間自相關(guān)系數(shù)的一種，用于判定一定范圍內(nèi)的空間實(shí)體相互之間是否存在相關(guān)關(guān)系，其中P值和Z值被用來(lái)顯著性水平檢驗(yàn)。P值（P-Value，Probability，Pr）代表的是概率，反映某一事件發(fā)生的可能性大小。在空間相關(guān)性的分析中，P值表示所觀測(cè)到的空間模式是由某一隨機(jī)過(guò)程創(chuàng)建而成的概率。而Z值則是總體各單位標(biāo)準(zhǔn)值與其平均數(shù)離差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根。

1.3.2.2標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓即方向分布，又稱利非弗方向性分布，該算法最早是由美國(guó)南加州大學(xué)社會(huì)學(xué)教授韋爾蒂·利菲弗在1926年提出。該算法最大的特點(diǎn)是可以識(shí)別一組數(shù)據(jù)的方向以及分布的趨勢(shì)，并且了解到這份數(shù)據(jù)是否具有一些特性[8]。

2建設(shè)用地?cái)U(kuò)張變化分析

2.1建設(shè)用地?cái)U(kuò)張時(shí)間變化分析

本研究使用景觀指數(shù)對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。研究表明，2012—2018年，在整個(gè)高陵區(qū)研究范圍內(nèi)，城鎮(zhèn)用地和農(nóng)村居民點(diǎn)在建設(shè)用地中占支配地位。建設(shè)用地景觀指數(shù)變化情況見(jiàn)表1。

從結(jié)果可以看出，建設(shè)用地破碎度由2012年的0.297增加到2015年的0.386再到2018年的0.467，建設(shè)用地LPI指數(shù)由2012年的8.605%減少到2015年的7.644%再到2018年的7.077%。這說(shuō)明，在2012—2018年，人為活動(dòng)對(duì)建設(shè)用地的干預(yù)較大，人為干擾了景觀的破碎化。人類活動(dòng)對(duì)居住環(huán)境的破壞程度較大且較明顯，也說(shuō)明人居環(huán)境緊缺，對(duì)土地節(jié)約集約利用的程度增加。其中，城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)的破碎度持續(xù)增加，LPI指數(shù)持續(xù)降低;交通運(yùn)輸用地等破碎度持續(xù)減少，LPI指數(shù)變化均相對(duì)較小。說(shuō)明對(duì)獨(dú)立工礦用地的保護(hù)和整治初有成效，有利于盤活存量土地、提高土地產(chǎn)能;隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)步，通達(dá)度增加;對(duì)風(fēng)景名勝及特殊用地的保護(hù)效果及整合能力明顯增強(qiáng)，這與逐漸興起的旅游產(chǎn)業(yè)帶有很大關(guān)系。

2.2建設(shè)用地?cái)U(kuò)張空間變化分析

2.2.1空間自相關(guān)分析

利用ArcGIS軟件中的空間統(tǒng)計(jì)工具分析2012—2018年高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的全局空間自相關(guān)系數(shù)[9]。2012年、2015年和2018年3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的MoransⅠ指數(shù)見(jiàn)圖2～4。

將以上3a的數(shù)據(jù)整理成表格，見(jiàn)表2。

表22012—2018年空間自相關(guān)系數(shù)

2.2.2標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

利用ArcGIS軟件的空間統(tǒng)計(jì)工具分析標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)，在研究時(shí)間段內(nèi)選擇中間節(jié)點(diǎn)時(shí)，由于2015年的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓更具有代表性，更能反映2012—2018年間建設(shè)用地?cái)U(kuò)張強(qiáng)度的空間分布特征，因此研究所選的是2012年、2015年與2018年的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)見(jiàn)表3。

對(duì)高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張空間分布變化的分析如下。

2012—2018年西安市高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓在空間分布上呈現(xiàn)“東北—西南”的空間特征，分布范圍整體上呈現(xiàn)出持續(xù)收縮的態(tài)勢(shì)。

從長(zhǎng)半軸來(lái)看，2012—2018年間長(zhǎng)半軸的標(biāo)準(zhǔn)差由7.63km縮小到6.86km再到6.75km，表明擴(kuò)張強(qiáng)度在“東北—西南”方向上加強(qiáng);從短半軸來(lái)看，2012—2018年間短半軸的標(biāo)準(zhǔn)差持續(xù)縮小，說(shuō)明建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的分布范圍縮小，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張呈現(xiàn)的向心力趨向明顯，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的分布范圍趨向集聚。2012年、2015年和2018年建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的橢圓面積持續(xù)減小的變化情況與標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的軸向變化情況一致。

從扁率來(lái)看，2012—2018年間標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的扁率由0.067增加為0.117，整體上說(shuō)明建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的方向性趨向明顯;2012—2018年間高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的方向性先是模糊，然后趨于明顯。從方位角來(lái)看，2012—2018年方位角由178.33°減少為77.37°，轉(zhuǎn)動(dòng)幅度較大，反映出“東北—西南”方向上的分布格局弱化。總體上來(lái)看，2012—2018年高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的空間分布向“西北—東南”方向收縮。

因此，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的分布范圍明顯由東北方向往西南方向收縮，高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的空間分布范圍趨向集聚，分布的方向性更加明顯。

2.3建設(shè)用地?cái)U(kuò)張驅(qū)動(dòng)因素分析

2.3.1指標(biāo)選取

考慮到指標(biāo)選取的可操作性和可量化性及數(shù)據(jù)資料的可獲取性，本文主要從人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步等方面對(duì)高陵區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行定量研究。運(yùn)用SPSS軟件中通過(guò)對(duì)上述11個(gè)備選驅(qū)動(dòng)因子和因變量進(jìn)行典型相關(guān)分析，剔除相關(guān)系數(shù)比較小的因子，最終得到9個(gè)顯著影響的驅(qū)動(dòng)因子[10]。

各要素與建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的相關(guān)系數(shù)見(jiàn)表4。

2.3.2主成分分析

目前主要有4種判斷主成分?jǐn)?shù)量的方法，分別是：特征值>1;解釋數(shù)據(jù)變異的比例;陡坡圖檢驗(yàn);解釋能力檢驗(yàn)[11]。本研究選取前3種方法進(jìn)行分析判斷。

2.3.2.1數(shù)據(jù)變異比例及特征值

特征值方面：從上表可以看出，前2位主成分的特征值>1;而第3主成分的特征值為0.150，<1。數(shù)據(jù)變異比例方面：既往研究認(rèn)為提取的主成分至少應(yīng)該解釋5%～10%的數(shù)據(jù)變異。因此主成分提取數(shù)量為2，即提取前2個(gè)主成分。

2.3.2.2陡坡圖檢驗(yàn)

陡坡圖是根據(jù)各主成分對(duì)數(shù)據(jù)變異的解釋程度繪制的圖。圖上每一個(gè)主成分為1個(gè)點(diǎn)，通過(guò)“陡坡趨于平緩”的位置判斷主成分的數(shù)量。在本研究中，第2主成分之后的數(shù)據(jù)趨于平緩，由此認(rèn)為應(yīng)該提取前2個(gè)主成分[11]。陡坡圖見(jiàn)圖5。

從上述3種方法可以看出，影響建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素概括為居民生活水平提高及經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

2.3.3主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的分析

2.3.3.1居民生活水平提高的驅(qū)動(dòng)

人口富裕程度和居民收入水平的提高，會(huì)對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張產(chǎn)生影響。隨著城市居民收入的提高，生活水平也會(huì)相應(yīng)提高，對(duì)住宅質(zhì)量的需求較大，推動(dòng)了城市住宅建設(shè);對(duì)環(huán)境質(zhì)量的要求，推動(dòng)了城市綠地的建設(shè)及居住用地向郊區(qū)擴(kuò)展[12];一些大型商場(chǎng)和娛樂(lè)設(shè)施的建設(shè)滿足了居民的物質(zhì)和精神追求，從而推動(dòng)建設(shè)用地面積的擴(kuò)大。

2.3.3.2經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)