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武汉市土地利用结构变化研究

 GXF360 2017-07-22
武汉市土地利用结构变化研究

武汉市土地利用结构变化研究

张海波1,周敏1

(1.华中科技大学公共管理学院,湖北 武汉 430074)

摘要:研究目的:利用偏移份额模型研究武汉市土地利用结构变化特征,探讨其变化的内在动因,为城市土地合理利用提供理论依据。研究方法:偏移份额分析法。研究结果:首先,各个城区不同类型土地的偏移份额存在明显差异,其中城镇村及工矿用地和交通运输用地需求巨大,属于增长性结构,耕地、园地、草地、林地和水域及水利设施用地占城市总面积的比例在社会经济发展和城市化的过程中被不断压缩,面临巨大压力,属于衰退性结构。其次,各个类型土地的竞争优势在空间上表现出明显差异。研究结论:城市各类用地的规模变化是众多因素影响的结果,主要因素包括社会经济发展水平、人口密度、土地资源丰度、区域用地政策、产业结构变化等。各因素影响力大小不同,从而使得各个城区城市用地规模变化轨迹存在明显的空间差异。

关键词:SSM模型,土地利用结构,武汉市

1 引言

土地是人类生存和生活的物质基础,其利用程度和利用方式影响着人类的生活方式和生活质量,特别是城市土地的利用,直接决定其社会经济的发展。土地作为一种重要的资源禀赋,其利用结构调整所涉及的耕地保护、建设用地集约利用及未利用土地的合理开发都与社会经济的发展有着千丝万缕的联系。可以把土地利用看作一个复杂、动态但可控的系统,其优化问题可以采用定性分析,也可以利用基于数学模型进行定量计算。土地利用结构优化是为了达到一定的经济、社会和生态最优目标,依据土地资源的自身特性和适宜性评价,对区域内各种土地利用类型进行更加合理的数量安排和空间布局,从而提高土地利用效率和效益,维持土地生态系统的相对平衡,实现土地资源的可持续利用。城市土地利用变化是城市发展过程中空间布局与结构变化的综合反映,它直接或间接地与城市人口、环境改变及社会经济发展密切相关。对城市土地利用结构变化的研究,目的就是利用数学模型和数据计算结果客观的反映其土地利用状况,并为其结构优化提供理论依据和路径。

国内外对土地利用优化配置的研究已经取得大量成果。从研究方法和研究视角的角度来看,首先是利用灰色关联、系统动力学、主成分分析和线性回归等方法,研究土地利用数量结构和规模的合理性,在理论层面确定土地利用在数量和结构上的最优化配置;其次是采用DEA模型、CLUE-S模型、情景分析法和遗传算法等并借助ArcGIS与SPSS等软件研究土地利用的效率和空间布局,在大量数据分析的基础上,模拟土地利用的动态变化过程,寻求土地利用的最大效率和最佳布局方案;最后是基于生态系统、环境协调和低碳效益等的视角,探讨土地利用结构的优化,以实现社会效益、经济效益和生态效益的最大化。

2 研究区域概况

武汉地处长江中下游平原,江汉平原东部,是国家区域中心城市(华中)、副省级市和湖北省省会。截至2015年,武汉全境面积859400公顷,为湖北省面积的4.6%;下辖13个市辖区,3个国家级开发区,7个中心城区面积86300公顷,建成区面积55261公顷。全境水域面积221760公顷,覆盖率26.10%。公园绿地面积7016.89公顷,建成区绿化覆盖率39.09%,森林覆盖率27.31%。

截至2015年末,武汉市常住人口1060.77万人,比上年增加26.97万人。户籍人口829.27万人,其中农业人口267.68万人,非农业人口561.59万人。人口自然增长率7.04‰,人口净迁移率-1.78‰。2015年,武汉市地区生产总值(GDP)10905.60亿元,居中国内陆城市第八位,按可比价格计算,比2014年增长8.8%。其中,第一产业增加值359.81亿元,增长4.8%;第二产业增加值4981.54亿元,增长8.2%;第三产业增加值5564.25亿元,增长9.6%。人均生产总值104132元,增长6.8%。

武汉市土地利用的基本状况表现为:中心城区土地供给压力极大,居民生活空间相对拥挤,交通堵塞严重,环境状况堪忧;而远城区人口密度相对较小,生态环境良好,发展空间大,交通相对落后。

3 研究方法与数据来源

3.1 SSM模型

SSM模型,即偏移份额分析法(Shift-Share Method,SSM),是研究区域经济发展的重要方法之一,其基本原理是将研究区域的经济发展与标准区域的经济发展进行比较,参考区域通常为上级行政区域或整个国家,将研究区域某一阶段的经济总量增长分解为份额量(National share,NS)、结构性偏移量(Industry mix,IM)和竞争性偏移量(Reginal shift,RS)三个方面,定量分析区域经济发展现状,为决策者制定区域经济发展政策提供理论依据,从而促进区域经济结构合理调整。SSM模型已经在我国的旅游市场客源结构分析、产业结构优化等研究领域中得到广泛应用。本文就是应用偏移份额分析法分析武汉市土地利用结构变化,以武汉市整体为参照体系,从全局视角对一定时间范围内城市用地或单一功能性用地总量变化情况进行动态考察并分解,根据份额量、结构性偏移量和竞争性偏移量来分析城市用地空间配置差异。

偏移份额分析法基本运算原理为:若区域j在t0到t的时间段内城市用地总量和结构都处在动态变化中,、分别为区域j第i类城市用地在研究期初和期末的面积,区域j基期和末期城市用地总量分别为和。j个子区域的数据之和构成参考区域的基础数据,并以和分别表示参考区域在t0和t时点城市用地总规模,则和分别表示t0和t时点第i类功能性用地规模。按照偏移份额分析法的计算原理,得到区域j城市用地增长的3个分解公式:

表1:2009-2014年武汉市用地变化情况 单位:公顷

耕地园地林地草地城镇村及工矿用地交通运输用地水域及水利设施用地其他土地2009年310375.078051.5496882.333624.45143902.8726761.87251656.2415930.22 2014年303098.737881.9396175.813430.89152876.5829160.9248315.0715974.68变化量-7276.34-169.61-706.52-193.568973.712399.03-3341.1744.46变化幅度-0.0234-0.0211-0.0073-0.05340.06240.0896-0.01330.0028

表2:武汉市用地结构性偏移量

地区耕地园地林地草地城镇村及工矿用地交通运输用地水域及水利设施用地其他土地中心城区-265.4989-8.9601 -21.0728 -7.1750 2873.1779 330.4259 -394.7085 1.4967东西湖区-421.8190-18.9521 -11.0735 -13.6274 518.9923 236.8312 -222.5477 1.4159汉南区-282.4784-0.9556 -9.2386 -0.0881 179.7172 57.9306 -149.3956 0.2553蔡甸区-1000.5848 -6.8120 -60.2677 -11.7348 984.6518 288.5025 -426.5289 15.6662江夏区-1762.5263 -55.5488 -159.0065 -60.2836 1465.9454 474.7060 -876.0289 8.6100黄陂区-2144.9325 -51.4126 -339.1215 -89.0483 1434.3380 522.2491 -612.2345 13.1983新洲区-1485.8025 -27.0147 -82.6203 -22.5841 935.9079 341.9244 -610.4140 8.4083

上式中,R表示参考区域城市用地的变化速度;Ri表示参考区域第i类功能性用地的变化速度;rij表示区域j第i类功能性用地的变化速度。份额量NS表示各区域自研究期初以来以R速率发展所能增长的量,反映了全局和均等视野下区域发展的差异,由于土地利用方式、经济基础与发展潜力等约束条件的限制,各区域理论上的城市用地份额量与实际需求量往往不平衡,为了调整这种失衡情况,必须引入对其他因素的分析,而偏移量可以很好地发挥这种调剂作用。其中结构性偏移量IM反映各地区某类功能性用地是否处于增长优势,竞争性偏移量RS能够比较任一区域某类功能性用地和其他区域同类用地相比是否具有竞争优势。

3.2 数据来源

基础数据主源于2009-2014年武汉市土地利用变更调查资料和武汉市国土资源统计年报。

4 结果分析

4.1 总体变化特征

从表1可以看出,2009-2014年武汉市城市用地各类功能性用地面积增减情况:(1)总体上,城镇村及工矿用地和交通运输用地及其他用地面积均呈上升态势,从186594.96公顷增加到了198012.16公顷,而耕地、园地、草地、林地和水域及水利设施用地在城市用地面积均呈下降态势,从670589.63公顷减少到了658902.43公顷,且不同类型用地增减幅度差异较大;(2)从变化规模来看,城镇村及工矿用地和交通运输用地在研究期内分别增长8973.71公顷和2399.03公顷,增长规模最大,耕地和水域在研究期内分别减少了7276.34公顷和3341.17公顷,减少规模最大,这是武汉市城镇化进程带来的必然结果;(3)从变化幅度来看,城镇村及工矿用地和交通运输用地在研究期内分别增长6.24%和8.96%,是增幅最大的地类,耕地和草地在研究期内分别减少2.34%和5.34%,减少幅度最大,土地调查和统计数据反映的是武汉市用地结构变化整体状况。

图1:武汉市用地增长性结构的竞争性偏移量

4.2 地类演变规律

从表2可以看出2009-2014年武汉市各类用地结构性偏移量,研究期内各城区用地结构性偏移量演变特征相同。一方面,城镇村及工矿用地、交通运输用地和其他用地的结构性偏移量均为正值,表明这三类用地的增长率超过武汉市各类用地的整体增长率,是增长性结构,而这直接导致了区域城市用地的急速增长;另一方面,耕地、园地、草地、林地和水域及水利设施用地的结构性偏移量均为负值,且在城市用地中的比重越来越小,是衰退性结构。武汉市衰退性结构中共转移了11687.2公顷新增用地到增长性结构,其中耕地和水域及水利设施用地转移最多。可以看出,这些偏移量主要分配给了增长性结构中的城镇村及工矿用地、交通运输用地;从区域分布来看,这些偏移量大部分都分配在中心城区、江夏区和黄陂区,其次是蔡甸区和新洲区,而东西湖区和汉南区所得份额最小。

表3:武汉市用地衰退性结构的竞争性偏移量

中心城区东西湖区汉南区蔡甸区江夏区黄陂区新洲区耕地-1407.3253 -1003.6764 -353.0546 -1434.2785 -2609.9603 -495.4361 -510.2427园地-68.2239 -106.4802 -7.1099 48.8254 -118.8380 127.7530 2.2648林地-91.7160 -101.8766 -85.2244 -188.4616 -286.1556 30.0603 -186.7900草地-32.3825 -51.4217 -0.0613 -24.7556 -49.4487 10.7966 -68.8820水域及水利设施用地-763.6396 -543.7041 -225.1140 -387.7660 35.7474 -416.0576 20.1177

4.3 空间配置格局

目前武汉市正着力打造国家中心城市,城市功能逐步整体升级,大规模的市政公共设施建设等是其具体表现,这必然导致城市各项建设用地需求旺盛,而农用地及水域等急剧减少,城市土地供给和生态平衡面临巨大压力。从图1可以看出,研究期内武汉市城镇及工矿用地和交通运输用地竞争性偏移量取值均较高,说明这些类型新增用地具有极大的需求。具体来看,江夏区、黄陂区和蔡甸区的城镇村及工矿用地和交通运输用地竞争性偏移量最大,说明这两个城区社会经济发展最快,城镇化取得了较大进展;中心城区的城镇村及工矿用地、交通运输用地和其他用地竞争性偏移量最小,说明中心城区的发展空间、人口密度等社会经济指标都趋于饱和,并充分向地下空间发展,其大规模的地铁和轻轨建设转移了一部分交通运输用地。根据规划,到2021年武汉市轨道交通线网规模将达到400公里,未来5年,武汉平均每年将开通2条轨道交通线路,这在一定程度上缓解了武汉市土地供给压力。从表3可以看出,武汉市用地衰退性结构的竞争性偏移量中,江夏区、蔡甸区和中心城区的耕地和水域及水利设施用地转移最多,其次是东西湖区和黄陂区,汉南区和新洲区衰退性结构的竞争性偏移量最小,这和这些城区的社会经济发展状况是对应的关系,说明用地结构的变化是一个城市发展历程的反映。

5 结论与讨论

5.1 结论

(1)总体上,武汉市各类用地总面积在研究期内均呈增减差异明显。其中,对武汉市各城区各类城市用地偏移量分析可知,各城区城镇及工矿用地和交通运输用地增长较快,表现为增长性结构,耕地、园地、草地、林地和水域及水利设施用地,面积不断减少,表现为衰退性结构;由衰退性结构所产生的偏移量主要分配在中心城区和江夏区等核心经济圈及经济发展相对较快区域,而汉南区和东西湖区等边缘及经济发展相对缓慢区域所得份额极小,这是城市用地的经济利益导向带来的直接结果。

(2)从空间分布格局的视角分析,不同类型城市用地的竞争优势也表现出差异性。武汉市各城区的区位优势存在较大差距,经济发展水平的不平衡,使得城市用地“需求——供给”关系大为不同。其中中心城区是城镇及工矿用地的主要汇集区域,对各类新增城市用地具有极大的吸引力;江夏区是交通运输用的主要汇集区域,是耕地和林地的主要流失区;其他城区在不同类型用地上的竞争优势差异明显。计量分析结果表明,城市各类用地的规模变化是众多因素影响的结果,主要因素包括社会经济发展水平、人口密度、土地资源丰度、区域用地政策、产业结构变化等。各因素影响大小不同,从而各个城区城市用地规模变化轨迹存在明显的空间差异。

5.2 讨论

(1)分析结果表明,各类城市用地的总体比例、增减幅度等存在明显差异,这是由于不同类型城市用地对城市土地利用和城市发展相对效率的影响力差异以及城市用地系统内部各地类竞争性和排他性特征强度差异带来的直接结果。城镇及工矿用地和交通运输用地排他性和竞争性特征明显,对地方财税收入影响巨大,是地方政府寻求经济利益最大化的主要地类,而经济效益较低的耕地、园地、草地、林地和水域及水利设施用地,其占总面积的比例在社会经济发展和城市化的过程中被不断压缩。因此,为了社会全面可持续发展和生态环境平衡,决策者和管理者在制定土地利用政策时,必须考虑不同类型城市实施用地结构调整的必要性和具体路径,保证合理的城市生态用地与其他用地之间的比例、转化速度、时序和规模等,严格实行规划先行和土地利用许可制度,使土地利用符合城市规划和健康持续发展。

(2)本文基于偏移份额理论分析了城市用地结构变化的驱动因子与作用机制,阐明了城市内部不同分区土地系统之间存在着类似“此消彼长”的相互关系。不足之处是本文在定量分析过程中没有考虑到区域之间的异质性、区域数据的空间相关性及依赖性,为了增强研究的科学性和精确性,应该将更多不可观测异质性指标和各要素间的地理空间联系纳入城市用地结构变化的分析模型中,分析各个因素对城市用地结构演化的影响机理及作用路径。

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李求军/责任编辑

Research of Wuhan Land Use Structure Change

Zhang Haibo,Zhou Min

Abstract:Research purposes:The paper makes an analysis on temporal variation characteristics and space configuration differences for land use structure across Wuhan city by adopting the shift share model, then discuss the changes of intrinsic motivation and provide theoretical basis for the rational utilization of urban land.Research method: shift share analysis method.The result showed that:there are obvious differences among shift share of different types of land,including urban village and industrial and mining land and transportation land demand is huge,belongs to the structure of growth,however,the proportion of cultivated land, garden land,grassland,forest land and water conservancy facilities land accounted for the total have been compressed in the process of social and economic development and urbanization,facing huge pressure, belongs to the recession structure.Secondly,the competitive advantage of each type of land shows obvious difference in space.Research conclusions:the size change of all kinds of urban land use change is the result of many influence factors,main factors including the social and economic development level,population density,the abundance of land resources,regional land use policy, industrial structure change and so on.Every influence factors is different,making the urban land scale change trajectory has obvious spatial differences.

Keywords:SSM model,Land use structure,Wuhan city

中图分类号:F301

文献标识码:B

文章编号:1001-9138-(2017)03-0012-19

收稿日期:2016-12-26

作者简介:

基金项目:

本文为国家自然科学基金项目“不确定条件下鄱阳湖流域土地-产业结构优化研究——基于生态环境约束”(项目号41401631)成果。

张海波,硕士研究生,主要研究方向为土地利用与管理。

周敏,讲师,主要从事土地利用政策、土地利用优化配置、城市土地利用、GIS、不确定数学模型、能源系统优化研究。

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