基于SPSS的广州市土地利用变化与驱动力分析
基于GIS的土地利用动态变化及其驱动力分析
基于GIS 的土地利用动态变化及其驱动力分析孙晓莉1，张顺安2*，刘应芳3，赵 然4，田淑静1，和万荣1（1.云南国土资源职业学院 国土空间信息学院，云南 昆明 652501；2.中国水利水电第十四工程局有限公司， 云南 昆明 650000；3.云南经贸外事职业学院，云南 昆明 650000；4.徐州工程学院 管理学院，江苏 徐州 221000）摘 要：以弥勒市为例，基于2009年、2017年两期数据，利用ArcGIS 、DPS 和SPSS 软件，通过转移矩阵、土地利用动态度等从不同角度分析了研究区2009－2017年土地利用动态变化情况；并利用区域总人口、城镇化发展水平等13个驱动力影响因子分析了各因子对农用地、建设用地、其他土地的影响程度，以期为弥勒市土地资源可持续利用提供参考依据。
关键词：GIS ；动态变化；驱动力；弥勒市中图分类号：P208 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2021）11-0101-03收稿日期：2020-04-28。
项目来源：国家自然科学基金资助项目（41761081）；云南省教育厅科学研究基金资助项目（2020J0956）。
（*为通信作者）doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2021.11.026土地不仅是人类赖以生存和发展的物质基础，也是联结城市人口、生态环境、社会经济、资源等诸多要素的 核心[1-2]。
随着经济发展和城乡一体化进程的不断加快，土地利用在时间和空间尺度上都发生了巨大变化[3]， 因此如何快速准确地获取各类土地资源的动态变化情况以及影响变化的驱动力因素显得尤为重要[4-5]。
本文以弥勒市为例，基于2009年、2017年两期数据，通过转移矩阵、土地利用动态度等从不同角度分析了研究区2009－2017年的土地利用动态变化情况，并利用区域总人口、城镇化发展水平等13个驱动力影响因子[6]分析了其对研究区农用地、建设用地、其他土地的影响程度，以期为弥勒市土地资源优化配置提供参考依据。
基于主成分分析的土地利用变化驱动力分析
基于主成分分析的土地利用变化驱动力分析安徽农业科学,JournalofAnhuiAgri.Sci.2011,39(3):1718—1720责任编辑王淼责任校对卢瑶基于主成分分析的土地利用变化驱动力分析王剑,徐美(沧卅l师范学院,河北沧卅fo6l001)摘要选取了25个影响因子,借助于SPSS软件进行主成分分析,将漾濞江流域土地利用变化的驱动因子概括为人口,经济发展,产业结构,农业集约化程度及城市化进程,为当地制定土地利用发展规划提供了参考和依据.关键词漾濞江流域;土地利用;驱动力中图分类号F301.24文献标识码A文章编号0517—661l(2011)03—01718—03 DrivingForcesAnalysisofLandUseChangeBasedonPrincipleComponentAnalysisW ANGJianetal(CangzbonTeachers'College,Cangzhou,Hebei061001) AbstractByselecting25influencingfactorsandusingSPSSsoftware,principlecomponenta nalysiswascarriedtoconfirmthemaindriving factorsoflandusechangesinYangbijiangRiverbasin,includingpopulation,economicdevel opment,industrystructure,agcultureconditionandurbanizationCOnrSe,whichpl~ysanimportantroleinmakinglanduseplan. KeywordsY angbijiangRiverBasin;Landuse;Drivingforce"国际地圈与生物圈计划"(IGBP)和"全球变化人类影响和响应计划"(HDP)于1995年提出了一个详细的土地利用/土地覆盖变化(LUCC)研究计划,将研究重点确定为土地利用动态研究,土地覆盖动态研究及区域和全球模型研究,该计划的制定为世界各国的土地利用/土地覆盖变化研究确立了方向….土地利用/覆被变化反映了人类与自然的相互影响关系,关于变化的影响因素和驱动机制问题是土地利用/覆被变化研究的关键问题.近年来,我国学者对土地利用变化及其驱动力进行了大量研究.钟春棋等从土地利用数量变化,土地利用程度变化两个方面,对福州市土地利用变化情况进行了分析,并运用主成分分析法来确定影响福州市土地利用变化的主要驱动因子.文继群等基于吴江市土地利用变更数据及相关统计数据,在分析其土地利用动态变化特征的基础上,对影响吴江市土地利用变化的驱动因子进行定性分析和定量验证.因此,笔者借助统计软件对相关数据进行分析,探讨了漾濞江流域土地利用变化的主要驱动因子,以期为当地政府土地合理利用和发展规划提供参考和依据.1研究区概况研究区域漾濞江流域属于澜沧江水系,其流域面积达到4353km,地理位置为99.1730"～100.0430"E,25.1853～26.2607"N,主要跨越漾濞县,洱源县,剑川县三县部分地区.2003年的统计资料表明,漾濞县辖4镇7乡,年末人口为l0万,生产总值32125万元,增长11.7%;洱源县辖6镇4 乡,年末人口为33万,生产总值139236万元,增长1O.1%; 剑川县辖6镇3乡,年末人口为16.9万,生产总值48739万元,增长10.1%.通过对1990年和2001年两期遥感影像解译,发现整个研究区土地利用状况发生了明显变化:土地利用总体变化速度较快,耕地,草地呈现减少趋势,林地,水域,城乡工矿居民用地呈现增加趋势,变化的绝对量以草地最多,达到了4014.18hm2,变化比例以城乡工矿居民用地最大,达到基金项目作者简介收稿日期国家"973项目"专题(2003CB415105~5).王剑(1980一),男,河北邯郸人,讲师,硕士,从事环境监测和评价工作.2010.】】_o】43.40%.2数据和分析方法2.1数据选取的代表性土地利用变化的影响因素包括自然因素和社会经济因素:前者包括气候,土壤,水文,地质地貌等,是影响土地利用结构的基本因素;后者包括人口变化,技术进步,经济政策,生活方式,富裕程度,市场需求等.自然因素相对较为稳定,而社会因素相对较为活跃,因此应把社会经济因素的分析放在首要的位置.考虑到资料的收集程度,未收集到整个研究区各类土地利用逐年变更数据,而整个研究区中剑川县面积占到44.8%,漾濞县面积占到18.89%,同时两县分别处在研究区的上游和下游,因此以两县耕地变化社会经济驱动因素综合分析情况来近似代表整个研究区土地利用变化的社会经济驱动因素分析.2.2数据的标准化由于指标值间存在量纲不同,数量级存在明显的差异,必须对各项评价指标,建立指标隶属模型. 笔者采用最大值标准化法对各指标数据进行标准化无因次处理,然后采用量化标准值来进行研究区土地利用变化驱动力的相关分析.2.3分析方法统计分析法主要是从土地利用和所确定的影响因子数值问的统计关系来筛选,确定它的主导因子, 其优点在于能够使复杂问题简单化,易于抓住复杂系统中矛盾的主要方面,因此,在土地利用变化研究中,多元统计方法得到了广泛的应用.鉴于此,笔者采用SPSS软件分别对N)If,漾濞两县耕地变化原因进行主成分分析,通过分析可将影响因素简化为少量的几个独立分量,从而寻求土地利用变化的主要驱动力.3土地利用变化驱动力分析3.1剑川耕地变化主成分分析根据主成分分析的思路和要求,选取了25个影响因子:x一总人口;X一农业人口;x一非农业人口;X4～劳动力;X一国民生产总值;X__人均国民生产总值;X～第一产业产值;x一第二产业产值;x一第三产业产值;X一农业总产值;X,】一工业总产值;x.一建筑业总产值;X一社会消费品零售总额;X一国有经济在岗职工年平均工资;x一投资完成额;x一第一产业占GDP的比例;X一第二产业占GDP的比例;x.一第三产39卷3期王剑等基于主成分分析的土地利用变化驱动力分析l7l9业占GDP的比例;x,.一经济非农化率;X2o一粮食总产量;X:.一年末农业机械总动力;X:～大牲畜年末存栏总头数;x:一机耕面积;x一农药化肥用量;x,』～公路合计,进行了主成分分析,计算出特征值及各个主成分的贡献率与累计贡献率(表1).由表1可知,第一主成分贡献率为84.703%,第二主成分贡献率为10.784%,第三主成分贡献率为3.195%,其累计方差贡献率达到98.681%,已完全符合进行主成分分析的要求,故只需求出第一,第二,第三主成分即可.根据主成分载荷公式,计算各变量在各主成分上的载荷得到主成分载荷矩阵,经旋转后得到因子载荷矩阵(表2).表1特征值与主成分贡献率Table1Theeigenvalueandthecontributionrateofprincipalcomponents剑川县JianehuanCounty剑川县JianchuanCounty再第一主成分第二主成分第三主成分亦鲁.第一主成分第二主成分第三主成分V anablesFicrsomp0ne inciplsec coump ndp0nen rinctipkThei0mp rdp0n rincipkV a娌riablesFi crompo stpri nen nciptksecconmdp0nprienlncipl.Thci0mprdponerincnik主成分载荷是主成分与变量之间的相关系数.由表2可知,第一主成分中除了x..,xxx外各变量的载荷系数都比较高,这些变量主要代表了人口,人们的消费水平,粮食生产,工业发展,经济结构,科学技术的进步等方面,这说明人口,经济发展和农业的集约化程度对耕地变化影响较大;第二主成分中x,x的载荷系数比较高;第三主成分中x的载荷系数比较高,这些变量说明了耕地的变化同产业结构调整和城镇化进程有关.3.2漾濞耕地变化主成分分析采用类似的方法,选取了25个影响因子:x一总人口;x一农业人口;X一非农业人口;x～劳动力;x一人口自然增长率;X～全年粮豆总产量;x,一机耕面积;X一大牲畜年末存栏总头数;X.一农业总产值;X一使用化肥量;X,一年末农业机械总动力;x.一工农业总产值;X,一工业总产值;X.一国民生产总值;x,L_一第一产业产值;X,一第二产业产值;X～第三产业产值;x一社会消费品零售总额;X..一竣工房屋建筑面积;x一年末职工合计;X:一农村人均纯收入;X:～第一产业产值比例;x一第二产业产值比例;x一第三产业产值比例;x,-J一经济非农化率,进行主成分分析,计算出特征值及各个主成分的贡献率与累计贡献率(表1).由表1可知,前三个主成分累计方差贡献率达到了95.129%,已达到了进行主成分分析的要求.用同样的方法,求得旋转后的因子载荷矩阵,如表2所示.由表2可知,x2,x3,x8,xl4,xl6,x17,X22,X23,x25同第一主成分相关系数比较高,这些变量同人口,经济发展水平,农业技术进步,产业结构有关;x,x,x,x同第二主成分的相关性比较好,主要代表了人口变化和城镇化的发展;第三主成分中X,x的载荷系数比较高,主要反映了经济的发展和产业结构的调整.总的来说,人口变化,经济发展,农业集约化程度,产业结构的调整和城镇建没构成1720安徽农业科学2011盎了影响耕地变化的主要因素.4结论与讨论.(1)由以上的分析可知,剑川,漾濞两县的耕地变化同人口增长,经济发展,产业结构的调整,农业集约化程度及城市化进程密切相关,从一个侧面反映了整个研究区土地利用变化的主要驱动力.(2)该研究存在一些不足之处,由于缺乏研究区逐年的土地利用变化数据,只能以耕地为例进行驱动力分析,来近似代表整个研究区的土地利用变化主要驱动力,其代表性有待在今后的研究中进一步探讨;同时所收集的社会经济数据缺少政府逐年的宏观调控数据,对分析的精度也产生了一定影响.在今后的研究中,应充实数据,进一步细化,以乡镇为单位来收集数据,较真实地反应整个研究区的土地利用和社会发展基本情况.(3)总的来说,整个研究区土地利用仍处在发展时期,必须加大对优质耕地的保护力度,制定科学的土地利用规划, +"—+"+..+"+"+"—"++一+"++"+优化土地利用结构,同时在政策上严格执行建设项目的审批制度,提高耕地的集约化程度,使土地利用结构更加合理.参考文献[1]王桥,杨一鸦,黄家柱,等.环境遥感[M].北京:科学出版社,2(I)5.[2]宋开山,刘殿伟,王宗明,等.19N年以来三江平原土地利用变化及驱动力[J].地理,2008,63(1):93—104.[3]钟春棋,柳铮铮,张文开.福州市土地利用变化及其驱动力分析[J].国土与自然资源研究,2007(3):l4一l6.[4]文继群,濮励杰,张健.吴江市土地利用变化驱动力及对策研究[J].江西农业大学,20O8,3o(5):938—943.[5]朱会义,何书金张明,等.环渤海地区土地利用的驱动力变化分析[J].地理研究,2001,20(6):669—678.[6]肖宝玉.我国土地禾用/覆被变化驱动力研究进展[J].海南师范学院学报:自然科学版,2004,17(1):75—78.[7]粱巨伟,张缝.滁州市土地利用变化驱动力及对策研究[J].安徽农业大学,2007,34(3):410—414.[8]李静,赵庚星,田素锋,等.论土地利甩/土地覆盖变化驱动力研究[J].国土资源科技管理,20O4(1):22—25.[9]张明.区域土地利用结构及其驱动因子的统计分析[J].自然资源,l999.14(4):381—384.[10]刘家福,刘湘南.GIS与SPSS集成分析区域土地利用变化[J】.国土资源遥感,2004(1):32—35.(上接第1714页)4经济发展与生态环境保护相统一虽然西藏政府和普兰县政府在保护普兰县生态环境采取了一系列措施,但对于普兰县复杂多变的生态环境,人们薄弱的环保观念,政府投入执行不够等,协调经济发展与保护生态环境任重而道远.4.1将生态环境的保护纳入经济发展的目标在衡量经济发展的指标中,要建立一套能够反映生态环境的指标体系,使生态环境的质量成为衡量发展水平的重要标准J.加大生态环境建设的投资力度,对于环境基础设施建设,以财政投入为主,实行多元化筹资,运营可以实行市场化,危险废物实行行政代执行制度.对于普兰县跨区域,流域环境治理由上一级财政支持,边界问题由中央来协调.4.2发展草地生态牧业,生态工业,生态旅游业依托西藏牧区丰富的可再生草地生态资源优势,丰富的人类自然景观和深厚的藏族文化,充分利用国家实施西部大开发战略和国内外市场绿色产品需求强劲增长带来的良好机遇,逐步构建以多层次,多元化的牧区生态经济模式.发展草地生态牧业,要进一步明确界定草场产权,全面推行以草定畜,分区轮牧.重点发展肉用型和肉毛兼用型牛羊业为主的草地生态牧业.优先发展高档牛羊肉加工工业和流通业,通过实现"批量加工,统一销售"来提高牧区畜产品的档次和增加初级产品附加价值,拉动传统牧业向草地生态牧业的转型进程.加快发展前牧业部门,延长草原牧业产业链,大力发展草地绿色食品工业,绿色产品工业,绿色医药工业和绿色能源工业.发展生态旅游业,建立合理的生态旅游产业链,带动上下游产业良I生发展.政府部门应制定和实施旅游业经营者,服务业经营者,旅游者共同遵守的生态环境保护制度,文物古迹保护制度,民族文化遗产保护制度.对旅游区的地质地貌,生物物种和环境质量等建立资源数据库专门管理,立足宗教特色打造精品旅游项目.引导和调整保护区周边的产业结构,居民可以开办家庭旅馆,商店,提供运输服务,燃料等形式直接参与旅游业,在减少对农牧业的经济依赖的同时还可以为旅游者提供各种服务,减少不必要的旅游垃圾.4.3加强法律法规宣传,科学引导环境保护加强法律法规宣传,唤起全社会的环境保护意识.健全环境保护机构,充分利用学校教育的作用,组织人员编写普兰县生态现状及保护的乡土教材,树立藏区人民正确的环境观和资源观.同时健全生态质量负责制和生态保护综合决策机制.科学引导发挥藏族在环境保护中的优良传统,应积极挖掘并加以科学引导藏族人民的信仰,藏族文化蕴涵着强调人与自然和谐统一,主张以仁爱之心爱生物,注重环境卫生,把开发自然与保护自然结合等鲜明的生态伦理思想,同时充分发挥当地宗教界人士作用以增强感召力.有关科技部门和人员进乡进村进户进行现场指导,通过兴办技术培训班将果树修剪病虫害防治等林草技术传授给农牧民,提高造林种草的成活率,同时在有条件的地方指导农牧民发展畜牧业,林果业,中药材业,引导和推广优良品种,提高作物产量.参考文献[1]姜学民.长江地区生态系统与可持续发展[M].武汉:武汉出版社, 1999:41.[2]张晋强.如何协调经济发展与环境保护的关系[J].山西科技,2004 (1):29—31.[3]洛桑?灵智多杰.青藏高原环境与发展概论[M].北京:中国藏学出版社,1996:175.[4]洪银兴.可持续发展经济学[M].北京:商务印书馆,2~0:143.[5]邓艾.青藏高原草原牧区生态经济研究[M].北京:民族出版社,2O05: 286—289.c61李渤生.青藏高原生物多棒}生的特点及其保护[M].北京:中国环境科学出版社,1994:235.[7]张世花,昊春宝.青藏高原地区生态环境保护与经济和谐发展的路径选择[J].学术纵横,2007(1):56.[8]冯刚.新农村建设中经济与生态保护协调发展模式研究[D].北京:北京林业大学,2O08:33.[9]毛振宾,曹志平,赵彩霞.生态旅游与旅游生态学的研究进展[J].环境保护,2oo2(2):42.[1O]喜富裕,马广德.甘南生态环境与当地经济发展的关系及环境保护对策[J].甘肃高师,2001(2):86—87.。
广州市耕地非粮化时空演变及驱动力分析
广东农业科学 2023，50（1）：153-163Guangdong Agricultural Sciences DOI:10.16768/j.issn.1004-874X.2023.01.014吴大放，林添华，李淑君，何惠慧，李致毅，郁万敏，梁逸璇. 广州市耕地非粮化时空演变及驱动力分析［J］. 广东农业科学，2023，50（1）：153-163.广州市耕地非粮化时空演变及驱动力分析吴大放，林添华，李淑君，何惠慧，李致毅，郁万敏，梁逸璇（广州大学地理科学与遥感学院，广东 广州 510006）摘 要：【目的】耕地非粮化问题给粮食安全带来风险，落实耕地保护措施刻不容缓。
广州市作为国内一线城市，耕地非粮化现象普遍。
分析广州市耕地非粮化时空演变特征，探究非粮化过程的驱动力，提出防止耕地非粮化的相关建议，可为广州市耕地非粮化的管控提供参考。
【方法】运用GIS空间分析法研究广州市耕地非粮化的时空演变过程，运用地理探测器模型研究非粮化的影响因素。
【结果】（1）2005—2016年广州市耕地非粮化率由60.46%小幅升高至67.17%，2016—2018年耕地非粮化率由67.17%大幅上升至87.53%，2018—2020年耕地非粮化率由87.53%降低至86.91%，耕地非粮化问题严峻。
（2）从区域来看，中心城区耕地非粮化水平普遍高于外围城区。
2020年，北部从化区非粮化水平较低，耕地非粮化率为58%，荔湾区、海珠区和天河区非粮化水平最高，耕地非粮化率均为100%。
（3）广州市耕地非粮化受多种因素综合影响，影响因子间大多表现出双因子增强关系，少数表现出非线性增强关系。
各单因子中城镇化率、人均消费水平、地均GDP平均影响力最高，分别为0.9176、0.7059和0.6674，自然资源禀赋维度的因子影响力相对较小。
【结论】广州市整体耕地非粮化水平高，内部经济发展的不平衡深刻影响着耕地非粮化的空间分布格局。
应更加重视耕地保护，加强耕地保护制度建设，落实各方责任；要深入完善惠农政策、建立高标准永久基本农田，给予资金和技术支持，助力粮食生产提质增效，提高农民种粮的积极性；要培养专业人才，推动产业融合升级，提高粮食生产的附加收益。
基于空间分析方法的土地利用变化驱动力研究
基于空间分析方法的土地利用变化驱动力研究作者：徐柏琪来源：《农业与技术》2015年第19期摘要：区域土地利用变化及其驱动机制的研究，是揭示土地利用状况以及空间变异情况最有效的途径，对土地资源的合理利用和土地利用格局优化等方面都具有非常重要的意义。
鉴于此，本文通过大量查阅文献资料，分析最具有代表意义的学者们的研究方法与成果，明晰了影响土地利用格局变化的自然因素和社会因素，同时分析了传统土地利用格局变化驱动力研究的局限性，提出了土地利用变化驱动力空间分析方法的创新性，并阐述了这种基于空间分析方法的驱动力研究在未来景观格局、景观安全及土地利用评价等多方面的应用。
关键词：土地利用变化；驱动力；空间分析；创新应用中图分类号： F293.2 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20151032078随着城镇化和工业化的快速发展，自然生态环境与经济发展之间的矛盾日益突出，成为各国亟待解决的问题，亦成为我国面临的重要研究课题。
系统的研究土地利用格局变化的过程及发展趋势，是对有限的土地实行资源优化配置和合理保护利用的基本前提和有效途径，对解决人口、资源、环境之间的矛盾有着非常重要的意义，并为实现区域的可持续发展，提高土地综合利用效率，减少生态环境风险，缓解土地供需矛盾，加强土地规划决策科学性提供了科学的理论依据。
1 土地利用变化驱动力分析研究目前判定影响土地利用格局变化的主导驱动因子的主要方法有定性分析、半定量和定量三种。
这三种方法通常都是通过大量收集自然环境资料、社会发展资料以及土地利用历史与现状对比资料，并采用多种数理统计及数学模型进行数据分析，进而较全面的判断出来影响土地利用变化的自然和社会因素[1]。
近年来我国对土地利用变化驱动力的研究逐步增多且多集中在以下几个方面。
驱动力定性分析。
定性分析主要是探讨在不同时间尺度上土地利用格局动态变化过程与驱动机制之间的相关性以及二者之间的作用关系。
例如：利用景观破碎化指数和社会经济统计数据，运用相关分析和主成分分析方法确定影响京津冀地区1990～2000年10a间的耕地情况变化的主要驱动因子[2]。
基于SPSS分析的广东省土地集约利用空间差异分析
基于SPSS分析的广东省土地集约利用空间差异分析以广东省为研究对象,从土地利用的人口集约度、经济集约度、社会集约度、生态环境集约度四个方面构建城市土地集约利用评价体系。
基于SPSS分析对广东省21个城市土地集约利用进行综合评价,并从区域发展环境、人口密度、经济发展水平、城市产业布局、政策和制度因素分析差异原因。
标签：城市土地;集约利用;影响因素1 引言随着经济的快速发展,人口数量的不断增加,工业化和城市化进程的加快,人地矛盾不断加剧,使城市土地集约利用问题受到关注。
广东省作为全国工业化和城市化进程的前端,2007年底广东省人口密度达981.88人/平方公里,远高于全国平均水平597.62人/平方公里。
而广东省人均耕地面积为0.28亩,远低于全国平均水平的0.8亩/人。
广东省在城市化进程中的土地集约利用问题值得研究。
本文对广东省21个地级市的城市土地集约利用情况作了比较分析,分析了广东省城市土地集约利用的空间差异。
采用2008年广东省统计年鉴和2008年中国城市统计年鉴中有关数据构建指标体系。
2 城市土地集约利用指标体系设计与研究方法2.1 城市土地利用集约的含义所谓城市土地集约利用是指以合理布局、优化用地结构和可持续发展的思想为依据,通过增加存量土地投入、改善经营管理等途径,不断提高土地的使用效率和经济效益。
所谓集约度,就是指单位,土地面积上所投资本和劳动的数量。
节约、集约利用土地是我国缓解土地供需矛盾的必然选择。
2.2 指标体系设计不同的学者根据不同的研究对象提出了不同的评价体系与指标选取。
毋晓蕾等从土地投入程度、土地利用经济产出、土地利用强度与结构、生态环境状况四个方面构建河南省土地利用评价指标体系;卞兴云等从土地利用强度、土地利用投入、土地利用效益、土地利用生态环境质量四个方面来构建山东省城市土地集约利用时空差异的评价指标体系;雷广海等从土地利用投入水平、土地利用程度、土地利用效率、土地利用生态环境质量四个方面构建江苏省13城市土地利用集约度时空变异的评价指标体系。
土地利用变化的驱动力分析
土地利用变化的驱动力分析FUXiao2yanetal(CollegeofEarthResources,ChinaUniversityofGeosciences,Wuhan,Hub ei*****)AbstractThecurrentstudiesofthelandusechange(LUC)sincethe1990’sinChinawe regeneralized.Besides,thedevelopmentsofLUCinthreeas2()pectscharacteristic,quantityandwaywereanalyzed.Keywords Landusechange;Drivingforce;Landrationaluse土地利用与土地覆盖变化(LUCC)是全球变化最明显的方面。
它既受自然因素的制约,又受社会、经济、技术、政治等人文因素的影响。
同时,LUCC的集成作用反过来又会影响全球环境及人类社会的发展。
近年来,国内外众多研究机构和学者从土地覆被的分类、动态监测和环境影响评价等方面进行了有益的探讨。
土地利用/个方面的问题,中的关键。
,1土地利用变化驱动力的内涵变化的基本驱动力。
2土地利用变化驱动力的定性分析经济发展、人口增长、土地利用的比较利益,农地是在动居民、企业、农民以及村集体组织。
在经济快速发展阶段,农地城市流转的驱动因素主要有制度、经济、社会、自然以及技术等方面。
2.1耕地利用变化的驱动力在我国现阶段,耕地是区域土地利用变化的核心类型。
耕地的变化与流向反映着目前社会经济发展的基本态势。
影响耕地数量变化的因子错综复杂,归纳起来有自然因素和社会因素2个方面。
自然因素包括水土流失、自然侵蚀、自然灾害等自然力对耕地数量的影响。
这种因素在短时间内的影响相对于社会因素影响来说大多很微小,但从长远时间看自然因素对耕地数量产生重大影响。
社会因素包括经济和政策制度2个方面。
经济因素包括城市化、工业化等经济发展过程中占用耕地;制度因素包括国家或地方相关法律法规等对耕地数量的影响,如耕地总量动态平衡、土地用途管制等。
广州市第二次全国土地调查1：2000土地利用现状图输出
３ 土地 利用现 状 图输 出为彩 色 线 划 图 ， 是 不 填充 图 。颜 色 主 要 有 黑 Байду номын сангаас （ ０ ＧＯ Ｂ ） （ ７ Ｒ ０ 、 Ｒ１ ０
体注 记 字头方 向如 图一 所示 ， 度注 记 保 留小 数 宽
点后 一位 ， 例如 ： 状 地物 宽 度 为 １米 ， 记 应 为 线 注
家 、 厅 的 数 据 是 ＡｒＧ Ｓ 的 ｓ ａ ｅｉ 省 ｃＩ ｈ ｐ ｆ ｅ数 据 。 ｌ
ＡｒＧＩ ｃ Ｓ以 ＧＩ Ｓ功 能 强 大 ， 制 图功 能 方 面 相 对 在 薄弱 ， ＡｒＧＩ 在 ｃ Ｓ中难 以 完成 １：２ ０ ０ ０标 准 分 幅 土地 利 用 现 状 图 。 因此 ， 行 需 要 二 次 开 发 程 进 序 ， ｓ ａ ｅｉ 数 据转 换 为 Ａｕｏ ＡＤ 的 ｄ 将 ｈｐｆｅ ｌ ｔＣ ｗｇ格
［ 摘 要 ］ 标 准分 幅 土地 利 用现 状 图制 作 与 输 出是 广 州 市 第 二 次全 国 土 地 调 查 的 一 项 重 要 工 作 。 由 于
国 家、 没 有 １ ２ ０ 省 ：０ ０土地 利 用现 状 图的 标 准 或技 术 规 程 ， 据 我 市作 业 模 式 、 据 特 点 ， 定 了技 术 要 求 ， 根 数 制 开
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图 片
白 云 区第 二 次 全 国 土地 调 查 土地 利 用 现 状 图
长 腰 岭 村
基于DPS软件的土地利用结构变化驱动力分析
基于DPS软件的土地利用结构变化驱动力分析[摘要]本文以长沙市为研究对象，采用该区域2005～2010年的土地利用变更数据，结合社会经济资料，借助DPS工具，运用灰色关联度模型对长沙市土地利用结构的影响因素与历年土地利用结构信息熵值进行分析研究。
[关键词] 土地利用结构驱动力DPS 信息熵灰色关联度长沙市土地利用结构变化是区域发展过程中空间布局与结构变化的综合反映，它与区域环境的改变及社会经济发展密切相关[1]。
近年来，区域土地利用结构时空演变及驱动力方面的研究都取得了一定成效，为区域土地合理配置提供了参考[2]。
在此笔者借助DPS软件对长沙市土地利用结构变化的主要因素进行了定量分析，以期为该区域土地利用结构的调整和土地利用规划提供参考。
1数据来源与研究方法1.1数据来源本文各种经济数据主要来源于《长沙市统计年鉴》，土地利用数据主要来源于长沙市国土局历年土地利用变更数据。
1.2研究方法1.2.1土地利用结构信息熵土地利用结构信息熵可以综合反映一定时期研究区域内各土地利用类型的变化程度，熵值越小，系统就越有序，结构性就越强[3][4]。
设长沙市土地总面积为S，各地类的面积为Si（i=1，2…，n），总面积比例为Pi=Si/S=Si/ΣSi（i=1，2…，n），显然ΣPi=1，因此该区域土地利用结构信息熵可定义为：H=-ΣPi㏑Pi （i=1，2…，n）[3]。
1.2.2灰色关联度模型分析法灰色关联度法常被用来分析地类变化与驱动因素之间的关联程度，进而确定主要影响因素[5][6]。
首先是均值化统一数据，然后求出绝对差值和关联系数，最后对关联性进行排序并列出关联矩阵。
2驱动力分析2.1研究区概括长沙市位于湘江下游和长浏盆地西缘，北距北京1980 km，东临萍乡市，南接株洲市、湘潭市，西邻益阳市、娄底市，北连岳阳市。
全市辖5区4县市，地貌类型多样化。
2.2驱动力影响因素分析2.2.1指标选取根据灰色关联度方法的思路、长沙市实际情况，以及所收集的资料，选取表中9个因子作为研究指标。
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基于SPSS的广州市土地利用变化与驱动力分析黎海锋（中山大学地理科学与规划学院，广东广州510275）摘要：以广东省广州市1999~2008年末土地利用以及相关社会经济因素的统计数据为依据,分析该区土地利用变化的幅度、速度以及土地利用程度的变化,同时利用SPSS软件的相关分析、主成分分析等功能,分析该区土地利用变化的驱动力。
关键词：土地利用变化；驱动力；影响因子；定量分析制定科学的土地利用规划,需要依据土地利用变化及与其相关的社会经济数据,分析土地利用变化的规律及其根本驱动力。
以广东省广州市1999年末～2008年末城市土地利用及相关的社会经济统计数据为依据,利用主成分分析方法,分析该区内土地利用变化的驱动因子,将有助于广州市土地利用规划的编制的科学性。
1 导语面对当前日益加剧的人口—资源—环境问题, 20世纪80年代以来, 土地利用结构变化成为地理科学的主要研究方向之一,被列为全球地表资源变化的主要方面之一【1】。
广州市位于珠江三角洲的中心腹地,地处南亚热带,为典型的海洋性季风气候区,地势东北向西南倾斜,东北部为山区,主要以林地和园地为主,而平原地区则以农业用地和建设用地为主。
伴随着该地区经济的高速发展,广州市土地利用状况自改革开放以来发生了巨大的变化。
了解、分析该地区土地利用变化情况,掌握土地资源变迁的内在机制,为该区调整土地利用对策,进而合理配置土地资源,提高土地利用价值,实现土地优化提供了数据基础,从而缓解人地矛盾,减少人类对生态环境造成的影响。
土地利用变化是一个复杂的过程, 在空间变化上呈现出不同土地类型间的变化, 在时间变化上服从于人类利用土地方式的改变速度, 两者都涉及变化的内容和幅度问题。
所以本文决定利用定量分析的方法，研究1999年以来，广州市土地利用变化状况及其主要的驱动力，并对科学制定全市的土地利用规划方法提出一些个人觉得较为有效的建议与方法，为建立一种更为高效合理的土地利用模式贡献自己的智慧。
2 1999年末~2008年末土地利用动态2.1土地利用变化幅度表1列出了1999年末~2008年末广州市各类土地面积变化情况,10年间三大地类中农用地和未利用地各减少了6532.00公顷和2515.00公顷;建设用地增加了9046.00公顷。
农用地中园地减少幅最大,共减少5431.00公顷。
建设用地中居民点及工矿用增幅最大,增加了4179.00公顷。
表1 1999年末~2008年末广州市土地利用分类变化表土地利用类型1999年末土地利用分类面积（公顷）2008年末土地利用分类面积（公顷）10年间土地利用面积变化（公顷）农用地总计595432.00588900.00-6532.00耕地168100.00166800.00-1300.00园地73431.0068000.00-5431.00林地286700.00286700.000.00牧草地200.00400.00+200.00其它农用地67000.0067000.000.00建设用地总计116225.00125271.00+9046.00居民点及工矿93675.0097854.00+4179.00交通运输11100.0013600.00+2500.00水利设施11450.0013817.00+2367.00未利用地总计16999.0014484.00-2515.00未利用土地16999.0014484.00-2515.00其它土地0.000.000.00土地总面积728655.00728655.000.002.2土地利用变化速度土地资源数量变化的速度可用土地利用动态度来表示,单一土地利用动态度是指某一地区在某一时段内某种土地利用变化类型的数量变化情况,其表达式为【2】:K=(U b–U a)/(U a×T)×100%。
式中:K为T时段内某种土地利用类型动态度;U a和U b分别为研究期初和期末某种土地利用类型的数量;T为研究时段长度,当T设为年时,K为某种土地利用类型的年变化率。
根据以上公式分别计算出广州市不同时期土地利用的年变化率(见图1)。
图1 1999年末~2008年末广州市土地利用年变化率从图1可以看出:除牧草地外，农用地土地利用变化速度相对较缓和,其中园地减少幅度最大,1999年末~2008年末耕地面积平均年变化率为-0.74%;建设用地土地利用变化速度则相对较大,其中以交通运输用地及水利设施用地增长速度最快,1999年末~2008末交通运输用地及水利设施用地年变化率分别为2.25%和2.07%;十年间未利用地面积在不断缩小,总体上平均年减少率为-1.48%。
2.3土地利用空间变化土地利用空间变化主要表现为各土地利用类型之间的转换。
由于缺乏1999年末~2008年末各土地利用类型相互转化情况的精确数据，故这次研究就以2000年末~2005年末各土地利用类型相互转化情况代为分析，具体数据见表2。
表2 广州市2000年末~2005年末土地利用类型转换矩阵（单位：hm2）从上述的表中可以发现从2000年末~2005年末，广州市由于城市化等原因而导致的土地利用结构的变化主要表现出以下特征：（1）其他类别用地转换成建设用地的21515.2hm2中，有12714.5hm2是来自耕地的，其次是来自于水域，占到13.89%，园地、林地、牧草地、未利用地分别占到11.39%,9.04%,4.85%,2.03%。
2000~2005年间，经过上一时期的城市化迅猛发展，这一时期的城市化放慢了脚步，相对于上一时期较为缓慢；（2）在城市化的过程中，林地的面积始终是减少的，虽说国家一直有号召“退耕还林”这个口号，但是，某些地区林地仍被垦为耕地，很大一部分被征为林地，5044.33hm2的园地就是来源于林地。
2000~2005年间，林地除大部分转换成园地或耕地外，还有一部分被征用为建设用地，总面积呈不断下降趋势；（3）尽管园地一部分会被征为建设用地，也会和其他用地相互转换，但园地总面积还是呈现出不断增加的趋势的，增幅则是从2000年的10.74%上升为2005年的11.63%，不是很大；（4）水域面积也在不断增大，但是变化幅度很小，至于增加的原因，主要是广州市水资源丰富，桑基鱼塘的经济产出较高，人们趋向于不断扩大鱼塘养殖面积，促使了水域面积的增加；（5）至于草地，面积本来就相对较少，只是零星的分布在河流的两旁，夹杂在耕地中间，草地面积的增加，很大一个原因是受经济因素的影响，农用地荒废成草地；（6）广州市未利用地的比重一直比较小，2000~2005年间，未利用地的比重稍微下降，究其原因，是由于城市化的发展，转换成建设用地了。
3 广州市土地利用变化的主要驱动力分析影响土地利用变化的驱动力既包括自然驱动力,也包括社会驱动力,而土地利用变化主要是人类活动造成的,因而分析土地利用的社会驱动力更为重要【3】。
3.1人口增长驱动人口是土地利用变化的重要驱动力,对城乡居住建设用地的规模起着决定性的影响。
广州市1999年人口为685万人,到2008年增长为784.25万人。
人口增长势必引起耕地面积减少,居民用地以及相关交通设施用地面积的增加。
3.2经济利益驱动社会经济的高速发展是影响土地利用变化的又一重要因素,广州市GDP由1999年的20567400万元增加到2008年的81258200万元。
在经济的推动下,该地区房地产开发投资总额也从1999年的2959027万元增加到2008年的7635376万元。
随着经济的调整增长及城市建设的不断扩张,导致农用地特别是耕地向建设用地转变的情况加剧。
3.3生产效益驱动农业的经济效益的相对较低,促使农民抛荒耕地转向从事二、三产业,从而导致相当一部分耕地向未利用地流失,这也在很大程度上导致了土地利用的变化。
4 广州市土地利用变化驱动力定量分析影响土地利用变化的因素错综复杂,这些因素不仅与土地利用强度存在相关关系,而且相互之间也存在耦合关联。
采用主成分分析可以将若干个自变量“合并”为几个独立成分变量,来减弱自变量之间的相互干扰【4】。
根据主成分分析方法的思路和要求,广州市土地利用变化驱动系统的实际状况以及广州市现有的资料水平,选取人口总数(万人)(X1)、GDP(万元)(X2)、房地产开发投资额(万元)(X3)、实际使用外资金额(万美元)(X4)、第一、第二、第三产业产值占GDP的百分比(X5,X6,X7)、建成区土地面积(平方公里)(X8)等影响因子进行分析。
采用SPSS软件对各因子进行主成分分析,得到以下结果(见表3～表5)。
表3 驱动力因子相关系数矩阵表4驱动力因子特征值及主成分贡献率表表5各因子的主成分载荷矩阵从表3的相关系数矩阵可以看到8个影响因子中存在着不同程度的相关性,其中(X1)人口总数和(X2)GDP具有极大的正相关性,其相关系数为0.975。
同时,(X1)人口总数还和(X8)建成区土地面积有很大的正相关性,相关系数为0.987。
按照主成分分析的要求,特征值>1,且累计贡献率达85%~95%的特征值对应的主成分即可。
从表4中可以看出前2个主成分的累计贡献率己经达到95.942%,用它们足以代表原始因子所代表的绝大部分信息,因此选取第一、第二主成分。
从表5的各因子的主成分载荷矩阵中可以看出:第一主成分主要包括(X1)人口总数、(X2)GDP、(X3)房地产开发投资额、(X5)第一产业产值占GDP的百分比、(X6)第二产业产值占GDP的百分比、(X7)第三产业产值占GDP的百分比和(X8)建成区土地面积。
第二主成分主要包括(X4)实际使用外资金额(万美元)。
各因子对广州市的土地利用强度都具有驱动作用,其中人口和GDP等经济类因子是广州市土地利用变化的最主要因素。
5 结论1999年末~2008年末广州市土地利用结构发生了较大的变化,除耕地、园地、林地的农用地以及未利用土地不断减少外,其他地类都有不同程度的增加,土地利用程度上也经历了衰退期和缓慢发展期，这基本上是和广州的现实状况相吻合的，广州正处于城市化高速发展的阶段，随着各种用于推动经济不断发展、城市化不断蔓延的基础设施的建设以及工业用地的扩张，农用地、未利用地相应不断减少，但是最终，两者之间必然会达到动态平衡的状态，此时，土地利用水平是最高最有效的。
基于对土地利用变化驱动因子的分析,广州市在以后保证社会经济发展的同时,应该节约集约用地,严格控制建设用地规模,切实保护耕地,控制人口增长速度,提高农业生产效益。
我们应该坚持科学发展观，在保障生态安全，社会和谐的前提下，严格保护基本农田，节约集约用地，优化土地利用布局和结构，提高土地利用效率与产出，为广州市经济社会持续、高效、健康发展提供土地保障。