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基于GIS空间模型的开发区土地集约利用评价研究
发布时间:2017-08-10 点击: 发布:
基于GIS空间模型的开发区土地集约利用评价研究
摘要:为从微观层面上实现开发区土地集约利用评价,笔者以南昌经开区为研究对象,在评价要素图层分离、多目标评价指标体系建立和权重值确定及评价单元划分基础上,构建GIS空间模型对其土地集约利用进行评价,并把其土地集约利用程度划分为五个等级。评价结果表明:应用GIS空间模型评价开发区土地集约利用程度,能够深入揭示开发区土地集约利用状况,是开发区土地集约利用评价或评价结果动态更新一种新的技术手段。
关键词:GIS空间模型;土地集约利用;评价;开发区
0引言
开发区土地集约利用评价是国土资源大调查“土地资源监测调查工程”的重要组成部分。通过对开发区土地集约利用程度进行评价,能掌握开发区土地利用、用地效益、监管绩效和环境状况等情况,揭示开发区土地利用优势及存在的问题,进一步为开发区土地管理、土地利用、用地挖潜和用地规划提供科学依据,从而实现开发区土地资源参与宏观调控,并促进其土地利用方式根本转变。目前国内多数学者应用基于非信息技术条件下的多因素综合评定法对我国开发区土地集约利用评价的技术方法进行了大量的研究工作,并取得了许多有实践意义的研究成果[1~7],在开发区土地集约利用评价中发挥了重要作用。在对城市土地集约利用程度进行评价时,部分学者引进了GIS技术,并取得了较好的效果,但由于开发区土地利用规模和土地利用特点,以GIS为技术手段进行开发区土地集约利用评价的研究还处于研究阶段。为克服传统技术方法在开发区土地集约利用评价中耗时长,主观性强,微观性差和评价成果不易更新等问题,笔者把特定评价对象所采用的土地集约利用评价方法与GIS技术相结合,通过应用构建的GIS空间模型,实现了对开发区土地集约利用程度进行评价。实践证明利用GIS空间模型对开发区土地集约利用程度进行评价切实可行,且评价结果具有微观性、客观性和准确性等特点。
1、GIS空间模型构建思路
GIS空间模型构建是为了实现特定的工作目标,把GIS内嵌单过程模型连接成多过程复杂模型的过程。采用多因素综合评价法对开发区土地集约利用程度进行评价,是开发区土地集约利用评价较为成熟的评价方法,已经广泛应用于实践。据此,在开发区土地集约利用评价的GIS空间模型构


 

建时,其主要思路为:(1)利用多因素综合评价法作为模型构建的理论基础,模型运行过程和运算结果应体现多因素综合评价法的技术特点;(2)GIS空间模型应体现多目标评价特点,且层次清晰,易识别;(3)模型属性数据以矢量数据格式进行输入,模型数据运算基于栅格数据方式进行;(4)空间模型在进行要素图层加载后,通过输入评价目标和评价指标权重、划分评价目标和评价标度及标度值设定后能自动实现定量评价结果。根据上述GIS空间模型构建的思路,结合GIS空间分析模型建模方法构建多过程图解模型,并应用于评价实践。
2、GIS空间模型构建方法
2.2.1评价目标确定
评价目标是评价项目首先要解决的基本问题,只有确定了评价项目的评价目标,才能确定评价的原则、评价程序、评价技术方法等。开发区土地集约利用评价是多目标下的综合评价,为使开发区土地集约利用评价结果符合开发区的实际情况,确定合理的评价目标至关重要。为此,国内学者对开发区土地集约利用评价目标进行了深入、广泛的研究[2~4,8~12],但归纳起来,主要考虑了土地投入产出状况、土地利用状况、环境状况和管理绩效等评价目标。基于上述开发区土地集约利用评价目标以及不同评价目标对应的评价指标,在GIS空间模型构建时,就可以确定单过程模型数据输入、处理和输出和多过程模型的组合方式。
2.2.2评价要素图层分离
评价要素图层是GIS空间模型数据分析、处理的基本图层,其包含图形数据、属性数据以及相关评价要素的设定等。在GIS空间模型构建时,应根据开发区土地集约利用评价多目标评价指标体系,以评价指标为基础分离出评价要素图层,并分别建立评价要素图层中的评价单元属性数据。评价要素图层分离后,按照评价指标对应的评价子目标和评价子目标对应的评价目标所构成的多目标评价指标体系,构建GIS空间模型的图解框架。
2.2.3数据分析模式确定
模型数据分析模式是模型内部数据在流动过程中采取的处理方式。在评价目标及评价要素图层确定后,采用何种数据分析模式实现评价目标,是GIS空间模型构建的关键步骤之一。根据开发区土地集约利用评价方法以及GIS空间模型数据分析的要求,基于栅格数据多图层叠加是GIS空间模型数据分析模式,即先把多要素图层矢量数据转换成栅格数据,然后根据多目标评价指标体系进行子目标到目标的多次图层叠加处理的数据分析模式。至于评价要素图层评价单元的评价值,可以预先在属性数据表中进行处理,而GIS空间模型只对评价要素图层单元评价值做叠加分析,并输出最终评价结果。
2.2.4过程模型连接
过程模型连接包括单过程模型连接和多过程模型连接。单过程模型连接标示模型中数据输入、处理和输出时的流动方向,多过程模型连接是把单过程模型进行组合,并标示单过程模型间数据的流动方向。在过程模型连接时,应根据开发区土地集约利用多目标评价指标体系,首先把评价要素图层连接成子目标多过程模型,然后把子目标多过程模型连接成评价目标多过程模型,并最终构建成评价目标层次分明、数据能处理的完整的开发区土地集约利用评价GIS空间模型。
3、GIS空间模型实现方法
3.1评价单元划分
评价单元是开发区土地集约利用评价的基本单位。在对开发区土地集约利用进行评价时,多数学者采用的评价方法是把开发区作为整体进行评价[1,2,4,9,10],但也有学者从不同行业选取评价单元,在对单元进行逐一评价的基础上进行综合评价[11]。为从更微观的角度揭示开发区土地集约利用,把评价对象划分为若干个单元进行评价,是开发区土地集约利用评价的主要研究方向之一。考虑到开发区土地利用的实际情况以及宗地权属界线的完整性,对于宗地,则用权属界线作为单元边界线(特殊情况下延伸到道路红线外),对于非宗地(含道路),则用工作界线作为单元边界线。
3.2评价要素图层单元评价值计算
评价要素图层是指单指标评价图层。对于单指标评价图层中的单元土地集约利用评价,可以在评价单元指标现状值和标准值均确定了的基础上,在评价要素图层属性数据表中采用公式 ( :i评价单元评价值; :i评价单元指标现状值; :i评价单元指标标准值)计算出单元评价值。对于正向指标, 若 ,则取值100;对于负向指标,如果没有规定的标准指标值,若 ,则取值100[9]进行计算。
3.3 评价目标及指标权重值输入
开发区土地集约利用评价的GIS空间模型是严格按照多目标评价指标体系构建的多次图层叠加运算的空间模型,模型数据处理过程是依次从评价指标到评价子目标和评价目标。因此,在模型运行之前必须输入相应评价子目标下的评价指标权重值和相应评价目标下的评价子目标权重值,以及评价目标权重值。在对GIS空间模型输入评价指标、评价子目标和评价目标权重值时,必须遵循评价指标、子目标、指标的权重值在0~1之间,各目标权重值之和、同一目标下的各子目标权重值之和、同一子目标下的各指标权重值之和都应为1。
3.4 评价标度及标度值设定
GIS空间模型评价标度设定包括评价要素图层叠加处理后的子目标评价标度设定和评价子目标图层叠加处理后的评价目标评价标度设定以及评价目标图层叠加处理后的总评价目标评价标度设定。评价标识以评价单元最小值为上限和以评价单元最大值为下限进行设定。评价标度值应按叠加表中的输入字段值进行一致性设定,不能随意改变标度值设定,否则将主观改变单元评价值,从而导致评价结果不真实。
4、实践研究
4.1 评价对象概况
南昌经开区(以下简称“南昌经开区”)于1992年6月经江西省委、省政府批准设立,2000年4月经国务院批准为国家级经济技术开发区,批准面规划面积为980公顷。南昌经开区辖区面积 118平方公里,辖区人口18万,地处有中国十大经济带之一的“昌九工业走廊”南端的起点是江西省和南昌市重点开发建设的外向型经济区域。南昌经开区位于南昌市昌北新城区的北缘,与老市区仅一江之隔,有新八一大桥、英雄大桥、南昌大桥、赣江大桥与之相连。
4.2 评价数据采集
4.2.1 图形数据采集
为了获取评价对象图形数据,采用2008年5月20日拍摄的QUICKBIRD遥感影像数据作为图形数据源。由于遥感影像清晰,分辨率高,且数据现势性强,能较好地反映出评价时点土地利用现状,故无需对遥感影像数据进行野外补测。因此,在MAPGIS6.7系统中仅需对遥感影像格式进行处理后,通过目视解译方法,采用±0.02米精度直接对影像进行矢量化处理。把经过反复检查后的矢量数据与评价对象已有的宗地权属界线图形数据及利用GPS采集的权属界线数据进行叠合后,形成了南昌经开区土地集约利用评价图形数据。
4.2.2 属性数据采集
南昌经开区土地集约利用评价单元属性数据包括土地利用单元属性数据、非土地利用单元属性数据和混合性单元属性数据。对于有关土地利用单元属性数据,通过建立属性数据库进行地类统计后得到;对于非土地利用单元属性数据,则采用资料收集和实地调查方式获得;对于混合性单元属性数据,则结合已经获取的土地利用单元属性数据和非土地利用单元属性数据,通过统计、计算的方式获得。
4.3 多目标评价指标体系及权重确定
根据GIS空间模型的评价目标,结合《开发区土地集约利用评价技术规程》(试行)对开发区土地集约利用评价指标体系建立的要求,建立南昌经开区土地集约利用多目标评价指标体系,并采用特尔菲法确定多目标评价指标体系中评价指标、评价子目标和评价目标的权重值(见表1)。
 
 
表1  南昌经开区土地集约利用评价指标体系及权重值表
Tab.1  the index system and weight value of the degree assessment of land intensive use in Nanchang Economic and Technological Development Zone
目 标
权重值
子目标
权重值
指  标
权重值
土地利
用状况
0.39
土地开发程度
0.32
土地开发率
0.34
土地供应率
0.30
土地建成率
0.36
用地结构状况
0.26
工业用地率
0.63
高新技术产业用地率
0.37
土地利用强度
0.42
建筑容积率
0.52
建筑密度
0.48
用地效益
0.30
投入产出效益
1.00
工业用地固定资产投入强度
0.35
工业用地产出强度
0.38
高新技术产业用地产出强度
0.27
管理绩效
0.18
土地利用监管绩效
0.42
闲置土地处置率
1.00
土地供应市场化程度
0.58
土地有偿使用率
0.68
土地招拍挂率
0.32
环境状况
0.13
环境质量优劣程度
1.00
绿地率
0.62
污染物处理率
0.38
4.4 空间模型构建
根据开发区土地集约利用评价方法、多目标评价指标体系以及基于Arcview GIS 3.2空间分析模型建模方法,构建南昌经开区土地集约利用评价GIS空间模型(见图1)。
图1 南昌经开区土地集约利用评价GIS空间模型图
   Fig.1 GIS spatial model of the degree assessment of land intensive use in Nanchang Economic and Technological Development Zone
4.5评价对象单元划分及评价指标标准值确定
4.5.1 评价对象单元划分
依据GIS空间模型实现过程中评价单元划分方法,把评价对象共划分为120评价单元,其中工矿仓储用地74个单元,其他公共管理与公共服务用地22个单元,商服用地3个单元,住宅用地5个单元,已建成农村建设用地7个单元,已达到供地条件未供应土地4个单元,不可建设土地5个单元。
4.5.2 评价指标标准值确定
评价指标标准值是衡量土地集约利用程度高低或土地集约利用潜力规模大小的重要尺度。单元评价值是评价单元指标现状值与评价指标标准值进行对比计算的结果,因此,相对准确地确定评价指标标准值是开发区土地集约利用评价或潜力规模测算的重要步骤之一。评价对象评价指标标准值是结合当地社会经济发展水平和评价指标现状值,采用目标值法、发展趋势估计法、先进经验逼近法和专家咨询法中一种或多种确定的(见表2)。
表2   南昌经开区土地集约利用评价指标标准值
Tab.2  The standard values of assessment index of land intensive use in Nanchang Economic and Technological Development Zone
指  标
标准值
指  标
标准值
土地开发率
100.00%
工业用地产出强度
5200万元/公顷
土地供应率
100.00%
高新技术产业用地产出强度
6400万元/公顷
土地建成率
98.00%
闲置土地处置率
100%
工业用地率
57.00%
土地有偿使用率
63%
高新技术产业用地率
12.00%
土地招拍挂率
10%
建筑容积率
0.70
绿地率
35%
建筑密度
0.35
污染物处理率
100%
工业用地固定资产投入强度
1500万元/公顷
 
 
4.6 评价结果及分析
4.6.1 评价结果
利用构建的GIS空间模型,载入评价要素图层,输入评价目标及评价指标权重值,设置其他有关要素后,运行模型就可以自动生成南昌经开区土地集约利用评价结果(见图2)。
图2 南昌经开区土地集约利用评价结果图
Fig.2 The assessment  result of land intensive use in Nanchang Economic and Technological Development Zone
4.6.2 评价结果分析
根据南昌经开区土地利用实际情况,遵循“等级内部差异相对一致,等级内部差异小于等级之间差异”的原则,把南昌经开发区土地集约利用程度划分为五个等级,即“高等集约利用—较高等集约利用—中等集约利用—较低等集约利用—低等集约利用”。从评价结果的数量上分析,其中高等集约利用土地面积占评价总面积的26.14%,较高等集约利用土地占59.13%,中等集约利用土地占3.60%,较低等集约利用土地占7.94%,低等集约利用土地占3.19%。评价对象土地集约利用综合集约度分值为72.77,处于66-81集约利用程度分值判别区间,为较高等集约利用。从评价结果的空间分布上分析,高等集约利用土地主要分布在高新技术产业用地区及部分工业用地布局较为密集区,较高等集约利用土地主要分布在公共管理与公共服务用地区域和少量的一般产业用地区,中等集约利用土地主要分布在少量的公共管理与公共服务区和土地利用率不高的区域,较低等集约利用土地主要分布在农村建设用地区和面积较大的绿地区,低等集约利用土地主要分布在已经开发尚未供应的土地区域和其他不建设用地区。
5、结论与讨论
GIS空间模型构建及应用是一项较为复杂的系统工程。在GIS空间模型构建时,应结合开发区土地集约利用评价的要求,有针对性构建其GIS空间模型;在模型应用时,应把握模型实现中核心的技术环节,认真做好模型运行前的各项准备工作,从而使模型得以顺利运行。通过GIS空间模型实践应用结果表明,构建的GIS空间模型完全能够应用在开发区土地集约利用评价中,并且评价结果能从微观层面上深度揭示评价对象土地集约利用程度。虽然GIS空间模型为开发区土地集约利用评价或评价成果动态更新提供了一种新的技术思路,且缩短了评价耗时和提高了评价结果的客观性及准确性,但仍需进一步提高模型的集成度,简化模型的结构,增强模型功能,提高模型应用的适应性和运行的可靠性。
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