农用地变化范文
农用地变化范文（精选6篇）
农用地变化 第1篇
土地利用现状是人类长期利用、改造土地的过程中, 不断对土地施加作用与土地资源本身及其生态因子固有属性共同作用的结果, 它刻画了农业生态系统中土地因子的存在状态, 反映了一个地区在一定时期内的自然状况、土地开发利用程度、土地生产力和社会经济发展状况。大庆, 是中国重要的石油石化生产基地。温家宝在2003年3月23日主持召开的国务院振兴东北三省等老工业基地领导小组第一次全体会议上强调, 振兴工作要先从农业开始。农业是工业发展的基础, 大力发展现代化农业是振兴老工业基地的重要条件。胡锦涛在党的十七次全国代表大会上指出, 要加强农业基础地位, 走中国特色农业现代化道路, 建立以工促农、以城带乡长效机制, 形成城乡经济社会发展一体化新格局。
农地利用是土地利用/土地覆被变化研究的一个重要内容。2001年8月21日国土资源部颁布了新的《土地分类》。该《土地分类》对农用地的概念内涵作了进一步细化的规定, 即:“农用地是指直接用于农业生产的土地, 包括耕地、园地、林地、牧草地及其他农用地。”
了解和掌握大庆农地利用现状、特点和存在问题, 对进一步合理开发利用土地资源, 促进整个农业生态系统良性循环, 实现大庆市农业生产和农村经济的可持续发展, 具有重要意义。
1 大庆市1993年农地利用状况
调查结果显示, 1993年大庆市土地总面积为3 174.2万亩, 其中, 耕地面积982.21万亩、园地与林地面积70.34万亩、牧草地面积630.72万亩。由土地利用类型构成 (图1) 可见, 农用地 (包括耕地、园地、林地、牧草地) 在大庆市土地利用构成中占有较大比例。1993年大庆市农用地面积为1 683.27万亩, 占土地总面积的53.0%。在农用地中, 又以耕地面积比重最大, 占大庆市土地总面积的30.9%。
大庆市各区、县的土地利用状况存在明显差异。肇州县土地总面积361.87万亩, 其中耕地209.01万亩, 园地与林地0.49万亩, 牧草地22.53万亩;肇源县土地总面积619.47万亩, 其中耕地202.41万亩, 园地与林地5.13万亩, 牧草地137.82万亩;林甸县土地总面积529.96万亩, 其中耕地210.71万亩, 园地与林地0.35万亩, 牧草地107.19万亩;杜尔伯特县土地总面积895.37万亩, 其中耕地161.18万亩, 园地与林地33.32万亩, 牧草地165.2万亩。由图1可见, 牧草地占该县土地总面积比重肇源县最高, 肇州县最低;园地与林地占该县土地总面积比重杜尔伯特县最高, 肇州和林甸所占比重均小于1%, 其中林甸最低;肇州县耕地比重最大, 而4个县中总面积最大的杜尔伯特县, 耕地面积和比重均最小, 该县农用地面积在该县土地利用构成中所占比例也未超过50%, 这与其有较多的坑塘、湖泊湿地、沙地有关。
2 大庆市2003年农地利用状况
调查结果显示, 2003年大庆市土地总面积为3 174.2万亩, 其中, 耕地面积1 104.93万亩、园地与林地面积78.9万亩、牧草地面积721.22万亩。从土地利用类型构成可以看出, 农用地 (包括耕地、园地、林地、牧草地) 仍是大庆市土地利用构成的主体。2003年, 大庆市农用地面积为1 905.05万亩, 占土地总面积的60.0%。在农用地中, 又以耕地面积比重最大, 占大庆市土地总面积的34.8%。
肇州县土地总面积361.87万亩, 其中耕地209.96万亩、园地与林地1.01万亩、牧草地20.79万亩;肇源县土地总面积619.47万亩, 其中耕地210.73万亩、园地与林地5.38万亩、牧草地168.01万亩;林甸县土地总面积529.96万亩, 其中耕地245.66万亩、园地与林地0.38万亩、牧草地151.21万亩;杜尔伯特县土地总面积895.37万亩, 其中耕地227.29万亩、园地与林地38.39万亩、牧草地197.67万亩。由图2可知, 肇州县耕地面积占该地区土地总面积比重仍然最大, 而杜尔伯特县耕地面积增加较多但是比重还是最小;园地与林地占该县土地总面积比重杜尔伯特县最高, 肇州和林甸所占比重仍然都小于1%, 林甸最低;牧草地林甸县增加较多, 该县土地总面积比重最高, 肇州县牧草地数量有减少, 所占比重还是最小。
3 近十年农用地变化特点
3.1 数量及结构变化的总体趋势
由图3可见, 大庆市近十年各种土地利用类型均有不同程度的变化, 土地利用结构发生了明显改变, 在各种用地类型中, 耕地、园地和林地、牧草地都有不同程度的增加。其中耕地面积十年间增加了12.5%, 平均每年增加耕地1.3%;园地和林地十年间增加了12.2%;牧草地十年间增加了14.3%, 其他地类包括建筑用地、水域、未利用土地等总量十年减少了14.9%。
3.2 农用地利用变化不同县间差异
肇州、肇源、林甸、杜尔伯特四县耕地面积都有不同程度的增加, 以杜尔伯特县增幅最快, 增加了41.0%, 共66.1万亩;林甸县牧草地增幅最大, 增加了41.1%, 共44.0万亩, 肇源县和杜尔伯特县也分别有21.9%和19.7%的涨幅, 但肇州县牧草地减幅7.7%;园地与林地四县均有增加, 但肇州县增幅最快, 增加106%。
3.3 农用地变化的原因分析
通过调查, 导致大庆市农用地利用变化的主要原因包括:土地开发、农业结构调整、退耕还林、宜农后备资源的开发等。例如, 近十年来大庆市所增加的耕地主要来自园林地、牧草地、沼泽湿地的开垦, 后备宜农资源的开发, 土壤改良和土壤复垦等。
参考文献
[1]裴志远, 张松岭, 等.区域农用地变化遥感调查技术框架研究[J].国土资源遥感, 2008, 76 (2) :48-50.
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农用地变化 第2篇
影响土地利用变化的驱动因子既包括自然驱动因子,也包括社会经济驱动因子,而土地利用变化大多是人类的社会经济活动造成的,其根本原因是社会经济发展[9],即人类社会经济发展造成了土地利用的变化[10]。农用地是直接用于农业生产的土地,包括耕地、林地、草地、园地、河流以及养殖水域等,是直接提供农业生态系统服务的土地。但社会经济和城市化的快速发展使城市空间不断向外扩张,大量的农用地为了城市发展的需要而转变为建设用地,最终导致农业生态系统服务价值的变化。
广东省位于我国改革开放的前沿,工业化、城市化以及国民经济处于快速增长趋势,其GDP增长速度连续多年超过10%,成为全国经济发展最快的省份之一。1996年以来,广东省社会经济快速发展,其GDP总量由1996年的6519.14亿元上升到2008年36796.71亿元,年均增长15.68%;与此同时,其户籍总人口也由6961万上升到8267.09万,城市化水平由30.56%上升到51.99%。为此,本研究在综合考虑影响广东省土地利用变化的社会经济因子基础上,确定影响广东省农用地变化的主要驱动因子为总人口、GDP、城市化水平、第一产业比重以及社会固定资产投资总额。并在研究农用地变化对农业生态系统服务价值影响的基础上,探讨了社会经济发展因素与农业生态系统服务价值之间的关系,以揭示农业生态系统服务价值变化的根源,达到促进区域经济与环境协调发展的目的,同时也可为相似地区提供一定的借鉴。
1 研究区概况
广东省位于中国大陆最南部,濒临南海,西南部雷州半岛南端隔琼州海峡与海南省相望,西邻广西壮族自治区,北与湖南、江西两省交界,东接福建省。位于东经109°26′~117°20′北纬20°07′~25°31′之间,辖21个地级市,是国内人地少的省份之一。全省陆地总面积17.98万km2,约占全国陆地面积的1.87%。地势北高南低,山地、丘陵、台地和平原交错,北部多为山地和高丘陵、南部则为平原和台地。属东亚季风区,从北向南分别为中亚热带、南亚热带和热带气候,年平均气温22.3℃,年平均降水量1777mm,年平均日照时数1745.8h,是全国光、热和水资源最丰富的地区之一。
2 研究方法
2.1 基础数据来源
根据《广东国土资源年鉴(2003)》、《广东国土资源年鉴(2009)》和《广东统计年鉴(2009)》整理出1996-2008年广东省包括耕地、园地、林地、牧草地和水域在内的农用地数据作为本文研究的基础数据。社会经济统计资料来自于《广东省统计年鉴(1997-2009年)》。
2.2 农业生态系统服务价值评价方法
1997年Costanza等[11]在《Nature》发表了“全球生态系统服务价值和自然资本”一文,将生态学和经济学相结合提出了生态系统价值评估的原理与方法,并提出了生态服务价值测算系数。但这种估计由于种种限制,只能看作是一种粗略的近似[12]。鉴于此,国内学者谢高地等在Costanza等提出的评价模型基础上,于2002年对国内200位生态学家进行问卷调查,并用同一问卷于2007年对国内500位生态学者再次进行了问卷调查,分别制定了“中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表”[13,14]。本研究即以谢高地等在2007年调查制定的中国生态系统单位面积生态服务价值表为基础,结合广东省农业生产的实际状况进行修订,由于广东省耕地以水田为主,生态服务价值较高,考虑全省水田一年两季或一年三季的耕作特点,耕地生态服务价值系数为全国平均值的2倍,单位林草地的生态服务价值约是全国平均价值的1.45倍[15](表1)。农业生态系统服务价值估算公式为:
式中:AEVSi为第i年的农业生态系统服务总价值(元/a),Pi为第i类农业生态系统单位面积服务价值(元/hm2·a),Ai为第i类农业生态系统的面积(hm2)。
(单位:元/hm2·a)
2.3 农业生态系统服务价值变化与农用地变化驱动因子的相关性分析
相关性分析(correlation analysis)是研究随机变量之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度的一种统计方法。本研究利用SPSS软件分析广东省农业生态系统服务价值与其总人口、GDP、城市化水平、第一产业比重、社会固定资产投资总额之间的相关关系,以期定量提示农业生态系统服务价值与社会经济发展各因子间的关系。
3 结果与分析
3.1 广东省农用地变化特征
由图1可知,1996-2008年广东省农用地结构以林地和耕地为主,研究期内各种农用地类型面积均发生了变化。林地、耕地都在不断减少,耕地减少尤为明显,研究期间减少了2.36%、林地减少了1.11%。园地、水域面积增加,研究期内分别增加了1.22%和0.64%;草地面积则相对稳定。
3.2 广东省农业生态系统服务价值变化
根据公式(1)计算得到广东省1996-2008年的农业生态系统服务价值,见表2。
从表2可以看出,在广东省农业生态系统服务总价值的构成中,林地生态系统服务价值所占比重最大,达到78%以上;其次分别为:农田8%-10%之间,水域在6%-8%之间,园地在4%-6%之间,草地则仅0.09%。1996-2008年,广东省农田、林地、草地的生态系统服务价值呈下降趋势,13年来其生态系统服务价值分别减少32.11×108元、39.51×108元、0.14×108元,分别减少了13.90%、2.09%和6.25%。可见,农田生态系统服务价值下降最快,林地次之,草地最慢;而园地、水域生态系统服务价值则呈增加趋势,其生态系统服务价值分别增加了28.42×108元和20.22×108元,分别增加了27.79%和12.44%。由于农田、林地和草地生态系统服务价值减少的总量为71.75×108元,高于园地和水域生态系统服务价值增加的总量48.64×108元,因而使得广东省农业生态系统服务总价值由1996年的2388.89×108元减少到2008年的2365.78×108元,13年间减少了23.11×108元,年均减少1.78×108元。
3.3 农业生态系统服务价值与驱动因子的相关性分析
广东省1996-2008年的总人口、GDP、城市化水平、第一产业比重、社会固定资产投资总额如表3所示。借助统计分析软件SPSS17.0,将上述驱动因子与广东省农业生态系统服务价值进行Pearson相关分析,发现总人口、GDP、城市化水平和社会固定资产投资总额与农业生态系统服务价值之间存在极为显著的负相关关系,相关系数分别为-0.965、-0.887、-0.896、-0.883,而第一产业比重与农业生态系统服务之间则存在明显的正相关关系,相关系数为0.972(表4)。同时,农业生态系统服务价值与驱动因子之间可用二次多项表3 1996-2008年广东省农用地变化的社会经济驱动因子式方程或线性方程进行很好的拟合,其相关关系图及拟合方程如图2所示。
从表4和图2可以看出,1996-2008年间,广东省在社会经济快速发展时期,人口增长、社会固定资产投资增加、经济发展以及城市扩张对区域农业生态环境具有明显的压力和负面作用,表明广东省社会经济发展在一定程度上是以农业生态环境质量的下降为代价的,其平均每年下降的农业生态系统服务价值(1.78×108元),即为其社会经济发展所付出的生态成本[8]。而其农业生态系统服务价值下降的原因是,1996年以来,随着市场需求的增加,导致许多林地被开垦为各种类型的果园,同时,由于工业化和城市化的快速发展,又使得城市周边的大量耕地不断转化成为建设用地,即生态价值系数高的林地和耕地不断向生态价值系数低的园地和建设用地发展,最终导致农业生态系统服务价值的下降。此外,区域第一产业(种植业、林业、畜牧业、渔业)的发展能明显增加农业生态系统服务价值,随着第一产业比重的增加,区域农业生态系统服务价值也将增加,这也为政府在协调区域经济发展与环境保护之间的关系时,就如何进行产业结构调整指明了方向。
4 结论与讨论
本研究在分析广东省农用地变化的基础上,计算了1996-2008年间广东省农业生态系统服务价值变化情况,并选择总人口、GDP、城市化水平、第一产业比重、社会固定资产投资总额5个影响农用地变化的社会经济指标,分别与农业生态系统服务价值进行了相关性分析。主要结论如下:
(1)农业生态系统服务价值量与农用地的变化密切相关,当农用地改变时,农业生态系统服务价值量也会随之改变。广东省在1996-2008年间农用地变化较大,其中提供78%以上农业生态系统服务价值的林地以及提供8%以上农业生态系统服务价值的农田面积减少较多,而因社会需求扩大,园地和水域(尤其是养殖水面)面积增加,但增加的农业生态系统服务价值因低于林地和农田面积减少引起的农业生态系统服务价值的降低,因此,广东省农业生态系统服务价值总量的变化总体呈下降趋势。
(2)研究期内,广东省农业生态系统服务价值与总人口、GDP、城市化水平、社会固定资产投资总额4个指标呈现出极为显著的负相关关系,表明广东省社会经济发展是以农业生态系统服务价值的损失为代价的;第一产业比重与农业生态系统服务价值间则呈现显著的正相关关系,表明区域第一产业的良性发展能增加农业生态系统服务价值。
(3)与农业生态系统服务价值呈负相关关系的4个指标中,总人口的负相关系数最高,说明区域人口增长对农业生态系统服务价值的影响较大。因此,要保持广东省良好的农业生态环境,需要根据实际情况严格控制人口增长。要加强土地利用规划,通过行政、法律和经济等手段,合理控制因人口增长而导致的建设用地规模扩大化,由此减少因建设用地增加而引起的农业生态系统服务价值的降低。还应积极实行土地整理,尽可能实现耕地占补平衡,并在山区进一步加强森林资源保护力度,有效保持林地面积[8]。
(4)由于本研究在计算各农业生态系统服务价值变化过程中,只考虑了农用地面积因素,未考虑研究区不同地域同类农用地的等级,且农用地的面积数据来自于不同单位统计资料,加之单位农用地的生态服务价值是在已有研究基础上的简单修正,因此各农用地生态系统服务价值变化的计算结果可能会存在一定的偏差,尚有待进一步完善。
摘要：在对谢高地等的生态系统服务价值系数进行修正的基础上,分析了1996-2008年广东省农用地变化所引起的农业生态系统服务价值变化,并应用相关性分析方法探讨了农业生态系统服务价值变化与影响农用地变化的总人口、GDP、城市化水平、第一产业比重、社会固定资产投资总额5个社会经济驱动因子之间的关系。结果表明:①1996-2008年间,尽管园地、水域的生态系统服务价值明显增加,但广东省农业生态系统服务价值以林地为主,其次为农田,林地和农田面积减小使其生态系统服务价值逐年减少,且林地和农田减小量大于园地和水域的增加量,从而使全省农业生态系统服务总价值在13年间降低了23.11×108元;②农业生态系统服务价值变化与总人口、GDP、城市化水平和社会固定资产投资总额之间存在极为显著的负相关关系,相关系数分别为-0.965、-0.887、-0.896、-0.883。农业生态系统服务价值变化与第一产业比重之间呈显著的正相关关系,相关系数为0.972。
农用地变化 第3篇
土地是所有经济活动不可或缺的载体,不同产业的发展对土地利用的方式及生产效率各有不同,同时一个地区用地结构的转变也折射出产业结构的变化。2004年以来作为传统农业大省的安徽省响应中央“促进中部崛起”重大战略决策,依靠自身区位优势及资源优势加快产业经济发展,产业结构同时发生着深刻变化。本文借以对安徽省1996—2005年产业结构变化与用地结构变化两者之间的动态相关关系的分析,考察安徽产业结构调整对用地趋势的影响。对土地参与宏观调控、促进安徽经济稳定快速的发展具有现实参考价值。
1数据的来源
分析产业结构与用地结构变化的关系,首先考察两者的内涵以选取数据。产业结构主要是指各个产业部门之间以及内部的构成和相互关系,可以用三次产业的产值关系将其量化。本文涉及三次产业的数据主要依据《安徽统计年鉴》[1]中1996—2005年经济统计数据。而用地结构主要用各种土地利用类型占土地总面积的比率来反映,也包括未利用地。本文使用的土地利用数据是将安徽省历年土地利用变更调查数据汇总得来。
2安徽产业结构变化分析
首先,通过对1996—2005年安徽省GDP构成比重变化(图1)的观察得出,安徽省产业GDP结构变化总体呈现出第一产业比重逐年稳步下降,第二、三产业交替上升的趋势。其中,第一产业比重由1996年的31.93%下降到2005年的17.85%,年降幅为1.4%;截至2005年,第二产业产值占GDP总量仍保持最大,构成比重由1996年的35.45%上升到2005年的41.56%,增幅为6.11%;第三产业比重则在十年间经历了前五年稳步上升,后五年先上升后下降的过程,但降的幅度很小。
其次,安徽省GDP总量在1996—2005年这十年间保持稳定快速增长,通过观察十年三次产业贡献图(图2)可知:1996—1999年第一产业保持平均15%的增长贡献率,2000—2005年六年里,第一产业的贡献率大幅下降到平均5%;第二产业和第三产业在十年里保持着极大的增长贡献,且两者贡献较为平均。剔除总量因素,第三产业发展态势更为强劲。这些表明安徽省经济增长模式正在发生转变,工业、建筑业、交通、通讯、餐饮及零售贸易等二、三产业发展速度加快,第一产业在整个经济增长中的作用进一步减弱。这些趋势基本符合现代产业结构理论和中国经济发展阶段的要求,第二、三产业将继续引领安徽经济快速增长。
3安徽用地结构变化分析
安徽省历年土地利用变更调查汇总而来的数据显示,截至1996年在安徽省土地总面积14 012 579.19 hm2中:耕地面积5 971 720.63 hm2,占总面积的43%;园地面积344 875.59 hm2,占2%;林地面积3 378 719.65 hm2,占24%;牧草地面积43 413.63 hm2,占0.3%;居民点及工矿用地1 262 970.78 hm2,占9%;交通用地261 456.03 hm2, 占1.87%;水域面积1 996 070.50 hm2,占14%;未利用地占5.4%左右。到2005年,安徽土地利用面积如下:耕地面积为5 734 586.84 hm2,园地面积为342 070.16 hm2,林地面积为3 599 492.75 hm2,牧草地面积为28 554.59 hm2,居民点及工矿用地面积为1 302 398.51 hm2,交通用地面积为281 606.67 hm2。经过十年的发展,安徽土地利用结构已经发生较大改变(表1),可以归纳为:耕地、园地和牧草地的保有量总体呈下降趋势。林地结构从2002年开始连续四年大幅扩大,截至2005年占总面积的25.69%,增幅为1.69%。这恰恰反映出2002年以来安徽省全面推进退耕还林、长江防护林、森林生态网络等林业重点工程建设的显著成果。居民点及工矿用地面积正在迅速扩张,截至2005年占总面积的9.3%,增幅为0.3%。交通用地面积比1996年增加20 150.37 hm2,增幅为0.14%。2003年开始水域面积统计中有相当部分重新分类进入未利用地中,截至2002年水域面积比1996年时增加了386.5 hm2,平均每年增加64.4 hm2。未利用地则呈现出逐年减少的趋势。
注:由于水域与未利用地的统计口径改变,为保持分析的前后一致,2005年两项数据未利用。
4分析方法与数据处理
本文采用二元两两相关分析方式依据Spearman秩相关系数法和典型相关分析法[2],分别选取三次产业产值比重与用地结构比重、三次产业比重变化率与土地利用结构比重变化率的不同指标进行两两相关分析。
4.1三次产业与用地结构变化趋势的相关性
首先,采用Spearman秩相关系数法分析指标之间相关关系。用C1、C2、C3分别表示第一产业、第二产业、第三产业产值占GDP的比重,用D1、D2、D3、D4、D5、D6、D7和D8分别表示耕地、园地、林地、牧草地、工矿居民点、交通、水域及未利用地占总面积的比重。得到秩相关系数矩阵如下:
再将有关数据录入SPSS13.0软件后选择相关性分析中的秩相关系数分析法计算产业结构与用地结构变化趋势的相关程度。运行后得到二者秩相关系数矩阵(表2)。
4.2三次产业比重变化率与用地结构比重变化率的相关性
分析变化率的相关性进一步反映出产业结构与用地结构变化的内在联系。用c1、c2、c3分别表示第一产业、第二产业(工业和建筑业用c21、c22表示)、第三产业(交通运输仓储通讯业和餐饮零售贸易业用c31、c32表示)产值比重变化率,用d1、d2、d3、d4、d5、d6、d7和d8分别表示耕地、园地、林地、牧草地、居民点工矿用地、交通、水域及未利用地面积的比重变化率。得到的相关矩阵如下:
注:秩相关系数右上方使用“**”表示显著性概率水平为0.01,“*”表示显著性概率水平为0.05。
注:为保持土地分类类型的一致,水域及未利用地指标仅使用1996-2002年度土地变更调查数据,2003-2005年度空缺。
依据SPSS软件包对安徽产业结构比重变化率及用地结构比重变化率数据(表3)进行典型相关分析,运行结果得到相关系数矩阵(表4):
5分析结果与结论
5.1安徽产业结构与用地结构十年的变化存在同步增减趋势。
表1说明了安徽产业结构与用地结构十年的变化存在同步增减趋势,符合整个中国产业结构与土地利用结构相互关系的分析[3]。其中第一产业产值比重与耕地、牧草地、未利用地面积比重变化呈显著正相关趋势,且显著性水平极高,与林地、居民点及工矿用地、交通用地的变化成较显著的负相关趋势,显著性水平在0.05上;第二、三产业产值比重与用地变化的相关性存在着相似性,分别与耕地、牧草地及未利用地的变化呈显著的负相关,与工矿居民点及交通用地呈显著的正相关。第二产业与园地的变化呈现较显著的正相关。
5.2安徽产业结构与用地结构变化内在关联性突出表现在第二、三产业上。
表4反映出安徽产业结构与用地结构变化程度的关联性突出表现在二产的建筑业与三产的批发零售贸易餐饮业上。具体体现为建筑业与居民点工矿用地的比重变化率正相关,批发零售贸易餐饮业与交通用地的比重变化率正相关。其相关系数分别达到0.860和0.818, 变化率的显著相关性达到0.05的水平。第三产业与园地的比重变化率相关性也比较明显,相关系数为0.705。
5.3第二、三产业的发展应减少对耕地保有量的负面影响。
1996—2005年这十年里安徽省第二、三产业的产值比重总体有所增长,且第二产业比重高于第三产业,而第一产业的产值比重截至2005年已经下降到17.85%,按照钱纳里工业化评价标准分析,安徽正处于工业化由初级向中级发展阶段,产业结构优化升级将使第二产业继续带动整个安徽经济。安徽省耕地比重总体呈下降的趋势,而表1反映出耕地比重与第二产业产值比重呈显著的负相关,这与全国的状况有所不同[4]。值得注意的方面有:安徽走新型工业化道路应重视以科技为先导,大力发展资金技术密集型产业,减少发展对耕地的侵占,变粗放式发展模式为集约型发展模式;同时政府在保护耕地及建设用地的集约利用等政策制定与实施方面还需加大力度。
5.4安徽产业结构调整对用地结构的影响。
进入21世纪,安徽第二、三产业的经济贡献逐步加大,其中建筑业及批发零售贸易餐饮业成为二、三产业中从业人员最多的突出行业[5],分析结果(表4)也显示:第二产业中建筑业的产值比重与用地结构中的居民点工矿用地面积比重都处于上升趋势,两者变化程度也趋于统一,这与安徽省在“中部崛起”大发展中加快城市化建设相吻合;第三产业中批发零售贸易餐饮业对物流业的需求很大,而交通用地是发展物流运输的基础,交通用地的扩大比率与批发零售贸易餐饮业比重增加率的相关性达到0.818,显示出现阶段土地利用重点向建设用地转移的趋势[6]。分析结果折射出安徽产业结构调整对用地结构变化产生显著影响,突出反映于对居民点工矿用地和交通用地需求的扩大。
参考文献
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[5]吕连生·21世纪初:安徽如何调整产业结构[J]·决策咨询,2000(12):27-29·
农用地变化 第4篇
关键词：土地规划,建设用地,综合效益,可持续发展,需求量预测,统计分析,科学合理
0 引言
土地需求预测特别是建设用地需求预测, 是土地利用总体规划研究的主要专题之一, 是土地利用总体规划的重要组成部分和核心内容。其目的是为了掌握未来土地利用变化趋势, 为社会经济发展提供合理的用地空间, 为土地资源优化配置提供决策依据。因此, 在规划建设用地时掌握更加科学、合理的方法是不可或缺的。
1 选取影响因素
1.1 因素选取的原则
影响建设用地变化的因素很多, 涵盖经济、社会、环境、政策等诸多方面, 这些影响因素之间, 相互关系非常复杂, 相互作用共同影响着建设用地的需求和发展。所以, 在建设用地需求量预测中, 需要综合考虑这些方面的影响, 根据一定的原则来进行因素选取。
(1) 主导因素原则:在众多的指标中, 选出少数几个具有代表性、主导性的指标, 来反映所要指向的主要信息。
(2) 客观性原则:建设用地需求量预测, 应当符合区域社会经济发展的实际需求。
所以, 选取因素时应该遵循客观性原则, 因为定性说明的指标, 人为主观性较大, 不利于对建设用地进行客观预测, 因此, 为保证客观性原则, 在因素选取过程中, 应尽量选取有定量说明的指标, 避免选取定性说明的指标。
(3) 动态性原则:随着社会经济的发展, 建设用地不断发生动态变化。所以在因素选取时, 应该遵循动态性原则, 选取那些能反映建设用地动态变化的有关指标, 也就选取的指标本来就具有动态变化性。
(4) 可获取性原则:建设用地需求量预测, 应当从历年的社会经济发展变化中总结规律, 但是由于年度的变更, 对于社会经济发展方面的具体统计内容可能会有所不同。所以在选取因素时, 应该遵循可获取性原则, 选取历年都有统计数据的指标:对于拟定指标确实没有统计数据的, 可适当用另一相关指标进行替代。
1.2 选取影响因素
根据以上原则, 由于环境方面的因素, 定性指标多, 不利用进行客观预测, 也不容易获取资料;政策方面的因素, 变化较大, 不容易把握, 也难以量化;而经济、社会方面的因素, 历年都有相关统计数据, 容易获取资料, 便于进行分析预测。因此, 本文要选取经济、社会方面的因素, 组建影响因子指标体系, 作为科学、客观预测建设用地需求量的前提。
(1) 土地从经济学角度来说, 它是一种重要的、必不可少的生产要素。所以经济的发展必然要求以一定的土地利用为基础, 经济的发展直接影响着建设用地的需求量, 是建设用地变化的重要影响因素。经济方面的影响因素主要可用国内生产总值 (GDP) 、工业总产值、第二三产业比重、固定资产投资、财政收入等5个影响因子进行分析说明。各因子的影响是:
a) 国内生产总值的提高, 反映了农业、工业、建筑业、运输业、商业等五大产业的发展;五大产业的发展, 不可避免地增加对非农业建设用地的需求。
b) 工业总产值在很大程度上反映了地区的工业化水平;工业化水平的提高, 在一定程度上需要增加对建设用地的需要。
c) 经济的发展引起产业结构的变化, 促使第二三产业比重的提高;第二三产业比重的提高, 反映了非农业经济的发展, 从而对建设用地的需求产生一定影响。
d) 固定资产投资包括农业和非农业的全民、集体和个人的固定资产投资;固定资产投资的增加, 会使土地利用方向和土地利用结构产生极大的变化, 从而对建设用地需求产生很大影响。长政府的财政收入直接影响着国内生产总值, 财政收入的增多必然会增加五大产业的发展, 从而增加建设用地的需求。
(2) 社会方面, 随着社会的发展, 人口发展不断增长, 城市化水平不断提高。人们的行为方式和思想观念不断在改变、社会消费品零售额越来越高等, 这些方面都在很大程度上影响着建设用地的需求和发展。因此, 社会发展同样是建设用地变化的重要因素。社会方面的影响因素主要可用总人口、非农业人口、城市化率、社会消费品零售额等4个因子来进行分析说明。
各因子的影响是:
a) 人口总数的增加, 各种非农业建设用地如居住用地、交通用地、生产用地等必然相应扩大, 总人口规模直接影响着建设用地的增长。
b) 非农业人口比重在一定程度上反映了地区的城镇化水平, 在很大程度上反映了人们的行为方式和思想观念的变化, 从而影响着建设用地的需求。
c) 城市化率是一个城市经济发达程度, 特别是工业化水平高低的一个重要标志, 随着城市化率的提高, 社会生产力的发展将会引起地域空间上城镇数量的增加和城镇规模的扩大。
d) 社会消费品零售额在很大程度上反映了人们的行为方式和思想观念的变化, 从而影响着建设用地的需求。
综合以上分析, 本文选取出经济、社会两方面影响因素中的9个因子, 初步建成建设用地需求变化的影响因子指标体系, 为进一步筛选因子、构建预测模型提供基础。
2 筛选主要影响因子
建设用地需求量受到经济发展水平、人口规模与城市化、消费水平等社会经济因素以及国家宏观政策因素的综合影响。因此, 在具体进行建设用地需求预测时, 就要根据研究区域的实际情况, 在定性分析的基础上, 运用数学上定量的统计分析方法来确定影响具体某研究区域建设用地的主导因素, 从而为神经网络降维和回归预测提供主导因子。
通过研究方法的对比, 确定运用相关分析法、灰色关联度分析法、主成分分析法对影响因子进行逐步筛选。相关分析, 可以大概确定出各个因子与建设用地量是否存在相关性, 如不存在相关性则舍去;运用灰色关联度来描述因子间关系的强弱、大小和次序, 此方法并不能作出最终的舍取;在存在相关性的因子基础上, 结合灰色关联度所排的因子强弱次序, 运用主成分分析法选择出影响建设用地的主要影响因子。
(1) 相关分析
相关分析是对因素之间的相互关系进行定量分析的一种有效方法, 而地理要素之间相互关系密切程度的确定, 主要是通过对相关系数的计算和检验两个步骤来完成的:
第一, 相关系数的计算。
第二, 相关系数的检验。
(2) 灰色关联分析
灰色关联分析方法是一种多因素分析方法, 它以各因素的样本数据为依据, 用灰色关联读来描述因素之间的强弱、大小和次序, 其分析步骤为:
第一, 确定分析序列。确定一个因变量因素和多个自变量因素, 形成由n+l个数据构成的矩阵;
第二, 变量序列进行无量纲化。为消除量纲对分析的影响, 需要对数据进行标准化处理;
第三, 计算差序列;
第四, 计算关联系数;
第五, 计算关联度。
(3) 主成分分析法
主成分分析法是霍特林于1933年首先提出来的, 其原理是降维的思想, 把众多变量转化成少数几个综合指标, 综合指标保留了原始变量的主要信息, 彼此间又不相关, 能使复杂的问题简单化, 便于抓住主要特征进行分析。
3 结束语
总之, 城镇建设用地的规划是一个涉及到社会、经济的复杂课题, 研究意义重大, 研究难度较大。由于理论水平有限, 笔者仅作了初步研究, 起抛砖引玉的作用。
参考文献
[1]罗是辉, 吴次芳.建设用地需求预测方法研究[J].中国土地科学, 2004, 18 (6) :14-17.
农用地变化 第5篇
建设用地和耕地变化是土地利用/土地覆盖变化研究的主要内容之一。随着社会经济的进一步发展和工业化、城市化进程的提速, 建设占用耕地快速增加的趋势还将继续。而建设用地尤其是城镇用地扩张也成为当前政府部门和学术界日益关注的焦点问题。
未来, 由于中国人口的增长, 社会经济的快速发展, 城市化进程的加快, 人多地少的矛盾将更加突出, 耕地保护与建设用地扩张之间的矛盾也将日趋尖锐。因此, 为了找出建设用地扩张的根本原因, 为耕地保护与建设用地的协调发展提供建议, 本文试图通过定性与定量相结合的方法, 研究广西省柳城县1996-2005年建设用地变化的规律, 分析引起这种变化的驱动力并建立模型, 以此来揭示广西省柳城县建设用地变化的真正原因, 为广西省柳城县未来的经济发展提供参考。
一、研究区域概况
柳城县位于广西壮族自治区中部偏北, 柳江上游融江流域, 紧邻柳州市。县城距离柳州市仅54公里, 地处东经108°50′-109°36′, 北纬24°26′-24°50′。柳城县东北是越城岭南边缘, 西北部是九万大山的末端;东部与鹿寨县交界, 东南与柳州市石碑平镇相依, 南、西南部分分别与柳江县、宜州市相接, 西北部与罗城仡佬族自治区接壤, 西北、东北分别与融水苗族自治县、融安县毗邻。
柳城县辖土地总面积210 977.63公顷, 是一个低丘谷地岩溶低山交错的半丘陵地区, 低山丘陵占总面积的58.90%, 平地占34%。西北部地势较高, 由东、西两面向中部融江递降。中部融江沿岸以低丘平原为主, 地势平缓, 海拔200米以下。柳城县属柳州市行政管辖, 辖9镇3乡。2005年末全县人口405 265人, 其中农业人口348 097人, 占全县总人口的85.89%;非农业人口57 168人, 占全县总人口的14.11%。
二、数据来源和研究方法
(一) 数据来源
本研究所用建设用地面积数据来源于柳城县国土资源局提供的1996-2005年土地利用现状调查与变更调查统计数据, 其中包括居民点工矿用地 (城市用地、建制镇用地、农村居民点用地、独立工矿、盐田和特殊用地) 、交通运输用地 (铁路用地、公路用地、民用机场、港口码头和管道运输用地) 和水利设施用地 (水库水面和水工建筑) 3大类13小类土地利用类型。驱动力影响因素数据来源于柳州统计年鉴 (1997-2006年) 。
(二) 研究方法
1. 单一土地利用动态研究
土地利用类型变化的速度是区域土地利用变化研究的重要方面, 采用单一土地利用动态模型, 可较好地反映某一研究区域一定时期范围内某种土地利用类型的数量变化情况。其表达式为:
LC为研究时段内某一土地利用类型动态度;Ua、Ub分别为研究期初及研究期末某一土地利用类型的数量;T为研究时段长, 当T的时段设定为年时, LC的值就是该研究区某土地利用类型的年变化率。
2. 驱动机制研究
为了研究建设用地变化的驱动机制, 本文采用多元线性回归分析的方法进行驱动力大小比较, 以建设用地面积为因变量进行回归分析, 得出建设用地面积变化主要驱动因子的多元线性回归模型, 确定自变量的显著度和贡献度, 从而得出不同驱动因素的影响作用力大小。其基本原理为:
设因变量y与自变量X1, X2, L, Xm-1共有n组实际观测数据。
y是一个可观测的随机变量, 它受到m-1个非随机因素X1, X2, L, Xm-1和ε随机因素的影响。因此, y与X1, X2, L, Xm-1有如下线性关系:
其中y为因变量, X1, X2, L, Xm-1为自变量, β0, β1, β2, L, βm-1是未知参数;ε是均值为零, 方差为σ2>0的不可观测的随机变量, 称为误差项, 并通常假定ε~N (0, σ2) 。
三、建设用地动态变化分析
(一) 建设用地变化情况
2005年柳城县建设用地面积为9 482.51公顷, 其中居民点及工矿用地 (包括城市用地、建制镇用地、农村居民点用地、独立工矿、盐田和特殊用地) 为6 545.87公顷, 交通运输用地 (包括铁路用地、公路用地、民用机场、港口码头和管道运输用地) 为695.16公顷, 水利设施用地 (包括水库水面和水工建筑) 为1 661.34公顷。
自1996年以来, 柳城县建设用地面积呈逐年上升趋势 (如图所示) 。以1996年柳城县建设用地面积为基数, 1996-2005年的9年间, 柳城县建设用地面积共增长580.14公顷, 增长了6.52%, 年均增长0.72%。由图可知, 建设用地增长率曲线波动较大, 大体分为两个阶段:1996-1999年为第一阶段, 建设用地增长迅速, 3年间共增长381.83公顷, 年均增长率为1.43%;1999-2005为第二阶段, 建设用地增长减缓, 6年间共增长198.3公顷, 年均增长率0.37%, 增量明显慢于前一阶段。
(二) 建设用地动态变化分析
本文运用单一土地利用动态模型, 计算了柳城县1996-2005年建设用地动态度为0.72% (见表1) 。由表1可知, 从单一土地利用动态度来看, 柳城县的建设用地面积有明显的增加。这说明柳城县作为柳州市重要的县城, 经济发展速度较快, 相应地建设用地增加的速度也较快。从建设用地占土地总面积的比重来看, 建设用地的比重呈增长趋势。从人均建设用地来看, 人均建设用地有所下降, 已从1996年的237.00平方米/人下降到2005年的220.00平方米/人, 这主要是由于建设用地集约化利用的结果。但是, 由于在城镇建设过程中多采取外延式的扩展方式, 用地的不经济仍然使得柳城县人均建设用地水平偏高。
四、建设用地变化的驱动机制研究
(一) 指标选取
土地利用和人口、社会、经济等因素密切相关, 并且影响建设用地的因素不是孤立的, 各因素之间相互交错, 对城乡建设用地的水平与结构产生作用, 又相互制约, 形成对建设用地规模扩张的合力。
根据指标的可获取性和可代表性等原则, 本文选取人口、GDP、工业总产值、第三产业产值、城镇化率、社会固定资产投资等6个具有代表性的人口、社会和经济类因素指标作为自变量 (见表2) , 以建设用地面积 (Y) 为因变量。这些指标与建设用地变化有较大的联系, 有利于进行对比性研究。以1996-2005年的数据做样本, 使用统计软件SPSS13.0对样本数据进行多元线性回归分析。
(二) 模型运行
1. 数据准备
为消除不同量纲的影响, 先对各变量进行标准化, 标准化公式为:
式中:X'为Xi标准化之后的变量值;Xij为变量Xi的第j个观测值;为变量Xi的平均值;s为标准差。
2. 模型运行结果
利用SPSS13.0统计软件对柳城县1996-2005年标准化后的数据进行多元线性回归分析, 模型运行结果如下:
(1) 拟合优度检验
从表3中可以看出, 其相关系数R为0.994, 测定系数R2为0.988, 说明其拟合优度较好。
(2) 方程显著性检验 (F检验)
如表4所示, F (6, 3) 0.01=27.9<41.666, 通过了方程显著性检验。
(3) 变量显著性检验 (t检验)
如表5所示, t (9) 0.3=-0.5435<0.000, 能够通过检验。
3. 回归模型分析
通过上面模型运行的结果, 可以建立柳城县影响建设用地变化的多元线性回归模型:
从方程各变量的系数来看, 柳城县第三产业产值对建设用地变化有强烈的驱动作用, 相关系数达到3.279, 其他因素也对建设用地的增加有一定影响, 但驱动作用相对较弱。这主要是由于柳城县正处于一个经济飞速发展的阶段, 并且随着产业结构的调整, 经济的发展已经由原来的以第一、二产业为主, 转为以第三产业为主, 这从1996-2005年9年间柳城县第三产业产值增加了71 221万元可以看出。
通过上面的分析可以得到, 该回归方程能够较好地体现实际的经济意义, 并且较好地通过了相关的检验, 方程的拟合效果较好。因此, 本研究所作的多元线性回归方程各个方面表现良好, 可以用来研究建设用地变化在各变量综合作用下的驱动机制。
五、结论与思考
(一) 结论
本文以广西省柳城县为研究区域, 以1996-2005年为研究时段, 对这一特定时空的建设用地变化及其驱动机制进行了研究。通过研究发现, 柳城县建设用地的总量呈增加态势, 其扩张速率呈现出快速-平缓的波动变化。由于在城镇建设中多采取外延式的扩展方式, 用地的不经济, 造成柳城县人均建设用地水平偏高。而随着柳城县产业结构的调整, 第三产业产值的增加成为了柳城县建设用地扩张的最主要驱动力。
(二) 思考
土地利用/土地覆盖变化研究的目的最终还是为土地利用与土地管理服务。由上述驱动模型可知, 应针对柳城县建设用地变化的主要驱动因素, 有所侧重地采取不同的调控措施, 使建设用地的利用效益有所提高。
柳城县是柳州市的重点发展县城, 基础设施和投资环境较好, 由于近年来第三产业的快速发展, 导致建设用地不断增加。而该区建设用地缺乏合理规划, 导致建设用地的粗放式利用比较严重, 直接激化了柳城县未来经济发展中耕地保护和建设用地之间的矛盾。因此, 柳城县在未来经济的发展中, 一方面要加强耕地保护, 严格控制建设占用土地, 保持建设用地的稳步有序增长;另一方面, 要优化城市建设用地的空间扩展模式, 严格限制建设用地的低密度蔓延式扩展, 使建设用地得到集约高效利用。
参考文献
[1]钱亮.武汉市新洲区土地利用变化及驱动力研究[C]//树立科学发展观提高土地资源的保障能力研究论文集.北京:中国大地出版社, 2004:192-202.
[2]刘爱民, 封志明, 徐丽明.现代精准农业及我国精准农业的发展方向[J].中国农业大学学报, 2000, (2) :20-25.
[3]Parker A.Patterns of federal urban spending:central cities and their suburbs, 1983～1992[J].Urban Affairs Review, 1995, 31 (2) :184-205.
[4]刘盛和.城市土地利用扩展的空间模式与动力机制[J].地理科学进展, 2002, (1) :43-50.
农用地变化 第6篇
关键词：扩展强度指数,耕地保护,常德市
1 前言
近年来, 城市化背景下的区域大规模土地利用变化引人注目, 以农业用地为主的土地利用转变为以工厂和住宅为主的工业土地利用, 往往带来复杂的社会、经济和环境后果, 影响着区域的可持续发展。常德市市委、市政府审时度势, 大力发展工业, 以其为基础, 第三产业为主导, 积极配合国家发展规划。在国家和湖南省的新发展战略下, 常德市城镇规模、结构、等级和布局必将随之发生新的变化, 城镇建设用地的规模和布局也将受到明显的影响。
2 研究区域概况
常德市位于湖南西北部, 地处长江中游洞庭湖水系沅江下游和澧水中下游以及武陵山脉、雪峰山脉东北端, 地理位置显要, 总面积1.82万km2。常德属于洞庭湖流域, 素有“洞庭明珠”之称。常德市东据西洞庭湖, 与益阳市的南县、沅江市湖汊交错;西倚湘西山地, 与蜿蜒在张家界市桑植县、永定区及怀化市沅陵县的武陵山脉相承;北枕鄂西山地和江汉平原, 与湖北鄂西土家族自治州鹤峰县、宜昌市五峰县的山地以及荆州市松滋市、公安县、石首市的平原相连;南抵资水流域, 乌云山脉是常德市与益阳市资阳区、桃江县、安化县之间的分水岭。
3 常德市建设用地总量的变化及空间分异
3.1 常德市建设用地现状分析
常德市土地总面积为1818982.47hm2, 城镇建设用地70610.34hm2, 占土地总面积的3.88%。其中城镇用地18051.49hm2, 占土地总面积的0.99%;工矿用地11046.11hm2, 占土地总面积的0.61%;基础设施用地41512.74hm2, 占土地总面积的2.28%。
1997年和2005年常德市区周边9个县 (市、区) 建设用地变化情况见表1和表2。通过对9个地区各类建设用地面积的变化分别作表分析, 可以看出, 1997～2005年间全市城镇建设用地布局变化非常明显。
3.2 研究区域1997～2005年建设用地扩展情况分析
根据历年土地利用现状变更数据和土地利用现状数据库更新数据, 常德市1997年城镇建设用地总量为66867.20hm2, 2005年为70610.34hm2, 城镇建设用地总量净增3743.14hm2, 平均每年净增467.89hm2。
分析上述数据可看出, 1997～2005年间全市城镇建设用地布局变化非常明显。就城镇建设用地增量而言, 最大的区 (县、市) 是桃源县和武陵区, 期间分别增加1317.13hm2和1101.47hm2, 占全市总增量的54.47%;其次是汉寿县、鼎城区和石门县, 期间分别增加648.85hm2、389.90hm2和335.97hm2, 三县 (区) 增量占全市总增量的比重分别为14.61%、8.78%和7.57%;其他县 (市) 城镇建设用地增量合计为646.73hm2, 占全市总增量的14.57%, 其中增量最小是安乡县, 期间仅增加44.72hm2, 仅占全市总增量的1.01%。
3.3 研究区域各类建设用地扩展贡献率变化
3.3.1 研究区域各类建设用地扩展面积。
利用九年来土地利用变更台帐数据, 得到各阶段各类建设用地的总量扩展面积, 分析表2可以得出, 这九年内, 建设用地总量逐年增长, 扩展面积总计达3743.14hm2;建制镇用地和城市用地在1997～1999年这个阶段是呈快速扩展趋势, 到2000～2002年和2003～2005年则缓慢发展;水利设施在1997～1999年呈高速增长状态, 2000～2002年则呈负增长状态, 2003～2005年速度略有提高, 但仍然是在一个较低的增长速度。
3.3.2 建设用地扩展贡献率变化。
扩展贡献率指某类建设用地扩展面积占同期建设用地扩展面积的百分比, 在表3的基础上得出各类建设用地各阶段面积扩展贡献率, 见表4。总体而言, 不同类型建设用地扩展特征不同。3个阶段扩展居首位的为水利设施用地和交通用地。但分别观察会发现, 交通用地虽然有一定的波幅, 但一直保持高扩展贡献率, 是建设用地各阶段扩展的主要增长点。但水利设施增长速度不稳定, 在2000～2002年度甚至出现负增长。
3.4 各类建设用地年均扩展强度变化
扩展强度指各阶段建设用地的扩展增量与该类建设用地基期面积的比值, 通过表4可以看出, 2000～2002年9个地区都经历了一个扩展缓慢期, 除了水利设施用地外, 其他类别用地的扩展强度先降低然后增加, 建制镇用地是在经历了降低后略有增加。1997～1999年交通用地是最高的, 达到了6.50。在3个阶段的数据中, 城市用地和建制镇用地的扩展强度超过了独立工矿用地和水利设施用地, 成为扩展强度最大的地类, 这与常德市社会发展的趋势是吻合的———扩大城市规模, 加强城市化。通过分析强度指数发现, 城市、建制镇、交通用地、水利设施和工矿用地面积的增长速度都很快, 显示了当前常德市的经济发展政策中, 加大第二、三产业发展力度和提高农村土地集约利用、保护耕地的决心。
3.5 常德市各区建设用地扩展的空间分布差异
各类建设用地扩展空间差异。通过对常德市9个地区建设用地总量增减情况的分析, 及计算各类建设用地扩展相对变化率, 显示了这9个地区建设用地类型结构变化速度的区域差异, 有效的反映了建设用地扩展情况。
用地类型不同各地区增长的高峰不同。根据表5中9个地区建设用地总量增减情况可知, 武陵区城市建设用地增量规模最大, 净增397.78hm2, 而由于鼎城区、安乡、汉寿、澧县、临澧、桃源、石门为常德市所辖县的不存在城市用地, 因此城市用地增长幅度为零。
4 建设用地扩展与耕地变化关系
4.1 研究区域新增建设用地及占用耕地情况
根据常德市9个地区1997～2005年各类建设用地增减情况表及其占用耕地面积统计表可得出, 新增的城市用地中, 武陵区的增长是最多的, 共349.92hm2;鼎城区、安乡、汉寿、澧县、临澧、桃源、石门为常德所辖县, 不存在城市用地, 因此不参与比较。津市市呈负增长, 其主要原因是部分建制镇用地已转为城市用地。工矿用地中, 武陵区最多, 有233.51hm2;安乡县最少, 负增长了38.89hm2。交通用地中, 桃源县最多, 有1094.20hm2;津市市最少, 只20.37hm2。由此可看出, 武陵区的发展最为迅速, 而其他8个县市虽然发展略显缓慢, 但都根据自己的地理、区位因素不同而发展不同。
1997～2005年间, 全市新增城镇建设用地5110.52hm2, 占用农用地4381.17hm2, 占用农用地比重为85.73%, 占用耕地3117.74hm2, 占用耕地比重为61.01%。国家发改委土地集约利用课题组对用地情况分析表明2001～2004这四年全国建设用地占用耕地量占耕地减少总量的比重为12.1%。湖南耕地年均减幅为44.3%, 远远高于全国的减少速度。因此常德市的新增城镇建设用地占用耕地比例是偏高的。
4.2 建设用地扩展与耕地流失关系分析
根据常德市国土局台帐统计得知, 耕地面积从1997年初的486037.88hm2减少到2005年的472190.82hm2, 9年间耕地净减13847.06hm2, 平均每年减少1538.56hm2。人均耕地逐年下降, 1997年全市人均耕地面积为0.084hm2, 到2005年人均耕地面积仅为0.078hm2, 虽然较湖南省人均耕地水平高0.018hm2, 但低于全国0.093hm2的平均水平, 人地矛盾较为突出。并且与建设用地相同, 3个阶段总体呈现出由快到慢再到快的发展趋势。
可以看出随着城市经济的发展, 中心城区周边城市化进程的加快, 耕地总量同时大幅度减少。此外, 从常德市不同阶段建设用地扩展强度以及不同地区各类用地扩展面积来看, 扩展速度快强度大的地区都集中在地形条件好、地理位置优越的丘岗河谷平地地区, 但这些地区也是常德市优质耕地和农业基础较好的区域, 这将导致常德市耕地数量、质量的整体下降。因此应加大对扩展程度较大区域的耕地保护力度, 并针对不同地区不同地类扩展形式采取不同的耕地保护措施。
5 建议
经过研究发现, 常德市区周边9区县市, 建设用地总量基本呈总体上升趋势, 但是扩展强度及速度不稳定, 部分地区波动大;城镇建设用地和独立工矿用地虽然在一段时期内随着产业政策的调整有所下降, 但后一时期迅速回升, 因此总体一直保持高增长扩展贡献率;快速的建设用地扩展伴随着大量优质耕地的流失, 两者具有非常显著的相关性;建设用地空间分布差异性较大, 缺乏规模效益;因缺乏科学的合理的城乡建设用地结构和布局规划, 乱用滥占耕地情况严重, 虽然对耕地有占有补, 但是却无法保证耕地质量。
因此, 针对上述问题, 特提出如下建议对策:
(1) 通过做好旧城旧村的改造和合理的用地扭转等方式, 来提高现有用地的集约程度。乡镇企业用地则可通过全面规划, 合理调整布局, 向开发区和工业园区集中, 或利用老企业场地办新厂, 进一步提高土地利用率;此外, 各类工矿企业在生产建设活动中破坏废弃的土地及广大农村地区存在的各类零星闲置废弃土地也可以复垦利用。
(2) 在耕地的保护上, 数量和质量应并重。政府在有关政策的宣传和掌握上, 应尽快从行政区“耕地总量平衡”向“基本农田的有效保护”和“用途管制”转移。而且政府部门在耕地保护工作中, 要改变“以耕地论耕地保护”的惯性思维, 要注重为民众参与耕地保护工作创造空间环境, 发挥群众保护耕地的热情与主观能动性。并且注意完善城市建设用地总量控制制度。
参考文献
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