云南省2002-2008年土地利用变化及与社会经济发展关系

■ 徐 婧/赵乔贵

（1.云南大学资源环境与地球科学学院，昆明 650091；2.云南省国土资源厅，昆明 650224）

云南省2002-2008年土地利用变化及与社会经济发展关系

■ 徐 婧1/赵乔贵2

（1.云南大学资源环境与地球科学学院，昆明 650091；2.云南省国土资源厅，昆明 650224）

以云南省为研究区，以2002-2008年的土地利用变更调查和统计数据为基础，通过分析土地利用变化和社会经济发展关系，得出云南省各州、市之间的土地利用变化类型多样、差异显著，各具特点，土地利用的制约性因素较多，分布不均衡，土地利用变化同人口、人均生产总值等相关因素有着较大的关系，而同全社会固定资产投资和居民消费价格总指数的关联较小。应提高建设用地集约利用程度，加强土地用途管制，注重加强人口因素和经济因素对土地利用变化所能带来的积极作用。

云南省；土地利用；动态变化；社会经济发展

目前，区域土地利用变化的研究已经成为“国际地圈与生物圈计划（IGBP）”和“全球环境变化人文因素计划（IHDP）”的重要组成部分[1]，现阶段我国也进行了大量的土地利用变化研究。本文以云南省为例，分析了2002-2008年间的土地利用变化及其与社会经济发展之间的关系。

1 研究区概况

云南省位于中国西南边陲，北回归线横贯本省南部，是低纬度的内陆地区。全省总面积39.4万平方千米，占全国总面积的4.1%，居全国第8位。全省土地面积中，山地约占84%，高原、丘陵约占10%，盆地、河谷约占6%。

2 云南省2002年和2008年的土地利用情况

从云南省2002年和2008年土地利用类型变化表中可以看出，云南省的园地、林地、居民点及工矿用地和交通用地增幅较大，园地增长了15.3%；林地增长了1.2%；居民点及工矿用地增长了8.6%；交通用地增长了15.7%；耕地减少了3.6%，主要转为园地、居民点及工矿用地、水利设施用地等；未利用地减少了3.0%。

3 土地利用变化分析

土地利用变化模型分析是根据单一、综合土地利用类型动态度和土地利用变化相对率进行分析，土地利用程度及其变化率可定量地揭示该范围土地利用的综合水平和变化趋势。[2]

3.1 单一土地利用类型动态分析

单一土地利用类型动态度是传统的数量分析方法[3]，它直观地反映单一土地类型变化的幅度与速度，易于通过类型间的比较反映变化的差异，探测变化的驱动因素或约束因素。[4]

表达式为：

其中，K为研究期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种土地利用类型的数量，T为研究时段长。

该模型的不足之处在于它忽略了土地利用变化由于空间区位的不同所产生的双向转变过程，同时运用模型测算过程不能识别和反映土地快速扩展的态势，与实际情况出入较大。[5]

表2 云南省各土地利用类型动态度

3.2 综合土地利用类型动态分析

土地利用动态变化模型是深入了解土地利用动态变化复杂性的重要手段[6]，综合土地利用动态度表示研究区域的土地利用变化的速度，表达式为：

表1 云南省2002年和2008年各土地利用类型变化对照 单位：公顷

其中，LUi为监测起始时间第i类土地利用类型的面积，△LUi-j为监测时段第i类土地利用类型转为非i类土地利用类型面积的绝对值，T为监测时段的长度。

在土地利用类型的变化中，园地和交通用地增幅较大，分别为2.18%和2.25%，其次是居民点及工矿用地和林地，增幅度为1.22%、0.17%。说明云南省经济发展和人口增长对建设用地中的交通用地和居民点及工矿用地需求较大。而减少的土地利用类型主要是耕地、未利用地和牧草地，动态度分别为0.51%、0.12%和0.43%。综合来看，云南省的综合土地利用动态度为0.33%。

3.3 土地利用变化的区域差异分析

由于各区域的情况不同，可以根据某种土地利用类型相对率反映土地利用变化的区域差异。区域某种土地利用类型相对变化率的表达式为：

其中，Ka、Kb分别表示某区域某一特定土地利用类型研究期初及期末的面积，Ca、Cb分别表示全研究区某一特定土地利用类型研究期初及期末的面积。如果某区域某种土地利用类型的相对变化率R＞1，则表示该区域这种土地利用类型变化较全区域大；若R=1，则表示二者变化相同；若R＜1，则表示该区域这种土地利用类型变化较全区域变化小。[7]

结果显示云南省的土地利用变化存在显著的区域差异。在耕地的变化中，相对变化率相差不大，基本接近于1；在园地中相对变化率相差较为明显，迪庆州最大，昆明市最小；在林地变化中，相对变化率相差较小；在牧草地变化中，相对变化率相差较大，其中玉溪市最大，普洱市最小；在居民点及工矿用地中，昆明市最大，普洱市最小；在交通用地中，相对变化率相差最大，其中临沧市最大，玉溪市最小；在未利用地中，西双版纳州最大，玉溪市最小。

表3 2002-2008年云南省土地利用相对变化率

4 云南省土地利用变化和社会经济发展关系分析

虽然影响土地利用变化的因素多种多样，但主要还是人为因素造成的土地利用结构转变。1982年，邓聚龙教授创立了灰色系统理论，以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，其中，灰色关联分析是针对关系分析而提出的，使用关联度分析，便于分清主导因素和潜在因素，为分析评价系统发展提供相关的信息[8]。

设有n个时间序列，X0= (X0(1)，X0(2)，...，X0(n))， X1= (X1(1)，X1(2)，...，X1(n))，...， Xi= (Xi(1)，Xi(2)，...，Xi(n))

第一步，求各序列的初值像，对原始数据进行初值化变换。

第二步，求母序列与各子序列在各个时刻的绝对差值：

第三步，求耕地同各驱动因子的关联系数：先求两极的最大差与最小差，， ε∈(0,1)为分辨系数，一般按最少信息原理取为0.5，然后求关联系数γ1i(k)=

第四步，求灰色关联度：

4.1 耕地与社会经济发展之间的关系

分别选取总人口、G D P、第二产业、第三产业、人均生产总值、城镇人口、全社会固定资产投资、居民消费价格总指数、农民平均每年居住面积为相关因子，计算出相关因子的灰色关联度为γ12=0.972709，γ13=0.757817，γ14=0.9527702，γ15=0.945232，γ16=0.971629，γ17=0.798762，γ18=0.670031，γ19=0.666667，γ110=0.973632。将各驱动因子的灰色关联度进行排列，γ110＞γ12＞γ16＞γ14＞γ15＞γ17＞γ13＞γ18＞γ19，农民平均每年居住面积、总人口和人均生产总值为影响耕地变化的主要因素，居民消费价格总指数和全社会固定资产投资的影响最小。

4.2 园地与社会经济发展之间的关系

分别选取总人口、G D P、农业产值、第三产业、人均生产总值、农业人口、全社会固定资产投资、牧业产值、财政收入为相关因子，计算出相关因子的灰色关联度为γ12=0.969545，γ13=0.765774，γ14=0.8710636，γ15=0.875958，γ16=0.973289，γ17=0.77605，γ18=0.666667，γ19=0.742567，γ110=0.896505。将各驱动因子的灰色关联度进行排列，γ16＞γ12＞γ110＞γ15＞γ14＞γ17＞γ13＞γ19＞γ18，人均生产总值、总人口和财政收入是影响园地变化的主要因素，而牧业产值和全社会固定资产投资的影响最小。

4.3 林地与社会经济发展之间的关系

分别选取总人口、GDP、第二产业、第三产业、人均生产总值、非农业人口、全社会固定资产投资、居民消费价格总指数、财政收入为相关因子，计算出相关因子的灰色关联度为γ12=0.988656，γ13=0.764237，γ14=0.9549259，γ15=0.947692，γ16=0.972976，γ17=0.778318，γ18=0.666667，γ19=0.672433，γ110=0.739295。将各驱动因子的灰色关联度进行排列，γ12＞γ16＞γ14＞γ15＞γ17＞γ13＞γ110＞γ19＞γ18，总人口、人均生产总值和农业产值是影响林地变化的主要因素，而居民消费价格总指数和全社会固定资产投资的影响最小。

4.4 居民点及工矿用地与社会经济发展之间的关系

分别选取总人口、G D P、第二产业、第三产业、建筑业产值、城镇人口、全社会固定资产投资、居民消费价格总指数、农民平均每年居住面积为相关因子，计算出相关因子的灰色关联度为γ12=0.987972，γ13=0.757817，γ14=0.9527702，γ15=0.945232，γ16=0.927638，γ17=0.762751，γ18=0.670031，γ19=0.666667，γ110=0.973632。将各驱动因子的灰色关联度进行排列，γ12＞γ110＞γ14＞γ15＞γ16＞γ17＞γ13＞γ18＞γ19，总人口、财政收入和农业产值是影响居民点及工矿用地变化的主要因素，而居民消费价格总指数和全社会固定资产投资的影响最小。

4.5 交通用地与社会经济发展之间的关系

分别选取总人口、G D P、第二产业、第三产业、人均生产总值、城镇人口、财政收入、居民消费价格总指数、建筑业产值为相关因子，计算出相关因子的灰色关联度为γ12=0.944124，γ13=0.689542，γ14=0.9230522，γ15=0.911696，γ16=0.952534，γ17=0.729939，γ18=0.672623，γ19=0.666667，γ110=0.68671。将各驱动因子的灰色关联度进行排列，γ16＞γ12＞γ14＞γ15＞γ17＞γ13＞γ18＞γ19＞γ110，建筑业产值、总人口和农业产值是影响交通用地变化的主要因素，而居民消费价格总指数和建筑业产值的影响最小。

5 结论

通过分析，园地、居民点及工矿用地和交通用地增加，增长率分别为15.3%、8.6%、15.7%，耕地和未利用地呈下降趋势，分别为3.6%、3.0%。2002-2008年是云南省工业化、城镇化快速发展时期，伴随着人口、社会经济的不断增长，影响土地利用结构也发生相应的变化。由于受到地理位置和海拔、气候的影响，云南省的土地类型多样，甚至同一种地类在不同的地区也呈现不同的变化趋势。

(1)通过计算不同州市土地利用类型的相对变化率，云南省各州市之间土地利用变化的类型多样、差异显著。尽管云南省的耕地面积同全国耕地面积比重相差较小，但是云南省的耕地以坡耕地为主，产量低且条件差，要根据实际情况综合考虑保护耕地，生态退耕，逐步改造中低产田。居民地及工矿用地、交通水利用地等近年来虽有所增长，但城镇所占比例仍相对较少，主要是由于云南省经济发展仍相对落后，城镇化水平不高，难以更好地带动建设用地的利用发展。最新提出的“城增村减”，可以提高建设用地集约利用程度。

(2)虽然云南省土地资源总量较大，但是土地利用的制约性因素较多，分布不均衡。针对云南省的土地利用特点，要加强土地用途管制，严格实施农用地转用审批和项目用地的预审制度，做好土地的开发复垦工作，适度开发利用土地，确保耕地总量动态平衡，加强土地集约利用程度。

(3)通过土地利用结构与人口、GDP、产业结构和固定资产投资的对比分析，发现云南省的土地利用变化同人口、人均生产总值等相关因素有着较大的关系，而同全社会固定资产投资和居民消费价格总指数的关联较小。应加强和培养人口、经济因素对土地利用变化所能产生的积极作用，尽量减少其带来的消极作用，从而提高社会效益，促进云南省的经济发展和土地利用的结构优化升级。

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F301.24(274)

C

1672-6995(2011)07-00032-03

2011-02-27

徐婧（1987-），女，河北省秦皇岛市人，云南大学资源环境与地球科学学院硕士研究生，研究方向：土地资源管理。