武汉市土地利用现状分析docxWord格式.docx

1、江岸区-0.0568-0.0769-0.03810.03110.03060.0069江汉区-0.06610.0124-0.0194-0.0455硚口区-0.0559-0.05190.01050.02340.0309汉阳区-0.0365-0.0409-0.04290.03710.05280.0546洪山区-0.0219-0.0148-0.01420.03450.0093-0.0105武昌区-0.0366青山区-0.0143东西湖区-0.01900.00960.04720.05470.0844-0.0102汉南区-0.0120-0.02010.07380.01860.10530.0562蔡甸区-0

2、.01330.02770.00790.04180.10200.0014江夏区-0.01280.00380.02320.04100.14110.0243黄陂区-0.00950.09770.03160.01680.2462-0.0052新洲区-0.00930.25060.00020.02000.0986-0.0205从表 1 可以得出， 1996-2008 这 13 年间，武汉市除武昌和青山这两个区的耕地从无到有增加外， 其他的 11 个区的耕地都在以不同的速率减少 , 江汉区耕地减少速率最快， 其次是江岸区和硚口区， 速率最慢的是新洲区和黄陂区； 对于园地，江汉区、硚口区、武昌区、青山区在 19

3、96 年就没有园地，到 2008 年仅武昌区从无到有，增加了 23.21333 公顷，江岸区、汉阳区、洪山区、汉南区园地都减少，其中江岸区和汉阳区减少速率最快， 除此以外的区园地有所增加， 增加速率最快的属新洲区。对于林地，武昌区、青山区从无到有，到 2008 年分别增加了391.48 公顷和 120.3933 公顷 , 江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、洪山区林地减少，其中江汉区减少速率最快，其次是硚口区。除此以外的其他区，林地有所增加，其中汉南区林地增加的速率最快， 其次是东西湖区； 对于居民点及工矿用地，武昌区、青山区两个区层减少态势，其他的区都在增加，其中东西湖区增加的速率最快，其次是蔡

4、甸区，最慢的属江汉区和硚口区；对于交通用地，武昌区、青山区从无到有，到 2008 年分别为 97.66 公顷和 42.58 公顷，除江汉区的交通用地减少外， 其余的都有所增加， 其中黄陂区增加的速率最快， 其次是江夏区，最慢的是洪山区；对于水利设施用地，武昌区和青山区从无到有， 2008 年分别为 51.75 公顷和 29.55 公顷，江汉区、洪山区、东西湖区、黄陂区、新洲区的水利设施用地减少， 其中江汉区减少的速率最快， 其余的有所增加， 其中汉南区、汉阳区增加的速率最快。2.3 武汉市各区域土地利用类型变化的差异研究武汉市 13个区土地利用变化相对于整个武汉市土地利用变化的区域差异，计算公

5、式为K bK aCaRCb Ka 、 Kb 为区域某一特定土地利用类型基期和报告期末的面积；Ca 、Cb 为全区域某一特定土地利用类型基期和报告期末的面积； R为单一土地利用类型相对变化率。 R1,说明变化速率快， R1，地区有比较优势， Q1，地区无比较优势。计算各辖区农用地土地利用类型的区域熵，结果如表 3：表 3 各辖区农用地土地利用类型的区域熵牧草地坑塘水面养殖水面0.10450.00000.07560.87220.28160.01870.00060.07740.06520.84431.39490.30230.09200.08471.21032.35690.61320.90900.41

6、050.76511.28331.42040.00970.18300.47200.25150.09420.24411.70610.95663.42460.27482.33631.44471.08971.48710.42370.43872.47351.03890.26310.50950.68181.72760.96550.98920.94760.83160.27171.09830.75322.08433.62961.15590.59171.24411.31460.58790.81271.5046从表 3可以得出，在农用地中，就耕地而言，汉南区、蔡甸区和新洲区有比较优势；就园地而言，东西湖区、汉南区

7、、新洲区有比较优势；就林地而言，黄陂区有比较优势； 就牧草地而言，黄陂区有比较优势； 就坑塘水面而言， 汉阳区、洪山区、青山区和黄陂区有比较优势；就养殖水面而言，硚口区、汉阳区、洪山区、汉南区、蔡甸区和新洲区有比较优势。计算各辖区建设用地土地利用类型的区域熵，结果如表 4：表 4 各辖区建设用地土地利用类型的区域熵城市用地独立工矿公路用地对外交通用地特殊用地2.19860.34570.14411.71780.01942.71230.03440.01000.50090.01552.06080.18350.09920.56872.42231.75100.72400.35550.84280.2782

8、1.68710.63740.47530.92900.73222.69980.03670.02440.49522.55520.21290.03390.13030.02331.53421.75311.08811.39060.02031.12173.11420.56150.06651.85471.44670.08930.64620.07801.65531.29680.74061.70991.22882.04332.33191.59800.00041.23851.99632.23891.7201从表 4可以得出，在建设用地中，就城市用地而言，江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、洪山区、武昌区、青山区有比较

9、优势； 就独立工矿而言， 东西湖区、汉南区、蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区有比较优势；就公路用地而言，东西湖区、汉南区、蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区有比较优势，说明工业发达的地方，公路交通同样发达；就对外交通用地而言，江岸区、东西湖区、黄陂区、新洲区有比较优势；就特殊用地而言，硚口区、东西湖区、江夏区、黄陂区、新洲区有比较优势。4土地开发利用程度分析在这里分别选取了 9个指标，分别查找了 13个区的数据，指标依次为土地垦殖率、土地利用率、 土地农业利用率、 土地建设利用率、 水面利用率、人口密度、林地覆盖率、 人均城市居民点用地面积、 人均农村居民点用地面积。 如表 5所示 , 由于汉阳区和

10、武昌区没有农村人口， 因此这里将它们的人均农村居民点用地定位比较大的数值。运用主成分分析方法对指标进行了综合分析， 得出每个区的土地开发利用程度，并进行比较。主成分分析是一种通过降维技术将多个变量化为少数几个主成分的统计分析方法软件环境为 SAS统计软件。表 5各个区各指标值土地垦土地利土地农土地建水面利人口密度林地覆人均城市人均农村居民点用殖率用率业利用设利用（人 / 公盖率地面积 （公（ %）率（ %） 率（ %） （ %）顷）（%）地顷/ 人）（公顷 / 人）0.0410.7920.1220.6520.30585.6440.0080.0050.0960.0000.0460.0020.94

11、60.001208.1990.0045.0590.0310.0940.1460.7500.613114.3790.0070.0090.1200.1680.3060.5040.52547.69910000000.0.2430.2470.4600.2790.37920.7440.0420.0060.3560.3850.0710.5420.03955.7330.0490.0370.1690.8291.000173.1300.0250.489东西湖0.0720.6600.2140.8245.3120.02842.0550.4310.2050.6250.1290.4663.7320.0441.1200.

12、4110.2170.5840.1740.4754.2950.0520.2680.3820.2710.5710.1363.5910.0989.4330.4350.0830.7700.6935.0362.3430.4920.1510.6990.1230.5126.7410.0603.259在SAS中进行主成分分析程序为：dataex;inputx1-x9;cards;（数据略） ;procprincompout =prin ;varx1-x9;runproc print data =prin;var x1-x9;run ;得到的结果为：从程序结果可以看出，第一、第二、第三、第四主成分累计解释方差的

13、比率已经超过了 91.10%，所以只需要求1 ， 2，3 ， 4 所对应的正交化特征向量i （i 1,2,3,4） 。根据程序结果 Y可知Z11Y T , Z 22Y T ,Z33Y T , Z 44Y T其中 Y= y1 , y2 ,., y9 ，1（0.451609, - 0.11491, 0.461677, - 0.42519, 0.177496, - 0.37058, 0.328266, - 0.27789, - 0.18736）2（0.064527, 0.479134, 0.039234, - 0.27567, - 0.42262, - 0.39966, 0.041707, 0.44

14、2078, 0.391448）3（-0.05105, - 0.54884, 0.057289, - 0.03544, 0.402899, - 0.11365, 0.011118, 0.265158, 0.667803）4（-0.07351, - 0.26399, - 0.08466, 0.091539, - 0.53146, 0.201654, 0.69605, - 0.22775, 0.223343）从程序运行结果可以得出，前面四个主成分 Z1, Z2 , Z 3 , Z 4 基本上反映了原来所有的信息的 91%。第一主成分与土地垦殖率、土地农业利用率等密切相关，表示的是农业用地的开发程度； 第二主成分与土地利用率、 人均城市居民点用地面积密切相关， 表示的是土地的整体开发程度； 第三主成分与水面利用率、 人均农村居民点用地密切相关， 表示的是农村居民点的开发程度； 第四主成分与土地建设利用率、人口密度、林地覆盖率密切相关。接着计算四个主成分得分， 并将其对应的方差比率作为权重， 进行综合评价。计算得到的各个主成分得分如表 6所示。表 6各个区四个主成分得分Z2Z4-2.07821.0665-2.0709-0.8163-3.0801-1.509-0.89991.2745-1.6742-1.44050.0924-0.3043-1.1630.7019