基于文献分析筛选的武汉城市圈土地生态安全研究.docx

1、基于文献分析筛选的武汉城市圈土地生态安全研究基于文献分析筛选的武汉城市圈土地生态安全研究 摘要：为了促进武汉城市圈整体的土地可持续利用，均衡系统内部各市域土地生态安全水平，探究城市个体与城市圈整体的状态和差异。以各市域和整体区域为研究对象，以改进的文献参考法为基础，结合DPSIR模型构建武汉城市圈土地生态安全评价指标体系，使用主成分分析法计算2015年各城市土地生态安全水平综合值，并比较了整体与各市域水平间的差异。结果表明，武汉城市圈整体土地生态安全水平良好，但城市圈内部各市域发展较不均衡；总体表现为南北纵向水平差异优于东西横向差异，并呈现出从中心至外环逐渐恶化的趋势；城市规模、城市化水平与土

2、地生态安全水平没有直接的线性关系；根据地生态安全值，将组成城市圈的9个独立市域划分为4个阶梯并给出相应的措施进行改善。 关键词：生态安全；武汉城市圈；评价；主成分分析 中图分类号：F301.2；F062.1 文?I标识码：A 文章编号：0439-8114（2018）11-0019-06 DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2018.11.004 Abstract： In order to promote the sustainable use of the land in Wuhan Metropolitan Area，to balance the level of l

3、and ecological security in all municipalities within the system，explore the status and differences of urban individual and the whole area. Therefore，based on the improved literature reference method and the DPSIR model，the evaluation index system of land ecological security of Wuhan Metropolitan Are

4、a was constructed，using principal component analysis to calculate the comprehensive value of urban land ecological security in 2015，then，compared the difference between the whole and the city level. The results show that：the overall ecological security level of Wuhan Metropolitan Area is good，but th

5、e development of cities within the group is relatively uneven. There is no direct linear relationship between urban scale，urbanization level and land ecological security level. According to the ecological security value， the nine independent cities that make up the Wuhan Metropolitan Area are divide

6、d into four ranks and the corresponding measures are given. Key words： ecological security； Wuhan Metropolitan area； evaluation； principal component analysis 中国正处在工业化快速扩张和新型城镇化进展阶段，各种不合理的用地方式和经济建设给土地的生态安全带来了严峻的挑战。基于快速发展的经济与用地矛盾的突出、“五位一体”发展战略和可持续发展的要求，以及城市圈一体化建设“两型社会”进程的不断推进，土地生态安全问题愈来愈受关注1，2。土地资源生态安

7、全是区域可持续发展的核心，也一直是学科内关注的热点。 以Costanza开展的生态系统健康基本理论和评估研究为代表，国外土地生态安全评价侧重于土地生态系统健康、生态风险、可持续评价3，其他学者也关注土地生态退化评价4和生态脆弱性评价4-6。国内学者们主要以土地生态综合效益的评价、土地生态安全预警（监测）和生态价值测算以及补偿为研究方向。对土地生态安全水平的研究也主要是以评价为工具1-3，较为成熟的评价方法有生态足迹、物元模糊、神经网络、TOPSIS和主成分分析法1-7，研究对象也主要以时间序列的单一市域为主体，较少有文章通过比较分析城市圈系统与其内部组成个体的差异来研究区域的土地生态安全。然而

8、，与单个城市相比，城市圈的土地利用是一个更为开放的复杂系统，其时空演变过程不仅受到区域内外自然、社会、经济和其他各种不确定因素的综合影响，表现出显著的复杂非线性特征7，内部差异也会对系统整体水平产生直接的影响。以武汉市为首的“8+1”城市圈正处于社会经济发展的高速增长阶段，社会生产总值和人均收入增长迅速，对各类用地数量和质量的需求都将日益增大。因此，结合系统内外部，差异性比较探究城市圈土地生态安全水平是促进武汉城市圈整体发展的必要途径和根本手段，同时也有助于进一步了解各城市生态安全水平与差异，促进各城市的土地生态良性发展，使生态安全地区带动生态脆弱地区，引导区域利用优势、规避劣势、提高综合水平

9、并实现土地的可持续发展。 土地生态安全是多因素影响与相互作用的复杂动态系统，合理的评价指标体系是科学准确地评价土地生态安全水平的关键7。现有的研究主要以自然-经济-社会、PSR、DPSIR为模型，为了促进武汉城市圈整体的土地可持续利用，均衡系统内部各市域土地生态安全水平，探究城市个体与城市圈整体的状态和差异。以各市域和整体区域为研究对象，以改进的文献参考法为基础，结合DPSIR模型构建武汉城市圈土地生态安全评价指标体系，使用主成分分析法计算2015年各城市土地生态安全水平综合值，并比较了整体与各市域水平间的差异，以期为这方面的研究提供参考。 1 研究区概况 武汉城市圈又称“8+1”城市圈，是指

10、以湖北省省会武汉市为圆心，包括咸宁、天门、黄石、潜江、仙桃、黄冈、孝感、鄂州8个城市的城市圈8。 武汉城市圈地处江汉平原地区、气候温暖湿润，水热条件优越，地貌类型多样，以平原为主，丘陵、山地为辅，大致呈现出“两山、两岗、三丘、三原”的格局；平均海拔不足100 m，地势平坦、河湖众多；区域土地利用形态由内向外呈现出多层次环状分布，其中耕地主要分布于中部和东部地区；林地主要分布于东北部的黄冈和南部的咸宁，较少的草地面积主要集中于黄冈，建设用地主要集中在武汉市（图1）。面积不到全省1/3的武汉城市圈，集中了湖北省一半的人口、60%以上的GDP总量，不仅是湖北经济发展的核心区域，也是中部崛起的重要战略

11、支点8，9。人口、经济与用地现状决定了武汉城市圈土地生态安全水平不容乐观，研究城市圈与各组成地域差异并分析原因以实现区域均衡发展刻不容缓。 2 方法与数据 2.1 研究方法 2.1.1 主成分分析法原理 主成分分析方法是将多个具有相关性的要素转化成几个不相关的综合指标的分析与统计方法。综合指标有可能包含众多相互重复的信息，主成分分析在保证信息最少丢失原则下，对原来指标进行降维处理，把一些不相关的指标省去，将原来较多的指标转换成能反映研究现象的较少的综合指标，这样能够简化复杂的研究，在保证研究精确度的前提下提高研究效率10。本研究采用SPSS17.0软件对所选指标进行主成分分析，以达到在多指标中

12、筛选重要的综合指标进行生态评价。 2.1.2 改进的文献参考法与指标体系的构建 在中国知网上分别以“土地生态”“生态安全水平”“生态评价”为检索词条，分别按照“被引量”“下载次数”和“主题排序”为依据，各搜集1520篇相关文献。将搜集的文献筛选、去除重复并摘录出各文献中评价指标体系中的指标层，统计不同名称指标出现的频率，同时将具有相同含义的指标合并为同一指标、合并频次（如“单位耕地化肥施用量”和“全年化肥用量”“城市人口与用地增长弹性系数”和“人口承载力”以及“人口密度”）。最终从相关文献11-22中摘录出31个有效的评价指标体系，合并315个指标为150个，并从中筛选出频次大于5的38个指标

13、。 DPSIR模型有较强的系统性，以该模型为基础，考虑武汉城市圈的实际情况根据客观性、可操作性和实用性原则，删减无效指标，构建含26个指标的区域土地生态安全评价指标体系（表1）。 2.2 数据处理 2.2.1 数据来源 数据基础来源于2016年武汉、咸宁、天门、黄石、潜江、仙桃、黄冈、孝感、鄂州统计年鉴与国民经济和社会发展统计公报、2015年鄂州统计年鉴、2016年武汉市绿化状况公报全省第四次森林资源二类调查、2016年咸宁市政府工作报告（咸?市人民政府/信息公开/工作报告）、湖北省人民政府网站、潜江热线网、2016年武汉市绿化状况公报、中共天门市委办公室网站和鄂州市环境保护局2015年收支预

14、算总表（鄂州市环境保护局网站）。由于缺乏土地利用结构多样性数据、土壤退化与自然灾害数据，研究结果与现实情况可能存在微小的偏差。 2.2.2 数据预处理 要得到标准化评价矩阵，可以采用归一化方法对原始数据进行处理，对于正向指标，其公式如下。 对于负向指标，其公式为： 标准化得到关于生态效益评价体系矩阵R： 其中，xij为第i个城市第j个指标的原始数值；其中，rij为第i个城市第j个指标的标准化值；i=1，2.，m，m为城市个数；j=1，2.，n，n为评价指标数。 2.2.3 主成分分值计算 通过文献筛选的指标数量较多，存在相关性较大的问题，主成分分析法在一定程度上能够减少指标数量，因此选择主成分

15、分析进行综合评价。将已经标准化处理的数据在SPSS17.0软件中进行处理，通过分析指标间关系，提取了7个主成分。这7个成分的累计值已经超过97.359%（表2），因此通过这7项可以计算出各因子对原始指标的载荷状况。 根据成分得分系数矩阵和主成分特征值计算因子对原始指标载荷状况（表3），该矩阵反应的主成分系数表明：第一主成分主要反映了人均GDP、经济密度、固定资产投入、第三产业产值以及农民人均可支配收入信息；第二主成分主要反映了环保投资比重、耕地面积比重、森林覆盖以及城市人均公共绿地面积信息；第三主成分主要反映了排污、机耕信息；第四主成分主要反映了粮食单产、固体废弃物的利用和农药使用情况信息；第

16、五主成分主要反映化肥使用情况和建成区绿化覆盖率信息；第六主成分主要反映单位GDP能耗、污水排放、环保投资和建成区绿地率信息；第七主成分主要反映了城镇生活污水处理率、人均公共绿地等信息，其中污水处理率占据绝对影响地位。 综合来说，主要贡献指标因子为单位GDP污水排放、建成区绿化覆盖、环保投资占比、农民人均可支配收入、农业机械总动力和旱涝保收率，进而得到7个主成分和各指标因子之间的关系模型： 其中，Zpi为第p个主成分第i个城市的主成分得分值，Cpj为第p个主成分第j个指标的因子对指标载荷系数，Xij为第i个城市第j个指标的标准化数值（表3）。 2.2.4 生态安全评价综合得分与排序 根据各指标特

17、征值的特征向量、标准化数据，分别以7个主成分的特征值为依据权重计算主成分关系系数，并构建主成分综合评价模型： 其中，Fi为第i个城市的土地生态安全水平综合得分值，Wp为第p个主成分的权重值，Zpi见式（3）。 计算各研究区域在7个主成分下各子系统安全分值和综合安全分值（表4）。分值为正则表明该主成分在平均发展水平1之上，且得分越高说明生态安全越好。 3 评价结果分析 7 徐 美，朱 翔，李静芝.基于DPSIR-TOPSIS模型的湖南省土地生态安全评价J.冰川冻土，2012，34（5）：1265-1272. 8 雷 征，董 捷.武汉城市圈土地利用结构演变规律及驱动因素分析J.农业现代化研究，20

18、10，31（2）：147-151. 9 向芸芸，蒙吉军.基于生态效益的武汉城市圈土地利用结构优化J.长江流域资源与环境，2013，22（10）：1297-1304. 10 王 鹏，况福民，邓育武，等.基于主成分分析的衡阳市土地生态安全评价J.经济地理，2015，35（1）：168-172. 11 郭宇伦，师学义，璩路路.基于PSR-CPM模型的市域土地生态安全评价J.水土保持研究，2017，24（4）：108-112. 12 李进涛，李贻学，巩玉玲，等.基于IDRISI的山东省土地生态安全评价研究J.中国人口?资源与环境，2014，24（S3）：190-193. 13 孙奇奇，宋 戈，齐美玲.

19、基于主成分分析的哈尔滨市土地生态安全评价J.水土保持研究，2012，19（1）：234-238. 14 黄辉玲，罗文斌，吴次芳.基于物元分析的土地生态安全评价J.农业工程学报，2010，26（3）：316-322. 15 吴泽斌，刘卫东，汪友结，等.城市土地生态利用水平测度及障碍因子诊断J.中国人口?资源与环境，2010，20（2）：24-29. 16 李玉平，蔡运龙.河北省土地生态安全评价J.北京大学学报（自然科学版），2007（6）：784-789. 17 鲍 艳，胡振琪，柏 玉，等.主成分聚类分析在土地利用生态安全评价中的应用J.农业工程学报，2006（8）：87-90. 18 张虹波，

20、刘黎明，张军连，等.区域土地资源生态安全评价的物元模型构建及应用J.浙江大学学报（农业与生命科学版），2007（2）：222-229. 19 李明月，赖笑娟.基于BP神经网络方法的城市土地生态安全评价以广州市为例J.经济地理，2011，31（2）：289-293. 20 刘 庆，陈利根，舒帮荣，等.长株潭城市群土地生态安全动态评价研究J.长江流域资源与环境，2010，19（10）：1192-1197. 21 杜忠潮，?n申山.基于主成分分析的土地生态安全评价实证研究以陕西省10个省辖市为例J.水土保持通报，2009，29（6）：198-202，207. 22 高桂芹，韩 美.区域土地资源生态安全评价以山东省枣庄市中区为例J.水土保持研究，2005（5）：275-277.