武汉市土地利用现状分析docxWord格式.docx

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江岸区

-0.0568

-0.0769

-0.0381

0.0311

0.0306

0.0069

江汉区

-0.0661

0.0124

-0.0194

-0.0455

硚口区

-0.0559

-0.0519

0.0105

0.0234

0.0309

汉阳区

-0.0365

-0.0409

-0.0429

0.0371

0.0528

0.0546

洪山区

-0.0219

-0.0148

-0.0142

0.0345

0.0093

-0.0105

武昌区

-0.0366

青山区

-0.0143

东西湖区

-0.0190

0.0096

0.0472

0.0547

0.0844

-0.0102

汉南区

-0.0120

-0.0201

0.0738

0.0186

0.1053

0.0562

蔡甸区

-0.0133

0.0277

0.0079

0.0418

0.1020

0.0014

江夏区

-0.0128

0.0038

0.0232

0.0410

0.1411

0.0243

黄陂区

-0.0095

0.0977

0.0316

0.0168

0.2462

-0.0052

新洲区

-0.0093

0.2506

0.0002

0.0200

0.0986

-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1996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，计算公式为

Kb

Ka

Ca

R

Cb

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。

R>

1,说明变化速率快，R<

1，说明变化速率慢。

计算得到武汉市13个区土地利用类型相对变化率如表2：

表2武汉市各辖区土地利用类型相对变化率

6.8124

1.7024

1.3719

0.3927

0.1743

0.8760

9.2260

2.3810

0.1561

0.1106

5.8145

6.7076

1.8687

0.1324

0.1334

3.9460

4.3836

0.9060

1.5446

0.4684

0.3006

6.9753

2.6222

0.3274

0.5108

0.4362

1.3438

0.4626

0.1809

2.2845

0.2133

1.7023

0.6905

0.4804

1.3055

1.4342

0.4458

2.6606

0.2353

0.5998

7.1784

1.5918

0.6123

0.2836

0.5279

0.5806

0.1783

1.5392

0.0837

0.8347

0.5178

0.8036

3.1072

1.1378

2.1613

1.1397

0.2118

1.4020

0.6699

1.1209

5.5463

0.0066

0.2521

0.5612

2.6192

从表2可以得出，对于耕地，除武昌区、青山区外，其他区耕地减少速率相对于整个武汉市都要快，其中减少最快的是江汉区，其次是江岸区、硚口区，最慢的是新洲区；

对于园地，黄陂区、新洲区园地在增加，并且速率相对于整个武汉市的变化要快，而江岸区的园地在减少，速率相对来说也较快，而汉阳区、洪山区和汉南区园地在减少，速率相对较慢，东西湖区、蔡甸区和江夏区在增加，速率也相对较慢；

对于林地，江汉区减少的速率相对最快，江岸区、硚口区、汉

阳区也在减少，速率相对与整个武汉市较快，而洪山区则相对较慢地减少，除此以外，汉南区林地增加，且相对速率最快，其次是东西湖区和黄陂区相对较快，

而蔡甸区、江夏区和新洲区则相对较慢地增加；

对于居民点及工矿用地，相对变化率都较慢，最快的属蔡甸区和江夏区；

对于交通用地，只有黄陂区相对于整个武汉市增加速率快；

对于水利设施用地，汉南区和汉阳区相对于整个武汉市增加速率最快，而江汉区则是减少得最快。

3土地利用结构分析

3.1武汉市农用地土地利用结构图及分析

根据土地详查数据统计，武汉市行政辖区内土地总面积为

854908.83公顷，

2008

年土地利用分类结构如图1，从图中可以看出武汉市农用地占了较大比重，

年农用地土地利用分类结构如图

2，从图中可以看出武汉市耕地也很多，

年其他农用地分类结构如图3，结合三个图可以得出，武汉市农业以种植业

为主，其次是林业、渔业。

图12008年武汉市土地利用分类结构

图22008年武汉市农用地土地利用分类结构图

图32008年武汉市其他农用地分类结构图

3.2武汉市建设用地土地利用结构图及分析

2008年建设用地分类结构如图4：

图42008年武汉市建设用地分类结构图

从图4可以看出武汉市城市化程度、工业化程度、交通便利度反映在用地数量上的特征：

在居民点用地总量中，城市居民点用地仅占17％，而农村居民点达

到34％之多，说明武汉市的城市化具有较大的发展空间；

工矿用地仅占建设用地总量的18％，说明武汉市是一个工业特征明显的县市，武汉市的交通用地有公路用地、铁路用地，说明武汉交通多样发达。

3.3武汉市建设用地土地利用结构图及分析

2008年武汉市未利用地分类结构如图5：

图52008年武汉市未利用地分类结构图

从图1可以看出武汉市的未利用地占武汉市土地总面积比例较大，超过了建

设用地所占比例。

结合图6进行具体分析发现，未利用地中数量最大的是湖泊水

面，占了未利用地总量的55％之多，其次是河流水面，占了20％，再其次是滩涂，

占了12%，荒草地占了7%。

说明武汉是一个水资源丰富的城市，但是土地的后备

资源不足，开发潜力不大。

3.4运用区位熵分析武汉市土地利用空间结构与布局上的差异

土地利用类型区位熵是指某一区域某地区某土地利用类型与该区域该土地利用类型面积的比例与该地区总土地面积与土地面积之比，计算公式为

Q（a/A）/（b/B）

Q为土地利用类型区域熵；

a为某地区某土地利用类型面积；

A为全区域该土地利用类型面积；

b为该地区土地总面积；

B为全区域土地总面积。

通过计算区域熵，可以找出该地区在整个区域内具有一定地位的专门部门，并可根据Q值的大小衡量其专门化，Q>

1，地区有比较优势，Q<

1，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

0.1045

0.0000

0.0756

0.8722

0.2816

0.0187

0.0006

0.0774

0.0652

0.8443

1.3949

0.3023

0.0920

0.0847

1.2103

2.3569

0.6132

0.9090

0.4105

0.7651

1.2833

1.4204

0.0097

0.1830

0.4720

0.2515

0.0942

0.2441

1.7061

0.9566

3.4246

0.2748

2.3363

1.4447

1.0897

1.4871

0.4237

0.4387

2.4735

1.0389

0.2631

0.5095

0.6818

1.7276

0.9655

0.9892

0.9476

0.8316

0.2717

1.0983

0.7532

2.0843

3.6296

1.1559

0.5917

1.2441

1.3146

0.5879

0.8127

1.5046

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、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

2.1986

0.3457

0.1441

1.7178

0.0194

2.7123

0.0344

0.0100

0.5009

0.0155

2.0608

0.1835

0.0992

0.5687

2.4223

1.7510

0.7240

0.3555

0.8428

0.2782

1.6871

0.6374

0.4753

0.9290

0.7322

2.6998

0.0367

0.0244

0.4952

2.5552

0.2129

0.0339

0.1303

0.0233

1.5342

1.7531

1.0881

1.3906

0.0203

1.1217

3.1142

0.5615

0.0665

1.8547

1.4467

0.0893

0.6462

0.0780

1.6553

1.2968

0.7406

1.7099

1.2288

2.0433

2.3319

1.5980

0.0004

1.2385

1.9963

2.2389

1.7201

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）

0.041

0.792

0.122

0.652

0.305

85.644

0.008

0.005

0.096

0.000

0.046

0.002

0.946

0.001

208.199

0.004

5.059

0.031

0.094

0.146

0.750

0.613

114.379

0.007

0.009

0.120

0.168

0.306

0.504

0.525

47.699

10000000.

0.243

0.247

0.460

0.279

0.379

20.744

0.042

0.006

0.356

0.385

0.071

0.542

0.039

55.733

0.049

0.037

0.169

0.829

1.000

173.130

0.025

0.489

东西湖

0.072

0.660

0.214

0.824

5.312

0.028

42.055

0.431

0.205

0.625

0.129

0.466

3.732

0.044

1.120

0.411

0.217

0.584

0.174

0.475

4.295

0.052

0.268

0.382

0.271

0.571

0.136

3.591

0.098

9.433

0.435

0.083

0.770

0.693

5.036

2.343

0.492

0.151

0.699

0.123

0.512

6.741

0.060

3.259

在SAS中进行主成分分析程序为：

data

ex;

input

x1-x9@@;

cards

;

（数据略）;

proc

princomp

out=prin;

var

x1-x9;

run

procprintdata=prin;

varx1-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（i1,2,3,4）。

根据程序结果Y可知

Z1

1YT,Z2

2YT,

Z3

3YT,Z44YT

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,-0.39966,0.041707,0.442078,0.391448）

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,Z3,Z4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

Z2

Z4

-2.0782

1.0665

-2.0709

-0.8163

-3.0801

-1.509

-0.8999

1.2745

-1.6742

-1.4405

0.0924

-0.3043

-1.163

0.7019