免费论文查重: 大雅 万方 维普 turnitin paperpass

浅析承载力山东省土地综合承载力协调进展度分析学年

最后更新时间:2024-01-28 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:12723 浏览:48392
论文导读:地区为“主轴”,以鲁西北地区、鲁南地区为“两翼”的空间分布格局,且在空间分布上表现出较为明显的空间集聚特征;除济南市、青岛市、淄博市、烟台市外,山东省其余地级市土地支撑力水平均低于土地受压力强度,这也表明山东省地级市土地系统协调发展度有较大的可挖掘潜力,有利于提高山东省地级市土地的潜在综合承载力。关键
作者简介:
孙钰,教授,博导,主要研究方向为城市公共设施优化利用和土地承载力。
通讯作者:李新刚,博士生,主要研究方向为城市土地综合承载力。
基金项目:2012年国家自然科学基金项目 “城市公共基础设施利用效益研究”(编号:71273186);教育部人文社会科学研究资助项目“提高我国城市土地综合承载力研究”(编号:10YJA790167)。
摘要 城市土地综合承载力系统协调发展的有效测度,能够反映该系统有序均衡持续发展的基本情况。本文以人口、资源、环境、经济、社会、交通、科技、财政为主要因素,从城市土地支撑力水平和城市土地受压力强度这一视角出发,构建了一套较为完善的城市土地综合承载力系统协调发展度指标体系;并采用灰关联熵法确定评价指标权重,结合综合指数评价模型给出了系统协调发展度评价模型;进而对2010年山东省地级市土地综合承载力系统协调发展度进行了实证研究,并运用ArcGIS技术和GeoDa软件对系统协调发展度进行了空间自相关分析。结果表明:山东省地级市土地综合承载力系统协调发展度空间差异比较显著,呈现出以山东半岛城市群地区为“主轴”,以鲁西北地区、鲁南地区为“两翼”的空间分布格局,且在空间分布上表现出较为明显的空间集聚特征;除济南市、青岛市、淄博市、烟台市外,山东省其余地级市土地支撑力水平均低于土地受压力强度,这也表明山东省地级市土地系统协调发展度有较大的可挖掘潜力,有利于提高山东省地级市土地的潜在综合承载力。
关键词 城市土地综合承载力;协调发展度;灰关联熵法;空间自相关;山东省地级市
A
文章编号 1002-2104(2013)11-0123-07
doi:10.3969/j.issn.1002-2104.201

3.11.018

城市土地系统内部要素协调发展的有效测度,能够反映城市土地综合承载力系统有序均衡发展的基本情况,有助于提高城市土地综合承载力水平,保障城市土地集约合理利用及持续健康发展。研究发现,相关研究成果多集中于对土地综合承载力的整体评价和空间差异或时间趋势分析,部分文献[1-3]在分析中提及了要素之间的协调发展,但没有针对系统内部要素之间的相互耦合、协同发展关系进行深入探讨。截至目前,与城市土地协调发展度的有关研究成果主要集中于城市土地集约利用与经济社会[4]、城市化水平[5]、生态环境[6-7]等方面,而涉及城市土地综合承载力系统内部要素协调发展研究的文献很少,故对其系统协调发展度进行研究有待于进一步深入分析和量化实证。同时,城市群区域经济社会的发展必须与资源环境的承载能力相协调,才能实现城市群区域的可持续发展[8]。因此,城市土地综合承载力系统的可持续发展与内部要素之间的协调发展程度存在着必然的联系。
本文运用系统协同学理论,对城市土地综合承载力系统内部要素进行了界定和分类,找出了影响城市土地系统可持续发展的主要序参量要素,对城市土地系统协调发展体系进行了完善和拓展;给出了系统内部序参量要素的协调发展评价模型,并以2010年山东省17个地级市数据为基准数据进行实证分析,分析各地级市土地“支撑力水平”和“受压力强度”这两个序参量要素存在的差异,探寻山东省土地综合承载力系统协调发展过程中存在的不足和优势,以期为其他省市土地综合承载力系统的可持续协调发展提供参考。
1 城市土地综合承载力系统协调发展度指标体系及评价模型

1.1 指标体系构建

借鉴相关研究成果[1-3,8-9],本文以人口、资源、环境、经济、社会、交通、科技、财政为主要因素,将城市土地综合承载力系统分为城市土地支撑力子系统和城市土地受压力子系统。其中,城市土地支撑力子系统由土地资源支撑力水平、土地环境支撑力水平、土地财政支撑力水平以及土地科技支撑力水平构成;城市土地受压力子系统由土地人口施压强度、土地资源利用强度、土地环境污染强度、土地经济施压强度、土地社会施压强度以及土地交通施压强度构成。本文采用频度统计法、理论分析法、专家咨询法甄选各个承载水平及受压强度的评价指标[8]。为了能够获取评价指标的客观原始数据,尽可能地选取统计年鉴[10-12]中有统计数据的指标或者拟定根据统计数据进行数学计算能够得到的指标。签于此,本文设置了29个评价指标,构建了城市土地综合承载论文导读:NKI数据库中与土地综合承载力相关文献(在此不一一做引用标注)源于:标准论文格式www.7ctime.com中的指标及统计年鉴中的指标。市土地支撑力子系统和城市土地受压力子系统的协调发展度来衡量。1.2.1灰关联熵法确定权重由于城市土地综合承载力系统评价指标的设置具有模糊性和不确定性,且部分评价指标原始数据采用
力系统协调发展度指标体系,见表1。需要说明的是,地级市之间的相互联系主要体现在水土资源和生态环境容量的合理调配和相互补充等方面上[8],主导产业结构主要反映在城市土地经济承载力发展水平上,且城市管理水平之间的差距会随着城际间的交流而不断缩小。因此,本文采用相同的评价指标对各个地级市土地系统协调发展度进行统一衡量,有利于判别各个地级市土地的可持续承载程度。

1.2 评价模型构建

城市土地综合承载力系统整体效应的发展程度用城
注:“①”表示数据来源于《中国城市统计年鉴2011》,“②”表示数据来源于《中国城市年鉴2011》,“③”表示数据来源于《山东统计年鉴2011》;“a”表示为“效益型指标”,“b”表示为“成本型指标”;“权重值”为实证研究中隶属于同一子系统各指标的综合权重值。需要指出的是,表1中设置的指标参考了CNKI数据库中与土地综合承载力相关文献(在此不一一做引用标注)源于:标准论文格式www.7ctime.com
中的指标及统计年鉴[10-12]中的指标。
市土地支撑力子系统和城市土地受压力子系统的协调发展度来衡量。

1.2.1 灰关联熵法确定权重

由于城市土地综合承载力系统评价指标的设置具有模糊性和不确定性,且部分评价指标原始数据采用近似值进行计算,故本文采用灰关联熵法来确定各评价指标的权重。同时,由于系统协调发展度评价模型用不到各承载力水平及受压力强度的权重,故本文直接计算各评价指标相对于相应子系统的权重。因此,本文在借鉴文献[7,13-14]的基础上,给出了灰关联熵法确定权重的测算步骤。 (1)原始数据的标准化处理
评价指标包括效益型指标和成本型指标两类,指标的类型和单位不同,需要对其进行标准化处理。设地级城市数为m,评价指标数为n+r(n为支撑力子系统指标数,r为受压力子系统指标数),评价指标原始数据矩阵为(qij)m×(n+r),评价指标标准化数据矩阵为(pij)m×(n+r),则标准化处理公式[19]为:
效益型指标:pij=(qij-minqij1≤i≤m)
成本型指标:
(2)灰色关联系数的测算[13-14]
分别取支撑力子系统及受压力子系统各评价指标最大值构成的序列为参考序列[14],即为R1及R2。其中,R1={p11, p12,…,p1n},p1j=
其中,本文令分辨系数λ=0.5。
(3)灰关联熵法确定权重
由于上述各项评价指标的灰色关联系数构成的序列均为灰列,因此,城市土地支撑力(受压力)子系统第j项评价指标的灰关联熵[7,14]为:
综上所述,城市土地支撑力(受压力)子系统第j项评价指标的灰关联熵权[7,14]为:
其中,tj=1-Ej为第j项指标的偏离度。

1.2.2 支撑力(受压力)子系统综合指数评价模型

结合上述子系统各评价指标的标准化值及灰关联熵权,本文采用线性加权和法[8-9]给出了城市土地支撑力(受压力)子系统综合指数评价模型:
其中,

1.2.3 系统协调发展度评价模型构建

城市土地综合承载力系统协调发展度既能反映城市土地支撑力子系统和城市土地受压力子系统之间的相互关联度的高低、相对离差的大小,又能反映两个子系统整体效应的优劣及发展程度[8-13]。故本文借鉴由离差模型进行推导源于:电大毕业论文www.7ctime.com
的文献[7-8,15],给出了城市土地综合承载力系统协调发展度的评价模型,即为:
(1)城市土地支撑力子系统和城市土地受压力子系统的协调度评价模型[7-8,15]为:
其中,LCi为第i个地级市土地协调度且LCi∈(0,1),LCi越大表明两个子系统之间协调度越高,V支i(V压i)为第i个地级市土地支撑力(受压力)子系统综合评价值,z为调节系数且z≥2,i=1,2,…,m。本文取z=2。
(2)城市土地综合承载力系统协调发展度评价论文导读:
模型为:
其中,LCDi为第i个地级市土地协调发展度,Si=V支i+φV压i,Si为第i个地级市土地综合承载力系统整体效应的评价值,、φ为待定权重。由于支撑力子系统和受压力子系统对城市土地综合承载力系统的贡献率相等,故本文取=φ=0.5。
2 实证研究——以山东省地级市为例

2.1 研究区域界定及原始数据来源

本文以山东省17个地级市辖区土地为研究对象,“市辖区”包括城区、郊区,不包括辖市、辖县。市辖区数据来源于《中国城市统计年鉴—2011》[10]及《中国城市年鉴—2011》[11]。
对于无市辖区统计数据的评价指标,L13、L42、L43、P23用《山东统计年鉴—2011》[12]中的全市统计数据近似替代,L23用《山东统计年鉴—2011》[12]中全市统计数据的数学计算值近似替代,P31、P32、P33、P61、P62用《中国城市统计年鉴—2011》[10]中全市统计数据的数学计算值近似替代。限于篇幅,文中将系统评价指标原始数据略去。

2.2 评价结果

本文将系统协调发展度成本型评价指标P11、 P12 、P13 、P23、 P31、 P32、 P33原始数据带入公式(2),其余效益型评价指标原始数据带入公式(1),得到系统协调发展度评价指标的标准化数据(略去);易得,山东省地级市土地支撑力(受压力)子系统参考序列为:
12(17),两级最小差为:
(4)得到这29个评价指标的灰关联熵,进而计算出这29个评价指标灰关联熵的偏离度,由公式(5)计算出山东省地级市土地支撑力(受压力)子系统12(17)个评价指标的综合权重值,见表1。根据各子系统评价指标标准化数据和相应指标综合权重值,由公式(6)计算出山东省17个地级市土地支撑力(受压力)子系统的综合评价值;然后,由公式(7)计算出17个地级市两个子系统的协调度,同时计算出这17个地级市土地系统的整体效应评价值,进而由公式(8)计算出山东省17个地级市土地综合承载力系统的协调发展度,见表2。

2.3 结果分析

2.3.1 协调发展度变量综合分析

本文以山东省17个地级市为水平轴标签,以表2中支撑力、受压力子系统综合评价值为主坐标轴坐标以及协调度、协调发展度综合评价值为次坐标轴坐标给出了2010年山东省地级市土地综合承载力系统协调发展度变量二维坐标图,见图1。
(1)山东省17个地级市土地支撑力水平、受压力强度
之间的差距比较明显。其中,土地支撑力水平青岛市最强,菏泽市最弱,山东省波动范围在0.117 5-0.777 9之间,支撑力水平大于0.5的城市有4个;土地受压力强度青岛市最大,枣庄市最小,波动范围在0.257 7-0.673 4之间,大于0.5的城市有3个。从支撑力水平与受压力强
度相对比较情况看,济南市、青岛市、淄博市、烟台市的比较值均大于1,表明这4个地级市土地能够合理承载辖区范围内的各种经济社会活动,枣庄市、东营市、潍坊市、济宁市、泰安市、威海市、临沂市的比较值均大于0.55小于1,表明其辖区土地轻度超载,其余6个地级市的比较值均小于0.55,表明其辖区土地重度超载,故2010年山东省辖区土地处于超载状态。就土地整体效应而言,青岛市最优,聊城市最小,且山东省地级市土地整体效应偏低,其波动范围在0.226 2-0.725 7之间。 (2)山东省17个地级市土地协调度、协调发展度之间存在较大的差异,且两条折线的拐折程度基本一致。其中,青岛市协调发展度最大,评价值为0.847 4,属于优度协调发展阶段;其次依次为烟台市、济南市、淄博市、威海市、潍坊市、临沂市、济宁市协调发展度属于良好协调发展阶段,其评价值范围为0.608 7-0.760 5;然后依次为东营市、泰安市、枣论文导读:andUrbanizationLevelinJiangsuProvince.ResourcesScience,2012,34(5):889-895.]郑华伟,刘友兆,丑建立.中国城市土地集约利用与生态环境协调发展评价研究.水土保持通报,2012,32(1):227-232.[ZhengHuawei,LiuYouzhao,ChouJianli.EvaluationofCoordinatedDevelopmentbetweenUrbanIntensiveLandUs
庄市、莱芜市、滨州市、聊城市协调发展度属于中度协调发展阶段,其评价值范围为0.405 9-0.565 2,最后依次为日照市、德州市、菏泽市协调发展度属于差度协调发展阶段,其评价值范围为0.356 5-0.367 5。因此,2010年山东省辖区土地系统协调发展度平均值为0.558 2,处于中度偏上协调发展状态,这表明省辖区土地支撑力子系统与受压力子系统之间形成了较为良好的协调发展机制,有利于提高山东省地级市土地综合承载力,促进山东省地级市土地健康持续发展。

2.3.2 协调发展度空间分析

本文借鉴文献[5,16-17],运用ArcGIS10技术,以表2中协调发展度评价值为基础属性数据,制作系统协调发展度ArcMap专题地图。由图易知,除东营市、日照市外,山东半岛城市群地区土地系统协调发展度处于最优水平,这是由于该地区在带动全省经济社会快速发展的同时,兼顾了区域土地的集约节约持续利用;东营市及鲁中南地区的泰安市、莱芜市、济宁市、枣庄市、临沂市等地级市协调度处于中等水平;日照市及鲁西北地区的滨州市、德州市、聊城市和鲁西南地区的菏泽市等地级市协调度处于较差水平。因此,山东省地级市土地系统协调发展度呈现出较为显著的空间层次差别性,即:以山东半岛城市群地区为
“主轴”,以鲁西北地区、鲁南地区为“两翼”的空间分布格局,且鲁南地区整体略高于鲁西北地区。
同时,本文运用GeoDa软件,选取山东省地级市土地系统协调发展度评价值为变量,计算协调发展度全局空间自相关Moran’s I指数。为了便于分析,采用2次累积Queen邻接http://.cn/soft/ACRD4CHS.EXE">PDF浏览器用户请先下载安装 源于:标准论文www.7ctime.com
[3]李朝旗,金晓斌,周寅康. 土地利用与区域发展协调性评价[J]. 经济问题探索,2010,(3):159-162. [Li Zhaoqi, Jin Xiaobin, Zhou Yinkang. Coordination Evaluation between Land Use and Regional Development[J]. Inquiry into Economic Issues, 2010,(3):159-162.]
[4]朱天明,杨桂山,苏伟忠,等. 长三角地区城市土地集约利用与经济社会发展协调评价[J]. 资源科学,2009,31(7):1109-1116. [Zhu Tianming, Yang Guishan, Su Weizhong, et al. Coordination Evaluation between Urban Land Intensive Use and Economic Society Development in the Yangtze River Delta[J]. Resources Science, 2009,31(7):1109-1116.]
[5]孙宇杰,陈志刚. 江苏省城市土地集约利用与城市化水平协调发展研究[J]. 资源科学,2012,34(5):889-895. [Sun Yujie, Chen Zhigang. Coordinated Development between Urban Land Intensive Use and Urbanization Level in Jiangsu Province[J]. Resources Science, 2012,34(5):889-895.]
[6]郑华伟,刘友兆,丑建立. 中国城市土地集约利用与生态环境协调发展评价研究[J]. 水土保持通报,2012,32(1):227-232. [Zheng Huawei, Liu Youzhao, Chou Jianli. Evaluation of Coordinated Development between Urban Intensive Land Use and Ecologic论文导读:
al Environment in China[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2012,32(1):227-232.]
[7]宋建波,武春友. 城市化与生态环境协调发展评价研究——以长江三角洲城市群为例[J]. 中国软科学,2010,(2):78-87. [Song Jianbo, Wu Chunyou. The Study on Evaluation of Coordinated Development between Urbanization and Ecological Environment among City Cluster in the Yangtze River Delta[J]. China Soft Science, 2010,(2):78-87.]
[8]方创琳,宋吉涛,蔺雪芹. 中国城市群可持续发展理论与实践[M]. 北京:科学出版社,2010. [Fang Chuanglin, Song Jitao, Lin Xueqin. China’s Urban Agglomeration Sustainable Development Theory and Practi源于:免费论文查重www.7ctime.com
ce[M]. Beijing: Science Press,2010.]
[9]中国科学技术协会. 中国城市承载力及其危机管理研究报告[M]. 北京:中国科学技术出版社,2008. [China Association for Science and Technology. Chinese Urban Carrying Capacity and Its Crisis Management Research Report[M]. Beijing: China Science and Technology Press,2008.]
[10]国家统计局城市社会经济调查司. 中国城市统计年鉴2011[M]. 北京:中国统计出版社,2011. [National Bureau of Statistics of China. China City Statistical Yearbook2011[M]. Beijing: China Statistics Press,2011.]
[11]中国城市发展研究会. 中国城市年鉴2011[M]. 北京:中国城市年鉴社,2011. [Chinese Urban Development Institute. The Yearbook of China's Cities2011[M]. Beijing: The Yearbook of China's Cities Press,2011]
[12]山东省统计局,国家统计局山东调查. 山东统计年鉴2011[M]. 北京:中国统计出版社,2011. [Shandong Statistical Bureau, etc. Shandong Statistical Yearbook2011[M]. Beijing: China Statistics Press,2011.]
[13]张岐山,郭喜江,邓聚龙. 灰关联熵分析方法[J]. 系统工程理论与实践,1996,(8):7-11. [Zhang Qishan, Guo Xijiang, Deng Julong. Grey Relation Entropy Method of Grey Relation Analysis[J]. Systems EngineeringTheory & Practice, 1996,(8):7-11.]论文导读:上一页123456
[3][14]胡启洲,陆化普,蔚欣欣,等. 基于关联熵与复合物元的公交系统综合测度模型[J]. 系统工程理论与实践,2011,31(1):186-192. [Hu Qizhou, Lu Huapu, Wei Xinxin, et al. Compressive Measurement of Urban Public Traffic System Based on Relational Entropy and Complex Matter Element[J]. Systems EngineeringTheory & Practice, 2011,31(1):186-192.]
[15]廖重斌. 环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系——以珠江三角洲城市群为例[J]. 热带地理,1999,19(2):171-177. [Liao Chongbin. Quantitaitve Judgement and Classification System for Coordinated Development of Environment and Economy:A Case Study of the City Group in the Pearl River Delta[J]. Tropical Geography, 1999,19(2):171-177.]
[16]彭建超,徐春鹏,吴群,等. 长三角地区城市土地利用集约度区域分异研究[J]. 中国人口·资源与环境,2008,18(2):103-109. [Peng Jianch源于:免费毕业论文www.7ctime.com
ao, Xu Chunpeng, Wu Qun, et al. Regional Disparities of Urban Land Intensive Utilization Degree in The Yangtze Delta[J]. China Population,Resources and Environment, 2008,18(2):103-109.]
[17]马荣华,蒲英霞,马晓东. GIS空间关联模式发现[M]. 北京:科学出版社,2007. [Ma Ronghua, Pu Yingxia, Ma Xiaodong. Detect GIS Spatial Correlation Mode[M]. Beijing: Science Press,2007.] [3][4]