基于TOPSIS模型的海南岛土地综合承载力时空变化及障碍度诊断

杨秀敏,耿 静,徐 游,庄海燕,陈文述

1 三亚学院翟明国院士工作站, 三亚 572022

2 三亚学院艺术学院, 三亚 572022

土地是人类一切活动的载体,是人类不可再生的资源[1]。土地综合承载力在一定程度上反映了城市土地资源利用与社会经济发展的状况,是区域在一定时期内土地资源开发利用、生态环境和社会、经济发展综合能力的体现。当前城市化与社会经济的快速发展下,使本就紧张的土地资源变得更加珍贵,因此,开展土地综合承载力评价及预测有助于定性、定量的研究土地资源、生态环境与社会经济发展之间的关系,同时,科学、客观地评价土地综合承载力也是生态环境与社会经济可持续发展的重要战略。

土地承载力以不仅是“人粮关系”为基础的研究,而是多因素影响下的土地综合承载力研究,其内涵主要体现在各种土地利用类型下,最大限度所承载的人类各种社会与经济活动[2]。目前对于土地承载力评价的研究大多在评价模型、指标构建和测度分析上,并将评价结果进行等级划分等。国外对土地承载力研究主要围绕人口与粮食间的供求关系方面,强调的承载对象是人口规模,关注的重点是可持续发展及评价指标选择[3—4]。国内土地承载力的研究主要在评价模型及侧度分析等方面。如利用生态足迹理论的[5—6],有采用状态空间法[7—8],也有围绕人口、粮食供需平衡及生态服务价值理论等方面开展的土地承载力评价[9],这些研究基本上都基于土地资源、土地生态与人口之间的平衡关系为研究目标,但随着社会进步,区域经济发展差异,城市化与区域开放性加强,人类对社会经济资源的依赖也不断上升,多种自然资源因素逐渐显露,土地承载力的评价更侧重于土地资源对人口、社会经济及生态环境等综合承载能力的体现。因此,有不少学者采用PSR及DPSIR模型[10—12]构建土地综合承载力评价指标体系,也有学者考虑了人口、资源、生态环境及社会、经济等方面的指标[13—15],并采用不同评价方法,如层次分析法[15]、可变模糊模型[16]、熵权—TOPSIS[17—18]模型等。这些研究主要侧重于土地资源承载力及时空分异评价,而很少对城市差异化土地综合承载力的障碍度进行诊断分析,而不同城市发展水平差异较大,土地综合承载力的障碍度诊断有助于缩少城市间的差异,整体提升土地综合承载力水平。

海南岛地理位置独特自然资源丰厚,是我国重要的生态功能区及国家生态文明试验区。每年都吸引大量的国内外游客来海南渡假旅游。特别是近10年城市扩张与经济发展加剧了土地利用类型的变化,建筑用地增加迅猛,深刻影响着海南岛的土地资源与生态环境[19—20],而针对土地综合承载力的研究确鲜有报导,因此,本文从时空角度开展海南岛的土地综合承载力评价,从水土资源、生态环境及社会、经济等方面构建评价指标体系,采GM(1.1)模型[21—22]对2020—2030年土地综合承载力进行预测,借助ArcGIS[23—24]软件进行空间承载力动态分析,并通过障碍度诊断,找出土地综合承载力的影响因素,对合理开发利用土地资源,协调社会经济与生态环境可持续发展提供数据支持。

1.1 区域概况

海南岛位于我国最南部是我国第二大岛屿,地理坐标为108°37′—111°10′ E,18°10′—20°18′ N,陆地面积约3.42×104km2,地形中间高,周边低,平均海拨120 m,环岛海岸线长达1,528 km。海南岛地处热带,属热带季风气候,全年暖热,雨量充沛,平均年降雨量为1639 mm,干湿季节明显,气候资源多样,见图1。2019年统计数据显示：全省年末常住人口944.72万人,耕地总面积为71.3万hm2,占总面积的20%,森林面积214.1万hm2,森林覆盖率为62.1%,位于全国首位,城市建设用地为8.7484万hm2占总面积的2.4%,国民生产总值(GDP)为5308.93亿元,其中第三产业占GDP比重为58.95%。

图1 研究区位置图

2010 年 1 月,国务院发布了《关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》,加速了海南岛开发建设,急速增长的人口迫使海南岛土地开发利用不断增加,2018年4月,海南岛自由贸易港试验区建设推行,确定了海南岛未来一段时期的发展定位。然而海南岛国际化、现代化的开发建设依赖于土地资源,因此,开展海南岛进土地综合承载力评价及预测对海南岛土地资源优化配置及国土空间战略发展定位具有十分重要的意义。

1.2 数据来源

海南岛土地综合承载力评价的基本数据来源于《海南省统计年鉴》,《海南省环境状况公报》,《中国城市统计年鉴》,《海南省水资源公报》,《海南省国民经济与社会发展统计公报》以及各市县的统计年鉴等。

2.1 土地综合承载力评价指标体系构建

指标的构建是评价研究的基础。土地综合承载力是一个复杂的、综合的系统,它不仅涉及水土资源,也包含社会、经济及生态环境等诸多要素。因此,根据土地综合承载力的相关研究[13—15],采用频度分析法统计相关指标的频率,并遵循指标选取的系统性、代表性、综合性和可获取性原则[16],在结合海南岛的自然情况、区域特征及经济发展基础上,从水土资源承载、经济承载、社会承载和生态环境承载4个方面构建了海南岛土地综合承载力评价指标体系。为体现海南岛的发展特征选择了人均生活用水量、人均耕地、土地开发强度等做为水土资源方面的指标,考虑到海南经济发展和产业结构选择了经济密度、第一产业、第三产业占GDP比重等经济系统指标,社会承载子系统为常见指标,而在生态环境子系统考虑到海南人口流动特征选择了单位产值生活废水排放及单位GDP能耗等指标,见表1。

表1 海南岛土地综合承载力评价指标体系及权重

2.2 标准化矩阵构建

土地综合承载力评价指标数据中的量纲和单位不统一,为使评价指标具有可比性,必需将指标进行标准化处理。本文采用“min-max标准化”法,即离差标准化,该方法是对原始数据进行线性变换,使结果落到[0,1]区间,是较为常用的标准化方法。

2.3 熵值法

权重的计算方法不同会导致评价结果存在一定的差异。权重的确定主要有层次分析法[15]、均方差决策法[25]、熵值法[24]及变异系数法[26]等。其中熵值法是较为常用的方法,用来判断某个指标的离散程度,离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大,该方法赋予的指标权重相对客观,可避免主观赋权对评价结果的影响,计算方法如下：

计算信息熵Ej：

(1)

计算熵权Wj：

(2)

式中,常数k与样本数n有关,一般令：k=1/lnn

2.4 TOPSIS模型

TOPSIS模型广泛用于多指标评价研究,是基于理想解的排序法,其原理是通过归一化矩阵,把综合评价的问题转化为各评价对象之间的差异也就是距离,并通过最优、最劣距离计算各指标与理想解之间的贴近度,是在基于熵值法得到熵权后,构建加权决策矩阵,再确定正负理想解[27]。

加权规范化矩阵建立 将得到的标准化矩阵与综合权重相乘得到加权规范化矩阵：

Zij=WjYij

(3)

正负理想解的确定 根据加权规范化矩阵得出正负理想解：

Z+={maxYij(i=1,2,…,n;j=1,2,…m)}

(4)

Z-={minYij(i=1,2,…,n;j=1,2,…m)}

(5)

欧式距离的计算 采用欧式距离计算公式来计算评价对象到正负理想解的距离：

(6)

(7)

计算评价对象与最理想解的贴近度：

(8)

2.5 灰色预测模型

灰色预测模型是基于单变量、一阶的GM(1, 1)模型,是通过灰色关联分析,分析各相关因素对系统的影响程度[29],通过系统因素之间的发展趋势的相异程度进行关联分析,并进行原始数据生成处理系统变化规律,利用微分方程得到预测模型,再经过精度检验判断模型的合理性和精确性[30],是目前常用的预测模型,模型表达式如下：

(9)

式中,a表示发展灰数,反映累加序列与原始序列之间的发展趋势,u表示内生控制灰数,反映数据间的变化关系,X(0)为原始序列,X(1)为一次累加后得到的序列,t为时间序列,X(1)(t+ 1) 为累加预测值。

2.6 障碍度模型

障碍度模型用于诊断影响事物发展的障碍因子[31—32],由因子贡献度(Fj)和指标偏离度Iij计算得到,计算公式如下：

Iij=1-Yj

(10)

(11)

Qj=∑Oj

(12)

式中,Iij为指标偏离度；
Yj为指标标准化值；
Fj为因子贡献度可用单项指标权重(Wj)来表示；
Oj为子系统障碍度；
Qj为系统障碍度。

3.1 海南岛土地综合承载力时间变化分析

3.1.1海南岛土地综合承力贴近度

海南岛土地综合承载力评价指标权重见表1。2009—2019年海南岛土地综合承载力及子系统贴近度值见表2,由表2可见,2009—2019年其间海南岛土地综合承载力虽有波动,但整体呈升高趋势,由2009年的0.4131升高到2019年的0.6122,这与海南岛经济与社会发展是分不开的。

表2 海南岛土地综合承载力贴近度

水土资源子系统贴近度在研究期内呈波动下降趋势,由2009年的0.5272升高至2011年的0.6197,之后下降至2018年的0.2540,到2019年又增加至0.5058,水土资源子系统贴近度与人口与经济发展是不可分的。在2009—2011年其间虽然人口增加但人均耕地面积、人均粮食产量及人均道路面积等指标均呈正向发展,2012之后随着人口的不断升高及土地开发强度增大,相关指标呈负向发展,使子系统贴近度值开始下降。2016年海南省对土地利用进行“有保有控”差别化管理[33],相继出台了《关于继续落实“两个暂停”政策进一步促进房地产市场健康发展的通知》和《海南省人民政府关于进一步加强耕地占补平衡工作的意见》等文件,加大土地资源保护力度,使2019年水土资源子系统贴近度值明显升高。

经济子系统贴近度表现为明显升高,主要受海南岛旅游与房地产业的影响,使经济子系统的各项指标都保持正向发展,尤其在2009—2010年其间,贴近度值从0.1944上升至0.4097,但2011—2013略有下降,主要是由于2010年GDP增长率较大,达到37%,而之后GDP增长率大福下降所导致。2013年之后经济子系统贴近度持续升高,到2019年达到0.6488。

社会子系统贴近度呈平稳增长,从2009年的0.3307增长至2019年的0.7684,除了人口密度外,其他各项指标都均正向发展,海南岛经济发展直接导致社会系统各项指标正向发展,如城市化率、城镇与农村居民收入,科教支出占GDP比重及万人拥有医疗技术人员数等。2014年和2019年有所降低,主要受失业率及科教支出占GDP比重这两项指标变化的影响,但总体表现为增长趋势。

生态环境子系统贴近度呈波动下降趋势,由2009年的0.5911下降至2019年的0.5279。2013年之前海南生态基础良好各项指标呈正向发展,子系统贴近度达到最大值(0.5988),但随着人口不断增长及城市化建设,空气质量优良率、人均公园绿地面积、地均化肥施用量和单位产值生活废水排放等指标呈负向发展,这些都使生态环境受到影响,由于海南省加强生态环境保护力度,使森林覆盖率及建成区绿化覆盖率保持小幅增长,单位GDP能耗不断下降。

3.1.2海南岛土地综合承载力预测分析

依据表2中的数据并借助灰色预测模型GM(1.1),对海南岛2020—2030年土地综合承载力进行预测,利用最小二乘法得到预测模型为：

X(1)(t+1)=(21.3266)e0.0208 t+20.9135

(13)

将t=(0,1,2,3,...10)代入式(13),得到海南岛2020—2030年土地综合承载力预测值,见图2,由图2可见,海南岛土地综合承载力呈持续上升趋势,到2030年达到0.6795,为了确保预测结果的精度,对模型进行精度验证,本研究计算了五种精度检验[34—35]。检验结果见表3,由表可见模型预测可信度较高,说明预测结果精度较高。

表3 精度检验等级

图2 海南岛土地综合承载力预测

3.2 海南岛土地综合承载力空间分异特征

3.2.1各市县土地综合承载力分析

为直观说明海南岛各市县土地综合承载力空间动态变化,根据各市县土地综合承载力贴近度值将其进行等级划分[18],并采用ArcGIS 10.2软件分别绘出2015年及2019年海南岛各市县土地综合承载力空间分异图,将土地综合承载力划分为3个等级,见图3。由图3可见,海南岛各市县土地综合承载力差异显著,呈现出一定的地域性,总体表现为沿海市县明显高于内陆市县,说明经济与社会发展水平是影响各市县土地综合承载力主要因素。

图3 2015年、2019年海南岛土地综合承载力等级分布

较高承载水平 2015年和2019年贴近度处于较高承载水平只有海口和三亚。这两个市受地理区位的影响,经济发展明显高于其他市县,经济发展水平势必会导致社会发展水平的不断提高,使城市基础设施更加完善,生态环保的资金投入较高,虽然土地资源开发利用规模较大,但土地规划布局更加合理。

中等承载水平 2015年处于中等承载水平的有8个市县,2019年达到11个市县,这些市县基本位于沿海地区,受旅游与房地产等行业的影响,这些市县经济发展水平相对高于内陆市县,虽然各别市县经济发展水平较低,但生态基础良好,水土资源和生态环境子系统明显高于经济与社会子系统贴近度值,如五指山、保亭、琼海、万宁及陵水等市县。

较低承载水平 2015年处于较低承载水平有8个市县,而2019年只有5个市县,分别是定安、屯昌、临高、琼中和白沙。从空间格局来看,2019年处于较低水平的市县主要在内陆区域,经济与社会发展及弱,如人均GDP、经济密度、固定资产投资、城镇居民收入及科技、教育支出占GDP比重和万人拥有医务人员数等指标均是最低的。各市县的土地综合承载力变化与子系统承载力变化有关。

3.2.2各市县子系统贴近度分析

对各市县子系统贴近度进行分析便于了解子系统承载力差异,有利于有针对性的采取相应的投入和措施加以干预,从而提高子系统承载水平。2015年、2019海南岛各市县子系统贴近度见表4,由表4可见,各市县子系统贴近度差异显著,有些市县水土资源承载与生态环境承载水平较高如五指山、保亭、陵水、乐东等但社会、经济承载相对较低,而社会、经济承载相对较高的市县如海口,其水土资源与生态环境承载水平相对较低。

表4 海南岛各市县土地综合承载力子系统贴近度

水土资源子系统 2015年贴近度最高的是文昌,其次是保亭,这些市县自然资源基础良好,人均耕地面积和耕地有效灌溉率极高,土地开发强度较低,而子系统最低的是海口和儋州。2019年子系统贴近度最高的是保亭,人均生活用水量和耕地有效灌溉率都显著高于其他市县,而土地开发强度相对较低,子系统最低的仍是海口和儋州。海口为海南省会城市,人口密度较大,使人均耕地面积、人均粮食产量低于其他市县,而土地开发强度高于其他市县,同样儋州人均建设用地及土地开发强度仅低于海口和三亚,并且人均粮食产量及耕地有效灌溉率都低于其他市县。

经济子系统 2015年贴近度最高的是海口,其次是三亚和澄迈,海口和三亚受地理位置的影响经济发展一直较为突出,而澄迈是海南的工业重镇,是海南的第三大经济体,这三个市县的人均 GDP、经济密度以及地均固定资产投资等指标明显高于其它市县,子系统最低的是白沙,其次是东方。2019年子系统贴近度最高的仍是海口,其次是三亚和陵水,陵水虽然只是个县城,但受三亚旅游业与房地产开发的影响使得陵水经济承载子系统贴近度仅低于海口和三亚,而子系统贴近度最低的仍是白沙,其次是临高,经济发展及为落后,人均GDP、经济密度、地均固定资产投资及复种指数等指标都低于其他市县。

社会子系统 2015年贴近度最高的是海口、其次是三亚,这两个城市的经济发展水平带动了社会发展水平,子系统中科技教育支出占GDP比重、城镇与农村居民收入及万人拥有医疗技术人员数等指标均高于其他市县,子系统贴近度最低的是临高。2019年子系统贴近度最高的是三亚,其次是海口,最低的仍是临高,主要是临高开发较晚,基础设施不完善,子系统中城镇与农村居民收入、科技教育支出占GDP比重及万人拥有医疗技术人员数等指标较低,而人口密度确仅低于海口和三亚,使子系统贴近度最低。

生态环境子系统 2015贴近度最高的是三亚,其次是保亭,这两个市县的建成区绿化覆盖率、人均公园绿地面积高于其他市县,而保亭的森林覆盖率明显高于其它市县,单位GDP能耗低于其他市县。其他指标影响不大,子系统贴近度最低的是东方,东方是海南省主要工业城市,矿产资源及为丰富,受环境空气质量、森林覆盖率、单位GDP能耗及单位产值生活废水排放等指标的影响使东方的生态环境子系统贴近度值低于其他市县。2019年子系统贴近度最高的是保亭,其次是三亚,子系统贴近度最低的是澄迈。澄迈是工业老城,建城区绿化覆盖率和空气优良率均低于其他市县,而单位GDP能耗与地均化肥用量明显高于其他市县,使子系统贴近度最低。

3.3 海南岛各市县土地综合承载力障碍度分析

3.3.1子系统障碍度分析

贴近度能反映区域土地综合承载水平,但无法描述土地综合承载力的影响因素,因此,通过障碍度诊断能对各市县土地综合承载力的影响因素进行评判和分析,以便有针对性地提出相应的解决措施,提升土地综合承载力水平。2015年和2019年各市县子系统障碍度见图4和图5。由图4和图5可见,经济子系统障碍度最高,并且子系统障碍度最高的市县其贴近度往往较低,而障碍度最低的市县其贴近度往往相对较高。

图4 2015年海南岛各市县土地综合承载力子系统障碍度

图5 2019年海南岛各市县土地综合承载力子系统障碍度

水土资源子系统2015年和2019年最高的是海口,这与海口的人口密度和土地开发强度等是不可分开的,最低的分别是文昌和保亭；
经济子系统2015年和2019年最高的分别是文昌和保亭,文昌和保亭的经济发展一直落后于其他市县,最低是海口；
社会子系统2015年和2019年最高的分别是陵水和保亭,最低的是海口和三亚；
生态环境子系统2015年和2019年最高的是海口,最低的分别是白沙和保亭。

3.3.2障碍因子分析

2015年、2019年海南岛各市县土地综合承载力的障碍因子由式(11)计算得到,并列出前3名障碍因子,见表5。由表可见,2015年障碍因子出现频次最高的分别是经济密度(X9)17次、地均固定资产投资(X12)16次、耕地有效灌溉率(X6)9次、人均GDP(X8)6次。2019年障碍因子频次最高的依次为经济密度(X9)17次、地均固定资产投资(X12)16次、人均GDP(X8)9次、复种指数(X14)7次。除了海口与三亚,其他市县经济子系统指标是主要障碍因子。2019年海口的经济密度与地均固定资投资分别为7253和4873万元/km2,而最低的是白沙只有267和118万元/km2,由此可见,各市县经济发展差异较大,说明经济发展水平是制约其土地综合承载力的主要障碍因素。

表5 海南岛土地综合承载力障碍因子

4.1 结论

通过2009—2019年海南岛土地综合承载力的时空动态变化特征及系统障碍度诊断,得到以下结论：

(1)海南岛土地综合承载力主要受经济与社会子系统的影响,2009—2019年土地综合承载力水平虽有波动但整体呈缓慢升高趋势,其中水土资源与生态环境子系统贴近度值表现为下降趋势,而经济与社会子系统贴近度值明显升高。预测结果显示2020—2030年海南岛土地综合承载力呈持续上升趋势,经五种精度检验该模型预测可信度较高,说明预测结果精度较高。

(2)土地综合承载力空间变化差异显著,总体表现为沿海市县综合承载力水平高于内陆市县,2015年与2019年处于较高水平的是海口和三亚,处于中等水平的2015年为8个市县,2019年达到11个市县,处于较低水平的2015年为8个市县,2019年只有5个市县,并且各市县子系统承载力差异显著。

(3)障碍度分析显示经济子系统障碍度最高,并且子系统障碍度最高的市县其贴近度往往是较低的,而障碍度最低的市县其贴近度往往相对较高。2015年障碍因子出现频次最高的分别是经济密度(X9)17次、地均固定资产投资(X12)16次、耕地有效灌溉率(X6)9次、人均GDP(X8)6次；
2019年障碍因子频次最高的依次为经济密度(X9)17次、地均固定资产投资(X12)16次、人均GDP(X8)9次、复种指数(X14)7次。经济发展水平是制约各市县土地综合承载力的主要障碍因素。

海南岛土地综合承载力评价结果客观真实,评价指标构建适应海南岛的地域及发展特征,评价方法充分体现海南岛不同时期、不同区域的发展差异,反应了水土资源、生态环境与区域社会、经济发展间矛盾关系。预测模型的选择是预测结果可靠性的重要基础,预测结果显示海南岛未来一定时期土地综合承载力的变化,预测精度还有待于进一步的提升。障碍度模型真实反应出土地综合承载力的障碍因子。该方法在今后土地承载力研究中无论是评价指标构建还是评价方法选择都具有一定的借鉴意义和参考价值。

4.2 讨论

研究期内海南省经历了国际旅游岛和自贸港建设两大重要发展变革,经济与社会发展取得了巨大成就,使2010年和2019年经济子系统贴近度值变化显著,但在2009—2011年间经济与社会发展对水土资源与生态环境无明显的影响,2012年后水土资源子系统首先表现为波动下降趋势,尤其在2018年贴近度值仅为0.2540,虽然一方面受自然降雨量的影响,但主要是由于经济发展对土地资源的高强度利用所导致。而生态环境是从2013年呈现波动下降趋势,2013年之前海南岛生态环境基础良好,经济发展对生态环境的影响并不显著,但随着经济的不断发展,2013年之后生态环境子系统有明显下降趋势。本文就海南岛土地综合承载力作客观评述,评价方法可行,但由于评价指标选取存在一定的主观性同时也受数据的限制,而子系统间又存在一定的动态性和关联性,因此,指标选取对评价结果、预测精度和障碍因子会有一定的影响。

海南岛是我国重要的旅游胜地,在国际旅游岛及自贸港建设背景下,深入研究土地综合承载力及其障碍度对海南岛未来一段时期的空间战略发展十分重要。海南岛土地综合承载力评价及预测虽然逐年升高,但不容乐观,各市县应不断优化土地利用布局,强化土地管理,统筹安排各类用地,加强水、土资源的节约利用和农业用水管理,加强生态环境保护方面的资金投入,同时也应重点帮扶经济发展较为落后的市县,缩小子系统贴近度的极差值,整体提升海南岛土地综合承载力水平。

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