城市用地扩展及用地效益研究进展

城市用地扩展及用地效益研究进展
进入21世纪以来，在工业化水平提高、经济加速发展的推动下，中国的城市化迈入了高速发展的新时期。

截至2010年，中国城镇人口已达到6.5亿，城市化率达到47.7%，与2000年相比，城镇人口增加了1.66亿，城市化率提高11.5%，年均提高约1.2个百分点。

有专家预测，中国在未来20年里，仍然处于城市化高速发展阶段，城市化水平将持续提高到60%，到2050年将达到70%。

目前,国内外学者对城市用地扩展的研究主要集中在扩展动力机制研究、过程和模式分析以及战略和对策探讨之上。

长株潭城市群以上研究方面已经取得了一定进展，但研究手段多是以社会经济统计数据分析为主。

本文在借鉴国内外城市扩展研究方面经验的基础上，总结了城市用地扩展的特征、归纳了城市用地扩展的常用模型并对城市用地扩展综合效益评价进行了进一步的总结研究。

标签城市用地扩展；特征；模型；效益评价
1 城市用地扩展特征研究
对城市用地扩展特征的研究，按照数据源的不同可以分为：（1）基于国民经济统计数据和土地调查数据。

（2）基于多时相遥感影像数据分析。

陈云、朱红梅、罗寅等利用长沙市城市统计年鉴的相关数据，分析了长沙市建成区面积变化总体特征、建设用地内部结构变化特征。

陈凤根据重庆市l997-2008年土地利用现状变更调查资料，将每4年作为一个时间跨度，对重庆市主城区不同时段的城市用地数量、空间形态、协调性等特征进行分析。

何丹、蔡建明、周璟利用1985年度，1995年度和2000年度3期天津市的1: 10万土地规划利用数据，以GIS作为工具，分析绘制图纸和提取数据，研究天津城市发展的空间规律，具体的研究的参数有城市发展速度、弹性变量系数、重心方位坐标、密集度、空间分维数、力度、形态特征。

张落成等在对苏南地区近20年城市用地扩展特点的研究中，采用20世纪50, 60, 70年代1/ 1万航空像片和80年代1/ 1000-2000城市地形图，对城市扩展的结构变化特征和形态变异特征进行了研究。

由此可见，近年来我国城市用地扩展主要呈现以下一些特征：（1）城市建成区面积翻倍，扩展的速度加快。

（2）城市用地结构发生较大变化，建设用地内部结构趋于优化。

（3）城市用地扩展形式多样。

外延扩展与内涵挖潜相互结合。

（4）城市用地集约化水平逐步提高。

在城市用地扩展特征研究过程中，遥感与地理信息系统愈加得到广泛的重视和运用。

传统的国民经济统计数据或土地调查数据的研究方法虽然可操作性强，数据容易获取，但是也存在数据口径不一、准确度不高等缺陷。

同时，传统方法获取的统计数据多为数年前的数据，现势性不高，不能及时反映城市用地扩展的动态效益。

将传统数据方法与基于多时相遥感影像数据的方法加以结合使用可以
较好的解决以上问题。

2 城市用地扩展模型研究
根据模型是否具有时间维，可将城市用地扩展模型分为传统静态模型和基于CA的动态模型两大类。

传统静态模型包括线性回归模型、逻辑回归模型以及对数线性回归模型等，这些模型在城市扩展研究中运用广泛。

如Lopez利用线性回归模型研究城市用地扩展与城市人口增长的关系，WU.F利用逻辑回归的方法研究城市用地扩展模式与工业选址的关系。

现在，逻辑回归模型已被成功运用于城市土地有效利用和变化规律以及扩展模式等研究中。

然而，城市是个开放的、复杂的、高度人工化的巨系统，城市土地利用模式由于人们不断对自然环境和社会经济快速发展提出新要求，导致其在结构和功能也发生改变，使得城市系统呈现出显著的变化性。

传统的静态城市扩展模型由于未对时间维度进行考虑，存在较大的局限性。

因此越来越多的国内外学者偏好于使用基于CA的动态模型。

CA即元胞自动机,是在20世纪40年代由著名数学家冯诺依曼在20世纪40年代提出，它不是特指一个确定的模型而是指一类离散型动态建模方法的统称。

美国密歇根大学沃尔多?托勃勒（Waldo Tobler)在20世纪70年代利用CA模型对底特律地区的城市用地扩展进行了模拟。

美国圣巴巴拉加州大学地理系的Helen Coucaeli，将GIS和CA模型结合,一方面增强了GIS的时空动态建模功能，另一方面GIS强大的空间数据处理能力也为CA模型准备数据和定义有效的细胞转换规则以及对模拟结果进行可视化，提供了强有力的支持。

1999年英国地理学家Betty利用CA模型对城市土地的扩展进行了深入更加细致的研究。

自20世纪90年代以来，国内学者通过引进、创新和总结国外城市用地扩展模型（CA、Agent-based 、DLA、DBA等）的研究成果，对一国内系列大都市的城市用地扩展过程进行了分析与模拟。

由于在以往基于CA模型对城市用地扩展的模拟中，对城市土地利用类型转变中起支配作用的用地类型转变主体(决策者)的决策行为未加以考虑，故杨青生、黎夏将支配土地利用类型转变的主体引入CA模型中，将其作为Agent。

在Agent-CA模拟城市土地扩展的过程中，既反映了城市空间扩展的模式，又反映了城市空间的变化过程，准确率较高。

王占强、张新长认为任何一种复杂的地理现象都不是一个单个的模型可以模拟的，研究表明，两个以上的模型能更好的模拟城市土地的扩展，因此，模型的集成是十分必要的。

他们提出了一种基于元胞自动机(CA)、马尔柯夫(MARKOV)和层次分析法(AHP)的复合模型来模拟预测城市用地的未来发展，为城市的规划管理提供辅助决策。

基于CA的模型在使用上仍存在以下限制：（1）模型的空间和时间尺度的划分是根据前人的研究经验而定，缺乏足够的科学理论依据，主观性较强。

（2）基于CA的模型往往预先假定了城市发展的连续性和均衡性。

然而，纵观世界城市
发展历史，城市扩展的速度往往不是均衡的。

(3)对于未来城市土地扩展的模拟结果的检验，缺乏多种有效模型的相关验证，因此使用基于CA的模型模拟的结果难以用于实践，只能大致反映出城市扩展的趋势。

（4）城市扩展的过程中，各种限制因素的影响能力随着城市的扩展在不断发生变化。

目前，许多模拟城市扩展的CA模型对各种影响因素仅仅分配单一的权重，而这种做法，是明显不符合实际情况的。

3 城市用地扩展综合效益评价研究
A1994年，全球相关学者积极展开了对土地资源综合利用效益的研究，在世界可持续发展商务委员会(WBCSD)提出“生态效率Eco Efficiency一词之后。

1996年，美国政府在土地资源化利用计划中要求在土地综合利用的社会效益和自然生态环境效益不被损害的情况下，才能追求经济的发展，美国有个著名学者认为土地资源综合利用的自然生态价值要想发挥本身特有价值就必须与社会经济价值结合同步发展，针对这个问题，俄罗斯召开关于讨论住房金融会议，Marla C. Hoek S.在会议上指出社会效益的获取可以促进经济效益、生态效益的提高。

3.1 张俊凤、徐梦洁利用综合评价方法对南京市城市扩张用地效益进行了评价。

他们结合研究区域社会经济发展水平和生态环境现状以及参考其他学者土地利用效益评价指标体系的建立来设计评价指标体系。

运用熵值法确定指标权重最后使用功效函数法对指标数据进行无量纲化处理。

计算了1990-2008年南京市城市用地扩展过程中综合效益指数，并分析了三者的耦合动态。

3.2 詹美旭、葛幼松在基于前人的研究上，认为传统的熵值法对土地利用效益进行评价时，往往会遇到一些极端值，特别是指标值为负数时不能直接计算比重、更不能取对数，需要对指标数据用标准化方法进行变换，所以他们采用信息熵的方式来确定城市用地扩张综合效益指标的权重，计算出各指标的相对效能后，将其与各指标权重相乘然后再求和，分别得到经济、社会、环境效益后将三者相加得出城市用地扩展的综合效益。

此种方法的缺陷在于作者在计算土地利用综合效益时，假设经济、社会、环境效益三者的权重是相等的，然而，笔者认为，在实践中，三者的权重不可能相等，也就不能直接進行算术求和。

3.3 李素伟、杨庆媛、郭莉滨对重庆市的城市用地增长及效益研究中，采用一段时期的内城市扩展土地利用的效益增长指数(R)来衡量城市扩展土地利用发展的效益。

城市土地利用增长是否能够有效地促进城市经济的发展，可以通过一段时期内城市土地利用效益参数是否大于0来判断，若城市土地利用效益参数大于0且效益参数越大，则说明促进经济发展，而且原有土地得到了有效的利用；若城市土地利用效益参数小于0，则说明城市原有土地没有得到有效的利用，城市在使用土地的过程中，存在较大浪费。

笔者认为，单独采用一种简单的指标来衡量城市用地扩展的效益过于随意和模糊，评价出的结果与实际也有较大差异。

3.4 浙江大学的黄木易、吴次芳、岳文泽把城市扩展土地综合效益设为一个自变量为城市经济效益指数CEEI、社会效益指数SEI和生态环境效益指数EEEI 的函数f(x)。

其指标体系应随时间与规模的变化而变化。

即f( x) = f( CEEI, SEI,
EEEI, S，T)，其中S为时间，T为规模。

标准化后的评价指标值及其对应的权重系数，利用加权平均法计算城市扩展用地的综合效益。

前人的已经完成的成果对于其他学者继续研究城市用地扩展的综合效益研究提供了不少宝贵的经验。

但是，也存在以下一些不足之处。

3.4.1 评价指标的选取随意性较强。

有些学者选用七八个指标而有些学者选用二十多个甚至三十多个指标。

许多作者首先考虑不是指标数值是否合适评价体系，而是指标的数值是否容易获取。

结果，许多评价效果上佳的指标被舍弃，难以体现评价指标的客观、真实和科学合理性。

3.4.2 评价指标的权重确定主观性较强。

现阶段，还有许多作者偏向于采用层次分析法甚至德尔菲法来确定权重。

此外，绝大多数的作者都采用一种方法进行权重确定，由此导致，确定的最终权重易受个人经验的影响，准确率较低。

3.4.3 缺少对土地资源是否有效利用在时空上的评价。

现在研究的内容大部分都是通过一段时间内的相关土地利用数据对某一区域土地是否得到有效利用和发展趋势进行研究；或者通过一些表面的数据来研究多个城市在同一时间段的土地的利用情况。

城市土地资源利用效率高低或发展趋势与幅度必须通过时空的纵向和城市间的横向发展结合来比较说明，而且还应该依据面板数据来对土地利用效益经行时空评价。

4 城市用地扩展经济效益评价方法研究
当今，在城市用地扩展经济效益评价方面，具体方法有很多。

例如多目标决策的线性加权和法、主成分分析法、人工神经网络方法、模糊综合评价法、数据包络分析法等等。

模糊综合评价是基于评价过程的非线性特点而提出的，它是利用模糊数学中的模糊运算法则，对非线性的评价论域进行量化综合，从而得到可比的量化评价结果的过程。

中南林业科技大学的赵羚采用模糊综合评价法对长沙城市土地利用效益进行了评价，当前，主要通过对长沙市的天心区、芙蓉区、雨花区、岳麓区、开福区这五个区实际情况经行分析，评价分析经济效益所涉及的土地利用方式和效益，人地关系等多个指标。

根据评价指标，对数据进行收集，通过使用长沙市2008年针对土地使用情况和相关调研所得到的有效数据归一化计算方式得出相关指标的实际标准值，从而得出长沙市内五区土地利用效益的模糊评判矩阵。

主成分分析法的工作目标是要在力求数据信息丢失最小的原则下，对高维变量空间进行降维处理;即在保证数据信息损失最小的前提下，经线性变换舍弃一小部分信息，以少数的综合变量取代原始采用的多维变量。

BP神经网络模型是是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，其基本思路是BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小，使網络适应要求的映射。

综合国内外学者对经济效益分析方法的研究：（1）多级模糊综合评价法是一种针对已知指标较多，评价对象的客观性不强新产品的使用经济效益等指标的一种评价方法，它不会受到不可量化因素的干扰，但这一评价方法的缺点是评价结果有时候不够客观。

（2）主成分分析法的优点是消除了指标之间的相互干扰，计算较为简便，这一评价方法的缺陷在结果准确度。

（3）人工神经网络评价法是一种需要计算机的协助支持的评价方法，这种评价方法优点是客观性强，缺陷在于可参比性差，偶尔需要进行相关的评价。

DEA方法的优点：（1）DEA是一种重要单元数据的输入和输出作为变量因子以最优化方法来决定权重的模型，其最主要的特点是可以明确各个指标权重所涉及事物的的客观性；（2）如果每个输入都与一个或多个输出有一定的关联，而且输入输出之间确实存在一定的关联，那么彼此这种关联的表达式不需要通过DEA方法显示出来（3）DEA在评价经济发展规模与经济学产生函数的问题上具有其他方法没有的优势。

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本文以湖南省科学技术厅项目“两型社会”建设中城市用地展与用地经济效益研究为支撑，项目编号为：2011F3222，负责人为朱红梅教授。