基于GIS與灰色星座聚類的巢湖流域土地整治分區

呂雪嬌，肖　武，李素萃，王啟元，張純夢，張淼淼

（1. 中國礦業大學（北京）土地復墾與生態重建研究所，北京 100083；2. 浙江大學公共管理學院，杭州 310058）

0　引　言

土地問題一直是中國的熱點問題，隨著人口的不斷增長，預計2030年人口將達15億[1]，對土地資源的承載力要求也在不斷加大，對土地資源的合理利用成為有效的解決方法。但是，當前出現的一些土地退化和污染現象、農村居民點布局散、亂、空現象，農田細碎化現象等問題都造成了可利用土地資源的減少，因生態退耕、農業結構調整以及建設占用等因素造成中國耕地資源已減少 466.67萬 hm2[2]。耕地資源作為人民生活的基本保障，受到國家與政府的重點關注，中國不斷加大土地整治力度，以期耕地增長率能適應人口增長率，保證耕地紅線，提高耕地數量與質量。

土地整治分區是土地整治和土地合理規劃的基礎和前提，是確定土地整治方向和目標的手段，可以確保土地整治活動有規劃的展開，不僅能加快土地整治速度，還可以提高土地整治效率。目前常用的分區方法有定性分析、定量分析以及二者結合 3種方法。常用的定性分析方法有圖件疊置法[3-4]、主導因素法[5-6]、綜合評判法[7-8]等，常用的定量分析的方法有指標體系法[9-10]、系統聚類法[11-12]以及主成分分析法[13-14]和因子分析法[15-16]等數學方法。

部分學者對土地綜合整治進行了研究與探索，大多數集中于土地綜合整治的效益評價[17-18]、整治潛力分析[19-20]、適宜性評價[21-22]、空間布局優化研究[23-24]，其中也不乏一些學者對土地綜合整治分區進行研究，劉玉等[25]以環渤海地區 327個縣域為評價單元，從整理潛力、整理能力和整理迫切度 3方面構建農村居民點用地整理分區的概念模型，利用熵值法確定權重并計算綜合評價值，運用指標判別法將研究區劃分為5種類型區；許曉婷等[26]以陜西省為例，運用專家咨詢法選取影響因素，借助層次分析法確定各影響因素的單因素圖層權重，應用 GIS的空間疊置分析功能進行疊加分析并計算疊加后分值，確定土地綜合整治分區；張天中等[27]以西北部生態脆弱區典型區域甘肅省蘭州市為研究區域，基于生態保護視角，在充分考慮區域自然地理特征、土地利用特點及區域主要生態問題的基礎上，從地形地貌、降雨、土壤類型、植被類型、水土流失、土地利用等方面選取指標因子，初步構建分區指標體系，并從水資源供給、水系分布及行政區劃等方面進一步完善，同時運用ArcGIS空間疊加分析功能，使用綜合分析法進行土地綜合整治分區。

以往研究大多是從農村居民點用地整理、生態保護、高標準基本農田建設時序等單方面因素研究分區以及建設問題，從研究區域整體研究土地整治分區的較少，而且大部分是以大尺度省市域或者縣域為研究對象進行整體分區。鑒于此，本文以鄉鎮為基礎研究單元，從自然屬性、區位屬性和社會經濟屬性 3個方面以及土地利用空間布局和土地資源的稀缺程度等方面構建評價指標體系，借助熵值法計算權重，采用灰色星座聚類法將研究區域分成 4個整治類型區，根據綜合指標值的排序和最大相似性原理對分區結果進行了調整和驗證。

1　研究區概況與數據來源

1.1　研究區概況

巢湖流域地處安徽省中部地區（116°24′30″E～118°0′0″E、30°58′40″N～32°6′0″N），巢湖作為中國第五大淡水湖，居于巢湖流域的中部，占據巢湖、廬江、肥東、肥西和合肥四縣一市境地，面積800 km2。巢湖流域地處中國江淮丘陵地帶，四周有銀屏山、冶父山、大別山等低山丘陵環繞，地勢西高東低、中間低洼平坦[28]。巢湖區域氣候溫和濕潤，屬于亞熱帶和暖溫帶過渡性的副熱帶季風區，年平均氣溫 15.6 ℃，年平均降水量1 100 mm，夏季降雨居多，冬季降雨較少。巢湖流域共轄14個縣（市、區），236個鄉鎮，總面積為19 785.27 km2，約占安徽省土地總面積的14%，總人口為1 120.5萬人，是全省人口較為集中的地區之一，國內生產總值達到216.2億元，人均GDP可達2 399.08元，經濟發展較快，是安徽省經濟發達地區。2000-2013年期間，安徽省積極開展各類土地整治（含開發、整理、復墾）項目3 940個，投資總額222 506.45萬元，新增耕地20 903.49 hm2，巢湖流域的土地整治項目取得了巨大進步。2012年，合肥市準備建設環巢湖流域生態示范區，并將土地整治作為示范區建設的一項核心內容。巢湖流域作為安徽省的一個縮影，通過研究巢湖流域的土地整治問題，可以為整個安徽省的土地整治提供科學借鑒。巢湖流域的地理位置見圖1。

圖1　巢湖流域Fig.1　Chaohu Lake Basin

1.2　數據來源

本文所用土地利用類型數據來自對中國資源衛星應用中心下載的高分一號多光譜16 m影像數據的解譯，選擇的是2015年8月3日的影像，云量少，質量好。利用ENVI5.1軟件對影像進行輻射定標、大氣校正、正射校正、幾何校正和鑲嵌等預處理后，提取該研究區域影像。之后利用面向對象法對其進行解譯，并將影像分為耕地、林地、建設用地、裸地、水體5大類，分類精度達到93%以上，Kappa系數為0.936 6，分類效果較好。最后，在ArcGIS中提取出該研究區域的耕地、林地和建設用地數據。人口數據和社會經濟數據來自中國科學院資源環境科學數據中心，人口數據為2010年全國人口數據，社會經濟數據為2013年全國經濟數據。地形起伏度來自國際科學數據服務平臺下載的巢湖流域 30 m分辨率的的DEM數據，河流面積、道路長度以及各鄉鎮占地面積均來自巢湖基礎地理數據，新增耕地面積來自安徽省土地開發復墾整理中心提供的統計數據。

2　研究方法

2.1　土地整治分區評價指標體系的構建

土地整治分區會受研究區域多種因素的影響，包括地形地貌、耕地質量、交通可達性、基礎配套設施、灌溉條件和社會經濟條件等。在選取指標因素時需考慮指標選取原則，其不僅會影響指標體系的構建也會反映指標相互之間的作用，結合本研究的目的應重點考慮以下原則[29]：

1）綜合性原則。任何整體都是由一些要素為特定目的組合而成的[30-31]。土地整治作為由土地利用現狀、整治現狀等多種要素構成的綜合體，可以綜合地反映各要素相互作用的方式、強度和方向等各方面的內容，如果僅僅根據某一單要素進行分析判斷，很可能做出不正確甚至錯誤的判斷，因此，應進行多因素指標的綜合分析，求得一個最佳的綜合效果。

2）層次性原則。層次性是指標體系自身的多重性，指標體系由多層次結構組成，反映出各層次的特征，可以從不同方面、不同層次反映區域土地整治的實際情況，可以最大程度消除指標之間的相容性又能保證指標體系的全面性、科學性。

3）區域性原則[32]。區域性原則主要是指構建的指標體系應在不同區域間具有相同的結構。指標要能反映研究區不同區域之間土地整治現狀在空間、時間上的差異性和地域性，指標體系構建時應包含反映這種區域特色的指標。

借鑒以往土地整治分區指標體系的選取經驗、巢湖流域基礎資料以及指標選取原則，建立了由自然屬性、區位屬性、社會經濟屬性和土地利用屬性4個方面13個元指標（圖2）組成的土地整治分區指標體系，見表1。

（1）自然屬性主要包括地形起伏度、森林植被覆蓋度和河流面積所占比重。地形起伏度反映了各鄉鎮的地形地貌、高程海拔情況，影響耕地、居民點、建設用地的分布趨勢和巢湖流域的土地利用格局，同時也決定土地整治的難易程度，即地形起伏度越大，土地整治工作越難，投資力度越大[33]；森林植被覆蓋度是一個區域生態環境建設的間接反映，土地整治工作應與生態環境協調發展，森林植被覆蓋度越大，林地所占比重越大，承載的生態保護功能越重要，因此森林植被覆蓋度越大的區域土地整治重點應以保護林地和保障水土流失能力為主[34]；河流面積所占比重是該區域灌溉能力大小的重要保障，一定程度影響區域所需要的灌溉能力，河流面積比重大的區域灌溉條件相對更優越，對農業的發展更有利，為高標準基本農田面積的建設提供了便利的條件。

（2）區位屬性對耕地面積、人口以及居民點的分布

起到了引導和牽制的作用。區位因素包括距巢湖距離、距合肥距離以及路網密度 3個指標。由于在研究區域的高標準基本農田大都分布在巢湖附近的幾個鄉鎮，因此將距巢湖距離作為土地整治的一個指標，判斷某個區域發展成為耕地的可能性大小；距合肥距離可以間接反映土地利用格局的主要發展趨勢，鄉鎮與合肥的距離越近，越靠近市中心，建設用地所占比重越大，農地非農化的可能性越大，土地整治重點應以提高土地集約節約化程度為主，而巢湖周邊大量分布的高標準基本農田是適宜于土地整治工作開展實施的；路網密度直接反映了鄉鎮的交通道路便捷程度，也是對土地整治工作難易程度的間接反映，路網密度越大，土地整治工作越容易。

圖2　各指標空間分布Fig.2　Spatial distribution of each index

表1　土地整治分區指標體系Table 1　Index system of land reclamation zoning

（3）社會經濟屬性指引著巢湖流域土地利用格局以及土地整治方向，主要選取了人口密度、人均 GDP、人均所占耕地和人均所占建設用地 4個指標來表示。人口密度反映了各鄉鎮土地集約節約利用程度；人均GDP反映了各鄉鎮經濟發展水平，巢湖流域經濟發展主要以第一和第二產業為主，人均GDP還可以間接反映耕地產量的高低；人均所占耕地反映的是人口與耕地之間的對比關系，用以說明耕地資源的稀缺程度；人均所占建設用地反映了各鄉鎮居民點用地情況。人口密度大，人均GDP小，說明土地整治方向為城鎮型；人均耕地所占比重越大，人均建設用地所占比重越小，則土地整治方向以高標準基本農田建設為主。

（4）土地利用屬性主要是用來衡量土地利用率和土地整治強度，由土地整治強度、建設用地所占比重和墾殖率 3個因子來表示。墾殖率反映了耕地的土地利用適宜性、現勢性以及開發利用趨勢，墾殖率越大，說明土地資源適宜性越高，土地整治工作難度越小；建設用地所占比重反映了各鄉鎮的土地利用的總體格局，比重越大，人口越多，應發展為城鎮型，土地整治以土地集約節約化為主；土地整治強度反映了各鄉鎮農用地整治數量潛力，說明了鄉鎮的土地整治空間大小。

2.2　指標權重的計算

熵首先是一個物理量，由德國物理學家魯道夫·克勞修斯1850年首次提出，用來表示任何一種能量在空間中分布的均勻程度，能量分布得越均勻，熵就越大。根據熵的特性，可以通過計算熵值來判斷一個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指標對綜合評價的影響（權重）越大，其熵值越小，具體步驟如下[35]。

（1）數據歸一化

由于各指標所代表的的含義不同，存在著量綱上的差異，為了消除這種差異，首先需要對各個指標進行無量綱化，即歸一化。

其中，ijX′表示第i鄉鎮第j項指標的歸一化值，ijX表示第i鄉鎮第j項指標的實際值，minjX、maxjX分別為研究區分鄉鎮第j項指標的最小和最大值，i=1，2，…， n，j=1，2，…，m。

（2）計算第j項指標第i個鄉鎮占該指標的比重Pij

熵值法計算的權重完全是基于概念原理和數學公式，存在很強的客觀性，但是其往往會缺乏決策者的主觀意圖，缺乏針對性，因此本文在熵值法確定權重的基礎上，請相關專家對指標體系中各個指標的重要程度進行了排序，對所有專家的評價結果進行歸并整理，最終對個別指標進行了調整，通過定性與定量的結合，確定最終的指標權重，各指標所占的權重大小見表2。

表2　13個元指標權重Table 2　Weight of 13 meta indices

2.3　星座聚類分析

灰色星座聚類的基本原理是：將每個樣點按照一定的數量關系點在一個半圓之中，每一個樣點用一個星點表示，同類的樣點便可以組成一個“星座”，然后歸類并區分不同“星座”的界限，從而得到一個星座類型圖[36]。簡單來說，就是首先將各個指標值轉化為角度值，其次用每個角度值去乘以各個指標所占的權重，確定其在指標體系中的重要性程度，然后將其角度值通過三角函數轉化為坐標值，最后把計算出來的坐標值落入0°~180°的半圓中[37]，反映各樣點的相似性和聚集度，聚集度或相似性高的樣點便歸為一類，稱之為一個“星座”。具體步驟如下：

（1）數據變換

式中：i = 1，2，…，n，i為樣點數（在此表示每一個鄉鎮）；j = 1，2，…，m，j為指標數（在此表示各分類變量）；ijΦ：變換后的數據；ijX：原始數據；maxjX：第j個變量的最大值；minjX：第j個變量的最小值。

（2）對選定的指標賦值

（3）計算各樣點（鄉鎮）的坐標值式中：i = 1，2，…，n，i為樣點數（鄉鎮）；j = 1，2，…，m，j為指標數；xi：為第i個樣點(鄉鎮)的橫坐標；yi：為第i個樣點（鄉鎮）的縱坐標；wj：為第j個指標的權重。

（4）繪制星座圖

根據Xi、 Yi的值，確定每一個樣點的位置，性質相似和接近的樣點的代表星點便聚集在一起形成一個“星座型圖”。

（5）計算綜合指標值

式中：zi為綜合指標值；wj為指標權數。

根據式（11）計算各個樣點的綜合指標值，然后對所有樣點排序，檢驗聚類結果。

3　結果與分析

3.1　分區結果

傳統的分區方法一般以定性與綜合分析為主，在空間上具有聚集性與連通性，較少會出現分隔、飛地等現象。本文采用指標體系與評價結合星座聚類的定量分區方法，因此，分區結果在空間上可能存在碎片化與空間非連續性的特點。

按照可持續發展原則、與自然地貌單元相一致的原則、生態保護原則、保護基本農田、保障糧食安全的原則以及因地制宜等分區原則，運用灰色星座聚類法，計算 232個鄉鎮的坐標點（由于巢湖和巢湖水面各項指標值都為零，因此不參與計算），將這些坐標點繪制在星座圖上，根據這些坐標點特征可將研究區域分為 4種整治類型區，具體見圖3。

圖3　灰色星座聚類結果Fig.3　Clustering results of grey constellation

3.2　聚類結果調整與驗證

本文所用分區方法是按照灰色星座聚類法計算得到的綜合分值對 232個鄉鎮進行排序，考慮最大相似性原理以及土地整治的自然空間連續性，結合巢湖流域自然屬性、區位屬性、社會經濟屬性和土地利用屬性的空間關聯性與差異性，對聚類結果進行適當的歸并調整，便于后期土地整治方案的實施、規劃與統一治理。調整后結果與調整前結果進行對比，變化較小，說明灰色星座聚類法對巢湖流域的分區結果可行。

3.3　聚類結果分析

根據以上所調整的結果，得到巢湖流域整治分區圖，如圖4。

圖4　巢湖流域土地綜合整治分區圖Fig.4　Zoning of comprehensive land consolidation in Chaohu Lake Basin

生態涵養型土地整治區：包括柯坦鎮、萬山鎮、湯池鎮等在內的21個鄉鎮，面積約為23.82萬hm2，占總研究區的12.49%。由土地整治分區圖可以看出，該區域主要分布在巢湖流域的西南山區，地形起伏度大，人口密度小，墾殖率在 30%左右，整治強度低，說明整治空間潛力大，該區可采用低丘緩坡開發利用政策，將坡度在6°～15°的低丘緩坡開發為農田，其余緩坡地可開發為農田、經濟林或各類林業用地，提高研究區生態涵養功能。

城鎮發展型土地整治區：包括明光路街道、勝利路街道、海棠街道等42個鄉鎮，占地2.05萬hm2，約占總區域的1.08%。該區域屬于平原地區，地勢平緩，集中聚集在巢湖流域合肥市四區周邊，該區域為巢湖流域 4個分區中路網最為發達、人口密度、建設用地比例最高。該區域應結合城市發展需求，借鑒上海等地郊野公園建設，將城市建設用地拓展與土地生態化整治有機結合，探討土地與城鎮發展的協調與統一，推行城鎮化引領型的土地整治模式，開展組織未利用土地、空心村等城鎮用地現狀調查與整治活動，統籌城鄉發展和集約利用土地資源。

基本農田型土地整治區：包括三十崗鄉、造甲鄉、左店鄉等86個鄉鎮，占地81.90萬hm2，約占總區域面積的一半，為42.95%。該區地形起伏度小，地勢平緩，屬于平原區，該區域墾殖率為最高，人均GDP也處于較高水平，以白湖農場為主的高標準基本農田也都位于該區域。該區域墾殖率高達約 70%，耕地產出能力高，該區域土地整治應以增加耕地數量，提高耕地質量為主，通過田塊合并優化農業生產格局，增強基本農田配套灌溉設施，提高農田基礎設施服務于農業生產的能力，以期提高農用地的綜合經濟效益，加快發展現代農業，建設高標準基本農田。

綜合整治型土地整治區：包括磨店鄉、八斗鎮、長臨河鎮在內的82個鄉鎮單元，占地82.92萬hm2，約占總區域的43.48%。該區域的區域特點與III類整治區的特點一致，只是該區域的各指標數值均低于III類整治區，土地整治強度較小，土地整治潛力大。該區域充分利用鄉鎮廢棄地、空閑地、道路占用耕地等土地資源，可通過遷村并點、內部挖潛等手段逐步通過土地綜合整治工作，實現鄉鎮土地利用空間格局集約節約化水平，提高墾殖率，改善空心村與土地閑置等現象，通過土地整治振興鄉村農業與經濟。

4　結論

1）本文根據巢湖流域的自然屬性、區位屬性、社會經濟屬性和土地利用屬性，以鄉鎮為分區單元，采用熵值法計算了各指標的權重，運用灰色星座聚類法將巢湖流域分為了 4種整治類型分區，結合各分區的特點及限制性因子，制定不同的政策，有效地進行土地資源管理，從而使土地資源得到更充分的利用。

2）本文通過采用灰色星座聚類法對研究區進行土地整治分區，用指標綜合分值對星座聚類結果進行驗證，驗證結果說明灰色星座聚類法適合于小范圍的土地整治分區。

由于數據的獲取受限，且本研究土地綜合整治的主要目的為增加耕地數量和提高耕地質量，故所選評價指標相對單一，經濟和人口數據均為2010年數據，對于現在的巢湖流域會有一些微小的偏差，故本文分區僅為巢湖流域的土地整治提供一個方向，為土地整治政策的制定提供依據。

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