貴陽市1998—2018年土地資源承載力分析與預測

代 磊，王志杰,2，張萬勝

（1貴州大學生命科學學院，貴陽 550025；2山地生態與農業生物工程協同創新中心，貴陽 550025）

0 引言

土地資源是人類賴以生存和發展的重要物質基礎，在人類漫長的歷史演變歷程中扮演著不可替代的角色，一直以來都是承載力的研究重點[1-2]。自1987年以來，隨著高強度的社會經濟活動和快速的城市化進程，人口、資源和環境之間的矛盾日益突出，全球土地資源已經進入預警或超載狀態[3]。科學合理的評價分析土地資源承載力是實現可持續發展的前提[4]，對喀斯特地區土地利用空間布局優化、土地資源合理利用、區域經濟社會發展評價具有重要意義。

土地資源承載力是指一定的時間內，在經濟和技術發展、社會和人類進步的前提下，一定區域自身的土地資源所能持續供養的人數，反映了土地資源對人類活動的承載規模和強度[5-6]，該研究始于國外，是從生態學的承載力中衍生出來的，是繼20世紀60—70年代出現的能源危機、糧食短缺以及人口爆炸等人類面臨的眾多難題提出以后所開展的研究[7]。經過數十年的發展，國內外關于土地資源承載力的內涵和外延不斷擴展，相關的計算方法也逐漸成熟，已形成了基于“人口-土地-經濟”結構計算土地資源承載力[4,8]、基于土地生產潛力計算土地資源承載力[9-11]、趨勢外推法[12-14]和生態足跡法[15]等為代表的多種研究模型。眾多學者分別采用不同的研究模型，對不同空間尺度的土地資源承載力進行了大量的研究[16-18]。然而，相關研究更多側重于土地資源承載力的時空分異、協調發展度、定量分析、動態評價和可持續利用，重點集中在研究方法上的突破和指標體系的構建方面，對于資源與環境系統內部允許規律缺少深入的認識。事實上，隨著人類活動對資源的開發利用，伴隨而來的生態環境問題（土壤侵蝕、大氣污染等）日益突出，并在一定程度上影響著承載力的可持續發展，甚至作為制約區域發展的關鍵要素，直接決定整體承載力的強弱[19]。此外，國內外關于土地資源承載力的研究大多集中在非喀斯特地區，為數不多的喀斯特地區土地資源承載力的研究則主要表現在2個方面，一是利用農業生態區域法[20-22]或系統動力學[23]的基本框架，通過對相關參數和變量的修正，進行土地生產潛力的估算與土地資源人口承載力的預測；二是通過構建土地資源承載力評價指標體系，進行土地資源綜合承載力的時空評價[24-26]。

貴陽市在政府的科學領導和國家區域發展政策的支持下，走上了高速發展的快車道，成為了在西部具有影響力的國際化都市。但伴隨著城市的發展、規模的不斷擴張，有限的資源供給與無限的日常需求之間矛盾日益突出，因此開展喀斯特地區主要生態問題對土地資源承載力的影響研究，揭示生態環境問題對承載力的影響過程與機制，識別區域資源承載力與可持續發展的環境短板，一直是喀斯特地區社會經濟可持續發展和生態文明建設過程中亟待解決的重大課題，對于生態文明建設背景下，充分挖掘土地資源生產潛力，合理有效利用土地資源，從根本上促進喀斯特地區土地資源承載力的提高和可持續發展具有重要的理論和現實意義。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

貴陽市位于貴州省中部的云貴高原東斜坡地帶，黔中山原丘陵中部，橫跨長江上游和珠江上游，介于26°11′—26°55′N 和 106°07′—107°17′E 之間，總面積8043.37 km2，屬于喀斯特地貌發育典型區域，地勢西南高、東北低，巖溶面積達到6803 km2，石漠化和潛在石漠化面積比例達51%[27]。氣候類型屬于亞熱帶濕潤溫和型氣候，多年均平均氣溫15.3℃，多年平均降水量1214.6 mm，多年平均日照1171.4 h，年降雪日數少，平均僅為11.3天。2019年全市實現地區生產總值4039.60億元，同比增長7.4%。其中，第一產業增加值161.34億元，增長5.6%；第二產業增加值1496.67億元，增長8.2%；第三產業增加值2381.59億元，增長7.0%；人均生產總值81995元，同比增長5.6%。

1.2 數據來源與研究方法

1.2.1 數據來源 筆者以1998—2018年為研究時段，綜合選取13個因子作為評價貴陽市土地資源承載力的指標，研究數據主要來源于《貴陽市統計年鑒》和《貴陽市水利公報》（1999—2019年），所用數據均是通過各項指標原始數據統計或進一步計算獲得。

1.2.2 評價指標體系構建 借鑒前人研究成果[28-30]，考慮到數據的可獲取性、科學有效性和研究區地域性，兼顧研究區經濟社會狀況和實際情況，從耕地支撐力、生態支撐力和社會經濟支撐力3個層面構建貴陽市土地資源承載力評價指標體系，選取C1（人均耕地面積）、C2（人均糧食占有量）、C3（農村人均農業生產總值）、C4（耕地復種指數）4個指標表示耕地支撐力；C5（森林覆蓋度）、C6（人均水資源量）、C7（人均綠地面積）、C8（城市建成區綠化覆蓋率）4個指標表示生態支撐力；C9（人口密度）、C10（經濟密度）、C11（從業人數）、C12（城市化水平）、C13（固定資產投資密度）5個指標表示社會經濟支撐力，共選取13個指標構建貴陽市土地資源承載力評價體系（表1）。

1.2.3 指標數據標準化處理 在構建土地資源承載力評價指標體系的過程中，由于不同性質的指標數據（評價因子）的差異性會導致數據之間的離散程度很大，對評價方案的影響有正向和負向2種趨勢，為消除量綱不同對評價結果的影響，采用極差標準化法對數據進行標準化處理[30]，正向指標如式(1)，負向指標如式(2)。

式中，Zij表示評價指標標準化值，Cij為各評價指標原始值，Cmax和Cmin為該指標的最大值和最小值。

1.2.4 指標權重確定 熵權法可用于客觀權重的確定。熵值法根據指標變異性的大小來確定權重，指標的信息熵越小，指標值的變異程度越大，所能提供的信息量越多，則在評價中起到的作用越大，權重也就越大，該方法具體的計算步驟如式(3)～(6)所示[31]。

式中，Pij表示第j項指標下第i個樣本占該指標的比重，Eij表示信息熵，Wi表示該項指標的權重。若Pij=0，則定義

1.2.5 障礙度模型 為了進一步分析貴陽市土地資源承載力的限制因子，在土地資源承載力評價的基礎上，引入障礙度分析模型[32]有針對性地找到承載力的短板因素，從而有利于因地施策，計算如式(7)所示。

式中，Fij為因子貢獻率，一般用指標權重表示，即Fij=Wij；Hij為指標實際值與指標最優值之間的差值，可以用1-Zij表示。障礙度Oj為單一指標對總目標的障礙程度值，該值越大，障礙程度越高。

表1 貴陽市土地資源承載力評價指標體系

1.2.6 灰色預測模型 灰色預測模型GM(1,1)通過鑒定系統各因素之間的相異程度，即灰色關聯分析，然后依據數據樹檢驗處理結果，建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發展趨勢的狀況。依據貴陽市1998—2018年土地資源承載力指數結果，借助MATLAB 2018b軟件實現研究區未來10年土地資源承載力的預測。

為確保GM(1,1)模型預測結果的精度，需對模型進行精度驗證，模型的精度由均方差值C和小誤差概率P值共同決定（表2），計算如式(8)～(9)所示[33-35]。

式中，C為模型預測值與實際值之間的離散程度，值越小越好，其中S1、S2分別為原始數據的標準差，預測數據的標準差；P為小誤差概率，取值范圍為0～1，值越大越好。

2 結果與分析

2.1 貴陽市1998—2018年土地資源承載力

2.1.1 指標權重分析 從表1各項指標所占的權重系數來看，1998—2018年C1（人均耕地面積）、C3（農村人均農業生產總值）、C5（森林覆蓋率）、C12（城市化水平）和C13（固定資產投資密度）對貴陽市土地資源承載力的貢獻較大，這5項指標權重之和為0.6149，說明這5項指標對貴陽市土地資源承載力的貢獻率達到60%以上，且C1＞C3＞C12＞C5＞C13，其余指標的影響較小。從子系統角度來看，C1和C3屬于耕地支撐力中的指標，2個指標的權重之和達到0.2793，對貴陽市土地資源承載力的影響最大；C12和C13屬于社會經濟支撐力中的指標，所占權重之和為0.2264，影響次之；C5為生態支撐力中的指標，權重為0.1093，影響力最小。

表2 GM(1,1)精度驗證標準

2.1.2 1998—2018年土地資源承載力指數分析 通過式(1)～(6)計算得到貴陽市土地資源承載力指數，統計分析研究區土地資源承載力隨時間的變化（圖1），并參照楊瑾等[28]對土地資源承載力結果的分級標準將貴陽市土地資源承載力分為4個等級，包括G1（危機狀態）、G2（預警狀態）、G3（平衡狀態）、G4（富裕狀態），具體分級標準及分級指標解譯見表3。

從圖1可以看出，貴陽市土地資源承載力總體呈現波動上升的趨勢，年平均土地資源承載力指數為0.3419，年均增長0.0338。土地資源承載力的時間變化大致經歷3個階段：1998—2005年為緩慢下降期，土地資源承載力較低，均小于0.2，這段時間內社會發展速度緩慢，社會經濟水平較低，土地資源承載力偏低；2006—2010年為平穩波動期，土地資源承載力指數基本維持在0.27左右，變化幅度不大；2011—2018年表現出急劇上升的趨勢，增加了0.6547，年均遞增0.0818。從貴陽市統計年鑒可知，這一時期研究區城市化水平達65.52%，較2011年之前增加15.99%；就業人數72.15萬～106.33萬人；農村人均農業生產總值達到12236.78元，較之前一時期翻了兩番；森林覆蓋率達到52.20%，促使貴陽市土地資源承載力顯著提升。

圖1 貴陽市1998—2018年土地資源承載力變化

表3 貴陽市土地資源承載力分級標準

結合土地資源承載力分級標準（表3），分析貴陽市1998—2018年貴陽市土地資源承載力狀態，可以發現貴陽市1998—2012年土地資源承載力一直處于危機狀態，這主要是由于這一時期研究區耕地面積減少，從1998年的108184 hm2下降到2012年的95591 hm2，森林覆蓋率較低(34.78%～43.20%)，以及城市化進程慢等問題，導致土地資源承受的壓力大，承載力較低。隨著社會生產力和農村人均生產總值的逐步提高，2013年開始貴陽市全國生態文明示范城市建設相關措施的相繼實施，2013—2015年貴陽市土地資源承載力上升一個等級，但仍然處于預警狀態，2016—2017年為平衡狀態，2018年達到富裕狀態。

2.2 子系統土地資源承載力分析

分別統計計算3個子系統的土地資源承載力指數，分析各系統對貴陽市土地資源承載力的貢獻，可以看出（圖2），各子系統承載力指數呈不規律的波動上升狀態，但不同子系統在不同年份對貴陽市土地資源承載力的貢獻也不盡相同，大致經歷3個階段：第一階段為1998—2005年，表現為X1（耕地承載力）＞X2（生態承載力）＞X3（社會經濟承載力），說明這一期間耕地承載力是影響貴陽市土地資源承載力的主要因素；第二階段為2005—2008年，表現為X3（社會經濟承載力）＞X1（耕地承載力）＞X2（生態承載力）；第三階段為2008—2018年，總體表現為X3（社會經濟承載力）＞X2（生態承載力）＞X1（耕地承載力），該時期內2018年就業人口數量達106.33萬人，同比增長65%，就業人口大大增加；城市化水平為65.62%，較2008年增長了15.77%，城市化水平顯著提高；經濟密度從2008年的1009.52萬元/km2上升到4727.97萬元/km2，固定資產投資密度2018年為55.12萬元/hm2，是2008年的7.5倍左右，社會基本建設投入增大，社會經濟承載力成為主導因素。

圖2 各子系統承載力變化

耕地承載力整體呈先下降后上升的趨勢，從1998年的0.1060下降至2014年的0.0726，下降幅度較小，2014年以后又逐步上升到2018年的0.3283，呈現波動無規律的變化。其中1998—2014年緩慢且平穩的下降，但2016年驟然升高，這與耕地面積和農村人均生產總值增加，耕地復種指數降低和糧食產量下降有關，如2016年耕地總面積達261230 hm2，較2015年增加155000 hm2[5]。

生態承載力呈波動增加趨勢，從1998年的0.0369增加到2018年的0.1972，上漲了0.1603，生態承載力指數最高的年份（2018年）是最低年份（2004年）的15倍左右，說明貴陽市生態承載力總體趨好，這與2013年以來貴陽市生態環境建設與保護各項工程的實施，森林覆蓋率、建成區綠化率等生態環境指標不斷增加密切相關。值得注意的是，2004年貴陽市生態承載力為研究時段內的最低值，僅為0.0133，這可能是由2004年公共綠地面積與建成區綠地面積較2003年分別減少483 hm2和1053 hm2所致。

社會經濟承載力指數變化幅度最大且逐年增加，從1998年的0.0380增加到2018年的0.3653，增加了0.3273，變化量最大，并且在2006—2018年社會經濟承載力指數明顯高于其他2項承載力指數，成為主導貴陽市土地資源承載力的因素。2006年以后貴陽市城市迅猛發展、建成區擴張、城市化水平和居民生活質量提高，基礎建設不斷優化[36]，社會經濟承載力指數也顯著提高。

2.3 障礙因素分析

根據式(7)計算得到貴陽市土地資源承載力障礙度，由于每個指標的差異性，選取每年指標障礙度排名前三的障礙因素進行統計分析。由表4可以看出，不同指標在不同年份對研究區土地資源承載力的影響程度不同，同一年份的不同指標對研究區土地資源承載力的阻礙程度也不同。統計障礙指標排名前3在研究時段出現的頻率，城市建成區綠化率、就業人口數量和固定資產投資密度出現的次數最多，在20年中出現了7次，說明城市建成區綠化率、就業人口數量和固定資產投資密度是阻礙貴陽市土地資源承載力的主要因素。

為更深入地研究C8（城市建成區綠化率）、C11（就業人口數量）和C13（固定資產投資密度）對土地資源承載力的障礙影響，統計分析這3項指標1998—2018年障礙度隨時間的變化趨勢，由圖3可以看出，C8隨時間的變化呈現波動式的下降趨勢，而C11和C13 2項指標的障礙度指數隨著時間增加而逐漸降低，說明近20年來這些指標雖然在總體上對承載力的阻礙作用最大，但在未來的發展趨勢未必就是限制土地資源承載力的關鍵因素，由于這3項指標直接影響了貴陽市土地資源綜合承載力的變化，筆者將其歸納為直接障礙因子。進一步分析其他10個指標的障礙度隨時間的變化趨勢，可以發現C2（人均糧食占有量）、C6（人均水資源量）和C9（人口密度）3項指標的障礙度指數隨時間的增加呈現上升的趨勢，可能成為未來研究區土地資源承載力的限制因子，即貴陽市土地資源承載力的潛在障礙因子。

表4 1998—2018年障礙度分析表

圖3 障礙度指標隨時間變化

2.4 貴陽市土地資源承載力預測

借助MATLAB 2018b軟件，運用代碼實現灰色預測分析，預測2019—2028年貴陽市的土地資源承載力（圖4），預測結果的均方差為0.3512，小誤差概率為0.9048，預測結果良好（表2），可信度較高，可為研究區未來10年土地資源承載力變化提供參考。

預測結果顯示，GM(1,1)預測模型近似為單調遞增指數模型，土地資源承載力指數隨著年份的增長而升高，未來10年貴陽市土地資源承載力發展態勢較好，土地資源承載力指數逐年上升，從預測初期（2019年）的0.7714增加到2.3187（2028年），增加量為1.5473，2028年土地資源承載力是2018年的2.6倍。2018—2028年土地資源承載力指數先減少后增加，由富裕狀態降至平衡狀態隨后又提升至富裕狀態。對比1998—2018年土地資源承載力指數發現，2019—2020年土地資源承載力指數略低于2018年，但總體上高于2018年以前的土地資源承載力指數。

圖4 貴陽市土地資源承載力預測

3 結論

利用1998—2018年《貴陽市統計年鑒》數據，運用熵權法計算土地資源承載力指數，借助MATALAB 2018b軟件實現預測分析。

（1）貴陽市1998—2018年土地資源承載力隨時間的變化呈先下降后上升的趨勢，土地資源承載力由危機狀態轉變為富裕狀態，這與楊陽等[26]的研究結果基本一致。主要受到C1（人均耕地面積）、C3（農業生產總值）、C5（森林覆蓋率）、C12（城市化水平）和C13（固定資產投資密度）等多重因素的綜合影響，耕地承載力和社會經濟承載力是影響貴陽市土地資源承載力的關鍵因素。

（2）土地資源承載力的子系統在不同時間段內對土地承載力的貢獻不同，2005年以前主要是以耕地承載力為主導因素，2006年以后社會經濟承載力成為關鍵要素，對研究區土地資源承載力起著主導作用，生態承載力其次，說明研究區在社會發展的同時，兼顧生態環境的保護，兩者共同決定著土地資源承載力的發展。

（3）城市建成區綠化率、就業人口數量和固定資產投資密度是貴陽市土地資源承載力提升的直接障礙因子，人均糧食產量、人均水資源量和人口密度是潛在障礙因子。

（4）未來10年貴陽市土地資源承載力呈指數增加趨勢，2028年土地資源承載力指數可達2.3187，土地資源承載力狀態達到富裕狀態。