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基于建設功能導向的國土空間開發適宜性評價研究
——以高陵區為例

2022-04-20 08:03:56李志金
農業與技術 2022年7期
關鍵詞:評價建設

李志金

(長安大學土地工程學院,陜西 西安 710064)

從20世紀90年代以來,我國學者在城鎮適宜性評價方面進行了大量研究。如,關于國土空間開發適宜性評價,吳艷娟利用GIS技術,以寧波市為研究對象,將三生空間功能應用于城市國土空間開發建設適宜性評價[1];丁建忠等采用GIS分析技術,以生態和經濟為指向,構建泰州開發適宜性評價模型[2]。在進一步提出農村土地制度改革、生態文明建設、綠色發展等核心觀念后,杜海娥等提出了未來的國土空間開發適宜性評價研究方向,強調應廣泛借鑒區域環境評價的相關學科理論和方法,加強對相關基礎理論的研究,構建可與空間管制政策相對接的適宜性分類體系,擴展適宜性評價的案例研究和應用范圍[3]。

1 研究區概況

高陵位于陜西省關中平原腹地,全域總面積285.03km2,地處閻良、臨潼、三原、咸陽等渭北產業發展的中心,區位優勢突出,是西安市“先進制造業+都市農業”重點發展區和城市空間跨渭發展“一河兩岸”的新城區、經濟發展的先導區。全區自西北微向東南傾斜,相對高差56.5m,涇河、渭河自西向東,境內氣候屬于暖溫帶半濕潤季風氣候,雨熱同季,一年四季干濕分明。2020年高陵區生產總值374.49億元,比上年增長0.2%,常住人口44.2萬人,全年糧食種植面積17553.33hm2,糧食產量12.48萬t。

2 數據來源及研究內容

2.1 數據來源

本文建設用地變化分析數據分別來源于2009年、2014年、2018年土地利用現狀數據庫,包括建設用地總面積以及城市、建制鎮、村莊、采礦用地等各類建設用地面積;基于建設功能導向的國土空間開發適宜性評價數據來源于2018年土地利用現狀數據庫;社會經濟數據來源于《2019年西安市統計年鑒》等。

2.2 研究內容

2.2.1 建設用地變化分析

土地利用是人類活動作用于自然環境的主要途徑之一,是土地變化研究的重點內容。樊勇等從建設用地變化速率、空間變化以及結構變化3個角度出發,運用統計學方法和GIS聯合分析工具,對1980—2015年中國建設用地變化進行了分析[4]。在借鑒前人研究成果的基礎上,更充分揭示西安市高陵區建設用地的變化特征以及變化的速率和強度,選取土地利用程度綜合指數及土地利用動態度2個模型,在反映建設用地數量變化的同時,揭示各區域之間建設用地變化的差異,對高陵區建設用地變化情況進行分析研究。

土地利用程度能夠體現出人類活動對土地利用的廣度和深度。應用土地利用程度綜合指數模型來體現土地利用程度,以此開展國土資源開發利用程度的研究。其原理是結合高陵區的實際情況,將各類型建設用地按土地利用程度的分級標準劃分為4級,見表1,進而計算土地利用綜合指數,定量描述不同時期建設用地利用程度變化的情況,公式:

(1)

式中,Lj為某鄉鎮的土地利用程度綜合指數;Ai為某鄉鎮第i級土地利用程度級別指數;Ci為某鄉鎮第i級土地占比情況;n為土地利用級別數。

表1 高陵區建設用地利用程度分級表

采用單一土地利用類型動態度模型可以充分反映區域一定時間范圍內某種土地利用類型的數量變化情況,同時可以表示某種土地利用類型變化的劇烈程度。其計算公式:

(2)

式中,M為研究時段內某種土地利用類型的動態度;Na、Nb表示研究期初及研究期末的該類型用地數量;Y為研究時段。在本章研究中,是以年為單位對各類型建設用地數據進行收集,故M表示年變化率。

2.2.2 基于建設功能導向的國土空間開發適宜性評價

表2 適宜性評價指標體系及權重表

根據各相關學者的研究,以建設功能開發為導向的國土空間開發適宜性評價,可主要分為2個部分[5]。開發利用限制性評價。依據木桶理論,從自然因素、社會經濟因素和生態安全因素3個方面選取評價指標,對每一類影響國土空間建設開發的指標展開單要素限制性評價分析,識別影響建設開發的短板因素,在此基礎上,確定強限制區布局及規模;開發利用綜合適宜性評價。根據選取的指標以及權重,見表2,構建多因素綜合適宜性評價模型,利用GIS空間分析功能進行集成評價,得到綜合適宜性評價結果。多因素綜合評價模型:

Pi=100×∑wj×xij

(3)

式中,Pi為適宜性評價分值;wj為第j個評價指標的權重;xij為第j個評價指標分值。

3 結果與分析

3.1 建設用地變化分析

3.1.1 高陵區建設用地變化趨勢分析

統計高陵區2009年、2014年、2018年的建設用地總面積,分析其建設用地總量變化情況。

表3 高陵區建設用地總面積變化表

從表3可以得出,2009—2014年,高陵區建設用地面積增長較快,5a間建設用地增加了1793.31hm2,增減率為20.34%。2014—2018年,高陵區建設用地增長的幅度小于2009—2014年的增長幅度,4a間建設用地面積增加的數值為820.82hm2。總的來說,高陵區建設用地面積年均增量為290.40hm2,增速為37.22%,同時由于新型城鎮化和城鄉統籌發展的進程加快,建設用地規模呈現遞增的趨勢。

分別提取2009年、2014年和2018年高陵區各鄉鎮3個時間點的建設用地面積信息,得出2009—2018年各鄉鎮建設用地的動態變化情況。

表4 高陵區各鄉鎮建設用地面積變化表

從表4可知,高陵區建設用地動態變化情況在區域之間存在著明顯的差異,全區建設用地主要集中在鹿苑鎮、涇渭鎮和崇皇鎮3個鄉鎮,其中涇渭鎮建設用地最多,占2018年高陵區全區建設用地總面積的37.87%,而灣子鄉、耿鎮2個鄉鎮的建設用地面積較小。

2009—2014年,各鄉鎮建設用地面積增長幅度處于23.09~626.76hm2,面積增加數從大到小可排列為涇渭鎮、崇皇鎮、榆楚鎮、鹿苑鎮、灣子鄉、張卜鎮、通遠鎮、耿鎮,由此可見,涇渭鎮建設用地增加數量最多,占全區總增加面積的34.95%,而耿鎮的建設用地增加數量最小,占全區的1.29%。2014—2018年,各鄉鎮建設用地面積增長幅度處于3.48~263.42hm2,面積增加數從大到小可排列為崇皇鎮、涇渭鎮、榆楚鎮、通遠鎮、張卜鎮、灣子鄉、鹿苑鎮、耿鎮,故可得出,崇皇鎮建設用地增加數量最多,占全區總增加面積的32.09%,與2009—2014年建設用地變化情況一致,耿鎮的建設用地增加數量依然處于最低的位置,占全區的0.42%。總的來說,2009—2018年,涇渭鎮和崇皇鎮2個鄉鎮建設用地面積增加的幅度最大,耿鎮的建設用地增加幅度最小。

高陵區主要有建制鎮、城市、村莊、公路用地、鐵路用地、水工建筑用地、管道運輸用地、采礦用地和風景名勝及特殊用地9類建設用地,分別統計提取2009年、2014年和2018年高陵區全區各類型建設用地的面積信息,以此得出2009—2018年各類型建設用地的動態變化情況。

表5 高陵區各類型建設用地面積變化表

從表5可知,2009—2018年高陵區各類型建設用地變化之間也存在著顯著的差異,變化最為明顯的建設用地類型是建制鎮,占全區建設用地增加總面積的60.11%,鐵路用地和風景名勝及特殊用地2種類型變化幅度較小,而管道運輸用地在2009—2018年間面積保持不變。將各類型建設用地在2009—2018年面積的變化按從大到小的順序可排列為建制鎮、公路用地、村莊、城市、采礦用地、水工建筑用地、風景名勝及特殊用地、鐵路用地、管道運輸用地,其中采礦用地面積為負增長,其余8個類型為正增長。

3.1.2 高陵區各類型建設用地變化動態度分析

依據高陵區2009年和2018年土地利用變更數據,按照建設用地利用程度分級體系,統計得到高陵區2009年和2018年各鄉鎮建設用地利用程度占比表。

從表6可以看出,高陵區各鄉鎮建設用地級別主要為一級用地,二級、三級和四級用地所占比例較小,但二級用地呈現出逐年遞增趨勢,由于近年來高陵區實施村落整改、“挖存量控增量”的建設用地利用模式,致使其余3類用地都存在小范圍內的遞減現象。

表6 高陵區各鄉鎮土地利用程度占比表

表7 高陵區不同時期土地利用變化動態度(M)詳情表

由表7可知,通過對比不同時期各類型建設用地的動態度值,2009—2014年5a間,單一動態度最大的是公路用地,為17.72%,其次是建制鎮、村莊,M值分別為7.88%、2.01%,風景名勝及特殊用地和采礦用地的M值比較小,變化相對穩定,而鐵路用地、水工建筑用地和管道運輸用地的M值為0,沒有發生變化;研究后期即2009—2018年,由于城鎮化的加快,高陵區的城市擴展速度最快,單一動態度最大的是城市,為80.86%;綜合整個研究期來看,各類型的建設用地變化動態度處于-0.79%~11.98%范圍內,并且公路用地發展速度最快,產生這種結果的原因是為了促進高陵區的經濟發展,地方政府通過完善公路基礎設施、修建公路等措施,加強各地區之間的聯系,使高陵區獨特的發展優勢更為明顯,正所謂“要想富,先修路”。由于采礦用地的利用,會對周邊自然環境以及土地利用方式都會產生較大的不利影響,即其利用存在負外部性,因此其利用面積會呈現出逐年遞減的趨勢。

3.1.3 高陵區建設用地利用程度時空分布特征分析

根據高陵區建設用地利用程度分級體系以及土地利用程度綜合指數模型,計算高陵區2009—2018年各鄉鎮建設用地土地利用程度綜合指數,結果見表8。

從表8可知,2009—2014年,高陵區各鄉鎮建設用地利用程度綜合指數變化明顯,其中榆楚鎮、崇皇鎮綜合指數明顯增高;灣子鄉、鹿苑鎮、通遠鎮綜合指數明顯降低;耿鎮、涇渭鎮、張卜鎮綜合指數基本沒有發生變化。導致這一結果產生的原因為,榆楚鎮和崇皇鎮為提高居民生活水平,鼓勵當地居民自主創業,發展第三產業,致使一級用地的面積增加;灣子鄉、鹿苑鎮、通遠鎮由于城鄉建設用地的急速擴張,使得大量的建設用地被閑置或者粗放利用,為集約節約、合理利用土地,鎮政府倡導“挖存量控增量”的利用方針,故導致土地利用綜合程度指數減小;耿鎮、涇渭鎮、張卜鎮因為城鄉建設和自然環境的雙重影響,致使綜合指數基本沒有發生變化。

2014—2018年,除了崇皇鎮、榆楚鎮、耿鎮、涇渭鎮4個鄉鎮綜合指數增加,其余鄉鎮建設用地利用綜合指數都呈現出遞減趨勢,其中耿鎮綜合指數變化幅度最大,由347.63增加到366.88。耿鎮為高陵區渭河以南唯一的轄區,近幾年來由于國家對生態文明建設的重視,耿鎮以依渭河而立的區位優勢,發展旅游經濟以及其他第三產業,如打造特色文化旅游村、發展農家樂等,故其建設用地利用綜合指數明顯提高。其余鄉鎮建設用地已趨于飽和狀態,為了探索城鄉融合發展新路徑,高陵區正在積極實施“鄉村社區”模式,即結合城鎮化發展,通過整村建新拆舊、統籌利用土地資源,一次性退出城鎮規劃圈內的村莊宅基地,以此實現土地的集約節約利用,故其綜合指數都呈現出遞減趨勢。

表8 高陵區各鄉鎮土地利用程度綜合指數表

3.2 國土空間開發適宜性評價結果與分析

分別統計高陵區全區、各鄉鎮適宜性分區規模,并繪制適宜性分區規模統計表,結果分別見表9、表10。

表9 高陵區全區適宜性分區規模統計表

從表9可知,適宜建設區在高陵區適宜性分區總規模中所占比例最大,不適宜建設區所占比例最小,分別為42.09%、12.24%。產生這一現狀的原因為高陵區地形起伏度較小,以及近年來為迎合將高陵區打造成為大西安未來重要功能承載區的需要,其在交通道路以及基礎設施等方面采取了諸多措施以加強區域之間的對外交通聯系和經濟往來,所以在交通、經濟發展等多方面的綜合作用下,高陵區適宜建設區規模較大。

表10 高陵區各鄉鎮適宜性分區規模統計表

從表10可知,在適宜性分區布局方面,各鄉鎮之間呈現出明顯的地域差異。在適宜建設區分布方面,崇皇鎮和榆楚鎮2個鄉鎮所占比例較大,占比均超過50%,張卜鎮所占比例最小;在基本適宜建設區分布方面,崇皇鎮所占比例最大,張卜鎮所占比例最小,數值分別為38.74%、12.27%;在不適宜建設區分布方面,耿鎮所占比例最大,榆楚鎮所占比例最小,數值分別為34.82%、4.77%;在禁止建設區分布方面,張卜鎮所占比例最大,崇皇鎮所占比例最小,數值分別為49.31%、1.31%。

究其原因,崇皇鎮和榆楚鎮均鄰近于渭河,位于地質災害不易發生區域,且渭北大橫線(310國道)貫穿其中,即水資源豐富,交通便利,適宜于進行國土空間開發建設,故其適宜建設區和基本適宜建設區規模較大。

張卜鎮位于高陵區東南部,是發展現代農業和商貿為主的示范鎮,域內基本農田分布范圍較廣,耕地類型以水澆地為主,其與通遠鎮、鹿苑鎮是高陵區主要的糧食生產基地,為保障糧食安全,在劃定永久基本農田保護紅線的基礎上,嚴格禁止建設用地占用優質耕地,因此張卜鎮的適宜建設區規模最小,禁止建設區規模最大。

耿鎮位于高陵區的東南部,雖然依渭河而立,且近幾年建設用地面積一直處于逐年遞增的狀態,但是其轄區在斷裂帶存在范圍之內,這一自然條件對國土空間開發建設活動影響較大,同時耿鎮部分區域為西安涇渭濕地自然保護區,其開發利用必須遵循“全面保護、生態優先”的原則,故其不適宜建設區規模較大。

4 結論

在高陵區2009—2018年建設用地變化研究中,采用了土地利用程度綜合指數及土地利用變化動態度模型方法定量描述了建設用地變化動態。由于新型城鎮化和城鄉統籌發展進程的加快,高陵區建設用地總量呈現出逐年遞增的趨勢,年均增量為290.40hm2,增速為37.22%,其中建制鎮的變化幅度最大。同時,在建設用地動態變化方面各鄉鎮之間存在著明顯的區域差異,2009—2018年涇渭鎮和崇皇鎮2個鄉鎮建設用地面積增加的幅度最大,分別增加了838.16hm2和799.30hm2,耿鎮的建設用地增加幅度最小,9a間僅增加了26.57hm2。通過對高陵區2009—2018年建設用地利用程度綜合指數的測算,崇皇鎮、榆楚鎮、耿鎮、涇渭鎮4個鄉鎮綜合指數增加,其余鄉鎮建設用地利用綜合指數都呈現出遞減趨勢。

在國土空間開發利用限制性評價的研究中,選取了生態保護和優質耕地保護2類限制性評價因子,運用空間分析法確定了強限制區,面積為5638.38hm2,占全區總面積的19.78%,主要分布于高陵區轄域的北部和東部,并將強限制分區成果直接作為禁止建設區。

在基于建設功能導向的高陵區國土空間開發適宜性評價的研究中,選取了9項對國土空間開發影響較大的因子進行適宜性評價指標體系的構建,并運用多因素綜合評價模型計算適宜性評價分值,分別得出適宜建設區、基本適宜性建設區以及不適宜建設區的面積為11996.18hm2、7378.78hm2、3489.35hm2,占全區比例分別為42.09%、25.89%、12.24%。

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