毕业论文基于SPSS的广州市土地利用变化与驱动力分析终稿.doc

基于SPSS的广州市土地利用变化与驱动力分析黎海锋（中山大学地理科学与规划学院，广东 广州510275 ）以广东省广州市1999^2008年末土地利用以及相关社会经济因素的统计数据为依据，分析该区土地利用变化的幅度、速度以及土地利用程度的变化，同时利用SPSS软件的相关分析、主成分分析等功能,分析该区土地利用变化的驱动力关键词：土地利用变化；驱动力；影响因子；定量分析制定科学的土地利用规划，需要依据土地利用变化及与其相关的社会经济数据,分析土地利用变化的规律及其根本驱动力以广东省广州市1999年末〜2008年末城市土地利用及相关的社会经济统计数据为依据,利用主成分分析方法，分析该区内土地利用变化的驱动因子，将有助于广州市土地利用规划的编制的科学性1导语面对当前'日益加剧的人口一资源一环境问题，20世纪80年代以来，土地利用结构变化成为地理科学的主要研究方向之一，被列为全球地表资源变化的主要方面之一 111广州市位于珠江三角洲的中心腹地，地处南亚热带，为典型的海洋性季风气候区，地势东北向西南倾斜, 东北部为山区，主要以林地和园地为主，而平原地区则以农业用地和建设用地为主伴随着该地区经济的高 速发展，广州市土地利用状况自改革开放以来发生了巨大的变化。

了解、分析该地区土地利用变化情况，掌 握土地资源变迁的内在机制，为该区调整土地利用对策，进而合理配置土地资源，提高土地利用价值，实现土 地优化提供了数据基础，从而缓解人地矛盾，减少人类对生态环境造成的影响土地利用变化是一个复杂的过程，在空间变化上呈现出不同土地类型间的变化，在时间变化上服从 于人类利用土地方式的改变速度，两者都涉及变化的内容和幅度问题所以本文决定利用定量分析的方 法，研究1999年以来，广州市土地利用变化状况及其主要的驱动力，并对科学制定全市的土地利用规划方 法提出一些个人觉得较为有效的建议与方法，为建立一种更为高效合理的土地利用模式贡献自己的智慧2 1999年末'2008年末土地利用动态2. 1 土地利用变化幅度表1列出了 1999年末~2008年末广州市各类土地面积变化情况,10年间三大地类中农用地和未利用地各减少了 6532.00公顷和2515.00公顷;建设用地增加了 9046. 00公顷农用地中园地减少幅最大,共减少5431. 00公顷建设用地中居民点及工矿用增幅最大,增加了 4179.00公顷表1 1999年末~2008年末广州市土地利用分类变化表1999年末土地利用 2008年末土地利用10年间土地利用面土地利用类型 分类面积（公顷） 分类面积（公顷） 积变化（公顷）总计 595432. 00 588900.00 -6532.00耕地168100. 00166800. 00-1300. 00农用地 园地73431.0068000.00-5431. 00林地286700. 00286700. 000. 00牧草地200. 00400.00+200. 00其它农用地67000. 0067000.000. 00总计116225. 00125271. 00+9046. 00建设用地 居民点及工矿93675.0097854. 00+4179. 00交通运输11100.0013600.00+2500. 00水利设施11450.0013817.00+2367.00总计16999. 0014484.00-2515.00未利用地 未利用土地16999. 0014484. 00-2515.00其它土地0.000.000. 00土地总面积728655. 00728655. 000. 002.2±地利用变化速度土地资源数量变化的速度可用土地利用动态度来表示，单…土地利用动态度是指某一地区在某一时段内某种土地利用变化类型的数量变化情况，其表达式为:K=(Ub -U«)/(U«XT) X100%„式中：K为T时段内某种土地利用类型动态度;U，和原分别为研究期初和期末某种土地利用类型的数 量;T为研究时段长度，当T设为年时,K为某种土地利用类型的年变化率。

根据以上公式分别计算出广州市不同时期土地利用的年变化率(见图1)土地利用变化率12图1 1999年末"2008年末广州市土地利用年变化率从图1可以看出：除牧草地外，农用地土地利用变化速度相对较缓和，其中园地减少幅度最大,1999年 末~2008年末耕地面积平均年变化率为-0. 74%;建设用地土地利用变化速度则相对较大，其中以交通运输用 地及水利设施用地增长速度最快，1999年末~2008末交通运输用地及水利设施用地年变化率分别为2. 25%和2. 07%;十年间未利用地面积在不断缩小，总体上平均年减少率为-1.48%2. 3±地利用空间变化土地利用空间变化主要表现为各土地利用类型之间的转换由于缺乏1999年末'2008年末各土地利用类型相互转化情况的精确数据，故这次研究就以2000年末'2005年末各土地利用类型相互转化情况代为分析，具体数据见表2表2广州市2000年末~2005年末土地利用类型转换矩阵（单位:hm2）建设用地耕地园地林地牧草地水域未利用地建设用地33340.34508. 35669. 10148. 18433.702034. 63118.24耕地7772. 3514878.94122. 251189. 931124. 50548. 5606.61园地1572. 084041. 994856. 102506. 94568.51225. 72713. 50林地1035. 522089. 724470. 518041.00397. 455980. 201257. 21牧草地1676. 451690. 16620.153171.90178.64543. 6269. 63水域2123. 10867. 57394. 93182.49233.888210. 0973. 25未利用地1106. 761203. 98549. 25516.45120.99133.21450. 94从上述的表中可以发现从2000年末'2005年末广州市由于城市化等原因而导致的土地利用结构的变化主要表现出以下特征：（1） 其他类别用地转换成建设用地的21515. 201，中，有12714. 5hm2是来自耕地的，其次是来自于水 域，占到13.89%,园地、林地、牧草地、未利用地分别占到11. 39%, 9. 04%, 4. 85%, 2. 03%„ 2000"2005年间,经过上一时期的城市化迅猛发展，这一时期的城市化放慢了脚步，相对于上5寸期较为缓慢；（2） 在城市化的过程中，林地的面积始终是减少的，虽说国家一直有号召“退耕还林”这个口号， 但是，某些地区林地仍被垦为耕地，很大•部分被征为林地，5044. 33hm°的园地就是来源于林地。

2000'2005年间，林地除大部分转换成园地或耕地外，还有•部分被征用为建设用地，总面积呈不断下降趋势;(3) 尽管园地•部分会被征为建设用地，也会和其他用地相互.转换，但园地总面积还是呈现出不断增加的趋势的，增幅则是从2000年的10. 74%上升为2005年的11.63%,不是很大：(4) 水域面积也在不断增大，但是变化幅度很小，至于增加的原因，主要是广州市水资源丰富，桑 基鱼塘的经济产出较高，人们趋向于不断扩大鱼塘养殖面积，促使了水域面积的增加；(5) 至于草地，面积本来就相对较少，只是零星的分布在河流的两旁，夹杂在耕地中间，草地面积的增加，很大一个原因是受经济因素的影响，农用地荒废成草地；(6) 广州市未利用地的比重一直比较小，2000~2005年间，未利用地的比重稍微下降，究其原因，是由于城市化的发展，转换成建设用地了3广州市土地利用变化的主要驱动力分析影响土地利用变化的驱动力既包括自然驱动力，也包括社会驱动力，而土地利用变化主要是人类活动造成的，因而分析土地利用的社会驱动力更为重要［31 O3. 1人口增长驱动人口是土地利用变化的重要驱动力，对城乡居住建设用地的规模起着决定性的影响。

广州市1999年人 口为685万人，到2008年增长为784. 25万人人口增长势必引起耕地面积减少，居民用地以及相关交通设施用地面积的增加3. 2经济利益驱动社会经济的高速发展是影响土地利用变化的乂 •重要因素，广州市GDP由1999年的20567400万元增 加到2008年的81258200万元在经济的推动下，该地区房地产开发投资总额也从1999年的2959027万元 增加到2008年的7635376万元随着经济的调整增长及城市建设的不断扩张,导致农用地特别是耕地向建设用地转变的情况加剧3. 3生产效益驱动农业的经济效益的相对较低，促使农民抛荒耕地转向从事二、三产业，从而导致相当一部分耕地向未利用地流失，这也在很大程度上导致了土地利用的变化4广州市土地利用变化驱动力定量分析影响土地利用变化的因素错综复杂，这些因素不仅与土地利用强度存在相关关系,而且相互之间也存在耦合关联采用主成分分析可以将若干个自变量“合并”为几个独立成分变量，来减弱自变量之间的相互干扰⑷根据主成分分析方法的思路和要求，广州市土地利用变化驱动系统的实际状况以及广州市现有的资料水平，选取人口总数（万人）（X1）、GDP（万元）（X2）、房地产开发投资额（万元）（X3）、实际使用外资金额（万美元）（X4）、第一、第二、第三产业产值占GDP的百分比（X5,X6,X7）、建成区土地面积（平方公里）（X8）等影响因子进行分析。

采用SPSS软件对各因子进行主成分分析,得到以下结果（见表3〜表5）Correlation Mart Axscore(X1score(X2score(X3：sco「e(X4：score(X5：score(X63core(X7score(X8Correlati( ZscoreQC1.000.975.966.149-.973-884.919.987Zscore(X.9751.000.983.276-.913-.777.824.942Zscore(X.966.9831.000.253-.903-.796.835.931Zscore(X.149.276.2531.000-.034.066-.039.066Zscore(X-.973-.913-.903-.0341.000.940-.968-.977Zscore(X-884-.777-.796.066.9401.000-.995-.912Zscore(X.919.824.835-.039-.968,9951.000.941Zscore(X.987.942.931.066-.977-.912.9411.000a. Determinant = 。