范樹(shù)平，劉友兆，程從坤，張紅梅，鐘太洋

巢湖流域土地利用效益測(cè)度與綜合判定①

范樹(shù)平1，劉友兆1，程從坤2，張紅梅2，鐘太洋3

(1 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，南京 210095；2安徽省土地勘測(cè)規(guī)劃院，合肥 230601；3南京大學(xué)國(guó)土資源與旅游學(xué)系，南京 210093)

依據(jù)土地利用效益空間分異，能夠?qū)崿F(xiàn)區(qū)域資源優(yōu)化配置。合理判定用地效益顯得至關(guān)重要。土地利用類型差異化而體現(xiàn)用地效益多元化。為此，本研究選取社會(huì)經(jīng)濟(jì)及城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的巢湖流域，按照農(nóng)用地和建設(shè)用地兩大用地類型，差異化構(gòu)建不同評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用熵權(quán)-TOPSIS模型與二維象限法構(gòu)建的農(nóng)用地–建設(shè)用地效益綜合評(píng)判邏輯模型，測(cè)度了巢湖流域農(nóng)用地效益和建設(shè)用地效益，以及綜合評(píng)判了研究區(qū)的用地效益。結(jié)果表明：研究區(qū)農(nóng)用地效益整體較偏低，效益值范圍0.074 0 ~ 0.712 9，區(qū)域差異顯著，廬陽(yáng)區(qū)、包河區(qū)、長(zhǎng)豐縣、舒城縣屬于較高級(jí)別，無(wú)為縣、和縣、金安區(qū)相對(duì)較低，效益值均尚未達(dá)到0.100 0；建設(shè)用地效益區(qū)域差異懸殊，效益值范圍0.048 7 ~ 0.918 4，較高區(qū)域集中于合肥市轄區(qū)及肥西縣、肥東縣、長(zhǎng)豐縣等緊鄰合肥縣域，巢湖市、廬江縣、和縣、含山縣、金安區(qū)、舒城縣普遍較低。研究區(qū)歸入到4個(gè)象限類型的評(píng)價(jià)單元數(shù)，依次為4、1、5、4個(gè)，結(jié)合不同類型象限內(nèi)涵，本文分別針對(duì)每個(gè)區(qū)縣提出了農(nóng)用地和建設(shè)用地的效益提升對(duì)策和建議。

土地利用；用地效益；農(nóng)用地；建設(shè)用地；熵權(quán)；TOPSIS；巢湖流域

土地利用是人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)作用于資源和自然環(huán)境的綜合反映[1]。社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)土地需求的增長(zhǎng)與土地?cái)?shù)量的稀缺性之間的不協(xié)調(diào)性歷來(lái)是土地利用研究的核心問(wèn)題[2]。土地資源在人為干預(yù)控制下，逐漸形成土地經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與土地生態(tài)系統(tǒng)耦合的土地自然–經(jīng)濟(jì)–生態(tài)系統(tǒng)。土地利用效益是指單位面積土地投入與消耗在區(qū)域發(fā)展的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)與環(huán)境等方面所實(shí)現(xiàn)的物質(zhì)產(chǎn)出或有效成果[3]。土地利用效益越高，說(shuō)明土地資源優(yōu)化配置越合理，土地投入的資源價(jià)值得到了較高水平的實(shí)現(xiàn)，即土地資源節(jié)約利用的水平也高。在一定時(shí)間、一定技術(shù)水平下的特定區(qū)域，人類用地需求及用地能力具有迥異性，且隨著時(shí)空變化[4-5]，用地效益具有人為動(dòng)態(tài)更替特征。土地利用效益是資源合理優(yōu)化配置的最終目標(biāo)，同樣也是依據(jù)及參考，科學(xué)合理評(píng)價(jià)用地效益顯得至關(guān)重要。特別是，中國(guó)當(dāng)前諸多地區(qū)正處于社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展期或者結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整期，部分區(qū)域用地規(guī)模擴(kuò)大而導(dǎo)致用地粗放層出不窮，土地生態(tài)環(huán)境惡化[6]，已得到政府部門(mén)及學(xué)者廣泛關(guān)注，用地效益研究逐漸成為土地利用領(lǐng)域的熱點(diǎn)及難點(diǎn)。

國(guó)內(nèi)學(xué)者已開(kāi)展的研究成果豐富多彩，從評(píng)價(jià)指標(biāo)體系視角，側(cè)重土地利用經(jīng)濟(jì)、社會(huì)及生態(tài)綜合效益評(píng)價(jià)，體現(xiàn)選取指標(biāo)體系的系統(tǒng)性與綜合性[3,5,7-8]；從評(píng)價(jià)模型技術(shù)視角，側(cè)重因子加權(quán)法、相關(guān)分析法、改進(jìn)熵值法等計(jì)量模型算法[4,9-10]；從評(píng)價(jià)效益關(guān)聯(lián)視角，側(cè)重效益與用地程度、城鎮(zhèn)化、生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)研究[11-13]；從評(píng)價(jià)區(qū)域視角，側(cè)重社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化劇烈或與土地資源自然矛盾突出區(qū)域，有環(huán)渤海[3]、長(zhǎng)三角[4,10]、珠三角[12,14]等熱點(diǎn)區(qū)域，也有廣州、重慶、南京、烏魯木齊等重點(diǎn)城市[14-17]。綜觀當(dāng)前研究，由于不同用地類型體現(xiàn)差異化用地效益，諸多學(xué)者均采用一套指標(biāo)體系評(píng)價(jià)，選取差異化指標(biāo)體系對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)不同用地類型研究尚屬少見(jiàn)，值得一種有益探索。為此，針對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)及城鎮(zhèn)化快速發(fā)展的巢湖流域，按照農(nóng)用地和建設(shè)用地兩大用地類型，差異化構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用熵權(quán)-TOPSIS模型，分別測(cè)度農(nóng)用地效益和建設(shè)用地效益；引用二維象限法，構(gòu)建農(nóng)用地-建設(shè)用地的效益綜合評(píng)價(jià)邏輯模型，綜合評(píng)價(jià)區(qū)域用地效益及類型判定，提出區(qū)域差別化用地對(duì)策，以期為統(tǒng)籌區(qū)域土地利用與產(chǎn)業(yè)用地布局提供借鑒參考。

1 研究區(qū)概況

巢湖流域位于安徽省中部，長(zhǎng)江流域下游左岸，流域總面積達(dá)到1.4萬(wàn)km2，地形總體由北向南漸低，西南為山區(qū)，東北為丘陵及淺山區(qū)，沿湖及東南為平原，河流水網(wǎng)密度大、縱橫交錯(cuò)。巢湖流域涵蓋安徽省合肥都市圈，區(qū)位條件及發(fā)展政策優(yōu)勢(shì)明顯，流域綜合承載力和輻射帶動(dòng)力顯著提升，是安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展最具活力和潛力的重要板塊。2015年，巢湖流域人口占全省總?cè)丝诘?/5，經(jīng)濟(jì)總量占全省的1/3，財(cái)政收入占全省約1/4，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占全省比例超過(guò)35%。依托沿江沿湖農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)、江淮分水嶺地區(qū)花卉苗木基地、農(nóng)業(yè)示范園、大別山區(qū)經(jīng)濟(jì)林帶等，推動(dòng)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，已建設(shè)諸多設(shè)施園藝基地、規(guī)模畜禽基地、生態(tài)漁業(yè)、高效經(jīng)濟(jì)林、休閑觀光農(nóng)業(yè)、外向型農(nóng)業(yè)基地等高效設(shè)施農(nóng)業(yè)。當(dāng)前，巢湖流域憑借獨(dú)特地理區(qū)位、自然稟賦、社會(huì)經(jīng)濟(jì)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，服務(wù)于城鎮(zhèn)化及工業(yè)化發(fā)展的城鎮(zhèn)用地及農(nóng)業(yè)用地需求強(qiáng)勁，用地效益亟待科學(xué)評(píng)價(jià)與提升，以此促進(jìn)土地利用生產(chǎn)、生態(tài)、生活三效益協(xié)調(diào)發(fā)展。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 熵權(quán)-TOPSIS模型

2.1.1 熵權(quán)法 熵權(quán)法是根據(jù)指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重的一種方法，具有易操作性和客觀性特點(diǎn)，能夠體現(xiàn)數(shù)據(jù)本身信息，增強(qiáng)指標(biāo)差異性及主導(dǎo)性，可全面反映信息屬性。技術(shù)思路就是評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)值相差越大越重要，權(quán)重相應(yīng)就越大，其變異程度可直接對(duì)應(yīng)確定指標(biāo)權(quán)重。

1) 處理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：

2)計(jì)算第評(píng)價(jià)單元第項(xiàng)指標(biāo)值的比重：

3)計(jì)算指標(biāo)信息熵：

(4)

1ln(5)

4)計(jì)算信息熵冗余度：

5)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重：

(7)

式中：X、′分別表示第個(gè)評(píng)價(jià)單元第項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的實(shí)際值、標(biāo)準(zhǔn)化值，min{X}和 max{X}分別為所有評(píng)價(jià)單元中第項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的最小值和最大值，Y表示第評(píng)價(jià)單元第項(xiàng)指標(biāo)值比重，e、d、w分別表示第項(xiàng)指標(biāo)信息熵、冗余度、權(quán)重；其中，為評(píng)價(jià)單元數(shù)，為指標(biāo)數(shù)。

2.1.2 TOPSIS模型 TOPSIS是系統(tǒng)工程中有限方案多屬性決策分析的一種常用的科學(xué)決策技術(shù)，通過(guò)計(jì)算備選方案與理想解和負(fù)理想解的相對(duì)距離來(lái)進(jìn)行排序優(yōu)選。理想解是方案集中虛擬的最佳方案，負(fù)理想解是虛擬的最差方案，既靠近理想解又遠(yuǎn)離負(fù)理想解的方案就是整個(gè)方案集中的最佳方案。運(yùn)用TOPSIS法評(píng)價(jià)，關(guān)鍵在于確定指標(biāo)權(quán)重，在此采用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，改進(jìn)傳統(tǒng)TOPSIS法，確保評(píng)價(jià)結(jié)果科學(xué)客觀。

具體步驟如下：

1) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。采用極值標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確定評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)際值在該指標(biāo)權(quán)重中所處的位置，在此，可以直接利用熵權(quán)法中所確定的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果。

2) 確定指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建加權(quán)的決策矩陣。通過(guò)熵權(quán)法確定的指標(biāo)權(quán)重向量w，加權(quán)規(guī)范化決策矩陣= (X)×通過(guò)矩陣的每一行與其相應(yīng)的權(quán)重相乘得到：

3) 確定正、負(fù)理想解。+表示最偏好的方案(正理想解)，–表示最不偏好的方案(負(fù)理想解)，則有：

(9)

4) 計(jì)算距離。分別計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)單元評(píng)價(jià)向量到正理想解的距離+和負(fù)理想解的距離–：

(11)

式中：X為第評(píng)價(jià)單元第項(xiàng)指標(biāo)的加權(quán)規(guī)范化值；X、X分別為第評(píng)價(jià)單元在評(píng)價(jià)單元系統(tǒng)中的最偏好值和最不偏好值。

5) 計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的貼近度C。

式中：C越大，表明第評(píng)價(jià)單元土地利用效益越接近最優(yōu)水平。貼近度C的值介于0 ~ 1，當(dāng)C=1 時(shí)，土地利用效益水平最高，土地利用效益最優(yōu)狀態(tài)；當(dāng)C=0 時(shí)，土地利用無(wú)效益，土地利用處于高度無(wú)序混亂狀態(tài)。

2.2 二維象限法

這時(shí)候，即使媽媽很有耐心，也不知道是等待呢，還是催促干預(yù)？堅(jiān)持生活常規(guī)是培養(yǎng)寶寶的好習(xí)慣和秩序感的重要條件，但是想改變寶寶，總會(huì)引發(fā)他的抵觸情緒，媽媽?xiě)?yīng)該怎么做才能夠讓寶寶有路可走？

二維象限法(two dimensional quadrant method)是由被《時(shí)代周刊》評(píng)為“美國(guó)25個(gè)最具影響力人物”之一的美國(guó)管理學(xué)大師斯蒂芬·柯維(Stephen R. Covey)首先提出，其根據(jù)事物的兩個(gè)重要屬性作為分析及分類依據(jù)，差異化找出解決問(wèn)題的一種分析方法。具體來(lái)說(shuō)，將事物的一個(gè)重要屬性作為軸，將事物的另一個(gè)重要屬性作為軸，組成一個(gè)坐標(biāo)軸并進(jìn)行刻度劃分，用直線畫(huà)成“田”字形，構(gòu)成二維四象限的分析方塊。軸、軸的刻度以數(shù)字和大小、高低、長(zhǎng)短、是否等概括一種情況下的兩種表現(xiàn)為主。對(duì)于刻度表現(xiàn)的判斷有定量和定性兩種方法，通常采用最多的是定性的方法，將每項(xiàng)事情進(jìn)行兩個(gè)屬性的分析、權(quán)衡，再將事項(xiàng)逐一填入每個(gè)象限方塊。完成后，總結(jié)同一象限方塊中事項(xiàng)特點(diǎn)，找到解決辦法。二維象限法的主要優(yōu)點(diǎn)在于直觀清晰、注重分類、簡(jiǎn)便。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與用地界定

為了便于資料收集及研究成果適用性，按照行政區(qū)劃界定巢湖流域，涉及合肥市、蕪湖市、馬鞍山市及六安市4個(gè)地級(jí)市，涵蓋瑤海區(qū)、廬陽(yáng)區(qū)、蜀山區(qū)、包河區(qū)、肥東縣、肥西縣、長(zhǎng)豐縣、巢湖市、廬江縣、無(wú)為縣、和縣、含山縣、金安區(qū)及舒城縣14個(gè)區(qū)縣。評(píng)價(jià)時(shí)點(diǎn)為2015年，研究涉及社會(huì)經(jīng)濟(jì)和土地利用2個(gè)方面數(shù)據(jù)資料。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于合肥市、蕪湖市、馬鞍山市、六安市以及涉及區(qū)縣社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒；土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于各區(qū)縣土地利用變更調(diào)查匯總數(shù)據(jù)。按照第二次全國(guó)土地調(diào)查土地分類(2007年)體系，綜合考慮核心研究?jī)?nèi)容及需要，重新界定農(nóng)用地和建設(shè)用地，其中，農(nóng)用地=耕地(01)+園地(02)+林地(03)+草地(04)+農(nóng)村道路(104)+坑塘水面(114)+溝渠(117)+設(shè)施農(nóng)用地(122)+田坎(123)，建設(shè)用地=城市(201)+建制鎮(zhèn)(202)+采礦用地(204)。以下評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中涉及到地均指標(biāo)涵義，均是對(duì)應(yīng)于上述界定的農(nóng)用地或者建設(shè)用地，不是評(píng)價(jià)單元土地總面積。

3 結(jié)果與分析

3.1 巢湖流域土地利用效益測(cè)度

3.1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建及權(quán)重確定 人類從滿足自身需要角度，開(kāi)發(fā)、利用及改造土地資源，按照需求差異化形成不同用地類型，形成一個(gè)復(fù)雜的自然-社會(huì)-生態(tài)系統(tǒng)。本文從土地開(kāi)發(fā)利用視角，側(cè)重農(nóng)用地和建設(shè)用地，構(gòu)建適合評(píng)價(jià)農(nóng)用地效益和建設(shè)用地效益的差別化指標(biāo)體系，以實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果更加符合實(shí)際情況與實(shí)踐要求。為客觀、全面、科學(xué)地衡量用地效益，遵循系統(tǒng)性、科學(xué)性、代表性及可操作性基本原則，結(jié)合巢湖流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和土地利用特征，綜合考慮土地利用社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益內(nèi)在響應(yīng)機(jī)理，本研究構(gòu)建了巢湖流域農(nóng)用地和建設(shè)用地的效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。按照熵值法公式步驟，為了消除指標(biāo)單位不統(tǒng)一，采用最大-最小值標(biāo)準(zhǔn)化處理，進(jìn)一步計(jì)算得出各指標(biāo)的信息熵e、信息熵冗余度d及權(quán)重w(表1)。

3.1.2 土地利用效益測(cè)度結(jié)果 1) 農(nóng)用地效益。農(nóng)用地是服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的土地資源，包括耕地、園地、林地、牧草地及其他農(nóng)用地。農(nóng)用地效益評(píng)價(jià)通過(guò)土地自然要素相互作用而表現(xiàn)綜合特征評(píng)價(jià)，揭示土地生物生產(chǎn)力的高低，以此滿足人類生活需求。結(jié)合農(nóng)用地效益測(cè)度結(jié)果(表2)，巢湖流域農(nóng)用地效益值變化幅度大，效益值范圍0.074 0 ~ 0.712 9，區(qū)域之間差異較大，其原因可能有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然稟賦、農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)拉動(dòng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入等因素影響，且不同區(qū)域作用程度具有差異。其中，廬陽(yáng)區(qū)、包河區(qū)、長(zhǎng)豐縣、舒城縣屬于較高級(jí)別(圖1)，效益值分別達(dá)到0.712 9、0.425 7、0.262 4、0.212 8，出于緊鄰城鎮(zhèn)建成區(qū)，受益于區(qū)位條件及獨(dú)特農(nóng)業(yè)資源優(yōu)勢(shì)，特別受城市需求拉動(dòng)而帶動(dòng)農(nóng)業(yè)精細(xì)化耕作，不斷提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入而提升農(nóng)用地效益；較低區(qū)有蜀山區(qū)、巢湖市、廬江縣、無(wú)為縣、和縣、金安區(qū)，效益值均尚未達(dá)到0.100 0，表明上述區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益較低，農(nóng)業(yè)粗放經(jīng)營(yíng)程度較大，預(yù)留農(nóng)用地效益提升潛力空間。

表1 巢湖流域土地利用效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

2) 建設(shè)用地效益。建設(shè)用地主要針對(duì)城鎮(zhèn)工礦用地及基礎(chǔ)設(shè)施用地，利用土地承載能力或建筑空間，提供二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展。結(jié)合巢湖流域建設(shè)用地效益測(cè)度結(jié)果(表2)，廬陽(yáng)區(qū)最大，達(dá)到0.918 4，廬江縣最小，僅為0.025 8，只有廬陽(yáng)區(qū)的1/35，可見(jiàn)巢湖流域建設(shè)用地效益區(qū)域差異懸殊，較高區(qū)域集中于瑤海區(qū)、廬陽(yáng)區(qū)、蜀山區(qū)、包河區(qū)的合肥市轄區(qū)，以及肥西縣、肥東縣、長(zhǎng)豐縣等緊鄰合肥縣域，巢湖市、廬江縣、和縣、含山縣、金安區(qū)、舒城縣普遍較低。從巢湖流域建設(shè)用地效益值空間分布狀態(tài)(圖1)看，較高區(qū)域仍受到區(qū)位條件優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的“雙輪”驅(qū)動(dòng)下，特別是省會(huì)都市圈近10年來(lái)投資拉動(dòng)，二三產(chǎn)值、城鎮(zhèn)人口、就業(yè)及財(cái)政收入得到大力增長(zhǎng)，不斷形成產(chǎn)業(yè)及人口的集聚效應(yīng)，促使建設(shè)用地效益明顯高于其他區(qū)域。

表2 巢湖流域農(nóng)用地效益和建設(shè)用地效益測(cè)度值

農(nóng)用地系統(tǒng)與建設(shè)用地系統(tǒng)是兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的用地系統(tǒng)，用地效益產(chǎn)生機(jī)制相對(duì)獨(dú)立，作用方向難以交叉?；诖?，運(yùn)用二維象限法，既切合現(xiàn)實(shí)研究需要，又能夠全面統(tǒng)籌判定區(qū)域用地效益。

3.2.1 構(gòu)建邏輯模型 引入并改進(jìn)二維象限法，建立適應(yīng)農(nóng)用地效益和建設(shè)用地效益綜合分析的內(nèi)在邏輯關(guān)系，將軸代表建設(shè)用地效益，軸代表農(nóng)用地效益，借助象限分區(qū)綜合評(píng)價(jià)區(qū)域土地利用效益。本著“統(tǒng)籌區(qū)域、協(xié)調(diào)發(fā)展”的土地利用方針，合理定位4個(gè)象限類型。其中，第一象限區(qū)是農(nóng)用地效益與建設(shè)用地效益均處于較高級(jí)別，農(nóng)用地與建設(shè)用地開(kāi)發(fā)利用程度及產(chǎn)出效益均較高，要以土地利用結(jié)構(gòu)及空間優(yōu)化為抓手，積極推進(jìn)農(nóng)地結(jié)構(gòu)調(diào)整及建設(shè)用地集約挖潛，加強(qiáng)農(nóng)地資源管護(hù)及合理開(kāi)發(fā)，可適度外延拓展建設(shè)用地空間；第二象限區(qū)是農(nóng)用地效益較高，建設(shè)用地效益較低，農(nóng)地資源開(kāi)發(fā)利用較好，建設(shè)用地則相對(duì)滯后，在保持農(nóng)地效益較高水平及資源保護(hù)基礎(chǔ)上，優(yōu)化建設(shè)用地利用條件，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，逐步挖掘并提升建設(shè)用地效益潛力；第三象限區(qū)是農(nóng)用地效益及建設(shè)用地效益均處于“雙低”態(tài)位，由于受自然資源稟賦、區(qū)位條件及規(guī)劃政策影響，兩種用地效益提升受到很大制約，一是要從農(nóng)地效益提升角度，優(yōu)化農(nóng)地生產(chǎn)條件、生產(chǎn)方式及種植類型，二是要從建設(shè)用地效益提升角度，改善基礎(chǔ)設(shè)施條件，適當(dāng)拓展建設(shè)用地空間，促進(jìn)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化集聚發(fā)展，逐步發(fā)揮建設(shè)用地規(guī)模經(jīng)營(yíng)效應(yīng)；第四象限區(qū)是農(nóng)用地效益較低，建設(shè)用地效益較高，在保持建設(shè)用地效益較高基礎(chǔ)上，更加注重區(qū)域農(nóng)地資源效益提升，甚至可以采取工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)政策，加強(qiáng)農(nóng)地生產(chǎn)投入，加快農(nóng)地流轉(zhuǎn)，走農(nóng)業(yè)精細(xì)化、集約化、規(guī)?；l(fā)展。

3.2.2 綜合評(píng)價(jià)結(jié)果 采用ArcGIS自然斷點(diǎn)分級(jí)法，結(jié)合評(píng)價(jià)單元效益值分布情況，將農(nóng)用地效益和建設(shè)用地效益均劃分為高、較高、一般、低4個(gè)級(jí)別，其中，農(nóng)用地效益范圍段為(0.712 9 ~ 0.425 7)、(0.262 4 ~ 0.207 7)、(0.152 1 ~ 0.126 6)、(0.090 8 ~ 0.072 4)，建設(shè)用地效益范圍段為(0.918 4 ~ 0.321 4)、(0.172 4 ~ 0.114 5)、(0.070 9 ~ 0.051 7)、(0.048 7~0.025 8)。農(nóng)用地效益等級(jí)，高及較高區(qū)域相對(duì)較少，包括廬陽(yáng)區(qū)、包河區(qū)、長(zhǎng)豐縣、舒城縣及肥東縣，較低區(qū)域呈現(xiàn)空間集聚態(tài)勢(shì)，集中于廬江縣、無(wú)為縣、巢湖市及和縣；建設(shè)用地效益等級(jí)，整體呈現(xiàn)集中分布態(tài)勢(shì)，高熱區(qū)及低洼區(qū)表現(xiàn)明顯，高及較高區(qū)域比較多，涵蓋合肥市轄區(qū)及周邊肥西縣、肥東縣及長(zhǎng)豐縣，較低區(qū)域包括和縣、金安區(qū)及廬江縣。根據(jù)農(nóng)用地效益與建設(shè)用地效益的等級(jí)劃分，采用已構(gòu)建的二維象限模型，將14個(gè)區(qū)縣評(píng)價(jià)單元?dú)w化到相應(yīng)象限區(qū)(表3)。

表3 巢湖流域用地效益綜合判定結(jié)果

第一象限包括廬陽(yáng)區(qū)、包河區(qū)、長(zhǎng)豐縣及肥東縣4個(gè)區(qū)縣，農(nóng)地與建設(shè)用地開(kāi)發(fā)利用程度及產(chǎn)出效益均較高水平，應(yīng)充分發(fā)揮包河區(qū)、長(zhǎng)豐縣及肥東縣農(nóng)地資源優(yōu)勢(shì)及區(qū)位優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)與城市農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)區(qū)需求對(duì)接，積極培育都市型生態(tài)農(nóng)業(yè)及精細(xì)農(nóng)業(yè)，進(jìn)一步提升農(nóng)地資源生產(chǎn)、生態(tài)及景觀價(jià)值；拓展區(qū)域建設(shè)用地空間，尤其環(huán)合肥市轄區(qū)的長(zhǎng)豐縣、肥東縣的建設(shè)用地空間，落實(shí)省會(huì)都市圈規(guī)劃布局，加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施及產(chǎn)業(yè)規(guī)劃空間對(duì)接提升區(qū)域建設(shè)用地整體效益。第二象限僅有舒城縣，農(nóng)地資源效益較高，建設(shè)用地效益偏低區(qū)域，縣域東南部應(yīng)主動(dòng)與省會(huì)戰(zhàn)略發(fā)展格局呼應(yīng)，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、錯(cuò)位發(fā)展，積極承接引入適合區(qū)域產(chǎn)業(yè)類型，不斷優(yōu)化區(qū)域二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以產(chǎn)業(yè)提升促進(jìn)區(qū)域建設(shè)用地效益良性持續(xù)提升。第三象限包括巢湖市、廬江縣、和縣、含山縣、金安區(qū)5個(gè)區(qū)縣，農(nóng)用地效益及建設(shè)用地效益均處于“雙低”狀態(tài)，亟待釋放“雙提升”壓力；結(jié)合地方農(nóng)地資源稟賦，特別是巢湖市、廬江縣及含山縣，充分利用發(fā)揮農(nóng)產(chǎn)品資源優(yōu)勢(shì)，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，積極培育農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地及農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)，挖掘農(nóng)地資源內(nèi)涵潛力，提升農(nóng)地利用效益；緊抓行政區(qū)劃調(diào)整契機(jī)，調(diào)整完善土地、城鎮(zhèn)、產(chǎn)業(yè)等區(qū)域規(guī)劃，逐步融入合肥市、馬鞍山市整體發(fā)展布局，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)部環(huán)境，以產(chǎn)業(yè)發(fā)展促進(jìn)合理用地，不斷提升建設(shè)用地效益。第四象限包括蜀山區(qū)、瑤海區(qū)、肥西縣、無(wú)為縣4個(gè)區(qū)縣，建設(shè)用地效益較高，農(nóng)用地效益相對(duì)較低，可充分發(fā)揮緊鄰都市消費(fèi)區(qū)優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)與規(guī)模經(jīng)營(yíng)，大力發(fā)展都市型農(nóng)業(yè)，服務(wù)于合肥市區(qū)及蕪湖市區(qū)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)需求，推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，形成農(nóng)業(yè)規(guī)?；?、集約化而帶動(dòng)農(nóng)地資源優(yōu)化配置。

總之，巢湖流域應(yīng)貫徹落實(shí)國(guó)家中部崛起戰(zhàn)略、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略，加快建設(shè)長(zhǎng)三角世界級(jí)城市群副中心城市，擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)輻射與服務(wù)能力，創(chuàng)建國(guó)家級(jí)合肥濱湖新區(qū)，建設(shè)巢湖流域生態(tài)文明先行示范區(qū)。應(yīng)優(yōu)化農(nóng)地和建設(shè)用地空間格局，盤(pán)活用地存量、提高用地效率，積極探索區(qū)域土地生態(tài)文明建設(shè)新思路、新模式、新舉措，走資源節(jié)約型與環(huán)境友好型的土地利用模式。應(yīng)結(jié)合地方國(guó)土、城鎮(zhèn)、產(chǎn)業(yè)及生態(tài)保護(hù)規(guī)劃，充分利用農(nóng)地自然資源稟賦、地理區(qū)位條件、產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)水平及政策支撐等優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)城鄉(xiāng)人口集聚、農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展，不斷挖掘農(nóng)地和建設(shè)用地潛力，差別化整體提升區(qū)域土地利用效益。

4 結(jié)論

1) 巢湖流域農(nóng)用地效益值整體偏低且區(qū)域差異較大，緊鄰城鎮(zhèn)建成區(qū)的廬陽(yáng)區(qū)、包河區(qū)、長(zhǎng)豐縣、舒城縣屬于高值集聚區(qū)，蜀山區(qū)、巢湖市、廬江縣、無(wú)為縣、和縣、金安區(qū)屬于低值集聚區(qū)。建設(shè)用地效益區(qū)域差異更為懸殊，較高區(qū)域集中于瑤海區(qū)、廬陽(yáng)區(qū)、蜀山區(qū)、包河區(qū)的合肥市轄區(qū)，以及肥西縣、肥東縣、長(zhǎng)豐縣等緊鄰合肥縣域，巢湖市、廬江縣、和縣、含山縣、金安區(qū)、舒城縣普遍較低，呈現(xiàn)高者越高、低者更低。

2) 通過(guò)農(nóng)用地效益-建設(shè)用地效益邏輯象限法綜合判定，廬陽(yáng)區(qū)、包河區(qū)、長(zhǎng)豐縣及肥東縣4個(gè)區(qū)縣屬于第一象限，農(nóng)地與建設(shè)用地開(kāi)發(fā)利用程度及產(chǎn)出效益均處于較高水平；舒城縣屬于第二象限，農(nóng)地資源效益較高，建設(shè)用地效益偏低；巢湖市、廬江縣、和縣、含山縣、金安區(qū)5個(gè)區(qū)縣屬于第三象限，農(nóng)用地效益及建設(shè)用地效益均處于“雙低”狀態(tài)；蜀山區(qū)、瑤海區(qū)、肥西縣、無(wú)為縣4個(gè)區(qū)縣屬于第四象限，建設(shè)用地效益較高，農(nóng)用地效益相對(duì)較低。

3) 本研究成果基本符合區(qū)域?qū)嶋H情況，實(shí)現(xiàn)研究結(jié)果更具客觀性、合理性，提出用地對(duì)策更有針對(duì)性、綜合性；驗(yàn)證了研究技術(shù)思路切實(shí)可行，研究方法及模型科學(xué)可靠。縱觀當(dāng)前研究動(dòng)態(tài)，用地效益評(píng)價(jià)研究成果頗多，但按農(nóng)用地和建設(shè)用地的分類評(píng)價(jià)卻不多，本研究以此切入點(diǎn)嘗試探究，引入適合測(cè)度算法及綜合評(píng)判模型，但為了技術(shù)推廣運(yùn)用到不同區(qū)域及尺度，仍需在評(píng)價(jià)單元、評(píng)價(jià)指標(biāo)、指標(biāo)權(quán)重及評(píng)價(jià)方法等方面作進(jìn)一步深入研究。

[1] 李秀彬. 全球環(huán)境變化研究的核心領(lǐng)域：土地利用/土地覆被變化的國(guó)際研究動(dòng)向[J]. 地理學(xué)報(bào), 1996, 51(6): 553–558

[2] 馬建華, 李燦, 陳云增. 土地利用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)城市土壤重金屬污染的影響—— 以開(kāi)封市為例[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2011, 48(4): 743–750

[3] 王國(guó)剛, 劉彥隨, 方方. 環(huán)渤海地區(qū)土地利用效益綜合測(cè)度及空間分異[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2013, 32(4): 649–656

[4] 韓書(shū)成, 濮勵(lì)杰. 江蘇土地利用綜合效益空間分異研究[J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2008, 17(6): 853–859

[5] 潘竟虎, 石培基. 甘肅省土地利用綜合效益空間分異研究[J]. 土壤, 2010, 42(4): 658–663

[6] 黃銘洪, 駱永明. 礦區(qū)土地修復(fù)與生態(tài)恢復(fù)[J]. 土壤學(xué)報(bào), 2003, 40(2): 161–169

[7] 王雨晴, 宋戈. 城市土地利用綜合效益評(píng)價(jià)與案例研究[J]. 地理科學(xué), 2006, 26(6): 744–748

[8] 宋成舜, 談兵, 黃莉敏, 等. 城市土地集約利用效益耦合協(xié)調(diào)度分析—— 以咸寧市為例[J]. 土壤, 2013, 45(4): 746–751

[9] 孔雪松, 劉艷芳, 譚傳鳳. 嘉魚(yú)縣土地利用結(jié)構(gòu)與效益變化的耦合效應(yīng)分析[J]. 資源科學(xué), 2009, 31(7): 1095–1101

[10] 吳斌, 郭杰, 殷爽, 等. 江蘇省建設(shè)用地利用效益區(qū)域差異及分區(qū)管制[J]. 中國(guó)土地科學(xué), 2013, 27(12): 25–31

[11] 張明斗, 莫冬燕. 城市土地利用效益與城市化的耦合協(xié)調(diào)性分析——以東北三省34個(gè)地級(jí)市為例[J]. 資源科學(xué), 2014, 36(1): 8–16

[12] 周章偉, 陳鳳桂, 張虹鷗, 等. 2009年廣東省土地利用社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)環(huán)境效益協(xié)調(diào)發(fā)展研究[J]．地域研究與開(kāi)發(fā), 2011, 30(6): 116–120

[13] 吳金華, 李紀(jì)偉, 梁晶晶. 土地利用程度與效益關(guān)系研究—— 以延安市為例[J]. 中國(guó)土地科學(xué), 2011, 25(8): 54–60

[14] 梁紅梅, 劉衛(wèi)東, 林育欣, 等. 土地利用效益的耦合模型及其應(yīng)用[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版) , 2008, 34(2): 230–236

[15] 李占軍, 刁承泰. 西南丘陵地區(qū)縣域農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)研究——以重慶江津區(qū)為例[J]. 水土保持研究, 2008, 15(4): 105–109

[16] 李冠英, 張建新, 劉培學(xué), 等. 南京市土地利用效益耦合關(guān)系研究[J]. 地域研究與開(kāi)發(fā), 2012, 31(1): 130–134

[17] 趙曉露, 高敏華, 高軍. 烏魯木齊市土地利用效益的耦合關(guān)系分析[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2011, 25(1): 91–95

Determination and Comprehensive Evaluation of Land Use Benefit in Chaohu Basin

FAN Shuping1, LIU Youzhao1, CHENG Congkun2, ZHANG Hongmei2, ZHONG Taiyang3

(1 College of Public Administration, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China; 2 Anhui Provincial Institute of Land Surveying and Planning, Hefei 230601, China; 3 Department of Land Resource and Tourism Sciences, Nanjing University, Nanjing 210093, China)

The optimal allocation of regional resources can be realized according to spatial differentiation of land use benefit, which is very important to reasonably determine land use benefit. The difference in land use type reflect the diversity of benefit. This study selected the agricultural land and construction land as two major land use types in the Chaohu Lake Basin with the rapid development of social economy and urbanization, constructed different evaluation index system according to thedifferentiation, constructed the evaluation logic models of the comprehensive benefits of agricultural land and construction land, respectively, calcuated and comprehensively assessed the use benefits of agricultural land amd construction by using Entropy Weight, TOPSIS Model and two dimensional quadrant method. The results showed that the use benefit of agricultural land was low overall, ranged from 0.074 0 to 0.712 9, exitsed significant regional differences, Luyang District, Baohe District, Changfeng County and Shucheng County belonged to the higher value regions, while Wuwei County, He Xian County and Jin’an District to lower value regions with the benefit lower than 0.100 0; the use benefit of construction land also existed significant regional differenes, ranged from 0.048 7 to 0.918 4, the higher value regions included Hefei City and adjacent Feixi County, Feidong County and Changfeng County, while the lower value regions included Chaohu City, Lujiang County, Hexian County, Hanshan County, Jin’an District and Shucheng County. The numbers of evaluation units classfied into the four quadrant types were 4, 1, 5 and 4, respectively. With the combination of the connotation of different quadrant types, the countermeasures were proposed for in each county or district for promoting the use efficiency of agricultural land and construction land.

Land use type; Land use efficiency; Agricultural land; Construction land; Entropy weight; TOPSIS; Chaohu Lake Basin

10.13758/j.cnki.tr.2017.04.028

F293

A

國(guó)土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201411006)資助。

范樹(shù)平( 1984—)，男，安徽繁昌人，博士，工程師，研究方向?yàn)橥恋乜沙掷m(xù)利用與評(píng)價(jià)。E-mail：fanshupingnm@126.com