山区县域城市建设用地变化探究

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1、山区县域城市建设用地变化探究　　摘要：通过对秀山县1997-2008年间县城建设用地面积变化进行分析，建立县城建设用地面积的多元线性回归模型，经检验该模型对建设用地面积具有较好的拟合效果，最后对驱动因子进行分析。研究结果表明：秀山县自1997年以来，经济快速发展，县城建设用地面积不断增加，这主要与县城人口、人均GDP、第三产业产值和全社会固定资产投资额有紧密联系。关键字：城市建设、土地利用变化、影响因素中图分类号：D651.1文献标识码：A文章编号：引言从20世纪80年代中后期以来，不断有学者对解决全

2、球环境变化和可持续发展领域的若干重大问题进行研究，土地利用/覆被变化研究受到国际社会的重视[1]。在具有全球影响的两大组织国际生物圈计划(IGBP)和国际全球变化人文因素计划(HDP)6的大力推动下，土地利用/覆被变化研究在90年代迅速成为全球环境变化研究的重点领域[2]。其中，建设用地和耕地变化是土地利用动态变化研究的主要内容，不少专家学者对其进行研究，研究范围包括全国、区域、省、地级市、甚至乡镇，研究内容主要包括对建设用地和耕地变化的时空分析，变化驱动力分析，及其对这两种地类未来土地利用变化趋势进

3、行预测[3]。本文以秀山县为例，对秀山县县城建设用地面积变化进行分析，并运用回归线性等模型对影响该土地利用变化的因素进行分析，旨在为对县域土地利用变化的研究有所启示和提供参考。1.研究区概况秀山土家族苗族自治县位于重庆市东南部，地处武陵山腹地，四川盆地东南缘的外侧，渝、鄂、湘、黔四省(市)边区结合部，幅员面积2450.25平方公里。县境内国道319、326线及省道304线穿过，交通便利，境内拥有丰富矿产资源、药材资源和旅游资源，现探明锰、钒等矿已到达到5000万吨。《重庆市城乡总体规划(2007—20

4、20)年）》已将秀山规划为20万人的中等城市、次区域中心城市。2.数据来源及研究方法2.1数据来源本文数据包括：1997—2008年秀山统计年鉴数据；秀山县土地利用现状数据2.2分析方法多元线性回归模型是指有多个自变量的线性回归模型，是一种自动从大量可供选择的变量中选择那些对建立回归方程比较重要的变量的方法，用于揭示因变量与其他多个自变量之间的线性关系[4]多元线性回归数学模型为：其中：为因变量，为自变量，P为自变量的个数。6利用统计分析软件，对模型中的参数进行估计，并进行t检验和F统计量检验，将不能

5、通过t检验的因素从模型中剔除，进而优化模型[5]回归分析法的任务是确定预测值和影响因子之间的关系，本文采用此方法对秀山县县域建设用地变化进行分析。3秀山县城建设用地面积变化分析秀山县建设用地面积呈总体上升趋势，建设用地面积每一年都在前一年基础上有所增加，但各年份递增速率有高有低。秀山县县城建设用地面积从1997年的264.47公顷增加至2008年的756.70公顷，2008年县城建设用地面积达到了重庆市直辖时县城建设用地面积近3倍。这与秀山县社会经济的快速发展，交通条件等区位条件的改善有着紧密的联系。

6、4.山区县域城市区域建设用地变化驱动机制分析4.1影响因子选择6土地利变化是在不同时空范围内，各种自然和人类社会经济驱动因子相互作用下所发生的从一个区域来看，在一定时期内土地利用变化的驱动因素主要是社会经济政策因素，而自然因素具有相对稳定性，城市是社会经济活动中心，相对稳定的自然因素对其影响不如社会经济、政策因素大[6]。针对秀山县实际情况，本文选择以下因子作为县城建设用地变化影响因子：X1县城人口(万人)，X2地区生产总值(万元)，X3人均地区生产总值(元)，X4第三产业产值(万元)，X5全社会固定

7、资产投资(万元)，X6财政收入(万元)。4.2影响因子相关性及多元线性回归分析4.2.1影响因子相关性分析运用spss16.0对数据进行相关性分析，其结果见表1。表1秀山县城建设用地面积与驱动因子相关性相关系数表明，县城人口数，地区生产总值，人均地区生产总值，第三产业产值，全社会固定资产投资额，财政收入都与县城建设用地面积有较强的相关性，相关性都大于0.9，与建设用地面积成正相关。4.2.2影响因子多元线性回归分析运用多元线形回归分析方法，在spss16.0环境条件下运行，建立城市区域建设用地比例变化

8、的驱动机制模型，并检验其准确性，驱动模型为：其中代表县城建设用地面积，R2=0.996，F=293.377>F检验值=7.71，并对其回归系数进行检验，得到自变量系数检验值t，X1为-2.024、X3为-1.339、X4为1.805、X5为3.586，t2都大于1，由此可见该方程的总体相关性水平很高，并且回归方程具有显著性意义。4.2.3驱动因子分析6通过分析可以看出，影响秀山县城建设用地面积变化的驱动因子主要有县城人口，地区生产总值，第三产业产值，全社