吳靜，奚硯濤

(中國礦業(yè)大學(xué)資源與地球科學(xué)學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

1 引言

各地區(qū)建設(shè)、發(fā)展與其地區(qū)的交通息息相關(guān)，一個地區(qū)的發(fā)展水平可以從它交通網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)以及道路沿線的土地利用狀況得出。因而，交通網(wǎng)絡(luò)沿線土地利用狀況的研究有助于分析地區(qū)城市發(fā)展水平的狀況［2～3］。交通優(yōu)勢對區(qū)域經(jīng)濟要素具有巨大的聚集擴散和轉(zhuǎn)換功能，它使各種生產(chǎn)要素不斷碰撞、結(jié)合、分解、重組、流動，對諸經(jīng)濟要素的輸入與輸出、流向和流量具有較強的調(diào)節(jié)作用。交通運輸業(yè)的發(fā)達(dá)程度，決定了國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)之間的相互作用程度，交通越發(fā)達(dá)，通過擴散效應(yīng)，國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)之間的聯(lián)系也就越緊密，從而形成了交通運輸業(yè)與國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展態(tài)勢，進(jìn)而帶動整個國民經(jīng)濟的持續(xù)增長［4～6］。

南充市嘉陵區(qū)是城市中心與農(nóng)村的結(jié)合地帶，是典型的城鄉(xiāng)過渡地帶，在此樣區(qū)內(nèi)進(jìn)行各類用地相對于交通網(wǎng)絡(luò)的聚集程度分析，很有必要。

本文以南充市嘉陵區(qū)為研究對象，利用ArcGIS強大的空間分析能力，使用多級緩沖區(qū)分析及疊置分析，并借助相關(guān)區(qū)位理論，研究了嘉陵區(qū)三種典型地類相對于交通網(wǎng)絡(luò)的聚集規(guī)律，在此基礎(chǔ)上分析了道路交通網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域經(jīng)濟活動布局的影響。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 所用數(shù)據(jù)

本文的研究區(qū)是位于四川省南充市的嘉陵區(qū)，嘉陵區(qū)位于四川東北部，嘉陵江中游西岸，地處東經(jīng)105°45' ～ 106°00'，北 緯 30°45' ～ 30°52'，面 積1278 km2。嘉陵區(qū)總?cè)丝?8萬，其人口密度大，但是其城市的發(fā)展水平在全國及全四川省范圍內(nèi)相比較處于較低水平，屬于較不發(fā)達(dá)地區(qū)。

依據(jù)數(shù)據(jù)的可靠性和可獲取性，使用了南充市嘉陵區(qū)土地利用空間結(jié)構(gòu)圖，數(shù)據(jù)來源于國家第二次土地調(diào)查，樣區(qū)位于南充市，研究的主要對象是:嘉陵區(qū)道路交通網(wǎng)絡(luò)、農(nóng)村居民點用地、工礦倉儲用地以及耕地。

2.2 研究方法

首先在ArcGIS的ArcMap中加載南充市嘉陵區(qū)土地利用空間結(jié)構(gòu)圖，選中地類名稱為“公路用地”的圖斑，提取出交通網(wǎng)絡(luò)用地、用同樣的方法提取出工礦倉儲用地、農(nóng)村居民點用地、耕地，并導(dǎo)出數(shù)據(jù)，加載已經(jīng)提取出的交通網(wǎng)絡(luò)圖層以及三類典型土地利用類型圖層，利用ArcToolBox進(jìn)行疊加分析和緩沖區(qū)分析提取數(shù)據(jù)，通過交通網(wǎng)絡(luò)圖層，分別以500、1000、1500、2000……，即以500×i(i=1、2、3、…、20)為步長，建立一系列網(wǎng)絡(luò)緩沖區(qū)［3］，使整個區(qū)域落在20個緩沖區(qū)內(nèi)，利用ArcToolBox中的Analysis Tools進(jìn)行圖層擦除(Erase)操作，用第i層緩沖區(qū)對第i+1層緩沖區(qū)進(jìn)行擦除，以提取出與交通網(wǎng)絡(luò)中各交通線相平行的緩沖帶［1］。

然后進(jìn)行圖層疊加(Intersect)操作，將工礦倉儲用地圖層、農(nóng)村居民點用地圖層、耕地圖層分別與以上20個緩沖帶進(jìn)行圖層間的交集操作，提取出每個緩沖帶中的三種典型土地類型利用情況;導(dǎo)出數(shù)據(jù)，由于研究區(qū)的數(shù)據(jù)量大，操作復(fù)雜，在處理的過程中可通過ArcToolBox中的空間分析建模工具，使操作過程更直觀，更簡便，建模步驟如下:

(1)啟動ArcToolbox，并新建Toolbox;

(2)在Toolbox的new命令中選擇Model命令，生成Model;

(3)將Analysis Tools工具中的Intersect操作添加進(jìn)Model中，并選擇三種典型用地中的一個圖層以及一個緩沖帶作為Intersect操作連接的兩個對象，同時設(shè)置輸出數(shù)據(jù)的路徑以及各種參數(shù)，以實現(xiàn)各類用地與各緩沖帶的疊加操作;

(4)將Convertion Tools工具中To dBASE里的Table to dBASE操作添加進(jìn)Model，將步驟(3)中的一個操作結(jié)果作為Table to dBASE的操作對象，同時設(shè)置輸出數(shù)據(jù)的路徑及各種參數(shù)，以實現(xiàn)DBF表格的導(dǎo)出操作;

(5)將步驟(3)所添加圖層的屬性設(shè)置為A series of values，以實現(xiàn)多對象操作;

(6)運行模型。

接下來對導(dǎo)出的.dbf表格在Excel中進(jìn)行統(tǒng)計分析，得出每個緩沖帶中所分布的三種典型地類的面積以及在全區(qū)該地類占地總量的百分比，分析流程如圖1所示。

圖1 土地利用空間結(jié)構(gòu)研究流程

百分比的計算方法為:農(nóng)村居民點用地、工礦倉儲用地、耕地的總面積M1、M2、M3分別為83028945 m2、13732841 m2、1783907540 m2。以第一個緩沖帶為例，第一個緩沖帶農(nóng)村居民點用地、工礦倉儲用地、耕地的 面 積 m1、m2、m3 分 別 為 14411179.32 m2、6151242.78 m2、183321269.7 m2，分別計算三種地類的面積比例 K1、K2、K3。

其計算公式為:

3 結(jié)果與分析

本文選擇農(nóng)村居民點用地、工礦倉儲用地、耕地，研究沿交通網(wǎng)絡(luò)聚集分布的規(guī)律。通過分析處理得到上述三種地類在空間上沿交通網(wǎng)絡(luò)分布情況表以及各類用地相對于交通網(wǎng)絡(luò)的空間聚集圖［7］。

三種地類總面積 表1

從表1可知:對于一定寬度(500 m)并與公路交通網(wǎng)中各條公路相平行的緩沖帶，各類用地在這些緩沖帶中分布的特點是:

交通網(wǎng)絡(luò)緩沖帶用地類型面積百分比 表2

(1)對于農(nóng)村居民點用地，在距離交通線5000 m的范圍內(nèi)分布較集中，占總的居民點用地面積90%以上，5000 m以外的范圍，占地面積不到10%。距所對應(yīng)的交通線越近，其中分布的農(nóng)村居民點用地在研究區(qū)中所占比例越大。

(2)對于工礦倉儲用地，在距離交通線2000 m的范圍內(nèi)，占總工礦面積達(dá)97%，2000 m～4000 m工礦占地面積銳減，不到1%，到4000 m～4500 m則減少為0，在 4500 m以外的區(qū)域，工礦占地面積不到0.1%，直到8500 m以外的區(qū)域，研究區(qū)沒有工礦倉儲用的分布。總體來說，在距所對應(yīng)的交通線一定范圍的區(qū)域內(nèi)，工礦所占面積隨交通線的距離增大而減小，在距交通線較遠(yuǎn)的區(qū)域內(nèi)，工礦所占面積與距交通線的距離不存在明顯的關(guān)系。

(3)對于耕地，整個區(qū)域均有分布，在距離交通線4000 m的范圍內(nèi)占地面積超過80%，在第二個緩沖帶內(nèi)，隨著距交通線距離的增大，耕地所占總耕地面積百分比也隨之增大，其余區(qū)域，距所對應(yīng)的交通線越近，其中分布的耕地在研究區(qū)中所占比例越大。

圖2 各類用地相對于交通的聚集程度

從圖2可知:對于與各條交通線平行的所有緩沖帶(寬度均為500 m)，三類用地大體呈現(xiàn)出:距離交通線越近，其中分布的各類用地面積占研究區(qū)所對應(yīng)地類總面積百分比越大;在距離交通線1000 m的范圍內(nèi)，隨著距離的增加，耕地面積有所增加。這一現(xiàn)狀可能是由于這個區(qū)域的大量耕地被商業(yè)用地或者農(nóng)村居民點用地所取代。在距離交通線較近的區(qū)域內(nèi)耕地和農(nóng)村居民點用地折線斜率相對于工礦倉儲用地較小，表明在研究區(qū)內(nèi)，農(nóng)村居民點用地、工礦倉儲用地和耕地相對于交通網(wǎng)絡(luò)中所有交通線聚集的程度有一定差異，其中工礦倉儲用地最高，農(nóng)村居民點用地和耕地次之;從圖中還可以看出，農(nóng)村居民點用與耕地變化趨勢大體一致，說明農(nóng)村居民點用地與耕地具有較大的相關(guān)性，很好的印證了“人以地而居”。

三類用地中，工礦倉儲用地變化最為明顯，是由于研究區(qū)的工礦倉儲用地主要以輕工業(yè)為主，對自然資源的依賴程度不高，而對交通的依賴程度卻很高，所以在距離交通線越近的地區(qū)工礦企業(yè)分布越多，其用地分布也就越多。為了降低運輸成本，超過96%的工礦倉儲用地分布在距交通線2000 m的范圍內(nèi)。這些工業(yè)部門對交通的依賴度都很高，同時交通網(wǎng)絡(luò)對其自身的發(fā)展也有很大影響。

4 結(jié)論

土地利用現(xiàn)狀的研究有很多，但是交通沿線土地利用現(xiàn)狀的研究就比較少，本文使用了ArcGIS空間分析的方法，對四川省南充市嘉陵區(qū)的四類典型地類做了分析研究，并且分別分析了農(nóng)村居民點用地、工礦倉儲用地、耕地這三類用地相對于交通網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系，工礦倉儲用地的大小直接表明一個地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平。之所以選擇嘉陵區(qū)，因其為相對不發(fā)達(dá)地區(qū)，可以為同等發(fā)展程度的地區(qū)的建設(shè)及以后的發(fā)展提供借鑒。本文僅僅考慮農(nóng)村居民點用地、工礦倉儲用地、耕地這三類用地相對于交通網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系，但是，一個地區(qū)的發(fā)展水平不僅僅受這一個因素的影響，還應(yīng)加入土地利用的相關(guān)性，及各地類間的空間布局因子，而這有待于以后再做分析。

［1］湯國安，楊昕.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析實驗教程［M］.北京:科學(xué)出版社，2006

［2］張啟春.基于圖斑信息的廣州市海珠區(qū)土地利用空間結(jié)構(gòu)［J］.福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2008(3)

［3］嚴(yán)勰，劉毅，陳吉寧等.道路交通系統(tǒng)對區(qū)域工業(yè)布局的影響［J］.經(jīng)濟地理，2009，29(5)

［4］袁紹晚.基于GIS技術(shù)的城市土地利用時空變化研究［D］.廣州:中山大學(xué)，2003

［5］李江，郭慶勝.基于GIS的城市交通網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性定量描述［J］.華中師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2002，36(4):534～537

［6］李文翎，閻小培.城市軌道交通發(fā)展與土地復(fù)合利用研究［J］.地理科學(xué)，2002，22(5):574～580

［7］曹小曙，楊帆，閻小培.廣州城市交通與土地利用研究［J］.經(jīng)濟地理，2000，20(3):74～77