候 勃, 馬仁鋒, 金邑霞, 張 悅, 趙一然, 竇思敏

(寧波大學(xué) 地理與空間信息技術(shù)系, 浙江 寧波 315211)

2015年以來中央政府一直強調(diào)“兩山”思想重要性，“兩山”思想已經(jīng)遠遠突破了自然資源與生態(tài)環(huán)境經(jīng)濟范疇，逐漸上升到區(qū)域資源環(huán)境治理戰(zhàn)略高度，成為領(lǐng)導(dǎo)干部離任審計指導(dǎo)思想之一。隨后于十八屆三中全會提出“探索編制自然資源資產(chǎn)負債表，對領(lǐng)導(dǎo)干部實行自然資源資產(chǎn)離任審計，建立生態(tài)環(huán)境損害責(zé)任終身追究制[1]”，至2018年形成經(jīng)常性審計制度，這無疑是對領(lǐng)導(dǎo)干部履行自然資源資產(chǎn)責(zé)任情況的全面考核與檢驗。土地資源作為重要的戰(zhàn)略資源和生產(chǎn)資料，關(guān)乎著中國可持續(xù)發(fā)展和糧食安全，應(yīng)是領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計的核心對象與主要內(nèi)容[2]。但是中國國家審計機關(guān)全面開展自然資源資產(chǎn)離任審計試點不足3 a，對地方領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)責(zé)任審計可采用的方法尚不成熟，理論和實務(wù)可參考案例很有限。單純考慮土地質(zhì)量并不容易且有些地類很難達到測算標(biāo)準(zhǔn)，因此本文嘗試從景觀生態(tài)學(xué)視角著重土地利用空間結(jié)構(gòu)，尤其是集成土地破碎度、集中度及其綜合變化作為刻畫省域各市土地資源資產(chǎn)的空間結(jié)構(gòu)與審計重點篩選科學(xué)基線，旨在發(fā)展自然資源資產(chǎn)審計理論和實施路徑的實務(wù)導(dǎo)向，探索將土地資源資產(chǎn)離任審計和地理信息科學(xué)有機結(jié)合的審計追責(zé)溯源可視化解讀[3]。

1 景觀生態(tài)視域土地資源資產(chǎn)領(lǐng)導(dǎo)干部離任審計的方法論

1.1 景觀生態(tài)評價應(yīng)用于土地資源資產(chǎn)離任審計的實務(wù)邏輯與技術(shù)聚焦

領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計即綠色離任審計是在環(huán)境審計和經(jīng)濟責(zé)任審計的深度吻合基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一個具有我國特色的新型交叉學(xué)科研究領(lǐng)域，是對經(jīng)濟責(zé)任審計的內(nèi)涵和外延的拓展，是對審計目標(biāo)、審計內(nèi)容和審計方法的全方位拓展，從而使得審計工作更具整體性、科學(xué)性和權(quán)威性；有利于加快生態(tài)文明制度建設(shè)，推進國家治理能力體系的現(xiàn)代化。各地可以在國家《關(guān)于開展領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計試點方案》相關(guān)規(guī)定允許下制定各種政策，開展地方領(lǐng)導(dǎo)干部自然資源資產(chǎn)離任審計的權(quán)限、內(nèi)容和方法等進行探索。但是由于不同省份自然資源賦存和管理制度存在較大的差別，審計實務(wù)過程需要根據(jù)地區(qū)特色和自然資源資產(chǎn)管理的制度、規(guī)劃和決策等方面構(gòu)建相應(yīng)指標(biāo)體系分析、評判領(lǐng)導(dǎo)干部任期內(nèi)各類行為與效益，揭示離任審計的責(zé)任與因果關(guān)系。

1.1.1 景觀生態(tài)是認識和刻畫國家自然資源資產(chǎn)體系的最主要基石 自景觀生態(tài)學(xué)引入中國以來，中國學(xué)者開展了許多特色研究，其重點領(lǐng)域與特色主要表現(xiàn)在土地利用格局與生態(tài)過程及尺度效應(yīng)、城市景觀演變的環(huán)境效應(yīng)與景觀安全格局構(gòu)建、景觀生態(tài)規(guī)劃與自然保護區(qū)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等[4]。景觀生態(tài)學(xué)主要從生態(tài)系統(tǒng)價值角度、以綜合思想審視生態(tài)環(huán)境的變化，景觀格局與生態(tài)過程的相互作用及其尺度效應(yīng)是景觀生態(tài)學(xué)研究的核心。因此，本文在土地資源資產(chǎn)離任審計中將景觀生態(tài)評價法運用于土地綠色離任審計的評估，嘗試將土地數(shù)量及斑塊形態(tài)變動隱喻的質(zhì)量納入審計指標(biāo)，以期能較全面客觀地反映土地資源資產(chǎn)的整體特征。

1.1.2 景觀生態(tài)是解決國家自然資源資產(chǎn)審計實踐現(xiàn)實困境重要手段 中國審計機關(guān)剛開始全面開展自然資源資產(chǎn)離任審計試點，對地方領(lǐng)導(dǎo)干部開展審計可供選擇的方法不多且不成熟[5]。首先，自然資源資產(chǎn)負債表的編制工作仍在進行，審計人員在土地審計中可參考的標(biāo)準(zhǔn)與可獲取的數(shù)據(jù)非常有限。其次，對于自然資源資產(chǎn)審計數(shù)據(jù)共享度低且普查困難，單純依靠人力統(tǒng)計可得數(shù)據(jù)的老方法費時費力且誤差很大，加上審計中不同地域、不同行政層級的審計工作實施起來差異較大，其中以基層鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府層面所需處理的現(xiàn)實問題如農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)各類土地、農(nóng)田問題等最多，但由于存在任期限制且缺少關(guān)于鄉(xiāng)鎮(zhèn)領(lǐng)導(dǎo)的土地資源資產(chǎn)離任操作指南或?qū)徲嫲咐３霈F(xiàn)資源浪費或污染?？梢娞剿骰谶b感影像與地理信息系統(tǒng)結(jié)合的數(shù)據(jù)處理方法可以快速獲取任期時效數(shù)據(jù)，加以景觀生態(tài)學(xué)斑塊格局與形態(tài)分析詮釋土地自然資源的質(zhì)量，正可應(yīng)對與任期匹配的高效率審計需求。

1.2 景觀生態(tài)學(xué)視域土地資源資產(chǎn)離任審計建構(gòu)思路與實踐技術(shù)重難點

傳統(tǒng)方法對土地資源資產(chǎn)質(zhì)量調(diào)查，如樣方調(diào)查等極難利用遙感影像且多偏重于經(jīng)濟價值測度，不能全面反映土地資源資產(chǎn)審計的意圖且人為因素影響誤差大，效率低。因此，探索性地基于土地不同地類景觀變化測度土地資源資產(chǎn)，即采用景觀生態(tài)學(xué)常用景觀格局破碎度與集中度來著重分析土地資源資產(chǎn)的數(shù)量與質(zhì)量，采用區(qū)位熵模型來輔助分析土地資源資產(chǎn)數(shù)量動態(tài)。

1.2.1 優(yōu)勢地類是否能成為土地資源資產(chǎn)領(lǐng)導(dǎo)干部離任審計的重難點 所謂資源資產(chǎn)審計既包括審計資源的質(zhì)又包括審計資源的量，但利用遙感影像與地理信息系統(tǒng)結(jié)合所獲取的影像數(shù)據(jù)難以達到足以辨析土地精細化質(zhì)量(如土壤和水域的污染程度等)的繁衍精度，因此，采用景觀生態(tài)學(xué)中常用的景觀格局破碎度和集中度是從宏觀的格局視域來分析其質(zhì)量是一次有益嘗試。

1.2.2 基于土地利用破碎度指數(shù)、集中度指數(shù)構(gòu)建甄別評價單元優(yōu)勢地類 破碎度綜合指數(shù)是一定空間、時間界限內(nèi)某一地類破碎化程度的具體量化，能反映該地類的破碎狀況，破碎度大小與其質(zhì)量好壞成反比；土地集中度主要是分析區(qū)域某一地類的集中程度，集中度大小與其地類優(yōu)勢成正比。因此，借由這兩類指標(biāo)差值的絕對值嘗試表征某一地類在其區(qū)域范圍內(nèi)的優(yōu)劣。

1.3 景觀生態(tài)視域土地資源資產(chǎn)領(lǐng)導(dǎo)干部離任審計路徑

1.3.1 指標(biāo)選取與方法構(gòu)建 針對區(qū)域土地資源資產(chǎn)現(xiàn)狀，以土地利用景觀視角入手提取土地空間變化特征作為土地資源資產(chǎn)地域?qū)徲嬛攸c的識別指標(biāo)。考慮已有數(shù)據(jù)并結(jié)合研究區(qū)自身的特點,借鑒已有成果[6]選取平均地塊面積(SMP)、地塊密度(DP)、邊界密度指數(shù)(DE)、面積加權(quán)形狀指數(shù)(IAWMS)、地塊數(shù)量破碎化指數(shù)(FN)及破碎化指數(shù)(FS)6個指標(biāo)對土地破碎度進行評價研究(表1)。

表1 土地資源資產(chǎn)破碎度評價指標(biāo)

注：A為地類總面積；N為地類地塊總數(shù)；n為地類地塊數(shù)量；E為地類地塊的邊界總長度；Pi為地塊周長；a為每個地塊面積；amin為研究單元內(nèi)地塊最小面積；IMS代表平均地塊形狀指數(shù)；Pi為每個地塊的周長。

土地破碎度評價模型由目標(biāo)層、系統(tǒng)層、指標(biāo)層3部分構(gòu)成，從能表現(xiàn)土地破碎的面積、形狀、分布3方面對土地資源中5大地類的破碎度進行評價,將所選的6個指標(biāo)分為3類運用熵權(quán)法賦權(quán)重并建立綜合評價模型(表2)，此方法(熵權(quán)法Topsis)是一種在綜合考慮各評價指標(biāo)所提供信息量的基礎(chǔ)上，計算各指標(biāo)權(quán)重的數(shù)學(xué)方法[11]，可以有效避免權(quán)重賦權(quán)的主觀性。

表2 土地資源資產(chǎn)評價模型

結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，運用熵權(quán)法賦權(quán)得到各地類破碎度綜合指數(shù)Z計算公式為：

Z=SMP·a(SMP)+DP·a(DP)+

DE·a(DE)+IAWMS·a(IAWMS)+

FN·a(FN)+FS·a(FS)

式中：a——指標(biāo)附權(quán)值。為使各指標(biāo)具有統(tǒng)一可比性，將原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，并統(tǒng)一范圍在0～1之內(nèi)，采用比重法[12]進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。區(qū)位熵[13]用于衡量某一區(qū)域要素的空間分布情況，可在一定程度上反映出地區(qū)層面的土地集中程度，以及某一區(qū)域地類在高層次區(qū)域的地位和作用，計算公式為：

式中：LQij——j地區(qū)的i地類在浙江省的區(qū)位熵；qij——j地區(qū)i地類的相關(guān)指標(biāo)(面積)；qj——j地區(qū)所有地類的相關(guān)指標(biāo)(面積)；qi——在浙江省范圍內(nèi)i地類的相關(guān)指標(biāo)(面積)；q——浙江省所有地類的相關(guān)指標(biāo)(面積)。LQij的值越高，地區(qū)土地集中度水平就越高，一般來說：當(dāng)LQij>1時，j地區(qū)的該地類在浙江省范圍內(nèi)具有優(yōu)勢；當(dāng)LQij<1時，j地區(qū)的該地類在浙江省范圍內(nèi)具有劣勢。同時，結(jié)合土地地類破碎度值越低，其資源資產(chǎn)優(yōu)勢明顯?？梢杂猛恋氐仡惼扑槎扰c集中度差值的絕對值(V)大小來表征地區(qū)某一地類資源資產(chǎn)的優(yōu)劣。計算公式為：

V=|Z-LQij|

1.3.2 數(shù)據(jù)源及標(biāo)準(zhǔn)化 獲取研究區(qū)多年份同期遙感影像數(shù)據(jù)，利用ENVI對TM影像進行分類處理，并在ArcGIS中提取地類數(shù)據(jù)，同時為滿足Fragstats 3.3數(shù)據(jù)格式要求，將土地數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為ArcGrid數(shù)據(jù)格式(網(wǎng)格分辨率為30 m)用于遙感分類提取地類數(shù)據(jù)。其中地塊作為可辨認出同類屬性的最小土地單元，浙江案例也是基于地塊層面，首先結(jié)合既得分辨率層遙感圖像的光譜信息，利用圖像分類結(jié)果對原始圖像中典型地物的灰度值進行對比增強處理，然后進行小波變換和分水嶺分割，通過改進的區(qū)域合并算法解決過度分割問題，最后利用Canny算子引入邊緣信息得到最終土地各地類地塊的分割結(jié)果。土地、社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)源于2015年《浙江省統(tǒng)計年鑒》及2014年浙江省國土資源廳、浙江省統(tǒng)計局公布的關(guān)于浙江省第二次土地調(diào)查主要數(shù)據(jù)成果公報。將原始數(shù)據(jù)采用比重法進行無量綱化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)Pij。

假設(shè)樣本個數(shù)為m，分別為xi(i=1，2，…，m)，評價指標(biāo)有n個,設(shè)其矩陣為：

R=(Cij)m×n(i=1，…，m；j=1，2，…，n)

式中：Cij——第i個樣本的第j個指標(biāo)的統(tǒng)計值。第i個樣本第j個評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值Pij計算公式為：

式中：rij——第i個樣本第j個評價指標(biāo)的原始值；m——樣本個數(shù)。

2 浙江省案例的景觀生態(tài)學(xué)分析

2.1 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)處理

獲取研究區(qū)2000,2005,2010和2015年土地利用現(xiàn)狀矢量數(shù)據(jù)，用于遙感分類提取地類結(jié)果的驗證。土地及社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2015年《浙江省統(tǒng)計年鑒》及2014年浙江省土地利用二調(diào)統(tǒng)計公報。利用ENVI對TM影像進行分類處理，再在GIS中提取出浙江各縣市區(qū)的地類數(shù)據(jù)，同時為了滿足Fragstats 3.3軟件數(shù)據(jù)格式的要求，將地類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為ArcGrid數(shù)據(jù)格式(網(wǎng)格分辨率為30 m)，然后進行相關(guān)破碎指標(biāo)的計算與分析。

2.2 浙江省市域土地利用破碎度變化計量

2.2.1 浙江省市域各地類土地破碎度分析 通過提取的各地類數(shù)據(jù)結(jié)合指標(biāo)公式計算得出浙江省各市域不同地類破碎度的相關(guān)指標(biāo)值，如耕地地類各市域指標(biāo)值(表3)?？芍芯繀^(qū)各地類破碎情況存在較大不均衡性，除草地、水域和建設(shè)用地的平均地塊面積極差較小外(如研究區(qū)草地平均地塊面積為91.05 hm2，嘉興草地平均地塊面積最大達到283.27 hm2，其他各市在50～100 hm2間不等)，其他地類的平均地塊面積極差均大于1 000 hm2，如2015年研究區(qū)耕地平均地塊面積為659.71 hm2，而嘉興耕地平均地塊面積達到4 011.75 hm2，麗水耕地的平均地塊面積卻只有126.74 hm2，再如研究區(qū)林地平均地塊面積為6 993.68 hm2，其中嘉興林地平均地塊面積為77.37 hm2，而麗水林地的平均地塊面積卻達到了46 357.84 hm2，極差過大。

近年來隨著經(jīng)濟社會的快速發(fā)展，人為活動增加，耕地、林地和草地這類營利速率低的地類被分割地更加零碎，從邊界密度指數(shù)(DE)可以看出極差仍十分嚴重，如2015年嘉興耕地的DE為17.60 km/hm2，而麗水耕地的DE只有3.64 km/hm2；再如嘉興林地的DE為0.559 4 km/hm2，而舟山林地的DE達到了10.28 km/hm2；同樣，為了追求經(jīng)濟的發(fā)展，建筑用地不斷增加，地塊形狀大小參差不齊，但極差仍然存在，嘉興建筑用地的DE值為16.18 km/hm2，而麗水的DE只有0.91 km/hm2；受自然因素影響程度較大，人為活動對水域形狀改變較小，DE值可分為3類0～1，1～2，2～3。各地類面積加權(quán)形狀指數(shù)(IAWMS)較為接近，除了舟山形狀出現(xiàn)較大不規(guī)整性(耕地為3.24，林地為3.79，建設(shè)用地2.15)其他各市IAWMS值相差不大。由破碎化指數(shù)(FS)可知，嘉興耕地、草地破碎化最為嚴重，麗水除林地較為破碎其他土地類型用地相對完整。

表3 浙江省各評價單元耕地破碎指標(biāo)值計算結(jié)果

2.2.2 浙江省市域土地利用破碎度綜合指數(shù)演變 抽取2000和2015年的地類破碎度數(shù)據(jù)，將6個破碎度指標(biāo)值采用比重法[12]進行無量綱化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，再運用熵權(quán)法賦權(quán)，得到最終破碎度綜合指數(shù)進行演變比較。從耕地破碎度綜合值變化看(圖1—2)，在研究年內(nèi)浙江省總體耕地破碎指數(shù)綜合值由2000年的2.90減少到2015年的1.19，即耕地破碎程度大幅改善，其中紹興、杭州和寧波的破碎度綜合指數(shù)呈下降趨勢且紹興的降幅明顯(均大于1)，即說明紹興的耕地破碎程度大幅改善，杭州次之；而舟山和麗水的破碎度綜合指數(shù)則呈增長趨勢，漲幅均小于0.5，即說明舟山和麗水在研究年中耕地的破碎化增加，其他城市無明顯變化。林地破碎度綜合值變化看，研究時段浙江省總體林地破碎指數(shù)由2000年的2.03減少到2015年的-0.02，破碎指數(shù)下降到0以下，說明林地整體破碎化程度明顯改善，其中金華、嘉興和麗水指數(shù)下降，以金華的破碎度綜合指數(shù)下降趨勢最為明顯(大于2)，說明金華的林地破碎程度大幅改善，嘉興市指數(shù)從正到負說明正在擺脫破碎化的局面趨于集中；而舟山和湖州的破碎度綜合指數(shù)則呈增長趨勢，且舟山的漲幅明顯(大于0.5)，說明舟山在研究年中林地出現(xiàn)破碎化現(xiàn)象且這種現(xiàn)象正在加劇。其他城市林地破碎度未有明顯改變。草地破碎度綜合值變化看，研究時段浙江省總體草地破碎指數(shù)由2000年的0.58上升到2015年的0.89，即林地破碎化有所加劇，但其中衢州的破碎度綜合指數(shù)呈明顯下降趨勢，說明衢州的草地破碎程度正在大幅改善；而紹興、寧波、溫州、舟山、杭州、湖州和金華的破碎度綜合指數(shù)則呈不同程度的增長趨勢，其中紹興和寧波的破碎度綜合值由負至正，說明在研究年中草地的破碎化問題嚴重。水域破碎度綜合值變化看，研究時段浙江省總體水域破碎指數(shù)由2000年的0.01增至2015年的1.74，即水域破碎程度有明顯增加，其中以嘉興、杭州、紹興和衢州增加的最為明顯，說明這些城市在研究年中水域的破碎化問題嚴峻。湖州的破碎度綜合指數(shù)均呈下降趨勢，且保持負值說明其在研究年中水域的破碎化不但沒有惡化反而得到了改善。建設(shè)用地破碎度綜合值變化結(jié)果看，研究時段浙江省總體建設(shè)用地破碎指數(shù)由2000年的-0.12上升到2015年的1.05，即建設(shè)用地破碎程度化加劇，其中除嘉興、臺州、衢州和溫州的破碎度綜合指數(shù)呈略微下降外，浙江省其他城市的破碎度綜合指數(shù)均呈上升趨勢，且舟山、紹興、湖州和寧波的增幅尤為明顯說明這些城市的建設(shè)用地在研究年內(nèi)由于城市的發(fā)展和擴張破碎化程度加深且愈演愈烈。

圖1 浙江省2000年地類破碎度綜合值

圖2 浙江省2015年地類破碎度綜合值

2.2.3 浙江省各市土地利用破碎度及其變化分級研判 據(jù)浙江省2000和2015年6個評價單元土地破碎度值的實際情況，在Natural Break分級[14]基礎(chǔ)上根據(jù)科學(xué)性、統(tǒng)一性、層次性及可區(qū)別原則定義合適的斷點，對其進行分級。 ①根據(jù)分級結(jié)果，將耕地破碎度分為3級，從Ⅰ到Ⅲ破碎程度依次增加。研究區(qū)耕地破碎度格局變化顯著，2000年浙江省耕地破碎度普遍高于2015年，紹興耕地破碎化程度最高其破碎度綜合指數(shù)為1.93，處在Ⅲ級；Ⅰ級區(qū)為舟山市、嘉興市和麗水市，其余7市為Ⅱ級區(qū)；2015年浙江省耕地破碎度大幅降低，耕地破碎化程度最高的麗水破碎度指數(shù)為0.361，處在Ⅲ級；在區(qū)域分布上，Ⅰ級區(qū)為嘉興市，Ⅲ級區(qū)主要分布在麗水市和舟山市，其余9市為Ⅱ級區(qū)。 ②同理可得林地破碎度3個級區(qū)，2000年，僅舟山市為Ⅰ級區(qū)，浙江省有9個地級市屬于Ⅱ級區(qū)，金華市為Ⅲ級區(qū)，其破碎度綜合指數(shù)為1.93，破碎化程度最高；2015年浙江省各市林地破碎度級區(qū)格局有了較大變化。具體而言，僅嘉興市變?yōu)棰窦墔^(qū)，林地破碎程度得到良好改善；麗水市和舟山市為Ⅱ級區(qū)，其中，舟山的林地破碎化程度有所增大，且較2000年下降一個位級；包括金華市在內(nèi)的其他8市林地破碎度均屬于Ⅲ級區(qū)，其中杭州市成為浙江省林地破碎化程度最高的城市?？梢?，浙江省11市林地破碎度級區(qū)發(fā)生較大變動，且整體呈現(xiàn)由Ⅱ級區(qū)滑落至Ⅲ級區(qū)現(xiàn)象。 ③草地破碎度的3個級區(qū)中，研究區(qū)草地破碎度格局變化不大，2000年Ⅰ級區(qū)為紹興市，Ⅲ級區(qū)為衢州市，其草地破碎化程度最高，破碎度綜合指數(shù)為0.87；2015年浙江省草地破碎度相對降低，Ⅰ級區(qū)為嘉興市，草地破碎化程度最高的衢州，破碎度綜合指數(shù)為0.181，處在Ⅲ級；在區(qū)域分布上，在浙江省范圍內(nèi)Ⅱ級區(qū)包括城市個數(shù)最多。 ④水域破碎度的3個級區(qū)中，研究區(qū)水域破碎度格局變化顯著，2000年Ⅰ級區(qū)為湖州市、紹興市、杭州市和衢州市，Ⅲ級區(qū)為舟山市，其水域破碎化程度最高，破碎度綜合指數(shù)為0.17；2015年浙江省水域破碎度相對較高，水域破碎化程度最高的嘉興市破碎度指數(shù)為0.847，處在Ⅲ級；在區(qū)域分布上，Ⅰ級區(qū)為湖州市，Ⅲ級區(qū)為嘉興市，在浙江省范圍內(nèi)Ⅱ級區(qū)包括面積最大。 ⑤建設(shè)用地破碎度的3個級區(qū)中，研究區(qū)建設(shè)用地破碎度格局大幅變化，2000年Ⅰ級區(qū)為舟山市，Ⅱ級區(qū)為紹興市和寧波市，其余城市為Ⅲ級區(qū)，建設(shè)用地破碎化程度最高的為杭州市，其破碎度綜合指數(shù)為0.11；2015年浙江省建設(shè)用地破碎度相對有所增長，建設(shè)用地破碎化程度最高的舟山市，破碎度指數(shù)為0.172，處在Ⅲ級；在區(qū)域分布上，Ⅰ級區(qū)為嘉興市，Ⅲ級區(qū)主要分布在湖州市和舟山市，在浙江省范圍內(nèi)Ⅱ級區(qū)包括城市個數(shù)最多。

2.3 浙江省各市土地集中度及其變化的計量

對比4個時期評價單元各地類集中度變化發(fā)現(xiàn)： ①耕地的集中度變化(圖3)顯示浙江省耕地集中度2000—2015年無明顯波動，其中增幅最大的紹興市集中度指數(shù)增值為0.723 1，增幅最小的杭州市的集中度指數(shù)增值僅為0.095 1。浙江省總體耕地集中程度略有減少(舟山、寧波、嘉興、杭州市呈減少趨勢)。其中紹興、寧波、衢州市耕地集中度波動明顯，2010年波動最大增幅分別達到60.24%，46.58%和81.41%，這與經(jīng)濟社會發(fā)展對耕地的需求與影響密不可分。 ②林地集中度變化(圖4)顯示除紹興、寧波和衢州市外，浙江省林地集中度值研究時期內(nèi)趨勢較為平穩(wěn)，其中降幅最大的紹興市集中度指數(shù)降幅為0.608 6，增幅最小的嘉興市集中度指數(shù)增值為0.007 5，浙江省林地集中程度總體趨勢逐漸增加。2010年紹興、寧波、衢州市集中度波動較大降幅分別達到68.32%，78.60%和64.78%，此外嘉興市的集中度明顯與浙江省其他城市有較大差距。 ③草地集中度變化(圖5)顯示浙江省草地集中度研究時期內(nèi)存在一定波動，其中增幅最大的衢州市集中度指數(shù)增幅達到1.390 1，麗水市的集中度指數(shù)增幅最小為0.041 4，浙江省總體草地集中程度逐漸增加。其中舟山、紹興、衢州草地集中度波動明顯，波動最大增幅出現(xiàn)在2010年分別達到74.55%，57.30%和80.78%。嘉興在2015年集中度明顯增加，增幅達到0.351但仍未達到標(biāo)準(zhǔn)(平均集中度為1)。 ④水域集中度變化(圖6)顯示浙江省水域集中度在2010年出現(xiàn)較大波動，以舟山、紹興、寧波、衢州、嘉興水域集中度波動最為明顯，其中增幅最大的寧波市集中度指數(shù)增值達到0.784 9。浙江省水域集中程度總體略有減少(溫州、寧波、湖州總體呈上升趨勢)。溫州、衢州、麗水和金華的水域集中度位于平均值之下。 ⑤建設(shè)用地集中度變化(圖7)顯示浙江省建設(shè)用地集中度在研究時期內(nèi)舟山、紹興、寧波、嘉興市建設(shè)用地集中度波動明顯，且2010年波動幅度最大，其中變幅最大的嘉興市集中度指數(shù)降值達到1.077 4。浙江省建設(shè)用地集中程度總體略有下降(除紹興、麗水、金華、杭州湖州總體為增加)。溫州、臺州、衢州、麗水市建設(shè)用地集中度水平低于標(biāo)準(zhǔn)值(集中度等于1)，其中麗水與標(biāo)準(zhǔn)值差距最大。

圖3 浙江省2000-2015年耕地集中度

圖4 浙江省2000-2015年林地集中度

圖5 浙江省2000-2015年草地集中度

圖6 浙江省2000-2015年水域集中度

圖7 浙江省2000-2015年建設(shè)用地集中度

2.4 基于土地利用破碎度、土地利用集中度綜合值解讀浙江省優(yōu)勢地類位級及其審計秩序

結(jié)合各地類破碎度和集中度的綜合值來分析浙江省各市的地類優(yōu)先等級，再從各地類來甄選浙江省城市的優(yōu)勢排名。由上文測算得知，破碎度越低，集中度越高代表該地類越具有優(yōu)勢。根據(jù)破碎度與集中差值絕對值大小可將浙江省的11個城市進行排序，結(jié)合前文測算結(jié)果進行綜合排名繪制得出浙江省2000和2015年土地資源資產(chǎn)位序(表4)，從中可遴選浙江省各市的優(yōu)勢地類，如2015年，杭州市的林地、草地、水域；湖州市的耕地和水域；嘉興市的耕地和建設(shè)用地；金華的耕地、草地、建設(shè)用地；麗水的林地；寧波的水域；衢州的林地和草地；紹興的耕地和建設(shè)用地；臺州市的草地；溫州市的草地；舟山市的建設(shè)用地，都是該城市最具有優(yōu)勢的地類。根據(jù)各城市地類排名的變化，來篩選應(yīng)該著重觀測和控制的地類，如在觀察年內(nèi)排名波動較大的杭州市的水域，湖州市的林地和水域，嘉興市的水域，金華市的林地和建設(shè)用地，麗水市的耕地和建設(shè)用地，寧波市的草地和水域，衢州市的草地和建設(shè)用地，紹興市的耕地、草地和水域，臺州市的水域，溫州市的林地和建設(shè)用地，舟山市的耕地、林地和草地。根據(jù)浙江省各市地類綜合排名，浙江省政府部門應(yīng)該加強對排名起伏波動大的舟山、金華、寧波和嘉興等地級市的土地資源資產(chǎn)管理，在審計時列為重點考察對象。此外，根據(jù)浙江省各地類中城市的排名，可以判斷各地類中哪幾個城市的土地狀況是不穩(wěn)定的，如舟山和紹興的耕地；舟山和金華的林地；紹興、舟山和寧波的草地；紹興、寧波、嘉興和湖州的水域；溫州的建設(shè)用地。進而，可以在土地資源資產(chǎn)審計時，確定以舟山的耕地、林地和草地，金華的林地，寧波的草地和水域以及嘉興的水域為重點監(jiān)察對象。以期為土地資源綠色離任審計的進行做好預(yù)選和提高效率。

表4 浙江省土地資源資產(chǎn)排名

3 討論與結(jié)論

3.1 結(jié) 論

根據(jù)浙江省土地資源資產(chǎn)位級排名及其變化結(jié)果，審計重點區(qū)域首選應(yīng)該關(guān)注這些變化幅度較大的市，其次選變化幅度缺乏合理解釋的市。因此，浙江省自然資源管理過程應(yīng)強化審計舟山、金華、寧波和嘉興等地級市的土地資源資產(chǎn)，尤其是舟山市。此外，從浙江土地破碎度和集中度指數(shù)及其指標(biāo)綜合分析過程可知，景觀格局視域土地資源資產(chǎn)審計的關(guān)鍵指標(biāo)是： ①基于不同市的景觀格局視域土地破碎度和集中度指數(shù)分析，能夠清晰地甄別出浙江省土地資源資產(chǎn)審計的重點區(qū)域和地類，分別是舟山的耕地、林地和草地，金華的林地，寧波的草地和水域以及嘉興的水域，以此能夠較大程度提升土地資源資產(chǎn)審計效率。 ②以土地利用景觀及其變化為數(shù)據(jù)源，能夠便捷地利用地理信息技術(shù)部門掌握的矢量數(shù)據(jù)并與審計數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行無縫對接，便于國土資源資產(chǎn)審計部門開展數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)變化歸因和關(guān)聯(lián)分析，也便于國土資源資產(chǎn)管理部門應(yīng)用3S技術(shù)等，主動服務(wù)于浙江省和各市土地資源資產(chǎn)審計中模糊數(shù)據(jù)源的清查和過程追蹤，找出審計結(jié)果中的各類與土地規(guī)劃或土地流轉(zhuǎn)、利用屬性改變等疑點，進一步明晰地域?qū)徲嫷年P(guān)鍵對象。 ③景觀格局視域區(qū)域土地資源資產(chǎn)地域?qū)徲嬛攸c篩選過程中，首要考量原則是遵從破碎度綜合值和集中度差值的絕對值變化最大區(qū)域應(yīng)為重點審計行政區(qū)，一般應(yīng)以位次變動超過3為衡量基準(zhǔn)；次要考量原則是土地資源資產(chǎn)由高位次滑落到低位次的行政單元，不應(yīng)只考慮變化幅度一律劃歸重點審計區(qū)域。當(dāng)然，滑落幅度越大，審計區(qū)域的相關(guān)審計內(nèi)容應(yīng)越嚴格和細化，如土地邊界變動是否合規(guī)、某一地類范圍是否毗連已有同類別規(guī)模用地、重要地類景區(qū)景觀是否完整等。

3.2 討 論

本研究基于土地景觀生態(tài)格局視角探討土地資源資產(chǎn)審計重點區(qū)域識別模型，可以將提高審計效率的基點落在土地類別景觀變動幅度較大行政區(qū)層面。如果利用該模型應(yīng)用于全部地類景觀格局視角來探討國土自然資源資產(chǎn)審計效率，還應(yīng)考慮各地類變動的歸因追責(zé)能否落實在地理信息系統(tǒng)的可視化范疇。換言之，提高國土自然資源資產(chǎn)審計效率的落腳點包括行政區(qū)層級和土地利用地類兩大系統(tǒng)，即可以根據(jù)模型篩選出重點審計行政區(qū)，也可以根據(jù)模型篩選出重點審計地類。當(dāng)然，本文主要立足于如何從土地景觀生態(tài)格局視角提高特定省份土地資源資產(chǎn)審計的精準(zhǔn)與便捷度，嘗試研究地理學(xué)—資源經(jīng)濟學(xué)—國土審計學(xué)交叉研究領(lǐng)域，并沒有探究土地資源資產(chǎn)負債表的編制，且基于遙感數(shù)據(jù)和地理信息系統(tǒng)可視化研究的數(shù)據(jù)繁衍達不到測算土地自然資源精細化質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。這些研究議題對自然資源資產(chǎn)審計理論具有重要推動作用，也是未來應(yīng)重點深化的研究方向。