土地利用论文参考文献

曹银贵1，2 王静1 程烨1，2 郝银3 许宁1，2

（1.中国土地勘测规划院土地利用重点实验室，北京，100035；2.中国地质大学土地科学技术系，北京，100083；3.湖北省荆州市土地整理中心）

摘要：综合叙述土地利用/覆被变化研究20 多年来的研究进展，总结了在土地利用数量变化研究、驱动力研究、土地利用变化模拟研究方面取得的丰硕成果。一方面是驱动力因子的多样性；另一方面是土地利用变化模拟方法的交叉性，从数量模拟研究转向空间模拟研究，从单方法模拟研究转向多种方法结合的模拟研究，从生物物理驱动力的建模方式转向生物物理驱动力与社会经济驱动力相结合的建模方式，未来研究则要加强精度的要求，使其研究成果能真正引导土地利用规划。

关键词：土地利用/土地覆被变化；驱动力；土地利用变化模拟

土地利用/覆被变化（LUCC）研究于1995年启动。10余年间，LUCC 研究始终是全球变化研究的热点之一，并取得了丰硕的研究成果［1］。除了体现在 LUCC 监测技术、驱动力、生态环境效应和建模研究等不同方面外，LUCC 研究在理论上也取得了非常大的突破。土地利用/覆被变化研究之所以能够取得重大突破，一方面是因为土地利用/覆被变化是引起其他全球变化问题的主要原因，因而在全球环境变化与可持续发展研究中占有重要地位；另一方面是因为地球系统科学、全球环境变化以及可持续发展涉及到自然和人文多方面的问题，而在全球环境变化问题中，土地利用/覆被变化可以说是自然和人文过程交叉最为密切的问题［2］。LUCC 的研究起初是从全球变化研究入手，发展到现在，开始重视典型区的研究；从简单的数量研究发展到空间变化上的研究；从简单的土地利用转换的研究发展到生态足迹、能流与物流的转换研究。总的来看，LUCC 的研究是越来越微观，在此简要回顾一下 LUCC 研究的进展。

土地覆被是指存在于地表的植被（自然的或者是种植的）以及人工建筑，例如水体、冰面、裸露的岩石、沙地都可以认为是具体的一种土地覆被形式［3］，土地利用则定义为同时包括改变土地生物物理属性的利用方式和产生这种利用方式的目的［5］。土地利用的形式是多种多样的，耕地、林地、园地等都是土地利用的类型。从土地覆被与土地利用二者的含义来看：土地覆被主要是指自然的地表形态，而土地利用重在突出人类的社会经济活动对土地资源的作用，体现出了土地的使用状况或土地的社会、经济属性；因此土地利用和土地覆被构成了土地的两种属性［2］。通常情况下，土地覆被的变化会影响土地利用决策，土地利用变化则会导致土地覆被变化，再影响到土地利用决策，从而产生新一轮的土地利用变化［4，5］。由于当代的土地覆被变化主要是人类对土地利用影响造成的，所以认识土地利用变化，是了解土地覆被变化的首要条件。

自20世纪90年代以来，全球环境变化研究领域逐渐加强了对土地利用/覆被变化的研究。“国际地圈与生物圈计划”（IGBP）和“全球环境变化人文计划”（IHDP）于1995年共同发起了“土地利用/覆被变化”（LUCC）研究计划，并于1996年提出了5个关于土地利用/覆被问题及3个焦点［6］。5个框架问题是：①过去的300年中人类的活动是如何改变土地覆盖的？②在不同的历史阶段、不同地理单元，土地利用变化的主要人为因素是什么？③在今后50～100年中土地利用变化将如何影响土地覆盖？④直接的人文和生物物理过程是如何影响特定土地利用类型的承载力的？⑤气候和全球生物地球化学作用怎样影响土地利用和土地覆盖？反之又如何？3个焦点是：①土地利用动态变化——典型对比分析研究；②土地覆被动态变化——直接观察和诊断模型；③区域的与全球的模式——综合评价的框架。总的来看，土地利用变化研究主要是理解土地利用变化的原因和结果，同时模拟土地转换的时空类型［7］。

1 土地利用数量变化研究

区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化［8］。面积变化首先反映在不同类型的总量变化上，通过分析土地利用类型的总量变化，可了解土地利用变化总的态势和土地利用结构的变化［9］。目前土地利用的数量变化指标有：土地利用变化的幅度、土地利用变化的速度和土地变化的区域差异。通过各地类之间的转化，得出土地利用的转化矩阵。

2 驱动力研究

有关 LUCC 驱动力的研究是探索 LUCC 驱动机制的核心问题［10］。Riebsame 认为土地利用变化的预测研究是很艰难的，因为它需要了解土地利用变化的根本性的驱动力［11］，而土地利用预测模拟研究的先决条件是要确认最重要的驱动力［12］。纵观国际上土地利用/覆被变化的驱动机制研究，目前主要是通过大量的案例与比较，探讨土地利用/覆被变化的动力学机制［13］。Fu Congbin 认为土地利用/覆被变化的驱动力是：气候变化和人类活动［14］，由此可见驱动力研究指标的选取一方面与自然状况有关；另一方面与人类活动有关。因此驱动力通常分为生物物理（bio-physical）和社会经济（socio-economic）两大类。生物物理驱动力包括自然环境的特征和过程，例如气候变化、地形、火山爆发、植物演替、土壤类型和过程、自然资源的有效性等［15］；而社会经济驱动力则包括人口变化、贫富状况、技术进步、经济增长、政治经济结构以及价值观念等［6，16，17］。有的时候驱动力与被观察的土地利用变化在空间或时间上相差甚远，经常涉及宏观经济政策的转变和政策的变化，这些都是很难预测的［18］。由于不同区域土地利用的驱动机制存在一定的差异，因此驱动力方面的研究都是以单一的区域为研究对象。 认为土地利用变化的驱动力因子随着比例尺的不同而发生变化：在农田比例尺的情况下，主要是由社会性的和易近性的驱动因子在起作用；在景观研究尺度内，主要考虑的是地形和农业气候条件；在区域和国家尺度下，气候、人口和宏观经济政策将共同作用［12］。

生物物理驱动力

对于区域性的土地利用/覆被变化研究而言，生物物理方面的驱动力对土地变化的影响在一个比较短的时间段内是比较小的，通常也是不显著的。石瑞香的研究表明，自然（气候）因素并未构成样带上近年来土地利用（尤其是耕地）变化的主要驱动力［19］，但是并不是没有影响的。邹亚荣在中国农牧交错区土地利用变化的研究中表明，青藏高原的上升是晚新生代北半球气候变化的重要驱动力，引起了我国北方气候的干旱，对我国农牧交错区的形成，特别是对东部草地变化产生了影响［20］。叶宝莹在嫩江中上游地区的土地利用变化研究中选取了高程、坡度作为土地利用变化驱动力的指标，结果表明二者与土地利用变化的线性关系明显［21］。地貌类型也会影响土地利用的变化，草地受地貌条件的影响与控制较耕地小［22］；城市的边缘区的土地利用会受到地形的影响，北京城乡过渡区的土地利用变化的发展趋向，在地域上深受西北部山地的阻力作用，可能会形成不对称发展［23］。袁俊在湖北省土地利用变化的研究表明，湖北省土地利用年变化率较低，主要是由特殊的地形限制的［24］。赵庚星认为50年前黄河三角洲地区的土地利用变化主要是受气候因素、风暴潮和黄河改道等自然因素驱动［25］。

社会经济驱动力

土地利用是社会的一面镜子［26］，土地利用变化能够很好地反映社会经济发展的历程。土地资源条件虽是土地利用结构形成的决定性因素（基础因素），但是对于人类活动而言，这种变化是缓慢的，Elena 认为人类活动是引起土地利用变化的一个主要成分［7］，因此分析社会经济因素对土地利用变化的作用摆在首要的位置［27］。陈百明认为在社会经济驱动力方面，土地利用变化与人口增长之间有明显的联系，但同时这一变化与技术进步、富裕程度、经济状况，以至文化、宗教、军事等之间也能找到一定的相关关系［28］。并且大部分的案例研究都突出了政策对土地利用变化的重要作用，例如京都草案这一国际性的环境政策将对未来的土地利用变化产生深远的影响［29］。龙花楼研究表明几年或几十年的土地利用变化主要是由人类的社会经济活动影响所导致［30］。袁俊认为城镇人口的迅速增长、第二产业的发展、对土地产品的需求变化和交通条件及政府政策等社会经济驱动力导致了湖北省的土地利用变化［24］。周青在农地利用变化驱动机制的理论分析的基础上，构建了农地利用变化强度的指标体系，在指标体系中特别引入了邻近城市的辐射和耕地保护政策对土地利用变化的影响［31］。陈百明为深入分析和认识耕地占用与 GDP增长的关系，运用了 Decoupling （脱钩）理论，开展我国耕地占用与 GDP 增长的脱钩研究，揭示了我国各类区域耕地占用与 GDP增长的相互关系的典型模式［32］。王秀兰认为随着人口数量的变化，供人类生活、生存所需的耕地资源数量在不断地变化，因而，耕地的生态环境背景质量发生着相应的变化［33］。对于城市土地利用而言，交通条件对土地利用类型的转变起到了内因作用，转化为城镇用地的土地利用类型与距交通干线的距离有一定关系［13］。

3 土地利用变化驱动力模拟

土地利用系统的复杂性需要多学科的分析［34］。 认为土地利用模型应该代表土地利用系统部分的复杂性；能够检验社会和生态系统结合的稳定性［12］。土地利用变化模拟是为了明确土地利用变化的原因，定量地证明多个因素对某一个因素的关系和影响，不同的模拟方法已经在土地利用变化中得到广泛应用。起初，土地利用变化模拟的研究重在生物物理因子方面的模拟研究，例如海拔、坡度、土壤类型等。后来根据研究的需要，土地利用变化社会经济驱动力方面的数据整合到模型中［35］。但是社会经济指标缺少空间上的简化数据，这样将很难将社会和自然数据结合起来。 认为生物物理过程的空间单元和行为组织者决策的空间单元是不一样的［12］。

在土地利用变化模拟研究的开始阶段，基本上都是从数量上进行研究，后来由于遥感技术、空间地理信息系统技术的发展，从空间上实现了土地利用变化的模拟。同时研究的方法也有很大的提升，从单一方法的模拟研究发展到多种方法的结合。

土地利用变化的数量模拟

土地利用变化的数量模拟是从数量的角度来分析模拟土地利用变化的过程。彭文甫首先利用因子分析的方法，确定了影响土地利用变化的相关因子，然后采用多元线性回归分析的方法，预测了土地利用的变化［36］。王波利用多元相关分析的方法对经济管理体制对土地利用变化进行了模拟，用具体的产值代替了无法量化的经济管理体制［37］。张海龙利用马尔柯夫模型，确定了渭河盆地各土地利用类型之间相互转化的初始转移概率矩阵，从数量上预测了该研究区土地利用变化［38］。虽然马尔柯夫模型在土地利用变化数量研究上表现出较好的应用性，但是由于这种预测是以末期和基期的时间间隔为预测单位，所以只能预测时间间隔整数倍的特定时期的情况，其灵活性和适用性受到限制［39］。由于灰色预报模型克服了统计回归分析方法需要大样本序列的弊端，吴素霞利用该方法预测了石家庄地区未来15年内耕地面积的变化趋势［40］。吴普特采用 BP 神经网络的方法对耕地减少进行了预测，将影响耕地变化的各驱动因子作为神经网络的输入层神经元，将耕地面积作为输出层神经元，经过反复的训练模拟，表明采用 BP 神经网络的方法在预测耕地资源减少量时精度较高，可靠性较好［41］。另外还有利用元胞自动机的方法研究土地利用变化，重在空间上的变化模拟。

土地利用变化的空间模拟

土地利用变化的空间模拟主要是从土地利用/覆被在时间序列上的变化过程进行模拟预测，另外还包括从主要的驱动力入手进行空间上的模拟预测。土地利用变化的空间模拟主要是在一些空间变量间建立关系函数，并模拟预测土地利用变化［42］。众多学者在高度集聚尺度下进行土地利用变化的空间简化模型研究，例如单个的景观元胞。同时利用遥感影像获得空间研究数据，使与土地利用变化相关的基本地理单元和环境过程概念化［7］。Kasper Kok提出了土地利用转换及效应（CLUE）模型框架，这是一个合理的少见的空间简化土地利用模型，该模型用来分析复合比例尺条件下的土地利用变化问题［43］。摆万奇利用Logistic逐步回归模型，从空间上确定了主要的驱动因素及其定量关系［10］。叶宝莹在GIS的支持下，利用空间相关分析筛选出影响土地利用变化的主要因子，并利用空间多元线性回归函数求得研究区土地利用程度变化模型［21］，目前应用较多的是将多种研究方法综合起来运用。Bryan 将 GIS 和神经网络结合起来研究土地利用转换模型（LTM），从空间上来模拟土地利用变化的复杂过程，这一模型把社会经济、政策和环境等变量作为输入，并建立起了土地利用变化与公路、高速公路、居民点道路、河流、湖岸线之间的空间函数关系［42］。现阶段土地利用变化的模拟主要是针对单一的土地利用类型的变化模拟，例如国际上许多学者利用元胞自动机（Cellular Automata）开展城市增长的模拟研究［44，45，46］。有研究者利用神经网络的元胞自动机来模拟复杂的土地利用，整个模型的结构十分简单，用户不用自己定义转换规则及参数，该模型是在ARC/INFO GRID环境下利用AML宏语言写成［47］。侯西勇运用马尔柯夫的元胞自动机模型模拟研究区2010年土地利用的数量和空间分布，结果比较可信［48］。

4 土地利用模型的精度分析

土地利用模型的精度分析又叫模型的不确定性评价，反映数据输入及模型本身存在的不确定性和产生的结果［49］。模型的不确定性包含输入数据的不确定性和模型结构的不确定，遥感数据的获取会存在不确定性，例如在其纠正时采用的地面控制点的误差是不可能消除的，纠正过的遥感数据或图像产品也始终不能与地面实况完全一致，不同程度上存在着残余误差［50］。同时在影像解译的过程中也会出现适当的误差而产生不确定性。另外在数据转换的过程中，比如矢量到栅格的转换，就会产生新的不确定性。由于模型的结构是基于数学方法，用简化的数学模型来模拟复杂的行为，这也是一种非常重要的不确定性。为了减小不确定性，应该避开矢量—栅格数据的转换过程，同时使用高分辨率的土地利用数据，在模拟分析的过程中，分类型单独预测模拟，然后再综合分析［48］。

为了增强土地利用变化科学的研究，必须从三个方面入手。首先是数据方面的准确性，其次是方法的先进性；再次是理论的新颖性，这三个方面是相互联系的。在土地利用变化研究的过程中，要重点突出决策层思想，在空间上体现人类活动对土地利用变化的影响。要更好地发展土地利用变化的经济模型，这需要比较成熟的空间经济理论作为支撑，这样才能解释移民、雇用增长、政府行为的时空类型，这些都会影响到土地利用变化。利用相关模型分析土地利用的环境影响评价、政府决策和政策形成。同时在土地利用变化研究的过程中，应该注重多种方法的结合，选择精度最优的方法来提高研究成果的可信度与参考性。

参考文献

［1］路云阁，蔡运龙，许月卿.走向土地变化科学——土地利用/覆被变化研究的新进展［J］.中国土地科学，2006，20 （1）：55～61

［2］王秀兰，包玉海.土地利用动态变化研究方法探讨［J］.地理科学进展，1998，10 （5）：51～54

［3］ approach to the planning and management of land report of the UNSecretary-General on the implementation of Chapter 10 of Agenda 21 to the Commission on Sustainable Development ［R］，Roma，1994

［4］于兴修，杨桂山.中国土地利用/覆被变化研究［J］.地理科学进展，2002，21 （1）：51～57

［5］Turner II，.， land use/land cover change：towards an integrated program of ，1994，23 （1）：91～95

［6］Land use and land cover change science/resesrch Report ：8

［7］Elena ，Janqueline ，data，methods：developing spatially explicit economic models of land use change ［J］.Agriculture，Ecosystems and Environment，2001，85：7～23

［8］李长荣，邢玉芬，朱健康等.高吸水性树脂与肥料相互作用研究［J］.北京农业大学学报，1989，15 （2）：187～192

［9］李忠锋，王一谋，王建华等.基于 RS 与 GIS 的榆林地区土地利用变化分析［J］.水土保持学报，2003，17 （2）：97～99

［10］摆万奇，阎建忠，张镱锂.大渡河上游地区土地利用/土地覆被变化与驱动力分析［J］.地理科学进展，2004，23 （1）：71～78

［11］Riebsame，.，Meyer， land use and cover as part of global environment 28：45～64

［12］， land－use change ［J］.Agriculture，Ecosystems and Environment，2001，85：1～6

［13］史培军，陈晋，潘耀忠.深圳市土地利用变化机制分析［J］.地理学报，2000，55 （1）：151～160

［14］Fu Congbin，Ye progress on global change research in China ［J］.Advance in Earth Science，1995，10 （1）：62

［15］Briassoulis， of land use change：Theoretical and Modeling ：//

［16］Stern，.， environment change：understanding the human Research Council Report，Washington .，1992

［17］摆万奇，赵士洞.土地利用变化驱动力系统研究［J］.资源科学，2001，22 （5）：21～25

［18］Suzanne Serneels，Eric causes of land use in Narok District，Kenya：a spatial statistical model ［J］.Agriculture，Ecosystems and Environment，2001，85：65～81

［19］石瑞香，康幕谊.NECT 上农牧交错区耕地变化及其驱动力分析［J］.北京师范大学学报，2000，36 （5）：700～705

［20］邹亚荣，张增祥，周全斌.中国农牧交错区土地利用变化空间格局与驱动力分析［J］.自然资源学报，2003，18 （2）：222～227

［21］叶宝莹，黄方，刘湘南等.土地利用/覆被变化的驱动力模型研究——以嫩江中上游地区为例［J］.东北师大学报自然科学版，2002，34 （1）：100～104

［22］邓祥征，战金艳.中国北方农牧交错带土地利用变化驱动力的尺度效应分析［J］.地理与地理科学信息，2004，20 （3）：64～68

［23］王静爱，何春阳.北京城乡过渡区土地利用变化驱动力分析［J］.地球科学进展，2002，17 （2）：201～208

［24］袁俊.湖北省土地利用变化及其驱动力分析［J］.国土与自然资源研究，2003，（4）：33～35

［25］赵庚星，李静，范瑞彬.黄河三角洲土地利用及土地覆盖变化驱动力分析［J］.西北农林科技大学学报，2003，31 （3）：117～122

［26］，phenomenology and the study of human nature ［J］.The Canadian Geographer，1971，15：181～192

［27］张惠远，赵昕奕.喀斯特山区利用变化的人类驱动机制研究［J］.地理研究，1999，18 （2）：136～146

［28］陈百明.试论中国土地利用和土地覆被变化及其人类驱动力研究［J］.自然资源，1997，（2）：31～36

［29］Lambin， emerging understanding of the causes of land use and cover ，in press

［30］龙花楼，王文杰，翟刚等.安徽省土地利用变化及其驱动力分析［J］.长江流域资源与环境，2002，11 （6）：526～530

［31］周青，黄贤金，濮励杰.区域农地利用强度及其驱动机制研究［J］.长江流域资源与环境，2003，12 （6）：535～540

［32］陈百明，杜红亮.耕地占用与GDP增长的Decoupling研究［J］.中国土地资源战略与区域协调发展研究论文集，2006，7～13

［33］王秀兰.土地利用/土地覆盖变化中的人口因素分析［J］.资源科学，2000，22 （3）：39～42

［34］Clayton，.，Radcliffe，：A Systems ，Earthcan，London

［35］Turner II，.， use and land cover and Geneva：IGBP Report ，1995

［36］彭文甫，周介铭.近50年四川省耕地变化分析［J］.资源科学，2005，27 （3）：79～85

［37］王波，唐志刚，濮励杰等.区域土地利用动态变化及人为驱动力初步研究［J］.土壤，2001，（2）：86～91

［38］张海龙，蒋建军，解修平等.基于 GIS 与马尔柯夫模型的渭河盆地景观动态变化研究［J］.干旱区资源与环境，2005，19 （7）：119～124

［39］陈浮，濮励杰，彭补拙等.新疆库尔勒市土地利用变化对土壤性状的影响研究［J］.生态学报，2001，21 （8）：1290～1295

［40］吴素霞，毛任钊，李红军.石家庄地区耕地与人口数量变化动态及其预测［J］.干旱地区农业研究，2005，23 （3）：8～12

［41］吴普特，员学锋，汪有科.BP 神经网络在耕地减少预测中的应用研究［J］.中国农业资源与区划，2005，26 （4）：39～41

［42］Bryan ，Daniel ，Bradley neural networks and GIS to forecastland use changes：a Land Transformation Model ［J］.Computers，nvironment and Urban Systems，2001，inpress

［43］Kasper Kok，Andrew Farrow， method and application of multi-scale validation in spatialland use models ［J］.Agriculture，Ecosystems and Environment，2001，85：223～238

［44］Batty M，Xie cells to cities ［J］.Environment and Planning，1994，21：531～548

［45］White R，Engelen G，Uijee use of constrained cellular automato for high-resolution modeling of urbanland use dynamics ［J］.Environment and Planning，1998，25：323～343

［46］Wu F，Webster C of land development through the integration of cellular automata and multicriteria and Planning，1998，25：103～126

［47］黎夏，叶嘉安.基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统［J］.地理研究，2005，24 （1）：19～27

［48］侯西勇，常斌，于信芳.基于 CA-Markov 的河西走廊土地利用变化研究［J］.农业工程学报，2004，20 （5）：286～291

［49］ tool for community-based water resources management in hillside watershreds ［A］.University of Florida，Gainesville，FL，1999

［50］毕继成，郭华东，史文中等.遥感数据的不确定性问题［M］.北京：科学出版社，2004

王联军余振国

（中国国土资源经济研究院，河北三河，101149）

摘要本文采用环境指数评价法，构建出武汉市基于土地利用的地质环境敏感性综合指数，并据此对武汉市进行基于城市土地利用的地质环境敏感性综合区划，最后对武汉市土地利用规划布局提出方向性建议。

关键词土地利用地质环境敏感性武汉市

基于土地利用的武汉市地质环境质量现状综合评价的研究是武汉市土地利用总体规划修编前期研究项目中的重要内容之一，其主要任务是研究武汉市地质环境现状对武汉市各种土地利用方式的适宜性，为武汉市土地利用的规划布局提供指导性建议，避免规划出现重大失误而诱发重大地质环境问题。本次采用环境指数评价法进行评价。根据土地利用的环境影响特点，结合实际占有资料情况，构建出武汉市基于土地利用的地质环境敏感性综合指数，并据此对武汉市进行基于土地利用的地质环境敏感性综合区划，最后对武汉市土地利用规划布局提出方向性建议。

1土地利用的地质环境敏感性评价及其在规划中的作用

土地利用的地质环境敏感性就是地质环境系统对不同土地利用方式和布局的适宜性。土地利用的地质环境敏感性评价，是以地质环境系统为研究对象，考察不同土地利用方式对地质环境系统的相互作用，最终确定地质环境系统对不同土地利用方式的适宜程度的过程。

土地利用的地质环境敏感性评价对土地利用规划具有重要意义，表现在如下3个方面：首先，土地利用的地质环境敏感性评价是在充分研究以往土地利用情况对地质环境的相互作用的基础上进行的，因而具有较强的针对性；其次，由于土地利用的地质环境敏感性评价工作是土地利用规划的前置性基础研究工作，所以研究结果能够直接利用于土地利用规划工作中，从而直接参与了规划的制定过程，在规划的制定阶段就可以有效地避免规划方案中一些可能的重大失误，也可以减少规划环评工作对规划方案大规模修订的可能性，为规划的制定实施节省了大量的时间和工作量；最后，土地利用的地质环境敏感性评价也给规划方案出台后的规划环评提供了基础依据。

2评价因子及参数的选择

确定评价环境要素及其评价因子的依据是：①所选择的评价要素及评价因子应能满足预定的目的和要求；②已开展的地质调查和评价所确定的地质环境问题及其诱因；③尽可能选择环境质量标准所规定的因子；④评价单位可能提供的监测和测试条件。根据上述条件的要求，最后筛选出武汉市土地利用对地质环境系统最重要的三个环境影响因子为：地下水、地质灾害和工程地质性状。

地下水不仅是一种宝贵的资源，还是当地生态环境的重要支撑系统，而且地下水—经污染，极难恢复，其后果的严重性难于估量，因此，将地下水污染风险作为重要评价参数之一。

武汉市地处江汉平原，地质灾害主要是岩溶塌陷。武汉市分布有大面积的潜伏碳酸盐岩，并且已经有过8次岩溶塌陷的历史记载，因此，今后发生岩溶塌陷的风险也还是相当高的。岩溶塌陷对土地利用方式的限制是易见的，如果建设用地安排不当，塌陷一旦发生，将造成严重的生命和财产的损失，并形成恶劣的社会影响，所以，岩溶塌陷风险也是必须重点考虑的评价参数之一。

武汉市岩土体的地基承载力一般，另外，武汉市地势低平，易受洪涝灾害威胁，因此，岩土体的工程地质脆弱性也是又一个必须重点考虑的评价参数之一。

矿产资源是地质环境系统中重要因素之一，但因为：①缺乏详实资料；②武汉市的矿产并不丰富，矿产资源对土地利用的限制可以忽略。因此，本次评价未将其纳入评价体系当中。

3各评价因子权重的确定

各评价因子的权重系数（即各分项指标相对于土地利用地质环境系统影响敏感性综合指数的重要性）可通过层次分析法来确定，方法如下：

本次权重层次结构模型最顶层相邻的上、下两层分别为A、B，其中A层次为目标层，代表土地利用的地质环境敏感性综合指数，B层次为主因素层，有3个元素Bi（i=1,2,3），分别为：土地利用影响下工程地质脆弱性指数、土地利用影响下地质灾害风险度和土地利用影响下地下水资源污染风险度。以A为目标的有3个元素的判断矩阵为：

地质环境经济论文集.第2辑

式中元素bij表示对于评价目标A而言，要素Bi对于Bj的相对重要性。即：

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Wi是针对评价对象给出的每个因素Bi相对应于A的分值，由聘请的专家打分得到，一般采用1～9级标度判断尺度（表1）。如果相对重要度取值为偶数，则表示两个评价指标的相对重要性介于两个奇数取值之间。

表11—9级标度判断尺度表

矩阵A中的元素满足bij=1/bji。

A中每行所有元素的几何平均值得到向量M=[m1,m2，…，mn]T，其中

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对M作归一化处理，求相对权重向量

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式中： ，为评价因素bi在总评定因素中所起作用大小和所占地位轻重的量度，称为权重。一般规定：

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引入衡量判断矩阵完全一致性指标CI，矩阵A的特征值的近似公式为：

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lmax=max（li），（i=1,2，…，n）。完全一致性检验指数CI

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一般认为CI≤，判断矩阵A有满意的一致性，否则需要重新调整。经计算，最后得出三个参数的权重系数如表2所示。

表2各参数在地质环境敏感性综合指数构成中的权重

4各因子评价参数的等标化

地下水资源污染风险度的等标化

一般认为，地下水天然资源补给模数大的区域，其地下水资源受到污染的风险也较高，因此，地下水资源污染风险度以武汉市地下水天然资源补给模数K[单位：104m3/（a·km2）]为基础，计算方法为：H=K/，其中，H为地下水资源污染风险度；K为地下水天然资源补给模数；则为等标化常数。等标化常数值的设定依据为武汉市地下水天然资源补给模数值的大小分布情况，设定等标化常数值的目的在于将地下水资源污染风险度的参数值归一化到0～10之间，参数值出现大于10的情况也按10计算。

工程地质脆弱性指数的等标化

工程地质脆弱性指数以工程地质承载力为基础，并以汛期是否被淹没作为补充。其计算方法为：E=1/，其中E为工程地质脆弱性指数；M为工程地质承载力（单位：MPa）；则为根据武汉市工程地质承载力实际数据分布情况确定的等标化常数。汛期淹没区域则直接赋值为10。

地质灾害风险度的等标化

地质灾害风险度由于缺乏相关定量化数据，因而以定性判断为基础，并根据经验对其进行赋值（表3）。

表3地质灾害风险度赋值情况及依据

5土地利用的地质环境敏感度评价分区

各参数通过加权平均来转成地质环境质量综合指数。如式（8）所示：

地质环境经济论文集.第2辑

式中：

I——基于土地利用的武汉市地质环境综合指数；

Fi——第i个参数的值；

Wi——第i个参数的权重系数；

n——为参数的个数。

式中Wi为第i个环境因子环境影响的重要性程度；Fi为第i个环境因子环境影响的严重性程度。其中，Wi通过层次分析法确定；Fi则根据各因素的严重程度，以判断为基础，按10分制予以赋值。

确定各参数的权重和分值之后，即可计算得出基于土地利用的地质环境敏感性综合指数值，根据地质环境敏感性综合指数值的离散分布情况，可以划分出武汉市基于土地利用的地质环境敏感度的4级综合分区（表4）。

表4土地利用地质环境系敏感度综合分区标准

6各分区土地利用方式布局建议

地质环境重度敏感区的土地利用方式、布局建议

地质环境重度敏感区是区内的岩溶塌陷高风险区，作为建设用地需要做好地质灾害调查评价及地基处理工作，安排为农业用地、生态建设用地、园地、林地、牧草地，这些土地利用成本要低一些。

地质环境中度敏感区的土地利用方式、布局建议

地质环境中度敏感区是区内的岩溶塌陷较高风险区，在作为建设用地时，应充分做好地质勘查、进行严谨的地质灾害危险性评估，作为重要设施的建设用地特别要注意处理好软弱地基和岩溶塌陷问题，应尽可能安排为一般建设用地、农业用地、生态建设用地、园地、林地、牧草地。

地质环境轻微敏感区的土地利用方式、布局建议

地质环境轻微敏感区总体上来说可以满足一般用地类型的需求，但对于区内不同性质的亚区，存在相应的一些限制，分述如下。

地下水污染高风险亚区

本亚区的主要特征是：地下水污染风险指数值≥10，即本亚区是武汉市地下水资源最重要的补给区。所以，本亚区内的，安排可能造成严重污染的土地利用方式如工矿仓储用地和公共基础设施用地时，应严格按环境要求，三废尽可能达到零排放；作为生态建设用地、生态农业用地最好；若安排其他用地类型，应充分论证对地下水环境的影响。

软弱地基亚区

本亚区特征为：工程地质条件一般或较差，修建建筑物时应作基础处理。因此，建议本亚区以低层建筑用地、农业用地和生态建设用地为主；用作高层建筑用地时，应充分考虑基础处理成本。

隐伏碳酸盐岩分布亚区

本亚区特点为：地下分布有隐伏碳酸盐岩，存在一定的岩溶塌陷风险。因此，在本亚区安排重要建筑时，应对地基进行详细的地质勘查。

地质环境非敏感区的土地利用方式、布局建议

地质环境非敏感区是区内地质环境条件最好的区，工程地质条件良好，不存在岩溶陷风险，地下水污染风险极低，从地质环境条件上来讲，在达到环境质量标准的情况下，可以作为任何类型的用地。

参考文献

[1]潘懋，李铁峰.环境地质学.北京：高等教育出版社，2003.

[2]陆雍森.环境评价.上海：同济大学出版社，1999.

[3]叶文虎，栾胜基.环境质量评价学.北京：高等教育出版社，1994.

[4]许树柏.层次分析法原理.天津：天津大学出版社，1988.

[5]徐菲菲，刘沛林等.风景名胜区规划方案的层次分析法与熵技术评价.地理研究，2004,23（3）.

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