作品介绍
1 设计背景与研究意义
土地“是地表某一地段包括地质、地貌、气候、水文、土壤、植被等多种自然要素在内的自然综合体”。[1]土地资源是人类赖以生存、生产与生活的根基，承载着人类文明数千年来发展的历史。赵亚莉等[4]学者由土地开发的角度出发，认为土地利用强度就是土地利用效率与土地集约利用的程度；土地利用结构，一般指特定区域内土地利用各类型的成分构成与相对数量关系。[2]从土地利用的角度来看，城镇化包括两个方面的过程：一是城镇地域空间的扩展过程；二是城镇内部土地利用结构调整、空间布局优化以及土地利用强度和效益的提高过程。[3]
人类活动不断地影响着土地利用的多样性程度与发展方向，正是土地利用状况在很大程度上反映着区域行使的主要功能及其发展水平，同时又作为客体促进或制约着人类活动。随着全球人口数量的持续增加，人均土地资源占有量不断下降。我国是世界上最大的发展中国家，同时作为世界第一人口大国，与他国相比，我国土地资源具有“绝对数量很大，相对数量极少”的紧迫状况。
我国疆域辽阔，土地资源总量丰富、类型齐全，为农、林、牧等产业活动提供了有利的先决条件。但我国人均土地资源占有量小，且土地资源配置比例存在诸多的不合理之处，主要表现为人均耕地少、未利用地多而开发成本极高或难以为人类所利用，后备用地资源匮乏，特别是人与耕地的矛盾尤为尖锐。[6]数据显示，发达国家的耕地负担为1.8人/公顷，一般发展中国家为4人/公顷，而中国为8人/公顷，[5]足见我国耕地负担之重。尽管我国农业科技发达（主要指袁隆平院士创建的超级杂交稻技术体系），一定程度上实现了某些耕地单位面积的产量最大化，但随着我国建设与发展，非农业用地的占比不断增加，耕地的人口负担只增不减，人地矛盾依旧日趋尖锐。
合理规划与利用土地资源，最大化土地资源配置效益迫在眉睫。因此，在我国城镇化进程中，摒弃随意而相对混乱的土地资源配置，采取合理而相对有序的土地资源规划与利用将会为社会发展带来一定程度上积极的正面影响。探究城镇化进程中土地利用结构的变化模式，已成为地学研究的重点课题。
欲想对我国进行相对有序的土地资源规划与利用，首先要合理地概念化与定量表达“城镇化”与“土地利用结构”。本研究以土地利用强度（Land Use Intensity, LUI）代表城镇化水平，以土地利用结构信息熵（Information Entropy of Land Use Structure, IELUS）反映土地利用结构，并借助计量地学思想与模型探究符合我国国情的城镇化进程中的土地利用结构变化模式。唯有因地制宜地在不同城镇化发展阶段制定合理的土地监管政策，以及适当调整区域土地利用结构，方有可能将区域土地资源潜在价值最大限度地保护与挖掘。
在探究不同城镇化阶段LUI-IELUS变化模式时，本研究最重要的创新思想是以空间换时间。我国幅员辽阔，且是全球最大的发展中国家，数量庞大的县级行政区域兼具不同城镇化的发展阶段，从而以空间构成等效于时间的LUI-IELUS变化体系。研究采用GWR模型对LUI值与IELUS值进行空间性回归分析，基于空间权重矩阵将空间异质性融入回归方程中，探究了不同GWR回归系数所代表的不同城镇化阶段，以及不同城镇化阶段IELUS值随LUI值的定量变化趋势。最终通过研究得出相应结论，并为土地治理与城镇化不同阶段合理的土地资源配置提出一些建议。
图1.1 数据源与作品成果展示模块（一）
2 设计内容与技术路线
2.1 设计内容
本实验的思想基础为以空间换时间，研究采用计量地学思想，地统计学方法。应用的主要领域为地学研究领域、城乡规划建设领域。
研究以基于城镇化为核心的人为规定的权重映射表来对土地进行分类分级，以土地利用强度（Land Use Intensity, LUI）来代表特定县级行政区域（数据处理最小单元）的城镇化发展水平，并以土地利用结构信息熵（Information Entropy of Land Use Structure, IELUS）来代表特定县级行政区域的土地利用有序程度（亦即特定角度的土地利用结构）。
综合利用全国土地利用遥感监测栅格数据与全国县级行政区划矢量数据，结合规定的土地指标数学表达式，借助ArcMap平台已有工具完成我国多年份的LUI值与IELUS值计算，形成中介数据——数据分析的基础，并绘制相应的专题空间分布图与时序变化曲线。最后利用中介数据完成空间自相关分析、非空间性回归分析和空间性回归分析，进而基于分析模型运行的各项输出参数直接或间接得出各项研究基本结论。
本研究最重要的创新点是以空间换时间，借助GWR模型进行了LUI-IELUS回归分析，横向比较了空间性回归与非空间性回归的特点，半定量模拟了简化的城镇化进程中土地演化过程的地类变化与LUI-IELUS变化模式。以空间换时间是指我国辽阔的疆域包含了处于不同城镇化阶段的县级行政区域，表观是LUI-IELUS组合的空间分布差异，却等效于拥有了LUI-IELUS组合在时间轴上的散布。
图2.1 数据源与作品成果展示模块（二）
2.2 技术路线
图2.2 研究采用的技术路线图
图2.2中，蓝色标注的部分将会在ArcMap中实现；红色标注的部分为空间自相关分析，由于ArcMap尚无法完成双变量Moran’s I的分析，我们选择在GeoDa软件中完成双变量Global Moran’s I计算和双变量LISA聚集图的绘制；绿色标注的部分为非空间性回归分析，本研究中采用三次幂最小二乘拟合，选择专注于数理统计分析的SPSS软件完成该项工作。
3 关键技术
3.1 LUCC体系我国土地利用监测遥感数据预处理
1. 栅格融合：原始的栅格数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（https://www.resdc.cn）。下载的数据若是依省分划的，则需要借助Mosaic工具进行栅格影像融合；若下载的数据即为一幅完整的全国土地利用监测遥感数据，则无需进行此步骤；
2. 栅格重分类：土地利用监测源数据的栅格值分类体系为LUCC（Land-Use and Land-Cover Change, LUCC）分类体系，栅格值跨度由11至99不等。为了适应本项研究环境，我们需要依据特定的权重分类体系将不同地类重新划分，此次划分依据自其他学者研究的文献，我团队经过商讨一致决定采用该种土地利用权重分类体系；
3. 栅格非法值修正：经过初步重分类的土地利用栅格数据可能存在极少数非法值，非法值即不在于LUCC体系，亦不在权值分类体系中的栅格值。我们将会采用Map Algebra中的Raster Calculator配合条件执行函数完成非法栅格值的修正。
3.2 携带LUI值与IELUS值的中介数据锻造成型
之所以称为中介数据，是因为此步骤形成的数据具有承上启下的作用。在对原始栅格数据进行重分类并修正非法值后，以我国县级行政区域（本研究中地理处理最小单元）为基本单位计算土地利用强度值（LUI值）与土地利用结构信息熵值（IELUS值）。这里的计算需要前文所述的权值体系与特定的计算公式配合，在过程文档我们将详细说明。当LUI值与IELUS值计算完成后，便标志着实验基本进入数据分析的主线任务。
3.3 基于双变量Moran’s I探究LUI与IELUS的空间聚类特征
1. Global Moran’s I：全局莫兰指数，主要从全国尺度探究LUI与IELUS二指标是否存在空间相关性，从而判断LUI值与IELUS值的具体空间聚类方式：离散模式、随机模式或是聚集模式；
2. LISA聚集图：全局莫兰指数计算的覆盖尺度较大，有可能掩盖局部小尺度下的空间聚类特征，故继全局莫兰指数后我们需要借助局部莫兰指数（Local Moran’s I）进一步分析局部层面LUI与IELUS二指标是否具有空间聚类现象，这一步骤产生的结果则是LISA聚集图。
3.4 基于回归分析探究IELUS随LUI变化模式
1. 非空间性回归分析：非空间性回归分析指不考虑地理学第二定律所表述的空间异质性，亦即忽略空间权重矩阵进行回归分析。本实验中采用的回归方法为三次幂最小二乘法，在全国尺度下生成一个三次函数来拟合IELUS值随LUI值的变化模式；
2. 空间性回归分析：空间性回归分析将空间异质性考虑进回归模型的算法中，即通过设定空间权重矩阵来实现对地理事物间影响贡献的表达。本实验采用的空间性回归方法为地理加权回归（GWR），通过运行GWR模型，将会在每个县级行政区域生成一套回归参数；
3. 城镇化进程中土地演化过程模拟：事实上，复杂的多地类演化过程中LUI-IELUS变化模式是一个高维方程组的问题，超过了我们生活的三维空间所能描述。故我们基于数值分析的思想，采用一定步长描述离散的土地利用变化，综合考虑我国土地利用的实际状况与理论假设，共同模拟出一种城镇化进程中的土地演化，最终以这种半定量的方式模拟出一条LUI-IELUS变化曲线。
3.5 LUI与IELUS的时间序列分析
1. LUI高值区的时间变化规律：LUI高值区，本研究中指的是LUI＞3.7的县级行政区域。我们将会研究LUI高值区的空间分布以及高LUI值县级行政区域数量的时间变化；
2. IELUS高值区的时间变化规律：IELUS高值区，本研究中指的是IELUS＞0.65的县级行政区域。我们将会研究IELUS高值区的空间分布以及高IELUS值县级行政区域数量的时间变化。
图3.1 数据源与作品成果展示模块（三）
3.6 北京、上海、广东土地利用个案简析
主要简单对比分析1990年与2020年北京、上海、广东的土地利用各地类占比变化。
图3.2 数据源与作品成果展示模块（四）
参考文献
[1]孙鸿烈.青藏高原的土地类型及其农业利用评价原则[J].自然资源,1980(02):10-24.
[2]魏世君.基于灰色线性规划的土地利用结构优化研究[J].乡村科技,2018(28):120-121.DOI:10.19345/j.cnki.1674-7909.2018.28.061.
[3]董会和.我国城常化的土约集纸利用响应与调控研究[D].东北师范大学,2015.
[4]赵亚莉,刘友兆,龙开胜.城市土地开发强度变化的生态环境效应[J].中国人口·资源与环境,2014,24(07):23-29.
[5]杨重光.城市的土地问题与对策[J].财贸经济,1988(06):50-52.DOI:10.19795/j.cnki.cn11-1166/f.1988.06.012.
[6]刘彦随.中国土地资源研究进展与发展趋势[J].中国生态农业学报,2013,21(01):127-133.