摘要
粵港澳的各方面差异较大,区域发展不均衡,这为粵港澳大湾区的持续发展带来挑战。
本文采用主成分分析,结合GIS的相关技术,分析了2000年、2015年和2019年的粤港澳大湾区九个城市和2个特别行政区的土地利用效益,探讨影响其土地利用效益的因素,并提出相关建议。
结论表示:粤港澳大湾区总体效益不错、中心城市的效益要高于四周的城市。土地利用与创新创业水平、XX的制度建立与监管、环境保护的力度等息息相关,需要加强经济建设,不断完善社会的产业结构,鼓励创新创业、优化政策落实、大力保护生态环境,从不同的方面制定不同的优化调整策略。
关键词:粤港澳大湾区;主成分分析;GIS
第一章绪论
1.1土地利用效益研究背景
1.1.1研究背景
近些年来,土地的生态环境效益在下降,保护土地的生态环境,提高土地的生态利用,这十分重要。我国城市化进程不断推进,经济增长的态势也十分迅猛,人的居住用地,建设商场用地、工程建设用地这些需求只会不断加大,实际上,我们的土地资源是十分宝贵且有限的,如果没有合理地规划利用,可能会导致经济、社会和生态环境三者之间的效益失去平衡。
1.1.2研究意义
1.1.2.1理论意义
对粤港澳大湾区土地利用效益进行评价研究,可以为其区域的协调发展研提供支持。要坚持节约集约利用土地资源,区域经济发展受土地的约束,研究粤港澳大湾区的土地利用效益可以为提高该地区的经济提供一定的参考。
1.1.2.2实际意义
要学会让人与环境,人与自然之间的关系更加协调,和谐,就要找到让土地能够得到更好的利用的方法,从用地效益方面来讲,要加强土地的集约利用,来切实提高土地使用效率和管理水平。
1.2国内外研究现状
土地资源非常重要,国内学者研究热点方向是土地利用效益。
1.2.1国外研究现状
查阅国外关于土地利用方面的文献,发现对土地利用评价的研究是比较少的,更侧重于对土地管理方面的研究,其研究主要内容如下:
Rohan Bennett 等用实证证明了土地管理是一项公共基础设施,认为对土地的管理需要非政治化,土地管理人员必须扩展和加强评价方法,以便于土地项目管理[1]。
G. Darrel Jenerette 等描述了分布在世界各地的120个城市景观结构变化,认为景观变化的模式与城市增长率和收入有关系[2]。
Jacek Malczewski 基于GIS,首次运用多准则评估程序对墨西哥地区的土地利用适宜性进行评价分析[3]。
Navin Ramankutty等研究了20世纪全球耕地分布的变化,结果表明,发展中国家丧失了人均耕地面积2/3,世界上80%人口依靠低于0.35-2公顷的人均耕地面积生存[4]。
1.2.2国内研究现状
查阅文献得出结论如下:
在土地利用经济效益方面:夏浩等以土地投入和土地产出耦合协调度表征土地经济效益,采用空间变差函数和地理探测器揭示了2005-2014年浙江省土地经济效益的空间格局演化特征[5]。
詹文静等将CO2排放纳入土地利用与生态安全耦合协调评价指标体系,通过测算耦合协调度,分析了中国31个省市区土地利用与生态安全耦合协调度的时空演变规律[6]。
杨清可等探讨了江苏省土地开发与利用效益的空间特征,结果表明1996年-2015年,江苏省利用效益指数从0.459提高至0.596,苏南地区的利用效益较高,苏北地区的宿迁、淮安与盐城等市的利用效益较低[7]。
周磊等[8]、宋成舜等[9]36分别采用熵权TOPSIS法和灰度关联TOPSIS法对指标体系进行评价,然后利用障碍度模型对研究区的土地利用效益以及障碍因子进行了实证分析;宋戈,高楠选取土地利用程度、投入产出水平等五个影响因素反映哈尔滨市土地投入与土地产出的关系,然后采用数据包网络分析法(DEA)实现经济效益定量化[10];
1.3研究思路
本文的研究对象是粤港澳大湾区两个特别行政区和广东的9个城市,在分析其土地利用现状的基础上,采用ArcGIS进行辅助分析,从而提出建议。
本文以粤港澳大湾区两个特别行政区和广东的9个城市为研究对象,在分析粤港澳大湾区两个特别行政区和广东的9个城市土地利用现状的基础上,采用主成分分析并用ArcGIS进行辅助分析,从而提出建议。
第一绪绪论
第二章理论概述
第三章评价体系设计和评价方法选择。
第四章研究区土地利用效益的论证过程,运用ArcGIS软件进行分析,找出影响粤港澳大湾区的九个城市和两个特别行政区的土地利用效益水平的影响因素
第五章总结本文的主要观点,并提出相应的建议
第六章总结,反思在哪些方面还可以改进,提出方案,不断完善,为粤港澳大湾区土地利用提供参考和依据
后面是参考文献和致谢。
1.4技术路线与创新点
提出问题背景与意义
空间分异分析
主成分分析法 GIS分析 评价结果
赋权
应用分析 揭示问题 对策建议
图1.1技术路线图
本文选取2000年、2015年 2020年 进行三年的对比,结合本专业所学的知识,用ArcGIS这个软件进行土地利用效益的分析。
1.5数据来源
经济效益:数据来自前瞻网,各市的统计年鉴。
社会效益:来自各市的统计年鉴。
生态环境效益:《中国城市建设统计年鉴》,《中国城市统计年鉴》,各市的自然资源厅的相关年份的报告,EPS统计数据和中经网数据库。
第二章 土地利用效益概述
在研究土地利用效益之前,首先我们得明白效率、效果和效益它们间的区别是什么,联系又是什么?效益的意思,指的是效果和收益,它反映了人们的投入与所带来的利益之间的关系[11]。
因此在本文,主要探讨粤港澳大湾区九个城市和两个特别行政区的经济效益、社会效益、生态效益。
2.1粤港澳大湾区的情况简介
2.1.1粤港澳大湾区的介绍
粤港澳大湾区(英文名Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area,缩写GBA) 由香港、澳门两个特别行政区和广东省广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门、肇庆九个珠三角城市组成,总面积5.6万平方公里,2018年末总人口已达7000万人,是中国开放程度最高、经济活力最强的区域之一,在国家发展大局中具有重要战略地位[12]。
根据《粤港澳大湾区建设报告(2018)》,大湾区未来建设的四大建设重点有.充分发挥南沙、前海、横琴三大自由贸易区,打造粤港澳自由贸易港,通过自由贸易区、贸易港建设,带动高端资源“引进来”,推动自主创新成果“走出去”[13]。
第三章 土地利用效益评价体系设计
3.1评价指标体系构建
作为衡量粤港澳大湾区土地利用效益高低的指标体系,要有特点、代表性。
3.1.1评价指标体系构建原则
要全面、要可操作、要有层次,跟要系统和全面。
3.1.2评价指标初选与数据来源说明
毕国华等[16]、崔琰[17]从经济效益、社会效益和生态效益3个层面构建了土地利用综合效益评价指标体系。
表3-1
目标层 | 准则层 | 评价因素 | 指标层 | 性质 |
人均地区生产总值(元) | 正效 | |||
土地生产力量水平 | 地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | 正效 | ||
经济效益 | 地均固定资产投资总额(万元/平方公里) | 正效 | ||
地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | 正效 | |||
土地突入投入产出水平 | 地均地方财政一般预算收入(万元) | 正效 | ||
土地 | ||||
利用 | 人口集聚程度 | 人口密度(人/平方公里) | 正效 | |
效益 | 社会效益 | 职工平均工资(元) | 正效 | |
居民生活质量 | 农村居民人均纯收入(元) | 正效 | ||
每万人普通高校在校学生数(人) | 正效 | |||
每万人拥有医疗床位数(张) | 正效 | |||
耕地覆盖率(公顷/平方公里) | 正效 | |||
生态环境
效益 | 生态基础条件 | 建成区绿化覆盖率(%) | 正效 | |
无害化处理能力(吨/日) | 正效 | |||
环境治理水平 | 地均工业废水排放量(万吨/平方公里) | 负效 |
3.1.3评价指标筛选与权重确定
本文利用主成分分析方法确定指标权重。
1.主成分模型
数据选取,选取粤港澳大湾区的九个市和两个特别行政区的十四项指标数据让数据标准化进行描述统计,得到结果进行因子分析,设置完相关选项,得到主成分分析结果关注解释的总方差和成分矩阵计算载荷数计算线性组合当中的系数进行主成分的方差的计算计算线性组合中的系数指标权重归一化权重出现负值用极差法进行运算标
用EXCEL计算出最大值、最小值以及最大值减最小值的结果,有零值出现的情况加上0.01再将EXCEL中得出的结果复制到SPSS当中去,重复步骤【2】到步骤【9】表3-2成分矩阵
指标 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
人均地区生产总值(元) | 0.97 | 0.168 | 0.056 | -0.069 | 0.087 |
地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | 0.967 | 0.216 | 0.010 | 0.046 | -0.028 |
地均固定资产投资总额(万元/平方公里) | 0.922 | 0.289 | 0.175 | -0.106 | 0.132 |
地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | 0.865 | 0.480 | 0.076 | 0.027 | -0.085 |
地均地方财政一般预算收入(万元) | 0.842 | -0.524 | 0.062 | 0.063 | 0.033 |
人口密度(人/平方公里) | -0.741 | 0.218 | 0.088 | 0.273 | 0.313 |
职工平均工资(元) | -0.235 | -0.910 | 0.202 | 0.069 | -0.183 |
农村居民人均纯收入(元) | 0.397 | -0.880 | 0.136 | 0.090 | 0.062 |
每万人普通高校在校学生数(人) | -0.315 | 0.342 | 0.703 | -0.156 | 0.261 |
每万人拥有医疗床位数(张) | -0.233 | 0.463 | 0.693 | -0.193 | -0.405 |
耕地覆盖率(公顷/平方公里) | -0.485 | -0.346 | -0.602 | -0.273 | 0.138 |
建成区绿化覆盖率(%) | -0.536 | 0.163 | -0.58 | -0.406 | 0.311 |
无害化处理能力(吨/日) | -0.144 | 0.193 | 0.151 | 0.894 | 0.244 |
地均工业废水排放量(万吨/平方公里) | -0.473 | 0.322 | -0.214 | 0.162 | -0.712 |
提取方法:主成分分析法a.提取了五个主成分 |
表3-3成分转换矩阵
成分 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
1 | 0.919 | 0.248 | -0.230 | 0.185 | -0.088 |
2 | 0.364 | -0.829 | 0.261 | -0.285 | 0.178 |
3 | 0.131 | 0.351 | 0.907 | 0.087 | 0.170 |
4 | 0.017 | 0.202 | -0.235 | -0.203 | 0.929 |
5 | -0.081 | -0.296 | -0.010 | 0.914 | 0.263 |
提取方法:主成分分析法
旋转方法:凯撒正态化最大方差法 |
表3-4 成分得分系数
指标 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
人均地区生产总值(元) | 0.098 | 0.078 | 0.421 | -0.339 | -0.109 |
地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | 0.207 | -0.057 | 0.042 | -0.092 | 0.023 |
地均固定资产投资总额(万元/平方公里) | -0.031 | 0.323 | -0.044 | 0.037 | 0.007 |
地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | 0.181 | -0.063 | 0.094 | 0.138 | -0.029 |
地均地方财政一般预算收入(万元) | 0.070 | 0.197 | -0.062 | 0.098 | 0.017 |
人口密度(人/平方公里) | 0.182 | -0.003 | -0.022 | -0.021 | 0.028 |
职工平均工资(元) | 0.169 | -0.031 | 0.017 | 0.102 | -0.031 |
农村居民人均纯收入(元) | -0.103 | -0.117 | 0.036 | 0.179 | 0.316 |
每万人普通高校在校学生数(人) | 0.006 | 0.050 | -0078 | 0.040 | 0.768 |
每万人拥有医疗床位数(张) | -0.090 | 0.108 | 0.334 | 0.209 | -0.133 |
耕地覆盖率(公顷/平方公里) | -0.134 | -0.331 | -0.0173 | 0.270 | -0.269 |
建成区绿化覆盖率(%) | -0.006 | 0.070 | -0.082 | -0.684 | -0.043 |
无害化处理能力(吨/日) | -0.121 | 0.347 | 0.016 | -0.075 | -0.025 |
地均工业废水排放量(万吨/平方公里) | 0.021 | -0.074 | 0.415 | 0.235 | 0.034 |
提取方法:主成分分析法
a.提取了五个主成分 |
表3-6
指标 | F1 | F2 | F3 | F4 | F5 |
人均地区生产总值(元) | 0.97 | 0.168 | 0.056 | -0.069 | 0.087 |
地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | 0.967 | 0.216 | 0.01 | 0.046 | -0.028 |
地均固定资产投资总额(万元/平方公里) | 0.922 | 0.289 | 0.175 | -0.106 | 0.132 |
地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | 0.865 | 0.48 | 0.076 | 0.027 | -0.085 |
地均地方财政一般预算收入(万元) | 0.842 | -0.524 | 0.062 | 0.063 | 0.033 |
人口密度(人/平方公里) | -0.741 | 0.218 | 0.088 | 0.273 | 0.313 |
职工平均工资(元) | -0.235 | -0.91 | 0.202 | 0.069 | -0.183 |
农村居民人均纯收入(元) | 0.397 | -0.88 | 0.136 | 0.09 | -0.062 |
每万人普通高校在校学生数(人) | -0.315 | 0.342 | 0.703 | -0.156 | 0.261 |
每万人拥有医疗床位数(张) | -0.233 | 0.463 | 0.693 | -0.139 | -0.405 |
耕地覆盖率(公顷/平方公里) | -0.485 | -0.346 | 0.602 | -0.273 | 0.138 |
建成区绿化覆盖率(%) | -0.536 | 0.163 | -0.58 | -0.406 | 0.311 |
无害化处理能力(吨/日) | -0.144 | 0.193 | 0.151 | 0.894 | 0.244 |
地均工业废水排放量(万吨/平方公里) | -0.473 | 0.322 | -0.214 | 0.162 | -0.712 |
主成分特征根 | 5.865 | 2.931 | 1.853 | 1.219 | 1.084 |
表3-7线性组合中的系数
人均地区生产总值(元) | 0.400532467 | 0.098129904 | 0.041138677 | -0.06249528 | 0.083561189 |
地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | 0.399293707 | 0.126167019 | 0.007346192 | 0.041663522 | -0.02689326 |
地均固定资产投资总额(万元/平方公里) | 0.380712304 | 0.168806799 | 0.128558365 | -0.09600725 | 0.126782494 |
地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | 0.35717586 | 0.280371153 | 0.055831061 | 0.024454676 | -0.08164024 |
地均地方财政一般预算收入(万元) | 0.347678699 | -0.30607184 | 0.045546392 | 0.05706091 | 0.031695623 |
人口密度(人/平方公里) | -0.30597377 | 0.127335232 | 0.064646492 | 0.247263945 | 0.300628186 |
职工平均工资(元) | -0.09703622 | -0.53153698 | 0.148393084 | 0.062495283 | -0.17576664 |
农村居民人均纯收入(元) | 0.163929268 | -0.51401378 | 0.099908215 | 0.081515586 | -0.05954935 |
每万人普通高校在校学生数(人) | -0.13006982 | 0.199764447 | 0.516437316 | -0.14129368 | 0.250683567 |
每万人拥有医疗床位数(张) | -0.09621038 | 0.270441342 | 0.509091124 | -0.12589630 | -0.38899174 |
耕地覆盖率(公顷/平方公里) | -0.20026623 | -0.20230087 | 0.442240774 | -0.24726395 | 0.132545334 |
建成区绿化覆盖率(%) | -0.22132516 | 0.095209371 | -0.42607915 | -0.36772587 | 0.298707239 |
无害化处理能力(吨/日) | -0.05946049 | 0.112732568 | 0.110927503 | 0.809721491 | 0.234355519 |
地均工业废水排放量(万吨/平方公里) | -0.19531120 | 0.188082315 | -0.15720851 | 0.146728055 | -0.68385709 |
主成分的方差 | 41.896 | 62.831 | 76.066 | 84.773 | 92.517 |
表3-8 综合模型中的系数
指标 | 系数 |
人均地区生产总值(元) | 0.161007549 |
地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | 0.156820262 |
地均固定资产投资总额(万元/平方公里) | 0.204768523 |
地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | 0.186003977 |
地均地方财政一般预算收入(万元) | 0.043182279 |
人口密度(人/平方公里) | 0.115746573 |
职工平均工资(元) | -0.175204386 |
农村居民人均纯收入(元) | -0.073781989 |
每万人普通高校在校学生数(人) | 0.202991231 |
每万人拥有医疗床位数(张) | 0.063644158 |
耕地覆盖率(公顷/平方公里) | -0.018551668 |
建成区绿化覆盖率(%) | -0.173083151 |
无害化处理能力(吨/日) | 0.323781176 |
地均工业废水排放量(万吨/平方公里) | -0.189906329 |
表3-9 指标权重
指标 | 权重 |
人均地区生产总值(元) | 0.194590291 |
地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | 0.189529625 |
地均固定资产投资总额(万元/平方公里) | 0.247478871 |
地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | 0.224800441 |
地均地方财政一般预算收入(万元) | 0.052189182 |
人口密度(人/平方公里) | 0.13988884 |
职工平均工资(元) | 0.211748285 |
农村居民人均纯收入(元) | 0.089171339 |
每万人普通高校在校学生数(人) | 0.245330874 |
每万人拥有医疗床位数(张) | 0.076918972 |
耕地覆盖率(公顷/平方公里) | 0.02242115 |
建成区绿化覆盖率(%) | 0.209184606 |
无害化处理能力(吨/日) | 0.391315026 |
地均工业废水排放量(万吨/平方公里) | 0.22951674 |
主成分结果表3-10土地利用效益指标评价体系
目标层 | 准则层 | 指标层 | 代号 | 性质 | 归一化权重 | |||||
人均地区生产值(元) | E1 | 正效 | 0.1946 | |||||||
地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | E2 | 正效 | 0.1895 | |||||||
经济效益 | 地均固定资产投资额(万元/平方公里) | E3 | 正效 | 0.2475 | ||||||
地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | E4 | 正效 | 0.2248 | |||||||
地均地方财政一般预算收入(万元) | E5 | 正效 | 0.0521 | |||||||
人口密度 | S1 | 正效 | 0.1399 | |||||||
土地 | 职工平均工资 | S2 | 正效 | 0.2117 | ||||||
利用 | 社会效益 | 农村居民纯收入 | S3 | 正效 | 0.0891 | |||||
效益 | 每万人普通高校在校学生数 | S4 | 正效 | 0.2453 | ||||||
每万人拥有医疗床位数 | S5 | 正效 | 0,0769 | |||||||
耕读覆盖率 | E1 | 正效 | 0.0224 | |||||||
生态 | 建成区绿化覆盖率 | E2 | 正效 | 0.2091 | ||||||
环境 | 无害化处理能力 | E3 | 正效 | 0.3913 | ||||||
效益 | 地均工业废水排放量 | E4 | 负效 | 0.2295 | ||||||
表3-11 评价权重排序图 | ||||||||||
指标 | 权重 | 指标 | 权重 | |||||||
1.无害化处理能力 | 0.3913 | 10.人口密度(人/平方公里) | 0.1400 | |||||||
2.地均固定资产投资额(万元/平方公里) | 0.2474 | 11.农村居民人均纯收入(元) | 0.0891 | |||||||
3.每万人普通高校在校学生数(人) | 0.2453 | 12.每万人拥有医疗床位数(张) | 0.0769 | |||||||
4.地均工业废水排放量(万吨/平方公里) | 0.2295 | 13.地均地方财政一般预算收入(万元) | 0.0521 | |||||||
5.地均社会消费品零售总额(万元/平方公里) | 0.2248 | 14.耕地覆盖率(公顷/平方公里) | 0.0224 | |||||||
6.职工平均工资(元) | 0.2117 | |||||||||
7.建成区绿化覆盖率(%) | 0.2091 | |||||||||
8.人均地区生产总值(元) | 0.1946 | |||||||||
9.地均规模以上工业增加值(万元/平方公里) | 0.1895 |
3.2评价方法选择和介绍
3.2.1评价模型选择
表3-12土地利用效益评价方法比较
评价模型 | 优点 | 不足 | |
层次分析法 | 减少主观定权的偏差 | 选择的判断矩阵不同
评价结果也可能不同 | |
模糊评价法 | 具备定性问题定量化的能力 | 评价不够全面
容易忽略次要因素 | |
基于GIS和RS
技术评价 | 搜集资料速度迅速 | 遥感影像的价格昂贵 | |
人工神经网络 | 有极强的运算能力
和非线性映射能力 | 黑匣子问题
耗费时间,耗费精力 |
注:表中内容整理所得
3.2.2评价模型的介绍
表3-13GIS评价模型介绍
GIS功能 | 应用方向 | 主要内容 |
空间分析功能,结合数据统计软件及相关预测模型 | 城市土地变化 | 城市土地利用变化定量分析、时空分析和动态过程分析 |
空降分析功能,将评价因子数字化,形成有效因子空间分布特征图 | 城市土地利用
评价及规划 | 城市土地利用生态安全评价、生态适宜性评价、综合效益评价以及三维定量评价等 |
提取功能、空间分析功能并结合相关模型 | 城市土地利用
扩展及演变 | 城市土地利用扩展状况、时空演变特征及驱动因素分析 |
基于GIS技术、采用模型并选取相关指标,通过分析统计,从不同角度分析 | 城市土地利用结构 | 城市土地利用空间结构分析 |
第四章 论证过程
第四章是利用GIS对粤港澳大湾区土地利用效益进行评价模型的基础上,以2000年、2015年、2019年作为时间点,对粤港澳大湾区土地利用效益水平对研究区进行分类分析,对制约粤港澳大湾区土地利用效益的主要影响因素进行分析。
4.1研究区概况和土地利用现状
4.1.1 研究区概况
1.研究区基本情况
(1)研究区地理概况
图4.1研究区地理位置示意图
研究区社会经济概况表4-1研究区社会经济指标
城市 | GDP
(亿元) | 人均GDP
(元) | 人口
(万人) | 人口密度
(人/平方公里) | 城镇化率
(%) |
广州 | 23628.6 | 156427 | 1530.59 | 6141.4 | 86.46 |
深圳 | 26927.09 | 203489 | 1343.88 | 6727.91 | 100.00 |
珠海 | 3481.94 | 175533.19 | 202.37 | 3931.91 | 90.72 |
佛山 | 10751.02 | 133849.89 | 815.86 | 3447.69 | 95.00 |
惠州 | 4177.41 | 86043.48 | 488 | 2166.38 | 72.12 |
东莞 | 9482.5 | 112507 | 846.85 | 3886.38 | 92.10 |
中山 | 3101.1 | 92708.52 | 338 | 3606.9 | 88.40 |
江门 | 3146.64 | 68194.04 | 463 | 2247.17 | 66.71 |
肇庆 | 2248.8 | 53935.89 | 418.71 | 2045.48 | 48.63 |
香港 | 25200 | 340117 | 742.887 | 6779 | 100.00 |
澳门 | 3751 | 558560.8 | 68.31 | 22065 | 100.00 |
从2019年的五项经济指标来看,GDP最高的是深圳的26927.09亿元,肇庆的GDP最低,是2248.8亿元;为澳门558560.8亿元,人均GDP最高,人均肇庆的GDP最低为53935.89亿元;人口密度最低的是肇庆,为2045.4人/平方公里;在城镇化率这方面,最高的是深圳、香港和澳门,为100%,最低的是肇庆,为48.63%。从这些数据可以看出,在本研究区域内的社会经济发展水平有较为显著的区域差异。
4.2Arcmap的图
4.2.1经济效益图
(1)人口数量图
图4.6
可以从上图看出,基本每一个城市的人口数量都是在增长的,而广州市2019年的人口数量降低了。2000年和2015年人口数量最密集的是佛山、广东、深圳、香港,其次人口数量较多的是肇庆、江门、中山、惠州,澳门的人口数量于2000年、2015年、2019年处于最低。
(2)GDP数量图
2000年GDP的各市的GDP数量差别不大,但随着社会的发展,科技的进步,香港特别行政区,深圳市、广州市、珠海市、东莞市的GDP总量在2019年有了明显的提升。但像肇庆市、惠州市、江门市、中山市等还需要努力提升经济效益和水平,以达到发展的平衡。
(3)地均规模以上工业增加值
2000年,肇庆、江门、惠州的地均规模以上工业增加值较低, 深圳、澳门规模以上工业增加值较高,2015年肇庆市的地均规模以上工业增加值较低,深圳、澳门特别行政区的地均规模以上工业增加值较高;2019年,深圳的规模以上工业增加值较高,这说明深圳的工业发展的前景还是不错的。
(4)地均固定资产投资值
香港2000年、2015年和2019年的地均固定资产投资值相比其他城市的投资值是排在前面的,而肇庆、惠州、江门的地均固定资产投资值是排在较为靠后的位置。
(5)社会消费品零售总额
从总体来看,肇庆市、江门市、惠州市的社会消费品零售总额在2000年、2015年、2019年都是处于一个比较低的位置,而像广州、深圳、香港特别行政区的社会消费品零售总额,在2000年、2015年、2019年都是处于一个较高的位置。
图 4.22
地均地方财政一般预算收入从图中可以了解到,所有区域的地方财政一般预算收入是不断增加的,其中2000年的地均地方财政一般预算收入是非常少的,而2019年澳门特别行政区和深圳的地均地方财政一般预算收入要远高于其他区域。
4.2.2社会效益图
(1)人口密度
澳门特别行政区的人口密度在 2000年、2015年、2019年的人口密度一直处于最多的位置,主要原因是,图4.26区域面积太小。区域颜色越深,表示人口密度越大,2019年的圈越大、区域颜色越深,同样也表示人口密度大,肇庆和广州在2000年的人口密集程度大于其他城市。人口密度在2015年较大的是澳门、香港、深圳。
职工平均工资从总体趋势来说,粤港澳大湾区的九个市和两个特别行政区的平均工资都是在递增的,澳门特别行政区的职工的平均工资在2019年最高,香港特别行政区的2019年职工平均工资较高。
(3)农村居民人均纯收入
2015年,农村居民人均纯收入较低的是肇庆、中山、广州、江门。
(4)每万人普通高校在校学生数
2000年广州市和,东莞市的数量最少;2015年,珠海市、澳门特别行政区的每万人高校在校学生数较多,而佛山2019年珠海市和澳门特别行政区的每万人高校在校学生数较多,而江门、惠州、深圳的每万人高校在校学生数较少。
(5)每万人拥有医疗床位数图
肇庆、惠州2000年的每万人拥有医疗床位数较少;珠海市2015年每万人拥有医疗床位数较少,2019年江门市的每万人拥有医疗床位数最少。
4.2.3生态环境效益图
(1)耕地覆盖率
(2)建成区绿化覆盖率
从整体上来说耕地覆盖率是在缓慢减少的,而该研究区域的建成区绿化覆盖率是在逐步上升的。
无害化处理能力
广州市的无害化处理能力在2000年、2015年、2019年都排在前面,像香港特别行政区、澳门特别行政区和肇庆的无害化处理能力较弱,排在靠后的位置。
地均工业废水排放量
由图可知,工业废水排放量最多的区域是广州市,珠海市、澳门特别行政区、香港特别行政区的工业废水排放量小。
图4.45
4.3粤港澳大湾区土地利用效益影响因素分析
对于肇庆市来说,影响因素是无害化处理能力,对于佛山市来说,影响因素是人口密度;对于东莞市来说,影响因素是;对于惠州市来说,影响因素是人均生产值,社会消费品零售总额、耕地覆盖率;对于中山市来说,影响因素是地方财政一般收入;对于江门市来说,影响因素是每普通高校在校学生数和拥有的医疗床位数;对于广州市来说,影响因素是地均工业废水排放量;对于深圳市来说,影响因素是工业废水排放量;对于珠海市来说,影响因素是拥有的医疗床位数;对于香港特别行政区来说,影响因素是建成区绿化覆盖率;对于澳门特别行政区来说影响因素是无害化处理能力。
第五章 论证结论
结果表示,在2000年、2015年、2017年这三个年份之间,粤港澳大湾区的九个城市和两个特别行政区的土地利用效益还是有较大的差异的,评价水平较高的区域是广州、深圳、珠海、佛山、东莞的土地利用效益较低的区域是惠州、中山、江门、肇庆的,而香港、澳门土地利用效益的水平处于中等[20]。
5.1主要结论
到2019年,粤港澳大湾区的9个城市和2两个特别行政区在经济、社会、生态环境方面都有相应的改善和提高,因此具体分析粤港澳大湾区的9个城市和2两个特别行政区的来自经济、社会和生态环境的土地效益,能够更加清楚地了解目前的发展情况,结合《粤港澳大湾区发展规划纲要》,对地区的土地利用起一定的指导作用。增加人们对其土地利用效益的效率化、合理化、多元化等方面的思考。
实际上,人们的居住用地的面积是在不断上升的,而耕地的面积是在不断减少的,这种情况是城市建设现代化进程所带来的影响;工业的废水排放量2019年跟2000年比起来还是上升了不少,这会增加环境问题上处理的负担,这可以看出,工业化在逐步发展,对工业对环境的影响。我国每年的人口数量是在增长的,总的人口基数较大,有关农业的用地随着对土地的气态开发利用,日益减少。所以,想增加我们有限的土地资源的利用效益,就需要马上行动起来。
5.2对策建议
(1)走区域制度需要不断加强区域间的沟通交流,推进互利共赢的合作。粤港澳大湾区的9市和2个特别行政区,即香港和澳门是有关联的,所以要加强协作体制的联合,以保证广东省、香港和澳门之间人力、资金、物流、技术和信息的有效交流。
(2)合理规划发展,在未来要合理根据城市的发展、定位以及城市间的连接特点,发挥城市的特色产业。
(3)优化创新生态环境,粤港澳大湾区今后发展的主要驱动力是创新,所以要加强创新。
(4)打造“优质生活圈”,除了经济发展机会外,还需要打造“优质生活圈”,需要增加交通的便利程度,对提高土地的经济效益、社会效益、生态环境效益都有很大的帮助。
(5)持续对外开放,加强大湾区经济建设,要合理利用土地,加强土地利用的集约化程度。
第六章 总结
本文难免会有些许差错。本文还需要深挖一些研究内容和理念以及相关的研究方法,但由于学术能力上还是存在不足,知识领域不够广泛,知识深度领略不够到位,还需要继续学习,不断进步。
土地利用效益的指标体系评价结果是受评价指标的选取和数据获取渠道的准确性、数据的精确程度影响的。本文选取的评价指标从数量上来说并不是特别充足,但足够具有代表性,要想更完整地评价某地的土地利用效益还需要增加指标的多样化。本文有些数据是经过前几年推算得出的结论,可能存在一定的误差,因为统计的单位不同,要将其转化成相同的单位,在这过程中可能造成数据的波动,影响精确性,但已经尽量做到将误差减少。
关于应用的评价模型有很多,想要使评价结果更精确,分析更让人觉得信服,可以采用遗传算法优化BP神经网络。
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致 谢
从金秋十月走到初夏蝉鸣,如今,终于能道一句圆满。
“饮起流者思其源,学其成时念吾师”,首先,对我的指导老师,致以最深的感谢,在我对论文选题迷茫时,用循循善诱的教诲让我明确目标,确定方向,在我不了解相关概念和知识时,耐心地同我解释,我恍然大悟。
其次我还要感谢南京大学金陵学院城市与土木工程学院的老师等,谢谢你们在我的学生工作上对我的帮助和指导,同时也要感谢辅导员们在学习、生活、学生工作等方面对我真切的关心和照顾。
还要感谢专业课,辅修课的老师们,正是有了你们指导,我才能在这几年的学习过程中更好地吸收专业知识、迅速提升学习能力。
同时也要感谢地信班的诸位同学,在各位同学的齐心协力下,我们始终拥有一个用心向上的学习氛围,也谢谢你们积极配合我这个班长的工作包容、鼓励我,能在这样的团队中度过,是我莫大的荣幸。
接下来,要感谢我的父母,做我坚强的后盾,支持我,给我鼓励,让我依靠。
由于本论文的水平有限,本文中一些看法和总结有不足,请老师和专家们指正。
最后,向进行审阅的各位老师表示衷心的感谢。
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