基于“三生空间”的滇中城市群土地利用空间结构多尺度分析

陈仙春¹, 赵俊三¹, 陈国平²

(1.昆明理工大学 国土资源工程学院, 昆明 650093; 2.昆明冶金高等专科学校 测绘学院, 昆明 650033)

摘 要： “三生空间”功能优化是进行国土空间优化的重要基础，对生态文明建设具有重要意义。以云南省第二次土地调查数据为基础，构建滇中城市群“三生空间”功能分类体系。基于不同的行政尺度，采用不同的计量模型和GIS空间分析方法，对滇中城市的4个州市和42个县区的“三生空间”功能格局分布特征进行了多尺度分析。结果表明：(1) 在市域尺度上，滇中城市的“三生空间”功能结构呈现出多样化和信息熵空间分布中、东部高西部低的现状；集中化程度空间分布整体较低且各地相差不大；优势度整体较高；各州市区位特征不显著。(2) 在县域尺度上，滇中城市的“三生空间”功能结构呈现出多样化和信息熵空间分布东部高，西部低的现状；集中化程度除昆明市主城区外其他各地分布趋近；优势度呈中间低两边高的分布现状。(3) 通过县域与市域尺度的分析对比，揭示了各尺度间“三生空间”功能分布格局的相互关系，实现各尺度间的良性约束和优化配置，为城市群的国土空间功能优化提供了必要的依据。

关键词： 三生空间; 计量模型; 多尺度; 滇中城市群

近年来，随着城市化进程不断加快,人地矛盾越来越突出，人们对国土空间优化研究的需求变得更加迫切。目前，基于“三生空间”的优化研究不断涌现：杨可清等^[1]以长江三角洲地区的“三生空间”土地利用主导功能分类为基础，采用定量分析的方法，对该区域的土地利用转型、时空格局和生态环境效应进行分析，得出生态环境变化与三生用地占比之间的关系；柳冬青等^[2]以流域为基础，从“三生空间”视角，构建了生产、生活适宜且生态重要的三生空间功能评价体系，揭示了甘肃白龙流域的三生空间功能格局分布及其研究时段的变化特征；刘继来等^[3]人以三生空间的内涵与理论为基础，对土地利用功能与类型之间的辩证关系进行分析，构建了以主体功能为导向的三生空间分类与评价体系，揭示了研究时段中国“三生空间”的分布格局及其时空变化特征；党丽娟等^[4]通过对土地利用类型进行功能归类，提出复合型的三生空间功能划分方案，并从定量和结构图示两个方面揭示研究区的三生空间功能变化及空间分异特征；张红旗等^[5]以三生功能为基础，通过先分区再分类的方法，得出各功能类型的分布范围及各类型占国土面积的比例；李广东等^[6]从土地功能、生态系统服务和景观功能综合的视角，以纵横比对比的方法确定主导功能类型，构建了城市生态—生产—生活空间功能分类体系；朱媛媛等^[7]运用GIS，RS和数理统计等现代技术方法，定量划定“三生”的空间范围；于辰等^[8]基于土地整治与“三生空间”功能重构的关系，对农村“三生空间”的演化机制进行分析，并对土地整治模式进行新的划分，提出全面反映二者关系的指标体系。以往的研究大多是基于三生空间分类的基础上进行单一尺度的定量或定性的研究，且研究区多以平原地区为主，地形较为单一，针对西南地区以城市群为基础进行多尺度国土空间功能结构差异的研究涉及较少。基于此，本文以云南省第二次全国土地利用调查分类数据为基础进行重新归类，得到以主体功能为导向的拓展“三生空间”土地利用功能划分方案。以此划分方案为基础，通过不同的计量模型和GIS空间分析的方法对滇中城市群的“三生空间”功能结构特征进行多尺度分析。这对优化滇中城市群国土空间功能具有重要意义。

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首先对于道路桥梁施工图纸进行充分的熟和了解，同时详细的了解伸缩缝施工的操作流程以及需要注意的细节，根据工程施工的实际情况制定出施工方案并报告给相关部分经检查合格之后再进行施工。同时对于施工人员应该明确每一个施工人员的工作任务以及工作责任，将施工中所使用的机械设备进行合理的分配，并对所有设备进行必要的测试，确保可以正常使用，严格对每一道施工工序进行监管，避免出现质量问题。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

滇中城市群位于云南省中东部，东北比邻昭通、六盘水、威宁、水城和兴义市，西连大理州，西南接临沧、西双版纳，北接攀枝花，东南靠文山和红河州。以昆明市为核心，半径约150～200 km，包括昆明市、曲靖市、玉溪市和楚雄彝族自治州4个州市，共42个县(市、区)，国土面积为93 477.43 km²，占全省国土面积的24.4%。滇中城市群地处云贵高原中部，山地较多，海拔在327～4 017 m，相对高差3 690 m，平均海拔约1 848 m，最高海拔位于会泽大海梁子牯牛寨，最低海拔位于小河底河与元江干流交汇处，属于低纬度高原山地季风气候，由于高原面保存较完整，地势起伏和缓；湖盆坝子多，坝区土壤肥沃，并有湖泊河流灌溉之利，气候温和湿润，“四季如春”，是最适宜人类居住的区域之一。

滇中城市群区域是国家重点培育的19个城市群之一，是云南省经济社会最发达、资源禀赋和基础条件最优越、区位优势最显著的区域。随着国家“一带一路”重大战略的实施，其面向南亚东南亚开放的区位优势进一步凸显，迎来了快速发展的战略机遇期，对我国的对外开放和区域协作发展具有重要意义。

1.2 数据来源及处理

(5) “三生空间”功能区位指数。区位指数用来反应研究区各功能类型相对于其高层次区域的相对聚集程度。其表达式为^[17]：

2 研究方法

2.1 国土“三生空间”分类

三生空间分类以国土空间的多功能性为基础，将土地的主体功能作为划分依据，对国土空间进行划分^[9]。本研究以土地利用的多功能性为依据，借鉴张红旗^[7]、程婷^[10]、杨清可^[1]、党丽娟^[4]、白如山^[11]等拟定的“三生空间”功能分类方案，以突出主体功能为分类的目标，建立滇中城市群国土“三生空间”分类与云南省第二次全国土地调查分类土地利用现状衔接关系(表1)。

表1 滇中城市群三生空间分类与土地利用现状分类衔接

2.2 “三生空间”功能结构计量方法

(1) “三生空间”功能多样化指数。采用吉布斯—马丁(Gibbs—Martin)的多样化指数(GM)来衡量滇中城市各功能类型的齐全程度及多样化状况。其表达式为^[12]：

(1)

式中：GM为“三生空间”功能多样化指数；f _i 为第i 种空间功能类型的面积；n 为三生空间二级分类的功能数目。GM的取值范围为[0,1]，GM值越高表示该区域的“三生空间”功能多样化程度越高。其中：0表示该区域仅有一种功能类型，1表示各功能类型在该区域内均匀分布。

根据以上计量方法对滇中城市群市域的“三生空间”功能结构现状(表2)计算相应的指标，计算结果见表3。

I =(A _i -R )/(M -R )

(2)

式中：I 为“三生空间”集中化指数；A _i 为第i 个区域各功能类型的累计百分比之和；M 为集中分布于某一功能时的累计百分比之和；R 是高一层次区域(滇中城市群或各州市)各功能类型的累计百分比之和，是衡量集中化程度高低的基准。

(3) “三生空间”功能信息熵。“三生空间”功能信息熵可以综合反映某一区域在一定时段内各功能类型的变化情况^[14]。反映各功能结构的有序程度，其中有序程度与熵值的大小呈反比，熵越大，有序度越低；反之，有序度越高^[15]。其表达式为：

(3)

式中：H 为“三生空间”功能信息熵；S 为某一区域各功能类型的总面积；S _i 为第i 类功能类型的面积；n 为三生空间功能类型总数。

(4) “三生空间”功能优势度指数。优势度指数是对研究区各功能类型分配程度的度量，是决定研究区功能类型多样化的一个参数，优势度指数与多样化指数呈反比，优势度指数越高，多样性越低。其表达式为^[16]：

H _max=lnn

树立人的尊严。并且,习总书记还强调:“伟大斗争,伟大工程,伟大事业,伟大梦想,紧密联系、相互贯通、相互作用,其中起决定性作用的是党的建设新的伟大工程。确保党……在坚持和发展中国特色社会主义的历史进程中始终成为坚强领导核心。”[6]这就更加说明在发展中国特色社会主义事业中党的领导的重要性,因为只有代表着人民利益的无产阶级政党才能在物化的社会中“不忘初心,牢记使命”,才能坚定自己的“阶级意识”,坚持马克思主义理论在意识形态上的指导地位,坚定社会主义方向,坚持共产主义信仰,才能带领人民走出一条以人为本、和谐发展的康庄大道。

(4)

由表4可以看出，滇中城市群的市域“三生空间”功能区位特征不太显著。其中林地生态空间在楚雄市和玉溪市的区位指数大于1，具有区位意义；牧草生态空间在昆明市和曲靖市的区位指数大于1，在这两个地区具有区位意义；水域生态空间在昆明市和玉溪市的区位指数大于1，具有区位意义，且区位特征明显，原因是这两个地区分别有滇池和抚仙湖；剩余的其他功能空间类型只在昆明市和曲靖市的区位指数大于1，具有区位意义，结果与这两个地区经济较为发达，人口密度较高相一致。

李大头几乎不离身的手提包忘记收起来。那一刻，好奇心战胜了道德、素质、人品等字眼。我迅速地拉开皮包的拉链。我看到的是我们签字的合同。我正要将包拉上，包的夹层里，一张纸的角露出来。我轻轻抽出，是另一张合同，合同上说，施工如若亡人，理赔四十万。甲方是某建筑公司，乙方是李大头。我脑袋轰响。这么说来，我们帮李大头干活，若果死了一个人，他能从死人身上净赚二十万。那合同不但有双方的签名，还盖着公章。我望着那鲜艳的公章，仿佛是我的血在成环形流淌。

本文以云南省第二次全国土地调查缩编数据(2009年)二级分类结果作为研究的基础数据,该数据为研究区的县级数据。根据行政区划图，判别出每个州市所包含的县区，再利用ArcGIS 10.2.2对县级数据进行合并处理，得到研究区域的各市级数据。然后在原基础数据分类的基础上，根据土地利用功能采用ArcGIS 10.2.2对各市、县(区)原始地类进行重新归类，最终得到9项三生空间二级分类结果。

Q _i =(f _i /∑f _i )/(F _i /∑F _i )

(5)

式中：Q _i 是“三生空间”功能区位指数；f _i 是区域内第i 种功能类型的面积；∑f _i 是区域内各功能类型的面积之和；F _i 是高一层次区域(滇中城市或各州市)第i 种功能类型的面积；∑F _i 是高一层次区域各功能类型面积之和。若Q _i <1，则其不具备区位意义，反之，若Q _i ≥1 ，则该功能类型具有区位意义。

结合已有的研究方法^[12,18-19]和滇中城市群的“三生空间”分布特征将研究区划的多样化指数、集中化指数、信息熵及优势度指数划分为低、中低、中高、高4个类型。利用ArcGIS 10.2.2软件空间分析中的自然断裂点聚类法得到滇中城市群市域“三生空间”功能结构的格局分布图(图1)。

研究拍照赚钱的任务定价并设计新的任务定价方案，数据来源于2018年全国大学生数学建模比赛B题附件（任务主要集中在广州市、东菀市和深圳市）．为便于问题研究，假设：（1）所使用的文献和结论都准确可靠；（2）样本容量足够大，样本数据真实可靠，能够反映具体情况；（3）用户选择只与任务位置和任务标价有关，无其他的影响因素；（4）所收集到的统计数据具有一定的代表性．

3 结果与分析

3.1 基于市域尺度的“三生空间”功能的分析

(2) “三生空间”功能集中化指数。采用集中化指数来定量描述研究区三生空间功能类型的集中化程度。指数越大，表明各功能类型集中化程度越高，反之则越低。其表达式为^[13]：

采用与市域“三生空间”功能结构相同的研究方法，计算得到滇中城市群各区县的“三生空间”功能指数见表5，通过ArcGIS 10.2.2的自然断裂点聚类法得到基于县域的滇中城市群“三生空间”功能格局分布图(图2)。

从图中可以看出,自然驳岸边植物群落各项指标得分都高于硬质驳岸边植物群落,尤其在稳定性(B1)和典型性(B2)方面。原因可能是硬质驳岸隔断了植物群落与河道的沟通,水生、湿生植物较少,从而导致群落典型性较低[11]。另一方面硬质化驳岸边植被群落出现了明显的城市化,导致乡土树种比例的下降和物种多样性的降低。

表2 2009年滇中城市群各州(市)空间功能结构 %

表3 滇中城市群市域“三生空间”功能多样化指数、 集中指数、信息熵及优势度指数分析

通过表3和图1可以得出：(1) 从表3和图1A可以看出，滇中城市群的“三生空间”功能结构多样化分布呈现出中、东部高，西部低的格局，其中昆明市的多样化程度最高，高于0.6，说明昆明市的功能类型比较齐全，这与昆明作为云南省省会城市，经济较为发达，各功能类型比较齐全相一致。楚雄州的多样化指数最低，通过各功能结构的细分可以看出楚雄州以林地偏多，占了总面积的66.89，这说明楚雄州的生态环境较好，但土地利用空间功能结构不如其他州协调。(2) 从表3和图1B可以发现，滇中城市群的“三生空间”功能格局集中化程度整体较低且相差不大，主要是因为4个地区均主要以林地生态空间、农业生产空间和其他生态空间为主，功能类型较为单一。(3) 从表3和图1C可以看出，滇中城市群的“三生空间”功能结构信息熵分布呈现出中、东部高，西部低的现状，其中昆明最高，楚雄最低。说明“三生空间”功能越齐全的区域，各功能结构有序程度越低。(4) 从表3和图1D可以看出，研究区整体优势度较高，均大于0.85以上，且呈现出中间低两边高的空间分布格局，其中楚雄州的优势最为明显。(5) 通过区位指数计算公式(5)，得到滇中城市群的市域“三生空间”功能区位指数见表4。

图1 滇中城市群市域“三生空间”格局分布 表4 滇中城市群市域“三生空间”功能区位指数

式中：D 为“三生空间”功能集中化指数；S 为某一区域各功能类型的总面积；S _i 为第i 类功能类型的面积；n 为三生空间功能类型总数。

3.2 基于县域尺度的“三生空间”功能的分析

我国的水法、防洪法、河道管理条例以及一些部门、地方规章，都规定禁止在河道、堤防及其管理范围内种植林木和高秆作物。水法第三十七条规定：禁止在江河、湖泊、水库、运河、渠道内弃置、堆放阻碍行洪的物体和种植阻碍行洪的林木及高秆作物。防洪法第二十二条第二款规定：禁止在行洪河道内种植阻碍行洪的林木和高秆作物。河道管理条例第二十四条规定：在河道管理范围内，禁止修建围堤、阻水渠道、阻水道路；种植高秆农作物、芦苇、杞柳、荻柴和树木（堤防防护林除外）。第二十条规定：有堤防的河道，其管理范围为两岸堤防之间的水域、沙洲、滩地（包括可耕地）、行洪区，两岸堤防及护堤地。

表5 滇中城市群县域“三生空间”功能多样化指数、 集中指数、信息熵及优势度指数分析

图2 滇中城市群县域“三生空间”功能格局分布

通过表5和图2可得出：(1) 基于县域研究区的“三生空间”多样化指数呈现出中间高两边低和东边高于西边的趋势，其中，高多样化主要存在于昆明市主城区和罗平、澄江等10个县区，中高多样化偏多，共15个县区，超过三分之一，而中低多样化和低多样化主要位于研究区西边的楚雄和玉溪。县域多样化分布总体与市域多样化呈现出一致性。(2) 基于县域研究区的“三生空间”集中度呈现出以昆明为中心，两边均匀分布的趋势，其中高集中区位于昆明主城区，东西两边中高、中低、低多样化程度相近。这与基于市域的集中度存在一定的差异。(3) 基于县域研究区的“三生空间”信息熵与多样化呈现出一致性，中间高两边低，其中以中低信息熵居多，共18个县区，主要位于曲靖和玉溪两个州市，而高信息熵仅位于昆明市的主城区，说明滇中城市的“三生空间”功能有序性整体偏高。(4) 基于县域研究区的“三生空间”的优势度水平较高，从优势度指数来看，大部分县区的优势度指数大于1，最高为峨山县，达到1.415 0，最低的是官渡区，为0.429 2。总体来看昆明市的优势水平最低，这与市优势水平相似。(5) 通过区位指数计算公式(5) ，得到滇中城市群的县域“三生空间”功能区位指数见表6。

表6 滇中城市群县域“三生空间”功能区位指数

由表6可以看出，林地生态空间在安宁县、楚雄市、易门县等17个县的区位指数大于1，说明在这些区域具有区位意义；牧草生态空间只存在部分县区，其中只有澄江县、寻甸县等5个县(区)区位指数大于1，具有区位意义；水域生态空间在澄江、江川、西山等15个县(区)的区位指数大于1，且于澄江、江川、西山最为突出，这与行政区范围内有澄江和滇池相关，这与市域区位分析相一致；其他生态空间在易门县、元江县等12地区区位指数大于1，具有区位意义；农业生产空间在呈贡区、澄江县等18个地区的区位指数大于1，具有区位意义；工矿生产空间在官渡区、西山区等19个地区具有区位意义，其中于昆明市4个主城区最为突出，这与这些地区的工业发展相一致；城镇生活空间在盘龙区、五华区等12地区区位指数大于1，具有区位意义，与这些地区的城镇化率较高相一致；农村生活空间在呈贡、澄江等22个地区区位指数大于1，具有区位意义，占据了研究区一半多；其他生活空间在官渡区、五华区等17个地区的区位指数大于1，具有区位意义。从上分析可以发现，林地生态空间、农业生产空间、工矿生产空间、农村生活空间在各地分布较为均匀，聚集程度较高，区位意义比较显著。

4 结 论

(1) 通过市域尺度的计量分析发现，滇中城市的“三生空间”功能结构多样化和信息熵空间分布呈中、东部高西部低的现状；集中化程度空间分布整体较低且相差不大；优势度整体较高，且呈现出中间低两边高的空间分布格局；各州市区位特征不显著。

(2) 基于县域尺度的计量分析发现，滇中城市的“三生空间”功能结构呈现出多样化和信息熵空间分布东部高西部低的现状，其中，高多样化与高信息化主要分布在昆明市主城区，集中化程度除昆明市主城区外其他各地分布趋近；优势度成中间低两边高的分布，其中以昆明市主城区的优势度最低；林地生态空间、农业生产空间、工矿生产空间、农村生活空间各县(区)的区位意义较为显著。

目前关于裂褶多糖生物学活性的研究是基于裂褶菌子实体和深层培养的培养液中提取的SPG展开的，而固体发酵制备的SPG生物学活性尚未明确。我国是农业生产大国，每年产生2 000万余t麦麸和4 000万余t玉米芯，这些资源大部分被作为饲料或者直接废弃、燃烧，造成资源浪费，并对环境造成压力。而采用麦麸和玉米芯等农副产品资源为原料固体发酵生产裂褶多糖，多糖得率高(>9%)，原料成本低廉，经济和社会效益良好[8,9]。因此，采用小麦麸皮和玉米芯等农副产品资源固体发酵生产SPG，将废弃物转化为经济附加值高的多糖产品，具有良好经济和环境效益。

(3) 从市域到县域的多尺度分析，可以得到滇中城市群从整体到局部的“三生空间”空能结构分布信息。基于市域尺度，对滇中城市群的“三生空间”功能特征有一个纵观的了解；基于县域尺度，又能对滇中城市群不同州市的内部“三生空间”功能特征进行详细分析，基于不同的尺度，具有不同的优势。通过市域尺度，能够反映滇中城市群市域之间“三生空间”功能类型分布差异，但在市域内部“三生空间”功能结构被均衡化，无法分析市域内部“三生空间”功能结构差异；通过县域尺度，市域内部“三生空间”功能的均匀分布被打破，反映了滇中城市群县域之间的“三生空间”功能类型分布差异。

(4) 通过不同尺度的分析对比，揭示各尺度间“三生空间”功能分布格局的相互关系，实现各尺度间的良性约束和优化配置，为城市群的国土空间功能优化提供一些必要的依据。

(5) 基于现有数据的限制，县域内部的“三生空间”功能只能被均衡化，无法对其内部的功能分布特征进行深入分析。未来的研究可以从乡(镇)级或村级尺度对滇中城市群进行更深入的分析。

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Analysis of Multi -Scale Spatial Structure of Land Use Based on Ecological -Production -Living Spaces in Urban Agglomeration Area of Central Yunnan

CHEN Xianchun¹, ZHAO Junsan¹, CHEN Guoping²

(1.Faculty of Land and Resource Engineering ,Kunming University of Science and Technology ,Kunming 650093,China ; 2.Geomatics Engineering Faculty ,Kunming Metallurgy College ,Kunming 650033,China )

Abstract :The optimization of the ecological-production-living space function is an important basis for the optimization of land space and is of great significance to the construction of ecological civilization. Based on the second land survey data of Yunnan Province, the functional classification system of ecological-production-living spaces of the urban agglomeration area of central Yunnan was constructed. Based on different administrative scales, different econometric models and GIS spatial analysis methods were used to analyze the distribution characteristics of the ecological-production-living space functional patterns in four cities and 42 counties in central Yunnan. The results show that: (1) on the municipal scale, the functional structure of the ecological-production-living space in the urban area of the urban agglomeration of central Yunnan presents the current situation of diversification and spatial distribution of information entropy in the east and high in the west; the spatial distribution of centralization is generally low and the differences are not significant; the overall degree of dominance is higher, the location characteristics of each city are not significant; (2) on the county scale, the functional structure of the ecological-production-living space in the urban area of the urban agglomeration area of central Yunnan presents high diversification and information entropy of spatial distribution in the east and the low one in the west; the degree of centralization tends to be similar in all areas except the main urban area of Kunming and the distribution of dominance degree is low in the middle area, and high in the fringe areas; (3) through the analysis and comparison of county and city scales, the relationship between the functional distribution patterns of the ecological-production-living between different scales is revealed, and the benign constraints and optimal allocation between the scales are realized, which provides the necessary basis for the optimization of territorial spatial functions of urban agglomerations.

Keywords :ecological-production-living spaces; econometric model; multi-scale; urban agglomeration area of central Yunnan

收稿日期： 2018-11-06

修回日期： 2018-11-26

资助项目： 国家自然资助项目“滇中城市群国土空间格局多尺度演化模拟及优化配置”(41761081)

第一作者： 陈仙春(1993—),女,云南保山人,在读硕士生,主要从事地理信息技术与开发应用。E-mail:1725438482@qq.com

通信作者： 赵俊三(1964—),男,河南邓州人,教授,博士生导师,主要研究方向:GIS/LIS。E-mail:junsanzhao@netease.com

中图分类号： F301.2

文献标识码： A

文章编号： 1005-3409(2019)05-0258-07

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