广东省土地利用阶段特征及动态研究框架探讨
蒋 超1，龚建周1，陈晓越1，孙家仁2
（1.广州大学地理科学学院，广东 广州 510006；2.环境保护部华南环境科学研究所，广东 广州 510655）
摘 要： 【目的】基于长时序土地利用历史数据，解析工业化和城镇化持续发展大背景下广东省土地利用结构的变化与转型特征。【方法】借助景观格局指数与ArcGIS分析方法，采用结构多样性、集中度分析从类型与数量刻画土地利用结构变化，弥补均匀时序间隔忽视阶段结构共性的不足，探讨广东省改革开放35年来土地利用数量结构、配置，时段转移与特征，主要社会经济驱动力转变。【结果】近35年广东省土地利用组合以“林地+水田”为主，地类结构阶段变化具有明显时间节点（1990、1995、2000年）；据节点划分时序对各阶段地类转移特征、网格化空间综合动态度动态度进行分析，驱动因子显示常住人口数与地区生产总值（GDP）为核心驱动力；土地动态监测可深入研究城乡转型背景下人类活动与土地利用的耦合关系，破解社会发展与土地利用之间的“困局”。【结论】地域土地利用动态监测研究需从阶段性、多样性、复杂性视角下认识，揭示了城市化进程中广东省改革开放以来长时序土地利用数量结构、配置演变阶段性特征，对进一步探讨人地耦合关系具有一定参考价值。
关键词： 广东省；土地利用结构；阶段特征；社会经济驱动；动态特征研究
【研究意义】土地利用结构指一定区域内各类用地的数量结构和空间格局，其变化过程在时序上呈现非线性，具有不规则、复杂性特征，但基于长时间序列短时间间隔的土地利用类型变化特征研究较少，应加强阶段变化的新规律及机制异同的对比研究［1］，动态监测社会经济发展差异下土地利用结构的响应，可全面诠释人类社会活动与土地利用的关系［2-4］。
【前人研究进展】针对土地利用结构研究主要集中在动态变化分析、布局优化、未来情景预测、效益评价、土地利用变化影响因素或驱动力分析，以及土地利用结构与产业结构、生态服务价值、社会经济等相关分析等方面，其中对土地利用结构变化与驱动力的分析，侧重对研究区驱动力整体和宏观的分析［5-9］。研究者通过对我国土地利用政策回顾，指出1980年代乡镇企业高速发展、一系列加速城镇化的举措，出现占用耕地，耕地资源规模不断下降的现象。1990年代工业园区开发与住房分配货币化“双轮”驱动，房地产热与开发区热开始浮现，我国又出现第二次建设用地增长热潮［10］，城镇化过程中社会经济演变造就了阶段性、复杂的土地利用形态与格局［2］。【本研究切入点】土地利用结构显性特征转型主要包括土地类型变化、地类间数量变化［3］，采用结构多样性、集中度分析可从类型与数量刻画土地利用结构变化，弥补均匀时序间隔忽视阶段结构共性的不足［12-13］，以此划分结构变化节点，使研究时段具有结构共性。省域尺度土地利用转型研究多集中于对宏观信息揭示，如地类组合、类型转化、结构特征、生态状况等，网格化较大行政区土地利用斑块可有效挖掘遥感LUCC的信息，更客观、精确刻画土地利用及转型的空间特征［11-12］。
【拟解决的关键问题】本研究以城市化速度位于全国前列的广东省为例，探讨广东省近35年内土地利用结构演变以及阶段性新特征，探究主要社会经济驱动机制，细化土地利用变化规律；并尝试进行城乡转型背景下土地动态监测、机制解析与效应评估以及合理管控等研究内容的框架讨论。研究成果有利于诠释城乡转型背景下人类活动与土地利用的耦合关系，为新型城镇化建设中土地资源科学管控提供参考依据。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
广东省位于中国大陆南部（20°09′～25°31′N，109°41′～117°17′E），全省陆地面积约17.83万km2，下辖21个地级市，属低纬度热带亚热带区域，年平均气温22.3℃，年平均降水量1 300～2 500 mm。2018年末，全省常住人口1.12亿人，人口密度627人/km2，远高于全国人口密度145人/km2；地区生产总值9.73万亿元，已连续30年居全国第一位，足以可见广东省经济水平高，人多地少、人地矛盾突出。
从表4可以看出，处理红香芋平均每株产商品子芋、单子芋重都得到了相应提高，每公顷产量提高了261 kg，提高了19.5%。
建立起一支长期扎根基层、热爱统战、善于创新的干部队伍，必须建立基层统战工作嘉奖激励机制，真正做到用事业留人、用事业成就感留人，为基层统战工作持续健康发展提供人才保障。
1.2 数据来源
研究所需土地利用矢量数据（1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015年）由中国科学院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn/Default.aspx）提供，该数据以美国陆地卫星Landsat遥感影像数据作为信息源，通过人工目视解译获取；辅助图件为最新的2015年广东省市域行政区划图；根据《广东省统计年鉴（1980-2017年）》整理出广东省各市社会经济驱动力因子数据。
②没有防洪库容或者防洪库容小的水库可以先蓄水，防洪库容大的水库后蓄水。这样可以减小流域发生洪灾的风险，错开蓄水时间，将汛后来水主要供具有较大防洪库容的水库蓄水。
1.3 研究方法
1.3.1 土地利用结构多样性和集中度分析 从多样性和集中度两个方面，分别探讨土地利用结构的复杂性和配置的均匀程度。其中，多样性指数用于探测系统结构的丰富程度以及结构复杂程度；相对而言，集中度则揭示主要土地利用类型对整个研究区的控制程度［13-14］。由于单一指数应用的局限性，为充分地分析研究区土地利用结构复杂程度和集中程度，分别选取Shannon多样性指数（SHDI ）、吉布斯·马丁多样化指数（GMi ）、优势度（Di ）和均匀度（Ei ）4个指数［14］。各指数计算公式为：
其次，对于“合作”的高度重视也是国际教育界关于教师专业成长的又一共识．如舒尔曼就曾明确指出：“对一个单独工作的老师来说要想知道他的教是否已经完成是很艰难的．”“教师的智慧是孤独而静默的，作为教师，我们事实上能够在我们的所作所为上变得更加聪明，但是由于我们在孤立的氛围中工作，使得我们难以清晰地表明我们知道的和从他人那里分享而来的智慧．由于我们的工作习惯和条件如此缺乏反思性，以至我们几乎遗忘了我们在实践过程中对成果和做法的一些深思．”[5]中国教师的相关实践也可被看成在这一方面提供了直接的范例．
式中，Pi 为第i 种土地利用类型的面积占研究区总面积的比例，n 为土地利用类型数（本研究n =7）。SHDI ≥ 0，其值越大，说明土地类型数量越多，或者各类型土地利用的面积相差越小，土地利用数量配置趋于均衡。
（2）1990—1995年，明显的阶段特征是各土地利用类型都有较大比例的土地转移为其他地类（表3），除林地保留92.1·2%外，其余地类保留比例都小于80%，如未利用地、工矿居民用地、水田、水域和草地保留原来地类的面积比分别为79.99%、76.14%、72.66%、72.43% 和 71.27%；旱地的保留比例最小，仅61.51%。从转移地类来源看，增加的工矿居民用地主要来源于水田、旱地、林地、水域和草地，面积分别为1 499.8、935.2、706.0、546.0、93.4 km2；转入的未利用土地只有10 km2。
1.3.2 土地利用类型转换及强度分析 （1）土地利用转移矩阵。土地利用转移矩阵是研究土地利用类型间相互转化的数量、方向定量研究的主要方法，全面显示区域土地利用变化的细节特征［3］。数学表达式为：
（3）优势度指数
式中，Pi 为第i 种土地利用类型的面积比例。
（4）均匀度指数
式(6)中：σd1为第1层的噪声估计，该阈值规则只需要对第一层的噪声进行估计，大大节省了阈值去噪过程中计算阈值的时间，同时只要挑拣相宜的阈值处理公式，该阈值选取方法的去噪质量将高于其它方法.
式中，Ei 表征各类土地利用类型的分配均匀程度，其值越大，表明研究区土地利用类型分布越均匀。
式中，0＜GMi ＜1，其值越大，表明土地利用结构越复杂；反之，GMi 值越小，则土地利用结构越简单；若GMi 为0或1，即意味着研究区只一种地类或各种地类的面积均相等。
2.1.2 土地利用数量结构变化 面积总体持续增加的是工矿用地和填海土地，说明城市呈扩张之势，并一定程度侵占海域资源；比较特殊的是2000年，工矿用地面积减少，曲线出现一个“V”型谷（4.79%）；除1980—1990年，其余各年份基本都有填海造地，表现为1995—2015年，填海土地面积持续增加（0.11%～0.41%）。
（1）Shannon多样性指数
174.6和1 354.3 km2，总转入面积为4 874.6 km2，超过前几个时段（按时段由远及近，分别为1 024.6、3 790.3、2 040.4 km2）。
式中，Ks 为研究期内土地利用综合动态度，即土地利用类型面积年综合变化情况；uai 、ubi 分别为研究初期、末期某土地利用类型面积；n 为土地利用类型数；T 为研究时段长，本研究以年作为度量单位。
网格化土地利用动态度可有效挖掘基于遥感LUCC的信息，更客观、精确刻画土地利用及转型的空间特征，将网格大小设为10 km×10 km［12］，共划分为2044个均匀网格，利用ArcGIS软件计算网格动态度。反距离空间插值适用于样点均匀分布、密集程度足以反映局部差异的样点数据集，可利用反距离空间插值将网格综合动态度数据面状化［15］。
近日，闵行区吴泾镇开展2019年燃油燃气锅炉低氮燃烧改造推进会。会上，闵行区环保局对推进企业燃油燃气锅炉低氮燃烧改造工作进行了解读，阐明了锅炉改造的基本情况、改造方向及锅炉改造工作的必要性。并要求企业改造过程中做好台账记录，关注改造设计细节。镇相关负责人对锅炉改造专项支持资金申报流程、标准和注意事项等进行了说明，并同与会人员进行了深入交流讨论。
1.3.3 主成分分析法 随着社会经济快速发展，追求比较经济福利成为土地利用变化的重要驱动力［16-17］。自我国改革开放以来，人类活动对土地利用变化的驱动力已远远超过自然因素［18］。因此，基于社会经济导向的土地利用变化驱动分析，有利于宏观配置区域有限的土地资源。
主成分分析属于因子分析方法的一种，是用少数几个（较少几个因子）反映原始资料的大部分信息的统计学方法［19］。主成分分析法包括以下几个步骤：首先，初步选定变量，检验是否所有指标变量都适合进行因子分析，最后构建主成分分析的指标体系；其次，将所有指标的若干组变量进行线性变量，转换成另一组因子变量；然后，利用旋转提高因子的解释能力；最后，计算因子得分，或几个因子的综合得分。
本研究基于社会经济导向的土地利用变化驱动因子分析，在SPSS软件平台，利用主成分模型构造因子变量，借用文献对社会经济因素内涵的界定［20］，从人口、经济发展、人民生活和空间扩张等4个方面，选取9个指标，主成分分析的指标体系见表1。
表1 广东省土地利用变化驱动力指标体系
Table 1 Driving force index system of land-use change in Guangdong Province
2 结果与分析
2.1 土地利用数量结构及变化特征
研究区1980—2015年各土地利用类型面积及比例统计见图1，可以看出近35年来广东省土地利用类型变化特征如下：
木犀草素·4，4′-联吡啶药物共晶对小鼠巨噬细胞RAW264.7的抗炎作用研究 ……………………………… 刘立新等（5）：602
图1 1980—2015年广东省各类土地利用类型的面积比例变化曲线
Fig.1 Area-ratio variation curve of various land use types in Guangdong Proviince from 1980 to 2015
Ind/Min/Res代表工业和矿业用地（industrial and mining land）、居民区（residential area）.
Ind/Min/Res represent industrial land, mining land and residential area
2.1.1 土地利用数量结构 林地是广东省陆域占绝对优势的土地利用类型，占总陆地面积的59.67%～61.08%；其次，水田和旱地面积占比分别14.23%～16.43%和8.56%～10.63%；工矿居民、水域和草地三类土地利用类型的面积占比都在10%以内（3.38%～7.24%）；未利用土地面积比例为0.07%～0.17%；研究区有0.11%～0.41%比例的填海土地。
式中，S 为土地利用转移矩阵；n 为土地利用类型数。
水田、旱地和草地面积保持持续下降的趋势，其中水田减少面积最显著，占比达2.2%；旱地至1995年减少最大，曲线出现大的“V”型谷（8.56%）；在同一时间节点，草地曲线出现较大的倒“V”型峰（5.09%）。林地、未利用地呈先增后减的变化特征，曲线变化的拐点在1995年。除1995年，未利用土地面积占比为0.17%，其余年份里，其面积比例基本都在0.07%～0.08%。
2.2 土地利用数量配置及变化特征
为进一步研究土地利用数量配置变化特征，分别选用土地利用多样性（GMi ）、Shannon多样性指数（SHDI ）、均匀度（Ei ）和优势度（Di ）共4个指数，将指数值绘制成曲线图2。
从研究的始末端看，GMi 、Ei 和SHDI 值都增加，Di 值减少，说明广东省的土地利用数量配置呈多样性增大、均匀度和稳定性提高、优势度减小的特征。尽管如此，从各时间节点的变化来看，土地利用数量结构与配置情况则呈现分段变化的特征。
图2 广东省土地利用数量配置变化特征
Fig.2 Characteristics of land use quantitative allocation change in Guangdong Province
GMi : 土地利用多样性指数，SHDI: Shannon多样性指数，Ei : 土地利用均匀度，Di :土地利用优势度
GMi : Gibbs-Martin diversity index, SHDI:Shannon diversity index, Ei : Land use evenness, Di : Land use dominance
GMi 和Ei 两指数曲线均呈现左偏“U”型变化，即先减（1980—1995年）后增（1995—2015年），说明广东省各土地利用面积的分配曾一度呈现非均匀化程度增加、配置简化和稳定性低的趋势，以1995年为节点，之后则呈现分配更均匀、结构更复杂和稳定性更高的趋势。
优势度曲线（Di ）以1990年为拐点，呈现左偏的倒“V”型，表现为前一段时间（1980—1990年）内，土地利用配置的优势度增加，之后（1990—2015年）则减少。与之对应，Shannon多样性指数（SHDI ）、多样性指数（GMi ）类似正“V”型变化，发生变化的时间节点分别是1990、1995年。
综上可知，土地利用数量结构与配置情况呈现分段变化的特征，时间节点分别为1990、1995和2000年，为此后文分别探讨几个不同时段内土地利用变化特征。
“田同志，杨连长叫你去开会。”几天后，那个送水男兵站在门口喊。田志芳这些天吃了睡，睡了吃，体力已恢复得不错。只是她不敢再轻易洗手脸，没水是其次，关键是洗一次就难受一次，脸上的皮，手腿上的皮，一抓白屑直掉。她顾不上干净漂亮了，猛看起来，她和男兵没太大区别，只是还白皙着。
地形数据建模包括构建出海图上出现的岛屿、暗礁和陆地等，必须使用IWRAP MKII软件自带的多边形工具手动构建。根据软件中的Google地图并结合厦门港九节礁附近的主航道海图建模见图6。
2.3 分时段的土地利用转移关系
基于上述研究，分1980—1990、1990—1995、1995—2000和2000—2015时段，以每一时段的起始时间为基准，分别计算土地利用面积转出的概率矩阵（表2～表5）。各阶段土地利用变化的主要特点如下：
（1）1980—1990年。草地和水域变化较明显（表2），分别只有85.18%、84.96%的土地保留为原来地类，其中有12.32%的草地转移为林地，呈现出向优势土地利用类型转变的特征，使得林地面积增加（图1A），土地利用结构的优势度增大（图2B）；其次，分别有95.09%、95.13%的未利用地和水田保留为原来地类，并有2.37%的水田转出为工矿居民用地，1.84%转出为水域。此阶段，从比例来看，林地、工矿居民用地和旱地转出为其他类型土地的比例不高，但是从面积来看，工矿居民用地仍然侵占各种土地利用类型，总面积达1 024.6 km2，只有未利用地除外，按照林地、草地、水域、水田和旱地的顺序，占用的土地面积分别为207.2、97.1、133.4、697.3、113.2 km2。
（2）吉布斯·马丁多样化指数
门诊癌痛和慢性疼痛患者信息化管理平台的建立与实践…………………………………………………… 龚晓英等（4）：450
（3）1995—2000年，各土地利用类型都有较大比例的土地转移为其他地类，这一特点与前一时段的特点相似（表4）。但是，未利用地、草地、工矿居民用地、水田、旱地和水域的转移力度加大，保留原有地类的面积比例低，分别 为 50.51%、63.90%、71.10%、71.90%、75.70% 和77.18%；林地保留的面积也从上一阶段的92.12%降至91.72%。而从转入的面积来看，转为工矿居民用地最多的仍然是水田，其次是林地、旱地，面积依次为963.2、407.5、356.9 km2，各地类转出为其他土地利用类型的面积明显较前一时段少。
那正是晚饭时间，许灵均的炉子上，煮了一小锅粥。许灵均知道四川逃出来的姑娘可能很久没有粮食下肚了，便决心把那一小锅粥让给女孩吃。秀芝却想，男人劳累了一天，不吃东西怎么行。两个人都坚决不肯吃。最后互相妥协，一人吃一半。可许灵均只有一双筷子一个碗。女孩用筷子和碗。男人撅了两根柴火棍，就在锅里吃。
表2 1980—1990年广东省土地利用面积转出概率矩阵
Table 2 Land use area transfer probability matrix of Guangdong Province（1980-1990）
表3 1990—1995年广东省土地利用面积转出概率矩阵
Table 3 Land use area transfer probability matrix of Guangdong Province（1990—1995）
（4）2000—2015年，这一阶段明显的特征是土地利用结构稳定性相对较高（表5），但又有新的阶段性特征：一方面，各地类保留原地类的比例明显提高，从高到低依次是林地98.36%、工矿居民用地92.91%、草地92.46%、旱地92.33%、水田91.38%、水域84.68%和未利用地77.95%，分别高于前一阶段的91.72%、71.10%、63.90%、75.70%、71.90%、77.18% 和50.51%；另一方面，转移的土地面积有向某一种或几种土地类型集中的趋向，如转出的土地中，9.24%未利用地、8.17%水域、6.35%水田、5.15%旱地、2.18%草地和1.25%林地都转变为工矿居民用地，这一特点还可从转入面积反映出来，转入面积分别对应14.7、665.8、1 722.6、942.7、
（2）土地利用综合动态度。土地利用综合动态度用于表达研究区一定时间范围内土地利用类型变化的速度［3］，其计算公式为：
表4 1995—2000年广东省土地利用面积转出概率矩阵
Table 4 Land use area transfer probability matrix of Guangdong Province（1995—2000）
表5 2000—2015年广东省土地利用面积转出概率矩阵
Table 5 Land use area transfer probability matrix of Guangdong Province（2000-2015）
2.4 分时段的土地利用综合动态度空间变化
综合动态度空间分布（图3）显示，1980—1990年，综合动态度高值分布区较少，说明地类面积变化速率极低，地类结构稳定，1990—1995、1995—2000年，综合动态度高值分布区增多，且动态度峰值明显高于1980—1990年，说明地类面积变化速率加速，地类结构变化活跃。2000—2015年，较1990年以来两个时段，地类结构变化趋向稳定，地类变化活跃区范围收缩。
图3 分时段的土地利用综合动态度空间分布
Fig.3 Spatial distribution of comprehensive dynamic degree of land use of Gundong Province in different periods
2.5 不同时段驱动力结果与分析
基于前面划分的1980—1990、1990—1995、1995—2000和2000—2015年4个时段，以及表1构建的驱动力指标体系，计算每一时段各指标值的平均值，然后用SPSS20.0软件进行主成分分析。通过对数据进行相关性的KMO检验，发现各时段的KMO统计量都大于0.6（依次分别为0.651、0.670、0.665、0.638、0.643），可以进行因子分析。计算结果显示，以累计贡献大于85%为标准，各时段都主要驱动因子都可用3个主成分表达（表6）。
表6 不同时段前3个主成分因子和综合判断函数的因子系数
Table 6 The first three principal component factors and the factor coefficients of the comprehensive judgment function in different peidods
从表6可以看出，第一主成分因子系数显示，不同时段内都以常住人口、工矿居民用地、固定资产投资总额和地区GDP共4个因子为土地利用的主要社会经济驱动因子，其中又以常住人口和工矿居民用地的影响最大，除1980—1990年外，余下3个时段内固定资产投资总额的驱动影响略大于地区GDP；第二主成分因子系数显示，地区生产总值（GDP）对土地利用变化的影响是主要的，表现为人均GDP、第二产业比重、第三产业比重和常住居民人均可支配收入几个指标的系数较大，第二产业比重仅在2000—2015年的影响不明显。比较特殊的时段是2000—2015年，人口密度指标的系数值在3个主成分因子中都较小。
青年志愿者活动参与行为调查发现：52.0%的被调查者只有在单位组织的情况下参加志愿活动，18.2%的被调查者只有在特殊时间或节日参加志愿活动；11.3%的被调查者1年只参加1次志愿活动，9.4%的被调查者每月或每2月参加1次志愿活动，6.7%的被调查者每周或每2周参加1次志愿活动[2]。较低的志愿活动参与率导致志愿服务人力资源短缺，医务志愿者服务队伍难以形成规模，医疗志愿活动开展受到制约。
3 城乡转型背景下土地利用结构动态特征研究框架
自改革开放以来，随着工业化和城镇化持续快速发展，区域生产要素快速流动与集聚，致使我国城乡地域系统的经济、社会、人口、景观等发生系列转型，作为人类活动重要空间载体的土地结构与功能发生极大转变。党的十八大提出“新型城镇化”战略以来，中国城乡一体化建设进入快速转型发展的新阶段［21-22］；党的十九大报告进一步将当今时代表述为：世界多极化、经济全球化、社会信息化和文化多样性的大变革大调整的时期。
在这种宏观背景下，区域土地利用结构和变化将受到宏观和微观多重驱动的影响，促使区域空间发生重构与转变。但是，传统和现代背景下的土地利用结构研究主要集中在动态变化与格局优化、驱动力分析与效益评价，侧重对整体和宏观的分析，缺乏各阶段新规律及机制异同的对比研究。基于此，尝试进行城乡转型背景下土地动态监测、机制解析与效应评估以及合理管控等研究内容的框架讨论（图4），并紧紧围绕地理学研究的经典脉络“现象描述-机制解释-科学调控”，沿着“动态监测-机制解析与效应评估-合理管控”［21］主线，以地域空间转型的动态监测为载体，深入研究城乡转型背景下人类活动与土地利用的耦合关系，充分发挥土地资源优势，以破解社会发展与土地利用之间的“困局”为目的［23-25］。
图4 城乡转型背景下土地利用结构研究内容框架
Fig.4 The content framework of land use structure research under the background of urban-rural transformation
城乡发展转型具有阶段性，对应着不同空间格局，城乡用地格局的变化是城乡发展转型的核心内容。“动态监测”在于针对不同地域典型案例区，以高分辨率遥感数据解译的城乡土地利用数据为基础，诊断土地利用形态以及地域整体土地利用形态的趋势性转折，包括各类用地数量变化（转型方向、速度与幅度）、格局特征（地类分布、组合与优化）和经营格局（细碎化模式与规模经营），重点揭示典型区域转型的空间动态性、中心性与差异性。
“机制解析与效应评估”是根据自然环境的本底属性、政策与市场的联动效应诠释人类的土地利用活动，揭示土地利用过程中“社会-经济-生态”效益的互动与权衡。全球化、信息化、城市化等宏观背景下，多元驱动力（经济增长率、人口变化、主体价值观、土地利用集约度等）促使城乡用地格局多元化转变。“机制解析”的重点在于诠释各阶段主要驱动力转变过程，解析城乡转型多主体（政府、企业、城乡居民）生产、生活、社会行为变化对生产、生活、生态空间用地结构的机理研究，厘清内外驱动力之间交互作用机理，归纳总结城乡转型下用地结构发展动力学理论。“效应评估”应聚焦于土地利用空间形态和功能形态阶段趋势性转折对社会、经济、生态的影响。转型背景下我国不同地区、城乡城镇化进程面对的土地利用效应问题存在差异，有必要探讨适宜的土地效应评价具体方式。
土地是人类社会经济生活的空间载体，“合理管控”旨在整治土地利用空间形态，管控土地利用功能形态，加强地域系统在空间、功能的有效衔接，提高区域生产、生活空间质量和优化国土空间结构。管控重点在于结合典型案例，研究多尺度、维度土地利用管控原理与措施，提出差异化多维用地空间的优化。从城市来看，需要在社会经济双转型下，加快资源主导产业向创新型产业转变，在生态城市理念下进行城市空间改造，同时提高生境质量，促使初级城市化向高级城市化。从乡村来看，一方面加强农业产业化与工业园区化建设，促使城乡产业地域空间协调；另一方面夯实生态网络与绿色基础设施建设，提高生境质量与景观多样性；最后合理规划农村聚落，完善基础设施。
4 结论
本文探讨了广东省改革开放以来土地利用数量结构、配置演变规律以及阶段性新特征，显示土地利用数量结构与配置情况呈现分段变化的特征。1980—2000年土地利用转出强度持续增强，2000年后各地类转出强度减弱，土地利用结构趋于稳定。社会经济驱动机制研究更应强调政策-市场的联动，并非由单个或少数几个要素直接影响。
城乡发展转型是一个动态过程，对地域空间动态监测与模拟研究需从阶段性、多样性、复杂性视角下认识。土地利用结构阶段差异驱动诠释本文侧重于从社会经济考虑，但城乡地域空间演变在多元背景下受内、外因素交互作用影响，构建城乡地域空间转型驱动力动态模型能更全面诠释人地耦合关系。
OWL-S(Ontology Web Language for Services)是Web服务的本体语言，基于Web服务和语义Web，其中Web语义就包括RDF和OWL，OWL-S包括3个组件：ServiceProfile负责描述服务的功能，供服务代理选择调用；ServiceModel负责描述服务的具体实现，也就是功能实现部分；ServiceGrounding负责描述如何访问服务。在语义网的支持下，通过OWL-S可以使服务实现智能化。
城乡转型背景下土地利用结构研究沿“动态监测-机制解析与效应评估-合理管控”的主线，以地域空间转型的动态监测为载体，解析人类活动与土地利用的耦合关系，突出科学管控土地资源利用对于我国新型城镇化建设、全面建成小康社会具有重要现实意义。
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Discussion on the Characteristics of Land Use Stage and Dynamic Research Framework in Guangdong Province
JIANG Chao1, GONG Jianzhou1, CHEN Xiaoyue1, SUN Jiaren2
(1.School of Geographical Sciences, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China; 2.South China Institute of Environmental Science, Ministry of Environmental Protection, Guangzhou 510655, China )
Abstract： 【Objective】 Based on the long-term historical data of land use, the change and transformation characteristics of land use structure in Guangdong Province under the background of sustainable development of industrialization and urbanization were analyzed.【Method】 With the help of landscape pattern index and ArcGIS analysis method, this paper described land use change from types and quantities by using structural diversity and concentration degree analysis to make up for the deficiency of ignoring the structural commonness of stages at uniform time intervals,and to explore the quantitative structure, allocation, time transfer and characteristics of land use in Guangdong Province in the past 35 years of reform and opening-up, and the main socio-economic driving forces.【Result】In recent 35 years,the main land use combination in Guangdong Province was “forest land + paddy field”, the stage change of land type structure had obvious time nodes (1990, 1995, 2000).According to the time sequence of node division, the characteristics of land type transfer and the comprehensive dynamic degree of grid space in each stage were analyzed, and the driving factors showed that the number of permanent residents and the regional gross domestic product (GDP) were the core driving forces for land dynamic monitoring.The coupling relationship between human activities and land use under the background of urbanrural transformation could be studied intensive, and the "dilemma" between social development and land use could be solved.【Conclusion】 The study of dynamic monitoring of regional land use needs to be understood from the perspective of stages,diversity and complexity.This paper reveals the characteristics of quantitative structure and allocation evolution of long-term land use since the reform and opening-up in Guangdong Province in the process of urbanization, which has a certain reference value for further exploration of human-land coupling relationship.
Key words： Guangdong Province; land use structure; stage characteristics; socio-economic driving; dynamic characteristics
中图分类号： F301.2
文献标志码： A
文章编号： 1004-874X（2019）08-0146-12
蒋超，龚建周，陈晓越，孙家仁.广东省土地利用阶段特征及动态研究框架探讨［J］.广东农业科学，2019，46（8）：146-157.
收稿日期： 2019-05-07
基金项目： 国家自然科学基金（41671175）；国家重点研发计划项目（2016YFC0502803）；广东省自然科学基金（2017A030313240）
作者简介： 蒋超（1993—），男，在读硕士生，研究方向为城市生态，E-mail：jiangc_1122@163.com
通信作者： 龚建周（1970—），女，博士，教授，研究方向为从事城市景观、城市化与生态环境效应，E-mail：gongjzh66@126.com
（责任编辑 邹移光）
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