张家礼，白钊成，刘嘉纬

（西南林业大学园林园艺学院，云南 昆明 650224）

随着我国经济的加速发展，城市化水平不断提高，而城市土地利用效益不断下降，对区域经济的发展产生了负面影响[1]。我国学者关于土地利用效益与城市化水平的相关性进行了大量研究，仉振宇等[2]、孙青等[3]、贾琦等[4]主要分析土地利用效益与城市水平的耦合协调关系。采用的研究方法主要包括权重确定法和空间分析法，权重确定法包括主成分分析法[5]、层次分析法AHP[6]、变异系数法[7]等；空间分析法包括基于GIS、耦合协调度的空间分析法[8]。研究区域包括全国[9]、省域[10，11]、市域[12]以及县域[13]。进一步研究发现，研究区域多集中在东部沿海地区[14]，对西部地区研究较少；采用耦合协调度的空间分析法较少。云南省是西部地区重要省份，地处云贵高原，平原面积小，土地资源紧张，探究云南土地利用效益和城市化水平的耦合关系，提升城市的土地利用效率显得尤为重要。因此，以云南省16 个州市为研究对象，采用ArcGIS 和GeoDa 软件对各州市的土地利用效益与城市水平相对发展度、耦合协调度的演化过程进行研究，旨为理清云南省各州市土地利用效益与城市化水平之间的内在关系，了解云南各州市土地利用效益的发展态势，为提高土地利用水平、促进城市可持续发展提供数据支持与理论依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

采用2008、2010、2015 和2018 年的《云南省国民经济和社会发展统计公报》和《云南省统计年鉴》的数据，主要指标包括：GDP、工业生产总值、固定资产投资额、人口密度、社会消费品零售额、绿化覆盖率、公园绿地面积、建成区绿化覆盖率、载客汽车拥有量、供水量、公共图书馆藏书量、工业废水排放总量等。

1.2 研究方法

1.2.1 构建指标体系与权重确定 根据已有文献研究成果[8，16～19]，结合研究特点，构建土地利用与城市化水平指标体系目标层、准则层和指标层（表1），采用熵权法确定各指标的权重。运用公式（1）进行数据标准化处理，公式（2）～（4）确定各指标权重（表1），公式（5）计算各州市的综合得分。

表1 土地利用与城市化水平指标体系权重Table 1 Weight of land use and urbanization level index system

式中，Xij：标准化值；xij：云南省第i 个州市第j个指标的实际值；xjmax：第j 项指标的最大值；xjmin：第j 项指标的最小值；Sij：第i 个州市第j 指标所占比重；ej：第j 指标熵值；k=lnm；wj熵：第j 个指标的权重值。Ui熵：第i 个州市的综合得分。

1.2.2 构建模型

1.2.2.1 相对发展度模型。运用相对发展度测度土地利用效益与城市化水平的相对发展关系。模型如公式（6）所示。

式中，UT：土地利用效益综合得分，UC：城市化水平综合得分。当E＞1 时，土地利用效益高于城市化发展水平，土地利用表现为过度开发；当E＜1 时，土地利用效益低于城市化发展水平，土地利用表现为过于粗放；当E=1 时，表示土地利用效益同步于城市化发展水平，两者互相推动。

1.2.2.2 耦合协调度模型。耦合度是分析不同系统间或系统要素间的相互影响程度，测度两者或多者的协同作用。协调度模型是用来反映不同系统间或要素间的关系和谐程度。模型如公式（7）～（9）所示[21]。参考已有文献[2～4]，将耦合度划分为4 个阶段，协调度划分为8 个程度（表2）。利用ArcGIS10.1 软件对4个时间段云南省各州市的耦合协调度进行空间可视化分析。

表2 耦合协调度划分Table 2 Coupling coordination degree division

式中，C：土地利用效益与城市化水平的耦合度，C∈［0，1］；T：土地利用效益与城市化水平的综合评价指数[22]，选取α=β=0.5。D：土地利用与城市化水平的协调度，D∈［0，1］。

1.2.2.3 空间自相关分析。空间自相关分为全局自相关和局部自相关，全局自相关是从空间上反映事物的整体关联状况，采用Moran’s I 指数进行测算；局部自相关是描述具体的空间特点，采用LISA 指数测算[9，11，14]。运用 GeoDA 软件绘制 Moran’s I 散点图和LISA 聚集图。

式中，I：全局 Moran’s I；Ii：局部 LISA 指数；Di研究单元i 的耦合协调度；Dj：研究单元j 的耦合协调度；Wij：空间的权重系数矩阵，S2：研究区各单元耦合协调度的方差。

2 结果与分析

2.1 研究区概况

云南省位于我国西南边陲，东经 97°31′～106°11′、北纬 21°8′～29°15′，与西藏、四川、贵州、广西相邻，地势西北高东南低，海拔差异明显。全省面积39.4 万km2，土地利用类型以农用地为主。由于地貌差异较大，各州市土地利用效益与城市化水平差异较大。

2.2 土地利用效益与城市化水平相对发展度分析

2.2.1 土地利用效益与综合得分 2010～2018 年云南省各州市土地利用效益综合得分呈上升趋势，其中昆明市最高，且昆明市土地利用效益大幅提高，截止到2018 年，昆明市土地利用效益较德宏、怒江和迪庆分别高出 0.646、0.740 和0.734（图 1）。

图1 云南省各州市土地利用效益综合得分Fig.1 Comprehensive score of land use efficiency of each prefecture and city in Yunnan Province

2.2.2 城市化水平综合得分 云南省各州城市化水平综合得分呈波动上升趋势，且差异较大。其中昆明的波动幅度最大，曲靖的增幅最大（图2）。

图2 云南省各州市城市化水平综合得分Fig. 2 Comprehensive score of urbanization level of each prefecture and city in Yunnan Province

2.2.3 相对发展度分析 2008～2018 年云南省各州市相对发展度差异较大。2008～2010 年相对发展度均＜1，2015年除昆明市相对发展度＞1，其他州市均＜1，说明该时期云南省大部分地区的土地处于粗放开发与利用阶段；2018 年仅曲靖、丽江、普洱、怒江和迪庆相对发展度＜1，其他地区均＞1，说明2015～2018 年云南省大部分地区处于土地利用过度开发阶段。昆明与昭通的相对发展度值波动明显，说明2 个城市向着超前趋势发展；怒江的相对发展度值均＜1，说明该时期怒江的城市化过程中土地利用过于粗放（图3）。

图3 云南省各州市相对发展度比较Fig.3 Comparison of relative development degree of each prefecture and city in Yunnan Province

2.3 土地利用效益与城市化水平耦合度、协调程度时空演变分析

2008～2018 年云南省绝大多数州市土地利用效益与城市化水平的耦合度均处于高水平耦合，而协调程度的变化差异较大（表3）。2008 年昆明、曲靖、玉溪、丽江、楚雄、红河、西双版纳、德宏协调程度处于濒临失调阶段，经过10 a 发展，2018 年昆明处于良好协调阶段、曲靖处于中级协调阶段、玉溪处于勉强协调阶段，其他地区仍然处于濒临协调阶段；2008 年保山、昭通、普洱、临沧、文山、大理、怒江、迪庆协调程度处于轻度失调，经过10 a 发展，2018 年均处于濒临失调阶段（图4）。综上所述，云南省各州市的土地利用和城市化的耦合程度均处于高水平耦合；10 a 间，除丽江、楚雄、红河、版纳和德宏5 个州市的协调关系没有变化外，其他州市均有所提高。

图4 云南省各州市土地利用与城市化水平协调度空间变化情况Fig.4 Spatial change of coordination degree between land use and urbanization level in each prefecture and city of Yunnan Province

表3 云南省各州市的土地利用效益与城市化水平的耦合度与协调度Table 3 Coupling and coordination of land use efficiency and urbanization level in each prefecture and city of Yunnan Province

2.4 土地利用效益与城市化水平空间关联性分析

2.4.1 土地利用效益与城市化全局空间自相关分析 云南省各州市土地利用效益与城市化水平具有全局空间关联性。其中2008 和2018 年表现为负向全局空间自相关，2010 和2015 年表现为正向全局空间自相关（图5）。主要原因是云南省各州市土地利用效益与城市化水平耦合协调度的差别相对较小，但由于昆明、红河等州市发展较好，其周围城市的协调度水平表现为较集中的低协调度分布。

图5 云南省各州市土地利用与城市化水平全局Moran’s IFig.5 Moran’s I scatter plot of land use and urbanization level in each prefecture and city of Yunnan Province

2.4.2 土地利用效益与城市化局部空间自相关分析 2008～2018 年云南各州市、不同时间段土地利用效益与城市化局部空间自相关显著类型不同。昆明、昭通、丽江、楚雄、红河、文山、德宏表现在不同时间段显著聚集，昆明在2008、2010 年表现为高高型聚类，2015、2018 年聚类不显著；红河2010 年表现为高高型聚类，2015、2018 年表现为低高型聚类，2008 年聚类不显著；昭通和文山2008、2010 年表现为低高型聚集，2015、2018 年聚类不显著；楚雄2015 年表现为低高型聚类，其他年份均聚类不显著；丽江和德宏2008 年表现为高低型聚类，其他年份聚类均不显著。其他州市在4 个时间段协调度的局部空间自相关均表现为聚集不显著（图6）。

图6 云南省各州市土地利用与城市化水平LISA 聚集图Fig.6 LISA clustering map of land use and urbanization level in each prefecture and city of Yunnan Province

综上所述，云南省各州市土地利用效益与城市化水平的局部空间分布基本处于轻度失调或濒临失调阶段，尤其是保山、普洱、临沧、大理、怒江和迪庆的耦合协调水平相对较低且同其他城市差异较大。昆明作为省会城市，具有一定的辐射带动效应，2008 年昆明与红河表现为高高型聚类，但随着昆明市的耦合度不断提高，与相邻州市的差距逐渐拉大，呈现出低高型聚集。

3 主要结论与讨论

选取云南16 个州市2008、2010、2015、2018 年数据作为研究样本，构建土地利用效益与城市化水平的评价指标体系并计算各州市的综合得分，利用相对发展度、耦合协调度模型测算土地利用效益与城市化水平的发展水平，利用空间自相关模型分析各州市土地利用与城市化水平的全局、局部空间关联程度，得到以下主要结论：

（1）10 a 间，云南省各州市土地利用效益综合得分呈上升趋势，其中昆明市最高，土地利用效益大幅提高；城市化水平综合得分呈波动上升趋势，且差异较大，昆明的波动幅度最大，曲靖的增幅最大。各州市相对发展度差异较大。2008～2015 年，除昆明市外，其他州市相对发展度均＜1，2018 年仅曲靖、丽江、普洱、怒江和迪庆相对发展度＜1，其他地区均＞1。

（2）10 a 间，云南省绝大多数州市土地利用效益与城市化水平的耦合度均处于高水平耦合阶段，而协调程度的变化差异较大。2018 年仅昆明、曲靖、玉溪3 个州市分别处于良好协调、中级协调、勉强协调阶段，其他各州市均处于濒临失调阶段。

（3）10 a 间，云南省各州市土地利用效益与城市化水平具有一定的全局空间关联性。其中2008 和2018 年表现为负向全局空间自相关，2010 和2015 年表现为正向全局空间自相关。昆明、昭通、丽江、楚雄、红河、文山、德宏表现在不同时间段显著聚集，其他州市在4 个时间段协调度的局部空间自相关均表现为聚集不显著。

4 对策与建议

（1）云南省各州市应加大力度推动土地利用效益与城市化进程的均衡发展，同步提升两者的耦合协调关系，努力提升城市土地利用效益，促进云南省各州市经济、社会、生态等方面协同发展，提升云南省综合的竞争力。

（2）通过优化土地利用与新型城市化的耦合关系来促进云南省各州市的协同发展。首先应加快推动区域产业转型升级，形成各州市结构互补、优势传递的产业分工体系；其次推动昆明市与其周边城市的有序发展，构建以昆明和曲靖双核心的发展模式，形成辐射整个云南省的协调发展效应；最后增强土地集约化利用意识，提高土地资源的利用率，同时要保护耕地、林地，扩大城市绿化覆盖率，避免城市盲目扩张。

（3）精准施策，提升综合竞争力。在充分认识各州市的土地利用效益差异基础上，合理资源禀赋，精准施策，推进云南省各州市整体协调发展。