王月娥 张晨基

（新疆大学地理与遥感科学学院，新疆大学绿洲生态教育部重点实验室，新疆乌鲁木齐 830046）

土地作为基础的资源，在人类社会发展进程中发挥着独特作用。近年来，随着城市化的快速推进，城镇建设用地总量以及城镇人口不断增长，人地矛盾逐渐突出。土地资源承载力指的是一定时期、一定区域和一定社会条件下，土地资源所能承载的人类各种活动的规模和强度的阈值[1]。土地资源承载力不仅表征了该区域土地资源开发利用状态，同时也是区域经济发展的重要评价指标。

相关学者对土地资源承载力进行研究，王书华等[2]提出土地资源承载力是“在一定生产条件下土地资源生产力和一定生活水平下所承载的人口限度”。随着研究的不断深入，对土地资源承载力的评价不再基于单一的因素，而是越来越多基于系统性考量，代磊等[3]从耕地承载力、生态承载力和社会经济承载力出发，运用熵权法对贵阳市1998—2018年的土地承载力进行评价。彭亮等[4]运用均方差-TOPSIS 模型对六安市2010—2017 年土地资源综合承载力进行评价。在对土地承载力研究的同时，对其障碍因素的分析研究也越来越丰富。何刚等[5]基于DPSIR-TOPSIS 模型对安徽省土地资源承载力进行了评价并诊断分析其障碍因子。从土地资源承载力的研究方法上看，主要包括生态足迹法[6]、层次分析法[7]、系统动力学法[8-10]和模糊综合评价法[11]。在现有研究中，大多数研究侧重于测算土地资源承载力，分析土地资源承载力系统耦合协调性的研究较少。阿克苏地区近年来城镇化发展速度较快，在社会经济的快速发展中，需要对其土地资源承载力进行评价。基于此，本文通过DPSR 模型、熵权法对阿克苏地区土地资源承载力进行研究，有利于了解阿克苏地区的土地资源利用水平，为相关规划工作提供参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

阿克苏地区坐落于新疆维吾尔自治区西南部，地处天山山脉中段南麓，位于78°03′～84°07′E、39°30′～42°41′N。全地区总面积约13.14 km2，边境线长约235 km。整个阿克苏地区为暖温带大陆性气候，气候较为干燥，降水量较少，蒸发量较大。阿克苏地区地势为北高南低，由西北向东南倾斜，域内重要河流有塔里木河、阿克苏河和多浪河。地区内包括阿克苏市、库车市、沙雅县、温宿县、拜城县、新和县、阿瓦提县、乌什县、柯坪县以及兵团第一师阿拉尔市等。因数据收集有限，本文研究区域为不包含兵团第一师阿拉尔市的其他7县2市。

1.2 数据来源

以阿克苏地区为研究对象，数据主要来源于《阿克苏地区统计年鉴》《新疆统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》等公开途径。

2 研究方法

2.1 构建评价指标体系

DPSR（驱动力—压力—状态—响应）模型起源于PSR（压力—状态—响应）模型，是一个较为系统性的模型[12-13]，模型中，驱动力和压力的作用导致状态发生变化，而状态的变化会导致响应的发生。响应可以影响压力和状态，从而影响环境系统的未来发展。它的各部分之间存在复杂的相互作用和反馈关系。因此，使用DPSR 模型分析环境系统时需要综合考虑各部分之间的关系，以获得更全面的认识，其最初主要应用于研究生态环境变化与人类社会发展之间的相互关系，模型综合了系统变化与研究对象各要素的因果关系。

本文基于DPSR 模型，结合阿克苏地区实际情况，根据科学性、整体性、系统性和可获取性建立评价指标体系。整个指标体系分为4 个子系统，即驱动力子系统、压力子系统、状态子系统以及响应子系统，各个子系统之间相互作用，共同影响系统的发展趋势。本文在各个子系统下选取了一定量的指标，具体评价指标体系见表1。

表1 阿克苏地区土地资源承载力评价指标体系

2.2 土地资源承载力评价模型

2.2.1 指标标准化处理 由于各个指标的量纲与单位各不相同，为便于各指标之间进行对比或计算，使结果更加科学与合理，需要对指标的原始数据进行归一化处理。本研究采用极差标准化的方法对数据进行了无量纲归一化处理，使处理之后的数据落在（0，1）区间内。

2.2.2 确定指标权重 指标的权重系数直接影响评价结果的准确性，本研究选取客观的均方差决策法确定指标权重[14]。随机变量的均方差是反映其离散程度的重要属性，将各项指标的归一化值视作随机变量，指标相对权重系数的大小取决于该指标在各方案属性值的相对离散程度：各属性值之间的离散程度越大，权重越大。将各项指标的归一化值视作一系列的随机变量，求出随机变量（各指标）的均方差，并做归一化处理，即可得出各项指标权重系数。计算结果见表1。

式中，i=1,2,3,…,n；j=1,2,3,…,m。n为年数，m为评价指标数，Zij为第i年中第j个指标的标准化值，Wj为j项指标的权重。

2.2.3 土地资源承载力计算 土地资源承载力系统是一个多层次的系统，本文将其又分为驱动力子系统、压力子系统、状态子系统以及响应子系统。在各个子系统下选取一定数量指标，各指标对土地承载力综合指数具有同等重要作用。因此，本文中土地资源承载力指数为各指标的评价指数之和，具体公式如下。

2.2.4 障碍度模型 结合相关研究[15-16]，通过障碍度模型来分析影响阿克苏地区土地承载力水平的因素，而进一步更好地对阿克苏地区土地承载力水平及存在问题进行判断，并给出合理建议。通过引入障碍度Pj，指标贡献度Oj以及指标障碍度Mj。具体公式如下。

2.2.5 系统耦合协调度模型 耦合协调度可以分析事物的协调发展水平，揭示系统之间的相互影响程度，本文引入耦合度C、系统综合协调指数T以及系统耦合协调度D。首先计算各个子系统（驱动力模块、压力模块、状态模块和响应模块4 个子系统）的土地承载力水平，然后计算4 个子系统的耦合度以及系统耦合协调度，具体公式如下。

式中，f(x)、g(x)、ℎ(x)、m(x)分别为各子系统的土地承载力，a、b、c、d分别为各子系统的综合权重。参考相关研究[17-19]，结合阿克苏地区实际情况，将阿克苏地区土地资源承载力系统耦合协调度分为以下5类，具体见表2。

表2 系统耦合协调度划分标准

3 结果与分析

3.1 土地资源承载力情况分析

3.1.1 阿克苏地区土地资源承载力情况分析 如图1 所示，2011—2020 年阿克苏地区土地资源承载力总体呈上升趋势，但在2014年和2016年呈下降趋势，2016年下降幅度较大。分析各指标数据，2016年建成区绿化率较2015 年降幅较大，人口自然增长率较2015 年下降幅度也较大，但城镇化率较2015 年涨幅较大。从数据分析来看，2016 年阿克苏地区城镇化建设工作投入较大，但其环境治理工作投入较小，城市绿化投入较低。2017 年后阿克苏地区在兼顾城镇化建设工作的同时，也提高了环境治理、城市绿化的工作投入，人均GDP 不断提高，建成区绿化率、人均居住面积和人均公园绿地面积不断增加，土地资源综合承载力不断提高。

图1 2011—2020年阿克苏地区土地资源综合承载力变化

驱动力子系统土地承载力指数整体呈上升趋势（图2）。在2012年出现小幅下降，分析各指标数据，主要表现在人均耕地面积较2011 年减少。2012 年后，城市的快速发展，土地开发力度较大，导致了生态环境一系列的问题，加剧了环境治理及城市绿化工作的投入。

图2 2011—2020年阿克苏地区土地资源承载力变化

压力子系统土地承载力指数呈现波动趋势，整体略有上升，从2011 年0.453 1 上升到了2020 年的0.562 1，这一趋势表明了在城市快速发展的进程中，阿克苏地区加强了对生态环境的保护，高度重视土地开发、城镇化建设过程对生态环境带来的破坏。

状态子系统土地承载力指数整体呈上升趋势，从2011 年0.150 8 上升到了2020 年的0.834 5，较大的涨幅表明在城市发展的进程中，阿克苏地区不仅注重经济的发展，同时也注重解决人地矛盾，以提升人民生活质量。

响应子系统土地承载力指数呈先下降后上升的趋势，2011—2013年呈略微上升趋势，2013—2016年呈下降趋势，从0.749 6下降到0.232 3，2016—2020年整体呈上升趋势，从0.232 3上升至0.784 4。这表明这段时期在阿克苏地区高强度的土地开发、城镇化建设过程中，逐渐加强了对生态环境的保护，加大了对城市绿化工作的重视。

3.1.2 阿克苏地区土地资源承载力情况分析 如表3 所示，阿克苏地区各县市在2011—2020 年土地资源承载力都呈上升趋势。其中：2011年阿克苏市的土地资源承载力水平为最高水平，2020年温宿县的土地资源承载力水平为阿克苏地区的最高水平。在10年期间，土地资源承载力水平提升较多的县市为温宿县及库车市。

表3 阿克苏地区各县市土地资源承载力计算结果

3.2 阿克苏地区土地资源承载力障碍因子分析

计算阿克苏地区土地资源承载力各指标障碍度，并将各年度指标障碍度排序，结果如表4 所示。具体来看，2011—2014 年，障碍因子主要集中在压力子系统及状态子系统，障碍度较大的指标有人口密度、万元GDP 工业废水排放量、人均居住面积和人均城市道路面积。这段时期内人口的迅速增长，人均资源减少，出现了一定的人地矛盾趋势，表现在城镇化快速推进中，要高度重视生态环境治理。2015—2020 年障碍因子主要集中在压力子系统和响应子系统，障碍度较大的指标有人口自然增长率、建成区绿化率、人均环境污染治理投资额和工业固体废物综合利用率。在这一时期内，人口增长速度趋于平缓，在城市化建设的工作中，加强了对生态环境治理以及城市绿化工作的重视，人民生活质量得以提高。

表4 2011—2020年阿克苏地区土地承载力障碍因子分析

3.3 阿克苏地区土地资源承载力系统耦合协调度分析

由表5 可知，2011—2020 年阿克苏地区土地资源承载力系统耦合协调度逐步上升，从2011年最初的0.568 1 到2020 年上升到0.865 2，协调程度从最初的初级协调上升到高级协调。这表明在2011—2020年这段时间内，阿克苏地区土地承载力系统内部要素相互作用下，各子系统之间磨合程度逐渐提高，系统发展越来越健康有序，到2020 年系统耦合度与协调度虽已到达最高水平，但是仍有较大的上升空间。总之，在社会经济不断发展、城镇化水平不断提高的过程中，会产生一系列的生态环境问题，要保证城市健康可持续发展，处理好社会经济发展与生态环境保护之间的关系至关重要。

表5 2011—2020年阿克苏地区土地资源承载力系统耦合协调度分析

4 结论与建议

4.1 结论

本文基于DPSR模型对2011—2020年阿克苏地区土地资源承载力进行评价，并通过障碍度模型和系统耦合协调度模型对土地资源承载力障碍因素及系统耦合协调性进行综合分析，主要结论如下。

（1）2011—2020年阿克苏地区土地资源综合承载力整体呈上升趋势，但在2014年和2016年略有下滑，总体来看发展趋势越来越好，但还有很大提升空间。

（2）基于指标障碍度模型的诊断分析，2011—2020 年阿克苏地区土地承载力主要障碍因素有建成区绿化率、人口密度、人口自然增长率、人均公园绿地面积、人均环境污染治理投资额，应该针对这些主要障碍因素采取相应措施。

（3）基于系统耦合协调度模型进行分析，从系统初级协调逐渐发展到系统高级协调，表现了系统健康发展的态势，系统之间的耦合性较高，但仍有提升空间。

4.2 建议

4.2.1 制定科学规划和合理布局城市空间 制定科学的城市规划和土地利用规划，合理布局城市空间，控制城市扩张和用地规模，避免过度开发和过度消耗土地资源，保障城市可持续发展。此外，规划中应加强对绿地、湿地、水源地、山林、自然保护区等生态敏感区的保护。

4.2.2 加强城市绿化和生态修复 城市绿化是提高土地承载力和生态质量的有效途径。应大力发展城市森林、城市公园、城市绿地和湿地公园等绿色空间，增加城市绿化面积，提高城市的生态质量。同时，要重视生态修复工作，加强对退耕还林、退耕还湿等生态保护项目的支持和推动力度。

4.2.3 加强环境监测和污染治理 城市建设和发展必然会对环境造成一定的影响。要加强环境监测和数据共享，及时掌握城市环境质量的变化和问题，对污染源进行监管和治理，减少对生态环境的影响。同时，应建立环境管理体系，完善环境执法机制，加强对环境违法行为的处罚和惩戒力度，落实环境保护责任。

4.2.4 鼓励环保投资和生态补偿机制 为了促进城市经济的可持续发展，必须加大环保投资力度，推动环保产品和技术的创新，提高生产过程的环保水平，实现经济效益和环保效益的双赢。同时，还要建立生态补偿机制，对于破坏和损害生态环境的行为，要实行生态补偿和责任追究机制，促进企业、政府和社会各方面对生态环境保护的共同参与和责任承担。

4.2.5 加强教育和宣传和营造社会氛围 要加强教育和宣传，增强公众对生态环境保护的认识和意识，鼓励公众积极参与生态环境保护，推动形成全社会共同关注和支持生态文明建设的良好氛围。同时，还要加强对城市环境问题和生态文明建设的宣传，让公众认识到生态环境保护和城市发展的关系，从而推动城市建设和生态环境保护的有机融合。