2000—2015年深圳市建设用地坡谱演变研究
彭秋志1,2, 唐铃1, 陈杰1,2, 吴亚玲1, 陈相泽1
1. 昆明理工大学国土资源工程学院,昆明 650093
2. 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心,昆明 650093

第一作者简介:彭秋志(1982- ),男,云南文山人,博士,讲师,主要从事基于RS与GIS技术的土地资源问题研究。E-mail: pqz20002@163.com

摘要

在受地形约束的快速城市化地区,建设用地水平扩张常伴有垂直爬坡过程。通过分析建设用地坡谱曲线形态及其变化特征,有助于认识该过程的时空分异及演变规律,进而科学指导相关国土规划实践。论文以深圳市及其所辖10个区为例,利用DEM及2000—2015年遥感影像构建地面坡谱和4期建设用地坡谱,借助陡峭度、均匀度、累加关键值等坡谱研究手段,分析该市建设用地坡谱演变特征。结果表明:深圳市建设用地坡谱变化特征总体表现为爬坡与填海共存,且以爬坡为主,总体爬坡速度保持相对稳定;该市各辖区建设用地坡谱曲线呈现不同变化特征,可归纳为爬坡主导型、填海主导型、混合型和稳定型;各辖区建设用地布局均集中于平缓区域,建设用地上坡程度整体属于轻度至中度,建设用地主流上限坡度分布范围为4°~14°,建设用地极端上限坡度分布范围为7°~20°。深圳市仍将面临建设用地继续爬坡的压力,相关坡度上限标准的科学制定与严格执行是把控建设用地爬坡进程的关键。

关键词: 城市扩张; 地形梯度; 建设用地坡谱; 坡谱分析法; 深圳市
中图分类号:P931;P208 文献标志码:A 文章编号:1000-3037(2018)12-2200-13
Study on the Evolution of Construction Land Slope Spectrum in Shenzhen during 2000-2015
PENG Qiu-zhi1,2, TANG Ling1, CHEN Jie1,2, WU Ya-ling1, CHEN Xiang-ze1
1. Faculty of Land Resource Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China
2. Surveying and Mapping Geo-Informatics Technology Research Center on Plateau Mountains of Yunnan Higher Education, Kunming 650093, China
Abstract

The horizontal expansion process of construction land often occurs with vertical climbing process in the rapid urbanization area which constrained by topographic factor. Slope spectrum is a useful tool that can help people understand the spatial-temporal characteristics and evolution laws of the vertical climbing process of construction land. A lot of useful knowledge needs to be mined from the morphological characteristics of slope spectrum curve to guide planning makers to make more scientific land use planning. In this paper, taking Shenzhen and its 10 districts as examples, SRTM DEM data and Landsat TM/OLI images in four periods from 2000 to 2015 were used to build the background land surface slope spectrum and construction land slope spectrum. Aiming to study the morphological characteristics and evolution laws of the construction land slope spectrum, some qualitative empirical knowledge and a series of quantitative indices based on slope spectrum theory were defined, such as steepness of slope spectrum, evenness of slope spectrum, and forward cumulative critical value of slope spectrum. The results show that: 1) The overall expansion rate of construction land in Shenzhen was decreasing and tended to be stagnant from 2000 to 2015. The main spatial pattern of construction land change is characterized by the coexistence of climbing and reclamation and is dominated by stable climbing process. 2) Each municipal district shows different characteristics of construction land slope spectrum which can be summarized as four types: climbing dominated type such as Longhua District, reclamation dominated type such as Nanshan District, climbing and reclamation mixed type such as Yantian District, and stable type such as Futian District. 3) The steepness of slope spectrum is below 0.2, the evenness of slope spectrum is between 0.4 and 0.8, the main upper limit slope of construction land is between 4° and 14°, and the extreme upper limit slope of construction land is between 7° and 20°. In other words, for Shenzhen and its districts, construction land tend to congregate in flat region, and the climbing degree of construction land is not serious. Besides, all the quantitative indices of slope spectrum in the southern municipal districts are larger than those in the north. This research suggests that Shenzhen will still face the pressure of construction land climbing in the near future. It is very necessary and urgent to set scientific and strict standards of upper limit slope for construction land climbing, and it is also important to enforce these standards strictly.

Keyword: urban expansion; terrain gradient; slope spectrum of construction land; slope spectrum analysis; Shenzhen city

集中连片且适宜农业生产的平地资源非常稀缺, 而快速城镇化又在不断侵占此类土地, 这是自20世纪80年代以来中国在土地资源管理领域一直面临的突出矛盾之一。为缓解此类用地矛盾, “ 爬坡” 、“ 填海” 等建设用地扩张模式正被更多城镇所实践。特别是近十几年来, 在以浙江、云南等为代表的一些多山省份, “ 爬坡” 模式已经从少数城镇的零星探索, 发展成为了省级国土空间开发战略的重要组成部分[1, 2]。2012年, 国土资源部下发了《关于低丘缓坡荒滩等未利用土地开发利用试点工作指导意见》, 由此拉开了“ 爬坡” 模式在更多山地城镇开展系统性探索的大幕。这种规模化探索, 正在深刻改变试点地区建设用地分布的三维空间分布格局, 同时也形成了一种具有中国特色的建设用地扩张现象[3]。从不同侧面对该探索过程开展研究以揭示其规律性, 将有助于指导其朝更加科学合理的方向发展。

目前, 针对建设用地扩张现象时空格局特征的研究成果已非常多, 但绝大多数研究主要关注二维的建设用地水平分布问题[4, 5, 6, 7], 而仅有少数研究重点关注到“ 第三维” 的地形梯度问题[8, 9]。这是由于建设用地快速扩张现象往往在平原地区的大城市表现更突出, 且绝大多数城市在扩张初期一般较少面临建设用地爬坡压力。而今, 大量建设用地爬坡式扩张现象的陆续涌现, 将促使“ 第三维” 成为该研究领域的新热点。一般地, 地形梯度可分解为“ 高低” 及“ 陡缓” 两个层面。传统常以高程梯度表征“ 高低” , 以坡度梯度表征“ 陡缓” 。一些等价性和(或)综合性的地形梯度指数也已得到发展, 如地势起伏度(RA[10]、地形位指数(TNI[11]、地形位置指数(TPI[12]、平均高程偏差(DEV[13]等。现有涉及建设用地与地形梯度关系的研究, 大多被包含在土地利用与地形梯度关系的研究中[14, 15, 16], 其研究结论基本相似:建设用地总是首先占据地形梯度的较低位置, 然后逐渐向更高位置扩展, 迫使耕地、园地、林地等随之收缩或上移。然而, 建设用地在什么样的情况下能有多大的比例爬到地形梯度的什么位置?建设用地在地形梯度上的范围变化、重心迁移等过程是否存在共同的驱动、约束及触发机制?类似这种更细致、更具体的问题, 尚少有研究涉及。仅就表征“ 陡缓” 的坡度梯度而言, 现有研究大多基于粗略的坡度区段划分体系(如以8° 、15° 和25° 为间隔的四区段体系[17], 以2° 、6° 、15° 、25° 和35° 为间隔的六区段体系[18], 以3° 或5° 为步长的等差区段体系[19, 20]), 以致其分析结论尚难以反映更细致的坡度梯度分异, 自然也难以对建设用地爬坡过程给出更具体的规划和调控建议。

正是由于过粗的坡度区段划分体系容易掩盖关键细节信息, 所以才有必要选用更细的坡度区段划分体系, 以便更深入细致地开展建设用地与坡度梯度关系的研究。在数字地形分析领域所提出的“ 坡谱” 概念[21], 其基本思想之一便是坡度细分, 此概念可借用到该类研究中, 并衍生出新的概念及其研究领域— — 建设用地坡谱。本研究拟选取深圳市作为案例研究区, 以“ 坡谱” 作为基本研究手段, 开展有关建设用地坡谱形态及其变化特征研究的初步探索。具体将分别针对深圳市及其所辖10个区, 利用DEM及2000— 2015年遥感影像构建地面坡谱和4期建设用地坡谱, 借助陡峭度、均匀度、累加关键值等坡谱参数, 分析该市建设用地坡谱形态及其演变特征。该研究可为科学指导建设用地爬坡实践提供初步的理论与方法支持, 有助于探寻建设用地“ 爬坡” 的合理坡度上限, 进而有助于科学指导广大山地城镇的相关国土开发规划实践。

1 数据与方法
1.1 研究区概况

深圳市位于113° 45′ ~114° 37′ E、22° 24′ ~22° 52′ N, 总面积1 997.27 km2, 地处广东省南部, 珠江口东岸, 东临大亚湾和大鹏湾, 西濒珠江口和伶仃洋, 南隔深圳河与香港相连, 北与东莞、惠州两市接壤。2017年, 深圳市下辖8个行政区(罗湖、福田、南山、宝安、龙岗、盐田、龙华和坪山)和2个新区(光明和大鹏)(图1)。深圳市地势东高西低, 主要由平原台地和丘陵低山构成, 地面平均坡度约为7° , 缓于7° 的土地面积约占辖区总面积的60%。相对于多数山地城镇而言, 该市平地资源相对丰富, 但作为改革开放前沿城市, 长期高强度的城市开发建设活动已侵占了该市绝大部分可利用平地, 特别是自2000年以来, 建设用地扩张过程中的遇山“ 爬坡” 和遇海“ 填海” 现象已十分常见。以上事实表明, 深圳市是一个典型的受地形约束的快速城市化地区。

图1 研究区地形及辖区划分示意图Fig. 1 DEM and administrative division of the study area

1.2 数据来源及其预处理

1.2.1 数据来源

DEM数据选用90 m分辨率SRTM3 v4.1数据, 下载自http://www.giscloud.cn/。为减弱空值、负值等的干扰, 将研究区范围内的负值区和由海水覆盖的空值区均重赋值为0 m, 剩余孤立空值像元通过均值滤波加以填补。为与Landsat影像分辨率相匹配, 将其以三次卷积方式重采样至30 m分辨率。有必要说明, 尽管就空间分辨率而言, SRTM DEM数据逊色于目前同样常用的另一款30 m分辨率DEM产品(ASTER GDEM), 但该数据优良的一致性(由同一传感器集中采集自2000年2月中旬)对此类研究而言却是更佳选择。另外, 将其重采样至30 m分辨率, 虽不能提高数据精度, 但也不会阻碍对有用信息的挖掘。

遥感影像为2000年前后、2005年前后及2010年前后的Landsat 5 TM数据, 以及2015年前后的Landsat 8 OLI数据, 影像条带号为“ 121044” 和“ 122044” , 下载自https://glovis.usgs.gov/。此处所谓“ 前后” , 以2000年为例, 是指1999— 2001年, 并且以2000年的数据为主体。为保障影像质量, 仅下载使用云量在30%以内的影像。以上数据构成以5 a为间隔的4个时期, 在该文中分别命名为2000、2005、2010和2015年。对任意一个地点, 确保所下载的每个时期影像数量≥ 10, 以便后续建设用地提取过程能利用尽量多的时相信息以提高提取精度。最终筛选出并使用了78景TM数据和30景OLI数据。

1.2.2 坡度梯度信息提取

基于重采样后的DEM栅格, 先后利用ArcToolbox中的“ Slope” 工具和“ Int” 工具, 生成以度数法表示的整型坡度栅格, 即构建以1° 为步长的等差区段体系。鉴于正常情况下鲜有建设用地布局在陡于25° 的陡坡之上, 因此, 在后续坡谱构建过程中, 坡度 ≥ 25° 的像元将不予考虑, 即实际参与坡谱分析的坡度范围为[0° , 25° )。

1.2.3 建设用地信息提取

文中所谓建设用地, 是指卫星遥感设备所能拍摄到的覆盖有混凝土、沥青、砖瓦等人工材料的地物(像元)类型, 如道路、广场、屋顶等, 不包括水体、植被、裸土、裸岩、滩涂、浅滩、山体阴影等, 也不包括在建工地和露天采矿场。参考有关文献[22, 23, 24, 25], 借助Python脚本语言, 针对研究区特点进行反复试验后, 优选并搭建出一套建设用地提取流程, 分别提取研究区4个时期的建设用地。在研究区范围内随机生成1 000个参考点, 基于人工目视判读法分别得到4个时期的“ 真值” , 对建设用地提取结果进行精度评估, Kappa系数分别为0.905(2000年)、0.867(2005年)、0.880(2010年)和0.898(2015年), 满足后续分析需求。

1.2.4 地面坡谱与建设用地坡谱构建

地面面积频率坡度谱(亦称地面坡谱或背景坡谱, 即狭义的“ 坡谱” )是指在一个特定的统计区内, 以地面坡度因子为自变量, 以其所对应的地面面积占统计区总面积的百分比为因变量构成的统计图表或模型[26], 此类坡谱可直观反映背景土地的整体坡度构成情况。

建设用地面积频率坡度谱(亦称建设用地频率坡谱, 即狭义的“ 建设用地坡谱” )是指在一个特定的统计区内, 以坡度因子为自变量, 以其所对应建设用地面积占统计区建设用地总面积的百分比为因变量构成的统计图表或模型, 此类坡谱可直观反映开发建设活动在不同坡度区段上的用地偏好。

分别针对深圳市及其所辖各区, 利用ArcToolbox 中的“ Zonal Statistics as Table” 工具, 以上述生成的坡度栅格为“ zone” , 获得相关分区统计表, 并结合Excel软件, 构建地面坡谱。以建设用地栅格为掩膜, 再次重复上述流程, 获得各时期建设用地坡谱。

1.3 研究方法

为从不同角度测度建设用地爬坡现象, 该文发展了一些专门针对坡谱的分析参数。这些参数可分为两种类型:第一类为不依赖量纲的形态特征描述参数, 如坡谱陡峭度和坡谱均匀度; 第二类为有实际量纲含义的关键位置参数, 如坡谱顺向累加关键值。

1.3.1 坡谱陡峭度

坡谱陡峭度(Steepness of Slope Spectrum)用于确定面积频率坡谱中数据分布的平均相对位置, 计算公式如下:

S=i=0n-1(iPi)n-1(1)

式中:S为坡谱陡峭度, 其含义相当于归一化后的坡谱平均值[27], 无量纲, 取值区间为[0, 1], 取值越大表示对应地物的平均地形坡度越大, 即越“ 陡峭” ; Pi为特定地物在坡度区段i上的面积频率; i为坡度区段编号, 与i=0对应的坡度区间为[0° , 1° ), 以此递推; n为坡度区段总数, 因该研究设置了25个坡度区段, 故 n = 25。

1.3.2 坡谱均匀度

坡谱均匀度(Evenness of Slope Spectrum)用于度量面积频率坡谱中数据分布的均匀程度, 此概念借鉴自生态学研究中常用的Pielou均匀度指数, 计算公式如下:

E=HHmax=-i=0n-1(Pilog2Pi)log2n(2)

式中:E为坡谱均匀度, 即实际坡谱信息熵(H)与理论最大坡谱信息熵(Hmax)之比[27], 无量纲, 取值区间为[0, 1], 取值越大表示坡谱分布越平稳、均匀。

1.3.3 坡谱顺向累加关键值

顺向累加关键值(Forward Cumulative Critical Value)是指顺自变量由小到大方向累加各区段取值之和刚好达到某一指定关键阈值时所对应的自变量值。对面积频率坡谱而言, 该关键值即指频率累加值刚好到达某一关键阈值时所对应的“ 精确” 坡度位置, 该“ 精确” 位置可利用最近序数间线性插值法计算得到。在该文中, 关键频率阈值分别设为95%和99%, 对应的累加关键值分别记为 F95%(° )和 F99%(° ), 前者用以表示特定地物面积频率分布的主流上限坡度, 后者用以表示特定地物面积频率分布的极端上限坡度。

2 结果与分析
2.1 建设用地水平扩张特征

2000— 2015年期间, 深圳市建设用地水平扩张呈现明显时空差异。如图2所示, 就建设用地分布的平面形态变化而言, 在2000年, 沿主要道路延伸的建设用地扩张“ 骨架” 已经形成。此后的3个时期, 新增建设用地继续在此“ 骨架” 基础上不断外扩和充填, 全市建设用地平面形态变化快速地由以点轴式为主向以蔓延式为主演变。就整体扩张速度而言, 建设用地水平扩张呈先快后慢之势, 在2005年之后已颓势凸显。

图2 深圳市4个时期建设用地分布Fig. 2 Distribution of construction land in four periods in Shenzhen

分辖区看, 罗湖区和福田区早在2005年前后便已基本结束扩张, 盐田区和大鹏新区一直保持低速扩张, 坪山区一直保持高速扩张, 其余各区均逐渐由高速扩张向低速扩张转变(图3)。就各时期建设用地面积绝对量而言, 龙岗区和宝安区在存量和增量方面均远超其余各区, 盐田区和大鹏新区在存量方面均明显居后, 福田区和罗湖区在增量方面均明显居后 [图3(a)]; 就各时期建设用地面积相对各自辖区总面积之比而言, 福田区和罗湖区一直保持较高占比, 大鹏新区近年来建设用地面积占比虽持续升高, 但增速较慢且与周边各区相比仍处于较低水平, 其余各区建设用地面积占比均增加较快 [图3(b)]。

图3 2000— 2015年深圳市各辖区建设用地面积变化Fig. 3 Variation of construction land area in all districts of Shenzhen from 2000 to 2015

综上, 深圳市建设用地水平扩张速度先快后慢, 并有趋近停止之势。其中, 南部居中且紧邻香港的福田区和罗湖区已率先在研究时段前期趋近结束, 南部临海的南山区、宝安区、盐田区和大鹏新区紧随其后, 北部各区直至研究时段后期仍保持一定增速。形成这一特征的主要原因是:以福田区和罗湖区为核心的南部临海各区开发较早, 建设用地“ 爬坡” 、“ 填海” 过程也趋于结束, 以致其可开发的土地资源已不多, 迫使建设用地扩张过程趋近停止, 而北部各区的可开发土地资源仍相对较多。

2.2 建设用地坡谱演变特征

2.2.1 坡谱曲线及其直观解读

图4显示了深圳全市及其下辖10个区背景土地及4个时期建设用地的面积频率坡谱曲线。借助一些经验性知识, 对建设用地坡谱曲线所代表的含义开展直观解读。可借助以下知识开展静态解读:1)城镇往往优先布局于地形较平坦的地段, 因此, 城镇地区背景土地及建设用地的面积频率坡谱曲线形态特征大多表现为在低坡度区段相对高耸, 随坡度升高而迅速降低; 2)由于水体、沼泽、低洼地等往往在 [0° , 1° )区段占有一定面积比例, 所以建设用地坡谱的最高值区段往往位于 [1° , 3° )区段; 3)通常在4° ~8° 范围内的某一坡度位置, 建设用地坡谱曲线会与背景地面坡谱曲线相交, 低于此位置的坡度区段为建设用地面积频率分布相对于背景土地面积频率分布的优势区段, 反之为相对劣势区段。

图4 背景地面坡谱及4个时期建设用地坡谱Fig. 4 Background land surface slope spectrum and construction land slope spectrum in the four periods

除静态解读外, 还可借助以下知识开展动态解读:1)随着时间推移, 若出现明显的建设用地“ 爬坡” 式扩张现象, 则建设用地相对优势区段的高耸程度会明显降低, 而相对劣势区段也会随之有所上翘, 同时两曲线相交的位置也会往更高坡度微移; 2)若出现明显的建设用地“ 填海” 式扩张现象, 则 [0° , 1° )区段会出现明显上升; 3)若建设用地水平扩张趋近停滞, 则建设用地坡谱曲线也不会发生明显变化; 4)若建设用地还有较大的爬坡式扩张空间, 则建设用地坡谱曲线会更快地贴近横轴且与背景坡谱的间隔越大。

利用以上经验知识, 并结合前述建设用地水平扩张特征, 对图4开展解读可知:1)深圳市整体上经历过较明显的“ 爬坡” 式, 以及一定程度的“ 填海” 式建设用地扩张过程; 2)龙华区、龙岗区、光明新区、大鹏新区、坪山区和盐田区经历过较明显的“ 爬坡” 式建设用地扩张过程, 尤以龙华区更典型; 3)南山区、宝安区和盐田区经历过较明显的“ 填海” 式建设用地扩张过程, 尤以南山区更典型; 4)福田区和罗湖区的建设用地水平扩张已趋近停滞, 尤以福田区更典型; 5)罗湖区、福田区、盐田区和大鹏新区所剩的建设用地爬坡式扩张空间较小, 坪山区和光明新区则仍有较大爬坡空间。

2.2.2 形态特征参数分析

坡谱陡峭度(S)可定量反映地物分布在给定坡度区段范围内的平均相对位置, 即坡度偏好, 同时也是能客观反映建设用地上坡程度的重要指标。如图5(a)所示, 无论背景地面坡谱还是各时期建设用地坡谱, 深圳市及其所辖各区的坡谱陡峭度都低于0.5, 其中所有建设用地坡谱陡峭度都低于0.2。这表明在 [0° , 25° )坡度区间内, 所有坡谱曲线的数据都是向较低坡度区段(< 12.5° )聚集的, 同时也佐证了图4中所有坡谱曲线都具有的形态特征:低坡度区段相对更高耸。从动态变化趋势看, 深圳市建设用地坡谱陡峭度在15 a间仅发生了微小的上升, 其下辖各区中, 南山区呈下降趋势, 福田区和宝安区基本维持稳定, 其余各区均呈上升趋势。从横向对比视角看, 陡峭度始终高于深圳市平均水平的辖区有罗湖区、福田区和盐田区, 其中罗湖区最高, 陡峭度始终低于深圳市平均水平的辖区有宝安区、坪山区和光明新区, 其中坪山区最低。

图5 2000— 2015年深圳市及其各辖区坡谱形态特征参数变化Fig. 5 Variation of the morphological parameters of slope spectrum in Shenzhen and its districts from 2000 to 2015

由于建设用地往往优先布局于地形较平缓处, 所以坡谱均匀度(E)也能在一定程度上反映建设用地上坡程度的高低。如果将坡谱均匀度以0.2为步长等分为5级, 将对应的建设用地上坡程度由低至高也定义为5级:无、微、轻、中、重, 那么, 结合图5(b)和表1可知, 深圳市建设用地上坡程度在15 a间以相对稳定的速度持续升高, 并一直处于“ 中度上坡” 级别。从动态变化视角观察建设用地坡谱均匀度, 深圳市下辖各区中, 南山区呈下降趋势, 福田区基本维持稳定, 其余各区均呈上升趋势。从空间对比视角评估建设用地上坡程度, 仅坪山区和光明新区一直处于“ 轻度上坡” 级别, 其余各区均属于“ 中度上坡” 级别。

表1 2000— 2015年深圳市及其各辖区建设用地坡谱均匀度变化 Table 1 Evenness of slope spectrum in Shenzhen and its districts from 2000 to 2015

虽然坡谱陡峭度与坡谱均匀度属于两种不同的观察视角, 但二者间却显著线性相关(r = 0.97, P< 0.01)。这说明建设用地爬坡过程是循序渐进的, 当较缓坡度上可供开发的土地仍然充裕时, 人们通常不会跨过较缓坡度而集中开发更陡坡度上的土地。这同时也表明, 用坡谱均匀度来度量建设用地上坡程度也是可行的。而且, 通过对比图5(a)与图5(b)不难看出, 由于算法上的拉伸效应, 坡谱均匀度所能体现出的差别比坡谱陡峭度更明显。

2.2.3 关键位置参数分析

坡谱顺向累加95%关键值(F95%)标示了地物分布主流上限坡度所在的位置。如图6(a)所示, 深圳市建设用地坡谱的F95%值在2000年为7.5° , 并逐渐上升, 至2015年为8.7° , 升幅1.2° 。分辖区看建设用地坡谱的F95%值变化, 福田区和南山区在9.5° 附近基本维持稳定, 其余各区均表现为不同程度的上升趋势。其中, 罗湖区、盐田区和大鹏新区属于在高位基础上继续上升, 坪山区和光明新区则属于低位上升。上升幅度最大的是盐田区, 从2000年的8.9° , 升至2015年的13.7° , 升幅达4.8° 。

图6 2000— 2015年深圳市及其各辖区坡谱关键位置参数变化Fig. 6 Variation of the critical position parameters of slope spectrum in Shenzhen and its districts from 2000 to 2015

坡谱顺向累加99%关键值(F99%)标示了地物分布极端上限坡度所在的位置。结合 图6(b)和表2可知, 深圳市建设用地坡谱的F99%值在2000年为14.0° , 至2015年为14.6° , 升幅为0.6° 。分辖区看建设用地坡谱的F99%值变化, 南山区表现为下降趋势, 福田区基本维持稳定, 其余各区均表现为上升趋势。其中, 盐田区、大鹏新区和罗湖区属于高位上升, 坪山区、光明新区和龙华区则属于低位上升。上升幅度最大的是盐田区, 从2000年的16.6° , 升至2015年的20.1° , 升幅达3.5° 。

表2 2000— 2015年深圳市及其各辖区建设用地坡谱顺向累加99%关键值变化 Table 2 The 99% forward cumulative critical value in Shenzhen and its districts from 2000 to 2015 (° )

综合F95%值和F99%值所提供的信息, 深圳市建设用地爬坡过程呈现出明显的南北时空分异特征。早在2000年之前, 南部沿海5个区(罗湖、福田、南山、盐田和大鹏)的建设用地极端上限坡度(F99%)均已突破15° 。与此相对, 北部5个区(宝安、龙岗、龙华、坪山和光明)在此15 a间虽然都经历了更快的建设用地扩张, 但即便到了2015年, 它们的建设用地极端上限坡度均未突破15° 。换言之, 南部各区建设用地爬坡过程开始早, 主流上限坡度和极端上限坡度均已很高, 后续爬坡潜力已不大, 而北部大部分辖区仍有不同程度的爬坡潜力可供挖掘。

3 结论与讨论

本文以深圳市及其所辖10个区为例, 在简要分析建设用地水平扩张时空特征的基础上, 构建了相关坡谱并对其开展了直观解读, 然后借助坡谱陡峭度、坡谱均匀度、坡谱顺向累加95%关键值和坡谱顺向累加99%关键值等定量化坡谱分析手段, 从坡度偏好、上坡程度、主流上限坡度和极端上限坡度等方面, 初步分析了研究区2000— 2015年间的建设用地坡谱演变特征, 得出以下结论:1)在建设用地水平扩张速度先快后慢并趋近停止的背景下, 深圳市建设用地坡谱变化特征总体表现为爬坡与填海共存, 且以爬坡为主, 总体爬坡速度保持相对稳定; 2)该市各辖区建设用地坡谱曲线呈现不同变化特征, 可归纳为爬坡主导型、填海主导型、混合型和稳定型, 对应典型辖区依次为龙华区、南山区、盐田区和福田区; 3)该市各辖区建设用地布局均集中于坡谱陡峭度小于0.2的平缓区域, 建设用地上坡程度整体属于坡谱均匀度介于0.4~0.8的轻度至中度级别, 建设用地主流上限坡度范围大致为4° ~14° , 建设用地极端上限坡度范围大致为7° ~20° , 且各项形态特征参数和关键位置参数均表现为南部辖区大于北部辖区。

深圳市政府于2005年颁布了《深圳市基本生态控制线管理规定》(简称《规定》), 其中将坡度陡于25%(约合14.0° )的区域列入基本生态控制线应包括的范围, 并禁止在基本生态控制线范围内进行除重大道路交通设施、市政公用设施、旅游设施及公园以外的开发建设活动。从建设用地坡谱演变视角看, 即使是爬坡过程最明显的盐田区, 其建设用地极端上限坡度最高时也仅达到20.1° , 说明该《规定》确实发挥了积极的规划管控作用, 值得向广大山地城镇推广。试想, 若没有严格的规划管控, 在巨大的人口涌入压力下, 部分辖区也许已经出现了类似香港岛那样的建设用地重度上坡现象:住宅广布于山坡甚至山顶, 建设用地极端上限坡度高达约30° 。鉴于深圳市整体建设用地上坡程度相对不严重, 而可利用的平地资源却日渐稀缺, 可以预见, 该市未来仍将面临建设用地继续爬坡的压力。无论是继续坚守现有的“ 25%” 坡度上限规定, 还是研究制定新的坡度上限值, 都将深刻影响该市未来建设用地扩张在地形梯度上的区位选择。总之, 适当的爬坡确实有利于开辟新的建设用地资源, 而如何把握好爬坡的“ 度” , 则有赖于相关坡度上限标准的科学制定与严格执行。

传统的建设用地扩张研究, 更专注于分析二维的建设用地水平分布格局; 传统的坡谱研究, 更专注于刻画统计区内所有用地的静态地形坡度分布特征。建设用地坡谱演变研究, 是上述两个研究领域发生交叉的产物。对建设用地扩张研究而言, 建设用地坡谱加入了第3个分析维度— — 坡度, 使得分析过程可以更直观和更立体; 对坡谱研究而言, 建设用地坡谱突破了因变量类型单一和无动态变化的固有传统, 进一步拓宽了坡谱的应用领域。作为坡谱研究体系的一股新生分枝, 建设用地坡谱的概念、理论及方法体系仍处在不断建立和完善的过程之中。在继承前期研究成果并借鉴相关领域研究成果的基础上, 该文提出了坡谱陡峭度、坡谱均匀度、坡谱累加关键值、主流上限坡度、极端上限坡度等概念, 进一步丰富了建设用地坡谱研究体系。

需要指出, 建设用地坡谱所涉及的自变量和因变量都可能随时间流逝而发生改变。该研究假定作为自变量的坡度是不随时间改变的, 尽管该假定与事实不符, 但却十分必要。因为建设用地坡谱演变研究所关注的是建设用地在原有地面坡度梯度上所发生的位置变化, 本质上是研究土地利用的区位选择问题, 所以可以不用关注被改造后的实际地形坡度长什么样。另外, 正如“ 宏观平滑如镜, 微观崎岖不平” 所描述的那样, 地物解译与坡度计算都具有极强的尺度依赖性[28, 29], 不能简单将数据的分辨率、准确度、时效性等作为评价建设用地坡谱构建质量的唯一标准, 反而更应当重视数据来源及其处理流程的标准一致性, 唯此方能保证在特定分辨率尺度下所构建的相关坡谱具备跨时空可比性。

The authors have declared that no competing interests exist.

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