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2022 , Vol. 37 >Issue 7: 1865 - 1875

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20220714

Regular Articles

Relationship between construction land and slope in rapidly expanding mountain cities: A case study in Guiyang, China

  • PENG Qiu-zhi ,
  • MA Shao-hua ,
  • DENG Qi-hui ,
  • MA Jing-wei
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  • Faculty of Land Resource Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China

Received date: 2021-03-22

  Revised date: 2021-06-23

  Online published: 2022-09-28

Fold

Abstract

With the rapid urbanization, the land utilization rate in the mountainous areas has been increasing. Therefore, we should deepen our understanding of the construction land expansion in mountain cities, so as to carry out more scientific management of land use in mountainous areas. This paper studied the slope gradient effect of construction land growth in Guiyang, a typical mountain city in Southwest China, using digital elevation model (DEM) and construction land datasets of 2000, 2005, 2010, 2015 and 2020, which was integrated with zonal statistics approaches based on spatial statistics unit of kilometer grid and slope section with one degree interval. Combined with the information of construction land density and slope, we propose a novel method to quantify the spatial pattern of construction land climbing. The research was designed to address three research questions: Is there a synergistic relationship between the area of construction land and the average slope of construction land? What are the distribution and change characteristics of construction land density on the slope gradient? What is the relationship between the density of construction land and the heat of construction land climbing? The results showed that: (1) The total area of construction land is positively correlated with the average slope of construction land, both of which increase gradually across the entire study period. However, the average slope of new construction land gradually becomes steeper among four neighboring periods, while the area of new construction land turns from increasing to decreasing, implying that they are not synchronous. (2) The density of construction land in each period decreased with the increase of slope, no matter in one period or in the other four periods. (3) The density of construction land has a significant impact on the heat of construction land climbing, and this influence increases as the average slope of the background ground rises. This paper suggests that the phenomenon of construction land climbing would promote the intensification and compactness of construction land in mountain cities.

Key words： mountain city; urban expansion; construction land; slope; Guiyang city

Cite this article

PENG Qiu-zhi , MA Shao-hua , DENG Qi-hui , MA Jing-wei . Relationship between construction land and slope in rapidly expanding mountain cities: A case study in Guiyang, China[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2022 , 37(7) : 1865 -1875 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20220714

中国的山地面积约占国土面积的三分之二,山地城镇约占全国城镇总数的一半[1]。虽然全国城镇化进程整体已进入中后期,但在相对落后的山地区域,快速城镇化仍将持续更长时间。地形约束导致山地城市建设用地增长明显区别于平原城市[2],深入分析山地城市建设用地与地形因子的时空关联,将有助于揭示山地城市扩张规律,对预测和优化山地区域国土空间格局有重要参考价值。
早期的山地城市扩张研究更多关注城市平面形态的演变,地形因子仅在部分研究中被作为自然限制因子之一参与定性解释城市水平扩张特征[3]。逐渐地,城市扩张背景下土地利用变化的地形梯度效应也成为了重要研究内容[4,5],但专门针对建设用地的深入研究仍相对较少。在地形梯度因子量化方面,常见的单一因子有高程[6]、坡度[7]、起伏度[8]等,复合因子主要是地形位指数[9]。就全国乃至全球对比而言,绝对高程（海拔）、起伏度和坡度分别代表了宏观、中观和微观的地形起伏状况。仅从具体城市乃至具体地块看,绝对高程和起伏度通常仅具宏观和中观的背景参考意义,而相对高程和坡度仍然分别从“高—低”和“陡—缓”两个层面直接影响着城市扩张,例如相对高程对供排水设计有一定约束,坡度则主要对建筑布置与生产生活、道路规划与交通出行等产生影响。地形位指数综合了相对高程与相对坡度,在区域土地利用变化的地形梯度效应研究中获得了广泛应用[10]。然而该指数建立在高程梯度与坡度梯度具有同向叠加效应的前提假设之上,这两种地形因子梯度对城市建设的影响往往存在分化,例如内涵迥异的“高且缓”与“低且陡”可能具有相同的取值,因而该指数并非总能表达出明确的含义。事实上,在建设用地适宜性评价、城市扩张模拟等研究中,坡度一直是更常用的地形因子[11,12],这源于其物理、生态含义明确以及全球可比的特性。站在城市生态学视角,坡度梯度与水平方向上的城乡景观梯度[13]均属于重要生态梯度,但专门深入研究城市建设用地在坡度梯度上的分布与变化规律的成果仍然不多[14]。
仅从建设用地与坡度的关系看,已有研究一方面大多基于固定不变的坡度分级看待建设用地布局的适宜性问题,忽略了工程技术水平、用地扩张压力、区位条件等可变因素的影响;另一方面大多采用较为粗略的坡度分级,难以捕捉建设用地在坡度梯度上的分布与变化细节,因而对山地城市扩张的解释和预测能力仍待提高。为此有必要基于更动态的观察视角、采用更细化的坡度分级加强建设用地与坡度关系的基础研究。
本文以中国西南典型山地城市贵阳为例,利用五期（2000年、2005年、2010年、2015年和2020年）建设用地数据及 SRTMGL1 v3.0 数字高程模型数据,以1 km×1 km网格和1°间隔坡度区段为主要统计单元,以建设用地密度和建设用地爬坡热度为核心分析指标,对伴随城市水平扩张而出现的建设用地在坡度梯度上的分布与变化特征展开分析,重点探究：（1）建设用地面积与建设用地平均坡度之间是否存在协同变化关系?（2）建设用地密度在坡度梯度上的分布与变化有何规律?（3）建设用地密度与建设用地爬坡热度之间具有怎样的关系?期望该研究能丰富对山地城市扩张规律的认识,同时为完善地形梯度研究方法体系带来一些启发。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

贵阳市位于贵州省中部,东南与黔南布依族苗族自治州相邻,西南与安顺市接壤,西北和东北分别毗邻毕节市和遵义市,总面积8034 km2。截至2020年,贵阳市下辖6区（观山湖区、白云区、乌当区、云岩区、南明区和花溪区,简称“中心六城区”）、3县（修文县、息烽县和开阳县）及1个代管县级市（清镇市）。全市平均海拔1190 m,地势整体西南高东北低,中心六城区内部地势则为西北高东南低（图1a）;地面平均坡度13.9°,整体格局东北更陡、西南更缓（图1b）,大体与地势格局相反。从面积频率构成看,高程接近于正态分布（图1c）,坡度呈右偏态分布（图1d）。作为中国西南重要省会城市和区域枢纽城市之一,贵阳市近30年城市化速度加快,尤其在2000年后进入高速发展阶段,本就不多的平地资源在城市扩展中不断被侵占,建设用地向周边山坡地扩展的现象愈发明显。
图1 研究区行政区划与地形概况

Fig. 1 Administrative divisions and topography of the study area

1.2 数据来源及修正

主要数据包括基于遥感影像解译的建设用地数据和DEM（数字高程模型）数据。建设用地解译数据源自30 m分辨率的Urban China数据集[15],该数据集涵盖了中国1978—2017年绝大部分年份的不透水面（本文中的含义等同于建设用地）逐年变化信息,整体精度高于90%,可以满足研究需要。为进一步提高数据精度和时效性,对该数据集进行了人工精化：首先提取2017年不透水面数据,以2020年高精度遥感影像为参照,去除错提的建设用地,补上漏提和新增的建设用地,以此获得人工修正后的2020年建设用地数据（记为UL2020）;然后基于建设用地只增不减的前提假设,参考2015年高精度遥感影像,从UL2020中剔除2015年后新增的建设用地,获得UL2015;同理依次获得UL2010、UL2005和UL2000。DEM数据为30 m分辨率SRTMGL1 v3.0数据（ https://earthexplorer.usgs.gov/）,绝对高程精度在10 m以内,优于以往常用的ASTER GDEM数据集[16]。

1.3 分析单元及时段

在水平方向上采用1 km×1 km公里网格作为统计单元,整个贵阳市共统计7675个完全位于市域内的网格。在坡度梯度上采用1°间隔坡度区段作为统计单元,结合贵阳市自身地形及建设用地分布情况,将统计的坡度区间设定为 [0°, 40°）,其中第1区段为 [0°, 1°）,类推到第40区段为 [39°, 40°）。在时间轴上以5年为间隔分别统计5个时间截面（2000年、2005年、2010年、2015年和2020年）以及4个相邻变化时段（2000— 2005年、2005—2010年、2010—2015年和2015—2020年）。

1.4 分析指标

1.4.1 建设用地密度

建设用地密度是指特定统计单元内建设用地面积与该统计单元面积之比,公式如下：
D i = A b i A i × 100
式中：Di为第i个统计单元的建设用地密度（%）;Abi为统计单元的建设用地面积（km2）;Ai为统计单元的总面积（km2）。D是城市扩张研究中最常用的指标之一,当针对某个时间点的建设用地现状部分时常称为开发强度[17],当针对两个时间点之间的建设用地扩展部分时则常称为扩展强度[18]。文中分别基于公里网格和1°间隔坡度区段进行D统计,用以展示和分析建设用地在水平方向及坡度梯度上的分布与变化特征。

1.4.2 建设用地爬坡热度

为定量展现基于网格单元的建设用地爬坡空间热度分配格局,提出建设用地爬坡热度指标。根据不同分析场景需要,该指标可分别由建设用地的坡度份额指数或其派生的坡度份额等级表示。其中坡度份额指数被定义为特定统计单元内指定地类逐栅格坡度之和与该地类在全部纳入计算的统计单元内逐栅格坡度总和的比值,公式如下：
R k i = S k i ∑ i = 1 n S k i × 100
式中：Rki为地类k在第i个统计单元的坡度份额指数（%）,取值越高代表爬坡热度越高;Ski为地类k在第i个统计单元内的逐栅格坡度之和;n为纳入计算的统计单元总数（个）。
为方便分级描述以及在不同时期之间进行横向对比,将坡度份额指数转化为10个坡度份额等级：首先将每个网格单元的坡度份额指数按从小到大顺序排列后进行顺次累加,然后以10%为步长将累加序列分为10组,累加值落入0~10%范围的网格单元其坡度份额等级定为第1级,同理类推,到第10级的累加值范围为90%~100%。

2 结果分析

2.1 建设用地增长特征

2000—2020年间贵阳市建设用地面积增长经历了一个先加快、后减慢的历程（图2）,其中2000—2015年间为加速扩张时段,2015年后扩张速度明显减缓。2000年建设用地总面积约 100 km2。2000—2005年间为加速扩张的初始阶段,面积增幅仅为2000年的32%。2005年后,建设用地增幅显著提升。2005—2010年间建设用地增幅达到2005年现状建设用地面积的80%。2010—2015年间建设用地增幅更是在2010年基础上实现了倍增。2015年现状建设用地面积总量已接近500 km2,约为2000年的5倍。2015—2020年间建设用地增幅仅为上一时期的38%,至2020年,建设用地面积总量约600 km2。
图2 建设用地面积变化

Fig. 2 Changes of construction land area

图3展现了基于网格单元统计的5个年份现状部分建设用地密度格局与4个相邻时期新增部分建设用地密度格局（图3）。在2000年,建设用地主要集中于以云岩区和南明区为主体的老城区,其次是老城区以北的白云区,以及西部清镇市城区。2005年较2000年总体格局变化不大,各区均在原有基础上有所加密。2005—2010年城市扩张明显加速,观山湖区和白云区成为扩张热区,分别位于老城区南向、东北向和西向的花溪区、乌当区和清镇市也在快速蔓延,使得2010年主城连片发展区已近似呈现“十”字格局,并对位于老城区西南方向的阿哈湖水源保护区形成包围之势。2010—2015年城市扩张进一步加速,新增建设用地格局呈全向蔓延和全面加密态势,观山湖区成为新的发展核心,贵安新区（横跨南部花溪区与西部清镇市）的加快建设使得主城连片发展区完成了对阿哈湖水源保护区的最终合围。2020年较2015年建设用地空间格局变化不大,再次回归到以加密为主。
图3 基于网格单元的建设用地密度

Fig. 3 Construction land density based on grid cells

综上,研究时段内贵阳市建设用地较完整地经历了一轮“S”形增长,前5年（2000—2005年）和后5年（2015—2020年）的慢速增长期以填充加密为主,而中间 10年（2005—2015年）的快速增长期则以外延扩张为主。

2.2 建设用地增长的坡度梯度效应

2.2.1 建设用地面积增长与建设用地平均坡度变化的关系

贵阳市各年份的建设用地面积与建设用地平均坡度总体呈线性同步递增趋势。其中建设用地平均坡度从2000年的5.4°上升到2020年的6.6°,上升了22.2%。这一升幅从直观感受上并不大,但对整个城市而言却意味大量建设用地爬坡现象的产生（图4）。进一步分析各相邻变化时段新增建设用地面积与新增建设用地平均坡度的关系发现,二者变化路径逐渐出现分化：2000—2015年间依旧保持同向上升,而2015—2020年间新增建设用地面积由升转降,但新增建设用地的平均坡度却继续稳步上升,这表明新增建设用地面积与其平均坡度之间并无必然的同向变化规律。现代城市扩张通常秉持“择平而建”理念,即越平缓的土地越容易被先开发,贵阳市的平地资源本就十分紧缺,所以其新增建设用地有不断占用更陡坡度地块的倾向,而与新增建设用地面积大小无必然联系。上述规律不仅在全贵阳市尺度下成立,而且对下辖各区县也成立（表1）。
图4 建设用地面积与坡度关系的变化

Fig. 4 Changes between construction land area and slope

表1 分区县各变化时段新增建设用地面积及其平均坡度

Table 1 Area of newly-added construction land and average slope

地区 2000—2005年 2005—2010年 2010—2015年 2015—2020年
面积/km2 坡度/(°) 面积/km2 坡度/(°) 面积/km2 坡度/(°) 面积/km2 坡度/(°)
南明区 4.4 6.5 10.2 7.3 20.6 8.6 10.8 8.4
云岩区 4.0 8.5 7.6 9.6 13.8 12.2 3.6 12.5
花溪区 5.0 5.5 22.1 6.2 65.9 6.5 27.1 6.8
乌当区 3.1 5.9 7.3 7.4 15.6 8.8 5.9 8.7
白云区 4.0 4.5 13.3 4.3 31.3 4.9 10.2 5.7
观山湖区 5.0 5.0 20.9 6.0 34.6 6.9 8.8 7.8
开阳县 1.1 6.0 5.6 7.4 10.3 8.4 5.8 9.0
息烽县 1.1 7.3 4.1 7.7 5.5 8.4 3.3 9.4
修文县 1.8 4.0 4.3 4.6 15.9 4.9 6.9 5.0
清镇市 2.3 5.3 10.2 5.4 29.3 6.2 10.2 7.0
全贵阳市 31.9 5.8 105.7 6.4 242.9 7.0 92.5 7.4

2.2.2 建设用地密度在坡度梯度上的分布与变化规律

图5为基于坡度区段单元统计的贵阳市各时期现状建设用地密度（图5a）与各相邻时期新增建设用地密度（图5b）的坡度梯度分布曲线。可以看出：（1）所有曲线都遵从建设用地密度自第2坡度区段开始（第1坡度区段常因排水不畅而难以成为建设用地的最佳布局区段）随坡度上升而减小的分布规律,体现出贵阳城市扩张始终坚持“择平而建”的基本用地策略;（2）缓于25°的各坡度区段内（当坡度大于25°后建设用地已十分稀见,不具统计代表性）新增建设用地密度均以2015年前后为界先升后降,与全市新增建设用地面积的变化规律一致,同时也说明不同坡度区段建设用地增长相互间具有协同变化特征;（3）在建设用地快速增长期（2005—2015年）,“择平而建”策略运用得更充分,此期间建设用地爬坡现象出现相对弱化,但绝对规模并不小;（4）在内部加密为主的时期（2000—2005年和2015—2020年）,建设用地爬坡现象相对增多。简言之,贵阳市建设用地爬坡现象伴随城市扩张而出现,在建设用地密度构成中总体居于从属地位,在城市向外扩张阶段相对不明显,在内部加密阶段相对增多。
图5 基于坡度梯度的建设用地密度

Fig. 5 Construction land density based on slope gradient

2.2.3 建设用地密度对建设用地爬坡热度的影响

为进一步探究建设用地爬坡现象平面分布的相对冷热格局,基于网格单元绘制建设用地坡度份额等级地图（图6）。从5个时间截面看,建设用地爬坡的相对热区在空间范围和面积占比方面均呈逐渐扩大趋势。其中,2000年和2005年的爬坡热区主要有三处,分别位于老城区（云岩区与南明区）、白云区和清镇市;到2010年时“中心六城区”的爬坡热区已基本连为一体,北部息烽县和开阳县也明显出现一些散布热区;2015年“中心六城区”的爬坡热区继续扩大,向西基本与清镇市相连,向南也延伸出一个新的明显热区;此后全市基本未出现大的爬坡热区格局变更。从四个变化时期看,新增建设用地爬坡热区主要呈现三种分布模式：其一是环绕在现有爬坡热区外围,如2000—2005年间老城区外围东西两侧的城郊开发;其二是由新区开发带动出现新的爬坡热区,如2005—2010年间新的市行政中心所在地观山湖区的开发;其三是在现有热区范围内进一步填充“加热”,如2010—2015年间老城区周边和观山湖区的进一步开发。这三种分布模式恰好能与现有城市扩张理论中普遍认可的三种基本模式（外延式、飞地式和填充式）[19]相对应,说明适用于描述城市形态变化的基本模式同样可用于描述建设用地爬坡现象的水平变化,同时也从新的角度证明该市建设用地水平扩张与垂直爬坡之间存在协同伴生关系。
图6 建设用地坡度份额等级

Fig. 6 Grade of construction land slope share

通过观察建设用地密度空间格局（图3）与建设用地爬坡热度空间格局（图6）可发现,二者存在一定相似性,由此可得出二者间具有正向关联的初步判断。进一步通过绘制建设用地密度与坡度份额指数散点图并进行线性拟合发现（图7）,研究时段内二者均在P<0.001显著性水平上呈线性正相关,且拟合优度R2均超过0.75,拟合效果较好。这意味着建设用地爬坡现象通常更多地出现在建设用地密度更高的区域,同时也与前述建设用地爬坡现象在城市填充加密阶段相对增多的结论相吻合。
图7 建设用地坡度份额与建设用地密度的关系

Fig. 7 Relationship between construction land slope share and construction land density

建设用地坡度份额指数同时包含了建设用地密度信息和建设用地坡度信息。如果建设用地坡度处处相同,则该指数将与建设用地密度构成线性正向函数相关;同理,如果建设用地密度无差异,则该指数将与建设用地平均坡度构成线性正向函数相关。换言之,建设用地密度与建设用地坡度对建设用地坡度份额指数的信息贡献是此消彼长的。图7中拟合优度R2随时间推移而逐渐减小,说明建设用地密度的信息贡献在逐渐降低,这从新的角度再次验证了贵阳市存在持续的建设用地爬坡现象。
建设用地密度对建设用地坡度份额指数的影响强度还与背景地面坡度有密切关系。图7以散点颜色代表相应网格单元的背景地面平均坡度,可以直观地发现：散点颜色呈现一定扇形分区特征,在背景地面平均坡度越平缓时扇形区域斜率越小。为进一步定量证实该判断,以2020年为例,将网格单元按背景地面平均坡度以5°、10°和15°为断点分为四组,分别绘制散点并进行线性拟合得到图8。经计算,每一组散点均体现出在P<0.001显著性水平上的线性正相关,且R2均超过0.85,拟合效果均好于分组之前,拟合直线斜率a也随着背景地面平均坡度加大而升高。不仅如此,其余各年份也都在P<0.001显著性水平上呈现出相同规律（表2）,说明建设用地密度与建设用地坡度份额指数的关系还与背景地面坡度有关,即背景地面平均坡度越大,建设用地密度增大对建设用地爬坡的带动作用越强。
图8 背景坡度分组下2020年建设用地坡度份额与建设用地密度关系

Fig. 8 Relationship between construction land slope share and construction land density in 2020 under background slope grouping

表2 背景坡度分组下各年份拟合参数

Table 2 Fitting parameters for each year under background slope grouping

年份 0~5° 5~10° 10~15° >15°
R2 a R2 a R2 a R2 a
2000 0.898 0.007 0.943 0.009 0.893 0.013 0.896 0.016
2005 0.895 0.005 0.941 0.007 0.891 0.010 0.906 0.013
2010 0.900 0.003 0.935 0.004 0.912 0.006 0.923 0.008
2015 0.872 0.001 0.923 0.002 0.912 0.003 0.944 0.004
2020 0.859 0.001 0.920 0.002 0.916 0.003 0.944 0.004

3 结论与讨论

3.1 结论

（1）建设用地面积增长与建设用地平均坡度上升均呈先加快、后减慢趋势,说明水平扩张与垂直爬坡之间存在协同性;各相邻时段新增建设用地面积先增大后减小,但新增建设用地平均坡度却在逐渐趋陡,反映出研究区内的宜建平缓土地正日渐稀缺。
（2）建设用地密度在坡度梯度上体现出强烈的趋平分布特征,平缓区段始终占据主导,建设用地爬坡现象整体居于从属地位;各坡度段建设用地密度随时间的变化趋势相同,说明建设用地爬坡与城市扩张之间呈伴生关系;建设用地爬坡现象在城市外延扩张阶段相对不明显,在填充加密阶段相对增多。
（3）建设用地密度一直对建设用地爬坡热度产生显著线性影响,但该影响力在逐渐减弱,说明建设用地爬坡现象在日益增多;背景地面平均坡度越大,建设用地密度增大对建设用地爬坡热度升高的带动作用越强。

3.2 讨论

贵阳市及其附近区域（贵阳—贵安—安顺都市圈）是全贵州省唯一在地形上相对更具备大规模城镇化条件的区域,由此产生了对复杂地形进行改造利用的巨大需求。大量坡地的存在并没有严重阻碍贵阳市建设用地在水平方向的紧凑化趋势,也没有改变其“择平而建”的基本用地策略,总体上该市建设用地爬坡现象属于在合适时间与地点出现的城市扩张“副产物”。分散组团式布局模式在山地城市规划中较受推崇[20],但贵阳市主城区各组团正日益趋向紧凑一体化,并且在组团之间的高坡度区域出现了大量建设用地爬坡现象。推测通勤便利性是导致这类区域成为爬坡热区的主要原因,具体还需深入研究加以验证。喀斯特地质条件相对不利于城市建设[21],但贵阳市仍能在其上持续进行城市扩张,一方面是因为喀斯特丘陵的单体规模较小且相对高差不大,相对通常意义的山体而言更易进行平整改造,另一方面也说明相应的工程技术水平已趋于成熟。
贵阳市正面临日益增大的建设用地爬坡压力,有必要及时总结坡地建设实践中的经验教训,加快完善相关规划和管控策略。建设现代化都市圈是国家十四五规划提出的深入推进新型城镇化战略的关键之一,贵州省十四五规划也将发展壮大贵阳—贵安—安顺都市圈放在重要战略位置,目标使之成为西南地区更具影响力的增长极。贵阳市作为贵阳—贵安—安顺都市圈的核心,为更好地发挥其中心城市的辐射带动功能,以及顺应国家关于建设集约紧凑型城市的倡导,并根据贵阳市自身的喀斯特地貌特点及国家低丘缓坡土地开发利用政策,应当因地制宜科学划定城市建设用地爬坡上限,在保证生态环境不受破坏的前提下开辟城市新的建设用地资源,同时避免低效扩张造成平地资源的浪费,让建设用地爬坡在推动城市从外延式扩张向内涵式提升转变过程中发挥积极作用。
基于中国人多地少的基本国情,在人口总量基本维持稳定的情况下,大力推动人口城镇化将更有利于促进全域土地的集约节约利用,减轻广大农村地区人类活动对生态与环境的压力,同时也能极大地节省全社会综合运行成本。目前西南山地区域人口城镇化水平整体落后全国平均水平10%左右,未来十几年内仍将处于高速发展期。在此过程中可鼓励一部分类似贵阳这样开发强度大且人口集聚势能强的城市,选择通勤便利的地方适度开展坡地建设。

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