GIS土地利用数据库的设计范文

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《华东经济管理杂志》2014年第六期

一、“决策系统”数据库设计

（一）“决策系统”基本功能模块与基本架构根据国务院批复的《皖江城市带承接产业转移示范区规划》，如何在发展区域经济的同时对区域的土地综合利用进行科学、合理地分析与评价是《皖江示范区土地利用动态监测、评价与支持决策管理信息系统》建设的主要目标。作为“决策系统”的基础数据库建设是以“决策系统”的基本功能和基本架构为中心构建的。用户可通过人机交互界面，对“决策系统数据库”中数据进行查询、处理、分析及制图输出等操作，支撑皖江示范区土地利用情况的科学评价。其基本功能模块如图1所示，基本架构如图2所示。

（二）数据集（1）基本信息。“决策系统”所涉及的研究区域的数据基本分为空间数据和属性数据两大类。属性数据包括59个县或区的社会、经济和生态数据；空间数据包括皖江示范区的矢量图和各地区的生态景观栅格图。“决策系统”对其数据库的要求较高，数据库的建设不仅需包含皖江示范区所有土地信息，并能做到适时地、动态反应各种数据间的关系以及数据变化情况。区域的生态景观栅格图用于展示不同年份土地景观生态的变化情况，它作为生态评价的一个独立模块，分为1985年、2004年和2011年共3期的数据，栅格图层包含建设用地、耕地、水域、林地、草地和未利用地六大地类，不仅体现出生态环境的改变，也为土地利用的变化提供依据。区域空间矢量图用于定位各地区的空间位置，是土地评价的直观反映，也是结果输出必不可少的数据之一。根据前期土地利用评价指标体系的建立，属性数据的主要指标及层次关系如表1所示。属性数据采用连续时间段存储，存储从2000年至2011年各地区的生态、经济、社会数据。根据数据特征对数据的分类处理如图3所示。（2）基本信息模块。基本信息模块用于数据的录入和查询，包括县级不同年份的社会经济数据、生态数据以及景观生态栅格图。景观栅格图的生态指标主要有斑块数据和景观数据等，各数据如表2-5所示。

（三）数据分析方法对于土地利用的分析与评价，需要多种土地利用模型和数学模型的运用和分析。“决策系统”主要作了以下几个方面的分析：（1）运用系统动力学模型，建立所研究区域的“土地利用系统动力学模型”并进行计算机模拟。土地利用系统是一个复杂的动态系统，系统演替变化过程中有许多因子参与其中。通过对土地利用系统复杂行为的动态模拟，分析各因子之间的关系，确定动力因子。由于这些因子使得土地可持续发展能力与土地利用方式之间所具有反馈作用，从而能够掌握土地利用系统行为的动态趋势和客观规律。土地利用评价是一个动态的过程，对土地问题的分析不仅要正确地评价土地利用的发展状态，还需准确预测在未来较长时间段内土地利用的发展能力和变化趋势，并及时反映对其施加调控的效果。基于系统动力学的土地利用评价将土地利用视为动态系统，认为系统的演变具有很多动力因子，这些因子使得土地可持续发展能力与土地利用方式间具有反馈作用。系统动力学强调系统、整体的观点和联系、发展、运动的观点，非常适于研究复杂系统随时间变化的问题。土地利用的发展能力是通过土地利用的社会效益、经济效益和生态效益是否协调正向发展来表征的。利用系统动力学模型评价土地利用SDA（SustainableDevelopmentAbility，可持续发展能力）时，SDA被看作是一个状态变量，动力因子：土地利用社会效益IS、经济效益IE、生态效益IEn对SDA的影响被认为是流量变量，来自动力因子的积极影响增大，则SDA上升；消极影响增大则SDA下降。动力因子对SDA的影响取决于自身的值与被赋予的权重的大小，数学表达式如下。变量WE、WS、WEn都是时间t的函数，并接受土地持续利用SDA值的影响而不断变动。研究中将WE、WS、WEn假定为以综合变量Im0为自变量的函数，IEn、IE、IS各自受到变量Im1、Im2、Im3的反馈影响，综合变量Im0为变量Im1、Im2、Im3的函数。实际运用中变量Im0通常用人均GDP来表征，因为人均GDP在国民经济和社会运行中占有举足轻重的地位，人均GDP数值的大小直接影响到政府的调控措施。变量Im1可以由森林覆盖率土地质量等指标表示；Im2可以由土地经济产出、人均建设用地面积等指标表示；Im3可以由人均耕地面积、基尼系数、就业率等指标表示。因而模型可演化为：（2）运用层次分析法、统计分析方法中的典型相关分析和主成分分析法等模型，在建立和运行土地利用系统动力学模型的基础上，进一步明确因子之间的关系，进行评价因子体系的建立和评价因子的筛选和确定。本文主要运用主成分分析法对土地利用所产生的经济效益进行的评价。在土地利用分析中，多变量问题是经常会遇到的，变量过多会增加分析问题的复杂性，而且在实际问题中，多个变量之间也具有一定的相关关系。主成分分析就是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，使用这些较少的综合指标不仅能尽可能多地反应原来较多指标所反应的信息，同时它们之间也是彼此独立的。作为地理分析领域最常用的数学工具之一，主成分分析被广泛应用于区域数据的趋势分析及综合评价等研究方向。主成分分析模型的基本原理如下：（3）运用“土地利用/覆盖变化”模型，描述土地利用变化过程、解释其成因机制、预测未来发展变化趋势及环境影响。模型主要包括数量分析模型、土地利用动态度模型、空间分析模型和区域差异分析模型、土地利用结构预测模型等。并形成土地利用的洛伦兹曲线，进行土地利用的空间状态分析。（4）运用时间序列模型和回归模型进行土地利用的变化趋势分析。在运用时间序列分析模型时，采用小波分析法进行小波阈值降噪；采用偏最小二乘分析建立回归模型。有效地提高了模型的精度。

（四）土地评价和制图输出模块土地评价、预测和制图输出模块是在gis平台上对数学模型进行前处理和后处理，前处理主要是从数据库中取出输入变量供模型计算，后处理主要是把特定格式的计算结果转换为适合于GIS平台的数据库文件，实现数据库文件和GIS的绑定以及对结果文件的展示。模块使用的图层属性如表5所示。对于图层属性表中的排名、风险系数或阈值等字段初始设置为null，模型计算结果以记录的形式插入表中。或者，在建库时不使用这些字段，结果以插入字段的形式给图层属性表赋值。

二、“决策系统”数据库的应用及功能检验

（一）数据分析现以主成分分析法为例，对土地利用所产生的经济效益进行评价。例如研究2011年安庆市下辖的7个县和一个县级市的土地经济发展水平及其对安庆市的经济贡献程度。首先从“决策系统”数据库提取用于分析的经济数据，计算出各变量的相关系数，相关系数大于0.8，则认为变量之间具有较强或极强的正相关性。经研究，人均生产总值与人均财政收入、人均工业增加值、人均社会消费品零售总额都具有极强的正相关性。运行“决策系统”中的主成分分析模型，其结果见表6-8。由表6可知，前两个主成分的累计贡献率已高达85.399%，故只需要求出第一、二主成分即可，它们能够充分反映7个地区经济发展的综合水平。由主成分载荷值表7，可看出第一主成分在除人均农林牧渔业总产值和第三产业占GDP比重外的其余7个变量上有很大的载荷，这些变量几乎包含了区域经济分析的主要指标，综合性很强，这说明第一主成分在一定程度上代表着区域经济的综合发展水平。第二主成分在人均农林牧渔业总产值上具有较大载荷，说明第二主成分在一定程度上代表着农林牧渔业发展水平。8个区域在第一、二主成分上的得分以及综合得分如表8所示，如果一个区域在某一主成分上的得分为正，则说明这一区域的该主成分在平均发展水平之上；反之，得分为负则说明在平均发展水平以下。表中综合得分最高的是桐城市，其次是怀宁县，它们的区域经济综合发展水平在这8个区域中处于领先地位，太湖县、宿松县和望江县的经济综合发展水平最低。从“决策系统”数据库中调取由2011年卫星遥感影像所生成的景观生态数据，主要选用描述人类活动程度的周长-面积分维数①（PAFRAC）与生物多样性的修正辛普森多样性指数②（MSIDI）进行对比，结果见表9。同时，我们由“决策系统”计算了8个县（县级市）不同地类的区位熵，并引用未用地的区位熵，一并列入表9。

（二）结果文件转换成数据库文件运行“决策系统”中的土地利用评价模型，得到的结果是城市排名、风险系数或阈值等。利用区域名称的对应关系可更新“决策系统”数据库，将结果字段插入区域矢量图的属性文件中，实现结果文件与GIS的绑定。

（三）输出专题图本系统是由ArcGISEngine二次开发技术构建的，结果文件与GIS绑定后，由GIS的制图或制表功能从数据库取空间数据进行图层渲染，利用IRendererFields接口的AddField方法对数据库中的矢量数据操作，制作柱状专题图，输出结果如图4所示。图4也反应了各县对整个安庆市的经济贡献排名，对政府经济政策的制定有一定指导作用。

三、结论与政策建议

（一）研究结论（1）经研究并检验，笔者所在项目组设计的“皖江示范区土地利用数据库”实现了预订目标，功能和运行效率均能满足“决策系统”的需求。将区域的地理信息与区域经济、社会、生态信息集成为土地利用数据库，能够全方位地反映土地利用的状况以及对社会经济发展的影响，为政府相关部门的管理和决策提供有力的大数据支撑。而依托此数据库，运用土地利用模型和相关数学模型对土地利用进行分析与评价，进一步增强了数据库的使用效率。（2）近几年来，随着数学模型和GIS技术在土地利用研究领域的广泛应用，空间数据库的种类也日益繁多，如何建立有效通用的空间数据库也是现阶段许多学者们研究的主要目标。同时，随着管理部门对土地利用管理的愈加细化和深入，以及土地利用技术提高，将对土地利用数据库和评价系统提出更高要求，因此，引入新的设计理念和方法构建符合新的要求的土地利用数据库和评价系统，十分必要。

（二）政策建议根据安庆市下辖8个县（县级市）2011年属性数据的主成分分析结果，可以看到该区域经济发展具有较大的差异性，我们提出如下建议。（1）综合排名落后的太湖县、宿松县和望江县地理位置相对较偏远，经济活跃程度较低（见表9第3列），经济发展有一定的局限性。表9的第5列从另一侧面也反映了这种状况，太湖县、宿松县的未用地区位熵远远高于其他地方，这说明了当地地理条件的复杂性。建议加快推进新型城镇化建设，改变当地的人口分布格局，从而促进生产方式与生活方式的改变，形成新的经济环境和人文环境。（2）安庆市的经济布局显然有着较大的差异。由于各地所处环境不同，建议经济布局也应有多样性，不追求趋同发展。例如，排名落后的三个县的生物多样性具有一定的优势（见表9第4列），而在进行新型城镇化建设时应当保持和扩展这一优势，注重生态文明建设，建立健康有序的生态机制。各县市之间应当具有良性互动、相互协调的机制，打造兼具经济活力和较好生态环境的整体环境，促进全区域的可持续发展。

作者：张长勤郭俊杰孙力董斌单位：安徽农业大学理学院