第29卷 第3期 2009年5月
热 带 地 理
TROPICAL GEOGRAPHY
V ol.29，No.3
May ，2009
广东梅州地区建设用地变化及其驱动力研究
罗迎新
（嘉应学院 地理科学与旅游学院，广东 梅州 514015）
摘 要：利用梅州市1996―2007年土地利用变更调查统计数据，对梅州市建设用地变化特征进行分析，应用主成分分析法DPS 软件探讨建设用地增长的驱动机制。研究结果表明：梅州市建设用地总体呈逐年上升趋势，建设用地结构增长与空间差异显著，其中交通运输用地增长最快，居民点及独立工矿用地增长次之，水利设施用地出现负增长。兴宁市建设用地相对变化率最大，为2.21；梅县和丰顺县建设用地相对变化率＞1；蕉岭、大埔、梅江区、五华及平远县建设用地相对变化率＜1；梅州市建设用地变化驱动力主要为经济发展、基础设施建设、人口增长与城镇化进程三大推进因子。同时，对梅州市建设用地驱动因子提出相应的调控措施与建议。 关键词：梅州市；建设用地；变化特征；驱动力
中图分类号：F301；K903 文献识码：A 文章编号：1001-5221（2009）03-0268-06
近年来，国内学者对全国以及某些典型地区的
建设用地变化过程与人口增长、城市化及经济发展
–
的关系做了一些研究，已取得不少进展[111]。但这些成果主要侧重从宏观、定性角度分析，研究建设用地相关问题，较少对用地结构演变动力机制进行
–
研究[511]。土地是区域发展的基础性要素，经济发展引起土地利用数量结构和空间结构变化，土地利用结构的变化在某种程度上反映了经济的发展阶段和发展趋势[12]。当前，有关粤东北梅州地区土地利用问题的研究较少，仅张正栋[13]对粤东北丘陵山区的耕地用地结构变化及其成因进行了研究，而该地区土地利用建设用地变化及其驱动力机制的相关研究尚较欠缺。
长期以来，传统农业在梅州经济中占有重要地位，建设用地供需矛盾并不突出。但1995年以后，随着梅州社会经济的发展，建设用地供需矛盾愈显突出。1997―2007年的11年间，梅州市建设用地面积共增长7 166.3 hm2，建设用地供需量越来越不能满足社会经济发展的需要。广东提出率先实现现代化和小康社会目标，对梅州地区就如何保持人地和谐、快速推进城镇化进程显得更为迫切。因此，分析梅州市建设用地变化规律，探讨梅州市建设用地增长的驱动力因子，将有助于缓解建设用地供需矛盾，实现社会、人口、资源与环境持续发展，加快广东全面实现现代化和小康社会目标。
本文根据时间序列建设用地数据，采用定性与
来稿日期：2009-02-05；修订日期：2009-03-16. 基金项目：广东省自然科学基金资助项目（A 类 30670）
作者简介：罗迎新（1964－），男，广东大埔人，硕士，副教授，主要研究方向为区域资源、经济开发和研究，（E-mail ）[email protected]。
定量相结合的方法，在全面分析梅州市11年来建设
用地结构和空间结构变化特点的基础上，采用主成分分析法，应用DPS 统计软件，探讨梅州市建设用地增长的驱动因子并分析其原因，针对驱动因子提出相应的调控政策建议。文中历年建设用地数量数据来自梅州市国土资源局的土地利用变更调查资料，工作底图来自梅州市国土资源局，社会经济数据取自1996－2007年的《梅州市统计年鉴》。由于研究涉及到自然地理、社会经济、交通、制度、政策等各个方面，因此在研究中借鉴了地理学、社会经济学、社会学等相关学科的研究理论。
1 研究区域概况
梅州市在广东省的东北部，位于23°23´―
115°18´―116°56´E之间。东西宽约167 km，24°56´N，
山地丘陵广布，南北长约172 km，面积15 835 km2，
农田碎细分散，素有“八山一水一分田”的说法。梅州是国家历史文化名城、世界客都，素有“文化之乡”、“华侨之乡”、“足球之乡”的美称。现辖梅江区、兴宁市、梅县、大埔县、丰顺县、平远县、五华县和蕉岭县六县一市一区。长期以来，传统农业在梅州经济一直占重要地位，1990年，三大产业构成为41.24﹕34.12﹕24.64。2007年，总人口达503.36万人，农业人口379.57万人，非农业人口123.79万人，人均建设用地159 m2；全市生产总值410.62亿元，三大产业构成为21.4﹕44.4﹕34.2，人均GDP
3期 罗迎新：广东梅州地区建设用地变化及其驱动力研究 269
为8 158元，是一个人多地少、经济落后的贫困山区市。受自然环境、经济条件基础等因素制约，各县（市）区经济发展水平差异显著，呈现出从中部、中北部向西部、东部、南部递减趋势[14]。
2 建设用地变化特征
2.1 建设用地增长呈上升趋势
自1997年以来，梅州市建设用地面积呈逐年上
①
升趋势（图1）。以1996年梅州市建设用地面积为基数，1997―2007年的11年间，梅州市建设用地面积共增长7 166.3hm2，增长了9.85﹪，年均增长0.9%。由图1可知，建设用地增长率曲线波动较大，大体分为两个阶段：1997―2005年增长缓慢，9年间共增长3 176.14 hm2，年均增长率为0.48﹪；2006－2007年增长加速，2年间共增长3 811.46
hm 2，年均增长率2.51﹪，增量明显高于前一阶段。
2.2 建设用地增长结构差异明显
建设用地包括居民点及独立工矿用地、交通运 输用地和水利设施用地。由表1和图2可知，不同的用地类型增长数量、速率均不同。就增长绝对数量来看，1997―2007年间居民点及独立工矿用地增
交通运输用地增加了1 581.1 hm2，加了6 122.5 hm2，
而从二级用地增长水利设施用地减少了537.3 hm2。
的比例看，交通运输用地增长最快，增长了43.2
﹪；居民点及独立工矿用地增长次之，增长了10.1﹪； 水利设施用地出现负增长，达-6.3﹪。
2.3 建设用地增长空间差异显著
由于自然条件的区域差异、土地利用方式的不同、经济发展和人口增长速度的差异以及历史原因，梅州市各地区建设用地变化也表现出较大的区域差异。土地利用类型相对变化率（Rid ）可以反映特定
①
图1 1997－2007年梅州市建设用地变化图
Fig.1 Changes of construction land in Meizhou City
during 1997-2007
表1 1996和2007年梅州市建设用地结构
Tab.1 Structure of construction land use of Meizhou City in 1996 and 2007
一级用地建设用地
土地类型二级用地
居民点及独立工矿用地
面积/hm三级用地 城镇用地 农村居民点独立工矿用地特殊用地
199672783.5360 531.897 285.0446 505.745 267.491 473.623 661.[1**********].8366 654.398 268.524 9427.097 568.001 390.785 242.47增长量7166.306 122.50 983.48 2 921.35 2 300.51 -82.84 1 581.08 增长率/﹪9.8510.113.56.343.7-5.643.2交通运输用地
270 热 带 地 理 29卷
根据梅州市各区域研究期初及研究末期建设用 地面积及全区域研究期初及研究末期建设用地面积，利用土地利用类型相对变化率（Rid ）数学模型计算
①
出梅州市各县（市）区建设用地相对变化率（表2）。
表2 梅州市各县(市)区建设用地相对变化率
Tab.2 Relative change rates of construction lands of counties and urban districts in Meizhou City
统计项 1996年面积/ hm 2007年面积/ hm2 相对变化率
2
总计
72 783.53 79 949.83
兴宁市 14 886.4 18 123.01
梅县 11 654.87 13 464.54
大埔 8 324.5 8 820.13
蕉岭 4 677.08 5 133.84
平远 4 952.84 4 956.46
五华 18 183.5 18 437.10
丰顺 6 041.62 6 722.80
梅江区 4 062.72 4 291.85
2.21 1.58 0.61 0.99 0.007 0.14 1.15 0.57
结果表明，梅州市各县（市）建设用地相对变
化率存在明显的区域差异（图3）。主要表现为：兴宁市建设用地相对变化率最大，为2.21；其次为梅
蕉岭、大埔、县和丰顺县，建设用地相对变化率＞1；
梅江区、五华及平远县建设用地相对变化率＜1。因此，梅州市建设用地相对变化率的空间差异与梅州市经济发展水平空间差异基本吻合。
用地的变化。这些因子不仅与建设用地面积之间存在相关关系，而且相互之间耦合关联。如果用单纯的相关分析，则必然存在一定的误差冗余。系统分析中主成分分析可以将若干个自变量压缩成几个独立成分因子，以此来减弱自变量之间的相互干扰，使得同组内自变量之间相关性较高，不同组的自变量之间的相关性较低，以再现原始变量与因子之间的关系。因此，主成分分析法适合建设用地变化驱动力的分析。
根据主成分分析方法的思路和要求，结合梅州市建设用地变化特征和已有数据资料，以建设用地为因变量(Y ) ，选择8个主要指标作为自变量(X ) 分析
，X 2代表城其驱动力机制：X 1代表总人口（万人）
，镇化率(﹪) ，X 3代表全社会固定资产投资（亿元）
，X 5代表工业总产值（亿元），X 4代表GDP （亿元）
，X 7代表客运量（万X 6代表二、三产业产值（亿元）
（104m 2）。选取1997人），X 8代表房屋建筑竣工面积
－2007年系列资料作为基础数据（表3），应用DPS
0.01~0.99 1.00~1.99 2.00~2.50
年份
X 1
X 2
表3 主成分分析数据
Tab.3 Data of principal components analysis
X 3
X 4
X 5
X 6
X 7
X 8
Y
1997469.4419.430.75144.3350.52 93.40 3 902 72.4572 947.23
图3 梅州市建设用地相对变化率空间分布
Fig.3 Spatial distribution of relative change rates of
construction land use in Meizhou City
1998473.4220.037.15152.3054.31 99.40 3 980 112.8572 938.551999476.1320.441.94161.5457.56 106.84 4 040 169.694 413.512000485.1520.648.49175.9263.18 119.90 4 089 142.0074 458.642001486.3820.855.79195.7568.38 138.50 4 761 205.9074 543.522002488.3224.372.70212.2175.01 153.35 5 363 423.0074 837.472003490.6024.5100.43238.3890.98 177.87 5 967 384.1375 737.062004496.8924.5115.07285.58118.05 230.03 6 119 328.6875 849.182005498.9224.6120.47314.46130.53 241.90 3 650 265.0776 138.372006500.9424.6129.63349.31153.36 271.66 3 924 346.9779 462.802007503.3624.6137.73410.62178.13 322.86 4 027 306.0879 949.83资料来源：梅州市统计局.梅州市统计年鉴，2008。
3 建设用地增长的驱动力分析
3.1 驱动因子主成分分析
不同类型、不同地域的建设用地构成一个有机的建设用地系统，而促使其规模不断增长的内外营力即是建设用地增长的驱动力。它对研究建设用地规模增长的原因、内部机制、基本过程、变化趋势及调控至关重要。建设用地增长的机制十分复杂，如经济发展、技术进步及人口增长等都会引起建设
软件对样本进行相应的分析计算，得出相关系数矩阵（表4）、特征值与贡献率（表5）。
3期 罗迎新：广东梅州地区建设用地变化及其驱动力研究 271
表4 建设用地驱动力变量相关系数矩阵
Tab.4 Correlation coefficient matrix of the driving forces of
the variatin of construction lands
年份 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 1 1.000 00
X 2
0.897 01 1.000 00
X 3 0.957 46 0.925 53 1.000 00
X 4 0.932 26 0.827 88 0.963 84 1.000 00
X 5 0.914 02 0.803 44 0.956 53 0.997 181.000 00
X 6 0.938 87 0.841 37 0.972 11 0.998 440.995 47 1.000 00
X 7 0.189 91 0.407 31 0.182 97 -0.007 43-0.045 49 0.034 54 1.000 00
X 8
0.744 54 0.917 39 0.738 15 0.616 820.578 68 0.631 17 0.601 931.000 00
表5 特征值及主要成分累计贡献率
Tab.5 Results eigenvaluse and contribution
主成分特征值贡献率/﹪累计贡献率/﹪1 6.258 16 88.22703 88.227032 1.431 95 7.899 43 96.126 46 3 0.194 10 2.426 27 98.552 73 4 0.067 81 0.847 66 99.400 39 5 0.040 92 0.511 48 99.911 87 6 0.005 91 0.073 84 99.985 71 7 0.000 91 0.011 35 99.997 07 8 0.000 23 0.002 93 100.000 00
为了简化结构，帮助对因子的解释，采用方差极大旋转（又称正交旋转），剔除对经济过程影响微弱的部分，使得每个因子上具有最高载荷的变量数目最小，从而简化对因子的解释。经过计算，得因子旋转后载荷矩阵（表6）。
表6 因子旋转后载荷矩阵
Tab.6 Loading matrix the roatted compoment matrix
变量
第一公因子 第二公因子 第三公因子 X 1 0.387 86 -0.033 15 0.048 56 X 2 0.378 66 0.205 69 -0.352 60 X 3 0.395 76 -0.052 35 0.112 28 X 4 0.383 27 -0.221 84 0.151 45 X 5 0.377 50 -0.256 73 0.187 11 X 6 0.386 27 -0.192 73 0.217 78 X 7 0.092 47 0.781 47 0.607 85 X 8
0.320 00
0.436 91
-0.621 17
主成分分析结果（见表5）表明，第一、二、三公因子方差累计贡献率已经达到98.55﹪，完全符合分析要求，由此从因子载荷矩阵（见表6）中各因子在各变量上的载荷系数大小分析出3个公因子所代表的实际意义。从表6可以看出，第一公因子与X 1、X 2、X 3、X 4、X 5、X 6有很大的正相关，第二公因子与X 7、X 8有较大的相关性，第三公因子与
X 6、X 7的关联度较大。综合各变量分析，梅州市建
设用地增长的驱动力可以归纳为经济发展、基础设施建设、人口增长与城镇化进程三个因子。 3.2 经济发展驱动因子
根据表6主成分分析，第一主成分与全社会固
定资产投资（X 3）
、GDP （X 4）、工业总产值（X 5）、 二、三产业产值（X 6）因子相关性高。全社会固定
资产投资、GDP 、工业总产值、二、三产业产值是反映梅州市经济综合水平的重要指标，这些因子在驱动梅州市建设用地增长中的作用十分明显，经济发展驱动力成分包含了88.23%的贡献率，是主控因子。2007年梅州市全社会固定资产投资为137.73亿元、GDP 为410.62亿元、工业总产值为178.13亿元，分别是1997年37倍、2.85倍和3.5倍。1997－2007年11年间梅州市GDP 年均递增16.7%,全社会固定资产投资年均递增31.6%，经济的发展有力支撑了梅州市建设项目的增加，建设用地面积增长了7 166.3 hm2。2003年开始，梅州市实施“工业梅州”发展战略，加之土地利用比较经济效益驱使经营者转变经营方式，出现了“经济技术开发区热”和“建房热”，社会产业结构中二、三产业比重不断上升，工业企业数量不断增加，城市规模不断扩大，加剧了梅州市建设用地的扩展。1997―2007年11年间居民点及独立工矿用地增加了6 122.5 hm2，其中2003―2007年5年间就增加了4 345.76 hm2。 3.3 基础设施建设因子
根据表6主成分分析，第二主成分与客运量（X 7）
、房屋建筑竣工面积（X 8）因子关联度较大，说明客运量、房屋建筑竣工面积的增加在推动梅州市建设用地增加中的作用明显，基础设施建设也是推动建设用地增加的一个重要因子。过去，梅州市交通十分落后，改革开放以来特别是近11年来，梅州市大力推进交通运输基础设施建设，实施“一小时交通圈”道路建设，先后对205国道、206国道、省道、县道进行扩建与兴建，修建了梅坎铁路、梅汕高速公路、梅河高速公路、西环高速公路、天汕高速广福至城东段、兴畲高速公路，高速公路实现“零”的突破；2007年高速公路通车里程达到253 km ；公路线路里程由1997年的8 718 km增加到2007年的15 261 km，增长1.75倍。铁路营运里程由1997年的145 km，增加到2007年的276 km。公路、铁路的建设与发展，彻底改变了梅州市山区交通闭塞的落后面貌，全市基本实现市到县1小时交通圈，县到镇通三级以上水泥路，行政村村址基
272 热 带 地 理 29卷
本实现通水泥路，300人以上自然村的交通状况得到极大改善，促进了山区经济的发展。与此同时，梅州市也加快了城镇建设的步伐，房屋建筑竣工面积由1997年的72.45×104 m 2增加到306.08×104m 2。基础设施的建设，促使了建设用地面积的大幅增加。 2008年，梅州被国家列为“国家公路运输枢纽城市”，今后交通运输基础设施建设用地将不断增加。 3.4 人口增长和城镇化因子
根据表6主成分分析，第一主成分与总人口、城镇化率（X 2）因子相关性高。人口增长和（X 1）
城镇化进程的推进作为梅州市现阶段一种持续的外界压力，刺激着建设用地不断增加。1997―2007年11年间梅州市人口从469.44万人增长到503.36万人，增加了33.92万人，平均年增长0.66﹪，而梅州市城镇化水平按户籍人口计算由19.4﹪上升到24.6﹪，按常住人口计算2007年的城镇化水平为43.8﹪，这标志着梅州市已处于城镇化的快速发展阶段。城镇人口的不断增长刺激了第三产业的发展，势必扩大住房、交通等第三产业用地和广场、绿地等公共设施用地的需求，客观上促使土地从其它用地转变为建设用地以满足人们的需要。
必须以科学的发展观为指导，促进建设用地资源的优化配置和合理利用；提高土地节约集约利用水平，完善集约节约用地标准，加强工业用地的规划和管理；制定鼓励集约利用土地政策，提高调动企业对盘活存量建设用地的积极性；严格执行土地利用用途管制，建立与完善土地利用的法律法规，在保护耕地的前提下提供用地保证；实行用地动态监测，严格控制低效用地发生，防止闲置用地出现。
5 结论
10多年来，梅州市建设用地面积、结构发生了实质性的变化，建设用地面积呈逐年增长趋势，建设用地供需矛盾愈显突出。建设用地利用与社会经济发展存在着相互依存和制约的数量关系，随着梅州市经济快速增长、城镇化进程的加快，以及承接珠三角“双转移”产业工业园区的快速推进，梅州市土地利用结构将出现新的变化，建设用地增加并保持较快的增长趋势，使梅州市建设用地供需矛盾更为突出。今后，加强对人口、GDP 与固定资产投资额与建设用地的弹性系数的研究，有助于进一步认识梅州市建设用地与社会经济发展的相互制约关系及发展趋势和规律。
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4 建设用地发展趋势与调控分析
根据梅州市社会经济发展现状、发展速度以及
工业发展由劳动密集型向资金密集型高新技术产业转移的发展方向，《梅州市国民经济和社会发展十一五规划纲要》中提出实施以开放梅州为先导，以工业梅州为重点，生态梅州为基础，文化梅州为动力的“四个梅州”发展战略，至2010年，全市人均生产总值比2000年翻一番以上，达13 000元左右，经济和社会发展迈上新台阶，2020年，全市人均生产总值比2010年再翻一番，达25 000元左右，基本实现全面小康。可以预见，随着梅州市经济较快增长趋势、城乡发展进程的推进，以及承接广东珠三角“双转移”产业工业园区的临近扩张机遇，梅州市土地利用结构调整力度将加大，耕地减少和建设用地增加不可避免，建设用地还将保持较快的增长趋势。根据《广东省建设用地规模预测与空间组织研究》的预测成果，2010年和2020年梅州市建设用地面积分别为80 000 hm2和87 700 hm2，其中绝对量增加最多的是居民点及独立工矿用地，其次
②
为交通用地和水利设施用地。因此，梅州市建设用地供需矛盾十分突出，且日益加剧。在此情况下，
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Changes and Driving Forces of Construction Lands in Meizhou City of Guangdong Province
LUO Yingxin
（School of Geography Science&Tourism，Jiaying University，Meizhou 514015，China ）
Abstract: Land-use change survey data of Meizhou City from 1996 to 2007 is studied in this paper, characteristics of changes of its construction lands are analyzed by using Principal Component Analysis method of DPS software package to inquire the growth-driven mechanism of construction lands. The results show that: the overall change of construction lands in Meizhou City showed an upward trend year by year, and both structures and spatial diffe- rences of the construction lands varied distinctively. Among the lands, the amount of transportation lands grew fastest, the amount of lands for settlements and independent mines grew less fast than the former, and the amount of lands for water conservancy facilities grew in a negative rate comparatively. As to the relative change rates of construction lands, the largest one is that of Xingning county. It is 2.21. The two of Meixian county and Fengshun county are larger than 1. The ones of Jiaoling, Dabu, Meijiang District, Pingyuan, and Wuhua are less than 1. The three main driving forces forchange of construction lands in Meizhou City are economic development, infrastruc- ture construction, population growth and urbanization. Moreover, this paper suggests some corresponding control measures and proposals for the driving factors of construction lands in Meizhou City.
Key words: Meizhou City；construction lands；characteristics of change；driving forces
（上接第240页）
Abstract ID：1001–5221（2009）03–0236–EA
Geochemical Compositions and Paleoenvironmental Implication of the Residual Fractions of
Core DGkS9604 Sediments in the Middle Okinawa Trough
SHU Zhenhua1，YANG Shouye1*，DOU Yanguang1，LIU Zhenxia2，YU Hua2，Serge Berne3
（1．State Key Laboratory of Marine Geology，Tongji University，Shanghai 200092，China ； 2．First Institute of Oceanography，State Oceanic Administration, Qingdao 266061，China ；
3．IFREMER ，Géosciences Marines BP 70，29280 Plouzané，France ）
Abstract: The sediment samples were collected from the Core DGKS9604 taken from the middle Okinawa Trough for major elemental analysis using ICP-AES. The result shows that absolute concentrations, the ratios of major oxides to Al2O 3 and accumulation rates of the major elements indicate regular vertical variations, revealing the complex influence of elemental stratum and depositional environments on sedimentary geochemical compositions in the middle Okinawa Trough over the last 30 ka. Sediment accumulation rates during 30–22 kaBP, 17.8–11.8 kaBP, 7–3.5 kaBP and 0–2 kaBP are higher than those in the last glacial maximum and early Holocene. The major elemental compositions recorded two volcanic events in 7.4 kaBP and 25.8kaBP. Overall, the variations of major oxides in the core sediments are controlled by the changes of sediment provenance, paleoenviromental evolution and ocean current during the late Quaternary. Key words: sediment; Okinawa Trough; major oxides; paleoenvironment
第29卷 第3期 2009年5月
热 带 地 理
TROPICAL GEOGRAPHY
V ol.29，No.3
May ，2009
广东梅州地区建设用地变化及其驱动力研究
罗迎新
（嘉应学院 地理科学与旅游学院，广东 梅州 514015）
摘 要：利用梅州市1996―2007年土地利用变更调查统计数据，对梅州市建设用地变化特征进行分析，应用主成分分析法DPS 软件探讨建设用地增长的驱动机制。研究结果表明：梅州市建设用地总体呈逐年上升趋势，建设用地结构增长与空间差异显著，其中交通运输用地增长最快，居民点及独立工矿用地增长次之，水利设施用地出现负增长。兴宁市建设用地相对变化率最大，为2.21；梅县和丰顺县建设用地相对变化率＞1；蕉岭、大埔、梅江区、五华及平远县建设用地相对变化率＜1；梅州市建设用地变化驱动力主要为经济发展、基础设施建设、人口增长与城镇化进程三大推进因子。同时，对梅州市建设用地驱动因子提出相应的调控措施与建议。 关键词：梅州市；建设用地；变化特征；驱动力
中图分类号：F301；K903 文献识码：A 文章编号：1001-5221（2009）03-0268-06
近年来，国内学者对全国以及某些典型地区的
建设用地变化过程与人口增长、城市化及经济发展
–
的关系做了一些研究，已取得不少进展[111]。但这些成果主要侧重从宏观、定性角度分析，研究建设用地相关问题，较少对用地结构演变动力机制进行
–
研究[511]。土地是区域发展的基础性要素，经济发展引起土地利用数量结构和空间结构变化，土地利用结构的变化在某种程度上反映了经济的发展阶段和发展趋势[12]。当前，有关粤东北梅州地区土地利用问题的研究较少，仅张正栋[13]对粤东北丘陵山区的耕地用地结构变化及其成因进行了研究，而该地区土地利用建设用地变化及其驱动力机制的相关研究尚较欠缺。
长期以来，传统农业在梅州经济中占有重要地位，建设用地供需矛盾并不突出。但1995年以后，随着梅州社会经济的发展，建设用地供需矛盾愈显突出。1997―2007年的11年间，梅州市建设用地面积共增长7 166.3 hm2，建设用地供需量越来越不能满足社会经济发展的需要。广东提出率先实现现代化和小康社会目标，对梅州地区就如何保持人地和谐、快速推进城镇化进程显得更为迫切。因此，分析梅州市建设用地变化规律，探讨梅州市建设用地增长的驱动力因子，将有助于缓解建设用地供需矛盾，实现社会、人口、资源与环境持续发展，加快广东全面实现现代化和小康社会目标。
本文根据时间序列建设用地数据，采用定性与
来稿日期：2009-02-05；修订日期：2009-03-16. 基金项目：广东省自然科学基金资助项目（A 类 30670）
作者简介：罗迎新（1964－），男，广东大埔人，硕士，副教授，主要研究方向为区域资源、经济开发和研究，（E-mail ）[email protected]。
定量相结合的方法，在全面分析梅州市11年来建设
用地结构和空间结构变化特点的基础上，采用主成分分析法，应用DPS 统计软件，探讨梅州市建设用地增长的驱动因子并分析其原因，针对驱动因子提出相应的调控政策建议。文中历年建设用地数量数据来自梅州市国土资源局的土地利用变更调查资料，工作底图来自梅州市国土资源局，社会经济数据取自1996－2007年的《梅州市统计年鉴》。由于研究涉及到自然地理、社会经济、交通、制度、政策等各个方面，因此在研究中借鉴了地理学、社会经济学、社会学等相关学科的研究理论。
1 研究区域概况
梅州市在广东省的东北部，位于23°23´―
115°18´―116°56´E之间。东西宽约167 km，24°56´N，
山地丘陵广布，南北长约172 km，面积15 835 km2，
农田碎细分散，素有“八山一水一分田”的说法。梅州是国家历史文化名城、世界客都，素有“文化之乡”、“华侨之乡”、“足球之乡”的美称。现辖梅江区、兴宁市、梅县、大埔县、丰顺县、平远县、五华县和蕉岭县六县一市一区。长期以来，传统农业在梅州经济一直占重要地位，1990年，三大产业构成为41.24﹕34.12﹕24.64。2007年，总人口达503.36万人，农业人口379.57万人，非农业人口123.79万人，人均建设用地159 m2；全市生产总值410.62亿元，三大产业构成为21.4﹕44.4﹕34.2，人均GDP
3期 罗迎新：广东梅州地区建设用地变化及其驱动力研究 269
为8 158元，是一个人多地少、经济落后的贫困山区市。受自然环境、经济条件基础等因素制约，各县（市）区经济发展水平差异显著，呈现出从中部、中北部向西部、东部、南部递减趋势[14]。
2 建设用地变化特征
2.1 建设用地增长呈上升趋势
自1997年以来，梅州市建设用地面积呈逐年上
①
升趋势（图1）。以1996年梅州市建设用地面积为基数，1997―2007年的11年间，梅州市建设用地面积共增长7 166.3hm2，增长了9.85﹪，年均增长0.9%。由图1可知，建设用地增长率曲线波动较大，大体分为两个阶段：1997―2005年增长缓慢，9年间共增长3 176.14 hm2，年均增长率为0.48﹪；2006－2007年增长加速，2年间共增长3 811.46
hm 2，年均增长率2.51﹪，增量明显高于前一阶段。
2.2 建设用地增长结构差异明显
建设用地包括居民点及独立工矿用地、交通运 输用地和水利设施用地。由表1和图2可知，不同的用地类型增长数量、速率均不同。就增长绝对数量来看，1997―2007年间居民点及独立工矿用地增
交通运输用地增加了1 581.1 hm2，加了6 122.5 hm2，
而从二级用地增长水利设施用地减少了537.3 hm2。
的比例看，交通运输用地增长最快，增长了43.2
﹪；居民点及独立工矿用地增长次之，增长了10.1﹪； 水利设施用地出现负增长，达-6.3﹪。
2.3 建设用地增长空间差异显著
由于自然条件的区域差异、土地利用方式的不同、经济发展和人口增长速度的差异以及历史原因，梅州市各地区建设用地变化也表现出较大的区域差异。土地利用类型相对变化率（Rid ）可以反映特定
①
图1 1997－2007年梅州市建设用地变化图
Fig.1 Changes of construction land in Meizhou City
during 1997-2007
表1 1996和2007年梅州市建设用地结构
Tab.1 Structure of construction land use of Meizhou City in 1996 and 2007
一级用地建设用地
土地类型二级用地
居民点及独立工矿用地
面积/hm三级用地 城镇用地 农村居民点独立工矿用地特殊用地
199672783.5360 531.897 285.0446 505.745 267.491 473.623 661.[1**********].8366 654.398 268.524 9427.097 568.001 390.785 242.47增长量7166.306 122.50 983.48 2 921.35 2 300.51 -82.84 1 581.08 增长率/﹪9.8510.113.56.343.7-5.643.2交通运输用地
270 热 带 地 理 29卷
根据梅州市各区域研究期初及研究末期建设用 地面积及全区域研究期初及研究末期建设用地面积，利用土地利用类型相对变化率（Rid ）数学模型计算
①
出梅州市各县（市）区建设用地相对变化率（表2）。
表2 梅州市各县(市)区建设用地相对变化率
Tab.2 Relative change rates of construction lands of counties and urban districts in Meizhou City
统计项 1996年面积/ hm 2007年面积/ hm2 相对变化率
2
总计
72 783.53 79 949.83
兴宁市 14 886.4 18 123.01
梅县 11 654.87 13 464.54
大埔 8 324.5 8 820.13
蕉岭 4 677.08 5 133.84
平远 4 952.84 4 956.46
五华 18 183.5 18 437.10
丰顺 6 041.62 6 722.80
梅江区 4 062.72 4 291.85
2.21 1.58 0.61 0.99 0.007 0.14 1.15 0.57
结果表明，梅州市各县（市）建设用地相对变
化率存在明显的区域差异（图3）。主要表现为：兴宁市建设用地相对变化率最大，为2.21；其次为梅
蕉岭、大埔、县和丰顺县，建设用地相对变化率＞1；
梅江区、五华及平远县建设用地相对变化率＜1。因此，梅州市建设用地相对变化率的空间差异与梅州市经济发展水平空间差异基本吻合。
用地的变化。这些因子不仅与建设用地面积之间存在相关关系，而且相互之间耦合关联。如果用单纯的相关分析，则必然存在一定的误差冗余。系统分析中主成分分析可以将若干个自变量压缩成几个独立成分因子，以此来减弱自变量之间的相互干扰，使得同组内自变量之间相关性较高，不同组的自变量之间的相关性较低，以再现原始变量与因子之间的关系。因此，主成分分析法适合建设用地变化驱动力的分析。
根据主成分分析方法的思路和要求，结合梅州市建设用地变化特征和已有数据资料，以建设用地为因变量(Y ) ，选择8个主要指标作为自变量(X ) 分析
，X 2代表城其驱动力机制：X 1代表总人口（万人）
，镇化率(﹪) ，X 3代表全社会固定资产投资（亿元）
，X 5代表工业总产值（亿元），X 4代表GDP （亿元）
，X 7代表客运量（万X 6代表二、三产业产值（亿元）
（104m 2）。选取1997人），X 8代表房屋建筑竣工面积
－2007年系列资料作为基础数据（表3），应用DPS
0.01~0.99 1.00~1.99 2.00~2.50
年份
X 1
X 2
表3 主成分分析数据
Tab.3 Data of principal components analysis
X 3
X 4
X 5
X 6
X 7
X 8
Y
1997469.4419.430.75144.3350.52 93.40 3 902 72.4572 947.23
图3 梅州市建设用地相对变化率空间分布
Fig.3 Spatial distribution of relative change rates of
construction land use in Meizhou City
1998473.4220.037.15152.3054.31 99.40 3 980 112.8572 938.551999476.1320.441.94161.5457.56 106.84 4 040 169.694 413.512000485.1520.648.49175.9263.18 119.90 4 089 142.0074 458.642001486.3820.855.79195.7568.38 138.50 4 761 205.9074 543.522002488.3224.372.70212.2175.01 153.35 5 363 423.0074 837.472003490.6024.5100.43238.3890.98 177.87 5 967 384.1375 737.062004496.8924.5115.07285.58118.05 230.03 6 119 328.6875 849.182005498.9224.6120.47314.46130.53 241.90 3 650 265.0776 138.372006500.9424.6129.63349.31153.36 271.66 3 924 346.9779 462.802007503.3624.6137.73410.62178.13 322.86 4 027 306.0879 949.83资料来源：梅州市统计局.梅州市统计年鉴，2008。
3 建设用地增长的驱动力分析
3.1 驱动因子主成分分析
不同类型、不同地域的建设用地构成一个有机的建设用地系统，而促使其规模不断增长的内外营力即是建设用地增长的驱动力。它对研究建设用地规模增长的原因、内部机制、基本过程、变化趋势及调控至关重要。建设用地增长的机制十分复杂，如经济发展、技术进步及人口增长等都会引起建设
软件对样本进行相应的分析计算，得出相关系数矩阵（表4）、特征值与贡献率（表5）。
3期 罗迎新：广东梅州地区建设用地变化及其驱动力研究 271
表4 建设用地驱动力变量相关系数矩阵
Tab.4 Correlation coefficient matrix of the driving forces of
the variatin of construction lands
年份 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 1 1.000 00
X 2
0.897 01 1.000 00
X 3 0.957 46 0.925 53 1.000 00
X 4 0.932 26 0.827 88 0.963 84 1.000 00
X 5 0.914 02 0.803 44 0.956 53 0.997 181.000 00
X 6 0.938 87 0.841 37 0.972 11 0.998 440.995 47 1.000 00
X 7 0.189 91 0.407 31 0.182 97 -0.007 43-0.045 49 0.034 54 1.000 00
X 8
0.744 54 0.917 39 0.738 15 0.616 820.578 68 0.631 17 0.601 931.000 00
表5 特征值及主要成分累计贡献率
Tab.5 Results eigenvaluse and contribution
主成分特征值贡献率/﹪累计贡献率/﹪1 6.258 16 88.22703 88.227032 1.431 95 7.899 43 96.126 46 3 0.194 10 2.426 27 98.552 73 4 0.067 81 0.847 66 99.400 39 5 0.040 92 0.511 48 99.911 87 6 0.005 91 0.073 84 99.985 71 7 0.000 91 0.011 35 99.997 07 8 0.000 23 0.002 93 100.000 00
为了简化结构，帮助对因子的解释，采用方差极大旋转（又称正交旋转），剔除对经济过程影响微弱的部分，使得每个因子上具有最高载荷的变量数目最小，从而简化对因子的解释。经过计算，得因子旋转后载荷矩阵（表6）。
表6 因子旋转后载荷矩阵
Tab.6 Loading matrix the roatted compoment matrix
变量
第一公因子 第二公因子 第三公因子 X 1 0.387 86 -0.033 15 0.048 56 X 2 0.378 66 0.205 69 -0.352 60 X 3 0.395 76 -0.052 35 0.112 28 X 4 0.383 27 -0.221 84 0.151 45 X 5 0.377 50 -0.256 73 0.187 11 X 6 0.386 27 -0.192 73 0.217 78 X 7 0.092 47 0.781 47 0.607 85 X 8
0.320 00
0.436 91
-0.621 17
主成分分析结果（见表5）表明，第一、二、三公因子方差累计贡献率已经达到98.55﹪，完全符合分析要求，由此从因子载荷矩阵（见表6）中各因子在各变量上的载荷系数大小分析出3个公因子所代表的实际意义。从表6可以看出，第一公因子与X 1、X 2、X 3、X 4、X 5、X 6有很大的正相关，第二公因子与X 7、X 8有较大的相关性，第三公因子与
X 6、X 7的关联度较大。综合各变量分析，梅州市建
设用地增长的驱动力可以归纳为经济发展、基础设施建设、人口增长与城镇化进程三个因子。 3.2 经济发展驱动因子
根据表6主成分分析，第一主成分与全社会固
定资产投资（X 3）
、GDP （X 4）、工业总产值（X 5）、 二、三产业产值（X 6）因子相关性高。全社会固定
资产投资、GDP 、工业总产值、二、三产业产值是反映梅州市经济综合水平的重要指标，这些因子在驱动梅州市建设用地增长中的作用十分明显，经济发展驱动力成分包含了88.23%的贡献率，是主控因子。2007年梅州市全社会固定资产投资为137.73亿元、GDP 为410.62亿元、工业总产值为178.13亿元，分别是1997年37倍、2.85倍和3.5倍。1997－2007年11年间梅州市GDP 年均递增16.7%,全社会固定资产投资年均递增31.6%，经济的发展有力支撑了梅州市建设项目的增加，建设用地面积增长了7 166.3 hm2。2003年开始，梅州市实施“工业梅州”发展战略，加之土地利用比较经济效益驱使经营者转变经营方式，出现了“经济技术开发区热”和“建房热”，社会产业结构中二、三产业比重不断上升，工业企业数量不断增加，城市规模不断扩大，加剧了梅州市建设用地的扩展。1997―2007年11年间居民点及独立工矿用地增加了6 122.5 hm2，其中2003―2007年5年间就增加了4 345.76 hm2。 3.3 基础设施建设因子
根据表6主成分分析，第二主成分与客运量（X 7）
、房屋建筑竣工面积（X 8）因子关联度较大，说明客运量、房屋建筑竣工面积的增加在推动梅州市建设用地增加中的作用明显，基础设施建设也是推动建设用地增加的一个重要因子。过去，梅州市交通十分落后，改革开放以来特别是近11年来，梅州市大力推进交通运输基础设施建设，实施“一小时交通圈”道路建设，先后对205国道、206国道、省道、县道进行扩建与兴建，修建了梅坎铁路、梅汕高速公路、梅河高速公路、西环高速公路、天汕高速广福至城东段、兴畲高速公路，高速公路实现“零”的突破；2007年高速公路通车里程达到253 km ；公路线路里程由1997年的8 718 km增加到2007年的15 261 km，增长1.75倍。铁路营运里程由1997年的145 km，增加到2007年的276 km。公路、铁路的建设与发展，彻底改变了梅州市山区交通闭塞的落后面貌，全市基本实现市到县1小时交通圈，县到镇通三级以上水泥路，行政村村址基
272 热 带 地 理 29卷
本实现通水泥路，300人以上自然村的交通状况得到极大改善，促进了山区经济的发展。与此同时，梅州市也加快了城镇建设的步伐，房屋建筑竣工面积由1997年的72.45×104 m 2增加到306.08×104m 2。基础设施的建设，促使了建设用地面积的大幅增加。 2008年，梅州被国家列为“国家公路运输枢纽城市”，今后交通运输基础设施建设用地将不断增加。 3.4 人口增长和城镇化因子
根据表6主成分分析，第一主成分与总人口、城镇化率（X 2）因子相关性高。人口增长和（X 1）
城镇化进程的推进作为梅州市现阶段一种持续的外界压力，刺激着建设用地不断增加。1997―2007年11年间梅州市人口从469.44万人增长到503.36万人，增加了33.92万人，平均年增长0.66﹪，而梅州市城镇化水平按户籍人口计算由19.4﹪上升到24.6﹪，按常住人口计算2007年的城镇化水平为43.8﹪，这标志着梅州市已处于城镇化的快速发展阶段。城镇人口的不断增长刺激了第三产业的发展，势必扩大住房、交通等第三产业用地和广场、绿地等公共设施用地的需求，客观上促使土地从其它用地转变为建设用地以满足人们的需要。
必须以科学的发展观为指导，促进建设用地资源的优化配置和合理利用；提高土地节约集约利用水平，完善集约节约用地标准，加强工业用地的规划和管理；制定鼓励集约利用土地政策，提高调动企业对盘活存量建设用地的积极性；严格执行土地利用用途管制，建立与完善土地利用的法律法规，在保护耕地的前提下提供用地保证；实行用地动态监测，严格控制低效用地发生，防止闲置用地出现。
5 结论
10多年来，梅州市建设用地面积、结构发生了实质性的变化，建设用地面积呈逐年增长趋势，建设用地供需矛盾愈显突出。建设用地利用与社会经济发展存在着相互依存和制约的数量关系，随着梅州市经济快速增长、城镇化进程的加快，以及承接珠三角“双转移”产业工业园区的快速推进，梅州市土地利用结构将出现新的变化，建设用地增加并保持较快的增长趋势，使梅州市建设用地供需矛盾更为突出。今后，加强对人口、GDP 与固定资产投资额与建设用地的弹性系数的研究，有助于进一步认识梅州市建设用地与社会经济发展的相互制约关系及发展趋势和规律。
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4 建设用地发展趋势与调控分析
根据梅州市社会经济发展现状、发展速度以及
工业发展由劳动密集型向资金密集型高新技术产业转移的发展方向，《梅州市国民经济和社会发展十一五规划纲要》中提出实施以开放梅州为先导，以工业梅州为重点，生态梅州为基础，文化梅州为动力的“四个梅州”发展战略，至2010年，全市人均生产总值比2000年翻一番以上，达13 000元左右，经济和社会发展迈上新台阶，2020年，全市人均生产总值比2010年再翻一番，达25 000元左右，基本实现全面小康。可以预见，随着梅州市经济较快增长趋势、城乡发展进程的推进，以及承接广东珠三角“双转移”产业工业园区的临近扩张机遇，梅州市土地利用结构调整力度将加大，耕地减少和建设用地增加不可避免，建设用地还将保持较快的增长趋势。根据《广东省建设用地规模预测与空间组织研究》的预测成果，2010年和2020年梅州市建设用地面积分别为80 000 hm2和87 700 hm2，其中绝对量增加最多的是居民点及独立工矿用地，其次
②
为交通用地和水利设施用地。因此，梅州市建设用地供需矛盾十分突出，且日益加剧。在此情况下，
3期 罗迎新：广东梅州地区建设用地变化及其驱动力研究 273
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Changes and Driving Forces of Construction Lands in Meizhou City of Guangdong Province
LUO Yingxin
（School of Geography Science&Tourism，Jiaying University，Meizhou 514015，China ）
Abstract: Land-use change survey data of Meizhou City from 1996 to 2007 is studied in this paper, characteristics of changes of its construction lands are analyzed by using Principal Component Analysis method of DPS software package to inquire the growth-driven mechanism of construction lands. The results show that: the overall change of construction lands in Meizhou City showed an upward trend year by year, and both structures and spatial diffe- rences of the construction lands varied distinctively. Among the lands, the amount of transportation lands grew fastest, the amount of lands for settlements and independent mines grew less fast than the former, and the amount of lands for water conservancy facilities grew in a negative rate comparatively. As to the relative change rates of construction lands, the largest one is that of Xingning county. It is 2.21. The two of Meixian county and Fengshun county are larger than 1. The ones of Jiaoling, Dabu, Meijiang District, Pingyuan, and Wuhua are less than 1. The three main driving forces forchange of construction lands in Meizhou City are economic development, infrastruc- ture construction, population growth and urbanization. Moreover, this paper suggests some corresponding control measures and proposals for the driving factors of construction lands in Meizhou City.
Key words: Meizhou City；construction lands；characteristics of change；driving forces
（上接第240页）
Abstract ID：1001–5221（2009）03–0236–EA
Geochemical Compositions and Paleoenvironmental Implication of the Residual Fractions of
Core DGkS9604 Sediments in the Middle Okinawa Trough
SHU Zhenhua1，YANG Shouye1*，DOU Yanguang1，LIU Zhenxia2，YU Hua2，Serge Berne3
（1．State Key Laboratory of Marine Geology，Tongji University，Shanghai 200092，China ； 2．First Institute of Oceanography，State Oceanic Administration, Qingdao 266061，China ；
3．IFREMER ，Géosciences Marines BP 70，29280 Plouzané，France ）
Abstract: The sediment samples were collected from the Core DGKS9604 taken from the middle Okinawa Trough for major elemental analysis using ICP-AES. The result shows that absolute concentrations, the ratios of major oxides to Al2O 3 and accumulation rates of the major elements indicate regular vertical variations, revealing the complex influence of elemental stratum and depositional environments on sedimentary geochemical compositions in the middle Okinawa Trough over the last 30 ka. Sediment accumulation rates during 30–22 kaBP, 17.8–11.8 kaBP, 7–3.5 kaBP and 0–2 kaBP are higher than those in the last glacial maximum and early Holocene. The major elemental compositions recorded two volcanic events in 7.4 kaBP and 25.8kaBP. Overall, the variations of major oxides in the core sediments are controlled by the changes of sediment provenance, paleoenviromental evolution and ocean current during the late Quaternary. Key words: sediment; Okinawa Trough; major oxides; paleoenvironment