由于各指标量纲、经济意义、表现形式以及对总目标的作用 趋向彼此不同，须对其进行无量纲处理，消除指标量纲影响后才 能计算评价结果。考虑到指标彼此之间在很大程度上带有一定 的模糊性，本文运用美国学者 Ｌ．Ａ．Ｚａｄｅｈ 提出的模糊隶属度函 数［１］的方法对各个指标进行无量纲处理，进一步根据各指标的隶 属度和权重，计算各城市土地综合承载力综合评价值。 1.3 障碍因素诊断
０．０４８２ ＋
Ｘ５ 人均 ＧＤＰ（元） 土
Ｘ６ 第三产业占 ＧＤＰ 比重（％） 地 社会承载 Ｘ７ 城市化率（％）
０．０４９８ ＋ ０．０４８２ ＋ ０．０５７１ ＋
综 ０．３５４６ Ｘ８ 人口就业率（％）
０．０５７１ ＋
合
Ｘ９ 人均耕地面积（ｈｍ２）
０．０６５２ ＋
承
Ｘ１０ 恩格尔系数 （‰）
０．０６１０ －
通过上述方法，得出 ２００７ 年四川省各城市土地综合承载力
评价结果（见表 ２）。从中发现各城市的各系统承载指数变化最大
的是经济承载，其次是社会承载，再次是生态承载。从经济承载
王翠华 等 区域土地综合承载力空间差异评价研究———以四川省为例
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系统看，最高值是成都、最低值是甘孜，前者是后者的 ４．６ 倍；从
土地综合承载力评价指标的构建既要遵循全面性、调协性、 可操作性等原则，还要体现土地综合承载力的内涵，本文从经济 承载、社会承载、生态承载等 ３ 方面来构建指标体系（见表 １）。
本文运用层次分析法确定各指标权重，通过一致性检验 （ＣＲ＝０．００７１＜０．１），权重的确定具有满意的结果（见表 １）。 1.2 评价方法的选择
四川省人均耕地占有量紧缺，土地后备资源贫乏，人地矛盾 尖锐，已成为其经济社会发展的制约因素。本文对四川省土地资 源综合承载力的空间差异进行评价研究，通过指标体系的构建、 指标权重的确定、评价结果的分析，对其进行障碍诊断，探讨土 地与经济、社会、生态协调发展的战略和对策。 1 构建区域土地综合承载力的评价指标体系和方法 1.1 构建区域土地综合承载力的评价指标体系和权重的确定
Research on spatial difference of regional land comprehensive carrying capacity — ——A case study in Sichuan Province
WANG Cui-hua，RAN Rui-ping，Wei Jin (Economics and Management College of Sichuan Agriculture University，Yaan 625014，China) Abstract：Sets up the evaluation index system based on the concept of land comprehensive carrying capacity. Methods of AHP， comprehensive evaluation and cluster analysis were employed in research on spatial difference of land comprehensive carrying capacity of Sichuan province. The results indicate that the spatial difference of regional land comprehensive carrying capacity of Sichuan province is prominent, and the east is high while the west is low, which is agreement with the non-balanced developmental strategy of Sichuan province. Based on the comprehensive evaluation, it diagnoses obstacle factors of the cities of Sichuan province which finds the most cities have faced the ecological -carrying -obstacle. In order to promote sustainable land -use and development of inter -regional coordination of Sichuan province, it suggests that the industry of the land high-load areas should be transferred to the moderate-load、low-load areas; In addition, the different land-use strategy should be used in different land carrying capacity barrier areas. Key words：land comprehensive carrying capacity；spatial difference；obstacle factors；sichuan province
模糊隶属度函数标准化而得。
表 1 区域土地综合承载力评价指标体系及权重
目标层 准则层
指标层
权重 指标性质
经济承载 Ｘ１ 单位耕地面积粮食产量（ｋｇ／ｈｍ２） ０．０５３３ ＋
０．２９０５ Ｘ２ 人均肉类产量（ｋｇ）
０．０３９５ ＋
Ｘ３ 地均 ＧＤＰ（万元 ／ｈｍ２）
０．０５１５ ＋
Ｘ４ 复种指数（％）
０．０５２２ ＋
Ｘ１７ 工业废水排放达标率（％）
０．０４７７ ＋
Ｘ１８ 化肥施用强度（ｋｇ／ｈｍ２）
０．０５０６ －
Ｘ１９ 耕地有效灌溉率（％）
０．０５３５ ＋
注：１．指标性质 ＂＋＂，表示该指标值越大越好；指标性质 ＂－＂，表示该 指标值越小越好。 ２．恩格尔系数采用恩格尔系数加权平均值表示， 恩格尔系数加权平均值 ＝（城镇居民恩格尔系数×城镇居民人口数 ＋ 农村居民恩格尔系数×农村居民人口数）／（城镇居民人口数 ＋ 农 村居民人口数）。 2 实证分析
为了更深入分析空间差异，对四川省土地综合承载力评价结果
进行分区。通过 ＳＰＳＳ 软件对 ２１ 个城市土地综合承载力进行快
速聚类，分为 ４ 类（见图 １）：Ⅰ类为高承载区，仅有成都市；Ⅱ类
为较高承载区（攀枝花、雅安、乐山、眉山、德阳、绵阳）；Ⅲ类为
中等承载区（宜宾、泸州、自贡、资阳、遂宁、广安、南充、达州、巴
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国土与自然资源研究
TERRITORY & NATURAL RESOURCES STUDY
文章编号：1003-7853(2010）02-0030-02 基金项目：国家社会科学基金资助项目（０６ＸＪＹ００５）
中图分类号： F301
2010 No.2 文献标识码：A
区域土地综合承载力空间差异评价研究—— —以四川省为例
社会承载系统看，最高值是成都、最低值是达州，前者是后者的
３．３ 倍；从生态承载系统看，最高值是成都、最低值是，前者是后
者的 ２．３ 倍。在综合承载力来看，最高值是成都、最低值是甘孜，
前者是后者的 ２．４ 倍。
表 2 2007 年四川省各市土地综合承载力评价值和承载力障碍度
经济承 社会承 生态承 综合 经济承载 社会承载 生态承载 城市
展战略部署相符合；在综合评价的基础上，对四川省各城市进行障碍度诊断，发现绝大部分城市面临生态承载的障碍；为了促使四川省
土地的可持续利用和区域间的协调发展，建议将土地高承载区的产业向中、低承载区转移，对于不同的土地承载力障碍区应采用不同
的土地利用策略。
关键词：土地综合承载力；空间差异；障碍因素；四川省
载指数 载指数 载指数 评价值 障碍度 障碍度 障碍度
成都 ０．２２１８ 自贡 ０．１４７１ 攀枝花 ０．１０８５ 泸州 ０．１１９５ 德阳 ０．１６２０ 绵阳 ０．１３０５ 广元 ０．１２５４ 遂宁 ０．１３７２ 内江 ０．１１５２ 乐山 ０．１１４７ 南充 ０．１３１８ 眉山 ０．１３１８ 宜宾 ０．１１９６ 广安 ０．１４９６ 达州 ０．１１５９ 雅安 ０．１５６７ 巴中 ０．１４９３ 资阳 ０．１１９２ 阿坝 ０．０７７４ 甘孜 ６．４６８７ １２．４５５９ ０．４９１９ ２５．１９５９ ２８．９５０７ ３３．２０９４ ０．５５６４ ３８．２６０２ １５．８４２６ ３１．３５４２ ０．４４２３ ２９．６２８３ ３２．０４２１ ３４．２７４５ ０．５２９６ １９．４２８８ １８．７２８３ ４２．４６０８ ０．５３２８ ２７．７４２２ ２４．４９１ ２６．３９７３ ０．４９１７ ２７．０７３３ ３２．７３０４ ２４．５３７４ ０．４６１５ ２３．１９９４ ３７．４５０８ ２６．９３５３ ０．３９１２ ３１．４６９２ ３１．５８８９ ４１．５８５７ ０．５３６２ ３０．２３０９ ２１．３９８９ ２４．３３７８ ０．４３２１ ２５．８２０４ ３７．５３３ ３０．４８０８ ０．５３５４ ２４．２３１３ ２７．２２６６ ２１．３２５３ ０．４３１７ ２８．６１２４ ２５．４８６５ ４３．４８８２ ０．４４７８ ２３．０９９３ ３４．４３１８ ３４．００９４ ０．４０９８ ２８．３３９８ ３８．６６８ ２８．７４１６ ０．５６１３ １９．５７４３ ２５．９２９６ ２３．５３８５ ０．４５７４ ２０．３１７０ ３５．６６３２ ３１．９５０３ ０．４７１３ ２７．４０９５ ３６．１０６ ２５．９０１４ ０．３６０５ ４３．７７６７ ２８．００５ ４８．９６７２ ０．３３３９ ４９．８７８０ ３１．６５９５ ５３．９０５７ ０．３５９７ ３８．７６８７ ２９．５９８４ ６０．１４３３