土地用途分区及其在土地资源优化中的重要性

1.国外土地用途分区

国外对土地用途分区的研究比较早。土地用途分区起源于19世纪末的德国，到20世纪为美国采用，后来被澳大利亚等国陆续采用。

德国、俄罗斯、法国等欧洲国家也采用土地使用分区的方法来管制土地用途。如1875年德国柏林政府采用分区方法，把城市分为若干区，使工人居住的公寓分散布局在其中，使工人接近工厂。以后，其分区方法体系日趋完善，把城市土地按修建建筑物的土地利用、不修建建筑物的土地利用和其他的土地利用进行划分，又根据其建筑物层数、容积率、建筑形式、建筑用地规模等进一步细分。俄罗斯将土地划分为七个利用类型，每类土地都有其明确的界定标准，划区的方法基本是定性的。法国根据交通、城建、环境对土地的需求，依据土地占用系数、建筑容积率等划区标准将土地划分为优先城市规划区、从缓整治区、土地干预区等对土地实行用途管制。

美国是世界上较早实施土地用途管制的国家。在不同的历史时期，其土地用途管制的内容不尽相同，分区方法也随之不同。20世纪50年代以前，美国主要是从管制土地使用的容积和密度等方面进行土地使用分区划分，每个分区均做出详细的用途限制。20世纪50年代以来，其土地用途管制内容和分区方法有所改变，着重城市规模的控制以及农业用地的保护。目的是通过土地利用规划，引导都市发展，减缓都市增长的压力，管控土地开发的区位、速度与公共设施的服务水平。土地用途分区与管制制度在优化土地资源配置、提高土地利用率、有效保护耕地和自然资源环境、控制城市规模扩张等方面发挥了重要的作用。

位于大洋洲的澳大利亚对城市土地主要按用途划区管理。行政办公区，限制占地面积，主张向高层发展；工商业区，分门别类地划分用地范围，使各业用地搭配合理；绿化区，不得修建建筑物；卫星城镇区，以10万人左右为宜，并用林带、绿地、风景区隔开，与高速公路联结。分区的方法是以土地利用功能为依据的。

以日本、韩国为代表的亚洲国家，也将土地利用以区域进行限制。日本的土地利用基本计划是按土地利用的不同情况把土地划分城市、农业、森林、自然公园与自然保护区五种土地利用类型区进行管理，并逐步调整其利用方向。还用《城市规划法》、《农业振兴地域法》、《农地法》、《自然公园法》、《自然环境保护法》等指导与限制土地用途。韩国根据不同的划区标准，依据“国土利用计划”将全国土地进行划分，并根据区域情况进行细分，如将耕地进一步划分为可用土地和非可用土地等。

2.我国土地用途分区

我国明确提出土地利用总体规划和土地用途管制分区的时间虽然不长，但用土地利用分区的方式指导土地利用却由来已久。古代《禹贡》将土地划分为九等，提出“田各有等，地各有产，山川阻隔，风气不同，凡物之种，各有之所宜”。这些朴素的分区理论和以气候特点、土地对农作物的适宜生长性能划区的方法都为后来土地利用分区和土地用途管制分区的形成奠定了良好的基础。我国在20世纪80年代后期到90年代，开展了国家、省、市、县、乡五级土地利用总体规划编制工作，划分用地区域与用地指标调整相结合来确定规划方案成为规划编制的基本模式，各级都划分了土地利用分区。20世纪90年代后期，根据国家保护耕地的战略需要，全国自上而下进行了土地利用总体规划的修编工作，首次提出了规划方案中确定土地用途分区和管制规则。目前开展的第二轮土地利用总体规划将土地利用分区进行了系统的总结，在《县级土地利用总体规划规程》和《乡(镇)土地利用总体规划规程》中对土地用途分区进行了严格的界定，奠定了土地利用分区在土地利用总体规划中的核心位置。(www.xing528.com)

对土地用途分区的分区体系我国有不少学者做了许多工作，如王静结合近几年县级土地利用总体规划的实践提出了5个一级区、11个二级区的分区体系；欧名豪提出建立土地用途地域和土地用途分区2个层次的分区体系。对土地用途分区管制，我国学者也进行了深入研究，如程烨从土地利用分散决策和土地管理集中决策分析了土地用途分区管制的必要性和可行性，并提出完善的措施和建议；王静等从经济学、生态学、规划学和法学的角度分析了土地用途分区管制的理论基础和法律基础，并提出实施土地管制的建议和措施。其他学者有些从市域或县域角度对土地用途分区和管制进行了研究，如刘洁进行了市域的土地利用总体规划空间结构模式的研究，朱凤武等进行了中国县域土地利用总体规划模式的研究。目前我国适用的土地用途区主要有8个，在乡镇土地利用总体规划中还可以适当的增加二级类。

3.土地用途分区模型

对土地用途分区问题的研究可以追溯到空间分区问题。空间分区问题(spatial districting，简称SD问题)是一种空间单元的区域划分问题，它可视为将基本的空间单元遵照多个规划准则组合成若干个较大的簇(空间区域)的过程，而且此过程中要保证各区片的连续性(J.Kalcsics＆S.Nickel，2005)。这些准则一般是基于自然、社会、经济等方面的各种因素。空间分区问题在很多方面具有十分重要的应用(F.Ricca，2007)，如政治选举区域划分，学校、社会公共设施、垃圾处理场的选址，以及社会紧急服务或商业销售区域的划分等。其中最主要的两个应用领域为政治选举区域划分(political districting)和商业销售及服务区域划分。

自从20世纪60年代起，很多学者对空间分区问题进行了研究，并针对不同的应用提出了各种各样的模型(A.Mehrotra，E.L.Johnson＆G.L.Nemhauser，1998；S.J.D'Amico，S.J.Wang，R.Batta＆C.M.Rump，2002；B.Bozkaya，E.Erkut＆G.Laporte，2003；J.Kalcsics＆S.Nickel，2005；F.Ricca，2007)。其中最有影响的模型是由Hess(1965)和Garfinkel(R.S.Garfinkel＆G.L.Nemhauser，1970)提出的。早在1965年，Hess(1965)就在其毕业论文中对空间分区问题进行了研究，他将分区问题形式化表达成一种离散的空间配置问题，基于传统的运筹学和配置技术提出了一种启发式分区算法，即要想把区域划分为若干区片，首先在区域单元中选择若干单元作为区片的种子，然后在约束条件下将其他单元分配给这些种子，最终完成空间分区。Garfinkel和Nemhauser(R.S.Garfinkel＆G.L.Nemhauser，1970)提出了一种基于集合划分的方法来解决对空间分区的问题。其思想如下：首先，在满足约束条件的前提下，生成很多种空间分区方案，并将这些方案的所有区片集中起来构成候选区片集合；然后从候选区片集合中选择若干区片进行优化组合，以满足分区准则。

20世纪90年代中期以后，国内外有关学者基于GIS技术开发了集成空间分析方法的多准则土地利用空间配置模型和决策支持系统(Carsjens and van der Knaap，2002；D.Caparros-Midwood，2015)，这一时期提出的建模过程相对简单，可以较快地获得配置结果，但存在受人为因素影响、自动化和智能化程度不高的问题。数学规划模型也是在20世纪90年代随着GIS技术的发展而产生的，其基本原理是将土地利用的空间配置问题视为一个组合优化问题，再结合数学规划，从而实现问题的求解(Aerts et al.，2003；de Oliveira et al.，2003；Aerts et al.，2005)，该方法存在计算效率和优化精度较低等问题。

在过去的半个世纪中，分区问题尤其是政治选举划分问题得到了很多学者的关注，他们也提出了大量的模型和算法。很多学者提出了其他的分区算法，目前土地用途分区常用方法有叠置分析法、主导因素法、多因素综合评判法以及聚类分析法等(王万茂，2005)。这些方法在具体的土地利用空间分区问题中有着一定的科学性和可操作性，但它们的缺陷也十分明显(任周桥，2007)，如多核增长法(Vickrey，1961；Liitschwager，1973；Bodin，1973；Arcese，1992)、优化配置方法(Mills，1967；Robertson，1982；Hojati，1996)、聚类方法(R.F.Deckro，1977)。

近年来，元启发式优化技术(进化计算方法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等)对于多目标优化问题的解决得到日益广泛的关注。由于它在解空间中能够高效完整地搜索到Pareto前沿，使得它在空间分区问题中有着十分成功的应用(Bennett，2004；Armstrong，2003；Xiao，2006；B.Bozkaya，2005；Federica Ricca＆Bruno Simeone，2007；D.M.Jaeggi，G.T.Parks，T.Kipouros，P.J.Clarkson，2008)。基于多目标决策技术解决了土地利用空间分区的问题(刘洋，2008；王坤，2009)。国内外学者将土地用途分区认为是多目标优化问题，研究分两个方面：①模型本身的目标和约束条件研究，随着对生态问题的重视，生态绿当量(明冬萍，2006)、生态服务价值、生态位(王汉花，2009；李耀军，2016)等被引入到模型中；②基于智能算法的土地用途分区模型，其主要优势在于模型求解优化问题的能力强、自动化和智能化程度高，并方便与其他算法结合以提高计算性能。国内外研究者分别将遗传(Feng＆Lin，1999；任周桥，2007；Xiao＆Armstrong，2007；Cao et al.，2011；张鸿辉，2011；Fotakis，2012；袁满，2014；X.Li，2016)、蚁群(高小永，2010；Liu et al.，2012；Y.Liu，2014；N.Mi，2015)、微粒群(马世发等，2010；D.F.Liu et al.，2012)、模拟退火(Aerts et al.，2003；洪晓峰，2011)、人工蜂群算法(L.Yang，2015)等智能优化技术引入到土地利用空间优化配置研究中，解决土地利用结构优化多目标解空间的寻优问题并取得了较好的效果。在这些思想的基础之上，武汉大学的刘洋(2008)提出了用于空间分区的多目标优化模型，认为空间分区模型由基本单元集、区域中心集、区域数、空间分区的唯一性、空间的硬约束条件、准则和目标7个部分组成，并结合改进的禁忌搜索算法实现了土地整理分区的研究；任周桥(2007)、王坤(2009)提出了用于土地用途分区的多目标优化模型，该模型以二维格网为目标空间，认为土地用途分区就是在一定条件约束下的包含I×J个变量的整数规划问题，并构建了相应的模型。然而，现有的智能算法在与土地利用空间优化配置领域问题结合时，存在着数值化、随机性和效率低三方面问题。随着智能优化模型在地理学相关领域的成功应用，人工免疫系统模型也开始得到土地利用相关领域研究学者的重视。梁勤欧(2003，2011)将人工免疫系统应用于设施布局分配与选址、地理信息预测等问题的求解；牛继强(2010)将人工免疫算法应用于土地用途分区模型等。总之，人工免疫系统目前在土地利用相关领域还没有得到足够的重视，尤其是在土地利用优化配置模型研究领域。