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user: 4. 结果分析 4.1. 昆明市土地利用程度分析 根据遥感解译结果，利用昆明市2005、2011和2015年的土地利用数据绘制图4，由图可知，从2005年到2015年，昆明市的建设用地面积和植被覆盖面积在不断增加，而水域面积和耕地面积在大幅减少，其原因可能是社会经济的发展和城市化的推进，房屋建筑、水利设施以及交通道路等的建设占用了大量的耕地而植被覆盖率增多的原因可能是植树造林、退耕还林等政策的实施。 图4. 昆明市2005、2011和2015年土地利用结构 根据公式(1)，利用昆明市土地利用数据计算出昆明市及昆明市各县域的土地利用综合指数。土地利用程度L a 的取值为100~400，则L a 值越大，土地利用程度越高，反之亦然。图5为昆明市2005、2011和2015年土地利用程度变化图，由图可知，昆明市的土地利用程度总体成上升趋势，2005年为199.01，2011年为226.14，到2015年为255.44，接近中等偏上水平。 图5. 昆明市2005、2011和2015年土地利用程度 表3为昆明市各县域土地利用综合指数表，由表可知，2005年土地利用程度较高的为呈贡县、五华区和盘龙区，平均值为243.08，为中等水平；2011年，土地利用程度较高的为呈贡县、五华区和盘龙区，平均值为257.23，为中等水平；2015年，土地利用程度较高的为呈贡县、官渡区和东川区，平均值为286.74，为中等偏上水平。2005年、2011年和2015年的土地利用程度指数最高的是呈贡县，而3年中都处于较低水平的是石林县和禄劝县，2005年，寻甸县的土地利用程度指数比呈贡县低了77.52。 4.2. 昆明市土地利用程度的全局空间自相关分析 全局空间自相关的大小可以说明土地利用程度空间趋同性，文章利用GeoDa软件绘制Moran散点图并计算Moran指数I值 [ 9 ] 。图6为昆明市土地利用程Moran散点图，其横轴为土地利用程度，纵轴表示土地利用程度的空间滞后，两者均经过了标准化处理，其斜线表示的是两者的线性相关关系，斜线的斜率就是Moran指数I，即土地利用程度的全局空间自相关大小；第一、三象限代表正的空间相关联系，第二、四象限代表负的空间相关联系。 Table 3 Comprehensive index of land use degree in 14 areas of Kunmin L a 2005 排名 L a 2011 排名 L a 2015 排名 五华区 247.81 2 258.57 2 266.06 4 盘龙区 225.58 3 240.30 3 257.50 7 西山区 213.54 5 229.29 9 245.06 12 官渡区 204.54 8 231.43 7 285.50 2 东川区 192.24 12 238.48 4 284.87 3 呈贡县 255.86 1 272.83 1 289.84 1 石林县 178.34 14 209.14 14 240.08 13 寻甸县 179.99 13 217.19 12 248.92 9 嵩明县 212.97 6 230.43 8 247.94 11 禄劝县 193.24 11 213.56 13 236.10 14 宜良县 202.80 10 223.82 11 251.87 8 晋宁县 203.54 9 233.09 6 261.69 5 富民县 207.53 7 227.79 10 248.09 10 安宁市 219.04 4 238.07 5 257.12 6 昆明市 199.01 226.14 255.44 表3. 昆明市14个地区土地利用程度综合指数 图6. 2005、2011和2015年昆明市土地利用程度Moran散点图 从表4可以看出在研究期内昆明市各县域的土地利用程度表现出明显的相关性，即昆明市的土地利用程度在空间上并非表现完全的随机性。2005年和2011年Moran指数I为正，说明昆明市的土地利用程度为正相关，其空间联系特征为：土地利用程度高的县域相对趋向于与土地利用程度高的县域相邻。从2005年到2011年 Moran指数I从0.1452变为0.0314，说明空间相关性减弱，即昆明市的土地利用程度的空间趋同性有所降低。2015年的Moran指数I为负值，即昆明市土地利用程度在2015年呈现为负相关，也就是土地利用程度高的县域相对趋向于与土地利用程度低的县域相邻，但是相关性较低。昆明市土地利用程度的相关性变化的原因可能是“摊大饼”式的城市发展模式打破了显著的相关性，由于城市发展进程很快，使得土地利用程度的相关性发生比较大的变化。 4.3. 昆明市土地利用程度的局部空间自相关分析 全局Moran’s I统计量是对空间自相关的全局评估，但它仅说明了所有区域与周边地区之间空间差异的平均程度，忽略了空间过程的潜在不稳定性，但局部空间自相关分析可进一步测度是否存在观测值的高值或低值的局部空间集聚 [ 10 ] [ 11 ] 。本文在以上全局空间自相关分析相关结论的基础上，采用Moran散点图与LISA相结合来探测局部的集聚类特征，图7为显著性水平图和LISA集聚图。用P值来检验相关性水平，P ≤ 0.05说明相关性显著，P值越小说明相关性越显著。昆明市的土地利用程度具有局部空间自相关聚类分析意义的县域具体划分为以下4种类型： Table 4 2005、2011 and 2015 Kunming land use level global Moran I inde 年份 2005 2011 2015 Moran ， s I 0.1452 0.0314 −0.0722 表4. 2005、2011和2015年昆明市土地利用程度全局Moran I指数 图7. 昆明市2005、2011和2015年土地利用程度的LISA集聚图P ≤ 0.05 1) 空间差异小，区域自身和周边水平均较高的县域(HH)。2005年昆明市位于(HH)型的县域是西山区，说明西山区的土地利用程度和周边的县域差异小，且都属于土地利用程度较高的。原因是盘龙区、官渡区、五华区和呈贡县都属于昆明市经济发展较快的地区，土地利用程度均较高，而这些地区都与西山区相邻，故形成高高集聚。 2) 空间差异较小，区域自身和周边水平均较低的县域(LL)。2005年的东川区、寻甸县和禄劝县，属于(LL)型。2005年，这三个县域的经济发展水平和城市化水平都较低，土地利用程度均较低。 3) 空间差异较大，区域自身水平较高，但周边水平较低的县域(HL)。2011年的东川区属于(HL)型，东川区产业结构调整，第三产业发展起来，经济增长比较快，加快了城市化进程，土地利用程度提高，而周边地区(禄劝县和寻甸县)的发展较慢。 4) 空间差异较大，区域自身水平较低，但周边较高且的县域(LH)。2005年的晋宁县和官渡区，2011年的西山区和官渡区，以及2015年的西山区都属于这种类型，主要特点是自身发展较慢，未能与邻近地区建立合理的协作交流。 2005年到2015年期间，昆明市的土地利用程度的相关性水平在减弱。2005年(图4(a))，存在相关性的地区有6个，且存在P = 0.01的县域(禄劝县)，即相关性较好，有明显的(HH)集聚和(LL)集聚，主要原因是昆明市的区域经济发展差异导致城市化程度的差异，位于昆明北部的禄劝县、东川县和寻甸县3个地区发展较慢，城市化水平低，故土地利用程度地低，所以呈现(LL)型集聚。而位于主城区的官渡区和晋宁区的土地利用程度相对于周围较低，形成了(LH)集聚。到2011年(图4(b))，昆明市的土地利用程度的相关性减弱，P值只有0.05的，说明相关性水平降低，到2015年(图4(c))只有一个地区(西山区)有相关性。昆明市的这种土地利用程度的空间集聚的减弱，主要原因可能是地区之间的发展速度包括城市化的进程差异大，发展规律不明显导致的。