天山北坡经济带城市土地集约利用评价及障碍因素分析

赵会顺，陈 超，胡振琪，李路曼



天山北坡经济带城市土地集约利用评价及障碍因素分析

赵会顺1，陈 超1，胡振琪1※，李路曼2

（1. 中国矿业大学（北京）土地复垦与生态重建研究所，北京 100083； 2. 石河子大学理学院，石河子 832000）

基于经济-社会-生态因素评价体系，运用最优组合赋权法和多因子综合评价法对城市土地集约利用进行评价。并通过引入协调度和障碍度模型对城市土地集约系统协调性和障碍因子进行分析，探索影响城市土地集约的主要障碍因素，为城市用地集约化发展提供理论参考。研究表明：1）研究区4市土地集约度在2008－2016年整体呈现上升趋势，集约度均值大小依次为克拉玛依市（0.562）>石河子市（0.532）>昌吉市（0.512）>乌鲁木齐市（0.476），均属于土地基本集约利用（Ⅲ级），仍存在较大提升空间；2）土地集约度和协调度整体上表现出较强的相关性，“同增同减”现象明显，协调度均值大小依次为克拉玛依市（0.594）>昌吉市（0.591）>石河子市（0.502）>乌鲁木齐市（0.466）；3）4市土地集约利用障碍度情况各不相同，但整体表现为经济障碍>社会障碍>生态障碍，生态因素障碍度持续降低。影响城市土地集约度的指标层障碍因子存在一定区位差异，但整体以GDP为核心的经济指标和以人口为基础的社会指标为主要障碍因子。基于全局标准化的最优组合赋权法对土地集约利用的评价既保证了对比统一性，又反映了区位差异性，准确、有效地实现了对城市土地集约利用评价和障碍度因素的分析。

土地利用；区位；最优组合赋权法；熵权法；协调度；障碍度；天山北坡

0 引 言

随着中国城市化进程不断加快，城市规模的持续外延式扩张，致使建设用地与农用地的矛盾日益尖锐[1]。如何谋求城市“发展”和“吃饭”两方面的平衡协调已然成为新时期城市发展不可忽略的问题。城市的持续发展不能建立在无休止地侵占农用地的基础上，必须由传统的外延式扩张转向内涵式挖潜，走集约化道路。加强对城市土地集约利用和障碍因素的研究，对优化城市土地空间配置、缓解城市土地供需矛盾、促进城市经济—社会—生态可持续发展具有重要的现实意义。

国内相关学者开展了大量研究。从研究尺度上看，主要侧重城市[2-3]、城市群[4]、开发区[5]等宏观尺度的研究，对于以街区或宗地为对象的微观尺度及对城市间的宏观对比的研究少有涉及；从研究地域上看，主要集中在经济相对发达的中东部地区[6-7]，而发展水平相对滞后的西部地区的研究相对薄弱，尤以新疆地区更为突出[8-9]；从研究数据上看，现有研究大多采用截面数据，单纯地从某一时间节点对不同城市[10]或对某一城市不同时间节点[11-12]土地集约利用水平进行分析，采用面板数据对不同城市、不同时间节点土地集约利用水平进行对比分析的研究有待加强；从指标赋权方法来看，学者多采用单一主观或客观赋权方法，常用的主观赋权方法有层次分析法（AHP法）[13]、专家打分法（Delphi法）[14]和模糊综合评判法[15-16]等，客观赋权法有主成分分析法[17-18]、熵权法[18-19]和灰色关联度法[20]等，未能兼顾指标权值对主客观信息的要求。针对城市群研究，学者们多通过对评价指标进行统一的赋权[21-23]，事实上由于区位条件或经济发展造成的地区差异，不同城市的各指标贡献度存在一定的差异，这也决定了对于不同城市土地集约利用的研究必须因地制宜、因地生策，分别进行赋权。在协调度研究方面，多集中于城市土地集约水平与城市化[24-25]或经济发展[26]耦合协调性研究，而对于城市系统内部协调性的研究较少；此外，也有少数学者从低碳视角出发引入障碍度模型[3,27]，通过对障碍因子归纳分析，使得评价结果更具针对性和实践性。

基于上述研究，本文利用2008－2016年面板数据，率先引入拉格朗日乘数法，综合考虑西部天山北坡经济带4个城市——乌鲁木齐市、克拉玛依市、石河子市和昌吉市区位差异，分别实现4市土地集约利用评价指标的最优组合赋权；进一步基于指标全局标准化，保证了4市土地集约利用评价的对比统一性，在此基础上引入协调度和障碍度模型，对4市土地集约利用水平进行宏观对比和综合评价，以期为进一步提高城市土地集约水平提供理论参考。

1 区域概况与数据来源

1.1 研究区概况

天山北坡经济带位于以乌昌经济区、石河子市和克拉玛依市为轴心的天山北坡中段、古尔班通古特沙漠南缘，地理坐标介于81°46′～88°58′ E，42°45′～46°08′ N之间，区域总面积9.54×104km²。区域生产力高度集中，集中了全疆77.6%的重工业和66.5％的轻工业，已成为新疆现代工业、农业、信息、科技诸多领域发展的引擎，2015年全区实现国民生产总值6386.9亿元，其中乌鲁木齐市、克拉玛依市、石河子市和昌吉市所占比例达73%，可见上述4市已成为天山北坡经济带乃至全疆社会经济发展的增长极。经济的快速发展必然会引起城市土地集约利用水平的变化，而城市土地的集约利用水平又直接牵动并影响着城市社会经济的健康发展，为了谋求城市的可持续发展，加强对城市土地集约利用的研究尤为必要。

1.2 数据来源

本研究基础数据主要来源于4市的国民经济和社会发展统计公报（2008－2016年）、《中国城市建设统计年鉴》（2008－2016年）、《新疆统计年鉴》（2009－2017年）以及各市统计局网站官方公布数据。

1.3 指标体系的构建

基于已有研究[28-29]，选取地均固定资产投入、地均GDP、地均社会消费品零售额、GDP与用地增长弹性系数、人口密度、人均建成区面积、居住用地比例、城市人均道路面积、人口与用地增长弹性系数和建成区绿化覆盖率构建评价体系；鉴于区域工业发展优势，引入地均工业增加值、单位GDP电耗和工业用地比例反映工业发展状况的指标；此外该区域生态文明程度较高，2017年4市均荣获“全国文明城市”荣誉称号，本文通过参考《全国文明城市（地级以上）测评体系（2017年版）》，引入了人均公园绿地面积、污水集中处理率、生活垃圾无害化处理率生态测评指标，最终从社会-经济-生态3方面的16项指标构建了研究区土地集约利用评价体系（表1）。

表1 天山北坡经济带城市土地集约利用评价指标体系

注：人口与用地增长弹性系数12，即城市用地增长弹性系数的倒数，由于专家公认的城市用地增长弹性系数合理阈为1.12[30-31]，则当12＜1/1.12时表明城市用地规模扩张过快，当12＞1/1.12时表明城市用地规模扩张不足。

Note: The growth ratio of urban population and land (12) is the reciprocal of coefficient of elasticity in the urban construction land. Experts believe that the reasonable value for the coefficient of elasticity in the urban construction land is 1.12. When12is less than 1/1.12, it indicates that the scale of urban land expansion is too fast; otherwise, it indicates insufficient expansion.

2 数据处理与方法

2.1 指标标准化

由于本文采用4市2008-2016年16项指标的面板数据，则每一城市均有一份(X)16×9的原始数据表，将4份数据表从上往下依次排列得到全局数据表(X)16×9×4。为方便比较评价指标，消除指标间量纲差异，本文基于指标的属性差异，构建并完善了多元标准化公式，规避了单一标准化方法的盲目性和局限性。公式如下：

当指标X具有正效应时：

当指标X具有负效应时：

当指标X具有适宜范围时：

当指标X具有最佳适宜值时：

2.2 评价指标权重确定

为兼顾研究区主客观信息，对城市土地集约利用状况作出全面客观的评价，本文采用主观赋权法（层次分析法）与客观赋权法（熵权法）相结合的最优组合赋权法确定指标权重。

1）层次分析法赋权。借助YAAHP10.2软件构建层次结构模型，间接采用T.L.Saaty1-9标度法向11位专家发送电子问卷，对各评价指标的重要性程度进行两两比较，构建判断矩阵，并对其进行一致性检验，检验结果CR=0.0433<0.1表明评价指标C对于目标层A的层次总排序通过一致性检验，具有满意的一致性；其他各判断矩阵经一致性检验，均满足CR<0.1，均具有满意的一致性。最终确定指标体系层次分析权重值分布(12…16)T。

3）最优组合赋权。设最优组合赋权值(12…16)T，令W=k1P+k2Q，其中1，2表示组合权线性系数，12≥0，且满足12221。根据线性加权法，评价指标综合值：

显然，综合值越大表明方案越优，故可将问题转化为求解最优化模型：

本文运用拉格朗日乘数法可将上述最优化问题转化为求解模型

根据拉格朗日乘数法性质分别对1，2和分别求偏导得

表2 天山北坡经济带城市土地集约利用评价指标权重

2.3　集约度模型

本文采用多因子综合评价模型对研究区土地集约利用水平进行评价。通过对综合指数的分析，来实现对研究区土地集约利用水平的动态评价。综合指数计算公式如下

针对天山北坡经济带的4市的区域特征、经济状况和土地利用特点，结合国家制定的现行相关规范标准[32-33]，最终采用四级评价标准对研究区土地集约利用状况进行分析，[0.75,1]为I级，高度集约利用，[0.6,0.75)为Ⅱ级，适度集约利用，[0.45,0.6)为Ⅲ级，基本集约利用，[0,0.45)为Ⅳ级，土地粗放利用。

2.4 协调度模型

城市土地集约利用评价不仅在于对集约综合指数的高低的界定，对经济-社会-生态各子系统之间相互协调程度的分析也是评价的重要组成部分。本文基于效益理论和平衡理论[34-35]构建了协调度模型，以实现对评价体系经济-社会-生态子系统协调度的测度分析，公式如下

式中表示系统协调度，1、2和3分别表示经济、社会和生态集约利用水平，为调节系数，满足≥2，主要用于调节系统协调度在[0,1]区间离散情况，经过多次尝试，本文取=6，使得系统协调度指数在[0,1]区间取得较好的对比效果。

2.5 障碍度模型

为更有效分析研究区土地集约状况及其内部协调性，加强对现行土地利用行为与政策的调控，构建了障碍度模型探求影响天山北坡经济带4市土地集约利用的障碍因素，计算公式

式中O表示指标偏离度（单因素指标评估值与100%的差值），P表示各单项指标标准化值，F表示因子贡献度，此处取第项指标最优组合权重W，V表示指标障碍度指数。

3 结果与分析

3.1 土地集约度评价

城市土地集约利用评价是一个动态变化过程，在不同的时期其内涵也会有所不同。从整体层面上看，研究区4市的土地集约度在2008－2016年大体呈现上升趋势（表3）。为加强横向对比，分别求取4市在研究期内土地集约度的均值，大小依次为克拉玛依市（0.562）>石河子市（0.532）>昌吉市（0.512）>乌鲁木齐市（0.476），均介于[0.45,0.6)之间，土地基本集约利用（Ⅲ级），表明4市土地集约水平大致相当。

乌鲁木齐市土地集约度从2008年0.301快速提高到2016年的0.537，土地集约等级从粗放利用（Ⅳ级）转变为基本集约利用（Ⅲ级）。由表3可知，乌鲁木齐市土地集约度在研究期内呈现阶段性特征：2008－2012年的快速上升阶段和2012－2016年波动阶段。相对于其他3市，乌鲁木齐市在研究期初集约度水平相对较低，主要由于2007年原米泉市并入辖区成立了米东区，这在很大程度上影响了乌鲁木齐市整体集约度水平。随着主城区对米东区集聚效应的持续影响和“乌昌一体化”的推进直接致使了乌鲁木齐市土地集约度从2008年0.301（Ⅳ级）上升到2012年的0.567（Ⅲ级）。2012－2016年乌鲁木齐市土地利用集约度范围为[0.45,0.6)，属于土地集约等级中的Ⅲ级，基本集约利用。该时期乌鲁木齐市工业发展效益不佳，地均工业增加值从2012年18 864.55万元/km²降低至2016年12 275.23万元/km²。但同时乌鲁木齐市持续加大城市基础设施建设和旧城改造，重视对城市生态的改建和保护，积极调整城市用地结构，不断探索土地节约集约利用新体制，城市经济-社会-生态结构日趋合理。

表3 天山北坡经济带城市土地集约利用动态评价

克拉玛依市土地集约利用度从2008年的0.516波动上升至2013年的0.576，到2016年又平稳回落至0.531。2008－2013年间除2010年和2012年土地集约度达到[0.6,0.75)，土地适度集约利用（Ⅱ级）外，其他时间段均介于[0.45,0.6)间，土地基本集约利用（Ⅲ级）。主要是由于该市城市格局较为分散，人均建设用地大，长期石油开采导致土地塌陷、土地污染面积较大，再加上土地复垦力度不足，在一定程度上限制了其土地集约利用程度。但随着近年来克拉玛依市不断强化对旧城区的改造，加大对城市基础设施建设和环境治理投入力度，探索土地资源节约集约利用和矿产资源合理开发利用的新体制，加大对辖区废弃土地、矿坑、油坑的整理复垦力度，在一定程度上改善了克拉玛依市的土地集约状况。2013－2016年克拉玛依市土地集约度下滑主要是由于克拉玛依市的经济发展过重依赖石油化工产业（涉油经济比例高达76%），近年来国际石油价格频繁跳水，再加上中国持续推动能源结构改革，直接影响克拉玛依市的经济发展（如该市GDP由2013年853.5亿元骤降至2016年648.9亿元），这对土地集约化进程产生严重影响。

石河子市土地集约度从2008年0.420平稳上升到2014年的0.598，而后保持平稳状态。土地集约等级从粗放利用（Ⅳ级）转变为基本集约利用（Ⅲ级），并逐步接近适度集约利用（Ⅱ级）。石河子市正处于城镇化快速发展阶段，人均居民点用地偏大，用地布局零散，土地总体容积率不高。与其他3市相比，石河子市是一座以农场为依托、以工业为主导，工农结合、城乡结合、农工商一体化的军垦新兴城市，城市本身具有良好的规划基础。再加上近年来该市制定严格的城市规划，通过基础设施建设、旧城改造和地上-地下立体空间开发等途径不断挖掘土地潜力，提高城市容积率。

昌吉市土地集约度从2008年的0.544平稳回落至2010年的0.523，城市土地基本集约利用（Ⅲ级），而后从2011年0.386波动回升至2016年的0.605，土地集约等级从粗放利用（Ⅳ级）转变为适度集约利用（Ⅱ级）。昌吉市辖区内煤炭资源储量丰富，城市矿区占地面积较大，且分布较为分散，对城市土地集约状况造成一定影响。但随着昌吉市不断加大基础设施和生态文明建设力度，以及中小煤矿关闭整合工作和“乌昌一体化”进程的推进，在乌鲁木齐市辐射带动下，充分发挥自身所具备的经济、产业、资源等优势，经济社会实现了持续快速发展，为城市土地资源节约、集约、高效利用提供了有力的保证。

3.2 协调度分析

协调度是度量系统各要素间在发展过程中彼此和谐一致程度的指标，协调度的高低体现了系统由无序转化为有序的趋势[36]。通过对系统内部协调关系的分析，能够及时发现和解决城市土地利用中存在的问题，从而更有针对性地提高城市集约化水平[37]。根据协调度模型，计算得到2008－2016年研究区4市土地集约利用协调度和集约度变化趋势（图1），协调度均值大小依次为克拉玛依市（0.594）>昌吉市（0.591）>石河子市（0.502）>乌鲁木齐市（0.466）。

从图1可知，4市在2008－2016年内土地集约度和协调度“同增同减”现象明显，彼此间整体上表现出较强的相关性。其中乌鲁木齐市、石河子市和昌吉市协调度显著提高，分别从2008年的0.001、0.202和0.222增加到2016年0.701、0.684和0.916，表明这3个城市经济-社会-生态建设取得了显著成效，城市内部协调性得到显著改善，间接提升了城市土地集约度。由于中国经济下行影响，工业产业受挫，2015年3市土地集约度和协调度均出现不同程度下滑。以乌鲁木齐市为例，工业增加值由2014年735.94亿元骤降至2015年602.93亿元，工业效益不景气直接对城市土地集约利用状况和协调度水平产生重要影响。克拉玛依市系统协调度表现为波动下降趋势，和土地集约度演化形态大致一致。克拉玛依市矿区资源开采给城市用地布局造成较大的不定性，再者近年来石油化工产业萧条，城市经济社会效益不佳，致使城市土地利用系统协调度一度出现波动，系统出现无序化发展征兆。从图1d可看出昌吉市在2008－2012年间系统协调度和土地集约度出现异常，呈现“此增彼减”现象，主要是由于该时期昌吉市大力推进中小煤矿关闭整合工作，据统计昌吉市硫磺沟矿区经强制整合调整，截止到2011年减少了50家煤矿企业，这从短期效应上看对城市经济造成了影响，致使城市土地集约利用水平在2011年出现骤降，但从本质上看，对中小煤矿进行关闭整合直接提高了矿区土地容积率和企业产能，更好地实现了对土地和矿产资源的集约高效利用，这也为昌吉市在2011－2016年间土地集约度快速提高及集约度与协调度二者相关性增强提供了依据。

图1 2008－2016 年城市土地利用集约度及协调度变化

3.3 障碍度分析

3.3.1 准则层障碍度分析

基于上述评价，按照障碍度模型对2008－2016年天山北坡经济带4市土地集约利用准则层障碍因子变化情况（图2）进行诊断。由诊断结果可知，4市土地集约利用准则层障碍度变化情况各不相同，但整体表现为经济障碍>社会障碍>生态障碍，生态因素障碍度持续降低。乌鲁木齐市经济障碍在研究期内表现为先上升再下降趋势，且分值均高达50%，社会障碍先波动后上升，生态障碍则以年均8.42%的速率持续下降（图2a），表明乌鲁木齐市土地集约利用的主要障碍因素是经济因素，社会因素阻碍作用逐渐提高，生态因素阻碍作用持续下降。克拉玛依市经济障碍与社会障碍呈现出“此消彼长”的波动状态，生态障碍则以8.98%速率下降（图2b），表明克拉玛依市经济社会效益不佳，生态建设成效显著，系统整体的协调性欠缺。石河子市在研究期内经济投资环境得到持续改善，经济障碍下降；城市基础建设、人居环境等社会因素有恶化趋势，致使社会障碍上升；生态基础设施建设持续完善，生态障碍平稳波动（图2c）。昌吉市在研究期内经济障碍和生态障碍整体呈现下降趋势，社会障碍保持平稳波动，但经济因素依旧是影响城市土地集约的主要因素（图2d）。

图2 2008－2016 年城市土地集约利用准则层障碍度

3.3.2 指标层障碍度分析

根据指标层因子障碍度的高低，将排名前3位因子列出（表4）。结果表明，4市在2008－2016年间指标层障碍度存在一定的区位差异。乌鲁木齐市在2008－2010年影响城市土地集约利用的主要障碍因素是地均固定资产投入、地均GDP和人均公园绿地面积，2011－2013年GDP与用地增长弹性系数取代人均公园绿地面积，经济因素阻碍作用愈加突出。2014－2016年地均固定资产投入、地均GDP等经济指标阻碍作用减缓，人口密度和人口与用地增长弹性系数的阻碍作用在一定程度增强。从出现频率来看，地均固定资产投入、地均GDP和GDP与用地增长弹性系数等经济因素是研究期内乌鲁木齐市的主要障碍因素，表明乌鲁木齐市当前经济效益对城市土地集约的推动作用尚有不足。克拉玛依市在2008－2016年出现频率最高的主要障碍因子分别是地均社会消费品零售额、GDP与用地增长弹性系数和人口与用地增长弹性系数，反映克拉玛依市消费需求不足，城市人口、用地与人口发展协调性有待增强。石河子市第一位障碍因子是人口密度，平均障碍度20.31%；第二位障碍因子是GDP与用地增长弹性系数，平均障碍度16.30%；第三位障碍因子出现频率最高的是地均GDP，其次是人口与用地增长弹性系数。表明以GDP为核心的经济因素和以人口基础的社会因素是制约石河子市土地集约的关键。影响昌吉市土地集约利用的主要因素绝大多数年份是人口与用地增长弹性系数、地均GDP和人口密度，也有些年份是地均固定资产投入，表明昌吉市在今后需要大力加强城市协调性建设和人口引进力度。

表4 2008－2016年天山北坡经济带城市土地集约利用指标层主要障碍因子及障碍度

4 结 论

1）4市土地集约度在2008－2016年整体呈上升趋势，且集约水平大致相当，按集约度均值排名依次为克拉玛依市（0.562）>石河子市（0.532）>昌吉市（0.512）>乌鲁木齐市（0.476），均介于[0.45,0.6)之间，属于土地基本集约利用（Ⅲ），仍存在较大的提升空间。

2）4市土地集约度和协调度“同增同减”现象明显，彼此间表现出较强的相关性。按协调度均值排名依次为克拉玛依市（0.594）>昌吉市（0.591）>石河子市（0.502）>乌鲁木齐市（0.466）。其中乌鲁木齐市、石河子市和昌吉市协调度在研究期内显著提高，克拉玛依市系统协调度出现波动，出现无序化发展征兆。

3）从准则层障碍度看，4市土地集约利用准则层障碍度变化情况各不相同，但整体表现为经济障碍>社会障碍>生态障碍，生态因素障碍度持续降低。

4）从指标层障碍度看，影响4市土地集约利用的主要障碍因子存在一定差异，但整体以GDP为核心的经济指标和以人口为基础的社会指标为主要障碍因子，这与各城市区位、发展特征存在显著的相关性。通过对各城市主要障碍因子的归纳分析，为进一步提高城市土地集约水平提供理论参考。

本文系统运用最优组合赋权法、多因子综合评价法兼顾区域差异性和对比统一性，实现了对研究区长时序土地集约利用评价，为未来各城市提高土地集约度和系统协调性、纠正城市土地资源配置偏差提供针对性的理论和实践参考。但由于缺乏有效的空间数据支撑，未能实现从空间尺度上对城市土地集约度的分析，这也是有待进一步完善和探讨的方向。

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Evaluation of intensive urban land use and analysis of obstacle factors in northern slope of Tianshan mountains

Zhao Huishun1, Chen Chao1, Hu Zhenqi1※, Li Luman2

(1.,(),100083,; 2.,,832000,)

Land is the spatial carrier of a city’s society, economy and ecosystem. Intensive urban land use is an important means to improve land use efficiency, which is of great significance for optimizing the allocation of urban land resources and promoting the coordinated development of urban society, economy and ecology. In this manuscript, considering the regional characteristics, economic status and land use characteristics of the four cities (i.e. Urumqi, Karamay, Shihezi, and Changji) in the northern slope of the Tianshan Mountains, we selected 16 indicators from three aspects of economic-society-ecological factors to establish an evaluation index system for intensive land use. In order to compare the intensive degrees between four cities, a global standardized data table ()16×9×4was established by a multivariate standardization method, based on the original data of four cities' evaluation indicators, which provide a unified data base for the intensive use of land in the four cities on the northern slope of the Tianshan Mountains. In addition, the optimal combination weighting method was employed to assign weights for four cities' evaluation indicators, respectively, which was the integration of subjective weighting (AHP) and objective weighting (Entropy weighting method) via the Lagrange multiplier method. This approach of weighting gives consideration to the subjective and objective factors of the studied area and more accurately reflects the locational differences of different cities. On this basis, multi-factor comprehensive evaluation was taken to calculate the intensive degrees of four cities, and to evaluate the status of land intensive by the four-level evaluation criteria, i.e. highly intensive, moderately intensive, marginally intensive, and not intensive. Moreover, a coordination model based on benefit theory and balance theory, and an obstacle model were introduced to analyze the coherence and obstacle factors, respectively, and to explore the main obstacles that affected urban land intensive, aiming to provide guidance for the development of intensive urban land use. Our findings revealed that: 1) The intensity of land use in the four cities showed an overall upward trend from 2008 to 2016, the mean value of intensity were in the order of Karamay City (0.562) > Shihezi City (0.532) > Changji City (0.512) > Urumqi City (0.476). There was still much room for improvement in the marginal-intensive land use (III). 2) The degree of land intensity and coordination had a strong correlation with a consistent evolution trend generally. According to the average degree of internal coordination, rankings were Karamay City (0.594) > Changji City (0.591) > Shihezi City (0.502) > Urumqi City (0.466). 3) From the perspective of obstacles, the status of obstacles in the four cities varied, but the overall performance was economic obstacle > social obstacle > ecological obstacle, and the degree of ecological obstacle continued to decrease. There were certain regional differences in various obstacle factors affecting urban land intensive, but the GDP-based economic indicators and population-based social indicators were the main obstacles overall. The results indicated that the assessment of land intensive use based on the optimal combination weighting method not only guaranteed the unity of comparison, but also reflected the difference in location, thus achieving an in-depth analysis of the factors affecting obstacle degree and the evolution of urban land intensive use accurately and effectively.

land use; location; optimal combination weighting method; entropy weight method; coordination degree; obstacle degree; Northern slope of Tianshan Mountains

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.20.033

301.2

A

1002-6819(2018)-20-0258-09

2018-04-26

2018-08-22

国家自然科学基金委员会——神华集团有限责任公司煤炭联合基金重点支持项目（U1361203）

赵会顺，主要从事土地规划与管理研究。Email：zhs523edu@126.com

胡振琪，教授，博士生导师，主要从事土地复垦与生态修复研究。Email：huzq@cumtb.edu.cn

赵会顺，陈 超，胡振琪，李路曼. 天山北坡经济带城市土地集约利用评价及障碍因素分析[J]. 农业工程学报，2018，34(20)：258－266. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.20.033 http://www.tcsae.org

Zhao Huishun, Chen Chao, Hu Zhenqi, Li Luman. Evaluation of intensive urban land use and analysis of obstacle factors in northern slope of Tianshan mountains[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(20): 258－266. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.20.033 http://www.tcsae.org