本文发表于国际期刊Land Use Policy，2025年第148卷上。通讯作者为英国格拉斯哥大学（University of Glasgow）的王明舒副教授和南京大学的黄贤金教授。
文章认为，土地利用冲突（LUC）是指土地利用的差异和不协调，导致可持续发展的矛盾和挑战。全球城市化和工业化加剧了LUC的严重性。这些冲突威胁着生态健康、环境质量和粮食安全，从而阻碍了可持续发展目标的实现。当前的研究主要根据强度或主要土地利用冲突类型进行分类，较少关注外部冲突表现。此外，少有研究采用系统框架来分析中国LUC的相似性和差异性。对于土地利用变换如何影响这些区域中的冲突强度和类型，人们的了解也有限。本研究通过开发多尺度空间分析框架来识别LUC区域，从而解决了这些研究差距。该框架整合了生物物理和社会经济因素，以描述中国不同地区冲突的主要特征。这种分类基于对土地内在品质的理解，包括资源禀赋和适宜性，以及竞争性土地使用需求之间的动态互动。评估结果将有助于识别网格级别的冲突类型和强度，并在城市和区域范围内创建冲突分区方案。此外，本研究调查了土地利用和覆盖变化（LUCC）在多大程度上驱动LUC。
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研究首先提出了一个土地利用适宜性（LUS）框架，包括八个维度：生态重要性、农业适宜性、城市适宜性、生态-农业适宜性、生态-城市适宜性、农业-城市适宜性、三重适宜性和三重不适宜性。这些类别及其各自的适宜性级别为在格网尺度下分析潜在冲突类型和强度提供了基础。通过研究不同地区土地资源特征和发展目标的差异，继续关注冲突的核心方面。这种方法结合了区域指标，如土地利用结构、资源和环境条件以及社会经济指数，以突出地区之间冲突的差异。通过将LUCC特征与冲突分区相关联，以阐明LUC在多个尺度上的相似性和差异性。最终形成了一个多层次的冲突框架。
研究提出了一个四步研究框架，用以识别多尺度LUC区域。1.适宜性评估。构建指标体系评价三个不同土地利用类别的适宜性。2.网格尺度冲突识别。通过排列组合原则识别LUC的类型和强度。3.区域冲突分区。基于空间聚类将土地利用冲突分区和多种因素叠加。4.分区结果验证。采用多元线性回归分析来验证LUC分区的科学有效性。
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研究选用InVEST模型的四个模块评价生态重要性，构建指标体系评价城市建设适宜性和农业生产适宜性。三个类别分别分为适宜、中等适宜和不适宜三个级别，共计27个独特的组合。通过分析自然资源条件和土地利用竞争，将土地利用冲突分为9个详细的子类别。
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以339个城市为评价基本单元，构建指标体系进行区域冲突分析，并采用K-means聚类方法进行分区。采用多元线性回归模型来研究各种土地利用转变对区域尺度内LUC类型和强度的影响。
研究结果表明：最适宜生态保护、农业生产和城市建设的土地分别占全国总面积的32.80%、33.78%和14.47%。
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生态、农业和城市土地利用分别占总面积的59.39%、36.73%和3.88%。就冲突强度而言，经历轻度、中度、严重和极强冲突的地区分别占10.89%、36.88%、23.77%和28.45%。面临最严重冲突的地区主要位于东部沿海地带和青藏高原的某些地区。研究将区域冲突区分为14个主要区域，每个区域都有特征。
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研究分析了1980到2020年各区域的土地利用变化，36种土地利用变化中有12种对LUCs有显著贡献。最具影响力的积极驱动力是从未利用土地转变为林地，其次是从草地转变为水体。相反，最显著的负面驱动因素包括从农业用地到建设用地的转变，以及从建设用地到农业用地和从农业用地到水体的转变。
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与单一尺度上识别冲突的研究相比，本研究提倡自下而上的多级冲突分区框架。首先，以前对LUC的研究主要根据冲突的强度分析冲突特征，而本研究根据LUC在网格尺度上的外部表现对LUC的类型进行分类。其次，以前的研究没有考虑整体冲突的区域特征。考虑到中国复杂的自然环境和社会经济结构，本研究将范围从具体的局部冲突扩展到揭示国家范围内LUC的区域差异和相似性。在区域尺度上，本研究揭示了冲突地区的空间模式、主要形式和特征，解决了人口增长导致的土地稀缺、社会经济发展产生的多样化需求以及环境和资源因素的影响。第三，研究调查了区域土地利用冲突区的强度和类型，并验证了区域分类结果的准确性。
讨论部分指出本研究的局限性：（1）理论框架需要改进，以更清楚地区分土地利用变化、土地利用适宜性和土地利用冲突之间的相互影响机制，并量化这些关系;（2）评估没有充分考虑这些冲突和冲突区的特征和强度的时间和空间变化;（3）为了验证冲突分区的结果，可应用多级回归模型来揭示在多个尺度上影响LUC的驱动因素。
原文请见：Wang D, Wang M, Zheng W, et al. A multi-level spatial assessment framework for identifying land use conflict zones. Land Use Policy, 2025, 148: 107382.
