【摘 要】通過收集相關資料，分析確定廉江市耕地土地利用分區(qū)相關指標，獲取廉江市耕地土地利用分區(qū)相關指標值，進行標準化和線性轉換，利用SPSS18.0軟件進行聚類分析。對軟件分析結果，結合廉江市各鎮(zhèn)土地利用情況實際情況，進行調整完善，確定廉江市耕地土地利用分區(qū)，對各分區(qū)情況進行簡要分析，同時對其應用和不足做了簡要的闡述。

【關鍵詞】廉江市；耕地土地利用分區(qū)；層次聚類分析

一、研究區(qū)域概述

廉江市，位于廣東省西南部、雷州半島北部，東西相距79.5公里，南北相距60.2公里，全市海岸線長96.8公里。東鄰化州市、南界遂溪縣、東南接吳川市和湛江市區(qū)，西南通廣西合浦，北部與廣西陸川、博白等縣接壤，西南鄰海、通北部灣。廉江市轄三個街道和十八個鎮(zhèn)，全市有村民委員會378個，自然村4113條。設有黎明、紅湖、晨光、紅江、東升等多個農場以及廉江林場、石嶺林場、河唇林場等國營林場。

二、確定聚類因子，建立指標體系

（一）確定因子及指標體系

耕地土地利用分區(qū)具有復雜性和模糊性，為了確保劃分土地利用分區(qū)較為合理，需要收集農業(yè)各類經濟、利用數據，通過篩選，確定各種因子，建立指標體系。通過調查了解，選取有效灌溉面積比率、田塊破碎度、農村道路密度、人均耕地面積、地均機械化總動力、農民人均純收入、單位土地農業(yè)產值、人均糧食產量作為聚類因子。各類指標說明如表1。

（二）因子數據獲取

通過查找統(tǒng)計年鑒數據及相關經濟數據，對各聚類因子進行賦值。具體賦值如表2。

（三）因子數據無量綱化和線性變換

由于各因子數據單位不同，數值差距較大，如果直接進行統(tǒng)計分析，數值較小的數據會被弱化，因此需要對因子數據進行無量綱化。數據無量綱化可以通過spss軟件進行。同時對數據進行線性變換。

三、利用spss軟件進行聚類分析

（一）聚類分析技術思路

聚類分析是指沒有先驗條件下，利用擁有的數據，利用一定準則判讀樣本數據之間“親疏關系”，將類同數據分為同一類，類似我們所說的“物以類聚”。

（二）聚類分析具體步驟

1.選擇度量“親疏關系”的距離標準。

文章選擇最常用的歐氏距離作為判讀距離標準。歐氏距離是兩個個體n個變量值之差的平方和的平方根。公式如下：

歐氏距離=

式中代表鎮(zhèn)第i個因子的數值，代表鎮(zhèn)第i個因子的數值。

2.采用“組間聯接”和“最遠鄰元素”，進行歸類。

將歐氏距離接近的鄉(xiāng)鎮(zhèn)的歸位一類，采用“組間聯接”方法和“最遠鄰元素”方法，進行類別的劃分?！敖M間聯接”是指合并兩類后使所有對應兩項之間的平均距離最小?！白钸h鄰元素”是指用兩類之間最遠點的距離代表兩類之間的距離，也稱之為完全連接法。

3.繼續(xù)按2的步驟進行歸類，直至所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)都歸為一大類。

（三）聚類分析結果

上述操作步驟均可以在SPSS軟件實現，聚類分析結果如下圖：

四、廉江市耕地利用分區(qū)的確定

根據上述各指標值及劃分結果，結合各鎮(zhèn)域的地形、區(qū)位及種植結構，對廉江市耕地土地利用分區(qū)進行分析，具體如表4。

五、方法的應用及不足

通過層次模糊聚類分析，將數據指標值類似各鄉(xiāng)鎮(zhèn)劃分為一個分區(qū)，而各分區(qū)結果是對收集數據指標的共性特征的反映，具有一定定量分析，結果相對于定性確定土地利用分區(qū)較為嚴謹，且劃分結果與廉江市各鎮(zhèn)區(qū)位發(fā)展狀況，農業(yè)產業(yè)狀況較為一致。劃分結果可以作為農業(yè)區(qū)域產業(yè)結構規(guī)劃分區(qū)和耕地監(jiān)測評價過程中監(jiān)控區(qū)劃分的參考依據，具有一定應用意義。

該方法的不足點是通過SPSS軟件分析結果，還需要通過人為判斷，綜合考慮地理位置，進行結果調整完善。原因主要在于選取因子存在不足，無法涵蓋土地利用的方方面面，數據主要依據統(tǒng)計年鑒數據作為支撐，后期需要加強實際調查數據的獲取，完善數據，并完善指標體系，確保指標體系能夠較為全面反映耕地的土地利用情況。

六、結語

目前土地利用分區(qū)相關的研究較多，但對于耕地土地利用分區(qū)研究較少，耕地利用指標獲取目前尚未形成一套較為完善體系，本方法也是新的嘗試，后期需加強耕地土地利用分區(qū)指標體系的研究及相關數據調查，進一步提高該方法分析結果的準確性。

參考文獻

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