王希義, 徐海量, 潘存德

(1.新疆農業(yè)大學 草業(yè)與環(huán)境科學學院， 新疆 烏魯木齊 830052； 2.中國科學院 新疆生態(tài)與地理研究所， 新疆 烏魯木齊 830011)

塔里木河流域耕地面積動態(tài)變化特征及驅動因子

王希義1, 徐海量2, 潘存德1

(1.新疆農業(yè)大學 草業(yè)與環(huán)境科學學院， 新疆 烏魯木齊 830052； 2.中國科學院 新疆生態(tài)與地理研究所， 新疆 烏魯木齊 830011)

[目的] 對塔里木河流域耕地面積動態(tài)變化特征及驅動因子進行分析，為實現(xiàn)區(qū)域內耕地保護與可持續(xù)利用提供理論依據(jù)。 [方法] 依據(jù)1990—2014年塔里木河“九源一干”區(qū)域各地州的統(tǒng)計資料，分析塔里木河流域耕地面積和重心的變化特點，將主成分分析與多元回歸分析相結合，探討耕地面積變化的驅動因子。 [結果] (1) 1990—2014年，耕地總面積由1.01×106hm2增加到2.05×106hm2，人均耕地面積由0.131 hm2增加到0.194 hm2，耕地面積重心向東偏北方向移動61.10 km； (2) 社會經濟發(fā)展、人口增加和農業(yè)生產發(fā)展是耕地面積變化的主要驅動因子； (3) 建立了耕地面積與驅動因子之間的多元線性回歸模型(R2=0.960)，檢驗結果表明模擬值與實際值之間沒有顯著差異(p>0.05)。 [結論] 耕地的面積和重心始終處于一個動態(tài)變化的過程中，人文因素是影響耕地特征變化的主要原因。

耕地面積; 動態(tài)變化; 主成分分析; 驅動因子; 塔里木河流域

文獻參數(shù)： 王希義, 徐海量, 潘存德.塔里木河流域耕地面積動態(tài)變化特征及驅動因子[J].水土保持通報，2017,37(2)：327-332.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.050； Wang Xiyi, Xu Hailiang, Pan Cunde. Change Features of Cultivated Land Resources and Its Driving Factors in Tarim River Basin[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(2)：327-332.DOI:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.02.050

土地是人類賴以生存和發(fā)展的基礎，而耕地是土地資源最重要的組成部分[1-5]。耕地的動態(tài)變化過程與區(qū)域發(fā)展密切相關，其保護工作一直是土地管理工作中的重點[6-7]。在國外，耕地管理很早就引起了人們的關注，主要是通過收集資料進行對比分析[8-9]，并且也成功建立了一些模型，如IMAGE模型、CENTURY模型、PAT模型等[10-12]，指出區(qū)域內的氣候、人口與經濟政策對土地變化起共同作用[13-14]。中國對耕地的重視也是由來已久，自1996年以來就強調實現(xiàn)耕地的動態(tài)平衡，以遏制數(shù)量減少與質量降低的趨勢[15]，并且與環(huán)境要和諧發(fā)展[16]，指出城市化進程加快、經濟發(fā)展、人口增加等是耕地變化的主要影響因素[17-18]。由于耕地保護理論較為缺乏，導致耕地變化驅動因子的研究大都停滯在宏觀層面[19]；并且以上研究集中在城市土地或者濕潤半濕潤地區(qū)，針對干旱區(qū)耕地的研究較少。本文以極端干旱區(qū)塔里木河流域的耕地面積為研究對象，重點對人類生產生活行為與耕地面積間的關系進行了分析。

塔里木河流域的農業(yè)發(fā)展主要依靠耕地資源[20]。自改革開放以來，隨著經濟發(fā)展以及人口增加，流域資源不合理利用程度日益加劇[21-23]。區(qū)域內對耕地的研究主要集中在干流區(qū)[24-26]和各個河段[27-29]，研究內容包括土地利用格局的變化及其與水文環(huán)境間的關系，并對生態(tài)價值效益進行了分析[30]。然而針對塔里木河全流域耕地面積變化特征及驅動因子的研究較為少見。塔里木河流域地處干旱區(qū)，其地理位置、經濟發(fā)展狀況和土地利用在干旱區(qū)都具有一定的代表性，因此對塔里木河流域耕地面積變化特征及驅動因子進行分析，可以為實現(xiàn)區(qū)域內耕地保護與可持續(xù)利用提供理論依據(jù)，對其他地區(qū)耕地保護工作也有一定的參考作用。

1 研究區(qū)概況

塔里木河流域是中國最大的內陸河流域，是環(huán)塔里木盆地的阿克蘇河、喀什噶爾河、葉爾羌河、和田河、開都—孔雀河、迪那河、渭干河、庫車河、克里雅河以及車爾臣河等9大水系144條河流的總稱，流域總面積為1.02×106km2。流域位于遠離海洋的亞歐大陸腹地。周圍的山系受第三紀、第四紀造山運動的影響，形成一個四周高山環(huán)繞的封閉盆地[31]，干旱區(qū)自然地理特征更加明顯。區(qū)域內山區(qū)降水量250～500 mm，平原區(qū)降水量為20～80 mm，但蒸發(fā)十分強烈。耐鹽堿植被較多，大都沿河而生。研究區(qū)內光照充足，熱量豐富，農業(yè)生產條件良好，尤其適合早熟長絨棉和瓜果生產[32]。塔里木河流域在行政區(qū)域上包括巴音郭楞蒙古自治州、阿克蘇地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州、喀什地區(qū)與和田地區(qū)5個地州的42個縣市和生產建設兵團的55個團場，總人口1 057.89萬，耕地總面積為1.76×106hm2。在供水較為充裕的地區(qū)，植被生產力有了較大改善，人們通過興修水利、飲水灌溉和土地墾殖等，使大片荒漠演變成綠洲耕地[33]。塔里木河各行業(yè)用水總量約為2.05×1010m3，其中農業(yè)灌溉水量約占98.47%。近年來，塔里木河流域盲目開墾以擴大耕地面積，河道水量減少，河岸林大量死亡，生態(tài)環(huán)境問題日趨嚴重。本文通過研究塔里木河流域耕地面積變化特征及影響因素，以期為生態(tài)環(huán)境保護和水土資源合理開發(fā)提供理論依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

查閱《統(tǒng)計年鑒》中1990—2014年塔里木河流域各地州的耕地面積、GDP、農業(yè)生產總值、人口總量、農村人口數(shù)量、城市人口數(shù)量、糧食單位面積產量等資料，分析流域內耕地面積的變化特征，并利用主成分分析法分析了各主要驅動因素對耕地面積的影響情況，并對耕地面積的變化過程進行了模擬。主成分分析方法(principal component analysis， PCA)是多元統(tǒng)計分析中的一種重要方法，它將多個變量通過線性變換，選出幾個有代表性的綜合因子代表原來眾多的變量，最后建立多元回歸模型。本研究使用的數(shù)理統(tǒng)計軟件為Excel和SPSS 16.0。

3 結果與分析

3.1 塔里木河流域耕地的變化特征

3.1.1 1990—2014年塔里木河流域耕地面積的變化過程 從圖1中可以看出，耕地面積呈增加的趨勢。1990—2005年增加了1.938×105hm2，漲幅很小；2005到2009年增加顯著，幾年間增加了4.875×105hm2；2009—2014年增加了3.783×105hm2，增加速率減緩。人均耕地面積在1990—2005年期間變化幅度小于0.019 hm2，這是由于在耕地增加的同時，人口也在增加，導致人均耕地面積變化不大；2005—2009年耕地增加明顯，人均耕地面積增加了0.025 hm2；2009—2014年，人口繼續(xù)增加，但耕地面積增加緩慢，人均耕地面積僅增加了0.017 hm2。

圖1 塔里木河流域1990-2014年耕地總量與人均耕地面積變化

3.1.2 塔里木河流域耕地重心的變化 耕地的重心位置由經緯度地理坐標來表示。t年耕地中心的計算公式為：

(1)

式中：Xt，Yt——t年耕地重心的經緯度坐標；Cti——t年i流域的耕地面積；xi，yi——對應的流域中心經緯度坐標[34]。

塔里木河流域是“九源一干”的綜合體。本研究分別總結了1990—2014年各年度九大源流區(qū)和干流區(qū)的耕地面積，并查閱了9大源流區(qū)和干流區(qū)的中心經緯度坐標，結合公式(1)，得出了1990—2014年塔里木河流域耕地重心的變化特征(圖2)。由圖2可得，主要年份耕地重心分別為：1990年80.05°E，39.73°N；1995年80.10°E，39.76°N；2000年80.20°E，39.82°N；2005年80.31°E，39.77°N；2014年80.76°E，39.81°N。南北方向上，耕地重心向北偏移了0.08°，大約8.82 km；東西方向上，耕地重心向東偏移了0.71°，約60.46 km，南北方向的變化幅度要小于東西方向?？傮w而言，耕地重心向東偏北方向移動了61.10 km。

圖2 塔里木河流域耕地1990-2014年重心移動散點圖

3.2 塔里木河流域耕地面積變化的驅動因子分析

3.2.1 耕地面積變化的影響因子 影響耕地面積變化的因素主要有自然因素與社會經濟因素兩方面，并且社會經濟因素顯得更為重要，本文重點針對社會經濟經濟因素進行分析。將耕地面積(104hm2)記為Y，并依據(jù)統(tǒng)計資料，選取總人口(104人)、GDP(108元)、農業(yè)總產值(108元)、糧食單產量(kg/hm2)、農民人均收入(元)、城市化水平(%)作為6個分析指標，并對構建的指標體系進行因子分析，得出相關系數(shù)矩陣(表1)。由表1可知，大部分的相關系數(shù)都較高(>0.6)，各變量呈現(xiàn)較強的線性關系，因而可以提供公共因子。之后對變量進行KMO檢驗和巴特利特球度檢驗(表2)，得出這些變量適合進行因子分析。

表1 耕地面積變化驅動因子的相關系數(shù)矩陣

表2 KMO檢驗和巴特利特球度檢驗

3.2.2 因子提取與命名解釋 因子的提取個數(shù)應小于原有變量的個數(shù)，否則一些變量的信息損失會很嚴重。本研究指定提取2個因子，分析結果詳見表3。由表3可知，所有變量的共同度(大于86%)，因此可被因子解釋。為驗證提取2個因子的準確度，本研究分析了6個變量的總方差狀況(表4)。

第1組數(shù)據(jù)項描述了因子分析初始解的情況，第1個因子特征值為4.837，解釋原有6個變量總方差的80.623%；第2個因子的特征值為0.724，解釋原有6個變量總方差的12.065%，累計方差貢獻率為92.688%，并結合因子碎石圖(圖3)，說明第3個以后的因子特征值都很小(<0.5)，可以被忽略，因此提取2個因子是合理的。

表3 因子分析中的變量共同度

表4 因子解釋原有變量總方差的情況

圖3 因子碎石圖

3.2.3 耕地面積變化的驅動力分析 為計算各個影響因子在2個主成分上的載荷，本研究得出旋轉后因子載荷矩陣(表5)，并對2個主成分間進行了相關性檢驗(表6)，指出2個主成分間沒有顯著相關性，實現(xiàn)了主成分分析的目的。

表5 旋轉后的因子載荷矩陣

城市化水平、GDP、總人口在第1主成分上具有較高的載荷，可以解釋為社會經濟發(fā)展與人口增加；糧食單產量、農民人均收入、農業(yè)總產值在第2主成分上具有較高的載荷，可以解釋為農業(yè)發(fā)展水平。 (1) 社會經濟發(fā)展。在1990年，塔里木河流域的城市化水平為21.64%，到2014年城市化水平為31.68%，共增長了10.04%，而同一時期GDP由81.13億元增加到1 948.38億元，增加了24倍，人均耕地面積也由1990年的0.152 hm2增加到2014年的0.194 hm2。社會經濟不斷發(fā)展，大量的荒地就會被開墾以滿足人們物質文化和生活需要。 (2) 人口增加。人口的增加是一種持續(xù)的外界壓力，對耕地的數(shù)量變化起著雙重作用。首先，人口增加會對生產與生活設施需求增多，大量的土地就會被占用；但是人口增加需要擴大耕地面積以保證人們正常的生活。塔里木河流域地域廣闊，生活與生產建設面積占地較少，人口增加帶動了耕地面積的擴大。1990年，塔里木河流域總人口為775.53萬，2014年增加到1 057.89萬。人口不斷增加，大量的荒地被開墾，以緩和人地矛盾。 (3) 農業(yè)發(fā)展水平。農業(yè)的發(fā)展包括擴大規(guī)模和優(yōu)化耕作結構。農民人均收入由935.67元增加到5 918.19元，增加了6.3倍；農業(yè)總產值更是增加了10.8倍。目前，農業(yè)經濟的發(fā)展速度低于非農經濟，但是發(fā)展勢頭良好，農民對物質文化的需求不斷提高，對耕地的開墾與利用會變得更加重視。

3.3 耕地面積變化驅動因子的多元線性回歸模型

表1中的指標體系中指出，6個影響因子與耕地面積之間存在一定關系。本研究利用多元線性回歸建立耕地面積與影響因子之間的關系模型為：

Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+

a4X4+a5X5+a6X6

(2)

式中：Y——耕地面積；a0——綜合作用系數(shù)；a1，…，a6——變量；X1，…，X6——相關系數(shù)。利用Excel與SPSS 16.0統(tǒng)計軟件進行多元線性回歸分析(表7—9)，可得多元線性回歸模型：

Y= 147.081+0.072X1-0.009X2+

0.017X3-0.046X4+0.014X5-0.861X6

表7 耕地變化多元線性回歸分析結果

表8 耕地變化因子方差分析

由表7可知，R=0.980，R2=0.960，調整后的R2為0.945，檢驗效果顯著，6個影響因子對耕地面積變化的解釋能力達到94.5%。將1990—2014年6個影響因子的相關數(shù)據(jù)帶入所建立的回歸模型，即得1990—2014年塔里木河流域耕地面積變化的模擬值，將其與實際的耕地面積對比(圖4)，并對兩組數(shù)據(jù)進行卡方檢驗，表明模擬值與實測值之間沒有顯著差異(p>0.05)。

表9 耕地變化多元線性回歸系數(shù)

圖4 塔里木河流域1990-2014年耕地面積變化的實際值與模擬值

4 討論與對策

(1) 塔里木河流域的耕地面積經歷了緩慢增加—急劇增加—緩慢增加的變化過程，人均耕地面積呈現(xiàn)出緩慢減少—急劇增加—緩慢增加的變化趨勢，2009—2014年，人口增加較快，但耕地面積增加緩慢，使人均耕地面積增加不顯著。耕地面積重心移動主要是由于塔里木河干流區(qū)域耕地面積增加，大量林地、草地、未利用地以及濕地等轉化為耕地，以草地轉化為耕地的面積最大；與此同時，上游區(qū)人口增加較快，一些耕地轉化為居民用地或工地，導致上游地區(qū)耕地面積減少，因此耕地的面積和重心始終處于一個動態(tài)變化的過程中。因此，應在塔里木河干流區(qū)大力實施“造地增糧富民工程”，利用相關的農業(yè)技術提高單位面積糧食產量，減少對耕地的開墾面積；其次，對于塔里木河上游地區(qū)，在開展“造地增糧富民工程”的同時，相應控制塔里木河上游人口的增長速度，以保證塔里木河上游上游有限的耕地面積可以滿足人民的生活需求。

(2) 本研究通過主成分分析，得出了影響耕地面積變化的主要因子為社會經濟發(fā)展、人口增加、農業(yè)發(fā)展水平3個方面，這與吳美瓊等[35]的研究結果相一致，表明東西部影響耕地面積變化的社會經濟因素基本相同。另外，本研究建立了耕地面積與社會經濟因素間的回歸模型，并指出模擬值與實測值之間沒有顯著差異，此模型可以用來模擬本地區(qū)或相似區(qū)耕地面積變化趨勢。由于耕地是農業(yè)發(fā)展的物質基礎[38]，而塔里木河流域耕地盲目開墾嚴重[39]，為保證耕地質量并確保糧食安全，應在不占用土地或是少占用土地的前提下發(fā)展社會經濟，積極推行生態(tài)農業(yè)建設，形成農業(yè)良性物質循環(huán)。

(3) 隨著塔里木河流域的經濟發(fā)展與人口增加，耕地資源面臨著巨大挑戰(zhàn)。在今后耕地利用中，強化科技因素、挖掘耕地潛力、提高耕地生產力與經濟效益尤為重要；另外，在發(fā)展經濟的同時，應注重生態(tài)環(huán)境的保護，使經濟效益與生態(tài)效益并行發(fā)展。耕地變化的驅動因子是自然因素、經濟因素和政策因素等的綜合體，本文僅從經濟因素方面對耕地變化的驅動因子進行了探討，具有一定的局限性，在自然因素以及國家政策方面還需深入研究。另外，結合遙感影像和耕地動態(tài)變化模型研究耕地空間格局的變化特征，也是下一步需要深入研究的方向。

5 結 論

(1) 1990—2014耕地的總面積增加了1.04×106hm2，人均耕地面積增加了0.063 hm2。

(2) 流域內耕地的重心總體上向東偏北方向移動了61.10 km，對耕地面積變化影響最大的為社會經濟發(fā)展、人口增加、農業(yè)發(fā)展水平3個因素。

(3) 耕地面積與所選取的6個經濟因素間存在多元線性關系(R2=0.960)，1990—2014年流域內的耕地面積的模擬值與實際值之間沒有顯著差異(p>0.05)。

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Change Features of Cultivated Land Resources and Its Driving Factors in Tarim River Basin

WANG Xiyi1, XU Hailiang2, PAN Cunde1

(1.CollegeofGrasslandandEnvironmentSciences,XinjiangAgriculturalUniversity,Urumqi，Xinjiang830052，China; 2.XinjiangInstituteofEcologyandGeography,ChineseAcademyofSciences,Urumqi,Xinjiang830011,China)

[Objective] Dynamic change features of agricultural area and the driving factors were elucidate to provide theoretical foundation for the sustainable utilization and protection of cultivated land in Tarim River basin. [Methods] Change characteristics of agricultural area and superficial orthocenter were analyzed according to the statistical data of all regions, including so-called “nine sources and one main stream”. Both PCA and multivariate regression analysis were used to detect the driving factors. [Results] (1) Total cultivated area from 1.01×106hm2to 2.05×106hm2, from 0.131 hm2to 0.194 hm2for each person. Orthocenter of the agricultural area moved northeastward with a distance about 61.10 km. (2) Three main factors as socioeconomic development, increase in population and development of agricultural production drove the changes of agricultural area. (3) The established multi-linear regression model (R2=0.960) between agricultural area and driving factors showed that there was no significant difference(p>0.05) between the simulated values and the actual values. [Conclusion] It was always in a dynamically changing status for agricultural area and orthocenter. Human factors were the major influencing cause of the cultivated land.

agricultural area; dynamic changes; principal component analysis; driving factors; Tarim River basin

2015-07-11

2015-12-23

國家科技部基礎性工作專項“中國北方內陸鹽堿地植物種質資源調查及數(shù)據(jù)庫構建”(2015FY110500-16)； 國家自然科學基金項目(31370551; 41471099; 31400466); 中國科學院“西部之光”人才培養(yǎng)計劃(XBBS-2014-13); 中國科學院特色研究所主要服務項目(TSS-2015-014-FW-2-2)

王希義(1987—),男(漢族),山東省濱州市人,博士研究生,研究方向為生態(tài)需水與恢復生態(tài)學。E-mail:binzhouwxy@163.com。

徐海量(1971—),男(漢族)，江蘇省寶應縣人，博士,研究員,碩士生導師,主要從事恢復生態(tài)學研究。E-mail: xuhl@ms.xjb.ac.cn。

A

1000-288X(2017)02-0327-06

X24， F301.2