胡蝶 黎聰

[摘要]根據(jù)蘭州市耕地面積統(tǒng)計資料，采用主成分分析與相關性分析法，運用SPSS數(shù)據(jù)處理軟件，對2004～2015年來蘭州市耕地面積變化趨勢以及選取的9個驅動因子進行綜合分析研究，結果表明：蘭州市耕地面積從2004年到2015年減少了6.2×103hm2，主要是受到經(jīng)濟、農(nóng)業(yè)以及人口因素的影響，今后應明確耕地資源的現(xiàn)狀，提高保護耕地資源的意識，實現(xiàn)耕地資源的可持續(xù)發(fā)展。

[關鍵詞]耕地面積變化；驅動力；主成分分析法；蘭州市

[中圖分類號]K921 [文獻標識碼]A

土地利用變化是全球變化研究的熱點 。統(tǒng)計資料顯示：2012年我國人均耕地面積不足世界人均面積一半。截至2015年末，全國耕地因建設占用、災毀、生態(tài)退耕、農(nóng)業(yè)結構調整等原因，年內凈減少6.6萬hm2。由于人口增長，在1961～2008年間，人均耕地面積減少了50.6%。根據(jù)聯(lián)合國人口司2010年10月發(fā)表的《2010年世界人口狀況報告》預測，到2050年世界人均耕地面積將降至0.151hm2。針對人均耕地面積逐年減少的趨勢，學者們致力于從不同角度探討耕地面積的變化及其驅動力分析。

盧艷等學者運用逐步回歸方法分析了我國1986～2007年耕地面積的時空變化規(guī)律及影響因素，得出城市人口、第二產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)增加值為當時耕地減少的主要驅動力。黃小波等針對湖南省永州市1996～2005年耕地數(shù)量變化進行驅動力分析。研究認為，國內學者主要結合統(tǒng)計資料，運用主成分分析法針對不同地區(qū)的耕地面積變化及其空間差異進行定量化研究。本文對蘭州市耕地面積變化及其驅動力進行了分析研究，根據(jù)影響耕地變化的驅動因子，提出合理利用、規(guī)劃耕地的政策，這對控制耕地面積的減少及耕地資源的可持續(xù)發(fā)展均具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

蘭州市地處我國西北內陸，甘肅省中部，全市土地面積為139995.3萬hm2。市區(qū)南北群山對峙，東西黃河穿域而過，城市依山傍水而建。由于地形影響，市區(qū)東西狹長，有帶狀盆地的特征，屬溫帶大陸性氣候，夏無酷暑，冬無嚴寒。蘭州境內已探明的各類礦床、礦點有156處35個礦種，非金屬礦相對豐富，其中石英巖儲量集中，運量儲量達3億t。2016年完成生產(chǎn)總值2264.23億元，全年完成固定資產(chǎn)投資1990.95億元，全年全市地區(qū)性財政收入為606.75億元，經(jīng)濟實力在西北地區(qū)屬于中上游水平。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

本文主要采用主成分分析（Principal Component Analysis-PCA）方法。它可以將原來的多個指標轉化為少數(shù)幾個新的綜合性指標。新的指標較為全面的反映原來多個指標中的信息，其間又互相獨立。PCA分析的步驟包括原始數(shù)據(jù)的提取和處理、計算相關系數(shù)矩陣、特征值、主成分累計貢獻率、主成分載荷等，依據(jù)PCA方法的要求和思想，應用SPSS（Statistical Package For The Social Science，社會科學統(tǒng)計軟件包）17.0軟件進行相應的數(shù)據(jù)分析。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究采用的數(shù)據(jù)資料來源：甘肅統(tǒng)計年鑒（2005-2016）、《甘肅省國土資源公報（2011-2015）》、《蘭州市土地利用總體規(guī)劃（2006-2020年）》等。

3 蘭州市耕地面積變化及驅動力分析

3.1 耕地面積變化

根據(jù)統(tǒng)計資料數(shù)據(jù)顯示，2004年以來蘭州市耕地面積整體呈減少趨勢。具體分為四個階段：2004～2011年蘭州市耕地面積呈逐年減少趨勢；2011～2012年耕地面積有所增加；2012～2015年再次減少；2015年耕地面積為近十年最低值。耕地面積年增減率除2012年外，均為負值，表明耕地面積在持續(xù)減少，只有2011～2012年是增加的（見圖1）。

3.2 耕地面積變化驅動力分析

從蘭州市耕地面積變化的分析來看，其近十年來的耕地面積呈減少趨勢，然而影響耕地面積變化的因子在不同時期各不相同，為了更準確分析其驅動因子，本文從經(jīng)濟因子、人口因子及其他因子三方面選取了9個影響耕地面積變化的指標，分別是：生產(chǎn)總值（X1）、全社會固定資產(chǎn)投資（X2）、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值（X3）、年底總人口（X4）、糧食單產(chǎn)（X5）、糧食總產(chǎn)量（X6）、糧食作物播種面積（X7）、農(nóng)用機械總動力（X8）、建筑業(yè)企業(yè)單位數(shù)（X9），運用SPSS 17.0軟件計算出相關的分析結果（見表1、表2、表3）。

據(jù)表1可知，所選取的影響蘭州市耕地面積變化的9個因子均存在不同程度的相關性，并且相關系數(shù)都較高；各指標間的相關性越大，則信息存在重疊的情況，影響耕地面積變化的9個因子之間說明主成分分析十分必要，可運用主成分分析法提取公共因子。

通過進一步分析得出前3個主成分特征值都大于1（見表2），且累計貢獻率達到91.541%。三個成分的特征根均大于1，與之相對應，方差貢獻率分別為67.941%、12.364%和11.236%，前三個主成分方差累計貢獻率達到91.541%，表明已包含原來9個指標91.899%的信息量，完全符合分析要求；第一主成分的特征值最大，包含的信息多于其他兩個主成分，是蘭州市耕地面積變化的主導因子。

主成分載荷是主成分與變量之問的相關系數(shù)。從表3可看出，第一主成分與生產(chǎn)總值、全社會固定資產(chǎn)投資、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、糧食單位面積產(chǎn)量、糧食總產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)機械總動力等因子高度正相關；第二主成分與糧食作物播種面積這一因子相關性較大；第三主成分與年底總人口具有較大的相關性。綜合以上，可將影響蘭州市耕地面積變化的驅動力主要因子歸納為社會經(jīng)濟因素、農(nóng)業(yè)因素和人口因素三方面。

3.3 耕地面積變化驅動力主成分分析

3.3.1 經(jīng)濟因素。蘭州市2004年生產(chǎn)總值為504.65億元，到2015年實現(xiàn)生產(chǎn)總值2095.99億元，12年間漲幅達315.3%。全社會固定資產(chǎn)投資由231.91億元增加到1803.75億元，而同期耕地面積減少了62000hm2。蘭州市正由工業(yè)型城市逐步轉型為新興產(chǎn)業(yè)城市，工業(yè)生產(chǎn)以及第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，基礎設施的不斷完善，因而對耕地需求量也在不斷增加。經(jīng)濟發(fā)展在很大程度上加速了耕地面積的減少，導致人地矛盾更加突出。

3.3.2 農(nóng)業(yè)因素。根據(jù)甘肅省統(tǒng)計年鑒統(tǒng)計2004年蘭州市糧食作物播種面積為124400hm2，2015年為122790hm2，減少了1623.33hm2，但糧食總產(chǎn)量卻從2004年的327747.51t上升至2015年的459022t；糧食單位面積產(chǎn)量也由2004年的2634.34kg/hm2增加至2015年3738kg/hm2；由此可見合理的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構、逐步發(fā)展的農(nóng)業(yè)科技水平、高素質的勞動者及農(nóng)業(yè)發(fā)展方式對糧食產(chǎn)量十分重要，這在一定程度上緩解了耕地減少和人口增加帶來的糧食危機。

3.3.3 人口因素。人口數(shù)量的變化對耕地數(shù)量變化起著重要的作用。蘭州市2004年常住人口305.07萬人，到2015年時常住人口增長至321.90萬人，耕地面積從211506.67hm2減少到205264.00hm2。隨著城鎮(zhèn)化進程的加快，人口的增加必然會占用更多的耕地來保證人們的居住及活動需求；與此同時，人口的增加也需要更多的耕地來滿足人口的糧食需求。由此使人地關系變得非常緊張，加劇了人地矛盾。

4 結論

蘭州市耕地面積從2004～2015年的2.11×105hm2減少到2.05×105hm2，期間共減少0.62×105hm2，平均每年減少600hm2，整體呈逐年下降趨勢。

針對蘭州市耕地面積逐年減少的現(xiàn)象，為了緩解主要驅動力對耕地面積減少的影響，建議采取以下措施：一是強化耕地使用制度，保持耕地總量平衡。注重后備耕地資源的開發(fā)和利用，確保耕地數(shù)量上的穩(wěn)定。二是要制定合理的政策，加快人口城市化進程。制定相關優(yōu)惠政策，加快城鎮(zhèn)化進程，挖掘城市內部潛力，嚴格執(zhí)行城市土地利用規(guī)劃。三是加快科技研發(fā)，提高耕地質量。水土流失、鹽堿化、風沙侵蝕等各種因素對蘭州市耕地的質量提出嚴峻的挑戰(zhàn)。因此，應努力盤活農(nóng)村空地，集約化管理，合理調整農(nóng)業(yè)結構，避免產(chǎn)業(yè)結構調整造成耕地質量的降低。

本文僅從經(jīng)濟因素，農(nóng)業(yè)因素和人口因素三方面對蘭州市耕地面積變化及驅動力進行分析研究，但是涉及耕地面積變化和其驅動力分析的因素還有很多，因此需要進一步結合遙感影像和耕地動態(tài)變化模型來進行更加深入的研究。

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