刘 梦

(四川师范大学 地理与资源科学学院，四川 成都610101)

宝鸡市耕地面积变化及其驱动力分析

刘 梦

(四川师范大学 地理与资源科学学院，四川 成都610101)

本文以宝鸡市耕地面积为研究对象，以宝鸡市2000～2012年耕地面积相关数据为基础，研究宝鸡市耕地面积变化，运用主成分分析法分析影响宝鸡市耕地面积变化的因素。研究结果表明：宝鸡市耕地面积从2000年的333 840公顷，缩减到2012年的299 600公顷，减少了34 240公顷，减少幅度为10.26%，呈减少趋势，主要是受到该市人口、经济和农业发展水平的影响，应该认清耕地的现状，提高保护耕地资源的意识。

耕地面积；主成分分析法；驱动力分析；宝鸡市

耕地[1-3]是宝贵的自然资源和资产，在一定时期和一定区域内保持一定数量的耕地资源，关系到国家与地区的发展，也是土地安全乃至生态安全的核心之一，土地利用/土地覆被(LUCC)研究[4-5]已成为全球环境变化研究领域的核心之一。耕地面积变化作为土地利用/土地覆被变化研究的重要内容之一，国内外学者在耕地面积变化及预测方面进行了大量研究，如Fu Congbin[6]认为土地利用/土地覆被变化的驱动力源于气候变化和人类活动；马礼[7]运用灰色系统方法和时间序列递减率法预测了辽宁省1995年到2000年的耕地面积变化趋势；廖春[8]运用灰色预测理论对安康地区的耕地面积进行了预测，并通过预测结果提出了协调耕地减少与人口增加矛盾的建议；吕淑华[9]运用灰色-马尔科夫法对宁德市耕地面积的历史变动进行了研究，并对宁德市耕地面积进行了预测；易浪等人[10]采用主成分分析法中的BP神经网络模型对西安市的耕地面积变化的驱动力进行分析，并对耕地面积进行动态预测。加强耕地面积动态变化研究，分析耕地面积变化规律及驱动力因子具有重要意义，可以为合理利用和保护耕地提供科学的依据[11-13]。

1 研究区概况

宝鸡[14]地处106°18′E-108°03′E，33°35′N-35°05′N，南北宽160.6 km，东西长156.6 km，面积18 172 km2，位于陕西省关中平原，南接汉中市，东连西安市、咸阳市，西与甘肃省天水市，西北与甘肃省平凉市毗邻，处于西安、成都、兰州、银川四省会城市的中心位置，为通往西南、西北的重要交通枢纽。全市辖3区9县(2011年12月31日)，截至2010年，全市人口为378万人。宝鸡市地形复杂，以山地、丘陵为主，南、西、北三面环山，以渭河为中轴向东拓展，呈尖角开口槽形。属于温带半湿润气候，日照充足，年降水量为590～900 mm[14]。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

耕地面积动态变化及驱动力分析需要大量的数据，本文所采用的基础数据，即宝鸡市2000～2011年耕地面积有关数据，主要来源于《陕西省统计年鉴》(2001～2012年)，其中反映耕地面积动态变化的指标有：常用耕地面积(公顷)、人口(万人)、人均耕地面积(公顷)、耕地面积年增减率(%)；耕地面积变化的驱动因子选取10个，分别为生产总值B1(亿元)、全社会固定资产投资B2(亿元)、农业生产总值B3(亿元)、城镇化率B4(%)、地方财政收入B5(亿元)、年底总人口B6(万人)、农业人口B7(万人)、粮食单产B8(吨/公顷)、粮食总产量B9(万吨)、粮食作物播种面积B10(公顷)。

2.2 研究方法

根据宝鸡市2000～2012年反映耕地面积变化和耕地面积变化驱动力的相关数据，运用主成分分析方法[15]，分析宝鸡市耕地面积变化的驱动因子，对各主要驱动力因素对耕地面积变化的影响情况进行分析。

3 宝鸡市耕地面积变化及其驱动力分析

3.1 宝鸡市耕地面积变化分析

2000～2012年，宝鸡市耕地面积总体呈现递减趋势(表1)，从2000年的333 840公顷，缩减到2012年的299 600公顷，减少了34 240公顷，减少幅度为10.26%。

表1 宝鸡市2000～2012年耕地面积变化数据

注：表中数据源于《陕西省统计年鉴》(2013) “-”表示未计算。

从表1和图1可以看出，宝鸡市的耕地面积总体变化情况表现为急剧减少-增加-减少-缓慢增加-缓慢减少。耕地面积减少最迅速的时间段出现在2000～2003年这一阶段，2003～2008年耕地面积变化幅度不大，有增加也有减少，从2008年后，耕地面积又逐年减少，到2012年宝鸡市耕地面积为299 600公顷；从人均耕地面积来看，宝鸡市的人均耕地面积在2003～2012年一直保持在警戒线0.08公顷，从表1中可以看出，2009年后，人口一直处于增长状态，而其耕地面积却在减少，这就增加了宝鸡市人均耕地面积小于警戒线0.08公顷的危险，因此，研究宝鸡市的耕地面积变化很有必要；从宝鸡市耕地年增减率来看，波动较大，出现了一个极低值和一个极高值，分别是2002年达到最低值，减少了0.08%；2004年达到增加的最高值0.05%；其余年份也是波动不断，只是自2005年后波动幅度较小，但整体是降低趋势。

宝鸡市耕地面积出现上述情况的原因如下：(1)2000～2003年宝鸡市着重发展其二三产业，全社会固定资产投资由2000年69.21亿元，增加到2003年的119.48亿元，增长幅度为72.63%，城镇建设、工业企业建设等占用耕地，进而导致宝鸡市耕地面积在4年间锐减，也导致了其粮食作物播种面积由2000年的414 560公顷减少到2003年的365 280公顷，减少了49 280公顷；加之宝鸡市地形较复杂，以山地、丘陵为主，耕地后备资源不足，占用耕地后不能及时开垦宜农荒地以弥补耕地资源的不足；(2)2004年以来，我国耕地保护政策体系得以完善，国家相继出台了土地保护政策，如2004年10月21日国务院颁布了《关于深化改革严格土地管理的决定》，同年还确定把一部分土地出让金用于农业土地开发和建设高标准基本农田，这些外部因素在很大程度上影响了宝鸡市政府在对待耕地的态度，极大提高了其保护耕地的意识，从而宝鸡市的耕地面积得以在之后3年内逐年恢复；(3)2007年12月国家又颁布了退耕还林的政策，宜农则农，宜林则林，又在一定程度上影响了宝鸡市耕地面积的增加，使其呈现减少趋势，减少至2012年的299 600公顷。

3.2 耕地面积变化驱动力分析

3.2.1 耕地面积变化驱动力主要影响因子

从宝鸡市耕地面积变化的分析来看，其耕地面积总体呈现减少趋势，本文从经济因子、人口因子、其他因子3个方面选取10个指标建立了影响其耕地面积变化的驱动因子。运用SPSS16.0软件对原始数据进行标准化后再运用主成分分析法对其进行研究分析，对所选因子进行KMO和巴特利特球度检验，得到的结果如表2所示。

表2 巴特利特球度和KMO检验

由表2可知，巴特利特球度检验统计量观测值为355.457，自由度为45，概率P接近0，小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，相关系数矩阵与单位矩阵存在显著差异；KMO值为0.738，根据Kaiser给出的KMO度量标准，0.7及以上运用因子分析法效果较好，因此，本文适合运用这一研究方法。

运用SPSS16.0软件因子分析中最大方差正交旋转法(Varimax)得到相关分析结果，见表3～表5。

表3 耕地变化驱动力变量相关系数矩阵

由表3可知，选取的10个影响宝鸡市耕地面积变化的因子中都存在不同的相关程度，且相关系数都较高，指标间的相关性较大，因此信息存在重叠，可运用主成分分析法提取公共因子。

由表4可知，第一和第二成分的累计贡献率达92.764%，第3成分的特征根为0.625，小于1.000，因此该主成分的解释力度要小于直接引入原变量，因此只提取两个主成分就可以概括所选因子的大部分信息。

表4 主成分分析结果

表5 主成分载荷矩阵

由表5可知，第一主成分与生产总值、全社会固定资产投资、农业生产总值、城镇化率、地方财政收入、年底总人口、粮食单产等因子高度正相关，即主要反映宝鸡市经济发展水平因子；第二主成分与粮食总产量、粮食单产相关性较大，即主要为反映宝鸡市农业发展水平因子。因此，可以把影响宝鸡市耕地面积变化的驱动因子归为经济发展水平因子和农业发展水平因子。

宝鸡市人口由2000年363.38万人增长到2012年的383.19万人，人口的增长增加了对住房用地、城镇建设用地等土地的需求量，从而使得一些耕地被占，导致耕地面积减少，并且人口增加又直接导致人均耕地面积的减少，从而增加了对耕地资源的压力，是影响其耕地面积减少的主要因素；经济的快速发展在一定程度上也加速了耕地面积的减少，导致人地矛盾更加突出。宝鸡市是一个典型的老工业城市，经济的发展主要依附于工业的发展，工业基础雄厚， 2000年的工业生产总值为78.89亿元，到2011年增长至610.32亿元，10年增长幅度高达673.63%。可见，工业对宝鸡市经济的发展起主要推动作用，然而工业的快速发展，必然会不断进行基础设施建设，使得耕地也不断被侵占。据陕西省统计年鉴统计2000年宝鸡市农作物作物播种面积为483 600公顷，而到2011年仅有420 340公顷，减少了63 260公顷，从2000年至2011年粮食作物播种面积减少79 170公顷，可观的是粮食总产量以及单产却增加了，分别由2000年的132.64万吨增加至2011年的142.52万吨，单产由2000年的3.2吨/公顷，增加至2011年的4.25吨/公顷。粮食产量的增加，使得人们忽略了耕地改为城镇建设用地等其他用途用地造成的影响，除了为了追求经济利益占用耕地外，少部分退耕还林地也使得宝鸡市耕地面积得减少，一直处于人均耕地面积的警戒线0.08公顷。因此人们必须认识到保护耕地的重要性，提高保护耕地资源的意识。

3.2.2 驱动因子计算得分

本文采用回归分析法估计因子得分系数，见表6。

表6 因子矩阵

由表6可知，因子得分函数为：

A1=0.108B1+0.15B2+0.12B3+

0.24B4+0.18B5+0.42B6-0.264B7-

0.151B8-0.274B9-0.15B10

(1)

A2=0.058B1-0.12B2+0.037B3-

0.179B4-0.063B5+0.159B6+0.23B7+

0.445B8+0.593B9+0.057B10

(2)

分别以第一、第二主成分对应的特征值占总特征值之和的比例作为计算其权重的方法，得出综合评价得分公式：

A=0.8775A1+0.1224A2

(3)

根据(1)、(2)及(3)式计算出宝鸡市2000～2011年驱动力综合得分，见表7和图2。

表7 宝鸡市2000～2011年耕地驱动力因子综合得分

图2 宝鸡市2000～2011年驱动力因子综合得分

由表7及图2可知，影响宝鸡市2000～2011年耕地面积变化的驱动力因子综合得分总体呈增长趋势，其中自2008年后，增长速度明显加快，可见，所选因子的综合驱动力在逐渐加强，表明，从经济、农业发展水平两方面所选的地区生产总值、地方财政收入、粮食单产等10个因子在很大程度上解释了该市的耕地面积变化的原因。

4 总 结

通过对宝鸡市2000～2012年耕地面积、年底人口及耕地年增减率相关数据的计算分析，得出宝鸡市近10年来耕地面积总体上呈减少趋势的结论。影响耕地面积变化的原因较复杂，有客观的自然因素，也有主观的人为因素。本文选取了生产总值、全社会固定资产投资、农业生产总值等10个影响宝鸡市耕地面积变化的因子，运用主成分分析法对其进行分析研究，研究结果表明，经济发展水平和农业发展水平是影响宝鸡市近10年来耕地面积变化的两个主要因素。耕地资源对人类日常生活以及人类的发展有着至关重要的作用，然而宝鸡市耕地面积却呈现减少趋势，因此必须加大力度对宝鸡市耕地资源进行保护，以保证人均耕地面积在警戒线0.08公顷以上。

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Analysis on the Cultivated Land Change and Its Driving Force in Baoji City

LIU Meng

(College of Geography and Resources Science, Sichuan Normal University, Chengdu 610101,China)

The paper regards the cultivated land area in Baoji city as the research object and it is based on the data of cultivated land area in Baoji city from 2000 to 2012, and studies the characters of cultivated land dynamic change in Baoji city, then uses principal component analysis to analyze the factors that influence farmland change of Baoji city. The results show that in 2000 the cultivated land of Baoji city is 333 840 hectares, in 2012 it is just 299 600 hectares, decreased 34 240 hectares and the amplitude of reduce is 10.26%, presents a decrease trend. The reasons are the population of Baoji, influence of the economic and agricultural development level. We should understand the current situation of the cultivated land and improve the consciousness of protecting cultivated land resources.

change of the cultivated land, principal component analysis, driving force analysis, Baoji city

2015-04-10

刘梦，女，四川自贡人，四川师范大学地理与资源科学学院硕士研究生，研究方向为水资源与水环境。

时间：2016-1-5 13:01 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1150.N.20160105.1301.023.html

F301.21

A

1007-4260(2015)04-0091-05

10.13757/j.cnki.cn34-1150/n.2015.04.023