刘志丽，周铁军

(湖南农业大学信息与智能科学技术学院，长沙市，410128)

0 引言

我国是一个农业大国，农业在国民经济发展中占据非常重要的地位。步入21世纪之后，随着经济的高速增长和科学技术水平的持续提升，农业机械化已成为我国现代农业发展的必然趋势[1]。我国农业机械在研发、设计等领域的发展过程中逐渐形成了较为成熟的体系，但还存在农业机械化总体水平不高、发展不均衡、农机品类不完善和农机费用高等问题。

近些年来，许多学者对农业机械化的发展水平进行了大量研究[2-5]。在分析农业机械化发展以及与其驱动因素的关系时，多数采用层次分析法、灰色关联分析法等分析方法，大部分基于变量之间的线性关系来进行探讨。当有变量之间的交互作用时，线性分析将变得十分局限[6]。典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis，CCA)是基于单峰模型的非线性排序方法，它将样方排序与对象排序对应分析，然后将样方排序的值与环境因子的值用回归分析的方法结合起来，典范对应分析可将样方排序、对象排序及环境因子排序表示在一个图上，从而能够直观地看出它们之间的关系。

目前，国内外学者主要运用典范对应分析来分析物种与环境变量的关系[7-10]，主要研究动植物与水土营养物质、地理位置等环境因子的关系。部分学者用典范对应分析来研究土地利用与社会经济投入的关系[11-12]，另有少量学者用典范对应分析来研究旅游从业者与其旅游环境认知水平以及旅游影响认知水平的关系[13-14]，但鲜有学者用典范对应分析来进行农业机械化水平与影响农业机械化发展因子之间关系的研究。……