耕地资源变化（精选10篇）
耕地资源变化 篇1
引言
随着社会经济的不断发展,我国耕地数量减少的趋势短期内难以遏制。研究耕地的时空变化趋势,促使耕地利用方式由粗放低效转变为集约经营,是保障农业可持续发展和缓解人地关系矛盾的必然选择。本文在前人研究基础上分析了2006—2012年间宜兴市耕地总量、地类转化的时空变化情况,可更好地实现耕地资源的集约利用。
一、研究区概况及数据来源
研究区宜兴市西南部属低山丘陵区,东部为太湖渎区,西部和北部分别是低洼圩区和平原区,得天独厚的地形地貌及环境条件使宜兴市的土地类型形成了多样化的格局。
研究期选择在2006—2012年城镇化进程加速的六年间,这一时期宜兴市耕地变化显著。主要的数据有:(1)社会经济背景数据:包括研究区行政区划、统计年鉴数据;(2)土地利用数据:包括宜兴市土地利用类型图、宜兴市土壤普查相关图件等。
二、耕地资源时空变化分析
(一)耕地总量变化特征分析
本文采用耕地变化动态度揭示宜兴市耕地总量的变化规律,其计算方法如下:
公式中,K表示研究期内的耕地变化动态度;Ua、Ub代表研究期初始年、末年的耕地总量,单位hm2;T为时段步长。
对不同时期耕地总量面积进行汇总计算(如表1所示)。2006—2012年间,宜兴全市耕地面积总体趋势呈现增加的特点,面积增加4 398.68hm2,变化动态度为2.98%。耕地面积呈现出先增后减的趋势。这反映出宜兴市耕地变化受城镇化进程与耕地保护措施的综合影响,致使耕地面积总量呈现出曲折变化的特点。
(二)耕地转变特征分析
利用Arc GIS软件分析得到耕地与其他地类的相互转变面积(如表2和本文表3所示)。
2006—2009年间,建设用地是耕地面积增加的最主要来源,其次为水域和其他农用地。耕地转变为水域的面积最大,为6 014.64hm2,其次是建设用地。耕地总面积净增加4 898.56hm2,其他农用地的贡献最大,其次是未利用地。
2009—2012年间,水域是耕地资源总面积增加的最主要来源,其次为未利用地和建设用地。耕地转变为建设用地的面积最大,为1 386.92hm2,其次是水域,转入面积为156.85hm2。耕地面积净减少499.88hm2,其中,建设用地面积占比最大,其次是其他农用地和园地。
2009—2012年间,耕地处于双向转化期,耕地的转入与转出过程都较为剧烈,人类生产活动对耕地、水域、建设用地的利用方式干扰最为频繁。
结论
本文分析可知,宜兴市耕地数量呈现减少的趋势,优质耕地越来越多地被非农用地占用,耕地非农化形势逐渐凸显,人为因素对耕地的时空特征影响加剧。本研究为耕地保护及可持续利用提供理论及实践参考,但在研究时长方面有待未来进行进一步的研究。
参考文献
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嘉鱼县耕地地力变化状况与利用 篇2
关键词：耕地：土壤养分变化；改良：利用
中图分类号：S158文献标识码：A文章编号：1674－0432(2011)－05－0164－2
嘉鱼县现有耕地面积27800hm2，其中，旱地17300hm2，水田10240hm2，农作物播种面积69060hm2，其中粮食作物面积30000hm2，蔬菜播种面积34667hm2，近年来，随着农业生产的发展，我县粮食、蔬菜也在大幅增产，在农作物增产肥料大量施用的同时，也给农业生态环境带来一定的负面影响，农民普遍感觉到土地的胃口越来越大了。针对这一现象，我们不断探索我县耕地地力变化的规律，探索适合我县农作物种植的科学的施肥方法。从1988年开始耕地地力监测工作，根据湖北省土肥站的安排，我们建立了一个部级耕地地力监测点和一个省级监测点，并坚持长期定位监测，根据监测点的作物产量变化，施肥情况变化以及耕作层及不同层次的土壤养分变化情况，分析总结土壤养分含量的变化规律。1998年开始测土配方技术的推广与应用，2006年我县被农业部确定为测土配方施肥项目县，通过三年的项目实施和两年的巩固实施，共采集化验分析土样9600个。化验分析数据60600个。通过耕地地力监测和测土配方施肥耕地地力调查，基本掌握了我县耕地土壤的养分现状，逐步改变了群众的施肥习惯和施肥方法，改善了施用肥料的品种结构和比例，提高了肥料的利用率，提高了农作物的产量和品质。
1方法
1.1通过耕地地力监测了解耕地土壤养分的变化状况
在建点时测试耕作层和犁底层土壤养分含量及部分微量元素含量，以后每年作物收获后测试耕作层土壤，犁底层土壤每五年测试一次，每个监测点设二个处理：1.不施肥处理；2.常规施肥处理。不施肥处理连续三年不施肥了解土壤的基础养分含量和基础产量情况。通过施肥情况，作物产量情况和土壤养分情况的综合分析，了解监测点土壤养分的动态变化情况。
1.2通过测土配方施肥耕地地力调查，了解土壤养分变化
把大量的土壤测试结果与第二次土壤普查时土壤测试值进行对比分析，了解耕地地力的变化情况及耕地质量状况，根据耕地地力的变化状况，提出合理的改良利用耕地土壤，改造中低产田，保护、提高耕地质量，提高农产品产量和品质的科学的施肥方法和措施。
2结果及分析
2.1根据两个地力监测点多年的土壤养分测试结果
以及历年监测点的施肥情况，及作物产量情况进行分析，表现如下变化：
2.1.1监测点作物产量变化根据对施肥区平均产量统计、两个监测点的作物产量如：水稻、棉花、油菜、蔬菜等除个别年份略减外，其他年份基本上是逐年提高。
2.1.2肥料施用变化有机肥施用在减少，化肥的施用量呈上升趋势，氮、磷、钾肥施用比例仍不合理。
2.1.3土壤养分含量变化状况①PH值：从两个监测点多年测试值看，PH值变化不大，较稳定。②土壤有机质量含量两个监测点均呈下降趋势，而且下降速度呈加快趋势。说明随着产量的提高化肥使用量的加大，耕地质量却在下降。③全氮含量较稳定，
2.2.1耕地面积的变化与二次土壤普查比嘉鱼县耕地面积减少了7950.73公顷，减少24.03％，其中，水田、旱地分别减少了3180.49公顷和4042.24公顷。
2.2.2耕地地力等级的变化与二次土壤普查比，一等地增加了3.1％，二等地減少了4.17％，三等地减少了9.56％，四等地增了10.17％，五六等地增加了3.08％。这表明：农田水利建设和耕地改良技术推广，提高了少部分耕地质量。化肥用量的增大，不合理施肥和耕地的不合理利用，耕地总体质量呈下降趋势，中低产耕地面积呈上升趋势。
2.2.3耕地土壤养分含量的变化①碱解氮的变化：我县耕地土壤碱解氮平均含量为113.18mg／kg，其中：水田平均含量为113.8mg／kg，旱地为112.4mg／kg，水田比旱地高1.46mg／kg，差别不大。与二次土壤普查比(表4)碱解氮含量明显增加，二次普查水田碱解氮含量主要分布在60 150mg／kg三个级别，占到89.16％，本次调查显示水田碱解氮含量90 150mg／kg两个级别最多，占到97.61％，旱地二次普主要分布在30 120mg／kg，三个级别，占到93.56％，本次调查碱解在90 150mg／kg，两个级别最多，占到93.76％，上述数据说明我县耕地土壤碱解氮含量有显著提高，这与近年来化肥的施用量增大，偏施氮肥有关。
②土壤有效磷含量的变化：土壤有效磷含量平均值为13.1mg／kg。其中水田平均含量为12.98mg／kg，旱地平均含量为13.46mg／kg，旱地土壤有效磷平均含量高于水田0.48mg／k。与二次土壤普查比(表5)，土壤有效磷含量有大幅度增加的趋势，二次土壤普查有效磷含量差别较大，在0 10.Omg／kg三个级别都有一定面积，占90.59％。本次调查土壤有效磷含量基本集中在10 20mg／kg一个级别，占97.88，说明近年来通过配方施肥技术推广，增施了磷肥，磷肥施用基本合理。
③土壤速效钾含量的变化：土壤速效钾含量平均值为111.84mg／kg，其中：水田平均值为113.9mg／kg，旱地平均值为109.45mg／kg，水田比旱地高出4.45mg／k，与二次土壤普查比，土壤速效钾含量变化不大。本次调查也主要集中在50 150mg／kg两个级别，占97.45％，说明嘉鱼县推广配方施肥成效明显，促进了钾肥的施用，钾肥施用基本合理，土壤中速效钾含量基本保持平衡。
④土壤中有机质含量的变化：全县耕地土壤有机平均值为21.38g／kg，其中水田平均含量为21.69g／kg，旱地平均含量为21.08g／kg，水田比旱地平均高0.61g／kg，与二次土壤普查比，耕地土壤有机质含量略呈下降趋势，二次土壤普查主要集中10 40g／kg及以上三个级别占90.45％，本次调查结果主要集中在10 30／kg，两个级别，占99.87％，说明近30年来重化肥轻有机肥，有机肥施用不足，耕地有机质含量呈下降趋势。
⑤土壤PH的变化：PH值平均值为6.52，其中水田平均值6.58，旱地平均值为6.46，水田比旱地高0.12。与二次普查结果比土壤PH值酸化趋势比较严重。二次普查PH值主要集中在5.5 7.5以上三个级别，占91.36％。本次调查耕地土壤PH几乎全部集中在
5.5－7.5两个级别，占99.98％。耕地PH值整体下降约一个级别。这说明近30年来施用肥料偏酸，低浓度含氯肥料使用偏多。
3讨论
通过耕地地力监测和测土配主施肥耕地地力调查结果显示，我县耕地土壤的解碱解氮有效磷，速有效钾，含量都有所提高，这是多年来，我们推广应用测土配方施肥技术所取得的成果。同时也应该注意这也是近年来化肥的施用量增加和施用比例的不合理造成的，我县耕地土壤中有效养分含量有所提高，并不代表耕地土壤不缺这些养分，由于我县种植水平和产量的提高，加上我县是蔬菜大县，蔬菜、瓜果种植面积大，对土壤养分的需求量也比较高，尤其是对钾、磷的需求量较大，适当增施磷钾肥有利于作物产量和品质的提高。我县现有的耕地养分水平，相对高产的蔬菜瓜果等经济作物对耕地土壤养分的需求来说仍是缺乏的，尤其是钾肥是缺乏的，在施肥上，要做到有机无机相配合，充分利用土壤中的潜在养分，合理控制化肥施用量。
4对策与建议
(1)针对我县耕地土壤有机质下降的现状应加快耕地质量保护和建设，提高耕地土壤质量，加强中低产田的改造与利用，针对不同的障碍因素，采取相应的物理、化学措施，改善土壤性状，提高土壤肥力，根据土壤养分动态变化趋势，科学合理平衡施肥，大力发展绿肥生产增施有机肥。
(2)針对我县耕地土壤PH值下降土壤酸化的现状。应大力推广测土配方施肥技术，使用高浓度复合肥料，减少化肥的施用量，尤其是减少酸性肥料的施用量，可通过撒施石灰，配合施用有机肥，施用氨盐类生理碱性肥料来逐步调节土壤PH值，使其能够达到作物生长的合适范围里。
(3)针对土壤碱解氮含量增高的现状。应调整氮、磷、钾肥施用比例，改变农民长期偏施氮肥，过量施氮肥的习惯。施肥时应做到少量多次，提高肥料利用率。
广东省耕地资源时空变化分析 篇3
耕地是人类赖以生存和发展的基础,是宝贵的、不可再生的资源。我国幅员广阔,但由于人口众多,人均耕地面积远低于世界人均耕地面积。2004年,我国人均耕地面积为0.094hm2,仅为世界平均水平的40%。耕地保护刻不容缓,“十一五”期间,我国提出了保持耕地保有量1.2亿hm2的约束性指标,它是符合中国基本国情和长远发展目标的重大科学决策。
广东省是人多地少、耕地资源相对不足的省份。改革开放以来,广东省的经济一直处于高速发展阶段,随着城市化进程的加速,建设用地侵占耕地现象十分严重,用地供给与需求之间的矛盾以及保护耕地与经济发展之间的矛盾越来越大。同时,广东省各地区经济发展水平不同,也导致了耕地资源的减少具有空间差异性。加强耕地变化研究,分析耕地减少的原因、时间和空间差异,对合理管理和利用耕地资源、控制耕地面积总量平衡具有重要意义[1]。本文分析了2000-2007年广东省耕地资源的时空变化特征,从行政区划和经济分区两种空间单元划分角度,利用耕地资源年变化率和区位指数等指标分析了耕地资源的空间格局与差异性,研究的结果为合理保护、因地制宜地利用和管理耕地资源提供依据。
1 研究方法
1.1 耕地资源变化率指数
变化率指数是反映耕地资源数量变化特征信息,包括年际变化率和多年平均变化率。通过分析耕地资源变化率指数可以获取区域耕地资源的多年变化趋势和特征。
耕地资源年际变化率是指某年年末耕地资源相对于前一年年末耕地资源变化的比率,其计算公式为[2]
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式中 P—耕地资源年际变化率;
Si—第i年耕地面积;
Si-1—第i-1年耕地面积。
耕地资源多年平均变化率是指研究时间段内耕地资源平均变化的比率,其计算公式为[3]
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式中undefined—耕地资源多年平均变化率;
Sa—研究时间段初期研究区耕地面积;
Sb—研究时间短末期研究区耕地面积;
T—研究时间段长。
1.2 耕地资源区位指数
耕地资源在区域上分布的差异性可以利用耕地资源的区位指数来反映。耕地资源的区位指数是指某一子区域耕地资源相对于全部研究区域耕地资源的聚集程度,其计算公式为[2,3]
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式中 Qi—第i个子区域耕地资源的区位指数;
di—第i个区域的耕地面积;
si—第i个区域的土地总面积;
D—全部研究区域耕地资源总面积;
S—全部研究区域土地总面积。
如果Qi>1,则表示第i个子区域耕地资源的区位指数高于研究区域平均值。该子区域的耕地面积占区域土地面积高于全部研究区域耕地面积占全部研究区域土地总面积的比重。
2 广东省耕地资源时空变化特征分析
本文采用的耕地数据资料为按新口径统计的广东省2000-2007年历年耕地调查及变更数据[4]。广东省是我国大陆南端沿海的一个省份,现辖21个市,国土面积为17.97万km2[5]。本文分别以行政单元分区和地理分区将广东省划分为若干空间单元,分析耕地资源的时空格局变化特征。
2.1 基于行政单元分区的耕地资源时空变化分析
利用广东省2000-2007年耕地数据,计算广东省21个市的耕地资源年际变化率、多年平均变化率(2000-2007)和区位指数。表1是广东省各市2000-2007年耕地资源年际变化率,图1是广东省各市2000-2007多年平均变化率。
从表1可以看出,2000-2007年,广东省和各市耕地资源年际变化普遍呈下降趋势。从图1可以看出:多年平均变化率下降趋势较明显的有东莞市、珠海市、广州市、佛山市、汕头市、深圳市和潮州市等,这些市耕地资源多年平均变化率远高于全省-0.94%的多年平均变化率;河源市、韶关市和梅州市在不同时间段内耕地有所减少,从耕地资源多年平均变化率来看,总体变化是呈上升趋势;耕地减少较多的区域分布在广东省中部地区以及东部沿海,耕地增加地区主要分布在北部地区。
针对全省耕地减少情况,分析2000-2007年广东省耕地面积变化动向,如表2所示。
2000-2007年,广东省耕地面积减少了35.17万hm2。其中,农业结构调整减少27.59万hm2,占耕地减少总量的78.5%;建设用地占用5.78万hm2,占耕地减少总量的16.4%;生态退耕、灾毁和其他途径减少的耕地分别占1.3%,1.2%和3.3%。2000-2007年农业结构调整为耕地减少的主要原因。
2000年以来,政府通过对非农业建设用地的严格审批政策,控制建设用地的增长。同时,对非农建设用地占用耕地实行“先补后占”的政策,要求通过新增耕地来补偿因建设用地开发所占用的耕地[6]。2000-2007年,共新增耕地9.19万hm2。其中,来自耕地开发(如荒地开荒、围海造田等)的有4.35万hm2,占新增耕地面积的47.4%;来自农业结构调整的有2.36万hm2,占新增耕地面积的25.7%;通过复垦、整理及其他方式增加耕地面积为2.48万hm2,占新增耕地面积的27.0%。
对于耕地保护,政府政策所产生的影响是显著的。1997年,广东省出台耕地保护政策,在保障耕地总量不减少的情况下,有计划地增加耕地总量,通过盘活现有土地存量以及挖掘现有土地利用效率来满足建设开发用地需求。耕地保护政策的实施迅速遏制了耕地的减少,至2000年底,全省土地比上一年层增加了0.6%,即1.74万hm2。全省除深圳市、佛山市、肇庆市外,其余各市耕地面积均比同年年初有所增加。2000年,广东省土地政策发生重大的调整,广东省人民代表大会常务委员会于2000年1月8日公布《广东省实施<中华人民共和国土地管理法>办法》。该政策的实施使用地政策从以往的满足建设用地保障为主向保护耕地为主转变,建设用地侵占耕地情况迅速得到遏制。
表3是2000-2007年广东省市域耕地区位指数,反映了各市耕地资源随时间变化在空间上分布的变化。2000年,耕地区位指数高于全省的市有湛江、中山、阳江、汕头、茂名、揭阳、江门、汕尾、广州和佛山等10个市。至2007年,高于全省耕地区位指数的市下降至湛江、阳江、茂名、揭阳、江门、中山和汕尾等6个市。从耕地区位指数变化来看,明显降低的是广州、东莞、珠海、中山、佛山、汕头和潮州等市。由于全省耕地总量在下降,除了韶关、河源和梅州实际耕地面积增加外,其他各市耕地指数相对高于全省平均水平,主要是由于各市耕地减少幅度低于全省平均水平。从空间上来看,耕地区位指数减少幅度较大的区域主要集中在中部,即广州、珠海、佛山、东莞和中山等市。这与区域经济发展速度以及交通区位因素是有直接联系的。
2.2 基于地理分区的耕地资源时空变化分析
耕地资源的空间分布特征与地貌因素有着直接的关系。地表形态结构、海陆差异、山川起伏直接影响和控制着水分与热量的分配;地貌条件影响到土壤、植被以及生态系统的演变和发育,因此也直接影响将土地开发为耕地的适宜度。广东省地势北高南低,海陆兼备,山地丘陵分布相当广泛,地形地貌复杂,属于多轮回造山区,素有“七山一水两分田”之称。
根据《2007广东统计年鉴》中对广东省经济区域的划分,将广东省分为珠江三角洲9市、粤东(东翼)、粤西(西翼)、粤北(山区5市)4个地区。珠江三角洲9市包括广州、深圳、珠海、佛山、江门、东莞、中山、惠州和肇庆,区域面积5.47万km2;粤东指汕头、汕尾、潮州和揭阳,区域面积为1.57万km2;粤西指湛江、茂名和阳江,区域面积为1.57万km2;粤北指韶关、河源、梅州、清远和云浮,区域面积为7.71万km2。
根据地貌条件对农林业生产利用的影响研究[7],以广东省1:25万地形数据为数据源,利用ARCGIS软件对广东省地形条件(地势和坡度)分析,将海拔400m以下和坡度小于25°的地区划为耕地适宜区。全省耕地适宜区占行政面积的78.6%。粤东、粤西、粤北和珠三角4区耕地适宜区分别占个区域比重为86.1%,89.8%,65.4%和88.6%。从自然条件配置上看,适宜的耕地主要分布在粤西、粤东和珠三角平原地区。粤北地区地形条件不利于大面积耕作,适宜耕地区域相对较少。
表4为2000-2007年4区耕地资源区位指数,反映耕地在空间上的配置及其随时间的变化趋势。从表4看,现实的耕地资源分布与耕地自然配置不协调。从4区的耕地区位指数看,耕地资源主要集中在粤东和粤西,珠三角和粤东耕地逐年减少趋势明显。耕地主要集中在粤东和粤西,从地貌分析应当分布大量优质耕地的珠三角地区,耕地区位分布指数低于全省水平,并且逐渐下降。耕地总体分布不均,粤西和粤北耕地变化较小,粤东和珠三角耕地逐年减少,珠三角优质耕地被占用较多。
表5为2000-2007年4区耕地面积变化情况数据。其中,2000年粤西耕地总量最多,2007年粤北耕地总量最多。从耕地面积变化总量来看,珠三角耕地面积减少最多,为16.84hm2,占全省耕地减少总量的60.1%;粤东和粤西耕地面积减少量相对较少,分别占全省耕地减少总量的19.4%和17.7%。对4大区域耕地资源多年平均变化率计算,珠三角和粤东地区耕地减少速率最快,分别为-2.4%和-2.0%;粤西和粤北次之,分别为-0.6%和0.1%。
针对4区耕地变化,着重分析2000-2007年4大区域耕地减少的主要去向和增加耕地的主要来源,如表6和表7所示。
从表6可以看出,区域耕地减少的原因主要有农业结构调整、建设用地占用、生态退耕、灾毁及其他因素。根据《广东省实施<中华人民共和国土地管理法>办法》,各级人民政府在确保当地耕地保有量不低于土地利用总体规划确定的控制指标下可以有计划地进行农业内部结构调整。2000-2007年,珠三角地区耕地减少20.01万hm2。其中,农业结构调整减少的耕地有15.21万hm2,建设用地占用耕地3.76万hm2,二者分别占珠三角地区耕地减少总量的76.0%和18.8%。粤东和粤西地区耕地减少的主要途径是农业结构调整。粤北地区耕地减少总量较少,耕地减少去向中农业结构调整占60.1%,建设用地占用占26.8%,灾毁占10.1%。
“耕地补偿制度”要求非农建设占用的耕地必须通过其他方式补足与所占耕地的数量和质量相当的耕地。从表7可知,2000-2007年,通过开发、整理、复垦和农业结构调整增加耕地9.85万hm2。其中,耕地开发占47.9%,农业结构调整占24.6%,耕地整理占11.0%,复垦占6.7%,其他方式占9.9%。对比表6中各地“建设用地占用”与表7中增加耕地总量,说明了“耕地补偿制度”的有效实施,基本实行了耕地占补平衡。由表7发现,耕地开发是各区域增加耕地的主要方式,粤北山区对荒山、荒地开发的耕地占新增耕地的77.4%;粤西地区开发和农业结构调整分别占新增耕地的44.6%和43.1%;粤东地区通过开发和整理的耕地分别占新增耕地的47.0%和27.4%。珠三角地区采用多种方式增加耕地,其中农业结构调整和开发占主要部分。从耕地开发区域分布特点看,粤东、粤西和珠三角的沿海区域主要通过围海造田、荒滩开垦;内陆区域主要依靠农业结构调整、整理以及复垦增加;粤北山区主要通过对荒山和荒地进行开发增加耕地。
3 结论与讨论
3.1 关注耕地资源流向,加强农业结构调整监控
广东省耕地资源不足,且空间分布不均,优质耕地分布在珠三角、粤东和粤西平原地区。2000-2007年,因农业结构调整减少耕地27.59万hm2,占全省耕地减少总量的77.8%。珠三角农业结构调整总量最多,其余地区农业结构调整也是耕地减少的主要原因。尽管《广东省实施<中华人民共和国土地管理法>办法》中允许在土地利用确定的控制指标下进行农业结构内部调整,但2000年以来农业结构调整减少耕地幅度较大,并有增长的趋势,成为耕地减少的主要因素。从长远来看,这种发展趋势如果不加以控制势必会使耕地总量不断减少。从保障粮食安全的角度出发,保护耕地、科学合理和有计划地进行农业结构调整成为当前需要关注的问题,避免盲目性进行农业结构调整,导致不必要的耕地损失。
3.2 提高建设用地效率,加强非农业建设用地对耕地侵占控制
2000-2007年每年建设用地占用耕地量变化较小,但从远期来看,建设用地占用的耕地总量在不断加。耕地的有限性和耕地转变为建设用地的不可逆性,迫切要求加强非农业建设用地对耕地侵占的控制。因此,通过对闲置、烂尾和经济效益低的低效建设用地进行再规划和重建设,盘活土地存量,在空间上提高现有建设用地的用地效率,避免社会资源浪费,减少对耕地的占用[8]。
3.3 转变新增耕地途径,加强新增耕地质量监控
在“耕地占补平衡”政策下,建设用地占用耕地需要补偿相当于与所占耕地质和量相当的耕地。一般情况下,建设用地占用耕地大部分在地势平坦、交通便利的城市周围,这些耕地大多为优质耕地。在用地补偿的过程中,补偿耕地来源于荒地、荒山和围垦地较多,因此质量需要进一步核实把关。在2000-2007年新增耕地总量中(如表2所示),47.4%来自开发,25.7%来自农业结构调整。从变化趋势来看,来自新开发的耕地比重不断上升,2007年已经达到86.0%(如表2所示)。粤东和粤西地区主要通过围海造田开发耕地,通过开发新增耕地分别占本区新增耕地总量的47.0%和44.6%,但是大量围海造田的必然带来很多不利影响,如近海污染、生物量减退和海水倒灌等。粤北地区通过荒山和荒地开发新增耕地达到全区新增耕地总量的77.4%。由于自然原因,粤北山区耕地稀少,耕地资源区位指数较低,考虑到生态保护和水土保持等原因,粤北地区要避免盲目开发来增加耕地。从生态环保的角度看,对现有耕地的复垦和整理来增加耕地更可取。区域应当通过因地制宜的方式,调节好耕地于建设用地的平衡关系,严格按照地方土地利用规划有计划、有规划地发展。
摘要：根据广东省2000-2007年耕地面积统计数据,利用耕地资源变化率指数和耕地资源区位指数,结合广东省行政单元和地理分区,从时间和空间上分析区域耕地变化特征及原因。结果显示:2000-2007年广东省耕地总量逐年减少,全省以珠三角地区耕地面积减少最多,粤北耕地面积略有上升;全省耕地减少的主要原因为农业结构调整;“耕地占补平衡”政策使建设用地占用耕地的情况得到控制,被占耕地及时得到补偿,新增耕地主要来源于耕地开发;农业结构调整作为耕地减少的主要因素,其调整趋势在不断扩大,从耕地保护角度出发,农业结构调整尺度的合理性和科学性还有待进一步研究。
关键词：耕地资源,区位指数,时空变化,广东省
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凤城市耕地土壤pH值的时空变化 篇4
关键词：pH值；耕地土壤；分级；时空变化
中图分类号：S151.9 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2014）11-0003-03
pH值是土壤酸性强度的主要指标，它代表与土壤固相平衡的土壤溶液中的氢离子浓度的负对数，是土壤盐基状况的综合反映，对土壤的其它性质有重要影响。土壤中有机质的合成与分解，氮、磷等营养元素的转化和释放，微量元素的有效性，以及土壤保持养分的能力等都与土壤pH有关。为掌握凤城市耕地土壤pH值的变化趋势，对比分析1980年及2007年耕地土壤pH值变化情况，旨在为提高耕地地力提供参考。
1 1980年凤城市耕层土壤pH值统计分析
1.1 描述性统计分析
土壤pH值分级标准见表1。凤城市耕层土壤pH值分级及比例分析结果见表2。
全市第二次土壤普查时的耕层土壤pH值变化范围为5.5～7.9；从分级标准看，土壤pH值为中性的五级耕地面积最大，所占比例为71.74%；pH值为弱酸性的耕地所占比例不高，仅占28.26%。这说明第二次土壤普查时凤城市土壤pH值总体呈中性，比较适合作物生长。
1.2 行政区域统计分析
按照凤城市行政区域统计凤城市1980年耕地土壤pH值的分级情况，结果见表3。
从表3中可以看出：凤城市乡镇（区）的pH值主要集中在四级和五级，其他级别未见分布；四级弱酸性耕地在爱阳镇、边门镇、鸡冠山镇、赛马镇、通远堡镇有大面积分布，占本镇土地面积的40%左右，同时在白旗镇、宝山镇、大堡蒙古族乡等地也有少量分布；pH值为五级的耕地在白旗镇、宝山镇、草河经济管理区、东汤镇、凤山经济管理区、红旗镇、刘家河镇、四门子镇和沙里寨镇等地有大量分布，占本镇耕地面积的70%以上，且四门子镇的分布面积达到91.07%。
2 2007年凤城市耕层土壤pH值统计分析
2.1 描述性统计分析
2007年分析统计结果显示，凤城市耕层土壤pH值变化范围为5.11～6.55，平均值为5.72，各级别的面积及比例见表4。
从表4可知：土壤pH值为弱酸性的四级耕地最多，占耕地总面积的比例最大，为64.35%；其次是三级（酸性）地和五级地（中性），分别占耕地总面积的25.23%和10.42%。由此可见，凤城市耕地土壤pH值呈现弱酸性。
2.2 各乡镇（区）耕层土壤平均pH值统计
各乡镇（区）土壤pH值平均值统计结果（图1）显示：赛马镇的综合pH值水平最高，为6.17，处于中性水平；石城镇的综合pH值最低，仅为5.39，呈酸性，这与其所处地理位置和周围自然环境（地形坡度、灌排条件和土壤类型）有密切关系。
2.3 行政区域统计分析
2007年凤城市耕层土壤pH值的行政区域分布情况见表5。
由表5可知：土壤pH值级别最好的五级主要分布在凤山经济管理区、赛马镇和凤凰城经济管理区等地；大兴镇、弟兄山镇、红旗镇、青城子和通远堡镇等地的大面积耕地pH都处于弱酸性的四级；pH酸性的三级耕地主要分布在大堡蒙古族乡、石城子镇、白旗镇和边门镇等地。
3 凤城市耕层土壤pH值近25 a变化情况
分析统计近25年凤城市土壤pH值的变化情况，结果见表6及图2。
从1980年第二次土壤普查时期到2007年的近25 a间，pH处于酸性的三级耕地面积大幅度增加，总体增加了15 642.6 hm2，主要集中在白旗镇和边门镇；pH处于弱酸性和中性水平的四级和五级耕地面积大幅下降，主要集中在石城镇、边门镇等地。耕地土壤的这种酸化趋势与土壤的改良有密切关系，作物的连年种植和化肥的常年施用，尤其是生理酸性肥料和半腐熟有机肥料的大量施用，也是发生这一现象的主要原因。
耕地资源变化 篇5
1 甘肃省耕地资源数量变化
1.1 耕地资源数量变化
(1) 总量变化。随着人口不断增长, 工业化和城市化进程加速, 农业耕地资源非农化利用的趋势加剧, 甘肃省耕地数量持续减少。30年间, 全省耕地数量由1978年的3.56222×106 hm2减少到2007年的3.44899×106 hm2, 绝对量减少了1.1323×105 hm2, 年均递减1.09‰。
(2) 人均耕地数量变化。耕地面积不断减少的同时, 甘肃省人口却从1978年1870万人持续增加至2007年的2617.16万人, 导致人均耕地面积逐年减少, 耕地资源的稀缺性日益突出。1978-2007年, 甘肃省人均耕地面积从0.19 hm2下降到了0.1317hm2。
(3) 耕地空间分布的变化。由于自然条件、经济发展水平及人口增长速度的差异, 甘肃省14个市 (州) 耕地数量的空间分布变化也表现出很大的差异。可用相对变化率定量表示耕地利用的空间差异, [1]其公式为:Rid= (Kb-Ka×Ca) / (Cb-Ca×Ka) 。
式中:Ka, Kb分别为各市 (州) 研究初期及末期的耕地面积;Ca, Cb分别为全省研究初期及末期的耕地面积, 则全省耕地相对变化率为1, 若某市 (州) 的Rid>1, 表示其变化较全省大;反之则小, 如表1。据此可以将甘肃省耕地的变化区域划分为五: (1) 耕地数量急剧减少区。主要是平凉市; (2) 耕地数量快速减少区。包括兰州市、临夏州、陇南市、天水市和嘉峪关市。 (3) 耕地数量平稳减少区。包括庆阳市和定西市。 (4) 耕地数量缓慢减少区。包括武威市和白银市。 (5) 耕地数量增加区。包括酒泉、金昌及张掖三市。
1.2 耕地数量变化趋势分析
耕地面积的变化受到人口增长、经济发展水平等的制约, 故对甘肃省1978-2007年耕地面积变化 (Y) (公顷) 与人均GDP (X) (元/人) 数据进行相关分析, 结果表明, 两者之间相关系数为0.7205, 且随着人均GDP的增长, 耕地面积的减少呈减缓趋势。可据此建立方程:Y=3542003-35.78X+0.0026X2。
《甘肃省国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》指出, 到2010年全省生产总值达到3000亿元以上, 人均生产总值达到10000元以上, 以此测算, 2010年甘肃省耕地面积将为3.4442×106hm2, 相对于2007年将减少4.8×103 hm2。
2 甘肃省耕地资源质量变化
研究显示, 甘肃省耕地质量呈现逐年下降趋势。89.6%的耕地为中低产田, 面积约3.0465×1010 m 2。耕地土壤养分含量低, 土壤中有机质含量低于20g/kg的耕地面积占到82.5%, 平均含量仅为10g/kg。
造成甘肃省耕地质量下降的原因主要表现在以下三个方面:一是对耕地保护力度不够, 有些地方甚至是掠夺式经营, 使耕地超负荷应用, 不少地方对耕地的使用与保护存在“四重四轻”现象。二是水土流失严重。引起土壤物理、化学退化。据统计, 仅陇东、陇中黄土高原区每公顷山坡地年流失水750-1500 m3, 表土45-135 t, 不但导致耕地面积逐年减少, 土地肥力下降, 而且也将大量泥沙带入黄河, 成为母亲河的心腹之患。三是土壤污染严重。一方面, “白色污染”严重;同时, 全省农用化肥施用量2.6292×106t, 使用污水灌溉的土地面积接近3×104 hm2, 占全省灌溉面积的2.92%。土壤污染正威胁着耕地质量、食品安全、人们的身体健康和自然生态安全。
3 粮食安全的耕地保障
保证一定数量和质量的耕地资源是实现甘肃省粮食安全的关键。最小人均耕地面积 (Smin) (hm2/人) 给出了为保障一定区域粮食安全而需保护的耕地数量底线, [3]其计算公式为:
式中:β表示粮食自给率 (%) , Gr表示人均粮食需求量 (kg/人) , p表示粮食单产 (kg/hm2) , q表示粮食播种面积占总播种面积之比 (%) , k表示复种指数 (%) 。
将甘肃省相关数据代入上式, 可以计算出2007年甘肃省最小人均耕地面积是0.0757hm2/人, 根据有关预测, 取2010年粮食自给率为95%, 人均粮食需求量为380kg/人, 粮食单产3100kg/hm2, 粮食播种面积占总播种面积之比为60%, 复种指数为180%, 则2010年的最小人均耕地面积为0.1078hm2/人, 若记当年预计人口数为3131万人, 就意味着全省耕地面积要达到3.3758×106hm2才能保证甘肃省的粮食安全。以此预测结果与前述预测相较可见, 在不出现异常的情况下, 从总量上来看, 甘肃省的粮食安全问题短期内不会太大。但仍要未雨绸缪, 提前做好粮食安全保障措施, 以解决甘肃省粮食生产的结构失衡问题。
4 实现甘肃省粮食安全的对策建议
4.1 严格控制耕地资源数量, 稳定粮食播种面积
首先应采取有效措施, 严格控制非农业占地, 尤其是优质耕地, 建立基本农田保护区, 划定永久基本农田, 将耕地保护纳入法制轨道, 确保基本农田总量不减少、用途不改变、质量有提高。同时, 加强现有耕地的深度开发, 通过先进的农业科技、耕作制度、优质品种等, 提高耕地的利用效率, 相对增加播种面积。另外, 要通过不同渠道, 加强宣传和教育力度, 强化粮食安全意识, 提高全民保护耕地资源的责任感和紧迫感[1]。
4.2 加大耕地保护力度, 抑制耕地质量下降
要杜绝耕地利用过程中的掠夺式生产, 使其利用与休养并举;同时要改善农业生产条件, 加强水土保持与生态建设, 增强耕地抵抗自然灾害的能力, 防治水土流失;大力推广有机生态肥的施用, 减少化肥的施用量, 缩减耕地污染源, 逐步建立农田生态系统的良性循环。
4.3 把握各市州特点, 发挥区域生产优势
建议根据水土光热组合条件及耕作方式的不同, 在全省范围内适当调整种植结构, 将全省划分为四大特色产业区, 以实现农产品供给结构平衡: (1) 粮食主产区。可将河西走廊地区作为稳定的商品粮基地, 种植小麦、棉花、玉米、甜菜和瓜类等; (2) 粮油生产区。因河西地区土地资源有限, 可利用陇中及陇东地区耕地分布集中、土地垦殖指数高的优势, 种植一部分粮油作物。 (3) 亚热带作物种植区。陇南地区气候温暖湿润, 雨热条件较好, 宜药、宜果、宜茶、宜桑, 是甘肃惟一适宜发展亚热带作物种植的地区。 (4) 林牧业生产区。甘南高原和祁连山地一带可主要种植青稞、油菜、燕麦等饲料作物。
4.4 调节利益分配机制, 提高农民种粮积极性
应通过建立利益调节机制, 利用宏观调控手段缩小城乡差距, 加大农业补贴力度, 投资基本农田建设, 实现公平分配, 从根本上消除耕地流失的经济驱动力, 实现对耕地资源的有效保护。最终构建一个“供给稳定、储备充足、调控有力、运转高效的粮食安全保障体系”。
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耕地资源变化 篇6
耕地资源作为农业最主要的生产资料和农民最直接的劳动对象,是构成粮食综合生产能力的基本要素之一,是实现中国粮食安全的基础和保证[1]。我国是一个耕地资源相对短缺的国家,人均耕地占世界平均水平的l/3,以世界7%的耕地养活着世界22%的人口[2],人多地少的矛盾十分突出,而且耕地后备资源严重不足,大部分分布在水源缺乏或者水土流失、沙化、盐碱化严重的地区,生态情况十分脆弱,通过开发补充耕地的潜力十分有限。当前,我国正处于城市化快速发展时期,也决定了城市建设和扩张要侵占大部分耕地,在一定时期内,耕地数量还将经历一个减少的过程,有限的耕地资源正面临着来自经济发展等多方面需求的压力。
耕地保护是关系到我国粮食安全的重要问题。作为主要粮食生产基地的湖南省,保护耕地和确保粮食安全就更为重要,其粮食的供需平衡对区域和全国国民经济的可持续发展有着更为重要的意义[3]。本文以湖南省为例,充分利用历史统计资料,构建出影响湖南省耕地面积的影响因素,对各因素进行主成分分析,最后构建出影响湖南省耕地面积的线性回归方程,并对1997-2007年湖南省耕地面积进行拟合,效果较好,说明了该线性回归方程的合理性和科学性。
1 研究区概况
湖南省位于中国南方中部,居北纬24°39' ~ 30°08',东经108°47' ~ 114°15',是连接东部沿海省与西部内陆省的桥梁地带,全省土地面积为 2.118×107hm2。因大部分地区在洞庭湖之南,故名“湖南”,又以省内最大河流为湘江,而简称“湘”。 湖南东南西三面环山,中部、北部低平,形成向北开口的马蹄形盆地。境内山地约占总面积的50%,平原、盆地、丘陵和水面约占50%。湖南属大陆性中亚热带季风湿润气候区,年平均气温为16~ 18℃, 年平均日照1300-1800h,无霜期278-300d,年平均降雨量1200 ~ 1700mm,日照充足,雨量充沛,四季分明,适宜农业发展。2007年,湖南总人口数为6.81×107人,耕地面积为3.79×106hm2,粮食总产量为2.91×107kg。近年来,受诸多因素影响,湖南省耕地减少速度加快,粮食总产量波动较大。然而,粮食需求量却因人口的持续增长及人民生活水平的提高而刚性增长,粮食产需差距加大,存在粮食安全隐患。因此,粮食生产的稳定和持续发展是必须解决的现实问题[4]。本文充分利用实地调查资料和历史统计资料,对湖南省耕地面积变化的规律及其驱动因子进行了定量分析,初步预测了未来耕地面积变化趋势对粮食生产的影响。
2 耕地资源数量动态变化
1997-2007年期间,湖南省耕地总面积除了1999- 2000年呈增加的态势外,余下的9a总体上呈减少趋势。1997年人均耕地面积为0.0500hm2,1999年为0.0495hm2,两年间人平减少了0.0005hm2;2000年耕地面积又快速升高到3.9216×106hm2,人均耕地面积也升到0.0598hm2;此后,耕地总面积和人均耕地面积一直都呈减少趋势,2007年耕地面积为3.789×106hm2,人均耕地面积为0.0557hm2,见图1所示。
通过参考相关文献,发现湖南省耕地面积减少势头要慢于其它省。究其原因有以下两点:一是与1996年我国原国家土地局把保持耕地总量动态平衡作为土地管理工作的首要战略目标有关;二是湖南省作为全国的一个粮食大省, 省领导班子十分重视耕地保护,出台了一系列的相关政策和规定,激发了开发土地后备资源的积极性,使得湖南省耕地在一定程度上能够保持总量动态平衡。
3 湖南省耕地变化驱动力
3.1 耕地变化的趋动因子
依据多元统计分析方法的要求,应选择尽可能多的要素来进行因子分析。本文依据实地调查,并参照专家意见,从自然条件、人口状况、社会经济发展水平、农业发展水平和非农建设占地5类驱动要素中,选取了耕地面积(万hm2,Y)、第三产业产值(亿元,X1)、总人口数(万人,X2)、国内生产总值(亿元,X3)、农业机械总动力(万kW,X4)、粮食单产(kg/人,X5)、固定资产投资(亿元,X6)、支援农村生产支出及农业事业费(亿元,X7)、农林牧渔业劳动人口(万人,X8)、农作物播种面积(万hm2,X9)和造林面积(万hm2,X10)10个因子。考虑到资料的可靠性和连续性,选取1997-2007年的数据作为样本,构建影响湖南省耕地面积(Y)的驱动模型如下
Y=f(X1,X2,X3,……,X10)
根据构建的驱动因子体系,从湖南省统计年鉴(1998-2008)中收集相关统计数据,得到影响湖南省耕地面积的驱动因子数据表,见表1所示。
3.2 耕地动态变化驱动因子分析
在研究社会、经济领域等实际问题时,所涉及的指标之间往往存在一定程度的共线性,存在信息冗余,而冗余的信息对模型的拟合、预测性能和稳定性有极大的影响。在影响耕地面积的10个因子中,涉及到社会、经济和生态等多个方面,考虑到这些因素,本研究利用DPS6.55统计分析软件,对数据进行相关分析和主成分分析,结果见表2所示。
基于本研究所选取的因子,在信度为0.05时,相关系数临界值为0.6021;信度为0.01时,相关系数临界值达到了0.7348。表2中多数系数均通过了显著性检验,部分还达到了高度显著的水平,而X5,X10与其它几个因子相关性则不显著,这也说明了本研究进行主成分分析的来消除因子之间冗余的必要性。
主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标。如果特征值小于1,说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大,因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。在数据处理过程中发现,前2个成分的累积贡献率已达到91.8445%,对大多数指标已能给出充分的概括,完全符合分析要求,可以确定提出2个主成分,进一步得出主成分载荷矩阵,见表3所示。它是主成分与变量之间的相关系数,显示了变量在主成分中的相对重要性大小。
**显著在0.05水平,*显著在0.01水平。
由表3可知,X1,X2,X3,X4,X6,X7,X9与第1主成分、X5与第2主成分成正相关;X8与第1主成分、X10与第2主成分呈负相关。结合各变量的实际意义进行分析和整理,湖南省耕地数量变化的驱动力可以归纳为经济发展、资金投入因子和科技进步及退耕还林影响因子。
4 耕地动态变化影响因子分类
4.1 经济发展、资金投入和科技进步因子
第1主成分在第三产业产值、总人口数、国内生产总值、农业机械总动力、固定资产投资、支援农村生产支出及农业事业费、作物播种面积方面有较大的载荷,体现经济发展、资金投入和科技进步对耕地面积变化的作用。因此,本研究把这些因素定义为经济发展、资金投入和科技进步因子。1997年,湖南省GDP为2849.27亿元,2007年快速增长到9200亿元,平均增长率为12.44%,全社会固定资产投资在1997-2007年期间年均增长率为19.88%。此外,农业机械总动力、支援农村生产支出及农业事业费在此期间都有较大幅度增长,经济的快速发展有力地支撑了湖南省基本建设项目增加,城市范围日益扩展,表明非农建设步伐加快,这些非农建设用地占用了大量耕地。经济的发展、城市化进程的加快,为湖南省经济总产值的发展做出了巨大的贡献,同时为部分农村居民提供了非农工作岗位,带动了农村经济的发展。随着农民收入的提高,引起了农村的建房热,农村私人建房面积有所增加,住房水平得到了提高,但是牺牲了宝贵的耕地资源,使得湖南省耕地面积总量减少。根据因子得分矩阵(见表4所示),第1公因子得分函数为
F1=0.3612X1+0.3523X2+0.3609X3+0.3569X4-
0.1797X5+0.3571X6+0.3236X7-0.3605X8+
0.2849X9+0.1101X10
4.2 科技进步和政策驱动因子
第2主成分在粮食单产和退耕还林上有较大的载荷,而且退耕还林面积与耕地面积呈负相关,因此在研究中定义为科技进步和政策驱动影响因子。从我国农业发展的历程看,科技进步是粮食单产提高的重要影响因素。1997-2000年期间,不考虑天气和环境因素的影响,湖南省单产都稳定在5300kg/hm2以上,代表了中国粮食单产的最高水平(见图2所示)。同时,化肥的施用量也大幅度增长。1997年农业施用化肥为1.75×109kg, 2007年则增长到2.196×109kg。近十几年来,作物种子品质也有较大幅度的提高,尤其是湖南省的水稻杂交种子,代表了全国乃至全世界的最高水平。总之,农业科技的进步推动了湖南省农业的发展,使粮食单产能够稳定在5300kg/hm2以上,粮食单产的提高使得在耕地面积逐年减少的趋势下,粮食总产、人均粮食占有量反而有所提高。这使得农民开始尝试进行农业结构调整,逐步加大经济作物的比重,提高林牧渔业在农业中所占的比例。为了进一步保护环境,防止水土流失,湖南省在保证粮食总量的前提下,进一步加大保护环境的力度,对一些质量较低的耕地进行退耕还林、还草。新的土地利用方式和农林牧渔业多种经营更加协调的发展是农业向前发展的趋势,也是提高农民收入的保障。根据因子得分函数系数矩阵(如表4所示),第2主成分的得分函数为
F2=-0.0097X1-0.1039X2+0.0754X3-
0.0425X4+0.5601X5+0.1233X6+
0.1872X7+0.0582X8+0.4153X9-0.6647X10
5 耕地面积变化多元线性模型分析
为了更好地了解经济发展、资金投入和科技进步对湖南省耕地资源动态变化之间的数量关系,以耕地面积(Y)为因变量,以第三产业产值(X1)、总人口数(X2)、国内生产总值(X3)、农业机械总动力(X4)、粮食单产(X5)、固定资产投资(X6)、支援农村生产支出及农业事业费(X7)、农林牧渔业劳动人口(X8)、农作物播种面积(X9)和造林面积(X10)等10个因子为自变量,进行多元线性回归分析,它们之间的关系可用回归模型来表示。运用DPS统计分析软件计算出耕地面积与各驱动因子的回归模型,R2=0.9775。
Y=9394.87221-0.10372589768X1-
1.0043892655X2+0.026497019888X3+
0.3602129261X4+0.25722685700X5-
0.27706911116X7-1.0967887817X8-
2.8040065685X9-1.2289711659X10
进行线性回归时,观测值与拟合值见表5所示。误差很小,说明多个自变量和因变量之间确实存在着线性回归关系,而且拟合情况良好。
6 结论与讨论
1997-2007年,湖南省耕地面积总体上呈现出逐年递减的趋势,但1998-1999年出现反弹,耕地面积快速增加。通过相关分析、主成分分析并结合多元回归分析,定量诊断出湖南省耕地变化的驱动因子,分别归纳为经济发展因子、资金投入因子、科技进步和政策驱动因子4大类。这4大类因子长期影响着湖南省耕地面积变化,并在未来还将继续长期影响湖南省耕地面积的变化。其中,前3类因子使耕地面积逐年递减,而政策因子则对湖南省耕地面积变化起着双层作用:一方面表现在对耕地的强有力的保护,而且对耕地面积的增加起决定性作用,缓解社会经济发展和耕地面积减少的矛盾,但只有短期效应,不能根本扭转耕地面积减少的趋势;另一方面,政府为了保护生态环境,防止水土流失,实现农业的可持续发展,又强调退耕还林、还草,这在一定程度上又侵占了部分耕地,使耕地数量在总量上不断趋于减少。因此,湖南省要实现农业可持续发展必须加大耕地的保护力度,严格控制非农业建设占地的规模,提高建设用地的集约度,推动农业科技的进步,进一步提高粮食的单产。
鉴于资料有限,本研究只收集到1997-2007年影响湖南省耕地面积的部分资料,时间跨度比较小,因而得出的结论无可避免地具有一定的局限性。在今后的研究工作中,可以进一步收集各种土地利用类型面积的长序列资料,对湖南省长时间序列的土地利用格局做出分析。客观区分LUCC中自然与人文因素作用的份额,并通过调整土地利用格局,寻求区域可持续发展的土地资源高效利用途径[5]。
摘要：以湖南省为例,动态分析耕地资源数量变化,运用因子分析和主成分分析法构建湖南省耕地资源变化驱动因子体系,对影响区域耕地资源数量动态变化的自然、人口、社会经济发展水平、农业发展水平和非农建设用地等进行定量分析,揭示耕地变化的驱动机制。基于此,运用多元线性回归分析,构建了湖南省1997-2007年耕地变化回归模型,分析了各驱动影响因子对耕地资源数量变化的作用。结果表明,湖南省耕地变化的驱动因子分别为经济发展因子、资金投入因子、科技进步和政策驱动因子等4大类,且长期影响着湖南省耕地面积变化,并在未来还将继续影响。其中,前3类因子使耕地面积逐年递减,而政策因子则对湖南省耕地面积变化起着双层作用。
关键词：耕地变化,驱动因子,因子分析,主成分分析,湖南省
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耕地资源变化 篇7
云南地处我国西南边陲,位于21°9'—29°15' N、97°31'—106°12'E之间,属青藏高原南延部分,为云贵高原主体部分,境内地势起伏大,山地、高原、丘陵面积约占全省国土总面积的94% ,属典型的山区省份[2]。山地面积比重大给云南高原土地利用方式优化和耕地资源的可持续利用带来诸多困难与挑战[3],因此实现云南经济增长与耕地资源的协调可持续发展是其科学发展进程中必须解决的重大问题。本文采用VAR模型与脉冲响应函数方法,对2000年以来云南耕地资源变化与经济增长之间的动态响应关系进行计量研究,定量识别经济增长与耕地资源变化的关系,从而为实现区域人地关系协调发展提供科学依据[4]。
1 研究方法
1. 1 VAR 模型
向量自回归( VAR) 是基于数据统计性质建立模型,把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,常用于对相关时间序列的预测和随机扰动对变量系统的动态影响。VAR( P) 模型的数学表达式为:
式中,yt为m维内生变量向量,xt为d维外生变量向量; A1,A2,…,Ap和B1,B2,…,Br为待估计的参数矩阵,内生变量和外生变量分别有p阶和r阶滞后期; εt为随机扰动项,同一时刻的元素可彼此相关,但不能与自身滞后值和模型右边的变量相关[5]。该模型较少受既有理论的约束,可方便分析耕地资源与经济增长之间的长期动态响应,但由于运用VAR模型难以得到检验结果的经济涵义,因此经常使用脉冲响应函数来已建立的模型[6]。
1. 2 脉冲响应函数
脉冲响应函数( Impulse Response Function,IRF)用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响,是系统对其某一变量的一个冲击或扰动所做出的反应[7]。因为协整分析只说明变量间是否存在长期均衡关系,并没有表现出一个变量的变动对整个系统的扰动,以及各变量对这些扰动的综合反应。而脉冲响应函数分析就是在扰动项上加上一个标准差大小的冲击后,研究其对内生变量的当前值和未来值所带来的影响[8]。
1. 3 单位根检验
单位根检验是指检验序列中是否存在单位根,若序列中存在单位根则表明该序列不平稳,会使回归分析中存在伪回归。为了防止出现伪回归而造成结论无效,首先对序列进行平稳性检验。常用的单位根检验方法有ADF检验、PP检验、KPSS检验、ERS检验等。本研究拟采用ADF( Augment Dikey - Fuller) 检验法对相关数据进行单位根检验[9]。
2 数据来源与处理
研究的基础数据主要来源于2012年《中国统计年鉴》、《云南统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》、中国科学院资源环境科学数据中心等统计资料和相关网站。数据处理包括2000—2011年的人均GDP数据,均换算成2000年不变价GDP[10]。
3 实证分析
3. 1 耕地面积与人均 GDP 的时间变化特征
研究时段内( 2000—2011年) 云南省耕地面积呈“V”型变化态势,波动幅度较大,而人均GDP呈持续上升的趋势( 图1) 。2000—2004年云南省耕地面积减少了14. 12万hm2,年均减少了2.83万hm2,其间人均GDP共增加了2241元/人,平均每年 增加448. 4元/人。2004—2011年耕地面积出现持续增长,截止2011年共增加了17. 25万hm2,年均增加2. 16万hm2。同时,人均GDP继续增长,平均每年增加1531. 63元/人,年均增加数额比2000—2004年有较大提高,可见经济发展水平的不同阶段对耕地面积的影响不同。
3. 2 ADF 单位根检验结果
本研究借助Eviews7. 2软件,采用ADF( AugmentDikey - Fuller) 检验法对模型数据的原始序列平稳性进行单位根检验( 图2) ,具体检验结果见表1。由表1可知,在5% 的显著水平上,人均GDP的ADF统计量均小于临界值,即零假设( 时间序列非平稳) 被拒绝,Prob值也远小于0. 05; 在10% 的显著水平上,耕地资源的ADF统计量小于临界值,即零假设( 时间序列非平稳) 被拒绝,Prob值也远小于0. 1,说明耕地资源与人均GDP两个时间序列都是平稳的。
3. 3 VAR 模型的构建
最大滞后阶数的确定: 借助Eviews7. 2软件,我们对耕地资源与人均GDP进行了滞后阶数的判断,结果见表2。根据滞后阶数判断结果,0—3阶VAR模型LR、FPE、AIC、SC和HQ的值,以及带“* ”标记超过1 /2的准则[11],可将该VAR模型的滞后阶数定义为3阶滞后。
VAR模型估计结果: 通过运用Eviews7. 2软件,构建出如下VAR模型。其中,耕地资源与人均GDP方程的R2值分别为0. 998和0. 801,由此说明该向量回归模型方程具有较强的解释力,通过F检验,AIC与SC值的大小也符合模型要求,因此该模型在理论上成立,但还需要进一步进行模型平稳性的检验( 图2) 。由图2可知,VAR模型全部特征根均小于1( 最大特征根为0. 8597) ,在单位圆曲线之内,说明该模型是一个平稳系统,可以进行脉冲响应分析。综上所述,建立经济增长( 人均GDP,即GDP_p) 与耕地资源( Cul) 互动关系的VAR模型拟合情况良好,解释力强。GDP_p与Cul自回归向量方程分别为:
从以上的VAR估计模型可知,云南省现阶段经济增长与耕地资源变化之间及其内部存在以下几方面的关系: 由方程( 1) 可知,前第一期的经济增长对当期经济增长的影响为负,前第二期与前第三期的经济增长对当期经济影响为正,说明经济基础对促进经济发展的影响逐渐减弱,也说明经济基础对经济发展速度的影响较小; 前第一期耕地资源变化对经济增长的影响为负,前第二期的影响为正,前第三期的影响为负,说明耕地资源变化对经济增长的影响逐渐减弱。由方程( 2) 可知,前三期的经济增长对当期耕地资源变化的影响均为正,且影响程度逐渐增强,说明经济基础对耕地资源变化的影响逐渐明显; 前第一期耕地资源变化对当前耕地资源变化的影响为正,前第二期与前第三期耕地资源变化对当前耕地资源变化的影响均为负,说明耕地资源基础对耕地资源变化的影响逐渐加强,也说明耕地资源基础对耕地资源变化速度的影响较大。
脉冲响应函数分析: 基于以上分析结果,在VAR模型基础上,进一步用脉冲响应函数分析耕地面积变化与经济增长的动态响应。图3、图4是基于VAR模型和渐进法模拟的广义脉冲响应函数曲线。横轴代表响应函数的滞后期数,纵轴表示因变量对解释变量的响应程度,实线为脉冲响应函数的计算值,两侧的虚线为响应函数值加或减两倍标准差偏离带。同时将该模型冲击作用的滞后期设定为20期。
图3是经济增长的一个标准差的冲击引起的耕地面积变化的广义脉冲响应函数图。从图3可见,当本期给经济增长一个标准差的冲击后( 即人均GDP增加) ,首先给会给耕地数量带来负面影响,但从第二期之后响应值由负变为正,第三期正向响应到达最大,从第四期起呈现稳定、响应程度持续减弱的交互响应收敛现象。其背后的经济含义是: 人均GDP的增长在初期会以耕地资源的消耗为代价,但随着经济发展和技术水平的提高,向内涵式土地利用方向发展; 同时,随着经济水平的提高,会增加土地及耕地资源的投资,从而促进耕地资源的增加[12]。
图4是耕地面积一个标准差的冲击引起的经济增长变化的广义脉冲响应函数曲线图。从图4可知,当本期给耕地面积一个标准差的冲击后( 即耕地面积增加) ,首先会对经济增长产生负面影响,第二期时对经济增长产生较大正向响应,第三期时对经济增长产生较大负向响应,此后呈现正负响应交替出现,程度持续减弱的交互响应收敛现象。其背后的经济含义是: 耕地资源的增加在短期内会抑制人均GDP的增长,但随着经济的发展可以通过结构调整、经济增长方式转变等进行调整,发挥市场的资源配置作用,逐渐降低对耕地资源的依赖[13]。
4 结论
本文采用VAR模型与脉冲响应函数方法对耕地资源变化与经济增长之间的动态响应关系进行了计量研究,定量识别经济增长与耕地资源压力的关系。具体研究结果如下: 1人均GDP的增长在初期会以耕地资源的消耗为代价,但随着经济发展和技术水平的不断提高,耕地资源向内涵式土地利用方向发展; 同时,随着经济水平的不断提高,会增加土地及耕地资源的投资,从而促进耕地资源的增加。2耕地资源的增加在短期内会抑制人均GDP的增长,但随着经济的不断发展,可通过经济结构调整与经济增长方式转变等进行调整,发挥市场的资源配置作用,逐渐降低对耕地资源的依赖。
鉴于以上研究结论,我们认为: 一方面要注意解决好粮食问题生产与经济建设争地矛盾问题,提高经济效率可以节省耕地资源甚至开发整理出更多的耕地资源; 另一方面,要加强耕地资源保护力度,提高土地利用集约度,促进经济可持续发展。
摘要：采用VAR模型与脉冲响应函数方法对耕地资源与经济增长之间的动态响应关系进行计量研究,定量识别经济增长与耕地面积变化的关系。研究表明,经济增长与碳排放之间存在紧密的关系:一方面,经济增长在短期内会以耕地资源的消耗为代价,但长期来看,经济水平的提高会促进耕地资源的增加;另一方面,耕地资源的增加在短期内会抑制经济的增长,但长期来看,经济增长对耕地资源的依赖会逐渐降低,因此建议从提高经济效率与提高土地利用集约度等方面促进经济发展与耕地资源的协调。
耕地资源变化 篇8
1 研究区概况
兰州是甘肃省的省会, 位于祖国西部三大高原交汇处, 处在东经102°30"～104°30"、北纬35°5"～38°, 南北群山对峙, 东西黄河穿城而过, 蜿蜒百余里。城市依山傍水而建, 层峦叠嶂。兰州市现辖城关、七里河、西固、安宁、红古五区和永登、榆中、皋兰三县, 全市总面积1.31万km2, 其中市区面积1631.6km2。兰州属中温带大陆性气候, 冬无严寒、夏无酷暑, 气候温和, 市区海拔平均高度1520m, 年均气温11.2℃, 年均降水量327mm, 全年日照时数平均2446h, 无霜期180d以上。2009年全市户籍总人口323.59万人, 其中非农业人口202.77万人。2009年, 全市实现生产总值925.98亿元, 比上年增长10.8%, 其中第一、二、三产业增加值分别为30.55亿元、433.62亿元和461.82亿元。
然而兰州深居大陆腹地, 降雨量少, 时空不均;气象灾害频繁, 危害严重;植被覆盖度低, 黄土、泥石山地多, 生态环境极为脆弱, 目前已成为我国耕地退化、水土流失与荒漠化比较严重的地区。在这种情况下, 对区域耕地动态变化驱动力研究, 对兰州和类似的西部干旱地区的河谷盆地型城市有深远的现实意义。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
选择了1990-2010年耕地统计数据作为主要资料, 统计数据来源于《甘肃统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《兰州统计年鉴》等统计资料。
2.2 研究方法
耕地动态变化主要采用Excel统计分析, 驱动因子分析主要采用基于SPSS软件的主成分分析 (PCA) 方法。它可以把原来多个指标分为少数几个指标, 以获得影响土地变化的主要驱动力。耕地预测采用灰色系统GM (1, 1) 预测方法及软件对兰州市未来耕地面积进行预测。
3 耕地动态变化趋势分析
区域土地利用变化包括土地利用类型的面积变化、空间变化和质量变化。面积变化是首要变化, 通过分析耕地面积变化, 可了解耕地变化总的态势。
根据历年统计资料, 兰州市耕地面积从1990年的21.95333万hm2减少到2009年的20.96733万hm2, 20年间耕地净减少0.9860万hm2, 见表1。
根据图1可以看出, 耕地面积总体上呈现下降趋势, 可以分为四个阶段:第一阶段从1990～1993年耕地面积持续减少, 但减少趋于平缓, 3年间减少耕地606.6hm2;第二阶段从1993～1997年, 1993年到1995年耕地面积迅速减少, 2年间减少7520hm2。原因有二:一是这一时期农村大兴水利, 大量耕地被转化为水利设施;二是自然灾害, 同时农业生产要素价格上涨, 农民生产积极性受到打击, 导致一些耕地废弃和水土流失加剧。1995～1997年耕地面积增加, 2年间增加7060hm2。原因是甘肃省政府保护耕地政策与未利用地复垦增加耕地后备资源。第三阶段从1997～2001年耕地面积基本保持稳定, 即使有所下降, 幅度也很小。原因有二:一是自1997年开始, 甘肃省大力实施土地整理、土地复垦工程, 加大力度增加耕地后备资源;二是全省实施的产业结构调整, 使得一部分园地、林地、草地转为耕地。供给的增加导致耕地面积下降不是很明显。第四阶段从1998～2009年耕地持续减少, 10年间减少耕地7900hm2。兰州市耕地呈持续减少状态, 其原因:一是农业结构的调整, 种植结构随人们需求的变化而不断调整;二是经济发展导致建设项目增多, 占用了更多的耕地;三是生态退耕;四是因为自然灾害的发生, 导致一些耕地废弃和水土流失加剧[3]。
4 耕地变化的驱动力分析
影响耕地面积变化的因子错综复杂, 归纳起来有自然驱动因素和人文社会驱动因素两方面。从对耕地数量影响来看, 又可分为增加耕地的因素 (如开垦) 和减少耕地的因素 (城市化、基本建设、退耕还林还牧等) 两种。这些因素不仅与耕地面积之间存在着相关, 而且相互之间耦合关联。如果用单纯的相关分析, 则必然存在一定的误差。系统分析中的主成分分析可以将若干个自变量压缩成几个独立成分, 以此来减弱自变量之间的相互干扰[4]。因此, 主成分分析方法比较适合耕地变化驱动力分析。一般人类活动是主要影响因素, 自然因素具有相对稳定性, 并且通过对耕地面积变化趋势分析, 得知影响兰州耕地面积变化的主要因素是人文社会经济因素。
4.1 指标的选取
耕地面积和人文社会经济因素之间存在着紧密的相关关系。根据主成分分析方法的思路和要求, 以及兰州现有的社会经济资料, 选择1999～2010年系列资料作为基础数据 (1990～1998年耕地变化幅度比较大, 自然因素占主因。因此不进行分析) , 以Y耕地面积 (hm2) 为因变量, 选取15个影响因子, 分析社会经济因素对耕地变化的影响:总人口 (X1、万人) , 农业人口 (X2、万人) , GDP (X3、亿元) , 财政收入 (X4、亿元) , 工业总产值 (X5、亿元) , 全社会固定资产投资 (X6、亿元) , 粮食单产 (X7、kg) , 粮食总产量 (X8、万kg) , 城市化率 (X9、%) , 农村人均居住面积 (X10、m2) , 城市人均居住面积 (X11、m2) , 农村人均纯收入 (X12、元) , 农村机械总动力 (X13、万kW) , 货运量 (X14、万t) , 客运量 (X15、万人) , 见表1。
4.2 驱动力分析
根据主成分分析原始数据, 利用SPSS17.0软件对样本进行, 得出相关系数矩阵、特征值、主成分贡献率、累计贡献率与主成分载荷矩阵。
表3表明影响耕地变化的15个因子中存在着不同程度的相关性, 因子间存在较大的正负相关性, 说明进行主成分分析的比较性。
表4表明第一主成分、第二主成分的特征值均大于1, 且累计贡献率已达90.54%, 说明利用第一到第二主成分来表示选取的15个因子的组合是可行的。
由表4可以看出, 在第一主成分中X1、X3、X15、X14、X12、X5、X6、X9、X4、X11、X13、X10与主成分1有较大的相关性, 它们分别代表了总人口、GDP、客运量、货运量、农村人均纯收入、工业总产值、全社会固定资产投资、城市化率、财政收入、城市人均居住面积、农村机械总动力、农村人均居住面积。第二主成分与X8、X2有较大的正相关性, 代表的是粮食单产和农业人口, 反映了土地生产力及农业发展情况。因此, 兰州市耕地面积变化驱动因子可以归纳为经济发展因子、人口增长因子和农业科技因子。
4.3 因子分析
4.3.1 经济发展因子
经济发展是导致耕地资源减少的一个主要原因。1998～2009年兰州经济较快增长, 11年间GDP总量增长了3.4621倍, 财政收入增长了9.5167倍, 全社会固定资产投资总额增长了3.6389倍, 工业总产值增加了3.9982倍。经济发展使农民收入大幅度提高。1998～2009年, 兰州市农民人均纯收入由1923.66元增加到4001元, 增加了2.0799倍。农民生活水平的提高, 城中村改造政策的实施, 占用大量耕地。经济的发展也推动了交通业的发展。1998～2009年, 兰州的货运量由4749万t增加到7358.27万t, 客运量由1832万人增加到3373.04万人, 交通业的发展占用了大量耕地。随着兰州城市发展速度的加快, 特别是兰州高新技术开发区和兰州经济技术开发区的快速发展, 使城市、工矿、能源等建设用地不断扩大, 从而导致耕地数量减少[3]。
4.3.2 人口增长因子
人口增长是构成第一成分的另一个主要因子, 在一定程度上导致了耕地的快速减少。 1999年总人口为287.59万人, 2009年增加到323.59万人, 其中农业人口数量减少了9.79万人, 同期城市化率增长了5.6个百分点。人均耕地从1999年的0.0757hm2下降至0.0631 hm2, 人均下降了0.0126 hm2。兰州市城市居民和农村居民的人均居住面积不断增加, 11年间分别增加了7.35m2和4.16m2。这些增长的居住用地主要来自对耕地的占用。随着经济发展, 第三产业用地也在增加, 耕地面积继续减少, 这种情况使人地矛盾尖锐, 耕地的负荷加重。
4.3.3 农业科技因子
在第二主成分中, 粮食单产与其相关性最大, 为0.968。农业科技的进步是反映粮食单产的直接要素。兰州市粮食单产从1999年44.46万kg下降至38.79万kg, 每年粮食靠甘肃其他地区供应。2009年全市农业机械总动力达133.82万kW, 比1999年增长了1.38倍, 但粮食总量并未因农业技术水平的提高而大幅度增加, 原因是在比较经济利益下, 农民种植果树、蔬菜等经济作物要比种植粮食获取更大利润, 因此, 耕地面积进一步减少[5]。
4.3.4 政府政策因素
政策因素无法用某一指标定量描述, 因此, 在选择驱动力因子进行定量描述时没有将政策因素考虑进去, 然而耕地面积变化也深受国家和市政府宏观政策的影响和制约。政策因素对耕地的影响主要是通过颁布法律、法规, 制定社会、经济政策等手段实现的, 这类因素很难定量分析, 在这里仅作定性分析。随着土地利用问题的日益突出, 国家相继出台了《土地管理法》、《森林法》、《水土保持工作条例》等法律法规, 并开始实施严格的耕地保护制度, 对耕地利用产生了很大的影响, 特别是天然林保护工程以及退耕还林政策对耕地影响很大, 导致耕地减少[3]。
5 耕地面积的预测
耕地变化除受上述因素的影响之外, 还存在着诸多不确定的无法度量的经济政治因素。应用灰色系统理论对事物进行分析的前提, 就是要把研究对象当作一个系统进行处理。运用灰色系统理论对耕地变化分析, 在很多情况下较为合适。因此, 建立灰色系统理论模型对兰州市耕地面积进行预测。
5.1 灰色系统理论预测模型
灰色关联分析方法是对系统所包含的相互联系、相互影响、相互制约的因素之间关联程度进行定量比较的一种研究方法。从其实质反映各因素变化特性的数据序列所进行的几何比较。它可以克服统计相关分析的因素之间的关联程度相等的缺陷, 并能定量分析系统发展过程中因素之间的相对变化情况, 寻求在系统发展的过程中各因素之间的主次关系, 找出影响目标值的重要因素[6]。灰色预测就是通过原始数据的处理和灰色模型的建立, 发现、掌握系统发展规律, 对系统未来状态做出科学定理预测。
GM (1, 1) 灰色模型不直接利用原始数据, 而是通过累加生成灰色模式, 滤去原始数据中可能混入的随机量或其他噪声, 从上下波动的时间数列中寻找隐含规律。
1) 建立原始数据, 即X0=[x0 (1) , x0 (2) , …, x0 (n) ]。
2) 对该原始数据做一次累加生成处理, 得到一次累加生成许序列, 即X1=[x1 (1) , x1 (2) , …, x1 (n) ]。
3) 建立的GM (1, 1) 模型结构为:undefined。
这是一阶单变量的微分方程模型, 记参数列为undefined。
undefined
其中:undefined
4) GM (1, 1) 模型的时间函数为:
undefined
5.2 兰州耕地面积预测
以1999～2007年的耕地面积变更数据作为原始样本数据, 按照上文灰色系统预测方法与公式, 建立GM (1, 1) 预测模型, 利用《灰色系统理论及其应用》第三版配套建模软件 (南京航空航天大学刘思峰教授编著) [7]预测, 见表5。
根据灰色系统预测模型, 可得出兰州市2015年耕地面积预测值为208236.7hm2, 2020年耕地面积为206365.4hm2。灰色预测检验一般有残差检验、关联度检验和后验差检验。 首先采用绝对误差 (残差) 和相对误差进行检验, 1999～2009年预测值与数据之间的相对误差最大为1.07%, 相对误差的均值为0.43%<0.5%。其次, 进行灰色关联度检验, 得到r=0.65满足ρ=0.5是检验准则r>0.60。可见模型的精度较好。因此, 采用灰色系统理论预测兰州市耕地面积精度较高。
6 结论
从1999～2009年, 兰州市耕地面积逐年减少, 根据耕地动态变化驱动力分析, 自然因素中地形地貌影响较大, 而主要因素是社会经济因素。通过主成分分析, 把影响兰州市耕地变化的15个驱动因子, 归纳为经济发展、人口增长和农业科技三大因素。随着西部大开发政策的大力实施, 实行山川秀美工程以来, 以粮代赈的政策, 鼓励在不宜耕种的土地上退耕还林还草, 封山育林, 逐步调整农林牧用地结构, 使耕地面积减少, 而林草面积增加。现在鼓励城市发展, 提高城市化水平, 城中村改造工程的不断实施, 城市建设及城市规模有了很大发展, 城市用地不断增长。高速公路的建设、农村路网建设等增大了对耕地的需求, 使得耕地非农化现象日益严重[8]。
结合耕地面积的预测, 提出以下加强耕地保护的具体措施;树立耕地可持续利用发展观, 加强耕地保护意识, 确保经济社会发展与耕地资源可持续利用;完善有关耕地的法律、法规, 建立健全耕地资源保护制度, 严格控制耕地非农化规模, 确保耕地数量和质量总量动态平衡;控制人口过快增长, 协调人地关系, 实现人口与土地资源的协调发展;加大科技投入, 提高耕地质量水平, 提升土地生产力和经济效益[3]。
参考文献
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耕地资源变化 篇9
关键词：空间自相关；数据分析；人均耕地面积；四川省；空间格局
中图分类号： F323.211文献标志码： A文章编号：1002-1302（2015）09-0388-04
我国是人口大国，耕地后备资源不足，人均耕地面积不足世界水平的一半。随着经济的快速发展，城市化进程不断加快，人口不断增长，优质耕地被占用为城市建设用地，我国的耕地资源更加紧缺。城市用地扩张和耕地保护间的矛盾引起国内外学者的广泛关注[1]。许多学者运用经典统计分析方法对耕地面积变化进行不同视角的研究[2-4]，但是，由于空间依赖性的存在，该分析方法无法直接揭示与地理位置相关的空间数据关联和依赖性。于是，许多学者引入空间统计分析方法[5]，有学者对城市人口分布、城市商业和住宅地价及城镇化水平进行了空间自相关分析[6-8]，也有学者将地理空间分析方法引入到区域GDP等空间分布进行研究[9-10]，如华娟等运用空间自相关分析方法并结合GIS技术，对人均粮食占有量空间差异进行分析[11]。此外，越来越多的学者在地块用途转换、城镇建设用地分布及土地利用变化中进行多尺度空间自相关分析研究[12-14]。
人均耕地面积与其他地区的经济现象一样，区域间的人均耕地面积不是独立存在，而是存在扩散效应或极化效应[15]，脱离空间角度来分析研究区域人均耕地面积的问题是不全面、不科学的。四川省作为一个农业大省，对其人均耕地面积区域分布特征及空间关联性有待深入分析。本研究以四川省地级市为单位，基于空间自相关分析方法对四川省市域人均耕地面积的时空格局演变进行分析，以期为相关土地管理部门更好地制定具有针对性的耕地保护措施提供参考。
1研究区概况与数据处理
四川省位于我国西南腹地，97°21′～108°31′E，26°03′～34°19′N，辖21个市州，幅员面积为48.5万 hm2，耕地面积为401.07万hm2。川西为高原，川西南为山地，其余为四川盆地，四川地域辽阔，土壤类型丰富，平原、丘陵主要为水稻土、冲积土、紫色土等，由于复杂的地形和不同季风环流的交替影响，气候复杂多样，以亚热带季风气候为主，夏季高温多雨，冬季温暖湿润，这些都有利于四川全面发展农业生产[16]。
本研究数据来源于四川省统计年鉴，在收集四川省1998—2012年各个市州总人口、总耕地面积的基础上，利用ArcGis 10.1建立人均耕地面积的地理空间分布Shapefile格式数据，同时，运用Arcgis 10.1、Geoda空间自相关分析方法，分析人均耕地面积在空间位置上的相互依赖程度。
2研究方法
空间自相关（spatial autocorrelation）是反映一个区域单元上某种地理现象或某一属性值与邻近区域单元上同一现象或属性值相关程度大小的重要指标，是空间域中的值聚集程度的一种量度[13]，包括全局空间自相关（global spatial autocorrelation）和局部空间自相关（local spatial autocorrelation）。空间自相关的空间结构可以通过自相关图、方差图和周期图等结构函数来描述，考虑到相关系数（Morans I）的显著性水平可以对已标准化的自相关图进行不同方案间的对比研究[14]，且局部空间自相关能够揭示掩盖在全局空间自相关下反常的局部状况和小范围的局部不稳定性[5]。因此，采用全局Morans I统计量对1998—2012年四川省人均耕地面积进行全局尺度上的分析，利用空间关联的局部指标Morans I散点图和LISA聚类图进行局部尺度的分析。
2.1空间权重矩阵
空间权重矩阵是空间统计分析与经典统计分析的重要区别之一，是探索性空间数据分析（ESDA）的前提和基础[5]。为揭示研究对象间的空间联系，空间统计分析引入空间权重矩阵，通过定义一个二元对称空间权重矩阵W来表达n个位置空间区域的邻近关系，其具体形式
2.2全局空间自相关分析
全局Morans I指数是分布特征较合意的测度指标，其计算公式为：
式中：Ii为区域单元i的局部Morans I值；Xi为单元i的观测值；X为研究区内所有单元观测值的均值；Wij为空间权重；n为区域单元数。对j求和仅限于单元i的所有邻近单元。Ii的高值表示相似观测值的区域单元的空间集聚，低值说明不相似值的区域单元的空间集聚[19-21]。
局部空间自相关中散点图的4个象限按性质分为“HH”（第一象限）、“LH”（第二象限）、“LL”（第三象限）、“HL”（第四象限）。“HH”为热点区，“LL”为冷点区，落入这2个象限的空间单元存在较强的空间正相关；“HL”表示某一空间单元属性值较高，而周围单元较低，“LH”与之相反，落入这2个象限的空间单元存在较强的空间负相关[13，22-23]。为进一步揭示四川省市域人均耕地面积在局部尺度上的空间集聚程度，选用LISA聚类图和LISA 显著水平图来探测局部的空间自相关和空间差异。
3结果与分析
3.1人均耕地面积变化分析
研究结果表明，1998—2012年，四川省市域人均耕地面积占有量整体呈下降趋势，1998—2003年的下降幅度大于2003—2012年。由图1可见，1998、2003、2012年这3年中，雅安市的人均耕地面积下降幅度最大，降幅高达43.7%，其次是成都市、巴中市、阿坝州，降幅均大于30%，其他市域人均耕地面积都有不同程度减少，但相对降幅较小。
3.2人均耕地面积变化的空间分布规律分析
3.2.1全局空间自相关分析由图2可见，1998—2012年，四川省人均耕地面积Morans I值均大于0，四川省市域人均耕地面积在研究期内呈空间正相关，即人均耕地面积高或低的市，相对应和人均耕地面积高或低的市相邻近；人均耕地面积虽然呈现不同程度的聚集，但Morans I值均小于0.2，说明集聚程度并不高；1998—2003年，Morans I值呈下降趋势，且2001—2003年下降幅度最大，这是由于该期间阿坝州、甘孜州、雅安市深受退耕还林、还草政策的影响，而成都市、资阳市和绵阳市等盆地和丘陵地区城市建设加快，大量耕地被占用；2003—2012年Morans I值波动不大，基本趋于平稳，其中，2009年Morans I值有小幅上升，这说明四川省市域人均耕地面积空间差异有进一步扩大的趋势，与四川省内耕地减少的流向有着密切联系。为此，应因地制宜保护耕地，加大土地集约利用效率、实现土地资源的优化配置。
3.2.2局部空间自相关分析全局指标是用于探测整个研究区域的空间模式，局部指标是计算每一个空间单元与邻近单元就某一属性的相关程度[19]。全局指标有时会掩盖局部状态的不稳定性[24]，为进一步揭示四川省市域人均耕地面积在局部尺度上的空间集聚程度，运用Morans I散点图和LISA聚类图来可视化和探测局部的空间自相关和空间差异。
由图3可见，1998、2003、2012年3个年份，近1/2区域落入LL象限（冷点区），近1/4区域落入HH象限（热点区），剩余区域近1/4零星散落于LH象限和HL象限，且落入冷点区的区域数量远大于落入LH象限和HL象限的市域数量。这表明四川省市域人均耕地面积在局部范围内具有空间相关性，集聚格局较为显著，也反映出人均耕地面积空间分布存在异质性，呈局部空间的离散分布格局。
基于Geoda 10.0及ArcGis 10.1软件，在5%显著性水平上利用LISA集聚图对1998、2003、2012年散点图中表现出的局部区域空间分布格局进行统计分析。由图4可见，1998年HH型显著的区域有甘孜州和雅安市，属于高值集聚，HL型显著的区域仅有资阳市，具有较大空间差异性，即资阳市人均耕地面积高，周围区域人均耕地面积低，LL型显著的区域有自贡市和泸州市，属于低值集聚，空间差异较小，即人均耕地面积较低的市和人均耕地面积较低的市趋邻，不存在LH型；2003年HH型显著的区域仅有甘孜州，雅安市落入LH型显著区域，HL型显著的区域仅有眉山市，也不存在LL型显著区域，人均耕地面积空间分布异质性加强；2012年HH型、HL型显著区域与2003年相比未发生变化，仍不存在LL型显著区域，LH型显著区域新增攀枝花市，空间异质性变化趋于稳定。由此可知，虽然四川省市域人均耕地绝大部分呈局部空间正相关，但是显著区域很少，且呈正相关的区域主要是高值或与高值集聚的区域，主要分布于川西地区，而川东区域空间分布差异较大，与川西地处高原、地势平坦、地广人稀而川东地势起伏、人口密集、经济发达有关。1998—2012年LL型显著区域消失而新增雅安市、攀枝花市这2个LH型显著区域，说明空间异质性加强，这是因为雅安市实施退耕还林政策，耕地面积大为减小，导致人均耕地面积减少，而攀枝花市经济发展和城市化进程加快，耕地不断被占用，也导致人均耕地面积的下降。
4结论
基于1998—2012年四川省统计年鉴数据，对四川省21个市（州）人均耕地面积时空格局演变特征及其空间自相关性分析可知：（1）四川省市域人均耕地面积占有量总体呈下降的趋势，其中，下降幅度最大的区域为川西的雅安市和位于平原的成都市，其次为川东丘陵区巴中市和川西北高原的阿坝州。（2）四川省市域人均耕地面积总体上呈空间正相关，即人均耕地面积高或低的市相应地和人均耕地面积高或低的市趋于相邻；人均耕地面积空间集聚程度各异，总体空间集聚程度偏低；省内耕地流向差异是人均耕地面积空间差异逐年增大的重要原因之一，其中，甘孜州、阿坝州和雅安市受退耕还林、还草政策的影响，而盆地和丘陵地区受城市化进程加快占用大量耕地影响。因此，应以实现土地资源最优配置为目标，坚持因地制宜为原则保护耕地，提高土地节约集约利用效率。（3）Morans I散点图和LISA图中，落在LL象限和HH象限的市域数量远大于落在HL和LH象限市域数量。四川省市域人均耕地面积在局部范围内具有空间相关性，集聚格局
较为显著，同时也反映出人均耕地面积空间分布存在异质性，呈局部空间离散分布格局。（4）退耕还林、还草政策和城市化建设占用大量的耕地，导致人均耕地面积空间分布的显著型类型发生变化。雅安市由原来的HH型变为LH型，攀枝花市由不显著区域变成LH型，同时，LL型显著区域消失，说明人均耕地空间分布的异质性加强，更应切实关心耕地保护工作，做到“占补平衡”，在保护好耕地的同时更好、更快地发展经济，缩小地区间差距。
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张掖绿洲耕地变化及影响因素分析 篇10
关键词：张掖绿洲,耕地变化,影响因素
张掖市地处甘肃省西北部,河西走廊中段,位于东经97°20'～东经102°12'、北纬37°28'～北纬39°57'之间,东依武威市和金昌市,西连酒泉市和嘉峪关市,南与青海省北州相临,北越合黎山、龙首山与内蒙古自治区的额济纳旗和阿拉善右旗接壤,行政区划上辖山丹、民乐、临泽、高台、肃南裕固族自治县和甘州区5县1区,绿洲土地总面积4.1924万平方公里,占全省面积的9.2%。
一、耕地资源面积变化
张掖绿洲耕地资源面积变化搜集的数据来源主要是统计年鉴和地方志。统计年鉴中包括《甘肃统计年鉴》、《张掖地区统计年鉴》、《甘肃省情》(第二部)、《中国县(市)社会经济统计年鉴》、《中国分县农村经济统计概要》等;地方志有《张掖市志》、《高台县志》等。搜集的连贯性数据时段为新中国成立初到2001年的50多年,图1所示为张掖绿洲耕地资源的数量变化。
如图1所示,张掖绿洲耕地资源50多年来基本呈现不断增加的趋势,其变化可划分为几个阶段。第一阶段为快速增长期。在解放初十年间耕地面积发展迅速,1958年与1949年相比,全地区耕地面积扩大了1.31倍,并且在1958年出现了历史最高值(20.469333万公顷)。第二阶段为持续减少期。从1958年开始,本区耕地面积持续减少,到1963年下降到多年最低值(17.546万公顷),与1958年相比,减少了近14.3%。第三阶段为缓慢增加期。从1963年至20世纪70年代末,耕地面积缓慢增加,年均递增0.38%。第四阶段为稳定发展期。20世纪80年代后,全区耕地面积呈平稳发展态势,22年间最大变幅仅0.58%[1]。
张掖绿洲的人均耕地面积总体上呈减少趋势,但在不同时期有不同的变化。1949年～1954年为第一稳定期,人均耕地面积连续5年保持在0.285公顷左右,与同期迅速增加的耕地面积形成鲜明对比。这是因为新中国成立初几年,张掖绿洲恢复农业生产的同时,人口急剧增长,从而出现了耕地面积增长幅度很大,而人均耕地面积却未有明显变化的现象。1954年～1960年为急速变化期,这期间有2年人均耕地面积跌入波谷,呈“W”形状发展,6年中人均耕地面积增减变化频繁。1960年～1964年为第二稳定期,4年中人均耕地面积保持在0.265公顷左右,与第一稳定期相比,人均减少0.02公顷。从1964年开始,绿洲人均耕地面积逐年减少,减幅随着年代的推移不断下降,这反映出人口增长的幅度是不断减小的。
二、耕地资源质量变化
张掖绿洲地处干旱环境之中,耕地的形成和发展主要依靠灌溉。现代的高产稳产农田大多为人工灌淤土,它是在干旱地区灌溉条件下,经过人类长期灌溉、耕作、种植培肥形成的,其形成过程、形态特征及量化性质、耕作性能和生产性能等不同于自然条件下形成的土壤。通过灌溉淤积聚集的泥沙,可以使耕作土壤土层逐渐增厚,为营养物质的累积和土壤微生物的活动提供环境条件,它们为土壤腐殖质的形成起了重要作用,所以灌淤土的有机质一般比荒漠土高1倍～2倍[2]。20世纪90年代以来,绿洲及各组成部分的耕地面积基本上进入稳定发展时期,在数量上体现了占补平衡,但是每年因社会经济发展占用的耕地及新开垦的耕地在质量上却是有差异的。由于社会经济及人口发展的需要,各类建设用地,特别是城镇、工业、交通等建设用地呈现持续地上升趋势。受地理位置、能源、交通、市场、信息、经济技术等条件的制约,建设用地绝大部分集中于县乡政府所在地或靠近公路沿线,其中集镇和农村居民点建设用地占用的大都是城镇和村庄附近宝贵的高产、稳产农田。张掖绿洲地处我国西北内陆,气候干旱少雨,土壤质地较轻,养分易于分解而不容易积累,新开发的耕地虽然从数量上使耕地面积得到了补偿,但是未经过长期的浇灌、耕作,土壤的保水保肥性能不好,难以在短期内弥补原有耕地质量上的缺失。以临泽县为例[3],新开垦的耕地多分布于绿洲边缘地区、河流两岸滩地以及低覆盖草地中,尤其以开垦草地为最多。在草地、绿洲边缘以及河滩地等基础上新开垦的耕地,其土壤多为沙质化或是盐碱化,土壤肥力较差,抗御风险能力较低。若遇气候干旱、缺乏灌溉,极易减产而弃耕。这种脆弱的土壤生境,只要弃耕2年～3年就可能出现沙化。
三、影响因素分析
(一)自然因素分析
为分析自然因素对张掖绿洲耕地变化的影响,将耕地资源放置于该区域土地资源的背景环境中,从影响土地利用结构的因素入手,结合张掖绿洲地处西北内陆、气候干旱、降水稀少、蒸发强烈、没有灌溉就没有农业的特征,选取地形、热量、水分、土壤、植被和自然灾害六个因素来进行定性的分析。
第一,地形条件。
张掖绿洲的耕地主要分布在走廊平原区并沿灌溉渠系呈枝条状展开。不同的地表起伏(即相对高差),对耕地利用有很大影响。一般而言,洼地地势低、土壤粘重而排水不畅,岗地地势偏高易干旱,耕作不当易水土流失。另外,地势起伏微小的地形对农业生产也有很大影响。不同的地面坡度及坡面的坡向直接影响农业或者林牧用地的分布、水土流失状况和农田基本建设等。
第二,热量条件。
张掖绿洲由西北至东南的不同热量分布导致土地利用分化,并且有很大的差异。走廊中东段海拔1300米～1800米,光热资源丰富,种植业占绝对优势,发展为粮油、甜菜区,粮食作物以小麦为主,油料、糖料和蔬菜等作物所占比例不高。南部区海拔在1800米以上,气候冷凉,发展为沿山油、畜、粮区,农作物以夏粮为主,有春小麦、青稞、蚕豆和豌豆,秋粮马铃薯较多,经济作物主要是油菜。北部属荒漠和草原化荒漠地区,土壤含盐量高,主要为灰棕荒漠土和盐土,植被为荒漠和半荒漠草原,农林牧用地比重很小。
第三,水分条件。
张掖绿洲地处西北干旱内陆,农业主要依靠高山冰雪融化补给的河流引水灌溉,因而山区降水及其径流的多少,便成为农林牧业特别是农业发展的重要前提,开垦荒地的规模也取决于可利用水资源的多少,在保证必需的生态用水量后,“以水定地”是绿洲地区耕地发展的基本准则,水资源利用程度是该地区耕地资源变化的基本驱动力。
第四,土壤条件。
土壤对耕地的影响,主要蕴涵于土壤类型、肥力、理化性能和耕作性能等对农业生产的影响因素里。倘若人们耕作不当,会使土壤养分流失,土壤肥力和功能下降,甚至使土壤类型发生改变。由于地面水位的影响,在干湿交替明显地段,在排水不畅而地下水位高的情况下,极易引起土壤次生盐渍化现象。在千旱地区,由于风力作用强烈,易出现土壤沙化从而影响耕地发生变化。
第五,植被条件。
对于张掖绿洲耕地资源而言,外围植被防护体系的存在可以使其减免风沙灾害,保持稳定的面积,提供该地区人们生活所需的农产品。相反,绿洲农田周围的植被防护体系若遭到破坏,失去应有的保护功能,必然使耕地资源面临风沙掩埋的危险,导致其面积缩小,产出量降低。
第六,自然灾害。
自然界的急剧变化,特别是热、水、土等条件的剧变,会引起人类活动和土地利用条件的非正常化变化并产生不良后果。表现在农业用地方面,必然造成农作物减产和质量发生变化。张掖绿洲的自然灾害比较频繁而严重,首先是旱灾,其次是风沙危害,还有霜冻和干热风。自然灾害会直接或间接的影响耕地利用开发的程度和生产的布局。
(二)社会经济因素分析
耕地变化不仅受自然因素的制约,而且受社会经济因素的影响。在自然条件相对稳定的时段内,人口数量增长及人口地域空间分布的变化,经济结构调整和经济发展水平的变化,工业化和城市化的过程,交通运输的发展以及生物技术和工程技术的不断进步等都对耕地利用数量和结构变化起到巨大的推动作用[4]。
第一,人口因素是促使耕地开发利用的根本动力。
在一定的土地面积条件下,随着人口的增长速度不同,耕地面积也随之发生变化。如上所述,1949年～2001年张掖绿洲耕地面积经历了快速增长、持续减少、缓慢增加和稳定发展的四个时期,同时也一定程度地反映出该时段绿洲人口的发展变化趋势。人口因素对耕地利用的影响,主要体现在人口数量和人口分布状况两方面。总的来说,一个地区的人口越多,土地利用率和垦殖率一般就越高,人地关系的矛盾就越大。在同一地区,由于人口分配状况不同,也会对耕地利用造成很大影响。人口稠密区和人口稀疏区耕地利用方式和结果也是不一样的。
第二,经济结构对耕地变化的影响。
经济结构主要指产业结构,产业结构的变化引起土地资源在产业上的重新分配,从而导致土地利用结构的变化。如第一产业面积减少,会使第二、三产业面积增加,使土地利用结构由单一形式向多样化和专业化的方向发展。随着工业化的加速发展,城镇、工交用地将不断增加,交通条件的改善,对耕地利用产生很大影响。经济结构的变化,促使土地利用转型,也是耕地时空变化的影响因素之一。
第三,经济发展水平对耕地变化的影响。
经济发展水平通常是指按人口平均的国民生产总值或国民收入的多少。随着经济发展水平和人们生活水平的不断提高,对耕地利用状况也有明显的影响。如农民富裕后要求改善居住条件,会出现占地兴建新房的热潮。另外,由于经济的发展,为耕地的深度和广度开发利用提供了投资条件,促进了各类弃耕地的开发和中低产田的改造。同时,由于消费水平的提高,人们对食物结构的质量也有新的要求,从而促进优质、高产作物面积的扩大及畜牧业、水产养殖业和经济林果业的发展,使耕地面积受到不同程度的影响。
第四,生产、生物技术对耕地利用的影响。
就农业技术而言,包括土壤改良、耕作技术、栽培技术、良种培育推广、新复合肥料利用、牲畜饲养技术、农药和地膜等技术。1975年～1995年张掖绿洲耕地没有明显增加,但除满足本地区人口日益增长的需要外,更能将余粮外运,成为甘肃省重要的商品粮基地之一,这主要是农业技术发挥重大作用。生产、生物技术的进步可改变耕地利用的条件,提高耕地的利用效益,改善农村生态环境,它是解决人地关系矛盾的关键所在。
第五,制度政策、法律法规等对耕地利用变化的影响。
耕地作为农业生产最基本的资源,它是人们生产和生活活动的物质基础。国家必须有严格的制度和比较完善的政策和法律体系,约束耕地经营者的行为,以保证耕地资源的合理利用。如对《农业法》、《水土保持法》、《环境保护法》、《土地管理法》和《基本农田保护条例》等,加以贯彻执行,则可有效的为耕地合理有效利用提供前提和保证。
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