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    神木市永久基本農(nóng)田劃定影響因素分析

    2019-05-28 09:22:56高天毅
    農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2019年7期
    關(guān)鍵詞:灰色關(guān)聯(lián)度分析主成分分析

    高天毅

    摘 要:本文通過對基本農(nóng)田劃定與評價相關(guān)文獻進行參考歸納,選取耕地地類、自然等、利用等、經(jīng)濟等、坡度、面積、與公路距離、與城鎮(zhèn)距離、與農(nóng)村居民點距離、耕地圖斑形狀指數(shù)、耕地圖斑規(guī)整度11個指標,在神木市永久基本農(nóng)田成果基礎(chǔ)上,運用灰色關(guān)聯(lián)度模型和主成分分析方法分析各指標的影響程度。結(jié)果表明,圖斑面積、坡度、耕地類型、與農(nóng)村居民點距離對永久基本農(nóng)田劃定相關(guān)性最大;使用主成分分析,得到3個綜合因子,能夠為未來基本農(nóng)田保護和建設(shè)提供一定的指導(dǎo)意義。

    關(guān)鍵詞:永久基本農(nóng)田;土地評價;灰色關(guān)聯(lián)度分析;主成分分析;神木市

    中圖分類號:S-3 文獻標識碼:A

    DOI:10.19754/j.nyyjs.20190415007

    引言

    基本農(nóng)田是按照一定時期人口和社會經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)產(chǎn)品的需求,依據(jù)土地利用總體規(guī)劃確定的不得占用的耕地[1],而永久基本農(nóng)田是依據(jù)法律實行永久和特殊保護的基本農(nóng)田。劃定永久基本農(nóng)田是實施糧食安全戰(zhàn)略、推進農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、保障農(nóng)民利益的重要手段。劃定工作要依據(jù)當?shù)氐慕?jīng)濟社會發(fā)展對農(nóng)產(chǎn)品的需求預(yù)測,合理確定基本農(nóng)田數(shù)量,同時以農(nóng)用地分等定級成果為參考,確保劃定結(jié)果在數(shù)量和質(zhì)量上具有保證。永久基本農(nóng)田劃定要求耕地集中連片、生產(chǎn)設(shè)施配套、作物高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)、農(nóng)業(yè)生態(tài)良好。但在實際基本農(nóng)田劃定工作中在多地會出現(xiàn)劃定結(jié)果以次充好、以劣補優(yōu)、以遠代近等問題,因此,分析永久基本農(nóng)田劃定成果中不同因素產(chǎn)生的影響狀況是十分有意義的。

    國內(nèi)學(xué)者在基本農(nóng)田劃定與評價等方面做了大量的研究,如董秀茹等人為實現(xiàn)在基本農(nóng)田劃定中數(shù)量和質(zhì)量并重的目標,從耕地的自然條件和立地條件2方面出發(fā),選取耕地等別、坡地、道路通達度、水利設(shè)施狀況以及與相鄰?fù)恋乩妙愋偷倪m宜性等7個因素作為評價指標,建立一種土地評價為基礎(chǔ)的劃定方法,借助GIS技術(shù)劃定東港市基本農(nóng)田[2];錢鳳魁等人將LESA方法與農(nóng)用地分等成果相結(jié)合,建立評價體系,進行耕地質(zhì)量與立地條件評價分析,在此基礎(chǔ)上對凌源市進行基本農(nóng)田劃定[3];章詩捷在引入CLUE-S模型對上饒市廣豐區(qū)未來土地利用變化預(yù)測的基礎(chǔ)上,參考農(nóng)用地分等成果將優(yōu)質(zhì)耕地優(yōu)先劃入基本農(nóng)田,并對其連片性進行優(yōu)化調(diào)整,與規(guī)劃基本農(nóng)田進行對比分析[4];劉慧芳等人以物-場模型為基礎(chǔ),將基本農(nóng)田劃定產(chǎn)生的影響理解為基本農(nóng)田保護區(qū)劃定、基本農(nóng)田功能要素以及基本農(nóng)田保護區(qū)影響場3要素有機組合所形成的系統(tǒng)效應(yīng),并借鑒空間相互作用的引力模型,構(gòu)建包含基本農(nóng)田劃定適宜性、基本農(nóng)田功能要素協(xié)調(diào)性以及距離系數(shù)的基本農(nóng)田劃定合理性評價模型[5]。但是現(xiàn)有研究大多都是在對耕地或者基本農(nóng)田建立評價指標體系,對其進行評價分析,得出劃定或優(yōu)化布局后的結(jié)果。選取指標方式過于主觀,僅僅依據(jù)基本農(nóng)田劃定的目標、原則以及國外評價相關(guān)經(jīng)驗的借鑒等確定指標及計算方法。評價的目標和側(cè)重不同,評價的結(jié)果也會有偏差。

    本文通過對基本農(nóng)田劃定與評價相關(guān)文獻進行參考歸納,在以神木市永久基本農(nóng)田劃定實踐結(jié)果的基礎(chǔ)上,選取耕地地類、自然等、利用等、經(jīng)濟等、坡度、面積、與公路距離、與城鎮(zhèn)距離、與農(nóng)村居民點距離、耕地圖斑形狀指數(shù)、耕地圖斑規(guī)整度11個普遍使用的指標,利用灰色關(guān)聯(lián)度和主成分分析方法對評價指標進行驗證,分析各指標在實際劃定工作中的影響程度,以期為基本農(nóng)田劃定結(jié)果和評價指標體系的優(yōu)化提供理論基礎(chǔ)和方法支撐。

    1 研究區(qū)概況

    神木市隸屬陜西省,位于陜西省北部,秦晉蒙3?。▍^(qū))接壤地帶,國土面積達7635km2,是陜西省面積最大的縣。縣域西北部為風(fēng)沙草灘區(qū),地勢較為平坦,中部屬黃土丘陵溝壑區(qū),地形較為破碎,東南部為土石山區(qū),地面斜度較大,山大溝深,石多土薄,水土流失嚴重。神木市屬中溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候,春季干旱多風(fēng),夏季短促炎熱,秋季多雨集中,冬季寒冷漫長,多西北風(fēng),風(fēng)沙頻繁,無霜期短,日照豐富。神木市轄19個鎮(zhèn)(辦事處),326個行政村,縣域經(jīng)濟綜合競爭力居全國百強縣第21位、西北第1位。2014年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值達21億元,糧食產(chǎn)量22.2萬t,農(nóng)民人均純收入達到1.4萬元以上,農(nóng)業(yè)科技貢獻率達到56%。

    2 數(shù)據(jù)來源

    本文研究數(shù)據(jù)分為空間數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)。空間數(shù)據(jù)來源包括:行政區(qū)劃數(shù)據(jù)、神木市永久基本農(nóng)田數(shù)據(jù)、2014年神木市土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、土地利用總體規(guī)劃數(shù)據(jù)、坡度數(shù)據(jù)、農(nóng)用地分等成果等。統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來源于《2014年神木縣統(tǒng)計年鑒》和《2014年榆林市統(tǒng)計年鑒》。

    3 永久基本農(nóng)田劃定影響因素分析方法

    3.1 研究方法

    3.1.1 灰色關(guān)聯(lián)度模型

    灰色關(guān)聯(lián)度模型是用于定量分析因子之間相關(guān)程度的有效統(tǒng)計方法[6]?;舅枷雽儆趲缀翁幚淼姆懂牐鋵嵸|(zhì)是對反映各因子變化特性的數(shù)據(jù)序列所進行的幾何比較,根據(jù)序列幾何曲線的擬合相似程度來判斷各因子間的相關(guān)程度。從變化大小、方向、速度等的相對性方面來描述一個序列中因子間相對變化的情況,如果兩者相對一致,則兩者之間的相關(guān)性大,反之亦然。通過對關(guān)聯(lián)度的分析,可以看出各個因子對神木市永久基本農(nóng)田劃定的影響程度,從中發(fā)現(xiàn)主要的影響因素和指標?;疑P(guān)聯(lián)度分析具體步驟如下。

    3.1.1.1 確定比較序列和參考序列

    設(shè)評價對象數(shù)量為m個,評價指標數(shù)量為n個。

    式中,a為原始變量X的標準化變量(即每個原始變量減去樣本均數(shù)再除以樣本標準差);cij,i,j=1,…,m為線性組合系數(shù),被稱為因子載荷量,其大小及前面的正負號直接反映了主成分與相應(yīng)變量之間關(guān)系的密切程度和方向。主成分所反映的是所有樣本的總信息,信息量由Z1到Zm逐漸減少。第i個主成分的貢獻率為λi/m×100;λi為與第i個主成分對應(yīng)的特征值,可以通過特征方程R-λI=0進行求解,其中R為標準化變量的協(xié)方差矩陣(即相關(guān)矩陣),I為與相關(guān)矩陣同階的單位矩陣。由此可得,前P個主成分的累積貢獻率是(∑Pi=1λi/m)×100。在應(yīng)用時,一般取累計貢獻率為70%~85%或以上所對應(yīng)的前P個主成分即可。

    在研究復(fù)雜問題時,使用主成分分析方法,往往只需考慮少數(shù)幾個主成分就行,并且不會損失太多信息。這樣做更容易抓住主要矛盾,揭示事物內(nèi)部變量之間的規(guī)律,同時簡化問題,提高分析效率。

    3.2 確定研究單元

    考慮到土地利用規(guī)劃管理工作和耕地保護工作共同落實的基礎(chǔ)是永久基本農(nóng)田保護成果,以及神木市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取難易和成果的應(yīng)用度。本文選取在2014年神木市土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)中的耕地圖斑為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),將土地利用規(guī)劃數(shù)據(jù)中已規(guī)劃確定為建設(shè)用地的圖斑剔除,并疊加農(nóng)用地分等成果以及永久基本農(nóng)田數(shù)據(jù)成果,形成矢量耕地單元79456個。

    3.3 指標選取

    通過近年來對耕地綜合評價體系進行的大量研究:奉婷等人從耕地自然質(zhì)量、利用條件、空間形態(tài)和生態(tài)安全4個方面選取分析指標,構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評價指標體系[8];任艷敏等人選擇地形坡度、土壤侵蝕模數(shù)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值、地質(zhì)災(zāi)害率、連片度等與耕地生態(tài)質(zhì)量密切相關(guān)的指標來構(gòu)建耕地入選基本農(nóng)田評價的指標體系,其強調(diào)耕地生態(tài)質(zhì)量的重要性[9]。在前人研究的基礎(chǔ)之上,并結(jié)合神木市的實際情況,本文選取11個指標:耕地類型、自然等、利用等、經(jīng)濟等、坡度、面積、與公路距離、與城鎮(zhèn)距離、與農(nóng)村居民點距離、耕地斑塊形狀指數(shù)和田塊規(guī)整度,作為研究因子(詳見表1)。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 灰色關(guān)聯(lián)計算結(jié)果分析

    通過對研究單元各指標計算,并對各數(shù)據(jù)進行無量綱處理,再通過Matlab軟件編程求解獲得關(guān)聯(lián)度結(jié)果,如表2所示。

    由灰色關(guān)聯(lián)度值可知,指標排序為:X6>X5>X1>X9>X8>X3>X7>X2>X4>X11>X10。圖斑面積與永久基本農(nóng)田劃定的關(guān)聯(lián)度最大,關(guān)聯(lián)值達到0.706,說明當?shù)卦谶M行永久基本農(nóng)田劃定工作時,優(yōu)先將集中連片度高,面積較大的耕地劃入,保證農(nóng)業(yè)集約化生產(chǎn)的需求;坡度對永久基本農(nóng)田劃定也具有很大的影響程度,關(guān)聯(lián)度僅次于圖斑面積,關(guān)聯(lián)度值達到0.687,坡度越低越方便進行種植耕作;耕地類型關(guān)聯(lián)值為0.608,神木市耕地地類分為水澆地和旱地,水澆地較于旱地耕作條件優(yōu)越,更加有力于農(nóng)業(yè)耕種作業(yè),保障糧食生產(chǎn);與農(nóng)村居民點距離和城鎮(zhèn)距離的關(guān)聯(lián)度分別為0.594和0.582,兩者的相對影響程度基本一致,與農(nóng)村居民點距離較高,符合耕地耕作實際條件;利用等關(guān)聯(lián)度值為0.572,在劃定永久基本農(nóng)田時,對利用等較為重視,保證劃定的永久基本農(nóng)田平均利用等高于全市耕地平均利用等,符合工作實際;與公路距離的關(guān)聯(lián)度值為0.571,與城鎮(zhèn)距離和居民點距離相比最低,分析其原因,由于神木市中南部處于黃土高原丘陵溝壑區(qū),在交通的通達度方面不如地形平坦區(qū)域;自然等和經(jīng)濟等關(guān)聯(lián)度值分別為0.546和0.518,由于神木市耕地自然條件一般,對永久基本農(nóng)田劃定的影響程度稍?。桓貓D斑規(guī)整度和形狀指數(shù)對劃定的影響程度最小,原因在于黃土高原丘陵溝壑區(qū)地形破碎,對圖斑影響主要表現(xiàn)在圖斑邊界更復(fù)雜,耕地圖斑規(guī)整度和形狀指數(shù)較低。

    4.2 主成分分析

    由于所選取指標的計量單位不同,原始數(shù)據(jù)各因子間存在量綱和數(shù)量級不一致的現(xiàn)象,首先需要對原始數(shù)據(jù)進行正向化處理和標準化處理。使用SPSS19.0軟件中的標準差標準化方法,對數(shù)據(jù)進行標準化處理,以此消除量綱差異和數(shù)量級的影響。

    計算指標間相關(guān)系數(shù),得出兩兩指標間的相關(guān)系數(shù)矩陣,即計算原始指標之間的相關(guān)性,是否存在多重共線性現(xiàn)象,以此來判斷數(shù)據(jù)是否適合于因子分析。

    對相關(guān)系數(shù)矩陣進行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗統(tǒng)計,結(jié)果為0.741,說明指標體系的整體相關(guān)程度很高,Bartlett球形檢驗結(jié)果為P<0.0001,說明樣本數(shù)量足夠大。根據(jù)上述檢驗結(jié)果,認為適合進行主成分分析。

    通過分析直接計算得出主成分矩陣特征值和貢獻率、累計貢獻率以及主成分載荷矩陣。利用軟件對數(shù)據(jù)進行主成分分析,最終提取出3個主因子,各主因子Zi的特征值及貢獻率見表3,前3個成分的累積方差貢獻率為85.272%,說明用前3個成分作為新的評價因素可以用來反映神木市永久基本農(nóng)田劃定影響效果的信息數(shù)據(jù)可靠性在85%以上,由此提取這3個成分作為主成分進行分析,其因子載荷矩陣見表4。

    由表4可知,Z1在X1耕地類型、X2自然等、X3利用等、X4經(jīng)濟等、X5坡度5個因素的載荷量很大,這些指標主要表現(xiàn)農(nóng)業(yè)耕作生產(chǎn)條件方面對永久基本農(nóng)田劃定的影響;Z2在X10耕地圖斑形狀指數(shù)、X11耕地圖斑規(guī)整度載荷量很大,主要表現(xiàn)耕地景觀生態(tài)學(xué)方面對永久基本農(nóng)田劃定的影響;Z3在X6圖斑面積、X8城鎮(zhèn)距離、X7與公路距離載荷量很大,說明這3個因素能夠比較準確的反映主成分Z3的信息。提取的該3個主成分基本反映原全部指標的信息,因此可用這3個新變量來代替原來的11個影響因素。

    5 結(jié)論

    通過已有文獻的評價指標體系建立永久基本農(nóng)田劃定影響因素體系,采用灰色關(guān)聯(lián)度模型和主成分分析模型對神木市永久基本農(nóng)田劃定實際結(jié)果進行影響因素分析。主要的成果和結(jié)論如下:

    通過對11個指標與永久基本農(nóng)田劃定結(jié)果進行灰色關(guān)聯(lián)度分析和相關(guān)性排序表明,圖斑面積、坡度、耕地類型、與農(nóng)村居民點距離對永久基本農(nóng)田劃定相關(guān)性最大。

    使用主成分分析,得到3個綜合因子,3個主成分的累計方差貢獻率達到85%以上,由于每個主成分都是原始變量的線性組合,主成分之間沒有相關(guān)性,能夠通過這3個主成分分析得出更加準確更加清晰的結(jié)果。

    結(jié)果表明,在神木市未來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和永久基本農(nóng)田保護方面,應(yīng)當因地制宜,注重優(yōu)質(zhì)耕地的合理利用,減少耕地破碎化,加強集約利用強度和規(guī)模。加大對永久基本農(nóng)田投入和建設(shè),進一步提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率以及農(nóng)業(yè)機械化現(xiàn)代化生產(chǎn)水平,不斷推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進步和創(chuàng)新,逐步優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和保障農(nóng)民生產(chǎn)生活,提高農(nóng)民和政府對永久基本農(nóng)田利用和保護的積極性。

    參考文獻

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