基于主成分-聚類分析法的淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全評價研究

□何如海 陸雅雯 周 穎 李青松

[內(nèi)容提要]為了解淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個地級市土地生態(tài)安全狀況，找出影響其土地生態(tài)安全狀況影響因素。本文選用了18項(xiàng)指標(biāo)建立土地生態(tài)安全評價指標(biāo)體系，采用主成分分析法計(jì)算2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶面板數(shù)據(jù)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)值，同時使用聚類分析法對研究區(qū)域各地級市進(jìn)行土地生態(tài)安全等級劃分進(jìn)而深入研究。(1)2008-2017年，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全指數(shù)值呈現(xiàn)波動上升的狀態(tài)，各地級市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)也呈現(xiàn)出波動上升趨勢，但是區(qū)域間差異較大；(2)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各地級市土地生態(tài)安全狀況大都是由不安全到逐漸改善，2017年大部分地級市能夠達(dá)到Ⅲ等級，其中徐州市和揚(yáng)州市土地生態(tài)安全狀況排名最高，已經(jīng)達(dá)到安全等級?？傮w上研究區(qū)域土地生態(tài)安全狀況呈現(xiàn)出“由西向東安全程度逐漸增高”格局；(3)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個地級市在聚類分析中分為三類，第一類7個地級市研究期內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值多為負(fù)值，最高也沒有超過臨界值，第一類地級市和第三類地級市之間的差距比較大。

近年來，隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，人類社會對于土地的利用已經(jīng)不再是面朝黃土背朝天，更多是土地帶來的經(jīng)濟(jì)利益。但是土地資源盲目地開發(fā)利用一味追求經(jīng)濟(jì)利益，只會帶來愈來愈多的生態(tài)安全問題[1]。日益增加的土地生態(tài)安全問題若是不加以重視，將會對我們賴以生存的家園造成不可逆轉(zhuǎn)的破壞。因此，科學(xué)合理的土地利用對于土地資源實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展非常重要，而進(jìn)行土地生態(tài)安全狀況研究就是我們要面臨的第一個問題，其評價結(jié)果對于保持土地資源經(jīng)濟(jì)利用與生態(tài)保護(hù)的平衡提供了非常有價值的依據(jù)[2]。目前針對土地生態(tài)安全研究基本上是以省、市、縣為主，而對于具有較大發(fā)展?jié)摿Φ牧饔蛲恋厣鷳B(tài)安全的研究則較少[3]。

本文的研究區(qū)域是淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶，其發(fā)起建設(shè)的初心是經(jīng)濟(jì)與生態(tài)齊飛，所以如何在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時提升自身生態(tài)環(huán)境修復(fù)能力將是今后區(qū)域研究的重點(diǎn)。目前，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶已經(jīng)進(jìn)入了快速發(fā)展階段，土地生態(tài)安全格局處于一個不穩(wěn)定狀態(tài)[3]。本文所使用的主成分-聚類分析法是一個相對系統(tǒng)且全面的土地生態(tài)安全評價方法，科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯磕転閷砘春由鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)帶各個地級市和各個系統(tǒng)健康協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考和依據(jù)[4]。

一、研究區(qū)域概況與研究方法

(一)研究區(qū)概況

淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶地處長江流域和黃河流域之間，是我國未來國家發(fā)展戰(zhàn)略的重點(diǎn)區(qū)域，是繼長三角、珠三角、環(huán)渤海之后的第4個增長極[4]。區(qū)位生態(tài)系統(tǒng)相對穩(wěn)定，生物種類多樣，各類煤炭和礦產(chǎn)資源豐富，文化歷史源遠(yuǎn)流長，是我國中東部最具發(fā)展?jié)摿Φ牡貐^(qū)之一。截止2017年，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶年末常住總?cè)丝?.46億，區(qū)域生產(chǎn)總值達(dá)到6.75萬億元。

2014年11月，《淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃(2013—2030)研究報(bào)告》獲得中央政府批示[4]，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶的城市范圍也得到了最終確定。主要城市為沿淮三省的21個地級市和1個縣，包括安徽省的淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市、阜陽市、淮南市、滁州市、六安市8個市，江蘇省的徐州市、淮安市、鹽城市、揚(yáng)州市、泰州市、宿遷市的6個市以及河南省的平頂山市、漯河市、南陽市、商丘市、信陽市、周口市、駐馬店市、南陽市桐柏縣7個市1個縣?？紤]到研究區(qū)域的整體性和研究結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性，本文選取除去南陽市桐柏縣以外的21個地級市作為研究區(qū)域[4]。

(二)研究方法

1.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2017年)、《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2017年)、《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2017年)、各地級市2008—2017年統(tǒng)計(jì)公報(bào)、國研數(shù)據(jù)庫和EPS數(shù)據(jù)庫。

2.研究過程與方法

本研究對面板數(shù)據(jù)無量綱化后的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行主成分分析，從18個指標(biāo)中選用重要且相對獨(dú)立的少量綜合指標(biāo)進(jìn)行生態(tài)安全評價研究。多元線性回歸分析可以對主成分分析提取的主成分因子的影響程度進(jìn)行分析。聚類分析對研究區(qū)域21個地級市土地生態(tài)安全等級進(jìn)行層次劃分。

(1)主成分分析法

主成分分析法通過降維把存在顯著相關(guān)或者不相關(guān)關(guān)系的原始指標(biāo)重組為新的不存在相關(guān)性或者相關(guān)性較弱的綜合指標(biāo)，來描述代替原始指標(biāo)，提取出來的主成分使研究結(jié)果更具嚴(yán)謹(jǐn)性和合理性。主成分分析法將原始指標(biāo)體系中的相互交叉因素或者復(fù)雜因素簡化，總結(jié)成少量具有代表性的主成分因子，使其研究能更加科學(xué)合理有效地得到重要數(shù)據(jù)信息[5]。

(2)聚類分析法

在絕大部分的實(shí)證分析中，繁冗過多的研究對象往往容易使研究過程產(chǎn)生誤差，使其結(jié)果不嚴(yán)謹(jǐn)，但是聚類分析是基于原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行層次分析，能夠很好的從原始數(shù)據(jù)內(nèi)部找出數(shù)據(jù)的差異性并對研究對象之間的相似性進(jìn)行具體分析。聚類分析包括R型和Q型聚類，對樣本聚類稱Q型分類，對變量聚類稱R型聚類。本文使用的是研究區(qū)域21個地級市2008-2017年的面板數(shù)據(jù)，如果僅僅依靠主成分分析結(jié)果就對其土地生態(tài)安全進(jìn)行評價顯然是不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，區(qū)域之間是否存在差異以及區(qū)域之間存在著怎樣的差異要求我們對主成分分析結(jié)果進(jìn)一步研究，而聚類分析很好地彌補(bǔ)了這一缺陷，它能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在主成分分析結(jié)果中的問題。本文對以沿淮三省主成分分析結(jié)果為樣本進(jìn)行聚類，故采用Q型聚類法[5]。

二、土地生態(tài)安全評價

(一) 構(gòu)建土地生態(tài)安全評價指標(biāo)體系

構(gòu)建評價指標(biāo)體系是土地生態(tài)安全評價研究的第一步，科學(xué)合理的評價指標(biāo)體系能保障研究工作順利開展。通過對沿淮三省的人口、社會、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、土地資源實(shí)際狀況、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及數(shù)據(jù)完整準(zhǔn)確性等多個方面調(diào)查分析與綜合考慮，本文選取了18項(xiàng)能夠?qū)ρ芯繀^(qū)域土地生態(tài)安全狀況作出反映的影響因素[5]。這18個評價因子來自環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會的各個方面，趨向性并不一致，可分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)[6]。如下表1所示，對每個指標(biāo)趨向性均做出反映，限于篇幅不做具體分析。

(二)原始指標(biāo)無量綱化

1.z-score標(biāo)準(zhǔn)化

指標(biāo)數(shù)據(jù)之間存在相當(dāng)大的差異性，無法直接研究，需對原始數(shù)據(jù)量綱處理。統(tǒng)一的量綱增加文章研究的可信度以及嚴(yán)謹(jǐn)性。本文使用的是SPSS 24中主成分分析模塊以及考慮到指標(biāo)體系的特性，決定采用z-score標(biāo)準(zhǔn)化法對2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。

式中：Z為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值；x為某一具體數(shù)值，μ為平均數(shù)，σ為標(biāo)準(zhǔn)差。Z值的量代表著原始分?jǐn)?shù)和母體平均值之間的距離，是以標(biāo)準(zhǔn)差為單位計(jì)算。

表1 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況指標(biāo)

三、土地生態(tài)安全評價結(jié)果分析

(一) 指標(biāo)特征值與貢獻(xiàn)率確定

指標(biāo)特征值與貢獻(xiàn)率結(jié)果如下表2所示。結(jié)果顯示：提取出6個主成分因子，前6個主成分因子的初始方差貢獻(xiàn)率分別為31.088%、14.136%、10.010%、7.381%，6.656%，5.561%，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到74.832%，說明提取出來的6個主成分因子能夠涵蓋絕大部分的具有相關(guān)性的指標(biāo)體系信息，避免了指標(biāo)之間具有線性相關(guān)關(guān)系或者指標(biāo)與研究結(jié)果相關(guān)程度不高導(dǎo)致研究不準(zhǔn)確的問題。

(二)主成分分析法適宜性檢驗(yàn)

經(jīng)過z-score標(biāo)準(zhǔn)化后的面板數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS 24統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析處理需要做適宜性分析。主成分分析結(jié)果得到的相關(guān)信息可以直接作為原始數(shù)據(jù)是否適合因子分析的判斷標(biāo)準(zhǔn)。SPSS輸出結(jié)果如表3顯示：相關(guān)系數(shù)矩陣中絕對值大于0.3的系數(shù)個數(shù)超過60%；KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為0.668(常用的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)為0.7)，說明指標(biāo)體系之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，適合做因子分析[7]；巴特利特球形度檢驗(yàn)顯著性為0.000，說明原始數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布總體，具有進(jìn)一步研究分析的價值。

表2 各主成分的總方差解釋和方差貢獻(xiàn)率

表3 KMO和巴特利特檢驗(yàn)

(三)主成分因子的確定

主成分因子的確定如表4所示，其中 F1、F2、F3、F4、F5、F6分別表示實(shí)證研究結(jié)果提取的第1、2、3、4、5、6個主成分。由表4可以知道F1在城鎮(zhèn)化率上的載荷量比較高，可以將其定義為城鎮(zhèn)化因子；F2在化肥施用量、建成區(qū)面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)增加值比重上的載荷量比較大，這些變量中地區(qū)生產(chǎn)總值表現(xiàn)出來的作用要更加明顯，體現(xiàn)的是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此將其定義為經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量因子[7]；F3只在節(jié)能環(huán)保支出上的載荷量比較大，可以將其定義為節(jié)能環(huán)保政策因子；F4在經(jīng)濟(jì)密度、人均擁有道路面積、工業(yè)固體廢物綜合利用率、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力上的載荷量比較大，其中人均擁有道路面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力占據(jù)了明顯的優(yōu)勢，這些指標(biāo)從側(cè)面反映了土地集約利用程度，可以將其定義為土地利用結(jié)構(gòu)因子[7]；F5在建成區(qū)綠化覆蓋率、人均日生活用水量、工業(yè)固體廢物綜合利用率、單位播種面積糧食產(chǎn)量、人均日生活用水量上的載荷量比較大，這些指標(biāo)都反映了生態(tài)環(huán)境狀況，因此可以將其定義為生態(tài)環(huán)境狀態(tài)因子[7]；F6在城市人口密度、人口自然增長率、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入上的載荷量比較大，人口發(fā)展水平在這三個指標(biāo)中都表現(xiàn)出非常重要的作用，說明的是人的因素對于土地生態(tài)安全的影響，因此可以將其定義為人口發(fā)展?fàn)顟B(tài)因子。該評價指標(biāo)體系綜合十八個指標(biāo)全面反映了F1、F2、F3、F4、F5、F6以及土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F七個方面的信息，能夠有效地對淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況作出評價。

表4 成分得分系數(shù)矩陣

(四)主成分結(jié)果分析

1.確定各地級市土地生態(tài)安全狀況綜合指數(shù)

本研究運(yùn)用主成分分析法是在指標(biāo)信息量在保持完整的前提下，將土地生態(tài)安全評價指標(biāo)體系中多個指標(biāo)降維成可以涵蓋18個指標(biāo)信息的6個綜合指標(biāo)，即主成分因子F1、F2、F3、F4、F5、F6。這6個主成分因子的方差貢獻(xiàn)率占其總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重可以計(jì)算得到2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值[7]：

F=(31.088/74.832)×F1+(14.136/74.832)×F2+(10.010/74.832)×F3+(7.381/74.832)×F4+(6.656/74.832)×F5+(5.561/74.832)×F6。

如表5列舉出了2008和2017年各個地級市土地生態(tài)安全狀況綜合指數(shù)F值來判斷淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況。

表5 2008和2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各市土地生態(tài)安全綜合值

2.確定評價標(biāo)準(zhǔn)

通過參考和綜合淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各個地級市關(guān)于土地生態(tài)安全的評價標(biāo)準(zhǔn)以及研究結(jié)果所示的實(shí)際數(shù)據(jù)[1][2][5][14][16]，本研究制定符合研究區(qū)域的評價標(biāo)準(zhǔn)如表6所示。土地生態(tài)安全評價標(biāo)準(zhǔn)可以分為四個等級：Ⅳ等級(F值小于0)代表土地生態(tài)安全狀況為極不安全；Ⅲ等級(F值在0-0.5之間)代表較不安全；Ⅱ等級(F值在0.5-1之間)代表臨界安全；Ⅰ等級(F值大于1)代表安全狀態(tài)。如表5所示，本研究按照評價標(biāo)準(zhǔn)對2008和2017兩個年度21個地級市土地生態(tài)安全等級進(jìn)行了劃分。2008年，研究區(qū)域有18個地級市F值小于0處于極不安全狀態(tài)，只有徐州市、揚(yáng)州市和蚌埠市處于較不安全狀態(tài)。2017年，商丘市的F值為-0.17，土地生態(tài)安全狀況是極不安全狀態(tài)，徐州和揚(yáng)州F值大于1，達(dá)到安全等級。而另外16個地級市則上升至較不安全狀態(tài)和臨界安全狀態(tài)[8]。

通過2008-2017年六個主成分因子的值以及土地生態(tài)安全綜合指標(biāo)F值得出結(jié)論：2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全綜合指標(biāo)F值呈波動上升趨勢。2017年大部分地級市能夠達(dá)到Ⅲ等級，部分地級市達(dá)到Ⅱ等級，甚至能夠達(dá)到Ⅰ等級?？傮w上來說，研究區(qū)域土地生態(tài)安全狀況呈不斷改善狀態(tài)。

表6 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全評判標(biāo)準(zhǔn)值

3.以省域視角分析

本文將沿淮三省的土地生態(tài)綜合指數(shù)F值分別用三個折現(xiàn)圖展現(xiàn)出來(如圖1、圖2、圖3)，使主成分分析結(jié)果可以得到更清晰和更好的表達(dá)?？梢钥闯鲅鼗慈≡谘芯科趦?nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值都是呈波動上升趨勢的，江蘇省各地級市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)在研究期內(nèi)是顯著的波動上升趨勢，安徽省各地級市上升速度較江蘇省慢，河南省的波動上升趨勢起點(diǎn)低且最為不穩(wěn)定。主要原因是：江蘇省南部地級市優(yōu)越的交通條件，豐富的湖域資源以及強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力在省內(nèi)乃至全國范圍內(nèi)都處于領(lǐng)先地位，其在生態(tài)環(huán)境治理方面的大量資金投入是F值始終呈現(xiàn)高值的重要原因[9]。

圖1 2008-2017年江蘇省土地生態(tài)綜合指數(shù)趨勢圖圖2 2008-2017年河南省土地生態(tài)綜合指數(shù)趨勢圖

圖3 2008-2017年安徽省土地生態(tài)綜合指數(shù)趨勢圖

4.以市域視角分析

2008-2017年，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)綜合指數(shù)F值波動增加。研究期間內(nèi)淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全等級跨度較大，說明其土地生態(tài)安全狀況發(fā)生了顯著變化。2008年，安徽省有七個地級市土地生態(tài)安全等級是Ⅳ(極不安全)，只有蚌埠市是Ⅲ等級(較不安全)的，而江蘇省只有徐州和揚(yáng)州的等級是Ⅲ，其余的是Ⅳ等級；河南省7個地級市都是Ⅳ等級；2017年，安徽省除了淮北市仍然是Ⅳ等級，其余都達(dá)到了Ⅲ等級及以上，蚌埠市和阜陽市甚至已經(jīng)達(dá)到了Ⅱ等級(臨界安全)；而江蘇省的優(yōu)勢也要更加明顯些，六個地級市全部達(dá)到了Ⅰ等級(安全)，揚(yáng)州市和徐州市依舊領(lǐng)跑研究區(qū)域其它地級市。河南省七個地級市始終落后于安徽省和江蘇省各地級市，漯河市和商丘市研究期內(nèi)都是極不安全等級，只有周口市處于Ⅱ等級臨界安全。

從2008年到2017年，各地級市土地生態(tài)安全狀況基本上都是由不安全到逐漸改善,總體向好的方向發(fā)展，2017年大部分地級市能夠達(dá)到Ⅲ等級，其中徐州和揚(yáng)州兩地級市F值排名最高，達(dá)到安全等級。另一方面，由圖1、圖2、圖3折現(xiàn)圖可以看出沿淮三省各地級市在研究期內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)都是波動增加的，但是區(qū)域間差異較為明顯。江蘇省各地級市土地生態(tài)安全指數(shù)要明顯高于安徽省和河南省，河南省的漯河市和商丘市以及安徽省的淮北市在研究期內(nèi)的土地生態(tài)安全狀況排名最低，改善程度不明顯。

由圖4看出，排名等級最高的徐州市和揚(yáng)州市分別處于在東北部和東南部；Ⅱ等級地級市由西向東均有分布，越往東部城市聚集程度越高；Ⅲ等級地級市大部分都位于西部和南部；Ⅳ等級地級市位于西北部。結(jié)論：從地形上來看，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況大體上呈現(xiàn)出“由西向東安全程度逐漸增高”格局。

圖4 2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶各地級市土地生態(tài)安全等級分布圖

(五)土地生態(tài)安全狀況主導(dǎo)因子識別

將提取的6個主成分因子作為解釋變量進(jìn)行多元線性回歸分析。SPSS 24分析結(jié)果顯示：F檢驗(yàn)顯著性概率p為0.000,低于顯著水平(a=0.025)。6個主成分因子的偏回歸系數(shù)矩陣結(jié)果顯示：由主成分分析結(jié)果提取的六個因子都具有較強(qiáng)的顯著性，說明六個因子可以很好地解釋淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況。其中各影響因子的影響程度排序?yàn)椋阂蜃?>因子2>因子3>因子4>因子5>因子6。研究期內(nèi)，城鎮(zhèn)化水平對土地生態(tài)安全狀況的影響最大，其次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，城鎮(zhèn)化水平的提高也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的一方面體現(xiàn)。當(dāng)土地生態(tài)環(huán)境遭到破壞達(dá)到一定程度且超過自身恢復(fù)能力時，適當(dāng)?shù)娜藶楦深A(yù)和土地生態(tài)保護(hù)措施對土地生態(tài)系統(tǒng)影響效果顯著。所以各城市應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r嚴(yán)格控制對土地生態(tài)系統(tǒng)的破壞活動，積極采取措施提高土地生產(chǎn)能力，改善土地生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)能力，以提高淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地資源可持續(xù)利用能力[10]。

(六)聚類分析

聚類分析作為一種重要的數(shù)據(jù)研究挖掘方式，已經(jīng)成為各個學(xué)術(shù)領(lǐng)域廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)實(shí)證分析工具[11]。本研究運(yùn)用SPSS 24中的聚類分析方法，以2008-2017年淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21個地級市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值作為聚類分析的輸入，得到表7平均連接(組間)表和圖5平均連接(組間)譜系圖如下。

表7 平均連接(組間)表

圖5 淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶平均連接(組間)譜系圖

聚類分析結(jié)果顯示：首先，研究區(qū)域21個地級市被分成了三類，第一類包含7個城市屬于生態(tài)安全脆弱區(qū)，分別是漯河市、商丘市、淮北市、平頂山市、淮南市、六安市和宿州市；第二類包含了12個地級市屬于生態(tài)安全待改善區(qū)[1]，分別是信陽市、滁州市、亳州市、南陽市、駐馬店市、阜陽市、周口市、宿遷市、蚌埠市、淮安市、鹽城市和泰州市；第三類包含兩個城市屬于生態(tài)安全良好區(qū)，分別是揚(yáng)州市和徐州市。第二，聚類分析得到的結(jié)果與主成分分析結(jié)果高度一致。主成分分析結(jié)果中2017年F值大于1的城市只有揚(yáng)州市和徐州市，同時研究期內(nèi)的F值始終為正值，排名始終較高，土地生態(tài)安全狀況較好。主成分分析結(jié)果里第二類和第三類地級市土地生態(tài)安全指數(shù)排序也與聚類分析結(jié)果完全相符，因此本研究具有較高的科學(xué)性和合理性。第三，從沿淮三省的實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來看，江蘇省經(jīng)濟(jì)水平于研究區(qū)域乃至全國都處于領(lǐng)先地位，其土地集約節(jié)約利用程度和節(jié)能環(huán)保資金投入相對較高，生態(tài)環(huán)境變化較好[13]。而安徽省和河南省近幾年主要重心在經(jīng)濟(jì)建設(shè)上，土地資源深度開發(fā)利用導(dǎo)致的土地生態(tài)安全問題也是其F值低的原因之一。最后，本文的實(shí)證研究結(jié)果不僅與各地級市的實(shí)際情況一致，也與已經(jīng)發(fā)表的各省市的學(xué)術(shù)論文所得出的科學(xué)結(jié)論高度一致，因此本研究的結(jié)果科學(xué)合理，具有參考價值。

第一類。第一類生態(tài)安全脆弱區(qū)有7地級市，包括河南省3個地級市和安徽省4個地級市。由主成分分析結(jié)果可以知道，河南省和安徽省六個主成分因子數(shù)值普遍低于總體平均水平，其中河南省F6的得分要高于安徽省，說明研究結(jié)果是與現(xiàn)實(shí)情況是高度吻合的。河南省是我國第一人口大省，人多地少的矛盾造成了巨大的土地壓力[13]，所以如何過上高質(zhì)量生活的同時減少土地生態(tài)安全問題對于河南省來說是一個長期又艱巨的問題。但是河南省F2值卻要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于安徽省，河南省雖然經(jīng)濟(jì)總量高，但是人均生產(chǎn)總值低，所以較大經(jīng)濟(jì)壓力導(dǎo)致了土地生態(tài)安全問題的頻繁出現(xiàn)。

第二類。第二類生態(tài)安全待改善區(qū)包括12個地級市，安徽省、江蘇省河南省各4個地級市。主成分分析結(jié)果顯示：2017年，第二類生態(tài)安全待改善區(qū)各地級市F1值基本上都為正值，但是F值大于1的僅限于江蘇省4個地級市。江蘇省領(lǐng)先，其次是河南省和安徽省。2018年，江蘇省城鎮(zhèn)化水平甚至高出全國平均水平十個點(diǎn)，較高城鎮(zhèn)化率也帶來了土地生態(tài)環(huán)境的較大改觀，土地壓力能夠在一定程度上得到緩解。F2值依舊是江蘇省最高。江蘇省的經(jīng)濟(jì)狀況在整個國家排名中一直位于前列，人均GDP甚至可以達(dá)到全國第一，強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力背后也有著對于土地生態(tài)環(huán)境狀況改善的不斷投入。由主成分得分情況看，2017年安徽省F3得分為正值且高于沿淮三省平均水平，說明近幾年安徽省環(huán)保投資取得了顯著成效。河南省四個地級市土地生態(tài)安全狀況處于臨界安全，F(xiàn)4值要明顯高于安徽省和江蘇省，說明河南省土地集約節(jié)約利用程度還是相當(dāng)高的。因此安徽省和河南省各個地級市土地生態(tài)安全狀況需要引起重視，有待改善。

第三類。第三類生態(tài)安全良好區(qū)包括揚(yáng)州市和徐州市。從主成分分析結(jié)果來看，揚(yáng)州市和徐州市F1的值都大于1，說明兩地級市的城鎮(zhèn)化程度高。從F2的值來看，徐州市始終為正值，2011年F值開始大于1并且穩(wěn)步增加，而揚(yáng)州雖然研究期內(nèi)也在穩(wěn)步增加，但是始終是負(fù)值，所以從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度來看徐州市領(lǐng)先于揚(yáng)州市。這也與徐州市近年來大力推進(jìn)土地整治，提倡生態(tài)建設(shè)與生態(tài)修復(fù)等項(xiàng)目有關(guān)，土地生態(tài)環(huán)境建設(shè)意識高且資金投入力度大[12]。從土地利用情況來看，揚(yáng)州市和徐州市的F4值都是波動狀態(tài)。F5值體現(xiàn)的是一個城市生態(tài)環(huán)境狀況。揚(yáng)州市作為世界遺產(chǎn)城市，整體生態(tài)安全程度是相當(dāng)高的，同時它又是國家歷史文化名城和風(fēng)景旅游城市，F(xiàn)5值明顯高于徐州市也是有著現(xiàn)實(shí)原因的。F6體現(xiàn)的是人口發(fā)展對于土地生態(tài)安全狀況的影響。通過F6的值可以看到，徐州市人口壓力對于土地生態(tài)環(huán)境的影響是要大于揚(yáng)州市的。徐州市和揚(yáng)州市F值始終高值，總體上呈現(xiàn)出相對穩(wěn)定的波動上升趨勢，2014年開始升至臨界安全以上，兩個地級市土地生態(tài)安全狀況是良好的，在整個研究區(qū)域始終是領(lǐng)先的并且仍在持續(xù)改善[15]。

淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶21地級市在聚類分析中分為三類，第一類7個地級市研究期內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值多為負(fù)值，最高也沒有超過臨界值，第一類地級市和第三類地級市之間的差距比較大并將長期存在。

四、結(jié)論

本文從淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶研究期間的實(shí)際發(fā)展情況出發(fā)，從不同方面和不同方向構(gòu)建18個評價指標(biāo)體系，通過主成分分析法計(jì)算F值來分析研究其土地生態(tài)安全狀況，再根據(jù)綜合指數(shù)F值對研究區(qū)域21各地級市進(jìn)行聚類分析[14]。研究發(fā)現(xiàn)：

(1)2008-2017年，研究區(qū)域21個地級市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)都是呈波動上升狀態(tài)。2017年，21個地級市安全等級基本能夠達(dá)到Ⅲ等級，但是地區(qū)之間存在的差異較大。本文最后對地域差異進(jìn)行聚類分析，各個地級市土地生態(tài)安全狀況差異明顯。建立健全跨區(qū)域生態(tài)建設(shè)和環(huán)境保護(hù)的聯(lián)動機(jī)制將是淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶今后發(fā)展的重點(diǎn)。

(2)總體上來說，研究區(qū)域內(nèi)各地級市土地生態(tài)安全狀況都由不安全到逐漸改善, 并逐漸向生態(tài)安全的方向發(fā)展。江蘇省各地級市土地生態(tài)安全綜合指數(shù)要明顯高于安徽省和河南省，其中徐州市和揚(yáng)州市土地生態(tài)安全狀況排名始終領(lǐng)先，而河南省的漯河市和商丘市以及安徽省的淮北市在研究期內(nèi)的土地生態(tài)安全狀況排名最低，改善程度不明顯。從地形上來看，淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶土地生態(tài)安全狀況總體上呈現(xiàn)出“由西向東安全程度逐漸增高”格局。

(3)主成分分析中提取的六個主成分因子很好地涵蓋和突出了土地生態(tài)狀況的影響因子。雖然現(xiàn)階段土地生態(tài)安全狀況的出現(xiàn)大多源于人類生活生產(chǎn)活動的影響，但相應(yīng)的節(jié)能環(huán)保政策和生活環(huán)境綠化對土地生態(tài)安全狀態(tài)改善作用明顯[17]。

(4)聚類分析將研究區(qū)域21個地級市按土地生態(tài)安全狀況分成三類。第一類是生態(tài)安全脆弱區(qū)，包含7個地級市。研究期間內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F值多為負(fù)值，土地生態(tài)安全狀況較差；第二類包括12個地級市，研究期內(nèi)，各地級市土地生態(tài)安全狀況改善明顯，進(jìn)入生態(tài)安全待改善區(qū)；第三類只有江蘇省揚(yáng)州市和徐州市兩個地級市，研究期內(nèi)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)排名始終領(lǐng)先。2017年兩地級市土地生態(tài)安全狀況達(dá)到安全等級，土地生態(tài)安全程度較高，也是目前研究區(qū)域最具發(fā)展?jié)摿Φ膬蓚€地級市[18]。

本文仍存在一些不足?？紤]到研究指標(biāo)的代表性和完整性，本文所構(gòu)建的評價指標(biāo)體系會用一些相近或者完全指標(biāo)代替殘缺的指標(biāo)，不可避免地會存在一些主觀意愿在里面；另外，本文未對時間序列土地生態(tài)安全狀況演變和發(fā)展預(yù)測進(jìn)行研究，也未對土地生態(tài)狀況提出針對性改善調(diào)控措施，所以這也將是下一步研究的重點(diǎn)[8]。