河南省耕地變化及其驅動因子分析

張樂藝

(長安大學地球科學與資源學院，陜西 西安 710054)

引言

耕地在糧食供給、環境保護和保持生態平衡方面具有重要作用。而當前耕地資源稀缺、人地關系矛盾更是阻礙了我國農業生產和社會經濟發展[1]。保護耕地就是保障國家糧食安全，協調統一保護耕地與經濟發展兩者關系，對經濟社會可持續發展具有重要的意義[2]。

國內耕地變化目前關于耕地利用方面的研究主要是基于遙感影像、耕地統計、社會經濟人口等數據，采用主成分分析、空間自相關、變換矩陣、地統計、相關分析等方法，在時空演化預測、利用評價、變化驅動機制及利用布局優化等方面進行研究，所涉及的研究區域包括國家、省、市、縣等多尺度[3-8]。

河南是農業大省、糧食生產大省，而且在中部崛起中扮演著重要角色。經濟發展和耕地保護間具有不可避免的矛盾，如何平衡兩者間的關系，實施最嚴格的耕地保護政策，堅守耕地紅線，防止耕地非農化，對耕地變化及其驅動進行研究，對于今后科學耕地利用具有重要意義。本文基于統計年鑒中的耕地面積及社會發展、人口數據，采用耕地利用動態度、耕地變異系數等模型對2009—2018年耕地變化情況進行分析，并利用主成分分析和多元回歸分析探究耕地變化的驅動因素。

1 研究區域與數據

河南省位于N31°23′～36°22′，E110°21′～116°39′，與安徽、山東、河北、山西、陜西、湖北等省份相鄰，總面積16.7萬km2。地勢西高東低，地貌主要為平原和山地，處于海河、黃河、淮河、長江4大流域。大部分地處暖溫帶，南部跨亞熱帶，屬北亞熱帶向暖溫帶過渡的大陸性季風氣候；河南地處沿海開放地區與中西部地區的結合部，是中國經濟由東向西梯次推進發展的中間地帶。本文的數據主要是2009—2018年河南省耕地面積數據、人口、社會經濟發展及農業相關統計數據，來自于河南省統計年鑒(http://www.ha.stats.gov.cn/)。

2 研究方法

2.1 耕地利用動態度

耕地動態度可表達區域一定時間內的耕地數量變化情況。

(1)

式中，K為耕地利用動態度；Ma、Mb分別為研究區期初和期末的耕地面積；T為研究時長。K>0，說明耕地數量的增加；K<0，說明耕地數量的減少；K的絕對值表示耕地變化的速度，絕對值越大則反映耕地變化速度越快。

2.2 耕地變異系數

變異系數可以定量測度某一地區耕地數量空間差異性特征。

(2)

2.3 主成分分析

主成分分析通過降維的方式將多個變量綜合轉化為少數幾個不相關的變量，可以最大程度概括原有變量表示的信息，提取出的主成分彼此間互不關聯。

2.4 多元回歸分析

多元線性回歸模型可以用來研究耕地面積依賴多個驅動因素的變化關系，其表達式：

Y=β0+β1X1i+β2X2i+...+βkXki,i=1,2,...,n

(3)

式中，Y為河南省的耕地面積；k為解釋變量的數目；βi(i=1,2,…,k)稱為回歸系數。將選取的各驅動因子代入式(3)，根據最小二乘法可以求出表達式中β0、β1、…、βk的值，再代入上述模型就可以確定出該模型的表達式。

3 結果分析

3.1 耕地面積變化及利用動態度分析

從表1可知，2009—2018年耕地面積總體呈先減少后增加的趨勢，共減少39269.29hm2，利用動態度為-0.048%，變化較為緩和，年平均變化量為3926.929hm2。其中，2009—2015年耕地面積持續減少，共減少86076.69hm2，2009—2012年、2012—2015年利用動態度分別為-0.108%、-0.156%，年均變化量分別為-8812.745hm2、-12706.4275hm2；2015—2018年耕地面積出現回升，增加了46807.4hm2，利用動態度為0.144%，年均變化量為11701.85hm2。河南省一直處于經濟高速發展和產業結構調整中，人口也在不斷地增加，造成一些耕地非農化現象的出現，這些都會不可避免地造成耕地的減少，由于國家實施耕地保護政策，劃定了耕地保護紅線，河南省作為我國農業大省更是實施了更為嚴格的耕地保護政策，控制了一定數量的耕地減少。

表1 2009—2018年河南省耕地利用動態度

3.2 耕地變異系數

如圖1所示，總體來看，2009—2018年河南省耕地變異系數表現為不斷增加，且具有明顯的階段性特征，這表明在研究時期內，不同的年份河南省耕地面積在各地級市空間分布上存在很大的差異性。2009—2015年變異系數變化較為劇烈，從64.69%上升至65.15%，在此期間河南省耕地呈現減少趨勢，而變異系數的逐年增加說明各地級市耕地面積平均值在逐漸減少，且在各地級市分布上具有明顯差異。2015—2018年變異系數從65.15%上升至65.28%，變化較緩和，在此期間全省耕地出現回升，在各地級市中分布較均勻。

3.3 耕地變化驅動分析

3.3.1 主成分分析

一般認為，自然和社會因素在耕地變化中均起到驅動作用，本文的研究時段較短，自然因素的影響可以忽略不計，故本文結合前人研究，在分析各驅動因子與耕地具有顯著相關的前提下,選取X1總人口(萬人)、X2城鎮化率(%)、X3地區生產總值(億元)、X4農業總產值(億元)、X5工業總產值(億元)、X6社會消費品零售總額(億元)、X7全社會固定資產投資(億元)、X8地方財政支出(億元)、X9第一產業比重(%)、X10第二產業比重(%)、X11糧食產量(萬t)、X12機耕面積(千hm2)、X13有效灌溉面積(千hm2)、X14城鎮居民人均可支配收入(元)、X15農村居民人均純收入(元),對其進行標準化，避免不同量綱對結果造成影響，并對各因子間的相關性進行分析。從表2可以發現，不同因子間存在不同程度的相關性，如X1與X2、X3、X4、X5、X6、X8、X15的相關性均在0.9以上，最高達0.96；X2與X3、X4、X5、X6、X7、X8、X11、X14、X15的相關性在0.9以上，最高為0.999,與X9、X10的相關性分別為-0.984、-0.946；X3與X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X14、X15相關性達0.95以上等，也證明了對驅動因子進行主成分分析是必要的。

表2 耕地變化驅動因子相關矩陣

通過SPSS進行主成分分析，發現前2個主成分的特征值分別為12.88、1.28，其貢獻率分布為85.89%、8.532%，累計貢獻率為94.422%，可知前2個主成分可以概括原有因子的大部分信息。由載荷矩陣可知，第1主成分與X1(總人口)、X2(城鎮化率)、X3(地區生產總值)、X4(農業總產值)、X5(工業總產值)、X6(社會消費品零售總額)、X7(全社會固定資產投資)、X8(地方財政支出)、X9(第一產業比重)、X10(第二產業比重)、X11(糧食產量)、X13(有效灌溉面積)、X14(城鎮居民人均可支配收入)、X15(農村居民人均純收入)相關性較高，可以概括為人口增長、經濟發展、產業結構、人民生活水平、農業技術；第2主成分與X12(機耕面積)相關，可以概括為農業技術。

表3 主成分載荷矩陣

表4 主成分特征向量

由表4可計算得到2個主成分得分及綜合得分，其中X1、X2、…X15為標準化數據。

F1=0.259X1+0.278X2+0.277X3+0.268X4+0.267X5+0.277X6+0.275X7+0.277X8-0.272X9-0.262X10+0.266X11+0.134X12+0.205X13+0.277X14+0.277X15

F2=0.138X1-0.061X2-0.072X3+0.075X4+0.133X5-0.074X6-0.119X7-0.101X8+0.145X9+0.131X10-0.197X11+0.821X12+0.398X13-0.05X14-0.086X15

F=85.89×F1/94.422+8.532×F2/94.422

由圖2可知，2009—2018年河南省耕地變化受到社會因素的影響逐漸增強，由2009年的-5.433到2018年的4.529，變化較快；2014年前小于0，2014年后為正，說明社會因素對耕地面積的變化逐漸由促使耕地減少變為對耕地進行有意識的保護。

圖1 變異系數變化趨勢

圖2 綜合得分變化趨勢

3.3.2 多元回歸分析

綜合主成分分析結果和SPSS軟件結果分析，選取X1(總人口)、X4(農業總產值)、X10(第二產業比重)、X12(機耕面積)、X13(有效灌溉面積)、X15(農村居民人均純收入)等指標進行多元回歸分析得到：

Y=-39.093X1-7.223X2+6110.874X10-44.309X12+9.28X13+8.571X15+8528195.897

調整后的擬合精度R2為0.922，耕地面積與第二產業比重、有效灌溉面積、農村居民人均純收入呈正相關，與總人口、農業總產值、機耕面積呈負相關。

4 結論

2009—2015年耕地呈減少趨勢，在各地級市分布上差異明顯，2015—2018年耕地面積出現回升，在各地級市分布上相對均勻；人口增長、經濟發展、產業結構、農業技術及人民生活水平均影響耕地變化，社會因素對耕地面積的變化的影響逐漸增強，并由促使耕地減少變為對耕地進行保護；耕地面積與第二產業比重、有效灌溉面積、農村居民人均純收入正相關，與總人口、農業總產值、機耕面積負相關。