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【摘 要】通过收集相关资料，分析确定廉江市耕地土地利用分区相关指标，获取廉江市耕地土地利用分区相关指标值，进行标准化和线性转换，利用SPSS18.0软件进行聚类分析。对软件分析结果，结合廉江市各镇土地利用情况实际情况，进行调整完善，确定廉江市耕地土地利用分区，对各分区情况进行简要分析，同时对其应用和不足做了简要的阐述。
【关键词】廉江市；耕地土地利用分区；层次聚类分析
一、研究区域概述
廉江市，位于广东省西南部、雷州半岛北部，东西相距79.5公里，南北相距60.2公里，全市海岸线长96.8公里。东邻化州市、南界遂溪县、东南接吴川市和湛江市区，西南通广西合浦，北部与广西陆川、博白等县接壤，西南邻海、通北部湾。廉江市辖三个街道和十八个镇，全市有村民委员会378个，自然村4113条。设有黎明、红湖、晨光、红江、东升等多个农场以及廉江林场、石岭林场、河唇林场等国营林场。
二、确定聚类因子，建立指标体系
（一）确定因子及指标体系
耕地土地利用分区具有复杂性和模糊性，为了确保划分土地利用分区较为合理，需要收集农业各类经济、利用数据，通过筛选，确定各种因子，建立指标体系。通过调查了解，选取有效灌溉面积比率、田块破碎度、农村道路密度、人均耕地面积、地均机械化总动力、农民人均纯收入、单位土地农业产值、人均粮食产量作为聚类因子。各类指标说明如表1。
（二）因子数据获取
通过查找统计年鉴数据及相关经济数据，对各聚类因子进行赋值。具体赋值如表2。
（三）因子数据无量纲化和线性变换
由于各因子数据单位不同，数值差距较大，如果直接进行统计分析，数值较小的数据会被弱化，因此需要对因子数据进行无量纲化。数据无量纲化可以通过spss软件进行。同时对数据进行线性变换。
三、利用spss软件进行聚类分析
（一）聚类分析技术思路
聚类分析是指没有先验条件下，利用拥有的数据，利用一定准则判读样本数据之间“亲疏关系”，将类同数据分为同一类，类似我们所说的“物以类聚”。
（二）聚类分析具体步骤
1.选择度量“亲疏关系”的距离标准。
文章选择最常用的欧氏距离作为判读距离标准。欧氏距离是两个个体n个变量值之差的平方和的平方根。公式如下：
欧氏距离=
式中代表镇第i个因子的数值，代表镇第i个因子的数值。
2.采用“组间联接”和“最远邻元素”，进行归类。
将欧氏距离接近的乡镇的归位一类，采用“组间联接”方法和“最远邻元素”方法，进行类别的划分。“组间联接”是指合并两类后使所有对应两项之间的平均距离最小。“最远邻元素”是指用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法。
3.继续按2的步骤进行归类，直至所有乡镇都归为一大类。
（三）聚类分析结果
上述操作步骤均可以在SPSS软件实现，聚类分析结果如下图：
四、廉江市耕地利用分区的确定
根据上述各指标值及划分结果，结合各镇域的地形、区位及种植结构，对廉江市耕地土地利用分区进行分析，具体如表4。
五、方法的应用及不足
通过层次模糊聚类分析，将数据指标值类似各乡镇划分为一个分区，而各分区结果是对收集数据指标的共性特征的反映，具有一定定量分析，结果相对于定性确定土地利用分区较为严谨，且划分结果与廉江市各镇区位发展状况，农业产业状况较为一致。划分结果可以作为农业区域产业结构规划分区和耕地监测评价过程中监控区划分的参考依据，具有一定应用意义。
该方法的不足点是通过SPSS软件分析结果，还需要通过人为判断，综合考虑地理位置，进行结果调整完善。原因主要在于选取因子存在不足，无法涵盖土地利用的方方面面，数据主要依据统计年鉴数据作为支撑，后期需要加强实际调查数据的获取，完善数据，并完善指标体系，确保指标体系能够较为全面反映耕地的土地利用情况。
六、结语
目前土地利用分区相关的研究较多，但对于耕地土地利用分区研究较少，耕地利用指标获取目前尚未形成一套较为完善体系，本方法也是新的尝试，后期需加强耕地土地利用分区指标体系的研究及相关数据调查，进一步提高该方法分析结果的准确性。
参考文献
[1] 薛薇.统计分析与SPSS的应用[M].北京：中国人民大学出版社，2011.
[2] 张雅杰，张俊玲，杨洋等.层次聚类分析法在连州市土地利用分区中的应用[J].国土资源科技管理，2007（05）：71-76.
[3] 徐康，金晓斌，吴定国等.基于农用地分等修正的土地整治项目耕地质量评价[J].农业工程学报，2015，31（07）：247-249.
【关键词】廉江市；耕地土地利用分区；层次聚类分析
一、研究区域概述
廉江市，位于广东省西南部、雷州半岛北部，东西相距79.5公里，南北相距60.2公里，全市海岸线长96.8公里。东邻化州市、南界遂溪县、东南接吴川市和湛江市区，西南通广西合浦，北部与广西陆川、博白等县接壤，西南邻海、通北部湾。廉江市辖三个街道和十八个镇，全市有村民委员会378个，自然村4113条。设有黎明、红湖、晨光、红江、东升等多个农场以及廉江林场、石岭林场、河唇林场等国营林场。
二、确定聚类因子，建立指标体系
（一）确定因子及指标体系
耕地土地利用分区具有复杂性和模糊性，为了确保划分土地利用分区较为合理，需要收集农业各类经济、利用数据，通过筛选，确定各种因子，建立指标体系。通过调查了解，选取有效灌溉面积比率、田块破碎度、农村道路密度、人均耕地面积、地均机械化总动力、农民人均纯收入、单位土地农业产值、人均粮食产量作为聚类因子。各类指标说明如表1。
（二）因子数据获取
通过查找统计年鉴数据及相关经济数据，对各聚类因子进行赋值。具体赋值如表2。
（三）因子数据无量纲化和线性变换
由于各因子数据单位不同，数值差距较大，如果直接进行统计分析，数值较小的数据会被弱化，因此需要对因子数据进行无量纲化。数据无量纲化可以通过spss软件进行。同时对数据进行线性变换。
三、利用spss软件进行聚类分析
（一）聚类分析技术思路
聚类分析是指没有先验条件下，利用拥有的数据，利用一定准则判读样本数据之间“亲疏关系”，将类同数据分为同一类，类似我们所说的“物以类聚”。
（二）聚类分析具体步骤
1.选择度量“亲疏关系”的距离标准。
文章选择最常用的欧氏距离作为判读距离标准。欧氏距离是两个个体n个变量值之差的平方和的平方根。公式如下：
欧氏距离=
式中代表镇第i个因子的数值，代表镇第i个因子的数值。
2.采用“组间联接”和“最远邻元素”，进行归类。
将欧氏距离接近的乡镇的归位一类，采用“组间联接”方法和“最远邻元素”方法，进行类别的划分。“组间联接”是指合并两类后使所有对应两项之间的平均距离最小。“最远邻元素”是指用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法。
3.继续按2的步骤进行归类，直至所有乡镇都归为一大类。
（三）聚类分析结果
上述操作步骤均可以在SPSS软件实现，聚类分析结果如下图：
四、廉江市耕地利用分区的确定
根据上述各指标值及划分结果，结合各镇域的地形、区位及种植结构，对廉江市耕地土地利用分区进行分析，具体如表4。
五、方法的应用及不足
通过层次模糊聚类分析，将数据指标值类似各乡镇划分为一个分区，而各分区结果是对收集数据指标的共性特征的反映，具有一定定量分析，结果相对于定性确定土地利用分区较为严谨，且划分结果与廉江市各镇区位发展状况，农业产业状况较为一致。划分结果可以作为农业区域产业结构规划分区和耕地监测评价过程中监控区划分的参考依据，具有一定应用意义。
该方法的不足点是通过SPSS软件分析结果，还需要通过人为判断，综合考虑地理位置，进行结果调整完善。原因主要在于选取因子存在不足，无法涵盖土地利用的方方面面，数据主要依据统计年鉴数据作为支撑，后期需要加强实际调查数据的获取，完善数据，并完善指标体系，确保指标体系能够较为全面反映耕地的土地利用情况。
六、结语
目前土地利用分区相关的研究较多，但对于耕地土地利用分区研究较少，耕地利用指标获取目前尚未形成一套较为完善体系，本方法也是新的尝试，后期需加强耕地土地利用分区指标体系的研究及相关数据调查，进一步提高该方法分析结果的准确性。
参考文献
[1] 薛薇.统计分析与SPSS的应用[M].北京：中国人民大学出版社，2011.
[2] 张雅杰，张俊玲，杨洋等.层次聚类分析法在连州市土地利用分区中的应用[J].国土资源科技管理，2007（05）：71-76.
[3] 徐康，金晓斌，吴定国等.基于农用地分等修正的土地整治项目耕地质量评价[J].农业工程学报，2015，31（07）：247-249.