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摘要：利用成都市1989—2012年的耕地序列数据，分析成都市耕地动态变化的驱动因子。利用SPSS软件对选取因子数据进行主成分分析。结果表明城市经济的发展是成都市耕地减少的重要因子。
关键词：耕地数量；动态变化；驱动因子；成都市
耕地是地球上最普遍的土地利用形式之一，也是受人类活动影响最大的土地类型。全球耕地占陆地总面积的10.20%，其变化特征与动态已成为土地利用以及土地覆被变化研究的重要内容（1）。作为多功能性的资源，在中国这样的快速发展中国家，土地受到多方面的压力，在这样大的需求压力下，土地的质量和利用方式都在进行着前所未有的变化，而全国范围内的耕地资源总体状况则持续减少。如不采取开源措施，耕地总量减少将不可避免，对国家的社会经济发展和粮食安全会产生重大影响。所以，适度开发部分耕地后备资源是必要的。但我国耕地后备资源数量少、质量较差，主要分布在北方和西部的干旱地区，生态环境脆弱，沿海地区分布少。为促进经济社会的发展和保证日益增长的人口对土地资源的需求，保护我们赖以生存的生态环境，在土地的开发复垦过程中，要因地制宜，必须在不引起生态环境退化的前提下才能开发，注重生态环境的保护和建设（2）。
（一）研究区域概况
成都平原是西南地区最大的平原，坐落于龙泉山脉、龙门山脉以及邛崃山脉之间，面积约8000平方公里，土质肥沃，是全国最大的芒硝产地。先天的优势让成都成为全国重要的商品粮油、蔬菜水果和中药材基地之一（3）。
经济总量的高速发展和产业结构的调整是影响成都市经济发展的重要因素，1998—2007年，成都市第一产业下降了41.13%，第二产业增加1.13%，第三产业则增加了41%。农林牧副渔业的总产值达到577.8亿元。而虽然农业总产值在不断上升，成都市的粮食播种面积却一度从1472万亩下降到2012年的943，5万亩。
（二）耕地变化驱动因子分析
驱动因子包含自然和社会因素两方面，对成都市耕地变化造成多元化多方面的叠加影响。耕地作为农业基础，农业方面的数据则尤为能作为相关变量，农业人口变化或者农耕方面的内部数据等都能作为因素提取的参考。笔者经比较权衡，提取了11个因子，利用SPSS进行主成分分析，此方法特点是可将多个指标转化为少数几个综合指标，既能是分析全面到位，又能简化并且综合系统地进行分析（4）。
根据此次研究的目的以及成都市的地域特点，笔者选择了以下驱动因子：总人口数（X1），非农人口比重（X2），社会消费品零售总额（X3），农林牧副渔业总产值（X4），人均GDP（X5），粮食作物播种面积（X6），地区生产总值（X7），农业机械总动力（X8），新增固定资产（X9），农用化肥施用量（X10），农民人均纯收入（X11）。
根据《四川省统计年鉴》1989—2012年的以上驱动因子数据，运用SPSS20统计软件得出相关系数矩阵、方差分解主成分提取分解表以及主成分荷载矩阵（5）。
由表1可看出，11个驱动因子之间都存在着不同的相关性，其中X1与X2、X4、X8等存在着极显著的关系。部分较高达到0.9以上，部分略低不足0.1。相关系数较大的都说明它们之间存在因果必然，但是不能直接得出哪个因子与耕地的变化关系更密切，所以需要进一步分析以得知它们与耕地之间的关系，对其进行主成分分析。
表1 耕地变化的驱动力因子的相关系数矩阵
Table 1 Correlation coefficient matrix of the driving force factors of
the cultivated lands changes
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11
X1 1.000 .978 .926 .985 .933 -.622 .923 .989 .806 .177 .955
X2 .978 1.000 .935 .976 .937 -.541 .932 .947 .828 .028 .952
X3 .926 .935 1.000 .963 .998 -.369 .999 .930 .960 -.125 .993
X4 .985 .976 .963 1.000 .969 -.511 .962 .978 .860 .082 .983
X5 .933 .937 .998 .969 1.000 -.393 1.000 .939 .947 -.096 .997
X6 -.622 -.541 -.369 -.511 -.393 1.000 -.372 -.628 -.180 -.547 -.438
X7 .923 .932 .999 .962 1.000 -.372 1.000 .929 .954 -.124 .994
X8 .989 .947 .930 .978 .939 -.628 .929 1.000 .814 .208 .960
X9 .806 .828 .960 .860 .947 -.180 .954 .814 1.000 -.307 .925
X10 .177 .028 -.125 .082 -.096 -.547 -.124 .208 -.307 1.000 -.029
X11 .955 .952 .993 .983 .997 -.438 .994 .960 .925 -.029 1.000
分析结果包含两个特征值大于一的主成分，提取这两个主成分，它们的累计贡献率达到95.582%，原则上大于85%，即说明已覆盖原11个驱动因子所能表达的信息，符合分析的要求。通过表3，主成分荷载矩阵，可看出X3、X4、X5、X7、X11在第一主成分上有较高荷载，说明第一主成分基本反映了这些指标信息，X6、X10在第二主成分上有较高荷载，说明第二主成分反映了农用化肥施用量和粮食作物播种面积两个指标信息。可看出X3、X4、X5、X7、X11这五个指标基本显示了成都市的社会经济发展状况，X6、X10则反映了农民在农业方面的投入状况。 （三）社会经济发展对耕地的影响
作为我国这样的人多地少的发展中国家，一方面耕地对我国的粮食安全有着重要的影响，另一方面耕地非农化对经济发展又有着重要的贡献，研究耕地变化与社会经济发展关系具有重要的现实意义（7）。粮食作物的播种面积从1989年1472万亩下降到2012的932.9万亩，相比之下直线上升的则是GDP与人均GDP，分别从163.9063亿元上升到8138.94亿元和1803.94上升到69362.02元。从社会消费品零售总额的巨幅增长可看出人民生活水平的显著提高，由1989年的883014万元到2012年的33292178万元。
经济的发展是城市化和工业化进程的最终表现，非农人口比重在此期间持续增大，从1989年27%上升到2012年的61%，实际务农人员更是持续下降，粮食作物的播种面积也从1472万亩下降到943.5万亩，但农业总产值却在持续攀升，经济作物产量比重的增加是一方面，农业技术和信息生物技术的提升和农业机械化的发展也作出了重大贡献。
参考文献
[1] 封志明 刘宝勤 杨艳昭.中国耕地资源数量变化的趋势分析与数据重建：1949～2003[J].北京：自然资源学报，2005，20（1）：35-39.
[2] 周灵霞. 耕地后备资源开发复垦要注重生态环境的保护和建设[J].科技导报，2006，24（1）：385-370.
[3] http：//wenku.baidu.com/view/7286f8fb941ea76e58fa0487.html
[4] 童佳威.基于主成分分析的特征提取方法研究[D].浙江树人大学，2011.11.
[5] 林海明 张文霖.主成分分析与因子分析详细的异同和SPSS软件[J]. 统计研究，2005，（3）：65-69.
[6] 于秀林 任雪松.多元统计分析[M].北京：中国统计出版社，1999.8.P154
[7] 吴业 杨桂山 万荣荣.耕地变化与社会经济发展研究关系研究进展[J].地理科学进展，2008，27（1）：93-96.
作者简介：陈哲（1992- ），女，汉族，四川成都人。本科在读，西昌学院农业科学学院，专业方向：土地资源管理。
基金项目：国家自然科学基金项目（41461040）。
关键词：耕地数量；动态变化；驱动因子；成都市
耕地是地球上最普遍的土地利用形式之一，也是受人类活动影响最大的土地类型。全球耕地占陆地总面积的10.20%，其变化特征与动态已成为土地利用以及土地覆被变化研究的重要内容（1）。作为多功能性的资源，在中国这样的快速发展中国家，土地受到多方面的压力，在这样大的需求压力下，土地的质量和利用方式都在进行着前所未有的变化，而全国范围内的耕地资源总体状况则持续减少。如不采取开源措施，耕地总量减少将不可避免，对国家的社会经济发展和粮食安全会产生重大影响。所以，适度开发部分耕地后备资源是必要的。但我国耕地后备资源数量少、质量较差，主要分布在北方和西部的干旱地区，生态环境脆弱，沿海地区分布少。为促进经济社会的发展和保证日益增长的人口对土地资源的需求，保护我们赖以生存的生态环境，在土地的开发复垦过程中，要因地制宜，必须在不引起生态环境退化的前提下才能开发，注重生态环境的保护和建设（2）。
（一）研究区域概况
成都平原是西南地区最大的平原，坐落于龙泉山脉、龙门山脉以及邛崃山脉之间，面积约8000平方公里，土质肥沃，是全国最大的芒硝产地。先天的优势让成都成为全国重要的商品粮油、蔬菜水果和中药材基地之一（3）。
经济总量的高速发展和产业结构的调整是影响成都市经济发展的重要因素，1998—2007年，成都市第一产业下降了41.13%，第二产业增加1.13%，第三产业则增加了41%。农林牧副渔业的总产值达到577.8亿元。而虽然农业总产值在不断上升，成都市的粮食播种面积却一度从1472万亩下降到2012年的943，5万亩。
（二）耕地变化驱动因子分析
驱动因子包含自然和社会因素两方面，对成都市耕地变化造成多元化多方面的叠加影响。耕地作为农业基础，农业方面的数据则尤为能作为相关变量，农业人口变化或者农耕方面的内部数据等都能作为因素提取的参考。笔者经比较权衡，提取了11个因子，利用SPSS进行主成分分析，此方法特点是可将多个指标转化为少数几个综合指标，既能是分析全面到位，又能简化并且综合系统地进行分析（4）。
根据此次研究的目的以及成都市的地域特点，笔者选择了以下驱动因子：总人口数（X1），非农人口比重（X2），社会消费品零售总额（X3），农林牧副渔业总产值（X4），人均GDP（X5），粮食作物播种面积（X6），地区生产总值（X7），农业机械总动力（X8），新增固定资产（X9），农用化肥施用量（X10），农民人均纯收入（X11）。
根据《四川省统计年鉴》1989—2012年的以上驱动因子数据，运用SPSS20统计软件得出相关系数矩阵、方差分解主成分提取分解表以及主成分荷载矩阵（5）。
由表1可看出，11个驱动因子之间都存在着不同的相关性，其中X1与X2、X4、X8等存在着极显著的关系。部分较高达到0.9以上，部分略低不足0.1。相关系数较大的都说明它们之间存在因果必然，但是不能直接得出哪个因子与耕地的变化关系更密切，所以需要进一步分析以得知它们与耕地之间的关系，对其进行主成分分析。
表1 耕地变化的驱动力因子的相关系数矩阵
Table 1 Correlation coefficient matrix of the driving force factors of
the cultivated lands changes
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11
X1 1.000 .978 .926 .985 .933 -.622 .923 .989 .806 .177 .955
X2 .978 1.000 .935 .976 .937 -.541 .932 .947 .828 .028 .952
X3 .926 .935 1.000 .963 .998 -.369 .999 .930 .960 -.125 .993
X4 .985 .976 .963 1.000 .969 -.511 .962 .978 .860 .082 .983
X5 .933 .937 .998 .969 1.000 -.393 1.000 .939 .947 -.096 .997
X6 -.622 -.541 -.369 -.511 -.393 1.000 -.372 -.628 -.180 -.547 -.438
X7 .923 .932 .999 .962 1.000 -.372 1.000 .929 .954 -.124 .994
X8 .989 .947 .930 .978 .939 -.628 .929 1.000 .814 .208 .960
X9 .806 .828 .960 .860 .947 -.180 .954 .814 1.000 -.307 .925
X10 .177 .028 -.125 .082 -.096 -.547 -.124 .208 -.307 1.000 -.029
X11 .955 .952 .993 .983 .997 -.438 .994 .960 .925 -.029 1.000
分析结果包含两个特征值大于一的主成分，提取这两个主成分，它们的累计贡献率达到95.582%，原则上大于85%，即说明已覆盖原11个驱动因子所能表达的信息，符合分析的要求。通过表3，主成分荷载矩阵，可看出X3、X4、X5、X7、X11在第一主成分上有较高荷载，说明第一主成分基本反映了这些指标信息，X6、X10在第二主成分上有较高荷载，说明第二主成分反映了农用化肥施用量和粮食作物播种面积两个指标信息。可看出X3、X4、X5、X7、X11这五个指标基本显示了成都市的社会经济发展状况，X6、X10则反映了农民在农业方面的投入状况。 （三）社会经济发展对耕地的影响
作为我国这样的人多地少的发展中国家，一方面耕地对我国的粮食安全有着重要的影响，另一方面耕地非农化对经济发展又有着重要的贡献，研究耕地变化与社会经济发展关系具有重要的现实意义（7）。粮食作物的播种面积从1989年1472万亩下降到2012的932.9万亩，相比之下直线上升的则是GDP与人均GDP，分别从163.9063亿元上升到8138.94亿元和1803.94上升到69362.02元。从社会消费品零售总额的巨幅增长可看出人民生活水平的显著提高，由1989年的883014万元到2012年的33292178万元。
经济的发展是城市化和工业化进程的最终表现，非农人口比重在此期间持续增大，从1989年27%上升到2012年的61%，实际务农人员更是持续下降，粮食作物的播种面积也从1472万亩下降到943.5万亩，但农业总产值却在持续攀升，经济作物产量比重的增加是一方面，农业技术和信息生物技术的提升和农业机械化的发展也作出了重大贡献。
参考文献
[1] 封志明 刘宝勤 杨艳昭.中国耕地资源数量变化的趋势分析与数据重建：1949～2003[J].北京：自然资源学报，2005，20（1）：35-39.
[2] 周灵霞. 耕地后备资源开发复垦要注重生态环境的保护和建设[J].科技导报，2006，24（1）：385-370.
[3] http：//wenku.baidu.com/view/7286f8fb941ea76e58fa0487.html
[4] 童佳威.基于主成分分析的特征提取方法研究[D].浙江树人大学，2011.11.
[5] 林海明 张文霖.主成分分析与因子分析详细的异同和SPSS软件[J]. 统计研究，2005，（3）：65-69.
[6] 于秀林 任雪松.多元统计分析[M].北京：中国统计出版社，1999.8.P154
[7] 吴业 杨桂山 万荣荣.耕地变化与社会经济发展研究关系研究进展[J].地理科学进展，2008，27（1）：93-96.
作者简介：陈哲（1992- ），女，汉族，四川成都人。本科在读，西昌学院农业科学学院，专业方向：土地资源管理。
基金项目：国家自然科学基金项目（41461040）。