高天毅

摘 要：本文通過(guò)對(duì)基本農(nóng)田劃定與評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行參考?xì)w納，選取耕地地類、自然等、利用等、經(jīng)濟(jì)等、坡度、面積、與公路距離、與城鎮(zhèn)距離、與農(nóng)村居民點(diǎn)距離、耕地圖斑形狀指數(shù)、耕地圖斑規(guī)整度11個(gè)指標(biāo)，在神木市永久基本農(nóng)田成果基礎(chǔ)上，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度模型和主成分分析方法分析各指標(biāo)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(diǎn)距離對(duì)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(gè)綜合因子，能夠?yàn)槲磥?lái)基本農(nóng)田保護(hù)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(píng)價(jià)；灰色關(guān)聯(lián)度分析；主成分分析；神木市

中圖分類號(hào)：S-3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20190415007

引言

基本農(nóng)田是按照一定時(shí)期人口和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)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(shí)行永久和特殊保護(hù)的基本農(nóng)田。劃定永久基本農(nóng)田是實(shí)施糧食安全戰(zhàn)略、推進(jìn)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(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的需求預(yù)測(cè)，合理確定基本農(nóng)田數(shù)量，同時(shí)以農(nóng)用地分等定級(jí)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(shí)際基本農(nóng)田劃定工作中在多地會(huì)出現(xiàn)劃定結(jié)果以次充好、以劣補(bǔ)優(yōu)、以遠(yuǎn)代近等問(wèn)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(guó)內(nèi)學(xué)者在基本農(nóng)田劃定與評(píng)價(jià)等方面做了大量的研究，如董秀茹等人為實(shí)現(xiàn)在基本農(nóng)田劃定中數(shù)量和質(zhì)量并重的目標(biāo)，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(dá)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(gè)因素作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立一種土地評(píng)價(jià)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(qián)鳳魁等人將LESA方法與農(nóng)用地分等成果相結(jié)合，建立評(píng)價(jià)體系，進(jìn)行耕地質(zhì)量與立地條件評(píng)價(jià)分析，在此基礎(chǔ)上對(duì)凌源市進(jìn)行基本農(nóng)田劃定[3]；章詩(shī)捷在引入CLUE-S模型對(duì)上饒市廣豐區(qū)未來(lái)土地利用變化預(yù)測(cè)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(duì)其連片性進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，與規(guī)劃基本農(nóng)田進(jìn)行對(duì)比分析[4]；劉慧芳等人以物-場(chǎng)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(hù)區(qū)劃定、基本農(nóng)田功能要素以及基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)影響場(chǎng)3要素有機(jī)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(píng)價(jià)模型[5]。但是現(xiàn)有研究大多都是在對(duì)耕地或者基本農(nóng)田建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，得出劃定或優(yōu)化布局后的結(jié)果。選取指標(biāo)方式過(guò)于主觀，僅僅依據(jù)基本農(nóng)田劃定的目標(biāo)、原則以及國(guó)外評(píng)價(jià)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的借鑒等確定指標(biāo)及計(jì)算方法。評(píng)價(jià)的目標(biāo)和側(cè)重不同，評(píng)價(jià)的結(jié)果也會(huì)有偏差。

本文通過(guò)對(duì)基本農(nóng)田劃定與評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行參考?xì)w納，在以神木市永久基本農(nóng)田劃定實(shí)踐結(jié)果的基礎(chǔ)上，選取耕地地類、自然等、利用等、經(jīng)濟(jì)等、坡度、面積、與公路距離、與城鎮(zhèn)距離、與農(nóng)村居民點(diǎn)距離、耕地圖斑形狀指數(shù)、耕地圖斑規(guī)整度11個(gè)普遍使用的指標(biāo)，利用灰色關(guān)聯(lián)度和主成分分析方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證，分析各指標(biāo)在實(shí)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(píng)價(jià)指標(biāo)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(guó)土面積達(dá)7635km2，是陜西省面積最大的縣?？h域西北部為風(fēng)沙草灘區(qū)，地勢(shì)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(yán)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(zhǎng)，多西北風(fēng)，風(fēng)沙頻繁，無(wú)霜期短，日照豐富。神木市轄19個(gè)鎮(zhèn)（辦事處），326個(gè)行政村，縣域經(jīng)濟(jì)綜合競(jìng)爭(zhēng)力居全國(guó)百?gòu)?qiáng)縣第21位、西北第1位。2014年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值達(dá)21億元，糧食產(chǎn)量22.2萬(wàn)t，農(nóng)民人均純收入達(dá)到1.4萬(wàn)元以上，農(nóng)業(yè)科技貢獻(xiàn)率達(dá)到56%。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究數(shù)據(jù)分為空間數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。空間數(shù)據(jù)來(lái)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(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《2014年神木縣統(tǒng)計(jì)年鑒》和《2014年榆林市統(tǒng)計(jì)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(jì)方法[6]?；舅枷雽儆趲缀翁幚淼姆懂?，其實(shí)質(zhì)是對(duì)反映各因子變化特性的數(shù)據(jù)序列所進(jìn)行的幾何比較，根據(jù)序列幾何曲線的擬合相似程度來(lái)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(duì)性方面來(lái)描述一個(gè)序列中因子間相對(duì)變化的情況，如果兩者相對(duì)一致，則兩者之間的相關(guān)性大，反之亦然。通過(guò)對(duì)關(guān)聯(lián)度的分析，可以看出各個(gè)因子對(duì)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(biāo)?；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(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)量為m個(gè)，評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量為n個(gè)。

式中，a為原始變量X的標(biāo)準(zhǔn)化變量（即每個(gè)原始變量減去樣本均數(shù)再除以樣本標(biāo)準(zhǔn)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(fù)號(hào)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(gè)主成分的貢獻(xiàn)率為λi/m×100；λi為與第i個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的特征值，可以通過(guò)特征方程R-λI=0進(jìn)行求解，其中R為標(biāo)準(zhǔn)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(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率是（∑Pi=1λi/m）×100。在應(yīng)用時(shí)，一般取累計(jì)貢獻(xiàn)率為70%～85%或以上所對(duì)應(yīng)的前P個(gè)主成分即可。

在研究復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，使用主成分分析方法，往往只需考慮少數(shù)幾個(gè)主成分就行，并且不會(huì)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(shí)簡(jiǎn)化問(wèn)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(hù)工作共同落實(shí)的基礎(chǔ)是永久基本農(nóng)田保護(hù)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(gè)。

3.3 指標(biāo)選取

通過(guò)近年來(lái)對(duì)耕地綜合評(píng)價(jià)體系進(jìn)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(gè)方面選取分析指標(biāo)，構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)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(jià)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(biāo)來(lái)構(gòu)建耕地入選基本農(nóng)田評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，其強(qiáng)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(shí)際情況，本文選取11個(gè)指標(biāo)：耕地類型、自然等、利用等、經(jīng)濟(jì)等、坡度、面積、與公路距離、與城鎮(zhèn)距離、與農(nóng)村居民點(diǎn)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(jiàn)表1）。

4 結(jié)果與分析

4.1 灰色關(guān)聯(lián)計(jì)算結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)研究單元各指標(biāo)計(jì)算，并對(duì)各數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱處理，再通過(guò)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(biāo)排序?yàn)椋篨6>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(dá)到0.706，說(shuō)明當(dāng)?shù)卦谶M(jìn)行永久基本農(nóng)田劃定工作時(shí)，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(duì)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(dá)到0.687，坡度越低越方便進(jìn)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(diǎn)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(duì)影響程度基本一致，與農(nóng)村居民點(diǎn)距離較高，符合耕地耕作實(shí)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(shí)，對(duì)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(shí)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(diǎn)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(dá)度方面不如地形平坦區(qū)域；自然等和經(jīng)濟(jì)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(duì)永久基本農(nóng)田劃定的影響程度稍小；耕地圖斑規(guī)整度和形狀指數(shù)對(duì)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(duì)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(biāo)的計(jì)量單位不同，原始數(shù)據(jù)各因子間存在量綱和數(shù)量級(jí)不一致的現(xiàn)象，首先需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化處理和標(biāo)準(zhǔn)化處理。使用SPSS19.0軟件中的標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以此消除量綱差異和數(shù)量級(jí)的影響。

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

對(duì)相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)，結(jié)果為0.741，說(shuō)明指標(biāo)體系的整體相關(guān)程度很高，Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果為P<0.0001，說(shuō)明樣本數(shù)量足夠大。根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果，認(rèn)為適合進(jìn)行主成分分析。

通過(guò)分析直接計(jì)算得出主成分矩陣特征值和貢獻(xiàn)率、累計(jì)貢獻(xiàn)率以及主成分載荷矩陣。利用軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，最終提取出3個(gè)主因子，各主因子Zi的特征值及貢獻(xiàn)率見(jiàn)表3，前3個(gè)成分的累積方差貢獻(xiàn)率為85.272%，說(shuō)明用前3個(gè)成分作為新的評(píng)價(jià)因素可以用來(lái)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(gè)成分作為主成分進(jìn)行分析，其因子載荷矩陣見(jiàn)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(jì)等、X5坡度5個(gè)因素的載荷量很大，這些指標(biāo)主要表現(xiàn)農(nóng)業(yè)耕作生產(chǎn)條件方面對(duì)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(duì)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(shuō)明這3個(gè)因素能夠比較準(zhǔn)確的反映主成分Z3的信息。提取的該3個(gè)主成分基本反映原全部指標(biāo)的信息，因此可用這3個(gè)新變量來(lái)代替原來(lái)的11個(gè)影響因素。

5 結(jié)論

通過(guò)已有文獻(xiàn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)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(duì)神木市永久基本農(nóng)田劃定實(shí)際結(jié)果進(jìn)行影響因素分析。主要的成果和結(jié)論如下：

通過(guò)對(duì)11個(gè)指標(biāo)與永久基本農(nóng)田劃定結(jié)果進(jìn)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(diǎn)距離對(duì)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(gè)綜合因子，3個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上，由于每個(gè)主成分都是原始變量的線性組合，主成分之間沒(méi)有相關(guān)性，能夠通過(guò)這3個(gè)主成分分析得出更加準(zhǔn)確更加清晰的結(jié)果。

結(jié)果表明，在神木市未來(lái)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和永久基本農(nóng)田保護(hù)方面，應(yīng)當(dāng)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(qiáng)集約利用強(qiáng)度和規(guī)模。加大對(duì)永久基本農(nóng)田投入和建設(shè)，進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率以及農(nóng)業(yè)機(jī)械化現(xiàn)代化生產(chǎn)水平，不斷推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)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(duì)永久基本農(nóng)田利用和保護(hù)的積極性。

參考文獻(xiàn)

[1] 國(guó)務(wù)院.基本農(nóng)田保護(hù)條例[Z].1998-12-24.

[2] 董秀茹，尤明英，王秋兵.基于土地評(píng)價(jià)的基本農(nóng)田劃定方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（04）：336-339.

[3] 錢(qián)鳳魁，王秋兵.基于農(nóng)用地分等和LESA方法的基本農(nóng)田劃定[J].水土保持研究，2011，18（02）：251-255.

[4] 章詩(shī)捷. 廣豐區(qū)土地利用變化空間模擬及其對(duì)基本農(nóng)田劃定影響分析[D].江西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2017.

[5] 劉慧芳，畢如田.基于物-場(chǎng)模型的基本農(nóng)田劃定合理性評(píng)價(jià)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2017，38（03）：107-114.

[6] 鄧聚龍.灰色系統(tǒng)基本方法[M].武漢：華中理工大學(xué)出版社，1987：74-106.

[7] 王鵬，況福民，鄧育武，等.基于主成分分析的衡陽(yáng)市土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015（1）：124-128.

[8] 奉婷，張鳳榮，李燦，曲衍波，朱鳳凱.基于耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的縣域基本農(nóng)田空間布局[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30（01）：200-210，293.

[9] 任艷敏，孫九林，劉玉，潘瑜春.縣域永久基本農(nóng)田劃定方法研究[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2017，48（04）：135-141.