【南充市土地利用变化驱动力分析案例2300字】

致谢南充市土地利用变化驱动力分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u26674南充市土地利用变化驱动力分析案例 33300881.1影响土地利用变化的驱动因子 33292531.2影响南充市土地利用变化的因素分析 35161971.2.1经济因素 35149281.2.2人口因素 36245741.2.3农业因素 361.1影响土地利用变化的驱动因子2000-2018年南充市土地利用变化主要以耕地减少（452km2）和建设用地增加（204km2）为主，耕地数量变化最为剧烈。我国历来都十分重视耕地的保护工作，1996年以来，国家强调要努力实现耕地总量的动态平衡，努力遏制耕地数量和质量的下降。耕地保护的研究方向也从单纯的耕地数量不减少的研究转向数量不减少、质量不提高、与环境协调发展的研究，但对耕地减少驱动机制的研究大多停留在宏观层面，所以本文利用定量分析的方法来探究影响耕地减少的主要驱动机制。影响土地利用变化的因素很多，大致可以分为自然因素和社会经济因素。自然因素在短时间内不会发生大的变化，因此自然因素对土地利用变化的影响不会很大。短期内，社会经济因素会因各方面的发展而发生较大变化，从而不断推动土地利用方式的变化。经济发展、农业科技发展、工业发展、城市发展、人口变化等社会经济因素是影响土地利用变化的重要因素。本文依据主成分分析的要求和思路，结合南充市实际情况并结合相关文献[1、15、22]，从中选取10个主要的影响因子：X1：地区生产总值（亿元）、X2：第一产业值（亿元）、X3：第二产业值（亿元）、X4：社会固定资产投资（亿元）、X5：地区总人口（万人）、X6：城市化水平（%）、X7：粮食播种面积（千公顷）、X8：粮食总产量（万吨）、X9：化肥使用量（万吨）、X10：林牧渔业占农林牧渔业总产值的比例（%）。运用主成分分析法对南充市耕地数量变化的驱动因素进行了定量分析。对以上所列的 10个指标的原始数据进行整理后，用spss26.0对样本进行计算分析，KMO的值为0.795，大于0.5，说明所选指标适合进行主成分分析。得到了相关系数矩阵、特征值、主成分贡献率和累积贡献率（表1.1、表1.2）。表1.1耕地变化驱动力变量相关系数矩阵Table1.1Correlationmatrixofdrivingforcesvariableofcultivatedland’schangesX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X110.9940.9850.991-0.7810.9670.4930.6020.583-0.1X20.99410.9930.972-0.7790.9660.5080.6110.646-0.096X30.9850.99310.958-0.8290.9780.5190.6130.646-0.053X40.9910.9720.9581-0.7580.9490.4640.6010.489-0.101X50.7810.7790.8290.75810.9030.390.5860.4370.073X60.9670.9660.9780.949-0.90310.4370.6340.585-0.033X70.4930.5080.5190.464-0.390.43710.2190.327-0.012X80.6020.6110.6130.601-0.5860.6340.21910.2020.064X90.5830.6460.6460.489-0.4370.5850.3270.2021-0.053X10-0.1-0.096-0.053-0.101-0.073-0.033-0.0120.064-0.0531贡献率越大，主成分中包含的原始变量信息越大。特征根大于1.0，主成分累积贡献率大于85%作为主成分选取的标准。表1.2和表1.3的主成分分析结果表明，有两个特征值大于1.0，贡献率为87.39%，可以概括大多数指标。因此，提出了两个主成分（表1.2）。表1.2特征值和主成分贡献率Table1.2Eigenvaluesandprincipalcomponentcontributionrate主成分特征值贡献率（%）累计贡献率（%）16.6776.6986.69821.0710.787.39730.8555.54892.94540.693.89696.84150.4032.02898.86960.2930.93299.80170.0140.13699.93780.0040.03899.97590.0020.01899.993100.0010.006100表1.3主成分载荷矩阵Table1.3Loadingmatrixofprincipalcomponent第一主成分第二主成分X10.982-0.059X20.988-0.068X30.993-0.02X40.957-0.041X50.854-0.201X60.9840.043X70.539-0.104X80.6610.327X90.6320.221X10-0.0550.923根据主成分负荷的计算公式，计算各变量对各主成分的负荷，得到主成分矩阵。从主成分载荷矩阵（表1.3）可以看出，第一主成分与地区生产总值（X1）、第一产业值（X2）、第二产业值（X3）、社会固定资产投资（X4）、城市化水平（X6）和地区总人口（X5）六个因素有较大相关性。因此，可以将其归纳为社会经济综合发展水平，具体涵盖经济发展、人口发展、城市化、工业化等因素。第二主成分与粮食总产量（X8）、化肥使用量（X9）和林牧渔业占农林牧渔业总产值的比例（X10）三个因素有较大相关性，可以将其归纳为农业发展。根据主成分载荷，选取的10个因子可以归为3类，即：经济因素、人口因素和农业因素。1.2影响南充市土地利用变化的因素分析1.2.1经济因素主成分分析中的地区生产总值、社会固定资产投资、第二产业产值、城市化水平都是经济发展水平的重要指标，具有很大相关性，对耕地变化有很大影响。2000年到2018年南充市生产总值由176.78亿元增长到2006.03亿元，平均每年增长101.63亿元。固定资产投资额也从35.10亿元增长到2102.20亿元，增长幅度巨大。而同时第二产业产值也从45.72亿元增长到821.05亿元，城市化水平从15.56%变为48.13%。进入二十一世纪的十八年以来耕地减少452km2,由此可见，经济发展对耕地的变化有着重要影响意义。首先，南充市是成渝经济圈的中心城市之一。工业发展占用大量耕地，大量耕地被开发为工矿用地，造成大量耕地流失。其次，经济发展导致大量农村人口转变为城市人口，人们追求更高的生活水平，改善居家条件的要求，需要建设大量的住房和公共设施，这必然导致大量耕地被占用。1.2.2人口因素人口作为一种外界压力对耕地数量的变化起着重要的影响因素。南充市总人口从709.2万人增长到728.7万人，增长了21.5万人。其中城市人口从211.1万人增长到110.6万人，乡村人口不断减少，十八年共减少70万人。这主要体现在两方面，一方面城市人口增加，需要更多得建设用地和基础设施，这些建设用地和基础设施的建设必然会占用靠近城区的优质耕地，导致耕地数量的减少。尽管国家要求实现“占补平衡”，但实际上很难做到数量与质量的发展平衡。另一方面，南充市是劳务输出大市，每年大量青壮年农村劳动力到东南沿海务工，致使大量耕地无人打理，发生耕地撂荒，致使耕地数量在一定程度上减少。1.2.3农业因素南充市位于四川盆地东北部，嘉陵江中游，雨水充沛，国家重要的商品粮和农副产品生产基地，农业比较发达。农业新技术的推广、农作物新品种的推广与应用、农业配套生产条件的提高和机械化水平的提高，使得耕地的产出率不断提高、农业综合生产能力不断增强，更少的耕地上产出更多的粮食。另一方面为农业结构的调