Abstract： Land consolidation project is the main form of land consolidation work. It has characteristics of multi-target， multi-management level and multi-management. Land consolidation is not only the pursuit of the number of new arable land， but also focuses on improving the quality of farmland， improving agricultural production conditions and ecological environment， etc. Based on the existing research and practice results， and taking land consolidation project as a basis， this paper makes comparative analysis of the structure and layout of the land in the project area before and after consolidation， the change of cultivated land quality， and benefit， etc.， and explores the appropriate strategy for the sustainable land use in southwest Yunnan Province. The full-text consists of three parts： The first part is an overview of the main project area. The second part is the main content of this article， it focuses on the changes in land consolidation project area before and after the analysis， which includes changes to Land classification analysis， layout change analysis， the quality of cultivated land change analysis， and changes in benefit analysis. The third part is on the above analysis， attempts to explore the land consolidation strategies for sustainable development of land resources.
关键词：勐满镇城子村；土地整理；效果分析
Key words： Chengzi Village，Mengman Town；land consolidation；effect analysis
中图分类号：F301 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）11-0025-04
0 引言
土地整理泛指人们为了一定目的，对土地进行调整、安排和整治的生产实践活动，是盘活存量土地、强化节约集约用地、适时补充耕地和提升土地产能的重要手段[1]。是一项涉及工程与技术、经济与法律、行政与管理的系统工程，其实质是合理组织土地利用。土地整理是一项可以在不增加土地面积的前提下获得巨大的土地利用效益的措施[2]。借助土地整理不仅满足当代人对土地资源的要求，又不对后代人满足其要求构成危害；不仅保持质量状态良好的土地数量，同时又为后代人创造良好的土地生态环境。土地整理过程中由于实行沟、渠、林、田、路、村的综合规划和治理，大大地改善了土地生态环境，提高了土地利用的生态效益。
1 项目区概况分析
1.1 自然概况[3]
1.1.1 气候条件
项目区属热带、亚热带西南季风气候区，冬暖夏凉，气温年差较小，日差较大，降水丰沛。项目区全年无霜期。年平均降雨量1357mm，相对湿度78%，雨量充沛。但降雨量时空分布不均，夏秋多雨，春冬干旱少雨。全年日照时数2210.1小时，太阳辐射量128.7千卡/平方厘米，全年≥10℃积温4703.7℃，≥18℃积温2132.9℃，属光能较高地区。日温差大，年温差小有利于作物生长。灾害性气候主要为局部性洪、旱灾害，风、霜发生频率较小。
1.1.2 地形地貌
项目区位于勐满坝子内，项目区地形平坦开阔，集中连片，地形坡度小于6°，属平原地貌。项目区总体地势东高西低、南北高中部低，海拔最高为870m，位于项目区东部；海拔最低为838m，位于项目区西部边界附近。
1.1.3 土壤
项目区范围内土壤主要为砖红壤和水田内土壤经澈化形成水稻土；由于气候温和，雨量充沛，水热条件好，土体较为深厚，大于90cm，土壤质地好，自然肥力较高，其土地适合种植水稻、旱谷、玉米、豆类及茶、甘蔗等粮食和经济作物。
1.1.4 水文与水文地质
项目区及其周边地表水资源十分丰富，包括河流、水库及箐沟，项目区的水流流向均呈东西向贯穿整个项目区。
项目区出露地层主要为花岗岩；地下水主要为岩层间孔隙水和裂隙水，分布在地表层、根系层和花岗岩层间，花岗岩中有泉水出露。
1.2 社会经济概况
项目区位于勐海县勐满镇境内，2012年，全镇总人口5149户20636人。少数民族主要是拉祜族、布朗族、傣族和哈尼族。汉占人口总数的11%。2012年，勐满镇农村经济总收入5617元；农民人均纯收入达2722元[4]；2012年耕地面积54567亩，其中：水田18743亩，旱地35824亩。农民人均占有耕地2.6亩。
1.3 土地利用现状分析
1.3.1 土地利用现状数量分析
根据勐海县勐满镇土地调查结果显示，2012年勐满镇辖区城子村土地总面积870.80公顷，其中农用地面积850.44公顷，占全村土地面积97.6%，是全村土地构成中的最大部分；建设用地面积6.76公顷，占全村土地面积的0.77%；未利用地面积13.61公顷，占全村土地面积的1.6%。见图1。
1.3.1.1 农用地利用现状分析
农用地包括耕地、园地、林地和其他农用地。耕地均匀的分布在整个村子。农用地利用结构见表1。从表1的数据分析中可以看出，其他农用地的土地整理潜力较大，特别是田坎，这对于增加耕地面积，有效的利用土地，实现土地的可持续利用具有较好的基础。
1.3.1.2 建设用地利用现状分析
建设用地类型包括农村宅基地和公路用地，建设用地总面积6.76公顷。建设用地结构如表2所示。
1.3.1.3 未利用地现状分析
未利用类型包括荒草地和河流水面，未利用地占地13.60公顷，其中荒草地0.66公顷，占未利用地的0.08%，河流水面占地12.9公顷，占未利用地的1.57%。
1.3.2 土地开发利用程度
城子村的土地利用开发程度，可以通过土地利用率和土地垦殖率[5]两个指标来反映，项目区土地利用率为97.63%，土地垦殖率为83.20%。
从以上数据可以看出，项目区土地利用率和垦殖率较高，但由于田间基础设施不配套，土地的耕作潜力未得到充分的发挥。因此，对项目区进行土地整理还有一定的潜力。
2 土地整理前后效果对比变化分析
2.1 地类变化分析
2.1.1 项目区用地整理前后变化分析
2.1.1.1 农用地变化分析
农用地总面积850.44公顷，占项目区土地总面积的97.66%。从表3看出，耕地和其他农用地变化幅度最大。
2.1.1.2 建设用地与未利用地变化分析
项目区内建设用地主要包括农村宅基地和公路用地。由于这次土地整理的重点主要是耕地，因此在此次土地整理中，农村宅基地和公路用地在整理前后并没有发生变化。见表4。
项目区内未利用地包括荒草地和河流水面。在土地整理前后，主要是将荒草地整理为可利用的土地，对于河流水面，主要是将其作为农田灌溉的源头，因此，河流水面的占地面积并没有发生变化。见表5。
2.1.2 新增耕地来源分析
项目区新增耕地潜力主要来自于对项目区内现有土地的整理，拟开发整理总面积850.14公顷。
MZ=（1-R1）×（M1-M2）+（R1-R2）×M
公式中：Mz―整理后净增耕地面积；M―待整理区的原耕地面积（为现状耕地面积与田坎面积之和）；R1―规划前的待整理区田埂系数；R2―规划后的田埂系数；M1―待整理区非耕地地类的面积（主要为现状沟渠、道路占地）；M2―待整理区整理后必须保留的非耕地地类面积（根据规划后农田水利工程、田间道路工程占地进行测算得到）。
2.2 布局变化分析
通过对项目区土地利用现状、水资源状况等因素进行分析后，按《土地开发整理标准》（TD/T1011-1013-2000），项目区旱地统一规划利用为水田和水浇地[6]。同时，根据项目区的地形（平缓）以及当地耕作要求和习惯，项目区开发后平整为水田和水浇地。
综合项目区的实际情况，项目区的灌溉排水设计成形似“丰”字形的灌排体系[8]。现状图和规划图见图2。
2.3 耕地质量变化分析
耕地质量变化通过对耕地的自然质量等、利用等、经济等的计算来反映耕地质量在规划前后的变化情况[12]。根据农用地等别计算公式以及云南省勐海县农用地分等成果，计算出项目区土地整理后耕地等别和查出项目区现状农用地的等别范围，见表7。
根据云南省勐海县农用地分等成果，查出项目区现状农用地的等别范围，详见表8。
2.4 效益变化分析
2.4.1 社会效益变化分析
项目实施后，在项目区内建立起健全的农田灌溉系统，完善的田间道路网络，大幅度提高土地的产出率以及耕地复种指数，并能增加有效耕地面积。社会效益十分明显。
2.4.2 经济效益变化分析
①项目实施增加的产值测算。以项目区最适宜种植的3种农作物（水稻、土豆和东升瓜）为例，分析规划区通过土地整理产生的经济效益。详见表9。
规划前后进行比较，规划后每年的总产值2403.16万元，比规划前增加了471.28万元，规划后新耕地面积为40.18公顷，成本投入按12000元/公顷（大春：6750元/公顷，小春5250元/公顷）计算，扣除所增加成本投入后增加产值382.02万元。土地整理项目总投入资金2489.31万元，项目实施后年总产值2403.16万元，年净增产值382.02万元。
加上1年的建设期，项目的静态投资回收期为8年。
2.4.3 生态效益变化分析
生态效益的变化通过绿色植被覆盖率和土地垦殖率两个指标在规划前和规划后的变化来分析生态效益的变化。绿色植被覆盖率为：
上述两个指标的增加，保证了土地的透水性，提高了土地肥力，对生态环境、耕地的保护和改善有着极大的作用，为土地资源的良性可持续利用奠定基础。
3 土地整理后对区域土地资源可持续发展的研究
综合对项目区土地整理前后社会、经济、生态效益变化的分析，在土地整理后，社会效益、经济效益、生态效益都有所增加，说明土地整理是实现土地资源可持续利用的有效途径和措施，土地资源可持续发展是基于可持续发展理论而提出来的科学用地方式。它包含两层含义：一是土地资源本身的高效持续利用；二是土地资源与社会其他资源相配合共同支撑经济社会持续发展[11]。
通过对城子村的农用地进行整理，社会效益的增加，为当地的农户提供了可观的收入、增加了农户对土地整理工作的支持，实现了城子村社会的可持续的发展，随着社会效益的增加，经济效益的增加就随之而来。通过城子村的土地整理，提高了当地生态环境的质量，实现了城子村的生态可持续。
参考文献：
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[10]中国房地产估价师与房地产经纪人学会.房地产开发经营与管理[M].中国建筑工业出版社，2011：199-200.
关键词：耕整机 专利技术 行业分析
1 背景
目前，我国农业正处在战略转折的重要阶段，为了切实解决好“三农”问题，搞好农业产业结构调整，必须加大对农业机械的投入、研制、引进吸收及推广等工作力度，以提高劳动生产率、降低农民劳动强度，合理地调整农村劳动力就业结构。
耕整机是我国水稻种植地区普遍使用的一种小型耕整地作业机械，配套犁、耙、蒲滚等农具可进行全过程的耕整地作业。耕整机按结构特点可分为单轮和双轮两大类。单轮耕整机独轮驱动，是在原机动插秧机行走机构的基础上增加牵引农具和平衡机构演变而来；双轮耕整机为两轮驱动，是由小型手扶拖拉机加农具构成的一体式机组。耕整机以犁耕作业为主，翻耕土壤时，将表层的植被翻埋到底层，在翻耕的同时兼有碎土作用。耕整机械包括很多种类：松土机、挖坑机、开沟机、平地机、起垄机、中耕机、旋耕机、微耕机、耙沙机等，被广泛应用于农业、林业、种植业、园林、水田、旱地、蔬菜大棚、果园、建筑等领域。目前，国内已有大量耕整机生产、销售的报道，也已有很多关于“耕整机”的专利信息。
2 专利分析策略
本文对我国耕整机专利现状进行分析，由国内耕整机专利现状总结目前耕整机的行业发展情况。检索范围以中国国家知识产权局官方公布的“七国两组织”专利信息为数据源（“七国两组织”专利数据库是指包括中、美、英、日、德、法、瑞士以及欧洲专利局、世界知识产权组织在内的七个国家和两个组织的专利文摘及附图数据库），检索截止2012年8月25日的数据。检索策略以名称或摘要=（耕整机and（侧驱or前置or多功能or一机多用）），同时参考国际专利分类号，共检出在“七国两组织”专利数据库中耕整机相关专利申请221件。（因为数据库更新的原因，2011年和2012年申请的相关数据不齐，未参加分析）。
3 专利分析
3.1 专利申请总体趋势分析 专利的总体趋势分析图，是以专利的申请时间为横轴，专利申请量为纵轴组成的二维效果图，反映了该项专利技术在该时间段的申请量大小趋势，表明该技术年度活跃程度，间接反映了该项技术的总体发展趋势。
图1是我国耕整机专利申请总体趋势分析图，从中可以看出：我国的耕整机专利申请大致可以分为三个阶段：第一阶段为1988-1991年，这几年的专利申请处于一个小高峰；第二阶段为1991-1994年，这段时间的专利申请处于一个低谷；第三阶段为1995-2010年，专利申请数量增长较快，尤其是1999、2002、2009及2009年专利申请数量增加明显。数据分析表明：我国的耕整机研究水平在近10年有较快地发展，但总体数量仍然较少，专利申请仍然有较大的发展空间。
3.2 专利区域分析 专利区域构成分析可了解该领域发明活动的主要区域，揭示不同地域的专利申请情况。可以发现该研究领域的主要研究分布，对企业技术创新、人才引进，特别是技术合作具有重要意义。
从我国耕整机领域申请专利省分布数据可以看出，湖南共申请相关专利92件，是我国申请耕整机相关专利最多的省份；其次是广西，申请了30件相关专利；之后是江苏（19件）、四川（17件）、重庆（9件），上述五个省区集中了我国耕整机领域80%的专利。据文献报道，这些区域也是我国耕整机生产的主要区域。
3.3 专利申请人分析 不同的企业提供的产品技术不同，决定了其在行业中扮演的角色也不同，为自身经济利益保护的专利类别也各不相同。因此，进行耕整机技术领域的申请人分析，了解行业竞争体系及其状况，将有利于企业分析竞争环境，制定竞争策略和与之相关的专利战略。专利申请人是指对专利具有专利权的对象，是专利技术的权益归属者，为专利信息保护的最核心内容之一。
图2是我国耕整机专利前10位（按申请数量）申请人构成分析图，从图中可以看出，在我国耕整机申请数量前10位中，个人申请人占了7位，以曾元彬（广西）为最多，此外还有方卫山（云南）、邹资生（江西）、陈智强（广西）、都智伟（四川）等个人也申请了相关专利，这表明这些申请人是我国耕整机研究领域内活跃的技术人才。其余3位属于耕整机行业内较有影响力的两个公司：耒阳市三牛机械制造有限公司（及下属湖南耒阳插秧机制造厂）和安徽鲁班集团神牛机械有限公司。
耒阳插秧机制造厂创建于1960年，是目前湖南省最大的小型耕整机专业生产厂家，也是我国国家机电部定点骨干企业。该厂上市畅销的产品有八种型号：1LB-3型耕整机、1ZD-20型耕整机、1ZD-20型步耕整机（手扶式）、1ZD-268型轻稳耕整机、1Z-20双滚步耕机、1ZD-20型旱地旋耕机、1WG-3型旱地旋耕机，及1Z268型双轮耕整机。其中，1LB-3型耕整机和1ZD-20型耕整机为该厂目前主导产品，年产能力约为40000台。目前，耒阳市三牛机械制造有限公司及其下属的耒阳插秧机制造厂共在国内申请了10件专利，在耕整机生产领域已具备一定的市场支配地位。
安徽鲁班集团神牛机械有限公司（原安徽省南陵神牛机械有限公司）是安徽鲁班建设投资集团（简称安徽鲁班集团）下属子公司。安徽鲁班集团神牛机械有限公司是安徽省农业机械制造骨干企业，全省唯一生产系列水田耕整机的企业。该公司主要产品包括神牛ILB-4系列单轮耕整机、SN-51型、SN-81型双轮耕整机，SN-18茶同管理机、4LL-1.2、1.5型稻麦联合收割机等。目前，安徽鲁班集团神牛机械有限公司共申请国内专利3件。
3.4 主要技术领域分析 国际专利分类（IPC）能够显示目标技术领域的具体构成情况，针对分析的主题，揭示不同的目标技术领域内的专利申请情况。可以供企业或个人，了解所涉足的某种产品、技术的市场竞争，了解其技术发展变化趋势以及影响这些变化的技术因素，这些不同因素在不同区域的差别， 这种差别源自于那些发明人。因此，进行产品、技术的发展及衍变趋势的分析能够帮助了解竞争的技术环境，增强技术创新的目的性。
从我国耕整机专利IPC构成数据可以看出，在耕整机中国专利的IPC构成中，A01B集中了80.5%的专利，该分类号代表的意义是：“农业或林业的整地；一般农业机械或农具的部件、零件或附件（用于播种、种植或施厩肥的开挖沟穴或覆盖沟穴）”，说明目前我国有关耕整机的专利申请主要集中在农业或林业机械或农具的部件、零件或附件的生产制备工艺上，这是耕整机的研发重点和发展趋势，这也是企业竞争的核心内容。另外，A01D、B60B、B60K分别占5%、4%、3%，主要是有关耕整机的辅助行业和部件。如使用耕整机来做整地的割草机，研究耕整机的车轮，改进耕整机的动力装置或传动装置等。
3.5 法律状态分析 专利的权利状态表明该专利现在处于何等阶段，其是否属于一件有效或可运作的专利。我国现拥有的耕整机相关专利221件，其中无效专利168件，公开或授权的专利共53件。从这一数据来看，我国耕整机技术领域的有效专利还很少，仅占专利申请总量的23.98%。企业共申请专利86件，占申请总量的38.9%；而获得授权的专利中有46.7%的专利权人为企业，此外还有5件个人获得授权的专利专利权转移给了企业。事实证明，企业是专利技术产业化开发的主体，加大产、学、研的合作力度，发挥各自的优势，共同促进耕整机专利技术的产业化发展是实现产业突破的重要途径。
3.6 小结 耕整机经过二十多年的发展，已经成为了一种较为成熟的产品。通过以上专利信息分析可以看出：
3.6.1 我国的耕整机专利申请开始于1988年，此后每年均有申请，但数量较少。近10年来，专利申请量有了适当增长，这可能与我国国民知识产权意识增加有关，但总体数量仍然偏少。耕整机相关技术的专利申请在我国仍然有较大的发展空间。
3.6.2 我国耕整机专利申请的主要省区为湖南、广西、江苏、四川、重庆、安徽、江西等地，这些区域的专利申请占了我国耕整机专利申请总量的85%以上。同时，这些区域也是我国耕整机的主要产区，在耕整机研究领域有较强的技术优势。
3.6.3 目前我国耕整机专利申请人以个人为主，这些专利因缺乏企业合作，大部分专利申请未获得授权，或者没有维持专利年费，已经失效。事实表明，个人申请专利如不实现专利的转化和运用，专利将不能实现其价值。个人申请的专利技术要转化为生产力，还得与企业联合发展。企业可以为耕整机领域专利的产业化提供可靠保证。
3.6.4 以耒阳市三牛机械制造有限公司及其下属耒阳插秧机制造厂和安徽鲁班集团神牛机械有限公司为代表的企业在我国耕整机研发及生产领域具有较强优势，他们也是获得我国耕整机相关专利授权较多的企业。事实表明：科学技术是第一生产力，专利是科学技术的知识产权保障。重视知识产权，企业将会发展地更好。
3.6.5 目前我国有关耕整机的专利申请主要集中在农业或林业机械领域，主要是农具的部件、零件或附件的生产制备工艺上。这是耕整机的研发重点和发展趋势，也是企业竞争的核心内容。从已申请的专利看，这些耕整机的结构各具特色，还有针对耕整机中部分结构进行调整的技术。总体来说，耕整机的专利申请在我国仍然有较大的发展空间。
参考文献：
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[2]适合山区使用的新型微耕机[J].南方农机，2000（4）：10.
[3]春燕.1ZS-20型水田耕整机[J].农业开发与装备，2008（2）：26.
[4]杨新新.南方微型耕整机分析及前景[J].农业装备技术，2003，29（6）：15-17.
本文系应云南知识产权局之邀为当地龙头企业开展的专利分析。
关键词：区域农业规划；资源；供需平衡；分析方法
中图分类号：F323.1 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）19-4629-05
随着国家高度重视农业和农村发展，并且坚持科学发展、规划先行的要求，近年来各地纷纷加大了区域农业规划的编制、颁布和实施力度，这些规划对农业发展起到了引导、调控、支撑和保护等重要作用，有力地促进了我国农业现代化的快速、高效和持续发展[1]。
区域农业规划是对一定区域范围内未来一定时期内农业发展所作的总体规划设计[2]。其主要内容是在研究分析区域农业发展基础和发展趋势的基础上，合理确定未来一定时期内区域农业发展的指导思想、基本原则、发展目标和结构布局，明确提出未来一定时期内区域农业发展的重大任务、重要对策、重点项目[3]，并对未来一定时期内区域农业发展的投资效益、环境影响、资源平衡等方面进行科学分析，以确定所编制的农业规划的可行性[4]。
区域农业规划的范围通常以行政区划为界，如全国农业规划、省域农业规划、县域农业规划、镇域农业规划、村域农业规划等；如果需要，也可以针对某些有共性的区域进行农业规划，如某流域农业规划、某开发区农业规划等[5]。区域农业规划中的资源平衡分析，主要是分析所规划的区域范围内与发展农业相关的资源条件——重点是土地资源、水资源、饲草料资源、劳动力资源等[6]是否能够满足规划期内农业发展目标的需求，以保障规划实施中的资源可行性。
1 资源平衡分析方法
区域农业规划中资源平衡分析需要利用规划范围内《土地利用规划》、《水资源开发利用规划》和《镇村发展规划》等相关规划成果，以便切实掌握规划范围内的土地资源、水资源和劳动力资源等的现状和未来变化情况。如果缺乏这些规划成果，应采用统计年鉴、统计公报、国民经济发展规划、城市总体规划等权威资料和地方行政部门提供的权威数据以及必要的分析测算，全面掌握规划区域内农业资源的情况。
1.1 土地资源平衡分析
土地资源平衡分析的目的是检验规划区是否有足够的土地资源来支撑规划期内农业产业的发展。进行土地资源平衡分析，需要了解规划区内各种土地的利用现状，研究规划期末各种土地的变化情况，以便掌握规划范围内的耕地、园地、林地、草地等农业用地的现状和变化情况。在编制农业规划中，通常将农业用地分成耕地、其他农业用地两种类型分别进行土地平衡分析。
1.1.1 耕地资源平衡分析 编制规划期末耕地利用规划表，并根据规划期末的耕地面积计算出耕地复种指数，分析耕地的复种指数是否在合理的范围内。规划的耕地复种指数过高表明耕地利用过度，规划难以实施，过低则表明耕地利用不足，土地产出率难以保证。
耕地复种指数不仅与当地的光、热、水、土等自然条件有关，也受到种子肥料、作业方式、耕作制度等种植技术的影响。随着科学技术的进步，耕地的复种指数虽然能够提高，但变化不大。因此，规划的耕地复种指数不宜与现状耕地复种指数相差过大。
规划期末全年农作物总播种面积就是规划中确定的各种农作物播种面积之和。我国从2006年开始实行耕地占补平衡制度，即非农业建设经批准占用耕地，占用者应按照“占多少、垦多少”的原则，负责开垦与所占用耕地数量和质量相当的耕地[7]。因此，一般规划期末的耕地总面积变化不会太大。
1.1.2 其他农业用地平衡分析 编制规划期末其他农业用地利用规划表，并根据规划期末的其他农业用地面积增减情况，分析其他农业用地增减面积是否在合理的范围内。其他农业用地增加过多，土地开垦难度大，规划实施困难，其他农业用地减少过多，农业增收有可能难以保证。
1.2 水资源平衡分析
水资源平衡分析的目的就是核实规划区是否有足够的水资源来支撑规划期内农业用水的需要。进行水资源平衡分析，首先要测算出规划期末可供应给农业利用的水资源总量，同时测算出规划期末农业需要使用的水资源总量，然后对比两者大小就能够判断水资源供需是否平衡。在各种用水中，农业灌溉用水所占比例最大[8]，当出现供应不能满足需求时，一方面可考虑调整规划中的农业产业结构，减小生产规模，通过减少灌溉面积降低农业灌溉用水量[9]；另一方面可考虑强化水利工程和节水灌溉措施，通过提高灌溉水利用系数，降低灌溉定额来减少农业灌溉用水量[10]。
实际规划编制工作中，为简化计算并方便表达，水资源平衡分析测算一般都采用列表计算法。
1.3 饲草料资源平衡分析
进行饲草料资源平衡分析的目的是明确规划区内自产的饲草料供应量与规划区内养殖业发展的饲草料需要量之间的差距，并分析这种差距是否合理。虽然饲草料资源可以从规划区以外的其他地方得到，但区域农业规划中还是应该注重种养结合，以降低养殖成本，推进高效发展[11]。
2.1.2 开发利用规划 根据孙家滩土地利用现状和规划期末农业产业发展需求，提出孙家滩耕地开发利用规划见表2。到2015年，孙家滩其他农业用地种植规划利用见表3。
2.2 水资源平衡分析
2.2.1 可供水量现状 孙家滩农业可供水量现状见表4，规划期末孙家滩地区不可能有新增的水资源。当前孙家滩水资源开发利用中存在的主要问题：一是水资源总量不足；二是农业用水日趋紧张；三是农业用水效率偏低。孙家滩农业灌溉绝大多数采用的仍然是渠道引水+地面灌溉的传统方式，高效农业节水技术应用不足，灌溉水利用系数偏低，提高孙家滩农业用水效率仍然有潜力可挖。
2.2.2 农业用水量测算结果 依据规划确定的农业产业规模，分别按照现状用水和高效用水两种方式测算规划期末农业灌溉用水量。
现状用水方式是指基本保持现有农田水利和农业灌溉方式不变时的用水量。现状用水方式下，规划期末孙家滩农业灌溉用水量测算结果见表5，现状灌溉水平均利用系数取0.53。高效用水方式是指强化农田水利并推广普及管灌、微滴灌等高效节水灌溉后的用水量。高效用水方式能够大幅度降低灌水定额，提高灌溉水利用系数，规划期末孙家滩农业灌溉用水量测算结果见表6，规划期末灌溉水平均利用系数取0.68。规划期末孙家滩的农村居民生活和畜牧养殖用水量的测算结果见表7和表8。
2.2.3 平衡分析 根据当地水利专项规划，规划期末孙家滩地区农业供水不可能新增水量，只能基本保持现状供水量，因此规划期末孙家滩农业可供水总量就是表4中的现状总供水量。据此，农业用水的平衡分析见表9（表中其他用水量取灌溉、畜牧和生活三者用水之和的10%），可见，继续沿用现状农业用水方式，规划期末农业用水将严重短缺。要实现规划期末的农业产业发展目标，必须强化农田水利并大力推广普及农业节水灌溉，才有可能保证孙家滩地区农业用水的供需平衡，确保规划实施中水资源的可行性。
2.3 饲草料资源平衡分析
2.3.1 饲草料自产量 根据本规划确定的种植业发展规模，参照相关农作物的谷草比，估算出规划期末孙家滩各种饲草料的年自产量为：精饲料1 260 万kg、青干草6 000 万kg、青贮饲料21 000万kg、秸秆1 500万kg。
2.3.2 饲草料需求量 根据本规划确定的畜牧产业发展规模，参考相关畜禽的饲喂定额，估算出规划期末孙家滩发展畜牧养殖饲草料的年需求量为：精饲料29 900万kg、青干草16 000 万kg、青贮饲料43 000万kg、秸秆17 400万kg。
3 小结
当前，加强区域农业规划编制中的资源平衡分析显得尤为重要，但国内对区域农业规划中农业资源的平衡分析方法缺乏针对性研究。为此，从规划角度分别探讨了区域农业规划中土地资源、水资源、饲草料资源等3种重要农业资源的供需平衡分析方法，并以《宁夏吴忠市孙家滩农业综合开发区总体规划（2011-2015年）》为例给出了3种农业资源平衡分析的实例。文中所提出的农业资源平衡分析方法依据充分、简明实用、精度能够满足规划层面的要求。希望今后更多的同行关注和创新区域农业规划中的资源平衡分析方法，使我国区域农业规划更科学、更实际、更可行。
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（中国矿业大学（北京）土地复垦与生态重建研究所，北京100083）
摘要：通过“压力-状态-响应”（PSR）框架模型构建了包括15个指标的北京市耕地利用系统健康评价的指标体系，由层次分析法（AHP）对各指标进行权重的确定。结果表明，北京市耕地利用系统的健康综合指数介于0．373 8～0．797 2，其中2005年处于不健康状态，其健康状况处于临界健康和健康水平之间。
关键词 ：土地；耕地利用系统；PSR模型；健康评价；北京市
中图分类号：F301．2文献标识码：A文章编号：0439－8114（2015）03－0582－05
土地是人类赖以生存的基础，人多地少是中国的基本国情，近几十年来，随着中国经济的快速发展，土地利用规模不断扩大，土地利用强度不断提高，环境污染的逐步严重化，耕地的数量和质量不断受到威胁，耕地资源的保护越来越引起人们的重视。最早于20世纪40年代提出“土地健康”的是Aldo Leopold，他认为“健康的土地是虽被人类利用但其功能没被破坏的土地”［1］。中国学者也逐渐开始了土地利用健康状况方面的研究，但还不够深入［2，3］。人地矛盾日益突出，如何使有限的耕地资源得到合理科学的利用，对耕地利用的健康状况的评价研究，逐步成为耕地资源研究的热点。这对了解中国耕地利用的合理性和科学性，对应地制定耕地保护和利用的政策，实现耕地利用的可持续发展具有十分重大的指导意义。
1研究模型简介
耕地利用系统是一个社会、经济、自然复合的生态系统。在这个复合系统中，各子系统中的要素相互作用、影响，其相互作用和相互影响的结果最终体现于耕地利用的健康状况。土地利用系统健康评价是以人类社会的可持续发展为目标出发，把整个土地利用系统作为评价对象，包括土地自然生态系统和社会经济系统，并不是针对某一种特定的土地利用方式，对系统的结构、功能和效益各个方面进行评价，研究系统是否达到了生态、社会、经济的协调统一，并对其当前土地利用系统的健康状态进行客观评价［4］。
土地的评价始于20世纪30年代，目前学者们对土地利用系统健康评价的方法有很多，本研究对耕地利用系统健康评价采用国际上比较有代表性的和比较成熟的“压力—状态—响应（Pressure—State—Response，简称PSR）评价体系”［5，6］。它是由世界银行、联合国粮农组织、联合国发展署、联合国环境署共同提出的用于研究环境问题的评价框架，体现了人类活动与生态环境之间的相互作用关系［7］，被广泛应用在区域生态环境评价及可持续发展评价等方面的研究［8］。PSR模型［9］是通过压力、状态、响应三类指标的相互作用关系以及信息反馈，构建一套以三者因果关系为主的指标体系，即由于人类活动的干扰，对土地和环境产生了一定的压力，再由于这些压力，土地和环境改变了原有的属性和状态，导致土地利用不合理和环境问题的出现，人类经过分析又通过行政、经济、法律等一系列措施，对这些变化和问题作出积极反应，旨在保护、改善和恢复土地利用和环境中的不合理问题。
2研究区与数据来源
2．1研究区概况
北京是中国的首都，是全国的政治中心、经济中心和文化中心，也是一座举世闻名的历史名都和现代化国际性大都市。北京位于华北平原的西北部，中心地理坐标为116°25′29′′E、39°54′20′′N，地处蒙古高原与华北平原交接带，地形西北高，东南低，东北部、北部、西部三面环山，内有永定河流过。全市18个区县总面积为16 410．54 km2，市区面积12 187 km2，建成区面积1 386 km2，其中山地约占61％，平原约占39％。
2．2数据来源
本研究所涉及数据主要来源于2000-2012年北京市统计年鉴、中华人民共和国国家统计局、北京市土地利用总体规划、国土资源公报、土地变更调查报告、北京市国土资源部网站、北京市生态环境相关的调查数据及报告等。
3评价指标的选取及权重确定
3．1评价指标的选取
由于土地利用系统是一个相互作用的复合系统，土地利用系统健康评价的指标筛选必须要符合3点要求［10］：①指标体系能完整准确地反映土地利用系统健康状况，能够提供现状的代表性图案；②对土地利用系统结构、功能、效益的自然生态、社会、经济状况和人类胁迫进行监测，寻求自然、人为压力与土地利用系统健康变化之间的联系，并探求土地利用系统健康变化的原因；③定期地为政府决策、科研及公众要求等提供土地利用系统健康现状、变化及趋势的统计总结和解释报告。
结合上述要求以及北京市区域社会经济特点和北京市耕地利用的特点，在此前大多数学者研究的基础上，结合相关理论，拟定北京市耕地利用健康评价指标体系包括了耕地利用系统压力、耕地利用系统状态、耕地利用系统响应三个方面的15个典型指标（表1），其中反映耕地利用系统压力的指标包括人均耕地面积（P1）、人口自然增长率（P2）、人口密度（P3）、人均水资源量（P4）、农用化肥折纯量（P5）、GDP年增长率（P6）；反映耕地利用系统状态的指标有人均粮食产量（S1）、耕地年减少率（S2）、受灾面积（S3）、灌溉保证率（S4）、土地垦殖率（S5）、人均GDP（S6）；反映耕地利用系统响应的指标有水土流失治理情况（R1）、农业收入所占比重（R2）、农业从业人员数量（R3）。
3．2指标权重的确定
针对北京市耕地利用系统健康评价中的各指标的实际情况，本研究采用层次分析法，确定了各指标的权重（表2）。
4评价指标值及综合指数的确定
4．1评价指标值及标准化处理
根据北京市2000-2012年统计年鉴，中华人民共和国国家统计局等相关资料，得到了北京市耕地利用系统健康评价指标的值（表3）。
采用Min－max标准化方法即极值标准化法对各指标值进行标准化处理（表4），具体计算公式如下，
正向指标：
Iij＝（Xij－maxXij）／（maxXij-minXij） （1）
负向指标：
Iij＝（maxXij－Xij）／（maxXij-minXij） （2）
其中，正向指标是指对耕地利用系统健康有积极影响的指标，负向指标则指对耕地利用系统健康有消极影响的指标。式1和式2中，Iij是标准化处理后的指标值，Xij是指标现值，maxXij是某类指标的最大值，minXij是对应的某类指标的最小值。其中，北京市耕地利用系统正向指标有，P1为人均耕地面积、P4为人均水资源量、P6为GDP年增长率、S1为人均粮食产量、S4为灌溉保证率、S5为土地垦殖率、S6为人均GDP、R1为水土流失治理情况、R2为农业收入所占比重、R3为农业从业人员投入；其负向指标有，P2为人口自然增长率、P3为人口密度、P5为农用化肥折纯量、S2为耕地年减少率、S3为受灾面积。
4．2北京市耕地利用系统健康综合指数
北京市耕地利用系统健康综合指数的计算采用公式［11］如下：
（3）
式中，S代表北京市耕地利用系统健康综合指数，Ii代表指标标准化值，Wi代表相应的指标权重。经计算，最终得到了北京市耕地利用系统健康综合指数（表5）。
4．3北京市耕地利用系统健康评价及分析
4．3．1评价标准根据北京市耕地利用的特点，通过综合研究国内有关专家学者对评价标准已有研究的基础上［12－16］，借鉴有关研究成果，将北京市耕地利用系统评价标准划分为4个健康级别，具体见表6。
4．3．2评价分析结合表5和表6，研究结果表明，2000－2012年北京市耕地利用系统健康级别发生了较大的变化（图1），其综合指数在0．411 0~0．797 2变动，其健康级别介于不健康、临界健康和健康之间。
其中，2001-2005年北京市耕地利用健康级别严重下降，由健康逐步变为不健康，这期间北京市耕地的利用更多地注重了经济的快速发展，工业化和城镇化推进速度逐步加快，忽视了耕地的高效和集约利用，导致耕地面积逐年下降，再加上耕地利用中的不科学、不合理行为，直接对耕地利用系统的健康造成了污染，威胁了其生态健康。此后，由于政府加大了对耕地利用的管理力度，如出台了相应的耕地保护政策和相关法律法规，加强了生态环保的宣传等，另外，人们的环保意识和耕地保护意识的提高，使得北京市耕地利用系统压力逐步得到缓解，健康状态逐步得到了改善。
5小结与讨论
中国人均耕地面积较少，不及世界平均水平的一半，耕地利用系统的健康程度应备受关注。本研究采用“压力—状态—响应”（PSR）框架模型，对北京市2000-2012年耕地利用系统健康进行了评价研究，发现北京市耕地利用系统的健康状况波动较大，在2005年落差最大，耕地利用系统综合指数由2000年的0．797 2下降到了0．373 8，耕地健康级别从健康变为不健康，这主要是因为耕地面积的急剧减少，灌溉保证率的下降，以及北京市人口的增长所带来的压力。通过研究，人们应进一步加大对耕地的保护力度，针对北京市耕地利用的现状，因地制宜地制定出更加科学合理的管理措施和利用政策法规，平衡北京市耕地利用系统生态、经济、社会的协调发展，实现北京市耕地利用系统健康的最优状态。
本研究在对北京市耕地利用系统健康评价的研究中取得了一些实质性成果，得到了2000-2012年的健康状态以及各个指标的波动情况，为进一步的深入研究提供了一定的技术和理论支持。但由于所收集资料和研究水平的限制，本研究建立的耕地利用系统健康评价指标体系还不够完善，健康评价的标准也有待校正，因此如何更加系统完善地构建评价指标体系，更加科学合理地建立健康评价标准，从而更精确地评价区域的耕地利用系统健康水平将是下一步研究的重点和难点。
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关键词：遥感；监督分类；耕地变化；淮安市
中图分类号：S127；F301.24 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2013）21-5189-04
Remote Sensing Based Analysis of Huaian Farmland Changes
WANG Yue-xiang，CHEN Mei-mei，LENG Yan-yan
（College of Urban and Environment， Huaiyin Normal University， Huaian 223300， Jiangsu， China）
Abstract： Remote sensing technology is a rapid way to get vast geographical image data from a wide range， with the information updating in short cycle. Remote sensing technology and remote sensing digital image processing is gradually becoming a high-tech way to survey the status of land using. With the assistance of ERDAS 9.2 software， using ETM data of 2000 and 2005， supervised classification and ArcGIS spatial analyst， the status of land using of each county of Huai’an was obtained. The area of land using per capita was analyzed combining with population.
Key words： remote sensing； supervised classification； cultivated land change； Huaian city
遥感是指非接触的、远距离的探测技术，具有大面积同步观测、时效性强、数据的综合性和可比性强、较高的经济与社会效益[1，2]等优势。遥感的应用日渐普及，在我国国土资源部的守护“耕地红线”工作中起到了重要作用。国家土地督察成都局在云南楚雄州例行土地督察时通过卫星遥感定位图上的“158号”图斑发现这块土地用途明显发生变化，经查发现，这块土地包含97.41 hm2耕地，被云南德胜钢铁有限公司在没有合法手续情况下非法占用[3]。国土资源部运用遥感等先进科技手段进行执法确实行之有效。
“民以食为天”，保证耕地面积是保证粮食产量的基础条件，动态、及时了解耕地变化状况对于土地利用规划、耕地保护和粮食安全具有重要意义。以江苏重要粮食基地之一的淮安市为研究对象，对该市2000和2005年两个时期的遥感影像进行处理，分析5年间淮安市各区、县的耕地变化及人均耕地状况。
1 研究区概况
淮安市位于江苏的中北部，黄淮平原东部，淮河流域下游，处于全国南北分界线上。地理坐标为东经118°12′00″—119°36′30″，北纬32°43′00″—34°06′00″。市境西、北接宿迁市，东北接连云港市，东南接盐城市，南接扬州市，西南连安徽省滁州市和江苏省会南京市。淮安市是全国南下北上的交通要道，更是长三角北部区域的交通枢纽。
淮安市陆地总面积892万hm2，土地资源类型比较丰富，耕地和水域是主要地类，面积较大。全市耕地分为水田、旱地、水浇地和菜地等，其中水田比例最大，占2/3。水域遍布全市各地，除清河区外，各区、县水域面积占辖区面积比例均超过19%，洪泽县高达58%。全市水域分为河流水面、湖泊水面、水库水面、坑塘水面、苇地、滩涂和沟渠。林地主要分布在盱眙县丘陵地区，牧草地也几乎全部在盱眙县境内。
研究数据来源于Global Land Cover Facility网站淮安市2000和2005年两个时期的ETM遥感影像，辅助数据包括淮安市地形图、淮安市统计局的淮安市市区和其他四县的面积、人口数据等资料。应用软件选用遥感图像处理软件ERDAS 9.2和地理信息系统软件ArcGIS 9.2。
2 遥感影像处理技术流程
遥感影像处理技术流程图见图1。
2.1 遥感影像的预处理
应用ERDAS 9.2软件进行多波段遥感图像合成，合成好的图像见图2、图3，然后在软件ArcGIS 9.2中与淮安市行政区划图进行配准，匹配好后提取出淮安市范围，最后在ERDAS 9.2软件中进行研究区裁剪，得到的研究区遥感影像图见图4和图5[4，5]。
2.2 遥感影像解译分类
图像分类是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法：非监督分类和监督分类。
非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，仅凭遥感影像地物光谱特征的分布规律，随其自然地进行盲目分类， 其分类结果只是对不同类别进行了区分，并不确定类别的属性，其属性是通过事后对各类别的光谱响应曲线进行分析以及与实地调查相比较后确定的[6]。
监督分类是常规图像分类方法之一，主要由用户来控制，常用于分类前对研究区遥感图像中影像地物的类别属性比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其他信息可以判定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。
监督分类一般有以下几个步骤：定义分类模板、评价分类模板、进行监督分类、评价分类结果。在监督分类过程中，训练区的选择必须具有代表性和典型性，对所有使用的图件要求时间和空间上的一致性。用于分类决策的规则是多层次的，如对非参数模板有特征空间、平行六面体等方法，对参数模板有最大似然法、最小距离法等方法[7]。本研究采用最大似然法进行监督分类。
2.3 遥感图像解译标志的建立
遥感图像解译标志见表1[8]。
3 结果与分析
3.1 土地利用类型分类处理
在ERDAS 9.2平台下，利用Supervised Classification进行最大似然监督分类，获取遥感影像预分类图。并通过目视解译，改正错误类型，获取淮安市的土地利用分类图像。将分类后的淮安市遥感图像添加到ArcGIS 9.2中，分别进行出图处理，所得结果如图6、图7。
利用淮安市耕地状况图提取出2000、2005年两个年份的各区、县的耕地状况图分别见图8、图9，获得各区、县耕地数据见表2。
3.2 人均耕地变化状况与分析
将表2中的2000、2005年淮安市各区、县耕地面积数据，结合对应年份全市各区、县人口数据进行分析，结果见表3。由表3可知，2000—2005年，伴随着经济的快速发展，淮安市呈现出的总体状况是耕地面积明显减少，而人口的增加幅度很大，导致人均耕地面积减少，其中盱眙县人均耕地有所增加，其他各区县都不同程度减少，金湖县人均耕地面积减少最明显，其次是洪泽县。
改革开放以来，各地纷纷招商引资发展工商企业来加快经济发展，所需要的城镇商业用地面积、工业生产用地面积及道路面积等都大量增加。城市化进程加快，推动城市建设规模不断扩大，大量农业用地转变成建设用地。另一方面，城市人口不断增长，劳动技术人员增多，住房面积增加，农业人口相对减少，各因素都导致耕地面积大量减少。
各个区、县的耕地呈现出不同的变化情况，主要与淮安市政府对各个区、县的总体规划方向不同有关。市区：国家历史文化名城和生态旅游城市，长江三角洲北部地区重要的中心城市，交通枢纽和先进制造业基地；涟水县城：新兴工业基地，教育发达、生态优良的县域中心城市，并承担中心城区的部分教育、空港服务等职能；洪泽县城：湖滨生态旅游城市，适当发展符合环保要求的加工产业；金湖县城：水乡、园林特色的现代化城市，适当发展符合环保要求的加工工业；盱眙县城：淮河中下游山水、文化、旅游城市，重点发展旅游产业，适当发展加工工业，严格保护生态环境和生物多样性。
4 结论与讨论
基于淮安市ETM遥感影像数据，利用监督分类方法提取出淮安市2000、2005年的耕地状况，对淮安市各区、县人均耕地情况变化进行了分析，其中涟水县有很小一部分缺失的区域在另一张遥感图像上，但不影响对淮安耕地变化的总体分析。
通过分析可以看出，5年间淮安市耕地总体变化状况是耕地总面积大量减少、人口大量增加、人均耕地面积明显减少。全市人均耕地面积减少0.004 8 hm2，其中盱眙县人均耕地增加了0.004 6 hm2，金湖县、洪泽县人均耕地减少较为明显，分别为0.015 8、0.012 0 hm2。各个区、县的耕地呈现出不同的变化情况，主要与淮安市政府对各个区、县的规划方向不同有关，注重发展工业的区、县人均耕地明显减少，而注重旅游及生态保护的区、县人均耕地减少幅度较小。虽然分析的数据与实际数据还有一定的差异，但可以从一定程度上反映出耕地的变化情况。
采用ETM影像进行淮安市耕地变化动态监测，在数据精度方面可能要低于传统的土地详查方法，但能满足整个区域较大范围的土地利用变化和趋势分析，基本上可以满足主要土地利用类型的分类要求，且成图周期短、费用低，在土地资源的调查和监测上具有广阔的应用前景。
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1研究区概况
绥化市位于松嫩高平原中部,东经124°13′—128°30′,北纬45°03′—48°02′,地势东北高、西南低,是松嫩高平原黑土区内具有很强代表性的区域,也是黑龙江省13个地级市(区)之一,下辖1个区、3个县级市和6个县。2009年末,绥化市土地总面积34854km2,其中耕地面积165.74万hm2,占土地总面积的47.55%,年末总人口580.2万人,其中农业人口比重达到73.2%;地区生产总值由2001年的339.6亿元增加到2009年的605.9亿元,其中,第一产业总产值由98.7亿元增加到208.7亿元。绥化市地势平坦,土质优良肥力较高,日照时间长且雨量充沛,适于粮食作物和经济作物生长,是国家储备粮大区之一。2000年,国家环境保护总局正式批准绥化市为全国生态示范区建设试点,其绿色产业的发展进入了正规化,2001—2009年,粮食商品率由60%提高到80%以上,粮食总产量由467.1万t增加到1119.43万t,占黑龙江省粮食总产量的1/4。
2耕地生态安全评价指标体系的构建
目前,国内外关于构建耕地生态安全评价指标体系还没有共识。本文在选取评价指标时,从研究区人与环境系统的相互作用与影响出发,考虑了耕地资源承受的压力及其对耕地质量的影响,以及社会对这些变化的影响,在综合国内外相关的研究成果基础上[15-17],结合研究区实际情况,从压力、状态、响应三个准则层选取了20个评价指标构建研究区生态安全评价指标体系,详见表1。
3研究区耕地生态安全评价
3.1数据来源
本文基础数据来源于2001—2009年绥化市国民经济和社会发展统计公报、《黑龙江统计年鉴》(2002—2010),部分指标数据由原始数据整理计算得到,限于篇幅原因不一一列出。
3.2数据的标准化处理
生态安全评价是多指标综合评价,指标间缺乏统一的度量标准[18]。为了消除不同量纲对评价结果的影响,本文采用极差变换法对所选指标原始数据进行标准化处理,便于进行指标值对比和综合测评分析。
3.3权重的确定
本文采用主客观综合赋权法确定指标权重,将层次分析法和熵值法相结合,综合考虑主观意向和客观数学理论,突破单一方法确定权重的局限,客观地反映各指标层对目标层的影响度(表2)。(1)层次分析法确定的指标权重向量为W1=(W1W2…W20);熵值法确定的指标权重向量值为W2=(W*1W*2…W*20)T;(2)确定组合权重向量WC=(WC1WC2…WC20)T,令:WC=θ1W1+θ2W2,其中θ1、θ2为组合权系数向量的线性表出系数,θ1,θ2≥0,且满足单位化约束条件:θ21+θ22=1。对原始数据作无量纲化处理以及对θ1、θ2进行归一化处理,按照上述确定组合权重方法计算得出生态安全评价指标的组合权重值。
3.4综合评价值的确定
根据标准化后数据和指标层的权重,计算指标层中各因素的综合评价值,通过指标层中各因素的评价值和对目标层的权重,计算得出2001—2009年绥化市耕地生态安全的最终评价值。Di(ω)=∑nj=1Xij×Wji=1,2,…,m;j=1,2,…,n式中:Di(ω)———综合评价值;Wj———第j个指标的权重;Xij———第i个指标的标准值;n———指标个数。综合评价值的大小反映了各年份耕地生态安全的高低程度。评价值越大,安全性越高;评价值越小,安全性越低(表3)。
3.5评价标准的确定
目前,对于耕地生态安全还没有一个统一的评价标准,本文根据研究区耕地生态环境现状,参考有关文献[19-23],将耕地生态安全评价值划分为5个等级:恶劣级、风险级、敏感级、良好级和安全级(表4)。
3.6评价结果分析
评价结果表明(表3—4),2001年绥化市耕地生态安全评价值为0.3859,生态安全等级为Ⅴ级,安全程度处于恶劣级,生态环境受到很大破坏,生态功能低下,生态灾害严重;2002—2004年生态安全评价值由0.4703增长到0.5807,生态安全等级为Ⅳ级,安全程度处于风险级,随着政府对环境治理力度的加强,生态环境有所改善,但是生态问题仍然突出,环境破坏较为严重,灾害较多;2005—2009年生态安全评价值均处于0.6~0.8,生态安全等级有所提高,处于评价等级中Ⅲ级,安全程度为敏感级,生态环境受到一定破坏,但可以维持基本功能。由评价结果可以看出,虽然2001—2009年以来,绥化市耕地生态安全评价值呈总体上升趋势,但绥化市耕地生态安全问题仍然突出,耕地生态系统服务功能有所退化,生态环境受到一定破坏,但尚可维持基本功能,容易受到外界干扰而恶化,产生以上问题的主要原因有:
(1)自然灾害严重,2001—2009年间,绥化市耕地受灾面积累积达到1005万hm2,洪涝灾害、龙卷风侵袭都给绥化市耕地生态安全带来很大威胁;(2)工业废水过量排放,2003年绥化市工业废水排放达标率为71.24%,达9a间最低点,工业废水的过量排放,使得绥化市本来就少的水资源受到严重污染,地表水质不断恶化,耕地生态环境恶化;(3)2001—2009年间,绥化市固体废物排放量增长1.45倍,空气质量恶化,但2003年后,由于洪涝灾害成灾率及其直接经济损失大幅度下降,生态环境质量又有所改善;(4)人口不断增长和耕地面积不断减少,虽然绥化市的人口控制工作目前已取得了一定的成绩,但是人口增长的趋势仍未得到控制,绥化市现仍然是黑龙江省的人口大市,2001—2009年间,绥化市人口平均增长7.11‰,人口对耕地的压力呈上升态势;(5)农药化肥大量施用,根据统计资料可知,2001—2009年绥化市的化肥、农药使用强度逐年都在增加,农业生产中滥施化肥和农药,在很大程度上对生态环境造成污染。
4耕地生态安全驱动力分析
因耕地生态环境的变化情况主要取决于耕地利用的压力因素、状态因素和响应因素的综合变化情况,而各因素又最终受到指标层各因子的影响。要对耕地生态安全情况进行把握,对耕地生态安全影响因子(驱动力)的研究显得尤为重要。而影响耕地生态安全的因子错综复杂,相互之间耦合关联,给研究带来困难。因此,本文遵循科学性、系统性、区域性和可操作性原则,采用主成分分析法将若干个自变量压缩成几个独立成分,以此来减弱自变量之间的相互干扰,并以上文指标体系中2001—2009年各指标序列资料作为基础数据,利用SPSS17.0统计软件对样本进行计算,分析对绥化市耕地生态安全产生影响的驱动力。
4.1结果总体分析
通过对相关系数矩阵进行分析,发现耕地生态安全与农作物播种面积、耕地垦殖率、人均耕地面积、人口密度、农村人均纯收入、人均粮食产量、第一产业比重、耕地用电量以及废水排放达标率有较大的正相关,相关系数分别达到0.926,0.920,0.920,0.871,0.813,0.800,0.748,0.754,0.708;耕地生态安全压力与人口密度、人均耕地面积和单位耕地用电量的相关性系数分别为0.932,0.904,0.843;与耕地生态安全状态相关性较高的指标有废水排放达标率、单位耕地面积建设机械动力以及耕地垦殖率,相关性系数分别为0.800,0.720,0.644;另外,农作物播种面积、人均粮食产量、人均GDP以及固体废物综合利用量与耕地生态安全响应相关性较高,相关性系数分别为0.954,0.919,0.846,0.794。
【关键词】贵州省 土地 利用现状 农业总产值
土地是人类赖以生存和社会经济发展的基本条件和社会生产力的根本源泉。马克思指出“土地是一切存在的源泉”。土地在人类的生产生活和发展中是如此的重要，然而，土地作为一种不可再生资源存在供给的稀缺性和规模报酬的递减性决定了土地利用的效率在人类生产发展中是值得关注的问题。由于贵州省域社会经济的发展和土地资源状况与全国其他省域不同，所以，土地对农业的影响也不尽相同，本文主要探讨贵州省域土地对农业的影响，统计希冀能对贵州省农业经济的发展给出一种经济学上的合理解读。
一、土地概述
经济学上讲的土地是指地球上的陆地和水域以及与之相连的土壤、气候、地貌、岩石水文、植被等一切自然条件。土地不能像其他的生产资料一样通过劳动来创造和增加其数量，所以，土地的面积是有限的，是不可再生的。土地具有与其他物质生产资料相区别的特性，具有供给的稀缺性、土地利用的区位性、规模报酬递减的特性。
土地供给的稀缺性：随着人口的增长和经济水平的提高，人类对于土地的需求量也会随之增加，但由于土地属于不可再生资源，因此具有不可复制性，地球上的土地资源是固定的，人类不可能通过提高技术水平或改变制度因素而增加土地。
土地利用的区位性：不同区域的土地具有不同的使用性质，其生产用途和生产力会产生差异，人们根据不同区位的土地用途和生产力差异，进行适宜性的生产活动，提高资源的配置效率。
土地的报酬递减性：规模报酬递减的规律属于经济学的范畴，但也适用于土地的使用性质。由于土地的不可复制性的，因此在一定的科学技术水平下，在一定面积的土地上，连续追加其他生产要素的投入时，在达到一定阶段之前，产量会随投入的增加而不断增加。但是当投入增加到一定数量之后，每增加一单位的投入所能新增加的产量会越来越少，最后会减少为零，甚至成为负值，也即规模报酬的递减。
二、土地在农业生产中的重要作用
土地是农业生产中不可缺少的基本生产资料。农业生产的发展及其水平的高低与土地的利用状况有很大的关系。在我国传统农业中，土地要素的投入及其生产效率为农业的持续增长做出了很大的贡献。
柯布―道格拉斯生产函数可以衡量农业及其生产要素之间的关系，在柯布―道格拉斯农业生产函数中，土地、资本、劳动力是农业生产的基本投入要素，在不同的时期，每一种投入要素对农业的贡献是不一样的。本文主要基于前人的研究，总结土地要素在不同时期对农业生产的贡献，试图从中找出一些经济学的规律。
改革开放以来，我国的土地政策实行的是家庭联产承包责任制，土地所有权归集体所有，农户可以承包土地，对土地有使用权限。与之前的化不同，土地承包责任制大大提高了农户的生产积极性，土地要素的投入对农业生产起着积极的作用。Lin（1992）对1978～1987年我国28个省的土地（耕地）、劳动、资本等投入要素作了计量估计，结果表明，土地、劳动、资本的产出弹性分别为0.67、0.13、0.07。在改革开放的十年里，土地（耕地）投入对农业产量的影响要高于劳动投入和资本投入，这表明，可以通过增加耕地的面积提高农业产量。Hu and McAleer（2005）使用1991～1997年中国30个省的面板数据估计了农业部门的生产效率，估计结果显示：劳动、机械、化肥和土地的产出弹性分别为为0.237、-0.1976、0.290和-0.1347，农业对土地的贡献开始呈现出负值，单纯的增加土地对农业的增长是没有任何作用的，反而会造成土地资源的浪费。
随着改革开放的深化，土地投入对农业的贡献率在不断下降。辛翔飞、秦富（2005）利用1988～2003年中国30个省劳动、物质费用、土地的面板数据对农业产出弹性的估计发现，劳动力资源的弹性为0.1066，物质费用的产出弹性为0.4890，土地的产出弹性为0.2659，辛翔飞、刘晓昀（2007）针对家庭承包经营制实施后中国农业经济增长进行的生产函数回归分析结果表明：在中性技术进步的情况下劳动、物质投入和土地的产出弹性分别为：0.371、0.213、0.068。吴玉鸿（2010）运用空间计量经济学模型分析了中国省域农业生产的空间分布模式和空间依赖性，结果表明劳动投入对农业产出弹性为0.50，资本投入对农业产出的弹性为0.43，而土地的贡献不显著。
进入二十世纪以来，科学技术水平的提高，以及土地本身的收益递减性决定了土地投入对农业的贡献呈现负相关关系。翁丽君、王君等（2008）利用C-D函数分析福建省农业生产要素的贡献，对1990～2005年来主要农业生产要素在农业经济增长中的贡献作定量分析和测算，结果表明，土地投入弹性为-1.96，土地投入与农业经济增长呈反方向变动，土地投入呈现规模报酬递减的态势。这是因为随着福建省经济的发展，农业现代化水平的提高，农业规模化生产将产生巨大的经济效益。由于福建在统计年间基本实行土地分散经营，在劳动力、资金、技术、制度等要素不变条件下，生产上每增加一定土地，一定的劳动力、资金、技术就会分散在更多的土地上。土地由于边际投入的相对减少，其边际产出将下降。所以，造成土地对农业总产值呈负方向变化的根本原因在于边际产出的相对减少，而造成边际产量减少的原因在于分散的家庭经营方式不能产生规模效应。余霜、李光（2012）用实际农作物耕作面积代表土地投入，对四川省泸县的投入要素与农业经济的增长的实证研究表明，在长期内，泸县土地投入对农业经济的增长有反向影响，两者在统计意义上有因果关系，即土地投入的增长是农业经济增长的原因。出现这种现象的原因不再是投入量过多，而是由于投入量不足，土地投入相对于农业生产中的其他要素的投入是短缺的。这说明泸县存在越来越多的耕地没有用于农业生产，许多耕地被用在非农领域的现象。但在短期内，通过误差的修正，土地投入的增长促进了农业经济的增长。修正后的土地投入弹性为-1.2185。
纵观国内外的研究，可以得到这样的规律：在传统生产的额初期，土地对于农业生产起到至关重要的作用，土地是一切生产的基础。在我国，改革开放以来，土地要素的投入对我国农业经济的增长做出了积极地贡献，而随着社会经济的发展，土地的规模报酬表现出递减性的规律，土地投入对农业经济的增长开始表现出不显著，甚至出现负相关的情况。尽管土地对我国各地区农业产出的影响并不显著，但这并不意味着土地对农产品实物产量的影响不显著，因为产量和货币性的农业产出存在差异。
三、贵州省土地概况
根据2010年贵州省土地变更调查结果，贵州省土地总面积为17.60万公顷，约占全国土地面积的1.8%，在全国28省市自治区中居16位。
从系统学的观点来看，贵州土地类型至少可以划分为山地、丘陵、高原和坝子四类。山多平地少，地面崎岖破碎，是全国唯一一个没有平原支撑的省份。土地类型绝大部分属于谷地，丘陵山地的组合。山地是贵州省一个庞大的土地系统，其面积约占全省土地面积的87.18%，丘陵、高原、坝子的面积分别占全省土地面积的9.56%，1.28%，1.41%。
（一）贵州省耕地总量及其变化
根据《全国土地利用现状调查数据汇总表1999年》全省耕地面积7595.59万亩，人均耕地2.08亩，为全国人均耕地的12.8%，长江中下游地区人均耕地的17.5%。在大于25度的耕地退耕后，全省耕地面积还有5691万亩，人均耕地1.56亩，农业发展潜力很大。另一方面，贵州省人均耕地面积持续下降，从1983年的0.96亩下降到2008年的0.645亩，远低于同时期全国人均水平。
由于贵州省土地类型多样、且山地多平原少，因此耕地面积有限，随着社会经济的发展，贵州省耕地面积不断减少。2001年贵州省的耕地面积为7142.39万亩，2008年减少至6549.37万亩，2010年又增加到6849.45万亩。贵州省耕地面积总体呈现减少的趋势，在过去十年时间里，耕地面积减少了292.94万亩。其中，受国家退耕还林政策的影响，2001～2003年贵州省耕地面积减少的幅度较大；2007年到2008年耕地面积的变化受地区社会经济发展的影响，城市建设用地增多，耕地面积减少幅度大；为响应国家对耕地保护的政策，2008年以后贵州省耕地面积开始增加，增加的耕地面积主要来源于土地的开发、农用地调整和复垦。
（二）贵州省农用土地利用现状
贵州省山高地陡，宜农地较少，耕地面积有限，根据贵州省2010年国土资源公报数据，农用地为22257.97万亩，其中林地面积为13493.58万亩，占农用地面积的61%，其次为耕地面积6849.38万亩，占比31%。而对比2009年的土地利用现状可以看出：2010年贵州省的农用地减少了13.50万亩，除了耕地和其他农用地较2009年又增加外，其余的土地类型都呈现下降的趋势。
另据2008年国土资源厅变更调查统计数据，全省耕地面积共4485.30千公顷其中，灌溉水田809.17千公顷，望天田618.98千公顷，水浇地21.3公顷，旱地3036.74千公顷，菜地20.36千公顷。旱地面积占耕地面积的67.7%，水田面积占18%，自然耕作条件处于劣势。因此有必要加强灌溉条件。
（三）贵州省农用土地灌溉现状
近年来贵州省不断增加水库的数量，耕地灌溉面积也不断增加，极大地改善了贵州省的耕作条件。随着有效灌溉面积的增加，贵州省农业生产总值也在增加。2010年贵州省水库总数2073座，有效灌溉面积从2007年的779.66千公顷增加到2010年的1131.72千公顷，增长率达到45.16%，相应的农业生产总值从2007年的2741.9亿元增加到2010年的4602.16，增长率67.85%。
为了更好地理解有效灌溉面积和农业生产总值之间的关系，本文运用最小二乘法对现值的农业生产总值和有效灌溉面积进行回归分析。调整后的可决系数为0.989599，拟合优度是很高的，灌溉面积与农业生产总值存在着很大的关系。然而，如果灌溉面积为零或是很少时，农业从生产总值为负数，显然不符合生产实际。而用不变农业生产总值和有效灌溉面积拟合时，得出的拟合优度没有之前的高，但是拟合效果也是很可观的，并且拒绝常数项的解释。这是比较符合经济现象的。
（四）贵州省农用土地后备资源现状
贵州省后备资源潜力大，可利用的耕地面积有限，贵州省的土地结构中还存在大量的未利用土地，根据2010年贵州省国土资源公报数据显示贵州省未利用土地面积3310.24万亩，占土地面积的12.5%。
贵州省气候类型属于亚热带高原季风湿润气候，年平均气温在14～16℃，农作物宜于一年两熟，部分地区（荔波等地）可达到一年三熟。1996年贵州省复种指数为157%，2011年贵州省复种指数下降为120%，低于全国复种指数133%。导致贵州省复种指数下降的原因可能是农村大量的劳动力转移至城市，农业劳动力的缺乏，导致大量农用耕地闲置。
张慧，韩敏等在贵州省农用地（耕地）的产能核算与分析中，根据贵州省农用地（耕地）产能核算的技术路线和方法，从农用地的理论产能、可实现产能和实际产能3各方面对贵州省农用地综合生产能力进行了研究，结果表明：在贵州省农用地平均理论单产为9864.12kg/，可实现单产平均为6528.46kg/，实际单产平均为3100.26kg/，全省农用地平均实际单产仅为可实现单产的47.49%。通过增加物质和技术的投入，实行科学种田与政策支持，全省农用地的单产水平，仍有成倍提高的可能。
四、结论
本文分析了贵州省土地（耕地）的基本现状，主要表现在：第一，贵州省耕地面积总体上呈现下降的趋势。从2000年至2008年贵州省的耕地面积逐年是的下降的，自2009年后，通过土地整治，耕地面积开始上升；第二，农业土地利用情况：林地和耕地占农用地的比重大，前者能占到农用地面积的60%左右；第三，近几年来，随着耕地面积的增加和灌溉条件的改善，尽管农业生产总产值在不断地增加，但是由于大量耕地存在闲置，导致复种指数低下；第四，贵州省耕地资源潜力大。
虽然土地投入对农业的贡献并不显著，但是并不代表在农业生产中可以忽视耕地，守住全国18亿亩耕地红线，提高耕地质量及其生产率是保障我国粮食安全的基本，有利于农业经济的增长，为工业和第三产业的发展提供基础性条件。通过技术创新提高土地生产率，促进农业经济的发展。积极贯彻落实“国发二号”文件精神，发展现代农业，强化农业基础地位是贵州省农业发展的目标与方向。
参考文献
[1]翁丽君，王君，傅国华.利用C-D函数分析福建农业生产要素的贡献[J]2008.14（06）.
[2]余霜，李光.四川丘陵地区农业投入要素与农业经济增长的实证分析―以泸县为例安徽农业科学2012.40（15）.
[3]刘燕.贵州省土地资源可持续利用研究[D]2002.05.
[4]刘良灿.我国地区农业生产中的土地、劳动和资本分析[J]贵州财经学院学报2006.03.
耕地生态安全是耕地保护的基本内容，是耕地生产力的基础，对其进行评价，有利于协调人地关系，保障粮食安全，对实现土地资源乃至整个区域社会经济持续健康发展，构建和谐社会具有重要的意义［1］。目前，对于耕地生态安全方面的研究还是一个新的领域，相关研究主要集中于土地生态安全方面。土地生态安全来源于近年来兴起的“生态安全”研究［2］，概念虽不统一但内涵基本一致：一是土地生态系统自身是否安全，即其自身结构是否受到破坏，其生态功能是否受到损害；二是土地生态系统对人类的生产和生活是否安全，以及土地生态系统所提供的服务是否满足人类的生存需要［3］。本文基于土地生态安全的内涵，将耕地生态安全界定为：耕地生态环境处于一种不受威胁或少受威胁的状态，耕地生态系统稳定，可供利用的自然资源充足，生态环境无污染。国外学者对耕地生态安全的研究主要是将耕地生态安全与可持续利用相结合进行系统研究［4－5］，国内学者对于土地生态安全的研究比较多见，研究对象大多集中于某一区域或不同功能的土地类型，如城市、草原、流域等［1，6－9］，以耕地为对象的生态安全研究相对较少，主要集中在耕地生态安全的概念及内涵分析［10－11］，评价指标选取以及指标体系构建［12－13］，区域生态安全现状评价与格局研究［14］等方面。松嫩高平原黑土区位于中国的大平原之一松嫩平原东部，土壤肥沃，有机质含量高，腐殖质深厚，是我国重要的商品粮基地。本文选取松嫩高平原典型的黑土区绥化市为研究区，从宏观和中观层面出发，根据“压力—状态—响应”（P—S—R）三方面选取20个具有代表性的指标构建耕地利用生态安全评价指标体系，运用多因素综合评价法对绥化市耕地利用生态安全进行评价，并采用主成分分析法对耕地生态安全驱动力进行分析，探寻影响耕地生态安全的敏感因子，以期从根本上测度和诊断影响耕地生态环境变化的真正原因，为提高区域生态环境水平以及实现其耕地可持续利用提供重要参考。 1研究区概况 绥化市位于松嫩高平原中部，东经124°13′—128°30′，北纬45°03′—48°02′，地势东北高、西南低，是松嫩高平原黑土区内具有很强代表性的区域，也是黑龙江省13个地级市（区）之一，下辖1个区、3个县级市和6个县。2009年末，绥化市土地总面积34854km2，其中耕地面积165．74万hm2，占土地总面积的47．55％，年末总人口580．2万人，其中农业人口比重达到73．2％；地区生产总值由2001年的339．6亿元增加到2009年的605．9亿元，其中，第一产业总产值由98．7亿元增加到208．7亿元。绥化市地势平坦，土质优良肥力较高，日照时间长且雨量充沛，适于粮食作物和经济作物生长，是国家储备粮大区之一。2000年，国家环境保护总局正式批准绥化市为全国生态示范区建设试点，其绿色产业的发展进入了正规化，2001—2009年，粮食商品率由60％提高到80％以上，粮食总产量由467．1万t增加到1119．43万t，占黑龙江省粮食总产量的1／4。 2耕地生态安全评价指标体系的构建 目前，国内外关于构建耕地生态安全评价指标体系还没有共识。本文在选取评价指标时，从研究区人与环境系统的相互作用与影响出发，考虑了耕地资源承受的压力及其对耕地质量的影响，以及社会对这些变化的影响，在综合国内外相关的研究成果基础上［15－17］，结合研究区实际情况，从压力、状态、响应三个准则层选取了20个评价指标构建研究区生态安全评价指标体系，详见表1。 3研究区耕地生态安全评价 3．1数据来源 本文基础数据来源于2001—2009年绥化市国民经济和社会发展统计公报、《黑龙江统计年鉴》（2002—2010），部分指标数据由原始数据整理计算得到，限于篇幅原因不一一列出。 3．2数据的标准化处理 生态安全评价是多指标综合评价，指标间缺乏统一的度量标准［18］。为了消除不同量纲对评价结果的影响，本文采用极差变换法对所选指标原始数据进行标准化处理，便于进行指标值对比和综合测评分析。 3．3权重的确定 本文采用主客观综合赋权法确定指标权重，将层次分析法和熵值法相结合，综合考虑主观意向和客观数学理论，突破单一方法确定权重的局限，客观地反映各指标层对目标层的影响度（表2）。（1）层次分析法确定的指标权重向量为W1＝（W1W2…W20）；熵值法确定的指标权重向量值为W2＝（W＊1W＊2…W＊20）T；（2）确定组合权重向量WC＝（WC1WC2…WC20）T，令：WC＝θ1W1＋θ2W2，其中θ1、θ2为组合权系数向量的线性表出系数，θ1，θ2≥0，且满足单位化约束条件：θ21＋θ22＝1。对原始数据作无量纲化处理以及对θ1、θ2进行归一化处理，按照上述确定组合权重方法计算得出生态安全评价指标的组合权重值。 3．4综合评价值的确定 根据标准化后数据和指标层的权重，计算指标层中各因素的综合评价值，通过指标层中各因素的评价值和对目标层的权重，计算得出2001—2009年绥化市耕地生态安全的最终评价值。Di（ω）＝∑nj＝1Xij×Wji＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n式中：Di（ω）———综合评价值；Wj———第j个指标的权重；Xij———第i个指标的标准值；n———指标个数。综合评价值的大小反映了各年份耕地生态安全的高低程度。评价值越大，安全性越高；评价值越小，安全性越低（表3）。#p#分页标题#e# 3．5评价标准的确定 目前，对于耕地生态安全还没有一个统一的评价标准，本文根据研究区耕地生态环境现状，参考有关文献［19－23］，将耕地生态安全评价值划分为5个等级：恶劣级、风险级、敏感级、良好级和安全级（表4）。 3．6评价结果分析 评价结果表明（表3—4），2001年绥化市耕地生态安全评价值为0．3859，生态安全等级为Ⅴ级，安全程度处于恶劣级，生态环境受到很大破坏，生态功能低下，生态灾害严重；2002—2004年生态安全评价值由0．4703增长到0．5807，生态安全等级为Ⅳ级，安全程度处于风险级，随着政府对环境治理力度的加强，生态环境有所改善，但是生态问题仍然突出，环境破坏较为严重，灾害较多；2005—2009年生态安全评价值均处于0．6～0．8，生态安全等级有所提高，处于评价等级中Ⅲ级，安全程度为敏感级，生态环境受到一定破坏，但可以维持基本功能。由评价结果可以看出，虽然2001—2009年以来，绥化市耕地生态安全评价值呈总体上升趋势，但绥化市耕地生态安全问题仍然突出，耕地生态系统服务功能有所退化，生态环境受到一定破坏，但尚可维持基本功能，容易受到外界干扰而恶化，产生以上问题的主要原因有： （1）自然灾害严重，2001—2009年间，绥化市耕地受灾面积累积达到1005万hm2，洪涝灾害、龙卷风侵袭都给绥化市耕地生态安全带来很大威胁；（2）工业废水过量排放，2003年绥化市工业废水排放达标率为71．24％，达9a间最低点，工业废水的过量排放，使得绥化市本来就少的水资源受到严重污染，地表水质不断恶化，耕地生态环境恶化；（3）2001—2009年间，绥化市固体废物排放量增长1．45倍，空气质量恶化，但2003年后，由于洪涝灾害成灾率及其直接经济损失大幅度下降，生态环境质量又有所改善；（4）人口不断增长和耕地面积不断减少，虽然绥化市的人口控制工作目前已取得了一定的成绩，但是人口增长的趋势仍未得到控制，绥化市现仍然是黑龙江省的人口大市，2001—2009年间，绥化市人口平均增长7．11‰，人口对耕地的压力呈上升态势；（5）农药化肥大量施用，根据统计资料可知，2001—2009年绥化市的化肥、农药使用强度逐年都在增加，农业生产中滥施化肥和农药，在很大程度上对生态环境造成污染。 4耕地生态安全驱动力分析 因耕地生态环境的变化情况主要取决于耕地利用的压力因素、状态因素和响应因素的综合变化情况，而各因素又最终受到指标层各因子的影响。要对耕地生态安全情况进行把握，对耕地生态安全影响因子（驱动力）的研究显得尤为重要。而影响耕地生态安全的因子错综复杂，相互之间耦合关联，给研究带来困难。因此，本文遵循科学性、系统性、区域性和可操作性原则，采用主成分分析法将若干个自变量压缩成几个独立成分，以此来减弱自变量之间的相互干扰，并以上文指标体系中2001—2009年各指标序列资料作为基础数据，利用SPSS17．0统计软件对样本进行计算，分析对绥化市耕地生态安全产生影响的驱动力。 4．1结果总体分析 通过对相关系数矩阵进行分析，发现耕地生态安全与农作物播种面积、耕地垦殖率、人均耕地面积、人口密度、农村人均纯收入、人均粮食产量、第一产业比重、耕地用电量以及废水排放达标率有较大的正相关，相关系数分别达到0．926，0．920，0．920，0．871，0．813，0．800，0．748，0．754，0．708；耕地生态安全压力与人口密度、人均耕地面积和单位耕地用电量的相关性系数分别为0．932，0．904，0．843；与耕地生态安全状态相关性较高的指标有废水排放达标率、单位耕地面积建设机械动力以及耕地垦殖率，相关性系数分别为0．800，0．720，0．644；另外，农作物播种面积、人均粮食产量、人均GDP以及固体废物综合利用量与耕地生态安全响应相关性较高，相关性系数分别为0．954，0．919，0．846，0．794。 4．2影响耕地生态安全因子的定量分析 由因子碎石图、特征值及主成分贡献率表（表5）可知，第一、二、三、四主成分的累积贡献率已达到89．9658％（超过85％），所得的主成分结果对大多数指标已经给出充分的概括，完全符合分析要求，而彼此之间又不相关，信息不重叠，可以进行结果分析，由此进一步得出主成分载荷矩阵表（表6）。由因子载荷矩阵可知，第一主成分与人均粮食产量、农村人均纯收入、人口密度、农作物播种面积、耕地垦殖率、人均耕地面积、人均GDP、农业人口比重、第一产业比重、人口自然增长率以及粮食单产有较大的相关性；第二主成分与单位耕地化肥施用量、单位耕地用电量、单位耕地面积建设机械动力和固体废物综合利用量有较大的正相关；第三主成分与年降水量、水资源总量和废水排放达标率有较大的相关性；第四主成分与除涝面积占易涝面积比和耕地受灾面积有一定的相关性。经观察分析发现第四主成分中的因子具有和第三主成分中因子共同的解释作用，可将其划为同一类。因此对以上的强相关因子进行分析和整理，可将绥化市耕地生态安全的驱动力归纳为社会经济压力因素、农业科技进步因素和生态环境因素。社会经济压力因素，耕地生态安全压力指标人口密度和人均耕地面积在2001—2009年间均有所增加，但涨幅不大；而人均粮食产量由0．85t／人增加到1．93t／人，增长127．01％，农村人均纯收入由1956元增加到4250元，农作物播种面积也由142．90万hm2增加到175．94万hm2，人均GDP由2001年的6242元增加到2009年的10471元，耕地垦殖率同期也表现出增长的态势，说明绥化市经济在此期间稳步发展，所带来的社会经济压力变小，随着经济的发展耕地生态环境安全值逐渐增加。农业科技进步因素，包括了单位耕地化肥施用量、单位耕地面积建设机械动力等因子，依靠科技进步，加大对农业的投入，改良耕地，提高粮食单产，间接体现了农业科技进步、农业生产率提高对耕地生态安全的影响。绥化市2009年单位耕地用电量达到433．39（kW•h）／hm2，是2001年的1．52倍，单位耕地面积建设机械动力也增加了43．85％。生态环境因素，主要包括自然因素和环境治理，绥化市近年来通过一系列措施对水土流失、废水废气排放的环境污染进行整治，2001—2009年间，绥化市废水排放达标率由75．8％增加到85．9％，耕地生态环境向良好态势发展。#p#分页标题#e# 5结论 通过对2001—2009年绥化市耕地生态安全进行评价，分析得出影响耕地生态安全的三类因素———社会经济压力因素、农业科技进步因素和生态环境因素，其中人均粮食产量、农村人均纯收入、人口密度、农作物播种面积、人均GDP、单位耕地面积建设机械动力、单位耕地化肥施用量、除涝面积占易涝面积比和废水排放达标率几个指标是影响耕地生态安全的主要因子。研究结果表明近年来绥化市耕地生态安全程度逐渐好转，但生态环境仍受到一定破坏，评价结果比较真实贴近实际情况，可为制定耕地保护政策、耕地可持续利用和人地协调发展提供依据。针对绥化市耕地生态安全现状，应加强耕地环境保护和生态建设，尽可能降低自然灾害给耕地带来的损失和影响；制定相关政策，限制工业企业废水废气排放量，降低对区域水资源和空气的污染；控制人口增长，提高人口素质，减轻耕地环境压力；引导农民采用先进合理的耕作方式，努力培肥地力，减少化肥农药施用量，控制耕地盐碱化，促进该地区经济可持续发展。本文主要从宏观和中观层次对绥化市2001—2009年间耕地生态安全进行了评价，由于微观层次包括土地生物特征、土壤结构特征和土壤化学特征等方面的指标在这9a间变化不大，所以本研究假定该类指标是定值，对结论影响不大。