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耕地利用现状分析十篇

时间：2023-06-04 10:02:38

耕地利用现状分析

耕地利用现状分析篇1

关键词：农村；耕地；利用现状

中图分类号：F32

文献标识码：A 文章编号：16749944（2017）09013903

1 引言

土地资源是人类生活的基本条件之一，而耕地资源作为其组成部分，又因其递减性、稀缺性，位置的不可移动性和不可替代性等特征，使得土地的可持续利用尤为重要。

分析耕地资源利用存在的问题，有利于更好地解决“三农”问题，促进新型城镇化建设，实现城乡一体化发展。国内外学者在耕地利用集约度，耕地利用变化驱动力分析，耕地保护补偿机制，农户耕地保护积极性现状分析等方面均取得了大量有价值的研究成果[1～9]。但这些研究大多数是基于宏观尺度对大区域或者发达地区进行的研究，而在我国，农民是耕地资源利用的主体，农户的行为和决策都对耕地资源的利用产生直接而且深刻的影响。

基于农户调查分析农村耕地利用现状，对比收入弹性，进一步探讨农户由粮食和利润需求型向利润需求型转化的动因。从而为耕地资源的合理利用提供科学依据，促进小区域范围内耕地质量保护和管理。

2 调查区概况与数据方法

2.1 调查区概况

本文研究的村落――平栋村，位于我国湖南省邵阳市洞口县洞口镇。地处东经110°53′～111°13′，北纬26°55′～27°05′，属于亚热带季风性湿润气候，年平均气温16.6 ℃，年平均降水量1491 mm，自然环境得天独厚。

本文选择的平栋村有605户人口，共计2307人，其中常住人口2072人。平栋村位于城乡结合部，近几年随着经济的发展，城镇面积不断扩展，该村大量耕地资源被征收占用，农户人均耕地面积减少，耕地利用压力增大，人多地少的矛盾较突出。反映经济发展过程中城乡结合部农户耕地利用现状及特征，具有一定代表性。

2.2 数据来源与方法

本文采用访谈法和问卷调查法收集数据，在该村620户农户中随机抽取200户进行调查分析，去除无效问卷后，最后获得有效问卷176份。

根据实际情况，并结合已有研究成果，确定耕地资源利用现状分析指标（表1）和指标评价标准（表2）[10]。

3 农村耕地资源利用及影响因素分析

3.1 农村耕地资源利用现状

3.1.1 耕地资源数量分析

平栋村共有耕地面积1147亩，占村域总面积的23%，其中水田906亩，旱地241亩。耕地总面积相对平原地区较少。特别是近年来由于经济发展要求，城镇建设用地不断扩展，大量耕地资源被征收。人均耕地面积不断下降，现人均耕地面积为0.50亩，为湖南省平均水平的57%[11]。

近10年来平栋村耕地面积呈下降趋势，其中水田比旱土面积下降地更快，水田由2005年的1253亩下降到2014年的906亩，减少347亩；旱土面积减少81亩。所调查的平栋村176户农户，大多数农户所拥有的耕地面积不超过3亩，比例高达80.1%，而耕地面积达四亩以上的农户基本没有。

另一方面平栋村基本没有规模化种植基地，以散户的自给自足种植为主，因此农作物种植类型以水稻为主，在水稻收割之后种植油菜、玉米，而旱地则种植一些蔬菜、花生，插种一些柑橘树。

3.1.2 耕地资源开发利用程度分析

平栋村耕地资源开发利用程度总分S为0.74，说明耕地开发利用程度一般，而耕地面积较少，因此今后一方面应加强对现有耕地资源的保护；另一方面整合零碎耕地资源，使耕地得到充分利用，提高耕地资源利用开发程度，实现耕地资源的可持续发展。

3.1.3 耕地资源集约度分析

平栋村耕地集约化利用程度总分值S为0.95，集约度较高。但平栋村位于丘陵地区，多为梯田，不能全机械化播种与收割，规模化种植基地较少，基本为散户自给自足式种植，播种主要依靠人力，收割以动力打谷机或者收割机为主。因此今后应根据实际情况，加大技术投入，提高耕地的机械化集约程度。

3.1.4 耕地资源利用综合效益分析

调查区的综合效益分值S为0.95，说明平栋村现有耕地质量较好，产量较高，产值较大。但结合资源开发利用程度和集约度，区域内需要调整单一作物生产结构，增加农作物种类，而不是依靠农药化肥的大量使用增加耕地产量。

3.2 农村耕地资源利用影响因素分析

3.2.1 家庭人口构成

平栋村农户人口数主要集中在4～5人，占调查总户数的55.7%，其次是4人以下的家庭，占34%。家庭人口年龄主要分布在16～60岁，占68.6%，可见劳动力较充足，但调查发现耕地使用方式与家庭人口数及年龄分布没有直接关系。农户中劳动力相对充足的家庭选择自己耕种耕地的比重略小于劳动力欠缺的家庭。

3.2.2 农户家庭收支状况

通过数据的对比发现，平栋村农户的年收入集中在1万元左右和3～5万元，而收入来源主要依靠打工和副业。种地收入较低，导致很多农户，尤其是劳动力充足的家庭，多半会选择将耕地闲置或者租给别人，自己外出打工。另一方面农户收入主要用于盖房，供孩子上学，扩大生产3个项目，而用于扩大耕地生产，提高耕地利用集约度和利用综合效益的支出较少。

3.2.3 农户近年来耕地利用变化

近年来平栋村的耕地面积在不断减少，通过问卷调查分析，主要是由于建房占用耕地以及随着城镇化建设将耕地变为建设用地，在176户农户中，耕地荒芜现象较少（图2）。

4 结语

从调查问卷中可以发现，农户将耕地租给他人或者闲置荒芜的主要原因是种地的收入太少，通过收入弹性系数对比，远低于打工和副业收入，而盖房、看病、送小孩上学这些主要支出项目，仅依靠耕种所拥有的耕地是不够的，所以就加快了劳动力外出打工，而造成耕地荒芜的现象。平栋村可以完善利益激励机制，对耕地利用情况较好的农户，给予一定的物质奖励，减轻农民的经济负担，同时也引导农民自觉利用耕地，提高农户耕地种植的积极性，提高耕地利用效益，实现耕地资源利用的可持续化。

目前平栋村农户基本都是以小规模散户耕种，没有集约化种植基地，农作物种植的技术投入较低，耕作方式较为落后，因此应进一步强化惠农政策的支持，尤其是资金和技术方面的支持，对农户耕种技术和技能进行培训，提高农作物种植技术与效率，让农户从耕地中解放出来，从事其他产业的工作，在充分合理利用耕地的同时增加农户的收入，实现“双赢”。

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耕地利用现状分析篇2

关键词：耕地集约利用；贫困地区；熵值法；PSR

中图分类号：F301.2 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2017.03.014

Evaluation of Cultivated Land Intensive Utilization in Poverty County of Guizhou Province：A Case Study of Daozhen County

YANG Guilin，YANG Liu，CHEN Xiaoyuan

（School of Public Administration， Guizhou University， Guiyang，Guizhou 550025， China）

Abstract： As urbanization becomes fast and cultivated land quantity and quality go bad， intensive utilization becomes an important way to remit contradiction between development and cultivated land protection. This paper based on PSR frame to form an evaluation system which includes three standards， night indexes， and the status of cultivated land intensive use in Daozhen County， Guizhou Province from 2006 to 2015 which belongs to poor area was analyzed using entropy method and the model of weighted sum. The paper suggested that the intensive level of Daozhen County can be improved by increasing machine input and innovating new industry etc.

Key words： cultivated land intensive use； poor area； entropy method； PSR frame

S着城镇化的不断推进和工业的快速发展，建设用地占耕越演越烈，加剧了人地矛盾，集约利用耕地成为保证国家粮食安全、稳定社会发展的重要手段。在我国西部贫困地区，耕地承担着更重要的社会经济功能，经济发展与耕地保护的矛盾更加尖锐，高效、集约地利用耕地更加紧迫。目前，我国耕地集约利用研究多集中在评价指标体系构建和指标权重确定上。评价指标的构建一方面是以投入强度、产出效果、利用程度、持续状况为准则层[1-6]，包括动力投入、地均产值、灌溉指数、复种指数、机械化率、非农指数等具体指标；另一方面则是以“PSR”为框架[7-10]，以粮食安全指数、人口密度、土壤质地、产投比例、资金投入指数、地膜使用指数、机械投入等反映耕地集约利用水平。指标权重的确定主要有熵权法[2-3，7]、层次分析法[11-12]等，耕地利用综合集约程度则主要用加权求和模型计算[8，11]。除此之外，还有从耕地集约利用的约束条件来评价集约利用程度或者运用主成分分析法选择主成分提取因子回归系数计算各个评价单元的综合得分等[10，13]。

然而，研究中耕地集约利用评价指标的选择过多，过度强调耕地投入，没有科学地反映耕地的产出效益才是耕地集约利用的根本目的。同时，研究多是针对耕地质量比较好的粮食主产区或者城镇化发展快速建设占耕严重的东部地区，缺乏对中、西部贫困地区耕地集约利用评价的研究[6-7，10]。

贵州省道真县是西部地区国家扶贫开发重点县，本研究对道真县2006―2015年耕地集约利用进行评价，全面了解2006―2015年道真县耕地的集约利用水平，揭示影响耕地集约利用的因素，并结合区域资源利用方式提出耕地集约利用建议和对策，旨在提高耕地的集约利用水平，使得在扶贫攻坚、同步小康的时代进程中，实现对耕地的高效开发利用。

1 研究区概况

道真自治县位于贵州北部，东经107°21′～107°51′，北纬28°36′～29°13′，由东而南至西，与贵州省务川仡佬族苗族自治县、正安县接壤，由西而北至东，与重庆市南川区、武隆县、彭水苗族土家族自治县连界。道真自治县隶属于贵州遵义市，属亚热带湿润季风气候，现辖平模、上坝14个乡镇，全县总面积2 157 km2。2015年全县生产总值48.33亿元，农林牧渔业总产值30.89亿元，占地区生产总值的63.91%，2015年末总人口34.86万人，农业人口24.32万人，占总人口的87.80%。农业在道真县占主导地位，决定着其经济的发展，但就其耕地而言，由于科学技术水平的限制以及财政投入等限制因素，没有充分发挥土地的最大潜力，道真县耕地以及农业用地生产集约水平低下。

2 评价方法

2.1 评价指标体系构建

在土地经济理论中，土地利用集约度指人们为了提高土地收益在单位面积土地投入的密集程度，主要从单位面积土地上劳动力、资金、技术、物质等方面的投入去考察[14]。我国学者毕宝德[15]认为，土地集约利用是土地投入和产出之间的关系，是通过合理增加单位土地面积上的物质和劳动投入，提高土地收益的一种经营方式，即除了物质和劳动力之外，其他条件均不改变，在单位面积投入越多，土地集约利用程度越高；反之，土地集约利用程度越低。虽然在学术研究中，对土地集约利用的内涵和定义各不相同，但是绝大多数以投入的强度来衡量。虽然投入是一个提高耕地利用水平的先决条件，但是土地报酬递减规律表明对土地的利用只有在适当的投入区间中才能达到对生产资料的充分利用，并不是一味地增加投入就是最好的利用状态。只有当投入实现一定程度上的产出时，投入的增加才具有意义，集约利用提高生产效益的终极目标才能得以实现。

构建道真县耕地集约利用评价的指标体系，首先要坚持适配性原则，结合道真自治县以农业为主的特点，同时以稳定性和可操作性为前提。

联合国粮农组织提出的“压力―状态―响应”（PSR）模型，由于具有较强的逻辑因果关系和较为完整的内容体系，因此特别适用于评价各种与可持续发展有关的事物[16-17]。本文以PSR模型为框架，分析在耕地利用系统中体现集约利用的因素，其中：“压力”表现为耕地利用中的各种投入，包括人力、财力、物力等；“状态”表现为耕地利用水平，即耕作状态，包括人均耕地状况、灌溉率等；而“反应”则表现为耕地产出状况，包括粮食产量、产值等。参考杜国明[18]对黑龙江省耕地集约利用评价的指标体系构建和胡志明[19]对肇源县耕地集约利用评价中指标的选取，结合道真县数据的获取构建了目标层、准则层以及指标层3个层次，包含投入强度、耕作状态、利用效率3个子系统共9个评价指标（表1），指标体系综合表征了耕地的集约利用形态，能够有效地实现对道真县耕地集约利用的评价。

2.2 评价指标权重确定

在评价中对指标赋权方法有主观和客观两种：主观赋权法是根据决策者主观信息进行赋权的一类方法，主要有德尔菲法、二项系数法、层次分析法等；客观赋权法则是依据对评价数据的处理来确定权重，不带有主观的意识，主要有熵值法、标准离差法、主成分分析法等。两种权重赋值方法各有优缺点，本文选取熵值法进行赋权。

熵是对不确定性的一种度量，信息量越大，不确定性就越小，熵就越小，反之则大。熵值法确定权重的原理是：设有m个待评方案，n评价指标，形成原始指标数据矩阵X=（xij）m×n。对于某项指标xij，指标值xij的差距越大，则该指标在综合评价中所起的作用越大；如果某项指标的指标值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用[20]。利用熵值来判断指标的离散程度，体现在综合评价中指标的影响程度，各指标的权重来源与该指标各个数据的变化程度相关，能很好地体现耕地集约利用评价中各个指标对于集约度的贡献，结合本文2006―2015年的数据和9个评价指标，计算各指标权重，计算过程如下。

计算第i年j项指标值的比重。

（1）

计算第j项指标的熵值hj。

（2）

计算j项指标的差异性系数gj。

（3）

计算各指标的权重wj。

（4）

式中：rij为第i年第j项指标值占该指标总值的比重；xij为第i年第j项指标的原始值； hj为第j项指标的熵值；gj为第j项指标的差异性系数；wj为第j项指标的权重。

2.3 评价方法

本文采用加权求和的模型来进行耕地集约利用的评价，对原始数据进行标准化处理，结合熵值法得出各评价指标的权重，计算2006―2015年这10年的集约利用度，数据标准化处理公式（5）和综合计算公式（6）如下。

（5）

（6）

式中：S为耕地集约利用度；wj为第j项指标的权重；xij为第i年第j项指标的原始值；Xij为第i年第j项指标的标准化值。

对道真县10年中耕地集约利用进行评价不仅要分析2006―2015年耕地利用的集约发展趋势，得出其在投入、产出以及耕作状态的变化，同时还需对每一年耕地利用集约的程度高低进行衡量。因此，参考其他学者对耕地集约利用度等级的划分制定道真县耕地集约利用度分级标准，如表2所示。

3 结果与分析

基础数据来源于“道真县国民经济和社会发展统计公报”（2006―2015）、《贵州统计年鉴》（2006―2015）、《中国县（市）社会经济统计年鉴》（2006―2015）、《遵义60年》。运用上述权重赋值方法得出集约利用评价各指标的权重，详见表3。从表3可以得出以下结论。

（1）地均产值、劳均产值占单位动力投入的权重值比较大，分别为0.430 2，0.394 6，0.100 9。熵权法赋值的关键点在于各个指标数据评价单元里的变化程度，道真县种植业产值在2015年突破性地增加为20.15亿元，比2014年的15.37亿元多了4.78亿元，而在2013年以前，其值基本上是在0.4亿～0.9亿元之间。这得益于从2012年以来，道真县刺梨、葛根、核桃、花椒等系列农产品的招商引资，在2014年和2015年得到了很好的发展，因而在这三年里种植业产品产值得到了很大的提升，2015年比2012年翻了一倍。而道真县的耕地资源数量一直保持在23 500 hm2左右，这使得地均产值和劳均产值的权重大。单位动力投入指标的权重为0.100 9，表明2006―2015这10年来道真县对农业机械动力的投入发生了显著变化。增加单位动力投入不仅可以提高耕作效率，同时还可以减少劳动力的投入，这个指标在投入中能显著地反映耕地集约利用水平的大小。

（2）人均耕地和单位劳动力投入权重小，分别为0.001和0.008。主要是因为道真县的耕地资源数量一直保持在23 500 hm2左右，与此同时，其人口的增长率保持在5%左右，乡村从业人口则在18万左右，耕地数量和人口数量的变化相对较小，所以导致了用熵值法确定的人均耕地和单位劳动力投入的权值较小。这也表明了耕地数量和人口数量这种相对稳定的资源对耕地集约利用度的提高并没有多大的影响。虽然人均耕地和单位劳动力的权值都不大，但是它表征了耕地利用的基本状态，是一个区域耕地利用的结果，在评价集约程度中必须考虑。因此，其存在的必要性和其数据变化的细微性使得人均耕地和单位劳动力投入成为耕地集约评价中一个影响小但不可缺少的指标。

通过熵权法计算出各指标的权重之后，结合道真县每年各指标的具体值，运用式（5）计算2006―2015年道真县耕地集约利用程度，评价结果见表4。从表4可以得出如下几个结论。

（1）在道真县耕地集约利用各个准则层的评价中，投入强度从2006―2015年，变化了0.021，增加了1.17个百分点。投入强度的评价指标包括单位动力投入、单位耕地化肥施用量以及单位动力投入。道真县2006年的农业机械总动力为13.1×104 kW，2008年为17.1×104 kW，直至2015年其为19.4×104 kW。农业机械化水平提高，对农业机械使用的投入不仅能相对减少劳动力的使用情况，同时可以丰富耕地的利用方式，使用生产条件相对差的耕地，而这也促进了道真县引入葛根等易于种植的相对有产值的农作物。如今农民进城务工使得乡村劳动力出现转移，对水源不充分的偏远耕地有撂荒的现象，因而使用机械能促进对这些土地的利用。种植适宜土壤质地的有经济效益的农作物，不仅能增加产值而且能够充分利用耕地。

（2）道真县对农用化肥施用量的投入也在逐年增加。从2006年的9 272 t到2015年的11 508 t，共增加了2 236 t，平均每年增加248 t，化肥的施用体现了对耕地投入的增加，但是在倡导生态农业发展中，化肥的使用量不宜过度，而道真县也坚持了生态发展这一宗旨，缓慢而适当地增加农用化肥的使用。虽然单位耕地化肥施用量投入变化不大，但是这种变化已经能够说明对耕地利用集约程度的相对提升。

（3）在道真县这10年的耕地利用中，2006―2008年的耕地利用都是粗放经营状态的；2009―2013年的5年中其耕地利用程度处于较低的水平，但是都处于增长状态；相对于这10年，2014年和2015年耕地利用的集约程度是最高的，其综合指数达到了0.414和0.656，处于一般集约的状态。可见，其耕地利用有很大的发展潜力。为了更加直观地体现道真县耕地集约利用水平的变化情况，对其10年的耕地集约利用程度做趋势分析，详见图1。

从图1中可以得出，道真县耕地利用程度基本上呈逐年增加的状态。2007―2012年期间，折线出现左低右高缓慢上升状态，表明在这期间道真县耕地的利用集约程度在增长，但是增长的幅度不大；而2012―2015这个时间段，折线呈现大幅度的倾斜，表明在这期间耕地集约利用增长相对较快，在2015年接近0.6的集约水平。出现上述的集约利用变化趋势，与近4年来政府加强政策扶持农业机械投入和对种植业的招商引资息息相关。而这也是道真县在着力推进扶贫开发攻坚工程、现代农业推进工程等“工程”过程中形成的对农业产值的增加和对耕地利用的改善的结果。

4 道真县耕地集约利用建议

依据以上分析可以得出，道真县在形态上耕地集约利用意识已经成熟，并且在一定程度上实现了耕地集约利用程度的提高，但是还有很大的提升空间。不论是从加大已有投入上去提高产值，还是从挖掘多方位的耕地利用方式上去改变种植业产值的组成结构，都需要外在力量的推动和自身产业科学技术的发展。因此，结合道真县的实际情况，对提升其耕地集约利用水平提出以下几点建议。

（1）明晰耕地产权，是提高耕地集约利用的前提和保证。产权作为一种人与人之间作用于物的社会关系，从根源上影响着人对物的使用。虽然没办法直接衡量其在耕地集约利用中的作用，但是产权的明晰影响着耕地的集中连片开发，在集中连片的开发过程中，不可避免地运用工程技术对其进行一定的改造。因而，明晰的产权是调节改造过程中出现的利益纠纷的保障，确定各个地块的使用权以及所有权，对于区域内和区域之间的耕地利用必不可少。

（2）加大机械的投入，引入适合区域喀斯特地貌的农业机械。在农业现代化过程中，机械覆盖使用是人类智慧发展的趋势，独特的喀斯特地貌使得道真县自成立以来在地形上就存在着对机械使用的不便，但是这并不能阻碍其机械化进程对耕地集约利用的促进。因此，引入适合喀斯特山区使用的机械，在政策和资金上鼓励和支持高新农用机械在山区农业上的使用，不仅能大大减少劳动力的使用，提高效率，而且也使得农业不再是投入和产出性价比不高的一种就业形式，使区域三大产业从业人员结构得到调整改善。

（3）加强农业基础设施建设的投资。有效灌溉率的权重相对大，表示耕地利用条件变化能够使得耕地产量的相对增加，从而影响到耕地集约利用程度。有效灌溉率的增加能使得耕地利用形式灵活化和多样化。充足的水源为农作物生长的前提条件，提高农产品产量需要有水源保障。因此，应加大农业灌溉设施的投资，同时，提高道路的通达率，修建道路、水池、沟渠等，以体现农业现代化的发展模式，这是道真县提高耕地集约利用的重要手段，也是一种稳定的投资，影响着农业长久持续的生产。

（4）创新产业开发模式，使耕地向观光旅游业发展。传统的耕地利用，主要是水稻和日常蔬菜种植，生活现代化的发展使得人们对田野风光和原生态农产品的需求增加。因此，利用乡村纯净的大自然和丰厚的农耕文化发展观光旅游业，不仅充分利用了耕地的生产能力，同时旅游业作为服务业之一，还能带动乡村其他行业的发展，从而实现乡村经济的提高。这样既结合社会的发展趋势开发了农村的文化潜力，又落实了扶贫政策下对乡村经济和容貌的改善。

（5）产品结构调整，种植商业农产品。耕地集约利用的终极目的是提高耕地的产值，因此，除了加大投入之外，还需要在农业产品种植的多元化上发展。应结合区域特点，在粮食供给保障的前提下，发展培养原生态产品等高附加值的产品，规模化种植烤烟、茶叶、西红柿、辣椒、红薯等农a品，并开发相应的后续加工产业，运用互联网的跨区域优势，构建不同的销售渠道，提升区域产品的竞争优势。

总之，提高道真县耕地集约利用的水平，需要从全面出发，明确不是仅仅加大投入就是集约度高，而是使一切投入最终转化为产值的利用状态才是真正的高集约利用水平，从而实现对资源的高效利用。在全局上，从投入增加、产业开发创新和产品结构调整来增加集约利用度是道真县结合自然资源优势有效利用耕地的三个思想路径。结合政府政策、资金的支出和群众响应，以扶贫为起点，以改善人民生活为目标，运用可利用的资源实现对道真县耕地的集约利用。

5 结论

本文尝试以“PSR”框架为逻辑起点，结合道真县实际情况，构建投入强度、耕作状态和利用效率3个准则层共9个评价指标，对其2006―2015年的耕地利用集约程度进行了评价。运用熵权法对各指标权重赋值，用加权求和模型计算耕地集约利用综合指数，对评价的结果进行了分析解释，针对耕地的利用情况提出了增加投入、开发产业发展模式和调整产品结构三条提高道真县耕地集约利用水平的途径。目的在于能提高道真县耕地利用集约水平，从而促进道真县扶贫工作展开、生态农业建设等。

本研究得出的评价结果与实际吻合，说明指标的构建和评价方法的使用是科学的、符合逻辑的。但是由于耕地利用是一个复杂的系统，其能量、物质、信息的流动不是几个指标数据就能完全解释清楚的，因此，未来的研究中在针对不同的区域特色构建适合的评价指标方面应再深入一些，同时运用更为科学的评价手段以达到更加全面地反映耕地利用状态，为耕地利用实践做出更好的指导。

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耕地利用现状分析篇3

关键词：达拉特旗；产能；耕地利用潜力；逐步回归；限制因素

中图分类号：F301.21（226）文献标识号：A文章编号：1001-4942（2014）12-0088-08

耕地作为三大产业的主要生产要素，是国民经济和社会发展的宝贵资源和财富，耕地产能是粮食安全核心所在。近年来，我国社会经济高速发展，工业化和城市化大步推进，有限的耕地资源日益减少，质量大步下滑，“瓶颈”效应日益凸显，耕地生态环境呈现恶化趋势、利用区域布局不够合理、耕地集约度低下等问题日益威胁着中国的粮食安全；而西部区域虽然地域广阔，但耕地面积相对较少，且破碎化程度高，质量不高，生产能力表现出极端的生态脆弱性。这些问题严重影响着耕地的人口承载力，威胁着地区及国家的粮食安全。研究典型区域耕地利用潜力的时空分布规律及其限制因素，对缩小产量差、实现产能提升和耕地可持续利用、满足我国社会经济发展的需要具有重要意义。

De Datta首先提出和使用产量差（即耕地利用潜力）这一概念，并将形成产量差距的因素定义为产量限制因子[1]。随后，Fresco、Lobell、Sumberg等人丰富完善了产量差的概念[2～4]。国内对耕地利用潜力的定义则多为耕地理论产能、可实现产能和实际产能3个产能层次依次的差值，表示耕地利用水平提高后和当前可实现的增产潜力[5，6]。不同层次的产量差形成的主要原因是不同的，化肥施用量、土壤养分、灌溉、虫害、作物品种、海拔、气候条件等为已有研究成果提及的主要影响因子[7～11]。研究尺度则从实验室、田块尺度进展为区域尺度[11～14]。研究对象主要有小麦、玉米、木薯等当地主要粮食作物[11，14]。由于耕地利用潜力的限制因素较多，且因素间相互关联，对此许妍等对耕地利用潜力与分等因素进行相关性分析，并与各级单产进行回归分析，探讨影响产能提升的主导因子[5]；张玉铭、郭笃发等分别运用通径分析、主成分分析法研究了土壤肥力中各要素之间的相互关系及其对玉米的增产作用；王树涛等则采用回归树分析探讨了自然和管理因素对耕地产能的影响[15～18]。

综上可知，国内对于耕地利用潜力时空分布规律及其限制因子的研究较少，且大多针对某一特定农作物，不具可比性；对于限制因素的研究大多为单一要素，也多为自然要素，对于人为管理和社会经济要素考虑较少，缺乏定量化的综合性研究。本研究基于达拉特旗农用地产能核算成果和耕地等级变化监测实地问卷调查结果，将农作物产能统一为国家标准粮的产量，研究耕地利用潜力的时空分布规律，并运用逐步分析法，减少变量间共线性的影响，综合研究影响耕地利用潜力的包括自然、管理、社会经济等各项因素，探讨其主要的限制因子，为区域耕地产能提升、可持续利用、高标准农田建设提供理论支持和建议。

1 材料与方法

1.1 区域概况

达拉特旗位于内蒙古自治区的西南部，鄂尔多斯高原北面，地理坐标为东经108°58′43″～110°42′58″，北纬39°48′15″～40°32′42″。地处蒙中经济区，是内蒙古自治区最主要的“呼和浩特-包头-乌海”产业带与连通我国中西部的神骅铁路产业带的“T”字型结合部。2009年末全旗总人口34.85万人，人均耕地0.43公顷。地势南高北低，西高东低，阶梯状分布。地形从北至南分别为黄河南岸冲积平原区、库布沙漠区和低山丘陵沟壑区。共有5个土类，粟钙土、风沙土、草甸土、盐土和沼泽土。属于温带大陆性半干旱季风气候，年平均降水311.75 mm。由黄河及其10条支流构成达拉特旗的主要水系，10条黄河支流由西向东分别为毛布拉格孔兑、布日嘎斯太沟、黑赖沟、西柳沟、罕台川、壕庆河、哈什拉川、母花沟、东柳沟、呼斯太河。

1.2 数据来源

1.2.1调查样点布置将达拉特旗地貌、土壤、土地利用系数、土地经济系数等分区进行空间叠加，将全区划分为46个单元，再将面积较小的单元进行归并，最终划分20个监测分区。根据监测点选择原则、技术要点和要求，共选取37个固定监测样点和6个动态监测样点（图1）。

1.2.2数据来源及处理本文理论和可实现产能样本数据主要来源于达拉特旗产能核算工作的外业调查数据，实际产能和限制因子数据来自耕地等级变化监测。其中理论单产样本值为2009年玉米区试产量，可实现产能为指定作物（玉米）近3～5年无重大自然灾害的正常年份下的最高单产，实际产能样本值及47个对耕地利用潜力可能造成影响的自然和人为因素（表1）的样本资料主要通过对43个监测点的农户进行实地走访和抽样问卷调查获得，每个样点调查3～6份问卷，共发放调查问卷149份，收回有效问卷132份。

达拉特旗耕地利用潜力时空分布规律分析采用ArcGIS10.0软件完成，耕地利用潜力限制因子分析采用SPSS软件完成。

1.3研究思路及分析方法

耕地利用潜力为3个层次的耕地产能之差，因此首先基于农用地产能核算的方法建立理论产能和可实现产能的核算模型，计算得到2009～2011年各分等单元和乡镇的理论产能和可实现产能；其次将各监测样点的实际单产数据，乘以产量比系数（春小麦为1.00，玉米为0.61，马铃薯为0.15），通过面积加权处理得到每个调查样点的实际标准粮单产并落实到调查样点所代表的该监测区各个分等单元中去，得到各分等单元和乡镇的实际产能。然后分析耕地利用潜力的时空分布规律；对耕地等级变化监测中调查到的影响耕地利用潜力的自然和人为因素进行逐步回归分析和共线性诊断，探讨达拉特旗耕地利用潜力的主要限制因子。

2耕地生产能力及耕地利用潜力核算模型

收录样本地块国家自然质量指数Ri/利用等指数x i和理论单产yi″/可实现单产yi′的样本值（玉米区试产量/正常年份下的最高单产）进入农用地产能核算数据库后，分别建立两者对应的线性函数关系模型，经过数理分析和论证检验，确定各乡镇理论和可实现单产核算模型（表2）。

3结果与分析

3.1耕地利用潜力时空分布规律分析

将所有分等单元的耕地自然等/利用等指数代入线性方程，对分等单元进行产能和耕地利用潜力核算。其中分等单元中理论利用潜力的最大值为4 491.46 kg/hm2，最小值为-4.35 kg/hm2，将其分为-4.35～0、0～1 000、1 000～2 000、2 000～3 000、3 000～4 000和4 000～5 000六个层次。可实现利用潜力的最大值为4 025 kg/hm2，最小值为-3 342 kg/hm2，分为-4 000～0、0～1 000、1 000～2 000、2 000～3 000、3 000～4 000和4 000～5 000六个层次，各层次分布面积如表3。再乘以对应分等单元面积，汇总得出各乡镇耕地利用潜力总量数据（表4）。

2009～2011年达拉特旗的理论利用潜力绝大部分集中在0～1 000和1 000～2 000两个层次，总比例达到95%以上。三年中-4.35～0和0～1 000等较低的理论利用潜力层次的比例下降， 1 000～2 000等较高的理论利用潜力层次的比例有所上升。乡镇中理论利用潜力总量最低为吉格斯太镇，约0.9万t，昭君镇最高，约为3.7万t（表3，表4）。

总之，较大的理论利用潜力地块分布于达拉特旗十条主要水系的流域范围内，远离河床的理论利用潜力较小，整体耕地理论利用潜力呈现扩大趋势（图2）。

从实施农村土地整治、基本农田保护示范区建设等项目区粗线范围的耕地理论利用潜力变化来看（图2），除昭君镇靠近西柳沟的项目区内土地或因洪水淹没造成产能降低后，该区的国家自然等指数调低，理论利用潜力降低外，大部分区域颜色不变或变深，数值扩大。总体说明项目区内各项基础设施的建设对由耕地自然质量决定的耕地产能的提升在短时间内不能体现其成效。

可实现利用潜力绝大部分集中在0～1 000、1 000～2 000、2 000～3 000和3 000～4 000 kg/hm2四个层次，总比例达到90%以上。三年中2 000～3 000和3 000～4 000的比例下降，-4 000～0、0～1 000、1 000～2 000、4 000～5 000的比例有所上升。乡镇中最低为展旦召苏木，2011年约1.42 万t，昭君镇最高，约为4.1万t（表3、表4）。

总之，达拉特旗东北部和昭君镇北部潜力在缩小，西北角潜力在扩大。2011年除南部哈什拉川流域可实现利用潜力较高外，总体呈现北部和西部高，南部和东部低的空间分布格局。全旗可实现利用潜力在缩小，说明项目区内农田管理投入因素、经济政策因素的转变对挖掘耕地可实现利用潜力的效果较好。

另外，从项目区粗线范围的耕地可实现利用潜力变化来看（图3），2009～2011年达拉特旗可实现利用潜力变动较大。除达拉特旗西北角和部分补充耕地项目外，其他项目区内土地耕地可实现利用潜力都呈现降低的趋势。说明基本农田保护示范区建设、农村土地整治重大工程示范区和高标准基本农田建设区内由于政府积极采取相应措施、经济发展较迅速、农民的耕作意愿得到加强，较大幅度地提高了耕地实际产能，缩小了耕地可实现利用潜力。

3.2耕地利用潜力限制因素研究

利用SPSS软件分别对耕地理论利用潜力和可实现利用潜力与46个备选影响因素进行逐步回归分析和共线性诊断，探讨达拉特旗耕地利用潜力的主要限制因子。

最终耕地理论利用潜力模型7中保留了灌溉次数X27、污染状况X7、灌溉水源X14、侵蚀状况X6、排水方式X20、海拔X10、是否在土整区X26共7个限制因子。调整的R2增大到0.692，模型有较好的拟合性；经过 F检验和t检验后，证明模型及其常数项、7个自变量均有统计学意义（表5）；且绝大多数学生化残差绝对值不大于2（图4），可诊断理论利用潜力为独立变量。

因此，建立理论利用潜力的“最优”方程为：

y1=-1119.655+230.786X27+266.375X7+294.427X14+351.750X6+477.312X20-1.332X10+150.032X26

对回归模型进行共线性诊断，其容忍度、方差膨胀因子VIF和条件指数均在正常值范围内（表5、表6），可认为7个自变量共线性较弱或不存在。

比较变量间的标准化回归系数，可知对理论利用潜力的贡献大小依次为灌溉次数>灌溉水源>侵蚀状况>污染状况>海拔>排水方式>是否在土整区。因此农作物对水分需求的满足程度、土壤退化和污染情况是理论利用潜力的主要限制因素。模型表明了灌溉次数越多，水源越远，即对水分需求得不到满足，侵蚀和污染情况越严重，理论利用潜力则扩大。说明保障农作物对水分的需求及防治土壤退化和污染是缩小理论利用潜力的首要途径。

可实现利用潜力模型最终筛选出了14个自变量，但对其进行共线性诊断时，从第11个变量开始，条件指数>30，容忍度变小，共线性变严重。因此保留了模型10中实际单产X43、地形X11、是否受灾X16、机械投入X35、灌溉水源X14、污染状况X7、灌溉方式X18、剖面构型X3、化肥投入X30、地下水矿化度X15共10个限制因子。拟合优度检验、F检验和t检验证明，模型及其常数项、10个自变量均有统计学意义（表7）。模型10经共线性诊断认为10个自变量共线性较弱或不存在（表8）。

比较变量间的标准化回归系数，可知对可实现利用潜力的贡献大小依次为实际单产>地形>是否受灾>灌溉水源>剖面构型>机械投入>灌溉方式>污染状况>化肥投入>地下水矿化度。因此农户目标因素中的实际单产，自然因素中的地形、是否受灾、灌溉水源和农田投入因素中的机械投入、灌溉方式是可实现利用潜力分异的主要的限制因子。模型表明了实际单产越小，耕地自然条件越好而利用水平不高，发生过灾害天气，单位面积机械投入越多而利用率不高，灌溉技术越落后，可实现利用潜力越大。说明在耕地利用水平较高如交通和经济条件较好的村镇或地区，促进耕地集约化利用，形成规模经营，降低单位农田投入成本，并采用先进灌溉技术，提高灌溉有效率，是挖掘可实现利用潜力、提升产能的重要手段。

4结论与讨论

4.1结论

（1）达拉特旗理论利用潜力各乡镇总量最低为吉格斯太镇，最高是昭君镇，总体不高。较大潜力地块分布于达拉特旗十条主要水系的流域范围内，远离河床的理论利用潜力较小。可实现利用潜力乡镇中最低为展旦召苏木，昭君镇最高。2011年除南部哈什拉川流域可实现利用潜力较高外，总体呈现北部和西部高，南部和东部低的空间分布格局。

（2）2009～2011年达拉特旗整体耕地理论利用潜力呈现扩大趋势，总共扩大0.11万t。可实现利用潜力中东北部和昭君镇北部潜力在缩小，西北角潜力在扩大，全旗可实现利用潜力共5.76 万t，在缩小。

（3）2009～2011年土地整治及高标准基本农田建设项目红线范围区内理论利用潜力绝大部分不变或扩大；可实现利用潜力除达拉特旗西北角和部分补充耕地项目外，其他项目区内土地耕地可实现利用潜力都呈现降低的趋势。

（4）耕地理论利用潜力的前4大限制因子为灌溉次数、灌溉水源、侵蚀状况、污染状况。可实现利用潜力的前7大限制因子为实际单产、地形、是否受灾、灌溉水源、剖面构型、机械投入和灌溉方式，因此自然因素仍为可实现利用潜力主要限制因素，其次为农户耕作目标因素，最后为农田投入管理因素。

4.2讨论

（1）耕地利用潜力研究的重点在于揭示产量差的变化幅度和空间分布差异，分析其限制因子以及提高耕地单位实际产量的措施，初步探讨增产途径。目前耕地利用潜力定义、研究对象和方法差别较多，数据的可比性较差。本文将耕地生产能力统一为国家标准粮的产量，增强其数据的可比性。

（2）一般核算农田实际产能是利用统计年鉴中以行政村或者行政镇为单位的粮食总产，再加上其他产量折算的产量，但产量落实不到各个分等单元，且是总产，而非粮食单产，统计中由人为因素造成的误差较大，因此本研究以实地调查的农田单位产量为基础测算耕地实际产能，以弥补上述情况造成的不足。

（3）限制因素的研究综合了耕地自然因素、农田投入管理和农户耕地利用目标变化因素等，较全面地考虑了缩小耕地利用潜力和提升产能的影响因子。但还缺乏气候因素的详细数据，如光照、温度、降水等，西部生态脆弱区由于局地小气候造成的耕地利用潜力变化较多，接下来需添加这方面的资料综合研究其对产量差的影响。

（4）监测样点调查的各个限制因素间存在一定程度的相关性，需采用新的研究方法进一步剔除自变量的共线性，更好地分析耕地利用潜力缩小的途径，为区域高标准农田建设、耕地保护和国家粮食安全提供技术支撑。

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耕地利用现状分析篇4

（武汉大学，a．资源与环境科学学院；b．教育部地理信息系统重点实验室，武汉 430079）

摘要：以天门市为例，利用农用地分等定级及土地利用变更调查等数据，借助GIS技术，综合选取耕地自然质量、区位、社会经济和生态四方面的因素，采用层次分析法和德尔菲法构架评价模型，以探讨耕地红线空间布局。结果表明，天门市整体耕地条件优良，较少部分耕地条件较差无法纳入耕地红线布局范围。根据评价结果将耕地划分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级，其中将Ⅰ级、Ⅱ级区耕地划入耕地红线布局范围，共确定耕地区域128 330．62 hm2，占全市耕地总面积的76．24％。研究认为该评价模型能有效量化各影响因素，引入景观指数对生态指标进行量化，弥补了以往研究对生态方面刻画的不足，评价结果为县域耕地红线布局研究提供了科学可靠的依据。

关键词：土地评价；耕地红线；空间布局；天门市

中图分类号：F301．0 文献标识码：A 文章编号：0439－8114（2015）07－1782－06

DOI：10．14088／j．cnki．issn0439－8114．2015．07．063

随着中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化进程的发展和人口对粮食需求的急剧增加，耕地资源已经成为国家经济发展、社会和谐稳定的关键因素，人们对耕地重要性和对耕地保护的认识也不断加强［1，2］。在《全国土地利用总体规划纲要（2006－2020年）》中，“18亿亩耕地红线”的目标被正式提出，对全球粮食安全的清醒认识则成为中国提出“18亿亩耕地红线”的关键起因［3－5］。根据国土资源部2011年度全国土地变更的调查数据：“截至2011年12月31日，全国耕地保有量为18．247 6亿亩，这是继2009和2010年后，全国耕地面积连续第3年保持在18．24亿亩以上”。这些数据结果说明，保持“18亿亩耕地红线”的形势依旧不容乐观。目前中国除了面临着耕地数量递减，更重要的是面临着耕地生态的困扰［1，6，7］。2014年中央一号文件指出：“严守耕地保护红线，不断提升农业综合生产能力，确保基本自给、口粮绝对安全”，再次强调粮食安全保障体系，提出在重视粮食数量的同时应更加注重品质和质量安全，这标志着中国的耕地保护已进入以数量、质量、生态管护为内涵的时代。耕地红线是指经常进行耕种的土地面积的最低值，是一个具有底线含义的数字，现行中国耕地红线是“18亿亩”。严守耕地红线是关系到人民基本生活、粮食安全和社会稳定的大事，是必须要完成的目标任务。然而目前，中国的耕地红线保护主要倾向于量的保护［8－10］。

国内学者关于耕地红线的研究主要集中在耕地红线划定的重要意义、耕地红线保护的管理措施、区域耕地红线的数量确定、红线与区域发展的关系等方面。朱登民［11］以确保粮食安全为背景，对“18亿亩耕地红线”保护提出了6项土地管理措施；李春云［12］采取定量与定性双管齐下的制约措施划定太原市耕地红线，并提出了坚守耕地红线的对策；贺一梅等［13］为保证山区粮食安全，通过对云南省耕地资源态势分析预测云南省2020年耕地红线为500万hm2；丁志如［14］从中国耕地承载力、耕地数量变化和粮食安全的角度指出划定耕地红线对耕地保护的重要性；张宏波［15］对耕地红线内涵进行了全面解读，并提出坚守耕地红线要采取节约、集约用地为主。这些研究对于耕地红线划定和保护落实具有重要作用，但现阶段对耕地红线的定义和保护主要集中在数量上，对耕地红线的空间涵义研究甚少。随着生态红线和耕地生态保护的提出［16－20］，国家开始重视耕地质量以及耕地生态问题。湖北省天门市位于江汉平原，是中国重要的商品粮生产基地，对于保障国家粮食安全具有举足轻重的作用。以天门市为例研究耕地红线空间布局，从质量以及生态角度对其耕地进行评估、划分，以期确定耕地红线保护范围达到既保护耕地红线的量，又保证耕地红线空间落实的目的。

1 研究区概况

天门市位于湖北省中部，地处江汉平原北部、汉江下游北岸，介于112°35′—113°38′E、30°23′—30°54′N，属亚热带季风性气候。东邻汉川，西与沙洋，南与潜江、仙桃隔江相望；北靠京山，西北与钟祥毗邻，东北与应城接壤（图1）。四季分明，光照充足，雨量充沛，无霜期长，严寒和酷暑较短，年平均气温16．4 ℃，日照时间1 872．4 h，年降水量1 113．3 mm，无霜期249 d。境内河流渠道纵横交错，土壤深厚肥沃，是一个主产优质粮棉油和多种作物的大县（市）。全市版图面积为2 622．78 km2，占全省版图面积的1．4％。全市总耕地168 317．98 hm2，其中旱地97 604.82 hm2，水田66 263.14 hm2，水浇地4 450.02 hm2。

2 数据来源与研究方法

本研究数据来源于天门市2012年1∶10 000土地利用变更调查矢量数据、《天门市土地利用总体规划（2010－2020）》和天门市农业局提供的农用地分等定级图件及表格数据、《天门市统计年鉴（2012年）》。

以天门市全部耕地作为评价对象，采用层次分析法，从自然质量、区位、社会经济、生态四个方面构建天门市耕地红线布局指标体系，基于已有数据利用ArcGIS软件获取指标值，并计算各地块的综合得分，根据评价结果确定耕地红线布局区域。

3 耕地红线空间布局综合评价

耕地是人类赖以生存和发展的基本资源，具有自然特殊性的同时又具有社会经济和生态功能，因此对于耕地的评估应该进行多元化分析。已有的研究多从耕地人口数量以及耕地与区域发展的关系来确定耕地红线的数量［21］，鲜有考虑耕地的自然因素以及生态条件。为了实现耕地红线“确保数量、提升质量、落实布局”的目标，从耕地的自然条件、区位条件、经济条件和生态条件四个方面出发对耕地进行全面评价，分别选取土壤质地、剖面构型、有机质含量等14个因子作为耕地评价指标，确定耕地质量等级［22，23］，结合最小人均耕地面积与区域发展情况分析区域耕地红线指标量，最终实现“‘质’‘量’结合定空间”的技术路线。

3．1 评价指标体系的构建

耕地自然环境是作物生长、发育、成熟的基础条件，是粮食生产的基础，作为自然环境的一部分也是区域生态环境的重要内容，对区域生态保持、生态调节具有重要作用，通过对耕地自然环境的正确认识能促使耕地朝着对人类有益的方向发展。根据相关标准及研究［23］，从自然质量、区位、社会经济和生态4个方面构建耕地红线空间布局指标体系（表1）。耕地自然质量是土地生产力评估的基础，主要体现在土壤质地、剖面构型、土壤有机质含量、坡度、土壤pH以及水利基础设施方面；区位条件体现了距道路、村庄的远近对农资投入效率、农产品商品化便捷度及耕作便利度的影响；社会经济条件主要体现在人口密度，人均耕地面积以及耕地利用投入对耕地红线空间布局的影响，本研究以机械化水平来表征耕地利用投入；生态条件主要体现在土壤污染状况、是否为生态保护区以及景观指数所反映的耕地田块形状对于农田生态建设的影响。由于研究区属于平原区，耕地的连片度相对较高，故选用田块的形状来衡量其景观指数。根据《农用地定级规程》，耕地的田块形状属于面状因素，具有非扩散性，可以直接测算田块形状系数确定其作用分值［24］。田块形状系数计算公式：

K＝■ （1）

式中，S为田块面积；L为田块的周长。

3．2 获取评价指标值

对天门市的6 677块耕地进行评价指标的统计。自然质量、区位等空间数据主要使用土地利用变更数据和农用地分等数据，在ArcGIS 9．3软件的支持下，通过叠置分析、缓冲区分析和空间统计分析获取。社会经济数据来自统计年鉴，并通过属性挂接的方式赋值给片块。景观指数则通过计算得到。以镇或村为单位计算的指标赋值给统计单元中的所有地块，以图斑为单位获取的指标通过面积加权汇总至地块。

3．3 确定评价模型

选用层次分析法（AHP）以及德尔菲法来确定体系中各项指标的权重。层次分析法是一种系统、简洁、灵活而实用的多准则决策方法，通过建立一个多层次、具有隶属关系的结构模型，在此基础上进行定性与定量分析，构造两两对比判断矩阵，从而确定各要素的权重。共有来自部门、科研院校、技术单位的10位专家填写指标体系判断矩阵，据此确定指标权重［25］。为消除指标量纲影响，参照相关研究［26－28］，结合专家意见及天门市实际情况，采用分级给分法对指标进行标准化。由此建立耕地红线空间布局评价模型（表2）。

将获取的指标按表计算得分后，利用加权求和法计算综合得分：

A＝∑■■?棕iai（2）

其中，A表示评价单元的综合得分，i表示评价因素个数，?棕i表示第i个评价因素权重，ai表示第i个评价因素的得分。

3．4 耕地红线空间布局

根据上述评价模型对天门市6 677块耕地进行评价，综合得分分布情况如图2所示。耕地综合得分介于63~96分，主要集中在80~90分，均值为83．96分。这说明从数量而言，天门市耕地整体质量为优，仅部分耕地条件较差。

依据综合得分频率分布，将耕地分为四个级别：90～100分为Ⅰ级，80～90为Ⅱ级，70～80为Ⅲ级，60～70为Ⅳ级。级别越高说明各项条件越好，能够满足耕地红线的空间布局的要求，分级结果如图3所示。

Ⅰ级区耕地面积15 491．93 hm2，占全市耕地总面积的9.20％，集中分布在天门市中部平原地区的河流、主要道路两侧。该区耕地自然质量等级高，连片规模大，非常适宜大规模机械化生产，有利于农业产业化规模推进。紧邻公路、离集镇较近的区位优势为物资投放及农产品交易提供了充分保证。

Ⅱ级区耕地面积112 838.69 hm2，所占比例达67.04％，广泛分布在中部平原区。中部平原区地势较平坦，海拔较低，土壤熟化度高，土层深厚，河流较多，各大河流加上密布的沟渠为农田灌溉提供了充分可靠的保障。由省道及公路构成的交通路网发达，很好地连接了各集镇，为物资集散、农产品交易提供了便利。该地区是天门市经济发展的腹地，农技水平高，机械化生产有一定的基础。

Ⅲ级区耕地面积34 589.03 hm2，所占比例为20.55％，主要分布在东部、北部及西南部少数地区。这部分地区土壤质地较差，保水保肥能力差，耕地多为小面积形状复杂的片块，分布分散，仅作为耕地红线范围后备区域。

Ⅳ级区耕地面积仅为5 398.33 hm2，所占比例仅为3.21％，集中在东南和西南部分地区。受地形因素影响，该地区的坡度较大，且十分破碎，土类多为沙石、砾石，土层薄，有机质含量低，且易发生水土流失等地质灾害，生态安全度低。该地区基本无灌溉水利设施，农业基础设施条件差，且地处偏远，不适宜作为耕地红线的布局范围。

综上分析，将Ⅰ、Ⅱ级区划为耕地红线布局区域，共5 435块耕地，面积合计128 330.62 hm2，占全市耕地总面积的76.24％。

3 结论

耕地红线空间布局需要“质”与“量”相结合，以保证粮食安全生产和生态的可持续性发展。本研究充分利用农用地分等定级成果，引入景观生态学，从耕地自然质量、区位、社会经济和生态四方面筛选了14个指标因子，建立了兼顾“质”和“量”的指标体系，并构建耕地红线空间布局评价模型。以湖北省天门市为例进行耕地红线空间布局，进一步对耕地红线空间布局进行限制因素分析，确定具体空间布局范围，得出以下结论。

1）天门市位于江汉平原区，整体耕地条件优良，耕地质量呈现以城区为中心沿河流以及道路向四周放射的特点。根据评价结果将全部耕地分为四级，并将Ⅰ、Ⅱ级区域确定为耕地红线空间布局区域，面积共128 330.62 hm2，占全市耕地总面积的76.24％。Ⅲ级耕地作为后备区域，Ⅳ级耕地不具备划入耕地红线空间布局范围的条件。

2）天门市东部、东南以及西南部地区主要受区位条件和社会经济条件限制，且主要集中在乡镇边缘地区，应进一步完善交通路网，消除交通死角，同时加强耕地集约化利用；南部、西部地区主要受自然质量条件和社会经济条件限制，应以提升地力为主要建设目标，加大政府投资力度，提高农业机械化水平；生态条件是全市范围的限制因素，尤其是西北地区受限明显，应以实施土地平整和景观提升工程为主，同时推广精准化农业，减轻农田污染负荷。

本研究所提出的评价模型能够有效地量化各影响因素，为耕地红线空间布局的确定提供科学依据，具有现实意义。在生态条件刻画方面，尝试借助景观指数来量化耕地的生态良好程度，弥补了以往研究对耕地生态方面刻画的不足，但由于耕地生态内涵广泛，此次选取的指标仅能体现景观形态，具有一定的片面性，有待进一步研究。

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耕地利用现状分析篇5

关键字：[收稿日期：

基金项目：贵州省科技厅联合基金项目资助（黔科合J字LKT[2012]07号）

作者简介：卢德彬（1987-），男，布依族，贵州荔波人，助教，硕士，主要从事区域发展与城市规划、土地利用规划的研究．

]土地复垦；可持续发展；土地利用

中图分类号：D651.1 文献标识码：A 文章编号：

土地开发复垦的潜力分析，即评价、测算土地开发整理潜力的类型、级别、数量和分布,是编制土地开发复垦专项规划的基础。其分析成果的准确程度直接影响到土地开发复垦专项规划目标的确定、重点区域及重点项目的定点定位,同时也直接影响到土地开发复垦专项规划的科学性和可操作性[1]。本文从秀山县土地复垦开发的现状出发，着重分析土地复垦开发的潜力，以及进行，为实现耕地总量动态平衡，探索新增加耕地的方法和对策。

1、秀山县土地利用结构现状

据秀山县第二次土地调查和2010年土地利用变更调查统计，秀山县的土地总面积为245337.48公顷，2010年末全县农用地总面积224682.27 hm2，占土地总面积的91.23%；建设用地11808.16公顷，占土地总面积的4.81%，；未利用地9715.47公顷，占土地总面积的3.96%。

2、秀山县土地复垦资源调查

土地复垦是指在一定经济、技术和生态环境条件下 ,采取工程措施和生物措施,对生产建设过程中因挖损、塌陷、压占及其自然灾害等破坏造成废弃的土地进行整治, 使其恢复到可供利用状态的活动; 土地复垦潜力是指对生产建设过程中因挖损、塌陷、压占和各种污染、自然灾害等造成破坏的、废弃的土地，采取相应的整治措施，使其恢复正常利用和经营，可以增加的有效耕地和其它用地面积[2]。

根据土地复垦内涵，结合秀山县复垦资源现状，经研究确定：秀山县土地复垦对象包括农村居民点、采矿用地、交通用地；土地复垦潜力来源于地灾搬迁避让、高山移民、生态移民、村庄整治等原因引发的农村居民点复垦，废弃采矿用地复垦，废弃交通用地复垦三部分。

(1) 2010年末，全县建设用地总面积为11913.97 hm2，其中农村居民点用地面积7855.26 hm2，占65.93%。农村居民点用地的主要特点为：第一，人均、户均农村居民点占地面积大，平均每户占地555.64 m2，人均农村居民点占地面积为145.66 m2，大于《村镇规划标准》(GB50188-93)中的120 m2；第二，零星散落分布户数多，约有93.87 hm2，占农村居民点总面积的1.2%；第三，地灾隐患处户数多，共有5293间房屋处于地灾地段，面积达101.20 hm2；第四，高海拔、交通不便区信息闭塞区域居民多；第五，农村闲置房屋多，孝溪乡上囤村抽样调查显示房屋闲置率为2%；第六，村庄布局散乱，配套设施不完备，缺乏统一规划布局。

(2) 2010年末，全县采矿用地面积为476.96 hm2，共全县建设用地总规模的4%。秀山县锰矿资源丰富，锰矿业发达，锰矿开采与锰矿加工为占地面积大，集中在溶溪、膏田等乡镇。但随着锰矿资源的减少甚至枯竭，大量采矿用地将废弃闲置，造成土地资源的浪费。另外，全县小型砖瓦窑数量多，约3000余个，占地约200-250 hm2，主要集中在梅江等乡镇。这些砖瓦窑规模小、产量低，且多占用良田，土地资源未得到合理利用。

(3) 2010年末，全县公路、铁路用地面积共约1067.53 hm2，占全县建设用地总规模的8.96%。渝湘高速公路、国道319线、国道326线、渝怀铁路通过秀山，另有省道304线、县道平贵路、龙石路、秀溶路等干线公路，已初步形成了以秀山县城为中心向四周辐射的路网主骨架。然而交通建设的快速发展也带来了土地资源浪费的现象，如：公路改道后，原有道路闲置；公路改扩建中，废弃物对公路周围土地的压占等。

3、秀山县土地复垦潜力分析与评价

3.1 土地复垦标准和分类体系

世界各国都在认真研究确定土地复垦标准。根据我们近年的调查，参考国内外的有关研究，针对的实际情况,提出如下复垦标准[3-6]。

1)接近破坏前的土地适宜性与第一性生产力水平。

2)改造为新环境下的可垦土地并接近或超出破坏前第一性生产力水平。

根据秀山县的资源情况以及国务院的《土地复垦规定》和国土资源部的《省级土地整理规划编制要点》的具体规定，提出复垦对象分类系统[7-8]（详见表 1）。

3）根据秀山县的实际情况，复垦潜力划分为三级。即增加耕地系数>=90%为Ⅰ级；增加耕地系数50%-90%为Ⅱ级；增加耕地系数

表1 秀山县土地复垦对象分类体系

表2 秀山县土地复垦潜力分级指标

3.2复垦潜力分析方法

3.2.1农村居民点的复垦

如前所述，农村居民点复垦的原因有地灾搬迁避、高山移民、生态移民等。对于不同原因的农村居民点复垦，本专题采取不同的研究分析方法。

(1) 对于地灾搬迁避让、高山移民、生态移民的复垦农村居民点：采取资料汇总分析与实地调研相结合的方法，结合秀山县各乡镇土地利用总体规划确定其复垦规模，按照80%的新增耕地率计算新增耕地面积。

(2) 对于村庄整治引起的农村居民点复垦：采取理论测算与实地调研相结合的方法，首先基于人均农村居民点用地标准，从理论上测算农村居民点减少规模，再用可实现程度对其较正、调整，最后按80%的新增耕地率计算新增耕地面积。具体步骤方法如下：

A.预测目标年总人口，结合户改情况预测农村人口数量：

目标年总人口＝基期年人口数×（1+自然增长率）增长年限+(迁入人口数－迁出人口数)＝基期年人口数×（1+自然增长率）增长年限+迁移人口

B.测算农村居民点减少规模

减少规模＝基期年农村居民点规模-目标年农村居民点总规模＝基期年农村居民点规模-目标年人均用地×目标年人口

C.用可实现程度进行较正、调整；计算新增耕地面积。

3.2.2交通用地复垦

采取资料汇总分析与实地调研相结合的方法，结合《秀山县交通发展十二五规划》及矿业相关规划信息确定采矿与交通用地复垦规模，按照80%的新增耕地率计算新增耕地面积。

3.2.3采矿用地复垦

经分析，秀山县采矿用地中可复垦采矿用地面积约164.71hm2，可复垦的砖瓦窑面积约200 hm2，鉴于二调中将小型砖瓦窑用地测成了耕地，本专题不再计算其复垦潜力。根据调查分析，复垦出的土地80%宜于农业耕作，20%宜于还林；按80%的新增耕地率计算，可新增耕地105.41 hm2。可复垦的交通用地约4.24 hm2，按80%的新增耕地率计算。

4、结果分析

4.1农村居民点分析结果

(1) 根据《2010年秀山县地质灾害隐患点明细表》，全县共有滑坡、地面塌陷等地质灾害点190个，散布在全县29个乡镇内，涉及农户1767户，房屋5293间，面积约101.20 hm2。此部分农村居民点可全部复垦，用于农业耕作。按80%的新增耕地率计算，可新增耕地80.93 hm2。

(2) 根据实地调研，结合各乡镇2006-2010年乡镇规划，全县高山移民与生态移民涉及9500余户，面积约534.31。此部分农村居民点可全部复垦，根据调查分析80%宜于农业耕作，20%宜于还林。按80%的新增耕地率计算，可新增耕地341.98 hm2。

(3) 通过理论测算，结合2010年秀山县《关于统筹城乡户籍制度改革的实施意见》与2011年《秀山土家族苗族自治县人民政府工作报告》，预计2020年秀山县总人口约69.17万人，其中农村人口44.35万人。根据国家《村镇规划标准》（GB50188-93），对秀山县农村居民点用地作如下调整规划：现状人均居民点用地面积大于150 m2的，2020年减至150 m2 ；小于150 m2但大于120 m2的，减至120 m2；小于120 m2的不作调整。由此，规划目标年农村居民点总规模为5742.17hm2，较现在减少2113.09 hm2。由于受社会经济发展水平的影响，并非所有农村居民点都可得到整治，经咨询最高实现程度约为50%。据此计算，通过拆旧建新等村庄整治全县农村居民点规模将减少1056.61hm2。节约出的这部分土地可用于农业耕作，按80%的新增耕地率计算，可新增耕地845.26 hm2。

4.2采矿与交通用地复垦潜力分析

4.3建设用地综合复垦潜力评价

通过上述分析，全县可复垦建设用地规模为1861.07 hm2，其中复垦农村居民点面积1692.12 hm2，其他建设用地复垦面积为168.95 hm2，全县共可新增耕地1376.98 hm2。各乡镇土地复垦规模及新增耕地面积及新增耕地率见表4-1。

表4-3各乡镇建设用地复垦潜力一览表

单位：hm2；%

根据新增耕地面积，将全县32个乡镇划分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级三个潜力区，各潜力区所包括的乡镇名及新增耕地面积详见表4-2。

表4-4秀山县建设用地复垦潜力分级表

面积单位：hm2

5、结语

在耕地后备资源调查的基础上，我们进行了待开发复垦土地资源数量、质量、分布的调查，对可开发复垦土地进行适宜用途评价，明确土地开发复垦后的利用方向，用潜力系数对开发复垦土地进行潜力级别划分，明确土地开发复垦的空间布局和数量分布，有助于各级部门对土地开发复垦进行宏观决策，为合理利用土地资源、科学制定土地开发复垦专项规划提供科学依据。

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耕地利用现状分析篇6

关键词：耕地；数据包络分析；回归分析；生产效率；新疆

中图分类号：F301.2 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2015.07.012

Abstract： The data envelopment analysis （DEA） method was used to analyze the overall situation of cultivated land productivity in the fifteen years between 1998―2012， the use of regression analysis was also used to explore the effect factors of arable production. Results showed that （1） In nearly 15 years， Xinjiang's arable land production of pure technical efficiency was higher， and scale returns of arable land production was increasing status in the late years. （2） Non-DEA effective area mainly derived from the input and output indicators did not reach optimal configuration， resulting in a waste of resources and inadequate of outputs. （3） The impact on the production of cultivated land productivity in descending order of the degree of influence： the proportion of arable land irrigated area，cropping index， per capita arable land. There are still cultivated land use inputs and outputs of the problem of insufficient excess has important practical significance to improve farmland productivity through improved resource efficiency and improved production techniques to expand the scale of operation.

Key words： arable land； data envelopment analysis； regression analysis； productivity； Xinjiang

耕地是土地的精华所在，农业生产最大的投入要素，是国民经济的基础，承担着国家的粮食安全、生态安全、社会稳定的重任。我国实行着世界上最严格的耕地保护制度，十分珍惜和合理利用每寸土地是我国的一项基本国策。随着工业化城镇化的推进导致耕地数量的减少，必然会增加人口、粮食和耕地之间的矛盾[1]。如何在有限的土地上生产更多的农产品就显得尤为重要。新疆地处西北边陲，是我国陆地面积最大的省区。属于降水稀少的干旱半干旱地区，土地荒漠化现象严重。同时又是全国粮食安全后备基地，截至2013年底，新疆已连续12年实现耕地占补平衡和总量动态平衡[2]。相对内地其他省份，耕地资源总量丰富但是高质量耕地明显不足，绝大多数耕地为中低产地，且农业生产严重依赖人工干预。方先知[3]运用主成分分析法与加权法分析了土地利用效率测度的指标体系和方法。龙开胜等[4]运用C-D生产函数和概率优势模型，对比分析了以江苏省耕地和工业用地投入产出效率关系。叶浩等[5]运用随机前沿生产函数方法计算了1990―2008年间中国各省区的耕地利用效率并对其时空变化规律进行了分析。梁流涛等[6]运用数据包络分析方法分析中国城市土地利用效率空间分异特征及优化路径。因此本文根据新疆实际情况，选取农业生产中对耕地生产的主要影响作用的因素，首先运用DEA方法测度资源的投入与产出效益，再结合多元性回归方法对影响耕地生产效率的因素进行回归分析，找出影响耕地生产效率的主要影响因素。本文就耕地在生产过程中各项生产要素投入、产出状况进行分析，旨在论证新疆耕地生产过程中投入产出不合理之处，并作出可能性推断，运用回归分析论证耕地生产过程中主要影响因素及其影响程度，最后对新疆耕地生产效率进行研究并提出建议。

1 材料和方法

1.1 研究材料

耕地利用现状分析篇7

[关键词] 都昌县耕地评价

[中图分类号] S1 [文献标识码] A [文章编号] 1003-1650（2017）05-0064-01

1 耕地地力评价的原则

1.1 综合因素研究与主导因素分析相结合原则

综合相关因素研究指的是地形、土壤理化性质、整体社会经济因素进行综合研究，分析和评价，以充分了解农田生产力的状态。主导因素是指耕地肥力，相对稳定和决定性因素，评价时应注重研究分析。

1.2 共性评价与专题研究相结合原则

都昌县耕地利用存在多种类型，如菜地农田等，土壤理化性质、环境条件，理水平均不同，所以耕地地力水平有较大的差异。考虑县域内耕地地力的系统、可比性，根据不同土地利用条件，应选择统一的共同评价指标和标准，即耕地地力的评价不针对某一特定的利用类型。

1.3 定量分析与定性分析相结合原则

为了确保客观、合理的评价结果，尽可能使用定量评价方法，对定量评价因子，如土壤有机质等养分含量和厚度根据数值计算；对非量化的定性因子，如土壤表层质地、土体构型等则进行量化处理，确定其相应的指数，并建立评价数据库，以计算机进行运算和处理，尽力避免人为随意性因素影响。

2 都昌县自然与农业生产概况

2.1 地形地貌

都昌位于武山山脉南，主要由低山、丘陵及滨湖地貌组成。境内北高南低，以大港到汪墩皱褶隆起武山延支为轴心，呈脊状形向北面和东西两面倾斜，逐步形成由低山、丘陵和滨湖组成的阶梯形排列。小地形变化复杂，在一定程度上干扰和延缓了县内土壤正常发育的过程，增加了土壤个体变异及其空间分布的复杂性。

2.2 气候

都昌县属于中亚热带向北亚热带过渡性季风气候，冬季寒冷，春末夏初多雨，盛夏、秋季多干旱，四季分明。全县年平均气温17.1℃，年平均积温6135.2℃，无霜期平均264天，日照率为47%。年平均降雨量1400毫米，年蒸发量为1177毫米。

2.3 土壤

全县境内共有7个土类，包括红壤、黄棕壤、紫色土、红色石灰土，湖州草甸土、水稻土、风沙土。下分13个亚类和47个土属，续分119个土种。

2.4 农业生产概况

至2016年末都昌县实有耕地面积619400亩，其中水田433615亩，旱地185785亩。水田占耕地面积的70.0%，旱地占耕地面积的30.0%。传统农业生产以“粮棉油猪”为主。近年来，特色产业异军突起，水产、果业、蔬菜、茶叶、药材发展势头强劲。

3 耕地地力评价指标体系的建立、因素处理及结果

3.1 耕地地力评价指标体系的建立

按照农业部的统一规程，耕地地力调查与评价包含六大指标体系，因庀筇跫仅对全国的地力评价具有参考意义，对局部区域没有很大的差异，因此不作为都昌县地力评价的参考因素。经过多轮匿名征询和意见反馈，形成最终分析结论。最终确定了立地条件、剖面性状、耕层状况、障碍因素、土壤管理等五个因素、14个评价指标作为具体的评价对象。

3.2 因素处理及结果

系统获取的评价资料可以分为定量和定性资料两大部分，为了采用定量化的评价方法和自动化的评价手段，减少人为因素的影响，需要对其中的定性因素进行定量化处理，根据因素的级别状况赋予其相应的分值或数值。定性因素主要有：成土母质、剖面构型、土壤质地、土壤侵蚀程度、障碍层类型、灌溉保证率、排涝能力等。定量化指标主要有：坡度、PH、有机质、全氮、速效磷、速效钾、有效硫等。

3.3 确定评价单元

土壤类型划分到土种，土地利用现状类型划分到二级利用类型，制图区界以都昌县最新土地利用现状图为准。以保持行政界线的完整性为原则，将耕地图斑图、土壤图和行政区划图（村界）进行叠加形成评价单元，共2636个。

3.4 建立县域耕地资源管理信息数据库

将收集好的资料按照确定的评价指标体系，将各评价因素进行整理入库。整理的标准按照数据字典的要求进行匹配，特别是将字段属性的描述、量纲按照数据字典的要求进行设置和整理。对评价单元赋评价因素属性值，共14个评价因素。整理完成后，运行县域耕地资源管理信息管理系统软件，建立都昌工作空间维护，进入空间数据维护，在图层库中设置好坐标系，再将矢量图层导入。

3.5 权重的确定

层次分析方法是把复杂问题中的各个因素按照相互之间的隶属关系排成从高到底的若干层次，根据对一定客观现实的判断就同一层次相对重要性相互比较的结果，决定层次各元素重要性先后次序。按照建立的指标评价体系建立层次结构模型，构造判断矩阵，将专家打分值录入到系统中，并最终通过了检验。

3.6 隶属度的确定

将选定的评价指标与耕地生产能力的关系分为戒上型函数、戒下型函数、峰型函数、直线型函数以及概念型5种类型的隶属函数。对于前四种类型，可以用特尔斐法对一组实测值评估出相应的一组隶属度。概念型指标其性状是定性的、综合性的，与耕地生产能力之间是一种非线性的关系，如成土母质、土壤剖面构型、质地、障碍层类型等。这类要素的评价则采用特尔菲法直接给出隶属度。

3.7 耕地地力等级评价

在专题评价模块中选择耕地生产潜力评价，选择评价单元图，以评价单元编号为属性表关键字段，再选择建立好的都昌县耕地地力评价模型，最后选择隶属度函数模型，最后进行计算。

耕地利用现状分析篇8

关键词：Logistic回归；景观立地要素；耕地数量变化；新市区

中图分类号：F323.211 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）11-2987-06

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.11.068

土地利用覆被变化（LUCC）的研究越来越受到人们的关注，已经成为全球环境变化研究的重要组成部分[1，2]。土地利用覆被变化已经对人们生活的各个方面造成了影响，包括食物生产、森林资源、地区气候、淡水资源和空气质量等诸多方面[3，4]。面对这些问题，土地利用覆被变化受到了国际社会的广泛关注，2005年9月，国际全球环境变化人文因素计划（IHDP）提出了全球土地计划（GLP），深化人类对地球系统演化背景下耦合的人类-陆地环境系统的理解[5-7]。耕地变化是土地利用覆被变化的重要内容，耕地资源保护关系到我国粮食安全以及生态经济的可持续性[8]。改革开放至今，我国耕地资源持续减少，威胁我国粮食安全，成为目前国家发展进程中亟需解决的问题之一[9]，得到了国内众多学者的关注。张凤荣等[10]、赵其国等[11]、李劲峰等[12]、赵婷婷等[13]，论述非农化建设用地占用耕地、耕地减少所产生的负面效应以及耕地保护预警等，并预测未来区域内耕地变化情况。

然而在宏观层面上对区域尺度耕地数量变化时空过程进行定量分析研究，尤其是结合未来耕地数量趋势模拟进行的研究尚不多见，且驱动力因子的选取多为社会经济指标，景观格局方面的因素考虑较少。本研究从耕地的景观立地条件出发，利用Logistic回归模型对保定市新市区2009―2012年耕地数量变化的驱动力进行回归分析，并对未来耕地数量变化的风险进行了预测，为耕地保护提供科学指导和依据。

1 研究区概况

新市区地处北纬38°51′-38°56′，东经115°21′-115°29′之间，地处大清河系冲积扇中下部，属平原地区，地势较为平坦开阔。隶属于河北省保定市，位于保定市西郊，东与北市区、南市区毗邻，北与满城县东马乡、尹庄乡接壤，南与南市区五尧乡相邻。京广铁路、京深高速公路等交通干线从境内穿过，南部有107国道，西北部有外环路横穿，交通便利，四通八达。属暖温带季风性大陆气候，为半干旱地区。年平均气温为12.4 ℃，月平均气温为26.7 ℃，无霜期213 d。全年日照2 610.2 h。耕地总面积5 937.20 hm2，占全区土地总面积的39.71%，其中水浇地面积5 872.47 hm2，占耕地面积的98.91%，旱地面积64.73 hm2，占耕地面积的1.09%。

2.2 数据准备

2.2.1 因变量从保定市新市区2009年和2012年土地利用现状图中提取两年的耕地图斑，进行叠加处理，并将2009年的耕地划分为两种情况（图1），即流失耕地（2012年土地利用类型由耕地转为建设用地）和未流失耕地（2012年土地利用类型仍为耕地）。以耕地数量变化情况，即流失与未流失作为因变量，取值为“0”和“1”，“0”表示耕地未流失，“1”表示耕地流失。耕地数量变化分布图清楚地呈现了2009―2012年耕地数量变化的空间分布状况，可以看到耕地的流失主要发生在新市区东部，特别是靠近新市区的耕地大量减少，而新市区西部耕地分布密集的地区耕地流失较少，耕地数量基本保持不变。同时，耕地的流失沿主要道路呈现出带状分布。

2.2.2 自变量景观格局指数法是景观生态学中的一种空间分析方法[17]，景观格局指数是指能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征的简单定量指针[18]，因此选取斑块尺度上的景观格局指数进行驱动力分析。本研究将耕地与各景观立地要素（包括城镇、独立工矿、村庄、设施农用地、主要道路、主要河流）的最近邻距离（包括距城镇用地距离、距独立工矿用地距离、距村庄用地距离、距设施农用地距离、距主要道路距离、距主要河流距离）作为回归模型的自变量，单位为km。采用边到边的最近邻距离，通过ArcGIS 9.3中的Proximity工具提取，距离值从0开始。在进行回归分析前，对自变量进行了共线性检验，发现自变量间共线性不显著，可以将所有自变量加入模型进行回归分析。

3 基于Logistic回归模型的耕地数量变化景观立地要素驱动力分析

3.1 基于统计学的单因素相关性分析

本研究采用统计学的研究方法进行单因素相关性分析，利用流失耕地与未流失耕地的累积概率曲线和不同范围内的流失耕地比例来分析耕地数量变化与自变量之间的相关性，以找出对耕地数量变化有贡献的因素。研究发现，耕地数量变化与距独立工矿用地距离、距村庄用地距离、距设施农用地距离等因素无显著相关性，与距城镇用地距离、距主要道路距离、距主要河流距离有显著的相关性。

3.1.1 耕地数量变化与城镇用地距离的相关性分析由图2可知，累积概率曲线中距城镇用地6 km范围内，两条曲线有明显的差异性，且流失耕地的曲线在上方，说明在此范围内，该影响因素对耕地流失起负向作用。从流失耕地比例曲线来看，距城镇用地距离6 km范围内，随着距离的增加，流失耕地比例从47%下降到近3%，说明距城镇用地越近，耕地流失的可能性就越大。

3.1.2 耕地数量变化与主要道路距离的相关性分析由图3可知，累积概率曲线中距主要道路3 km范围内，两条曲线有明显的差异性，且流失耕地的曲线在上方，说明在此范围内，该影响因素对耕地流失起负向作用。从流失耕地比例曲线来看，距主要道路3 km范围内，随着距离的增加，流失耕地比例从近37%下降到近2%，说明距主要道路越近，耕地流失的可能性就越大。

3.1.3 耕地数量变化与主要河流距离的相关性分析由图4可知，累积概率曲线中距主要河流6 km范围内，两条曲线有明显的差异性，且未流失耕地的曲线在上方，说明在此范围内，该影响因素对耕地流失起正向作用。从流失耕地比例曲线来看，距主要河流6 km范围内，随着距离的增加，流失耕地比例从近1%上升到近40%，说明距主要河流越近，耕地流失的可能性就越小。

3.2 Logistic回归模型结果与分析

本研究通过空间随机抽样的方法进行样本的选取，在ArcGIS 9.3中随机生成了一些点，选取具有耕地信息的点并去除重复项，得到了1 600个耕地有效样本，代入Logistic回归模型使用向后逐步分析法进行回归计算。

3.2.1 模型检验本研究采用模型χ2统计检验和HL检验对模型的有效性和拟合效果进行了检验（表1）。模型χ2统计检验结果中卡方值为60.902，显著性水平为0小于0.05，说明变量加入模型之后对因变量有明显的影响，所建模型中所有的因变量都有显著的解释能力。HL检验结果中卡方值为15.419，显著性水平为0.131大于0.05，统计检验不显著，说明模型拟合度较高。

3.2.2 模型解释最终的Logistic回归模型中自变量为流失耕地距城镇用地距离、距主要道路距离和距主要河流距离（表2），说明这三个变量为2009―2012年耕地流失的主要影响因素。

根据Wald统计量，解释变量的贡献程度为距城镇用地距离（21.084）大于距主要河流距离（11.057），大于距主要道路距离（7.923），说明解释变量的重要性程度依次为距城镇用地距离、距主要河流距离、距主要道路距离。

耕地流失过程中，第一个重要的解释变量为距城镇用地距离，模型中该变量的回归系数为-1.312，表明耕地流失的概率随着距城镇用地距离的减小而增大，且距城镇用地距离每减小1 km，耕地流失概率增大3.72倍。回归结果表明，距城镇用地距离是耕地流失重要的影响因素之一，在景观格局上表现为距城镇用地越近，耕地流失概率越大。保定市高新开发区位于新市区内，且东与北市区、南市区毗邻，区域人口规模的增加、人口密度的增大、经济水平和人民收入的快速增长，都不断刺激着新市区住房、交通和城市用地的扩张。新市区东部随着高新开发区的发展耕地流失特别明显。受城市集聚效应的影响，城市建设用地多为连片扩张，导致城镇周边耕地更易流失，转化为建设用地。

耕地流失过程中，第二个重要的解释变量为距主要河流距离，模型中该变量的回归系数为0.709，表明耕地流失的概率随着距主要河流距离的增大而增大，且距主要河流距离每增加1 km，耕地流失概率增大0.49倍。回归结果表明，距主要河流距离是耕地流失的重要因素之一，在景观格局上表现为距主要河流越近，耕地流失概率越小。灌溉保证率是影响耕地生产力的重要因子之一，一亩泉河、侯河、白草沟河流经新市区，保证农田灌溉，距离水源越近则在同等质量的情况下，产生的经济价值大于距水源地较远地带，由于利益驱逐，产生经济价值较少的耕地更容易流失。

耕地流失过程中，第三个重要的解释变量为距主要道路距离，模型中该变量的回归系数为-0.058，表明耕地流失的概率随着距主要道路距离的减小而增大，且距主要道路距离每减小1 km，耕地流失概率增大1.06倍。回归结果表明，距主要道路距离是耕地流失的重要影响因素，在景观格局上表现为距主要道路越近，耕地流失概率越大。交通道路为人类生产生活中的物质流、能量流和信息流的获取提供了一条全方位的联结纽带。主要道路周边的土地，由于其交通便达性使其具有的很大的区位优势，工业用地选址时，为了其原料和产品运输便捷，多在主要道路周边进行建设；新增居民点也向主要道路周边转移，距离主要道路越近，农村居民点用地的增加越多；交通基础设施建设的迅猛发展也成为道路周边耕地遭到占用的原因之一。

3.2.3 模型预测 Logistic回归分析的结果可以用来计算耕地土壤质量下降的概率，对耕地土壤质量下降的风险进行预测，模拟未来耕地土壤质量变化趋势。根据回归结果，耕地土壤质量下降的概率可以通过公式（4）进行计算。

P=exp（-0.665+0.709X1-0.058X2-1.312X3）（4）

式中，P为耕地流失的概率；X1为距主要河流距离；X2为距主要道路距离；X3为距城镇用地距离。

通过计算耕地流失的概率得到了耕地流失风险分布图（图5）。从图5可知，高度风险区主要集中在新市区、韩村乡、颉庄乡的城镇用地周围，这些乡镇城镇化程度高，城镇用地较多，城镇扩张将给耕地带来不小的压力。中度风险区主要集中于南奇乡、大马坊乡、富昌乡周边，并沿主要道路呈现两条带状分布，随着城市化进程的加快，各重点产业的不断发展，新企业的不断涌入，原有工业园区和厂房的扩建及新厂房的建设，必将成为耕地流失的重要推手。低度风险区一般距离城镇和主要道路都较远，且在主要河流附近分布较多，在快速的城镇化、工业化进程中，距离河流较近为耕地提供充足的水源，这部分耕地最容易保留下来，继续支持新市区现代农业的发展。

4 结论与讨论

4.1 结论

通过Logistic回归分析研究表明，耕地流失过程主要受到城镇、主要道路和主要河流三个景观立地要素的影响。离城镇用地和主要道路的距离越近，耕地流失的风险越高，而离主要河流越近，耕地流失的风险越低。贡献程度为距城镇用地距离（21.084）大于距主要河流距离（11.057），大于距主要道路距离（7.923）。

Logistic回归分析与单因素相关性分析结合，不仅能很好的筛选出影响耕地流失的因素，而且定量化地描述了每个影响因素的重要性程度和影响力。两者相互验证更加确定了影响耕地变化的因素。同时利用Logistic回归结果能对耕地流失概率进行计算，能对耕地流失风险进行预测，模拟未来耕地变化情况，为土地利用规划、基本农田保护规划与生态环境保护规划提供科学指导和依据。

耕地流失高度风险区主要集中在新市区、韩村乡、颉庄乡的城镇用地周围，这些乡镇城镇化程度高，城镇用地较多，城镇扩张将给耕地带来不小的压力。中度风险区主要集中于南奇乡、大马坊乡、富昌乡周边，并沿主要道路呈现两条带状分布，随着城市化进程的加快，各重点产业的不断发展，新企业的不断涌入，原有工业园区和厂房的扩建及新厂房的建设，必将成为耕地流失的重要推手。低度风险区一般距离城镇和主要道路都较远，且在主要河流附近分布较多，在快速的城镇化、工业化进程中，距离河流较近为耕地提供充足的水源，这部分耕地最容易保留下来，继续支持新市区现代农业的发展。

4.2 讨论

本研究对耕地数量变化的景观立地要素驱动力进行分析，通过单因素相关性分析和Logistic回归分析，定性和定量地分析了景观立地要素驱动力的影响。但在指标选取上，主要考虑了耕地在土地利用系统中的位置，以斑块尺度的最近邻距离为主要的分析指标，因而在以后的研究中，可加入类型尺度、景观尺度的相关指标进行分析，以丰富驱动力指标。同时，影响耕地数量的驱动力因素还有很多，本研究只针对景观立地要素进行了分析，在以后的研究中，可以考虑纳入更多的影响因素，如社会经济因素（如农业产业结构、人口密度、二三产业人口等）和自然地理因素（如地形地貌、土壤质地和类型等），通过驱动力指标体系的完善，更加准确地对耕地数量的驱动力进行分析，模拟未来的耕地变化趋势。

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耕地利用现状分析篇9

土地调查成果准确、直观地反映了各类土地的位置、权属、数量、分布和利用状况等信息，在国民经济各部门用途广泛，特别是在国家宏观调控决策中起着十分重要的作用。然而，土地调查成果实际运用范围很窄，只有土地、统计等少数部门在运用，造成了很大的资源浪费。为此，笔者在土地调查任务完成10周年之际，希望加大推广、宣传力度，使土地调查成果得以充分运用，潜在价值得到充分发挥。

土地调查成果用途广泛

土地调查成果包括分类土地面积汇总数据、土地利用现状图、土地资源研究专题报告等。分类土地面积汇总数据反映了土地利用的总体状况和各类土地的数量、比例，土地利用现状图反映了各类土地的位置、面积、权属和分布，土地资源研究专题报告，对土地利用现状、存在问题、利用潜力等进行了全面系统的分析研究，并提出了许多合理化建议。由于这些成果具有基础性、真实性等特点且涉及面广，所以有着广泛的用途。

用于编制部门规划。这些成果给各级政府和有关部门编制与土地相关的规划提供了科学的基础数据、图件资料和文字报告。如：各级政府编制国民经济和社会发展总体规划，土地部门编制土地利用总体规划、农业区域规划、基本农田保护区规划、国土综合整治规划和土地开发整理规划，建设部门编制城镇、村庄发展体系规划和城市、建制镇发展规划，交通部门编制各等级公路路网规划，林业部门编制荒山造林规划、退耕还林还草规划，环境保护部门编制城市发展环境保护与绿化规划，以及水利部门编制退田还湖规划、农田水利工程建设规划、低洼易涝低产田改造规划、水土保持规划等，都离不开准确、科学的土地调查基础资料，

用于国家粮食安全保障宏观决策。粮食安全在国家安全中占居重要地位，土地安全是粮食安全的核心。粮食安全与土地关系密切，如：耕地数量、土地质量、土地产出率、土地利用结构等都与粮食安全息息相关。国家和各级地方政府在粮食安全保障宏观决策中，可以根据土地调查结果，掌握耕地、耕地后备资源、建设用地和其他各类土地资源总量，判断土地安全保障形势，调整土地利用结构，确定国家的耕地保有量和建设用地总控制规模，确保各类粮食供需平衡。

用于指导农业生产。运用土地调查成果，通过分析土地利用现状和存在问题，能够因地制宜安排农、林、牧、渔业生产，实行科学种植、养殖，做到宜耕则耕、宜林则林、宜牧则牧、宜渔则渔。根据土地调查成果，掌握耕地利用程度、生产能力和农业生产用地结构，判断农作物生产用地的近期和远期保障形势，制定农作物生产用地的保障措施。

用于项目的可行性论证、选址。土地利用现状图反映了各类土地的位置、分布、权属，直观性很强。在城镇规划可行性研究及城市规划区外项目的可行性论证、选址阶段，从土地资源保护的角度出发，利用土地利用现状图直观性强的特点，可以直观的判断得出城镇规划、项目建设的可行性和选址的合理性。在铁路、公路、沟渠等线性工程的设计中，可以根据土地利用现状图进行线路走向的选择，尽量避开耕地或少占耕地。此外，农业综合开发、土地开发整理、其他各种规划的编制等，都需要运用土地调查成果进行可行性研究论证。

用于有关部门的日常管理。土地调查成果反映了村以上土地权属单位的各类土地的面积、范围、权属、位置、分布。利用土地调查成果，可以进行如下管理：城市开发区“四至”管理；城市开发区、线路工程、水利建设等大型工程的征地拆迁费用预测；审查建设项目被占地的地类、面积、权属和土地权属争议情况；检查考核土地利用规划、耕地占补平衡与耕地保护目标的落实情况；建立土地利用数据库、基本农田数据库、土地利用规划数据库等；进行土地所有权、使用权、基本农田等的登记统计，管理土地权属、资源。根据土地调查过程中形成的土地权属界线认定书、协议书和土地利用现状图上的权属界线，调处土地权属纠纷等。

用于有关部门的专项调查。一是土地部门。可以运用土地调查成果，进行农用地的分等定级，确定不同等级土地的位置、范围、面积、土地利用变化情况的调查；进行集中、成片、达到一定规模的耕地调查；进行基本农田保护区内零星地类的调查，采矿造成地面沉降影响的各类土地的调查，各类工程建设破坏土地和恢复土地的调查，批而未用土地的调查，农民承包经营土地流转情况的调查等。

二是农业、林业、水利、旅游、环保等部门。可以运用土地调查成果，进行以下调查：农作物播种品种、面积、产量的调查；土壤普查；包括耕地、草地和其他农业用地在内的水土流失和治理面积的调查；高、中、低产耕地的调查；抛荒耕地的调查；同种类林地、林产品及采伐量的调查，荒山造林、退耕还林、退耕还草、退耕还湖落实情况的调查，自然保护区、森林公园、风景名胜区、地质公园和其他各类保护区等范围内的各类土地面积调查等。

三是有关部门进行灾毁调查。运用土地调查成果可以快速、准确地调查灾情，及时为政府组织救灾提供有关数据。如：山洪瀑发冲毁各类土地面积调查，洪水淹没各类土地面积调查，干旱受灾、成灾各类土地面积调查，虫害受灾、成灾各类土地面积调查，工业污染造成不能耕种土地面积调查等。

用于科学分析研究。运用土地调查成果可以进行如下科学研究：农用地适宜性分析；土地人口承载力与土地利用可持续发展研究。土地利用现状、特征、优势、问题、潜力分析；分析不同类型、等级耕地占耕地总面积的比例。历年土地利用结构、耕地、城镇、独立工矿、农村居民点变化和人均耕地等的对比分析。历年土地利用变化各类土地增加来源、减少去向分析。土地利用变化与GDP、城市化、交通、人口增减、社会经济发展、环境保护等的关系研究。区域土地利用率与土地农业利用率分析研究。城镇、村庄建设用地挖潜和发展趋势分析。农田水利建设中，机电排灌动力工程量、投资效益及受益面积的分析研究等。

积极推广应用土地调查成果

积极做好土地调查成果的宣传工作。主要是向政府和各部门领导及有关专家做专题介绍，介绍土地调查成果的获取手段、主要成果、成果精度、适用范围。请他们参观土地调查成果资料，观看土地利用数据库的演示。通过宣传，使他们认识土地调查成果的珍贵，了解土地调查成果的内容，清楚土地调查成果的应用范围，促使其在宏观决策和部门工作中自觉应用土地调查成果。

积极开展土地调查成果应用的试点。国家、省级国土资源部门要拿出一定资金，选择几个能在全国推广，对经济发展、社会稳定有重大影响的应用项目，积极与国家有关部门协作，开展土地调查成果应用的试点，为有关部门在系统内推广应用土地调查成果打下基础。

耕地利用现状分析篇10

关键词：耕地变化；驱动力；南宁市；主成分分析

Abstract: According to the 2003--2010 statistical data, This paper applies to the advocate composition analyses method, it analyzes the factors causing the change of cultivated land area of Nanning city in the past 8 years by statistical software SPSS18.0. The results show that the cultivated land changes in Nanning city are inflated by the social economy, population growth, agricultural science and technology progress and other driving factors. If we realize the sustainable utilization of cultivated land resources in Nanning City, we will pay attention to the coordination of economic development and cultivated land protection relationships, strictly implement the " occupy fill one" policy, increase land arrange and reclamation efforts, increase the cost of the cultivated land occupation.

Key words: cultivated land change; driving force; Nanning city; principal component analysis

中图分类号: F30文献标识码:A文章编号：2095-2104（2012）

1 引言

土地资源是人类赖以生存与发展的基础资源和物质保障，土地利用则反映了人类与自然界相互影响与交互作用最直接和最密切的关系[3]。随着人口急剧增长和工业化、城市化快速推进，资源过度消耗成为困扰中国社会经济持续发展的主要问题之一。土地作为一种稀缺资源，是人类赖以生存与发展的重要资源和物质基础，耕地作为土地中的精华，其动态变化和可持续利用影响着社会、经济的持续发展。

南宁市是广西第一大城市，根据《南宁市城市总体规划（2008—2020年）》的设想，到2020年，中心城区城市人口将达到300万人，城市建设用地达到300平方公里。随着部级经济区——北部湾经济的建立，南宁也被确立为北部湾经济区的核心城市，未来的发展方向是要建设成为区域性国际城市。城市的扩张必定导致耕地的变化。因此，分析耕地增减变化，并对影响耕地变化的驱动力因素进行分析，有助于为南宁市正确处理耕地保护和经济发展之间的矛盾提供借鉴。

2 研究区概况

南宁市是广西壮族自治区的首府，位于广西南部，毗邻粤港澳，背靠大西南，面向东南亚，是我国西南出海大通道枢纽城市和区域性核心城市；地处亚热带，介于东经107°19′－109°38′，北纬22°12′－24°2′，坐落在南宁盆地中部邕江两岸，辖六城区（兴宁区、青秀区、西乡塘区、良庆区、江南区、邕宁区）六县（武鸣县、隆安县、上林县、横县、宾阳县、马山县）。土地面积22112平方公里，市区面积6479平方公里。建成区面积190平方公里。2010年，全市常住人口为666.16万人，其中六城区常住人口总数为343.72万人，占全市常住人口的51.6%。

根据2009年南宁市土地利用现状变更调查数据，全市地总面积221.02万公顷。其中：耕地面积69.07万公顷，林地面积97.62万公顷，建设用地（城镇村及工矿用地、交通运输用地）14.29万公顷，水域10.86万公顷，其他土地面积29.06万公顷。市区土地总面积64.47万公顷，其中耕地面积21.29万公顷，林地面积25.58万公顷，建设用地（城镇村及工矿用地、交通运输用地）5.74万公顷，水域3.73万公顷，其他土地面积8.13万公顷。

3 南宁市耕地面积变化分析

根据2003——2010年以来的调查数据分析，南宁市耕地总面积总体上呈增长趋势，而且增幅明显，从2003年的615141.93公顷增加到了2010年的688469.33公顷。8年间耕地增加了73327.4公顷，增幅达11.92%。从时间上来看，2003——2005年间耕地面积呈小幅下降；2005——2008年间呈小幅增长；2008——2009年耕地面积增幅显著；2009年之后呈下降趋势。

图1:南宁市2003——2010年耕地数量变化

4南宁耕地资源变化的驱动力分析

一般来说，土地利用数量的变化是自然因素与社会因素共同作用的结果。其中，自然因素对土地利用的影响往往是累积性的、长期性的。在短期内，自然因素对土地利用的影响是很小的，由此产生的土地利用变化也是难以显现的。而社会经济因素往往对土地利用尤其是耕地利用产生明显的影响。因此，本文主要分析社会经济因素对耕地变化的影响。研究耕地数量变化的方法比较多，主要有相关分析、多元线性回归分析、因子分析、主成分分析等。由于主成分分析可以把原来多个指标化为少数几个指标，这些新指标既能尽量多的反映原来较多指标的信息，又使其彼此之间独立[5]。因此，该方法能够较全面、有效的归纳影响耕地变化的因素。所以本文拟运用主成分分析方法，通过 SPSS18.0 软件定量分析2003年——2010年影响南宁市耕地动态变化的驱动因子。选择2004-2011年《南宁统计年鉴》相关统计数据为资料来源。