禤首华 周兴
摘要通过引入耕地压力指数模型及最小人均耕地面积,构建指标体系,测算贵港市2007—2016年的耕地压力状况,分析影响贵港市耕地压力的社会经济因素。得到如下结论:贵港市耕地压力呈波浪式上升趋势,说明为保证粮食安全耕地正面临着越来越大的压力;贵港市港南区、港北区、覃塘区、桂平市、平南县5县区耕地压力区域差异明显,耕地压力最高为港北区,达到高压力等级,耕地压力最低为港南区;通过相关性和主成分分析发现,影响耕地压力的社会经济因素主要包括农林牧渔业总产值、第一产业产值等。基于贵港市耕地压力时空差异特点,提出相关建议。
关键词耕地压力;时空差异;贵港市
中图分类号F301.2文献标识码A
文章编号0517-6611(2019)08-0069-04
doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2019.08.018
AbstractBy introducing the cultivated land pressure index model and the minimum per capita cultivated land area, we constructed an index system to measure the cultivated land pressure in Guigang City from 2007 to 2016, and analyzed the socioeconomic factors influencing the cultivated land pressure in Guigang City. The following conclusions were drawn: the cultivated land pressure of Guigang City showed a wave upward trend, indicating that the cultivated land was facing more and more pressure to ensure food security;there were obvious regional differences in cultivated land pressure between Gangnan District, Gangbei District, Qintang District, Guiping City, Pingnan County and other 5 counties of Guigang City.The highest cultivated land pressure was Gangbei District, reaching high pressure level, and the lowest cultivated land pressure was Gangnan District. Through correlation and principal component analysis, it was found that the socioeconomic factors that influence the pressure of cultivated land mainly included the gross output value of agriculture, forestry, animal husbandry, fishery, primary industry and so on. Based on the temporal and spatial differences of cultivated land pressure in guigang city, some suggestions were put forward.
Key wordsCultivated land pressure;Temporal and spatial differences;Guigang City
耕地資源是农业的命脉,是保障国家粮食安全的基础,粮食的生产与安全深受耕地资源变化的影响。我国人口众多,耕地资源十分匮乏,随着我国城市外延式发展的增快,城市规模的不断扩张,大量城市周边的优质耕地转换为建设用地,耕地资源的稀缺性日益凸显,耕地资源压力越来越大。因此,深入探讨耕地资源压力的时空差异成为土地资源研究领域的热点之一。许多学者对此进行了研究,国内学者在研究测算耕地压力的同时,也深入挖掘了耕地压力产生的原因及驱动力,并对未来一段时间的发展趋势进行预测。胡聪等[1]通过收集1984—2013 年湖南省人口总量、耕地面积等相关数据,基于最小人均耕地面积和耕地压力指数模型及分析预测,研究了湖南省耕地资源的变化和粮食生产特征及趋势。班立国等[2]在测算耕地压力的同时,运用灰色GM(1,1)模型预测了吉林省2017—2027年的耕地压力指数趋势。现有研究中,以省域作为研究尺度占绝大多数,以市域及县域作为研究尺度研究其耕地压力动态变化及其影响因素则相对较少。笔者从市域的角度出发,基于贵港市2007—2016年的数据,引入最小人均耕地面积及耕地压力指数模型,并运用ArcGIS 10.2软件,分析贵港市10年间人口、耕地面积、耕地压力指数的时空变化规律,探究其影响因素,为贵港市耕地保护措施提供理论参考。
1研究区概况
贵港市位于广西东南部,地处西江流域中游,浔江平原中部。下辖港北区、港南区、覃塘区等5个县区,共74个乡镇级行政单位,国土面积106.06 km2。北回归线横贯贵港中部,属亚热带季风气候区,年均气温21.5 ℃,年均降雨166 d,年均降雨量1 600 mm,无霜期353 d。2016年末总人口554.90 万,人口密度较大。贵港市地势平坦,物产丰富,是广西壮族自治区重要的粮食生产基地,石硖龙眼、荔枝、莲藕、瘦肉型猪等农产品在国内外都享有盛名。
2数据来源及研究方法
2.1数据来源
数据主要来源于2008—2017年《广西统计年鉴》、2008—2017年《贵港统计年鉴》、2008—2017年《贵港年鉴》及2008—2017年政府工作报告,地图数据来源于1∶20 000国家基础地理数据。
2.2研究方法
3结果与分析
3.1最小人均耕地面积变化及实际人均耕地面积变化分析
针对贵港的地形地貌特点,并分析过往几年的统计数据,综合考虑后粮食自给率取值90%,人均食物需求量定位初步小康型粮食消费水平取每年每人消耗粮食400 kg[8],根据公式(2)和《贵港统计年鉴》中各年份数据,计算得贵港市2007—2016年的最小人均耕地面积及实际人均耕地面积(表1)。
从表1可以看出,2007—2010年间贵港市最小人均耕地面积总体呈上升趋势,在2011年后开始逐步下降,2014—2016年在0.083 0 hm2左右徘徊。通过对比粮食单产跟最小人均耕地面积之间的数值关系不难看出,最小人均耕地面积与粮食单产展现出明显的负相关,由此可以看出由于自然因素或人为因素所导致的粮食单产、粮食播种面积及耕地面积的变化会影响到贵港市最小人均耕地面积变化。以2008年为例,2008年我国南方发生了大面积的洪涝灾害,贵港市也深受洪涝的影响,导致当年粮食单产大幅度的减少,最小人均耕地面积也因此在当年达0.095 2 hm2,为2007—2016年这10年的峰值。2011年后随着贵港市粮食单产的徘徊上升,最小人均耕地面积也随着缓慢下降。从实际人均耕地面积来看,随着城市发展进程的加快,城市的建设占用了城市周边大量的耕地资源,导致全市的耕地面积持续降低,与此同时城市总人口在稳步提升。因此直接导致了实际人均耕地面积持续降低,从2007年的0.065 8 hm2一直降到2016年的0.057 9 hm2。通过对比10年间贵港市最小人均耕地面积及实际人均耕地面积可以发现,各年份的最小人均耕地面积均大于当年的实际人均耕地面积。根据公式(1)可以算出,贵港市10年间各年份的耕地压力指数均大于1,耕地压力显著。
3.2耕地压力时序变化分析
根据贵港市3区1市1县土地利用变更数据及社会经济数据,按照式(1)耕地压力指数测算公式,测算得2007—2016年贵港市耕地压力指数(图1)。2007—2016年贵港全市耕地压力指数均大于1,说明贵港市实际的人均耕地面积要小于最小人均耕地面积,耕地为保障粮食安全承受的压力十分明显,需加大耕地保护力度。从变化趋势来看,3区1市1县的耕地压力指数时序变化趋势与贵港市全市总体保持一致。2008年由于洪水的原因耕地压力相较于2007年有了明显的提升,经过2009年短暂下降后耕地压力在2010年达到了10年内的最高值。主要是由于2010年我国西南5省(区)发生了特大旱灾,贵港市也受到了旱灾的影响导致粮食产量骤减,耕地压力显著升高。2011—2013年耕地压力总体呈下降趋势,贵港全市耕地压力指数由2011年的1.349 0下降至2013年的1.215 0,耕地压力明显降低。2014年后贵港市耕地压力指数趋于稳定,2014—2016年全市耕地压力指数均在1.260 0~1.290 0,3区1市1县耕地压力指数也在这3年内保持稳定,与贵港市耕地压力指数趋势一致。从整体上来看,贵港市耕地压力指数呈波浪型变化,全市耕地压力先增后减再回升,在2014年后耕地压力逐渐趋于稳定。
3.3耕地压力空间变化分析
通过测算贵港市3区1市1县2007—2016年耕地压力指数值(表2),发现5县区耕地压力水平存在很大的差别。为便于分析,将耕地压力分为5个等级:无压力等级(K<1.0),警戒压力等级(1.0~1.2),低压力等级(1.2~1.3),中压力等级(1.4~1.6),高压力等级(K>1.6)。选取代表性较强的2007、2011及2016年为例,运用ArcGIS 10.2软件绘制贵港市耕地压力等级分布图(图2)。
由图2a可知,2007年贵港市5县区除了港南区耕地压力指数略小于1(数值为0.952 3)外,其他4县区耕地压力指数均大于1,5县区仅有港南区属于无压力等级。覃塘区及桂平县都属于警戒压力等级,耕地压力不太明显。耕地压力最高的区域为港北区,2007年港北区耕地压力等级达到了中压力等级(数值为1.563 8),比排名次之的平南县高一个压力等级,数值高出0.230 9,可见港北区相较于其他县区耕地压力更为严峻。
由图2b可知,2011年各县区耕地压力指数明显增大。除覃塘区外其他4县区耕地压力等级均提高了一个级别,覃塘区耕地压力指数从2007年的1.059 8增大至2011年的1.108 0,耕地压力等级未提高,继续为警戒压力级别。各县区之间耕地压力指数对比关系跟2007年保持一致,港北区为耕地压力最大的县区,等级突破至高压力等级(数值为1.744 6)。平南县耕地压力级别提高至中压力等级,比排名第3的桂平县耕地压力指数高出0.215 3,桂平县的耕地压力级别则从2007年的警戒压力级别提高至低压力级别,耕地压力级别突破警戒等级,耕地压力更为突出。对比分析图2b及图2c,发现各县区2011年的耕地压力等级与2016年的一致,耕地压力虽整体下降,但下降幅度均不是很大,耕地压力等级没有发生变化。
通过上述分析可知,贵港市耕地压力区域差异较大,耕地压力水平从低到高依次为港南、覃塘、桂平、平南、港北。港北区是贵港市的经济政治中心,城镇化率高,經济发展良好。但港北的耕地资源相较于其他县区则要少很多,从而导致耕地压力十分严峻,耕地压力级别后期达到了高压力等级,为5县区中唯一的1个高压力等级区。平南县人口众多,总人口仅比排名第1的桂平市少了30万,但耕地面积却仅为桂平市的1/2(桂平市耕地面积117 691 hm2,平南县耕地面积61 137 hm2)。从而实际人均耕地面积远不及桂平市,导致耕地压力级别比桂平市高出一个等级。覃塘区人口最少,但耕地资源丰富,实际人均耕地面积始终位于5县区之首,耕地压力较为平稳,压力等级10年内均超过警戒压力等级,部分年份处于无压力等级,耕地压力不太明显。港南区农业产值高,盛产水稻、甘蔗、香葱等农产品,享有“甘蔗之乡”等美誉,是贵港市的产粮大户,耕地压力在5县区里排在末位。
4贵港市耕地压力影响因素分析
根据对土地利用变化的影响程度社会经济因素可以划分为2类,分别是直接因素和间接因素。间接因素的内容包括人口变化、经济增长、技术发展、富裕程度、实时政策及价值取向6个方面,间接因素对土地利用的影响需要直接因素作为媒介即它们利用对土地的投入、土地利用集约化程度、土地产品的需求、城市化程度、土地利用政策等直接因素作为中介间接对土地利用起作用。土地利用类型中的耕地在保障区域粮食安全方面具有特殊重要性,其质量和数量的变化随着经济社会的发展变化不断变化,深受社会经济因素的影响[9]。在分析社会经济因素对耕地和耕地压力的影响时,应当首先运用相关分析法确定与耕地面积变化具有强相关性的社会经济因素,然后对贵港市耕地变化的驱动因子运用主成分分析方法进行研究[10]。主成分分析的核心是降维,即“多变量转化为几个综合变量(主成分)”,这几个综合变量之间互不相关,本质都是原始变量的线性组合,且所含的信息互不重叠。采用这种方法可以将土地利用变化的复杂因素归结为几个主成分,使得复杂问题得以简化,同时得到更为科学、准确的土地利用变化驱动因素[11]。
4.1耕地面积与社会经济影响因子的相关性分析
选取35个社会经济影响因子,运用SPSS 19.0软件中的相关分析法将35个驱动因子与耕地面积变化进行相关分析,分析结果如表3所示。与耕地面积呈正相关的影响因子主要有总人口数、经济作物播种面积、粮食作物总播种面积、第二产业比例、基本建设投资等;与耕地面积呈负相关的主要有房地产投资完成额、水田面积、旱地面积、渔业产值、牧业产值等。
4.2与耕地面积相关的社会经济影响影响因子主成分分析
将对耕地面积相关性较强的15个社会经济影响因子进行主成分分析,发现前2个主成分累计贡献率达86.88%,达到分析要求。将第一主成分的强载荷因子进行排序,通过主成分分析可以看出影响贵港市耕地面积的社会经济影响因子中,第一产业产值、渔业产值、农林牧渔业总产值驱动力最强(影响因子载荷>0.90),其次是第二产业比例和基本建设投资(影响因子载荷>0.80)。第二主成分的强载荷因子为经济作物播种面积(影响因子载荷>0.70)。
5结语
通过对贵港市耕地压力的分析可以发现,贵港市耕地仍然存在较大的压力,2007—2016年耕地压力呈波浪式上升的趋势,2016年耕地压力相较于2007年有小幅提升。从县区层面来看,贵港市耕地压力区域差异明显,港北区为耕地压力最大的区域,达到高压力等级,耕地压力十分严峻。应当加大耕地保护的力度,完善耕地保护的各项制度,大力推进“旱地改水田”耕地提质改造项目的实施,提升耕地的质量和产出,从而保证粮食单产水平的稳定和提高,满足人们日常生活的需求。
参考文献
[1] 胡聪,邓正苗,谢永宏,等.1984年以来湖南省耕地压力与粮食安全初步研究[J].农业现代化研究,2015,36(2):259-264.
[2] 班立国,孙丽娜.吉林省耕地压力指数时空分异特征及其预测研究[J].中国农学通报,2017,33(36):124-130.
[3] 黄曦.福建省耕地压力时空差异分析[J].吉林师范大学学报(自然科学版),2012,33(1):68-72.
[4] 榮颖,路婕,段贝贝,等.基于耕地压力指数的河南省城市化发展与耕地保护研究[J].河南农业大学学报,2014,48(2):219-223,248.
[5] 张素娟,赵先贵,任桂镇,等.江西省耕地压力时空差异分析及预测[J].土壤,2009,41(1):142-146.
[6] 赵亚峰,贾科利,文琦.宁夏耕地压力动态变化规律分析[J].干旱区资源与环境,2014,28(1):62-65.
[7] 曹俊文,史丙仑,刘官站.鄱阳湖生态经济区耕地压力变化及其驱动因素[J].江苏农业科学,2012,40(5):406-409.
[8] 杨青.云南省耕地压力测算及其时空差异和影响因素分析[D].昆明:云南财经大学,2017.
[9] 赵永敢,李玉义,逄焕成,等.四川省耕地压力时空变化特征分析[J].中国农业资源与区划,2012,33(3):28-32,38.
[10] 杨春来,夏斌.1999—2011年梅州市耕地压力与影响因素分析[J].广东农业科学,2013,40(21):233-236.
[11] 詹长根,蔡春美,杨如军.广西耕地压力时空差异分析及驱动力探究[J].南方农业学报,2016,47(11):1979-1985.