区域土地资源承载力评价方法研究_以黑龙江省为例

E( ε )= 0 f I 且满足下列假设 : V( m) = 2 2 2 V( ε )= D= d i a g( σ ) 1, σ 2…σ p c o v( f , ε )= E( f ε ′ )= 0 式中 , f ( m ≤p )称为公共因子 , 使潜在于各个变量中共同的因子 , 是高纬空间中相互正 1, f 2… f m, 交的 m 个坐标轴 ;a 为因子负荷 , 是第 j 个变量在第 k 个公共因子上的负荷或权 , 反映第 j 个变量在第 k j k 个公共因子上的相对重要性 ;ε ε 为单变量 X 特有的因子 。 1, 2… ε p为特殊因子 ;ε j j x x i kk 1 n ( 1 )将 原 始 数 据 标 准 化 , 获 得 新 数 据 矩 阵 , 即 令 y , 其 中, x ∑ x i k = k = i k, s k = =1 s ni k 1 n 2 ∑ x x 。 i kk , 为简便仍将经过标准化处理后的数据称为 X i k =1 n 1i 1 n ( 2)计算相关的系数矩阵 R= ( r ) 。 其中 , r ∑ X ·X , ( i , j= 1, 2… p ) , 表示第 i 个 i j p ×p i j= k j k i =1 n 1i 样本与第 j 个样本的相关系数 。 通过计算相关系数矩阵 R 求出主因子 。 ( 3)计算矩阵 R 的特征值和特征向量 。 由 Rλ I=0 得到 p 个非负的特征值 λ λ λ 1 > 2 >… > p≥ 0。 T T 对应于特征值 λ L L , ( k =1, 2 …p ) 。 令 F= LX , L 为旋转前的因子载荷 k特征向量为 L K= ( k 1, k 2…L k p)
一 、 土地资源承载力浅析
“承载力 ” 一词最早出自生态学 , 早期应用范围仅限于生态领域 。 1986 年 , 由中国科学院自然资源 综合考察委员会主持的 《中国土地资源生产能力及人口承载量研究 》, 开创了国内有关土地承载力研究的 先河 。 20 世纪 90 年代 , 承载力的研究领域逐步扩展到了包括土地 、 水 、 能源等在内的主要自然资源和环 [ 2] 境承载力研究 , 在理论与方法方面日臻完善 。 关于土地资源承载力的内涵 , 国内外也进行了大量研究 , 虽然对土地资源承载力的概念表述不尽相 同 , 但其本质都强调某一时期 、 某一地区的土地资源所能支撑的人口数量 。 传统意义上的土地资源承载力 研究有局限性 。 一是将土地仅限于耕地 ; 二是把承载力简单的理解为 “耕地 — 粮食 — 人口 ” 的关系 , 以 耕地为基础 , 粮食为中介 , 最终以人口容量为目标 , 并将区域看成一个独立 、 封闭的系统 , 从而影响了土 地资源承载力评价的客观性 、 全面性 。 随着土地科学的不断发展和深入研究 , 在学界对 “土地是一个灰色系统 ” 这个命题已形成共识 , 既 然土地是一个灰色系统 , 其必然要涵盖社会 、 经济 、 生态环境等方面 。 因此 , 本文从经济 、 社会及生态环 境等方面对土地资源承载力进行综合评价 。 由于在综合评价中涉及的因素较多 , 在实际的土地资源承载力 评价中 , 某些评价指标的选取不可避免地带有主观色彩 , 某些则不易准确地进行定量描述 , 而使评价指标 所提供的信息部分发生交叉 、 重叠或失真 , 进而影响数据的正确分析 。 对此 , F A( 因子分析法 )能消除 评价指标间的相关关系 , 在保留主要信息量的前提下 , 提取少量有代表性的指标 , 克服了主观因素的干 扰 。 鉴于此 , 本文采用因子分析法对区域土地资源承载力进行评价 。
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边疆经济与文化 2008年第 2期
T h e B o r d e r E c o n o m y A n dC u l t u r e N o . 2, 2008
是根据相关性的大小将原始变量分组 , 使得同组内变量间的相关性较高 , 但不同组之间的变量相关性较 低 。 每组变量代表一个基本结构 ( 因子 ) , 它们可以反映问题的一个方面 , 或者说一个维度 。 最后 , 通过 几个主因子的方差贡献率作为权重来构造综合评价函数 , 对事物进行综合评价 。 2.因子分析模型 设原始变量为 X X X , 这 p 个变量可以归结于 m ( m ≤p )个方面 , 每一个方面即为一个因 1, 2, 3… X p 子。于 是 有 m 个 因 子 f f … f 使 得 X X X … X 1, 2 m, 1, 2, 3 p 的 线 性 组 合 表 示 X a a …+ a ε 1 = 11 f 1 + 12 f 2 + 1m f m + 1 为: X a a …+ a ε 2 = 21 f 1 + 22 f 2 + 2m f m + 2 … X a a …+ a ε p= p 1f 1 + p 2f 2 + p mf m + p E( f 0 m) =
土地孕育了人类 , 为人类提供了生存与发展的空间与环境 , 是人类社会最重要的自然资源和生产资 料 。 我国既是一个农业大国 , 又是世界上最大的发展中国家 , 人口众多 , 人均资源相对匮乏 , 其中土地资 源尤为短缺 。 目前 , 我国正处在经济转型期 , 加之伴随工业化 、 城市化进程 , 正面临着耕地资源不断减 少 、 生态环境不断恶化等影响土地资源承载力的一系列问题 , 使得土地资源的承载力面临着严峻的考验 。
F
矩阵 , F 为主因子阵 , 则 F ∑ L X 为第 k 个主因子 。 k= k j j j = 1 ( 4)因子提取 。 在实际评价中 , 通常只在选取其中 m ( m ≤p )个方差贡献率大的主因子 , 以减少指 标的数 , 同时又能反映原指标的最大信息量 。 为确定 m , 引入 λ 为主成分 f i 对总方差的贡献率 ;∑ i/∑ λ j j =1 j = 1 λ 个主因子对总方差的累积贡献率 。 累积贡献率越大 , 前 m 个主因子对原变量总方差的贡 i/∑ λ j 为前 m j =1 献越大 , 其从变量中提取得变异信息也越大 。 因此 , 用 f f X 1, 2…f m 来解释 X 1, 2, X 3…X p的能力就越好 。 一般而言 , 选取 m个主因子的累积方差贡献率要达到 85%。 ( 5 )建立因子负荷矩阵 。 因子负荷矩阵 A =( a ) i j p × m , 如果从每个初始因子能较好地找出所代表的原 始指标 , 就可以赋予这些因子合理的经济解释 , 进行下一步分析 ; 若因子载荷量较为平均 , 难以从原始指 标中寻求评价对象在各个因子上得分差异的原因 , 就需要进行因子旋转 。因子旋转的方法有很多 , 如正交 旋转 、 斜交旋转等 。 ( 6)计算各样本的综合得分 F F ∑ W F j = 1, 2 … n ) 其中 , W j j= i i j ( i为各主因子的权重 , 由旋 j =1 转后主因子所解释的方差贡献率求得 , F 为每个样本的各主因子得分 。 i j
2008 年第 2期 ( 总第 50 期 )
边疆经济与文化
T H EB O R D E RE C O N O M YA N DC U L T U R E
N o . 2 . 2008 G e n e r a l . N o . 50
【 黑龙江研究 】
区域土地资源承载力评价方法研究
— — —以黑龙江省为例
B I A NJ I A NGJ I N GJ I Y UWE NH U A
李吉英 , 张小虎 :区域土地资源承载力评价方法研究 — — — 以黑龙江省为例
772. 22 亿 m 。 区域内自然资源丰富 , 有举世闻名的大平原 、 大森林 、 大油田 , 煤炭资源储量丰富 , 是国 家重要的商品粮 、 木材 、 石油 、 煤炭生产基地 。 2.评价指标体系的建立 [ 2] 土地资源承载力是社会 、 经济 、 资源及环境协调作用的中介和协调程度的表征 , 反映了不同尺度区 域社会系统 、 经济系统及生态环境系统之间的物质 、 能量和信息联系 , 用多维矢量数据才能对其进行表 达 。 因此 , 根据区域特殊性 、 可操作性 、 系统协调性 、 综合性等原则 , 同时参考其他土地评价指标的基础 上 , 最终选取 26 个评价指标 。 具体为 :恩格尔系数 ( X 、 人口自然增长率 ( X 、 人口密度 ( X 、居 1) 2) 3) 民消费价格指数 ( X ) 、 人均纯收入 ( X ) 、 城镇化水平 ( X ) 、 就业率 ( X ) 、 总负担系数 ( X ) 、 G D P 4 5 6 7 8 增长率 ( X 、 全社会固定总投资 ( X 、 经济密度 ( X 、 万元 G D P 能耗 ( X 、 人均 G D P( X 、 9) 10 ) 11 ) 12 ) 13 ) 第一产业占 G D P 比重 ( X 、 第三 产 业占 G D P 比重 ( X 、 进出 口 总值 ( X 、 农 林牧 渔 总产 值 14 ) 15 ) 16 ) ( X 、 农机总动力 ( X 、 粮食总产 ( X 、 人均耕地 ( X 、 人均林地 ( X 、 森林覆盖率 ( X 、 17 ) 18 ) 19 ) 20 ) 21 ) 22 ) 人均水资源量 ( X 、 农用地比率 ( X 、 水土协调度 ( X 、 废水排放达标率 ( X 。 23 ) 24 ) 25 ) 26 ) 3.土地资源承载力综合评价 ( 1)数据的标准化处理 。 由于各个评价指标量纲各异 , 为尽可能消除数量级和量纲带来的影响 , 采 用 Z —S c o r e 对原始数据进行标准化处理 。 ( 2)求相关系数矩阵的特征值和贡献率 。 运用 S P S S 12. 0 软件进行计算 , 得到经过标准化处理后的各 个指标的相关系数矩阵的特征值和贡献率 。 运行结果表明 , 变量的相关系数矩阵有三个数值较大 ( 均大 于 1 )的特征值 , 分别为 15. 926、 4. 303 、 3. 842, 这三个因子的特征值共占去方差的 92. 58% > 85%。 因 此 , 说明这三个因子提供了原始信息的足够信息 。 ( 3 )建立因子负荷矩阵 。 对提取的三个主因子分量 F 1、 F 2、 F 3 建立原始因子载荷矩阵 , 由于原始载 荷矩阵所反映的各个主因子关系不太明显 , 为了便于对主因子进行解释 , 对原始因子载荷矩阵进行旋转 , 使其结构调整简化 , 得出方差最大正交旋转矩阵 , 表 1 即是经标准化处理后的前三个主成分的载荷矩阵 。
m p p m
三 、 实证研究
1.研究区概况 黑龙江是我国位置最北 , 纬度最高的省份 , 为温带大陆性季风气候 , 地貌特征大体是 “六山一水三 2 分田 ”。 地域辽阔 , 辖区土地总面积为 47. 3万 k m , 占全国土地总面积的 4. 9%;全省耕地面积 11. 78 万 2 k m , 约占全国耕地面积的 9%, 居全国第 1 位 。 境内有黑龙江 、 松花江 、 乌苏里江和绥芬河四大水系 , 有兴凯湖 、 镜泊湖 、 连环湖和五大连池等四处较大的湖泊及星罗棋布的泡沼 , 全省多年平均水资源量为 2
Leabharlann Baidu李吉英 , 张小虎
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( 1. 滨州学院 地 理旅游系 , 山东 滨州 256600; 2. 东北农业大学 资源与环境学院 , 哈尔滨 150030)
摘 要 :以黑 龙江省社会 、 经济 、 生态环境等方面的特点及 1995— 2003 年的统计数 据为依据 , 建 立相应 的评价指标体系 , 采用因子分析法 , 借 助 S P S S 12. 0 软 件对黑 龙江省 1995— 2003 年 间的土地 资源承 载力 进行 评价 , 提 出提高土地资源承载力的途径与措施如下 :统 筹协调 区域内 的经济 、 环 境 、 社会等 资源 , 实 现优势 互补 ;大 力加强环境的治理力度 ;提高城镇化水平 。 关键词 :土地资源 ;评价方法 ;F A ;承载力 中图分类号 :F327 文献标志码 :A 文章编号 : 1672-5409( 2008) 020001-04
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二 、 研究方法
1.因子分析原理 因子分析 ( F a c t o r A n a l y s i s )是主成分分析的推广 , 它是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发 , 把一 [ 3] 些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法 。 因子分析的基本思想
收稿日期 : 20070930 基金项目 :滨州学院 “青年人才创新工程 ” 科研基金项目 ( B Z X Y Q N L G 200617) 作者简介 :李吉英 ( 1979 ) , 女 , 山东茌平人 , 助教 , 从事土地信息系统研究 。