刚察县耕地变化驱动力模型及因子分析

利用逐步回归分析建立了刚察县耕地利用变化的驱动力模型,并利用多元统计分析中的通经分析、相关分析、偏相关分析和系统动力学的方法考察了影响耕地变化的驱动力在不同作用状况下的耕地变化情况,从县域规模水平上对土地利用变化的驱动因子及其作用机理和过程进行了分析,目的是为了揭示耕地利用变化的驱动机制,探讨区域土地资源可持续利用对策和措施。     

青海湖地区耕地利用变化驱动力模型建立与驱动因子分析

利用多元统计学中的相关分析、通径分析及偏相关分析对青海湖地区耕地变化驱动力进行研究,利用逐步回归分析建立该区耕地利用变化驱动力模型,对耕地利用变化的驱动因子及其作用机理和过程进行分析,并对各县驱动因子的差异进行比较。为该区土地资源可持续利用和管理提供决策依据。     

襄樊市耕地面积动态变化特征及驱动力分析

针对湖北省襄樊市的耕地变化现状,利用统计资料对襄樊市2000～2007年耕地面积变化进行了分析;然后运用主成分分析初步探讨了耕地数量变化的主要驱动力,得到襄樊市耕地数量变化驱动力主要有三大类因素,即人口增长、社会经济发展、农业生产能力的提高;最后根据耕地面积变化的驱动力,提出了合理利用土地的对策建议。     

耕地变化的实证研究——以岳阳市为例

利用1996～2005年岳阳市的相关统计数据,分析和探讨了岳阳市近10年来耕地的数量变化及区域差异,并且进一步讨论了影响耕地数量变化的驱动力。结果表明：岳阳市耕地总体趋势逐年下降,耕地变化区域差异显著;经济发展、人口增长是引起耕地数量变化的内在驱动力,而经济利益的驱动和有关土地的政策是引起耕地变化的外在驱动力。     

新疆兵团耕地资源变化及其驱动力研究

利用1990~2012年的耕地资源数据及社会经济统计数据,对新疆生产建设兵团的耕地资源变化趋势进行了分析,利用主成分分析方法定量分析兵团耕地资源变化的驱动力,认为经济因素、人口因素及农业技术因素是影响兵团耕地资源变化的主要驱动力,并建立了耕地面积与驱动因子之间的多元线性回归模型以便于未来耕地数量的预测,最后针对耕地变化的驱动力从促进兵团农业可持续发展的角度提出保护耕地的建议。     

九江市耕地变化及驱动力分析

研究九江的耕地变化对加强九江土地利用调控与管理有重要作用.根据统计年鉴数据,计算九江市耕地变化情况和各区县耕地相对变化率,利用图表分析、主成分分析和回归分析等定量和定性分析方法,分析九江市15年耕地面积时空变化及其驱动力,并建立耕地面积与驱动因子之间的多元线性回归模型.结果表明:九江市耕地面积在时间上历经了先降后升的变化,在空间上表现出经济较发达的区县比经济欠发达的区县流失严重的趋势;影响耕地面积变化的驱动力有耕地政策和社会经济发展因素,而影响耕地面积变化的社会经济发展因素有经济发展水平、人口因素、城市化水平和农业科技水平.     

55年来策勒绿洲耕地变化及驱动力研究

耕地资源的变化是影响区域可持续发展的关键,对耕地变化驱动力的研究有助于宏观调控耕地动态.研究利用策勒绿洲1949～2004年长序列耕地统计以及相关社会经济资料, 分析了策勒绿洲55年来耕地变化总体趋势,并应用因子分析方法全面分析了影响耕地变化的经济、社会等主要因素,对策勒绿洲55年的耕地面积变化的驱动力进行了研究.结果表明: 绿洲耕地总面积和人均面积持续减少,而经济发展、社会系统压力、农业科技进步是引起策勒绿洲耕地面积变化的主要驱动力.     

城市边缘区土地利用及人文驱动力机制研究

随着土地利用研究的日益深入,城市边缘区土地利用的转化及其驱动力机制成为研究热点。本文利用两期遥感影像,以烟台市为例,对城市边缘区土地利用进行了分析,揭示了烟台市区土地利用的动态变化信息,分析了烟台市区90年代以来土地利用变化的空间过程。结果表明：1990-2000年之间的建设用地迅速增加,耕地显著减少。这一变化是人口驱动力、城镇化发展驱动力、经济驱动力、政策驱动力共同作用的结果。     

云南省近10年耕地利用变化的驱动力研究

以高原山地地貌为主的云南省耕地利用作为研究对象,在收集历年与耕地利用相关数据的基础上,得出影响云南省耕地利用变化的影响因素,主要是人口、经济、社会以及政策等方面的因素,着重针对人文驱动中的可量化的因素指标,选用相应的指标体系,建立了耕地利用变化的人文驱动力分析模型和多元线性回归模型,结合区域自然因素指标对驱动力因素进行了综合的定量分析,得出了各指标之间的相关性以及总人口和经济因素是该区域耕地利用变化的主要驱动力,提出了耕地保护的相关建议。     

重庆永川市土地利用变化及社会驱动力分析

根据1996~2004年重庆永川市土地利用数据,分析其土地利用动态、土地利用程度及土地利用效益的变化情况,并对土地利用变化社会驱动力进行定性分析,指出影响永川市土地利用变化的社会驱动力主要有经济发展、城镇化和工业化以及政治经济政策。然后运用社会经济发展状况有关数据和主成分分析的方法对耕地变化的社会驱动力作定量分析,进一步验证了土地利用变化与主要社会驱动力的相互关系。     

共和县耕地利用变化驱动力模型建立及驱动因子分析

共和县地处青藏高原东北缘,位于青海湖之南,是以藏族为主的多民族聚居地,总面积1．73万km^2,是一个以牧业为主农牧相结合的县;全县总人口约为12．5万人,农业人口约8万人,占总人口数的62．61％;现有耕地27万hm^2,主要分布于黄河支流河谷冲积地带、环青海湖地区,土质肥沃,灌溉便利,光照充足,非常适宜农作物和经济作物的生长,主要盛产春小麦、马铃薯、青稞、油菜等。     

青海湖地区耕地利用变化驱动力模型与驱动因子分析（摘要）

[目的]研究青海湖地区耕地变化驱动力,为该区土地资源可持续利用和管理提供决策依据。[方法]利用多元统计学当中的相关分析、通径分析及偏相关分析对青海湖地区耕地变化驱动力进行研究。利用DPS数据处理软件对青海湖地区1985～2002年国民生产总值（X1）、总人口（X2）、农业人口（X3）、藏族人口（X4）、在校人数（X5）、年末存栏羊数（X6）、年末存栏牛头数（X7）、牲畜商品率（X8）和耕地面积变化（Y）之间的关系进行逐步回归分析,建立该区耕地利用变化驱动力模型,对耕地利用变化的驱动因子及其作用机理和过程进行分析,并就各县驱动因子的差异性进行比较。[结果]青海湖地区耕地利用变化驱动力模型为：Y=103 379.48-1.490 1X2＋1.640 5X3-89.3854X7-96.178 3X8。该方程是显著的,Durbin-Watson统计量d=2.705 900 30,说明模型拟合性较强且可用。由相关分析可知：①各驱动因子与耕地变化之间的相关系数绝对值从大到小依次为X3〉X4〉X8〉X1〉X6〉X5〉X2〉X7;X2和X6耕地面积变化呈负相关关系。②X6和X7与其他驱动因子之间呈负相关关系,X7与除X6以外的其他驱动因子之间的负相关绝对值从大到小依次为：X2〉X4〉X3〉X8〉X1〉X5;X6与除X7以外的其他驱动因子之间的负相关绝对值从大到小依次为：X4〉X2〉X3〉X8〉X1〉X5。这说明在青海湖地区人地矛盾、草畜矛盾和人畜矛盾十分严重。③X6和X7在与其他驱动因子之间呈负相关关系的同时,X6与X7之间也呈显著正相关,相关系数为0.87976。说明在青海湖地区制定相关政策和战略措施时,要充分考虑牛羊之间的平衡关系。④X5与X6和X7之间相关性都不显著,相关系数分别为-0.00978和-0.05964;X4与X6和X7之间相关性都比较高,相关系数分别为-0.81282和-0.769 12。说明在校学生人数与牲畜平衡头数关系不大,但藏族人口数与该区牲畜平衡头数有显著关系,与青海湖地区社会经济状况相吻合。⑤X8与X6和X7之间呈负相关关系,而与其他驱动因子呈正相关关系,其中,尤与X3和X4呈显著正相关,相关系数分别为0.94691和0.93483。说明在青海湖地区牲畜商品率与牲畜年末存栏数密切相关,可以通过人为增加牲畜的商品率来控制牲畜年末存栏数,从而达到缓解草畜矛盾的目的。由通径分析可知：①各驱动因子对耕地变化的直接作用大小依次为X3〉X2〉X8〉X7;但对耕地变化的总作用大小依次为X3〉X8〉X2〉X7。②X2、X7、X8、X3 4个驱动因子中,X3对区域耕地面积变化影响极显著,说明农业人口是影响青海湖地区耕地面积变化最重要的因子。③X3对Y主要为直接作用。X2对Y的直接作用为-2.8166,通过其他驱动因子对Y的间接作用之和为2.7959,其绝对值大小无明显变化,说明总人口对耕地面积变化的直接作用是使耕地面积减少,间接作用则是使耕地面积增加,且间接作用和直接作用基本保持平衡（总作用为-0.0207）,其原因可能是人口数量的增加导致建设用地的增加,占用了大量的耕地;而人口数量的增加,必然引起农业人口的增多,从而导致耕地面积增加。X8对Y的直接作用为-0.2919,通过其他驱动因子对Y的间接作用为0.56782。因此,牲畜商品率对耕地面积变化的作用主要为间接作用,这也与牲畜商品率本身的性质有关,而牲畜商品率主要表现为市场对土地利用变化的调节机制。④决定程度分析表明,各驱动因子对耕地变化总作用大小依次为X3〉X8〉X2〉X7。X2对Y的直接作用为负（-2.8166）,X2与X3共同对Y的相对决定程度最大,其次是X3。说明在青海湖地区进行土地可持续利用规划和实施土地政策时,既要注意总人口,还应注意农业人口。在总人口增长的同时,适当控制农业人口,有利于资源、环境和经济的可持续发展。⑤决策系数大小依次为：ε〉X7〉X8〉X2〉X3,且X7、X8、X2、X3均小于0,故ε为主要决策变量,说明青海湖地区耕地面积变化除了农业人口、总人口、牲畜商品率、年末羊存栏数外,还有其他更重要的因子需考虑,这些因子主要为国家宏观土地政策、地方经济调整和自然因子等。由偏相关分析可知：①X3、X8、X2、X7 4个因子中,除X7对Y不显著外,X3、X2与Y呈极显著相关,显著水平为0,X8与Y呈显著相关,显著水平为0.05453。②X2与Y呈显著负相关,说明在青海湖地区总人口的增长会导致耕地面积减少;X3与Y呈显著正相关,说明在该地区农业人口的增长会使耕地面积增多。该结果与通径分析结果相一致。[结论]青海湖地区人地矛盾、草畜矛盾和人畜矛盾十分严重;农业人口是影响青海湖地区耕地面积变化最重要的因子;市场机制对该区耕地利用变化的调节作用相对微弱;国家宏观土地政策、地方经济调整和自然因子等对研究区耕地利用变化影响巨大。     

资兴市耕地动态变化的驱动力研究

针对资兴市1996～2004年间耕地数量变化的驱动力进行分析,试图揭示内地城市化过程中耕地利用变化的驱动机制.结果表明:尝试性地建立驱动因子指标体系,并运用 SAS 统计软件对55个驱动因子进行相关性分析,得出36个与耕地面积变化相关性较强的因子,运用主成分分析法对上述36个驱动因子进行分析.归纳出经济发展、城市建设、产业结构变化和科技进步为资兴市耕地利用变化的主要驱动因子,并进一步分析了这些驱动因子与耕地变化的关系.     

咸宁市耕地时空演变及变化驱动力研究

耕地的变化是国内外研究的热点与焦点,其数量的多少和质量的好坏关系到一个国家的粮食安全、经济发展和社会进步等各个方面。该文以咸宁市为例,利用耕地数量变化的时间序列模型、动态度模型和垦殖指数变化模型,对耕地的时空演变特征进行定量研究,并应用相关分析法、主成分分析法及回归分析法对耕地演变及驱动力进行分析,得出研究结论,并针对不同的驱动力因子提出相应的对策建议。     

新疆耕地动态变化及驱动力分析

围绕耕地变化及驱动力分析情况收集《中国统计年鉴》2000~2012年的数据,利用新疆自治区近12年的耕地统计数据和相关社会经济资料,分析了新疆耕地数量的变化趋势,利用主成分分析方法定量分析了耕地面积变化的驱动因子,结果表明,经济发展动态、人口系统压力和农业科技进步是影响新疆耕地变化的3类主要动因。     

安徽省耕地变化的驱动力分析

分析了安徽省1978-2005年的耕地数量动态变化,并根据耕地数量变化的驱动机制选取了12个基础指标,采用主成分分析法定量分析了各指标间的相关性.同时提取两组主成分,对各主成分中指标因子的载荷矩阵进行了分析.结果表明,自改革开放以来,影响耕地数量变化的主要因素是人口增加、社会经济发展和产业结构调整.     

河南省耕地动态变化的驱动力分析

以1988～2007年的统计资料为基础,分析了现阶段河南省耕地变动特点,并通过主成分分析,对引起耕地变化的驱动力进行了研究。结果表明,经济发展、人口增长和农业科技进步是影响河南省耕地数量变化的3大驱动因素。     

辽宁省耕地面积动态变化及驱动力研究

利用统计数据和普查资料,分析了辽宁省1949～2005年耕地面积变化趋势,利用主成分分析法对影响耕地面积变化的主要驱动因子进行分析。结果表明:辽宁省耕地面积变化总体上呈现快速增长-逐年下降-波动下降的趋势;社会-经济-科技综合作用、自然灾害和退耕还林还草政策等是影响耕地面积变化的三大因素,为辽宁省耕地资源的保护与可持续利用提供一定的科学参考。     

近30年来广西壮族自治区耕地动态变化趋势及驱动力研究

根据广西壮族自治区1978～2005年的统计资料,利用主成分方法分析影响广西壮族自治区耕地变化的驱动因子,揭示耕地面积减少的驱动机制,分析广西壮族自治区近30年来耕地数量动态变化趋势。研究结果表明,广西近30年来耕地面积经历了波动性减少的变化过程,人均耕地面积处于持续下降趋势;通过主成分分析,把影响耕地变化的13个因子进行归纳,认为经济发展水平、人口压力、农业产业结构调整和农业现代化水平是影响广西耕地变化的主要驱动力,并针对驱动力提出一定建议与对策。