城市化过程中郊区耕地变化及驱动力分析--以郑州市为例

以1996~2003年的统计资料为基础,分析了城市化过程中郑州市郊区的耕地面积变化,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:耕地总量、耕地减少年变化率以及人均耕地面积整体呈下降趋势,但以2000年为界,分为2个不同的变化时段;城镇用地增加、总人口增长和经济发展为影响耕地面积变化的3个主要驱动因素。     

关中地区耕地变化驱动因素及预测模型

以关中地区为研究对象,结合该地区1986—2011年耕地面积及人口、经济发展水平、农业现代化水平等资料,分析了耕地数量动态变化情况,探究其变化主导驱动因素,并分别运用多序列灰色关联预测模型、人工神经网络预测模型,对未来关中地区耕地面积进行预测。结果表明,1986—2011年,耕地总面积、人均耕地面积均呈现逐步减少趋势;影响耕地面积变化的主导驱动因素是人口、城市化水平、灌溉面积、粮食单产、农业机械总动力。     

武汉市耕地资源动态变化及驱动力研究

依据武汉市2000—2009年耕地面积和社会经济统计数据,分析了该市耕地数量变化的过程,并运用主成分分析法分析了该市耕地数量变化的驱动因素。研究表明:耕地总面积在时间上分为3个不同的变化时段,空间位置上表现出区域差异,人均耕地面积呈现逐年下降趋势。近年来人口增长、经济发展和农业科技进步是武汉市耕地资源数量变化的主要驱动因素。研究结论对武汉市保证耕地总量动态平衡,实现耕地资源的可持续利用具有重要意义。     

北京市耕地资源动态变化及其驱动力分析

利用1991～2008年北京市统计资料,分析了北京市耕地资源的时空变化特征,运用主成分分析法研究了影响北京市耕地数量变化的主要驱动因素。结果表明,北京市耕地面积总体上呈减少趋势,耕地年均减少2.43%;人均耕地面积也呈逐年下降趋势;影响北京市耕地资源数量减少的主要驱动因素在于人口增长、经济发展和城市化发展。     

重庆市北碚区耕地面积变化及其驱动力分析

利用重庆市北碚区2000—2012年的耕地面积和社会经济统计数据,分析其耕地资源的数量变化特征,采用主成分分析法定量分析了影响耕地面积变化的驱动因素,揭示了耕地面积变化的驱动机制。结果表明,北碚区耕地面积与人均耕地面积均呈现快速减少—缓慢减少的阶段变化特征;经济发展、农业发展因素、城市化水平和交通因素是影响北碚区耕地面积变化的四大主要驱动因子;可以从减少建设占用耕地、加强土地开发整理、加强高标准基本农田建设等方面达到保护耕地的目的。     

河南省耕地变化及其驱动因子分析

根据10a统计年鉴数据,采用耕地利用动态度、耕地变异系数等方法分析河南省2009—2018年耕地变化情况,并选取15个指标利用主成分分析和多元线性回归分析探究耕地变化驱动因素,得出2009—2015年耕地呈减少趋势,在各地级市空间分布上差异明显,2015—2018年耕地出现回升,在各地级市分布上相对均匀;人口增长、经济发展、产业结构、人民生活水平及农业技术均影响耕地变化,耕地面积与第二产业比重、有效灌溉面积、农村居民人均纯收入正相关,与总人口、农业总产值、机耕面积负相关。     

芜湖市城市化发展与耕地保护和粮食安全的协调性研究

通过借鉴经济与环境协调度模型,对1980—2010年芜湖市城市化水平与耕地面积、粮食产量及人均粮食产量进行协调度分析.结果表明:城市化—耕地面积协调度水平最低,协调度平均值为0.202,出现不协调类型频率最高;城市化—粮食产量协调度和城市化—人均粮食产量协调度总体状态较理想,出现调和以上状态次数居多,协调度平均值在0.45以上.表明芜湖市城市化进程中耕地面积大多时候难以保持在承载力阈值内,处于衰退状态;粮食产量及人均粮食产量变化保持在承载力阈值内;城市化进程中的耕地衰退趋势显著削弱了粮食安全的资源基础.因此,要维持城市化与耕地保护及粮食安全的高协调度关系,就要综合耕地面积与耕地利用及人口增长等多方面考虑,从而合理评估城市化进程中的耕地保护及粮食安全压力.     

云南耕地资源动态变化驱动力分析

以云南1996—2008年耕地面积和社会统计数据为基础,分析云南近10年耕地变化情况,采用Pearson相关分析和主成分分析法分析了耕地变化的驱动因素,采用多元线性回归中逐步筛选策略(Stepwise),建立耕地面积与驱动因素之间的驱动模型。结果表明:经济发展、人口增长和农业集约化水平是影响云南耕地数量变化的三大主要驱动因素。本研究对云南实现耕地资源可持续利用和粮食安全具有重要的意义。     

江西省50年耕地变化与社会经济驱动力研究

在回顾耕地变化与社会经济驱动力的基础上,基于统计年鉴数据,利用列表分析、主成分回归等定性和定量分析方法,从耕地面积与粮食产量变化两个方面,研究了江西省50年的耕地变化。研究结果表明:江西省耕地面积历经了从上升到下降的五个变化阶段;尽管粮食总产量在稳步上升,由于人口的增加人均产量一直在300~400 kg上徘徊。主成分回归的研究结果表明:耕地面积变化的主要社会经济驱动力是经济发展水平、人口增长、交通增展和城市化水平,而粮食产量影响因子较多,需要进一步深入研究。     

安徽省近十年耕地动态变化特征及驱动因子分析

根据安徽省1996-2006年统计资料,对安徽省耕地动态变化特征进行了研究,应用灰色关联分析模型,定量诊断出耕地变化的驱动因子.结果表明:安徽省耕地相对变化率分布的大致格局是:南部和中部地区较大,北部地区较小,沿江地区最小;人口增长、农业科技进步与农业结构调整、城市化水平提高与经济发展是安徽省近10年来耕地面积变化的主要驱动因素.     

1990年以来山东耕地变化及与人口·经济发展的关系

根据山东省1990-2006年的统计资料,运用统计分析方法,分析了17年来山东省耕地变化与人口增长、经济发展之间的动态关系,建立了耕地面积变化与人口、GDP、人均GDP之间的回归模型。结果表明：1990-2006年,山东省耕地面积经历了低速减少—急剧减少—缓慢减少的变化过程,人均耕地面积17年来持续减少;山东省耕地面积与人口、人均GDP具有明显的相关关系,运用线性回归拟合性较好;山东耕地变化区域差异明显,且随着经济发展水平的提高,增加单位经济总量占用的耕地面积在逐渐减少。     

沿海城市耕地数量变化及其驱动力研究——以辽宁省葫芦岛市为例

介绍了1998～2007年中国10个主要沿海城市的耕地数量变化情况及其驱动力,认为经济发展和人口增长是导致沿海城市耕地减少的共同驱动力,其中经济发展是最主要的驱动因素。以辽宁省葫芦岛市为例,根据1998～2007年相关统计数据,运用主成分分析法研究了葫芦岛市耕地面积变化的驱动因子。结果表明,近10年来,葫芦岛市的耕地总量不减反增,耕地面积增加主要集中于1998～2002年;葫芦岛市耕地数量变化的驱动力可以归纳为经济发展、人口增长及农业科技进步三大类。基于此,提出了耕地保护的相关对策：控制人口数量,减轻耕地压力;加强耕地和基本农田保护,稳定耕地数量和质量;严格控制耕地非农化规模,提高土地节约和集约利用水平;加大土地整理、复垦和开发力度;加大农业科技投入,引导农业结构调整。     

新疆耕地资源变化与社会经济发展的相关性研究

以1978～2008年的新疆的相关统计资料为基础,借鉴并参考前人的研究,分析了新疆耕地资源数量动态变化的趋势,同时运用逐步回归分析法,探讨了耕地数量动态变化与社会经济因子之间的关系。结果表明,新疆的耕地数量呈现出缓慢增长的趋势,人均耕地面积逐年下降,农业人口的增加以及社会经济的快速发展给耕地带来了不小的压力;农业人口数、人均GDP和城市化水平对耕地资源数量变动的驱动作用比较明显。因此,新疆应在经济发展和耕地保护方面予以协调,采取多样化的措施提高经济发展质量,保护耕地质量。     

我国耕地面积变化的影响因素分析及政策建议

近年来,随着我国城镇化进程的推进,建设用地面积不断扩张,大量良田被占用;再加上不合理利用耕地资源,这些都严重威胁到我国耕地的质量,导致耕地已逐渐成为我国社会发展的稀缺资源。因此,分析我国耕地面积变化的影响因素对预测我国未来耕地面积的变化趋势、合理利用耕地资源、保障粮食安全、实现耕地的可持续利用等都具有显著的现实意义。定性分析了我国1949—2018年耕地面积和耕地利用现状,采用因子分析法提取出我国耕地利用变化的驱动因子主成分,同时建立多元回归模型,分析驱动因子对耕地面积变化的影响。结果表明,自新中国成立以来,我国耕地面积经历了持续增加—持续减少—波动减少—较平稳4个阶段;我国经济发展水平较高的区域耕地利用变化率较大;经济发展、人口增长和城镇化是我国耕地面积变化的主要影响因素。最后,提出了相关政策建议。     

快速城市化背景下江苏省土地利用程度变化及其人文驱动因素分析

在分析1989～2003年江苏省城市化发展和土地利用变化的基础上,研究快速城市化背景下土地利用强度变化的驱动机理,探寻土地利用程度变化的人文驱动因素,并构建了驱动模型。结果表明:经济密度、经济非农化程度、城市化率、农民人均收入与城市人均收入比、单位农业用地与建设用地产值比以及人口密度与土地利用强度呈现正相关性。恩格尔系数、科技人员比例和宏观经济环境以及国家耕地保护政策与之呈现负相关性。人口增长、人口城市化、经济非农化,推动农业用地向建设用地转化,未利用土地逐步投入使用,从而使得土地利用强度趋于增大,人口密度增长、人口城市化和经济非农化是土地利用强度变化的主要驱动因素。国家耕地保护政策有效的保护了有限的耕地资源,随着国家耕地保护政策的加强,其对土地利用强度变化的控制作用越来越明显。在此研究基础上,文章最后提出了协调城市化发展与有限土地资源的可持续利用问题的政策建议。     

基于国际视角的城市化不同发展阶段耕地变化速度差异实证研究

城市化不同发展阶段,人口、产业等向城市空间集聚速度和程度存在很大差异性,这是否会导致城市化过程城中耕地变化速度的差异。为了回答此问题,本文从国际的视角,以1961—2011年多国的样本数据,运用描述性统计的方法对城市化不同发展阶段耕地变化速度情况进行比较研究。结果表明,城市化初期阶段,耕地变化速度为正值,即耕地面积增加;当城市化进入中期阶段,多数国家耕地变化速度转变为负值,中期速度与初期速度之差为负,说明中期阶段耕地面积增速下降或者面积减少;城市化后期阶段,多数国家耕地变化速度又转为正值,说明城市化后期阶段耕地面积增加。这一结果与城市化过程中耕地资源变化的库兹涅茨"倒U形假说"一致。     

区域耕地面积变化及驱动机制研究——以常德市为例

针对常德市1996～2005年耕地数量变化情况进行分析,试图揭示常德市快速城市化进程中耕地面积变化的驱动机制。研究结果表明:根据建立的驱动因子指标体系,采用主成分分析法,发现影响常德市耕地变化的主要驱动力为人口增长、社会发展、农业科技进步因素。通过构建多元线性回归模型,进而提出常德市加强耕地保护的具体对策措施。     

科尔沁沙地南缘的章古台地区耕地变化动态及驱动因素分析

基于研究区的统计资料,应用数理统计方法,对研究区的耕地变化动态及其驱动因素做了分析,结果表明:耕地总面积处于增加状态,29年来增加了32.95%,人均耕地面积增加了6.01%;耕地与其他地类之间转化明显,1980年的耕地仅有57.15%保留至2009年,部分耕地存在退化现象;耕地变化的两个主要驱动因素为人口和社会经济发展,其中人口的影响最大,其次是人均工农业收入、GDP和社会固定资产总投资。     

耕地非农化的经济驱动因素实证分析——以合肥市为例

根据合肥市近10年耕地与社会经济发展的统计资料,对影响耕地减少的经济驱动因素进行探讨.结果表明,人口增长,DP增长,固定资产投资,第二、三产业产值增长以及人均居住面积情况等是影响合肥市耕地数量减少的主要经济驱动因素.在此基础上,通过建立多元回归模型,预测2015年的耕地非农化数量;指出该模型适用的广泛性,合肥市耕地补给措施可推广,然后对控制耕地非农化的约束机制提出建议.     

山区县耕地变化驱动力因素的研究——以湖北房县为例

利用主成分分析法和回归分析法对房县近11年来的耕地数量变化的驱动力因素进行了研究,建立驱动因子回归模型。结果表明:1995~2005年耕地面积减少的驱动力因素是经济发展和城市化水平,山区耕地资源的保护应控制人口、限制经济因素特别是城市化对耕地的占用。