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耕地质量和利用集约度的相关性分析及分区研究
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董文+李雪
摘要：本文基于P-S-R模型法建立耕地利用集约度评价的指标体系，利用主成分分析法得出各指标权重，进而计算各市州耕地利用集约度得分值。利用ARCGIS10.0建立四川省耕地利用集约度分区。最后，通过对四川省耕地质量和集约利用度进行回归分析，得到四川省耕地质量和耕地利用集约度的线性回归方程。
关键词：耕地质量；耕地集约利用度；回归分析；四川省
近年来，耕地集约利用度评价成为研究热点，但是诸多研究中很少考虑到耕地质量对耕地利用集约度的影响。每个地区耕地质量有差异，不能片面地横向比较各市州耕地利用集约度。鉴于此，本文以四川省为例，采用回归分析法定量分析耕地质量与耕地利用集约度的相关关系，得出回归模型y=1.7864x+0.25856（R2=0.69508）。基于此公式划定将四川省21个市州耕地分为三类：即保持原状型、应提高集约利用度型、可适当降低集约利用度型。
一、研究区域概况及数据来源
（一）研究区域概况
根据四川省的自然环境、土地利用结构和特点并参考农业区划资料和社会经济发展特点，四川省共划分为5个土地利用大区，分别是盆西平原区、盆地丘陵低山区、盆周山地区、川西南山地区、川西北高山高原地区。
（二）数据来源
耕地利用等指数、耕地面积数据来源于四川省农用地综合生产能力调查与评价成果；社会经济数据来源于2014年《四川统计年鉴》。
二、耕地质量计算及分区
（一）可实现单产计算
将采集到的样本数据根据该类新区的熟制情况、基准作物情况，结合标准粮换算系数，构建利用等指数和可实现产量之间的数学模型。
（二）可实现单产分区
按上述方法求算出各市州耕地可实现单产并将结果标准化，使得结果投射在（0，1）之间。借助ArcGIS10.0根据可实现产能由高到低划分耕地质量分区图，共分为五级。0-0.08为极低，0.09-0.43为低0.44-0.84为中，0.85-0.93为高，0.94-1.0为极高。阿坝藏族自治州由于地处高原、热量不足，加之耕作制度影响，耕地可实现单产最低。凉山州地处川南，热量条件较好，但是受山地地形和水文条件影响，本区耕地可实现单产也是极低。成都地处成都平原，土壤肥沃，富含有机质，且有都江堰水利工程灌溉，可实现单产极高。攀枝花位于川南，热量和光照条件最好，可实现单产最高。
三、耕地利用集约度评价
（一）评价方法及指标体系
“压力-状态-响应”（PSR）框架最早是由经济合作组织提出并用于评价世界环境状况的评价模型。由于PSR模型具有较强的因果逻辑关系且适用于可持续发展有关事务的评价，所以本文采用此模型建立评价指标体系。在可获得数据的前提下，根据四川省耕地实际情况，选取共12个指标反映耕地“压力”、“状态”、“响应”情况。
（二）耕地利用集约度分区
利用ARCGIS10.0对四川省各市州耕地利用集约度进行分区。将四川省耕地利用集约度分为五个等级。0-1.13为极低，1.13-1.36为低，1.36-1.76为中等，1.76-2.0为高，2.0-2.4为集约利用度极高。由此分区可以看出，德阳市和遂宁市耕地利用集约度最高，阿坝、凉山两州耕地利用集约度最低。成都、攀枝花等市耕地质量高，但状态指标得分较低，耕地利用集约度居中等。
四、耕地质量和耕地利用集约度的相关性分析
通过回归分析，得到反映四川省耕地质量与集约利用度的线性模型
y=1.7864x+0.25856（R2=0.69508）（3）
对此模型进行F检验，令α=0.05，则Fɑ=F0.05（1，19）=4.38.本例F=43.3118，远大于分位点Fɑ，固可认为回归方程的线性关系显著。再对此模型进t检验，t=SxySxy～t（n-2），在给定α=0.05的情况下，t0.025（1，19）=2.093。本例中的t=6.58117t（α/2），因而可以认为此回归方程的系数显著。
五、结论及建议
总体来说，四川省耕地质量和耕地利用集约度呈高度正相关，即耕地质量越好，利用集约度也越高。在回归分析的基础上，利用图形法定量分析各市州基于耕地质量的耕地利用集约度。通过平移回归直线，计算各市州耕地利用集约度分布点与回归直线之间的截距。利用截距大小来划定耕地利用区。按照各市州耕地利用集约度分布点与回归直线之间的截距大小将四川省21个市州耕地分为三类地区：即保持现有耕地利用集约度型、应提高集约利用度型、可适当降低集约利用度型。
1、保持现有耕地利用集约度型。这类市州耕地质量分等和集约利用度分等处于平衡状态，即截距在0.1以内的市州。有凉山、达州、眉山、乐山、巴中、宜宾、资阳7个市。这些地区耕地质量属于中等和较高等，集约利用度也相应处于中等和较高等，当地都应保持现有耕地集约利用度。忌过度开垦，盲目提高耕地利用集约度。
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