基于主成分分析法的兩當縣土地生態(tài)安全評價研究

崔艷琳

（甘肅省國土資源規(guī)劃研究院，甘肅 蘭州730000）

基于主成分分析法的兩當縣土地生態(tài)安全評價研究

崔艷琳

（甘肅省國土資源規(guī)劃研究院，甘肅 蘭州730000）

文章選擇了人口密度、人口自然增長率、城鎮(zhèn)化率、人均GDP、人均耕地面積、森林覆蓋率、工業(yè)三廢綜合處理率、農(nóng)民人均純收入、經(jīng)濟密度、有效灌溉面積、人均糧食產(chǎn)量、工業(yè)廢水COD排放量、生活污水COD排放量這十三個指標，利用SPSS軟件中的主成分分析方法，對兩當縣的土地生態(tài)安全進行評價。結果表明：兩當縣土地生態(tài)安全得分由大到小的順序是：城關鎮(zhèn)、魚池鄉(xiāng)、顯龍鄉(xiāng)、興化鄉(xiāng)、站兒巷鎮(zhèn)、楊店鄉(xiāng)、金洞鄉(xiāng)、西坡鎮(zhèn)、泰山鄉(xiāng)、云屏鄉(xiāng)、左家鄉(xiāng)、張家鄉(xiāng)。

主成分分析；土地；生態(tài)安全；兩當縣；SPSS

土地是地球表面特定地段，由氣候、土壤、水文、地貌、地質、動物、植物、微生物及人類活動和結果等要素所組成的，內(nèi)部存在大量物質、能量、信息交換流通，空間連續(xù)，性質隨時間不斷變化的一個自然和社會經(jīng)濟綜合體。土地是非常寶貴的自然資源，是人類賴以生存和發(fā)展的物質基礎［1］。

生態(tài)安全是區(qū)域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)能夠維持自身結構穩(wěn)定，發(fā)揮正常功能，并滿足人類生存與社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的狀態(tài)［2-4］。生態(tài)安全主要指生態(tài)系統(tǒng)兩個方面的穩(wěn)定：一方面是生物種類的組成和數(shù)量比例相對穩(wěn)定；另一方面是土地系統(tǒng)，即非生物環(huán)境保持相對穩(wěn)定。土地生態(tài)安全是指陸地表層由各種有機物和無機物構成的土地生態(tài)系統(tǒng)的結構不受破壞，同時土地生態(tài)系統(tǒng)為人類提供服務的質量和數(shù)量能夠持續(xù)滿足人類生存和發(fā)展的需要。

隨著工業(yè)化和城市化的飛速發(fā)展，人地矛盾日益突出，土地利用強度不斷增加，導致土地生態(tài)問題日益突出，給我國的土地生態(tài)系統(tǒng)帶來了巨大壓力，土地生態(tài)問題和土地生態(tài)安全也引起了人們的關注個和重視［5］。本文利用SPSS軟件中的主成分分析方法，構建了兩當縣土地生態(tài)安全評價指標體系，對兩當縣土地生態(tài)安全進行評價，以期為兩當縣土地資源的可持續(xù)利用提供理論基礎。

1　研究區(qū)概況

兩當縣位于甘肅省東南部，隴南市東北部，屬長江上游嘉陵江水系。地處東經(jīng)106°12′-106°34′，北緯33°30′-34°15′之間，北靠天水，西鄰徽縣，東面與陜西寶雞鳳縣相連，南面與漢中留壩縣相連。為陜、甘、川三省交通要道，素有“秦隴門戶”、“巴蜀噤喉”之稱，是甘肅省打通四川、陜西經(jīng)濟通道的重要戰(zhàn)略節(jié)點。兩當縣屬半旱落葉闊葉林褐色土地帶，主要土類有褐色土、山地棕壤、淀土、新積土、暗色草甸土、潮土、紅粘土7大類，地勢南北高，中部低，呈馬蹄形，平均海拔約1400m，最高海拔2738m，最低海拔773m。

兩當縣轄3鎮(zhèn)9鄉(xiāng)（城關鎮(zhèn)、站兒巷鎮(zhèn)、西坡鎮(zhèn)、楊店鄉(xiāng)、左家鄉(xiāng)、顯龍鄉(xiāng)、魚池鄉(xiāng)、興化鄉(xiāng)、張家鄉(xiāng)、云屏鄉(xiāng)、泰山鄉(xiāng)、金洞鄉(xiāng)），118個行政村，4個社區(qū)。2013年總人口49587人（其中農(nóng)村人口36817人），有漢、回、蒙、藏、苗、彝、壯、滿、侗、朝鮮、維吾爾族等11個民族。旅游景點主要有“兩當兵變紀念館”、“云屏三峽自然風景區(qū)”、“靈官峽張果老登真洞”等。

2　評價方法

2.1主成分分析法的定義［6-7］

主成分分析法 （簡稱PCA法），是霍特林于1933年首先提出來的，是利用降維的思想，以損失最少信息為前提，把原來眾多具有一定相關性的指標，重新組合成為一組新的互不相關的綜合指標（稱為主成分，是每個原始變量的線性組合），來代替原來指標的一種多元統(tǒng)計方法。主成分分析法的優(yōu)勢在于研究復雜問題時只需考慮少數(shù)幾個主成分而不至于損失太多的信息，且更容易抓住問題的主要矛盾，揭示事物內(nèi)部變量間規(guī)律，使問題簡單化，提高分析問題的效率。

2.2主成分分析法的數(shù)學模型［8-9］

其中，a1i，a2i，……，api（i=1……，m）為X的協(xié)方差陣Σ的特征值多對應的特征向量，ZX1，ZX2，……，ZXP是原始變量經(jīng)過標準化處理的值。

2.3主成分分析法步驟［10-19］

1）選取指標與數(shù)據(jù)。

2）進行指標數(shù)據(jù)標準化，進行指標無量綱化處理。

3）判斷指標之間的相關性，確定原始變量是否適合進行因子分析。

4）依據(jù)以下原則：第一，特征根△＞1；第二，累積百分比達到80%-85%以上的△值對應的主成分；第三，根據(jù)特征根變化的突變點決定主成分的數(shù)量，確定主成分數(shù)量。

5）對主成分Fi進行命名。

6）計算綜合主成分分值。

綜合主成分分指計算公式見公式（1）。

式中：X表示特征值的特征向量；a、b等是原始指標標準化數(shù)據(jù)。

3　兩當縣土地生態(tài)安全評價

3.1選取指標與數(shù)據(jù)

根據(jù)生態(tài)安全評價指標選取原則：科學性、可操作性、可比性、簡潔性等［20］，選擇了人口密度、人口自然增長率、城鎮(zhèn)化率、人均GDP、人均耕地面積、森林覆蓋率、工業(yè)三廢綜合處理率、農(nóng)民人均純收入、經(jīng)濟密度、有效灌溉面積、人均糧食產(chǎn)量、工業(yè)廢水COD排放量、生活污水COD排放量這十三項指標進行兩當縣土地生態(tài)安全評價。

3.2指標標準化處理

本文數(shù)據(jù)主要來源于 《2013年兩當縣統(tǒng)計年鑒》，因各個指標的單位不同，所以對其進行標準化處理，也稱無量綱化。

在主成分分析時，SPSS19.0軟件會對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，所以得到的變量都是經(jīng)過標準化處理后的變量。但SPSS19.0并不直接給出標準化后的數(shù)據(jù)，如需要得到標準化數(shù)據(jù)，則需要調(diào)用SPSS19.0軟件的“描述統(tǒng)計”工具進行計算。兩當縣土地生態(tài)安全評價指標標準化值見表1。

表1　兩當縣土地生態(tài)安全評價指標標準化值

（續(xù)表1）

3.3相關系數(shù)矩陣計算

計算原始指標之間的相關性，確定原始變量是否適合進行因子分析。計算結果見表2。

表2　兩當縣土地生態(tài)安全評價指標相關系數(shù)矩陣

表2表示的是各指標之間的相關性，兩指標之間聯(lián)系系數(shù)的絕對值越大，則這兩指標之間的聯(lián)系越緊密［21］。

3.4確定指標特征值與貢獻率

確定指標特征值與貢獻率，確定主成分因子，并對主成分Fi進行命名。利用SPSS19.0軟件，對已經(jīng)標準化的指標數(shù)據(jù)進行主成分分析，通過分析指標之間的關系，去除那些沒有明顯分異作用的或互相間存在明顯線性關系的指標，得到主成分因子，見表3。

表3　兩當縣土地生態(tài)安全評價指標初始特征值與貢獻率

由表3可以看出，前四項的累計值為90.865%，超過了80%，所以將前四項作為兩當縣基于主成分分析的土地生態(tài)安全評價的主成分因子。由SPSS軟件直接計算得到這四個因子對于原始指標的載荷狀況，結果見表4。

表4　兩當縣土地生態(tài)安全評價初始因子對原始指標的載荷狀況

由表4可以看出，生活污水COD排放量、人口密度、經(jīng)濟密度、有效灌溉面積、農(nóng)民人均純收入、人口自然增長率、工業(yè)廢水COD排放量、工業(yè)三廢綜合處理率在主成分1中的作用明顯，而人均糧食產(chǎn)量、人均耕地面積、人均GDP、森林覆蓋率、城鎮(zhèn)化率等影響相對較弱，這說明人口的變化和工業(yè)的發(fā)展對土地資源的威脅是比較突出的；生活污水COD排放量、人均耕地面積、人口自然增長率、森林覆蓋率、工業(yè)廢水COD排放量、工業(yè)三廢綜合處理率、城鎮(zhèn)化率對主成分2的影響較大，而人口密度、經(jīng)濟密度、有效灌溉面積、農(nóng)民人均純收入、人均糧食產(chǎn)量、人均GDP對主成分2的影響較小，說明城市化水平的提高對兩當縣的環(huán)境壓力比較大；生活污水COD排放量、人口密度、經(jīng)濟密度、有效灌溉面積、人均糧食產(chǎn)量、人均耕地面積、人均GDP、工業(yè)廢水COD排放量、工業(yè)三廢綜合處理率對主成分的影響大，農(nóng)民人均純收入、森林覆蓋率、城鎮(zhèn)化率對主成分3的影響較小，說明減少生活污水COD排放量對提高土地生態(tài)安全有作用；人均GDP、人口自然增長率、森林覆蓋率、工業(yè)廢水COD排放量對主成分4的影響較大。得到主成分對原始指標的載荷狀況，見表5。

表5　兩當縣土地生態(tài)安全評價主成分對原始指標的載荷狀況

3.4計算綜合主成分分值

根據(jù)計算得到的標準化數(shù)據(jù)和表4-5，結合公式（1），計算得到兩當縣土地生態(tài)安全評價四個主成分對應的分值，見表6。

表6　兩當縣土地生態(tài)安全評價四個主成分分別對應的分值

根據(jù)四個主成分分別對應的分值，以每個主成分所占四個主成分綜合的比重作為權重，計算得到兩當縣土地生態(tài)安全評價主成分分析綜合得分值及排名，見表7。

表7　兩當縣土地生態(tài)安全評價主成分分析綜合得分及排名

4　結果分析

如果綜合得分為正，表明該主成分在平均發(fā)展水平之上，且得分較高，說明生態(tài)安全越好；反之，綜合得分為負，表明該主成分在平均發(fā)展水平之下，得分越低，說明生態(tài)安全越差［22］。

由表7可以看出，兩當縣土地生態(tài)安全得分由大到小的順序是：城關鎮(zhèn)、魚池鄉(xiāng)、顯龍鄉(xiāng)、興化鄉(xiāng)、站兒巷鎮(zhèn)、楊店鄉(xiāng)、金洞鄉(xiāng)、西坡鎮(zhèn)、泰山鄉(xiāng)、云屏鄉(xiāng)、左家鄉(xiāng)、張家鄉(xiāng)。其中，城關鎮(zhèn)、顯龍鄉(xiāng)、魚池鄉(xiāng)和興化鄉(xiāng)的土地生態(tài)安全評價得分為正值，說明這四個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的土地生態(tài)安全評價在兩當縣平均發(fā)展水平之上，且城關鎮(zhèn)的得分最高，分值為1.9259，相比其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)其土地生態(tài)安全狀況較好；楊店鄉(xiāng)、左家鄉(xiāng)、站兒巷鎮(zhèn)、西坡鎮(zhèn)、張家鄉(xiāng)、云屏鄉(xiāng)、泰山鄉(xiāng)和金洞鄉(xiāng)的土地生態(tài)安全評價得分為負值，表明這八個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的土地生態(tài)安全評價得分在平均發(fā)展水平之下，且張家鄉(xiāng)的得分最低，分值為-0.5781，其土地生態(tài)安全狀況較差。

［1］ 李玉平，蔡運龍.河北省土地生態(tài)安全評價［J］.北京大學學報（自然科學版），2007，43（6）：784-788.

［2］ 曲格平.關注生態(tài)安全之一：生態(tài)環(huán)境問題已經(jīng)成為國家安全的熱門話題［J］.環(huán)境保護，2002，5：3-5.

［3］ 肖篤寧，陳文波，郭福良.論生態(tài)安全的基本概念和研究內(nèi)容［J］.應用生態(tài)學報，2002，13（3）：354-358.

［4］ 劉勇，劉友兆，許萍．區(qū)域土地資源生態(tài)安全評價：以浙江嘉興市為例［J］．資源科學，2004，26（3）：69-75.

［5］ 張利，陳影，王樹濤，等.濱海快速城市化地區(qū)土地生態(tài)安全評價與預警---以曹妃甸新區(qū)為例［J］，應用生態(tài)學報，2015，26（8）：2445-2454.

［6］ 何亮.主成分分析在SPSS中的應用［J］，山西農(nóng)業(yè)大學學報，2007，6（5）：20-24、

［7］ 吉祝美，方里，張俊，等.主成分分析法在SPSS軟件中的操作及在河流水質評價中的應用［J］，環(huán)保科技，2012，18（4）.

［8］ 于秀林，任雪松.多元統(tǒng)計分析［M］.北京：中國統(tǒng)計出版社，1999.

［9］ 何曉群.現(xiàn)代統(tǒng)計分析［M］.北京：中國人民大學出版社，1998

［10］魏冉.化工行業(yè)主要上市公司2003年業(yè)績綜合評價［J］.中原工學院學報，2004，15（4）：56－59.

［11］張文霖.主成分分析在SPSS中的操作應用［J］.市場研究，2005（12）：31－34.

［12］林海明，張文霖.主成分分析與因子分析的異同和SPSS軟件——兼與劉玉玫、盧紋岱等同志商榷［J］.統(tǒng)計研究，2005（3）：65－69.

［13］李朝峰，楊中寶.SPSS主成分分析中的特征向量計算問題［J］.統(tǒng)計教育，2007（3）：10－11.

［14］杜洋.主成分綜合評價方法在區(qū)域經(jīng)濟綜合排名中的應用［J］.經(jīng)濟論壇，2004（21）：19－20.

［15］林海明.主成分分析與初始因子分析的異同——兼與盧紋岱《SPSSforWindows統(tǒng)計分析》商榷［J］.統(tǒng)計與決策，2006，4（8）：33－34.）。

［16］劉路，高品，陳剛，等.城市河流各水期水質變化分析［J］.中國環(huán)境監(jiān)測，2012，28（2）：115-118.

［17］王艾，馮紹元，鄭艷.主成分分析法在溫榆河水質評價中的初步應用［J］.北京水務，2011，2：49-52.

［18］魯斐，李磊.主成分分析法在遼河水質評價中的應用［J］.水利科技與經(jīng)濟，2009，12（10）：660-662.

［19］方紅衛(wèi)，孫世群，朱雨龍，等.主成分分析法在水質評價中的應用及分析［J］.環(huán)境科學與管理，2009，34（12）：152-154.

［20］孫奇奇，宋戈，齊美玲.基于主成分分析的哈爾濱市土地生態(tài)安全評價［J］.水土保持研究，2012，19（1）：235-238.

［21］姚煥玫，黃仁濤，劉洋，等.主成分分析法在太湖水質富營養(yǎng)化評價中的應用［J］.桂林工學院學報，2005，25（2）：248-250.

［22］鄧建偉，唐小娟，張新民.石羊河流域北部平原區(qū)生態(tài)安全評價［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，2009，23（8）：21-23.

TD88