基于CCA與PCA模型的巖溶地區農業結構演變及其驅動力分析

鄧靈稚，蘇維詞,2*，楊振華

(1.重慶師范大學地理與旅游學院，重慶 沙坪壩 400047；2.貴州省山地資源研究所，貴州 貴陽 550001；3.貴州師范大學喀斯特研究院，貴州 貴陽 550001)

基于CCA與PCA模型的巖溶地區農業結構演變及其驅動力分析

鄧靈稚1，蘇維詞1,2*，楊振華3

(1.重慶師范大學地理與旅游學院，重慶 沙坪壩 400047；2.貴州省山地資源研究所，貴州 貴陽 550001；3.貴州師范大學喀斯特研究院，貴州 貴陽 550001)

【目的]為分析貴州省1949-2013年農業結構演變特征及其驅動力，對農業種植的供給側結構性改革提供科學的決策依據。【方法】本文利用CCA模型對影響農業產量結構演變的13個驅動因子重要性進行降維排序，并利用PCA模型分析主要驅動因子與農業結構的時序相關性。【結果】 ①貴州省1949-2013年農業結構呈現出種植業比重波動下降，畜牧業比重上升的趨勢，種植業中水稻比重由1949年的75.7 %逐步下降至2013年的59.9 %，經濟作物中水果和煙葉的年均增長率分別為6.93 %和10.52 %；②在對各驅動因子CCA降維的基礎上，得出主要驅動因子排序結果依次為人均GDP、年均氣溫、種植面積、農業人口比重、新造林面積、年降水量；③通過PCA將CCA主要驅動因子劃分成3類主成分，其貢獻率分別達到47.83 %、19.44 %和16.69 %，累計貢獻率達到83.95 %，表明社會經濟因素對農業結構演變的影響程度更高，農業結構對自然環境的適應能力提升，依賴性減弱。【結論】 保護有限的耕地資源，發展高效山地生態農業，提升農業抗旱能力與市場化水平，將成為巖溶地區農業結構演變的主要趨勢。

巖溶；農業結構；驅動力；DCA；PCA

【研究意義】隨著城市化進程的推進，不同區域的農業結構均發生了顯著變化。分析城市化過程中農業結構的演變規律與驅動因子對提高農業的經濟效益，發揮區域農業資源優勢，優化農業生產結構，促進農業可持續發展具有重大的意義[1-3]。【研究進展】國內外學者對城市化與農業結構的相關性研究集中于采用不同的模型分析農業結構演變時空格局[4-5]，探討農業發展與城市化過程的關聯性[6-8]，預測農業發展趨勢[9-10]等方面。如宋曉媚等人利用農業結構變化率、結構系數、轉換方向系數等指標，研究了城市化過程中都市農業結構變動特征及其空間分異[11]。齊愛榮應用主成分分析法(PCA)和相關分析法(CA)，分析了城市化水平與都市農業發展之間的耦合關系，探討了城市化與都市農業發展的相互作用規律[12]。蔣黎采用固定效應模型和隨機效應模型，研究城市化進程中土地擴張對于農業土地利用的影響[13]等，綜上已有研究對城市化背景下農業結構演變與驅動力分析仍存在以下不足：一是城市化進程對農作物種植結構的影響機制機理分析不明確，采用數學模型只是單純考慮農業生產投入要素對農業結構的直接影響，忽略了城市化進程中間接因素對農業結構的影響，如市場需求引導經濟作物結構轉變，城市建設對耕地面積的占用等。二是對巖溶地區散點狀城市化對農業結構的影響研究較少，未能凸顯特殊地質地貌與城市化雙重背景下農業結構演變規律。【本研究切入點】近年來，隨著巖溶地區城市化進程的加快，山地高效農業的推廣，農業產值比重、務農人口比重、農業景觀面積都呈現出不同程度的下降，研究巖溶地區城市化過程對理解巖溶地貌景觀對農業結構演變規律的影響具有重要意義。【擬解決的問題】基于此，本文采用典型相關性分析 (CCA)和主成分分析(PCA)法分析貴州省1949-2013年農業結構演變與城市化過程中主要驅動因子的相關性，探討農業結構演變對城市化的響應過程，為貴州省農業發展規劃、協調及結構調整提供決策依據。

1 研究區概況

貴州是我國巖溶地貌最發育的省份之一，全省巖溶地貌面積達109 084 km2，占全省土地總面積的61.9 %，其主要地形為高原、山地、丘陵和盆地4種基本類型，其中92.5 %的面積為山地和丘陵[14]，導致地表崎嶇破碎、山多坡陡。貴州屬傳統的農業省份，農業人口和農業產業比重較大。按常住人口計，2014年末全省總人口3508.04萬人，其中農村人口2104.47萬人，占總人口的60 %。第一產業增加值1275.45億元，占地區生產總值的13.8 %。貴州復雜多樣的生態環境，蘊藏著極為豐富的農業資源，生物多樣性優勢突出。栽培的糧食、油料、經濟作物有30多種，水果品種400余種，可食用的野生淀粉植物、油脂植物、維生素植物主要種類500多種，天然優良牧草260多種，畜禽品種37個，本土藥材32種，是中國四大中藥材產區之一。同時，山地氣候晝夜溫差大，四季分明，有利于干物質等營養成分的積累；境內河流縱橫交錯，深度切割，對病蟲傳播阻隔大，病蟲災害相對較少。耕地、水源和大氣受工業及城市“三廢”污染較少，具備發展生態畜牧業、蔬菜、水果、中藥材等特色山地農業的優勢和潛力[15]。

2 數據與方法

2.1 數據來源

研究數據主要來源于《貴州省六十年》(1949-2013)、《貴州省環境狀況公報》 (1949-2013)以及《貴州省統計年鑒》(1949-2013)等資料整理。

2.2 研究方法

典型主成分分析法(C-PCA)是對在CCA與PCA進行耦合的基礎上形成的關聯性分析方法，是在揭示兩組多元隨機變量之間相關性的統計方法[16]。然后采用PCA原理去除經過CCA篩選的影響因子 “弓形效應”，對影響因子作進一步的簡化，確定主要影響因子。即：

(1)

式中，Xi是第i個原始指標的排序值，b0是截距，bj(j=1,2,3…,q)，為原始指標與第j個影響因子之間的回歸系數，Zij是第j個影響因子的第i個原始值。

CCA排序過程如下[17]：

(1)求原始數據矩陣y={yik}的行和yik及列和yik；i=1,2,…,n,n為樣本數；k=1,2,…,m,m為種類數。其次，任意給出一組樣本的排序初始值。

(2)用加權平均法求種類排序值Uk：

(2)

在以加權平均法計算新的樣本排序值：

(3)

以多元回歸求各環境因子的回歸系數，權重根據原始數據矩陣行和：

b=(ZTRZ)-1ZTRx

(4)

圖1 1949-2013年貴州省農業結構演變特征Fig.1 Characteristics of agricultural structure evolution in Guizhou province during 1949-2013

(5)

重新計算樣本排序值：

X=Zb

(6)

x為一列向量，x=(x1,x2,…,xt)T。

重復公式(4～6)迭代過程，直到新得到的排序值約等于前一迭代結果時，同理，可以得到第二、第三排序軸[17]。

本文綜合自然(年均氣溫、年降水量、年日照時數、種植面積等)和社會經濟(農業產值比重、運輸倉儲和通訊業、批發零售餐飲業、新造林面積、耕地面積、農業人口、人均GDP、城市化水平、化肥使用量等)作為影響因子，先采用去趨勢相關分析(DCA)法驗證原始數據是否適合CCA分析，然后，分析各影響因子與農業結構的CCA特征。其中，DCA 和CCA 排序分析在軟件CANOCO 4.5中完成，Pearson相關性分析通過SPSS19.0來完成。

3 結果與分析

3.1 農業結構演變的時序特征

在城市化和市場需求引導下，貴州省根據巖溶地區特殊的自然環境特征，因地制宜的發展農業，不斷調整農業發展的方向與結構，農業結構有了一定的轉變。如圖1所示，1949-2013年，貴州省種植業、林業、畜牧業、副業和漁業的比重由67.5∶12.4∶20.1∶0.05∶0變為55.1∶4.2∶34.6∶1.2∶4.9。其中，種植業所占比重最大，但整體呈下降趨勢。1949-2013年種植業下降12.4 %，林業降低8.2 %，而畜牧業、副業、漁業比重分別上升14.5 %、1.15 %、4.9 %。畜牧業所占比重的增幅最高，其因為貴州省地形以山地丘陵為主，山區草地分布廣泛，水熱條件充沛，牧草生長快，為畜牧業發展提供了有利條件。另外，改革開發以來，人們生活水平不斷提升，城鄉對畜牧產品的需求量增大，促進了畜牧業的市場化發展；而傳統的種植業比重下降明顯，但所占比重仍然超過一半，其中1958-1960年間出現了高速增長，僅1958年就比1957年增加了12.4 %，種植業總產值由8.27億元增加到10.78億元。這是受到“大躍進”運動和國家政策(如林地開墾、邊疆開發)的影響，導致種植業比重急劇增加，畜牧業、林業比重大規模減少，同期畜牧業比重由18 %下降至8.5 %，林業比重由12 %下降至2.6 %。總體來說，貴州省1949-2013年間種植業比重呈逐漸下降趨勢，畜牧業呈上升趨勢，林業比重呈緩慢下降趨勢，副業和漁業呈緩慢上升趨勢。這表明在快速城市化過程中，巖溶地區水土資源稀缺，城市人口密集，需求結構的現代化轉變，農業生產技術的提高，農業政策的調整都對農業結構的演變產生較大的影響。

3.2 城市化進程與農業結構CCA分析

城市化背景下貴州省自然、人為驅動力與農業結構的DCA分析結果(表1)表明：其歷年農業結構數據的第I軸向累計方差貢獻率為69 %，梯度間距達0.36，介于[0.3，0.4]之間，故采用CCA分析法對貴州省1949-2013年農業結構演變規律與驅動因子的相關性進行分析。

由表2可知，排序軸總特征值為0.151，其梯度間距的平均值達0.79，兩者相關性達到顯著水平，農業結構與驅動因子的累計方差貢獻率在第I軸向分別為76 %和87.9 %，說明2個排序軸集中了農業結構演變與驅動因子相關關系的絕大部分信息，即農業結構與驅動因子的相關性主要體現在第I排序軸上。

表1 1949-2013年貴州省農業結構的DCA特征Table 1 DCA characteristics of agricultural structure in Guizhou province during 1949-2013

表2 1949-2013年貴州省農業結構驅動因子的CCA分析結果Table 2 CCA analysis results of agricultural structure driving factors in Guizhou province during 1949-2013

本文CCA分析所需要兩個連續且呈正態分布的數據集分別是農業結構與驅動因子。在分析過程中，Canoco for windows 4.5 對數據集中的耕地面積(X1)、化肥使用量(X2)、年均氣溫(X3)、年降水量(X4)、年日照時數(X5)、種植面積(X6)、人均GDP(X7)、農業產值比重(X8)、運輸、倉儲和通訊業(X9)、批發零售餐飲業(X10)、新造林面積(X11)、城市化水平(X12)、農業人口(X13)等13個重要指標進行排序，共篩選出人均GDP、種植面積、年均氣溫、農業人口、新造林面積和年降水量6個指標數據，其排序結果用驅動因子與農業結構的雙序圖[19]表示(圖2)。從圖2可以看出，貴州省1949-2013年農業結構空間排序的結果呈時段性集中分布，1949-1981年長期處于經濟發展低速期，農業結構集中分布于第II象限，農業生產力低下，各生產要素投入較少，對農業結構的影響程度不明顯；1982-1995年開始進入改革開放的高速發展期，農業結構集中分布于第III象限。其緣于農村家庭承包責任制的推廣，促進了農業生產效率的提升，農業發展的人為干預程度提高，自然要素特別是年降水量成為農業發展的次要影響因子；1996-2013年農業結構處于第IV象限向第I象限過渡期，農業結構主要受種植面積和新造林面積的影響，其表明在快速城市化進程中，城市征地建設、退耕還林等政策指引下，優質壩子地被占用量不斷增加，中低產坡耕地比重下降，導致農業生產面積減少，特別是依賴優等耕地的種植業比重下降尤為明顯。

3.3 農業結構演變驅動力分析

3.3.1 驅動因子的PCA分析 為消除不同驅動因子的量綱差異，采用主成分分析的Z-score法對人均GDP、年均氣溫、種植面積、農業人口比重、新造林面積、年降水量等6個驅動因子進行標準化[20]，然后，利用SPSS19.0 對樣本進行分析，得出相關系數矩陣、特征根、主成分及主成分載荷(表3～4)。

根據表3各主要驅動因子的相關系數矩陣，得到表4中各驅動因子和主成分的貢獻率：前3個主成分特征根的累積貢獻率已達到83.95 %，即前3個主成分對農業結構驅動力解釋程度達到了80 %以上，可將這3個主成分及其表征的因素作為影響貴州省農業結構演變的關鍵驅動力，同時還可作為貴州省1949-2013年農業結構演變與農業發展的相關性指標。從主成分Z1、Z2、Z3與原始驅動力指標的載荷表征來看(表4)，主成分載荷量越高，與原始指標變量之間的相關程度就越高，該主成分包含原始指標的信息就越多[21-22]。通過分析主成分載荷矩陣，可識別出各主成分的綜合意義，找出影響農業結構演變的關鍵驅動因子，進行驅動力回歸分析(副業由于數據缺失故不予考慮)。

排序圖的4個象限中，箭頭方向表示驅動因子的變化趨勢，線段長度表示驅動因子與歷年農業結構的相關程度，圓圈代表每一年貴州省農業結構特征，圓圈之間的距離表示各年份農業結構變化的相似性。圖2 1949-2013年貴州省農業結構與驅動因子CCA相關序圖Fig.2 CCA correlation sequence of agricultural structure and driving factors in Guizhou province during 1949-2013

表3 農業結構驅動因子的相關系數矩陣Table 3 Correlation coefficient matrix of the driving factors of agricultural structure

3.3.2 社會經濟因素 第1主成分Z1在X1、X4上具有較大的載荷，其分別代表了人均GDP和農業人口，這2個指標屬于典型的人為干預性指標，綜合反映社會經濟活動對農業生產結構的影響。Z1的特征值為2.87，貢獻率為47.83 %，可認定為貴州省農業生產結構演變的首要驅動力。

(1)人均GDP。巖溶地區農業發展在特殊地質地貌的影響下，農耕地分布零散，坡耕地面積比重大，耕作層貧瘠且稀薄，農耕壩子地面積相當有限。同時，在15°～18°以上的坡地上發展種植業，巖石裸露可能性較大，容易造成水土流失與石漠化，導致農業高產、穩產難度大。自改革開放以來，貴州省經濟發展迅速，城市化和居民生活水平不斷提升，城市人口集聚，對農產品(肉類、奶制品)的需求量擴大。另外，人均GDP的增長直接推動居民購買力的提升，農產品消耗量增加，使人均GDP與畜牧業、漁業的相關性系數R2分別達到0.75和0.93，且呈明顯的正相關性(圖3)。而傳統種植業受種植面積壓縮，產品市場屬性，經濟作物產量提高等影響，其比重逐漸下降，與人均GDP的相關性系數R2僅為0.565。由于林業與人均GDP的R2不及0.15，表明兩者關聯性較差。

(2)農業人口。農業結構除人均GDP的市場需求拉動外，還受到農業投入要素(如農業人口)的影響。農業人口與農業結構轉變的相關性主要在于農業生產結構的轉變，吸引更多勞動力到某一農產品行業中，如生活條件改善后，市場需求量大的畜牧業和漁業，導致其與農業人口的相關性系數R2分別達到0.663和0.675，高于農業人口與種植業和林業的相關性(圖4)。

上述可知，社會經濟驅動因子中人均GDP和農業人口是貴州省農業結構演變的關鍵驅動因子，且兩個關鍵驅動因子的主成分載荷值僅相差0.06(表4)，說明城市化進程中人均GDP和農業人口在驅動農業結構演變過程中起著近乎同等重要的作用。

3.3.3 氣候條件 第2～3主成分Z2-3與X2、X6的相關程度較高，這兩個指標分別表示年均氣溫和年降水量。Z2與Z3的特征值分別為1.17和1.0，貢獻率分別為19.44 %和16.69 %，且兩者與農業結構的相關性偏低，說明自然氣候條件對農業生產的影響相比人均GDP水平和農業人口比重偏弱。因為隨著經濟的發展，農業科技水平提高，種植業、畜牧業等5類農業生產類型的生產技術(如耐旱育種技術、大棚培育技術)的提升以及農業結構的優化，加之國家農業政策的扶持，農田水利等農業基礎設施建設不斷完善，導致農業生產對自然投入因素的依賴性降低，對自然氣象災害的抵抗能力增強，使氣候條件對農業生產的影響力降低，兩者相關性減小。

表4 特征值及主成分貢獻率及其載荷Z1-3Table 4 The characteristic value and principal component contribution rate and its load Z1-3

圖3 人均GDP對種植業、畜牧業和漁業等回歸分析Fig.3 Regression analysis of GDP per capita in planting,animal husbandry and fishery

圖4 農業人口對畜牧業和漁業的回歸分析Fig.4 Regression analysis of agricultural population to animal husbandry and fishery

4 結 論

(1) 通過貴州省農業結構數據統計分析表明：貴州省1949-2013年間種植業比重呈波動下降趨勢，年均下降率為0.27 %，畜牧業、林業、副業和漁業呈緩慢上升趨勢，其年均增長率分別為0.32 %、1.59 %、10.31 %和2.91 %，且畜牧業與種植業基本呈現出“此消彼長”的發展態勢。其中，種植業中水稻比重由1949年的75.7 %逐步下降至2013年的67.6 %，經濟作物中水果和煙葉的年均增長率分別為6.83 %和11.28 %。

(2) 采用CCA模型對巖溶地區山地農業結構演變的主要驅動因子進行排序，排序結果依次為：人均GDP、種植面積、年均氣溫、農業人口、新造林面積和年降水量。為實現各個驅動因子對農業結構影響的定量化分析，采用PCA模型對上述6個驅動因子進行進一步分析，找出貴州省山地農業結構演變的關鍵因子為人均GDP、農業人口、年均氣溫和年均降水量，其方差貢獻率達83.95 %。然后將關鍵因子與農業結構進行回歸分析，驗證單個因子與農業結構的相關性(R2平均值達到0.65)，表明社會經濟因素對農業結構演變的影響程度更高，農業結構對自然環境的適應能力提升，依賴性減弱。

5 討 論

貴州省農村人口比重大，山多坡陡，優質耕地少，生態環境脆弱，農業結構演變受多重因素影響。以往農業種植結構研究視角多為種植面積比例變化，本文以農業供給側產量結構研究為切入點，分析農業種植結構的時序變化特征及其驅動力，但本研究囿于數據獲取有限，特別是農業生產結構中各成分的產值、產量和種植面積等數據缺失，不能對所有驅動因子與農業種植結構演變的相關性進行分析，對于CCA分析中選取的13個分析指標是否恰當，是否能反映巖溶地區農業結構演變的主要驅動力有待于進一步研究；本文的研究尺度限制在貴州省，雖能把握貴州省整體農業結構的演變規律和驅動因子，但由于未對地級、市縣的農業結構演變特征進行分析，不能反映農業結構演變的空間差異性，以上兩點不足也是本研究進一步深化的方向。

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AnalysisofAgriculturalStructureEvolutionandDrivingForcesinKarstAreaBasedonCCAandPCAModel

DENG Ling-zhi1，SU Wei-ci1,2*,YANG Zhen-hua3

(1.School of geography and Tourism,Chongqing Normal University,Chongqing 400047,China; 2.Research Institute of Mountain Resources and Environment in Guizhou,Guizhou Guiyang 550001 China; 3.Institute of Karst,Guizhou Normal University,Guizhou Guiyang 550001 China)

【Objective】The evolution of agricultural structure in Guizhou province is affected by various factors,such as large proportion of rural population,steep slopes,high quality arable land and fragile ecological environment.The present paper was to analyze the evolution characteristics and driving forces of agricultural structure in Guizhou Province during 1949-2013,and provided scientific basis for the structural reform of supply side.【Method】 In this paper,the CCA model was used to reduce the dimension of the 13 driving factors which influenced evolution of agricultural production structure,and the PCA model was used to analyzed the correlation between main driving factors and agricultural structure.【Results】Firstly,there is a trend of decline in the proportion of farming,and a rise in the proportion of husbandry in agricultural structure in Guizhou Province from 1949 to 2013.The proportion of rice planting decreased from 75.7 % in 1949 to 59.9 % in 2013.The average annual growth of fruit and tobacco plantation was 6.93 % and 10.52 % respectively in economic crops.Secondly,on the basis of CCA reduced dimension of each driving factors,the ranking results of main driving factors were GDP,annual average temperature,planting area,proportion of agricultural population,new forestation area and annual precipitation.Thirdly,the main driving factors were divided into 3 main components by PCA model,and their contribution rate reached 47.83 %,19.44 % and 16.69 % respectively,and cumulative contribution rate reached 83.95 %,which shown the influence of social economic factors on evolution of agricultural structure was higher,and adaptability of agricultural structure to natural environment has promoted,and the dependence was weakened.【Conclusion】 Limited arable land resources protection,efficient mountain ecological agriculture development,enhancing the level of agricultural drought resistance will become main trend of agricultural structure evolution in karst area.

Karst; Agricultural structure; Driving force; DCA; PCA

1001-4829(2017)4-0869-07

10.16213/j.cnki.scjas.2017.4.026

2016-10-13

國家自然科學基金(41261038)；貴州省重大專項(黔科合重大專項字[2012]6015 號)

鄧靈稚，(1990-)，女，重慶人，碩士研究生，研究方向為人文地理與區域發展，E-mail：acecilia204@sina.com，*為通訊作者：蘇維詞(1966-)，男，湖南綏寧人，研究員，主要從事城市生態環境可持續發展研究，E-mail：suweici@sina.com。

S11

A

(責任編輯 李 潔)