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广西大学硕士学位论文 宜州市土地利用与覆被变化及其驱动力分析
定土地复垦规划时，应当根据经济合理的原则和自然条件以及土地破坏状态，确定复垦后的土地用途。在城市规划区内，复垦后的土地利用应当符合城市规划。
（b）编制好土地复垦规划，并得到有效实施
土地复垦必须有规划、有计划、有步骤地进行。首先，土地复垦要与工矿企业生产建设统一规划，合理安排，并结合生产建设逐年实施。其次，土地复垦要与当地的城镇、道路、河流及生态环境保护统一规划、综合治理。再次，土地复垦要充分利用工矿企业排放的废弃物充填塌陷、挖损的土地，既避免排放的废弃物另外压占土地，又解决塌陷、挖损区的充填物，防止再次污染。
（c）实行提供建设用地与土地复垦挂钩和土地复垦押金或保证金制度 土地复垦实行“谁破坏、谁复垦”的原则。一是对采矿业主或其它建设单位或个人只有按要求，对在生产建设过程中破坏的土地履行了土地复垦义务，以后再申请用地时，才予以受理审批，对不履行土地复垦义务的业主，以后申请用地时，一律不提供用地。二是对采矿业主或其它生产建设单位或个人收取土地复垦押金或保证金，只有在业主完成土地复垦任务并达到要求后，才如数退回。
（d）多渠道筹集土地复垦资金，加大土地复垦资金投入
除了地方财政农业综合开发专项基金外，还可以考虑采取一下措施筹集资金：将国有破坏废弃土地由政府投资复垦后，依法有偿出让、转让使用权或出租，其收益或按照复垦后土地的效益价值等因素，向受益者征收一部分出租承包费，继续专项用于扩大再复垦；从国家规定的耕地开垦费和新增建设用地有偿使用费等中安排一定资金用于土地复垦；鼓励企业和个人扩大利用外资解决土地复垦方面的资金不足问题，吸引国外资金投入到具有重大影响的土地复垦活动中。
3.3 未利用地开发潜力分析
未利用地的开发利用是指在一定的经济、技术和生态条件下，对尚未利用但具有利用潜力和开发价值的土地进行开发利用。从宜州市未利用地的情况来看，宜州市未利用地主要是在当前技术经济条件下较难以利用的滩涂沼泽地、荒草地、盐碱地、沙地、裸地和其它未利用地。沙沼泽地和滩涂用地有着重要的生态作用，因此较适宜开发利用的主要是荒草地，就裸土地而言，可以适当的进行开发利用为牧草地，逐步进行植被恢复。
从宜州市未利用地的结构来看，以开发利用难度较大的裸地为主。2005年，全市其它用地面积131906.955公顷，除去河流水面面积以外，还有未利用土地128647.53
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公顷。其中，相对较容易开发的荒草地、滩涂沼泽地、盐碱地、沙地和其它未利用地面积共16073.89公顷，占未利用地的比例为12.5%，相对较难开发的裸地面积为112573.63公顷，占未利用地的比例为87.5%。
随着宜州市生产和经济的快速发展和人口的增加，到2020年，全市对农用地和建设用地的需求量降大幅提高。到2010年，全市农用地面积将由2005年的242212.26公顷上升至335238.26公顷，净增加93023公顷，占全市总面积的比例由62.76%上升至86.86%；建设用地面积将由2005年的11833.98公顷上升至12704.53公顷，净增加870.53公顷，占全市总面积的比例由3.07%上升至3.29%。到2020年，全市农用地面积将提高到345332.15公顷，较2010年净增加10096.89公顷，占全市总面积的比例达89.48%；建设用地面积将提高到13622.10公顷，较2010年净增加917.57公顷，占全市总面积的比例达3.53%。相对农用地和建设用地增加量而言，土地整理和复垦措施提升的土地潜力及其有限，农用地和建设用地的索求主要还是要通过未利用地的开发利用来实现。因此，尽管宜州市未利用地开发潜力巨大，但是，未利用地的开发任务和难度也很重。
4 土地利用变化驱动力分析
4.1 主成分分析法
在我们进行驱动力分析时，需要考虑很多方面的问题，因此，会选择较多的变量。但是太多的变量，肯定会使分析问题的复杂性与难度增加，但是在很多问题中，不同的变量之间会存在一定的关系，它们有一定的相关。因此，能否在各个变量之间相关关系研究的基础上，选用较少的新变量代替原来较多的变量，同时使这些新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息，主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法（邢艳秋，吴红波，2009）。
主成分分析方法的原理
主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术（胡德勇，2004）。假定有n个样本，每个样本共有p个变量描述，这样就构成了一个n×p阶的地理数据矩阵：
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如何从这么多变量的数据中抓住地理事物的内在规律性呢（李丽，2008）？要解决这一问题，自然要在p维空间中加以考察，这是比较麻烦的。为了克服这一困难，就需要进行降维处理，即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。那么，这些综合指标（即新变量）应如何选取呢？显然，其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合，适当调整组合系数，使新的变量指标之间相互独立且代表性最好（贾红波，2009）。
如果记原来的变量指标为x1，x2，…，xp，它们的综合指标——新变量指标为x1，x2，…，zm（m≤p）。则
在（2）式中，系数lij由下列原则来决定： （1）zi与zj（i≠j；i，j=1，2，…，m）相互无关；
（2）z1是x1，x2，…，xp的一切线性组合中方差最大者；z2是与z1不相关的x1，x2，…，xp的所有线性组合中方差最大者；……；zm是与z1，z2，……zm-1都不相关的x1，x2，…，xp的所有线性组合中方差最大者。
这样决定的新变量指标z1，z2，…，zm分别称为原变量指标x1，x2，…，xp的第一，第二，…，第m主成分。其中，z1在总方差中占的比例最大，z2，z3，…，zm的方差依次递减。在实际问题的分析中，常挑选前几个最大的主成分，这样既减少了变量的数目，又抓住了主要矛盾，简化了变量之间的关系（许萌，2006）。
从以上分析可以看出，找主成分就是确定原来变量xj（j=1，2，…，p）在诸主成分zi（i=1，2，…，m）上的载荷lij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，p），从数学上容易知道，它们分别是x1，x2，…，xp的相关矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量（秦春艳，2006）。
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4.2 土地利用变化过程
在国家土地政策、经济持续发展等背景下，宜州市至80年代开始土地的大规模垦殖，据相关部门提供的统计资料显示，耕地面积逐年减少，林地面积有所增长。
表4-1 1998年——2004年宜州市主要类型土地面积情况 Table4-1 1998 - 2004, the main types of land area the situation Yizhou
单位：公顷
年份 Year 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Unit: ha
耕地使用面积 园地使用面积 林地使用面积 牧草地使用面积 Farmland use size Garden use size Woodland use size Grassland use size
17552.3 504.8 8163.6 835.2 17098.7 504.8 8111.2 827.4 16994.8 501.5 8111.2 827.4 16924 501.5 8111.2 827.4 16861.7 495.1 8111.2 821 16819.8 495.1 8110.7 821 16594.9 493.6 8297.2 817.2
单位：公顷
Unit: ha
178001760017400172001700016800166001640016200160001998199920002001200220032004
图4-1 耕地面积序列图
Fig.4-1 Sequence diagram farmland
根据宜州市的历年统计资料，宜州市耕地总量从1998年的17552.3公顷减少到2004年的165494.9公顷，7年间耕地净减少957.4公顷。根据此序列图可以看出耕地面积呈明显的下降趋势。宜州市耕地呈持续减少状态，原因有：一是因为自然灾害的发生，导致一些耕地废弃和水土流失加剧；二是生态退耕；三是经济发展导致建设项
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目增多，占用了更多的耕地；四是农业结构的调整；种植结构随人们需求的变化而不断调整。
从总量上看，7年间宜州市的这四类土地面积已由原来的27055.9减至2004年的26202.9。其中，耕地使用面积递减已达到5.46%，只有，林地面积增加1.64%，土地总面积减少了3.15%。
4.3 驱动因子选取原则
（1）相关性原则，驱动因子的选择应与宜州市LUCC变化相关性较高，能反映土地利用变化的总体趋势。
（2）可获取性原则，以数据资料的可取性为前提，将从各个部门收集二手数据资料和实地调查所获取的一手收据相结合。
（3）定量化原则，驱动因子必须要进行定量分析，如国家对土地利用的规划政策，虽对土地利用的变化影响较大，但这一因子很难量化，无法对其影响程度进行定量确定，故不适宜将其选为驱动因子。
（4）以社会经济因子为主原则，近半个世纪以来，人类活动成为该区LUCC变化的主要驱动力，因此，驱动因子选取主要以社会经济驱动因素为主。
4.4 驱动因子选取
根据驱动因子选取原则，结合宜州城市变化特点和土地利用结构的变化情况，在反映LUCC变化和生态系统变化的诸多影响因素中，以宜州市的耕地、园地、林地、牧草地在2004——2010的面积变化量来反映LUCC变化。结合宜州市经济发展现状，选取人均全年可支配收入X1、农村居民人均居住面积X2、总人口数X3、农业人口数X4、农林牧渔业总产值X5、GDPX6、第三产业总产值X7、粮食总产量X8、固定资产投入X99个因子的变化量作为影响土地利用变化的驱动因子。
4.5 驱动因素分析
文章研究选用主成分分析法定量研究了宜州市2004年至2010年时间段内土地利用与覆被变化的影响因子，借以反映研究区人类活动对土地利用与生态环境的影响，主成分分析方法的突出优点是可以在关系错综复杂的多变量中找出影响它们的共同因素和特殊因素，以少数几个彼此独立的新变量表达原始数据，既能保持原有信息，又可取得良好的降维效果。
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