土地利用时空变化特征及驱动力分析摘要：基于1997-2010年土地利用变化数据，从土地利用类型的数量变化、土地利用程度的变化、土地利用的动态度、土地利用的经济效益变化等方面，对重庆市土地利用时空特征进行分析，从经济和社会两个方面定性分析了影响土地利用变化的人文驱动因素，主要包括经济利益、经济发展水平、产业结构、宏观政策、人口因素、交通因素等。
结合1997-2010年重庆市相关数据，从定量角度分析表明，人口驱动因子和经济发展驱动因子是影响重庆市耕地面积变化的主要驱动因子。
结合重庆实际，提出了大力发展外向型农业和“三高”农业既有利于经济社会发展，又能保护耕地和保障粮食安全的政策措施。
关键词：土地利用；一圈两翼；主成分分析；重庆市中图分类号：f301；f224 文献标识码：a 文章编号：0439-8114（2013）08-1788-04重庆地处长江上游，目前正处于经济社会发展和城市化进程的加速时期，也处于全国统筹城乡配套改革试验区建设的关键时期与重点突破阶段，如何协调好建设、发展和吃饭的问题就成为了一个急需解决的问题。
以往对重庆市土地利用变化分析只见于局部地区和小流域[1-5]，关于全市土地利用变化的研究也仅限于少数文献[6-9]。
本研究基于第二次土地调查数据，通过对相关文献阅读[10-15]，从多个角度更加详细地分析了重庆市1997-2010年这14年的土地利用变化，揭示其时空变化特征，并对影响土地利用变化的驱动机制进行分析，以期更加合理高效地配置土地资源，正确处理重庆经济社会发展与耕地资源保护、保障粮食安全提供理论依据。
1 重庆市土地利用时空变化特征1.1 土地利用类型的数量变化1997年直辖以来，重庆市土地利用格局迅速变化。
①耕地面积1997-2010年逐年减少，每年平均减少7 031.46 hm2。
耕地的占用主要是人们追求经济利益和人口增多、大力发展城镇经济产业、旅游业等政策的结果及重庆市直辖后城市化建设，由1997-2010年建设用地审批情况来看，每年建设用地均占用较大面积的耕地。
②1997-2010年园地、林地面积呈逐年增加的态势。
园地年均增加7 855.03 hm2，林地年均增加58 165.25 hm2。
主要由于退耕还林、还园的政策及经济利益的驱动：一是脆弱的生态环境和三峡库区生态保护，实施森林工程和库周绿化带工程建设等改善生态环境；二是在市场经济条件下，园地的经济效益远大于耕地，所以把耕地改成园地，种植柑橘、猕猴桃、金银花等收益高的经济作物。
③草地自2000年起逐年减少，年均减少17 687.18 hm2；其他土地自1998年起年均减少47 859.92 hm2。
主要是荒山造林和土地开发，其他土地中田坎测算定义发生变化使然。
④城镇村及工矿用地、交通运输用地面积逐年增加。
城镇村及工矿用地年均增加6 162.12 hm2，交通运输用地年均增加1 019.79 hm2。
⑤自三峡水库蓄水开始，水域及水利设施用地便逐年增加，淹没大量耕地、林地及建设用地。
1.2 土地利用程度的变化区域土地利用程度变化是多种土地利用类型变化的综合结果，可以用土地利用程度综合指数来表征某一区域的土地利用程度，土地利用程度变化值可以表达为：δib-a=ib-ia=■ai×cib-■ai×cia （1）r=■（2）式中，ib、ia分别为b时间和a时间的研究区域的土地利用程度综合指数；ai为第i级土地利用程度分级指数；cib、cia分别为时间b和时间a第i等级的土地利用程度面积比；r为某研究区域土地利用程度变化率。
如δib-a为正值，则该区域土地利用处于发展期，否则处于衰退期，但δib-a的大小并不反映生态环境的好坏。
根据土地利用程度变化的计算模型，计算各区县土地利用程度的演变情况（图1）。
全市的土地利用程度总体上处于发展期。
其中大渡口区、江北区土地利用程度的变化值较大，说明土地利用的强度增加很快，而土地利用程度变化值小于0的则因退耕还林以及三峡工程建设等原因导致土地利用处于衰退期，反映了该区域生态环境趋于优良。
1.3 土地利用的动态度土地利用动态度能定量描述土地利用的变化速度。
利用单一土地利用类型动态度可真实表达区域一定时间范围内土地利用类型的数量变化情况。
其表达式为：k=■×■×100% （3）式中：k为研究时段内某一土地利用类型动态度；ua、ub分别为研究初期和末期某一土地利用类型的数量；t为研究时段长，当t 的单位为年时，k值就是该研究区内某种土地利用类型年变化率。
运用上述公式计算得出1997-2010年重庆市各区县单一土地利用动态度指数，结果表明全市其他土地减少变化度最大，其次是草地、耕地；全市园地增加变化速度最快，林地、城镇村及工矿用地、交通运输用地次之（图2）。
1.4 土地利用的经济效益变化重庆市直辖以来，尤其是定位统筹城乡改革试验区以来，全市土地利用的总体效益日益凸显。
1997年重庆市地均gdp为15 189.75元/hm2，到2010年增长到96 214.5元/hm2；地均第二产业产值1997年为6 657.15元/hm2，2010年达到52 918.65元/hm2；地均第三产业产值净增加了30 094.95元/hm2；地均固定资产投资净增加了79 740.30元/hm2，增长幅度最大（图3），说明固定资产投资对主城区的经济发展起着重要的作用。
2 重庆市土地利用变化驱动力分析2.1 经济因素2.1.1 经济利益从经济学角度分析，人们在投资决策时，往往把资金投放到经济效益好的产业或行业中，而在确定土地利用方向时也必然考虑这一因素，往往受到不同用途土地的比较利益影响。
经济效益较低的耕地调整为经济效益较高的园地、林地或养殖业用地，种植经济果树、花卉或挖塘养鱼。
1997-2010年全市农业生产结构调整约占用耕地达65 955 hm2。
通过比较经济效益，农业年产值提高了68.87%，农民人均年收入由1 965.00元/年提高到5 276.66元/年。
因此，受比较经济利益的影响，重庆市园地面积逐年增加。
2.1.2 经济发展水平经济发展水平决定了人们转化土地利用类型的能力，而土地利用方式和水平的调整也会伴随着经济社会发展而变化。
自1997年直辖以来，重庆一直保持着较快的经济发展速度，gdp年均增长率达14.89%。
全市经济发展水平的突飞猛进、人民收入水平的提高，势必影响土地利用的变化，促使各种非农建设用地的需求增加。
2.1.3 产业结构产业结构的变化可引起土地资源在产业部门中的重新分配，导致土地利用结构的变化。
重庆市产业结构总的趋势是第一产业比重逐年下降，由1997年的24.47%下降到2010年的8.65%，第二产业和第三产业比重逐年上升，分别由1997年的43.58%和31.95%上升到2010年的55.00%和36.35%，处于工业化加速发展阶段，在今后一段时期内，土地利用结构将随工业的发展而发生变化，土地利用会呈现农用地减少，非农建设用地增加的趋势。
2.2 社会因素2.2.1 宏观政策因素短期内土地利用变化的主要动因来自人类，尤其是土地管理政策的变化。
土地利用政策在很大程度上决定区域土地利用的变化趋势。
政府鼓励种植经济作物，农业结构调整，推动园地面积增长；经济发展规划和招商引资的优惠政策促使工业园区用地面积增长；大量资本进入推动了城市的发展和扩张，特别是重庆市确定为统筹城乡改革试验区以来，城镇化速度加快，基础设施不断完善；三峡水库蓄水，淹没农田、村庄，以及与三峡工程相应的生态环境治理工程的建设，导致水域及水利设施用地和林地的增加。
2.2.2 人口因素人口因素是短期内影响土地利用变化的主要因素之一，也是土地利用变化最具活力的驱动因素。
人类通过改变土地利用类型和结构，增强对土地的干预程度，来满足人类对生存发展的需要。
1997-2010年，重庆市人口从3 044.90万人增加到3 303.45万人，增加了258.55万人；非农业人口则由594.58万人增加到1 107.00万人，增加了512.42万人。
人口的增加必然会对粮食、住房及公共设施的需求增大，导致城镇扩张，耕地减少。
2.2.3 交通因素交通条件的变化对土地利用的转变有相当大的影响，农田转化为城镇用地的强度与其到交通干线的距离有密切的关系。
重庆市交通成了以公路和铁路为主骨架、农村公路、港口群建设为重点，统筹考虑并有机衔接各种交通基础设施建设，基本建成长江上游交通枢纽，实施“6小时重庆”公路工程，建成“二环八射”高速公路；构建承东启西、沟通南北的重要铁路枢纽；以长江、乌江和嘉陵江“一干两支”高等级航道、重庆主城、涪陵、万州三大枢纽港区以及江津等5个重点港区的建设为重点，基本建成长江上游航运中心；建成黔江舟白机场，形成一大两小机场格局，创造条件适时建设旅游金三角支线机场。
优越交通条件不仅影响了重庆市各区县经济，而且引起该区域土地利用结构产生较大变化。
3 土地变化驱动力计量分析从重庆市1997-2010年土地利用动态变化可以看出，耕地变化是该区土地利用变化的核心类型，减少的去向主要为园地、林地、建设用地。
选择重庆市耕地面积变化进行社会驱动力定量分析，运用主成分分析法，希望有利于了解耕地面积变化的社会驱动机制，从而有针对性地制定与实施保护耕地的对策。
根据主导性、数据可获取性等原则，选取gdp（亿元）x1、人均gdp（元）x2、城市建设征用土地面积（km2）x3、非农业人口数（万人）x4、建成区面积（km2）x5、农业机械总动力（万kw）x6、农业总产值（万元）x7、农用化肥施用量（万t）x8、总人口数（万人）x9、第一产业占gdp的比重（%）x10、第二产业占gdp比重（%）x11、第三产业占gdp的比重（%）x12、粮食播种面积（hm2）x13共计13个影响粮食耕地面积的指标进行耕地面积变化驱动力分析。
以1997-2010年数据为样本，运用spss软件进行主成分分析，得到各个成分的特征值、贡献率及累计贡献率和主成分载荷矩阵。
根据重庆实际，对这些因子进行分析归类，可将13个因子分为四类，分别是经济发展水平驱动因子（x1、x2、x10、x11、x12）、人口驱动因子（x4、x9）、农业科技驱动因子（x6、x7、x8、x13）和政策驱动因子（x3、x5）。
从特征值与特征贡献率（表1）和主成分载荷（表2）可以看出，第一、第二主成分累计贡献率分别达到了77.783%、94.579%，确定主成分为2个。
每个主成分在主成分载荷上载荷表现不同，第一主成分在x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x10、x11、x13上具有较大的载荷，第二主成分在x9、x12具有较大的载荷。
