论文投稿_医学论文投稿_核心期刊,职称论文投稿发表_论文部落

　　2.2江苏省城市化进程与土地利用相关性分析
　　江苏省城市化进程的推进必然引起土地利用数量和土地利用结构的变化。最明显的就是，随着城市化进程的推进，城市建成区面积逐渐增大，与此同时，大量农田被占用并转变为建设用地。为了进一步定量反映城市化进程与土地利用之间的相关关系，本研究将江苏省城市化进程参数K与建成区面积和耕地面积进行相关性分析，根据相关系数的大小确定城市化进程对土地利用变化的影响程度。江苏省城市化进程参数K与建成区面积、耕地面积相关系数分别为0.944、-0.446。由此可见，随着江苏省城市化进程的加快，江苏省建成区面积逐步扩大，二者呈正相关，而且相关系数较大；另一方面，江苏省城市化进程的加快和建成区面积的扩大，也必然要占用一定数量的耕地，因此江苏省城市化进程参数与耕地面积呈负相关。
　　2.3江苏省城市化进程中土地利用的影响因素分析
　　2.3.1土地利用的主导影响因子选取土地利用的过程是一个复杂的社会-经济-人文过程，影响土地利用的因素也较为复杂，而且对于不同地域、不同时间的土地利用过程而言，其影响因素也不同。本研究在遵循科学性原则、系统性原则、可比性原则、可获取性原则的基础上，采用频度分析法，即利用CNKI数据库对1998-2010年有关城市土地利用影响因素的文献进行频度统计，选择其中使用频率较高的指标。综合来看，这些因素既有自然地理环境因素，也有经济因素、人口增长、产业结构、交通基础设施发展、技术进步和政策因素等[8]。但是，由于政策和技术等因素对土地利用结构的影响会体现在其他社会经济活动中，而且这些因素不易直接观测和量化[9]，本研究重点从经济发展、人口增长、产业结构和交通基础设施发展4个方面考察影响城市土地利用的主导因素。经济发展用GDP（X1）、人均GDP（X2）、城市居民人均可支配收入（X3）、固定资产投资额（X4）、房地产开发投资额（X5）、工业增加值（X6）、居民消费价格指数（X7）、商品零售价格指数（X8）来表示；人口增长用城镇人口数量（X9）来表示；产业结构用第二产业产值比重（X10）、第三产业产值比重（X11）、第三、二产业比（X12）来表示；交通基础设施发展用人均公路通车里程（X13）、人均客运量（X14）、人均货运量（X15）来表示。
　　众多的因素之间可能存在共线性的问题，因此，首先需要应用主成分分析法对影响江苏省土地利用变化的因子进行定量分析，这样可以在关系错综复杂的影响因子中找出众多影响因子的共同因素和特殊因素，从而在不丢失主要信息的前提下，用较少的几个综合指标代替原来较多的变量，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来变量指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的[10]。利用SPSS11.5软件对所选取的因子进行主成分分析，通过它们在新组合成的主因子中的载荷，评价这些因子对土地利用变化的相对重要性。主成分因子特征根、贡献率及累计贡献率和主成分载荷矩阵见表2、表3。
　　由表2可见，前2个主成分的累计贡献率已经高达92.1%，而根据累计贡献率大于90.0%的原则要求，对大多数数据均已能做出充分的概括性判断。因此，只需要将第一、第二主成分Z1、Z2求出即可。尤其是第一主成分，其特征根是11.6，该成分的解释力度达到77.4%。结合表3可知，第一主成分在X1、X2、X3、X4、X5、X6、X9、X11、X13、X14、X15上具有较大载荷（绝对值大于0.900）。第二主成分在X7、X8上具有较大载荷（绝对值大于0.800）。
　　通过对表2、表3分析可知，影响土地利用变化的主导因子分别为X1（GDP）、X2（人均GDP）、X3（城市居民人均可支配收入）、X4（固定资产投资额）、X5（房地产开发投资额）、X6（工业增加值）、X9（城镇人口数量）、X11（三大产业产值比重）、X13（人均公路通车里程）、X14（人均客运量）、X15（人均货运量）、X7（居民消费价格指数）、X8（商品零售价格指数），它们能够较好地代表经济因素、人口增长、产业结构和交通基础设施发展4个方面。
　　2.3.2模型构建多元线性回归模型是解释土地利用变化常用的系统分析模型。其数学模型为：
　　Y=a0+a1X1+a2X2+……amXm（3）
　　式中：a1、a2、……am为回归系数，X1、X2、……Xm为一系列影响土地利用变化的因素。
　　本研究将经过主成分分析所获得的13个因子（Xi）设为自变量；将建成区土地面积（Y1）、耕地面积（Y2）设为因变量。
　　2.3.3回归结果分析经过逐步回归，得出江苏省建成区土地面积变化、耕地面积变化与主导因子的多元线性回归模型为：
　　Y1=11920.71+36.82X9+6.47X3（4）
　　Y2=5688109+100.19X11-136.60X9-291.46X6
　　（5）
　　依据SPSS11.5运算结果，所建立模型Y1的拟合参数R2=0.968，调整后的R2=0.965，F-statistic为336.16，方程通过F检验，信度可达0.01显著水平。模型Y2的拟合参数R2=0.671，调整后的R2=0.605，F-statistic为10.179，方程通过F检验，信度可达0.01显著水平。
　　根据公式（4），江苏省建成区土地面积与城镇人口数量、城市居民人均可支配收入之间存在着较强的正相关关系，信度可达0.01显著水平。为了满足城镇人口数量增长对住房、基础设施等的需求，城市建设步伐加快，城市规模越来越大，即城市建成区面积越来越大，可以说城镇人口数量的增长是促进城市建成区面积扩大的最重要因素之一。另一方面，随着城镇居民可支配收入的增加，居民购买力和投资能力增强，特别表现在对住房的改善性居住需求的增强，直接或间接增加了对建设用地的需求，导致城市建成区面积的增大。
　　由公式（5）可知，江苏省耕地面积与三大产业产值比重呈正相关关系，信度可达到达0.05显著水平；这在一定程度上说明，江苏省城市化进程中一方面不可避免的导致耕地面积的减少和城市建成区面积的增加，但是在这个过程中已经开始注重建成区用地的内部挖潜，通过产业转型和结构优化，从而提高产业用地的节约集约水平，即第三产业的发展并不是依靠大规模的占用耕地，而主要是通过提高现有用地的集约利用水平，这也就解释了耕地面积变化与三大产业产值的增加呈正相关关系的原因。而江苏省耕地面积与城镇人口数量、工业增加值呈负相关关系，信度可达0.05显著水平。这也从另一个方面证明了公式（4）的合理性，即城镇人口数量的增加和地方政府招商引资的冲动，城市建设用地需求急剧增加，大量耕地被侵占并转变为建设用地，耕地面积逐年下降。