我国省域水土流失面积变化与影响因素关系的动态分析

赵 培，何炳华

(商洛学院 城乡规划与建筑工程学院，陕西 商洛 726000)

贫困与环境的关系问题是世界范围内亟待破解的难题，比如贫困与水土流失，目前关于两者的关系还存在很多争论[1]。我国是世界上水土流失最为严重的国家之一，据测算，每年水土流失造成的经济损失约相当于 GDP总量的3.5%，并且在社会、经济和环境各个方面产生了众多不利影响[2]。同时，我国又拥有世界第二多的贫困人口。在我国贫困地区，农民对土地的依赖程度很大，而环境退化(水土流失)又使得这种依赖性表现得更加突出，降低了对气候变化、自然灾害的抵御能力，加剧了贫困[3-4]。

许多学者对贫困和水土流失的关系进行了研究。从20世纪80年代开始，CROSSON[5]、PIERCE et al.[6]利用多元回归分析法对水土流失的经济损失进行了研究，发现损失分为农业经济和非农业经济两个方面；SCHERR[7]认为要打破环境退化和贫困之间的恶性循环，需要增加贫困人口对自然资源的利用程度及自然资源的产出；第宝锋等[4]研究发现水土流失区与贫困人口存在地理空间上的耦合性；ZHAO et al.[8]也发现，我国县域水土流失面积比例越大，农民人均纯收入就越低。考虑到上述研究成果都是限于一个时期的数据，没有分析不同时期水土流失与贫困关系的动态变化，本研究通过对我国各省(区)4次水土流失普查数据和对应时期自然环境、农业、经济因素进行分析，得出影响水土流失的主要因素及其与贫困之间关系的变化，以期为我国水土流失治理和农民减贫提供科学依据。

1 研究方法

1.1 数据来源

水土流失数据主要来源于第一次(1985—1986年)、第二次(1995—1996年)和第三次(2000年)全国土壤侵蚀遥感普查[9]和第一次水利普查(2013年)。根据前人研究成果，从自然和人为影响两个方面考虑，从对应各时期的全国统计年鉴中选择了8个较易获取的水土流失影响因子，包括各省(区)的农民人均纯收入(X1)、水资源量(X2)、森林覆盖率(X3)、农业人口数量(X4)、人均GDP(X5)、农林牧副渔业总产值(X6)、人口城镇化率(X7)、人均耕地面积(X8)。

1.2 因子分析方法和步骤

水土流失影响因子较多，且各因子之间通常存在或多或少的相关性。为便于进行回归分析，本研究采用因子分析法。因子分析法是以最少的信息丢失为前提，将众多原有变量综合成较少的几个综合指标，名为因子，并使其具有一定的命名解释性的多元统计分析方法。因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关性比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。本研究采用方差极大正交旋转法进行因子分析，导出了3个主要因子(解释变量在85%以上)，并进一步进行多元回归分析，探讨各省(区)水土流失面积与各影响因素的关系及其变化。

主要分析步骤[10]：①建立关于指标体系的原始矩阵Z；②原始数据标准化，得到标准化矩阵X；③计算Z或者X的相关系数矩阵R；④计算相关系数矩阵的特征值，根据方差累计贡献率确定因子个数n；⑤计算特征向量和初始因子载荷矩阵A；⑥找出因子载荷大于0.4的量；⑦构造主因子得分和综合因子得分；⑧根据主因子得分和综合因子得分情况，给出相应评价。

2 结果与讨论

2.1 水土流失影响因素因子分析

表1列出了20世纪80年代各省(区)水土流失影响因素因子分析载荷量。从表1可以看出，因子Ⅰ与农民人均纯收入、人均GDP、人口城镇化率呈现出较强的正相关性，而这3个变量综合反映了经济状况，同时与其他因子相关性较低，故将因子Ⅰ命名为经济水平。因子Ⅱ与农业人口数量、农林牧副渔业总产值和人均耕地面积呈现较强的相关性，而这3个指标反映了农业劳动力和产值状况，故将因子Ⅱ命名为农业状况。因子Ⅲ与水资源量、森林覆盖率呈现出较强的正相关性，故将因子Ⅲ命名为自然环境。

表1 20世纪80年代各省(区)水土流失影响因素因子分析载荷量

表2是20世纪90年代各省(区)水土流失影响因素因子分析载荷量。从表2可以看出，因子Ⅰ与农民人均纯收入、人均GDP、人口城镇化率呈现较强的正相关性，因子Ⅱ与农业人口数量和农林牧副渔业总产值呈现较强的正相关性，因子Ⅲ与水资源量和森林覆盖率呈现较强的正相关性，各因子沿用上文的因子命名方法。

表2 20世纪90年代各省(区)水土流失影响因素因子分析载荷量

表3是2000年各省(区)水土流失影响因素因子分析载荷量。从表3可以看出，因子Ⅰ与农民人均纯收入、人均GDP和人口城镇化率呈现出较强的正相关性，因子Ⅱ与农业人口数量、农林牧副渔业总产值呈现出较强的正相关性，因子Ⅲ与森林覆盖率呈现出较强的正相关性，各因子沿用上文的因子命名方法。

表3 2000年各省(区)水土流失影响因素因子分析载荷量

表4为2013年各省(区)水土流失影响因素因子分析载荷量。从表4可以看出，因子Ⅰ与农民人均纯收入、人均GDP和人口城镇化率呈现出较强的正相关性，因子Ⅱ与农业人口数量、农林牧副渔业总产值呈现出较强的正相关性，因子Ⅲ与森林覆盖率呈现出较强的正相关性，各因子沿用上文的因子命名方法。

表4 2013年各省(区)水土流失影响因素因子分析载荷量

从经济水平、农业状况和自然环境3个方面对20世纪80、90年代，以及2000、2013年我国水土流失主要影响因素进行分析。人类活动是水土流失加剧的主要诱因，甚至可能造成永久性的土地退化，而人类活动的强度可以从经济水平和农业状况上反映出来。同时，自然环境始终是水土流失产生的重要原因。水土流失是自然界普遍存在的一种自然现象，但常受到人类活动的影响而加剧，这也是我国很多地区水土流失加剧的重要原因[1]。

2.2 水土流失影响因素回归分析

将各省(区)水土流失面积比与经济水平、农业状况和自然环境等采用逐步回归法进行分析，探讨水土流失面积比与各影响因素之间的关系，得到20世纪80年代、20世纪90年代、2000年、2013年多元回归方程分别为

P=30.505-8.157e-6.828n-5.728a，R2=0.357

(1)

P=27.031-8.878e-8.588n-3.940a，R2=0.416

(2)

P=26.636-8.529e-7.275n-5.259a，R2=0.379

(3)

P=22.319-7.337e-5.297n-1.682a，R2=0.414

(4)

上四式中：P为水土流失面积比，%；e为经济水平；n为自然环境；a为农业状况。

从以上4个公式可以看出，省域水土流失面积比与经济水平、农业状况和自然环境都呈负相关关系，但不同时期影响程度不同。4个时期水土流失面积比与经济水平均呈负相关关系，收入越低越贫困的地区水土流失越发严重。比较不同时期的回归方程，呈现出两大变化：一是从20世纪80年代到90年代，经济水平对水土流失的影响程度在上升，尽管各省(区)的农民人均纯收入一直在增加，但这个时期农民收入的增加部分尤其在贫困地区大多数来自种植业，而大面积的频繁耕作常伴随着毁林开荒、破坏植被等，加之生态保护意识较差，反而加剧了水土流失，表现为越贫困的地区水土流失越严重；二是从20世纪90年代至21世纪初，经济水平对水土流失的影响程度在下降，随着地区经济迅速发展，农民收入多元化，结束了单纯依靠种植业来增加收入的状况，尤其在经济发达地区，第二、三产业的发展一定程度上让农民摆脱了对土地的依赖，这都使水土流失面积比与农民人均纯收入的相关性下降。

水土流失面积比与农业状况呈负相关关系。20世纪80年代以后，随着国家改革开放的深入，农村经济从以作物种植为主逐渐向农林牧副渔复合的多样化生产方式转变，土地耕作强度的降低一定程度上减轻了水土流失。进入21世纪，农业增收形式进一步向多元化方向发展，农民对土地的依赖程度减轻，农业状况对水土流失的影响进一步降低。同时，农业现代化水平的提高，以及新技术、新机械的应用，也使得农业生产对土地资源的破坏程度大大降低[11]。

自然环境对水土流失的影响表现为较高的负相关性，自然状况较差的地区水土流失通常更为严重[12-13]。随着国家对生态环境的重视，各省(区)水土流失治理速度不断加快，水土流失得到了进一步控制，生态环境得到明显改善，自然环境对水土流失的影响有所减轻。据2013年全国水利普查水土保持普查成果，我国水土流失面积已经由2000年的356万km2减少为295万km2[14]。

3 结 论

根据我国各省(区)4次土壤侵蚀调查和水利普查数据，以及对应时期农民纯收入、水资源量等数据，采用因子分析法和多元回归分析法得到以下结论：①我国各省(区)水土流失面积比与经济水平、自然因素和农业状况表现为负相关关系，即农民越贫困、自然环境越差、农业状况越糟糕，该地区水土流失通常越严重；②经济状况对水土流失面积比的影响呈现出先增加后减小的趋势，尤其是生态环境改善、农业现代化发展水平提高、农民收入的多元化，使得农村地区的贫困人口更易获得基本生存的物质基础，对土地的依赖程度降低，进一步减轻了水土流失，促进了生态保护和农民增收。因此，大力开展生态环境保护、发展农业现代化、促进农民收入多元化，不仅可以有效促进水土资源的可持续利用，改善生态环境，而且有利于农村地区发展、增加农民收入，有利于打破水土流失—贫困加剧的恶性循环，促进人地和谐和地区可持续发展。

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