基于SPSS分析的土地生态安全评价

刘泳昕

(长安大学土地工程学院，陕西 西安 710061)

近年来，我国在经济社会各领域均成绩斐然，新时期下的更多发展成就也不断为民众享用，随着我国民众的物质生活水平日益改善，更多人的消费要求也逐渐由对传统物质商品和新文化产品的需要转变为对现代生态商品的需要。自党的十七大报告中明确了构建生态文明的总体目标之后,党的十八大也在报告中指出要将社会主义生态文明建设摆在突出地位,党的十九大报告进一步明确提出,“我们所要建立的社会主义现代化是人与自然和谐共存的社会主义现代化”。基于这种背景，对我国生态安全现状进行深入研究显得尤为重要。

“绝对数量大，相对数量小”已经成为并将长期成为我国土地资源状况的基本国情。改革开放以来，人口的持续增长和经济社会的飞速发展在对我国各行各业不断增长的土地需求中体现出来，土地资源数量和质量方面的供给短缺限制了我国经济社会高质量发展和可持续发展的步伐。目前，由于人类活动对土地资源的不合理开发，土地生态问题日益突出，水土流失、土地生态恶化、土壤污染等影响着人类生产生活的各个方面。

为了能够有序有效地管理这些问题，实现可持续发展，了解土地生态系统的基本状况是十分必要的，因此开展土地生态安全评价已经变得非常重要。

1 国内外研究现状

1.1 国内研究现状

本研究以“土地生态安全评价”为主题词，通过文献管理软件Noteexprss从CNKI中国知网中检索筛选出与土地生态安全评价相关文献共436篇。从论文作者、研究区域、研究方法、发表年限4个方面对样本数据进行统计分析，并对当前土地生态安全评价的研究现状做出总结性论述。

通过Excel软件对不同时期与土地生态安全评价相关文献发表数量进行统计,分析随年代变化的文献发表数量变化规律，总结土地生态系统研究的发展趋势，如图1所示。由图1可知，土地生态系统研究的文献数量总体呈增长态势，其中，2000—2005年文献数量<10篇，反映土地生态系统研究处于起步阶段；2005—2015年文献数量位于10～50篇，土地生态系统研究处于发展阶段；2010—2020年文献数量>50篇,土地生态系统研究处于高速发展阶段，根据线性趋势预测，未来这一研究领域的文献数量将会持续增长。

通过Noteexpress统计，目前国内对土地生态系统评价的主要研究区集中在湖南省、安徽省、河南省、黑龙江省以及珠三角等东部、南部地区，对西北地区的研究较少。发文量超过5篇的作者共6人，其中何如海、王鹏、雷国平、张小虎等被认为是该领域的核心研究作者，其余作者均未对土地生态系统评价进行深入的研究。研究方法以PSR模型、主成分分析法、熵权法为主，评价模型及方法上实现了多元化发展，如表1所示。

图1 2000—2021年土地生态安全评价相关文献发表数量年度变化

表1 土地生态安全评价相关文献研究基本情况

综上所述，国内相较国外对土地生态安全评价有关的研究起步晚。21世纪初，由于我国生态环境问题日益突出，土地生态安全水平对地区乃至国家发展和安全的影响才逐渐受到学者的关注，一直到21世纪10年代才逐渐成为国内学者研究的热点，研究步入高速发展阶段。

1.2 国外研究现状

1941年Aldo Leopold在土地功能状况的评价中提出“土地健康”的概念，将国外对土地生态安全方面的研究最早追溯期限推至20世纪40年代[6]。土地生态安全评价指标体系最具代表性的成果是1996年由世界银行、联合国开发署、联合国粮农组织、联合国环境署共同提出的“压力-状态-响应”(PSR)框架模型，该模型主要目的是利用土地质量指标检测人类活动对土地资源环境的压力和这些压力对土地质量状态的影响及社会对这些压力的响应，以此来反映土地质量的好坏。在“压力-状态-响应”(PSR)模型和“驱动力-状态-响应”(DSR)模型的基础上，欧洲环境署提出了“驱动力-压力-状态-影响-响应”(DPSIR)框架模型。Paracchini ML在2011年基于“经济-环境-社会”(EES)模型构建评价指标体系[5]。PSR、DSR、DPSIR、EES等诸多模型的广泛应用为国内外土地生态安全评价提供了可以借鉴和参考的模型框架和指标因子。

2 土地生态安全评价指标体系

2.1 构建指标体系

根据选取方法的合理性、评价指标可比性、样本数据易得性等原则，以生态文明建设和可持续发展的视角，对国内外研究成果进行综合参考，采用德尔菲法筛选评价因子，在剔除无效和相关性较弱的因子后，构建本文所采用的评价指标体系，如表2所示。

表2 土地生态安全评价指标体系

2.2 数据来源

本文从《中国统计年鉴—2021》中搜集数据，研究对象是全国通过行政区划划分的土地状况，采用因子-聚类分析方法对数据进行挖掘和运算。

2.3 数据标准化处理

本文利用Z-score标准化对指标数据进行分析处理，旨在减少误差，先获得标准化矩阵再进行综合对比分析。

3 因子分析

3.1 适用性检验

本文对数据的适用性运用KMO和巴特利特的方法检验标准化后，结果如表3所示。KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验结果为0.544>0.5；巴特利特球形度检验(Bartlett)的P值0.000<0.05，证明标准化后的指标数据符合因子分析条件。

表3 KMO和巴特利特检验

3.2 公因子方差

公因子方差表示原始变量被公因子解释的比例和表达的程度，是成分矩阵中每一行中每个载荷值的平方和。公因子方差表中的“提取”值与变量指标可以被公因子表达的程度呈正相关，一般当提取值>0.5时说明可以被表达，当提取值>0.7时可以说明变量能被公因子表达得很合理。依据表4可以看出，本研究对象的14个指标的“提取”值最小为0.765，14个指标的“提取”值都大于0.7。因此得出，选取的14个指标都可以很好地被公因子表达。

表4 公因子方差

3.3 提取因子

主成分的累计方差贡献率要求在85%～95%的范围内，如表5所示，主累计方差贡献率86.084%，特征根值>1，可见提取的5个因子作为主成分是可行的。

表5 总方差解释

3.4 因子命名

为了让主成分因子定义更直观更具体，对主成分因子定义进行说明，由于第1因子在人均地区生产总值(X4)、城市化水平(X3)系数较大，故命名为“经济响应”因子；第2因子中系数较大的是总人口数(X1)和生活垃圾清运量(X10)，因而命名为“公共压力”因子；第3因子在水土流失治理面积(X13)、一般工业固体废物综合利用量(X11)系数较大，故命名为“公共响应”因子；第4因子在失业率(X2)、第二产业比重(X8)系数较大，从经济层面考虑命名为“经济状态”；森林覆盖率(X6)在第5因子中系数较大，故命名为“环境影响”因子。

3.5 建立因子得分模型

基于如表6所示的成分得分系数，得出“经济响应”、“公共压力”、“公共响应”、“经济状态”、“环境影响”5大因子的得分模型。

F1=-0.054X1+0.222X2+0.298X3+0.283X4-0.074X5+0.001X6-0.276X7+0.020X8+0.180X9+0.047X10-0.054X11+0.045X12-0.027X13-0.066X14

F2=0.337X1-0.223X2+0.005X3+0.013X4+0.023X5+0.047X6+0.024X7-0.039X8+0.019X9+0.306X10+0.208X11+0.236X12-0.001X13+0.139X14

F3=-0.035X1+0.404X2+0.152X3+0.025X4-0.264X5+0.138X6+0.048X7-0.048X8+0.010X9-0.044X10+0.077X11-0.020X12+0.335X13+0.268X14

F4=-0.110X1+0.293X2-0.082X3+0.019X4+0.162X5-0.060X6-0.335X7+0.606X8-0.319X9-0.087X10-0.065X11+0.097X12-0.060X13-0.145X14

F5=0.082X1+0.262X2+0.019X3+0.049X4+0.337X5+0.604X6+0.095X7-0.011X8-0.058X9+0.125X10-0.278X11-0.048X12+0.103X13-0.020X14

通过因子分析法，追求损失最少的最优解，压缩多个指标为5个综合指标；用各个因子占全部因子的权重进行赋权整合，算出土地生态安全综合得分F；将F值按照从大到小顺序进行排序，得出各省F综合排名，如表7所示。

F=0.3438F1+0.2817F2+0.1641F3+0.1171F4+0.0933F5

表6 成分得分系数矩阵

表7 土地生态安全的综合排名

4 聚类分析

4.1 K-均值聚类分析

本文使用SPSS 25.0进行K-均值聚类(K-Means clustering algorithm)，将31个省市(自治区)的土地生态安全水平分为低风险区(一类)、较低风险区(二类)、中风险区(三类)、高风险区(四类)共4类，结果如表8所示。

4.2 系统聚类分析

本文利用SPSS 25.0进行系统聚类，将31个省市(自治区)的土地生态安全水平分为低风险区(一类)、较低风险区(二类)、中风险区(三类)、高风险区(四类)共4类，结果如表9所示，谱系图如图2所示。

表8 K-均值聚类分析结果

表9 系统聚类分析结果

图2 基于系统聚类分析的土地生态安全谱系图

4.3 2种聚类分析结果比较

4.3.1 关于聚类个数

尽管K-均值聚类和系统聚类选择聚类个数方面都需要人为进行选择，但是系统聚类优于K-均值聚类的部分在于其可以根据生成的谱系图自发选择出分类效果相对较好的类别。

4.3.2 关于聚类效果

辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东在2种方法中都自成一类，可见对于差异比较大的个案，2种方法都能区分出来，因而聚类效果基本一致。但是通过谱系图，系统聚类能看出个案之间关系的远近。

4.3.3 关于聚类结果

2种方法的最终聚类结果基本相同，但也存在差异。黑龙江、广西、甘肃在K-均值聚类中属于三类，但在系统聚类中属于四类。安徽、贵州在K-均值聚类中属于二类，但在系统聚类中属于三类。

4.3.4 关于聚类方法不足

系统聚类和K均值聚类分析都存在各自的局限性和不足之处。在进行系统聚类分析时，每个个案一经归为某一类，之后该个案就不允许再被改变类别，但是个案最初的分类可能不是个案归类的最优选择。K均值聚类的分类数需要提前确定固定的值，而且分类数确定后不能更改。因此，K均值聚类的分类数的确定需要根据行业特点、对研究对象的预先了解、对研究事物的判断来确定预期的分类数。因此，在之后的实际研究中，为了更合理地确定分类数，可以先对部分代表性样本进行系统聚类分析，从而辅助决定应该在K均值聚类分析中分为几类，使分类结果更加符合实际、更加合理。

5 结论与建议

5.1 结论

运用因子分析法将选取的影响土地生态安全程度的14个评价指标综合划分成经济响应、公共压力、公共响应、经济状态、环境影响共5个主要因子指标。第一类因子主要由“人均地区生产总值”、“城市化水平”构成，命名为“经济响应”因子；第二类因子主要包括“生活垃圾清运量”、“总人口数”，命名为“公共压力”因子；第三类因子主要包括“一般工业固体废物综合利用量”、“水土流失治理面积”，命名为“公共响应”因子；第四类因子主要包括“第二产业比重”、“失业率”，从经济层面考虑命名为“经济状态”因子；第五类因子主要包含“森林覆盖率”，命名为“环境影响”因子。

运用SPSS 25.0软件进行运算得出所有省市(自治区)的综合得分，并对得分按照由高到低的原则进行排序，得分与排名成正相关关系，分值越高排名越靠前，排名越前的地区土地生态安全越好，反之亦然。

K-均值聚类和系统聚类2种方法分析得出的分类结果大致吻合。现将31个省市(自治区)依据F值的高低划分为高风险区、中风险区、较低风险区、低风险区4类，2种分类结果不一致的省市(自治区)视为处于摇摆状态。土地生态安全状态处于低风险的省市，包括广东、山东、辽宁、上海、浙江、江苏、福建；北京、天津、河北、山西、内蒙古、江西、河南、湖北、重庆、四川、陕西、云南的土地生态安全水平基本上达到一般安全状态，处于较低风险范围；其他还未达到安全状态的省市(自治区)，需要积极推进土地生态文明建设，转变发展思路和方式，在规划和实施中更加注重土地生态环境的改善。安徽、贵州属于在较低风险和中风险之间摇摆的省份，黑龙江、广西、甘肃属于在中风险和高风险之间摇摆的省份(自治区)，需要维护好和管理好土地生态系统，因地制宜地推进城乡绿化覆盖和植被恢复工程，不断治理水土流失和土地退化，不断完善污水、环卫等基础设施建设，加强自身水土保持能力与防治环境污染并重，优化土地生态，总体上提高本地区土地生态安全水平，使土地生态安全水平向更安全的方向发展、摇摆到更高标准的区间内。

5.2 建议

5.2.1 将习近平生态文明思想融入到生态文化建设中

需要通过显性手段和隐性手段双管齐下，不断培养公众对社会主义生态文明思想的心理认同，不断提升生态文明建设的实践性，使公众将心理认同感逐步转化成为保护生态环境身体力行的内生动力。坚持以人为本，举办世界环境日、世界地球日、生物多样性国际日、地球一小时等相关活动，鼓励创作和传播弘扬正能量的自然、灾难等类型的文学影视作品，不断通过启发自觉、培养自觉、督促自觉，让生态文化在全社会扎根。

5.2.2 科学编制保护规划，大力治理生态环境

贯彻“五大发展理念”，坚持战略引领和刚性管控并重，在规划层面积极推进多规合一、协调发展的实现，切实解决现有各类规划存在冲突和缺乏体系的问题，健全有效协调机制，并结合各地区特点和发展需求，突破行政和地域限制，形成多方合力，推动保护和治理措施得到层层落实。必须要维护和管理好土地生态系统的质量水平和数量水平，保证其质量不降低、数量不减少，对生态污染地区要进行修复整治，坚持以预防为主、防消结合的方针，做好土地生态良好地区、土地生态安全地区的长期保护工作，总体上提高土地生态安全的水平。“十三五”期间实施的封山育林、水土流失综合治理、退化林修复、水源涵养区建设等工程使我国国土整治修复工作取得一定进展。在“十四五”期间需要对“十三五”期间取得的成果进行巩固，以保质增量为原则，又快又稳地推进生态环境治理，积极推进雨污水管网覆盖率提高、废气废物废水回收再利用和净化后排放以及垃圾无害化处理等类型项目，不断提高土地生态安全综合水平。

5.2.3 建立健全土地生态安全价值实现机制，实现经济、社会和生态效益的统一

以政府为主导，按照行政区划分级进行生态产品价值评价，解码各地区生态本底，为保护规划编制、利用方式选取提供资源依据。充分借鉴和参考国内外成功经验，结合本国实际情况，通过生态银行、碳达峰、碳中和等方式来拓宽土地生态安全维护资金来源渠道，调动土地生态安全供应方保护与提高土地生态安全水平的积极性和主动性，提升土地生态安全需求方(受益方)的保护意识与维权意识，实现生态效益、经济效益以及社会效益的有机统一，真正彻底地实现生态产品价值。