基于主成分聚類(lèi)法的安徽省土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)

侯小宇，何 剛，王曉東，谷雅嫻

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001)

生態(tài)安全就是指一個(gè)國(guó)家或地區(qū)生態(tài)環(huán)境資源狀況不受或少受來(lái)自于資源和生態(tài)環(huán)境的制約與威脅的狀態(tài)[1].隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，人類(lèi)對(duì)生態(tài)資源的利用越來(lái)越廣泛、強(qiáng)度越來(lái)越大，尤其是土地生態(tài)資源.土地生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)能夠用于評(píng)估人類(lèi)活動(dòng)對(duì)土地生態(tài)環(huán)境的影響及土地生態(tài)環(huán)境保障人類(lèi)正常生產(chǎn)生活的底線(xiàn)，并對(duì)土地生態(tài)環(huán)境功能結(jié)構(gòu)健康狀況進(jìn)行判斷[2]，因此對(duì)省市域的土地生態(tài)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)是非常有意義的.

不同的研究區(qū)域、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、土地生態(tài)的測(cè)度方法，造成了土地生態(tài)安全領(lǐng)域研究的“百花齊放”.從土地生態(tài)安全研究尺度來(lái)看，可將其分為時(shí)間研究尺度和空間研究尺度[3].時(shí)間研究尺度有靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩種，單個(gè)時(shí)間的土地生態(tài)研究是靜態(tài)的，如王一山[4]等人以烏魯木齊為研究區(qū)，研究其2017年土地生態(tài)安全現(xiàn)狀；動(dòng)態(tài)土地生態(tài)安全研究按時(shí)間序列變化展開(kāi)分析，如何如海[5]等人研究2008～2017年的淮河經(jīng)濟(jì)帶各個(gè)地級(jí)市的土地生態(tài)安全等級(jí)及其變化.從土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)上來(lái)看，張鳳太[6]以物元分析-DPSIR模型構(gòu)建重慶市土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)模型；鄭華偉[7]基PSR模型與集對(duì)分析對(duì)耕地生態(tài)進(jìn)行安全診斷；除此之外，還有自然-經(jīng)濟(jì)-社會(huì)(NES)、經(jīng)濟(jì)-環(huán)境-社會(huì)(EES)[8]等模型應(yīng)用到土地生態(tài)安全評(píng)價(jià).從測(cè)度方法上來(lái)看，陳慧[9]利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析區(qū)域社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、自然之間的關(guān)系，并進(jìn)行仿真模擬研究土地生態(tài)安全；李子君[10]等人運(yùn)用熵權(quán)物元方法構(gòu)建土地生態(tài)安全評(píng)判模型，對(duì)沂蒙山區(qū)土地生態(tài)安全的時(shí)空變化及其影響因素進(jìn)行實(shí)證研究.

本文以EES模型構(gòu)建土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用SPSS25對(duì)安徽省各個(gè)地級(jí)市進(jìn)行主成分分析和聚類(lèi)分析，最后依據(jù)綜合得分，對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全進(jìn)行排名和等級(jí)劃分.

1 研究區(qū)概況

本文以安徽省為研究區(qū).安徽省是中國(guó)內(nèi)陸城市，處于長(zhǎng)江、淮河中下游.地跨長(zhǎng)江、淮河南北，故安徽省南北地區(qū)土地作物差距較大.其與蘇、浙、鄂、豫、魯五省接壤，土地面積約14.01×104km2，為全國(guó)總面積的1.45%.安徽省共16個(gè)地級(jí)市，不同地級(jí)市文化差異、氣候差異較大，常以皖南、皖中和皖北地區(qū)劃分.2019年末，安徽省常住人口6 365.9萬(wàn)人，常住人口城鎮(zhèn)化率55.81%，GDP達(dá)到37 113.98億元，較2018年增長(zhǎng)8.36%.安徽省處于全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略要沖，擁有兩大經(jīng)濟(jì)帶，即淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，部分市區(qū)享受了“西氣東輸”戰(zhàn)略的福利，故安徽省是國(guó)家重大戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域.然而由于工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化的持續(xù)推進(jìn)，對(duì)安徽省土地利用與生態(tài)安全提出了新的要求.

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與評(píng)價(jià)方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)來(lái)源于《2020年安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》《2020年國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》.

2.2 評(píng)價(jià)方法

2.2.1 主成分分析法

主成分分析的數(shù)學(xué)模型為：

(1)

由式(1)可得

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

4)var依次遞減：

(7)

其中：n為樣本數(shù)；p為樣本的觀(guān)測(cè)指標(biāo)數(shù)；X為隨機(jī)變量；μ為隨機(jī)變量均值；δ為隨機(jī)變量的協(xié)方差矩陣；y1,y2,…,yp為生成的新的綜合指標(biāo)即主成分.

本文利用SPSS 25對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，實(shí)現(xiàn)有效降維、消除指標(biāo)間線(xiàn)性相關(guān)性，得到相對(duì)獨(dú)立、重要的、少量的綜合指標(biāo).利用各個(gè)主成分得分，計(jì)算安徽省16個(gè)地級(jí)市的綜合指標(biāo)得分，對(duì)其進(jìn)行土地生態(tài)安全等級(jí)劃分和排名.

2.2.2 聚類(lèi)分析

為了消除主成分分析中指標(biāo)之間的差異性、更大空間尺度分析指標(biāo)的不同，本文采用聚類(lèi)分析方法中的系統(tǒng)聚類(lèi)法進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證[11].系統(tǒng)聚類(lèi)分析(Hierarchical Cluster Method)包含以下步驟：

1)構(gòu)造n個(gè)類(lèi)，其中只包含一個(gè)樣品.

2)計(jì)算每個(gè)類(lèi)之間的距離，本文采用中間距離公式，得到距離矩陣，類(lèi)之間的距離公式如下

(8)

3)將距離最近的兩類(lèi)合并成一個(gè)新類(lèi).

4)計(jì)算合并后的新類(lèi)與其他類(lèi)之間的距離.

5)畫(huà)出聚類(lèi)圖，并根據(jù)聚類(lèi)圖決定類(lèi)的個(gè)數(shù).

本文以主成分分析的輸出作為聚類(lèi)分析的輸入，進(jìn)一步驗(yàn)證對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全等級(jí)劃分及排名的準(zhǔn)確性.

3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

研究土地生態(tài)安全關(guān)鍵就是評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇，選取的指標(biāo)要有合理性、科學(xué)性，要能覆蓋各個(gè)地區(qū)的土地生態(tài)特征，能充分反映各個(gè)地區(qū)土地生態(tài)健康狀況.故從指標(biāo)體系構(gòu)建的科學(xué)性、系統(tǒng)性原則出發(fā)，參照相關(guān)研究[12]，立足于安徽省土地生態(tài)安全現(xiàn)狀，以“經(jīng)濟(jì)-環(huán)境-社會(huì)”(EES)模型為基礎(chǔ)構(gòu)建土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.其中經(jīng)濟(jì)因素有四個(gè)正向指標(biāo)，即經(jīng)濟(jì)密度(萬(wàn)元/km2)、地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)、人均GDP(元/人)、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重(%)，它們反映了研究區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和速度；環(huán)境因素有兩個(gè)正向指標(biāo)、兩個(gè)負(fù)向指標(biāo)，即農(nóng)藥施用強(qiáng)度(t/hm2)、人均道路面積(m2/人)、單位面積播種糧食產(chǎn)量(t/hm2)、工業(yè)固體廢物綜合利用率(%)，它們反映出對(duì)土地的利用程度，與土地生態(tài)健康有著直接關(guān)系；社會(huì)因素有兩個(gè)正向指標(biāo)、兩個(gè)負(fù)向指標(biāo)，即城鎮(zhèn)化水平(%)、建成區(qū)面積(km2)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(104kW)、人口自然增長(zhǎng)率(%)，它們通過(guò)城鎮(zhèn)化、建成區(qū)、機(jī)械動(dòng)力和人口的增加反映出社會(huì)發(fā)展對(duì)土地的影響.共選取了12個(gè)多維指標(biāo)，如表1所示.

表1 安徽省土地生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

4 安徽省土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)過(guò)程

4.1 原始指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

為了消除不同指標(biāo)在單位、數(shù)量級(jí)上的差距，需對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[13].本文考慮到指標(biāo)體系的特性，利用SPSS25統(tǒng)計(jì)軟件下的描述統(tǒng)計(jì)，對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市12項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行z-score標(biāo)準(zhǔn)化.公式如下：

(9)

其中:Z為標(biāo)準(zhǔn)化后的輸出結(jié)果；C為具體指標(biāo)數(shù)值；μ為樣本平均數(shù)；σ為樣本標(biāo)準(zhǔn)差.標(biāo)準(zhǔn)化輸出的結(jié)果即Z值代表著原始指標(biāo)數(shù)值與總數(shù)值平均數(shù)之間的距離，固有正負(fù)之分.

4.2 適宜性檢驗(yàn)

在原始數(shù)據(jù)Z-score標(biāo)準(zhǔn)化之后，需要對(duì)指標(biāo)之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn).指標(biāo)之間的相關(guān)性決定著主成分分析提取的主成分是否有效，故需進(jìn)行因子的適宜性檢驗(yàn)[14].KMO與巴特利特球形檢驗(yàn)用于比較變量指標(biāo)間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)，其中KMO數(shù)值越接近1，代表著指標(biāo)變量之間的相關(guān)性越強(qiáng)，越適合做因子分析；巴特利特球形檢驗(yàn)值是常用的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)，0.9以上表示非常合適，0.5以下表示極不合適.SPSS25輸出的結(jié)果如表2，KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量數(shù)值為0.648，在相關(guān)系數(shù)矩陣中有64.8%的系數(shù)個(gè)數(shù)大于0.3，這表明指標(biāo)體系之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，適合做因子分析；巴特利特球形度檢驗(yàn)顯著性為0.000，說(shuō)明原始數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布總體，具有進(jìn)一步研究的價(jià)值.

表2 KMO與巴特利特檢驗(yàn)

4.3 指標(biāo)特征值與貢獻(xiàn)率的確定

指標(biāo)特征值與貢獻(xiàn)率結(jié)果如圖1、表3所示.結(jié)果顯示:到第四個(gè)主成分時(shí)，曲線(xiàn)開(kāi)始趨于平穩(wěn)，特征值達(dá)到1，故在所有指標(biāo)中提取出3個(gè)主成分因子最為合適.前三個(gè)主成分因子的初始方差貢獻(xiàn)率分別為42.209%、24.376%、11.044%，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到77.629%，即提取出來(lái)的3個(gè)主成分因子能夠涵蓋絕大部分的具有相關(guān)性的指標(biāo)體系信息，避免了指標(biāo)之間具有線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系或者指標(biāo)與研究結(jié)果相關(guān)程度不高，從而導(dǎo)致研究結(jié)果不準(zhǔn)確等問(wèn)題.

圖1 碎石圖

表3 各個(gè)主成分的總方差解釋和方差貢獻(xiàn)

4.4 主成分因子的確定

因子載荷矩陣是提取的主成分命名的主要依據(jù)，由于本研究指標(biāo)未進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣數(shù)值較小，無(wú)法準(zhǔn)確、直觀(guān)的看出提取三個(gè)主成分代表的含義，故以四次方最大旋轉(zhuǎn)法(Quartimax)進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，得出因子的載荷矩陣，如表4.

表4 因子載荷矩陣

F1、F2、F3分別表示從12個(gè)相關(guān)指標(biāo)中提取的第一、第二、第三個(gè)主成分.由表4可知F1在經(jīng)濟(jì)密度、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP上的載荷量比較高，這些指標(biāo)代表著地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，故將F1稱(chēng)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量因子；F2在農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、人口自然增長(zhǎng)率、人均道路面積上的載荷量比較大，其中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力占據(jù)了明顯的優(yōu)勢(shì)，側(cè)面反映了土地集約利用程度，故將F2稱(chēng)為土地利用結(jié)構(gòu)因子；F3在第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、建成區(qū)面積、人口自然增長(zhǎng)率上的載荷量比較高，既有經(jīng)濟(jì)因素又有社會(huì)因素，故將F3稱(chēng)為人口發(fā)展?fàn)顟B(tài)因子.該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系綜合12個(gè)指標(biāo)全面的反應(yīng)了F1、F2、F3以及土地生態(tài)安全綜合指數(shù)F三個(gè)方面的信息，能夠有效地對(duì)安徽省土地生態(tài)安全狀況作出評(píng)價(jià).

4.5 主成分結(jié)果分析

4.5.1 土地生態(tài)安全狀況綜合得分

在指標(biāo)信息量保持完整的前提下，將安徽省16個(gè)地級(jí)市12個(gè)不同維度的指標(biāo)數(shù)據(jù)綜合成能夠囊括所有指標(biāo)信息的三個(gè)主成分，即主成分因子F1、F2、F3.由SPSS25統(tǒng)計(jì)軟件輸出的結(jié)果，得到成分得分系數(shù)矩陣，如表5所示，以標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)與成分得分系數(shù)相乘可計(jì)算出三個(gè)主成分?jǐn)?shù)值結(jié)果，計(jì)算公式如下：

表5 成分得分系數(shù)矩陣

F1=0.178zx1+0.148zx2+0.219zx3-0.094zx4-

0.184zx5-+0.018zx6+0.216zx7-0.155zx8+

0.179zx9+0.126zx10-0.031zx11-0.023zx12

(10)

F2=0.025zx1+0.119zx2-0.037zx3-0.108zx4-

0.311zx5+0.257zx6-0.077zx7-0.035zx8-

0.133zx9+0.062zx10+0.333zx11+0.232zx12

(11)

F3=0.046zx1+0.094zx2-0.108zx3+0.52zx4+

0.273zx5-0.291zx6-0.329zx7+0.065zx8-

0.02zx9+0.177zx10-0.017zx11+0.22zx12

(12)

根據(jù)上述公式計(jì)算出F1、F2、F3得分后，計(jì)算出F1、F2、F3方差貢獻(xiàn)率占總方差貢獻(xiàn)率的比重，依據(jù)方差貢獻(xiàn)率比重進(jìn)行加權(quán)，計(jì)算出各個(gè)市的土地生態(tài)安全綜合得分值F.根據(jù)F的得分大小，對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市生態(tài)安全狀況進(jìn)行等級(jí)劃分和排名，分析生態(tài)狀況原因，從而提出有效建議.F的計(jì)算公式如下：

F=(42.209/77.629)*F1+

(24.376/77.629)*F2+(11.044/77.629)*F3

(13)

表6列舉出了2019年安徽省各個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全狀況綜合指數(shù)F值和等級(jí)排名.

4.5.2 確定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

目前，國(guó)內(nèi)關(guān)于土地生態(tài)安全的統(tǒng)一評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)尚未達(dá)到一致，故根據(jù)安徽省土地資源現(xiàn)狀及特點(diǎn)，參考相關(guān)研究成果[15]，將安徽省土地生態(tài)安全分為三個(gè)等級(jí)，如表7所示.F值大于1的地區(qū)處于Ⅰ等級(jí)，為安全狀態(tài)；F值在0～1之間的地區(qū)處于Ⅱ等級(jí)，為臨界安全；F值小于0之間的地區(qū)處于Ⅲ等級(jí)，為較不安全狀態(tài).具體來(lái)看.2019年合肥市的F值為1.854 5，達(dá)到安全等級(jí)；蕪湖、滁州、蚌埠、阜陽(yáng)、亳州以及馬鞍山市F值在0～1之間，處于進(jìn)階安全狀態(tài)；淮北、六安、宣城、安慶、淮南、宿州、銅陵、黃山、池州的F值小于0，土地生態(tài)安全狀況是極不安全狀態(tài).

表6 2019年各個(gè)市綜合得分及排序

表7 安徽省土地生態(tài)安全評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)值

5 聚類(lèi)分析

為避免主成分分析各個(gè)指標(biāo)之間相關(guān)性問(wèn)題，以主成分F1、F2、F3為為聚類(lèi)分析數(shù)據(jù)，利用SPSS 25對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到安徽省16個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全聚類(lèi)分析的譜系圖，如圖2所示.

圖2 2019年安徽省土地生態(tài)安全譜系圖

從2019年安徽省生態(tài)安全譜系圖上來(lái)看，聚類(lèi)分析得到的分類(lèi)結(jié)果與上述主成分分析得到的排序結(jié)果高度吻合.把聚類(lèi)分析結(jié)果劃分為三類(lèi)：第一類(lèi)地區(qū)僅有合肥；第二類(lèi)地區(qū)有蕪湖、馬鞍山、宣城和滁州；第三類(lèi)有宿州、阜陽(yáng)、亳州、淮北、安慶、六安、蚌埠、黃山、銅陵、淮南和池州.合肥市在主成分分析結(jié)果中屬于第一類(lèi)城市，蕪湖、馬鞍山屬于第二類(lèi)城市，淮南、銅陵、池州等屬于第三類(lèi)城市，與聚類(lèi)分析結(jié)果高度相同.一方面，從實(shí)證研究角度反映出本研究所構(gòu)建的主成分分析模型具有較高的合理性和科學(xué)性；另一方面，從安徽省土地生態(tài)環(huán)境的實(shí)際情況來(lái)看，主成分聚類(lèi)分析的結(jié)果與近幾年來(lái)安徽省土地生態(tài)安全的實(shí)際發(fā)展情況高度吻合，且與已經(jīng)發(fā)表的有關(guān)安徽省土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)的研究成果中的結(jié)果高度一致.

第Ⅰ類(lèi)為合肥市.合肥市是安徽省的省會(huì)，全省經(jīng)濟(jì)資源、教育資源和科技資源向合肥傾斜，故近幾年合肥經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)迅猛，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也在提高生態(tài)文明建設(shè).合肥市的經(jīng)濟(jì)密度、人均GDP、城鎮(zhèn)化水平、建成區(qū)面積等指標(biāo)均居于全省首位，經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子、人口發(fā)展?fàn)顟B(tài)因子數(shù)值較高，對(duì)比之下土地結(jié)構(gòu)利用因子較低.雖然合肥市土地生態(tài)健康處于安全狀態(tài)，但是也要重視土地結(jié)構(gòu)的合理運(yùn)用，優(yōu)化土地結(jié)構(gòu)，經(jīng)濟(jì)和生態(tài)共同發(fā)展.

在第Ⅱ類(lèi)中共有6個(gè)地級(jí)市，分別為蕪湖、滁州、蚌埠、阜陽(yáng)、亳州和馬鞍山.限于篇幅，僅以馬鞍山為例進(jìn)行分析.馬鞍山地處南京都市圈、皖江城市帶承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移示范區(qū)，還是中國(guó)十大鋼鐵基地之一馬鋼所在地，馬鞍山港是長(zhǎng)江十大港口之一，皖江第一港口，是中國(guó)重要的鋼鐵流通基地.馬鞍山靠近南京，地理位置優(yōu)越，但是經(jīng)濟(jì)成分單一.從主成分分析結(jié)果來(lái)看，馬鞍山F1(0.798 1)排名全省第三，F(xiàn)2(-0.937 3)和F3(-0.577 4)排名全省倒數(shù)第四，這說(shuō)明馬鞍山的經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子水平較高，但土地結(jié)構(gòu)因子和人口發(fā)展?fàn)顟B(tài)因子發(fā)展水平較差，馬鞍山在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)未重視土地結(jié)構(gòu)的合理規(guī)劃和人口發(fā)展對(duì)土地生態(tài)的影響.2019年馬鞍山經(jīng)濟(jì)運(yùn)行保持平穩(wěn)，但與合肥、蕪湖相比經(jīng)濟(jì)水平還是有一定的差距.在土地利用方面，農(nóng)藥施用強(qiáng)度較高、單位面積播種糧食產(chǎn)量較高，對(duì)土地資源的依賴(lài)性程度高.在全省范圍內(nèi)，馬鞍山的土地結(jié)構(gòu)利用水平不突出，其土地生態(tài)安全存在一定的風(fēng)險(xiǎn).

第Ⅲ類(lèi)包括9個(gè)城市，分別為淮北、六安、宣城、安慶、淮南、宿州、銅陵、黃山和池州，選取排在最后一位的池州市展開(kāi)分析.由主成分得分情況看池州市F1(-0.934 1)、F2(-1.387 5)和F3(-0.122 1)都為負(fù)值，且低于全省平均水平.在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，池州的2019年經(jīng)濟(jì)密度、地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)占GDP密度均為全省排名倒數(shù)第二，經(jīng)濟(jì)發(fā)展嚴(yán)重依賴(lài)旅游業(yè)，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不合理.從土地生態(tài)方面來(lái)看，池州2019年農(nóng)藥施用強(qiáng)度為0.027 t/104m2，為全省農(nóng)藥使用強(qiáng)度最大的地級(jí)市. 隨著生態(tài)問(wèn)題越來(lái)越突出，對(duì)區(qū)域土地生態(tài)安全進(jìn)行綜合得分計(jì)算，能為安徽省土地資源的利用和開(kāi)發(fā)提供借鑒和參考.由上述主成分聚類(lèi)分析結(jié)果可知，處于生態(tài)安全狀態(tài)的地級(jí)市是安徽省省會(huì)城市合肥，蕪湖的生態(tài)安全綜合數(shù)值也接近1，在以EES構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，經(jīng)濟(jì)與土地生態(tài)安全水平存在正相關(guān)，經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展可以和生態(tài)安全同向發(fā)展，這給由于經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展而使環(huán)境遭到破壞的地區(qū)提供發(fā)展參考.根據(jù)上述聚類(lèi)分析結(jié)果，安徽省應(yīng)格外重視臨界安全和較不安全狀態(tài)下的市級(jí)區(qū)域，加大政府財(cái)務(wù)撥款，支持科技創(chuàng)新完成土地生態(tài)安全水平的高質(zhì)量發(fā)展，避免土地生態(tài)繼續(xù)遭到破壞.

6 結(jié) 語(yǔ)

根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果分析可知，安徽省16個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全類(lèi)別與其經(jīng)濟(jì)水平同向發(fā)展，不同地區(qū)應(yīng)采取差異化措施提高自身生態(tài)安全發(fā)展水平.對(duì)于Ⅰ類(lèi)地區(qū)，應(yīng)充分利用優(yōu)越的地理位置和自然環(huán)境資源，發(fā)揮好科技推動(dòng)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)高質(zhì)量發(fā)展的優(yōu)勢(shì)，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)條件飛速發(fā)展的同時(shí)，土地生態(tài)水平不走下坡路.對(duì)于Ⅱ類(lèi)地區(qū)，如蕪湖、馬鞍山，應(yīng)把經(jīng)濟(jì)和環(huán)境發(fā)展協(xié)調(diào)起來(lái)，重視土地結(jié)構(gòu)和土地承載能力，設(shè)定合理閾值、處理好總量貢獻(xiàn)與發(fā)展速度之間的關(guān)系，穩(wěn)步提高土地生態(tài)安全水平.對(duì)于第Ⅲ類(lèi)地區(qū)，應(yīng)是安徽省提高土地生態(tài)安全質(zhì)量重點(diǎn)關(guān)心的對(duì)象，由于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不完整、土地不合理使用造成了其土地生態(tài)的破壞，重視土地生態(tài)安全，根據(jù)不同市域地區(qū)制定不同的投資計(jì)劃，把資金真正用到能改善土地生態(tài)安全上來(lái)，避免因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展給土地生態(tài)造成更大的破壞.

本文通過(guò)主成分聚類(lèi)分析，選擇12個(gè)多維指標(biāo)對(duì)安徽省16個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)，最終將其劃分為三個(gè)不同等級(jí)，即安全狀態(tài)、臨界安全狀態(tài)和極不安全狀態(tài)，所得結(jié)果與安徽省土地生態(tài)安全實(shí)際情況相吻合，反映出本研究具有科學(xué)合理性，可為提高安徽省各個(gè)地級(jí)市土地生態(tài)安全水平、科學(xué)制定相關(guān)政策提供決策與參考.