基于標(biāo)準(zhǔn)差變換的農(nóng)用地產(chǎn)能核算可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量校正與建模分析

尹晉磊， 黃宗維

(廣西壯族自治區(qū)國土測繪院，廣西南寧 530023)

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基于標(biāo)準(zhǔn)差變換的農(nóng)用地產(chǎn)能核算可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量校正與建模分析

尹晉磊， 黃宗維

(廣西壯族自治區(qū)國土測繪院，廣西南寧 530023)

簡要介紹了農(nóng)用地產(chǎn)能層次劃分和核算的基本原理；以柳州市區(qū)農(nóng)用地產(chǎn)能核算項(xiàng)目數(shù)據(jù)為例，重點(diǎn)分析了可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量的數(shù)據(jù)收集過程和誤差來源，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差變換手段對外業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，詳細(xì)驗(yàn)證了處理前后數(shù)據(jù)分布和變化的情況，并對異常數(shù)據(jù)溯源，簡要說明其產(chǎn)生的原因。

農(nóng)用地；產(chǎn)能核算；產(chǎn)量校正；評價(jià)

農(nóng)用地綜合生產(chǎn)能力調(diào)查與評價(jià)是國土資源大調(diào)查的重要內(nèi)容之一，也是農(nóng)用地分等項(xiàng)目的深化與繼續(xù)。農(nóng)用地綜合生產(chǎn)能力是指在一定地域、一定時期和一定經(jīng)濟(jì)、社會、技術(shù)條件下所形成的耕地產(chǎn)能，形式上可以用產(chǎn)能單產(chǎn)和總產(chǎn)表示。開展農(nóng)用地綜合生產(chǎn)能力調(diào)查與評價(jià)，特別是農(nóng)用地產(chǎn)能核算，對于全面了解和掌握農(nóng)用地資源狀況，科學(xué)評價(jià)農(nóng)用地綜合生產(chǎn)能力，分析評價(jià)農(nóng)用地利用強(qiáng)度和潛力，保障國家糧食安全具有重要意義。

1　農(nóng)用地產(chǎn)能層次劃分

《農(nóng)用地綜合生產(chǎn)能力調(diào)查與評價(jià)技術(shù)規(guī)范》將農(nóng)用地產(chǎn)能劃分為3個層次：理論產(chǎn)能、可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能和實(shí)際產(chǎn)能。其中，理論產(chǎn)能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于農(nóng)業(yè)科技部門在試驗(yàn)田獲得的各種測產(chǎn)數(shù)據(jù)，意指使用最好的種苗，在最好的生產(chǎn)條件下獲得的產(chǎn)量，是一種理想狀態(tài)下的產(chǎn)量,也是未來努力實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)；實(shí)際產(chǎn)量是基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲得的多數(shù)農(nóng)田的產(chǎn)量，是現(xiàn)實(shí)條件下多數(shù)農(nóng)田已獲得的產(chǎn)量；而可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量介于兩者之間，是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件得到基本保證，光、熱、水、土等環(huán)境因素均處于正常狀態(tài)，技術(shù)條件可以滿足，由政策、投入等因素決定的正常年景下農(nóng)作物所能夠達(dá)到的最高產(chǎn)量[1]。該研究主要討論可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲得和校驗(yàn)。

2　產(chǎn)能核算的原理

耕地現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)能力是在當(dāng)前生產(chǎn)技術(shù)條件及社會經(jīng)濟(jì)水平下，可以獲得的耕地生產(chǎn)能力，從理論上理解，必定有耕地資源現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)能力得到最大程度實(shí)現(xiàn)的地塊存在，因此可將這些地塊的糧食作物年產(chǎn)出量近似等同于該地塊的現(xiàn)實(shí)產(chǎn)能[2]。若這樣的地塊數(shù)量達(dá)到一定程度，空間分布合理，就可應(yīng)用這些樣本建立產(chǎn)量與地塊分等指數(shù)的關(guān)系模型，運(yùn)用空間地理插值法，得到整個區(qū)域的耕地現(xiàn)實(shí)產(chǎn)能分布情況。而根據(jù)農(nóng)用地分等理論，農(nóng)用地利用等指數(shù)可以認(rèn)為是耕地在該層次的產(chǎn)能理論上限的量化表達(dá)，因此產(chǎn)能核算的基本方法就是對調(diào)查地塊的最大產(chǎn)量與其對應(yīng)的利用等指數(shù)做回歸分析，建立數(shù)學(xué)模型，測算整個區(qū)域耕地生產(chǎn)能力。

3　可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量數(shù)據(jù)調(diào)查方法和局限

由于目前實(shí)踐中無法直接獲取農(nóng)用地分等單元的可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能單產(chǎn)，只能將抽樣單元農(nóng)用地指定作物近3～5 a正常年景下的實(shí)際最高單產(chǎn)作為該單元的可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能單產(chǎn)[1]，因此可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量主要是通過外業(yè)調(diào)查、實(shí)地咨詢農(nóng)民的方式獲取。這種調(diào)查方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠得到田間最真實(shí)直接的數(shù)據(jù)，但調(diào)查發(fā)現(xiàn)，通過實(shí)地向農(nóng)民直接咨詢的方式獲取的可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)樣本，由于生產(chǎn)者本身的局限性，提供的數(shù)據(jù)通常是憑借生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)得出的估計(jì)值，這個數(shù)值通常反映的是該農(nóng)用地近年的實(shí)際產(chǎn)量最高值，不能直接用于農(nóng)用地產(chǎn)能核算。

4　外業(yè)調(diào)查樣本分析

以柳州市區(qū)為研究區(qū)域，采用分層抽樣法，在綜合考慮樣點(diǎn)空間覆蓋均勻與等別覆蓋齊全的基礎(chǔ)上，預(yù)設(shè)調(diào)查樣點(diǎn)95個(水田58個、旱地37個)，共涉及全部12個有現(xiàn)狀耕地的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，調(diào)查范圍達(dá)到總耕地面積的65%。在調(diào)查過程中，根據(jù)具體情況，如因現(xiàn)狀已轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，隨機(jī)增補(bǔ)部分調(diào)查樣點(diǎn)，實(shí)際調(diào)查了水田60個樣點(diǎn)(新增2個水田)、旱地37個樣點(diǎn)，共計(jì)97個樣點(diǎn)。其中各等級分布樣點(diǎn)個數(shù)及地類見表1。

目前在實(shí)踐中無法獲取抽樣單元農(nóng)用地可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)的樣本，所以只能調(diào)查農(nóng)用地近3～5 a正常年景下的最高單產(chǎn)，將其看做農(nóng)用地可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)的樣本值。在具體實(shí)踐過程中，可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)樣本值來自于外業(yè)調(diào)查中到田間地頭及村委會等實(shí)際調(diào)研所得，由于大多數(shù)勞動者沒有定量的科學(xué)統(tǒng)計(jì)，而是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出近幾年的“最高單產(chǎn)的經(jīng)驗(yàn)平均值”，因此，筆者將獲取的數(shù)據(jù)直接用于建模，擬合效果如圖1所示。

表1產(chǎn)能核算抽樣分等單元等級和個數(shù)統(tǒng)計(jì)

Table 1Productivity calculation sampling grading unit level and number statistics

農(nóng)用地利用等Useofgradeoffarmland水田Paddyfield∥個數(shù)旱地Dryland∥個數(shù)8等Grade81139等Grade982410等Grade100011等Grade110012等Grade120013等Grade131014等Grade142015等Grade1518016等Grade1629017等Grade1710

經(jīng)整理后可以看出，將實(shí)地調(diào)研所得“經(jīng)驗(yàn)值”以相同利用等為區(qū)間觀察，在整體上依然呈現(xiàn)一定的梯度變化，并隨利用等級呈正相關(guān)性，但與要建立函數(shù)關(guān)系的利用等指數(shù)之間相關(guān)性不高，說明實(shí)地調(diào)查數(shù)值在整體趨勢上是與農(nóng)用地分等一致的；但由于其梯度過大，因此實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)必須經(jīng)過修正才能應(yīng)用于綜合產(chǎn)能核算中進(jìn)行建模分析。

圖1　直接擬合建模效果Fig.1　Direct fitting modeling effect

5　外業(yè)調(diào)查樣本校正

對可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)樣本數(shù)據(jù)校正的原理是：對柳州市區(qū)利用等指數(shù)進(jìn)行整體分析，求出各等別間的梯度值，再利用梯度值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換形成標(biāo)準(zhǔn)化得分的判斷依據(jù)，利用標(biāo)準(zhǔn)化得分對可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)進(jìn)行判斷。標(biāo)準(zhǔn)化得分過大的作為異常值剔除，在可接受范圍內(nèi)的進(jìn)行調(diào)整，在正常范圍內(nèi)的可以直接使用。

計(jì)算出利用等指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差和各作物可實(shí)現(xiàn)最高單產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)差，再對這2個標(biāo)準(zhǔn)差值做標(biāo)準(zhǔn)化變換，公式為：

(1)

設(shè)Z1為利用等指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化得分，Z2為各作物可實(shí)現(xiàn)最高單產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化得分，令其滿足下列關(guān)系：

Z1- Z2≤α

(2)

以α作為閾值來調(diào)整各作物可實(shí)現(xiàn)最高單產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化得分，調(diào)整后的Z2′進(jìn)行下列計(jì)算：

(3)

校正的原則是：標(biāo)準(zhǔn)化得分Zi<0.5為正常值，可直接用于建模；0.5≤Zi≤1.0為正常樣本，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)差變換后用于建模；Zi>1.0為異常值，校正幅度較大。根據(jù)這個原則進(jìn)行篩查可知，柳州市區(qū)可實(shí)現(xiàn)樣點(diǎn)共取得97個有效樣本，其中水田60個、旱地37個，以早稻為例，校正過程如表2所示。

表2　早稻可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)校正過程(部分)

圖2顯示，校正后各指定作物與對應(yīng)農(nóng)用地利用等指數(shù)擬合，取得了較理想的效果。

圖2　柳州市區(qū)可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)(校正值)—利用等指數(shù)曲線擬合Fig.2　Yield per unit area(corrected value)—use of grade index curve fitting in Liuzhou region

校正后統(tǒng)計(jì)樣點(diǎn)數(shù)據(jù)如表3所示，柳州市區(qū)農(nóng)用地可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)樣本在正常值范圍內(nèi)的個數(shù)所占比例為78.4%，其余不在正常值范圍內(nèi)的樣本經(jīng)小范圍校正后建立的模型是合理可靠的。

6　異常點(diǎn)分析

測算過程中，認(rèn)定為異常點(diǎn)有21個，其中旱地10個、水田11個在計(jì)算中予以剔除。旱地異常樣點(diǎn)調(diào)查甘蔗產(chǎn)量達(dá)到120～150 t/hm2，偏離正常產(chǎn)量范圍。11個水田樣點(diǎn)中，7個經(jīng)核實(shí)為菜地(分等成果采用過渡期分類系統(tǒng)，產(chǎn)能核算采用全國土地利用現(xiàn)狀分類，將菜地銜接為水澆地)，在前期樣點(diǎn)篩選中為調(diào)查分類的方便將菜地均歸并為水田調(diào)查。通過查閱柳州市農(nóng)用地分等成果原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，柳州市區(qū)菜地的指定作物中，既有甘蔗也有水稻，在實(shí)際調(diào)查中也多次出現(xiàn)了“水田樣點(diǎn)，實(shí)為旱地”的情況，這些以甘蔗為指定作物分等的菜地，應(yīng)作為旱地對待，其余4個樣點(diǎn)為產(chǎn)量與多數(shù)同等級耕地產(chǎn)量差異過大。

表3柳州市區(qū)可實(shí)現(xiàn)單產(chǎn)樣本檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)

Table 3Sample test statistics of yield per unit area in Liuzhou region

標(biāo)準(zhǔn)化得分Standardizedscore水田Paddyfield旱地Dryland占樣點(diǎn)比例Proportioninsamplepoints∥%Zi<0.5271846.40.5≤Zi≤1.022932.0Zi>1.0111021.6合計(jì)Total6037100

7　小結(jié)

該方法的實(shí)踐獲得了較理想的數(shù)學(xué)屬性，但其應(yīng)用是基于各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)用地(耕地)質(zhì)量和利用水平關(guān)系未發(fā)生重大變化的前提下開展的。

農(nóng)用地自然質(zhì)量與土地本身屬性有關(guān)。由表4所示的柳州市區(qū)耕地分等主導(dǎo)因素及權(quán)重可見，在柳州地區(qū)影響耕地質(zhì)量等別的主導(dǎo)因素中除灌溉保證率受排灌措施影響外，其余因子是長期相對穩(wěn)定的，而水田灌溉保證率得分梯度約為20分[3]，即發(fā)生1個等級變化，對總分的影響約為0.03分，旱地只是基準(zhǔn)分略高，即灌溉對總分影響更小，因此自然質(zhì)量分是可用的。

表4　柳州地區(qū)耕地分等因素權(quán)重

廣西農(nóng)用地分等工作以2002年為基期年，農(nóng)用地產(chǎn)能核算以2009年為基期年，7 a來，自治區(qū)廣大農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了重大的成果，但從整體上看，除個別極端情況(如貧困或近郊地區(qū)由于政策扶持或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)改變)，發(fā)展過程是相對平穩(wěn)的，即以鄉(xiāng)(鎮(zhèn))為單位其發(fā)展水平是基本同步的。試點(diǎn)區(qū)為柳州市轄區(qū)，無極端貧困的情況，而城市近郊農(nóng)村地區(qū)雖因城市發(fā)展經(jīng)濟(jì)水平得到提高，但這并非由農(nóng)業(yè)發(fā)展所帶來的，利用水平的絕對值可能有所提高，但其相對關(guān)系是基本穩(wěn)定的；因此在2個前提下進(jìn)行的數(shù)據(jù)校正，和在此基礎(chǔ)上所建立的產(chǎn)能核算模型是可以接受的。

[1] 國土資源部.農(nóng)用地生產(chǎn)能力調(diào)查與評價(jià)技術(shù)規(guī)范[Z].2009.

[2] 伍育鵬，鄖文聚，鄒如.耕地產(chǎn)能核算模型的研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)， 2008，24(S2)：108-113.

[3] 廣西國土測繪院.廣西耕地質(zhì)量等級評價(jià)技術(shù)報(bào)告[R].2004.

Farmland Productivity Calculation Correction Analysis and Modeling Based on Standard Deviation Transformation

YIN Jin-lei, HUANG Zong-wei

(Land Surveying and Mapping Institute in Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning, Guangxi 530023)

The basic principles of farmland productivity calculation and its levels division were introduced briefly. Based on the project data of farmland productive calculation in Liuzhou City, the collection procedure of production achievable data and related error source were analyzed slectively. Standard deviation was applied on the field data processing, and the data distribution and variation of pre-processing and post-processing were also verified in details. The reason of anomaly data was explained by tracing back to the source.

Farmland; Productivity calculation; Yield correction; Evaluation

尹晉磊(1982- )，男，四川成都人，工程師，碩士研究生，從事國土資源管理研究。

2016-05-23

F 301

A

0517-6611(2016)20-206-03