珠三角丘陵區(qū)耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)及指標(biāo)權(quán)重敏感性分析

趙小娟，葉 云，周晉皓，劉 洛，戴文舉，王秋香，胡月明※

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珠三角丘陵區(qū)耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)及指標(biāo)權(quán)重敏感性分析

趙小娟1,3,4，葉 云2,3,4，周晉皓2,3,4，劉 洛2,3,4，戴文舉5，王秋香5，胡月明2,3,4※

（1. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，廣州 510642；2. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，廣州 510642；3. 廣東省土地信息工程技術(shù)研究中心，廣州 510642；4. 廣東省土地利用與整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510642；5. 廣東省土地開發(fā)儲(chǔ)備局，廣州 510635）

快速工業(yè)化和城市化給珠三角地區(qū)的耕地造成一系列土壤環(huán)境污染問題，合理評(píng)價(jià)這些區(qū)域耕地質(zhì)量對(duì)指導(dǎo)耕地的有效利用和保護(hù)以及實(shí)現(xiàn)耕地?cái)?shù)量-質(zhì)量綜合平衡與管理具有重要意義。目前耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)中，較少考慮土壤污染因素，并且缺乏對(duì)指標(biāo)的權(quán)重敏感性分析驗(yàn)證評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性。因此該文以珠三角土壤受污染區(qū)之一的增城區(qū)為例，綜合考慮土壤肥力因素以及土壤環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)，從土壤理化性質(zhì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、區(qū)位條件、土壤環(huán)境4個(gè)方面構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，分析增城區(qū)耕地質(zhì)量總體特征及空間布局與行政區(qū)域分布規(guī)律，在此基礎(chǔ)上基于OAT（one-at-a-time）法來(lái)評(píng)估各指標(biāo)權(quán)重的不確定性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度。結(jié)果表明：增城區(qū)耕地整體質(zhì)量較高但優(yōu)質(zhì)耕地較少。在耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中融入土壤污染因素，并對(duì)其進(jìn)行微觀定量分析，使得評(píng)價(jià)體系更全面。不同指標(biāo)權(quán)重變化對(duì)耕地質(zhì)量變化率影響的空間差異較大；對(duì)于同一指標(biāo)，權(quán)重增加或減少的值相同時(shí)，其對(duì)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果的敏感性相同。最大的MACR（mean absolute change rate）值3.558 2%遠(yuǎn)低于相應(yīng)的權(quán)重變化率30%，表明評(píng)價(jià)結(jié)果總體相對(duì)穩(wěn)定，該文初始確定的權(quán)重是合理的。該研究有助于國(guó)土相關(guān)部門更好地掌握土壤受污染區(qū)域的耕地質(zhì)量，在空間多準(zhǔn)則決策中減少不確定性影響。

土地利用；整治；土壤；耕地質(zhì)量；土壤污染指標(biāo)；質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)；敏感性分析

0 引 言

耕地質(zhì)量是關(guān)系到糧食安全和社會(huì)安全的熱點(diǎn)問題，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和生活水平的提高，耕地質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)也越來(lái)越引起人們的重視。除了自然環(huán)境影響外，人類活動(dòng)對(duì)耕地質(zhì)量的作用愈加明顯[1]。目前關(guān)于耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)主要圍繞研究?jī)?nèi)容[2-3]、指標(biāo)體系[4-5]、評(píng)價(jià)方法[6-8]、不同尺度[9]等方面開展，在評(píng)價(jià)中多是沿用農(nóng)用地分等指標(biāo)，主要考慮耕地的自然、利用和經(jīng)濟(jì)屬性，而評(píng)價(jià)指標(biāo)中利用重金屬污染元素進(jìn)行定量分析反映環(huán)境質(zhì)量的研究卻相對(duì)較少。近年來(lái)才相繼有學(xué)者考慮耕地的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，將農(nóng)用地分等成果與地球化學(xué)評(píng)估整合方法及應(yīng)用進(jìn)行了相關(guān)探討。路婕等[10]采用疊加法引入土壤環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)系數(shù)進(jìn)行耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)；張曉沛等[11]提出權(quán)重搜索法將耕地分等和地化評(píng)估成果集成應(yīng)用；劉霈珈等[12]用因素法整合農(nóng)用地分等和土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)估成果進(jìn)行耕地質(zhì)量監(jiān)測(cè)類型研究；桑玲玲等[13]將環(huán)境健康等要素融入農(nóng)用地綠色產(chǎn)能評(píng)價(jià)體系并進(jìn)行實(shí)證分析；李玲等[14]結(jié)合地球化學(xué)調(diào)查和農(nóng)用地自然質(zhì)量分等成果進(jìn)行大蒜適宜性評(píng)價(jià)；王立勝等[15]將農(nóng)用地分等成果中的產(chǎn)能評(píng)價(jià)和土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)估中的元素含量評(píng)價(jià)相結(jié)合開展綠色產(chǎn)能評(píng)價(jià)。但多數(shù)僅是將農(nóng)用地分等與地化評(píng)估成果相結(jié)合應(yīng)用，而在耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)中將土壤污染納入評(píng)價(jià)指標(biāo)，系統(tǒng)化建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究并不多見。

近年來(lái)將地理信息系統(tǒng)與多準(zhǔn)則決策（multiple criteria decision making，MCDM）結(jié)合的研究逐步增多[16-17]，基于GIS的多準(zhǔn)則決策技術(shù)作為一種靈活有效的土地評(píng)價(jià)方法已被廣泛應(yīng)用。當(dāng)前土地評(píng)價(jià)研究中存在的瓶頸問題之一就是評(píng)價(jià)因子的權(quán)重所引起的爭(zhēng)議和導(dǎo)致結(jié)果不確定[18]，已有的權(quán)重敏感性分析研究多用于對(duì)土地適宜性評(píng)價(jià)中[19]，而對(duì)耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)權(quán)重敏感性分析則少有出現(xiàn)。

增城區(qū)作為丘陵區(qū)，是珠三角的主要耕作區(qū)和重要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地。因此本文以增城區(qū)為例，綜合考慮土壤肥力因素以及土壤環(huán)境等指標(biāo)，從土壤理化性質(zhì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、區(qū)位條件、土壤環(huán)境狀況等方面構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用多因素綜合評(píng)價(jià)模型，通過測(cè)算質(zhì)量分值來(lái)劃分耕地等級(jí)，分析其總體特征及空間布局與行政區(qū)域分布規(guī)律。然后利用指標(biāo)權(quán)重敏感性分析的單因素輪換OAT（one-at-a-time）法[20]來(lái)評(píng)估各指標(biāo)權(quán)重的不確定性對(duì)本次評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度。在耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中融入土壤環(huán)境因素，并對(duì)其進(jìn)行微觀定量分析，使得評(píng)價(jià)體系更全面，結(jié)果也更合理。而權(quán)重敏感性分析能夠驗(yàn)證評(píng)價(jià)結(jié)果的穩(wěn)定可靠性，可以加深對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的理解，有助于國(guó)土相關(guān)部門更好地決策，在空間多準(zhǔn)則決策中減少不確定性影響。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究區(qū)域概況

增城是廣州市轄區(qū)，地理范圍為東經(jīng)113°29￠42～113°59￠442，北緯23°4￠422～23°37￠202，地理位置優(yōu)越。地貌主要以丘陵、平原為主，地勢(shì)自北向南降低。增城光照充足、雨量充沛、水資源豐富，土壤自然條件較好。2012年全區(qū)土地面積共1 616.47 km2，下轄3個(gè)街道和6個(gè)鎮(zhèn)。截至2012年末耕地總面積為22 597.3 hm2，其中水田14 210.7 hm2、水澆地7 637.35 hm2、旱地749.25 hm2。區(qū)位如圖1所示。

圖1 增城區(qū)位置示意圖

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

考慮數(shù)據(jù)資料可靠性及可獲取性，本文所用數(shù)據(jù)資料主要包括圖件數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及土壤采樣數(shù)據(jù)：1）增城區(qū)2012年1:10 000的土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)，主要獲取耕地布局、農(nóng)村居民點(diǎn)分布、道路、溝渠水域以及各鄉(xiāng)鎮(zhèn)、街道行政中心等；2）1∶50 000 DEM（digital elevation model）提取地形坡度，土壤普查數(shù)據(jù)獲取土壤屬性；3）2012年統(tǒng)計(jì)年鑒及相關(guān)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料，提取社會(huì)經(jīng)濟(jì)等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；4）耕地地力調(diào)查成果（包含2 022個(gè)采樣點(diǎn)）計(jì)算土壤肥力，土壤重金屬采樣數(shù)據(jù)（包含216個(gè)采樣點(diǎn)）計(jì)算綜合污染指數(shù)。

數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括：梳理資料檢查原始數(shù)據(jù)，確保單位規(guī)范統(tǒng)一；采用ArcGIS軟件實(shí)現(xiàn)各專題圖空間投影及坐標(biāo)系統(tǒng)一致。在研究區(qū)耕地上布設(shè)的2 022個(gè)采樣點(diǎn)，通過土壤樣品測(cè)試分析得到有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀等土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)；另外216個(gè)重金屬采樣點(diǎn)通過化驗(yàn)分析得到鉛、鎘、鉻3種土壤污染元素?cái)?shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上通過對(duì)反距離權(quán)重法、克里金法和多項(xiàng)式法的交叉驗(yàn)證對(duì)比，選擇誤差較小的克里金插值。根據(jù)最優(yōu)半方差函數(shù)模型，對(duì)文中所選指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行Kriging最優(yōu)內(nèi)插處理[21]，有機(jī)質(zhì)插值后精度檢驗(yàn)結(jié)果顯示平均絕對(duì)誤差MAE（mean absolute error）為0.063，均方根誤差RMSE（root mean square error）為0.087，一致性系數(shù)AC（agreement coefficient）為0.925，插值效果較理想。其余指標(biāo)驗(yàn)證方法類似，經(jīng)檢驗(yàn)修正后生成各因素空間分布專題圖。

2 研究方法

2.1 確定評(píng)價(jià)單元

評(píng)價(jià)單元是自然與社會(huì)經(jīng)濟(jì)性狀相對(duì)一致的獨(dú)立單元，其內(nèi)部的屬性基本一致、質(zhì)量相對(duì)均一、要素具有相似性，而單元之間有顯著差異。本文采用疊置法和多邊形法獲取評(píng)價(jià)單元，將土地利用現(xiàn)狀變更圖為底圖，并與行政區(qū)劃圖、土壤圖疊加，對(duì)得到的耕地圖斑進(jìn)行柵格化處理。由于目前尚沒有確定格網(wǎng)單元大小的成熟模型，只是通過大量的研究文獻(xiàn)資料以及試驗(yàn)得出常用的網(wǎng)格大小。根據(jù)增城區(qū)實(shí)際情況，為了反映其耕地質(zhì)量的空間分異特征，同時(shí)考慮區(qū)域范圍與斑塊大小以及網(wǎng)格內(nèi)斑塊數(shù)量[22]，重采樣為30 m′30 m的柵格單元，發(fā)現(xiàn)能較好地保持地物真實(shí)性和原始數(shù)據(jù)的精度。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

影響耕地質(zhì)量的因素錯(cuò)綜復(fù)雜，涉及自然、生態(tài)環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和區(qū)位條件等多方面。其中自然因素主要包括土壤、水文、氣候、地質(zhì)、地形地貌等，它是進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)，是決定耕地質(zhì)量的重要指標(biāo)。耕地自然質(zhì)量強(qiáng)調(diào)耕地的本底條件，縣級(jí)區(qū)域范圍內(nèi)氣候條件及種植制度差異較小，其差異主要來(lái)自地形、表層土壤質(zhì)地、有效土層厚度、土壤肥力水平等。而社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素一般通過影響耕地經(jīng)營(yíng)管理水平而影響耕地質(zhì)量，主要包括基礎(chǔ)配套設(shè)施、耕作條件、土地利用狀況、交通區(qū)位、土地管理、投入以及技術(shù)等，也是影響耕地質(zhì)量的重要因素。土壤環(huán)境因素在本文主要指土壤污染情況對(duì)耕地的影響，隨著工農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，土壤重金屬污染已經(jīng)成為威脅食物安全及區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)健康的重要因素，而土壤重金屬含量是評(píng)價(jià)土壤環(huán)境質(zhì)量的重要指標(biāo)之一[23]。

由于各因素間普遍存在相關(guān)性，選取指標(biāo)時(shí)要選擇對(duì)耕地質(zhì)量影響大、穩(wěn)定性高且能準(zhǔn)確反映耕地質(zhì)量差異的因素。在具體實(shí)施過程中參考廣東省農(nóng)用地分等定級(jí)和耕地質(zhì)量等級(jí)補(bǔ)充完善工作中確立的評(píng)價(jià)體系，基于多準(zhǔn)則決策框架，根據(jù)上述原則和主要影響因素篩選出相關(guān)指標(biāo)，構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)體系，并確定各指標(biāo)量化標(biāo)準(zhǔn)。

指標(biāo)權(quán)重的確定采用網(wǎng)絡(luò)層次分析法（analytic network process，ANP）是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家于20世紀(jì)90年代提出的一種適用于復(fù)雜結(jié)構(gòu)的決策科學(xué)方法。本文采用ANP與專家打分法相結(jié)合的方式來(lái)確定評(píng)價(jià)因素的權(quán)重，在具體應(yīng)用過程中包括構(gòu)置網(wǎng)絡(luò)式層次結(jié)構(gòu)分析圖、構(gòu)建系統(tǒng)超矩陣、歸一化處理構(gòu)建系統(tǒng)加權(quán)超矩陣、極限化處理使其逐漸收斂，并且結(jié)果趨于一致時(shí)得到的極限相對(duì)排序向量即為最終權(quán)重值[24]。對(duì)指標(biāo)采用百分制[0,100]的分制標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行賦分，各因子分值則按其對(duì)耕地質(zhì)量影響衰減程度賦予不同分值。指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化參考《耕地地力調(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)程》（2008）、《廣東省農(nóng)用地分等定級(jí)與估價(jià)技術(shù)方案》（2004）和《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》、《農(nóng)用地定級(jí)規(guī)程》（2012）及相關(guān)文獻(xiàn)[25-26]。具體指標(biāo)體系及權(quán)重如表1所示。

表1 增城區(qū)耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及量化

注：指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ按照[0,100]的分制標(biāo)準(zhǔn)依次從高到低賦予100、80、60、40、20。

Note：Index classification standards of I, II, III, IV, V in accordance with the [0,100] standard in order from high to low in order to give 100, 80, 60, 20, 40.

2.3 評(píng)價(jià)因素量化分析

2.3.1 土壤理化性質(zhì)

土壤條件一般選取有效土層厚度、表層土壤質(zhì)地、土壤肥力等指標(biāo)，其中在土壤肥力中選取對(duì)作物生長(zhǎng)影響較大的幾個(gè)因素，如有機(jī)質(zhì)、全氮、有效磷、速效鉀等，它們對(duì)作物生長(zhǎng)的效應(yīng)形式主要是型效應(yīng)[27]。根據(jù)國(guó)內(nèi)外對(duì)土壤肥力評(píng)價(jià)的研究結(jié)果，結(jié)合型和型效應(yīng)土壤肥力因子分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)綜合評(píng)價(jià)法，確定土壤肥力各評(píng)價(jià)因子權(quán)重，分別取值為0.3、0.3、0.2、0.2。通過加權(quán)處理方式計(jì)算土壤養(yǎng)分綜合分值，參考全國(guó)第二次土壤普查推薦的土壤肥力分級(jí)以及有關(guān)專家意見和相關(guān)文獻(xiàn)資料，劃分出5個(gè)等級(jí)并進(jìn)行分級(jí)評(píng)分，結(jié)果見表1、圖2a所示。

對(duì)于型效應(yīng)的土壤肥力因子，其標(biāo)準(zhǔn)化方程為：

式中C為指標(biāo)因子的得分值；為指標(biāo)的測(cè)定值；1為型效應(yīng)的第1個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)處的指標(biāo)因子的測(cè)定值；2為第2個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)處的測(cè)定值。型效應(yīng)土壤肥力因子的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

圖2 增城區(qū)土壤指標(biāo)分級(jí)

Fig.2 Classification of soil index of Zengcheng district

表2 S型效應(yīng)土壤肥力因子分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

注：表中1為型效應(yīng)的第1個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)處的指標(biāo)因子的測(cè)定值；2為型效應(yīng)的第2個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)處的指標(biāo)因子的測(cè)定值。

Note:1is the measured value of the index factor at the first turning points of theeffect;2is the measured value of the index factor at the second turning points of theeffect.

2.3.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件

耕地利用類型：參照相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合定性評(píng)分，確定水田、水澆地和旱地的分值分別為100、80和60[26]。

地塊規(guī)整度：以地塊形狀系數(shù)衡量各單元的地塊規(guī)整度，參考公式：

式中S為地塊面積，m2，為周長(zhǎng)，m。越小表示地塊形狀越規(guī)則，反之則越復(fù)雜。

耕地連片度：采用空間相連性計(jì)算法，利用ARCGIS的空間分析功能，定量計(jì)算地塊的集中連片程度[28]。對(duì)于閾值范圍設(shè)置，參考第二次土地調(diào)查技術(shù)規(guī)程要求，20 m寬度地物列為線狀地物調(diào)查。因此結(jié)合增城區(qū)耕地現(xiàn)狀分布，確定距離閾值為20 m（緩沖半徑10 m）進(jìn)行緩沖分析，且根據(jù)集中連片的面積大小，構(gòu)建耕地的空間連片度。連片度計(jì)算公式如下：

式中為連片面積現(xiàn)狀值，hm2，min為連片面積最小值，hm2，max為最大值，hm2。連片度指標(biāo)值取值結(jié)果范圍為[0,1]。通過連片度統(tǒng)計(jì)分析，增城區(qū)耕地連片地塊為5 688個(gè)，其中最大連片斑塊面積為1 170.64 hm2，最小連片斑塊面積為0.083 hm2，有很多不連片的獨(dú)立單元，級(jí)差較大，地塊零散破碎。

2.3.3 區(qū)位條件

道路通達(dá)度：其作用分值的大小主要受道路級(jí)別及其規(guī)模指數(shù)和評(píng)價(jià)單元距就近道路的距離影響。由于道路和城鎮(zhèn)的不同規(guī)模對(duì)耕地的影響程度或范圍不同，本文將其分別劃分成不同級(jí)別，具體如表3所示。

本文是要進(jìn)行多個(gè)對(duì)象的緩沖區(qū)分析，提取出的道路要素對(duì)周圍土地的影響都是隨距離而變化的，因此需要進(jìn)行動(dòng)態(tài)緩沖區(qū)分析。道路通達(dá)度屬于擴(kuò)散型指標(biāo)，參照《廣東省農(nóng)用地分等定級(jí)與估價(jià)技術(shù)方案》（2004）和《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》、《農(nóng)用地定級(jí)規(guī)程》（GB/T 28405-2012）方法在確定因素因子規(guī)模指數(shù)和影響半徑的基礎(chǔ)上，按照指數(shù)衰減模型的方法計(jì)算其作用分值，最后得到交通通達(dá)度如圖3a所示。

表3 中心城鎮(zhèn)及道路指標(biāo)分級(jí)及權(quán)重

注：城鎮(zhèn)的劃分參考增城區(qū)城市總體規(guī)劃（2008-2020）、增城區(qū)城鄉(xiāng)發(fā)展總體規(guī)劃以及中心城區(qū)發(fā)展規(guī)劃等，確定核心城鎮(zhèn)為荔城街道，重點(diǎn)城鎮(zhèn)為增江街道、朱村街道、新塘鎮(zhèn)，一般城鎮(zhèn)為石灘鎮(zhèn)、中新鎮(zhèn)、派潭鎮(zhèn)、小樓鎮(zhèn)、正果鎮(zhèn)。

Note: Division of urban refers Zengcheng district urban planning (2008- 2020), Zengcheng district urban and rural development planning and the center city development planning, etc., the core town is Licheng street, key towns include Zengjiang, Zhucun Street and Xintang, general towns include Shitan, Zhongxin, Paitan, Xiaolou and Zhengguo.

圖3 增城區(qū)區(qū)位條件分析

耕作距離：指標(biāo)值的確定采用緩沖區(qū)分析方法，其中緩沖區(qū)半徑（耕作半徑）的選取至關(guān)重要。本文以空間半徑來(lái)表示，利用ArcGIS中的歐氏距離分析求出農(nóng)村居民點(diǎn)到每個(gè)地塊所在柵格單元的距離。根據(jù)實(shí)踐設(shè)置最佳耕作半徑為0.2 km，這是農(nóng)民到達(dá)耕地的最適宜耕作距離，可以設(shè)置其分值為100分，隨著耕地到農(nóng)村居民點(diǎn)距離的增加，其分值逐漸減小，結(jié)果如圖3b所示。

耕作便捷度：根據(jù)地塊離農(nóng)村道路距離的遠(yuǎn)近制定分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。距離越近，則交通越便利。利用歐氏距離分析求出農(nóng)村道路到每個(gè)地塊所在柵格單元的距離，劃分為5個(gè)級(jí)別，結(jié)果如圖3c所示。

2.3.4 土壤環(huán)境狀況

土壤環(huán)境質(zhì)量狀況可通過土壤綜合污染指數(shù)反映。鉛、鎘、鉻等重金屬元素是土壤中主要的無(wú)機(jī)污染物質(zhì)，如超量存在，則使土壤遭受污染嚴(yán)重影響作物生長(zhǎng)，被食用后危害人類身體健康[29]，因此本文也選取這3種元素進(jìn)行分析。

內(nèi)梅羅綜合指數(shù)法是目前土壤環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的常用方法，同時(shí)考慮了所有評(píng)價(jià)因子單項(xiàng)污染程度的平均水平和最大污染指數(shù)，能夠更科學(xué)、綜合的反映區(qū)域內(nèi)總體環(huán)境質(zhì)量狀況[30]。其計(jì)算公式為：

式中P為土壤中污染物的環(huán)境質(zhì)量指數(shù)；C為污染物的實(shí)測(cè)值；M為污染物的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（mg/kg），一般采用國(guó)家土壤環(huán)境二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（GB15618-1995）（環(huán)境保護(hù)部于1995年提出的《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》）。綜是采樣點(diǎn)的綜合污染指數(shù)；Pmax為采樣點(diǎn)重金屬污染物單項(xiàng)污染指數(shù)中的最大值；`為P的平均值。計(jì)算出的綜合污染指數(shù)范圍是（0.109~0.511），參照土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中的級(jí)別劃分、農(nóng)業(yè)部頒布的NY/T395—2012農(nóng)田土壤環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范中等級(jí)劃分，增城區(qū)土地受污染程度普遍偏低，整體屬于較安全級(jí)，并不適用分級(jí)。因此本文參考相關(guān)文獻(xiàn)[25-26]，采用自然間斷法進(jìn)行分級(jí)，更易于體現(xiàn)出等級(jí)差別，且可視化效果明顯，結(jié)果如圖2b所示。

2.4 耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)

在對(duì)各因素指標(biāo)進(jìn)行分值量化的基礎(chǔ)上，采用多因素綜合評(píng)價(jià)法建立空間分析模型。耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)中根據(jù)各參評(píng)因子的分級(jí)得分值及其權(quán)重，利用加權(quán)指數(shù)和模型計(jì)算耕地質(zhì)量綜合得分值，定量分析耕地質(zhì)量水平。其計(jì)算公式：

式中為耕地質(zhì)量綜合得分，W為第個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；A為第個(gè)指標(biāo)的分值；為評(píng)價(jià)因子數(shù)。實(shí)現(xiàn)指標(biāo)屬性分值到耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)分值之間的轉(zhuǎn)換，進(jìn)行加權(quán)疊加后得出耕地單元的平均評(píng)價(jià)分值。

2.5 權(quán)重敏感性分析框架

在耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)中，借助專家經(jīng)驗(yàn)來(lái)決定其評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及各指標(biāo)的權(quán)重是一種簡(jiǎn)單有效的方法，但也不可避免地存在人為主觀因素影響評(píng)價(jià)的可信度。而敏感性分析則可通過改變相關(guān)變量數(shù)值來(lái)解釋關(guān)鍵指標(biāo)受這些因素變動(dòng)影響的大小[17]。在多準(zhǔn)則決策的過程中是必不可少的基礎(chǔ)步驟，因?yàn)樗苯雨P(guān)系到?jīng)Q策結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，但目前國(guó)內(nèi)很多相關(guān)研究卻忽視了這點(diǎn)。

本文采用單因素輪換OAT法來(lái)檢驗(yàn)指標(biāo)權(quán)重的敏感性，即通過一次只改變一個(gè)因子的權(quán)重值，而其他因子保持不變的情況下來(lái)反映單因子權(quán)重變化對(duì)耕地質(zhì)量及其空間格局變化的影響趨勢(shì)和規(guī)律性[20]，從而評(píng)估各指標(biāo)權(quán)重的不確定性對(duì)研究結(jié)果的影響程度。OAT法簡(jiǎn)單易行可操作性強(qiáng)，根據(jù)空間多準(zhǔn)則決策中的空間特性，利用GIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的可視化，加強(qiáng)空間敏感性分析。

在敏感性分析過程中，需要為權(quán)重確定一個(gè)可行的變化范圍，設(shè)置范圍和選定權(quán)重步長(zhǎng)的變化。OAT法的步驟如下[31]：

1）定義RPC（range of percent change，百分比變化范圍）。為一組具有原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的離散百分比變化有限集。

2）定義IPC（increment of percent change百分比變化增量）。IPC表示在RPC范圍內(nèi)，因子權(quán)重每次所變化的百分?jǐn)?shù)。

3）計(jì)算權(quán)重值。所有因子權(quán)重的總和為1：

式中(C,)是第個(gè)因子C在一定的取值下的權(quán)重；是因子的總數(shù)，min和max分別是的最小值和最大值。

當(dāng)改變一個(gè)主變化因子C的權(quán)重，它的權(quán)重值(C,)在一定的取值下可以用如下公式表示：

式中(C,)為改變主變化因子權(quán)重時(shí)指標(biāo)的權(quán)重；(C, 0)是主變化因子C的初始權(quán)重值。為確保所有因子權(quán)重和為1，其他因子需要根據(jù)公式（7）中生成的(C,)按比例調(diào)整權(quán)重值，計(jì)算如下：

（8）

式中(C, 0)是第個(gè)因子C的初始權(quán)重值。當(dāng)主變化因子的權(quán)重通過在范圍內(nèi)變化時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生一系列評(píng)價(jià)結(jié)果。

4）計(jì)算每次權(quán)重改變的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。

式中(C,)為隨著C權(quán)重的改變，得到的耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。A為改變權(quán)重的指標(biāo)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)得分值；(C,)為其他指標(biāo)的權(quán)重；A為其他指標(biāo)的分級(jí)得分值。

針對(duì)每個(gè)像元，計(jì)算結(jié)果的不確定性可以用變化率表示。隨著權(quán)重的變化，像元的不確定性也能可視化表達(dá)。變化率計(jì)算公式：

式中C(C,)是權(quán)重改變時(shí)像元的評(píng)價(jià)結(jié)果的變化率；0為初始的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。

為了便于決策，需要計(jì)算整個(gè)區(qū)域的綜合敏感性，可以用(C,)隨著改變時(shí)的絕對(duì)平均變化率（mean absolute change rate，MACR）表示，其表達(dá)式為：

3 結(jié)果與分析

3.1 耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

基于上述各因子分值及權(quán)重，進(jìn)行加權(quán)疊加分析，得到增城區(qū)耕地綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)值為49.45~95.53。采用空間分析中的統(tǒng)計(jì)功能，分別統(tǒng)計(jì)增城全區(qū)、村級(jí)以及圖斑尺度的耕地綜合質(zhì)量值。得出增城區(qū)耕地平均質(zhì)量值為76.89，整體質(zhì)量較高。再進(jìn)行重分類將結(jié)果劃分為5個(gè)質(zhì)量等級(jí)，結(jié)果如圖4所示。

圖4 耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

雖然增城區(qū)耕地整體質(zhì)量較高但優(yōu)質(zhì)耕地較少，耕地質(zhì)量等級(jí)主要集中在第2、3級(jí)，中低產(chǎn)田所占比例較大，分別占全區(qū)耕地的30.88%和31.69%。其次是4級(jí)占比為20.44%，質(zhì)量較高的1級(jí)耕地僅占耕地總面積的10.86%，質(zhì)量最差的5級(jí)有6.13%。耕地質(zhì)量狀況與耕地保護(hù)的矛盾也十分突出，耕地質(zhì)量不高直接導(dǎo)致糧食單位產(chǎn)量低下，要保證糧食安全，需要投入較多的耕地?cái)?shù)量，直接導(dǎo)致耕地保護(hù)壓力加大。

圖4a與4b分別是從圖斑和區(qū)域角度反映出增城區(qū)耕地質(zhì)量的空間分布，并且質(zhì)量等級(jí)分布位置大致相似。耕地質(zhì)量較高的1級(jí)主要分布在荔城街道、石灘鎮(zhèn)、小樓鎮(zhèn)的、派潭鎮(zhèn)的部分區(qū)域，呈現(xiàn)集中連片分布，主要是由于這些地方土壤肥力水平、自然生產(chǎn)條件與有效土層厚度都較高，灌溉與排水等基礎(chǔ)設(shè)施較完備，所處區(qū)位條件較好交通便利，土壤污染也較少；2級(jí)耕地主要分布在朱村街道、石灘鎮(zhèn)、中新鎮(zhèn)、派潭鎮(zhèn)等；3、4級(jí)耕地分布比較廣泛，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)均有分布，以石灘鎮(zhèn)分布面積最大。而5級(jí)耕地主要分布在荔城街道以及石灘鎮(zhèn)等部分區(qū)域。

從耕地質(zhì)量的空間布局來(lái)看，優(yōu)質(zhì)耕地主要集中在南部平原區(qū)，耕地利用跟增城區(qū)的地勢(shì)地貌相對(duì)應(yīng)，南北分異明顯。由于南部地區(qū)以平原地形為主，中部地區(qū)以丘陵地貌為主，北部地區(qū)以山區(qū)地形為主，質(zhì)量較好的耕地主要分布在南部平原、以及灌溉條件較好的增江、東江和西福河流域，還有北部河流谷地。正果鎮(zhèn)、小樓鎮(zhèn)以及派潭鎮(zhèn)的大部分耕地綜合質(zhì)量不高，與所處區(qū)域地理環(huán)境有著密切關(guān)系，屬于半山丘陵區(qū)。另外新塘鎮(zhèn)整體耕地質(zhì)量較差。

3.2 指標(biāo)權(quán)重敏感性分析結(jié)果

本文得出的耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，并不能被認(rèn)為是唯一值，可以通過指標(biāo)權(quán)重敏感性分析對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。令RPC和IPC分別取值為±30%和±2%，依次選擇每個(gè)準(zhǔn)則因子作為主變化因子將其運(yùn)用到所有評(píng)價(jià)指標(biāo)中，14個(gè)指標(biāo)共產(chǎn)生420組權(quán)重值，每組權(quán)重進(jìn)行一次運(yùn)算，同時(shí)產(chǎn)生一個(gè)新的耕地綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。

耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)的空間敏感性通過步進(jìn)式的改變準(zhǔn)則因子權(quán)重來(lái)展開研究，由于篇幅有限，本文選取代表性指標(biāo)有效土層厚度、道路通達(dá)度、土壤綜合污染指數(shù)以及土壤肥力水平分別作為主變化因子進(jìn)行不同權(quán)重變化分析，分別取權(quán)重變化率為4%、10%、20%、±30%，得出耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果變化率如圖5所示。

圖5 各指標(biāo)權(quán)重不同變化率下的耕地質(zhì)量變化率

從圖5可以看出，權(quán)重的變化對(duì)耕地質(zhì)量布局有一定的影響，從不同權(quán)重分配得到的耕地質(zhì)量變化率的空間分布情況來(lái)看，不同指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果空間差異較大。其中圖5d和5e分別為土壤肥力水平權(quán)重變化率為±30%時(shí)的耕地質(zhì)量變化率分布圖，即各像元不確定性分布圖。這兩幅圖的空間分布基本一致，說明權(quán)重增加或減少的值相同時(shí)，像元對(duì)耕地質(zhì)量變化具有相同的敏感性。

利用綜合敏感性公式，計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)以2%的步長(zhǎng)，從初始權(quán)重的-30%變化到+30%，得到耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果的絕對(duì)平均變化率如圖6所示。

圖6 耕地質(zhì)量絕對(duì)平均變化率結(jié)果

通過圖6可以看出各指標(biāo)的絕對(duì)平均變化率值基本是以權(quán)重變化率為0為中心對(duì)稱分布，并隨著權(quán)重變化率絕對(duì)值的增加呈現(xiàn)近似線性增長(zhǎng)，各指標(biāo)有不同的變化率值。對(duì)于同一個(gè)評(píng)價(jià)因子當(dāng)權(quán)重變化率的絕對(duì)值相同時(shí)，MACR值基本一致，得到的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果變化率的空間分布基本一致，即同一指標(biāo)權(quán)重變化率絕對(duì)值相同時(shí)，其對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的敏感性相同，即變化率值有正負(fù)之分但具有相似的靈敏性。

斜率越大的指標(biāo)對(duì)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)的敏感性就越大。由圖6可以看出，MACR與指標(biāo)權(quán)重大小有一定的線性關(guān)系，土壤肥力水平的權(quán)重最大，其敏感性也最大，即土壤肥力水平對(duì)權(quán)重變化的敏感性最高，其余指標(biāo)對(duì)權(quán)重變化的敏感性也基本與其本身權(quán)重大小相應(yīng)。例如當(dāng)權(quán)重變化率為30%時(shí)，土壤肥力水平MACR值為3.558 2%，而中心城鎮(zhèn)影響度的MACR值僅為1.060 9%，最大的MACR值遠(yuǎn)低于權(quán)重變化率大小，說明耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果比較穩(wěn)定。綜合來(lái)看，本文初始確定的權(quán)重是合理有效的，能夠客觀反映增城區(qū)的耕地質(zhì)量狀況。通過對(duì)初始權(quán)重的敏感性分析，能夠驗(yàn)證層次分析法確定的權(quán)重在進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)中的合理可靠性，在空間多準(zhǔn)則決策中減少不確定性影響。

4 結(jié) 論

本文以珠三角丘陵區(qū)增城耕地為研究對(duì)象，基于MCDM與GIS技術(shù)相結(jié)合，考慮土壤污染指標(biāo)構(gòu)建耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用多因素綜合評(píng)價(jià)法對(duì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并引入指標(biāo)權(quán)重敏感性對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的穩(wěn)定性進(jìn)行分析。主要結(jié)論如下：

1）增城區(qū)耕地整體質(zhì)量較高但優(yōu)質(zhì)耕地較少，中低產(chǎn)田所占耕地面積比例較大，2、3級(jí)耕地分別占全區(qū)耕地的30.88%、31.69%，質(zhì)量最高的1級(jí)耕地僅占10.86%。質(zhì)量較高的耕地主要分布在增江、東江和西福河流域，行政區(qū)域集中在荔城、增江、朱村街道和石灘鎮(zhèn)。而質(zhì)量較差的耕地主要分布在增城區(qū)東北部，主要包括派潭鎮(zhèn)北部和小樓鎮(zhèn)、正果鎮(zhèn)大部分區(qū)域。綜合來(lái)看，增城區(qū)整體耕地質(zhì)量表現(xiàn)為北低中南部高的特點(diǎn)。

2）嘗試將權(quán)重敏感性分析引入到耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中，通過選取不同指標(biāo)作為主變化因子分別進(jìn)行不同權(quán)重變化分析。各指標(biāo)隨著權(quán)重變化率絕對(duì)值的增加呈現(xiàn)近似線性增長(zhǎng)，對(duì)于同一個(gè)評(píng)價(jià)因子當(dāng)權(quán)重變化率的絕對(duì)值相同時(shí)，MACR值基本一致，得到評(píng)價(jià)結(jié)果變化率的空間分布基本一致；當(dāng)權(quán)重改變30%時(shí)，最大的MACR值只有3.558 2%，各指標(biāo)MACR值遠(yuǎn)低于權(quán)重變化率大小，說明評(píng)價(jià)結(jié)果總體相對(duì)穩(wěn)定，本文初始確定的權(quán)重也是合理的，能夠客觀反映增城區(qū)的耕地質(zhì)量狀況。

本文將土壤污染因素融入到耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)中，但由于時(shí)間及條件所限，只對(duì)鉛、鎘、鉻3種重金屬元素進(jìn)行了分析，對(duì)整體反映研究區(qū)域的耕地土壤重金屬污染狀況可能有一定的局限性；由于篇幅限制本文也未對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)中加入污染元素與不加這個(gè)指標(biāo)進(jìn)行深入對(duì)比分析，需要在后續(xù)研究中不斷完善。將權(quán)重敏感性分析引入耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)中還有很多不足，進(jìn)行綜合敏感性分析時(shí)僅選用絕對(duì)平均變化率值來(lái)表示，后續(xù)研究中可選用更多的指標(biāo)進(jìn)一步分析。另外，利用權(quán)重敏感性判斷指標(biāo)采用的合理性來(lái)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，也是一個(gè)后續(xù)的研究思路。

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Comprehensive evaluation of cultivated land quality and sensitivity analysis of index weight in hilly region of Pearl River Delta

Zhao Xiaojuan1,3,4, Ye Yun2,3,4, Zhou Jinhao2,3,4, Liu Luo2,3,4, Dai Wenju5, Wang Qiuxiang5, Hu Yueming2,3,4※

(1.510642,;2.510642,;3.510642,; 4.510642,; 5.510635,)

Rapid industrialization and urbanization have brought a series of environmental problems related to soil pollution in the Pearl River Delta region. A systematic and synthetic evaluation of the cultivated land quality is of great significance to guide the rational utilization and protection of cultivated land, as well as to realize the comprehensive balance and management of cultivated land. However, the soil pollution factors have seldom been considered in cultivated land quality evaluation system, which was also short of a sensitivity analysis of the index weight. Based on GIS (geographic information system) multi-objective decision analysis, the paper conducted a study on the evaluation of cultivated land quality and the sensitivity analysis of index weight by taking Zengcheng District of Pearl River Delta as an example. With soil fertility factor and environmental assessment index taken into consideration, the comprehensive evaluation index system of cultivated land quality was constructed from 4 aspects: Soil physical and chemical properties, agricultural production conditions, location conditions and soil environment, so as to analyze the general characteristics of cultivated land quality and the spatial layout rule in Zengcheng District, and the weight sensitivity analysis of OAT (one-at-a-time) method was adopted to evaluate the influence degree of each index weight’s uncertainty on the evaluation results. In order to reflect the trend and regularity of the changon cultivated land quality and its spatial pattern, the weight value of only one factor changed at a time while the other factors remained unchanged. When the value of RPC (range of percent change) and IPC (increment of percent change) were at ±30% and ±2% respectively,and every criterion factor was applied to all the evaluation indicators as the main change factor, a total of 420 groups of weight values were generated, among which every group of weights were calculated to produce a new evaluation result of the comprehensive quality of cultivated land. The main results of the study were as follows: 1) The cultivated land in Zengcheng District had a good overall quality, but high quality cultivated land was lacked. The grades of cultivated land quality were mainly concentrated at the 2nd and 3rd grade, which accounted for 30.88% and 31.69%, respectively. The proportion of middle and low yield field was relatively large.2) From the perspective of the spatial distribution, the cultivated land with better quality was mainly distributed in the southern plains, the basins with better irrigation conditions like Zengjiang River basin, East River basin and Xifu River basin, as well as North River valley. The comprehensive quality of most cultivated land in Zhengguo, Xiaolou and Paitan was not high, and the overall quality of cultivated land in Xintang Town was poor. 3) The changes of weights had a certain influence on the quality distribution of cultivated land. Seen from the spatial distribution of change rate of cultivated land quality generated from different weight distribution, the spatial differences of the calculated results were rather big. When the weight increased or decreased by the same value, the same factor showed the same sensitivity to the quality evaluation results of cultivated land. 4) The maximum MACR (mean absolute change rate) value of 3.558 2% was much lower than the corresponding weight change rate of 30%, showing that the evaluation results were relatively stable, and the quality of cultivated land in Zengcheng District was overall stable. In conclusion, in the comprehensive evaluation of cultivated land quality, the soil environmental factors should be taken into consideration, and a quantitative analysis of micro-data of the soil pollution situation should be conducted to make the evaluation system more comprehensive and more scientific. The sensitivity analysis of the index weight can verify the reliability of the evaluation results, which can help the relevant departments make better decisions, and reduce the uncertainty in the spatial multi-criterion decision-making.

land use; consolidation; soils; cultivated land quality; soil pollution index; quality comprehensive evaluation; sensitivity analysis

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.031

F301.21

A

1002-6819(2017)-08-0226-10

2016-07-19

2017-03-24

廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2014B020206002, 2015B010110006）

趙小娟，女，陜西渭南人，博士生，主要研究方向?yàn)橥恋刭Y源評(píng)價(jià)與利用。廣州 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，510642。 Email：422510302@qq.com

胡月明，男，湖南益陽(yáng)人，教授，博士，主要從事土地資源管理與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究。廣州 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，510642。Email：ymhu163@163.com

趙小娟，葉 云，周晉皓，劉 洛，戴文舉，王秋香，胡月明. 珠三角丘陵區(qū)耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)及指標(biāo)權(quán)重敏感性分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(8)：226－235. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.031 http://www.tcsae.org

Zhao Xiaojuan, Ye Yun, Zhou Jinhao, Liu Luo, Dai Wenju, Wang Qiuxiang, Hu Yueming. Comprehensive evaluation of cultivated land quality and sensitivity analysis of index weight in hilly region of Pearl River Delta[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(8): 226－235. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.08.031 http://www.tcsae.org