我國(guó)1﹕5萬(wàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量控制

徐愛(ài)國(guó)，張認(rèn)連，田有國(guó)，冀宏杰，張懷志，龍懷玉

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我國(guó)1﹕5萬(wàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量控制

徐愛(ài)國(guó)1，張認(rèn)連1，田有國(guó)2，冀宏杰1，張懷志1，龍懷玉1

（1中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所/農(nóng)業(yè)部作物營(yíng)養(yǎng)與肥料重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081；2全國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)中心，北京 100025）

【背景】具有時(shí)空維度的土壤大數(shù)據(jù)可為農(nóng)業(yè)、環(huán)境、國(guó)土等部門了解、研究和管理土壤與環(huán)境提供數(shù)據(jù)支撐。歷史上完成的紙質(zhì)土壤調(diào)查圖件和資料則是構(gòu)建土壤時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的重要基礎(chǔ)。由于不同地區(qū)、不同時(shí)期土壤圖成圖標(biāo)準(zhǔn)差異較大，構(gòu)建高質(zhì)量土壤時(shí)空大數(shù)據(jù)，對(duì)異源、異質(zhì)的非標(biāo)準(zhǔn)化土壤圖資料的整理必須進(jìn)行質(zhì)量控制?！灸康摹勘狙芯康哪康氖墙馕鑫覈?guó)各地異源土壤普查原始圖件狀況，弄清其數(shù)字化整合建庫(kù)中的質(zhì)量控制關(guān)鍵問(wèn)題，探索相應(yīng)的技術(shù)指標(biāo)與規(guī)范，為構(gòu)建大比例尺土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)提供質(zhì)量保障?！痉椒ā客ㄟ^(guò)分析我國(guó)土壤普查圖件資料狀況，結(jié)合我國(guó)數(shù)字地形圖質(zhì)量控制方法，制定了精度指標(biāo)，對(duì)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)地理精度質(zhì)量控制；對(duì)比分縣土壤圖中的土壤名稱和現(xiàn)有國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)土壤分類，實(shí)現(xiàn)全庫(kù)土壤類型名稱的修編、編碼；通過(guò)拓?fù)錂z查完成土壤圖空間數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一，以統(tǒng)一境界實(shí)現(xiàn)境界標(biāo)準(zhǔn)化?！窘Y(jié)果】利用異源大比例尺土壤圖構(gòu)建大區(qū)域土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量控制主要包括數(shù)字化地理精度控制、土壤要素提取標(biāo)準(zhǔn)化、全圖整合賦碼三大部分。其中數(shù)字化地理精度控制包括紙圖掃描精度、定位坐標(biāo)系、不同地形圖幅的幾何校正精度、幾何校正控制點(diǎn)的選取和點(diǎn)數(shù)規(guī)定。土壤要素提取標(biāo)準(zhǔn)化主要包括土壤要素與非土壤要素采集與核準(zhǔn)、空間要素分類碼、圖層與圖幅的標(biāo)準(zhǔn)化。全圖整合賦碼包括土壤類型名稱的修編、編碼和行政邊界標(biāo)準(zhǔn)化，針對(duì)原始分縣土壤圖土壤名稱的不規(guī)范命名，特別是土類的不規(guī)范命名，遵照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中的土類名稱，借鑒分縣土壤志剖面記載、省級(jí)和國(guó)家級(jí)分類匯總文獻(xiàn)和著作，將300余個(gè)不規(guī)范土類命名修編為60個(gè)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)命名；采用層次編碼方法，按照土綱、土類至土種的五級(jí)編碼實(shí)現(xiàn)全庫(kù)每個(gè)土壤類型的唯一編碼；采用國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)境界實(shí)現(xiàn)行政邊界的無(wú)縫連接，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了土壤圖空間庫(kù)存儲(chǔ)單元由分縣轉(zhuǎn)換為1﹕5萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)分幅。【結(jié)論】利用異源大比例尺非標(biāo)準(zhǔn)土壤圖資料構(gòu)建大區(qū)域的土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)，其質(zhì)量控制的關(guān)鍵為數(shù)字化地理精度控制、土壤要素標(biāo)準(zhǔn)化、全圖整合賦碼。針對(duì)這三個(gè)問(wèn)題構(gòu)建的質(zhì)量控制方法和相應(yīng)指標(biāo)，符合我國(guó)土壤普查圖件數(shù)字化建庫(kù)實(shí)際情況，為建設(shè)覆蓋我國(guó)全域的土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)提供了質(zhì)量保障。采用這一方法，建立了1﹕5萬(wàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)共計(jì)13 240個(gè)，1﹕5萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)分幅，涉及1 688個(gè)縣市和國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)。本文還討論了本研究成果的現(xiàn)狀并展望其拓展方向，期望通過(guò)結(jié)合土壤理化性狀信息，為進(jìn)行土壤長(zhǎng)效性質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘研究提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1﹕5萬(wàn)土壤圖；數(shù)字化；數(shù)據(jù)庫(kù)；質(zhì)量控制；中國(guó)

0 引言

【研究意義】土壤數(shù)據(jù)作為國(guó)家基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)，可為農(nóng)業(yè)、環(huán)境、國(guó)土等部門的管理和研究提供數(shù)據(jù)支撐，而高質(zhì)量的土壤數(shù)據(jù)庫(kù)是實(shí)現(xiàn)這些應(yīng)用的基本保證?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】自20世紀(jì)70年代，歐美發(fā)達(dá)國(guó)家在歷史土壤調(diào)查圖件和資料的基礎(chǔ)上，陸續(xù)建成或基本建成了本國(guó)大比例尺土壤數(shù)據(jù)庫(kù)，如美國(guó)、荷蘭、英國(guó)、法國(guó)及澳大利亞等國(guó)[1-8]。其中美國(guó)SSURGO（縣級(jí)）土壤數(shù)據(jù)庫(kù)基于的比例尺為1﹕12 000至1﹕63 360，澳大利亞為1﹕50 000。我國(guó)的土壤數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)起步較晚，20世紀(jì)90年代后期，一些科研院所陸續(xù)建立了全國(guó)小比例尺[9-11]、個(gè)別省的大、中比例尺土壤數(shù)據(jù)庫(kù)[12-16]。這些數(shù)據(jù)庫(kù)幾乎均采用歷史土壤調(diào)查資料建立。可以說(shuō)，歷史完成的土壤調(diào)查圖件和資料至今是最主要的數(shù)據(jù)來(lái)源。由于各地土壤調(diào)查人員不同、各地技術(shù)條件不同，導(dǎo)致土壤圖件成圖比例尺、坐標(biāo)系、圖例與注記表達(dá)有較大差異。當(dāng)利用這些源于各地的土壤圖件構(gòu)建覆蓋大區(qū)域的、大比例尺土壤圖時(shí)，不僅工程量大，還會(huì)遇到異源、異質(zhì)、異構(gòu)、非標(biāo)準(zhǔn)化土壤圖件存在的各類問(wèn)題。這些問(wèn)題不僅是各國(guó)在將源于各地的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化整合建庫(kù)時(shí)都會(huì)面臨的問(wèn)題，也是我國(guó)未較早完成全國(guó)大比例尺土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的原因之一。我國(guó)在20世紀(jì)80年代即進(jìn)行了全國(guó)第二次土壤普查）（以下簡(jiǎn)稱二普），從1979年試點(diǎn)縣開(kāi)始到1994年成果匯總結(jié)束[17]，調(diào)查了2 444個(gè)縣、3l2個(gè)國(guó)營(yíng)農(nóng)（牧、林）場(chǎng)和44個(gè)林業(yè)區(qū)[9]（二普時(shí)期行政區(qū)劃單位，下同），匯總了豐富翔實(shí)的土壤調(diào)查資料，包括縣級(jí)以上各級(jí)土壤圖、土壤養(yǎng)分系列圖及土壤志（縣級(jí)圖比例尺以1﹕5萬(wàn)至1﹕20萬(wàn)為主），這些成果基本代表了20世紀(jì)80年代我國(guó)土壤資源狀況。但因上述客觀的技術(shù)和專業(yè)問(wèn)題，大比例尺建設(shè)相對(duì)遲緩?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】在土壤調(diào)查資料的數(shù)字化整合中需要解決的主要問(wèn)題包括：統(tǒng)一地理坐標(biāo)、提高定位精度，統(tǒng)一制圖要素、邊界，規(guī)范土壤分類名稱，以及如何處理專業(yè)理解差異導(dǎo)致的土壤分類差異等。此類情況在各國(guó)土壤數(shù)據(jù)整合建庫(kù)中也普遍存在，使得國(guó)家間、地區(qū)間難以進(jìn)行數(shù)據(jù)整合[18]?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究在土壤圖空間數(shù)據(jù)建庫(kù)中，針對(duì)上述質(zhì)量控制關(guān)鍵點(diǎn)，介紹了數(shù)字化整合建庫(kù)質(zhì)量控制的方法和精度指標(biāo)，包括以掃描精度、坐標(biāo)系、控制點(diǎn)選取、偏移精度控制地理定位精度；土壤圖層要素的分類提取，采用統(tǒng)一邊界，以及對(duì)土壤類型進(jìn)行修編和制定可補(bǔ)碼的編碼規(guī)則等，為1﹕50 000土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的精度質(zhì)量和屬性完整提供了保證，為大比例尺土壤數(shù)據(jù)在相關(guān)部門和領(lǐng)域的應(yīng)用提供了保障。

1 資料來(lái)源

本研究的資料來(lái)源為全國(guó)第二次土壤普查（1979—1994年[18]）成果—分縣紙質(zhì)土壤圖（含國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)）和分縣土壤（種）志（或土壤調(diào)查報(bào)告）。本研究共收集分縣土壤圖合計(jì)1 688個(gè)縣市和國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)（為二普調(diào)查時(shí)的行政區(qū)劃單位），基本覆蓋我國(guó)中東部地區(qū)和西北部分地區(qū)；與這些縣市和農(nóng)場(chǎng)土壤圖對(duì)應(yīng)的分縣土壤志主要用來(lái)補(bǔ)充、校驗(yàn)土壤圖例中各級(jí)土壤分類名稱，并在土壤類型修編時(shí)作為參考。分縣土壤圖標(biāo)注以及土壤志中的記載顯示，多數(shù)省份的外野調(diào)查于1979—1986年間完成，新疆、西藏等邊疆省份于1988年左右結(jié)束，因此這些土壤普查資料基本代表了20世紀(jì)80年代我國(guó)的土壤資源狀況。

本研究收集的1 688個(gè)（1 556個(gè)縣、市和132個(gè)國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)）土壤圖中，農(nóng)區(qū)縣、農(nóng)場(chǎng)的成圖比例尺以1﹕5萬(wàn)為主，個(gè)別郊區(qū)、農(nóng)場(chǎng)為1﹕2.5萬(wàn)至1﹕3萬(wàn)；林區(qū)、農(nóng)牧交錯(cuò)帶的縣市一般為1﹕10萬(wàn)，部分為1﹕5萬(wàn)；牧區(qū)縣比例尺一般為1﹕20萬(wàn)，與《中國(guó)土壤普查技術(shù)》[19]中的介紹基本一致。

采用國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心“1﹕5萬(wàn)矢量地形要素?cái)?shù)據(jù)”（以下簡(jiǎn)稱1﹕5萬(wàn)DLG，2008版）的公路、鐵路、線狀水系、境界線4個(gè)圖層，用于掃描土壤圖的幾何校正（地理配準(zhǔn)），境界線還用于矢量土壤圖行政邊界的標(biāo)準(zhǔn)化。

2 土壤圖矢量化的質(zhì)量控制與要素采集

2.1 地理精度質(zhì)量控制

2.1.1 數(shù)字化方法與掃描分辨率 2000年以后，計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展促使掃描矢量化成為采集地圖要素的主要數(shù)字化方法，因此本研究采用“掃描矢量化法”進(jìn)行土壤圖的要素采集。

二普期間形成的縣級(jí)紙質(zhì)土壤圖，主要通過(guò)對(duì)挖取土壤剖面的土體構(gòu)造、土壤形態(tài)的觀測(cè)、記載，以及周邊環(huán)境的觀察記載，判斷土壤類型，在相同或更大比例尺地形圖上勾繪（邊遠(yuǎn)、高寒和不便進(jìn)入的區(qū)域，利用航片或衛(wèi)片判讀解譯[20]），經(jīng)轉(zhuǎn)繪、清繪而成。每縣的圖紙厚薄不一、大小不一，有單幅，有多幅。由于年代久遠(yuǎn)，加之保存條件有限，圖件普遍存在折痕、變形和污損。因此，本研究對(duì)每份圖件均采取低溫熨平后用A0幅面掃描儀掃描，個(gè)別超A0幅面的圖紙，為保留原圖未予裁切，而是折疊后掃描。掃描分辨率設(shè)定為300 dpi[21]。

2.1.2 柵格土壤圖的定位坐標(biāo)系 掃描土壤圖（無(wú)投影信息）經(jīng)幾何校正后形成的柵格土壤圖（有投影信息）作為矢量化工作底圖。在我國(guó)，大于1﹕50萬(wàn)（含1﹕50萬(wàn)）國(guó)家基本比例尺地形圖的平面坐標(biāo)系采用高斯-克里格投影（等角橫切橢圓柱投影）。幾何校正時(shí)以原始圖件的坐標(biāo)系統(tǒng)為定位坐標(biāo)系，以保證地理配準(zhǔn)的精確。二普時(shí)期我國(guó)采用1954北京坐標(biāo)系，因此，本研究對(duì)1﹕5萬(wàn)至1﹕20萬(wàn)比例尺的分縣掃描土壤圖采用該坐標(biāo)系的高斯-克里格投影進(jìn)行幾何校正。

2.1.3 柵格土壤圖的平面位置精度 在工程測(cè)量中，地形圖的平面位置精度，是由主要地物點(diǎn)相對(duì)于鄰近圖根控制點(diǎn)的點(diǎn)位中誤差來(lái)衡量的。中誤差為帶權(quán)殘差平方和平均數(shù)的平方根，是作為在一定條件下衡量測(cè)量精度的一種數(shù)值指標(biāo)。專業(yè)地圖和地形圖一樣，定位精度與地形類型有關(guān)，地形越復(fù)雜，定位精度越低。因此，本研究參照數(shù)字地形圖國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[22]，對(duì)不同的地形類型設(shè)置不同的精度限值，即山區(qū)的精度要低于平原地區(qū)；并參考該標(biāo)準(zhǔn)，以點(diǎn)位中誤差來(lái)評(píng)定柵格土壤圖（即掃描土壤圖經(jīng)配準(zhǔn)后柵格圖）的平面位置精度值，作為對(duì)配準(zhǔn)精度的限定：即校正后土壤圖上地物點(diǎn)對(duì)地形圖同一個(gè)地物點(diǎn)的點(diǎn)位中誤差不得大于表1中的規(guī)定。

地形圖的定位精度在所有地圖中最為嚴(yán)格。因此，作為專題圖，平面位置精度指標(biāo)比數(shù)字地形圖[25]放寬了0.5倍（表1）。以1﹕5萬(wàn)比例尺為例，平地和山地平面位置精度分別相當(dāng)于實(shí)地37.5 m和50 m，而地形圖是25 m和37.5 m。精度放寬的原因主要有兩個(gè)方面：

第一，用同名點(diǎn)為控制點(diǎn)進(jìn)行地理配準(zhǔn)的地圖，精度略低。由于二普分縣土壤圖原圖上沒(méi)有公里格網(wǎng)，缺少地理信息，只能選取與地形圖中位置相同的地物點(diǎn)，如河流交匯處、道路交叉點(diǎn)、河流和道路的交叉點(diǎn)以及境界線的尖角處作為控制點(diǎn)，進(jìn)行幾何校正，這種方法比用圖廓點(diǎn)或公里格網(wǎng)點(diǎn)校正的偏差略大。同時(shí)土壤圖上較小的河流、湖泊、道路等地物比同比例尺地形圖有較多縮減，增加了糾正難度和誤差。第二，受調(diào)查人員對(duì)土壤分類的理解等主觀因素的影響，以及土壤診斷剖面的選定位置和數(shù)量的影響，人為因素對(duì)土壤類型界線的影響要大于幾何校正的精度偏差。鑒于此，本研究對(duì)柵格土壤圖的定位精度比地形圖略有放寬，既兼顧了紙質(zhì)土壤圖件的現(xiàn)實(shí)狀況，又最大限度地保證土壤空間數(shù)據(jù)庫(kù)的空間位置準(zhǔn)確。

表1 不同地形柵格土壤圖的平面位置精度[21]

單位mm為等比例尺圖面距離，單位像元為分辨率為300 dpi時(shí)的中誤差距離所折算的像元數(shù)

Unit mm is the distance on map as the same scale. Unit pixel is the number of pixels converted by the middle error distance when the scanning resolution is 300dpi

2.1.4 柵格土壤圖的控制點(diǎn)數(shù) 二普中每個(gè)原始分縣土壤圖通常由1—4個(gè)大小不一的分幅組成。本研究通過(guò)對(duì)比例尺分別為1﹕5萬(wàn)和1﹕10萬(wàn)的298個(gè)縣共計(jì)826幅分幅土壤圖幾何校正分析來(lái)看，對(duì)于普通大小的縣域，選取河流交匯處、道路交叉點(diǎn)、河流和道路的交叉點(diǎn)以及境界線的尖角處作為控制點(diǎn)，單幅圖控制點(diǎn)（tic）數(shù)一般不少于30個(gè)（山地圖幅控制點(diǎn)數(shù)多于平原圖幅），且每點(diǎn)及全部控制點(diǎn)平均均方差符合表1相應(yīng)地形的指標(biāo)時(shí)，抽取校正后柵格土壤圖與地形圖同名點(diǎn)的位置偏差基本在表1規(guī)定的范圍內(nèi)。當(dāng)一幅圖的控制點(diǎn)達(dá)到適當(dāng)數(shù)量后，位置偏差并不隨控制點(diǎn)增多而有顯著降低，例如，江蘇地處平原的如東縣共計(jì)4幅圖，其中一幅選取48個(gè)控制點(diǎn)，控制點(diǎn)總均方差（RMS）為37.3 m；而該縣另一幅圖選取30個(gè)點(diǎn)位，RMS則為33.6 m。表2列出了1﹕5萬(wàn)比例尺、兩種地形624個(gè)圖幅的控制點(diǎn)數(shù)和控制點(diǎn)均方差統(tǒng)計(jì)值，表中可以看出，平原丘陵地區(qū)控制點(diǎn)的RMS小于山區(qū)，即平原圖幅的定位精度要高于山區(qū)。因此本研究對(duì)1 688個(gè)縣市及農(nóng)場(chǎng)的單幅土壤圖選取控制點(diǎn)數(shù)一般不少于30個(gè)。對(duì)分幅太小，在地形4要素圖層上基本無(wú)同名地物點(diǎn)的土壤圖，與本縣鄰幅土壤圖圖像拼接后再行幾何校正。

表2 兩種地形的部分圖幅控制點(diǎn)數(shù)及其均方差統(tǒng)計(jì)值

2.2 圖層內(nèi)容與要素采集

本研究將土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)圖層定名為Soipy，該圖層包括土壤類型和非土壤要素兩類內(nèi)容。前者是主體，后者則包括面狀的河、湖、水庫(kù)、冰川雪被及居民地等。兩類要素均在土壤層采集，既保證了土壤圖層面狀要素的連續(xù)完整，又指示了土壤類型周邊地理環(huán)境，其中河流湖泊、冰川雪被等自然要素，可間接反映土壤的成土條件。

要素采集時(shí)，對(duì)未進(jìn)行土壤調(diào)查，且土壤原始圖中標(biāo)注為林場(chǎng)、草場(chǎng)、礦山的區(qū)域（圖斑），采集其土地利用屬性并賦相應(yīng)代碼，如林地、草地等，以便今后補(bǔ)充土壤調(diào)查時(shí)，提供歷史植被信息以幫助土壤類型的判別。對(duì)未進(jìn)行土壤調(diào)查，且土壤原始圖中標(biāo)注為“國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)”等行政單位的圖斑，則按“無(wú)資料地區(qū)”采集屬性。對(duì)注記缺失、無(wú)法從周邊圖斑判斷屬性的，也以“無(wú)資料地區(qū)”采集。

非土壤地物要素側(cè)面說(shuō)明了所在地區(qū)土壤的成土母質(zhì)、地形等成土環(huán)境。為保持與基礎(chǔ)地理信息要素的一致但又不過(guò)分突出非土壤要素的詳細(xì)類別，本研究采用了測(cè)繪部門國(guó)標(biāo)[23]中對(duì)非土壤要素分為水系、居民地、地貌、植被與土質(zhì)四大類的分類，在非土壤要素屬性賦值時(shí)，取較上級(jí)分類，并統(tǒng)一名稱和代碼。要素分類取到哪一級(jí)取決于對(duì)周邊土壤類型的形成是否起到說(shuō)明作用，如對(duì)“水系”和“植被與土質(zhì)”類要素，采用第二級(jí)分類，其中“水系”第二級(jí)有“常年河、時(shí)令河、干河床”，而季節(jié)性河流周邊土壤受水浸潤(rùn)的時(shí)間短于常年河，兩類河邊的土壤類型會(huì)有不同特點(diǎn)，如采用第一級(jí)分類“水系”則過(guò)于籠統(tǒng)。“植被與土質(zhì)”第二級(jí)有“林地”、“草地”分級(jí)，這可以幫助今后診斷草原土壤和森林土壤類型。紅樹(shù)林是酸性硫酸鹽土的指示植物，而海洋要素大類中，灘涂的第三級(jí)分類“紅樹(shù)林灘”可說(shuō)明周邊存在酸性硫酸鹽土，因此這類圖斑要素應(yīng)賦屬性“紅樹(shù)林灘”。對(duì)于無(wú)注記圖斑要素，本研究將要素名稱定為“無(wú)資料地區(qū)”。非土壤要素名稱及代碼詳見(jiàn)國(guó)標(biāo)[24]。

2.3 屬性檢查和拓?fù)渫暾詸z查

屬性檢查包括檢查圖斑屬性賦碼的正確性、缺失或相鄰圖斑屬性是否相同，可通過(guò)GIS軟件的專有模塊查出并修改。拓?fù)渫暾詸z查包括要素檢查和拓?fù)錂z查。要素檢查時(shí)將矢量圖與幾何校正后的柵格工作底圖套合，全圖檢查錯(cuò)畫、漏畫圖斑及其屬性賦碼，補(bǔ)充修正。拓?fù)錂z查是檢查矢量圖的拓?fù)溴e(cuò)誤，補(bǔ)充修正，并完成拓?fù)潢P(guān)系的構(gòu)建。

2.4 已有矢量土壤圖的地理精度控制

對(duì)其他單位已經(jīng)完成的矢量土壤圖，本研究通過(guò)與1﹕5萬(wàn)DLG套合，選取同名地物點(diǎn)來(lái)校驗(yàn)、修正地理位置精度，盡量減少重復(fù)建設(shè)。

地理位置精度校驗(yàn)采用以下方法：對(duì)有掃描柵格底圖的，將掃描柵格圖按2.1.3的精度要求進(jìn)行幾何校正后，與矢量土壤圖套合，提取全圖30—40個(gè)土壤圖斑邊界點(diǎn)坐標(biāo)，平均位置中誤差不符合表1要求的，對(duì)矢量圖重新糾正，直至檢驗(yàn)吻合。對(duì)無(wú)掃描底圖的矢量土壤圖，將其與1﹕5萬(wàn)DLG中的公路、鐵路、水系、居民地等圖層套合，取與水面、居民地吻合的30—40個(gè)點(diǎn)進(jìn)行位置中誤差檢驗(yàn)，不吻合的矢量圖重新進(jìn)行幾何校正，直至符合表1的要求。

3 全國(guó)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)整合質(zhì)量控制

完成分縣圖形要素、圖斑屬性采集與拓?fù)錁?gòu)建后，進(jìn)行全國(guó)土壤空間庫(kù)整合，包括以下4方面內(nèi)容。

3.1 土壤類型名稱修編

本研究對(duì)現(xiàn)有全國(guó)土壤空間庫(kù)匯總的土類名稱為312個(gè)，而國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[24]為60個(gè)。這主要是因二次土壤普查中，省級(jí)、國(guó)家級(jí)匯總時(shí)，土類修正歸并結(jié)果未反饋，分縣土壤圖沒(méi)有修改所致。因此本研究在進(jìn)行全國(guó)土壤空間庫(kù)整合統(tǒng)一編碼之前，先對(duì)土壤類型名稱進(jìn)行修編，在高級(jí)分類——土類水平上與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[24]一致。土類名稱不規(guī)范主要有以下4種情況：

（1）實(shí)際分類為亞類。分縣土壤調(diào)查時(shí)暫定為土類，但在省級(jí)、國(guó)家級(jí)逐級(jí)匯總時(shí)，已統(tǒng)一修正為亞類。通過(guò)查閱、研究各省的省級(jí)和地級(jí)土壤[25-26]等，逐省逐條進(jìn)行修編。如調(diào)查時(shí)命名的土類有沖積土、土、濱海風(fēng)沙土、黑色石灰土、黃紅壤等均為亞類，部分修編對(duì)照結(jié)果見(jiàn)表3。

（2）土類更名。如“磚紅壤性紅壤”是調(diào)查初期部分縣的土類命名，在調(diào)查后期和匯總時(shí)，統(tǒng)一更名為“赤紅壤”。鹽土和鹽堿土，也是調(diào)查初期部分縣的土類命名，在調(diào)查后期和匯總時(shí)土壤普查辦公室已經(jīng)根據(jù)鹽堿特性重新分類名門。本研究在土類名稱整合時(shí)，有的根據(jù)下級(jí)亞類名稱進(jìn)行上級(jí)歸類，如亞類為“濱海灘地鹽土”“草甸鹽土”的，土類分別為“濱海鹽土”和“草甸鹽土”；有的根據(jù)亞類名稱和所在地域進(jìn)行上級(jí)歸類，如亞類為“殘積鹽土”的，土類為“漠境鹽土”。

（3）習(xí)慣用名。這類問(wèn)題是修編的主要方面，查閱這些土類所在縣的土壤志剖面記載，根據(jù)成土因素及剖面特征修正其土類名稱。如泛濫土因河流泛濫沖積成土，根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[24]，修正土類名稱為新積土，亞類名稱為沖積土。

（4）別字。如風(fēng)砂土、土、砂漿黑土等，統(tǒng)一采用國(guó)標(biāo)規(guī)范用字修編[24]。

表3列舉了土類歸并主要涉及的4種情況及部分土類修正前后的對(duì)比。

在匯總?cè)珖?guó)分縣土壤圖和土種志土壤名稱的基礎(chǔ)上，由曾負(fù)責(zé)過(guò)全國(guó)土壤圖匯總的老專家指導(dǎo)，對(duì)土類、亞類、土屬、土種名稱進(jìn)行修編，重點(diǎn)修正明顯的分類學(xué)錯(cuò)誤和不規(guī)范用語(yǔ)[18]。其中，對(duì)高級(jí)分類名稱——土類，實(shí)行分省修編，并對(duì)個(gè)別區(qū)域不該出現(xiàn)的土壤名稱，查閱原縣土壤（種）志剖面描述后進(jìn)行修改；對(duì)亞類名稱作為土類出現(xiàn)的，均按國(guó)標(biāo)修改[24]為亞類。最終土類修編為60個(gè)；對(duì)低級(jí)分類——土屬、土種名稱，盡量保持其原始記載，以便為今后再進(jìn)行土壤調(diào)查時(shí)提供基礎(chǔ)資料。關(guān)于各分縣土壤圖低級(jí)土壤類型名稱的修編原則、方法及修編結(jié)果，詳見(jiàn)文獻(xiàn)[18]。

表3 源于分縣土壤調(diào)查資料的部分土類名修正對(duì)比表

3.2 土壤類型統(tǒng)一編碼與補(bǔ)碼

進(jìn)行全國(guó)土壤空間庫(kù)整合建庫(kù)，需要進(jìn)行土壤類型名稱的統(tǒng)一編碼。為減少編碼位數(shù)，本研究采用層次編碼法，按照土壤分類系統(tǒng)的層級(jí)進(jìn)行分組后編碼。即：將土綱、土類、亞類、土屬、土種五級(jí)分為三組統(tǒng)一編排，三組之間由橫線相隔。其中，土類和亞類代碼為一組，前兩位英文大寫字母代表土類，土類第一位碼同國(guó)標(biāo)土綱碼，第二位碼為同土綱下的土類按國(guó)標(biāo)順序賦字母碼，土類碼后以1—2位英文小寫字母代表亞類，亞類按各類型出現(xiàn)縣數(shù)的多少排序賦碼；土屬、土種各為一組，均為數(shù)字碼，也按出現(xiàn)的縣數(shù)排序賦碼，這樣使現(xiàn)有收集的土壤類型中，出現(xiàn)區(qū)域多、覆蓋范圍廣的土壤類型編碼排序靠前。全庫(kù)土壤統(tǒng)一編碼通過(guò)“智能化海量空間信息分析與地圖制圖軟件包IMAT”[27]成為土壤空間庫(kù)屬性字段，從而保證空間分析時(shí)土壤類型的唯一標(biāo)識(shí)。

目前本庫(kù)包括1 600余個(gè)縣市和農(nóng)場(chǎng)。為保持已有土壤類型名稱及其編碼的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)于今后補(bǔ)充到1﹕5萬(wàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的縣市中新增的土壤類型，按上述編碼規(guī)則，即亞類以下級(jí)別均以出現(xiàn)的縣數(shù)多少，在現(xiàn)有該土類的最終組位碼之后按順序續(xù)碼，賦予新土壤類型以統(tǒng)一代碼。

3.3 行政界兩側(cè)的土壤類型處理

在土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)整合時(shí)，時(shí)常出現(xiàn)行政邊界兩側(cè)土壤類型不一致的情況，根據(jù)土壤調(diào)查資料和相關(guān)文獻(xiàn)的記載[16]，原因主要有兩個(gè)：第一，二普期間，土壤調(diào)查是以縣為單位進(jìn)行，各縣調(diào)查人員對(duì)土壤分類理解不同，造成行政邊界兩側(cè)土壤類型不一致。第二，河流、分水嶺（山脊）、溝谷等常常構(gòu)成母質(zhì)、地形的自然分界，以這類自然分界為行政邊界的，兩側(cè)因成土條件有異造成土壤類型不同。而前一種原因是造成行政邊界兩側(cè)土壤類型不一致的主因。

進(jìn)行土壤類型接邊時(shí)，結(jié)合已有周邊剖面數(shù)據(jù)，借助衛(wèi)片、航片影像資料進(jìn)行判讀接邊，必要時(shí)需實(shí)地挖取剖面觀測(cè)驗(yàn)證。鑒于土壤分類問(wèn)題的復(fù)雜性以及本研究的主體目標(biāo)是全國(guó)土壤圖的數(shù)字化整合建庫(kù)，而土壤類型接邊修正的工程量浩大，為最大限度保持歷史資料原貌，為相關(guān)研究提供原始記載，本研究重點(diǎn)進(jìn)行了土壤名稱高級(jí)分類的修編（詳見(jiàn)3.1節(jié)），并依此對(duì)處于縣界兩側(cè)的土壤類型實(shí)現(xiàn)了部分接邊；對(duì)分類名稱仍不一致的情況保留原貌，以便為今后再進(jìn)行土壤調(diào)查時(shí)提供基礎(chǔ)資料。

3.4 行政邊界標(biāo)準(zhǔn)化與圖幅轉(zhuǎn)換

3.4.1 邊界標(biāo)準(zhǔn)化 二普時(shí)期分縣土壤圖分別由各縣手工繪制，相鄰兩縣交界處的縣界常常不完全吻合，造成相鄰縣界有縫隙。為解決這一問(wèn)題，本研究統(tǒng)一采用1﹕5萬(wàn)DLG行政邊界裁切的方式替換原始邊界，替換標(biāo)準(zhǔn)縣界產(chǎn)生的縫隙，由最鄰近圖斑界線延伸閉合，保證了土壤類型在空間拓?fù)渖线B續(xù)無(wú)縫。行政界兩側(cè)的土壤類型按照3.3的方法進(jìn)行處理。行政區(qū)劃有變化的縣市，在矢量化編輯時(shí)，以其中一個(gè)縣界為共用界，與相鄰縣市土壤圖拼接后，用1﹕5萬(wàn)DLG縣界裁切替換。采用此方法，本研究對(duì)1 688個(gè)縣市、國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)土壤圖實(shí)現(xiàn)了行政邊界標(biāo)準(zhǔn)化，并完成拓?fù)渲亟ā?/p>

3.4.2 圖幅變換 空間數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)之一是存儲(chǔ)單元。由于分縣土壤圖以縣為單位，考慮到以經(jīng)常變化的縣級(jí)行政區(qū)劃為土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)單元，會(huì)影響數(shù)據(jù)庫(kù)的準(zhǔn)確調(diào)用和分析。為保證數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定，按照中國(guó)1﹕5萬(wàn)比例尺土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)模型（CDSM）設(shè)計(jì)[28]，以1﹕5萬(wàn)地形圖分幅為全國(guó)1﹕5萬(wàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)單元。采用IMAT軟件[27]的分幅變換功能，根據(jù)分幅與分縣對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)每幅涉及的分縣土壤圖拼接后裁切，實(shí)現(xiàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)從分縣到分幅的批量轉(zhuǎn)換，以1﹕5萬(wàn)分幅為單位存儲(chǔ)，并完成同一分幅內(nèi)相鄰縣界兩側(cè)圖斑的同碼融合和拓?fù)渲亟ā?/p>

圖幅變換后的1﹕5萬(wàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)，共計(jì)13 240個(gè)1﹕5萬(wàn)地形圖分幅，涉及1 688個(gè)縣市、國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)，西安80坐標(biāo)系，高斯投影。此外，對(duì)缺失的縣市所在分幅，則暫采用中、低精度比例尺圖件補(bǔ)充，并以元數(shù)據(jù)記錄。以低頂高圖幅共計(jì)10 090個(gè)1﹕5萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)分幅。

4 結(jié)論與展望

對(duì)二普完成的分縣大比例尺土壤圖的分析顯示：不同地區(qū)分縣土壤圖中坐標(biāo)系、圖例與注記表達(dá)均有較大差異。利用異源土壤圖構(gòu)建覆蓋大區(qū)域土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量控制主要包括：數(shù)字化地理精度控制、土壤要素圖層標(biāo)準(zhǔn)化、全圖整合賦碼三項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。其中，數(shù)字化地理精度控制包括掃描精度、定位坐標(biāo)系規(guī)定、幾何校正（定位）精度；土壤要素圖層標(biāo)準(zhǔn)化包括土壤與非土壤要素采集要求、空間要素分類碼、圖層與圖幅的標(biāo)準(zhǔn)化；全圖整合賦碼質(zhì)量控制主要包括土壤類型修編、編碼，以及行政邊界標(biāo)準(zhǔn)化。針對(duì)這三項(xiàng)任務(wù)而構(gòu)建的質(zhì)量控制方法和相應(yīng)指標(biāo)，符合我國(guó)土壤普查圖件數(shù)字化建庫(kù)實(shí)際情況，有利于完善我國(guó)大比例尺土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量?；谏鲜鲑|(zhì)量控制方法，本研究建立的1﹕5萬(wàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)，目前含13 240個(gè)1﹕5萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)分幅，涉及1 688個(gè)縣市和國(guó)營(yíng)農(nóng)場(chǎng)，對(duì)缺失的縣市所在分幅，則暫采用中、低精度比例尺圖件補(bǔ)充，涉及圖幅共計(jì)10 090個(gè)1﹕5萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)分幅。

全國(guó)1﹕5萬(wàn)土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)作為土壤資源的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，除了可直接作為研究和決策的數(shù)據(jù)支撐外，筆者認(rèn)為，可開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘研究，通過(guò)數(shù)字土壤制圖方法，補(bǔ)充我國(guó)土壤長(zhǎng)效指標(biāo)數(shù)據(jù)的不足。

數(shù)字土壤制圖是土壤調(diào)查與制圖學(xué)科的研究范疇，是采用新方法對(duì)學(xué)科研究?jī)?nèi)容進(jìn)行延伸，是對(duì)土壤基本性質(zhì)空間分布定量化研究的拓展，而大比例尺土壤圖數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)為這類研究提供了很好的基礎(chǔ)。例如基于現(xiàn)有圖件和剖面數(shù)據(jù)，結(jié)合野外調(diào)查，利用數(shù)字土壤成圖的模型方法，可獲得區(qū)域的或全國(guó)范圍的土層厚度、土壤質(zhì)地、土體構(gòu)造等土壤最基礎(chǔ)性質(zhì)的空間分布數(shù)據(jù)（圖），以補(bǔ)充初次調(diào)查時(shí)此類數(shù)據(jù)僅有剖面記錄而未成圖的不足。全國(guó)第二次土壤普查形成的土壤圖和土壤（種）志等土壤調(diào)查資料，包含了土地資源狀況、土壤肥力特征、土地利用、土壤改良方向和措施等信息，是一次全面的、綜合的土壤資源調(diào)查，這些資料為數(shù)據(jù)挖掘研究和土壤調(diào)查成果的廣泛應(yīng)用提供了很好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。目前基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)字土壤制圖模型、方法[29-32]日趨成熟，數(shù)字土壤制圖的精度與不確定性[33]定量分析也可為衍生數(shù)據(jù)的使用提供可靠性支撐。充分利用已有歷史數(shù)據(jù)，對(duì)土壤長(zhǎng)效性狀進(jìn)行模擬制圖，生成衍生屬性數(shù)據(jù)，則更有利于在農(nóng)業(yè)、環(huán)境、國(guó)土及其他研究領(lǐng)域和部門的廣泛應(yīng)用。

致謝：張維理研究員對(duì)本文給予了指導(dǎo)；黃鴻翔研究員對(duì)土類修編給予了指導(dǎo)和建議；雷秋良、武淑霞參與本項(xiàng)研究。在資料收集過(guò)程中，以下單位和個(gè)人給予了大力幫助和支持：山東、內(nèi)蒙古、福建、湖北、湖南、河北、河南、陜西、山西、北京、天津、上海、甘肅、寧夏、吉林、江西、江蘇、安徽、云南等省、市、自治區(qū)土肥站和廣西河池市、遼寧沈陽(yáng)市土肥站，四川省農(nóng)業(yè)廳，廣東、貴州、廣西、青海、遼寧等省土肥所、黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)張之一教授及相關(guān)縣市區(qū)土肥工作者，在此一并致以誠(chéng)摯的感謝！

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（責(zé)任編輯 李云霞）

Quality Control of Soil Map Database at 1:50 000 Scale in China

XU AiGuo1, ZHANG RenLian1, TIAN YouGuo1, JI HongJie1, ZHANG HuaiZhi1, LONG HuaiYu1

(1Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081;2National Agricultural Technology Extension and Service Center, Beijing 100025)

【Background】Soil large data with time and space dimension, could provide data support for research work and policy decision in agriculture, environment, and land management. The soil survey maps and reports are the base on building soil time and space database. Because of the large differences of soil mapping standards between different areas and different periods, quality control is necessary for developing high quality soil database from non-standard soil maps and soil survey reports. 【Objective】The purpose of this study was to analyze the status of paper soil maps, to identify the key issues of quality control in its digital integration database, and to explore the corresponding technical standards and specifications, so as to provide quality guarantee for large scale soil map database. 【Method】By analyzing the situation of soil maps and soil survey reports and combining related research for precision control of digital topographic map in China, precision requirements suitable for digitizing soil map were developed. After comparing soil type names from county level soil maps and soil standard names in national standard, soil names, especially soil great group names, were revised in soil map database and every soil name was encoded. 【Result】For building soil map database from different sources large scale soil maps in large area, the quality control included the geographic precision, standardization of digital soil map elements, integration of soil map database, and coding elements type for the whole database. The contents of geographic precision included scanning precision of paper maps, coordinate system, geometric correction precision, as well as collection and numbers of control points. Standardization of map elements extraction mainly included the collection of soil elements and non-soil elements, classification and code of digital element types, and standard of layer name and map sheets. The integration for whole database included revision of soil types, code of soil types and non-soil types, and standard of boundary by using uniform boundary. In the process of soil data integration and harmonization, revising soil names, especially revising soil great group names and coding, was the mainly quality control method. According to national standard and soil profile records in soil survey reports of county, province and national level for reference, more than 300 non-standard soil great group names were revised to 60 national standard names. By hierarchical code method, a unique code for each soil type in the entire database was achieved with five-level coding of soil order, soil great group to soil species. Using uniform boundary, the boundaries of adjacent counties were seamless. Based on the integration of the entire soil special database, the conversion were achieved from counties map sheet to international standard map sheet at 1﹕50 000.【Conclusion】The quality control is very important in building soil map database of large area by using non-standard soil maps from different region and period. The key of quality control were geographic precision, standardization of digital soil map elements, integration of soil map database and coding soil types for the entire database. The quality control methods and corresponding indicators for these three issues conformed to the actual situation of soil survey maps in China. Using the above methods, the 1﹕50 000 soil map database had a total 13 240 standard map sheets of 1﹕50 000 scale, and involving 1 688 counties and county farms. In addition, we discussed the status of this database and prospected the future direction for expansion, in the hope that to provide a data basis for the study of the long-term soil properties data mining by combining the physical and chemical properties of the soil.

1﹕50 000 scale soil map; digital; database; quality control; China

2018-04-08；

2018-09-21

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2017YFD0200607）、科技部基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)（2012FY112100、2006FY120200）、科技部公益性研究專項(xiàng)（2001DIA20024）、國(guó)家公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專項(xiàng)（201503121-13）

徐愛(ài)國(guó)，E-mail：xuaiguo@caas.cn