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    基于GIS和土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù)的水稻種植適宜性評(píng)價(jià)*——以安徽省青陽縣為例

    2019-04-13 04:59:36韓慧杰夏學(xué)齊吳海東姜明亮
    關(guān)鍵詞:土地質(zhì)量重金屬水稻

    韓慧杰, 夏學(xué)齊**, 吳海東, 湯 明, 姜明亮

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    基于GIS和土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù)的水稻種植適宜性評(píng)價(jià)*——以安徽省青陽縣為例

    韓慧杰1, 夏學(xué)齊1**, 吳海東2, 湯 明2, 姜明亮2

    (1. 中國地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院 北京 100083; 2. 安徽金聯(lián)地礦科技有限公司 合肥 230000)

    為加快安徽省青陽縣的高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè), 開展更加精準(zhǔn)的水稻種植適宜性評(píng)價(jià), 本文根據(jù)研究區(qū)土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù)和當(dāng)?shù)厮緦ιL環(huán)境的需求, 通過層次分析法(AHP)把水稻種植適宜性評(píng)價(jià)作為目標(biāo)層, 把影響目標(biāo)層的立地條件、理化性質(zhì)、土壤質(zhì)量、土地管理作為準(zhǔn)則層, 再把影響準(zhǔn)則層中各因素的項(xiàng)目作為指標(biāo)層, 確定研究區(qū)水稻種植適宜性評(píng)價(jià)的層次模型, 構(gòu)建了包括土壤養(yǎng)分、土壤環(huán)境、土壤質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)、排水和灌溉能力等在內(nèi)共計(jì)12項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)體系。以研究區(qū)二調(diào)圖斑為評(píng)價(jià)單元, 根據(jù)數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)獲取精準(zhǔn)的田面坡度數(shù)據(jù), 同時(shí)結(jié)合GIS空間分析技術(shù)對地球化學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值模擬。利用特爾菲法(Delphi)獲取各指標(biāo)隸屬度并構(gòu)建判斷矩陣, 使用MATLAB數(shù)學(xué)軟件求出各指標(biāo)的權(quán)重, 計(jì)算獲取水稻種植適宜性綜合指數(shù)(RSI), 進(jìn)行適宜性評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示: “高度適宜”面積為36.89 km2, 占基本農(nóng)田總面積的19.80%, 主要分布在研究區(qū)中部及南部地區(qū); “適宜”和“勉強(qiáng)適宜”面積分別為61.95 km2和60.89 km2, 分別占33.25%和32.68%, 分散分布; “不適宜”面積約26.60 km2, 占比14.27%, 主要位于研究區(qū)中部及北部地區(qū)。利用實(shí)測水稻籽實(shí)Cd含量與該評(píng)價(jià)方法得到的水稻種植適宜性綜合指數(shù)(RSI)進(jìn)行分析, 發(fā)現(xiàn)兩者呈顯著負(fù)相關(guān), 隨著RSI的增長, 水稻籽實(shí)中Cd含量逐漸降低, 意味著水稻品質(zhì)的提高, 同時(shí)也減少了可能通過食物鏈對生態(tài)環(huán)境造成的危害。該結(jié)果從生態(tài)安全方面證明此評(píng)價(jià)方法的正確性和適用性。本文探討了土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù)所反映的水稻生產(chǎn)問題, 改善了以往農(nóng)業(yè)種植適宜性評(píng)價(jià)工作中大量使用描述性指標(biāo)和指標(biāo)分級(jí)模糊不清所導(dǎo)致的主觀性較大和評(píng)價(jià)方法不易推廣等問題, 不僅為作物種植適宜性評(píng)價(jià)提供了新的方法, 而且為生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展指明了方向。

    水稻; 種植適宜性; 土地質(zhì)量; 土壤重金屬; GIS; 青陽縣

    土地是農(nóng)業(yè)、林業(yè)和畜牧業(yè)最基本的生產(chǎn)資料, 也是人類生產(chǎn)和生活的基本場所[1]。耕地是支撐人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一種重要土地資源, 也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要物質(zhì)基礎(chǔ)[2]。發(fā)達(dá)國家的耕地資源管理已進(jìn)入生態(tài)環(huán)境管護(hù)階段, 而我國的耕地資源管理總體上還處在管理粗放的初級(jí)階段, 不能適應(yīng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的要求[3-4]。因此合理利用耕地資源, 做好耕地?cái)?shù)量和質(zhì)量管控, 仍是我國目前面臨的重要問題。土地農(nóng)業(yè)適宜性評(píng)價(jià)是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中根據(jù)某種利用方式的特定要求評(píng)定土地對于該用途是否適宜以及適宜程度的一項(xiàng)工作[5-6], 它是制定土地利用決策和科學(xué)編制土地利用規(guī)劃的基本依據(jù)[7]。

    水稻()種植生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)是對水稻在某區(qū)域內(nèi)的氣候、地形、土壤等環(huán)境條件適宜性程度進(jìn)行的綜合性評(píng)價(jià)[8], 地理信息系統(tǒng)(geographic information system, GIS)可以把大區(qū)域范圍內(nèi)的點(diǎn)位屬性數(shù)據(jù)同地理空間數(shù)據(jù)相結(jié)合, 現(xiàn)已成為農(nóng)業(yè)適宜性評(píng)價(jià)的重要技術(shù)手段[9-10]。如Chen等[11]利用GIS進(jìn)行了河南省煙草()生態(tài)適宜性綜合評(píng)價(jià)研究, 史同廣等[12]利用GIS對山東省日照市茶園土地適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià)研究, 吳志剛等[13]基于GIS對藥材溫郁金()進(jìn)行種植適宜性評(píng)價(jià), 李文西等[14]對水稻種植適宜性評(píng)價(jià)及指標(biāo)選取進(jìn)行研究??茖W(xué)高效地開展農(nóng)業(yè)適宜性評(píng)價(jià), 合理利用耕地資源, 對區(qū)域經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。

    水稻是全球近一半人口的主要糧食作物[15], 我國是世界大米主要出口國之一, 水稻在我國糧食生產(chǎn)中占有重要地位[16]。影響水稻生產(chǎn)的主要因素有地學(xué)條件、土壤養(yǎng)分、土壤環(huán)境、灌溉與排澇能力等多種因素, 其次是水稻品種、施肥管理和病蟲害等這些人為影響因素[16-17]。合理開展水稻種植適宜性評(píng)價(jià)有利于掌握水稻生產(chǎn)和耕地質(zhì)量狀況、改善農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、保障農(nóng)民增產(chǎn)增收。目前, 水稻種植適宜性評(píng)價(jià)仍然以部分地學(xué)條件和土壤養(yǎng)分條件輔以氣候因素或經(jīng)濟(jì)效益為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)[18-22], 鮮有涉及土壤環(huán)境污染指標(biāo)對水稻種植適宜性的研究, 而我國土地與農(nóng)產(chǎn)品中重金屬污染問題與國外相比已相當(dāng)嚴(yán)重[23-24]。安徽省是中國水稻種植和消費(fèi)大省, 各種土壤污染問題也比較突出[25-26]。因此, 本文在安徽省青陽縣內(nèi)著重開展了包括土壤養(yǎng)分、土壤理化性質(zhì)和土壤環(huán)境污染等多項(xiàng)指標(biāo)在內(nèi)的水稻種植適宜性評(píng)價(jià), 并進(jìn)行評(píng)價(jià)方法驗(yàn)證, 探討土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù)反映的水稻種植適宜性問題, 這不僅為作物種植適宜性評(píng)價(jià)提供了新的方法, 而且為改善研究區(qū)農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展、優(yōu)化土地資源利用等提供了科學(xué)依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    青陽縣隸屬于安徽省池州市, 地處皖南山區(qū)東北部, 地勢南高北低, 南部高山峭拔, 中部為丘陵, 北部多平原、圩區(qū)。該縣屬亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候區(qū), 雨量充沛[27]。研究區(qū)內(nèi)土壤發(fā)育多種地貌類型, 土壤形成具有強(qiáng)烈的地質(zhì)風(fēng)化、淋浴作用和旺盛的生物循環(huán)等特點(diǎn), 受氣候生物帶影響, 山地土壤又呈垂直分布, 同時(shí)還受不同的中小地形、水文地質(zhì)條件、成土母質(zhì)及人為的影響[28], 形成區(qū)域性或土壤類型組合形分布。該縣域內(nèi)土壤成土母質(zhì)主要以花崗巖、微晶灰?guī)r、生物碎屑灰?guī)r、粉砂質(zhì)泥巖互層為主, 巖性跨度較大, 土壤分為4個(gè)土綱, 6個(gè)土亞綱, 9個(gè)土類。在9個(gè)土類中以紅壤和水稻土分布面積最廣(表1、圖1)。本次研究區(qū)為青陽縣基本農(nóng)田保護(hù)區(qū), 面積約186.3 km2, 水田占常用耕地面積的九成左右, 以種植水稻為主[16,29]。

    表1 研究區(qū)青陽縣土壤類型統(tǒng)計(jì)表

    圖1 研究區(qū)青陽縣土壤類型分布圖

    1.2 評(píng)價(jià)流程

    1.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)及數(shù)據(jù)獲取

    研究區(qū)內(nèi)共采集土壤表層樣品1 186件, 重復(fù)樣點(diǎn)35個(gè); 水稻稻穗樣品50個(gè)。將采集的土壤樣品和水稻稻穗置于干凈、無污染的場地自然風(fēng)干。稻穗晾干后人工脫粒、去殼成糙米, 篩除雜物后混合均勻。將每件土壤和水稻籽實(shí)樣品各稱取200 g置于干凈的自封袋中并編號(hào), 樣品處理完成后送至國土資源部合肥礦產(chǎn)資源監(jiān)督檢測中心進(jìn)行進(jìn)一步處理和土地質(zhì)量地球化學(xué)指標(biāo)的化驗(yàn)測試, 以確保所用數(shù)據(jù)的質(zhì)量。后期將測試數(shù)據(jù)與研究區(qū)二調(diào)土地利用圖斑整合, 形成研究區(qū)的土地質(zhì)量地球化學(xué)調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫。

    本次評(píng)價(jià)以該數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ), 獲取土壤養(yǎng)分、土壤環(huán)境以及土壤理化性質(zhì)等多項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)均有精確的空間坐標(biāo)信息。采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要依據(jù)研究區(qū)的土地質(zhì)量地球化學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和當(dāng)?shù)厮緦ιL環(huán)境的需求, 并考慮指標(biāo)的量化和分級(jí)等因素。選取指標(biāo)有: 田塊大小、田塊規(guī)整度、田面坡度、土壤質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)、pH、堿解氮、速效磷、速效鉀、土壤環(huán)境、排澇能力、灌溉能力等12項(xiàng)指標(biāo)。

    指標(biāo)數(shù)據(jù)的獲取來源于研究區(qū)的土地質(zhì)量地球化學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)庫, 部分指標(biāo)數(shù)據(jù)的等級(jí)劃分依據(jù)《DZ/T 0295—2016土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)價(jià)規(guī)范》進(jìn)行。其中, 田塊大小和田塊規(guī)整度兩項(xiàng)指標(biāo)通過ArcGIS軟件獲取評(píng)價(jià)圖斑面積和周長, 并根據(jù)景觀生態(tài)學(xué)斑塊指數(shù)公式計(jì)算獲取田塊規(guī)整度; 田面坡度指標(biāo)利用ArcGIS軟件提取研究區(qū)范圍內(nèi)采樣期間的遙感數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù), 進(jìn)行海拔和坡度坡向計(jì)算; 土壤質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)、pH、堿解氮、速效磷、速效鉀等指標(biāo)直接采用研究區(qū)的土地質(zhì)量地球化學(xué)調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫; 土壤環(huán)境指標(biāo)在本文中特指土壤重金屬污染狀況, 而非氣候、溫度等因素, 該數(shù)據(jù)利用研究區(qū)的土地質(zhì)量地球化學(xué)調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫, 對每個(gè)評(píng)價(jià)單元中的砷、鎘、汞、鉛、鉻、鎳、銅、鋅等8種土壤重金屬污染等級(jí)最高的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取賦值(即重金屬污染等級(jí)的一票否決制, 按最高污染等級(jí)賦值); 排澇能力和灌溉能力兩項(xiàng)指標(biāo)使用該數(shù)據(jù)庫和野外實(shí)地調(diào)查綜合賦值。

    使用的景觀生態(tài)學(xué)斑塊指數(shù)公式如下:

    =2log(/4)/log(1)

    式中:為田塊規(guī)整度,為田塊周長,為田塊面積。

    1.2.2 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)層次模型和判斷矩陣

    層次分析法(AHP)是將與決策相關(guān)的元素分解成目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層等多個(gè)層次, 進(jìn)行定性和定量分析的決策方法[30]。本次研究把水稻種植適宜性評(píng)價(jià)作為目標(biāo)層(A), 把影響目標(biāo)層的立地條件、理化性質(zhì)、土壤質(zhì)量、土地管理作為準(zhǔn)則層(B), 再把影響準(zhǔn)則層中各因素的項(xiàng)目作為指標(biāo)層(C), 依次劃分出這3個(gè)層次, 構(gòu)建研究區(qū)水稻種植適宜性評(píng)價(jià)層次模型(表2)。

    表2 水稻種植適宜性評(píng)價(jià)層次模型

    利用特爾菲法(Delphi)輔以文獻(xiàn)研究法, 統(tǒng)計(jì)該研究領(lǐng)域的專家學(xué)者和有經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)林技術(shù)人員對各層次參評(píng)因子的重要性量化打分, 再結(jié)合研究區(qū)已獲得的相關(guān)研究成果和數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。將各打分?jǐn)?shù)值歸一化后, 計(jì)算某層次內(nèi)的指標(biāo)關(guān)系, 并構(gòu)建出各層次的判斷矩陣, 如表3所示。采用MATLAB數(shù)學(xué)軟件對各矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)并計(jì)算指標(biāo)權(quán)重[16,31-34]。

    表3 水稻種植適宜性評(píng)價(jià)模型中目標(biāo)層(A)判斷矩陣

    目標(biāo)層(A)特征向量歸一化: [0.20, 0.24, 0.36, 0.20]; 一致性檢驗(yàn)通過。

    1.2.3 計(jì)算組合權(quán)重

    一致性檢驗(yàn)通過后, 各判斷矩陣的特征向量即為該項(xiàng)指標(biāo)相對于上一層的權(quán)重。各指標(biāo)在準(zhǔn)則層中的權(quán)重乘以準(zhǔn)則層相對于目標(biāo)層的權(quán)重, 計(jì)算得到組合權(quán)重值, 見表4。

    1.2.4 確定指標(biāo)隸屬度

    根據(jù)專家意見和《DZ/T 0295—2016土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)價(jià)規(guī)范》[35], 結(jié)合相關(guān)適宜性評(píng)價(jià)成果的隸屬度劃分指導(dǎo), 將評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行隸屬度計(jì)算。對于土壤質(zhì)地、pH、排澇能力和灌溉能力等定性指標(biāo)可以根據(jù)研究區(qū)實(shí)地情況結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶<乙庖娊o出隸屬度。例如灌溉能力指標(biāo)被確定為“可以充分滿足”和“無灌溉能力”時(shí), 其隸屬度分別為1和0, 介于此間的指標(biāo)等級(jí)劃分可以根據(jù)指標(biāo)的分級(jí)特征合理的匹配隸屬度。部分指標(biāo)隸屬度表述見表5。

    表4 水稻種植適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的組合權(quán)重計(jì)算表

    表5 水稻種植適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)中部分指標(biāo)隸屬度劃分

    需要指出的是: 土壤環(huán)境指標(biāo)是根據(jù)《土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)價(jià)規(guī)范》, 參照《GB 15618—2018土壤環(huán)境質(zhì)量農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)(試行)》中農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)篩選值(基本項(xiàng)目)[36], 計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)單元中的砷、鎘、汞、鉛、鉻、鎳、銅、鋅等8種土壤重金屬的單項(xiàng)污染指數(shù)(P), 獲取各項(xiàng)指標(biāo)的污染等級(jí); 在單個(gè)重金屬污染指標(biāo)的最高等級(jí)中找出最大值作為該評(píng)價(jià)單元的土壤環(huán)境指數(shù), 即參照上述規(guī)范要求, 在單指標(biāo)土壤環(huán)境地球化學(xué)等級(jí)劃分基礎(chǔ)上, 每個(gè)評(píng)價(jià)單元的土壤環(huán)境地球化學(xué)綜合等級(jí)等同于單指標(biāo)劃分出的環(huán)境等級(jí)中最差的等級(jí)。1等至5等對應(yīng)的P和含義分別為:P≤1(清潔)、1<P≤2(輕微污染)、2<P≤3(輕度污染)、3<P≤5(中度污染)和P>5(重度污染)。

    土壤重金屬的單項(xiàng)污染指數(shù)P的計(jì)算公式為:

    P=C/S(2)

    式中:C為土壤中污染物的實(shí)測質(zhì)量分?jǐn)?shù), 單位為mg?kg-1;S為土壤中污染物在GB 15618—2018中給出的農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)篩選值, 單位為mg?kg-1。

    1.2.5 評(píng)價(jià)方法

    本文中適宜性評(píng)價(jià)工作采用綜合指數(shù)評(píng)價(jià)法, 各評(píng)價(jià)因子的隸屬度與相應(yīng)的準(zhǔn)則層權(quán)重相乘, 得出各評(píng)價(jià)因子的得分, 再計(jì)算每一評(píng)價(jià)單元(即各個(gè)土地二調(diào)圖斑)內(nèi)所有參評(píng)因子的總分, 采用累加法計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)單元的水稻種植適宜性綜合指數(shù)(RSI), 公式如下:

    RSI=∑(F×W) (=1, 2, 3, …,) (3)

    式中: RSI為水稻種植適宜性綜合指數(shù),F為第個(gè)評(píng)價(jià)因子的隸屬度,W為第個(gè)評(píng)價(jià)因子的組合權(quán)重。

    根據(jù)計(jì)算出的適宜性指數(shù)分布規(guī)律, 參照自然間斷點(diǎn)分級(jí)法, 進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整, 將研究區(qū)范圍內(nèi)的水稻種植適宜性分為4類: RSI≥0.836(高度適宜)、0.805≤RSI<0.836(適宜)、0.770≤RSI<0.805(勉強(qiáng)適宜)、RSI<0.77 0(不適宜)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 研究區(qū)水稻種植適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果

    研究區(qū)水稻種植適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果見表6, 空間分布見圖2。研究區(qū)內(nèi)“高度適宜”水稻種植面積為36.89 km2, 占基本農(nóng)田總面積的19.80%, 大致分布在研究區(qū)中部的杜村鄉(xiāng)、廟前鎮(zhèn)、朱備鎮(zhèn)部分地區(qū)、南部的陵陽鎮(zhèn)及北部的丁橋鎮(zhèn)和木鎮(zhèn)鎮(zhèn)的少數(shù)地區(qū); “適宜”和“勉強(qiáng)適宜”面積分別為61.95 km2和60.89 km2, 分別占33.25%和32.68%, 在研究區(qū)內(nèi)較為分散; “不適宜”面積約26.60 km2, 占比14.27%, 主要位于研究區(qū)中部的蓉城鎮(zhèn)和楊田鎮(zhèn)以及北部的丁橋鎮(zhèn)和木鎮(zhèn)鎮(zhèn)等部分地區(qū)。

    根據(jù)水稻種植適宜性評(píng)價(jià)空間分布圖可以看出, 研究區(qū)大致分為南部適宜區(qū)、中部不適宜區(qū)和北部變化適宜區(qū)3大部分。深入挖掘各指標(biāo)對評(píng)價(jià)結(jié)果的影響程度, 可以了解研究區(qū)內(nèi)不同區(qū)域影響水稻種植適宜性的障礙因素, 進(jìn)而對水稻生產(chǎn)做一些區(qū)劃調(diào)整:

    1)南部農(nóng)田耕地條件較好, 易于耕作, 但存在養(yǎng)分不足, 田塊狀況不好等影響因素。當(dāng)?shù)貞?yīng)針對這些問題加強(qiáng)土地整治、增建配套灌溉設(shè)施、整合零散地塊、優(yōu)化田塊狀況以便于土地集中管理, 提高機(jī)械化耕作水平和加強(qiáng)農(nóng)藝配套技術(shù)應(yīng)用提高水稻生產(chǎn)能力, 確保這些地區(qū)作為糧食生產(chǎn)的主要基地不受破壞。

    2)中部地區(qū)地形較好, 但土壤養(yǎng)分不足、土壤pH不適宜以及部分污染等因素表現(xiàn)突出, 致使部分地區(qū)水稻種植適宜性較差。因此當(dāng)?shù)貞?yīng)針對這些問題加強(qiáng)土壤改良、調(diào)節(jié)土壤的pH, 同時(shí)合理配比施肥, 重視施用有機(jī)肥, 提高土壤有效磷和速效鉀等養(yǎng)分元素的含量, 推廣種植適應(yīng)性較好的水稻品種, 保證水稻生產(chǎn), 提高水稻品質(zhì), 確保糧食增產(chǎn)增收。

    3)北部地區(qū)地形復(fù)雜, 農(nóng)田耕作條件參差不齊, 部分地區(qū)存在嚴(yán)重的土壤污染和養(yǎng)分缺乏問題, 這些農(nóng)田相對分散, 不便于統(tǒng)一管理, 可依據(jù)實(shí)地情況, 改良耕作條件、控制土壤污染、提高土壤養(yǎng)分, 推廣種植適應(yīng)性較好的水稻改良品種或高抗品種; 對于部分嚴(yán)重的“不適宜”地區(qū)可以改種油菜()、藥材、茶()等當(dāng)?shù)剡m宜的作物, 形成種植規(guī)模, 建立銷售渠道, 保證當(dāng)?shù)剞r(nóng)民增收。

    2.2 基于水稻籽實(shí)重金屬含量的評(píng)價(jià)方法驗(yàn)證

    本研究采用的水稻種植適宜性評(píng)價(jià)方法中因其指標(biāo)選取和權(quán)重賦值存在一定的可變性, 可以認(rèn)為是一種具有部分主觀因素的評(píng)價(jià)方法。水稻品質(zhì)的優(yōu)劣是對水稻種植適宜性綜合指數(shù)的一種客觀反映, 水稻籽實(shí)中的重金屬含量又是人們最為關(guān)注的生態(tài)健康問題, 因此可用水稻籽實(shí)中的重金屬含量作為本評(píng)價(jià)方法的客觀檢驗(yàn)。

    表6 研究區(qū)水稻種植適宜性評(píng)價(jià)分級(jí)結(jié)果

    圖2 研究區(qū)水稻種植適宜性空間分布

    Fig. 2 Spatial distribution of rice planting suitability in the study area

    圖3中使用水稻籽實(shí)中重金屬Cd含量的實(shí)測值與水稻種植適宜性指數(shù)RSI建立關(guān)系, 對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)為-0.292,=0.04, 小于0.05, 有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義, 兩者之間表現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)。在一定范圍內(nèi)隨著RSI的增長, 水稻籽實(shí)中重金屬Cd的含量逐漸降低, 重金屬含量的降低意味著水稻品質(zhì)的提高, 同時(shí)也減少了可能通過食物鏈對生態(tài)環(huán)境造成的危害。由此, 可以充分證明本文中基于土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù), 尤其是包括土壤重金屬指標(biāo)數(shù)據(jù)在內(nèi)的水稻種植適宜性評(píng)價(jià)方法的正確性和適用性。

    3 討論

    本研究在水稻種植適宜性評(píng)價(jià)研究中考慮到土壤重金屬污染對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響, 特意將土壤環(huán)境指標(biāo)所代表的土壤重金屬污染情況作為參評(píng)因子, 用于適宜性評(píng)價(jià)工作中。陳金濤[17]在2009年使用地形部位、成土母質(zhì)、坡度、坡向、剖面構(gòu)型、耕層厚度、耕層質(zhì)地、pH、土壤養(yǎng)分、有機(jī)質(zhì)、有效磷、速效鉀、有效鋅、排水和灌溉能力等14項(xiàng)指標(biāo)對整個(gè)研究區(qū)的水稻種植適宜性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。其統(tǒng)計(jì)出的水稻種植適宜性評(píng)價(jià)中: “高度適宜”面積占比21.7%, “適宜”面積占比32.4%, “勉強(qiáng)適宜”面積占比37.5%, “不適宜”面積占比8.4%。本文的評(píng)價(jià)方法與其前人方法評(píng)價(jià)結(jié)果對比如表7所示。對比發(fā)現(xiàn): 兩者評(píng)價(jià)出的“高度適宜”和“適宜”比例大致相當(dāng), 本文評(píng)價(jià)結(jié)果中的“勉強(qiáng)適宜”和“不適宜”分別略低于和略高于前人方法。

    圖3 水稻籽實(shí)Cd含量與水稻種植適宜性綜合指數(shù)之間的關(guān)系

    表7 本評(píng)價(jià)方法與前人評(píng)價(jià)方法的研究區(qū)水稻種植適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果對比

    經(jīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)對比和結(jié)果分析, 我們認(rèn)為: 前人在水稻種植適宜性評(píng)價(jià)工作中以部分地學(xué)條件、土壤剖面組成、土壤養(yǎng)分條件和排水灌溉條件等作為評(píng)價(jià)指標(biāo), 其中地形部位、成土母質(zhì)、剖面構(gòu)型等多項(xiàng)指標(biāo)為描述性指標(biāo), 這些指標(biāo)打分量化嚴(yán)重依賴專家經(jīng)驗(yàn), 其評(píng)價(jià)方法的主觀性較強(qiáng), 且等級(jí)劃分不明確。前人認(rèn)為: “不適宜”地區(qū)是由排水灌溉條件差和山區(qū)冷浸田等因素引起的, 也未給出“勉強(qiáng)適宜”地區(qū)的影響因素。本評(píng)價(jià)方法使用研究區(qū)的土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù), 數(shù)據(jù)客觀真實(shí), 結(jié)果可信。通過對地球化學(xué)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn): “高度適宜”地區(qū)是綜合性能最好的耕地, 田面平整, 易于耕作, 養(yǎng)分充足, 灌溉方便, 保肥保水能力較強(qiáng), 不存在重金屬污染, 適于水稻生長; “適宜”地區(qū)立地條件較好, 養(yǎng)分充足, 不存在重金屬污染等; “勉強(qiáng)適宜”地區(qū)土壤養(yǎng)分缺乏, 部分土壤存在污染狀況等; “不適宜”地區(qū)明顯存在土壤重金屬污染、土壤速效鉀含量過低和灌溉能力差等多個(gè)不利因素。

    土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)價(jià)是依據(jù)影響土地質(zhì)量的營養(yǎng)有益元素、重金屬元素及化合物、有機(jī)污染物、理化性質(zhì)等地球化學(xué)指標(biāo), 及其對土地基本功能的影響程度而進(jìn)行的土地質(zhì)量地球化學(xué)等級(jí)評(píng)定。該項(xiàng)工作的評(píng)價(jià)指標(biāo)以土壤環(huán)境指標(biāo)、土壤養(yǎng)分指標(biāo)為主, 以大氣干濕沉降物環(huán)境質(zhì)量、灌溉水環(huán)境質(zhì)量為輔, 綜合考慮與土地利用有關(guān)的各種因素, 以獲取土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù), 實(shí)現(xiàn)土地質(zhì)量的地球化學(xué)評(píng)價(jià)。GIS技術(shù)是一種基于計(jì)算機(jī)的工具, 它可以對空間信息進(jìn)行分析和處理, 并把地圖這種獨(dú)特的視覺化效果和地理分析功能與一般的數(shù)據(jù)庫操作(例如查詢和統(tǒng)計(jì)分析等)集成在一起。利用GIS技術(shù)和土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù)開展種植適宜性評(píng)價(jià)工作, 不但可以全面掌握立地條件的優(yōu)劣、土壤養(yǎng)分的豐缺分布、土壤重金屬的污染等狀況, 減少評(píng)價(jià)工作中獲取多個(gè)指標(biāo)所需的大量人力工作, 有效利用土地質(zhì)量地球化學(xué)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫, 加快工作進(jìn)度、提高評(píng)價(jià)結(jié)果的精確度, 而且可以根據(jù)土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù)的空間特征, 及時(shí)發(fā)現(xiàn)研究區(qū)土地質(zhì)量的問題所在, 為基本農(nóng)田保護(hù)和土地整治圈定重點(diǎn)監(jiān)測范圍。

    4 結(jié)論

    本次研究在水稻種植適宜性評(píng)價(jià)中率先考慮到土壤污染對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響, 特意將土壤環(huán)境指標(biāo)所代表的土壤重金屬污染情況作為參評(píng)因子, 通過計(jì)算獲取水稻種植適宜性綜合指數(shù)(RSI), 進(jìn)行適宜性評(píng)價(jià)。本次水稻種植適宜性評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn): 研究區(qū)“高度適宜”面積約36.89 km2, 占基本農(nóng)田區(qū)總面積的19.80%, 主要分布在研究區(qū)中部及南部地區(qū); “適宜”和“勉強(qiáng)適宜”面積分別為61.95 km2和60.89 km2, 分別占33.25%和32.68%, 分散分布; “不適宜”面積約26.60 km2, 占比14.27%, 主要位于研究區(qū)中部及北部地區(qū), 中部主要受土壤養(yǎng)分不足的影響, 北部主要受耕作條件和土壤重金屬污染影響。該評(píng)價(jià)方法充分考慮土壤重金屬污染對水稻種植和生態(tài)環(huán)境所帶來的不利影響, 并對研究區(qū)水稻種植做出一些區(qū)劃調(diào)整, 不僅為作物種植適宜性評(píng)價(jià)提供了新思路, 而且為生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展指明了方向, 為土地資源優(yōu)化利用提供了科學(xué)依據(jù)。

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    Evaluation of rice planting suitability using GIS and geochemical land quality data — A case study of Qingyang County, Anhui Province*

    HAN Huijie1, XIA Xueqi1**, WU Haidong2, TANG Ming2, JIANG Mingliang2

    (1. School of Earth Sciences and Resources, China University of Geosciences, Beijing 100083, China; 2. Anhui Jinlian Geology and Mineral Resources Technology Co., Ltd., Hefei 230000, China)

    In order to accelerate the construction of high-standard basic farmlands in Qingyang County, Anhui Province and to conduct more accurate evaluation of rice planting suitability, an Analytic Hierarchy Process (AHP) was used to evaluate the suitability of rice planting with site conditions, soil physicochemical properties, soil quality and land management as the criterion layer. We then used the driving factors as the index layer to successively devise a three-level hierarchical model for the evaluation. Thus, the evaluation system comprising 12 indicators (including soil nutrient, soil environment, soil texture, soil organic matter, drainage capability, irrigation capacity, and etc.) were constructed based on geochemical land quality data of the prime farmland in the study area and on the demand for local rice production. With the polygons of the Second Land Survey as evaluation units, the field slope was obtained from digital elevation model (DEM) data, and combined with spatial analysis technology in GIS to simulate spatial interpolation of geochemical data. The Delphi method was used to determine index membership and build judgment matrix to calculate the weight of each index in order to obtain the comprehensive rice planting suitability index (RSI). The results showed that the “highly suitable” land area was 36.89 km2, accounting for 19.80% of the total area, which was mainly distributed in the central and southern regions of the study area. The areas of “suitable” and “barely suitable” lands were respectively 61.95 km2(33.25%) and 60.89 km2(32.68%) and were sporadically distributed. The area of “unsuitable” land was 26.60 km2(14.27%) and was also mainly distributed in the central and northern regions of the study area. The measured cadmium content of rice seeds and RSI were significantly negatively correlated. The cadmium content of rice grains gradually decreased with the increasing of RSI. The low heavy metal content implied improvement of rice quality and reduction in potential damage to the ecological environment through food chain. The results proved the correctness and applicability of the evaluation method from the perspective of ecological security. We explored rice production issues reflected by geochemical data of land quality. The established evaluation method of agricultural planting suitability improved the past evaluation methods, which was subjective and non-suitable for application due to many descriptive indicators and uncertain indicator grading.

    Rice; Planting suitability; Land quality; Soil heavy metal; GIS; Qingyang County

    , E-mail: xiaxueqi@cugb.edu.cn

    Jul. 26, 2018;

    Dec. 28, 2018

    10.13930/j.cnki.cjea.180699

    S511

    A

    2096-6237(2019)04-0591-10

    夏學(xué)齊, 主要從事環(huán)境地球化學(xué)的教學(xué)和研究工作。E-mail: xiaxueqi@cugb.edu.cn

    韓慧杰, 主要從事環(huán)境地球化學(xué)研究工作。E-mail: hanhj666@163.com

    2018-07-26

    2018-12-28

    * This work was supported by the National Key R & D Program of China (2017YFD0800300) and the Land Quality Geochemical Survey Project in Public Welfare of Anhui Provincial Department of Land and Resources (2015-g-20).

    * 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2017YFD0800300)和安徽省國土資源廳公益性土地質(zhì)量地球化學(xué)調(diào)查項(xiàng)目(2015-g-20)資助

    韓慧杰, 夏學(xué)齊, 吳海東, 湯明, 姜明亮. 基于GIS和土地質(zhì)量地球化學(xué)數(shù)據(jù)的水稻種植適宜性評(píng)價(jià)——以安徽省青陽縣為例[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(中英文), 2019, 27(4): 591-600

    HAN H J, XIA X Q, WU H D, TANG M, JIANG M L. Evaluation of rice planting suitability using GIS and geochemical land quality data — A case study of Qingyang County, Anhui Province[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(4): 591-600

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