基于GIS的江蘇省蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)及其空間異質(zhì)性分析

朱大威 朱方林

摘要：【目的】評(píng)價(jià)江蘇省各區(qū)域蔬菜種植土地適宜性，分析其空間異質(zhì)性，為優(yōu)化省域范圍蔬菜種植布局提供決策依據(jù)。【方法】在建立蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，基于地理信息系統(tǒng)（GIS）和層次分析法，采用多因子加權(quán)疊加法評(píng)價(jià)江蘇省蔬菜種植土地適宜性，并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行全局、局部空間自相關(guān)分析及熱點(diǎn)分析?！窘Y(jié)果】江蘇省各區(qū)域蔬菜種植土地適宜性評(píng)分高值區(qū)集中在太湖農(nóng)區(qū)、里下河農(nóng)區(qū)的部分地區(qū)，評(píng)分低值區(qū)主要分布在徐淮農(nóng)區(qū)、沿海農(nóng)區(qū)及沿江農(nóng)區(qū)的部分地區(qū)。高度適宜、適宜、勉強(qiáng)適宜、不適宜等級(jí)的地塊分別占地塊面積的9.79%、56.07%、32.00%、2.13%。全局空間自相關(guān)分析表明，江蘇省蔬菜種植土地適宜性相似的地區(qū)趨于空間集聚;局部空間自相關(guān)分析將聚類(lèi)區(qū)域分為3類(lèi)不同區(qū)域。熱點(diǎn)分析表明，適宜種植蔬菜的熱點(diǎn)區(qū)域分布在里下河農(nóng)區(qū)和太湖農(nóng)區(qū)部分地區(qū)，不適宜種植蔬菜的冷點(diǎn)區(qū)域分布在徐淮農(nóng)區(qū)和沿海農(nóng)區(qū)的部分地區(qū)?！窘ㄗh】應(yīng)進(jìn)一步提升蔬菜種植決策的科技含量，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究及蔬菜產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的深度與廣度。

關(guān)鍵詞： 蔬菜種植;土地適宜性;GIS;空間;自相關(guān);江蘇省

中圖分類(lèi)號(hào)： S127? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：2095-1191（2019）08-1878-07

Suitability evaluation and spatial heterogeneity analysis of vegetable planting land in Jiangsu Province based on GIS

ZHU Da-wei， ZHU Fang-lin*

（Institute of Agricultural Economics and Development， Jiangsu Academy of Agricultural Sciences/Jiangsu Agricultural Science and Technology Innovation Decision Consulting Research Base， Nanjing? 210014， China）

Abstract：【Objective】To evaluate the suitability of vegetable planting land in Jiangsu Province and analyze its spatial heterogeneity， so as to provide decision-making basis for optimizing vegetable planting layout in provincial scope. 【Me-thod】On the basis of establishing the evaluation index system of vegetable planting land suitability， the multi-factor weigh-ted superposition method was used to evaluate the vegetable planting land suitability in Jiangsu Province based on geographical information system（GIS） and analytic hierarchy process. The global and local spatial autocorrelation analysis and hot spot analysis of the evaluation results were carried out. 【Result】The high value areas of vegetable planting land suitability score in Jiangsu Province were concentrated in some areas of Taihu Lake and Lixia River agricultural regions， while the low value areas were mainly distributed in Xuhuai agricultural region， coastal agricultural region and Yangtze River agricultural region. Highly suitable， suitable， barely suitable and inappropriate grades accounted for 9.79%， 56.07%， 32.00% and 2.13% respectively. The global spatial autocorrelation analysis showed that the areas with similar vegetable planting land suitability in Jiangsu Province tended to agglomerate in space. Hot spot analysis showed that the hot spot areas suitable for vegetable cultivation were distributed in Lixia River agricultural region and Taihu Lake agricultural region， and the cold spot areas unsuitable for vegetable cultivation were distributed in Xuhuai agricultural region and coastal agricultural region. 【Suggestion】The scientific and technological content of vegetable planting decision-making should be improved and agricultural regionalization and economic research of vegetable industry should be strengthened and broadened.

Key words： vegetables planting; land suitability; GIS; space; autocorrelation; Jiangsu Province

0 引言

【研究意義】當(dāng)前我國(guó)蔬菜產(chǎn)值已經(jīng)超過(guò)糧食產(chǎn)值，成為種植業(yè)的第一大產(chǎn)業(yè)（王靜和曾玉珍，2017）。發(fā)展蔬菜產(chǎn)業(yè)對(duì)促進(jìn)農(nóng)民致富增收，提高城鄉(xiāng)居民生活質(zhì)量具有重要意義。傳統(tǒng)上菜農(nóng)種植決策受到市場(chǎng)、風(fēng)險(xiǎn)、種植習(xí)慣及自然條件等因素的支配（宋雨河，2018），蔬菜種植布局具有一定的盲目性，特別是缺乏基于定量化的土壤養(yǎng)分、立地條件等自然資源信息指導(dǎo)種植決策。因此，研究蔬菜種植土地適宜性，對(duì)解決在資源稟賦基礎(chǔ)上因地制宜進(jìn)行蔬菜種植決策，優(yōu)化蔬菜生產(chǎn)的投入產(chǎn)出效率及產(chǎn)業(yè)布局，實(shí)現(xiàn)江蘇省蔬菜產(chǎn)業(yè)科學(xué)發(fā)展有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)是蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)研究的有力工具，該技術(shù)具有強(qiáng)大的空間分析能力，將GIS與蔬菜種植土地適宜性的傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法相結(jié)合，可實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)的區(qū)域化、定量化、精準(zhǔn)化及可視化。信息技術(shù)的迅速發(fā)展極大地推動(dòng)了蔬菜種植布局研究，近年來(lái)，一些學(xué)者開(kāi)始探索將灰色關(guān)聯(lián)度法、層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法等方法與GIS技術(shù)相結(jié)合，開(kāi)展區(qū)域蔬菜種植布局研究。例如，王京文等（2004）在GIS技術(shù)支持下利用加權(quán)指數(shù)求和評(píng)價(jià)模型，對(duì)浙江省慈溪市周巷鎮(zhèn)的蔬菜地進(jìn)行分等;游娟等（2010）借助GIS技術(shù)的空間分析方法，對(duì)北京市大興區(qū)蔬菜種植基地的合理選址及布局進(jìn)行了定量評(píng)價(jià);羅志軍等（2012）以江西省安義縣為例，通過(guò)選取影響蔬菜地適宜性的15個(gè)因子，采用GIS和層次分析法對(duì)縣域內(nèi)蔬菜地的適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià);童倩倩等（2013）采用GIS技術(shù)、層次分析法建立蔬菜適宜性評(píng)價(jià)模型，分別對(duì)喜溫型和喜涼型蔬菜進(jìn)行了適宜性評(píng)價(jià)。此外，也有學(xué)者對(duì)牧草、煙草和甘蔗等其他作物種植的適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果將種植適宜性劃分為不同等級(jí)，為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)（陳穎等，2010;石媛媛等，2014;謝國(guó)雪等，2017）?？偟膩?lái)說(shuō)，以往研究有兩個(gè)方面的不足，一是僅對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果作描述性統(tǒng)計(jì)分析，缺乏利用GIS內(nèi)置工具對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)和地統(tǒng)計(jì)學(xué)等更深入的分析;二是僅限于較小尺度即具體田塊水平或鎮(zhèn)域、縣域尺度上的評(píng)價(jià)研究，對(duì)于管理部門(mén)在更高層面上的宏觀(guān)決策有局限性?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】目前，以省域范圍作為研究區(qū)域，利用GIS內(nèi)置工具對(duì)作物土地適應(yīng)性評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行空間自相關(guān)分析的研究較少見(jiàn)?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】以江蘇省為例，建立蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于GIS和層次分析法，采用多因子加權(quán)疊加法評(píng)價(jià)蔬菜種植土地適宜性，并利用GIS的空間統(tǒng)計(jì)工具對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行空間自相關(guān)分析，以期為優(yōu)化省域范圍蔬菜種植布局提供決策依據(jù)。

1 材料與方法

1. 1 研究區(qū)域概況

江蘇省地處我國(guó)東部的南北氣候過(guò)渡地帶，水熱充足，土壤肥沃，發(fā)展蔬菜產(chǎn)業(yè)兼具南北之長(zhǎng)。江蘇省是蔬菜生產(chǎn)大省，2017年其蔬菜產(chǎn)量位居全國(guó)第3位，蔬菜資源豐富、品種繁多（朱方林，2018）。江蘇省各地農(nóng)業(yè)資源具有鮮明的地域特色，業(yè)已劃分為徐淮、里下河、沿海、沿江、寧鎮(zhèn)揚(yáng)丘陵和太湖六大農(nóng)區(qū)，具有良好的蔬菜種植布局基礎(chǔ)。

1. 2 數(shù)據(jù)來(lái)源

土壤性狀資料包括土壤質(zhì)地、pH、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效鉀、速效磷、耕層厚度、陽(yáng)離子交換量（CEC）、交換性鈣、交換性鎂等，以土種為基本單位，來(lái)自江蘇省第二次土壤普查的縣土壤志。對(duì)土壤剖面點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的經(jīng)緯度坐標(biāo)定位，用Gauss插值算法（朱大威等，2008）實(shí)現(xiàn)空間化。江蘇省縣級(jí)行政區(qū)劃矢量圖（1∶10萬(wàn)）來(lái)源于國(guó)家測(cè)繪局。江蘇省數(shù)字地面高程（DEM）數(shù)據(jù)來(lái)源于谷歌地球軟件（等高線(xiàn)地形圖，1∶25萬(wàn)），通過(guò)地面高程模型進(jìn)行計(jì)算。

1. 3 研究方法

1. 3. 1 適宜性評(píng)價(jià)方法 采用多因子加權(quán)疊加法計(jì)算蔬菜種植土地適宜性綜合評(píng)分（S）。選擇若干指標(biāo)，按不同指標(biāo)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分別評(píng)分，再求加權(quán)平均數(shù)：

S=[i=1nPiWi]

式中，Pi為第i個(gè)指標(biāo)的評(píng)分，Wi為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，n為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量。

參考以往研究（黃河，2004;王京文等，2004;羅志軍等，2012;童倩倩等，2013）和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，本研究在影響蔬菜產(chǎn)量和品質(zhì)的指標(biāo)中，選取兩大類(lèi)共13個(gè)蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中土壤性狀指標(biāo)包括土壤質(zhì)地、pH、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效鉀、速效磷、耕層厚度、CEC、交換性鈣和交換性鎂，立地條件指標(biāo)包括坡度、坡向和海拔（表1）。

采用層次分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重：首先，建立蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)的判斷矩陣，由專(zhuān)家進(jìn)行相對(duì)重要性的比較;然后利用和積法計(jì)算判斷矩陣的最大特征向量，進(jìn)行層次單排序;最后進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，通過(guò)檢驗(yàn)后確定各指標(biāo)權(quán)重（W）（表1）。選取7名蔬菜種植及土壤領(lǐng)域?qū)＜?，?duì)蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)評(píng)分，取平均值（P）（表1）。

1. 3. 2 GIS軟件應(yīng)用 采用ESRI公司的ArcGIS 9.3進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、矢量圖匹配、矢量數(shù)據(jù)柵格化、DEM建立、柵格疊加運(yùn)算、無(wú)效數(shù)據(jù)去除、區(qū)域邊界融合、自然斷點(diǎn)統(tǒng)計(jì)、運(yùn)算結(jié)果分析及專(zhuān)題圖輸出等操作。利用GIS空間統(tǒng)計(jì)工具識(shí)別具有統(tǒng)計(jì)顯著性的蔬菜適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果空間聚類(lèi)或異常值，從而直觀(guān)展示出鄰域、區(qū)域或其他空間關(guān)系，以便深入理解其空間分布、模式和關(guān)系。分別利用全局莫蘭指數(shù)（Global Moran’ I）、局部莫蘭指數(shù)（Anselin Local Moran’ I）及Gi指數(shù)識(shí)別具有統(tǒng)計(jì)顯著性的熱點(diǎn)、冷點(diǎn)和空間異常值（Wang et al.，2018），將識(shí)別結(jié)果用于度量區(qū)域間的關(guān)聯(lián)程度。

2 江蘇省蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)及其空間異質(zhì)性分析

2. 1 江蘇省蔬菜種植土地適宜性評(píng)價(jià)

2. 1. 1 蔬菜種植土地適宜性綜合評(píng)分結(jié)果 經(jīng)專(zhuān)家評(píng)價(jià)得出，江蘇省各地區(qū)蔬菜種植土地適宜性綜合評(píng)分最低5.50分，最高93.51分，平均63.21分，標(biāo)準(zhǔn)差為13.17分，共劃分為87761個(gè)網(wǎng)格。由圖1可知，江蘇省蔬菜種植土地適宜性評(píng)分高值區(qū)集中在太湖農(nóng)區(qū)的蘇州市、無(wú)錫市一帶以及里下河農(nóng)區(qū)的鹽都區(qū)、興化市、建湖縣、高郵市、寶應(yīng)縣一帶，這些地區(qū)土地肥沃、地勢(shì)平坦，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)越，適宜開(kāi)展蔬菜種植。蔬菜種植土地適宜性評(píng)分低值區(qū)主要分布在徐淮農(nóng)區(qū)和沿黃海農(nóng)區(qū)的徐州市、淮安市、連云港市以及鹽城市北部和西部地區(qū)，對(duì)各影響因子的柵格圖層進(jìn)行比較分析發(fā)現(xiàn)，上述地區(qū)的土壤盡管速效鉀含量普遍較高，但土壤有機(jī)質(zhì)、堿解氮、CEC和交換性鎂含量較低，成為蔬菜種植的限制性因子。此外，沿江農(nóng)區(qū)的如皋市、泰興市一帶評(píng)價(jià)分值也較低，分析發(fā)現(xiàn)該地區(qū)的土壤酸堿度條件很好，但土壤質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效鉀、速效磷、CEC、交換性鈣及交換性鎂含量條件不適于種植蔬菜;寧鎮(zhèn)揚(yáng)丘陵農(nóng)區(qū)的土壤條件較好，但立地條件相對(duì)較差，其種植蔬菜的適宜性屬于居中水平。

2. 1. 2 蔬菜種植土地適宜性分級(jí) 利用自然斷點(diǎn)法將蔬菜種植土地適宜性分為高度適宜、適宜、勉強(qiáng)適宜和不適宜4個(gè)等級(jí)，繪制出江蘇省蔬菜種植土地適宜性等級(jí)分布圖（圖2），適宜性等級(jí)的空間分布規(guī)律與圖1一致?？臻g統(tǒng)計(jì)表明，適宜等級(jí)的地塊數(shù)量最多，占地塊面積的56.07%;其次是勉強(qiáng)適宜等級(jí)的地塊，占地塊面積的32.00%;高度適宜和不適宜等級(jí)的地塊分別占地塊面積的9.79%和2.13%（表2）。

2. 2 江蘇省蔬菜種植土地適宜性的空間自相關(guān)分析

2. 2. 1 全局空間分析 全局空間分析即從總體上判斷要素的分布狀態(tài)，用于衡量整個(gè)區(qū)域范圍的空間關(guān)聯(lián)及差異。本研究采用全局莫蘭指數(shù)作為表征全局空間自相關(guān)的指標(biāo)，用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z得分和P檢驗(yàn)空間自相關(guān)關(guān)系（表3），當(dāng)Z得分或P指示統(tǒng)計(jì)顯著時(shí)，全局莫蘭指數(shù)（取值范圍是-1～1）為正值，表示要素分布為聚集分布，反之為分散分布;Z得分越高，聚集程度越顯著。通過(guò)GIS的內(nèi)置工具得出，江蘇省蔬菜種植土地適宜性的全局莫蘭指數(shù)為0.41，Z得分為5.33，在99%置信度上呈空間聚集模式，表明蔬菜種植土地適宜性相似的地區(qū)趨于空間集聚，其集聚形態(tài)和分布規(guī)律是針對(duì)性地開(kāi)展蔬菜種植布局的重要科學(xué)指導(dǎo)依據(jù)。

2. 2. 2 局部空間分析 在分析局部莫蘭指數(shù)結(jié)果時(shí)，將具有統(tǒng)計(jì)顯著性（P>0.05）的聚類(lèi)區(qū)域分為3類(lèi)（HH、LL、LH），其中，HH表示高高值聚集，LL代表低低值聚集，LH表示低值被高值包圍。如圖3所示，HH區(qū)域包括常州市的武進(jìn)區(qū)和溧陽(yáng)市，揚(yáng)州市的江都區(qū)和高郵市，無(wú)錫市的江陰市和錫山區(qū)，泰州市的興化市和靖江市，以及蘇州市的吳江區(qū)、太倉(cāng)市、常熟市和昆山市等，表明該區(qū)域及其周邊的HH區(qū)域均適宜種植蔬菜，空間差異程度較小;LL區(qū)域包括宿遷市的宿城區(qū)、宿豫區(qū)、沭陽(yáng)縣和泗陽(yáng)縣，徐州市的豐縣、新沂市、沛縣、睢寧縣、邳州市和銅山區(qū)，連云港市的東?？h、灌云縣和贛榆區(qū)等，表明該區(qū)域及其周邊的LL區(qū)域均不適宜種植蔬菜，且空間差異程度較小;LH區(qū)域包括啟東市、如皋市和泰興市，表明該區(qū)域不適宜種植蔬菜，但周邊地區(qū)適宜性較高;其他地區(qū)局部空間差異不顯著。

2. 2. 3 熱點(diǎn)分析 江蘇省蔬菜種植土地適宜性的熱點(diǎn)分析（圖4）表明，適宜種植蔬菜的熱點(diǎn)區(qū)域分布在里下河農(nóng)區(qū)和太湖農(nóng)區(qū)的部分地區(qū)，其中，在1%水平上顯著的地區(qū)有太倉(cāng)市、昆山市、興化市和鹽都區(qū)，在5%水平上顯著的地區(qū)有武進(jìn)區(qū)、錫山區(qū)、常熟市和建湖縣，在10%水平上顯著的地區(qū)有高郵市、金湖縣和寶應(yīng)縣。不適宜種植蔬菜的冷點(diǎn)區(qū)域分布在江蘇省北部的徐淮農(nóng)區(qū)和沿海農(nóng)區(qū)，其中，在5%水平上顯著的地區(qū)有泗陽(yáng)縣、宿城區(qū)、響水縣、濱?？h、宿豫區(qū)、灌云縣和灌南縣，在10%水平上顯著的地區(qū)有豐縣、沛縣、睢寧縣和邳州市?？梢?jiàn)，熱點(diǎn)分析結(jié)果與蔬菜種植土地適宜性分布的結(jié)果一致。

3 討論

本研究利用多學(xué)科交叉融合研究作物種植適宜性，特別是將GIS技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)作物空間分布研究中，符合當(dāng)今研究發(fā)展方向。與以往研究相比，本研究的創(chuàng)新性主要在于兩個(gè)方面：一是使用GIS內(nèi)置工具對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行空間自相關(guān)分析，使研究結(jié)果被更直觀(guān)展示、更容易被采納應(yīng)用;二是以省域范圍作為研究區(qū)域，比以往研究單元更宏觀(guān)，使研究結(jié)果更有利于指導(dǎo)省域范圍的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，該研究方法同樣可用于其他地區(qū)蔬菜生產(chǎn)布局。

本研究中有關(guān)蔬菜種植土地適宜性的空間分布與江蘇省蔬菜實(shí)際生產(chǎn)情況分布，在局部地區(qū)尚未達(dá)到較好的匹配關(guān)系，表明實(shí)際生產(chǎn)中未能因地制宜地開(kāi)展蔬菜種植布局。比較明顯的地區(qū)是徐州地區(qū)，本研究中該市的蔬菜適宜性評(píng)分在13個(gè)市中最低，然而現(xiàn)實(shí)情況下該市卻有較大的蔬菜種植規(guī)模，是江蘇省根莖類(lèi)、葉菜類(lèi)及茄果類(lèi)等蔬菜的主產(chǎn)區(qū)（朱方林等，2017），該市常年蔬菜播種面積在30萬(wàn)ha左右，位居全省首位。出現(xiàn)這種實(shí)際生產(chǎn)與資源稟賦相背離情況的原因可能是，在蘇北欠發(fā)達(dá)地區(qū)一定程度上忽略了資源稟賦的適宜性，過(guò)多地考慮促進(jìn)農(nóng)民致富增收，優(yōu)先發(fā)展附加值相對(duì)較高的蔬菜產(chǎn)業(yè)，加大對(duì)蔬菜產(chǎn)業(yè)的財(cái)政支持力度，在高能耗、高投入條件下，使勉強(qiáng)適宜等級(jí)的蔬菜種植區(qū)變成了蔬菜主產(chǎn)區(qū)。再如，本研究結(jié)果中太湖農(nóng)區(qū)較適宜種植蔬菜，然而現(xiàn)實(shí)情況下該地區(qū)種植蔬菜面積偏少，原因可能是該地區(qū)農(nóng)民的收入主要來(lái)源于非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性不高。

本研究中，江蘇省蔬菜種植土地適宜性等級(jí)為高度適宜和適宜的地塊面積占65.86%，表明研究區(qū)域種植蔬菜的適宜度總體較高，與羅志軍等（2012）對(duì)江西省安義縣的蔬菜地適宜性評(píng)價(jià)結(jié)果（66.46%的耕地適宜種植蔬菜）類(lèi)似，但該比值結(jié)果在其他區(qū)域的普適性問(wèn)題有待進(jìn)一步探討。

本研究采用專(zhuān)家評(píng)分法和層次分析法分別進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)評(píng)分和確定指標(biāo)權(quán)重，是一種主觀(guān)與客觀(guān)相結(jié)合的方法。與以往研究比較，本研究采用的蔬菜適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)及權(quán)重?cái)?shù)值一般居中，例如在評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)方面，當(dāng)某地塊pH為7.8時(shí)，賦分為80分，而黃河（2004）、王京文等（2004）、童倩倩等（2013）對(duì)其賦分分別為84、75和78分（按百分制折算）;再如，在指標(biāo)權(quán)重方面，本研究中土壤有機(jī)質(zhì)的權(quán)重是0.1931，而黃河（2004）、王京文等（2004）、童倩倩等（2013）研究中的土壤有機(jī)質(zhì)權(quán)重分別是0.0512、0.3000、0.1031。在本研究評(píng)價(jià)體系下，可能會(huì)使研究結(jié)果更接近實(shí)際。

蔬菜作物資源豐富、種類(lèi)繁多，種植方式復(fù)雜多樣，不同種類(lèi)蔬菜對(duì)生長(zhǎng)環(huán)境的要求也不盡相同，考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性和研究目標(biāo)的可達(dá)性，本研究在計(jì)算時(shí)適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行了簡(jiǎn)化處理，在一定程度上影響了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐的普適性，這也是今后研究需要繼續(xù)努力的方向。例如，本研究設(shè)置土壤性狀和立地條件作為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)結(jié)果中針對(duì)的是有土栽培條件下的蔬菜種植土地適宜性，尚未涵蓋作為八大類(lèi)蔬菜之一的水生類(lèi)蔬菜的評(píng)價(jià)，這類(lèi)蔬菜的種植適宜性評(píng)價(jià)工作，需要設(shè)置專(zhuān)門(mén)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系另作研究。再如，氣候條件對(duì)蔬菜生產(chǎn)有明顯影響，但本研究未將氣候條件作為蔬菜種植土地適宜性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，主要是基于兩個(gè)方面的考量，一是江蘇省設(shè)施蔬菜面積較大，占一半以上（朱方林，2018），即大部分面積為反季節(jié)蔬菜，可通過(guò)增加設(shè)施來(lái)調(diào)節(jié)蔬菜生長(zhǎng)溫度;二是考慮蔬菜特性，喜溫型蔬菜（茄果類(lèi)、瓜類(lèi)等）和喜涼型蔬菜（莖類(lèi)、葉菜類(lèi)等）對(duì)氣候條件的需求不一，較難用統(tǒng)一的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，因此，本研究做了簡(jiǎn)化處理。

4 建議

4. 1 提升蔬菜種植決策的科技含量

加強(qiáng)研究成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，以信息技術(shù)為指導(dǎo)，提升蔬菜種植決策的科技含量，進(jìn)一步調(diào)整蔬菜生產(chǎn)布局，推動(dòng)耕地資源的合理配置，促進(jìn)區(qū)域蔬菜產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。從江蘇省各地蔬菜種植土地適宜性評(píng)分結(jié)果來(lái)看，太湖農(nóng)區(qū)的蘇州市、無(wú)錫市一帶分值較高，建議進(jìn)一步發(fā)揮該地區(qū)的資源稟賦優(yōu)勢(shì)和交通優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)發(fā)展精品蔬菜，以綠色、優(yōu)質(zhì)、品牌為核心，滿(mǎn)足長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各大城市居民的高端消費(fèi)需要;里下河農(nóng)區(qū)的鹽都區(qū)、興化市、建湖縣、高郵市、寶應(yīng)縣一帶的評(píng)分也較高，建議該地區(qū)立足自身的地方特色蔬菜和區(qū)位特點(diǎn)，一方面考慮本地市場(chǎng)，另一方面注重對(duì)接上海、南京等大城市的蔬菜消費(fèi)需求，重點(diǎn)發(fā)展具有本地特色的水生類(lèi)蔬菜及葉菜類(lèi)、茄果類(lèi)蔬菜，打造水生蔬菜特色品牌，進(jìn)一步拓展周邊大城市及出口市場(chǎng);徐淮農(nóng)區(qū)特別是徐州地區(qū)的分值較低，建議該地區(qū)既要正視蔬菜生產(chǎn)資源稟賦的不足，也要考慮蔬菜產(chǎn)業(yè)已成為支柱產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)實(shí)，重新審視本地區(qū)發(fā)展蔬菜產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)和前景，調(diào)整好蔬菜生產(chǎn)布局。

4. 2 加強(qiáng)江蘇省農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究

20世紀(jì)70年代，江蘇省已劃分出六大農(nóng)業(yè)區(qū)，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局調(diào)整中發(fā)揮了重要作用，至今該農(nóng)業(yè)區(qū)劃仍是江蘇省指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本單元。然而，該農(nóng)業(yè)區(qū)劃是否適應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新形勢(shì)、新任務(wù)、新問(wèn)題，值得深入研究和思考。建議采用新理論、新思想、新技術(shù)重新開(kāi)展江蘇省農(nóng)業(yè)區(qū)劃工作，與時(shí)俱進(jìn)，科學(xué)發(fā)展。就蔬菜種植布局而言，可大致將江蘇省劃分為3類(lèi)區(qū)域：高度適宜區(qū)，包括蘇南地區(qū)的蘇州市、無(wú)錫市及蘇中地區(qū)的興化市、建湖縣、高郵市、寶應(yīng)縣一帶;適宜區(qū)，主要位于南京市、揚(yáng)州市、南通市、鹽城市等地;勉強(qiáng)適宜區(qū)，主要包括蘇北地區(qū)的徐州市、宿遷市、淮安市、連云港市及濱海鹽土地區(qū)。

4. 3 加強(qiáng)蔬菜產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究的深度與廣度

將計(jì)量模型方法、GIS技術(shù)拓展到蔬菜生產(chǎn)的溫室氣體減排、肥料運(yùn)籌管理、區(qū)域生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)度、生產(chǎn)重心遷移曲線(xiàn)等研究中，進(jìn)而拓展到其他作物及不同地區(qū)，在更大范圍、更高層面上為宏觀(guān)決策提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)多學(xué)科的交叉融合。本研究綜合運(yùn)用了蔬菜學(xué)、信息學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、土壤學(xué)、地理學(xué)等多方面的理論和方法，是學(xué)科交叉融合形成的研究成果，對(duì)解決綜合性、跨學(xué)科的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問(wèn)題具有重要意義。建議加強(qiáng)交叉研究創(chuàng)新，開(kāi)辟科學(xué)生長(zhǎng)點(diǎn)，促進(jìn)交叉科學(xué)擴(kuò)展與產(chǎn)業(yè)發(fā)展同頻共振，服務(wù)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

陳穎，吳柏清，鄒卓陽(yáng)，王廣杰. 2010. 基于GIS的土地適宜性評(píng)價(jià)——以四川省馬爾康縣為例[J]. 水土保持研究，17（4）： 101-103. [Chen Y，Wu B Q，Zou Z Y，Wang G J. 2010. Land suitability assessment of Maerkang Country base on GIS—Take the Sichuan Maerkang Country as the example[J]. Research of Soil and Water Conservation，17（4）： 101-103.]

黃河. 2004. GIS支持下的區(qū)域蔬菜地適宜性評(píng)價(jià)[J]. 福建農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，19（2）：108-112. [Huang H. 2004. Suitability eva-luation of regional vegetable field by GIS[J]. Fujian Journal of Agricultural Sciences，19（2）： 108-112.]

羅志軍，張俊，權(quán)麗君. 2012. 基于GIS的區(qū)域蔬菜地適宜性評(píng)價(jià)——以江西省安義縣為例[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，51（10）： 2114-2117. [Luo Z J，Zhang J，Quan L J. 2012. Suitability evaluation of vegetable planting in Anyi County based on GIS[J]. Hubei Agricultural Sciences，51（10）： 2114-2117.]

石媛媛，鄧明軍，林北森，高華軍，劉春萍，姚文藝. 2014. 基于GIS和地統(tǒng)計(jì)學(xué)的百色植煙土壤養(yǎng)分空間分析[J]. 南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，45（8）： 1403-1409. [Shi Y Y，Deng M J，Lin B S，Gao H J，Liu C P，Yao W Y. 2014. Spatial analysis of tobacco soil nutrients in Baise based on GIS and geostatistics[J]. Journal of Southern Agriculture，45（8）： 1403-1409.]

宋雨河. 2018. 市場(chǎng)信息和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度對(duì)蔬菜種植戶(hù)生產(chǎn)決策的影響[J]. 中國(guó)蔬菜，（2）： 10-15. [Song Y H. 2018. E-ffect of market information and risk attitude on vegetable growers’ production decision[J]. China Vegetables，（2）： 10-15.]

童倩倩，李莉婕，孫長(zhǎng)青，趙澤英，彭志良，劉文峰，胡騰勝. 2013. 基于GIS的黔東南州蔬菜種植適宜性評(píng)價(jià)[J]. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)， 41（7）： 154-158. [Tong Q Q，Li L J，Sun C Q，Zhao Z Y，Peng Z L，Liu W F，Hu T S. 2013. Suita-bility assessment of vegetable planting in Qiandongnan prefecture based on GIS[J]. Guizhou Agricultural Scien-ces，41（7）： 154-158.]

王靜，曾玉珍. 2017. 天津設(shè)施蔬菜種植戶(hù)的生產(chǎn)決策行為及其影響因素分析[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，38（8）： 183-187. [Wang J，Zeng Y Z. 2017. Analysis on vegetable farmers’ decision-making and influencing factors[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning，38（8）： 183-187.]

王京文，厲仁安，陸宏，成國(guó)良. 2004. GIS支持下的大比例尺蔬菜地環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)及其分等研究[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版），30（2）： 173-178. [Wang J W，Li R A，Lu H，Cheng G L. 2004. GIS-assisted vegetable land soil environment quality assessment and class at large scale[J]. Journal of Zhejiang University（Agriculture and Life Sciences），30（2）： 173-178.]

謝國(guó)雪，曾志康，李宇翔，覃澤林，蘭宗寶，張秀龍，謝福倩，蘇秋群，張家玫. 2017. 基于地塊單元的甘蔗種植適宜性評(píng)價(jià)[J]. 南方農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，48（2）： 361-367. [Xie G X，Zeng Z K，Li Y X，Qin Z L，Lan Z B，Zhang X L，Xie F Q，Su Q Q，Zhang J M. 2017. Sugarcane planting suitability evalua-tion based on block unit[J]. Journal of Southern Agriculture，48（2）： 361-367.]

游娟，潘瑜春，陳柏松，王紀(jì)華，陸洲，張吳明. 2010. 基于GIS的綠色農(nóng)產(chǎn)品基地適宜性評(píng)價(jià)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，26（10）： 325-330.[You J，Pan Y C，Chen B S，Wang J H，Lu Z，Zhang W M. 2010. GIS-based suitability evaluation for green agricultural product base[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural，26（10）：325-330.]

朱大威，黃耀，金之慶，張穩(wěn)，姜軍. 2008. 基于模型和GIS的江蘇省氮肥施用適宜性分析——以2000年為例[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，41（5）： 1373-1382. [Zhu D W，Huang Y，Jin Z Q，Zhang W，Jiang J. 2008. Nitrogen management eva-luated by models combined with GIS—A case study of Jiangsu croplands in 2000[J]. Scientia Agricultura Sinica，41（5）： 1373-1382.]

朱方林. 2018. 從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看江蘇蔬菜產(chǎn)業(yè)布局[J]. 長(zhǎng)江蔬菜，（2）： 22-23. doi：10.3865/j.issn.1001-3547.2018.02. 009. [Zhu F L. 2018. Viewing the distribution of vegetable industry in Jiangsu from the angle of economics[J]. Journal of Changjiang Vegetables，（2）：22-23. doi： 10.3865/ j.issn.1001-3547.2018.02.009.]

朱方林，易中懿，朱大威. 2017. 江蘇省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整戰(zhàn)略性選擇[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，45（19）： 33-38.[Zhu F L，Yi Z Y，Zhu D W. 2017. Strategic choice of agricultural structure adjustment in Jiangsu Province[J]. Jiangsu Agricultural Sciences，45（19）： 33-38.]

Wang D，Zhou Q B，Yang P，Chen Z X. 2018. Design of a spatial sampling scheme considering the spatial autocorrelation of crop acreage included in the sampling units[J]. Journal of Integrative Agriculture，17（9）：2096-2106. doi： 10.1016/S2095-3119（17）61882-3.

（責(zé)任編輯 鄧慧靈）