基于TOPSIS 模型的典型黑土區(qū)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)及土壤侵蝕耦合協(xié)調(diào)分析

姜蕓，王軍，滕浩，李浩林

（1. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理與法學(xué)院，哈爾濱 150030；2. 吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 130026；3. 自然資源部第二地理信息制圖院，哈爾濱 150080）

0 引言

耕地是最基本的生產(chǎn)要素，是人類生存發(fā)展的基礎(chǔ)，對(duì)維護(hù)國(guó)家糧食安全、促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要保障作用[1]。而耕地質(zhì)量是耕地構(gòu)成因素作用的綜合體現(xiàn)，集中表現(xiàn)為耕地滿足作物生長(zhǎng)及安全生產(chǎn)的能力[2-3]。然而，因受到東北氣候及土地政策等方面的影響，耕地質(zhì)量在不同范圍內(nèi)發(fā)生一定變化[4-6]。而土壤侵蝕能夠直接引起耕地質(zhì)量的下降，引起耕地中各種養(yǎng)分的直接流失，由土壤侵蝕所導(dǎo)致的土地退化在全球范圍內(nèi)被認(rèn)為是一種嚴(yán)重的環(huán)境危害。鑒于中國(guó)人多地少、生態(tài)環(huán)境脆弱及耕地破碎化程度較高的基本國(guó)情，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的前提下，進(jìn)一步確保耕地質(zhì)量并探究其與土壤侵蝕的協(xié)調(diào)耦合關(guān)系，已成為保障糧食安全及農(nóng)業(yè)健康發(fā)展的重要途徑[5]。

耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)是耕地維持作物生產(chǎn)力、改善環(huán)境質(zhì)量和其固有性質(zhì)的綜合體現(xiàn)[7-9]，耕地質(zhì)量不能直接量化，需要綜合評(píng)價(jià)土壤的物理、化學(xué)及生物性質(zhì)[10]。目前，關(guān)于耕地質(zhì)量的研究主要集中在定量評(píng)價(jià)方面，評(píng)價(jià)方法主要包括土壤質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、綜合質(zhì)量指數(shù)法、綜合模糊評(píng)價(jià)法、動(dòng)態(tài)土壤質(zhì)量模型、土壤管理[11-14]。隨著RS、GIS 及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法也被逐步應(yīng)用[15-16]。

綜合質(zhì)量指數(shù)法因其指標(biāo)選取自由、兼容性強(qiáng)、評(píng)價(jià)結(jié)果直觀等特點(diǎn)，目前已被廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)之中。綜合質(zhì)量指數(shù)法首先根據(jù)實(shí)際情況或現(xiàn)有研究成果選取能代表耕地土壤理化性質(zhì)、耕地立地條件等相對(duì)獨(dú)立的評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建合適的指標(biāo)數(shù)據(jù)集，其次通過主成分分析法、層次分析法、熵值法、CRITIC、聚類分析等方法確定指標(biāo)權(quán)重，各指標(biāo)的隸屬度值通常采用隸屬度函數(shù)計(jì)算，將各指標(biāo)隸屬度加權(quán)求和得到綜合評(píng)價(jià)結(jié)果[17-20]。TOPSIS（technique for order preference by similarity to an ideal solution ）法能夠避免主觀性因素影響，方便靈活構(gòu)建多指標(biāo)的綜合分析應(yīng)用[21]。

現(xiàn)有研究雖然從不同角度對(duì)耕地質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估，但只選取耕地的理化性質(zhì)指標(biāo)或者生物指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)土壤質(zhì)量，評(píng)價(jià)過程中沒有將耕地基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)納入考慮范疇。在研究指標(biāo)選取中，未被選取但對(duì)耕地質(zhì)量存在影響的指標(biāo)多未提及，影響了耕地質(zhì)量的全面、準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。為解決以上問題，本文擬提出以地學(xué)特征、土壤特性、土壤健康、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、植被生長(zhǎng)等多維度構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用綜合指標(biāo)權(quán)重，引入TOPSIS 分析方法，確定最終的耕地質(zhì)量指數(shù)，以期使評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀合理。

此外，黑土區(qū)耕地在地質(zhì)構(gòu)造、融凍過程等的作用下導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)地形破碎、起伏較大，容易受到土壤侵蝕作用的直接影響。由土壤侵蝕所引起的水土流失是威脅耕地質(zhì)量的主要因素之一，土壤侵蝕已經(jīng)成為全球性的共同難題，侵蝕作用直接造成表層土壤及耕地肥力的流失，嚴(yán)重威脅到脆弱的生態(tài)環(huán)境及農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[22-23]，甚至造成大量經(jīng)濟(jì)損失。目前，針對(duì)耕地質(zhì)量方面的研究較為成熟，黑土區(qū)耕地土壤侵蝕的工作也比較全面，但是對(duì)于土壤侵蝕與耕地質(zhì)量的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系方面的研究較少，無(wú)法確定耕地質(zhì)量與土壤侵蝕之間的相互作用影響與耦合程度大小。因此，本研究在耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建嫩江通用土壤流失方程模型（revised universal soil loss equation，RUSLE），確定嫩江市土壤侵蝕強(qiáng)度[24]，并進(jìn)一步明晰耕地質(zhì)量與土壤侵蝕的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，以期為東北振興以及黑土農(nóng)業(yè)的健康可持續(xù)生產(chǎn)提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

嫩江市位于黑龍江省西北部，地理范圍跨東經(jīng)124°44 ′30 ″E～126°49 ′30 ″E，北 緯 48°42 ′35 ″N～51°00′05″N，南部地區(qū)屬松嫩平原區(qū)域，北部屬大興安嶺山地區(qū)域，地勢(shì)北高南低、東高西低（圖1），屬寒溫帶大陸性季風(fēng)氣候，市內(nèi)氣候的基本特征是年平均氣溫較低,南北溫差達(dá)3.6 ℃。平均降水量為472～547 mm，全年≥10 ℃積溫在2 340 ℃左右，熱量充足。

圖1 研究區(qū)耕地和高程分布Fig.1 Distribution of cultivated land and elevation in the research area

嫩江地貌特征復(fù)雜，土壤介于濕潤(rùn)海洋性土壤地帶譜與干旱內(nèi)陸性土壤地帶譜之間，土類以暗棕壤和黑土為主。受成土條件的影響，土壤種類較多，土壤分布的水平地帶性較明顯，亦具垂直地帶性，境內(nèi)土壤共分為6個(gè)土類、18個(gè)亞類、33個(gè)土屬、64個(gè)土種。2020 年，嫩江市地區(qū)生產(chǎn)總值達(dá)到240 億元，同比增長(zhǎng)4.5%。其總播種面積62.57 萬(wàn) hm2，全年糧食實(shí)現(xiàn)總產(chǎn)量207.13 萬(wàn) t。嫩江市耕地空間分布詳見圖1。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究數(shù)據(jù)主要包括高程數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、植被指數(shù)數(shù)據(jù)以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)。

高程數(shù)據(jù)：來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn ），為2015 年的30 m×30 m 格網(wǎng)的DEM 柵格數(shù)據(jù)（SRTM DEM）。

土壤數(shù)據(jù)：來(lái)自嫩江自然資源部門，為“三調(diào)”2020 年耕地資源質(zhì)量分類成果，30 m×30 m 等值線圖差值形成的柵格數(shù)據(jù)。收集了2018 年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部門耕地質(zhì)量等級(jí)調(diào)查評(píng)價(jià)成果和生態(tài)環(huán)境部門農(nóng)用地土壤污染狀況詳查成果，包括土層厚度、土壤pH 值、有機(jī)質(zhì)含量、全氮、有效磷、速效鉀等土壤理化性質(zhì)數(shù)據(jù)及鉻、鉛、汞、鎘等土壤重金屬含量數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，通過外業(yè)補(bǔ)充調(diào)查，采集用于分析化驗(yàn)有機(jī)質(zhì)含量和pH 值的土壤樣品，采用常規(guī)實(shí)驗(yàn)室分析化驗(yàn)方法確定土壤指標(biāo)值。

植被指數(shù)數(shù)據(jù)：來(lái)自PIE-Engine 遙感與地理信息云服務(wù)平臺(tái)，選取植被覆蓋較為豐富的2020 年6—7 月30 m Landsat 8 影像數(shù)據(jù)，過PIE-Engine 平臺(tái)計(jì)算得到植被指數(shù)數(shù)據(jù)。

其他相關(guān)數(shù)據(jù)：田塊規(guī)整度、連片度等數(shù)據(jù)通過相應(yīng)景觀計(jì)算式[25]計(jì)算得到。

1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取及隸屬函數(shù)確定

耕地質(zhì)量是多功能需求的綜合體，需要綜合考慮立地條件、土壤特性、利用狀況、生態(tài)環(huán)境狀況等各方面[26]。

參考《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》等現(xiàn)有的國(guó)家技術(shù)規(guī)范，在綜合文獻(xiàn)[1,26-27]的基礎(chǔ)上，除考慮土壤本身的理化性質(zhì)外，還充分考慮耕地所處位置的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及土壤健康狀況，從地學(xué)特征、土壤特性、土壤健康、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、植被生長(zhǎng)等5個(gè)維度中選選取對(duì)研究區(qū)耕地質(zhì)量有顯著影響的22個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建耕地評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。

表1 耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重Table 1 Cultivated land quality evaluation index system and weight

由于植物的生長(zhǎng)狀況能夠在一定程度上反映研究區(qū)域的耕地質(zhì)量，而生長(zhǎng)狀況能夠由植被生長(zhǎng)指數(shù)等相關(guān)指標(biāo)來(lái)表現(xiàn)。因此，對(duì)于耕地的生物特性、灌溉水環(huán)境質(zhì)量與微生物群落結(jié)構(gòu)等其他難于定量獲取的影響因子，本文利用遙感手段，采用比值植被指數(shù)（ratio vegetation index，RVI）、歸一化植被指數(shù)（normalized vegetation index，NDVI）、土壤水分指數(shù)（difference vegetation index，DVI）來(lái)表征，以對(duì)嫩江市耕地質(zhì)量做出全面準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。

基于5個(gè)維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)及嫩江市耕地的實(shí)際情況，構(gòu)建能夠表征耕地質(zhì)量的隸屬度函數(shù)[28-31]，地學(xué)特征中的高程、坡度、坡向界定為反S 型隸屬函數(shù)u1(x)；土壤特性定為S 型隸屬函數(shù)u2(x)和拋物線形隸屬函數(shù)式u3(x)；土壤健康指數(shù)中的鉻、鉛、鎘、汞含量界定為反S 型隸屬函數(shù)u1(x)。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)中的田塊規(guī)整度F、耕作連片度界Q定為S 型隸屬函數(shù)，灌溉能力（到河流水面的距離）、排水能力（到溝渠的距離）、耕作距離（到居民點(diǎn)的距離）、耕作便捷度（到田間道路的距離）界定為反S 型隸屬函數(shù)u1(x)；植被生長(zhǎng)指數(shù)中的RVI、NDVI、DVI 界定為S 型隸屬函數(shù),利用以上3個(gè)指標(biāo)來(lái)綜合表征未考慮到的未知信息。

式中x為評(píng)價(jià)指標(biāo)實(shí)測(cè)值，a、b代表指標(biāo)下限和上限。

式中a1為臨界值的下限，取實(shí)測(cè)的最小值，a2為臨界值的上限，取實(shí)測(cè)的最大值；b1、b2為最適值的上下界點(diǎn)，其值依據(jù)研究區(qū)域?qū)崪y(cè)結(jié)果綜合對(duì)比確定。

式中Z為評(píng)價(jià)地塊周長(zhǎng)，km；d為評(píng)價(jià)地塊面積，km2。耕地連片度中面積閾值通過自然斷點(diǎn)法來(lái)獲取。

1.4 權(quán)重確定

為盡可能減少相關(guān)性較強(qiáng)指標(biāo)間的冗余度，避免確定權(quán)重時(shí)的主觀性，保證權(quán)重符合研究區(qū)的實(shí)際情況，本研究采用層次分析法[32-34]及CRITIC 權(quán)重法[19,35]相結(jié)合方式獲取各個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重。其計(jì)算式如下：

式中De為第e個(gè)指標(biāo)所包含的信息量，F(xiàn)e為第e個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，表示第e個(gè)指標(biāo)的對(duì)比強(qiáng)度，rge為第g個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)與第e個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，We為第e個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

各指標(biāo)綜合權(quán)重計(jì)算式如式(8)所示，各指標(biāo)權(quán)重見表1。各維度質(zhì)量指數(shù)計(jì)算如式(9)所示。

式中WCW為綜合權(quán)重，WAHP為層次分析法確定的指標(biāo)權(quán)重，WCRITIC為CRITIC 權(quán)重法確定的權(quán)重。

式中xe為第e個(gè)指標(biāo)的隸屬度值，We為第e個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重。

1.5 TOPSIS 模型

TOPSIS 模型是通過計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解、最劣解的相對(duì)貼切度om，實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解、最劣解排序，能反映不同維度指數(shù)的綜合影響力[36-37]。

1.6 障礙因子診斷模型及空間相關(guān)性計(jì)算

障礙因子診斷是開展耕地質(zhì)量調(diào)控的基礎(chǔ)和前提，表示評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)耕地質(zhì)量指數(shù)作用強(qiáng)弱。本文采用指標(biāo)得分率（TRIS）和指標(biāo)障礙度（OD）評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)耕地質(zhì)量的障礙作用。

式中keq為評(píng)價(jià)指標(biāo)e根據(jù)第q個(gè)樣點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的隸屬度，ce為該評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，n1為樣點(diǎn)數(shù)。

本研究利用Arcgis 10.2 及Geo-da 軟件，使用k 近鄰（k-Nearest Neighbor，kNN）算法確定空間權(quán)重。對(duì)嫩江市耕地質(zhì)量進(jìn)行全局空間自相關(guān)研究，并繪制LISA 圖，詳細(xì)計(jì)算過程參見文獻(xiàn)[38-40]。

1.7 侵蝕模數(shù)確定

土壤侵蝕是影響耕地質(zhì)量的關(guān)鍵性制約因素,是導(dǎo)致耕地發(fā)生物理退化、化學(xué)退化的重要驅(qū)動(dòng)力[41]。本研究構(gòu)建RUSLE 模型，評(píng)估確定嫩江市的土壤侵蝕強(qiáng)度，并從空間尺度上分析土壤侵蝕模數(shù)與耕地質(zhì)量的協(xié)調(diào)耦合效應(yīng)，據(jù)此揭示土壤侵蝕影響下的空間耦合響應(yīng)特征，為深化耕地質(zhì)量空間格局影響機(jī)制研究提供科學(xué)依據(jù)。

本研究利用Invest 模型中的泥沙輸移比模塊（sediment delivery ratio，SDR）模塊來(lái)計(jì)算嫩江市的土壤侵蝕模數(shù)。該模塊運(yùn)行需要的參數(shù)有數(shù)字高程模型、流域邊界、降雨侵蝕力因子、土壤可蝕性因子、土地利用圖等[42-43]，可以基于RUSLE 模型自動(dòng)運(yùn)算生成每個(gè)柵格單元的土壤侵蝕總量。式（15）中A為土壤侵蝕模數(shù)；R為降雨侵蝕力因子，MJ·mm/ (hm2·h·a)；K為土壤可蝕性因子，t·hm2·h/(hm2·MJ·mm)；L為坡長(zhǎng)因子，m；S為坡度因子，%；C為植被覆蓋因子；Ps為水土保持措施因子。

1.7.1 降雨侵蝕力因子

降雨侵蝕性是侵蝕的驅(qū)動(dòng)力，與土壤侵蝕有直接關(guān)系。采用文獻(xiàn)[44]提出的方法計(jì)算降雨侵蝕力因子，該方法已廣泛應(yīng)用于黑土區(qū)土壤侵蝕研究[45-46]。

式中Ph為第h月降雨量,mm，Pa為年降水量，mm。

本文利用2000—2020 年的月降水?dāng)?shù)據(jù)，計(jì)算了研究區(qū)周邊氣象站的R值，采用普通克里格法插值生成研究區(qū)域內(nèi)R因子的空間分布。

1.7.2 土壤可蝕性因子

利用K代表土壤侵蝕對(duì)水分的敏感性表明土壤的抗侵蝕能力。本研究選擇侵蝕-生產(chǎn)力影響（erosion productivity impact calculator，EPIC）模型計(jì)算K值[47]。

式中SAN為砂粒量，%；SIL為黏粒量，%；CLA為黏粒量，%；C1為土壤有機(jī)碳量。

1.7.3 地形因子

地形變化是直接影響土壤侵蝕的一個(gè)因素，地形因子反映了邊坡長(zhǎng)度和坡度對(duì)侵蝕的影響。在InVEST 模型中，LS 因子是使用Desmet 和Govers（1996）（式（18））[48]提出的計(jì)算方法。使用DEM 經(jīng)過填洼處理后在Invest模型中生成[49]LS 因子。

式中Si是網(wǎng)格單元i的坡度因子關(guān)于坡度值的函數(shù)；S是斜率的百分比，θ是斜率的度數(shù)。式中Ai-in表示柵格徑流入口以上產(chǎn)沙區(qū)域面積（m2），由多流向算法計(jì)算得出；D表示柵格尺寸(m)；xi表示柵格i泥沙輸移比例的加權(quán)平均值，通過多流向算法計(jì)算(式20)。

式中xd=|sin(αd)|+|cos(αd)|，αd是d的輸沙方向，Pi(d)是柵格單元i在方向d上的總輸沙比例；m表示RUSLE 長(zhǎng)度指示因子，基于經(jīng)典的USLE 獲得。

1.7.4 植被覆蓋和管理因子

植被覆蓋和管理因子定義為在特定條件下土壤流失量與適時(shí)翻耕、連續(xù)休耕耕地土壤流失量之比，本文采用NDVI 指數(shù)來(lái)表征特定條件下流失狀況，計(jì)算詳見文獻(xiàn)[50]。C是影響土壤侵蝕的最敏感因素，土壤損失與植被覆蓋度呈負(fù)相關(guān)。

1.7.5 水土保持措施因子

Ps為為特定水土保持措施下的土壤流失量與未實(shí)施水土保持措施地塊順坡耕作時(shí)的土壤流失量之比，通常根據(jù)土地利用類型進(jìn)行估算。目前RUSLE 模型中的P值大部分是參考已有研究成果來(lái)確定。本文Ps采用WANG等[45]的研究成果（表2）計(jì)算土壤侵蝕模數(shù)如圖2 所示。

表2 植被覆蓋和管理因子(C)和水土保持措施因子（Ps）Table 2 Vegetation cover and management factor (C) and soil and water conservation practice factor (Ps)

圖2 計(jì)算土壤侵蝕模數(shù)的相關(guān)參數(shù)值空間分布Fig.2 The spatial distribution of parameter values used for calculation of soil erosion modulus

1.8 二元系統(tǒng)耦合模型

在確定嫩江市土壤侵蝕強(qiáng)度的基礎(chǔ)上，引入耦合協(xié)調(diào)度模型來(lái)反映土壤侵蝕和耕地質(zhì)量2個(gè)子系統(tǒng)間的協(xié)調(diào)發(fā)展程度，如果耦合協(xié)調(diào)度越高，2個(gè)系統(tǒng)良性協(xié)調(diào)發(fā)展的程度越好。系統(tǒng)相互作用耦合度模型詳細(xì)計(jì)算過程參見式（21）所示[51-52]。

式中Tt為t元系統(tǒng)的耦合度；y1······yt為t個(gè)子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)有序度的貢獻(xiàn)，其計(jì)算方法如式（22）和式（23）所示。

式中ytr為第t個(gè)子系統(tǒng)中第r個(gè)指標(biāo)的歸一化值；Wtv為第t個(gè)子系統(tǒng)中第r個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，使用熵權(quán)法計(jì)算。

在計(jì)算每個(gè)子系統(tǒng)的熵權(quán)前采用最大最小值法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

當(dāng)ytv為數(shù)值越大對(duì)系統(tǒng)越好時(shí)，正向歸一化（式24）。

當(dāng)ytv為數(shù)值越小對(duì)系統(tǒng)越好時(shí)。負(fù)向歸一化（式25）。

式中yev為子系統(tǒng)第e個(gè)指標(biāo)的第v個(gè)時(shí)序的值，其值越大對(duì)系統(tǒng)越好時(shí)，正向歸一化，其值越小對(duì)系統(tǒng)越好時(shí)，負(fù)向歸一化。

根據(jù)多元系統(tǒng)的耦合度模型，得到耕地質(zhì)量與土壤侵蝕 2個(gè)子系統(tǒng)之間的耦合度V，如式（26）所示。

式中V為耕地質(zhì)量與土壤侵蝕二元系統(tǒng)耦合度。本研究采用耕地質(zhì)量等級(jí)與土壤侵蝕模數(shù)表征耕地質(zhì)量與土壤侵蝕子系統(tǒng)的指標(biāo)。耕地質(zhì)量指標(biāo)越大越好，土壤侵蝕模數(shù)越小越好。

為進(jìn)一步評(píng)判耕地質(zhì)量子系統(tǒng)和土壤侵蝕子系統(tǒng)交互耦合的協(xié)調(diào)程度，采用耦合協(xié)調(diào)度和綜合調(diào)和指數(shù)反映二元子系統(tǒng)功效協(xié)同效應(yīng)。

式中E為耦合協(xié)調(diào)度；V為耦合度；T為耕地質(zhì)量與土壤侵蝕子系統(tǒng)的綜合調(diào)和指數(shù)，反映了耕地質(zhì)量與土壤侵蝕子系統(tǒng)的整體協(xié)同效應(yīng)或貢獻(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果

2.1.1 耕地質(zhì)量整體評(píng)價(jià)及障礙因子診斷

基于各項(xiàng)指標(biāo)隸屬度值及綜合權(quán)重，分別計(jì)算并獲得地學(xué)特征、土壤特性、土壤健康、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及植被生長(zhǎng)的數(shù)據(jù)，利用5個(gè)維度的指數(shù)進(jìn)行TOPSIS 分析，將相對(duì)貼近度作為最終的耕地質(zhì)量指數(shù)，其耕地質(zhì)量指數(shù)界于0.26～0.67 之間，并利用自然斷點(diǎn)法將其劃分為5個(gè)耕地等級(jí)（圖3）。

圖3 各維度指數(shù)及耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)等級(jí)（CLG）Fig.3 Index of each dimension and evaluation grades of cultivated land quality (CLG)

從圖3 中可以看出，嫩江市耕地等級(jí)主要為中低等級(jí)、中等級(jí)及中高等級(jí)，不同區(qū)域的耕地質(zhì)量等級(jí)呈現(xiàn)較大差異性，耕地低等級(jí)與高等級(jí)分布較少。從空間分布上分析，各等級(jí)耕地散碎分布在嫩江市各個(gè)區(qū)域，其中高等級(jí)與中高等級(jí)耕地主要位于嫩江市南部，并在北部存在交錯(cuò)分布情況，中等級(jí)、中低等級(jí)及低等級(jí)耕地交錯(cuò)分布于嫩江市全域。從耕地等級(jí)面積來(lái)看（見表3），最大面積分布為中等級(jí)耕地，其面積達(dá)到了2 271 km2，占研究區(qū)總耕地面積的29.6%。耕地高等級(jí)面積僅有774 km2，占比為10.1%，研究區(qū)高等級(jí)耕地相對(duì)較少。綜合來(lái)看，嫩江市中低等級(jí)、中等級(jí)、中高等級(jí)的和占耕地質(zhì)量等級(jí)的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，但總體耕地質(zhì)量等級(jí)卻僅處于中等水平，耕地高等級(jí)明顯少于其他等級(jí)，需進(jìn)一步提升耕地質(zhì)量達(dá)到更好發(fā)展保障水準(zhǔn)，以維持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全。

表3 嫩江市耕地質(zhì)量等級(jí)整體評(píng)價(jià)結(jié)果Table 3 Statistics of cultivated land quality grade in Nenjiang City

障礙因子診斷能夠進(jìn)一步明確耕地質(zhì)量所存在的短板及障礙，各維度的得分率及障礙度利用所屬指標(biāo)的平均值來(lái)代替。從表4 中可看出，在準(zhǔn)則層各維度中，地學(xué)特征（C1）的得分率最高，超過60%，表明耕地所屬的地理優(yōu)勢(shì)較為明顯。土壤特性（C2）、土壤健康（C3）、植被生長(zhǎng)（C5）3個(gè)維度的得分率均超過50%?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)（C4）的得分率低于50%，表明其建設(shè)水平不足，是制約耕地質(zhì)量的主要因素。

表4 耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)得分率和障礙度Table 4 The scoring rate and obstacle degree for evaluation index of cultivated land quality

指標(biāo)層得分率分布在10.31%～94.55%之間，不同評(píng)價(jià)指標(biāo)的得分率差異較大。在22 項(xiàng)各評(píng)價(jià)指標(biāo)中，坡度（C12）、全氮（C25）、耕作便捷度（C41）、耕作距離（C42）、地塊規(guī)整度（C45）及NDVI（C52）均大于60%，上述 6 項(xiàng)指標(biāo)在整個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果中的總體得分較高，表明限制提升研究區(qū)耕地質(zhì)量的作用效果不明顯。坡向（C13）、土層厚度（C21）、有機(jī)質(zhì)含量（C22）、有效磷（C23）、鎘（C33）、汞（C34）、DVI（C51）得分率均大于50%，整體評(píng)價(jià)過程中7 項(xiàng)指標(biāo)得分率也相對(duì)較高，其限制提升研究區(qū)耕地質(zhì)量的作用效果也相對(duì)不明顯。而高程（C11）、速效鉀（C24）、土壤pH 值（C26）、鉻（C31）、鉛（C32）、排水能力（C43）、灌溉能力（C44）、地塊連片度（C46）、RVI（C53）9 項(xiàng)指標(biāo)得分率均低于50%，其得分率總體相對(duì)較低，表明這些指標(biāo)對(duì)于耕地質(zhì)量的提升具有顯著作用。

從障礙度來(lái)看，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（C4）障礙度超過50%，表明其對(duì)于耕地質(zhì)量的提升具有顯著效應(yīng)。地學(xué)特征（C1）、土壤特性（C2）、土壤健康（C3）、植被生長(zhǎng)（C5）的障礙度較低，均低于50%，表明其4個(gè)維度對(duì)于耕地質(zhì)量的阻礙作用較小。

指標(biāo)層障礙度分布在5.45%～89.69%之間，其中土壤pH 值（C26）、排水能力（C43）、灌溉能力（C44）、地塊連片度（C46）、RVI（C53）指標(biāo)障礙度得分均超過60%，上述5 項(xiàng)標(biāo)在提升研究區(qū)耕地質(zhì)量的過程中具有明顯的限制效果，為主要限制因素。高程（C11）、速效鉀（C24）、鉻（C31）、鉛（C32）障礙度超過50%，表明上述4 項(xiàng)指標(biāo)在一定程度上也限制了耕地質(zhì)量的提升。坡度（C12）、坡向（C13）、土層厚度（C21）、有機(jī)質(zhì)（C22）、有效磷（C23）、全氮（C25）、鎘（C33）、汞（C34）、耕作便捷度（C41）、耕作距離（C42）、地塊規(guī)整度（C45）、DVI（C51）、NDVI（C52）的障礙度均低于50%，上述13 項(xiàng)指標(biāo)在提升研究區(qū)耕地質(zhì)量的過程中限制效果也不明顯。

2.1.2 耕地質(zhì)量空間分布評(píng)價(jià)

以耕地地塊為基本研究單元，以耕地質(zhì)量等級(jí)為空間屬性，采用kNN 算法確定空間權(quán)重，計(jì)算全局Moran’sI值可知，嫩江市耕地質(zhì)量等級(jí)I值為0.609，Z值為294.87，P值為0.001。I＞ 0、P＜0.01，且Moran’sI值較接近于1，表明嫩江市耕地質(zhì)量等級(jí)呈現(xiàn)出較強(qiáng)的空間聚合特性。大部分耕地質(zhì)量等級(jí)集中在第一象限（高-高聚集(HH)）和第三象限（低-低聚集(LL)）內(nèi)（表5）。其中第一象限耕地面積為2 037 km2，占比為26.50%，第三象限耕地面積為3 642 km2，占比為47.40%。其余耕地分布在第二象限（低-高聚集(LH)）與第四象限（高-低聚集(HL)），其中第二象限耕地面積為1 475 km2，占比為19.20%，第四象限面積為527 km2，占比為6.90%。雖然全局空間自相關(guān)可檢驗(yàn)耕地質(zhì)量的總體空間分布模式，但不能反映相鄰評(píng)價(jià)單元間的要素或?qū)傩缘目臻g關(guān)聯(lián)情況及局域顯著性水平，而局部空間自相關(guān)能更深入地表征集聚和變異特征。本文利用LISA 分布圖表征耕地質(zhì)量等級(jí)在研究區(qū)域內(nèi)的空間集聚或離散狀態(tài)（如圖4）。從圖中可看出，嫩江市耕地質(zhì)量等級(jí)LISA集群類型包括HH 聚集（高-高型）、LL 聚集（低-低型）、HL 變異（高-低型）、LH 變異（低-高型）和不顯著5種類型。從表5 可知，研究區(qū)以不顯著類型為主，面積達(dá)到了5 060 km2，占比超過了65%。有較高的正相關(guān)空間聚合特性的HH 和LL 聚集面積為2 248 km2，占比為29.27%。呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的HL 和LH 變異面積為372 km2，占比為4.85%，表明研究區(qū)具有一定離散特點(diǎn)。

表5 空間自相關(guān)分析結(jié)果Table 5 Results of spatial autocorrelation analysis

圖4 耕地質(zhì)量等級(jí)局部空間自相關(guān)（LC）LISA 集聚圖Fig.4 LISA aggregation of local spatial autocorrelation analysis（LC）for the grades of cultivated quality

2.2 侵蝕模數(shù)空間分布特征

土壤侵蝕是影響耕地質(zhì)量的關(guān)鍵因素，探究土壤侵蝕的空間特征對(duì)于黑土區(qū)保護(hù)及耕地質(zhì)量的提升具有重要意義，嫩江市土壤侵蝕模數(shù)分布于0～30.7 t/(hm2·a）之間（圖5）。從圖5 中可以看出，土壤侵蝕模數(shù)較大的區(qū)域位于嫩江市中部與南部，利用自然斷點(diǎn)法將嫩江市土壤侵蝕模數(shù)劃分為4個(gè)等級(jí)，其中微度侵蝕面積最大，占研究區(qū)的75.45%，重度侵蝕面積最小，占研究區(qū)域面積不足1%（表6）?？傮w來(lái)看，西南部區(qū)域侵蝕程度相對(duì)較弱，侵蝕較為嚴(yán)重區(qū)域主要分布在嫩江市的北部、中部及東部區(qū)域。

表6 不同土壤侵蝕類型統(tǒng)計(jì)Table 6 Statistics of different types of soil erosion

圖5 嫩江市土壤侵蝕模數(shù)（EM）Fig.5 Soil erosion modulus (EM) of Nenjiang City

2.3 耕地質(zhì)量系統(tǒng)和土壤侵蝕系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度分析

為進(jìn)一步探究土壤侵蝕系統(tǒng)和耕地質(zhì)量間的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，利用耦合協(xié)調(diào)度模型來(lái)探究耕地質(zhì)量與土壤侵蝕2個(gè)子系統(tǒng)間協(xié)調(diào)發(fā)展程度，評(píng)價(jià)結(jié)果顯示其空間耦合度介于0.22～1.00 之間，空間分布具有明顯的異質(zhì)性（如圖6）；協(xié)調(diào)指數(shù)的整體評(píng)價(jià)結(jié)果介于0.08～0.99之間，空間分布特征具有明顯的差異性；耦合協(xié)調(diào)度的整體評(píng)價(jià)結(jié)果 顯示大于0.7 的空間評(píng)價(jià)單元占絕對(duì)數(shù)量，最大值0.99，最小值0.25，耦合協(xié)調(diào)度數(shù)值呈現(xiàn)一定的空間差異分布?？傮w上土壤侵蝕與耕地質(zhì)量處于良好的協(xié)同發(fā)展?fàn)顟B(tài),二者之間的關(guān)聯(lián)程度較高，相互依賴程度也較高，對(duì)土壤侵蝕的有效治理能夠顯著提高耕地質(zhì)量水平。表7 為不同耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)對(duì)應(yīng)的耕地面積分布變化，從表中可以看出，中級(jí)耦合協(xié)調(diào)程度占嫩江市水土保持與耕地質(zhì)量的主導(dǎo)地位，面積達(dá)到了4 210.81 km2；良好耦合協(xié)調(diào)程度占嫩江市水土保持與耕地質(zhì)量的次要地位，面積達(dá)到了2 989.85 km2；其余協(xié)調(diào)程度占嫩江市水土保持與耕地質(zhì)量的地位最低，占比不足1%。

表7 耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)對(duì)應(yīng)的耕地質(zhì)量等級(jí)面積Table 7 The area of cultivated land quality level for different grades of coupling coordination degree km2

圖6 土壤侵蝕系統(tǒng)與耕地質(zhì)量系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度分布Fig.6 Distribution of coupling coordination degree between the soil erosion system and the cultivated land quality system

從圖6 中分析可得出，不同分區(qū)土壤侵蝕系統(tǒng)與耕地質(zhì)量系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度數(shù)值沒有太明顯差異特征，總體以良好協(xié)調(diào)、中級(jí)協(xié)調(diào)、初級(jí)協(xié)調(diào)為主，分布于嫩江市全域，勉強(qiáng)協(xié)調(diào)、瀕臨失調(diào)、輕度失調(diào)、中度失調(diào)總占比低于1%，面積較小，對(duì)于嫩江市土壤侵蝕系統(tǒng)影響較小。

總體來(lái)看，嫩江市土壤侵蝕系統(tǒng)與耕地質(zhì)量系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)程度較高，對(duì)處于優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)、良好協(xié)調(diào)、中級(jí)協(xié)調(diào)的區(qū)域，耕地土壤侵蝕的治理可顯著提高耕地的質(zhì)量等級(jí)。土壤侵蝕系統(tǒng)與耕地質(zhì)量系統(tǒng)對(duì)處于協(xié)調(diào)程度較低區(qū)域的耕地表現(xiàn)出明顯相對(duì)較弱的空間特征，土壤侵蝕治理對(duì)于提升處于滯后或者無(wú)序的發(fā)展?fàn)顟B(tài)區(qū)域的耕地質(zhì)量是可行手段。

3 討論

3.1 不同維度指標(biāo)構(gòu)建的合理性

隨著對(duì)耕地質(zhì)量的認(rèn)識(shí)逐步深入，新技術(shù)方法不斷涌現(xiàn)，更加豐富了并推動(dòng)了耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)理論方法的進(jìn)一步發(fā)展，耕地質(zhì)量的內(nèi)涵也從數(shù)量、格局、用途出現(xiàn)向耕地產(chǎn)能、健康等轉(zhuǎn)變趨勢(shì)[53-54]。

為了能夠?qū)ρ芯繀^(qū)域的耕地質(zhì)量進(jìn)行全方面的評(píng)價(jià)，本研究通過構(gòu)建5個(gè)維度指標(biāo)，以期能夠全面考慮影響耕地質(zhì)量的各個(gè)因素。通過高程、坡度、坡向來(lái)構(gòu)建地學(xué)特征指數(shù)，用以表達(dá)耕地本身的自然立地條件；通過土層厚度、有機(jī)質(zhì)含量、有效磷等來(lái)構(gòu)建土壤特性指數(shù)，代表了耕地自身的理化性質(zhì)與肥力[55]；通過鉻、鉛、鎘、汞的含量來(lái)構(gòu)建土壤健康指數(shù)，表征耕地本身的生態(tài)健康情況[56-57]；而隨著黑龍江地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度的不斷提高，耕地是否有利于大型農(nóng)機(jī)具的耕作及距離居民點(diǎn)的距離也被納入到耕地質(zhì)量的范疇中來(lái)，因此充分利用規(guī)整度、連片度、便捷度、距離、排水能力、灌溉能力等參數(shù)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)，用以表征耕地附屬設(shè)施的建設(shè)情況及人類活動(dòng)對(duì)其的影響；對(duì)于其他沒有考慮到的影響因素，本研究利用RVI、NDVI、DVI 來(lái)表征，并構(gòu)建了植被生長(zhǎng)指數(shù)。通過考慮耕地的自然條件、理化性質(zhì)、人為影響、土壤生態(tài)健康狀況等方面的綜合影響因素，更加全面地開展耕地質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)。通過多種多種維度，從不同方向考慮影響耕地質(zhì)量因素，本文的研究方法或可為耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)提供新視角。

3.2 制約耕地質(zhì)量的原因分析

根據(jù)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果，嫩江市中等級(jí)耕地面積最大，低質(zhì)量耕地面積占比較大，進(jìn)一步探究影響耕地質(zhì)量的原因，對(duì)于提升耕地質(zhì)量具有現(xiàn)實(shí)需求。

通過障礙因子診斷評(píng)價(jià)，指標(biāo)層中土壤pH 值、排水能力、灌溉能力、地塊連片度及RVI 指數(shù)的障礙度較高，均超過60%，是制約耕地質(zhì)量的主要原因。在準(zhǔn)則層中，建設(shè)水平指數(shù)的障礙度最高，超過了50%，表明嫩江市耕地的建設(shè)水平仍然不足，需注重提升其建設(shè)水平以提升耕地質(zhì)量 。通過局部空間自相關(guān)分析知，不顯著為嫩江市耕地質(zhì)量聚集的主要表現(xiàn)特征，其面積占比達(dá)到65.89%，高質(zhì)量耕地呈現(xiàn)散碎分布的空間格局，對(duì)于糧食生產(chǎn)與農(nóng)業(yè)健康發(fā)展具有不利影響，在提高耕地質(zhì)量的基礎(chǔ)上，使高質(zhì)量耕地形成集中連片的空間分布格局是保障農(nóng)業(yè)健康生產(chǎn)的重要前提。

結(jié)合不同維度的局部空間自相關(guān)結(jié)果來(lái)看，對(duì)于嫩江市北部與中部零星分散的耕地質(zhì)量較低區(qū)域，應(yīng)進(jìn)一步提高該區(qū)域的地學(xué)特征指數(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)，其主要措施應(yīng)著重于平整土地，減少耕地的坡度起伏；完善耕地附屬基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)情況，如興建排水灌溉工程、使零星分散耕地集中連片等。對(duì)于嫩江市西南部耕地質(zhì)量較低的集中連片區(qū)域，應(yīng)著重提高該區(qū)域的土壤特性指標(biāo)與植被生長(zhǎng)指標(biāo)，進(jìn)一步增加耕地土壤養(yǎng)分以維持作物生長(zhǎng)需求；保證該區(qū)域的植被覆蓋度等。此外，值得注意的是，土壤健康指數(shù)分布與耕地質(zhì)量空間分布較為一致，減少耕地中的重金屬含量，提高耕地的土壤健康水平，對(duì)于耕地質(zhì)量的提升具有顯著作用。

3.3 土壤侵蝕對(duì)耕地質(zhì)量影響機(jī)制分析

土壤侵蝕系統(tǒng)與耕地質(zhì)量系統(tǒng)間耦合度呈現(xiàn)異質(zhì)性空間分布，2個(gè)子系統(tǒng)在整個(gè)評(píng)價(jià)過程中表現(xiàn)出總體較高的耦合度，具有明顯的較強(qiáng)耦合響應(yīng)效果，空間耦合度最小值為0.22，最大值為1.00。通過分析協(xié)調(diào)指數(shù)可知，二者的協(xié)調(diào)指數(shù)最小值為0.08，最大值為0.99，呈現(xiàn)出一定的空間差異分布特點(diǎn)，總體上土壤侵蝕與耕地質(zhì)量處于良好的協(xié)同發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

在本研究中，研究區(qū)內(nèi)微度侵蝕在土壤侵蝕中占主要地位，土壤侵蝕結(jié)果與文獻(xiàn)[58]的研究較為類似。土壤侵蝕在人類活動(dòng)與自然條件的相互影響下，具有一定的時(shí)空尺度特征，對(duì)于耕地質(zhì)量具有顯著影響。首先，土壤侵害導(dǎo)致耕地表土流失情況嚴(yán)重，降低了耕地的有效土層厚度，而土層厚度與耕地地力密切相關(guān)，隨著侵蝕作用的加劇，使得耕地質(zhì)量進(jìn)一步降低。其次，土壤侵蝕使得耕地的細(xì)顆粒組成物質(zhì)流失，使耕地產(chǎn)生石礫化或粗骨化特征，改變土壤結(jié)構(gòu)性能，進(jìn)而降低耕地質(zhì)量[31]。最后，耕地中的養(yǎng)分物質(zhì)會(huì)隨著侵蝕過程的持續(xù)產(chǎn)生流失，養(yǎng)分流失主要通過影響耕地中的有機(jī)質(zhì)、全氮等養(yǎng)分含量，進(jìn)而對(duì)耕地質(zhì)量產(chǎn)生影響[59-60]。未來(lái)有必要進(jìn)一步深入探究土壤侵蝕與耕地質(zhì)量的耦合協(xié)調(diào)影響機(jī)制將是今后研究工作重點(diǎn)。

4 結(jié)論

本研究以中國(guó)典型東北黑土區(qū)嫩江市為研究區(qū)域，通過22 項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建5個(gè)維度指數(shù)，引入TOPSIS 分析方法對(duì)嫩江市的耕地質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)耕地質(zhì)量進(jìn)行障礙因子分析及空間集聚特征的分析，明晰了制約嫩江市耕地質(zhì)量的主要因素。同時(shí)利用RUSLE 模型確定了土壤侵蝕模數(shù)，并進(jìn)一步探索了耕地質(zhì)量與土壤侵蝕耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系，得出如下結(jié)論：

1）中等級(jí)占嫩江市耕地質(zhì)量的主要地位，其面積占比達(dá)到29.6%，但高等級(jí)和中高等級(jí)耕地合計(jì)量在嫩江市耕地中并未占居絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。低等級(jí)和中低等級(jí)總量仍是嫩江市耕地主體，耕地質(zhì)量仍有進(jìn)一步提升的較大空間。

2）指標(biāo)層中土壤pH 值、排水能力、灌溉能力、地塊連片度及比值植被指數(shù)指數(shù)的障礙度較高，均超過60%，是制約耕地質(zhì)量的主要原因。準(zhǔn)則層中耕地的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指數(shù)障礙度最高，對(duì)于耕地質(zhì)量具有顯著影響。

3）嫩江市耕地質(zhì)量等級(jí)Moran’sI值為0.609，呈現(xiàn)較強(qiáng)的正相關(guān)性空間分布，評(píng)價(jià)結(jié)果顯示質(zhì)量等級(jí)具有明顯的空間聚合特點(diǎn)，但以不顯著為主。

4）嫩江市的土壤侵蝕模數(shù)主要分布在0～30.7 t/（hm2·a）間，西南部區(qū)域侵蝕程度相對(duì)較弱，侵蝕較為嚴(yán)重區(qū)域主要分布在嫩江市的北部及東部區(qū)域。耕地質(zhì)量系統(tǒng)與土壤侵蝕系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)程度較高，總體以良好協(xié)調(diào)、中級(jí)協(xié)調(diào)、初級(jí)協(xié)調(diào)為主。

本研究雖然對(duì)于黑土區(qū)耕地質(zhì)量進(jìn)行了較為全面地評(píng)價(jià)，但對(duì)耕地質(zhì)量與土壤侵蝕間相互影響關(guān)系的探究仍處于初級(jí)階段，對(duì)于土壤侵蝕如何影響耕地質(zhì)量，影響程度均未進(jìn)行細(xì)致探討，詳細(xì)探究土壤侵蝕對(duì)于耕地質(zhì)量的影響程度及影響機(jī)制將是未來(lái)的工作重點(diǎn)。