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    新形勢下耕地資源質(zhì)量分類與 等別轉(zhuǎn)換的應(yīng)用研究

    2024-06-23 09:47:49張雅芹孔胃杜芩吳闖楚儲于元芬
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2024年11期

    張雅芹 孔胃 杜芩 吳闖 楚儲 于元芬

    摘要 以濟(jì)南市為研究區(qū)域,在2021年度耕地資源質(zhì)量分類成果的基礎(chǔ)上,運(yùn)用改進(jìn)的灰靶模型和指標(biāo)賦分求和法2種等別轉(zhuǎn)換方式將濟(jì)南市耕地資源質(zhì)量分類成果轉(zhuǎn)換為等別數(shù)據(jù)。結(jié)果表明:改進(jìn)的灰靶模型兼顧了耕地的自然本底特征和耕地的糧食產(chǎn)能,在賦權(quán)和評價(jià)過程更為客觀、科學(xué),轉(zhuǎn)換后的等別成果更為合理,濟(jì)南市質(zhì)量較好的耕地主要位于中部和北部平原地區(qū)以及沿黃地區(qū),等別主要為3等和4等地,占總耕地面積的77%,符合濟(jì)南市實(shí)際情況;采用指標(biāo)賦分求和法轉(zhuǎn)換的等別整體較為合理,但主觀性較強(qiáng),評價(jià)結(jié)果區(qū)域內(nèi)部差異性較小。因此,改進(jìn)的灰靶模型在耕地資源質(zhì)量分類與等別銜接研究中應(yīng)用性更強(qiáng),轉(zhuǎn)換成果可為耕地占補(bǔ)平衡與進(jìn)出平衡等實(shí)踐應(yīng)用提供參考。

    關(guān)鍵詞 耕地資源質(zhì)量分類;等別;成果轉(zhuǎn)換;改進(jìn)的灰靶模型;指標(biāo)賦分求和法

    中圖分類號 F301.2? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A? 文章編號 0517-6611(2024)11-0043-04

    doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2024.11.010

    Application Research on the Cultivated Land Resource Quality Classification and Grade Conversion Under the New Situation—A Case Study of Jinan City

    ZHANG Ya-qin,KONG Wei,DU Qin et al

    (Jinan Geotechnical Investigation and Surveying Institute, Jinan,Shandong 250000)

    Abstract Taking Jinan City as the research area, based on the classification results of cultivated land resource quality in 2021, the improved grey target model and index scoring and summation method were used to convert the classification results of cultivated land resource quality in Jinan City into grade data.The results showed that the improved grey target model took into account the natural background characteristics and the grain productivity of cultivated land, and it was more objective and scientific in the process of empowerment and evaluation. The grade result after conversion was more reasonable, the better cultivated land in Jinan was mainly located in the central and northern plain areas, as well as along the Yellow River. The land of grade 3 and grade 4, accounting for 77% of the total cultivated land area,according with the actual situation of Jinan City.The grade converted by index scoring and summation method was reasonable on the whole,however, the subjective factors were strong and the differences of evaluation results within the region were small. Therefore, the improved grey target model was more applicable in the study of cultivated land quality classification and grade,the results of conversion could provide reference for the practical application of the balance of land occupation and supplement and the balance of import and export.

    Key words Classification of cultivated land resource quality;Grade;Result conversion;Improved grey target model;Index scoring and summation method

    作者簡介 張雅芹(1992—), 女,山東煙臺人,工程師,碩士,從事自然資源調(diào)查、評價(jià)、管理與保護(hù)等研究。*通信作者,高級工程師,碩士,從事國土資源信息化、遙感等方面研究。

    收稿日期 2023-06-26;修回日期 2023-08-28

    當(dāng)前在耕地質(zhì)量研究中,大多是基于年度等別更新評價(jià)工作對耕地質(zhì)量等別的研究以及在2012年耕地等級成果補(bǔ)充調(diào)查完善工作基礎(chǔ)上對耕地等級和地力等方面的研究,主要集中于對耕地質(zhì)量變化[1-2]、耕地質(zhì)量監(jiān)測[3-4]、耕地質(zhì)量評價(jià)體系[5-6]、耕地質(zhì)量評價(jià)成果應(yīng)用[7-9]、耕地地力評價(jià)[10-12] 等宏觀方面的研究,其研究成果在土地整治、耕地占補(bǔ)平衡、“三區(qū)三線”劃定等多項(xiàng)自然資源管理工作中發(fā)揮重要作用。自第三次國土調(diào)查開展以來,為了適應(yīng)新形勢下自然資源管理工作改進(jìn)了傳統(tǒng)的質(zhì)量分等評價(jià)方法,形成了新的質(zhì)量分類方法體系,目前耕地資源質(zhì)量分類多是對分類體系、土壤條件及空間分布[13-15]、技術(shù)方法[16-17]等方面的研究,在成果轉(zhuǎn)換方面研究主要體現(xiàn)耕地自然地理特征,且主觀性較強(qiáng)[18-19]。耕地資源質(zhì)量分類成果能直觀體現(xiàn)耕地資源質(zhì)量信息與優(yōu)劣情況,對于自然資源管理工作來說數(shù)據(jù)參考意義較多,而對于國土空間規(guī)劃工作中基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)劃分、耕地保護(hù)工作中耕地占補(bǔ)平衡的實(shí)施、耕地質(zhì)量變化動態(tài)監(jiān)測等工作來說,提供的成果參考實(shí)用性不足。因此,該研究應(yīng)用改進(jìn)的灰靶模型和指標(biāo)賦分求和法將耕地資源質(zhì)量分類成果轉(zhuǎn)換為等別成果,致力于用更為科學(xué)、精簡的方法將類別成果轉(zhuǎn)換為等別成果,為國土空間規(guī)劃、耕地保護(hù)等自然資源管理工作提供更為直接、實(shí)用的成果參考。

    1 資料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    濟(jì)南市是山東省省會,位于山東省的中部,地理位置為35°59′~37°32′N、116°13′~117°58′E,總面積10 244 km2,共轄10區(qū)2縣,常住人口 920.29 萬人,其中城鎮(zhèn)人口 676.07萬人。濟(jì)南市南邊有泰山山脈,北邊有黃河水域,地形主要為低山丘陵和平原,地勢南高北低。根據(jù)第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù),濟(jì)南市農(nóng)用地759 993.30 hm2,占土地總面積74.19%,其中,耕地面積為344 826.67 hm2,占農(nóng)用地面積的45.37%,耕地多分布于濟(jì)北泛黃平原及萊蕪中部平原地區(qū),土壤主要為壤土,土層厚度較厚,有機(jī)質(zhì)含量較豐度,pH偏堿性。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    數(shù)據(jù)來源主要包括:①部門資料收集,自然資源部門最新的高分辨率影像數(shù)據(jù)、第三次國土調(diào)查數(shù)據(jù)、2019年耕地質(zhì)量等別更新評價(jià)成果,農(nóng)業(yè)部門耕地等級評價(jià)成果、耕地地力調(diào)查評價(jià)成果、第二次土壤普查等相關(guān)數(shù)據(jù);②實(shí)地補(bǔ)充調(diào)查采樣,根據(jù)相關(guān)要求進(jìn)行生物多樣性取樣化驗(yàn),并對土壤指標(biāo)(土層厚度、土壤質(zhì)地、土壤有機(jī)質(zhì)含量、pH、有效土層厚度)數(shù)據(jù)缺失地區(qū)進(jìn)行補(bǔ)充采樣化驗(yàn)。

    1.3 研究方法

    該研究評價(jià)對象為第三次國土變更調(diào)查耕地地類,采用耕地資源質(zhì)量分類成果中的耕地分類單元圖層作為評價(jià)底圖。分別采用改進(jìn)的灰靶模型法和指標(biāo)賦分求和法2種轉(zhuǎn)換方式將耕地質(zhì)量分類成果轉(zhuǎn)換為耕地等別,并將轉(zhuǎn)換后的等別成果與濟(jì)南市實(shí)際情況進(jìn)行對比分析,確定更為科學(xué)合理的耕地質(zhì)量轉(zhuǎn)換方法。

    1.3.1 改進(jìn)的灰靶模型。

    該研究以耕地質(zhì)量分類指標(biāo)體系為基礎(chǔ),改進(jìn)的灰靶模型主要是通過構(gòu)建“1 指數(shù)8指標(biāo)”的評價(jià)體系對各評價(jià)單元進(jìn)行綜合評價(jià)的方法,指標(biāo)體系主要包括坡度、土層厚度、土壤質(zhì)地、土壤有機(jī)質(zhì)含量、土壤酸堿度、二級地類、生物多樣性和土壤重金屬污染狀況8個(gè)指標(biāo)以及自然地理格局1個(gè)指數(shù),并通過CRITIC法改進(jìn)的灰靶模型計(jì)算各指標(biāo)的綜合靶心度,在此基礎(chǔ)上對自然地理格局指數(shù)進(jìn)行修正,得到每個(gè)評價(jià)單元的最終評價(jià)結(jié)果。

    (1)CRITIC法是一種利用標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)來綜合衡量指標(biāo)客觀權(quán)重的方法[20]。表達(dá)式如下:

    Pj=Sjni=1(1-rij)(1)

    Wj=Pj/nj=1Pj(2)

    式中:Pj為綜合權(quán)數(shù),表示指標(biāo)所包含的信息量;Sj為標(biāo)準(zhǔn)差,表示指標(biāo)對比強(qiáng)度;rij為相關(guān)系數(shù),表示指標(biāo)之間的沖突性;Wj為指標(biāo)的CRITIC 權(quán)重。

    (2)灰靶理論是一種灰色關(guān)聯(lián)分析理論,主要用于處理模式序列,模型主要概念為靶心和靶心度。

    靶心是根據(jù)各指標(biāo)的極性確定的標(biāo)準(zhǔn)模式;對于該研究而言每一個(gè)評價(jià)單元為一個(gè)待評模式,其中對于正向指標(biāo)序列的標(biāo)準(zhǔn)模式取最大值,逆向指標(biāo)序列的標(biāo)準(zhǔn)模式取最小值。土壤pH屬于適中性指標(biāo),根據(jù)指標(biāo)特性及濟(jì)南市實(shí)際情況確定6.8作為指標(biāo)序列標(biāo)準(zhǔn)模式。

    靶心度是反映待評模式與標(biāo)準(zhǔn)模式接近程度的指標(biāo)。靶心度計(jì)算是灰靶模型的核心步驟,傳統(tǒng)灰靶模型以各模式中各評價(jià)指標(biāo)對應(yīng)靶心系數(shù)的均值作為靶心度,實(shí)際上靶心度受各指標(biāo)權(quán)重的影響,并且各指標(biāo)權(quán)重受當(dāng)?shù)貙?shí)際情況的影響,為了增加靶心度的客觀性也更符合實(shí)際,該研究對傳統(tǒng)靶心度計(jì)算方式進(jìn)行了改進(jìn),采用 CRITIC 方法計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重,并將各指標(biāo)權(quán)重引入靶心度求解,將其進(jìn)行加權(quán)改進(jìn),改進(jìn)后的靶心度計(jì)算公式如下:

    γ(x0,xi)=nk=1ωkγ(x0(Ak),xi(Ak))(3)

    式中:γ(x0,xi)為評價(jià)單元靶心度;ωk為Ak指標(biāo)的權(quán)重;γ(x0(Ak),xi(Ak))為Ak指標(biāo)的靶心系數(shù);n為模式中的指標(biāo)個(gè)數(shù)。

    綜合靶心度修正是根據(jù)灰靶模型分析結(jié)果,采用各評價(jià)單元的靶心度對自然地理格局指數(shù)進(jìn)行修正,得到各評價(jià)單元綜合評價(jià)分值。

    該研究將自然地理格局指數(shù)作為確定評價(jià)單元綜合指數(shù)的基數(shù),在計(jì)算各評價(jià)單元綜合靶心度的基礎(chǔ)上,設(shè)定反映耕地的光照、積溫和氣候等條件差異的自然地理格局指數(shù)。自然地理格局指數(shù)計(jì)算公式如下:

    Zi=Gi×Si(4)

    式中:Zi表示第i個(gè)評價(jià)單元的自然地理格局指數(shù);Gi表示第i個(gè)評價(jià)單元指定作物的光溫生產(chǎn)潛力指數(shù);Si表示第i個(gè)評價(jià)單元的修正系數(shù)。

    1.3.2 指標(biāo)賦分求和法。

    指標(biāo)賦分求和法主要通過判斷辨析耕地質(zhì)量分類成果的“六層十性”的10個(gè)指標(biāo)對耕地質(zhì)量的影響程度,以耕地資源條件最優(yōu)綜合分值100分為基準(zhǔn),對耕地的6個(gè)層次和10個(gè)指標(biāo)劃分指標(biāo)分值標(biāo)準(zhǔn),確定各分類指標(biāo)所在級別的分值,將各指標(biāo)的分值進(jìn)行加和,即得到耕地綜合分值。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 改進(jìn)的灰靶模型

    2.1.1 指標(biāo)及權(quán)重的確定。

    該研究依據(jù)耕地質(zhì)量分類指標(biāo)體系構(gòu)建“1指數(shù)8指標(biāo)”的評價(jià)指標(biāo)體系,其中有效土層厚度、土壤有機(jī)質(zhì)含量、pH 3個(gè)定量指標(biāo)直接采用評價(jià)單元屬性值,坡度、表層土壤質(zhì)地、耕地二級地類、生物多樣性和土壤重金屬污染5個(gè)定性指標(biāo)根據(jù)其相應(yīng)條件的優(yōu)劣程度采用打分的形式表示,作物熟制與自然地理格局相關(guān)性較高的2個(gè)因素合并為自然地理格局指數(shù)。指標(biāo)權(quán)重通過改進(jìn)的灰靶模型進(jìn)行確定,通過公式(1)、(2)計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重。改進(jìn)的灰靶模型評價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重如表1所示。

    2.1.2 轉(zhuǎn)換結(jié)果。

    根據(jù)灰靶模型通過公式(3)得到濟(jì)南市所有耕地圖斑的靶心度,取值范圍在0.52~0.98,然后根據(jù)公式(4)對評價(jià)單元的光溫生產(chǎn)潛力指數(shù)通過靶心度進(jìn)行修正,得到所有耕地評價(jià)單元的綜合耕地資源質(zhì)量分值,分值范圍按等間距原則進(jìn)行等別劃分,最終將濟(jì)南市耕地劃分為7個(gè)等別,各等別耕地的面積和分布情況如表2、圖1所示。轉(zhuǎn)換結(jié)果顯示,根據(jù)灰靶模型轉(zhuǎn)換后的濟(jì)南市耕地3等和4等地的面積較大,占總耕地面積的77%,且從區(qū)域分布上來看質(zhì)量較好的耕地主要集中分布在中部、北部平原地區(qū)及沿黃地區(qū);等別較高的2等地和等別較低的7等地面積較少,主要分布在萊蕪區(qū)、鋼城區(qū)和長清區(qū)等南部山區(qū),耕地資源質(zhì)量總體處于中等偏上水平,與濟(jì)南市耕地質(zhì)量實(shí)際相吻合。

    2.2 指標(biāo)賦分求和法

    2.2.1 指標(biāo)分級賦分。根據(jù)六大指標(biāo)層對耕地資源質(zhì)量的影響程度,對其劃定賦分標(biāo)準(zhǔn),按照對耕地影響的重要程度分別確定自然區(qū)、熟制、坡度、地類、有效土層厚度、土壤質(zhì)地、有機(jī)質(zhì)含量、pH、生物多樣性、土壤重金屬污染10個(gè)指標(biāo)的分值,分別賦值為10、10、15、15、15、10、5、5、10和5分,總分100分。按照耕地資源質(zhì)量分類標(biāo)準(zhǔn)將10個(gè)分類指標(biāo)劃分不同級別,并在指標(biāo)層賦分標(biāo)準(zhǔn)下賦予不同的分值,各級別按照逐級降分的原則賦分值,最高分不超過指標(biāo)分值。賦分規(guī)則如表3所示。

    2.2.2 轉(zhuǎn)換結(jié)果。

    根據(jù)濟(jì)南市耕地資源質(zhì)量分類成果,查找分類指標(biāo)對應(yīng)指標(biāo)層和指標(biāo)級別,并根據(jù)指標(biāo)賦分規(guī)則,對濟(jì)南市耕地圖斑指標(biāo)進(jìn)行分級賦分,統(tǒng)計(jì)各評價(jià)單元總分,得到濟(jì)南市耕地資源質(zhì)量分值為49~95分,按照等間距法共劃分為1~7等地,各等別面積及分布情況如表2、圖1所示,根據(jù)指標(biāo)賦分求和法得到的等別轉(zhuǎn)換結(jié)果顯示,濟(jì)南市耕地質(zhì)量等別較高,主要集中在1~3等地,其中1等地占比達(dá)到52%,2等和3等地占比達(dá)到25%,從空間分布上看主要分布在中部、北部平原及沿黃地區(qū)。

    3 結(jié)論與討論

    該研究以最新的耕地資源質(zhì)量分類成果為基礎(chǔ),提出改進(jìn)的灰靶模型和指標(biāo)賦分求和法2種耕地資源質(zhì)量分類結(jié)

    果與耕地質(zhì)量等別的轉(zhuǎn)換方法,選取濟(jì)南市進(jìn)行實(shí)證研究,將轉(zhuǎn)換結(jié)果進(jìn)行對比,并結(jié)合濟(jì)南市耕地實(shí)際情況進(jìn)行分析,結(jié)果顯示2種轉(zhuǎn)換方法得到的耕地質(zhì)量等別整體上均顯示質(zhì)量較好的耕地主要位于中部和北部平原地區(qū)以及沿黃地區(qū)。但是,采用改進(jìn)的灰靶模型進(jìn)行賦權(quán)和評價(jià)的結(jié)果能更為客觀地反映實(shí)際情況,且以光溫生產(chǎn)潛力指數(shù)為基礎(chǔ),對8個(gè)指標(biāo)得到的評價(jià)單元靶心度進(jìn)行綜合修正,計(jì)算耕地質(zhì)量綜合評價(jià)指數(shù),既考慮了耕地的自然本底特征又兼顧了耕地的糧食產(chǎn)能,轉(zhuǎn)換后的耕地質(zhì)量等別成果更為合理;指標(biāo)賦分求和法轉(zhuǎn)換后的耕地質(zhì)量等別成果整體較為合理,但主觀因素較強(qiáng)。因此,改進(jìn)的灰靶模型在耕地資源質(zhì)量分類與耕地質(zhì)量等別銜接研究中應(yīng)用性更強(qiáng),建議進(jìn)行相關(guān)耕地“占補(bǔ)平衡”和“進(jìn)出平衡”時(shí)可將耕地資源質(zhì)量分類成果運(yùn)用改進(jìn)的灰靶模型進(jìn)行耕地質(zhì)量等別的轉(zhuǎn)換。

    該研究的研究區(qū)域?yàn)榈厥屑壭姓^(qū),研究區(qū)域內(nèi)耕地的自然屬性差異性較小,各自然屬性指標(biāo)對比強(qiáng)度較小,采用CRITIC法確定指標(biāo)權(quán)重存在一定的局限性,因此,在以后的研究中有必要采取省級、國家級等更大尺度的研究區(qū)域從而增大指標(biāo)差異性。其次,由于目前大多數(shù)地區(qū)采用的是全國第二次土壤普查成果,采用樣點(diǎn)差值的方式獲得,數(shù)據(jù)存在現(xiàn)勢性不足、差值等原因產(chǎn)生的誤差。建議在今后的耕地資源質(zhì)量分類工作中統(tǒng)一土壤條件數(shù)據(jù)來源及標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合外業(yè)核查進(jìn)行數(shù)據(jù)修正。同時(shí)在第三次全國土壤普查工作完成后,做好耕地資源質(zhì)量分類成果與第三次全國土壤普查成果的銜接。

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