基于熵權(quán)和理想點逼近法高原山地耕地質(zhì)量評價

摘要：

高原山地生態(tài)脆弱、環(huán)境敏感，嚴(yán)重制約著山區(qū)耕地可持續(xù)利用。以云南省華坪縣為例，選取影響耕地質(zhì)量的自然條件、立地條件、區(qū)位與空間形態(tài)4方面22個評價指標(biāo)構(gòu)建耕地質(zhì)量評價指標(biāo)體系，運用熵權(quán)法結(jié)合GIS空間分析技術(shù)對各個指標(biāo)賦權(quán)，并采用理想點逼近法對耕地進(jìn)行質(zhì)量評價與分級。結(jié)果表明，從數(shù)量等級上看，華坪縣耕地質(zhì)量整體較好，大部分地類處于三級以上耕地，面積為18 617.6hm²，占耕地總面積的78.13%。其中，一級、二級和三級耕地面積分別為5 952.88hm²、7 143.29hm²和5 521.43hm²，分別占耕地總面積的24.98%、29.98%和23.17%；從空間分布上看，高質(zhì)量耕地分布較為集中且連片性好，主要分布在榮將鎮(zhèn)、中心鎮(zhèn)、石龍壩鎮(zhèn)和新莊傈僳族傣族鄉(xiāng)等低海拔和耕作便利度高的區(qū)域。研究中評價單元劃分科學(xué)合理，熵權(quán)法能全面有效反映評價指標(biāo)的差異性，理想點逼近法能較好揭示研究區(qū)的耕地質(zhì)量等級結(jié)構(gòu)和空間分布規(guī)律，兩種方法相輔相成，可為高原山地耕地質(zhì)量管護(hù)以及永久基本農(nóng)田核實整改工作提供技術(shù)方法支撐。

關(guān)鍵詞：高原山地；耕地質(zhì)量評價；熵權(quán)法；理想點逼近法

中圖分類號：S158

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：2095-5553 （2025） 01-0236-06

Quality evaluation of plateau mountain cultivated land based on entropy weight and TOPSIS：

Taking Huaping County in Yunnan Province as an example

Yin Zhenglin¹， Yuan Lei¹， Ma Xianguang²， Guo Xiaojie¹

（1. "Department of Geography， Yunnan Normal University， Kunming， 650500， China；

2. Yunnan Planning and Design Institute of Land Resources， Kunming， 658216， China）

Abstract：

The ecological fragility and environmental sensitivity of plateau mountainous areas seriously restrict the sustainable utilization of cultivated land in mountainous areas. Taking Huaping County of Yunnan Province as an example， the cultivated land quality evaluation index system was constructed by selecting 22 evaluation indexes from four aspects such as natural conditions， site conditions， location and spatial form， which affected the quality of cultivated land. Entropy weight method combined with GIS spatial analysis technology was used to assign weights to each index， and TOPSIS was used to evaluate and grade cultivated land quality. The results showed that from the quantity and level， the overall quality of arable land in Huaping County was generally good， and most of the land types were in Grade 3 or above arable land， with an area of 18 617.6hm²， accounting for 78.13% of the total arable land area. Among them， the areas of Grade 1， Grade 2， and Grade 3 arable land were 5952.88hm²， 7143.29hm²， and 5 521.43hm²， accounting for 24.98%， 29.98%， and 23.17% of the total arable land area， respectively. From the spatial distribution， the distribution of high-quality arable land was relatively concentrated and contiguous， mainly in Rongjiang Township， Center Township， Shilongba Township， and Xinzhuang Township. In the study， the division of evaluation units is scientific and reasonable; the entropy weight method can fully and effectively reflect the differences of evaluation indicators， and the TOPSIS can better reveal the grading structure and spatial distribution of cultivated land quality of the study area， and the two methods complement each other. This study provides technical and method support for the improvement of cultivated land quality， management and protection， and the verification and rectification of permanent basic farmland.

Keywords：

plateau mountain; cultivated land quality evaluation; entropy weight method; TOPSIS

0"引言

耕地質(zhì)量是耕地在生產(chǎn)過程中所表現(xiàn)出的生產(chǎn)力水平，涵蓋土壤肥力、耕地利用狀況、耕地環(huán)境狀況以及對農(nóng)作物生長的適宜性等多個方面^［1］。高質(zhì)量的耕地不僅能夠保障農(nóng)作物的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)，也是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。而中國作為人口大國和農(nóng)業(yè)大國，確保糧食產(chǎn)量安全是維系社會經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的頭等大事。耕地作為糧食產(chǎn)量安全的基石，其質(zhì)量的優(yōu)劣直接關(guān)系到糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定性和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展^［2］。因此，開展耕地質(zhì)量評價工作，通過科學(xué)量化耕地質(zhì)量等級，為國土資源管理和改革提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)支持，不僅有助于深化管理的科學(xué)性和規(guī)范性，而且對實現(xiàn)耕地保護(hù)優(yōu)先序具有基礎(chǔ)性作用^［3］。

耕地質(zhì)量評價一直是國內(nèi)外學(xué)者和國土資源管理部門關(guān)注的熱點^{［4， 5］}。從現(xiàn)有文獻(xiàn)資料看，大多集中于評價方法^［6］、質(zhì)量評價指標(biāo)體系構(gòu)建^［7］以及提高耕地質(zhì)量的工程技術(shù)措施上^［8］。Martin等^［9］通過構(gòu)建污染指數(shù)評價，對印度特蘭加納尼馬爾省農(nóng)用地土壤中的重金屬含量進(jìn)行污染評價；Grandy等^［10］通過測定土壤化學(xué)性質(zhì)和微生物種群來比較不同土壤類型中的微生物對尼日利亞耕地土壤肥力所造成的影響；趙建軍等^［11］運用GIS空間分析技術(shù)、層次分析法（AHP）對吉林省耕地質(zhì)量進(jìn)行了研究；譚永忠等^［12］運用GIS空間分析和多因素綜合評價方法，構(gòu)建了綜合評價指標(biāo)體系，對浙江省嵊州市耕地定級、質(zhì)量改良和可持續(xù)利用提供了途徑；張良潔等^［13］運用GIS技術(shù)構(gòu)建了針對熱帶區(qū)域的耕地質(zhì)量評價體系。

綜上，耕地質(zhì)量評價的認(rèn)識、理論與方法在不斷深化。但針對高原山區(qū)耕地質(zhì)量的評價研究較少，在評價指標(biāo)體系及評價模型建立等方面尚需加強^［14］，迫切需要探索基于不同需求層次的耕地質(zhì)量評價體系，以滿足區(qū)域發(fā)展對耕地資源管理的需要。以云南省華坪縣為研究區(qū)域，采用層次分析法、熵權(quán)法和理想點逼近法，選取影響耕地質(zhì)量的自然條件、立地條件、區(qū)位與空間形態(tài)4方面指標(biāo)構(gòu)建耕地質(zhì)量評價模型，開展高原山地耕地質(zhì)量定量評價。

1"數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1"研究區(qū)概況

研究區(qū)華坪縣位于云南省西北部金沙江中段北段（北緯26°21′～26°58′、東經(jīng)100°59′～101°31′），總面積2 200km²，屬于典型的南亞熱帶低熱河谷氣候；地勢呈現(xiàn)西北高、東南低，立體分布突出；多年平均氣溫19.6℃，年平均降水量1 119.2mm，年平均相對濕度62%，全年無霜期302天；全縣最高海拔3 198m，最低海拔1 015m。全縣下轄永興傈僳族鄉(xiāng)、船房傈僳族傣族鄉(xiāng)、中心鎮(zhèn)、興泉鎮(zhèn)、通達(dá)傈僳族鄉(xiāng)、新莊傈僳族傣族鄉(xiāng)、榮將鎮(zhèn)及石龍壩鎮(zhèn)8個鄉(xiāng)鎮(zhèn)^［15］。

1.2"數(shù)據(jù)來源

空間數(shù)據(jù)主要包括華坪縣2018年土地利用變更數(shù)據(jù)、行政區(qū)劃圖、高程采樣點數(shù)據(jù)、排灌數(shù)據(jù)、有效土層厚度采樣數(shù)據(jù)及2015年土壤養(yǎng)分監(jiān)測數(shù)據(jù)等；非空間數(shù)據(jù)包括年降水、年均溫等，通過華坪縣統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計年報等獲取。

1.3"評價指標(biāo)體系構(gòu)建

1） 評價單元確定。評價單元是耕地質(zhì)量評價最基礎(chǔ)的單位，其劃分是開展耕地質(zhì)量評價的基礎(chǔ)和前提工作。評價分析都是基于對每一個評價單元的統(tǒng)計結(jié)果。因此，對評價單元的劃分及確定需遵循差異性、可比性、完整性等基本原則^［16］。本研究采用GIS空間疊加法進(jìn)行評價單元的劃分確定，將各評價因子圖與耕地圖以及行政區(qū)劃圖進(jìn)行兩兩疊加，確保每一評價單元評價因子的值符合上述原則，最終確定為16627個評價單元。

耕地質(zhì)量受氣候、地形、土壤和區(qū)位條件等多方面因素的綜合影響。耕地質(zhì)量評價指標(biāo)體系需涵蓋多重類型的指標(biāo)，不同指標(biāo)或正向或負(fù)向的影響耕地質(zhì)量。而高原山地因地形的特殊性，其耕地質(zhì)量評價更需綜合考慮道路通達(dá)性、與城鎮(zhèn)建設(shè)用地的距離等區(qū)位條件，以及耕地連片性等空間形態(tài)。綜合考慮高原山地特殊性，參照耕地質(zhì)量評價的相關(guān)研究和GB/T 33469—2016《耕地質(zhì)量等級》，基于綜合性、主導(dǎo)性、可操作性和實用性等原則^［17］，選取立地條件、區(qū)位、空間形態(tài)與自然條件4方面作為準(zhǔn)則層，篩選細(xì)分出影響耕地質(zhì)量評價的22個評價指標(biāo)因子作為指標(biāo)層，并參考相關(guān)文獻(xiàn)根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理對指標(biāo)因子類型進(jìn)行劃分，如表1所示。

2） 評價指標(biāo)的處理。在進(jìn)行耕地質(zhì)量評價時，各個因子之間需要進(jìn)行單位統(tǒng)一，形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。采用極差法對各個指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，根據(jù)前述劃分的指標(biāo)性質(zhì)，將正向型指標(biāo)（成本型）代入式（1），負(fù)向型指標(biāo)（效益型）代入式（2）。標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值區(qū)間為［0， 1］，指標(biāo)值越接近于1，說明該值越優(yōu)；指標(biāo)值越接近于0，說明越差。

對于正向型指標(biāo)（值越大越好）

Rij=rij－rijminrijmax－rijmin

（1）

對于負(fù)向型指標(biāo)（值越小越好）

Rij=rijmax－rijrijmax－rijmin

（2）

式中：

Rij——標(biāo)準(zhǔn)化后的值；

rij——第i個樣本的第j個指標(biāo)值；

rijmax——指標(biāo)最大值；

rijmin——指標(biāo)最小值。

研究中概念性指標(biāo)通過特爾斐法確定隸屬度值，隸屬度值同樣能夠代表指標(biāo)值的優(yōu)劣情況^［17］，而且與上述通過極差法標(biāo)準(zhǔn)化值的量綱相同，故以隸屬度值作為該評價因子的標(biāo)準(zhǔn)化值，如表2所示。

3） 評價指標(biāo)權(quán)重確定。采用熵權(quán)法來確定指標(biāo)因子的權(quán)重，該方法是一種客觀確定權(quán)重的方法，能夠有效反映指標(biāo)數(shù)據(jù)隱含的信息，提高指標(biāo)的差異性與分辨率，避免指標(biāo)差異過小導(dǎo)致分辨不清楚，從而全面反映指標(biāo)信息。其熵值可以恒量綜合結(jié)果的貢獻(xiàn)率，權(quán)重越大，對綜合結(jié)果的貢獻(xiàn)率越大；熵值還能夠度量不確定性，反映評價單元在某一項指標(biāo)上的差異性大小，指標(biāo)差異大小與熵值大小之間呈現(xiàn)一種負(fù)相關(guān)關(guān)系，即差異越大，呈現(xiàn)的熵值越小，說明該指標(biāo)影響度越低；反之，差異越小，熵權(quán)值越大，指標(biāo)影響度越高^［18］。耕地質(zhì)量評價各指標(biāo)權(quán)重如表3所示。

表3中評價指標(biāo)權(quán)重確定的步驟如下。

1） "對于n個樣本，m個指標(biāo)，則rij為第i個樣本的第j個指標(biāo)的數(shù)值。

2） "指標(biāo)歸一化處理。此處借助上述指標(biāo)無量綱化處理結(jié)果。

3） "計算第j個指標(biāo)下第i個樣本值占該指標(biāo)的比重。

Pij=rij∑ni=1rij"i=1，…，n;j=1，…，m

（3）

4） "計算第j項指標(biāo)的熵值。

F_j=－k∑ni=1PijlnPij

（4）

其中，k=1/lnn。

5） "計算信息熵冗余度。

D_j=1－F_j

（5）

6） "計算各指標(biāo)熵權(quán)權(quán)重。

W_j=D_j∑mj=1D_j

（6）

1.4"評價模型構(gòu)建

待各指標(biāo)確定權(quán)重后，可根據(jù)這些指標(biāo)權(quán)重計算各個評價單元的耕地質(zhì)量綜合分值。采用理想點逼近法來構(gòu)建評價模型，進(jìn)行綜合分值計算。其基本思想是先定義一個理想解，然后在方案集中找出一方案，使其距正理想解的距離最近又離負(fù)理想解的距離最遠(yuǎn)。分別求出各個評價對象到正理想解及負(fù)理想解的距離，若正理想解的距離最小，負(fù)理想解的距離最大，即為最優(yōu)解。其中，正理想解是假設(shè)的最好方案，通常是取各方案中目標(biāo)屬性最好值構(gòu)成正理想方案，正理想方案往往是不可行的；負(fù)理想解是假設(shè)的最壞方案，通常是取各方案中目標(biāo)屬性最差值構(gòu)成負(fù)理想方案，往往也是不可行的。理想點逼近法通過檢測評價對象與最優(yōu)解、最劣解的距離來進(jìn)行排序，若評價對象最靠近最優(yōu)解同時又最遠(yuǎn)離最劣解，則為最好，否則為最差^［19］。該方法與熵權(quán)法結(jié)合效果較好，具有相輔相成的作用。模型構(gòu)建具體步驟如下。

1） "數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：借助上述指標(biāo)無量綱化方法進(jìn)行處理。

2） "建立加權(quán)決策矩陣：將熵權(quán)法確定的各個指標(biāo)權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣的各個指標(biāo)，對應(yīng)相乘得到加權(quán)決策矩陣Vij。

3） "確定正理想解與負(fù)理想解。

V⁺_i=maxVij

（7）

V^-_i=minVij

（8）

式中：

V⁺_i——最優(yōu)分級；

V^－_i——最劣分級。

4） "計算評價對象到正負(fù)理想解的距離。

D⁺_j=∑mi=1（Vij－V⁺_j）²

（9）

D^-_j=∑mi=1（Vij－V^-_j）²

（10）

式中：

D⁺_j——到正理想解的距離；

D^－_j——到負(fù)理想解的距離。

5） 計算各分級值到最優(yōu)分級值的貼進(jìn)度C_j。

C_j=D^-_jD⁺_j+D^-_j

（11）

其中，C_j值處于［0， 1］之間，C_j值越接近1，表示等級越優(yōu)，反之則越差；C_j值等于1，表示等級最優(yōu)，C_j值等于0，表示等級最差。

2"結(jié)果與分析

通過熵權(quán)法確定評價指標(biāo)體系權(quán)重后，再利用理想點逼近法制作耕地質(zhì)量等級空間分布圖，如圖1所示。根據(jù)質(zhì)量評價等級結(jié)果，對其結(jié)果屬性值進(jìn)行匯總統(tǒng)計，如表4所示。

1） "從數(shù)量看，研究區(qū)耕地評價總面積23 830.63hm²，評價單元總數(shù)16627個。依據(jù)上述評價結(jié)果，將耕地質(zhì)量劃分為五個等級，其中一級耕地面積5 952.88hm²，占耕地總面積的24.98%，評價單元數(shù)4 543個，占評價單元總數(shù)的27.32%；二級耕地面積7 143.29hm²，占耕地總面積的29.98%，評價單元4 915個，占評價單元總數(shù)的29.56%；三級耕地面積5 521.43hm²，占耕地總耕地面積的23.17%，評價單元3 636個，占總評價單元數(shù)的21.87%；四級耕地面積3 280.19hm²，占耕地總面積的13.76%，評價單元數(shù)2 133個，占總評價單元數(shù)的12.83%；五級耕地面積1 932.84hm²，占總面積的8.11%，評價單元數(shù)1 400個，占總評價單元數(shù)的8.42%。

2） "從各等級耕地的自然環(huán)境和資源稟賦條件看，一級耕地自然條件最好，表現(xiàn)為海拔相對較低、地勢平緩，耕地地力條件好（各種養(yǎng)分含量高、排灌能力好），道路通暢，耕作方便且耕地連片性好；二級耕地相對一級耕地海拔偏高，耕作便利度低，而其他各方面相差不大；三級耕地海拔坡度整體較高，整體連片性不集中，地力水平指標(biāo)有所下降；四級耕地連片性差，耕作便利度、道路通達(dá)以及地力養(yǎng)分狀況都比較低；五級耕地呈零散分布而破碎，耕地排灌能力弱，距離道路、居民地、城鎮(zhèn)較遠(yuǎn)的特征，且大部分坡度較大，致使可耕性差，土壤肥力不佳。

3） "從空間分布上看，高質(zhì)量耕地比較集中，連片性較好，僅在遠(yuǎn)離城鎮(zhèn)且地勢較高區(qū)域出現(xiàn)零散分布現(xiàn)象。其中，一級耕地主要集中分布于榮將鎮(zhèn)、中心鎮(zhèn)、石龍壩鎮(zhèn)，面積為3 782.67hm²，占一級耕地總面積的63.54%；二級耕地主要分布于榮將鎮(zhèn)、中心鎮(zhèn)與新莊傈僳族傣族鄉(xiāng)，面積為3 616.91hm²，占二級耕地總面積的50.63%；三級耕地主要分布于永興傈僳族鄉(xiāng)、通達(dá)傈僳族鄉(xiāng)與新莊傈僳族傣族鄉(xiāng)，面積為2 800.2hm²，占三級耕地總面積的50.72%；四級耕地主要分布于中心鎮(zhèn)、新莊傈僳族傣族鄉(xiāng)、通達(dá)傈僳族鄉(xiāng)，面積1 643.67hm²，占四級耕地總面積的50.1%；五級耕地在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)均有分布，但主要分布于通達(dá)傈僳族鄉(xiāng)、永興傈僳族鄉(xiāng)、船房傈僳族傣族鄉(xiāng)與中心鎮(zhèn)偏北部，分布面積1 466.97hm²，占五級耕地總面積的75.9%。

3"討論

為科學(xué)量化并掌握高原山區(qū)耕地質(zhì)量狀況，優(yōu)化耕地保護(hù)布局，加強耕地保護(hù)力度，探索高原山區(qū)耕地質(zhì)量評價方法，以云南省華坪縣為研究區(qū)域，采用層次分析法構(gòu)建耕地質(zhì)量評價指標(biāo)體系，運用熵權(quán)法確定權(quán)重，通過理想點逼近法構(gòu)建耕地質(zhì)量評價模型，開展耕地質(zhì)量定量評價與分級研究。華坪縣耕地質(zhì)量整體較好，且質(zhì)量等級高的耕地連續(xù)性較好，分布較為集中。將耕地質(zhì)量等級評價結(jié)果與《麗江市2022年耕地質(zhì)量監(jiān)測報告》成果進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，耕地質(zhì)量等級空間分布狀況基本吻合，說明基于熵權(quán)法和理想點逼近法對高原山地耕地質(zhì)量的評價是可靠的。

耕地質(zhì)量評價指標(biāo)體系是一個多指標(biāo)、多維度的綜合評價體系，需要選取多指標(biāo)綜合評價方法將多項指標(biāo)合成單一指數(shù)進(jìn)行考察。將多項指標(biāo)綜合成耕地質(zhì)量評價結(jié)果的核心在于對各項指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)和計算綜合分值。經(jīng)過對各方法的比較分析，熵權(quán)和理想點逼近法相結(jié)合評定集中連片耕地質(zhì)量，能夠?qū)崿F(xiàn)對研究區(qū)耕地指標(biāo)因子權(quán)重的客觀確定和評價模型的良好建立，進(jìn)行科學(xué)等級劃分，精準(zhǔn)掌握耕地質(zhì)量狀態(tài)及空間分布特征。這對合理保護(hù)高原山地耕地資源、切實維護(hù)耕地質(zhì)量水平、保障區(qū)域糧食安全，以及當(dāng)前開展的基本農(nóng)田核實整改工作提供技術(shù)方法支撐，具有重要現(xiàn)實意義^［20］。

4"結(jié)論

1） "依據(jù)GIS空間分析方法劃定評價單元，將耕地質(zhì)量評價因子數(shù)據(jù)賦值給每一個評價單元，求解每一個評價單元的耕地質(zhì)量分級值的貼近度，從而直接將評價結(jié)果落實到具體的地塊空間，盡可能地保證評價結(jié)果的可靠性。

2） "研究區(qū)耕地質(zhì)量整體較好，三級以上耕地面積為18 617.6hm²，占耕地總面積的比例為78.13%，其中一級和二級耕地面積最大，占比分別達(dá)24.98%和29.98%；空間分布上，一級和二級耕地主要分布在榮將鎮(zhèn)、中心鎮(zhèn)、石龍壩鎮(zhèn)和新莊傈僳族傣族鄉(xiāng)一帶，面積達(dá)3 782.67hm²和3 616.91hm²，分別占該等級耕地總面積的63.54%和50.63%；四級和五級耕地面積合計為5 213.03hm²，合計占耕地總面積的比例為21.87%，占比較小。

參"考nbsp;文"獻(xiàn)

［1］

張超， 高璐璐， 鄖文聚， 等. 遙感技術(shù)獲取耕地質(zhì)量評價指標(biāo)的研究進(jìn)展分析［J］. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報， 2022， 53（1）： 1-13.

［2］

Huang H， Wen L， Kong X， et al. The impact of spatial pattern evolution of cultivated land on cultivated land suitability in China and its policy implication ［J］. China Land Science， 2021， 35（2）： 61-70.

［3］

王來剛， 郭燕， 賀佳， 等. 遙感數(shù)據(jù)輔助下縣域耕地質(zhì)量評價與空間分布研究［J］. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2022， 43（12）： 137-146.

Wang Laigang， Guo Yan， He Jia， et al. Cultivated land quality evaluation and spatial distribution in Anyang County supported by remote sensing data ［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2022， 43（12）： 137-146.

［4］

董光龍， 趙軒， 劉金花， 等. 基于耕地質(zhì)量評價與空間集聚特征的基本農(nóng)田劃定研究［J］. 農(nóng)業(yè)機械學(xué)報， 2020， 51（2）： 133-142.

Dong Guanglong， Zhao Xuan， Liu Jinhua， et al. Prime cropland assignment based on cultivated land quality evaluation and spatial cluster pattern ［J］. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2020， 51（2）： 133-142.

［5］

Song W， Zhang H Z， Zhao R， et al. Study on cultivated land quality evaluation from the perspective of farmland ecosystems ［J］. Ecological Indicators， 2022， 139： 108959.

［6］

徐明崗， 盧昌艾， 張文菊， 等. 我國耕地質(zhì)量狀況與提升對策［J］. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2016， 37（7）： 8-14.

Xu Minggang， Lu Changai， Zhang Wenju， et al. Situation of the quality of arable land in China and improvement strategy ［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2016， 37（7）： 8-14.

［7］

林子聰， 任向?qū)帲?朱阿興， 等. 基于隨機森林算法的耕地質(zhì)量定級指標(biāo)體系研究［J］. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2020， 4（4）： 38-48.

Lin Zicong， Ren Xiangning， Zhu Axing， et al. Research on the index system of cultivated land quality grading based on random forest algorithm ［J］. Journal of South China Agricultural University， 2020， 4（4）： 38-48.

［8］

熊宇斐， 黎雅楠. 淺析耕地質(zhì)量監(jiān)測技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢［J］. 山西農(nóng)經(jīng)， 2019， 253（13）： 106-107.

Xiong Yufei， Li Yanan. The present situation and development trend of cultivated land quality monitoring technology were analyzed ［J］. Shanxi Agricultural Economy， 2019， 253（13）： 106-107.

［9］

Martin W， Peter S， Margit V L， et al. Quantification of functional soil organic carbon pools for major soil units and land uses in southeast Germany （Bavaria） ［J］. Agriculture， Ecosystems and Environment， 2014， 185： 208220.

［10］

Grandy A S， Robertson G P. Land-Use intensity effects on soil organic carbon accumulation rates and mechanisms ［J］. Ecosystems， 2007， 10（1）： 58-73.

［11］

趙建軍， 張洪巖， 王野喬， 等. 基于AHP和GIS的省級耕地質(zhì)量評價研究——以吉林省為例［J］. 土壤通報， 2012， 4（1）： 70-75.

Zhao Jianjun， Zhang Hongyan， Wang Yeqiao， et al. Research on the quality evaluation of cultivated land in provincial area based on AHP and GIS： a case study in Jilin Province ［J］. Chinese Journal of Soil Science， 2012， 4（1）： 70-75.

［12］

譚永忠， 何巨， 俞振寧， 等. 區(qū)域農(nóng)田當(dāng)量供需能力分析及其政策啟示——以浙江舟山市為例［J］. 自然資源學(xué)報， 2018， 33（9）： 31-41.

Tan Yongzhong， He Ju， Yu Zhengning， et al. Analysis on supply and demand capability of the regional arable land equivalent unit and its policy implication： a case study of Zhoushan City ［J］. Journal of Natural Resources， 2018， 33（9）： 31-41.

［13］

張良潔， 袁希平， 甘淑， 等. 面向西雙版納熱區(qū)的耕地質(zhì)量評價體系構(gòu)建［J］. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2019， 47（3）：257-261.

Zhang Liangjie， Yuan Xiping， Gan Shu， et al. Construction of cultivated land quality evaluation system for Xishuangbanna thermal area ［J］. Jiangsu Agricultural Sciences， 2019， 47（3）： 257-261.

［14］

陳正發(fā)， 史東梅， 何偉， 等. 基于“要素-需求-調(diào)控”的云南坡耕地質(zhì)量評價［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2020， 36（12）： 236-246.

Chen Zhengfa， Shi Dongmei， He Wei， et al. Quality evaluation of slope farmland in Yunnan Province based on “element-demand regulation” framework ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2020， 36（12）： 236-246.

［15］

Lei Y， Kun Y， Chen G P. Quantifying evaluation and grading of cultivated land fertility： a case study of Huaping， China ［J］. Polish Journal of Environmental Studies， 2019， 28（4）： 2685-2696.

［16］

袁磊， 趙俊三， 李紅波， 等. 云南山區(qū)宜耕未利用地開發(fā)適宜性評價與潛力分區(qū)［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2013， 29（16）： 229-237.

Yuan Lei， Zhao Junsan， Li Hongbo， et al. Exploitation suitability evaluation and potential area zoning for arable unused land in mountainous areas of YunnanProvince ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2013， 29（16）： 229-237.

［17］

張智斌， 范燕敏， 武紅旗， 等. 新疆阿勒泰地區(qū)耕地質(zhì)量評價及障礙因素診斷［J］. 新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2022， 59（7）： 1786-1794.

Zhang Zhibin， Fan Yanming， Wu Hongqi， et al. Study on evaluation of cultivated land quality and diagnosis of obstacle factors in Altay region， Xinjiang ［J］. Xinjiang Agricultural Sciences， 2022， 59（7）： 1786-1794.

［18］

袁磊， 聞珊珊， 楊昆. 快速城市化區(qū)域資源環(huán)境承載力與建設(shè)適宜性分析——以昆明市呈貢區(qū)為例［J］. 生態(tài)科學(xué)， 2019， 38（1）： 218-225.

Yuan Lei， Wen Shanshan， Yang Kun. Analysis of resources and environment carrying capacity and construction suitability in rapid urbanization region： Taking the Chenggong， Kunming as example ［J］. Ecological Science， 2019， 38（1）： 218-225.

［19］

姜蕓， 王軍， 滕浩， 等. 基于TOPSIS模型的典型黑土區(qū)耕地質(zhì)量評價及土壤侵蝕耦合協(xié)調(diào)分析［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報， 2023， 39（12）： 82-94.

Jiang Yun， Wang Jun， Teng Hao， et al. Cultivated land quality evaluation and soil erosion coupling coordination analysis in typical black soil region based on TOPSIS model ［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2023， 39（12）： 82-94.

［20］

陳文廣， 孔祥斌， 廖宇波， 等. 黃土高原區(qū)耕地質(zhì)量評價——以陜西省延川縣為例［J］. 水土保持研究， 2021， 28（2）： 375-381.

Chen Xiangguang， Kong Xiangbin， Liao Yubo， et al. Evaluation of cultivated land quality in the Loess Plateau： A case study of Yanchuan County， Shaanxi Province ［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2021， 28（2）： 375-381.