基于GIS的黄土高原地貌复杂区县域耕地地力评价——以陕西省澄城县为例

付金霞,常庆瑞,李粉玲,杨香云,田永林,赵粉萍

(1.西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌 712100;2.陕西省澄城县农业技术推广中心,陕西澄城 715200）

基于GIS的黄土高原地貌复杂区县域耕地地力评价
——以陕西省澄城县为例

付金霞1,常庆瑞1,李粉玲1,杨香云1,田永林2,赵粉萍2

(1.西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌 712100;2.陕西省澄城县农业技术推广中心,陕西澄城 715200）

以黄土高原地貌复杂区的陕西省澄城县为研究区,通过野外采样调查和室内分析,获取大量耕地地力相关信息,并借助GIS技术和综合运用层次分析法、模糊数学法、综合指数法等对研究区耕地地力进行自动化、定量化和可视化评价。结果表明:澄城县耕地地力可分为5等,其中1等地占19.05%,2等地占22.75%,3等地占31.3%, 4等地占16.97%,5等地占9.94%。1、2、3等地主要分布在地势较平坦、灌溉条件较好、肥力较高的黄土塬面上,而4、5等地主要分布于坡度较大、水土流失严重、土壤耕层较薄、肥力低的丘陵沟壑区,利用类型主要为旱地。在全县14个乡镇中,寺前镇、韦庄镇和城关镇耕地地力水平较高,而尧头镇耕地地力较差。

GIS;黄土高原地貌复杂区;耕地地力;空间分布

耕地地力是指在特定区域内的特定土壤类型上,由耕地的地形地貌条件、成土母质特征、土壤理化性状、农田基础设施及培肥水平等综合构成的耕地生产力。近年来,我国各地逐步运用“3S”技术、数据库技术,结合系统聚类、模糊数学、层次分析等现代统计分析技术,进行耕地地力调查评价研究[1-9]。当前研究中,黄土高原地貌复杂区(塬、梁、山地、丘陵、沟壑兼有）的耕地地力评价研究较少,且耕地地力评价缺乏自动化、定量化和可视化研究。本研究结合农业部耕地地力调查项目,借助 GIS技术,综合运用层次分析法、模糊数学法和综合指数法等,以陕西省澄城县为例,进行黄土高原地貌复杂区的县域耕地地力评价,是空间信息技术和现代统计分析技术在耕地地力评价中的有益尝试。同时,探究影响黄土高原地貌复杂区耕地地力的主要因素,开展县域耕地地力评价,分析耕地地力与各影响因子的空间变异关系,对该区有效保护和合理利用耕地、推进耕地资源合理配置和优化种植业生产结构、提高耕地地力和实现区域农业的可持续发展具有重要的理论价值和实践意义[9]。

1 研究区概况、数据来源及研究平台

1.1 研究区概况

澄城县位于陕西省中部,地处东经109°40′30″～110°05′50″、北纬34°55′45″～35°27′05″,南北长58 km,东西宽37 km,幅员1 121 km2。海拔362～ 1 272 m,总地势北高南低(高差910 m）,向东南倾斜。地形地貌复杂,主要由黄土塬地、丘陵沟壑、北部山地三大地貌单元构成,川、塬、丘、山、沟皆有分布,以塬地为主。澄城县属暖温带半干旱大陆季风气候,光能丰富,热量适中,降水偏少,年均日照时数2 547 h,年均气温12.2℃,年均降雨量549.4 mm,年蒸发量1 192.1 mm,气候南北差异较大。境内主要有孔走河、长宁河、县西河、大浴河4条河流,把全县分割成三梁塬一台塬,沟梁相间、塬高沟深。现有耕地面积87 275.75 hm2,土壤类型主要为褐土、塿土、黄土性土、红土、淤土,其中黄土性土面积最大。

1.2 数据来源与研究平台

本研究数据由属性数据和空间数据构成。属性数据包括第二次土壤普查所编撰的土壤志、研究区2006-2009年实施的“测土配方施肥”项目中采集的2 611个样点数据(包括采样点坐标、基本情况、土壤农化分析数据）;空间数据包括1∶5万地形图、土壤图、土地利用现状图、地貌类型图和行政区划图。

属性数据库的建立主要利用 A rcGIS 9.3和Access 2003数据库软件,空间数据库的建立和处理分析主要利用A rcGIS 9.3软件,其结果调入县域耕地地力管理信息系统中进行显示和管理。评价指标的权重和指标内不同数值的模糊隶属度的确定,主要利用县域耕地地力管理信息系统3.0进行分析。

2 澄城县耕地地力评价过程

耕地地力评价的基本思路为:在建立研究区基础地理要素(包括行政区划、地形地貌、土壤、土地利用、样点养分等）空间数据库的基础上,获取耕地地力评价单元,构建耕地地力评价指标体系及其数据库;运用层次分析法和模糊数学法确定各指标的权重和各指标内部不同数值的模糊隶属度,然后根据耕地地力评价模型,计算各评价单元耕地地力综合指数并分级;最后分析各等级地的空间分布状况和与各影响因素之间的关系。

2.1 确定评价单元

耕地地力评价单元是指潜在生产能力近似且边界封闭具有一定空间范围的耕地。在 GIS平台支持下,本研究耕地地力评价单元采用土壤图(土种）、土地利用现状图及行政区划图(村）叠置,并进行综合取舍,形成评价单元图斑。该方法的优点是考虑全面、综合性强;形成的评价单元行政隶属关系明确,同一单元内土壤类型一致、土地利用方式和耕作方法基本相同,既满足了对耕地地力评价要求,又便于耕地利用与管理[9]。全县共确定评价单元2 454个。

2.2 构建评价指标体系

选择评价指标时应使所选取的因子对耕地生产力有较大影响,在评价区域内变异较大,便于划分等级,同时必须注意因子的稳定性和与当前生产的密切相关性。根据全国耕地地力调查与质量评价指标体系总集,结合澄城县的具体实际,遵循稳定性、主导性、综合性、差异性、定量性和现实性原则,选取立地条件(坡度、坡向、海拔高度、地貌类型）、土壤性质(土壤类型、土壤质地、土壤结构、剖面构型）、肥力状况(土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾、p H值）、土壤管理(农田基础设施、灌溉能力）4方面15项指标作为澄城县耕地地力的评价指标。

2.3 指标体系数据库的建立

坡度、坡向、海拔指标的获取是依据澄城县地形图,利用A rcGIS进行DEM分析后,采用分区统计的方法将值赋给相应的评价单元。地貌类型指标是基于地貌类型矢量图和评价单元图叠置将值赋给相应的评价单元。土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾、p H值等指标的获取,是基于澄城县耕地地力调查项目与测土配方施肥项目中用 GPS准确定位采集的2 611个耕层调查样点,按常规方法进行化验分析,经统计分析符合空间插值条件后,利用A rcGIS中Kriging方法进行空间插值,并采用分区统计平均值的方法将值赋给相应的评价单元。土壤类型、质地、结构和剖面构型依据评价单元的土壤类型关联属性表直接赋值。农田基础设施、灌溉能力指标的属性数据,利用以点代面的方法赋值给评价单元。

2.4 评价指标权重的确定

采用层次分析法确定各评价指标权重。通过建立层次结构、构造判断矩阵、层次单排序、层次总排序及其一致性检验得到澄城县15个评价指标的组合权重(表1）,其中灌溉能力、坡度、地貌类型、有机质、农田基础设施指标的组合权重较高,即为影响该县耕地地力最重要的指标。

表1 澄城县耕地地力评价指标权重Table 1 Evaluation indexes′weights of farm land productivity in Chengcheng County

2.5 评价指标不同数值的模糊隶属度的确定

评价指标内部不同数值的重要性赋值采用模糊隶属函数模型。根据模糊数学的理论,将选定的评价指标与耕地生产能力的关系分为戒上型、峰型、直线型及概念型4种类型的隶属函数[10,11]。前3种数值型指标采用特尔斐法和模糊评价法,建立评价指标实际值和代表生产力水平的隶属度(0～1）间隶属函数关系;而概念型指标如坡向、质地、剖面构型等,与耕地生产能力之间是一种非线性的关系,采用专家经验法直接给出隶属度。利用县域资源管理信息系统隶属函数分析模块对澄城县15项评价指标确定隶属函数模型(表2、表3）。

表2 数值型评价指标隶属函数Table 2 Membership functions of numerical evaluation indexes

表3 概念型评价指标隶属度Table 3 Membership of conceptual evaluation indexes

2.6 耕地地力综合指数计算与分级

利用累加模型计算耕地地力综合指数(Integrated Fertility Index,IFI）,对应于每个图斑的综合指数计算方法如下:

式中:IFI为耕地地力指数;Fi为第i个因素的隶属度;Ci为第i个参评因素对组合权重值。根据综合指数计算结果,结合耕地类型分区[12],采用累积曲线分级法,将研究区耕地地力分为5级(表4）。

表4 澄城县耕地地力等级划分Table 4 Grades standard of farmland productivity in Chengcheng County

3 评价结果与分析

3.1 各等级耕地的空间分布

澄城县耕地面积87 275.75 hm2,耕地地力评价结果见图1和表5。该县3等地耕地面积最大,占总耕地面积的31.3%;其次是2等地、1等地和4等地,分别占总耕地面积的 22.75%、19.05%和16.97%;5等地面积最小,占总耕地面积的9.94%。1等地集中分布在地势平坦、灌溉条件较好的黄土塬面上,坡度小于3°的1等地面积占该等级总面积的91.69%;土壤类型主要为塿土和黄土性土,面积分别占1等地总面积的58.32%和40.55%,肥力水平高,水土流失较轻;农田基本设施配套或基本配套,主要土地利用类型为水浇地,生产性能高,适合种植多种作物。2等地和3等地主要分布在地势较平坦、灌溉条件较好的黄土塬面上,部分位于丘陵沟壑区和山区,坡度小于3°的2等地、3等地面积分别约占其总面积的75.09%、75.83%;土壤类型主要为黄土性土和塿土,肥力水平较高;部分地块无灌溉条件,土地利用类型多为旱地和水浇地,生产性能比1等地低。4等地主要分布在丘陵沟壑区,部分分布在黄土塬面和山区,坡度小于3°、3°～15°、大于15°的4等地面积分别占该等级总面积的36.87%、48.75%、14.38%,坡耕地面积增多;土壤类型主要为黄土性土,面积占4等地总面积的92.59%,水土流失增强,土层变薄,肥力下降;约99.83%的4等地无灌溉能力,除少量水浇地和菜地外,主要土地利用类型为旱地。5等地主要分布在丘陵沟壑区,其面积占总面积的78.09%;大部分位于7°以上的坡耕地上,坡度大于7°的5等地面积占该等级总面积的74.38%;土壤类型主要为黄土性土和褐土,表层疏松,水土流失严重,肥力较低;基本无灌溉能力,全为旱地。

图1 澄城县耕地地力等级分布Fig.1 Grades distribution of farmland productivity in Chengcheng County

3.2 各等级耕地的行政区域分布

在耕地地力等级分布图与行政区划图叠置分析的基础上,统计各等级耕地在各乡镇的分布状况(表5）。由表5可知,1等地主要分布在寺前镇和韦庄镇,分别占全县1级耕地总面积的32.30%和22.77%,分别占本镇总耕地面积的70.25%和49.75%,且韦庄镇2级耕地亦占该镇耕地面积的41.55%,此两镇耕地具有较高的生产力;2等地主要分布在王庄镇、韦庄镇、冯原镇、刘家洼乡,分别占全县2级耕地总面积的24.80%、15.92%、15.58%、13.19%;3等地主要分布在冯原镇、安里乡、交道镇,分别占全县3级耕地总面积的21.49%、16.16%、11.09%;4等地主要分布在赵庄镇和尧头镇,分别占全县 4级耕地总面积的27.19%、18.76%,其他各乡镇也有一定数量的分布;5等地主要分布在冯原镇、交道镇和尧头镇,分别占全县5级耕地总面积的28.09%、12.17%、10.00%。全县各乡镇中,寺前镇、韦庄镇和城关镇的耕地地力水平较高,而尧头镇地形复杂,沟深坡陡、沟峁较多,土壤侵蚀严重,耕作不便,耕地地力最差,生产水平低下,无1等地;4等地面积最多,占全镇耕地面积的70.73%;其次为 5等地,占全镇耕地面积的22.08%;2、3等地共占全镇耕地面积的7.19%。

表5 澄城县各乡镇各等级耕地面积Table 5 Farmland area of different productivity grades in each town of the Chengcheng County

4 结论

(1）本研究以黄土高原地貌复杂区的陕西省澄城县的耕地作为评价对象,借助 GIS技术和综合运用层次分析法、模糊数学法、综合指数法等对研究区耕地地力进行自动化、定量化和可视化评价,并采用累计曲线法划分耕地地力等级。通过 GIS强大的数据获取、处理和分析功能,实现了评价单元的科学划分和评价指标属性值的自动计算,并统一管理和实时显示耕地地力评价过程中的空间数据和属性数据,科学合理地定位和定量分析耕地地力与各影响因子之间的关系;GIS、GPS技术和现代统计分析技术相结合,不仅提高了耕地地力评价结果的精度,而且较准确地反映了耕地地力的空间分布和空间差异,为研究区耕地地块的有效保护、合理利用和提高耕地地力提供了理论依据。

(2）综合选取立地条件(坡度、坡向、海拔高度、地貌类型）、土壤性质(土壤类型、土壤质地、土壤结构、剖面构型）、肥力状况(土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾、p H值）、土壤管理(农田基础设施、灌溉能力）4方面15项指标作为澄城县耕地地力的评价指标,系统全面地考虑了该区耕地的地形地貌、成土母质、土壤理化性状、农田基础设施和培肥水平等条件,其中灌溉能力、坡度、地貌类型、有机质、农田基础设施为影响该县耕地地力最重要的指标,亦是影响黄土高原地貌复杂区耕地地力的关键因素。

(3）澄城县耕地地力等级可分为5等,其中3等地耕地面积最大,占总耕地面积的31.3%;2等地、1等地和 4等地分别占总耕地面积的 22.75%、19.05%和16.97%;5等地面积最小,占总耕地面积的9.94%。1、2、3等地主要分布在地势较平坦、灌溉条件较好、肥力较高的黄土塬面上,而4、5等地主要分布于坡度较大、水土流失严重、土壤耕层较薄、肥力低的丘陵沟壑区,且利用类型主要为旱地。

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Evaluation of Farm land Productivity in Com plex Topography Regions of Loess Plateau Based on GIS: A Case Study in Chengcheng County of Shaanxi Province

FU Jin-xia1,CHANG Qing-rui1,L IFen-ling1,YANG Xiang-yun1,TIAN Yong-lin2,ZHAO Fen-ping2
(1.College of Resource and Environment,N orthw est A griculture&Forest University,Yang ling 712100;
2.A gricultural Technology Extension Center of Chengcheng County of Shaanxi Province,Chengcheng 715200,China）

Through field investigation and laborato ry analysisof samp les to get a lot of information about farm land p roductivity of Chengcheng County of Shaanxi Province located in comp lex topography regions of Loess Plateau,the farm land p roductivity was evaluated automatically,quantitatively and visually w ith the integrated use of GIS,Analytical Hierarch Program(AHP）, Fuzzy Mathematical Theory(FM T）and Comp rehensive Index Method.GISwas used to construct spatial database of the geographic elements and evaluation units,evaluation index system of the study area,then to p rocess and analyze the spatial data. AHP was used to determine the weight of each index.FM T was used to determine the fuzzy membershipsof the indicato rs′different numerical values.CIM was used to determine the index of each evaluation units of farm land p roductivity.The results showed that the farm land p roductivity of Chengcheng County can be classified into 5 grades.The area of grade 1 accounted for 19.05%,grade 2 for 22.75%,grade 3 fo r 31.3%,grade 4 for 16.97%,and grade 5 fo r 9.94%of the total area respectively. The first 3 gradesof farm land mainly distributed in the loess plateau w ith flat terrain,better irrigation and higher fertility,but, grade 4 and 5 mainly distributed in the hilly regionsw ith steep slope,serious soil erosion,thin topsoil,lower fertility and mostly dry land.In 14 tow nsof Chengcheng County,the farm land p roductivity of Siqian tow n,Weizhuang tow n and Chengguan tow n were higher and that in Yaotou tow n was lower.

GIS;complex topography regionsof Loess Plateau;farm land p roductivity;spatial distribution

F301;P208

A

1672-0504(2011）04-0057-05

2010-10-22;

2011-03-08

国家自然科学基金项目(30872073）;陕西省自然科学基金项目(SJ08D08）

付金霞(1978-）,女,博士研究生,讲师,主要从事 GIS在资源环境中的应用研究。E-mail:fujinxia405@nw suaf.edu.cn