城市地区耕地质量评价研究<br/>——以云南省昆明市五华区为例

城市地区耕地质量评价研究
——以云南省昆明市五华区为例

2014-03-27和春兰杨木生沈映政

云南地理环境研究 2014年6期

和春兰,杨木生,沈映政

(云南国土资源职业学院，云南昆明 652501)

耕地是最重要的农业资源之一，耕地质量是国家粮食安全和农产品质量安全的重要基础[1]。伴随着工业化和城镇化进程的不断加快，中国耕地数量锐减，耕地质量不断下降，耕地污染不断加剧，耕地生态环境状况急剧恶化，这不仅影响粮食安全和社会稳定，而且人类的生存环境也受到威胁[2]。耕地质量的维持与提高已成为耕地管理中一项极为重要的任务[1]，而耕地质量评价是维持与提高耕地质量的一个有力途径，通过评价可掌握和科学量化耕地的质量及分布，这不仅有利于政府实现土地资源管理由数量为主向数量、质量、生态相协调管理和科学利用转变，而且对推动农业、农村发展和农民富裕，建立资源节约型社会具有重要意义[3，4]。国内学者对耕地质量评价也做了大量的研究，钱凤魁等[5]以农用地分等成果为基础进行耕地评价与立地条件分析研究，建立了凌源市耕地质量评价与立地条件分析体系；谢国雄[6]基于测土配方数据，建立14个评价因子，采用线性加权模型对杭州市耕地质量进行评价；刘良等[7]综合选取了13个因子指标，运用AHP模糊综合评价法对山东省济宁市耕地资源质量进行综合评价；郭笑怡等[8]选取了12个有关立地条件、气候要素、土壤理化性质、耕地管理状况的指标，采用加权综合指数法对三江平原的耕地质量与生产力进行评价分析；王君萍等[9]选取了6个自然因素，采用多因素综合分析法，对镇巴县耕地质量进行分等定级；于东升等[10]采用土壤属性数据和产量数据，利用利用Norm法和Bio-Norm法，确定耕地质量评价指标、指标权重及隶属度函数，对江西省余江县水田进行质量评价。

五华区是云南省的政治、经济、教育、文化中心，其经济建设与耕地保护的矛盾日益加剧，而有关该区域耕地质量的研究几乎为空白，通过科学客观的评价该区域耕地质量，对区域耕地的保护、土地利用配置有着非常重要的意义。本文基于区域2011年土地利用变更数据及土壤数据，选取了17个自然、社会经济及区位条件方面的因素，采用综合性较强的指数和法及客观性较强的因子分析法对研究区进行耕地质量评价，为区域合理的利用、保护、规划耕地资源提供决策支持。

1 研究区概况

五华区位于昆明市区西北部，是昆明中心城区之一，素有“文化区”的美称，是云南省的政治、经济、教育、文化中心。区域东邻盘龙区，南、西连接西山区，西北与富民、嵩明两县接壤，并在富民县境内有两块飞地。辖区面积381.64 km2，下辖10个街道办事处(图1)。该区地处云贵高原滇中昆明新生代盆地中低山丘陵地带，地形地貌复杂多样，地势总体西北高东南低，平均海拔1 887 m，最高海拔2 527 m，最低海拔1 670 m。气候属北亚热带半湿润季风高原气候，雨量适宜，四季如春，年平均气温14.9℃，年平均降水量约为1 000.5 mm。境内有玉带河、沙朗河、西北沙河、迤六瓦恭河等主要河流，分布有棕壤、红壤、紫色土、水稻土四个土壤类型，以红壤为主。区域经济发达，以非农业人口为主，占区内总人口的91.9%，境内有公路、铁路、航空等交通方式，交通纵横交错，是贯穿东西方向的交通动脉。

图1 昆明市五华区位置示意图

2 土地资源利用现状

根据五华区土地利用变更调查，2011年全区土地总面积38 160.16 hm2，其中农用地面积为27 846.59 hm2，占土地总面积的72.97%；建设用地面积为8 373.34 hm2，占土地总面积的21.94%；未利用地面积为1 940.25 hm2，占土地总面积的5.08%。

农用地中，耕地面积为5 894.602 hm2，占土地总面积的15.40%，耕地主要由水田、水浇地、旱地三个类型构成，区域耕地以旱地为主，占到耕地面积的86%，水浇地最少，仅占3%。区域耕地存在分布不均匀，图斑较破碎的特征。

3 研究区耕地质量评价

3.1 评价准备工作

3.1.1 评价对象及评价单元的确定本次研究对象为昆明市五华区行政范围内所有的耕地。以土地利用现状图斑作为评价单元。经统计，全区共有5 346个评价单元。

3.1.2 评价方法及流程

本研究采用指数和法及因子分析法两种方法进行五华区耕地质量评价。指数和法评价耕地质量的流程为：首先确定评价因子及其权重，然后查阅文献及相关标准对评价因子进行量化，最后采用加权求和方法计算评价结果，划分质量级别；因子分析法评价耕地质量的流程为：首先对选择的影响因子进行相关分析，明确因子之间的相关性，然后对数据进行标准化处理，最后对数据进行降维分析，得出因子特征向量、特征根、主成分累积贡献率、因子系数等指标，确定主成分个数，建立主成分方程，计算各主成分得分和综合得分，根据综合得分划分耕地质量等级。

3.1.3 确定评价因素及其权重

对于全国性耕地质量评价指标的选择应遵循统一性、主导性、敏感性、实用性、独立性及稳定性原则；区域性耕地质量评价指标的确定则需要根据区域特点，结合主导性原则和敏感性原则，选取能够真实反映区域耕地质量变化的评价指标[11]。根据耕地质量的概念和内涵，影响耕地质量的因子可分为自然因素和社会经济因素两类，自然因素是一种内在变化，需要长期积累，而随着人类活动对耕地质量的影响越来越显著，社会经济条件也成为耕地质量评价的重要环节[12]。

(1)因子选择

遵照以上原则，根据五华区耕地实际情况及已有资料，初步选择以下因素作为评价因子(图2)(注：经过调查，由于区域各单元的降水及气温条件差异不大，因此此次质量评价并未考虑气候因素)。

图2 昆明市五华区耕地质量评价因子初选结果

(2)因子权重确定

本研究采用AHP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五华区17个评价指标的组合权重(表1)。

表1 昆明市五华区耕地质量评价因子权重

3.2 评价过程

3.2.1 指数和法

(1)因子量化

在以上17个评价因子中，有效土层厚度、土壤障碍层深度、土壤有机质含量、经营效益、路网密度、人均耕地、耕作距离因子属于面状数值型非扩散因子。这些因子指标值越高，表征耕地土壤条件及耕作便利程度越好，具体的量化方法为：先根据各因子指标值的频率分布直方图，在有明显拐点的地方划分区间，然后采用公式(1)计算各因子分值：

fi=100×(xi-xmin)/(xmax-xmin)

(1)

式中：fi为指标值；xmin为区间指标值的最小值；xmax为区间指标值的最大值；xi为区间指标数据的均值。

除以上7个指标外，土壤pH指标亦属面状数值型非扩散因子。但该指标越大或越小都不利于作物生长，是一个适度型因素。一般来说，土壤pH越接近中性，越利于作物的生长。采用公式(2)计算该因子的分值。

Ai=100×(pH-pHmin)/(7.0-pHmin)

(2)

海拔、坡度、坡向属于非扩散数值型指标，土壤质地、土地剖面构型、土壤排灌条件指标属于语言型非扩散型因子，作物的生长都有一个最合适的指标区间，因子指标值的量化可参照《农用地分等规程》[13]。

中心城镇影响度及交通通达度指标属于点状与线状扩散型因子。指标值越大，耕地的区位条件越好。因子具体的量化方法为：先根据扩散源的规模、功能将源划分为若干级别；然后根据影响各扩散源规模的若干指标，综合计算各级扩散源的规模指数，确定其相应的影响半径；最后利用直线衰减或指数衰减模型计算各因子的作用分值，见公式(3)。

Fi=∑fim/max∑fim×100fim=M1-rim-m；

rim=dim/dm

(3)

式中：Fi为第i个评价单元的指标值；fim为第i个评价单元第m级指标影响分值；Mm为第m级指标的规模指数；dim为第m级中心城镇到第i个评价单元的最短实际距离；dm为第m级指标的最大影响半径；rim为相对距离。

(2)评价模型

由于本研究的评价因子中既有农用地的自然属性，又有社会经济属性，是对耕地的综合评价，理论上不适合采用几何平均法进行质量的评价。因此，本次评价采用指数和法，见公式(4)。

(4)

式中：Q为评价单元的质量指数；j为定级因素因子编号；wj为第j个评价因子的权重；fj为因素因子分值。

3.2.2 因子分析法

(1)相关分析

在进行评价过程中，有些因素之间往往存在着程度不等的相关性，从而使它们提供的信息部分发生交叉和重叠而影响数据的正确分析，因此在耕地质量评价中，必须排除相关性因子间的干扰，选择差异性较大、相关性较小的因子作为参评因子[14]。因此需对因子进行相关分析，明确因子之间的相关性。

在SPSS软件中，通过对各因子指标数据进行相关分析后发现，在0.01的置信水平下，大部分因子间均存在显著相关。各因子独立性不够，需对因子进行降维分析。

(2)标准化处理

为避免计算结果受变量量纲和数量级不同的影响，保证其客观性和科学性，在进行其它运算之前，必须对原始数据矩阵进行标准化处理。标准化采用公式(5)进行。

(5)

(3)提取主成分

通过因子分析中的“KMO和Bartlett检验”中可知巴特利特球度检验统计量的观测值为41 954.216，模型的KMO值为0.735，根据kaiser给出的KMO度量标准可知，原有变量适合进行因子分析。

本研究提取出6个主成分，累计贡献率达到75%，在降维的同时保留了最大信息量，满足评价需求。其中第一主成分主要包含部分土壤信息及基础设施中的排水灌溉信息；第二主成分主要包含了土壤中的障碍层深度、pH及有效土层厚度信息；第三主成分主要包含了区位及交通信息；第四主成分主要包含了地形信息；第五成分主要包含了土地利用状况信息；第六成分主要包含了耕作便利信息。

这6个主成分与原指标的线性组合如下：

Y1=-0.176×X1+0.081×X2+0.022×X3-0.025×X4-0.061×X5-0.023×X6+0.332×X7+0.189×X8+0.176×X9+0.190×X10+0.348×X11-0.005×X12+0.123×X13-0.029×X14+0.30×X15+0.35×X16-0.184×X17

(6)

Y2=0.011×X1+0.012×X2+0.035×X3+0.373×X4+0.338×X5+0.374×X6-0.002×X7-0.050×X8-0.038×X9-0.070×X10-0.013×X11+0.026×X12+0.019×X13-0.025×X14-0.028×X15-0.027×X16+0.016×X17

(7)

Y3=0.011×X1+0.016×X2+0.034×X3-0.032×X4-0.020×X5-0.027×X6+0.032×X7-0.274×X8-0.021×X9+0.148×X10-0.065×X11-0.439×X12+0.071×X13+0.010×X14+0.0119×X15+0.392×X16+0.191×X17

(8)

Y4=-0.020×X1+0.557×X2+0.624×X3+0.016×X4+0.035×X5+0.019×X6+0.093×X7+0.014×X8+0.002×X9-0.052×X10+0.021×X11-0.66×X12-0.078×X13+0.019×X14-0.030×X15+0.002×X16-0.034×X17

(9)

Y5=0.208×X1-0.046×X2+0.077×X3-0.006×X4+0.005×X5-0.003×X6-0.022×X7-0.397×X8+0.114×X9-0.168×X10-0.014×X11-0.135×X12-0.028×X13+0.554×X14+0.169×X15-0.116×X16-0.276×X17

(10)

Y6=-0.251×X1-0.068×X2+0.174×X3-0.059×X4+0.037×X5-0.069×X6-0.174×X7+0.060×X8+0.175×X9+0.055×X10-0.203×X11+0.119×X12-0.711×X13+0.098×X14+0.301×X15+0.006×X16+0.158×X17

(11)

式中：Yj为第j个主成分变量分值，X1～X17依次为标准化后的海拔高度、坡度、坡向、土壤障碍层深度、土壤pH、有效土层厚度、土壤有机质含量、土壤质地、土体构型、灌溉条件、排水条件、路网密度、耕作距离、人均耕地、交通通达度、中心城镇影响度、经营效益。

(3)评价模型

将各指标标准化后的数据代入公式(6)～(11)，得出每个评价单元分别在6个主成分上的得分，再根据公式(12)计算综合得分：

(12)

式中：F为评价单元质量综合得分；j为主成分编号；bj为第j个主成分的贡献率；Yj为第j个主成分变量分值。

3.3 评价结果

3.3.1 指数和法

(1)级别划分

通过计算，得到昆明市五华区的质量指数区间为[37 ～79]。根据评价单元的分值，通过绘制总分值频率直方图来划分各土地级的分值区间，从而确定各土地单元归属的土地级别[15]。根据直方图上的突变处，将区域划分为3个级别。质量指数小于49的为Ⅲ级地；质量指数区间为[49，56)是Ⅱ级地；质量指数在56以上为Ⅰ级地，质量指数越大，耕地质量越好。

(2)成果分析

根据级别划分结果得到五华区耕地质量级别统计数据(表2)。从表2中可以看出五华区Ⅱ级地所占面积最多，占区域耕地面积的45.74%，Ⅰ级地和Ⅲ级地的面积相当，分布较少，分别占区域耕地面积的28.5%及25.77%。总体来说，五华区高等级别的耕地少，中低级别耕地面积大，耕地质量总体偏低。

表2 昆明市五华区耕地质量级别统计(指数和法)

表3 五华区耕地级别各街道办事处分布面积统计表(指数和法)

从空间分布来看(表3及图3(a))：在护国街道办事处、大观街道办事处、龙翔街道办事处、华山街道办事处均无耕地分布。Ⅰ级地主要分布在西翥街道办事处，占到Ⅰ级地面积的87.6%，其次分布在普吉街道办事处，占到Ⅰ级地面积的9.26%，在丰宁街道办事处、黑林铺街道办事处、红云街道办事处、莲华街道办事处有零星分布。Ⅰ级地分布的区域面积起伏不大，有着良好的地形条件和土壤条件，保水保肥性较强，多为水田、水浇地和优质旱地，另外受中心城镇和道路等区位条件的影响，其周围的Ⅰ级地较多；Ⅱ级地主要分布在西翥街道办事处，占到Ⅱ级地面积的98.84%，在黑林铺街道办事处、红云街道办事处、普吉街道办事处也有零星分布，分布面积比例较小，不到1%。该区域地形条件一般，离街道办事处中心有一定的距离；Ⅲ级地也主要分布在西翥街道办事处，占Ⅲ级地面积的99.9%，在黑林铺街道办事处、红云街道办事略有分布。该区域地形状况较差，坡度在25度以上的耕地占到Ⅲ级地面积的85%、土壤状况也相对较差，一般远离城镇和交通干道。

3.3.2 因子分析法

(1)级别划分

根据综合得分F的最大值和最小值，选择适当的分值区间，将得分划分为3个等级，Ⅰ级，F>=0.2；Ⅱ级，-0.17<=F<0.2；Ⅲ级，F<-0.17。Ⅰ级地为质量最好的地，Ⅲ级地为质量最差的地。

(2)成果分析

根据级别划分结果得到表4。从表4中可以看出五华区Ⅱ级地所占面积最多，占区域耕地面积的45.74%，其次为Ⅲ级地，占到区域面积的32.74%，Ⅰ级地面积最少，占到区域面积的22.05%。中低质量级别的用地面积大，约占到区域面积的78%。

表4 昆明市五华区耕地质量级别统计(因子分析法)

从空间分布来看(表5及图3(b))，采用指数和法和因子分析法评价的耕地质量级别分布大体一致。Ⅰ级地主要分布在西翥街道办事处，占到Ⅰ级地面积的84.36%，在普吉街道办事处分布有10.80%，丰宁、黑林铺、红云、莲华街道办事处则有零星分布，面积较小；Ⅱ级地主要分布在西翥街道办事处，占到Ⅱ级地面积的98.62%，在黑林铺、红云街道办事处有零星分布；Ⅲ级地也主要分布在西翥街道办事处，占Ⅲ级地面积的99.95%，在黑林铺街道办事处略有分布。

(a)指数和法评价耕地质量

3.3.2 两种评价方法差异性分析

采用指数和法及因子分析法进行五华区耕地质量评价时，有3 872个评价单元的评价结果一致，面积约为4 331 hm2；有1 474个评价单元的结果不一致，均差了一个质量等级，面积约有1 564 hm2，评价结果不一致的单元其评价值大致靠近区间划分零界值。从两种评价结果的分析可以看出，两种评价方法评价的结果大体一致，而级别区间临界值的划分是造成评价结果略有差异的主要原因。

表5 五华区耕地级别各街道办事处分布面积统计表(因子分析法)

4 结论与讨论

4.1 结论

(1)经实地抽样调查，本文的评价结果与实际相符，且采用指数和法及因子分析法的评价结果大体一致。从总体上来说，Ⅰ级地约占区域面积的25%，Ⅱ级地约占区域面积的46%，Ⅲ级地约占区域面积的29%，区域高级别的耕地面积少，中低级别的耕地面积多。

(2)从空间上看(图3)，五华区的耕地主要分布在西翥街道办事处，且五华区耕地质量等级按照自然条件以行政中心及公路为主轴扩散递减。海拔越高、坡度越大、土壤条件越差则耕地质量等级越低，反之，耕地质量等级越高；离中心城镇、公路越近，耕地质量等级越高，反之，耕地质量等级越低。

(3)不同耕地类型的质量差异也较明显，旱地分布在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ质量等级的面积比例依次为8.86%、34.72%、56.42%，多数旱地处于中低质量等级，高级别的旱地少，仅占旱地面积的8.86%；水浇地分布在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ质量等级的面积比例依次为65.74%、26.45%、7.80%；水田分布在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ质量等级的面积比例依次为36.21%、52.51%、11.28%。由此可见，水田、水浇地的质量等级明显高于旱地。

(4)通过对质量评价结果与因子指标值进行拟合发现，坡度条件是造成研究区耕地质量等级偏低的最主要原因，其次为区位条件，土壤条件则对区域耕地质量影响的贡献较低。

(5)不同质量等级的耕地，优化措施有所差别。对于质量较差的Ⅱ级地和Ⅲ级地，由于其坡度较陡、土壤条件较差，又远离城镇和主要交通，对这个区域用地的改善应进一步优化种植结构，注意用养结合，改善耕地的交通条件和排灌条件，对于坡度大于25度的耕地应退耕，种灌植草，提高耕地质量，让低级别耕地面积逐步减少；对于质量较好的Ⅰ级地，要充分发挥其地形优势、区位优势，合理使用化学肥料，注意用养结合，逐步提高土壤肥力，维持或改善耕地质量等级。

4.2 讨论

(1)通过研究，指数和法及因子分析法都能有效的进行耕地质量评价。但指数和法在评价过程中人为主观性较强，因子权重的确定、量化、级别的划分都与专家的专业知识及经验分不开；而因子分析法则主要依靠数据本身的规律，评价结果比较客观，能有效反映土地质量差异和土地利用中存在的问题。因此，当数据符合因子分析的条件时，可优先采用因子分析法进行耕地质量评价。

(2)究竟指数和法及因子分析法的评价结果哪一个更能反映区域耕地本身的质量状况，单纯的靠选样点去实地认证是不够的，今后在有条件的情况下，若能收集到区域耕地的投入、产量信息，将两种评价结果与耕地投入产出比进行拟合，能更有效的对两种评价方法的结果进行比较，也能更真实的反映区域耕地质量状况。

(3)在今后的研究中，需进一步优化评价指标体系，完善区域资料，对区域耕地质量的动态变化进行评价分析，以期更好的指导区域的土地利用。

参考文献：

[1]沈仁芳，陈美军，孔祥斌，等.耕地质量的概念和评价与管理对策[J].土壤学报，2012，49(6)：1210-1217.

[2]吴大放，刘艳艳，刘毅华，等.耕地生态安全评价研究展望[J].中国生态农业学报，2015，23(3)：257-267.

[3]覃立念.北流市耕地质量评价与分析[J].科技资讯，2014(13)：44-45.

[4]靳慧芳.陕西省浦城县耕地分等研究[J].河北农业科学，2010，14(3)：99-101.

[5]钱凤魁，王秋兵，边振兴，等.凌源市耕地质量评价与立地条件分析[J].农业工程学报，2011，27(11)：325-329.

[6]谢国雄.基于GIS的杭州市耕地质量评价研究[J].中国农学通报，2014，30(20)：276-283.

[7]刘良，张祖陆，于成，等.济宁市耕地质量评价与保护对策研究[J].山东国土资源，2013，29(4)：49-53.

[8]郭笑怡，高燕，张延玲，等.基于遥感与GIS的三江平原耕地质量评价与生产力分析[J].东北师大学报：自然科学版，2013，45(2)：139-145.

[9]王君萍，黄功文.基于GIS 的镇巴县耕地质量分等定级[J].测绘与空间地理信息，2015，38(2)：137-140.