基于监测指标复合式控制区的耕地质量监测点布设方法

杨厚翔，雷国平，徐 秋



基于监测指标复合式控制区的耕地质量监测点布设方法

杨厚翔，雷国平※，徐 秋

（东北大学土地管理研究所，沈阳 110169）

为探寻耕地质量监测点布设方法，解决现有监测点空间布局不合理、针对性不强，监测精准化程度差和监测成本过高的问题。该文以耕地地力调查与质量评价成果为数据源，在样点数据分析基础上，采用变异系数法、可视离散化法、克里格插值法、叠加法，以及误差理论和抽样理论，确定监测控制区层级、层级划分区间及与之对应的监测点位数量，形成监测指标复合式控制区，布设监测点位。以克山县为例进行技术应用，将11个指标200个监测点位进行2 200次测试化验，110 kg土壤样本消耗量、44万元监测费用的方案，优化至7个指标30个监测点位进行81次测试化验，4.05 kg土壤样本消耗量、1.62万元监测费用，增强了耕地质量监测的针对性，降低了监测成本和资源消耗，且研究布设监测点位数据对耕地地力调查与质量评价数据具有较好的代表性。该方法切实可行，具有很好的应用价值，可以通过较少的投入，获取精准、较大的信息量，可为耕地质量监测点位优化提供方法借鉴。

土地利用；监测；耕地质量；土地信息；监测布点；复合式控制区

0 引 言

粮食安全关系国家长治久安[1-2]，耕地是粮食生产的第一资源，其数量、质量同等重要，不可偏废[3-4]。“18亿亩耕地红线”等政策的出台与实施守住了耕地数量[5]，大规模的的垦殖行为[6]，“高水、高肥”的投入方式[7-8]，虽然使得中国粮食产量12连增[9-10]，但是垦殖的盲目性、利用方式的不合理[5-7]，加之“占补平衡”等政策执行问题[11-12]，导致耕地质量持续下降[13-14]，造成了巨大资源经济浪费和生态环境问题[8-15]，与高效集约、可持续的发展方式相悖，威胁中国的粮食安全[16-17]。国土资源部明确要求将耕地质量监测作为实现耕地数量和质量管理并重，加强耕地质量建设和管理的重要举措[18-19]。

耕地质量监测点布设是实施监测的重要环节[18-20]。上世纪80年来以来，全国各级农业部门分层次建立了一批耕地质量长期定位监测点，这些长期定位监测点对于摸清中国耕地质量底数和变化趋势具有重要作用，但是监测点位少[21]，无法准确反映各地区耕地质量，为此农业部出台并实施《耕地地力调查与质量评价技术规程 NY/T 1634-2008》，更为精确的掌握中国各区域耕地质量总体情况，由于该体系出台前未有较为全面系统的耕地质量有关成果，因此其点位布设具有合乎逻辑的不合理性，即在不了解耕地质量分布特点和规律的条件下，加密监测点位，提高成果的准确性，但会产生监测点位冗余情况，导致监测成本高、便捷性差、针对性不强的实际问题。因此，急需探索新的耕地质量监测布点方法，使其可以通过较少的投入，获取精准、较大的信息量。

目前，国内学者围绕耕地质量监测样点布设开展了较为深入的研究，但总体上还不多。孙亚彬等基于潜力指数组合的方法在研究区布控监测网络[22]，吴克宁等基于标准样地国家级汇总成果选取耕地质量动态监测点[20]；张玉臻等基于标准样地省级汇总成果对布设耕地质量监测点[9]；王倩等采用地统计学的变异函数分析耕地质量变异情况，依据变异分析结果布设监测点[19]；祝锦霞等引入半方差函数分析耕地质量的变异情况，根据变异特征与规律布设监测样点[23]。以上研究丰富了监测样点布设方法体系，但是布设逻辑路径均是通过相对宏观评价结果的空间分布均质性和异质性确定布样网格形态和尺寸，布设监测样点，对所构建的相对微观指标体系的所有指标进行监测，该监测点布设逻辑存在的问题在于无法保证所有监测指标的均质化和异质化程度与评价结果一致，因此以上研究在样点布设空间合理性、精确性、针对性和成本控制方面没有表现出良好的优越性。

基于现有研究不足，本文提出了基于监测指标复合式控制区的耕地质量监测点布设方法，该方法从耕地质量构成要素出发，通过分析样点数据，选取与之相适宜的方法确定各指标有效监测层级、层级划分区间及监测点位数量，并以此为依据进行空间插值，以插值后指标空间分布形态和尺寸为依据，建立监测指标复合式控制区，综合布设监测点，确定与之对应监测指标。该方案可以确保所布设的监测点位符合研究区监测指标均质化和异质化程度，具有样点布设空间合理性，通过较少的点位和与之对应的监测指标数量，获取更多、更精准的信息。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

克山县位于黑龙江省西部、齐齐哈尔东北部，东至克东县，南邻拜泉县，西与依安县接壤，北隔讷谟尔河与讷河市境相望，东北同五大连池市毗邻，地理坐标125°10′57″E～126°8′18″E，47°50′51″N～48°33′47″N；地貌为丘陵漫岗平原，丘陵漫岗地占80%，平原区占14%，洼地占6%，地势东北高、西南低，海拔在198.7～381.7 m之间，北部、中部地貌属丘陵漫岗区，南部为平原区，丘陵漫岗区多为坡岗地，坡度大，耕层薄，表层疏松，沟壑纵横；土壤以草甸土、黑土为主，土层较厚，耕地肥力较好，从土壤母质上看，克山县成土母质多属第四纪黄土状亚粘土，土壤质地黏重，空隙小，透水能力差，加之不合理的耕作造成耕层薄、障碍层厚，土壤板结，不利于根系发育和有效养分转化；辖15个乡镇，122个行政村，土地总土地面积达31.86万hm2，耕地面积20.13万hm2。

1.2 数据来源与处理

数据来源为克山县耕地地力调查与质量评价成果，包括201个点位测试化验数据。样本数据处理，主要包括样本数据检验和样本数据异常值剔除，保证处理后样本数据达到分析要求。经分析克山县测试化验点位数据，有1处为异常值，经剔除，保留200个测试化验点位。建立指标含量数量分布直观图，直观评判数据连续性，数据是否符合正态分布。各指标含量分布情况见图1。

图1 指标含量分布直观图

通过图1可以看出，有机质、全氮、速效钾、有效磷正态分布曲线拟合度高，含量分布连续；耕层厚度、障碍层厚度、土壤容重正态分布曲线拟合不好，含量分布断续。

2 研究方法

复合式控制区是两个或者两个以上简单控制区组合起来对某一参数进行控制，其具有开环控制系统的稳定性，又具有闭环系统的精度。研究在数据分析处理基础上，确定监测层级、层级划分区间，并依此划分单指标控制区，进而形成基于监测指标复合式控制区，通过复合控制区空间分布形态及各指标层级监测点位数量，布设监测点，具体流程见图2。

2.1 监测层级及层级划分区间

监测层级及层级划分区间设定科学与否尤为重要，直接关系到监测结果准确性和有效性，以及快速、便捷、经济等监测性能。研究依据各指标测试化验样点数据均质化程度和变异性而定。对于连续的、符合正态分布的样点数据，研究采用变异系数法确定监测层级，均值（equal interval）法确定层级划分区间；对连续、不符合正态分布的样点数据，需进行正态化处理，使之符合正态分布，监测层级划分区间采用均值（equal interval）法确定；对断续的数据采用变异系数法会形成无效监测层级，为避免无效监测层级的产生，采取可视离散化法分析指标数值分布特征，确定监测层级，自定义（manul）方式法确定监测层级划分区间。

2.1.1 变异系数法

变异系数法为探索区域化变量的空间异质性提供了新的定量分析方法[6]，变异系数越小，均质化程度越高，监测层级越少；变异系数越大，均质化程度越差，监测层级越多。变异系数公式如下

图2 基于监测指标复合式控制区的点位布设流程

2.1.2 可视离散化法

可视离散化法是数据分析中常用的手段，可对数据进行有限区间划分，发现数据分布离散化程度，离散化程度越高监测层级越多，离散化程度越低监测层级越少。

2.2 监测控制区划分方法

耕地质量监测点分布是稀疏而不均匀的，因此在各个台站观测点数据基础上，推算出空间面上耕地质量监测指标的分布，空间插值方法是有力的工具[24]。研究采用Kriging方法对监测数据进行空间插值，依据监测层级及层级划分区间划分监测控制区。Kriging公式为

式中(x)(1,…,)为个样本点的观测值；(0)为待定点值；λ为权重，权重由克里格方程组决定

式中(x, y)为测站样本点之间的协方差；(x,0)为测站样本点与插值点之间的协方差；为拉格朗日乘子；插值数据的空间结构特性由半变异函数()描述，其表达式为

式中()为被距离区段分割的样本数据对数目，根据试验变异函数的特性，选取适当的理论变异函数模型，根据试验半变异函数得到的试验变异函数图，从而确定出合理的变异函数理论模型。

2.3 监测点位数量确定方法

为了实现以有限的观测值反应区域总体情况，并有足够的可靠性和精度，必须合理确定监测点位[25-27]。

2.3.1 连续样本数据监测点位数量确定方法

若取，由式（7）和（8）可知，点位数为：

由式（10）可知，满足式（7）的点位数为

在确定监测点位数量时，首先用样本的单次标准差2代替2，由式（9）确定出点位数1，再由自由度1-1和显著水平在值表查到值，带入式（12），计算出2，再由2-1查值表，计算出3，反复计算直至求出与所用的值基本相对反复为止。在此基础上结合各控制区面积比例，确定监测指标各层级监测点数量。

2.3.2 断续样本数据监测点位数量确定方法

断续数据监测点位数量依据具体指标监测控制区集中连片程度、分布形态、控制区之间空间位置关系，结合各控制区面积比例，综合确定监测点位数量及各监测层级点位数量。

3 实证分析

3.1 监测指标的选取

监测指标是监测点布设的基础，关系到监测点布设科学与否[9]。目前耕地质量监测指标体系尚未统一，但主要有2种观点，一是耕地生产能力观点，二是土壤肥力观点。本研究兼顾以上2种观点，生产能力侧重在光、温、水、土等自然条件下耕地能够达到最大的产能，土壤肥力侧重土壤提供作物生长所需的各种养分的能力。

3.1.1 生产能力指标选取

生产能力指标研究以业界较为认可的农用地分等规程为依据，结合地方实际进行优化，并将长期稳定不变的指标作为背景指标登记在册，若人为因素导致背景指标发生变化，视具体情况进行增设，包括气候因素、地质因素、地形地貌因素和部分稳定的土壤条件。克山县属于山地丘陵（岗地）坡耕地类型，依据农用地分等山地丘陵（岗地）坡耕地推荐监测指标为基础，在综合性、主导性、区域性、最小数据集等原则指导下，剔除自然状态难以改变部分土壤指标，即：剔除地形坡度、地表岩石露头度2个指标。由于地形地貌原因，且经实地调研，克山县存在水土流失问题，因此保留耕作层厚度、土壤有机质指标，存在犁底层后耕层薄情况，且正在有序开展土壤改良等耕地质量提升措施，因此保留障碍层厚度和土壤容重指标，区域无土壤酸碱化趋势，灌溉条件较好，即剔除土壤pH值、灌溉保证率指标。

3.1.2 土壤肥力指标选取

土壤养分影响因素很多，但与植物生长关系最大的是碳、氮、磷、钾[25]，主要包括有机质、全氮、碱解氮、全钾、速效钾、全磷和有效磷。参照农业行业标准南方地区耕地土壤肥力诊断与评价（NY/T 1749-2009）最小通用数据集以及现有文献，确定参评指标，包括有机质、全氮、有效磷和速效钾[27]。现有文献表明氮元素是蛋白质、核酸、叶绿素、酶和一些激素重要构成元素，直接影响作物的品质和产量，主要包括全氮和碱解氮，全氮含量代表着土壤氮素的总贮量和供氮潜力，碱解氮反映土壤近期内氮素供应情况[28-29]，但碱解氮易受土壤水热条件和生物活动影响而发生变化[30]；磷元素是植物细胞核重要组成成分，对植物细胞分裂、器官组织分化发育和植物体内生理代谢均具有重要作用，主要包括全磷和有效磷，全磷含量只表明土壤磷元素的储备，并不能作为土壤磷素供应的指标，植物直接或间接吸收利用的是有效磷部分[29]；钾元素可促进碳水化合物的转变、蛋白质的合成和细胞的分裂，减少蒸腾作用，调节植物组织中的水分平衡，增强植物的抗性，主要包括全钾和速效钾，全钾反映土壤钾元素的总储量，但因其90%～98%为无效态钾[29]。

综上，研究选取土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾、耕作层厚度、障碍层厚度、土壤容重作为耕地质量监测指标。

3.2 监测控制区划分及监测点位布设

3.2.1 确定控制层级及划分区间

1）连续样本数据监测层级及划分区间

通过数据处理与分析结果可知，土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾4个指标样本数据连续且符合正态分布，3.1.1部分方法，以5%的变异系数为跨度划分监测控制层级，采用均值（equal interval）方式确定监测层级划分区间，具体见表1。

表1 连续样本数据监测层级及划分区间

由表1可以看出变异系数越大，监测控制区层级越多，其中有效磷变异系数最大，为29.31%，监测控制区划分为6级；速效钾变异系数为17.72，划分为4级；全氮变异系数为14.29%，划分为3级；土壤有机质变异系数为14.13%，划分为3级。

2）断续样本数据控制层级及划分区间

通过数据处理与分析耕层厚度、土壤容重和障碍层厚度3个指标样本数据断续分布，因此采用可视离散化法，剔除监测指标含量空白区产生的无效区间，将指标含量集中分布区作为监测控制区，由于点位数据经插值后为连续值，故取中间值作为层级划分区间端点值。进而确定控制层级及层级划分区间，具体见表2。

表2 断续样本数据监测层级及划分区间

由表2可以看出耕层厚度监测层级为5级，障碍层厚度和土壤容重监测层级为4级。

3.2.2 基于监测指标复合式控制区划分

监测控制区是在给定时空尺度下，监测指标在同一监测控制区内具有一致性的均质区域，不同监测控制区之间具有明显区别。研究基于ARCGIS平台的空间插值功能，依据所确定的控制层级及层级区间，划分各指标监测控制区，形成基于监测指标复合式控制区，划分结果见图3。

由图3可知，各指标在空间表现为一定的均质性和异质性，且具有一定分布规律。有机质含量由东南向西北逐渐增加；全氮含量由南向中上部递增，由中上向北部递减；有效磷、速效钾含量高点值在县西北部，并以此为中心向四周递减；障碍层厚度由西南向东北逐渐变薄；耕层厚度高点值分布在县北部、中下部，低点值分布在县南和中上部；土壤容重指标值总体呈现由东北向西南逐渐减少。

图3 基于监测指标的复合式控制区

3.2.3 确定监测控制区点位数量

连续样本数据监测点位数量3.3.1部分研究方法，经测算有机质监测点位为9个，全氮为10个，有效磷17个，速效钾为14个。其中有机质3级控制区面积分别为615.22、953.75、929.82 km2，各层级理论监测点位数量为2.22、3.44、3.35，经取舍分别为2、4、3；全氮3级控制区面积分别为676.98、916.25、905.55 km2，理论监测点数量为2.71、3.67、3.62，经取舍分别为3、4、3；有效磷6级控制区面积分别为276.22、627.76、853.74、611.47、99.52、30.06 km2，各层级理论监测点位数量为1.88、4.27、5.81、4.16、0.68、0.20，经取舍分别为2、4、5、4、1、1；速效钾4级控制区面积分别为304.58、792.94、1 154.85、246.43 km2，各层级理论监测点位数量为1.71、4.44、6.47、1.38，经取舍分别为2、4、7、1。断续样本数据监测点位数量采用3.3.2部分方法，经测算分析耕层厚度5级控制区监测点数量分别为2、3、1、3、2，障碍层厚度4级控制点数量分别为4、2、3、2，土壤容重4级控制点数量分别为3、1、4、1，具体见表3。

由表3可以看出连续样本数据中有效磷监测点位数最多为17个，其次依次为速效钾为14个，全氮为10个，有机质9个；结合表1可以看出，对于连续样本数据变异系数越大，监测点位数量越多。断续样本数据耕层厚度和障碍层厚度均为11个，土壤容重为9个，结合表2、图3可以看出，监测层级越多、空间均质化程度越大，监测点位越多。

表3 监测指标控制区层级监测点位数量

3.2.4 监测点位布设、代表性检验与对比分析

1）监测点位布设

基于ARCGIS平台，通过Arctoolbox工具箱的Analysis Tools模块的Identity功能逐一叠加监测指标监测控制区与耕地图层，遵循代表性、最小数据集等原则，依据各监测指标控制区空间形态、层级点位数量布设监测点位，具体见图4、表4。

2）监测点代表性检验

借助SPSS统计软件，以耕地地力调查与质量评价数据为检验对比对象，对所布设监测点位数据进行代表性检验，其中均值标准误反应数据离散程度，中值、偏度系数、峰度系数反应数据分布情况，全距、最小值、最大值反应数据范围和跨度，结果如表5所示。

图4 耕地质量监测点分布

由表5可以看出耕地地力调查与质量评价数据和监测指标样点数据有机质、全氮、有效磷、速效钾、耕层厚度、障碍层厚度、土壤容重指标含量的最大值、最小值、全距较一致，表明数据范围和跨度较一致；均值标准误差别不大，表明数据离散程度较一致；中值、偏度系数、峰度系数差别不明显，表明数据分布情况较一致，因此监测指标样点对耕地地力调查与评价数据代表性较好，以该体系作为克山县耕地质量监测点位比较合理。

表4 监测指标点位分布

表5 监测点代表性检验

3）优化前后方案对比

研究从监测指标数量、点位数量、测试化验次数、费用和土壤消耗量5个方面对优化前后的监测方案进行对比，具体见表6。

表6 优化前后方案比较

注：经咨询监测费用按照200元/指标/次计算，测试化验土壤消耗量以50 g/次/指标计算。

Note:The cost of consultation monitoring was calculated at 200 yuan/index/ number, and the soil consumption was calculated at 50g/time/index

由表6可以看出，基于监测指标复合式控制区的监测点位布设方案实现了对有机质、障碍层厚度、耕层厚度、全氮、有效磷、速效钾、土壤容重、地形坡度、地表岩石露头度、土壤pH值、灌溉保证率11个监测指标、200个点位、2 200次测试化验，需消耗110 kg土壤样本量，44万元监测费用的耕地质量监测方案，优化至需对有机质、障碍层厚度、耕层厚度、全氮有效磷、速效钾、土壤容重7个指标、30个点位、81 次测试化验、4.05 kg土壤样本消耗量、1.62万元监测费用。

4 结 论

研究提出了基于监测指标复合式控制区的耕地质量监测点布设方法，与其他方法比较，该方法充分考虑到监测点位相对于监测指标的下位关系，以具体指标作为逻辑起点，形成基于监测指标复合式控制区，实现所布设的监测点位与监测指标的均质化和异质化程度相符，从而保证所布设监测点位空间布局合理，避免监测点位、监测点位对应监测指标冗余的弊端。

本文以克山县为例对基于监测指标复合式控制区的监测点位布设方法进行应用，将全县原需对有机质、障碍层厚度、耕层厚度、全氮、有效磷、速效钾、土壤容重、地形坡度、地表岩石露头度、土壤pH值、灌溉保证率11个监测指标、200个点位、2 200次测试化验，需消耗110 kg土壤样本量，44万元监测费用的耕地质量监测方案，优化至需对有机质、障碍层厚度、耕层厚度、全氮、有效磷、速效钾、土壤容重7个指标、30个点位、81次测试化验、4.05 kg土壤样本消耗量、1.62万元监测费用，且研究布设监测点位数据对耕地地力调查与质量评价数据具有较好的代表性，优化后方案在监测针对性、便捷性和监测成本表现出明显的优越性，有效的提高了耕地质量监测效率。

克山县未有长期监测点位，因此研究仅依据各监测指标空间分布特性布设监测点位，并未考虑时间维度指标变化情况。后续应对其开展长期监测，并根据监测指标在时间序列上的变异情况，进一步优化监测点位。

对于异常值该文选择剔除，但是考虑到异常值可能为真实值的原因，下一步应增加异常监测信息，进一步深入研究耕地质量监测体系。同时，为保证监测成果的精确性，建议将一次监测方式变革为三次监测取均值。此外，对于未有耕地质量相关成果的地区，该技术方法并不适用。

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Farmland quality monitoring point layout method based on compound control zone of monitoring index

Yang Houxiang, Lei Guoping※, Xu Qiu

(110169,)

The purpose of this research was to explore the layout method of the quality monitoring points of cultivated land, and to solve the unreasonable problem of monitoring point space layout. In this paper, the data source of the research was from the results of farmland productivity survey and quality evaluation. The SPSS software was used to establish a histogram of the number of indicators, and whether the data were continuous and were in a normal distribution was intuitively evaluated. The continuous sample data were used to determine the level and hierarchy of the monitored control area by the variation coefficient method, and according to the error theory, combined with the area control principle, the total number of monitoring points was determined and allocated into different zones according to the monitoring control zone area. For discontinuous data, if it was determined that the variation coefficient method in the monitoring control area would result in an invalid monitoring control zone level, in order to avoid this situation, visual discretization method was used to determine the level of monitoring control. The area of concentration of the target concentration was used as the monitoring control area; the data of the monitoring points after interpolation were continuous, therefore, the intermediate value was used as the endpoint value of the interval of monitoring control zone. The compound control area based on the monitoring index was divided by the space interpolation method of Kriging. The locations of the quality monitoring points of cultivated land were based on the spatial form of the control area of the compound monitoring index. The sampling theory was used to carry out a representative analysis of the monitoring points. 1) The research puts forward farmland quality monitoring point layout method based on compound control zone of monitoring index. Compared with other methods, the method takes full account of the lower relationship of the monitoring points; with specific indicators as a logical starting point, a composite control area was formed based on monitoring indicators; the degrees of homogenization and heterogeneity of the monitoring points were consistent with the monitoring indicators, which ensured that the space layout of the monitoring points was reasonable and avoided the disadvantage of redundancy for the monitoring point positions and the corresponding monitoring indices at monitoring point positions. 2) This paper takes Keshan County as an example to apply the method of monitoring point. The original program needs 11 monitoring indicators including organic matter, barrier layer thickness, plough thickness, total nitrogen, available phosphorus, available potassium, soil bulk density, slope, surface rock outcrop, soil pH value, and irrigation guarantee rate, as well as a total of 200 monitoring points and 2 200 tests, in which 110 kg soil sample and the cost of 440 000 yuan will be consumed. But after the optimization with this method, only 7 monitoring indicators are needed, including organic matter, total nitrogen, available phosphorus, available potassium, plough thickness, barrier thickness, and soil bulk density, and during the investigation process, 30 monitoring points and 81 tests are involved, along with only 4.05 kg soil sample and 16 200 yuan which will be consumed. And the monitoring point data in the layout have a good representation for the data of farmland productivity survey and quality evaluation of cultivated land. The optimized plan shows obvious advantages in monitoring pertinence, convenience and monitoring cost, and effectively improves the quality monitoring efficiency of cultivated land. This method is feasible and has good application value. It can obtain precise and a large amount of information by means of less input, which can be used for the reference for the optimization of land quality monitoring points.

land use; monitoring; land quality; land information; monitoring point layout; compound control area

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.19.036

F301.21

A

1002-6819(2017)-19-0278-09

2017-06-23

2017-09-12

国家自然科学基金项目（41671520）；黑龙江省国土资源科研项目（201411）；黑龙江省国土资源科研项目（201414）

杨厚翔，黑龙江哈尔滨人，博士研究生，主要研究方向为土地利用与规划。Email:634548011@qq.com

※通信作者：雷国平，黑龙江青冈人，教授，博士生导师，主要研究方向为土地利用规划与土地管理。Email:guopinglei@126.com