基于降维处理密度图聚类解析的农田整治分区

朱嘉伟，周琳琳，谢晓彤，贾爱华

（河南农业大学资源与环境学院，郑州 450002）

0 引 言

加强农田整治，全面提高耕地质量，是在适宜开垦的耕地后备资源有限的形势下，提高粮食综合生产能力、保障国家粮食安全的客观需要，受到了国务院和相关部门的高度重视[1-2]。2012年，国土资源部发布了《高标准基本农田建设标准》，从田水路林等方面明确提出了高标准基本农田建设的具体内容[3]，但是中国地域辽阔，不同区域自然禀赋各不相同，影响耕地质量的障碍因素空间差异巨大，因此高标准基本农田建设应因地制宜，实施“差别化整治”[4-9]。长期以来，中国在土地整治分区研究方面主要偏重于新增耕地潜力的研究[10-12]，虽然近年来针对耕地质量和粮食产能提升潜力的评价研究逐渐受到人们的关注[13-20]，但是研究成果主要体现在提升潜力大小的区域等级划分[21-25]，而立足于耕地质量障碍因素区域差异分析，以突出耕地质量提升途径和整治工程建设内容差异的分区研究仍然匮乏[26-27]。而现有的土地整治工程类型区的划分，主要是一种大区域、宏观性的整治工程模式分区[28]，在目前中国偏重于“实体形态”的农田整治已取得巨大成效的情况下，影响耕地质量的障碍因素已发生巨大的变化，农田整治的任务已由全面建设跨入巩固、完善、提高阶段，消除“隐形障碍”阶段[29-30]，基于耕地障碍因素区域差异和以消除障碍因素为目的的农田整治类型区精细划分则显得尤为必要。

新郑市是河南省土地整治技术推广应用试验区，谢晓彤等[30-31]以该区为例，以乡镇为单位，在对影响耕地质量的障碍因素进行定量分析的基础上，采用距离系数谱系图聚类分析法，将全市的12个乡镇划分为3种类型的农田整治区，并指出了不同类型区耕地质量提升的途径和农田整治工程建设的重点内容。由于以乡镇为单元，弱化了耕地质量的空间差异特征，有待于进行细化研究。该文利用新郑市耕地质量监测数据库成果，以 315个行政村为分析研究单元，研究成果弥补了现有研究的不足，一是以行政村为单元进行的大样本数据的统计分析，分析结果的置信度高于小样本数据；二是距离系数谱系图法仅适宜于以乡镇为单元的小样本数据的分类，该文提出的样品分布密度图法与定性解析相结合的分类方法，适宜于多因素大样本数据的分类，丰富和完善了分类方法体系；三是该文将研究区划分为 6种类型的整治区，与前文划分的 3种类型区相比，分区结果得到进一步细化，进一步突出了研究区的空间差异性；四是行政村单元通常是农田整治项目区划定的基础单元，以行政村作为类型区划分基本单元，提高了分区结果的实用性。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

新郑市位于河南省中部，隶属于郑州市管辖。全市辖 12个乡（镇），329个行政村，土地总面积为 8.85×104hm2，其中：农用地面积6.51×104hm2，占土地总面积的73.54%；农用地中耕地面积为5.37×104hm2，占土地总面积的60.65%。2015年全市粮食总产量为27.94×104t。

新郑市地貌类型复杂多样，山地、丘陵、岗地和平原兼有，素有“中原缩影”之称。地貌类型的多样性为区内土壤的形成发育提供了不同的环境条件，形成了褐土、潮土和风沙土3大土类，共19个土种。耕地区以褐土为主，占耕地区面积的73.96%，主要土种为黄土质褐土、沙质潮褐土、褐土性土；其次为潮土，占耕地区面积的22.01%，主要土种为沙壤质沙质脱潮土、潮沙泥土、脱潮小两合土；风沙土分布较少，仅占耕地区面积的4.03%，主要土种为半固定草甸风沙土、固定草甸风沙土。

全市土壤按质地分为壤土、沙壤土、面沙土、细沙土 4类，耕地区以壤土和面沙土为主，分别占耕地区面积的42.71%、39.82%，沙壤土和细沙土较少，合计占耕地区面积的17.47%。壤土主要分布于京广铁路以西的坡岗地和山前平原区，面沙土、细沙土主要分布于京广铁路以东的黄泛平原区，沙壤土主要分布于东部黄泛平原与西部山前岗地、平原的交接带。土壤质地构型主要有黏底轻壤、均质轻壤、均质沙壤、均质中壤、均质沙土、夹壤黏土、夹沙中壤、黏底中壤和壤底沙土，其中：黏底轻壤分布面积最大，占耕地区面积的41.17%；其次是均质沙壤、均质中壤，分别占耕地区面积的 21.47%、18.53%[32]。

1.2 数据来源

本文采用数据来源于新郑市2015年《耕地质量监测数据库》数据，具体情况如下：

1）基础数据来源：新郑市 2008年耕地地力评价共采集土样6 741个，调查农户6 350户，对土壤质地、有机质、全氮、有效磷、速效钾、pH值、缓效钾、有效锌共 8个项目进行了分析化验，建立了新郑市耕地地力评价数据库；2015年利用新郑市耕地质量监测土壤样品分析数据、粮食单产农户调查数据、土地利用现状变更数据，对耕地地力评价数据库进行更新完善，建成了新郑市耕地质量监测数据库，本文所用数据为该数据库导出数据，共导出3 692个图斑单元数据。

2）异常值的剔除：将图斑单元中定量数值大于μ＋3σ或小于μ－3σ（μ、σ 分别为样本的数学期望和标准差）的166个异常单元予以剔除后，得到3 526个图斑单元的数据，作为本文分析研究的基础数据。

3）分析评价单元数据：本文以行政村作为分析研究单元，对各个行政村内的所有图斑单元数据进行算术平均，则得到 315个行政村的定量数据，作为本文分析评价的基本数据，算术平均计算得各乡镇的数据如表 1所示。定性变量是通过对315个行政村中的3 526个图斑进行检索查询确定，检索结果表明，全市仅有 4个行政村内的图斑在地貌类型方面存在差异，其中有 3个行政村内的图斑在土壤类型方面不一致，除此之外的 311个行政村内的地貌类型、土类、土种、土壤质地、质地构型等均完全一致，说明新郑市行政村单元内部定性因素主体无明显空间变异，对 4个定性因素存在不一致性的行政村，依据主体图斑的特性确定其定性因素特性。

表1 新郑市粮食单产及单产影响因素数据Table 1 Data of grain yield and factors affecting grain yield of Xinzheng County-level City

2 耕地质量影响因素分析

影响耕地质量和粮食产能的要素包括地表要素、气候要素、工程要素、生态要素 4个方面，依据要素的特性可将其划分为定量因素和定性因素 2大类[13-19]。主成分分析仅适宜于定量因素的分析，依据主变量进行的分区仅反映了定量限制因素的差异，而未反映出地形地貌、土壤质地等定性因素的差异，因此，在依据主成变量进行初步定量分区的基础上，还需要进一步结合定性变量进行定性解析续分，以较全面的反映主要限制因素对耕地质量的影响，为此需要对定量和定性因素对耕地质量的影响分别进行分析。

2.1 定量因素对单产的影响分析

2.1.1 定量因素与单产间相关性分析

对县域而言，气候要素对单产影响的空间差异性可不予考虑，立足于现有基础数据水平，本文所选取的定量影响因素主要有：土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾、有效灌溉率。运用SPSS19.0软件对315个行政村的样本数据进行分析，计算得到土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾、有效灌溉率与粮食单产间的相关系数矩阵如表 2所示。置信水平显著性检验计算得，影响因素与粮食单产间相关性F检验值为42.96～195.63，影响因素相互间相关性F检验值为16.94～510.78，均大于查表值F1,3150.01=6.85，说明变量间的相关性在 0.01置信水上显著，分析结果置信度高。

表2 影响因素与单产间相互间相关系数矩阵Table 2 Correlation coefficient matrix of factors and grain yield

由表 2可看出，土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾、有效灌溉率与单产间均呈正线性相关关系，其中，土壤速效磷、有效灌溉率与单产间相关系数r介于0.5～0.7之间，呈中度相关关系；土壤有机质、全氮、速效钾与单产间相关系数r介于0.3～0.4之间，呈弱相关关系。土壤速效磷、有效灌溉率与单产间相关性最强，相关系数r分别为0.620、0.557，是影响新郑市耕地质量最为主要的因素。

2.1.2 影响因素间主成分分析

影响粮食单产的因素众多，从统计学的角度要求所引入的变量其相互间应是独立的，但是，通常情况下变量之间会存在一定的相关性，若变量间高度相关，则有些变量不一定能真正发挥作用，会掩盖影响因素的重要性，甚至导致统计分析结果不可用，需要进行因子分析，构建主分量，剔除原始变量包含的冗余信息。由表 2可看出，新郑市影响耕地质量的各变量间具有一定的相关关系，KMO检验和Bartlett球体检验得：KMO＝0.746＞0.7，Sig.＝0.000＜0.05，说明原始变量间的相关性强，且数据取自正态分布，适合作因子分析。

对新郑市 315个行政村单元的样本数据进行主成分分析，得不同主分量的方差及方差贡献率如表 3所示。由表3可看出，第一主成分（F1）、第二主成分（F2）对应的特征值分别为 2.693、1.031，F1和 F2两个主分量的累计贡献率为 85.55%，满足主成分信息的特征值大于 1且方差累计贡献率大于85%两项条件[32]，因此，可由F1、F2两个相互独立的主分量替代原始变量信息，丢失的信息量少。运用SPSS19.0软件计算得各个初始变量在F1、F22个主分量中的初始因子载荷系数如表4所示，依据表4则可得到F1、F22个主分量的构成如下：

式中 x1、x2、x3、x4、x5分别代表土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾及有效灌溉率的标准化值。

表3 主成分提取初始因子特征值Table 3 Initial eigenvalues of principal component

表4 主成分初始因子载荷及载荷系数Table 4 Load data and its coefficients of initial factors

由式（1）和式（2）可计算得新郑市 315个行政村的F1和F2值，在F1、F2与粮食单产散点图（图1）上可看出：F1、F2值与粮食单产间均呈正线性相关关系，相关系数r分别为0.626、0.561，呈中度相关关系，相关程度总体优于原始变量。置信水平显著性检验计算得，F1、F2与粮食单产间相关性F检验值分别为201.49、143.63，均大于查表值F1，3150.001=11.38，说明其间的相关性在0.001置信水平上显著，置信度高。

2.2 定性因素对单产的影响分析

地貌类型、土壤质地是影响耕地质量的主要定性因素。

1）地貌类型对单产的影响：对不同地貌类型区样本的单产进行统计可看出，不同地貌类型区耕地的平均单产水平差异大，山丘缓坡区、沙丘岗地区、山前岗地区、黄泛平原区、山前平原区的平均单产水平分别为2 934.4、3 202.5、4 295.8、5 421.4、6 554.3 kg/hm2。在单产分布频率图上（图 2a）可看出，山丘缓坡区、沙丘岗地区、山前岗地区样本单产的众数值低，在2 800 kg/hm2左右，黄泛平原区、山前平原区的众数值高，分别在 5 200、7 000 kg/hm2左右，同时可看出同一地貌类型区的单产变化区间很大。

图1 粮食单产与第一和第二主成分散点图Fig.1 Scatter diagram of grain yield with F1 and F2

图2 不同地貌类型区和土壤类型区样本的单产频率分布Fig.2 Grain yield frequency diagram of different landforms and different types of soil texture

2）土壤质地对单产的影响：对不同类型土壤样本的单产进行统计可看出，质地不同的耕地，其平均单产水平具有一定的差异，壤土、沙壤土、面沙土、细沙土的平均单产水平分别为4 873.0、5 120.6、5 641.8、3 202.5 kg/hm2。从单产分布频率图上（图 2b）可看出，细沙土样本单产的众数值低，在2 800 kg/hm2左右，沙壤土、面沙土的众数值较高，分别在5 200、6 400 kg/hm2左右，而壤土样本则形成 2个明显的、高低差异悬殊的频率峰值，低频区在4 000～5 200 kg/hm2间。

以上分析表明，地貌类型、土壤质地对耕地质量具有一定的影响，但是，相同地貌、相同质地的耕地，其质量又存在着明显的空间差异，以任何单一因素作为分区依据都难以全面反映耕地质量的空间差异性。

3 农田整治类型区划分

3.1 分类方法选择

以行政村为单位将新郑市划分为 315个耕地质量及影响因素相对均一的农田整治单元，如何将不同单元划分为具有一定共性的农田整治类型区，这涉及到样本的分类问题。通常人们按照单产水平的高低将农田划分为高、中、低产田区，但是产能相同的农田区，影响耕地质量的障碍因素通常并不相同，会存在着明显的区域性差异，因此该类分区难以满足实施农田差别化整治工作的需要。

在研究对象不存在一个事前分类方案的情况下，需要采用聚类分析的方法对研究对象进行分类，距离系数谱系图法适宜于样本数量较少情况下的聚类，密度图法适宜样本数量较大的样本聚类。本文研究对象为 315个行政村单元，样本数量大，拟采用密度图法进行聚类分析。密度图法的基本思想是，在一个多变量构成的多维空间中，如果样品点的分布在某些区域密度高，而在另一些区域密度低甚至空白，且高密度区域被低密度区域所分割，这样则形成了最自然、最客观、最能体现样品结构的聚类，密度中心的个数即是聚类形成的类别数，低密度中心面则构成了类与类间的界限，该方法体现了同一类别内的个体尽可能差异小，而类别之间的个体则应具有尽可能高的异质性这一分类的基本要求，减少了分类的人为因素。

3.2 方法步骤

3.2.1 基于F1-F2密度图的初步聚类分区

1）样品密度图聚类特征分析

依据计算得到的新郑市 315个行政村单元的第一、第二主分量的 F1、F2值，在 F1-F2二维平面空间作样品的分布散点图（图3a），在图3a上可看出，样品的聚类特征明显，形成了3个密度区：

①第一高密度区：位于图中线L1的下部，F2随着F1的增大而减小，构成与F1轴夹角约为33.5°的密集分布带，高密度中心位于密度带的中部。

②第二高密度区：位于图中线L2的上部，呈不规则的团块状，团块略具方向性，F2随着F1的增大呈现增大趋势，高密度中心位于密集区的中部略偏下。

③第三密度区：位于图中线L1和线L2之间，呈与第一密度区近于平行的宽带状，总体密度明显比第一高密度区、第二高密度区低，高密度中心不明显。其与第二高密度区间存在明显的低密度区，构成二者间的分区界限；其与第一高密度区间无明显的低密度带，主要表现为密度梯度的变化，密度梯度由高到低的转折带构成了二者间的分区界限。

图3 不同类型土壤和不同地貌类型区样本的第一（F1）与第二（F2）主成分散点图Fig.3 Scatter diagram of F1 and F2 of samples with different types of soil texture and in different landforms

2）分类方法步骤

通过上述密度图的特征分析可看出：根据样品分布密度，由L1和L2两条分区界线可将研究区的315个单元初步划分为三大类型区（图3a），具体归类方法如下：

①建立分区线的线性函数：在Excel散点图上分别查出L1、L2线上的2个点的坐标值，则可建立L1的线性函数：F2＝－0.662 F1＋0.698，L2的线性函数：F2＝－0.612 F1＋1.085。

②类区判别：利用L1的线性函数，可计算出所有样品的F2估算值，若F2估－F2实≥0，则该样品划归为线L1下部的第一高密度区；利用L2的线性函数，可计算出其余样品的F2估算值，若F2估－F2实≤0，则该样品划归为线L2上部第二高密度区；余下的样品则划归为中部第三密度区。

3.2.2 基于定性要素的进一步解析分区

基于F1-F2密度图的初步分区结果，仅考虑了样品的分布密度，没有考虑定性因素土壤质地和地貌，而且同一类区内F1、F2变量特征值差异大，但是，在样品密度图上，类区内再依据样品分布密度进行续分的界限不明显，具有多选性，为了降低人为性，保证分类结果的客观性，需要结合定性影响因素，采用定性解析的方法，对初步分区结果再进行逐步续分。

1）第一高密度带的解析细分

①依据土壤质地因素解析细分：由图3a可以看出，若考虑土壤质地因素，则线L1下部的第一高密度区可进一步划分为2部分，线L3的左侧土壤质地主要为细沙土，而右侧土壤质地为壤土－面砂土－砂壤土，而且线L3也是右侧高密中心区与左侧相对低密度区间的次级密度梯度转折带。

②依据地貌因素解析细分：在图3a上可以看出，线L3右侧部分的F1、F2变量特征值差异依然较大，不同类型质地土壤混杂，且无明显的低密度带、密度梯度转折带，难以客观的再将其续分为不同的区，但是，进一步考虑地貌因素（图3b）则可看出，线L5左右两侧的地貌类型差异明显，右侧以山丘缓坡地貌为主，而左侧则为黄泛平原－山前岗地地貌，因此，线L5可将线L3右侧的类型区进一步细分地貌类型差异明显的 2种类型区（图3b）。同时在图3b上也可看出，线L3左右两侧的地貌类型也具有明显差异，左侧以沙丘岗地地貌为主，而右侧地貌则为黄泛平原－山前岗地地貌。

综上所述，结合土壤质地、地貌类型因素，下部第一高密度区可进一步客观的划分为3种类型区。

2）中部第三密度区的解析细分

采取与第一高密度区相同的方法，结合土壤质地、地貌因素，以线L4为分区界线，可将中部第三密度区进一步划分为左、右 2种类型区。左侧土壤质地以面砂土－砂壤土为主，地貌类型为黄泛平原；右侧土壤质地以面砂土－壤土为主，地貌类型为黄泛平原－山前岗地；其间为一次级的相对低密度带。

3）上部第二高密度区的解析划分

第二高密度区样品分布紧促，土壤质地（图 3a）和地貌类型（图3b）均无明显差异，不需要再进一步续分。

3.2.3 类型区划分结果的局部优化调整

自然对象不同类群间的部分属性存在的交互重叠现象，难免造成个别样品的归类不合理现象，尤其是分区界线附近的样品，因此，有必要对个别样品按照类区主要特征进行优化调整，局部调整情况如下：

1）对沙丘岗地样品归类结果的调整：沙丘岗地区单元的聚类特征极为明显，主要位于线L1下部第一高密度区线L3的左侧区域，仅有个别样品位于邻近类区，沙丘岗地区农田障碍因素及农田整治工程重点建设内容具有独特的共性，不同于其他类型区，因此将定量判别划归为邻区的3个沙丘岗地单元调整到第一高密度区左部的沙丘岗地类区。

2）对第二高密度区的调整：右上部第二高密度区是山前平原样品集中分布区，土壤质地为壤土，山前平原与东部黄泛平原区耕地的特性差异明显，前者土壤质地好，保水保肥能力强，因此将划归为该类区的地貌类型为黄泛平原的7个样品调整到其下部邻近的类型区。

3.3 类型区划分结果及特点

通过上述密度图分割和定性解析，可将新郑市 315个行政村单元划分为 6种类型的农田整治区，具体如图4a所示，不同类型区的耕地单产水平如图4b所示。采用算术平均法，统计得不同类型区的平均粮食单产水平及耕地质量要素总体特征如表5所示。由表5可看出，不同类型区间耕地质量及影响因素差异明显。

1）Ⅰ类区：沙丘岗地综合限制型低产区

共有48个行政村单元，主要分布于新郑市东北部黄河泛滥冲积形成的沙丘岗地区，主要涉及孟庄、薛店、龙王 3个乡镇。该区是新郑市耕地质量最差的地区，平均单产仅为3 563 kg/hm2，为综合因素限制型低产区：土壤质地为砂土，保水保肥能力差；氮、磷、钾、有机质等土壤肥力指标及农田有效灌溉率均低（表 5），与全市的中间水平相比，分别低 25.84%、18.22%、28.28%、28.78%、51.02%，为多重障碍因素限制区。

2）Ⅱ类区：山前岗地-黄泛平原磷钾肥、灌溉限制型低产区

共有 104个行政村单元，主要分布于新郑市西北部山前丘岗地及黄泛平原岗地区，主要涉及龙湖、郭店、薛店及龙王、新村 5个乡镇。该区为耕地质量接近最差的地区，平均单产为4 023 kg/hm2，为磷钾肥－灌溉限制型低产区：土壤质地为壤土－砂壤土－面砂土，地形地貌条件较差；除土壤全氮、有机质处于中间水平外，速效磷、速效钾及农田有效灌溉率均低（表 5），分别低于全市中间水平20.55%、3.60%、43.16%。

3）Ⅲ类区：缓坡地磷肥、灌溉限制型低产区

共有23个行政村单元，主要分布于新郑市西南山丘缓坡地区，主要涉及辛店及新村 2个乡镇。该区为耕地质量最差的地区之一，平均单产为3 532 kg/hm2，为磷肥－灌溉限制型低产区：土壤质地较好，为壤土及砂壤土，地形地貌条件差，为山丘缓坡地；土壤氮、钾肥及有机质均较高，但是速效磷低，农田有效灌溉率极低（表5），分别低于全市中间水平14.30%和63.72%。

图4 不同类型区及不同单产水平样本的第一（F1）与第二（F2）主成分散点图Fig.4 Scatter diagram of F1 and F2 of samples of different types of area and different levels of grain yield

表5 新郑市不同类型区耕地质量及影响因素统计结果Table 5 Statistical data of grain yield and factors affecting quality of cultivated land of different types of area

4）Ⅳ类区：黄泛平原钾肥有机质、灌溉限制型中产区

共有47个行政村单元，主要分布于新郑市东南部黄泛平原区和中西部山前岗地区，涉及八千、龙王、新村及和庄4个乡镇。该区为中产区，平均单产为5 635 kg/hm2，为钾肥有机质－灌溉限制型中产区：土壤质地总体较好，为壤土－砂壤土－面砂土，但是砂壤土、面砂土中砂粒组分较粗，保水保肥能力较差；土壤速效磷含量较高，但是速效钾、有机质及有效灌溉率较低（表 5），分别低于全市中间水平6.11%、5.66%、26.84%。

5）Ⅴ类区：山前岗地-黄泛平原灌溉限制型中高产区

共有37个行政村单元，主要分布于新郑市中西部山前岗平地和山前岗平地与黄泛平原区交接带，涉及和庄、新村、辛店及八千 4个乡镇。该区为中高产区，平均单产为6 470 kg/hm2，为灌溉限制型中高产区：地形地貌为平原和岗平地，土壤质地为壤土－面砂土，地形条件和土壤质地均较好；土壤肥力较高，氮、磷、钾及有机质分别高出全市中间水平 23.80%、28.32%、15.85%和28.78%，但是农田有效灌溉率极低（表5），低于全市中间水平20.07%。

6）Ⅵ类区：山前平原基本无限制型中高产区

共有56个行政村单元，主要分布于新郑市中南部山前平原及岗平地区，主要涉及城关、观音寺、梨河、及和庄新 4个乡镇。该区为中高产区，也是全市耕地质量最好的地区，平均单产为6 740 kg/hm2，为基本无限制型中高产区：区内地形平坦，土壤质地为壤土；土壤肥力较高，氮、磷、钾及有机质分别高出全市中间水平17.69%、20.55%、11.04%和17.78%，农田有效灌溉率为全市最高的地区，高于全市中间水平的63.72%，无明显限制性障碍因素。

4 耕地质量提升途径及分区建设重点

从农田整治类型区的划分结果可看出，耕地质量与其影响因素之间的关系是极其复杂的：单产水平不同的耕地，其影响因素组合特征各不同；单产水平相同的耕地，其影响因素组合特征亦不相同；单一因素相同的耕地，其单产水平会差异悬殊。该项研究所划分出的 6种类型的农田整治区，既反映了粮食单产水平的高低，同时又反映了同等水平耕地主要障碍因素的差异。类区划分结果既突出农田整治的重点区域，又明确了耕地质量提升的主要途径和整治工程建设的重点内容。除山前平原基本无限制型中高产区外，其他的 5种类型区存在的共同障碍因素是农田有效灌溉率低、土壤肥力总体低下，耕地质量提升的主要途径为提高农田有效灌溉率和培肥土壤，但是，由于不同类型区的立地条件和肥力状况存在差异，农田整治工程建设的重点应因地制宜。

1）Ⅰ类区

为沙丘岗地综合限制型低产区，整治工程建设的重点为：①加强砂丘区土地平整工程，提高农田降水就地入渗拦蓄能力，缓解干旱；②增施复合肥，全面提高土壤肥力；③推广秸秆还田技术，改良土壤质地，提高土壤保水保肥能力；④加强机井灌溉工程建设，扩大农田有效灌溉面积；⑤加强农田防护林网建设，防治土地沙化，改善农田生态环境。

2）Ⅱ类区和Ⅴ类区

均为山前岗地-黄泛平原灌溉限制型区，差异之处在于Ⅱ类区磷钾肥肥力明显较Ⅴ类区低，整治工程建设的重点为：①加强岗地区高标准水平围埂梯田建设，提高农田降水就地入渗拦蓄能力；②加强蓄水池、塘堰等小型蓄水工程建设和机井灌溉工程建设，扩大农田有效灌溉面积；③对Ⅱ类区要增施磷肥和钾肥，改善土壤磷肥和钾肥肥力低下状况。

3）Ⅲ类区

为缓坡地磷肥、灌溉限制型低产区，整治工程建设的重点为：①加大土地平整工程力度，通过田块归并、梯田建设、坡面梯田改造，将该类区建设为适宜小型机械化耕作的宽面、水平高标准围埂梯田；②加强蓄水池小型蓄水工程建设，保证农作物生长关键期用水需求，缓解干旱；③增施磷肥，改善土壤磷肥低下状况。

4）Ⅳ类区

为黄泛平原钾肥有机质、灌溉限制型中产区，整治工程建设的重点为：①加强农田机井灌溉工程建设，扩大农田有效灌溉面积；②推广秸秆还田技术，改良土壤质地，提高土壤有机质含量；③增施钾肥和有机肥，改善土壤有机质和钾肥肥力低下状况。

5 结 论

1）土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾、农田灌溉率与粮食单产间的相关系数分别为0.372、0.373、0.620、0.347、0.557，是影响新郑市耕地质量的定量因素，主成分分析提取的第一主分量（F1）和第二主分量（F2）包含了其原始信息总量的85.55%，且F1、F2与粮食单产间的相关性总体优于原始变量，可由其替代原始变量信息。

2）在F1-F2二维平面散点图上，样品聚类特征明显，采用样品分布密度图法可将新郑市的 315个行政村划分为3大类型的农田整治区。

3）地貌类型、土壤质地是影响耕地质量的定性因素，在3大类型区划分的基础上，结合地貌类型、土壤质地，采用定性解析的方法可将3大类型区进一步细分为6种类型的农田整治区，不同类型区的粮食单产水平和耕地质量影响因素特征差异明显，类型区划分结果既反映出了单产水平的高低差异，同时又反映出了障碍因素的不同，研究结果可为新郑市的农田整治规划设计提供重要参考，有利于提高农田整治工作的针对性。

除山前平原基本无限制型中高产区外，其他 5种类型区存在的共同障碍因素是农田有效灌溉率低、土壤肥力低，耕地质量提升的主要途径为提高农田有效灌溉率和培肥土壤，但是，由于不同类型区的立地条件和肥力状况存在差异，农田整治工程建设的重点应因地制宜。

[参 考 文 献]

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