基于GIS的栖霞市苹果种植区土地适宜性评价

程振龙,吴孟泉,曾业隆,陆灯盛,曹 利,吕 婷,王学进,张 炜

1.鲁东大学 资源与环境工程学院,山东 烟台 264025

2.浙江农林大学 环境与资源学院,浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室,浙江 杭州 311300

3.贵州大学 林学院,贵州 贵阳 550025

4.浙江海洋大学 数理与信息学院,浙江 舟山 316022

5.栖霞市国土资源局,山东 烟台 265300

土地资源是人类赖以生存和发展最根本的物质基础，也是进行农业生产最基本的物质条件[1]。土地适宜性评价就是综合分析某地块的自然与社会属性，评定土地对于某种特定用途是否适宜以及适宜的程度如何，它是进行土地利用决策、确定土地利用方向的基本依据，从而为调整和优化土地利用结构、制定合理的土地开发整理规划提供科学依据[2]。现阶段，随着经济社会的不断发展、转型，经济发展和基础设施建设规模不断扩大，土地与人口、环境及发展的矛盾日益显现，人地矛盾日益突出，耕地、林园用地、城市用地、基础设施用地等规划间的直接矛盾不可避免，同时生态健康频受威胁[3]。在此背景下，土地适宜性评价迅速发展，在指导合理利用土地资源方面起到了积极的作用，其应用领域逐步拓展，评价体系不断丰富[4]。

传统的土地适宜性评价研究，多采用实地调查与人工计算的方法，时间、人力成本耗费巨大，具有很大的局限性，而且受地形起伏悬殊、气候恶劣、交通与通讯力量薄弱等条件限制，不利于作物资源的科学评价与规划[5,6]。自上世纪60年代发展起来的地理信息系统（Geographic Information System，GIS）技术，以其对地理信息高效的存储、管理、分析与模拟，被越来越多的应用在土地适宜性评价研究中，并取得了显著的研究进展[7]。科学的土地评价起源于美国的土地潜力评价，联合国粮农组织（FAO）《土地评价纲要》的颁布与引进，有效推动了土地适宜性评价工作的进展[8]。地理信息系统在我国起步较晚，但是发展迅猛，20世纪末，黄杏元等最先将GIS的原理和方法应用于土地适宜性评价[9]。基于空间数据运用GIS空间分析功能进行的土地适宜性分析与传统的土地适宜性分析相比，不仅可以节约时间、提高工作效率，而且大大提高了工作的精度和准确度、减小了误差，为土地适宜性评价工作带来了便捷，因此，在土地适宜性评价领域得到了广泛的应用和发展，尤其是农作物用地的适宜性评价[10]。

烟台苹果是山东名优特产之一，产地以烟台辖区内的栖霞市、招远市、蓬莱市、牟平区，以及青岛辖区的莱西市等地区为主，产区内的苹果栽培历史悠久、品种齐全、产量高、品质好，享誉海内外；苹果种植业作为当地重要的产业结构之一，具有较高的经济效益，成为了促进农业产业结构升级、提高农村农民收入的重要手段[11,12]。但是，随着经济的发展和人口的增长，开始出现了果园挤占优质耕地、毁园土建等现象。为了更合理的规划利用苹果种植用地、统筹农业经济发展，提高苹果种植的经济效益及地区土地资源合理利用，本文借助GIS的空间分析与建模技术，以烟台苹果的代表性种植区—栖霞市为研究区，通过对影响苹果生长的生态条件的调查，选取供水、热量、土壤和地形4个生态因子共13个评价指标，运用AHP层次分析法建立苹果生长适宜性评价模型，分析苹果种植适宜性的空间分布规律，并据此对苹果生产布局提出优化建议。

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

烟台栖霞市地处山东半岛中部，位于 120°33′E～121°15′E、37°05′N～37°32′N 之间。全市总面积2017 km2，辖12个乡镇、3个街道办事处、953个行政村，总人口62.2万人。栖霞属山区丘陵地形，素有“六山一水三分田”之说，又有“胶东屋脊”之称；气候四季分明，光照充足，年平均气温11.3℃，年降雨量700 mm左右，属暖温带季风性半湿润气候[13]。

栖霞享有“苹果之都”的美誉，主要苹果品种为红富士，果园面积达65万亩，果品年产量140万t；苹果产业化、标准化和国际化水平位居全国前列，被国家确定为“中国苹果第一市”和“全国无公害苹果生产示范基地市”[14]。

1.2 数据源

（1）气象数据：从中国气象科学数据共享服务网（http://www.escience.gov.cn/metdata/page/inde x.html）、烟台市统计年鉴、MODIS影像数据和野外实测等途径，获取1994～2013年烟台市20年间的气象点月值数据。

（2）土壤普查数据与土壤类型数据：2010年对烟台市196个土壤普查点进行取样，对土壤样本进行土壤成分的测定，测定内容包括有机质(Orga)，土壤酸碱度(pH)，氮(N)、磷(P)、钾(K)等营养元素，砂粒(C_Sand)、粉粒(C_Silt)、黏粒(C_Clay)等土壤质地，铬(Cr)、锰(Mn)、硒(Se)、铜(Cu)、锌(Zn)等微量元素和农药残留等；土壤类型数据来源于《烟台市土壤志》。

（3）美国USGS网站（http://earthexplorer.usgs.gov/）下载的分辨率为30 m的ASTGTM_DEM数据和2013年ETM+遥感数据。

（4）苹果种植区二调数据由栖霞市国土资源局提供。

2 数据处理与研究方法

采用基于GIS的土壤质量评价法，即将苹果生长有关主导生态条件与土壤质量相比照，进而评定苹果种植用地的土地适宜性等级[15]，通过分析将研究区赋予不同的适宜性值。其评价过程主要包括评价对象的确定、评价因子的选取与评价体系的建立、评价指标的分级处理、评价因子权重的确定和结果分析等[16]。

2.1 评价指标的建立

苹果树属于双子叶植物纲蔷薇科，落叶乔木，其生长过程需温度温和、光照充足、较大昼夜温差，需水量大，要求土壤肥沃和土层深厚，其根系强大具有一定抗侵蚀性[17]。根据苹果生长有关的生态条件分析，并运用专家经验法，遵循综合性、主导性、差异性、独立性等影响因子的选取原则，最终确定评价指标如表1所示。

表1 苹果生长适宜性评价指标Table 1 Evaluation index of apple growth suitability

2.2 评价指标权重的计算

由于每个影响因子对评价对象的贡献大小和适宜程度不同，本文采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）计算各因子的权重值w[18,19]，结果如表2。

表2 各评价指标的权重分布Table 2 The weights of each evaluation indicator

2.3 评价因子的GIS处理

2.3.1 供水因子 主要分析辖区内地表径流、湖泊等水源供应与降水量空间分布。降水量分布数据需利用插值分析计算，降水、气温等气象因素，在空间分布上具有很大的相关性，且样点数据分布较均匀且之间都具有局部影响，这种变量影响随距离增大而减小，所以本文所使用的降水、气温分布数据等均适合采用反距离权重法（Inverse Distance Weighted，IDW）进行插值计算。借助ENVI4.8将2013年遥感影像数据进行波段组合、密度分割、独立成分分析等图像增强处理，对照谷歌地球的影像，根据分类系统和解译标志，利用ArcGIS10.2解译提取出研究区2013年的河流、湖泊等矢量分布信息[20]；利用DEM数据与降水量栅格数据借助ArcHydrology模型辅助进行河流汇流量的计算。对河流、湖泊数据做欧几里得距离分析，获取水源距离数据。

2.3.2 热量因子 依据苹果树在生长期与休眠期对温度条件的要求，利用IDW插值法对气温、温差、日照时数监测点数据逐月进行插值分析，得到1～12月气温分布数据、昼夜温差数据与日照时数空间分布数据。对4～10月气温分布数据进行加权叠加计算平均值（根据每月的天数赋权重，4、6、9月权重为0.3，5、7、8、10月权重为0.31），结果即为苹果生长期内平均温度数据；利用像元统计分析方法计算11月～次年3月气温栅格数据的最小值，结果即为苹果树休眠期最低温数据；对7～10月昼夜温差数据计算平均值，即可得到苹果果实期内昼夜温差数据。

2.3.3 土壤因子 对土壤普查点数据进行数据探索、趋势分析等地统计分析，结果发现土壤属性值经一次log变换后普遍存在正态分布的特点，且在西北-东南方向呈现出明显的变化趋势，因此本文选择泛克里金插值法来生成土壤表面数据[21,22]。综合研究土壤有机质、营养元素、微量元素等保持土壤肥力的营养物质及农药残留等残存在土壤中的有害物质，结合土壤类型与pH值计算土壤因子数据。此外，为保证农业生产安全与人身健康，提取微量元素、农药残留、pH值等指标严重超标的地区，凡有一项有害指标未达标准的地区，土壤因子适宜值一律按最低值处理，得到最终的土壤因子数据。

2.3.4 地形因子 对30 m分辨率的DEM数据进行镶嵌、裁剪、投影转换等处理后得到覆盖栖霞全境的高程变量，再经ArcGIS10.2计算得到海拔、坡度和坡向变量。

2.4 适宜性数据的计算

利用GIS技术计算影响因子数据与各因子的权重后，利用各自权重值进行加权叠加，得到最终的适宜性数据，其数学基础为[23]：

式中，C为适宜性总和，Ci为第i个影响因子的分值，Wi为第i个影响因子的权重，n为影响因子总个数。

3 结果与分析

3.1 环境因子对苹果分布的影响分析

通过采用AHP层次分析法来评估各影响因子对于苹果生长适宜性模型的重要程度，结果显示，在选取的13个评价指标中，其中5个指标对苹果适生性模型的贡献率最大，按重要程度依次是地表水源A11、土壤类型A31、果实期昼夜温差A22、海拔A41和坡度A42，其他8个指标对模型的贡献率较低。将苹果园区二调数据图与各评价指标图进行叠加，统计各评价指标的量化值范围内苹果园区面积的分布概率，结果如图1所示。

从图1可以看出，苹果生长分布对水分、热量、土壤和地形条件要求各有差异。对于供水取水条件，目前苹果园区主要分布在距离河流500 m以内、年降水量725～750 mm的地区；对于温度与光照条件，苹果生长期均温20℃、果实期昼夜温差大于10℃、休眠期最低温-4.5～-6.5℃、年日照不少于2500 h的地区更适宜苹果树的生长分布；对于土壤条件，苹果树主要集中在有机质、氮磷钾等营养物质较高、农药残留量少的微酸性、弱碱性的坡洪积棕壤、潮土类型环境中；对于地形条件，海拔200 m以下的缓坡、南坡（坡向范围135°～225°）地带为主要分布区。苹果分布概率随河流距离、土壤农药残留量、海拔、坡度的增大而减小，而随年降水量、生长期均温、果实期昼夜温差、年日照时数的增大而增大，与休眠期最低温度、土壤营养物质、pH、坡向基本呈现正态分布的特点，说明本研究所选的环境因子对苹果适生情况皆是有效的。

图1 各评价指标的量化值范围内苹果园区面积的分布概率Fig.1 The distribution probability of apple planting area within the quantitative value range of each indicator

通过对苹果分布现状的环境条件分析，与对苹果生长有关的生态条件调查，统筹土地资源利用（将优质土地留给耕地，地形条件较好的地区用于建设用地），在保证种植苹果的经济效益的同时，充分发挥苹果树这种高大乔木自身具有的水土保持、涵养水源的生态价值，以达到农作物种植合理布局、社会资源合理配置的目的，确定烟台苹果生长布局最优环境，如表3。

表3 烟台苹果生长最优环境Table 3 Optimal growth environment of Yantai apple

根据苹果生长布局最优环境，分别从供水、热量、土壤、地形4个方面对苹果生长适宜性进行分析，结果如图3，其中S1代表最适宜、S2代表适宜、S3代表次适宜、S4代表不适宜。

由图2“a”发现，山谷地形的供水因子适宜值要高于其它地形区，这是因为在降水较多的山谷地形区容易形成河流，故而取水条件较好。由图2“b”发现，热量因子值呈现出中东部较低、四周较高的环形分布特征，这主要是因为中东部为山区地形，海拔高、光照被阻挡造成的。由图2“c”发现，中部、东南部地区土壤因子值较高，西部地区较低。中部、东南部地区为主要的人口、耕地分布区域，土质优良、营养元素含量高；而在西北部、东部小部分区域农药残存量较多，可能是过度的耕种与农药过量使用有关，未来应加强治理。由图2“d”发现，中东部、北部地区地形因子适宜性较低，这是因为中东部、北部为山区地形，地势高、起伏大，这些地区若植被盖度较少，在暴雨的冲刷下，存在一定的地质灾害隐患。

图2 影响因子结果数据Fig.2 Impact factor result data

3.2 苹果种植适宜性分析

在ArcGIS支持下，将影响因子数据进行加权叠加得到最终的适宜性数据，根据适宜性结果，按适宜值高低将研究区分为最适宜区S1(C≥8.5)、适宜区S2（7≤C＜8.5）、次适宜区S3（4≤C＜7）和不适宜区S4（C＜4）四类[24]，结果如图3。综合运用生态位法和极限法，结合栖霞市实际情况，把S1、S2定义为苹果适生区，而S3、S4为不适生区。

图3 苹果适宜性分布Fig.3 Suitability distribution of apple

通过图3发现，苹果适宜性分布总体呈现出南北高、中间低的“C”字型分布特征，其分布与河流距离、海拔和坡度等具有密切的空间关系。利用ArcGIS的计算功能对分析结果进行计算统计，其中最适宜区面积为166.70 km2，占全市土地总面积的8.31%，主要分布在东北部的白洋河流域中下游冲积平原区域（图3“A1”）、东南部清阳河河谷与冲积平原（图3“A2”）、南部的清水河河谷（图3“A3”）、西南部的漩河河谷与山间盆地（图3“A4”）4大地带；适宜区面积为295.59 km2，占土地总面积的14.73%，主要分布在最适宜区四周的丘陵缓坡区；次适宜区面积936.00 km2，占土地总面积的46.66%，主要分布在低山区；不适宜区面积607.84 km2，占土地总面积的30.30%，主要分布在东部的牙山山脉（图3“B1”）、中部的老灵山山区（图3“B2”）、东北部的艾山山脉（图3“B3”）。

表4 适宜性评价结果统计Table 4 Statistics of the suitability evaluation results

将第二次土地调查的数据与苹果适生区（S1+S2）数据进行叠加，结果显示为两数据相交区域为81.40%，评价结果与苹果分布现状基本相符，因此本研究所建立的评价模型具有较好的可靠性与参考价值。两数据对比发现栖霞市苹果种植用地存在一定的可调整性：目前苹果园区的种植面积为391.20 km2，而适生区面积为462.29 km2，可见在栖霞市适宜苹果种植的用地面积具有相对优势，且果园业发展空间大，是未来栖霞市产业发展的优势，结合栖霞市的地域优势与区位定位，可以因地制宜充分利用自然资源，适当扩大果园用地规模，壮大本市果园产业，建设成为干鲜果生产基地。

今后栖霞市苹果种植业应该重点向北部、南部低丘陵地区发展。白洋河下游平原以北的丘陵缓坡区域（图4“C1”）、清阳河冲积平原区（图4“C2”）适生性较高但并不是主要的苹果分布区，其中坡度大于15°的耕地，存在水土流失的隐患，不利于农作物的生长，在确保本市耕地红线的情况下，建议适当地进行退耕还园，充分利用丘陵山地、荒坡地等发展特色林果产业，发展立体农业，有利于提高经济效益与充分保护水土资源。前几年受市场价格剪刀差的影响，存在着部分地势平缓的优质耕地被果园挤占的现象，这部分土地地势低平、土层深厚、土壤肥沃，非常适宜发展耕作业，应予以退园还耕（图4“D1”）；还有一部分土地海拔较高、坡度较陡，不适宜发展园业生产，对于这部分不适合发展园业的丘陵山地，建议退园还林，发展各种类型的用材林和水源涵养林（图4“D2”）。

图4 建议规划Fig.4 Suggested planning

4 结论与讨论

本研究在ArcGIS平台下运用多种空间分析方法，建立了苹果生长适宜性评价模型，预测了栖霞市苹果种植新的高效产区，各适生等级的划分也基本符合栖霞苹果的分布现状。结果显示：

4.1 苹果适宜性分布呈现出南北高、中间低的“C”字型分布特征

栖霞市的较大部分地区适合苹果的生长，且苹果种植区适宜性具有明显的空间分布规律，呈现出南北高、中间低的“C”字型分布特征，适生区多分布在海拔50～150 m的河流两岸的缓坡区域，海拔较高的中东部山区地带不适宜苹果的生长分布。地表水源、土壤类型、果实期昼夜温差、海拔和坡度是影响苹果生长分布主要的环境因子。

4.2 苹果产区的布局应作适当的调整

结合二调数据对比发现，苹果适生区面积大于现有果园面积，除传统的苹果产区外，白洋河下游平原以北的丘陵缓坡区域、清阳河冲积平原区适生性较高但并不是主要的苹果分布区，可以适当开发为新的苹果种植区；为使土地利用更合理，研究区北部的臧家庄镇驻地部分地区建议退园还耕、中部老灵山山区的部分区域建议退园还林。

4.3 适宜性评价方法的探讨

对以苹果为代表的经济作物种植区域进行适宜性评价，应着力于高适宜种植新区的验证、环境因子的选择与特殊因子的处理、基于环境变量的变化趋势建立动态的预测模型等方面的关键技术研究。充分考虑影响因子的特殊性，如本文选择的土壤农药残留量、pH指标，其本身对苹果适宜性评价影响较小，但当其属性值超过某一临界值时，将会严重影响人类生命健康，在评价模型中发生了质的变化，因此对特殊因子的有效处理是目前适宜性评价方法有待改进的方面；其次，在给定的环境变量中，均存在变化趋势，特别是在全球气候变暖的大背景下，如何利用变量的变化趋势建立动态的预测模型，是尚待加以研究的问题。

本文在选择适宜性建模变量之前对物种特征、生境条件进行了充分分析，但受时间和资料的限制，尚且存在不足：部分可能对苹果的生长起重要作用的环境变量，还未能进行空间定量化（如太阳辐射量、土壤侵蚀、人类活动因子以及社会的城镇化发展因子等）。另外，已有的环境变量数据，可能存在共线性或空间自相关性，导致环境变量不独立，从而影响苹果分布的区域空间聚集程度。此外，由于数据分辨率和GIS数据处理分析过程的误差，对适宜性评价结果也有一定的影响。

致谢：感谢西北农林科技大学李登武教授，在本研究评价体系建立与评价指标权重计算方面给予的宝贵建议与指导。

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