复垦复耕补充耕地质量评价指标最小数据集构建

颜 芳,朱曾红,王胜涛,张 蕾,贾小红,李 萍,王维瑞

(1.北京市耕地建设保护中心耕地信息化管理科,北京 100101;2.安徽理工大学地球与环境学院,安徽 淮南 232001)

耕地质量要科学合理地评定,根据评价结果差别化管理和利用耕地资源对保障国家粮食安全、农产品质量以及农业和农村经济的可持续发展具有重要的意义[1-2]。2023年中央一号文件强调,加强耕地保护和用途管控,严格耕地占补平衡管理,确保补充的耕地数量相等、质量相当、产能不降。因此,研究复垦复耕补充耕地质量评价体系对我国耕地占补平衡工作的高质量推进及耕地土壤的可持续发展至关重要。

当前关于补充耕地质量内涵以及评价指标体系尚未形成统一的认知[3]。文献[4]在全国“县域耕地质量评价指标”的基础上新增剖面构型、有效土层厚度、成土母质和侵入体含量等4个指标建立了耕地质量评价指标体系;文献[5]分区构建了涵盖有效土层厚度、表层土壤质地、土壤有机质含量、土壤砾石含量、土壤酸碱度、农业生产投入、生产组织管理等整治后耕地质量评价指标体系;文献[6]运用专家咨询法和德尔菲法确定了补充耕地质量评价指标体系,包括剖面性状、耕层理化性状、立地条件、养分状况、健康状况以及土壤管理6个方面15个指标;文献[7]从耕地地力水平、耕作条件、土壤健康状况以及土壤生物特性4个维度选取评价指标,构建评价指标体系。

复垦复耕补充耕地属于强扰动的特殊国土空间,来源多样,斑块较小,且前期利用状况不清,不适宜采用通常的耕地质量评价体系[8]。基于相关现行标准,紧密结合复垦复耕补充耕地质量特征以及影响因素,采用定量化方法构建最具代表性,且指标数量最少的评价指标体系值得深入研究,主成分分析能将高维降维,具有以少量综合变量取代原有多维变量,且能客观赋予变量权重的优势[9]。国内外有众多主成分分析针对通常的耕地或耕地土壤质量建立最小数据集的报道。文献[10]采用主成分分析和相关性分析构建最小数据集,建立土壤质量评价指标体系;文献[11]综合考虑土壤立地条件、剖面构型、土壤物理性状、土壤养分4个方面的指标,通过主成分分析确定了最小数据集。

本研究以复垦复耕补充耕地为对象,结合北京复垦复耕补充耕地工作开展情况,从耕地农业生产属性出发,采用主成分分析法选取独立性和稳定性强的14个主要指标作为评价因子,构建的最小数据集能够真实、客观而全面地反映出研究区域影响复垦复耕补充耕地质量因素的分异规律,识别复垦复耕补充耕地“障碍”,既能减少人力、物力和财力投入,同时又能最大程度降低原有信息丢失,为我国复垦复耕补充耕地质量评定提供基础支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于北京市平谷区,地处E116°55′20″～117°24′09″、N40°01′44″～40°22′39″之间。复垦复耕补充耕地来源主要为果园、林地、草地、商服用地、工矿仓储用地、住宅用地、公共管理与公共服务用地等。土壤类型为褐土,土壤亚类主要为淋溶褐土、潮褐土、碳酸盐褐土、粗骨褐土和褐土性土。从2021年平谷区复垦复耕补充耕地中选取28个典型研究地块,共包括4种不同原土地利用类型(城镇住宅用地、设施农用地、其他草地和果园),具体采样点位置分布如图1所示。

图1 复垦复耕补充耕地调查点位分布图

1.2 样品采集与测定

采用S 型采集土壤样品,采样深度为0～20cm,挑除石块、根茎等杂物后混合均匀,装入事先准备好的保鲜袋(约1.5kg)。将样本带回实验室进行风干、研磨和过筛后进行土壤理化性质分析:有机质含量分析(soil organic matter,SOM)采用重铬酸钾硫酸氧化-硫酸亚铁滴定法测定;土壤阳离子交换量(cation exchange capacity,CEC)采用乙酸铵交换法;速效钾(available potassium,AK)采用火焰光度计(M410型、Sherwood公司、英国)法测定;有效磷(available phosphorus,AP)采用NaHCO3-钼锑抗比色法测定;pH采用酸度计测定;坡度(slope)采用水准仪实地调查;高程(elevation,EL)和坡向(aspect)基于数字高程模型提取;灌溉能力与排涝能力通过实地调查;耕层厚度(thickness of cultivated layer,TCL)与有效土层厚度(soil body thickness,SBT)采用剖面开挖与土钻结合的方法。

1.3 主成分分析法

主成分分析是将多个指标重新转换为一组新的互相无关的几个综合指标的一种方法[12]。选取特征值大于1的主成分(principal component,PC),计算所有指标在特征值大于1的PC上的载荷,选取同一PC下最高载荷值和最高载荷值90%以内指标进入最小数据集;再对同一PC下的指标进行相关性分析,若指标高度相关,则保留Norm值最高的指标,若不相关,则保留所有指标[13]。计算公式如下

(1)

式中,Nik为第i个指标在特征值大于1的前k个PC上的综合载荷;uik为第i个指标在第k个PC上的载荷;λk为第k个PC的特征值。

1.4 复垦复耕补充耕地质量评价方法

耕地质量综合指数能够对耕地质量进行定性和定量的评价,结果能够反映耕地的关键信息,符合农业生产的需要[14]。综合指数的计算公式如下

IFI=∑(Fi×Ci)

(2)

式中,IFI为复垦复耕补充耕地质量综合指数(Integrated Fertility Index);Fi为第i个评价指标的评分;Ci为第i个评价指标的权重。

1.5 数据分析

采用IBM SPSS 27进行数据的基本统计学分析、方差分析、相关性分析及主成分分析,图形绘制在origin 2022中完成。

2 结果与分析

2.1 复垦复耕补充耕地生产属性分析

开展不同来源复垦复耕补充耕地农业生产条件分析,土壤有机质、速效钾、有效磷、pH和CEC等指标方差分析结果如图2所示。

注:图中不同小写字母表示在不同来源复垦复耕补充耕地属性差异显著(P<0.05)。

结合图2分析结果和《土地质量地球化学评价规范》分级标准[15],不同来源的复垦复耕补充耕地土壤有机质含量介于8.40～37.40g·kg-1,平均值为 16.14g·kg-1,主要处于四等(较缺乏)水平,这与2022年北京市已验收的1 119块复垦复耕补充耕地调查结果也是相互印证的。城镇住宅用地的复垦复耕补充耕地有机质含量均值为7.88g·kg-1。有效磷含量介于4.3～90.9mg·kg-1,平均值为24.80mg·kg-1,基本处于三等(中等)水平。速效钾含量介于121.00～1 310mg·kg-1,平均值为304.22mg/kg, 大部分处于极高水平。 pH介于5.20～9.05,平均值为7.97,38%地块土壤pH值大于8.5。CEC含量介于1.2～10.03cmol(+)/kg,平均值为5.36cmol(+)/kg。方差分析结果显示,不同来源补充耕地的有机质、有效磷、速效钾和CEC无显著差异,果园、其他草地和城镇住宅用地土壤的pH显著高于果园。

研究区地块高程介于25.12～105.96m、坡度0.10°～25.07°、坡向55.39°～269.77°。复垦复耕补充耕地有效土层厚度平均为58cm,28块复垦复耕补充耕地中12个地块有效土层厚度低于60cm;不同来源差异明显,来源于果园和草地的补充耕地土层厚度明显较厚,城镇住宅用地和设施农用地复耕复垦为耕地土层比较薄。研究区地块灌溉能力大部分为满足,排水能力大部分为较为满足。经整治后的大部分复垦复耕补充耕地其灌溉保证率和排水条件都可以基本满足,但存在部分补充耕地零星分散、单块面积相对较小,配套设施不完善。

2.2 基于最小数据集的指标体系构建方法

1)指标体系选取 根据《耕地地力评价技术规程》[16],结合《耕地质量等级》[17]等相关标准,综合考虑复垦复耕补充耕地质量评价结果的科学、准确性,选取立地条件、土壤化学性状、土壤物理性状、土壤管理4项一级指标,高程、有机质、灌溉保证率等12个二级指标用于进行最小数据集分析(见表1)。

表1 复垦复耕补充耕地质量评价的指标体系选取

2)基于主成分分析最小数据集构建 将选取的立地条件,化学、物理性质数值型指标引入最小数据集,去除共线性冗余数据,使用最少最优的参评指标满足复垦复耕补充耕地质量评价的需求。对选取的指标进行皮尔森相关分析显示(见图3),部分指标(如有效磷与速效钾、有机质与阳离子交换量)之间呈极显著相关关系,若引入最小数据集,则会造成数据的冗余,因此对各指标进行主成分分析,剔除冗余。

图3 复垦复耕补充耕地土壤指标皮尔森相关性分析

对各指标进行主成分分析。前4个主成分特征值均大于1,累积贡献率达到76.97%。PC1、PC2、PC3、PC4分别解释了24.5%、20.24%、17.50%和14.73%的方差变化(见表2)。

表2 载荷矩阵

根据主成份载荷矩阵(见表2和图4),按照将每个特征值≥ 1的PC中因子荷载≥ 0.5分为一组的原则,PC1中pH值与耕层厚度呈显著相关,因而保留Norm值较大的pH值,最终PC1保留有机质和pH,PC2保留AP和CEC,PC3保留有效土层厚度,PC4保留坡向。进入最小数据集的指标有:有机质、pH、有效磷、CEC、有效土层厚度和坡向(见表3)。

表3 复垦复耕补充耕地质量评价指标体系

图4 主成分载荷图

(a)土壤质量指数变化

在对复垦复耕补充耕地野外调研和验收过程中发现,对于复垦复耕补充耕地这种扰动性土地资源,由于来源复杂,复垦复耕补充耕地土体中常存在植物根系(直径>100 mm)、瓦片、砖块等,这种侵入体会对复垦复耕补充耕地高效可持续利用起到限制作用,需要将“土壤侵入体含量”纳入质量评价指标体系,以探索土壤的形成和过去的利用情况;2022年北京市验收的1 119块地中有0.7%地块重金属超标,由于复垦复耕补充耕地来源多样,且前期利用复杂,存在一定的环境风险,耕地环境安全关系到粮食安全,复垦复耕补充耕地后的质量评价指标体系应考虑土壤环境指标。

基于以上分析,确定的复垦复耕补充耕地质量评价最小数据集的指标如表3所示。

2.3 最小数据集准确性验证

根据以上研究,本文形成最小数据集(见表3)以及全指标(表1指标、土壤入侵体含量和土壤清洁度指标)两套指标体系。参照《耕地地力评价技术规程》、《耕地质量等级》和《农用地定级规程》[18]等,采用特尔菲法和主成分分析,确定指标权重。采用隶属度函数确定各指标评分。采用综合指数法计算对比两套指标体系复垦复耕补充耕地IFI。

全量指标下的复垦复耕补充耕地质量综合指数介于0.65～0.83之间,平均值为0.75,标准偏差为0.04,最小数据集下复垦复耕补充耕地质量综合指数介于0.62～0.86之间,平均值为0.74,标准偏差为0.05,平均值与标准差均十分接近。最小数据集指标的复垦复耕补充耕地质量综合指数曲线的变化趋势与全指标数据集的复垦复耕补充耕地质量综合指数曲线变化趋势相同。通过两套指标体系质量综合指数拟合可知,两者呈线性关系,R2=0.78。最小数据集指标的复垦复耕补充耕地质量综合指数与全指标数据集的复垦复耕补充耕地质量综合指数呈极显著正相关关系。这说明建立的复垦复耕补充耕地质量评价指标最小数据集能够较准确、客观地反映全量数据集对复垦复耕补充耕地耕层土壤质量评价的信息及复垦复耕补充耕地质量,具有较好的代表性。

3 讨论

研究区域不同和评价的目不同,评价的指标体系的选取存在很大的差异。文献[19]为评价红壤坡耕地耕层土壤质量特征,采用聚类分析法和主成分分析法最终确定土壤饱和导水率、砂粒、土壤贯入阻力、土壤有机质等7个指标进入最小数据集。文献[20]等发现影响河谷草地土壤质量的最小数据集(Minimum data set, MDS)指标包括非毛管孔隙度、土壤容重、有机质和碳氮比。文献[21]等运用多因素法确定了涵盖有效土层厚度、表层土壤质地、土壤盐渍化程度等补充耕地质量评价指标体系,对补充耕地质量等别进行了评价。建立补充耕地合理土壤质量评价最小数据集指标应该针对研究区的特点和主要评价目的进行具体的分析和选择。

对复垦复耕补充耕地土壤质量进行评价,所选取的指标应该对补充耕地质量有较大的影响,指标间相互独立的,具有实际意义和较好的操作性。本研究以立地条件、土壤化学性状、土壤物理性状、土壤管理衡量耕层土壤质量,并利用主成分分析筛选指标。由于复垦复耕补充耕地土体中常存在植物根系等侵入体,并且来源多样、前期利用复杂,存在一定的环境风险,故将土壤侵入体含量和土壤清洁度加入最小数据集指标。本研究针对研究区的特点和主要评价目的进行具体的分析和选择,确定了复垦复耕补充耕地质量评价最小数据集的指标为坡向、pH、CEC、有效土层厚度等14个指标。在后续研究中,可增加北京市复垦复耕补充耕地样本量,进一步筛选出对生产属性敏感的指标,提高最小数据集的普适性和实践价值。

4 结论

(1)无论何种生产属性,复垦复耕补充耕地质量相对较差,不同来源补充耕地的有机质、有效磷、速效钾和CEC无显著差异,其他草地和城镇住宅用地土壤的pH显著高于果园。

(2)针对复垦复耕补充耕地特征,结合相关标准,采用主成分分析法构建了涵盖立地条件、土壤化学性状、土壤物理性状、土壤管理以及土壤清洁度复垦复耕补充耕地质量评价的最小指标体系。

(3)最小数据集在保留原有信息的基础上,剔除相关指标冗余,简化复垦复耕补充耕地质量评价指标体系结构。验证结果表明,本文建立的最小数据集能准确客观地反映复垦复耕补充耕地的综合质量状况,揭示区域耕地综合质量限制性因素。