基于上輪農(nóng)用地分等的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)研究

摘要基于上輪農(nóng)用地分等成果，采用面積權(quán)重法、空間聚類和局部自相關(guān)分析等方法，從分等因素指標(biāo)值獲取、系數(shù)等值區(qū)劃分、質(zhì)量異常圖斑檢查3個(gè)方面對(duì)新一輪耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)進(jìn)行研究。以武漢市漢南區(qū)為例，基于上輪分等成果進(jìn)行新一輪耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：①依據(jù)分等因素時(shí)間變異程度，采用不同的方法可科學(xué)高效地獲取新一輪耕地分等因素指標(biāo)值。②結(jié)合系數(shù)和空間位置的等值區(qū)聚類結(jié)果連片性更好，更符合實(shí)際情況。③運(yùn)用局部Moran’s I自相關(guān)指數(shù)可有效的探測(cè)出質(zhì)量異常圖斑。該研究對(duì)進(jìn)行新一輪耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)耕地?cái)?shù)質(zhì)一體化管理具有重要意義。

關(guān)鍵詞耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)；空間聚類；自相關(guān)分析；質(zhì)量檢查

中圖分類號(hào)S27文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0517-6611（2015）26-274-04

AbstractBased on the last round of farmland grading results， using area weighted method， spatial clustering and local autocorrelation， this paper research a new round of cultivated land quality evaluation from the aspects of grading factors index， coefficient of equivalent area and quality abnormal parcels check. Taking the Hannan District in Wuhan City as an example， a new round of cultivated land quality evaluation is researched based on the last round of grading results. The results show that：① according to the time variation degree of grading factors， using different methods can get a new round of factor index for farmland grading scientifically and effectively. ② the clustering results of equivalent area combined with the coefficient and the space position is better connected and more realistic. ③using the local Moran's I autocorrelation index can effectively detect the quality abnormal parcels. This research has a great significance for studying the new round of cultivated land quality evaluation， and implementing the integration management of cultivated land quality integration management.

Key wordsThe evaluation of cultivated land； Spatial clustering； Autocorrelation analysis； Quality inspection

農(nóng)用地分等是依土壤狀況、農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施條件、土地利用水平等對(duì)耕地質(zhì)量的綜合評(píng)定。其成果在耕地占補(bǔ)平衡、土地集約利用評(píng)價(jià)、基本農(nóng)田保護(hù)與建設(shè)等相關(guān)領(lǐng)域都有重要的作用[1-7]。然而由于部分省市耕地的數(shù)量和質(zhì)量較上輪分等時(shí)已發(fā)生較大變化，成果現(xiàn)勢(shì)性較差[5]，給應(yīng)用帶來(lái)不便，農(nóng)用地分等成果面臨著更新的問(wèn)題。依據(jù)《農(nóng)用地分等規(guī)程》要求，每6年一周期全面更新耕地質(zhì)量成果。耕地質(zhì)量成果更新主要包括耕地自然質(zhì)量等、利用等、經(jīng)濟(jì)等的更新。自然質(zhì)量等是以耕地的潛在生產(chǎn)能力為基礎(chǔ)，根據(jù)耕地的土壤質(zhì)量指標(biāo)等加以修改，并使用產(chǎn)量比系數(shù)折算為理論標(biāo)準(zhǔn)量產(chǎn)量，對(duì)耕地自然質(zhì)量等的更新主要是對(duì)其土壤質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行更新。開(kāi)展新一輪土壤普查，獲得現(xiàn)勢(shì)性更好的土壤屬性數(shù)據(jù)，無(wú)疑是進(jìn)行耕地自然質(zhì)量等更新評(píng)價(jià)最理想的辦法，但這種做法成本過(guò)高且效率較低，對(duì)成果精度提高也有限[8]。實(shí)際上在人為常規(guī)耕作條件下，有些土壤屬性在短期內(nèi)變化極不明顯[9-10]，籠統(tǒng)地將所有分等因素采用全面調(diào)查更新的方式是不明智的，因此如何科學(xué)準(zhǔn)確地基于上輪分等成果獲取新一輪耕地分等因素指標(biāo)值具有一定的研究意義。耕地利用等是以自然質(zhì)量等為基礎(chǔ)，根據(jù)土地生產(chǎn)潛力發(fā)揮程度進(jìn)行修正得到的。耕地經(jīng)濟(jì)等是以利用等基礎(chǔ)，根據(jù)土地經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行修正得到的。而土地生產(chǎn)潛力發(fā)揮程度、土地經(jīng)濟(jì)效益是依據(jù)區(qū)域間的相對(duì)差異分別劃分利用系數(shù)等值區(qū)和經(jīng)濟(jì)系數(shù)等值區(qū)來(lái)反應(yīng)的。隨著農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的變化，耕地的生產(chǎn)潛力發(fā)揮程度以及經(jīng)濟(jì)效益也將發(fā)生變化，因此耕地利用系數(shù)等值區(qū)和經(jīng)濟(jì)系數(shù)等值區(qū)需要重新劃定[11]。耕地質(zhì)量成果數(shù)據(jù)作為土地資源管理部門的一項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其質(zhì)量也是非常重要的。為此筆者從分等因素指標(biāo)值獲取、系數(shù)等值區(qū)劃分和耕地質(zhì)量異常檢查3方面展開(kāi)研究，以期建立一個(gè)完整的新一輪耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。

1關(guān)鍵技術(shù)

1.1分等因素指標(biāo)值獲取方法分等因素是依據(jù)主導(dǎo)性、穩(wěn)定性等原則選出的對(duì)耕地質(zhì)量有明顯影響的評(píng)價(jià)指標(biāo)[12]，其指標(biāo)值是進(jìn)行耕地自然質(zhì)量等計(jì)算的基礎(chǔ)。受自然環(huán)境和人為活動(dòng)的影響，有些分等因素隨著時(shí)間變化發(fā)生了較大的改變，而有些因素變化緩慢[10]，因此為保證分等因素指標(biāo)值的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，有必要根據(jù)分等因素的時(shí)間變異性大小將分等因素分為易變型因素和穩(wěn)定型因素。易變型因素可繼承性差，需重新采樣調(diào)查，并通過(guò)土壤屬性空間分布研究中常用的克里金插值法獲得。穩(wěn)定型因素變異性較小，可繼承上輪分等成果，將2輪耕地圖斑進(jìn)行空間疊加，由于新一輪耕地與上輪耕地在空間位置和數(shù)量上存在差異，疊加后將出現(xiàn)相交（圖1）和相離（圖2）2種情況，圖中S代表上輪耕地圖斑，T代表新一輪耕地圖斑。2種情況下新一輪耕地分等因素指標(biāo)值獲取方法分別為式（1）和式（2）：

式中，Yt表示新一輪耕地圖斑分等因素指標(biāo)值；Ys表示上輪耕地圖斑分等因素指標(biāo)值；Ast表示圖斑相交面積；As表示相交面積和；Dst表示圖斑質(zhì)心距離；Ds表示質(zhì)心距離和。N型因素表示指標(biāo)值類型為數(shù)值型的因素；S型因素表示指標(biāo)值類型為類別型的因素（如某因素指標(biāo)值表示為30 g/kg時(shí)為數(shù)值型分等因素，表示為1級(jí)時(shí)則為類別型分等因素）。式（1）中n表示與新一輪耕地圖斑相交的上輪耕地圖斑個(gè)數(shù)；式（2）中n表示距新一輪耕地圖斑一定距離范圍內(nèi)的上輪耕地圖斑個(gè)數(shù)，該距離根據(jù)分等因素的相關(guān)距進(jìn)行設(shè)置。

1.2空間聚類空間聚類是指依數(shù)據(jù)集中對(duì)象的空間特征和非空間特征，按照某種相似性衡量標(biāo)準(zhǔn)將空間對(duì)象區(qū)分為一系列具有相互差異性的數(shù)據(jù)簇。在聚類結(jié)果中，同一簇中的空間實(shí)體具有較大的相似性，而不同簇間實(shí)體差異性較大。作為一種無(wú)監(jiān)督分類方法，空間聚類已成為空間數(shù)據(jù)挖掘和空間模式識(shí)別重要的方法之一。常用的空間聚類分析方法是通過(guò)比較實(shí)體間空間距離的方法，將距離較近的空間實(shí)體歸為一類，而較遠(yuǎn)的歸為另一類。聚類分析中常用的空間距離有近10種，最常采用的是歐式距離[13]。空間實(shí)體Pi與Pj間的距離可表示為：

DS=na=1（xia-xja）2（3）

式中，n表示用于測(cè)定實(shí)體間距離的指標(biāo)數(shù)量；xia和xja分別表示實(shí)體Pi和Pj第a個(gè)指標(biāo)的值。另外由于各指標(biāo)間的取值單位和數(shù)量級(jí)可能相差較大，在計(jì)算空間距離前應(yīng)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

1.3局部Moran’s I自相關(guān)指數(shù)地理實(shí)體總是表現(xiàn)出一定的空間相關(guān)性。Tobler[14]地理學(xué)第一定律指出：任何事物與別的事物之間都是相關(guān)的，但近處的事物比遠(yuǎn)處的事物的相關(guān)性更強(qiáng)。空間實(shí)體的局部相關(guān)性大小可以通過(guò)局部Moran’s I指數(shù)測(cè)定。局部Moran’s I指數(shù)由Anselin[15]提出，其定義如下：

Ii=xi-S2inj=1，j≠iwij（xj-）（4）

S2i=nj=1，j≠i（xi-）2n-1-2（5）

式中，xi和xj分別表示要素i和j的屬性值；n表示要素?cái)?shù)目；表示n個(gè)要素屬性均值；S2i表示n個(gè)要素屬性值的方差；wij表示要素i和j之間的影響程度，通常由2種方式確定：①根據(jù)要素是否相鄰來(lái)確定，相鄰為1，不相鄰為0；②通過(guò)相關(guān)距來(lái)確定，若兩要素間距離小于相關(guān)距，則為1，否則為0。正值I表示該要素與鄰近要素屬性值相似，表現(xiàn)為高高（HH）聚集或低低（LL）聚集；負(fù)值I表示該要素與鄰近要素屬性值不相似，表現(xiàn)為高低（HL）聚集或低高（LH）聚集。要素屬性值要想被視為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著性的異常值，需進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，在進(jìn)行檢驗(yàn)之前，需按式（6）將計(jì)算出的局部Moran’s I指數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

Z（Ii）=Ii-E（Ii）E（I2i）-E（Ii）2（6）

E（Ii）=-nj=1，j≠iWijn-1（7）

式中，E（Ii）為Moran’s I指數(shù)的理論期望值；Z（Ii）為要素i的Z得分。如果Z得分大于1.96，則認(rèn)為該要素與鄰近要素具有統(tǒng)計(jì)顯著性（0.05的顯著性水平）的相似值，如果Z得分小于-1.96，則表示該要素與鄰近要素相比，具有統(tǒng)計(jì)顯著性（0.05的顯著性水平）的空間異常值。如果Z得分在[-1.96，1.96]區(qū)間，則表示要素屬性值空間隨機(jī)。

2實(shí)證分析

2.1研究區(qū)概況漢南區(qū)位于武漢市西南部，地理坐標(biāo)為113°45′00″～114°06′15″E、30°11′03″～30°11′20″N。屬亞熱帶大陸性濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，年均溫16.8°，年均降水量1 276.2 mm，主要集中在3～8月。該區(qū)東南瀕臨長(zhǎng)江，屬江漢平原東部，全境地勢(shì)平坦，土壤肥沃，適宜種植農(nóng)作物。全區(qū)土地總面積287 km2，其中耕地面積120.95 km2，占42%。在農(nóng)用地分等評(píng)價(jià)中標(biāo)準(zhǔn)耕作制度二級(jí)分區(qū)屬沿江平原區(qū)，耕作制度為一年兩熟，基準(zhǔn)作物為中稻，指定作物為小麥和中稻。

2.2基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及預(yù)處理收集漢南區(qū)行政區(qū)劃圖、上輪農(nóng)用地分等成果、最新土地利用現(xiàn)狀圖、土壤普查資料、農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料、分等指標(biāo)體系、“指定作物—分等因素—農(nóng)用地質(zhì)量分”關(guān)系表等。為完成新一輪耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)，主要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下預(yù)處理：提取最新土地利用現(xiàn)狀圖中地類為水田、水澆地、旱地的圖斑作為新一輪待評(píng)價(jià)耕地；結(jié)合農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料計(jì)算每個(gè)行政村的土地利用系數(shù)和土地經(jīng)濟(jì)系數(shù)；統(tǒng)一地圖數(shù)據(jù)的坐標(biāo)系統(tǒng)。

2.3分等因素指標(biāo)值獲取漢南區(qū)耕地質(zhì)量分等因素為表層質(zhì)地、剖面構(gòu)型、有機(jī)質(zhì)含量、土壤pH、障礙層深度、地下水埋深、排水條件、灌溉保證率、坡度、地塊破碎度、道路通達(dá)度共11個(gè)。地塊破碎度通過(guò)圖斑面積與周長(zhǎng)之比得到，道路通達(dá)度通過(guò)行政村內(nèi)道路總面積與行政村面積之比得到，有機(jī)質(zhì)含量依最新的土壤采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，其他分等因素指標(biāo)值繼承上輪農(nóng)用地分等成果，按照“2.1”中方法利用C#和ArcEngine技術(shù)編程實(shí)現(xiàn)。

2.4系數(shù)等值區(qū)劃分依據(jù)《農(nóng)用地分等規(guī)程》，土地利用系數(shù)等值區(qū)和經(jīng)濟(jì)系數(shù)等值區(qū)是以行政村作為最小劃分單元的。由于相鄰行政村間農(nóng)田基本設(shè)施、投入產(chǎn)出水平等具有相似性，即土地利用系數(shù)和土地經(jīng)濟(jì)系數(shù)在空間上具有相關(guān)性[16]，因此系數(shù)等值區(qū)在空間上應(yīng)具有一定的連片性。該研究利用空間聚類分析中常用的K均值聚類法，將計(jì)算得到的武漢市漢南區(qū)各行政村中稻經(jīng)濟(jì)系數(shù)借助統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS進(jìn)行聚類，以經(jīng)濟(jì)系數(shù)作為聚類指標(biāo)，其聚類結(jié)果見(jiàn)圖3（圖中標(biāo)注為各行政村中稻經(jīng)濟(jì)系數(shù)調(diào)查值），等值區(qū)間交叉不連片，不符合客觀實(shí)際。而實(shí)際上空間對(duì)象同時(shí)具有空間特征和屬性特征，僅考慮屬性特征進(jìn)行聚類分析，忽略了空間對(duì)象的鄰近性，容易造成聚類結(jié)果不連片的現(xiàn)象。基于此，考慮將行政村空間位置與經(jīng)濟(jì)系數(shù)值結(jié)合進(jìn)行分析，設(shè)行政村Pi質(zhì)心坐標(biāo)為（Xi，Yi），其經(jīng)濟(jì)系數(shù)大小為Zi，則行政村Pa與Pb距離可定義為：

Ds=（Xa-Xb）2+（Ya-Yb）2+（Za-Zb）2（8）

在聚類分析前應(yīng)注意空間坐標(biāo)與系數(shù)量綱不同且數(shù)量級(jí)相差懸殊，應(yīng)先對(duì)3個(gè)指標(biāo)值進(jìn)行無(wú)量綱化處理。再次對(duì)漢南區(qū)中稻經(jīng)濟(jì)系數(shù)進(jìn)行聚類分析，結(jié)果見(jiàn)圖4。將空間位置與屬性特征同時(shí)結(jié)合的聚類方法，等值區(qū)保持了更好的連片性，更具客觀性。

圖3僅考慮系數(shù)值的聚類結(jié)果圖4結(jié)合空間位置和系數(shù)值的聚類結(jié)果2.5質(zhì)量異常圖斑檢查耕地質(zhì)量等級(jí)成果作為國(guó)土資源管理部門的一項(xiàng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其質(zhì)量好壞直接影響到土地整治、耕地保護(hù)等領(lǐng)域的應(yīng)用。該研究基于耕地質(zhì)量等指數(shù)的空間相關(guān)性[17]，通過(guò)局部Moran’s I自相關(guān)指數(shù)分析，檢驗(yàn)每一個(gè)耕地圖斑與鄰近圖斑在等指數(shù)上的相關(guān)程度，進(jìn)而探測(cè)耕地質(zhì)量等級(jí)成果中等指數(shù)異常的圖斑。

依據(jù)《農(nóng)用地分等規(guī)程》由分等因素指標(biāo)值、利用系數(shù)等值區(qū)和經(jīng)濟(jì)系數(shù)等值區(qū)及其他分等參數(shù)，可獲得新一輪耕地質(zhì)量成果。將局部Moran’s I自相關(guān)指數(shù)引入耕地質(zhì)量成果數(shù)據(jù)等指數(shù)的異常檢查中，當(dāng)耕地圖斑等指數(shù)的Z得分小于-1.96時(shí)，可認(rèn)為該圖斑為異常圖斑。基于此，對(duì)武漢市漢南區(qū)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)等指數(shù)質(zhì)量異常檢查，在0.05的顯著性水平下，其空間自相關(guān)性分析結(jié)果見(jiàn)圖5。Z得分大于1.96的圖斑，表示該圖斑與鄰近圖斑的經(jīng)濟(jì)等指數(shù)相似；Z得分在[-1.96，1.96]區(qū)間的圖斑，表示其屬性值空間隨機(jī)；Z得分小于-1.96的圖斑，表示該圖斑與鄰近圖斑相比，具有統(tǒng)計(jì)顯著性（0.05的顯著性水平）的空間異常值。武漢市漢南區(qū)新一輪耕地質(zhì)量成果共有1個(gè)經(jīng)濟(jì)等指數(shù)異常圖斑。查看該圖斑經(jīng)濟(jì)等指數(shù)為2 314，而臨近圖斑經(jīng)濟(jì)等指數(shù)均為1 939，該圖斑經(jīng)濟(jì)等指數(shù)明顯異于臨近圖斑，可見(jiàn)局部Moran’s I自相關(guān)指數(shù)分析能夠有效探測(cè)出質(zhì)量異常的圖斑。

圖5經(jīng)濟(jì)等指數(shù)自相關(guān)性分析結(jié)果安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)2015年3結(jié)論

從分等因素指標(biāo)值獲取、系數(shù)等值區(qū)劃分、質(zhì)量異常圖斑檢查3個(gè)方面對(duì)新一輪耕地評(píng)價(jià)方法進(jìn)行研究，并以武漢市漢南區(qū)為例進(jìn)行實(shí)證分析，可得出以下結(jié)論：

（1）為獲得更加科學(xué)準(zhǔn)確的分等因素指標(biāo)值，新一輪耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中應(yīng)依據(jù)分等因素時(shí)間變異程度獲取因素指標(biāo)值，對(duì)于穩(wěn)定型因素采用面積權(quán)重法、最鄰近原則等繼承上輪分等成果，而對(duì)于易變型因素則需要重新補(bǔ)充調(diào)查進(jìn)行更新。

（2）將空間聚類與利用系數(shù)等值區(qū)、經(jīng)濟(jì)系數(shù)等值區(qū)劃分結(jié)合，并以空間位置和系數(shù)值作為聚類分析的指標(biāo)，獲得的等值區(qū)劃分結(jié)果連片性比僅考慮系數(shù)值的劃分結(jié)果連片性更好，更符合客觀實(shí)際。

（3）利用局部Moran’s I自相關(guān)指數(shù)進(jìn)行質(zhì)量異常圖斑檢查，當(dāng)耕地圖斑等指數(shù)的Z得分小于-1.96時(shí)，可認(rèn)為該圖斑為異常圖斑，該方法可有效地探測(cè)出質(zhì)量異常的分等圖斑。

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