基于上輪農用地分等的耕地質量評價研究

摘要基于上輪農用地分等成果，采用面積權重法、空間聚類和局部自相關分析等方法，從分等因素指標值獲取、系數等值區劃分、質量異常圖斑檢查3個方面對新一輪耕地質量評價進行研究。以武漢市漢南區為例，基于上輪分等成果進行新一輪耕地質量評價。結果表明：①依據分等因素時間變異程度，采用不同的方法可科學高效地獲取新一輪耕地分等因素指標值。②結合系數和空間位置的等值區聚類結果連片性更好，更符合實際情況。③運用局部Moran’s I自相關指數可有效的探測出質量異常圖斑。該研究對進行新一輪耕地質量評價，實現耕地數質一體化管理具有重要意義。

關鍵詞耕地質量評價；空間聚類；自相關分析；質量檢查

中圖分類號S27文獻標識碼A文章編號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

農用地分等是依土壤狀況、農田基礎設施條件、土地利用水平等對耕地質量的綜合評定。其成果在耕地占補平衡、土地集約利用評價、基本農田保護與建設等相關領域都有重要的作用[1-7]。然而由于部分省市耕地的數量和質量較上輪分等時已發生較大變化，成果現勢性較差[5]，給應用帶來不便，農用地分等成果面臨著更新的問題。依據《農用地分等規程》要求，每6年一周期全面更新耕地質量成果。耕地質量成果更新主要包括耕地自然質量等、利用等、經濟等的更新。自然質量等是以耕地的潛在生產能力為基礎，根據耕地的土壤質量指標等加以修改，并使用產量比系數折算為理論標準量產量，對耕地自然質量等的更新主要是對其土壤質量指標進行更新。開展新一輪土壤普查，獲得現勢性更好的土壤屬性數據，無疑是進行耕地自然質量等更新評價最理想的辦法，但這種做法成本過高且效率較低，對成果精度提高也有限[8]。實際上在人為常規耕作條件下，有些土壤屬性在短期內變化極不明顯[9-10]，籠統地將所有分等因素采用全面調查更新的方式是不明智的，因此如何科學準確地基于上輪分等成果獲取新一輪耕地分等因素指標值具有一定的研究意義。耕地利用等是以自然質量等為基礎，根據土地生產潛力發揮程度進行修正得到的。耕地經濟等是以利用等基礎，根據土地經濟效益進行修正得到的。而土地生產潛力發揮程度、土地經濟效益是依據區域間的相對差異分別劃分利用系數等值區和經濟系數等值區來反應的。隨著農業投入產出的變化，耕地的生產潛力發揮程度以及經濟效益也將發生變化，因此耕地利用系數等值區和經濟系數等值區需要重新劃定[11]。耕地質量成果數據作為土地資源管理部門的一項基礎數據，其質量也是非常重要的。為此筆者從分等因素指標值獲取、系數等值區劃分和耕地質量異常檢查3方面展開研究，以期建立一個完整的新一輪耕地質量評價體系。

1關鍵技術

1.1分等因素指標值獲取方法分等因素是依據主導性、穩定性等原則選出的對耕地質量有明顯影響的評價指標[12]，其指標值是進行耕地自然質量等計算的基礎。受自然環境和人為活動的影響，有些分等因素隨著時間變化發生了較大的改變，而有些因素變化緩慢[10]，因此為保證分等因素指標值的科學性和準確性，有必要根據分等因素的時間變異性大小將分等因素分為易變型因素和穩定型因素。易變型因素可繼承性差，需重新采樣調查，并通過土壤屬性空間分布研究中常用的克里金插值法獲得。穩定型因素變異性較小，可繼承上輪分等成果，將2輪耕地圖斑進行空間疊加，由于新一輪耕地與上輪耕地在空間位置和數量上存在差異，疊加后將出現相交（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值；Ys表示上輪耕地圖斑分等因素指標值；Ast表示圖斑相交面積；As表示相交面積和；Dst表示圖斑質心距離；Ds表示質心距離和。N型因素表示指標值類型為數值型的因素；S型因素表示指標值類型為類別型的因素（如某因素指標值表示為30 g/kg時為數值型分等因素，表示為1級時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數；式（2）中n表示距新一輪耕地圖斑一定距離范圍內的上輪耕地圖斑個數，該距離根據分等因素的相關距進行設置。

1.2空間聚類空間聚類是指依數據集中對象的空間特征和非空間特征，按照某種相似性衡量標準將空間對象區分為一系列具有相互差異性的數據簇。在聚類結果中，同一簇中的空間實體具有較大的相似性，而不同簇間實體差異性較大。作為一種無監督分類方法，空間聚類已成為空間數據挖掘和空間模式識別重要的方法之一。常用的空間聚類分析方法是通過比較實體間空間距離的方法，將距離較近的空間實體歸為一類，而較遠的歸為另一類。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表示用于測定實體間距離的指標數量；xia和xja分別表示實體Pi和Pj第a個指標的值。另外由于各指標間的取值單位和數量級可能相差較大，在計算空間距離前應進行無量綱化處理。

1.3局部Moran’s I自相關指數地理實體總是表現出一定的空間相關性。Tobler[14]地理學第一定律指出：任何事物與別的事物之間都是相關的，但近處的事物比遠處的事物的相關性更強。空間實體的局部相關性大小可以通過局部Moran’s I指數測定。局部Moran’s I指數由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表示要素數目；表示n個要素屬性均值；S2i表示n個要素屬性值的方差；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根據要素是否相鄰來確定，相鄰為1，不相鄰為0；②通過相關距來確定，若兩要素間距離小于相關距，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，表現為高高（HH）聚集或低低（LL）聚集；負值I表示該要素與鄰近要素屬性值不相似，表現為高低（HL）聚集或低高（LH）聚集。要素屬性值要想被視為具有統計學上顯著性的異常值，需進行顯著性檢驗，在進行檢驗之前，需按式（6）將計算出的局部Moran’s I指數進行標準化處理：

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，則認為該要素與鄰近要素具有統計顯著性（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，具有統計顯著性（0.05的顯著性水平）的空間異常值。如果Z得分在[-1.96，1.96]區間，則表示要素屬性值空間隨機。

2實證分析

2.1研究區概況漢南區位于武漢市西南部，地理坐標為113°45′00″～114°06′15″E、30°11′03″～30°11′20″N。屬亞熱帶大陸性濕潤季風氣候，年均溫16.8°，年均降水量1 276.2 mm，主要集中在3～8月。該區東南瀕臨長江，屬江漢平原東部，全境地勢平坦，土壤肥沃，適宜種植農作物。全區土地總面積287 km2，其中耕地面積120.95 km2，占42%。在農用地分等評價中標準耕作制度二級分區屬沿江平原區，耕作制度為一年兩熟，基準作物為中稻，指定作物為小麥和中稻。

2.2基礎數據及預處理收集漢南區行政區劃圖、上輪農用地分等成果、最新土地利用現狀圖、土壤普查資料、農業統計資料、分等指標體系、“指定作物—分等因素—農用地質量分”關系表等。為完成新一輪耕地質量評價，主要對數據進行以下預處理：提取最新土地利用現狀圖中地類為水田、水澆地、旱地的圖斑作為新一輪待評價耕地；結合農業統計資料計算每個行政村的土地利用系數和土地經濟系數；統一地圖數據的坐標系統。

2.3分等因素指標值獲取漢南區耕地質量分等因素為表層質地、剖面構型、有機質含量、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、道路通達度共11個。地塊破碎度通過圖斑面積與周長之比得到，道路通達度通過行政村內道路總面積與行政村面積之比得到，有機質含量依最新的土壤采樣點數據進行更新，其他分等因素指標值繼承上輪農用地分等成果，按照“2.1”中方法利用C#和ArcEngine技術編程實現。

2.4系數等值區劃分依據《農用地分等規程》，土地利用系數等值區和經濟系數等值區是以行政村作為最小劃分單元的。由于相鄰行政村間農田基本設施、投入產出水平等具有相似性，即土地利用系數和土地經濟系數在空間上具有相關性[16]，因此系數等值區在空間上應具有一定的連片性。該研究利用空間聚類分析中常用的K均值聚類法，將計算得到的武漢市漢南區各行政村中稻經濟系數借助統計分析軟件SPSS進行聚類，以經濟系數作為聚類指標，其聚類結果見圖3（圖中標注為各行政村中稻經濟系數調查值），等值區間交叉不連片，不符合客觀實際。而實際上空間對象同時具有空間特征和屬性特征，僅考慮屬性特征進行聚類分析，忽略了空間對象的鄰近性，容易造成聚類結果不連片的現象。基于此，考慮將行政村空間位置與經濟系數值結合進行分析，設行政村Pi質心坐標為（Xi，Yi），其經濟系數大小為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）

在聚類分析前應注意空間坐標與系數量綱不同且數量級相差懸殊，應先對3個指標值進行無量綱化處理。再次對漢南區中稻經濟系數進行聚類分析，結果見圖4。將空間位置與屬性特征同時結合的聚類方法，等值區保持了更好的連片性，更具客觀性。

圖3僅考慮系數值的聚類結果圖4結合空間位置和系數值的聚類結果2.5質量異常圖斑檢查耕地質量等級成果作為國土資源管理部門的一項基礎數據，其質量好壞直接影響到土地整治、耕地保護等領域的應用。該研究基于耕地質量等指數的空間相關性[17]，通過局部Moran’s I自相關指數分析，檢驗每一個耕地圖斑與鄰近圖斑在等指數上的相關程度，進而探測耕地質量等級成果中等指數異常的圖斑。

依據《農用地分等規程》由分等因素指標值、利用系數等值區和經濟系數等值區及其他分等參數，可獲得新一輪耕地質量成果。將局部Moran’s I自相關指數引入耕地質量成果數據等指數的異常檢查中，當耕地圖斑等指數的Z得分小于-1.96時，可認為該圖斑為異常圖斑。基于此，對武漢市漢南區進行經濟等指數質量異常檢查，在0.05的顯著性水平下，其空間自相關性分析結果見圖5。Z得分大于1.96的圖斑，表示該圖斑與鄰近圖斑的經濟等指數相似；Z得分在[-1.96，1.96]區間的圖斑，表示其屬性值空間隨機；Z得分小于-1.96的圖斑，表示該圖斑與鄰近圖斑相比，具有統計顯著性（0.05的顯著性水平）的空間異常值。武漢市漢南區新一輪耕地質量成果共有1個經濟等指數異常圖斑。查看該圖斑經濟等指數為2 314，而臨近圖斑經濟等指數均為1 939，該圖斑經濟等指數明顯異于臨近圖斑，可見局部Moran’s I自相關指數分析能夠有效探測出質量異常的圖斑。

圖5經濟等指數自相關性分析結果安徽農業科學2015年3結論

從分等因素指標值獲取、系數等值區劃分、質量異常圖斑檢查3個方面對新一輪耕地評價方法進行研究，并以武漢市漢南區為例進行實證分析，可得出以下結論：

（1）為獲得更加科學準確的分等因素指標值，新一輪耕地質量評價過程中應依據分等因素時間變異程度獲取因素指標值，對于穩定型因素采用面積權重法、最鄰近原則等繼承上輪分等成果，而對于易變型因素則需要重新補充調查進行更新。

（2）將空間聚類與利用系數等值區、經濟系數等值區劃分結合，并以空間位置和系數值作為聚類分析的指標，獲得的等值區劃分結果連片性比僅考慮系數值的劃分結果連片性更好，更符合客觀實際。

（3）利用局部Moran’s I自相關指數進行質量異常圖斑檢查，當耕地圖斑等指數的Z得分小于-1.96時，可認為該圖斑為異常圖斑，該方法可有效地探測出質量異常的分等圖斑。

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