摘要:耕地定級因素作用分值量化直接影響了耕地定級結果的精準度及實用性,以南安市耕地定級工作為例,運用ARCGIS網絡分析模塊和圖形與屬性處理功能,對耕地定級因素作用分值進行量化。結果表明:ARCGIS網絡分析方法能夠較為真實計算耕地定級因子與耕地定級單元之間最短路徑,更符合實際,提高了耕地定級結果精度,更好地為科學量化耕地質量,促進其合理利用提供科學依據。
關鍵詞:耕地定級;因素作用分值;GIS;網絡分析
耕地定級是掌握和科學量化耕地質量和分布,科學評價和管理耕地,促進耕地合理利用的一項基礎性工作,是實現耕地資源管理由數量管理為主向數量、質量和生態協調管理和科學利用轉變的戰略升級。[12]耕地定級成果可為基本農田保護劃定、耕地占補平衡、土地征用、土地開發整理提供依據和參考,[23]因此耕地定級成果應力求精準,近可能與實際相符。
耕地級別是基于耕地定級指數的大小進行劃分,耕地定級指數是基于定級因素作用分值進行計算,因此定級因素作用分值直接影響定級結果,在整個耕地定級過程中起到關鍵性作用?;贕IS技術進行耕地定級因素作用分值的計算,不僅可以彌補傳統調查方法效率低、精度差、不便于保存與更新等不足之處,還能保證空間數據和屬性數據進行綜合分析時的速度和質量。[4]以南安市為例,運用ARCGIS網絡分析方法,對耕地定級因素作用分值計算進行研究,提高耕地質量定級工作的精度和自動化、信息化程度,也使數據的管理和更新更易于實現。
1 研究區概況
南安市位于福建省東南沿海閩南金三角中心區域,晉江中游,地理坐標為北緯24°34′25°18′,東經118°08′118°36′,晉江上源西溪由西向東橫貫中部,東溪斜貫北東,于雙溪口匯合為晉江干流。南安市地貌輪廓主要是受大地構造的影響,致使主要山嶺、盆地的排列格局與延伸方向和東北西南造線相一致。全市地勢西北高,東南低,自西北向東南呈層狀傾斜。地貌類型以山地丘陵為主,占全市總面積的73%,平原占20.7%。
南安市屬南亞熱帶海洋性季風氣候,年均溫度20.9℃,年≥10℃積溫4882~6817℃,積溫日數165~239天,七月平均溫度28.6℃,一月平均溫度12.1℃,年降雨量1600mm,無霜期330天。
根據《福建省土壤分類系統》,南安市耕作土壤共分為4個土類(赤紅壤、紅壤、水稻土和潮土)、8個亞類(灰潮土、赤紅壤、紅壤、漂洗型水稻土、潛育型水稻土、滲育型水稻土、鹽漬型水稻土和潴育型水稻土)、18個土屬(白鱔泥田、潮砂田、赤砂土、赤土、埭田、耕作灰砂土、耕作砂泥土、紅泥砂土、紅泥土、黃泥砂田、黃泥田、灰泥田、灰砂泥田、冷爛田、青泥田、砂質田、烏泥田和鹽斑田)和38個土種,主要土種類型為灰黃泥砂田、灰黃泥田、灰砂泥田、灰赤土、灰泥田、灰紅泥土、黃泥砂田、黃底灰泥田、灰赤砂土、灰砂田、薯粉田和赤砂土等12種。
2 材料與方法
網絡分析是研究一項網絡工程如何安排,并使其運行效果最好,如一定資源的最佳分配,從一地到另一地的運輸費用最低等,其基本思想則在于人類活動總是趨于按一定目標選擇達到最佳效果的空間位置。[5]ArcGIS Network Analyst 擴展模塊具有路徑、最近設施點、服務區、OD成本矩陣、車輛配送、位置分配等功能,本文是基于ArcGIS Network Analyst 擴展模塊中最近設施點(new closest facility)方法,計算耕地定級因子與耕地定級單元之間最短路徑,從而定量計算耕地定級因素因子作用分值。
南安市耕地定級的影響因素主要包括交通區位條件、耕作便利條件、種植效益情況等方面的中心城鎮影響度、道路運輸條件、耕作距離、耕地集中連片度、田塊平整度、人均耕地、經營效益等,其中中心城鎮影響度、道路運輸條件及耕作距離均需進行最短交通路徑計算,本文以耕作距離為例介紹網絡分析在耕地定級因素因子作用分值計算中的應用。
2.1 數據來源與處理
本文采用的主要數據為南安市土地利用現狀圖(1︰10000)、南安市耕地質量等別年度更新成果、南安市遙感影像圖、南安市土地更新調查成果等。定級單元直接采用耕地質量等別成果中分等單元,運用ARCGIS中的要素轉點將某村內定級單元轉為中心點;該村駐地位置采用土地變更調查數據中的地類圖斑,根據咨詢當地,定位出具體的位置。
網絡分析是建立在道路網絡數據的基礎上,因此,建立道路網絡數據集是關鍵。本文以南安市1:10000土地利用現狀圖為基準,結合南安市遙感影像圖,運用ARCGIS編輯功能,對南安市道路網絡數據進行采集量化,并進行偽節點、懸掛點等拓撲檢查,同時將南安市道路網按主干道(國道和省道)、次干道(縣、鄉級公路)、支路(鄉村道路)進行分級,按照南安市土地變更調查坐標投影對該道路網進行坐標投影,然后再ArcCatalog中建立道路網的網絡數據集(圖1),形成南安市道路網(圖2)。
2.2 最短交通距離計算
以測算某村最短路徑為例,計算該村內所有定級單元到該村駐地的最短交通距離,并將量算的最短交距離數據賦予該村所有定級單元,具體步驟如下:
(1)Network Analyst 是 ArcGIS 的一個擴展模塊,在執行網絡分析前必須啟用 Network Analyst 擴展模塊。啟動ArcMap軟件,單擊自定義擴展模板,選中Network Analyst 復選,激活Network Analyst模塊,右擊ArcMap界面菜單欄空白處,調出Network Analyst工具欄。
(2)在ArcMap界面加載處理好的道路網絡數據集、定級單元點、村駐地。
(3)單擊Network Analyst工具條新建new closest facility,打開分析窗口,點擊打開Closest Facility窗口并在窗口中加載Facilities圖層(即村駐地A),incidents圖層(即該村定級單元中心點253個,BSM為1253),同時加載圖層彈出加載位置對話框中位置分析屬性Name字段均選擇BSM。
(4)打開Closest Facility窗口的圖層屬性,設置要查找的設施點值為1,行駛自設置為事件點到設施點,交匯點的U形轉彎設置為允許。
(5)單擊按鈕,生成結果,在ArcMap界面內容表中右擊Routes,打開屬性表,共253條記錄,表中name中“”之前的數據為定級單元BSM,“”之后的數據為行政村BSM,totallength為最短交通路徑,如圖3所示。在ArcMap界面地圖視圖自動生成最短距離圖,如圖4所示,圖中褐色粗線即為所選的村駐地(A)到該村各定級單元(BSM位1253)的基于現狀路網的最短路徑。
2.3 耕作距離作用分值的計算
耕作距離越大,農田耕作、田間管理和農產品運輸越不便捷,耕作距離分值越小,耕作距離屬于逆向型面狀影響因素,耕作距離作用分值采用均值度法進行計算,[6]根據各定級單元最短交通距離數據運用ARCGIS聚類分析功能,進行分界點的選取,按4個級別劃分均質區,同時計算每個級別耕地距離均值(即為平均值),然后再根據確定的均值區,將各級均質區均值最小值作為最優均質區原始數據的均值,各級均質區均值最大值作為最劣均質區原始數據的均值;按照公式(1)求得各級均質區的作用分值,一個級別取一個分值。對于最劣類型指標的分值不取為 0,而是根據各指標的衰減程度由經驗法確定。
fi=100×(xi-xl)/(xy-xl)(1)
式中:fi——耕作距離第i級均質區域的作用分值;xi ——耕作距離第i級均質區域值中的均值;xl——耕作距離最劣均質區域值的均值;xy——耕作距離最優均質區域值的均值。
3 結果與分析
按照上述最短交通路徑量算方法,對全市耕地距離進行量算,然后再根據上述耕作距離作用分值計算公式(1)進行耕地距離作用分值計算,南安市耕地距離作用分值情況表見下表。
從上表可知,南安全市耕地面積為30127.01公頃,全市耕地定級耕地距離因素分4級,1級是指定級單元到所在行政村耕作距離小于等于0.5千米均值區,其均值為0.32千米,作用分為100,涉及面積3548.07公頃,占全市耕地面積的11.78%;2級是指定級單元到所在行政村耕地距離在0.5千米和1千米(含1千米)均值區,其均值為0.76千米,作用分為84,涉及面積8066.35公頃,占全市耕地面積的26.77%;3級是指定級單元到所在行政村耕地距離在1千米到2千米(含2千米)均值區,其均值為1.41千米,作用分為61,涉及面積12081.31公頃,占全市耕地面積的40.10%;4級是指定級單元到所在形狀粗耕地距離小于2千米均值區,其均值為3.11千米,作用分為48,涉及面積6431.28公頃,占全市耕地面積的21.35%。
4 結論與討論
本文通過對前人的研究進行總結分析,結合耕作距離對耕地定級單元的影響,運用ARCGIS網絡分析對耕作距離作用分進行量化處理分析,結果表明:耕地質量定級所需的資料、數據、圖件數量多,數據的處理較為復雜,工作量特別大,沒有計算機技術的支持,難以快速獲取、準確處理和直觀表現耕地定級信息。因此,運用GIS技術對耕地定級工作中各定級因素因子的空間數據和屬性數據的處理、管理、分析、計算以及中間成果和最終成果的管理、輸出等,不僅提高耕地質量定級工作的精度和自動化、信息化程度,也使數據的管理和更新更易于實現。
參考文獻:
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[6]納日麥.基于GIS技術的農用地質量評價[D].內蒙古師范大學,2013.
作者簡介:吳麗玲(1985),女,福建泉州人,中級工程師,主要從事土地利用規劃。