基于GIS的云南山區玉米生態適宜性評價方法與應用

李超，李文峰，趙耀，尚敬敏

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基于GIS的云南山區玉米生態適宜性評價方法與應用

李超1，李文峰2，趙耀2，尚敬敏2

（1云南省氣象臺，昆明 650034；2云南省農業大數據工程技術研究中心，昆明 650201）

【目的】作物適宜性評價是進行生產區劃的重要手段，本研究擬基于氣象、土壤、地形數據，構建適宜山地環境的玉米生態適宜性評價模型和方法。【方法】在文獻系統分析的基礎上，遴選18個生態指標構成玉米生態適宜性評價指標體系，氣候適宜性評價模型采用作物模型法構建，考慮了玉米生育期和生態效應，其他指標采用隸屬度函數法分數值型和概念型分別構建。各因子權重采用專家打分和層次分析法確定，綜合權重和適宜性函數構建玉米氣候、土壤養分、立地條件、土地管理適宜性評價模型及綜合生態適宜性評價模型。評價的數據通過空間分析獲得。針對山區耕地的立體分布特點，運用ArcGIS工具綜合耕地利用、土壤類型、行政區劃劃分評價單元，經GIS的插值處理、統計分析，獲得各評價單元18個評價指標基礎數據，進而運用評價模型對各評價單元進行分類評價和綜合生態適宜性評價。【結果】該方法應用于云南省尋甸縣，全縣耕地共劃分為8 415個評價單元，其氣候、土壤養分、立地條件、土地管理4個方面適宜以上的面積分別占比58%、86%、42%、90%。生態適宜性綜合評價中,高度適宜區和適宜區的面積占比分別為35.4%、50.6%，主要分布在中-東南部低中山丘陵區，中北部金沙江河谷，西部河谷槽區也有小范圍的分布；勉強適宜區、不適宜區面積占9.4%和4.6%，主要零星分布在中部以西地區，而在西北部相對集中。【結論】評價方法考慮了玉米生育期和山區耕地立體分布特點，研究區適宜性區劃呈碎片狀分布，分布情況與區域生產情況基本相符，氣候和立地條件是影響研究區玉米生態適宜性的主要因素。

GIS；玉米；生態適宜性；評價；尋甸縣

0 引言

【研究意義】玉米是云南省種植面積最大的糧食作物，種植面積占云南省旱耕地面積的56%。由于受氣候、地形、生產水平等條件影響，云南省玉米單產水平的區域差異大，總體水平不高。因此對玉米種植適宜性進行評價，對指導云南山區、半山區作物種植，優化產業布局具有重要意義。【前人研究進展】作物適宜性評價是進行生產區劃的重要手段，廣泛應用于農業領域。近年隨著研究的深入，作物適宜性評價對象由基本糧油作物擴展到具有地方特色的名特優作物和綠色農產品[1-3]。隨著計算機技術和“3S”技術的快速發展，基于GIS 技術的適宜性分析方法也逐漸成為主流[4-6]。GIS能將空間數據與非空間數據整合，將適宜性評價中的空間環境因子（土壤、氣候、坡度、灌溉等）融合并生成數據層，通過柵格或矢量疊加計算，為決策者提供直觀線性的量化結果[7-8]。其中對柵格評價單元，按照指標權重進行加權評分成為適宜性評價的常用方法[9]，而指標的選取及量化是關鍵。人工神經網絡[10-11]能夠容納不確定性、模糊性和部分真實；模糊數學[12-13]可保留隸屬度的完整信息，但又認可數據的不精確性。因此隨著研究深入，出現了將GIS與人工神經網絡、模糊數學、遺傳算法[10]、空間聚類[14]、物元模型[15]等方法結合，對作物進行適宜性評價。這些方法能夠對描述型的概念性因子進行量化，精確整合地理數據與主觀決策分析因子。前人應用上述方法對云南山地玉米進行了生態區劃研究，認為云南玉米生態類型可分為滇東北北亞熱帶玉米帶、滇西北北亞熱帶玉米帶、滇中中亞熱帶玉米帶和滇南南亞熱帶玉米帶[16]。由于云南山多地少，在不同尺度的氣候垂直分異作用下，地帶性氣候被地形氣候代替，因此低緯高原氣候下滿足玉米生育期的各項氣象指標與聯合國糧農組織推薦的有差異[17]。【本研究切入點】以往玉米的適宜性評價更多偏重于氣候適宜性的分析[18]，多因素（土壤、地形、耕種措施等）綜合分析和評價研究較少，而氣候評價又多用氣象因子簡單加權平均，對玉米生育期和生態效應的考慮不足；玉米是模擬研究最成熟的作物之一，將作物模型方法引入其生態評價可提高模型的機理性和廣適性。目前在土地和土壤適宜性評價中，已有對華北、黃淮平原和東北地區的研究[18-19]，但對山區地形土壤的立體分布特點的針對性研究尚不足。【擬解決的關鍵問題】本研究將結合玉米生理生態的研究，采用作物模型、層次分析等方法，綜合氣候-土壤-地形-土地管理4個方面，構建更為科學的玉米生態適宜性評價模型，并應用評價模型、GIS空間分析和地統計分析技術，探索適用于云南山區耕地特點的玉米生態適宜性評價方法。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

尋甸縣位于東經102°41′—103°33′，北緯25°20′—26°01′，區域面積3 966 km2，屬烏蒙山系。山區、高寒山區占總面積的87.5%，有大小不等的壩子80多個，壩子和河谷槽區的總面積約13 400 hm2，占總耕地面積的30%左右，是水稻和玉米的主要產區。尋甸縣年均溫14.5℃，年降水1 038.1 mm，玉米年均產量2 788.5 kg·hm-2。

1.2 數據來源與處理

氣象數據包括2015—2017年的逐日平均溫度、逐日日照時數、日降水量（云南省尋甸縣43個氣象觀測點數據）；基礎空間數據包括1﹕50 000尋甸縣的行政區劃圖、土壤類型分布圖、土地利用現狀圖、高程點數據、地貌類型圖、排澇圖、灌溉圖、面狀水系等；土壤屬性數據包括1 146個采樣點的土壤質地、pH、有機質含量、有效磷含量、速效鉀含量、堿解氮含量等（2008年全國測土配方施肥數據）。

本研究使用ArcGIS將土地利用現狀、土壤類型、行政區劃進行疊加分析，提取耕地利用類型，獲得8 415個不規則圖斑作為評價單元。將研究區采樣點的數值型評價指標進行空間插值分析，轉化為柵格數據；將概念型的評價指標由矢量轉換為柵格數據，最后通過柵格的統計分析獲得各評價單元各指標的數值。

1.3 評價指標體系的構建

本研究通過Web of Science和 CNKI數據庫檢索2008—2018年間關于玉米種植適宜性評價方面的中英文文獻，并從41篇英文、33篇中文中遴選和抽取23篇文獻，獲得37個評價指標。37個評價指標包含了中國農業部全國農業技術推廣中心提供的耕地地力評價指標體系，涉及氣象、土壤養分、立地條件和土地管理4大類。圖1列出了其中頻度最高的20個指標，后經11位專家結合云南實際情況對37個指標進行遴選、評價和打分，采用德爾菲法對打分情況進行統計分析，最終確定了18個評價指標構建的評價指標體系（表1）。

1.4 單要素適宜性評價模型

根據數據類型將生態適宜性評價指標分為數值型和概念型兩類。數值型因子可根據模型和函數進行定量計算，本研究數值型因子11項，包括氣象要素4個因子和表2所列7個因子。以往研究多采用隸屬度函數法進行評價，但氣象要素作為玉米生長發育影響最重要的要素，相關生理生態研究中越來越多地采用更加科學和精確的作物模型來量化。同時考慮到氣象因子年內變化較大，而影響作物生長的僅僅為作物生育期內的氣象條件，因此本研究應用作物模型方法，以研究區玉米生育期內（5—9月）氣象因子為評價指標[16-17,20]，構建玉米氣象適宜性模擬模型。

表1 玉米生態適宜性評價指標體系及權重

溫度適宜度模型采用分段函數法[21-23]，公式（1）中S為玉米生育期溫度適宜度，t為玉米生長發育溫度下限，取10℃，t為玉米生長發育溫度上限，取36℃，為生育期內的平均溫度，t為玉米生育期內最適發育溫度，取28℃。

降水量對玉米產量有著明顯的正效應[24]，公式（2）中，()為玉米生育期降水適宜度，為玉米生育期月平均降水量。

玉米是高光效的C4植物，充足的光照有利于制造和積累較多的光合產物，光照效應函數依據生育期月平均日照時數計算[25]，公式（3）中，()為全生育期 日照時數適宜度，為生育期實際月平均日照時數。

當作物生長發育所需要的其他條件均得到滿足時，在一定溫度范圍內，氣溫和發育速度成正相關，依據≥10℃積溫構建積溫適宜度模型[26]，公式（4）中，()為生育期≥10℃積溫適宜度，為生育期月平均≥10℃積溫。

其余的數值型因子仍采用相對成熟的隸屬度函數法（表2）。

對于定性描述和概念型評價因素，如排澇能力、成土母質、土壤質地、坡向、地貌類型等，采用模糊數學的思想，確定不同適宜性等級的隸屬度，用0—1之間的數值表示（表3）。

1.5 生態適宜性評價模型

根據各指標的隸屬度函數，計算各指標適宜性。

表2 數值型評價指標隸屬度函數

ui為樣本實測值 uiis the sample practical measurement value

表3 概念型評價指標隸屬度

成土母質指標數字分別表示：1-殘積，2-基性結晶鹽類殘積物，3-砂巖類殘積物，4-中性砂巖類殘積物（紫色砂礫巖），5-沖積物，6-非石灰性壤質沖積物，7-老沖積母質，8-湖積物，9-紅土母質。地貌類型指標數字分別表示：1-湖積低灘地，2-平坦洪積低臺地，3-起伏洪積低臺地，4-起伏洪積高臺地，5-河流低階地，6-起伏侵蝕剝蝕低臺地，7-起伏侵蝕剝蝕高臺地，8-平坦河流高階地，9-平坦湖積高階地，10-平坦湖蝕高階地，11-起伏湖積高階地，12-起伏湖蝕高階地，13-起伏河流高階地，14-低山，15-中山，16-高山

The numbers of parent material description: 1-tluvial, 2-basic crystal salt eluvium, 3-sandstone eluvium, 4-fair sandstone eluvium, 5-alluvium, 6-non-lime resistance alluvium soil, 7-old alluvial parent material, 8-lake deposit, 9-laterite parent material; The numbers of topographic type description:1-lake deposit lower beach, 2-falt diluvial lower platform, 3-fluctuation diluvial lower platform, 4-fluctuation diluvial upper platform, 5-lower terraces of rivers, 6-fluctuation erosion denudation lower platform, 7-fluctuation erosion denudation upper platform, 8-flat upper terraces of river, 9-flat lake deposit upper platform, 10-flat lake erosion upper platform, 11-fluctuation lake deposit upper platform, 12- fluctuation lake erosion upper platform, 13-fluctuation river upper platform, 14-low mountain, 15-middle mountain, 16-high mountain

采用層次分析法，依據各指標權重計算氣象、土壤養分、立地條件、土地管理的適宜性指數（公式5），最后綜合計算玉米生態適宜性指數（公式6）。權重的計算采用層次分析法（AHP），根據層次結構模型，在詢問專家的意見和打分基礎上構造判斷矩陣，并對判斷矩陣進行一致性檢驗。當一致性檢驗值小于0.1時檢驗通過，最終得到各指標的權重分配表（表1）。

式中，為適宜性指數，為權重，、U、U分別為生態綜合的適宜性指數、準測層的適宜性指數以及準測層評價因子的適宜性指數，C、C分別表示準測層的權重、準則層內評價因子的權重。

2 結果

根據模型計算出的氣候條件、土壤養分、立地條件、土地管理和綜合評價結果。利用自然斷點法[30]（natural breaks）將尋甸縣劃分為玉米種植的高適宜區、適宜區、勉強適宜區和不適宜區4個等級（圖2—3）。根據GIS統計分析顯示，綜合評價的適宜與高適宜區域占總面積的86%，其中高適宜區占35.4%，主要分布在中-東南部低中山丘陵區，包括金鎖鄉、仁德鎮、柯渡鎮、功山鎮、河口鎮，中北部金沙江河谷，西部河谷槽區（金源鄉、雞街鎮、六哨鄉、羊街鎮）也有小范圍的分布。適宜區占50.6%，主要分布在聯合鄉、風和鎮、倘甸鎮、六哨鄉、金所鄉和甸沙鄉。勉強適宜區和不適宜區占總面積14%，在中部以西地區有零星不成片分布，而在西北部相對集中。

分類評價顯示土壤養分和土地管理兩類評價中80%以上為適宜或高度適宜區（圖2—3），而氣候和立地條件中的適宜、高適宜區占比較低，分別為58%和42%。氣候條件適宜區和高適宜區平均海拔為2 158 m；不適宜區主要分布在東、西部，平均海拔為2 052 m。立地條件不適宜區主要分布在中部以東地區。土壤養分不適宜區集中分布在西北到東南一線上。土地管理幾乎沒有不適宜區域。

3 討論

本研究改進了玉米生態適宜性評價的指標選擇和隸屬度計算的方法，在指標選擇方面，系統分析了近10年文獻資料，結合國家標準、云南實際特點以及專家意見，從30多個指標中篩選出18個評價因子，評價指標的選擇比較客觀和全面。在隸屬度計算方面對氣象因子、非氣象類的數值型因子和概念型因子分別采用了不同的方法。對生理生態研究比較成熟的氣象因子，以玉米生育期內的氣象條件取代全年數值，以基于生理生態的作物模型法取代傳統基于數理統計的隸屬度函數法，從而使評價更科學，機理性更強。非氣象類的數值型因子則沿用相對成熟的隸屬度函數法。對土壤類型、質地等概念型指標則基于前人研究進行了數值化。上述幾方面使本研究評價模型及結果具有更高的精確性和準確度。

現有研究劃分評價單元的方法主要有不同圖層疊加形成的圖斑作為評價單元、地形-母質-土壤單元（即 SOTER 單元）作為評價單元和在GIS的支持下以不同精度的地理網格作為評價單元。云南山多地少，耕地資源相當匱乏且分散零星，若采取宏觀、集中連片的適宜性評價方法和簡單的柵格插值計算，評價結果與實際偏差很大，缺乏用地區域的空間細化信息。本研究將柵格插值與圖斑計算結合起來，用多個圖層相互疊加的圖斑作為評價單元，保證每一個圖版（評價單元）有唯一的多個字段的屬性值，克服了土地利用類型性質上的不均一性和土壤類型地域邊界上的不一致性，不僅便于表達土壤空間分布與特性的空間關系，并能將空間數據和屬性數據、柵格數據與矢量數據緊密集成，保持信息的一致性。根據每個圖版的地類、土壤屬性、種植玉米的適宜性評價值，因地制宜，可精確地指導不同地塊的玉米種植技術和人為影響措施。

評價結果可以反映研究區實際環境和生產水平。從結果分析來看，適宜性分區多呈碎片化，沒有明顯的規律性，這與袁磊等[31]對西南山區耕地地力評價結果一致，認為這可能受地形和土壤質地影響。而本研究中則認為除了地形外，氣象因子也是影響玉米適宜性的主要限制因素。從區域比較來看，東部地區適宜性總體高于西部地區，不適宜區主要分布在西北部，高度適宜區分布在東南部的低中山丘原地區，在中北部的高海拔烏蒙山區域也有少量分布，該評價結果與王靜宇[32]研究結果一致，其利用傳統耕地地力評價方法對尋甸縣進行了分級，一、二、三等地與本研究的適宜區基本吻合，四、五等地與本研究的不適宜區基本吻合。本研究評價結果與實際生產水平基本相符，尋甸縣玉米高產區和主要分布區均落在本研究的適宜和高度適宜區，說明該區域玉米產業的空間分布相對科學合理。從分類評價看，氣候和立地條件的低適宜性區域面積更大，而且從空間分布來看，二者與綜合適宜性的空間分布更為一致，均為東部區域明顯高于西部區域，二者權重分別為0.451和0.168，立地條件權重雖然不高，但由于其他準則空間變異較小，從而可以推斷，氣象和立地條件是影響玉米生態適宜性的主要方面。另外兩個方面為人為干預較好的指標（土壤養分和土地管理），其適宜區面積占絕大多數，這說明區域生產水平較好，提高了耕地種植玉米的生態適宜性。

圖2 尋甸縣玉米種植生態適宜性分析圖

圖3 尋甸縣玉米生態適宜性評價各等級面積占比情況

本研究在評價模型的算法和檢驗中仍存在不足，其中對土壤養分和立地條件的評價與氣候適宜性評價相比，精確性和機理性還有待于提高；另外研究僅以尋甸為案例進行了研究和應用，今后還需要在更多地區通過更多試驗數據進行模型檢驗和算法改進。

4 結論

本研究綜合氣候條件、土壤肥力、立地條件和土地管理4方面18個因子，應用作物模型與隸屬度函數法構建了玉米生態適宜性的評價模型，以土地利用、土壤類型和行政區劃疊加的評價單元為單位，基于GIS進行了適宜性評價和分析。評價結果顯示研究區耕地中86%的區域為適宜和高度適宜的玉米種植區，東部區域適宜性高于西部區域，其中氣候條件和立地條件是影響該地區玉米生態適宜性的限制因素，而土壤肥力和土地管理方面普遍較高的適宜性指數說明了該地區生產管理水平較高。

[1] 蔣好忱, 雷寶佳, 郭憶. 自然立地條件下云南省普洱茶種植適宜性分析. 熱帶農業科學, 2013, 33(10): 19-23. JIANG H C, LEI B J, GUO Y. Suitability analysis of planting puer tea in Yunnan province based on natural conditions., 2013, 33(10): 19-23. (in Chinese)

[2] 郭祥, 范建容, 朱萬澤, 嚴冬. 基于GIS的四川省油橄欖生態適宜性模糊綜合評價. 生態學雜志, 2010, 29(3): 586-591. GUO X, FAN J R, ZHU W Z, YAN D. Ecological suitability of olive in Sichuan province fuzzy comprehensive evaluation based on GIS., 2010, 29(3): 586-591. (in Chinese)

[3] 游娟, 潘瑜春, 陳柏松, 王紀華, 陸洲, 張吳明. 基于GIS的綠色農產品基地適宜性評價. 農業工程學報, 2010, 26(10): 325-330+ 391.You J, Pan Y C, Chen B S, WANG J H, LU Z, ZHANG W M. GIS-based suitability evaluation for green agricultural product base., 2010, 26(10): 325-330+391. (in Chinese)

[4] 李文峰, 李超, 楊林楠, 李明, 劉曉林. 基于WebGIS的食用農產品產地環境質量評價系統. 農業工程學報, 2011, 27(6):198-202.

LI W F, LI C, YANG L N, LI M, LIU X L. Farmland environmental quality evaluation system for edible agricultural products based on WebGIS., 2011, 27(6): 198-202. (in Chinese)

[5] MOHAMED A E A, NATARAJAN A, RAJENDRA H. Assessment of land suitability and capability by integrating remote sensing and GIS for agriculture in Chamarajanagar district, Karnataka, India., 2016, 19: 125-141.

[6] JAYASINGHE P K S, MACHIDA T. Web-based GIS online consulting system with crop land suitability identification., 2008, 17: 13-19.

[7] RANYA E, ABDUL R B M S, FAZEL A, NOORDIN B A, SIVA K B, MOHA A M S. Agriculture Land Suitability Evaluator (ALSE): A decision and planning support tool for tropical and subtropical crops., 2013, 93: 98-110.

[8] 何英彬, 陳佑啟, 楊鵬. 國外基于GIS土地適宜性評價研究進展及展望. 地球科學進展, 2009, 28(6): 898-906.

HE Y B, CHEN Y Q, YANG P. An overview and perspective of alien land suitability evaluation study based on GIS technology., 2009, 28(6): 898-906. (in Chinese)

[9] 趙彥鋒, 程道全, 陳杰, 孫志英. 耕地地力評價指標體系構建中的問題與分析邏輯. 土壤學報, 2015, 11(6): 1197-1208.

ZHAO Y F, CHEN D Q, CHEN J, SUN Z Y. Problems and analytical logic in building cultivated land productivity evaluation index system., 2015, 11(6): 1197-1208. (in Chinese)

[10] 黃亞捷, 葉回春, 張世文, 勛文聚, 黃元仿. 基于自組織特征映射神經網絡的中國耕地生產力分區. 中國農業科學, 2015, 48(6): 1136-1150. HUANG Y J, YE H C, ZHANG S W, XUN W J, HUANG Y F. Zoning of arable land productivity based on self-organizing map in China., 2015, 48(6): 1136-1150. (in Chinese)

[11] 郄瑞卿, 關俠, 鄢旭久, 竇世翔, 趙玲. 基于自組織神經網絡的耕地自然質量評價方法及其應用. 農業工程學報, 2014, 30(23): 298-305.

QIE R Q, GUANG X, YAN X J, DOU S X, ZHAO L. Method and its application of natural quality evaluation of arable land based on self-organizing feature map neural network., 2014, 30(23): 298-305. (in Chinese)

[12] 李奇峰, 劉曦, 孔箐鋅, 陸洲, 潘瑜春, 秦向陽. 基于空間聚類的作物生態適宜性評價方法研究——以北京市為例. 中國農學通報, 2011, 27(11): 262-265. LI Q F, LIU X, KONG J X, LU Z, PAN Y C, QIN X Y. The research of crop ecological suitability based on spatial clustering-a case of Beijing., 2011, 27(11): 262-265. (in Chinese)

[13] 楊東, 郭盼盼, 劉強, 劉洪敏, 鄭鳳娟. 基于模糊數學的甘肅隴南地區農作物氣候適宜性分析. 西北農林科技大學學報(自然科學版), 2010, 38(7): 98-104, 110. YANG D, GUO P P, LIU Q, LIU H M, ZHENG F J. Study and analysis of cropper climate suitability based on fuzzy mathematics in Longnan mountainous area., 2010, 38(7): 98-104, 110. (in Chinese)

[14] 張愉. 基于模糊數學方法的復墾耕地適宜性評價[D]. 成都: 成都理工大學, 2014. ZHANG Y. Reclamation of cultivated land suitability evaluation based on fuzzy mathematical methods abstract[D].Chengdu: Chengdu University of Technology, 2014. (in Chinese)

[15] 戴慧, 胡月明, 謝健文, 袁圣青, 王春林. 基于GIS和物元模型的油茶適宜性評價系統. 計算機工程與設計, 2014, 35(3): 1100-1104. DAI H, HU Y M, XIE J W, YUAN S Q, WANG C L. Suitable evaluation system of camellia planting based on GIS and matter- element model., 2014, 35(3): 1100-1104. (in Chinese)

[16] 伍少云, 孫榮, 奉有壁. 云南省玉米地方種質資源類型及其品種的地理和生態分布. 西南農業學報, 2004(S1): 1-6. WU S Y, SUN R, FENG Y B. Eco-geographical distribution of types and varieties of native core germplasm resource in Yunnan province., 2004(S1): 1-6. (in Chinese)

[17] 白樹明, 黃中艷, 王宇. 云南玉米需水規律及灌溉效應的試驗研究. 中國農業氣象, 2003(3): 20-23. BAI S M, HUANG Z Y, WANG Y. Experimental studies on the orderliness of water requirement and irrigating effects of maize in Yunnan., 2003(3): 20-23. (in Chinese)

[18] 段興武, 謝云, 張玉平, 劉冰. PI 模型在東北松嫩黑土區土壤生產力評價中的應用. 中國農學通報, 2010, 26(8): 179-188.

DUAN X W, XIE Y, ZHANG Y P, LIU B. Applied PI model in soil productivity assessment of songnen black soil region in northeast China., 2010, 26(8): 179-188. (in Chinese)

[19] 薛彥東, 辛景樹, 任意, 萬廣華, 張桂蘭, 楊瑞讓. 華北小麥玉米輪作區耕地地力等級劃分及特征. 農業資源與環境學報, 2015, 32(6): 530-536.

XUE Y D, XIN J S, REN Y, WAN G H, ZHANG G L, YANG R R. Characteristics and gradations of cultivated land fertility for winter wheat-summer maize rotation system in north China., 2015, 32(6): 530-536. (in Chinese)

[20] 朱勇, 李樹云, 張石寶. 云南南亞熱帶地區氣候資源與水稻、冬播玉米的適應性. 南京氣象學院學報, 2000(2): 299-304. ZHU Y , LI S Y, ZHANG S B. Climate resource and adaptability of rice and winter-sown maize in southern subtropical zone of Yunnan., 2000(2): 299-304. (in Chinese)

[21] 李榮平, 周廣勝, 王笑影, 史奎橋. 不同物候模型對東北地區作物發育期模擬對比分析. 氣象與環境學報, 2012, 28(3): 25-30. LI R P, ZHOU G S, WANG X Y, SHI K Q. Comparative analysis of simulation on crop development stage using different phenological models in Northeast China., 2012, 28(3): 25-30. (in Chinese)

[22] 孫小龍, 閆偉兄, 武榮盛, 李平. 基于氣候適宜度建立河套灌區玉米生育期模擬模型. 中國農業氣象, 2014, 35(1): 62-67. SUN X L, YAN W X, WU R S, LI P. Simulation model for maize developmental stages in Hetao irrigation area based on climate suitability., 2014, 35(1): 62-67. (in Chinese)

[23] 王展, 劉榮花, 薛明, 李樹嚴. 基于氣候適宜度的夏玉米發育期模擬模型. 氣象科學, 2015, 35(1): 77-82. WANG Z, LIU R H, XUE M, LI S Y. Simulation model of summer maize phenology based on climatic suitability., 2015, 35(1): 77-82. (in Chinese)

[24] 魏瑞江, 宋迎波, 王鑫. 基于氣候適宜度的玉米產量動態預報方法. 應用氣象學報, 2009, 20(5): 622-627.

WEI R J, SONG Y B, WANG X. Method for dynamic forecast of corn yield based on climatic suitability., 2009, 20(5): 622-627.

[25] 李樹巖, 陳懷亮. 河南省夏玉米氣候適宜度評價. 干旱氣象, 2014, 32(5): 751-759. LI S Y, CHEN H L. Evaluation studies on climate suitability of summer maize in Henan province., 2014, 32(5): 751-759. (in Chinese)

[26] 呂新. 生態因素對玉米生長發育影響及氣候生態模型與評價系統建立的研究[D]. 泰安: 山東農業大學, 2002.

Lü X. Studies on effects of ecological factors on growth of maize and establishment of climate ecology model and appraisement system[D]. Taian: Shandong Agricultural University, 2002. (in Chinese)

[27] 侯越. 內蒙古赤峰市玉米種植適宜性評價研究[D]. 楊凌: 西北農林科技大學, 2013.

HOU Y. Study of corn suitability assessment method at Chifeng city in inner mongolia[D]. Yangling: Northwest A&F University, 2013. (in Chinese)

[28] 董博, 江晶, 郭天文, 張東偉, 蒙德學, 慕興中. 鎮原縣玉米生態適宜性評價及種植區劃. 土壤通報, 2013, 44(3): 526-531. DONG B, JIANG J, GUO T W, ZHANG D W, MENG D X, MU X Z. Ecological suitability evaluation and planting division of maize in Zhenyuan., 2013, 44(3): 526-531. (in Chinese)

[29] 侯英雨, 張艷紅, 王良宇, 呂厚荃, 宋迎波. 東北地區春玉米氣候適宜度模型. 應用生態學報, 2013, 24(11): 3207-3212.

HOU Y Y, ZHANG Y H, WANG L Y, Lü H Q, SONG Y B. Climatic suitability model for spring maize in Northeast China., 2013, 24(11): 3207-3212. (in Chinese)

[30] MICHAEL J D S, MICHAEL F G, PAUL A L.:. UK: The Winchelsea Press, 2007

[31] 袁磊, 陳國平, 羅宇. 中國西南典型山區縣級耕地地力評價與分級. 國土資源科技管理, 2017, 34(6): 82-93.

YUAN L, CHEN G P, LUO Y. Evaluation and classification of cultivated land fertility in inaccessible mountainous areas of Southwest China., 2017, 34(6): 82-93. (in Chinese)

[32] 王靜宇, 袁希平, 甘淑. 基于GIS技術的縣域耕地地力評價-以云南省尋甸縣為例. 昆明理工大學學報(理工版), 2008, 33(3): 1-6.

WANG J Y, YUAN X P, GAN S. Evaluation of farmland productivity based on GIS technology-a case study of xundian county,Yunnan province., 2008, 33(3):1-6. (in Chinese)

A method of ecological suitability evaluation and its application for maize planted in mountain farmland based on GIS (Case study: Xundian county)

LI Chao1, LI Wenfeng2, ZHAO Yao2, SHANG Jingmin2

(1Yunnan Meteorological Observatory, Kunming 650034;2Engineering Technical Research Centre of Agricultural Big-data in Yunnan, Kunming 650201)

【Objective】Crop suitability evaluation is an important means for production zoning. This paper developed a new evaluation model of the ecological suitability for maize planted in mountain farmland, according to climatic, soil and topography condition. 【Method】An evaluation index system of maize ecological suitability were selected after a systematic and comparative analysis of literature reviews, and 18 eco-environment factors were involved in the system. A climate model was established by the method of agricultural modeling based on the climatic conditions of maize growth period and ecological efficiency. The membership function method was used to calculate the suitability index for numerical and conceptual indicator variables, respectively. Expert scoring and analytic hierarchy process were used to determine the weight of each factor. Combining the weights and evaluation function, a new evaluation model was constructed to evaluate the suitability of climate, soil nutrient, site conditions, land management, and comprehensive ecological suitability. According the stereoscopic character of mountain farmland, evaluation units were divided by land using, soil type, and administrative division. The values of 18 indicators were calculated by GIS spatial analysis and attached into evaluation unites. Using the evaluation model and spatial data, the maize ecological suitability was evaluated for each class respectively or comprehensively. 【Result】This method was used to evaluate maize ecological suitability in Xundian county, where the cultivated land was divided into 8 415 evaluation units. The suitable and high suitable area in climatic condition, soil nutrient, site condition, land management accounted for 58%, 86%, 42%, and 90%, respectively. The suitable and higher suitable area of maize planting accounted for 50.6% and 35.4%, respectively, which mainly distributed in the middle-southeast low-middle hilly area, and some in the central and northern Jinsha River valleys and western valley trough areas. The barely suitable and unsuitable area accounted for 9.4% and 4.6%, which mainly distributed in the northwest and some in the west of the central part. 【Conclusion】This method was able to response the climatic difference during maize growth period and the stereoscopic character of mountain farmland. The suitability area distributed as fragments. The results were consistent with the regional situation basically. The climate and terrain were primary limit factors for the ecological suitability of maize in the region.

GIS; maize; ecological suitability; evaluation; Xundian county

10.3864/j.issn.0578-1752.2019.03.005

2018-09-11；

2018-12-17

國家自然科學基金（31860331）、國土資源部公益性行業科研專項（201511003-4）

李超，E-mail：lichaoyunnan@163.com。通信作者李文峰，E-mail：liwf83@126.com

（責任編輯 楊鑫浩）