基于“要素-需求-調控”的云南坡耕地質量評價

陳正發，史東梅，何 偉，夏建榮，金慧芳

（1. 西南大學資源環境學院，重慶 400715；2. 中國電建集團昆明勘測設計研究院有限公司，昆明 650061）

0 引 言

耕地是人類賴以生存的基礎性資源[1]。當前中國耕地存在質量下降、空間破碎、生態問題頻發等問題，為此國家提出了實施耕地數量、質量、生態“三位一體”保護戰略，并將耕地質量保護與提升作為“藏糧于地、藏糧于技”的重要戰略支點[2]。作為耕地的重要組成部分，坡耕地是中國山丘區農業生產的基礎資源[3]，其質量狀況與區域糧食安全、農戶脫貧致富及水土生態保護密切相關。

“耕地質量”的概念由“土壤質量”延伸而來[4]。土壤質量指土壤供養、維持作物生長的能力，良好的土壤質量不僅具有較高的生產力，而且對區域水土生態環境的改善具有重要意義[5]。隨著糧食安全、全球氣候變化、耕地退化等問題的日益凸顯，逐步由關注土壤質量向土地質量轉變[6]。國外主要關注土地質量的演變及可持續利用，而國內則主要關注耕地質量與糧食產能的耦合關系及耕地質量培育[4]。目前學術界對耕地質量概念界定尚未統一，一般認為“耕地質量”反映耕地生產能力的高低、耕地環境和產品質量的優劣，是耕地土壤質量、空間地理質量、管理質量和經濟質量的總和[7]。

耕地質量評價是對耕地質量所處狀態或滿足耕地功能需求程度的度量[8]。耕地質量評價研究包括評價指標體系和評價模型 2個方面。在評價指標體系方面，目前的研究大多基于耕地質量內涵解析、耕地質量需求分析、限制因子診斷、土地整治、人地關系重構等分析基礎上，建立差異化的評價指標體系[2,7]。由于對耕地質量內涵認知及評價目的的差異性，不同學者提出的指標體系存在較大差別，指標歸類和篩選并不統一，限制了評價結果的可比性[7]。與其他耕地類型相比，坡耕地利用具有獨特性，但目前針對坡耕地質量評價指標體系的研究還較少。

在耕地質量評價模型方面，美國農業部于1961年提出了土地潛力分類系統，成為土地生產潛力評價的代表性方法[9]。1976年聯合國糧農組織（FAO）從適宜性角度提出了第一個統一的土地評價系統《土地評價綱要》，其基本理論成為很多土地生產力評價模型的基礎[10]。此后，FAO進一步發展了農業生態區法（Agricultural Ecology Zone，AEZ）[11]。近年來，美國土壤保持局建立了土地評價與立地條件分析（Land Evaluation and Site Assessment，LESA）體系，該體系分為土地評價（Land Evaluation，LE）與立地分析（Site Assessment，SA）2個部分[12-13]。目前國內外常用的耕地質量評價模型有：加權和法、土地生產力評價法、壓力-狀態-響應框架模型法、層次分析法、模糊綜合評價法、耕地潛力評價法、適宜性評價法、土壤環境質量評價法等，其中加權和法、土地生產力評價法、P-S-R框架模型法使用最為廣泛。近年來部分學者還發展了能夠反映質量等級分布規律和分布原因的數學模型，如物元可拓法、C-D生產函數法、生態風險分析模型等[14]。而GIS、RS等技術的引入，推動了耕地質量評價研究在數據更新、評價精度方面實現質的飛躍[15]。隨著中國耕地質量評價研究和實踐的不斷深入，逐步形成了農用地分等、耕地地力評價、耕地環境質量評價為代表的耕地質量評價標準體系[16]。

當前耕地質量評價已成為研究的熱點，但針對坡耕地質量評價的研究較少，在評價指標體系構建、評價模型建立等方面的研究亟待加強。作為典型的山地高原區，坡耕地是云南耕地的重要組成部分，坡耕地具有分布面積廣、坡度大、土壤侵蝕嚴重、季節性干旱頻發、土壤質量偏低等特點[3]，科學評價坡耕地質量對區域坡耕地質量培育和水土生態保護具有重要意義。據此，本文在解析坡耕地質量內涵基礎上，針對坡耕地利用特點和關鍵影響因素，構建坡耕地質量評價體系，對云南坡耕地質量進行定量化評價，為開展坡耕地質量調控和坡耕地水土生態環境保護提供科學依據。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

云南地處中國西南邊陲、云貴高原西南部，面積39萬km2，屬東亞季風和南亞季風交匯區。云南為典型的山地高原區，地勢起伏變化大，海拔分布在73～6 457 m之間，面積84%為山區，丘陵僅占總面積的10%。由于生態環境演變及人類活動的共同影響，中度生態脆弱類型區面積占總面積的32.02%，強度和極強脆弱類型區面積占53.63%[17]。云南降雨充沛，河流眾多，但在時空上分布嚴重不均。多年平均參考作物蒸發量分布在786.3～1 511.6 mm之間，均值為1 090.4 mm[18]。坡耕地主要土壤類型為紅壤、赤紅壤、紫色土、黃壤和黃棕壤。研究表明，云南坡耕地分布面積為472.55萬hm2，占耕地的面積比例為69.79%，坡耕地占耕地的面積比例較大，坡耕地農業生產在云南農業生產活動中具有重要地位[3]。為使坡耕地質量評價研究與區域農業活動保持一致性，本研究參照云南省綜合農業區劃，將云南劃分為7個分區。云南高程及坡耕地空間分布詳見圖1。

圖1 云南不同分區高程及坡耕地分布Fig.1 Elevation and slope farmland distribution of different regions in Yunnan

1.2 數據來源

研究區 DEM 數據來源于地理空間數據云平臺（http://www.gscloud.cn），數據空間分辨率為30 m，該數據集利用ASTER GDEM第一版本的數據進行加工得來，是全球空間分辨率為30 m的數字高程數據產品。云南土地利用數據來源于資源環境數據云平臺（http://www.resdc.cn），數據空間分辨率為30 m。耕層厚度、土壤pH值、有機質、全氮、有效磷、速效鉀、灌溉保證率等基礎數據來源于云南省土壤測土配方施肥中獲取的數據集（2015年）[19]。有效土層厚度、土壤容重、土壤質地基礎數據來源于農業農村部《華南區耕地質量主要性狀數據集》（2018年）[20]。降雨氣象數據來源于均勻分布于云南省的 36個國家基本氣象站 1951－2012年逐月觀測資料。多年平均≥10 ℃積溫分布柵格數據來源于資源環境數據云平臺（http://www.resdc.cn/），空間分辨率為500 m×500 m。云南坡耕地空間分布柵格數據來源于文獻[3]的研究結果，空間分辨率為30 m×30 m。

2 坡耕地質量評價體系構建

2.1 評價單元確定

評價單元是坡耕地質量評價的最基本單位，同一評價單元的耕地自然條件、個體屬性和經濟屬性基本一致。目前常用的評價單元劃分方法有[15]：1）基于單一專題要素類型的劃分法；2）基于行政單元劃分法；3）基于耕地質量關鍵影響因素的組合疊置劃分法；4）基于網格單元劃分法。本研究評價尺度為省級區域，為確保評價結果精度，參考相關研究[21-22]，以30 m×30 m柵格（像元）作為坡耕地質量評價的最小單元，每個柵格（像元）具有相同的土地利用、土壤類別、高程等屬性。該評價單元劃分法便于依據不同斑塊單元、農業分區、土壤類型區、行政區范圍等標準進行分類匯總，且匯總結果不失真或信息損失較小。據此，本研究坡耕地質量評價的精度為30 m×30 m柵格表示的空間分辨率。

2.2 評價指標體系建立

2.2.1 評價指標選取原則

坡耕地質量評價指標選取應遵循以下原則[7,15]：1）針對性原則，即在耕地質量評價通用指標基礎上，要針對坡耕地利用特征及障礙因素的特殊性選取評價指標；2）主導性原則，即選取能正確反映坡耕地功能屬性且有代表性的指標，避免指標復雜化導致的評價結果失真；3）敏感性與穩定性兼顧原則，即兼顧評價指標的敏感性與穩定性，以客觀反映各因子綜合作用下的坡耕地質量特征；4）獨立性原則，即不同指標間要避免存在較大的相關性；5）可操作性原則，即選取的指標應容易測定，便于在實踐中推廣使用。

2.2.2 初選評價指標體系建立

坡耕地系統是由氣候、土壤、地貌、人為耕作活動等多重因素相互作用形成的復合系統，其質量狀況受多種因素影響[23]。坡耕地質量評價指標的選擇應考慮各因子對坡耕地質量的影響，選取主導性因子作為評價指標。就其內涵而言，坡耕地在繼承了耕地一般屬性的同時，還具有其特殊屬性，主要表現在土壤侵蝕強度大、易受干旱影響、養分退化明顯、空間分布破碎化等特點[3,24]。因此，坡耕地質量評價指標選取既要考慮作為耕地屬性的基礎性指標，又要考慮反映坡耕地利用的特性指標。

從坡耕地質量評價的尺度效應來看，評價指標的選擇應與評價空間尺度相適應。另外，指標選取還應考慮與現有耕地質量標準相銜接，以提高評價結果的可比性。從需求功能來看，坡耕地質量反映的內在屬性不僅要滿足作物生產功能，還要滿足作為生態單元組成部分的生態服務價值功能需求，如控制土壤侵蝕和養分流失、水分調蓄平衡能力、維持土壤生態系統健康等功能[16,25]。此外，坡耕地質量評價的根本目在于準確識別坡耕地質量狀況及障礙因素基礎上，為后續開展坡耕地質量調控提供科學依據，因此評價指標的選擇還需考慮影響坡耕地質量的關鍵性因子，特別是注重障礙因子的識別，以更好地為坡耕地質量調控服務。

根據上述理論分析，本研究建立基于“要素-需求-調控”的坡耕地質量評價指標體系構建框架模型（圖 2所示），從不同層次揭示坡耕地質量的內涵。在該框架模型中，“要素”指坡耕地質量的影響因子，反映一定空間尺度范圍內各因子耦合作用對坡耕地質量的影響；“需求”指坡耕地質量對水土生態環境保護和農業生產需求的滿足程度，反映生態過程和人為耕作利用對坡耕地質量的內在需求；“調控”指對坡耕地實施適當的調控措施體系，以提高坡耕地質量水平，反映坡耕地質量評價結果要能對坡耕地質量調控提供科學依據。該框架模型不僅明確了坡耕地質量指標體系構建流程，還提出了指標體系建立過程中應考慮的因素。

圖2 基于“要素-需求-調控”的坡耕地質量評價指標體系構建框架Fig.2 Frame of slope farmland quality evaluation index system based on “elements-demands-regulation”

按照上述“要素-需求-調控”的坡耕地質量評價指標體系構建框架模型，遵循評價指標選取原則，基于層次分析法，建立由16個指標構成的云南省級尺度坡耕地質量評價初選指標體系（詳見表1）。從表中可看出，評價指標體系準則層包括土壤剖面性狀（B1）、土壤理化性狀（B2）、土壤養分（B3）、立地條件（B4）、空間形態（B5）、水分條件（B6）和土壤侵蝕特征（B7）共 7個維度，各準則層下包含若干具體指標。從評價指標屬性來看，包括基礎性指標和特性指標2種類型。

2.2.3 評價指標量化

表1所列的初選指標體系中，除土壤質地屬概念性指標外，其余指標均屬定量指標。按照《耕地質量等級》[26]，對土壤質地進行隸屬度賦值，從而轉化為可量化的評價指標。在定量化指標中，有效土層厚度、耕層厚度、土壤容重、pH值、有機質、全氮、有效磷、速效鉀、高程、≥10 ℃積溫、降雨量、灌溉保證率、田面坡度可直接實測或調查獲取，田塊規整度、連片度等指標需通過分析計算獲取。坡耕地空間形態評價可從田塊幾何形狀與空間連片性兩方面進行定量化測度。田塊規整度采用景觀生態學中的景觀分維數（landscape fractal dimension,FRAC）來描述[27]，該指數取值范圍在1.0～2.0之間，指數越小表示田塊形狀越規則，反之則田塊形狀越復雜。坡耕地集約規模化利用程度可通過坡耕地連片程度Q表示，其值可依據地塊面積的大小來量化，Q值越大代表連片程度高，反之則連片程度低[28]。田塊規整度（FRAC）和連片程度（Q）采用下式計算：

式中FRAC為坡耕地田塊規整度；Q為坡耕地連片度；P為坡耕地地塊周長，m；a為坡耕地地塊面積，hm2；FRAC值域為[1,2]；Q值域在[20,100]；地塊面積閾值通過自然斷點法獲得，最小閾值為2.5 hm2，最大閾值為78 hm2。

表1 云南坡耕地質量評價初選指標體系Table 1 Index system of primary selection for quality evaluation of slope farmland in Yunnan Province

2.2.4 最小數據集（MDS）指標體系建立

為確保評價指標符合選取的原則和要求，消除評價指標間交互效應引起的信息重疊，借助現代統計分析方法，對評價指標進行判別和篩選，由此建立最小數據集指標體系[29-30]。采用以下統計分析法定量篩選坡耕地質量評價最小數據集：1）聚類分析，選擇系統聚類法對初選評價指標進聚類分組；2）相關分析，對進入同一組的指標相關性進行檢驗，若指標間存在顯著強相關（|r|＞0.5，P＜0.05），則選取對坡耕地質量影響較大的指標進入評價指標體系；3）敏感性分析，采用變異系數（Cv）反映評價指標空間變異的敏感性，為體現評價指標的敏感性和穩定性原則，要求評價指標的變異系數Cv≥5%。

2.3 隸屬函數確定

按照《耕地質量等級》（GB/T33469-2016）中的耕層質地分級標準，依據不同土壤種類的土壤質地屬性進行隸屬度賦值，賦值后的土壤質地隸屬度值分布在 0～1之間。其余評價指標均依據該指標對坡耕地質量的正負效應，選擇適當的隸屬函數。根據評價指標與坡耕地質量的效應特征，可將隸屬函數劃分為 S型（戒上型）隸屬度函數、反S型（戒下型）隸屬度函數和拋物線型（峰值型）3種類型[30]。其中，有效土層厚度、耕層厚度、有機質、全氮、有效磷、速效鉀、≥10 ℃積溫、連片度、降雨量、灌溉保證率等指標取值越大，越有利于坡耕地質量提升，因此選擇 S型隸屬函數（戒上型）；土壤容重、高程、田塊規整度、田面坡度等指標取值越大，越不利于坡耕地質量提升，因此選擇反 S型隸屬函數（戒下型）；土壤pH值對坡耕地質量的影響效應呈現為峰值效應，因此選擇拋物線型隸屬函數（峰值型）。在明確評價指標的隸屬函數類型基礎上，依據云南坡耕地各評價指標的數值變化范圍，并參考有關研究成果，綜合確定各評價指標隸屬函數參數取值，由此建立評價指標隸屬函數。評價指標的隸屬函數見表2和表3。

表2 S型和反S型隸屬函數參數Table 2 S-type and anti-S-type membership functions and parameters

表3 拋物線型隸屬函數參數Table 3 Parabolic membership functions and parameters

2.4 指標權重計算

為提高權重計算的準確性，采用主成分分析法[30]、層次分析法[26]和熵權法[31]相結合的方法確定評價指標權重。計算過程中，分別用主成分分析法、層次分析法和熵權法計算各指標的權重，取綜合權重作為評價的最終權重，綜合權重采用下式計算：

式中Ci為第i個評價指標的綜合權重，Ci1為采用主成分分析法計算得到的權重，Ci2為采用層次分析法計算得到的權重，Ci3為熵權法計算得到的權重。

2.5 評價模型及質量等級劃分

采用加權和法計算坡耕地質量指數（Slope Farmland Integrated Fertility Index，SIFI）：

式中SIFI表示坡耕地質量指數（無量綱），數值范圍在0～1之間；Ki是第i個評價指標的隸屬度值，Ci是第i個評價指標的綜合權重，n是評價指標的個數。

按照《耕地質量等級》（GB/T33469-2016）標準對坡耕地質量等級進行劃分。具體劃分方法為：耕地質量等級按從小到大的順序，在耕地綜合質量指數曲線最高點到最低點間，采用等距離法將耕地質量劃分為10個質量等級。耕地質量指數越大，耕地質量水平越高，一等地耕地質量最高，十等地耕地質量最低。

2.6 數據計算及分析

本研究基礎數據處理采用Excel 2013軟件進行，數據統計分析基于SPSS19.0軟件進行，空間數據分析及計算基于ArcGIS 10.2軟件進行。評價計算過程中，通過柵格數據重采樣的途徑，將評價數據轉化為30 m×30 m柵格的空間數據，并采用相同的投影坐標系。

3 結果與分析

3.1 坡耕地質量評價初選指標描述性特征

以縣級區域為統計單元，統計各評價指標在縣級單元上的均值，據此分析各初選指標的空間分布統計特征參數。表 4為云南坡耕地質量評價初選指標統計特征，從表中可看出，云南坡耕地有效土層厚度（均值91.30 cm）、耕層厚度（均值18.61 cm）相對較大，土壤容重（均值為1.24 g/m3）、土壤有機質（均值31.70 g/kg）整體上處于中等水平，這有利于坡耕地質量的提升，但土壤pH值較低（均值為6.08），呈明顯的酸性土壤特征；土壤全氮質量分數為 1.80 g/kg，有效磷、速效鉀質量分數均值分別為 17.11、127.27 mg/kg，土壤養分含量總體偏低，有待實施針對性的土壤養分管理措施；坡耕地平均高程（均值 1 708.99 mm）和≥10 ℃積溫（均值4 889.87 ℃）總體較高，降雨量均值為870.59 mm，坡耕地空間分布呈現破碎化特征；田面坡度均值為15.46°，表明坡耕地坡度較大，坡耕地潛在土壤侵蝕強度也較大。

表4 初選評價指標統計特征Table 4 Statistical characteristics of primary evaluation indexes

采用變異系數（Cv）反映評價指標的數值變異性大小。從表4中可看出，變異性較大（Cv≥20%）的評價指標包括：有機質、全氮、有效磷、速效鉀、高程、≥10 ℃積溫、田面坡度 7個指標，這些評價指標在空間分布上呈現較大的變異性；其中，有效磷、田面坡度的Cv均超過40%，表明這2個指標具有較強的空間變異性。有效土層厚度、耕層厚度、土壤容重、pH值、田塊規整度、連片度、降雨量、灌溉保證率8個指標的Cv分布在5%～20%之間，說明這些指標在空間分布上存在一定的變異性，但變異性相對較小。此外，K-S檢驗結果表明，除容重、土壤質地、土壤有機質、田塊規整度、連片度和降雨量外，其余指標數值分布滿足正態分布。

3.2 坡耕地質量評價最小數據集（MDS）

采用系統聚類法，對初選指標進行聚類分析。聚類分析中距離的選擇對聚類結果具有重要影響，其中距離水平為 10時能較好地反映評價指標的差異性。在該距離水平下，有機質、全氮、速效鉀、高程、有效磷歸入同一組，降雨量、≥10 ℃積溫歸入同一組，有效土層厚度、土壤容重、田面坡度歸為一組，其他指標單獨歸入一組。對同一組指標進行的相關分析結果表明，有機質、全氮間的相關系數為 0.840（P＜0.01），高程、速效鉀間的相關系數為0.631（P＜0.01），上述兩組指標間的相關系數均大于0.5，且達到極顯著水平，為確保評價指標的獨立性，參照已有研究成果，選擇有機質進入終評指標體系[15-16]。高程對速效鉀含量分布具有顯著影響，而速效鉀是反映坡耕地養分水平的重要指標，加之高程與≥10 ℃積溫（r=0.822）、降雨量（r=?0.594）、pH值（r=0.518）、有機質（r=0.605）、有效磷（r=0.545）等指標間也存在較強的相關性，因此選擇速效鉀進入終評指標。上述分析過程從 16個指標中初步篩選出14個評價指標。從表4可看出，評價指標的變異系數分布在 8.31%～62.79%之間，變異系數Cv均大于5%，滿足指標敏感性篩選要求。

經上述分析，從16個初選評價指標體系中，篩選出由有效土層厚度、耕層厚度、土壤容重、土壤質地、土壤pH值、有機質、有效磷、速效鉀、≥10℃積溫、田塊規整度、連片度、降雨量、灌溉保證率、田面坡度14個指標構成的坡耕地質量評價最小數據集（MDS），指標篩選過濾率為12.5%。經過定量化篩選，不僅使評價指標體系能較好地滿足指標選取原則，同時也在一定程度上也簡化了評價指標體系。分別采用主成分分析法、熵權法、層次分析法計算指標權重，以各指標的綜合權重作為評價指標權重。云南坡耕地質量評價最小數據集指標體系及對應的權重計算結果見表5。

3.3 評價結果合理性檢驗

為驗證評價過程中基礎數據的準確性及評價結果的合理性，選擇位于云南典型坡耕地分布區的5個縣共10個采樣點數據，按照本研究提出的評價體系，采用室內土壤采樣分析與相關數據調查的途徑獲取評價基礎數據，計算10個樣點的坡耕地質量指數（SIFI-實測值），同時從評價結果空間分布圖上獲取對應采樣區域的坡耕地質量指數（SIFI-計算值），分析實測值與計算值的對應關系。采樣點位于云南省5個坡耕地分布典型縣（市），其中石林、寧洱、馬龍、宣威為紅壤坡耕地采樣點，楚雄為紫色土坡耕地采樣點。采樣調查時，每個典型縣在當地農技人員帶領下選取 2個采樣區，共采集土壤樣品10個，并調查樣點的土壤剖面、坡度、經緯度、降雨、灌溉、耕作制度等信息，采樣及調查時間為2015年7月－2017年12月。

表5 坡耕地質量評價最小數據集指標體系及權重Table 5 Index system and weight of minimum data set for slop farmland quality evaluation

計算結果表明，SIFI實測值的均值為0.611 2±0.036 1，變異系數為0.059 1；SIFI計算值的均值為0.594 5±0.042 2，變異系數為0.070 9；說明SIFI計算值波動幅度相對較大，SIF實測值波動幅度相對較小，但二者均值差異較小，且相關性較高（m=0.961，n=10）。圖3為10個樣點SIFI實測值和計算值的對比曲線，從圖中可看出，計算值總體較實測值偏大，但二者總體差異較小，計算值和實測值之間可用線性函數y=0.823 7x+0.132 3較好擬合，擬合決定系數R2=0.860 7，擬合效果總體較好，表明本研究坡耕地評價中采用的基礎數據能客觀地反映坡耕地質量狀況，全區域尺度坡耕地質量評價結果具有合理性。

圖3 SIFI實測值和計算值對比Fig.3 Comparison between measured value and calculated value of Slope Farmland Integrated Fertility Index (SIFI)

3.4 坡耕地質量指數空間分布

圖 4為云南坡耕地質量指數空間分布，從圖中可看出，云南坡耕地質量指數（SIFI）分布在0.36～0.81之間，均值為0.59±0.06，大部分評價單元SIFI＜0.6，坡耕地質量指數總體偏低。不同評價單元坡耕地質量指數差異顯著（P＜0.05），反映出不同區域坡耕地質量狀況的空間差異性。從空間分布上來看，坡耕地質量指數呈現出空間聚集性和變異性的交錯耦合分布格局，其中滇中區、南部邊緣區、滇西區、滇東南區坡耕地質量指數較高，滇西南區、滇東北區坡耕地質量指數較低，其他分區介于其間。

圖4 云南坡耕地質量指數空間分布Fig.4 Spatial distribution of quality index of slope farmland in Yunnan

表 6為不同分區坡耕地質量指數統計特征，從表中可看出，不同分區坡耕地質量指數均值存在一定的差異性，但總體差異性相對較小，坡耕地質量指數均值從大到小依次為：南部邊緣區、滇西區、滇東南區、滇中區、滇西南區、滇東北區、滇西北區，南部邊緣區和滇西區坡耕地質量指數相對較大，而滇西北區、滇東北區坡耕地質量指數相對較小。從坡耕地質量指數的變化幅度來看，滇西區SIFI變化幅度最大（標準差為0.061），滇東北區SIFI變化幅度最小（標準差為0.045）。

表6 不同分區SIFI分布統計特征Table 6 Statistical characteristics of SIFI distribution in different subareas

由于成土環境、立地條件、耕作利用等因素的影響，不同土壤類型坡耕地質量指數也存在一定的差異性。表7為不同土壤類型坡耕地質量指數變化，從表中可看出，不同土壤類型SIFI均值分布在0.534～0.600之間，5種主要土壤類型SIFI均值從大到小依次為：赤紅壤、紅壤、紫色土、黃壤、黃棕壤，赤紅壤坡耕地質量指數最高（SIFI均值為0.600），黃棕壤坡耕地質量指數最低（SIFI均值為0.534）。不同土壤類型坡耕地質量指數的差異性與坡耕地土壤理化特征、立地條件、耕作水平等因素相關。赤紅壤坡耕地主要分布在南部邊緣區和滇西南區，這些區域光熱和水分條件較好，有效土層厚度較大，坡耕地質量水平總體較高；紅壤坡耕地主要分布在滇中區、滇東南區，該區地勢相對平坦，坡耕地平均坡度相對較小，坡耕地集約化利用水平較高，坡耕地質量也相對較高；紫色土主要分布在滇中區的楚雄、滇西區等部分區域，紫色土坡耕地肥力相對較高，但由于該區域氣象干旱驅動下的農業干旱頻發，加之耕層淺薄、土壤水分蓄持能力不足，坡耕地質量處于居中水平。黃壤和黃棕壤主要分布在滇東北區、滇西北區等高海拔區域，受立地條件和土壤質量特征的影響，坡耕地質量水平總體較低。

表7 不同土壤類型坡耕地質量指數變化Table 7 Changes in quality index of slope farmland with different soil types

圖 5為不同高程坡耕地質量指數均值變化，從圖中可看出，坡耕地質量指數隨高程的變化相對較小，但呈現出一定的規律性變化特征；隨著坡耕地高程增加，坡耕地質量指數呈現出先增加后減小的變化趨勢。在 0～1 000 m高程范圍內，隨著高程的增加，坡耕地質量指數呈增長趨勢；在＞1 000 m高程范圍內，隨著高程的增加，坡耕地質量指數呈遞減趨勢；在500～1 000 m高程范圍坡耕地質量指數達到最大值。上述坡耕地質量指數隨高程的變化規律與云南坡耕地光熱條件、水分條件、立地條件和耕作利用有關。高程＜500 m坡耕地盡管水熱條件較好，但這部分坡耕地往往分布在深切河谷地帶，受地形切割及坡耕地空間破碎化等因素的影響，坡耕地質量總體小于500～1 000、＞1 000～1 500 m高程坡耕地；高程500～1 000 m的坡耕地由于光熱條件、水分條件較好，加之集中連片度、耕作利用水平也相對較高，坡耕地質量總體較高；＞1 000 m高程坡耕地隨著光熱條件、水分條件、耕作利用水平等逐步降低，坡耕地質量也隨之減小。

圖5 不同高程坡耕地質量指數均值變化Fig.5 Change of SIFI mean valve in different elevation

3.5 坡耕地質量等級空間分布

圖6為坡耕地質量等級空間分布，從圖中可看出，不同區域 10個質量等級的坡耕地分布面積存在差異，但坡耕地質量等級空間分布呈現出顯著的聚集特征；坡耕地質量以六等地、五等地、七等地、四等地為主，其他等級的坡耕地分布較少，其質量等級總體偏低。從不同分區坡耕地質量等級分布來看，南部邊緣區、滇中區、滇東南區、滇西區坡耕地質量等級相對較高，以四等地、五等地為主，滇東北區、滇西北區坡耕地質量等級相對較低，以六等地、七等地為主，滇西南區、滇西區介于其間。

圖6 云南坡耕地質量等級空間分布Fig.6 Spatial distribution of quality grades of slope farmland in Yunnan

圖 7為不同坡耕地質量等級面積分布曲線，從圖中可看出，不同質量等級坡耕地分布面積呈現出中間大、兩頭小的正態型分布格局。在10個坡耕地質量等級劃分中，六等地分布面積最大，分布面積為121.63萬hm2，占坡耕地面積比例的25.74%；其次為五等地，分布面積為118.01萬hm2，占坡耕地面積比例的24.97%；四等地和七等地的分布面積也較大，分布面積分別為 79.75、85.94萬hm2，占坡耕地面積比例分別為16.88%、18.19%；三等地、八等地分布面積較小，分布面積分別為24.77、33.06萬hm2，占坡耕地面積比例分別為5.24%、7.00%；而一等地、二等地、九等地、十等地分布面積均較小，面積占比均小于2%。

圖7 坡耕地質量等級分布曲線Fig.7 Slope farmland quality grade distribution curve

引入洛倫茲曲線，以反映不同分區坡耕地質量等級的總體分布格局。圖 8為不同分區坡耕地質量等級洛倫茲曲線，從圖中可看出，不同分區坡耕地質量等級洛倫茲曲線的變化趨勢存在差異性。總體來看，不同分區坡耕地質量等級分布的洛倫茲曲線均呈“S”型分布格局，表明不同質量等級坡耕地面積分布不均衡。從曲線變化過程來看，不同分區坡耕地質量洛倫茲曲線均表現為一～三等級和八～十等級對應曲線斜率較為平緩，而四～七等級對應曲線斜率較大。這表明不同分區坡耕地質量等級分布均表現為中間大、兩頭小的峰值型分布格局，即四～七等級坡耕地分布面積較大，而一～三等級和八～十等級坡耕地分布面積較小。

圖8 不同分區坡耕地質量等級分布的洛倫茲曲線Fig.8 Lorenz curve of quality grade distribution of slope farmland in different sections

4 討 論

4.1 坡耕地質量評價指標體系構建

指標體系是若干相互聯系的統計指標所組成的有機體，它將抽象的研究對象按照其本質屬性分解為具有行為化、可操作的體系結構。目前針對耕地質量評價指標體系的研究較多，大多根據評價目的和區域差異性，從土壤質量、空間地理質量、管理質量和經濟質量 4個維度辨識影響耕地質量的關鍵因子，進而篩選適宜的評價指標[6-7]。從指標篩選分析來看，現有研究大多根據評價目的、對象、尺度比選評價指標，基于定量化分析的指標篩選研究較少，評價指標體系建立尚存一定的主觀性[8,15-16]。耕地質量評價指標選用頻率統計表明，土壤質地、土壤有機質、灌溉保證率、田面坡度、有效土層厚度、道路通達度、pH值、降雨量、連片度等指標選用頻率大于30%，其中土壤質地、土壤有機質、灌溉保證率、田面坡度選用頻率均大于70%[32]。本研究采用定量化指標篩選方法，建立了由14個指標組成坡耕地質量評價最小數據集。該指標體系包括了大部分選用頻率大于 30%的指標，同時能較好地反映坡耕地土壤侵蝕嚴重、易受干旱影響、空間分布破碎化等特征，豐富了耕地質量評價研究內容。

4.2 坡耕地質量評價的尺度效應

從研究尺度上看，耕地質量評價尺度可分為：地塊尺度、流域尺度、區域尺度。由于評價指標選擇及評價基礎數據獲取途徑存在較大差異，不同尺度耕地質量評價結果的側重點及精度也存在較大差異，即耕地質量評價存在尺度效應[14]。孔祥斌[23]認為耕地質量具有顯著的尺度差異性，有些耕地質量特征在微觀層面起作用，有些是在宏觀層面起作用。坡耕地質量評價作為耕地質量評價的組成部分，其評價過程也受尺度效應影響。評價尺度越小，可獲取評價指標越多、指標測度也越精確，從而評價的精細程度也越高，但評價結果的適用范圍往往受到限制；隨著評價尺度放大，可獲取的評價指標相對較少，評價指標精度也會降低，其評價結果側重于反映耕地質量的宏觀特征，但大尺度坡耕地質量評價結果的適用性也更廣[33]。從不同尺度評價指標的選擇過程來看，地塊、小流域等小尺度坡耕地質量評價指標體系以土壤屬性指標為主，其評價過程側重于坡耕地土壤質量或自然質量的評價；而大型流域、區域尺度的坡耕地質量評價指標體系除選取土壤屬性指標外，還包括立地條件、土壤管理、光熱條件、空間形態等指標，其評價過程則側重于對土壤質量、空間地理質量、管理質量和經濟質量的綜合評價。受坡耕地質量評價尺度效應的影響，不同尺度坡耕地質量評價指標體系、評價結果存在可比性不足等問題[23,33]。多尺度坡耕地質量評價指標體系構建、評價模型的建立及尺度轉換等方面的研究尚待進一步深入。

4.3 坡耕地質量時空演變規律

耕地質量受土壤條件、立地條件、環境特征、耕作水平等諸多因素的影響，具有繼承性和變異性雙重特征[23]。從耕地質量空間分布來看，由于不同評價單元的土壤屬性、地形地貌、氣候、海拔、耕地管理水平等因子的空間變異性，導致耕地質量在空間分布上存在中等變異性特征[34]。從坡耕地質量的時間演變來看，隨著坡耕地所處的立地條件、土壤因子、管理水平等發生變化，坡耕地質量也會隨之變化[35]。從耕地質量的時間演變來看，隨著時間變化，坡耕地質量的變化存在提升、保持、退化三種演變方向[23]。識別坡耕地質量的空間演變規律是對坡耕地資源分區利用和保護的基礎，而分析坡耕地質量的時間演變規律則是為開展坡耕地質量精準調控奠定基礎。本研究表明云南坡耕地質量指數、質量等級在空間分布上均存在差異性，坡耕地質量指數和等級總體偏低，在空間分布上呈現出顯著的聚集特性。受研究條件的限制，本文僅對現狀坡耕地質量空間分布特征進行了分析，在坡耕地質量時間演變規律方面有待進一步深入。

5 結 論

1）基于“要素-需求-調控”的框架模型，建立由有效土層厚度、耕層厚度、土壤容重、土壤質地、土壤pH值、有機質、有效磷、速效鉀、≥10 ℃積溫、田塊規整度、連片度、降雨量、灌溉保證率、田面坡度共14項指標構成的坡耕地質量評價指標體系，采用綜合權重作為評價權重，以30 m×30 m柵格（像元）為評價單元，對云南坡耕地質量進行評價。

2）云南坡耕地質量指數（Slope Farmland Integrated Fertility Index，SIFI）分布在 0.36～0.81之間，均值為0.59±0.06，大部分評價單元 SIFI＜0.6，坡耕地質量指數空間分布差異顯著（P＜0.05）。5種坡耕地主要土壤類型SIFI大小依次為：赤紅壤、紅壤、紫色土、黃壤、黃棕壤；SIFI變化與高程有關，在0～1 000 m高程內SIFI隨高程增加呈增長趨勢，在＞1 000 m高程范圍內隨高程增加，SIFI呈緩慢遞減趨勢。

3）坡耕地質量等級以六等地、五等地、七等地、四等地為主，南部邊緣區、滇中區、滇東南區、滇西區坡耕地質量等級相對較高，以四等地、五等地為主，滇東北區、滇西北區坡耕地質量等級相對較低，以六等地、七等地為主，不同分區坡耕地質量等級洛倫茲曲線均呈“S”型分布格局，均表現為中間大、兩頭小的峰值型分布特征，云南坡耕地質量等級總體偏低。