坡耕地质量状况评价与分析

坡耕地质量状况评价与分析

0坡耕地质量评价研究亟待加强耕地是人类生存的基本资源。“耕地质量”的概念由“土壤质量”延伸而来耕地质量评价是对耕地质量所处状态或满足耕地功能需求程度的度量在耕地质量评价模型方面，美国农业部于1961年提出了土地潜力分类系统，成为土地生产潜力评价的代表性方法当前耕地质量评价已成为研究的热点，但针对坡耕地质量评价的研究较少，在评价指标体系构建、评价模型建立等方面的研究亟待加强。作为典型的山地高原区，坡耕地是云南耕地的重要组成部分，坡耕地具有分布面积广、坡度大、土壤侵蚀严重、季节性干旱频发、土壤质量偏低等特点1研究区域的概况和数据来源1.1研究领域的总结云南地处中国西南边陲、云贵高原西南部，面积39万km1.2基于astergmem的土地利用数据集研究区DEM数据来源于地理空间数据云平台（），数据空间分辨率为30m，该数据集利用ASTERGDEM第一版本的数据进行加工得来，是全球空间分辨率为30m的数字高程数据产品。云南土地利用数据来源于资源环境数据云平台（），数据空间分辨率为30m。耕层厚度、土壤pH值、有机质、全氮、有效磷、速效钾、灌溉保证率等基础数据来源于云南省土壤测土配方施肥中获取的数据集（2015年）2半农地质量评价体系的建立2.1评估单元的确定评价单元是坡耕地质量评价的最基本单位，同一评价单元的耕地自然条件、个体属性和经济属性基本一致。目前常用的评价单元划分方法有2.2评估体系的建立2.2.1选择评估指标的原则坡耕地质量评价指标选取应遵循以下原则2.2.2采用框架模型的坡耕地质量评价指标体系坡耕地系统是由气候、土壤、地貌、人为耕作活动等多重因素相互作用形成的复合系统，其质量状况受多种因素影响从坡耕地质量评价的尺度效应来看，评价指标的选择应与评价空间尺度相适应。另外，指标选取还应考虑与现有耕地质量标准相衔接，以提高评价结果的可比性。从需求功能来看，坡耕地质量反映的内在属性不仅要满足作物生产功能，还要满足作为生态单元组成部分的生态服务价值功能需求，如控制土壤侵蚀和养分流失、水分调蓄平衡能力、维持土壤生态系统健康等功能根据上述理论分析，本研究建立基于“要素-需求-调控”的坡耕地质量评价指标体系构建框架模型（图2所示），从不同层次揭示坡耕地质量的内涵。在该框架模型中，“要素”指坡耕地质量的影响因子，反映一定空间尺度范围内各因子耦合作用对坡耕地质量的影响；“需求”指坡耕地质量对水土生态环境保护和农业生产需求的满足程度，反映生态过程和人为耕作利用对坡耕地质量的内在需求；“调控”指对坡耕地实施适当的调控措施体系，以提高坡耕地质量水平，反映坡耕地质量评价结果要能对坡耕地质量调控提供科学依据。该框架模型不仅明确了坡耕地质量指标体系构建流程，还提出了指标体系建立过程中应考虑的因素。按照上述“要素-需求-调控”的坡耕地质量评价指标体系构建框架模型，遵循评价指标选取原则，基于层次分析法，建立由16个指标构成的云南省级尺度坡耕地质量评价初选指标体系（详见表1）。从表中可看出，评价指标体系准则层包括土壤剖面性状（B1）、土壤理化性状（B2）、土壤养分（B3）、立地条件（B4）、空间形态（B5）、水分条件（B6）和土壤侵蚀特征（B7）共7个维度，各准则层下包含若干具体指标。从评价指标属性来看，包括基础性指标和特性指标2种类型。2.2.3坡耕地田块整合性(frac)计算表1所列的初选指标体系中，除土壤质地属概念性指标外，其余指标均属定量指标。按照《耕地质量等级》式中FRAC为坡耕地田块规整度；Q为坡耕地连片度；P为坡耕地地块周长，m;a为坡耕地地块面积，hm2.2.4指标体系的建立为确保评价指标符合选取的原则和要求，消除评价指标间交互效应引起的信息重叠，借助现代统计分析方法，对评价指标进行判别和筛选，由此建立最小数据集指标体系2.3土壤质地隶属度按照《耕地质量等级》（GB/T33469-2016）中的耕层质地分级标准，依据不同土壤种类的土壤质地属性进行隶属度赋值，赋值后的土壤质地隶属度值分布在0～1之间。其余评价指标均依据该指标对坡耕地质量的正负效应，选择适当的隶属函数。根据评价指标与坡耕地质量的效应特征，可将隶属函数划分为S型（戒上型）隶属度函数、反S型（戒下型）隶属度函数和抛物线型（峰值型）3种类型2.4综合重量计算为提高权重计算的准确性，采用主成分分析法式中C2.5坡耕地质量等级采用加权和法计算坡耕地质量指数（SlopeFarmlandIntegratedFertilityIndex,SIFI):式中SIFI表示坡耕地质量指数（无量纲），数值范围在0～1之间；K按照《耕地质量等级》（GB/T33469-2016）标准对坡耕地质量等级进行划分。具体划分方法为：耕地质量等级按从小到大的顺序，在耕地综合质量指数曲线最高点到最低点间，采用等距离法将耕地质量划分为10个质量等级。耕地质量指数越大，耕地质量水平越高，一等地耕地质量最高，十等地耕地质量最低。2.6基于arcsis的空间数据分析本研究基础数据处理采用Excel2013软件进行，数据统计分析基于SPSS19.0软件进行，空间数据分析及计算基于ArcGIS10.2软件进行。评价计算过程中，通过栅格数据重采样的途径，将评价数据转化为30m×30m栅格的空间数据，并采用相同的投影坐标系。3结果与分析3.1各标的空间分布以县级区域为统计单元，统计各评价指标在县级单元上的均值，据此分析各初选指标的空间分布统计特征参数。表4为云南坡耕地质量评价初选指标统计特征，从表中可看出，云南坡耕地有效土层厚度（均值91.30cm）、耕层厚度（均值18.61cm）相对较大，土壤容重（均值为1.24g/m采用变异系数（C3.2评价指标筛选采用系统聚类法，对初选指标进行聚类分析。聚类分析中距离的选择对聚类结果具有重要影响，其中距离水平为10时能较好地反映评价指标的差异性。在该距离水平下，有机质、全氮、速效钾、高程、有效磷归入同一组，降雨量、≥10℃积温归入同一组，有效土层厚度、土壤容重、田面坡度归为一组，其他指标单独归入一组。对同一组指标进行的相关分析结果表明，有机质、全氮间的相关系数为0.840(P<0.01），高程、速效钾间的相关系数为0.631(P<0.01），上述两组指标间的相关系数均大于0.5，且达到极显著水平，为确保评价指标的独立性，参照已有研究成果，选择有机质进入终评指标体系经上述分析，从16个初选评价指标体系中，筛选出由有效土层厚度、耕层厚度、土壤容重、土壤质地、土壤pH值、有机质、有效磷、速效钾、≥10℃积温、田块规整度、连片度、降雨量、灌溉保证率、田面坡度14个指标构成的坡耕地质量评价最小数据集（MDS），指标筛选过滤率为12.5%。经过定量化筛选，不仅使评价指标体系能较好地满足指标选取原则，同时也在一定程度上也简化了评价指标体系。分别采用主成分分析法、熵权法、层次分析法计算指标权重，以各指标的综合权重作为评价指标权重。云南坡耕地质量评价最小数据集指标体系及对应的权重计算结果见表5。3.3耕地质量指数sifi-计算值的应用为验证评价过程中基础数据的准确性及评价结果的合理性，选择位于云南典型坡耕地分布区的5个县共10个采样点数据，按照本研究提出的评价体系，采用室内土壤采样分析与相关数据调查的途径获取评价基础数据，计算10个样点的坡耕地质量指数（SIFI-实测值），同时从评价结果空间分布图上获取对应采样区域的坡耕地质量指数（SIFI-计算值），分析实测值与计算值的对应关系。采样点位于云南省5个坡耕地分布典型县（市），其中石林、宁洱、马龙、宣威为红壤坡耕地采样点，楚雄为紫色土坡耕地采样点。采样调查时，每个典型县在当地农技人员带领下选取2个采样区，共采集土壤样品10个，并调查样点的土壤剖面、坡度、经纬度、降雨、灌溉、耕作制度等信息，采样及调查时间为2015年7月-2017年12月。计算结果表明，SIFI实测值的均值为0.6112±0.0361，变异系数为0.0591;SIFI计算值的均值为0.5945±0.0422，变异系数为0.0709；说明SIFI计算值波动幅度相对较大，SIF实测值波动幅度相对较小，但二者均值差异较小，且相关性较高（m=0.961,n=10）。图3为10个样点SIFI实测值和计算值的对比曲线，从图中可看出，计算值总体较实测值偏大，但二者总体差异较小，计算值和实测值之间可用线性函数y=0.8237x+0.1323较好拟合，拟合决定系数R3.4坡耕地质量指数随高程的变化图4为云南坡耕地质量指数空间分布，从图中可看出，云南坡耕地质量指数（SIFI）分布在0.36～0.81之间，均值为0.59±0.06，大部分评价单元SIFI<0.6，坡耕地质量指数总体偏低。不同评价单元坡耕地质量指数差异显著（P<0.05），反映出不同区域坡耕地质量状况的空间差异性。从空间分布上来看，坡耕地质量指数呈现出空间聚集性和变异性的交错耦合分布格局，其中滇中区、南部边缘区、滇西区、滇东南区坡耕地质量指数较高，滇西南区、滇东北区坡耕地质量指数较低，其他分区介于其间。表6为不同分区坡耕地质量指数统计特征，从表中可看出，不同分区坡耕地质量指数均值存在一定的差异性，但总体差异性相对较小，坡耕地质量指数均值从大到小依次为：南部边缘区、滇西区、滇东南区、滇中区、滇西南区、滇东北区、滇西北区，南部边缘区和滇西区坡耕地质量指数相对较大，而滇西北区、滇东北区坡耕地质量指数相对较小。从坡耕地质量指数的变化幅度来看，滇西区SIFI变化幅度最大（标准差为0.061），滇东北区SIFI变化幅度最小（标准差为0.045）。由于成土环境、立地条件、耕作利用等因素的影响，不同土壤类型坡耕地质量指数也存在一定的差异性。表7为不同土壤类型坡耕地质量指数变化，从表中可看出，不同土壤类型SIFI均值分布在0.534～0.600之间，5种主要土壤类型SIFI均值从大到小依次为：赤红壤、红壤、紫色土、黄壤、黄棕壤，赤红壤坡耕地质量指数最高（SIFI均值为0.600），黄棕壤坡耕地质量指数最低（SIFI均值为0.534）。不同土壤类型坡耕地质量指数的差异性与坡耕地土壤理化特征、立地条件、耕作水平等因素相关。赤红壤坡耕地主要分布在南部边缘区和滇西南区，这些区域光热和水分条件较好，有效土层厚度较大，坡耕地质量水平总体较高；红壤坡耕地主要分布在滇中区、滇东南区，该区地势相对平坦，坡耕地平均坡度相对较小，坡耕地集约化利用水平较高，坡耕地质量也相对较高；紫色土主要分布在滇中区的楚雄、滇西区等部分区域，紫色土坡耕地肥力相对较高，但由于该区域气象干旱驱动下的农业干旱频发，加之耕层浅薄、土壤水分蓄持能力不足，坡耕地质量处于居中水平。黄壤和黄棕壤主要分布在滇东北区、滇西北区等高海拔区域，受立地条件和土壤质量特征的影响，坡耕地质量水平总体较低。图5为不同高程坡耕地质量指数均值变化，从图中可看出，坡耕地质量指数随高程的变化相对较小，但呈现出一定的规律性变化特征；随着坡耕地高程增加，坡耕地质量指数呈现出先增加后减小的变化趋势。在0～1000m高程范围内，随着高程的增加，坡耕地质量指数呈增长趋势；在>1000m高程范围内，随着高程的增加，坡耕地质量指数呈递减趋势；在500～1000m高程范围坡耕地质量指数达到最大值。上述坡耕地质量指数随高程的变化规律与云南坡耕地光热条件、水分条件、立地条件和耕作利用有关。高程<500m坡耕地尽管水热条件较好，但这部分坡耕地往往分布在深切河谷地带，受地形切割及坡耕地空间破碎化等因素的影响，坡耕地质量总体小于500～1000、>1000～1500m高程坡耕地；高程500～1000m的坡耕地由于光热条件、水分条件较好，加之集中连片度、耕作利用水平也相对较高，坡耕地质量总体较高；>1000m高程坡耕地随着光热条件、水分条件、耕作利用水平等逐步降低，坡耕地质量也随之减小。3.5坡耕地质量等级图6为坡耕地质量等级空间分布，从图中可看出，不同区域10个质量等级的坡耕地分布面积存在差异，但坡耕地质量等级空间分布呈现出显著的聚集特征；坡耕地质量以六等地、五等地、七等地、四等地为主，其他等级的坡耕地分布较少，其质量等级总体偏低。从不同分区坡耕地质量等级分布来看，南部边缘区、滇中区、滇东南区、滇西区坡耕地质量等级相对较高，以四等地、五等地为主，滇东北区、滇西北区坡耕地质量等级相对较低，以六等地、七等地为主，滇西南区、滇西区介于其间。图7为不同坡耕地质量等级面积分布曲线，从图中可看出，不同质量等级坡耕地分布面积呈现出中间大、两头小的正态型分布格局。在10个坡耕地质量等级划分中，六等地分布面积最大，分布面积为121.63万hm引入洛伦兹曲线，以反映不同分区坡耕地质量等级的总体分布格局。图8为不同分区坡耕地质量等级洛伦兹曲线，从图中可看出，不同分区坡耕地质量等级洛伦兹曲线的变化趋势存在差异性。总体来看，不同分区坡耕地质量等级分布的洛伦兹曲线均呈“S”型分布格局，表明不同质量等级坡耕地面积分布不均衡。从曲线变化过程来看，不同分区坡耕地质量洛伦兹曲线均表现为一～三等级和八～十等级对应曲线斜率较为平缓，而四～七等级对应曲线斜率较大。这表明不同分区坡耕地质量等级分布均表现为中间大、两头小的峰值型分布格局，即四～七等级坡耕地分布面积较大，而一～三等级和八～十等级坡耕地分布面积较小。4讨论4.1行为化、可操作的体系结构指标体系是若干相互联系的统计指标所组成的有机体，它将抽象的研究对象按照其本质属性分解为具有行为化、可操作的体系结构。目前针对耕地质量评价指标体系的研究较多，大多根据评价目的和区域差异性，从土壤质量、空间地理质量、管理质量和经济质量4个维度辨识影响耕地质量的关键因子，进而筛选适宜的评价指标4.2区域尺度、流域尺度从研究尺度上看，耕地质量评价尺度可分为：地块尺度、流域尺度、区域尺度。由于评价指标选择及评价基础数据获取途径存在较大差异，不同尺度耕地质量评价结果的侧重点及精度也存在较大差异，