摘要基于GIS平臺，運用其空間分析功能采用模糊柵格疊置方法進(jìn)行耕地地力評價(jià)。采用層次分析法確定評價(jià)指標權重，模糊數學(xué)方法確定指標隸屬度，加權求和模型計算耕地地力綜合指數，最終得出耕地地力綜合指數最大值最小值，利用等間隔法將綜合指數分為4級，并對評價(jià)結果進(jìn)行可視化。評價(jià)過(guò)程是GIS技術(shù)方法在農業(yè)領(lǐng)域的成功運用，彌補了矢量過(guò)程存在的評價(jià)單元大小差別太大導致疊加誤差大，計算地力綜合指數需要在其他信息系統中進(jìn)行或另外編程實(shí)現的缺陷。
關(guān)鍵詞耕地地力評價(jià)；柵格數據；GIS
中圖分類(lèi)號S28文獻標識碼A文章編號0517-6611（2014）15-04813-03
AbstractUsing the spatial analysis function of GIS platform to evaluate the cultivated land fertility of Fengxiang County. AHP was used to determine the weights of evaluation indexes， fuzzy mathematics method was adopted to determine the index membership， weighted sum model was used to calculate the composite index of the fertility of arable land. The result shows the maximum and the minimum index of the farmland. The composite index is divided into four grades according to equal interval method. Also making a visualization about different grades of arable land distribution. The whole process is a successful use of GIS means in the field of agriculture. It’s a make up for the evaluation unit size difference in vector process which can cause great errors. It can also avoid programming or using other system to compute the integrated fertility index.
Key wordsEvaluation of cultivated land fertility； Raster data； GIS
1研究綜述
近年來(lái)，我國耕地質(zhì)量和面積都不斷下降[1]，耕地資源已成為關(guān)系國民經(jīng)濟持續發(fā)展的重要的限制因素，如何利用好現有耕地，使其實(shí)現高產(chǎn)、可持續發(fā)展是關(guān)系國計民生的重大課題[2]。國內外存在不少利用GIS手段進(jìn)行土地方面的工作，第一個(gè)土地評價(jià)系統是從土壤的特征出發(fā)進(jìn)行耕地潛力評價(jià)[3]，之后遙感技術(shù)的發(fā)展使土地評價(jià)走向定量化、計算綜合化、精確化[4]，且評價(jià)由一般目的走向特定目，研究方法也更實(shí)用化[5]。Davidson.D.A[6]、V.J.Kollias[7]、T.R.Nisar Ahamed[8]等在GIS技術(shù)支持下用模糊數學(xué)方法進(jìn)行了一系列土地評價(jià)。1984年農業(yè)部建立了土地地力評價(jià)數據庫[9]，之后耕地評價(jià)研究向綜合化、多元化、定量化等方向發(fā)展[10]。2006年建立起了各類(lèi)型區耕地等級范圍及基礎地力要素指標體系，旨在利用“3S”技術(shù)為農業(yè)資源的合理布局與可持續發(fā)展提供技術(shù)支持。
以往多數學(xué)者是將矢量圖疊加，以疊加產(chǎn)生的圖斑為基礎劃分評價(jià)單元，之后再與其他柵格圖疊加進(jìn)行耕地地力評價(jià)。由于研究區的面積很大，不同類(lèi)型的矢量圖疊加產(chǎn)生的評價(jià)單元圖斑太多并且大小不一，與其他柵格圖疊加時(shí)，誤差比較大；耕地地力綜合指數的計算要通過(guò)其他信息系統或另外編程實(shí)現，評價(jià)單元的管理也比較復雜?；贕IS的空間分析功能，采用模糊數學(xué)方法和柵格疊置方法進(jìn)行耕地地力評價(jià)，由于評價(jià)單元一致便于管理，且參評指標不完全是定量指標，采用模糊數學(xué)方法進(jìn)行定量化，在GIS軟件中建立模型來(lái)進(jìn)行評價(jià)，具有可行性。
2基于GIS的耕地地力評價(jià)
2.1柵格疊置分析柵格圖層疊置分析是利用某種計算模型對不同柵格圖層相同位置的像元值進(jìn)行計算，得到新的柵格圖層[11]。耕地地力評價(jià)也是用多個(gè)因素圖層來(lái)進(jìn)行評價(jià)，采用加權求和模型計算耕地地力綜合指數，參與模型計算的具體圖層指標由專(zhuān)家給出。層次分析法是一種進(jìn)行系統分析的數學(xué)工具，在耕地評價(jià)這個(gè)復雜系統過(guò)程中被用來(lái)確定不同參評指標的權重。模糊數學(xué)方法是用來(lái)對模糊事物進(jìn)行定量化的方法，這里用來(lái)確定評價(jià)因素不同值對應的隸屬度。
2.2研究區情況與評價(jià)指標體系的建立研究區位于陜西關(guān)中平原西部，總面積超過(guò)1 000多km2，地區地形總體上為北山南塬，土地資源豐富，屬半濕潤、半干旱暖溫帶季風(fēng)氣候。以該縣土地利用等圖件、第二次土地調查及政府相關(guān)部門(mén)的文字、統計資料、實(shí)地采樣數據為實(shí)驗數據來(lái)進(jìn)行評價(jià)工作。
由省、市、縣農業(yè)方面專(zhuān)家組根據當地實(shí)際情況，據對耕地地力影響較大等原則且在全國耕地地力評價(jià)指標體系框架下投票選取了14個(gè)因素建立起當地耕地地力評價(jià)指標體系（圖1）。
圖1耕地地力評價(jià)指標體系2.3指標權重及隸屬度的確定
2.3.1指標權重計算。根據層次分析法給出準則層A相對于目標層Z和指標層B相對于準則層A的對比較矩陣，由矩陣的權向量計算出每個(gè)因素組合權重。當矩陣一致性檢驗均通過(guò)時(shí)，說(shuō)明權重分配是合理的。由此方法得出所有指標的權重（表1）。
2.4數據庫建立及數據預處理
2.4.1數據庫建立。評價(jià)數據庫的建立在A(yíng)rcGIS中進(jìn)行，耕地評價(jià)涉及十幾種圖件，數據量較大，ArcGIS為其提供良好的存儲管理及運算平臺。
2.4.2數據預處理。評價(jià)中養分柵格圖采用點(diǎn)位圖進(jìn)行克里金插值得到；海拔、坡度、坡向柵格圖由DEM生成；質(zhì)地、土壤結構、剖面構型是依不同土屬而定，因此將土壤柵格圖重分類(lèi)得到這幾個(gè)指標的柵格圖；灌溉能力、基礎設施配備隨著(zhù)地貌類(lèi)型的不同而不同，由地貌類(lèi)型柵格圖重分類(lèi)得到這兩個(gè)指標柵格圖。計算綜合指數時(shí)的柵格值為指標的隸屬度，養分指標的隸屬度得出需要根據隸屬函數在A(yíng)rcGIS中進(jìn)行柵格計算得到；海拔、坡度的隸屬函數類(lèi)型為線(xiàn)性，在軟件中進(jìn)行線(xiàn)性變換可得其隸屬度；其他概念型指標在獲取柵格圖的重分類(lèi)過(guò)程中直接將新值重分類(lèi)為專(zhuān)家給出的隸屬度即可。
2.5基于A(yíng)rcGIS的實(shí)現過(guò)程及結果可視化由“2.4.2”可得到所有參與評價(jià)的指標的柵格圖層如圖2（由于版面有限不一一列舉所有圖層）。每個(gè)柵格圖經(jīng)過(guò)柵格計算或重分類(lèi)將柵格值變?yōu)橹笜酥祵碾`屬度，之后進(jìn)行綜合指數的計算，這2個(gè)過(guò)程都通過(guò)ArcGIS的建模工具建立模型來(lái)進(jìn)行，計算模型見(jiàn)圖3。
3結語(yǔ)
研究采用GIS的空間分析技術(shù)對地處黃土高原地貌復雜區的某縣進(jìn)行了耕地地力評價(jià)，最終得出了該縣的耕地地力綜合指數，采取等間隔法將地力等級分為了4級（不同分級方法有著(zhù)不同的結果），據此可以統計不同等級耕地面積。利用ArcGIS制作地力等級專(zhuān)題圖，從而可以看出不同等級耕地的空間分布，由于資料收集及整個(gè)評價(jià)過(guò)程都是在國家現有標準下進(jìn)行的，評價(jià)結果具有較高的科學(xué)性，可以為當地政府土地方面的政策制定提供參考。
參考文獻
[1] 唐少深.糧食安全與耕地的關(guān)系[J].生態(tài)環(huán)境，2004（13）：149-150.
[2] 高旺盛，陳源泉，楊世琦.論新時(shí)期中國國情下的糧食安全觀(guān)[J].糧食安全與農作制度建設，2004（11）：19-22.
[3] KLINGEBIEL L，MONTGOMERY P H L.Capability Classification（Agricultural Handbook）[M].Washington DC：Department of Agriculture，USA，1961.
[4] KING J.Beyond Economic Choices-Population and Sustainable Development [M].UNESCO，1987.
[5] 朱德舉.土地評價(jià)[M].北京：中國大地出版社，2002：21-36.
[6] DAVIDSON D A，THEOCHAROPOULOS S P，BLOCKSMA R J.A land evaluation project in Greece using GIS and based on Boolean and fuzzy set methodologies[J].Inteational Journal of Geographical Information System，1994，8：369-380.
[7] KOLLIAS V J，PKALIVAS D.The enhancement of a commercial geographical information system（ARC/INFO）with it’s fuzzy processing capabilities for the evaluation of land resources[J].Computers and Electronics in Agriculture，1998，20：79-95.
[8] AHAMED T R N，RAO K G，MURTHY J S R.GISbased fuzzy membership model for Crop-land suitability analysis[J].Agricultural Systems，2000，63：75-95.
[9] 鐘永紅，彭世琪，崔勇.全國土壤監測論文集[C].北京：中國農業(yè)出版社，2003.
[10] 傅伯杰，陳利項，馬城.土地可持續利用評價(jià)的指標體系與方法[J].自然資源學(xué)報，1997，12（2）：112-118.
[11] 劉南，劉仁義.地理信息系統[M].北京：高等教育出版社，2002.
