土地质量地球化学调查评价成果转化应用研究——以上海市金山区廊下镇为例

王丹妮，温晓华，李金柱，何中发，王寒梅

（1. 上海市地质调查研究院，上海 200072；2. 国土资源部上海资源环境监督检测中心，上海 200072）

土地质量地球化学调查评价成果转化应用研究
——以上海市金山区廊下镇为例

王丹妮1,2，温晓华1,2，李金柱1,2，何中发1,2，王寒梅1,2

（1. 上海市地质调查研究院，上海 200072；2. 国土资源部上海资源环境监督检测中心，上海 200072）

随着国家对土地数量、质量、生态全方位管护要求的逐渐明确和加强，中大比例尺土地质量地球化学调查与评价成果在永久基本农田保护、土地利用规划编制等国土资源管理工作中的落地应用需求日趋迫切。本文以上海市金山区廊下镇1:10000实际调查数据的795个图斑（自然地块）为例，对比分析了1:50000空间插值结果与1:10000实测结果的相对误差、土地质量等级的变化情况，开展了1:50000土地质量地球化学调查与评价成果转化应用的探索性研究。

土地质量；环境地球化学；地球化学调查；土地质量评价

土地质量地球化学调查与评价是地质工作拓展服务能力，服务国土资源管理中心工作的重要内容。上海市已全面完成多目标区域地球化学调查和典型地区1:50000、1:10000的土地质量地球化学调查工作[1～3]，为本市国土资源管理工作积累了大量翔实的数据资料，但仍无法满足永久基本农田保护、土地利用规划编制等工作的要求，若大规模开展覆盖自然地块的土地质量地球化学调查，从财政、人力和物力上均不现实。针对这一问题，本文以上海市金山区廊下镇为例，从5种空间插值方法中选取最优方法，对廊下镇1:50000土地质量地球化学调查数据进行插值，以具有1:10000实测值的图斑（自然地块）为研究对象，对比分析1:50000插值结果与1:10000实测结果，探讨空间插值方法是否适用于解决土地质量数据落自然地块（户）的问题，实现1:50000土地质量地球化学调查与评价成果转化应用。

1 研究区域概况

上海市金山区地处市域西南，西与浙江省平湖、嘉善市相邻，东接奉贤区，北靠青浦区和松江区，南濒杭州湾。全区属于亚热带季风气候，四季分明，降水充沛，日照较多，无霜期较长，宜于稻、麦、棉、油菜等农作物生长。全境地势低平，地面高程自北西至东南略有升高，河渠交织成网，主要土壤类型为水稻土和潮土。廊下镇则位于金山区中部偏西南，东接张堰镇、金山卫镇，北与吕巷镇相接，西、南则分别与浙江省平湖市新埭镇和平湖市新仓镇毗邻。

2 数据来源及其处理

2009～2010年，上海市开展了金山区1:50000土地质量地球化学调查，共采集土样1738个（含廊下镇内180个采样点）。2013年，以廊下镇为典型地区土地质量评价示范区，开展了1:10000土地质量地球化学调查工作，共采集土样1339个。

研究区选取反距离权重（IDW）、全局多项式（GPI）、局部多项式（LPI）、径向基函数（RBF）和普通克里格法（OK）作为土壤各元素指标空间插值的模型方法。

采用ArcGIS地统计分析模块对元素N、P、K、Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni、Zn的插值数据进行常规统计分析，检验并确保数据呈正态分布。

对空间插值方法优劣的检验采用交叉验证来实现[4～7]。本文对廊下镇1:50000土地质量地球化学调查的原始采样数据进行了统一划分，将180个采样点数据分为试验样本（126个）和检验样本（54个）。显然，验证结果中均差（ME）、均方根误差（RMSE）越小，则误差越小，空间插值精度越高[8～11]。

3 结果与讨论

3.1 最优参数的确定

同一空间插值方法会因参数设置的不同而结果不同。此次参数设定中Power为1～3，搜索半径分别为默认值、250、500、750、1000、1500，模拟模型为球状模型（Spherical）、指数模型（Exponential）和高斯模型（Gaussian）。

元素N、P、K拟合效果最好的参数整理见表1。结果表明，元素N、P、K的试验与检验样本中均差（ME）均为最大的是反距离权重法，试验样本中均差（ME）最小的均是全局多项式法。元素N、P的试验样本中均方根误差（RMSE）最小的均是普通克里格法；元素P、K的检验样本中均差（ME）最小的均是全局多项式法，均方根误差（RMSE）最小的均是反距离权重法。可知，并不存在一种最佳插值方法可同时使试验与检验样本的均差（ME）、均方根误差（RMSE）最小，插值效果最优。

表1 养分元素氮磷钾空间插值模型测试结果Table 1 The test results of spatial interpolation model of nutrient elements as nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K)

3.2 最优空间插值法的确定

在各空间插值方法最优参数的基础上，以插值精度、成图效果、异常圈定能力三方面因素选出最优插值方法。

以元素Cr为例，从图1的对比可知，全局多项式法、局部多项式法的插值精度均较低，仅显示大面积范围内的变化趋势；普通克里格法与径向基函数法的插值效果、精度有明显提高，多锯齿状突起、表面不平滑；反距离权重法精度最高，插值表面连续、光滑，很好地反映出廊下镇域土壤中元素Cr的空间分布，为最优空间插值方法。

图1 5种空间插值方法下廊下镇土壤元素Cr的空间分布Fig.1 Spatial distribution of element chromium in surface soil calculated with 5 interpolation methods

从表2可以看出，11个元素的最优空间插值法均为反距离权重插值法。其中，Power值均以3最优，搜索半径的变化范围为500～3846.03，均不小于实际采样点间距。

表2 土壤化学元素最优空间插值方法参数Table 2 The optimal parameters of spatial interpolation method for soil chemical elements

3.3 数据对比分析

统计廊下镇795个图斑（自然地块）中各元素1:50000空间插值数据平均值与1:10000实测数据平均值的相对误差，两者相对误差小于40%的土壤化学元素占比及其地块图斑比例如表3所示。

表3 土壤化学元素的空间插值与实测对比相对误差小于40%的占比Table 3 The percentage of soil chemical elements of relative error less than 40% between interpolation and measure

从表3可知，两者相对误差小于40%的地块个数超过90%的元素共7个，分别为K、Ni、Cr、Zn、As、Cu、Pb，元素Hg、N、Cd、P的图斑个数比例分别为60.20%、75.06%、82.12%、85.77%。可知，空间插值结果与实测数据结果之间仍然存在误差，元素Hg、N、Cd、P尤甚。

在典型实例中，开展金山区1:50000土地质量地球化学调查时，以该地区土地利用现状类型为底图，划分出一个采样单元（图2红色实线圈定范围），在进行廊下镇1:10000土地质量地球化学调查时，叠加地形地貌、土壤类型两个图层后，上述采样单元细分为5个采样单元（图2蓝色实线分割范围）。该区块内共包含10个图斑（自然地块），见图2浅红色虚线圈定范围。

图2 土地质量地球化学调查评价典型实例Fig.2 The typical example of geochemical survey of land quality

通过上述典型实例可解析出相对误差的主要来源：

（1）采样误差：典型实例中，1:50000采样工作采集了1件样品（0号采样点），1:10000采样工作共采集了5件样品（1～5号采样点）。其中，0号采样点中元素Cd含量为0.19μg/g，1～5号采样点中元素Cd含量分别为0.14、0.16、0.17、0.17、0.21μg/g。可见，开展两种比例尺土地质量地球化学调查工作时，随着调查精度的提高，采样单元、采样点位、采样点数量等均发生改变，不可避免地存在采样误差。

（2）分析误差：两种比例尺土地质量地球化学调查工作开展的年份不同，分析测试条件有可能不完全相同，使得分析数据结果之间难免存在分析误差。

（3）空间插值过程的误差：空间插值过程是利用调查采样点数据经一定的数学方法，对未测点进行拟合预测，形成连续分布的栅格数据，是一种模拟过程，必然存在误差。元素Cd的反距离权重法的交叉验证结果显示，24个采样点实测值与预测值之间的相对误差范围为-46.15%～56.47%（图3）。

图3 元素Cd采样点实测值与空间插值预测值对比Fig.3 The measured value and the predicted value from spatial interpolation of element Cadmium

（4）图斑（自然地块）内元素含量平均过程中导致的误差：图2中的B图斑（自然地块）包含4、5号采样点，其Cd含量分别为0.17、0.21μg/g，平均值为0.190μg/g，空间插值点个数为100，Cd含量的平均值为0.181μg/g。

（5）元素的空间变异性导致的误差：自然界土壤分布极为复杂，土壤在同一平面或不同深度上并不完全均质，其元素含量在各点并不相同，变异系数可表征元素的空间变异情况。随着元素变异系数增大，元素在空间上含量变化越大，空间插值结果中相邻点位元素含量数值差异明显，在图斑（自然地块）破碎的情况下，使得同一地块内的多个插值点位结果之间变化明显，致使1:50000插值数据与1:10000实测数据之间相对误差增加，相对误差大于40%的地块个数百分比例增高，最终导致相对误差小于40%的地块个数百分比例值与元素变异系数成明显负相关性（图4）。

3.4 土地质量地球化学评价结果对比分析

对廊下镇795个图斑（自然地块）内各元素1:50000插值数据平均值、1:10000实测数据平均值进行质量等级评定，对比两者的评定结果。

图4 土壤化学元素空间变异系数与地块中相对误差＜40%的百分比例关系Fig.4 The relationship between spatial variation coefficient and the plot percentage of relative error which less than 40% of soil chemical elements

从表4可以看出，养分元素K、P、N质量等级不变的地块个数比例分别为5.54%、40.10%、42.30%，环境元素Hg、Cu、Cd、Cr、Zn、Pb、As、Ni质量等级不变的地块个数比例分别为81.36%、93.20%、94.71%、97.61%、98.74%、99.24%、99.87%、99.87%。整体来看，养分元素N、P、K质量等级不变的地块个数比例小于45%，环境元素中除元素Hg外，其他元素质量等级不变的地块个数比例超过90%。

表4 土壤化学元素质量等级变化Table 4 Changes in the quality level of soil chemical elements

同样，可通过典型实例说明元素N、P、K、Hg质量等级变化明显的原因。

B图斑（自然地块）中，0号采样点中元素N、P、K含量分别为2.39、1.00、20.99g/kg，质量等级分别为一级、二级、二级；4、5号采样点的情况不尽相同，其中，4号采样点中元素N、P、K含量分别为1.97、0.86、25.48g/kg，质量等级分别为二级、二级、一级，5号采样点中养分元素N、P、K含量分别为2.52、1.02、19.83g/kg，质量等级分别为一级、一级、二级。可知，随着点位和时间的改变，同一图斑（自然地块）中养分元素N、P、K含量分布变化明显，质量等级亦会发生改变，造成这一现象的主要原因是各地块分属不同农户，耕作方式（施肥量、施用化肥种类、作物种植种类等）会因年份不同发生相应调整，易改变土壤中养分元素N、P、K含量分布特征，质量等级从而发生变化[12]。对于元素Hg而言，0号采样点中含量为

0.14mg/kg，pH值为5.88，4、5号采样点中元素含量分别为0.092、0.14mg/kg，pH值分别为6.44、6.26。可知，元素Hg的含量存在突变现象，且与pH值之间无明显相关性。研究表明，在农用地土壤的表层和次表层中，腐殖质结合态和有机结合态是元素Hg的主要赋存形式，但此类Hg比较容易活化（如温度的改变、酸雨等）[13]，使得图斑（自然地块）间元素Hg的含量易发生变化，进而改变质量等级，此外，元素Hg的空间变异系数为50.14%，属强变异强度，空间插值结果与实测结果之间本身误差较大。

永久基本农田保护、土地利用规划编制等工作主要关注于图斑（自然地块）中土地质量等级及其变化情况[14]，为实现1:50000土地质量地球化学调查与评价成果成功转化，结合上述原因，分析可采取以下措施：

（1）针对养分元素N、P、K，在1:50000土地质量地球化学调查成果的基础上，指导农户科学施肥，控制其含量于合理范围内，在保证农作物健康生长的同时，缩小空间变异性，以提高空间插值的精度，达到精准预测其质量等级的目的；

（2）针对环境元素（Cd、Hg、Pb、As、Cu、Zn、Ni、Cr），鉴于质量等级有出入的图斑（自然地块）主要分布于点状污染区的情况，可通过复查的方式核实存在（明显或潜在）污染的图斑（自然地块）的情况，修正其质量等级。

4 结论

（1）针对1:50000土地质量地球化学调查与评价数据，可采用反距离权重法插值实现图斑（自然地块）中地球化学数据的全覆盖，该数据可与1:10000比例尺工作精度相当。

（2）1:50000土地质量地球化学调查与评价成果可通过空间插值与重点区域复查相结合的方式实现土地质量数据落户（地块），相关数据可应用于永久基本农田保护、土地利用规划等国土资源管理工作。

References)

[1] 何中发,孙彦伟,方正,等. 生态地球化学成果应用于农用地分等及质量动态监测初步构想[J]. 上海地质,2009,30(3):35-43. He Z F, Sun Y W, Fang Z, et al. Preliminary conception of the application of ecological geochemistry for farmland gradation and quality dynamic monitoring[J]. Shanghai Geology, 2009,30(3):35-43.

[2] 温晓华,何中发,张琢,等. 上海市土地环境质量调查评价及基本农田环境质量监控[J]. 上海国土资源,2011,32(1):8-13. Wen X H, He Z F, Zhang Z, et al. Surveying and evaluating of land environmental quality and monitoring of basic farmland environmental quality in Shanghai[J]. Shanghai Land & Resources, 2011,32(1):8-13.

[3] 温晓华. 省级市县级乡镇级土地质量地球化学评估方法及典型地区成果分析[J]. 上海国土资源,2013,34(4):71-76. Wen X H. Analysis of the contrasts in geochemical methods used to assess land quality among different land use classes (province, county, and town) in a typical region[J]. Shanghai Land & Resources, 2013,34(4):71-76.

[4] 朱求安,张万昌,余钧辉. 基于GIS的空间插值方法研究[J]. 江西师范大学学报(自然科学版),2004,28(2):183-187. Zhu Q A, Zhang W C,Yu J H. The spatial interpolations in GIS[J]. Journal of Jiangxi Normal University (Natural Science), 2004,28(2):183-187.

[5] 郭旭东,傅伯杰,马克明,等. 基于GIS和地统计学的土壤养分空间变异特征研究[J]. 应用生态学报,2000,11(4):557-563. Guo X D, Fu B J, Ma K M, et al. Spatial variability of soil nutrients based on geostatistics combined with GIS[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2000,11(4):557-563.

[6] 祝锦霞,徐保根,鲍海君. 县级耕地质量等级评定方法研究[J]. 上海国土资源,2015,36(1):31-35,48. Zhu J X, Xu B G, Bao H J. Methods for assessing cultivated land quality at the county-level[J]. Shanghai Land & Resources, 2015,36(1):31-35,48.

[7] 朱锦尉,祝锦霞,徐保根. 基于农用地分等的耕地质量监测评价[J]. 上海国土资源,2013,34(2):20-23. Zhu J W, Zhu J X, Xu B G. Monitoring and evaluation for the classification of cultivated land quality[J]. Shanghai Land & Resources, 2013,34(2):20-23.

[8] 余笑眉,吕晓男,王美琴,等. 南方丘陵耕地土壤有机质空间插值精度比较[J]. 浙江农业学报,2010,22(5):639-643. Yu X M, Lü X N, Wang M Q, et al. Comparision of spatial interpolation for soil organic matter of hilly area in southern China[J]. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2010,22(5):639-643.

[9] 谢云峰,陈同斌,雷梅,等. 空间插值模型对土壤Cd污染评价结果的影响[J]. 环境科学学报,2010,30(4):847-854. Xie Y F, Chen T B, Lei M, et al. Impact of spatial interpolation methods on the estimation of regional soil Cd[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2010,30(4):847-854.

[10] 汪媛媛,杨忠芳,余涛,等. 土壤碳储量计算中不同插值方法对比研究[J]. 中国岩溶,2011,(4):479-486. Wang Y Y, Yang Z F, Yu T, et al. Contrastive studies on different interpolation methods in soil carbon storage calculation[J]. Carsologica Sinica, 2011,(4):479-486.

[11] 王进,冯金飞,卞新民. 基于GIS的农田土壤重金属空间插值分析及污染评价[J]. 南通大学学报(自然科学版),2008,(1):1-8. Wang J, Feng J F, Bian X M. GIS-based spatial interpolation and pollution appraisal of heavy metal in cropland soil[J]. Journal of Nantong University (Natural Science Edition), 2008,(1):1-8.

[12] 石小华,杨联安,张蕾. 土壤速效钾养分含量空间插值方法比较研究[J]. 水土保持学报,2006,20(2):68-72. Shi X H, Yang L A, Zhang L. Comparison of spatial interpolation methods for soil available Kalium[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2006,20(2):68-72.

[13] 王之峰,汤丽玲,马生明,等. 城市汞污染土壤中Hg的形态特征[J].物探与化探,2014,38(2):345-348. Wang Z F, Tang L L, Ma S M, et al. Modes of occurrence of Hg in Hg pollution soil of cities[J]. Geophysical & Geochemical Exploration, 2014,38(2):345-348.

[14] 张凤荣. 基本农田的生态功能与土地资源持续利用[J]. 上海国土资源,2013,34(2):1-5. Zhang F R. Ecological functions of basic farmland and sustainable utilization of land resources[J]. Shanghai Land & Resources, 2013,34(2):1-5.Geochemical surveys and evaluation on land quality: A case study of the town of Langxia in Jinshan district, Shanghai

WANG Dan-Ni1,2, WEN Xiao-Hua1,2, LI Jin-Zhu1,2, HE Zhong-Fa1,2, WANG Han-Mei1,2
(1. Shanghai Institute of Geological Survey, Shanghai 200072, China; 2. Shanghai Center for Intendance and Testing of Resources and Environment, Ministry of Land and Resources of China,
Shanghai 200072, China)

Alongside the strengthening of management policies for land quantity, land quality, and ecological protection, the Geochemical Survey and Evaluation on Land Quality has an important role in mid- and large-scale land and resource management. Data from 795 patches (natural plots) at a scale of 1:10,000 in the town of Langxia in the Jinshan district, Shanghai, is used as an example for studying the relative error and geochemical land quality changes. Spatially interpolated data from the Geochemical Survey on Land Quality (at a scale of 1:50,000) is also used to implement land and resources management.

land quality; environmental geochemistry; geochemical survey; evaluation of land quality

X142

A

2095-1329(2015)02-0083-04

2014-12-16

2015-03-25

王丹妮(1988-),女,硕士,主要从事环境地球化学研究.

电子邮箱: wdnezhou@163.com

联系电话: 021-56613081

中国地质调查局土地质量地球化学调查评价项目“上海市典型地区土地质量地球化学评价示范”(12120113001900)

10.3969/j.issn.2095-1329.2015.02.019