土地生产力评价模型研究进展

王 宾，田军仓

（1.银川能源学院，宁夏银川750105；2.宁夏大学土木与水利工程学院，宁夏银川750021；3.宁夏节水灌溉与水资源调控工程技术研究中心，宁夏银川750021；4.旱区现代农业水资源高效利用工程研究中心，宁夏银川750021）

土地生产力评价模型研究进展

王 宾1，田军仓2，3，4

（1.银川能源学院，宁夏银川750105；2.宁夏大学土木与水利工程学院，宁夏银川750021；3.宁夏节水灌溉与水资源调控工程技术研究中心，宁夏银川750021；4.旱区现代农业水资源高效利用工程研究中心，宁夏银川750021）

土地生产力是衡量土地作物生产能力的重要指标。总结了国内外有关土地生产力评价的方法和模型，土地生产力的评价主要是针对不同的评价区域创建适宜的评价模型，不同地区的学者提出了自己的评价观点；并指出了土地生产力评价研究领域的发展趋势。

土地生产力；模型；评价；发展趋势

我国人口众多，耕地资源紧张。近几年，随着城市工业化的发展和生态环境的日趋恶化，近10 a来，我国每年耕地面积减少40万～47万hm2。对农业土地生产力进行评价，建立可行性的评价指标体系和评价方法，可为土地的可持续发展提供重要的理论依据。土地生产力评价的方法较多，应用较广泛的是指数模型评价方法，该方法在不同的地域可以结合本地域的特色进行评价。

本研究对国内外土地生产力的评价从模型、3S技术等方面进行了综述。

1 土地生产力评价的起源与发展

20世纪30年代初期，美国土壤保持局正式公布了土地潜力分类，1961年，世界上第1个土地评价系统由美国农业部土颁布[1]。继美国之后，加拿大和英国的相关部门也出台了土地潜力分类评价系统[2]。20世纪70年代，联合国粮农组织（FAO）推出了一个土地生产力综合评价指数（PI）模型，后来的科研工作者不断地对其进行修订，研究基于土壤侵蚀、不同作物根系等对土地生产力的影响，进而提出修订后的不同PI模型。

国内土地生产力的评价发展比较迅速，20世纪70—80年代，中国科学院地理科学与资源研究所按照统一规范进行了我国首次大规模的土地利用调查研究。1986年，中国科学院综合考察委员会首次开展全国大规模的土地资源承载力研究，对我国的土地、人口与粮食之间的关系进行了综合研究[3]。20世纪90年代，GIS技术以及遥感技术开始应用于我国的土地资源调查[4-5]。1992年，刘纪远在“国家资源环境遥感宏观调查与动态研究”项目中首次运用GIS和遥感技术，构建了我国第1个土地资源分类的资源数据库。

2 国内外土地生产力评价研究现状

2.1 国外土地生产力评价研究现状

2.1.1 因子分数和评价模型 1962年，罗马尼亚农业部门将土壤、气候、地貌等图综合编制TEO图，利用因子分数之和模型进行土地评价。该模型简单实用，利用因子分数之和绘制的TEO图，进行简单的土地生产力评价。缺点是不能综合不同作物对土地生产力的影响。

2.1.2 FAO土地生产力综合评价指数模型 20世纪70年代，联合国粮农组织（FAO）推出了一个土地生产力综合评价指数（PI）模型[6]。

式中，F1为土壤有机质含量，F2为土壤速效磷含量，F3为土壤速效钾含量，F4为土壤全氮含量；pH为土壤酸碱度，Q为土壤机械构成，T为土壤有效厚度，P为光热条件（≥0℃积温），E为水分供应能力和地形的高程，G为地面坡度。

该模型可应用于一般的土地生产力评价，模型以自然条件状态下的土壤为研究对象，认为土壤的物理条件、化学条件和生态条件对生产力起着重要作用。

2.1.3 土壤侵蚀对土地生产力影响模型 Pierce等[7]利用生产力指数模型研究长期土壤侵蚀对土地生产力的影响，指数模型表述如下。

式中，A，C，D为0～1之间的数，表示3因素对根生长的满足程度；WFi为各土层理想的根分布状况；n为100 cm厚土壤的分层数量。

该模型考虑到作物生长的差异性对土地生产力的影响，综合考虑土壤侵蚀方面的影响，来模拟土地生产力的变化趋势。该模型主要是评估土壤条件是否适宜根系的生长。

2.1.4 土地潜力生产力指数模型 1983年Kiniry等[8]和Pierce等[9]提出土地潜力生产力的评价模型，认为生产力指数（PI）应由根系分布范围内各土层根系生长限制因子赋值并相乘，然后将各层次的值按根系分布权重求积求和得出。模型的一般表达式为如下。

式中，A，B，C为根系生长限制因子；WF为权重因子；i，n分别为土层序号及土层数。

该模型从作物的生长根系分布在土层根系的生长限制因子出发，多层次考虑权重影响，适合于单一作物的土地潜力生产力的评价。

2.1.5 林地生产力的PI指标模型 20世纪70年代，美国的Gale等[10]通过定量方法研究根系在不同深度土层中的分布，并根据土壤物理性质和地形等因子对树木根系分布特征值的影响，提出了评价林地生产力的PI（Productivity Index）指标法。该模型注重土壤的物理性质和地形对森林植被的影响，能较好地评价林地基于不同植被的生产力特征。

2.1.6 土地评价和立地评价系统 20世纪80年代以来，随着计算机技术的发展及其地理信息系统在土地资源评价中的应用，土地资源评价的理论和方法更加具有综合性和精确性。随着人们对可持续发展认识的提高，20世纪90年代以来，持续土地利用管理评价理论有了具体的表现，这是土地评价发展的新趋势[11]。

2.2 国内土地生产力评价研究现状

2.2.1 最低因子限制指数模型 沈思渊等[12]根据淮北涡河流域的特点，进行土地自然生产潜力影响动态模型分析，研究认为，影响农业自然生产力的因子是土壤养分，土壤的限制主要取决于最低影响因子数。

式中，Is为土壤肥力指数；Z为土壤剖面指数；T为表土质地指数；B为土壤耕层结构指数；Om为土壤有机质指数；H为土壤实测的pH值；Ec为土壤代换量指数；Nu为土壤养分指数。

该模型主要分析限制因子对土地生产力的影响，能够合理地得出土地肥力指数，进而分析土地生产力的影响因素。

2.2.2 矿区耕地生产力评价IFI模型 鲁叶江等对[13]山东兖州矿区进行了研究，采用层次分析法和IFI模型对采煤矿区耕地生产力进行了评价，结果表明，该模型能很好地适用于矿区被破坏耕地评价定级。IFI的计算模型如下。

其中，Wi表示第i评价指标的权重；Ui表示第i评价指标的隶属度值。

采用层次分析法和IFI模型综合对矿区耕地生产力进行评价，评价模型考虑到评价指标所占的权重，避免了人为因素对生产力评价的影响。

2.2.3 煤矸石充填复垦区土壤生产力评价MPI模型 刘会平等[14]以淮南矿区新庄孜煤矿土地复垦区为研究对象，研究了不同覆土厚度的煤矸石充填复垦区土壤生产力状况，运用MPI模型，对不同覆土厚度的复垦地块生产力进行评价。

刘青柏等[15]应用复垦土壤生产力指数的修正模型（MPI）对阜新矿区矸石山复垦土地生产力进行了评价，结果表明，MPI模型考虑了影响土壤生产力的因子间相关性和时空变异性，此模型适用于矸石山复垦土壤生产力的质量评价。

MPI考虑土壤因子时空变异和养分因子与环境因子相关性，从不同土层的各个样点环境因子出发，应用向量的理论进行分析，并采用因时空变异而加的修正系数进行修订，对于复垦土地生产力的评价有一定的意义。

2.2.4 中国北方耕地PI模型 孙振宁等[16]以我国北方4个耕地类型区为研究区域，采用生产力指数模型PI，对北方土壤生产力进行评价，得出东北黑土区、北方平原区、北方山地丘陵区和黄土高原区具体PI数值。采用的PI模型如下。

式中，A代表土壤有效含水量的适宜度；C代表土壤容重适宜度；D代表土壤pH值的适宜度，O代表有机质指标；WF为指标权重系数。

王恩利等[17]采用FAO计算作物生产力的农业生态区域法，对黄淮海地区冬小麦、夏玉米生产力进行评价，认为作物生产力的高低，主要依赖于当地的气候资源（辐射、温度、水分等）、土地资源（土质、土层厚度、土壤肥力、有机质含量等）和人工投入的物质能量和技术。

我国北方耕地PI模型采用传统的生产力指数模型进行评价，评价指标选取灵活，适用于大多数的土地生产力的评价，但在多作物的土地上，此模型的评价还具有一定的局限性。

2.2.5 土地生产力多因素综合评价模型 韩荣青[18]以主要作物类型为对象，对招远市域主要作物的土地生产力评价进行了研究，评价采用层次分析法（AHP）对指标权重进行确定，采用多因素综合评价模型。

式中，S为某评价单元分值，Wi为第i个因子的权重，Ci为评价单元对应的第i个分子分值，n为因子总数。

赵忠等[19]利用层次分析法（AHP）对陕西省淳化县嘴头村、西坡村的坡地自然生产力（NSP）进行了评价。评价指标选取对黄土沟坡地自然生产力有重要影响的土壤理化性质和树种根系分布特性，共两大类9个指标作为自然生产力的评价指标。

李鹏等[20]对渭北黄土高原地区沟坡地进行生产力评价，从层次分析法对沟坡地自然生产力、现实生产力进行了评价。采用NSPI模型对沟坡地的自然生产力和现实生产力进行评价。

式中，i为评价因子编号；n为评价因子总数；Xi为某评价因子；Wi为某评价因子权重。

土地生产力多因素综合评价法，考虑到各评价因子之间的相互影响，注重各因子之间的权重，避免了单一因素过多从而限制计算结果，此方法多适用于复杂情况下的土地生产力评价。

2.2.6 基于GIS技术的土地生产力评价 俞联平等[21]以甘州区天然草原为研究对象，利用3S技术对其进行生产力评价，结果表明，土壤调整植被指数（MSAVI）与产量之间存在很好的正相关关系。

刘海斌等[22]利用地理信息系统GIS技术，对评价指标专题图进行叠加运算处理后，将黄土塬区西坡村土地归并划分为39个生产力单元，并利用修正后的生产力指数（PI）模型和投入产出方法，计算得出其潜在生产力与现实生产力。修正后的PI模型如下。

式中，PI为生产力指数，无量纲；A为有机质适宜度；B为全氮适宜度；C为全磷适宜度；D为坡度适宜地；E为土壤适宜度，WF为权重因子。

尹少鹏[23]选取ARCVIEW软件，利用其二次开发语言，进行了基于GIS技术的土地生产力评价信息系统的设计研究，并把土壤侵蚀模型、生产潜力模型、成本效益模型等进行空间分析及模型的建立和运算。

崔青春等[24]研究了GIS与土地生产力评价模型的集成，认为土地生产力评价模型与GIS集成的实现包含地理信息系统、土地生产力评价的数学方法及模型库、数据分析、成果输出、战略制定和执行5部分。

欧阳进良等[25]根据地理信息系统，以曲周县的农业生产情况为研究对象，采用指数和法（i）进行土地综合生产力评价与土地质量变化的研究。

式中，Fi为某因素的分等定级值，Wi为该因素对土地质量的影响权重。

2001年，侯西勇[26]进行了长清县土地资源生产力、生产潜力及耕地增产潜力的评价研究，研究采用地理信息系统GIS为平台进行生产力的评价，研究认为，生产力的影响有自然条件影响和社会经济条件影响2个方面，其评价应从2个方面展开。

基于GIS技术的土地生产力评价能很好地把传统意义上的评价结果直观地变现于地理信息系统中，在GIS平台上，研究者可以很好地对各种模型的计算结果进行对比，从而得出不同评价模型对生产力评价结果的影响，可以对比不同的评价方法，进而得出较为合理的评价模型。

3 存在的问题

土地生产力的评价主要是从PI指数模型出发，结合评价区的特点，研究适合本区域的土地生产力评价模型，修订后的PI模型，能从实际出发，解决本区域在土地生产力评价上的不足。同时，考虑到不同评价因子之间的影响，多因素综合评价模型也被越来越多地采用。由上述分析可知，国内外的土地生产力评价模型各有特点，但同时也存在以下几方面的问题。

3.1 模型的准确性难以把握

目前，土地生产力评价模型种类较多，具体在实际中采用哪种模型，还存在很大争议。传统的PI模型虽适用于大多数土地生产力的评价，但是在实际选用的过程中，还存在不同作物对土地生产力的影响，PI模型就没能考虑到这一点，其他修订后的PI模型仅仅是研究者在当地小区域范围内进行的短时间的评价，并没用经过实际的检验、修正。因此，准确性很难把握。

3.2 评价模型难以操作

在实际的土地生产力评价模型因子的选取过程中，模型精度越大，选取的因子也越多，而因子之间的相互影响又难以操作。因此，计算或估算的操作程度很难把握。

3.3 评价模型的选择存在困难

评价模型具体采用哪种，才能适合本区域的地理状况，在实际的评价过程中还存在如何选择的问题。本研究发现，大多数的研究者仅仅是在重复以前的评价模型，具体的评价模型对本地区的实用性有多大，并没有很好地分析；另外，不同模型的计算结果也有差异，具体选择的模型是否合理还存在一定的争议。

4 土地生产力评价发展趋势

国外土地生产力的评价发展较为迅速，所建立的评价模型也具有较好的实用性，其中，FAO提出建立的PI模型具有代表性，能应用于一般的土地生产力评价。随着计算机技术的发展，20世纪以来，国外土地生产力的评价向着信息化方面发展。

国内土地生产力评价的发展主要是从模型方面和基于3S技术方面来说，模型方面，国内学者从不同作物、不同土地类型来进行生产力的评价，并划分相应的评价等级，取得了一定的成绩。3S技术方面，国内学者从相应的GIS平台设计开发评价信息系统，为土地生产力的评价提供了信息化支持。

国内外对土地生产力的评价已经取得了一定的成果。在评价模型上整合区域特色采用合适的模型进行评价，但是仅依靠模型进行评价数据工作量大；随着GIS技术的发展，土地生产的评价越来越多地依靠GIS软件来进行评价指标的空间展示和评价模型的计算。另外，根据土地生产力评价的实际需求，在GIS平台开发出相应的土地生产力评价信息系统是未来的发展趋势之一。

［1］傅伯杰.美国土地适宜性评价的进展 [J].自然资源学报，1987，23（1）：23-27.

［2］戴维森DA.加拿大土地评价的进展[J].地理科学进展，1988，7（1）：13-15.

［3］倪绍祥，陈传康.我国土地评价研究的近今进展[J].地理学报，1993，48（1）：75-83.

［4］徐盛荣.土地资源评价[M].北京：中国农业出版社，1997.

［5］倪绍祥.近10年来中国土地评价研究的进展 [C]//认识地理过程 关注人类家园——中国地理学会2003年学术年会文集.武汉：中国地理学会，2003.

［6］FAO.Report on the Agro-Ecological Zones project[R].Rome：World Soil Resources Reports，1978—1980.

［7］Rijsberman F R，Wolman MG.Effects of erosion on soil productivity:Ainternational comparison[J].Journal of Soil and Water Conservation，1955，40：349-354.

［8］Kiniry L N，Scrivner C L，Keener M E.A soil productivity index based on predicted water depletion and root growth[M].Missouri Colunbia：UniversityPress ofMissouri，1983.

［9］Pierce F J，Larson W E，Dowdy R H，et al.Productivity of soils:assessinglong-termchanges due to erosion[J].J Soil Water Conserv，1983，38：39-44.

［10］Gale MR.Vertical root distribution of northen tree species in relation tosuccessional status[J].Canadian Journal of Forest Research，1987，17（8）：829-834.

［11］Universityof Lethbridge.Proceedings of the international workshop on sustainable land management for 21th century plenary papers [M].Lethbridge Canada：Lethbridge UniversityPress，1993.

［12］沈思渊，席承藩.淮北涡河流域农业自然生产潜力模型与分析[J].自然资源学报，1991，6（1）：22-33.

［13］鲁叶江，李树志，高均海，等.长清县土地生产力综合评价研究[J].安徽农业科学，2010，38（1）：292-294.

［14］刘会平，严家平，樊雯.不同覆土厚度的煤矸石充填复垦区土壤生产力评价[J].能源环境保护，2010，24（1）：52-56.

［15］刘青柏，刘明国，冯景刚.MPI模型在矸石山复垦土壤生产力评价中的应用[J].水土保持研究，2006，13（3）：24-25.

［16］孙振宁，谢云，段兴武.生产力指数模型PI在北方土壤生产力评价中的应用[J].自然资源学报，2009，24（4）：708-717.

［17］王恩利，韩湘玲.黄淮海地区冬小麦、夏玉米生产力评价及其应用[J].中国农业气象，1990，11（2）：41-46.

［18］韩荣青.招远市域主要作物土地生产力评价研究[J].河北师范大学学报，2008，32（5）：687-692.

［19］赵忠，李鹏，王乃江.黄土高原造林地生产力评价方法及其应用的研究 [J].西北农林科技大学学报：自然科学版，2003，31（6）：19-26.

［20］李鹏，赵忠，李占斌.黄土高原沟坡地土地生产力评价的指标体系与评价方法[J].土壤与环境，2001，10（4）：301-306.

［21］俞联平，李发弟，李新媛，等.基于3S技术的甘肃省甘州区荒漠草地生产力评价[J].草原与草坪，2008（5）：36-39.

［22］刘海斌，吴发启.黄土塬区复合型生态农业土地生产力评价[J].农业工程学报，2006，22（6）：77-81.

［23］尹少鹏.基于GIS的土地生产力评价信息系统的设计[J].科技资讯，2005（22）：109-110.

［24］崔青春，倪绍祥，陈思源，等.长清县土地生产力综合评价研究[J].农机化研究，2002（2）：18-20.

［25］欧阳进良，宇振荣，张凤荣.土地综合生产力评价与土地质量变化研究[J].资源科学，2005，25（5）：58-64.

［26］侯西勇.长清县土地资源生产力、生产潜力及耕地增产潜力评价研究[D].济南：山东师范大学，2001.

Research Progress on Land Productivity Evaluation Model

WANGBin1，TIANJuncang2，3,4
（1.Yinchuan EnergyInstitute，Yinchuan 750105，China；2.College ofCivil and Hydraulic Engineering，Ningxia University，Yinchuan 750021，China；3.Research Center ofWater-savingIrrigation and Water Resource Regulation and Control Engineering Technologyin Ningxia，Yinchuan 750021，China；4.Research Center ofModern Agricultural Water Resources Efficient Utilization Engineeringin Arid Region，Yinchuan 750021，China）

Land productivity is an important indicator to measure land crop production capacity.This paper reviews the methods and models on the assessment of land productivity,land productivity evaluation is mainly aimed at creating appropriate evaluation areas. The scholars of different parts put forward their own point of view.Finally,this paper points out the trend of developments in the field of land productivityassessment.

land productivity;model；evaluate;development trends

F323.211

A

1002-2481（2016）08-1232-05

10.3969/j.issn.1002-2481.2016.08.43

2016-04-12

国家科技支撑计划课题（2007BAQ0005501）；银川能源学院科研项目（2014KYZ05）

王 宾（1984-），男，山东潍坊人，工程师，硕士，主要从事精准节水灌溉与信息系统新技术研究工作。田军仓为通信作者。