潘悦 李芹芳
摘 要:我国西北地區耕地质量普遍偏低,其主要原因是由于耕地自然本底存在限制因子。确定耕地质量提升限制因子并进行潜力分析,对日后土地整治项目实施及耕地质量建设有重要的参考意义。本文依据陕西省2015年宁强县农用地分等成果,确定了影响耕地质量的5种限制型:坡度限制、土层限制、有机质限制、质地限制、裸岩限制,应用自然等提等潜力指数模型,以全局可比的无量纲形式反映出限制型的制约程度和自然等分别提升潜力。结果表明: 宁强县存在10种耕地质量主导限制型组合类型:坡度限制、土层限制、有机质限制、有机质—质地限制、有机质—坡度限制、土层—有机质限制、土层—质地限制、土层—裸岩限制、土层—有机质—裸岩限制、土层—有机质—质地限制,其中坡度限制、土层限制和土层—有机质限制占比超过98%,其他的7种主导限制类型占比均小于1%。依据确定的耕地自然等质量主导限制型,可以针对不同限制类型的耕地采取对应的质量提升措施。
关键词:耕地质量;限制因子;宁强县
中图分类号:S-3文献标识码:A
DOI:10.19754/j.nyyjs.20190730005
引言
我国经济发展进入新常态,随着城镇化和工业化进程的快速推进,建设空间快速扩张,农业生产格局发生明显重构。西部地区耕地质量普遍偏低,耕地后备资源急剧减少,中低产田比例大,障碍因素多,退化和污染严重[1]。
国外学者主要侧重于对自然限制因素的研究,并对耕地质量进行改良[2-6],国内学者主要集中于基于土地整治[7-8]、土壤改良[9]与修复[10]、重点区域划定[11-12]、时序研究[13-14]等方面的耕地质量提升研究,其中基于分析耕地自身限制因子提出耕地质量提升对策的研究较少,研究多基于土地综合整治、水土保持等工程措施[15]。本文以陕西省耕地质量偏低的宁强县为例,通过计算耕地本底限制因子的自然等提等潜力指数确定主导限制型类型,可为日后土地整治项目设计编制和耕地质量建设提供参考[16]。
1 研究区概况及数据来源
1.1 研究区概况
宁强县位于陕西省西南角,北依秦岭,南枕巴山。全境介于E105°20′10″~106°35′18″,N32°37′06″~33°12′42″之间,东西长101.65km,南北宽65.33km,总面积324680.37hm2。总地势是南北高、东西低、中间高,山势陡峻,沟谷深,多呈“V”形构造。最低海拔520m,最高海拔2103.7m,属山地暖温带湿润季风气候类型。
根据2015年土地利用现状变更调查,宁强县土地总面积326031.26hm2,耕地面积47233.35hm2,占土地总面积的14.49%。其中,水田4551.89hm2,占全县耕地总面积的9.64%;水浇地12.14hm2,占全县耕地总面积的0.03%;旱地42669.32hm2,占耕地总面积的90.34%。
1.2 数据来源
本文所采用的数据主要包括陕西省宁强县2015年耕地质量等别年度更新评价成果,宁强县2015年度土地利用现状变更调查数据;宁强县2015年度地貌、土壤、气候、水文等自然条件资料;宁强县2015年度社会经济统计资料及2015年统计年鉴及国民经济和社会发展统计年报。
2 研究方法
2.1 确定耕地自然等别
宁强县共有耕地图斑50664个,耕地面积为47233.35hm2,共分为3个国家自然等。11等地面积为2962.74hm2,占全县总耕地面积的6.27%。主要分布于高寨子、铁锁关、舒家坝及燕子砭5个乡镇。土地利用类型主要为灌溉水田,谷坝地较多,宜农耕地面积大,耕地质量较高;12等地面积为22633.26hm2,占全县总耕地面积的47.92%,在全县所有乡镇均有分布,该地区土壤养分含量较高,耕地质量较好;13等地面积为21637.35hm2,占全县总耕地面积的45.81%,在全县所有乡镇均有分布,主要分布于秦岭中山林特牧矿区及低山粮果区,土地利用类型主要为旱地,水利设施渠系配套不健全,耕地质量水平较低。宁强县耕地自然等别分布情况详见表1。
2.2 选取评价指标
宁强县所在区域的国家一级指标区为四川盆地区,国家二级指标区为盆周秦巴山区,陕西省三级指标区为陕南秦巴高山区。按照宁强县的标准耕作制度,其熟制为“一年一熟”,基准作物为冬小麦,指定作物为冬小麦和夏玉米。《农用地质量分等规程》中推荐了有效土层厚度、表层土壤质地、pH值、土壤有机质含量、地形坡度、地表岩石露头度6个分等指标[17]。宁强县所在的秦巴高山区指定作物耕地分等因素及其权重见表2。
2.3 确定限制类型
通过借鉴国内外现有土地评价分系统及其限制型的描述,结合我国耕地质量的实际情况,我国耕地质量限制型主要包括:排水限制、盐碱限制、土层限制、质地限制、裸岩限制、坡度限制、侵蚀限制、水分限制、障碍层次限制、污染限制、酸碱度限制、有机质限制、灌溉限制等[18]。结合宁强县实际情况,农用地分等指标与耕地质量限制型的对应表详见表3。
2.4 自然等提等潜力计算
本文利用自然等提等潜力指数模型[18]计算耕地主导限制类型及其可提升潜力,P值越大,可提升潜力越大,限制性越强,P值最大项即为耕地自然等质量主导限制型。具体计算公式为:
Pim第 i 个分等单元内第m个分等因素的自然等提等潜力指数;
Rim 为第 i 个分等单元内第m个分等因素对该分等单元自然等指数的最大贡献值;
rim 为第 i 个分等单元内第m个分等因素对该分等单元自然等指数的实际贡献值;
wjm 为第 j 种指定作物第m个分等因素的权重;
fijm为第 i 个分等单元内第 j 种指定作物第m个分等因素的质量分值;
aj为第j种作物的光温 ( 气候) 生产潜力指数;
bj为第j种作物的产量比系数; m为分等因素编号。
宁强县不同分等单元对应的自然等提等潜力详见表4。其中地形坡度可提升潜力最大,限制性最强,最高可达90%即坡度≥25°,主导限制型为坡度限制;次之为有效土层厚度,最高潜力指数达80%即土层厚度<30cm,主导限制型为土层限制;有机质含量和地表岩石露头度潜力指数均低于50%;pH值潜力最小,最高仅达到10%,即pH值5.5~6.0和7.9~8.5之间。
3 结果与分析
3.1 主导限制类型组合情况
宁强县10种耕地质量主导限制型的组合类型占比情况如表5所示,89%以上均存在一种主导限制类型,少部分存在2种或2种以上主导限制类型。其中坡度限制(d)是占比最大的主导限制型,占比为66.40%;土层限制(a)次之,占比为21.90%;土层—有机质限制面积占比9.60%,有机质—质地限制、有机质限制、土层—质地限制、土层—裸岩限制等7种限制型面积占比均小于1%,其中有机质—坡度限制为占比最小的主导限制型,仅占0.01%。
3.2 主导限制类型分布情况
宁强县的耕地质量限制型的分布状况如下图所示,其中分布范围最广的限制型为坡度限制,集中分布在县域的东部、西部以及中部;其次是土层限制,主要分布在县域的中部地区,也有少量分布在县域的东南地区;次之为土层—有机质限制,均匀分布在县域范围内;其余6种主导限制型也基本以零星分布在县域范围内。
4 结论
本文在农用地分等成果的基础上,结合陕南秦巴高山区实际情况,总结出宁强县耕地主要存在坡度限制、土层限制、有机质限制、质地限制及裸岩限制共5种限制型。
宁强县影响耕地质量的10种限制型:坡度限制、土层限制、质地限制、有机质限制、裸岩限制土层—有机质限制、土层—质地限制、土层—裸岩限制、土层—有机质—裸岩限制、土层—质地—有机质限制。
宁强县13等地主导限制型为坡度限制,是占比最多的主导限制型,占比为66.70%,12等地主导限制型为土层限制,占比为22.13%,其余7种限制型均主要分布在12等地且面积占比均小于1%。
依据宁强县的耕地质量主导限制类型,可以有针对性的采取提升耕地质量的措施,为耕地质量等级监测工作和土地整治项目重点区域的划定提供理论依据,并进行合理的空间时序安排。
参考文献
[1] 徐明岗, 卢昌艾, 张文菊,等. 我国耕地质量状况与提升对策[J]. 中国农业资源与区划, 2016, 37(7):8-14.
[2] Brejda, J. J, Karlen, D. L, Smith, J. L, et al. Identification of regional soil quality factors and indicators: II. Northern Mississippi Loess Hills and Palouse Prairie[J]. Soil Science Society of America Journal, 2000, 64(6):2125-2135.
[3] Brejda J J, Moorman T B, Hall K, et al. Identification and interpretation of regional soil quality factors for the Central High Plains of the Midwestern USA[J]. Sustaining the Global Farm, 2001(16):41-42.
[4] Brejda J J, Moorman T B, Smith J L, et al. Distribution and variability of surface soil properties at a regional scale.[J]. Soil Science Society of America Journal, 2000, 64(3):974-982.
[5] Ren Y, Yang Y, Pan Y, et al. Study on Cultivated Land Concentrated Areas Delineation Based on GIS and Mathematical Morphology: A Case of Miyun County and Pinggu District in Beijing[M]. Computer and Computing Technologies in Agriculture VI. Springer Berlin Heidelberg, 2013:376-383.
[6] Doran J W. Soil health and global sustainability: translating science into practice [J]. Agriculture Ecosystems & Environment,2002,88(2):119-127.
[7] 謝晓彤, 朱嘉伟. 耕地质量影响因素区域差异分析及提升途径研究——以河南省新郑市为例[J]. 中国土地科学, 2017, 31(6):70-78.
[8] 童陆亿, 胡守庚, 杨剩富. 土地整治区耕地质量重估方法研究[J]. 中国土地科学, 2015(2):60-66.
[9] 叶达, 吴克宁, 赵华甫,等. 基于土壤限制因子改良的耕地质量等别提升研究[J]. 湖北农业科学, 2015, 54(15):3651-3655.
[10] 侯李云, 曾希柏, 张杨珠. 客土改良技术及其在砷污染土壤修复中的应用展望[J]. 中国生态农业学报, 2015(1):20-26.
[11] 陈青锋, 于化龙, 张杰,等. 耕地质量提升重点区域划定及可提升潜力研究——以河北省卢龙县为例[J]. 农业现代化研究, 2016, 37(2):221-229.
[12] 陈诚, 林晨. 苏南地区耕地质量评价与分区保护研究[J]. 长江流域资源与环境, 2016, 25(12):1860-1869.
[13] 陈影, 杨扬, 陈青锋,等. 燕山山地丘陵区耕地质量提升时序研究——以河北省卢龙县为例[J]. 水土保持研究, 2016, 23(4):167-173.
[14] 宋文, 吴克宁, 张敏,等. 基于村域耕地质量均匀度的高标农田建设时序分区[J]. 农业工程学报, 2017, 33(9):250-259.
[15] 张红旗, 谈明洪, 孔祥斌, 等. 中国耕地质量的提升战略研究[J]. 中国工程科学, 2018, 20(5):16-22.
[16] 高星, 吴克宁, 陈学砧,等. 土地整治项目提升耕地质量可实现潜力测算[J]. 农业工程学报, 2016, 32(16):233-240.
[17] 中华人民共和国国土资源部. 农用地质量分等规程( GB/T28407 -2012) [S].北京: 中国标准出版社,2012.
[18] 吕慧敏, 吴克宁, 周勇,等. 基于农用地分等的耕地质量主导限制型研究[J]. 中国农业资源与区划, 2015, 36(7):11-18.
[19] 马建辉, 吴克宁, 赵华甫,等. 基于农用地分等的耕地质量动态监测体系研究[J]. 中国农业资源与区划, 2013, 34(5):133-139.