GIS与综合因子评价法结合的土地整治中耕地适宜性评价

孔辉

[摘 要] 耕作能力和耕地适宜性是直接衡量土地整治工程实施效益的重要参考指标，因此，对于项目区耕地的适宜性进行定性定量分析至关重要。本文利用层次分析法和德尔菲打分法对项目区适宜性建立评价因子体系，并结合GIS技术，对治沟造地土地整治项目实施后的耕地质量进行适宜性评价。

[关键词] 耕地;土地整治;德尔菲法;适宜性

[中图分类号] F301;P208 [文献标识码] A [文章编号] 1674-7909（2020）14-117-2

耕地对保障国家粮食安全、农业效益和农业可持续发展等具有重要作用。耕地面积的不断减少是近年来我国所面临的一个重大制约性问题，也是农业生产中遇到的一个重大挑战。随着我国社会经济的快速发展，城镇化、工业化进程加快，耕地不断受到侵占的同时，因自然灾害和不合理利用土地导致的地力下降、土壤环境污染等耕地质量问题日益凸显，粮食安全与耕地保护面临巨大压力。科学、准确、全面地评价耕地质量，表征其空间差异、演变规律和影响因素，是有效管理耕地资源的核心[1]。基于对耕地质量与产能的认识，笔者从耕地质量控制的多个因素因子出发，构建耕地质量与产能评价体系，并以土地整治区为例，选用土壤数据、DEM数据、温度数据和水体数据，提取了影响当地耕地适宜性的7个评价因子，根据层次分析法建立指标评价体系，最后得到该研究区的耕地适宜性评价结果[2]。

1 项目区概况及数据源

项目区洛家沟片位于陕西省甘泉县下寺湾镇，涉及贺家村、洛家沟村2个行政村，地处东经109°04′48″～109°07′19″、北纬36°24′43″～36°26′43″。项目区为黄土丘陵沟壑区，属于暖温带半湿润大陆性季风气候，年日照时间2 478.7 h，年辐射量为127.5 kcal/cm2，年平均气温8.6 ℃，>10 ℃积温3 828.4 ℃，无霜期157 d，多年平均降水量550.9 mm，降水年际变化大，区内分配不均匀。境内土壤以黄绵土为主，有机质含量在0.5%～1.0%，土壤养分缺乏，肥力低，pH值为8.0～8.6，耕地总面积101.2 hm2，人均耕地面积为0.1 hm2。项目区主要产业为种植业，种植结构单一，以种植玉米为主。

本研究应用DEM数据为地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/）30 m分辨率的GDEM-DEM数据，土壤数据为HSWD-中国土壤数据库数据，气候数据为中国气象数据网（http：//data.cma.cn/）的陕西省站点数据及国家基础地理信息中心的部分行政边界和水系网的矢量数据。

2 土地适宜性评价体系及方法

依据《农用地质量分等规程》（GB/T 28407—2012）、自然资源部行业标准《耕地后备资源调查与评价技术规程》以及土地属性对耕地利用的适宜程度，采取综合分析和主导因子相结合的方法进行评价[3]。

2.1 技术路线

①收集并预处理参与GIS量化计算的土壤数据、数字高程模型数据、水系矢量数据及气象站点年温度差值数据，利用行政区范围线进行Mask掩膜提取;②利用德尔菲专家打分法对研究区当地的评价因素进行打分及权重分配，选择适合的耕地适宜性评价因子并建立评价指标，获得并提取每个评价因子的信息;③结合德尔菲专家打分法与多因子层次分析法（AHP）确定因子体系，并计算单一因子权重和综合加权和值;④通过ArcGIS软件的空间分析计算，格网化研究区，结合专家打分和层次分析法对各单元分值及综合分值进行分析并划分等级，分析计算得到每个格网评估单元的适宜性量化结果[4]。

2.2 评价因子体系确定

从土壤、供水条件、气温、地质地形条件等几个关键因素出发，打分、筛选、确定耕地适宜性评价因子，基于备选因子进行德尔菲专家打分，计算权重得到适合的因子体系。本研究根据打分情况确定土壤pH值、有机质含量、高程值、年平均温度、坡度、坡向和供水条件7个因素（因篇幅不做打分过程阐述）。

2.2.1 土壤pH值。与有机质类似，pH值是土壤理化性质最重要的指标之一，决定了土壤酸碱度，直接影响作物生长，甚至直接严重破坏耕地的耕作能力，对作物产量有极大的影响。作为评价因子，本文以土壤pH值6.5～7.5为打分区间，低于6.5偏酸性、高于7.5偏碱性均属于不适宜，介于范围之间的耕地为高度适宜地区。

2.2.2 土壤有机质。有机质这一土壤重要指标是表示土壤肥力的一个重要标准，其含量对于耕地质量及作物生长生物量有直接关系。本研究以8～10的打分区间为准，其中土壤有机质值大于10为高度适宜地区，小于8为不适宜地区。

2.2.3 高程值。高程值是种植区的海拔参数，该因子宏观上决定了地形、气候、气压、温度等其他因子，会随着海拔的升高带来很多附加限制因素，会使耕地破碎且不易耕种。因此，本研究以150～200 m高程值为打分区间，区间之外属于不适宜区，区间内属于高度适宜区。

2.2.4 年均溫度。气温中的最高温、最低温、均温均影响耕地产量、耕作制度和作物种类。本文以气象站点数据差值获得年平均温度作为评价因子，其中温度值在4～7 ℃的打分区间，7 ℃以上为高度适宜区，4 ℃以下为不适宜地区。

2.2.5 坡度。坡度衡量地面的陡峭程度，影响整个区域的水土流失情况、地表起伏程度。本研究以2°～23°为打分区域，小于2°的区域为是高适宜区域，超过23°被认为是不适宜区域。

2.2.6 坡向。坡向直接对应的是太阳光照时长，影响作物的光合作用，因此坡向因子也是评价耕地适宜性的重要因素之一。本研究以平面和南坡视为非常适宜区域，北坡及东北西北坡的区域被指定为不适宜区域。

2.2.7 供水条件。供水条件及措施是限制耕地的一个重要因素，周围的水系、供水设施相距耕地的距离直接影响耕地的适宜性，同时其距离对耕地灌溉的便利度及设施建设成本有很大影响。本研究的评价打分以距离6～30 km为区间，小于6 km为高度适宜区，距离大于30 km为不适宜地区。

3 评价结果与分析

已经选取的适宜性评价指标包括土壤pH值、有机质、高程值、年平均温度、坡度、坡向和供水条件等。根据项目区实际情况，结合德尔菲专家打分法与多因子层次分析法确定因子体系和权重，并结合ArcGIS软件做空间量化处理，每个评价因素都以百分制打分，每位专家互不干扰打分3次，以平均分为最终结果。综合每位的平均打分和全部的统计情况选出因子，其中最合适的打100分，最差情况打0分，临界指標条取5分。各评价因子权重见表1。并结合如下公式计算各个因子的质量分：

式（1）中，C表示耕地质量分（为无量纲数）;Wi1表示第1个评价因素的权重，Fi1表示第1个评价因素的指标分值，取值为0～100分;Win表示第n个评价因素的权重，Fin表示第n个评价因素的指标分值，取值为0～100分。计算结果如表1所示。

4 结论

项目区洛家沟片区土地整治后根据不同因子的确定，通过GIS方法量化了耕地适宜性，结合德尔菲专家打分法与多因子层次分析法确定了土壤pH值、有机质、高程值、年平均温度、坡度、坡向和供水条件7个因子，并根据打分权重加权计算求和得到综合分值结果，其中小于65分的为不适宜区，大于95分的为高度适宜区，85～95分为中度适宜区，75～85分为低度适宜区，数据统计结果如表2所示。

其中，高度适宜地区为0.08 km2，占比7.8%，主要分布在洛家沟片区东北部及洛家沟村与贺家村交界处;中度适宜地区为0.30 km2，占比29.5%，主要分布在洛家沟村东部及贺家村东北地区与西北地区;勉强适宜地区为0.39 km2，占比38.6%，主要分布在洛家沟片区东南、西部及中部地区;不适宜地区为0.24 km2，占比24.1%，主要分布在洛家沟村西北地区及贺家村南部。由GIS计算得出的数据和分布情况可知，该地区土地整治后适宜性集中在中度和低度的耕地较多，约占68.1%，高度适宜性为7.8%，整体上耕地质量适宜农作物耕作。

参考文献

[1]史同广，郑国强，王智勇，等.中国土地适宜性评价研究进展[J].地理科学进展，2007（2）：108-117.

[2]邱炳文，池天河，王钦敏，等.GIS在土地适宜性评价中的应用与展望[J].地理与地理信息科学，2004（5）：23-26，47.

[3]王虹力.基于GIS的县级土地适宜性评价系统研究：以吉林省九台市为例[D].长春：吉林农业大学，2008.

[4]陈宁丽，张合兵，司朝霞.基于GIS的耕地整治适宜性评价：以平顶山市为例[J].河南农业科学，2015（7）：78-82.