汪甜甜,费坤,江文娟,马中文,奎秀,马友华*
宣州区耕地质量等级评价及灌排能力对耕地质量影响
汪甜甜1,费坤1,江文娟1,马中文1,奎秀2,马友华1*
(1.安徽农业大学 资源与环境学院 农田生态保育与污染防控安徽省重点实验室,合肥 230036;2.宣州区种植业局,安徽 宣州 242000)
【】查清宣州区耕地质量等级与主要养分的空间分布特征,了解灌排能力对耕地质量的影响,保护并提升耕地质量。在GIS技术和县域耕地资源管理信息系统软件支持下,利用层次分析法、Delphi法及模糊评价等方法对耕地质量进行综合性评价,并对等级结果、主要养分及灌排能力进行了分析。①宣州区耕地质量等级分为1~9个等级,平均等级为4.22等,其中高产田(1~3等级耕地)占全区耕地总面积的18.18%,主要分布在全区的北部及中部地区;中产田(4~6等级耕地)占全区耕地总面积的80.55%,在全区广泛分布;低产田(7~9等级耕地)占耕地总面积的1.27%,集中分布在南部地区。②宣州区耕地土壤平均有机质、有效磷和速效钾量分别为24.4 g/kg、19.56 mg/kg和115 mg/kg,均处于中等水平。③宣州区北部平原地形比南部山区地形耕地的灌溉能力更好,高阶地形比低阶地形耕地的排水能力更好;灌排能力为“充分满足”和“满足”的耕地,质量等级也普遍较高,集中在1~6等地,大多为高、中产田,而灌排能力为“基本满足”和“不满足”的耕地,质量等级一般较低,集中在4~9等地,大多为中、低产田。宣州区耕地质量平均等级为4.22等,北部相对于南部地区耕地灌排能力较好,质量等级普遍较高,灌排能力对耕地质量等级影响较大,可结合“高标准农田建设”项目来提高耕地灌排能力,提升耕地质量。
耕地;耕地质量;等级评价;灌排能力;宣州区
【研究意义】耕地是重要的土地资源之一,耕地数量和质量是农业生产的保障,也是社会发展稳定和国家食品安全的保障[1]。然而近年来,我国耕地呈现数量持续下降、土壤质量不断退化的趋势,“以质量代替数量”成为了稳定、有效发展耕地粮食生产的必由之路[2],耕地质量的保护和提升势在必行。因此,开展区域内科学的耕地质量等级评价工作具有重要意义。
【研究进展】近年来,众多国内外学者进行关于耕地利用变化、耕地地力评价、耕地质量管理应用等方面的研究,随着信息化发展以及“3S”技术在农业生产中应用的不断加深,在该领域的研究方法也不断更新[3],与专业模型和数学方法集成的GIS技术已成为土地评价的主要技术[4]。国内研究中,胡德勇[5]利用VB和Map Object进行开发,构建了耕地地力评价信息系统,将GIS技术与耕地分等定级成功进行融合;张月平等[6]应用组件式GIS,开发了我国第一款耕地地力评价专用软件《县域耕地资源管理信息系统》(简称CLRMIS)。国外研究中,美国提出的土地利用潜力分类系统基于土壤分类来分析土地资源,是全球首个较为全面的土地管理系统[3];Luckman等[7]运用专家系统和GIS技术进行土地评价。
国内外对于耕地质量研究的内容、评价体系等都日趋成熟,尤其我国已基本完成了县域耕地地力评价工作。21世纪以来,国内外对耕地质量评价指标的选取逐渐合理标准化,Murage等[8]研究发现肯尼亚地区主要采用粮食产量、土壤持水性及土壤耕性等指标来评价耕地生产力;Rajesh等[9]研究评价城市周边的耕地,利用了层次分析法,在GIS技术支持下,通过田间调查数据,将土地利用方式、土壤理化性状等指标进行综合考虑;2016年,我国同时颁布了《耕地质量调查监测与评价法》和《耕地质量等级》国家标准(GB/T33469—2016),将地形部位、耕层质地、灌溉能力及排水能力等15个指标确定为区域耕地质量等级划分指标。在近些年研究中,众多学者在进行耕地质量评价时,把灌溉能力、排水能力作为农田管理这一层次水平的表现[10]。马瑞明等[11]在基于多层级指标的省域耕地质量评价体系构建的研究中,选取灌溉保证率、排水条件等4项因子作为控制区工程条件的评价指标;王琦琪等[12]在对东北黑土地保护评价指标体系研究中,将农田灌溉作为农田管理的二级指标参与土地评价。此外,李建军等[13]通过研究近50年人工灌排技术进步对玛纳斯河流域耕地格局变化的影响,发现改善灌排条件可以显著提高农用地的利用率,并改变耕地的结构与格局;李毅等[14]提出灌溉技术的发展能够极大提高耕地灌溉水利用系数,改变农田土壤理化性能的时空分布,对生态改善的作用明显。【切入点】目前,对市县级耕地质量等级和主要土壤养分的空间变化特征的研究相对较少,对耕地质量影响权重较大的评价指标如灌溉能力、排水能力的研究也不够深入,灌排能力与耕地质量等级的具体关系还需要进一步分析。
安徽省宣城市宣州区地貌复杂,南部、中部及北部地区分别以平原、丘陵及山地为主,耕地质量空间分布差异具有典型性,但整体抵御自然灾害能力低,多年易受涝灾,排水不畅,加上轮作制度不合理和施肥不当的影响,造成土地退化的现象严重。宣州区土壤培肥和耕地灌排能力提高的潜力巨大,从提高耕地基础地力和耕地田间设施水平入手,实现耕地质量的保护与提升。【拟解决的关键问题】本文以宣州区为研究区域,在开展耕地质量评价基础上,分析宣州区主要土壤养分分布情况、灌排能力与耕地质量等级关系,旨在进一步科学地评价宣州区的耕地质量,摸清不同区域土壤养分、灌排能力与耕地质量等级差异情况,促进耕地生态保护与质量提升,提高区域耕地资源的可持续发展利用。
宣州区地处安徽省东南部,为宣城市下辖区,位于长江中下游平原和皖南山区的交界地带,南部地区多有低山分布,中部地区丘陵连绵起伏,北部地区以圩区为主。
宣州区季风气候明显,历年年平均气温为15.9 ℃,平均相对湿度为78%;雨量充沛,年平均降水量为249.4 mm,降水量的年际变化较大;多年平均蒸发量为788.9 mm,蒸发量年内分配不均,一般集中在5—8月。全区耕地总面积为88 190.31 hm2,粮食作物以水稻为主,耕地土壤共划分为6类。宣州区辖区内水系发育,主要水系为水阳江水系、青弋江水系,境内北部及东北部有南漪湖、固城湖部分水面。
农田田间水分管理基本为灌排结合,灌溉时利用港河蓄水,水源有保障;排水时通过沟渠收集田间来水汇入港河、排入水阳江。骨干排水体系已整治过,能够满足排涝要求。但田间排灌沟渠多为土质,水资源利用系数低,部分沟段坍塌严重,导致涝时排水不畅,田块容易受淹;旱时水进不来,达到田块末端的水量很少,影响农作物生产。区域灌排能力可以从改善田间基础设施、土地平整等方面来进行有效提高。
本研究用于评价的基础资料包括第二次全国土壤普查的相关成果资料、测土配方施肥数据资料(资料来源于宣州区农业农村局)、2020年主栽农作物及年产量统计资料、历年土壤养分监测化验资料以及区、乡、村编码表(资料来源于宣州区种植业局)等,矢量图资料包括宣州区土壤图、宣州区行政区划图、2018年宣州区土地利用现状图(数据来源于宣州区农业农村局与国土与资源规划局)等。根据立地条件、剖面性状、耕层性质、土壤养分、健康状况和农田水分管理等6个方面的调查内容形成耕地质量等级调查表,在全区范围内耕地均匀布设共计140个采样点,并分指标进行审核,检查数据异常。
本研究于2020年10月开始进行,利用ArcMap 10.6软件中的空间分析模块的叠加求交工具将宣州区土壤图、行政区划图及土地利用现状图三图叠加生成耕地质量评价单元图,将宣州区耕地图斑共划分为44 052个评价单元。再对评价单元进行赋值计算,通过野外采集的样点数据对pH值、有机质等6个数值型指标利用反距离权重法进行插值计算,与评价单元图叠加后通过分区统计的方法赋值给评价单元;对地形部位、灌溉能力、排水能力等9个概念型指标通过“空间连接”工具实现面状化处理,采取以点带面的方式进行赋值。利用县域耕地资源管理信息系统软件,建立宣州区工作空间,对经过插值处理和空间连接后的评价单元的属性数据库进行操作,得到包含评价得分与等级的耕地资源管理单元,导入ArcGIS软件建立相应的空间数据库。
1.3.1 确定评价指标体系
根据《耕地质量等级》国家标准(GB/T33469—2016)中的耕地质量区域划分,宣州区在全国九大区中属于长江中下游区。区域指标体系和评价因子要根据对耕地质量影响大、在区域内变异大、在时间上相对稳定等原则,结合宣州区土壤和农业生产实际情况,从立地条件等6个方面选取了15个评价指标(见表1)。
表1 宣州区耕地质量评价因子及权重
1.3.2 确定评价因子权重与隶属度
在耕地质量评价中,根据各评价指标对耕地地力的影响与贡献大小来确定相应的权重。确定权重的方法很多,本次评价中将专家调查法(Delphi)和层次分析法(AHP)2种方法结合起来。通过层次分析法建立指标层次结构:目标层(A层),准则层(B层)和指标层(C层)。经过层次总排序和一致性检验,得到各评价因子的权重如表1,其中地形部位、有机质、灌溉能力、耕层质地、排水能力等评价因子的组合权重均在10%左右,对耕地质量等级结果的影响相对较大。
表3 宣州区峰型耕地质量评价指标隶属函数
表4 宣州区概念型耕地质量评价指标隶属函数
根据模糊数学基本原理和Delphi法[15-16],对概念型数据采用Delphi法直接给出相应的隶属度;对数值型数据采用Delphi法与模糊数学基本原理结合的方法确定各评价指标的隶属函数(用Delphi法根据一组分布均匀的实测值评估出对应的一组隶属度,在计算机中绘制这两组数值的散点图,再根据散点图进行曲线模拟,寻求评价指标实际值与隶属度关系方程,从而建立起隶属函数)。最终确定3种参评指标与耕地质量关系的函数模型,分别为戒上型(有效土层厚度、有效磷、速效钾、有机质)、峰型(体积质量、pH值)、概念型(地形部位、农田林网化、质地构型、障碍因素、耕层质地、生物多样性、清洁程度、灌溉能力、排水能力)隶属函数。不同评价指标的标准化过程及对应的隶属函数结果见表2—表4。
1.3.3 环境质量分析与耕地质量等级划分
利用内梅罗指数法,定义代码块公式“nml(“Cd”,“Hg”,“As”,“Pb”,“Cr”,“pH”, u“DLMC”)”,执行代码逻辑,判断耕地清洁程度。同时结合耕地资源管理信息系统,在评价单元的数据库中同时增加各评价指标的隶属度字段和综合指数字段,通过累加法,用“=∑F×C”(为耕地质量综合指数,F为第个评价指标的隶属度,C为第个评价指标的组合权重)公式实现综合指数自动赋值。最后,根据长江中下游区耕地质量等级评价中所划分的等级标准,采用累积频率曲线法划分耕地质量评价等级[17],将全区耕地质量等级分为1~9级。宣州区耕地质量等级划分标准如表5所示。
表5 宣州区耕地质量等级划分标准
2.1.1 宣州区耕地质量等级整体分布
将宣州区工作空间中的耕地资源管理单元从县域系统中导出为矢量格式,获取各评价等级耕地的面积及空间分布情况。宣州区耕地总面积为88 190.31 hm2,全区耕地质量等级评价结果为4.22等,各等级面积统计情况见表6。可见宣州区耕地质量等级面积分布呈偏正态分布趋势。
表6 宣州区各等级耕地面积统计
高等质量类型即高产田(1~3等级耕地),面积为16 030.37 hm2,占全区耕地面积的18.18%,主要分布在水阳镇、杨柳镇及寒亭镇;中等质量类型即中产田(4~6等级耕地)面积为71 041.30 hm2,占全区耕地总面积的80.55%,主要分布在洪林镇、古泉镇、沈村镇及向阳街道办事处,全区分布较为均匀;低等质量类型即低产田(7~9等级耕地)面积为1 118.64 hm2,占耕地总面积的1.27%,主要分布在金坝街道办事处与溪口镇。
图1 宣州区耕地质量等级分布
2.1.2 宣州区各乡镇耕地质量等级空间分布
耕地质量不仅会受到土壤在自然环境中变化的影响,还会受到人为耕作或利用等因素的影响,因而各乡镇的耕地质量等级分布都有其自身区域特点,具体分布情况见图1、表7。1等地在水阳镇分布最多,2等地在杨柳镇分布最多,3等地在黄渡乡分布最多,4等地在洪林镇分布最多,5等地在向阳街道办事处分布最多,6等地在狸桥镇分布最多,7等地在金坝街道办事处分布最多,8等地、9等地分布在溪口镇。从全区范围来看,高产田主要分布在北部及中部平原与丘陵地区,中产田在全区广泛分布,而低产田集中分布在南部山地地区。
表7 宣州区耕地质量等级在各乡镇分布统计
2.1.3 宣州区不同土类耕地质量等级分布特征
受土壤类型与性质的影响,宣州区耕地质量等级在不同土类上的分布情况有所不同,具体分布情况见表8。可以看出黑色石灰土在8等地中分布最多,占比54.19%;红壤在4等地中分布最多,占比37.45%;黄褐土在6等地中分布最多,占比53.18%;黄棕壤在8等地分布最多,占比81.54%;水稻土在4等地中分布最多,占比48.88%;紫色土在4等地中分布最多,占比66.91%。由此可见,宣州区红壤、水稻土和紫色土的耕地质量较黑色石灰土、黄褐土和黄棕壤普遍要好。
2.2.1 宣州区耕地不同养分的空间分布特征
据宣州区土肥部门耕地质量监测数据统计,全区耕地土壤平均有机质量为24.4 g/kg,属于中等水平。全区大部分耕地土壤有机质的丰缺度为“中”和“较高”水平,分别占总耕地面积的52.05%和43.90%,无“低”水平的耕地(图2、表9)。从全区范围来看,有机质量大于35 g/kg属于“高”水平的耕地主要分布在孙埠镇,有机质量在25~35 g/kg之间属于“较高”水平的耕地主要分布在中部、西南和东南部地区,有机质量在15~25 g/kg之间属于“中”水平的耕地在全区均匀分布,而有机质量在10~15 g/kg之间属于“较低”水平的耕地在金坝街道办事处、狸桥镇等乡镇有零星分布。
宣州区耕层土壤平均有效磷量为19.56 mg/kg,属于中等水平。全区耕层土壤有效磷大部分处于中等至较高水平,分别占总耕地面积的47.03%和46.45%(图3、表9)。从全区范围来看,有效磷量大于40 mg/kg属于“高”水平的耕地主要分布在黄渡乡,有效磷量在20~40 mg/kg之间属于“较高”水平和在10~20 mg/kg之间属于“中”水平的耕地在全区均有分布,有效磷量在5~10 mg/kg之间属于“较低”水平和小于5 mg/kg属于“低”水平的耕地主要分布在沈村镇、金坝街道办事处等乡镇。
宣州区耕层土壤平均速效钾量为115 mg/kg,大部分处于中等水平,占总耕地面积的58.93%(图4、表9)。从全区范围来看,速效钾量大于200 mg/kg属于“高”水平的耕地主要在寒亭镇,速效钾量在150~200 mg/kg之间属于“较高”水平的耕地在古泉镇、杨柳镇等多个乡镇有少许分布,速效钾量在100~150 mg/kg之间属于“中”水平和在50~100 mg/kg之间属于“较低”水平的耕地在全区均有分布,速效钾量小于50 mg/kg属于“低”水平的极少量耕地主要集中分布在黄渡乡。
表8 宣州区耕地质量等级在不同土类上的分布统计
图2 宣州区耕地土壤有机质量分布图
图3 宣州区耕地土壤有效磷量分布图
表9 宣州区耕地土壤主要养分平均量及丰缺度情况
图4 宣州区耕地土壤速效钾量分布图
表10 宣州区不同等级耕地主要养分平均量与丰缺度
2.2.2 宣州区不同等级耕地养分分布情况
不同等级耕地的养分量有所差异,宣州区耕地质量等级从1~9等地逐级下降,养分量也基本呈逐渐下降趋势(表10)。从全区来看,2~4等地的有机质量处于较高水平,5~8等地的有机质量处于中等水平,9等地的有机质量处于较低水平;2~4等地的有效磷量处于较高水平,5~9等地的有效磷量处于中等水平;2~9等地的速效钾量均处于中等水平。1等地的养分量与2~4等地相比较低,但其他指标如灌溉能力、排水能力都达到了“充分满足”类别,因而综合评价得分最高。
在宣州区耕地质量等级评价选取的15个评价因子中,灌排能力、排水能力的组合权重分别占比13.77%、6.48%,对耕地质量等级评价的影响相对较大。灌排能力包括灌溉能力和排水能力,下文分别对二者进行空间分布与等级关系分析。
2.3.1 宣州区耕地灌排能力的空间分布特征
从全区来看(图5、表11),灌溉能力为“充分满足”的耕地占全区耕地面积的12.21%,在平原中阶地形分布最多,主要分布在水阳镇、五星乡和朱桥镇;灌溉能力为“满足”的耕地占全区耕地面积的85.61%,在平原中阶地形分布最多,主要分布在北部及东西部地区;灌溉能力为“基本满足”的耕地占全区耕地面积的1.95%,在山地坡下地形分布最多,主要分布在偏南部的水东镇和溪口镇;灌溉能力为“不满足”的耕地占全区耕地面积的0.23%,在山地坡下地形分布最多,主要分布在南部的溪口镇。可以看出,灌溉能力在全区北部及中部等平原和丘陵地区多为“充分满足”和“满足”类别,该区域的耕地质量等级在1~6等地之间,而在南部等山地地区多为“基本满足”和“不满足”类别,耕地质量等级大多在5~9等地之间。
从全区看(图6、表11),排水能力为“充分满足”的耕地占全区耕地面积的2.28%,在平原高阶地形分布最多,主要分布在水阳镇;排水能力为“满足”的耕地占全区耕地面积的73.60%,在平原中阶地形分布最多,分布于全区大部分区域;排水能力为“基本满足”的耕地占全区耕地面积的24.12%,在平原中阶地形分布最多,主要分布在养贤乡、五星乡和向阳街道办事处;无排水能力为“不满足”的耕地。可以看出,在平原地区,高阶地形比低阶地形更有利于排水,耕地的排水能力更好,耕地质量等级也相对更高。
图5 宣州区耕地灌溉能力分布
图6 宣州区耕地排水能力分布
表11 不同地形部位灌溉能力、排水能力情况
图7 灌溉能力与耕地质量等级关系
2.3.2 耕地灌排能力与耕地质量等级关系分析
不同耕地质量等级灌溉能力、排水能力分布情况见图7、图8。灌溉能力为“充分满足”类别的耕地,质量等级为1~5等地之间,耕地为高、中产田;灌溉能力为“满足”类别的耕地,在全区覆盖范围最广,质量等级为1~7等地之间,耕地大多为中产田;灌溉能力为“基本满足”的耕地,质量等级为4~9等地之间,中产田占比最多,低产田有少量分布;灌溉能力为“不满足”类别的耕地,质量等级为6~8等地之间,耕地绝大多数为低产田。
图8 排水能力与耕地质量等级关系
排水能力为“充分满足”类别的耕地,质量等级为1~5等地之间,耕地绝大多数为高产田;排水能力为“满足”类别的耕地,在全区覆盖范围最广,耕地绝大多数为中产田,其中4等地面积最多;排水能力为“基本满足”类别的耕地,质量等级为2~6等地之间,耕地大多数也为中产田。
比较灌溉能力、排水能力与耕地质量等级的关系(表12),可以看出,灌排能力为“充分满足”和“满足”的耕地,质量等级也普遍较高,集中在1~6等地,大多为高、中产田;而灌排能力为“基本满足”和“不满足”的耕地,质量等级一般较低,集中在4~9等地,大多为中、低产田。灌排能力较好的耕地,蓄水保水能力强,土地相对平整,农业生产和利用的潜力更大,耕地质量也相对较好。
表12 不同耕地质量等级灌溉能力、排水能力情况
根据宣州区耕地质量等级评价结果,在全区耕地9个等级中,1~3等地是宣州区耕地质量较优的土壤,常年基础粮食产量10 500~15 000 kg/hm2,生产能力高;4~6等地是宣州区粮食中产区域,适合农作物的生长,常年基础粮食产量6 000~10 500 kg/hm2;7~9等地即宣州区粮食低产区域,适种性差,产量水平低,常年基础粮食产量1 500~6 000 kg/hm2。针对宣州区耕地质量现状,结合不同养分的空间分布特征与灌排能力对耕地质量的影响,建议通过土地整治、改善灌排条件等措施来保护与提升中、低产田耕地质量[18]。
宣州区中产田(4~6等地)主要分布在洪林镇、古泉镇、沈村镇及向阳街道办事处,全区分布较为均匀,分布区域地形主要是丘陵中部、平原中阶,其次是丘陵下部及山地坡下区域。土层较深厚,土壤养分处于中等至较高水平,平均有机质量为23.2 g/kg,平均有效磷量为17.96 mg/kg,平均速效钾量为111 mg/kg,比较适合农作物的生长,土壤pH值呈酸性。灌排条件较好,绝大部分耕地灌溉能力、排水能力均为“满足”类别。耕地质量提升重点在于改善酸性土壤,土壤培肥及肥料增效。
主要耕地质量提升措施:①改良酸化土壤。合理布置农作物品种布局,在酸性土壤上种植抗酸性较强的作物品种,如青椒、菠菜等;建设农家肥堆沤池,增施有机肥;使用土壤改良剂,如石灰和生物质炭等。②采用侧深施肥技术。结合农机农艺,推广应用水稻侧深施肥、小麦种肥同播技术,提升肥料利用率。③推进化肥减量增效。分级分区分类推进科学施肥,通过高效缓释肥、大量元素水溶肥等新型肥料的推广应用,建立地力培肥、化肥减量增效技术集成示范片,促进化肥减施增效多元化。④实施绿肥种植、秸秆还田。利用“稻-绿肥”休耕轮作等模式推广绿肥种植,提高土壤微生物以及土壤酶类的活性,培肥地力。实施水稻、小麦秸秆全量还田,保持土壤疏松,促进土壤作物根系的生长。秸秆还田同时配套秸秆粉碎还田技术,当秸秆还田量过大时,增施15 kg/hm2秸秆腐熟剂和45~75 kg/hm2尿素,加速秸秆腐解,提升秸秆还田效果。
宣州区低产田(7~9等地)主要分布在金坝街道办事处及溪口镇,地貌类型主要是山地和丘陵,地形起伏度较大,耕地面积较少。总体上来说耕地适种性差,产量水平低,土层较浅,障碍层位高,还原物质多,有效养分量稍许偏低,平均有机质量为18.3 g/kg,平均有效磷量为16.97 mg/kg,平均速效钾量为114 mg/kg;耕地的可耕性较差,水利设施条件落后,旱地有轻至中度水土流失,冲垄水田土性冷,灌溉能力大部分为“满足”、“基本满足”及“不满足”类别,排水能力为“满足”类别。耕地质量提升重点在于提高土壤养分和灌排能力,改善障碍因素。
主要耕地质量提升措施:①施有机肥。针对耕作质量较差、较贫瘠的土壤,如金坝街道办事处、黄渡乡部分耕地,加量施入有机肥,改良土壤结构及耕性。②改善灌排设施。灌溉、排水设施配套是“高标准农田建设”项目的必要内容,也是高标准农田建设空间特征的判别指标[19-20],因此可结合该建设项目,对灌排设施简陋的耕地,如溪口镇部分耕地,采取水肥一体化技术、建设沟渠、水池水窖等措施,改进地面灌溉技术,对大棚西瓜、葡萄等覆膜作物积极发展膜下滴灌技术,改善灌溉和排水条件,完善农田水利设施。③实行水旱轮作。耕地土壤实行水旱轮作,调整复种方式,如稻-稻改为稻-油、稻-麦;改进栽培技术,改善土壤耕性和理化性状。④实施土壤改良技术,配合机械改土、耕地深耕深松技术以改善酸化土壤和障碍层土壤,实施抗旱保墒耕作制度;在山区,如溪口镇与新田镇部分耕地,聚土改土加厚土层,促进根际微生物活动,提高保水保肥能力,提升土壤养分。
1)宣州区耕地质量等级分为1~9个等级,平均等级为4.22等,其中高产田(1~3等级耕地)面积为16 030.37 hm2,占全区耕地面积的18.18%,主要分布在全区的北部及中部地区,如水阳镇、杨柳镇及寒亭镇;中产田(4~6等级耕地)面积为71 041.30 hm2,占全区耕地总面积的80.55%,在全区广泛分布;低产田(7~9等级耕地)面积为1 118.64 hm2,占耕地总面积的1.27%,集中分布在南部地区,如金坝街道办事处与溪口镇。红壤、水稻土和紫色土的耕地质量等级较黑色石灰土、黄褐土和黄棕壤普遍要高。
2)宣州区耕地土壤平均有机质、有效磷和速效钾量分别为24.4 g/kg、19.56 mg/kg和115 mg/kg,均处于中等水平。耕地质量等级较高的耕地,其土壤主要养分量也普遍较高。
3)宣州区平原和丘陵地区耕地的灌溉能力比山地地区普遍要好,耕地质量等级也更高;平原高阶地形比低阶地形更有利于排水,耕地的排水能力更好,耕地质量等级也更高。灌排能力为“充分满足”和“满足”的耕地,质量等级也普遍较高,集中在1~6等地,大多为高、中产田;而灌排能力为“基本满足”和“不满足”的耕地,质量等级一般较低,集中在4~9等地,大多为中、低产田。
4)宣州区大部分耕地为3~5等地,土壤主要养分均处于中等水平;低产田主要集中在南部山区,土壤主要养分处于中等偏下水平,耕地灌排能力不足。中低产田耕地质量保护和提升的重点是通过农作物合理布局和水旱轮作等措施来改良酸性土壤,耕地深翻以改善障碍层,土壤培肥及肥料增效,同时需要结合“高标准农田”建设等项目,改善灌排设施,提高灌排能力,以促进宣州区耕地资源的可持续发展。
[1] 姜广辉, 赵婷婷, 段增强, 等. 北京山区耕地质量变化及未来趋势模拟[J]. 农业工程学报, 2010, 26(10): 304-311.
JIANG Guanghui, ZHAO Tingting, DUAN Zengqiang, et al. Simulation of cultivated land quality change and future trend in mountainous areas of Beijing[J]. Journal of Agricultural Engineering, 2010, 26 (10): 304-311.
[2] 张晋科, 张风荣, 张琳, 等. 中国耕地的粮食生产能力与粮食产量对比研究[J]. 中国农业科学, 2006, 39(11): 2 278-2 285.
ZHANG Jinke, ZHANG Fengrong, ZHANG Lin, et al. Comparative study on grain production capacity and grain yield of cultivated land in China[J].China Agricultural Science, 2006,39 (11): 2 278-2 285.
[3] 秦方锦, 王飞, 翁颖, 等. 地理信息系统在耕地质量管理中的应用概述[J]. 浙江农业科学, 2017, 58(8): 1 452-1 455.
QIN Fangjin, WANG Fei, WENG Ying, et al. Overview of GIS application in cultivated land quality management[J]. Zhejiang Agricultural Science, 2017,58 (8): 1 452-1 455.
[4] WANG Y L, ZHAO Y G, GUO M, et al. Evaluation of Farmland Productivity Based on GIS and Fuzzy Mathematics Theory at County Level[J]. Soils, 2010, 42(1): 131-135.
[5] 胡德勇. 基于组件式GIS的耕地地力评价信息系统研[D]. 长沙: 湖南农业大学, 2004.
HU Deyong. Research on cultivated land fertility evaluation information system based on Component GIS[D]. Changsha: Hunan Agricultural University, 2004.
[6] 张月平, 张炳宁, 田有国, 等. 县域耕地资源管理信息系统开发与应用[J]. 土壤通报, 2013, 44(6): 1 308-1 313.
ZHANG Yueping, ZHANG bingning, TIAN Youguo, et al. Development and application of County Cultivated Land Resource Management Information System[J]. Soil Bulletin, 2013, 44(6): 1 308-1 313.
[7] LUCKMAN P G, JESSEN M R, GIBB R G. Use of expert systems and GIS in land evaluation[J]. New Zealand Geographer, 1990, 46(1): 15-20.
[8] MURAGE E W, KARANJA N K, SMITHSON P C, et al. Diagnostic indicators of soil quality in productive and non-productive small holders fields of Kenya Central Highlands[J]. Agriculture, Ecosystems and Environment, 2000, 79: 1-8.
[9] RAJESH B T, YUJI M. Land evaluation for peri-urban agriculture using analytical hierarchical process and geographic information system techniques: A case study of Hanoi[J]. Land Use Policy, 2008(25): 225-239.
[10] 张立江, 汪景宽, 裴久渤, 等. 东北典型黑土区耕地地力评价与障碍因素诊断[J]. 中国农业资源与区划, 2017, 38(1): 110-117.
ZHANG Lijiang, WANG jingkuan, PEI Jiubo, et al. Cultivated land fertility evaluation and obstacle factor diagnosis in typical black soil area of Northeast China[J]. China Agricultural Resources and Zoning, 2017, 38(1): 110-117.
[11] 马瑞明, 马仁会, 韩冬梅, 等. 基于多层级指标的省域耕地质量评价体系构建[J]. 农业工程学报, 2018, 34(16): 249-257.
MA Ruiming, MA Renhui, HAN Dongmei, et al. Construction of provincial cultivated land quality evaluation system based on multi-level indicators[J]. Journal of Agricultural Engineering, 2018,34 (16): 249-257.
[12] 王琦琪, 陈印军, 李然嫣. 东北黑土地保护评价指标体系研究[J]. 中国农学通报, 2018, 34(2): 42-47.
WANG Qiqi, CHEN Yinjun, LI Ranyan. Study on evaluation index system of black land protection in Northeast China[J]. China Agronomy Bulletin, 2018, 34(2): 42-47.
[13] 李建军, 罗格平, 丁建丽, 等. 近50 a人工灌排技术进步对玛纳斯河流域耕地格局变化的影响[J]. 自然资源学报, 2016, 31(4): 570-580.
LI Jianjun, LUO Geping, DING Jianli, et al. Impact of artificial irrigation and drainage technology progress on cultivated land pattern change in Manas River Basin in recent 50 years[J]. Journal of Natural Resources, 2016, 31(4): 570-580.
[14] 李毅, 王文焰, 王全九. 论膜下滴灌技术在干旱-半干旱区节水抑盐灌溉中的应用[J]. 节水灌溉, 2001, 20(2): 42-46.
LI Yi, WANG Wenyan, WANG Quanjiu. On the application of drip irrigation under film in water-saving and salt suppression irrigation in arid and semi-arid areas[J]. Water Saving Irrigation, 2001, 20(2): 42-46.
[15] 张智, 任意, 鲁剑巍, 等. 长江中游农田土壤微量养分空间分布特征[J]. 土壤学报, 2016, 53(6): 1 489-1 496.
ZHANG Zhi, REN Yi, LU Jianwei, et al. Spatial distribution characteristics of farmland soil micronutrients in the middle reaches of the Yangtze River[J]. Journal of Soil, 2016, 53(6): 1 489-1 496.
[16] 王良杰, 赵玉国, 郭敏, 等. 基于GIS与模糊数学的县级耕地地力质量评价研究[J]. 土壤, 2010, 42(1): 131-135.
WANG Liangjie, ZHAO Yuguo, GUO min, et al. Study on fertility quality evaluation of county-level cultivated land based on GIS and fuzzy mathematics[J]. Soil, 2010, 42(1): 131-135.
[17] 张孟容, 毕如田, 赵建民, 等. 基于分区决策树的省级耕地地力评价:以山西省为例[J]. 土壤通报, 2016, 47(3): 580-587.
ZHANG Mengrong, BI Rutian, ZHAO Jianmin, et al. Evaluation of provincial cultivated land fertility based on zoning decision tree—Taking Shanxi Province as an example[J]. Soil Bulletin, 2016,47 (3): 580-587.
[18] 曲航. 土地整治对沿黄生态保护与可持续发展影响[J]. 灌溉排水学报, 2020, 39(S1): 62-64.
QU Hang. Impact of land regulation on ecological protection and sustainable development along the Yellow River[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2020, 39(S1): 62-64.
[19] 李少帅, 郧文聚, 张燕, 等. 基于空间分异的高标准农田建设空间特征判别系统设计与实现[J]. 农业工程学报, 2020, 36(6): 253-261.
LI Shaoshuai, YUN Wenju, ZHANG Yan, et al. Design and implementation of spatial feature discrimination system for high standard farmland construction based on spatial differentiation[J]. Journal of Agricultural Engineering, 2020, 36(6): 253-261.
[20] 吴政文, 张秋玲, 李文会, 等. 基于生态视角下高标准农田建设的实践研究:以苏州市通安镇生态农田建设为例[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(S1): 476-479, 483.
WU Zhengwen, ZHANG Qiuling, Li Wenhui, et al. Practical research on high standard farmland construction from an ecological perspective—Taking the ecological farmland construction in Tong'an Town, Suzhou as an example[J]. Hubei Agricultural Science, 2020, 59(S1): 476-479, 483.
Soil Quality Classification and the Impact of Irrigation and Drainage in the Region of Xuanzhou in Anhui Province
WANG Tiantian1, FEI Kun1, JIANG Wenjuan1, MA Zhongwen1, KUI Xiu2, MA Youhua1*
(1. Key Laboratory of farmland ecological conservation and pollution prevention and control of Anhui Province,College of resources and environment, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China;2.Xuanzhou District Bureau of planting, Xuanzhou 242000, China)
【】The purpose of this paper is to present a method to clarify soil quality and analyze the impact of irrigation and drainage on it.【】We took the region of Xuanzhou as an example. Sizes and soil quality of agricultural lands at county scale in the region were analyzed using GIS. The soil quality was evaluated using the analytic hierarchy process, Delphi and fuzzy evaluation methods.【】①Soil quality in the studied region was divided into nine grades, with the average grading over the whole region being 4.22. Among them, high-yield farmland with grades of 1~3 accounted for 18.18% of the total cultivated land, and was distributed mainly in the north and center of the region. Moderate-yield farmland associated with 4~6 soil grades accounted for 80.55% of the total cultivated land, and was distributed in all counties across the region. Low-yield land associated with 7~9 grade accounted for 1.27% of the total land, found mainly in the south of the region. ② The average soil organic matter content, available phosphorus and potassium in the region were 24.4 g/kg, 19.56 mg/kg and 115 mg/kg, respectively. The main nutrient contents in grading 1~3 soils were higher than those in other soils. ③Irrigation facility in the north of the region is better than that in the south, while the drainage facility in the high-terrain areas is better than that in the low-terrain areas. Areas with satisfied or fully-satisfied irrigation and drainage systems are associated with soils with grades of 1~6, giving middle-high crop yield, while areas with less-satisfied and unsatisfied irrigation and drainage facilities have low soil quality with grades of 4~9, giving rise to low-moderate crop yield.【】The average soil quality grading in Xuanzhou District was 4.22, and was affected by irrigation and drainage facilities. Constructing high-standard farmland thus needs to consider improving irrigation and drainage facilities.
cultivated land; soil quality; soil quality classification; irrigation and drainage; Xuanzhou District
S157
A
10.13522/j.cnki.ggps.2021126
汪甜甜, 费坤, 江文娟, 等. 宣州区耕地质量等级评价及灌排能力对耕地质量影响[J]. 灌溉排水学报, 2021, 40(11): 79-89.
WANG Tiantian, FEI Kun, JIANG Wenjuan, et al. Soil Quality Classification and the Impact of Irrigation and Drainage in the Region of Xuanzhou in Anhui Province[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(11): 79-89.
2021-04-06
安徽省教育厅高校协同创新项目(GXXT-2019-047);(202003a06020002);耕地质量保护专项-国家耕地质量监测(21190017)
汪甜甜(1996-),女。硕士研究生,主要从事资源环境与信息技术研究。E-mail: 573591369@qq.com
马友华(1962-),男。教授,博士,主要从事耕地质量与土壤修复研究。E-mail: yhma2020@qq.com
责任编辑:韩洋