基于质量评价的省域尺度坡耕地质量调控体系构建

陈正发，龚爱民，张刘东，王建雄，相 彪，宁东卫

基于质量评价的省域尺度坡耕地质量调控体系构建

陈正发，龚爱民，张刘东※，王建雄，相 彪，宁东卫

（云南农业大学水利学院，云南省土地资源利用与保护工程实验室，昆明 650201）

在质量评价基础上构建坡耕地质量调控体系对区域坡耕地质量保护具有重要指导意义。该研究基于云南坡耕地质量评价结果，建立坡耕地质量因子分析模型，在障碍因子诊断、因子可调控性分析、因子适宜区间确定及调控潜力测算基础上，提出区域坡耕地质量调控集成模式，据此构建省域尺度坡耕地质量调控体系。结果表明：1）云南坡耕地质量障碍类型以侵蚀退化型、干旱缺水型、养分贫乏型为主，不同分区障碍因子组合及表现存在差异。2）坡耕地质量可调控因子由耕层厚度、土壤容重、pH值、有机质、全氮、有效磷、速效钾、灌溉保证率、田面坡度9个指标组成，其中，田面坡度、土壤有机质、灌溉保证率、有效磷、速效钾、pH值为优先调控因子。3）坡耕地质量调控目标是使可调控因子处于适宜范围，包括理想状态和实际状态两种情景模式；理想状态下云南坡耕地质量调控潜力为0.347，其质量等级可从现状的“中等”提升到“高”等级；实际状态下坡耕地质量调控的潜力为0.198，其质量等级可从现状“中等”提升到“较高”等级，实际状态调控潜力可作为坡耕地质量调控的标准。4）依据云南坡耕地质量障碍类型及因子可调控性分析结果，提出“控侵蚀、调水分、培肥力”的区域坡耕地质量调控总体思路，并建立坡耕地质量调控的集成模式。研究可为省域尺度坡耕地质量培育及管理提供科学依据。

模型；评价；坡耕地；耕地质量；障碍因子诊断；调控潜力；调控体系；云南

0 引 言

耕地是人类生存和发展最宝贵的自然资源之一，农业可持续发展首先要确保耕地的数量和质量[1]。作为耕地的重要组成部分，坡耕地是山丘区农业生产的基础性资源[2]。云南省坡耕地面积为472.55万hm2，占耕地比例69.79%，坡耕地是当地耕地资源的重要组成部分，其质量状况与区域粮食安全、乡村振兴战略实施及水土生态保护密切相关[3]。受自然条件和不合理人为耕作管理等因素影响，坡耕地成为水土流失和面源污染最为严重的土地利用类型，由此造成的坡耕地质量退化及生态环境损害等问题亟待研究解决[4]。因此，在质量评价和因子分析基础上构建坡耕地质量调控体系，对区域坡耕地质量培育和管理具有重要的指导意义。

随着粮食安全及耕地质量保护越来越受到重视，耕地质量提升已成为国内外研究的热点课题[5]。国外耕地质量研究主要关注肥料过量使用[6]、土壤污染[7]、土壤质量退化及可持续利用[8]等方面。国内耕地质量研究则包括地块尺度耕地质量培育和区域尺度耕地质量提升两个方面。在地块尺度耕地质量培育方面，大多采用田间定位试验的手段，从影响耕地质量的耕作管理、土壤培肥、水分调控、生物治理等方面入手，通过改良耕地质量限制因子，达到构建合理耕层、改良土壤结构、保障土壤有机质及养分、调蓄土壤水分、维持或提升土壤质量水平的目的，最终提高耕地的生产保障能力[9-10]。在区域尺度耕地质量提升研究方面，主要服务于区域耕地质量保护和管理需求，在对区域耕地质量时空演变定量评价和障碍因子诊断基础上，针对性提出耕地质量管理的措施体系[11]。

目前，国内耕地质量研究主要集中在地块尺度耕地质量培育上，对耕地质量形成机理、影响因素及演变趋势进行了深入探索，并针对不同限制因子类型及耕地利用特征提出了诸多耕地质量培育技术，主要包括耕作管理技术[9]、水分调控技术[10]、土壤培肥技术[12]等。区域尺度耕地质量研究则受限于基础数据获取困难等客观实际，现有研究大多基于农地分等、土壤肥力调查、土地整治、测土配方施肥、高标准农田建设等开展，在此基础上探讨耕地质量分区保护模式。例如，高星等[13]依据农用地分等方法和数据，利用自然等指数、利用等指数构建可实现潜力测算模型，并测算县域土地整治项目实施后耕地质量提升潜力。李武艳等[14]运用空间自相关分析方法，基于浙江省农地分等数据，分别进行了省市县区域尺度下空间自相关核算。宋戈等[15]基于县域农用地分等结果，筛选土地整治工程可改良限制因子，测算了耕地质量自然等、利用等和经济等指数的理论潜力与实际潜力。赵海乐等[16]采取自然等提升潜力指数模型和局部空间自相关模型划分耕地质量提升潜力区，在耦合限制因子改良程度分级的基础上，确定耕地整治分区。Yuan等[17]基于陕西长城沿线砂质农田分等结果，计算确定农业生产的主要限制因素，并据此提出提高耕地质量的调控措施。近年来，随着国家实施耕地数量、质量、生态“三位一体”保护战略，针对区域尺度耕地质量的研究不断加强，但这些研究主要集中在区域耕地质量评价上[18]，而基于质量评价的区域尺度耕地质量分区调控体系建设方面的研究较少。基于此，本研究在云南坡耕地质量评价基础上，通过构建因子分析模型，对坡耕地质量障碍因子进行科学诊断，明确各分区坡耕地质量障碍类型及排序，识别坡耕地质量可调控因子及调控优先度、调控目标，测算不同分区坡耕地质量调控潜力，提出坡耕地质量调控模式，为云南坡耕地质量培育和管理提供科学依据。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

云南地处中国西南边陲、云贵高原西南部，国土面积39万km2，属东亚季风和南亚季风交汇区域。区域地势起伏大，国土面积84%为山区，丘陵仅占总面积的10%，坝区面积仅占6%，地形由山地向喀斯特地貌逐渐演变。云南降雨充沛，河流众多，但在时空上分布较不均匀，降雨主要集中在夏季，冬季、春季易发季节性干旱。多年平均参考作物蒸发量分布在786.3～1 511.6 mm之间，均值为1 090.4 mm[19]。主要土壤类型为红壤、赤红壤、紫色土、黄壤和黄棕壤，其中红壤分布面积最为广泛，素有“红土高原”之称。研究表明，云南坡耕地分布面积为472.55万hm2，占耕地的面积比例为69.79%，坡耕地占耕地的面积比例较大，坡耕地农业生产在云南农业生产活动中具有重要地位[3]。为确保耕地质量研究与区域农业区划保持一致，本研究参照云南省综合农业区划，将云南划分为7个分区。云南高程及坡耕地空间分布详见图1。

1.2 数据来源

本研究坡耕地空间分布数据来源于文献[3]的研究结果，坡耕地质量评价结果数据及其相关基础数据来源于文献[18]的研究结果，数据栅格空间分辨率均为30 m×30 m。坡耕地质量评价的总体思路为：在分析坡耕地利用特征及质量内涵基础上，建立基于“要素-需求-调控”的坡耕地质量评价初选指标体系，并定量筛选云南坡耕地质量评价最小数据集指标体系，采用主成分分析法、层次分析法、熵权法计算的综合权重作为评价权重，以30 m×30 m栅格（像元）为评价单元，以加权和法为评价模型，基于ArcGIS10.2平台对云南坡耕地质量进行定量化评价。坡耕地质量评价初选指标体系包括：有效土层厚度、耕层厚度、土壤容重、土壤质地、土壤pH值、有机质、全氮、有效磷、速效钾、高程、≥10 ℃积温、田块规整度、连片度、降雨量、灌溉保证率、田面坡度共16个指标。采用加权和法计算坡耕地质量指数（Slope Farmland Integrated Fertility Index，SIFI）

根据SIFI将坡耕地质量等距划分为5个等级，划分标准详见表1。

表1 坡耕地质量等级划分标准

2 材料与方法

2.1 障碍因子诊断模型

在耕地质量提升潜力研究中，认为得分最低的指标是制约耕地质量提升的最大限制性因子[20]。因此，为定量评价各评价指标的得分情况，采用指标得分率（The Rate of Indicator Score，TRIS）来表征各评价指标对坡耕地质量指数的综合效应大小，并采用指标障碍度（Obstacle Degree，OD）来反映各评价指标对坡耕地质量的障碍大小，计算公式如下：

式中TRIS为第个评价指标的得分率，OD为第个评价指标的障碍度，K为评价指标根据第个样点实测数据计算得到的隶属度，C为该评价指标的权重，为样点数。

根据计算结果，TRIS≥60%表示评价指标得分率较高，TRIS<60%表示评价指标得分率较低，该评价指标成为坡耕地质量提升的障碍因子。按照等距法将指标障碍度（OD）划分为无明显障碍（0～10%）、轻度障碍（10%～20%）、中度障碍（20%～30%）、强度障碍（30%～50%）、重度障碍（>50%）5个等级。

2.2 坡耕地质量因子可调控性划分

土壤特征响应时间（Characteristic Response Time，CRT）指当外界环境条件变化时，该土壤参数发生变化且达到准平衡状态所需时间，其单位用年来表示[21]。在耕地质量提升研究中，大多直接将农地分等成果中的因子作为评价指标来测算耕地质量提升潜力，忽略了耕地整治可改造限制因子的影响[15]。由于坡耕地质量影响因子众多，且各因子在调控过程中的特征响应时间不同，导致因子的可调控性也存在较大差别。在坡耕地质量调控过程中，有些因子可在短期内得到改变，而有些因子则难以在短期内改变。为定量表征坡耕地质量因子随时间的变化特征，本研究引入坡耕地质量因子特征响应时间（CRT），将因子划分为可调控因子、不可调控或难以调控2类。在当前经济、技术、生态环境等约束条件下，将特定时间内（CRT<102a）可实现调控目标的因子定义为可调控因子；反之，在当前经济、技术、生态环境等约束条件，不能在特定时间内实现调控目标的因子定义为不可调控因子（或难以调控因子）。通过上述方法，实现了对坡耕地质量因子可调控性的定量化分类。

2.3 坡耕地质量因子适宜区间确定

坡耕地质量调控过程中，首先要明确可调控因子的适宜区间，并将其作为调控目标。根据坡耕地质量与因子隶属函数的对应关系，认为坡耕地质量等级处于“较好”及以上等级（SIFI≥0.6）时，坡耕地生产力及其环境效应处于相对合理状态[22]。评价指标的隶属函数（()）表示该指标与坡耕地质量指数之间的一元函数关系，因此当SIFI≥0.6时，对应于隶属函数值≥0.6，从而可依据隶属函数()反推计算对应评价指标的适宜范围临界值。对于隶属函数为S型的坡耕地质量指标，=0.6对应的坡耕地质量指标数值可作为适宜范围下限，指标数值越大，对坡耕地质量提升的贡献率也越大；对于隶属函数为反S型的坡耕地质量指标，隶属度＝0.6对应的指标数值可作为适宜范围上限，指标数值越大，对坡耕地质量提升的贡献率越小；对于隶属函数为抛物线型的坡耕地质量指标，隶属度=0.6对应的参数值包括适宜范围下限和适宜范围上限，下限和上限区间（闭区间）构成参数的适宜范围。本研究坡耕地质量因子隶属函数详见文献[18]。

2.4 调控潜力测算模型

参照土地整治工程耕地质量提升潜力的定义，将坡耕地质量调控潜力定义为：在当前状态下通过对坡耕地实施调控措施可以达到的质量水平[13]，可用坡耕地质量指数或质量等级提升的幅度表示，坡耕地质量调控潜力计算公式如下：

式中P为第个评价单元的调控潜力值，SIFI为实施调控措施后第个评价单元的坡耕地质量指数，SIFI为实施调控措施前第个评价单元的坡耕地质量指数，K为实施调控措施后第个评价单元上第个评价指标的隶属度值，C为第个评价单元上第个评价指标的权重。

在坡耕地质量调控过程中，受各种条件限制，通过调控措施使障碍因子得到改良或提升的幅度并不是无限的。根据坡耕地质量因子所处的状态，坡耕地质量调控目标可分为理想状态和实际状态两种情景模式[23]。理想状态指不可调控因子保持不变，而可调控因子均处于最佳取值范围时所对应的状态。在理想状态下，有效土层厚度、土壤质地、高程、≥10 ℃积温、降雨量、规整度、连片度、有效降雨量等不可调控指标均保持稳定，而土壤容重、耕层厚度、土壤pH值、有机质、有效磷、速效钾、灌溉保证率、田面坡度等可调控指标均达到最佳取值范围，此时这些指标的障碍度（OD）为0。在实际调控过程中，受技术经济及自然因素限制，实际上不可能达到调控的理想状态，或达到理想状态的成本不可承受。因此，理想状态的调控潜力仅具有参考意义。考虑当前自然因素、人为因素、技术水平、投入产出等条件下，坡耕地质量调控存在某一最优状态，这一状态即为实际状态下可实现的最优调控目标[15]。通过文献分析表明，在当前技术经济条件下，可通过耕作管理、土壤培肥、水分调控等调控措施，使研究区坡耕地耕层土壤容重保持在1.15～1.20 g/cm3的适宜范围，耕层厚度≥20 cm，耕层土壤pH值保持在6.0～6.5的适宜区间，有机质、有效磷、速效钾在现状水平下提升45%，作物需水得到有效供给，田面坡度≤10°，该状态对应于实际能达到的最优质量状态[11]。实际状态是通过人为调控可实现的最优质量状态，可作为坡耕地质量调控的标准。

3 结果与分析

3.1 坡耕地质量障碍因子诊断

障碍因子诊断是聚焦坡耕地质量培育存在问题和短板，针对性开展坡耕地质量调控的基础和前提。表2为坡耕地质量评价指标得分率和障碍度，从表中可看出，指标得分率分布在40.78%～87.85%之间，不同评价指标的得分率差异较大。在14个评价指标中，有效土层厚度、土壤容重、耕层厚度、≥10 ℃积温、连片度5项指标平均得分率较大，均超过了70%，表明上述5个指标在坡耕地质量评价中的总体得分较高，指标对区域坡耕地质量提升的限制作用较小；pH值、规整度、有机质3项指标得分率均大于60%，指标得分率也相对较高，该指标对坡耕地质量提升的限制作用相对较小。而降雨量、灌溉保证率、田面坡度、耕层质地、有效磷、速效钾6项指标得分率小于60%，表明这些指标对区域坡耕地质量提升的限制作用较为明显；其中，降雨量、田面坡度、有效磷含量3项指标的得分率均小于50%，表明这3项指标是区域坡耕地质量提升的关键性限制因子，在坡耕地质量调控中应予以重点关注。

表2 坡耕地质量因子平均得分率和障碍度

从障碍度来看，大部分指标障碍度均处于中度及以上等级。其中，处于轻度障碍（障碍度10%～20%）的指标仅有连片度，处于中度障碍（障碍度20%～30%）的指标包括：有效土层厚度、土壤容重、耕层厚度、≥ 10 ℃积温，处于强度障碍（障碍度30%～50%）的指标包括：灌溉保证率、耕层质地、pH值、速效钾、有机质、规整度，处于重度障碍（障碍度>50%）的指标包括：降雨量、田面坡度、有效磷。在坡耕地质量调控过程中，处于强度及以上障碍等级的评价指标应作为重点关注对象。从障碍因子的表现形式来看，处于强度障碍的指标中，耕层质地的障碍作用主要表现为耕层土壤黏重，pH值表现为较强的土壤酸性特征，速效钾表现为土壤速效钾含量偏低，有机质表现为土壤有机质含量较低，田块规整度表现为坡耕地田块形状不规则，灌溉保证率则表现为坡耕地作物需水供给保证率不高；处于重度障碍的指标中，障碍作用主要表现为：田面坡度较大、易导致严重的土壤侵蚀，降雨量不足或分布不均导致坡耕地水分蓄持及供应能力不足，以及坡耕地有效磷含量偏低。

在坡耕地质量障碍因子诊断的基础上，根据评价指标在各分区的均值变化情况，可进一步对各分区坡耕地质量障碍因子组合及障碍类型进行划分。表3为不同分区坡耕地质量障碍因子的诊断矩阵，从表中可看出，不同分区坡耕地质量障碍因子分布存在一定的差异性。根据坡耕地质量障碍因子诊断结果，可进一步归纳和分析坡耕地质量的障碍因素，并对障碍类型进行划分。对于田面坡度较大，土壤侵蚀导致的坡耕地有效土层厚度和耕层厚度减小、土壤侵蚀性退化的坡耕地，其障碍类型归入侵蚀退化型；对于降雨不足、时空分布不均或灌溉保证率低导致农业干旱的坡耕地，其障碍类型归入干旱缺水型；对于土壤有机质和N、P、K等养分含量不足的坡耕地，其障碍类型归入养分贫乏型；对于空间分布破碎化导致的田块规整度小、集中连片度差的障碍类型，其障碍类型归入空间破碎型。

根据障碍因子诊断及障碍类型划分结果，对不同分区坡耕地质量障碍类型进行排序，并提取前3个关键障碍类型进行排序，排序结果见表4。从表中可看出，云南坡耕地质量障碍类型以侵蚀退化型、干旱缺水型、养分贫乏型为主，不同分区坡耕地质量的障碍类型及排序存在一定的差异，坡耕地质量障碍类型也表现出多重性特征。例如，滇中区坡耕地质量障碍类型排序结果依次为：干旱缺水型、侵蚀退化型、养分贫乏型，从障碍类型及排序结果来看，干旱缺水及土壤侵蚀是制约滇中区坡耕地质量提升的主要因素，土壤养分和有机质不足也成为制约滇中区坡耕地质量提升不可忽视的因素。坡耕地质量调控过程中应针对关键性障碍因素安排措施体系，以确保取得较好的调控成效。

3.2 坡耕地质量调控优先度及调控目标

3.2.1 坡耕地质量因子调控优先度划分

根据因子可调控性划分方法，有效土层厚度、土壤质地、高程、≥10 ℃积温、田块规整度、连片度、降雨量7项因子主要反映坡耕地成土特征、立地条件、气象条件及空间形态特征，这些因子难以在特定时间内通过人为作用发生显著变化（也即因子CRT>102），属于不可调控因子（或难以调控因子）；而耕层厚度、土壤容重、pH值、有机质、全氮、有效磷、速效钾、灌溉保证率、田面坡度9个因子可通过耕作管理、土壤培肥、土地整治等途径，在特定时间内（CRT∈10-1～102）实现调控目标，因此属于可调控因子。

表3 不同分区坡耕地质量障碍因子诊断矩阵

注：“√”表示存在该项障碍因子，“×”表示不存在该项障碍因子。

Note: “√”indicates that the obstacle factor exists, and “×”indicates that the obstacle factor does not exist.

表4 不同分区坡耕地质量障碍类型及排序

在坡耕地质量调控过程中，为优化调控效果，针对可调控因子实施的调控优先顺序也不一致。根据坡耕地质量因子的障碍度（OD）大小，对坡耕地质量因子的调控优先度进行分级，据此将调控优先度划分为“高优先度”、“中优先度”、“低优先度”三个等级。从障碍因子分析结果来看，田面坡度、土壤有机质、灌溉保证率、有效磷、速效钾、pH值6个可调控因子对坡耕地质量提升的障碍作用较大，是坡耕地调控中需要优先解决的短板，因此列入“高优先度”调控因子；耕层厚度、土壤容重、全氮对坡耕地质量提升的障碍作用相对较小，将其列为“中优先度”调控因子；其他不可调控因子（或难以调控因子）均列为“低优先度”调控因子。

坡耕地质量因子可调控性及调控优先度划分结果见表5。在坡耕地质量调控中，应围绕可调控因子实施相应的调控措施，并根据因子的调控优先度分级，合理安排调控措施及优先顺序，据此集成坡耕地调控模式，以提高坡耕地质量调控的针对性和科学性。

表5 坡耕地质量因子可调控性及调控优先度分析结果

注：“+”表示该指标取值越大，越有利于坡耕地质量的提升；“-”表示该指标取值越大，越不利于坡耕地质量的提升；“∩”表示该指标取值只有在合理区间时，才有利于坡耕地质量提升。

Note: “+” means that the larger the value of this index, the more conducive to the improvement of the quality of slope farmland; “-”means that the larger the value of this indicator is, the less conducive to the improvement of the quality of slope farmland; “∩” means that the index value is only in a reasonable range, which is conducive to the improvement of slope farmland quality.

3.2.2 坡耕地质量调控目标

坡耕地质量调控的目的是提升坡耕地质量水平，但由于坡耕地质量内涵的多重性和影响因子的复杂性，坡耕地质量难以直接被准确、快速测度，这不利于及时对调控效应进行监测和反馈。为直观反映关键影响因子变化范围，实时对调控效应做出反馈，坡耕地质量调控目标可进一步分解为可调控质量因子的适宜范围（区间），在生产实践中可依据各调控因子是否处于适宜区间作为调控效应的控制目标，也即调控目标。根据云南坡耕地质量评价指标（因子）的隶属函数，以坡耕地质量SIFI≥0.6作为诊断标准，计算坡耕地质量可调控指标（因子）的适宜范围，计算结果详见表6。从表中可看出，云南坡耕地质量可调控因子适宜范围为：耕层厚度≥17.35 cm，土壤有机质≥28.89 g/kg，土壤有效磷≥ 32.44 mg/kg，土壤速效钾≥137.81 mg/kg，灌溉保证率≥73.33%，土壤容重≤1.31 g/cm3，田面坡度≤12.87°，pH值6.06～8.06。坡耕地质量调控的目的即为通过各种调控措施，使影响坡耕地质量的可调控指标处于适宜范围，从而达到提高坡耕地质量水平、保持良好的坡耕地水土生态环境的目的。

表6 坡耕地质量可调控因子适宜范围

3.3 坡耕地质量调控潜力

表7为不同状态下坡耕地质量调控潜力和质量等级变化，从表中可看出，理想状态下坡耕地质量调控潜力均值为0.347，比现状水平提升了58.81%。各分区理想状态下的调控潜力均大于0.3，表明理想状态下坡耕地质量调控潜力总体较高。实际状态的调控潜力为0.198，尽管该调控潜力值小于理想状态下的调控潜力，但比现状水平提升了33.56%，表明实际状态下坡耕地质量调控的潜力也相对较大。从各分区实际状态调控潜力来看，滇西北区可实现的调控潜力最高，坡耕地质量调控潜力为0.243，南部边缘区可实现的调控潜力最低，坡耕地质量调控潜力为0.158，其他各分区调控潜力介于二者之间，表明通过实施合理的调控措施，各分区坡耕地质量在在现状水平上均可实现较大幅度的提升。实际状态下的坡耕地质量潜力具有可实现性，在开展坡耕地质量调控过程中，可将实际状态调控潜力作为坡耕地质量调控效果评估的基准值。

从坡耕地质量调控的质量等级变化来看，理想状态下坡耕地质量等级均达到了“高”等级，相比现状坡耕地质量等级平均提高了2个等级。实际状态下，通过各种调控措施，可实现坡耕地质量等级从目前的“中等”等级向“较高”等级跃升，相比现状平均提升了1个等级，表明该状态下坡耕地质量等级调控的潜力也相对较大。从各分区调控潜力等级变化来看，滇中区、滇东南区、滇西南区、滇东北区、滇西北区在实际最优状态下可实现坡耕地质量等级从“中等”向“较高”等级提升，滇西区在实际最优状态下实现坡耕地质量等级从“较高”向“高”提升，而现状水平下坡耕地质量等级较高的南部边缘区保持“较高”等级不变。

表7 不同状态下坡耕地质量调控潜力和质量等级变化

3.4 坡耕地质量调控模式

坡耕地质量障碍因子诊断结果表明，侵蚀退化、干旱缺水、养分贫乏是云南坡耕地质量提升的主要制约因素。从坡耕地质量调控优先度分析结果来看，坡耕地质量可调控因子由耕层厚度、土壤容重、pH值、有机质、全氮、有效磷、速效钾、灌溉保证率、田面坡度组成，其中田面坡度、土壤有机质、灌溉保证率、有效磷、速效钾、pH值为优先调控因子。因此，区域坡耕地质量调控应围绕土壤侵蚀、干旱缺水、养分缺乏三大关键性制约因素展开，通过实施针对性的调控措施，使坡耕地田面坡度、土壤有机质、灌溉保证率、有效磷、速效钾、pH值等因子处于适宜范围。云南坡耕地质量调控的总体思路可概括为“控侵蚀、调水分、培肥力”。“控侵蚀”，即控制坡耕地土壤侵蚀，通过实施各种水土保持措施，降低坡耕地坡面土壤侵蚀强度和养分流失负荷；“调水分”，即提升坡耕地水分调蓄能力，通过实施以降雨资源化利用为核心的坡面径流调控措施、土壤水分调蓄措施和灌溉排水措施，提高坡耕地灌溉保证率和土壤水库调蓄能力；“培肥力”，即培育坡耕地土壤肥力，通过实施土壤保育和培肥措施，提升坡耕地土壤有机质含量和土壤肥力水平。

坡耕地质调控措施可划分为耕作措施、土壤培肥措施、工程措施、种植模式措施、林草措施5类，不同类别的措施又包括若干具体的单项措施。针对区域坡耕地质量障碍特征，结合各项措施的调节效应及适用条件差异，围绕“控侵蚀、调水分、培肥力”的总体思路，建立云南坡耕地质量调控集成模式如下：（1）在耕作措施中，积极引导农户转变传统耕作习惯，推广垄作、等高耕作、反坡耕作等水土保持耕作模式和旋耕、深松耕、免耕+深耕等保护性耕作方式，改善坡耕地耕层土壤结构和水分蓄持性能，减小坡耕地坡面土壤、水分、养分流失，提高坡耕地蓄水保土能力；（2）在工程措施中，结合区域农业发展规划、土地整治、高标准农田建设以及绿色农田建设计划，以实施坡面水系、坡改梯为主体，兴建坡耕地排水沟渠、蓄水池、储水窖、田间道路、小型水库等集水设施，具备条件的高原特色农业生产区可推广滴管、微喷灌等高效节水措施，提高灌溉保证率，增强坡耕地抵御季节性干旱的能力；（3）在土壤培肥措施中，针对坡耕地土壤养分不足的问题，推广秸秆还田、绿肥还田、增施有机肥、平衡施肥、测土配方施肥等措施，增加坡耕地土壤有机质含量，改善坡耕地耕层土壤结构性和养分供应能力。由于不同分区坡耕地质量障碍因素和调控潜力存在较大的差异性，各分区坡耕地质量调控的措施类型及优先顺序也存在不同，导致坡耕地质量调控模式也存在一定的差异性，在实践中应结合各分区障碍因素的差异性合理构建调控模式。

4 讨 论

耕地利用过程中，在障碍因子制约下耕地质量等级较低，其生产和生态功能受到限制。耕地质量障碍因子诊断是科学实施土地整理工程、提高整治成效的基础[24]。国内耕地质量研究大多基于耕地质量评价结果，按照耕地质量空间分布和主导性影响因子，提出耕地质量保护分区[25]；也有学者在障碍因子诊断、组合排序分析基础上，提出土地整治措施[26-27]。目前障碍因子诊断研究主要集中在土地整治、高标准农田建设等方面，针对省级区域尺度的耕地质量障碍因子诊断的研究还较少。坡耕地作为耕地资源的重要组成部分，其质量受多重因子影响，是各因子耦合作用的结果，使得坡耕地质量调控需要针对障碍因子采取针对性的调控措施，才能实现最佳调控效果。近年来针对不同区域坡耕地质量障碍因子方面的研究得到了重视。李丹等[28]研究表明，氮肥、磷肥施用量是限制西藏“一江两河”地区耕地生态安全的主要障碍因素。赵素霞等[29]研究表明，新郑市高标准农田建设的主要障碍因子是灌溉保证率、排水条件、有机质含量和土壤污染。金慧芳等[30]研究认为，江西红壤坡耕地耕层质量主要障碍因素表现为土壤黏粒含量多、pH 值小、耕层薄化和土壤抗剪强度小，并据此将耕层类型划分为6类。本文将坡耕地质量分区保护与障碍因子诊断结合起来，在障碍因子排序基础上，归纳出坡耕地质量障碍类型，其中侵蚀退化型、干旱缺水型、养分贫乏型是云南坡耕地质量主要障碍类型。上述分析表明，受立地条件、人为耕作管理差异性的影响，不同区域坡耕地质量障碍因子组合及表现形式存在较大差异，需要针对区域实际情况开展坡耕地质量障碍因子研究，以为坡耕地质量管理提供科学依据。

耕地质量提升潜力测算是耕地质量培育和管理的基础，对提高耕地质量、改善生态环境和保证粮食安全具有重要指导意义。耕地质量提升潜力测算最初来源于土地整治工程，通过将评价单元耕地质量等别指标的满分值或实际最高分值与实际分值进行比较，两者之差即为提升潜力[23]。国内研究集中在耕地整治工程对耕地数量和质量提升潜力的测算上[13]，或基于农地分等成果，在耕地质量限制因素分析基础上，设计土地整治耕地质量提升方案，对耕地质量提升潜力或产能提升潜力进行估算[15]。目前在土地整治耕地质量提升潜力测算方面已取得了一些研究成果，但在区域尺度坡耕地质量障碍因子可调控性和调控优先度分析基础上的调控提升潜力估算方面的研究仍然较少。本文借鉴土地整治工程质量提升潜力测算方法，在障碍因子诊断及可调控性分析基础上，构建了一套适宜于区域尺度坡耕地质量调控潜力的计算模型，可为区域坡耕地质量调控潜力测算及质量管理提供科学依据。

坡耕地质量评价及其障碍因子诊断、调控潜力测算的目的是为建立坡耕地质量调控模式提供科学依据和技术支持。由于不同区域坡耕地质量等级、障碍因子、调控潜力等均存在较大差异，导致调控的措施体系、组合模式也并不一致。本文在云南不同分区坡耕地质量评价、障碍因子诊断和调控潜力测算基础上，试图建立一套坡耕地质量调控体系，为区域坡耕地质量调控提供参考。由于坡耕地质量因子的多重性和影响因素的复杂性，加之坡耕地质量调控措施涉及到耕作措施、土壤培肥措施、工程措施、生物措施等多方面，不同区域调控措施配置的优先顺序及调控效益监测方面有待进一步研究。

5 结 论

1）云南坡耕地质量的障碍类型以侵蚀退化型、干旱缺水型、养分贫乏型为主，不同分区障碍因子组合及其表现程度存在差异。

2）坡耕地质量可调控因子由耕层厚度、土壤容重、pH值、有机质、全氮、有效磷、速效钾、灌溉保证率、田面坡度组成，其中田面坡度、土壤有机质、灌溉保证率、有效磷、速效钾、pH值为优先调控因子。坡耕地质量调控的目标是通过实施调控措施使可调控因子处于适宜范围，该因子适宜范围分别为：耕层厚度≥17.35 cm，土壤有机质≥28.89 g/kg，土壤有效磷≥32.44 mg/kg，土壤速效钾≥137.81 mg/kg，灌溉保证率≥73.33%，土壤容重≤1.31 g/cm3，田面坡度≤12.87°，pH值6.06～8.06。

3）坡耕地质量调控可达到的目标包括理想状态和实际状态两种情景模式，理想状态下云南坡耕地质量调控潜力为0.347，可从现状的“中等”提升到“高”等级；实际状态下坡耕地质量调控的潜力为0.198，其质量等级可从现状“中等”提升到“较高”等级，实际状态调控潜力可作为坡耕地质量调控的标准。

4）围绕“控侵蚀、调水分、培肥力”的调控总体思路，建立云南坡耕地质量调控集成模式如下：在耕作措施中推广垄作、等高耕作、反坡耕作等水土保持耕作模式和旋耕、深松耕、免耕+深耕等保护性耕作方式，在工程措施中重点实施坡面水系工程、坡改梯工程和高效节水措施，在土壤培肥措施中积极推广秸秆还田、施用绿肥、增施有机肥、测土配方施肥等措施，以增加坡耕地土壤有机质和养分含量。

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Construction of the quality regulation system for provincial scale slope farmland based on quality evaluation

Chen Zhengfa, Gong Aimin, Zhang Liudong※, Wang Jianxiong, Xiang Biao, Ning Dongwei

(,,,650201,)

A slope farmland has been one of the most serious land-use types of soil and water loss, as well as the non-point source pollution. Natural conditions and unreasonable farming have also posed great damage to the ecological environment, particularly on the quality degradation of slope farmland. Therefore, it is very necessary to construct the quality control system of slope farmland in recent years. Taking sloping farmland in Yunnan province of China as a research object, a factor analysis model was first established to diagnose the quality obstacle factors of slope farmland. The types of quality obstacles were then ranked to define in each region, thereby identifying the controllable factors, the regulation priority, and objectives of slope farmland quality. The quality regulation potential of slope farmland was calculated to determine the zoning regulation mode in different regions. The results showed that: 1) The main types of quality obstacles were erosion degradation, drought, and water shortage, as well as the nutrient poverty type in the sloping farmland. There was some difference in the combination and performance of obstacle factors in different regions. 2) The adjustable factors of slope farmland quality included the thickness of arable layer, soil bulk density, pH value, organic matter, the total nitrogen, available phosphorus, available potassium, irrigation assurance rate, and field slope, among which the field slope, soil organic matter, irrigation assurance rate, available phosphorus, available potassium and pH value were the priority adjustment and control factors. The goal of quality control in the sloping farmland was to make the controllable factors in the appropriate range under various control measures. An optimal range of factors were achieved, where the thickness of plough layer ≥17.35 cm, soil organic matter ≥28.89 g/kg, soil available phosphorus ≥32.44 mg/kg, soil available potassium ≥137.81 mg/kg, irrigation assurance rate ≥73.33%, soil bulk density ≤1.31 g/cm3, field slope ≤12.87°, and pH value 6.06-8.06. 3) The objectives of quality control in the sloping farmland included the ideal and actual state. In an ideal state, the potential of quality control in the sloping farmland was 0.347, indicating an upgrade from the "medium" to the "higher" level. In the actual state, the potential of quality control in the sloping farmland was 0.198, indicating that the quality level was improved from the current "medium" to "high". The potential of actual state control was used as the standard quality control of slope farmland. 4) According to the general idea of "erosion control, water regulation, and fertility enhancement", the integrated mode of quality control in the sloping farmland was constructed as follows. The tillage modes were utilized to promote soil and water conservation, such as ridge, contour, and reverse slope tillage, as well as the conservation tillage (rotary, subsoiling, and no tillage + deep tillage) in farming measures. The water engineering slope to ladder project and high-efficiency water-saving measures can be implemented to actively promote the straw returning, green and organic fertilizer application. The soil testing and formula fertilization among soil fertility measures can be used to increase the content of soil organic matter and nutrients in the slope cultivated land. This finding can provide a scientific guide for the quality cultivation and management of regional slope farmland at a provincial scale.

models; evaluation; slope farmland; farmland quality; obstacle factor diagnosis; regulatory potential; regulation system; Yunnan

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.20.015

F323.21

A

1002-6819(2021)-20-0136-10

陈正发，龚爱民，张刘东，等. 基于质量评价的省域尺度坡耕地质量调控体系构建[J]. 农业工程学报，2021，37(20)：136-145.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.20.015 http://www.tcsae.org

Chen Zhengfa, Gong Aimin, Zhang Liudong, et al. Construction of the quality regulation system for provincial scale slope farmland based on quality evaluation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(20): 136-145. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.20.015 http://www.tcsae.org

2021-04-29

2021-08-09

云南农业大学引进人才科研启动项目（A2032021031）；公益性行业（农业）科研专项（201503119-01-01）

陈正发，博士，讲师，研究方向为：水土生态工程、水土资源高效利用与保护。Email：chenzhengfa2013@126.com

张刘东，博士，副教授，研究方向为：农业水土资源与环境。Email：zld8066@163.com

中国农业工程学会会员：陈正发（E042500009M）