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        基于加權(quán)TOPSIS模型和GIS技術(shù)的耕地提質(zhì)改造潛力及區(qū)域分布研究

        2021-01-05 20:57:31靳樂樂
        安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年24期
        關(guān)鍵詞:GIS技術(shù)潛力

        摘要 以陽江市江城區(qū)為研究區(qū),從地形地貌、土壤基本性狀、土壤管理等方面選取10個(gè)評(píng)價(jià)因子,通過加權(quán)TOPSIS模型和ArcGIS軟件的空間分析功能對(duì)研究區(qū)的耕地提質(zhì)改造潛力進(jìn)行測算,并利用自然斷點(diǎn)法對(duì)潛力進(jìn)行分級(jí)。結(jié)果表明,高、中、低3個(gè)潛力區(qū)域面積占比分別為18.67%、41.39%和39.94%,高、中潛力區(qū)主要分布在雙捷鎮(zhèn)、平岡鎮(zhèn)、白沙街道和閘坡鎮(zhèn)。這為江城區(qū)合理安排耕地提質(zhì)改造區(qū)域和建設(shè)時(shí)序提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

        關(guān)鍵詞 耕地提質(zhì)改造;加權(quán)TOPSIS模型;GIS技術(shù);區(qū)域分布;自然斷點(diǎn)法;潛力

        中圖分類號(hào) F323.211? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

        文章編號(hào) 0517-6611(2021)24-0106-03

        doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2021.24.024

        Research on the Potential and Regional Distribution of Cultivated Land Quality Improvement Based on Weighted TOPSIS Model and GIS Technology

        JIN Le-le (Guangdong Institute of Geological Surveying and Mapping, Guangzhou, Guangdong 510800)

        Abstract Taking Jiangcheng District of Yangjiang City as the research area, this paper selected 10 evaluation factors from the aspects of topography, basic soil properties and soil management, calculated the potential of land quality improvement and transformation in the study area through the weighted TOPSIS evaluation model and the spatial analysis function of ArcGIS software, and classified the potential by using the natural break point method. The results showed that the area ratio of high, medium and low potential areas were 18.67%,41.39% and 39.94% respectively, the high and medium potential areas were mainly distributed in Shuangjie Town, Pinggang Town, Baisha Street and Zhapo Town. This provides basic data for the reasonable arrangement of reconstruction area and construction sequence of land quality improvement in Jiangcheng District.

        Key words Land quality improvement;Weighted TOPSIS model;GIS technology;Regional distribution;Natural break point method;Potential

        作者簡介

        靳樂樂(1987—),男,河南汝陽人,工程師,碩士,從事國土空間規(guī)劃、生態(tài)修復(fù)研究。

        收稿日期 2021-06-22

        耕地是我國重要的戰(zhàn)略資源,耕地質(zhì)量的好壞影響著我國的糧食產(chǎn)量。為提高耕地質(zhì)量,增加糧食產(chǎn)量,在“十二五”以來,我國開展了高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)、土地復(fù)墾等土地整治活動(dòng)。廣東省地少人多,無法避讓耕地的建設(shè)項(xiàng)目較多,且耕地存在碎片化、水利設(shè)施不足、質(zhì)量較低、農(nóng)業(yè)環(huán)境惡化等情況,因此亟需通過耕地提質(zhì)改造來提升耕地質(zhì)量,落實(shí)耕地占補(bǔ)平衡,維護(hù)國家糧食安全。筆者以陽江市江城區(qū)為研究區(qū),結(jié)合該研究區(qū)2018年土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)庫中的耕地圖斑和2018年耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)價(jià)中地形地貌、土壤基本性狀、土壤管理等評(píng)價(jià)因素[1],通過加權(quán)TOPSIS評(píng)價(jià)模型和GIS技術(shù),分析研究區(qū)內(nèi)耕地提質(zhì)改造的潛力,并依據(jù)潛力值劃分出耕地提質(zhì)改造潛力分級(jí)區(qū),為江城區(qū)開展耕地提質(zhì)改造選址工作提供一定的指導(dǎo)。

        1 研究區(qū)概況與研究方法

        1.1 研究區(qū)概況

        江城區(qū)位于陽江市南部,東面和北面與陽東區(qū)毗鄰,西北與陽春市接壤,西接陽西縣,南臨南海,除少數(shù)地區(qū)為丘陵(含臺(tái)地)以外,大部分為河流沖積平原和濱海平原。江城區(qū)大部分地區(qū)處在南亞熱帶最南緣,基本上在熱帶季風(fēng)氣候的控制范圍,光照時(shí)間長,熱量豐富,雨量充沛,無霜期長。由于地形地質(zhì)復(fù)雜,區(qū)域性氣候明顯,夏秋屬臺(tái)風(fēng)季節(jié),雨量豐沛,平均降水量2 350 mm,平均徑流量88.2億m3,沿海年平均氣溫22.3 ℃,陸地年平均氣溫22.5 ℃。江城區(qū)地處漠陽江中下游,漠陽江上游和周邊河流徑流量匯入漠陽江流經(jīng)江城,干流長199 km,雨量充沛,汛期長,枯水期短,汛期地表徑流量占全年90%左右。

        江城區(qū)(含海陵區(qū)、高新區(qū))轄崗列、城西、白沙、城東、南恩、觀光6街道和埠場、雙捷、平岡、閘坡4鎮(zhèn),土地總面積77 986.80 hm2,耕地面積25 929.95 hm2,占土地總面積的33.25%,其中水田面積15 405.20 hm2,占耕地面積的59.41%,水澆地面積144.56 hm2,占耕地面積的0.56%,旱地面積7 157.58 hm2,占耕地面積的27.60%,可調(diào)整耕地面積3 222.61 hm2,占耕地面積的12.43%。從行政區(qū)來看,平岡鎮(zhèn)、雙捷鎮(zhèn)耕地面積較多,分別為6 532.27和5 521.98 hm2,分別占江城區(qū)耕地面積的25.19%和21.30%,崗列街道和城西街道耕地面積較小,分別為2 072.56和2 046.14 hm2,分別占江城區(qū)耕地面積的7.99%和7.89%,城東街道、南恩街道、觀光街道無耕地(圖1)。

        1.2 研究方法

        1.2.1 GIS空間分析法。此次研究選用GIS軟件ArcGIS 10.2,利用空間分析功能從江城區(qū)2018年度土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)庫中挑選出江城區(qū)耕地圖斑,作為耕地提質(zhì)改造潛力評(píng)價(jià)單元,根據(jù)耕地質(zhì)量等級(jí)數(shù)據(jù)庫利用空間賦值功能對(duì)評(píng)價(jià)單元進(jìn)行賦值,獲取指標(biāo)值。通過加權(quán)TOPSIS模型評(píng)價(jià)之后,利用自然斷點(diǎn)法將評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分級(jí),劃分出潛力分級(jí)區(qū)域。

        1.2.2 加權(quán)TOPSIS模型。TOPSIS,即優(yōu)劣解距離法,是一種常用的綜合評(píng)價(jià)方法,該方法能夠充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息,對(duì)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)排序,其結(jié)果能精確地反映各評(píng)價(jià)方案之間的差距[2]。該方法通過構(gòu)造評(píng)價(jià)指標(biāo)的正理想解和負(fù)理想解,即各指標(biāo)的最優(yōu)解和最劣解,計(jì)算每個(gè)方案到理想方案的相對(duì)貼近度,即靠近正理想解和遠(yuǎn)離負(fù)理想解的程度,來對(duì)方案進(jìn)行排序,從而選出最優(yōu)方案[3-4]。此次研究根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度對(duì)指標(biāo)賦予權(quán)重,通過加權(quán)TOPSIS模型,計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的優(yōu)劣解[5-6]。

        1.3 潛力評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

        1.3.1 構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及確定權(quán)重。

        根據(jù)《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》,選擇地形地貌、土壤基本性狀、土壤管理3個(gè)因素作為評(píng)價(jià)因素[7],結(jié)合廣東省實(shí)際情況,將評(píng)價(jià)因素細(xì)化為地形坡度、田面坡度、地下水位、有效土層厚度、表土質(zhì)地、剖面構(gòu)型、有機(jī)質(zhì)含量、pH、灌溉條件、排水條件10個(gè)評(píng)價(jià)因子[8]。廣東省耕地質(zhì)量等級(jí)評(píng)價(jià)工作把全省分為7個(gè)區(qū)域,根據(jù)不同區(qū)域?qū)υu(píng)價(jià)指標(biāo)采用專家法進(jìn)行賦值,陽江市屬于粵西南丘陵山地區(qū),評(píng)價(jià)因子權(quán)重采用該區(qū)域權(quán)重值,以上10個(gè)評(píng)價(jià)因子的權(quán)重依次為0.09、0.08、0.03、0.17、0.12、0.10、0.07、0.09、0.15、0.10。

        1.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化。

        項(xiàng)目各評(píng)級(jí)因子屬性值從耕地質(zhì)量等級(jí)數(shù)據(jù)庫獲取。評(píng)價(jià)因子采用指標(biāo)屬性值分級(jí)量化賦值的方法確定評(píng)價(jià)分值,范圍為[0,100],具體如表1所示。

        根據(jù)分等因子量化分值,地形坡度分值為100的圖斑有5 557個(gè),面積14 050.57 hm2,占耕地總面積的54.19%,分值小于100的圖斑有4 271個(gè),面積11 879.38 hm2,占耕地總面積的45.81%;田面坡度分值為100的圖斑有6 593個(gè),面積17 920.70 hm2,占耕地總面積的69.11%,分值小于100的圖斑有2 875個(gè),面積8 009.25 hm2,占耕地總面積的30.89%;地下水位分值為100的圖斑有9 749個(gè),面積25 793.79 hm2,占耕地總面積的99.47%,分值小于100的圖斑有79個(gè),面積136.16 hm2,占耕地總面積的0.53%;有效土層厚度分值為100的圖斑有9 617個(gè),面積25 405.64 hm2,占耕地總面積的97.98%,分值小于100的圖斑有211個(gè),面積524.31 hm2,占耕地總面積的2.02%;表土質(zhì)地分值為100的圖斑有4 360個(gè),面積10 554.88 hm2,占耕地總面積的40.71%,分值小于100的圖斑有5 468個(gè),面積15 375.07 hm2,占耕地總面積的59.29%;剖面構(gòu)型分值為100的圖斑有3 780個(gè),面積10 028.11 hm2,占耕地總面積的38.67%,分值小于100的圖斑有6 048個(gè),面積15 901.84 hm2,占耕地總面積的61.33%;有機(jī)質(zhì)含量分值為100的圖斑有9 828個(gè),面積25 929.95 hm2,占耕地總面積的100%,無分值小于100的圖斑;pH分值為100的圖斑有2 660個(gè),面積6 911.85 hm2,占耕地總面積的26.66%,分值小于100的圖斑有7 168個(gè),面積19 018.10 hm2,占耕地總面積的73.34%;灌溉條件分值為100的圖斑有5 223個(gè),面積13 208.94 hm2,占耕地總面積的50.94%,分值小于100的圖斑有4 605個(gè),面積12 721.01 hm2,占耕地總面積的49.06%;排水條件分值為100的圖斑有1 382個(gè),面積3 675.05 hm2,占耕地總面積的14.17%,分值小于100的圖斑有8 446個(gè),面積22 254.90 hm2,占耕地總面積的85.83%。

        1.3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的正向化。

        根據(jù)分等因子量化分值(表1),評(píng)價(jià)因子分值越高代表該區(qū)域耕地基礎(chǔ)條件越好,提質(zhì)改造的潛力也就越小,因此需對(duì)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行正向化處理,計(jì)算公式如下:

        xij=1xij(1)

        1.3.4 構(gòu)建評(píng)價(jià)模型。該研究采用加權(quán)TOPSIS方法計(jì)算各評(píng)價(jià)單元的潛力值,其計(jì)算公式如下:

        Fi=S-iS+i+S-i(2)

        S+i=10j=1wj×[xij-maxi(xj)]2(3)

        S-i=10j=1wj×[xij-mini(xj)]2(4)

        式中,F(xiàn)i為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元的潛力得分值,S+i為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元評(píng)價(jià)因子值到最大值(最優(yōu)解)的距離,S-i為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元評(píng)價(jià)因子值到最小值(最劣解)的距離[5]。

        wj為第j個(gè)評(píng)價(jià)因子的權(quán)重,xij為第i個(gè)評(píng)價(jià)單元第j個(gè)評(píng)價(jià)因子值,maxi(xj)為第j評(píng)價(jià)因子的最大值,mini(xj)為第j評(píng)價(jià)因子的最小值。

        2 結(jié)果與分析

        通過加權(quán)TOPSIS評(píng)價(jià)模型計(jì)算各評(píng)價(jià)單元的潛力值,通過ArcGIS 10.2軟件的自然斷點(diǎn)法將潛力值分為3個(gè)等級(jí),即低潛力區(qū)、中潛力區(qū)和高潛力區(qū),其中低潛力區(qū)潛力值為0~0.126 9,中潛力區(qū)潛力值為>0.126 9~0.230 1,高潛力區(qū)潛力值為>0.230 1~0.479 8[9-10]。

        從圖2~3可以看出,低潛力區(qū)為稍加改造區(qū),共包括3 974個(gè)圖斑,總面積10 355.86 hm2,占江城區(qū)耕地面積的39.94%;從空間上看,低潛力區(qū)主要分布在江城區(qū)中部區(qū)域,具體包括平岡鎮(zhèn)、埠場鎮(zhèn)和城西街道,面積共6 748.08 hm2,占低潛力區(qū)面積的65.16%。中潛力區(qū)為適度改造區(qū),共包括4 183個(gè)圖斑,總面積10 732.59 hm2,占江城區(qū)耕地面積的41.39%;從空間上看,中潛力區(qū)主要分布在江城區(qū)北部和中部區(qū)域,具體包括平岡鎮(zhèn)、雙捷鎮(zhèn)和白沙街道,面積共6 953.62 hm2,占中潛力區(qū)面積的64.79%。高潛力區(qū)為重點(diǎn)改造區(qū),共包括1 671個(gè)圖斑,總面積4 841.50 hm2,占江城區(qū)耕地面積的18.67%;從空間上看,高潛力區(qū)主要分布在江城區(qū)北部和南部區(qū)域,具體包括雙捷鎮(zhèn)和閘坡鎮(zhèn),面積共2 734.75 hm2,占高潛力區(qū)面積的56.48%。

        從區(qū)域空間分布(圖2)來看,低潛力區(qū)耕地分布較為集中,高、中潛力區(qū)分布相對(duì)分散。低潛力區(qū)基礎(chǔ)條件較好,集中程度也高,改造成本相對(duì)較小;中潛力區(qū)的面積最大,分布范圍最廣,需要提質(zhì)改造的數(shù)量較多;高潛力區(qū)分布最為分散,基礎(chǔ)條件也較差,提質(zhì)改造成本也較高。

        從各鎮(zhèn)(街道)的高、中、低潛力區(qū)面積(圖3)來看,城西街道、埠場鎮(zhèn)、平岡鎮(zhèn)低潛力區(qū)面積占全鎮(zhèn)(街道)面積的50%以上,其他鎮(zhèn)(街道)均以高、中潛力區(qū)為主。平岡鎮(zhèn)雖以低潛力區(qū)為主,但因耕地面積較大,高、中潛力區(qū)面積也較大。

        總體來說,江城區(qū)高、中潛力區(qū)主要分布在雙捷鎮(zhèn)、平岡鎮(zhèn)、白沙街道和閘坡鎮(zhèn),基礎(chǔ)條件較差,為耕地提質(zhì)改造重點(diǎn)區(qū)域。

        3 結(jié)論及建議

        3.1 結(jié)論

        (1)該研究以ArcGIS 10.2為平臺(tái),通過空間分析等功能,挑選出耕地圖斑作為評(píng)價(jià)單元,并獲取了指標(biāo)屬性值,建立了加權(quán)TOPSIS模型,計(jì)算了各評(píng)價(jià)單元耕地提質(zhì)改造潛力,并通過自然斷點(diǎn)法將潛力分為高、中、低3個(gè)潛力區(qū)域,面積分別為4 841.50、10 732.59和10 355.86 hm2,分別占江城區(qū)耕地面積的18.67%、41.39%和39.94%;低潛力區(qū)耕地分布較為集中,高、中潛力區(qū)分布相對(duì)分散,中潛力區(qū)的面積最大、分布范圍最廣;高、中潛力區(qū)主要分布在雙捷鎮(zhèn)、平岡鎮(zhèn)、白沙街道和閘坡鎮(zhèn)。

        (2)通過對(duì)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行分級(jí)量化賦值發(fā)現(xiàn),江城區(qū)地形坡度、田面坡度等10個(gè)評(píng)價(jià)因子中,除了pH、排水條件、剖面構(gòu)型、表土質(zhì)地等少數(shù)因子外,其他評(píng)價(jià)因子得分為100分的比例較高;評(píng)價(jià)因子得分較高的區(qū)域,耕地提質(zhì)改造潛力較小,位于低潛力區(qū),即稍加改造區(qū);評(píng)價(jià)因子得分較低的區(qū)域,耕地提質(zhì)改造潛力較大,位于高潛力區(qū),即重點(diǎn)改造區(qū)。

        3.2 合理化建議

        (1)低潛力區(qū)耕地評(píng)價(jià)因子得分較高,耕地自然條件較好,低潛力區(qū)內(nèi)耕地提質(zhì)改造成本較低,分布較為集中,為稍加改造區(qū);高、中潛力區(qū)改造成本較高,分布較為分散,且分布于低潛力區(qū)周邊,為重點(diǎn)整治區(qū),高、中潛力區(qū)進(jìn)行提質(zhì)改造提升的效益也較大。在選取耕地提質(zhì)改造范圍時(shí),可將各潛力區(qū)進(jìn)行綜合考慮,在集中整治的條件下獲取規(guī)模效益。

        (2)根據(jù)該研究結(jié)果,在未來進(jìn)行耕地提質(zhì)改造過程中,高、中潛力區(qū)內(nèi)耕地基礎(chǔ)條件較差,提質(zhì)改造的需求較為強(qiáng)烈,且提質(zhì)改造可產(chǎn)生比較明顯的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。江城區(qū)在進(jìn)行提質(zhì)改造選址時(shí),可優(yōu)先選取高、中潛力區(qū)內(nèi)分布面積較大的雙捷鎮(zhèn)、平岡鎮(zhèn)、白沙街道和閘坡鎮(zhèn)等鎮(zhèn)(街道)的耕地,并根據(jù)各鎮(zhèn)民意支持度、經(jīng)濟(jì)條件等情況合理安排建設(shè)時(shí)序。

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        [10] 孫博,李淑杰,劉亞男,等.高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)潛力及區(qū)域分布研究:以延邊州為例[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2017,56(12):2228-2233.

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