厲雅華，張向前，安 祺，武 迪，劉戰(zhàn)勇，孫 峰，張德健，高 敏，張國英，邢 俊

（1內(nèi)蒙古大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，呼和浩特 010070；2牧草與特色作物教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010070；3內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)科學(xué)院，呼和浩特 010031；4退化農(nóng)田生態(tài)修復(fù)與污染治理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，呼和浩特 010031；5阿榮旗農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心，內(nèi)蒙古 呼倫貝爾 162750；6鄂爾多斯市烏審旗農(nóng)牧局，內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017300；7內(nèi)蒙古中農(nóng)高科科技有限公司，內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017004；8鄂爾多斯市達(dá)拉特旗農(nóng)牧技術(shù)推廣中心，呼和浩特 014300）

0 引言

耕地是指人類開發(fā)利用，用以種植農(nóng)作物的土地，是人類賴以生存的物質(zhì)基礎(chǔ)及基本條件，對于保障食品安全、生態(tài)安全以及維持農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。盡管中國糧食連年豐收，庫存充裕，但糧食生產(chǎn)和消費(fèi)之間的矛盾依然存在，結(jié)構(gòu)性問題、抗風(fēng)險(xiǎn)能力及現(xiàn)代化發(fā)展水平中的深層次矛盾和問題都有待解決，耕地保護(hù)面臨多重壓力，形勢依然嚴(yán)峻[1]。

中國土地資源總量較大，耕地面積1.35億hm2，占世界總耕地面積的9%，但由于人口眾多，人均耕地僅為世界平均水平的40%，現(xiàn)有的耕地資源僅能滿足國內(nèi)65%的糧食需求。為保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)建設(shè)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)人口、資源、生態(tài)的可持續(xù)利用，中國于1958年和1979年分別進(jìn)行了第一次和第二次全國土壤普查，為中國未來土壤調(diào)查工作積累了寶貴的工作經(jīng)驗(yàn)及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料[2]，但受當(dāng)時(shí)人力、物力、技術(shù)等因素的影響，評(píng)價(jià)方法及體系構(gòu)建均不完善，且隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，土地利用方式、規(guī)模等發(fā)生了巨大的變化，新污染物風(fēng)險(xiǎn)增加，土壤安全風(fēng)險(xiǎn)加劇，生態(tài)服務(wù)功能顯著下降。

當(dāng)前中國土壤資源基礎(chǔ)狀況不明，耕地分布不均，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策，嚴(yán)重制約中國糧食安全和農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。尤其是進(jìn)入21世紀(jì)以來，伴隨著“3S”(GIS、GPS、RS)的不斷發(fā)展，土地評(píng)價(jià)研究更趨向于系統(tǒng)化和自動(dòng)化，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)備的應(yīng)用越發(fā)廣泛，評(píng)價(jià)技術(shù)日趨完善。第二次全國土壤普查數(shù)據(jù)及體系構(gòu)建方法等均不適合指導(dǎo)當(dāng)下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。因此，重視耕地質(zhì)量保護(hù)，落實(shí)耕地地力評(píng)價(jià)研究，在先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的輔助下，充分挖掘第二次全國土壤普查數(shù)據(jù)，構(gòu)建更加完善的評(píng)價(jià)體系，尋找更為適合的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行耕地地力評(píng)價(jià)研究，因地制宜發(fā)展農(nóng)業(yè)是調(diào)整農(nóng)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)建設(shè)之間矛盾的有力舉措。本文在總結(jié)國內(nèi)外耕地地力評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)了耕地地力評(píng)價(jià)的主要技術(shù)及方法，對比分析了不同方法在研究中的優(yōu)缺點(diǎn)，以期在一定程度上為第三次全國土壤普查以及發(fā)展效益農(nóng)業(yè)、綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)以及可持續(xù)發(fā)展農(nóng)業(yè)提供理論及技術(shù)支撐。

1 耕地地力評(píng)價(jià)研究進(jìn)展

1.1 國外研究進(jìn)展

Dent.D和A.Young指出，土地評(píng)價(jià)是以不同的土地利用為目的，估價(jià)土地潛力和土地適宜性的過程，本質(zhì)上是對土地生產(chǎn)力高低的評(píng)價(jià)[3]。國外有關(guān)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究相對較早，其發(fā)展歷史大致可分為定性評(píng)價(jià)（20世紀(jì)60年代以前）、半定量評(píng)價(jià)（20世紀(jì)60—80年代）和定量評(píng)價(jià)（20世紀(jì)80年代以后）3個(gè)階段[4]

早期國外的地力評(píng)價(jià)研究主要是為土地征稅服務(wù)的，最早可起源至15世紀(jì)歐洲莫斯科公國的土地評(píng)價(jià)，以土地優(yōu)劣程度決定征收地稅的數(shù)額[5]，以保證合理征收地稅。此舉措初見成效后，奧地利（1717年）、法蘭西（1808年）、普魯士（1861年）等國家緊隨其后，也紛紛效仿莫斯科公國陸續(xù)開展了以征收賦稅為目的的耕地評(píng)價(jià)。1877年俄羅斯學(xué)者道庫恰耶夫通過研究黑鈣土，并結(jié)合其他學(xué)者的科研經(jīng)驗(yàn)，確定土地稅與土地量值之間的關(guān)系，并對耕地質(zhì)量體系及其方法進(jìn)行比較全面系統(tǒng)的闡述，在土地評(píng)價(jià)的歷史上產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響[6-7]。20世紀(jì)30年代初，美國農(nóng)業(yè)部為治理美國中西部地區(qū)土壤侵蝕及水土流失嚴(yán)重等問題，首次從合理利用土地的角度，提出了土地利用潛力分類，以土壤分類為基礎(chǔ)，從土壤、坡度、侵蝕類型和侵蝕強(qiáng)度4個(gè)方面，劃分了8個(gè)土地利用潛力級(jí)[8]，隨后美國進(jìn)行大范圍的土地調(diào)查研究，并于1945年開始陸續(xù)繪制了一系列土壤圖，為完善土地評(píng)價(jià)體系奠定基礎(chǔ)。1934年德國頒布《土地評(píng)價(jià)法》，首次以立法形式確認(rèn)土地評(píng)價(jià)的法律地位。此后，20世紀(jì)30年代德國學(xué)者提出的《土地指數(shù)分等》、1934年德國財(cái)政部提出《農(nóng)地評(píng)價(jià)條例》以及1937年美國學(xué)者提出“斯托利指數(shù)分等”(STR)均以賦稅為目的，從土地清查出發(fā)，為土地管理與利用提供依據(jù)。

1961年，美國農(nóng)業(yè)部頒布?xì)v史上第一個(gè)較為全面的耕地評(píng)價(jià)系統(tǒng)《土地潛力分類系統(tǒng)》，該系統(tǒng)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為目的，在土壤特性基礎(chǔ)上將土壤潛力分為潛力級(jí)、潛力亞級(jí)、潛力單元三級(jí)，實(shí)現(xiàn)了耕地資源調(diào)查及其合理利用[8]，20世紀(jì)中葉，該系統(tǒng)逐漸完善，并在澳大利亞（1963年）、日本（1963年）、加拿大（1969年）、英國（1969年）、巴基斯坦等國家獲得廣泛推廣。1976年，聯(lián)合國糧農(nóng)組織頒布了《土地評(píng)價(jià)綱要》，從土地適宜性和土地限制性因子出發(fā)，將土地分為適宜綱、適宜類、適宜亞類和適宜單元4個(gè)等級(jí)，在極大程度上促進(jìn)了世界范圍內(nèi)的土地評(píng)價(jià)研究[9]。20世紀(jì)60年代，以地理空間數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，集地理學(xué)、信息學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、空間科學(xué)、遙感、測繪、統(tǒng)計(jì)等多種學(xué)科和技術(shù)為一體的新興交叉學(xué)科地理信息系統(tǒng)(GIS)初步發(fā)展起來[10]，1967年，加拿大學(xué)者羅杰·湯姆林森博士開發(fā)了世界上第一個(gè)投入應(yīng)用的地理信息系統(tǒng)——加拿大地理信息系統(tǒng)(CGIS)，可對相關(guān)土地信息進(jìn)行儲(chǔ)存、利用和分析并進(jìn)行等級(jí)分類[11]。20世紀(jì)70年代，伴隨著遙感技術(shù)在土地研究中的應(yīng)用，計(jì)算機(jī)技術(shù)與GIS技術(shù)緊密結(jié)合，廣泛應(yīng)用于土地資源利用調(diào)查差、土地評(píng)價(jià)及土地管理等領(lǐng)域，土地研究向定量化方向轉(zhuǎn)變，指標(biāo)體系更為合理[12]。20世界80年代以后，隨著信息化產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展及數(shù)字化產(chǎn)品普遍應(yīng)用，土地評(píng)價(jià)研究逐漸向綜合化、精確化、數(shù)字化、定量化方向發(fā)展。1981年，美國農(nóng)業(yè)部土壤保持局在《土地潛力分類系統(tǒng)》的基礎(chǔ)上提出《土地評(píng)價(jià)和立地評(píng)價(jià)(LESA)》系統(tǒng)[13]，在土壤質(zhì)量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、發(fā)展壓力、公共價(jià)值等因素基礎(chǔ)上綜合評(píng)定土地重要性[14]。1983年聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FOA)在《土地評(píng)級(jí)綱要》的基礎(chǔ)上，針對不同土地利用類型，分析不同土地對土壤質(zhì)量的需求，構(gòu)建土地評(píng)價(jià)體系并擬訂相關(guān)文件，顯著推動(dòng)了土地評(píng)價(jià)研究的發(fā)展，形成了系統(tǒng)全面土地評(píng)價(jià)體系，在土地評(píng)價(jià)發(fā)展歷史上具有里程碑意義[15]。20世紀(jì)90年代以后，土地評(píng)價(jià)的研究重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向土地的可持續(xù)利用評(píng)價(jià)[16]，GIS與數(shù)學(xué)方法相結(jié)合，通過建立數(shù)學(xué)模型，對評(píng)價(jià)因子進(jìn)行定量描述。

1.2 國內(nèi)研究進(jìn)展

中國的土地分類評(píng)價(jià)歷史悠久，早在2000多年前，春秋戰(zhàn)國時(shí)期著作《尚書·禹貢》及管仲等人所作《管子·地員篇》均提及黃河、長江流域土地分類評(píng)價(jià)，按照土壤色澤、性質(zhì)以及水分狀況等將天下九州土壤分為三等九級(jí)并根據(jù)土地分級(jí)進(jìn)行征稅，這是世界上目前已發(fā)現(xiàn)的最早關(guān)于土地質(zhì)量評(píng)價(jià)分級(jí)研究的記載[17-18]。中國早期土地資源調(diào)查工作主要以清算耕地為主，東漢光武帝建武十五年（公元39年）因“天下墾田多不實(shí)”，而下令度田，進(jìn)行了歷史上第一次全國土地丈量工作。但由于工作量巨大，技術(shù)難度大，早期全國性土地清丈工作多無疾而終。

20世紀(jì)50年代中國在內(nèi)蒙古、新疆等偏遠(yuǎn)地區(qū)進(jìn)行荒地調(diào)查，將土地劃分為類、亞類、等、組4級(jí)，這是中國首次對耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)進(jìn)行系統(tǒng)研究[19]。1958年中國以耕地土壤為中心進(jìn)行了第一次全國土壤普查，以土壤農(nóng)業(yè)性狀為基礎(chǔ)，對土壤類型、數(shù)量、質(zhì)地及各種土地利用類型的全面調(diào)查，并提出中國第一個(gè)農(nóng)業(yè)土壤分類系統(tǒng)。至1960年，全國各地土壤普查和資料匯總工作基本完成，為新中國成立后糧食生產(chǎn)和土地資源合理分配奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[20]，但受當(dāng)時(shí)科學(xué)技術(shù)的限制，評(píng)價(jià)體系還不完善，仍然存在很大問題。20世紀(jì)70年代末，中國通過引入聯(lián)合國糧農(nóng)組織土地評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對農(nóng)用地的質(zhì)量分等定級(jí)開展探索性研究。1979—1985年，中國在全國范圍內(nèi)開展第二次土壤普查，在第一次全國土壤普查的基礎(chǔ)上，以成土條件、成土過程及其屬性為分類依據(jù)，采用土類、亞類、土屬、土種、變種5級(jí)分類方法，對耕地土壤理化特性及生產(chǎn)能力進(jìn)行全面性、全國性與區(qū)域性的調(diào)查[21]，并分級(jí)繪制完成相關(guān)圖件資料，之后又陸續(xù)編撰《中國土壤》、中國《土壤普查數(shù)據(jù)》等系列土壤學(xué)著作，為未來土壤研究提供了大量理論及數(shù)據(jù)資料[22]。

20世紀(jì)90年代，為解決中國土地資源分配不均、利用不合理等問題，中國逐步開展系統(tǒng)的耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)工作，眾多學(xué)者從自然、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各多個(gè)角度，同時(shí)結(jié)合“3S”技術(shù)，探討土地評(píng)價(jià)的方法及指標(biāo)[23]，推動(dòng)土地評(píng)價(jià)工作向高效化、精確化、綜合化、生態(tài)化方向發(fā)展[24]。1996年，國家農(nóng)業(yè)部頒布NY/T309—1996《全國耕地類型區(qū)、耕地地力等級(jí)劃分》，提出了7種耕地類型區(qū)的主要特征和10個(gè)耕地地力等級(jí)劃分指標(biāo)，構(gòu)建不同類型區(qū)耕地基礎(chǔ)地力要素指標(biāo)體系，為全國各地耕地評(píng)價(jià)工作提供參考[25]。

2002年農(nóng)業(yè)部啟動(dòng)全國耕地地力調(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)項(xiàng)目，全國各地陸續(xù)開展耕地地力調(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)工作，構(gòu)建地力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并建立了耕地管理信息系統(tǒng)；2008年農(nóng)業(yè)部又頒布了NY/T 1634—2008《耕地地力調(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)程》[26]，對耕地地力與環(huán)境質(zhì)量調(diào)查以及評(píng)價(jià)的方法、程序和內(nèi)容進(jìn)行較為完整的闡述，為各地耕地質(zhì)量調(diào)查提供了基本方法與思路。到2012年底，涉及30個(gè)省（市、區(qū)），總面積1.2億hm2的耕地地力調(diào)查與質(zhì)量評(píng)價(jià)工作基本完成，從立地條件、耕層理化性狀、土壤管理、障礙因素和土壤剖面性狀等多個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)耕地地力，將全國耕地按質(zhì)量劃分為10個(gè)等級(jí)，其中中等級(jí)耕地（4～6等）占44.8%，是未來糧食增產(chǎn)的重點(diǎn)區(qū)域及主要突破口[27]。國土資源部于2003年頒布實(shí)施《農(nóng)用地分等規(guī)程》、《農(nóng)用地定級(jí)規(guī)程》和《農(nóng)用地估價(jià)規(guī)程》3個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，并在此標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)下，于2009年在全國范圍內(nèi)首次發(fā)布農(nóng)用地（耕地）質(zhì)量等別評(píng)定成果；為統(tǒng)一農(nóng)用地，尤其是耕地質(zhì)量分等程序和方法，掌握農(nóng)用地資源現(xiàn)狀，促進(jìn)中國農(nóng)用地資源的合理配置，國土資源部于2012年6月29日正式頒布《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》(GB/T28407—2012)、《農(nóng)用地定級(jí)規(guī)程》(GB/T28405—2012)和《農(nóng)用地估價(jià)規(guī)程》(GB/T28406—2012)3個(gè)國家標(biāo)準(zhǔn)，并于同年10月1日起正式實(shí)施，首次以國家標(biāo)準(zhǔn)形式發(fā)布農(nóng)用地質(zhì)量等別評(píng)定和價(jià)格評(píng)估的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。為切實(shí)加強(qiáng)農(nóng)田耕地質(zhì)量保護(hù)，貫徹落實(shí)好《中華人民共和國基本農(nóng)田保護(hù)條例》，依據(jù)《中華人民共和國土地管理法》、《土地調(diào)查條例》相關(guān)規(guī)定，國務(wù)院自2017年開展第三次全國國土土地調(diào)查[28]，截止2019年11月，第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)成果進(jìn)入全面核查階段。2020年，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布《2019年全國耕地質(zhì)量等級(jí)情況公報(bào)》，將全國1.35億hm2耕地質(zhì)量劃分為10等，其中中等級(jí)耕地（4～6等）面積為 0.63億 hm2，占耕地總面積的46.81%，較2014年提高了2.01%?！豆珗?bào)》針對各地不同區(qū)域耕地質(zhì)量現(xiàn)狀及相應(yīng)障礙因子提出對策建議，指導(dǎo)各地因地制宜加強(qiáng)耕地質(zhì)量建設(shè)。

2 耕地地力評(píng)價(jià)主要研究方法

目前，與耕地地力評(píng)價(jià)相關(guān)的方法大致可劃分為3大類：一是基于數(shù)值的方法，主要包括經(jīng)驗(yàn)判斷指數(shù)和法、層次分析法、主成分分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法以及灰色關(guān)聯(lián)度分析法等；二是基于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和支持向量機(jī)法等；三是基于地理信息(GIS)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法，如基于決策樹的分析方法等。

2.1 基于數(shù)值的方法

2.1.1 經(jīng)驗(yàn)判斷指數(shù)和法 經(jīng)驗(yàn)判斷指數(shù)和法是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷參評(píng)因子權(quán)重并進(jìn)行耕地地力評(píng)價(jià)的一種方法[29]，是指綜合社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等因素，結(jié)合走訪調(diào)查以及多年生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)選定參評(píng)因子，依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)判斷參評(píng)因素權(quán)重，然后按評(píng)價(jià)單元對各參評(píng)因子的指數(shù)進(jìn)行累加求得指數(shù)和，按照事先設(shè)定的耕地綜合指數(shù)等級(jí)范圍劃分耕地地力等級(jí)。

加權(quán)指數(shù)和法的公式如式(1)所示。

式中：G為耕地等級(jí)指數(shù)；gi為各評(píng)價(jià)單元的單因子指數(shù)；pi為各評(píng)價(jià)因子權(quán)重；n為評(píng)價(jià)因子的總數(shù)目；i為評(píng)價(jià)因子的編號(hào)。

經(jīng)驗(yàn)判斷指數(shù)和法簡便易行，易于操作，能夠清晰明確地顯示各樣點(diǎn)耕地質(zhì)量等級(jí)及其排序。在耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)中應(yīng)用較早，第二次全國土壤普查主要應(yīng)用該方法進(jìn)行土地分級(jí)評(píng)價(jià)。近年來，隨著生產(chǎn)實(shí)踐的深入，該方法也在不斷完善和發(fā)展。張萍等[30]通過探討山東省東營市農(nóng)業(yè)土地資源動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)體系的建立，基于土地資源的動(dòng)態(tài)性特點(diǎn)，提出采用“變權(quán)”的動(dòng)態(tài)加權(quán)法結(jié)合GIS技術(shù)建立土地評(píng)價(jià)模型，結(jié)果表明水體污染、土壤鹽堿化和供水、排水狀況是影響東營市農(nóng)業(yè)土地資源生產(chǎn)力水平主要因子；王瑞燕等[31-33]認(rèn)為在多因子評(píng)價(jià)體系中，各參評(píng)指標(biāo)間無明顯相關(guān)性且無主要限制因子，可采用經(jīng)驗(yàn)判斷指數(shù)和法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

但由于經(jīng)驗(yàn)判斷指數(shù)和法參評(píng)因子的選擇和因子權(quán)重的確定均基于經(jīng)驗(yàn)判斷，主觀依賴性較強(qiáng)。隨參評(píng)人員的變動(dòng)，評(píng)價(jià)結(jié)果往往存在較大差異。因此在評(píng)價(jià)過程中須基于當(dāng)?shù)貙?shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，充分考慮不同質(zhì)量耕地產(chǎn)量及其它效益的比較試驗(yàn)研究。

2.1.2 層次分析法(AHP)層次分析法是對定性問題進(jìn)行定量研究的一種多方案或多目標(biāo)的決策方法，由美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty教授于20世紀(jì)70年代初提出[34]，具有系統(tǒng)化、層次化、定性與定量相結(jié)合的特點(diǎn)。自1982年引入中國后，廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、能源、城市規(guī)劃等各個(gè)領(lǐng)域。層次分析法使一個(gè)復(fù)雜多目標(biāo)決策問題中的各個(gè)因子按屬性劃分為相互聯(lián)系的有序?qū)哟?，使之條理化；以多年生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，結(jié)合客觀判斷，對同一層各因素采用成對比較法和1—9比較尺度構(gòu)造成對比較陣；通過建立數(shù)學(xué)模型，計(jì)算每一層次元素相對于上一層次而言的相對重要性次序的權(quán)值并進(jìn)行排序，通過所有層次之間的總排序計(jì)算所有元素的相對權(quán)重并進(jìn)行排序[34-35]。

近年來，眾多學(xué)者開始研究層次分析法在土地利用中的應(yīng)用。梁金明等[36]、毛雪等[37]、朱海娣等[38]、張穎等[39]運(yùn)用層次分析法，結(jié)合德爾菲法選取耕地地力評(píng)價(jià)因子并確定其權(quán)重；李莉鴻[40]利用層次分析法建立土地健康評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型，結(jié)果表明臨沂地區(qū)土地資源處于亞健康狀況，而煙臺(tái)、威海、淄博、日照、菏澤等地區(qū)土地資源處于健康狀況；頓耀龍等[41]采用AHP-FCE方法構(gòu)建大安市土地整理可持續(xù)性發(fā)展評(píng)價(jià)體系，引入模糊集理論，更好地解決了評(píng)價(jià)過程中評(píng)價(jià)因子的復(fù)雜性、模糊性問題。

層次分析法將研究對象作為一個(gè)系統(tǒng)，從對研究問題本質(zhì)、要素的主觀理解出發(fā)，定性方法與定量方法有機(jī)結(jié)合，將復(fù)雜問題簡單化、層次化，需要定量數(shù)據(jù)信息較少，所得評(píng)價(jià)結(jié)果清晰明確；但是評(píng)價(jià)過程中定性指標(biāo)較多，主觀因素占比大，且計(jì)算過程較為復(fù)雜，當(dāng)評(píng)價(jià)因子較多時(shí)，數(shù)據(jù)計(jì)算量大，因子權(quán)重難以確定。

2.1.3 主成分分析法(PCA)主成分分析法，又稱主分量分析，由英國學(xué)者Karl Pearson于1901年首次提出，1933年美國學(xué)者Harold Hotelling對其發(fā)展做出重大貢獻(xiàn)，其后廣泛應(yīng)用于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)地理學(xué)、數(shù)學(xué)建模及梳理分析等[42-43]。主成分分析法在是一種以統(tǒng)計(jì)特征為基礎(chǔ)的多維正交線性變化，常用于信號(hào)特征提取及數(shù)據(jù)降維[44]。PCA是指在研究多變量問題時(shí)，去除重復(fù)變量（關(guān)系緊密的變量），將原來的變量重新組合成相互無關(guān)的新的綜合變量，使這些新變量在最大程度上反映原變量的信息。

黃安等[45]利用主成分分析法對藍(lán)田縣4個(gè)土壤養(yǎng)分養(yǎng)分（有機(jī)質(zhì)、堿解氮、速效鉀、有效磷）進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果表明樣區(qū)土壤養(yǎng)分含量有由西北向東南降低的趨勢，土壤含量多為中等偏下，且土壤養(yǎng)分含量空間分布不均勻，區(qū)域差異依次為：速效鉀＞堿解氮＞有效磷＞有機(jī)質(zhì)，同時(shí)黃安等人認(rèn)為PCA分析能減弱由于指標(biāo)間相關(guān)性所引起的誤差，從而對土壤養(yǎng)分質(zhì)量進(jìn)行綜合精確評(píng)價(jià)；楊文娜等[46]利用層次分析法和模糊評(píng)價(jià)法分別對喀斯特地區(qū)的土壤肥力水平進(jìn)行評(píng)價(jià)并對兩種評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明喀斯特地區(qū)土壤養(yǎng)分總體呈中等偏上水平，但有效氮和有效磷的含量偏低，此外該研究還發(fā)現(xiàn)，2種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果具有極顯著的正相關(guān)性；李丹等[47]則在采用層次分析法的基礎(chǔ)上，結(jié)合聚類分析法建立廣州市土地利用綜合分區(qū)指標(biāo)體系。

主成分分析法可以排除評(píng)價(jià)指標(biāo)值之間的相互影響，減少了指標(biāo)選取的工作量和計(jì)算量；但在分析過程中要保證變量降維后的信息量要保持在較高的水平，且選取的主成分應(yīng)具有實(shí)際背景和現(xiàn)實(shí)意義。此外，選取的主成分所反映的信息具有模糊性，沒有原始變量清晰確切，因此在分析過程中要保證提取的主成分?jǐn)?shù)要小于原始變量個(gè)數(shù)。

2.1.4 模糊綜合評(píng)價(jià)法(FCE)模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的綜合評(píng)價(jià)法，以隸屬度描述模糊界限。1965年美國自動(dòng)控制專家Zadeh教授首次以精確的數(shù)學(xué)方法描述模糊概念，從而宣布模糊數(shù)學(xué)的誕生。耕地評(píng)價(jià)體系由于評(píng)價(jià)因子的復(fù)雜性、評(píng)價(jià)對象的層次性、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)價(jià)影響因素的模糊性和不確定性，難以對定性指標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)定量化描述，不同品類之間界限模糊。模糊綜合評(píng)價(jià)法基于隸屬度理論，將定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為定量指標(biāo)，對多因素體系進(jìn)行總體評(píng)價(jià)。

模糊評(píng)價(jià)法是目前土地評(píng)價(jià)中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化最常用的方法。數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化是指在多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系中，為保證評(píng)價(jià)結(jié)果的合理性和可靠性，對每一個(gè)評(píng)價(jià)單元不同性質(zhì)、具有不同的量綱和數(shù)量級(jí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，利用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。FCE運(yùn)用隸屬函數(shù)如式(2)所示。

其中x表示評(píng)價(jià)指標(biāo)值；u表示隸屬度，在這里表示耕地生產(chǎn)能力，u∈[0,1]。將評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊特征用[0,1]中的某個(gè)數(shù)值進(jìn)行度量，使其定量化、精確化，從而建立起耕地地力與評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值之間的隸屬函數(shù)關(guān)系。樊冰婕[48]等認(rèn)為AHP-FCE集成分析模型能夠在綜合考慮評(píng)價(jià)對象影響因子的基礎(chǔ)上減少主觀臆斷對評(píng)價(jià)和決策過程的影響。

模糊綜合評(píng)價(jià)方法利用精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)方法對模糊性指標(biāo)進(jìn)行定量化描述，對模糊性資料做出科學(xué)合理的量化評(píng)價(jià)，但是計(jì)算過程較為復(fù)雜，對權(quán)重指標(biāo)的確定具有很大的主觀性，此外當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)較多時(shí)，相對隸屬度權(quán)系數(shù)往往偏小，權(quán)矢量與模糊矩陣R不匹配，結(jié)果會(huì)出現(xiàn)超模糊現(xiàn)象，分辨率差，甚至造成評(píng)判失敗，此時(shí)可用分層模糊評(píng)估法加以改進(jìn)[49]。

2.1.5 灰色關(guān)聯(lián)度分析法(GRA)1982年華中科技大學(xué)控制科學(xué)與工程系教授鄧聚龍創(chuàng)立灰色系統(tǒng)理論，用以研究信息不完備的問題[50]。灰色關(guān)聯(lián)度分析法是灰色系統(tǒng)理論的重要組成部分，同時(shí)也是灰色系統(tǒng)分析、預(yù)測和決策的基礎(chǔ)[51]?；疑P(guān)聯(lián)度分析法是灰色關(guān)聯(lián)分析的理論工具，是以各因素的樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過確定反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列及影響系統(tǒng)行為特征的比較序列，根據(jù)因子動(dòng)態(tài)過程發(fā)展態(tài)勢的相似或相異程度對各因子間關(guān)系的強(qiáng)弱、大小和次序進(jìn)行定量化比較與描述，度量因子之間的關(guān)聯(lián)程度，適合于因子動(dòng)態(tài)歷程分析[52]。

汪權(quán)方等[53]以GRA為基礎(chǔ)，改進(jìn)了AHP中判斷矩陣的構(gòu)建，并獲取各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，在此基礎(chǔ)上對棗陽市土地資源可持續(xù)利用水平及其限制因子進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明改進(jìn)后的AHP能夠在有效降低主觀賦權(quán)影響的同時(shí)避免熵值法等客觀賦權(quán)法對評(píng)價(jià)過程造成的影響；馬會(huì)寧等[54]針對地力評(píng)價(jià)過程的權(quán)重問題，根據(jù)作物產(chǎn)量與綜合指數(shù)的一致性程度，對比AHP、GRA和主客觀集成賦權(quán)法3種方法的優(yōu)劣，認(rèn)為主客觀集成賦權(quán)法明顯優(yōu)于其他2種方法，有利于提高評(píng)價(jià)結(jié)果的精確度；曾榮等[55]則提出采用層次分析法與灰色關(guān)聯(lián)度分析法相結(jié)合的方法能夠?qū)Ω刭|(zhì)量進(jìn)行科學(xué)有效的評(píng)價(jià)，這也在一定程度上驗(yàn)證了馬會(huì)寧等人的結(jié)論。

灰色關(guān)聯(lián)度分析法能夠?qū)π畔⒉煌暾到y(tǒng)建立模型并尋求其現(xiàn)實(shí)發(fā)展規(guī)律，對各因子間關(guān)系進(jìn)行定量化描述，在很大程度上減少了由于數(shù)據(jù)不足或系統(tǒng)周期短的所帶來的問題，且對數(shù)據(jù)要求較低，工作量較少；但需要對各項(xiàng)指標(biāo)的最優(yōu)值進(jìn)行確定，仍需借助一定的主觀經(jīng)驗(yàn)，且部分指標(biāo)最優(yōu)值難以確定。

2.2 基于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(ANNs)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或連接模型。1943年，心理學(xué)家McCulloch和數(shù)理邏輯學(xué)家Pitts在分析總結(jié)神經(jīng)元基本特性的基礎(chǔ)上首次提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——MP模型[56]。1957年Rosenblatt提出“感知器模型”首次將ANNs付諸實(shí)踐。1986年，David Rumelhart以及Geoffrey Hinton等人提出多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，即BP算法，這也是目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指在研究大腦生理結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制的基礎(chǔ)上，以神經(jīng)元作為信息處理單元，對人腦或自然神經(jīng)系統(tǒng)基本特性進(jìn)行為簡單抽象與模擬而建立的一種信息處理系統(tǒng)或數(shù)學(xué)物理模型。神經(jīng)元是神經(jīng)系統(tǒng)最基本的結(jié)構(gòu)和功能單位，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過神經(jīng)元相互連接形成龐大而復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，以權(quán)值來表示神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，抽象模擬人腦的某些特征。通過對大量數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行反復(fù)學(xué)習(xí)及系統(tǒng)內(nèi)自適應(yīng)過程，對表示各神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的權(quán)值進(jìn)行不斷修改，直至網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)部權(quán)值趨于穩(wěn)定分布，即可用于解決實(shí)際問題。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年來廣泛應(yīng)用于環(huán)境測評(píng)等領(lǐng)域，在耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)方面目前研究相對較少。王瑞燕等[57]在傳統(tǒng)AHP-模糊評(píng)判方法的基礎(chǔ)上，建立ANN—產(chǎn)量定量評(píng)價(jià)模型對耕地進(jìn)行評(píng)價(jià)，將山東省魚臺(tái)縣耕地劃分為5個(gè)等級(jí)，評(píng)價(jià)結(jié)果表明該模型與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法結(jié)果較為一致，且在評(píng)價(jià)過程中無需確定權(quán)重，避免了主觀因素的影響，具有較高的客觀性，孔維娜[58]采用ANN—產(chǎn)量評(píng)價(jià)法研究遼寧省彭武縣耕地地力等級(jí)分布也獲得一致的結(jié)果；喬亮[59]通過對比農(nóng)用地分等法、模糊綜合判斷法以及SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法公共3種評(píng)價(jià)方法對宅基地復(fù)墾耕地地力進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明3種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果具有一致性，且前2種方法評(píng)價(jià)等級(jí)分布一致，但由于理論基礎(chǔ)不同，很難評(píng)判哪種方法更好，可根據(jù)實(shí)際需要采用合適的方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠憑借其大規(guī)模并行處理、分布式信息存儲(chǔ)、良好的自組織自學(xué)習(xí)能力以及與各學(xué)科結(jié)合緊密等特點(diǎn)，近年來廣泛應(yīng)用信號(hào)處理與模式識(shí)別、智能控制、故障診斷等方面，但目前對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚無簡潔易懂的解釋，且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)需經(jīng)反復(fù)人工測試才能獲得最優(yōu)參數(shù)，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也難以確定。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間一般較長且前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作量巨大，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)需采用合適的方法，以免學(xué)習(xí)過度。

2.2.2 支持向量機(jī)(SVM)支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論[60]，按照監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類和回歸分析的二元分類模型。1964年，Vapnik和Chervonenkis以模式識(shí)別中廣義肖像算法為基礎(chǔ)討論并建立了硬邊距的線性SVM[61]。1992年，Boser等[62]采用核方法(KMs)獲得非線性SVM。

支持向量機(jī)是指基于某一特定的訓(xùn)練樣本，構(gòu)建一個(gè)超平面wTx+b=0，使其在最大程度上將不同類別的樣本點(diǎn)分開，使不同樣本點(diǎn)距離超平面盡可能遠(yuǎn)。

賴紅松等[63]以浙江省溫州市鹿城區(qū)為試驗(yàn)地，提出基于SVM的標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田地力等級(jí)評(píng)價(jià)方法，并給出遺傳算法-模擬退火(GASA)優(yōu)化SVM參數(shù)算法，實(shí)現(xiàn)SVM參數(shù)的自動(dòng)優(yōu)化選擇；陳巧燕[64]發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)模型和SVM耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)模型兩種評(píng)價(jià)模型均能精確地反映耕地質(zhì)量，但相比之下，后者的精度更高、泛化能力更強(qiáng)，耕地質(zhì)量評(píng)價(jià)效果更好；李露璐[65]等人基于改進(jìn)的SVM算法建立廣西壯族自治區(qū)百色地區(qū)標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田地力等級(jí)評(píng)價(jià)模型，評(píng)價(jià)結(jié)果與當(dāng)?shù)貙?shí)際情況相符，且與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法相比，SVM算法對非線性特征值的評(píng)價(jià)精度更高。

SVM算法以嚴(yán)密的數(shù)學(xué)邏輯為支撐，可解釋性強(qiáng)，且不依賴于統(tǒng)計(jì)方法，最終決策函數(shù)由少數(shù)對評(píng)價(jià)結(jié)果起決定作用的關(guān)鍵因子（即支持向量）所確定，計(jì)算復(fù)雜性取決于支持向量的數(shù)目，而非樣本空間維數(shù)，分析過程得以簡化，避免了“維數(shù)災(zāi)難”，此外采用核方法能夠更好地處理非線性分類/回歸問題；但該算法訓(xùn)練時(shí)間長，且當(dāng)支持向量的數(shù)量較大時(shí)，預(yù)測計(jì)算復(fù)雜度較高。因此SVM機(jī)目前只適合小樣本的任務(wù)，無法適應(yīng)百萬甚至上億樣本的任務(wù)。

2.3 基于地理信息(GIS)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法

決策樹分析法是指利用概率論原理，以樹形圖為分析工具，每個(gè)決策點(diǎn)所代表的決策問題均能引出兩個(gè)及以上可供選擇的方案（方案分支）或可能出現(xiàn)的結(jié)果（概率分支），通過對比各種方案在各種結(jié)果條件下的期望損益值，為決策者獲得最優(yōu)方案提供決策依

據(jù)[66]。

相比于其他分析方法，決策樹分析法以樹形圖表示決策問題的全部可行方案及可能出現(xiàn)結(jié)果，以及各結(jié)果在各種不同狀態(tài)下的期望值，直觀地顯示整個(gè)決策問題在時(shí)間和決策順序上不同階段的決策過程，在應(yīng)用于復(fù)雜的多階段決策時(shí)，階段明顯，層次清晰，且計(jì)算量相對較小，能夠綜合考慮各種因素，有利于決策者做出正確決策；但決策樹分析法也具有一定的局限性，如使用范圍有限，無法對非數(shù)量型數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，對各種方案的出現(xiàn)概率進(jìn)行確定時(shí)主觀性可能較大，容易導(dǎo)致決策失誤，且當(dāng)類別過多時(shí)，錯(cuò)誤幾率可能增加。

2.4 其他研究方法

在土地評(píng)價(jià)中，除上述方法外，還包括生態(tài)位適宜度模型評(píng)價(jià)法[67]、多元線性回歸分析方法[68]、極限條件法[69]、模糊聚類法[70]等。隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，元胞自動(dòng)機(jī)、遺傳算法(GA)、決策樹分析法[71-72]等人工智能方法逐漸成為研究熱點(diǎn)，但目前多用于生態(tài)、土地利用規(guī)劃、土地適宜性評(píng)價(jià)等方面，在耕地地力等級(jí)評(píng)價(jià)方面的研究較少。

3 研究展望

1957年和1979年在全范圍內(nèi)開展的2次土壤普查，為土地利用規(guī)劃、因地制宜發(fā)展農(nóng)業(yè)提供了重要的數(shù)據(jù)支撐。但2次土壤普查主要從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)角度出發(fā)，重點(diǎn)關(guān)注土壤肥力，而時(shí)隔近40年，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、土地利用規(guī)劃、作物布局等方面都發(fā)生巨大改變，同時(shí)隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)以及環(huán)境污染、水土流失等問題日益突出，優(yōu)質(zhì)耕地急劇減少、基礎(chǔ)地力持續(xù)下降，當(dāng)前中國耕地質(zhì)量全局狀況不明，不利于農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，開展以土壤環(huán)境質(zhì)量為核心的第三次全國土壤普查迫在眉睫。

隨著計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)、人工智能研究以及遙感技術(shù)的不斷深入，評(píng)價(jià)過程日益向定量化、全面化、系統(tǒng)化，可視化方向發(fā)展，耕地地力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建理論與方法也在不斷發(fā)展與完善。但當(dāng)前工作中仍存在許多問題。

首先，小尺度區(qū)縣級(jí)土壤狀況有待進(jìn)一步摸清，相關(guān)政策、法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)有待進(jìn)一步完善。雖然2020年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的《2019年全國耕地質(zhì)量等級(jí)情況公報(bào)》分析了全國9個(gè)區(qū)域的耕地質(zhì)量等級(jí)情況及影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要障礙因素，但由于點(diǎn)位密度小，對于小尺度的不同區(qū)縣級(jí)土地評(píng)價(jià)指導(dǎo)性不強(qiáng)，且中國目前關(guān)于耕地地力評(píng)價(jià)的相關(guān)文件主要是針對大尺度范圍的評(píng)價(jià)，針對具體不同生態(tài)類型區(qū)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)及政策尚需要完善。相關(guān)專家學(xué)者應(yīng)根據(jù)本地區(qū)實(shí)際情況，因地制宜開展土地評(píng)價(jià)工作，并建立縣域耕地基礎(chǔ)資源數(shù)據(jù)庫。

其次，目前較為通用的評(píng)價(jià)方法仍是基于經(jīng)驗(yàn)判斷參評(píng)因子權(quán)重，易受主觀因素影響，而近年興起的基于人工智能的評(píng)價(jià)方法在土地評(píng)價(jià)方面應(yīng)用較少，且缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。使用的軟件沒有統(tǒng)一的要求，各個(gè)地區(qū)收集的資料，軟件、版本均不同，對于不同地區(qū)之間的交流、匯總工作造成很多困難。

最后，在國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略不斷聚焦，新一輪國土空間規(guī)劃編制的關(guān)鍵時(shí)期，把握好土地評(píng)價(jià)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)之間的關(guān)系，充分利用GIS技術(shù)、衛(wèi)星、遙感以及計(jì)算機(jī)輔助設(shè)備，更為精準(zhǔn)化地提高農(nóng)田信息的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，逐步建立和完善耕地質(zhì)量的動(dòng)態(tài)監(jiān)測與預(yù)警體系，實(shí)現(xiàn)耕地質(zhì)量狀態(tài)的全面把握，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)資源優(yōu)化配置，進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)至關(guān)重要。