摘要:耕地质量评价是耕地管理和保护的基础,对于实现我国的粮食安全和促进农业可持续发展具有重要意义。耕地质量评价主要包括定性评价和定量评价,常用的方法包括专家经验法、层次分析法、模糊数学法、基于GIS的耕地质量评价方法等。基于此,课题组先对耕地质量的含义和耕地质量评价的意义进行了讨论,并在此基础上对各个评价方法的使用方法和特点进行了分析和论述,以期为耕地质量评价方法和体系构建提供参考。研究结果表明,我国在耕地质量评价方面还需要进一步加强研究和实践,完善评价指标和方法,提高评价的准确性、可比性和精细化水平,从而更好地保护和利用我国的耕地资源。
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耕地作为农业生产的第一要素,其质量水平决定了国家以及地区的粮食生产能力,影响着粮食安全。随着我国城市化进程的加速推进,耕地数量不断减少,耕地被过度开发利用,导致了水土流失、土壤板结、盐碱化等问题。2019年年底,我国耕地面积为19.18亿亩,人均耕地面积只有1.36亩,不足世界平均水平的40%。中等和高等耕地不足总面积的1/3,耕地资源开发接近饱和[1]。因此,如何保护耕地、提高耕地的质量,已经成为我国农业发展面临的重要问题之一。耕地质量评价是指对耕地进行系统的调查、测定、分析和评价,综合反映出耕地质量的总体状况,为保障和提高耕地质量提供科学依据。耕地质量评价是对耕地质量进行综合评价的过程,旨在评价耕地的肥力、水分条件、土壤结构、土壤墒情等特征,以及其对粮食生产的适宜程度和潜力,为科学耕作提供依据,为农业发展提供支撑。耕地质量评价的结果,不仅是指导耕地合理利用、优化耕作结构的重要依据,也是实现耕地可持续利用和保护的必要手段。本文将对耕地质量含义、耕地质量评价的意义和耕地质量评价的方法进行探讨。
1、耕地质量的含义
耕地既是农业生产的基础,也是农业生产的命脉。根据GB/T 21010—2017《土地利用现状分类》,耕地是指用于种植农作物的土地,包括熟地,新开发、复垦、整理地,休闲地(含轮歇地、休耕地)。按照使用功能进行分类,主要包括以下6类:1)以种植农作物(含蔬菜)为主,间有零星果树、桑树或其他树木的土地;2)能确保平均每年收获一季的已垦滩地和海涂;3)南方地区宽度小于1.0 m,北方地区宽度小于2.0 m的固定沟、渠、路和地坎(埂);4)临时用于种植药材、草皮、花卉、苗木等的耕地;5)临时用于种植果树、茶树和林木且耕作层未被破坏的耕地;6)其他临时改变用途的耕地。按照灌溉方式进行分类,耕地主要分为三类,主要包括用于种植水稻、莲藕等水生作物的水田,常年能正常灌溉的水浇地以及主要靠天然降水种植旱生农作物的旱地[2]。
人们对于耕地含义的看法基本一致,但是对于耕地质量的含义却有不同的认识。根据GB/T 33469—2016《耕地质量等级》的说明,耕地质量等级划分是指从农业生产角度出发,对耕地地力、土壤健康状况和田间基础设施构成的满足农产品持续产出和质量安全的能力进行评价划分[3]。早期的科研人员对于耕地质量的关注更多地聚焦在土壤肥力,随着社会的发展和科技的进步,人们对于耕地质量的研究也更加深入、系统和全面[4]。耕地质量评价中常用的指标包括地形部位、耕作层厚度、有机质含量、耕作层质地、土壤容重、质地构型、土壤养分状况、生物多样性、清洁程度、障碍因素、灌溉能力、排水能力、农田林网化率等13个指标[3]。
2、耕地质量评价的意义
耕地质量评价是指对土地的生产力、生态环境、生物多样性等进行调查、分析和评价,以确定耕地的质量水平,为保障粮食安全和生态安全提供科学依据。耕地质量调查评价的重要性体现在以下几个方面:
1)保障国家粮食安全。粮食是人民群众的生命之源,保障国家粮食安全是政府的重要任务。耕地质量评价能够评估耕地的生产潜力和产量水平,为合理规划耕地资源提供科学依据,避免不合理的利用方式和过度开发造成的土地退化和损失,保障粮食生产的可持续发展。
2)保护生态环境。耕地是人类生存和发展的重要资源,它的质量关系到生态系统的稳定性和可持续性。耕地质量调查评价能够评估耕地对环境的影响和生态功能,为实现农业可持续发展提供科学依据,保护生态环境。
3)推动农业现代化。农业现代化需要在保障粮食安全和保护生态环境的前提下,提高农业生产效率和品质。耕地质量评价可以为农业生产提供科学依据,确定适宜的作物种植方式和管理措施,提高耕地的利用效益和农业生产水平,推动农业现代化迈出更大步伐。
4)推进乡村振兴战略。耕地质量评价可以为乡村振兴战略提供支撑。通过评估不同地区的耕地质量和农业资源,合理规划乡村经济发展和农村产业布局,推动乡村振兴战略的实施。
3、耕地质量评价的主要方法
耕地质量评价是一个复杂的问题,耕地质量反映了耕地的生产能力,主要与三个因素密切相关:一是立地条件,耕地的地形地貌及成土条件,包括成土时间与母质;二是土壤条件,包括土体构型、耕作层土壤的理化形状、土壤的理化指标;三是农田基础设施及培肥水平等[5]。耕地质量评价包括定性评价和定量评价,主要的研究方法有专家经验法、层次分析法、模糊数学法、基于GIS的耕地质量评价方法等。
3.1 专家经验法
专家经验法是基于专家的经验和知识对耕地质量进行评价的方法,也是早期评价耕地质量最主要的方法之一。该方法根据专家的经验、知识和意见,选择评价耕地质量的主要指标和各个指标的权重,设定各指标的分级标准,形成指标分级和分值的评价标准,再采用因素分值线型加权的方法评价单元综合耕地质量指数。同时还要确定不同耕地质量等级划分的评价标准,通过取样检测或主观评价等方式得出各指标的得分。计算各个耕地评价单元的综合耕地质量指数,对比耕地质量等级划分评价标准,即可得出各个耕地评价单元的耕地质量等级状况。专家经验法是耕地质量评价中一种较为简单、快速的评价方法,该方法在早期技术水平相对薄弱的情况下,对耕地质量的评估起着积极的作用。但是专家经验法在评价过程中受到评价者个人经验和主观因素的影响较大。
3.2 层次分析法
层次分析法是一种多层次决策分析方法,也是常用于决策分析和评估的一种数学方法,其基本思路是将一个复杂的决策问题分解成若干个层次,建立层次结构模型,通过对各层次指标之间的比较和综合分析,得出最终的决策结果。层次分析法是确定多因素复杂问题中各因素权重的一种实用方法,运用层次分析法能计算出两个相对重要因素中每个因素的权重,而且能够进行误差分析[6]。我国现行的国家标准GB/T33469—2016《耕地质量等级》便采用了层次分析法来确定耕地质量等级划分过程中的各指标权重[3]。
应用层次分析法首先需要明确耕地质量评价的范围、相关因素以及各因素间的关系;其次,需要建立层次结构模型,将评价目标分解成若干个具体的因素和指标,建立层次结构模型;再次,将每个指标按照其重要性进行比较,构建判断矩阵;最后,通过对矩阵进行特征向量分析,可以计算出每个层次中各个指标或因素的权重,从而计算各级指标的综合得分,进而将各级指标的综合得分进行加权平均,得到综合评价结果。
层次分析法可以通过构建层次结构和制定比较矩阵,将复杂的问题可视化,使决策者更容易理解问题和做出决策。该方法考虑了多个因素之间相互影响和相互依存的关系,从而构建出了一个系统性的模型。使用数学模型进行分析,通过将不同的因素转化为同一标准,消除了主观因素对决策的影响,使决策更加客观和准确。但是当层次结构和因素较多时,层次分析法的计算量和复杂度会增加,这可能会导致指标权重难以确定,决策过程将变得困难和冗长。
3.3 模糊数学法
模糊数学法是一种将模糊概念转化为数学量化的方法,它可以处理信息不确定和模糊的问题。在耕地质量评价中,耕地质量评价指标的划分和评价结果的判断都存在一定的主观性和不确定性,应用模糊数学理论可以将主观感觉和定性描述转化为定量分析,提高评价结果的科学性和准确性。因此,基于模糊数学的耕地质量评价方法可以得出更加客观和准确的评价结果。
模糊数学法通过确定隶属函数将定量指标转换成模糊指标,再将评价指标的隶属函数、权重和评价等级综合考虑,构建模糊综合评价模型。利用模糊综合评价模型进行计算,得出耕地质量的模糊评价结果。
模糊数学法能够处理不确定性和模糊性较强的问题,可以更好地反映实际情况,提高了评价的科学性和准确性。模糊数学法具有较强的灵活性,可以根据实际情况调整评价指标和权重,更好地满足不同区域和不同目的的评价需求。还可以将主观评价转化为客观分析,减少了人为因素对评价结果的影响。但其缺点是计算过程复杂,且隶属函数具有一定的主观性和不确定性,不同的隶属函数选择可能会对评价结果产生影响。模糊综合评价法是一种相对抽象的评价方法,其适用范围有限,不适用于一些特殊情况的耕地质量评价。
3.4 基于GIS的耕地质量评价方法
GIS是地理信息系统的缩写,是一种集成了空间数据采集、存储、管理、分析和展示等多种功能的综合性软件系统。在耕地质量评价中,GIS可以应用于耕地资源的信息管理、地学空间分析和决策支持等方面,为耕地质量评价提供科学依据,该方法现已广泛应用在耕地资源调查监测中。
基于GIS的耕地质量评价方法是将GIS技术与多指标评价方法相结合,利用GIS技术可以建立耕地资源数据库,进行耕地资源信息管理,实现耕地资源信息的采集、存储、管理和更新,为耕地质量评价提供数据支持。并且可以利用GIS进行地学空间分析,对耕地特征进行分析和评价,如土地类型、土地利用方式、土壤质量、水源条件、土地坡度等。GIS技术可以将不同的指标信息叠加到一张地图上,通过空间分析和统计分析的方法,综合评价出耕地的质量等级。
该方法的主要优点在于GIS具有较强的地学空间分析功能,能够对耕地特征进行可视化和定量分析,提高了评价结果的科学性和准确性。并且GIS能够集成多种数据类型和数据来源,包括遥感影像、数字地形模型、土地利用数据、地质地貌数据等,提高了评价数据的全面性和精度,例如,Sentinel系列、MODIS等卫星遥感影像,可支撑国家尺度/全球尺度的耕地监测[7]。GIS还具有较强的数据管理和更新功能,具有较好的数据可视化和交互性,可以实时更新评价数据,保证评价结果的时效性和可靠性,便于评价人员进行分析和决策。它能够综合考虑不同的指标信息,将评价结果直观地表现在地图上,使评价结果更具可视化和直观性。
3.5 多种方法综合应用
为了科学准确地评估耕地质量情况,研究人员会根据实际情况选择一种或多种适宜的方法进行耕地质量评价,从而提高评价的准确性。例如,施俭采用专家经验法和层次分析法对崇明地区进行耕地地力分级评价,并建立了崇明耕地资源管理信息系统;黄厅厅等[8]通过耕地模糊优选模型与理想点法相结合的耕地质量组合评价模型,对贵州省耕地质量进行评价;王驿[9]采用特尔斐法、层次分析法、模糊综合评价法等方法对沐川山地区耕地质量进行了评价,并计算得出海拔和灌溉保证率两个指标对沐川县山地区的耕地质量影响最大;魏大钦等[10]利用层次分析法和特尔菲法对安定县的耕地质量进行了综合评价与等级划分;朱宇森[11]使用因素法、层次分析法和机器学习算法进行了肥城市的耕地质量评价,并提出装袋树模型为肥城市机器学习的最优模型,准确率高达97.1%。
4、展望
耕地质量研究是农业、环境和可持续发展等领域的重要研究方向之一。当前我国不同地区的耕地质量评价标准和方法体系存在区别,不能很好地、全面地评价地区间耕地质量的差异情况。耕地质量研究需要建立更加科学合理的评价指标体系,以反映耕地资源的整体质量状况和变化趋势。在评价指标的选择上,还需要考虑到生态环境、社会经济、政策法规等多个方面的因素,以实现全面、精准的耕地质量评价,并且要建立科学的耕地质量评价体系,包括评价指标、评价方法和评价标准等方面,为耕地质量的监测、评价和管理提供科学依据和技术支撑。
随着遥感、地理信息系统、大数据、人工智能等技术的成熟,科研人员开始将主成分分析法、神经网络算法、遗传算法、免疫算法、蚁群算法、支持向量机算法等陆续应用在耕地质量的评价方面[12],通过新技术和新方法可以更快速、更准确地对耕地质量进行评价[13]。例如利用遥感技术进行耕地变化监测和土地利用规划,利用人工智能技术进行土壤质量预测和土地管理决策等。利用模型和算法对评价结果进行预测和模拟,提升评价精度,帮助决策者制定更加科学有效的管理措施。
5、小结
耕地质量监测和评价作为一项科学的评估工作,同时也是一项基础性、长期性的工作,在保障粮食安全、推动农业现代化、保护生态环境、推进城市化和乡村振兴等方面具有不可替代的作用。我国在耕地质量评价方面还需要进一步加强研究和实践,完善评价指标和方法,提高评价的准确性、可比性和精细化水平,从而更好地保护和利用我国的耕地资源。
参考文献:
[1]汤淑娟,刘安迪.我国耕地质量评价指标体系与方法综述[J].现代农业研究,2022,28(3):45-47.
[2]全国国土资源标准化技术委员会.土地利用现状分类:GB/T21010—2017[S].北京:中国标准出版社,2017.
[3]全国土壤质量标准化技术委员会.耕地质量等级:G B/T33469—2016[S].北京:中国标准出版社,2016.
[4]张敏.耕地质量评价方法研究概述[J].农村经济与科技,2020,31(21):10-12.
[5]农业技术推广中心.崇明县耕地地力调查与评价成果图集[M].上海:上海科学技术出版社,2016:33.
[6]杨明龙,潘萍.层次分析法在耕地质量评价中的应用[J].昆明冶金高等专科学校学报,2010,26(3):23-26.
[7]姜芸,王军,杨继文.基于遥感技术的黑土区耕地质量评价指标体系研究进展分析[J].测绘工程,2023,32(1):1-7+13.
[8]黄厅厅,卢德彬,杨建.基于GIS的省级耕地质量综合评价及时空演变分析:以贵州省为例[J].水土保持研究,2017,24(3):253-257.
[9]王驿.基于模糊综合评价法的川南山区县域耕地质量评价研究[D].雅安:四川农业大学,2021.
[10]魏大钦,陈俊石,张冬明,等.定安县耕地质量现状分析[J].热带农业工程,2022,46(6):1-7.
[11]朱宇森.基于因素法和机器学习的肥城市耕地质量评价[D].泰安:山东农业大学,2023.
[13]孙晓兵,孔祥斌,温良友.基于耕地要素的耕地质量评价指标体系研究及其发展趋势[J].土壤通报,2019,50(3):739-747.
基金资助:上海市崇明区农业科创项目(2020CNKC-01-04);
文章来源:聂磊,周静雯.浅谈耕地质量评价方法[J].南方农机,2023,54(23):36-39.
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耕地作为农业生产的第一要素,其质量水平决定了国家以及地区的粮食生产能力,影响着粮食安全。随着我国城市化进程的加速推进,耕地数量不断减少,耕地被过度开发利用,导致了水土流失、土壤板结、盐碱化等问题。
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