基于农户土地利用行为的耕地质量评价——以贵阳市乌当区为例

国内外学者研究表明，近年来，随着经济的发展和城市化的快速推进，农户土地利用行为成为耕地质量变化的决定性因素[1-2]。因此，从耕地利用的主体——农户出发，以农户行为与耕地质量变化的理论关系为基础，构建基于农户土地利用行为的耕地质量评价指标体系，研究城市化进程中的耕地质量评价问题，寻求提高耕地综合生产力的途径, 对确保区域经济社会的良性发展和进步具有重大实践意义。

1. 研究区域概况

乌当区位于贵阳市区东北部，总面积为686km2，整体地势由北向南倾斜，喀斯特地貌广布，气候为亚热带温凉湿润季风气候。全区辖5 个社区、6 个镇和2 个乡，2016 年地区生产总值160.69 亿元，其中，第一产业15.03 亿元、第二产业77.47 亿元、第三产业 68.19 亿元，农民人均纯收入达到14197 元。近年来，随着乌当区城市化进程的加快，区域的经济发展水平不断提高，农户的土地利用行为不断调整变化，土地利用阶段性差异明显，能够满足研究需要。

2. 数据获取

2.1 土壤样品的采集和处理

根据乌当区第二次土壤普查资料，结合土壤类型和土地利用方式，同时考虑土种分布的均匀性和代表性，于2016 年10 月尽量靠近原普查点进行土壤样品采集。本次取样使用GPS 定位，样品取自耕作层，每个样点都采用S 形多点采样，在直径为100m的范围内选择5 ～ 10 个点，充分混合后采用四分法反复取舍，最后保留1kg 左右装入塑料袋中。根据样点的代表性和数据的完整性，最终选取有效样点18 个，共涵盖7个乡镇16 个村（图1）。将取回的土样摊放在铺有洁净牛皮纸的实验台上风干，剔除石块残根等杂物，用木棍辗压，过lmm 尼龙筛；进一步用瓷钵研细，过0.149mm 尼龙筛，供分析测定用。样品分析均采用国家标准方法，主要测定目标见表1。

2.2 农户调查

为了全面获取数据，采用PRA[3] 技术对农户进行调查，最后得到29 个村庄共96户提供的问卷，其中有效问卷79 份。调查内容包括与户主有关的家庭组成、文化水平、收入情况、种植业收入比例、劳动力与家庭成员比例、家庭粮食需求量、耕地经营规模、选择种植作物的原因、耕作方式、种植制度、化肥农药投入、灌溉水源、产量情况、农业耕作中的限制因素、土地流转以及农户判断耕地好坏的标准等情况。2.3 其他数据收集

土地利用空间数据：1:5 万乌当区土壤鉴》数据。

3. 研究方法

近年来，一些新的方法也开始在土地质量评价中得到应用，如参数投影寻踪分类模型（PPC）、概率神经网络、多层反向传输算法、等等。然而，耕地质量评价考虑的指标较多，指标间尽可能相互独立，因而需要综合的信息量较大，指标独立和信息综合就构成了一对矛盾。物元分析(Matter Element Analysis) 是研究解决矛盾问题和规律的方法，是系统科学、思维科学、数学交叉的边缘学科，是贯穿自然科学和社会科学而应用较广的横断学科。运用可拓学理论中的物元分析法，通过对原始指标信息逐一判断和提取，达到最大限度地对指标信息进行综合，进而使耕地质量评价结果更精确。

3.1 物元分析法

3.1.1 物元分析的模型

给定事物的名称N，它关于特征c 的量值v，以有序三元R=(N，c，v ) 组作为描述事物的基本元，简称物元[8]。事物名称N、特征c 和量值v 称为物元三要素。若事物N有多个特征，它以n 个特征c1，c2，…，cn 和相应量值v1，v2， …，vn 描述，

3.1.2 经典域和节域物元矩阵

当N0 为标准事物，关于特征ci 量值范围voi=〈aoi，boi〉时，经典域的物元矩阵可表示为：式中： ρ （X,X0） 表示点X 与有限区间X0=[a，b] 的距离；ρ （X,X0）表示点X 与有限区间Xp=(ap，bp) 的距离；X，X0，Xp。分别表示待评物元的量值、经典域物元的量值范围和节域物元的量值范围。3.2 权重的确定均方差决策法是客观赋权的典型方法，反映了随机变量离散程度，已在土地评价中得到了成功应用，故本文通过均方差法确定原始指标不同质量级别的权重。3.3 事物综合关联度和质量等级确定在物元可拓评价中，关联度表示物元的量值（指标值）取为区间上一点时，其达到符合要求取值范围的程度，它将属于和不属于问题的判断结果定量化。对特定评价单元，进行某样点耕地质量物元可拓集评价时，需要计算两类关联度，即不同指标对相应质量级别的关联度Kj(xu) 和各样点耕地对应不同质量级别的综合关联度Kj(x)。关联函数K(x) 的数值表示评价单元符合某标准范围的隶属程度。当K(x)> 1.0 时，表示被评价对象超过标准对象上限，数值越大，开发潜力越大；当0 ≤ K(x) ≤ 1.0 时表示被评价对象符合标准对象要求的程度，数值越大，越接近标准上限；当-1.0 ≤ K(x)＜ 0 时，表示被评价的对象不符合标准对象的要求，但具备转化为标准对象的条件，且数值越大，越容易转化；当K(x) ＜ -1.0，表示被评价的对象不符合标准对象的要求，且不具备转化为标准对象的条件式中：Kj(Nx) 为待评价事物Nx 关于等级j 的综合关联度；Kj(Nx) 为待评事物关于各等级的关联度(j=1,2,…,n)；ai 为各评价指标的权重值。将加权后计算的各级关联度Kj(Nx) 进行比较，最大值所对应的级别即为该类质量级别。进一步利用等级评定的方法，计算出各样点耕地的综合质量级别。4. 基于农户土地利用行为的乌当区耕地质量评价

4.1 评价单元的确定

本研究以1982 年、 2016 年两期野外调查的18 个土壤样点所在的地块作为本次耕地质量评价的基本单元。

4.2 评价指标体系的构建

本研究根据反映耕地质量的主要内涵，同时依据指标数据的科学性、相对独立性和可量化性等原则，并考虑这些因子在可预见的较长时间内的变化和稳定性，从自然、社会经济2 个方面筛选了21 个指标构建乌当区城市化进程中基于农户土地利用行为的耕地质量评价指标体系。并以这些指标在研究区的整体水平为依据，按照分段线形内插法确定土地质量指标分级标准，由高到低依次包括Ⅰ（好）、Ⅱ（较好）、Ⅲ（中）、Ⅳ（较差）、Ⅴ（差）等5 个级别（表2）。说明：1）指标分级标准以评价区域整体水平为依据采用分段线形内插法确定；2）根据公式（4）、（5）、（6）、（7），计算出自然质量、社会经济质量和综合质量各自的综合关联度及评价结果，见表4。当-1.0 ≤ K(x)<0 时，表示被评价的对象不符合标准对象的要求，但具备转化为标准对象的条件，且数值越大，越容易转化，因此，本研究得出的结果符合事实。乌当区耕地自然质量、社会经济质量和综合质量分布图分别见图2、图3 和图4。

4.4 评价结果分析

乌当区耕地自然质量中Ⅳ等地面积最大，约占总面积的1/2，主要分布在东北部和中部；质量最差的Ⅴ等地分布在西北部，约占总面积的1/5 多；质量最好的Ⅱ等地分布在近郊，约占总面积的1/10；Ⅲ等地分布在距离中心城镇约3 ～ 8 公里的范围内，约占总面积的近1/5。社会经济质量和综合质量分布范围基本一致，其中Ⅳ等地面积最大，约占总面积的3/8，主要分布在东北部和东部；质量最差的Ⅴ等地分布在西北部，约占总面积1/5 多；质量最好的Ⅱ等地分布在近郊，约占1/10；Ⅲ等地分布在距离中心城镇约3 ～ 15 公里的范围内，约占总面积1/4 多。从空间变化上来看，耕地质量的空间变化格局体现出城市化进程中人为作用的影响，尤其是耕地的综合质量，呈现出由北部、东北部和东部向中心城市先降低、后升高的变化趋势，这是因为城市化的发展，乌当区自然条件较好的北部、东北部、东部和社会经济条件优越近郊先后建立了向城市提供蔬菜、瓜果、花卉等基地。这种耕地质量空间变化格局体现出城市化进程中人为作用的影响，越靠近中心城市影响越强烈。

运用物元分析法，通过对原始指标信息逐一判断和提取，达到最大限度地对指标信息进行综合，进而使耕地质量评价结果更精确。由于笔者学识有限，以及考虑到研究时间和资料获取的限制，文章仍有一些不足之处。例如，若借助GIS 技术，且对不同耕地利用类型进行采样，可提高评价的精度；由于耕地质量评价涉及因素较多，有些因素指标难于获取齐全，指标体系有待进一步完善；此外，今后还需要不断探索发展的、动态的评价体系，以及更科学地确定评价的标准值。