基于縣域耕地地力評價的耕地管理分區研究
——以山東省青州市為例

姜 純， 董 超*， 李百紅， 周光建， 蘇詩雅

(1.山東農業大學信息科學與工程學院，山東泰安 271018；2.山東肥城市國土資源局，山東肥城 271600；3.聊城市南水北調工程建設管理局，山東聊城 252000)

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基于縣域耕地地力評價的耕地管理分區研究
——以山東省青州市為例

姜 純1， 董 超1*， 李百紅2， 周光建2， 蘇詩雅3

(1.山東農業大學信息科學與工程學院，山東泰安 271018；2.山東肥城市國土資源局，山東肥城 271600；3.聊城市南水北調工程建設管理局，山東聊城 252000)

基于GIS技術選取合適評價因子，運用層次分析、模糊評價等方法對青州市耕地進行定量化評價。利用模糊C均值聚類法對評價結果進行分區研究，揭示該市耕地質量整體較好；依據FPI和NCE指數確定最佳分區數目為3個，由北向南耕地地力依次降低，受地形因素影響較大；利用模糊聚類方法進一步對分區1進行劃分，分為6個管理子區，得到了內部更為均衡的分區管理單元，為統一采取管理措施提供了有益的參考。

地力評價；管理分區；模糊C均值聚類；GIS

耕地是人類賴以生存的基本資源，耕地地力評價對國家糧食安全和農業可持續發展有重要意義。1984年至今，農業部在全國200個點上持續開展耕地地力監測和評價工作，并建立了數據庫[1]，但對不同地形形態的區域評價方法沒有科學的界定[2]。1995年中國農科院以縣級為單位對耕地進行了分區評價，并給出了每個縣級單位的耕地質量指數[3]。近年來，隨著GIS技術的發展，不少學者借助地理信息系統，采用系統聚類法、層次分析法、模糊評價法等開展了土地分等定級的研究[4-7]，陳彥等[8]基于模糊C均值聚類法對綠洲農田精確管理分區進行研究，Rahul Tripathi等[9]利用主成份分析與模糊聚類確定耕地最佳分區。通過選取影響耕地地力的相關因子，客觀綜合分析，其評價結果可較好地反映耕地的生產水平，但如何進一步利用其評價結果進行管理應用的研究較少。筆者以山東青州市耕地為研究對象，選擇具有針對性的耕地定級因子，借助GIS技術對研究區耕地進行評價，進而利用分區管理技術將耕地劃分為具有相似屬性的分區，以便有效指導耕地管理與農業生產。

1　數據來源與研究方法

1.1研究區概況青州市位于山東半島中部、魯中山區和魯北平原結合部，地理坐標為118°10′～118°46′E、36°24′～36°56′N，總面積1 564 km2。該市西南部為山巒起伏的低山丘陵，東北部為山前洪積平原，地勢由西南向東北呈緩坡傾斜。青州地處暖溫帶，氣候適宜，年平均氣溫在13 ℃左右，年降雨量約1 000 mm，水、土、熱等自然資源條件優越，適宜于多種農作物生長，具有悠久的農業生產歷史。

1.2數據的收集與預處理收集青州市的土壤圖、現狀圖、養分樣點等相關數據，在中國科學院數據云平臺上下載研究區數字高程數據。利用ArcGIS軟件對收集的數據進行矢量化、屬性編輯、配準矯正等處理，將數據按設計的模式錄入到耕地評價空間數據庫中。

1.3研究方法

1.3.1評價單元的劃分。通過研究青州市土地利用現狀圖提取耕地圖斑，與土壤圖進行空間疊加生成內部土壤屬性和利用情況一致的基本單元，進一步對結果進行綜合取舍，形成評價單元。研究區共確定評價單元圖斑15 104個。

1.3.2評價因素權重與隸屬函數的確定。考慮青州市的實際情況，參考國家耕地地力評價指標體系，選取立地條件、物理性狀和化學性狀為準則層，坡度、坡向等12個因子，構成評價指標體系。通過專家賦分，構建判斷矩陣，利用層次分析法，得出各因子的組合權重[10]，耕地地力評價各參評因素權重見表1。采用模糊數學方法，對各因素實測數據評估出一組隸屬度，利用SPSS軟件將2組數據擬合隸屬函數，然后再根據各因素實際值求得隸屬度。根據前人研究成果[11]，化學性狀選用戒上型函數，而坡度、海拔選擇直線型函數，其余定性描述的因子采用概念型函數。

1.3.3綜合評價指數計算。利用累加模型計算耕地綜合指數，對應于每個圖斑的綜合指數(IFI)計算方法如下：

(1)

式中，Fi表示第i個因子隸屬度;Ci表示第i個因素的組合權重值。

1.3.4管理分區方法。模糊C均值聚類(Fuzzy c-means，FCM) 是一種允許數據屬于兩類或以上的聚類方法，該法基于以下最小化的目標函數：

(2)

式中，m模糊加權指數為大于1的任意實數;uij是xi在j類中的隸屬度;u為隸屬度矩陣。xi是第i個測量數據;c是類別數;||*|| 是任意一個測量值和中心之間的相似度基準。模糊分區通過更新的隸屬度uij和聚類中心cj將上面目標函數迭代到最優。

聚類時，通過聚類算法中模糊性能指數(FPI)和歸一化分類熵(NCE)來作為確定最適宜分類數的指標。2個聚類有效性函數如下：

(3)

(4)

利用FuzME軟件分類，取FPI和NCE指數最小時的分類數為分區個數，此時分區間有最少的成員數據共享和最大的c分區分解量[12]。先將IFI結果導出，導入到模糊C均值聚類算法中，算法設置為模糊加權指數取1.2，最多迭代次數設300，停止準則的收斂值為0.000 1，執行算法對數據進行聚類。設置最小分類類別為2，最大分類類別為7，對結果的FPI值與NCE值進行比較，選出最佳分區數目。

2　結果與分析

2.1耕地評價結果基于以上建立的評價指標體系與評價模型，應用GIS技術得到研究區耕地綜合指數分值。IFI最小值是0.49，最大值是0.92，平均值為0.81，標準差為0.08。由此可見研究區耕地質量情況較好，總體水平較高。

2.2分區數目的確定及分區的生成將聚類結果進行比較，不同分區下FPI與NCE值見圖1。由圖1可知，FPI值隨分區數目增加而逐漸增大，而NCE值在分區數為3時最小。為便于研究區的管理，同時讓分區分解量最大，分類效果最好，故選取3作為最佳分區數。其中，分區1～3的聚類中心值分別為0.873 3、0.758 1和0.665 8。可見分區1耕地地力狀況最好，分區2次之，分區3耕地地力狀況最差。

圖1　不同分區下FPI與NCE值Fig.1　The NCE and FPI values of different zones

2.3耕地管理分區特征通過對耕地的綜合評價，得到每個評價單元圖斑的綜合分值，利用模糊聚類分析，對聚類結果進行評價，將研究區評價結果分成3個等級分區，見表2和圖2。對分區結果進行面積統計可得，分區1所占面積為總面積的65.88%，分區2為25.22%，分區3為8.90%，可見研究區總體耕地質量情況良好。分區1耕地主要分布在東北部地區，該地區地勢平坦，成土母質主要是洪積物和沖積物，土壤養分含量高。分區2耕地主要分布與研究區中部地區和南部地區地勢較低的位置，在東南角也有少量分布。這一區域主要以坡積洪積褐土為主，部分養分含量與分區3相比較低，海拔變高，坡度開始變陡。分區3主要位于研究區南部，南部山區較多，耕地間插分布，比較零散。這一地區灌溉沒有保障，土壤較為貧瘠，地勢陡峭，質量較差。

各分區內地力影響因子統計結果見表2。可以看出，整個研究區分區綜合指數的變異系數由9.87%下降到了3.94%和2.29%；其他因子也有降低，但并不是特別明顯。其原因可能是評價較為綜合，每個因子的權重都不是很大，所以全區統一的分區處理能夠反映整體耕地地力的情況，適合作為統一的管理單元進行管理。

由于研究區為山區，地形因子影響較大，聚類分為3個區能夠較好地體現不同區域間的地形差別。為了進一步研究區域內其他因子的差別，對分區1利用模糊聚類進行分析，將分區1評價結果分成6個子區，見圖3。結果表明，前3

表2　分區地力影響因子統計

個子區主要分布在北部和中部地區，養分條件較好，農業基礎設施完善。而后3個子區主要分布在南部和整個分區邊緣地帶，其中南部地區海拔較高，養分水平降低。

圖2　全區評價結果管理分區Fig.2　The management zones of total evaluation result

圖3　分區1的管理子區Fig.3　The management zones for subdistrict 1

3　結論與討論

該研究以山東省青州市為研究區為研究對象，通過GIS對空間數據和屬性數據處理，采用層次分析法和模糊評價的方法進行耕地地力評價。然后利用模糊C均值聚類分析的方法對評價結果進行分區管理，劃分為3個管理分區。對分區1進行進一步劃分，分為6個管理子區，得到了內部更為均衡的分區管理單元。耕地評價結果可以反映研究區耕地的綜合狀況，能夠比較科學地找出需要進一步改進的區域，而模糊C均值聚類可以幫助確定具體的管理分區單元，使同一管理分區內部差異性達到最小，方便采取統一的管理措施。

在精準農業中對于管理分區的劃分已有很多相關研究，管理分區劃分往往利用主成分分析的方法，在對遙感數據、土壤數據和作物產量等數據進行分析的基礎上，對其進行分區管理。耕地評價中采用的養分數據一般通過插值得到，在采用插值時模型的選擇和數據本身的空間之相關性都會影響最終結果精度，進而影響管理分區的劃分。在各項因子水平較低地區，由于復雜多變的情況影響，依據單一因子并不能較好地劃分，這些地區一般是更需要進行改造管理的地方，需要在下一步研究中提出更好的分區方法。

[1] 辛景樹，田有國，任意．耕地地力調查與質量評價[M].全國農業技術推廣服務中心，2005.

[2] 朱海舟，陳培森．土壤測試技術與配方施肥[M].北京: 科學技術出版社,1993.

[3] 王秀，苗孝可，孟志軍，等．插值方法對GIS土壤養分插值結果的影響[J].土壤通報，2005，36(6)：826-830.

[4] 龍慧芳，郭熙，趙小敏，等.基于GIS的縣域耕地地力評價研究：以江西省樂平市為例[J].江西農業大學學報，2009，31(2)：360-363.

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[8] 陳彥，呂新.基于模糊C均值聚類法的綠洲農田精準管理分區研究[J].生態學報，2008，28(7)：3067-3074．

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Research of Cultivated Land Management Zones Based on the Evaluation of Farmland Productivity—Taking Qingzhou City,Shandong Province as an Example

JIANG Chun1,DONG Chao1*,LI Bai-hong2et al

(1.College of Information Science and Engineering,Shandong Agricultural University,Taian,Shandong 271018; 2.Feicheng Land Resources Bureau,Feicheng,Shandong 271600)

Based on the GIS technology,appropriate evaluation factors were selected and the cultivated land in Qingzhou City was evaluated by the analytical hierarchy process,fuzzy evaluation and other methods.Using fuzzy C-means clustering method,study on delineation of management zones was performed,and the result showed that the overall quality of the cultivated land in the study area is high.Moreover,three optimal zones were determined according to the FPI and NCE index,the result showed that the cultivated land fertility decreased from north to south,greatly influenced by terrain factors.Further delineation for subdistrict 1 was carried out by using fuzzy clustering method,giving six management zones.Therefore,more uniform internal partition management unit was obtained.The research provides a rational reference for management and utilization of the cultivated land.

Cultivated land fertility evaluation; Management zones; Fuzzy C-means clustering; GIS

山東省自主創新專項(2012CX90202)。

姜純 (1994-)，男，山東曲阜人，本科生，專業：測繪工程。*通訊作者，講師，碩士，從事土地資源信息技術研究。

2016-05-15

S 127;F 301.2

A

0517-6611(2016)17-227-03