基于GIS的棲霞市蘋果種植區土地適宜性評價

程振龍,吳孟泉,曾業隆,陸燈盛,曹 利,呂 婷,王學進,張 煒

1.魯東大學 資源與環境工程學院,山東 煙臺 264025

2.浙江農林大學 環境與資源學院,浙江省森林生態系統碳循環與固碳減排重點實驗室,浙江 杭州 311300

3.貴州大學 林學院,貴州 貴陽 550025

4.浙江海洋大學 數理與信息學院,浙江 舟山 316022

5.棲霞市國土資源局,山東 煙臺 265300

土地資源是人類賴以生存和發展最根本的物質基礎，也是進行農業生產最基本的物質條件[1]。土地適宜性評價就是綜合分析某地塊的自然與社會屬性，評定土地對于某種特定用途是否適宜以及適宜的程度如何，它是進行土地利用決策、確定土地利用方向的基本依據，從而為調整和優化土地利用結構、制定合理的土地開發整理規劃提供科學依據[2]。現階段，隨著經濟社會的不斷發展、轉型，經濟發展和基礎設施建設規模不斷擴大，土地與人口、環境及發展的矛盾日益顯現，人地矛盾日益突出，耕地、林園用地、城市用地、基礎設施用地等規劃間的直接矛盾不可避免，同時生態健康頻受威脅[3]。在此背景下，土地適宜性評價迅速發展，在指導合理利用土地資源方面起到了積極的作用，其應用領域逐步拓展，評價體系不斷豐富[4]。

傳統的土地適宜性評價研究，多采用實地調查與人工計算的方法，時間、人力成本耗費巨大，具有很大的局限性，而且受地形起伏懸殊、氣候惡劣、交通與通訊力量薄弱等條件限制，不利于作物資源的科學評價與規劃[5,6]。自上世紀60年代發展起來的地理信息系統（Geographic Information System，GIS）技術，以其對地理信息高效的存儲、管理、分析與模擬，被越來越多的應用在土地適宜性評價研究中，并取得了顯著的研究進展[7]。科學的土地評價起源于美國的土地潛力評價，聯合國糧農組織（FAO）《土地評價綱要》的頒布與引進，有效推動了土地適宜性評價工作的進展[8]。地理信息系統在我國起步較晚，但是發展迅猛，20世紀末，黃杏元等最先將GIS的原理和方法應用于土地適宜性評價[9]。基于空間數據運用GIS空間分析功能進行的土地適宜性分析與傳統的土地適宜性分析相比，不僅可以節約時間、提高工作效率，而且大大提高了工作的精度和準確度、減小了誤差，為土地適宜性評價工作帶來了便捷，因此，在土地適宜性評價領域得到了廣泛的應用和發展，尤其是農作物用地的適宜性評價[10]。

煙臺蘋果是山東名優特產之一，產地以煙臺轄區內的棲霞市、招遠市、蓬萊市、牟平區，以及青島轄區的萊西市等地區為主，產區內的蘋果栽培歷史悠久、品種齊全、產量高、品質好，享譽海內外；蘋果種植業作為當地重要的產業結構之一，具有較高的經濟效益，成為了促進農業產業結構升級、提高農村農民收入的重要手段[11,12]。但是，隨著經濟的發展和人口的增長，開始出現了果園擠占優質耕地、毀園土建等現象。為了更合理的規劃利用蘋果種植用地、統籌農業經濟發展，提高蘋果種植的經濟效益及地區土地資源合理利用，本文借助GIS的空間分析與建模技術，以煙臺蘋果的代表性種植區—棲霞市為研究區，通過對影響蘋果生長的生態條件的調查，選取供水、熱量、土壤和地形4個生態因子共13個評價指標，運用AHP層次分析法建立蘋果生長適宜性評價模型，分析蘋果種植適宜性的空間分布規律，并據此對蘋果生產布局提出優化建議。

1 研究區概況與數據源

1.1 研究區概況

煙臺棲霞市地處山東半島中部，位于 120°33′E～121°15′E、37°05′N～37°32′N 之間。全市總面積2017 km2，轄12個鄉鎮、3個街道辦事處、953個行政村，總人口62.2萬人。棲霞屬山區丘陵地形，素有“六山一水三分田”之說，又有“膠東屋脊”之稱；氣候四季分明，光照充足，年平均氣溫11.3℃，年降雨量700 mm左右，屬暖溫帶季風性半濕潤氣候[13]。

棲霞享有“蘋果之都”的美譽，主要蘋果品種為紅富士，果園面積達65萬畝，果品年產量140萬t；蘋果產業化、標準化和國際化水平位居全國前列，被國家確定為“中國蘋果第一市”和“全國無公害蘋果生產示范基地市”[14]。

1.2 數據源

（1）氣象數據：從中國氣象科學數據共享服務網（http://www.escience.gov.cn/metdata/page/inde x.html）、煙臺市統計年鑒、MODIS影像數據和野外實測等途徑，獲取1994～2013年煙臺市20年間的氣象點月值數據。

（2）土壤普查數據與土壤類型數據：2010年對煙臺市196個土壤普查點進行取樣，對土壤樣本進行土壤成分的測定，測定內容包括有機質(Orga)，土壤酸堿度(pH)，氮(N)、磷(P)、鉀(K)等營養元素，砂粒(C_Sand)、粉粒(C_Silt)、黏粒(C_Clay)等土壤質地，鉻(Cr)、錳(Mn)、硒(Se)、銅(Cu)、鋅(Zn)等微量元素和農藥殘留等；土壤類型數據來源于《煙臺市土壤志》。

（3）美國USGS網站（http://earthexplorer.usgs.gov/）下載的分辨率為30 m的ASTGTM_DEM數據和2013年ETM+遙感數據。

（4）蘋果種植區二調數據由棲霞市國土資源局提供。

2 數據處理與研究方法

采用基于GIS的土壤質量評價法，即將蘋果生長有關主導生態條件與土壤質量相比照，進而評定蘋果種植用地的土地適宜性等級[15]，通過分析將研究區賦予不同的適宜性值。其評價過程主要包括評價對象的確定、評價因子的選取與評價體系的建立、評價指標的分級處理、評價因子權重的確定和結果分析等[16]。

2.1 評價指標的建立

蘋果樹屬于雙子葉植物綱薔薇科，落葉喬木，其生長過程需溫度溫和、光照充足、較大晝夜溫差，需水量大，要求土壤肥沃和土層深厚，其根系強大具有一定抗侵蝕性[17]。根據蘋果生長有關的生態條件分析，并運用專家經驗法，遵循綜合性、主導性、差異性、獨立性等影響因子的選取原則，最終確定評價指標如表1所示。

表1 蘋果生長適宜性評價指標Table 1 Evaluation index of apple growth suitability

2.2 評價指標權重的計算

由于每個影響因子對評價對象的貢獻大小和適宜程度不同，本文采用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）計算各因子的權重值w[18,19]，結果如表2。

表2 各評價指標的權重分布Table 2 The weights of each evaluation indicator

2.3 評價因子的GIS處理

2.3.1 供水因子 主要分析轄區內地表徑流、湖泊等水源供應與降水量空間分布。降水量分布數據需利用插值分析計算，降水、氣溫等氣象因素，在空間分布上具有很大的相關性，且樣點數據分布較均勻且之間都具有局部影響，這種變量影響隨距離增大而減小，所以本文所使用的降水、氣溫分布數據等均適合采用反距離權重法（Inverse Distance Weighted，IDW）進行插值計算。借助ENVI4.8將2013年遙感影像數據進行波段組合、密度分割、獨立成分分析等圖像增強處理，對照谷歌地球的影像，根據分類系統和解譯標志，利用ArcGIS10.2解譯提取出研究區2013年的河流、湖泊等矢量分布信息[20]；利用DEM數據與降水量柵格數據借助ArcHydrology模型輔助進行河流匯流量的計算。對河流、湖泊數據做歐幾里得距離分析，獲取水源距離數據。

2.3.2 熱量因子 依據蘋果樹在生長期與休眠期對溫度條件的要求，利用IDW插值法對氣溫、溫差、日照時數監測點數據逐月進行插值分析，得到1～12月氣溫分布數據、晝夜溫差數據與日照時數空間分布數據。對4～10月氣溫分布數據進行加權疊加計算平均值（根據每月的天數賦權重，4、6、9月權重為0.3，5、7、8、10月權重為0.31），結果即為蘋果生長期內平均溫度數據；利用像元統計分析方法計算11月～次年3月氣溫柵格數據的最小值，結果即為蘋果樹休眠期最低溫數據；對7～10月晝夜溫差數據計算平均值，即可得到蘋果果實期內晝夜溫差數據。

2.3.3 土壤因子 對土壤普查點數據進行數據探索、趨勢分析等地統計分析，結果發現土壤屬性值經一次log變換后普遍存在正態分布的特點，且在西北-東南方向呈現出明顯的變化趨勢，因此本文選擇泛克里金插值法來生成土壤表面數據[21,22]。綜合研究土壤有機質、營養元素、微量元素等保持土壤肥力的營養物質及農藥殘留等殘存在土壤中的有害物質，結合土壤類型與pH值計算土壤因子數據。此外，為保證農業生產安全與人身健康，提取微量元素、農藥殘留、pH值等指標嚴重超標的地區，凡有一項有害指標未達標準的地區，土壤因子適宜值一律按最低值處理，得到最終的土壤因子數據。

2.3.4 地形因子 對30 m分辨率的DEM數據進行鑲嵌、裁剪、投影轉換等處理后得到覆蓋棲霞全境的高程變量，再經ArcGIS10.2計算得到海拔、坡度和坡向變量。

2.4 適宜性數據的計算

利用GIS技術計算影響因子數據與各因子的權重后，利用各自權重值進行加權疊加，得到最終的適宜性數據，其數學基礎為[23]：

式中，C為適宜性總和，Ci為第i個影響因子的分值，Wi為第i個影響因子的權重，n為影響因子總個數。

3 結果與分析

3.1 環境因子對蘋果分布的影響分析

通過采用AHP層次分析法來評估各影響因子對于蘋果生長適宜性模型的重要程度，結果顯示，在選取的13個評價指標中，其中5個指標對蘋果適生性模型的貢獻率最大，按重要程度依次是地表水源A11、土壤類型A31、果實期晝夜溫差A22、海拔A41和坡度A42，其他8個指標對模型的貢獻率較低。將蘋果園區二調數據圖與各評價指標圖進行疊加，統計各評價指標的量化值范圍內蘋果園區面積的分布概率，結果如圖1所示。

從圖1可以看出，蘋果生長分布對水分、熱量、土壤和地形條件要求各有差異。對于供水取水條件，目前蘋果園區主要分布在距離河流500 m以內、年降水量725～750 mm的地區；對于溫度與光照條件，蘋果生長期均溫20℃、果實期晝夜溫差大于10℃、休眠期最低溫-4.5～-6.5℃、年日照不少于2500 h的地區更適宜蘋果樹的生長分布；對于土壤條件，蘋果樹主要集中在有機質、氮磷鉀等營養物質較高、農藥殘留量少的微酸性、弱堿性的坡洪積棕壤、潮土類型環境中；對于地形條件，海拔200 m以下的緩坡、南坡（坡向范圍135°～225°）地帶為主要分布區。蘋果分布概率隨河流距離、土壤農藥殘留量、海拔、坡度的增大而減小，而隨年降水量、生長期均溫、果實期晝夜溫差、年日照時數的增大而增大，與休眠期最低溫度、土壤營養物質、pH、坡向基本呈現正態分布的特點，說明本研究所選的環境因子對蘋果適生情況皆是有效的。

圖1 各評價指標的量化值范圍內蘋果園區面積的分布概率Fig.1 The distribution probability of apple planting area within the quantitative value range of each indicator

通過對蘋果分布現狀的環境條件分析，與對蘋果生長有關的生態條件調查，統籌土地資源利用（將優質土地留給耕地，地形條件較好的地區用于建設用地），在保證種植蘋果的經濟效益的同時，充分發揮蘋果樹這種高大喬木自身具有的水土保持、涵養水源的生態價值，以達到農作物種植合理布局、社會資源合理配置的目的，確定煙臺蘋果生長布局最優環境，如表3。

表3 煙臺蘋果生長最優環境Table 3 Optimal growth environment of Yantai apple

根據蘋果生長布局最優環境，分別從供水、熱量、土壤、地形4個方面對蘋果生長適宜性進行分析，結果如圖3，其中S1代表最適宜、S2代表適宜、S3代表次適宜、S4代表不適宜。

由圖2“a”發現，山谷地形的供水因子適宜值要高于其它地形區，這是因為在降水較多的山谷地形區容易形成河流，故而取水條件較好。由圖2“b”發現，熱量因子值呈現出中東部較低、四周較高的環形分布特征，這主要是因為中東部為山區地形，海拔高、光照被阻擋造成的。由圖2“c”發現，中部、東南部地區土壤因子值較高，西部地區較低。中部、東南部地區為主要的人口、耕地分布區域，土質優良、營養元素含量高；而在西北部、東部小部分區域農藥殘存量較多，可能是過度的耕種與農藥過量使用有關，未來應加強治理。由圖2“d”發現，中東部、北部地區地形因子適宜性較低，這是因為中東部、北部為山區地形，地勢高、起伏大，這些地區若植被蓋度較少，在暴雨的沖刷下，存在一定的地質災害隱患。

圖2 影響因子結果數據Fig.2 Impact factor result data

3.2 蘋果種植適宜性分析

在ArcGIS支持下，將影響因子數據進行加權疊加得到最終的適宜性數據，根據適宜性結果，按適宜值高低將研究區分為最適宜區S1(C≥8.5)、適宜區S2（7≤C＜8.5）、次適宜區S3（4≤C＜7）和不適宜區S4（C＜4）四類[24]，結果如圖3。綜合運用生態位法和極限法，結合棲霞市實際情況，把S1、S2定義為蘋果適生區，而S3、S4為不適生區。

圖3 蘋果適宜性分布Fig.3 Suitability distribution of apple

通過圖3發現，蘋果適宜性分布總體呈現出南北高、中間低的“C”字型分布特征，其分布與河流距離、海拔和坡度等具有密切的空間關系。利用ArcGIS的計算功能對分析結果進行計算統計，其中最適宜區面積為166.70 km2，占全市土地總面積的8.31%，主要分布在東北部的白洋河流域中下游沖積平原區域（圖3“A1”）、東南部清陽河河谷與沖積平原（圖3“A2”）、南部的清水河河谷（圖3“A3”）、西南部的漩河河谷與山間盆地（圖3“A4”）4大地帶；適宜區面積為295.59 km2，占土地總面積的14.73%，主要分布在最適宜區四周的丘陵緩坡區；次適宜區面積936.00 km2，占土地總面積的46.66%，主要分布在低山區；不適宜區面積607.84 km2，占土地總面積的30.30%，主要分布在東部的牙山山脈（圖3“B1”）、中部的老靈山山區（圖3“B2”）、東北部的艾山山脈（圖3“B3”）。

表4 適宜性評價結果統計Table 4 Statistics of the suitability evaluation results

將第二次土地調查的數據與蘋果適生區（S1+S2）數據進行疊加，結果顯示為兩數據相交區域為81.40%，評價結果與蘋果分布現狀基本相符，因此本研究所建立的評價模型具有較好的可靠性與參考價值。兩數據對比發現棲霞市蘋果種植用地存在一定的可調整性：目前蘋果園區的種植面積為391.20 km2，而適生區面積為462.29 km2，可見在棲霞市適宜蘋果種植的用地面積具有相對優勢，且果園業發展空間大，是未來棲霞市產業發展的優勢，結合棲霞市的地域優勢與區位定位，可以因地制宜充分利用自然資源，適當擴大果園用地規模，壯大本市果園產業，建設成為干鮮果生產基地。

今后棲霞市蘋果種植業應該重點向北部、南部低丘陵地區發展。白洋河下游平原以北的丘陵緩坡區域（圖4“C1”）、清陽河沖積平原區（圖4“C2”）適生性較高但并不是主要的蘋果分布區，其中坡度大于15°的耕地，存在水土流失的隱患，不利于農作物的生長，在確保本市耕地紅線的情況下，建議適當地進行退耕還園，充分利用丘陵山地、荒坡地等發展特色林果產業，發展立體農業，有利于提高經濟效益與充分保護水土資源。前幾年受市場價格剪刀差的影響，存在著部分地勢平緩的優質耕地被果園擠占的現象，這部分土地地勢低平、土層深厚、土壤肥沃，非常適宜發展耕作業，應予以退園還耕（圖4“D1”）；還有一部分土地海拔較高、坡度較陡，不適宜發展園業生產，對于這部分不適合發展園業的丘陵山地，建議退園還林，發展各種類型的用材林和水源涵養林（圖4“D2”）。

圖4 建議規劃Fig.4 Suggested planning

4 結論與討論

本研究在ArcGIS平臺下運用多種空間分析方法，建立了蘋果生長適宜性評價模型，預測了棲霞市蘋果種植新的高效產區，各適生等級的劃分也基本符合棲霞蘋果的分布現狀。結果顯示：

4.1 蘋果適宜性分布呈現出南北高、中間低的“C”字型分布特征

棲霞市的較大部分地區適合蘋果的生長，且蘋果種植區適宜性具有明顯的空間分布規律，呈現出南北高、中間低的“C”字型分布特征，適生區多分布在海拔50～150 m的河流兩岸的緩坡區域，海拔較高的中東部山區地帶不適宜蘋果的生長分布。地表水源、土壤類型、果實期晝夜溫差、海拔和坡度是影響蘋果生長分布主要的環境因子。

4.2 蘋果產區的布局應作適當的調整

結合二調數據對比發現，蘋果適生區面積大于現有果園面積，除傳統的蘋果產區外，白洋河下游平原以北的丘陵緩坡區域、清陽河沖積平原區適生性較高但并不是主要的蘋果分布區，可以適當開發為新的蘋果種植區；為使土地利用更合理，研究區北部的臧家莊鎮駐地部分地區建議退園還耕、中部老靈山山區的部分區域建議退園還林。

4.3 適宜性評價方法的探討

對以蘋果為代表的經濟作物種植區域進行適宜性評價，應著力于高適宜種植新區的驗證、環境因子的選擇與特殊因子的處理、基于環境變量的變化趨勢建立動態的預測模型等方面的關鍵技術研究。充分考慮影響因子的特殊性，如本文選擇的土壤農藥殘留量、pH指標，其本身對蘋果適宜性評價影響較小，但當其屬性值超過某一臨界值時，將會嚴重影響人類生命健康，在評價模型中發生了質的變化，因此對特殊因子的有效處理是目前適宜性評價方法有待改進的方面；其次，在給定的環境變量中，均存在變化趨勢，特別是在全球氣候變暖的大背景下，如何利用變量的變化趨勢建立動態的預測模型，是尚待加以研究的問題。

本文在選擇適宜性建模變量之前對物種特征、生境條件進行了充分分析，但受時間和資料的限制，尚且存在不足：部分可能對蘋果的生長起重要作用的環境變量，還未能進行空間定量化（如太陽輻射量、土壤侵蝕、人類活動因子以及社會的城鎮化發展因子等）。另外，已有的環境變量數據，可能存在共線性或空間自相關性，導致環境變量不獨立，從而影響蘋果分布的區域空間聚集程度。此外，由于數據分辨率和GIS數據處理分析過程的誤差，對適宜性評價結果也有一定的影響。

致謝：感謝西北農林科技大學李登武教授，在本研究評價體系建立與評價指標權重計算方面給予的寶貴建議與指導。

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