中牟县耕地质量评价方法研究

黄 一，路 婕，郭 雯，周 昊

(河南农业大学资源与环境学院，河南 郑州 450002)



中牟县耕地质量评价方法研究

黄 一，路 婕，郭 雯，周 昊

(河南农业大学资源与环境学院，河南 郑州 450002)

本研究以中牟县为研究区域，运用层次分析法和主成分分析法，对研究区耕地质量进行评价。结果表明，层次分析法比主成分分析法更有代表性，得出的指标权重更能准确反映实际耕地质量的要求。评价结果对比显示，利用层次分析法得出的耕地质量综合评分高于主成分分析法，与各区域分布特征更为适合。

耕地质量评价；评价因子；层次分析法；主成分分析法

建国以来中国开展过2次土壤普查工作。土壤普查的丰硕成果，在全国农业区划、农业综合开发、中低产田改良和科学施肥方面，得到了广泛地应用，为高标准基本农田建设，农业综合开发、农业结构调整、农业科技研究、新型肥料的开发提供了科学依据。但改革开放以来，中国农村经营管理体制、耕作制度、作物品种、种植结构、产量水平、有机肥和化肥使用总量与品种结构、农药使用等均发生了巨大变化，中国的耕地质量和土壤肥力状况也发生了重大的变化[1]。进入2l世纪，中国农业全面走向新的历史时期，在这种情况下，开展耕地质量评价工作势在必行[2]。2007-08-21，中华人民共和国农业部办公厅下发《农业部办公厅关于做好耕地地力评价工作的通知》。耕地地力评价旨在摸清现有耕地的数量、质量以及空间分布，发现各地区耕地地力限制因子，因地制宜地进行土壤质量建设，它是摸清现有耕地资源状况和提高耕地利用效率的基础工作[3]。研究耕地地力评价方法，快速有效地对县域进行耕地地力评价，对于进一步查清我国耕地土壤的地力状况、肥力水平、养分状况、土壤退化状况和耕地综合生产能力，从而提高农业综合生产能力、实现农业增效、农民增收，促进农业可持续发展具有十分重要的意义[4]。因此，以中牟县为例，采用层次分析法和主成分分析法，对耕地质量评价方法进行研究。

1 研究区概况

1.1 地理位置

中牟县位于河南省中部，地处黄河下游冲积扇南翼之首，地理坐标为东经113°46′～114°12′，北纬34°26′～34°56′。东邻古都开封，西接省会郑州，南与尉氏县、新郑市毗壤，北濒黄河与原阳县隔河相望。

1.2 自然条件概况

中牟县地势西高东低，南北高中间低，北中部沿贾鲁河、运粮河形成自西北向东南略倾斜的两大扇形槽状地带，最高点海拔154 m，最低点海拔73 m，相对高差81 m。全县地貌可分为河漫滩、黄泛平原、沙质垄丘地和硬岗沙地等4种类型。

中牟县地处豫东平原，介于郑州和开封之间，县域总人口70万人。其中农业人口49万人，土地总面积1 416.67 km2，2006年耕地面积为7.09万hm2，是河南省重要的粮食油料、蔬菜、畜牧养殖和渔业产品生产基地与农林牧渔商品集散地。

1.3 耕地资源利用现状

中牟县是典型的农业大县，其主要农业经济指标多年稳居郑州市属县(市)第1位。根据中牟县2014年统计年鉴，全县耕地面积7.09万hm2，农业人口56万人，可耕地面积6.27万hm2，农作物种植面积14.1万hm2，复种指数为238%。粮食作物种植面积4.04万hm2，其中:小麦1.59万hm2、玉米2.08万hm2、水稻0.53万hm2、红薯0.47万hm2、杂粮0.033万hm2；经济作物8万hm2，其中：大蒜2.33万hm2、花生2.33万hm2、西瓜0.8万hm2、无公害蔬菜1.67万hm2、棉花0.33万hm2、大豆和油菜0.53万hm2。中牟县先后被列为全国优质商品粮基地县、全国园艺产品出口创汇示范基地县、全国无公害农产品生产示范基地县、国家级生态农业示范试点县、“场地挂钩”进京蔬菜生产基地县等。

2 耕地质量评价指标体系

2.1 耕地质量评价指标选取原则

(1)重要性原则。 影响耕地地力的因素、因子很多，农业部测土配方施肥技术规范中列举了六大类65个指标。这些指标是针对全国范围的，具体到1个县的行政区域，必须在其中挑选对本地耕地地力影响最为显著的因子。(2)稳定性原则。 选择的评价因子在时间序列上必须具有相对的稳定性。(3)差异性原则。 差异性原则分为空间差异性和指标因子的差异性。(4)易获取性原则。 通过常规的方法即可以获取，如土壤养分含量、灌排条件等。(5)精简性原则。 并不是选取的指标越多越好，选取的太多，工作量和费用都要增加，还不能揭示出影响耕地地力的主要因素。一般7～15个指标基本能够满足评价的需要。这次中牟县选择的指标为7个。

2.2 评价指标选取的方法

中牟县的耕地地力评价指标选取过程中，采用的是特尔菲法，也即专家打分法。根据全国耕地地力评价65个因子，结合中牟县实际情况，组织河南省农业职业学院和县农业局、水利局等专家进行筛选，经反复斟酌，初步确定了质地、质地构型、排涝能力、种植制度、有机质、有效磷、速效钾7项作为中牟县耕地质量评价指标。

2.3 资料的收集与整理

耕地质量评价是以耕地的各性状要素为基础，因此必须广泛收集与评价有关的各类自然和社会经济要素资料，为评价工作做好数据准备。

土地利用数据：采用中牟县2005年1∶5万的土地利用现状图。

土壤数据：1992年第2次土壤普查产生的1∶5万的土壤图，以及中牟县土壤质量中关于各土壤类型的理化性状数据。

土壤化验数据：2012年测土配方施肥所调查的中牟县土壤数据。

产量数据：2012年测土配方施肥所调查的中牟县农作物产量数据。

数据处理：采用ArcGIS软件自带的个人空间数据库存储空间数据以及相应属性数据，其他表格数据和相关数据分析用Excel处理，用spss软件做因子分析。

样点的选取：2012年测土配方施肥所调查的农作物产量数据的调查点。

3 实证分析

3.1 基于层次分析法的耕地质量评价

3.1.1 层次分析法原理 层次分析法[5，6]的原理是把赋值问题中的诸多因子，按照因子之间的隶属关系划分为几个层级，并逐层建立判断矩阵，通过判断各因素之间的相对重要性决定各指标权重。判断矩阵每个元素值采用1～9及其倒数的标度方法，表示对应2个指标的相对重要性。运用特尔斐法，多名专家对判断矩阵赋值后，通过数学计算将判断矩阵转换为各指标权重，将该结果反馈给专家，专家在此基础上对判断矩阵进行修改或确认。反复该过程至专家对所有权值表示确认，形成最终的判断矩阵并获取权值，并做一致性检验。

3.1.2 建立层次结构 耕地地力为目标层(G层)，影响耕地地力的立地条件、物理性状、化学性状为准则层(C层)，再把影响准则层中各元素的项目作为指标层(A层)。其结构关系如图1所示：

图1 耕地地力影响因素层次结构 Fig.1 Farmland productivity factors hierarchy

3.1.3 构造判断矩阵 专家们评估的初步结果经合适的数学处理后(包括实际计算的最终结果—组合权重)反馈给各位专家，请专家重新修改或确认，确定C层对G层以及A层对C层的相对重要程度，构成G、C1、C2、C3这4个判断矩阵(表1-表4)。

表1 目标层G判别矩阵 Table 1 Target layer discriminant matrix G

3.1.4 层次单排序及一致性检验 一致性检验是检验判断矩阵中指标相对重要性程度的一致性，检验公式如(1)式所示，其CR称为一致性比率，RI称为随机一致性指标，可以通过查表获得；λmax为判断矩阵的最大特征根，n为判断矩阵的阶数。一般认为，如果CR<0.1，则判断矩阵具有满意的一致性,如公式2所示。

CR=CI/RI

(1)

CI=(λmax-n)/(n-1)

(2)

建立比较矩阵后，借助Excel求出各个因素的权值，以及各矩阵的最大特征根λmax及其对应的特征向量Wi，得到的各权数值及一致性检验的结果，并用CR=CI/RI进行一致性检验。

3.1.5 层次总排序及一致性检验 计算同一层次所有因素对于最高层相对重要性的排序权值，称为层次总排序，这一过程是最高层次到最低层次逐层进行的。经层次总排序，并进行一致性检验，结果为CI=0，RI=0.90，CR=CI/RI=0<0.1，层次总排序结果具有满意的一致性，最后计算得到各因子的权重如表5。

表2 土壤管理C1判别矩阵 Table 2 Soil Management C1 discriminant matrix

表3 立地条件C2判别矩阵 Table 3 Site Condition C2 discriminant matrix

表4 土壤养分C3判别矩阵 Table 4 Soil nutrients C3 the judgment matrix

3.1.6 耕地地力评价结果

3.1.6.1 评价指标隶属度的确定 评价指标对耕地地力的影响程度是一个模糊性概念问题，可以采用模糊数学的理论和方法进行描述。隶属度是评价指标的观测值符合该模糊性的程度，在地力评价中即为某评价指标在某观测值时对耕地地力的影响程度。本研究直接采用中牟县耕地地力评价所设定的隶属度进行评价。

表5 中牟县地力评价各评价因子权重确定结果Table 5 Zhongmou County fertility evaluation to determine the weights of each evaluation factor results

3.1.6.2 确定耕地地力等级 首先，计算耕地地力综合指数，用指数和法来确定耕地的综合指数，如公式3所示：

IFI=Fi×Ci(i=1, 2, 3,…,n)

(3)

式中：IFI(Integrated Fertility Index)代表耕地地力综合指数；Fi=第i个因素评分；Ci=第i个因素的组合权重。

其次，确定最佳的耕地地力等级数目[7]。根据综合指数的变化规律，在耕地资源管理系统中采用累积曲线分级法进行评价，根据曲线斜率的突变点(拐点)并结合中牟县实际情况确定等级的数目和划分综合指数的临界点，将中牟县耕地地力共划分为4级，各等级耕地地力综合指数如表6所示。

表6 层次分析法确定的耕地地力等级成果Table 6 Analytic Hierarchy Process to determine the level of achievement of cultivated land fertility

3.1.7 层次分析法评价结果验证 根据分析，中牟县产量图与样点评价得分应该呈线性关系，因此在Arcgis中用产量图和耕地质量评价图相关联，得出以下属性表(表7)。

表7 中牟县样点评分和小麦-玉米常年产量Table 7 Zhongmou County sample scores 1 and wheat-corn yield perennial

续表continuing table

用以上表7结果在Excel表格中做趋势分析，结果见图2。

图2 中牟县小麦-玉米常年产量与样点评价得分趋势图Fig.2 Zhongmu wheat-corn yield and annual evaluation score sample trend

3.2 基于主成分分析法的耕地质量评价

3.2.1 主成分分析法原理 主成分分析[8]是多元统计分析中的一种重要方法，它可以将包含具有复杂相关性的多指标或多变量数据转换为相互无相关关系的综合因子，并从这些综合因子中找到包含原来数据绝大多数信息的主要综合因子作为主成分。

3.2.2 主成分分析法获取权重

3.2.2.1 原始指标数据的标准化及计算相关系数矩阵 实际应用时，指标的量纲往往不同，所以在主成分计算之前应先消除量纲的影响[9-11]。消除数据的量纲有很多方法，常用方法是将原始数据标准化，即做如下数据变换：

计算样品数据的协方差矩阵：∑=(Sij)p×p，其中

表8 相关系数矩阵Table 8 Correlation coefficient matrix

表9 特征根与方差贡献Table 9 Eigenvalues and variance

3.2.2.3 计算各指标主成分得分的系数矩阵及指标权重 计算样品在m个主成分得分：

Fi=a1iX1+a2iX2+…+apiXP,i=1，2，…，m

确定权重：指标权重等于以主成分的方差贡献率为权重，对该指标在各主成分线性组合中的系数的加权平均的归一化,计算结果见表8～10所示。

3.2.3 耕地地力评价结果 使用和层次分析法相同的评价指标隶属度函数和模型公式，确定耕地地力等级。根据综合指数的变化规律，在耕地资源管理系统中采用累积曲线分级法进行评价，根据曲线斜率的突变点(拐点)并结合中牟县实际情况，确定等级的数目和划分综合指数的临界点，将中牟县耕地地力共划分为4级，各等级耕地地力综合指数如表11所示。

表10 评价指标权重Table 10 Evaluation index weights

表11 主成分分析法确定的耕地地力等级Table 11 Principal component analysis of cultivated land fertility rating method to determine the outcome

3.2.4 主成分分析法评价结果验证 利用同层次分析法相同处理步骤，得出表12。

3.2.5 制作样点产量趋势图 用以上所得属性表评价得分和中牟县小麦-玉米常年产量在Excel表格中做趋势分析，得出图3。

表12 中牟县样点评分和小麦-玉米常年产量Table 12 Zhongmou County sample scores and wheat-corn yield perennial

续表Continuing table

图3 中牟县小麦-玉米常年产量与样点评价得分趋势图Fig.3 Zhongmou County wheat-corn yield and annual evaluation score sample trend

3.3 2种评价方法的对比分析

本研究分别采用了层次分析法和主成分分析法对中牟县耕地质量进行评价，层次分析法是通过专家打分，主成分分析法通过系数矩阵，分别得出评价指标权重[12]。经过对比分析(表13)，发现差别很大，主要是在排涝能力和质地构型。分析原因，排涝能力差异大与地势有关，质地构型差异是由于专家人为因素影响。用中牟县产量和评价得分做线性趋势分析，得出层次分析法趋势图R2=0.456 4，主成分分析法趋势图R2=0.175 2，因此层次分析法线性趋势更强，更适合此次中牟县的耕地质量评价。

表13 层次分析法和主成分分析法权重对比分析表Table 13 AHP and principal component analysis of right weight comparison analysis table

4 结论与讨论

本研究利用Spss软件进行主成分分析，并将结果导入arcgis，也对该县进行了耕地质量评价，得出了该县的综合评价得分。

通过小麦-玉米常年产量来校验2种方法的评价结果，经过分析得出中牟县小麦—玉米常年产量趋势图，层次分析法所得出的R2=0.4564，主成分分析法得出的R2=0.1752。由此可以看出，在中牟县耕地质量评价中，层次分析法得到的评价结果在区域分布上与产量图的拟合度高于主成分分析法。因此得出，目前全国普遍用于耕地质量评价的层次分析法比较适用于平原地区的耕地质量评价。

本研究只是采用了2种最常用的耕地质量评价方法，选区也只选取了平原地区，还有很多影响因素没有考虑到。人为因素和地域差异，以及权重的确定等。通过对耕地质量评价方法的研究，找出最合适的方法为农业生产服务。以后需要继续改进，针对不同地类和不同区域，确定相应的耕地质量评价方法。

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(责任编辑：朱秀英)

Study on methods for the quality evaluation of arable land in Zhongmu County

HUANG Yi， LU Jie， GUO Wen， ZHOU Hao

(College of Resources and Environment ,Henan Agricultural University,Zhengzhou 450002,China)

This study takes Zhongmou county as the study area. The analytic hierarchy process and the principal component analysis were used to evaluate the quality of arable land in the study area. The results showed that two evaluation methods, the analytic hierarchy process analysis is more representative obtaining more accurate weight reflecting the actual quality of arable land requirements. The comparative evaluation results show that the composite score obtained by using the analytic hierarchy process of the quality of arable land is higher than the principal component analysis, with the regional distribution characteristics more suitable.

arable land evaluation; evaluation factor; analytic hierarchy process; principal component analysis

2014-09-25

河南省教育厅自然科学研究计划项目(2011B210017)

黄 一(1990-)女，河南驻马店人，硕士研究生，主要从事地价评估方面的研究。

路 婕(1977-)女，河南延津人，副教授。

1000-2340(2015)02-0262-09

S159

A