◎ 宋建堂
基于農戶土地利用行為的耕地質量評價
——以貴陽市烏當區(qū)為例
◎ 宋建堂
以農戶行為與耕地質量變化的理論關系為基礎,根據(jù)反映耕地質量的主要內涵,同時依據(jù)指標數(shù)據(jù)的科學性、相對獨立性和可量化性等原則,并考慮這些因子在可預見的較長時間內的變化和穩(wěn)定性,從自然、社會經濟2個方面篩選了21個指標構建耕地質量評價模型,并運用物元分析法對貴陽市烏當區(qū)的耕地質量進行評價,證實了模型的實用性。
國內外學者研究表明,近年來,隨著經濟的發(fā)展和城市化的快速推進,農戶土地利用行為成為耕地質量變化的決定性因素。因此,從耕地利用的主體——農戶出發(fā),以農戶行為與耕地質量變化的理論關系為基礎,構建基于農戶土地利用行為的耕地質量評價指標體系,研究城市化進程中的耕地質量評價問題,尋求提高耕地綜合生產力的途徑,對確保區(qū)域經濟社會的良性發(fā)展和進步具有重大實踐意義。
烏當區(qū)位于貴陽市區(qū)東北部,總面積為686km2,整體地勢由北向南傾斜,喀斯特地貌廣布,氣候為亞熱帶溫涼濕潤季風氣候。全區(qū)轄5個社區(qū)、6個鎮(zhèn)和2個鄉(xiāng),2016年地區(qū)生產總值160.69億元,其中,第一產業(yè)15.03億元、第二產業(yè)77.47億元、第三產業(yè) 68.19億元,農民人均純收入達到14197元。近年來,隨著烏當區(qū)城市化進程的加快,區(qū)域的經濟發(fā)展水平不斷提高,農戶的土地利用行為不斷調整變化,土地利用階段性差異明顯,能夠滿足研究需要。
根據(jù)烏當區(qū)第二次土壤普查資料,結合土壤類型和土地利用方式,同時考慮土種分布的均勻性和代表性,于2016年10月盡量靠近原普查點進行土壤樣品采集。本次取樣使用GPS定位,樣品取自耕作層,每個樣點都采用S形多點采樣,在直徑為100m的范圍內選擇5~10個點,充分混合后采用四分法反復取舍,最后保留1kg左右裝入塑料袋中。根據(jù)樣點的代表性和數(shù)據(jù)的完整性,最終選取有效樣點18個,共涵蓋7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)16個村(圖1)。
將取回的土樣攤放在鋪有潔凈牛皮紙的實驗臺上風干,剔除石塊殘根等雜物,用木棍輾壓,過lmm尼龍篩;進一步用瓷缽研細,過0.149mm尼龍篩,供分析測定用。樣品分析均采用國家標準方法,主要測定目標見表1。
圖1 樣點分布圖
表1 項目分析與測定方法
為了全面獲取數(shù)據(jù),采用PRA[3]技術對農戶進行調查,最后得到29個村莊共96戶提供的問卷,其中有效問卷79份。調查內容包括與戶主有關的家庭組成、文化水平、收入情況、種植業(yè)收入比例、勞動力與家庭成員比例、家庭糧食需求量、耕地經營規(guī)模、選擇種植作物的原因、耕作方式、種植制度、化肥農藥投入、灌溉水源、產量情況、農業(yè)耕作中的限制因素、土地流轉以及農戶判斷耕地好壞的標準等情況。
土地利用空間數(shù)據(jù):1∶5萬烏當區(qū)土壤圖(1981年),1∶5萬烏當區(qū)土屬圖(1985年),1∶5萬烏當區(qū)土地利用總體規(guī)劃圖(2006~2020年),1∶5萬烏當區(qū)行政區(qū)劃圖(2016年)。
社會經濟數(shù)據(jù):收集1982~2016年《烏當區(qū)國民經濟統(tǒng)計年鑒》和《貴陽市統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)。
近年來,一些新的方法也開始在土地質量評價中得到應用,如參數(shù)投影尋蹤分類模型(PPC)、概率神經網絡、多層反向傳輸算法、等等。然而,耕地質量評價考慮的指標較多,指標間盡可能相互獨立,因而需要綜合的信息量較大,指標獨立和信息綜合就構成了一對矛盾。物元分析(Matter Element Analysis)是研究解決矛盾問題和規(guī)律的方法,是系統(tǒng)科學、思維科學、數(shù)學交叉的邊緣學科,是貫穿自然科學和社會科學而應用較廣的橫斷學科。運用可拓學理論中的物元分析法,通過對原始指標信息逐一判斷和提取,達到最大限度地對指標信息進行綜合,進而使耕地質量評價結果更精確。
3.1.1 物元分析的模型
給定事物的名稱N,它關于特征c的量值v,以有序三元R=(N,c,v )組作為描述事物的基本元,簡稱物元。事物名稱N、特征c和量值v稱為物元三要素。若事物N有多個特征,它以n個特征c1,c2,…,cn和相應量值v1,v2,…,vn描述,則表示為:
此時,稱R為n維物元,簡記R=(N,C,V)。
3.1.2 經典域和節(jié)域物元矩陣
當N0為標準事物,關于特征ci量值范圍voi=〈aoi,boi〉時,經典域的物元矩陣可表示為:
若由標準事物N0加上可轉化為標準事物的事物所組成的物元Rp稱為節(jié)域物元,vpi=〈api,bpi〉為節(jié)域物元關于特征ci的比相應標準擴大了的量值范圍。節(jié)域物元矩陣表示為:
式中:〈aoi,boi〉 〈api,bpi〉,(i=1,2,,n);Np表示土地可持續(xù)利用的P個等級。
3.1.3 計算關聯(lián)度
關聯(lián)函數(shù)表示物元的量值取值為實軸上一點時物元符合要求的范圍程度,由于可拓集合的關聯(lián)函數(shù)可用代數(shù)式來表示,就使得解決不相容問題能夠定量化。
令有界區(qū)間X0=[a,b]的模定義為∶
某一點X到區(qū)間X0=[a,b]的距離為∶
關聯(lián)函數(shù)K(x)為∶
式中:ρ(X,X0)表示點X與有限區(qū)間X0=[a,b]的距離;ρ(X,X0)表示點X與有限區(qū)間Xp=(ap,bp)的距離;X,X0,Xp。分別表示待評物元的量值、經典域物元的量值范圍和節(jié)域物元的量值范圍。
均方差決策法是客觀賦權的典型方法,反映了隨機變量離散程度,已在土地評價中得到了成功應用,故本文通過均方差法確定原始指標不同質量級別的權重。
在物元可拓評價中,關聯(lián)度表示物元的量值(指標值)取為區(qū)間上一點時,其達到符合要求取值范圍的程度,它將屬于和不屬于問題的判斷結果定量化。對特定評價單元,進行某樣點耕地質量物元可拓集評價時,需要計算兩類關聯(lián)度,即不同指標對相應質量級別的關聯(lián)度Kj(xu)和各樣點耕地對應不同質量級別的綜合關聯(lián)度Kj(x)。
關聯(lián)函數(shù)K(x)的數(shù)值表示評價單元符合某標準范圍的隸屬程度。當K(x)> 1.0時,表示被評價對象超過標準對象上限,數(shù)值越大,開發(fā)潛力越大;當0≤K(x)≤1.0時,表示被評價對象符合標準對象要求的程度,數(shù)值越大,越接近標準上限;當-1.0≤K(x)<0時,表示被評價的對象不符合標準對象的要求,但具備轉化為標準對象的條件,且數(shù)值越大,越容易轉化;當K(x)<-1.0,表示被評價的對象不符合標準對象的要求,且不具備轉化為標準對象的條件。
式中:Kj(Nx)為待評價事物Nx關于等級j的綜合關聯(lián)度;Kj(Nx)為待評事物關于各等級的關聯(lián)度(j=1,2,…,n);ai為各評價指標的權重值。將加權后計算的各級關聯(lián)度Kj(Nx)進行比較,最大值所對應的級別即為該類質量級別。進一步利用等級評定的方法,計算出各樣點耕地的綜合質量級別。
本研究以1982年、 2016年兩期野外調查的18個土壤樣點所在的地塊作為本次耕地質量評價的基本單元。
本研究根據(jù)反映耕地質量的主要內涵,同時依據(jù)指標數(shù)據(jù)的科學性、相對獨立性和可量化性等原則,并考慮這些因子在可預見的較長時間內的變化和穩(wěn)定性,從自然、社會經濟2個方面篩選了21個指標構建烏當區(qū)城市化進程中基于農戶土地利用行為的耕地質量評價指標體系。并以這些指標在研究區(qū)的整體水平為依據(jù),按照分段線形內插法確定土地質量指標分級標準,由高到低依次包括Ⅰ(好)、Ⅱ(較好)、Ⅲ(中)、Ⅳ(較差)、Ⅴ(差)等5個級別(表2)。
說明:1)指標分級標準以評價區(qū)域整體水平為依據(jù)采用分段線形內插法確定;2)C1~C6數(shù)據(jù)采用本次的實驗數(shù)據(jù),C7數(shù)據(jù)參照《喀斯特山區(qū)旱耕地土壤環(huán)境質量評價——以貴陽市烏當區(qū)為例》,C13、C15據(jù)參照《基于農戶土地利用行為的北京大興區(qū)耕地質量評價》,C8~C12、C14、C16~C21數(shù)據(jù)采用2016年烏當區(qū)統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)。
表2 耕地質量指標體系及分級標準
表3 耕地質量指標體系及分級標準
利用文獻,將表2進行歸一化處理,歸一化后的分級評價標準見表3。
把表3中I~V級標準對應的取值范圍當作經典域,表3中歸一化標準值的取值范圍及實際值確定為模型的節(jié)域Rp。
表4 自然質量、社會經濟質量和綜合質量各自的綜合關聯(lián)度及評價結果
根據(jù)公式(4)、(5)、(6)、(7),計算出自然質量、社會經濟質量和綜合質量各自的綜合關聯(lián)度及評價結果,見表4。
當-1.0≤K(x)<0時,表示被評價的對象不符合標準對象的要求,但具備轉化為標準對象的條件,且數(shù)值越大,越容易轉化,因此,本研究得出的結果符合事實。烏當區(qū)耕地自然質量、社會經濟質量和綜合質量分布圖分別見圖2、圖3和圖4。
圖2 烏當區(qū)耕地自然質量分布圖
圖3 烏當區(qū)社會經濟質量分布圖
圖4 烏當區(qū)耕地綜合質量分布圖
烏當區(qū)耕地自然質量中Ⅳ等地面積最大,約占總面積的1/2,主要分布在東北部和中部;質量最差的Ⅴ等地分布在西北部,約占總面積的1/5多;質量最好的Ⅱ等地分布在近郊,約占總面積的1/10;Ⅲ等地分布在距離中心城鎮(zhèn)約3~8公里的范圍內,約占總面積的近1/5。社會經濟質量和綜合質量分布范圍基本一致,其中Ⅳ等地面積最大,約占總面積的3/8,主要分布在東北部和東部;質量最差的Ⅴ等地分布在西北部,約占總面積1/5多;質量最好的Ⅱ等地分布在近郊,約占1/10;Ⅲ等地分布在距離中心城鎮(zhèn)約3~15公里的范圍內,約占總面積1/4多。
從空間變化上來看,耕地質量的空間變化格局體現(xiàn)出城市化進程中人為作用的影響,尤其是耕地的綜合質量,呈現(xiàn)出由北部、東北部和東部向中心城市先降低、后升高的變化趨勢,這是因為城市化的發(fā)展,烏當區(qū)自然條件較好的北部、東北部、東部和社會經濟條件優(yōu)越近郊先后建立了向城市提供蔬菜、瓜果、花卉等基地。這種耕地質量空間變化格局體現(xiàn)出城市化進程中人為作用的影響,越靠近中心城市影響越強烈。
運用物元分析法,通過對原始指標信息逐一判斷和提取,達到最大限度地對指標信息進行綜合,進而使耕地質量評價結果更精確。由于筆者學識有限,以及考慮到研究時間和資料獲取的限制,文章仍有一些不足之處。例如,若借助GIS技術,且對不同耕地利用類型進行采樣,可提高評價的精度;由于耕地質量評價涉及因素較多,有些因素指標難于獲取齊全,指標體系有待進一步完善;此外,今后還需要不斷探索發(fā)展的、動態(tài)的評價體系,以及更科學地確定評價的標準值。
安順學院資源與環(huán)境工程學院)