基于量子遺傳投影尋蹤的長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全評價

周 浩 胡 凌 陳竹書

(1.湖南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 長沙 410081; 2.益陽市煙草專賣局, 益陽 413002)

0 引言

耕地系統(tǒng)是糧食生產(chǎn)的基本載體和環(huán)境條件，其特性和功能是由耕地自身屬性(耕地數(shù)量和質(zhì)量)、自然生態(tài)要素及社會經(jīng)濟發(fā)展等因素綜合作用的結(jié)果[1]。隨著城市化、工業(yè)化的快速發(fā)展，經(jīng)濟生產(chǎn)與建設(shè)占用等人類活動改變了耕地生態(tài)環(huán)境，并進一步引起耕地質(zhì)量下降，耕地系統(tǒng)安全面臨嚴重威脅，而強化耕地系統(tǒng)保護是保障國家糧食安全和社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要任務(wù)[2-3]。因此，針對高強度人類活動區(qū)開展耕地系統(tǒng)安全評價，識別耕地系統(tǒng)所面臨的安全問題，是提升耕地安全狀態(tài)、促進糧食安全生產(chǎn)的重要舉措。

當(dāng)前，國外關(guān)于耕地利用安全研究，主要側(cè)重于耕地生態(tài)風(fēng)險、土壤健康監(jiān)測與耕地可持續(xù)利用等研究內(nèi)容，如使用生態(tài)風(fēng)險評估(ERA)和多階段快速分類初步評估(Triad)程序，研究累積化合物污染對土壤生態(tài)系統(tǒng)的威脅[4]；國內(nèi)學(xué)者圍繞耕地利用安全問題也做了大量工作，研究尺度上，主要從大流域[5]、省[6]、市域尺度[7]進行，而對城市化發(fā)展水平較高地區(qū)的耕地系統(tǒng)安全及其關(guān)鍵影響因子識別研究較少；在研究方法上，多通過構(gòu)建PSR-EES指標體系[8-9]、DPSIR理論體系[10]等，采用TOPSIS法[11]、正態(tài)云模型[12]等方法對耕地安全進行定量評估。但上述方法難以消除樣本差異對指標權(quán)重的影響，評價結(jié)果的準確性有待提高。近年來，國內(nèi)部分學(xué)者將量子遺傳算法及其改進算法優(yōu)化的投影尋蹤模型應(yīng)用到調(diào)虧灌溉評價[13]、輸電網(wǎng)規(guī)劃[14]等領(lǐng)域，具有抗干擾性強、準確度高等優(yōu)勢，能夠有效提高模型的全局搜索能力與優(yōu)化效率。

長株潭地區(qū)位于湖南省中東部，是我國區(qū)域一體化發(fā)展、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展和都市圈高質(zhì)量發(fā)展的重點試驗區(qū)域。近年來，該地區(qū)在城市化發(fā)展過程中，出現(xiàn)不同程度的耕地滅失、耕地質(zhì)量下降、區(qū)域生態(tài)環(huán)境惡化等問題，改變了當(dāng)?shù)馗叵到y(tǒng)安全狀態(tài)[8，15]?；诖耍疚囊蚤L株潭地區(qū)為研究區(qū)，從數(shù)量、質(zhì)量和生態(tài)系統(tǒng)性保護的角度構(gòu)建耕地系統(tǒng)安全評價指標體系，擬采用量子遺傳算法改進的投影尋蹤模型，對耕地系統(tǒng)安全狀態(tài)進行定量研究，以期為該地區(qū)耕地利用保護及經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供理論支持。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

長株潭地區(qū)地處湘江中下游，地理位置為東經(jīng)111°53′～114°15′，北緯26°03′～28°41′。該地區(qū)屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候，熱量充足、降水豐沛，地貌類型多樣，以山地、丘陵為主?，F(xiàn)轄3個地級市(長沙市、株洲市和湘潭市)，14個市轄區(qū)，5個縣級市，5個縣。長株潭地區(qū)是我國城市群建設(shè)的典型示范區(qū)域[15]。近年來，該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅速、城鎮(zhèn)化水平不斷提高，但耕地利用程度過高、耕地非農(nóng)化和供需矛盾加劇等耕地安全問題也日益突出[2]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

耕地系統(tǒng)安全的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于統(tǒng)計年鑒及公報，包括：《湖南統(tǒng)計年鑒》(2010—2020年)、《長沙統(tǒng)計年鑒》(2010—2020年)、《株洲統(tǒng)計年鑒》(2010—2020年)、《湘潭統(tǒng)計年鑒》(2010—2020年)、《湖南農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》(2010—2020年)以及《長株潭三市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》(2009—2019年)，2019年長株潭地區(qū)及各區(qū)縣的耕地面積數(shù)據(jù)來源于第三次國土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報，對各類型數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一量綱及匯總處理。長株潭地區(qū)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心(https:∥www.webmap.cn/)。

2 研究方法

2.1 耕地系統(tǒng)安全評價指標體系構(gòu)建

耕地系統(tǒng)安全可定義為在一定時空尺度范圍內(nèi)，為實現(xiàn)耕地數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)“三位一體”保護，而動態(tài)平衡耕地數(shù)量，確保耕地質(zhì)量，改善耕地生態(tài)環(huán)境狀態(tài)，促進耕地資源持續(xù)有效供給，使耕地系統(tǒng)處于不受威脅的安全狀態(tài)以滿足社會經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展[16]。耕地系統(tǒng)安全由耕地數(shù)量安全、質(zhì)量安全和生態(tài)安全3個子系統(tǒng)構(gòu)成，其中，耕地數(shù)量安全指的是考慮耕地自然資源稟賦與社會經(jīng)濟發(fā)展因素的綜合作用對耕地數(shù)量的影響，以動態(tài)平衡耕地數(shù)量，滿足糧食生產(chǎn)對耕地面積的需求；耕地質(zhì)量安全指的是改善耕地自然條件、提高耕地投入與利用管理水平，保障和提升糧食生產(chǎn)安全狀態(tài);而耕地生態(tài)安全則為減少耕地生態(tài)壓力和威脅，改善耕地生態(tài)環(huán)境狀況，在健康生態(tài)環(huán)境中保障耕地數(shù)量和質(zhì)量，維持耕地可持續(xù)利用狀態(tài)[16-19]。因此，健康的耕地系統(tǒng)在促進糧食安全與社會經(jīng)濟發(fā)展過程中，其足量的耕地數(shù)量和優(yōu)質(zhì)的耕地質(zhì)量發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用，而良好耕地生態(tài)環(huán)境發(fā)揮著保障性作用，三者相輔相成，維系整個耕地系統(tǒng)的安全運行。本文在耕地系統(tǒng)安全運行的基礎(chǔ)上，基于耕地系統(tǒng)安全的內(nèi)涵，從耕地數(shù)量、耕地質(zhì)量和耕地生態(tài)三者系統(tǒng)性保護視角出發(fā)，構(gòu)建耕地系統(tǒng)安全評價指標體系，其中一級準則層耕地數(shù)量安全由二級準則層的耕地資源稟賦和社會經(jīng)濟發(fā)展構(gòu)成，共7個指標因子；耕地質(zhì)量安全由耕地自然質(zhì)量和利用質(zhì)量構(gòu)成，共8個指標因子；耕地生態(tài)安全由耕地生態(tài)壓力和生態(tài)支持組成，共9個指標因子(表1)。

表1 長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全評價指標體系Tab.1 Cultivated land system security evaluation index system in Chang-Zhu-Tan region

2.2 基于量子遺傳算法的投影尋蹤模型構(gòu)建

2.2.1量子遺傳算法

由于傳統(tǒng)遺傳算法存在收斂速度慢、全局優(yōu)化能力弱、早熟收斂等問題，可將量子遺傳算法(Quantum genetic algorithm, QGA)及其改進算法與投影尋蹤法結(jié)合，來處理高維、復(fù)雜非線性函數(shù)組合優(yōu)化問題，相比傳統(tǒng)的遺傳算法具有更優(yōu)越的多樣性[13]。量子遺傳算法是基于量子計算原理的概率優(yōu)化算法，該算法采用量子比特編碼方式，通過量子旋轉(zhuǎn)門更新種群，計算適應(yīng)度，獲取最優(yōu)解[20]。

2.2.2耕地系統(tǒng)安全評價的投影尋蹤模型

投影尋蹤模型的基本原理是將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間上，通過優(yōu)化投影目標函數(shù)，尋找能反映出高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征的最佳投影方向向量。該理論和方法經(jīng)過不斷地改進和發(fā)展，同時與計算機科學(xué)算法相結(jié)合，在高維、非線性數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方面具有明確的優(yōu)勢。該模型在對樣本評價指標集的標準化處理基礎(chǔ)上(采用極差法進行)，構(gòu)造投影目標函數(shù)并實現(xiàn)優(yōu)化，最終進行樣本的優(yōu)劣排序并識別關(guān)鍵影響因子[21]。模型構(gòu)建的主要步驟為：

(1)構(gòu)造投影目標函數(shù)

Q(a)=SZDZ

(1)

其中

(2)

(3)

rij=|z(i)-z(j)|

(4)

R——局部密度的窗口半徑

rij——樣本間的距離

u(R-rij)——單位階躍函數(shù)，當(dāng)R≥rij時取1，否則取0

SZ——投影值Zi的標準差

DZ——投影值Zi的局部密度

(2)優(yōu)化投影目標函數(shù)

耕地系統(tǒng)安全評價樣本集確定后，投影目標函數(shù)Q(a)的變化由投影方向向量a的變化來決定，通過求解投影目標函數(shù)最大化問題來估計最佳投影方向。其中，目標函數(shù)最大化公式和約束條件分別為

MaxQ(a)=SZDZ

(5)

(6)

考慮到采用傳統(tǒng)的遺傳算法在處理以{aj=|j=1～p}為優(yōu)化變量的復(fù)雜非線性優(yōu)化問題時效果不佳，本文擬采用基于量子比特編碼的量子遺傳算法，來實現(xiàn)高維全局尋優(yōu)。

3 結(jié)果與分析

3.1 長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全時序變化趨勢

以2009—2019年數(shù)據(jù)為樣本，采用量子遺傳算法優(yōu)化的投影尋蹤模型分析長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全的時序變化特征。設(shè)定樣本維數(shù)為11，指標數(shù)為24，對指標數(shù)據(jù)進行標準化處理，然后應(yīng)用Matlab 2016b編程進行優(yōu)化計算(參數(shù)設(shè)置原則見文獻[20])，其中設(shè)定種群規(guī)模大小為40、最大遺傳代數(shù)為600，最終得到耕地系統(tǒng)安全時序變化最佳投影方向向量(即各評價指標的權(quán)重)a=[0.419 7，0.010 15，0. 415 43，0.140 38，0.039 95，0.161 8，0.118 37，0.000 33，0.000 11，0.000 33，0.035 24，0.000 39，0.394 34，0.007 82，0.050 26，0.239 29，0.278 69，0.302 71，0.046 69，0.240 94，0.340 56，0.001 13，0.166 03，0.001 06]，并獲得每個樣本對應(yīng)的系統(tǒng)安全投影值(圖1)。

圖1 2009—2019年長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全投影值時序動態(tài)演變Fig.1 Time series dynamic changes of security projection value of cultivated land system in Chang-Zhu-Tan region

3.1.1長株潭地區(qū)耕地子系統(tǒng)安全投影值變化特征

從耕地子系統(tǒng)安全投影值變化特征來看，研究區(qū)各子系統(tǒng)投影值呈現(xiàn)“交錯遞減”狀態(tài)，其中耕地生態(tài)安全投影值變化趨勢表現(xiàn)為先增后緩再減，如圖1所示。2009年至2015年，生態(tài)安全投影值從0.476 7增長到1.293 4，這與2008年《湖南省長株潭城市群區(qū)域規(guī)劃條例》和2013年《湖南省長株潭城市群生態(tài)綠心地區(qū)保護條例》的實施有很大的關(guān)系，至2015年，長株潭地區(qū)生態(tài)環(huán)境持續(xù)改善，污染治理有序推進，森林覆蓋率已提升至56.07%，污水處理率達到96.07%,耕地生態(tài)保護效果顯著。2015—2018年，投影值增速放緩但仍穩(wěn)定增長，歸因于2015年以來開展的“三年造綠大行動”，強化了長株潭生態(tài)綠心保護，進一步提升綠心生態(tài)服務(wù)功能，推行綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)模式，提供綠色健康農(nóng)產(chǎn)品，有助于提高農(nóng)民收入并美化鄉(xiāng)村環(huán)境。但在2019年生態(tài)安全狀態(tài)急劇惡化，主要原因為2019年該地區(qū)單位耕地面積地膜負荷異常增大至研究期間最大值15.768 9 kg/hm2，對生態(tài)安全產(chǎn)生極大的負面影響，表明該地區(qū)耕地生態(tài)壓力將持續(xù)增大。

耕地數(shù)量安全與質(zhì)量安全子系統(tǒng)投影值先呈穩(wěn)步上升趨勢，而后持續(xù)下降，均以2015年為轉(zhuǎn)折點，分別由2009年的0.600 3與0.175 1減少至2019年的0.253 6與0.044 2。其中前7年耕地數(shù)量安全的提升得益于2007年長株潭城市群“兩型”社會建設(shè)綜合配套改革試驗區(qū)的設(shè)立，2009年將耕地保護納入市州政府績效評估體系，隨著政府對耕地保護工作的愈加重視，區(qū)域耕地總面積、人均耕地面積和耕地墾殖率總體上均有所增加，尤其2015年耕地總面積達到6.382×105hm2，為研究期間峰值，強有力的耕地保護措施促使區(qū)域耕地數(shù)量和質(zhì)量安全狀態(tài)提升。而從2015年開始，由于城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展而侵占耕地甚至優(yōu)質(zhì)農(nóng)田、生態(tài)退耕以滿足生態(tài)文明建設(shè)而退出部分耕地以及城市化效應(yīng)導(dǎo)致人口聚集，致使耕地總面積和人均耕地面積逐年減少，耕地墾殖率持續(xù)降低，尤其2019年耕地總面積降到最低值5.167×105hm2，耕地數(shù)量安全問題嚴峻，并且2015—2018年糧食單產(chǎn)也出現(xiàn)一定程度的下降，反映出長株潭地區(qū)耕地非農(nóng)化、非糧化趨勢明顯，耕地質(zhì)量安全水平不斷降低。

3.1.2長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全綜合投影值變化特征

從綜合投影值變化特征來看，研究區(qū)耕地系統(tǒng)安全綜合投影值呈“先增后緩再減”波動式降低態(tài)勢，由2009年的1.252 1減少到2019年的1.251 7，表征了研究期內(nèi)耕地系統(tǒng)安全狀況出現(xiàn)惡化(圖1)。進一步分析可知，近11年來，研究區(qū)耕地系統(tǒng)安全投影值的波動變化特征以2015年和2018年為分界點，2009—2015年為綜合投影值“加速遞增”階段，綜合投影值從1.252 1增長到2.873 2，表明該階段耕地系統(tǒng)安全狀態(tài)顯著提升；2015—2018年綜合投影值保持平穩(wěn)變化，耕地系統(tǒng)處于穩(wěn)定的健康狀態(tài)；而2018—2019年，綜合投影值急劇下滑。此階段城鎮(zhèn)化發(fā)展、耕地類型轉(zhuǎn)換使耕地占補失衡且“非農(nóng)化”、“非糧化”趨勢明顯，耕地集約節(jié)約利用水平低，亟需深入識別其關(guān)鍵影響因子，制定針對性調(diào)控措施。

3.2 長株潭地區(qū)各區(qū)縣耕地系統(tǒng)安全空間格局分異

結(jié)合長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全時序變化特征分析結(jié)果可知，2019年長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)及子系統(tǒng)安全狀態(tài)變化尤為顯著，需深入探究各縣域耕地系統(tǒng)演變特征，識別關(guān)鍵影響因子，因地制宜制定調(diào)控策略。因此，以2019年長株潭地區(qū)各區(qū)縣(其中將長沙市轄6區(qū)、株洲市轄5區(qū)以及湘潭市轄2區(qū)分別作為1個樣本，與其他縣(市)共13個樣本)為研究單元，沿用上述方法，探究研究區(qū)2019年耕地系統(tǒng)安全空間格局分異特征。優(yōu)化計算得到耕地系統(tǒng)安全空間分異各評價指標的最佳投影方向向量(a=(0.292 1，0.185 5，0.328 7，0.002 1，0.334 5，0.333 1，0.060 2，0.261 8，0.183 2，0.177 7，0.239 6，0.058 9，0.022 6，0.013 0，0.143 6，0.000 17，0.188 4，0.100 08，0.352 0，0.089 2，0.018 9，0.313 9，0.231 55，0.004 66))和各樣本綜合及二級準則層投影評價值，如表2所示。

表2 2019年長株潭地區(qū)各區(qū)縣耕地系統(tǒng)安全二級準則層指標投影值Tab.2 Projected value of indicators of the second-level criterion layer of cultivated land system security in all districts and counties in Chang-Zhu-Tan region in 2019

3.2.1耕地系統(tǒng)安全等級閾值

以最佳投影方向向量作為權(quán)重，計算得到各樣本點的投影值，從而進行樣本優(yōu)劣排序，并探究各評價指標對耕地系統(tǒng)安全的影響程度，以確定關(guān)鍵影響因子。參照文獻[6]，并結(jié)合研究區(qū)實際狀況，根據(jù)耕地系統(tǒng)安全投影值及其聚集與離散程度，借助DPS 7.05軟件，采用系統(tǒng)聚類分析法[3]，確定其等級閾值(表3)。

表3 耕地系統(tǒng)安全等級標準Tab.3 Cultivated land system security level standards

3.2.2長株潭地區(qū)各區(qū)縣耕地系統(tǒng)安全空間格局分異特征

從耕地系統(tǒng)安全二級準則層角度分析其分異特征。分析表2和圖2可知，2019年，長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全表現(xiàn)為由中心城區(qū)向城市四周郊區(qū)輻射式提升的空間分異特征。其中，處于非常安全等級的區(qū)域有瀏陽市、寧鄉(xiāng)市、攸縣、湘鄉(xiāng)市和湘潭縣。該類區(qū)域耕地資源稟賦最高且社會經(jīng)濟發(fā)展對耕地數(shù)量安全的負面影響較少，得益于國土整治工程，特別是農(nóng)田整治實施效果較好，使耕地數(shù)量、人均耕地面積和人均糧食占有量增多，但單位耕地面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效益偏低是耕地系統(tǒng)安全提升的主要障礙；處于比較安全等級的區(qū)域有長沙縣、醴陵市、茶陵縣、炎陵縣和韶山市，此類區(qū)域主要為城市近郊區(qū)，耕地系統(tǒng)安全綜合投影值較大，耕地資源稟賦較高，耕地生態(tài)支持力度較大，人均耕地面積和耕地總面積是提升耕地安全的主要驅(qū)動因素。但除長沙縣外，耕地自然質(zhì)量相對較低(特別是茶陵縣灌溉保證率極低,僅為66.95%)以及高耕地生態(tài)壓力(單位耕地面積農(nóng)藥負荷普遍較大)成為阻礙耕地生態(tài)安全狀態(tài)改善的關(guān)鍵因子；處于臨界安全等級的區(qū)域有株洲市區(qū)和湘潭市區(qū)，這類區(qū)域位于中心城區(qū)，耕地系統(tǒng)安全綜合投影值介于1.252 2～1.745 1之間，耕地系統(tǒng)受到一定損害，處于敏感狀態(tài)，表現(xiàn)為耕地數(shù)量安全、質(zhì)量安全以及生態(tài)安全都處于中等臨界水平，以社會經(jīng)濟發(fā)展占用耕地數(shù)量多和耕地生態(tài)支持力度小為主要特點，需加以防范并制定調(diào)控策略改善安全狀態(tài)；處于極不安全等級的區(qū)域是長沙市區(qū)，其投影值最低，耕地系統(tǒng)脆弱，歸因于近年來長沙市區(qū)加速城鎮(zhèn)化持續(xù)擠壓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間，導(dǎo)致人均耕地面積減少、人均糧食占有量逐年下降，至2019年分別僅為0.011 4 hm2/人、86.729 4 kg/人，耕地資源稟賦趨于降低，糧食安全面臨嚴重危機。且耕地利用質(zhì)量與生態(tài)支持力度不高，表現(xiàn)為糧食單產(chǎn)和農(nóng)民人均純收入均明顯低于其他區(qū)域，同時高人口密度產(chǎn)生較大的生態(tài)壓力，降低了長沙市區(qū)耕地系統(tǒng)安全，亟待加大耕地保護力度。

圖2 2019年長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全狀態(tài)空間分異格局Fig.2 Spatial differentiation pattern of security status of cultivated land system in Chang-Zhu-Tan region in 2019

此外，通過對比分析長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全時序變化與空間格局分異評價指標的最佳投影方向向量，發(fā)現(xiàn)其指標優(yōu)劣排序大致相同，表明以量子遺傳算法優(yōu)化的投影尋蹤模型適用于耕地系統(tǒng)安全評價。其中，人均耕地面積、耕地總面積、耕地墾殖率、單位耕地面積地膜負荷和污水集中處理率是影響長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全的關(guān)鍵因子。

4 討論

要改善耕地系統(tǒng)安全狀態(tài)，需從耕地安全關(guān)鍵影響因子入手，因地制宜采取針對性措施，實現(xiàn)耕地的有效利用與管理。因此，對耕地系統(tǒng)非常安全區(qū)而言，應(yīng)愈加重視全域土地綜合整治，特別是永久基本農(nóng)田保護和高標準農(nóng)田建設(shè)，維系耕地數(shù)量安全，調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益、促進農(nóng)民增收、加快實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興；對比較安全區(qū)而言，城市近郊區(qū)耕地資源稟賦較高，但灌溉保證率偏低和農(nóng)藥負荷增大等問題突出，政府應(yīng)加大農(nóng)業(yè)科技和資金投入，重點推進農(nóng)田節(jié)水灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快建立與區(qū)域水資源承載能力相適應(yīng)的節(jié)水型農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，并開展測土配方，科學(xué)施肥用藥，積極向綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型，以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化；對臨界安全區(qū)和極不安全區(qū)而言，中心城區(qū)城市化進程快，人口密度大，需注重耕地資源開發(fā)利用與生態(tài)環(huán)境保護相協(xié)調(diào)，促進新型城鎮(zhèn)化發(fā)展，同時優(yōu)化區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，優(yōu)先發(fā)展先進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，提高糧食單產(chǎn)，保障糧食安全，實現(xiàn)“藏糧于地，藏糧于技”戰(zhàn)略。

耕地系統(tǒng)安全評價對于有效保護耕地和促進耕地的可持續(xù)利用具有重要的積極意義。但評價指標體系的選取和構(gòu)建主觀性較強、嚴謹性欠缺，并且耕地系統(tǒng)是一個復(fù)合系統(tǒng)，不同區(qū)域耕地數(shù)量、耕地質(zhì)量和耕地生態(tài)安全子系統(tǒng)的差異較大，指標體系的準確性有待進一步考究；此外，投影尋蹤模型建模時，最佳投影方向向量的約束條件和取值范圍影響著評價結(jié)果的準確性，有待深化研究；量子遺傳算法在優(yōu)化投影目標函數(shù)時，其收斂速度、全局搜索能力仍具有一定的局限性，在將來研究中可加入量子災(zāi)變、量子交叉和改進量子旋轉(zhuǎn)門轉(zhuǎn)角策略等操作來提升算法性能，同時可嘗試結(jié)合最新的智能優(yōu)化算法(如群智能最優(yōu)化算法[22])來解決局部極值問題，并深入探究其在耕地資源評價等領(lǐng)域中的應(yīng)用效果。

5 結(jié)論

(1)長株潭地區(qū)各耕地系統(tǒng)安全子系統(tǒng)投影值呈現(xiàn)“交錯遞減”狀態(tài)，耕地系統(tǒng)安全綜合投影值呈“先增后緩再減”波動式降低態(tài)勢，由2009年的1.252 1減少到2019年的1.251 7。

(2)從縣域耕地系統(tǒng)安全空間格局演變特征來看，2019年，長株潭地區(qū)耕地系統(tǒng)安全空間格局表現(xiàn)為由中心城區(qū)向城市四周遠近郊區(qū)輻射式提升的分異特征。

(3)針對不同耕地系統(tǒng)安全等級區(qū)，從優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、發(fā)展綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)和推進新型城鎮(zhèn)化等方面因地制宜提出了調(diào)控措施，對提升耕地系統(tǒng)安全狀態(tài)具有一定的參考價值。

(4)應(yīng)用量子遺傳算法改進投影尋蹤模型，相比于傳統(tǒng)遺傳算法，其在收斂速度、全局尋優(yōu)能力及計算精度等方面均有所提升，其評價結(jié)果也具有現(xiàn)勢性特征，表明基于QGA的投影尋蹤法適用于耕地系統(tǒng)安全定量評價。且根據(jù)最佳投影方向向量，可知耕地總面積、人均耕地面積、耕地墾殖率、單位耕地面積地膜負荷和污水集中處理率是影響該地區(qū)耕地系統(tǒng)安全的關(guān)鍵因子，需積極從保護耕地數(shù)量和提高耕地利用管理水平方面維持和改善當(dāng)?shù)馗叵到y(tǒng)安全狀態(tài)。