基于TOPSIS模型的典型黑土区耕地质量评价及土壤侵蚀耦合协调分析.pdf
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1、基于 TOPSIS 模型的典型黑土区耕地质量评价及土壤侵蚀耦合协调分析姜芸1,王军2,3,滕浩3,李浩林1(1.东北农业大学公共管理与法学院,哈尔滨150030;2.吉林大学地球探测科学与技术学院,长春130026;3.自然资源部第二地理信息制图院,哈尔滨150080)摘要:黑土区是中国重要的粮食产区,掌握黑土区耕地质量状况,探索耕地质量与土壤侵蚀的耦合协调发展关系,可以进一步保持耕地的健康发展。为探讨黑土区耕地质量与土壤侵蚀的耦合协调发展关系,以嫩江市为研究区,利用层次分析法及 CRITIC 权重法确定 22 项选取指标的综合权重,通过综合质量指数法构建地学特征、土壤特性、土壤健康、基础设施
2、建设及植被生长 5 个维度的质量指数,引入 TOPSIS 模型分析确定嫩江市耕地质量等级,开展黑土区障碍因子诊断、侵蚀状况模型评估及耦合协调研究。结果表明:1)嫩江市以中等级耕地为主,占总耕地面积的 29.6%,高等级耕地较少,占比为 10.1%。耕地质量等级存在较大差异,集聚类型以不显著为主,且在市域内呈现散碎分布的空间格局。2)根据障碍因子诊断发现,指标层中土壤 pH 值、排水能力、灌溉能力、地块连片度及比值植被指数指数的障碍度较高,是制约耕地质量的主要因素。准则层中耕地的基础设施建设指数障碍度最高,对于耕地质量具有显著影响。3)嫩江市西南部区域土壤侵蚀强度相对较弱,侵蚀较为严重区域主要分
3、布在嫩江市的北部及东部区域,空间分布格局呈现东北高西南低。4)空间耦合协调分析发现,耕地质量与土壤侵蚀强度的空间耦合度介于 0.221.00 之间,具有明显的耦合响应特征,呈现出一定的空间差异性,总体上土壤侵蚀与耕地质量处于良好的协同发展状态。研究为松嫩平原农业健康生产及黑土区耕地质量监测评价提供参考依据。关键词:土壤;侵蚀;模型;耕地质量;障碍因子诊断;空间分析;耦合协调分析doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202303193中图分类号:S157;S282文献标志码:A文章编号:1002-6819(2023)-12-0082-13姜芸,王军,滕浩,等.基于 TOPS
4、IS 模型的典型黑土区耕地质量评价及土壤侵蚀耦合协调分析J.农业工程学报,2023,39(12):82-94.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202303193http:/www.tcsae.orgJIANGYun,WANGJun,TENGHao,etal.CouplingcoordinationanalysisofthequalityevaluationofcultivatedlandandsoilerosionintypicalblacksoilareasusingTOPSISmethodJ.TransactionsoftheChineseSocietyofAg
5、riculturalEngineering(Transactions of the CSAE),2023,39(12):82-94.(in Chinese with English abstract)doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202303193http:/www.tcsae.org0引言耕地是最基本的生产要素,是人类生存发展的基础,对维护国家粮食安全、促进国民经济发展具有重要保障作用1。而耕地质量是耕地构成因素作用的综合体现,集中表现为耕地满足作物生长及安全生产的能力2-3。然而,因受到东北气候及土地政策等方面的影响,耕地质量在不同范围内发生一定变化4-6。而
6、土壤侵蚀能够直接引起耕地质量的下降,引起耕地中各种养分的直接流失,由土壤侵蚀所导致的土地退化在全球范围内被认为是一种严重的环境危害。鉴于中国人多地少、生态环境脆弱及耕地破碎化程度较高的基本国情,在经济快速发展的前提下,进一步确保耕地质量并探究其与土壤侵蚀的协调耦合关系,已成为保障粮食安全及农业健康发展的重要途径5。耕地质量评价是耕地维持作物生产力、改善环境质量和其固有性质的综合体现7-9,耕地质量不能直接量化,需要综合评价土壤的物理、化学及生物性质10。目前,关于耕地质量的研究主要集中在定量评价方面,评价方法主要包括土壤质量监测系统、综合质量指数法、综合模糊评价法、动态土壤质量模型、土壤管理1
7、1-14。随着RS、GIS 及机器学习等技术的发展,随机森林、神经网络等机器学习方法也被逐步应用15-16。综合质量指数法因其指标选取自由、兼容性强、评价结果直观等特点,目前已被广泛应用于国内外耕地质量评价之中。综合质量指数法首先根据实际情况或现有研究成果选取能代表耕地土壤理化性质、耕地立地条件等相对独立的评价指标,构建合适的指标数据集,其次通过主成分分析法、层次分析法、熵值法、CRITIC、聚类分析等方法确定指标权重,各指标的隶属度值通常采用隶属度函数计算,将各指标隶属度加权求和得到综合评价结果17-20。TOPSIS(techniquefororderpreferencebysimilar
8、itytoanidealsolution)法能够避免主观性因素影响,方便灵活构建多指标的综合分析应用21。收稿日期:2023-03-27修订日期:2023-04-14基金项目:黑龙江省自然科学基金项目(D20170001);地理信息工程国家重点实验室、自然资源部测绘科学与地球空间信息技术重点实验室联合资助基金项目(2021-03-10)作者简介:姜芸,博士,讲师,研究方向为土地遥感及 3S 技术开发与应用。Email:通信作者:王军,教授高级工程师,研究方向为 GIS、遥感、无人机开发与应用。Email:第39卷第12期农 业 工 程 学 报Vol.39No.12822023年6月Transa
9、ctionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringJune2023现有研究虽然从不同角度对耕地质量进行了评估,但只选取耕地的理化性质指标或者生物指标来评价土壤质量,评价过程中没有将耕地基础设施建设纳入考虑范畴。在研究指标选取中,未被选取但对耕地质量存在影响的指标多未提及,影响了耕地质量的全面、准确评价。为解决以上问题,本文拟提出以地学特征、土壤特性、土壤健康、基础设施建设、植被生长等多维度构建评价指标,采用综合指标权重,引入 TOPSIS 分析方法,确定最终的耕地质量指数,以期使评价结果更加客观合理。此外,黑土区耕地在地质构造、融冻过程等的作用
10、下导致区域内地形破碎、起伏较大,容易受到土壤侵蚀作用的直接影响。由土壤侵蚀所引起的水土流失是威胁耕地质量的主要因素之一,土壤侵蚀已经成为全球性的共同难题,侵蚀作用直接造成表层土壤及耕地肥力的流失,严重威胁到脆弱的生态环境及农业的可持续发展22-23,甚至造成大量经济损失。目前,针对耕地质量方面的研究较为成熟,黑土区耕地土壤侵蚀的工作也比较全面,但是对于土壤侵蚀与耕地质量的协调发展关系方面的研究较少,无法确定耕地质量与土壤侵蚀之间的相互作用影响与耦合程度大小。因此,本研究在耕地质量评价的基础上,构建嫩江通用土壤流失方程模型(reviseduniversalsoillossequation,RUS
11、LE),确定嫩江市土壤侵蚀强度24,并进一步明晰耕地质量与土壤侵蚀的耦合协调关系,以期为东北振兴以及黑土农业的健康可持续生产提供参考。1材料与方法1.1研究区概况嫩江市位于黑龙江省西北部,地理范围跨东经12444 30 E 12649 30 E,北 纬 4842 35 N510005N,南部地区属松嫩平原区域,北部属大兴安岭山地区域,地势北高南低、东高西低(图 1),属寒温带大陆性季风气候,市内气候的基本特征是年平均气温较低,南北温差达 3.6。平均降水量为 472547mm,全年10 积温在 2340 左右,热量充足。耕地CultivatedlandNDEM/m731212N03060 km
12、03060 km注:DEM 为数字高程模型。下同。Note:DEMisdigitalelevationmodel.Sameasbelow.图 1研究区耕地和高程分布Fig.1Distributionofcultivatedlandandelevationintheresearcharea嫩江地貌特征复杂,土壤介于湿润海洋性土壤地带谱与干旱内陆性土壤地带谱之间,土类以暗棕壤和黑土为主。受成土条件的影响,土壤种类较多,土壤分布的水平地带性较明显,亦具垂直地带性,境内土壤共分为6 个土类、18 个亚类、33 个土属、64 个土种。2020 年,嫩江市地区生产总值达到 240 亿元,同比增长 4.5%
13、。其总播种面积62.57 万hm2,全年粮食实现总产量207.13 万t。嫩江市耕地空间分布详见图 1。1.2数据来源研究数据主要包括高程数据、土壤数据、植被指数数据以及其他相关数据。高程数据:来自地理空间数据云(http:/),为 2015 年的 30m30m 格网的 DEM 栅格数据(SRTMDEM)。土壤数据:来自嫩江自然资源部门,为“三调”2020 年耕地资源质量分类成果,30m30m 等值线图差值形成的栅格数据。收集了 2018 年农业农村部门耕地质量等级调查评价成果和生态环境部门农用地土壤污染状况详查成果,包括土层厚度、土壤 pH 值、有机质含量、全氮、有效磷、速效钾等土壤理化性质
14、数据及铬、铅、汞、镉等土壤重金属含量数据。在此基础上,通过外业补充调查,采集用于分析化验有机质含量和 pH 值的土壤样品,采用常规实验室分析化验方法确定土壤指标值。植被指数数据:来自 PIE-Engine遥感与地理信息云服务平台,选取植被覆盖较为丰富的 2020 年 67 月 30mLandsat8 影像数据,过 PIE-Engine 平台计算得到植被指数数据。其他相关数据:田块规整度、连片度等数据通过相应景观计算式25计算得到。1.3评价指标选取及隶属函数确定耕地质量是多功能需求的综合体,需要综合考虑立地条件、土壤特性、利用状况、生态环境状况等各方面26。参考农用地质量分等规程等现有的国家技
15、术规范,在综合文献 1,26-27 的基础上,除考虑土壤本身的理化性质外,还充分考虑耕地所处位置的基础设施建设及土壤健康状况,从地学特征、土壤特性、土壤健康、基础设施建设、植被生长等 5 个维度中选选取对研究区耕地质量有显著影响的 22 个指标,构建耕地评价指标体系(见表 1)。由于植物的生长状况能够在一定程度上反映研究区域的耕地质量,而生长状况能够由植被生长指数等相关指标来表现。因此,对于耕地的生物特性、灌溉水环境质量与微生物群落结构等其他难于定量获取的影响因子,本文利用遥感手段,采用比值植被指数(ratiovegetationindex,RVI)、归一化植被指数(normalizedveg
16、etationindex,NDVI)、土壤水分指数(differencevegetationindex,DVI)来表征,以对嫩江市耕地质量做出全面准确的评价。第12期姜芸等:基于 TOPSIS 模型的典型黑土区耕地质量评价及土壤侵蚀耦合协调分析83表1耕地质量评价指标体系及权重Table1Cultivatedlandqualityevaluationindexsystemandweight目标层 Targetlayer准则层 Criterionlayer指标层 Indicatorlayer范围 Range函数类型 Functiontype权重 Weight耕地质量Qualityofcultiv
17、atedland地学特征指标(C1)高程(C11)212612m反 S 型0.023坡度(C12)033反 S 型0.017坡向(C13)1358反 S 型0.039土壤特性指标(C2)土层厚度(C21)10100cmS 型0.058有机质(C22)12.5119mgkg1S 型0.064有效磷(C23)1389mgkg1S 型0.071速效钾(C24)160540mgkg1S 型0.07全氮(C25)1.75.4gkg1S 型0.083pH 值(C26)4.87.7抛物线型0.047土壤健康指标(C3)铬(C31)3996mgkg1反 S 型0.042铅(C32)1630mgkg1反 S 型
18、0.039镉(C33)0.060.12mgkg1反 S 型0.036汞(C34)0.0320.067mgkg1反 S 型0.034基础设施建设指标(C4)耕作便捷度(C41)28670m反 S 型0.025耕作距离(C42)14204m反 S 型0.032排水能力(C43)317375m反 S 型0.037灌溉能力(C44)2.714062m反 S 型0.049地块规整度(C45)0.11.0S 型0.057地块连片度(C46)20100S 型0.027植被生长指标(C5)土壤水分指数(C51)19585258S 型0.049归一化植被指数(C52)0.510.83S 型0.038比值植被指数
19、(C53)0.3311.36S 型0.063基于 5 个维度的评价指标及嫩江市耕地的实际情况,构建能够表征耕地质量的隶属度函数28-31,地学特征中的高程、坡度、坡向界定为反 S 型隶属函数 u1(x);土壤特性定为 S 型隶属函数 u2(x)和抛物线形隶属函数式u3(x);土壤健康指数中的铬、铅、镉、汞含量界定为反 S 型隶属函数 u1(x)。基础设施建设指数中的田块规整度 F、耕作连片度界 Q 定为 S 型隶属函数,灌溉能力(到河流水面的距离)、排水能力(到沟渠的距离)、耕作距离(到居民点的距离)、耕作便捷度(到田间道路的距离)界定为反 S 型隶属函数 u1(x);植被生长指数中的 RVI
20、、NDVI、DVI 界定为 S 型隶属函数,利用以上 3 个指标来综合表征未考虑到的未知信息。u1(x)=1,xb0.9(xb)/(ab)+0.1,a x b0.1,xa(1)u2(x)=1,xb0.9(xa)/(ba)+0.1,a x b0.1,xa(2)式中 x 为评价指标实测值,a、b代表指标下限和上限。u3(x)=1,b2xb10.9(xa1)/(b1a1)+0.1,a1 x x b20.1,xa1或xa2(3)a1a2b1b2式中为临界值的下限,取实测的最小值,为临界值的上限,取实测的最大值;、为最适值的上下界点,其值依据研究区域实测结果综合对比确定。F=2lg(Z/4)lg(d)(
21、4)Q=20,d 0.820+80d0.8240.8,0.8d24100,d24(5)d式中 Z 为评价地块周长,km;为评价地块面积,km2。耕地连片度中面积阈值通过自然断点法来获取。1.4权重确定为尽可能减少相关性较强指标间的冗余度,避免确定权重时的主观性,保证权重符合研究区的实际情况,本研究采用层次分析法32-34及 CRITIC 权重法19,35相结合方式获取各个指标的综合权重。其计算式如下:De=Feng=1(1rge)(6)We=Dene=1De(7)DeeFeeergeeWee式中为第 个指标所包含的信息量,为第 个指标的标准差,表示第 个指标的对比强度,为第g 个评价指标与第
22、个评价指标的相关系数,为第 个指标的权重。各指标综合权重计算式如式(8)所示,各指标权重见表 1。各维度质量指数计算如式(9)所示。WCW=WAHP+WCRITIC2(8)WCWWAHPWCRITIC式中为综合权重,为层次分析法确定的指标权重,为 CRITIC 权重法确定的权重。WQI=ne=1xeWe(9)xeeWee式中 为第 个指标的隶属度值,为第 个指标的综合权重。1.5TOPSIS 模型TOPSIS 模型是通过计算评价对象与最优解、最劣解84农业工程学报(http:/www.tcsae.org)2023年的相对贴切度 om,实现评价评价对象与最优解、最劣解排序,能反映不同维度指数的综
23、合影响力36-37。B+m=nlwl(kmlkmaxl)2(m=1,2,M)(10)Bm=nlWl(kmlkminl2(m=1,2,M)(11)om=BmBm+B+m(12)B+mBmWllkmlmlkmaxllkminllomom式中为第m个评价单元与最优解的距离,为第m个评价单元与最劣解的距离,为第 个决策指标的权重,为第个单元的第 个指标的值,为第 个决策指标最大分值,第 个决策指标最小分值。越大表明该评价单元与理想解越接近,即越大的耕地图斑综合质量越高。1.6障碍因子诊断模型及空间相关性计算障碍因子诊断是开展耕地质量调控的基础和前提,表示评价指标对耕地质量指数作用强弱。本文采用指标得分
24、率(TRIS)和指标障碍度(OD)评价指标对耕地质量的障碍作用。TRIS=n1q=1keqce)n1ce100%(13)OD=n1q=1(1Keq)cen1ce100%(14)keqeqce式中为评价指标 根据第 个样点实测数据计算得到的隶属度,为该评价指标的权重,n1为样点数。本研究利用 Arcgis10.2 及 Geo-da 软件,使用 k 近邻(k-NearestNeighbor,kNN)算法确定空间权重。对嫩江市耕地质量进行全局空间自相关研究,并绘制LISA 图,详细计算过程参见文献 38-40。1.7侵蚀模数确定土壤侵蚀是影响耕地质量的关键性制约因素,是导致耕地发生物理退化、化学退化
25、的重要驱动力41。本研究构建 RUSLE 模型,评估确定嫩江市的土壤侵蚀强度,并从空间尺度上分析土壤侵蚀模数与耕地质量的协调耦合效应,据此揭示土壤侵蚀影响下的空间耦合响应特征,为深化耕地质量空间格局影响机制研究提供科学依据。本 研 究 利用 Invest 模 型 中 的 泥 沙 输 移 比 模 块(sedimentdeliveryratio,SDR)模块来计算嫩江市的土壤侵蚀模数。该模块运行需要的参数有数字高程模型、流域边界、降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、土地利用图等42-43,可以基于 RUSLE模型自动运算生成每个栅格单元的土壤侵蚀总量。式(15)中A为土壤侵蚀模数;R为降雨侵蚀力因子,
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