西藏自治区和青海省耕地质量评价及影响因素研究.pdf
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1、西藏自治区和青海省耕地质量评价及影响因素研究*任书义1,2)宋长青1,2)叶思菁1,2)刘晨钰2)王匡序2)(1)北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京;2)北京师范大学地理科学学部,北京)摘要以西藏自治区和青海省为研究区,从土壤性状和技术条件评价耕地质量,识别其主导限制因子,探索其宏观影响因素,以期为提升耕地生产力、保障高原地区粮食安全提供支撑.基于主观和客观综合赋权确定指标权重,引入随机森林(RF)方法探索区域宏观自然-经济-社会因素影响.结果显示:西藏自治区和青海省耕地主要以中等地为主,面积占比为 44.6%,中等地多为青海省的湟水谷地地区的坡耕地,较高的田面坡度制约了耕地高
2、效利用.海拔和距城镇距离对于高原地区整体耕地质量具有重要影响.在多数地区,海拔与耕地质量呈现出负相关关系;距城镇距离对于耕地质量的影响存在空间差异;在藏中南和边疆带区,受到技术条件影响,高质量耕地往往布局在城市周边;在高原东北部河谷地区,邻近城市周边的耕地土壤质量更低,土壤退化更易发生.关键词耕地质量;青藏高原;土地利用;随机森林;地理信息系统中图分类号F323.211DOI:10.12202/j.0476-0301.20223610引言耕地是人类生存发展的物质基础,是农业最不可替代的生产资料1.保护区域耕地质量,不但可以促进地区社会稳定,也对保障国家粮食整体安全具有重要意义2.随着经济社会的
3、迅速发展,现阶段我国耕地面临较严重的利用问题,城市化侵占耕地、土壤肥力下降、管理水平较低等问题凸显,严重制约耕地生产力的提升34.近年来,随着人类活动强度的增加,西藏自治区和青海省地区耕地资源面临更大的保护压力5.为更好协调西藏自治区和青海省地区日益增长的粮食需求与资源环境约束之间的矛盾,制定顾及区域自然-社会-经济条件差异的耕地保护政策,需要从高原整体视角理解耕地资源空间分异特征与影响因素.长期以来,我国侧重于农业生产系统的整体性,发展了耕地质量评价理论与方法67.为认知耕地综合属性,切实有效保护耕地资源,学者对高原地区耕地质量进行了初步的研究.如:孔祥斌等8以西部地区 12 省份的农用地分
4、等国家级汇总结果为基础,分析了西部区耕地等别在空间上的分布特征,结果显示与全国总体水平相比,西部区耕地总体等别偏低,青藏高原耕地等别在西部地区更处于劣势;农业农村部9依据耕地质量调查监测与评价办法和(GB/T334692016)耕地质量等级,选取了立地条件、剖面性状、耕层理化性状、养分状况、土壤健康状况和土壤管理等方面指标对耕地质量进行综合评价,结果显示青藏高原地区 65.79%的耕地为 710 等,基础地力相对较差,生产障碍因素突出,短时间内较难得到根本改善.孙瑞等10围绕耕地自然资源禀赋、空间格局、要素功能等 3 方面,构建了集成“质量-格局-功能”的耕地整治潜力评价指标体系并对全国耕地整
5、治潜力进行分析,结果显示青藏高原地区耕地细碎化程度高,生产稳定性低,耕地格局优化和功能提升方面有待提升.然而,目前研究大多以全国或农业大区为研究区,鲜有研究直接针对青藏高原进行研究.此外,现有研究多基于国家农用地分等结果,其评价指标权重设计依赖主观权重,由于受专家经验与主观态度的影响较大,其评价结果稳定性较弱且时常难以反映区域差异1112.部分研究在耕地质量的影响因素探讨中提出,耕地系统是自然-经济-社会要素耦合的复杂系统,其质量受多种因素的影响13.例如谢晓彤等14分析了影响河南省郑州市耕地质量的主要障碍因素及其区域差异,结果显示土壤质地、有机质、全氮、速效磷、速效钾、灌溉率是影响耕地质量的
6、主要因素;刘慧芳等15基于国家耕地质量评价结果,采用累积分布函数、空间自相关、地理探测器等方法,分析了晋中市耕地质*第二次青藏高原综合科学考察研究资助项目(2019QZKK0608)通信作者:宋长青(1961),博士,教授.研究方向:地理区域综合研究、全球化与地缘关系等.E-mail:收稿日期:2022-06-15北京师范大学学报(自然科学版)2024-02112JournalofBeijingNormalUniversity(NaturalScience)60(1)量空间分异特征及 16 个因子对其影响及交互作用,结果显示耕地质量空间分异是多个因子交互作用的结果,自然和工程因素主要影响高质量
7、耕地.多数耕地质量影响因素研究采用传统的多元线性回归、地理加权回归等方法,其在处理非线性数据时表现较差,并且需要对数据是否存在线性关系进行先验判断,在数据存在较强共线性时也难以建模1617.随机森林(randomforest,RF)作为近年来较为流行的机器学习方法,已被证明在处理非线性、高维、缺失值等问题方面展现出优势,同时也在精确模拟指标之间的复杂关系、科学定量分析各指标对耕地质量的贡献等方面具有优势1819.本文以西藏自治区和青海省为研究区,进行区域耕地质量评价.考虑到用单一的加权方法很难合理地评价复杂的耕地系统,本文试图提出一种结合主观和客观赋权的方法,将专业知识和数据分异结合,使评价过
8、程中的信息损失降到最低.在此基础上,引入RF 模型,探索区域宏观自然-经济-社会因素对于西藏自治区和青海省的耕地质量的影响,以期为西藏自治区和青海省耕地保护提供合理化参考.1研究区概况与数据来源1.1研究区域概况西藏自治区和青海省位于青藏高原地区,幅员辽阔,平均海拔4000m,空气稀薄,日照充足,太阳辐射强烈.耕地是西藏自治区和青海省地区人类生存的重要基础,受气候和地形条件的影响,资源分布具有明显的区域性特征.L等20考虑气候、地形、植被类型和盖度、土地利用类型及占比、自然保护区分布,以及生态保护重点和农业发展方向,提出了西藏自治区和青海省的农牧业调控分区方案,将研究区划分为藏中南区、边疆带区
9、、三江源区、高原东北部河谷区、柴达木盆地绿洲区、祁连山-青海湖区、羌塘高区和横连山区 8 个区(图 1).其中,高原绝大多数耕地分布在东北部河谷区和藏中南区,在柴达木盆地等地区也有少量的耕地分布.受到水热条件制约,西藏自治区和青海省的耕地大部分为水浇地和旱地,水田较少,作物多为一年一熟制.39N36333027图例大城市青藏高原农业区划祁连山-青海湖区羌塘高原区藏中南区边疆带区高原东北部河谷区三江源区柴达木盆地绿洲区横断山区中等城市中小城市小城市247881848790939699102E图1西藏自治区和青海省空间位置及农业区划1.2数据来源耕地质量评价指标及影响因素的所有数据均为 1km 分
10、辨率的栅格数据,可以有效刻画区域耕地质量分布特征和驱动关系的复杂特征2123.其中:西藏自治区和青海省耕地质量评价数据中的田面坡度依据中国科学院资源环境科学与数据中心()的全国 DEM 数据进行计算,其他数据来自自然资源部门的农用地质量监测数据3,24;耕地质量影响因素数据中的海拔来自中国科学院资源环境科学与数据中心的全国 DEM 数据;距城镇距离数据依据 Gong 等25发布的 40 年(19782017 年)中国人类住区变化数据进行计算得到;GDP、降水、人口密度和温度数据分别来自中国科学院资源环境科学与数据中心发布的公里网格数据;地块面积数据来自于自然资源部门的全国第二次土地利用调查数据
11、2627.1.3指标评分标准本文对西藏自治区和青海省的耕地质量评价指标的评分标准参照文献 3,24.2研究方法本文首先运用主客观权重相结合的方法,确定西第 1 期任书义等:西藏自治区和青海省耕地质量评价及影响因素研究113藏自治区和青海省耕地质量各评价指标的权重并计算总体耕地质量指数.在计算得出耕地质量指数后,选择其作为响应变量,随后选取对区域耕地质量具有影响的自然-社会-经济因素(海拔、距城镇距离、GDP、地块面积、降水、人口密度、温度)作为自变量输入.为确定各影响因素对于耕地质量的影响方向和强度,本文应用偏相关分析方法对各影响因素和耕地质量之间的偏相关指数进行计算.2.1权重设计j2.1.
12、1专家权重德尔菲(Delphi)法最早由美国学者在 20 世纪 40 年代创立,其采用问卷调查的方式综合多位专家意见,并经过多轮问卷调查使专家不断修正自己的意见,依据专家经验知识来逐步确定最优权重,又被称为专家打分法11,28.本文在拟定指标体系之后,采用 Delphi 法对专家意见进行整理统计来确定专家权重.本文综合了土地管理、土壤学、地理学、政府部门人员、耕地调查一线各领域中近 30 位专家的意见,通过问卷调查来逐步确定最优权重,专家权重用来表示.2.1.2熵权权重熵权法是一种由待评价指标来确定指标权重的一种客观评价法,具有较强的操作性,能够有效反映数据隐含的信息,增强指标的差异性和分辨性
13、,以避免选取指标的差异过小而造成的分析不清,因此可以达到全面反映各类信息的目的2930.熵权法的计算原理为ej=1ln nni=1(yijln yij),(1)ejjxijjnyijxijyij=xij/ni=1xijj式中:表示第 个指标的信息熵;为第 i 个地块的第 个指标标准化后的值;为评价地块个数;表示出现的频率,即.由式(1)可以计算出第 个指标的熵权j=1ejnnj=1ej(2)2.1.3组合权重Delphi 法依据专业知识,是对指标在影响评价对象机制上重要性的表达,而熵权表达依据数据特征,是对数据分异性的描述,为综合二者的优点,提出j=j+(1)j,(3)j式中:表示第 j 个指
14、标的综合权重;为权重修正系数,越大表示主观权重的影响越大,用来表征客观计算的数据分异性对主观认知的指标重要性进行修jj正幅度,考虑到当前我国对农用地的评价仍需大量借鉴已有经验,本研究综合考虑将 设为 0.7;表示第j 个指标的专家权重;表示第 j 个指标的熵权权重.2.2BF 回归RF 是一种集成学习方法,集合多棵决策树对相同的变量进行重复预测,可以有效处理大规模数据集,同时引入了随机性,不易发生过拟合.对每棵决策树,RF 方法进行自助抽样,使误差估计能够基于袋外样本数据.在生成树时,随机产生每个节点,且节点的分割由少数变量组成.当 RF 被用来解决回归问题时,每棵决策树结果的平均值成为预测值
15、31.本文具体应用 RF 算法步骤如下:1)按照 75%和 25%的比例分别划分训练集和测试集.2)在训练集中运用 bootstrap 算法从 N 个样本中有放回地抽取 n 个样本.m M3)在决策树的每个节点需要分裂时,随机从 M 个变量中选出 m 个变量,满足条件,其中本文选择基尼指数(Giniindex)作为信息增益策略来进行节点划分.4)每棵决策树自上而下进行递归分割,直至满足终止条件.5)将训练集中预测好的模型应用到测试集中,使用R2和均方根误差RMSE 作为评价指标进行精度评价.6)在训练好的模型中重新排列某一列特征值的顺序,观测降低了多少模型的准确率,以此来获取变量的重要性得分.
16、对于不重要的变量,被剔除后对模型准确率的影响很小,对于重要变量则相反.2.3偏相关分析偏相关分析是在对其他变量的影响进行控制的条件下,衡量多个变量中某 2 个变量之间的线性相关程度的方法,其相关程度用偏相关系数来衡量32.在耕地质量受到多变量影响的情况下,变量之间的相关关系复杂,直接研究影响因素与耕地质量间的简单相关系数往往不能正确说明其真实关系,只有除去其他变量影响后再计算相关系数,才能真正反映其相互作用关系.偏相关系数计算式为XY|Z=cor(b,b)=cov(b,b)var(b)var(b),(4)XY|Zb、bcor(b,b)b、bcov(b,b)b、bvar(b)var(b)b、bb
17、、bb、b式中:为变量 X 和 Y 控制变量 Z 的偏相关系数;分别为 X、Y 与控制变量 Z 建立起多元线性回归的残差;为的相关系数;为的协方差;、分别为的方差.残差分别消除了 X、Y 与 Z 之间的线性相关关系,因此计算之间的相关系数可以得到其偏相关系数.114北京师范大学学报(自然科学版)第 60 卷3结果与分析3.1耕地质量空间分布格局西藏自治区和青海省耕地质量评价结果显示,该地区耕地质量指数分布在 35.2,95.2.依托于 GIS 平台,运用等间距法将耕地质量指数 35.2,40)、40,60)、60,80)、80,95.2划分为低等地、中等地、良等地和优等地(图 2).结果显示,
18、西藏自治区和青海省耕地质量主要以中等地为主,面积占比达 44.6%,优等地和良等地占比分别为 24.0%和 30.9%.从空间角度看,优等地和良等地主要分布在西藏自治区的一江两河地区,多连片分布于拉萨河和年楚河的下游地区,邻近水源,灌溉保证率较高.此外,一江两河下游地区河谷开阔,多形成谷宽 310km 的冲积平原,田面坡度普遍较小,适宜农业管理和作物生长.但受制于高原土壤发育条件,该地区耕地土壤以高山草甸土和亚高山草甸土为主,土壤有机质含量较低,成为该地区耕地质量的主要限制性因素.此外,由于高原地区居民点散布,耕作距离普遍较远,导致农业成本增加和农民耕作积极性减弱.中等地多分布于青海省社会经济
19、最发达的湟水谷地地区,该地区多数耕地土壤以灌淤土为主,相较于一江两河地区,土层较厚,土壤有机质含量较高.然而,受制于大的地理格局,区域多数耕地属于坡耕地,田面坡度制约了耕地质量的提高,同样也加剧了地区水土流失的风险.此外,除位于河谷地区的耕地外,多数位于山地丘陵地区的耕地无灌溉条件,灌溉保证率较差,严重制约该地区农业发展.与一江两河地区相似,该地区多数耕地,尤其是位于山地丘陵地区的耕地,耕作距离较远(2km).在未来的农村居民点调整和高标准农田建设当中,应当针对地区灌溉保证率和耕作距离的短板,改善耕地利用条件,并进行空间布局优化,以增强耕地的可持续利用与发展.37N36101102103E02
20、5 50100 km30N29899091E025.5 51102 km788184879093960200 400800 km99102E44.6%0.5%24.0%30.9%优等地良等地中等地差等地39N363330图例优等地省级行政区边界地州行政区边界青藏高原农业发展总体区划良等地中等地差等地2724图2西藏自治区和青海省耕地质量结构及空间分布3.2耕地质量评价指标相互作用不同权重方法的具体差异通过不同指标的评价结果反映(表 1).从权重差异来看,田面坡度、灌溉保证率和耕作距离指标中熵权权重和专家权重差异较大;在专家经验方面,田面坡度显示出较强的重要性,但却反映出较弱的数据波动性.尽管田
21、面坡度对于土壤的水分、养分和作物管理具有较大影响,但西藏自治区和青海省的耕地相对平坦,区域差异不明显.灌溉保证率和耕作距离正好相反,这反映了专家经验知识在把握指标区域差异方面的局限性.为探索西藏自治区和青海省耕地质量评价指标之间的相互作用关系,为区域耕地保护提供更合理的建议,本文对提出的耕地质量评价指标进行了皮尔逊相关性分析,以 P0.05 和 P0.01 分别划定置信区间(表 2).对于多数土壤性状指标来说,其两两之间存在较低的正相关关系(0r0.15.其中,海拔主要影响农作物所需光、温、水、土等自然因素的再分配以及耕地利用的便捷程度来间接影响耕地质量,当海拔高度达到一定的界限时,水热条件低
22、于农作物生长的最低需求,农作物的分布会被限制33.因此,对于同一区域,一般海拔越低地区耕地质量越高.对于多数农业区划,海拔变量的重要性得分多数0.20,且与耕地质量呈现出显著的负偏相关关系(P0.05),体现了海拔对于高原地区耕地质量的重要影响(表 5).城镇距离指标体现区域城镇化对于耕地质量的影响.产业结构、经济发展程度和城市规模扩张引起人们耕地利用行为及土壤环境的变化,是城镇化对于耕地质量空间分布的主要影响方式3435.一方面耕地距城镇距离对于耕地农业基础设施条件具有重要影响,邻近城市的耕地由于受到经济发展的辐射,灌溉条件和耕作距离更容易被改善;另一方面,城市近郊地区由于集约生产强度、耕地
23、产出率、粮食商品率较高等原因,土壤表层元素较易流失,土壤退化及污染问题易发生.各农业区的耕地质量与距城镇距离相关性结果显示:西藏自治区的藏中南区和边疆带区城镇距离与耕地质量呈现负相关,随着耕地远离城市,耕地质量呈现出下降趋势;而在主要位于青海省的三江源区水源涵养农牧业限控区、高原东北部河谷区、柴达木盆地绿洲区、祁连山-青海湖区与其相反.西藏自治区受经济发展和自然条件限制,现代农业发展水平较表1耕地质量评价指标权重权重田面坡度有效土层厚度土壤有机质含量表层土壤质地剖面构型灌溉保证率耕作距离熵权权重0.020.030.020.020.020.500.38专家权重0.160.130.100.090.
24、090.220.22组合权重0.110.100.080.070.070.300.27表2相关系数矩阵指标类型表层土壤质地田面坡度灌溉保证率耕作距离剖面构型土壤有机质含量有效土层厚度表层土壤质地1田面坡度0.08*1灌溉保证率0.24*0.40*1.00*耕作距离0.14*0.13*0.13*1剖面构型0.80*0.08*0.24*0.13*1土壤有机质含量0.30*0.19*0.56*0.14*0.28*1有效土层厚度0.33*0.01*0.02*0.14*0.28*0.10*1注:*P0.05;*P0.01.表3随机森林回归拟合精度农业区划训练集R2测试集R2训练集RMSE 测试集RMSE藏
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