论文部分内容阅读
针对耕地数量减少、质量降低等问题,为了保证国家粮食安全、农产品质量安全和社会经济可持续发展,加强干旱区绿洲耕地质量评价研究,对于我国干旱区绿洲耕地质量的建设和提高耕地持续增产能力具有重要的意义。本研究先以干旱区绿洲农五师八十一团、八十九团和九十团为研究区域,旨在运用GIS和RS技术,选用具有较高空间分辨率的CBERS遥感影像,分别建立基于GIS和RS的兵团绿洲耕地质量评价指标体系和模型对干旱区绿洲耕地质量进行评价,并将两种方法从评价指标、评价方法、评价结果等方面进行对比分析,探讨基于RS技术进行耕地质量评价的新途径,并将RS技术应用到典型绿洲兵团农七师和农八师,揭示兵团绿洲耕地质量变化特征,以期为今后动态监测、合理利用、因地制宜管理耕地资源提供新方法和依据。基于GIS技术,确定耕地地块为耕地质量评价单元,选取立地条件、耕层理化性状、耕层土壤养分状况、土壤管理、气候条件和障碍因素等6个方面19个指标,建立了农五师耕地质量评价指标体系,采取特尔菲法和层次分析法确定了各指标的权重和隶属度函数,根据各指标隶属度函数进行了单因子评价,在此基础上运用模糊综合评判法对耕地质量进行了综合评价,最后按照耕地质量把耕地分为五级。研究结果表明：农五师的一等和二等耕地主要分布在八十九团团场附近,以及八十一团和九十团的中部,四等和五等地主要分布在边缘地带。研究区内大量耕地属于三等耕地,三等耕地占到总耕地的76.08%,而一等耕地和四等耕地相当,各占1.66%和1.13%,二等耕地和五等耕地相当,分别为10.70%和10.42%。综合来看,研究区的耕地质量一般,其中一等地和二等地仅占到11.03%；四等地和五等地占到26.58%,需要进一步改良。基于RS技术,利用CBERS遥感影像作为数据源,以遥感影像的栅格单元为评价单元,根据“P-S-R"框架,从生产压力指数(Production Press Index, PPI)、耕地状态指数(Land Status Index,LSI)和社会行为指数(Social Action Index, SAI)三方面5个指标(包括坡度、土壤退化指数(RVI)、土壤肥力指数(NDVI)、土壤水分指数(DVI)、土地利用程度指数)建立评价指标体系,并建立耕地质量(LQI)综合评价模型。在遥感软件ENVI为平台提取耕地信息,然后提取各评价指标专题信息,最后利用综合评价模型对耕地质量进行综合评价,评价结果表明：农五师研究区内一等耕地占1.87%,主要分布在八十九团中部,这类耕地主要表现为土壤类型为轻壤质地,利用类型多为设施菜地和高等粮田,土壤养分贮量较高,保水保肥、供水供肥性能强,耕地状态好,无旱涝盐渍化威胁,生产压力小,耕地质量最好。二等地占9.86%,这类耕地分布较为零散,土壤类型多为中壤土,灌溉保证率高,养分贮量较高,耕地状态较好,无旱涝盐渍化威胁,生产压力小。三等地占81.86%,所占比例最大,此类耕地主要分布在团部周边地区,土壤类型以中壤为主,表土质地以轻壤为主,砂粘适中,灌溉保证率较高,养分贮量较高,保水保肥及供水供肥性能较好,耕地质量较好。四等地占1.07%,多处在边缘地带,利用类型主要以粮田和露天菜地为主,土壤保水保肥及供肥供水性能较差,有障碍层次。五等地占5.35%。多处在边缘地带,分布地形部位较高,潜水较深,水源缺乏,灌溉保证率差,土壤保水保肥性差。综合来看,研究区的耕地质量一般,其中一等地和二等地仅占到11.73%；四等地和五等地占到6.42%,需要进一步改良。分类结果大致趋势与基于GIS分类结果相一致。分别对上述两种方法的评价结果从面积和空间分布差异两方面进行比较,结果表明：在面积上各级别耕地的相对误差都在10%以内,一致率在90%以上,在空间分布上各级耕地的空间分布也基本一致,无差异的占70.39%,差异小的占17.23%,中等差异的占10.14%,较大差异的占1.88%,大差异的占0.36%。这说明基于RS的耕地质量评价方法与基于GIS的传统评价方法所得结果基本吻合,因此,利用RS技术进行耕地质量评价具有一定的可行性。通过对两种评价结果误差来源的分析可知：两种方法由于在评价单元的划分、评价指标体系的建立、评价模型的构建、数据采集时间等方面存在着差异而导致了评价结果的差异。从而也确定了遥感技术在耕地质量评价中的优势,可以快速、准确获取基础数据,提取评价因子,建立评价模型。将基于RS技术的耕地质量评价方法应用到典型绿洲—兵团农七师和农八师耕地质量评价中,评价结果如下：农七师和农八师耕地质量总体情况较好,其中一等地和二等地占了95.66%,四等地和五等地仅占0.19%。综合前面各指标可知,研究区的土地压力较小,本底条件较好,但水资源是现状该区域耕地质量的主要限制因素,同时在绿洲-荒漠过渡带,土壤较为脆弱,所以仍然需要保护和改良。本研究将基于GIS和RS的耕地质量评价方法进行对比分析,结果表明两种方法的评价结果基本吻合,RS技术具有较高的精度。这说明RS技术不仅可作为提取和更新地物信息的可靠的数据源,也可以直接提取指标信息,构建评价模型,对耕地质量进行评价,这为快速、精确、动态的进行耕地质量评价提供了一种新的方法。由于GIS具有很强的空间分析功能,因此,在基于RS的耕地质量评价中,如能结合GIS技术,可以达到更准确的效果。本研究利用RS技术,以CBERS遥感影像为数据源,构建评价指标体系,建立评价模型对耕地质量进行评价,这在耕地质量评价的研究中还少见报道,尤其是在干旱区绿洲中的应用尚未见报道,该研究为探索定量、快速、动态进行干旱区绿洲耕地质量评价方法上进行了有益的尝试。