基于土地評價的鶴峰縣基本農(nóng)田劃定方法

基于土地評價的鶴峰縣基本農(nóng)田劃定方法

1基本農(nóng)田劃定總體思路現(xiàn)在，中國的文化和基本農(nóng)業(yè)保護主要通過總體規(guī)劃和定量指標(biāo)分解實現(xiàn)基本農(nóng)業(yè)保護。為解決經(jīng)濟發(fā)展與基本農(nóng)田保護的矛盾,在具體實踐中出現(xiàn)了耕地入選基本農(nóng)田過程主觀,重數(shù)量輕質(zhì)量,劃劣不劃優(yōu),劃遠(yuǎn)不劃近等現(xiàn)象。圍繞如何將限額的基本農(nóng)田分配到最合適的區(qū)域、滿足基本農(nóng)田保護政策“優(yōu)質(zhì)集中”的具體要求,國內(nèi)學(xué)者開展了大量研究。在基本農(nóng)田入選指標(biāo)方面,有學(xué)者指出既要考慮耕地自然地理條件,同時也要考慮耕地潛力、立地條件、連片程度、建設(shè)壓力等因素;在方法方面,基于農(nóng)用地分等成果,有學(xué)者借助GIS探討了利用農(nóng)用地等別成果劃定基本農(nóng)田的方法和流程,受“質(zhì)優(yōu)”的限制,這種按照耕地質(zhì)量排序的方法也同步將部分零星的耕地地塊納入基本農(nóng)田而不能很好的實現(xiàn)“集中”。為此,本文擬構(gòu)建基于耕地質(zhì)量和空間破碎度的基本農(nóng)田劃定新方法,以實現(xiàn)基本農(nóng)田劃定過程中的“質(zhì)優(yōu)”和“集中”并存。首先借助土地評價的思路構(gòu)建了耕地入選基本農(nóng)田的評價指標(biāo)體系評定研究區(qū)耕地質(zhì)量的空間差異,然后引入景觀破碎度指數(shù)和修正的K均值空間聚類法,進行聚類以獲取基本農(nóng)田的空間布局,以期為耕地入選基本農(nóng)田提供更可靠、更科學(xué)的依據(jù),為編制基本農(nóng)田保護專項規(guī)劃提供參考和借鑒。2景觀、地貌條件鶴峰縣位于鄂西南山區(qū)的恩施自治州東隅,地跨東經(jīng)109°45′—110°38′,北緯29°38′—30°14′。鶴峰縣地處亞熱帶,大陸性季風(fēng)濕潤氣候,雨熱同季,時空分布不均勻,霧多,蒸發(fā)小,濕度大,地表高差懸殊,立體氣候顯著;鶴峰縣山多耕地少,人均耕地不足0.1hm2,有效灌溉面積占耕地總面積的57.2%,耕地質(zhì)量不高,用地結(jié)構(gòu)具有明顯的丘陵崗地特點?，F(xiàn)轄2鎮(zhèn)、7鄉(xiāng)和1個省級開發(fā)區(qū)。3數(shù)據(jù)來源與研究方法3.1土地利用總體規(guī)劃專題圖件:農(nóng)村土地調(diào)查數(shù)據(jù)庫(2011年,鶴峰縣國土資源局)、測土配方施肥樣點分布圖(2011年,鶴峰縣農(nóng)業(yè)局)、土地利用總體規(guī)劃圖(1997—2010年,2010—2020年,鶴峰縣國土資源局)。屬性數(shù)據(jù):土壤志和耕地地力調(diào)查樣點資料(鶴峰縣農(nóng)業(yè)局);土地利用總體規(guī)劃文本(2010—2020年)、耕地保護、土地整治等資料(鶴峰縣國土資源局)。3.2耕地耕地算法中的空間距離根據(jù)基本農(nóng)田為部分質(zhì)優(yōu)、空間分布相對集中、形狀不太規(guī)則的耕地等特點,選用K均值聚類法。K均值聚類法的基本流程為:從n個耕地地塊中任意選擇K個地塊作為初始聚類中心,計算各地塊與聚類中心的距離,從而將全部對象劃分為K個區(qū)域;根據(jù)最小距離重新對地塊劃分K類,重新計算新劃分的K類的聚類中心,不斷重復(fù)這個過程,直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)的誤差準(zhǔn)則函數(shù)(常用均方差)收斂為止;最后獲得K個聚類具有各聚類內(nèi)部緊湊、聚類間相異的特點。為有效耦合空間位置和屬性相似性,計算各耕地地塊與聚類中心距離時,重新定義K均值聚類法中的空間距離,采用式1計算兩個地塊之間的距離,既考慮了屬性變量內(nèi)部的差異,又體現(xiàn)了空間相似性的重要。式1中,Dij為第i個地塊到第j個地塊的距離;xi和yi為第i個地塊重心的x、y坐標(biāo)值,aik為第i個地塊第k個屬性值,wa為空間特征x、y權(quán)重值,wb為屬性特征權(quán)重值,wk為第i個地塊第k個屬性特征的權(quán)重值,其中wa+wb=1,wk之和為1。K均值聚類過程借助MATLAB7.0編程和ArcGIS9.3實現(xiàn)。4基于土地評價和空間多樣性的基本農(nóng)業(yè)區(qū)劃分4.1耕地基本評價的質(zhì)量空間異質(zhì)性4.1.1指標(biāo)選取原則耕地利用系統(tǒng)是由自然條件和人為活動共同組成的有機整體,是人和自然環(huán)境相互作用和相互協(xié)調(diào)而構(gòu)成的自然社會經(jīng)濟生態(tài)復(fù)合系統(tǒng);受氣候、母質(zhì)、地形、人為等因素影響,客觀上形成了耕地質(zhì)量的空間異質(zhì)性。而入選基本農(nóng)田的耕地,不僅要肥力較高、區(qū)位較好、水利設(shè)施良好等,同時也要考慮耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的可能性,否則會對已劃定的基本農(nóng)田進行頻繁調(diào)整。參考《可持續(xù)土地評價綱要》、《基本農(nóng)田保護條例》,結(jié)合鶴峰縣自然條件、耕作制度的實際情況及現(xiàn)有相關(guān)研究成果,確定指標(biāo)選取原則為:(1)對耕地生產(chǎn)能力有較大影響;(2)研究區(qū)內(nèi)指標(biāo)屬性差異較大、與其他指標(biāo)的相關(guān)性較小;(3)指標(biāo)屬性相對穩(wěn)定,但對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響大、變化規(guī)律明顯的不穩(wěn)定性指標(biāo)也應(yīng)考慮;(4)指標(biāo)以定量為主并可測度。確定評價方法為特爾婓法,最終得到評價指標(biāo)體系為4個因素11個因子(表1)。根據(jù)層次分析法的原理確定各評價指標(biāo)的層次矩陣,利用Excel的函數(shù)功能,計算各特征向量即權(quán)系數(shù),然后對目標(biāo)層和準(zhǔn)則層進行一致性檢驗,一致性比率CR均小于0.1,通過檢驗,得到各指標(biāo)的權(quán)重見表1。4.1.2評估單元和屬性數(shù)據(jù)的獲取4.1.3離散型或域值型由于指標(biāo)性質(zhì)不同、量綱不一且值域相差很大,需要對各指標(biāo)屬性值進行歸一化處理到[0,1]后才能比較并衡量其對耕地質(zhì)量的影響程度。(1)離散型:屬于該類型的有坡度、土壤質(zhì)地和剖面構(gòu)型。參考《第二次全國土地調(diào)查技術(shù)規(guī)程》、《農(nóng)用地質(zhì)量分等規(guī)程》,分別建立其對應(yīng)的隸屬度分級標(biāo)準(zhǔn)見表2。(2)域值型:屬于該類型的有有機質(zhì)、pH值。有機質(zhì)量化函數(shù)如式2,a1為5,a2為20;pH值量化函數(shù)如式3,a1—a4分別為5.0,6.5,7.5,8.5。(3)空間擴散型:排水條件等其他6個因子通過緩沖區(qū)分析后獲取的影響度值已經(jīng)歸一化到[0,1]。4.1.4評估單元總得分的計算4.2k平均值空間聚類法的改進和耕地聚類法4.2.1最優(yōu)分類數(shù)分析為體現(xiàn)耕地集中連片和破碎化的空間異質(zhì)性,空間聚類時以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位。K均值空間聚類首先要確定分類數(shù),而該參數(shù)直接影響空間聚類結(jié)果的精度。為科學(xué)確定分類數(shù),根據(jù)基本農(nóng)田集中連片的理念,借助景觀破碎度指數(shù)的變化趨勢來確定該參數(shù)。以燕子鄉(xiāng)為例,首先假定不同的分類數(shù),經(jīng)K均值空間聚類后再計算平均破碎度指數(shù),分析分類數(shù)與破碎度的相關(guān)性確定最優(yōu)分類數(shù)(表3)。由表3看出,當(dāng)分為1類時,破碎度最低,隨著分類數(shù)增大,破碎度逐漸增大;當(dāng)分類數(shù)為10類后,隨著分類數(shù)增大破碎度的增長速度逐漸減慢,漸漸趨于平緩,10類可視為轉(zhuǎn)折點;破碎度越小表明耕地圖斑越聚集,但如果分類數(shù)過小,耕地圖斑之間的差異性不能完全體現(xiàn),故考慮到盡可能將圖斑分開但破碎度又較低,擬將分類數(shù)與破碎度變化的轉(zhuǎn)折點作為分類數(shù),故確定燕子鄉(xiāng)的分類數(shù)為10。同理確定容美鎮(zhèn)、中營鄉(xiāng)、太平鄉(xiāng)、鐵爐鄉(xiāng)、鄔陽鄉(xiāng)、五里鄉(xiāng)、下坪鄉(xiāng)、走馬鎮(zhèn)、燕子鄉(xiāng)的分類數(shù)分別為9、10、5、7、4、8、8、4、10。4.2.2最小切除圖斑面積的確定借助ArcGIS9.3的CalculateGeometry獲取耕地圖斑的中心點x,y坐標(biāo),然后與圖斑ID、質(zhì)量綜合指數(shù)值一同導(dǎo)出,根據(jù)式1和MATLAB7.0編程分別進行空間聚類,其中空間坐標(biāo)的權(quán)重(wa)定義為0.3、質(zhì)量綜合指數(shù)的權(quán)重(wb)定義為0.7,迭代次數(shù)Step=1000。得到各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地圖斑的聚類結(jié)果后,根據(jù)圖斑ID關(guān)鍵字段將類別導(dǎo)回到空間數(shù)據(jù)圖層中,獲取聚類的空間分布圖(圖1,封三),同步獲取各類所包含圖斑最小面積、圖斑個數(shù)以及類中心點的質(zhì)量綜合指數(shù)等信息。由于每個類別均存在面積較小的圖斑,而基本農(nóng)田要求集中連片,因此需要對較小圖斑進行剔除。理論上,隨著剔除最小圖斑面積的增大,各類聚類結(jié)果的景觀破碎度逐漸變小,基本農(nóng)田越集中但總面積會不斷減少,因此需要通過計算破碎度指數(shù)變化率找到二者關(guān)系的轉(zhuǎn)折點確定最適剔除面積。擬分析最小剔除面積與景觀破碎度的變化關(guān)系來尋找最佳的最小剔除圖斑。以燕子鄉(xiāng)為例,獲取耕地破碎度指數(shù)變化率與圖斑最小面積的關(guān)系(圖2)。從圖2看出,當(dāng)圖斑面積在100—900m2范圍內(nèi)破碎度變化率較大且呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢,在900—2500m2處出現(xiàn)波動,而后呈現(xiàn)明顯下降趨勢,表明當(dāng)最小圖斑面積大于上述域值后圖斑剔除對于破碎度的影響趨緩,此時耕地的規(guī)模效益已基本顯現(xiàn),通過圖斑剔除不能快速降低其破碎度,而均一化風(fēng)險逐漸加大。為尋找具體的值域,在900—2500m2間按100m2進行加密計算破碎度變化率,發(fā)現(xiàn)從1400m2以后出現(xiàn)反復(fù)波動微降趨勢,因此確定最小剔除圖斑面積為1400m2。按照同樣的方法確定其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)的最小剔除圖斑面積。4.3基本農(nóng)田保護面積在對耕地進行空間聚類分析的基礎(chǔ)上剔除最小圖斑面積,結(jié)合類中心質(zhì)量綜合指數(shù)平均值,從平均值最大的類開始選取,逐步達到滿足上級下達鶴峰縣基本農(nóng)田保護面積不小于16159.60hm2為止。借助ArcGIS的統(tǒng)計工具,采取累加匯總的方式最終確定入選基本農(nóng)田的耕地面積為16162.01hm2,對應(yīng)的質(zhì)量綜合指數(shù)均大于73分,同步得到鶴峰縣基本農(nóng)田的空間布局。4.4景觀破碎度分析(1)基于耕地質(zhì)量確定入選基本農(nóng)田的檢驗。僅以耕地質(zhì)量為基礎(chǔ),利用總分頻率直方圖法對鶴峰縣耕地進行質(zhì)量分類,然后根據(jù)下達的基本農(nóng)田保護面積確定入選基本農(nóng)田的耕地。根據(jù)質(zhì)量綜合指數(shù)分值由高到低進行面積累積確定基本農(nóng)田,最終確定入選基本農(nóng)田的耕地面積為16162.84hm2,其中最低的質(zhì)量綜合指數(shù)為74.05,與前述劃定的基本農(nóng)田質(zhì)量相當(dāng)。(2)基于景觀破碎度的多方案比較分析。借助K均值空間聚類的方法,計算空間聚類法、頻率直方圖法確定的基本農(nóng)田和上輪規(guī)劃確定的基本農(nóng)田的破碎度指數(shù),結(jié)果分別為1.27(圖斑數(shù)為20484)、1.47(圖斑數(shù)為23807)和1.58(圖斑數(shù)為24328)。上輪鶴峰縣基本農(nóng)田劃定過程中,一方面由于受某些因素的影響,存在忽略了集中管理的原則,片面的追求基本農(nóng)田的優(yōu)質(zhì)性,單純的將達到質(zhì)量等級要求的地塊累加,達到上級政府下達的基本農(nóng)田保護數(shù)量目標(biāo)要求,完成基本農(nóng)田保護的劃定工作;另一方面由于鶴峰縣地處山區(qū),土地利用方式較為復(fù)雜,劃定的基本農(nóng)田有部分地類混雜,甚至存在非耕地劃入的情況,因此上輪基本農(nóng)田的破碎度指數(shù)要高于空間聚類法和頻率直方圖法。頻率直方圖法也同樣存在將達到質(zhì)量等級要求的地塊累加而忽略基本農(nóng)田空間位置關(guān)系的問題,故其選取出的基本農(nóng)田破碎度較大;而基于景觀破碎度指數(shù)修正的K均值空間聚類法既考慮的耕地質(zhì)量又結(jié)合圖斑之間的距離和最小剔除面積,因而破碎度指數(shù)最小、基本農(nóng)田更為聚集,能夠滿足“優(yōu)質(zhì)集中”原則,不失為一種比較合理的基本農(nóng)田劃定方法。5評價單元劃分(1)從基本農(nóng)田劃定的“集中”和“質(zhì)優(yōu)”入手,提出基于土地評價和K均值空間聚類的劃定基本農(nóng)田的新方法,同時結(jié)合空間距離鄰近度度量和景觀破碎度指數(shù)對K均值空間聚類進行了修正,空間聚類結(jié)果更為優(yōu)化,基本農(nóng)田劃定的科學(xué)性得到提高。從鶴峰縣的實證分析來看,取得了較好的效果,入選的基本農(nóng)田在質(zhì)量相當(dāng)?shù)那闆r下破碎度指數(shù)只有1.27,連片程度較高,以此為基礎(chǔ)編制的基本農(nóng)田保護專項規(guī)劃將更具有現(xiàn)實意義。(2)本文根據(jù)基本農(nóng)田劃定的特點選擇K均值空間聚類法并對部分參數(shù)進行了修正,但影響K均值空間聚類結(jié)果精度的參數(shù)較多,如何選擇最優(yōu)的參數(shù)確定方法,仍有待進一步研究。另外,隨著基本農(nóng)田整備區(qū)概念的提出,如何結(jié)合基本農(nóng)田劃定方法實現(xiàn)基本農(nóng)田整備區(qū)的劃定,是空間聚類方法下一步應(yīng)用的可能。為確定入選基本農(nóng)田的耕地地塊,評價單元定義為土地利用現(xiàn)狀圖中的耕地圖斑。對于各評價指標(biāo)的屬性數(shù)據(jù),采取空間插值、緩沖區(qū)和疊置分析等方法獲取:(1)從1∶1萬農(nóng)村土地調(diào)查數(shù)據(jù)庫中提取水田、水澆地、旱地作為耕地圖層,同步提取公路、農(nóng)村道路、溝渠等線狀地物和居民點、建制鎮(zhèn)等面狀地物;(2)坡度:采用農(nóng)村土地調(diào)查數(shù)據(jù)庫中耕地的坡度分級數(shù)據(jù);(3)有機質(zhì)、pH值:借助ArcGIS和測土配方施肥的4361個樣點數(shù)據(jù),有機質(zhì)以0.2g/kg、pH值以0.1為等間距進行反距離權(quán)重空間插值生成等值線獲取;(4)土壤質(zhì)地、剖面構(gòu)型:以測土配方施肥的4361個樣點圖為基礎(chǔ),疊加耕地圖層,將樣點實測土壤質(zhì)地、剖面構(gòu)型等指標(biāo)屬性賦值