摘要： 以安徽省宣城市宣州区为例，结合开展的测土配方施肥工作，在GIS支持下，利用土壤图和土地利用现状图叠置法确定评价单元，选取土壤养分含量和有效性以及立地条件3个方面共14个因子，建立耕地地力评价体系及其模型，运用层次分析法和模糊数学、综合指数等方法对耕地地力进行综合评价，评价结果符合当地实际，可以为全国测土配方施肥提供方法和技术支持。
　　
　　关键词： 耕地地力评价：模糊数学；地理信息系统
　　
　　土壤质量是土壤特性的综合反映，可以指示土壤条件差异及其动态变化，因而能体现自然因素及人类活动对土壤的影响。土壤质量评价监测关系到可持续性农业、环境、生态发展。耕地地力是土壤质量的重要组成部分，其评价是对土壤供肥能力高低的评判和鉴定，可以用于指导合理施肥、保证农业稳产高产以及控制非点源污染等方面。近几年来全国范围内正在开展县级测土配方施肥工程，其主要工作环节包括合理布设监测样点、测土、小区实验、耕地地力评价及空间变异、不同土壤和耕地地力条件下的配方制定及其推广应用5个部分，前3个环节农业部已经有一套比较健全的技术体系，并组织多次相关培训；而耕地地力及其空间变异评价和配方制定两个环节尚缺乏统一标准，由于耕地地力概念的不统一性、内涵的不确定性、评价目的侧重的不同、以及各地自然和社会经济条件差异，即使在省级范围内，也难于统一评价方法和指标：而且由于前期基层农业技术组织及其工作的不当弱化，全国范围内基层专业技术力量差异较大，这可能会影响到测土配方施肥工程的开展效果。本文以安徽省宣城市宣州区为例，在GIS支持下，利用数学方法构建评价模型，以减少主观的不确定性，期望能够为县级耕地地力评价及其空间变异提供一个可行的技术方案。
　　
　　1 材料与方法
　　
　　1．1 研究区简介
　　研究区位于安徽省东南部的宣城市宣州区，为亚热带山地丘陵区与长江沿江平原的过渡地带，地理位置为118o37 3l”～118o40 15”E，30。50，55”～30052，30”
　　N，该区属于亚热带湿润季风气候类型，成土母质主要为白垩纪风化物第四纪红土黄土以及河流冲积物，植被类型为常绿针叶林和落叶阔叶林，以次生林为主，低山丘陵约占研究区的50％ 左右，耕地面积为131610 hm ，约占土地总面积的32％，以水早轮作为主。
　　1．2 基础数据来源
　　土壤属性数据来源于两方面，首先为本次测土配方施肥项目中全区采集的6000个样点分析数据，分析的项目包括：pH、有机质(OM)、有效P、有效K、zn、B；其次，由于目前的测土配方施肥项目没有对土壤物理性质等指标作要求，但这些指标对土壤供肥能力具有显著影响，因此从第二次土壤普查数据中获得部分数据，包括土壤质地、有效土层厚度、黏粒含量、体积质量(容重)、CEC。
　　空间数据包括1：5万地形图、1：5万DEM(数字化高程模型)、l：5万土壤图、1：5万土地利用现状图。
　　1．3 软件平台
　　采用的软件平台有ArcMAP9．0、SPSSI1．0、县域耕地地力管理信息系统3．0。其中，ArcMAP9．0与县域耕地地力管理信息系统3．0两者在空间数据格式上具有良好的通用性，后者难以兼顾的一些复杂空间分析计算可以在ArcMAP9．0中实现，其结果可以直接调入县域耕地地力管理信息系统中进行显示和管理。
　　
　　2 评价模型构建
　　
　　2．1 耕地地力指标选取
　　耕地地力评价也要求数量化、客观化、综合化。合理的耕地地力评价指标既能反映土壤的自然养分状况，又能显示土壤养分对植物的供应能力，还能反映土壤所处的环境。本评价在综合以上因素基础上，并参阅国内其他类似研究，把耕地地力指标分为3个因子集：土壤养分含量状态集，包含常规的OM、NPK 以及Zn、B、CEC；土壤养分有效性状态因子集：主要是影响土壤吸附和植物吸收的pH、黏粒含量。其中，OM、有效P、有效K、Zn、B、pH从本次分析数据项目中直接获得，CEC、黏粒含量从第二次土壤普查资料《宣州土壤》中查找与本次调查采样点的对应剖面获得有关数据。尽管本次分析还有很多其他中微量元素项目，但由于微量元素含量在整个研究区域中差异性低，不宜于作为耕地地力评价指标。采用的3个立地条件评价指标为坡度、海拔、灌溉条件，其中坡度和海拔利用1：5万地形数据建立的30 m分辨率DEM 获得，灌溉条件指标则是利用GIS空间分析技术，以耕地距水库、河流、灌渠、较大水塘等的空间距离为转换计算参数。
　　2．2 标准评分方程
　　标准评分方程(standard scoring function)是解决系统工程问题时提出的方法，这一方法可以将数值或等级划分转变为0～1之间的无量纲值。评价指标标准化是一般采用3类标准评分方程：SSF1，越多越好；SSF2，最合适范围；SSF3，越少越好。对于每个指标，需要选择合适的评分方程，并确定评分方程的上限(U)，下限(L)，基准值(B)，斜率(S)，最优值(O)等参数，最后将各项土壤质量指标的测定数值代入标准评分方程计算得到标准得分值。
　　2．3 因子分析方法确定模糊评分方程
　　权重系数的确定是耕地地力综合评价中的一个关键问题，本次研究采取因子分析方法(主成分分析)对参评因子进行主成分分析[4-7]，得到各个耕地地力因子主成分的贡献率和特征值，计算相应的荷载矩阵，求出各耕地地力指标的公因子方差，方差的大小表示了该项指标对土壤质量总体变异的贡献，由此转变为其权重值。
　　利用SPSS分析，通过正交旋转，可以使各指标与提取的主成分之间的相关系数向0～1两极分化。使每个主成分中需要解释的原土壤质量达到最少。得到耕地地力指标间的相关关系矩阵、特征向量、特征值、贡献率和累积贡献率。
　　
　　3 评价结果
　　
　　各参评指标的权重的标准化指数确定后，通过一定方法的计算得到综合指数，也就是耕地地力指数。本研究采用加和方法计算土壤质量综合指数：将各评价指标的指数与其权重的积相加得到综合指数，总值越高，土壤质量越好。
　　
　　4 结论
　　
　　(1)本次研究利用模糊数学的评价方法，可在一定程度上减少评价者主观因素的影响，更能准确地反映土壤质量的差异，提高评价结果的精度。该评价模型第一次运行所获结果与农业技术人员掌握的实际产量情况具有很好的吻合度。
　　(2)评价单元的划分采用土壤图与土地利用现状图的叠置划分法，既可以反映单元之间的空间差异性，又使土地利用类型有了土壤属性的均一性。

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