定量化土地评价指标体系及评价方法探讨.doc
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1、定量化土地评价指标体系及评价方法探讨周 勇1,田有国2,任 意2,朱海燕11:华中农业大学资源环境系, 湖北 武汉 ;2:农业部农业技术推广服务中心,北京 摘要: 从可持续发展的角度,提出了定量土地评价指标体系建立的原则与依据;分析了土地评价指标体系的现状与存在的问题;总结了土地评价指标体系的量化表达方法,特别是空间统计分析模型和地理信息系统技术在定量化土地评价中的应用。为可持续利用土地评价提供理论依据和方法上的借鉴。关键词:可持续利用;土地评价;指标体系;量化表达中图分类号:F301.2;X82 文献标识码:A 文章编号:1672-2175(2003)01-0037-0521世纪人类面临的人
2、口资源环境危机将进一步加剧。如何解决这个问题以达到资源的可持续利用已成为当今研究的焦点。在人口资源环境系统中,土地资源处于最基本的地位。为了人类的生存和发展,协调好人地关系,我们必须对土地进行精确的评价,进而实现可持续土地利用规划。而农用地是一切土地资源利用的基础,也是社会可持续发展的关键。农用地质量决定着农用地生产力的高低及其利用效益。在当前人口对土地压力越来越大、城镇建设用地对农用地的侵占、耕地面积增加受到严重限制的情况下,用量化指标确定土地质量等级,以达到客观而准确地评价农用地质量,进一步提高农用地生产力水平,具有重要的现实意义。一切评价工作都基于指标体系的建立。指标体系的研究是评价的重
3、要环节。因此,进行指标体系的研究,使评价指标科学合理化显得尤为重要。土地利用系统是典型的自然经济社会复合系统。该系统涉及到了资源、环境、生态、社会经济等指标。这些指标中的大部分因子具有空间和时间特征,且所有因子的综合分析和评价都必须在确切的空间域内进行,其内容涉及面广,分析处理的数据量大1。传统的评价方法已很难满足可持续土地利用规划对信息的需求,因此,近年来地理信息系统和数学模型技术应用于农用地评价成为研究热点。1 评价指标选取的依据与原则土地利用系统是一个自然、社会经济综合作用的系统,它的影响因素包括自然因素、社会经济因素和区位因素。因此,评价土地质量的指标体系应由生态指标、社会经济指标和区
4、位指标组成。生态指标既包括土地自身的特性,也包括土地的自然环境,它主要有气候因子、地貌因子、土壤因子等。气候因子中水热因子决定农作物的熟制。因此它是土地质量评价的基本因子。地貌因子包括地貌类型、海拔高度、坡度、坡向、侵蚀程度等因子。地形、地质因子在很大强度上决定着土地利用方向、农田基本建设、土地改造的技术设施及开发利用等。因此,地貌因子也是土地评价基本因子之一。土壤是植物根系活动的场所,同时它具有提供和调节植物生长发育所需要的水分、养分、空气、热量等其他生长条件的能力。因此它是土地生产力的最重要组成部分,也是土地评价的最基本因子。在土地评价中着重考虑土壤类型、土层厚度、土壤质地、酸碱度(pH值
5、)、有机质、氮、磷、钾等速效营养元素的含量及水分状况等因子。土壤的水分状况指水源保证率、沼泽化、潜育层深度及地下水的埋藏深度等2。同时可持续利用农用地的质量还要求土壤的环境不被破坏。因此土壤的污染状况包括土壤中重金属含量、有机农药含量和土壤中硝态氮含量等,也是土地评价的重要因子。社会经济指标包括土地利用集约度、土地经营效益、人口状况等。土地利用集约度主要指土地投入的水平;土地经营效益主要由产量或产值等指标来表示。人口状况主要体现人口与资源的关系,这直接影响到土地质量2, 3。区位指标主要指经济地理位置,包括中心城镇影响度和交通条件等。因此,选取指标的原则应考虑以下几个方面:(1)主导性原则 从
6、影响土地质量的众多指标中选择制约土地用途的主要因子增强土地质量评价的科学性和简洁性。(2)差异性原则 选择研究区内有明显差异,能够出现临界值的因子,客观地划分土地等级,否则将有悖于评价目的。(3)不相容性(独立性)原则 该原则要求所选的指标体系能够尽量反映土地的全部属性。指标间不能出现因果关系,避免重复评价。(4)可能性原则 指标的选择要具有实用性,即易于捕捉信息并对其定量化处理。体系不宜过于庞大,应简单明了,便于理解和计算。(5)定量与定性相结合的原则 尽量把定性的、经验性的分析进行量化,以定量为主。必要时对现阶段难以定量的指标采用定性分析,减少人为影响,提高精度2, 4, 19。2 指标体
7、系现状与问题2.1 指标体系现状土地评价是土地利用规划的主要依据,是合理利用土地的重要前提。20世纪60年代以来,土地评价多以土地分类和土地潜力分类为主5。但是随着人口的增长、土地退化和环境问题的日益加剧,以土地的现状特征分析为主的传统的土地评价(土地适宜性评价和土地潜力评价)远远满足不了土地可持续利用和自然保护等现代土地利用规划的需求。土地可持续利用问题已经成为该领域研究的焦点。衡量可持续发展的指标体系被拟定为近期理论研究的重点6。而旨在更好地掌握土地质量变化的土地质量指标体系研究则成为几大国际组织(世界银行、联合国粮农组织、联合国开发计划署、联合国环境规划署)确定的优先研究项目7。继90年
8、代国际上一些土壤学家和土地评价专家将可持续概念引申到土地利用之后,国际上召开了多次会议,许多学者从自然、经济、社会、环境等各个方面探讨了土地评价的指标和方法。在“发展中国家可持续土地利用评价国际研讨会”(泰国)25和“21世纪可持续土地利用管理国际研讨会”(加拿大)26等基础上,世界粮农组织(FAO)于1993年颁布了可持续土地利用评价纲要等指导性文件24。评价纲要中指出了评价的原则、程序和五项评价标准,即:土地生产性(productivity)、土地的安全性或稳定性(security)、水土资源保护性(protection)、经济可行性(viability)和社会可接受性(acceptanc
9、e),并初步建立了从自然、经济和社会等方面的评价指标8。由于不同国家和地区的自然和社会经济条件不同,各国均以评价纲要为指导,探讨适合本国的土地评价理论和方法。其后世界银行、联合国粮农组织、联合国开发计划署和联合国环境规划署于1995年召开会议研究建立土地质量指标体系项目的全球联盟基础。中国继1992年世界环境与发展大会之后也制定了中国国家可持续发展战略中国21世纪议程,并展开了相关研究9。许多学者在理论的基础上从自然、社会经济、生态三个方面提出了各种土地可持续发展的指标体系10, 11, 5。陈百明等指出了土地的可持续利用指标与评价的研究必须从三个方面开展深入探讨:一是土地利用分区及制定区域土
10、地可持续利用指标体系,二是制定主要土地利用系统可持续利用指标体系及阈值,三是制定典型区土地可持续利用指标体系及阈值。只有将三方面的研究融合起来,才能保证指标体系的科学性、系统性和实用性8。Anthony Gar-on Yeh等以广东省东莞市为样区,利用GIS研究了快速发展地区的土地可持续发展9。随着研究的深入,可持续农业评价研究也逐渐展开。姜文来等12、徐梦洁13、刘慧14等研究了区域农业可持续发展的指标体系和方法。但我国在土地资源可持续利用及其指标体系的研究方面与国外还存在着一定差距,评价方法没有充分反映出可持续性的动态特征。因此在建立土地可持续利用指标体系时应与国际上的主要评价指标体系进行
11、比较,特别是某些指标域值上的异同。2.2 指标体系存在的问题截至目前,国际上有关的指标体系可分为以下几种:单一指标体系、综合核算体系、菜单式多指标体系、菜单式少指标体系、“压力-状态-响应”(P-S-R)指标体系15。但总的来说,这些指标体系研究中主要存在以下问题:(1)理论与实践脱节。有些指标看似合理,但由于数据不易获得,实际操作起来就很困难;(2)有些指标的选择上存在概念模糊和交叉现象;(3)指标数据太多,不便操作;(4)忽略了空间因素4, 6, 16。同时,评价指标体系中权重或贡献率的确定也是很困难的技术问题。目前国内研究中常采用层次分析法、特尔菲法等方法,有很强的主观性。因此本课题将以
12、地理信息系统为工作平台,引入模糊神经网络模型确定权重,以期克服主观成分及随机性的影响,使评价结果更客观准确。3 定量化土地评价方法3.1 土地评价中因素因子及其权重的定量方法3.1.1 空间扩散模型18该模型用于计算呈扩散影响的因素,如排灌保证率、道路通达度中心城镇影响度等。它能准确确定具有空间扩散影响的因素对定级范围内的各个定级单元作用强度。它由扩散场强和缓冲区赋值两部分组成。扩散场强是随着距离的增加作用分值迅速降低,因此,实施缓冲带操作采用指数形式的分析模型。Fi=fo(1-ri );ri=di /do;do=s/2l;di=do(1-lnFi/lnfo)其中do因素影响半径;di实际距离
13、;fo规模指数;s研究区域面积;l道路或沟渠长度。3.1.2 主成份分析法20农用土地质量是自然因素和社会经济因素综合作用的结果,分析各因素综合作用的特性,就能综合判断农用土地质量的高低。由于影响农用土地质量的因素种类繁多,影响强度相差甚远,因而科学地选择指标,对农用地的质量评价具有重要意义。目前,常用的方法有经验判断法、特尔菲咨询法、主成分分析法等。本课题将采用主成分分析法筛选因素。主成分分析法是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,从数学角度来看,这是一种降维处理技术,即用较少几个综合指标来代表原来较多的变量指标,而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的
14、信息,同时它们之间又是彼此独立的。3.1.3 模糊神经网络评价指标体系中权重或贡献率的确定一直以来是制约指标合理的瓶颈因素。确定权重值的方法很多。目前常用的有层次分析法、特尔菲咨询法、回归分析法、灰色关联分析法和主因子分析法等,但这些方法却难以摆脱人为因素及模糊随机性的影响。为了克服权重确定的困难,弱化人为因素,近年来,模糊神经网络模型开始受到关注。模糊神经网络这一术语已流行近十年,目前已形成了一个很热门的研究领域。它在本质上就是将常规的神经网络赋予模糊输入信号和模糊权值。由于现实世界中的许多事物均是模糊的,没有明确的内涵和外延。逻辑学家和哲学家J.Lukasiewicz指出经典的二值逻辑只是
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