毛雪，馬友華，朱海娣，尹國慶，王強，王靜，張貝爾（.安徽農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，合肥006；.安徽農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，合肥006；.安徽省經(jīng)濟研究院，合肥0000）

耕地質(zhì)量監(jiān)測預警研究進展

毛雪1，馬友華2*，朱海娣1，尹國慶1，王強2，王靜1，張貝爾3
（1.安徽農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，合肥230036；2.安徽農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院，合肥230036；3.安徽省經(jīng)濟研究院，合肥230000）

耕地質(zhì)量是人類社會賴以生存與發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)，是農(nóng)業(yè)發(fā)展的基本生產(chǎn)資料。為發(fā)揮監(jiān)測預警體系在耕地質(zhì)量建設(shè)中的主體作用，實現(xiàn)耕地質(zhì)量的可持續(xù)利用，本文采用文獻綜述法和系統(tǒng)分析法綜述了耕地質(zhì)量監(jiān)測和預警體系在國內(nèi)外的研究進展，并著重對時間序列分析模型、灰色預測模型和回歸分析模型三種耕地質(zhì)量預警模型進行闡述。耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系具有實時、動態(tài)、全方位的監(jiān)測與預警功能，對監(jiān)測預警指標體系、方法、周期、模型和理論實踐探究還需要進一步完善，同時還需要借助應用大數(shù)據(jù)，以期為耕地質(zhì)量精準化監(jiān)測預警提供實時的數(shù)據(jù)及模型支持服務。

耕地質(zhì)量；監(jiān)測；預警；模型；大數(shù)據(jù)

1　前言

耕地資源緊縮，耕地質(zhì)量下降，對人類的生存造成威脅，直接影響著人類社會的可持續(xù)發(fā)展［1］。“十三五”規(guī)劃提出：“堅持最嚴格的耕地保護制度，堅守耕地紅線，實施藏糧于地、藏糧于技戰(zhàn)略”。糧食安全的根本在耕地、關(guān)鍵在耕地質(zhì)量，為了響應國家號召，加強耕地質(zhì)量保護，開展耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系研究，建立風險識別和預警機制，當務之急是以可控方式和節(jié)奏主動釋放風險，重點提高耕地質(zhì)量風險防控能力。國土資源部為切實加強耕地質(zhì)量管理，根據(jù)《耕地質(zhì)量等別調(diào)查評價與監(jiān)測工作方案》和年度預算安排，在2014年全面開展全國耕地質(zhì)量等別年度更新評價工作和年度監(jiān)測評價試點工作，為形成耕地質(zhì)量等別年度監(jiān)測評價試點研究報告做準備。

耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系主要包括耕地質(zhì)量監(jiān)測、評價、預警等環(huán)節(jié)，它們之間有著密切聯(lián)系，其關(guān)注的核心都是耕地質(zhì)量的演化和變化。同時本文提出未來在大數(shù)據(jù)時代的引領(lǐng)下，應盡快建立全面精準的耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系，加強耕地質(zhì)量目標責任考核，實施“藏糧于地”戰(zhàn)略。

2　耕地質(zhì)量監(jiān)測體系研究

目前對耕地質(zhì)量還沒有統(tǒng)一的定義。劉友兆認為耕地質(zhì)量是構(gòu)成耕地的各種自然因素和環(huán)境條件狀況的總和，表現(xiàn)為耕地生產(chǎn)能力的高低、耕地環(huán)境狀況的優(yōu)劣以及耕地產(chǎn)品質(zhì)量的高低［2］；李丹等提出耕地質(zhì)量包括本底質(zhì)量、健康質(zhì)量和經(jīng)濟質(zhì)量三個部分［3］。吳群認為，耕地質(zhì)量是耕地各種性質(zhì)的綜合反映，衡量耕地質(zhì)量主要有三個方面的因素，即耕地適宜性、耕地生產(chǎn)潛力和耕地現(xiàn)實生產(chǎn)力［4］；趙登輝等認為，耕地質(zhì)量是耕地的綜合屬性，由耕地肥力和耕地位置兩方面決定的［5］；張露［6］等在分析耕地質(zhì)量時，認為耕地質(zhì)量應該包括三部即耕地的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、耕地的經(jīng)濟質(zhì)量和耕地的管理質(zhì)量。

2.1國外耕地質(zhì)量監(jiān)測體系

耕地質(zhì)量監(jiān)測是預警系統(tǒng)的核心內(nèi)容，同時也是實現(xiàn)動態(tài)預警的關(guān)鍵所在，是一項全新的工作，需要從監(jiān)測樣點布設(shè)、監(jiān)測指標選取、指標信息采集、監(jiān)測評價方法等方面進行研究，從而建立科學的耕地質(zhì)量監(jiān)測體系。目前國外在耕地質(zhì)量監(jiān)測上已構(gòu)筑了成熟的體系。

2.1.1加拿大耕地質(zhì)量監(jiān)測體系

世界上最早開展耕地質(zhì)量監(jiān)測的是加拿大，由于水土流失、土壤結(jié)構(gòu)惡化、鹽漬化、酸化等耕地退化問題日趨嚴重，1988年1月加拿大召開了耕地質(zhì)量監(jiān)測的討論會議。對監(jiān)測區(qū)的選擇制定了7條標準，通過三維坐標地形數(shù)據(jù)對取樣點進行精確定位，利用柵格狀取樣法和橫交式取樣法在分層基礎(chǔ)上采用分層隨機抽樣方法確定取樣點。到1992年，已在全國建立了23個基準點（Benchmark Sites），構(gòu)成基準監(jiān)測網(wǎng)絡［7］。

2.1.2美國耕地質(zhì)量監(jiān)測體系

美國從1977年開始，用立法形式正式確立了5年進行1次國家資源清查的制度，發(fā)展目標是創(chuàng)建一個持續(xù)的、部門間的、定位于自然資源監(jiān)測計劃。原理是根據(jù)既定的監(jiān)測樣點數(shù)量，應用ArcGIS軟件在地圖上繪制一定大小密度的方格網(wǎng)，網(wǎng)格布設(shè)的稠密取決于監(jiān)測的精度。在每個網(wǎng)格內(nèi)采用“五點法”采集土壤樣本，即為所在網(wǎng)格區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測數(shù)據(jù)。雖然計劃是5年進行1次，但其監(jiān)測樣點分為核心和輪流采樣點。核心點每年都進行采樣，輪流點每隔幾年進行1次采樣。采樣數(shù)據(jù)包括：種植作物、土地利用方式、水土保護措施（包括梯田、排水溝、緩沖隔離帶等）、耕作類型、灌溉類型等［8］。

2.1.3歐盟耕地質(zhì)量監(jiān)測體系

歐盟由于當時政策的不統(tǒng)一，各國采取不同的監(jiān)測方法，所得到的監(jiān)測數(shù)據(jù)也不一致。后來歐盟實施土壤環(huán)境評價監(jiān)測項目（TheEnvironmental Assessment of Soil for Monitoring Project），制定了耕地監(jiān)測程序和相關(guān)規(guī)定，覆蓋全部歐盟成員國［9］。采用網(wǎng)格方法對監(jiān)測樣點設(shè)定位置，確保每塊圖斑和每種土地利用類型都有監(jiān)測點［10］。該監(jiān)測體系分級進行，二級包括一級所有的監(jiān)測樣點，這樣使監(jiān)測樣點更加分散，樣點數(shù)據(jù)代表性更加典型。一級監(jiān)測網(wǎng)是在每300km2的面積內(nèi)設(shè)1個監(jiān)測點，即在邊長16km和17km長網(wǎng)格交界的地方設(shè)定，這樣可包含所有的土地利用類型和土壤類型。初級田間采樣點的面積通過監(jiān)測點的大小和土壤剖面的性狀進行確定，一般為100m2至1hm2之間。至少設(shè)定4個監(jiān)測區(qū)，每個區(qū)采10-100份樣品，嚴格按土壤分層進行取土，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化［11，12］。

筆者認為綜述以上三個耕地質(zhì)量監(jiān)測體系，加拿大在選擇監(jiān)測區(qū)制定的標準充分考慮了耕地質(zhì)量的差異性，將自然、經(jīng)濟和社會等因素考慮在內(nèi)，提高了耕地質(zhì)量監(jiān)測體系的準確性；美國監(jiān)測體系的優(yōu)點是簡便易行，適用于土地性質(zhì)相對均一的區(qū)域，缺點是因素的差異和圖斑地塊的完整性在網(wǎng)格中不易體現(xiàn)，并且難以全面反映研究區(qū)的耕地質(zhì)量變化情況；歐盟監(jiān)測體系的優(yōu)點是進行分級監(jiān)測，在土壤質(zhì)量退化的監(jiān)測區(qū)加大布點的密度，提高了監(jiān)測的準確性，但是采用統(tǒng)一的監(jiān)測方法，沒有將不同國家的差異性考慮在內(nèi)。

2.2國內(nèi)耕地質(zhì)量監(jiān)測體系

我國實施嚴格的耕地管理制度，在管理耕地數(shù)量方面，從土地資源詳查、變更調(diào)查，到第二次全國土地大調(diào)查，已經(jīng)基本構(gòu)建了比較完整的技術(shù)支撐體系，而在質(zhì)量管理方面仍處于初級階段，目前尚未建立統(tǒng)一的耕地質(zhì)量監(jiān)測體系。

耕地質(zhì)量監(jiān)測的研究主要涉及的方面有建立監(jiān)測指標體系、選定監(jiān)測指標周期、確定監(jiān)測方法、布設(shè)監(jiān)測樣點、劃定監(jiān)測樣區(qū)等方面。李丹、劉友照等以江蘇省金壇市為實例研究，從耕地本底質(zhì)量、經(jīng)濟質(zhì)量和健康質(zhì)量出發(fā)，建立耕地質(zhì)量動態(tài)變化指標體系，探索了各指標的數(shù)量化實現(xiàn)方式，并運用建立的模型對耕地質(zhì)量動態(tài)變化進行研究［13］；顏國強、楊洋對耕地質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測開展了初探，提出采用時間序列模型分析法和影響因素分析法預測耕地質(zhì)量演變方向，結(jié)合自然指標和社會經(jīng)濟指標構(gòu)建了相應的監(jiān)測指標體系，為及時準確的掌握耕地質(zhì)量變化提供了依據(jù)［14］；周慧珍、曹子榮等人研究的內(nèi)容主要有關(guān)基本農(nóng)田動態(tài)監(jiān)測及預警?；谟布屯庠O(shè)以及數(shù)據(jù)庫、灰色預測、動態(tài)監(jiān)測等軟件組成的GIS系統(tǒng)，研究匯制了基本農(nóng)田動態(tài)監(jiān)測及預警系統(tǒng)，能有效的用于進行不同時間與空間的基本農(nóng)田動態(tài)監(jiān)測與基本農(nóng)田動態(tài)總量的預警預測，為保護基本農(nóng)田提供了科學支撐［15］；王洪波等［16］結(jié)合中國農(nóng)用地分等和產(chǎn)能核算工作，對由于占、毀、調(diào)、退、開發(fā)、整理、復墾和生存條件改變等原因?qū)е碌母禺a(chǎn)能衰減或提高現(xiàn)象進行動態(tài)評價，將監(jiān)測樣點與監(jiān)測樣區(qū)相結(jié)合、重點監(jiān)測和基線監(jiān)測相結(jié)合，設(shè)計了耕地產(chǎn)能監(jiān)測體系；葛向東、彭補拙等通過監(jiān)測耕地數(shù)量、質(zhì)量、權(quán)屬及價格變化，利用定位監(jiān)測，建立耕地動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)和耕地動態(tài)監(jiān)測管理信息系統(tǒng)，根據(jù)布設(shè)固定監(jiān)測樣點，從而獲取相關(guān)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，為保證耕地總量動態(tài)平衡起到了預警的作用［17］；彭茹燕［18］、吳克寧等［19］充分運用農(nóng)用地分等成果，將標準樣地國家級匯總成果與耕地質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測相結(jié)合，在農(nóng)用地分等指標體系和評價方法的前提下，選取標準樣地，通過標準化監(jiān)測手段，就如何設(shè)置標準樣地動態(tài)監(jiān)測進行研究［20］；孫亞彬［21］等人依據(jù)耕地質(zhì)量等級監(jiān)測試點項目，建立“自然等別主導因素”理論模型，并用所建模型對控制區(qū)進行細分，保證了監(jiān)測樣點的代表性和耕地質(zhì)量監(jiān)測信息的完整性；郭力娜［22］以已完成農(nóng)用地分等國家級匯總的冀豫鄂3省為案例區(qū)，用格網(wǎng)法與景觀多樣性指數(shù)法對3省布設(shè)農(nóng)用地等別質(zhì)量監(jiān)測樣帶，采用分層抽樣法選取標準樣地的監(jiān)測點，構(gòu)造了節(jié)省時間和經(jīng)濟成本的監(jiān)測控制網(wǎng)絡。

綜合國內(nèi)的研究進展，筆者認為目前國內(nèi)對耕地質(zhì)量監(jiān)測相關(guān)的研究都比較分散，沒有就如何全面的開展耕地質(zhì)量監(jiān)測工作加以分析探討，形成綜合性的耕地狀況監(jiān)測評價。后期在借鑒國外成熟的耕地質(zhì)量監(jiān)測體系時，應建立統(tǒng)一的耕地質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡，完善耕地質(zhì)量監(jiān)測指標體系，定期發(fā)布耕地質(zhì)量評估報告，以提高耕地質(zhì)量監(jiān)管水平和預測預警能力。為保證耕地質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測預警體系的有效性與準確性，還需要及時更新監(jiān)測數(shù)據(jù)，體現(xiàn)時效性，并且要制訂出調(diào)整監(jiān)測樣地數(shù)量增減與位置異動的操作規(guī)范，為建設(shè)國內(nèi)統(tǒng)一的耕地質(zhì)量監(jiān)測體系提供理論依據(jù)。

3　耕地質(zhì)量預警體系的研究

預警的產(chǎn)生和發(fā)展源于資本主義周期性的經(jīng)濟危機，一般是指對危機與危險狀態(tài)的一種預前信息警報或警告［23］。耕地質(zhì)量預警已成為當前學術(shù)界研究的熱點問題之一，運用一定的科學方法預報耕地質(zhì)量超過臨界值的時空范圍和危險程度，對滿足該時段區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展需要的耕地質(zhì)量狀況實行臨界警戒，以此為耕地質(zhì)量建設(shè)提供早期預警［24］。通過對區(qū)域耕地時空演變進行模擬，耕地質(zhì)量預警體系體現(xiàn)出耕地“質(zhì)”與“量”的演化規(guī)律，在把握區(qū)域耕地資源保護“度”的同時，對不正常狀態(tài)的時空范圍和危害程度進行預測并提出方法措施［25］。

3.1耕地質(zhì)量預警相關(guān)研究

目前我國的耕地預警體系尚未形成完整，耕地質(zhì)量預警相對成熟，主要包括耕地質(zhì)量預警的理論研究、指標體系研究、方法研究以及對預警理論的實踐探究四個方面。國內(nèi)研究學者鑒于我國耕地質(zhì)量已經(jīng)存在的警情，在綜合自然、經(jīng)濟和社會各個方面的因素之后，提出以下相關(guān)學科理論體系在耕地質(zhì)量研究系統(tǒng)中集成、融合的分析理論：包括追求可持續(xù)發(fā)展，始終圍繞人地和諧共生的人地關(guān)系理論［26］；土地利用方式分散、土地利用方向變更困難以及土地報酬遞減等因素所導致的耕地資源稀缺理論；謀求經(jīng)濟發(fā)展與人口、資源、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的耕地生態(tài)經(jīng)濟理論［27］；以及將耕地預警體系的定性分析和定量研究都提高到了一個新水平的DSC理論等［28］。目前已構(gòu)建的耕地質(zhì)量預警指標體系包括耕地基礎(chǔ)地力總量、耕地面積的變化，其判定警度指標包括耕地面積、人口數(shù)量、耕地地力貢獻率、區(qū)域耕地平均糧食單產(chǎn)等；監(jiān)測警兆指標包括人口增長率、土壤質(zhì)量監(jiān)測指數(shù)、耕地投入指數(shù)、區(qū)域城市化水平、農(nóng)業(yè)土地利用比較效益等［29］。

隨著耕地質(zhì)量預警理論的不斷進步與發(fā)展，耕地質(zhì)量預警研究逐漸從預警指標體系演變到預警模型的探究，很多學者為此建立了耕地質(zhì)量預警模型，使耕地質(zhì)量預警從抽象走向直觀，具有現(xiàn)實性和可操作性。

3.2耕地質(zhì)量預警模型的應用

耕地質(zhì)量預警模型是耕地質(zhì)量體系的重要組成部分，為耕地質(zhì)量的持續(xù)利用管理和耕地總量動態(tài)平衡戰(zhàn)略的實施提供了實時數(shù)據(jù)及模型支持服務。

3.2.1時間序列分析模型

時間序列分析是一種處理動態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法，通過整合過去和現(xiàn)在變化規(guī)律的觀測數(shù)據(jù)構(gòu)造而成，利用曲線擬合和參數(shù)估計，預測事物的趨勢變化、周期性變化和隨機性變化。根據(jù)時間序列是否平穩(wěn)分為自回歸移動平均模型ARMA模型和自回歸求和移動平均模型ARIMA模型，其中ARMA模型又可以細分為AR模型、MA模型和ARMA模型三大類。

劉友兆［30］等在耕地質(zhì)量預警模型探究中，結(jié)合耕地質(zhì)量特性和系統(tǒng)提出了采用指數(shù)平滑模型求得序列平滑預測值的時間序列分析法；鄧力［31］在預測成都市耕地資源警情時，采用時間序列分析法中的指數(shù)曲線型預測模型對時間和指標值進行統(tǒng)計分析，得到耕地數(shù)量安全值的預測模型和檢驗參數(shù)，對成都市耕地數(shù)量子系統(tǒng)的耕地安全評價值進行預測；莫增文［32］提出了一種新的時間序列模式匹配方法—動態(tài)模式匹配，針對基于動態(tài)時間彎曲的時間序列相似性搜索算法給出優(yōu)化策略以提高算法的執(zhí)行效率。

3.2.2灰色預測模型

灰色預測模型是由華中理工大學鄧聚龍教授于1982年提出利用少量的、不完全的信息建立數(shù)學模型并進行預測的一種預測方法，在時間序列短、統(tǒng)計數(shù)據(jù)少、信息不完全的系統(tǒng)分析與建模上具有獨特的效果。

李啟宇［33］在對四川省耕地資源進行預警分析時，通過對原始數(shù)據(jù)進行累加生成，借助時間響應函數(shù)對四川省2004-2015年的人口數(shù)量、糧食單位面積產(chǎn)量、糧食播種面積占農(nóng)作物播種面積的比例和耕地數(shù)量進行預測；王楠君［34］從糧食安全角度出發(fā)，利用灰色預警模型就經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的糧食播種面積和人均耕地面積進行短期預警，并針對江蘇省短期輕警的狀況提出控制人口數(shù)量的排警方法；李志斌［35］以東北三省的糧食生產(chǎn)狀態(tài)為研究目標，運用灰色關(guān)聯(lián)系統(tǒng)對影響東北三省糧食生產(chǎn)的因素進行定性判斷，從而獲得糧食總產(chǎn)與影響因素的動態(tài)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，構(gòu)建了糧食生產(chǎn)安全模型。

3.2.3回歸分析模型

回歸分析法是探究變量之間的數(shù)量變化規(guī)律，用一定的數(shù)學表達式來描述一個或幾個變量之間的變化對另一個變量的影響程度。根據(jù)自變量個數(shù)的不同可分為一元回歸分析預測法和多元回歸分析預測法，依據(jù)自變量和因變量之間的相關(guān)關(guān)系不同，又可分為線性回歸預測和非線性回歸預測。

葛向東［36］以江蘇省錫山市為例，利用二項式回歸模型對錫山市第二次土壤普查數(shù)據(jù)進行分析，依據(jù)土壤質(zhì)量指數(shù)與地力貢獻率存在著顯著的正相關(guān)性，得出錫山市基準年和預警年的地力貢獻率，并預測其耕地系統(tǒng)產(chǎn)出能力的穩(wěn)定性呈下降趨勢；段金龍［37］在評價河南區(qū)域土壤多樣性的格局與意義時，將土屬的面積、斑塊的數(shù)量和空間分布多樣性用一元回歸分析進行兩兩組合，發(fā)現(xiàn)三者之間存在一定程度的正相關(guān)關(guān)系，符合正態(tài)分布。從空間角度很好的描述了土壤資源的分布離散性，為評價土壤要素之間的關(guān)聯(lián)性提供了新的思路和研究方法；劉繼紅［38］基于封丘縣的40個樣點、169個樣品的土壤容重，利用普通回歸分析和逐步回歸分析構(gòu)建表層和心土層容重PTFs，相對于前者，逐步回歸分析具有更強的解釋能力和更高的預測精度，進一步揭示了PTFs的預測精度主要取決于預測變量的遴選范圍與數(shù)據(jù)質(zhì)量。

綜合以上三種預警模型，筆者認為時間序列分析模型簡便易行，成本較低，應用范圍較廣，灰色預警模型所需建模的信息少，運算方便，在處理小樣本預測上精度較高，而回歸分析模型適用于較大的樣本預測，為避免發(fā)生隨意外推的回歸預測，需要對現(xiàn)象之間的依存關(guān)系進行定性分析。

4　大數(shù)據(jù)精準化的應用

耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系作為國家轉(zhuǎn)變未來土地管理方式的重要技術(shù)支撐，需要加強大數(shù)據(jù)精準化的應用技術(shù)研究。隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系迎來了大數(shù)據(jù)時代，“大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時代轉(zhuǎn)型”［39］，是提升耕地質(zhì)量的前沿領(lǐng)域。高度的信息化和數(shù)字化將耕地質(zhì)量監(jiān)測體預警系研究推到了新的高度［40］，利用互聯(lián)網(wǎng)連接，再加以數(shù)據(jù)驅(qū)動，擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模和運用數(shù)據(jù)的能力將成為耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系的重要組成部分，對數(shù)據(jù)的占有、控制和運用也將成為其重點發(fā)展方向。筆者認為，隨著農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)熱潮的來臨，應盡早探索農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)精準化的技術(shù)和應用模式，將耕地質(zhì)量預警模型與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，為促進其發(fā)展搭建大數(shù)據(jù)平臺。通過對耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系相關(guān)的大數(shù)據(jù)進行一定的深度分析和智能挖掘，將監(jiān)測數(shù)據(jù)、監(jiān)測技術(shù)和預警應用三者結(jié)合起來，可以更準確、更多維的為警情、警源、警度、警兆提供預測，制定科學合理的耕地質(zhì)量預警體系，從而提升耕地質(zhì)量預警模型的精確性。

5　展望

完善耕地質(zhì)量監(jiān)測體系，提升耕地質(zhì)量預警精度對建立耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系至關(guān)重要。為提高耕地質(zhì)量的可持續(xù)利用，在研究層次上不僅要借鑒國外成熟的耕地質(zhì)量監(jiān)測體系，注重土壤理化性狀和生物學特性的變化，同時要依據(jù)區(qū)域差異性選取監(jiān)測指標，確立差異化的監(jiān)測預警指標體系，并根據(jù)當?shù)氐纳鐣?jīng)濟發(fā)展、生態(tài)環(huán)境演變的基本特征，修正和完善關(guān)鍵監(jiān)測指標的參數(shù)。建立耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系在實際應用中還要注重預警單元的發(fā)展狀態(tài)對其他相關(guān)區(qū)域的影響效應，綜合考察其歷史變化特征值，對監(jiān)測指標體系和預警參數(shù)進行調(diào)整，努力在選取指標、確定精度、監(jiān)測布點和建立模型等方面最大程度地滿足預警要求。

目前，我國耕地質(zhì)量監(jiān)測預警數(shù)據(jù)信息存在著信息孤島和重復建設(shè)問題，主要表現(xiàn)在國土部門與農(nóng)業(yè)部門的信息系統(tǒng)無法在統(tǒng)一平臺上協(xié)同完成、高度共享。由于系統(tǒng)割裂，缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃設(shè)計和標準規(guī)范，導致數(shù)據(jù)信息分散、孤立，無法實現(xiàn)信息共享；并且各部、省、市、縣各級建設(shè)主體關(guān)注重點不同，使數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)多有重復，缺乏整體統(tǒng)籌性。為建立統(tǒng)一的信息服務平臺，為耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系提供“一站式”的數(shù)據(jù)服務，耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)建設(shè)應“以公開為原則，不公開為例外”，實現(xiàn)國土資源信息公開化，通過建立和完善耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)資源共享目錄，實現(xiàn)不同部門之間多維度、多專題數(shù)據(jù)共享，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)信息在國土資源管理和社會服務方面的作用，促進耕地質(zhì)量監(jiān)測預警體系的智能化、數(shù)據(jù)化和精準化發(fā)展。

［1］徐美，朱翔.湖南省土地生態(tài)安全預警及調(diào)控研究［D］.長沙：湖南師范大學，2013.

［2］劉友兆，馬欣，徐茂.耕地質(zhì)量預警［J］.中國土地科學，2003，17（6）：9-12.

［3］李丹，劉友兆，李治國.耕地質(zhì)量動態(tài)變化實證研究—以江蘇省金壇市為例［J］.中國國土資源經(jīng)濟，2004，17（6）：22-25.

［4］吳群.耕地質(zhì)量、等級與價格芻議［J］.山東省農(nóng)業(yè)管理干部學院學報，2002，18（1）：73-76.

［5］趙登輝，郭川.對耕地定級與估價幾個問題的思考［J］.中國土地，1997，11（12）：18-19.

［6］張露，濮勵杰，周峰.土地質(zhì)量及其度量初步研究［J］.南京大學學報（自然科學版），2004，40（3）：378-388.

［7］Action D F.A program to assess and monitor soil quality in Canada-Soil quality evaluation program summary［M］.Research Branch Agriculture Canada，1994.

［8］NRIsummary Report［R］.UnitedStatesDepartmentof Agriculture，2007.

［9］LucaMontanAarella.TowardsaThematicStrategy forSoil Protection［R］.Brussels：European Commission，2002：1-9.

［10］HUBER S，PROKOP G，ARROUAYS D，etal.Environmental assessment of soil for monitoring volume I：Indictors＆amp;Criteria［R］. Luxembourg：OfficeforOfficialPublicationsof theEuropean Communities，2008.

［11］張廣星，于東升，等.BIO-NORM與EO耕地質(zhì)量評價方法對比研究［J］.地理科學，2011，31（8）：1014-1016.

［12］MaitiT，MillerCP，MukhopadhyayPK.Neural networkimputation：anexperiencewiththenationalresources inventory survey［J］.Journalof Agricultural，Biological，and Environmental Statistics，2008，13（3）：255-269.

［13］李丹.耕地質(zhì)量動態(tài)變化研究［D］.南京：南京農(nóng)業(yè)大學，2003.

［14］顏國強，楊洋.耕地質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測初探［J］.國土資源情報，2005（3）：41-43.

［15］周慧珍，曹子榮，蔣曉.基本農(nóng)田動態(tài)監(jiān)測及預警研究［J］.土壤學報，1999，36（2）：245-252.

［16］王洪波，鄖文聚，吳次芳，等.基于農(nóng)用地分等的耕地產(chǎn)能監(jiān)測體系研究［J］.農(nóng)業(yè)工程學報，2008，24（4）：122-126.

［17］葛向東，許彥曦，彭補拙.縣級耕地動態(tài)監(jiān)測體系的理論與方法研究［J］.經(jīng)濟地理，2001，21（3）：346-350.

［18］彭茹燕，張曉沛.基于農(nóng)用地分等成果的國家耕地質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測體系設(shè)計［J］.資源與產(chǎn)業(yè)，2008，10（5）：96-98.

［19］吳克寧，焦雪瑾，梁思源，等.基于標準樣地國家級匯總的耕地質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測點構(gòu)架研究［J］.農(nóng)業(yè)工程學報，2008，24 （10）：74-79.

［20］Carol A.Ferguson，Richard L.Bowen，M.Akram Kahn.A State wide LESA System forHawaii［J］.Journal of Soil and Water Covervation，1991（1）：263-267.

［21］孫雅彬，吳克寧，胡曉濤，等.基于潛力指數(shù)組合的耕地質(zhì)量等級監(jiān)測布點方法［J］.農(nóng)業(yè)工程學報，2010，19（4）：245-254.

［22］郭力娜，張鳳榮，等.基于標準樣地的國家級農(nóng)用地質(zhì)量監(jiān)測體系建設(shè)研究—以冀豫鄂三省為例［J］.資源科學，2009，31 （9）：1957-1966.

［23］何焰，由文輝.水環(huán)境生態(tài)安全預警評價與分析—以上海市為例［J］.安全與環(huán)境工程，2004，11（4）：1-4.

［24］Zhou Huizhen，Cao Zirong，Jiang Xiao.Dynamic monitoring and pre_warning for basic farmland.Acta Pedologica Sinica，1999（36）5：245-252.

［25］王玉佳，馬友華，史澤鵬，等.耕地質(zhì)量預警的研究與應用研究進展［J］.中國農(nóng)學通報，2013，29（35）：241-244.

［26］孫峰華，朱傳耿，等.TRIZ：研究人地關(guān)系問題的一種新的理論與方法［J］.地理研究，012，31（10）：1741-1745.

［27］楊曉蕾.畢節(jié)市耕地資源安全評價研究［D］.貴陽：貴州師范大學，2008.

［28］連臣，宋戈.黑龍江省耕地資源安全預警分析［D］.哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學，2013.

［29］段正松，尹秋月，何毅峰.基于標準樣地的耕地質(zhì)量預警機制初探—以廣西為例［J］.中國農(nóng)學通報，2013，29（14）：155-160.

［30］張鴻輝，劉友兆，曾永年，等.耕地質(zhì)量預警系統(tǒng)設(shè)計與實證［J］.農(nóng)業(yè)工程學報，2008，24（8）：74-79.

［31］鄧力，鄧良基.成都市耕地資源預警及對策研究［D］.成都：四川農(nóng)業(yè)大學，2010.

［32］莫增文，趙亞偉.基于時間序列分析技術(shù)的預測模型設(shè)計與應用［D］.北京：中國科學院大學，2014.

［33］李啟宇，張文秀.四川省耕地資源預警研究［D］.成都：四川農(nóng)業(yè)大學，2006.

［34］王楠君，吳群.經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)耕地預警系統(tǒng)研究—以江蘇省為例［D］.南京：南京農(nóng)業(yè)大學，2006.

［35］李志斌，陳佑啟，姚艷敏，等.基于GIS的區(qū)域性耕地預警信息系統(tǒng)設(shè)計［J］.農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2007，28（1）：57-60.

［36］葛向東，張俠，濮勵杰，等.江蘇錫山市耕地預警系統(tǒng)研究［J］.南京大學學報（自然科學版），2002，38（4）：532-538.

［37］段金龍，張學雷，吳強.區(qū)域多樣性的格局、評價與意義—以河南省為例［D］.鄭州：鄭州大學，2012.

［38］劉繼紅，蘭傳賓，陳杰.區(qū)域土壤容重轉(zhuǎn)換函數(shù)構(gòu)建于預測結(jié)果評價—以河南省封丘縣為例［J］.土壤通報，2013，4（1）：77-81.

［39］維克托·邁爾—舍恩伯格.大數(shù)據(jù)時代［M］.浙江人民出版社，2012：2-4.

［40］溫孚江.大數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)［M］.中國農(nóng)業(yè)出版社，2015：3-5.

（2016-05-20收稿S編輯）

Research progress of cultivated land quality monitoring and early warning

MAO Xue et al
（Economics and Management College of Anhui Agricultural University，Hefei 230036，China）

Cultivated land quality is the material foundation for the survival and development of human society，is the basic means of production of agricultural development.To play the main role in cultivatedlandqualitymonitoringandearlywarningsystem construction and realize the sustainable use of cultivated land quality，this paper adopts literature review method and system analysis method to review the cultivated land quality monitoring and early warning system's research progress at home and abroad，and emphatically analysis three kinds of cultivated land quality early-warning models which is the time series model，the grey prediction model and regression analysis model.Cultivated land qualitymonitoringandearlywarningsystemwithreal-time，dynamic and comprehensive monitoring and early warning function still need further perfect in monitoring and early warning index system，method，cycle，model and theory practice exploration.In order to provide real-time data monitoring and early warning model of support services for accurate cultivated land quality，it's also need to apply in large datas.

Cultivated land quality；Monitoring；Warning；Model；Big data

F301

A

1003-7853（2016）03-0076-06

安徽省發(fā)改委“安徽省資源環(huán)境承載力預警研究”

毛雪（1993-），女，安徽淮南人，碩士，主要從事土地資源信息管理方面研究。

馬友華（1962-），男，安徽霍邱人，教授，博士，主要從事農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境研究。