李超，李文峰，趙耀，尚敬敏

?

基于GIS的云南山區(qū)玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)方法與應(yīng)用

李超1，李文峰2，趙耀2，尚敬敏2

（1云南省氣象臺(tái)，昆明 650034；2云南省農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心，昆明 650201）

【目的】作物適宜性評(píng)價(jià)是進(jìn)行生產(chǎn)區(qū)劃的重要手段，本研究擬基于氣象、土壤、地形數(shù)據(jù)，構(gòu)建適宜山地環(huán)境的玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)模型和方法?！痉椒ā吭谖墨I(xiàn)系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上，遴選18個(gè)生態(tài)指標(biāo)構(gòu)成玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，氣候適宜性評(píng)價(jià)模型采用作物模型法構(gòu)建，考慮了玉米生育期和生態(tài)效應(yīng)，其他指標(biāo)采用隸屬度函數(shù)法分?jǐn)?shù)值型和概念型分別構(gòu)建。各因子權(quán)重采用專家打分和層次分析法確定，綜合權(quán)重和適宜性函數(shù)構(gòu)建玉米氣候、土壤養(yǎng)分、立地條件、土地管理適宜性評(píng)價(jià)模型及綜合生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)模型。評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)通過空間分析獲得。針對(duì)山區(qū)耕地的立體分布特點(diǎn)，運(yùn)用ArcGIS工具綜合耕地利用、土壤類型、行政區(qū)劃劃分評(píng)價(jià)單元，經(jīng)GIS的插值處理、統(tǒng)計(jì)分析，獲得各評(píng)價(jià)單元18個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)而運(yùn)用評(píng)價(jià)模型對(duì)各評(píng)價(jià)單元進(jìn)行分類評(píng)價(jià)和綜合生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)?！窘Y(jié)果】該方法應(yīng)用于云南省尋甸縣，全縣耕地共劃分為8 415個(gè)評(píng)價(jià)單元，其氣候、土壤養(yǎng)分、立地條件、土地管理4個(gè)方面適宜以上的面積分別占比58%、86%、42%、90%。生態(tài)適宜性綜合評(píng)價(jià)中,高度適宜區(qū)和適宜區(qū)的面積占比分別為35.4%、50.6%，主要分布在中-東南部低中山丘陵區(qū)，中北部金沙江河谷，西部河谷槽區(qū)也有小范圍的分布；勉強(qiáng)適宜區(qū)、不適宜區(qū)面積占9.4%和4.6%，主要零星分布在中部以西地區(qū)，而在西北部相對(duì)集中?！窘Y(jié)論】評(píng)價(jià)方法考慮了玉米生育期和山區(qū)耕地立體分布特點(diǎn)，研究區(qū)適宜性區(qū)劃呈碎片狀分布，分布情況與區(qū)域生產(chǎn)情況基本相符，氣候和立地條件是影響研究區(qū)玉米生態(tài)適宜性的主要因素。

GIS；玉米；生態(tài)適宜性；評(píng)價(jià)；尋甸縣

0 引言

【研究意義】玉米是云南省種植面積最大的糧食作物，種植面積占云南省旱耕地面積的56%。由于受氣候、地形、生產(chǎn)水平等條件影響，云南省玉米單產(chǎn)水平的區(qū)域差異大，總體水平不高。因此對(duì)玉米種植適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)指導(dǎo)云南山區(qū)、半山區(qū)作物種植，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局具有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】作物適宜性評(píng)價(jià)是進(jìn)行生產(chǎn)區(qū)劃的重要手段，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。近年隨著研究的深入，作物適宜性評(píng)價(jià)對(duì)象由基本糧油作物擴(kuò)展到具有地方特色的名特優(yōu)作物和綠色農(nóng)產(chǎn)品[1-3]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和“3S”技術(shù)的快速發(fā)展，基于GIS 技術(shù)的適宜性分析方法也逐漸成為主流[4-6]。GIS能將空間數(shù)據(jù)與非空間數(shù)據(jù)整合，將適宜性評(píng)價(jià)中的空間環(huán)境因子（土壤、氣候、坡度、灌溉等）融合并生成數(shù)據(jù)層，通過柵格或矢量疊加計(jì)算，為決策者提供直觀線性的量化結(jié)果[7-8]。其中對(duì)柵格評(píng)價(jià)單元，按照指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)評(píng)分成為適宜性評(píng)價(jià)的常用方法[9]，而指標(biāo)的選取及量化是關(guān)鍵。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10-11]能夠容納不確定性、模糊性和部分真實(shí)；模糊數(shù)學(xué)[12-13]可保留隸屬度的完整信息，但又認(rèn)可數(shù)據(jù)的不精確性。因此隨著研究深入，出現(xiàn)了將GIS與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、遺傳算法[10]、空間聚類[14]、物元模型[15]等方法結(jié)合，對(duì)作物進(jìn)行適宜性評(píng)價(jià)。這些方法能夠?qū)γ枋鲂偷母拍钚砸蜃舆M(jìn)行量化，精確整合地理數(shù)據(jù)與主觀決策分析因子。前人應(yīng)用上述方法對(duì)云南山地玉米進(jìn)行了生態(tài)區(qū)劃研究，認(rèn)為云南玉米生態(tài)類型可分為滇東北北亞熱帶玉米帶、滇西北北亞熱帶玉米帶、滇中中亞熱帶玉米帶和滇南南亞熱帶玉米帶[16]。由于云南山多地少，在不同尺度的氣候垂直分異作用下，地帶性氣候被地形氣候代替，因此低緯高原氣候下滿足玉米生育期的各項(xiàng)氣象指標(biāo)與聯(lián)合國糧農(nóng)組織推薦的有差異[17]?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】以往玉米的適宜性評(píng)價(jià)更多偏重于氣候適宜性的分析[18]，多因素（土壤、地形、耕種措施等）綜合分析和評(píng)價(jià)研究較少，而氣候評(píng)價(jià)又多用氣象因子簡單加權(quán)平均，對(duì)玉米生育期和生態(tài)效應(yīng)的考慮不足；玉米是模擬研究最成熟的作物之一，將作物模型方法引入其生態(tài)評(píng)價(jià)可提高模型的機(jī)理性和廣適性。目前在土地和土壤適宜性評(píng)價(jià)中，已有對(duì)華北、黃淮平原和東北地區(qū)的研究[18-19]，但對(duì)山區(qū)地形土壤的立體分布特點(diǎn)的針對(duì)性研究尚不足?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本研究將結(jié)合玉米生理生態(tài)的研究，采用作物模型、層次分析等方法，綜合氣候-土壤-地形-土地管理4個(gè)方面，構(gòu)建更為科學(xué)的玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)模型，并應(yīng)用評(píng)價(jià)模型、GIS空間分析和地統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，探索適用于云南山區(qū)耕地特點(diǎn)的玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)方法。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

尋甸縣位于東經(jīng)102°41′—103°33′，北緯25°20′—26°01′，區(qū)域面積3 966 km2，屬烏蒙山系。山區(qū)、高寒山區(qū)占總面積的87.5%，有大小不等的壩子80多個(gè)，壩子和河谷槽區(qū)的總面積約13 400 hm2，占總耕地面積的30%左右，是水稻和玉米的主要產(chǎn)區(qū)。尋甸縣年均溫14.5℃，年降水1 038.1 mm，玉米年均產(chǎn)量2 788.5 kg·hm-2。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

氣象數(shù)據(jù)包括2015—2017年的逐日平均溫度、逐日日照時(shí)數(shù)、日降水量（云南省尋甸縣43個(gè)氣象觀測點(diǎn)數(shù)據(jù)）；基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)包括1﹕50 000尋甸縣的行政區(qū)劃圖、土壤類型分布圖、土地利用現(xiàn)狀圖、高程點(diǎn)數(shù)據(jù)、地貌類型圖、排澇圖、灌溉圖、面狀水系等；土壤屬性數(shù)據(jù)包括1 146個(gè)采樣點(diǎn)的土壤質(zhì)地、pH、有機(jī)質(zhì)含量、有效磷含量、速效鉀含量、堿解氮含量等（2008年全國測土配方施肥數(shù)據(jù)）。

本研究使用ArcGIS將土地利用現(xiàn)狀、土壤類型、行政區(qū)劃進(jìn)行疊加分析，提取耕地利用類型，獲得8 415個(gè)不規(guī)則圖斑作為評(píng)價(jià)單元。將研究區(qū)采樣點(diǎn)的數(shù)值型評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行空間插值分析，轉(zhuǎn)化為柵格數(shù)據(jù)；將概念型的評(píng)價(jià)指標(biāo)由矢量轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，最后通過柵格的統(tǒng)計(jì)分析獲得各評(píng)價(jià)單元各指標(biāo)的數(shù)值。

1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

本研究通過Web of Science和 CNKI數(shù)據(jù)庫檢索2008—2018年間關(guān)于玉米種植適宜性評(píng)價(jià)方面的中英文文獻(xiàn)，并從41篇英文、33篇中文中遴選和抽取23篇文獻(xiàn)，獲得37個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。37個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)包含了中國農(nóng)業(yè)部全國農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心提供的耕地地力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，涉及氣象、土壤養(yǎng)分、立地條件和土地管理4大類。圖1列出了其中頻度最高的20個(gè)指標(biāo)，后經(jīng)11位專家結(jié)合云南實(shí)際情況對(duì)37個(gè)指標(biāo)進(jìn)行遴選、評(píng)價(jià)和打分，采用德爾菲法對(duì)打分情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，最終確定了18個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（表1）。

1.4 單要素適宜性評(píng)價(jià)模型

根據(jù)數(shù)據(jù)類型將生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)分為數(shù)值型和概念型兩類。數(shù)值型因子可根據(jù)模型和函數(shù)進(jìn)行定量計(jì)算，本研究數(shù)值型因子11項(xiàng)，包括氣象要素4個(gè)因子和表2所列7個(gè)因子。以往研究多采用隸屬度函數(shù)法進(jìn)行評(píng)價(jià)，但氣象要素作為玉米生長發(fā)育影響最重要的要素，相關(guān)生理生態(tài)研究中越來越多地采用更加科學(xué)和精確的作物模型來量化。同時(shí)考慮到氣象因子年內(nèi)變化較大，而影響作物生長的僅僅為作物生育期內(nèi)的氣象條件，因此本研究應(yīng)用作物模型方法，以研究區(qū)玉米生育期內(nèi)（5—9月）氣象因子為評(píng)價(jià)指標(biāo)[16-17,20]，構(gòu)建玉米氣象適宜性模擬模型。

表1 玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

溫度適宜度模型采用分段函數(shù)法[21-23]，公式（1）中S為玉米生育期溫度適宜度，t為玉米生長發(fā)育溫度下限，取10℃，t為玉米生長發(fā)育溫度上限，取36℃，為生育期內(nèi)的平均溫度，t為玉米生育期內(nèi)最適發(fā)育溫度，取28℃。

降水量對(duì)玉米產(chǎn)量有著明顯的正效應(yīng)[24]，公式（2）中，()為玉米生育期降水適宜度，為玉米生育期月平均降水量。

玉米是高光效的C4植物，充足的光照有利于制造和積累較多的光合產(chǎn)物，光照效應(yīng)函數(shù)依據(jù)生育期月平均日照時(shí)數(shù)計(jì)算[25]，公式（3）中，()為全生育期 日照時(shí)數(shù)適宜度，為生育期實(shí)際月平均日照時(shí)數(shù)。

當(dāng)作物生長發(fā)育所需要的其他條件均得到滿足時(shí)，在一定溫度范圍內(nèi)，氣溫和發(fā)育速度成正相關(guān)，依據(jù)≥10℃積溫構(gòu)建積溫適宜度模型[26]，公式（4）中，()為生育期≥10℃積溫適宜度，為生育期月平均≥10℃積溫。

其余的數(shù)值型因子仍采用相對(duì)成熟的隸屬度函數(shù)法（表2）。

對(duì)于定性描述和概念型評(píng)價(jià)因素，如排澇能力、成土母質(zhì)、土壤質(zhì)地、坡向、地貌類型等，采用模糊數(shù)學(xué)的思想，確定不同適宜性等級(jí)的隸屬度，用0—1之間的數(shù)值表示（表3）。

1.5 生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)模型

根據(jù)各指標(biāo)的隸屬度函數(shù)，計(jì)算各指標(biāo)適宜性。

表2 數(shù)值型評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬度函數(shù)

ui為樣本實(shí)測值 uiis the sample practical measurement value

表3 概念型評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬度

成土母質(zhì)指標(biāo)數(shù)字分別表示：1-殘積，2-基性結(jié)晶鹽類殘積物，3-砂巖類殘積物，4-中性砂巖類殘積物（紫色砂礫巖），5-沖積物，6-非石灰性壤質(zhì)沖積物，7-老沖積母質(zhì)，8-湖積物，9-紅土母質(zhì)。地貌類型指標(biāo)數(shù)字分別表示：1-湖積低灘地，2-平坦洪積低臺(tái)地，3-起伏洪積低臺(tái)地，4-起伏洪積高臺(tái)地，5-河流低階地，6-起伏侵蝕剝蝕低臺(tái)地，7-起伏侵蝕剝蝕高臺(tái)地，8-平坦河流高階地，9-平坦湖積高階地，10-平坦湖蝕高階地，11-起伏湖積高階地，12-起伏湖蝕高階地，13-起伏河流高階地，14-低山，15-中山，16-高山

The numbers of parent material description: 1-tluvial, 2-basic crystal salt eluvium, 3-sandstone eluvium, 4-fair sandstone eluvium, 5-alluvium, 6-non-lime resistance alluvium soil, 7-old alluvial parent material, 8-lake deposit, 9-laterite parent material; The numbers of topographic type description:1-lake deposit lower beach, 2-falt diluvial lower platform, 3-fluctuation diluvial lower platform, 4-fluctuation diluvial upper platform, 5-lower terraces of rivers, 6-fluctuation erosion denudation lower platform, 7-fluctuation erosion denudation upper platform, 8-flat upper terraces of river, 9-flat lake deposit upper platform, 10-flat lake erosion upper platform, 11-fluctuation lake deposit upper platform, 12- fluctuation lake erosion upper platform, 13-fluctuation river upper platform, 14-low mountain, 15-middle mountain, 16-high mountain

采用層次分析法，依據(jù)各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算氣象、土壤養(yǎng)分、立地條件、土地管理的適宜性指數(shù)（公式5），最后綜合計(jì)算玉米生態(tài)適宜性指數(shù)（公式6）。權(quán)重的計(jì)算采用層次分析法（AHP），根據(jù)層次結(jié)構(gòu)模型，在詢問專家的意見和打分基礎(chǔ)上構(gòu)造判斷矩陣，并對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。當(dāng)一致性檢驗(yàn)值小于0.1時(shí)檢驗(yàn)通過，最終得到各指標(biāo)的權(quán)重分配表（表1）。

式中，為適宜性指數(shù)，為權(quán)重，、U、U分別為生態(tài)綜合的適宜性指數(shù)、準(zhǔn)測層的適宜性指數(shù)以及準(zhǔn)測層評(píng)價(jià)因子的適宜性指數(shù)，C、C分別表示準(zhǔn)測層的權(quán)重、準(zhǔn)則層內(nèi)評(píng)價(jià)因子的權(quán)重。

2 結(jié)果

根據(jù)模型計(jì)算出的氣候條件、土壤養(yǎng)分、立地條件、土地管理和綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。利用自然斷點(diǎn)法[30]（natural breaks）將尋甸縣劃分為玉米種植的高適宜區(qū)、適宜區(qū)、勉強(qiáng)適宜區(qū)和不適宜區(qū)4個(gè)等級(jí)（圖2—3）。根據(jù)GIS統(tǒng)計(jì)分析顯示，綜合評(píng)價(jià)的適宜與高適宜區(qū)域占總面積的86%，其中高適宜區(qū)占35.4%，主要分布在中-東南部低中山丘陵區(qū)，包括金鎖鄉(xiāng)、仁德鎮(zhèn)、柯渡鎮(zhèn)、功山鎮(zhèn)、河口鎮(zhèn)，中北部金沙江河谷，西部河谷槽區(qū)（金源鄉(xiāng)、雞街鎮(zhèn)、六哨鄉(xiāng)、羊街鎮(zhèn)）也有小范圍的分布。適宜區(qū)占50.6%，主要分布在聯(lián)合鄉(xiāng)、風(fēng)和鎮(zhèn)、倘甸鎮(zhèn)、六哨鄉(xiāng)、金所鄉(xiāng)和甸沙鄉(xiāng)。勉強(qiáng)適宜區(qū)和不適宜區(qū)占總面積14%，在中部以西地區(qū)有零星不成片分布，而在西北部相對(duì)集中。

分類評(píng)價(jià)顯示土壤養(yǎng)分和土地管理兩類評(píng)價(jià)中80%以上為適宜或高度適宜區(qū)（圖2—3），而氣候和立地條件中的適宜、高適宜區(qū)占比較低，分別為58%和42%。氣候條件適宜區(qū)和高適宜區(qū)平均海拔為2 158 m；不適宜區(qū)主要分布在東、西部，平均海拔為2 052 m。立地條件不適宜區(qū)主要分布在中部以東地區(qū)。土壤養(yǎng)分不適宜區(qū)集中分布在西北到東南一線上。土地管理幾乎沒有不適宜區(qū)域。

3 討論

本研究改進(jìn)了玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)的指標(biāo)選擇和隸屬度計(jì)算的方法，在指標(biāo)選擇方面，系統(tǒng)分析了近10年文獻(xiàn)資料，結(jié)合國家標(biāo)準(zhǔn)、云南實(shí)際特點(diǎn)以及專家意見，從30多個(gè)指標(biāo)中篩選出18個(gè)評(píng)價(jià)因子，評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇比較客觀和全面。在隸屬度計(jì)算方面對(duì)氣象因子、非氣象類的數(shù)值型因子和概念型因子分別采用了不同的方法。對(duì)生理生態(tài)研究比較成熟的氣象因子，以玉米生育期內(nèi)的氣象條件取代全年數(shù)值，以基于生理生態(tài)的作物模型法取代傳統(tǒng)基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的隸屬度函數(shù)法，從而使評(píng)價(jià)更科學(xué)，機(jī)理性更強(qiáng)。非氣象類的數(shù)值型因子則沿用相對(duì)成熟的隸屬度函數(shù)法。對(duì)土壤類型、質(zhì)地等概念型指標(biāo)則基于前人研究進(jìn)行了數(shù)值化。上述幾方面使本研究評(píng)價(jià)模型及結(jié)果具有更高的精確性和準(zhǔn)確度。

現(xiàn)有研究劃分評(píng)價(jià)單元的方法主要有不同圖層疊加形成的圖斑作為評(píng)價(jià)單元、地形-母質(zhì)-土壤單元（即 SOTER 單元）作為評(píng)價(jià)單元和在GIS的支持下以不同精度的地理網(wǎng)格作為評(píng)價(jià)單元。云南山多地少，耕地資源相當(dāng)匱乏且分散零星，若采取宏觀、集中連片的適宜性評(píng)價(jià)方法和簡單的柵格插值計(jì)算，評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際偏差很大，缺乏用地區(qū)域的空間細(xì)化信息。本研究將柵格插值與圖斑計(jì)算結(jié)合起來，用多個(gè)圖層相互疊加的圖斑作為評(píng)價(jià)單元，保證每一個(gè)圖版（評(píng)價(jià)單元）有唯一的多個(gè)字段的屬性值，克服了土地利用類型性質(zhì)上的不均一性和土壤類型地域邊界上的不一致性，不僅便于表達(dá)土壤空間分布與特性的空間關(guān)系，并能將空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)與矢量數(shù)據(jù)緊密集成，保持信息的一致性。根據(jù)每個(gè)圖版的地類、土壤屬性、種植玉米的適宜性評(píng)價(jià)值，因地制宜，可精確地指導(dǎo)不同地塊的玉米種植技術(shù)和人為影響措施。

評(píng)價(jià)結(jié)果可以反映研究區(qū)實(shí)際環(huán)境和生產(chǎn)水平。從結(jié)果分析來看，適宜性分區(qū)多呈碎片化，沒有明顯的規(guī)律性，這與袁磊等[31]對(duì)西南山區(qū)耕地地力評(píng)價(jià)結(jié)果一致，認(rèn)為這可能受地形和土壤質(zhì)地影響。而本研究中則認(rèn)為除了地形外，氣象因子也是影響玉米適宜性的主要限制因素。從區(qū)域比較來看，東部地區(qū)適宜性總體高于西部地區(qū)，不適宜區(qū)主要分布在西北部，高度適宜區(qū)分布在東南部的低中山丘原地區(qū)，在中北部的高海拔烏蒙山區(qū)域也有少量分布，該評(píng)價(jià)結(jié)果與王靜宇[32]研究結(jié)果一致，其利用傳統(tǒng)耕地地力評(píng)價(jià)方法對(duì)尋甸縣進(jìn)行了分級(jí)，一、二、三等地與本研究的適宜區(qū)基本吻合，四、五等地與本研究的不適宜區(qū)基本吻合。本研究評(píng)價(jià)結(jié)果與實(shí)際生產(chǎn)水平基本相符，尋甸縣玉米高產(chǎn)區(qū)和主要分布區(qū)均落在本研究的適宜和高度適宜區(qū)，說明該區(qū)域玉米產(chǎn)業(yè)的空間分布相對(duì)科學(xué)合理。從分類評(píng)價(jià)看，氣候和立地條件的低適宜性區(qū)域面積更大，而且從空間分布來看，二者與綜合適宜性的空間分布更為一致，均為東部區(qū)域明顯高于西部區(qū)域，二者權(quán)重分別為0.451和0.168，立地條件權(quán)重雖然不高，但由于其他準(zhǔn)則空間變異較小，從而可以推斷，氣象和立地條件是影響玉米生態(tài)適宜性的主要方面。另外兩個(gè)方面為人為干預(yù)較好的指標(biāo)（土壤養(yǎng)分和土地管理），其適宜區(qū)面積占絕大多數(shù)，這說明區(qū)域生產(chǎn)水平較好，提高了耕地種植玉米的生態(tài)適宜性。

圖2 尋甸縣玉米種植生態(tài)適宜性分析圖

圖3 尋甸縣玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)各等級(jí)面積占比情況

本研究在評(píng)價(jià)模型的算法和檢驗(yàn)中仍存在不足，其中對(duì)土壤養(yǎng)分和立地條件的評(píng)價(jià)與氣候適宜性評(píng)價(jià)相比，精確性和機(jī)理性還有待于提高；另外研究僅以尋甸為案例進(jìn)行了研究和應(yīng)用，今后還需要在更多地區(qū)通過更多試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型檢驗(yàn)和算法改進(jìn)。

4 結(jié)論

本研究綜合氣候條件、土壤肥力、立地條件和土地管理4方面18個(gè)因子，應(yīng)用作物模型與隸屬度函數(shù)法構(gòu)建了玉米生態(tài)適宜性的評(píng)價(jià)模型，以土地利用、土壤類型和行政區(qū)劃疊加的評(píng)價(jià)單元為單位，基于GIS進(jìn)行了適宜性評(píng)價(jià)和分析。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示研究區(qū)耕地中86%的區(qū)域?yàn)檫m宜和高度適宜的玉米種植區(qū)，東部區(qū)域適宜性高于西部區(qū)域，其中氣候條件和立地條件是影響該地區(qū)玉米生態(tài)適宜性的限制因素，而土壤肥力和土地管理方面普遍較高的適宜性指數(shù)說明了該地區(qū)生產(chǎn)管理水平較高。

[1] 蔣好忱, 雷寶佳, 郭憶. 自然立地條件下云南省普洱茶種植適宜性分析. 熱帶農(nóng)業(yè)科學(xué), 2013, 33(10): 19-23. JIANG H C, LEI B J, GUO Y. Suitability analysis of planting puer tea in Yunnan province based on natural conditions., 2013, 33(10): 19-23. (in Chinese)

[2] 郭祥, 范建容, 朱萬澤, 嚴(yán)冬. 基于GIS的四川省油橄欖生態(tài)適宜性模糊綜合評(píng)價(jià). 生態(tài)學(xué)雜志, 2010, 29(3): 586-591. GUO X, FAN J R, ZHU W Z, YAN D. Ecological suitability of olive in Sichuan province fuzzy comprehensive evaluation based on GIS., 2010, 29(3): 586-591. (in Chinese)

[3] 游娟, 潘瑜春, 陳柏松, 王紀(jì)華, 陸洲, 張吳明. 基于GIS的綠色農(nóng)產(chǎn)品基地適宜性評(píng)價(jià). 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2010, 26(10): 325-330+ 391.You J, Pan Y C, Chen B S, WANG J H, LU Z, ZHANG W M. GIS-based suitability evaluation for green agricultural product base., 2010, 26(10): 325-330+391. (in Chinese)

[4] 李文峰, 李超, 楊林楠, 李明, 劉曉林. 基于WebGIS的食用農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng). 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2011, 27(6):198-202.

LI W F, LI C, YANG L N, LI M, LIU X L. Farmland environmental quality evaluation system for edible agricultural products based on WebGIS., 2011, 27(6): 198-202. (in Chinese)

[5] MOHAMED A E A, NATARAJAN A, RAJENDRA H. Assessment of land suitability and capability by integrating remote sensing and GIS for agriculture in Chamarajanagar district, Karnataka, India., 2016, 19: 125-141.

[6] JAYASINGHE P K S, MACHIDA T. Web-based GIS online consulting system with crop land suitability identification., 2008, 17: 13-19.

[7] RANYA E, ABDUL R B M S, FAZEL A, NOORDIN B A, SIVA K B, MOHA A M S. Agriculture Land Suitability Evaluator (ALSE): A decision and planning support tool for tropical and subtropical crops., 2013, 93: 98-110.

[8] 何英彬, 陳佑啟, 楊鵬. 國外基于GIS土地適宜性評(píng)價(jià)研究進(jìn)展及展望. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2009, 28(6): 898-906.

HE Y B, CHEN Y Q, YANG P. An overview and perspective of alien land suitability evaluation study based on GIS technology., 2009, 28(6): 898-906. (in Chinese)

[9] 趙彥鋒, 程道全, 陳杰, 孫志英. 耕地地力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建中的問題與分析邏輯. 土壤學(xué)報(bào), 2015, 11(6): 1197-1208.

ZHAO Y F, CHEN D Q, CHEN J, SUN Z Y. Problems and analytical logic in building cultivated land productivity evaluation index system., 2015, 11(6): 1197-1208. (in Chinese)

[10] 黃亞捷, 葉回春, 張世文, 勛文聚, 黃元仿. 基于自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國耕地生產(chǎn)力分區(qū). 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 48(6): 1136-1150. HUANG Y J, YE H C, ZHANG S W, XUN W J, HUANG Y F. Zoning of arable land productivity based on self-organizing map in China., 2015, 48(6): 1136-1150. (in Chinese)

[11] 郄瑞卿, 關(guān)俠, 鄢旭久, 竇世翔, 趙玲. 基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耕地自然質(zhì)量評(píng)價(jià)方法及其應(yīng)用. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(23): 298-305.

QIE R Q, GUANG X, YAN X J, DOU S X, ZHAO L. Method and its application of natural quality evaluation of arable land based on self-organizing feature map neural network., 2014, 30(23): 298-305. (in Chinese)

[12] 李奇峰, 劉曦, 孔箐鋅, 陸洲, 潘瑜春, 秦向陽. 基于空間聚類的作物生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)方法研究——以北京市為例. 中國農(nóng)學(xué)通報(bào), 2011, 27(11): 262-265. LI Q F, LIU X, KONG J X, LU Z, PAN Y C, QIN X Y. The research of crop ecological suitability based on spatial clustering-a case of Beijing., 2011, 27(11): 262-265. (in Chinese)

[13] 楊東, 郭盼盼, 劉強(qiáng), 劉洪敏, 鄭鳳娟. 基于模糊數(shù)學(xué)的甘肅隴南地區(qū)農(nóng)作物氣候適宜性分析. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2010, 38(7): 98-104, 110. YANG D, GUO P P, LIU Q, LIU H M, ZHENG F J. Study and analysis of cropper climate suitability based on fuzzy mathematics in Longnan mountainous area., 2010, 38(7): 98-104, 110. (in Chinese)

[14] 張愉. 基于模糊數(shù)學(xué)方法的復(fù)墾耕地適宜性評(píng)價(jià)[D]. 成都: 成都理工大學(xué), 2014. ZHANG Y. Reclamation of cultivated land suitability evaluation based on fuzzy mathematical methods abstract[D].Chengdu: Chengdu University of Technology, 2014. (in Chinese)

[15] 戴慧, 胡月明, 謝健文, 袁圣青, 王春林. 基于GIS和物元模型的油茶適宜性評(píng)價(jià)系統(tǒng). 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì), 2014, 35(3): 1100-1104. DAI H, HU Y M, XIE J W, YUAN S Q, WANG C L. Suitable evaluation system of camellia planting based on GIS and matter- element model., 2014, 35(3): 1100-1104. (in Chinese)

[16] 伍少云, 孫榮, 奉有壁. 云南省玉米地方種質(zhì)資源類型及其品種的地理和生態(tài)分布. 西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2004(S1): 1-6. WU S Y, SUN R, FENG Y B. Eco-geographical distribution of types and varieties of native core germplasm resource in Yunnan province., 2004(S1): 1-6. (in Chinese)

[17] 白樹明, 黃中艷, 王宇. 云南玉米需水規(guī)律及灌溉效應(yīng)的試驗(yàn)研究. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2003(3): 20-23. BAI S M, HUANG Z Y, WANG Y. Experimental studies on the orderliness of water requirement and irrigating effects of maize in Yunnan., 2003(3): 20-23. (in Chinese)

[18] 段興武, 謝云, 張玉平, 劉冰. PI 模型在東北松嫩黑土區(qū)土壤生產(chǎn)力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用. 中國農(nóng)學(xué)通報(bào), 2010, 26(8): 179-188.

DUAN X W, XIE Y, ZHANG Y P, LIU B. Applied PI model in soil productivity assessment of songnen black soil region in northeast China., 2010, 26(8): 179-188. (in Chinese)

[19] 薛彥東, 辛景樹, 任意, 萬廣華, 張桂蘭, 楊瑞讓. 華北小麥玉米輪作區(qū)耕地地力等級(jí)劃分及特征. 農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學(xué)報(bào), 2015, 32(6): 530-536.

XUE Y D, XIN J S, REN Y, WAN G H, ZHANG G L, YANG R R. Characteristics and gradations of cultivated land fertility for winter wheat-summer maize rotation system in north China., 2015, 32(6): 530-536. (in Chinese)

[20] 朱勇, 李樹云, 張石寶. 云南南亞熱帶地區(qū)氣候資源與水稻、冬播玉米的適應(yīng)性. 南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào), 2000(2): 299-304. ZHU Y , LI S Y, ZHANG S B. Climate resource and adaptability of rice and winter-sown maize in southern subtropical zone of Yunnan., 2000(2): 299-304. (in Chinese)

[21] 李榮平, 周廣勝, 王笑影, 史奎橋. 不同物候模型對(duì)東北地區(qū)作物發(fā)育期模擬對(duì)比分析. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào), 2012, 28(3): 25-30. LI R P, ZHOU G S, WANG X Y, SHI K Q. Comparative analysis of simulation on crop development stage using different phenological models in Northeast China., 2012, 28(3): 25-30. (in Chinese)

[22] 孫小龍, 閆偉兄, 武榮盛, 李平. 基于氣候適宜度建立河套灌區(qū)玉米生育期模擬模型. 中國農(nóng)業(yè)氣象, 2014, 35(1): 62-67. SUN X L, YAN W X, WU R S, LI P. Simulation model for maize developmental stages in Hetao irrigation area based on climate suitability., 2014, 35(1): 62-67. (in Chinese)

[23] 王展, 劉榮花, 薛明, 李樹嚴(yán). 基于氣候適宜度的夏玉米發(fā)育期模擬模型. 氣象科學(xué), 2015, 35(1): 77-82. WANG Z, LIU R H, XUE M, LI S Y. Simulation model of summer maize phenology based on climatic suitability., 2015, 35(1): 77-82. (in Chinese)

[24] 魏瑞江, 宋迎波, 王鑫. 基于氣候適宜度的玉米產(chǎn)量動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)方法. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2009, 20(5): 622-627.

WEI R J, SONG Y B, WANG X. Method for dynamic forecast of corn yield based on climatic suitability., 2009, 20(5): 622-627.

[25] 李樹巖, 陳懷亮. 河南省夏玉米氣候適宜度評(píng)價(jià). 干旱氣象, 2014, 32(5): 751-759. LI S Y, CHEN H L. Evaluation studies on climate suitability of summer maize in Henan province., 2014, 32(5): 751-759. (in Chinese)

[26] 呂新. 生態(tài)因素對(duì)玉米生長發(fā)育影響及氣候生態(tài)模型與評(píng)價(jià)系統(tǒng)建立的研究[D]. 泰安: 山東農(nóng)業(yè)大學(xué), 2002.

Lü X. Studies on effects of ecological factors on growth of maize and establishment of climate ecology model and appraisement system[D]. Taian: Shandong Agricultural University, 2002. (in Chinese)

[27] 侯越. 內(nèi)蒙古赤峰市玉米種植適宜性評(píng)價(jià)研究[D]. 楊凌: 西北農(nóng)林科技大學(xué), 2013.

HOU Y. Study of corn suitability assessment method at Chifeng city in inner mongolia[D]. Yangling: Northwest A&F University, 2013. (in Chinese)

[28] 董博, 江晶, 郭天文, 張東偉, 蒙德學(xué), 慕興中. 鎮(zhèn)原縣玉米生態(tài)適宜性評(píng)價(jià)及種植區(qū)劃. 土壤通報(bào), 2013, 44(3): 526-531. DONG B, JIANG J, GUO T W, ZHANG D W, MENG D X, MU X Z. Ecological suitability evaluation and planting division of maize in Zhenyuan., 2013, 44(3): 526-531. (in Chinese)

[29] 侯英雨, 張艷紅, 王良宇, 呂厚荃, 宋迎波. 東北地區(qū)春玉米氣候適宜度模型. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2013, 24(11): 3207-3212.

HOU Y Y, ZHANG Y H, WANG L Y, Lü H Q, SONG Y B. Climatic suitability model for spring maize in Northeast China., 2013, 24(11): 3207-3212. (in Chinese)

[30] MICHAEL J D S, MICHAEL F G, PAUL A L.:. UK: The Winchelsea Press, 2007

[31] 袁磊, 陳國平, 羅宇. 中國西南典型山區(qū)縣級(jí)耕地地力評(píng)價(jià)與分級(jí). 國土資源科技管理, 2017, 34(6): 82-93.

YUAN L, CHEN G P, LUO Y. Evaluation and classification of cultivated land fertility in inaccessible mountainous areas of Southwest China., 2017, 34(6): 82-93. (in Chinese)

[32] 王靜宇, 袁希平, 甘淑. 基于GIS技術(shù)的縣域耕地地力評(píng)價(jià)-以云南省尋甸縣為例. 昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版), 2008, 33(3): 1-6.

WANG J Y, YUAN X P, GAN S. Evaluation of farmland productivity based on GIS technology-a case study of xundian county,Yunnan province., 2008, 33(3):1-6. (in Chinese)

A method of ecological suitability evaluation and its application for maize planted in mountain farmland based on GIS (Case study: Xundian county)

LI Chao1, LI Wenfeng2, ZHAO Yao2, SHANG Jingmin2

(1Yunnan Meteorological Observatory, Kunming 650034;2Engineering Technical Research Centre of Agricultural Big-data in Yunnan, Kunming 650201)

【Objective】Crop suitability evaluation is an important means for production zoning. This paper developed a new evaluation model of the ecological suitability for maize planted in mountain farmland, according to climatic, soil and topography condition. 【Method】An evaluation index system of maize ecological suitability were selected after a systematic and comparative analysis of literature reviews, and 18 eco-environment factors were involved in the system. A climate model was established by the method of agricultural modeling based on the climatic conditions of maize growth period and ecological efficiency. The membership function method was used to calculate the suitability index for numerical and conceptual indicator variables, respectively. Expert scoring and analytic hierarchy process were used to determine the weight of each factor. Combining the weights and evaluation function, a new evaluation model was constructed to evaluate the suitability of climate, soil nutrient, site conditions, land management, and comprehensive ecological suitability. According the stereoscopic character of mountain farmland, evaluation units were divided by land using, soil type, and administrative division. The values of 18 indicators were calculated by GIS spatial analysis and attached into evaluation unites. Using the evaluation model and spatial data, the maize ecological suitability was evaluated for each class respectively or comprehensively. 【Result】This method was used to evaluate maize ecological suitability in Xundian county, where the cultivated land was divided into 8 415 evaluation units. The suitable and high suitable area in climatic condition, soil nutrient, site condition, land management accounted for 58%, 86%, 42%, and 90%, respectively. The suitable and higher suitable area of maize planting accounted for 50.6% and 35.4%, respectively, which mainly distributed in the middle-southeast low-middle hilly area, and some in the central and northern Jinsha River valleys and western valley trough areas. The barely suitable and unsuitable area accounted for 9.4% and 4.6%, which mainly distributed in the northwest and some in the west of the central part. 【Conclusion】This method was able to response the climatic difference during maize growth period and the stereoscopic character of mountain farmland. The suitability area distributed as fragments. The results were consistent with the regional situation basically. The climate and terrain were primary limit factors for the ecological suitability of maize in the region.

GIS; maize; ecological suitability; evaluation; Xundian county

10.3864/j.issn.0578-1752.2019.03.005

2018-09-11；

2018-12-17

國家自然科學(xué)基金（31860331）、國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201511003-4）

李超，E-mail：lichaoyunnan@163.com。通信作者李文峰，E-mail：liwf83@126.com

（責(zé)任編輯 楊鑫浩）