宋安安，王慧敏,郑艳东，张长春※

(1.河北农业大学国土资源学院，保定 071001；2.河北保定生态文明研究院，保定 071001；3.河北省土地整理服务中心，石家庄 050051)

·资源利用·

太行山区耕地整理适宜性评价及障碍因子诊断*
——以河北省涞源县为例

宋安安1，王慧敏2,郑艳东3，张长春1※

(1.河北农业大学国土资源学院，保定 071001；2.河北保定生态文明研究院，保定 071001；3.河北省土地整理服务中心，石家庄 050051)

目的耕地整理适宜性评价是土地整治规划的基础，可以为划定耕地整理重点区域、确定耕地整理项目和整理时序提供依据。方法文章以位于太行山区的涞源县为研究区域，以现状耕地图斑为评价单元，经独立性分析后选取地形坡度、表层土壤质地、灌溉保证率、耕地系数、与道路距离、与城镇中心距离、地质灾害易发性7个评价指标，运用贝叶斯概率模型计算各指标权重及未整理耕地的整理后验概率，并得到研究区未整理耕地的适宜性空间分布。同时根据改进的障碍因子诊断模型，分析了各适宜整理区的障碍因子并提出相应的整理措施。结果(1)在影响涞源县耕地整理的各因素中，影响程度从小到大依次是表层土壤质地、与城镇中心距离、耕地系数、地形坡度、与道路距离、地质灾害易发性和灌溉保证率；(2)在涞源县未整理耕地中，高适宜整理区与较适宜整理区占未整理耕地的20.79%，可作为涞源县下一步耕地整理的选择；(3)制约涞源县全域耕地质量的障碍因子是灌溉保证率，整理过程中应根据实际情况科学寻找灌溉水源、结合地形条件采用蓄、引、提相结合的方式合理布设农田水利设施，提高水资源利用率。结论该文可为太行山区更科学合理地开展耕地整理项目提供依据。

耕地整理 适宜性评价 贝叶斯概率模型 障碍因子 太行山区

0 引言

耕地资源是土地资源的精华部分，是农业生产最基本的物质条件。由于我国耕地资源数量有限，差等地多、优等地少，加之建设用地无序扩张损失了大量的优质耕地，导致人地矛盾日益突出，严重威胁着国家的粮食安全和经济社会的发展。耕地整理可以增加有效耕地面积、提升耕地质量、改善生态环境，确保耕地的可持续利用。近年来，耕地整理取得了极大成效，充分验证了其项目布局和选址的合理性与可行性，为今后耕地整理工作的开展提供了良好的借鉴。耕地整理适宜性评价不仅是土地整治规划的基础，也是划定耕地整理重点区域、确定耕地整理项目和整理时序的基本依据[1]。由于太行山区独特的地形地貌，使得该地区的耕地整理项目选址布局比平原区难度更大，但为了确保该地区耕地保护红线不突破，就必须通过实施土地整理来提升区域耕地的数量和质量状况。同时，自然条件的制约使得太行山区社会经济普遍落后于平原地区，因此，要充分利用好耕地整理能提高耕地产能、增加农民收入的良好效应，对贫困山区进行支持，促进太行山区经济的发展。

目前，关于耕地整理的研究主要集中在耕地整理项目实施后的效益评价、耕地整理项目空间格局的分析以及耕地整理项目的分区等方面[2-9]。对于耕地整理适宜性评价方法则多采用基于专家知识的综合指数法、模糊综合评判法等[10-11]，由于这些方法在确定因素权重过程中都会涉及专家打分，因此都具有一定的主观性。通常农用地整理项目在选址时，决策者都根据主观理念选择适宜整治的耕地，而具体适宜的程度或指标则没有定量的显示。在根据已实施的耕地整理项目案例，指导未整理耕地的适宜性评价及规划布局方面的研究还略显薄弱。基于贝叶斯理论发展起来的贝叶斯模型[12-15]在各个科研领域都得到了广泛的应用，且贝叶斯理论结合GIS技术在利用已有数据进行空间分析和计算权重方面具有其特有的优势。

基于此，文章以太行山区涞源县为例，采用贝叶斯概率模型进行耕地整理适宜性评价，划分耕地整理适宜区，并对各适宜整理区进行障碍因子诊断，有针对性地提出整理建议，以期为耕地整理项目的选址和工程措施提供参考。

1 研究区概况

太行山位于山西省与华北平原之间，纵跨北京、河北、山西、河南4省、市，山脉北起北京市西山，向南延伸至河南与山西交界地区的王屋山，西接山西高原，东临华北平原，呈东北-西南走向，在河北省境内呈狭条状纵穿保定、石家庄、邢台、邯郸4个地区24个县(市、区)。太行山属暖温带大陆性季风气候，四季分明，年平均气温7.3～13.9℃，年平均降水量500～700mm，以古老的花岗岩、石灰岩、片麻岩、砂页岩组成的山体，土壤母质类型较多，其中砂砾岩风化物、酸性岩风化物等面积较大。

涞源县位于河北省保定市西北部，地处太行山北端，地理坐标为东经114°20′～115°05′，北纬39°01′～39°40′。县域面积2 448km2，辖17个乡镇、286个行政村，总人口27万。境内群山起伏，沟谷纵横，整个地势西北高，东南低，海拔高度为1 033～1 946m。涞源县山地气候特点显著，年平均气温8.3℃，多年平均降水量551.0mm。根据2014年度《河北省土地调查统计年鉴》数据结果，2014年末涞源县农用地面积21.800 2万hm2，占土地总面积的89.67%，其中耕地面积2.647 5万hm2，占农用地面积的12.14%。

2 数据来源与处理

2.1 数据来源

2.2 数据处理

耕地整理与否是由耕地整理前所具有的各项条件决定的，因此该文的评价指标是研究区所有耕地整理前的现状值。经调查了解，涞源县自2013年实施的农用地整理项目在2014年土地利用现状图和2013年耕地质量补充完善成果中还未更新，从而保证该文的评价指标反映的是耕地整理前所具有的条件。为确保研究对象的统一性，该文以现状耕地图斑为评价单元。数据具体处理步骤为：(1)基于ArcGIS10.0平台对各评价指标图层进行统一的空间投影处理；(2)进行已整理耕地图层和未整理耕地图层与耕地质量等别更新数据库叠加，获取各耕地图斑的地形坡度、表层土壤质地、有效土层厚度、有机质含量、剖面构型、灌溉保证率指标；(3)进行已整理耕地图层和未整理耕地图层与经变更数据库提取的道路图层和城镇中心图层的缓冲分析，获取各耕地图斑的耕地系数、与道路距离和与城镇中心距离指标；(4)进行已整理耕地图层和未整理耕地图层与经矢量化的涞源县地质灾害易发程度图的叠加，获取各耕地图斑的地质灾害易发性指标。

3 研究步骤

该文以太行山区涞源县为研究区域，以已整理耕地为样本，采用贝叶斯概率模型，首先分析在先验条件下各指标对耕地整理实施的影响大小，其次计算未整理耕地的后验概率，然后根据后验概率大小确定未整理耕地的整理适宜性，最后通过障碍因子诊断模型确定各适宜整理区的障碍因子。具体步骤如下：(1)叠加耕地图层与农用地整理项目(2013～2016年)图层确定两个基本图层——已整理耕地图层和未整理耕地图层；(2)结合现有研究进展和太行山区实际情况初步确定耕地整理适宜性的评价指标体系；(3)根据卡方检验，对初步确定的耕地整理适宜性评价指标进行独立性检验；(4)根据证据权重法计算各独立性指标对耕地整理的影响程度；(5)运用后验概率公式计算研究区未整理耕地的后验概率；(6)根据后验概率结果划分未整理耕地整理适宜性区域；(7)对未整理耕地各适宜整理区进行障碍因子诊断。

4 研究方法

4.1 贝叶斯概率模型

贝叶斯概率方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系统地阐述和解决统计问题的方法[16]。该方法的核心为贝叶斯公式，其基本形式如下：

(1)

式(1)中,P(R)是事件R的先验概率，它是由已知的先验信息获取的最初概率，即研究区已整理耕地占总耕地的比例；P(R|S)为事件R在条件为S的情况下发生的后验概率，而P(S|R)为已发生事件R中存在条件S的概率，P(S)为随机变量条件S的概率。由此可知，P(R|S)也可以解释为：在条件S(评价指标)存在的情况下，事件R(开展耕地整理)发生的概率。

根据贝叶斯公式，可得后验几率的表达形式：

(2)

对公式(2)取自然对数得出其对数线性公式如下：

(3)

参考Agterberg提出的权重确定方法——证据权重法[17-19]，定义因子影响权重分别为W+和W-:

(4)

(5)

如果因子和事件是正相关，则W+为正、W-为负；相反，如果因子和事件是负相关，则W+为负、W-为正；如果事件与因子不存在关系，那么W+=W-=0，后验概率等于先验概率。

每个指标因子权重都有正权重和负权重，因此定义对比度C来衡量指标因子与耕地整理事件的空间联系大小。对比度C值绝对值越大，表明指标因子与耕地整理相关性越强，指标影响权重越大，若C为正值，表明其正相关，若C为负值，表明其负相关。

C=W+-W-

(6)

当存在两个因子(S1，S2)，事件R发生的条件概率计算公式如下：

(7)

若S1和S2相互独立则有：

(8)

对数线性权重因子表达方式有：

lnO(R|S1，S2)=lnO(R)+W1++W2+

(9)

由上推及到n个相互独立因子的情况，则存在2n种不同的组合，其表达形式为：

(10)

式(10)中,WSi为因子Si存在或者不存在的权重值。

其后验概率为：

(11)

4.2 耕地整理适宜性评价指标体系

在选择评价指标时遵循差异性、主导性和现实性原则。根据太行山区独特的自然、生态条件，结合现有耕地适宜性评价指标体系的研究成果[19-27]，从土壤、地形、区位、生态等方面初步确定了10个评价指标：地形坡度、表层土壤质地、有效土层厚度、有机质含量、剖面构型、灌溉保证率、耕地系数、与道路距离、与城镇中心距离、地质灾害易发性，如表1所示。

表1 耕地整理适宜性评价指标体系

4.3 障碍因子诊断模型

耕地整理必须把握需求最迫切、影响地力提高的突出性障碍因素，制定有针对性的规划方案，解决主要问题，以便于有针对性地在整理过程中消除障碍因子。因此，该文参考以往的研究，结合该文的耕地整理指标分级体系对限制因子模型[27]进行改进。改进的耕地整理障碍因子模型如下：

S={N1，N2，…，Nn}

(12)

式中，S为评价单元的全部障碍因子；Ni为各障碍因子。

5 结果与分析

5.1 独立性检验结果

贝叶斯概率模型适用的前提条件是各指标之间相互独立。根据克拉姆系数计算公式[15]，利用SPSS软件对初选指标进行卡方检验，得到各指标之间的独立性检验结果(克拉姆系数)如表2。

表2 独立性检验中各因素之间的克拉姆系数

表3 各指标权重相关参数

指标之间的相关性系数需小于0.5才满足独立性检验。由表2可知，有效土层厚度、有机质含量、剖面构型与其他指标的相关性系数存在大于0.5的情况，故剔除这3个指标。因此，最终确定的地形坡度、表层土壤质地、灌溉保证率、耕地系数、与道路距离、与城镇中心距离、地质灾害易发性7个评价指标满足独立性检验，符合贝叶斯概率模型适用条件。

5.2 权重计算结果

根据涞源县土地利用变更成果和土地整治规划，涞源县耕地总面积2.647 5万hm2，已整理耕地面积2 442.60hm2，先验概率为0.092。在此基础上利用ArcGIS10.0平台，分别计算已整理耕地中变量出现概率、已整理耕地中变量未出现概率、未整理耕地中变量出现概率和未整理耕地中变量未出现概率，最后根据公式(4)～(6)确定各指标分级的权重及相关参数，结果见表3。

经独立性检验后确定的评价指标，根据实际情况分为不同的级别，每个级别对指标都具有一定的影响，存在互斥关系，其并集包含指标的全部信息，因此每个级别对目标的影响大小都可以反映此指标对目标的影响。根据并集原理，评价指标对耕地整理的影响由其内部各级别绝对值最大的C值决定。由表3可知，对于耕地整理的影响程度，从小到大依次是表层土壤质地、与城镇中心距离、耕地系数、地形坡度、与道路距离、地质灾害易发性和灌溉保证率。由于该文的贝叶斯概率模型是利用已整理耕地对未整理耕地进行适宜性评价，通过结果可知：在已整理耕地中，决策者更愿意选择有较高的灌溉保证率、无地质灾害和与道路距离更近的田块作为整理对象；地形坡度、耕地系数和与城镇中心距离指标对于耕地整理的影响程度相对较低，而表层土壤质地指标对于耕地整理的影响程度更小，说明由于山地区耕地土壤质量较差，决策者对于在山地区进行耕地整理较少考虑土壤质量，也从侧面反映出决策者更希望通过耕地整理提高山地区耕地的土壤质量。

图1 基于后验概率的耕地整理适宜性分区结果

5.3 耕地整理适宜性结果

根据公式(11)计算涞源县未整理耕地的后验概率，后验概率的大小代表耕地整理的适宜性大小，其值位于0～1之间，数值越大，表明开展耕地整理的可能性越大。综合考虑后验概率，根据组间差距最大、组内差距最小原则，对后验概率分布结果采用ArcGIS10.0的Natural Breaks(Jenks)进行分类，并根据分级结果将未整理耕地划分为4个整理区(图1)：

(1)高适宜整理区，后验概率为0.553～0.909的区域，面积为2 941.03hm2，占未整理耕地总面积的12.24%。其主要分布于涞源镇、北石佛乡东部、南屯乡西北部、金家井乡东南部、水堡镇东北部。

(2)较适宜整理区，后验概率为0.282～0.552的区域，面积为2 054.61hm2，占未整理耕地总面积的8.55%。其主要分布于涞源镇、水堡镇、北石佛乡、金家井乡东南部、南屯乡西北部。

(3)整理后备区，后验概率为0.092～0.281的区域，面积为3 549.36hm2，占未整理耕地总面积的14.77%。其主要分布在较适宜整理区周围。

(4)不适宜整理区，后验概率小于0.091的区域，面积为15 487.75hm2，占未整理耕地总面积的64.44%。除水堡镇，该适宜等级在各个乡镇均有分布。

5.4 障碍因子诊断结果

根据涞源县实际情况，选取其所处的“太行山北段中山春玉米一年一熟区”影响耕地质量的6个分等因素——地形坡度、表层土壤质地、有效土层厚度、有机质含量、剖面构型和灌溉保证率进行障碍因子诊断。坡度3级(6°～15°)、表层土壤质地2级(砂土)、有效土层厚度1级(<30.1)、有机质含量1级(<1.1)、剖面构型2级(通体砂)、灌溉保证率4级(无灌溉条件)是各指标影响耕地质量的高限制级别，若评价单元出现以上级别，则对应指标为障碍因子。根据公式(12)选择各评价单元的障碍因子后，对各适宜性区域各评价单元的障碍因子进行频率统计，选取频率较大的障碍因子作为该适宜性区域的障碍因子。障碍因子诊断结果见表4。

表4 未整理耕地各适宜整理区障碍因子

根据各适宜整理区障碍因子制定相对应的整理措施如下。

(1)高适宜整理区耕地现状质量条件较好，耕地整理比较容易，且投入小收益高，整理后能实现耕地产能的持续提高。区域内最大的障碍因子为灌溉保证率，在整理过程中应以地表水利用为主，地下水利用为辅，限制对深层地下水的开采；结合地形条件采用蓄、引、提相结合的方式合理布设农田水利设施，提高水资源利用率。在该区域安排耕地整理项目时，应保证农田水利设施建设的资金投入，持续完善灌排体系。

(2)较适宜整理区存在一定的障碍因素，但障碍因素较易改造。在整理过程中应注重农田水利设施建设，因地制宜地推广渠道防渗、喷灌、滴灌等节水灌溉技术，提高水资源利用率；注重土壤改良，实行有机和无机肥料的配合使用，不断增加有机物停留在土壤中的数量。

(3)整理后备区障碍因素较多，且存在较难改造的因素，是需长期整理的区域。在整理过程中应按坡耕地的方向整理，加强梯田建设和灌排设施的改善，同时注重交通条件和农田道路建设，充分挖掘耕地质量潜力。

(4)不适宜整理区耕地现状质量条件较差，同时位于地质灾害易发区，且区位条件极差，整理时需投入大量的人力、物力、财力对障碍因素进行改造，故该区域暂时不适宜整理。

6 结论与讨论

(1)该文以耕地整理影响因素在已整理耕地和未整理耕地中的发生概率为基础，运用证据权重法对太行山区涞源县耕地整理影响因素权重进行研究。研究结果表明，在太行山区，灌溉保证率、地质灾害易发性、与道路距离3个因素比地形坡度、耕地系数、与城镇中心距离、表层土壤质地4个因素对耕地整理的影响程度大。对于山地区进行耕地整理，决策者更愿意选择灌溉有保证、不易发生地质灾害、与道路距离近的区域开展耕地整理。

(2)该文运用贝叶斯概率模型，利用已整理耕地整理前所具有的条件来指导未整理耕地的适宜性选址，最后通过计算未整理耕地的后验概率即整理适宜性来划分耕地整理适宜性区域，分别为：后验概率小于0.091的不适宜整理区、后验概率在0.092～0.281之间的整理后备区、后验概率在0.282～0.552之间的较适宜整理区、后验概率在0.553～0.909之间的高适宜整理区。目前涞源县已进行的耕地整理项目处于竣工验收阶段，下一步的耕地整理项目将优先在高适宜整理区和较适宜整理区进行选址。

(3)从区域障碍因子来看，制约涞源县耕地质量的首要障碍因子是灌溉保证率，每个适宜性区域又存在其他不同的障碍因子。因此，耕地整理时要针对这些主要问题进行规划和设计，且建设内涵要进一步完善，同时结合美丽乡村工作，使农民生活条件逐步得到改善，加快推进农业现代化进程。

该文基于贝叶斯概率模型的耕地整理适宜性评价是利用已整理耕地所具有的条件来计算未整理耕地的整理适宜性，故该方法只能适用于已开展过耕地整理项目的区域，并且已开展耕地整理项目数量越多，评价结果越准确。

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SUITABILITYEVALUATIONOFARABLELANDCONSOLIDATIONANDDIAGNOSISOFOBSTACLEINDICATORSINTAIHANGMOUNTAINOUSAREA*——ACASESTUDYINLAIYUANCOUNTYOFHEBEI

SongAnan1，WangHuimin2，ZhengYandong3，ZhangChangchun1※

(1.College of Land and Resources,Agricultural University of Hebei,Baoding 071001,China; 2.Ecological Civilization Research Institute of Baoding,Baoding,Hebei 071001,China; 3.Land Consolidation Service Center of Hebei Province,Shijiazhuang 050051,China)

The suitability evaluation of arable land consolidation is the basis of land consolidation planning.It can provide the basis for defining the key areas of arable land consolidation and determining the project and time sequence of arable land consolidation.Taking Laiyuan county in Taihang Mountainous Area as a case study,and the current arable land polygon as evaluation unit,through selecting seven affecting factors,including terrain slope,soil texture,irrigation assurance rate,arable land coefficient,distance to road,distance to town center and geological hazard susceptibility after the analysis of independence,this paper analyzed the obstacle factors of each zone and put forward the corresponding measures.The weight of each affecting factor and posterior probability of arable land consolidation was calculated,and the distribution of arable consolidation suitability was worked out by Bayesian Probability Modeling and the improved obstacle factors diagnostic model.The results showed that,(1) the factors from low to high influencing degree were: soil texture,distance to town center,arable land coefficient,terrain slope,distance to road,geological hazard susceptibility and irrigation assurance rate.(2) Among unconsolidated arable land in Laiyuan county,the high suitable remediation areas and more appropriate remediation area accounted for 20.79% of the arable land.(3) Irrigation guarantee rate was the main obstacle factor of arable land quality.Combined with the terrain conditions,it needed to arrange the farmland water conservancy facilities reasonably by adopting the combination of storage,diversion and extraction,so as to improve the utilization of water resources.The paper can provide a reference for scientific and suitable evaluation of arable land consolidation in Taihang Mountainous Area.

arable land consolidation; suitability evaluation; Bayesian Probability Model; obstacle factors; Taihang Mountainous Area

10.7621/cjarrp.1005-9121.20171007

2016-10-18

宋安安(1991—)，男，汉族，山东威海人，硕士研究生。研究方向：土地资源利用

※通讯作者：张长春(1970—)，男，汉族，河北保定人，教授、硕士生导师。研究方向：土地资源利用。Email：changchun_zhang@hebau.edu.cn

国土资源部公益性行业科研专项课题“京津冀土地优化利用一体化管控关键技术集成应用示范”(201511010-09)

F302.21;S341.1

A

1005-9121[2017]10045-09