宦吉林，王铁霖，吴柏清，2

（1.成都理工大学旅游与城乡规划学院，成都 610059；2.成都理工大学青藏高原及其东缘人文地理研究中心，成都 610059）

改革开放以来，经济飞速发展，工业化、城镇化协同并进，建设用地扩张不断侵占大量耕地资源，对国家粮食安全造成严重威胁。科学而合理地开发耕地后备资源，对有效补充耕地、保障国家粮食安全以及可持续发展意义重大［1］。桑珠孜区属于西藏一江两河地区，也是藏区重要的农垦区［2］。耕地质量和数量受制于当地自然资源，探索其耕地后备资源开发潜力，对青藏高原地区高效补充耕地以及确定耕地后备资源开发利用方向具有现实指导意义。

耕地后备资源开发是关乎粮食安全的重要议题，耕地后备资源开发适宜性和潜力评价是耕地后备资源开发的基础性工作。目前中国对耕地后备资源的研究主要是耕地后备资源的变化及开发和适宜性评价等［3，4］。从评价尺度来看，国内学者侧重于耕地后备资源的理论研究，主要聚焦于全国［5］、省级［6］、流域［7］等大尺度的分析，近年来对区（县）级［8］等小尺度的研究增多，现实意义更强。耕地资源的分布受到自然、经济等诸多因素的影响，在空间分布上极不平衡。在不同区域开展耕地后备资源开发评价时，评价因子的遴选及因子权重的确定对评价结果影响尤为显著。如高原地区［9］、高山峡谷区［10］和盐渍土壤区［11］等不同地域的因子选取侧重不同。目前学者在耕地潜力评价研究中，广泛应用了层次分析法［12］、生态位［13］、模糊综合评价法［14］等方法，并结合3S技术，进一步使得土地适宜性评价更加直观明晰。本研究针对高原地区独特的资源禀赋条件，筛选评价因子，综合层次分析-熵权法确定权重，以克服主观影响、评价结果信息少和模型算法复杂的弊端［15］，为高原地区耕地资源的优化配置和可持续发展提供参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

桑珠孜区位于西藏自治区日喀则市，属于西藏一江两河地区，下辖2街道和10乡，介于东经88°30′—89°30′、北纬29°07—29°30′，面积3 653 km2（图1）。地处青藏高原南部、喜马拉雅山北麓，雅鲁藏布江与年楚河交汇的冲积平原之上，是西藏重要的产粮基地，被称为“西藏的粮仓”。境内地势西北高东南低，起伏大；水资源丰富，河流湖泊众多；典型的高原气候，半干旱温带季风气候，年降水量平均421.9 mm，年平均气温6.3℃。

图1 桑珠孜区区位图及高程

1.2 数据来源

本研究指标评价体系所需要数据包括基础地理数据、地形高程数据、土壤数据、土地利用数据等。其中基础地理数据来源于资源环境科学与数据中心数据；地形高程数据来源于地理数据空间云（http：//www.gscloud.cn），ASTER GDEM 30 m分辨率高程数据；土壤数据主要包括土壤类型、土壤厚度、理化性质等，来源于国家青藏高原科学数据中心（http：//data.tpdc.ac.cn），分辨率为1∶1 km，采用的土壤分类系统是FAO-90；土地利用数据来源于地球大数据科学工程数据共享服务系统，2020年全球30 m精细地表覆盖数据，其总体精度为84%左右，能满足研究需求。结合《土地利用现状分类（GB/T 21010—2017）》分为耕地、林地、园地、草地、建设用地、水域、其他用地（包括裸土地、盐碱地、冰雪等）7个地类。

为了保证研究结果的准确性与数据的一致性，在ArcGIS中对所有指标数据进行校正后，重采样30 m×30 m分辨率的栅格数据进行地图代数运算。

2 研究方法

2.1 评价指标体系

耕地后备资源开发指的是在一定经济、技术和生态环境条件下，未利用地适宜开发利用为耕地及其他农用地的面积。桑珠孜区可作为耕地开发的未利用地有其他草地、内陆滩涂、沙地、沼泽地、裸地等［16］。由于藏区的险峻地势、高海拔等限制自然条件及相关规程，筛选出坡度小于25°和海拔小于4 200 m［3］的可开发未利用地，最终确定可开发的区域为后备资源开发。

耕地后备资源开发的实质是气候、地形地貌等自然要素和社会经济等人文要素对研究区耕作适宜程度的评价。通过阅读相关文献，征求专家意见后，结合桑珠孜区的实际情况，最终从地形、土壤、土地类型、区位4个方面构建评价指标体系（图2）。

图2 耕地开发潜力评价指标体系

地形因子包括海拔和坡度2个指标。地形作为自然环境的重要因素，能影响地表物质的迁移和能量的转换，对耕地分布具有一定的制约作用［17］。在青藏高原地区耕地的分布上限受到海拔高度的影响；而坡度小于25°的坡地，坡度越小，开发潜力越大，25°以上坡地限制开发。土壤因子包括pH、土壤厚度、土壤质地、土壤有机质。土壤pH一般接近中性或微弱酸性适宜开发，过酸不适宜开发；土壤厚度影响植物的扎根和土壤养分，影响植物生长；土壤质地直接影响植物吸收水分和养分，不同植物对土壤质地的适宜情况也不同；土壤有机质越高，植物生长越好。土地类型因子有植被覆盖度和土地利用类型。植被覆盖度越低，开发潜力越大；土地利用类型直接影响是否可开发。区位有水源距离和耕作距离，水源和耕作距离关系到耕作的难易程度、便捷性，高原地区农业活动对灌溉条件的需求要高于其他地区，水源距离远近对耕地分布影响显著；同时居民点是耕地后备资源分布的核心，水源和居民点成为影响耕地开发的重要因素［2］。

2.2 模糊综合评价方法

2.2.1 确定权重

1）层次分析法。层次分析法［18］（AHP）是一种定性与定量相结合的系统化、层次化的分析方法，可以用来确定各指标的主观权重。通过咨询专家和参考文献，从目标层、准则层和指标层3个层次构建模型，判断矩阵确定后对判断矩阵进行层次及一致性检验。在实际操作中，可使用Yyaph10.0进行层次分析确定权重。

2）熵权法。熵权法是客观赋权法的一种，根据指标差异性的大小来确定权重，排除了人为干扰。为消除量纲影响，对数据进行无量纲标准化处理，其公式如下。

式中，xij为第i个评价单元第j个指标实际值；yij为其标准化后的值；maxxj、minxj分别指同一指标j，不同评价单元的最大值和最小值。

对各指标标准化后的数据构造矩阵，设有n个评价单元，m个评价指标，构建矩阵R=(rij)m×n，第i个评价指标的熵为：

式中，Hi是第i个指标的熵是第i个指标第j个评价单元标准值；当fij=0，令fijlnfij=0。

第i个评价指标的熵权为：

式中，是第i个指标的熵；m=10。

3）综合权重。将层次分析法主观权重与熵权法客观权重结合起来，采用拉格朗日乘法算子［19］，可确定最终权重为：

式中，是层次分析法得到的权重是熵权法得到的权重，wi则是AHP和熵权法结合的综合权重。

结合公式（5），可以确定各个评价指标的综合权重w（i i=1,2…m），且可得

2.2.2 构造隶属度函数 构造隶属度函数用来反映评价指标对应各适宜等级的模糊界限。评价集是对评价对象所做的评价等级，表示为V={v1,v1,…,vm}，m为评价等级数，一般情况m取[ ]3,7中的奇数便于判断被评事物的归属［20］。本研究中取m=5，即划分为适宜(v1)、较适宜(v2)、一般适宜(v3)、较不适宜(v4)、不适宜(v5)5个等级。本研究采用降（升）半梯形隶属函数。降半梯形隶属函数如下。

式中，vj表示指标隶属度，其值介于0～1；x为各个指标的实际值；a1、a2、a3、a4、a5为单个指标相应的分级标准值。

2.2.3 模糊综合评价 采用模糊综合评价模型评价耕地开发潜力，一般步骤如下。

首先，对各指标模糊评价集Ri={ri1,ri2,…,rij}的隶属度构造评价矩阵，形成一个m×n阶的模糊关系矩阵R。

其次，对于每个指标按照隶属度函数进行运算。设各个指标的权重为模糊子集wi={w1,w2,…,wi}，则可以得到第i个指标第j个评价等级的综合评价结果。

式中，o为模糊算子，采用加权平均模型［21］，即为指标i的权重；rij为指标i在第j等级的隶属度。

最后，按照最大隶属度的原则确定评价等级，得到最终的评价结果。

3 结果与分析

3.1 评价过程

根据上述公式，m=10代入其中，最终可以得到桑珠孜区耕地后备资源开发适宜性的各个指标综合权重（表1）。

表1 桑珠孜区耕地后备资源开发指标权重

为了确定桑珠孜区的耕地后备资源开发适宜性等级，再结合前人研究［14，22］和高原地区的实际情况，对选取的10个指标建立统一的耕地后备资源开发适宜性评价标准（表2）。

表2 桑珠孜区耕地后备资源开发适宜性评价标准

通过上述模糊综合评价方法，在GIS中对桑珠孜区耕地后备资源开发适宜性进行评价，由于GIS不能对矩阵进行运算，所以使用ArcGIS空间分析功能对评价模型分步运算。首先构造矩阵R，其中m=10,n=5，可得5×10=50个隶属度图层；在ArcGIS中使用栅格计算工具可以实现。之后利用模糊综合评价模型计算，令i=10,j=5，通过模糊算子运算得到{b1,b2,b3,b4,b5}5个图层；使用加权总和工具可以得到。最后，按照最大隶属度原则，选取5个耕地后备资源开发适宜性隶属度的最大值，作为最终的评价结果；使用像元统计数据工具统计最大值，最后在栅格计算工具中采用Con函数求出评价结果。

3.2 评价指标空间分布特征

对桑珠孜区10个评价指标进行重分类，可以得到桑珠孜区各个指标的空间分布（图3）。从图3可知，桑珠孜区地势呈中部低四周高，河谷地形，海拔大多分布在3 800 m以上，中部海拔大部分在4 000 m以下，四周在4 000 m以上；地形起伏大，中部地势较平缓，四周起伏大，中部大多在2°～6°，四周大多在15°以上。土壤性质中，土壤pH和土壤厚度都呈现中高四周低；土壤质地分布主要是砂粉土和砂壤土，砂粉土的土壤质量与砂壤土相比高，砂粉土在桑珠孜区中部和南部及东部有少量分布；土壤有机质含量大多在2%以上，有机质含量最高的地区在南部和东部。植被覆盖度总体的趋势是四周低中部高，空间分布较散。桑珠孜区的用地情况为城镇及建设用地在中部沿河谷，耕地主要分布在沿河地带，草地占总面积的85%左右，林地和园地零星散布，其他未利用地主要集中分布在沿河地带。区内有雅鲁藏布江和年楚河交汇，水源条件较好。

图3 桑珠孜区耕地后备资源评价指标空间分布

3.3 评价分析

3.3.1 耕地后备资源空间分布 采用模糊综合评价方法，在可开发未利用地上对桑珠孜区的耕地后备资源开发适宜性进行评价，得到每个栅格的开发适宜性。考虑到耕地的连片度，对评价结果中小于1 km2的图斑降为不适宜，最后得到桑珠孜区的耕地后备资源开发潜力空间分布（图4），分为适宜、较适宜、一般适宜、较不适宜、不适宜，分别占1.76%、4.42%、1.94%、0.37%、91.51%，桑珠孜区整体以不适宜区为主，适宜仅占极小一部分。在实际的耕地开发中，将适宜和较适宜地区作为桑珠孜区耕地后备资源开发的区域，一般适宜作为过渡带暂不开发，较不适宜和不适宜不进行耕地开发。

图4 桑珠孜区耕地后备资源开发适宜性评价结果

在GIS中对评价结果进行空间统计，得到评价结果及各乡镇分布情况（表3）。从表3可知，适宜区面积6 441.03 hm2，占全区总面积的1.76%，其中东嘎乡和江当乡面积最大，分别为2 430.90和1 189.80 hm2；较适宜区16 147.17 hm2，占全区面积的4.42%，其中东嘎乡面积最大，最小为纳尔乡；一般适宜区7 074.27 hm2，占全区面积的1.94%，其中东嘎乡面积最大，城北办事处最小；较不适宜区1 352.79 hm2，占全区面积的0.37%；不适宜区334 257.50 hm2，占全区面积的91.51%，其中面积最大是东嘎乡，最小是城北办事处。在实际的耕地开发中，将适宜和较适宜地区作为桑珠孜区耕地后备资源开发的区域，一般适宜作为过渡带暂不开发，较不适宜和不适宜不进行耕地开发。从而得到桑珠孜区各乡镇耕地后备资源潜力（表4），其总面积为22 588.2 hm2，占全区面积的6.18%。耕地后备资源开发潜力最大是东嘎乡，其次是江当乡；而耕地开发潜力小的乡镇是纳尔乡，仅占全区面积的0.04%。

表3 桑珠孜区耕地后备资源开发适宜性等级分类

表4 桑珠孜区各乡镇耕地后备资源开发潜力

3.3.2 桑珠孜区耕地后备资源开发建议 东嘎乡和江当乡耕地后备资源开发潜力最大，其耕地后备资源分布集中，连片程度高；地处雅鲁藏布江河谷地带，地势平坦，临近水源，自然条件和耕作条件最好；同时又与城北城南市区相临，交通便利，社会条件较好。其耕地后备资源潜力远大于其他乡镇，可作为耕地后备资源重点开发区域，总体适宜优先开发。

曲美乡、曲布雄乡、联乡等乡镇适宜等级以较适宜为主，其自然条件相比东嘎和江当乡略差，地形地势条件差，土壤质量一般；耕地后备资源分布相对分散，连片程度低，耕地开发受到一定的限制。但是总体上具有耕地开发的潜力。

城南、城北办事处和纳尔乡3个乡镇耕地后备资源开发潜力最小，可作为后期开发对象。城南、城北办事处作为桑珠孜区的主城区其本身面积小，人口密度大，城镇人口占多数，适宜经济发展建设；而纳尔乡位于桑珠孜区西南角，地处偏远，周边交通不便，离水源较远，制约明显。

4 小结与讨论

以青藏高原地区素有“西藏的粮仓”之称的桑珠孜区为研究对象，基于GIS空间分析技术和模糊综合评价法，对目前桑珠孜区耕地后备资源开发适宜性及潜力进行评价。主要结论如下。

桑珠孜区耕地后备资源面积仅占全区面积的6.18%，但桑珠孜区面域广阔，总体上后备资源较为丰富。主要分布在东嘎乡和江当乡，且都在沿江地带，相对集中；不适宜开发区大多分布在北部和南部，这些地方主要受地形、地势等自然条件影响。

栅格数据计算得到的评价结果虽较为破碎，但在高原地区，地形地貌相对分割，因此栅格数据更加能反映研究区的细节，恰好与高原地区地形起伏大、地势多样的实际情况相对符合。

GIS空间分析功能处理大量数据，基于GIS建立栅格数据的评价模型能快速实现。运用AHP-熵权法和模糊综合评价方法，减少了确定权重的人为影响和计算量，克服了类型划分的不确定性，有效划分评价单元的评价类型，使评价结果更加科学合理。

利用桑珠孜区2015年土地利用数据评价其耕地后备资源开发潜力，与2015—2020年耕地增加范围比较发现，与2015年耕地开发潜力评价范围大致相符；同时评价结果得到的耕地后备资源开发潜力集中分布在雅鲁藏布江河谷地带，与青藏高原地区河谷农业分布相一致，河谷地带平坦，土壤肥沃，有机物丰富，热量不易散失。两者证实了此方法的可行性。综合考虑高原地区的地形、土壤、土地类型和区位4个因素建立耕地后备资源开发潜力评价体系，对桑珠孜区耕地后备资源潜力进行评价和分析，为其耕地后备资源开发提供参考依据，但是本研究尚未考虑到保护区等限制因素及其他自然、社会条件，还需进一步完善指标体系。