汪西林，胡孌運

1. 北京林業(yè)大學水土保持學院重點實驗室，北京 100083；2. 湖南省第三測繪院，湖南 長沙 410007

基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持：模型構(gòu)建與系統(tǒng)研發(fā)

汪西林1，胡孌運2

1. 北京林業(yè)大學水土保持學院重點實驗室，北京 100083；2. 湖南省第三測繪院，湖南 長沙 410007

基本農(nóng)田的保護是確保糧食安全的“底線”。隨著中國 1.03億公頃永久基本農(nóng)田的劃定工作進入尾聲，基本農(nóng)田劃定中的高效操作經(jīng)驗有待系統(tǒng)梳理和總結(jié)。文章依據(jù)沈陽蘇家屯區(qū)土地利用調(diào)查分等定級成果，構(gòu)建基本農(nóng)田識別劃定模型，輔以決策支持系統(tǒng)的開發(fā)，探索科學識別、快速劃定基本農(nóng)田，減輕人為干擾，提高基本農(nóng)田的識別劃定效率的方法。該研究提取9項評價指標——自然質(zhì)量分、自然質(zhì)量等指數(shù)、土地利用等指數(shù)、農(nóng)用地等別指數(shù)、耕作距離、中心城市影響度、道路通達度、對外交通便利度、農(nóng)貿(mào)市場影響度，通過主成分分析“降維”為3個主成分因子，特征值分別為5.084、1.342、1.011，累積貢獻率達到 82.632%。其中，土地利用等指數(shù)、農(nóng)用地等別指數(shù)、自然質(zhì)量等指數(shù)、自然質(zhì)量分、農(nóng)貿(mào)市場影響度在第一主成分上有較高載荷，反映自然條件和社會投入-產(chǎn)出值對耕地綜合質(zhì)量的影響；對外交通便利度、中心城市影響度在第二主成分上有較高的載荷，反映區(qū)位條件對耕地綜合質(zhì)量的影響；耕作距離在第三成分上有較高的載荷，反映經(jīng)濟條件對耕地綜合質(zhì)量的影響。利用主成分分析計算耕地綜合質(zhì)量指數(shù)，再預(yù)測基本農(nóng)田規(guī)劃面積約束，建立0-1整數(shù)規(guī)劃模型，識別篩選綜合質(zhì)量指數(shù)較高耕地，通過決策系統(tǒng)快速劃定入選基本農(nóng)田的耕地。該模型全面反映了自然因素、經(jīng)濟因素、區(qū)位因素對耕地綜合質(zhì)量的影響，其決策系統(tǒng)的模型構(gòu)建與系統(tǒng)應(yīng)用為區(qū)縣尺度的基本農(nóng)田劃定提供了科學識別、基本農(nóng)田面積確定和基本農(nóng)田的劃定三大功能，使基本農(nóng)田規(guī)劃決策工作得以有效提升。

基本農(nóng)田；分等定級；主成分分析；0-1整數(shù)規(guī)劃模型；決策支持系統(tǒng)

在中國當前的快速城鎮(zhèn)化背景下，城市周邊和道路沿線的優(yōu)質(zhì)耕地面積急劇下降，對基本農(nóng)田的保護成為確保糧食安全的“底線”（鄭新奇等，2007；謝高地等，2017）。根據(jù)1998年的《基本農(nóng)田保護條例》，基本農(nóng)田是指按照對農(nóng)產(chǎn)品的需求，依據(jù)土地利用總體規(guī)劃確定的不得占用的耕地。黨的十七屆三中全會提出了永久基本農(nóng)田的概念，進一步強調(diào)了基本農(nóng)田保護的永久性約束（鄖文聚等，2009）。2017年，人民網(wǎng)又提到永久基本農(nóng)田劃定，要強化“量質(zhì)并重”?！霸诒ＷC數(shù)量的同時，特別強調(diào)劃定的耕地質(zhì)量。從大到小，空間由近及遠，質(zhì)量由高到低的步驟，從城市周邊的劃定逐步擴展到全域的劃定，依次推開，確保整個劃定的質(zhì)量”（朱江等，2017）。針對永久基本農(nóng)田劃定的規(guī)劃任務(wù)，構(gòu)建數(shù)理模型并研發(fā)基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持系統(tǒng)可以有效提升工作效率，為區(qū)縣尺度的基本農(nóng)田劃定提供科學的規(guī)劃依據(jù)。

為保障基本農(nóng)田劃定的科學性并提升工作效率，圍繞基本農(nóng)田劃定的技術(shù)方法問題，國內(nèi)學者已進行了長期探索。楊建宇等（2017）引入TOPSIS算法對耕地優(yōu)劣進行量化排序，調(diào)整建設(shè)區(qū)域和重點整治區(qū)域的耕地，為永久基本農(nóng)田劃定拓寬了思路。周明等（2016）定義基本農(nóng)田為部分質(zhì)優(yōu)、空間分布相對集中、形狀不太規(guī)則的耕地，根據(jù)多因素綜合評價法確定的質(zhì)量總分值比較接近，難以人工區(qū)分的特點，采用K均值聚類的方法對耕地質(zhì)量進行分級，以此作為基本農(nóng)田劃定的依據(jù)。孔祥斌等（2008）基于K-Mean聚類分析，將農(nóng)用地利用等別聚類為高、中、低三類，作為基本農(nóng)田的劃定依據(jù)。程鋒等（2003）提出了逼近于理想點的加權(quán)排序模型與0-1整數(shù)規(guī)劃模型，避免了簡單加權(quán)法中線性疊加存在的誤差。張兆瑞等（2000）利用MAPGIS研發(fā)系統(tǒng)，為基本農(nóng)田需求預(yù)測和指標分解等數(shù)量決策提供支持。近年來，新的指標與模型也不斷涌現(xiàn)。任艷敏等（2017）改進連片度和田間道路密度計算方法，將基本農(nóng)田劃定指標分解為自然稟賦條件、基礎(chǔ)設(shè)施條件、社會經(jīng)濟條件和區(qū)位條件4方面。馬世發(fā)等（2017）利用種子擴充算法進行耕地保護片區(qū)搜索，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行耕地保護壓力預(yù)警，利用ArcGIS Engine研發(fā)基本農(nóng)田保護片區(qū)智能識別系統(tǒng)。關(guān)小東等（2016）考慮耕地歷史變化過程，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型劃定基本農(nóng)田。陳榮（2016）利用GIS技術(shù)手段對永久性基本農(nóng)田數(shù)據(jù)進行處理和分析，提供了對永久性基本農(nóng)田劃定和保護的智能支持，從而實現(xiàn)永久性基本農(nóng)田規(guī)劃成圖的數(shù)字化等等，新模型的不斷推進顯然有助于提升基本農(nóng)田劃定的科學性。

隨著計算機在土地利用與規(guī)劃中的應(yīng)用越來越普遍（Miyamoto et al.，1996；Kalogirou，2002；Li et al.，2006），應(yīng)用操作軟件進行基本農(nóng)田的劃定已逐步代替了傳統(tǒng)的手工方法，但劃定中的決策過程仍存在過度的人工干預(yù)，基本農(nóng)田劃定等土地利用規(guī)劃中的自動化決策能力仍有待提升（Lam，1997；Matthews et al.，1999）。針對基本農(nóng)田劃定過程中“劃劣不劃優(yōu)、劃遠不劃近”的重數(shù)量、輕質(zhì)量問題，以及人工目視調(diào)整地塊的主觀性，我們探索建立基本農(nóng)田規(guī)劃決策模型，并以 ArcGIS為操作平臺、C#為開發(fā)工具，根據(jù)技術(shù)規(guī)程要求（中華人民共和國國土資源部，2011），設(shè)計基于規(guī)則和約束條件的基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持系統(tǒng)，為科學劃定基本農(nóng)田提供有力的技術(shù)支持。

1 基本農(nóng)田規(guī)劃決策總體技術(shù)路線

基本農(nóng)田規(guī)劃決策總體分為前期準備、模型構(gòu)建、系統(tǒng)研發(fā)3項內(nèi)容，其中模型構(gòu)建和系統(tǒng)研發(fā)是重點內(nèi)容。模型構(gòu)建主要通過分析篩選指標因子、建立決策指標體系、利用主成分分析法確定農(nóng)用地綜合質(zhì)量指數(shù)。依據(jù)上級下發(fā)的基本農(nóng)田保護面積，通過0-1整數(shù)規(guī)劃模型進行面積約束，建立識別和劃定基本農(nóng)田模型。決策系統(tǒng)主要通過系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析和模塊設(shè)計選取開發(fā)方式，建立決策支持系統(tǒng)，進行系統(tǒng)驗證運行。

從基本農(nóng)田的內(nèi)涵來看，建立基本農(nóng)田劃定指標體系應(yīng)該優(yōu)先將土壤肥力強、水源條件好、水利基礎(chǔ)設(shè)施完善、地勢平坦的優(yōu)質(zhì)耕地劃為基本農(nóng)田，并考慮社會經(jīng)濟條件（包括交通條件、區(qū)位條件、政策因素以及社會發(fā)展對環(huán)境的要求等）以及不同區(qū)域在識別、劃定基本農(nóng)田時的特殊因素（張鳳榮等，2005），通過土壤質(zhì)地、水資源狀況、坡度、交通區(qū)位、城鎮(zhèn)輻射影響等指標的優(yōu)劣，構(gòu)建基本農(nóng)田劃定指標體系。

其次，選擇判定基本農(nóng)田入選模型準則。采取主成分分析法對多元指標進行降維篩選，定量確定每一土地單元土地綜合質(zhì)量的優(yōu)劣，得出耕地綜合質(zhì)量指數(shù)，避免人為干預(yù)下權(quán)重設(shè)置的主觀性。根據(jù)技術(shù)規(guī)程建立基本農(nóng)田面積預(yù)測模型，在基本農(nóng)田面積約束的條件下，再利用0-1整數(shù)規(guī)劃模型，最終確定入選的基本農(nóng)田。

最后，研發(fā)基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持系統(tǒng)。結(jié)合ArcGIS Engine開發(fā)組件，利用Visual C#編程語言進行二次開發(fā)，編制基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持系統(tǒng)軟件，從而為科學識別與快速劃定基本農(nóng)田提供有效方法，為區(qū)縣尺度的基本農(nóng)田劃定提供科學依據(jù)及技術(shù)支持。

2 基本農(nóng)田規(guī)劃決策模型構(gòu)建

2.1 指標體系

決策模型的建立為決策系統(tǒng)整個功能和應(yīng)用效果提供了內(nèi)在支持，而決策模型的核心又在于求解算法?；巨r(nóng)田規(guī)劃模型的構(gòu)建需先確定基本農(nóng)田數(shù)量以及基本農(nóng)田的空間定位，因此，基本農(nóng)田保護決策模型體系包括基本農(nóng)田定量模型和基本農(nóng)田定位模型。其中，定量模型體現(xiàn)為基本農(nóng)田面積預(yù)測，定位模型體現(xiàn)為耕地的綜合質(zhì)量分析、基本農(nóng)田入選兩個步驟?；巨r(nóng)田劃定的內(nèi)涵包括兩個方面：一是強調(diào)基本農(nóng)田與一般農(nóng)田的內(nèi)在肥力差異，即土地自然生產(chǎn)力高低；二是明確基本農(nóng)田與一般農(nóng)田所處地段不同，即農(nóng)田區(qū)位條件優(yōu)劣。由于基本農(nóng)田的劃定不僅受耕地自然質(zhì)量、社會利用水平、經(jīng)濟效益等因素影響，也受行政政策、法律法規(guī)等硬性規(guī)定約束，甚至受到土地管理者觀念、意識等主觀因素限制，為保證基本農(nóng)田劃定的合理性和科學性，需要綜合考慮多種指標，剔除人為干擾，科學評價耕地綜合質(zhì)量，為保證基本農(nóng)田的質(zhì)量與數(shù)量提供指標支持。

農(nóng)用地分等定級方法就是農(nóng)用地綜合質(zhì)量的評價與確定方法。其中農(nóng)用地定級工作是行政區(qū)（省或縣）內(nèi)進行的農(nóng)用地綜合質(zhì)量評定，反映構(gòu)成土地質(zhì)量的自然因素和社會經(jīng)濟因素，包括使用農(nóng)用地自然質(zhì)量等指數(shù)反映農(nóng)用地的自然質(zhì)量水平；農(nóng)用地利用等指數(shù)反映農(nóng)用地平均利用水平；農(nóng)用地經(jīng)濟等指數(shù)反映農(nóng)用地的經(jīng)濟效益水平。農(nóng)用地分等定級方法可以為耕地劃分為基本農(nóng)田的評價提供技術(shù)指導(dǎo)，可作為基本農(nóng)田保護區(qū)劃定的質(zhì)量依據(jù)（張蕾娜等，2006）。因此，將農(nóng)用地分等定級工作中部分重要指標作為選取指標，采用自然因素包括自然質(zhì)量分、自然質(zhì)量等指數(shù)，經(jīng)濟因素包括農(nóng)用地利用等指數(shù)、農(nóng)用地等別指數(shù)，區(qū)位因素包括耕作距離、道路通達度、對外交通便利度、農(nóng)貿(mào)市場影響度、中心城市影響度，共涉及9個指標，作為這次研究識別基本農(nóng)田的指標因子，為科學合理識別與劃定基本農(nóng)田提供簡單易用的方法。

2.2 模型算法

利用探索性統(tǒng)計的分析方法——主成分分析將分散在一組變量上的信息通過線形組合，集中到某幾個綜合指標上，用降維的思想把多個指標轉(zhuǎn)換成較少的幾個互不相關(guān)的指標（鐘曉娟等，2011；王鶯等，2014；汪西林等，2008）。通過指標相關(guān)系數(shù)矩陣計算出主成分的特征根及累積貢獻率，以方差貢獻率作為主成分的因子權(quán)重，從而得出基于主成分因子變量的耕地綜合質(zhì)量指數(shù)。其中，提取特征值大于1的前m個主成分，用于耕地綜合質(zhì)量指數(shù)計算。

目前，中國鄉(xiāng)級基本農(nóng)田保護面積確定的方法是綜合考慮基本農(nóng)田需求預(yù)測量及縣級下達的基本農(nóng)田保護指標（靳取貨等，2010）。一般地，當基本農(nóng)田需求預(yù)測量大于上級下達的指標時，采用需求預(yù)測量作為基本農(nóng)田保護面積；當需求預(yù)測量小于縣級下達指標時，采用縣級下達指標作為基本農(nóng)田保護面積。按照技術(shù)規(guī)程，基本農(nóng)田需求量預(yù)測模型如下式所示：

式中，S為基本農(nóng)田預(yù)測面積；P0為規(guī)劃基期人口數(shù)；k為人口自然增長率；m為規(guī)劃期年數(shù)；B為規(guī)劃期內(nèi)人口機械增長數(shù)；Li為第 i種農(nóng)產(chǎn)品的人均需求標準；Ai為外地凈調(diào)入的第種農(nóng)產(chǎn)品量；Yi0為規(guī)劃基期第 i種農(nóng)產(chǎn)品的播面單產(chǎn)；ai為第 i種農(nóng)產(chǎn)品播面單產(chǎn)平均增長率；f為復(fù)種指數(shù)。

整數(shù)規(guī)劃是指規(guī)劃中的變量（部分或全部）限制為整數(shù)，其中0-1型整數(shù)規(guī)劃是整數(shù)規(guī)劃中的特殊情形，它的變量Xj僅取值0或1（孫小玲等，2014）。盡管通過窮舉法檢查變量取值為0或1的每一種組合，比較目標函數(shù)值可以求得最優(yōu)解，但工作效率極其低下。因此，常設(shè)計隱枚舉法（Implicit Enumeration），只檢查變量取值組合的一部分即求得問題的最優(yōu)解。在確定入選基本農(nóng)田的耕地時，不僅需要考慮主成分分析得出的耕地綜合質(zhì)量指數(shù)高低，還要考慮基本農(nóng)田保護面積指標的約束。所建立的0-1整數(shù)規(guī)劃模型中，Xj取0則表示第j塊耕地未被選為基本農(nóng)田，而Xj取1則反之，通過隱枚舉法確定入選基本農(nóng)田的耕地。

為確保耕地入選的順序完全按照綜合質(zhì)量 Fj的優(yōu)劣結(jié)果進行，以 Fj作為目標函數(shù)的系數(shù)，使Fj與Xj的乘積加和最大，在此目標下，應(yīng)滿足入選耕地的面積之和等于基本農(nóng)田面積指標，但實際操作中為了不破壞耕地地塊的完整性，通常只能保證入選耕地面積之和與基本農(nóng)田面積指標接近，一般略大。所以將應(yīng)為等式的約束條件調(diào)整為一個不等式的約束條件和一個使兩者差值最小的次目標函數(shù)，其模型如下式所示：

式中，Xj為第 j塊耕地的進入判定；Fj為第 j塊耕地的綜合質(zhì)量指數(shù)；Z為指標乘積加和值，Sj為第j塊耕地的面積；S0為基本農(nóng)田保護面積指標。

3 基本農(nóng)田規(guī)劃決策系統(tǒng)研發(fā)

3.1 需求與可行性分析

基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持系統(tǒng)軟件的用戶主要是各級管理部門以及相關(guān)科研人員，用戶最基本的需求是快速、高效、高質(zhì)地識別與劃定基本農(nóng)田。具體包括：各種圖件及數(shù)據(jù)的輸入，對基本農(nóng)田面積需求進行預(yù)測，區(qū)域?qū)嶋H基本農(nóng)田面積的確定，區(qū)域各耕地綜合特征的評價。因此，要求決策系統(tǒng)能實現(xiàn)各應(yīng)用模型與GIS的高效整合，具備簡潔、友好的用戶界面，滿足模型參數(shù)的靈活選擇或直接輸入以及基本農(nóng)田規(guī)劃圖件的最終生成。

系統(tǒng)可行性分析表明，基本農(nóng)田規(guī)劃決策系統(tǒng)的建立具有技術(shù)合理性、經(jīng)濟適宜性和建立與應(yīng)用的可能性。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入部分、數(shù)據(jù)分析處理部分和數(shù)據(jù)輸出部分，其中數(shù)據(jù)分析處理部分包括了進行基本農(nóng)田規(guī)劃的各決策模型，如數(shù)量預(yù)測模型、基本農(nóng)田識別模型、基本農(nóng)田劃定模型等，模型在理論上是合理的。同時，GIS技術(shù)發(fā)展到一個全新的階段，能很好地與基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持系統(tǒng)無縫集成，所以該模型在技術(shù)上是合理的。該模型是面向土地管理部門和科研機構(gòu)規(guī)劃人員的通用系統(tǒng)軟件，其硬件配置費用不高，具有經(jīng)濟適宜性。目前，中國正以高強度開發(fā)土地，對土地的規(guī)劃調(diào)查很是緊迫，基本農(nóng)田作為土地規(guī)劃的重要部分，利用科學快速的基本農(nóng)田規(guī)劃系統(tǒng)劃定基本農(nóng)田很有必要，應(yīng)用性很強。

3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

依循科學性、實用性、規(guī)范性、經(jīng)濟性和擴充性等系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計原則，設(shè)計系統(tǒng)基本功能包含 5項主要模塊：（1）用戶登錄模塊，該模塊設(shè)計了管理員、普通用戶兩種登錄形式，管理員用戶的權(quán)限增添了系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的動態(tài)維護等功能；（2）加載文檔模塊，該模塊可以查詢國家、省部級有關(guān)農(nóng)用地分等定級規(guī)程、基本農(nóng)田保護條例等相關(guān)規(guī)范和規(guī)程；（3）基本農(nóng)田識別模塊，該模塊用于計算耕地綜合指數(shù)，對耕地綜合質(zhì)量進行分析并制圖；（4）基本農(nóng)田面積確定模塊，該模塊可以自動計算基本農(nóng)田預(yù)測面積，并與輸入的上級下達的基本農(nóng)田面積進行比較，最終確定基本農(nóng)田面積規(guī)模；（5）基本農(nóng)田劃定模塊，根據(jù) 0-1整數(shù)規(guī)劃模型，系統(tǒng)自動劃定入選基本農(nóng)田的耕地。在保證面積基本一致的情況下，用戶也可根據(jù)實際情況自由增減小班，最終打印成圖。

4 基本農(nóng)田規(guī)劃決策案例解析

蘇家屯區(qū)位于遼寧省沈陽市南部，是沈陽市九個轄區(qū)之一，總面積776 km2，總?cè)丝?1.6萬?；谔K家屯農(nóng)用地分等定級成果數(shù)據(jù)，以其區(qū)域為例進行基本農(nóng)田規(guī)劃決策模型與系統(tǒng)的分析。

4.1 綜合質(zhì)量指數(shù)計算

基本農(nóng)田自然質(zhì)量分高低反映了耕地的自然質(zhì)量高低，是基本農(nóng)田劃定的基礎(chǔ)。根據(jù)蘇家屯區(qū)的自然條件、標準耕作制度，選擇分等因素，遵循主導(dǎo)因素原則、穩(wěn)定性原則、綜合性原則、差異性原則、實際性原則，在蘇家屯平原耕地區(qū)選取表層土壤質(zhì)地、剖面構(gòu)型、鹽漬化程度、土壤有機質(zhì)含量（%）、土壤酸堿度（土壤 pH值）、障礙層距地表深度（cm）、排水條件、灌溉保證率、灌溉水源因素等9個指標；在蘇家屯區(qū)坡耕地區(qū)選取有效土層厚度、表層土壤質(zhì)地、土壤有機質(zhì)含量、土壤酸堿度、灌溉保證率、地形坡度、地表巖石露頭度等7個指標，對照蘇家屯區(qū)的平原耕地、坡耕地“指定作物-分等因素-自然質(zhì)量分”記分規(guī)則關(guān)系表計算耕地自然質(zhì)量分。同時，采用農(nóng)用地分等數(shù)據(jù)成果中耕地自然質(zhì)量等、農(nóng)用地利用等、農(nóng)用地等別指數(shù)作為識別基本農(nóng)田的經(jīng)濟因素指標。

區(qū)位條件對耕地質(zhì)量的影響是一種隱性的影響。距離城鎮(zhèn)較近或位于交通沿線的耕地，由于長期投入的積累，集約度高，其質(zhì)量也較高。鐵路、公路等交通沿線，以及城市、集鎮(zhèn)和村莊地區(qū)周邊的優(yōu)質(zhì)耕地，應(yīng)當優(yōu)先劃入基本農(nóng)田保護區(qū)。因此，農(nóng)用地定級成果中與區(qū)位條件有關(guān)的耕作距離、中心城鎮(zhèn)影響度、農(nóng)貿(mào)市場影響度、對外交通便利度、道路通達度也作為指標因子。

將標準化后的研究區(qū)數(shù)據(jù)進行主成分分析，得到蘇家屯區(qū)耕地綜合質(zhì)量分析方差解釋表，如表 1所示，其前3個主成分的特征值分別為5.084、1.342、1.011，累積方差貢獻率達到82.632%，可以代表所有影響因素的信息，故選取前3個主成分因子作為規(guī)劃決策模型分析初始因子。

通過確定的主成分因子，可計算得到主成分初始因子的載荷矩陣，見表2。載荷矩陣表（未旋轉(zhuǎn)）內(nèi)各主成分的載荷可以顯示出原始變量與各主成分之間的相關(guān)程度。其中，土地利用等指數(shù)、農(nóng)用地等別指數(shù)、自然質(zhì)量等指數(shù)、自然質(zhì)量分、農(nóng)貿(mào)市場影響度在第一主成分上有較高載荷，說明第一主成分主要反映了自然條件和社會投入-產(chǎn)出值對耕地綜合質(zhì)量的影響。對外交通便利度、中心城市影響度在第二主成分上有較高的載荷，說明第二主成分主要反映了區(qū)位條件對耕地綜合質(zhì)量的影響。耕作距離在第三主成分上有較高的載荷，說明第三主成分主要反映了經(jīng)濟條件對耕地綜合質(zhì)量的影響。依據(jù)主成分算法計算權(quán)重（以每個主成分所對應(yīng)的特征值λ占所提取主成分總的特征值λ的比例）以及每個地塊的3個主成分分量，最后得出每一地塊由 3個主成分因子代表的耕地綜合質(zhì)量指數(shù)F：

表2 載荷矩陣Table 2 Component matrix

表1 總方差解釋Table 1 Total variance explained

表 3所示為蘇家屯區(qū)部分耕地綜合質(zhì)量指數(shù)表。結(jié)果顯示：在全區(qū)范圍內(nèi)，耕地綜合質(zhì)量評價指數(shù)主要以蘇家屯城區(qū)、臨湖街道辦事處為中心向外散射?？砍菂^(qū)、鐵路道路處耕地綜合評質(zhì)量評價指數(shù)高，如八一鎮(zhèn)、林盛堡鎮(zhèn)、沙河堡鎮(zhèn)；而姚千戶屯鎮(zhèn)、白清寨鄉(xiāng)等處于丘陵地區(qū)，其耕地綜合質(zhì)量評價指數(shù)最低。利用 ArcGIS按照綜合質(zhì)量指數(shù)進行分類，形成蘇家屯區(qū)耕地綜合質(zhì)量指數(shù)分布圖，如圖1所示。

4.2 軟件系統(tǒng)操作實現(xiàn)

基本農(nóng)田規(guī)劃決策系統(tǒng)的界面采用通用菜單、工具條和實時提示等技術(shù)，使軟件的系統(tǒng)功能高度集成，操作簡單。系統(tǒng)的操作共分為 8個步驟。以蘇家屯區(qū)永樂鄉(xiāng)為例，（1）打開系統(tǒng)應(yīng)用圖標，以普通用戶身份登錄。（2）在文件下拉菜單中點擊“打開”，選取需要劃定基本農(nóng)田的蘇家屯區(qū)永樂鄉(xiāng)，即出現(xiàn)該鄉(xiāng)的土地利用現(xiàn)狀圖。（3）單擊“綜合識別”菜單下的“導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫”，將主成分分析結(jié)果數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng)中。（4）單擊“計算綜合質(zhì)量指數(shù)”，輸入權(quán)重值，系統(tǒng)自動顯示該鄉(xiāng)耕地綜合質(zhì)量指數(shù)分布圖。（5）單擊菜單“面積確定”下的“計算基本農(nóng)田預(yù)測面積”，按照提示信息輸入各個參數(shù)，然后單擊“面積確定”，再輸入上級給該鄉(xiāng)下達的基本農(nóng)田面積 3775 hm2。（6）單擊“篩選劃定”菜單下的“自動劃定”，則系統(tǒng)自動劃選出的該鄉(xiāng)基本農(nóng)田空間分布圖。（7）若所得出的基本農(nóng)田空間分布圖不符合實際情況，可選擇“基本農(nóng)田劃定”菜單下的“手動劃定”。對該自動劃選出來的圖進行手動規(guī)劃，先“刪除”不符合條件的基本農(nóng)田小班，再“添加”符合條件的基本農(nóng)田小班，系統(tǒng)會自動默認限制的基本農(nóng)田面積，直至滿足條件才終止選擇。（8）最終得出蘇家屯區(qū)永樂鄉(xiāng)基本農(nóng)田空間分布圖，如圖2所示。

表3 蘇家屯區(qū)部分耕地綜合質(zhì)量指數(shù)Table 3 Comprehensive quality index of cultivated land in Sujiatun district

圖1 沈陽市蘇家屯區(qū)耕地綜合質(zhì)量指數(shù)分布Fig. 1 Distribution of comprehensive quality index for farmlands in Sujiatun district, Shenyang city

圖2 蘇家屯區(qū)永樂鄉(xiāng)基本農(nóng)田空間分布Fig. 2 Map of basic farmland in Yongle, Sujiatun district in Shenyang city

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

（1）本文通過對基本農(nóng)田劃定識別規(guī)則與方法的探討，論證了基本農(nóng)田規(guī)劃決策模型的建立過程、決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，展示了基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用方法，是對基本農(nóng)田劃定中高效操作經(jīng)驗的一項總結(jié)。

（2）以沈陽蘇家屯區(qū)為例進行基本農(nóng)田規(guī)劃，決策支持系統(tǒng)依托主成分分析法對耕地綜合質(zhì)量多個指標進行“降維”，再通過0-1整數(shù)規(guī)劃模型，從“質(zhì)”和“量”雙方面對基本農(nóng)田進行分析，是一種科學劃定基本農(nóng)田的方法。

（3）基于GIS的二次開發(fā)，形成了一套較為完整的基本農(nóng)田規(guī)劃系統(tǒng)。該系統(tǒng)從基礎(chǔ)圖件和數(shù)據(jù)的輸入、基本農(nóng)田保護數(shù)量的確定、基本農(nóng)田精確的空間定位到最后圖表輸出的全過程，實現(xiàn)基本農(nóng)田保護規(guī)劃成圖的自動化，為基本農(nóng)田的科學識別和快速劃定提供了理論依據(jù)，可以為區(qū)域基本農(nóng)田規(guī)劃工作提供借鑒。

5.2 建議

（1）基本農(nóng)田的劃定是一個復(fù)雜的決策問題，受自然、社會經(jīng)濟、政策與行政等多方面的影響，在建立決策指標體系過程中，涉及耕地的質(zhì)量狀況、區(qū)位條件、經(jīng)濟條件3個方面，綜合了自然因素與人為因素的影響。在確立相應(yīng)的指標體系時，對于不同特征區(qū)域，如南方與北方土壤差異，旱地與水田的差異，其地形坡度、土壤質(zhì)地、土壤酸堿度、有機質(zhì)含量、水文狀況、田間工程、區(qū)位等因素側(cè)重點也不同，若通過耕地自然質(zhì)量分或等構(gòu)建其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，在選取的指標上，區(qū)分不同地域再按照該模式對決策系統(tǒng)軟件進行擴充與調(diào)整，實現(xiàn)區(qū)域其他地類的量化與定位問題，就可形成更具綜合性的土地利用總體規(guī)劃決策支持系統(tǒng)，爭取實現(xiàn)土地利用結(jié)構(gòu)與布局優(yōu)化的自動化，也能使該決策系統(tǒng)的普適性得到改進。

（2）在指標體系構(gòu)建方面，還應(yīng)該加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、耕作方式以及對農(nóng)田耕作環(huán)境影響的評價指標。在模塊功能方面，模型的多種計算方法有待整理，以形成完整系統(tǒng)。

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The Decision Support for Basic Farmlands Planning: Model Application and System Development

WANG Xilin1, HU Luanyun2
1. Key of Laboratory of School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China;2. Hunan No.3 Institute of Surveying and Mapping, Changsha 410007, China

To ensure its national food security, the Chinese government plans to delineate and protect 103 million hectares permanent basic cropland. However, the area needs to be selected and analyzed based on a combined land use survey and a decision support system. Using Sujiatun District, Shenyang City as the case study area, nine indices, including natural quality score, natural quality grading index, land use grading index, agricultural land grading index, farming distance, influence degree of central city, road accessibility, external traffic convenience degree, and influence degree of market, were applied for the analysis. Through a Principle Component Analysis (PCA), the listed indices were reduced to three major component factors which explained 82.63% of the accumulated variations in the metrics (eigenvalues were 5.084, 1.322, and 1.011 for the three components, respectively). The first principal components showed that the quality of cultivated land was strongly associated with land use grading index, agricultural land grading index, natural quality grading index, natural quality score and market influence degree, which indicated the influence of natural and socio-economic conditions. The second component was associated to the external traffic convenience degree, and the influence degree of central city, which reflected the importance of farmland location. While farming distance indicating the impacts from economic conditions, was reflected in the third component. Based on these results, the quality of the cultivated land could be predicted using the impacts of natural, economic and location factors. In addition, the “0-1” integer model was established, and cultivated land with a relatively higher quality score would be assigned as protected basic farmland. Supported by scientific approach, this proposed method and model system could support county-level basic farmland designation to effectively promote farmland planning and decision-making activities.

basic cropland; classification and gradation; principal component analysis; “0-1” integer model; decision support system

10.16258/j.cnki.1674-5906.2017.10.007

X144

A

1674-5906（2017）10-1689-07

汪西林, 胡孌運. 2017. 基本農(nóng)田規(guī)劃決策支持：模型構(gòu)建與系統(tǒng)研發(fā)[J]. 生態(tài)環(huán)境學報, 26(10): 1689-1695.

WANG Xilin, HU Luanyun. 2017. The decision support for basic farmlands planning: model application and system development [J].Ecology and Environmental Sciences, 26(10): 1689-1695.

國家重點研發(fā)項目（2017YFC0505500）；林業(yè)科技創(chuàng)新平臺運行補助項目（2016-LYPT-SY-013）；國家科技支撐項目（2006BAB15B05）

汪西林（1958年生），女，高級實驗師，從事計算機及GIS在水土保持中的應(yīng)用。E-mail: wangxl@bjfu.edu.cn

2017-09-18