茶叶种植区土地适宜性评价

茶叶种植区土地适宜性评价摘要：本研究利用Arcgis以及Yaahp两个软件，选用气候条件、地形条件、土壤条件三方面指标，对杭州市的茶叶用地进行适宜性评价，在Arcgis中用多元回归模型将三个指标分等级，再用AHP层次分析法将指标赋予权重，最后得出茶叶的综合评价图。关键词：AcrgisAHP层次分析法适宜性1引言1.1研究意义土地适宜性评价是针对某种特定的用途而对区域土地资源质量的综合评定。土地适宜性评价是土地利用的基础评价。杭州的茶文化可追溯到宋代，到现今也西湖龙井也闻名于世，选择杭州市进行茶树土地适宜性评价的目的就是要通过综合评价，明白那些区域不适宜种茶树，那些区域适宜种植茶树，适宜程度如何。运用GIS以及AHP层次分析法进行了茶树土地适宜性评价，通过土地适宜性评价，划分出该区茶树种植的适宜性等级，优化当前茶树的种植布局，为研究区的茶叶发展提供科学的依据，避免盲目种植带来的损失。论文技术手段先进，具有较强的现实意义和推广应用价值。1.2土地适宜性评价国内外综述1.2.1国内研究发展土地适宜性评价在各种应用领域不断拓宽，农用地方面，城市土地利用方面，旅游地方面，土地整理、复垦土地方面等等。尤其是农用地，研究区域从大范围到中、小尺度范围延续，随着人口的增多，社会经济的发展，土地资源的供求矛盾日益严重并引起一系列生态环境问题，一些研究者在内蒙古地区[1、2]、喀斯特地区[3]、黄土高原地区[4]、黄土丘陵沟壑区[5]，祁连山地区[6]、紫色土丘陵区[7]等生态脆弱地区开展了土地适宜性评价。这些评价旨在为生态脆弱区人地矛盾的解决提供指导，以满足土地合理利用，防止土地退化，保护生态健康的需要，环境生态脆弱区土地适宜性评价明显增加。现在的大多数农业评价都围绕经济作物这类单一用途的土地展开,例如,彭补拙等在太湖流域作了青梅的土宜评价,为这种典型的中亚热带果树品种的北移提供了科学依据[8]；华熙成综合自然和经济条件且定性定量相结合，提出了浙闽山区茶叶生产基地的合理布局[9]；张红旗对县级区域的柑桔进行了土宜评价，该研究首先得出基于自然属性的柑桔适宜等级，再结合经济因素进行综合评价[10],这符合土地自然属性比较稳定而经济属性易于变化的特点,为以后一定时期内再进行土宜评价避免了对自然要素的重复评价；王桂芝通过对橡胶、椰子、芒果、腰果和槟榔五种主要热带作物的土地适宜性等级研究,为三亚市的经济作物发展提供了决策依据[11]；此外,还有对果树[12]和特色经济作物[13]等土宜评价的开展。在林牧业方面，郭晋平等对黄土高原沟壑区进行了宜林地立地分类，并开展了土地适宜性评价，进行了多林种、多目标土地利用规划辅助决策研究[14]；卫三平等在晋西地区进行了刺槐林的立地条件分析,为该区水土流失的治理提供了依据[15]；孟林建立了草地资源的生产适宜性评价系统，并在新疆昌吉作了验证，为草地资源的合理利用和管理提供了良好的技术指导[16]。理论思想方面也开拓了新的视野，近些年土地适宜性评价引入了生态学理论，这给评价带来了新的视角。如，欧阳志云等在进行土地适宜性评价时采用了“生态位适宜度模型”，从生态学的角度选取农业生产的影响因子进而进行适宜性评价[17]；可持续发展观也逐渐深入人心，傅伯杰等利用传统的评价方法，从生态、经济、社会三方面建立了土地可持续利用的评价体系[18]；另外彭建等应用景观生态学理论，将海岸带土地多重利用目标和景观格局相结合进行了土地可持续利用在时空上的综合评价、分级，以期使现状土地适宜性评价在时间上得到延续[19]，卢远等以类似的方法做了广西东南丘陵地区土地可持续利用的景观生态评价[20]。1.2.2基于GIS土地适宜性评价研究进展土地适宜性评价方法主要体现在确定评价因子及其权重和综合评价方面，在确定因子权重方面，常用的有德尔菲法，但方法耗时很长，需要寻找多专家，而且主观随意性大；线性回归也是常用的确定因子权重的方法[21、22]，该方法的缺点在于计算时要求较大的样本数量，而且因变量和自变量之间线性关系要比较明显；层次分析法常常被用来确定由多个层次级别构成的因子权重[23]；模糊综合评判[24]也常被用来确定因子权重；岳健等在不断实践的基础上，提出了一种在农用地自然适宜性评价中确定参评因子权重的方法——调试法[25]，该方法简单易行，但是对评价经验要求很高。GIS的兴起为土地适宜性评价带来了技术上的革新，它将空间数据和属性数据完美的结合在一起，并且具有强大的空间分析能力，这使得对土地这种空间复杂系统的分析、评价更具科学性，上世纪90年代初黄杏元等最先将GIS的原理和方法引入土地评价[26]，进入90年代后期，大部分土地适宜性评价都或浅或深的应用了GIS技术。应用GIS最广泛的无疑是农用地土地适宜性评价。如，宋如华等以朔州市平鲁区为研究对象，建立了土地资源管理信息系统，进行了土地适宜性评价及土地利用规划，将结果落实到了地块上[27]。近年来，GIS与评价模型集成化成为土地适宜性评价的一个新趋势。陈崇成以福清市土地利用分布为例,集成土地适宜性综合指数模型和地块紧凑度模型，开发了基于地理信息系统的土地适宜性评价系统，为土地适宜性评价和土地利用优化配置提供了很好的决策工具[28]；聂艳等利用组件式开发的农用地分等定级信息系统，对湖北省仙桃市中稻和小麦用地做了土壤质量的分等评价[29]。另外，GIS与数学模型的集成在土地适宜性评价中也很普遍。比如，线性回归、模糊数学[30]、人工神经网络[31]等数学模型在GIS中的集成使得评价更加灵活、客观。遥感和GIS的结合也是土地适宜性评价的另一个亮点。白淑英等在退耕还林区做土地适宜性评价时，首先解译遥感影像得到土地利用现状图，并与土地适宜性评价图进行叠加分析，得出不合理土地利用部分，为退耕还林工程的空间布局提供了依据；史周等在调整黄岩区柑橘种植结构时也利用了类似的方法[32]，这不仅提高了对土地利用现状调查的速度和精度，也使得评价结果能迅速得到落实。1.3方法及技术路线2研究区概况杭州属于亚热带季风气候，光温同季，雨热同期。茶树喜欢湿润的气候，杭州又有季风气候多雨的特点。杭州丘陵广布,所以能够建造大量种植龙井茶的梯田。丘陵大多晴能充分接受日照，雨又易于排水，土壤呈弱酸性，适于种茶。杭州水系密布，便于灌溉。茶叶是杭州的传统优势产业和出口创汇产品，是杭州“十大”农业主导产业之一，也是杭州六大特色农业之一。栽茶、制茶、茶叶经营的历史悠久，茶叶基地、茶树品种、茶类等资源丰富，茶叶生产技术、加工技术、科技力量雄厚。对研究区进行资料搜集、图像整理根据国内外研究及相关理论识别、筛选评价指标杭州市茶叶土地适宜性指标体系确立层次分析法评价指标权重确定GIS中对数据图像进行处理得到结果图及讨论茶树种植遍及3市2县4区，江干、拱墅2区亦有少量茶园。全市茶园面积近三万公顷，茶叶产量18000多吨，2004年创产值10.5亿元，茶叶在农业经济和农民收入中占有重要的地位，茶叶总产值约占全市农业总产值的22%，在西部山区，茶叶是农民致富的重要经济来源之一，即使在郊县、区经济发达地区，重点产茶乡镇的茶叶收入在农民收入中所占比重亦达30%以上。但茶叶生产一直来是千家万户，产量、品质参差不齐，规模效益不明显，经济效益提不高，这已成为目前茶叶生产发展的制约因素，怎么样通过有效的管理来提高茶叶生产的组织化和规范化程度、来适应现代农业园区和都市效益型农业，促进茶叶产业持续、稳定发展己成为业内人士所共同关心的问题。2茶树土地适宜性评价指标体系2.1指标的确定茶树生长需要的环境条件主要包括日照、热量、水分、空气、地形地势（排水条件）、土壤等方面。茶树通常是在亚热带的环境条件下生长，杭州属于亚热带季风性气候，茶树春梢萌动的起始温度，多数品种为日平均气温稳定在10℃左右，大部分茶树生长的最适合温度在20～30℃的范围内；茶区温度低于10℃或者高于35℃时，新梢生长比较慢。茶树生长期空气湿度会影响茶叶的品质。南方地区的经验，相对湿度在80～90%比较适宜茶树生长，若小于50%，新梢生长会受到抑制，而低于40%茶叶品质明显下降。海拔高度的不同对茶树的生长会有一定的影响。随着海拔的升高，山地上的月平均气温、年平均气温、活动积温有明显的变化。一般而言，海拔上升100米，温度降低0.6，山越高，气温越低，积温越少。坡度和坡向的不同，导致坡地上日照时间和太阳辐射强度都有很大差别，于是形成了不同坡向间的小气候差异。在我国主要产茶区，偏南坡（阳坡）获得的太阳辐射多，所以热量多，温度高；而北坡正好相反，东坡和西坡介于二者之间。土壤条件的好坏决定茶叶产量、质量，土壤是茶叶生长的基础，土壤质地，土壤质地有粗细之分，它影响着茶园土壤肥力的高低和茶园生产潜力的大小。土壤类型也很重要，像土壤pH值，茶树适宜酸性土壤，宜茶的土壤pH值一般在6.5以下，如果超过6.5，茶树生长就会受到不良影响。根据上述条件，确定目标层为茶叶综合土地适宜性评价(A),准则层选取了气候(B1)、地形(B2)和土壤(B3)。方案层除了选取年平均气温(T)、≥10℃的活动积温(ΣT≥10℃)、年极端最低气温≤-13℃出现的频率(FTmin≤-13℃)、4-10月的平均相对湿度(U4-10)等四个气候指标，还选取了海拔高度、坡度、坡向、土壤类型和土壤质地等五个指标，依次将它们定位C1-C9(表1)。表1目标层准则层方案层茶叶土地适宜性评价（A）气候条件（B1）年平均气温（T）(C1)≥10℃的活动积温ΣT≥10℃(C2)年极端最低气温≤-13℃出现的频率(FTmin≤-13℃)(C3)4-10月的平均相对湿度(U4-10)(C4)地形条件（B2）海拔高度(C5)坡度(C6)坡向(C7)土壤条件（B3）土壤类型(C8)土壤质地(C9)2.2构造判断矩阵通过两两重要性对比，构建目标层和中间层，中间层和指标层，共4个判断矩阵。即中间层对于目标层的矩阵（A-B），指标层对于中间层的判断矩阵（B1-C）、（B2-C）、（B3-C），在这里有必要对判断矩阵标度进行说明，其中Cij表示因素i和因素j比较相对于目标的重要值（见表2）。表2序号重要性等级Cij赋值1i，j两元素同等重要12i元素比j元素稍重要23i元素比j元素明显重要36i元素比j元素稍不重要1/27i元素比j元素明显不重要1/33.3获得九个指标的权重(1)计算判断矩阵每一行元素的乘积niM,1,2,...,ijjicin；（2）计算iM的n次方根iWniM；（3）对向量12W=Tn进行正规化，则12TnL即为所求的权重（见表3、4）。表3各层权重A-BA-BB1B2B3WB112/310.29B23/213/20.42B312/310.29B1-CB1-CC1C2C3C4WC111/31/21/20.12C231210.36C321/211/20.21C421210.31B2-CB2-CC5C6C7WC51230.53C61/2120.31C71/31/210.16B3-CB3-CC8C9WC8120.67C91/210.33表4综合判断矩阵和各因子权重AB1（0.29）B2（0.42）B3（0.29）WC10.120.000.000.0357C20.360.000.000.1018C30.210.000.000.0554C40.310.000.000.0929C50.000.530.000.2310C60.000.310.000.1274C70.000.160.000.0702C80.000.000.670.1905C90.000.000.330.0952一致性检验过程：在进行一致性检验时，为了度量不同阶数判断矩阵是否具有满意的一致性，通常引入判断矩阵的平均随即一致性指标RI值，如表5.表5平均随机一致性指标RI值n12345678910RI000.520.891.121.261.361.411.461.49CI=λmax–n/n-1，CR=CI/RI用yaaph计算，进行一致性检验