耕地测量方法篇1

关键词：敦化市；耕地质量；监测评价

中图分类号：F323.21文献标识码：A文章编号：0439-8114（2017）12-2250-07

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2017.12.013

TheMonitoringandEvaluationResearchoftheCultivatedLandQualityinDunhuaCity

LIANGZhen-wei，LIShu-jie，MAXiao-wei

（CollegeofEarthSciences，JilinUniversity，Changchun130061，China）

Abstract：Inordertoimplementerequirementsfordeepeningboththequantityoffarmlandresourceandthequalityofthemanagement，thequalityofcultivatedlandinDunhuacityweremonitoredandevaluatedbasedontheevaluationresultsofcultivatedlandqualityin2014.Meanwhile，threefactorswhichinfluencedthequalityofcultivatedlandwereanalysed.Theresultsshowedthatthereweretwogradationtypes：Acidificationtypeandfertilitypromotingtyperespectively.However，bothtwogradationtrendswerenotobvious.Themountainareawashardtoimprovethequalityofcultivatedland.Andtheslopeofcultivatedlandcouldimprovingsoilfertilityandleadingtosoilacidificationatthesametime.Thecultivatedlandintheareawherethetillagedistancebetween500to1000mandbetween1000to1500mwereeasytoimprovethequality.

Keywords：Dunhuacity；cultivatedland；monitoringevaluation

土地资源特别是耕地资源是确保中国经济社会可持续发展的重要资源[1]。长期以来，中国注重土地资源的数量管理，忽视质量管理，这对于土地资源的投入――产出能力和综合利用效益带来了负面影响[2-4]。考虑到耕地质量变化导致的耕地存量隐形损失[5]，在高强度开发背景和耕地数量持续减少的态势下，开展敦化市耕地质量等别监测评价研究具有重要的现实意义。

通过抽样监测敦化市域范围内受自然环境因素和宏观经济政策等的影响而等别及产能发生缓慢变化的耕地，全面掌握敦化市耕地等别渐变类型分布范围及等别变化情况，分析耕地等别和产能变化趋势，做到耕地质量动态监测，实现耕地质量的宏观精准管理，并服务于敦化市土地管理的日常工作，为制定相关的耕地保护政策提供依据[6]。

1研究区概况

敦化市隶属于延边朝鲜族自治州，是延边州的“西大门”，下辖11个镇、5个乡、4个街道办事处和1个省级经济开发区[7]。截至2014年，全市地区生产总值实现183.7亿元，社会消费品零售总额实现96.0亿元，经济发展势头迅猛。

截至2014年年末，敦化市土地总面积118万hm2。敦化市土地利用结构中农用地比例最大，其他用地次之，建设用地比例最小。其中，农用地构成以林地为主，林地占农用地总面积比例达84%，耕地严重不足，总面积仅为17万hm2。在耕地面积中，肥沃土壤较少，瘠薄土壤面积大，因此，敦化市耕地保护工作具有迫切性[8]。

2数据来源

数据主要来源于敦化市国土资源局、农业局、气象局、林业局、环保局、统计局等部门，包括耕地质量等别评定成果、测土配方施肥数据及产能核算成果等相关资料。

3研究方法

在敦化市2014年度耕地质量等别年度更新评价成果的基础上，确定敦化市耕地质量等别渐变类型及其分布范围，对各个监测单元耕地质量等别变化的主导因素进行监测，进而分析主导因素变化对敦化市全部耕地质量等别产生的影响。其中，对主导因素变化进行监测，采用插值法对各因素分值进行赋分，计算国家利用等指数，对国家利用等指数进行插值，计算国家利用等别[9-11]。

4敦化市耕地质量等别渐变情况分析

4.1敦化市渐变耕地现状分析

由图1可知，至2014年年末，敦化市耕地总面积16.7万hm2，耕地质量等别渐变类型主要有肥力提升型和酸化型两类。肥力提升型位于敦化市中部，共涉及青沟子乡、额穆镇、黑石乡、秋梨沟镇、沙河沿镇、大桥乡、翰章乡、红石乡、贤儒镇及江源镇10个乡镇，共8.1万hm2；酸化型位于敦化市西部的黄泥河镇及敦化市东部的大石头镇，共2.5万hm2；敦化市的大蒲柴河镇、江南镇、雁鸣湖镇及官地镇未发生耕地质量渐变，共6.1万hm2。

4.2敦化市耕地等别渐变监测单元统计

敦化市存在肥力提升型及酸化型两种耕地质量等别渐变类型，共布设6个监测单元，64个监测样点，其中包括6个固定监测样点及64个辅助监测样点。将各监测样点监测值的平均值赋予固定监测样点，其余分等参数（包括因素指标体系―权重―计分规则、标准耕作制度、光温生产潜力、产量比系数、土地利用系数、土地经济系数、等指数与等别对应关系等在内的分等参数）采用2013年度耕地质量等别更新评价数据库中的参数，计算该固定监测样点的年末国家利用等指数及年末国家利用等别，该固定监测样点的等指数及等别变化情况将代表该渐变类型的监测结果。根据布设的监测单元主导因素数据及监测数据，对监测单元等指数及等别变化情况进行统计分析，结果见表1。由表1可知，酸化型一区12等旱地的国家利用等指数降低了0.71，酸化型二区13等旱地的国家利用等指数降低了1.02，肥力提升型12等旱地的国家利用等指数提高了7.32，国家利用等别除6号监测单元提高0.1等外，均未发生明显变化。

4.3敦化市渐变耕地质量等别监测

按要求将固定监测样点监测主导因素的年末、年初变化值赋予该渐变类型区域内的全部耕地，再采用插值法进行计算，得到2015年度该渐变类型区域内所有耕地等别渐变情况。

4.3.1肥力提升型渐变耕地等别渐变情况肥力提升型渐变耕地由于施用农家肥、合理轮作、改变土地利用方式及秸秆还田等原因，土壤有机质含量提高，土壤肥力提升。敦化市肥力提升型渐变耕地总面积为81158.03hm2，占全市耕地面积的48.56%。按照耕地等别渐变监测单元选取要求，在肥力提升型渐变耕地区域范围内共设置2个固定监测样点，23个随机监测样点。

敦化市肥力提升型渐变耕地国家利用等指数及等别变化空间变化情况见图2。由图2可知，国家利用等指数及国家利用等别有较大变化的耕地集中分布在黑石乡和额穆镇，沙河沿镇、青沟子乡、红石乡、江源镇及贤儒镇有零星分布，翰章乡肥力提升渐变现象最不明显。

敦化市肥力提升型渐变耕地具体渐变情况见表2。由表2可知，敦化市肥力提升型渐变耕地渐变趋势存在但不明显，国家利用等指数变化值低于6，国家利用等别变化值低于0.05。

4.3.2酸化型渐变耕地等别渐变情况敦化市酸化型渐变耕地国家利用等指数及等别变化、空间变化情况见图3。由图3可知，敦化市酸化型渐变耕地主要分布在黄泥河镇和大石头镇，由于两个乡镇不相邻，因此将酸化型划分为酸化型一区（黄泥河镇）和酸化型二区（大石头镇）。按照耕地等别渐变监测单元选取要求，在酸化型渐变耕地区域范围内共设置4个固定监测样点，41个随机监测样点。

由表3可知，敦化市酸化型渐变耕地渐变趋势存在但不明显，国家利用等指数变化值低于1，国家利用等别变化值低于0.05。

4.4敦化市渐变耕地质量等别变化影响因素

4.4.1地形地貌地形地貌是影响耕地开发利用的自然因素，在宏观尺度上控制了耕地开发利用的难易程度[12]。依据山间平原、河谷台地、低山丘陵、中山山地4种地形地貌类型，分别统计耕地质量等别渐变区域内土壤有机质含量、pH及国家等指数变化幅度，从而探索地形地貌在敦化市耕地开发利用及质量提升中的影响。

1）地形地貌与耕地土壤有机质含量变化

基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地土壤有机质含量变化占比（表4、图4）。由表4和图4可知，敦化市渐变区域内耕地主要分布于河谷台地区，面积为118391.58hm2，占耕地面积的70.84%；其次为山间平原区，面积为32923.69hm2，占耕地总面积的19.70%；低山丘陵区和中山山地区内耕地分布面积分别为15743.21和66.85hm2，分别占耕地总面积的9.42%和0.04%。渐变区域内耕地土壤有机质含量发生了较大范围的变化，土壤有机质含量提高的耕地面积为127583.48hm2，占耕地总面积的76.34%。各类地貌区域内，中山山地区40.09%的耕地土壤有机质含量提高，低山丘陵区67.09%的耕地土壤有机质含量提高，河谷台地区71.07%的耕地土壤有机质含量提高，山间平原区99.77%的耕地土壤有机质含量提高。因此，从地形地貌角度来看，敦化市耕地肥力提升难度依次为中山山地>低山丘陵>河谷台地>山间平原。

2）地形地貌与耕地土壤pH变化

基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地土壤pH变化（表5、图5）。由表5和图5可知，渐变区域内耕地土壤pH在一定范围内发生了变化，土壤pH变化的耕地面积为39174.18hm2，占总耕地面积的23.44%。其中，土壤pH发生变化的耕地主要分布在河谷台地区，面积为33917.01hm2，占土壤pH发生变化总面积的86.58%。

各类地貌区域内，中山山地区耕地土壤pH发生变化的耕地面积占本区耕地总面积的59.91%，面积比重最大；其次为低山丘陵区，pH发生变化的耕地面积比重为32.79%；河谷台地区土壤pH发生变化的耕地面积比重为28.65%；山间平原区最低，仅为0.14%。因此，从地形地貌角度来看，敦化市耕地土壤pH发生变化的难易程度依次为中山山地>低山丘陵>河谷台地>山间平原。

3）地形地貌与国家利用等指数变化

基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地质量等别指数（国家利用等指数）变化情况（表6、图6）。由表6、图6可知，渐变区域内耕地质量等别指数（国家利用等指数）普遍提高。国家利用等指数提高的耕地面积为131577.77hm2，占总耕地面积的78.73%。其中，山间平原区内国家利用等指数提高的耕地占本地貌单元内耕地总面积的99.86%；其次为河谷台地区，国家利用等指数提高的耕地占本地貌单元内耕地总面积的74.11%；低山丘陵区内国家利用等指数提高的耕地占本地貌单元内耕地总面积的69.44%；中山山地区内国家利用等指数提高的耕地占本地貌单元内耕地总面积的比重最低，仅为40.09%。

从耕地质量等别指数提升程度来看，主要集中在4～5之间。耕地国家利用等指数提升在4～5范围内的耕地面积为74190.65hm2，占国家利用等指数提高的耕地总面积的56.39%。因此，从地形地貌角度来看，敦化市耕地质量等别提升难度依次为中山山地>低山丘陵>河谷台地>山间平原。

4.4.2坡度地形坡度是影响耕地开发利用的自然因素，在微观尺度上决定耕地水土保持的难易程度[13]。依据二调规程中对耕地坡度的五级分类标准，分别统计耕地质量等别渐变区域内土壤有机质含量、pH及国家等指数变化幅度，从而探索地形坡度在敦化市耕地开发利用及质量提升中的影响。

1）地形坡度与耕地土壤有机质含量变化。基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地土壤有机质含量变化（表7、图7）。由表7、图7可知，敦化市渐变区域内耕地坡度主要为一级和二级，面积为141237.62hm2，占耕地总面积的84.51%；其次为三级，面积为20355.87hm2，占耕地总面积的12.18%；坡度为四级和五级的耕地分布面积为5531.84hm2，仅占耕地总面积的3.31%。土壤有机质含量提高的耕地从绝对数量上来看，主要为坡度一级和二级的耕地，面积分别为37275.88和31383.81hm2，分别占有机质含量提高耕地总面积的45.93%和38.67%。从相对数量上来看，坡度为三级的耕地土壤有机质含量提高最为普遍，占该坡度总耕地面积的81.48%；其次是坡度为一级的耕地，占总耕地面积的77.36%。

综上所述，从耕地肥力提升的角度来看，敦化市易提升肥力的耕地坡度为一级；其他各级别坡度，尽管耕地土壤有机质含量变化与坡度存在一定关系，但作为易发生改变的微观因素，在年度内对耕地肥力的影响差别不明显。

2）地形坡度与耕地土壤pH变化。基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地土壤pH变化（表8、图8）。由表8、图8可知，渐变区域内耕地土壤pH在一定范围内发生了变化。从绝对数量上来看，发生土壤pH变化的耕地主要为坡度一级和二级的耕地，面积分别为37332.47和35003.49hm2，分别占pH变化耕地总面积的43.44%和40.73%。而坡度为四级的耕地土壤pH变化最为普遍，占该坡度总耕地面积的45.06%；其次是坡度为二级的耕地，占该坡度总耕地面积的24.36%。

从耕地酸化的角度来看，敦化市易发生pH变化的耕地坡度为二级；其他各级别坡度，在年度内对耕地土壤pH变化的影响差别并不明显。

3）地形坡度与国家利用等指数变化。基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地质量等别指数（国家利用等指数）变化情况（表9、图9）。由表9、图9可知，国家利用等指数提高的耕地主要为坡度为一级和二级的耕地，面积分别为39686.18和33478.48hm2，分别占利用等别指数提高耕地总面积的30.16%和25.44%。而二级坡度的耕地，等别指数提高最为普遍，占比为84.14%；其次为一级和五级，占比分别为79.10%和71.61%。

综上所述，可以看出耕地坡度具有提升土壤肥力和导致土壤pH变化的双重作用。

4.4.3耕作距离

1）耕作距离与耕地土壤有机质含量。基于ArcGIS平台，提取敦化市居民点图层，以500m为间距，进行缓冲分析，数据统计结果见表10。由表10可知，敦化市耕地主要集中在耕作距离为1500m范围内。其中，耕作距离为500～1000m范围内的耕地约占1/2（46.31%）。

挠谢质含量变化来看，耕作距离为500～1000、1000～1500m范围内的耕地土壤有机质含量提高比较普遍，分别占各耕作距离内耕地总面积的78.71%和77.90%。

2）耕作距离与耕地土壤pH。基于ArcGIS平台，叠加耕作距离与耕地土壤pH图层，数据统计结果见表11。

从耕地土壤pH变化幅度来看，耕作距离为2000～2500m范围内的耕地土壤pH变化比较普遍，其余各耕作距离范围内耕地土壤pH变化比重无明显差别。

3）耕作距离与国家利用等指数。基于ArcGIS平台，叠加耕作距离与国家利用等指数变化图层，数据统计结果见表12。

由表12可知，从耕作距离角度来看，国家利用等指数提高较为普遍的耕地主要为耕作距离为500～1000m和1000～1500m的耕地，分别占各自耕作距离内耕地总面积的81.24%和80.53%。从绝对规模上来看，耕作距离为500～1000m和1000～1500m范围内，国家利用等指数提高的耕地的面积分别为41203.62和21244.13hm2，分别占国家利用等指数提高的耕地总面积的31.32%和16.15%。因此，耕作距离为500～1000m和1000～1500m范围内的耕地质量等别易于提升。

5小结与建议

1）敦化市渐变类型为酸化型与肥力提升型两种，肥力提升型位于敦化市中部，共涉及青沟子乡、额穆镇、黑石乡、秋梨沟镇、沙河沿镇、大桥乡、翰章乡、红石乡、贤儒镇及江源镇10个乡镇，共81158.03hm2；酸化型位于敦化市西部的黄泥河镇及敦化市东部的大石头镇，共24921.06hm2；敦化市的大蒲柴河镇、江南镇、雁鸣湖镇及官地镇未发生耕地质量渐变，共6万hm2。肥力提升型渐变耕地在敦化市耕地面积中所占比重最大。

2）在敦化市发生肥力提升型或酸化的渐变耕地渐变趋势均不明显，国家利用等指数变化平均值低于20，国家利用等别变化低于0.1。虽然敦化市政府通过推广施用农家肥、合理轮作、改变土地利用方式及秸秆还田等方式提高耕地质量等别，但效果不明显。

3）从地形地貌、坡度及耕作距离三方面对敦化市渐变耕地质量等别变化影响因素进行分析，从地形地貌角度来看，敦化市耕地质量等别提升难度依次为中山山地>低山丘陵>河谷台地>山间平原；从耕地坡度角度来看，耕地坡度具有提升土壤肥力和导致土壤酸化的利弊双重性；从耕作距离角度来看，耕作距离为500～1000m和1000～1500m范围内的耕地质量等别易于提升。

4）基于上述结论，敦化市在未来耕地保护及利用工作中，应进一步加强科学技术在作物种植中的作用，提高耕地总体质量，同时增强农村土地规模经营的紧迫感，推进高效农业规模化经营[14，15]。

参考文献：

[1]马建辉.耕地质量等别监测成果应用方法研究[J].中国农业资源与区划，2016，37（10）：55-60.

[2]沈斌强.县域农用地标准样地体系构建与耕地质量监控研究[D].南京：南京农业大学，2007.

[3]张莎莎.凤城市耕地质量等别更新评价研究[D].沈阳：沈阳师范大学，2016.

[4]吴嵩.典型黑土区土壤有机质含量反演研究[D].长春：吉林大学，2016.

[5]马建辉.我国耕地质量等别监测工作相关问题的介绍与探讨[J].邢台职业技术学院学报，2015，32（6）：74-77.

[6]杨乐艳.南湖区耕地质量动态监测研究[D].杭州：浙江大学，2015.

[7]李阳，吴克宁.丘陵地区耕地质量等别监测分区布设样点方法探讨――以江西省吉安县为例[J].河南大学学报（自然科学版），2015，45（4）：437-442.

[8]马建辉.基于变异函数和等别类型的耕地质量监测样点布设研究[J].世界农业，2015（5）：111-116.

[9]吕慧敏.基于农用地分等的耕地质量限制型研究[D].北京：中国地质大学，2015.

[10]相慧，孔祥斌，陈培雄，等.县域耕地质量等别监测样点布控研究――以内蒙古自治区达拉特旗为例[J].资源科学，2014，36（6）：1203-1210.

[11]宋芊.耕地质量等别变化监测指标分区选取研究[D].北京：中国地质大学，2014.

[12]朱锦尉，祝锦霞，徐保根.基于农用地分等的耕地质量监测评r[J].上海国土资源，2013，34（2）：20-23.

[13]王倩.县域耕地等别质量监测点布设方法研究[D].北京：中国地质大学，2013.

耕地测量方法篇2

【关健词】遥感；地理信息系统；全球定位系统；土地调查；耕地保护

随着社会经济建设的迅速发展，各行各业对土地的需求量越来越大，国家对土地的管制也越来越严。如何合理地规划利用土地，最大限度地保护现有的生态环境，切实保护耕地，是我国的重要国策之一。“留的方寸地，剩与子孙耕”。保护耕地已不能再仅仅是一句口号，必须明确责任，落到实处。各种测绘技术的应用将极大地提高各级国土资源管理部门的管理水平，为保护耕地起到不可忽略的作用。

1、遥感监测明察耕地变化秋毫

遥感技术的发展为土地利用动态监测提供了强有力的技术手段。第一次全国土地大调查，遥感技术已呈现出其巨大的科技生产力。经过近二十年的科技发展，不管是遥感图像的获取、空间分辨率大小，还是其处理技术及费用都已能达到生产应用。近几年来，国土资源部已成功地使用遥感技术监测重点城市的城市扩展和土地违规违法。

我市已从每年5月份开始进行卫星遥感土地执法检查。稍有经验的判读人员，分析几个时相的2.5米分辨率SPOT卫星图像，就可基本上判断出可能新造的农民住房、农田或山丘中小小的养鸡养鸭棚、山脚的小块取土场以及村边的小块垃圾堆放场等，更不用说那些一目了然的厂矿、道路等中大型建设用地。是否农业产业结构调整、建设用地是否占用了耕地，遥感图像立此存照，一查一个准，绝对不用存侥幸心理。

还有，2008年7月份开始的全国第二次土地调查将全面应用遥感技术，一般省份采用高分辨率卫星图像，主要省份采用航空影像，将最大程度地保证土地调查数据的现势性和准确性。地方各级政府主要负责人对本行政区域内的耕地保有量和基本农田面积、土地利用总体规划和年度计划执行情况负总责，遥感技术是核查执行这一责任制的可靠手段。过去国土资源部门由于技术、经费、人员等诸多方面的原因，有时数据难以落实到图面及具置，或者图件更新困难，几年后就很难达到数据、图面、实地三者一致。第二次全国土地调查将彻底改变这种局面，遥感技术对于调查监测耕地总量及具体图斑位置、落实保护耕地责任制中发挥巨大的作用。

2、管理信息系统图、数、实地一致的耕地帐册

与遥感技术相辅相成、同步发展的是地理信息系统技术。当今任何一门技术都是多学科综合发展的结果，遥感技术与地理信息系统技术发展尤其密切。如果说遥感技术研究探测的是什么、如何变化，那么，变化多大、如何统计分析并管理则离不开地理信息系统技术。

第一次全国土地资源调查主要以遥感技术应用为主，当时地理信息系统技术尚处于初级阶段，图件的转绘、清绘、面积求算、统计分析等基本上都以手工操作为主。近十年来，地理信息系统技术得到了迅速发展，早已达到了生产应用阶段。一套简单的地理信息系统软硬件只需1～2万元左右，一般基层单位也能购置。地理信息系统技术基础知识也得到相应的普及，在近几年的土地调查、土地规划及土地勘测中都已或多或少的应用了地理信息系统技术。

我省2003～2004年开展的全国土地调查试点显示了地理信息系统技术巨大生产力，技术先进、作业周期短、数据准确可靠，得到了图、数、实地三者相一致的调查成果，并建立了县级土地利用现状管理信息系统。土地利用现状管理信息系统是一本实实在在的耕地帐册，在保护耕地中起到了其他任何工作都不可不可替代的作用，是一切土地资源管理工作的基础。2005、2006二年的土地利用现状年度变更调查已从管理信息系统中输出统计报表，根据外业调查成果，数据与图件同时变动，使之与实地相一致，不再是以前仅仅在数据上变动。如果耕地不能占补平衡，即使有建设用地增量指标，而且实地确实已经变化，也不能落实到管理信息系统，只能采用欠帐的方式，等第二年再落实。管理信息系统使得耕地占补平衡不再是仅仅是数据变化，必须要切实落到实处，是国土资源管理中必须要慎重考虑的问题之一。除此之外，土地利用现状管理信息系统还限制了土地整理开发项目的立项与新增耕地量，有效地消除一些水分。土地利用调查、耕地保护与土地整理开发分属国土资源局不同的管理部门，每个部门都有自己的工作依据及考核指标，但这些指标或依据有时可能不协调，甚至相互之间冲突或矛盾。比如土地整理开发立项依据可能是土地利用总体规划图，而不是最新的土地利用现状图。事实上该地块土地利用现状早已变化，各种地类面积已经不同，因而土地整理开发项目新增耕地与管理信息系统数据图件出现不符，造成土地整理开发项目不能完全落实到管理信息系统，耕地占补容易形成欠帐。

3、全球定位系统勘测核实新造耕地面积

近十年来，测绘技术发展突飞猛进。全球定位系统RTK技术已经普及，在土地测绘、规划部门得到广泛应用。基站式GPS已达到厘米级精度，手持式的单个GPS也达到亚米级精度。

耕地占补平衡是保护耕地总量及质量的硬指标，建设用地占用耕地必须占一补一。GPS技术使得我们能方便快速勘测建设红线内的各种地类面积，核实新增耕地的位置、面积以及质量。目前的建设用地报批土地勘测定界、土地整理开发项目设计及验收、建设用地的耕地占补项目核查、省委托造地项目验收等都采用了GPS技术，如金东区、兰溪市的省委托造地项目，甬金高速耕地占补平衡验收，金东区上河塘畈土地整理开发项目设计验收等，查出耕地占补中存在的一些问题，及时纠正解决，保证了耕地占补的数量和质量。

4、3S技术结合耕地保护的技术保障

遥感技术（RS）、地理信息系统技术（GIS）、全球定位系统（GPS）如同三足鼎立，组成了土地资源管理部门的主要应用技术，缺一不可。3S技术的结合应用，将在耕地保护、合理规划利用土地上起到其他工作不能替代的作用。

道路选线3S技术可以应用于各种工程建设评价。如高速公路或城市快速通道的选线，采用遥感技术，分析航空影像或卫星影像，选择评价可能的线路并地形测量成图；采用地理信息系统技术，在道路选线方案红线内分析占用耕地的数量与质量，尽可能减少占用耕地。金义城市快速路、东永高速等交通建设项目的选线评价曾应用土地利用现状管理信息系统统计分析有关数据。

黄土丘陵规划金华市位于金衢盆地中部，许多县市（区）分布相当面积的黄土丘陵，合理地规划利用黄土丘陵，是解决目前建设用地需求和保护耕地双重制约的出路。利用地理信息系统技术，分析黄土丘陵区各种地类面积、分布及地形地貌，根据实际情况，合理规划开发黄土丘陵，分别规划工业开发区和农业开发区，工业开发尽量少占用耕地，农业开发区则保证建设用地的耕地占补平衡数量及质量。

基本农田上图基于目前的耕地保护政策及具体做法，国土资源管理部门只保证耕地总量及基本农田保护率，每个县市（区）及各乡镇基本农田保护率各不相同，并没有落实到具体图斑地块。第二次全国土地调查后将更执行严格的耕地保护制度，基本农田上图，具体落实到图斑，进入数据库，并与农户或村民组织签订基本农田保护责任书。数据库电子数据将上交省国土资源厅及国土资源部备案，便于今后核查。也就是说，今后国土资源部或国土资源厅完全可以不用到实地，采用遥感技术核查各地耕地或基本农田占用情况，无疑给耕地保护加上了一道技术保障，使得各地建设用地占用耕地特别是基本农田时要更加慎重。

耕地测量方法篇3

1．1试验区概况

试验区位于河北省深州市太古庄乡高赵圈村（N38°01′，E115°32′），属典型海河低平原区，是“十二五”国家粮食丰产科技工程核心试验区。土壤为粘性壤土，180cm土体不同层次容重为1．3～1．6g／cm3；耕层全氮含量1．2g／kg，碱解氮含量66．7mg／kg，速效磷含量24．1mg／kg，速效钾含量122．4mg／kg，有机质含量14．7g／kg，盐分质量分数1．1g／kg。2011－2012年小麦生长季降雨62．8mm，2012－2013年小麦生长季降雨量122．2mm。

1．2试验设计

2011－2013年冬小麦生长季进行，共设旋耕（RT）、深松（SRT）、深耕（MRT）3种耕作方式处理，每处理3次重复，小区面积60m2，随机区组设计：（1）旋耕，前茬玉米秸秆全部粉碎还田撒施底肥1GN－180型大型旋耕机旋耕2遍（深度15cm）耙地2遍机播。（2）深松，前茬玉米秸秆全部粉碎还田撒施底肥2FS型深松旋耕一体机作业1遍（深松深度30cm，旋耕深度15cm）耙地2遍机播。（3）深耕，前茬玉米秸秆全部粉碎还田撒施底肥1L－525铧式犁耕翻（深度20cm）旋耕机旋耕1遍（深度15cm）耙地2遍机播。供试小麦品种为良星99（冀审麦2004007号）。播前底肥施纯氮240kg／hm2，P2O5112．5kg／hm2，K2O112．5kg／hm2，小麦10月10日趁墒播种，基本苗密度为3．15×106株／hm2，2个年度均只在春季灌水2次，每次灌量82．5mm，时间分别为2012年4月6日和5月1日、2013年4月7日和5月2日，随春季第1次灌水追施纯氮135kg／hm2，6月15日收获。

1．3试验方法

10月15日开始，每隔1个月，分0－5cm，5－10cm，10－20cm，20－30cm，30－40cm5个层次采集原状土样，采用环刀法［7］测定土壤容重，计算0－10cm，10－20cm和20－40cm土层平均容重。土壤总孔隙度计算公式为：Rt＝（1－RS／DS）×100。式中：Rt为总孔隙度（％）；RS为容重（g／cm3）；DS为比重（g／cm3）。于冬小麦播前和收获后，按五点取样法采集土样，用平板表面涂抹法对样品中的真菌、细菌和放线菌进行分离计数。分离真菌采用马丁氏培养基，每10ml培养基加入0．03％链霉素溶液1ml（含链霉素30μg／ml）；分离细菌采用牛肉膏蛋白胨培养基；分离放线菌采用高氏Ⅰ号培养基。其中马丁氏培养基和高氏Ⅰ号培养基平皿倒置于28℃培养箱中培养4d计数；牛肉膏蛋白胨培养基平皿倒置于37℃培养箱中培养3d计数。在播种－返青、返青－抽穗、抽穗－成熟期3个阶段，按五点取样法采集土壤样品，每阶段采集3次，测定相关酶活性、养分和有机碳含量。土壤碱解氮测定采用碱解扩散法，速效磷测定采用碳酸氢钠浸提－钼锑抗比色法，速效钾测定采用乙酸铵浸提－火焰光度法，有机质测定采用重铬酸钾容量法－磷酸浴法［1］；土壤脲酶（UE）活性测定采用靛酚比色法，碱性磷酸酶（ALP）活性采用磷酸苯二钠比色法，过氧化氢酶（CAT）活性采用高锰酸钾滴定法［8］，土壤多酚氧化酶（PPO）活性采用邻苯三酚比色法［9］；土壤有机碳（SOC）含量测定采用重铬酸钾容量法；土壤微生物量碳（SMBC）含量测定采用氯仿熏蒸－K2SO4浸提法，SMBC＝Ec／KEC。式中：Ec为熏蒸和未熏蒸土壤K2SO4浸提液的碳含量差值（mg／kg）；KEC为转换系数，取值0．38［10－11］。土壤呼吸速率测定采用动态密闭气室法［12］，测定仪器为Li－6400（Licor，USA）。土壤含水量采用德国IMKO公司生产的TRIME－PICO型便携式水分测定仪（TDR）测定。土壤温度测定采用HL20型自动气象数据采集器（锦州阳光气象仪器公司生产）。每小区布设8个温度感应器，感应器埋深10cm。播种后，间隔5～7d测定1次0－180cm土层体积含水量，每20cm测定1次，雨后加测；温度采集器采集周期设定为1h。

1．4数据统计分析

对2011－2013年2个生长季试验数据进行巴特勒检验（Bartletttest），趋势相同数据取平均值分析。相关数据统计分析采用SPSS12．0和DPS7．05软件；用Excel2010软件作图。

2结果与分析

2．1不同耕作方式下土壤容重与孔隙度

播种至11月上旬各处理0－10cm土层呈现容重大幅度上升、孔隙度明显下降趋势。11月中旬到次年3月中旬，各处理土壤容重缓慢下降、孔隙度则缓慢上升。播种至4月上旬灌溉春一水前，旋耕、深松和深耕处理容重分别上升6．1％，5．2％和7．3％，孔隙度分别下降4．8％，4．1％和5．3％。此阶段，深耕处理容重最低，孔隙度最大，深松处理和旋耕处理无显著差异。春季灌水和降雨的叠加效应是各处理土壤容重均出现大幅度上升，总孔隙度大幅下降。通过回归模拟，春一水灌溉后30d，旋耕、深松和深耕处理容重分别上升7．4％，6．6％和8．5％，总孔隙度分别下降6．5％，5．8％和7％。5月份以后，各处理物理性状基本趋于稳定，至成熟期处理间差异不显著。10－20cm土层各处理容重与孔隙度变化趋势与0－10cm相似，但变化幅度较小。在该层深松和深耕处理总孔隙度显著高于旋耕处理，而容重则低于旋耕处理。20－40cm土层，通过多元方程模拟发现，土壤总孔隙度随时间推移缓慢下降，容重则缓慢升高。播种至灌溉春二水，深松处理孔隙度最高，容重最低。随后深处理间差异逐步缩小，至生长季结束差异不显著。进一步分析图1发现，灌溉春二水后，0－20cm土层各处理容重出现小幅下降，孔隙度小幅提高。推测可能与土壤温度升高加速玉米秸秆腐解有关。

2．2不同土壤耕作方式下土壤水热状况和呼吸速率

2．2．1土壤水分状况由图2可知，播种至返青期，40cm以上土层，旋耕处理含水量最高，为23．8％，分别比深松和深耕处理高3．9％和8．2％；40－80cm土层，深松处理含水量最高，为26．3％，分别比旋耕和深耕处理高10．5％和4．0％。返青至抽穗期，0－20cm土层含水量表现为旋耕＞深松＞深耕，20－100cm土层深松处理含水量最高，为25．7％，旋耕和深耕处理分别为24．2％和23．4％；各处理100cm以下土层含水量无显著差异。抽穗至成熟期，2011－2012年各处理0－20cm土壤含水量差异不明显，20－120cm土层深松处理含水量显著高于另两处理。2012－2013年，20－120cm土壤含水量变化规律与上一年度相似，但旋耕处理0－20cm土壤含水量明显较高，可能与当年小麦开花后降雨量较多（46．6mm）有关。2．2．2土壤呼吸速率及其与10cm地温的相关性土壤呼吸是土壤碳库向大气碳库输入碳的主要途径，土壤碳库的变化将对大气圈CO2浓度产生明显影响。由图3可知，小麦越冬前，深耕处理土壤呼吸速率最高，峰值为2．9μmolCO2／（m2·s），分别比深松和免耕处理高5．5％和11．5％。越冬期各处理土壤呼吸速率均快速下降，处理间差异不显著。返青后各处理土壤呼吸速率均快速上升，至孕穗期均达到第二个峰值，此时深耕处理最高为3μmolCO2／（m2·s），比深松和免耕处理分别高7．1％和11．1％。另外，土壤不同耕作方式也明显影响到麦田土壤温度。小麦播种至越冬，旋耕处理10cm土壤平均温度为9．2℃，深松和深耕处理分别为8．9℃和8．3℃。越冬期，旋耕、深松和深耕处理土壤温度分别下降10．7，10．7，10．9℃。返青后深耕处理上升最快，深松处理其次，旋耕处理相对平缓。拔节至成熟期，深耕处理10cm土壤平均温度为23．6℃和22．3℃，分别比旋耕处理高5．8％和2．8％。说明深耕和深松均有利于提高春季地温。另外，通过对不同耕作方式下麦田10cm深度土壤平均温度与土壤呼吸速率进行Pearson相关性分析（表1）发现，土壤呼吸速率与地温呈显著正相关。

2．3不同耕作方式对麦田土壤酶活性的影响

土壤酶是土壤生物过程的主要调节者，参与土壤环境的一切生化过程，与有机物质分解、营养物质循环等密切相关。由表2可知：①0－10cm土层，抽穗前不同处理麦田土壤脲酶（UE）和过氧化氢酶（CAT）活性均无显著差异，抽穗后深松处理UE和CAT活性上升较快，并均显著高于旋耕和深耕处理；10－20cm土层，返青前各处理UE和CAT活性差异不显著，返青后处理间差异扩大，深松处理UE和CAT活性最高，分别为0．3mg／（g·d）和2．99ml／（g·h）；20－40cm土层，返青前各处理UE和CAT活性无显著差异，返青后深松处理2种酶活性均显著高于其他处理。②0－10cm土层，小麦播种至抽穗阶段，免耕和深耕处理土壤碱性磷酸酶（ALP）较高。抽穗后，深松处理土壤ALP活性明显提高，为36．3g／kg，分别是旋耕处理和深耕处理的1．17倍和1．18倍。③10－20cm土层，小麦抽穗前深耕处理土壤多酚氧化酶（PPO）活性分别比免耕和深松处理提高78．9％和43．2％；抽穗后，深松处理土壤PPO活性最高，并显著高于其他处理；20－40cm土层，小麦抽穗前各处理PPO活性无显著差异，抽穗后深松处理PPO活性最高，分别比旋耕和深耕处理高78．6％和19．0％。

2．4不同耕作方式对麦田土壤养分的影响

0－10cm土层，旋耕处理碱解氮含量在小麦抽穗前较高，深耕处理则是在抽穗后较高。10－20cm和20－40cm土层，深松处理碱解氮含量始终最低，抽穗期仅为52．3mg／kg，分别为免耕和深耕处理的92％和79％；全生育期平均为46．1mg／kg，分别为免耕和深耕处理的77．1％和81．6％。0－10cm土层，旋耕处理速效磷含量最高，有“表层聚集”现象，全生育期平均含量37mg／kg，分别是深松和深耕处理的1．15倍和1．29倍；10－20cm土层，抽穗前旋耕处理速效磷含量最高；抽穗后处理间差异不显著；20－40cm土层，深松处理速效磷含量最高。0－10cm土层，小麦抽穗前，旋耕处理土壤速效钾含量最高，为106mg／kg，分别是深松处理和深耕处理的1．26倍和1．22倍；抽穗后，深耕处理土壤速效钾含量最高。10－20cm土层，抽穗前，旋耕处理速效钾含量也最高，抽穗后各处理无显著差异。20－40cm土层，深松处理速效钾含量最高。0－10cm和10－20cm土层，返青至抽穗阶段，深耕处理有机质含量较高，其他时期各处理无显著差异。20－40cm土层中，返青前旋耕处理有机质含量较高，深松处和深耕处理无显著差异。返青后深松处理有机质含量为12．28mg／kg，分别比深松和深耕处理高80％和74．6％。

2．5不同耕作方式对麦田土壤微生物与有机碳的影响

2．5．1真菌、细菌和放线菌数量由表4可知：①旋耕处理各层土壤真菌数量均呈下降趋势，深松处理土壤真菌数量在各土层均为上升趋势，而深耕处理则在0－20cm土层表现为下降，在20－40cm土层上升。2个生长季深松处理土壤真菌数量平均增加69．9％。②旋耕处理土壤中细菌数量在0－20cm土层中表现为增加，而在20－40cm土层中则下降，深耕处理与旋耕处理相反。深松处理土壤细菌数量在各土层均表现为上升。2个生长季深松处理细菌数量平均增加91．1％。③0－40cm土层，各处理放线菌数量均呈下降趋势。其中，深耕处理放线菌数量下降最明显，全生长季平均下降31．5％。2．5．2土壤SMBC和SOC含量微生物量碳（SMBC）对土壤扰动非常敏感，可反映土壤养分状况、生物活性和微生物数量。由表5可知，0－10cm土层，深耕处理SMBC含量最低，为134．5mg／kg，分别均相当于旋耕处理的84．9％。10－20cm土层，小麦播种至返青阶段，深松处理SMBC含量最高；返青至抽穗阶段，旋耕处理SMBC含量最高。深耕处理SMBC含量始终最低，全生育期平均仅为176．3mg／kg，分别仅相当于旋耕处理和深松处理的77．7％和73．9％。这可能与深耕对土壤扰动大，土壤团聚体遭破坏，土壤呼吸速率和能量消耗加快有关。20－40cm土层，小麦抽穗期前，SMBC含量为旋耕处理＞深耕处理＞深松处理；抽穗后，深松和深耕处理无显著差异，但均显著高于旋耕处理。总有机碳（SOC）是表征土壤肥力的重要指标之一，影响着土壤渗透、抗蚀、持水和养分循环，协调土壤水、肥、气、热等［13］。0－10cm土层，深耕处理SOC含量最低，全生育期平均为9．4g／kg，分别相当于旋耕和深松处理的91．9％和91．0％。10－20cm土层中，返青前，旋耕处理依然最高。返青后，深松和深耕处理SOC含量则呈明显增长趋势。20－40cm土层中，返青前，旋耕处理SOC含量最高；返青后，深松处理SOC含量最高，为19．2g／kg，分别是旋耕处理和深耕处理的1．75倍和1．22倍。2．6不同耕作方式对小麦产量和水肥利用的影响由表6可知，2个生长季深耕和旋耕处理总耗水量均较高，分别为430．3mm和430．9mm，深松处理仅为409．4mm，比旋耕和深耕节水6％；深松处理产量最高，平均为8550．0kg／hm2，分别比旋耕和深耕处理分别提高15．4％和6．9％，水分利用效率分别高22．7％和13．7％；深松处理N、P、K肥料偏生产力最高，其中N肥平均偏生产力为22．8kg／kg，分别比旋耕和深松处理高15．2％和6．5％。

3讨论

3．1耕作方式改变对麦田土壤物理性状与水热状况的影响

物理结构、储供水和热量循环能力是耕地质量的重要表征。研究显示，长期单一的土壤耕作方式均会影响土壤物理性状，如长期翻耕土壤失墒大，形成犁底层，影响土壤蓄水能力；长期少、免耕，表层土壤体积质量会增加、犁底层上移、耕层变浅。Milton等［14］报道免耕土壤总孔隙度较低。Borghei等［15］报道，多年免耕导致土壤压实、容重增大、产量降低。Hou等［16］报道，与常规耕作方式相比，在夏闲期间，采用免耕与深松相互交替可提高0－20cm土层含水量3．9％～7．8％，而在作物生长及季节则可提高8％～8．6％。Qin等报道，深松可增加降水入渗，提高土壤贮水能力。苏衍涛等［18］报道，免耕在冬小麦越冬期表现增温，活动期表现降温。本研究表明，深耕处理和深松处理分别有利于0－20cm和20－40cm土层土壤容重下降和土壤孔隙度增大。旋耕处理有利于表层土壤水分储蓄，深松处理有利于20－120cm土层水分储蓄。深耕有利于提高土壤温度，分别比深松和旋耕高5．8％和8．8％。深松对土壤扰动深度较大，可更好地储蓄水分，这与前人的研究结果类似。深耕比深松可更有效提高土壤温度，且温度变幅更大，这与陈继康等的研究结果相似。而深耕由于加深犁底层的同时，造成了表土大面积翻动，破坏了团粒结构，实际并未对土体储水起到更好的效果，所以频繁深耕必然对耕地质量产生较大影响，这也支持了前人的研究结果。有关耕作方式改变后土壤水热状况的改变是否有耦合效应并影响作物生长，还需进一步研究。

3．2耕作方式改变对麦田土壤酶活性与养分含量的影响

养分循环是农田生态系统最基本功能之一，其中农田三大养分要素N、P、K的循环与平衡则是农田生态系统稳定性与区域农田生产力状况的具体反映。不同栽培制度和管理措施等都会影响土壤酶和养分空间变异和生物活性变化，而土壤酶活性与土壤养分之间关系密切，可间接反映氮、磷等养分转化与供给状况。本研究表明，小麦返青至成熟，深松处理可提高土壤过氧化氢酶和脲酶活性，且深松处理还可提高小麦抽穗后土壤碱性磷酸酶活性；深耕处理和深松处理可分别在抽穗前、后提高表层土壤多酚氧化酶活性。深松处理可降低碱解氮含量而促进速效磷和速效钾积累；深耕处理可提高表层土壤有机质含量，旋耕处理和深松处理则分别在返青前和返青后提高20－40cm土层有机质含量。本研究还得出，旋耕处理速效磷有“表层聚集现象”，这与前人的研究结果一致。由此可见，深松处理对于提高土壤酶活性有着特殊意义，而土壤酶活性提升又直接加速了对土壤中养分的分解和利用。由于研究角度侧重不同，不同耕作方式下土壤酶活性与养分变化相关性将另外报道。

3．3耕作方式改变对麦田土壤呼吸和微生物的影响

由于土壤微生物比土壤理化性质对土壤质量变化能做出更快速响应，所以土壤微生物土壤污染监测评价和生态修复等方面的研究受到普遍关注。不同耕作措施创造不同的土壤环境，影响土壤微生物数量和组成。研究显示，土壤呼吸是一个复杂的土壤生态学过程，土壤呼吸季节变化一般呈现单峰型特点［21］。不同耕作措施可改变土壤物理结构和水热特性，进一步影响土壤呼吸状态。张俊丽等报道，深松耕处理小麦农田呼吸速率最高，显著高于深耕和旋耕处理。任景全等研究也认为，免耕可降低土壤呼吸速率。本研究表明，深松有利于真菌和细菌增殖，旋耕有利于放线菌增殖。这可能与深松和深耕提高了土壤温度，而温度提升加速了土壤内植物残体降解，腐殖质含量提高有关。Riley曾报道耕作方式对微生物的影响与土质关系密切，因此本研究结果还需在其他土质中进一步印证。本研究还显示，深松处理和旋耕处理分别在不同生育时期可提高土壤SMBC含量。旋耕处理在小麦返青前土壤SOC含量较高，深松处理则是在返青后最高。深耕处理土壤呼吸速率最高，2个生长季平均为1．76μmolCO2／（m2·s），分别比旋耕处理和深松处理高8．0％和4．8％，这与前人报道吻合。且本研究也证实呼吸速率与土壤温度呈显著正相关，而深耕可提高土壤温度，研究前后可互相印证。深耕处理SMBC含量SOC含量较低，这与Compton等［25］提出的土壤温度高可提高SMBC含量不一致。这可能与试验区土质有关，因为土质不同会影响SMBC的周转速率有关。有关不同耕作方式下麦田土壤呼吸和微生物的关系及其在不同土质上的表现还需要进一步研究。

4结论

耕地测量方法篇4

诊断指标的选取及评价体系建立根据上述生态环境诊断指标的选取原则，以及坡耕地生态环境的实际调查情况，经过专家咨询与分析识别，我们筛选和提出了影响坡耕地生态环境质量的4类评价因子，分别为黑土层厚度、土壤侵蚀、土壤理化性状、坡耕地治理，共选择确定了10个评价指标。

坡耕地生态环境健康诊断

1诊断分析指标权重的确定

本研究采用层次分析法(简称AHP法)［3］确定各指标权重，其基本原理是把研究的复杂问题看成一个大系统，先对系统多个因素进行分析，划分出各因素间相互联系的有序层次，再对每一层次的各因素进行客观判断，并相应地给出重要性的定量表示，进而建立数学模型，计算出每一层次全部因素的相对重要性权值，加以排序，最后根据排序结果进行规划决策并选择解决问题的措施。

1.1层次结构的建立首先把系统问题条理化、层次化，构造出一个层次分析的结构模型。本研究将递阶层次分为3层。

1.2坡耕地生态环境诊断评价指标权重的确定(1)准则层各指标权重的确定。在本研究中，目标层为坡耕地生态环境诊断及评价指标，其影响因素分别为:黑土层厚度U1;土壤侵蚀U2;土壤理化性状U3;坡耕地治理U4。据此可以得到如下判断矩阵(表2)。根据以上判断矩阵，利用和积法求得其最大特征值及其对应的特征向量，分别为:最大特征值λmax=4.0333，对应的特征向量ω=(0.4370，0.2341，0.2029，0.1260)。为保证所确定的相对重要性的可信度和准确性，必须对判断矩阵进行一致性校验。一致性校验准则为一致性比率C.R.＜0.10。经计算，C.R.=0.012＜0.10，说明判断矩阵的一致性是可以接受的，也就是准则层的黑土层厚度、土壤侵蚀、土壤理化性状及坡耕地治理对坡耕地生态环境健康影响权重分别是0.4370、0.2341、0.2029、0.1260。(2)指标层各指标权重的确定。由于指标层中各指标对相应准则层中各指标的影响程度差别很小，本研究中指标层权重的确定选用平均分配的方法。指标层各指标权重见表4。

2评价指标实际值的调查与测定

2.1评价指标实际值确定方法(1)黑土层厚度(cm)。以县为单位，采用专家咨询、资料查阅的方法，并结合土壤剖面实测结果，复核确定各市县不同坡度级耕地黑土层平均厚度。(2)12°以下坡耕地比重(%)。通过资料收集与综合调查、分析的方法确定12°以下坡耕地占坡耕地总面积的比重。(3)年均降水量(mm)。通过资料收集及实地调查与分析，确定不同市县坡耕地年平均降水量。(4)水土流失治理度(%)。通过资料收集及实地调查与分析，确定不同市县坡耕地水土流失治理度。(5)土壤侵蚀模数［t/(km2•a)］。通过资料收集及实地调查与分析，并向多位水土保持及土壤专家进行咨询，利用降雨量作为修正系数，采用土壤侵蚀模数加权平均法计算并确定坡耕地平均土壤侵蚀模数。土样采集与样点布设。以县为单位，选取不同坡度坡耕地采集土壤样品。由于不同地区地形、地势及田块大小均不同，长期耕作导致土壤肥力均匀性差，因而将坡面平分为坡上和坡下两部分，分别采取蛇形采样法进行采样，采集土样分0—10、10—20、20—30和30—40cm四个层次。(6)土壤有机质含量(%)。采用硫酸重铬酸钾法进行测定［4］。(7)土壤全氮含量(%)。采用全自动凯氏定氮法测定。(8)土壤全磷含量(%)。采用NaOH熔融－钼锑抗混合试剂比色法测定。(9)土壤全钾含量(%)。采用NaOH熔融－原子吸收光谱法测定。(10)土壤含水量(%)。采用土钻法和烘干法进行测定。

2.2评价指标实际值的调查与测定结果根据以上评价指标实际值的调查与测定方法，分别对20个主要市县坡耕地10个评价指标进行实际调查与分析，结果见表5和表6。

2.3坡耕地土壤侵蚀模数依据伊通县水保站提供的不同坡度坡耕地土壤侵蚀模数资料，结合各市县年均降水量，通过进行专家咨询及资料查询，计算各市县不同坡度级坡耕地土壤侵蚀模数，并确定不同坡度坡耕地的平均土壤侵蚀模数。利用水土保持规划与普查数据结果，统计出不同坡度坡耕地占坡耕地总面积的比例(表8)，通过加权平均法计算出坡耕地平均土壤侵蚀模数。经计算，第二松花江流域坡耕地平均土壤侵蚀模数为1004t/(km2•a)。

评价指标量化与综合诊断评判

评价指标量化(1)评价指标实际值与目标值的确定。根据本研究中建立的诊断评价指标体系，采取综合调查与实地测定分析、资料统计分析的方法，有针对性地收集和测量了坡耕地与生态环境相关的数据，统计整理出分析诊断所需各单项指标的实际值。各单项指标的目标值是以国家及该地区水土保持生态建设目标为依据，参照国内外现代化和可持续发展报告［5］、《中国21世纪议程》、《吉林省21世纪议程行动计划》、《吉林省生态省建设总体规划纲要》、《吉林省生态环境保护规划》、《吉林省水土保持“十一五”规划》和流域现状实际，进行综合分析确定。(2)评价指标量化。指标量化与综合诊断评价是流域系统诊断的关键，评价体系中的10个指标基本可以分为两类:一是对系统健康持续发展起正作用的指标，如黑土层厚度、土壤有机质含量等，此种指标值越大越好;二是对系统健康持续发展起副作用的指标，如土壤侵蚀模数，此种指标值越小越好。两种类型的指标应采取不同的量化方法。为此，本研究引入了模糊集合的隶属函数［6］进行指标量化。设xj和tj分别为单项指标的实际值与目标值，则该单项指标的量化值为:当x为正作用指标时，aj=(xj/tj)C×100%;当x为副作用指标时，aj=(tj/xj)C×100%。式中，C为刻画模糊度的常数，一般C＞1，这里取1.1。各指标量化。

坡耕地生态环境健康综合诊断评判流域综合调查分析诊断指标体系中的每一单项指标均是从不同侧面来反映系统健康持续发展状况，因而必须对总体状况进行综合评判。本研究采用多目标线性加权函数法［7］进行计算和评判。根据多目标线性加权函数法的计算结果，第二松花江流域坡耕地生态环境系统综合健康诊断指数为18.10，依据表10生态环境系统诊断评判标准，可知该系统发展运行的健康水平，等级为劣。

结论

耕地测量方法篇5

1.1辽宁省自然条件概况辽宁省（38°43''''～43°26''''N，118°53''''～125°46''''E）地处我国东北地区南部，境内东西两侧为低山丘陵区，中部为辽河中下游平原区，南部邻黄渤二海，海岸线总长度2920km。研究区属温带大陆性季风气候，四季分明，雨热同季，东部地区雨量充沛，西部地区干旱少雨。全省位于长白、华北与蒙古植物区系交织地带，森林植物种类丰富[13]。

1.2辽宁省退耕还林工程资源概况辽宁省自2001年实施国家退耕还林工程以来，工程区由试点阶段的3市4县（彰武县、北票县、凌源县、建昌县）发展到15市74县，工程覆盖1115个乡县11517个自然村，涉及659592户农民。辽宁省林业厅将全省划分为3个模式类型22个模式组153个模式，同时采用聚类分析法确定了43个优选模式。针对辽西北、辽东山地及半岛丘陵区、辽中平原区三大地貌区分别选定了相应的造林模式和管护方法，以保证工程的建设成效。截止2013年末，辽宁省累计完成退耕还林工程建设任务113.57万hm2，其中退耕地还林面积约占总面积的21.72%，宜林荒山荒地造林占到62.66%，封山育林占15.61%；生态林占全部退耕还林工程林种类型面积的72.11%，经济林占22.81%，灌木林占5.08%[1]。

2研究方法

2.1退耕还林工程生态效益监测及测算评估指标体系辽宁省退耕还林工程各项生态效益监测方法参照包括《退耕还林工程生态效益监测评估技术标准与管理规范》（办退字[2013]16号）和《森林生态系统服务功能评估规范》（LY/T1721-2008）。测算评估指标体系共包括6个类别11个评估指标，分别为涵养水源（调节水量和净化水质）、保育土壤（固土和保肥）、固碳释氧（固碳和释氧）、积累营养物质（林木积累营养物质）、净化大气环境（提供负离子、吸收污染物和滞尘）和生物多样性保护（物种保育）。

2.2退耕还林工程生态效益分布式测算方法将辽宁省退耕还林工程按照县区划分为74个一级测算单元，每个一级测算单元按照不同退耕还林工程植被恢复类型分为退耕地还林、宜林荒山荒地造林和封山育林3个二级测算单元，再按照退耕还林林种类型将每个二级测算单元分为生态林、经济林和灌木林。最后结合不同立地条件的对比观测，最终确定666个相对均质化的生态效益评估单元。基于生态系统尺度的定位实测数据，运用遥感反演，模型模拟等技术手段，进行由点到面的数据尺度转换，将点上实测数据转换至面上测算数据，得到各生态效益评估单元的测算数据，以上均质化的单元数据累加的结果即为辽宁省退耕还林工程生态效益的测算结果。

2.3数据来源数据来源于辽宁省的3个退耕还林工程生态效益专项监测站和中国森林生态系统定位研究网络（CFERN）所属4个森林生态站、30多个辅助观测点以及300多块样地的退耕还林工程生态效益指标体系连续观测与清查数据。还包含辽宁省退耕还林工程中心开展的退耕地还林、宜林荒山荒地造林和封山育林3种植被恢复类型中各退耕还林树种面积、树龄等资源清查，以及权威机构公布的社会公共资源数据[1]。

3结果与分析

3.1辽宁省地市级退耕还林工程生态效益辽宁省各地市退耕还林工程生态效益物质量评估结果显示，退耕还林面积较大的朝阳市、大连市、葫芦岛市、沈阳市，生态效益各分项物质量均较高。辽宁省全省退耕还林工程每年生态效益总价值量为491.94亿元；朝阳市、大连市、葫芦岛市生态效益总价值量位于全省前3位；辽中平原地区，如辽阳市、营口市、盘锦市生态效益各项价值量均较小。辽宁省退耕还林工程生态效益各分项价值量评估结果表明，涵养水源和生物多样性保护功能生态效益价值量占总价值量的比例较高，分别为26.84%和26.30%；而林木积累营养物质仅占总价值量的2.96%（图1）。

3.2辽宁省退耕还林工程不同林种类型生态效益辽宁省退耕还林工程不同林种类型生态效益各分项物质量均为生态林最大，经济林次之，灌木林最小。辽宁省退耕还林工程不同林种类型生态效益各分项价值量亦均为生态林最大，经济林次之，灌木林最小（表4）。退耕还林工程生态林每年生态效益总价值量为372.9亿元，占生态效益总价值量的75.8%；经济林为98.1亿元，占19.94%；灌木林为20.94亿元，占4.26%（表4）。生态林生态效益各分项价值量中，生物多样性保护价值量占全省总价值量的比例最高，达到30.27%，涵养水源价值量占全省总价值量的19.07%（表4）。经济林生态效益各分项价值量中，涵养水源价值量占全省总价值量的比例最高，达到52.73%；经济林生物多样性较低，生物多样性保护价值占全省总价值量的13.79%（表4）。灌木林生态效益各分项价值量中，涵养水源价值量占全省总价值量的比例最高，达到43.84%。

4结论与讨论