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：Acrgis AHP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。

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土地适宜性评价国外综述
1.2.1国研究发展
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，研究区域从大围到中、小尺度围延续，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,
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]；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。

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
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，又有季风气候多雨的特点。

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。

水系密布，便于灌溉。

茶叶是的传统优势产业和出口创汇产品，是“十大”农业主导产业之一，也是六大特色农业之一。

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。

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，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℃的围；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
)、年极端最低气温≤-13℃出现的频率(F Tmin≤-13℃)、4-10月的平均≥10℃
相对湿度(U
)等四个气候指标，还选取了海拔高度、坡度、坡向、土壤类型和4-10
土壤质地等五个指标，依次将它们定位C1-C9(表1)。

表1
评
价
（A）
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C ij 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
3.3 获得九个指标的权重
(1)计算判断矩阵每一行元素的乘积
n
i M ,1,2,...,ij j i c i n
===∏；
（2）计算
i
M 的n 次方根
i W =
（3）对向量
[]
12W=T
n
W W W L
按照
j 1
W i
n
j
j W W
==
∑进行正规化，则
[]
12T
n
W W W W =L 即为所求的权重（见表3、4）。

表 3 各层权重
表4 综合判断矩阵和各因子权重
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
CI =λmax – n / n-1 ，CR=CI/ RI
用yaaph 计算，进行一致性检验，A —B ，CR=0.000＜0.1，通过，B1—C ，CR=0.0172，通过，B2—C ，CR=0.0089，通过，B3—C ，CR=0.000＜0.1，通过。

3 气候指标回归模型
利用市市及其周边共34 个气象观测站
1971-2008 年的逐日气候要素资料及其气象观测站的地理属性（经度、纬度和海拔高度），同时根据给定的各气候指标与经度、纬度和海拔高度等的多元回归模型（见表6），整理和计算出四个气候指标的值。

表6 茶叶气候指标的多元回归模型
备注：φ－纬度，λ－经度，h －海拔高度，**－通过0.01水平的显著性检验
用Arcgis 里的MODEL BUILDER 这一模型建立平台，把市的经度、纬度和海拔高度等栅格化数据导入到MODEL BUILDER 这一模型建立器中，，将Spatial Analyst Tools —Overlay —Weighted Sum 工具放入刚新建的model 中，运用
CONNECTION 数据连接线把各个数据和工具整合起来，将回归公式中的参数系数作为各参数的权重输入计算，再用Spatial Analyst Tools—Math—Plus 工具将结果和公式中的常熟相加得到相应的气候指标的值，得到每一个气候指标的多元回归模拟分布图。

具体建模的过程见下图：
年平均气温模型流程图：
≥10℃积温模型流程图：
4—10月平均湿度模型流程图：
F Tmin≤-13℃模型流程图：
有上述建模得到气候条件的四个指标的四个指标的回归值图如图1：
年平均气温≥10℃积温
4—10月平均湿度F Tmin≤-13℃
图 1
5 对气候指标空间残差进行空间插值
对该气候指标在28个气象观测站的残差进行空间插，在气象点数据中的attribute of 气象站点里面，先根据茶叶气候指标的多元回归模型计算出每一个气候指标的回归值，然后在该表中输入每一个气候指标的真实值，用真实值减去估计值得到残差，见表7。

表7
站点T__回归值jiwen_回归dw_回归值sd_回归值realt real_dw 天目山8.97 2515.58 101.90 84.37 8.90 100.00 昌化15.28 4751.02 35.04 81.03 15.40 44.40 临安16.42 5168.11 9.24 79.58 16.10 10.50 富阳16.72 5271.49 3.94 78.72 16.60 5.30
16.07 5072.33 4.96 80.68 16.20 2.60
16.83 5315.94 2.18 78.10 16.80 2.60 德清16.35 5160.64 3.45 79.87 16.30 2.60 桐乡16.33 5156.55 4.38 79.68 16.30 2.60
16.59 5233.37 4.65 79.01 16.80 0.00 海盐16.47 5202.00 4.32 79.08 16.50 2.80 萧山16.65 5251.43 4.60 78.79 16.70 5.30 开化17.15 5389.25 5.41 77.86 16.50 5.30 淳安16.75 5264.35 9.45 78.73 17.20 0.00 建德17.07 5374.99 3.54 77.88 16.90 0.00 浦江17.10 5384.34 6.00 77.45 16.80 2.60 兰溪17.41 5489.94 -1.09 76.85 17.80 0.00
运用Spatial Analyst 中提供的工具箱中的IDW工具对该气候指标在28个气象观测站的残差进行空间插，并对插图进行边界的裁剪，进而得到该气候指标的残差分布图，如图2：
年平均气温≥10℃积温
4—10月平均湿度F Tmin≤-13℃
图 2
因为型回归值和气象站点28个地点的空间插值图都具有一定的误差，因此，将第一步中的模型回归值和第二步中的残差空间插值进行叠加，以提高四个气候指标的精确度。

具体模型如下：
叠加结果如下：
年平均气温≥10℃积温
4—10月平均湿度F Tmin≤-13℃
6 将九个指标进行分类
再依据茶叶土地综合指标的分级标准(见表8)，以及运用RECLASSIFY命令划分等级，每个气候指标的空间分布图都按照最适宜、适宜和不适宜三个标准进行划分，最后得到每个市级气候指标的分级图（见图3）。

(B2) (C5) 900-1200
坡度(°) (C6) 0～15 15～25 ≥25
坡向(C7)
南坡，东南和西
南坡
东坡，西坡，
东北和西北坡
北坡
土壤
(B3)
土壤类型(C8) 红壤、黄壤
潮土、水稻土、
粗骨土、棕壤
滨海盐土、石
灰岩土、钙质
黑色土、钙质
紫砂土
土壤质地(C9)
砾质土、砂质壤
土、壤质砂土
壤土、粘壤土
粘土、壤质粘
土
指标分类结果图如下：
高程分类图坡度分类图
坡向分类图年平均气温
≥10℃积温4—10月平均湿度
FTmin≤-13℃
土壤类型分类图土壤质地分类图
图3
7九个指标的加权计算
根据上面容中提到的方法，在ARC/INFO提供的MODEL BUILDER这一模型建立平台下，采用加权指数求和法，运用空间分析(SPATIAL ANALYSIS)功能中的MATH工具箱中的PLUS、MINUS、TIMES等工具，将9个综合指标适宜性等级图按
照上述权重进行叠加分析，具体公式如下：
i
n i i n i i i x w x w f Y ∑∑====11),(
式中Y 为评价综合指数，w i 为第i 个指标的权重，x i 为第i 个指标适宜性等级图，n 为指标的数目。

表9 综合分等定级结果表
质量等级
指数围 面积(km 2) 比例(%) 最适宜
≥2.4 5811.74 37.83 适宜
2.0～2.4 6970.04 45.37 不适宜 <2.4 2579.36 16.79
具体建模如下：
得到总分类图：
8 茶叶适宜性评价
虽然茶叶种植有一定的生态经济效益，但是并不是所有土地都可以用来种植茶叶，现实情况中一些城镇居民点、农村居民点、独立工矿用地、交通水利用地、河流湖泊、裸土地等都不适合用于种植茶叶，因此这些地类都不参与评价。

因此，参照市土地利用现状图，将不适宜种植茶叶的地块进行了屏蔽。

市共有1.68万平方公里面积，参与评价的土地为15361.14km2，占全市面积的91.01％，而1517.74km2的土地被屏蔽，不参与评价，占全市面积的8.99％，这些地块主要是居民点、独立工矿用地、交通水利用地、河流湖泊、裸土地等，去除需要屏蔽的区域后得到擦除图如下：
市最适宜茶叶种植面积有5811.74 km2，约占评价区域面积的37.83％，
这些地区主要是海拔600-900 m的中低山区，坡度小，湿度适宜，在茶叶生长旺季4-6月的湿度都稳定在75-90％之间，热量充足，年平均气温均大于15°，大于10°的年积温也是处在4500°以上，冬季极端最低温度≤一13℃的频率都小于20％，土壤为砂壤质红壤和黄壤，正常情况下茶叶生产能获得优质高产。

适宜区栽培面积有6970.04km2，占参评土地面积的45.37％，主要分布在临安市东北部、桐庐县东部、建德市西北部、淳安县北部和西部等海拔高度为900-1200 m 和0-600m左右的丘陵地带，主要适合栽种晚熟茶叶，土壤主要是水稻土、红、黄壤，冬季极端最低温度≤一13℃的频率大于20％以上，茶叶产量不稳定，这些地区可作为茶叶的生态效益而发展。

不适宜栽培区有2579.36 km2，占评价区域面积的16.79％，主要在临安市西北部，桐庐县的东北部、淳安县的中西北部地区，其海拔高度在在1200m以上，冬季极端最低温度≤一13℃的频率大于50％以上，此区域茶叶容易受到冻害等，因此，这些地区不宜盲目发展茶叶生产。

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