基于模糊综合评价法的双流县农用地适宜性评价

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1、基于模糊综合评价法的双流县农用地适宜性评价本案例分析以双流县为对象，以2005年农用地分等数据为基础，综合选取影响农用地质量的有机质层厚度等7项自然因素、灌溉保证率等3项经济因素为评价指标，运用层次分析法对指标体系赋予权重，再通过模糊综合评判对双流县农用地进行评析，最终得到研究区域的最大隶属度从而确定农用地适宜性等级。评价区域概况和数据来源双流县位于北纬30。13’一30。40’，东经103。47’一104。15’，地处四川省中西部、成都平原东南缘、成都市西南近郊，县区处成都平原的东南边缘，位于龙泉山脉中段的西侧。2009年全年实现农

2、业总产值50．18亿元，粮食作物种植面积682．7万hm2，全年粮食产量3500万t。其中，小麦种植面积138．2万hm2,产量563．8万t；水稻199．5万hm2，产量1511．8万t；玉米124．8万hm2，产量667．7万t；洋芋64．9万hm2，产量229．8万2；红苕81．2万hm2，产量344．7万t；油料作物115．5hm2，产量249．9万t；蔬菜110．2万hm2，产量3079．3万t。改造中低产田土、建设高标准农田90666．67hm2。本案例分析的基础数据是提取自2005年四川省农用地分等成果数据库农用地适宜性

3、评价指标体系的构建1．指标体系的构建农用地适宜性评价中主要以土地的自然因素对土地利用能力或土地利用适宜性的影响大小为评价尺度，同时也考虑社会经济因素的影响，土地的自然因素对农业生产的影响在诸多影响因素中最为明显。与双流县农用地的生产实际，构建了与农用地定级关系密切10个因素为指标体系(图1)。2．指标权重值的确定首先对各个层次内部的两两指标进行重要值评判，构造出判断矩阵。采用l一9标度法，数值越大，表明该行因素比该列因素越重要，l为两因素同等重要，9为行因素比列因素绝对重要.然后计算每行的几何平均值，归一化处理后即为该行指标的权重值职

4、。表1显示了经济因素中各因子权重计算过程。表1中，为权重值，为判断矩阵最大特征值,为平均随机一致性指标(查表获得)。当CR

5、所减少，投资与费用则在一定程度上增加，但仍然有较高收益，只是稍逊于I级。适宜(Ⅲ)：土地在持续利用与某种用途时受到中等程度的限制，因而产量与收益明显减少，投资与费用则增加，但仍然有收益，明显逊于Ⅱ级。有条件适宜(Ⅳ)：土地在持续利用与某种用途时受到严重的限制，因而产量与收益明显减少而需要增加必要的投资，以致使收支仅仅勉强达到平衡。不适宜(Ⅴ)：用于各种作物皆不适宜，或种植后引起严重的土壤退化与环境恶化，几乎没有收益。适宜性评价实施此分析以乡镇为单位划分出评价单元，下列计算以双流县白家镇这一评价单元为例演示等级评价过程。根据等级划分确定

6、的标准值和农用地分等成果数据库中实测数据，通过单因素隶属度函数计算得出白家镇农用地各影响因子在各等级上的隶属度并构建矩阵r，结果如表3、表4所示。得到权重矩阵口和隶属度矩阵r，即可通过评判模型进行一级评判，得到自然因素隶属度R，=(0.2750.4830.183O)，经济因素隶属度R：=(O.2310.3770.39200)，据此建立高一层次的各因素隶属度矩阵R。在此基础上进行模糊综合评判，对于自然因素和经济因素权重矩阵A、各因素隶属度矩阵R采用评判模型进行综合评价，经归一化处理后，得M=(O.1900.2450.4160.149O)

7、由评价结果可见，隶属度最大的是0．416，其对应的级别为适宜(属于Ⅲ级)。由此可知，在2个因素10个因子的综合作用下，双流县该评价单元即白家镇农用地适宜程度为Ⅲ级(适宜)。经计算，得到了双流县农用地40个评价单元的隶属程度(表5)。根据表5的结果显示，可以看出双流县农用地适宜性程度呈现出以下特征：(1)从各乡镇适宜性隶属度的分布来看，农用地适宜性Ⅱ级乡镇隶属度差异明显；适宜性Ⅳ级乡镇中，大林、太平场和万安这3个乡镇的隶属度差异较明显，可直接判定出最大隶属度，要提高适宜性等级还需调整农业生产结构，大力改善制约农用地利用与开发的自然因素，

8、加大农业投入，而胜利Ⅲ级和Ⅳ级之间隶属度仅相差0.002，该乡镇农用地适宜性等级改善潜力极大；适宜性为Ⅲ级乡镇总体隶属度差异也较明显，其中，白沙坡、红五、永安和正兴4个乡镇的Ⅱ、Ⅲ级隶属度之间相差0．050—0．065。