中国农作物产地 基于ArcGIS的高陵县农作物产地适宜性评价

　　摘要：以陕西省高陵县为研究区域，在分析其土壤分布规律和地形地貌特征的基础上，结合其农业种植特点，利用ＧＰＳ技术进行空间定位，对１１９个土壤点和４１个灌溉水点进行采样统计，采用污染指数法，就土壤中多种污染因子对农产品的影响进行定量分析。结果表明，高陵县的土壤重金属含量北部和南部较低，东部和西部较高。北部和南部的灌溉水的综合污染程度较轻，由西向东污染程度逐渐增大。高陵县小麦的适宜性较广泛，鲜食葡萄和草莓的适宜性相似，胡萝卜仅在通远镇和湾子乡、泾渭镇的交界处有少量不适宜种植，其他大部分地区都适宜种植。
　　关键词：ＡｒｃＧＩＳ；适宜性评价；空间分析；高陵县
　　中图分类号：Ｘ８２５．０２；Ｓ３１５；Ｐ２０８ 文献标识码：Ａ 文章编号：0439－８114（２０11）11－2210-04
　　
　　Assessment on the Suitability of Crop Producing in Gaoling County Based on ArcGIS
　　
　　ＢＡＩ Ｔｉａｎ－ｌｕ
　　（Ｈｅｎａｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｒｖｅｙ ＆ Ｄｅｓｉｇｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５０００７， Ｃｈｉｎａ）
　　
　　Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔａｋｉｎｇ Ｇａｏｌｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｙ ｏｆ Ｓｈａｎｘｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ａｓ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ， ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｏｉｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ， ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ， ａｎｄ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｃｒｏｐｐｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ， ｓｏｉｌ ｓａｍｐｌｅｓ ｆｒｏｍ １１９ ｓｏｉｌ ｐｏｉｎｔｓ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｓａｍｐｌｅｓ ｆｒｏｍ ４１ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ ｗａｔｅｒ ｐｏｉｎｔｓ ｗｅｒｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ asistant ｏｆ ＧPＳ space location． ｐＨ value ａｎｄ ５ ｈｅａｖｙ ｍｅｔａｌ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｓｏｉｌ ｓａｍｐｌｅｓ ａｎｄ １１ ｔｅｓｔ ｉｔｅｍｓ （ｓｕｃｈ ａｓ ｈｅａｖｙ ｍｅｔａｌｓ ａｎｄ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｏｘｙｇｅｎ ｄｅｍａｎｄ） ｏｆ ｗａｔｅｒ ｓａｍｐｌｅｓ ｗｅｒｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｔｏ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｎ ｃｒｏｐ ｂｙ ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ｍｅｔｈｏｄ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｏｆ ｈｅａｖｙ ｍｅｔａｌｓ ｗｅｒｅ ｒｉｃｈ ｉｎ ｔｈｅ ｅａｓｔ ａｎｄ ｗｅｓｔ ｏｆ Ｇａｏｌｉｎｇ， ｗｈｅｒｅａｓ ｐｏｏｒ ｉｎ ｔｈｅ ｓｏｕｔｈ ａｎｄ ｎｏｒｔｈ． Ｔｈｅ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ ｗａｔｅｒ ｉｎ ｎｏｒｔｈ ａｎｄ ｓｏｕｔｈ ｗａｓ ｓｌｉｇｈｔ， ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ｆｒｏｍ ｗｅｓｔ ｔｏ ｅａｓｔ． Ｔｈｅ ｓｕｉｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｗｈｅａｔ ｐｌａｎｔｉｎｇ ｗａｓ ｗｉｄｅ ｉｎ Ｇａｏｌｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｙ； ａｎｄ ｔｈｅ ｓｕｉｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｇｒａｐｅ ａｎｄ ｓｔｒａｗｂｅｒｒｙ ｗａｓ ｓｉｍｉｌａｒ． Ｃａｒｒｏｔ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｐｌａｎｔｅｄ ｉｎ ｍｏｓｔ ａｒｅａ ｂｕｔ ｉｎ ｂｏｒｄｅｒ ｏｆ Ｔｏｎｇｙｕａｎ ｔｏｗｎ， Ｗａｎｚｉ ｃｏｕｎｔｙ ａｎｄ Ｊｉｎｇｗｅｉ ｔｏｗｎ．
　　Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ＡｒｃＧＩＳ； ｓｕｉｔａｂｉｌｉｔｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ； ｓｐａｔｉａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ； Ｇａｏｌｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｙ
　　
　　“无公害食品行动计划”自２００１年４月启动以来，受到国家政府部门的高度重视，逐渐成为当前全国农产品质量安全工作的重点。
　　众多学者就数字农业和精准农业做了许多研究，陈楠［１］将传统数据与ＤＥＭ数据相结合，制作了西安市土壤理想化性质模型，并进行了土壤景观方面的研究。张蕾［２］通过对周至县土壤采样点养分数据进行插值分析，探索了区域土壤养分的空间变异规律，并结合专家模型和经验模型对周至县猕猴桃种植区进行土壤养分质量评价；根据以上研究及猕猴桃种植的技术要点，建立了含有土壤养分信息的数学模型，设计完成了周至县果树施肥信息系统。段玉琪［３］通过分析周至县采样点数据，建立了土壤养分数据库，探索出土壤各种养分因子的分布规律并制作成地图；使用ＡｒｃＩＭＳ进行网络发布，并加入专业分析功能。李冬梅［４］通过对西安市蔬菜基地土壤中ＰＯＰＳ进行检测，分析了几种污染物的影响程度。
　　本研究以陕西省高陵县为研究对象，从农产品产地区域采集土壤和水分数据，检测其重金属含量及其他污染因子，结合ＧＰＳ空间定位和ＧＩＳ空间分析技术进行定量分析，对４种农产品进行产地适宜性评价，并生成适宜性评价示意图。现将结果报道如下。
　　１研究区域特征
　　研究区域高陵县地处陕西省关中平原腹地，东经１０８°５７′３４′′－１０９°１０′０８′′，北纬３４°２５′２４′′－３４°３５′５０′′，属于渭北黄土高原第一阶地，海拔３５７～４１４ ｍ。全县大面积为泾渭河冲积平塬区，小面积为黄土残塬及泾渭河道与河漫滩。泾渭河北川平地主要为淤土，灌溉积淤深，熟土层厚；泾渭河北岸和泾渭夹角主要为土娄土，上部为人工覆盖层，下部为自然褐土；渭河南岸主要为潮土，土壤松散，性暖，地下水位高。现有土地总面积２．９万ｈｍ２，耕地面积１．７万ｈｍ２，其中小麦播种面积１．５万ｈｍ２（实行复播）、玉米播种面积１．５万ｈｍ２（实行复播）、豆类薯类不足２００ ｈｍ２。果树总面积２ ６７３ ｈｍ２，其中酥梨３８７ ｈｍ２，鲜食枣１ ７０７ ｈｍ２。
　　２数据基础
　　对高陵县划分取样单元，合理采取样点数据，利用ＧＰＳ进行定位。其中，土壤采样点为１１９个，灌溉水样点４１个，农产品样品５６个，土壤采样点分布如图１所示。
　　对土壤采样点进行ｐＨ值和５种重金属污染指标检测，统计结果见表１。
　　对４１个农业灌溉水样品进行重金属、化学需氧量等１１项指标的检测，结果见表２。
　　对５６个农产品样品进行农药残留状况检测，检测结果见表３，本批次样品农药残留情况不合格率为５．４％。采样地点在高陵县主要蔬菜种植地湾子乡、通远镇、鹿苑镇、耿镇、高陵县科技有限公司示范园、高陵县农业技术推广中心等均有分布。
　　将以上得到的采样点的坐标数据和各类基础数据、田间实验数据和其他属性数据叠加整合，在ＡｒｃＧＩＳ下统一构建农产品基础资源数据库。图形数据存储在Ｇｅｏｄａｔａｂａｓｅ统一管理，属性数据分两部分：一是以图形数据的附带属性存储；二是以单独文件方式存储在Ａｃｃｅｓｓ２００３数据库中。数据处理流程图如图２所示。
　　３农作物适宜性评价
　　３．１评价数据准备
　　杨柳等［５］对我国种植业无公害农产品产地环境标准进行了详细的分析，也提出了建立更加规范的标准体系建议。土壤质量各因子限值与土壤ｐＨ值有关，不同的ｐＨ值范围有不同的限制要求，具体分为三类：ｐＨ值＜６．５、ｐＨ值６．５～７．５和ｐＨ值＞７．５，本研究区域的所有土壤采样点的ｐＨ值范围在７．５４～９．００之间，故采用的是“ｐＨ值＞７．５”的标准限值。土壤和灌溉水的质量影响因子如表４所示。
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　　以土壤和灌溉水的实际检测结果作为基础数据，对整个研究区域进行插值分析，把污染因子的插值结果叠加得到土壤重金属含量分布图（图３）和灌溉水综合污染因子含量分布图（图４）。由图３、图４可知，高陵县的土壤重金属含量北部和南部较低，东部和西部较高，以泾渭镇和鹿苑镇的东部相对较高。南北方向越向中部靠拢，重金属相对含量逐渐增大，东西方向越向中部靠拢，重金属相对含量逐渐减少。灌溉水的综合污染情况以榆楚乡和张卜乡较为严重，总体情况是北部和南部污染程度较轻，由西向东污染程度逐渐增大。
　　定量评价主要使用土壤及灌溉水污染评价模型对产地土壤环境和产地灌溉水环境各因子的超标与否进行判断，未超标的确定其质量等级。土壤及灌溉水污染评价模型由两个判别公式组成，即单因子污染指数法判别公式和多因子综合污染指数法判别公式。具体评价过程分三步：严格控制指标评价（Ⅰ）、一般控制指标评价（Ⅱ）和多因子综合污染指数法评价（Ⅲ），其中前两步采用单因子污染指数法进行评价（图５）。
　　单因子污染指数法判别公式为：Ｐｉ＝Ｃｉ／Ｓｉ。式中，Ｐｉ为污染物ｉ的污染指数，Ｃｉ为污染物ｉ的实测浓度，Ｓｉ为污染物ｉ的限量标准值。
　　多因子综合污染指数法判别公式为：Ｐ＝
　　｛［（Ｃｉ／Ｓｉ）ｍａｘ２＋（Ｃｉ／Ｓｉ）ａｖｒ２］／２｝１／２。式中，Ｐ为污染物综合污染指数，（Ｃｉ／Ｓｉ）ｍａｘ为污染物污染指数最大值，
　　（Ｃｉ／Ｓｉ）ａｖｒ为污染物污染指数平均值，当Ｐ（Ｐｉ）≤１时，污染未超标；Ｐ（Ｐｉ）＞１时，污染超标，且Ｐ（Ｐｉ）值越大则污染程度越大。
　　按照上述过程及公式对研究区各项因子的实际检测值进行判别，其判别结果为：没有污染超标情况（Ｐｉ≤１）的因子是Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、Ｋ、Ｌ、Ｎ、Ｏ、Ｐ，有污染超标情况（Ｐｉ＞１）的因子是Ｄ、Ｊ、Ｍ，分别代表土壤铅、六价铬、灌溉水化学需氧量。
　　严格控制指标超标直接判定为不合格，严格控制指标未超标再对一般控制指标的超标情况进行判断并据此计算综合污染指数，得出适宜等级。表５为小麦、鲜食葡萄、草莓、胡萝卜的评价结果，表中比例为相应适宜等级的面积占评价区域内耕地（包括园地）面积的百分比。其中，无数据区域面积
　　５ ７６１ ｈｍ２，占总面积的２０％。高陵县农用地占全县土地面积的７０％，耕地、园地占农用地面积的９５％，故耕地、园地占全县土地面积的比例为６６．５％。
　　３．３农产品适宜性评价结果
　　泾渭镇南半部分的泾河工业园与西安经济技术开发区联合共建，主要发展工业，所以不对其农业情况进行评述。而耿镇全境位于渭河以南，与其他乡镇相比在地理位置上比较独特，在胡萝卜和草莓种植方面近年来也取得了不错的经济效益和社会效益，故本次高陵县适宜性评价范围主要是泾河和渭河以北的农业种植区，针对小麦、鲜食葡萄、草莓、胡萝卜进行了污染因子的定量分析，在ＡｒｃＧＩＳ下作了适宜性评价，结果见图６、图７、图８和图９。根据评价结果显示，小麦的适宜性比较广泛，仅在湾子乡南部和鹿苑镇南部少量地方次适宜，绝大多数地区都适宜种植；鲜食葡萄和草莓的适宜性相似，在湾子乡、泾渭镇和通远镇的交界处，以及鹿苑镇南部等少量地区不适宜种植，其他大部分地区都适宜种植；胡萝卜仅在通远镇和湾子乡、泾渭镇的交界处有少量不适宜种植，其他大部分地区都适宜种植。
　　４结论
　　本研究以陕西省高陵县为研究区域，利用ＧＰＳ对土壤、灌溉水和农产品采样点进行空间定位，并对其ｐＨ值、重金属、化学物质以及农药残留等因子做了检测，利用ＧＩＳ插值方法对高陵县的重金属含量作分布示意图。对研究对象的空间数据和属性数据在ＧＩＳ下建立数据库，根据定量评价方法利用ＧＩＳ的空间分析功能对４种农产品的产地适宜性作了分析，制作了适宜性种植区域分布图，可为该地区农作物的种植提供一定的数据和指导。
　　研究结果表明，高陵县的土壤重金属含量北部和南部较低，东部和西部含量较高，以泾渭镇和鹿苑镇的东部含量相对较高。灌溉水的综合污染情况是北部和南部污染程度较轻，由西向东污染程度逐渐增大。高陵县小麦的适宜性比较广泛，鲜食葡萄和草莓的适宜性相似，在湾子乡、泾渭镇和通远镇的交界处，以及鹿苑镇南部等少量地区不适宜种植，其他大部分地区都适宜种植；胡萝卜仅在通远镇和湾子乡、泾渭镇的交界处有少量不适宜种植，其他大部分地区都适宜种植。
　　参考文献：
　　［１］ 陈楠． 基于ＧＩＳ的中尺度土壤空间分布规律研究――以西安市为例［Ｄ］． 西安：西北大学，２００２．
　　［２］ 张蕾． 基于ＧＩＳ的果树施肥信息系统的研制与初步应用――以周至县猕猴桃为例［Ｄ］． 西安：西北大学，２００５．
　　［３］ 段玉琪． 基于空间变异的土壤养分图快速制图及其网络发布技术研究――周至县猕猴桃土壤养分图快速制图［Ｄ］． 西安：西北大学，２００６．
　　［４］ 李冬梅． 西安市蔬菜基地持久性有机污染物（ＰＯＰｓ）残留状况研究［Ｄ］． 西安：陕西师范大学，２００８．
　　［５］ 杨柳，龙怀玉，刘鸣达，等． 我国种植业无公害农产品产地环境标准特征分析［Ｊ］． 农业环境科学学报，２００９，２８（６）：１３２５－１３３１．
　　注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
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