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基于地形改进NPP指数的县域耕地产能测算(5)

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摘要：

2）土壤条件差异下NPP指数优于耕地利用等

建立土壤性状和NPP间的相关性为0.461 153，高于土壤性状与经济等指数间的相关性0.324 617，以及与利用等的0.411 198，即NPP指数对于土壤性状变化的反应灵敏于经济等指数。东北部溶蚀平原局部相关系数较低，利用等指数计算的产能相对NPP指数要高，NPP指数计算的中部与北部耕地产能的差异要远大于耕地利用指数。宾阳县东北部是典型喀斯特平原，主要土壤为石灰土和红壤，但土层浅薄，有机质含量低，砾石含量高、岩石裸露较为严重，土壤容重较小，土壤不易存水，地表裂隙较多，地表水下渗严重，且不利于作物扎根。

在此情况下，通过遥感数据反演的耕地植被的生长状况可以体现地貌土壤特点对于耕地产能的影响，而通过指标体系推算的耕地利用指数未考虑土壤存水功能，且通过土壤类型得出的红黏土属于较为优质土壤，有利于作物生长。

3）交通条件差异下NPP指数优于耕地利用等指数

铁路以及公路沿线区域相关系数较低，耕地利用等指数计算的耕地产能低于NPP指数。首先铁路与公路沿线区域具有交通优势以及市场优势，靠近居民点，交通通达度高，土地开发较早，土壤成熟度高；且依据土壤环境数据，铁路沿线区域的耕地土壤环境较优，且道路沿线地形坡度较小。耕地利用指数中将南部铁路沿线的耕地区域划为全县耕地质量最差区域值得商榷。

4）作物差异下NPP指数优于耕地利用等指数

整体上旱地相关系数要高于水田，主要由于水田表面对波段数据有影响，但武陵镇、中华镇、古辣镇、露圩镇、王灵镇的水田相关系数要高于旱地，以上各镇的旱地耕地利用指数相对较低而NPP指数计算下的旱地产能则普遍较高。以上各镇均位于本县的中部偏南，耕地质量较高，是当年糖料蔗建设基地，导致旱地利用能力有所提高，秀山村、坐椅村以及王灵农场都于2018年进行了双高基地的建设，旱地大规模改种甘蔗。根据2018年南宁市统计年鉴，宾阳县早稻产量比系数为1，晚稻为0.815，甘蔗为15.051，而宾阳县甘蔗的光温生产潜力为5 652，早稻为1 345，晚稻1 622，可见种植甘蔗的旱地产能要高于早稻-晚稻的水田，同时通过野外走访可知，旱地种植经济作物的产能也高于水田种植水稻。

因此NPP指数计算的耕地产能免去了不同作物之间产能转化问题，均以光合作用产生的有机物质总量中扣除自养呼吸后剩余部分的净含碳量作为标准，能够提高耕地产能评价的效率和准确性，并能够及时反应耕地提质改造带来的耕地质量提升，具有一定合理性。

4 结论

1）通过基于地形改进的CASA模型计算得出宾阳县的耕地产能结果可以体现地形、土壤、灌排水以及交通条件差异带来的影响，与现实情况具有较好的相符性。通过地形修正前后对比，地形修正前NPP指数分布在0.03～1.55之间，地形修正后NPP指数分布在0.06～3.72之间，极值更加突出；中北部无地形遮蔽平原区域优势更加明显；山地丘陵区乡镇地形修正后水田与旱地差异扩大，差异大于5%。充分体现了复杂地形对于耕地产能的影响。通过与耕地利用指数的进一步对比分析发现基于NPP计算获得的耕地产能数据与耕地利用指数有较强相关性，与旱地相关系数可达0.87，与水田达0.80。因此本文利用基于地形改进的CASA模型计算耕地NPP指数从而衡量耕地现实生产能力是可行的。

2）对比NPP指数与耕地利用指数，地形条件与NPP指数的相关系数为0.146 903，高于经济等的0.026 767，土壤性状与NPP间的相关性为0.461 153，高于经济等指数的0.324 617，NPP指数改进了经济等对以上因素反映不敏的状况。在交通条件、种植作物也实现了空间相关性增强，更加贴近实际。

加强基于NPP指数计算获得的耕地生产力还需要进一步考虑耕地遭遇的突发情况，例如病虫害等情况影响产量，同时减少对于遥感数据的处理偏差，加强遥感数据的修正。计算光能辐射时未针对旱地和水田进行差别化处理，同时需要考虑旱地和水田不同种植时期地表覆盖的阶段变化。另外由于不同作物产出部分有差别，果实、叶片、根茎都可能作为农产品，因此对于不同作物的产能修正需要进一步研究。

0 引言

为深化耕地占补平衡工作，准确客观评价耕地质量，中国各县每年均要进行耕地等别更新工作，耕地产能测算作为耕地评价中的重要一环，其工作依赖于耕地质量评价体系。现状耕地产能评价主要有2种方法，首先是传统的农用地分等定级计算农用地的自然等、利用等，并通过样点获取指定作物的产量进行修正获得。其中自然等是在一县一个光温生产潜力的基础上，利用耕地对于标准作物的自然质量分进行修正，获得的是在现状自然条件下耕地理论生产能力，而利用等则是在自然等的基础上根据样点实测数据获取各种作物单位面积实际产量与基准作物实际产量之比，是在现有生产技术和社会条件下的理论生产能力估计[1]。另外一种是2018年进行试点的耕地质量产能调查方法，构建包括气候条件、地形特征、土壤性状、耕作条件、健康状况、生物特征的耕地自然条件以及技术水平的评价指标体系，改进了农用地分等定级计算的系统性，同时加入对技术水平的考量，符合现代农产品种植技术水平提高对于农产品产能提高产生的极大促进。两套体系均存在指标体系建立主观化明显，小区域特殊性被忽视的缺陷，另外各项指标数据必须通过样点实测的手段获取，耗费大量人力物力，要获得覆盖全区域的指标数据还需要通过插值获取，与实际情况可能存在较大误差。

文章来源：《遥感学报》网址: http://www.ygxbzz.cn/qikandaodu/2021/0115/478.html