黑龙江省耕地资源安全预警及预警系统构建.docx
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黑龙江省耕地资源安全预警及预警系统构建
黑龙江省耕地资源安全预警及预警系统构建
连臣1，宋戈1*，齐美玲2
（1.东北农业大学资源与环境学院，哈尔滨150030;2.国家土地督察沈阳局,沈阳110136）
摘要：
耕地资源安全预警是保护耕地和实现耕地资源可持续利用的有效手段。
本文以黑龙江省为研究区，从耕地保护角度，结合研究区从耕地数量、质量和生态环境三方面，构建耕地资源安全预警指标体系，利用纵比判断法，以研究区1996-2008年耕地资源安全定量评价值为基础数据，确定研究区耕地资源安全度的阈值。
应用灰色模型GM（1.1）与BP人工神经网络技术，对黑龙江省2013-2016年耕地资源安全度及变化趋势进行了预测和分析，并构建了耕地资源预警系统框架体系。
结果表明：
1996-2008年黑龙江省耕地资源安全值呈不规则下降趋势。
2013-2015年黑龙江省耕地资源警度为轻警、2016年为中警，警度有上升趋势；2013-2015年，随着耕地数量的增加，耕地质量不断下降，2016年耕地质量略有升高，但耕地数量减少幅度较大，2013-2016年生态环境呈平缓上升趋势，耕地数量与耕地质量不协调发展是黑龙江省耕地资源在预测期主要致警原因。
城市化水平、中低产田面积、水土流失比率等是影响黑龙江省耕地资源安全状况的敏感因子。
关键词：
耕地资源安全；预警；预警系统；黑龙江省
StudyonthewarningofCultivatedLandandConstructiononPre-warningsysteminHeilongjiangprovince
LianChen1，SongGe1*，QiMeiling2
（1.CollegeofResourcesandEnvironment,NortheastAgriculturalUniversity,Harbin150030.China;
2.ShenyangBureauofStateLandSupervision,Shenyang110136,China）
Abstract:
Thecultivatedlandresourcessecuritywarningcouldprotectarablelandandrealizethesustainableutilizationoflandresourcesingreatsignificance,ThispaperselectsHeilongjiangprovinceastheresearcharea,andestablishestheevaluationindexsystemofcultivatedlandearlywarningfromtheangleofcultivatedlandprotectionofview,combiningthethreeaspectsincludingthequantityofcultivatedland,qualityandecologicalenvironmentelements.Methodsoflongitudinaltojudgetheresearchareaofcultivatedlandsecuritythresholdrangebythestudyareaofcultivatedlandsecurityquantitativeevaluationvalueasthebasicdatain1996-2008.Andthenweforecastandanalysisthedevelopingtrendofcultivatedlandsecurityfrom2013to2016inHeilongjiangprovince,byusingGM（1.1）andtheBPneuralnetworktechnology,Andconstructedthecultivatedlandsecuritywarningsystem.Theresultsindicatethat:
Cultivatedlandsecurityappearsirregulartodeclinefrom1996to2008inHeilongjiangprovince.Cultivatedlandsecurityareonthelightlevelsofalterfrom2013-2015inHeilongjiangprovince,Anditismiddlein2016,thesituationofcultivatedlandsecurityisbecomingworse;Thequalityofcultivatedlandisdescendingwiththeincreaseofthequantityofcultivatedlandin2013-2015,In2016,thequalityofcultivatedlandincreasedslightly,butthequantityofcultivatedlandreducetoalargerextent,Theecologicalenvironmentisgentlyrisingin2013-2016,Soduringforecastperiod,thephenomenonthatthequantityofcultivatedlandandthequalityofcultivatedlanddonotdevelopmentincoordinationcausesthereasontolandneithersecurityinHeilongjiangprovince.Theurbanizationlevel,areaoflowyieldfarmland,waterandsoillossratioandsoon,WhichistheeffectsofcultivatedlandsecuritysensitivefactorsinHeilongjiangprovince.
Keywords:
Cultivatedlandsecurity;Alertlevel;warningsystem;Heilongjiangprovince
耕地资源是国家乃至民族得以生存和发展的原动力，也是一种战略储备，关系到一个国家的最高利益，对其进行预警是防止耕地数量减少、耕地质量和生态环境下降等问题的有效途径[1]。
国外与耕地预警相关的研究主要以监测为主，通过建立模型手段，侧重于土地利用/覆盖变化和耕地土壤质量变化等方面的研究[2,3]。
中国在这一领域的研究滞后于国外，国内学者主要从预警内容和思路[4-6]、耕地数量或质量变化[7-9]、可持续发展与土地利用变化[10,11]等方面进行探讨。
研究方法上，主要采用建立耕地预警模型的方法[12-14]，从研究尺度和区域来看，主要集中在经济较发达地区[15,16]。
目前关于耕地资源安全预警的研究集中于对某一方面进行研究，如只侧重于耕地质量或数量预警，对综合性的预警研究较少，研究区多集中在经济发达地区，其技术与方法还有待于进一步完善，对耕地资源预警系统缺少完整的阐述。
耕地是一个复杂综合作用的系统，因此应该侧重综合性指标预警，而且太小的区域对耕地资源安全研究意义不。
黑龙江省是中国最大的商品粮基地，虽然具有丰富和宝贵的黑土资源，但也存在水土流失加重、土壤污染扩大和肥力下降等问题，耕地面积减少的现象依然存在，本文尝试用综合性指标预警的方法对黑龙江省进行耕地资源安全预警研究，并以此为原型，结合气象技术提出耕地资源安全警系统理论框架，为以后相关预警研究提供借鉴作用。
1研究区概况
黑龙江省位于中国的东北部,介于东经121°11′-135°05′,北纬43°26′-53°33′之间,属中温带到寒温带的大陆性季风气候。
年平均气温在-4~5℃。
气温由东南向西北逐渐降低,南北差近10℃。
夏季气温高,降水多,光照时间长,适宜农作物生长。
太阳辐射资源丰富,年日照时数一般在2300~2800h。
2009年黑龙江省土地面积45.4×104万hm2,占全国总面积的4.7%,耕地面积为1183.01万hm2，占全国耕地面积的9.1%，78.3%的耕地分布在松嫩平原和三江平原，黑土是全省耕地主要土壤，土层较厚，土质肥沃，黑土类耕地占全省耕地面积的31.2%，耕地条件居全国之首,粮食综合生产能力近年来保持在300亿kg以上，年末总人口3826万人,其中农村人口1702.6万,占全省人口总数的44.5%，农业总产值2251.1亿元，粮食单位面积产量为3821.25kg/hm2。
黑龙江省耕地生产力总趋势是逐步提高，但由于农田基本建设薄弱、抗御自然灾害能力低和中低产田面积比重大，严重制约着耕地生产潜力的提高，极大限制了商品粮供应数量，切实保持耕地是十分重要而紧迫的问题。
2黑龙江省耕地资源安全警度判定及其预警
2.1数据的来源与处理
研究数据资料采用统计数据和部门收集的方法。
中低产田面积数据来自黑龙江省农委统计资料；其他数据来自于1997-2009年的《中国统计年鉴》、《中国农业统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》及《黑龙江省统计年鉴》。
采用极差标准化法对数据进行无量纲化处理，使指标间容易比较和运算，计算公式如下：
正向指标：
（1）
负向指标：
（2）
式中：
－标准化后的结果；
－第
个子系统第
个指标实际值；
和
分别为第
个指标中最大值和最小值。
2.2指标预警体系的构建
耕地资源安全是指一个国家或地区在一定时期内能够持续、足量、经济地获取食物,满足国民经济和社会健康发展对耕地需求的状态[16,17]，即至少满足3个条件耕地资源才是安全的状态：
持续提供国家或地区获取食物的耕地生产能力，适宜社会生存的生态环境及满足社会和经济发展的耕地面积。
本文从耕地保护角度出发，从耕地数量、耕地质量和生态环境三个方面，选取直接影响耕地资源安全的因子作为指标，建立黑龙江省耕地资源安全预警指标体系（如表1），只有当三者都安全时，耕地资源才属于安全状态。
表1黑龙江省耕地资源安全指标预警体系
Tab.1CultivatedlandresourcessecurityearlywarningindicatorsysteminHeilongjiangProvince
目标层
准则层
指标层
指标趋向
耕地资源安全
耕地数量（B1）
人均耕地面积（C1）
正
耕地补充系数（C2）
正
耕地减少率（C3）
负
耕地占土地总面积比例（C4）
正
城市化水平（C5）
负
耕地质量（B2）
中低产田面积（C6）
负
旱涝保收率（C7）
正
水土流失比率（C8）
负
粮食单产（C9）
正
复种指数（C10）
正
有效灌溉面积比例（C11）
正
生态环境（B3）
工业废水排放量（C12）
负
森林覆盖率（C13）
正
灾害指数（C14）
负
耕地环境质量指数（C15）
负
抗逆指数（C16）
正
注：
指标安全为正向，即指标值越大，区域耕地越安全；指标安全为负向，即指标值越小，区域耕地越安全。
2.3指标权重的确定
黑龙江省耕地资源主要指标权重计算结果（如表2）。
表2黑龙江省耕地资源安全预警指标权重
Tab.2LandresourcessecurityearlywarningindicatorsofweightinHeilongjiangProvince
指标代码
指标权重
一致性检验
B1
0.3057
3.0401，
=0.0201
0.10
=0.5800，
＝0.0346
0.10
B2
0.5570
B3
0.1373
C1
0.0420
5.0856，
=0.0214
0.10
=1.1200，
＝0.0191
0.10
C2
0.0330
C3
0.0735
C4
0.0474
C5
0.1097
C6
0.1566
6.0627，
=0.0125
0.10
=1.2400，
＝0.0101
0.10
C7
0.0616
C8
0.1242
C9
0.0950
C10
0.0539
C11
0.0658
C12
0.0199
5.1098，
=0.0275
0.10
=1.1200，
＝0.0245
0.10
C13
0.0133
C14
0.0285
C15
0.0460
C16
0.0296
注:
CI代表一致性指标;RI为通过查表获得相应的一致性指标值;CR为一致性比例。
2.4安全值判定模型的建立
（3）
式中:
f—耕地资源安全综合评价值
—某年第
个指标的安全值
—某年第
个指标的权重
可得出黑龙江省1996-2008年耕地资源安全值（表3）。
表3黑龙江省1996-2008年耕地资源安全值综合判定结果
Tab.3LandresourcesecuritypolicetodeterminethedegreeofoverallresultsinHeilongjiangProvincefrom1996to2008
年份
B1
B2
B3
综合值
年份
B1
B2
B3
综合值
1996
0.1728
0.3928
0.0794
0.6451
2003
0.0593
0.2625
0.0587
0.3808
1997
0.1254
0.4247
0.0586
0.6087
2004
0.0914
0.3399
0.0956
0.5269
1998
0.1360
0.3781
0.0609
0.5750
2005
0.1695
0.3424
0.1198
0.6317
1999
0.1453
0.3899
0.0804
0.6156
2006
0.1801
0.2471
0.0907
0.5179
2000
0.0981
0.2864
0.0791
0.4636
2007
0.2017
0.2593
0.0712
0.5322
2001
0.1067
0.3088
0.0630
0.4785
2008
0.1956
0.2669
0.0654
0.5278
2002
0.0513
0.3486
0.0794
0.4793
图1黑龙江省耕地资源安全值变化趋势
Fig.1ArablelandresourcessafetytrendsinHeilongjiangProvince
2.5阈值的确定
阈值的确定是建立在综合评价值的基础上，是耕地资源安全预警中十分关键的问题，但没有一个普适的评价标准。
一般认为耕地资源安全度指数在[0,1]间非均匀分布，基于已选定研究区评价模型，可通过对比判断法确定警度，对比判断有横比和纵比两种方式，横比是指通过区域内或区域间的比较中确定警度的阈值，纵比是指通过预警指标历史数据的比较来确定[10]。
本文选择纵比方法，即在1996-2008年研究区耕地资源安全值的基础上，根据多数原则、中数原则和均数原则[18,19]来确定其阈值（表4）。
多数原则，把研究期耕地资源安全警情综合值由大到小排列，从最大值开始，向下选占总数三分之二的数据作为无警区间下限，在剩下的数据间按等距划分为轻警、中警、重警和巨警；中数原则，研究期耕地资源安全警情指标综合值至少一半处于无警状态，综合值由大到小排序，中位数为无警区间下限，在剩下的数据间按等距划分为轻警、中警、重警和巨警；中数原则，把研究期安全指标值的平均数取作无警区间的下限，在剩下的数据间按等距划分为轻警、中警、重警和巨警。
表4黑龙江省耕地资源安全阀值划分结果
Tab.4SafetythresholdofarablelandresourcesdivisionresultsinHeilongjiangProvince
警度
多数原则
中数原则
均数原则
综合值
无警
0.5224
0.5278
0.5372
0.5291
轻警
0.4752
0.5224
0.4788
0.5278
0.4850
0.5372
0.4797
0.5291
中警
0.4280
0.4752
0.4298
0.4788
0.4330
0.4850
0.4303
0.4797
重警
0.3808
0.4280
0.3808
0.4298
0.3808
0.4330
0.3808
0.4303
巨警
0.3808
0.3808
0.3808
0.3808
2.6耕地资源安全值预测
从图1可以看出，黑龙江省耕地资源安全综合值呈非线性波动，且振幅较大，因此选择灰色预测模型GM（1.1），得出黑龙江省耕地资源安全值时间响应方程为：
（4）
式中：
－耕地资源安全度；
－时间序列；检验：
=0.1140，
=1，根据
0.95，
=0.1140
0.35，表示预测等级好，因此可用此方程进行外推预测，2013-２016年耕地资源安全预测值分别为0.4879，0.4842，0.4806和0.477，耕地数量（B1）、耕地质量（B2）和生态环境（B3）与时间有较强的非线性关系（图1），BP人工神经网络是自适性很高的非线性动力系统，基于MATLAB平台建立BP网络可以知道预测年B1、B2和B3的数量关系：
以1996-2008年数据为基础，预测值为输入向量，B1、B2和B3为目标向量，网络隐层神经元个数为25，最大迭代次数5000次，允许误差为0.0000001，最小速率取0.1，网络在迭代8次后达到收敛效果（图2），黑龙江省耕地资源安全警情预测结果（表5）。
图2耕地资源子系统网络训练结果图
Fig.2Theresultofnetworktrainingofarablelandresourcessubsystem
表5黑龙江省耕地资源安全警情预测结果
Tab.5ThePredictingwarningresultsofcultivatedlandresourceinHeilongjiangProvince
年份
B1
B2
B3
预测值
警度
2013
0.0977
0.2937
0.0965
0.4879
轻警
2014
0.1062
0.2794
0.0986
0.4842
轻警
2015
0.1132
0.2666
0.1008
0.4806
轻警
2016
0.087
0.2870
0.1030
0.4770
中警
3黑龙江省耕地资源预警系统框架及排警对策
指标预警是耕地资源安全预警系统中筛选至警因子、选择预警模型和数据整合的过程，是预警系统中核心部分，但耕地是一个复杂的综合作用的系统，不能仅以指标预警为手段来进行预警，还需要构建完整的、综合的耕地资源预警系统。
本文在构建黑龙江省耕地资源预警指标体系时（表1），只选择直接影响耕地资源安全的因子作为指标，没有选择光照、温度和降水等间接性因子作为指标，在构建耕地资源预警系统时，要将这些间接性影响指标补充进去。
3.1气象技术在耕地资源安全预警中的应用
在国内气象监测技术主要应用在因气候变化引起的自然灾害预警和农业气象监测。
土地系统是大气、土壤和水文相互作用综合体，使气象技术在耕地资源安全预警中使用存在可能性，例土壤有机质变化可以通过气象监测来实现，土壤中磷、钾等微量元素经过水循环进入大气中，可通过气象技术观测大气中磷、钾等微量元素含量变化，来掌握耕地资源安全状况，因此气象技术监测内容与耕地质量相关数据有一定耦合性，此外气象技术可以模拟危害因子，实现气象预警（图3），气象预警技术代替了人工数据收集、整理等繁琐步骤，利用网络数字化、神经网络和遥感影像等技术，实现智能化监测和预警，极大减少了传统预警过程中数据多层次传递与计算产生的误差，使预警结果更准确。
图3气象技术循环原理
Fig.3Cycletheoryofweathertechnology
3.2耕地资源安全系统构建
耕地资源安全预警和其他预警一样，是一个明确警情－寻找警源－分析警兆－预报警度－排警的过程[20]。
警情是指耕地资源动态变化过程中出现的极不正常现象；警源是指产生耕地安全系统警情的根源或源头；警兆是指警情发生之前的一种预兆；警度是对警情大小定量描述，一般分为无警、轻警、中警、重警和巨警。
以此为预警思路、黑龙江省耕地资源安全预警为原理，结合气象技术构建耕地资源安全预警系统框架体系（图4）。
（1）输入层输入层主要承担基础资料收集、提取与监管工作，为排警对策提供参考，根据行政区划，划分监测单元，形成以省级部门机构为核心，地级城市为依托的监测单元网，空间上利用气象技术与遥感技术（RS）和地理信息系统（GIS）技术结合，获得生态环境监测数据及专项气象图。
（2）技术层技术层工作内容主要包括：
①耕地数量、耕地质量和生态环境预警指标体系构建，根据变化特点，选择相符的预测模型，预测安全程度；②警兆模拟，气象技术模拟危害因子判定警度；③结果检验，对不合理结果直接删除，保证预警结果准确性。
（3）输出层。
技术层是检验后数据及图像的最优拟合过程，三维可视化图像，直观性更良好，排警对策并不都是正确的，因此把对策检验设计在输出层。
图4耕地资源安全预警系统框架
Fig.4Securityearlywarningsystemframeworkforlandresources
3.3排警对策
黑龙江省2013-2016年耕地资源安全度属于轻警或中警级别，警度有上升趋势，生态环境（B3）呈小幅度递增趋势，2013-2015年随着耕地数量（B1）的增加耕地质量（B2）不断下降，耕地质量下降是出现轻警的主要原因；2016年耕地质量略有回升，是以耕地数量大幅度减少为代价，耕地数量锐减是出现中警的主要因素（表5）。
B1权重中C5权重占35.88%，B2权重中C6和C8权重占50.41%，由判定模型（3）可知，在
变化大小相同时，
越大
值变化越大，因此C5、C6和C8是主要影响耕地数量和质量的敏感因子。
预测年耕地资源保护对策应针对城市化水平、中低产田比率和水土流失比率来制定，在保证耕地数量和生态
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