新兴县耕地质量和耕地产能评价
钟 丽1，李佳能2,3，李建华1，王东杰2,3，缑武龙4*
(1.广东省土地开发整治中心，广东广州 510635；2.华南农业大学资源环境学院，广东广州 510642；3.广州市华南自然资源科学技术研究院，广东广州 510642；4.广东友元国土信息工程有限公司，广东广州 510642)
摘要 基于对耕地质量和耕地产能的进一步认识，从耕地的物理、化学、生物、环境和工程5个维度出发，采用特尔斐法确定评价指标和权重，再运用加权求和法和影响因素逐级修正法构建模型，对广东省新兴县的耕地质量和耕地产能状况进行评价。结果表明：新兴县耕地质量评价结果为良等、中等和低等，主要为低等，耕地产能评价结果介于7～11等，主要为8、9等；耕地质量指数(不计入生物特性)和国家自然等指数、耕地产能指数和国家利用等指数均呈极显著相关，耕地质量等别和国家自然等、耕地产能等别和国家利用等之间衔接良好；与农用地质量分等体系相比，采用该研究构建的评价体系对整治项目建设前后耕地等别变化进行分析，更能体现土地整治工程对耕地等别的提升效果。构建的县域耕地质量和耕地产能评价体系紧密结合区域实际，评价结果与农用地质量分等结果衔接较好，且能够相对较明显地体现土地整治项目在耕地质量和耕地产能方面的功效，可为土地整治、耕地占补平衡和基本农田保护等土地管理工作提供依据。
关键词 耕地质量；耕地产能；评价体系；高标准农田建设；广东省新兴县
我国人口众多，土地资源较少，耕地资源尤为紧缺，其安全对国家粮食安全、农业效益等具有重要影响[1]。随着人口的持续增长、城市扩张需求的不断增加，在耕地面积不断受到侵占的同时，耕地肥力和生产力退化、地块零碎化、土壤环境污染等诸多问题频发[2]，我国耕地保护形势严峻[3]。加强耕地质量建设、管理和保护至关重要[4-5]。作为耕地保护工作中最主要的关键任务之一，科学、准确、全面、合理地认识和评价耕地的质量状况，是进行耕地资源有效管理的核心和关键[1]。评价体系的构建作为评价过程的一个重要环节，对耕地质量评价结果具有很大影响[3]。为保障国家粮食安全，我国政府先后提出严守耕地红线、占补平衡、永久基本农田划定、高标准农田建设等一系列耕地保护政策及措施。相关职能部门和科研机构亦先后开展了一系列由粗到细、从定性到定量、多方位的耕地质量评价工作[3]，如原国土资源部就耕地生产能力方面开展的农用地分等定级[6-7]，原农业部进行的旨在改良土壤与培肥耕地地力的耕地地力等级调查评价[8-9]等。上述工作大都基于部门职责，有着不同的评价对象和工作依据，评价指标存在差异，模型方法亦不尽相同[10]，且多侧重对耕地质量的某一方面进行评价，难以全面支撑耕地质量管理工作。
每年汛期洪水发生期，水体浑浊度高，含沙量大。农药、化肥、垃圾等各种杂物被洪水带入水体，易滋生细菌，造成有机污染与化学污染。而且雨季一般气温较高，杂物极易变质污染水体。目前水体净化完全依靠自来水厂，每到上游入洪时，自来水厂水处理便出现困难，不能满足用水需求。
该研究基于对耕地质量和耕地产能的进一步认识，从耕地的物理、化学、生物、环境和工程5个维度，构建了耕地质量和耕地产能评价指标体系。以广东省新兴县为例，采用影响因素逐级修正法进行实证评价，评价结果与分等规程方法评价结果进行比较分析。此外，还在研究区内选取高标准农田建设项目进行了整治项目建设目标的响应分析。
1 材料与方法
1.1 研究区概况 新兴县位于广东省西部，地处111°57′37″～111°31′32″E，22°22′46″～22°50′36″N，土地总面积152 167.88 hm2。县域四面环山，地势西南高，东北低，南部多高山，海拔多在500 m以上，中东部为起伏的丘陵，北部地势较低。县域处于北回归线以南，属亚热带季风气候，季节分明，日照充足，雨量充沛，无霜期长。年平均气温21.56 ℃。全县多站多年平均降雨量1 663.7 mm，每年降雨集中在4～9月，年际变化较大，易出现洪涝和干旱等灾害。历年年平均日照1 694.8 h，年日照百分率38%。县域内山地从高到低垂直分布有黄壤、红壤、赤红壤3个土类、3个亚类、10个土属、34个土种。黄壤多分布于海拔700 m以上的山地，红壤一般分布在海拔450～700 m，海拔450 m以下的山丘为赤红壤，赤红壤是新兴县面积最大、分布最广的土类。新兴县共辖12个镇，2016年全县总人口(户籍总人口)46万，耕地面积为18 947.43 hm2，占土地总面积的12.45%。
1.2 数据来源 此次新兴县耕地质量和耕地产能评价的数据包括：①数据库。新兴县2010年耕地地力评价数据库，新兴县2010年耕地质量等级补充完善成果数据库，新兴县2016年度耕地质量等别更新评价数据库，新兴县农业局提供的耕地地力评价数据库。②图件。新兴县耕地地力评价数据库中的耕地资源管理单元，新兴县2016年度土地变更调查中的耕地图斑，耕地土壤养分分布图。③其他。新兴县30 m DEM(30 m精度的数字高程模型)数据，新兴县河道水质检测结果，新兴县土壤普查报告书，新兴县2010年耕地地力评价报告，土壤重金属指标数据，道路、农村居民点等基础地理数据，新兴县2015年统计年鉴，广东省农用地分等技术参数，以及实地调查确认数据等。
1.3 耕地质量和耕地产能评价方法
1.3.1 评价单元划分。此次耕地质量和耕地产能评价均采用地块法划分评价单元，即以新兴县2016年度土地变更调查中的耕地图斑作为评价单元，共划分评价单元6 133个，其中水田3 931个，水浇地17个，旱地2 185个。
1.3.2 耕地质量评价指标体系构建。耕地质量评价指标体系是一个综合考虑影响耕地的自然、社会和经济等因素建立起来的，能够反映耕地资源和相关生态环境变化的指标体系。评价指标以反映耕地自然状况的可获取指标为主。该研究基于主导性、易获取、可量测、区域性、稳定性等原则，并结合新兴县的实际情况选取指标，指标涵盖地形特征、土壤性状、耕作条件、健康状况和生物特性5个方面。相比现行的农用地质量分等体系，增加了以灌溉水环境质量和土壤重金属元素为代表的表征土壤健康状况的土壤健康系数，和以土壤蚯蚓数量为代表的表征土壤生物特性的生物特性系数，对耕地质量得分进行逐级修正。指标筛选和权重确定是邀请了当地10家单位的专家采用特尔斐法分两轮确定。具体见表1。
表1 耕地质量评价指标及权重
Table 1 Cultivated land quality evaluation indicators and weights
1.3.3 耕地质量评价。
对企业与消费者而言，经济法对制造假冒伪劣产品的企业进行了制裁，保证了消费者的权益，同时也对恶意敲诈摸黑企业的个体提出裁决，维护了企业的利益。对企业与企业而言，经济法问责恶意侵权的企业，保障了被侵犯企业的利益。在大国经济的博弈中，经济法保证了我国企业的发展。
(1)
(1)新兴县的作物光温(气候)生产潜力指数α参照《农用地质量分等规程》，作物产量比系数β 从农用地质量分等数据库中查找。
同理，可分别计算出土壤性状和耕作条件的分值，S 和C 。
另外，北冰洋新的变化是北冰洋碱性的海水会因为吸收了空气中的二氧化碳而变成酸性，由于冷水吸收二氧化碳的速度尤其迅速，因此北冰洋地区最容易受到影响。近年来夏季海洋冰川的减少又让更多的北冰洋洋面暴露在大气中的二氧化碳里。
(2)健康状况系数(H )的计算采用“1+X ”的累加模型，即以未受到污染耕地为基准“1”，依据灌溉水环境、土壤重金属对应分级分值“X ”进行累加。
(3)生物特性系数(B )的计算采用如下：
走秀式调研，既了解不到基层真实情况，提出有针对性的落实措施，又折腾基层干部与群众，败坏党的优良传统和作风。习近平总书记在担任中央党校校长时便强调，领导干部搞调研，要有明确的目的，带着问题下去，尽力掌握调研活动的主动权。调研中可以有“规定路线”，但还应有“自选动作”，看一些没有准备的地方，搞一些不打招呼、不作安排的随机性调研，力求准确、全面、深透地了解情况，避免出现“被调研”现象，防止调查研究走过场。
B =K i /100
(i =1,2,3…)
(2)
1.3.5 耕地产能评价。
最后，教师要坚持主题辨析，构建阅读纵横网络。语文教师要研究罗列与课文内容相关的文章，可以是与原文纵向联系的资料，也可以是横向关联的文章，构建阅读纵横网络，如将内容相似、体裁不同的文章进行比较阅读等。让学生自主开展相关文章的延伸阅读，然后参与原文的主题辨析，力争达到学习原文与增加阅读量的双赢。
(4)耕地质量指数以地形特征、土壤性状、耕作条件这3个自然质量指数为基础，与健康状况系数和生物特性系数相乘得到。公式如下：
Q =(G +S +C )×H ×B
(3)
式中，Q 表示耕地质量指数；G 表示地形特征分值；S 表示土壤性状分值；C 表示耕作条件分值；H 表示健康状况系数；B 表示生物特性系数。
做法：姜去皮，剁成蓉用纱布包起来，挤出姜汁备用。室温软化的黄油加入白糖、盐混合搅拌，再用打蛋器打发至糖融化。加入鸡蛋打至充分融合。筛入面粉、泡打粉、姜汁搅拌成光滑面团，然后盖上保鲜膜室温静置20分钟。面团擀成薄片，用模具压出喜欢的形状后，用小刀将压好的形状移到烤盘，有距离地摆放，注意不要变形。放入预热160度的烤箱中，中层烤15-30分钟至表面金黄色即可（具体时间根据自家烤箱性能和擀面的厚度来决定，要多多观察表面颜色变化）。
1.3.4 耕地产能评价指标体系构建。耕地产能评价指标以影响耕地实际产量的可获取指标为主，基于主导性、易获取、可量测、区域性、稳定性等原则，从气候条件、耕地自然质量、技术水平3个方面选取指标。其中，气候条件指标由光温生产潜力和作物产量比系数构成；耕地自然质量指标由耕地质量评价体系中的地形特征指标和土壤性状指标构成，各二级指标的权重比例也与耕地质量评价体系保持一致；表征技术水平的评价指标和权重基于特尔斐法确定。具体见表2。
表2 耕地产能评价指标及权重
Table 2 Cultivated land productivity evaluation indicators and weights
式中，K i 为第i 个地块土壤蚯蚓数量对应分值。
式中，A i 表示地形特征第i 个二级指标对应分值；B i 表示第i 个二级指标权重；n 表示评价指标个数。
(2)耕地自然质量系数的计算采用如下公式：
q =Q ′/100
(4)
式中，Q ′为地形特征与土壤性状分值之和的耕地自然质量分值。
从分布规律来看，耕地质量主要为中等和低等，良等耕地占比仅为0.89%，零星分布在东城镇、簕竹镇、大江镇，原因在于这些地方土壤条件优秀，耕作条件相对较好，土壤蚯蚓数量较多，为作物生长提供了合适的环境。耕地质量等别为中等的耕地主要分布在新兴县的中部和西部地区，涉及太平镇、河头镇、新城镇、天堂镇，原因在于这些地方的耕地位于地势平坦的低海拔地区，交通条件便利，管理水平较高，土壤熟化程度也相对较高。耕地质量等别为低等的耕地在新兴县全域均有分布，其中又以六祖镇、太平镇、天堂镇等地的面积较多，原因在于这些地方耕地的土壤蚯蚓数量普遍偏少，在土壤生物特性系数的修正下，耕地质量等别偏低。此次评价中，以土壤蚯蚓数量来表征土壤生物特性，对总体耕地质量有较大的影响，因田间调查蚯蚓数量与分布易受天气、采样时间等因素的影响，难以准确反映耕地土壤蚯蚓数量水平，导致土壤生物特性系数具有不稳定性，直接影响耕地质量评价结果的准确性。新兴县耕地质量等别分布如图1。
当前，全球市场与消费者对低碳环保、节能减排等问题越来越重视，智能制造在此影响下将有新的发展趋势，低碳经济、环境保护、绿色产品以及社会责任是当今社会的重要议题，也是企业提高竞争力的关键点。根据数据统计，在2010～2017年间台达帮助客户节电243亿度，相当于减排1296万吨CO2。以台达吴江生产基地可编程控制器(PLC)智能示范产线为例，导入智能制造达到产能提升40%、生产使用面积减少62%、直接人力需求减少88%等效益。
(5)
式中，w i 为技术水平第i 个二级指标标准化分值；f i 为第i 个二级指标权重。
(3)耕地产能指数的计算采用逐级修正法，即用光温(气候)生产潜力指数和作物产量比系数反映气候条件，作为耕地产能评价的基础，再用耕地自然质量系数和技术水平系数进行逐级修正，计算耕地产能。公式如下：
1122 混合谱系激酶结构域样蛋白在小鼠妊娠早期子宫及蜕膜中的表达及调控 张 衡，武琳琳，李世杰，匡 野，马兴红
(6)
式中，P 为耕地产能指数；α i 为第i 种作物的光温(气候)生产潜力指数；β i 为第i 种作物的产量比系数；q 为耕地自然质量系数；t 为技术水平系数。
(1)地形特征分值(G )的计算，采用加权求和法，即对评价指标和权重进行指数综合。公式如下：
1.4 耕地质量和耕地产能等别划定 根据耕地质量指数，采用25分等间距作为质量等别划分区段，将耕地质量划分为优、良、中、低4个等别。根据耕地产能指数，采用300分等间距作为产能等别划分区段，将耕地产能划分为1，2，…，15，共计15个等别。
英祖李 将长白山定为朝鲜的“北岳”，视为朝鲜众山之宗且尊为王室诞生之地。此后一百多年，朝鲜都有对长白山的祭祀活动，并遵循满语，称长白山为“白头山”。
2 结果与分析
2.1 耕地质量和耕地产能评价结果 经测算，新兴县耕地质量指数主要分布在17.4～68.5，其对应质量等别主要分布在良等、中等和低等。其中，低等耕地的面积最多，为16 111.37 hm2，占比为84.89%。从各镇来看，良等耕地主要分布在东城镇；中等耕地主要分布在太平镇；低等耕地主要分布在天堂镇。从各地类来看，水田、水浇地、旱地的质量等别均主要为低等，水田质量为低等的耕地面积为14 010.72 hm2，占比为86.22%；旱地质量为低等的耕地面积为2 082.57 hm2，占比为76.92%；水浇地质量为低等的耕地面积为18.07 hm2，占比为81.83%。
技术水平系数的计算采用如下公式：
新兴县耕地产能指数主要分布在1 438～2 446，其对应产能等别主要为7～11等，其中8、9等耕地的面积最大，分别为8 650.56、6 990.55 hm2。从各镇来看，六祖镇、太平镇、天堂镇耕地的产能等别较高，7～9等耕地分布较多；大江镇、河头镇耕地的产能等别较低，10、11等耕地分布较多。从各地类来看，水田的产能等别主要为8、9等，面积分别为8 220.6、5 775.74 hm2；水浇地的产能等别主要为8、9等，面积分别为1 206.56、1 023.65 hm2；旱地的产能等别主要为9、10等，面积分别为1 206.56、1 023.65 hm2。
从分布特点来看，新兴县耕地产能指数主要分布在1 440～2 440，六祖镇、天堂镇、太平镇、东城镇南部及车岗镇西部耕地产能指数较高，其中车岗镇耕地产能指数最高。原因在于这些乡镇多分布于城郊，地势平坦、土壤肥沃，交通和区位条件好，易于田间管理。因此，田间管理水平、灌溉保证程度、排水条件、农机化程度、农艺管理水平等指标分值较高，耕地产能指数高于周边其他乡镇。河头镇、簕竹镇、大江镇、稔村镇、水台镇及里河镇的耕地产能指数较低，其中大江镇耕地产能指数最低。原因在于这些乡镇大多位于丘陵地区，地势起伏大，交通和区位条件差，导致农田管理水平相对不足。另外，这些乡镇的灌溉保证程度、排水条件、土壤pH、土壤有机质含量等指标分值较低，更加显化了偏低的耕地产能。新兴县耕地产能等别分布如图2。
就捐赠宣传利用形式与捐赠制度而言,民国时期图书馆图书捐赠主要通过电函征求,设立募捐队以及慈善表演、展览等主要形式来向各界进行募捐图书。部分图书馆对于捐赠者也制定有许多奖励制度，既是对捐赠者的肯定和鼓励，也强化了民众捐赠图书的热情，对图书馆藏书数量和种类的扩充夯实了基础。
图1 新兴县耕地质量等别分布
Fig.1 Distribution map of cultivated land quality grade in Xinxing County
图2 新兴县耕地产能等别分布
Fig.2 Distribution map of cultivated land productivity grade in Xinxing County
2.2 与农用地分等成果对比分析
2.2.1 耕地质量等别与国家自然等的对比分析。为检验耕地质量和耕地产能评价指标、算法，及耕地质量和耕地产能评价成果与年度更新成果的衔接性，对比此次新兴县耕地质量等别和2016年度新兴县国家自然等的空间分布，两者总体均呈中部高四周低的趋势。从面积来看，2016年度国家自然等中，优等地面积为527.90 hm2，占比2.78%；高等地面积为18 451.6 hm2，占比97.22%。此次新兴县耕地质量评价中，良等地面积为168.05 hm2，占比0.88%；中等地面积为2 700.08 hm2，占比14.23%；低等地面积为16 111.37 hm2，占比84.89%。
新兴县耕地质量指数和2016年度国家自然等指数相关性分析(表3)表明，两者的Pearson相关系数为0.068，P =0.00，呈极显著正相关，表明国家自然等指数越大，耕地质量等指数也越高。但从散点图来看(图3)，此次新兴县耕地质量指数与2016年度国家自然等指数之间的衔接性一般。
曾供职国内某知名磷复肥企业的赵东申也对两家企业融合发展的效果提出了自己的想法。他说：“我们谈磷复肥产业的绿色发展应该着眼全局，如果政策在全国不统一，那么就会出现不公平竞争，在抓大放小的政策下，很可能使一些小企业钻了空子。”另外，他认为，这两家企业的融合发展最终要在市场上体现。他说：“融合发展的前期规划可能涉及大量的投资，比如磷石膏生产建材就需要投资，还有建材市场的开发也需要投资，那么这些钱从哪里来？这肯定还是要传导给市场，提升其磷肥产品的价格来获取发展的资金，但是市场是否能够接受这种价格的传导还是未知数。”
此次新兴县耕地质量评价结果与2016年度国家自然等结果衔接性一般。原因在于，受生物学特征限制，蚯蚓难以在水田中生存。加之野外采样的时间、天气都对采集到的蚯蚓数量有很大影响，难以准确反映耕地土壤蚯蚓数量的真实水平，直接影响生物特性数值的准确性，进而导致全县耕地质量等别偏低。此次耕地质量评价和农用地质量分等的指标体系都是基于耕地的自然状况，评价结果的趋势亦大体一致。与农用地质量分等体系相比，此次新兴县耕地质量评价体系侧重从地形特征、土壤性状和耕作条件3个方面选取指标，增加了地形部位、田面坡度、土壤养分元素、田间道路通达度、耕作距离等更能细致反映耕地状况的指标。在此基础上，采用以灌溉水环境质量和土壤重金属元素等指标为代表测算的健康状况系数，和以土壤蚯蚓数量为代表测算的生物特性系数先后进行修正，进而得到耕地质量指数。指标体系更加细致，对耕地质量的差异也更加显化。但因受蚯蚓数量的影响，全县耕地质量等别普遍偏低。
表3 新兴县耕地质量指数与2016年度国家自然等指数相关性分析
Table 3 Correlation analysis of cultivated land quality index and the national natural quality index in 2016 of Xinxing County
注：**表示在0.01水平上(双尾)相关性显著
Note:** indicated significant (two-tailed)correlation at the 0.01 level
图3 新兴县耕地质量指数与2016年度国家自然等指数相关性分析
Fig.3 Correlation analysis of cultivated land quality index and national natural index in 2016 of Xinxing County
若考虑暂不计入生物特性，对比不计入生物特性的耕地质量等别和2016年度国家自然等。不计入生物特性的耕地质量指数和2016年度国家自然等指数的相关性分析表明(表4)，两者的Pearson相关系数为0.530，P =0.00。呈极显著正相关，表明国家自然等指数越大，耕地质量等指数越高。散点图亦表明(图4)，不计入生物特性的耕地质量指数与2016年度国家自然等指数之间有良好的衔接性。不计入生物特性，仅采用健康状况进行修正，得到的耕地质量等别，总体得到提升。综上所述，此次新兴县耕地质量评价(不计入生物特性)，不仅评价结果与2016年度国家自然等具有较好的衔接性，构建的评价指标体系也更加科学合理。
表4 新兴县耕地质量指数(不计入生物特性)与2016年度国家自然等指数相关性分析
Table 4 Correlation analysis of cultivated land quality index (not corrected by the biometric coefficient) and national natural quality index in 2016 of Xinxing County
注：**表示在0.01水平上(双尾)相关性显著
Note:** indicated significant (two-tailed)correlation at the 0.01 level
2.2.2 耕地产能等别与国家利用等的对比分析。此次新兴县耕地产能评价结果中的7、8等大致对应2016年度国家利用等结果中的4～6等，主要分布在太平镇、六祖镇、东城镇和天堂镇；此次新兴县耕地产能评价结果中的10、11等所在的区域相应的2016年度国家利用等为9、10等，主要分布在大江镇、水台镇和稔村镇。此次新兴县耕地产能评价采用全国试点统一标准进行等别划分，也使得局部产能差异更为明显，同时该划分方法在反映县域内部耕地产能相对差异方面也更为细致。从面积来看，产能相对较高的耕地(利用等为4～6等)面积占65.53%，产能等别为7～8等的耕地面积占46.43%左右。产能相对较低的耕地(利用等为9～10等)面积占7.8%，产能等别为10～11等的耕地占16.74%，详见图5。
此次新兴县耕地产能指数和2016年度国家利用等指数的相关性分析(表5)表明，两者的Pearson相关系数为0.682，P =0.000，呈极显著正相关，表明国家利用等指数越大，耕地产能指数越高。此次新兴县耕地产能指数与2016年度国家利用等指数的衔接性较好，详见图6。
此次新兴县耕地产能等别与2016年度国家利用等之间有较好的衔接性。原因在于两者都是基于光温(气候)生产潜力指数修正所得。此次耕地产能评价是采用耕地自然质量系数和技术水平系数对光温(气候)生产潜力指数进行修正得到，2016年度国家利用等是采用耕地自然质量分和土地利用系数对光温(气候)生产潜力指数进行修正得到。
图4 新兴县耕地质量指数(不计入生物特性)与2016年度国家自然等指数相关性分析
Fig.4 Correlation analysis of cultivated land quality index (not corrected by the biometric coefficient)and national natural quality index in 2016 of Xinxing County
图5 新兴县2016年度国家利用等与耕地产能等别对比
Fig.5 Correlation analysis of the national utilization grades in 2016 and the cultivated land production grades of Xinxing County
表5 新兴县耕地产能指数与2016年度国家利用等指数相关性分析
Table 5 Correlation analysis of the cultivated land production index and the national utilization index in 2016 of Xinxing County
注：**表示在0.01水平上(双尾)相关性显著
Note:** indicated significant (two-tailed)correlation at the 0.01 level
图6 新兴县耕地产能指数与2016年度国家利用等指数相关性分析
Fig.6 Correlation analysis of the cultivated land production index and the national utilization index in 2016 of Xinxing County
两者的区别主要在于耕地自然质量基底、技术水平系数和土地利用系数之间的差异。耕地自然质量系数相比于自然质量分，增加考虑了反映耕作条件的指标(如田间道路通达度、耕作距离等)，使对耕地自然质量的评价更为全面。技术水平系数是由农艺管理水平、农机化水平、灾害防治水平等指标加权计算所得，而土地利用系数则是由区域最大产量与二级区最大产量之间的比值来反映，相比而言，由技术水平修正而得的耕地产能相对较为科学严谨。综上所述，此次新兴县耕地产能评价结果与2016年度国家利用等之间具有良好的衔接性，构建的评价指标体系也更为科学合理。
2.3 耕地质量和耕地产能评价体系的提质效应验证 高标准农田建设，对提高耕地综合生产能力、发展现代农业、保障粮食安全具有重要意义。2016年新兴县国土资源局投资1 757.9万元于稔村镇、坝塘村等7个村实施高标准农田建设项目。建设内容主要包括灌溉排水等水利设施、田间道路等。该研究应用耕地质量和耕地产能评价指标体系，对项目实施前后的耕地质量和耕地产能进行评价，并分析项目实施前后的等别提升效果，进而和基于农用地质量分等体系的项目实施前后耕地质量和耕地产能的变化情况进行对比，以论证耕地质量和耕地产能评价指标体系是否比农用地质量分等体系更能显化土地整治对耕地质量和耕地产能的提升效果。
2.3.1 项目实施前后耕地国家利用等对比。基于农用地质量分等体系的评价结果显示(表6、图7)，项目实施后项目区内耕地的平均国家利用等提升了0.20等。具体表现为：国家利用等为6等的耕地面积比例由60.06%增至78.15%，7等耕地的面积比例由22.09%降至4%，8等耕地的面积比例由5.27%增至7.07%，9等耕地的面积比例由12.58%降至10.78%。
表6 项目实施前后耕地国家利用等变化统计
Table 6 Statistics on changes of the national utilization grades of cultivated land before and after project implementation
2.3.2 项目实施前后耕地质量等别对比。此次新兴县耕地质量评价结果显示(表7)，经高标准农田建设后，项目区内耕地的质量等别总体呈现出大面积耕地由低等提升至中等的趋势。具体表现为：中等耕地的面积由原来的152.03 hm2(占比12.8%)增加至1035.68 hm2(占比13.02%)，低等耕地的面积相应地由原来的1038.69 hm2(占比87.2%)减少至155.04 hm2(占比86.98%)。
图7 项目实施前后耕地国家利用等面积变化统计
Fig.7 Statistics on the area change of the utilization grades of cultivated land before and after the implementation of the project
2.3.3 项目实施前后耕地产能等别对比。此次耕地产能评价结果显示(表8)，项目实施后项目区内耕地的平均产能等别提升了0.75等。具体表现为：产能等别为8等的耕地面积比例由1.91%增至49.02%，9等耕地的面积比例由69.69%降至50.9%，10等耕地的面积比例由28.4%降至0.08%。
综上所述，运用农用地质量分等体系对高标准农田建设项目实施前后耕地国家利用等进行评定时，项目实施前后耕地国家利用等的变化不明显。而运用耕地质量和耕地产能评价体系进行评定时，能够较明显地表征项目实施后耕地质量和耕地产能等别的提升状况。究其原因，主要在于农用地质量分等体系所采用的评价指标虽能在一定程度上反映耕地的质量状况，但其更多的是反映耕地的自然质量状况。然而，在实际生产和生活中，耕地本身的自然条件变化是一个十分缓慢的过程。因此，农用地质量分等体系中的评价指标较难反映因外界人为因素导致的耕地质量突变。此次耕地质量和耕地产能评价涉及的评价指标明显增多，且更加精细。与农用地质量分等体系相比，增加的指标对土地整治工程的敏感性较强，这与土地整治工程侧重通过建设田间道路、灌溉排水等来提高耕地耕作条件的目标是一致的，故表现为耕地质量等别和耕地产能等别的显著提升。换言之，在评估土地整治项目对耕地的提质效应时，采用耕地质量和耕地产能评价体系，具有相对明显的优势。
目前，国企海外形象明显存在“两个不匹配”：软实力和硬实力不匹配，美誉度和贡献度不匹配。在国企海外形象的塑造过程中，作为中国的相关管理部门，应加强统筹协调，搭建国有企业海外形象建设的支持平台，提供多方面的指导和服务。
3 讨论与结论
3.1 讨论 此次耕地质量评价过程中，选用土壤蚯蚓数量来反映耕地生物特性，进而对耕地质量得分进行修正的做法，对耕地质量的整体水平有较大的影响。主要原因在于，蚯蚓的生存和分布受土壤水分、有机质、pH、养分状况、土地利用方式和污染状况等多方面因素的影响，加之受自身生物学特征的限制，其难以在水田中生存。新兴县85%以上的耕地为水田，而调查水田中的蚯蚓数量需在落干期进行。因此，受水田条件限制和人为因素的影响，调查获取的土壤蚯蚓数量难以准确反映土壤的生物特性，进而影响耕地质量评价结果。因此，建议进一步完善生物特性指标，构建能够有效表征耕地质量、健康和生态安全的综合性指标体系，以有效反映耕地质量状况。此外，指标选取应充分考虑南北耕地的环境差异，尤其是南方的水田生态系统。建议考虑选取受地类限制较小，指标状态相对稳定，受气候、土壤、人为耕作扰动影响较小，易获取、可量化的生物特性指标代替土壤蚯蚓数量，如土壤呼吸。
表7 项目实施前后耕地质量等别面积变化统计
Table 7 Statistics on the area change of cultivated land quality before and after project implementation hm2
表8 项目实施前后耕地产能等别变化统计
Table 8 Statistics on the area change of cultivated land productivity grade before and after project implementation
另外，评价指标中的部分定性指标，如农艺管理水平，在指标分级描述中较为模糊，仅分为较高、一般、较低3个等级，缺乏明确的分级标准描述。而且，此类定性指标的原始数据通常由植保站、土肥站、农推站等部门的访谈数据统计而来，受主观因素影响较大。因此，在后续工作中考虑适当增加对此类指标的针对性研究，一方面研究此类指标对耕地质量和耕地产能的表征贡献率，减少重复度较高的指标；另一方面建议结合实际情况进一步细化定性指标的分级标准，或者选用其他定量指标进行替代。
3.2 结论 该研究基于对耕地质量和耕地产能的进一步深化认识，从耕地的物理、化学、生物、环境和工程5个维度，构建了县域耕地质量和耕地产能评价体系。以广东省新兴县为例进行实地验证评价，评价结果与基于农用地质量分等体系的评价结果进行比较分析，并在研究区内选取高标准农田建设项目进行整治项目提等的响应分析。主要研究结论如下：
“我们的初衷就是要培训‘精品’，让学员成为‘星星之火’，回到社区发挥带头引领的作用。他们回到社区服务中心，利用学习到的知识，组织自己社区的医护人员，再进行慢病规范化诊疗学习。”
(1)基于该研究构建的评价体系得出的研究区耕地的质量和产能等别，与研究区2016年度耕地国家自然等和国家利用等的对比分析表明：新兴县耕地质量指数(不计入生物特性)和2016年度耕地国家自然等指数，耕地产能指数与2016年度耕地国家利用等指数均呈极显著相关。耕地质量等别和2016年度耕地国家自然等、耕地产能等别和2016年度耕地国家利用等之间都有着良好的衔接性。由此得出，该研究构建的耕地质量和耕地产能评价指标体系，基本能够较为客观、有效地表征研究区耕地的质量和产能状况。
(2)分别采用该研究构建的耕地质量和耕地产能评价体系与农用地质量分等体系对研究区内已竣工的高标准农田建设项目建设前后的耕地质量和耕地产能进行评价和对比，结果表明：在评估土地整治项目对耕地的提质效应时，相比于农用地质量分等体系，采用该研究构建的耕地质量和耕地产能评价体系，具有相对明显的优势，能够更明显地表征项目实施后耕地质量和耕地产能等别的提升状况。换言之，应用耕地质量和耕地产能评价指标体系更能提高对各类工程措施的响应度，体现土地整治工程对耕地等别的提升效果，显化国土综合整治工程措施的功效。
参考文献
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Evaluation of Cultivated Land Quality and Cultivated Land Productivity in Xinxing County ,Guangdong Province
ZHONG Li 1 ,LI Jia -neng 2,3 ,LI Jian -hua 1 et al
(1.Guangdong Land Development and Management Center,Guangzhou,Guangdong 510635;2.College of Natural Resources and Environment,South China Agricultural University,Guangzhou,Guangdong 510642;3.South China Academy of Natural Resources Science and Technology,Guangzhou,Guangdong 510642)
Abstract The cultivated land quality and cultivated land productivity status of Xinxing County,Guangdong Province were evaluated in this paper.The theoretical basis of the evaluation was a further understanding of the quality and productivity of cultivated land.The evaluation indicators included the physical,chemical,biological,environmental and engineering dimensions of cultivated land.The evaluation indicators and weights were determined based on the Delphi method.The construction of the evaluation model was a combination of the weighted summation method and the stepwise correction method of the influencing factors.The results showed that:the evaluation result of cultivated land quality in Xinxing County were good,medium and low,mainly low,and the evaluation result of cultivated land productivity were between 7 and 11,mainly 8 and 9;the cultivated land quality index (excluding biological characteristics)was significantly correlated with the national natural quality index,the cultivated land productivity index was also significantly correlated with the national utilization index.The connection between the quality level of cultivated land and the national natural quality level,the cultivated land productivity level and the national utilization level were good.The evaluation system constructed in this study and the agricultural land quality grading system were respectively used to evaluate the cultivated land quality and cultivated land productivity before and after the construction of renovation projects.The comparative analysis of the results showed that the former can improve the responsiveness of various engineering measures in the remediation project,and reflect the improvement effect of the land remediation project on cultivated land.The evaluation systems which were established to evaluate the quality and productivity of cultivated land are closely related to the actual situation in the study area,and the evaluation results in this study are well connected with the grading results of agricultural land quality.They also can more clearly show the effect of the land improvement project on cultivated land quality and cultivated land productivity.The results can provide basis for land reclamation,cultivated land occupation and supplementary balance,basic farmland protection and other related land management work.
Key words Cultivated land quality;Cultivated land productivity;Evaluation system;High standard farmland construction;Xinxing County,Guangdong Province
中图分类号 F 301.21
文献标识码 A
文章编号 0517-6611(2019)11-0067-08
doi :10.3969/j.issn.0517-6611.2019.11.021
开放科学(资源服务)标识码(OSID): 
基金项目 广州市科技计划项目(201804020034)。
作者简介 钟丽(1970—)，女，湖北荆州人，工程师，从事土地整治与不动产登记工作。
*通信作者 ，高级工程师，硕士，从事土地资源利用与评价研究。
收稿日期 2019-03-28
标签：耕地质量论文; 耕地产能论文; 评价体系论文; 高标准农田建设论文; 广东省新兴县论文; 广东省土地开发整治中心论文; 华南农业大学资源环境学院论文; 广州市华南自然资源科学技术研究院论文; 广东友元国土信息工程有限公司论文;