CN113988688B - 一种耕地生态可持续性评价方法和系统 - Google Patents

一种耕地生态可持续性评价方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113988688B
CN113988688B CN202111310293.XA CN202111310293A CN113988688B CN 113988688 B CN113988688 B CN 113988688B CN 202111310293 A CN202111310293 A CN 202111310293A CN 113988688 B CN113988688 B CN 113988688B
Authority
CN
China
Prior art keywords
ecological
farmland
index
land
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111310293.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113988688A (zh
Inventor
史文娇
王晓燕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS
Original Assignee
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS filed Critical Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS
Priority to CN202111310293.XA priority Critical patent/CN113988688B/zh
Publication of CN113988688A publication Critical patent/CN113988688A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113988688B publication Critical patent/CN113988688B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请涉及专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法技术领域，提供一种耕地生态可持续性评价方法和系统，用于对南方红壤丘陵区域县级尺度的耕地生态可持续性进行评价，该方法包括：根据研究区域的耕地生态现状，从矿山损毁、景观格局、生态稳定性和生态空间占用四个方面选取指标，构建耕地生态可持续性评价指标体系；将主客观因素相结合，基于拉格朗日乘子法组合层次分析法和熵值法确定指标权重；其中，耕地生态可持续性评价指标体系包括多个耕地生态影响因子；每一个所述耕地生态影响因子包括多个耕地生态可持续性评价指标；根据耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价。

Description

一种耕地生态可持续性评价方法和系统
技术领域
本申请涉及专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法技术领域，特别涉及一种耕地生态可持续性评价方法和系统。
背景技术
耕地保护作为国土空间规划中农业空间的重要组成部分，对国土空间生态修复以及促进农业可持续发展具有重大意义。为了提高粮食产量和发展经济，在粗放的生产模式下，受气候变化及人为不合理利用的影响，一些耕地面临的生态压力越来越大，严重制约了农业的可持续发展。
上世纪80年代以来，国土空间生态修复多从生态、农业、城镇三大空间出发，统筹和科学开展山水林田湖草一体化保护修复工作，在水土流失、湿地修复、土壤重金属治理、土地整治等方面均取得了一定成效，但对各类空间内不同土地利用类型的生态修复缺乏细致的研究。另一方面，长期以来，生态修复多注重生态空间的生态修复技术研究，而对农业空间的生态修复技术研究不足，农业空间的生态修复工作尚属于起步阶段，尤其是如何根据不同地区资源与环境的禀赋差异，综合评估县域耕地开发的生态可持续性，目前尚无系统性的评估框架，不利于农业生产力的提高与农业空间的可持续发展。
现有的可持续评价方法的研究对象多集中在生产力、集约化、驱动力等经济社会因素，例如压力-状态-响应型、生态位理论、能值分析等，较少以自然环境因素为研究对象，即从生态问题识别出发进行可持续性评价，在指标的构建过程中难以全面分析生态可持续性评价指标，无法体现县级尺度耕地生态可持续评估结果的空间差异，不利于因地制宜的开展农业空间生态修复。
因此，需要提供一种针对上述现有技术不足的改进技术方案。
发明内容
本申请的目的在于提供一种耕地生态可持续性评价方法，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
本申请提供了一种耕地生态可持续性评价方法，该方法包括：
步骤S100、根据研究区域的县级实地调研数据和地理空间数据，对研究区域中耕地的生态问题进行识别，确定耕地生态影响因子；
所述耕地生态影响因子包括矿山损毁因子、景观格局因子、生态稳定性因子和生态空间占用因子；所述生态问题包括：矿山破坏耕地问题、耕地破碎化问题、水土流失问题、占用生态用地问题；
所述地理空间数据，包括：土地利用数据、流域数据、行政区划数据、高程数据、气象数据、土壤数据、植被数据；所述县级实地调研数据包括县级尺度废弃矿山数据；
步骤S200、根据生态问题的识别结果，构建耕地生态可持续性评价指标体系；
所述耕地生态可持续性评价指标体系包括指标层和指标项，所述指标层包括多个耕地生态影响因子；每一个所述指标层对应多个指标项，每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标；
所述耕地生态可持续性评价指标体系还包括：耕地生态影响因子权重和耕地生态可持续性评价指标权重；所述耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到；
步骤S300、根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到所述耕地生态影响因子的指标取值；
步骤S400、根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价；其中，所述耕地生态可持续性水平为对所述耕地生态影响因子的指标取值进行求和后，基于自然间断点分级法进行分级得到。
本申请实施例还提供一种耕地生态可持续性评价系统，包括：
问题识别单元，配置为：根据研究区域的县级实地调研数据和地理空间数据，对研究区域中耕地的生态问题进行识别，确定耕地生态影响因子；
所述耕地生态影响因子包括矿山损毁因子、景观格局因子、生态稳定性因子和生态空间占用因子；所述生态问题包括：矿山破坏耕地问题、耕地破碎化问题、水土流失问题、占用生态用地问题；
所述地理空间数据，包括：土地利用数据、流域数据、行政区划数据、高程数据、气象数据、土壤数据、植被数据；所述县级实地调研数据包括县级尺度废弃矿山数据；
指标体系构建单元，配置为：根据生态问题的识别结果，构建耕地生态可持续性评价指标体系；
所述耕地生态可持续性评价指标体系包括指标层和指标项，所述指标层包括多个耕地生态影响因子；每一个所述指标层对应多个指标项，每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标；
所述耕地生态可持续性评价指标体系还包括：耕地生态影响因子权重和耕地生态可持续性评价指标权重；所述耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到；
指标计算单元，配置为：根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到所述耕地生态影响因子的指标取值；
分级评价单元，配置为：根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价；其中，所述耕地生态可持续性水平为对所述耕地生态影响因子的指标取值进行求和后，基于自然间断点分级法进行分级得到。
与最接近的现有技术相比，本申请实施例的技术方案具有如下有益效果：
本申请中，根据研究区域的耕地生态现状，从矿山损毁、景观格局、生态稳定性和生态空间占用四个方面选取指标，构建耕地生态可持续性评价指标体系；将主客观因素相结合，基于拉格朗日乘子法组合层次分析法和熵值法确定指标权重；其中，耕地生态可持续性评价指标体系包括多个耕地生态影响因子；每一个所述耕地生态影响因子包括多个耕地生态可持续性评价指标；根据耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价。
本申请中，从生态问题识别出发，确定了耕地生态影响因子，采用拉格朗日乘子法组合层次分析法和熵值法求取耕地生态可持续性评价指标权重，可以更好兼顾主客观因素，使生态可持续性评估结果更合理。
本申请中，综合考虑了矿山损毁、景观格局、生态稳定性和生态空间占用等多个耕地生态影响因子，构建了县级尺度的耕地生态可持续性评价指标体系，提出了一套适用于南方红壤丘陵区的县域耕地生态可持续性评价方法，为农业空间生态修复提供科学依据。
本申请中，所提出的适用于南方红壤丘陵区的县域耕地生态可持续性评价方法，将生态修复问题细化到县级尺度，并从耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平两个方面，系统性的评估了研究区域耕地开发的生态可持续性，明确了其空间分布的差异性及国土空间生态修复的方向。
本申请中，将耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平定量化、区域空间化，基于上述指标的空间分布差异性，能够更合理、准确地分析和评价研究区域的耕地生态可持续性水平。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。其中：
图1为根据本申请的一些实施例提供的一种耕地生态可持续性评价方法的流程示意图；
图2为根据本申请的一些实施例提供的构建耕地生态可持续性评价指标体系的技术框架图；
图3为根据本申请的一些实施例提供的研究区域地势分布图；
图4为根据本申请的一些实施例提供的2000年-2018年江西省耕地水土流失问题识别分析图；
图5为根据本申请的一些实施例提供的2000年-2018年江西省各流域耕地破碎化分析图；
图6为根据本申请的一些实施例提供的江西省对耕地造成破坏的废弃矿山分布图；
图7为根据本申请的一些实施例提供的江西省县级尺度耕地生态影响因子和耕地生态可持续性水平分布图；
图8为根据本申请的一些实施例提供的一种耕地生态可持续性评价系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。各个示例通过本申请的解释的方式提供而非限制本申请。实际上，本领域的技术人员将清楚，在不脱离本申请的范围或精神的情况下，可在本申请中进行修改和变型。例如，示为或描述为一个实施例的一部分的特征可用于另一个实施例，以产生又一个实施例。因此，所期望的是，本申请包含归入所附权利要求及其等同物的范围内的此类修改和变型。
示例性方法
在全球变化背景下，生态环境的可持续性面临着严峻的挑战，尤其是农业空间较为敏感，农业生产力增长有所减缓。耕地作为农业空间中重要的人工生态系统，是关系到国家粮食安全、生态安全和社会稳定的基石。为提高农业生产力的耕地高强度开发利用导致耕地生态问题日益突出。耕地资源的开发利用一定程度上能够反映区域环境问题和乡村发展现状。
本申请提供了一种耕地生态可持续性评价方法，该方法针对现有的生态修复中缺乏系统性的农业空间生态修复研究，基于国土空间生态修复与可持续的视角，识别出耕地面临的生态问题，构建适用于南方红壤丘陵区的县域耕地生态可持续评价指标体系，并基于该耕地生态可持续评价指标体系对研究区域分别进行单因子评价分析和综合评价。
图1为根据本申请的一些实施例提供的一种耕地生态可持续性评价方法的流程示意图；图2为根据本申请的一些实施例提供的构建耕地生态可持续性评价指标体系的技术框架图；如图1、图2所示，该方法包括步骤S100至步骤S400，具体如下：
为了得到耕地生态可持续性评价指标体系，本申请的一些实施例中，将目标分解为：耕地生态可持续性识别、耕地生态可持续性评价指标体系构建、权重确定三个阶段。
第一阶段：耕地生态可持续性识别。
耕地作为农业空间中重要的人工生态系统，其开发利用一定程度上能够反映区域环境问题和乡村发展现状，而且农业生产中耕地高强度的开发利用造成的生态问题是农业可持续发展的重点和难点。
本申请实施例中，以江西省为研究区域，对本申请所提出的耕地生态可持续性评价方法进行说明。
步骤S100、根据研究区域的县级实地调研数据和地理空间数据，对研究区域中耕地的生态问题进行识别，确定耕地生态影响因子。
在本申请实施例中，根据研究区域的耕地生态现状，结合研究区域的县级实地调研数据和地理空间数据，对研究区域中耕地的生态问题进行识别，详细如下：
本申请实施例中，地理空间数据，包括：土地利用数据、流域数据、行政区划数据、高程数据、气象数据、土壤数据、植被数据；县级实地调研数据包括县级尺度废弃矿山数据。
在本申请的一些实施例中，废弃矿山数据、土地利用数据、流域数据、行政区划数据、高程数据、气象数据、土壤数据、植被数据，具体情况为：
废弃矿山数据为矢量点数据，来源于江西省县级实地调研数据，包括2000年到2018年的废弃矿山点分布、破坏耕地面积及影响等级评价结果。投影转换时的投影坐标系为CGCS2000_3_Degree_GK_CM_114E和CGCS2000_3_Degree_GK_CM_117E。
土地利用数据来源于资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn），地理坐标系为CGCS_2000，包括2000年-2018年的江西省土地利用矢量面数据和江西省土地利用栅格数据，其中，土地利用矢量面数据包括江西省土地利用矢量图斑及其对应的土地利用类型，江西省土地利用栅格数据的空间分辨率为30米。
行政区划数据为矢量面数据，来源于资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn），地理坐标系为CGCS_2000，包括省、市、县三级行政区划界限及对应的名称、行政区划代码等基本属性。
流域数据为矢量面数据，来源于资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn)，地理坐标系为CGCS_2000。为了更好地体现江西省耕地开发的区域特征，将江西省的流域数据划分为抚河流域、饶河流域、信江流域、修水流域、赣江上游流域、赣江下游流域、赣江中游流域和鄱阳湖环湖区八大流域进行研究，同时确保流域数据中包含必要的流域属性，比如流域面积、流域名称等。
高程数据为2000年-2018年高程栅格数据（DEM），来源于资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn），地理坐标系为CGCS_2000，高程数据的空间分辨率为30米。
气象数据为矢量点数据，每一个气象站对应一个点，来源于中国气象科学数据共享服务网（https://data.cma.cn/）。
土壤数据来源于SoilGrids（https://soilgrids.org/）提供的中国土壤数据库，其中包含土壤质地、碳酸钙和有机碳含量数据，土壤数据为栅格数据，空间分辨率为250米。
植被数据包括归一化植被指数（NDVI）栅格数据（https://www.nasa.gov/），该数据的空间分辨率为250米。
图3为根据本申请的一些实施例提供的研究区域地势分布图，如图3所示：江西省位于我国南方红壤丘陵区（24°29′-30°04′N，113°34′-118°28′E），除北部平原较为平坦外，东西南部三面环山，中部丘陵起伏。
江西省有大小河流2400余条，赣江、抚河、信江、修河和饶河为江西的五大河流，北部的鄱阳湖是中国第一大淡水湖。
江西省气候温暖，年平均气温16.4-19.4℃，年平均降水：1341.4-1934.4mm，属亚热带湿润气候。
江西省成矿地质条件优越，矿产资源丰富，是我国重要的有色、稀有和稀土基地之一。
江西省农业人口多，农村地域大，农业比重相对较高，是国家重要的粮食主产区。
由于自然因素和人为因素的共同作用，江西省的耕地生态现状呈现如下特点：首先，从自然因素来说，江西省属于南方红壤丘陵地区，区域内河流众多，受到季风性气候影响，是典型的水力侵蚀区，农业生产用地多为在坡耕地，地形起伏大，水土流失现象频发，因此，水土流失问题是该区域耕地减少、生态退化的原因之一；其次，从人为因素来说，由于江西省地处丘陵地区，耕地比较分散，耕地的后备资源不足，土壤酸化、陡坡开荒现象频发，导致耕地破碎化问题、占用生态用地问题成为该区域耕地生态可持续发展另外两个重要影响因素；再次，江西省处于南方矿产资源丰富地区，矿山点分布广泛，矿产资源的开采利用及后续的保护工作不到位，对耕地和植被造成破坏，因此，矿山破坏耕地问题是引发耕地生态退化的又一个重要因素。水土流失问题、耕地破碎化问题、占用生态用地问题、矿山破坏耕地问题四个问题导致江西省农业生态系统有所退化，耕地保护压力日益增大，这也是该区域耕地生态现状。
从上述分析可知，根据江西省耕地生态现状，得到其存在的主要生态问题包括：矿山破坏耕地问题、耕地破碎化问题、水土流失问题、占用生态用地问题；由此确定该研究区域的耕地生态影响因子包括矿山损毁因子、景观格局因子、生态稳定性因子和生态空间占用因子。
第二阶段，耕地生态可持续性评价层次结构进行构建。
步骤S200、根据生态问题的识别结果，构建耕地生态可持续性评价指标体系；
所述耕地生态可持续性评价指标体系包括指标层和指标项，所述指标层包括多个耕地生态影响因子；每一个所述指标层对应多个指标项，每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标；
所述耕地生态可持续性评价指标体系还包括：耕地生态影响因子权重和耕地生态可持续性评价指标权重；所述耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到。
根据耕地生态可持续性识别的结果，构建影响因素层次模型，即将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次。
本申请实施例中，根据问题识别的结果，构建耕地生态可持续性评价指标体系，具体为：
基于上述耕地生态可持续性识别的结果，引入耕地生态影响因子作为指标层，表征南方红壤丘陵区的县级耕地生态可持续性，该耕地生态影响因子包括：矿山损毁因子、景观格局因子、生态稳定性因子和生态空间占用因子。
其中，矿山损毁因子反映耕地受废弃矿山破坏的程度，用于表征矿山破坏对研究区域耕地生态可持续性的影响；景观格局因子反映耕地开发过程中破碎化的程度，用于表征耕地破碎化对研究区域耕地生态可持续性的影响；生态稳定性因子反映耕地水土流失的变化，用于表征水土流失对研究区域耕地生态可持续性的影响；生态空间占用因子反映耕地开发胁迫生态用地的情况，用于表征占用生态用对研究区域耕地生态可持续性的影响。
本申请实施例中，基于耕地生态可持续性识别的结果，引入矿山损毁因子、景观格局因子、生态稳定性因子和生态空间占用因子表征南方红壤丘陵区的县级耕地生态可持续性，使得耕地生态可持续性评价更加具有针对性，能够提高评价结果的准确性和全面性，为农业空间生态修复提供科学依据。
为了便于定量分析，使分析结果更具有客观性，将耕地生态影响因子进一步分解，得到每一个指标层对应的指标项，即每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标。
其中，矿山损毁因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：废弃矿山累计破坏耕地面积和废弃矿山影响程度等级；景观格局因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化；生态稳定性因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：轻度侵蚀以上的面积占比变化和中度侵蚀以上的面积占比变化；生态空间占用因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：耕地占用林地面积、耕地占用水域与湿地面积、耕地占用草地与其他生态用地面积。
由此，通过对耕地生态可持续性评价问题进行识别、分解、重构，得到以耕地生态可持续性评价为目标、耕地生态影响因子为指标层、耕地生态可持续性评价指标为指标项的耕地生态可持续性评价层次结构，使得评价指标不重复、不遗漏，保障评价指标的全面性，为后续耕地可持续性评价的科学性和合理性奠定基础。在此基础上，根据耕地生态影响因子之间的相互关系和评价结果，制定相应的生态修复措施，不仅能够改进农业空间传统生态修复存在的修复目标单一的问题，而且能够促进政策制定部门将生态修复与产业发展结合，综合各方面因素进行发展模式转变，从而取得更好的生态修复和环境治理效果。
在本申请实施例中，耕地生态可持续性评价层次结构构建之后，还包括：
根据耕地生态可持续性评价指标，对获取的研究区域的地理空间数据进行预处理，得到预处理后的地理空间数据。
在本申请的一些实施例中，所述对获取的研究区域的地理空间数据进行预处理，包括：对获取的地理空间数据进行投影转换，以统一空间坐标系；按照研究区域的地理范围，对获取的地理空间数据进行裁剪，以得到只包含研究区域地理范围的数据。通过统一空间坐标系，能够让所有的数据在同一个空间基准上进行分析，保证分析结果的准确性；通过对获取的数据进行裁剪，能够减少后续分析过程的数据处理工作量。
第三阶段，权重确定。
耕地生态可持续性评价指标体系还包括：耕地生态影响因子权重和耕地生态可持续性评价指标权重；耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到。
在本申请的一些实施例中，对研究问题进行识别、分解、重构，得到具体影响因素后，为了得到每个因素对所要解决的问题的影响程度，应确定每一个影响因素的权重。
具体地，耕地生态可持续性评价指标体系中，每一个所述耕地生态影响因子对应一个所述耕地生态影响因子权重；每一个所述耕地生态可持续性评价指标对应一个所述耕地生态可持续性评价指标权重。
其中，所述耕地生态影响因子权重为按照所述耕地生态影响因子与所述耕地生态可持续性评价指标之间的对应关系，对所述耕地生态可持续性评价指标权重进行求和得到；
所述耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到；
所述层次分析法计算的权重为根据所述耕地生态可持续性评价指标，基于层次分析法的九级标度法计算得到；
所述熵值法计算的权重为根据所述耕地生态可持续性评价指标，基于熵值法计算得到。
在本申请实施例中，层次分析法计算的权重为根据耕地生态可持续性评价指标，基于层次分析法的九级标度法构建得到，具体为：
所谓层次分析法的九级标度法（1-9标度法）是层次分析法的评估尺度，该评估尺度来源于每一层因素之间成对比较，并将比较结果划分为五个基本等级，即等强（EqualStrong）、稍强（Weak Strong）、颇强（Strong）、极强（Very Strong）、绝强（Absolution），并赋予基本尺度1、3、5、7、9的衡量值，另设四个尺度介于五个基本尺度之间，并赋予2、4、6、8的衡量值，共计九个评估尺度，各评估尺度所代表的意义如表1所示。
表1层次分析法1-9标度法
评估尺度 含义
1 表示两个因素相比，具有同样重要性
3 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要
5 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要
7 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要
9 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要
2、4、6、8 上述两相邻判断的中值
倒数 因素i对于j比较的判断a<sub>ij</sub>，则j对应i比较的判断为1/a<sub>ij</sub>
以耕地生态可持续性评价指标为输入，构建两两比较的判断矩阵，该判断矩阵如表2所示：
表2江西省耕地的耕地生态可持续性评指标判断矩阵
Figure 914669DEST_PATH_IMAGE002
根据1-9标度法，基于专家知识对上述判断矩阵中任意两两耕地生态可持续性评价指标相对比较评分，根据判断矩阵的一致性检验的结果进行反复调整，确定层次分析法计算得到的权重
Figure 831810DEST_PATH_IMAGE003
。
其中，判断矩阵的一致性检验具体为：
对于每一个判断矩阵，计算最大特征根及对应的特征向量，按照公式：
Figure 611547DEST_PATH_IMAGE004
（1）
计算得到一致性指标CI；
式中：
Figure 944439DEST_PATH_IMAGE005
为判断矩阵的最大特征值，n为耕地生态可持续性评价指标的个数。
根据一致性指标CI与随机一致性指标RI之间的对应关系对判断矩阵进行一致性检验，若检验通过，特征向量即为耕地生态可持续性评价指标对应的权重；若检验不通过，则需要重新对判断矩阵进行指标之间两两比较评分，并对新生成的判断矩阵进行一致性检验，直到检验通过。其中，随机一致性指标RI为根据一致性指标CI查对照表得到。
本申请实施例中，一致性检验通过对应的判断矩阵的一致性指标CI值为0.038，查对照表得到对应的随机一致性指标RI值为1.520，因此计算得到随机一致性比率CR值为0.025<0.1，即该判断矩阵满足一致性检验，该判断矩阵对应的权重具有一致性。
其中，随机一致性比率CR的计算公式为：
Figure 758811DEST_PATH_IMAGE006
（2）
式中，
Figure 581274DEST_PATH_IMAGE007
为判断矩阵的一致性指标；
Figure 848307DEST_PATH_IMAGE008
为随机一致性指标；
Figure 984890DEST_PATH_IMAGE009
为随机一致性比率。
由于基于专家知识构建的耕地生态可持续性评价指标对应的权重具有一定的主观性，为了更好兼顾主客观因素，使生态可持续性评估结果更合理，本申请采用熵值法求取耕地生态可持续性评价指标的客观权重，然后基于拉格朗日乘子法对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合，得到耕地生态可持续性评价指标权重。
在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。不确定性越大，熵就越大，包含的信息量越大；不确定性越小，熵就越小，包含的信息量就越小。
根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大。熵值法是一种客观的赋权（计算权重）法。
其中，熵值法求取耕地生态可持续性评价指标的客观权重具体步骤如下：
1）、为了消除量纲差异的影响，对耕地生态可持续性评价指标的指标取值进行标准化。
在本申请实施例中，按照耕地生态可持续性评价指标与研究区域耕地生态可持续性之间的关系（即指标的性质），将11耕地生态可持续性评价指标分为正向指标和逆向（负向）指标，其中，正向指标表征该耕地生态可持续性评价指标对研究区域耕地生态可持续性产生正向影响，即指标取值越大，耕地生态可持续性越高；逆向指标表征该耕地生态可持续性评价指标对研究区域耕地生态可持续性产生负向影响，即指标取值越大，耕地生态可持续性越低。
在本申请实施例中，具体地，逆向指标包括：废弃矿山累计破坏耕地面积、废弃矿山影响程度等级、耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地形状指数的变化、轻度侵蚀以上的面积占比变化、中度侵蚀以上的面积占比变化、耕地占用林地面积、耕地占用水域与湿地面积、耕地占用草地与其他生态用地面积；正向指标包括：耕地斑块聚集度指标的变化。
为了消除量纲差异的影响，本申请实施例中，按照公式：
Figure 653769DEST_PATH_IMAGE010
（3）
对正向指标进行正向化处理；
按照公式：
Figure 584816DEST_PATH_IMAGE011
（4）
对逆向指标进行逆向化处理；
式中：
Figure 339145DEST_PATH_IMAGE012
表示第i个标准化后的耕地生态可持续性评价指标的指标取值；
Figure 76157DEST_PATH_IMAGE013
为第i个耕地生态可持续性评价指标的指标取值，
Figure 599543DEST_PATH_IMAGE014
为耕地生态可持续性评价指标的指标取值的最大值，
Figure 465605DEST_PATH_IMAGE015
为耕地生态可持续性评价指标的指标取值的最小值。
2）、计算耕地生态可持续性评价指标的客观权重。包括如下步骤：
按照公式：
Figure 707231DEST_PATH_IMAGE016
（5）
计算得到第i个标准化后的耕地生态可持续性评价指标的指标取值在第j项耕地生态可持续性评价指标所占比重。
式中，
Figure 982354DEST_PATH_IMAGE017
为第i个标准化后的耕地生态可持续性评价指标的指标取值在第j项耕地生态可持续性评价指标所占比重；
Figure 563508DEST_PATH_IMAGE018
为第j项耕地生态可持续性评价指标中第i个标准化后的耕地生态可持续性评价指标的指标取值；n为耕地生态可持续性评价指标的个数。
按照公式：
Figure 898675DEST_PATH_IMAGE019
（6）
计算得到第j项耕地生态可持续性评价指标的熵值
Figure 627596DEST_PATH_IMAGE020
。
按照公式：
Figure 706411DEST_PATH_IMAGE021
（7）
计算得到第j项耕地生态可持续性评价指标的差异性系数
Figure 142071DEST_PATH_IMAGE022
。
按照公式：
Figure 913718DEST_PATH_IMAGE023
（8）
计算得到耕地生态可持续性评价指标的客观权重
Figure 864357DEST_PATH_IMAGE024
，即熵值法计算的权重。
熵值法求取得到耕地生态可持续性评价指标的客观权重之后，基于拉格朗日乘子法对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合，按照公式：
Figure 684545DEST_PATH_IMAGE025
=
Figure 37029DEST_PATH_IMAGE026
（9）
计算得到耕地生态可持续性评价指标权重。
式中，
Figure 979577DEST_PATH_IMAGE025
为耕地生态可持续性评价指标权重；
Figure 417512DEST_PATH_IMAGE003
为层次分析法计算的权重；
Figure 274347DEST_PATH_IMAGE027
为熵值法计算的权重。
按照耕地生态影响因子与耕地生态可持续性评价指标之间的对应关系，对耕地生态可持续性评价指标权重进行分别求和，得到耕地生态影响因子权重，比如，矿山损毁因子包括的耕地生态可持续性评价指标有：废弃矿山累计破坏耕地面积和废弃矿山影响程度等级，则有，矿山损毁因子的权重等于废弃矿山累计破坏耕地面积的权重与废弃矿山影响程度等级的权重之和，即矿山损毁因子的权重（0.34）=废弃矿山累计破坏面积的权重（0.09）+废弃矿山影响程度等级的权重（0.25）。
耕地生态可持续性评价指标权重和耕地生态影响因子权重如下表所示：
表3 江西省耕地生态可持续性评价指标及指标权重
Figure 746917DEST_PATH_IMAGE029
本申请实施例中，根据研究区域的耕地生态现状，分析出影响研究区域的四个生态问题，从而得到耕地生态影响因子，再将耕地生态影响因子进行分解简化，得到耕地生态可持续性评价指标，在计算指标权重时，为了兼顾主观因素与客观因素，基于拉格朗日乘子法对耕地生态可持续性评价指标的权重进行组合，从而得到层次结构合理、指标全面、权重取值合理的耕地生态可持续性评价指标体系，该指标体系能够使生态可持续性评估结果更合理、更准确。
步骤S300、根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到所述耕地生态影响因子的指标取值。
1）、计算矿山损毁因子的指标取值
本申请实施例中，行政区划数据包含县级行政区划面数据。
根据行政区划数据和县级实地调研数据，对废弃矿山数据的破坏面积数据进行县级尺度汇总统计，得到废弃矿山累计破坏耕地面积，具体为：
根据县级行政区划面数据，在ArcGIS中对2000年-2018年废弃矿山累计破坏耕地的面积数据进行汇总统计，得到江西省全省范围内县级尺度的废弃矿山累计破坏耕地面积。
根据行政区划数据和县级实地调研数据，对废弃矿山数据的影响程度数据进行县级尺度汇总分级，得到废弃矿山影响程度等级，具体为：
根据县级行政区划面数据，在ArcGIS中对2000年-2018年废弃矿山累计破坏耕地的面积和影响程度数据进行汇总统计，并将汇总统计后的废弃矿山数据中的影响程度数据，按照轻度、较轻、中度、较严重、严重5个等级进行分级，分别赋予1-5的数值表示，得到江西省全省范围内县级尺度的废弃矿山影响程度等级。
根据废弃矿山累计破坏耕地面积对应的耕地生态可持续性评价指标权重、废弃矿山影响程度等级对应的耕地生态可持续性评价指标权重，对废弃矿山累计破坏耕地面积和废弃矿山影响程度等级进行加权求和，得到耕地生态影响因子中矿山损毁因子的指标取值。
2）、计算景观格局因子的指标取值
本申请实施例中，土地利用数据包括2000年到2018年的矢量数据和栅格数据，选取2000年-2018年两个不同时期的土地利用数据中的栅格数据，计算景观格局因子的指标取值。
景观格局是指景观的空间格局，即景观的数目、类型及其空间分布。考虑到江西省耕地主要分布在鄱阳湖周围和赣中低山丘陵区，传统耕作方式仍然存在，本申请实施例中，选取耕地斑块密度指标（PD）、耕地破碎度指标（SPLIT）、耕地斑块聚集度指标（AI）、耕地形状指数（LSI）4个指标表现耕地破碎化的特征。
根据行政区划数据中的县级区域，在ArcGIS中分别掩膜提取所选取的时间内江西省100个县级的土地利用数据的耕地数据，将其导出为TIF格式，然后使用FRAGSTATS软件计算100个县的耕地对应的耕地破碎度指标、耕地斑块密度指标、耕地斑块聚集度指标、耕地形状指数。
其中，耕地破碎度指标、耕地斑块密度指标、耕地斑块聚集度指标、耕地形状指数具体计算公式如下：
耕地破碎度指标表征耕地被分割的破碎程度，在一定程度上反映人类对耕地的干扰程度，耕地破碎度指标的值越大，说明耕地斑块边界越复杂，破碎化程度越高。根据土地利用数据中的栅格数据，按照公式：
Figure 860366DEST_PATH_IMAGE030
（10）
计算得到所述耕地破碎度指标。
耕地斑块密度指标表征耕地在单位土地面积上拥有的田块数量，PD越大，表明破碎化程度越高，根据土地利用数据中的栅格数据，按照公式：
Figure 723280DEST_PATH_IMAGE031
（11）
计算得到耕地斑块密度指标。
耕地斑块聚集度指标越大，则表征研究单元（即研究区域的耕地）由少数团聚的大斑块组成；耕地斑块聚集度指标越小，则代表评价单元由许多小斑块组成。根据土地利用数据中的栅格数据，按照公式：
Figure 947588DEST_PATH_IMAGE032
（12）
计算得到耕地斑块聚集度指标。
耕地形状指数表示耕地的形状复杂性，值越大形状越不规则，稳定性越差。根据土地利用数据中的栅格数据，按照公式：
Figure 9085DEST_PATH_IMAGE033
（13）
计算得到耕地形状指数；
式中：
Figure 293436DEST_PATH_IMAGE034
为所述耕地破碎度指标；
Figure 643646DEST_PATH_IMAGE035
为所述耕地斑块密度指标；
Figure 671644DEST_PATH_IMAGE036
为所述耕地斑块聚集度指标；
Figure 853227DEST_PATH_IMAGE037
为所述耕地形状指数；
Figure 980583DEST_PATH_IMAGE038
为耕地面积；
Figure 880406DEST_PATH_IMAGE039
为耕地斑块ij的面积；
Figure 446517DEST_PATH_IMAGE040
为斑块的个数；
Figure 748185DEST_PATH_IMAGE041
为耕地田块数；
Figure 544977DEST_PATH_IMAGE042
为土地利用数据中的栅格数据中随机选择的2个相邻栅格单元属于耕地𝑖与𝑗的概率；m为土地利用数据中的栅格数据的栅格单元总数；E为所有斑块边界的总长度；
根据土地利用数据中的栅格数据的不同时期，即2000年-2018年，对耕地破碎度指标、耕地斑块密度指标、耕地斑块聚集度指标、耕地形状指数进行计算，即用2018年的耕地破碎度指标、耕地斑块密度指标、耕地斑块聚集度指标、耕地形状指数减去对应的2000年的指标，再除以2000年的指标，得到耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化。
按照公式：
Figure 932096DEST_PATH_IMAGE043
计算得到耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化。
Figure 301898DEST_PATH_IMAGE044
为耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化；
Figure 130176DEST_PATH_IMAGE045
为结束年份的所述耕地破碎度指标、所述耕地斑块密度指标、所述耕地斑块聚集度指标、所述耕地形状指数中任意一个；
Figure 927231DEST_PATH_IMAGE046
为开始年份的所述耕地破碎度指标、所述耕地斑块密度指标、所述耕地斑块聚集度指标、所述耕地形状指数中任意一个。
根据耕地破碎度指标的变化对应的耕地生态可持续性评价指标权重、耕地斑块密度指标的变化对应的耕地生态可持续性评价指标权重、耕地斑块聚集度指标的变化对应的耕地生态可持续性评价指标权重、耕地形状指数的变化对应的耕地生态可持续性评价指标权重，对耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化进行加权求和，得到景观格局因子的指标取值。
3）、计算生态稳定性因子的指标取值
根据高程数据、气象数据、土壤数据、植被数据，基于修正的通用水土流失方程模型，按照公式：
Figure 536067DEST_PATH_IMAGE047
（14）
计算得到水蚀模数；
式中，A为水蚀模数；R为降雨侵蚀力因子；K为土壤可蚀性因子；L为坡长因子；S为坡度因子；C为植被覆盖因子；P为土壤保持措施因子。
其中，根据2000年-2018年的地理空间数据，降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡长因子、坡度因子、植被覆盖因子、土壤保持措施因子的计算方式如下：
(一) 降雨侵蚀力因子
降雨侵蚀力因子反映了雨滴和径流等引发土壤侵蚀的潜力。
本申请实施例中，为了获取研究区域对应的日降雨量，需要对气象站点数据进行插值并栅格化，得到日降雨量对应的栅格数据，其分辨率为250米。基于日降雨量对应的栅格数据，按照公式：
Figure 709559DEST_PATH_IMAGE048
（15）
Figure 657924DEST_PATH_IMAGE049
（16）
Figure 625880DEST_PATH_IMAGE050
（17）
计算得到第i个半月时段的侵蚀力值。
式中，
Figure 722012DEST_PATH_IMAGE051
表示第i个半月时段的侵蚀力值，（MJ·mm·hmˉ²·h-1·aˉ¹），
Figure 371299DEST_PATH_IMAGE052
、
Figure 236487DEST_PATH_IMAGE053
是模型参数，
Figure 375344DEST_PATH_IMAGE054
表示该半月时段内的天数，
Figure 958772DEST_PATH_IMAGE055
表示半月时段内第j天的日降雨量，要求日降雨量≥12mm，否则以0计算。
Figure 644706DEST_PATH_IMAGE056
表示日降雨量≥12mm的日平均雨量，
Figure 629980DEST_PATH_IMAGE057
表示日降雨量≥12mm的年平均降雨量。
上式中，基于日降雨量获取的降雨侵蚀力，能够使得计算结果误差最小、精度最高。
(二) 土壤可蚀性因子
土壤可蚀性因子反映了土壤颗粒对侵蚀力的敏感程度，是影响土壤侵蚀的内在因素，与土壤的属性密切相关。基于侵蚀生产力评价模型，根据土壤数据，按照公式：
Figure 939738DEST_PATH_IMAGE058
（18）
Figure 948146DEST_PATH_IMAGE059
（19）
计算得到土壤可蚀性因子K；
式中，
Figure 1552DEST_PATH_IMAGE060
为砂砾含量（%），
Figure 841332DEST_PATH_IMAGE061
为粉粒含量（%），
Figure 321992DEST_PATH_IMAGE062
为黏粒含量（%），
Figure 552116DEST_PATH_IMAGE063
为有机碳含量（%）。
(三) 坡长因子和坡度因子
地形因子包括坡长因子L和坡度因子S，反映了地形对土壤侵蚀的影响，由于坡度和坡长因子相互之间的联系较为紧密，因此通常将两者作为一个整体进行考虑。坡长因子是指在降雨、土壤、坡度以及地表状况等条件相同的情况下，某一长度的田块坡面上的土壤流失量与22.13m（标准单位小区的长度）长坡面上的流失量的比值；坡度因子是指在其他条件相同的情况下，某一坡度的田块坡面上的土壤流失量与9%（标准单位小区的坡度）坡度的坡面上流失量的比值，该比值反映了土壤侵蚀量与坡度之间的定量关系。
根据高程数据，按照公式：
Figure 409214DEST_PATH_IMAGE064
（20）
Figure 103501DEST_PATH_IMAGE065
（21）
Figure 692745DEST_PATH_IMAGE066
（22）
Figure 738061DEST_PATH_IMAGE067
（23）
Figure 133271DEST_PATH_IMAGE068
（24）
计算得到地形因子；
式中，
Figure 682064DEST_PATH_IMAGE069
为坡长因子，S为坡度因子，m为坡长指数，θ为坡度，λ为坡长。
(四) 植被覆盖度因子
植被覆盖度因子描述了植被对土壤侵蚀的影响，与植被的结构和覆盖度有关。是在相同的土壤、地形和降雨条件下，某一特定作物或植被情况下土壤流失量和连续休闲的土地土壤流失量的比值。根据植被数据，按照公式：
Figure 206324DEST_PATH_IMAGE070
（25）
Figure 473357DEST_PATH_IMAGE071
（26）
计算得到植被覆盖度因子C；
式中，C为植被覆盖度因子，无量纲；Fc为植被覆盖度，无量纲；
Figure 672257DEST_PATH_IMAGE072
表示植被数据中的纯裸土像元的NDVI值，
Figure 13240DEST_PATH_IMAGE073
为植被数据中的纯植被像元的NDVI值，
Figure 272183DEST_PATH_IMAGE074
采用
Figure 26512DEST_PATH_IMAGE075
代表。
(五) 土壤保持措施因子
土壤保持措施因子为采取土壤保持措施后土壤流失量与顺坡种植时土壤流失量的比值。现有技术中，通常采用对比法求出某些措施下的土壤保持措施因子P值，但是该方法导致不同地区的土壤保持措施因子误差较大。
本申请实施例中，土壤保持措施因子的计算方法具体为：依据不同的种植方式和土地利用方式，进行野外试验，依据县级实地情况进行赋值，将不同土地类型的土壤保持措施因子P值与我国第二次全国土地调查的土地类型数据进行匹配，选取不同土地类型对应的土壤保持措施因子P值的众数作为该土地类型的土壤保持措施因子P值。如此，能够减少不同地区的土壤保持措施因子之间的误差，提高土壤保持措施因子的准确性。
根据上述步骤计算得到2000年-2018年降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡长因子、坡度因子、植被覆盖因子、土壤保持措施因子，基于修正的通用水土流失方程模型，计算水蚀模数之后，根据水蚀模数，计算轻度侵蚀以上的面积占比变化与中度侵蚀以上的面积占比变化。
本申请实施例中，由于研究区域江西省处于丘陵地区，坡度较大，因此在对水土流失强度进行分级之前，首先将坡度1以下及微度侵蚀的水蚀模数数据去除，以减少数据处理工作量，然后按照《土壤侵蚀分类分级标准》，根据水蚀模数将水土流失强度分为轻度、中度、强烈、极强烈、剧烈5个等级，并通过MATLAB软件采用最小二乘法识别其多年水蚀模数的变化趋势。
由于轻度侵蚀以上的面积占比变化与中度侵蚀以上的面积占比变化两个指标的计算过程基本相同，下面以轻度侵蚀以上的面积占比变化的计算过程为例进行详细说明。
根据水蚀模数对应的栅格数据，掩膜提取出耕地部分，并将该栅格数据转为矢量数据，将该矢量数据与已有的土地利用数据中的矢量数据（一级类）进行叠加分析，得到轻度侵蚀以上的面积大小。
根据行政区划数据中的县级行政区划面数据，对轻度侵蚀以上的面积大小进行分区统计，然后用分区统计后的轻度侵蚀以上的面积除以县级耕地的总面积，得到轻度侵蚀以上的面积占比。
最后，根据2000年-2018年不同时期的轻度侵蚀以上的面积占比，计算得到轻度侵蚀以上的面积占比变化。
基于同样步骤计算得到中度侵蚀以上的面积占比变化。
根据轻度侵蚀以上的面积占比变化对应的耕地生态可持续性评价指标权重、中度侵蚀以上的面积占比变化对应的耕地生态可持续性评价指标权重，对轻度侵蚀以上的面积占比变化、中度侵蚀以上的面积占比变化进行加权求和，得到生态稳定性因子的指标取值。
4）、计算生态空间占用因子的指标取值
根据土地利用数据中的矢量数据，基于土地利用转移矩阵，得到占用林地面积、占用水域与湿地面积、占用草地与其他生态用地面积。
土地利用转移矩阵可以深入揭示土地利用类型变化的结构和方向，阐明不同土地利用类型之间的面积转移。
在本申请实施例中，利用土地利用转移矩阵来分析2000年-2018年江西省耕地占用生态用地的面积，得到生态空间占用因子的指标取值。
根据江西省土地利用数据中的矢量数据，将生态用地归为林地、草地、水域、湿地和其他生态用地五个用地类型。根据五大类生态用地与耕地之间的转移变化情况，构建土地利用转移矩阵如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE076
（27）
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE077
为第i类用地与第j类用地在研究初期与研究期末的相对用地状态，n为用地类型的个数。
从土地利用转移矩阵中查找耕地与林地对应的土地转移状态，得到耕地占用林地面积，同样的方法，可以得到耕地占用水域与湿地面积、耕地占用草地与其他生态用地面积。
根据占用林地面积对应的耕地生态可持续性评价指标权重、占用水域与湿地面积对应的耕地生态可持续性评价指标权重、占用草地与其他生态用地面积对应的耕地生态可持续性评价指标权重，对耕地占用林地面积、耕地占用水域与湿地面积、耕地占用草地与其他生态用地面积进行加权求和，得到生态空间占用因子的指标取值。
本申请实施例中，基于对生态问题的识别，构建了耕地生态可持续性评价指标体系，从矿山损毁、景观格局、生态稳定性和生态空间占用4个方面评价江西省耕地的生态可持续性，具体包括11个指标，并根据所获取的地理空间数据，基于耕地生态可持续性评价指标体系，计算得到11个指标的取值和耕地生态影响因子的指标取值。其中，矿山损毁反映耕地受废弃矿山破坏的程度，2000年-2018年废弃矿山累计破坏耕地的面积和影响程度等级；景观格局反映耕地开发过程中破碎化的程度，包括2000年-2018年的斑块密度变化、景观分离度变化、形状指数变化和斑块聚集度变化；生态稳定性反映耕地水土流失的变化，包括2000年-2018年的轻度侵蚀以上的面积占比变化和中度侵蚀以上的面积占比变化；生态空间占用反映耕地开发胁迫生态用地的情况，包括2000年-2018年占用林地面积、水域与湿地面积、草地与其他生态用地面积。除斑块聚集度变化为正向指标，其余均为负向指标。
以上过程实现了耕地生态影响因子的定量化，为研究区域定量评价分析提供了前提。
步骤S400、根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价；其中，其中，所述耕地生态可持续性水平为对所述耕地生态影响因子的指标取值进行求和后，基于自然间断点分级法进行分级得到，包括：
根据所述耕地生态影响因子的指标取值，对耕地生态可持续性进行单因子评价分析；
根据所述耕地生态影响因子的指标取值和所述耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行综合评价。
需要说明的是，针对现阶段的国土空间生态修复工作亟需山水林田湖草沙等综合治理的现状，本申请实施例在对耕地生态可持续性进行问题分析和评价过程中，从综合的角度出发，以流域为单元，对县级耕地生态可持续性水平进行耕地生态影响因子分析和评价，能够综合分析整个江西省不同流域生态系统的生态问题，有利于实现山水林田湖草沙综合治理，能够为后续实施各类生态修复工程、为研究区域的生态修复措施的制定和该区域农业生态修复整体布局提供参考。
在本申请的一些实施例中，在对耕地生态可持续性进行综合评价之前，还包括：根据耕地生态影响因子的指标取值，对耕地生态可持续性进行单因子评价分析，即对研究区域的生态问题进行分析，具体为：
1）、水土流失问题识别分析
本申请实施例中，根据生态稳定性因子的指标取值，从空间分布差异性、年最大水蚀模数、年平均水蚀模数和2000、2010、2018年水土流失面积四个方面对水土流失引起的耕地生态问题进行分析。
图4为根据本申请的一些实施例提供的2000年-2018年江西省耕地水土流失问题识别分析图，如图4（a）所示的2000年-2018年江西水蚀模数变化趋势表明，其空间分布具有显著的差异性。江西省约有8.48%的耕地水土流失加剧，主要分布在鄱阳湖流域北部的彭泽县和瑞昌市、饶河流域的德兴市和信江流域的玉山县、赣江上游流域的于都县和宁都县等地区。
图4（b）为2000年-2018年的年最大水蚀模数，如图4（b）所示，2000年-2018年的年最大水蚀模数呈现增大的趋势，结合图4（a）所示的变化趋势特征，进一步说明江西耕地局部水土流失严重。图4（c）2000年-2018年的年平均水蚀模数，如图4（c）所示，2000年-2018年期间年平均水蚀模数呈现减小的趋势（-0.71t/（km2·a）），说明耕地水土流失整体上呈现变好的趋势。
2018年江西耕地水土流失总面积为610.72km2，占耕地的1.35%，比2000年的水土流失面积减少了50.98%。2000、2010、2018年江西省耕地水土流失以轻度侵蚀为主，分别占水土流失总面积的70.12%、65.86%和83%。图4（d）为2000、2010、2018年水土流失面积对比图，如图4（d）所示，从各流域分区来看，2000-2010年除赣江上游流域和修水流域等水土流失总面积减少以外，其余流域均有所增加，其中抚河流域水土流失面积增加最为显著（20.21%），但强烈侵蚀以上面积占比最大的是赣江上游流域；2010-2018年各流域分区的水土流失总面积均减少，说明耕地的水土流失问题有所缓解，但鄱阳湖环湖区等局部地区水土流失加重。
2）、耕地破碎化问题识别分析
本申请实施例中，根据景观格局因子的指标取值，从空间分布差异性、破碎度、聚集度、斑块密度、形状指数四个方面对江西省耕地破碎化问题进行定量分析。
图5为根据本申请的一些实施例提供的2000年-2018年江西省各流域耕地破碎化分析图；如图5所示，2000年-2018年间，江西省耕地在景观格局方面空间分布具有显著的差异。
图5（a）为2000年-2018年间江西省各流域耕地破碎度变化，如图5（a）所示，2000年-2018年间耕地破碎度方面，增加最为显著的是赣江中游（27.11%）和赣江上游流域（17.51%），破碎化现象明显。
图5（b）为2000年-2018年间江西省各流域耕地聚集度变化，如图5（b）所示，2000年-2018年间江西省各流域耕地聚集度方面，与2000年相比，2018年赣江下游、饶河流域、信江流域和修水流域均有较小幅度的下降。
图5（c）为2000年-2018年间江西省各流域耕地斑块密度变化，如图5（c）所示，2000年-2018年间江西省各流域耕地斑块密度方面，除赣江中游在2010年有所减少外，其他流域在2000年-2018年间均有所增加，进一步说明各流域耕地更加破碎化。
图5（d）为2000年-2018年间江西省各流域耕地形状指数变化，如图5（d）所示，2000年-2018年间江西省各流域耕地形状指数方面，赣江上游和信江流域呈现简单化的趋势，其他流域的形状指数均有所增加。
总体而言，受地形和人为因素的影响，江西各流域耕地破碎化程度具有的不同的空间分布特征。
3）、耕地开发占用生态空间问题识别分析
江西省耕地的后备资源紧张，占用生态空间的问题日益突出。
在本申请实施例中，利用土地利用转移矩阵，根据生态空间占用因子的指标取值，来分析2000年-2018年江西省耕地占用生态用地的面积。
表4为江西省2000年-2018年土地利用转移矩阵，如表4所示，根据土地利用面积转移情况，2000年-2018年耕地占用生态用地的面积共计739.15km2。其中，耕地占用主要以占用林地（58%）、水域与湿地（34%）为主，分布在赣江上游的山地丘陵区和鄱阳湖环湖区的湿地区域。以2010年为分界线，前后两阶段耕地占用情况差异较大。2000-2010年，耕地占用生态用地面积为687.90km2。其中，鄱阳湖环湖区湿地区域，因为湿地地形平坦，土壤肥沃，易受到耕地的扩张占用，因此，鄱阳湖环湖区占用生态用地问题严重，如表4所示，该区域占用生态用地的面积达到39.81%。2010-2018年，江西省的耕地占用情况较前十年（2000-2010年）耕地占用生态用地总面积减少了92%，耕地占用生态用地情况明显改善。
表42000年-2018年江西省耕地占用生态用地情况
分区 年份 林地-&gt;耕地（km<sup>2</sup>） 草地-&gt;耕地（km<sup>2</sup>） 水域与湿地-&gt;耕地（km<sup>2</sup>） 未利用地-&gt;耕地（km<sup>2</sup>） 总面积（km<sup>2</sup>）
赣江上游流域 2000-2010 187.24 37.30 1.91 0.17 226.61
2010-2018 10.94 0.21 0.23 0.00 11.38
赣江下游流域 2000-2010 23.76 1.39 12.16 0.00 37.31
2010-2018 5.92 0.00 0.00 0.00 5.92
赣江中游流域 2000-2010 20.72 1.04 2.39 0.00 24.14
2010-2018 13.54 0.37 0.00 0.00 13.91
鄱阳湖环湖区 2000-2010 44.82 8.89 215.56 5.44 274.70
2010-2018 3.75 0.11 0.03 0.00 3.89
饶河流域 2000-2010 14.56 0.25 1.53 0.00 16.34
2010-2018 0.25 0.00 0.08 0.00 0.33
信江流域 2000-2010 9.10 0.52 6.69 0.00 16.31
2010-2018 2.13 0.00 0.00 0.00 2.13
修水流域 2000-2010 16.14 0.96 2.80 0.00 19.90
2010-2018 7.29 0.00 0.00 0.00 7.29
抚河流域 2000-2010 63.45 0.56 8.17 0.41 72.59
2010-2018 5.95 0.17 0.28 0.00 6.39
总面积 2000-2018 429.55 51.76 261.83 6.01 739.15
4）、废弃矿山点污染耕地问题识别分析
截止至2018年，江西省尚有废弃或关闭的矿山点共有6063个，对耕地造成破坏的矿山点有761个（12.5%），赣江上游流域、抚河流域以及鄱阳湖环湖区等累积破坏的耕地面积达到13.18km2。
本申请实施例中，从废弃矿山点空间分布、矿类分布对废弃矿山点污染耕地问题进行识别分析。
图6为根据本申请的一些实施例提供的江西省对耕地造成破坏的废弃矿山分布图；如图6所示，赣江上游流域历史遗留矿山点数量有268个，累计破坏的耕地面积达到3.61km2，占全省的27.3%，尤其是在信丰县，不利于当地的农业生产和生态环境保护。
从矿类分布来看，对耕地造成破坏的主要是建材及砖瓦黏土类和稀有稀土金属矿山。
受不同地区矿产资源禀赋的影响，建材砖瓦泥土类矿山在各流域均有不同程度的分布，稀有金属类和能源类主要分布在赣江上游流域。
步骤S400中，根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价分析，包括：
根据耕地生态影响因子的指标取值，基于自然间断点分级法，对矿山损毁耕地、耕地景观格局、生态稳定性、耕地占用生态用地四个方面进行划分，对江西省县级尺度耕地的生态可持续性进行分析评价。
图7为根据本申请的一些实施例提供的江西省县级尺度耕地生态影响因子和耕地生态可持续性水平分布图。如图7（a）所示，矿山损毁耕地方面，中部的丰城市和崇仁县、赣江下游的信丰县的矿山破坏耕地严重。如图7（b）所示，耕地景观格局方面，整体上耕地景观格局指数偏高，但修水流域的安义县（0.06）、赣江中游的吉州区（0.11）受人为因素的影响，区域内耕地的景观格局不高。如图7（c）所示，生态稳定性方面，赣江上游的于都县、章贡区，修水流域大部分地区和鄱阳湖环湖区的北部地区水土流失问题越来越严重。如图7（d）所示，耕地占用生态用地方面，整体上耕地占用生态用地的情况减轻，但赣江上游流域中部的章贡区、于都县和兴国县、鄱阳湖环湖区东部的彭泽县、鄱阳县和余干县的耕地仍占用林地或湿地。
步骤S400中，根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价，还包括：
根据江西省县级尺度耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行综合评价。
本申请实施例中，11个指标项加权求和后，对得到的矿山损毁因子的指标取值、景观格局因子的指标取值、生态稳定性因子的指标取值和生态空间占用因子的指标取值进行再次求和，得到耕地生态可持续性水平。
基于自然间断点分级法，将江西省的耕地生态可持续性水平划分为五个等级：低（0-0.66）、较低（0.66-0.75）、中等（0.75-0.80）、较高（0.80-0.88）、高（0.88-1）。并基于耕地生态可持续性水平划分，对江西省县级尺度耕地生态可持续性进行综合评价。
图7（e）为江西省县级尺度耕地生态可持续性综合评价示意图，如图7（e）所示，根据江西省的耕地生态可持续性水平进行耕地的生态可持续性综合评价表明，江西省耕地开发的生态可持续状态总体良好，平均值达到0.75。其中，西部赣江中、下游流域的县区明显优于东部县区。从县域来看，江西省赣江中游和下游流域以及抚河流域的宜黄县、南丰县生态可持续水平偏高，鄱阳湖环湖区、信江流域以及赣江上游整体上偏低。最低的是修水流域的永修县（0.50）、柴桑区（0.58）和鄱阳湖环湖区的余干县（0.58），在指标体系中，生态稳定性和矿山损毁的指标权重较大，由此可见这些地区在耕地开发利用中水土流失和矿山破坏现象相对严重。
本申请提供的技术方案，在省级甚至更大的空间范围内，基于县级尺度，综合、定量分析了研究区域的耕地生态可持续性，以县为单位进行分析，可操作性较强，有利于县级地方管理策略的实施。
步骤S400中，根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价之后，还包括：
根据本申请提供的一种耕地生态可持续性评价方法，对江西省进行耕地可持续性分析和评价，得到评价结论，具体为：
基于国土空间生态修复与可持续的视角，从矿山损毁、景观格局、生态稳定性和生态空间占用四个方面的生态问题识别出发，并通过拉格朗日乘子法组合层次分析法和熵值法确定权重，构建了耕地的生态可持续性层次结构。基于以上层次结构，以县域为研究尺度，对江西省耕地的生态可持续性进行定量化评价，得出以下结论：
（1）生态问题方面：2000年-2018年耕地的水土流失主要以轻度侵蚀为主，总面积减少50.98%，赣江下游、鄱阳湖环湖区北部等局部地区耕地的水土流失加重。耕地斑块密度、破碎度趋于增加，聚集度趋于离散，整体趋于破碎化。耕地占用林地（58%）、水域与湿地（34%）等生态用地的面积共计739.15km2，主要分布在赣江上游的山地丘陵区和鄱阳湖环湖区的湿地地区。建材及砖瓦黏土类和稀有稀土金属等废弃矿山累计破坏耕地面积达到13.17km2，集中分布在鄱阳湖环湖区西北部、信江流域和抚河流域交界处地带。
（2）生态可持续水平：综合来看，耕地的生态可持续状态总体良好，西部赣江中、下游流域的县区明显优于东部。尤其是江西省赣江中游和下游流域以及抚河流域的宜黄县、南丰县生态可持续水平偏高，鄱阳湖环湖区、信江流域以及赣江上游整体上偏低。因此，江西省应积极推进农村土地综合整治，提升农业空间生态修复的精准定位和因地施策的能力，以保证粮食安全和生态安全。
示例性系统
图8为根据本申请的一些实施例提供的一种耕地生态可持续性评价系统的结构示意图；如图8所示，该耕地生态可持续性评价系统包括：
问题识别单元501，配置为：根据研究区域的县级实地调研数据和地理空间数据，对研究区域中耕地的生态问题进行识别，确定耕地生态影响因子；
所述耕地生态影响因子包括矿山损毁因子、景观格局因子、生态稳定性因子和生态空间占用因子；所述生态问题包括：矿山破坏耕地问题、耕地破碎化问题、水土流失问题、占用生态用地问题；
所述地理空间数据，包括：土地利用数据、流域数据、行政区划数据、高程数据、气象数据、土壤数据、植被数据；所述县级实地调研数据包括县级尺度废弃矿山数据；
指标体系构建单元502，配置为：根据生态问题的识别结果，构建耕地生态可持续性评价指标体系；
所述耕地生态可持续性评价指标体系包括指标层和指标项，所述指标层包括多个耕地生态影响因子；每一个所述指标层对应多个指标项，每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标；
所述耕地生态可持续性评价指标体系还包括：耕地生态影响因子权重和耕地生态可持续性评价指标权重；所述耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到；
指标计算单元503，配置为：根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到所述耕地生态影响因子的指标取值；
分级评价单元504，配置为：根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价；其中，所述耕地生态可持续性水平为对所述耕地生态影响因子的指标取值进行求和后，基于自然间断点分级法进行分级得到。
本申请实施例提供的耕地生态可持续性评价系统能够实现上述任一耕地生态可持续性评价方法实施例的步骤、流程和有益效果，在此不再一一赘述。
以上所述仅为本申请的优选实施例，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种耕地生态可持续性评价方法，用于对南方红壤丘陵区域县级尺度的耕地生态可持续性进行评价，其特征在于，包括：
步骤S100、根据研究区域的县级实地调研数据和地理空间数据，对研究区域中耕地的生态问题进行识别，确定耕地生态影响因子；
所述耕地生态影响因子包括矿山损毁因子、景观格局因子、生态稳定性因子和生态空间占用因子；所述生态问题包括：矿山破坏耕地问题、耕地破碎化问题、水土流失问题、占用生态用地问题；
所述地理空间数据，包括：土地利用数据、流域数据、行政区划数据、高程数据、气象数据、土壤数据、植被数据；所述县级实地调研数据包括县级尺度废弃矿山数据；
步骤S200、根据生态问题的识别结果，构建耕地生态可持续性评价指标体系；
所述耕地生态可持续性评价指标体系包括指标层和指标项，所述指标层包括多个耕地生态影响因子；每一个所述指标层对应多个指标项，每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标；
所述耕地生态可持续性评价指标体系还包括：耕地生态影响因子权重和耕地生态可持续性评价指标权重；所述耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到；
步骤S300、根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到所述耕地生态影响因子的指标取值；
步骤S400、根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价；其中，所述耕地生态可持续性水平为对所述耕地生态影响因子的指标取值进行求和后，基于自然间断点分级法进行分级得到；
步骤S200中，每一个所述指标层包括多个指标项，每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标，具体为：
所述矿山损毁因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：废弃矿山累计破坏耕地面积和废弃矿山影响程度等级；
所述景观格局因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化；
所述生态稳定性因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：轻度侵蚀以上的面积占比变化和中度侵蚀以上的面积占比变化；
所述生态空间占用因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：耕地占用林地面积、耕地占用水域与湿地面积、耕地占用草地与其他生态用地面积；
步骤S300中，
根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到耕地生态影响因子的指标取值，包括：
根据所述行政区划数据和所述县级实地调研数据，对所述废弃矿山数据的破坏面积数据进行县级尺度汇总统计，得到所述废弃矿山累计破坏耕地面积；
根据所述行政区划数据和所述县级实地调研数据，对所述废弃矿山数据的影响程度数据进行县级尺度汇总分级，得到所述废弃矿山影响程度等级；
根据所述废弃矿山累计破坏耕地面积对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重、所述废弃矿山影响程度等级对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重，对所述废弃矿山累计破坏耕地面积和所述废弃矿山影响程度等级进行加权求和，得到耕地生态影响因子中所述矿山损毁因子的指标取值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S200中，每一个所述耕地生态影响因子对应一个所述耕地生态影响因子权重；每一个所述耕地生态可持续性评价指标对应一个所述耕地生态可持续性评价指标权重；
其中，所述耕地生态影响因子权重为按照所述耕地生态影响因子与所述耕地生态可持续性评价指标之间的对应关系，对所述耕地生态可持续性评价指标权重进行求和得到；
所述耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到；
所述层次分析法计算的权重为根据所述耕地生态可持续性评价指标，基于层次分析法的九级标度法计算得到；
所述熵值法计算的权重为根据所述耕地生态可持续性评价指标，基于熵值法计算得到。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S300中，根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到耕地生态影响因子的指标取值，还包括：
根据所述土地利用数据中的栅格数据，按照公式：
Figure FDA0003676863630000031
计算得到所述耕地破碎度指标；
根据所述土地利用数据中的栅格数据，按照公式：
Figure FDA0003676863630000032
计算得到所述耕地斑块密度指标；
根据所述土地利用数据中的栅格数据，按照公式：
Figure FDA0003676863630000033
计算得到所述耕地斑块聚集度指标；
根据所述土地利用数据中的栅格数据，按照公式：
Figure FDA0003676863630000034
计算得到所述耕地形状指数；
式中，SPLIT为所述耕地破碎度指标；PD为所述耕地斑块密度指标；AI为所述耕地斑块聚集度指标；LSI为所述耕地形状指数；B为耕地面积；aij为耕地斑块ij的面积；n为斑块的个数；N为耕地田块数；Pij为土地利用数据中的栅格数据中随机选择的2个相邻栅格单元属于耕地i与j的概率；m为土地利用数据中的栅格数据的栅格单元总数；E为所有斑块边界的总长度；
根据所述土地利用数据中的栅格数据的不同时期，对所述耕地破碎度指标、所述耕地斑块密度指标、所述耕地斑块聚集度指标、所述耕地形状指数进行计算，分别对应计算得到耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化；
按照公式：
Figure FDA0003676863630000035
计算得到耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化；
D表示耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化中任意一个；s1为结束年份的所述耕地破碎度指标、所述耕地斑块密度指标、所述耕地斑块聚集度指标、所述耕地形状指数中任意一个；s2为开始年份的所述耕地破碎度指标、所述耕地斑块密度指标、所述耕地斑块聚集度指标、所述耕地形状指数中任意一个；
根据所述耕地破碎度指标的变化对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重、所述耕地斑块密度指标的变化对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重、所述耕地斑块聚集度指标的变化对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重、所述耕地形状指数的变化对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重，对所述耕地破碎度指标的变化、所述耕地斑块密度指标的变化、所述耕地斑块聚集度指标的变化、所述耕地形状指数的变化进行加权求和，得到耕地生态影响因子中所述景观格局因子的指标取值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S300中，根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到耕地生态影响因子的指标取值，还包括：
根据所述高程数据、所述气象数据、所述土壤数据、所述植被数据，基于修正的通用水土流失方程模型，按照公式：
A＝R×K×L×S×C×P
计算得到水蚀模数；
式中，A为水蚀模数；R为降雨侵蚀力因子；K为土壤可蚀性因子；L为坡长因子；S为坡度因子；C为植被覆盖因子；P为土壤保持措施因子；
对所述水蚀模数进行处理，得到所述轻度侵蚀以上的面积占比变化和所述中度侵蚀以上的面积占比变化；
根据所述轻度侵蚀以上的面积占比变化对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重、所述中度侵蚀以上的面积占比变化对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重，对所述轻度侵蚀以上的面积占比变化、所述中度侵蚀以上的面积占比变化进行加权求和，得到耕地生态影响因子中所述生态稳定性因子的指标取值。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S300中，根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到耕地生态影响因子的指标取值，还包括：
根据所述土地利用数据中的矢量数据，基于土地利用转移矩阵，得到所述耕地占用林地面积、所述耕地占用水域与湿地面积、所述耕地占用草地与其他生态用地面积；
根据所述耕地占用林地面积对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重、所述耕地占用水域与湿地面积对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重、所述耕地占用草地与其他生态用地面积对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重，对所述耕地占用林地面积、所述耕地占用水域与湿地面积、所述耕地占用草地与其他生态用地面积进行加权求和，得到耕地生态影响因子中所述生态空间占用因子的指标取值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S400中，根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价，包括：
根据所述耕地生态影响因子的指标取值，对耕地生态可持续性进行单因子评价分析；
根据所述耕地生态影响因子的指标取值和所述耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行综合评价。
7.一种耕地生态可持续性评价系统，其特征在于，包括：
问题识别单元，配置为：根据研究区域的县级实地调研数据和地理空间数据，对研究区域中耕地的生态问题进行识别，确定耕地生态影响因子；
所述耕地生态影响因子包括矿山损毁因子、景观格局因子、生态稳定性因子和生态空间占用因子；所述生态问题包括：水土流失问题、耕地破碎化问题、占用生态用地问题、矿山破坏耕地问题；
所述地理空间数据，包括：土地利用数据、流域数据、行政区划数据、高程数据、气象数据、土壤数据、植被数据；所述县级实地调研数据包括县级尺度废弃矿山数据；
指标体系构建单元，配置为：根据生态问题的识别结果，构建耕地生态可持续性评价指标体系；
所述耕地生态可持续性评价指标体系包括指标层和指标项，所述指标层包括多个耕地生态影响因子；每一个所述指标层对应多个指标项，每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标；
所述耕地生态可持续性评价指标体系还包括：耕地生态影响因子权重和耕地生态可持续性评价指标权重；所述耕地生态可持续性评价指标权重为基于拉格朗日乘子法，对层次分析法计算的权重和熵值法计算的权重进行组合得到；
指标计算单元，配置为：根据所述耕地生态可持续性评价指标体系，对预处理后的地理空间数据进行指标计算，得到所述耕地生态影响因子的指标取值；
分级评价单元，配置为：根据所述耕地生态影响因子的指标取值和耕地生态可持续性水平，对耕地生态可持续性进行评价；其中，所述耕地生态可持续性水平为对所述耕地生态影响因子的指标取值进行求和后，基于自然间断点分级法进行分级得到；
所述指标体系构建单元中，每一个所述指标层包括多个指标项，每一个指标项对应一个耕地生态可持续性评价指标，具体为：
所述矿山损毁因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：废弃矿山累计破坏耕地面积和废弃矿山影响程度等级；
所述景观格局因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：耕地破碎度指标的变化、耕地斑块密度指标的变化、耕地斑块聚集度指标的变化、耕地形状指数的变化；
所述生态稳定性因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：轻度侵蚀以上的面积占比变化和中度侵蚀以上的面积占比变化；
所述生态空间占用因子对应的耕地生态可持续性评价指标包括：耕地占用林地面积、耕地占用水域与湿地面积、耕地占用草地与其他生态用地面积；
指标计算单元具体用于：
根据所述行政区划数据和所述县级实地调研数据，对所述废弃矿山数据的破坏面积数据进行县级尺度汇总统计，得到所述废弃矿山累计破坏耕地面积；
根据所述行政区划数据和所述县级实地调研数据，对所述废弃矿山数据的影响程度数据进行县级尺度汇总分级，得到所述废弃矿山影响程度等级；
根据所述废弃矿山累计破坏耕地面积对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重、所述废弃矿山影响程度等级对应的所述耕地生态可持续性评价指标权重，对所述废弃矿山累计破坏耕地面积和所述废弃矿山影响程度等级进行加权求和，得到耕地生态影响因子中所述矿山损毁因子的指标取值。
CN202111310293.XA 2021-11-08 2021-11-08 一种耕地生态可持续性评价方法和系统 Active CN113988688B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111310293.XA CN113988688B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种耕地生态可持续性评价方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111310293.XA CN113988688B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种耕地生态可持续性评价方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113988688A CN113988688A (zh) 2022-01-28
CN113988688B true CN113988688B (zh) 2022-07-22

Family

ID=79746947

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111310293.XA Active CN113988688B (zh) 2021-11-08 2021-11-08 一种耕地生态可持续性评价方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113988688B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114896561B (zh) * 2022-05-07 2023-06-16 安徽农业大学 一种基于遥感算法的湿地碳储量计算方法
CN115188223B (zh) * 2022-06-08 2024-05-03 中国人民解放军空军研究院战场环境研究所 一种基于机场天气实况的飞机起降安全指数确定方法
CN115205691B (zh) * 2022-09-15 2023-01-13 江西农业大学 一种水稻种植区域识别方法、装置、存储介质及设备
CN115358635B (zh) * 2022-10-17 2023-02-03 国家林业和草原局林草调查规划院 基于土地利用数据的湿地变化分析方法及系统、存储介质
CN115953064B (zh) * 2022-12-29 2023-06-23 云南瀚哲科技有限公司 一种耕地质量综合治理及优化调控方法
CN116307383B (zh) * 2023-03-15 2023-11-07 中国烟草总公司重庆市公司烟叶分公司 一种基于生态平衡的土地精细化保育改良方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110502725A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 华南农业大学 基于相关性分析与随机森林的耕地定级指标赋权方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103824226A (zh) * 2014-03-05 2014-05-28 广州大学 一种基于gis的耕地功能评价方法
CN110009213B (zh) * 2019-03-28 2021-10-22 交通运输部水运科学研究所 一种基于长时间序列卫星遥感数据的航道工程生态影响跟踪监测评价方法
CN110443442A (zh) * 2019-06-20 2019-11-12 广州大学 一种基于均方差赋权法的耕地生态风险评价的方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110502725A (zh) * 2019-08-12 2019-11-26 华南农业大学 基于相关性分析与随机森林的耕地定级指标赋权方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113988688A (zh) 2022-01-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113988688B (zh) 一种耕地生态可持续性评价方法和系统
Li et al. Optimize and control territorial spatial functional areas to improve the ecological stability and total environment in karst areas of Southwest China
Wang et al. An eco-city evaluation method based on spatial analysis technology: A case study of Jiangsu Province, China
Liu et al. Land use transitions and their dynamic mechanism: The case of the Huang-Huai-Hai Plain
Guo et al. Spatial patterns of ecosystem vulnerability changes during 2001–2011 in the three-river source region of the Qinghai-Tibetan Plateau, China
Liu et al. Dynamics of land-use and vegetation change using NDVI and transfer matrix: A case study of the Huaihe River Basin
CN104517037A (zh) 一种生态承载力的遥感估算方法
Shi et al. Evaluation system of coastal wetland ecological vulnerability under the synergetic influence of land and sea: A case study in the Yellow River Delta, China
Chen et al. Analyzing land-cover change and corresponding impacts on carbon budget in a fast developing sub-tropical region by integrating MODIS and Landsat TM/ETM+ images
Liu et al. Dynamic evaluation of ecological vulnerability in a lake watershed based on RS and GIS technology
Yu et al. Evaluation of the production-living-ecology space function suitability of Pingshan County in the Taihang mountainous area, China
CN111144775A (zh) 基于景观格局的乡级土地利用总体规划生态风险评价方法
CN115630802A (zh) 一种结合生态系统服务供需的生态修复空间划定方法
Shi et al. Spatio-temporal differences and factors influencing intensive cropland use in the Huang-Huai-Hai Plain
Yuan et al. Study on the potential of cultivated land quality improvement based on a geological detector
CN114863271A (zh) 顾及岩土差异和植物多样性的矿区生态环境遥感方法
Tian et al. Impacts of anthropogenic and biophysical factors on ecological land using logistic regression and random forest: A case study in Mentougou District, Beijing, China
Wang et al. Remote sensing evaluation of Chinese mainland's comprehensive natural resources carrying capacity and its spatial-temporal variation characteristics
Xu et al. Evaluation method and empirical application of human activity suitability of land resources in Qinghai-Tibet Plateau
CN116384829A (zh) 生态分析方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质
Bai et al. Simulating the impacts of land-use changes on non-point source pollution in Lugu Lake watershed
Lei et al. Quantifying evaluation and grading of cultivated land fertility: A case study of Huaping, China
Zhao et al. Construction of a Niche-Fitness Model for Well-Facilitated Capital Farmland and its Application.
Shu-hui et al. Evaluation of the production-living-ecology space function suitability of Pingshan County in the Taihang mountainous area, China
Wang et al. Spatio-temporal Evaluation of Multi-scale Cultivated Land System Resilience in Black Soil Region from 2000 to 2019: A Case Study of Liaoning Province, Northeast China

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant