耕地质量评价范文

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中图分类号：F301.21文献标识码： A 文章编号：

决策树是一树状结构，它从根结点开始，对数据样本进行测试，根据不同的结果将数据样本划分成不同的数据样本子集，每个数据样本子集构成一子节点。在决策树的生成过程中包含了下列思想：在构造树的每层时，选择一个具有最高信息增益的属性，使得依据该属性的值，将对象集被剖分成几个不相交的子集。每个子集表示为树的一个子节点，以该属性的相应值标识到这些子节点的弧。

耕地质量评价是对区域耕地资源质量的综合评定，其评价过程不仅复杂，而且具有很强的技术性。针对不同耕地区域，各个评价属性权重确定大多掺入了人为因素，从而影响了评价结果的准确性。基于决策树的耕地质量评价，将克服传统的耕地评价方法中人为因素过多的缺点，提高耕地评价的效率和准确性；另外将决策树模型用在耕地评价中也具有鲜明的生产实践意义。

一、本地区的决策树耕地质量的控制

1.目标数据集的创建

目标数据集的创建工作主要包括：耕地评价单元的划分、确定评价因素和建立评价数据库，目标数据集是从评价数据库中导出的耕地属性数据。

评价单元的划分是依据陆河县2004年土地利用现状分幅图（1：10000）的土地利用现状图，在MAPGIS系统环境下从土地利用现状图中分离提取出县耕地图斑，作为工作底图，将选定的参评因素图与工作底图进行叠加，得出的最小图斑即为评价单元，最终确定30281个图斑为陆河县耕地评价单元。

在采集数据后，需要对图形数据和属性数据输入建库，形成图形数据库和属性数据库，并对其分别管理，其中图形数据库采用层次型管理方法；属性数据和统计数据则采用关系模型管理。利用地理信息系统的空间叠加功能，将评价工作底图分别与各评价因素图进行叠置分析，提取各评价单元因素属性值，构架耕地评价单元空间数据库。

2.基于决策树模型耕地质量评价模型的建立

（1）评价样本集的构成

本次决策树学习样本的选择是运用试验的方式从聚类方法得到的500、1000、2000、4000、6000和8000个样本空间中进行选择，当满足一定的预测精度时，此时最小的样本空间就是最合适的模型学习样本；测试样本采用全部的评价单元，来验证模型的准确性。

（2）决策树属性选择

在决策树建立过程的每个选择点上，在C5.0算法中，采用增益率最大的属性是用来进一步细分树结构而选取的属性。下面介绍计算耕地评价属性以A为代表的增益率的公式如2.1：

（2.1）

对于一组I实例，计算Gain（A）公式如2.2：

（2.2）

其中：Info(I)为包含在当前被检查实例集合中的信息，Info(I,A)为根据属性A的可能结果划分I中的实例之后的信息。

对于n个可能的类，计算Info(I)的公式如2.3：

（2.3）

在I被划分为k个输出结果后，Info(I,A)计算公式如2.4：

（2.4）

最后，SplitInfo(A)标准化增益的计算如2.5，从而消除具有许多输出结果的属性选择偏差。

（2.5）

（3）决策树模型的建立

本次决策树模型建立的目的明确，是对耕地的质量进行等级评价即质量等级的划分，确定质量等级是决策树模型的主属性，作为模型的输出属性。它是一个独立的数据变量，属于离散型数据，分为一级、二级、三级、四级。地形，田面坡度，地下水位，有效土层厚度，土壤表层质地，剖面构型，表层有机质含量，pH值，灌溉保证率，排水条件10个评价指标为模型的输入属性，并且在数据输入过程中已将10个评价指标进行了离散化处理。

本次决策树算法采用C5.0算法，训练开始时，为所有实例指定相同的权重，在建立最后一个模型后，那些被模型正确分类的实例的权重减少了，被错误分类的实例的权重增加了。一旦建立好所有模型，每个模型被赋予一个权重，其值基于模型对训练数据的性能。所以执行较好的模型在分类过程中有较多的权力。对未正确的分类的样本被更频繁的取样，使决策树模型在分类训练数据的能力上彼此补充。

为了提高决策树模型的学习精度，本次研究引入决策误差代价，在进行质量等级的判读时，设置当判别发生错误的时候，所花费的代价不同。当质量等级为一级，误判为二级、三级和四级其代价权重为0.3，0.6，1；当质量等级为二级，误判为一级、三级和四级其代价权重为0.3，0.3，0.6。根据等级距离的不同赋予不同的代价权重。

运用Clementine8.1数据挖掘软件，采用C5.0算法生成耕地质量评价的决策树，将学习样本迭代20次学习，完成决策树模型的建立，运用决策树工作流模型，可以快速建立6个决策树模型（根据不同学习样本）。当选用500个学习样本建立评价模型，测试样本为30281个全部的评价单元，其测试的准确率为82.09%，模型准确率较低，得到的预测结果误差较大，不能正确的反映实际陆河县的耕地质量分布情况，用500学习样本建立模型试验失败。分析可能原因是500个聚类中各个聚类的数据之间距离过大，导致500个样本不能有效的代表耕地质量数据分布。

现分别采用1000、2000、4000、6000和8000个学习样本来训练评价模型，选择1000个学习样本时的预测准确率为86.01%；选择2000个学习样本时的预测准确率为90.66%；；选择4000个学习样本的预测准确率为94.92%；6000个样本的预测准确率为95.31%；8000个样本的模型准确率为95.65%。

（4）决策树评价模型分析

为了检验决策树模型对陆河县的耕地评价的有效性，使用测试样本检验决策树模型，得到模型测试的准确率是94.92%，已经满足了实际工作的需要，可知决策树模型能有效地对陆河县的耕地进行质量评价。

二、改善本地区的耕地质量措施

根据决策树模型进行陆河县耕地质量评价的结果，从决策树评价规则集中，可知影响陆河县耕地开发潜力的限制因素如pH值、有机质含量和田面坡度等，因而可以对评价区内质量等级较低的耕地进行改良，具体措施如下：

1.增加灌溉系统，提高农田灌溉保证率

通过开挖、建设灌溉水渠等措施，增加灌溉水田、水浇地的面积，减少旱地、望天田的比例。

2.积极进行土壤改良

通过增施磷肥和使用石灰，解决普遍存在的农田缺磷、土壤偏酸及养分含量不平衡的问题。对其中的低产耕地注意增施有机质肥，冬种专用或兼用绿肥，改良土壤性状，培肥土壤。

3.加强水土保持

陆河县域内年降水量大，且季节分配不均，降水集中在夏季，这对农田侵蚀较大。因此，在坡耕地改造为梯田的条件下，应重视水土保持工程的建设，例如：栽种护坡灌木篱笆，增设导流渠等措施。

参考文献:

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1 耕地地理评价面积统计

该地区的耕地总面积为63340 hm2，占该地区总面积的18.31%.该类耕地可以分为五个等级，其中一级耕地面积为8752.36hm2，在耕地总面积中的占比为13.81%，二级地14905.37 hm2，在耕地总面积中的占比为23.53 %，三级地18795.43 hm2，在耕地总面积中的占比为29.67%，四级地13604.78hm2，在耕地总面积中的占比为21.48%，五级地7282.06hm2，在耕地总面积中的占比为11.51%。

2 耕地地力等级分布情况

该地区地力等级分布情况为：一级地及二级地较为集中于该地区的西南部和中东部，其属于湖盆河谷阶及地势平坦的滩川。有三条主要河流经过该区域，河流周边地势较为平缓，土壤肥力良好，一般是栗钙土，厚度在80厘米左右。三级地及四级地的分布主要集中于该地区的南部，其属于低山地丘坡面及丘前山前倾斜平原，土类主要是灰褐土、栗钙土。土层厚度大，理化形状良好，地形十分平缓，土壤养分含量较高。五级地分布于该地区的南部，其属于山林混合经营区，土壤类型主要是栗钙土、灰褐土，耕作存在一定的难度，其适合林草的种植，因此应及林业为主要产业，并结合其他作物，实现混合经营。根据等级分布的区域特点来看，各种因素均会对等级的高低有直接的影响，包括地貌类型、土壤类型、海拔高度等，因而产生了显著的区域分布规律。耕地等级逐步升高，海拔高度不断上升，地貌类型的变化为滩川区～山前倾斜平地～缓坡。

3 适宜性评价

等地等级有所区别，对其进行利用的方式及其适宜性也存在较大的差异。在种植业方面，一级地至五级的适宜性存在着渐变的关系的，为了达到改良及方面应用的目的，可以将该五个等级的耕地分为三个不同的类型，一级至三级地属于第一类，四级地属于第二类，五级地属于第三类，具体适宜性如下：①适宜进行农业的耕地 一级地至三级地理化状况良好，肥力程度高，地势分布平缓，土体深度大，各项不良因素较少，生产力水平高，适合开展种植业。其均属于基本农田，发展的方向为经济高效的农业[1]；②适应进行农业或者畜牧业的耕地 主要是四级地，该类耕地的肥力情况良好，生产潜力较大，但是在耕作方面存在一定的困难，需要强化基础设施的建设，不断改良土壤，提升肥力。其不仅适宜进行农业生产，也适宜发展畜牧业，主要是基本农田保护区，对其的利用可以是以农业为主，结合畜牧业；③适宜林业的耕地 主要是五级地，该类耕地存在较多的阻碍因素，如砾石含量大、坡度大等，且水土流失较为严重，因此肥力水平较为有限，适合开展林业生产，也可以将林业作为主要项目，结合畜牧业，共同发展，且还需要注意及时开展退耕还林还草，强化植被的覆盖，改善水土流失情况，保护生态平衡[2]。

4 种植业结构调整

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The Monitoring and Evaluation Research of the Cultivated Land Quality in Dunhua City

LIANG Zhen-wei， LI Shu-jie， MA Xiao-wei

（College of Earth Sciences， Jilin University， Changchun 130061，China）

Abstract： In order to implemente requirements for deepening both the quantity of farmland resource and the quality of the management， the quality of cultivated land in Dunhua city were monitored and evaluated based on the evaluation results of cultivated land quality in 2014. Meanwhile， three factors which influenced the quality of cultivated land were analysed. The results showed that there were two gradation types： Acidification type and fertility promoting type respectively. However， both two gradation trends were not obvious. The mountain area was hard to improve the quality of cultivated land. And the slope of cultivated land could improving soil fertility and leading to soil acidification at the same time. The cultivated land in the area where the tillage distance between 500 to 1 000 m and between 1 000 to 1 500 m were easy to improve the quality.

Key words： Dunhua city； cultivated land； monitoring evaluation

土地资源特别是耕地资源是确保中国经济社会可持续发展的重要资源[1]。长期以来，中国注重土地资源的数量管理，忽视质量管理，这对于土地资源的投入――产出能力和综合利用效益带来了负面影响[2-4]。考虑到耕地质量变化导致的耕地存量隐形损失[5]，在高强度开发背景和耕地数量持续减少的态势下，开展敦化市耕地质量等别监测评价研究具有重要的现实意义。

通过抽样监测敦化市域范围内受自然环境因素和宏观经济政策等的影响而等别及产能发生缓慢变化的耕地，全面掌握敦化市耕地等别渐变类型分布范围及等别变化情况，分析耕地等别和产能变化趋势，做到耕地质量动态监测，实现耕地质量的宏观精准管理，并服务于敦化市土地管理的日常工作，为制定相关的耕地保护政策提供依据[6]。

1 研究区概况

敦化市隶属于延边朝鲜族自治州，是延边州的“西大门”，下辖11个镇、5个乡、4个街道办事处和1个省级经济开发区[7]。截至2014年，全市地区生产总值实现183.7亿元，社会消费品零售总额实现96.0亿元，经济发展势头迅猛。

截至2014年年末，敦化市土地总面积118万 hm2。敦化市土地利用结构中农用地比例最大，其他用地次之，建设用地比例最小。其中，农用地构成以林地为主，林地占农用地总面积比例达84%，耕地严重不足，总面积仅为17万hm2。在耕地面积中，肥沃土壤较少，瘠薄土壤面积大，因此，敦化市耕地保护工作具有迫切性[8]。

2 数据来源

数据主要来源于敦化市国土资源局、农业局、气象局、林业局、环保局、统计局等部门，包括耕地质量等别评定成果、测土配方施肥数据及产能核算成果等相关资料。

3 研究方法

在敦化市2014年度耕地质量等别年度更新评价成果的基础上，确定敦化市耕地质量等别渐变类型及其分布范围，对各个监测单元耕地质量等别变化的主导因素进行监测，进而分析主导因素变化对敦化市全部耕地质量等别产生的影响。其中，对主导因素变化进行监测，采用插值法对各因素分值进行赋分，计算国家利用等指数，对国家利用等指数进行插值，计算国家利用等别[9-11]。

4 敦化市耕地质量等别渐变情况分析

4.1 敦化市渐变耕地现状分析

由图1可知，至2014年年末，敦化市耕地总面积16.7万hm2，耕地质量等别渐变类型主要有肥力提升型和酸化型两类。肥力提升型位于敦化市中部，共涉及青沟子乡、额穆镇、黑石乡、秋梨沟镇、沙河沿镇、大桥乡、翰章乡、红石乡、贤儒镇及江源镇10个乡镇，共8.1万hm2；酸化型位于敦化市西部的黄泥河镇及敦化市东部的大石头镇，共2.5万hm2；敦化市的大蒲柴河镇、江南镇、雁鸣湖镇及官地镇未发生耕地质量渐变，共6.1万hm2。

4.2 敦化市耕地等别渐变监测单元统计

敦化市存在肥力提升型及酸化型两种耕地质量等别渐变类型，共布设6个监测单元，64个监测样点，其中包括6个固定监测样点及64个辅助监测样点。将各监测样点监测值的平均值赋予固定监测样点，其余分等参数（包括因素指标体系―权重―计分规则、标准耕作制度、光温生产潜力、产量比系数、土地利用系数、土地经济系数、等指数与等别对应关系等在内的分等参数）采用2013年度耕地质量等别更新评价数据库中的参数，计算该固定监测样点的年末国家利用等指数及年末国家利用等别，该固定监测样点的等指数及等别变化情况将代表该渐变类型的监测结果。根据布设的监测单元主导因素数据及监测数据，对监测单元等指数及等别变化情况进行统计分析，结果见表1。由表1可知，酸化型一区12等旱地的国家利用等指数降低了0.71，酸化型二区13等旱地的国家利用等指数降低了1.02，肥力提升型12等旱地的国家利用等指数提高了7.32，国家利用等别除6号监测单元提高0.1等外，均未发生明显变化。

4.3 敦化市渐变耕地质量等别监测

按要求将固定监测样点监测主导因素的年末、年初变化值赋予该渐变类型区域内的全部耕地，再采用插值法进行计算，得到2015年度该渐变类型区域内所有耕地等别渐变情况。

4.3.1 肥力提升型渐变耕地等别渐变情况 肥力提升型渐变耕地由于施用农家肥、合理轮作、改变土地利用方式及秸秆还田等原因，土壤有机质含量提高，土壤肥力提升。敦化市肥力提升型渐变耕地总面积为81 158.03 hm2，占全市耕地面积的48.56%。按照耕地等别渐变监测单元选取要求，在肥力提升型渐变耕地区域范围内共设置2个固定监测样点，23个随机监测样点。

敦化市肥力提升型渐变耕地国家利用等指数及等别变化空间变化情况见图2。由图2可知，国家利用等指数及国家利用等别有较大变化的耕地集中分布在黑石乡和额穆镇，沙河沿镇、青沟子乡、红石乡、江源镇及贤儒镇有零星分布，翰章乡肥力提升渐变现象最不明显。

敦化市肥力提升型渐变耕地具体渐变情况见表2。由表2可知，敦化市肥力提升型渐变耕地渐变趋势存在但不明显，国家利用等指数变化值低于6，国家利用等别变化值低于0.05。

4.3.2 酸化型渐变耕地等别渐变情况 敦化市酸化型渐变耕地国家利用等指数及等别变化、空间变化情况见图3。由图3可知，敦化市酸化型渐变耕地主要分布在黄泥河镇和大石头镇，由于两个乡镇不相邻，因此将酸化型划分为酸化型一区（黄泥河镇）和酸化型二区（大石头镇）。按照耕地等别渐变监测单元选取要求，在酸化型渐变耕地区域范围内共设置4个固定监测样点，41个随机监测样点。

由表3可知，敦化市酸化型渐变耕地渐变趋势存在但不明显，国家利用等指数变化值低于1，国家利用等别变化值低于0.05。

4.4 敦化市渐变耕地质量等别变化影响因素

4.4.1 地形地貌 地形地貌是影响耕地开发利用的自然因素，在宏观尺度上控制了耕地开发利用的难易程度[12]。依据山间平原、河谷台地、低山丘陵、中山山地4种地形地貌类型，分别统计耕地质量等别渐变区域内土壤有机质含量、pH及国家等指数变化幅度，从而探索地形地貌在敦化市耕地开发利用及质量提升中的影响。

1）地形地貌与耕地土壤有机质含量变化

基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地土壤有机质含量变化占比（表4、图4）。由表4和图4可知，敦化市渐变区域内耕地主要分布于河谷台地区，面积为118 391.58 hm2，占耕地?面积的70.84%；其次为山间平原区，面积为32 923.69 hm2，占耕地总面积的19.70%；低山丘陵区和中山山地区内耕地分布面积分别为15 743.21和66.85 hm2，分别占耕地总面积的9.42%和0.04%。渐变区域内耕地土壤有机质含量发生了较大范围的变化，土壤有机质含量提高的耕地面积为127 583.48 hm2，占耕地总面积的76.34%。各类地貌区域内，中山山地区40.09%的耕地土壤有机质含量提高，低山丘陵区67.09%的耕地土壤有机质含量提高，河谷台地区71.07%的耕地土壤有机质含量提高，山间平原区99.77%的耕地土壤有机质含量提高。因此，从地形地貌角度来看，敦化市耕地肥力提升难度依次为中山山地>低山丘陵>河谷台地>山间平原。

2）地形地貌与耕地土壤pH变化

基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地土壤pH变化（表5、图5）。由表5和图5可知，渐变区域内耕地土壤pH在一定范围内发生了变化，土壤pH变化的耕地面积为39 174.18 hm2，占总耕地面积的23.44%。其中，土壤pH发生变化的耕地主要分布在河谷台地区，面积为33 917.01 hm2，占土壤pH发生变化总面积的86.58%。

各类地貌区域内，中山山地区耕地土壤pH发生变化的耕地面积占本区耕地总面积的59.91%，面积比重最大；其次为低山丘陵区，pH发生变化的耕地面积比重为32.79%；河谷台地区土壤pH发生变化的耕地面积比重为28.65%；山间平原区最低，仅为0.14%。因此，从地形地貌角度来看，敦化市耕地土壤pH发生变化的难易程度依次为中山山地>低山丘陵>河谷台地>山间平原。

3）地形地貌与国家利用等指数变化

基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地质量等别指数（国家利用等指数）变化情况（表6、图6）。由表6、图6可知，渐变区域内耕地质量等别指数（国家利用等指数）普遍提高。国家利用等指数提高的耕地面积为131 577.77 hm2，占总耕地面积的78.73%。其中，山间平原区内国家利用等指数提高的耕地占本地貌单元内耕地总面积的99.86%；其次为河谷台地区，国家利用等指数提高的耕地占本地貌单元内耕地总面积的74.11%；低山丘陵区内国家利用等指数提高的耕地占本地貌单元内耕地总面积的69.44%；中山山地区内国家利用等指数提高的耕地占本地貌单元内耕地总面积的比重最低，仅为40.09%。

从耕地质量等别指数提升程度来看，主要集中在4～5之间。耕地国家利用等指数提升在4～5范围内的耕地面积为74 190.65 hm2，占国家利用等指数提高的耕地总面积的56.39%。因此，从地形地貌角度来看，敦化市耕地质量等别提升难度依次为中山山地>低山丘陵>河谷台地>山间平原。

4.4.2 坡度 地形坡度是影响耕地开发利用的自然因素，在微观尺度上决定耕地水土保持的难易程度[13]。依据二调规程中对耕地坡度的五级分类标准，分别统计耕地质量等别渐变区域内土壤有机质含量、pH及国家等指数变化幅度，从而探索地形坡度在敦化市耕地开发利用及质量提升中的影响。

1）地形坡度与耕地土壤有机质含量变化。基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地土壤有机质含量变化（表7、图7）。由表7、图7可知，敦化市渐变区域内耕地坡度主要为一级和二级，面积为141 237.62 hm2，占耕地总面积的84.51%；其次为三级，面积为20 355.87 hm2，占耕地总面积的12.18%；坡度为四级和五级的耕地分布面积为5 531.84 hm2，仅占耕地总面积的3.31%。土壤有机质含量提高的耕地从绝对数量上来看，主要为坡度一级和二级的耕地，面积分别为37 275.88和31 383.81 hm2，分别占有机质含量提高耕地总面积的45.93%和38.67%。从相对数量上来看，坡度为三级的耕地土壤有机质含量提高最为普遍，占该坡度总耕地面积的81.48%；其次是坡度为一级的耕地，占总耕地面积的77.36%。

综上所述，从耕地肥力提升的角度来看，敦化市易提升肥力的耕地坡度为一级；其他各级别坡度，尽管耕地土壤有机质含量变化与坡度存在一定关系，但作为易发生改变的微观因素，在年度内对耕地肥力的影响差别不明显。

2）地形坡度与耕地土壤pH变化。基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地土壤pH变化（表8、图8）。由表8、图8可知，渐变区域内耕地土壤pH在一定范围内发生了变化。从绝对数量上来看，发生土壤pH变化的耕地主要为坡度一级和二级的耕地，面积分别为37 332.47和35 003.49 hm2，分别占pH变化耕地总面积的43.44%和40.73%。而坡度为四级的耕地土壤pH变化最为普遍，占该坡度总耕地面积的45.06%；其次是坡度为二级的耕地，占该坡度总耕地面积的24.36%。

从耕地酸化的角度来看，敦化市易发生pH变化的耕地坡度为二级；其他各级别坡度，在年度内对耕地土壤pH变化的影响差别并不明显。

3）地形坡度与国家利用等指数变化。基于ArcGIS平台，进行空间分析，统计各类地貌类型与耕地质量等别指数（国家利用等指数）变化情况（表9、图9）。由表9、图9可知，国家利用等指数提高的耕地主要为坡度为一级和二级的耕地，面积分别为39 686.18和33 478.48 hm2，分别占利用等别指数提高耕地总面积的30.16%和25.44%。而二级坡度的耕地，等别指数提高最为普遍，占比为84.14%；其次为一级和五级，占比分别为79.10%和71.61%。

综上所述，可以看出耕地坡度具有提升土壤肥力和导致土壤pH变化的双重作用。

4.4.3 耕作距离

1）耕作距离与耕地土壤有机质含量。基于ArcGIS平台，提取敦化市居民点图层，以500 m为间距，进行缓冲分析，数据统计结果见表10。由表10可知，敦化市耕地主要集中在耕作距离为1 500 m范围内。其中，耕作距离为500～1 000 m范围内的耕地约占1/2（46.31%）。

?挠谢?质含量变化来看，耕作距离为500～1 000、1 000～1 500 m范围内的耕地土壤有机质含量提高比较普遍，分别占各耕作距离内耕地总面积的78.71%和77.90%。

2）耕作距离与耕地土壤pH。基于ArcGIS平台，叠加耕作距离与耕地土壤pH图层，数据统计结果见表11。

从耕地土壤pH变化幅度来看，耕作距离为2 000～2 500 m范围内的耕地土壤pH变化比较普遍，其余各耕作距离范围内耕地土壤pH变化比重无明显差别。

3）耕作距离与国家利用等指数。基于ArcGIS平台，叠加耕作距离与国家利用等指数变化图层，数据统计结果见表12。

由表12可知，从耕作距离角度来看，国家利用等指数提高较为普遍的耕地主要为耕作距离为500～1 000 m和1 000～1 500 m的耕地，分别占各自耕作距离内耕地总面积的81.24%和80.53%。从绝对规模上来看，耕作距离为500～1 000 m和1 000～ 1 500 m范围内，国家利用等指数提高的耕地的面积分别为41 203.62和21 244.13 hm2，分别占国家利用等指数提高的耕地总面积的31.32%和16.15%。因此，耕作距离为500～1 000 m和1 000～1 500 m范围内的耕地质量等别易于提升。

5 小结与建议

1）敦化市渐变类型为酸化型与肥力提升型两种，肥力提升型位于敦化市中部，共涉及青沟子乡、额穆镇、黑石乡、秋梨沟镇、沙河沿镇、大桥乡、翰章乡、红石乡、贤儒镇及江源镇10个乡镇，共81 158.03 hm2；酸化型位于敦化市西部的黄泥河镇及敦化市东部的大石头镇，共24 921.06 hm2；敦化市的大蒲柴河镇、江南镇、雁鸣湖镇及官地镇未发生耕地质量渐变，共6万hm2。肥力提升型渐变耕地在敦化市耕地面积中所占比重最大。

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耕地是珍贵而有限的自然资源，耕地质量关系到国家粮食安全、农产品质量安全及生态安全，是保障社会经济可持续发展、满足人民日益增长的物质需要的必要基础。我国耕地面积刚性减少，人口快速增加和粮食供需矛盾日益突出，提高我国耕地质量是国家粮食安全的战略决策。然而，我国的农田基础肥力较发达国家低约20个百分点；农田高度集约化种植，高强度高投入的利用方式特别是养分非均衡化的集约化模式，不仅仅导致了农田肥力退化，也引起一些生态环境问题；导致我国粮食生产出现的较大波动以及高产作物品种潜力不能很好地发挥。因此，掌握不同区域、不同利用方式下耕地质量的变化特征与规律，进行耕地质量的长期监测、评价与预警，对于提高我国耕地质量、指导耕地质量管理、确保国家粮食安全和农业可持续发展具有十分重要的意义。

在我国，由于不合理利用引起的耕地次生潜育化、次生盐渍化、沙化、养分贫乏化、水土流失以及环境污染等退化现象已非常严重。对于退化了的耕地质量性状进行改造任务艰巨，需要复杂的技术、大量的投入以及长期的劳动。复垦后的耕地在短期内生产力等质量性状也无法与优质耕地相比拟。但是，目前人们开展的耕地质量动态监测一般都是在耕地质量退化发生之后，此时耕地生产性能以及耕地利用效益已受到一定危害。而进行耕地质量监测，就可以对耕地质量进行动态监测，对变化态势进行预警，根据预警采取防范对策，这样只要较少的投入就可以使耕地质量维持在一个较高的水平。因此，耕地质量监测是针对性开展耕地质量建设、提高耕地质量建设目标和效益的重要基础。

耕地质量监测与评价，是一项基础性、长期性的工作。为全面掌握我国耕地质量状况和地力动态变化规律，上世纪80年代以来，全国各级农业部门分层次建立了一批耕地质量长期定位监测点。据不完全统计，全国长期坚持的省级监测点约3000个，地级监测点 2000个、县级监测点9000个，这些长期定位监测对于摸清我国耕地质量底数和变化趋势具有重要作用。但这些监测点数量太少、监测项目侧重与土壤肥力和生产力，对土壤环境因素关注不够。因此，农业部近期将规范耕地质量监测与评价，了《耕地质量调查监测与评价办法》（以下简称《办法》）。这次的耕地质量监测与评价工作，将在这些工作的基础上，进一步扩大监测点和监测内容，开展我国耕地质量变化联网监测与预警，推进我国耕地质量变化的长期监测网络建设，促进监测数据的规范采集与大量数据的深度分析，充分利用土壤肥料长期定位试验和测土配方施肥的“3414”试验，开展耕地肥力演变规律、驱动因素及其与生产力耦合关系的研究，有针对性地对我国中低产田提出土壤培肥改良、科学施肥对策措施与建议，为实现我国粮食持续增产和耕地质量改善提供基础资料和理论依据。

《办法》以部门规章的形式填补了当前国家层面缺乏耕地质量管理保护专门立法的空白，具有系统性、全局性、专门性和可操作性的特点。《办法》为各级农业部门健全耕地质量调查监测体系、开展耕地质量调查监测与评价、耕地质量信息提供了重要依据，对在新形势下提高我国耕地质量管理与保护水平具有里程碑意义。

《办法》将促进耕地质量调查监测与评价数据的管理，保障数据的完整性、真实性和准确性，促进耕地质量研究，提出耕地质量保护与提升的对策与措施，切实推动我国耕地质量管理与保护取得新成效，推动“藏粮于地、藏粮于技”战略的实施！