土地适宜性评价方法实现与发展对策

（一）评价原理

土地适宜性评价是根据土地的自然和社会经济属性，研究土地对预定用途的适宜与否、适宜程度及其限制状况。根据评价的预定用途不同，土地适宜性评价可分为土地的农业适宜性评价和土地的城市建设适宜性评价。通过评价阐明区域土地适宜于农、果、林、水产养殖等各业生产以及适宜于城市建设的土地资源及利用不合理的土地资源的数量、质量及其分布，从而为区域土地利用结构和布局的调整、土地利用规划分区等提供科学依据。因此，土地适宜性评价是土地利用的基础评价。

1.农业用地适宜性

对某块土地是否适宜发展农业及其适宜程度如何进行综合评定，是土地评价最基本的工作，也是土地利用和土地规划的主要依据。

2.城市建设适宜性

对某块土地是否适宜作为城市建设，能够容纳多少的人口、提供多大的环境承载进行评价。随着经济的高速增长和人口的不断增加，我国耕地资源也在不断地减少，存在土地不合理利用的现象。与此同时，中国城市化进程的加快，城市建设对土地的要求从质和量两方面在不断提升，城市内部出现了结构、功能不合理的状况。因此，必须在分析城市建设用地质量评价特点和意义的基础上，定性和定量相结合，得出城市建设用地质量等级，为城市规划发展提供基础。

（二）评价方法

近年来，随着学者们把模糊数学、多元统计等方法和遥感、地理信息系统（GIS）等手段引入到土地评价中，通过大量信息的处理，得出反映土地适宜性的综合指标，比较有效地避免了评价者的主观影响。影响土地适宜性的主要因子如气候、地质、地形、水文、土壤等都具有较强的区域差异性，表现为空间数据，而地理信息系统作为一种计算机化的地理信息的数字分析处理系统，可以使土地评价的空间信息与属性信息很好地结合在一起，使土地适宜性评价更加定量化、规范化、综合化。

利用GIS技术，对评价因子进行提取和叠加分析，对黄河三角洲地区的农业用地和建设用地进行土地适宜性评价，分析了各等级用地的空间分布，最后绘制了黄河三角洲地区农业用地和建设用地适宜性等级图。

1.建立评价体系

参照FAO《土地评价纲要》和《县级土地利用总体规划编制规程》的规定，根据土地对评价用途的适宜性程度、限制性强度和生产能力的高低，将参评土地分为4个等级：

适宜（一等地）：土地质量最好，土地利用高度适宜，土地质量评价的各项因子均处于最优或较优的状态。土地对所定用途可持续利用无明显限制，土地具有较高的生产率和较好的效益。

较适宜（二等地）：土地质量较好，土地利用中度适宜，土地质量评价各项因子处于较优状态，土地对所定用途具有轻微的限制性，经济效益一般，但明显低于一等地。

中等适宜（三等地）：土地质量较低，土地对所定用途具有较为明显的限制性，勉强适宜于所定用途，土地的生产率或效益很低，利用不当容易引起土地退化。

较不适宜（四等地）：是指在当前的社会技术经济条件下，这类土地对所定用途不能利用或不能持续利用。

2.选定参评因子，确定评价指标

确定土地资源评价因子，选取评价指标是土地资源评价的核心。在土地适宜性评价中，主要以土地的自然属性对土地利用能力或土地利用适宜性的影响大小作为评价尺度，同时也考虑社会经济因素的影响，针对土地的不同用途，正确选择不同的参评因子是科学地揭示土地质量差异的前提。土地适宜性评价参评因子的选择主要遵循以下原则：①选择起主导作用的因子；②选取有明显差异、能够出现临界值的因子；③选择比较稳定的参评因子；④选择可量度的因子；⑤选择相对独立的因子。

在上述原则的指导下，结合黄河三角洲地区的实际情况，并与专家交流，反复论证筛选，经过综合分析后，针对不同的土地利用方式，分别选取农用地、建设用地适宜性评价的两方面因素及其分别对应的各因子作为参评因子。并建立层次结构，将土地适宜性等级作为目标层，把影响土地适宜性等级的因素作为准则层，再把影响准则层中各元素的因子作为指标层，得出农用地适宜性评价的参评因子分别是地貌、土壤有机质含量、土壤pH、有效灌溉面积、年降水量、地下水埋深、地表水分布和土壤盐渍化程度等8个因子。建设用地适宜性评价选取了坡度、地貌、地质灾害易发性、地震烈度、水资源总量、地下水埋深、人均GDP、公路客运强度和人口密度等9个参评因子。

（三）层次分析法

层次分析法以一种广泛使用的确定权重方法，在本报告其他要素的评价中也用到该方法，相应位置不再赘述，现对层次分析法（AHP）工作原理进行简要说明。

层次分析法是一种定量与定性相结合，将决策者对复杂系统的主观判断过程用数量形式表达和处理的方法（定量化）。运用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干个层次和若干因素，在各个因素之间进行简单的计算和比较，就可以得出不同的方案的重要性程度权重，为最佳方案的选择提供依据。层次分析法从本质上讲是一种思维方式，它把复杂的问题分解为各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。通过两两比较的方式确定各个因素的相对重要性，然后综合决策者的判断，确定决策方案相对重要性的总的排序。

运用层次分析法进行决策时，大体上可分为4个步骤：

（1）分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构；

（2）对同一层次各元素关于上一层次中某一准则重要性进行两两比较，构造两两比较判断矩阵；

（3）由判断矩阵计算被比较元素在该准则下的相对权重；

（4）计算各层元素对系统目标的综合权重，并进行排序。

下面分别说明这4个步骤的实现方法：

1.递阶层次结构的建立

在研究社会的、经济的等复杂的实际问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个层次分析的结构模型。在模型中，复杂问题被分解为人们称之为元素的组成部分。这些元素又按属性分成若干组，形成不同层次。同一层次的元素作为准则对下一层的某些元素起支配作用，同时它又受上一层次元素的支配。

层次可分为三层：

最高层：这一层次中只有一个元素，它是问题的预定目标或理想结果，因此也叫目标层；

中间层：这一层次包括了为实现目标所涉及的中间环节，所需要考虑的准则。该层可由若干层次组成，因而有准则和子准则之分。这一层也称为准则层；

最低层：这一层次包括为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为措施层或方案层。

上层元素对下层元素的支配关系所形成的层次结构我们称为递阶层次结构。当然，上一层的元素可以支配下一层的所有元素，但也可能只支配其中部分元素。层次结构如图3-2所示。

图3-2　层次分析法的递阶层次结构

递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，可不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个，因为支配的元素过多会给两两比较判断带来困难。一个好的层次结构对于解决问题好与否极为重要，因而层次结构建立得好与坏和决策者对问题的认识是否全面和深刻有很大关系。

2.构造两两比较判断矩阵

在递阶层次结构中，设上一层元素C为准则，所支配的下一层元素为A1，A2，…An，我们要确定元素A1，A2，…，An对于准则C相对的重要性即权重，可分两种情况：

如果A1，A2，…，An对C的重要性可定量（如直接费用、重量等），其权重可直接确定。

如果问题复杂，A1，A2，…，An对于C的重要性无法直接定量，而是一些定性的，确定权重用两两比较法。针对准则C；Ai与Aj哪一个重要，重要的程度怎样，层次分析法提出了对于矩阵元素ai；aj之间的比较程度问题。当比较两个可能具有不同性质的因素对于上层因素的影响时，采用怎样的相对尺度aij较好？Saaty等人通过研究，提出采用1～9级标度法，aij的取值范围是1，2，…，9及其互反数在9级标度法中，aij值与被比较元素的相对重要程度之间的对应关系如下：

如果被比较元素的相对重要程度介于上述判断相邻两种判断之间，aij可取2，4，6，8。相应地，aji可取但这里要说明的是，A中的元素不具有传递性，即不要求满足等式ajk=aik，层次分析法对这种判断允许有一定的偏差。当然，如果偏差太大就不能通过一致性检验，需要重新构建矩阵。所以，在实际判断时应采取个人与多人、专业与专家等相结合的方式，减少随意性，这样就可以建立以C为判断准则的元素A1，…An间两两比较判断矩阵。如果判断矩阵记作A，其矩阵形式如下：

矩阵中A的元素aij反映针对准则C元素Ai相对于Aj的重要程度。可以看出，矩阵A是一个互反矩阵aij（其中i=1，2，…，n；j=1，2，…，n）有如下性质：

称判断矩阵A为正互反矩阵，由它所具有的性质知，一个n个元素的判断矩阵只需给出其上（或下）三角的个元素就可以了，即只需作个比较判断即可。

若判断矩阵A的所有元素满足

则称A为一致性矩阵。不是所有的判断矩阵都满足一致性矩阵，也没有必要这样要求，只是在特殊情况下才有可能。

3.单一准则下元素相对权重的计算

已知n个元素A1，A2，…An对于准则C的判断矩阵为A，求：A1，A2，…，An对于准则C的相对权重ω1，ω2，ω3，…，ωn，即向量矩阵（ω1，ω2，ω3，…，ωn）T。权重计算方法主要有：

（1）Г法(www.xing528.com)

取判断矩阵A的n个行向量归一化后的算术平均值近似作为权重向量，即

计算步骤如下：

第一步：A的元素按行归一化；

第二步：将归一化后的各行相加；

第三步：将相加后的向量除以n即得权重向量。

类似的还可用列和归一化方法计算：

（2）根法（即几何平均法）

将A的各个行向量采用几何平均，然后归一化，得到的行向量就是权重向量，其公式为：

计算步骤为：

第一步：A的元素按列相乘得一新向量；

第二步：将新向量的每个分量开n次方；

第三步：将所得向量归一化后即为权重向量。

上述两种方法在精度要求不高或只需笔算时采用。

（3）特征根法（简记EM）

解判断矩阵A的特征根问题。

λmax是A的最大特征根，是相应的特征向量，所得到的W经归一化后就可作为权重向量。

特征根法在层次分析法中提出较早，应用广泛，它对层次分析法的发展在理论上有特别重要的意义。

（4）对数最小二乘法

用拟合方法确定权重向量W=（ω1，ω2，ω3，…，ωn）T，使残差平方和为最小。

（5）最小二乘法

确定权重向量W=（ω1，ω2，ω3，…，ωn）T，使残差平方和为最小。

4.判断矩阵的一致性检验

在计算单准则下相对权重向量时，还必须进行一致性检验。前面讲过，在判断矩阵的构造中，并不要求判断具有传递性和一致性，即不要求（3-3）式严格成立。这是由客观事物的复杂性与人的认识的多样性所决定的。但要求判断矩阵有大体上的一致性是应该的，如果出现“甲比乙极端重要，乙比丙极端重要，而丙又比甲极端重要”的判断显然是违反常识的，如果出现乱的经不起推敲的判断矩阵有可能导致决策上的失误。而且上述各种计算排序权重向量（即相对权重向量）的方法当判断矩阵过于偏离一致性时，其可靠程度也就值得怀疑了，因此需要对判断矩阵的一致性进行检验，检验步骤如下：

（1）计算一致性指标C.I.（Consistency Index）

（2）查找相应的平均随机一致性指标R.I.（Random Index）

表3-3给出了1～15阶正互反矩阵计算1 000次得到的平均随机一致性指标。

（3）计算一致性比例C.R.（Consistency Ratio）

表3-3　平均随机一致性指标R.I.

当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的；当C.R.≥0.1时，应该对判断矩阵做适当修正。

为了讨论一致性，需要计算矩阵最大特征根λmax，除特征根方法外，可用以下公式：

5.各层元素对目标层的总排序权重

上面得到的是一组元素对其上一层中某元素的权重向量，最终要得到各元素，特别是最低层中各方案对于目标的排序权重，即所谓总排序权重，从而进行方案选择。总排序权重要从上而下地将单准则下的权重进行合成，并逐层进行总的一致性检验。

设表示第k-1层上nk-1个元素相对于总目标的排序权重向量，用表示第k层上nn个元素对第k-1层上第j个元素为准则的排序权重向量，其中不受j元素支配的元素权重取为零。矩阵P（k）=是nn×nk-1阶矩阵，它表示第k层上元素对第k-1层上各元素的排序。那么第k层上元素对目标的总排序W（k）为：

或

并且一般公式为：

其中W（2）为第二层上元素的总排序向量，也是单准则下的排序向量。

要从上到下逐层进行一致性检验。若已求得k-1层上元素j为准则的一致性指标平均随机一致性指标一致性比例则k层的综合指标为：

当C.R.（k）<0.1时认为递阶层次结构在k层水平以上的所有判断具有整体满意的一致性。否则就要对各层次的各个判断矩阵进行调整，直至层次总排序的一致性检验达到要求为止。