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user: 3. 评价方法及流程 3.1. 评价数据的获取 研究区内共采集了土壤表层土样样品3480件，重复样点77个；水稻稻穗样品60组，重复样品3组。首先将采集的样品按照《DZ/T029-2016土地质量地球化学评价规范》 [ 22 ] 中的要求进行加工处理和编号整理，处理好后将样品送至湖南省国土资源部长沙矿产资源监督检测中心进行进一步的处理和土地质量地球化学指标的化验测试，让所用的数据的质量得到保证。后期将测试数据与研究区二调土地现状图斑进行整合，建立研究区的土地质量地球化学调查工作成果数据库。 3.2. 评价指标的选取和确定 评价指标是研究内容的数量与质量的衡量标准。任何评价都是建立在指标基础上的，指标选择是否合适直接影响到评价的科学性和准确性。同时，本研究选择评价因子时遵循以下主要原则：①重要性原则；②差异性原则；③稳定性原则；④易获取原则；⑤可靠性原则。所以本次评价指标的主要依据研究区的土地质量地球化学调查工作成果数据库中数据和水稻种植所需的生长环境的需要，并考虑指标的量化和分级等因素。选取的指标有：地形地貌、耕作层厚度、障碍层类型、土壤质地、有机质、pH、碱解氮、速效磷、有效钾、土壤环境、灌溉水环境、排涝模数等12项指标。 指标数据的获取来源于研究区的土地质量地球化学调查工作成果数据库以及已往工作成果，部分指标数据的等级划分依据《DZ/T 0295-2016土地质量地球化学评价规范》进行。其中，地形地貌通过新邵县遥感影像图以及新邵县地形地势图进行分析整理得到；耕作层厚度和障碍层类型则采用全国第二次土壤普查的数据；土壤质地、有机质、pH、碱解氮、速效磷、速效钾等指标直接采用研究区的土地质量地球化学调查工作成果数据库；土壤环境指标在本文中特指土壤中重金属的污染情况，该数据利用研究区的土地质量地球化学调查工作成果数据库，对每个评价单元中的砷、镉、汞、铅、铬、镍、铜、锌等8种土壤重金属污染等级最高的数据进行提取赋值(即重金属污染等级的一票否决制，按最高污染等级赋值)；灌溉水环境和排涝模数这两项指标使用该数据库和野外实地调查综合赋值。 3.3. 层次分析模型的建立 层次分析法(AHP)是将与决策相关的元素分解成目标层、准则层、指标层等多个层次，进行定性和定量分析的决策方法 [ 23 ]。本次研究把水稻种植适宜性评价作为目标层(A)，把影响目标层的立地条件、理化性质、土地质量、灌排条件作为准则层(B)，再把影响准则层中各因素的项目作为指标层(C)，依次划分出这3个层次，构建研究区水稻种植适宜性评价层次模型(表3)。 Table 3 Hierarchical model of rice planting suitability evaluatio 目标层(A) 准则层(B) 指标层(C) 水稻种植适宜性评价 立地条件 地形地貌 耕作层厚度 障碍层类型 土壤理化性质 土壤质地 土壤有机质 土壤pH 土地质量 碱解氮 速效磷 有效钾 土壤质量 灌排条件 灌溉水环境 排涝能力 表3. 水稻种植适宜性评价层次模型 采用特尔菲法((Delphi)邀请农业院校、科研院所以及当地农技部门等土肥、栽培相关专家讨论、打分确定水稻适宜性评价中立地条件、理化性状、土地质量、灌排条件四大类的判别矩阵(表4)，以及确定每一类中各个指标的判别矩阵(表5~表8)，然后采用MATLAB数学软件对个矩阵进行一致性检验并计算出相应权重，一致性检验通过后，各判断矩阵的特征向量即为该县指标相对于上一层的权重，最后将各指标在准则层的权重乘上准则层相对于目标层的权重，计算得出新邵县12个指标在水稻适宜性评价中的组合权重(表9)。 Table 4 Rice suitability evaluation judgment matri 立地条件 理化性质 土地质量 灌排条件 立地条件 1 3/4 1/3 3/2 理化性质 4/3 1 1/2 3 土地质量 3 2 1 5 灌排条件 2/3 1/3 1/5 1 表4. 水稻适宜性评价判断矩阵 Table 5 Site condition judgment matri 地形地貌 耕作层厚度 障碍层位置 地形地貌 1 1/2 1 耕作层厚度 2 1 3 障碍层位置 1 1/3 1 表5. 立地条件判断矩阵 Table 6 Physical and chemical properties judgment matri 土壤质地 有机质 PH 土壤质地 1 4 5 有机质 1/4 1 4 PH 1/5 1/4 1 表6. 理化性质判断矩阵 Table 7 Land quality discriminant matri 碱解氮 有效磷 速效钾 土壤环境 碱解氮 1 2/3 2/5 1/5 有效磷 3/2 1 3/5 1/5 速效钾 5/2 5/3 1 1/2 土壤环境 5 5 2 1 表7. 土地质量判别矩阵 Table 8 Drainage condition judgment matri 灌溉环境 排涝模数 灌溉环境 1 4 排涝模数 1/4 1 表8. 灌排条件判断矩阵 Table 9 Combination weights of each indicator in the analytic mode 指标 立地条件 土壤理化性质 土地质量 灌排条件 组合权重 0.16 0.25 0.49 0.10 地形地貌 0.24 0.04 耕层厚度 0.55 0.09 障碍层类型 0.21 0.04 土壤质地 0.65 0.16 土壤有机质 0.25 0.06 土壤PH 0.10 0.03 碱解氮 0.10 0.05 有效磷 0.13 0.06 速效钾 0.24 0.12 土壤环境 0.53 0.26 灌溉水环境 0.80 0.08 排涝模数 0.20 0.02 表9. 层次分析模型中各个指标的组合权重 3.4. 指标隶属度的确定 本次评价指标隶属度的确定方法分为两种。第一种是根据专家意见和《DZ/T0295-2016土地质量地球化学评价规范》，结合相关适宜性评价成果的隶属度划分指导，采用模型评价方法建立隶属度函数模型，计算出评价指标的隶属度，如有机质评价指标，可以建立戒上型函数模型来计算其隶属度。第二种是对于地形地貌、耕层厚度、障碍层类型、土壤质地等定性的指标可以根据研究区实地情况结合当地庄家的讨论或打分直接给出隶属度。例如排涝能力指标被确定为“排涝能力充分”、“排涝能力一般”和“无排涝能力”时，其隶属度分别为1和0，介于此间的指标等级划分可以根据指标的分级特征合理的匹配隶属度。部分指标隶属度表述见表10。 Table 1 0 Classification of the membership degree of some indicators in the evaluation index of rice planting suitabilit 指标 隶属度分值与等级划分 1 0.9 0.7 0.4 0.2 耕层厚度(cm) ≥25 20~25 20~15 10~15 ≤10 土壤有机质(g/kg) ≥40 30~40 20~30 10~20 ≤10 碱解氮(g/kg) >150 120~150 90~120 60~90 ≤60 速效磷(g/kg) >40 20~40 10~20 5~10 ≤5 有效钾(g/kg) >200 150~200 100~150 50~100 ≤50 1 0.8 0.6 0.3 0.1 土壤环境 一级 二级 三级 四级 五级 灌溉水环境 一级 二级 三级 四级 五级 表10. 水稻种植适宜性评价指标中部分指标隶属度的划分 注：土壤环境指标是根据《土地质量地球化学评价规范》，参照《GB 15618-2018土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》 [ 24 ] 中农用地土壤污染风险筛选值(基本项目)。 3.5. 评价方法 本次的适宜性评价主要采用综合指数评价法，即将各评价因子的隶属度与其相对应的准则层的权重相乘，得出每个评价因子的指数值，然后在计算出划分的每一个评价单元内所有参评因子的综合指数值，采用累加法计算出每个评价单元的水稻种植适宜性综合指数(RSI)，计算公式如下： RSI = ∑ i = 1 n F i C i       ( i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (1) 式中：RSI为水稻种植适宜性综合指数，F i 为第i个评价因子的隶属度，C i 为第i个评价因子的组合权重。 首先对计算出的适宜性指数进行归一化处理，再根据归一后的适宜性指数的分布规律，利用ARCGIS10.2软件对其进行间断点分级，并进行适当调整，可以将研究区范围内的水稻种植适宜性分为4个等级：RSI ≥ 0.789 (高度适宜)、0.714 ≤ RSI < 0.789*（适宜)、0.473 ≤ RSI < 0.714 (勉强适宜)、RSI < 0.473 (不适宜) [ 25 ]。