基于GIS空间分析的广东省油茶种植适宜性评价

陈倩倩， 薛冬冬， 邱　权， 朱　雯， 郭彦青

(1. 广东省林业调查规划院, 广州 510520；2. 华南农业大学林学与风景园林学院, 广州 510642)



基于GIS空间分析的广东省油茶种植适宜性评价

陈倩倩1*， 薛冬冬1， 邱权2， 朱雯2， 郭彦青1

(1. 广东省林业调查规划院, 广州 510520；2. 华南农业大学林学与风景园林学院, 广州 510642)

为加强广东省油茶种植区域布局合理性，提高油茶产业发展的可控性，以广东省油茶产业为研究对象，在利用气候因子、土壤因子、地形因子、数字高程模型(DEM)、科技支撑及育苗情况等数据分析的基础上，采用层次分析法对广东省油茶产业发展规划布局进行GIS适宜性评价． 结果表明：河源市、梅州市、清远市、韶关市、云浮市的西部、茂名市的北部、肇庆市的东部、阳春市及阳西县等地综合条件好，适合油茶产业的推广和开发．

油茶产业； 地理信息系统(GIS)； 层次分析法； 空间布局； 广东省

油茶(Camelliaoleifera)是中国特有的木本食用油料树种，栽培历史悠久[1]，属于多年生木本植物，生长周期较长，栽培5～8年进入盛产期，8～10年达到稳产期． 广东省作为全国油茶主产区之一，种植基础良好，全省油茶产业平稳、发展迅速． 近年来，频繁发生的极端灾害性天气、油茶品种混杂(品种间环境适应性差异大)、树龄老化、栽培管理粗放等因素影响油茶产业的发展[2]． 此外，广东省以丘陵地形为主，各区县油茶种植区气候、地形、土壤等因子往往存在明显的空间差异性，而且大量研究证明气候、海拔、土壤等地理条件会显著影响油茶生长和产量[3-7]． 因此，对广东油茶产业区域进行适宜性分析，有利于对油茶产业的发展进行合理的区域划分． 通过合理布局和结构优化，建设成一批高效特色的油茶良种基地，为广东省油茶产业的顺利发展提供支撑和保障[8]． 基于GIS的油茶适应性分析与评价系统使用较多[9]，其他省份[10-12]和广东省兴宁市[2]均开展过油茶适应性评价相关研究工作，但兴宁市(梅州市代管县级市)所开展的油茶适应性评价研究范围相对较小，鲜少见到广东全省范围内油茶适应性分析的相关报道.

本文以广东省自然环境为基础，结合油茶科学技术环境以及产业发展环境，通过层次分析法赋予各个因素层权重[13]，再利用ArcGIS的空间分析模块建立模型来确立广东省的油茶产业适宜性布局[14-15]，对发展油茶产业提供必要的基础支撑，也对农户、企业自发性种植油茶起到很好的指导作用．

1　研究方法

1.1研究区概况

广东省60%山地、丘陵，境内地形复杂，地势呈北高南低分布． 在地貌上，粤北山区、粤中丘陵区和粤南平原区构成了3个阶梯，3个阶梯由北向南逐级递降，并向南海倾斜． 大部分地区为南亚热带和热带季风气候类型，仅粤北山区属中亚热带季风气候. 全省1月和7月平均气温分别为9～16 ℃和28～29 ℃，年均降水量高达800～2 000 mm． 光、热、水资源较为丰富．

1.2评价指标选取

1.2.1自然环境因子选择6 个气象因子(年平均气温、1 月平均气温、7 月平均气温、8月和9月平均降雨量、10 —12 月平均气温、≥10 ℃的年积温)、3个地形因子(海拔高度、坡度、坡向)、3个土壤因子(土壤厚度、有机质、pH)作为油茶种植适宜性自然环境评价因子．

1.2.2技术环境因子选取油茶育苗基地、良种种源、技术支撑和子代林测定作为技术环境评价因子．

1.2.3产业环境因子选取政策补助、交通条件、劳动力和油茶加工厂作为产业环境评价因子.

1.3适应性评价

采用层次分析法，首先建立目标层、准则层及方案层，构建评价体系(图1)，确定各指标权重，再根据评价因素叠加分析．

1.3.1因子指标赋值根据油茶产业适宜度，将各因子评价标准分成4级：不适宜区、适宜区、次适宜区和最适宜区，分别赋值5、10、15和20(表1)．

1.3.2指标权重确定建立目标层、准则层及方案层，构建一级指标的判断矩阵和二级指标的判断矩阵． 设B1、B2、B3分别代表自然环境因子、技术环境因子、产业环境因子．

一致性指标CI数值大小可以表征判断矩阵偏离或接近完全一致性的程度，计算公式为：CI=(max-n)/(n-1)，其中max是判断矩阵的最大特征根，n为矩阵阶数． CI数值越大，表明判断矩阵偏离完全一致性的程度越大，CI数值越小，表明判断矩阵越接近于完全一致性．再将运算结果进行检验，公式是CR=CI/RI，其中CI为一致性指标，RI为同阶平均随机一致性指标，经检验CR<0.1，表明通过检验(表2).

图1　油茶产业适宜性评价因子

Figure 1Suitability evaluation factors ofCamelliaoleiferaindustry

类似构建二级指标判断矩阵，计算出相应权重(表3～表8).

1.4数据获取及处理

1.4.1数据获取气温、地温、日照、相对湿度和降水等气象基础数据来源于中国气象科学数据共享服务网，为2012年和2013年2期日数据，辐射站点为31个，站点数据包括日平均气温值、日照时数值和日累计降水量；土壤基础数据来源于黑河计划数据管理中心和寒区旱区科学数据中心(原中国西部生态与环境科学数据中心)，1∶100万土壤数据来源于第2次全国土地调查(南京土壤所)，土壤字段属性主要有：土壤酸碱性、土壤有机质和土壤厚度等；DEM(Digital Elevation Model)数据来源于国际科学数据服务平台,原始数据分辨率30 m，时间为2009年；其他研究数据均来源于广东省林业调查规划院调查数据和广东省林业厅的统计数据，主要包括广东省矢量边界、县市矢量边界、林木良种基地档案资料、林木良种审定档案资料、林木良种补贴档案资料、2010 — 2012年各县市林木种子采收情况统计表及广东省各县市林木育苗情况统计表等．1.4.2数据处理气象数据、土壤数据、DEM数据和其他数据的处理均运用ArcGIS 10.2软件，均以广东省矢量边界为掩膜，裁剪出研究区域的气象数据，分辨率为30 m． 对于不能直接获得的数据，利用遥感分类方法和目视解译相结合,采用分析实验和调查的方法,在航拍图上获取相应信息,在运用ArcGIS和Buffer转换成相应图层后输出,分辨率为30 m.

表1　油茶产业适宜度评价指标分类

注：d代表该县与高速公路缓冲区的距离.

表2　油茶适宜性的判断矩阵

注：max=3.009 2，CI=0.002 4，CR=0.008 8.

表3　自然环境因子的判断矩阵

注：max=3，CI=0，CR=0.

表4　气候因子的判断矩阵

注：max=6，CI=0，CR=0.

表5　土壤因子的判断矩阵

注：max=3，CI=0，CR=0.

表6　地形因子的判断矩阵

注：max=3，CI=0，CR=0.

表7　技术环境因子的判断矩阵

注：max=4.051 2，CI=0.017 1，CR=0.019.

表8　产业环境因素判断矩阵

注：max=4.081 2，CI=0.009 3，CR=0.030 4.

2　结果与分析

2.1不同评价因子油茶适宜性分布图

根据适宜性评价标准具体赋值表，利用ARCGIS栅格数据重分类功能，将C1～C20的单因子栅格数据进一步划分等级，给每个等级附上属性值，再根据表2～表8判断矩阵确定的权重，利用ARCGIS栅格计算功能模块，计算得出加权叠加分析的油茶综合适宜性分布图(图2～图7)．

图2　油茶产业地形因子适应性空间分布

图3　油茶产业气候因子适应性空间分布

图4　油茶产业土壤因子适应性空间分布

图5　油茶产业自然因子适宜性空间分布

图6　油茶产业科技因子适宜性空间分布

图7　油茶产业环境因子适宜性空间分布

不同评价因子下油茶适应性分布明显不同． 地形因子如图2所示，广东省北部和东部为低山丘陵地区，地形条件好，海拔、坡度及坡向均能达到油茶种植的适宜条件，而粤西地区及珠三角地区海拔、坡度、坡向综合条件较差，种植油茶的适宜性则较差；根据年平均气温、8月和9月降水量等因子综合显示(图3)，气候因子随纬度变化呈带状改变，最好的气候条件是粤东、粤北地区，其次是粤西及珠三角地区；根据土壤厚度、pH值和土壤有机质等因子综合显示(图4)，全省除个别地区土壤条件贫瘠不适宜种油茶，大部分土壤均适合油茶生长；综合考虑3个地理条件因素，得到自然因子适应性分布图(图5)，年平均气温在16～18 ℃之间、降雨量充足和土壤条件好的广东省北部的清远市、韶关市、河源市、梅州市都较适宜油茶生长，而粤东部、珠三角地区、粤西部，年平均气温在18 ℃以上，并综合考虑地形、土壤条件，均不太适宜油茶生长；根据现有的育苗情况、子代测定林、良种种源和科技支撑等方面综合分析(图6)得出，粤北地区河源市、清远市、韶关市、梅州市和粤西地区茂名市的科技因子的适应性最优，云浮市其次；根据现有种植面积、交通环境和劳动力是否充足等方面综合分析(图7)，油茶种植面积最大、劳动力最充足、交通最便利、最适宜油茶种植环境的是粤北地区的河源市、清远市、韶关市和梅州市，其次是粤西地区的云浮市和茂名市．

由此可见，采取不同评价因子，油茶适应性分布差异明显，因此，综合分析上述评价因子，才能科学评价广东省油茶的总体适应分布概况．

2.2评价因子综合分析油茶适宜性分布图

从自然因子、科技支撑情况、育苗情况、现有良种基地情况、交通环境情况和劳动力情况等方面综合考虑，由图8可知，适宜建立国家级油茶良种基地的地区是粤北的清远市、河源市、梅州市和韶关市；适宜建立省级油茶良种基地的地区是粤西地区的茂名市和云浮市；适宜建立县级油茶良种基地的地区是惠州的惠东县、博罗县和潮汕地区的潮安县、揭东县．

图8　油茶种植适宜性空间分布

3　结论

通过选取评价指标、确定指标权重和构建评价体系，采取不同评价指标分析得出广东省油茶适应性分布图差异较大，表明仅凭单一的评价因子难以科学准确地分析油茶的适应性分布情况，因为油茶作为一种木本植物，其生长适应性通常会受到自然、气候、环境和科技等方面因素的综合影响． 通过评价因素叠加分析，结果表明，龙川县、和平县、东源县、紫金县、源城区、兴宁市、平远县、五华县、大埔县、梅县区、梅江区、蕉岭县、丰顺县、阳山县、清新县、连州市、连南县、连山县、新丰县、曲江县、翁源县、始兴县、仁化县、罗定市、信宜市、高州市、阳春市、郁南县、广宁县、揭东县、惠东县、博罗县和四会市等地综合条件好，适合广东省油茶产业的重点推广和开发．

从评价指标来看，本文采用的评价指标更加全面，因此，评价结果也更加科学准确. 全省范围内油茶种植适应性呈现出明显的空间分布规律，说明在全省范围内进行油茶种植和推广过程中，要充分考虑各县市的实际情况.

本研究结果以广东省油茶产业为研究对象，基于GIS技术分析油茶适应性分布情况，能较好地指导生产实践，对与今后的全省范围内油茶种植和推广工作提供了理论支持． 采用的评价指标和研究方法也可为其他油茶主栽省份分析油茶适应性提供参考．

[1]奚如春, 邓小梅. 我国油茶产业化发展中的现状、要素及其优化[J]. 经济林研究, 2005, 23(1): 83-87.

XI R C, DENG X M. Industrialing oilteaCamelliaproduction in China current status, limiting factors and optimal approaches[J]. Nonwood Forest Research, 2005, 23(1):83-87.

[2]曾宇怀, 钟凯文, 王小辉, 等. 基于 GIS 的兴宁市油茶种植适宜性评价[J]. 热带地理, 2014, 34(1): 104-107.

ZENG Y H,ZHONG K W, WANG X H, et al. Suitability evaluation ofCamelliacultivation based on GIS in Xing-ning city[J]. Tropical Geography, 2014, 34(1): 104-107.

[3]杨春. 中国主要粮食作物生产布局变迁及区位优化研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2009.

[4]黎章矩, 施拱生, 吴德华. 油茶生育规律及其影响因子研究[J].经济林研究,1992,10(1):21-26.

LI Z J,SHI G S,WU D H. Influencing factors on oil content of oilteaCamellia[J]. Economic Forest Researches, 1992,10(1):21-26.

[5]余优森, 任三学, 谭凯炎. 中国普通油茶含油率品质气候区域划分与层带研究[J].自然资源学报,1999,14(2):123-127.

YU Y S, REN S X, TAN K Y. Study on climatic regionalization and layer and belt distribution of oiltea Camellia quality in China [J]. Journal of Natural Resources, 1999,14(2):123-127.

[6]彭清莲, 郭友德, 张丽.油茶产量与气象条件的相关分析及其预报方法[J].江西气象科技,1998,21(2):27-29；31.

PENG Q L, GUO Y D, ZHANG L. Correlation analysis between tea-oil tree yield and meteorological conditions and prediction method of yield[J]. Jiangxi Meteorology Science & Technology, 1998,21(2):27-29; 31.

[7]徐光余, 杨爱农, 李多祥,等.油茶结实大小年与气候关系的研究[J]. 农技服务,2008,25(7):171-172.

[8]苏柱华, 曹阳, 杨贤智, 等. 2011 年广东油茶产业发展现状分析[J]. 广东农业科学, 2012, 39(8):24-26.

[9]戴慧, 胡月明, 谢健文, 等. 基于 GIS 和物元模型的油茶适宜性评价系统[J]. 计算机工程与设计, 2014, 35(3):1100-1104.

DAI H, HU Y M, XIE J W, et al. Suitable evaluation system ofcamelliaplanting based on GIS and matter-element model[J]. Computer Engineering and Design, 2014, 35(3):1100-1104.

[10]胡超, 于静, 王瑞文. 基于GIS的湖北省油茶良种基地空间布局研究[J]. 林业调查规划, 2013, 38(4):21-27.HU C, YU J, WANG R W. Research on spatial layout of the improved varietyCamelliaoleiferabase based on GIS in Hubei province[J]. Forest Inventory and Planning, 2013, 38(4):21-27.

[11]杨益, 于飞, 朱曦嵘, 等. 基于 GIS 的贵州省黎平县油茶气候适宜性区划[J]. 贵州气象, 2011, 35(5): 17-19.

[12]石媛媛, 唐健, 邓小军, 等. 基于 GIS 的广西油茶林地土壤养分空间变异和肥力适宜性评价[J]. 林业调查规划, 2014, 39(3):1-6.

SHI Y Y,TANG J, DENG X J, et al. Soil nutrient spatial variability and fertility suitability evaluation based on GIS inCamelliaoleiferaforest of Guangxi province[J]. Forest Inventory and Planning, 2014, 39(3):1-6.

[13]黄明星, 何正雄, 徐永良. 利用模糊综合评判预测油茶产量[J].中国农业气象,1989,10(4):39;47-48.

[14]陈森. 层次分析法在林业生产决策中的应用[J]. 中南林业调查规划, 1993(4):1-6.

[15]刘佩艳. 基于 GIS 技术的基本农田的确定与空间布局研究——以姚安县为例[D]. 昆明: 昆明理工大学, 2009.

【中文责编：庄晓琼英文责编：肖菁】

Suitability Evaluation of Camellia oleifera Planting Based on GIS Spatial Analysis in Guangdong Province

CHEN Qianqian1*, XIE Dongdong1, QIU Quan2, ZHU Wen2, GUO Yanqing1

(1.Academy of Forestry Survey and Planning of Guangdong Province, Guangzhou 510520, China;2.College of Forestry and Landscape Architecture, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China)

To strengthen the rationality of spatial distribution ofCamelliaoleiferaplanting area and promote the controllability ofC.oleiferaindustry development in Guangdong province, based on GIS, data status on climatic factors, soil factors, terrain factors,digital elevation model (DEM), scientific support and seedlings cultivation collected fromC.oleiferaplanting area in Guangdong province, the suitability of spatial distribution ofC.oleiferaindustry in Guangdong province is evaluated by analytic hierarchy process. Results show that some regions are found to have good comprehensive conditions, such as Heyuan city, Meizhou city, Qingyuan city, Shaoguan city, western regions of Yunfu city, northern regions of Maoming city, Yangchun city, eastern regions of Zhaoqing city, Yangxi city, where are suitable for promotion and development ofC.oleiferaindustry.

Camelliaoleiferaindustry; GIS; analytic hierarchy process; spatial distribution; Guangdong province

2015-05-16《华南师范大学学报(自然科学版)》网址：http://journal.scnu.edu.cn/n

国家自然科学基金项目(31470026)；中央财政林业科技推广示范资金项目(2014-GDBS-01)

陈倩倩，工程师，Email:52146658@qq.com.

S794.4

A

1000-5463(2016)04-0062-09