基于PSIR模型的广州市花都区垦造水田成效评估

曾 晓，凌宇豪

（1.广东省土地开发整治中心，广东广州 510635；2.华南农业大学资源环境学院，广东广州 510642）

土地是重要的自然资源，是人类主要社会经济活动的空间载体[1]，具有显著的区域性和稀缺性。随着社会经济和工业化的快速发展，我国土地资源的有限性已成为区域用地矛盾的重要因素，人均耕地资源低于世界平均水平，耕地后备资源不足，使得人地矛盾不断加剧[2-3]。保护耕地、守住18 亿亩耕地红线，成为维护我国粮食生产的重要战略[4]。针对这种现象，我国采取了最严格耕地保护制度的一系列措施，包括全面实行“占优补优、占水田补水田”的耕地占补平衡制度[5-6]。实施垦造水田不仅能挖掘土地资源潜力，有效破解用地指标紧缺和耕地占补平衡难题，还能切实保障经济社会发展项目建设用地需求，还优化了土地资源配置，实现土地利用效益最大化[7]。

目前垦造水田成效评估指标体系中准则层仍比较传统，不能有效体现新时期人地关系的冲突和全域土地综合整治的要求[8-10]，同时，垦造水田对社会、经济和环境的影响具有持续性，因此不能用传统的指标体系。本文将参考前人的方法和结果，将PSR（Pressure-State-Response）模型进行改良，引入“Impact”构建PSIR 模型对垦造水田进行成效评价。该模型的优点是：

1）能从研究者自身角度出发，把指标按照一定的原则进行分类组合，从而形成侧重点不同的评价指标体系；

2）指标体系中压力、状态、影响、响应4个方面的指标能对垦造水田的状态、影响、发展趋势3 个内容进行全面的评价；

3）随着社会的不断发展，该模型可以根据评价指标和因素随地域、时间变化而做出相应的变化，实施动态评价[11-18]。

本研究基于PSIR模型，构建压力层、状态层、影响层和响应层4 个准则层共14 个指标的指标体系，采用组合确权法对指标赋权，利用模糊综合评价法对花山镇的垦造水田项目的成效进行评价，以期为广东省推进垦造水田评估和土地增减挂钩评估提供科学的参考依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

广州市是用地矛盾突出的地区之一，需要通过实施土地整治来实现区域内用地指标的腾挪和区外指标周转实现耕地占补平衡。花都区是广州市耕地资源储备较为丰富的地区之一，是实施土地整治补充耕地指标的重要区域之一，因此，以花都区作为研究区具有现实意义。花山镇位于广州市花都区东部，面积116.40 km2，西与花都区中心城区相连，北与芙蓉渡假区、王子山公园接壤。花山镇地形较为平坦，地形坡度＜3°，起伏较小。花山镇属南亚热带季风雨林赤红壤带，主要土壤有赤红壤、水稻土、菜园土、潮沙泥土和石质土。

垦造水田项目分布于花山镇的平西村、永乐村，结合广州市花都区2016年耕地质量年度更新成果分析可知，整治前项目区国家利用等为5 等和6 等，国家自然等为2 等和3 等，国家经济等为6 等和7 等，地类为水浇地和可调整果园，土壤质地为砂壤土，土壤剖面构型为通体壤和壤/粘/粘类型。

2018年花山镇实际完成地区生产总值48亿元，同比增长5%；完成规模以上工业总产值102亿元，同比增长5%；完成实际固定资产投资4 亿元，同比增长3%；镇级财政收入1.38 亿元，同比增长5%；农业生产总值9.9 亿元，同比基本持平；完成税收收入9.58亿元，同比增长27%；由于受辖区内主干道施工的影响，限额以上社会消费品零售总额1.1 亿元，同比下降25%。

1.2 数据来源

本文主要数据有：高分广东中心获取2017 年12月和2019 年12 月分辨率为0.8 m 的花都区花山镇高分2 号（GF-2）遥感数据，广州市花都区垦造水田实施项目数据，2016年和2018年耕地质量年度更新成果数据，2016 年和2018 年广州市统计年鉴及广东省国土资源公报数据。

2 研究内容与方法

2.1 PSIR模型

采用PSIR 模型，即压力-状态-影响-响应模型，源于PSR（压力-状态-响应）框架，PSIR 模型强调了外部环境变化对土地的影响。由于乡村城市化进程的加快以及人口的增长，原有耕地面临越来越大的压力[19-20]，在压力之下，经过垦造水田的建设，区域内耕地的状态会发生改变，同时研究区的外部条件也会对垦造水田的建设造成影响，最终，政府或者村民通过垦造水田做出相应的响应，缓解耕地的压力。PSIR 模型通过“作用-反馈-再作用”的循环过程[21]，不断提高耕地的质量，从而最终达到保护耕地的目标。

2.2 确定指标贡献度

2.2.1 层次分析法确定权重

层次分析法的基本思想是以系统方法为指导，在对问题充分研究后首先分析问题内在因素间的联系，并把它划分为若干层次，然后通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系，最后进行简单的数学运算确定方案的排序。层次分析法主要包括以下步骤：

1）明确问题，建立递阶层次结构；

2）构建两两比较判断矩阵；

3）层次单排序及一致性检验的一致性比率CR；

一致性检验由一致性指标CI与随机一致性指标RI（表1）的比值表示，当比值小于0.10 时，表示矩阵具有满意的一致性。具体计算公式为[22]：

表1 随机一致性指标表

式中：λmax为判断矩阵最大特征根值，n为指标数量。

式中：CI为一致性指标，RI为随机一致性指标。

2.2.2 熵权法确定差异性系数

熵值法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重，通过熵值法得到各指标的信息熵[23]，熵权法计算差异性系数的过程如下：

1）假设有m个采样点，n项指标，构建n×m阶的原始矩阵X，

2）对原始数据归一化处理，即计算第j个指标下第i个采样点的原始值所占的比例，计算公式为[24]：

式中：pij为采样点的原始值所占的比例，xij为指标的水平值。

3）计算第j项指标的熵值，计算公式为[24]：

式中：ej为指标的熵值，pij为采样点的原始值所占的比例。

4）计算第j项指标的差异性系数，计算公式为[24]：

式中：gj为指标的差异性系数，ej为指标的熵值。

2.2.3 组合权重计算

组合权重是运用熵值法的差异性系数对层次分析法计算出反映专家主观意志的主观权重进行修正，得到优化组合权重。

2.3 确定评价模型

1）确定评语等级标准集合V={v1,v2,v3…vn}。本文将设5个评价等级，分别为优、良、一般、较差、差。

2）建立权重集A={a1,a2,a3…an}，其中ai为第i个评价指标的权重。

3）构建评价指标隶属度矩阵：采用相对客观的隶属度函数来计算指标评语集，选用应用较为广泛的半梯形函数作为隶属度函数。

4）综合评价的隶属度矩阵，计算公式为：

式中：rij是第i个因素在Vj上的隶属度。

5）确定模糊算子：选取加权平均型算法作为模糊评价算子进行上下级运算。

6）建立评价模型，计算公式为：

式中：B为结果，W为权重，R为隶属度矩阵。

按照最大隶属度原则，确定评估结果对应的等级，计算公式为：

式中：bvn为模糊综合评价结果，maxB为隶属度矩阵中最大的值。

3 结果与分析

3.1 构建评价指标表

根据评价指标的全面性、可操作性、动态性原则，本文从压力、状态、影响、响应4 个方面选取了14个具有综合性的成效评估指标，该指标体系分为目标层、准则层、指标层3个层次，如表2所示。

表2 垦造水田成效评估指标体系

3.2 贡献度确定

根据目标层、准则层、指标层的递阶层次结构，依次构建准则层判断矩阵进行判断矩阵一致性检验。在所有判断矩阵都具有一致性的基础上，对所有指标权重进行总排序，得出垦造水田成效评估的准则层和指标层的主观权重，并根据层次分析法计算出指标的主观权重和熵值法计算出指标的差异性系数计算出组合权重，如表3所示。

表3 垦造水田成效评估指标权重表

由表3 可得，通过结合层次分析法和熵值法的组合权重降低了权重最大值和最小值的差值，降低了个别指标的重要性，减少了主观意见对结果的干扰，使结果相比主观权重更加平滑和切合实际。

3.3 构建评价模型

3.3.1 确定评价标准

本研究评语等级采用5 级，即V={v1,v2,v3,v4,v5}，分别对应优、良、一般、较差、差5 个等级。本文依据项目的立项书、规划设计报告和评价报告，依据相关文献和项目区的实际情况和专业意见，制定出垦造水田成效评价的指标评判标准，如表4所示。

表4 垦造水田成效评估指标评判标准值

3.3.2 隶属函数确定

以耕地质量等级提升值为例，按照5 级标准构建隶属函数公式：

根据上述公式，将耕地质量等级提高值代入，得到r1=0；r2=0；r3=1；r4=0；r5=0，因此耕地质量等级提高值隶属度为（0，0，1，0，0）。

3.3.3 构建隶属度矩阵

按照上述的公式计算方法，计算出每个指标的隶属度得到表5。

表5 各评价因子隶属度一览表

3.4 运用模型计算

根据上述的各指标组合权重和所对应的准则层隶属度矩阵带入公式(7)，运用模糊综合评价法的模型B=W×R，对PSIR 模型的准则层（压力层B1、状态层B2、影响层B3、响应层B4）和综合效益B5进行模糊评价：

根据模糊评价结果和隶属度最大原则，在基于PSIR 模型构建的指标评价体系中，压力层、影响层和响应层的评价等级属于优，状态层的评价等级属于良。垦造水田综合效益是根据压力层、状态层、影响层和响应层效益评价后得出的，其判断矩阵由四者的评价结果构成，最后得出花山镇垦造水田效益评价等级为优。将评价结果用百分比形式的柱状图表示，如图1所示。

图1 垦造水田成效评价结果等级图

3.5 评价结果及分析

经过分析可得，压力层中水田面积增加率和产值增加率评价等级都达到“优”，这是因为通过整治，将原本种植玉米的水浇地变为水田，促进了项目区所在村农民的收入；耕地质量等级提高值评价等级为“一般”，主要是因为在整治前的水浇地经过多年的耕地改造，耕地质量已经趋于平稳，虽然在整治过程中增施有机肥、秸秆还田等操作，但只能轻微提升耕地质量等级；状态层中土壤有机质含量提升率、灌排保证提升率和排水条件提升率评价等级达到“优”，植被覆盖度变化和有效土层厚度增加率评价等级达到“良”，这是因为在整治过程中，通过土壤改良、土壤翻耕、平整土地、新建灌排沟渠等措施，使得土壤有机质含量和有效土层厚度得到提升，同时将项目区耕地的灌排保证率和排水条件提升为最优级，作物常年轮作换茬生长，表土植被恢复，地表常绿，提升了植被的覆盖率；影响层中景观形状指数降低率、道路通达度评价等级达到“优”，节水率评价等级达到“良”，由于在整治过程中，通过田埂修筑、新修田间道路、采用防渗渠道提高了道路通达度和节水率，同时也使得水田形状比较方整，便于耕作；响应层中产能提升率和投入产出比增加率评价等级达到“优”，单位面积土地承载力增加率评价等级达到“良”，因为项目区内基础设施水平和耕地质量的提高保证了高品质和高产量，因此，耕地的产能、土地承载力和投入产出比都有会提升，同时优化了田块破碎化的问题，有效利用和保护了优质耕地资源，避免了撂荒和抛荒的问题。综上所述，经过垦造水田的建设，增加了优质耕地，提升了耕地质量，增加了农民收入，同时改善了村庄生产生活条件，助力了乡村振兴。

4 结论与讨论

1）垦造水田的实施成效不仅会受到项目自身质量的影响，而且还受到后续运行和实施区域对项目认识水平的制约。同时，不同的评价指标也会影响评估结果，为使评估结果更科学地反映实施成效，本文在总结已有研究和咨询专家的基础上，结合花山镇的区域实际情况，选取了“压力-状态-影响-响应”模型中4 个子系统为准则层的14 个评价因子对花山镇垦造水田的成效进行评价，将经济、社会、生态3 个领域优化成4个准则层，以求评价指标能更全面、更协调、现准确地反映实施成效，给垦造水田项目成效评估工作提供参考和技术支持。

2）垦造水田项目通过实施土地平整工程、灌溉与排水工程和田间道路工程对田、渠、路进行综合治理，形成了“田成方、路相通、渠相连”格局，美化了农村居住环境；通过补充耕地形成耕地指标，指标交易后可为整治项目所在的乡镇增收创收；通过开展农田生态型整治，提升土壤有机质含量，提高生物多样性，增加有效耕地面积，为提高农民收入、降低农业生产成本、生产高品质高质量的农作物奠定了基础。

3）垦造水田项目作为全域土地综合整治的一部分，给项目所在的乡镇带来了较好的社会、生态和经济效益。垦造水田项目的实施为提高产量、保障耕地占比平衡、提升村民生产生活空间、维护社会稳定带来显著成效，这一民生工程为精准扶贫和助力乡村振兴做出了重大贡献。

4）近年来，我国农田的重金属污染问题越来越突出，部分地区已经威胁到耕地的质量与粮食安全。在实施垦造水田等土地整治项目时，需充分考虑农田污染等因素，通过多重措施的联动，既能解决污染问题，又能增加耕地面积和提高耕地质量，有研究表明，水田可以有效提升土壤有机碳含量和降低碳排放。随着“双碳战略”的提出和实施，水田在碳循环中的作用逐步成为新的研究课题，在珠三角地区，在短时间内用地矛盾的问题将持续下去，需通过新的土地整治措施和机制创新统筹解决。