退化废弃地评价模型

退化废弃地评价主要针对退化废弃地的现状和恢复效果进行评价，通过分析灾毁土地程度与可能性评价、塌陷土地程度与可能性评价、退化土地恢复过程评价与污染土地风险评价等流程和特征，引入智能和复杂的地理计算，针对不同的评价目标构建了不同的评价模型。其中现状评价主要采用多因素综合评价值型、模糊综合评价模型和人工神经网络模型; 恢复效果评价主要采用极限条件模型和多因素综合评价模型法。

( 一) 多因素综合评价模型

多因素综合评价模型中综合指数的计算方法有加 ( 减) 法评分系统、乘 ( 除) 法评分系统、混合评分系统等模型和专家系统技术。

1) 加 ( 减) 法评分系统中，比较典型的是德国和罗马尼亚的加 ( 减) 法系统以及目前应用最普遍的多因素加权评分模型。多因素加权评分模型根据各种土地特征对土地利用的影响对其进行推断赋值，这些数值标准化到 0 ～100 之间，相加或相减得到最后的综合指数。当各种土地特征对土地利用的重要性相等，则采用等权加总，否则采用加权求和的方法。因素重要性的度量方法主要有 Delphi、AHP 法和因素成对比较法等主观赋权法以及主成分分析法、因子分析法、灰色关联法和熵值法等客观赋权法。加 ( 减) 法评分系统与乘 ( 除) 法评分系统相比，能够综合更多的土地特征信息。

2) 乘 ( 除) 法评分系统给每个土地特征属性或影响因素指定单独的比重，计算所有因素的指标值作为最后的综合指数，能体现重要因素控制评价结果的优点。最早广为人知的关于土地生产率的乘法标准是美国斯托利分等指数 ( Storie Index Ｒating，简称 SIＲ)( Storie，1933) ，基于全球土壤流失方程 ( USLE) 的土地退化系统 ( Wischmeier 和 Smith，1965) 指数也是通过对单因素分值进行乘法运算，与斯托利分等指数具有相同的形式。其他乘法系统还包括 G. Ｒ. Clarke 的生产率指数、J. Ｒiquler 的生产率指数、W. E. Searl 的土地生产率和潜在土地生产力指数等。

3) 混合系统。根据不同土地利用特征之间的关系，混合使用加 ( 减) 和乘 ( 除) 相结合的评分系统。

( 二) 模糊综合评价模型

模糊数学是研究和处理模糊体系规律性的理论和方法，其把普通集合论只取 0 和 1 两个值的特征函数，拓展到在 ［0，1］ 区间上取隶属函数，把绝对的属于与不属于的 “非此及彼”扩展为更加灵活的渐变函数。土地质量的 “好”与 “坏”，适宜性的 “高”与“低”之间并无绝然的界限，具有模糊性，这就是模糊数学方法用于退化废弃地评价的出发点。

退化废弃地评价的模糊综合评价方法是在参评因子和每个评价标准之间建立隶属函数，对参评因子的评价，由参评因子对每一个评价标准 ( 例如土地退化等级) 的隶属值构成，评价结果是参评因子对不同等级的隶属值矩阵; 参评因子对不同等级的影响作用大小用权重系数表示，构成权重矩阵; 将权重矩阵与隶属值矩阵进行复合运算，得到一个综合评价矩阵，表示该土地单元对每一个等级的隶属度 ( 刘玉平，1996; 卢金发，1997; 范建客，2002) 。其实施步骤如下:

1. 建立隶属函数

隶属函数反映参评因子取值对应于各适宜性等级的模糊界限。参评因子对土地质量的效应可总结为两种类型，即半梯形和抛物线型，前者如坡度、高度等，后者如土壤质地、土壤酸碱度等。对于呈半梯形效应的因子，可以用线性隶属函数来简化表示。对于呈抛物线型效应的因子，则对指标进行数量化，即将其效应按级别大小进行排列，便于统一用线性隶属函数来描述。

2. 确定每个评价单元每项参评因子的隶属度

先将参评因子分级指标数量化，由调查统计确定的各级指标值除以该因子出现的最高值，得到该因子各级指标的标准值即S_ij，以坡度因子分级指标值数量化为例，坡度因子分级指标、指数如表7－2所示:

表7－2 坡度因子分级指标、指数表

例如因子第一级数量化值 I = 6/25 等于 0. 24，第二级数量化值Ⅱ = 10. 5/25 等于0. 42，第三级数量化值Ⅲ = 20 /25 等于 0. 8，第四级数量化值Ⅳ = 25 /25 等于 1，即如表7 － 2 所示。若是定性指标 ( 例如土壤类型) 则按经验赋予数量化标准值，并把各分级的标准值代入隶属函数公式。然后将各土地单元的实测值进行数量化 ( 转换成 0 ～1 之间的数) ，按各级隶属函数式计算出每一因子的隶属度，每个土地单元分别得到一个 13 ×4 模糊矩阵 Ｒ。

3. 建立权重矩阵

在土地适宜性评价过程中，各因子的权重系数一般来说参照当地农业专家的实践经验比较合理，各因子的权重系数确定之后就组成了一个模糊矩阵 A。

4. 计算评价矩阵

将上述两个模糊矩阵 A 和 Ｒ 进行复合运算，得到综合评价矩阵，综合评价矩阵中隶属度最大值所对应的等级作为该单元的等级。

( 三) 极限条件模型

针对每个评价指标设定基准值，采用匹配的方法将评价单元的指标值与基准值进行比较，如果存在不满足基准值的指标，则评价单元也相应地被判定为不满足条件。