一种基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法与流程

1.本发明涉及农田建设技术领域，具体而言，涉及一种基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法。


背景技术：

2.高标准农田是指在划定的基本农田保护区范围内，建成集中连片、设施配套、高产稳产、生态良好、抗灾能力强、与现代农业生产和经营方式相适应的高标准基本农田，建设高标准农田能够有效增强粮食安全保障能力，对农业现代化具有重要意义。
3.目前，针对是否适合建设高标准农田的评估已经日渐成熟，形成较为完善的评估方式方法，但是对于建设改善的农田是否达到或符合高标准农田的标准还没有较为完善的评价方法或模型。
4.由于地区之间的差异，若使用相同的评价模型，势必会导致评价结果出现偏差，因此针对地区差异制定更适应地区的高标准农田评价模型是必要的，同时现有的评价模型多缺乏考虑城乡全域发展的因素。
5.针对上述问题，本技术期望提出在城乡全域发展的情况下，依然能够实现合理的适应对应地区的高标准农田评价方法。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法，其能够在城乡全域发展的情况下实现适合各地区的高标准农田评价。
7.本发明的实施例通过以下技术方案实现：
8.第一方面，提供一种基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法，包括如下步骤，
9.获取待评价农田的生态数据、空间形态数据、周边配套数据以及周边城镇发展数据；
10.根据待评价农田的生态数据、空间形态数据、周边配套数据和周边城镇发展数据，采用多因素评价结合修正因子的方式判断待评价农田是否为高标准农田；
11.其中，所述生态数据包括有效土层厚度数据、表层土壤质地数据、土壤有机质含量数据以及剖面构型数据；所述空间形态数据包括高程数据、坡度数据、连片程度数据以及斑块形状指数数据；所述周边配套数据包括灌溉保障率、排水保障率以及田间道路通达率；所述周边城镇发展数据包括农田距城镇距离数据、城镇化率数据以及城镇发展指数数据；
12.所述采用多因素评价结合修正因子的方式判断待评价农田是否是高标准农田具体为，将所述生态数据、空间形态数据和周边配套数据作为多因素评价的输入数据获得多因素评价结果，再将周边城镇发展数据作为输入数据获得修正因子；最后将所述多因素评价结果与修正因子相乘获得最终的评价得分，并根据分数情况判断是否是高标准农田；
13.所述将所述生态数据、空间形态数据和周边配套数据作为多因素评价的输入数据
获得多因素评价结果具体为，首先根据待评价农田所在地区的预设量化标准获得有效土层厚度数据、表层土壤质地数据、土壤有机质含量数据、剖面构型数据、高程数据、坡度数据、连片程度数据、斑块形状指数数据、灌溉保障率、排水保障率以及田间道路通达率的量化分值以及对应的权重值，同时还需要获取待评价农田所在地区其他农田的各项数据量化分值，再根据所有农田的各项数据量化分值获取待评价农田各项数据的得分，如下式(1)所示，
[0014][0015]
其中，s为相关数据的得分，n为待评价农田所在地区的农田总数，r为待评价农田的相关数据在所在地区的所有农田中的排名情况；最后将待测农田各项数据的得分s乘以相应权重后得到的乘积相加获得所述多因素评价的结果；
[0016]
所述周边城镇发展数据作为输入数据获得修正因子具体为，首先根据待评价农田所在地区的预设量化标准获得农田距城镇距离数据、城镇化率数据以及城镇发展指数数据的得分，再根据下式(2)获取修正因子，
[0017]
x＝0.5y1×
0.2y2×
0.3y3(2)
[0018]
其中，x为修正因子，y1为农田距城镇距离数据的得分，y2为城镇化率数据得分，y3为城镇发展指数数据得分。
[0019]
进一步的，所述最后将所述多因素评价结果与修正因子相乘获得最终的评价得分，具体如下式(3)所示，
[0020][0021]
其中，q为最终的评价得分，i表示依次排列的所述有效土层厚度数据、表层土壤质地数据、土壤有机质含量数据、剖面构型数据、高程数据、坡度数据、连片程度数据、斑块形状指数数据、灌溉保障率、排水保障率以及田间道路通达率中各项数据中的第i项，q为上述各项数据对应的权重。
[0022]
进一步的，所述灌溉保障率的量化分值通过灌溉渠与待评价农田中距灌溉渠最远点的距离得分以及灌溉渠与待评价农田中距灌溉渠最远点的坡度得分获得，具体如下式(4)所示，
[0023][0024]
其中，d为灌溉保障率的量化分值，j为距离得分，p为坡度得分；所述距离得分的获取具体如下，当距离小于10米时得1分，距离在10～30米时得0.8分，距离在30～50米时得0.5分，距离大于50米时得0.2分；所述坡度得分的获取具体如下，当坡度为0～1度时得0.8分，坡度为1～2度时得1分，坡度为2～3度时得0.7分，坡度大于3度时得0.5分。
[0025]
第二方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述的基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法。
[0026]
第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执
行时实现如上述的基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法。
[0027]
本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
[0028]
本技术通过以待评价农田所在地区的农田数据为基础做出能适应于该地区的高标准农田的评价，同时引入周边城镇发展数据，增加高标准农田的评价标准维度，进而使得通过本技术评价出的高标准农田更具有参考性。
附图说明
[0029]
图1为本发明基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法的流程示意图。
具体实施方式
[0030]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0031]
大规模建设旱涝保收高标准农田是中国当前重要的战略举措，对促进耕地数量、质量和生态全面管护，增强国家粮食安全保障能力，推进农业现代化与新农村建设具有重要意义；何种农田可以被称为高标准农田，其评价标准与方法是怎样的，这对于高标准农田的建设具有指导意义，但是现阶段的高标准农田的评价很少考虑到城镇的发展情况，由于城镇的快速发展，对用地有较大的需求，因此极易影响到农田用地的高质量建设；其次现有的高标准农田的评价标准未考虑地区之间的差异，导致地区条件不同的农田使用同一套评价体系，对条件较差的地区十分的不友好。
[0032]
基于以上问题，本技术提供一种基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法，如图1所示，包括如下步骤，
[0033]
获取待评价农田的生态数据、空间形态数据、周边配套数据以及周边城镇发展数据；其中，所述生态数据包括有效土层厚度数据、表层土壤质地数据、土壤有机质含量数据以及剖面构型数据；所述空间形态数据包括高程数据、坡度数据、连片程度数据以及斑块形状指数数据；所述周边配套数据包括灌溉保障率、排水保障率以及田间道路通达率；所述周边城镇发展数据包括农田距城镇距离数据、城镇化率数据以及城镇发展指数数据。
[0034]
根据待评价农田的生态数据、空间形态数据、周边配套数据和周边城镇发展数据，采用多因素评价结合修正因子的方式判断待评价农田是否为高标准农田。
[0035]
其中，采用多因素评价结合修正因子的方式判断待评价农田是否是高标准农田具体为，将所述生态数据、空间形态数据和周边配套数据作为多因素评价的输入数据获得多因素评价结果，再将周边城镇发展数据作为输入数据获得修正因子；最后将所述多因素评价结果与修正因子相乘获得最终的评价得分，并根据分数情况判断是否是高标准农田。
[0036]
将所述生态数据、空间形态数据和周边配套数据作为多因素评价的输入数据获得多因素评价结果具体为，首先根据待评价农田所在地区的预设量化标准获得有效土层厚度数据、表层土壤质地数据、土壤有机质含量数据、剖面构型数据、高程数据、坡度数据、连片程度数据、斑块形状指数数据、灌溉保障率、排水保障率以及田间道路通达率的量化分值以及对应的权重值，同时还需要获取待评价农田所在地区其他农田的各项数据量化分值，再
根据所有农田的各项数据量化分值获取待评价农田各项数据的得分，如下式(1)所示，
[0037][0038]
其中，s为相关数据的得分，n为待评价农田所在地区的农田总数，r为待评价农田的相关数据在所在地区的所有农田中的排名情况；最后将待测农田各项数据的得分s乘以相应权重后得到的乘积相加获得所述多因素评价的结果。
[0039]
本技术不仅要考虑农田本身的质量，同时还需要综合考虑区位情况以及周边城镇发展的情况，具体来说，就是将农田区位情况以及周边城镇发展的情况作为修正因子来进一步修正上述多因素评价结果。
[0040]
具体的，周边城镇发展数据作为输入数据获得修正因子的获取如下，首先根据待评价农田所在地区的预设量化标准获得农田距城镇距离数据、城镇化率数据以及城镇发展指数数据的得分，再根据下式(2)获取修正因子，
[0041]
x＝0.5y1×
0.2y2×
0.3y3ꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0042]
其中，x为修正因子，y1为农田距城镇距离数据的得分，y2为城镇化率数据得分，y3为城镇发展指数数据得分。
[0043]
最后将所述多因素评价结果与修正因子相乘获得最终的评价得分，具体如下式(3)所示，
[0044][0045]
其中，q为最终的评价得分，i表示依次排列的所述有效土层厚度数据、表层土壤质地数据、土壤有机质含量数据、剖面构型数据、高程数据、坡度数据、连片程度数据、斑块形状指数数据、灌溉保障率、排水保障率以及田间道路通达率中各项数据中的第i项，q为上述各项数据对应的权重；需要说明的是，式(3)中的11即农田自身质量的11项指标，如前所述。
[0046]
本技术以农田所在地区的农田质量作为评价的基础，评价的方法适配于各种条件的地区，同时本技术对农田自身质量进行多因素评价，同时结合区位以及城镇发展情况作为修正因子，对多因素评价得分进行修正，进而得出一套地区条件自适应的评价体系，其考虑因素众多，能够有效的评选出地区的高标准农田。
[0047]
在本技术中，对于灌溉保障率的获取，我们主要以灌溉渠与待评价农田中距灌溉渠最远点的距离以及灌溉渠与待评价农田中距灌溉渠最远点的坡度综合评分获取，具有较好的参考意义，所述灌溉保障率的量化分值通过灌溉渠与待评价农田中距灌溉渠最远点的距离得分以及灌溉渠与待评价农田中距灌溉渠最远点的坡度得分获得，具体如下式(4)所示，
[0048][0049]
其中，d为灌溉保障率的量化分值，j为距离得分，p为坡度得分；所述距离得分的获取具体如下，当距离小于10米时得1分，距离在10～30米时得0.8分，距离在30～50米时得0.5分，距离大于50米时得0.2分；所述坡度得分的获取具体如下，当坡度为0～1度时得0.8分，坡度为1～2度时得1分，坡度为2～3度时得0.7分，坡度大于3度时得0.5分。
[0050]
同时，本技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述的基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法。
[0051]
最后，本技术也提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于城乡全域发展的高标准农田建设评价方法。
[0052]
本技术通过以待评价农田所在地区的农田数据为基础做出能适应于该地区的高标准农田的评价，同时引入周边城镇发展数据，增加高标准农田的评价标准维度，进而使得通过本技术评价出的高标准农田更具有参考性。
[0053]
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。