全 文 ：中国生态农业学报 2012年 10月 第 20卷 第 10期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, Oct. 2012, 20(10): 1366−1374


* “十一五”国家科技支撑计划课题(2007BAD87B10)、重庆市自然科学基金项目(CSTC2010BB1137, CSTC2009BB1115)、中央高校基本
科研业务专项项目(XDJK2009C032, XDJK2010C003)和重庆烟草公司黔江分公司专项项目资助
** 通讯作者: 吕家恪(1974—), 博士, 副教授, 硕士生导师, 主要从事数字农业、土地资源利用研究。E-mail: lvjk@swu.edu.cn
汪璇(1976—), 女, 博士, 副教授, 主要从事土地资源与信息技术研究。E-mail: wang_xuan0001@163.com
收稿日期: 2012-03-12 接受日期: 2012-06-28
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2012.01366
基于 GIS和模糊神经网络的西南山地
烤烟生态适宜性评价*
汪 璇1,2 徐小洪3 吕家恪1,2** 魏朝富2,4 谢德体2,4
(1. 西南大学计算机与信息科学学院 重庆 400715; 2. 重庆市数字农业重点实验室 重庆 400716;
3. 中国烟草总公司重庆市公司黔江分公司 黔江 400700; 4. 西南大学资源环境学院 重庆 400716)
摘 要 山地烤烟生态适宜性评价是合理利用山地资源、科学规划烟叶产业的重要基础。本文以渝东南黔江
烤烟种植为研究对象, 依据烟叶生长生物学特性, 筛选出影响黔江烤烟种植的主要生态指标, 在GIS支持下根
据山区生态环境特点, 对各生态要素进行“由点及面”的空间模拟, 在此基础上将模糊逻辑和神经网络相结合,
引入模糊神经网络对烤烟生态适宜性进行评价。结果表明: 黔江烤烟种植生态最适宜面积 648.63 km2, 约占评
价总面积的 27.03%, 主要集中在黔江中南、东南海拔 800~1 100 m 的中山丘陵缓坡地带; 适宜和次适宜面积
964.13 km2, 约占全区总面积的 40.18%, 主要分布于黔江中部、北部 600~800 m 低山丘陵区域; 不适宜面积
775.16 km2, 主要集中于黔江东南、东北>25°的坡陡地以及东南、中西部海拔 1 600 m以上的高山地区。研究
成果不仅可为当地烤烟种植布局的合理调整和资源优化利用提供科学的决策依据, 而且为山地作物生态适宜
性评价提供了一种新思路。
关键词 生态适宜性评价 模糊神经网络 西南山地 GIS 烤烟
中图分类号: S157 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2012)10-1366-09
GIS-fuzzy neural network-based evaluation of tobacco ecological
suitability in southwest mountains of China
WANG Xuan1,2, XU Xiao-Hong3, LV Jia-Ke1,2, WEI Chao-Fu2,4, XIE De-Ti2,4
(1. College of Computer and Information Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China; 2. Key Laboratory of
Chongqing Digital Agriculture, Chongqing 400716, China; 3. Chongqing Qianjiang Tobacco Industrial Corporation, Qianjiang,
400700, China; 4. College of Resources and Environmental Sciences, Southwest University, Chongqing 400716, China)
Abstract Evaluation of tobacco ecological suitability is important for the scientific tobacco planting and mountain agro-resources
utilization in the southwest mountains of China. In this study, Qianjiang County tobacco plantation in southeast Chongqing was used
as a case to evaluate tobacco ecological suitability. After analysis of tobacco biological characteristics, thirteen ecological factors
with strong influence on local tobacco growth were selected to construct a tobacco planting ecological suitability evaluation indexes
system. The spatial distributions of the factors of temperature, precipitation, sunshine and soil were modeled by gridded interpolation,
multi-factor sunshine simulation and co-Kriging on GIS platform. This was followed by evaluation of Qianjiang tobacco planting
suitability using the fuzzy neural network approach. The results showed that the average acreage of the most suitable regions was
648.63 km2. This accounted for 27.03% of the total study area and mainly covered the moderate hillslope and middle mountain areas
within altitude 800~1 100 m. The combined acreage of suitable and sub-suitable regions was 964.13 km2, which covered 40.18% of
the total area and mainly distributed in the hilly, low mountains within altitude 600~800 m. Unsuitable region with an acreage cover-
age of 775.16 km2 mainly covered the mountain areas above 1 600 m of altitude or 25 degree of slope. The study not only provided
guidance for adjustments of local tobacco planting but also offered a new evaluation mode of crop planting ecological suitability in
mountain terrains.
第 10期 汪 璇等: 基于 GIS和模糊神经网络的西南山地烤烟生态适宜性评价 1367


Key words Ecological suitability evaluation, Fuzzy neural network, Southwest mountain area, GIS platform, Tobacco
(Received Mar. 12, 2012; accepted Jun. 28, 2012)
烤烟是我国重要的经济作物, 是西南山区农业
经济收入的一项重要来源。实现烟草区域化是烤烟
“控制总量、提高质量”[1]的重要途径, 烤烟生态适宜
性评价是科学优化烟草种植布局的重要依据。
自 20世纪 80年代以来, 研究人员采用不同的方
法对全国或部分地区烤烟种植生态适宜性评价进行
了广泛的研究。如青州烟草研究所[2]根据无霜期、≥
10 ℃有效积温、气温≥20 ℃持续天数、地貌类型、
土壤含氯量、土壤 pH等指标, 使用三级筛网法, 以县
为单位将全国烤烟生态适宜性划分为最适宜区、适宜
区、次适宜区和不适宜区 4 种类型。胡雪琼等[3]、李
进平等[4]、童碧庆等[5]分别利用综合指数法、系统聚
类法对云南省、湖北省、贵州省烤烟种植区进行了气
候适宜性评价并详细分析了各地气候适宜性的分布
状况。李强等[6]、吴克宁等[7]分别在对曲靖植烟土壤
养分和河南烤烟种植生态综合指标进行分析的基础
上, 将 GIS和模糊综合评价相结合对曲靖烤烟土壤养
分和河南烤烟生态适宜性进行了评价。这些研究为指
导全国和区域烟叶生产发挥了重大作用。但逐级筛网
法只是从定性角度考虑生态条件对烤烟品质的影响,
指标没有量化[8]; 综合指数法、系统聚类法、模糊综
合评价等方法虽引入了定量分析, 假定土壤、气候等
生态环境要素对烤烟生长的影响和制约为线性, 在平
原地区和大区域评价过程中具有一定代表性[9−10]。然
而山区复杂的地形地貌引起了光、温、水、土等生态
条件变化, 导致山地自然资源立体差异显著, 不少因
素及其相互之间具有明显的不确定性和不精确性, 使
得生态环境对烟叶品质的影响和制约具有典型的非
线性动力学特征, 但针对这一特殊地域条件下烤烟生
态适宜性评价的相关研究报道一直较少。
本文在 GIS 支持下, 以渝东南黔江烤烟种植区
为研究对象, 以地学数据库为基础, 根据山区生态
环境特点, 对各项山区生态环境资源条件进行“由点
及面”的空间模拟, 在此基础上针对山地烤烟种植生
态适宜性评价具有典型非线性动力性特征和评价指
标具有突变性和模糊性等特点, 将模糊逻辑和神经
网络相结合, 引入模糊神经网络对烤烟生态适宜性
进行评价, 为有效利用当地生态资源, 合理调整烤
烟种植布局提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 研究区概括
重庆市黔江区位于东经 108°28′~108°56′, 北纬
29°04′~29°52′, 东西宽约 45 km, 南北长约 90 km, 全
区幅员总面积 2 399.47 km2。境内大部分地区以中低
山为主, 山地面积约占土地总面积的 85%, 丘陵面
积占 10%, 另有 5%为河谷平坝与山间盆地。研究区
地势复杂, 海拔高度在 320~1 960 m, 相对高度差较
大, 气候具有随海拔高度变化的立体规律, 具有典
型的山地气候特征。地貌类型主要有河谷平坝、褶
皱抬升地貌、侵蚀地貌等, 土壤类型主要包括黄壤、
紫色土和黄棕壤等。
1.2 数据来源
原始数据包括气象站点数据、数字高程模型
(DEM)、土壤样点数据以及烟叶品质数据等。其中
气象站点数据来自包括黔江区在内的重庆市 34 个
区县气象站台以及周边其他省市共 110 个气象站
1978—2007年共 30年的地面观测资料, 包括逐旬均
温、逐旬降水量和逐旬日照等。DEM数据来自黔江
1︰50 000地形图。土壤样点数据包括 2008年 12月
在黔江 20个烤烟乡镇所采集的 267个土壤表层样品,
测试的主要指标包括土壤有效氮、速效磷、速效钾、
有机质、pH和水溶性氯离子。烟叶品质数据来自于
2008 年 9 月在 20 个烤烟乡镇 189 个烟叶样点实地
所获取的品质调查数据。其他图形数据包括黔江行
政区划图、土地利用现状图和经纬度数据, 其中经
纬度数据由经纬度网格的 ASCII码数据内插形成。
1.3 研究方法
1.3.1 气候和土壤要素的空间模拟
(1)小网格推算法。山地温度、降水量的分布, 受
到经度、纬度和海拔高度、坡度、坡向等多种因素
的影响[11−12]。研究采用小网格推算, 获得影响黔江
烤烟种植的温度、降水量要素空间分布。其具体方
法为: 根据实测站点温度、降水量资料, 分别建立温
度、降水量同地理位置、地形等因子间的多元统计
模型; 对每个 DEM单元格计算模型预测值, 同时用
空间内插方法对气候残差进行插值, 得到栅格化的
残差; 最后将两部分进行叠加获得整个区域温度、
降水量的空间分布图。综合考虑以上因素, 建立推
算方程为:
( )
0
n
i j j i
j
Y k b X E
=
= + Δ∑ (1)
式中: ( )iY k 表示第 i 个气候要素在网格点上的气候
资源值, ( )1, 2, ,k n= " 表示网格数; bj 为待定系数;
jX 是第 j个地理参数, 如经度、纬度、海拔高度、
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坡度、坡向等;
0
n
j j
j
b X
=
∑ 为第 i个气候要素和地理数
据之间建立的预测模型; iEΔ 为综合地理残差。
(2)多因子日照时数模拟。表征日照条件的主要
指标是日照时数, 一般来讲一个地区所处的地理纬
度, 决定了其日照条件的天文总量。然而, 山区由于
地面起伏变化造成局部地面接收阳光的状况存在很
大的差异, 日照时间在地面上还存在一个重新分配
的过程。研究以 DEM为数据基础, 通过提取坡度、
坡向、地形遮蔽度等地形因子, 在 ArcGIS平台下应
用多因子模拟的方法[13−14]实现对影响黔江烤烟生长
的日照时数指标的模拟。为便于计算机实现, 将一
天中的可照时角离散化, 即划分成一系列微分单元,
模拟每一单元时间内的日照时间, 积分求和后得到
一天内的日照时数, 最后将持续时间数据相加来获
得对应的日照时数。
(3)协同克里格法。在地形地貌复杂的山区, 土
壤元素含量的空间分布与地形因子、水热状况存在着
紧密的联系, 已有研究表明, 在小流域尺度内, 高程、
坡度、平面曲率、剖面曲率及复合地形指数这 5 个地
形因子可以反映土壤的发生和发育[15]。因此利用这 5
个因子为辅助变量, 采用协同克里格法[16], 将主变量
的自相关性和辅助变量的交互相关结合起来进行空
间估计, 从而提高估计的精度和合理性。其公式为:

*
0 1 1
1 1 1
( ) ( ) ( )
pn m
i i kj k j
i k j
Z x Z x Z xλ λ
= = =
= +∑ ∑∑

(2)
式中: ( )* 0Z x 为待估点 0x 处的估计值; ( )1 iZ x 和 ( )k jZ x
分别是主变量 1Z 和辅助变量 kZ 的实测值 , 其中
k { }1, 2, , m∈ " , 5m = ; 1iλ 和 kjλ 分别是主变量 1Z 和
辅助变量 kZ 实测值的权重; n和 p是参与 0x 点估值
的主变量 1Z 和辅助变量 KZ 的实测值数目。
1.3.2 模糊神经网络评价模型
模糊神经网络将神经网络和模糊数学相结合 ,
不仅能充分利用神经网络在解决多因素、复杂非线
性系统方面的特性, 而且能将一些有用的启发性经
验知识结合起来, 用容易被人接受的方式表达出生
态要素与适宜性类型之间的联系[17]。由于 BP 前向
网络是目前神经网络预测领域应用最为广泛的网络
模型, 且具有任意节点的 3 层前向网络已被证明可
以以任意精度逼近一个连续函数[18], 故研究采用 3
层前向网络来构建烤烟生态适宜性评价模型, 其结
构如图 1。
整个模型包括输入层、隐藏层和输出层 3 个部
分。输入层 iu 表示网络的第 i个输入变量, 代表经过
模糊化后的不同评价指标。 iy 为输出层节点, 代表
生态适宜性的不同级别, 采用等间距法[19]对 0~1 值
进行划分用以定量表示所设置的期望输出值(表 1)。



图 1 烤烟生态适宜性评价模型
Fig. 1 Tobacco ecological suitability evaluation model

表 1 烤烟生态适宜性评价模型期望输出
Table 1 Tobacco ecological suitability evaluation expected output values
适宜级别 Suitability Level 不适宜级 Unsuitable 次适宜级 Sub-suitable 适宜级 Suitable 最适宜级 Most Suitable
期望输出值 Expected output value 0.25 0.50 0.75 1

第 10期 汪 璇等: 基于 GIS和模糊神经网络的西南山地烤烟生态适宜性评价 1369


隐藏层节点个数直接影响着模型的非线性映射
能力。节点个数较少, 则不能充分反映生态条件与
作物品质之间的关系, 模型收敛精度也较低; 节点
个数过多, 则模型训练时间较长, 还容易产生“过拟
合”现象, 从而降低预测精度。根据一些学者的研究
成果, 研究选择经验函数 j n m a= + + 来确定隐藏
层节点[20]。其中 j为隐藏层节点数, n为输入层节点
数, m为输出层节点数, a为 1~10的常数。
1.4 数据处理
统计分析和数学建模采用 SPSS 16.0 进行, 日
照模拟中基础参数、积分计算使用 Mathematica 5.2。
坡度、坡向、地形遮蔽度、平面曲率、剖面曲率、
比汇水面积利用 ArcGIS平台 Spatial Analyst模块提
取 , 并根据提取的地形因子计算地形湿度指数
(CTI)、径流强度指数(SPI)。栅格计算、IDW、Spline
插值和协同克里格插值采用 ArcGIS 9.2完成。神经
网络构建和模糊神经网络评价通过编程在 Matlab
8.0和 ArcGIS 9.2下实现。
2 结果与分析
2.1 评价指标的选取和评价单元的确定
烤烟生态适宜性评价以烤烟品质产量形成为中
心, 按照烤烟长期生存和生长发育的适宜自然条件
和优质高产的最佳生态条件, 全面考虑光、温、水、
土壤、地形等主要生态因子对烤烟的生态作用及效
应进行综合比较分析, 并加以验证和论断[21]。按照
各主要生态因子对优质烤烟生长的作用关系和作用
程度, 本研究在前期工作的基础上[22], 咨询并归纳
相关领域专家多年的研究成果, 并结合指标获取的
难易程度, 选择成熟期均温、≥10 ℃活动积温、旺
长期降水量、成熟期日照、大田期日照、海拔、坡
度以及土壤有效氮、速效磷、速效钾、有机质、pH
和水溶性氯离子等 13 项因子构成黔江烤烟生态适
宜性评价指标体系(图 2)。
其中黔江烟叶生长大田期(tobacco growth field
period, 简称 TGFP)大致划分为: 5 月为伸根还苗期
(tobacco seedling and root spreading period, 简称
TSRSP), 6 月中下旬—7 月下旬为旺长期(tobacco
flourishing period, 简称 TFP), 7月中下旬陆续开始进
入脚叶成熟期(tobacco maturity period, 简称 TMP), 8
月上旬—9月下旬烟叶成熟采收结束。
传统以乡镇划分评价单元而进行的评价, 对气
象、土壤这类连续性变化因子的处理过于粗略, 单纯
运用观测点和样点的气候、土壤资料也难以全面真实
地反映出黔江生态资源的立体多样性, 研究在 GIS
支持下, 建立气象、土壤要素与地理、地形因子关系
模型, 基于栅格对各评价指标进行空间模拟和量化。
考虑到数据源精度和当地农户土地规模, 与 DEM 图
像相匹配, 栅格实际空间大小为 50 m×50 m, 黔江
区划分为 1 765行, 916列, 总计 1 616 740个栅格。
2.2 评价指标数据的空间模拟
2.2.1 气候要素的空间模拟
2.2.1.1 温度、降水量评价指标的空间分布
基于 DEM的小网格法建立黔江气候适宜性温度、
降水量评价指标与地理位置、地形因子间多元统计模型
(表2), 在GIS平台下对每个DEM单元格进行模型计算,
同时分别利用 Spline、IDW 插值方法对温度、降水量
残差进行插值, 生成残差修正图, 最后将残差修正图与
整体模型计算后的网格数据进行叠加, 获得研究区各
温度、降水量评价指标的空间分布结果(图 3)。



图 2 黔江地区烤烟生态适宜性评价体系
Fig. 2 Indexes system of Qianjiang tobacco ecological suitability evaluation
1370 中国生态农业学报 2012 第 20卷



表 2 温度和降水量因子空间模拟方程回归系数和 R值
Table 2 Regression coefficients and R values of simulation equations of temperature and precipitation factors
温度/降水量因子 Temperature/precipitation factors 0α 1α 2α 3α 4α R
成熟期均温 Mean temperature of tobacco maturity period (℃) 37.492 −0.102 −0.055 0.001 0.09 0.875
≥10 ℃活动积温 ≥10 ℃ accumulated temperature (℃) 12 105.297 −49.418 −16.481 −2.306 7.046 0.901
旺长期降水量 Precipitation of tobacco flourishing period (mm) 265.651 −1.192 1.617 −0.020 −0.023 0.811
0α 为方程的常数项; 1α 、 2α 、 3α 、 4α 分别为经度、纬度、海拔和坡度的回归系数; R为复相关系数。表中各方程均通过 F=0.5的显
著检验。 0α is equation constant; 1α , 2α , 3α , 4α represent regression coefficients of longitude, latitude, altitude and slope respectively; R is the
multiple correlation coefficient. All equations in the table pass the significant tests by F=0.5.



图 3 黔江地区烤烟生态适宜性温度和降水量评价指标空间分布
Fig. 3 Spatial distributions of temperature and precipitation indexes in tobacco ecological suitability evaluation of Qianjiang area

2.2.1.2 日照时数评价指标的空间分布
采用多因子日照模拟法对成熟期日照时数、大
田期日照时数空间分布进行模拟推算, 结果见图 4。



图 4 黔江地区烤烟生态适宜性日照时数评价
指标空间分布
Fig. 4 Spatial distributions of sunshine hours indexes in
tobacco ecological suitability evaluation of Qianjiang area
2.2.2 土壤要素的空间模拟
利用协同克里格法对土壤要素评价指标进行插
值 , 并结合插值所造成的误差进行比较综合评价不
同模型及其参数的合适程度。评价标准包括: ①平均
误差 ME 的绝对值最接近于 0; ②标准化平均误差
MSE的绝对值最接近于 0; ③平均标准误差ASE与均
方根误差 RMSE 最接近 ; ④标准化均方根误差
RMSSE 最接近于 1。结果发现 Gaussian 模型拟合土
壤 pH和有机质含量, Stable模型拟合有效氮, J-Bessel
模型拟合土壤速效磷、土壤速效钾和水溶性氯离子最
为合适。各土壤要素评价指标空间分布如图 5所示。
2.3 生态适宜性评价
2.3.1 训练样本的预处理和参数选择
训练集样本和测试集样本来自于 20 个烤烟乡
镇实地采集的 189 个烟叶样点所对应的生态数据及
品质数据, 根据相应标准[23]将其划分为不同适宜级
别, 以随机抽样为主, 兼顾地域分布平衡和各等级
均匀分布的原则, 将 3/4 的样点数据(142 个)作为训
练样本, 其余 37 个样点为检验样本, 采用误差均方
第 10期 汪 璇等: 基于 GIS和模糊神经网络的西南山地烤烟生态适宜性评价 1371


根 RMSE[24]作为评价精度的衡量指标。同时利用各
指标模糊隶属函数, 对样本数据模糊化, 使其落入
[0.1, 1]区间内。其中模糊隶属函数及其拐点取值根
据已有的专家知识, 在查阅相关文献[21,25]并结合黔
江实际情况的基础上进行确定(表 3)。
由于输入因子为 13, 输出因子数目为 1, 因此
模型采用 13 输入、1 输出的网络结构。根据公式
j n m a= + + , 当 a 分别为 1~10 时, 对 BP 网络结
果进行误差收敛分析, 发现 a=3 时误差最小, 计算
隐层节点数为 7, 因此网络结构为 13-7-1; 考虑到
网络运行的速度和稳定性, 选取标准 BP 算法学习
率为 0.8, 最大训练次数为 5 000, 训练目标误差为
10−2, 取 tansig、logsig为传递函数; 权重和阈值的初
始赋值区间为[−2, 2]。
2.3.2 评价结果与分析
模型进行训练时, 网络经过 210 次训练后即达
到目标误差, 网络的收敛速度很快。将训练好的网
络模型对检验样本集进行适宜性评价, 其均方根误
差 RMSE为 0.07, 说明模型总体拟合性相当良好。
将其结合 GIS 技术对整个研究区进行生态适宜性评
价, 经过 161 220次迭代, 平均误差小于目标误差时
停止训练, 同时参照研究区土地利用现状, 将不适
宜烟叶种植的居民点、滩涂和>25°坡陡地等地块屏
蔽, 获得黔江烤烟生态适宜性评价分布图(图 6)。



图 5 黔江烤烟生态适宜性土壤评价指标空间分布
Fig. 5 Spatial distributions of soil indexes in tobacco ecological suitability evaluation in Qianjiang area
1372 中国生态农业学报 2012 第 20卷


表 3 黔江烤烟生态适宜性评价指标模糊隶属模型及拐点取值
Table 3 Types of fuzzy functions and turning point values of tobacco ecological suitability evaluation indexes in Qianjiang area
拐点值 Turning point value
评价指标 Evaluation index 模型 Model
1x 2x 3x 4x
成熟期均温 Mean temperature of tobacco maturity period (℃) 抛物线型 Parabola type 16 18 25 35
≥10 ℃活动积温 ≥10 ℃ accumulated temperature (℃) 抛物线型 Parabola type 2 600 3 500
旺长期降水量 Precipitation of tobacco flourishing period (mm) 抛物线型 Parabola type 50 100 200
成熟期日照 Sunshine hours of tobacco maturity period (h) S型 S type 280 300
大田期日照 Sunshine hours of tobacco growth field period (h) S型 S type 400 600
海拔 Elevation (m) 抛物线 Parabola type 700 900 1 300 1 400
坡度 Slope (°) 反 S型 Inverted S type 10 15
土壤有效氮 Soil available N (mg·kg−1) 抛物线型 Parabola type 30 60 120 150
土壤速效磷 Soil available P (mg·kg−1) S型 S type 0.8 20
土壤速效钾 Soil available K (mg·kg−1) S型 S type 50 200
有机质 Soil organic matter (g·kg−1) 抛物线型 Parabola type 10 20 30 45
pH 抛物线型 Parabola type 4.5 5.5 6.5 8
水溶性氯离子 Soil soluble Cl (mg·kg−1) 抛物线型 Parabola type 2 5 25 40



图 6 黔江地区烤烟生态适宜性评价空间分布图
Fig. 6 Spatial distribution of tobacco ecological suitability
evaluation in Qianjiang area

为验证评价结果的准确性, 利用黔江烟叶公司
2009年在 20个烤烟乡镇所采集的 65件烟叶样品的
等级指标与综合得分并根据相应标准 [23]进行验证 ,
将其与采用模糊综合评价法所获得评价结果进行对
比。结果发现, 除 11 件样品验证出现误差外, 其余
54件样品烟叶品质与模糊神经网络生态适宜性评价
结果相符合 , 该方法评价结果总体符合率达 83%,
而只有 46 件样品烟叶品质与采用模糊综合评价法
评价结果相符合。总体来看, 充分考虑了生态要素
对烟叶品质具有非线性影响特征的模糊神经网络在
山地烤烟生态适宜性评价中结果良好, 且准确度明
显优于传统的模糊综合评价法。
为进一步掌握研究区各生态适应性级别的总体状
况, 对不同级别烤烟生态适宜区进行了统计(表 4)。
图 6 和表 4 表明, 黔江烤烟种植生态最适宜面
积有 648.63 km2, 约占评价总面积的 27.03%, 主要
集中在黔江中南、东南海拔 800~1 100 m的中山丘
陵缓坡地带。这些区域雨量充沛、热量充足, 成熟
期均温 20~25 , ℃ 旺长期降水量 130~200 mm, 成熟
期降水量 80~120 mm, 大田期日照时数 600~800 h。
大部分土壤 pH在 5.0~7.0, 有机质含量为 15~35 g·kg−1,
土壤水溶性氯含量适中。除个别区域为酸性土, 土
壤速效磷含量偏低需要通过技术措施进行改良外 ,
光、热、水、土条件十分有利于烟叶生长, 是大面
积种植优质烤烟的理想区域。适宜和次适宜地区面
积最大, 约占全区总面积的 40.18%, 主要分布于黔
江中部、北部 600~800 m低山丘陵区域。该区域土
壤 pH大多在 4.5~7.5, 有机质含量 15~30 g·kg−1, 土
壤有效氮、有效钾含量富足, 但有效磷含量偏低。
与优质烤烟最适宜种植区相比, 除需要通过相关措
施改良部分土壤外, 这些区域还苗伸根期、旺长期
降水量偏多, 个别地区成熟期均温偏高, 对优质烟
叶的生长有一定的制约作用。烤烟不适宜种植区主
要分布在黔江东南、东北>25°的坡陡地以及东南、
中西部海拔 1 600 m 以上的高山地区, 该区域常年
第 10期 汪 璇等: 基于 GIS和模糊神经网络的西南山地烤烟生态适宜性评价 1373


表 4 黔江区优质烤烟不同生态适宜区面积及比例统计
Table 4 Acreage statistics with different tobacco ecological suitability evaluation levels in Qianjiang area
最适宜级
Most suitable
适宜级
Suitable
次适宜级
Sub-suitable
不适宜级
Non-suitable
屏蔽地块
Mask areas
合计
Total
面积
Acreage
(km2)
比例
Percentage
(%)
面积
Acreage
(km2)
比例
Percentage
(%)
面积
Acreage
(km2)
比例
Percentage
(%)
面积
Acreage
(km2)
比例
Percentage
(%)
面积
Acreage
(km2)
比例
Percentage
(%)
面积
Acreage
(km2)
648.63 27.03 682.85 28.46 281.28 11.72 775.16 32.31 11.40 0.47 2 399.31

成熟期均温在 20 ℃以下, 大田期及成熟期日照偏低
而旺长期降水量过多, 大部分光、热、水、土条件
均十分不利于优质烟叶的生长。另有 0.47%的土地
为居民点、滩涂和>25°坡陡地等屏蔽地块, 烟叶等
农作物无法生长。
3 讨论与结论
山区复杂的地形条件, 引起光、温、水、土复
杂的时空变异, 在不同资源条件与发展农业生产的
适宜性之间经常出现互不一致的矛盾。本文从大生
态系统观出发, 根据烟叶生长的生物学特性构建黔
江烤烟生态适宜性评价指标体系, 针对黔江地形复
杂, 生态资源立体差异明显的特点, 在 GIS 平台下
对气候、土壤资源进行区域化模拟, 采用模糊神经
网络对黔江优质烤烟种植生态适宜性进行了定量评
价, 结果表明:
(1)在 GIS支持下将经度、纬度、海拔高度、坡
度、坡向、地形遮蔽度、平面曲率、剖面曲率及复
合地形指数等地理、地形因子引入到黔江植烟气候、
土壤资源区域化模拟中, 建立了综合地形、气候、
土壤的 50 m× 50 m栅格数据库, 突破了传统上以点
代面以及忽略地理、地形因子在地形起伏的丘陵山
区对气候、土壤要素空间变化影响的局限。
(2)与模糊综合评价等传统方法需要人为设置权
重以及从线性角度建立作物品质与环境因子关系相
比, 采用模糊神经网络在 GIS 平台下进行黔江优质
烤烟生态适宜性定量评价, 不仅能够反映出烟叶在
生长发育过程中对于绝大部分生态因子都有其适宜
上限和下限的特性, 体现出生态要素对山地烟叶品
质具有非线性影响的特征, 整个评价结果从“点−面”
的表达较之以往“以点代面”的方式其准确性也得到
了较大提升, 为黔江烤烟种植布局的合理调整和资
源优化利用提供了一种新途径。
(3)评价结果表明, 黔江烤烟种植生态最适宜面
积 648.63 km2, 主要集中在黔江中南、东南海拔
800~1 100 m的中山丘陵缓坡地带; 适宜和次适宜面
积 964.13 km2, 主要分布于黔江中部、北部 600~800 m
低山丘陵区域; 不适宜面积 775.16 km2, 主要集中
于黔江东南、东北>25°的坡陡地以及东南、中西部
海拔 1 600 m以上的高山地区。本研究不仅对当地
烟叶布局的合理调整以及烤烟产业的可持续性发展
具有较强的指导意义, 也为山地特色资源利用与开
发研究提供了一种思路。
需要指出的是, 由于神经网络算法自身的特点
以及生态环境空间数据的特性, 本次研究模型收敛
和迭代所花费的时间相对较长, 如何对其进行优化
从而在保证评价准确度的同时进一步提升评价的速
度也是下一步需要研究的问题。
参考文献
[1] 陆永恒 . 生态条件对烟叶品质影响的研究进展[J]. 中国烟
草科学, 2007, 28(3): 43–46
[2] 中国农业科学院中国农作物种植区划论文集编写组. 中国
农作物种植区划论文集[M]. 北京: 科学出版社, 1987
[3] 胡雪琼, 黄中艳, 朱勇, 等. 云南烤烟气候类型及其适宜性
研究[J]. 南京气象学院学报, 2006, 29(4): 563–568
[4] 李进平 , 高友珍 . 湖北省烤烟生产的气候分区[J]. 中国农
业气象, 2005, 26(4): 250–255
[5] 童碧庆, 帅士章, 徐永灵, 等. 贵州烤烟气候适宜性分区研
究[J]. 贵州气象, 2005, 29(增刊): 48–50
[6] 李强, 周冀衡, 杨荣生, 等. 曲靖植烟土壤养分空间变异及
土壤肥力适宜性评价 [J]. 应用生态学报 , 2011, 22(4):
950–956
[7] 吴克宁 , 杨阳 , 吕巧灵 . 模糊综合评判在烟草生态适宜性
评价中的应用[J]. 土壤通报, 2007, 38(4): 631–634
[8] 陈瑞泰 . 烟草种植区划[M]. 济南 : 山东科学技术出版社 ,
1989
[9] 杨杨 . 河南省烟草的生态适宜性评价及种植区划研究[D].
郑州: 河南农业大学, 2006
[10] 董谢琼, 徐虹, 杨晓鹏, 等. 基于 GIS的云南省烤烟种植区
划方法研究[J]. 中国农业气象, 2005, 26(1): 45–49
[11] Michaelides S, Levizzani V, Anagnostou E, et al. Precipita-
tion: Measurement, remote sensing, climatology and model-
ing[J]. Atmospheric Research, 2009, 94(4): 512–533
[12] Bennie J, Huntley B, Wiltshire A, et al. Slope, aspect and
climate: Spatially explicit and implicit models of topographic
microclimate in chalk grassland[J]. Ecological Modeling,
2008, 216(1): 47–59
[13] 李新, 程国栋, 陈贤章, 等. 任意地形条件下太阳辐射模型
的改进[J]. 科学通报, 1999, 44(9): 993–998
[14] Diodato N, Bellocchi G. Modeling solar radiation over com-
plex terrains using monthly climatologically data[J]. Agri-
1374 中国生态农业学报 2012 第 20卷


cultural and Forest Meteorology, 2007, 144(1/2): 111–126
[15] Florinsky I V, Eilers R G, Manning G R, et al. Prediction of
soil properties by digital terrain modeling[J]. Environmental
Modeling & Software, 2002, 17(3): 295–311
[16] Mcbratney A B, Odeh I O A, Bishop T F A, et al. An over-
view of pedometric techniques for use in soil survey[J]. Ge-
oderma, 2000, 97(3/4): 293–327
[17] 陈博, 欧阳竹. 基于 BP 神经网络的冬小麦耗水预测[J]. 农
业工程学报, 2010, 26(4): 81–86
[18] 李雄飞. 数据挖掘与知识发现[M]. 北京: 高等教育出版社,
2003
[19] 杨东方, 陈豫. 数学模型在生态学的应用及研究[M]. 北京:
海洋出版社, 2010
[20] 张跋. 神经网络理论与 MATLAB7 实现[M]. 北京: 电子工
业出版社, 2005
[21] 吴克宁, 杨锋, 吕巧灵, 等. 烟草种植土地适宜性评价方法
及综合应用[J]. 中国烟草科学, 2007, 28(4): 37–40
[22] 谢华东, 汪璇, 王占伟, 等. 基于 GIS和模糊数学的重庆黔
江烤烟气候适宜性评价 [J]. 中国烟草学报 , 2011, 17(5):
40–45
[23] 汪璇. 基于 GIS 和计算智能的烤烟生态适宜性评价[D]. 重
庆: 西南大学, 2009
[24] 王凌 , 郑大钟 . 前向网络的两种混合学习策略[J]. 清华大
学学报: 自然科学版, 1998, 38(9): 95–97
[25] 龙怀玉 , 刘建利 . 中国烤烟气候适宜性和需水量的空间分
布特征[M]. 北京: 中国大地出版社, 2007

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“百人计划”招聘启事

中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心(以下简称中心)面向国家水安全、粮食安全、生态环境安
全的重大战略需求和农业资源与生态学前沿领域开展应用基础研究。根据中心科研布局与学科发展的需要, 现诚聘海内
外杰出人才若干名。
一、招聘研究领域
交叉前沿、农业水资源可持续利用及品种选育、区域与农田水循环、农田面源污染、生态系统过程及管理、农业
生物技术、农业信息与节水等相关领域的应用基础研究。
二、招聘条件
1. 具有中国国籍的公民或自愿放弃外国国籍来华或回国定居的专家学者, 年龄一般不超过 45周岁, 身体健康;
2. 恪守科学道德, 学风正派、诚实守信、严谨治学、尊重他人, 具有团队合作精神, 并对所招聘的研究领域有浓
厚研究兴趣和艰苦创业的奉献精神;
3. 具有博士学位且在相关研究领域有连续 3年以上在海外科研工作经历、在国外获得相应职位, 或在国内本学科
领域已取得有影响的科研成果且获得研究员(教授)职位;
4. 独立主持或作为主要骨干参与过课题(项目)研究的全过程并做出显著成绩;
5. 在本学科领域有较深的学术造诣, 做出过具有国际水平的研究成果, 在重要核心刊物上发表过 3篇及以上有影响的学
术论文并被引用(第一作者或通讯作者), 或掌握关键技术、拥有重大发明专利等, 其研究水平足以担当我中心的学术带头人;
6. 在国内外学术界有一定的影响, 能把握本学科领域的发展方向, 具有长远的战略构思, 能带领一支队伍在国际
科学前沿从事研究并做出具有国际水平的创新成果。
三、岗位及待遇
1. 聘为研究员(全职)、研究组组长、研究生导师;
2. 入选“百人计划”后由中国科学院提供科研经费 200万元人民币;
3. 研究中心提供每年 30万元人民币的研究组研究经费;
4. 研究中心创新领域前沿研究课题 1项, 经费 50万元人民币;
5. 依据科研工作需要提供 100 m2 的科研用房(待新科研大楼建成后再行改善), 以及所需的相关设施与试验用地,
并配备选聘的科研助手;
6. 基本年薪 20万元人民币加研究生导师津贴, 绩效奖励根据业绩发放;
7. 购房补贴 90万元人民币;
8. 10万元人民币的安家费;
9. 享有中心其他的良好福利待遇;
10. 协助安置配偶就业和子女就学, 随迁配偶在暂未落实工作期间, 可享受引进人才配偶生活补贴 1000 元/月, 发
放时间不超过 12个月。
四、应聘材料
1. 填写《中国科学院“百人计划”候选人推荐(自荐)表》;
2. 相关证明材料复印件(已取得的重要科研成果证明、国内外任职情况证明、最高学位证书、身体健康状况证明等);
3. 发表论文目录及代表性论文 3篇(全文, 复印件);
4. 2位教授级国内外同行的推荐信函;
5. 本人认为有必要提供的其他相关材料。
五、联系方式
有意者请将本人应聘材料电子文档发至以下联络方式(请在邮件主题上注明: 姓名+百人计划+研究领域或方向):
联系人: 韩一波
电 话: 86-311-85871740 传 真: 86-311-85815093
E-mail: ybhan@genetics.ac.cn 网 址: www.sjziam.ac.cn