基于随机森林的中大尺度农田产能提升潜力评价——以广东省为例

目的]中大空间尺度上农田产能提升潜力的客观准确评价,对于预测区域粮食安全保障能力至关重要,但现有方法过于追求大而全,评价指标多重共线性显著,相互干扰噪声强,指标体系离散性明显。方法]以广东省2011-2015年高标准农田建设前后农田可实现产能潜力的变化值为因变量,以文献法整理的17个影响因素为自变量,采用随机森林模型测度的影响因素重要性,构建农田产能提升潜力评价指标体系,并以广东省为例研究区进行测算验证。结果]①根据随机森林模型测度结果,不同因素对农田产能提升潜力重要性(I值)在0.21～12.71,其中水源与农田匹配系数与土壤性质的重要性大于基础设施配套状况、交通状况。②根据随机森林模型测度结果,地形坡度、水源与农田匹配系数、有机质含量、有效土层厚度、剖面构型等5个指标的重要度大于5.00,为农田产能提升潜力评价的核心指标。③经测算,广东省农田产能提升潜力在1.04×10~4～6.06×10~4 hm~2,农田产能具有较大的提升潜力。结论]中大空间尺度上农田产能提升潜力与地形水文、土壤条件、农田基础设施状况、交通状况等有关,但不同因素的重要性存在较大差异,通过随机森林模型构建的评价指标体系降维收敛效果显著,其测算结果具有较强的科学性和合理性。