利用地理信息系统和19世纪60年代地籍数据进行高度机械化前农业用地适宜性评价建模——马耳他的一个案例研究外文翻译资料

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利用地理信息系统和19世纪60年代地籍数据进行高度机械化前农业用地适宜性评价建模——马耳他的一个案例研究

本研究的目的是探索马耳他高度机械化前农业用地适宜性的决定因素。基于gis的逻辑回归模型的建立是基于19世纪中期地籍图数据。这是第一次此类数据用于构建预测模型。地图记录了诸多地块的农业用地适宜性(从优良到最低)，以不同颜色表示。本研究将农业质量作为一个依赖变量，分为最优(对应于好类)和非最优(一般、不适宜、差、极差)两个层次类)。在文献综述可用和数据有效的基础上，分离出17个预测因子。逻辑回归用于分离可以考虑的农业用地适宜性评价决定因素的预测因子。我们的模型具有最优的分辨能力(AUC: 0.92)。此外还考虑并讨论了各因子对农业用地质量的正向影响:各因子的比值比为1.42，海岸距离（2.46），棕色石灰土(2.31)，碳酸盐原土(2.62)和干石灰土(9.23)，到小路的距(4.88)。产生负影响的预测因子有:地形高程(0.96)、坡度(0.97)、到最近地质断裂带的距离(0.09)、红土(0.46)、到次要道路的距离(0.19)和人行道(0.41)。该模型分离出许多地形文化变量，后者与人类活动和景观可达性有关，而这些对农业用地适宜性有不同的贡献，为马耳他群岛创造破碎的和极度多样化的农业景观提供了基础。我们的研究结果也有助于提出可能对早期较为微薄的证据提出新问题。

引言

对过去景观及其长期演变方式的研究是理解人类与环境之间不断变化的关系的关键。而研究长期景观变化越来越多地利用不断完善的方法，即一系列不同的工具和数据集，从环境重建到种族对比，从地面测量到地图回归。本研究是在erc资助的为期五年的FRAGSUS项目范围内进行的，该项目审查群岛的脆弱性以及小岛的可持续发展，重点是史前马耳他的人类与环境的互动。马耳他在过去7000年里人类活动的绝对密度使得重建过去的环境极具挑战性，因为能给出证据的遗迹，常被随后的侵蚀和人为活动所抹掉[1 - 3]。在更遥远的时期，挑战呈指数级增长。

虽然弗拉索斯的主要关注点是史前环境，但对景观的后续演化的良好的理解被认为是至关重要的和有用的。主要原因有:首先，它们构成了景观重写本的一部分，而重写本只能用当时术语来理解;第二，允许对早期景观的证据可能保存的地方进行更有根据的预测;第三，由于不同的文化反应在记录较好的时期可能会提出新的问题，可能会对较早时期的较薄弱的证据提出新问题，并丰富他们的解释。

从近代早期开始保存的档案记录包括人口普查记录和地籍图，其中可能载有详细的所有权、生产力和产量记录土地，农作物的范围，畜群的大小，以及人类的人口统计。最近几个世纪，这一记录的覆盖面和细节往往越来越丰富，提供了充足的证据，为早期现代景观的历史重建提供了契机。在研究中发现另一个地中海小岛背景[4]，它的各种属性千奇百怪。这样的记录可能会产生一种分析性的例外主义，这种例外主义倾向于记录小岛发展较好的时期。然而拎一个显而易见的风险是，18世纪末到20世纪可以获得的异常详细的历史和人种学证据，将导致一些粗劣与早期相比显得粗劣的方法论上的差异，而这些差异可能会扭曲我们的实际解释规划设计。尽管存在这些风险，同样的研究人员还是得出了结论，将如此丰富的历史记录和18世纪末到20世纪的遗迹资源忽视[4]是愚蠢的。

考虑到上述缺陷，但也考虑到早期现代档案记录所提供的机会，本研究审查了由英国殖民政府于19世纪60年代在马耳他培育了一种高度精确和细致的地籍册，或者特称为cabreo。它包括约750个油墨和水彩画的所有皇冠支柱在马耳他。以三大面卷装帧，附有政府物业图则这些地籍记录，以下统称为cabreo，今天保存在马耳他岛和戈佐岛上的第四个地籍记录中。马耳他[5]在拉巴特-卡布里奥的农村房产记录提供了一个罕见的和详细的一瞥组织的生产景观在早期现代时期。不同地块的生产力或土地质量的详细文件，下面将详细描述，为研究人员提供一些有趣的挑战和机会。在景观的不同部分，普遍存在的不同条件如何影响土地的记录生产力?以及关于生产力的信息。政府拥有土地的记录会否概括为更广阔的景观。这些因素对农业用地优势的影响有多持久?或换句话说，对早期现代景观中土地质量变化的更好理解，能否为早期景观的研究提供一些启发，并提出一些有用的问题?

这里介绍的工作试图提供解决这些问题的基础上,基于gis技术开发一个模型,旨在理解到什么程度(如果有的话)地形和文化因素可能影响农业质量记录在cabreo,所以允许历史信息普遍对整个景观。所需的过程实现这一目标还需要地理信息系统和统计方法的一些创新应用，以适应历史空间参考数据，这也是一个有趣的方法论的观点。事实上，据作者所知，本工作是首次尝试使用cabreo数据在GIS环境中进行建模。

研究区域

马耳他群岛位于地中海中部，西西里岛以南约90公里(图1)。该群岛的总面积仅为316平方公里，主要由马耳他和戈佐这两个主要岛屿组成。目前的研究主要集中在马耳他岛上，它是该群体中最大的岛屿。尽管小岛很小，但岛上的风景却非常多样，且分散的错落有致。马耳他西北部的特点是有一系列平行的山脊，这些山脊之间被遮蔽的山谷隔开，这些山谷很早前就是主要的农业用地。到了现在，该岛西部的特点是那些多风的高地，而中部和东南部是由平缓起伏的山丘组成，这些山丘对农业更为有利。下面详细讨论的几个可能影响土地质量的因素，这些因素中最显而易见的是景观的持久特征，这些特征也可能在更早的时期影响了土地利用。

图1

马耳他群岛。数字地形模型的马耳他群岛，与插图显示其相对于西西里和意大利南部的位置。

资料:Cabreo数据和GIS

Cabreo地图[6,7]由马耳他国家档案馆提供数字格式(.tiff文件)。这些材料可以追溯到19世纪中期，记录了国有资产。每片土地的面积都不一样，阴影也总是不一样颜色(图2)。经过仔细的检查，已经确定颜色对应于农业生产力质量的不同等级，由agrimensori(土地测量师)世卫组织设计负责制作地籍图[8]。

土地测量员在播种和最终收获后，可以通过5级方案对产量进行分类，该方案用于地籍图的制作。绿色一直被用于农业产量良好的地块，而深褐色的包裹则以露出岩石的河岸为特色，并贴上了“差”的标签。如图2所示。颜色代表不同的农业品质。

图2

在cabreo范围内使用的定性量表如下，按降序排列:buona(好)，庸常(平庸)，cattiva(不适宜)，inferiore(差)，infima(最差)。

分类，在每幅地图的空白处附有手写的说明，包括有关农作物种类、农舍和马厩的存在、供水设施的数量和类型以及动物的存在的信息。

整个数据集包含550个地块，包括(a)极小的公寓的地图，(b)由于现代城市化和(c)孤立的建筑或农舍。图像(d)所显示的颜色，与上文所述为提高土地生产力质素而采用的颜色有所不同。为了对地理进行重新排序和数字化，本文决定绘制一个更易于管理的子样本，其中马耳他三个主要地理区域的地图都可以有被选中的可能性相同(即马耳他东南部至中部的低洼山丘和平原，该岛西北部的平行山脊和山谷，以及西部地区的高地)。随机抽样，在三个区域进行分层，得到每个宏观区域的20幅随机图。位于马耳他群岛(246平方公里)。如果将今天的城市化面积(58平方公里)从研究区域的总面积中减去，这一比例将上升到3.56%。用作基本地图(比例尺:6英寸到1英里)，并已使用多边形进行数字化(图3)。在多边形层的属性表中存储了不同的信息，对于本研究的目的来说，最重要的是为每个或其部分注册的农业质量等级。共使用318个多边形(图4)。

逻辑回归逻辑回归(Logistic regression，以下简称LR)在不同的研究领域得到了广泛的应用，从社会到自然科学都可见其运用[10-16]。它在基于gis的研究中得到了广泛的应用[10 - 11,17 - 19]，因为它允许对名义因变量和独立变量之间的关系进行建模变量(即根据来自一个或多个预测因子(xm)的信息，可以估计一个因变量(y)的特定结果发生的概率）[20-22]。

mately找到了一个最能预测得到特定值y的概率p的方程，p的取值范围从0.0到1.0。

pfrac14;e

b0thorn;b1x1thorn;b2x2thorn;hellip;thorn;bmxm

1thorn;eb0thorn;b1x1thorn;b2x2thorn;hellip;thorn;bmxm与最小二乘法用于线性回归、逻辑回归发现拦截(beta;0)和斜坡(也称为逻辑回归的系数）的一种技术，并进行了回归分析，得到了截距和系数，通过把这些参数和已知的任何参数代入，就可以计算出y的输出概率。将预测值代入logistic回归方程。一旦对模型的系数取幂并以优势比[22]表示，就可以对它们进行有意义的解释。指数系数为1时，因变量的正结果的概率不变，而系数大于或小于1的概率分别增加或减少。

图3 Cabreo映射地理配准和数字化

GIS中地籍图地理参考和数字化的实例，地图的数字化版本位于插图中。 多边形表示记录为具有不同的扇区农业品质。 质量范围从buona（好）到inferiore（劣等）用于模型构建的cabreo地图示例。

换句话说,假设参考电平是土壤,一个取幂系数,例如,1.5土壤的0.50 B和C表明B由1.5增加了滑坡的可能性相对于土壤,而减少的可能性为0.50。这些加元参考的对象是相同的电平。本研究采用ROC曲线下面积分析来评估模型的判别能力[25-27]。因变量(敏感性)的阳性结果与incor-的比例直接分类为负的结果(1 -特异性)的整个范围内可能的截止点的模型的概率。ROC曲线下的面积(area under The ROC curve, AUC)提供了一个全面的度量方法，用来衡量模型在训练模型时所使用的数据集中区分因变量的两种结果的能力:曲线偏离得越多在45度方向上，模型的适用性越好。选择模型变量的基本原理选择哪些变量可以在本研究中有意义的使用。

图4 cabreo地图样本

用于模型构建的cabreo地图样本，也展示了1895年和现代城市地区

根据cabreo数据分类，需要对整个cabreo定性量表的使用做出关键的选择。决定将cabreo类分解为两个大类，即最优(对应于好类)与非最优质量(包括一般，不适宜，差，最差)。这种二分法被认为是适合这项研究的。目标是了解哪些预测因子可能对最佳农业产量有贡献。当然，该模型还可以在未来的研究阶段进一步完善用整个cabreo分类，或以不同的方式折叠类别。

该模型共使用了17个预测因子。我们必须承认，农业适宜性建模不是一项简单的任务，在研究农业潜力时[28]，没有一套独特的标准需要考虑。至少是一种复杂的相互作用，文化、经济、气候、环境和地形因素确实可能在土地使用和废弃的情况下影响土地的固有属性[28、29]。虽然它们不能被认为是农业适宜性的唯一决定因素，但根据文献综述和数据可用性，本研究中使用的预测因子被认为是有用的(表1和图5)。而土壤质地、土壤深度、风、降水和气候变化等因素可能会影响适宜农业的土地质量，表1中列出的前8个变量被认为对农业适宜性建模具有潜在的重要意义，因为它们与土壤水分和水的关系可用性。事实上，它们在现有文献中被广泛使用[28,34 - 36]。

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