基于景觀生態(tài)指標(biāo)的農(nóng)用地連片閾值調(diào)整方法

楊 柳， 余平祥， 胡月明， 陳聯(lián)誠， 張飛揚(yáng)

(1 華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息學(xué)院， 廣東 廣州 510642；2 廣東省土地利用與整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/廣東省土地信息工程技術(shù)研究中心/國土資源部建設(shè)用地再開發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/國土資源部-華南土地綜合整治野外科學(xué)觀測研究基地， 廣東 廣州 510642)

基于景觀生態(tài)指標(biāo)的農(nóng)用地連片閾值調(diào)整方法

楊 柳1， 余平祥1， 胡月明2， 陳聯(lián)誠2， 張飛揚(yáng)2

(1 華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 數(shù)學(xué)與信息學(xué)院， 廣東 廣州 510642；2 廣東省土地利用與整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/廣東省土地信息工程技術(shù)研究中心/國土資源部建設(shè)用地再開發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/國土資源部-華南土地綜合整治野外科學(xué)觀測研究基地， 廣東 廣州 510642)

【目的】集中連片是當(dāng)前農(nóng)用地整治的推進(jìn)手段，集中連片閾值的不同對(duì)農(nóng)用地整治工程成本有直接影響。本文基于景觀生態(tài)指標(biāo)，研究農(nóng)用地整治中連片閾值的優(yōu)化方法?！痉椒ā客ㄟ^引入景觀生態(tài)指標(biāo)，應(yīng)用GIS平臺(tái)的空間數(shù)據(jù)處理功能獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)連片性評(píng)價(jià)的定量化；基于GIS平臺(tái)的緩沖功能，模擬設(shè)定不同閾值(dx)時(shí)連片性的變化；觀察dx在一定范圍內(nèi)變化時(shí)連片性的變化曲線圖，識(shí)別農(nóng)用地連片的最優(yōu)閾值(d0)?！窘Y(jié)果】以廣東省羅定市2010年優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地空間數(shù)據(jù)為例，當(dāng)農(nóng)用地整治連片間距范圍在0～50 m時(shí)，閾值d0為12 m，因此建議將全區(qū)間距≤12 m的相鄰地塊進(jìn)行連接。對(duì)佛山市高明區(qū)農(nóng)用地?cái)?shù)據(jù)重復(fù)試驗(yàn)，得到了該地區(qū)最優(yōu)連片閾值，表明該方法可用。【結(jié)論】基于景觀生態(tài)指標(biāo)確定農(nóng)用地連片閾值，具有直觀、可靠和普適的優(yōu)點(diǎn)，可以為全國范圍內(nèi)的農(nóng)用地整治工作提供參考。

連片性； GIS； 農(nóng)用地整治; 景觀生態(tài)指標(biāo)； 最優(yōu)連片閾值

優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地資源稀缺是中國的基本國情，農(nóng)用地保護(hù)在中國農(nóng)業(yè)與農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展中處于關(guān)鍵地位[1-3]。現(xiàn)有農(nóng)用地格局多呈現(xiàn)低效、無序、自然的狀態(tài)。農(nóng)用地被分成細(xì)碎的小塊，導(dǎo)致田埂過多，地塊之間遺留下的路障沒有移除。以集中連片為推進(jìn)手段[4]，開展定向目標(biāo)為導(dǎo)向的農(nóng)用地整治是當(dāng)前農(nóng)用地整治的基本方向。連片性，也稱連通性、連接度，是指同一質(zhì)量范圍(同一類型等級(jí)，或某一等級(jí)以上，或某等級(jí)區(qū)間內(nèi))地塊的相連程度[5]。對(duì)于農(nóng)用地的連片性可以被定義為在空間上的相對(duì)相連度，即相鄰程度。兩塊地在空間上相隔的距離越小，它們的連片性就越高，當(dāng)距離小于一定閾值(d)時(shí)，則可以認(rèn)為是連片的。d可以根據(jù)不同需要來設(shè)定,周尚意等[5]在其連片性分析的研究中，假設(shè)距離在20 m以內(nèi)的地塊是相連的，即設(shè)定d為20 m。集中連片作為農(nóng)用地整治的推進(jìn)手段，是將全區(qū)農(nóng)用地距離小于特定d的相鄰地塊，通過移除地塊間障礙物、對(duì)相鄰地塊之間間隔的土地進(jìn)行開墾或修路,使原本分開的地塊之間達(dá)到連接的效果，提高全區(qū)農(nóng)用地的連片性。理論上說，d越大，相鄰地塊間的空間距離越小，全區(qū)內(nèi)被視作“連片”的區(qū)域范圍越大[13]。當(dāng)d的數(shù)值選取全區(qū)相鄰地塊的最大值dmax時(shí)，即將所有相鄰地塊進(jìn)行連接，此時(shí)全區(qū)地塊連接成一個(gè)成片的整體，連片性最好。以集中連片為目標(biāo)導(dǎo)向的農(nóng)用地整治是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程[6]。追求最大化集中連片目標(biāo)的同時(shí)，還應(yīng)考慮農(nóng)用地整治的工程成本和可實(shí)施性。在實(shí)踐過程中，管理部門對(duì)于連片性中d的設(shè)定通常是依據(jù)主觀判斷、個(gè)人經(jīng)驗(yàn)或延用過往數(shù)值，設(shè)定過程缺乏理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支持，過于隨意，決策者容易片面追求集中連片而盲目擴(kuò)大連片閾值，造成巨大的工程成本浪費(fèi)。

國內(nèi)外有關(guān)土地連片性的研究和應(yīng)用大多應(yīng)用于生態(tài)物種保護(hù)、棲息地選擇、林地保護(hù)、濕地保護(hù)、景觀連接度，即景觀連片性等，其核心意義在于保護(hù)物種的多樣性，并沒有涉及農(nóng)用地保護(hù)方面[7，14]。當(dāng)前有關(guān)連片性評(píng)價(jià)的研究，多是將連片性作為研究其他對(duì)象時(shí)的一個(gè)評(píng)價(jià)因子，在建立基本農(nóng)田的指標(biāo)體系時(shí)，連片性作為一個(gè)重要的評(píng)價(jià)因子，以連片地塊的面積占總面積的比率作為連片度評(píng)價(jià)分值[8-10]，其局限性在于連片性評(píng)價(jià)中僅單一考慮面積因素。周尚意等[5]對(duì)連片性的評(píng)價(jià)方法做了探討，基于土地空間關(guān)系提出了3種基于GIS的定量計(jì)算連片度方法，即空間相連性計(jì)算法、模糊紋理定量法和基本農(nóng)田保護(hù)指數(shù)法，并對(duì)第1種方法進(jìn)行驗(yàn)證，該方法的特點(diǎn)是加入了空間距離作為連片性的考量因素，但最終連片性評(píng)價(jià)分值依然只考慮面積因素；張保華等[11]將景觀格局指數(shù)引入基本農(nóng)田集中連片性的研究，借助景觀格局計(jì)算軟件計(jì)算5個(gè)相關(guān)的景觀指標(biāo)，對(duì)濟(jì)南市歷城區(qū)基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)的連片性進(jìn)行評(píng)價(jià)，從農(nóng)田面積、地塊間距離、地塊面積穩(wěn)定性、全區(qū)地塊分散程度等方面衡量農(nóng)田連片性，該方法對(duì)連片性評(píng)價(jià)的考量更系統(tǒng)可靠，且基于GIS平臺(tái)的指標(biāo)數(shù)據(jù)讀取方便。盧艷霞等[12]基于龍州縣“小塊并大塊”經(jīng)驗(yàn)的土地整治研究也僅停留在整治模式的探討層面。對(duì)集中連片方法的研究鮮見報(bào)道，本研究引入景觀生態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)，基于GIS平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理功能，實(shí)現(xiàn)連片性評(píng)價(jià)的定量化，以d作為一個(gè)切入點(diǎn)，通過調(diào)整d的取值，觀察全區(qū)連片性的變化情況，并在此基礎(chǔ)上模擬不同dx下連片性評(píng)價(jià)值的變化曲線，以確定農(nóng)用地連片的最優(yōu)閾值，為農(nóng)用地整治工作提供理論參考。

1 基于景觀生態(tài)指標(biāo)的連片性評(píng)價(jià)模型

連片性即同一質(zhì)量范圍地塊間的相連程度，是一個(gè)模糊的概念。為了更好地識(shí)別全區(qū)連片性隨d變化的情況，本研究引入景觀生態(tài)指標(biāo)，借助GIS平臺(tái)的空間數(shù)據(jù)處理功能獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)基于景觀生態(tài)指標(biāo)的定量化連片性評(píng)價(jià)模型(圖1)。

1.1 景觀生態(tài)指標(biāo)及計(jì)算方法

隨著景觀生態(tài)學(xué)的發(fā)展，景觀生態(tài)指數(shù)的定量化方法也不斷完善。本研究根據(jù)需要，選擇用來描述同類景觀要素斑塊、空間關(guān)系的5個(gè)景觀生態(tài)指數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，定量描述農(nóng)用地的連片性[11]。5個(gè)景觀生態(tài)指標(biāo)的意義及公式如下：

圖1 定量化連片性評(píng)價(jià)模型Fig.1 Quantitative evaluation model of connectivity

1)斑塊平均面積(A)：反映選定區(qū)域地塊規(guī)模的平均水平，是正相關(guān)指標(biāo)。A=S/n, 式中，S為全區(qū)農(nóng)用地面積,n為地塊總數(shù)。

2)斑塊邊界密度(D)：即地塊總周長與總面積的比值，反映地塊被邊界的分割程度和破碎化程度，是負(fù)相關(guān)指標(biāo)。D=C/S,C為地塊總周長,S為全區(qū)農(nóng)用地面積。

3)最大斑塊指數(shù)(I)：即最大圖地塊積占全區(qū)農(nóng)用地面積的比例，是正相關(guān)指標(biāo)。I=Smax/S，式中，Smax為最大地塊面積,S為全區(qū)農(nóng)用地面積。

4)斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差(S2)：反映農(nóng)用地地塊規(guī)模的變異程度，是負(fù)相關(guān)指標(biāo)。S2=[(x1-x)2+(x2-x)2+…+(xn-x)2]/n，式中，xn為第n地塊面積,x為地塊平均面積，n為地塊總數(shù)。

1.2 基于GIS平臺(tái)的功能實(shí)現(xiàn)

ArcGIS是目前最流行的地理信息系統(tǒng)平臺(tái)，主要用于創(chuàng)建和使用地圖，編輯、管理地理數(shù)據(jù)等。本研究主要使用其ArcMap應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)輸入、編輯等操作。

1)導(dǎo)入數(shù)據(jù)?？臻g數(shù)據(jù)采集往往使用矢量化的方法，ArcMap能識(shí)別大部分常見的矢量格式數(shù)據(jù)。在ArcMap主菜單中通過“添加數(shù)據(jù)”導(dǎo)入試驗(yàn)地塊的空間數(shù)據(jù)Shapefile文件。

2)篩選優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地?cái)?shù)據(jù)。優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地空間連片性評(píng)價(jià)更能準(zhǔn)確地表達(dá)農(nóng)用地空間連片性程度，本研究采用ArcMap的圖層編輯功能，在原有農(nóng)用地質(zhì)量分等數(shù)據(jù)中篩選出一定比例的優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地，獲得優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地的初始數(shù)據(jù)。

3)模擬設(shè)定閾值dx。ArcGIS的編輯工具Toolbox的Buffer即“緩沖區(qū)分析”，是指以點(diǎn)、線、面實(shí)體為基礎(chǔ)，自動(dòng)建立其周圍一定范圍內(nèi)的緩沖區(qū)多邊形圖層，然后建立該圖層與目標(biāo)圖層的疊加，分析得到所需結(jié)果。它是用來解決鄰近度問題的空間分析工具之一，而鄰近度描述了地理空間中2個(gè)地物距離相近的程度。即通過設(shè)定一個(gè)緩沖閾值dx進(jìn)行緩沖，可以實(shí)現(xiàn)全區(qū)范圍內(nèi)間距小于dx相鄰地塊之間的連接。對(duì)同一組農(nóng)用地?cái)?shù)據(jù)定義不同緩沖距離進(jìn)行緩沖處理，即可得到dx在一定范圍內(nèi)變動(dòng)時(shí)全區(qū)連片性的變化情況。

4)讀取景觀生態(tài)指標(biāo)。在ArcMap中打開圖層屬性表，通過“添加字段”、“統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)”、“匯總”等，可讀取斑塊平均面積、斑塊邊界密度、最大斑塊指數(shù)和斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差4個(gè)指標(biāo)；通過Toolbox中的“鄰域分析”創(chuàng)建鄰近表，讀取任意2點(diǎn)間最短距離平均值。

2 農(nóng)用地連片最優(yōu)閾值d0的確定

本研究是基于影響工程成本的唯一因素是整治過程中連接的地塊距離閾值(d)的假設(shè)。選定一個(gè)特定研究區(qū)域，基于GIS空間數(shù)據(jù)處理模擬d在一定范圍內(nèi)變動(dòng)，觀察d處于不同數(shù)值時(shí)連片性評(píng)價(jià)指標(biāo)的變化情況。由于同一區(qū)域內(nèi)地塊在空間上排列方式的獨(dú)特性，d在某一范圍內(nèi)變化會(huì)影響全區(qū)連片性，但當(dāng)d增大到一定值時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)d0，由d產(chǎn)生的全區(qū)連片性的變化緩慢甚至停滯。選擇d0作為農(nóng)用地整治時(shí)連接的距離范圍，可以避免農(nóng)用地整治過程中由于盲目擴(kuò)大連接地塊的距離產(chǎn)生的工程成本，從而在實(shí)現(xiàn)有效改善農(nóng)用地連片性的同時(shí)把整治的成本控制在最低。這里把d0稱為最優(yōu)閾值，即農(nóng)用地連片的最優(yōu)距離。

由定量化評(píng)價(jià)模型可以獲取不同dx的5個(gè)景觀指標(biāo)數(shù)據(jù)，5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)會(huì)隨著閾值的變化呈現(xiàn)各自的特征曲線變化，得到一個(gè)“閾值-連片度多因素”的關(guān)系圖。為了便于分析5個(gè)指標(biāo)對(duì)連片度的共同作用以識(shí)別d0，需要對(duì)每一組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。最優(yōu)閾值d0的識(shí)別模型如圖2。

圖2 最優(yōu)連片閾值d0識(shí)別模型

Fig.2 Identification model of the optimal connectivity thresholdd0

1)選定dx的范圍，讀取指標(biāo)數(shù)據(jù)?；诰坝^生態(tài)指標(biāo)的農(nóng)用地連片距離確定，是指在一個(gè)范圍內(nèi)選擇出最優(yōu)的連片閾值。根據(jù)實(shí)際情況選擇dx的變動(dòng)范圍，再由定量化評(píng)價(jià)模型獲取該范圍內(nèi)不同dx的景觀生態(tài)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

2)指標(biāo)同趨勢化處理。即要求所有指標(biāo)變化方向一致，轉(zhuǎn)化方法是倒數(shù)法，公式如下：

x*=1/x，

式中， x*為同趨勢化變量x處理后的值。

3)指標(biāo)歸一化處理。對(duì)5個(gè)指標(biāo)進(jìn)行無量綱的歸一化處理，即把指標(biāo)數(shù)據(jù)壓縮到0～1之間，公式如下：

X=(x-xmin)/(xmax-xmin)，

式中，X為變量x歸一化處理后的值，xmin為變量x的最小值，xmax為變量x的最大值。

4)指標(biāo)加權(quán)平均處理。加權(quán)平均法是指標(biāo)綜合的基本方法，加權(quán)平均值即將各指標(biāo)乘以相應(yīng)的權(quán)重，然后求和，再除以總的單位數(shù)得到的數(shù)值。公式如下：

式中，φi為加權(quán)平均值；αij為指標(biāo)值；Wj為指標(biāo)權(quán)重；i為試驗(yàn)次數(shù),i=1，2，…，n，；n為指標(biāo)數(shù)。

5)識(shí)別d0。經(jīng)上述4個(gè)步驟得到一個(gè)擬合的“閾值-連片性評(píng)價(jià)加權(quán)值”關(guān)系圖，觀察曲線的拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)的閾值，即可能是最優(yōu)連片距離d0。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果

為驗(yàn)證模型的有效性，現(xiàn)以廣東省羅定市2010年農(nóng)用地分等成果為實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證。

3.1 篩選優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地

據(jù)羅定市2010年耕地質(zhì)量等級(jí)成果年度變更成果中國國家級(jí)自然質(zhì)量等，將羅定市耕地質(zhì)量分為8個(gè)等級(jí)。選出質(zhì)量等級(jí)在1～4級(jí)之間的農(nóng)用地塊，獲得羅定市2010年優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地質(zhì)量分等數(shù)據(jù)(圖3)，可以看出該地區(qū)優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地主要集中在羅定市的東部以及東南部。

經(jīng)過篩選的羅定市優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地，原始地塊數(shù)有5 074塊，全區(qū)農(nóng)用地塊面積25 405.3 hm2，最大地塊面積556.85 hm2，地塊面積標(biāo)準(zhǔn)差23.62，總周長9 296.33 km，任意兩點(diǎn)間最短距離平均值是62.93 m。

圖3 羅定市2010年優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地質(zhì)量分布

Fig.3 Distribution of high quality farmland in Luoding City,2010

3.2 調(diào)整閾值dx

以羅定市2010年優(yōu)質(zhì)農(nóng)用地空間數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù)，模擬調(diào)整閾值d的數(shù)值變化區(qū)間為0～50 m；共進(jìn)行50次試驗(yàn)，每次試驗(yàn)調(diào)整閾值變化跨度為1 m；每次試驗(yàn)記錄5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值，共獲得50組初始試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

隨著d由0～50 m的變化過程，近距離地塊之間的連接合并的地塊數(shù)目呈減少的趨勢，全區(qū)農(nóng)用地面積因?yàn)檫吔绲木彌_一定程度出現(xiàn)變大趨勢，地塊面積標(biāo)準(zhǔn)差、最大地塊指數(shù)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)也變大，任意兩點(diǎn)間最短距離平均值指標(biāo)則呈現(xiàn)變小趨勢。當(dāng)d取50 m時(shí)，地塊數(shù)減少到2 707塊，全區(qū)農(nóng)用地面積增加到47 642.4 hm2，最大地塊面積2 240.7 hm2，標(biāo)準(zhǔn)差增加到100.39，總周長為8 397.65 km，任意兩點(diǎn)間最短距離的平均值43.93 m。

3.3 確定最優(yōu)連片閾值d0

將試驗(yàn)得到的50組指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)同趨勢化處理、歸一化處理，得到羅定市的“閾值-連片度多因素”關(guān)系圖(圖4)。

圖4 羅定市農(nóng)用地連片性評(píng)價(jià)指標(biāo)變化

Fig.4 Index variation of connectivity evaluation in Luoding City

對(duì)5個(gè)指標(biāo)賦予相同權(quán)重，平均加權(quán)擬合成最終的“閾值-連片性評(píng)價(jià)加權(quán)值”關(guān)系圖(圖5)。由最終的連片性評(píng)價(jià)結(jié)果變化圖，可以直觀地看到最優(yōu)連片閾值d0處于12 m的位置。d為4～11 m時(shí)，連片性的評(píng)價(jià)值由最初的0.2左右提升到接近0.6，農(nóng)用地連片性提升幅度近0.4；隨著d從12 m繼續(xù)變大到28 m這一過程中，連片性的提升幅度很微弱；d從12 m變到50 m的過程中，連片性的評(píng)價(jià)值由0.6提升到接近0.8，與d為0～12 m時(shí)連片性評(píng)價(jià)值從0.2提升到0.6相比，對(duì)連片性的改善能力只有后者的50%，而連接距離接近后者的3倍多。

圖5 羅定市農(nóng)用地連片性評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.5 Results of connectivity evaluation in Luoding City

對(duì)羅定市實(shí)施集中連片為目標(biāo)導(dǎo)向的農(nóng)用地整治，當(dāng)整治連接間距范圍在50 m內(nèi)時(shí)，建議考慮將全區(qū)間距離小于12 m相鄰地塊進(jìn)行連接；對(duì)于間距大于12 m的相鄰地塊，連接成本較大且連接后對(duì)全區(qū)連片性影響不大，建議不連接。最大范圍內(nèi)連接間距在12 m內(nèi)的地塊，能在控制整治成本最低的基礎(chǔ)上最大化提升全區(qū)連片性。

3.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比分析

國家新一輪土地利用總體規(guī)劃期是2010—2020年。2011年是規(guī)劃實(shí)施后的第1年，對(duì)于基本農(nóng)田劃定后的耕地質(zhì)量具有很好的評(píng)價(jià)效果。根據(jù)羅定市2010、2011年耕地質(zhì)量等級(jí)成果年度變更數(shù)據(jù)，讀取連片性評(píng)價(jià)的5個(gè)指標(biāo)值，與試驗(yàn)結(jié)果的最優(yōu)連片閾值d0=12 m時(shí)羅定市的評(píng)價(jià)指標(biāo)值對(duì)比，結(jié)果見表1。由表1可知，規(guī)劃期(2011年)相對(duì)于基期(2010年)在圖斑平均面積、邊界密度、最大斑塊指數(shù)、任意兩點(diǎn)間最短距離平均值4個(gè)連片性評(píng)價(jià)指標(biāo)上有一定程度優(yōu)化，但是效果并不顯著，且負(fù)相關(guān)指標(biāo)圖斑面積標(biāo)準(zhǔn)差增加到30.343，表明對(duì)整體連片性是負(fù)影響，即規(guī)劃期相對(duì)于基期農(nóng)用地連片性優(yōu)化效果并不明顯。

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比
Tab.1 Comparison of evaluation indexes

項(xiàng)目圖斑平均面積/hm2邊界密度/(km·hm-2)最大斑塊指數(shù)圖斑面積標(biāo)準(zhǔn)差任意兩點(diǎn)間最短距離平均值/m2010年(基期)5．0070．3660．02223．62461．839d0=12m6．7830．2100．03532．24147．5922011年(規(guī)劃期)5．2890．3520．03030．34357．827

按照最優(yōu)閾值d0進(jìn)行整治時(shí)，任意兩點(diǎn)最短距離平均值由基期的61.839 m降低到47.592 m，規(guī)劃期是57.827 m；圖斑平均面積由基期的5.007 hm2增大到6.783 hm2，規(guī)劃期是5.289 hm2；邊界密度由基期的0.366 km·hm-2降低到0.300 km·hm-2，規(guī)劃期是0.352 km·hm-2；最大斑塊指數(shù)由基期0.022增大到0.035，規(guī)劃期是0.030。雖然負(fù)相關(guān)指標(biāo)圖斑面積標(biāo)準(zhǔn)差也相應(yīng)增加到32.241，對(duì)連片性產(chǎn)生負(fù)影響，但其他4個(gè)指標(biāo)的變化對(duì)連片性評(píng)價(jià)都是正影響，且相對(duì)規(guī)劃期優(yōu)化效果明顯。表明選取試驗(yàn)結(jié)果d0=12 m對(duì)羅定市進(jìn)行集中連片，連片效果顯著。

3.5 方法應(yīng)用的普適性

本研究中定義的最優(yōu)閾值d0是研究區(qū)域連片性評(píng)價(jià)結(jié)果變化圖的折點(diǎn)。而折點(diǎn)的出現(xiàn)是基于同一區(qū)域內(nèi)地塊在空間上排列方式的獨(dú)特性，閾值d變大產(chǎn)生的全區(qū)連片性提高是呈現(xiàn)變化趨勢的理論假設(shè)。羅定市農(nóng)用地的評(píng)價(jià)結(jié)果驗(yàn)證了這一假設(shè)。

為了說明該研究具有一定的普適性，即d0并不是針對(duì)羅定市農(nóng)用地?cái)?shù)據(jù)存在。本文對(duì)陳顯光等[17]在研究基于GIS的基本農(nóng)田空間連片性評(píng)價(jià)中使用的佛山市高明區(qū)基本農(nóng)田數(shù)據(jù)，選擇d的變化范圍為0～20 m，跨度為1 m，重復(fù)上述試驗(yàn)得到結(jié)果見圖6和7。由連片性評(píng)價(jià)結(jié)果可以清晰看到，對(duì)高明區(qū)基本農(nóng)田實(shí)施集中連片為目標(biāo)導(dǎo)向的農(nóng)用地整治，當(dāng)整治連接間距范圍在20 m以內(nèi)時(shí)，可以找到2個(gè)最優(yōu)閾值d0，即5.0和16.5 m，建議考慮將全區(qū)間距小于5.0 m或16.5 m相鄰地塊進(jìn)行連接，具體可以根據(jù)該地區(qū)對(duì)農(nóng)用地連片性的要求和管理部門相關(guān)成本預(yù)算和整治能力進(jìn)行選擇。試驗(yàn)結(jié)果對(duì)該地區(qū)的農(nóng)田整治規(guī)劃具有指導(dǎo)作用。

圖6 高明區(qū)連片性評(píng)價(jià)指標(biāo)變化

Fig.6 Index variation of connectivity evaluation in Gao-ming Region

圖7 高明區(qū)連片性評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.7 Results of connectivity evaluation in Gaoming Region

4 結(jié)論

本研究將景觀生態(tài)指標(biāo)引入連片性定量評(píng)價(jià)，以定義連片的距離閾值d為切入點(diǎn)，研究農(nóng)用地整治中連片閾值的調(diào)整，并提出最優(yōu)連片閾值的概念，試圖為農(nóng)用地整治中的集中連片提供技術(shù)參考。該方法經(jīng)實(shí)例驗(yàn)證，具有直觀、可靠和普適的優(yōu)點(diǎn)。相關(guān)管理部門可以根據(jù)需要調(diào)整閾值d的變化范圍和跨度，靈活應(yīng)用。

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【責(zé)任編輯 周志紅】

Farmland connectivity threshold adjustment based on landscape ecological indexes

YANG Liu1, YU Pingxiang1, HU Yueming2, CHEN Liancheng2, ZHANG Feiyang2

(1 College of Maths and Information, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China; 2 Guangdong Provincial
Laboratory of Land Use and Reconstruction/Guangdong Provincial Land Information Engineering Technology
Center/Key Laboratory of Construction Land Transformation, Ministry of Land and Resources of China/
South China Land Comprehensive Reconstruction Field Observation and Research Base Ministry of
Land and Resources of China, Guangzhou 510642, China)

【Objective】 Concentrated connectivity is the propulsion in current farmland consolidation, and concentrated connectivity threshold has a direct effect on engineering cost. This research focuses on studying the adjustment method of concentrated connectivity threshold based on landscape ecological indexes.【Method】Five landscape ecological indexes, which were obtained based on special processing functions in GIS platform,were used to achieve the quantitative evaluation of farmland connectivity. Based on the buffer function in GIS platform，the changes of farmland connectivity were simulated by setting different thresholddx. The curve of farmland connectivity was observed when the thresholddxwas changing, and the optimal connectivity thresholdd0was identified.【Result】Taking farmland in Luoding City, Guangdong Province as an example, when the consolidation threshold ranged from 0 to 50 m, the optimal connectivity thresholdd0was 12 m. The farmlands, which separated less than or equal to 12 m, should be connected. As the experiment was repeated in Gaoming District of Foshan City, the optimal connectivity threshold was also found, which testified the feasibility of this method.【Conclusion】The method, which finds the optimal connectivity threshold based on landscape ecological indexes, is straightforward, reliable and pervasive, and can provide the technical reference for national farmland consolidation.

connectivity; GIS; farmland consolidation; landscape ecological index; optimal connectivity threshold

2016- 06- 16優(yōu)先出版時(shí)間：2017-01-10

楊 柳(1992—)，女， 碩士研究生， E-mail：282072568@qq.com; 通信作者: 胡月明(1966—)， 男， 教授， 博士， 青海大學(xué)客座教授， E-mail：ymhu@scau.edu.cn

廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014B020206002，2015B010110006)；廣東省高校國家級(jí)重大培育項(xiàng)目(珠三角基本農(nóng)田生態(tài)質(zhì)量建設(shè)技術(shù)研究與示范)

S231

A

1001- 411X(2017)02- 0112- 06

優(yōu)先出版網(wǎng)址：http://www.cnki.net/kcms/detail/44.1110.s.20170110.1424.038.html

楊 柳， 余平祥， 胡月明， 等.基于景觀生態(tài)指標(biāo)的農(nóng)用地連片閾值調(diào)整方法[J].華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2017,38(2):112- 117.