基于SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土地整治時(shí)空配置分區(qū)研究

江志猛，陳文波，鄭 蕉

（1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)土資源與環(huán)境學(xué)院，江西 南昌 330045；2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)南昌市景觀與環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330045；3.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，江西 南昌 330045）

1 引言

近年來，中國(guó)政府多措并舉，農(nóng)業(yè)穩(wěn)中調(diào)優(yōu)，糧食連獲豐收[1]。但人多地少是中國(guó)的基本國(guó)情[2]，土地資源利用中因人地矛盾導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)失衡與生態(tài)問題仍十分突出[3]，農(nóng)業(yè)土地正由單一生產(chǎn)功能向生態(tài)和生活功能拓展[4]，土地整治也逐步走向多類型化和多目標(biāo)化，有序可依、合理布局成為土地整治的新要求。土地整治時(shí)空配置是依據(jù)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)條件、自然資源稟賦及社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況等因素，確定土地整治的空間組織與投入時(shí)序[5]的行為，對(duì)提升土地整治成效具有重要意義。如何通過優(yōu)化時(shí)空配置分區(qū)高水平實(shí)現(xiàn)土地整治目標(biāo)是當(dāng)前土地科學(xué)研究面臨的挑戰(zhàn)。

中共十九大報(bào)告指出，當(dāng)前中國(guó)國(guó)土空間綜合整治的核心內(nèi)容是“加快生態(tài)文明體制改革，建設(shè)美麗中國(guó)”[6]，土地利用邁入轉(zhuǎn)型期，土地整治與生態(tài)文明建設(shè)、鄉(xiāng)村振興有了新的互饋關(guān)系[7]，原有的國(guó)土生態(tài)—生產(chǎn)—生活（“三生”）空間面臨數(shù)量與空間再配置的壓力，土地整治思路將由追求總量向“N位一體” 轉(zhuǎn)變。多年實(shí)踐表明土地整治或多或少會(huì)對(duì)區(qū)域生態(tài)產(chǎn)生直接或間接的負(fù)面影響[8-10]，然而當(dāng)前土地整治時(shí)空配置分區(qū)研究主要考慮土地整治需求程度和適宜程度等因素，較少關(guān)注土地整治伴生的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)問題[11]。如何在科學(xué)考慮土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等因素的基礎(chǔ)上研究土地整治時(shí)空配置分區(qū)，合理布局土地整治項(xiàng)目，依托土地整治重構(gòu)“三生”空間穩(wěn)態(tài)并與“三生”功能協(xié)同優(yōu)化，是新時(shí)期助力鄉(xiāng)村生態(tài)文明建設(shè)、促進(jìn)“土地整治+多元要素”聯(lián)動(dòng)共榮的關(guān)鍵。當(dāng)前土地整治時(shí)空配置分區(qū)研究常用的方法有多因素綜合評(píng)價(jià)法[12]、矩陣分析法[13]和系統(tǒng)聚類法[14]等數(shù)學(xué)方法，這些方法通常未同時(shí)考慮時(shí)間和空間雙重維度特征，分區(qū)過程中主觀性較強(qiáng)[5]，分區(qū)結(jié)果的空間集中度較低[15],分區(qū)方法需要改進(jìn)與創(chuàng)新。自組織特征映射（Self-organizing Feature Mapping，SOFM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)集的自組織聚類，具有自組織概率分布特性和保持拓?fù)淠芰?，劃分出的結(jié)果空間連續(xù)、屬性相近[16]，適用于對(duì)未歸類的多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，目前已成功運(yùn)用于模式識(shí)別、機(jī)器人、通信、數(shù)據(jù)挖掘及知識(shí)發(fā)現(xiàn)等領(lǐng)域。運(yùn)用SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行土地整治時(shí)空配置分區(qū)，可兼顧土地整治的地理位置和空間屬性特征，提高分區(qū)結(jié)果的客觀性和應(yīng)用性。

本文以江西省萍鄉(xiāng)市湘東區(qū)為研究區(qū)，綜合考慮土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、迫切性和適宜性等多維影響因素，基于SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)土地整治時(shí)空配置分區(qū)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果將為新時(shí)期土地整治時(shí)空配置分區(qū)研究提供新思路。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

湘東區(qū)位于江西省萍鄉(xiāng)市西部，地處湘贛邊境，地勢(shì)南高北低，下轄10個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)140個(gè)行政村，全區(qū)總?cè)丝?1.30萬人，其中農(nóng)業(yè)人口30.18萬人，土地總面積85 780 hm2，其中耕地15 258 hm2、林地56 295 hm2、農(nóng)村居民點(diǎn)5 552 hm2、采礦用地486 hm2、未利用地2 991 hm2。湘東區(qū)近年城鎮(zhèn)化、工業(yè)化快速發(fā)展，城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張明顯，為緩解土地資源壓力，湘東區(qū)多年來推行了一系列土地整治項(xiàng)目，《湘東區(qū)土地整治規(guī)劃（2016—2020年）》安排的整治項(xiàng)目面積達(dá)4 975 hm2（其中農(nóng)用地整理4 209 hm2、農(nóng)村建設(shè)用地整理128 hm2、土地復(fù)墾115 hm2、土地開發(fā)523 hm2），但在實(shí)施過程中因缺乏科學(xué)的時(shí)序安排和空間組織引導(dǎo)，土地整治取得的成效不佳。以湘東區(qū)為研究區(qū)，具有較強(qiáng)的典型性和代表性。研究使用的土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)來源于湘東區(qū)土地利用變更數(shù)據(jù)庫(kù)（2018）、農(nóng)用地質(zhì)量分等數(shù)據(jù)庫(kù)（2017），地形數(shù)據(jù)來源于湘東區(qū)DEM，風(fēng)險(xiǎn)源數(shù)據(jù)來源于湘東區(qū)土地整治規(guī)劃（2016—2020年）和土地利用總體規(guī)劃（2016—2020年）數(shù)據(jù)庫(kù)，其他相關(guān)環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)來源于《湘東區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2018）、耕地后備資源調(diào)查成果及實(shí)地勘測(cè)和調(diào)研資料等。

3 研究思路與方法

土地整治時(shí)空配置分區(qū)具有時(shí)間和空間的雙重維度特征，需同時(shí)考慮土地整治的時(shí)序安排和空間組織。本文首先從生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、土地整治潛力等角度構(gòu)建指標(biāo)體系分析土地整治的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、時(shí)間迫切性和空間適宜性大小，并以其為屬性空間域，以行政村幾何中心點(diǎn)坐標(biāo)為地理空間域，通過SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)土地整治時(shí)空配置分區(qū)，探討土地整治的重點(diǎn)方向。研究技術(shù)路線如圖1。

圖1 研究技術(shù)路線圖Fig.1 Flow chart of the research method

3.1 土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析

采用相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)模型（Relative Risk Model，RRM）分析土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。RRM具有評(píng)價(jià)結(jié)果易于量化、實(shí)用性較強(qiáng)等特點(diǎn)，當(dāng)前已廣泛運(yùn)用區(qū)域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)研究[17]，具體步驟為：（1）劃分風(fēng)險(xiǎn)單元，確定各類風(fēng)險(xiǎn)源、生境和生態(tài)受體；（2）構(gòu)建暴露—響應(yīng)概念模型，明晰三者的相互作用路徑；（3）計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)源密度、生境豐度、暴露系數(shù)和響應(yīng)系數(shù)，進(jìn)行暴露—危害分析；（4）構(gòu)建RRM，對(duì)暴露—危害分析結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)表征，據(jù)式（1）計(jì)算各單元相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值。

式（1）中：RSi為第i個(gè)單元的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值；j為風(fēng)險(xiǎn)源；k為生境類型；m為生態(tài)受體類型；Sij為風(fēng)險(xiǎn)源密度；Hik為生境豐度；Xjk為暴露系數(shù)；Ekm為響應(yīng)系數(shù)。風(fēng)險(xiǎn)源密度（生境豐度）為單元內(nèi)某一風(fēng)險(xiǎn)源（生境）面積與單元中此項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)源（生境）面積的最大值的比值；暴露系數(shù)（Xjk）為生境中某個(gè)風(fēng)險(xiǎn)源的面積與該生境總面積的比值。

3.2 土地整治迫切性和適宜性分析主導(dǎo)因素確定

影響土地整治迫切性和適宜性的各因素間具有交錯(cuò)性和動(dòng)態(tài)性，需篩選出其主導(dǎo)因素?；疑P(guān)聯(lián)Xi分析法將系統(tǒng)發(fā)展過程中參考數(shù)列Xo和若干比較數(shù)列Xi的變化態(tài)勢(shì)進(jìn)行比對(duì)，若變化態(tài)勢(shì)相對(duì)一致，則認(rèn)為兩數(shù)列間關(guān)聯(lián)度大，否則稱其關(guān)聯(lián)度小，具體步驟為：選定反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列和影響系統(tǒng)行為的比較數(shù)列 ,將指標(biāo)分為正向和逆向指標(biāo)，運(yùn)用極差法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化，基于下式計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度。

式（2）—式（3）中：ξ0i（k）為第k個(gè)單元無量綱化后Xo與Xi的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)；λ為分辨系數(shù)，取0.5；η0i為Xo變化值與第i個(gè)比較數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)度。根據(jù)實(shí)際設(shè)定影響因素灰色關(guān)聯(lián)度閾值，結(jié)果大于閾值的因素為主導(dǎo)因素。

3.3 基于SOFM的土地整治時(shí)空配置方法

SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是T KOHONEN根據(jù)人腦中的神經(jīng)元具有后天學(xué)習(xí)能力這一特性提出的一種新的無監(jiān)督聚類方法，由全互連接的輸入層和輸出層組成。本文采用SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合距離進(jìn)行雙重屬性聚類，進(jìn)而檢測(cè)空間異常值，修正分區(qū)邊界，再結(jié)合屬性空間特征得到最終的分區(qū)結(jié)果，具體步驟如下：

（1）建立SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定各參數(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)集坐標(biāo)和屬性空間指標(biāo)進(jìn)行無量綱化。

（2）構(gòu)造混合距離，在自組織分區(qū)時(shí)，空間距離和屬性距離都可度量聚類對(duì)象在空間域和屬性域上的鄰近關(guān)系，故采用混合距離來表征采樣點(diǎn)間的相似性，設(shè)具有雙重屬性的點(diǎn)集定義如下。

式（4）—式（5）中：{g1N,g2N, …,gGN}為地理空間（G取1，2，3）；{a1N,a2N, …,aND}為屬性空間（D為屬性個(gè)數(shù)）；Disj為兩點(diǎn)之間的地理空間距離（歐氏距離）；ωd為屬性d的權(quán)值，∑ωd=1；adi、adj分別為點(diǎn)i和j屬性d的取值；ωS、ωa分別為地理空間和屬性空間權(quán)值，ωS+ωa=1。

（3）隨機(jī)選取第n點(diǎn)的屬性向量作為輸入向量，并基于混合距離衡量最佳匹配點(diǎn)。

（4）據(jù)領(lǐng)域函數(shù)和學(xué)習(xí)率函數(shù)，修正神經(jīng)元權(quán)值。

4 結(jié)果與分析

4.1 土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析

土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析的研究對(duì)象為湘東區(qū)全域，涉及因素眾多且相互關(guān)系復(fù)雜，加之湘東區(qū)土地整治項(xiàng)目實(shí)施和權(quán)屬變更均以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基礎(chǔ)，故以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單元分析湘東區(qū)土地整治規(guī)劃（2016—2020）的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)并以此刻畫湘東區(qū)土地整治的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)[18]。結(jié)合已有研究和湘東區(qū)近年來土地整治的實(shí)施情況，依據(jù)土地整治類型確定風(fēng)險(xiǎn)源，參照土地整治活動(dòng)中風(fēng)險(xiǎn)源的影響程度，選取受土地整治工程實(shí)施影響較大的耕地、農(nóng)村居民點(diǎn)、采礦用地和其他土地為生境；考慮各類生態(tài)受體暴露于土地整治壓力下的概率大小，確定生態(tài)受體為土壤、水環(huán)境、生物物種、景觀格局和人類。風(fēng)險(xiǎn)源釋放脅迫因子作用于生態(tài)受體，生態(tài)受體對(duì)脅迫因子的干擾作出響應(yīng)[19]，根據(jù)這一過程，構(gòu)建揭示風(fēng)險(xiǎn)源—生境—生態(tài)受體之間作用路徑的暴露—響應(yīng)概念模型（表1）。借鑒王同偉等[20]和郭凱等[21]的方法，采用“弱（0.1）、較弱（0.3）、中（0.5）、較強(qiáng)（0.7）、強(qiáng)（0.9）”5級(jí)表示風(fēng)險(xiǎn)源的影響程度，并在充分征詢湘東區(qū)農(nóng)業(yè)、自然資源、環(huán)保等部門17位專家意見的基礎(chǔ)上，結(jié)合各單元各類生境的實(shí)際利用程度，經(jīng)綜合分析確定響應(yīng)系數(shù)（表2）。據(jù)式（1）求得湘東區(qū)土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值（表3）。

4.2 土地整治迫切性和土地整治適宜性分析

考慮湘東區(qū)土地整治發(fā)展現(xiàn)狀并結(jié)合相關(guān)規(guī)程與因素的可觀測(cè)性，基于“三生”空間重構(gòu)的時(shí)間迫切性和空間適宜性角度，選取農(nóng)民整治意愿為迫切性分析參考數(shù)列（農(nóng)民對(duì)開展土地整治的愿望越強(qiáng)，即土地整治迫切性越大），結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)土地整治的拉動(dòng)力選取地形坡度、耕地破碎

度指數(shù)、耕作便捷度、土壤質(zhì)地、灌溉保證率、森林覆蓋度、農(nóng)用地利用系數(shù)、耕地?fù)p毀率、耕地后備資源面積和人均耕地面積等為迫切性分析比較數(shù)列；選取人均工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為適宜性分析參考數(shù)列（產(chǎn)值越高，表明該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展越好，實(shí)施土地整治的保障性越大，越適宜整治），結(jié)合土地整治潛力與可行度選取新增耕地率、耕地質(zhì)量可提升度、農(nóng)村青壯年人口比例、生態(tài)服務(wù)價(jià)值增加量、農(nóng)戶文化水平、墾殖率、生物多樣性和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員比重等為適宜性分析比較數(shù)列。據(jù)式（2）和式（3）求得土地整治迫切性比較數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)度分別為0.834、0.765、0.793、0.656、0.803、0.775、0.790、0.739、0.674、0.804；土地整治適宜性比較數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為0.802、0.739、0.618、0.728、0.757、0.712、0.623、0.743。結(jié)合湘東區(qū)實(shí)際，以關(guān)聯(lián)度大于0.7為標(biāo)準(zhǔn)[22]，選定土地整治迫切性的主導(dǎo)因素為：地形坡度、耕地破碎度指數(shù)、耕作便捷度、灌溉保證率、森林覆蓋度、農(nóng)用地利用系數(shù)、耕地?fù)p毀率和人均耕地面積；土地整治適宜性的主導(dǎo)因素為：新增耕地率、耕地質(zhì)量可提升度、生態(tài)服務(wù)價(jià)值增加量、農(nóng)戶文化水平、墾殖率和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員比重。

表1 土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)暴露—響應(yīng)概念模型Tab.1 The ecological risk exposure-response model for land reclamation

表2 生境—生態(tài)受體響應(yīng)系數(shù)Tab.2 The response coefficients of habitat and ecological receptors

表3 土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)Tab.3 Ecological risk of land reclamation

4.3 權(quán)重確定與指標(biāo)量化

采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化，運(yùn)用AHP-熵值法，邀請(qǐng)農(nóng)業(yè)、土地、生態(tài)等相關(guān)專業(yè)11位專家對(duì)各指標(biāo)相對(duì)重要程度進(jìn)行排序，構(gòu)建初始判斷矩陣，計(jì)算最終組合權(quán)重（表4）。選取適合的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，得到土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、迫切性和適宜性的量化值如圖2。

表4 土地整治時(shí)空配置分區(qū)指標(biāo)體系及其權(quán)重Tab.4 Index system and relevant weights of temporal-spatial allocation zoning of land reclamation

4.4 土地整治時(shí)空配置分區(qū)

基于MATLAB軟件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱構(gòu)建SOFM網(wǎng)絡(luò)。將各行政村幾何中心點(diǎn)的x、y坐標(biāo)作為計(jì)算變差函數(shù)的輸入地理空間變量，土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、迫切性和適宜性3個(gè)變量作為輸入屬性空間變量，構(gòu)建3×140輸入層矩陣作為SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層參數(shù)。設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)：初始權(quán)值為［0，1］的隨機(jī)數(shù)，基本學(xué)習(xí)速率為0.1，最大訓(xùn)練次數(shù)為1500，地理空間權(quán)值為0.4、屬性空間權(quán)值為0.6，由表4中準(zhǔn)則層的權(quán)重乘以0.6得出屬性空間3個(gè)變量的權(quán)重，其他參數(shù)為默認(rèn)值。權(quán)向量和鄰近神經(jīng)元之間的距離如圖3。

不同SOFM聚類數(shù)目產(chǎn)生的結(jié)果不同，當(dāng)數(shù)目為8時(shí)的分區(qū)邊界較為完整（圖4）。把分屬不同區(qū)的細(xì)碎行政村歸并至鄰近項(xiàng)目區(qū)中，將湘東區(qū)140個(gè)行政村分為8個(gè)項(xiàng)目區(qū)（圖5（b））。

圖2 土地整治時(shí)空配置分區(qū)指標(biāo)空間分布Fig.2 The spatial distribution of temporal-spatial allocation zoning indicators for land reclamation

圖3 訓(xùn)練次數(shù)為1 500的權(quán)向量及鄰近神經(jīng)元之間的距離Fig.3 The weight vector with 1500 training times and the distance between adjacent neurons

圖4 不同聚類數(shù)目的SOFM分區(qū)結(jié)果Fig.4 SOFM zoning results with different cluster numbers

圖5 湘東區(qū)土地整治時(shí)空配置分區(qū)格局Fig.5 Temporal-spatial allocation zoning pattern of land reclamation in Xiangdong District

采用面積加權(quán)平均法計(jì)算各項(xiàng)目區(qū)內(nèi)土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、迫切性和適宜性的平均等級(jí)，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越低，土地整治對(duì)生態(tài)造成的壓力越小，優(yōu)先進(jìn)行整治；土地整治迫切性等級(jí)越高的區(qū)域?qū)﹂_展土地整治需求越大，優(yōu)先進(jìn)行整治；土地整治適宜性等級(jí)越高的區(qū)域整治潛力和可行度越高，優(yōu)先進(jìn)行整治。得出綜合目標(biāo)導(dǎo)向下的土地整治時(shí)空配置分區(qū)格局如表5和圖（5（d））：近期優(yōu)先整治區(qū)含白竺鄉(xiāng)和廣寒寨鄉(xiāng)，土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)較小，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械化作業(yè)條件較優(yōu)，但農(nóng)業(yè)發(fā)展落后，亟需通過土地整治來改善現(xiàn)狀，適宜推行“土地整治+現(xiàn)代農(nóng)業(yè)+精準(zhǔn)扶貧”模式，以改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件為依托重點(diǎn)提升生產(chǎn)空間資源質(zhì)量。近期適度整治區(qū)位于荷堯鎮(zhèn)、臘市鎮(zhèn)和下埠鎮(zhèn)，土地整治適宜性較高，環(huán)境生態(tài)保護(hù)完好，自然風(fēng)光秀美，交通便利，適合開展“土地整治+鄉(xiāng)村旅游” 模式，以人居環(huán)境建設(shè)等為重點(diǎn)提升生活空間條件。中期緊縮整治區(qū)包括湘東鎮(zhèn)、老關(guān)鎮(zhèn)和東橋鎮(zhèn)南部，湘東鎮(zhèn)是湘東區(qū)的經(jīng)濟(jì)文化中心，土地整治易對(duì)人類生活造成影響，老關(guān)鎮(zhèn)和東橋鎮(zhèn)地勢(shì)起伏大，當(dāng)前可整治土地條件不佳，建議實(shí)行“土地整治+新型城鎮(zhèn)化”模式，以發(fā)展集約型農(nóng)業(yè)促進(jìn)生產(chǎn)、生態(tài)和生活空間高效協(xié)同優(yōu)化，推進(jìn)城鄉(xiāng)良性協(xié)調(diào)發(fā)展。遠(yuǎn)期限制整治區(qū)包括排上鎮(zhèn)、麻山鎮(zhèn)和東橋鎮(zhèn)北部，土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)高，整治條件較差，近期內(nèi)不適宜實(shí)施土地整治項(xiàng)目，若確實(shí)因脫貧攻堅(jiān)等需要進(jìn)行土地整治，也應(yīng)以保護(hù)和修復(fù)生態(tài)為第一要義因地制宜地開展“土地整治+生態(tài)治理”，基于生態(tài)保護(hù)措施建設(shè)維持生態(tài)空間穩(wěn)態(tài)。

表5 土地整治時(shí)空配置分區(qū)結(jié)果Tab.5 Temporal-spatial allocation zoning results of land reclamation

5 結(jié)論與討論

本文綜合考慮土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、迫切性和適宜性因素，將生態(tài)文明建設(shè)、鄉(xiāng)村振興、“三生”空間重構(gòu)等作為主要目標(biāo)，構(gòu)建體現(xiàn)湘東區(qū)土地整治特征的定量分析指標(biāo)體系，針對(duì)土地整治具有時(shí)間和空間雙重維度性質(zhì)，引入兼顧地理空間和屬性特征的SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行土地整治時(shí)空配置分區(qū)研究，在總結(jié)各分區(qū)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出“三生”空間重構(gòu)和“土地整治+”的重點(diǎn)方向。結(jié)果表明：（1）綜合考慮土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)、迫切性和適宜性進(jìn)行土地整治時(shí)空配置分區(qū)，既把增強(qiáng)耕地產(chǎn)能、提升資源集約利用度作為土地整治的重要目標(biāo)，同時(shí)也考慮了土地整治對(duì)區(qū)域生態(tài)可能造成的風(fēng)險(xiǎn)，符合新時(shí)期土地整治的目標(biāo)和要求；（2）通過SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合指標(biāo)特征將湘東區(qū)140個(gè)行政村分為近期優(yōu)先、近期適度、中期緊縮和遠(yuǎn)期限制整治區(qū)，結(jié)果較為符合湘東區(qū)土地整治實(shí)際，研究結(jié)果具有較優(yōu)的科學(xué)性和應(yīng)用性。

本文采用了傳統(tǒng)多因素綜合評(píng)價(jià)法的分區(qū)方法與SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行比較，結(jié)果存在差異：運(yùn)用多因素綜合評(píng)價(jià)法確定的土地整治區(qū)空間分布零散（圖5（a）），而基于SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分的結(jié)果區(qū)域連片程度較高（圖5（b）），更利于全域推進(jìn)土地整治。同時(shí)，進(jìn)一步調(diào)查比較是否考慮生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的分區(qū)結(jié)果發(fā)現(xiàn)：不考慮生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，湘東區(qū)劃分為6個(gè)項(xiàng)目區(qū)（圖5（c）），湘東鎮(zhèn)和荷堯鎮(zhèn)、麻山鎮(zhèn)和白竺鄉(xiāng)的部分行政村被劃分為同一項(xiàng)目區(qū)，但實(shí)際上湘東鎮(zhèn)和麻山鎮(zhèn)的生態(tài)環(huán)境及土地整治規(guī)劃現(xiàn)狀較荷堯鎮(zhèn)和白竺鄉(xiāng)差異較大，分區(qū)結(jié)果不夠科學(xué)。綜合對(duì)比分析表明：考慮土地整治生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)并基于SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土地整治時(shí)空配置分區(qū)方法在目標(biāo)導(dǎo)向和成果應(yīng)用上具有顯著優(yōu)勢(shì)，有利于合理管控土地整治的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)并增強(qiáng)土地整治的區(qū)域協(xié)同力，對(duì)新時(shí)期的土地整治專項(xiàng)規(guī)劃編制與實(shí)施具有一定參考價(jià)值。