玛河流域耕地景观细碎化与利用效率的关联性探析

运用生态学景观格局指数测算了玛纳斯河流域耕地细碎化水平,利用DEA-Malmquist生产率指数方法测算了耕地利用的纯技术效率和规模效率,运用相关分析测度了细碎化水平与耕地利用的纯技术效率、规模效率和综合效率的关系。结果表明:研究区耕地逐渐由初期小面积斑块占主导、空间上破碎分布的格局趋于耕地景观连续化。20年间耕地景观综合效率为“降低—增加—降低”走势,同时耕地生产率呈现“增加—降低—增加”的趋势,耕地生产率和20年间的技术变化走势吻合。景观边缘复杂度和耕地景观规模度水平对耕地技术效率和全要素生产率产生一定负面影响。耕地景观形状的不规整阻碍了农业的发展及农业机械的采用,也造成农业经营效率的损失,无形中提高了使用机械的物质费用,降低了粮食生产的劳动生产率、土地生产率和成本产值率。     

基于景观指数的巢湖流域各县区耕地细碎化研究

选取巢湖流域14个县区为研究对象,基于2015年高分一号遥感影像数据提取了巢湖流域耕地的空间分布数据,以景观格局为视角,构建基于6个景观指数的耕地细碎度度量指标体系,并进行了主成分分析,形成两个主成分（F₁,F₂）的耕地细碎化综合测算模型,以期为巢湖流域的土地整治工作提供理论基础和可行建议。结果表明:所选取的6个景观格局指数综合了面积、形状和分布等因素,是度量巢湖流域耕地细碎化程度的重要指标体系;主成分分析法的前两个主成分方差累计贡献率达96.969%,能够表达6个原始景观指数的大部分信息,其中,第一主成分是描述斑块平均面积和分布的综合指标,第二主成分是代表斑块形状信息的综合性指标。巢湖流域各县区耕地细碎化空间差异大,东部细碎程度最低,可大力促进农业规模化的发展;西部和南部四个县区细碎程度中等,主要与原始地形起伏较大有关,建议通过平整土地、合并零星地块的方式降低细碎度;北部三个县可以通过土地整治规整田块形状来降低耕地细碎化;合肥市所辖四区耕地细碎程度最大,与城市的扩展对农田的占用具有一定的联系,在城市发展中应当合理考虑城市拓展与耕地保护的关系。     

中国耕地景观细碎度时空变化特征及其影响因素

耕地细碎化是中国耕地利用效率提高和农业现代化转型的关键制约因素。2014年以来中央政府试图通过鼓励土地经营权流转以实现耕地细碎度降低和适度规模经营耕地的目标。然而,少有研究开展中国全域尺度的耕地细碎化趋势分析,土地经营权流转政策的相关实施效果也尚不明晰。该研究基于长时序土地利用数据,辅以景观格局指数、趋势分析和动态面板模型等方法,对1990-2020年中国耕地景观细碎度的时空变化特征进行了识别,并剖析了土地流转政策实施对耕地景观细碎化的影响。结果表明,1）中国耕地景观细碎度大致呈\     

嘉兴市耕地细碎化和空间集聚格局分析

为了探索耕地细碎化与区域社会经济的空间格局耦合关系,该文基于土地利用现状数据,获得嘉兴市耕地细碎化指数及其空间分布。基于空间自相关性分析的耕地细碎化结果表明,嘉兴市3个耕地细碎化指数的空间聚集程度顺序是斑块面积指数>斑块分散指数>斑块形状指数;嘉兴市3个耕地细碎化指数的局部空间自相关集中在H-H型(高-高关联)和L-L型(低-低关联)的镇(街道)占到了80%以上。耕地斑块面积指数强势H-H型主要分布在嘉兴地区西部的桐乡市和海宁市,耕地斑块分散指数强势H-H型主要分布在嘉兴地区东部的平湖市、南湖区和海盐县,耕地斑块形状指数强势H-H型主要分布在嘉兴地区东部的平湖市和嘉善县。进行耕地细碎化和社会经济发展的空间耦合性分析表明,农村居民点分散度指标和斑块面积指数以及斑块分散指数的空间耦合性最好。分析嘉兴市耕地细碎化空间格局及其与社会经济发展的关系能够为耕地保护在空间格局优化上提供参考和建议,对于农村土地整治和土地利用效率的提升具有指导意义。     

基于CA-Markov模型的土地利用景观格局预测研究

土地利用景观格局分析及预测,对平衡经济发展和生态保护、实现土地可持续生态利用和保护管理具有重要意义。本文以江西省抚州市东乡县为例,利用2005年和2015年两期遥感影像,获取东乡县土地利用类型转化数据,结合景观生态学研究了东乡县近10年的土地利用景观格局变化特征;运用CA-Markov模型对土地利用变化过程进行模拟,预测和分析了东乡县未来10年土地利用景观格局特征。结果表明:东乡县在过去10年建设用地、耕地分别增加了71.82、10.76 km~2,水域、林地和未利用地相应减少,减少幅度顺序为未利用地水域林地;各景观斑块分布均匀,景观多样性增加;景观形状趋于简单,相互之间连通性降低、关系变弱。人类经济活动及土地利用政策对东乡县景观格局有显著影响。到2025年东乡县建设用地将增加68.72 km~2,水域、林地和未利用地仍将不断减少,但耕地有所增加;景观斑块数增加,形状略趋复杂;景观异质程度提高,有向多样化、均匀化发展的变化趋势。总体来说,东乡县景观格局正逐步朝着稳定、均匀和多样的方向发展,但仍需加大力度保护和增加耕地资源,控制和合理规划建设用地,维持生态环境平衡。     

山区耕地细碎化对农户耕地撂荒的影响

研究山区耕地细碎化对耕地撂荒的影响对保障山区粮食安全、促进山区耕地整治与可持续利用具有重要意义。该研究以贵州省剑河县白都村为例,基于无人机高分辨率影像数据和农户调查数据,在提取农户耕地地块空间信息数据的基础上,选取综合指标测度法对农户耕地地块细碎程度进行刻画,从地块和农户两个层面分别运用Logistic和Tobit模型分析耕地地块细碎化对农户耕地撂荒的影响,探析农户耕地细碎化程度与其撂荒规模之间的关系。结果表明：1）研究区耕地细碎化程度较高,耕地撂荒现象严重。农户平均地块面积为0.044 hm2,平均耕地撂荒占比为29.50%;2）从地块层面看,耕地地块细碎化会加剧耕地撂荒,其中地块耕作距离对农户耕地撂荒具有显著的正向作用,地块面积对农户耕地撂荒具有显著的负向作用,且地块面积对农户耕地撂荒的作用强度高于地块耕作距离;3）从农户层面看,农户耕地细碎化程度越高,耕地撂荒规模愈大,农户耕地细碎化指数每提升10%,其耕地撂荒比例增加4.22%。研究结果可为推动山区细碎耕地资源的可持续利用与管理提供借鉴。     

土地整治对耕地细碎化影响评价指标适用性分析

为分析土地整治对耕地细碎化影响评价的指标适用性,综合现有研究成果,采用土地利用数据和村域土地权属信息,基于景观指数视角选择27项评价指标,分析了不同数据来源、数据类型和粒度水平下土地整治前后的耕地细碎化状况,探讨了可有效表征项目区耕地细碎化变化的景观指标。研究结果如下:1)受基础数据类型、分析方法选择及空间格网粒度等因素的影响,项目区尺度下耕地细碎化的评价结果存在较大差异;2)基于矢量的景观指数对耕地细碎化的表征能力较强,但考虑到评价指标的全面性,仍需结合栅格数据计算,在项目区尺度粒度以10 m为宜;3)常用的景观指标应用于耕地细碎化评价存在内涵重复、方法依赖、粒度敏感和结果歧义等问题,可有效表征耕地细碎化程度的景观指标包括斑块个数(number of patches,NP)、平均斑块面积(mean patch size,MPS)、边界密度(edge density,ED)、斑块密度(patch density,PD)、斑块面积变异系数(patch size coefficient of variation,PSCOV)和香农均匀度指数(Shannon’s evenness index,SHEI)共6项;4)土地整治对耕地细碎化程度改善效果明显,表示地块数量、形状不规则程度的指标有所降低,NP、PD和ED分别降低了997、0.16和141.73;而表示地块规模和空间分布均衡性的指标有所增加,MPS、PSCOV和SHEI分别增加了0.118 hm~2、23.56和0.004。因此,在进行耕地细碎化景观指数评价时应注重基础数据的选择,筛选适宜指标,确定合理粒度。     

耕地细碎化农业区冬小麦遥感制图方法

从遥感影像中提取作物播种面积和空间分布对耕地可持续发展和粮食安全意义重大。目前的遥感小麦制图研究主要依靠光学图像和高复杂度的分类方法,且现有分类算法在小样本条件下、耕地细碎化农业区的分类性能以及时间迁移性能仍然不确定,探索适合小样本的低复杂度的稳定算法具有现实意义。该研究基于Google Earth Engine（GEE）遥感云平台,使用Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光学时间序列遥感数据,评估了时间加权动态时间规整算法（Time-Weighted Dynamic Time Warping,TWDTW）、随机森林算法（Random Forest,RF）和基于相似性测度（Difference and Similarity Factor,DSF）的OTSU阈值法在小样本条件下、耕地细碎化农业区的冬小麦制图精度和时间迁移性能。研究结果表明,在有限样本条件下,TWDTW方法小麦制图精度最高,总体精度（Overall Accuracy,OA）和Kappa系数分别为0.923和0.843;其次是RF（OA=0.906,Kappa=0.809）和DSF算法（OA=0.887,Kappa=0.767）;基于欧式距离的OTSU阈值法分类精度最低。当利用算法进行时间迁移分类提取2021年的冬小麦分布图时,TWDTW和DSF算法表现出更好的稳定性且分类精度优于RF算法,其中TWDTW算法的精度最高,OA和Kappa系数分别为0.889和0.755;RF算法分类精度下降明显,OA和Kappa系数分别降低了约0.07和0.19,说明RF算法的迁移分类性能较差。综合来看,TWDTW算法对样本和耕地细碎化的敏感性较低,可以在有限样本条件下实现耕地细碎化农业区的高精度连续冬小麦制图;而RF算法对样本和耕地细碎化的敏感性较高,在有限样本条件下的耕地细碎化农业区进行连续冬小麦制图时稳定性较差。     

黄土丘陵沟壑区耕地细碎化评价与土地整治工程分区——以吴起县为例

为研究黄土丘陵沟壑区耕地细碎化的特征,提高农业机械化水平,以延安市吴起县为研究区,以行政村为单元,基于ArcGIS与Fragstats软件,运用景观指数、地理探测器等方法评价了吴起县的耕地细碎化程度,分析影响因素,并划分土地整治工程分区。结果表明:(1)吴起县耕地综合细碎化程度总体较高,各程度细碎化的行政村数量排序为中度细碎>重度细碎>轻度破碎。轻度细碎化集中分布于吴起县北部,重度细碎化主要分布在中部、南部、西南部,中部地区的重度细碎化呈现出西北—东南走向的条带状。吴起县耕地细碎化的主要类型为面积细碎化,形状细碎化与分布细碎化程度相对较低。(2)吴起县耕地综合细碎化的主要影响因素为高程、坡度、距河流的距离、距农村居民点的距离,影响力大小排序为距河流的距离>坡度>高程>距农村居民点的距离。坡度、距河流距离分别与距农村道路距离、距农村居民点距离有很强的交互作用。(3)基于耕地细碎化评价与影响因素分析结果,划分土地权属调整区、土地平整工程主导区、农田水利工程主导区、农村道路工程主导区、土地工程综合整治区共5个整治工程分区,为吴起县耕地细碎化整治提供方向性引导。可见,吴起县耕地细碎化水平较高,空间异质性较强,主要受地形、水源、耕作便利性等多因素影响,需要以权属调整、土地整治等手段改善。     

基于地理加权回归的青龙满族自治县耕地细碎化及影响因子分析

以青龙满族自治县为例,依据景观生态学相关理论,重点从地块平均面积大小、地块形状的规则度以及地块分布方面选取平均地块面积、边界密度、面积加权平均形状指数和聚集度4个指标,借助数理统计方法和GIS技术对研究区耕地细碎化程度进行测算分级,并应用地理加权回归模型分析了研究区耕地细碎化综合指数与坡度、距村落距离、距河流距离、距道路距离之间的空间关系。结果表明:青龙满族自治县耕地细碎化以中度细碎化和重度细碎化为主,占比分别为45.18%,49.19%;距村落距离、距道路距离与耕地细碎化程度呈负相关关系,距河流距离、坡度与耕地细碎化程度呈正相关关系;各影响因素影响度都表现出了显著的空间非平稳性,且在空间上波动较大。研究所得结论对耕地规模化经营和土地利用效率的提升具有一定的参考意义。     

内蒙古赤峰市松山区耕地演变模拟

[目的]揭示赤峰松山区耕地演变规律,为该区土地利用合理规划管理、生态恢复和经济发展政策的制定提供科学依据。[方法]基于1990,2000,2010年TM遥感影像解译数据,分析研究区耕地动态变化特征,采用GIS中多标准评价(MCE)方法,结合元胞自动机—马尔可夫(CA-Markov)模型,对2020年耕地空间格局变化进行模拟。[结果]耕地的演变空间差异性显著:(1)城郊区由于城镇化速度的加快,大量耕地转化为建设用地。(2)松山区西部石质山区,该地区海拔较高,坡耕地较多,水土流失严重,土壤贫瘠,导致撂荒弃耕严重,同时由于退耕还林政策的实施,耕地在不断减少。(3)松山区东部黄土丘陵台地区,海拔相对较低,地势平坦,适宜于耕地开发,增加的耕地主要源于未利用地和草地。(4)2020年研究区土地利用格局模拟图显示耕地的破碎化程度将有所缓减,开始向规模化发展,同时松山区耕地空间格局稳定性逐渐增强。[结论]该模型模拟结果的精度较高,依据耕地演变趋势,科学合理的利用耕地,制定相应的政策,同时研究结果可为土地资源优化配置奠定基础。     

黑土区拜泉县耕地破碎化时空变化分析

为识别黑土区拜泉县耕地破碎化类型和评估耕地破碎化程度,基于2000年、2005年、2010年和2015年4期耕地利用数据,利用移动窗口技术,在像元水平上定量反映耕地破碎化过程,揭示了耕地破碎化的基本特征和时空格局,并在县级尺度和村级尺度上分析了耕地破碎化的变化规律和特征。结果表明:(1)2000—2015年拜泉县耕地破碎化程度整体呈现“缓慢—急剧—缓慢”的趋势,2005—2010年是耕地破碎化变化的快速时期;(2)拜泉县耕地破碎化空间上呈现“孔洞耕地为主导,核心耕地分布集中”的特点,2010年后斑块耕地一直处于增加的趋势,耕地破碎化问题日益突出;(3)乡镇级尺度上,2000—2005年西部和东部地区耕地破碎化程度较大,2010—2015年除中部地区外,其余地区斑块耕地比例均稳定增加,核心耕地比例减少,耕地破碎化程度呈上升趋势;(4)村级尺度上,拜泉县各个村的耕地破碎化程度有较大差异;(5)拜泉县耕地破碎化原因主要受自然、利用、设施和管理切割力的影响。综上,自然—人文双重因子作用导致研究区耕地破碎化的时空差异。     

基于ANN-CA模型的重庆市多级流域耕地景观格局演化及预测

为解决耕地演化的尺度效应问题,研究弥补现有不足,创新性地从多级流域尺度出发,基于ANN-CA模型对重庆市2000—2030年耕地景观格局演化进行模拟及预测,不仅为山区耕地的研究尺度提供新视角,且有助于解读重庆市耕地利用现状与趋势,为其耕地保护和规划提供参考。结果表明：(1) ANN-CA模型的模拟结果精度达89.33%,适用于模拟山区耕地演化研究;(2)在城市扩张、退耕还林和耕地撂荒多重影响下,2000—2020年重庆市耕地数量以先慢后快的速度由40 640.87 km²下降至38 590.33 km²,大部分转为城市建设用地,其次是林地、草地;(3)一级流域下,2000—2020年耕地规模均值由0.519缩减至0.491,耕地破碎度均值由0.217上升至0.233,耕地不规则度均值由0.311上升至0.336,耕地聚集度均值由0.657下降至0.620;(4)二级流域下,2000—2020年耕地规模均值由0.492下降至0.470;耕地破碎度均值由0.157上升至0.164;耕地不规则度均值由0.302上升至0.311;耕地聚集度均值由0....     

生态网络约束下的长沙市景观格局模拟

以保护生态网络为目标约束景观格局模拟,对于促进区域环境保护和生态文明建设具有重要意义。以长沙市为例,基于生态网络识别结果,兼顾生态重要性和邻域空间特征,提出了一种生态网络约束下的景观适宜性修正方法,并借助CA-Markov模型模拟在生态网络约束下的长沙市2035年景观格局。结果表明:(1)长沙市共提取生态源地89个、生态廊道213条、生态节点87个,其中生态源地主要为东西部的大型山体,廊道沿主要河流、山体分布;(2)2035年长沙市景观类型依旧以林地为主,耕地减少较多,林地稍有增加,建设用地涨幅较大;(3)通过对比有无生态网络约束下模拟的2035年景观格局发现,两者景观指数与生态网络内林地占比率有较大差异,表明基于生态网络约束进行景观格局模拟可以重点保护生态关键区域、优化景观格局。研究结果旨在为长沙市国土空间规划、景观格局优化提供参考。     

1995—2015年上海市土地利用及其景观格局变化

[目的]揭示快速城市化过程中城市景观生态变化的时空规律,为当地编制土地利用规划提供科学依据。[方法]基于5期遥感影像数据,借助GIS技术与Fragstats等软件,分析1995—2015年上海市土地利用及其景观格局的动态变化情况。[结果]1995—2015年上海市耕地、草地以及水域呈减少趋势,林地呈现先减少后增加的趋势,城乡、工矿和居民用地呈现不断增加的趋势;耕地的动态度明显,而草地的土地利用动态程度最弱,单一土地利用类型的动态度在2000—2005年多发生剧变,综合土地利用动态度呈现先增加后减少再增加的年际波动规律;土地利用类型转化主要发生在耕地和城乡、工矿和居民用地、耕地和林地之间的相互转化,以耕地的转出和城乡、工矿和居民用地的转入为主要特征;上海市景观格局在时间上表现为斑块数目不断增多,景观破碎度呈现越来越高的主要特征;在空间上表现为景观多样性指数从中部高、四周低的趋势逐渐转化为中西部、北部部分高的趋势。[结论]城市在未来发展过程中要进一步提升用地潜力,提高土地集约利用度,保护并且增加生态服务功能性用地。     

基于灰色预测法的芜湖市耕地变化研究

应用灰色系统预测理论，建立芜湖市耕地预测模型GM（1，1），利用1996-2003年耕地面积建立时间数列，对其求解、检验、预测，可得到今后数年的芜湖市耕地面积数量，对合理利用耕地资源、实现耕地的可持续发展有重要意义。最后并对灰色系统模型应用于耕地面积预测作了可行性分析，研究表明：①灰色模型适合于任何一个无规律到有规律的系统。②耕地数据在主导因素——政府政策没有太大的变化的情况下，它本身就是一个理想的灰色数列。③应用灰色模型作耕地面积预测为政府做耕地长期规划提供了一个较精确的预算方案。     

景观格局视角下平山县耕地规模化整理潜力评价

从地形条件和土地景观格局两方面选取高程、地形起伏度、斑块面积指数等8项指标构建耕地规模化整理潜力评价指标体系。以平山县为研究区,在ArcGIS空间分析功能支撑下探讨了村级间耕地规模化整理难易程度,并采用障碍诊断分析方法分析制约了耕地规模化整理的限制因素,以期为今后区域土地整理提供科学依据。结果表明:平山县村级耕地规模化整理潜力指数分布在[0.12,0.9]区间内,村级间差异较大,整体上由西北向东南依次递增;从耕地规模化整理分区结果来看,四级区的耕地面积最多（51.2%）,其次为三级区（21.3%）,五级区和二级区耕地面积总和与三级区相当,一级区的耕地面积最少（0.9%）,分区等级越大耕地规模化整理越容易;整理由难变易时,主要障碍因素由耕地资源丰度（RI）和地形起伏度（RDLS）逐渐变为耕地聚集度（CI）和耕地资源丰度（RI）。