土地整治對耕地細碎化影響評價指標適用性分析

孫 瑞，金曉斌,2,3，項曉敏，曹 帥，徐翠蘭，隋雪艷，劉 敏，周寅康,2,3

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土地整治對耕地細碎化影響評價指標適用性分析

孫 瑞1，金曉斌1,2,3※，項曉敏1，曹 帥1，徐翠蘭4，隋雪艷4，劉 敏4，周寅康1,2,3

（1. 南京大學地理與海洋科學學院，南京 210023； 2. 國土資源部海岸帶開發與保護重點實驗室，南京 210023； 3. 江蘇省土地開發整理技術工程中心，南京 210023； 4. 江蘇省土地開發整理中心，南京 210024）

為分析土地整治對耕地細碎化影響評價的指標適用性，綜合現有研究成果，采用土地利用數據和村域土地權屬信息，基于景觀指數視角選擇27項評價指標，分析了不同數據來源、數據類型和粒度水平下土地整治前后的耕地細碎化狀況，探討了可有效表征項目區耕地細碎化變化的景觀指標。研究結果如下：1）受基礎數據類型、分析方法選擇及空間格網粒度等因素的影響，項目區尺度下耕地細碎化的評價結果存在較大差異；2）基于矢量的景觀指數對耕地細碎化的表征能力較強，但考慮到評價指標的全面性，仍需結合柵格數據計算，在項目區尺度粒度以10 m為宜；3）常用的景觀指標應用于耕地細碎化評價存在內涵重復、方法依賴、粒度敏感和結果歧義等問題，可有效表征耕地細碎化程度的景觀指標包括斑塊個數（number of patches, NP）、平均斑塊面積（mean patch size, MPS）、邊界密度（edge density, ED）、斑塊密度（patch density, PD）、斑塊面積變異系數（patch size coefficient of variation, PSCOV）和香農均勻度指數（Shannon’s evenness index, SHEI）共6項；4）土地整治對耕地細碎化程度改善效果明顯，表示地塊數量、形狀不規則程度的指標有所降低，NP、PD和ED分別降低了997、0.16和141.73；而表示地塊規模和空間分布均衡性的指標有所增加，MPS、PSCOV和SHEI分別增加了0.118 hm2、23.56和0.004。因此，在進行耕地細碎化景觀指數評價時應注重基礎數據的選擇，篩選適宜指標，確定合理粒度。

土地利用；農村地區；耕地細碎化；土地整治；景觀指數；適用性；評價

0 引 言

耕地是人類進行農業生產活動的資源保障。耕地細碎化是與土地規模經營相對立的土地利用格局，是世界上多數國家農業生產過程中普遍存在的問題。作為中國土地利用的傳統問題，耕地細碎化主要表現為受自然環境、人口壓力、土地制度等限制，造成耕地地塊規模狹小、形狀不規整、權屬分散，制約土地規模化、集約化經營的現象[1]。中國作為人口大國，人均耕地面積不足0.092 hm2[1]，僅為世界平均水平的40%[1]。雖然在特定的歷史階段下，一定程度的耕地細碎化有助于分散農業生產風險、消除農村饑餓與貧困、維護社會公平與穩定[2]。但隨著經濟水平提升和城鎮化進程的加快，耕地細碎化的負面影響愈加突出，一方面造成耕地資源浪費，不利于農業機械化、現代化發展，增加農戶耕作的難度和時間，降低土地綜合產出率[3]；另一方面，也提高了農業生產成本，增加了農用機械使用量，降低了農業生產的規模效率[4]。為緩解耕地細碎化對農業生產的負面影響，中國政府不斷提出應對舉措：2003年開始實施的《土地承包法》強調穩定和完善土地承包關系，賦予農民長期而穩定的土地使用權限，減緩了由于農村集體組織內部權屬調整造成耕地細碎化愈發嚴重的趨勢；2013年中央一號文件《中共中央國務院關于加快發展現代農業進一步增強農村發展活力的若干意見》要求“結合農田基本建設，鼓勵農民采取互利互換方式，解決承包地塊細碎化問題”，提出“家庭農場”概念，鼓勵和支持承包土地向專業大戶、家庭農場、農民合作社流轉；2017年中央一號文件《中共中央、國務院關于深入推進農業供給側結構性改革加快培育農業農村發展新動能的若干意見》進一步深化了“加快推動土地流轉、積極發展適度規模經營”的宏觀部署。黨的十九大報告強調，要完善承包地“三權”分置制度，通過土地經營權的流轉，促進經營權的協商交換、土地整理，實現小塊變大塊、連片經營，發展多種形式適度規模經營，提高土地產出率、勞動生產率、資源利用率。深入認識耕地細碎化內涵及特征，有效分析區域耕地細碎化狀況及問題，對合理制定應對政策、明確扶持重點、改進整治方向等都具有重要意義。

土地整治作為破解現代化建設進程中土地利用問題的政策工具，是世界上許多國家（地區）解決社會經濟發展過程中土地利用問題的重要措施[3]。在治理耕地細碎化方面，土地整治被視為一種有效模式并取得了顯著成效[5]。德國在土地整治項目實施中堅持“公眾參與”原則，通過土地條塊整理、村莊改造建設、生態景觀規劃、基礎設施建設等措施，改善了農業生產條件和區域生態環境，顯著降低了耕地細碎化[6]；日本在土地整治中也將解決田塊細碎化作為重要內容，圍繞土地合并和基礎設施建設促進農地規模化、機械化經營，并依據城市和鄉村建設進行權屬調整與村莊更新[7]。中國臺灣地區從方便自耕農戶耕作角度開展了大規模農地重劃，通過土地交換合并對分散的細碎耕地進行整合，實現“一戶一塊地”，促進了適度規模經營[6]。為促進土地整治成效的發揮，國內部分地區也嘗試將農戶意愿和土地權屬調整納入土地整治中統籌考慮，如新疆瑪納斯縣三岔坪村采用農民自主式土地整治模式——“互換并地”，自發調整土地權屬的空間位置，將農戶分散地塊進行集中連片，同時進行土地平整、農田水利設施建設等措施[8]；廣西省扶綏縣渠蘆屯采用合作社主導的“小塊并大塊”土地整治模式，通過統一基礎設施建設、集中管理、分配收益等措施，引導農戶土地入股，實現“分股分紅不分地”的合作化經營模式。但當前中國土地整治總體尚處于以政府為主導和工程建設為主要實施手段的階段[9]，在破解耕地細碎化，促進耕地集中連片，實現適度規模經營方面還有待提升。

在學術研究方面，當前耕地細碎化研究主要集中在耕地細碎化影響和耕地細碎化評價2個方面。前者主要圍繞耕地細碎化造成的正負面影響，從農業系統生產力出發，結合自然資源[10]、經濟因素[11-12]、生產函數模型[13-14]等，探討耕地細碎化對作物生產和農民收入的影響[15-17]；后者則重點圍繞不同主體[18-19]、不同尺度[20-21]和不同對象[22-23]，對耕地細碎化特征進行評價。具體就耕地細碎化評價而言，以地塊為對象的研究，主要從地塊數量、質量、規模、形狀等方面分析地塊形態和空間分布特征[24]；以農戶為對象的研究，主要分析土地權屬在空間尺度上對耕地的分割程度[24]；以區域為對象的研究，多構建包含自然、經濟、社會等要素的評價綜合體系測算耕地細碎化程度[25]。相關研究涵蓋了斑塊尺度[14]、斑塊類型尺度[26]和景觀尺度[14]，所采用的分析包括生態視角[27]、景觀視角[25-29]、利用經營視角[20]等。在利用景觀指數開展耕地細碎化評價方面，Bonfanti等采用斑塊個數、平均斑塊面積、斑塊密度、香農多樣性指數等指標分析了土地整治對區域景觀格局變化的影響[30]；李鑫等從耕地類型尺度上選擇平均地塊面積、邊界密度、地塊密度、面積加權形狀指數、面積加權分維數等指標，利用主成分分析方法綜合衡量耕地細碎化程度[2]；孫雁等選取平均地塊大小、地塊形狀指數、聚集度、分離度、香農多樣性指數、香農均勻度指數等指標反映了中觀尺度下土地細碎化的特征[31]；黃思琴等以鄉鎮為研究單元，選取斑塊個數、斑塊密度、平均斑塊面積、面積加權形狀因子、面積加權分維數、斑塊聚集度指數等指標進行耕地細碎化評價[11]。目前相關研究多選取與耕地景觀格局特征有聯系的景觀指標，反映某一區域的耕地細碎化狀況，但在景觀指標針對性、有效性、適用性等方面尚未進行充分分析，可能造成評價結果失真。本文擬綜合現有研究成果，采用土地利用數據和村域土地權屬信息，基于景觀指數視角，分析不同數據來源、數據類型和粒度水平下土地整治前后的耕地細碎化狀況，探討可有效表征項目區耕地細碎化變化的景觀指數。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

本研究選取江蘇省寶應縣小官莊鎮某高標準基本農田整治項目作為研究案例。該項目位于寶應縣小官莊鎮的南部，地處東經119°25′52″～119°29′57″，北緯33°8′40″～33°11′13″，東與魯垛鎮接壤，南與柳堡鎮相連，西與范水鎮交界，北至向陽河，項目區土地利用現狀見圖1。

圖1 研究區土地利用現狀

項目區屬亞熱帶濕潤性季風氣候區，氣候溫和，四季分明，日照充足，雨水適中，無霜期長；區內地勢平坦，高程在2.20～3.32 m之間；農業生產以糧食作物為主，以稻麥兩熟為優勢。項目建設規模1 354.43 hm2，涉及誠忠、范溝、祖全和南場4個行政村，共38個村民小組；項目區內共有農戶2 534戶，人口10 283人。項目區內耕地面積1 196.83 hm2，通過整治新增耕地41.22 hm2，項目實施期為2014－2016年。

1.2 數據來源

本研究所收集的數據包括項目建設資料、土地權屬資料、社會經濟資料和實地調研資料。其中：項目建設資料包括項目規劃設計報告、竣工驗收報告、項目現狀圖（1:5 000）（見圖1）、項目規劃圖（1:5 000）、項目竣工驗收圖（1:2 000）、遙感影像圖（IKONOS）等；土地權屬資料包括土地變更調查資料、土地確權資料（魚鱗圖，1:500）等；社會經濟資料包括所在鄉鎮和行政村的人口、經濟統計資料；實地調查資料包括無人機航拍、農戶訪談、問卷調查等。

以土地變更調查數據（以下簡稱二調圖）為基礎，結合遙感影像、無人機航片和魚鱗圖，在ArcGIS中對各農戶擁有的所有田地進行數字化，并添加相應的權屬字段，分別得到耕地資源圖層和權屬圖層。

2 研究思路與方法

2.1 技術路線

耕地細碎化是自然要素和社會經濟要素共同作用的結果，反映耕地的空間分布、狀態及人類活動對耕地的干擾程度。從景觀異質性、自然性、運動性、有序性等特征入手，有利于在時空上突顯土地整治對耕地細碎化的改善情況。

本文采用“構建指標-定量評價-統計分析-特征提取”的總體思路，在對可體現耕地細碎化特征的景觀指數進行全面收集的基礎上，基于二調圖和魚鱗圖，通過矢量計算和柵格計算的方法，利用ArcGIS和FRAGSTATS軟件對不同格網粒度下的全部備選指標進行計算，而后針對指標計算結果的顯著性、敏感性、差異性進行統計分析，最后根據結果特征，從指標內涵、方法、粒度等方面，篩選可有效表征耕地細碎化狀況的評價指標。整體技術路線如圖2所示。

圖2 技術路線圖

2.2 指標釋義

景觀指數是指能夠高度濃縮景觀格局信息，反映其結構組成和空間配置某些方面特征的定量化研究方法[28]，被廣泛應用于景觀格局分析、生態環境評價、土地利用與覆被變化等的研究中[29]。同時景觀指數也可以刻畫耕地細碎化的數量規模、地塊規則程度、空間分散程度等不同特征，這些定量指標信息含量高、說明功能強。但當前研究中并未針對景觀指標的針對性、有效性、適用性等方面進行分析，往往造成評價結果失真等問題。因此，本研究立足耕地細碎化的內涵，根據耕地細碎化的主體特性，參考現有的研究中用于定量評價耕地細碎化狀態的常用指標，主要涵蓋面積/密度/邊界、形狀、蔓延/散布等景觀特征[29-33]，綜合考慮耕地景觀的數量、規模、形狀和空間分布指標，圍繞景觀斑塊和景觀類型尺度選取27項備選指標，探討可有效表征項目區耕地細碎化變化的景觀指數。具體指標內容如下：

2.2.1 景觀斑塊尺度

1）數量指標。斑塊個數（number of patches，NP，1），斑塊密度（patch density，PD，2）。

2）規模指標。平均斑塊面積（mean patch size，MPS，3），平均周長面積比（mean perimeter-area ratio，MPAR，4），最大斑塊指數（largest patch index，LPI，5），面積加權平均斑塊面積（area-weighted mean patch size，AWMPS，6），斑塊面積標準差（patch size standard deviation，PSSD，7），斑塊面積變異系數（patch size coefficient of variation，PSCOV，8），核心斑塊面積變異系數（core area coefficient of variation，CACOV，9），核心斑塊面積方差（core area standard deviation，CASD，10）。

3）形狀指標。邊界密度（edge density，ED，11），平均斑塊邊緣（mean patch edge，MPE，12），平均斑塊形狀指數（mean shape index，MSI，13），面積加權的平均形狀指數（area-weighted mean shape index，AWMSI，14），平均斑塊分形維數（mean fractal dimension index，MPFD，15），面積加權平均斑塊分維數（area-weighted mean fractal dimension index，AWMPFD，16）。

4）空間分布指標。平均最近鄰體距離（mean nearest neighbor distance，MNN，17）。

2.2.2 景觀類型尺度

1）規模指標。斑塊類型面積（class area，CA，18），景觀面積（total landscape area，TLA，19），斑塊豐富度密度（patch richness density，PRD，20），香農多樣性指數（Shannon’s diversity index，SHDI，21，香農均勻度指數（Shannon’s evenness index，SHEI，22）。

2）形狀指標。景觀形狀指數（landscape shape index，LSI，23）。

3）空間分布指標。聚合度指數（aggregation index，AU，24），景觀分離度指數（landscape division index，DIVISION，25），分割度指數（splitting index，SPLIT，26），蔓延度指數（contagion，CONTAG，27）。

2.3 數據處理

分別采用二調圖和魚鱗圖，基于矢量數據和柵格數據，在不同格網粒度下進行指標計算。具體步驟如下：

1）格網粒度選擇。考慮研究區范圍及計算量，設置5種粒度水平，分別為5、10、20、30和50 m。在進行多粒度格網轉換時，為保證基礎數據一致性，通過聚合柵格像元的方式形成的不同粒度大小的分類圖，分類結果示例見圖3。

2）數據標準化。利用ArcGIS和FRAGSTATS軟件，在不同格網粒度下對所選取指標進行計算。為便于分析，采用離差標準化方法[34]對計算結果進行標準化處理。

圖3 研究區基礎數據示例圖

3 結果與分析

3.1 粒度分析

耕地斑塊是分析耕地細碎化程度的基本單元。本文選取的27項景觀指標中，有15項指標可采用矢量數據進行計算，有26項指標可采用柵格數據進行計算。基于不同數據來源（魚鱗圖和二調圖），分別在5種粒度條件下對各項指標進行對比分析，結果見圖4。

圖4 不同數據來源和不同粒度水平下整治前后細碎化指標計算結果

1）基于魚鱗圖。不同粒度選擇下，各指標評價結果存在顯著差異。其中3（MPS）、5（LPI）、6（AWMPS）、7（PSSD）、8（PSCOV）、9（CACOV）、10（CASD）、14（AWMSI）、16（AWMPFD）和17（MNN）等10項指標，隨粒度增大，評價值呈增加趨勢；而1（NP）、2（PD）、11（ED）、13（MSI）、15（MPFD）、23（LSI）、24（AI）、25（DIVISION）、26（SPLIT）和27（CONTAG）等10項指標，隨粒度增大，評價值呈下降趨勢；有6項指標4（MPAR）、18（CA）、19（TLA）、20（PRD）、21（SHDI）和22（SHEI）評價值不隨粒度選擇而變化。從具體指標看，隨粒度變化存在明顯的突變點，如5（LPI）、8（PSCOV）、9（CACOV）、14（AWMSI）和16（AWMPFD），當格網粒度在5～20 m之間時，其值隨粒度增加而增加；格網粒度為30～50 m之間時，其值隨粒度的增加而下降；而6（AWMPS）、x17（MNN）等指標在柵格粒度為10和20 m時出現突變，其值呈現大幅增減。

均值與標準差變化可反映指標值的集中趨勢與分散程度。以基于魚鱗圖的矢量數據計算結果作為參考標準，當格網粒度為10～20 m之間時，大部分指標值的離散程度較小。結合參考指標值變化的突變點，選擇10 m作為耕地細碎化評價的適宜粒度。

2）基于二調圖。不同粒度下，各指標評價結果也存在顯著差異，但與魚鱗圖的評價結果相比，特征并不完全一致。其中3（MPS）、5（LPI）、6（AWMPS）、7（PSSD）、10（CASD）和17（MNN）等6項指標，隨粒度增大評價值呈增加趨勢，但突變特征存在差異，5（LPI）突變點消失；8（PSCOV）和10（CASD）、11（ED）均在格網粒度為10 m之后出現突變，評價值出現大幅增加或減少。由圖4可見，不同粒度水平下，基于二調圖的景觀指數評價結果在均值、標準差的分布趨勢與基于魚鱗圖的類似。因此以10 m作為粒度選擇也適用。

3.2 指標評價

采用矢量數據和柵格數據（粒度為10 m），對不同數據來源下土地整治前后項目區各項評價指標進行計算，結果見圖5。根據結果可進行評價適用性指標篩選，并將不適用于評價的指標進一步區分為內涵重復性指標、方法依賴性指標、粒度敏感性指標和結果歧義性指標。

圖5 項目區整治前后數據類型比較

1）不適用性指標

①內涵重復性指標。有6項指標含義相近，相應的計算結果基本相似。例如18（CA）和19（TLA）均表征景觀類型面積；13（MSI）、14（AWMSI）、15（MPFD）和16（AWMPFD）均表征耕地地塊形狀的規整及變異程度。

②方法依賴性指標。有15項指標對計算方法和數據類型有要求。一是柵格數據依賴型指標，即2（PD）、5（LPI）、6（AWMPS）、7（PSSD）、8（PSCOV）、17（MNN）、20（PRD）、23（LSI）、24（AI）、25（DIVISION）、26（SPLIT）和27（CONTAG）等12項指標只能利用柵格數據進行計算；二是矢量數據依賴型指標，12（MPE）只能采用矢量數據計算，而15（MPFD）和16（AWMPFD）僅通過矢量數據計算的結果具有可比性，采用柵格數據計算的結果無法體現土地整治前后的變化。

③粒度敏感性指標。有13項指標對格網粒度的選取較為敏感。2（PD）、4（MPAR）、5（LPI）、7（PSSD）、8（PSCOV）、9（CACOV）、11（ED）、14（AWMSI）、17（MNN）、23（LSI）、24（AI）、26（SPLIT）和27（CONTAG）等13項指標對格網粒度的選擇較為敏感。

④結果歧義性指標。有13項指標的指示作用不顯著，計算結果與實際情況不吻合，包括4（MPAR）、5（LPI）、6（AWMPS）、10（CASD）、14（AWMSI）、15（MPFD）、17（MNN）、21（SHDI）、22（SHEI）、23（LSI）、24（AI）、26（SPLIT）和27（CONTAG）等13項指標。案例項目通過土地整治耕地細碎化狀況得到了明顯改善，但指標評價值與之相背離。

2）適用性指標

通過綜合分析，按照含義明確、特征獨立、覆蓋全面的選擇標準，最適宜進行耕地細碎化評價的景觀指標有6項，分別是1（NP）、2（PD）、3（MPS）、8（PSCOV）、11（ED）和22（SHEI）。

3.3 結果差異分析

總體而言，土地整治后項目區耕地細碎化程度有所降低。基于魚鱗圖的分析結果顯示，整治后研究區的田塊數由3715個減少到2718個，減少了997個；平均田塊規模由0.3221 hm2增加到0.4401 hm2，增加了0.118 hm2，說明經整治后，在地塊數量減少的同時增加了地塊規模；斑塊密度由18.13下降到17.97，下降了0.16；斑塊面積的變異系數由64.89上升到88.45，上升了23.56；斑塊邊界密度由783.86下降到642.13，斑塊密度下降了141.73；香農均勻度指數由0.196上升到0.200，上升了0.004，表明經過整治后耕地斑塊形狀的不規則程度下降，斑塊規模的差異度減小。而基于二調圖的分析結果顯示，整治前后研究區的田塊數均為2.270個，平均田塊規模均為0.5382 hm2，斑塊密度均為19.72，斑塊面積的變異系數均為85.89，斑塊邊界密度均為556.89，而香農均勻度指數由0.166上升到0.239。對比魚鱗圖的分析結果，二調圖中地塊數量較少、規模偏大，地塊形狀更加規整，土地整治前后指標值變化不明顯，難以有效反映土地整治對耕地細碎化的改善情況（見圖6）。究其原因，主要由于不同的數據來源決定了數據的精度，而數據的精度又控制著評價結果。其中二調圖以宗地為基本單元（見圖1、圖3），未考慮到諸如田埂、田間道、溝渠以及地塊權屬等對耕地地塊的分割程度，主要反映田間耕作、管理與田間基礎設施建設的基本狀況；而魚鱗圖以耕作地塊為基本單元，地塊單一且權屬確定，反映土地利用主體和實際生產情況，所表達的耕地細碎化狀態更加清晰，更有利于體現耕地細碎化的內在特征。

圖6 土地整治前后各指標值變化情況

4 結 論

景觀指數是耕地細碎化評價指標選取的主要來源。為了有效分析土地整治對耕地細碎化的影響，本研究綜合現有研究成果，在常用景觀指數分析整理的基礎上，通過案例分析，從數據來源、數據類型、粒度水平等方面探討了可有效表征項目區尺度下耕地細碎化變化的評價指標及其適用的方法精度。得出以下主要結論：

1）項目區尺度下耕地細碎化評價，受基礎數據類型、分析方法選擇及空間格網粒度等因素的影響，評價結果存在較大的差異。直接使用土地利用數據（二調數據）難以全面反映耕地細碎化的變化情況，也會低估土地整治對改善耕地細碎化的影響。

2）從數據類型和格網粒度的選取來看，矢量數據對耕地細碎化的表征能力強于柵格數據，但考慮到評價的全面性，仍需結合柵格數據進行針對性分析。分析結果表明，項目區尺度下格網粒度應選取10 m為宜。

3）常用的景觀指標直接用于耕地細碎化評價，存在內涵重復、方法依賴、粒度敏感和結果歧義等問題，需要對其適用性進行區分。可在項目區尺度下有效評價耕地細碎化的指標包括斑塊個數（NP）、平均斑塊面積（MPS）、邊界密度（ED）、斑塊密度（PD）、斑塊面積變異系數（PSCOV）和香農均勻度指數（SHEI）。

針對耕地細碎化，當前研究主要從景觀視角、生態視角、利用經營視角等進行獨立分析，而如何將宏觀的土地利用結構變化與微觀的農戶生產方式變化，顯性的景觀格局變化、生物量變化以及隱形的投入產出變化等進行綜合，全面分析土地整治對耕地細碎化的影響還有待進一步深入。同時，由于數據資料限制，本研究結果在更大范圍，不同區域條件下的適用性也有待在后續研究中進一步驗證。

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Applicability analysis of indices in assessment on effect of land consolidation on cultivated land fragmentation

Sun Rui1, Jin Xiaobin1,2,3※, Xiang Xiaomin1, Cao Shuai1, Xu Cuilan4, Sui Xueyan4, Liu Min4, Zhou Yinkang1,2,3

(1.210023,; 2.210023,; 3.210023,; 4.210024,)

Land consolidation is an important measure for solving land use problems in the process of socio-economic development in many countries (regions) in the world. But cultivated land fragmentation has a negative effect on raising agricultural productivity, promoting agricultural mechanization and developing agricultural modernization for many years. Land consolidation is regarded as an effective mode to control the fragmentation of cultivated land, which has achieved remarkable results. As for the applicability of the index in the impact assessment of land consolidation on cultivated land fragmentation, the integrated existing research results found that landscape index is a quantitative research method that can highly concentrate landscape pattern information, and reflect some aspects of its structure composition and spatial configuration. And using landscape index to evaluate the impact of land fragmentation by land consolidation is helpful to highlight the improvement of land consolidation on land fragmentation in the scale of time and space. Landscape index is the main source for selecting evaluation index of cultivated land fragmentation. This paper adopted the general idea of “integrating index system, quantitatively evaluating index, statistical analysis and extracting index”. This study used land use data and village land ownership information, selected 27 evaluation indices based on the view of landscape index, and analyzed the fine fragmentation of cultivated land before and after land consolidation under different data sources, data types and granularity levels. By using ArcGIS and FRAGSTATS software, all alternative indices under different grid granularity levels were calculated. A statistical analysis was made on the significance, sensitivity, and difference of the calculation results of the indicators. Finally, according to the characteristics of the results, the evaluation indicators that can effectively represent the fragmentation status of the cultivated land were screened from the aspects of index connotation, method, and granularity. The results are as follows: 1) Evaluation results of cultivated land fragmentation under the project area scale are quite different from each other, which are affected by the basis data, the selected analysis methods and different grid granularity levels. If the land use data are directly used for evaluation like this, it is difficult to fully reflect the changes in the fragmentation of cultivated land, and at the same time, the impact of land consolidation on improving the fragmentation of cultivated land will also be underestimated. 2) In the terms of data types and grid granularity levels, vector landscape indices have a strong ability to characterize the cultivated land fragmentation. However, considering the comprehensiveness of evaluation indices, it is still necessary to calculate with grid data. No matter which data type is taken, the analysis results show that in the project area the suitable grain size is 10 m. 3) The common landscape indices are applied to the problems of cultivated land fragmentation evaluation, such as connotation repetition, method dependence, granularity sensitivity and result ambiguity, and the indicators which can effectively represent the fragmentation of cultivated land include the number of patches, mean patch size, edge density, patch density, patch size’s coefficient of variation, Shannon evenness index, and so on. 4) Land consolidation has obvious effect on improving the fragmentation of cultivated land. The number of patches and the degree of shape irregularity indices were decreased, NP, PD and ED were respectively decreased by 997, 0.16 and 141.73. While the indices representing patch scale and spatial distribution equilibrium were increased, MPS, PSCOV and SHEI were respectively increased by 0.118 hm2, 23.56 and 0.004.These results provide an important guide for deeply understanding the impact of land consolidation on the cultivated land fragmentation, and effectively analyzing and evaluating the status and problems of cultivated land fragmentation in project area.

land use; rural areas; cultivated land fragmentation; land consolidation; landscape index; effectiveness; evaluation

孫 瑞，金曉斌，項曉敏，曹 帥，徐翠蘭，隋雪艷，劉 敏，周寅康. 土地整治對耕地細碎化影響評價指標適用性分析[J]. 農業工程學報，2018，34(13)：279－287.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.034 http://www.tcsae.org

Sun Rui, Jin Xiaobin, Xiang Xiaomin, Cao Shuai, Xu Cuilan, Sui Xueyan, Liu Min, Zhou Yinkang. Applicability analysis of indices in assessment on effect of land consolidation on cultivated land fragmentation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(13): 279－287. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.034 http://www.tcsae.org

2018-02-24

2018-06-07

國家科技支撐計劃項目（2015BAD06B02）

孫 瑞，博士研究生，主要研究方向為土地資源管理。 Email：rsun17@163.com.

金曉斌，教授，博士，博士生導師，主要從事土地利用與國土整治研究。Email：jinxb@nju.edu.cn.

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.034

F301.2

A

1002-6819(2018)-13-0279-09