基于地形的耕地破碎度指數設計與應用

張 彭 張 超,* 李春澤 李珊兒 孔祥斌, 鄖文聚

(1.中國農業大學 土地科學與技術學院，北京 100193； 2.自然資源部農用地質量與監控重點實驗室，北京 100035)

隨著我國城鎮化和農業現代化的不斷推進，規模化、機械化的種植模式成為了必然選擇。但是，長期以來的分散經營模式導致了我國耕地破碎化，限制了區域農業機械化和現代化的發展。耕地破碎化問題是我國，特別是南方丘陵地區，進一步穩定并提高糧食產量面臨的關鍵問題之一。開展耕地破碎化評價研究，可為區域農業機械化和現代化的發展提供重要支撐。

目前，耕地破碎化的概念多是專注于耕地景觀特點，從成因、過程和結果3個方面定義。在國外相關研究中，Nguyen等認為耕地破碎化是原本整體和連續的耕地斑塊，趨向于復雜、異質和不連續的混合斑塊鑲嵌體。Dumanski 等把耕地破碎化的內涵定義為：因耕地斑塊受地形、人為等因素的影響，造成其在區域范圍內大量分散。自古以來的分散經營模式，是導致我國耕地破碎的主要原因，家庭聯產承包責任制實行后，綜合考慮耕地質量和數量進行分配，進一步加劇了耕地破碎。鑒于耕地承包經營權對我國耕地破碎的重要影響，我國研究者將其納入到耕地破碎化，定義為耕地細碎化。趙凱認為耕地細碎化是由于中國自然因素、經濟因素、社會因素、制度和政策因素的影響，造成田塊數較多、單個地塊的面積較小，且存在肥沃程度、家庭距離等的差異。

目前對耕地破碎程度的評價多是基于景觀指數的方法。由于單個景觀指數僅能反映耕地破碎化某一方面，該方法需綜合多個景觀指數的結果進行分析，難以直觀準確的評價耕地破碎程度，且景觀指數的選擇主觀性較強。因此，本研究以耕地面積、形狀以及聚集性為核心要素，引入地形修正因子，設計了耕地破碎度指數(Cultivated land fragmentation index, CLFI)，以期對區域土地利用空間布局優化提供科學支撐。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

本研究選擇安徽省宣城市宣州區為研究區，地理位置118°28′～119°04′ E、30°34′～31°19′ N，總面積2 585 km(圖1)。研究區地形復雜，南部以山地、丘陵為主，北部為平原，中部地形具有較明顯的過渡性，以丘陵、崗地為主。2018年宣州區土地利用變更調查結果顯示，宣州區現有耕地面積約9萬 hm，為江南水稻主產區之一，主要農作物包括水稻、冬小麥、煙草、油菜等。

1.2 數據來源

本研究采用的主要數據包括2018年宣州區耕地圖斑數據、宣州區行政區數據、宣州區2008年ALOS PALSAR 12.5 m分辨率DEM數據以及宣州區2020年10月的Sentinel-2多光譜遙感數據。

圖1 安徽省宣城市宣州區地理位置及地理概況圖Fig.1 Geographical location and geographic overview map of Xuanzhou District, Xuancheng City, Anhui Province

2 研究方法

2.1 綜合形狀、聚集性和地形特征的CLFI設計

本研究對于耕地破碎化的評價，服務于農業規模化、機械化，從耕地的面積、形態、集中程度、地形等自然特征出發，未考慮耕地的承包經營權屬性。因此，本研究將耕地破碎化定義為：在自然和人為因素的影響下，連續耕地被切割成面積更小、形狀不規則、不平整、分散的多塊耕地。

根據本研究對耕地破碎化的定義，綜合耕地的面積、形態以及聚集性特征，并以耕地平均坡度作為修正因子，設計了CLFI，具體計算公式如下：

(1)

式中：CLFI為第

i

塊耕地的耕地破碎度指數，值越大表示耕地越破碎；e為自然常數；

S

和

S

分別為第

i

塊耕地的平均坡度、耕地平均坡度最大值；SI_為第

i

塊耕地形狀指數標準化后的值

P

，其中

a

為耕地面積，

P

為耕地周長)；NDD_為第

i

塊耕地最鄰近距離標準化后的值；

A

_為第

i

塊耕地面積標準化后的值；

A

為第

i

塊耕地的面積，hm；CA為耕地

i

所屬區域耕地的總面積，hm。式(1)中，

A

、SI以及NDD分別表征耕地的大小、形態和聚集性特征，通過對3個特征進行數據標準化統一量綱。耕地面積和CLFI呈負相關，耕地面積越大，耕地破碎程度越低；形狀指數和CLFI呈正相關，形狀指數越大，形狀越不規則，耕地破碎程度越高；最鄰近距離和CLFI呈正相關，最鄰近距離越大，耕地越分散，耕地破碎程度越高。同時，CLFI以耕地平均坡度作為修正因子，將地形起伏納入到耕地破碎化評價，從三維衡量耕地的破碎狀況。CLFI通過調整CA可以實現多尺度評價。當評價單元為耕地地塊時，CA為耕地自身面積；當評價單元為區域時，CA為區域內所有耕地的總面積。

2.2 基于CLFI的耕地破碎化評價

基于CLFI的耕地破碎化評價過程如下：1)計算每個耕地地塊的面積和最鄰近距離，并進行數據標準化；2)基于DEM數據，計算每個耕地地塊的平均坡度；3)基于SI公式，計算每個耕地地塊的形狀指數，并進行數據標準化；4)基于CLFI計算公式，依據耕地面積和鄉鎮耕地總面積設置不同的CA值，計算每個耕地地塊的CLFI；5)以鄉鎮區域內所有耕地CLFI的和作為該鄉鎮耕地破碎化評價結果；6)基于自然斷點法，對地塊和鄉鎮的CLFI進行等級劃分和可視化。地塊和鄉鎮尺度的CLFI均存在負值，為了便于可視化分析，將地塊和鄉鎮尺度的CLFI減去各自最小值。耕地破碎化評價過程中的標準化均采用Z-Score標準化。

2.3 基于景觀指數的耕地破碎化評價

本研究參考基于景觀指數評價耕地破碎化的相關研究，選取斑塊數量(NP)、斑塊類型面積(CA)、斑塊密度(PD)、斑塊平均面積(MPS)、面積加權形狀因子(AWMSI)以及斑塊聚集度指數(AI)等6個指數評價耕地破碎化。其中NP、CA、MPS用來評價耕地的面積分布情況，PD、AI用來評價耕地的集中程度，AWMSI用來表征耕地的形狀特征。

3 結果與分析

3.1 耕地破碎化評價

從地塊、鄉鎮2個尺度評價耕地破碎化，結果如圖2所示。由圖2(a)可知：CLFI較低的耕地主要集中在宣州區中部和南部，CLFI較高的耕地在宣州區全域散落分布，在宣州區西北部分布較為集中。由圖2(b)可知：宣州區全域均存在一定程度的耕地破碎化現象，宣州區中部是破碎化較為嚴重的地區，宣州區西部、東部的耕地破碎化程度較低。

3.2 評價結果對比分析

在耕地地塊尺度上，本研究在研究區北部、中部以及南部各選5 km×5 km樣區深入分析，3個樣區具體位置如圖1所示。

圖3為宣州區西北部樣區耕地CLFI分布與遙感影像對比圖。該樣區位于宣州區北部平原地區。可知：該區域水網密集、道路縱橫，耕地面積較小，破碎情況較為嚴重，多數耕地的CLFI>27.30。但是該區域耕地的形狀規整，較為聚集，說明該地區具有一定的整治潛力，通過小塊并大塊等整治工程，可以形成更加規模化的耕地格局。

圖4為宣州區中部樣區耕地CLFI分布與遙感影像對比圖。該樣區位于宣州區中部城鎮地區。可知：該區域部分耕地被道路切割成形狀不規則、面積較小的多塊耕地，多數耕地CLFI較高，只有少數耕地CLFI<27.30。CLFI較高的破碎耕地主要分布在道路、建筑物附近，整治難度較大。

圖5、6分別為宣州區南部樣區耕地CLFI與遙感影像對比圖和平均坡度圖。該樣區位于宣州區南部山區，由圖5、圖6可知：該區域多數耕地形狀較不規則，但受人為因素影響較小，面積普遍較大，多數耕地CLFI<27.30；山溝中的大塊耕地地勢較為平坦，平均坡度<6.37°；CLFI高的耕地零星分布在交通不便的山坡上，這些耕地面積較小、坡度較大。該地區耕地分布集中、面積較大、水源充足，但地形起伏較大、基礎設施不完善、遠離城鎮，通過合理的田塊平整和農田基礎設施建設，可形成集中連片的、適合機械化種植的耕地。

在鄉鎮尺度上，基于景觀指數的耕地破碎化評價結果如圖7所示。可知：CA較大的鄉鎮主要集中在宣州區中部和北部；NP較大的鄉鎮主要分布在宣州區中部和南部，較小的鄉鎮在全域零散分布；宣州區總體上PD較低，在中部有少量鄉鎮PD較大；MPS較大的鄉鎮集中分布在宣州區南部和東部，在西部有少量分布；AWMSI較小、耕地形狀較規則的鄉鎮主要分布在宣州區中北部，在南部和東部有少量分布；AI較大、耕地較為集中的鄉鎮集中分布在宣州區東北部，在西部和南部有少量分布。不同景觀指數之間空間分布規律差異較大，對于表征耕地聚集特征(PD、AI)、形狀特征(AWMSI)、以及耕地面積特征(CA、NP、MPS)的三類指數空間分布吻合度低，多個指數的評價結果難以綜合表征區域耕地破碎化情況，也未能表達地形因素引起的耕地破碎化。

圖2 宣州區耕地(a)和鄉鎮(b)CLFI分布圖Fig.2 CLFI distribution map of cultivated land (a) and township (b) in Xuanzhou District

圖3 宣州區樣區1耕地CLFI分布(a)和遙感影像(b)圖Fig.3 CLFI distribution (a) and remote sensing image (b) map of cultivated land in sample plot 1 of Xuanzhou District

對宣州區各鄉鎮的景觀指數和CLFI評價結果進行統計，結果如表1所示。

圖4 宣州區樣區2耕地CLFI分布(a)和遙感影像(b)圖Fig.4 CLFI distribution (a) and remote sensing image (b) map of cultivated land in sample plot 2 of Xuanzhou District

圖5 宣州區樣區3耕地CLFI分布(a)和遙感影像(b)圖Fig.5 CLFI distribution (a) and remote sensing image (b) map of cultivated land in sample plot 3 of Xuanzhou District

由表1可知：孫埠鎮的CLFI最低，該區域位于宣州區中東部，地形平坦，耕地集中且平均面積較大；省屬寶豐勞教所耕地AI和AWMSI均優于孫埠鎮，但是該鄉鎮耕地分散且平均面積較小，CLFI較高；周王鎮的耕地平均面積較大，耕地形狀較為合理，聚集性較強，但是周王鎮地處宣州區南部，地表起伏大，地形復雜，耕地平均坡度為4.23°，最大坡度為15.05°，CLFI較高。

圖6 宣州區樣區3耕地平均坡度圖Fig.6 Average slope map of cultivated land in sample plot 3 of Xuanzhou District

對CLFI以及6個景觀指數進行相關性分析，結果如表2所示，可知：CLFI與CA、NP、MPS以及AWMSI均呈負相關，與PD呈正相關，與AI相關性較弱。

以CLFI為因變量、6個景觀指數為自變量對表1的數據進行多元回歸分析，回歸方程擬合的

R

為0.54，削弱自變量個數影響，回歸方程擬合的調整

R

為0.44，方差分析的

P

值<0.01，通過顯著性檢驗，說明了CLFI一定程度上綜合了6個景觀指數的特征。

4 討論與結論

在已有相關研究中，趙凱充分考慮到耕地經營權對耕地細碎化的影響，從耕地數量、面積、質量以及家庭距離耕地遠近四個屬性出發，提出了一種耕地細碎化的綜合定量測定方法；李鵬山等在進行耕地破碎化分析時考慮到人為因素的影響，在評價體系中加入了人工干擾指數，并針對不同密度區域提出不同的土地整治意見。本研究提出的CLFI考慮了耕地的形狀、面積、聚集性以及地形特征，雖然較現有耕地破碎化評價方法更為全面，且能開展地塊尺度的評價，但未考慮到人為因素的影響。影響耕地破碎化的人為因素有很多，不同因素對耕地破碎化的影響程度和作用類型存在差異，如田間道、生產道路、溝渠等農田基礎設施可以起到連接耕地的作用，一定程度上能降低耕地破碎化程度；而農村不同級別的公路、建筑物等則會導致耕地完全破碎，無法相連，不同的非農設施和建筑對耕地破碎化的影響程度也不同。因此下一步研究可同時從自然和人為因素出發，選取不同地形條件的地區進行耕地破碎化評價。

本研究梳理總結耕地破碎化評價相關研究，以農業規模化、機械化為立足點，對耕地破碎化進行了重新定義，并在面積、形狀、聚集性等特征基礎上，引入地形特征，設計了綜合評價耕地破碎狀況的CLFI。最后，以安徽省宣城市宣州區為研究區，從地塊和鄉鎮2個尺度進行了耕地破碎化評價，主要結論如下：1)在地塊尺度上，CLFI的評價結果與遙感影像上耕地的實際破碎狀況基本吻合，并能結合道路、水系、地形等數據，分析區域耕地破碎的原因和整治潛力；2)在鄉鎮尺度上，CLFI更直觀，而3類景觀指數的空間分布吻合度低，難以進行綜合評價，也未能表達地形因素引起的耕地破碎化；3)CLFI與6個景觀指數回歸方程的調整

R

為0.44，通過顯著性檢驗，表明CLFI一定程度上綜合了6個景觀指數的特征。

圖7 基于景觀指數的耕地破碎化評價結果圖Fig.7 Evaluation result map of cultivated land fragmentation based on landscape metrics

表1 宣州區各鄉鎮景觀指數和CLFI值
Table 1 The value of landscape metrics and CLFI of each township in Xuanzhou District

行政區名稱Administrative district name斑塊類型面積/hm2CA斑塊數量NP斑塊密度PD斑塊平均面積/hm2MPS面積加權形狀因子AWMSI斑塊聚集度指數AI耕地破碎度指數CLFI孫埠鎮Sunbu Township5 222.972 6770.031.957.2392.88-3.65

表1(續)

行政區名稱Administrative district name斑塊類型面積/hm2CA斑塊數量NP斑塊密度PD斑塊平均面積/hm2MPS面積加權形狀因子AWMSI斑塊聚集度指數AI耕地破碎度指數CLFI新田鎮Xintian Township3 208.711 1850.022.717.0593.03-3.59黃渡鄉Huangdu Township6 500.993 0510.032.137.0693.12-3.43洪林鎮Honglin Township6 114.192 2800.022.686.2093.29-3.29文昌鎮Wenchang Township2 239.347360.023.046.2194.89-3.28楊柳鎮Yangliu Township6 416.362 7540.032.335.9794.20-3.17安徽省南湖勞教所Nanhu Labor Camp in Anhui Province577.731790.023.237.1294.63-2.96寒亭鎮Hanting Township3 898.852 0100.031.946.2893.24-2.94貍橋鎮Liqiao Township9 324.123 7680.032.475.5194.11-2.62朱橋鄉Zhuqiao Township3 642.591 5940.032.293.5794.54-2.45向陽鎮Xiangyang Township5 896.772 2330.032.647.4593.26-2.13古泉鎮Guquan Township5 051.462 5900.031.956.6291.44-1.85鰲峰辦事處Aofeng Office341.112160.041.584.9891.60-1.68澄江辦事處Chengjiang Office203.80870.032.343.7191.09-1.59沈村鎮Shencun Township2 617.351 0980.032.584.2794.02-1.56雙橋辦事處Shuangqiao Office1 085.636360.041.716.0393.67-1.42溪口鎮Xikou Township1 140.187590.041.504.6691.08-1.30

表1(續)

行政區名稱Administrative district name斑塊類型面積/hm2CA斑塊數量NP斑塊密度PD斑塊平均面積/hm2MPS面積加權形狀因子AWMSI斑塊聚集度指數AI耕地破碎度指數CLFI五星鄉Wuxing Township2 944.971 5610.041.893.8794.44-1.20水東鎮Shuidong Township1 890.111 2430.041.524.9192.26-1.15周王鎮Zhouwang Township2 745.739960.022.766.4892.96-1.11養賢鄉Yangxian Township3 108.281 3850.023.312.7391.91-1.00敬亭山辦事處Jingting Mountain Office719.274430.041.624.2391.33-0.99金壩鄉Jinba Township1 826.981 2650.051.346.3390.94-0.88區屬青隱山林場Qingyin Mountain Forest Farm177.97530.023.365.7992.85-0.85水陽鎮Shuiyang Township9 061.434 0780.032.222.3093.85-0.84西林辦事處Xilin Office33.57220.041.533.1091.39-0.83濟川辦事處Jicuan Office397.403370.061.184.7792.69-0.71飛彩辦事處Feicai Office189.511950.140.653.2990.13-0.50夏渡林場Xiadu Forest Farm126.86510.032.867.2492.91-0.09敬亭山茶場Jingting Mountain Tea Farm170.381030.091.406.1191.98-0.01區屬高立洪林場Gao Lihong Forest Farm20.44210.070.973.9493.110.09區屬麻姑山林場Magu Mountain Forest Farm47.03250.041.889.3292.640.49省屬寶豐勞教所Baofeng Labor Camp4.5190.130.504.0193.593.22

表2 景觀指數和CLFI相關分析結果
Table 2 Correlation analysis results of landscape metrics and CLFI

指標Index斑塊類型面積CA斑塊數量NP斑塊密度PD面積加權形狀因子MPS斑塊平均面積AWMSI斑塊聚集度指數AI耕地破碎度指數CLFICA1.00NP0.981PD-0.40-0.371MPS0.330.24-0.801AWMSI0.080.06-0.300.291AI0.400.33-0.370.440.171CLFI-0.56-0.540.64-0.53-0.31-0.291