王 禎, 吳金華, 白 帥, 王海洋, 陳英杰
(1.長安大學(xué) 土地工程學(xué)院, 西安 710054; 2.長安大學(xué) 地球科學(xué)與資源學(xué)院, 西安 710054)
耕地細(xì)碎化是由于自然或人為割裂因素,耕地被分成零碎的、分散的、大小不一的幾塊,而呈現(xiàn)出分散和無序的狀態(tài)[1]。家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實(shí)施帶來了我國農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展,也帶來了相當(dāng)嚴(yán)重的耕地細(xì)碎化問題[2-3]。耕地細(xì)碎化一定程度上促進(jìn)了作物的多元化種植[4],另一方面也提高了使用機(jī)械的物質(zhì)費(fèi)用,阻礙農(nóng)業(yè)機(jī)械化、規(guī)?;l(fā)展;同時(shí),耕地細(xì)碎化造成了生產(chǎn)資料浪費(fèi),降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與耕地利用效率,不利于耕地的節(jié)約集約利用[5-7]。在國土空間規(guī)劃與全域綜合整治背景下,研究耕地細(xì)碎化的評價(jià)與整治分區(qū),可為區(qū)域耕地利用優(yōu)化布局提供科學(xué)依據(jù),對提高存量耕地的質(zhì)量、促進(jìn)耕地集約與規(guī)模利用具有重要的理論意義與實(shí)際價(jià)值。
近年來,國內(nèi)外學(xué)者對耕地細(xì)碎化的評價(jià)[8-13]、影響因素[8-13]、產(chǎn)生的效應(yīng)[14-16]、整治[17-24]做大量的研究。綜合來看,我國的耕地細(xì)碎化研究主要集中于華東與華北,西北黃土丘陵溝壑區(qū)的研究較少;同時(shí),耕地細(xì)碎化整治的研究以整治模式探討[19-21]和整治工程效益[22-24]居多,整治工程分區(qū)研究相對較少。因此,以黃土高原梁狀丘陵溝壑區(qū)的吳起縣為研究區(qū),行政村為評價(jià)與分區(qū)單元,基于景觀視角,采用景觀指數(shù)、層次分析法、地理探測器等方法,研究吳起縣耕地細(xì)碎化的空間格局與影響因素,為耕地細(xì)碎化的土地整治工程提供分區(qū)引導(dǎo),為相關(guān)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。
吳起縣位于陜西省西北部,介于東經(jīng)107°38′57″—108°32′49″,北緯36°33′33″—37°24′27″,總面積3 788.56 km2,屬于黃土高原梁狀丘陵溝壑區(qū)。境內(nèi)有無定河與北洛河兩大流域,地形主體結(jié)構(gòu)為“八川二澗兩大山區(qū)”,平均海拔約1 524 m。從1998年開始實(shí)施退耕還林政策,林草覆蓋率從1997年的19.2%提高到2018年的72.9%,被譽(yù)為“退耕還林第一縣”。據(jù)《延安統(tǒng)計(jì)年鑒2017》,2017年年末,吳起縣總?cè)丝?45 990人,其中非城鎮(zhèn)人口98 585人,占總?cè)丝诘?7.53%;耕地面積為438.05 km2,其中基本農(nóng)田面積324.00 km2,高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田面積10.09 km2,分別占耕地總面積的73.96%,2.30%。
(1) 研究區(qū)基礎(chǔ)要素矢量數(shù)據(jù)。研究區(qū)基礎(chǔ)要素包括行政區(qū)范圍、行政村邊界、耕地、河流、公路、農(nóng)村道路、城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)等,來源于吳起縣2017年土地變更調(diào)查數(shù)據(jù)。在ArcGIS中將吳起縣165個(gè)行政村編號后與耕地相交,獲得分行政村的耕地矢量。將耕地轉(zhuǎn)為5 m×5 m的柵格數(shù)據(jù),用于在Fragstats計(jì)算景觀指數(shù)。河流、公路、農(nóng)村道路、建制鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)數(shù)據(jù)使用ArcGIS中歐氏距離模塊生成行政區(qū)范圍內(nèi)距離河流、公路、農(nóng)村道路、建制鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)的5 m×5 m的柵格數(shù)據(jù),使用耕地矢量范圍進(jìn)行掩膜提取,使用行政村數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)平均統(tǒng)計(jì),獲得各行政村范圍內(nèi)耕地與河流、公路、農(nóng)村道路、建制鎮(zhèn)、農(nóng)村居民點(diǎn)的平均距離,用于影響因素分析。
(2) 30 m空間分辨率DEM數(shù)據(jù)。來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http:∥www.gscloud.cn),計(jì)算坡度后使用行政村數(shù)據(jù)分別對高程、坡度進(jìn)行分區(qū)平均統(tǒng)計(jì),用于影響因素分析。
2.2.1 耕地細(xì)碎化評價(jià)方法
(1) 指標(biāo)選取與指標(biāo)體系構(gòu)建。參考前人[8,17]研究,在Fragstats中計(jì)算吳起縣各行政村耕地的斑塊總面積(Total landscape area,TA)、斑塊數(shù)(Number of patches,NP)、斑塊密度(Patch density,PD)、最大斑塊指數(shù)(Largest patch index,LPI)、邊緣密度(Edge density,ED)、景觀形狀指數(shù)(Landscape shape index,LSI)、平均斑塊面積(Mean patch size,MPS)、平均斑塊形狀指數(shù)(Mean shape index,MSI)、平均周長面積比(Mean perimeter-area ratio,MPARA)、平均最近鄰距離(Mean nearest-neighbor distance,MNN)、聚合指數(shù)(Aggregation index,AI)、景觀分割度(Landscape division index,DIVISION)、面積加權(quán)平均形狀指數(shù)(Area-weighted mean shape index,AWMSI)、破碎化指數(shù)(Fragmentation indices of patch shape,F(xiàn)S)。將指標(biāo)分為面積指數(shù)、形狀指數(shù)、分布指數(shù)3類,運(yùn)用變異系數(shù)-R聚類法,結(jié)合吳起縣實(shí)際,確定使用平均斑塊面積(MPS)、斑塊密度(PD)、面積加權(quán)平均形狀指數(shù)(AWMSI)、平均周長面積比(MPARA)、平均最近鄰距離(MNN)、破碎化指數(shù)(FS)構(gòu)建耕地細(xì)碎化指標(biāo)體系(表1)。
表1 耕地細(xì)碎化指標(biāo)體系
(2) 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。采用熵權(quán)法各指標(biāo)的權(quán)重。熵權(quán)法可以極大程度地保留指標(biāo)的差異信息,進(jìn)而區(qū)分指標(biāo)的重要性[25]。
使用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重需要對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化與正向化處理。依據(jù)所選取耕地細(xì)碎化指標(biāo)的正負(fù)性,對6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,表達(dá)式為:
(1)
式中:Pij為指標(biāo)i第j個(gè)行政村標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值;Xij為指標(biāo)i第j個(gè)行政村的原始數(shù)值;Ximax為指標(biāo)i中所有行政村原始數(shù)值的最大值;Ximin為指標(biāo)i中所有行政村原始數(shù)值的最小值。
運(yùn)用熵權(quán)法求取每個(gè)指標(biāo)的總體權(quán)重,表達(dá)式為:
(2)
(3)
式中:ei為指標(biāo)i的信息熵;n為指標(biāo)個(gè)數(shù);Wi為指標(biāo)i的總體權(quán)重;m為行政村的個(gè)數(shù)。
根據(jù)總體權(quán)重計(jì)算結(jié)果,分別計(jì)算各細(xì)碎化類型的權(quán)重以及各類型各指標(biāo)的層內(nèi)權(quán)重,表達(dá)式為:
(4)
(5)
式中:k為細(xì)碎化類型,包括面積細(xì)碎化、形狀細(xì)碎化與分布細(xì)碎化;Fk為分類型權(quán)重;l為某種細(xì)碎化類型內(nèi)的指標(biāo);q為某細(xì)碎化類型包含指標(biāo)總數(shù);Wlk為類型k第l個(gè)指標(biāo)的總體權(quán)重;Clk為類型k第l個(gè)指標(biāo)的層內(nèi)權(quán)重。
(3) 耕地細(xì)碎化指數(shù)計(jì)算?;谥笜?biāo)體系和權(quán)重計(jì)算結(jié)果,分別計(jì)算各行政村的面積細(xì)碎化指數(shù)、形狀細(xì)碎化指數(shù)、分布細(xì)碎化指數(shù)和綜合細(xì)碎化指數(shù),表達(dá)式為:
(6)
(7)
式中:S為細(xì)碎化類型的數(shù)量;Rkj為類型k第j個(gè)行政村的細(xì)碎化指數(shù);Plkj為類型k第l個(gè)指標(biāo)第j個(gè)行政村標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值;Qj為綜合細(xì)碎化指數(shù)。
2.2.2 耕地細(xì)碎化的影響因素研究 地理探測器是探測空間分異性,以及揭示其背后驅(qū)動(dòng)力的一組統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。其核心思想是假設(shè)某個(gè)自變量對某個(gè)因變量有重要影響,那么自變量和因變量的空間分布應(yīng)該具有相似性。參考前人[12-13]研究,結(jié)合土地整治工程可提升性,分地形、水源、交通3個(gè)維度,選取高程(X1)、坡度(X2)、距農(nóng)村居民點(diǎn)距離(X3)、距城鎮(zhèn)距離(X4)、距河流距離(X5)、距公路距離(X6)、距農(nóng)村道路距離(X7)作為探測因子,運(yùn)用地理探測器中的分異與因子探測器、交互作用探測器探測每個(gè)因子對耕地細(xì)碎化影響程度的大小以及因子間的交互作用。
(1) 分異及因子探測器。探測Y的空間分異性,以及探測某因子X多大程度上解釋了屬性Y的空間分異。用q值度量,表達(dá)式為:
(8)
式中:h=1,…,L為變量Y或因子X的分層,即分類或分區(qū);Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù);σh2和σ2分別是層h和全區(qū)的Y值的方差。q的值域?yàn)閇0,1],q值越大表示自變量X對屬性Y的解釋力越強(qiáng),反之則越弱,q值可表示X解釋了100×q%的Y。q值為1表明因子X完全控制了Y的空間分布,q值為0則表明因子X與Y沒有任何關(guān)系。
(2) 交互作用探測。識別兩個(gè)不同因子Xs的交互作用,即評估因子X1和X2共同作用時(shí)是否會增加或減弱對因變量Y的解釋力,或這些因子對Y的影響是相互獨(dú)立的。方法是首先分別計(jì)算兩種因子X1和X2對Y的q值,并計(jì)算它們交互時(shí)的q值,對q(X1),q(X2)與q(X1∩X2)進(jìn)行比較。兩個(gè)因子的關(guān)系可分為非線性減弱、單因子非線性減弱、雙因子增強(qiáng)、獨(dú)立、非線性增強(qiáng)6類[26]。
2.2.3 耕地細(xì)碎化土地整治工程分區(qū) 土地整治能夠在一定層面消除那些導(dǎo)致土地細(xì)碎化的不合理因素,促成土地適度成規(guī)模[23]。土地整治工程分區(qū)的依據(jù)為:
(1) 土地整治工程措施。針對具體細(xì)碎化問題采取不同的工程措施,目前土地整治措施主要有土地平整、農(nóng)村道路工程、農(nóng)田水利建設(shè)等。
(2) 土地權(quán)屬調(diào)整模式?;诖迕褡灾蔚淖越M織機(jī)制,構(gòu)建土地整治工程與地塊互換、地塊合并和土地流轉(zhuǎn)等土地權(quán)屬調(diào)整方式為核心的耕地細(xì)碎化整治模式,是當(dāng)前耕地細(xì)碎化治理的有效手段[19,21]。
綜合土地整治工程與權(quán)屬調(diào)整措施,結(jié)合不同行政村耕地細(xì)碎化程度與主導(dǎo)限制因子,對吳起縣耕地細(xì)碎化進(jìn)行土地整治工程分區(qū)。
3.1.1 權(quán)重計(jì)算結(jié)果 基于熵權(quán)法,計(jì)算耕地細(xì)碎化的分類型權(quán)重以及各指標(biāo)的層內(nèi)權(quán)重與總體權(quán)重,見表2。
表2 權(quán)重計(jì)算結(jié)果
3.1.2 耕地細(xì)碎化指數(shù)計(jì)算結(jié)果 根據(jù)景觀指數(shù)與權(quán)重計(jì)算結(jié)果,計(jì)算吳起縣耕地的各類型細(xì)碎化與綜合細(xì)碎化,計(jì)算結(jié)果見表3。
表3 細(xì)碎化指數(shù)計(jì)算結(jié)果
根據(jù)細(xì)碎化指數(shù)計(jì)算結(jié)果,面積指數(shù)、形狀指數(shù)、分布指數(shù)、綜合指數(shù)中,面積指數(shù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差均最大,表明吳起縣耕地面積細(xì)碎化數(shù)據(jù)偏大,離散程度較高;形狀指數(shù)與分布指數(shù)的數(shù)值相對較小,離散程度也更低。經(jīng)過綜合計(jì)算,吳起縣耕地細(xì)碎化的數(shù)據(jù)特征較分類型細(xì)碎化趨于集中,極差縮小,標(biāo)準(zhǔn)差降低,表明吳起縣耕地細(xì)碎化在不同行政村有不同的表現(xiàn),包括耕地面積小、斑塊數(shù)量多、形狀復(fù)雜、分布離散等。綜合細(xì)碎化指數(shù)雖然可以綜合評價(jià)耕地細(xì)碎化程度,但容易掩蓋不同細(xì)碎化類型的特征,因此在評價(jià)時(shí)也需要分析面積指數(shù)、形狀指數(shù)與分布指數(shù)。
3.1.3 耕地細(xì)碎化評價(jià)與分析 根據(jù)耕地細(xì)碎化指數(shù)計(jì)算結(jié)果,運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將各類型細(xì)碎化評價(jià)結(jié)果分為輕度細(xì)碎、中度細(xì)碎、重度細(xì)碎3個(gè)等級,繪制吳起縣耕地細(xì)碎化程度分布圖(圖1)。
圖1 吳起縣耕地細(xì)碎化程度分布
由圖1可知,吳起縣綜合細(xì)碎化程度總體較高,輕度細(xì)碎、中度細(xì)碎、重度細(xì)碎的行政村數(shù)量分別為27,101,37個(gè)。其中輕度細(xì)碎化集中分布于吳起縣北部,中部、西北部有零散分布;中度細(xì)碎化受中部條帶狀分布的重度細(xì)碎化區(qū)域的切割,被分為南部和中北部兩個(gè)部分;重度細(xì)碎化區(qū)域分布最為零散,但呈現(xiàn)出了小范圍的聚集,主要分布在中部、南部、西南部。
分類型細(xì)碎化方面,面積細(xì)碎化的嚴(yán)重程度明顯大于形狀細(xì)碎化與分布細(xì)碎化,表明吳起縣耕地細(xì)碎化的主要表現(xiàn)為耕地?cái)?shù)量多、面積較小。面積細(xì)碎化各程度區(qū)域在空間分布上呈現(xiàn)出明顯的聚集特征。重度形狀細(xì)碎化與重度分布細(xì)碎化區(qū)共同構(gòu)成了綜合細(xì)碎化重度區(qū)在吳起縣中部呈條帶狀分布,總體分布較為零散的空間格局;同時(shí),形狀細(xì)碎化與分布細(xì)碎化大量而集中的輕度區(qū)域在一定程度上減弱了面積細(xì)碎化的影響,使得綜合細(xì)碎化的中度區(qū)分布廣泛。另外,4種類型細(xì)碎化中,北部區(qū)域始終表現(xiàn)為輕度細(xì)碎,表明該區(qū)域耕地面積較大、耕地?cái)?shù)量適中、形狀規(guī)整、分布集中。
3.2.1 分異與因子探測器結(jié)果與分析 基于分異與因子探測器,研究高程(X1)、坡度(X2)、距農(nóng)村居民點(diǎn)距離(X3)、距城鎮(zhèn)距離(X4)、距河流距離(X5)、距公路距離(X6)、距農(nóng)村道路距離(X7)對各類型耕地細(xì)碎化的影響,計(jì)算出相應(yīng)的q值,見表4。
表4 因子探測結(jié)果(q值)
結(jié)果表明,吳起縣耕地綜合細(xì)碎化的主要影響因素為高程、坡度、距河流的距離、距農(nóng)村居民點(diǎn)的距離,影響力大小排序?yàn)榫嗪恿鞯木嚯x>坡度>高程>距農(nóng)村居民點(diǎn)的距離,表明吳起縣耕地細(xì)碎化是地形、水源、交通3個(gè)因素綜合作用的結(jié)果。其中,面積細(xì)碎化最主要的影響因素是坡度,其次是距河流的距離,表明坡度因素是形成面積細(xì)碎化的基礎(chǔ);縱向?qū)Ρ葋砜矗?個(gè)因素對耕地形狀細(xì)碎化的影響不顯著,表明耕地的形狀細(xì)碎化受其他人為因素影響更大,但距河流距離、高程仍是對耕地形狀細(xì)碎化影響最大的因素;造成分布細(xì)碎化的最主要因素是高程,其次是距河流距離和距公路距離,疊加公路與河流圖層可知,公路與河流對耕地分布細(xì)碎化的影響均為正向的,即距離公路或河流越近,耕地分布越集中,細(xì)碎化程度越低,公路與河流對耕地有明顯的聚集效應(yīng)。黃土丘陵溝壑區(qū)平均海拔高、地形起伏大,加之半干旱的氣候條件,使得區(qū)域總體上不適宜耕種。河流沿岸地形平坦,灌溉取水便利,相較于其他區(qū)域更適宜耕作,從而吸引了耕地的聚集。距農(nóng)村居民點(diǎn)距離、距城鎮(zhèn)距離、距公路距離、距農(nóng)村道路距離對耕地細(xì)碎化的影響以耕作便利性的形式體現(xiàn),距離道路、居民點(diǎn)越近,耕地的耕作便利性越高,破碎化程度越低。綜上,地形是形成吳起縣耕地細(xì)碎化的基礎(chǔ),對耕地表現(xiàn)為分割作用;水源與交通是耕地細(xì)碎化形成的重要影響因素,對耕地表現(xiàn)為聚集作用。
3.2.2 交互作用探測器結(jié)果與分析 基于交互作用探測器,研究因子兩兩交互作用時(shí),對耕地綜合細(xì)碎化影響的類型與大小。結(jié)果顯示高程與河流,坡度與河流的交互作用類型為雙因子增強(qiáng),其余因子的相互作用類型為非線性增強(qiáng),表明高程與河流,坡度與河流交互作用時(shí)對耕地的綜合細(xì)碎化的影響高于任一單因子作用時(shí)的影響;其他因子交互作用的q值大于兩因子q值之和,即各因子對耕地細(xì)碎化的作用都不是獨(dú)立的,存在兩兩交互作用增強(qiáng)的情況。根據(jù)交互作用的q值,繪制吳起縣耕地綜合細(xì)碎化交互探測結(jié)果圖(圖2)。
由圖2可知,坡度、距離河流的距離與其他因子都有很強(qiáng)的交互增強(qiáng)作用,其中坡度與高程、坡度與距農(nóng)村居民點(diǎn)距離、坡度與距農(nóng)村道路距離、距河流距離與距農(nóng)村居民點(diǎn)距離、距河流距離與距農(nóng)村道路距離的交互作用最強(qiáng),q值均大于0.3,大于所有單因子的q值,表明地形與交通、水源與交通共同作用對耕地細(xì)碎化的影響更為強(qiáng)烈。與距城鎮(zhèn)距離、距公路距離相比,距農(nóng)村居民點(diǎn)距離和距農(nóng)村道路距離對耕地細(xì)碎化的影響更為顯著,基于交互探測結(jié)果與整治工程可行性角度,在土地整治時(shí)更應(yīng)該考慮農(nóng)村道路工程而非更高等級的道路工程;同時(shí)在土地整治工程實(shí)施時(shí),也不能只進(jìn)行單一的土地平整工程或農(nóng)田水利工程,需要結(jié)合農(nóng)村道路工程才能更有效地解決耕地細(xì)碎化問題。
注:X1為高程;X2為坡度;X3為距農(nóng)村居民點(diǎn)距離;X4距城鎮(zhèn)距離;X5為距河流距離;X6為距公路距離;X7為距農(nóng)村道路距離。
3.3.1 耕地細(xì)碎化整治限制因子分析 基于地理探測器分析結(jié)果,結(jié)合土地整治工程可行性,利用自然斷點(diǎn)法將坡度(X2)、距河流距離(X5)、距農(nóng)村道路距離(X7)分為3級,分別作為地形、水源、耕作便利性限制因子,繪制各限制因子的分布圖(圖3)。
圖3 吳起縣耕地細(xì)碎化整治限制因子分布
根據(jù)圖3,吳起縣耕地細(xì)碎化整治各限制因子限制程度的空間分布存在明顯的差異性。吳起縣屬于黃土高原梁狀丘陵溝壑區(qū),除中部、北部河流沿岸外,全域的坡度都較大,需要實(shí)施土地平整工程才能繼續(xù)進(jìn)行后續(xù)的耕地細(xì)碎化整治措施;水源因子的限制區(qū)主要集中在北部、南部、西北部,與耕地距離河流的距離分布一致。水源限制程度較重的區(qū)域,需要結(jié)合農(nóng)田灌溉與降水等具體情況,對其施以農(nóng)田水利工程;耕作便利性因子的限制區(qū)主要分布在中北部和東南部,這些區(qū)域耕地距離農(nóng)村道路較遠(yuǎn),需要施以農(nóng)村道路工程增加耕地的通達(dá)性。
3.3.2 耕地細(xì)碎化土地整治工程分區(qū) 疊加耕地綜合細(xì)碎化評價(jià)與整治限制因子,基于主導(dǎo)限制因子的思想,將吳起縣耕地細(xì)碎化整治分為土地權(quán)屬調(diào)整區(qū)、土地平整程主導(dǎo)區(qū)、農(nóng)田水利工程主導(dǎo)區(qū)、農(nóng)村道路工程主導(dǎo)區(qū)、土地工程綜合整治區(qū),分區(qū)依據(jù)見表5,各類型區(qū)域的行政村數(shù)量與整治措施見表6。
根據(jù)分區(qū)結(jié)果繪制吳起縣耕地破碎化土地整治工程分區(qū)圖(圖4)。吳起縣耕地細(xì)碎化整治的限制因子中,地形因子的影響最為強(qiáng)烈,如圖4所示,土地平整工程主導(dǎo)區(qū)的行政村數(shù)量最多;其次是土地工程綜合整治區(qū),共50個(gè)行政村;行政村數(shù)量最少的農(nóng)田水利工程主導(dǎo)區(qū)與農(nóng)村道路工程主導(dǎo)區(qū),印證了吳起縣耕地細(xì)碎化是多因素綜合作用的結(jié)果,很少存在單因子導(dǎo)致的細(xì)碎化。耕地細(xì)碎化整治分區(qū)結(jié)果可以為吳起縣耕地細(xì)碎化整治提供因地制宜的、有針對性的參考,從而實(shí)現(xiàn)耕地的節(jié)約集約規(guī)模利用。
表5 耕地細(xì)碎化整治工程分區(qū)依據(jù)
表6 吳起縣耕地細(xì)碎化土地整治工程分區(qū)
圖4 吳起縣耕地細(xì)碎化整治分區(qū)
(1) 吳起縣耕地綜合細(xì)碎化程度總體較高,行政村數(shù)量為中度細(xì)碎>重度細(xì)碎>輕度破碎。輕度細(xì)碎化集中分布于吳起縣北部,重度細(xì)碎化主要分布在中部、南部、西南部,中部地區(qū)的重度細(xì)碎化呈現(xiàn)出西北—東南走向的條帶狀。吳起縣耕地細(xì)碎化的主要類型為面積細(xì)碎化,奠定了吳起縣綜合細(xì)碎化的總體格局。
(2) 吳起縣耕地綜合細(xì)碎化的主要影響因素為高程、坡度、距河流的距離、距農(nóng)村居民點(diǎn)的距離,影響力大小排序?yàn)榫嗪恿鞯木嚯x>坡度>高程>距農(nóng)村居民點(diǎn)的距離。坡度、距河流距離分別與距農(nóng)村道路距離、距農(nóng)村居民點(diǎn)距離有很強(qiáng)的交互作用。
(3) 基于耕地細(xì)碎化評價(jià)與影響因素分析結(jié)果,劃分土地權(quán)屬調(diào)整區(qū)、土地平整程主導(dǎo)區(qū)、農(nóng)田水利工程主導(dǎo)區(qū)、農(nóng)村道路工程主導(dǎo)區(qū)、土地工程綜合整治區(qū)共5個(gè)整治工程分區(qū),為吳起縣耕地細(xì)碎化整治提供方向性引導(dǎo)。