基于田块空间和权属信息的耕地细碎化MAVF评价研究

彭思卿 陈文波

（1.江西农业大学国土资源与环境学院，江西 南昌 330045；2.江西农业大学南昌市景观与环境重点实验室，江西 南昌 330045）

1 引言

耕地细碎化现象造成中国的耕地资源浪费，破坏田块形状规则度，极大降低农田设施和农机的生产效率[1]，严重阻碍农业适度规模经营，挫伤农民的粮食生产积极性[2]，威胁粮食安全。学界认为通过土地整治项目调整田块权属和规划田间土地资源有助于改善耕地细碎格局[3]，消除耕地利用不合理对农业机械生产效率的负面影响，推动农业适度规模经营。但如何精准评估整治区域内耕地利用格局和产权分布，服务权属调整和工程设计，以实现土地整治项目最大效益，依赖于耕地细碎化评价研究支撑。

耕地细碎化评价具有很强的尺度依赖性，目前对其研究主要涉及两个尺度：图斑尺度与田块尺度。图斑尺度的细碎化表现为耕地分散在较大的范围内且图斑互不相连[4]，形成插花、分散、无序的耕地空间格局[5-6]，主要借助景观指数研究耕地景观的时空变化来评价耕地细碎化程度[6-8]；田块尺度的细碎化更注重考虑田块的微观异质性，表现为农户经营数块大小不一、距离家庭远近不等的土地，且地块间被不同产权人的土地混杂镶嵌分布[9]。基于该内涵，KING和BURTON构建了S指数、I指数、J指数体现同一权属下田块规模、数量与生产距离等表征[10]；SIMMONS和JANUSZEWSKI构建了Simmons指数和K指数体现同一权属下田块数量及其相对规模对细碎化程度的影响[11-13]；赵凯以同一权属下田块规模、距离和质量指标构建了土地细碎化指数[14]，DEMETRIOU将田间道路、田块形状、空间分布等空间因素纳入细碎化评价，丰富了田块尺度耕地细碎化评价内容[15-17]，此外也有学者开展田块尺度景观指数空间破碎评价与评价指标选取探讨研究[18-20]，但总体上未形成指标体系和量化方式较统一的田块细碎化评价方法。

针对该问题，本文引入多属性价值函数（Multi-Attribute Value Function, MAVF），对不同指标的属性设置价值函数无量纲化算法，因其调整简单，算法可以实现不同细碎化差异特征评价的普适性。以该方法为骨架，结合土地整治内容选取田块尺度空间与权属破碎特征作为指标，尝试构建评价指标较全面和算法较统一的耕地细碎化评价体系，并选择江西省乐平市高标准农田上河村片项目区开展实证研究，与传统方法进行差异比照，以期全面分析研究区项目实施前耕地细碎化的特征，完善耕地细碎化评价理论、方法，为高标准农田建设等土地整治项目中工程选址、规划设计、绩效评估、成效监测等工作服务。

2 研究区概况

乐平市是江西省28个高标准农田建设示范县之一，人均耕地规模为0.77亩，细碎化程度较为严重。双田镇位于乐平市北部，距乐平市18 km，属亚热带季风性湿润气候，年平均气温18.3℃，年平均降水量为1 672.3 mm，多年平均无霜期为266天，是乐平市重要的商品粮基地。2017年双田镇高标准农田建设项目范围449.53 hm2，扣除林地、水域及水利设施用地、村庄与农村道路、沟渠等线状地物，参与整治和开发的耕地与草地面积共440.04 hm2，工程类型属河网平原区[21]。

本文选择项目中部区域的上河村片作为研究样本区。根据设计资料，上河村片范围内有上河村组一个自然村庄，农户数约为251户，经营模式为农户个体经营，生产方式为小型农机和人畜力耕作，主要供水来源于大（二）型水库共产主义水库北干渠。经实地测绘，参与整治的上河村组规模为63.24 hm2，约占总建设规模的15%，高程为31～55.58 m，耕地坡度分布在0～15°。 地貌上形成了以村庄、道路网、沟渠水网、水圩坑塘、不规则田块和低丘、山林等地形单元构成的综合地貌。上河村片区域基本涵盖了乐平市耕地所处的主要地形地貌特征，对河网平原区的土地整治项目具备典型性和代表性（图1）。

图1 研究区位置示意图与土地利用现状图Fig.1 The position and land use of cases study area

3 数据来源与评价方法

3.1 数据来源

研究主要数据来源于乐平市农业局和高标准农田建设办公室提供的乐平市2017年高标准农田建设项目测量图（比例尺1 ： 2 000）、乐平市农经权数据库，并于2017年9月、10月、12月先后调研采集15份田块规模价值和指标权重判定问卷（采集对象来自土地整治、农业、农业水利工程等领域专家5人，当地农户10人）。

3.2 研究技术路线

（1）利用ArcGIS 10.2提取测量图内各类型矢量数据,并进行空间拓扑错误检查和处理，形成研究区1 ：2 000鱼鳞图；（2）构建田块尺度耕地细碎化评价指标体系，以层次分析法确立各指标权重，最后采用多属性价值函数构建耕地细碎化综合评价模型和制定耕地破碎分级标准；（3）与细碎化研究中已成熟且较广泛采用的Simmons指数和K指数进行对比分析其科学性和优劣势（图2）。

图2 技术路线图Fig.2 Research flowchart

3.3 评价指标与算法

（1） 田块规模指标。田块规模体现田块空间信息，影响农业机械化生产效率，本文选择田块规模指标，根据式（1）计算农户的田块规模指数。

式（1）中：Ai为第i个农户的田块规模指数，取值范围为（0，1），Ai越大则说明田块规模越适宜机械化生产；xij为第i个农户的第j田块的规模价值函数；i为第i个农户；j为第j块田；n为第i个农户的田块数。

其中，规模价值函数xij通过咨询业内专家和查询《高标准农田建设标准》[22]获得。首先设立田块的生产规模阙值，最差取0，最优取1，在适宜规模区间内结合专家意见设立多档田块规模分级并打分，根据打分结果构建线性回归函数，通过检验后该线性函数即为田块规模价值函数。

（2）田块空间分布。田块空间分布体现空间和权属信息，同一承包人田块在平面空间上分散分布会降低农户的农业生产效率和规模化经营潜力，本文选择田块空间分布指标，依据式（2）—式（3）计算农户的田块空间分布指数。

式（2）—式（3）中：Bi为第i个农户的空间分布指数，取值范围（0,1），Bi越大则说明分布越集中；PDi第i个农户的田块分散度；xij，yij为第i个农户的第j块田的质心坐标；x，y为农户家庭坐标。为PDi平均值。本文采用承包农户居住的自然村庄图斑质心替代宅基地坐标，达到简化运算和减小误差的目的。

（3）田块形状。田块形状体现田块空间信息，影响农业机械化生产效率，项目区为河网平原工程模式，田块修筑为矩形条田以便于机械化作业，本文选择田块形状指标，根据式（4）计算农户的田块形状指数。

式（4）中：Ci为第i个农户的田块形状指数，取值范围（0,1），Ci越大则说明田块形状趋于矩形条田；Srij为第i个农户的第j田块的最小外接矩形面积，利用几何旋转卡壳算法[23]生成。

（4）田块高程落差。田块高程落差体现空间和权属信息，同一承包人田块在纵向空间上高程落差分布影响农户的农业生产效率和规模化经营潜力，本文选择田块高程落差指标补充权属平面空间分布测算的不足，依据式（5）计算农户的田块高程落差指数。

式（5）中：Di为第i个农户的田块高程指数，取值范围（0，1），Di越大则说明农户承包田块纵向分布越集中；hij为第i个农户的第j个地块的黄海海拔高程；himax，himin为农户承包田块的最大高程和最小高程。

（5）田块可达性。田块可达性表示田块生产条件对农业机械化生产效率的影响。本文选择田块可达性指标，根据式（6）计算农户的田块可达性指数。

式（6）中：Ei为第i个农户的田块可达性指数，取值范围（0，1），值越大则说明田块生产条件越好；yij为第i个农户的第j块地的可达性的赋值，其中yij以定性评价方式确立，有道路到达的田块记为1，有沟渠无道路到达的田块记为0.5，无线状地物覆盖的田块则记为0。

3.4 综合评价方法

耕地细碎化综合评价模型采用MAVF法，该方法适用于解决多个属性对有限个方案的评价和择优问题，在现代决策科学，评估评价，管理优化上广泛应用[24-26]。基于MAVF，决策者可针对指标制定不同的属性价值函数（标准化方程），再将各价值函数结果与相映射的权重叠加后得到每个方案的效用值。该方法主要过程是：（1）计算第i个农户的第j个指标的指数值；（2）给第j个指标赋予权重；（3）计算第i个农户的耕地细碎化综合指数Fi（Fragmentation Index）；（4）将所有农户Fi均质化求取研究区耕地细碎化综合指数LFI（Land Fragmentation Index），上述计算过程见式（7）—式（8）。

（1）某一个农户的耕地细碎化综合指数：

（2）某一区域的耕地细碎化综合指数：

式（7）—式（8）中：Fi为第i个农户的耕地细碎化综合指数；LFI为研究区耕地细碎化综合指数；ωj为第j个指标的权重；n为农户数量。

其中F和LFI介于0～1，分值越低表示细碎化程度越严重，结果分值以每0.2分进行分级，共分为5级：极差、差、中差、中度、良好。

4 结果分析

4.1 耕地细碎化单指标计算结果与分析

邀请专家依据《高标准农田建设标准》[22]与研究区耕地实际情况设立单块田块合理生产所需的适宜规模阙值。当田块规模小于当地人均耕地面积0.05 hm2（约0.77亩）时，田块规模价值函数值为0（最差阙值），当田块规模大于0.4 hm2时（河网平原工程类型格田划分最大适宜值），田块规模价值函数为1（最优阙值），最差至最优阙值区间内以每隔0.05 hm2（约1亩）进行分档评分，共计8档，将收集到评分结果均值处理后建立田块规模价值函数，结果如图3和式（9）所示：

图3 田块规模价值函数Fig.3 The value function of cultivated land plot

f（x）的调整后R2为0.967，将专家打分和同档位上的拟合方程结果进行配对性T检验，二者相关性高达0.986，显著性概率Sig=0.000＜0.05，表明田块规模价值函数方程与专家打分拟合准确，呈高度相关性。

利用ArcGIS 10.2提取研究区测量图矢量数据（田埂线、其他地形地类界线和农田设施工程信息等）和相关拓扑检查、修改、空间分析等处理，形成研究区鱼鳞图。显示研究区存在村庄地类图斑1块，自然耕地2块，共57.824 hm2，田块712块，其中最大地块1.104 hm2，最小地块0.003 hm2，地块面积平均数0.083 hm2，地块面积中位数0.060 hm2。将各地块信息按3.3评价指标与算法公式计算得到表1。

各单项指标结果低于0.6（中差）的田块数量和田块面积占总规模结果：（1）田块规模指数，677块，80.58%；（2）田块空间分布指数，254块，38.27%；（3）田块形状指数，144块，24.82%；（4）田块高程落差指数，124块，14.43%；（5）田块可达性指数，597块，76.22%。

表1 田块单指标测算结果统计表Tab.1 Land fragmentation calculation results of the single index

农经权数据资料显示项目区内农户251户，其中有39户农户承包了1块田，54户农户承包2块田，67户农户承包3块田，91户农户承包4块田。将权属数据与空间数据叠加后得到包含农户权属的细碎化测算结果（图4），结果显示研究区213户农户的田块规模指数，76户农户的空间分布指数，48户农户的高程落差指数都低于0.6，表明上河村农户承包田块分散杂乱，田块权属破碎严重。空间上看，田块规模指数0.6以下的田块集中耕地靠山林侧，表明田块规模不仅受权属划分影响，也受自然地势影响。田块形状指数0.6以下的规则田块集中在村庄周围和靠山林侧，表明农民建房和自然地势是影响田块形状的主要因素。结果还表明，项目区田间可达性不满足《高标准农田建设标准》要求的河网平原类型区道路通达度和沟渠覆盖率要求。

4.2 基于MAFV法测算结果与分析

表2 耕地细碎化评价指标权重表Tab.2 The weight of land fragmentation indexes

图4 上河村耕地细碎化单指标综合评分结果图Fig.4 Single index scoring results of land fragmentation in Shanghe Village

图5 上河村细碎化综合指数综合评价结果图Fig.5 The comprehensive evaluation on land fragmentation index of Shanghe Village

采用MAVF评价法，计算得到上河村251个农户的F（图5），其中最低0.170，最高0.870，中位数0.469，平均数LFI=0.493。经评分分级后判定上河村耕地综合细碎化值处于0.4～0.6档中差水平，细碎化程度较高，存在细碎化整治潜力。251户农户的F值中位数低于平均数，说明F值分布处于右偏态，即大多数农户的F值集中分布在低值区域，大部分农户的耕地细碎化情况严重。空间上看，F值中和良好的田块形状规则，分布在村庄和沟渠道路周围；中差田块形状较规则，位于稍远离村庄的耕地中部，有沟渠灌溉但无道路可达；差和极差的田块远离村庄，多位于山林侧等地势落差较大处且交通不便、生产条件差。本文同时测算Simmons指数和K指数，开展对比分析。将三项指数绘制成折线图6（横坐标表示农户数，按承包田块的数量升序排列；纵坐标表示Fi，承包田块数量相同的农户数区间内Fi降序排列）。结果显示：细碎化程度与农户承包田块数量呈现出明显负相关性，且三者在横坐标39、93、160三处时纵坐标呈现较大变化，表明田块数量仍然是细碎化最主要的表征；在1～39户（该区间农户承包田块为1块）时，农户的Simmons指数和K指数反映出1的水平（不存在耕地细碎化），说明Simmons指数和K指数很大程度上只反映了权属细碎化的影响，即农户承包田块数量和面积对于细碎化程度的影响，而对其他细碎化特征如田块形状、设施条件、田块空间位置等反应不灵敏；在1～39户、39～93户、93～160户、160～251户的区间内，相对于Simmons指数和K指数的平稳走势，LFI呈现的农户间F的变化更剧烈，且4个区间内LFI起止点皆表现出递减趋势，表明LFI除反映了田块面积和数量信息等权属细碎化表征，还反映出田块形状与空间位置等其他信息对细碎化产生的影响。LFI在评价权属细碎化的基础上融合田块尺度下空间细碎化评价内容，更具科学性。

5 结论与讨论

本文在田块尺度上选取相关指标并利用MAVF构建了细碎化综合评价模型，进行了实证研究和与其他传统评价方法进行了对比分析，得出的主要结论如下。

图6 Simmons指数、K指数和LFI分布图Fig.6 The distribution of Simmons index, K index and LFI

（1）本文选择的5个耕地细碎化评价指标涵盖了田块的权属分布、空间特征、几何形态与生产条件等属性，较为全面地反映耕地权属与空间细碎化的综合特征。选取指标与设计指标算法时充分考虑到数据的可获得性和不同地质地貌特征和不同农业经营方式生产方式下的细碎化问题差异性，具有科学的可操作性、灵活性和普遍适用性。

（2）应用本研究方法对上河村高标准农田建设区进行实证研究，得出上河村耕地细碎化综合指数处于中差，251户农户的细碎化综合指数呈现右偏态，为土地整理工作的开展提供了数值层面的事实依据。经对比，LFI融合了权属和空间细碎化特征，较Simmons指数和K指数更能够综合并合理地描述耕地细碎化程度。

（3）综合评价结果的分析表明，上河村土地整治重点在田间生产条件改善和土地平整方面，基于现有土地资源和田间设施设计符合标准要求的灌溉与排水工程和田间道路工程方案，同时针对规模较小的田块开展承包权属调整、归并和土地平整，达到释放田坎，增加耕地，优化田块空间分布和减轻耕地细碎化的治理目标。

本文在理论基础上初步构建了一套较为科学且适用于小尺度综合表述耕地空间和权属信息的耕地细碎化评价模型，在土地整理实践中有较强的实践意义，研究成果可应用于土地整治工作多项领域。例如：基于本研究方法的时空动态评测可以为土地整治项目绩效评估和细碎化动态监测提供理论方法和评价新模式；单指标测算结果有助于土地整治项目设计。当然，构建的评价指标体系及其评价标准是否能满足不同地貌类型耕地细碎化评价的要求？评价对象的尺度是如何影响评价结果的？这些问题还需要进一步深入研究。另外，本方法适用的田块尺度，需要综合考虑空间与权属信息，服务具体整治项目条件下的耕地细碎化评价。大尺度如图斑尺度下的耕地细碎化评价，由于权属信息不明确，耕地细碎化仍然主要表现在空间细碎化，基于景观指数的评价方法依然是有效的评价方法。