基于土地評價和空間聚類的基本農田劃定方法研究——以湖北省鶴峰縣為例

聶 艷，吳西子，于 婧，馮 莎，周 勇

（1.華中師范大學城市與環境科學學院，湖北 武漢 430079；2.湖北大學資源環境學院，湖北 武漢 430 062）

1 引言

當前中國耕地和基本農田保護主要借助土地利用總體規劃，采用定量指標層層分解的方式落實基本農田保護任務[1-2]。為解決經濟發展與基本農田保護的矛盾，在具體實踐中出現了耕地入選基本農田過程主觀，重數量輕質量，劃劣不劃優，劃遠不劃近等現象。圍繞如何將限額的基本農田分配到最合適的區域、滿足基本農田保護政策“優質集中”的具體要求，國內學者開展了大量研究。在基本農田入選指標方面，有學者指出既要考慮耕地自然地理條件，同時也要考慮耕地潛力、立地條件、連片程度、建設壓力等因素[3-6]；在方法方面，基于農用地分等成果，有學者借助GIS探討了利用農用地等別成果劃定基本農田的方法和流程[7-10]，受“質優”的限制，這種按照耕地質量排序的方法也同步將部分零星的耕地地塊納入基本 農田而不能很好的實現 “集中”。為此，本文擬構建基于耕地質量和空間破碎度的基本農田劃定新方法，以實現基本農田劃定過程中的“質優”和“集中”并存。首先借助土地評價的思路構建了耕地入選基本農田的評價指標體系評定研究區耕地質量的空間差異，然后引入景觀破碎度指數和修正的K均值空間聚類法，進行聚類以獲取基本農田的空間布局，以期為耕地入選基本農田提供更可靠、更科學的依據，為編制基本農田保護專項規劃提供參考和借鑒。

2 研究區概況

鶴峰縣位于鄂西南山區的恩施自治州東隅，地跨東經109°45′—110°38′，北緯29°38′—30°14′。鶴峰縣地處亞熱帶，大陸性季風濕潤氣候，雨熱同季，時空分布不均勻，霧多，蒸發小，濕度大，地表高差懸殊，立體氣候顯著；鶴峰縣山多耕地少，人均耕地不足0.1 hm2，有效灌溉面積占耕地總面積的57.2%，耕地質量不高，用地結構具有明顯的丘陵崗地特點。現轄2鎮、7鄉和1個省級開發區。

3 數據來源與研究方法

3.1 數據來源

專題圖件：農村土地調查數據庫（2011年，鶴峰縣國土資源局）、測土配方施肥樣點分布圖（2011年，鶴峰縣農業局）、土地利用總體規劃圖（1997—2010年，2010—2020年，鶴峰縣國土資源局）。屬性數據：土壤志和耕地地力調查樣點資料（鶴峰縣農業局）；土地利用總體規劃文本（2010—2020年）、耕地保護、土地整治等資料（鶴峰縣國土資源局）。

3.2 研究方法

根據基本農田為部分質優、空間分布相對集中、形狀不太規則的耕地等特點，選用K均值聚類法[11]。K均值聚類法的基本流程為：從n個耕地地塊中任意選擇K個地塊作為初始聚類中心，計算各地塊與聚類中心的距離，從而將全部對象劃分為K個區域；根據最小距離重新對地塊劃分K類，重新計算新劃分的K類的聚類中心，不斷重復這個過程，直到標準測度函數的誤差準則函數（常用均方差）收斂為止；最后獲得K個聚類具有各聚類內部緊湊、聚類間相異的特點。

為有效耦合空間位置和屬性相似性，計算各耕地地塊與聚類中心距離時，重新定義K均值聚類法中的空間距離，采用式1計算兩個地塊之間的距離，既考慮了屬性變量內部的差異，又體現了空間相似性的重要。

式1中，Dij為第i個地塊到第j個地塊的距離；xi和yi為第i個地塊重心的x、y坐標值，aik為第i個地塊第k個屬性值，wa為空間特征x、y權重值，wb為屬性特征權重值，wk為第i個地塊第k個屬性特征的權重值，其中wa+wb=1，wk之和為1。K均值聚類過程借助MATLAB 7.0編程和ArcGIS 9.3實現。

4 基于土地評價和空間聚類的基本農田劃定

4.1 耕地入選基本農田的質量空間異質性評定

4.1.1 評價指標體系的構建 耕地利用系統是由自然條件和人為活動共同組成的有機整體，是人和自然環境相互作用和相互協調而構成的自然社會經濟生態復合系統；受氣候、母質、地形、人為等因素影響，客觀上形成了耕地質量的空間異質性。而入選基本農田的耕地，不僅要肥力較高、區位較好、水利設施良好等，同時也要考慮耕地轉為建設用地的可能性，否則會對已劃定的基本農田進行頻繁調整。參考《可持續土地評價綱要》[12]、《基本農田保護條例》[13]，結合鶴峰縣自然條件、耕作制度的實際情況及現有相關研究成果[3-10]，確定指標選取原則為：（1）對耕地生產能力有較大影響；（2）研究區內指標屬性差異較大、與其他指標的相關性較小；（3）指標屬性相對穩定，但對農業生產影響大、變化規律明顯的不穩定性指標也應考慮；（4）指標以定量為主并可測度。確定評價方法為特爾婓法，最終得到評價指標體系為4個因素11個因子（表1）。

根據層次分析法的原理確定各評價指標的層次矩陣，利用Excel的函數功能，計算各特征向量即權系數，然后對目標層和準則層進行一致性檢驗，一致性比率CR均小于0.1，通過檢驗，得到各指標的權重見表1。

4.1.2 評價單元和屬性數據的獲取 為確定入選基本農田的耕地地塊，評價單元定義為土地利用現狀圖中的耕地圖斑。對于各評價指標的屬性數據，采取空間插值、緩沖區和疊置分析等方法獲取：（1）從1∶1萬農村土地調查數據庫中提取水田、水澆地、旱地作為耕地圖層，同步提取公路、農村道路、溝渠等線狀地物和居民點、建制鎮等面狀地物；（2）坡度：采用農村土地調查數據庫中耕地的坡度分級數據；（3）有機質、pH值：借助ArcGIS和測土配方施肥的4361個樣點數據，有機質以0.2 g/kg、pH值以0.1為等間距進行反距離權重空間插值生成等值線獲取；（4）土壤質地、剖面構型：以測土配方施肥的4361個樣點圖為基礎，疊加耕地圖層，將樣點實測土壤質地、剖面構型等指標屬性賦值到耕地圖斑，不同值域相交處人工輔助判斷，沒有值的圖斑取臨近圖斑值；（5）灌溉保證率：結合灌溉泵站分布圖和河流、水庫和坑塘現狀圖，借助ArcGIS進行緩沖區分析后，疊加取大值的原則得到單因子圖層；（6）排水條件：以提取的溝渠線狀地物做緩沖區分析獲取排水條件單因子圖層；（7）4個區位條件：以提取的公路、農村道路、居民點、建制鎮分別作做緩沖區分析獲取對應的單因子圖層。

表1 鶴峰縣耕地入選基本農田的指標體系Tab.1 The evaluation indexes of prime farmland zoning in Hefeng County

4.1.3 評價指標屬性值標準化 由于指標性質不同、量綱不一且值域相差很大，需要對各指標屬性值進行歸一化處理到[0，1]后才能比較并衡量其對耕地質量的影響程度。（1）離散型：屬于該類型的有坡度、土壤質地和剖面構型。參考《第二次全國土地調查技術規程》、《農用地質量分等規程》，分別建立其對應的隸屬度分級標準見表2[6-10,14]。（2）域值型：屬于該類型的有有機質、pH值。有機質量化函數如式2，a1為5，a2為20；pH值量化函數如式3，a1—a4分別為5.0，6.5，7.5，8.5[15]。（3）空間擴散型：排水條件等其他6個因子通過緩沖區分析后獲取的影響度值已經歸一化到[0，1]。

表2 部分因子評價指標和隸屬度值Tab.2 Evaluation indexes and dependence degree of factors

4.1.4 評價單元總分值的計算 采用上述標準化模型對評價單元各指標屬性值進行歸一化處理，借助加權求和模型計算獲取各耕地圖斑的入選基本農田質量綜合指數，其值越大表明耕地質量等級越高。

4.2 K均值空間聚類法的改進與耕地聚類

4.2.1 基于景觀破碎度指數的K均值分類數確定 為體現耕地集中連片和破碎化的空間異質性，空間聚類時以鄉鎮為單位。K均值空間聚類首先要確定分類數，而該參數直接影響空間聚類結果的精度。為科學確定分類數，根據基本農田集中連片的理念，借助景觀破碎度指數的變化趨勢來確定該參數。以燕子鄉為例，首先假定不同的分類數，經K均值空間聚類后再計算平均破碎度指數，分析分類數與破碎度的相關性確定最優分類數（表3）。

表3 燕子鄉K均值空間聚類分類數與景觀破碎度關系表Tab.3 The relationship for numbers of category and landscape fragmentation index

由表3看出，當分為1類時，破碎度最低，隨著分類數增大，破碎度逐漸增大；當分類數為10類后，隨著分類數增大破碎度的增長速度逐漸減慢，漸漸趨于平緩，10類可視為轉折點；破碎度越小表明耕地圖斑越聚集，但如果分類數過小，耕地圖斑之間的差異性不能完全體現，故考慮到盡可能將圖斑分開但破碎度又較低，擬將分類數與破碎度變化的轉折點作為分類數，故確定燕子鄉的分類數為10。同理確定容美鎮、中營鄉、太平鄉、鐵爐鄉、鄔陽鄉、五里鄉、下坪鄉、走馬鎮、燕子鄉的分類數分別為9、10、5、7、4、8、8、4、10。

4.2.2 空間聚類結果與最小剔除圖斑確定 借助ArcGIS 9.3的Calculate Geometry獲取耕地圖斑的中心點x，y坐標，然后與圖斑ID、質量綜合指數值一同導出，根據式1和MATLAB 7.0編程分別進行空間聚類，其中空間坐標的權重（wa）定義為0.3、質量綜合指數的權重（wb）定義為0.7，迭代次數Step = 1000。得到各鄉鎮耕地圖斑的聚類結果后，根據圖斑ID關鍵字段將類別導回到空間數據圖層中，獲取聚類的空間分布圖（圖1，封三），同步獲取各類所包含圖斑最小面積、圖斑個數以及類中心點的質量綜合指數等信息。

由于每個類別均存在面積較小的圖斑，而基本農田要求集中連片，因此需要對較小圖斑進行剔除。理論上，隨著剔除最小圖斑面積的增大，各類聚類結果的景觀破碎度逐漸變小，基本農田越集中但總面積會不斷減少，因此需要通過計算破碎度指數變化率找到二者關系的轉折點確定最適剔除面積。擬分析最小剔除面積與景觀破碎度的變化關系來尋找最佳的最小剔除圖斑。

以燕子鄉為例，獲取耕地破碎度指數變化率與圖斑最小面積的關系（圖2）。從圖2看出，當圖斑面積在100—900 m2范圍內破碎度變化率較大且呈現平穩趨勢，在900—2500 m2處出現波動，而后呈現明顯下降趨勢，表明當最小圖斑面積大于上述域值后圖斑剔除對于破碎度的影響趨緩，此時耕地的規模效益已基本顯現，通過圖斑剔除不能快速降低其破碎度，而均一化風險逐漸加大。為尋找具體的值域，在900—2500 m2間按100 m2進行加密計算破碎度變化率，發現從1400 m2以后出現反復波動微降趨勢，因此確定最小剔除圖斑面積為1400 m2。按照同樣的方法確定其他鄉鎮的最小剔除圖斑面積。

圖2 燕子鄉耕地破碎度指數變化率與圖斑最小面積關系圖Fig.2 The optimal number of category based on landscape fragmentation analysis in towns

4.3 耕地入選基本農田的方案確定

在對耕地進行空間聚類分析的基礎上剔除最小圖斑面積，結合類中心質量綜合指數平均值，從平均值最大的類開始選取，逐步達到滿足上級下達鶴峰縣基本農田保 護面積不小于16159.60 hm2為止。借助ArcGIS的統計工具，采取累加匯總的方式最終確定入選基本農田的耕地面積為16162.01 hm2，對應的質量綜合指數均大于73分，同步得到鶴峰縣基本農田的空間布局。

4.4 結果檢驗與分析

（1）基于耕地質量確定入選基本農田的檢驗。僅以耕地質量為基礎，利用總分頻率直方圖法對鶴峰縣耕地進行質量分類，然后根據下達的基本農田保護面積確定入選基本農田的耕地。根據質量綜合指數分值由高到低進行面積累積確定基本農田，最終確定入選基本農田的耕地面積為16162.84 hm2，其中最低的質量綜合指數為74.05，與前述劃定的基本農田質量相當。

（2）基于景觀破碎度的多方案比較分析。借助K均值空間聚類的方法，計算空間聚類法、頻率直方圖法確定的基本農田和上輪規劃確定的基本農田的破碎度指數，結果分別為1.27（圖斑數為20484）、1.47（圖斑數為23807）和1.58（圖斑數為24328）。上輪鶴峰縣基本農田劃定過程中，一方面由于受某些因素的影響，存在忽略了集中管理的原則，片面的追求基本農田的優質性，單純的將達到質量等級要求的地塊累加，達到上級政府下達的基本農田保護數量目標要求，完成基本農田保護的劃定工作；另一方面由于鶴峰縣地處山區，土地利用方式較為復雜，劃定的基本農田有部分地類混雜，甚至存在非耕地劃入的情況，因此上輪基本農田的破碎度指數要高于空間聚類法和頻率直方圖法。頻率直方圖法也同樣存在將達到質量等級要求的地塊累加而忽略基本農田空間位置關系的問題，故其選取出的基本農田破碎度較大；而基于景觀破碎度指數修正的K均值空間聚類法既考慮的耕地質量又結合圖斑之間的距離和最小剔除面積，因而破碎度指數最小、基本農田更為聚集，能夠滿足“優質集中”原則，不失為一種比較合理的基本農田劃定方法。

5 結論

（1）從基本農田劃定的“集中”和“質優”入手，提出基于土地評價和K均值空間聚類的劃定基本農田的新方法，同時結合空間距離鄰近度度量和景觀破碎度指數對K均值空間聚類進行了修正，空間聚類結果更為優化，基本農田劃定的科學性得到提高。從鶴峰縣的實證分析來看，取得了較好的效果，入選的基本農田在質量相當的情況下破碎度指數只有1.27，連片程度較高，以此為基礎編制的基本農田保護專項規劃將更具有現實意義。

（2）本文根據基本農田劃定的特點選擇K均值空間聚類法并對部分參數進行了修正，但影響K均值空間聚類結果精度的參數較多，如何選擇最優的參數確定方法，仍有待進一步研究。另外，隨著基本農田整備區概念的提出，如何結合基本農田劃定方法實現基本農田整備區的劃定，是空間聚類方法下一步應用的可能。

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