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基于GIS的基本農(nóng)田空間連片性評價研究

2015-07-13 05:19:40緱武龍黎誠賈正雷
安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015年7期
關(guān)鍵詞:基本農(nóng)田

緱武龍 黎誠 賈正雷

摘要為建成大面積連片的基本農(nóng)田,就必須考慮基本農(nóng)田的空間連片性。該研究針對目前區(qū)域基本農(nóng)田存在的基本農(nóng)田調(diào)整后其空間連片性無從評價的問題,基于GIS空間分析技術(shù),并以廣東省佛山市高明區(qū)基本農(nóng)田規(guī)劃調(diào)整前后的連片性對比分析為例,引入基本農(nóng)田連片性指數(shù)概念,提出了較為高效、簡便的基本農(nóng)田連片性評價方法,為科學(xué)評價基本農(nóng)田連片性提供了依據(jù)。

關(guān)鍵詞GIS;基本農(nóng)田;連片性評價

中圖分類號S127文獻標(biāo)識碼

A文章編號0517-6611(2015)07-370-02

The Spatial Connectivity Research of the Basic Farmland Based on GIS—Taking Gaoming in Foshan as an Example

GOU Wu-long1,2, LI Cheng2, JIA Zheng-lei3 (1. National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097; 2. Guangdong Youyuan Land Information Technology Co. Ltd, Guangzhou, Guangdong 510642; 3. South China Agricultural University, Guangzhou, Guangdong 510642)

Abstract In order to built into a large area of connective basic farmland, the spatial connectivity must be considered. Aimed at the problem of unable to evaluate the spatial connectivity existed regional basic farmland after the basic farmland adjustment, based on the spatial analysis technology of GIS, taking connectivity contrast analysis of the basic farmland in Gaoming before and after the planning adjustment as an example, introducing the concept of basic farmland connectivity index, a more efficient, simple basic farmland connectivity evaluation method was proposed, which will provide the basis for scientific evaluation of basic farmland connectivity.

Key words GIS; Basic farmland; Connectivity evaluation

基本農(nóng)田是指按照一定時期人口和社會經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)產(chǎn)品的需求, 依據(jù)土地利用總體規(guī)劃確定的不得占用的耕地?;巨r(nóng)田具有土地質(zhì)量好、區(qū)位條件好、水利設(shè)施完備,且集中連片等特點。

基本農(nóng)田的集中連片既是國家基本農(nóng)田保護政策的要求,也對于提高農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模效益,對實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化等都具有重要的意義。

但縱觀幾年來對基本農(nóng)田管理工作,普遍存在著忽略“優(yōu)質(zhì)集中”耕地保護方針中涉及的“集中”管理模式[1]。在實際基本農(nóng)田調(diào)整劃定過程中,往往忽略“集中”管理的方針,容易導(dǎo)致片面追求基本農(nóng)田的優(yōu)質(zhì)性,結(jié)果導(dǎo)致基本農(nóng)田零散分布。而基本農(nóng)田在調(diào)整劃定后對其空間連片性的評價,也未見有較為高效、簡捷的方法。因此,急需創(chuàng)新基本農(nóng)田空間連片性評價技術(shù),以實現(xiàn)對基本農(nóng)田連片性評價的高效管理。

1基本農(nóng)田連片性的定義

連片性也稱連通性、連接度,是指同一質(zhì)量范圍(同一利用類型或同一質(zhì)量水平,或某一質(zhì)量水平以上,或某質(zhì)量水平區(qū)間內(nèi))地塊的相連程度[2]。耕地地塊的相連性也可以被定義為在空間上的相對相連度,即相對相鄰程度。2塊耕地在空間上相隔的距離越小,則它們的連片性程度就越高;2塊耕地在空間上相隔的距離越遠,則它們的連片性程度就越低。當(dāng)它們的距離小于一定閾值時,則可認(rèn)為耕地地塊是集中連片的。相對于破碎度較大的地塊來說,集中連片的地塊更適合于機械化耕作和進行規(guī)模經(jīng)營,不僅利用率高,而且規(guī)模效益較好。

2數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1研究區(qū)概況

高明區(qū)地處112°22′34″~112°55′06″E、22°38′46″~23°01′05″N,位于廣東省中部,珠江三角洲西面,瀕臨西江,東北隔西江與佛山市南海區(qū)、三水區(qū)相望,南與鶴山市交界,西南與云浮市新興縣相連,西北與高要市接壤。高明區(qū)境內(nèi)西、南部和中、北部的部分地區(qū)為低山丘陵及臺地,東部和東北部為較廣闊的沖積平原,形成了一個西、南、北3面環(huán)山、西南向東北傾斜的狹長地形。高明區(qū)屬南亞熱帶季風(fēng)氣候,年平均氣溫21.6 ℃,年平均降雨量1 681 mm。

根據(jù)高明區(qū)土地利用總體規(guī)劃(2010~2020年),2010年高明全區(qū)土地總面積93 781.08 hm2。其中,農(nóng)用地77 543.44 hm2,占土地總面積的82.68%;建設(shè)用地11 384.31 hm2,占土地總面積的12.13%;其他土地4 853.33 hm2,占土地總面積的5.19%。高明區(qū)2010年劃定基本農(nóng)田面積11 815.24 hm2,規(guī)劃至2020年基本農(nóng)田保護面積為10 304.23 hm2。

2.2數(shù)據(jù)處理

基本農(nóng)田調(diào)整數(shù)據(jù)來自高明區(qū)土地利用總體規(guī)劃數(shù)據(jù)庫,時間分別為2010和2020年。根據(jù)前人的研究[2],地塊連片性是指同一等級或等級區(qū)間地塊的相連程度,兩地塊在空間上相隔的距離越小,其連片性越高,當(dāng)其距離小于一定閾值時,則可認(rèn)為其是連片的。因此在該研究中,將地塊之間由線狀地物隔開的圖斑定義為連片圖斑,先對基礎(chǔ)圖斑進行融合處理,并以融合后的圖斑作為評價對象。

2.3研究方法

該研究在前人研究的基礎(chǔ)上[3-5],學(xué)習(xí)消化后提出基于Geoprocessing的基本農(nóng)田連片性模型,并在方法和實現(xiàn)方式上進行了一定程度上的創(chuàng)新。研究選取圖斑平均面積、圖斑邊界密度、最大斑塊指數(shù)以及2個多邊形上任意2點最短距離的平均值等4項指標(biāo)作為連片性評價指數(shù)用于綜合評價基本農(nóng)田的連片程度。

(1)圖斑平均面積。反映基本農(nóng)田保護區(qū)圖斑規(guī)模的平均水平(單位: hm2)。

(2)圖斑邊界密度。圖斑總周長、總面積的比值,反映圖斑被邊界的分割程度或破碎化程度(單位:m/ hm2)。

(3)最大斑塊指數(shù)。為最大圖斑占全部基本農(nóng)田保護區(qū)面積的比例(單位:%)。

(4)2個多邊形上任意兩點最短距離的平均值。反映地塊之間距離遠近的程度(m)?;贕IS中Near工具進行實現(xiàn),Near工具求多邊形間最短距離原理示意見圖1。

3結(jié)果與分析

3.1調(diào)整前后基本農(nóng)田概況

佛山市高明區(qū)2010年、規(guī)劃2020年基本農(nóng)田分布見圖2。

圖1Near工具求多邊形間最短距離原理示意

圖2調(diào)整前后高明區(qū)基本農(nóng)田保護區(qū)面積分布

表1高明區(qū)基本農(nóng)田調(diào)整前后對比

時間保護面積hm2圖斑數(shù)量∥個

合并前合并后

基期2010年12 217.507 501903

規(guī)劃2020年10 733.186 1351 319

高明區(qū)在調(diào)整前后基本農(nóng)田保護面積均大于上級下達的保護面積。從表1可以看出,在圖斑數(shù)量方面,高明區(qū)2010年基本農(nóng)田保護圖斑經(jīng)數(shù)據(jù)處理融合后有903塊圖斑,而規(guī)劃2020年基本農(nóng)田保護圖斑經(jīng)數(shù)據(jù)處理融合后有1 319塊圖斑。這說明基本農(nóng)田保護區(qū)調(diào)整后,數(shù)量更多的圖斑是被線狀地物以外更大的障礙物隔開,有連片程度更加破碎的可能。

3.2調(diào)整前后基本農(nóng)田連片性評價指數(shù)分析

調(diào)整前后高明區(qū)基本農(nóng)田連片性評價指數(shù)對比見表2。

表2基本農(nóng)田連片性評價指數(shù)

時間圖斑平均面積 hm2圖斑邊界密度m/hm2最大斑塊指數(shù)%兩個多邊形上任意兩點最短距離的平均值∥m

基期2010年13.53174.745.27499.88

規(guī)劃2020年8.14231.214.27514.33

從表2可以看出,相比調(diào)整前規(guī)劃基期2010年,調(diào)整后的規(guī)劃2020年基本農(nóng)田圖斑平均面積減少了5.39 hm2,圖斑邊界密度增大了56.47 m/hm2,最大斑塊指數(shù)減少了1%,2個多邊形上任意2點最短距離的平均值減少了14.45 m。

由上述基本農(nóng)田連片性評價指數(shù)對比可以看出,同調(diào)整基期2010年相比,規(guī)劃2020年高明區(qū)的基本農(nóng)田連片性程度有所降低。分析其原因主要是由于高明區(qū)處于珠江三角洲這一經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),因經(jīng)濟建設(shè)占用耕地面積面積較大,而保護基本農(nóng)田的指標(biāo)任務(wù)也較重,需要優(yōu)先選擇優(yōu)質(zhì)耕地劃入基本農(nóng)田而空間上做出一些調(diào)整。此外,高明區(qū)基本農(nóng)田調(diào)整后布局略有分散也與該區(qū)零散的農(nóng)作方式有一定的關(guān)系。

4結(jié)論

該研究設(shè)計并提出了基本農(nóng)田空間連片性的評價方法,引入了基本農(nóng)田連片性指數(shù)概念。該方法基于GIS空間分析工具,通過對比分析基本農(nóng)田調(diào)整劃定前后區(qū)域范圍的空間連片性指數(shù),直觀地表達基本農(nóng)田連片程度的變化,為基本農(nóng)田的連片性評價提供了有力的技術(shù)支持。該方法在實現(xiàn)方式上基于強大成熟的ArcGIS平臺Geoprocessing空間處理框架,提供的圖形化的建模工具,與前人的研究[4]相比省去了將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)的步驟,可以加快實現(xiàn)復(fù)雜地理處理模型的過程,簡單易行,評價方便。

參考文獻

[1]

鄖文聚,周尚意,朱阿興.連片集中保護優(yōu)質(zhì)耕地[N].中國國土資源報,2008-30-21(5).

[2] 周尚意,朱阿興,邱維理,等.基于GIS的農(nóng)用地連片性分析及其在基本農(nóng)田保護規(guī)劃中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2008,24(7):72-77.

[3] 郭姿含,楊永俠.基于GIS的耕地連片性分析方法與系統(tǒng)實現(xiàn)[J].地理與地理信息科學(xué),2010,26(3):59-62.

[4] 張保華,王雷,白振華,等.基于景觀格局指數(shù)的基本農(nóng)田保護區(qū)集中連片性研究——以濟南市歷城區(qū)為例[J].山東國土資源,2014,30(2):80-82.

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