礦區耕地整治潛力評價與整治分區

張欣欣，田惠文，畢如田※

（1. 山西農業大學資源環境學院，太谷 030801；2. 河南大學環境與規劃學院，開封 475004）

0 引 言

工業革命以來，煤炭資源的開采與利用，推動了社會的物質財富積累，也造成了土地資源損毀和生態環境破壞[1]。據估算，中國由煤炭開采造成的土地損毀面積達135×104hm2[2]，其中，井工地下開采破壞的土地占91%[3]，耕地受到了嚴重破壞。在此形勢下，《全國土地整治規劃（2016—2020 年）》提出，土地整治統籌礦產資源開發與土地資源保護、推動生態文明建設。因此，如何對礦區耕地整治潛力進行全域覆蓋的科學評估、如何合理布局礦區耕地整治分區策略，成為亟待解決的科學命題。

土地整治是對土地資源的利用方式、強度、分布及人地關系的再組織和再優化過程，在堅守耕地“紅線”、解決耕地質量下降、改善生產生活條件等方面發揮著不可替代的作用[4]。礦區作為中國“四區一帶”國土綜合整治的重點區域，面臨整治潛力不明、工程措施不一、任務分工不清等問題，亟需進行土地整治潛力評價和分區整治規劃。耕地作為土地整治實施的主要對象[5]，在礦區耕地整治潛力評價方面，Xu 等[6]對煤礦區景觀生態質量進行監測和評估，旨在為礦區資源開發和景觀規劃提供指導；Varenya Nallur 等[7]研究了阿肯色州頁巖廢棄井的生態系統服務潛力，并確定土地復墾規劃與收益；趙會順等[2]對太行山南麓采煤沉陷地的復墾潛力進行評價，確定了土地復墾方向；韓良弼等[8]研究了黃土丘陵露天礦復墾土地適宜性，為礦區復墾分區提供依據。現有研究對單一的耕地整治類型研究較深，缺乏綜合的礦區耕地整治潛力評價研究[9]，且尚未形成多維度、綜合性的評價方法。在整治分區方面，大多學者采用K-Means 聚類、系統聚類和加權求和模型等[10-12]，這些方法僅能確定耕地的空間集聚特征，無法識別屬性集聚特征。近年來，同時具備空間和屬性雙重維度特征的自組織雙重聚類方法逐漸應用到生態功能、耕地生產力及土地整治等問題上[13-15]，且相關研究表明自組織雙重聚類在多維數據集分類上具有一定的優勢[16]。運用自組織雙重聚類對礦區進行整治分區，可降低指標和權重的主觀性，兼顧耕地整治的地理空間和屬性特征。

礦區作為一個特殊的復雜地理實體，地形起伏、地貌破碎的自然條件限制了耕地資源的利用程度，而長時間、大規模和高強度的煤炭開采又導致了土地損毀和生態環境惡化，嚴重威脅國土空間安全。當前，礦區土地整治更多關注于對損毀土地的土地復墾，規劃布局中很少綜合考慮生態因素和利用效率，因此，需要改變傳統的土地和生態修復中圍繞單一要素搞整治和修復的做法，基于礦區面臨的現實問題，進行土地綜合整治。本研究以山西省晉城市長河流域為例，考慮耕地低效利用、生態脆弱、土地損毀多維影響，構建礦區耕地整治潛力評價指標體系，基于自組織雙重聚類系統辨識屬性空間分布特征，并結合DB 指數（Davies-Bouldin Index）合理確定耕地整治項目區。以期通過對長河流域耕地的整治潛力研究，判定耕地整治的主要治理模式，為礦區后續土地整治規劃和整治工程措施提供科學指導。

1 研究區與數據

1.1 研究區概況

長河流域位于沁水煤田界內，屬于山西省晉城市澤州縣，在 112.63°～112.77°E，35.50°～35.63°N 之間，下轄3 個鄉鎮，47 個行政村，總面積約113.16 km2，其中耕地面積為 64.71 km2（圖 1）。研究區屬溫帶大陸性季風氣候，年平均氣溫10.6 ℃，年降雨量550～600 mm。長河西側共有成莊、天泰坤達、天安晉瑞等11 個煤礦，共含煤8～17 層，總厚度9.18～14.23 m，煤礦年生產規模均在45 萬t 以上。該區位于黃土丘陵山區，流域平均海拔約857 m，特殊的黃土層和粗放的開采方式，導致土地采空、沉陷、損毀和廢棄物壓占耕地等，煤炭洗選引發了流域水土資源污染、植被退化和環境惡化等一系列嚴重的生態問題，加之流域內地形地貌復雜，造成耕地布局散亂、利用低效。因此，長河流域作為流域壓煤山丘區，研究其耕地整治潛力和分區策略，具有較強的典型性。

圖1 長河流域礦區位置、土地利用和高程圖Fig1 Mining area location, land use and elevation in Changhe Basin

1.2 數據來源

礦區數據來自2017 年長河流域各礦業提供的煤層采掘工程圖、礦區采煤擾動現狀圖、實地調研數據及 2019年統計年鑒、煤礦環境動態監測成果、《礦區環境影響報告》、礦區損毀現狀圖等。

土地利用數據來源于2019 年澤州縣土地利用變更數據庫，包括林地、草地、園地、耕地、設施用地、建設用地等矢量圖斑。耕地質量數據來源于2019 年澤州縣耕地質量更新評價成果。氣象數據來源于長河流域基礎地理數據庫，包括氣溫、降水量、太陽輻射等。

遙感數據來源于美國地質勘探局（United States Geological Survey，USGS）網站的 MODIS 和 Landsat 影像，時間為2019 年；數字高程模型（DEM）由各礦業提供，精度為1m，并計算高程、坡度。

土壤污染詳查數據來源于2019 年山西省土壤污染詳查數據庫，包括土壤重金屬Cd、Hg、As 等。

土壤養分數據：2015 年7 月在長河流域范圍內按照1 km×1 km 采樣網格布局土壤采樣點，采樣時以網格中心為原點、5 m 為半徑的范圍內，采用蛇形法布點，多點混合取樣，采樣深度0～20 cm 一共采集117 個土壤樣品，密封帶回實驗室，測定土壤有機質、全氮、有效磷等。

2 思路與方法

2.1 耕地整治潛力內涵

隨著生態文明建設和綠色發展的不斷深入，耕地整治著力加強耕地數量、質量、生態“三位一體”的保護，加之煤炭開采造成了耕地大面積損毀，因此礦區耕地整治逐漸從追求增加耕地面積、提高耕地質量及改善生態條件延伸到恢復損毀土地功能，對應礦區耕地整治潛力也從數量、質量、生態和土地損毀4 個方面體現。其中，耕地的數量、質量是衡量區域內耕地資源利用程度的主要指標；耕地生態環境的優劣反映耕地生態系統的脆弱程度；土地損毀體現煤炭開采活動對耕地的破壞程度。為全面反映耕地整治對礦區耕地數量、質量、生態和土地損毀的有效改善程度，本研究從耕地的低效利用度、生態脆弱度和土地損毀度3 個維度去評價礦區耕地整治潛力。

2.2 基本思路

本研究可分為3 個步驟：1）從耕地整治內涵出發，結合礦區的現實問題，考慮耕地的低效利用度、生態脆弱度、土地損毀度構建礦區耕地整治潛力評價指標體系，并選取對整治潛力影響較大的地形和社會經濟因素逐級修正，利用加權求和模型和“1+X”模型評價耕地整治潛力。2）基于自組織雙重聚類，將三個維度指標作為屬性維、耕地圖斑的幾何中心點作為空間維進行聚類，采用DB 指數判定最佳聚類方案。3）依據其不同屬性特征的地域分異特點，識別耕地整治的主要限制因素，對分區進行命名，形成礦區耕地整治項目區，并據此提出整治策略。

2.3 耕地整治潛力評價指標體系

現階段，土地綜合整治進入了從抽象概念到具體落實、從單一目標到多元目標、從獨立要素整治到系統綜合整治的新時期。由于礦區面臨問題的復雜性和交織性，本研究把解決耕地低效利用、生態環境惡化和土地大面積損毀的現實問題作為土地整治的主要目標，通過集成耕地的低效利用度、生態脆弱度和土地損毀度構建多維耕地整治潛力評價指標體系。

圖2 研究思路Fig.2 Research idea

2.3.1 低效利用度

根據耕地資源發展態勢、特征及數據資料的可獲得性，本研究從耕地數量潛力、質量潛力兩方面確定耕地資源的低效利用程度，潛力越大，耕地利用效率越低，低效利用度越高。1）數量潛力。土地整理過程中新增耕地數量的潛力，主要指調整耕地后備資源，包括零星廢棄園地，荒地，有林地，特殊用地等，這部分可以全部整理為耕地；降低耕地中田坎、溝渠、道路等的占地系數補充耕地數量；對區域內分布細碎零散的耕地進行開墾歸并，提高耕地集中連片性的同時增加耕地數量。本研究以現狀耕地地塊（圖斑）為基礎，附帶與耕地鄰接的狹小、分散、低效的園地、林地、坑塘水面等其他農用地為基本評價單元，選取耕地后備資源指數、田塊系數和田塊細碎度確定耕地數量潛力。2）質量潛力。土地整理過程中提高耕地質量的潛力，主要將耕地質量低、障礙因素高、基礎設施差、農機通達性欠佳的土地進行改良和配套農田水利設施。本研究選取耕地質量等級、鹽漬化程度、農機通達能力和農業基礎設施完備度確定耕地質量潛力（表1）。

2.3.2 生態脆弱度

礦區煤炭開采破壞了水土資源空間分布的穩定性，造成了土壤污染和水質污染。煤炭洗選過程等導致空氣污染、植被生產力降低、土壤質量退化，威脅生態環境。生態脆弱度作為生態修復的重要依據，在指標選取上要反映生態系統的健康程度，結合相關文獻[23-24]，從生態系統的主要組成成分土壤、水、空氣、植被等方面，選取土壤污染、水質污染、空氣污染、植被凈初級生產力、土壤質量5 個指標來確定生態脆弱度（表1）。

2.3.3 土地損毀度

煤炭開采對耕地影響主要在土地損毀，煤炭開采造成的塌陷、壓占、采空、廢棄地等侵占了大量耕地。同時，采礦作業的相互作用破壞了原生的礦床地質條件，導致了地表裂縫和非均勻沉降。本研究對相關文獻進行了梳理，分析發現眾學者選取的指標各異，但一般都從下沉深度、損毀土地、附加坡度、穩定性、裂縫密度、積水情況等方面進行評價[23,25]。其中，下沉深度和損毀土地的使用頻率最高，其很大程度上影響土地的損毀程度；礦區采煤后，地表開裂，穩定性降低，形成塌陷區，同時塌陷區周圍會產生一定的附加坡度，影響農作物耕作；長河流域地處干旱區，蒸發量為降水量的 6 倍，煤炭開采導致地下水位下降嚴重，礦區沉陷處積水很少，故不將積水情況作為土地損毀度分析的評價因子。綜合指標因子的可獲得性及實地調查情況，本研究選取下沉深度、損毀土地、附加坡度、穩定性、裂縫密度 5 個指標來確定土地損毀度（表1）。

2.3.4 指標量化

由于研究區面積較小，煤炭開采對耕地的影響通常跨越村鎮，以村鎮為評價單元，不利于耕地的精準整治，因此考慮地塊之間的空間關系，通過設定“閾值”劃定緩沖區作為潛力量化計算的空間尺度單元，“閾值”由ArcGIS 軟件空間分析工具，對長河流域耕地圖斑進行近鄰點距離計算得到，此最小半徑為52.12 m，該距離保證每個圖斑至少有一個圖斑與之相鄰[26]。本研究采用層次分析法、熵權法結合的方式，確定指標權重，量化方法見表1，數據歸一化采用極值法[27]。

2.4 評價方法

2.4.1 低效利用度/生態脆弱度/土地損毀度

低效利用度、生態脆弱度、土地損毀度評價分值采用加權求和模型計算，公式為

式中Vi為各屬性準則層下指標i的權重，Wij為第j個耕地圖斑第i個指標的計算值，m為指標個數，分值標準化區間為[0, 1]。

2.4.2 地形修正系數/社會經濟修正系數

耕地整治潛力還受到地形和社會經濟的制約，結合礦區耕地現狀，選取了對整治潛力影響較大的因素（表 2），計算地形和社會經濟修正系數。

1）地形修正系數：采用“1+X”模型[28]，即以緩坡0～5°、低海拔0～200 m 的耕地作為基準“1”，依據分級規則累加得到修正系數（T）。

2）社會經濟修正系數：采用“1+X”模型，即以地均年產值的均值、無煤炭開采和高整治意愿作為基準“1”，依據分級規則累加得到修正系數（S）。地均年產值和原煤年生產量通過統計年鑒和煤礦資料合計，整治意愿通過問卷調研，同意整治的居民比例越高，該區域整治意愿越高。

2.4.3 耕地整治潛力

綜合低效利用度、生態脆弱度和土地損毀度的結果，結合地形和社會經濟修正系數逐級修正，測算了長河流域耕地整治潛力[28]，計算公式如下

式中R、Q、Z分別為低效利用度、生態脆弱度和土地損毀度的權重。

表2 耕地整治潛力（“1+X”模型）分級規則Table2 Grading rules for farmland consolidation potential(“1+X” model)

2.5 耕地整治分區方法

自組織雙重聚類是依據人腦中神經元具有后天學習過程這一特性提出的一種非監督型人工神經網絡，它適用于多維數據集分類，可同時顧及空間連續性和屬性相似性[14]。自組織雙重聚類將數據的空間維和屬性維作為輸入維，以常規的競爭學習算法進行訓練[29]。本研究采用該方法，根據空間距離和屬性距離分別執行聚類，獲取雙重屬性聚類的分類結果，研究基于MATLAB 軟件構建聚類算法[29-30]，步驟如下：1）進行初始化，包括設置初始化權值[0-1]的隨機數、迭代次數為2 500 次、距離為歐氏距離、學習速率為0.1、聚類個數為2～14 類（k）；2）將耕地圖斑的幾何中心坐標作為空間維讀入，低效利用度、生態脆弱度、土地損毀度 3 個指標層作為屬性維讀入，讀入數據需進行無量綱化處理；3）計算空間維和屬性維的輸入樣本數據與每個競爭神經元之間的距離，距離最小的為獲勝神經元；4）設置閾值和鄰域，獲取最終獲勝神經元并更新鄰域神經元矩陣；5）重復步驟1～4，對空間維聚類結果和屬性維聚類結果合并，獲取最終聚類結果，流程如圖3。

由于自組織雙重聚類的非監督聚類特性，不同類別數目的聚類結果差異顯著，最優類別數目的選擇是確定整治分區的關鍵。目前，多數研究通過對聚類結果的主觀判斷，來確定最佳聚類個數[31]。DB 指數作為一種客觀的聚類效果評價方法，其在檢驗各變量的空間相關性上有一定的優勢，DB 指數由類內散布和類間散布的比值表示，DB 指數越小，聚類效果越好[32]，但聚類結果需滿足“類內差異性最小，類間差異明顯的前提下分類數目不宜過多”的原則，結合DB 指數變化曲線的拐點來確定最優類別數，公式為

式中k為聚類個數；Dk為各類別斑塊到該類別中心點的均值；Dk(Qi,Qj)各類別中心點之間的距離。

圖3 自組織雙重聚類流程Fig.3 Self-organization dual clustering process

3 結果分析

3.1 耕地整治潛力空間分異

圖4 是通過加權求和模型和“1+X”模型評價耕地整治潛力的結果，采用自然間斷點分級法分為4 級。由圖4可知，耕地資源的低效利用度、生態脆弱度、土地損毀度及整治潛力的地域分異顯著，以長河為界，耕地整治潛力整體呈西高東低。位于流域西部集中連片礦區的耕地低效利用度、生態脆弱度、土地損毀度較高，整治潛力較大；位于長河西側丘陵區、流域東部山地的耕地低效利用度、生態脆弱度或土地損毀度適中，整治潛力次之；長河東側平原及低山丘緩坡地段的耕地低效利用度、生態脆弱度和土地損毀度較低，整治潛力最小。這與研究區經濟發展水平相符合，流域西部是山西省重要的產煤區之一，工業經濟發展水平較高，生態環境較差；流域西部山地、丘陵分布較廣，耕地斑塊分割程度高、空間布局分散、基礎設施落后、耕地質量較低，農業經濟相對落后；長河東側的耕地自然稟賦、區位條件及生態環境優越，整治潛力較弱。耕地整治潛力的空間分布即為加權求和模型確定的整治分區（圖 4d），其耕地圖斑空間分布細碎零散，不利于礦區土地綜合整治項目的推進與實施。

3.2 耕地整治分區與整治策略

圖5 是自組織雙重聚類結果為2～14 個類別時對應的DB 指數變化曲線，聚類個數在2～7 之間時，DB 指數整體呈現降低趨勢，聚類個數在8～14 之間時，DB 指數變化趨于平穩，由于分區類別數目不宜過多，聚類數目大于 14 時不予考慮。因此，當聚類個數為 7 時，DB指數最小，為最優聚類方案。圖6 為最優方案聚類結果，此時確保了類內特征的相似性和類間特征的差異性，聚類結果最為理想。

圖4 長河流域耕地整治潛力空間分異Fig.4 Spatial variation of farmland consolidation potential in Changhe basin

圖5 DB 指數變化曲線Fig.5 Davies-Bouldin index curve

土地整治初期以保護耕地資源、保障國家糧食安全為目標。隨著土地整治內涵和外延不斷完善，整治目標日趨多元、實施模式逐步多樣，逐漸形成了包括土地整理、生態修復和土地復墾等模式的土地整治格局[33]。其中，土地整理通過地塊合并、農田平整、完善基礎設施等措施增加耕地面積和提高耕地質量；生態修復通過管控“三廢”排放、修復環境污染、重建生態系統及降低生態風險來改善耕地的生態條件；土地復墾通過對生產活動造成的挖損、塌陷、壓占等土地采取重塑地貌、塌陷填埋等工程措施來恢復其利用功能。因此，土地整理、生態修復和土地復墾可對應解決礦區耕地資源低效利用、生態脆弱和土地損毀等問題。為了提高分區的空間連續性和實施整治規劃的合理性，本研究基于聚類結果（圖 6），將個別細碎零散的圖斑融合到相鄰的類別中，形成 7 個明顯清晰的分區，并依據各類別耕地的低效利用度、生態脆弱度、土地損毀度高低值重合和錯位的地域分異特點（圖7），將長河流域耕地整合為6 個整治分區，探索基于“整體保護、系統修復、綜合治理”的新時期礦區耕地綜合整治策略，表 3 是各分區對應類別的維度特征。

圖6 耕地整治潛力聚類結果Fig.6 Results of farmland reclamation potential clustering

圖7 長河流域耕地整治分區Fig.7 Farmland reclamation zoning in Changhe Basin

表3 長河流域耕地整治分區的類別特征Table 3 Category features of farmland consolidation zone in Changhe basin

1）健康利用提升區

該區屬長河東側平原及低山丘緩坡地段，主要位于李山村、關山村、賈泉村、小南村等16 個村，總面積約27.73 km2。項目區內耕地的低效利用度、生態脆弱度、土地損毀度和整治潛力均較低，在推進農業規模化、機械化、產業化方面優勢明顯。本區應促成耕地的集中連片，大力建設高標準基本農田，實現耕地的高產穩產及耕地質量的提升。結合農戶意愿，本著“自愿協商、等量交換、等質替代”等原則，將農戶分散經營的耕地進行土地流轉或權屬調整，實現耕地大規模經營管理，按照基地化、標準化、優質化、市場化原則加快農業現代化進程，促進規模農業和現代農業發展，實現土地的健康可持續利用。

2）耕地資源整理區

該區屬長河流域未受煤炭開采影響的東部山地，主要位于嶺南村、劉河村、董山村、孟山村等 9 個村，總面積約8.18 km2。區域內生態脆弱度和土地損毀度較低，耕地整治潛力適中，由于較高的低效利用度，該區整治模式為土地整理。本區應注重耕地資源的空間整合，通過梯田建設、坡面梯田改造、減少田埂數量、改善田塊形狀來歸并空間上相對集中的耕地；開展內部零星地類的整治，依托溝渠、道路、水系等要素修筑地塊邊界，依據地形地貌擴大耕地資源規模，增強耕地的空間集聚性和集中連片性，實現土地節約集約利用；結合當地農機及主要交通工具規格，合理布局田間道路和生產道路網絡，提升農業生產便利性；重建落后的農業基礎設施，消除耕地中的限制因素，提高耕地質量等級和生產能力，而對海拔高、坡度大的低產耕地則實施退耕還林還草工程。

3）重點生態修復區

該區位于生態環境較差的長河流域西北部，主要包括劉村、成莊村、中村及石伏頭村西北部，總面積約4.23 km2。區域內耕地的低效利用度和土地損毀度較低，整治潛力適中，但該區屬工礦廢水、煤渣廢棄地周邊，土壤污染、水質污染及空氣污染嚴重，區域內生態脆弱度較高，主要整治模式為生態修復，本區應著重于改善生態環境，降低生態風險。在適度限制煤炭開采活動的前提下，有效管控礦區廢水、廢渣排放和堆砌，加強耕地防護林建設，防止土地退化，改善耕地環境。依據地表水文特征整合農田水利并修復含水層；采用重金屬化學固定、土壤淋洗、電熱修復等改良土壤污染，對于污染嚴重的地區可復墾為林地、草地；通過綠化設計、植物養護與修復措施清潔空氣；綜合客土改良、土壤覆蓋設計、土地清潔技術等進行生態修復治理，構建生態良好、有廊道溝通的耕地生態斑塊，提高生態質量；設計生態路、生態林、生態渠，開發觀光農業園區，促進區域生態穩定和環境美化。

4）損毀土地復墾區

該區屬于高強度煤炭開采的長河西側中南部，主要位于馬坪頭村、上麓村、辛壁村、東煙村和下麓村等，總面積約9.48 km2。區域內耕地的低效利用度和生態脆弱度較低，整治潛力適中，由于煤炭開采時間長，產煤量高，區域內地裂縫眾多，土地集中損毀。因此，該區主要整治模式為土地復墾，本區應依托地形地貌，結合地表裂縫密度、下沉深度、廢棄壓占規模以及附加坡度等指標，識別土地損毀類型，科學合理的進行地貌重塑、土壤重構和廢棄地再利用；加強采復一體化，做到填堵裂縫、挖高墊低、邊塌邊修，并配套工程措施及地質災害防治技術，進行損毀土地的恢復和利用；依托交通優勢和礦山獨特地貌建設礦山公園，開發運動休閑場所。

5）土地治理優配區

該區位于長河流域西南部及長河西側中北部，主要包括上小河村、和村、段都村、東莊村等，總面積約10.30 km2。項目區屬于高強度煤炭開采區周邊，耕地的低效利用度、生態脆弱度和土地損毀度一般，整治潛力適中，土地整治中應針對不同區域耕地的利用低效度、生態脆弱度和土地損毀度的屬性空間分異特點等，對應實施土地整理、生態修復和土地復墾，采取“因地制宜、揚長補短”的差別化土地整治模式，推進區域耕地-生態-資源要素的優化配置。如沉陷區可依托自身和區位條件等恢復成生態濕地、水產養殖、水庫、污水處理濕地等類型；加強高標準梯田建設的同時，增施復合肥來改良土壤質量，修復耕地生態。

6）綜合土地整治區

該區屬長河流域西部壓煤山區，主要位于溝西村、中街村、王虎山村、車郭莊村等 7 個村，總面積約4.83 km2。區域內地形復雜、坡度較大、設施落后，支流水系阻隔，且距離鄉鎮中心較遠、耕地細碎分散、土壤肥力差、耕地投入較大、作物產量較低，受煤炭開采影響，土地滑坡，生態脆弱，水土流失嚴重。該區耕地的低效利用度、生態脆弱度和土地損毀度均較高，整治潛力最大。土地整治中應綜合土地復墾、生態修復和土地整理等手段，注重對塌陷污染土地、耕地、溝渠、道路、設施用地及居民點等生產要素的全域規劃，耦合土地整治與生態景觀建設，集成土地平整工程、農田水利工程、道路工程、防護工程等技術，重點采取塌陷地填埋、土壤改良、坡改梯、水土保持、植被修復等措施，協調耕地、農村、溝渠、道路、水系等空間整合關系，科學設計“土地整理+生態修復+土地復墾”模式，實現耕地的綜合整治。

4 結 論

1）長河流域礦區耕地整治潛力的地域分異顯著，以長河為界，耕地整治潛力整體呈西高東低，流域西部的耕地整治潛力較大；長河西側丘陵區及流域東部山地的耕地整治潛力次之；長河東側平原及低山丘緩坡地段的耕地整治潛力最小。

2）基于自組織雙重聚類和DB 指數，綜合耕地的低效利用度、生態脆弱度和土地損毀度高低值重合和錯位的地域分異特點，客觀上形成了健康利用提升區、耕地資源整理區、重點生態修復區、損毀土地復墾區、土地治理優配區和綜合土地整治區6 個分區。

3）在生態文明建設的背景下，各類分區在耕地整治的主攻方向存在顯著差異，基于礦區耕地的低效利用度、生態脆弱度、土地損毀度的組合差異，建議對應組合土地整理、生態修復和土地復墾模式，制定差異化的耕地整治策略。

本研究把解決礦區資源低效利用、生態環境脆弱和土地損毀作為整治目標，構建耕地整治潛力評價指標體系，結合地形和社會經濟因素進行修正，使得評價結果更符合區域實際；運用加權求和模型評價法確定的整治分區空間分布細碎零散，采用自組織雙重聚類法確定的耕地整治分區空間連片性強，并能反映各類型區不同維度要素的分布差異，利于科學合理的配置整治工程和實施差別整治。然而，研究區部分村莊跨越了多個整治分區，在行政和管理上存在一定的困難。此外，研究未考慮整治成本與整治效益，后續將結合細致的實地調研，進一步明確耕地整治的可行性和優先級，以便為流域規劃編制提供更為科學的依據。