基于地理探測(cè)器的耕地破碎化影響因素分析
——以廣州市為例

陳俊韜，林錦耀

（廣州大學(xué)地理科學(xué)與遙感學(xué)院，廣州 510006）

當(dāng)前，中共中央一直將保障國(guó)家糧食安全作為首要任務(wù)［1，2］。完成任務(wù)的根本在耕地，耕地是糧食生產(chǎn)中的基礎(chǔ)資源［3］。然而，耕地資源普遍存在破碎化的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)保障糧食安全的戰(zhàn)略目標(biāo)需要探明耕地破碎化的影響因素。國(guó)內(nèi)外學(xué)者將耕地破碎化定義為一定地域內(nèi)存在不相鄰的［4-6］，土地利用低效且被人為、自然因素干擾，面積不均、分布無(wú)序的耕地地塊［7-12］。耕地破碎化間接制約了農(nóng)業(yè)發(fā)展［13-15］，降低了土地農(nóng)業(yè)收益［16-19］。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為耕地破碎化的影響因素可分為自然條件因素和人類社會(huì)活動(dòng)因素2 個(gè)方面［20］。自然條件因素包括地形、坡度以及耕地肥力等［21-23］；人類社會(huì)活動(dòng)因素主要體現(xiàn)在農(nóng)村人口數(shù)量［24］、政策［25-27］、社會(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)［28，29］、耕地使用制度［30］、耕地地塊與城鎮(zhèn)之間的距離［31］、交通建設(shè)和居民點(diǎn)設(shè)立等方面［23］。隨著時(shí)代進(jìn)步，人類社會(huì)活動(dòng)因素對(duì)耕地破碎化的影響越來(lái)越大［32］，逐漸成為主導(dǎo)因素［33，34］。以往研究常采用改進(jìn)后的TOPSIS法［35］、MAVF 法［36］、景觀指數(shù)分析法和熵權(quán)法［37，38］等來(lái)評(píng)定耕地破碎化程度；通過(guò)核密度函數(shù)、景觀格局指數(shù)法等進(jìn)行定量分析［38，39］或采用主成分分析法進(jìn)行綜合分析［37］來(lái)確定耕地破碎化的影響因素。

耕地破碎化研究主要集中于耕地破碎化的內(nèi)涵解析［35，40］、耕地破碎化程度評(píng)價(jià)［41-43］、耕地破碎化造成的影響［35，44，45］以及成因［46］等方面。耕地破碎化的影響因素作為認(rèn)識(shí)和解決耕地破碎化問(wèn)題的基礎(chǔ)，值得被各界所重視。但目前關(guān)于影響因素的研究較少，其中部分研究為定性分析，已有的定量研究所選取的指標(biāo)也較為有限［46］，研究廣度仍有待提高。同時(shí)，已有研究采取多種方法組合進(jìn)行綜合分析的研究較少。隨著王勁峰等［47］開(kāi)發(fā)出地理探測(cè)器模型和相關(guān)軟件，地理探測(cè)器逐漸被應(yīng)用于景觀破碎化研究［48，49］。地理探測(cè)器模型適合用于探究研究目標(biāo)主體的空間分異性、探測(cè)驅(qū)動(dòng)因素［50-53］或解釋影響因素［54-57］、分析不同研究因子間的交互關(guān)系等方面。

本研究以廣州市為研究區(qū)，基于地理探測(cè)器模型并結(jié)合景觀格局指數(shù)法、主成分分析法等多種方法，通過(guò)Fragstats、SPSS、地理探測(cè)器等軟件，選取7種景觀格局指數(shù)作為構(gòu)建耕地破碎化程度評(píng)價(jià)體系并與所選10 種自然條件、人類社會(huì)活動(dòng)因子進(jìn)行綜合分析，探測(cè)10 種因子對(duì)耕地破碎化的影響程度。本研究旨在探索并驗(yàn)證耕地破碎化的相關(guān)影響因子，并根據(jù)研究結(jié)果提出有針對(duì)性的建議，以期讓政府及有關(guān)部門能更有效、快速地尋找到改進(jìn)措施的切入點(diǎn)，為合理高效的耕地布局調(diào)整提供一個(gè)新的視角，為相關(guān)研究提供一定參考價(jià)值。

1 研究方法

1.1 景觀格局指數(shù)及其選取

景觀格局指數(shù)可以反映研究區(qū)在類型水平上的相關(guān)情況，本研究基于景觀生態(tài)學(xué)等理論，應(yīng)用Fragstats 軟件計(jì)算出的耕地類型水平的景觀指數(shù)作為計(jì)算廣州市耕地破碎化綜合指數(shù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。當(dāng)前，用景觀格局指數(shù)探究破碎化現(xiàn)象一般以行政單元作為研究單位［49，58］，因此本研究也以此選取聚集度指數(shù)（AI）、邊緣密度指數(shù)（ED）、斑塊平均大小指數(shù)（MPS）、平均最近距離指數(shù)（MNN）、斑塊密度指數(shù)（PD）、面積加權(quán)的平均斑塊分形指數(shù)（AWMPFD）和面積加權(quán)的平均形狀指數(shù)（AWMSI）共7 個(gè)指數(shù)來(lái)構(gòu)建耕地破碎化程度計(jì)算模型［59］。所選取的各景觀格局指數(shù)的計(jì)算公式參照文獻(xiàn)［60］。

研究對(duì)象質(zhì)量基礎(chǔ)參數(shù)的衡量與評(píng)價(jià)可以由評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)完成［61］。本研究選取多個(gè)景觀格局指數(shù)，確定各指數(shù)權(quán)重并計(jì)算出可表示耕地破碎化程度的結(jié)果，利用分值來(lái)確定、劃分耕地破碎化程度。

1.2 主成分分析法

主成分分析法是將樣本間差距較大的指標(biāo)抽取出來(lái)，通過(guò)對(duì)變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維［62，63］，本研究在SPSS 軟件中進(jìn)行分析。主成分分析主要過(guò)程的公式參見(jiàn)文獻(xiàn)［64］，最終進(jìn)行歸一化主成分分析結(jié)果的表達(dá)式如下。

式中，Y為最終得分；Fi為第i個(gè)主成分值；wi為第i個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率。

1.3 地理探測(cè)器法

地理探測(cè)器可用于地理要素對(duì)研究對(duì)象空間分布的影響因素的探測(cè)，該方法用因子的解釋力判斷某因子是否為研究對(duì)象的影響因素及其影響程度的強(qiáng)弱。地理探測(cè)器共有4 個(gè)部分，每部分各自的原理：①風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)，探測(cè)Y的空間分異性及因子X(jué)在多大程度上解釋了屬性Y的空間分異，用q進(jìn)行衡量［33］，q越大說(shuō)明該因子對(duì)耕地破碎化程度的影響力越大；②交互作用探測(cè)，探究待驗(yàn)證的不同的風(fēng)險(xiǎn)因子X(jué)s（假設(shè)為X1、X2）共同作用時(shí)是否與單個(gè)因子（X1或X2）對(duì)因變量Y的解釋力有差異，差異的結(jié)果如何；③風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)，用于判斷2 個(gè)子區(qū)域間的屬性均值是否有顯著的差別；④生態(tài)探測(cè)，用于比較2 種待驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)屬性Y的空間分布的影響是否有顯著差異。

1.4 技術(shù)路線

首先，選取特定的幾個(gè)景觀格局指數(shù)，利用Fragstats 軟件計(jì)算數(shù)據(jù)的指數(shù)值，并通過(guò)主成分分析法確定權(quán)重進(jìn)行綜合計(jì)算，構(gòu)建廣州市耕地破碎化程度評(píng)價(jià)體系，確定各行政轄區(qū)的耕地破碎化程度等級(jí)。其次，對(duì)各因子數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到各區(qū)域因子等級(jí)分布數(shù)據(jù)。最后，利用Arcmap 采樣功能進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后打開(kāi)地理探測(cè)器，將采樣得到的待驗(yàn)證影響因子的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行探測(cè)，分析結(jié)果，提出對(duì)策。具體技術(shù)路線如圖1 所示。

圖1 技術(shù)路線

其中，選取的待驗(yàn)證影響因子來(lái)自自然條件和人類社會(huì)活動(dòng)2 個(gè)方面［20-26］。本研究選取年平均氣溫（以下研究中稱氣溫因子）、年平均降水量（以下稱降水量因子）、海拔、坡度、與水體的距離（以下稱水體距離因子）、與建設(shè)用地的距離（以下稱建設(shè)用地距離因子）、與道路的距離（以下稱道路距離因子）、與市區(qū)行政中心的距離（以下稱市區(qū)行政中心距離因子）、人口密度、GDP 共10 項(xiàng)作為待驗(yàn)證因子。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)處理

2.1 研究區(qū)概況

廣州市是廣東省省會(huì)，位于112°57′—114°3′E，22°26′—23°56′N，地勢(shì)西南低、東北高，屬海洋性亞熱帶季風(fēng)氣候，全年水熱同期，2015 年平均氣溫為22.7 ℃，平均相對(duì)濕度為79.5%，降水量為2 245.5 mm，日照時(shí)數(shù)為1 629.4 h。同時(shí)，廣州市內(nèi)水系發(fā)達(dá)，河網(wǎng)密度較高，由于各種地理優(yōu)勢(shì)，境內(nèi)的果樹資源和花卉資源等都較為豐富。截至2015 年末，廣州市全市土地中有70%為農(nóng)用地，廣州市耕地總資源為96 998 hm2，全市平均每個(gè)農(nóng)業(yè)人口擁有耕地0.03 hm2，與2005 年相比有所下降；平均每個(gè)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員擁有耕地0.15 hm2，上述2 項(xiàng)人均數(shù)據(jù)與2010—2014年相比基本保持穩(wěn)定。在耕地政策上，廣州市較早開(kāi)展了農(nóng)村土地綜合整治運(yùn)動(dòng)，對(duì)農(nóng)村的“田水路林村”進(jìn)行綜合整治，通過(guò)擬定并實(shí)施土地利用總體規(guī)劃、土地利用專項(xiàng)規(guī)劃來(lái)增加耕地資源的數(shù)量，同時(shí)耕地資源的質(zhì)量也顯現(xiàn)出逐漸提高的態(tài)勢(shì)。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究所采用的數(shù)據(jù)包括廣州市DEM 高程數(shù)據(jù)、2015 年廣州市GDP 公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)、2015 年廣州市年平均氣溫分布數(shù)據(jù)、2015 年廣州市年平均降水量分布數(shù)據(jù)、2015 年廣州市土地覆蓋數(shù)據(jù)、2015 年廣州市人口密度公里格網(wǎng)數(shù)據(jù)、2015 年廣州市交通路網(wǎng)數(shù)據(jù)、2015 年廣州市行政區(qū)劃（街道/鎮(zhèn)）矢量圖層、2015 年廣州市市區(qū)行政中心點(diǎn)狀矢量圖層，均來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心。

3 結(jié)果與分析

利用Arcmap 的漁網(wǎng)工具進(jìn)行采樣時(shí)，相關(guān)研究一般將采樣間距設(shè)為1 000 m，即漁網(wǎng)的網(wǎng)格大小設(shè)定為1 000 m×1 000 m，本研究設(shè)定網(wǎng)格大小為500 m×500 m，在研究精度上有一定的提升。以漁網(wǎng)網(wǎng)格質(zhì)心作為采樣點(diǎn)，篩選后得到有效采樣點(diǎn)22 798 個(gè)，采集每個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)位置10 個(gè)因子的等級(jí)和耕地破碎化程度綜合指數(shù)，置于地理探測(cè)器中運(yùn)行，對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行分析。

3.1 耕地破碎化空間分布狀況

主成分分析得到的主成分有2 個(gè)，處理后得到耕地破碎程度綜合指數(shù)的表達(dá)式如下：

式中，Y1、Y2分別為第一和第二主成分值；Y為歸一化后的綜合主成分值，且將Y作為對(duì)應(yīng)街道/鎮(zhèn)的耕地破碎化程度綜合指數(shù)；Z為對(duì)應(yīng)指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果。

根據(jù)式（2）、式（3）、式（4）計(jì)算出廣州市各街道/鎮(zhèn)的耕地破碎化程度綜合指數(shù)，并按自然斷點(diǎn)法分為低、較低、一般、較高、高5 級(jí)，所得結(jié)果如圖2 所示。其中，破碎化程度高的街道/鎮(zhèn)主要位于從化區(qū)西部、花都區(qū)西部和增城區(qū)南部，破碎化程度低的街道/鎮(zhèn)則主要位于從化區(qū)中部和番禺區(qū)中部。

圖2 2015 年廣州市耕地破碎化程度指數(shù)及其程度等級(jí)分布

3.2 風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)

由于風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)結(jié)果較多（10 個(gè)待驗(yàn)證因子對(duì)應(yīng)得到10 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)結(jié)果），此處僅以人口密度因子和GDP 因子的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)結(jié)果為例進(jìn)行分析。3.2.1 人口密度 由表1 和圖2 可知，人口密度因子在有耕地分布的街道/鎮(zhèn)中僅存在3 個(gè)等級(jí)，即在人口密度高的區(qū)域耕地破碎化較普遍，甚至?xí)霈F(xiàn)區(qū)域內(nèi)無(wú)耕地的情況。同時(shí)，人口密度等級(jí)為2 級(jí)時(shí)，破碎化程度為較低等級(jí)，且比其他等級(jí)下低。廣州市行政區(qū)域內(nèi)人口密度越大的區(qū)域，一般城鎮(zhèn)化建設(shè)水平越高，耕地破碎化現(xiàn)象相對(duì)普遍，且有出現(xiàn)無(wú)耕地分布的狀況，如天河區(qū)，其人口密集程度較高，轄區(qū)內(nèi)基本為非農(nóng)用地。經(jīng)t檢驗(yàn)可知，在人口密度等級(jí)為2 級(jí)時(shí)的耕地破碎化程度綜合指數(shù)與其他等級(jí)間有顯著差異（P＜0.05），人口密度等級(jí)為1 級(jí)時(shí)的耕地破碎化程度綜合指數(shù)與人口密度等級(jí)為3級(jí)時(shí)的無(wú)顯著差異（P＞0.05），即在有耕地分布的區(qū)域，人口密度低的區(qū)域和人口密度高的區(qū)域耕地破碎化實(shí)際情況相差不明顯。3.2.2 GDP 由表2 并結(jié)合所有風(fēng)險(xiǎn)區(qū)探測(cè)結(jié)果得知，GDP 等級(jí)為3 級(jí)時(shí)的耕地破碎化程度綜合指數(shù)為-1.191，是所有待驗(yàn)證因子等級(jí)類型中耕地破碎化程度綜合指數(shù)最低的一種因子等級(jí)類型。根據(jù)GDP 因子各等級(jí)下的耕地破碎化程度綜合指數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，隨著GDP 等級(jí)的增加，耕地破碎化程度呈先減弱后加強(qiáng)的趨勢(shì)。當(dāng)GDP 超過(guò)某一數(shù)值后，該區(qū)域由于經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)，該類區(qū)域的土地基本被規(guī)劃為居住用地、商業(yè)用地等建設(shè)用地類型導(dǎo)致無(wú)耕地分布。在GDP 等級(jí)為1 級(jí)、2 級(jí)的行政區(qū)（街道/鎮(zhèn)），其耕地破碎化程度分別表現(xiàn)為較高和一般，而在GDP 等級(jí)為3 級(jí)與4 級(jí)時(shí)，其耕地破碎化程度均表現(xiàn)為較低，主要原因是相對(duì)1 級(jí)、2 級(jí)GDP 高的區(qū)域，其相關(guān)政策如土地整治政策等落實(shí)情況、實(shí)施效果較為理想。經(jīng)t檢驗(yàn)可知，廣州市街道/鎮(zhèn)在不同GDP 等級(jí)下的耕地破碎化程度綜合指數(shù)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上均存在顯著差異（P＜0.05）。

表1 不同人口密度等級(jí)下的耕地破碎化程度

3.3 風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)結(jié)果與分析

由表3 可知，10 個(gè)待驗(yàn)證因子對(duì)應(yīng)的P均為0.000，表明這10 個(gè)因子均是耕地破碎化程度的影響因子，且這一推論的可能性、可信性大于99.99%。各因子q大小表現(xiàn)為X5（市區(qū)行政中心距離）＞X4（氣溫）＞X6（GDP）＞X3（坡度）=X8（海拔）＞X2（降水量）＞X7（建設(shè)用地距離）＞X10（道路距離）＞X9（水體距離）＞X1（人口密度）。由此可知，與市區(qū)行政中心的距離是該區(qū)域耕地破碎化程度最大的影響因子。這是由于廣州市市區(qū)的城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較好，且商業(yè)化、工業(yè)化程度較高，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品需求量較大，通常是農(nóng)產(chǎn)品交易的主要場(chǎng)所；同時(shí)，市區(qū)行政中心一般設(shè)置在市區(qū)中基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較完善的地段，除此以外，市區(qū)行政中心對(duì)其周邊的土地用途的規(guī)劃、落實(shí)和監(jiān)控較為到位，綜合以上多方面原因，與市區(qū)行政中心的距離成為了該區(qū)域耕地破碎化程度的重要影響因素。

表3 耕地破碎化程度風(fēng)險(xiǎn)因子探測(cè)結(jié)果

對(duì)耕地破碎化程度影響最小的因子是人口密度，結(jié)合廣州市土地覆蓋數(shù)據(jù)可知，人口密度等級(jí)為4~5 級(jí)的區(qū)域是開(kāi)發(fā)程度較高、樓層密集且容積率高的城市區(qū)域，域內(nèi)無(wú)耕地分布，從而在此類區(qū)域內(nèi)并不存在采樣點(diǎn)所導(dǎo)致。因此，采樣點(diǎn)所采集的人口密度數(shù)據(jù)為1~3 級(jí)，在等級(jí)范圍內(nèi)人口密度因子對(duì)耕地破碎化影響較小；在人口密度為4~5 級(jí)時(shí)，無(wú)耕地區(qū)域的存在在一定程度上證明了人口密度對(duì)耕地破碎化實(shí)際存在影響，但由于難以將該影響量化而導(dǎo)致在總體上所探測(cè)出的人口密度因子對(duì)耕地破碎化的影響程度偏低。

3.4 生態(tài)探測(cè)結(jié)果與分析

由表4 可知，氣溫因子、市區(qū)行政中心距離因子、GDP 因子與除其自身外的其他因子相比均存在顯著差異（P＜0.05）；人口密度因子、建設(shè)用地距離因子、水體距離因子以及道路距離因子的生態(tài)探測(cè)結(jié)果顯示其兩兩之間無(wú)顯著差異，即反映出這些因子對(duì)耕地空間分布的影響力相差不顯著（P＞0.05）。

表4 待驗(yàn)證影響因子生態(tài)探測(cè)結(jié)果

3.5 交互探測(cè)結(jié)果與分析

由表5 可知，兩兩因子交互作用之后得到的影響耕地破碎化程度的q均大于其中一種因子獨(dú)自作用時(shí)的q，即在對(duì)耕地破碎化程度的影響程度上，待驗(yàn)證的10 種因子中任意2 種因子的相互作用均比其中一種因子單獨(dú)作用對(duì)耕地破碎化的影響更大。任意雙因子的交互作用有2 種結(jié)果，即雙因子增強(qiáng)或非線性增強(qiáng)。雙因子增強(qiáng)即因子A與B交互作用的q表現(xiàn)為max(q(A),q(B))＜q(A∩B)＜q(A)+q(B)；非線性增強(qiáng)則表現(xiàn)為q(A∩B)＞q(A)+q(B)。

表5 待驗(yàn)證影響因子交互探測(cè)的q 值

由表6 可知，降水量因子與除自身外的其他待驗(yàn)證因子的交互作用結(jié)果均為非線性增強(qiáng)，說(shuō)明降水量不僅自身對(duì)耕地分布具有一定影響力，在與其他因子交互作用時(shí)使雙因子的影響力擴(kuò)大，超過(guò)了2 個(gè)因子單獨(dú)作用的作用和。表5 中各自然條件與人類社會(huì)活動(dòng)因子交互探測(cè)的結(jié)果說(shuō)明這10 種因子相互作用對(duì)耕地破碎化的影響均表現(xiàn)為增強(qiáng)。因子對(duì)耕地破碎化的影響不是相互獨(dú)立而是關(guān)聯(lián)的，當(dāng)其中一個(gè)因子發(fā)生變化時(shí)，耕地的分布和破碎化程度極有可能發(fā)生變化。

表6 雙因子交互探測(cè)效果

4 小結(jié)與建議

4.1 小結(jié)

1）廣州市耕地主要分布在花都區(qū)、增城區(qū)、南沙區(qū)、從化區(qū)、黃埔區(qū)、番禺區(qū)和白云區(qū)等。

2）年平均氣溫、年平均降水量、海拔、坡度、與水體的距離、與建設(shè)用地的距離、與道路的距離、與市區(qū)行政中心的距離、人口密度、GDP 都是影響耕地破碎化程度的重要因素。其中，單因子對(duì)耕地破碎化程度影響強(qiáng)度由強(qiáng)到弱為市區(qū)行政中心距離因子、氣溫因子、GDP 因子、坡度因子和海拔因子、降水量因子、建設(shè)用地距離因子、道路距離因子、水體距離因子、人口密度因子。

3）同種因子中由于因子等級(jí)不同而產(chǎn)生平均耕地破碎化程度綜合指數(shù)差異不同。差異最大的3 個(gè)因子是市區(qū)行政中心距離因子、GDP 因子、氣溫因子；差異最小的是建設(shè)用地距離因子，其次是人口密度因子。故與市區(qū)行政中心的距離、所屬區(qū)域GDP及其年平均氣溫不同的區(qū)域耕地破碎化程度差異的幅度較大，而人口密度不同、與建設(shè)用地的距離不同的區(qū)域耕地破碎化程度差異的幅度較小。

4）10 種因子中任意2 種因子的交互作用均為雙因子增強(qiáng)或非線性增強(qiáng)，因子間起協(xié)同作用，且氣溫因子與除自身外的其他因子的交互作用結(jié)果都為非線性增強(qiáng)，表明氣溫因子與其他因子作用時(shí)的促進(jìn)效果最強(qiáng)。其次，與除自身外的其他因子交互作用促進(jìn)效果較強(qiáng)的是道路距離因子、人口密度因子、GDP 因子、建設(shè)用地距離因子、水體距離因子。

4.2 對(duì)策及建議

為保障國(guó)家糧食安全，提高耕地產(chǎn)出效率，需要有針對(duì)性、有策略性地降低廣州市耕地破碎化水平，結(jié)合研究結(jié)果，提出以下建議。

1）定期監(jiān)測(cè)耕地破碎化影響因子數(shù)據(jù)，提前制定應(yīng)對(duì)預(yù)案。通過(guò)研究分析得知，市區(qū)行政中心距離因子、氣溫因子、GDP 因子、海拔因子、坡度因子、降水量因子6 個(gè)因子對(duì)耕地破碎化的影響較強(qiáng)。因此，需要根據(jù)因子特征合理進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)或監(jiān)控。例如，GDP 可作為監(jiān)測(cè)耕地破碎化程度變化趨勢(shì)的風(fēng)向標(biāo)，當(dāng)GDP 因子發(fā)生變化時(shí)，及時(shí)查清變化原因及程度，以問(wèn)題為導(dǎo)向制定土地發(fā)展政策，保持耕地分布穩(wěn)定以及確保耕地破碎化程度不會(huì)升高。由于氣溫因子、降水量因子對(duì)耕地破碎化程度均有影響，同時(shí)降水量因子對(duì)其他因子促進(jìn)作用強(qiáng)，再結(jié)合這2 個(gè)因子的特征和結(jié)果，所以建議這2 個(gè)因子的數(shù)據(jù)采集間隔短于其他因子的采集周期。當(dāng)采集到的數(shù)據(jù)發(fā)生變化尤其是連續(xù)變化達(dá)到一定次數(shù)時(shí)，應(yīng)結(jié)合本研究所得其在不同等級(jí)下的耕地破碎化程度相關(guān)結(jié)果預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì)，有針對(duì)性地對(duì)目標(biāo)區(qū)域制定防止耕地破碎化程度擴(kuò)大的預(yù)案。

2）不斷修正研究結(jié)果，定期進(jìn)行綜合分析，判斷發(fā)展動(dòng)向。今后可在本研究基礎(chǔ)上繼續(xù)試驗(yàn)，對(duì)成果進(jìn)行不斷修正，得到精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型。在較長(zhǎng)的時(shí)間年限對(duì)研究區(qū)的影響因子數(shù)據(jù)、耕地分布現(xiàn)狀進(jìn)行綜合分析，將所得綜合分析結(jié)果與預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比，判斷出不加其他干涉下的發(fā)展趨勢(shì)，因地制宜制定具體應(yīng)對(duì)措施，促進(jìn)或抑制該種耕地破碎化的發(fā)展趨勢(shì)。

3）多管齊下改善廣州市耕地破碎化現(xiàn)象。改善耕地現(xiàn)狀，完善耕地基礎(chǔ)設(shè)施；堅(jiān)守耕地紅線，繼續(xù)推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)；促進(jìn)城鄉(xiāng)統(tǒng)籌，貫徹落實(shí)增減掛鉤項(xiàng)目實(shí)施；加大對(duì)耕地的管控力度，貫徹落實(shí)進(jìn)出平衡、占補(bǔ)平衡等耕地保護(hù)實(shí)施辦法；通過(guò)講座等方式提高公眾參與度等手段必不可少。