多尺度下長瀏平丘陵區耕地質量關鍵要素識別研究

摘要：為進一步保護和提升耕地綜合質量，識別耕地質量關鍵要素，選取長瀏平丘陵區為研究區，運用地理網格與空間自相關分析方法，以60 km為特征尺度劃定三級研究尺度，綜合評價并揭示不同尺度下耕地質量各構成要素空間相關程度及變化規律。結果表明，所有耕地質量構成要素均顯示出空間正相關性。其中，灌溉保證率、有機質含量、耕層質地3要素不論基于何種尺度，均為影響耕地質量的關鍵要素。此外，耕地集中連片程度與破碎度在二、三級尺度上顯示為耕地質量的關鍵要素；耕地本底質量對耕地整體質量貢獻最大，空間質量及生態質量次之；隨觀測尺度增大，耕地的空間質量與本底質量各要素的Moran’s I隨即增大，而生態質量要素的Moran’s I則隨尺度變大而減小。

關鍵詞：耕地質量；關鍵要素；地理網格；空間自相關；多尺度

中圖分類號：F301.2" " " " "文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2023）03-0008-08

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.03.002 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Research on the identification of cultivated land quality key elements

in Changsha-Liuyang-Pingjiang Hilly Region at multi-scale

HOU Lei， DUAN Jian-nan， LI Ping

（College of Resources and Environment， Hunan Agricultural University， Changsha" 410128， China）

Abstract： In order to further protect and improve the comprehensive quality of cultivated land and identify the key elements of cultivated land quality， the Changsha-Liuyang-Pingjiang hilly area was selected as the research area， and the geographic grid and spatial autocorrelation analysis method were used to delineate the three-level research scale with the characteristic scale of 60 km. The spatial correlation degree and change law of various components of cultivated land quality at different scales had been evaluated and revealed. The results showed that all the elements of cultivated land quality showed positive spatial correlations. Among them， the three elements of irrigation guarantee rate， organic matter content， and cultivated layer texture were the key elements that affect the quality of cultivated land， no matter what scale they were based on. In addition， the degree of concentration and fragmentation of cultivated land were shown as key elements of cultivated land quality on the second and third scales； the background quality of cultivated land contributed the most to the overall quality of cultivated land， followed by spatial and ecological quality； as the observation scale increased， the Moran’s I index value of each element of the spatial and background quality increased immediately， while the Moran’s I index of the ecological quality element decreased as the scale became larger.

Key words： cultivated land quality； key elements； geographic grid； spatial autocorrelation； multi-scale

耕地作為最寶貴的農業資源與生產要素之一，耕地數量與質量狀況直接關系耕地產能與糧食安全問題。當前中國耕地質量狀況總體平穩，但仍面臨耕地污染與退化、優質耕地數量偏少等問題［1，2］。在生態文明建設大背景下，耕地質量多元化理念深入人心［3-5］，耕地數量、質量、生態“三位一體”綜合保護新格局基本形成。耕地質量作為耕地綜合保護的重要對象，科學精準評價耕地質量是進行耕地資源保護與利用的基礎。在此基礎上，國內學者立足評價尺度［6-8］、評價方法［9-11］與耕地質量評價指標體系構建［11-13］等，進一步探討耕地質量的空間尺度差異識別、評價精度優化以及耕地要素構成完善等方面。孫曉兵等［14］提出應注重多要素的耕地質量綜合評價，構建時間與空間多尺度評價體系；陳印軍等［15］認為將耕地質量關鍵要素的極限值作為微觀層面耕地質量紅線，是決定耕地能否具備耕種條件的首要原因。

總體而言，當前國內領域內已明晰生態屬性對于耕地質量的重要性，耕地生態功能作為衡量生態價值指標越來越受到重視。此外，空間尺度大小對耕地質量評價結果易產生差異，具體影響機理以及區域評價最佳尺度仍無法準確描述。綜上，國內耕地質量評價研究多從行政區劃角度劃分多級尺度進行評價，忽視了耕地自然要素地理空間尺度特征，致使評價結果相對主觀，且對于耕地質量底線的討論相對不足。本研究基于ArcGIS 10.2和OpenGeoDa平臺，以土地要素較小特征尺度區分評價尺度，分別從耕地的本底屬性、空間屬性與生態屬性3個維度探尋不同空間尺度條件下耕地質量關鍵要素特征，旨在為耕地利用與保護分區、永久基本農田劃定、耕地后備資源補充等工作提供決策依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

長瀏平丘陵區（111°53′—114°15′E，27°51′—28°42′N）位于湖南省中東部，湘江下游和長瀏盆地，南融長株潭城市群，東接江西省，北臨洞庭湖，地理位置優越。涵蓋長沙市9個縣（市、區）和岳陽市平江縣，總計10個縣（市、區）級行政單元。區域國土面積15 930.42 km2，地勢自東西兩端向中部變低。區域內以紅壤為主，因地形不同有非地帶性土壤，如黃壤、黃棕壤及沖積土等。氣候差異明顯，年均氣溫17.0 ℃，年降水量1 455.55 mm。長瀏平丘陵區地貌復雜多樣且具有規律，地域分異明顯，海拔高差大，基本囊括了南方丘陵區所有耕地區位類型，對該地區進行耕地質量評價研究具有典型性與代表性。

1.2 數據來源

研究區行政區劃、2018年土地變更調查數據庫源自長沙市與平江縣自然資源管理部門，具體使用耕地、城鎮村、水域、道路等圖斑與相關線狀地物；30 m精度DEM數據源自地理空間數據云平臺，基于ArcGIS 10.2平臺可得到長瀏平丘陵區坡度；耕地的有機質含量、pH、耕層質地、田面坡度、灌溉保證率與有效耕層厚度等耕地地力數據源自2016年湖南省測土配方施肥項目實際測算值。

2 研究方法

2.1 地理網格及尺度劃分

地理網格提出的目是為了規范和統一空間信息，從而保證各類數據采集、存儲、統計、分析和交換的一致性，并提供多源、多尺度地理空間信息整合的規范和定位框架［16］。耕地質量的特征尺度為自然界所固有，不受主觀控制，具有尺度效應，地理網格的介入有利于耕地質量內部各要素統一標準。耕地質量不同影響因素在獲取和計算的尺度上有差異，并且同一影響因素也有其適合的空間尺度范圍，超過該空間范圍再利用這類指標時，其分析結果已不能準確描述空間特征，因此，通過劃定適宜尺度，可以更準確地反映耕地質量問題［17］。

此前有研究通過小波分析計算出長瀏平丘陵區土地構成要素的較小特征尺度之一為50～70 km［18］，在此基礎上，取平均值60 km作為土地要素的特征尺度，將長瀏平丘陵區劃分為三級尺度，網格大小為60 km×60 km，如圖1所示。

1）一級尺度以長瀏平丘陵區全域為評價對象，尺度大小為240 km×180 km，包含長沙市9個縣（市、區）與平江縣，如圖2所示。

2）二級尺度以長瀏平丘陵區中西部耕地為評價對象，尺度大小為120 km×120 km，包含長沙市9個縣（市、區），如圖3所示。

3）三級尺度以長沙市市區中西部耕地斑塊為評價對象，尺度大小為60 km×60 km，包含長沙市岳麓區、天心區、雨花區、芙蓉區、開福區、寧鄉市、望城區和長沙縣8個縣（市、區），如圖4所示。

2.2 耕地質量評價指標體系構建

2.2.1 評價指標體系構建 基于耕地自身屬性和耕種實際需求，按照系統性、科學性和數據可獲取性等原則，將耕地質量劃分為空間質量、本底質量與生態質量3個維度（表1）。耕地質量的空間質量反映耕地地塊在空間上的耕作便利程度，包括耕地的集中連片程度、耕地距居民點距離、耕地距道路距離、耕地距城鎮距離4項指標；本底質量反映耕地實際耕種條件，以耕層土壤性質為主，包括土壤的有機質含量、pH、耕層質地、田面坡度、灌溉保證率、有效耕層厚度6項指標；生態質量反映維持農田生態系統良性發展與農田景觀生態格局的必要程度，包含耕地破碎度、規整度、多樣性指數。

2.2.2 評價指標標準化

1）空間質量。耕地的空間質量包含集中連片程度、距居民點、城鎮以及道路的距離。耕地的空間區位因素在現代農業生產中越來越受到重視，針對耕地利用條件差的地區，土地開發與整治、高標準基本農田建設等綜合整治工作提升了耕地的綜合質量。

①集中連片程度。耕地集中連片程度指數的計算公式如下，分級標準參考《高標準基本農田建設標準》［19］。

式中，[IIC]為耕地集中連片程度指數；[ai]為田塊[i]的面積；[aj]為田塊[j]的面積；[nlij]為田塊[i]與田塊[j]間最短路徑上的連接數；[A2L]為田塊面積。

②耕地距居民點距離。耕地距農村居民點距離直接關系農戶耕作積極性與耕地投入與利用成本。耕地距居民點距離分級標準結合實際，使用ArcGIS 10.2緩沖區分析模塊，得到耕地圖斑中心點到居民點的距離，按2、5、10 km進行分級并賦值。

③耕地距道路距離。耕地對外的交通便利度主要取決于其區域范圍內距所對應等級的公路距離。基于ArcGIS 10.2服務區分析模塊可得到耕地圖斑中心點到道路的OD成本矩陣與道路交通可達性結果，分別按0.5、1、1.5、2 km進行分級并賦值。

④耕地距城鎮距離。耕地距城鎮距離直接關系農產品流通運輸、貯藏與交易成本。基于ArcGIS 10.2緩沖區分析模塊可得到耕地圖斑中心點到城鎮距離，按2、4、6 km進行分級并賦值。

2）本底質量。耕地本底質量包括有機質含量、pH、耕地質地、田面坡度、灌溉保證率、有效耕層厚度等自然稟賦條件。基于ArcGIS 10.2平臺，結合2016年湖南省配土側方施肥數據，對長瀏平丘陵區所有耕地圖斑采用自然臨域法進行空間插值分析，將耕地地力數據賦值到每個耕地圖斑中，且保證耕地地塊內屬性相對均一。分級標準參考《農用地質量分等規程》。

3）生態質量。耕地作為農田生態系統的基本載體，良好的生態條件有利于耕地綜合質量的提升。耕地生態質量主要從耕地破碎度、規整度與生態多樣性3方面來描述。

①破碎度。耕地破碎化程度是現存景觀的一個重要特征指標，景觀破碎化是生物多樣性喪失最主要原因之一［20］。因而，耕地的破碎度是衡量農田系統內生物多樣性保護和農業現代化的重要指標。其中，最簡單的度量指數是田塊破碎度，即單位面積內田塊的數量，計算公式如下［21］：

式中，[PD]為田塊破碎度，取值大于0，無上限；[N]為田塊數目；[A]為田塊總面積。

②規整度。主要指田塊在外形上的規整程度。土地整治項目對耕作田塊地建設建議盡可能方正且接近矩形。規整的田塊既有助于提高機械作業效率，又有利于田間生產。在對田塊外形的規整程度進行量化時，通常可借助景觀生態學的斑塊分維度分析并進行量化賦值，計算公式如下［21］：

式中，[FRAC]為田塊規整度；[P]為田塊周長；[A]為田塊面積。

③多樣性指數。耕地生物多樣性是指生命有機體及其借以存在的生態復合體的多樣性和變異性［22］。在生態健康評價時，可采用景觀多樣性指數反映農田格局的異質性。本研究選擇常用的香農-威納（Shannon-Wiener）多樣性指數，計算公式如下［23］：

式中，[H]為農田景觀香農-威納（Shannon-Wiener）多樣性指數，[H]越大，表示多樣性程度越高；[Pk]為斑塊類型[k]在農田景觀中出現的概率；[n]為農田景觀中斑塊類型的總數。

2.3 空間自相關

2.3.1 全局Moran’s I 空間自相關是一種重要的空間數據統計方法，主要用于探尋空間數據分布規律，揭示空間變量的空間聚集程度與區域結構形態等［24，25］。耕地質量具有明顯空間自相關性，單獨選取某一耕地質量構成要素直接進行空間自相關分析，并不能判斷其是否對耕地整體質量優劣造成何種程度的影響。本研究假定研究區耕地為理想狀態（耕地質量各構成要素均表現出高水準），通過選取各評價要素中賦值后Ⅰ級指標所指代的耕地斑塊，進行空間自相關分析，得到各要素的空間相關系數，作為識別耕地質量關鍵要素的主要依據。具體選用全局Moran’s I探討長瀏平丘陵區耕地質量各影響要素的空間相關系數，計算公式如下：

式中，I為全局Moran’s I；[N]為研究對象的個數；[Xi]為觀測值；[X]為[N]的平均值；[W（i，j）]為空間要素[i]與[j]之間的空間連接矩陣。I取值［-1，1］，[Igt;0]表示空間正相關，空間要素趨于空間聚集特征；[Ilt;0]表示空間負相關，空間要素趨于空間離散特征；[I=0]表示空間要素隨機分布，一般用[P]進行顯著性檢驗。

2.3.2 空間權重 空間權重可以描述事物間的關聯程度，故而進行空間自相關分析的前提是構建空間權重［26］。當前空間權重主要有3種：鄰接權重、K-Nearest Neighbor點權重、距離權重。國內學者在此基礎上，采用K-Nearest Neighbor方法對研究區域耕地圖斑鄰接性進行了空間統計分析，具體K的確定參照基于鄰接權重的Queen和Rook原則的空間鄰接性頻率直方圖，取研究區域相鄰空間單元個數的中值“5”進行空間自相關分析［27-30］。

3 結果與分析

3.1 耕地質量空間自相關分析

3.1.1 一級尺度空間自相關

1）空間質量空間自相關分析。空間質量各要素Moran’s I的值計算結果見表2，總體呈正態分布，表現出明顯的聚集特征。結果顯示，P均小于0.000 1，計算結果置信度大，Z為正數，表示高度聚集。一級尺度下，耕地空間質量中沒有呈現較高空間相關性的耕地質量要素，但所包含指標（耕地集中連片程度、耕地距居民點距離、耕地距省道距離及耕地距縣城距離）均呈中度或低度空間相關性。

2）本底質量空間自相關分析。本底質量各要素Moran’s I的值計算結果見表3，耕地質量的本底質量總體呈正態分布，同樣表現出明顯的聚集特征。結果顯示，P均小于0.000 10，計算結果置信度大于95%，Z為正數，表明高度聚集。一級尺度下，耕地本底質量分質量中有機質含量、耕層質地及灌溉保證率呈高空間相關性，其他要素指標均呈中度或低度空間相關性。

3）生態質量空間自相關分析。生態質量各要素Moran’s I的值計算結果見表4，耕地生態質量呈正態分布，同樣表現出明顯的聚集特征。結果顯示，P均小于0.001，計算結果置信度大于95%，Z為正數，表明高度聚集。一級尺度下，耕地生態質量沒有呈現高空間相關性的耕地質量要素，耕地破碎度呈中度空間相關性，耕地規整度及多樣性指數呈低度空間相關性。

3.1.2 二級尺度空間自相關

1）空間質量空間自相關分析。二級尺度下耕地空間質量呈正態分布，表現出明顯的聚集特征。結果（表5）顯示，P均小于0.000 1，計算結果置信度大于95%，Z為正數，表明高度聚集。二級尺度下，耕地空間質量中沒有呈現高空間相關性的耕地質量要素，但所包含指標（耕地集中連片程度、耕地距居民點距離、耕地距省道距離及耕地距縣城距離）均表現出中度或低度空間相關性。

2）本底質量空間自相關分析。二級尺度下耕地本底質量總體呈正態分布，同樣表現出明顯的聚集特征。結果（表6）顯示，P均小于0.000 10，計算結果置信度大于95%，Z為正數，表明高度聚集。二級尺度下，耕地本底質量中有機質含量、耕層質地及灌溉保證率呈高空間相關性，其他耕地質量要素指標均呈中度或低度空間相關性。

3）生態質量空間自相關分析。二級尺度下耕地生態質量呈正態分布，同樣表現出明顯的聚集特征。結果（表7）顯示，P均小于0.000 1，計算結果置信度大于95%，Z為正數，表明高度聚集。二級尺度下，耕地生態質量中耕地破碎度呈高空間相關性，耕地規整度及多樣性指數均呈低度空間相關性。

3.1.3 三級尺度空間自相關

1）空間質量空間自相關分析。三級尺度下耕地空間質量呈正態分布，表現出明顯的聚集特征。結果（表8）顯示，P均小于0.000 1，計算結果置信度大于95%，Z為正數，表明高度聚集。三級尺度下，耕地空間質量中耕地的集中連片程度呈高空間相關性，耕地距居民點距離、耕地距省道距離及耕地距縣城距離呈中度或低度空間相關性。

2）本底質量空間自相關分析。三級尺度下耕地本底質量總體呈正態分布，同樣表現出明顯的聚集特征。結果（表9）顯示，P均小于0.000 01，計算結果置信度大于98%，Z為正數，表明高度聚集。三級尺度下，耕地本底質量中有機質含量、耕層質地及灌溉保證率呈高空間相關性，其他耕地質量要素指標如田面坡度、pH、有效耕層厚度均呈中度或低度空間相關性。

3）生態質量空間自相關分析。三級尺度下耕地生態質量呈正態分布，同樣表現出明顯的聚集特征。結果（表10）顯示，P均小于0.001，計算結果置信度大于95%，Z為正數，表明高度聚集。三級尺度下，耕地生態質量中耕地破碎度呈高空間相關性，耕地規整度呈中度空間相關性及多樣性指數呈低度空間相關性。

3.2 不同尺度耕地質量關鍵要素對比分析

耕地質量關鍵要素可以理解為在耕地綜合質量觀下，決定耕地整體質量上限和底限的某幾種影響因素，即視其為耕地質量的關鍵要素。不同空間尺度條件下，耕地質量各構成要素的空間相關性可能增強亦或減弱，通過對不同尺度及維度條件下耕地質量構成要素進行空間自相關分析，得到三級尺度條件下的耕地質量關鍵要素及變化值，結果見表11。

不同維度的空間相關性程度不同。此外，長瀏平丘陵區不同尺度下的同一維度存在一定差異。

1）研究區耕地質量的關鍵要素為灌溉保證率、有機質含量、耕層質地、耕地集中連片程度及耕地破碎度5個要素。其中，水田的灌溉保證率與有機質含量是最重要的關鍵要素，結合長瀏平丘陵區的水資源公報農業用水情況，該地區的確存在用水緊張的情況；耕地的有機質含量空間變異程度小，說明研究區耕地有機質條件優越，在當前農業耕作活動中更應該注意保肥育肥，穩定耕地土壤養分。

2）在不同維度范圍條件下，耕地的本底質量平均空間相關系數最高，在一級、二級尺度條件下，本底質量＞空間質量＞生態質量，在三級尺度條件下，本底質量＞生態質量＞空間質量，說明耕地的本底質量空間變異程度最大，也驗證了土壤作為耕地的最基本要素對耕地整體質量具有重要影響。耕地的空間質量和生態質量空間變異程度較大，通過對耕地灌溉條件及土壤肥力改良可以弱化區域間的糧食產量差異，同時也應重視耕地景觀形態要素對現代農業化作業帶來的影響。

3）在不同尺度條件下，耕地質量的空間質量相關系數有所差異。空間質量與本底質量Moran’s I表現出三級尺度＜二級尺度＜一級尺度的趨勢，生態質量Moran’s I則表現出一級尺度＜二級尺度＜三級尺度的趨勢。這表明了空間質量與本底質量的空間自相關性隨著空間尺度范圍的增大、耕地斑塊的增多而增強，造成此種現象的原因主要是大尺度的觀測視角更宏觀，容易忽視局部小區域耕地的變化；此外，生態質量的空間相關性隨空間尺度范圍的縮小、耕地斑塊的減少而增強，表明耕地作為農田生態系統的主體之一，應重視微觀層面的田塊形態狀況，著力提升田塊規整程度，減少田塊形狀復雜程度。

4 小結與展望

4.1 小結

長瀏平丘陵區耕地不論基于何種尺度進行耕地質量評價，耕地的灌溉保證率、有機質含量、耕層質地、耕地集中連片程度及耕地破碎度5要素為耕地質量的關鍵要素，其要素自身優劣狀況決定耕地的整體質量狀況。在中、小尺度進行耕地質量觀測時，隨著觀測尺度變小，耕地的集中連片程度以及破碎度呈較高的空間相關性。

長瀏平丘陵區耕地在空間上表現出一定集聚性規律。在不同維度條件下，耕地的質量維度本底質量的空間變異程度最大，表明土壤作為耕地的最基本要素對耕地整體質量具有極其重要的作用。耕地的空間質量和生態質量維度空間變異及空間相關程度稍大，能夠通過對耕地灌溉條件及土壤肥力的改良弱化區域間的糧食產量差異，同時也應重視耕地景觀形態特征對現代農業化作業帶來的影響。

耕地質量要素具有尺度效應。較小尺度下耕地的空間質量與本底質量Moran’s I顯現出三級尺度＜二級尺度＜一級尺度的趨勢，表明耕地質量數量與質量維度分質量的空間自相關性隨著空間尺度范圍的增大，耕地斑塊的增多而增強，造成此種現象的原因主要是大尺度的觀測視角更宏觀，容易忽視局部小區域耕地的變化；生態質量Moran’s I則表現出一級尺度＜二級尺度＜三級尺度的趨勢，耕地生態質量的空間相關性隨空間尺度范圍的縮小、耕地斑塊的減少而增強，表明耕地作為農田生態系統的主體之一，其耕地斑塊景觀形態特征尺度越小，對現代化農業生產的影響就越大，因此，現代農業管理必須重視微小尺度上的田塊景觀形態狀況，著重提升田塊規整程度，減少田塊形狀復雜程度。

4.2 展望

本研究旨在研究尺度對耕地資源客觀認識的特有影響，對于耕地質量評價的研究未深入。就目前來看，耕地質量研究內容仍需進一步延伸。耕地質量內涵方面，應在現有研究基礎上樹立和發展耕地多元質量觀，系統識別耕地質量關鍵要素，穩固推進耕地數量、質量、生態三位一體的保護新格局。在生態文明建設大背景下，尤其需要重視耕地質量的空間屬性與生態屬性；尺度的變換直接影響對耕地質量空間格局的客觀認識，以提升耕地質量、保護耕地資源為目的，采用任務導向的思路選取最適宜的研究尺度，精準判定耕地質量空間格局。此外，尺度變化所帶來研究結果的差異，其深層次的變化過程、影響機理亦值得進一步探索，基于土地自然條件的尺度劃分方法與依據尚處于假定狀態，相關研究展開不深入，值得深入研究。

參考文獻：

［1］ 湯懷志，桑玲玲，鄖文聚.我國耕地占補平衡政策實施困境及科技創新方向［J］.中國科學院院刊，2020，35（5）：637-644.

［2］ 張蚌蚌，孔祥斌，鄖文聚，等.我國耕地質量與監控研究綜述［J］.中國農業大學學報，2015，20（2）：216-222.

［3］ 陳印軍，肖碧林，方琳娜，等.中國耕地質量狀況分析［J］.中國農業科學，2011（17）：3557-3564.

［4］ 沈仁芳，陳美軍，孔祥斌，等.耕地質量的概念和評價與管理對策［J］.土壤學報，2012，49（6）：1210-1217.

［5］ 侯 磊，段建南，李 萍，等.國內耕地質量研究知識圖譜分析［J］.湖北農業科學，2019，58（11）：135-140.

［6］ 孫聰康，徐俊麗，余 敦，等.多尺度下崇義縣耕地質量空間分布差異特征研究［J］.中國生態農業學報（中英文），2019，27（4）：601-612.

［7］ 劉 恬，胡偉艷，魏安奇，等.基于多尺度的基本農田空間區位選擇——以武漢城市圈為例［J］.資源科學，2018，40（7）：1365-1374.

［8］ 張 晗，趙小敏，歐陽真程，等.基于空間自相關的耕地質量空間差異特征及耕地保護分區——以江西省上高縣為例［J］.水土保持研究，2018，25（1）：304-312.

［9］ 楊淇鈞，吳克寧，馮 喆，等.大空間尺度土壤質量評價研究進展與啟示［J］.土壤學報，2020，57（3）：565-578.

［10］ 辛蕓娜，范樹印，孔祥斌，等.四重質量維度下的縣域耕地質量評價方法研究［J］.資源科學，2018，40（4）：737-747.

［11］ 付國珍，擺萬奇.耕地質量評價研究進展及發展趨勢［J］.資源科學，2015，37（2）：226-236.

［12］ 孫曉兵，孔祥斌，溫良友.基于耕地要素的耕地質量評價指標體系研究及其發展趨勢［J］.土壤通報，2019，50（3）：739-747.

［13］ 溫良友，孔祥斌，張蚌蚌，等.基于可持續發展需求的耕地質量評價體系構建與應用［J］.農業工程學報，2019，35（10）：234-242.

［14］ 孫曉兵，孔祥斌，溫良友.基于耕地要素的耕地質量評價指標體系研究及其發展趨勢［J］.土壤通報，2019，50（3）：739-747.

［15］ 陳印軍，向 雁，金 軻.論耕地質量紅線［J］.中國農業資源與區劃，2019，40（3）：1-4.

［16］ 周成虎，歐 陽，馬 廷.地理格網模型研究進展［J］.地理科學進展，2009，28（5）：657-662.

［17］ 陳彥光.簡單、復雜與地理分布模型的選擇［J］.地理科學進展，2015，34（3）：321-329.

［18］ 李 婷.耕地質量評價中適宜尺度及粒度選取［D］.長沙：湖南農業大學，2019.

［19］ SANDHOLT I， RASMUSSEN K， ANDERSEN. A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of surface moisture status［J］. Remote sensing of environment， 2002， 79（2）： 213-224.

［20］ 彭 建.國外土地持續評價研究進展［J］.資源科學，2003，" " " " 5（2）：85-94.

［21］ 傅伯杰，陳利頂，馬克明，等.景觀生態學原理及應用［M］.北京：科技出版社，2002.

［22］ 傅伯杰，趙文武，陳利頂，等.多尺度土壤侵蝕評價指數［J］.科學通報，2006，51（16）：1936-1943.

［23］ 鄔建國.景觀生態學——概念與理論［J］.生態學雜志，2000，" 19（1）：42-52.

［24］ 陳彥光.基于Moran統計量的空間自相關理論發展和方法改進［J］.地理研究，2009，28（6）：1449-1463.

［25］ 趙 永.空間數據統計分析的思想起源與應用演化［J］.地理研究，2018，37（10）：2058-2074.

［26］ JOO D， WOOSNAM K M， SHAFER C S， et al. Considering Tobler’s first law of geography in a tourism context［J］. Tourism management， 2017， 62： 350-359.

［27］ 熊昌盛，欒喬林，韋仕川.基于空間自相關的耕地質量分布格局［J］.地域研究與開發，2016，35（5）：128-132.

［28］ 楊永俠，王 旭，孟 丹，等.基于空間自相關的耕地等別指數檢驗方法研究［J］.農業機械學報，2016，47（5）：328-335.

［29］ 王紅亮，胡偉平，吳 馳.空間權重矩陣對空間自相關的影響分析——以湖南省城鄉收入差距為例［J］.華南師范大學學報（自然科學版），2010（1）：110-115.

［30］ 李 花，趙雪雁，王偉軍，等.基于多尺度的中國城市工業污染時空分異及影響因素［J］.地理研究，2019，38（8）：1993-2007.