呂雪嬌，肖　武，李素萃，王啟元，張純夢(mèng)，張淼淼

（1. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所，北京 100083；2. 浙江大學(xué)公共管理學(xué)院，杭州 310058）

0　引　言

土地問(wèn)題一直是中國(guó)的熱點(diǎn)問(wèn)題，隨著人口的不斷增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2030年人口將達(dá)15億[1]，對(duì)土地資源的承載力要求也在不斷加大，對(duì)土地資源的合理利用成為有效的解決方法。但是，當(dāng)前出現(xiàn)的一些土地退化和污染現(xiàn)象、農(nóng)村居民點(diǎn)布局散、亂、空現(xiàn)象，農(nóng)田細(xì)碎化現(xiàn)象等問(wèn)題都造成了可利用土地資源的減少，因生態(tài)退耕、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及建設(shè)占用等因素造成中國(guó)耕地資源已減少 466.67萬(wàn) hm2[2]。耕地資源作為人民生活的基本保障，受到國(guó)家與政府的重點(diǎn)關(guān)注，中國(guó)不斷加大土地整治力度，以期耕地增長(zhǎng)率能適應(yīng)人口增長(zhǎng)率，保證耕地紅線，提高耕地?cái)?shù)量與質(zhì)量。

土地整治分區(qū)是土地整治和土地合理規(guī)劃的基礎(chǔ)和前提，是確定土地整治方向和目標(biāo)的手段，可以確保土地整治活動(dòng)有規(guī)劃的展開，不僅能加快土地整治速度，還可以提高土地整治效率。目前常用的分區(qū)方法有定性分析、定量分析以及二者結(jié)合 3種方法。常用的定性分析方法有圖件疊置法[3-4]、主導(dǎo)因素法[5-6]、綜合評(píng)判法[7-8]等，常用的定量分析的方法有指標(biāo)體系法[9-10]、系統(tǒng)聚類法[11-12]以及主成分分析法[13-14]和因子分析法[15-16]等數(shù)學(xué)方法。

部分學(xué)者對(duì)土地綜合整治進(jìn)行了研究與探索，大多數(shù)集中于土地綜合整治的效益評(píng)價(jià)[17-18]、整治潛力分析[19-20]、適宜性評(píng)價(jià)[21-22]、空間布局優(yōu)化研究[23-24]，其中也不乏一些學(xué)者對(duì)土地綜合整治分區(qū)進(jìn)行研究，劉玉等[25]以環(huán)渤海地區(qū) 327個(gè)縣域?yàn)樵u(píng)價(jià)單元，從整理潛力、整理能力和整理迫切度 3方面構(gòu)建農(nóng)村居民點(diǎn)用地整理分區(qū)的概念模型，利用熵值法確定權(quán)重并計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值，運(yùn)用指標(biāo)判別法將研究區(qū)劃分為5種類型區(qū)；許曉婷等[26]以陜西省為例，運(yùn)用專家咨詢法選取影響因素，借助層次分析法確定各影響因素的單因素圖層權(quán)重，應(yīng)用 GIS的空間疊置分析功能進(jìn)行疊加分析并計(jì)算疊加后分值，確定土地綜合整治分區(qū)；張?zhí)熘械萚27]以西北部生態(tài)脆弱區(qū)典型區(qū)域甘肅省蘭州市為研究區(qū)域，基于生態(tài)保護(hù)視角，在充分考慮區(qū)域自然地理特征、土地利用特點(diǎn)及區(qū)域主要生態(tài)問(wèn)題的基礎(chǔ)上，從地形地貌、降雨、土壤類型、植被類型、水土流失、土地利用等方面選取指標(biāo)因子，初步構(gòu)建分區(qū)指標(biāo)體系，并從水資源供給、水系分布及行政區(qū)劃等方面進(jìn)一步完善，同時(shí)運(yùn)用ArcGIS空間疊加分析功能，使用綜合分析法進(jìn)行土地綜合整治分區(qū)。

以往研究大多是從農(nóng)村居民點(diǎn)用地整理、生態(tài)保護(hù)、高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)時(shí)序等單方面因素研究分區(qū)以及建設(shè)問(wèn)題，從研究區(qū)域整體研究土地整治分區(qū)的較少，而且大部分是以大尺度省市域或者縣域?yàn)檠芯繉?duì)象進(jìn)行整體分區(qū)。鑒于此，本文以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基礎(chǔ)研究單元，從自然屬性、區(qū)位屬性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性 3個(gè)方面以及土地利用空間布局和土地資源的稀缺程度等方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，借助熵值法計(jì)算權(quán)重，采用灰色星座聚類法將研究區(qū)域分成 4個(gè)整治類型區(qū)，根據(jù)綜合指標(biāo)值的排序和最大相似性原理對(duì)分區(qū)結(jié)果進(jìn)行了調(diào)整和驗(yàn)證。

1　研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1　研究區(qū)概況

巢湖流域地處安徽省中部地區(qū)（116°24′30″E～118°0′0″E、30°58′40″N～32°6′0″N），巢湖作為中國(guó)第五大淡水湖，居于巢湖流域的中部，占據(jù)巢湖、廬江、肥東、肥西和合肥四縣一市境地，面積800 km2。巢湖流域地處中國(guó)江淮丘陵地帶，四周有銀屏山、冶父山、大別山等低山丘陵環(huán)繞，地勢(shì)西高東低、中間低洼平坦[28]。巢湖區(qū)域氣候溫和濕潤(rùn)，屬于亞熱帶和暖溫帶過(guò)渡性的副熱帶季風(fēng)區(qū)，年平均氣溫 15.6 ℃，年平均降水量1 100 mm，夏季降雨居多，冬季降雨較少。巢湖流域共轄14個(gè)縣（市、區(qū)），236個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，總面積為19 785.27 km2，約占安徽省土地總面積的14%，總?cè)丝跒? 120.5萬(wàn)人，是全省人口較為集中的地區(qū)之一，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)到216.2億元，人均GDP可達(dá)2 399.08元，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，是安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。2000-2013年期間，安徽省積極開展各類土地整治（含開發(fā)、整理、復(fù)墾）項(xiàng)目3 940個(gè)，投資總額222 506.45萬(wàn)元，新增耕地20 903.49 hm2，巢湖流域的土地整治項(xiàng)目取得了巨大進(jìn)步。2012年，合肥市準(zhǔn)備建設(shè)環(huán)巢湖流域生態(tài)示范區(qū)，并將土地整治作為示范區(qū)建設(shè)的一項(xiàng)核心內(nèi)容。巢湖流域作為安徽省的一個(gè)縮影，通過(guò)研究巢湖流域的土地整治問(wèn)題，可以為整個(gè)安徽省的土地整治提供科學(xué)借鑒。巢湖流域的地理位置見圖1。

圖1　巢湖流域Fig.1　Chaohu Lake Basin

1.2　數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用土地利用類型數(shù)據(jù)來(lái)自對(duì)中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心下載的高分一號(hào)多光譜16 m影像數(shù)據(jù)的解譯，選擇的是2015年8月3日的影像，云量少，質(zhì)量好。利用ENVI5.1軟件對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正、幾何校正和鑲嵌等預(yù)處理后，提取該研究區(qū)域影像。之后利用面向?qū)ο蠓▽?duì)其進(jìn)行解譯，并將影像分為耕地、林地、建設(shè)用地、裸地、水體5大類，分類精度達(dá)到93%以上，Kappa系數(shù)為0.936 6，分類效果較好。最后，在ArcGIS中提取出該研究區(qū)域的耕地、林地和建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)。人口數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，人口數(shù)據(jù)為2010年全國(guó)人口數(shù)據(jù)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為2013年全國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。地形起伏度來(lái)自國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)下載的巢湖流域 30 m分辨率的的DEM數(shù)據(jù)，河流面積、道路長(zhǎng)度以及各鄉(xiāng)鎮(zhèn)占地面積均來(lái)自巢湖基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)，新增耕地面積來(lái)自安徽省土地開發(fā)復(fù)墾整理中心提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

2　研究方法

2.1　土地整治分區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

土地整治分區(qū)會(huì)受研究區(qū)域多種因素的影響，包括地形地貌、耕地質(zhì)量、交通可達(dá)性、基礎(chǔ)配套設(shè)施、灌溉條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件等。在選取指標(biāo)因素時(shí)需考慮指標(biāo)選取原則，其不僅會(huì)影響指標(biāo)體系的構(gòu)建也會(huì)反映指標(biāo)相互之間的作用，結(jié)合本研究的目的應(yīng)重點(diǎn)考慮以下原則[29]：

1）綜合性原則。任何整體都是由一些要素為特定目的組合而成的[30-31]。土地整治作為由土地利用現(xiàn)狀、整治現(xiàn)狀等多種要素構(gòu)成的綜合體，可以綜合地反映各要素相互作用的方式、強(qiáng)度和方向等各方面的內(nèi)容，如果僅僅根據(jù)某一單要素進(jìn)行分析判斷，很可能做出不正確甚至錯(cuò)誤的判斷，因此，應(yīng)進(jìn)行多因素指標(biāo)的綜合分析，求得一個(gè)最佳的綜合效果。

2）層次性原則。層次性是指標(biāo)體系自身的多重性，指標(biāo)體系由多層次結(jié)構(gòu)組成，反映出各層次的特征，可以從不同方面、不同層次反映區(qū)域土地整治的實(shí)際情況，可以最大程度消除指標(biāo)之間的相容性又能保證指標(biāo)體系的全面性、科學(xué)性。

3）區(qū)域性原則[32]。區(qū)域性原則主要是指構(gòu)建的指標(biāo)體系應(yīng)在不同區(qū)域間具有相同的結(jié)構(gòu)。指標(biāo)要能反映研究區(qū)不同區(qū)域之間土地整治現(xiàn)狀在空間、時(shí)間上的差異性和地域性，指標(biāo)體系構(gòu)建時(shí)應(yīng)包含反映這種區(qū)域特色的指標(biāo)。

借鑒以往土地整治分區(qū)指標(biāo)體系的選取經(jīng)驗(yàn)、巢湖流域基礎(chǔ)資料以及指標(biāo)選取原則，建立了由自然屬性、區(qū)位屬性、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和土地利用屬性4個(gè)方面13個(gè)元指標(biāo)（圖2）組成的土地整治分區(qū)指標(biāo)體系，見表1。

（1）自然屬性主要包括地形起伏度、森林植被覆蓋度和河流面積所占比重。地形起伏度反映了各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的地形地貌、高程海拔情況，影響耕地、居民點(diǎn)、建設(shè)用地的分布趨勢(shì)和巢湖流域的土地利用格局，同時(shí)也決定土地整治的難易程度，即地形起伏度越大，土地整治工作越難，投資力度越大[33]；森林植被覆蓋度是一個(gè)區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設(shè)的間接反映，土地整治工作應(yīng)與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展，森林植被覆蓋度越大，林地所占比重越大，承載的生態(tài)保護(hù)功能越重要，因此森林植被覆蓋度越大的區(qū)域土地整治重點(diǎn)應(yīng)以保護(hù)林地和保障水土流失能力為主[34]；河流面積所占比重是該區(qū)域灌溉能力大小的重要保障，一定程度影響區(qū)域所需要的灌溉能力，河流面積比重大的區(qū)域灌溉條件相對(duì)更優(yōu)越，對(duì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展更有利，為高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田面積的建設(shè)提供了便利的條件。

（2）區(qū)位屬性對(duì)耕地面積、人口以及居民點(diǎn)的分布

起到了引導(dǎo)和牽制的作用。區(qū)位因素包括距巢湖距離、距合肥距離以及路網(wǎng)密度 3個(gè)指標(biāo)。由于在研究區(qū)域的高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田大都分布在巢湖附近的幾個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，因此將距巢湖距離作為土地整治的一個(gè)指標(biāo)，判斷某個(gè)區(qū)域發(fā)展成為耕地的可能性大??；距合肥距離可以間接反映土地利用格局的主要發(fā)展趨勢(shì)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)與合肥的距離越近，越靠近市中心，建設(shè)用地所占比重越大，農(nóng)地非農(nóng)化的可能性越大，土地整治重點(diǎn)應(yīng)以提高土地集約節(jié)約化程度為主，而巢湖周邊大量分布的高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田是適宜于土地整治工作開展實(shí)施的；路網(wǎng)密度直接反映了鄉(xiāng)鎮(zhèn)的交通道路便捷程度，也是對(duì)土地整治工作難易程度的間接反映，路網(wǎng)密度越大，土地整治工作越容易。

圖2　各指標(biāo)空間分布Fig.2　Spatial distribution of each index

表1　土地整治分區(qū)指標(biāo)體系Table 1　Index system of land reclamation zoning

（3）社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性指引著巢湖流域土地利用格局以及土地整治方向，主要選取了人口密度、人均 GDP、人均所占耕地和人均所占建設(shè)用地 4個(gè)指標(biāo)來(lái)表示。人口密度反映了各鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地集約節(jié)約利用程度；人均GDP反映了各鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，巢湖流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要以第一和第二產(chǎn)業(yè)為主，人均GDP還可以間接反映耕地產(chǎn)量的高低；人均所占耕地反映的是人口與耕地之間的對(duì)比關(guān)系，用以說(shuō)明耕地資源的稀缺程度；人均所占建設(shè)用地反映了各鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民點(diǎn)用地情況。人口密度大，人均GDP小，說(shuō)明土地整治方向?yàn)槌擎?zhèn)型；人均耕地所占比重越大，人均建設(shè)用地所占比重越小，則土地整治方向以高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)為主。

（4）土地利用屬性主要是用來(lái)衡量土地利用率和土地整治強(qiáng)度，由土地整治強(qiáng)度、建設(shè)用地所占比重和墾殖率 3個(gè)因子來(lái)表示。墾殖率反映了耕地的土地利用適宜性、現(xiàn)勢(shì)性以及開發(fā)利用趨勢(shì)，墾殖率越大，說(shuō)明土地資源適宜性越高，土地整治工作難度越小；建設(shè)用地所占比重反映了各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的土地利用的總體格局，比重越大，人口越多，應(yīng)發(fā)展為城鎮(zhèn)型，土地整治以土地集約節(jié)約化為主；土地整治強(qiáng)度反映了各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)用地整治數(shù)量潛力，說(shuō)明了鄉(xiāng)鎮(zhèn)的土地整治空間大小。

2.2　指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算

熵首先是一個(gè)物理量，由德國(guó)物理學(xué)家魯?shù)婪颉た藙谛匏?850年首次提出，用來(lái)表示任何一種能量在空間中分布的均勻程度，能量分布得越均勻，熵就越大。根據(jù)熵的特性，可以通過(guò)計(jì)算熵值來(lái)判斷一個(gè)事件的隨機(jī)性及無(wú)序程度，也可以用熵值來(lái)判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度，指標(biāo)的離散程度越大，該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響（權(quán)重）越大，其熵值越小，具體步驟如下[35]。

（1）數(shù)據(jù)歸一化

由于各指標(biāo)所代表的的含義不同，存在著量綱上的差異，為了消除這種差異，首先需要對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化，即歸一化。

其中，ijX′表示第i鄉(xiāng)鎮(zhèn)第j項(xiàng)指標(biāo)的歸一化值，ijX表示第i鄉(xiāng)鎮(zhèn)第j項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)際值，minjX、maxjX分別為研究區(qū)分鄉(xiāng)鎮(zhèn)第j項(xiàng)指標(biāo)的最小和最大值，i=1，2，…， n，j=1，2，…，m。

（2）計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)占該指標(biāo)的比重Pij

熵值法計(jì)算的權(quán)重完全是基于概念原理和數(shù)學(xué)公式，存在很強(qiáng)的客觀性，但是其往往會(huì)缺乏決策者的主觀意圖，缺乏針對(duì)性，因此本文在熵值法確定權(quán)重的基礎(chǔ)上，請(qǐng)相關(guān)專家對(duì)指標(biāo)體系中各個(gè)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行了排序，對(duì)所有專家的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行歸并整理，最終對(duì)個(gè)別指標(biāo)進(jìn)行了調(diào)整，通過(guò)定性與定量的結(jié)合，確定最終的指標(biāo)權(quán)重，各指標(biāo)所占的權(quán)重大小見表2。

表2　13個(gè)元指標(biāo)權(quán)重Table 2　Weight of 13 meta indices

2.3　星座聚類分析

灰色星座聚類的基本原理是：將每個(gè)樣點(diǎn)按照一定的數(shù)量關(guān)系點(diǎn)在一個(gè)半圓之中，每一個(gè)樣點(diǎn)用一個(gè)星點(diǎn)表示，同類的樣點(diǎn)便可以組成一個(gè)“星座”，然后歸類并區(qū)分不同“星座”的界限，從而得到一個(gè)星座類型圖[36]。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是首先將各個(gè)指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為角度值，其次用每個(gè)角度值去乘以各個(gè)指標(biāo)所占的權(quán)重，確定其在指標(biāo)體系中的重要性程度，然后將其角度值通過(guò)三角函數(shù)轉(zhuǎn)化為坐標(biāo)值，最后把計(jì)算出來(lái)的坐標(biāo)值落入0°~180°的半圓中[37]，反映各樣點(diǎn)的相似性和聚集度，聚集度或相似性高的樣點(diǎn)便歸為一類，稱之為一個(gè)“星座”。具體步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)變換

式中：i = 1，2，…，n，i為樣點(diǎn)數(shù)（在此表示每一個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)）；j = 1，2，…，m，j為指標(biāo)數(shù)（在此表示各分類變量）；ijΦ：變換后的數(shù)據(jù)；ijX：原始數(shù)據(jù)；maxjX：第j個(gè)變量的最大值；minjX：第j個(gè)變量的最小值。

（2）對(duì)選定的指標(biāo)賦值

（3）計(jì)算各樣點(diǎn)（鄉(xiāng)鎮(zhèn)）的坐標(biāo)值式中：i = 1，2，…，n，i為樣點(diǎn)數(shù)（鄉(xiāng)鎮(zhèn)）；j = 1，2，…，m，j為指標(biāo)數(shù)；xi：為第i個(gè)樣點(diǎn)(鄉(xiāng)鎮(zhèn))的橫坐標(biāo)；yi：為第i個(gè)樣點(diǎn)（鄉(xiāng)鎮(zhèn)）的縱坐標(biāo)；wj：為第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

（4）繪制星座圖

根據(jù)Xi、 Yi的值，確定每一個(gè)樣點(diǎn)的位置，性質(zhì)相似和接近的樣點(diǎn)的代表星點(diǎn)便聚集在一起形成一個(gè)“星座型圖”。

（5）計(jì)算綜合指標(biāo)值

式中：zi為綜合指標(biāo)值；wj為指標(biāo)權(quán)數(shù)。

根據(jù)式（11）計(jì)算各個(gè)樣點(diǎn)的綜合指標(biāo)值，然后對(duì)所有樣點(diǎn)排序，檢驗(yàn)聚類結(jié)果。

3　結(jié)果與分析

3.1　分區(qū)結(jié)果

傳統(tǒng)的分區(qū)方法一般以定性與綜合分析為主，在空間上具有聚集性與連通性，較少會(huì)出現(xiàn)分隔、飛地等現(xiàn)象。本文采用指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)結(jié)合星座聚類的定量分區(qū)方法，因此，分區(qū)結(jié)果在空間上可能存在碎片化與空間非連續(xù)性的特點(diǎn)。

按照可持續(xù)發(fā)展原則、與自然地貌單元相一致的原則、生態(tài)保護(hù)原則、保護(hù)基本農(nóng)田、保障糧食安全的原則以及因地制宜等分區(qū)原則，運(yùn)用灰色星座聚類法，計(jì)算 232個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的坐標(biāo)點(diǎn)（由于巢湖和巢湖水面各項(xiàng)指標(biāo)值都為零，因此不參與計(jì)算），將這些坐標(biāo)點(diǎn)繪制在星座圖上，根據(jù)這些坐標(biāo)點(diǎn)特征可將研究區(qū)域分為 4種整治類型區(qū)，具體見圖3。

圖3　灰色星座聚類結(jié)果Fig.3　Clustering results of grey constellation

3.2　聚類結(jié)果調(diào)整與驗(yàn)證

本文所用分區(qū)方法是按照灰色星座聚類法計(jì)算得到的綜合分值對(duì) 232個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)進(jìn)行排序，考慮最大相似性原理以及土地整治的自然空間連續(xù)性，結(jié)合巢湖流域自然屬性、區(qū)位屬性、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和土地利用屬性的空間關(guān)聯(lián)性與差異性，對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)?shù)臍w并調(diào)整，便于后期土地整治方案的實(shí)施、規(guī)劃與統(tǒng)一治理。調(diào)整后結(jié)果與調(diào)整前結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，變化較小，說(shuō)明灰色星座聚類法對(duì)巢湖流域的分區(qū)結(jié)果可行。

3.3　聚類結(jié)果分析

根據(jù)以上所調(diào)整的結(jié)果，得到巢湖流域整治分區(qū)圖，如圖4。

圖4　巢湖流域土地綜合整治分區(qū)圖Fig.4　Zoning of comprehensive land consolidation in Chaohu Lake Basin

生態(tài)涵養(yǎng)型土地整治區(qū)：包括柯坦鎮(zhèn)、萬(wàn)山鎮(zhèn)、湯池鎮(zhèn)等在內(nèi)的21個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，面積約為23.82萬(wàn)hm2，占總研究區(qū)的12.49%。由土地整治分區(qū)圖可以看出，該區(qū)域主要分布在巢湖流域的西南山區(qū)，地形起伏度大，人口密度小，墾殖率在 30%左右，整治強(qiáng)度低，說(shuō)明整治空間潛力大，該區(qū)可采用低丘緩坡開發(fā)利用政策，將坡度在6°～15°的低丘緩坡開發(fā)為農(nóng)田，其余緩坡地可開發(fā)為農(nóng)田、經(jīng)濟(jì)林或各類林業(yè)用地，提高研究區(qū)生態(tài)涵養(yǎng)功能。

城鎮(zhèn)發(fā)展型土地整治區(qū)：包括明光路街道、勝利路街道、海棠街道等42個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，占地2.05萬(wàn)hm2，約占總區(qū)域的1.08%。該區(qū)域?qū)儆谄皆貐^(qū)，地勢(shì)平緩，集中聚集在巢湖流域合肥市四區(qū)周邊，該區(qū)域?yàn)槌埠饔?4個(gè)分區(qū)中路網(wǎng)最為發(fā)達(dá)、人口密度、建設(shè)用地比例最高。該區(qū)域應(yīng)結(jié)合城市發(fā)展需求，借鑒上海等地郊野公園建設(shè)，將城市建設(shè)用地拓展與土地生態(tài)化整治有機(jī)結(jié)合，探討土地與城鎮(zhèn)發(fā)展的協(xié)調(diào)與統(tǒng)一，推行城鎮(zhèn)化引領(lǐng)型的土地整治模式，開展組織未利用土地、空心村等城鎮(zhèn)用地現(xiàn)狀調(diào)查與整治活動(dòng)，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展和集約利用土地資源。

基本農(nóng)田型土地整治區(qū)：包括三十崗鄉(xiāng)、造甲鄉(xiāng)、左店鄉(xiāng)等86個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，占地81.90萬(wàn)hm2，約占總區(qū)域面積的一半，為42.95%。該區(qū)地形起伏度小，地勢(shì)平緩，屬于平原區(qū)，該區(qū)域墾殖率為最高，人均GDP也處于較高水平，以白湖農(nóng)場(chǎng)為主的高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田也都位于該區(qū)域。該區(qū)域墾殖率高達(dá)約 70%，耕地產(chǎn)出能力高，該區(qū)域土地整治應(yīng)以增加耕地?cái)?shù)量，提高耕地質(zhì)量為主，通過(guò)田塊合并優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)格局，增強(qiáng)基本農(nóng)田配套灌溉設(shè)施，提高農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的能力，以期提高農(nóng)用地的綜合經(jīng)濟(jì)效益，加快發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田。

綜合整治型土地整治區(qū)：包括磨店鄉(xiāng)、八斗鎮(zhèn)、長(zhǎng)臨河鎮(zhèn)在內(nèi)的82個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)單元，占地82.92萬(wàn)hm2，約占總區(qū)域的43.48%。該區(qū)域的區(qū)域特點(diǎn)與III類整治區(qū)的特點(diǎn)一致，只是該區(qū)域的各指標(biāo)數(shù)值均低于III類整治區(qū)，土地整治強(qiáng)度較小，土地整治潛力大。該區(qū)域充分利用鄉(xiāng)鎮(zhèn)廢棄地、空閑地、道路占用耕地等土地資源，可通過(guò)遷村并點(diǎn)、內(nèi)部挖潛等手段逐步通過(guò)土地綜合整治工作，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)土地利用空間格局集約節(jié)約化水平，提高墾殖率，改善空心村與土地閑置等現(xiàn)象，通過(guò)土地整治振興鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)。

4　結(jié)論

1）本文根據(jù)巢湖流域的自然屬性、區(qū)位屬性、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和土地利用屬性，以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為分區(qū)單元，采用熵值法計(jì)算了各指標(biāo)的權(quán)重，運(yùn)用灰色星座聚類法將巢湖流域分為了 4種整治類型分區(qū)，結(jié)合各分區(qū)的特點(diǎn)及限制性因子，制定不同的政策，有效地進(jìn)行土地資源管理，從而使土地資源得到更充分的利用。

2）本文通過(guò)采用灰色星座聚類法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行土地整治分區(qū)，用指標(biāo)綜合分值對(duì)星座聚類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果說(shuō)明灰色星座聚類法適合于小范圍的土地整治分區(qū)。

由于數(shù)據(jù)的獲取受限，且本研究土地綜合整治的主要目的為增加耕地?cái)?shù)量和提高耕地質(zhì)量，故所選評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)單一，經(jīng)濟(jì)和人口數(shù)據(jù)均為2010年數(shù)據(jù)，對(duì)于現(xiàn)在的巢湖流域會(huì)有一些微小的偏差，故本文分區(qū)僅為巢湖流域的土地整治提供一個(gè)方向，為土地整治政策的制定提供依據(jù)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 封志明，楊艷昭，游珍. 中國(guó)人口分布的土地資源限制性和限制度研究[J]. 地理研究，2014，33(8)：1395-1405.Feng Zhiming, Yang Yanzhao, You zhen. Research on land resources restriction on population distribution in China,2000-2010[J]. Geography Research, 2014, 33(8): 1395-1405.(in Chinese with English abstract)

[2] 范樹印. 科學(xué)謀劃“十三五”全國(guó)土地整治工作[J]. 中國(guó)土地，2017(3)：10-13.Fan Shuyin. Scientific planning "thirteen five" national land remediation work[J]. Chinese land, 2017(3): 10-13. (in Chinese with English abstract)

[3] 涂建軍，廖和平. 三峽庫(kù)區(qū)縣土地開發(fā)整理分區(qū)方法研究—以重慶市開縣為例[J]. 西南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2003，25(1)：84-87.Tu Jianjun, Liao Heping. A study of the methods of land developement and consolidation division in counties within the three gorges reservoir area: A case study of Kaixian county Chongqing municipality[J]. Journal of Southwest Agricultural University, 2003, 25(1): 84-87. (in Chinese with English abstract)

[4] 程娟，關(guān)欣，李揚(yáng). 基于GIS技術(shù)的湖南省土地分區(qū)[J]. 國(guó)土與自然資源研究，2015(4)：14-17.Cheng Juan, Guan Xin, Li Yang. The study of land partition based on GIS in Hunan province[J]. Territory & Natural Resources Study, 2015(4): 14-17. (in Chinese with English abstract)

[5] 金儒成，梅再美，蔡廣鵬，等. 主導(dǎo)因素法對(duì)利用聚類分析進(jìn)行土地利用分區(qū)的校正研究—以貴州省仁懷市和羅甸縣為例[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，38(15)：8115-8118.Jin Rucheng, Mei Zaimei, Cai Guangpeng, et al. Study on dominant factor method to proofread the results of land use division by using cluster analysis: A case study of renhuai city and luodian county in Guizhou province[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2010, 38(15): 8115-8118. (in Chinese with English abstract)

[6] 王金南，許開鵬，遲妍妍，等. 我國(guó)環(huán)境功能評(píng)價(jià)與區(qū)劃方案[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2014，34(1)：129-135.Wang Jinnan, Xu Kaipeng, Chi Yanyan, et al. The environmental function assessment and zoning scheme in China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(1): 129-135. (in Chinese with English abstract)

[7] 張麗麗. 基于層次分析法與模糊綜合評(píng)判法的撫順市煤田開采區(qū)地質(zhì)災(zāi)害分區(qū)評(píng)價(jià)[J]. 科技與企業(yè)，2015(9)：134.[8] 劉耀林，范建彬，孔雪松，等. 基于生產(chǎn)生活可達(dá)性的農(nóng)村居民點(diǎn)整治分區(qū)及模式[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31(15)：247-254.Liu Yaolin, Fan Jianbin, Kong Xuesong, et al. Zoning and mode of rural residential land consolidation based on accessibility to production and living facilities[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(15): 247-254. (in Chinese with English abstract)

[9] 李法云，范志平，張博，等. 遼河流域水生態(tài)功能一級(jí)分區(qū)指標(biāo)體系與技術(shù)方法[J]. 氣象與環(huán)境學(xué)報(bào)，2012，28(5)：83-89.Li Fayun, Fan Zhiping, Zhang Bo, et al. An index system and a technical method for the first level aquatic ecoregion in Liaohe river basin[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2012, 28(5): 83-89. (in Chinese with English abstract)

[10] 馬溪平，周世嘉，張遠(yuǎn)，等. 流域水生態(tài)功能分區(qū)方法與指標(biāo)體系探討[J]. 環(huán)境科學(xué)與管理，2010，35(12)：59-64，70.Ma Xiping, Zhou Shijia, Zhang Yuan, et al. Discuss of method and index system for aquatic ecological function regionalization at watershed scale[J]. Environmental Science and Management, 2010, 35(12): 59-64, 70. (in Chinese with English abstract)

[11] 于閩，周翔，鄧志剛. 系統(tǒng)聚類分析法在統(tǒng)籌區(qū)域土地利用分區(qū)研究中的應(yīng)用[J]. 國(guó)土資源導(dǎo)刊，2008(1)：44-46.

[12] 劉慶，陳利根. 長(zhǎng)株潭地區(qū)土地可持續(xù)利用綜合評(píng)價(jià)及空間分區(qū)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(6)：245-253.Liu Qing, Cheng Ligen. Comprehensive evaluation and spatial patition of sustainable utilization of land in Chang-,Zhu-Tan region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013,29(6): 245－253. (in Chinese with English abstract)

[13] 吳景社，康紹忠，王景雷，等. 基于主成分分析和模糊聚類方法的全國(guó)節(jié)水灌溉分區(qū)研究[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20(4)：64－68.Wu Jingshe, Kang Shaozhong, Wang Jinglei, et al. Zoning of water-saving irrigation in China using principal components analysis and fuzzy-C-means[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2004, 20(4): 64－68. (in Chinese with English abstract)

[14] 徐博，雷國(guó)平，張慧，等. 基于主成分分析法和GIS的土地利用綜合分區(qū)研究——以黑龍江省紅興隆墾區(qū)五九七農(nóng)場(chǎng)為例[J]. 水土保持研究，2013，20(2)：186-190，200.Xu Bo, Lei Guoping, Zhang Hui, et al. Study of comprehensive zoning for land utilization based on principal component analysis and GIS: A case study of No.597 Farm of Hongxinglong reclamation in Heilongjiang province[J].Research of Soil and Water Conservation, 2013, 20(2):186-190, 200. (in Chinese with English abstract)

[15] 王秀紅，何書金，張鐿鋰，等. 基于因子分析的中國(guó)西部土地利用程度分區(qū)[J]. 地理研究，2001，20(6)：731-738.Wang Xiuhong, He Shujin, Zhang Yili, et al. Division of land use degree in western China using factor analysis[J].Geographical Research, 2001, 20(6): 731-738. (in Chinese with English abstract)

[16] 褚琳琳. 基于因子分析與聚類分析的江蘇省節(jié)水農(nóng)業(yè)分區(qū)研究[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào)，2014，33(3)：137-140.Chu Linlin. Agricultural water-saving regionalization using factor analysis and clustering analysis in Jiangsu province [J].Journal of Irrigation and Drainage, 2014, 33(3): 137-140. (in Chinese with English abstract)

[17] 黎誠(chéng)，緱武龍，吳茗華，等. 廣東省土地整治規(guī)劃效益評(píng)價(jià)與分析[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，40(14)：8320-8322.Li Cheng, Gou Wulong, Wu Minghua, et al. Evaluation and analysis on the benefit of land remediation in Guangdong province[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2012,40(14): 8320-8322. (in Chinese with English abstract)

[18] 潘珍妮，劉應(yīng)宗，高紅江. 農(nóng)村土地綜合整治項(xiàng)目效益評(píng)價(jià)方法研究[J]. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2012，12(5)：45-48，60.Pan Zhenni, Liu Yingzong, Gao Hongjiang. Evaluation method for benefit of comprehensive consolidation of rural land resources[J]. Journal of Northwest A & F University(Social Science Edition), 2012, 12(5): 45-48, 60. (in Chinese with English abstract)

[19] 楊偉，謝德體，廖和平，等. 基于高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)模式的農(nóng)用地整治潛力分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(7)：219-229.Yang Wei, Xie Deti, Liao Heping, et al. Analysis of consolidation potential of agricultural land based on construction mode of high-standard and basic farmland [J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(7):219-229. (in Chinese with English abstract)

[20] 劉小玲，張偉. 縣級(jí)土地整治規(guī)劃中土地整治潛力測(cè)算方法研究——以神木縣農(nóng)用地整治潛力測(cè)算為例[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2014，28(6)：33-38.Liu Xiaoling, Zhang Wei. Study on the potential measurement for land renovation plan at the country level: A case of Shenmu county[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2014, 28(6): 33-38. (in Chinese with English abstract)

[21] 胡學(xué)東，王占岐，鄒利林. 基于貝葉斯概率模型的鄂西北山地區(qū)耕地整治適宜性評(píng)價(jià)[J]. 資源科學(xué)，2016，38(1)：83-92.Hu Xuedong, Wang Zhanqi, Zou Lilin. Suitability evaluation of arable land consilidation in mountain areas of Northwest Hubei based on Bayesian Probability Model[J]. Resource Science,2016, 38(1): 83-92. (in Chinese with English abstract)

[22] 王秀艷. 基于 GIS的土地整治中適宜性評(píng)價(jià)方法研究[D].成都：四川師范大學(xué)，2013.Wang Xiuyan. Suitability Evaluation Method of GIS-based on Land Remediation[D]. Chengdu: Sichuan Normal University, 2013. (in Chinese with English abstract)

[23] 關(guān)小克，張鳳榮，劉春兵，等. 平谷區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地的時(shí)空特征及優(yōu)化布局研究[J]. 資源科學(xué)，2013，35(3)：536-544.Guan Xiaoke, Zhang Fengrong, Liu Chunbing, et al.Spatio-Timeporal analysis and optimization of rural residential land distribution in Pinggu district[J]. Resource Science, 2013, 35(3): 536-544. (in Chinese with English abstract)

[24] 唐秀美，潘瑜春，劉玉，等. 基于四象限法的縣域高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)布局與模式[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2014，30(13)：238-246.Tang Xiumei, Pan Yuchun, Liu Yu, et al. Layout and mode partition of high-standard basic farmland construction at country level based on four-quadrant method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE), 2014, 30(13): 238-246. (in Chinese with English abstract)

[25] 劉玉，劉彥隨，郭麗英. 環(huán)渤海地區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)用地整理分區(qū)及其整治策略[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27(6)：306-312.Liu Yu, Liu Yansui, Guo Liying. Zoning and consolidation strategy for rural residential land in the areas around Bohai gulf in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011,27(6): 306-312. (in Chinese with English abstract)

[26] 許曉婷，隋立春，李芹芳. 基于城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展的土地綜合整治分區(qū)研究[J]. 測(cè)繪通報(bào)，2014(1)：82-85.Xu Xiaoting, Sui Lichun, Li Qinfang. The comprehensive regionalization in Shannxi under the request of balancing rural-urban development[J]. Mapping Notification, 2014(1):82-85. (in Chinese with English abstract)

[27] 張?zhí)熘?，王雯，劉春芳，? 中國(guó)西北部生態(tài)脆弱區(qū)典型區(qū)域土地綜合整治分區(qū)——以甘肅省蘭州市為例[J]. 水土保持通報(bào)，2016，36(3)：141-147.Zhang Tianzhong, Wang Wen, Liu Chunfang, et al. Division on land consolidation of typical area for ecological fragile area in Northwest China: A case study in Lanzhou city of Gansu province[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation,2016, 36(3): 141-147. (in Chinese with English abstract)

[28] 陳慧玲，肖武，王錚，等. 巢湖流域地形起伏度及其與人口分布的相關(guān)性研究[J]. 科學(xué)技術(shù)與工程，2016，16(17)：108-112，144.Chen Huiling, Xiao Wu, Wang Zheng, et al. The relief degree of land surface and its correlation with population distribution of Chaohu watershed[J]. Science and Technology and Engineering, 2016, 16(17): 108-112, 144. (in Chinese with English abstract)

[29] 信桂新. 山地丘陵區(qū)土地資源流動(dòng)與整合機(jī)制研究[D].重慶：西南大學(xué)，2016.Xin Guixin. Mechanism Research on Mobility and Integration of Land Resource in Mountain and Hilly Areas[D]. Chongqing: Southwestern University, 2016. (in Chinese with English abstract)

[30] 王子凌. 縣域土地綜合整治潛力與整治分區(qū)研究[D]. 北京：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京），2014.Wang Ziling. Research on Land Comprehensive Consolidation Potentiality and Regionalization for Land Consolidation in County Level: A Case Study in Yaodu District of Linfen City[D]. Beijing: China University of Geosciences (Beijing), 2014. (in Chinese with English abstract)

[31] 秦彥杰，趙艷霞，劉欣，等. 基于GIS的土地整治綜合分區(qū)研究[J]. 國(guó)土與自然資源研究，2013(2)：3-5.Qin Yanjie, Zhao Yanxia, Liu Xin, et al. Research on regionalization for comprehensive land consolidation based on GIS[J]. Research on Land and Natural Resources, 2013(2):3-5. (in Chinese with English abstract)

[32] 王傳輝，吳立，王心源，等. 基于遙感和GIS的巢湖流域生態(tài)功能分區(qū)研究[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，33(18)：5808-5817.Wang Chuanhui, Wu Li, Wang Xinyuan, et al. RS-and GIS-based study on ecological function regionalization in the chaohu lake basin, Anhui province, China[J]. Acta &Ecologica Sinica, 2013, 33(18): 5808-5817. (in Chinese with English abstract)

[33] 李小平. 干旱區(qū)縣域土地整治分區(qū)實(shí)證研究——以新疆奇臺(tái)縣為例[D]. 烏魯木齊：新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)，2014.Li Xiaoping. Research on Regulation District County Land of Drought: Taking Xijiang Qitai County as an Example[D].Urumqi: Xinjiang Agricultural University, 2014. (in Chinese with English abstract)

[34] 馬軍成，王令超. 河南省宜陽(yáng)縣土地綜合整治分區(qū)研究[J].國(guó)土資源科技管理，2011，28(6)：56-60.Ma Juncheng, Wang Lingchao. A research on regionalization for comprehensive land consolidation in Yiyang county[J].Scientific and Technological Management of Land and Resources, 2011, 28(6): 56-60. (in Chinese with English abstract)

[35] 洪舒蔓，郝晉珉，艾東，等. 基于人地關(guān)系的黃淮海平原土地整治策略[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(24)：251-259.Hong Shuman, Hao Jinmin, Ai Dong, et al. Land consolidation strategies in Huang-Huai-Hai plain based on man-earth relationship[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013,29(24): 251-259. (in Chinese with English abstract)

[36] 張正峰，陳百明. 土地整理分區(qū)研究——以北京市大興區(qū)為例[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2005，21(增刊1)：123-126.Zhang Zhengfeng, Chen Baiming. Land consolidation sub-zoning: A case study of Daxing district of Beijing[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE), 2005, 21(S1): 123-126. (in Chinese with English abstract)

[37] 吳金華，劉小玲，張偉. 基于星座圖的神木縣工礦廢棄地復(fù)墾潛力研究[J]. 資源科學(xué)，2013，35(12)：2412-2417.Wu Jinhua, Liu Xiaoling, Zhang Wei. Potential abandoned mining land reclamation in Shenmu county based on constellating clustering analysis[J]. Resource Science, 2013,35(12): 2412-2417. (in Chinese with English abstract)