張 慧，隋虹均，蘇 航，史曉磊，馬鑫鵬，孫 彤，劉浩然，章桂芳

（1. 東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，哈爾濱 150030；2. 中山大學(xué)地球與工程學(xué)院，廣州 510275）

0 引 言

農(nóng)村居民點作為農(nóng)村社會的基本地域單元和基本聚落地，主要反映了在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中人類對自然環(huán)境的適應(yīng)，及對發(fā)展空間的干預(yù)、調(diào)整和重構(gòu)[1]。耕作半徑是指農(nóng)村居民點的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)半徑，確定適宜的耕作半徑不僅能夠節(jié)約農(nóng)業(yè)勞動時間，提高生產(chǎn)效率，而且能夠為合理確定居民點間距離及居民點面積提供依據(jù)，從而實現(xiàn)土地的高效、集約利用。長期以來，中國農(nóng)村居住用地缺乏統(tǒng)一的布局和規(guī)劃，造成了目前中國農(nóng)村居民點分布散亂、使用粗放的現(xiàn)狀。劉彥隨等在中國農(nóng)村空心化的地理學(xué)研究與整治實踐中提到目前農(nóng)村居民點用地“外擴(kuò)內(nèi)空”現(xiàn)象愈加明顯[2]；劉建生等指出農(nóng)村居民點的無序發(fā)展加劇了優(yōu)質(zhì)耕地的減少[3]。為了解決這一問題，2006年以來，中國陸續(xù)開展城鄉(xiāng)建設(shè)用地增減掛項目，對農(nóng)村居民點進(jìn)行布局優(yōu)化。2017年國家又進(jìn)一步提出通過開展村土地利用規(guī)劃，加強(qiáng)農(nóng)村居住用地的集約利用和完善生活基礎(chǔ)設(shè)施配置。

國內(nèi)很多學(xué)者圍繞著農(nóng)村居民點耕作半徑展開了大量的研究，學(xué)者們普遍認(rèn)為合理的耕作半徑是提高農(nóng)業(yè)耕作效率的關(guān)鍵。楊慶華等[4]在研究耕地資源分布狀況中，引入耕作半徑指標(biāo)進(jìn)行了定量化的分析；葉琴麗等[5]在農(nóng)戶集聚規(guī)模的研究中提出耕作半徑為純農(nóng)型農(nóng)戶生活、生產(chǎn)關(guān)系的集中表現(xiàn)；角媛梅等[6]在農(nóng)村居民點空間布局優(yōu)化的研究中將耕作半徑作為主要的影響因素之一。因此在進(jìn)行農(nóng)村居民點整理和布局優(yōu)化時耕作半徑是其主要的參考因素之一。喬偉峰等[7]以耕作半徑為基礎(chǔ)利用耕作壓力系數(shù)對居民點進(jìn)行布局優(yōu)化；唐麗靜等[8]基于耕作半徑對中心村規(guī)劃遷并方案；胡興定等[9]利用地形位置參數(shù)對采礦前的耕作半徑進(jìn)行修正并以此為基礎(chǔ)為采礦復(fù)墾區(qū)農(nóng)村居民點的安置規(guī)模進(jìn)行預(yù)測。目前關(guān)于耕作半徑的確定方法主要有緩沖區(qū)分析法、均等法、耕聚比法，葉琴麗等[5]分別以50 ～500 m為半徑生成緩沖區(qū)并統(tǒng)計各區(qū)域內(nèi)耕地比重同時根據(jù)比重的變化確定耕作半徑；角媛梅等[10]認(rèn)為當(dāng)農(nóng)村居民點的緩沖區(qū)面積與耕地面積相等時該農(nóng)村居民點緩沖區(qū)的距離為農(nóng)村居民點耕作半徑；金其銘[11]利用人均耕地、人口數(shù)、耕作半徑間的關(guān)系式與耕聚比公式相結(jié)合的方法提出耕作半徑定量化的計算公式。而國外關(guān)于耕作半徑的研究主要注重的是農(nóng)村居民點與周邊要素距離的關(guān)系。盡管國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為，耕作半徑是農(nóng)村居民點空間布局的重要參考依據(jù)，但對如何確定不同地域適宜的耕作半徑標(biāo)準(zhǔn)卻鮮有研究。

鑒于此，本文以黑龍江省農(nóng)墾總局八五九農(nóng)場為研究區(qū)，八五九農(nóng)場位于三江平原東部，是目前黑龍江省墾區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和城鎮(zhèn)化發(fā)展較快的農(nóng)場之一，同時具有耕地面積大、機(jī)械化水平高等特點，是分析黑龍江省墾區(qū)農(nóng)村居民點適宜耕作半徑的典型區(qū)域。本研究嘗試通過分析當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式下的適宜耕作半徑以及適宜耕作半徑的影響因素，以期為黑龍江省主要農(nóng)作區(qū)的農(nóng)村居民點布局調(diào)整工作提供參考。

1 研究區(qū)概況

黑龍江墾區(qū)自1947年開始建設(shè)，目前已成為中國最大的國有農(nóng)場群。黑龍江農(nóng)墾總局建三江管理分局八五九農(nóng)場位于黑龍江省佳木斯市、雙鴨山市的撫遠(yuǎn)縣和饒河縣境內(nèi)，地處三江平原東部地帶。該研究區(qū)介于133°49′37″～134°32′20″E，47°21′30″～47°50′9″N 之間。南北長59 km，東西寬54 km。八五九農(nóng)場設(shè)定總場、管理區(qū)和連隊三級管理機(jī)構(gòu)，全域所轄11個管理區(qū)24個連隊，土地總面積1 355 km2（圖1）。連隊是墾區(qū)從事農(nóng)業(yè)耕作的基層單位，連隊居民點是由農(nóng)場統(tǒng)一規(guī)劃設(shè)計，每個連隊設(shè)定一個居民點，居民點內(nèi)部房屋、道路、林帶按照統(tǒng)一規(guī)制布局建設(shè)。截止到2016年末研究區(qū)內(nèi)人口總數(shù)為22 032人；生產(chǎn)總值1.93億元。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Study area diagram

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究的數(shù)據(jù)源于黑龍江省2010年國土資源第二次調(diào)查矢量數(shù)據(jù)庫。利用 ArcGis10.0平臺對研究區(qū)界線，土地利用類型包括旱地、水田、居民點等矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。對研究區(qū)內(nèi)地類的權(quán)屬進(jìn)行融合處理生成研究區(qū)行政區(qū)域圖斑，同時對各行政區(qū)內(nèi)的地類進(jìn)行匯總計算，統(tǒng)計各地類的面積及所占比例。

2.2 研究方法

2.2.1 距離分析

距離分析是在一定的搜索范圍內(nèi)，確定每一個點與其鄰近所有點之間的距離，是統(tǒng)計各點間距離的高效方法[12]。服務(wù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是農(nóng)村居民點的重要功能之一，當(dāng)耕作半徑與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不相適應(yīng)時，農(nóng)民會自發(fā)地對耕作半徑進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整的主要方式既是通過在田間修建散居住宅以縮短耕作半徑。由于生產(chǎn)能力和偏好的影響，農(nóng)民對耕作距離的要求也有一定差異，因此當(dāng)前墾區(qū)應(yīng)以農(nóng)民修建散居住宅頻數(shù)最高的距離為農(nóng)村居民點提供服務(wù)農(nóng)業(yè)的適宜耕作半徑。本研究通過Arcgis10.0軟件以聚居和散居居民點質(zhì)心為基礎(chǔ)利用點距離分析的方法確定各管理區(qū)內(nèi)的散居與聚居居民點之間的距離，并利用頻數(shù)分布直方圖及概率密度曲線的均值，即頂點所處的距離確定各管理區(qū)的適宜耕作半徑。

2.2.2 核密度分析

核密度估計是一種用于估計概率密度函數(shù)的非參數(shù)方法，在空間分析中可用于計算鄰域范圍內(nèi)要素的空間分布密度，適合于點分布模式的可視化表達(dá)。本文通過ArcGis10.0軟件以散居居民點質(zhì)心為基礎(chǔ)，利用核密度的方法對研究區(qū)內(nèi)散居居民點的分布特征進(jìn)行分析。

式中f(x,y)是位于（x，y）位置的核密度估計；h為帶寬或平滑參數(shù)；K為核函數(shù)；n為觀測量；id為（x，y）位置距第i個觀測位置的距離。

2.2.3 多元線性回歸分析

在多要素的地理系統(tǒng)中，多元線性回歸分析確定的復(fù)相關(guān)系數(shù)R（式2）、顯著性檢驗F值（式3）和回歸系數(shù)可以對多要素之間的相互影響、相互關(guān)聯(lián)的情況進(jìn)行判定，多元線性回歸分析揭示出的多要素之間的相互關(guān)系具有普遍性的意義。其中，若顯著性檢驗 F值大于置信度水平0.01時的F檢驗臨界值，則表明多要素之間具有極顯著影響，反之則反；若回歸系數(shù)為正則表明該要素對因變量具有正向影響，反之則反。本研究利用SPSS18.0軟件以各管理區(qū)的適宜耕作半徑值為因變量，以水田比例、土地面積和聚居居民點與對應(yīng)連隊幾何中心偏差距離的均值為自變量進(jìn)行多元線性回歸分析判定三者對適宜耕作半徑的影響。

式中 Ry·12…k為復(fù)相關(guān)系數(shù)； ryk·12…(k-1)為偏相關(guān)系數(shù)；F為顯著性檢驗值；U為回歸平方和；Q為剩余平方和；k為自變量個數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用結(jié)構(gòu)

研究區(qū)包括11個管理區(qū)，土地利用方式主要以耕地為主，但各管理區(qū)內(nèi)旱田水田的比例存在著差異。農(nóng)場區(qū)內(nèi)耕地面積所占土地總面積的 68.3%，其中水田占28%，旱田占40.3%；其他用地占31.7%。第一至第十一管理區(qū)內(nèi)耕地面積所占其土地面積的比例依次為：77.0%、82.0%、86.5%、67.0%、76.7%、81.2%、78%、81.2%、81.8%、73.8%、72.0%。第二、七、八管理區(qū)耕地以水田為主，水田占其管理區(qū)內(nèi)土地總面積的比例分別為：54.2%、64.0%、59.6%，旱田比列依次為：27.9%、14.0%、21.7%。第三、四、五、十管理區(qū)耕地以旱田為主，旱田占其管理區(qū)內(nèi)土地總面積的比例分別為：73.5%、67.1%、55%、58.9%，水田比例依次為：13.0%、0.0%、21.7%、14.9%。第一、六、九、十一管理區(qū)旱田比例略多于水田比例，旱田占其管理區(qū)土地總面積的比例依次為：46.1%、46.8%、46.3%、46.2%，水田比例分別為：30.8%、34.4%、35.5%、25.6%，旱田多于水田的比例依次為：15.3%、12.4%、10.8%、20.6%。通過上述分析可知八五九農(nóng)場各管理區(qū)內(nèi)部的土地利用結(jié)構(gòu)具有一定的差異，第二、七、八管理區(qū)以水田為主，第三、四、五、十管理區(qū)以旱地為主，第一、六、九、十一管理區(qū)旱田略多于水田（圖2）。

圖2 各管理區(qū)地類統(tǒng)計Fig.2 Management area of land class charts

3.2 居民點用地現(xiàn)狀

研究區(qū)各管理區(qū)內(nèi)的每個連隊都擁有一個主要聚居居民點，居民點面積相對較大，在距主要聚居居民點一定距離處的田塊間散布著面積較小的散居住宅用地。各管理區(qū)的連隊數(shù)量共計24個；主要聚居居民點平均面積為 23.7 hm2；散居住宅個數(shù)為 365個，平均面積為0.9 hm2。由研究區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點面積頻數(shù)統(tǒng)計表（表1）可知研究區(qū)內(nèi)農(nóng)村居民點的面積主要集中于 0～10 hm2之間，而面積大于10 hm2的農(nóng)村居民點甚少。農(nóng)場內(nèi)部大規(guī)模的聚居態(tài)農(nóng)村居民點具有公共服務(wù)設(shè)施完善、區(qū)位條件良好等特點，可以大大提高農(nóng)民日常生活中的幸福度。但田塊間存在的大量散居住宅也充分表明了當(dāng)前的聚居態(tài)農(nóng)村居民點不符合當(dāng)前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，因此農(nóng)戶寧愿放棄服務(wù)設(shè)施和區(qū)位條件良好的聚居居民點，而選擇耕作時在田塊間居住以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。通過上述分析可知，由于研究區(qū)內(nèi)的聚居態(tài)居民點無法滿足當(dāng)前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，所以形成了居民點規(guī)模與數(shù)量呈反比的農(nóng)村居民點格局，進(jìn)而導(dǎo)致農(nóng)場內(nèi)部的土地粗獷利用，大幅度的減少了有效的耕地面積，加劇了土地資源的供需矛盾。

表1 研究區(qū)農(nóng)村居民點面積頻數(shù)Table 1 Frequency of rural residential area in study area

3.3 當(dāng)前耕作半徑的分析

利用 Arcgis10.0軟件提取八五九農(nóng)場各管理區(qū)耕地和聚居居民點質(zhì)心，同時通過點距離分析確定各管理區(qū)聚居居民點與最遠(yuǎn)田塊之間的空間距離即各管理區(qū)最大耕作半徑[13-14]。結(jié)果表明八五九農(nóng)場各管理區(qū)最大耕作半徑分別為：12.2、8、7.9、6.8、9.1、14.5、13.4、15、13、14.6、21 km；平均最大耕作半徑為12.3 km。由于聚居居民點與田塊之間的空間距離過大，為了保證一定的耕作時長，農(nóng)民選擇在田塊附近自行建立小規(guī)模散居住宅。由上述分析可知，各管理區(qū)農(nóng)村居民點耕作半徑過大導(dǎo)致了田塊附近出現(xiàn)了大量的小規(guī)模散居居民點，因此現(xiàn)有的耕作半徑是導(dǎo)致農(nóng)場內(nèi)部聚居居民點無法滿足當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的主要原因。

3.4 適宜耕作半徑分析

3.4.1 適宜耕作半徑的確定

提取研究區(qū)聚居居民點和散居居民點質(zhì)心對各管理區(qū)的散居與聚居居民點進(jìn)行點距離分析，同時利用SPSS18.0軟件生成各管理區(qū)散居居民點與聚居居民點之間空間距離的散居住宅頻數(shù)分布直方圖及概率正態(tài)曲線結(jié)果如圖3所示。由圖3可知第一至第十一管理區(qū)的概率正態(tài)曲線的均值分別為：4 790、3 265、4 059、4 592、4 554、4 649、4 254、5 726、5 746、6 527、7 438 m；因此八五九農(nóng)場各管理區(qū)的適宜耕作半徑依次為 4 790、3 265、4 059、4 592、4 554、4 649、4 254、5 746、5 746、6 527、7 438 m，最大、最小適宜耕作半徑分別為：7 438和3 265 m，均值為5 055 m。

3.4.2 基于適宜耕作半徑的耕作出行時間分析

通過實地調(diào)查，農(nóng)場內(nèi)部的農(nóng)民日常耕作的出行方式主要有3種即：步行出行、農(nóng)機(jī)出行、摩托車出行但采取步行耕作的比例甚少主要以農(nóng)機(jī)和摩托車為主；3種出行方式相對應(yīng)的出行速度分別為：50、250、500 m/min[13,15]。由各管理區(qū)適宜耕作半徑可知采取各類出行方式耕作時所需的出行時間，具體如表2所示。

由表 2可知在各管理區(qū)適宜耕作半徑的條件下，主要采取的出行方式即農(nóng)機(jī)和摩托車，在耕作出行時所需的時間均屬于農(nóng)民日常耕作可接受的時間范疇之內(nèi)。二者耕作出行所需時間的最小值分別為13和7 min，最大值依次為30和15 min，平均值為20和10 min，因此適宜耕作半徑更加符合當(dāng)前農(nóng)場的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，這對于減少田塊間散居居民點增加有效耕地面積均具有積極的影響，同時也表明了適宜耕作半徑的合理性。

圖3 各管理區(qū)散居居民點至聚居居民點空間距離的散居住宅頻數(shù)分布直方圖及概率密度曲線Fig.3 Distribution of frequency distribution histogram and probability density curve of scattered residential houses in each administrative district with scattered spatial distances from residential areas to inhabited residential areas

表2 各類出行方式耕作出行時間Table 2 Travel time for various types of travel min

3.5 適宜耕作半徑影響因素分析

3.5.1 耕地結(jié)構(gòu)

由于散居居民點密度的分布狀態(tài)可充分的反映出耕作半徑的適宜性因此通過對研究區(qū)散居居民點的密度分析可判定適宜耕作半徑的主要影響因素[16-18]。利用Arcgis10.0軟件提取研究區(qū)內(nèi)散居居民點質(zhì)心并生成散居居民點核密度圖如圖 4所示，將散居居民點核密度圖與研究區(qū)示意圖（圖1）、耕地類型分布圖（圖4b）進(jìn)行疊加分析。分析結(jié)果如下：1）由圖4a可知，八五九農(nóng)場散居居民點分布密度具有空間差異性，核密度值在 0～2.67個/km2之間，整體上呈現(xiàn)“東西低中部密”的空間分布格局。2）水田集中耕作的第二管理區(qū)、第七管理區(qū)、第八管理區(qū)內(nèi)的散居居民點分布相對密集，并呈明顯的帶狀分布；旱田集中耕作的第三、四、五、十管理區(qū)核密度值相對較低，散居居民點的分布較為稀疏。3）在2008年之前八五九農(nóng)場以旱地為主同時農(nóng)場的機(jī)械化水平高，盡管聚居居民點與田塊之間的距離較大但仍比較符合農(nóng)民的日常農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所需。在2008年之后農(nóng)場積極相應(yīng)國家政策進(jìn)行“旱改水”項目[19-22]，由于水稻需經(jīng)過育苗曬水等一系列的精細(xì)耕作，為了保證一定耕作時長所以農(nóng)民在水田田塊間建立散居居民點。通過以上分析可知八五九農(nóng)場散居居民點分布在空間上具有明顯的特點，即散居居民點集中分布于水田集中耕作的第二、七、八管理區(qū)，且沿水田田塊呈帶狀分布，因此水田是影響適宜耕作半徑的重要因素之一。

圖4 散居居民點核密度與耕地類型分布Fig.4 Distribution of kernel density of scattered population and distribution of cultivated land

3.5.2 聚居居民點與行政區(qū)中心的偏差距離

提取各個連隊行政區(qū)幾何中心和聚居居民點質(zhì)心，并統(tǒng)計計算聚居居民點質(zhì)心與幾何中心的偏差距離[23-26]。各管理區(qū)所轄連隊聚居居民點質(zhì)心與連隊行政區(qū)幾何中心的偏差距離：第一管理區(qū)23連、2連、32連、1連依次為：2 945、214、1 688、2 201 m；第二管理區(qū)22連為1 906 m；第三管理區(qū)3連、4連依次為：549、4 023 m；第四管理區(qū)16連為1 344 m；第五管理區(qū)20連，19連依次為4 573、2 016 m；第六管理區(qū)24連、9連、7連依次為：327、4 133、1 474 m；第七管理區(qū)15連、10連依次為：5 012、1 333 m；第八管理區(qū)12連、13連、14連依次為：2 923、1 003、600 m；第九管理區(qū)26連為4 573 m；第十管理區(qū)37連、35連、40連依次為：373、1 466、934 m；第十一管理區(qū)30連為2 058 m。將散居居民點核密度圖與聚居居民點質(zhì)心和行政區(qū)幾何中心的偏差距離進(jìn)行疊加分析[26-27]。分析結(jié)果表明：聚居居民點與其所屬連隊幾何中心偏差越大，其散居居民點核密度值越高分布越為密集，如第三管理區(qū)3連4連、第六管理區(qū)7連9連、第八管理區(qū)12連、13連、14連、第十管理區(qū)37連35連40連。通過以上分析可知聚居居民點與其所屬連隊幾何中心偏差越大其散居居民點分布越為密集，因此聚居居民點與所屬行政區(qū)幾何中心的偏差距離是影響適宜耕作半徑的重要因素之一。

3.5.3 影響因素的相關(guān)性分析

通過對各管理區(qū)適宜耕作半徑和水田比例、聚居居民點與對應(yīng)連隊幾何中心偏差距離的均值以及土地總面積的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)[28-30]：1）在土地總面積和偏差距離的均值大致相同情況下若水田比例較高該管理區(qū)適宜耕作半徑值相對較小如第一、二管理區(qū)和第二、六管理區(qū)（表3）；2）在水田比例和偏差距離的均值大致相同情況下若土地總面積較大該管理區(qū)的適宜耕作半徑值也相對較大如第二、八管理區(qū)和第一、十一管理區(qū)（表3）；3）在水田比例和土地面積大致相同情況下若偏差距離的均值較大該管理區(qū)適宜耕作半徑值相對較小如第一、六管理區(qū)和第三、四管理區(qū)（表 3）。因此水田比例、偏差距離的均值和土地面積對適宜耕作半徑具有一定的影響。

表3 適宜耕作半徑、水田比例、土地面積、偏差距離均值統(tǒng)計Table 3 Suitable tillage radius, proportion of paddy fields,average deviation of land area statistics

利用SPSS18.0軟件以各管理區(qū)的適宜耕作半徑值為因變量，以水田比例、土地面積和偏差距離均值為自變量進(jìn)行多元線性回歸分析，分析結(jié)果如下：1）多元線性回歸復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.927，顯著性檢驗F值為14.2，由于在置信度水平α=0.01時F檢驗臨界值F0.01=8.45，因此水田比例、土地面積、偏差距離的均值對適宜耕作半徑具有極顯著的影響。2）水田比例、土地面積、偏差距離的均值的回歸系數(shù)依次為：-17.892、0.208、-0147，因此適宜耕作半徑與水田的比例呈反比關(guān)系，與土地面積呈正比關(guān)系，與偏差距離均值呈反比關(guān)系。通過上述分析可知水田比例、土地面積和偏差距離均值對適宜耕作半徑半徑具有極顯著的影響，即適宜耕作半徑與水田的比例呈反比關(guān)系，與土地面積呈正比關(guān)系，與偏差距離均值呈反比關(guān)系。

4 結(jié) 論

1）八五九農(nóng)場第一至第十一管理區(qū)的適宜耕作半徑依次為 4 790、3 265、4 059、4 592、4 554、4 649、4 254 m、5 726、5 746、6 527、7 438 m；農(nóng)機(jī)和摩托車耕作出行的平均時間為20和10 min，更加符合農(nóng)場現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。

2）適宜耕作半徑與水田種植比例、土地面積、聚居居民點與對應(yīng)連隊幾何中心偏差距離均值的顯著性檢驗F值遠(yuǎn)大于 F0.01，三者對適宜耕作半徑具有極顯著的影響。三者的回歸系數(shù)依次為-17.892、0.208、-0.147，即適宜耕作半徑與水田比例呈反比關(guān)系，與土地面積呈正比關(guān)系，與偏差距離的均值呈反比關(guān)系。

本研究所使用的2010年黑龍江省國土資源第二次調(diào)查矢量數(shù)據(jù)盡管在時效上相對較弱，但其經(jīng)過一系列分析得到的適宜耕作半徑及影響因素更具有普遍性。具體原因為黑龍江省墾區(qū)于 2013年開展農(nóng)村居民點整治工作，至今農(nóng)村居民點的布局仍處于動態(tài)變化之中；而2010年的農(nóng)村居民點布局是農(nóng)民在長期生產(chǎn)生活中形成的穩(wěn)定的狀態(tài)，因此采用2010年的矢量數(shù)據(jù)更有代表性。本研究仍存在許多不足：1）耕作半徑有著諸多的影響因素，但本文只對土地面積、水田比例和聚居居民點與相應(yīng)連隊幾何中心偏差距離的均值進(jìn)行分析。2）本文進(jìn)行空間分析時對居民點進(jìn)行質(zhì)心化處理，忽略了居民點內(nèi)部結(jié)構(gòu)對適宜耕作半徑的影響。3）理論上來講，為了保證一定的耕作時長，在距聚居居民點越遠(yuǎn)的田塊，散居居民點的數(shù)量可能越多。但是實際上散居居民點的數(shù)量卻呈正態(tài)分布。上述的可能性不足點以及關(guān)于墾區(qū)居民點整治之后耕作半徑的變化作者將會在今后的工作中進(jìn)行重點研究。

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