韓小英，楊三維，李文婷，張 蕾

（山西農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院/省部共建有機(jī)旱作農(nóng)業(yè)國家重點實驗室（籌），山西 太原 030006）

耕地是糧食生產(chǎn)的命根子，保障糧食安全的根本在耕地[1-3]。2022年中央一號文件中明確“堅決守住18 億畝耕地紅線”、“采取‘長牙齒’的措施，落實最嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度”、“確保耕地數(shù)量不減少、質(zhì)量有提高”等要求。堅守耕地紅線，不僅僅是數(shù)量上的，更是質(zhì)量上的，要真正實現(xiàn)“藏糧于地”，堅決保障高質(zhì)量的土地。2022年公布的《山西省第三次國土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報》中表明，截至2019年底，山西省耕地面積386.95 萬hm2，人均耕地面積僅為0.11 hm2/人。這一現(xiàn)狀決定了山西省必須通過提高自身耕地質(zhì)量來滿足不斷增長的各種物質(zhì)需求。因此，深入研究山西平魯區(qū)耕地質(zhì)量空間分布特征及其分區(qū)保護(hù)方案，對于提高平魯區(qū)耕地質(zhì)量、優(yōu)化耕地保護(hù)區(qū)具有重要的指導(dǎo)意義，也是間接幫助平魯區(qū)提高當(dāng)?shù)丶Z食及農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和品質(zhì)的重要工作。

目前，全國各地都開展了耕地質(zhì)量方面的研究。謝曉彤等[4]利用相關(guān)分析法、主成分分析法、聚類分析法等方法研究了影響河南省新鄭市耕地質(zhì)量的主要障礙因素及其區(qū)域差異，最終明確了不同區(qū)域耕地質(zhì)量提升的主要途徑和建設(shè)內(nèi)容。任平等[5]利用四川省成都市龍泉驛區(qū)不同年份的土地利用數(shù)據(jù)提取耕地數(shù)據(jù)，運(yùn)用核密度計算、耕地集中度指數(shù)、空間自相關(guān)等方法研究了耕地空間分布格局及其變化特征。董秀茹等[6]以營口市鲅魚圈區(qū)農(nóng)用地分等成果為基礎(chǔ)，構(gòu)建了耕地質(zhì)量提升理論潛力測算方法，并依據(jù)耕地質(zhì)量主導(dǎo)限制因素類型，將待提升耕地質(zhì)量劃分為各類提升型，提出了耕地等別現(xiàn)實提升潛力的測算思路。王婕等[7]基于我國現(xiàn)有的耕地質(zhì)量評價體系，分析了土地整治工程措施對山地丘陵區(qū)耕地質(zhì)量的影響，提出了一套服務(wù)于山地丘陵區(qū)土地整治的耕地質(zhì)量提升潛力測算方法。張杰等[8]基于秦皇島盧龍縣農(nóng)用地分等定級，構(gòu)建耕地質(zhì)量評價指標(biāo)體系，運(yùn)用得分因子標(biāo)識法，確定限制因子組合類型，引入了障礙度模型對限制因子組合進(jìn)行修正，對盧龍縣進(jìn)行限制因子重點區(qū)域劃定。黃夢佳等[9]根據(jù)長春市九臺區(qū)2017年的耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)，利用改進(jìn)的自然等提等潛力指數(shù)模型計算出研究區(qū)各耕地單元主導(dǎo)限制型，并確定其主導(dǎo)限制程度，依托GIS 平臺劃分耕地質(zhì)量提升區(qū)。陳正發(fā)等[10]基于云南坡耕地質(zhì)量評價結(jié)果，建立坡耕地質(zhì)量因子分析模型，在障礙因子診斷、因子可調(diào)控分析、因子適宜區(qū)間確定及調(diào)控潛力測算基礎(chǔ)上，提出區(qū)域坡耕地質(zhì)量調(diào)控集成模式，據(jù)此構(gòu)建省域尺度坡耕地質(zhì)量調(diào)控體系。

綜上，現(xiàn)有的針對耕地質(zhì)量的研究大部分聚焦于潛力分析、限制因素分析等方面，基于地類圖斑及村級區(qū)級等尺度的耕地質(zhì)量研究較少，此方法可以從不同尺度及研究單元來分析確定耕地質(zhì)量保護(hù)分區(qū)的可行性及可適性，對于地塊比較碎片化的平魯區(qū)更加適合。

本研究以山西省平魯區(qū)為研究區(qū)域，利用平魯區(qū)耕地質(zhì)量分等成果，基于ArcGIS 平臺，運(yùn)用面積加權(quán)平均法及空間自相關(guān)等算法，以耕地圖斑、縣、村為研究尺度，探究平魯區(qū)耕地質(zhì)量現(xiàn)狀及其空間分布上集聚及差異特征并對耕地進(jìn)行分區(qū)保護(hù)，以期為平魯區(qū)耕地質(zhì)量的保護(hù)與提升、農(nóng)業(yè)資源的可持續(xù)利用、農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量與質(zhì)量的提高提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

從圖1 可以看出，平魯區(qū)位于山西省西北部，東經(jīng)111°52'～112°41'，北緯39°21'～39°58'，區(qū)內(nèi)為黃土丘陵地貌，地勢北高南低，疆域基本呈正三角形，總面積2 314.5 km2。2019年耕地面積為79 542.72 hm2，占全區(qū)總面積的34.37%。全區(qū)常住人口 為148 212 人，轄2 鎮(zhèn)10 鄉(xiāng)352 行政村，區(qū)內(nèi)屬北溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年平均氣溫5.5 ℃。全年雨少風(fēng)大，無霜期短。

圖1 平魯區(qū)位置以及行政區(qū)范圍示意Fig.1 Location and administrative area of Pinglu district

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)主要包括平魯區(qū)2016年耕地質(zhì)量等別更新評價數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以及平魯區(qū)縣、各鄉(xiāng)鎮(zhèn)、各村的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 全局自相關(guān) 全局空間自相關(guān)是對地理要素屬性值在整個區(qū)域的空間特征描述，通常采用對全局Moran's I 指數(shù)的估計來分析區(qū)域總體空間關(guān)聯(lián)和空間差異的平均程度[11-13]。本研究選取全局Moran's I 指數(shù)來測度平魯區(qū)自然村耕地面積比例（耕地面積占自然村面積的比例）的全局空間自相關(guān)程度。

式中，n為空間自然村單元總數(shù)，xi、xj分別為耕地面積比例在空間地域單元i和j上的觀測值，xˉ為平魯區(qū)耕地面積比例，wij為空間權(quán)重矩陣。標(biāo)準(zhǔn)化Z值常用于檢驗全局Moran's I 指數(shù)的顯著水平。

式中，E(I)、VAR(I)分別表示Moran's I的期望值和方差。當(dāng)Zscore>1.96 或Zscore<-1.96（α=0.05）時，表明空間單元的耕地面積比例在空間上存在顯著的空間自相關(guān)性。全局Moran's I的取值介于[-1，1]，在給定的顯著性水平下，若Moran's I>0，表明存在正的空間自相關(guān)，即耕地面積比例較高（或較低）的區(qū)域在空間上顯著集聚；若Moran's I<0，則相反。

1.3.2 局部自相關(guān) 全局空間自相關(guān)是對整個區(qū)域耕地分布的空間自相關(guān)程度進(jìn)行描述，但在研究區(qū)域范圍內(nèi)不同的空間單元與鄰近區(qū)域在空間自相關(guān)水平上存在一定差異，全局空間自相關(guān)并不能對其進(jìn)行有效表達(dá)。局部空間自相關(guān)則是研究區(qū)域范圍內(nèi)各空間單元在位置上與各自鄰近單元屬性的相關(guān)性，可以有效分析不同空間單元與鄰近區(qū)域空間差異程度及其顯著水平[14-15]。本研究選取與全局空間自相關(guān)相對應(yīng)的局部Moran's I 指數(shù)來測度平魯區(qū)內(nèi)部自然村耕地的空間分布情況及度量某空間單元與周圍鄰近單元的空間差異程度。

式中，S2為空間單元耕地面積比例的方差，n為自然村個數(shù)，m為空間單元i的鄰近單元個數(shù)。通常在給定的顯著水平下（通常取α=0.05），如果局部Moran's I>0，則表示耕地分布空間差異小，說明存在空間集聚現(xiàn)象；若局部Moran's I<0，則說明耕地分布存在空間顯著性差異。

利用ArcGIS 中的局部自相關(guān)的工具對平魯區(qū)耕地數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，得到的新圖層將數(shù)據(jù)分為5 類表示，分別為：HH、HL、LH、LL 和NS 型。其中，HH 是高值與高值關(guān)聯(lián)的聚焦點，表示該對象及周圍對象的屬性指數(shù)都較高；LL 是低值與低值關(guān)聯(lián)的聚焦點，表示該對象及周圍對象的屬性指數(shù)都較低；LH 和HL 是異常值關(guān)聯(lián)區(qū)，表示該對象與周圍對象屬性的指數(shù)有較強(qiáng)的異質(zhì)性；NS（非顯著型）是空間呈隨機(jī)分布的區(qū)域，表示沒有通過局部的Moran's I 顯著性檢驗，空間集聚性不強(qiáng)。

1.3.3 耕地質(zhì)量指數(shù)面積加權(quán)平均法 基于平魯區(qū)耕地質(zhì)量圖斑面積分別加權(quán)平均3類耕地質(zhì)量指數(shù)（自然等指數(shù)（ZRDZS）、利用等指數(shù)（LYDZS）、經(jīng)濟(jì)等指數(shù)（JJDZS）），得到各自然村的耕地質(zhì)量指數(shù)[16-18]。

式中，Xi為i自然村的耕地質(zhì)量指數(shù)，Xij和Sij分別為i自然村j圖斑的耕地質(zhì)量指數(shù)及其面積，i和j分別為自然村和圖斑序號，m為圖斑總個數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 平魯區(qū)耕地質(zhì)量等級空間分布特征

2016年平魯區(qū)耕地面積91 086.39 hm2，占全區(qū)總面積的39.35%，區(qū)域內(nèi)西南地區(qū)耕地分布相對較少，主要分布在區(qū)域內(nèi)北部及東部地區(qū)，其中旱地90 337.31 hm2，占耕地總面積的99.18%，為平魯區(qū)的主要耕地類型；水澆地749.08 hm2，占耕地總面積的0.82%，占比極少，主要分布在向陽堡鄉(xiāng)及井坪鎮(zhèn)東北邊緣地區(qū)（圖2、表1）。

圖2 平魯區(qū)耕地類型示意Fig.2 Schematic diagram of cultivated land types in Pinglu district

表1 平魯區(qū)耕地類型Tab.1 Cultivated land types in Pinglu district

此次耕地質(zhì)量等級評價中平魯區(qū)耕地質(zhì)量自然等級為6～12 等，平均自然等別為9.8。將全國耕地按照1～4 等、5～8 等、9～12 等、13～15 等劃分為優(yōu)等地、高等地、中等地和低等地，平魯區(qū)內(nèi)耕地質(zhì)量處于中等偏上水平，其中高等地僅占耕地總面積的2.9%，零星分布在西南區(qū)域；中等地中10 等級耕地分布范圍最廣，面積為46 348.67 hm2，占比最大，圖斑個數(shù)及占全區(qū)耕地總面積分別為13 568 個及50.88%；9 等地次之，面積為28 069.78 hm2，占全區(qū)耕地面積的30.88%。全區(qū)耕地分布相對較均勻，西北、東南地區(qū)耕地集中度高（表2、圖3）。

表2 平魯區(qū)耕地質(zhì)量自然等級面積及占耕地總面積比例Tab.2 Cultivated land quality，natural area and proportion in total cultivated land area in Pinglu district

圖3 平魯區(qū)耕地質(zhì)量自然等級分布Fig.3 Natural grade distribution of cultivated land quality in Pinglu district

2.2 耕地質(zhì)量全局空間自相關(guān)結(jié)果分析

本研究利用ArcGIS 10.8 軟件分別從區(qū)域、村域尺度對平魯區(qū)耕地質(zhì)量等級情況進(jìn)行空間自相關(guān)性分析，研究其分布規(guī)律。由表3 可知，平魯區(qū)區(qū)級尺度耕地質(zhì)量自然等指數(shù)（IZRDZS）、利用等指數(shù)（ILYDZS）、經(jīng)濟(jì)等指數(shù)（IJJDZS）的全局自相關(guān)Moran's I值分別為0.512 6、0.819 5、0.830 6，說明耕地質(zhì)量具有較強(qiáng)的空間正相關(guān)性。村級尺度的耕地質(zhì)量指數(shù)的Moran's I 值與區(qū)域尺度的有一定差距，不同尺度的耕地質(zhì)量自然等指數(shù)正相關(guān)顯著程度有一定差異。由此可知，研究尺度的變化對Moran's I 值的影響較大，在后期的耕地質(zhì)量保護(hù)分區(qū)過程中要考慮好尺度影響。

表3 平魯區(qū)耕地質(zhì)量指數(shù)Moran’s I 值Tab.3 Moran's I value of cultivated land quality index in Pinglu district

2.3 耕地質(zhì)量局部空間自相關(guān)結(jié)果分析

2.3.1 耕地區(qū)級指數(shù)局部空間自相關(guān) 由圖4、表4 可知，平魯區(qū)自然等指數(shù)呈正相關(guān)的HH 和LL 型的耕地總面積和圖斑總個數(shù)為15 051.81 hm2和3 090個，分別占耕地總面積的16.53%和圖斑總個數(shù)的10.23%；負(fù)相關(guān)型HL 和LH 的耕地面積和圖斑總個數(shù)為1 971.67 hm2和475 個，分別占耕地總面積和圖斑總個數(shù)的2.16%和1.57%。耕地質(zhì)量顯著高值集聚區(qū)主要分布在高石莊鄉(xiāng)西南、向陽堡鄉(xiāng)東南等區(qū)域，少量零星碎片化分布在榆嶺鄉(xiāng)、白堂鄉(xiāng)、陶村鄉(xiāng)、下水頭鄉(xiāng)等區(qū)域，耕地質(zhì)量縣域自然等指數(shù)主要在471～582，表明HH 型能夠與高指數(shù)值保持空間一致性；顯著性低值集聚區(qū)零星分布在區(qū)域內(nèi)各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，耕地質(zhì)量縣級自然等指數(shù)主要在284～465，表明LL 型與低指數(shù)值的空間分布也保持了很好的一致性；有極個別顯著的HL 型、LH 型以及HL 集聚區(qū)散落在下水頭鄉(xiāng)、西水界鄉(xiāng)等區(qū)域；沒有顯著特征的NS 型總面積和圖斑總個數(shù)分別為74 062.92 hm2和26 655 個，分別占耕地總面積81.31%和圖斑總個數(shù)的88.2%，空間分布狀態(tài)為隨機(jī)分布。

表4 平魯區(qū)區(qū)級耕地質(zhì)量與集聚類型統(tǒng)計分析Tab.4 Statistical analysis of cultivated land quality and agglomeration types of district level in Pinglu district

圖4 平魯區(qū)耕地質(zhì)量指數(shù)LISA 集聚Fig.4 LISA agglomeration map of cultivated land quality index in Pinglu district

耕地區(qū)級利用等指數(shù)局部空間自相關(guān)由圖4、表4 可知，平魯區(qū)利用指數(shù)呈正相關(guān)的HH 和LL 型的耕地總面積和圖斑總個數(shù)為19 935.8 hm2和3 475 個，分別占耕地總面積的21.88%和圖斑總個數(shù)的11.50%；負(fù)相關(guān)的HL 和LH 型的耕地面積和圖斑總個數(shù)為413.16 hm2和111 個，分別占耕地總面積和圖斑總個數(shù)的0.45%和0.37%。耕地質(zhì)量顯著高值集聚區(qū)主要分布在陶村鄉(xiāng)全域、高石莊鄉(xiāng)大部分區(qū)域、阻虎鄉(xiāng)部分地區(qū)等，少量零星碎片化分布在西水界鄉(xiāng)、鳳凰城鎮(zhèn)等區(qū)域，耕地質(zhì)量縣域利用等指數(shù)主要在107～180，表明HH 型能夠與高指數(shù)值保持空間一致；顯著低值集聚區(qū)碎片化分布在高石莊鄉(xiāng)以外的其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)，耕地質(zhì)量縣級利用等指數(shù)主要在40～105，表明LL 型與低指數(shù)值的空間分布也保持了很好的一致性；有極個別顯著的HL型、LH 型以及HL 集聚區(qū)散落在下水頭鄉(xiāng)、榆嶺鄉(xiāng)及井坪鎮(zhèn)等區(qū)域；沒有顯著特征的NS 型總面積和圖斑總個數(shù)分別為70 737.44 hm2和26 634 個，分別占耕地總面積77.66%和圖斑總個數(shù)的88.13%，空間分布狀態(tài)為隨機(jī)分布。

耕地區(qū)級經(jīng)濟(jì)等指數(shù)局部空間自相關(guān)由圖4、表4 可知，平魯區(qū)經(jīng)濟(jì)等指數(shù)呈正相關(guān)的HH 和LL型的耕地總面積和圖斑總個數(shù)為22 725.05 hm2和3 509 個，分別占耕地總面積的24.95%和圖斑總個數(shù)的11.61%；負(fù)相關(guān)的HL 和LH 型的耕地面積和圖斑總個數(shù)為581.2 hm2和158 個，分別占耕地總面積和圖斑總個數(shù)的0.64%和0.52%。耕地質(zhì)量顯著高值集聚區(qū)主要分布在研究區(qū)內(nèi)北部及東南角地區(qū)等，耕地質(zhì)量縣域經(jīng)濟(jì)等指數(shù)主要在16～36，表明HH 型能夠與高指數(shù)值保持空間一致；顯著低值集聚區(qū)主要分布在向陽堡鄉(xiāng)、雙碾鄉(xiāng)及下水頭鄉(xiāng)等區(qū)域，耕地質(zhì)量縣級經(jīng)濟(jì)等指數(shù)主要在5～15，表明LL 型與低指數(shù)值的空間分布也保持了很好的一致性；有極個別顯著的HL 型、LH 型以及HL 集聚區(qū)散落在鳳凰城鎮(zhèn)等區(qū)域；沒有顯著特征的NS型總面積和圖斑總個數(shù)分別為67 780.14 hm2和26 553 個，分別占耕地總面積74.41%和圖斑總個數(shù)的87.87%，空間分布狀態(tài)為隨機(jī)分布。

2.3.2 耕地村級指數(shù)局部空間自相關(guān) 根據(jù)圖5、表5 可知，平魯區(qū)耕地村級自然等指數(shù)的HH 型分別分布在向陽堡鄉(xiāng)東南、榆嶺鄉(xiāng)西北、井坪鎮(zhèn)東部、白堂鄉(xiāng)東部、陶村鄉(xiāng)大部分區(qū)域，面積為324 km2，占土地總面積的14.01%，LL 型主要分布在下水頭鄉(xiāng)與阻虎鄉(xiāng)接壤處西側(cè)；利用等指數(shù)的HH 型分別分布在高石莊鄉(xiāng)、陶村鄉(xiāng)及阻虎鄉(xiāng)部分區(qū)域，面積為234 km2，占土地總面積的10.12%，LL 型主要零星分布在西水界鄉(xiāng)、井坪鎮(zhèn)與下水頭、雙碾鄉(xiāng)接壤處區(qū)域；經(jīng)濟(jì)等指數(shù)的HH 型分別分布在高石莊鄉(xiāng)、阻虎鄉(xiāng)及陶村鄉(xiāng)部分區(qū)域，面積為1 497 km2，占土地總面積的64.70%，LL 型主要分布在下水頭鄉(xiāng)、雙碾鄉(xiāng)及向陽堡鄉(xiāng)部分區(qū)域。3 類指數(shù)的正相關(guān)HH 和LL 型均表現(xiàn)出明顯的聚集特征。

圖5 平魯區(qū)村級耕地質(zhì)量指數(shù)LISA 集聚Fig.5 LISA agglomeration map of cultivated land quality index of village level in Pinglu district

表5 平魯區(qū)村級耕地質(zhì)量與集聚類型統(tǒng)計分析Tab.5 Statistical analysis of cultivated land quality and agglomeration types of village level in Pinglu district

2.4 耕地保護(hù)分區(qū)結(jié)果

本研究將耕地質(zhì)量村級的自然等指數(shù)、利用等指數(shù)、經(jīng)濟(jì)等指數(shù)的局部自相關(guān)LISA 集聚圖在ArcGIS 軟件中利用分析工具進(jìn)行順序疊加分析，共得到32 種組合[19-21]。根據(jù)平魯區(qū)的實際情況將其劃分為4 種分區(qū)類型：重點保護(hù)區(qū)、綜合改良區(qū)、土地整治區(qū)、結(jié)構(gòu)調(diào)整區(qū)（圖6）。

圖6 平魯區(qū)耕地保護(hù)分區(qū)Fig.6 Cultivated land protection zoning in Pinglu district

HH 型是耕地質(zhì)量指數(shù)高值集聚區(qū)，耕地質(zhì)量高，需要重點保護(hù)，嚴(yán)禁非農(nóng)建設(shè)。LL 型是耕地質(zhì)量指數(shù)低值集聚區(qū)，耕地質(zhì)量差，可進(jìn)行綜合改良，例如進(jìn)行退耕還林等非農(nóng)化整治，該區(qū)域是較為理想的區(qū)域。HL/LH 型呈空間異常分布，易受到空間極化效應(yīng)的影響，劃分為土地整治區(qū)。NS 型呈空間隨機(jī)分布，根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況，需要適度進(jìn)行農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化（表6）。

表6 基于局部自相關(guān)類型組合的平魯區(qū)耕地質(zhì)量保護(hù)分區(qū)Tab.6 Cultivated land quality protection zoning table in Pinglu district based on local autocorrelation type combination

重點保護(hù)區(qū)。該區(qū)面積約為556 km2，占土地面積的24.03%，主要分布在平魯區(qū)高石莊鄉(xiāng)，陶村鄉(xiāng)，白堂鄉(xiāng)東部，井坪鎮(zhèn)東部，榆嶺鄉(xiāng)西北部，向陽堡鄉(xiāng)東南部等區(qū)域。該區(qū)的土壤肥沃，耕地自然條件優(yōu)越，應(yīng)維持現(xiàn)有的耕地質(zhì)量水平，并加強(qiáng)耕地保護(hù)，同時能夠?qū)χ苓吀刭|(zhì)量低的區(qū)域產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng)。

綜合改良區(qū)。該區(qū)面積約為522 km2，占土地面積的22.56%，主要分布在下水頭鄉(xiāng)及井坪鎮(zhèn)西南角等區(qū)域。該區(qū)耕地質(zhì)量低下，海拔落差大，農(nóng)業(yè)自然生產(chǎn)條件較差，當(dāng)?shù)貞?yīng)結(jié)合實際情況進(jìn)行一些非農(nóng)業(yè)化綜合改良，例如退耕還林、旅游觀光等。

土地整治區(qū)。該區(qū)面積約為225 km2，占土地面積的9.72%，主要零星分布在井坪鎮(zhèn)西北角，鳳凰城鎮(zhèn)等區(qū)域。該區(qū)耕地質(zhì)量異常，有的區(qū)域與高值區(qū)相交，有的與低值區(qū)相交，在實際整治過程中，保護(hù)耕地質(zhì)量高的區(qū)域的同時，應(yīng)繼續(xù)改善耕地質(zhì)量低的區(qū)域，防止耕地質(zhì)量低的區(qū)域向外擴(kuò)散。

結(jié)構(gòu)調(diào)整區(qū)。該區(qū)面積約為1 011 km2，占土地面積的43.69%，主要分布在雙碾鄉(xiāng)，下面高鄉(xiāng)，西水界鄉(xiāng)，鳳凰城鎮(zhèn)及阻虎鄉(xiāng)等區(qū)域。該區(qū)可根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況，優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，因地制宜，發(fā)展特色農(nóng)業(yè)，突出優(yōu)勢農(nóng)業(yè)，從而實現(xiàn)最大化產(chǎn)投比，間接達(dá)到提高耕地質(zhì)量的目的。

3 結(jié)論與討論

本研究以平魯區(qū)2016年耕地質(zhì)量等別成果為基礎(chǔ)，運(yùn)用空間自相關(guān)分析法等，分析了平魯區(qū)耕地質(zhì)量空間分布特征并對其進(jìn)行了耕地保護(hù)分區(qū)。結(jié)果表明，平魯區(qū)耕地質(zhì)量等級處于中等稍微偏上水平，其中中等級耕地占耕地總面積的97.1%。耕地質(zhì)量在空間格局呈顯著的集聚分布特征，耕地質(zhì)量較高的地區(qū)主要零星分布在西北和東南區(qū)域；耕地質(zhì)量低的聚集區(qū)主要分布在區(qū)內(nèi)西南及中部區(qū)域。

不同研究尺度下，耕地質(zhì)量指數(shù)的Moran's I 值不同，說明研究尺度的大小對Moran's I 值有一定的影響，在實際的耕地保護(hù)分區(qū)過程中應(yīng)考慮尺度的大小，因地制宜，才能更好地保護(hù)耕地。

根據(jù)平魯區(qū)村級耕地質(zhì)量局部空間自相關(guān)分析結(jié)果，將平魯區(qū)耕地劃分為4 種保護(hù)區(qū)：重點保護(hù)區(qū)、綜合改良區(qū)、土地整治區(qū)、結(jié)構(gòu)調(diào)整區(qū)，為平魯區(qū)當(dāng)?shù)卣诟乇Ｗo(hù)方面提供了一定的科學(xué)依據(jù)，在實際的實施過程中，應(yīng)該結(jié)合當(dāng)?shù)氐淖匀?、?jīng)濟(jì)、社會等多方面的因素進(jìn)行耕地保護(hù)。

本研究分析了平魯區(qū)2016年的耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)，在后續(xù)的研究中還可再深入，在研究尺度上，研究了基于行政區(qū)劃的村級、區(qū)級尺度，還可選取多個時間節(jié)點的耕地質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行時空分析，深挖平魯區(qū)在時間線尺度上的耕地質(zhì)量變化及造成這些變化的主要原因，這樣更有利于平魯區(qū)耕地質(zhì)量保護(hù)分區(qū)方案的科學(xué)性、實用性、精確性。在分析方法的選取上，主要利用GIS 空間自相關(guān)分析法，其具有一定的局限性，在后續(xù)的研究中可探究其他方法對耕地質(zhì)量分布及保護(hù)分區(qū)的影響。耕地質(zhì)量主要受到自然、社會及經(jīng)濟(jì)的多方位影響，本研究在結(jié)果分析的過程中考慮片面，將在后續(xù)的研究中不斷完善。