基于SOFM神经网络的土地整治时空配置分区研究

来源 :江西农业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:solar_cbc
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近年来,中国政府多措并举,农业稳中调优,粮食连获丰收。新时期中国农业土地正由单一的生产功能向生态和生活功能全面拓展,土地利用方式全面迈入转型期,原有的国土“三生”空间面临着数量与空间再配置的压力,土地整治的目标导向将由传统的追求耕地总量向耕地、环境、生态等因素的“N位一体”转变。土地整治活动也因此逐步走向多类型化和多目标化,“有序可依、合理布局”成为土地整治的新要求。当前土地整治时空配置分区研究大多只考虑土地整治需求程度和适宜程度等因素,如何在合理考虑土地整治生态风险等因素的基础上科学研究土地整治的时空配置分区,是当前土地科学研究面临的挑战之一。因此,本研究选取江西省萍乡市湘东区为研究区,采用GIS空间分析法与人工神经网络分析法等研究方法分析湘东区土地整治时空配置分区。本研究将湘东区土地整治的生态风险、迫切性与适宜性的量化值作为输入SOFM神经网络的属性空间域,将各行政村单元的几何中心点的地理坐标作为输入SOFM神经网络的地理空间域,通过构建分区过程中人为主观干扰度较低且分区结果具有较优空间连片性和属性内聚性的SOFM神经网络将湘东区划分为若干个属性上相近、空间上相邻的土地整治项目区,通过结合各项目区内的生态环境、自然资源、社会经济、国土“三生”空间利用现状等实际因素,确定湘东区土地整治时空配置分区格局。研究的主要结果如下:(1)湘东区土地整治生态风险、土地整治时间迫切性和土地整治空间适宜性的空间分布差异显著。依据各风险小区内综合生态风险值的大小,将湘东区土地整治生态风险划分为高风险(排上镇、麻山镇、东桥镇)、较高风险(老关镇、湘东镇)、中风险(腊市镇、下埠镇、白竺乡)、低风险(荷尧镇、广寒寨乡)等4个级别,空间分布上呈“南北低、中部高”特征;土地整治的时间迫切性以“中度迫切”居多,等级为“中度迫切”的行政村数量达87个,面积达湘东区总面积的64.14%;土地整治空间适宜性“低度适宜”的行政村数量最多,达56个,面积占湘东区总面积的比例达50.25%,充分说明湘东区的土地整治潜力高和整治条件优越的区域分布较少。(2)湘东区被划分为近期优先、近期适度、中期紧缩和远期限制四个土地整治时空配置分区,近期优先整治区面积最大,包括27个行政村,占全区总面积的比例达32.75%;远期限制整治区面积其次,包括37个行政村,占全区总面积的25.67%。(3)各土地整治时空配置分区开展土地整治时的重点思路有所不同,不同分区内的土地整治条件具有差异,开展土地整治活动需注意的生态风险管控措施及重点方向不同,近期优先整治区开展土地整治的各项资源条件较好,适宜推行“土地整治+现代农业+精准扶贫”模式,近期适度整治区适宜推行“土地整治+乡村旅游”模式;中期紧缩整治区适合实行“土地整治+新型城镇化”模式,远期限制整治区开展土地整治的条件极为有限,应以保护和修复生态为第一要义因地制宜地开展“土地整治+生态治理”。(4)为检验本研究采用SOFM神经网络进行土地整治时空配置分区研究的科学性和合理性,采用其他分区方法进行相比,结果发现基于SOFM神经网络并综合考虑土地整治生态风险、土地整治迫切性和适宜性的土地整治时空配置分区方法避免了传统方法结果的空间零散性,且极大程度上降低了分区过程中的人为主观干扰,划分出结果具有较优的科学性和合理性。本研究探讨了当前生态文明建设等战略背景下土地整治的重点方向,丰富了土地整治时空配置分区的内涵与方法,为区域土地整治时空配置分区研究提供了新思路,可为新时期的乡村生态文明建设、乡村振兴等战略推进提供一定参考。
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