这里是科研人的「方法急救站」！🚑

• • 欢迎加入我们的**"学术社群"**，每日更新热点论文复现指南！

我们通过小程序科研零时差追踪到: Journal of Rural Studies近期发表题为“Can land consolidation mitigate cultivated land landscape fragmentation? Quantitative assessment based on morphological perspective of Jiangsu, China”的文章。第一单位为南京大学。

doi: 10.1016/j.jrurstud.2026.104189
作者邮箱：jinxb@nju.edu.cn

标签：#耕地破碎化 #土地整治 #形态学空间格局分析 #空间自相关 #核密度估计 #景观生态学

本文内容速览：

1. 1. 提出科学问题
2. 2. 文章的主要结论
3. 3. 分析过程和方法
4. 4. 研究的局限性

1. 提出科学问题

1.1 研究领域现状

在全球人口增长和快速城市化的背景下，耕地资源正面临严重的被挤占和粗放利用问题。其中，耕地景观破碎化直接阻碍了农业生产的规模化，降低了生产效率并增加了劳动成本。为缓解这一矛盾，土地整治作为一种全球广泛使用的农业规划手段，旨在通过地块规划和基础设施建设来重组耕地空间格局。然而，以往评估土地整治效果的研究多依赖于宏观的景观格局指数，这种均质化的评估方式忽略了特定形态耕地斑块的生态功能与结构差异。此外，现有研究缺乏基于大样本和长时间序列的经验证据，导致土地整治在缓解耕地破碎化方面的长期政策效果仍存在争议。

1.2 本文要解决的关键科学问题

为弥补现有评估体系的不足并量化长期政策效果，本研究主要聚焦以下科学问题：

• • 问题 1: 如何引入空间形态学视角，构建一个能够兼顾耕地生产功能与生态价值的景观破碎化评估框架？
• • 问题 2: 在大样本时间序列下，土地整治项目在实施阶段的工程合并效果与竣工后的长期管护效果是否存在差异？
• • 问题 3: 土地整治项目及其缓解耕地破碎化的效果在地理空间上呈现何种分布特征与演变规律？

1.3 研究的理论/现实意义

本研究通过引入形态学空间格局分析方法，重构了基于“核心-边缘”视角的耕地景观分类与评估体系，提升了耕地破碎化评估的科学性与准确性。利用江苏省数万个历史土地整治项目进行实证分析，不仅量化了工程合并与后续管护的差异化效果，还揭示了区域政策效果的时空演变特征，为未来快速城市化地区修订土地整治政策、制定差异化的耕地保护与生态补偿策略提供了重要的方法论和决策基础。

2. 文章的主要结论

基于对江苏省18342个土地整治项目的定量化评估与时空分析，本文得出了关于土地整治缓解耕地破碎化效果的核心发现：

• • 结论 1: 江苏省土地整治项目的实施数量呈现出明显的双峰变化趋势。与此对应，土地整治的合并效果与管护效果也表现出相似的波动特征。然而，在研究后期，这两项指标均出现下降，且管护效果的衰退幅度更为严重。这表明传统的土地整治潜力正逐渐触顶，且项目移交后的农业利用指导和持续管护机制存在明显缺陷。
• • 结论 2: 超过50%的土地整治项目在缓解耕地破碎化方面产生了空间溢出效应。通过改进的形态学评估体系，研究成功识别出了实施效果的冷热点区域，并根据合并与管护效果的组合特征，划分出四种项目优化类型。这一结果证实，精确区分内部核心区与外部边缘区的景观特征，能够有效识别过度整治区以及面临破碎化忽视风险的区域。

3. 分析过程和方法

[更加详细的复现指南可加入学术社区获取!]

本文的分析逻辑打破了传统仅依赖单一维度景观指数的局限，建立了一套从“形态学分类重构”到“效果双重测度”，再到“时空演变分析”的完整研究闭环。作者在方法设计和结果展示上具有极强的逻辑性和层层递进的特征。

首先，在理论分析阶段，作者引入了形态学空间格局分析（Morphological Spatial Pattern Analysis, MSPA）。传统的破碎化分析往往将耕地视为单一的同质斑块，而本文基于数学形态学原理，将耕地景观精细划分为核心、边缘、孔隙和斑块（包括分支、孤岛、桥接和环路）等特定类型。作者基于人地系统理论中的“核心-边缘”体系，赋予了不同斑块特定的生产或生态意义。例如，核心耕地面积大、连通性好，主导农业生产功能；而边缘和斑块耕地则承担着生态缓冲和生物栖息的连通功能。这种分类方式从根本上解决了以往评估中忽略特定类型生态价值的问题。

在构建评估体系时，作者设计了三个维度的指标组：整体景观特征、内部核心景观特征和外部边缘景观特征。在指标计算上，作者采用了层次分析法与熵权法相结合的组合权重计算方法。这种方法的巧妙之处在于，既利用了层次分析法中专家经验对决策逻辑的把控，又通过熵权法挖掘了客观数据内部的信息熵，平衡了主观偏好与数据噪声。最终，通过标准化各项指标并结合公式进行加权求和，得出了综合的耕地景观破碎化指数。

为准确测度土地整治的政策有效性，文章创新性地将整治效果拆解为合并效果与管护效果两个独立指标。由于土地整治通常在较短的工程周期内完成，合并效果通过对比项目实施前后一年的破碎化指数变化，直接量化了平整土地、修筑沟渠等工程措施带来的短期物理改变；而管护效果则通过对比项目竣工后下一年度的变化，量化了项目移交后对景观连通性和完整性的长期维持能力。这种时间的分割设计，精准剥离了工程建设与后期运营的不同政策影响，使评估结果更具指导意义。

在空间数据的呈现与演变规律挖掘上，作者运用了多种空间统计学方法。通过核密度估计方法，作者将离散的土地整治项目点位转换为连续的密度曲面。核密度曲线的延展性和峰值能够直观地揭示项目在空间上的集聚中心。作者按时间节点截取了核密度图，清晰地展示了江苏省土地整治重心由苏南多核心集聚向苏北、苏中单核心演变的政策轨迹。

针对整治效果的空间集聚性，文章进一步采用了全局空间自相关（Moran's I）与局部热点分析（Getis-Ord Gi）*。全局Moran's I指数验证了无论是在合并阶段还是管护阶段，整治效果在空间上均呈现显著的聚集状态，而非随机分布。通过热点分析，作者在地图上精确圈定了整治效果的高值聚集区（热点）与低值聚集区（冷点）。在结果展示上，作者使用了堆积条形图来表现不同年份中极有效、有效、无效和极无效四种类型项目数量的变化比例，同时辅以多时相的空间分布地图，直观刻画了政策效果随时间的地理迁移。这种图表结合的呈现方式，不仅从宏观上给出了统计支撑，也在微观空间上指出了具体的政策发力点。

通过上述步骤，研究不仅论证了形态学分类在破碎化评估中的优越性，还通过数万个样本的实证数据，揭示了项目重建设、轻管护的现实问题，并为不同区域的后续政策调整提供了具体的空间坐标参考。

如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎点赞👍、收藏⭐️和分享🔗给更多的科研小伙伴们！

如果你有任何问题，欢迎加入我们的学术社群与大家讨论交流💬