孙 瑞，金晓斌,2,3，项晓敏，曹 帅，徐翠兰，隋雪艳，刘 敏，周寅康,2,3



土地整治对耕地细碎化影响评价指标适用性分析

孙 瑞1，金晓斌1,2,3※，项晓敏1，曹 帅1，徐翠兰4，隋雪艳4，刘 敏4，周寅康1,2,3

（1. 南京大学地理与海洋科学学院，南京 210023； 2. 国土资源部海岸带开发与保护重点实验室，南京 210023； 3. 江苏省土地开发整理技术工程中心，南京 210023； 4. 江苏省土地开发整理中心，南京 210024）

为分析土地整治对耕地细碎化影响评价的指标适用性，综合现有研究成果，采用土地利用数据和村域土地权属信息，基于景观指数视角选择27项评价指标，分析了不同数据来源、数据类型和粒度水平下土地整治前后的耕地细碎化状况，探讨了可有效表征项目区耕地细碎化变化的景观指标。研究结果如下：1）受基础数据类型、分析方法选择及空间格网粒度等因素的影响，项目区尺度下耕地细碎化的评价结果存在较大差异；2）基于矢量的景观指数对耕地细碎化的表征能力较强，但考虑到评价指标的全面性，仍需结合栅格数据计算，在项目区尺度粒度以10 m为宜；3）常用的景观指标应用于耕地细碎化评价存在内涵重复、方法依赖、粒度敏感和结果歧义等问题，可有效表征耕地细碎化程度的景观指标包括斑块个数（number of patches, NP）、平均斑块面积（mean patch size, MPS）、边界密度（edge density, ED）、斑块密度（patch density, PD）、斑块面积变异系数（patch size coefficient of variation, PSCOV）和香农均匀度指数（Shannon’s evenness index, SHEI）共6项；4）土地整治对耕地细碎化程度改善效果明显，表示地块数量、形状不规则程度的指标有所降低，NP、PD和ED分别降低了997、0.16和141.73；而表示地块规模和空间分布均衡性的指标有所增加，MPS、PSCOV和SHEI分别增加了0.118 hm2、23.56和0.004。因此，在进行耕地细碎化景观指数评价时应注重基础数据的选择，筛选适宜指标，确定合理粒度。

土地利用；农村地区；耕地细碎化；土地整治；景观指数；适用性；评价

0 引 言

耕地是人类进行农业生产活动的资源保障。耕地细碎化是与土地规模经营相对立的土地利用格局，是世界上多数国家农业生产过程中普遍存在的问题。作为中国土地利用的传统问题，耕地细碎化主要表现为受自然环境、人口压力、土地制度等限制，造成耕地地块规模狭小、形状不规整、权属分散，制约土地规模化、集约化经营的现象[1]。中国作为人口大国，人均耕地面积不足0.092 hm2[1]，仅为世界平均水平的40%[1]。虽然在特定的历史阶段下，一定程度的耕地细碎化有助于分散农业生产风险、消除农村饥饿与贫困、维护社会公平与稳定[2]。但随着经济水平提升和城镇化进程的加快，耕地细碎化的负面影响愈加突出，一方面造成耕地资源浪费，不利于农业机械化、现代化发展，增加农户耕作的难度和时间，降低土地综合产出率[3]；另一方面，也提高了农业生产成本，增加了农用机械使用量，降低了农业生产的规模效率[4]。为缓解耕地细碎化对农业生产的负面影响，中国政府不断提出应对举措：2003年开始实施的《土地承包法》强调稳定和完善土地承包关系，赋予农民长期而稳定的土地使用权限，减缓了由于农村集体组织内部权属调整造成耕地细碎化愈发严重的趋势；2013年中央一号文件《中共中央国务院关于加快发展现代农业进一步增强农村发展活力的若干意见》要求“结合农田基本建设，鼓励农民采取互利互换方式，解决承包地块细碎化问题”，提出“家庭农场”概念，鼓励和支持承包土地向专业大户、家庭农场、农民合作社流转；2017年中央一号文件《中共中央、国务院关于深入推进农业供给侧结构性改革加快培育农业农村发展新动能的若干意见》进一步深化了“加快推动土地流转、积极发展适度规模经营”的宏观部署。党的十九大报告强调，要完善承包地“三权”分置制度，通过土地经营权的流转，促进经营权的协商交换、土地整理，实现小块变大块、连片经营，发展多种形式适度规模经营，提高土地产出率、劳动生产率、资源利用率。深入认识耕地细碎化内涵及特征，有效分析区域耕地细碎化状况及问题，对合理制定应对政策、明确扶持重点、改进整治方向等都具有重要意义。

土地整治作为破解现代化建设进程中土地利用问题的政策工具，是世界上许多国家（地区）解决社会经济发展过程中土地利用问题的重要措施[3]。在治理耕地细碎化方面，土地整治被视为一种有效模式并取得了显著成效[5]。德国在土地整治项目实施中坚持“公众参与”原则，通过土地条块整理、村庄改造建设、生态景观规划、基础设施建设等措施，改善了农业生产条件和区域生态环境，显著降低了耕地细碎化[6]；日本在土地整治中也将解决田块细碎化作为重要内容，围绕土地合并和基础设施建设促进农地规模化、机械化经营，并依据城市和乡村建设进行权属调整与村庄更新[7]。中国台湾地区从方便自耕农户耕作角度开展了大规模农地重划，通过土地交换合并对分散的细碎耕地进行整合，实现“一户一块地”，促进了适度规模经营[6]。为促进土地整治成效的发挥，国内部分地区也尝试将农户意愿和土地权属调整纳入土地整治中统筹考虑，如新疆玛纳斯县三岔坪村采用农民自主式土地整治模式——“互换并地”，自发调整土地权属的空间位置，将农户分散地块进行集中连片，同时进行土地平整、农田水利设施建设等措施[8]；广西省扶绥县渠芦屯采用合作社主导的“小块并大块”土地整治模式，通过统一基础设施建设、集中管理、分配收益等措施，引导农户土地入股，实现“分股分红不分地”的合作化经营模式。但当前中国土地整治总体尚处于以政府为主导和工程建设为主要实施手段的阶段[9]，在破解耕地细碎化，促进耕地集中连片，实现适度规模经营方面还有待提升。

在学术研究方面，当前耕地细碎化研究主要集中在耕地细碎化影响和耕地细碎化评价2个方面。前者主要围绕耕地细碎化造成的正负面影响，从农业系统生产力出发，结合自然资源[10]、经济因素[11-12]、生产函数模型[13-14]等，探讨耕地细碎化对作物生产和农民收入的影响[15-17]；后者则重点围绕不同主体[18-19]、不同尺度[20-21]和不同对象[22-23]，对耕地细碎化特征进行评价。具体就耕地细碎化评价而言，以地块为对象的研究，主要从地块数量、质量、规模、形状等方面分析地块形态和空间分布特征[24]；以农户为对象的研究，主要分析土地权属在空间尺度上对耕地的分割程度[24]；以区域为对象的研究，多构建包含自然、经济、社会等要素的评价综合体系测算耕地细碎化程度[25]。相关研究涵盖了斑块尺度[14]、斑块类型尺度[26]和景观尺度[14]，所采用的分析包括生态视角[27]、景观视角[25-29]、利用经营视角[20]等。在利用景观指数开展耕地细碎化评价方面，Bonfanti等采用斑块个数、平均斑块面积、斑块密度、香农多样性指数等指标分析了土地整治对区域景观格局变化的影响[30]；李鑫等从耕地类型尺度上选择平均地块面积、边界密度、地块密度、面积加权形状指数、面积加权分维数等指标，利用主成分分析方法综合衡量耕地细碎化程度[2]；孙雁等选取平均地块大小、地块形状指数、聚集度、分离度、香农多样性指数、香农均匀度指数等指标反映了中观尺度下土地细碎化的特征[31]；黄思琴等以乡镇为研究单元，选取斑块个数、斑块密度、平均斑块面积、面积加权形状因子、面积加权分维数、斑块聚集度指数等指标进行耕地细碎化评价[11]。目前相关研究多选取与耕地景观格局特征有联系的景观指标，反映某一区域的耕地细碎化状况，但在景观指标针对性、有效性、适用性等方面尚未进行充分分析，可能造成评价结果失真。本文拟综合现有研究成果，采用土地利用数据和村域土地权属信息，基于景观指数视角，分析不同数据来源、数据类型和粒度水平下土地整治前后的耕地细碎化状况，探讨可有效表征项目区耕地细碎化变化的景观指数。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

本研究选取江苏省宝应县小官庄镇某高标准基本农田整治项目作为研究案例。该项目位于宝应县小官庄镇的南部，地处东经119°25′52″～119°29′57″，北纬33°8′40″～33°11′13″，东与鲁垛镇接壤，南与柳堡镇相连，西与范水镇交界，北至向阳河，项目区土地利用现状见图1。

图1 研究区土地利用现状

项目区属亚热带湿润性季风气候区，气候温和，四季分明，日照充足，雨水适中，无霜期长；区内地势平坦，高程在2.20～3.32 m之间；农业生产以粮食作物为主，以稻麦两熟为优势。项目建设规模1 354.43 hm2，涉及诚忠、范沟、祖全和南场4个行政村，共38个村民小组；项目区内共有农户2 534户，人口10 283人。项目区内耕地面积1 196.83 hm2，通过整治新增耕地41.22 hm2，项目实施期为2014－2016年。

1.2 数据来源

本研究所收集的数据包括项目建设资料、土地权属资料、社会经济资料和实地调研资料。其中：项目建设资料包括项目规划设计报告、竣工验收报告、项目现状图（1:5 000）（见图1）、项目规划图（1:5 000）、项目竣工验收图（1:2 000）、遥感影像图（IKONOS）等；土地权属资料包括土地变更调查资料、土地确权资料（鱼鳞图，1:500）等；社会经济资料包括所在乡镇和行政村的人口、经济统计资料；实地调查资料包括无人机航拍、农户访谈、问卷调查等。

以土地变更调查数据（以下简称二调图）为基础，结合遥感影像、无人机航片和鱼鳞图，在ArcGIS中对各农户拥有的所有田地进行数字化，并添加相应的权属字段，分别得到耕地资源图层和权属图层。

2 研究思路与方法

2.1 技术路线

耕地细碎化是自然要素和社会经济要素共同作用的结果，反映耕地的空间分布、状态及人类活动对耕地的干扰程度。从景观异质性、自然性、运动性、有序性等特征入手，有利于在时空上突显土地整治对耕地细碎化的改善情况。

本文采用“构建指标-定量评价-统计分析-特征提取”的总体思路，在对可体现耕地细碎化特征的景观指数进行全面收集的基础上，基于二调图和鱼鳞图，通过矢量计算和栅格计算的方法，利用ArcGIS和FRAGSTATS软件对不同格网粒度下的全部备选指标进行计算，而后针对指标计算结果的显著性、敏感性、差异性进行统计分析，最后根据结果特征，从指标内涵、方法、粒度等方面，筛选可有效表征耕地细碎化状况的评价指标。整体技术路线如图2所示。

图2 技术路线图

2.2 指标释义

景观指数是指能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征的定量化研究方法[28]，被广泛应用于景观格局分析、生态环境评价、土地利用与覆被变化等的研究中[29]。同时景观指数也可以刻画耕地细碎化的数量规模、地块规则程度、空间分散程度等不同特征，这些定量指标信息含量高、说明功能强。但当前研究中并未针对景观指标的针对性、有效性、适用性等方面进行分析，往往造成评价结果失真等问题。因此，本研究立足耕地细碎化的内涵，根据耕地细碎化的主体特性，参考现有的研究中用于定量评价耕地细碎化状态的常用指标，主要涵盖面积/密度/边界、形状、蔓延/散布等景观特征[29-33]，综合考虑耕地景观的数量、规模、形状和空间分布指标，围绕景观斑块和景观类型尺度选取27项备选指标，探讨可有效表征项目区耕地细碎化变化的景观指数。具体指标内容如下：

2.2.1 景观斑块尺度

1）数量指标。斑块个数（number of patches，NP，1），斑块密度（patch density，PD，2）。

2）规模指标。平均斑块面积（mean patch size，MPS，3），平均周长面积比（mean perimeter-area ratio，MPAR，4），最大斑块指数（largest patch index，LPI，5），面积加权平均斑块面积（area-weighted mean patch size，AWMPS，6），斑块面积标准差（patch size standard deviation，PSSD，7），斑块面积变异系数（patch size coefficient of variation，PSCOV，8），核心斑块面积变异系数（core area coefficient of variation，CACOV，9），核心斑块面积方差（core area standard deviation，CASD，10）。

3）形状指标。边界密度（edge density，ED，11），平均斑块边缘（mean patch edge，MPE，12），平均斑块形状指数（mean shape index，MSI，13），面积加权的平均形状指数（area-weighted mean shape index，AWMSI，14），平均斑块分形维数（mean fractal dimension index，MPFD，15），面积加权平均斑块分维数（area-weighted mean fractal dimension index，AWMPFD，16）。

4）空间分布指标。平均最近邻体距离（mean nearest neighbor distance，MNN，17）。

2.2.2 景观类型尺度

1）规模指标。斑块类型面积（class area，CA，18），景观面积（total landscape area，TLA，19），斑块丰富度密度（patch richness density，PRD，20），香农多样性指数（Shannon’s diversity index，SHDI，21，香农均匀度指数（Shannon’s evenness index，SHEI，22）。

2）形状指标。景观形状指数（landscape shape index，LSI，23）。

3）空间分布指标。聚合度指数（aggregation index，AU，24），景观分离度指数（landscape division index，DIVISION，25），分割度指数（splitting index，SPLIT，26），蔓延度指数（contagion，CONTAG，27）。

2.3 数据处理

分别采用二调图和鱼鳞图，基于矢量数据和栅格数据，在不同格网粒度下进行指标计算。具体步骤如下：

1）格网粒度选择。考虑研究区范围及计算量，设置5种粒度水平，分别为5、10、20、30和50 m。在进行多粒度格网转换时，为保证基础数据一致性，通过聚合栅格像元的方式形成的不同粒度大小的分类图，分类结果示例见图3。

2）数据标准化。利用ArcGIS和FRAGSTATS软件，在不同格网粒度下对所选取指标进行计算。为便于分析，采用离差标准化方法[34]对计算结果进行标准化处理。

图3 研究区基础数据示例图

3 结果与分析

3.1 粒度分析

耕地斑块是分析耕地细碎化程度的基本单元。本文选取的27项景观指标中，有15项指标可采用矢量数据进行计算，有26项指标可采用栅格数据进行计算。基于不同数据来源（鱼鳞图和二调图），分别在5种粒度条件下对各项指标进行对比分析，结果见图4。

图4 不同数据来源和不同粒度水平下整治前后细碎化指标计算结果

1）基于鱼鳞图。不同粒度选择下，各指标评价结果存在显著差异。其中3（MPS）、5（LPI）、6（AWMPS）、7（PSSD）、8（PSCOV）、9（CACOV）、10（CASD）、14（AWMSI）、16（AWMPFD）和17（MNN）等10项指标，随粒度增大，评价值呈增加趋势；而1（NP）、2（PD）、11（ED）、13（MSI）、15（MPFD）、23（LSI）、24（AI）、25（DIVISION）、26（SPLIT）和27（CONTAG）等10项指标，随粒度增大，评价值呈下降趋势；有6项指标4（MPAR）、18（CA）、19（TLA）、20（PRD）、21（SHDI）和22（SHEI）评价值不随粒度选择而变化。从具体指标看，随粒度变化存在明显的突变点，如5（LPI）、8（PSCOV）、9（CACOV）、14（AWMSI）和16（AWMPFD），当格网粒度在5～20 m之间时，其值随粒度增加而增加；格网粒度为30～50 m之间时，其值随粒度的增加而下降；而6（AWMPS）、x17（MNN）等指标在栅格粒度为10和20 m时出现突变，其值呈现大幅增减。

均值与标准差变化可反映指标值的集中趋势与分散程度。以基于鱼鳞图的矢量数据计算结果作为参考标准，当格网粒度为10～20 m之间时，大部分指标值的离散程度较小。结合参考指标值变化的突变点，选择10 m作为耕地细碎化评价的适宜粒度。

2）基于二调图。不同粒度下，各指标评价结果也存在显著差异，但与鱼鳞图的评价结果相比，特征并不完全一致。其中3（MPS）、5（LPI）、6（AWMPS）、7（PSSD）、10（CASD）和17（MNN）等6项指标，随粒度增大评价值呈增加趋势，但突变特征存在差异，5（LPI）突变点消失；8（PSCOV）和10（CASD）、11（ED）均在格网粒度为10 m之后出现突变，评价值出现大幅增加或减少。由图4可见，不同粒度水平下，基于二调图的景观指数评价结果在均值、标准差的分布趋势与基于鱼鳞图的类似。因此以10 m作为粒度选择也适用。

3.2 指标评价

采用矢量数据和栅格数据（粒度为10 m），对不同数据来源下土地整治前后项目区各项评价指标进行计算，结果见图5。根据结果可进行评价适用性指标筛选，并将不适用于评价的指标进一步区分为内涵重复性指标、方法依赖性指标、粒度敏感性指标和结果歧义性指标。

图5 项目区整治前后数据类型比较

1）不适用性指标

①内涵重复性指标。有6项指标含义相近，相应的计算结果基本相似。例如18（CA）和19（TLA）均表征景观类型面积；13（MSI）、14（AWMSI）、15（MPFD）和16（AWMPFD）均表征耕地地块形状的规整及变异程度。

②方法依赖性指标。有15项指标对计算方法和数据类型有要求。一是栅格数据依赖型指标，即2（PD）、5（LPI）、6（AWMPS）、7（PSSD）、8（PSCOV）、17（MNN）、20（PRD）、23（LSI）、24（AI）、25（DIVISION）、26（SPLIT）和27（CONTAG）等12项指标只能利用栅格数据进行计算；二是矢量数据依赖型指标，12（MPE）只能采用矢量数据计算，而15（MPFD）和16（AWMPFD）仅通过矢量数据计算的结果具有可比性，采用栅格数据计算的结果无法体现土地整治前后的变化。

③粒度敏感性指标。有13项指标对格网粒度的选取较为敏感。2（PD）、4（MPAR）、5（LPI）、7（PSSD）、8（PSCOV）、9（CACOV）、11（ED）、14（AWMSI）、17（MNN）、23（LSI）、24（AI）、26（SPLIT）和27（CONTAG）等13项指标对格网粒度的选择较为敏感。

④结果歧义性指标。有13项指标的指示作用不显著，计算结果与实际情况不吻合，包括4（MPAR）、5（LPI）、6（AWMPS）、10（CASD）、14（AWMSI）、15（MPFD）、17（MNN）、21（SHDI）、22（SHEI）、23（LSI）、24（AI）、26（SPLIT）和27（CONTAG）等13项指标。案例项目通过土地整治耕地细碎化状况得到了明显改善，但指标评价值与之相背离。

2）适用性指标

通过综合分析，按照含义明确、特征独立、覆盖全面的选择标准，最适宜进行耕地细碎化评价的景观指标有6项，分别是1（NP）、2（PD）、3（MPS）、8（PSCOV）、11（ED）和22（SHEI）。

3.3 结果差异分析

总体而言，土地整治后项目区耕地细碎化程度有所降低。基于鱼鳞图的分析结果显示，整治后研究区的田块数由3715个减少到2718个，减少了997个；平均田块规模由0.3221 hm2增加到0.4401 hm2，增加了0.118 hm2，说明经整治后，在地块数量减少的同时增加了地块规模；斑块密度由18.13下降到17.97，下降了0.16；斑块面积的变异系数由64.89上升到88.45，上升了23.56；斑块边界密度由783.86下降到642.13，斑块密度下降了141.73；香农均匀度指数由0.196上升到0.200，上升了0.004，表明经过整治后耕地斑块形状的不规则程度下降，斑块规模的差异度减小。而基于二调图的分析结果显示，整治前后研究区的田块数均为2.270个，平均田块规模均为0.5382 hm2，斑块密度均为19.72，斑块面积的变异系数均为85.89，斑块边界密度均为556.89，而香农均匀度指数由0.166上升到0.239。对比鱼鳞图的分析结果，二调图中地块数量较少、规模偏大，地块形状更加规整，土地整治前后指标值变化不明显，难以有效反映土地整治对耕地细碎化的改善情况（见图6）。究其原因，主要由于不同的数据来源决定了数据的精度，而数据的精度又控制着评价结果。其中二调图以宗地为基本单元（见图1、图3），未考虑到诸如田埂、田间道、沟渠以及地块权属等对耕地地块的分割程度，主要反映田间耕作、管理与田间基础设施建设的基本状况；而鱼鳞图以耕作地块为基本单元，地块单一且权属确定，反映土地利用主体和实际生产情况，所表达的耕地细碎化状态更加清晰，更有利于体现耕地细碎化的内在特征。

图6 土地整治前后各指标值变化情况

4 结 论

景观指数是耕地细碎化评价指标选取的主要来源。为了有效分析土地整治对耕地细碎化的影响，本研究综合现有研究成果，在常用景观指数分析整理的基础上，通过案例分析，从数据来源、数据类型、粒度水平等方面探讨了可有效表征项目区尺度下耕地细碎化变化的评价指标及其适用的方法精度。得出以下主要结论：

1）项目区尺度下耕地细碎化评价，受基础数据类型、分析方法选择及空间格网粒度等因素的影响，评价结果存在较大的差异。直接使用土地利用数据（二调数据）难以全面反映耕地细碎化的变化情况，也会低估土地整治对改善耕地细碎化的影响。

2）从数据类型和格网粒度的选取来看，矢量数据对耕地细碎化的表征能力强于栅格数据，但考虑到评价的全面性，仍需结合栅格数据进行针对性分析。分析结果表明，项目区尺度下格网粒度应选取10 m为宜。

3）常用的景观指标直接用于耕地细碎化评价，存在内涵重复、方法依赖、粒度敏感和结果歧义等问题，需要对其适用性进行区分。可在项目区尺度下有效评价耕地细碎化的指标包括斑块个数（NP）、平均斑块面积（MPS）、边界密度（ED）、斑块密度（PD）、斑块面积变异系数（PSCOV）和香农均匀度指数（SHEI）。

针对耕地细碎化，当前研究主要从景观视角、生态视角、利用经营视角等进行独立分析，而如何将宏观的土地利用结构变化与微观的农户生产方式变化，显性的景观格局变化、生物量变化以及隐形的投入产出变化等进行综合，全面分析土地整治对耕地细碎化的影响还有待进一步深入。同时，由于数据资料限制，本研究结果在更大范围，不同区域条件下的适用性也有待在后续研究中进一步验证。

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Applicability analysis of indices in assessment on effect of land consolidation on cultivated land fragmentation

Sun Rui1, Jin Xiaobin1,2,3※, Xiang Xiaomin1, Cao Shuai1, Xu Cuilan4, Sui Xueyan4, Liu Min4, Zhou Yinkang1,2,3

(1.210023,; 2.210023,; 3.210023,; 4.210024,)

Land consolidation is an important measure for solving land use problems in the process of socio-economic development in many countries (regions) in the world. But cultivated land fragmentation has a negative effect on raising agricultural productivity, promoting agricultural mechanization and developing agricultural modernization for many years. Land consolidation is regarded as an effective mode to control the fragmentation of cultivated land, which has achieved remarkable results. As for the applicability of the index in the impact assessment of land consolidation on cultivated land fragmentation, the integrated existing research results found that landscape index is a quantitative research method that can highly concentrate landscape pattern information, and reflect some aspects of its structure composition and spatial configuration. And using landscape index to evaluate the impact of land fragmentation by land consolidation is helpful to highlight the improvement of land consolidation on land fragmentation in the scale of time and space. Landscape index is the main source for selecting evaluation index of cultivated land fragmentation. This paper adopted the general idea of “integrating index system, quantitatively evaluating index, statistical analysis and extracting index”. This study used land use data and village land ownership information, selected 27 evaluation indices based on the view of landscape index, and analyzed the fine fragmentation of cultivated land before and after land consolidation under different data sources, data types and granularity levels. By using ArcGIS and FRAGSTATS software, all alternative indices under different grid granularity levels were calculated. A statistical analysis was made on the significance, sensitivity, and difference of the calculation results of the indicators. Finally, according to the characteristics of the results, the evaluation indicators that can effectively represent the fragmentation status of the cultivated land were screened from the aspects of index connotation, method, and granularity. The results are as follows: 1) Evaluation results of cultivated land fragmentation under the project area scale are quite different from each other, which are affected by the basis data, the selected analysis methods and different grid granularity levels. If the land use data are directly used for evaluation like this, it is difficult to fully reflect the changes in the fragmentation of cultivated land, and at the same time, the impact of land consolidation on improving the fragmentation of cultivated land will also be underestimated. 2) In the terms of data types and grid granularity levels, vector landscape indices have a strong ability to characterize the cultivated land fragmentation. However, considering the comprehensiveness of evaluation indices, it is still necessary to calculate with grid data. No matter which data type is taken, the analysis results show that in the project area the suitable grain size is 10 m. 3) The common landscape indices are applied to the problems of cultivated land fragmentation evaluation, such as connotation repetition, method dependence, granularity sensitivity and result ambiguity, and the indicators which can effectively represent the fragmentation of cultivated land include the number of patches, mean patch size, edge density, patch density, patch size’s coefficient of variation, Shannon evenness index, and so on. 4) Land consolidation has obvious effect on improving the fragmentation of cultivated land. The number of patches and the degree of shape irregularity indices were decreased, NP, PD and ED were respectively decreased by 997, 0.16 and 141.73. While the indices representing patch scale and spatial distribution equilibrium were increased, MPS, PSCOV and SHEI were respectively increased by 0.118 hm2, 23.56 and 0.004.These results provide an important guide for deeply understanding the impact of land consolidation on the cultivated land fragmentation, and effectively analyzing and evaluating the status and problems of cultivated land fragmentation in project area.

land use; rural areas; cultivated land fragmentation; land consolidation; landscape index; effectiveness; evaluation

孙 瑞，金晓斌，项晓敏，曹 帅，徐翠兰，隋雪艳，刘 敏，周寅康. 土地整治对耕地细碎化影响评价指标适用性分析[J]. 农业工程学报，2018，34(13)：279－287.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.034 http://www.tcsae.org

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2018-02-24

2018-06-07

国家科技支撑计划项目（2015BAD06B02）

孙 瑞，博士研究生，主要研究方向为土地资源管理。 Email：rsun17@163.com.

金晓斌，教授，博士，博士生导师，主要从事土地利用与国土整治研究。Email：jinxb@nju.edu.cn.

10.11975/j.issn.1002-6819.2018.13.034

F301.2

A

1002-6819(2018)-13-0279-09