耕地价值的有效提升是促进农民增收，切实保护耕地的重要手段，而合理布局是实现农田价值提升的最重要手段，关键是如何合理布局？为此，国内外学者 对此开展了多角度研究。我国学者结合目前正在推进的产能核算、农用地分等、粮食生产能力估算等工作^{[1, 2, 3, 4, 5, 6]}，对农田生产能力进行评估，以期为我国土地利用规划编制和基本农田划定提供科学指导。部分学者则从农田经济效益上加以探讨，如谭荣等通过对比分析不同作物在苏南、苏中、苏北地区的所产生的效益差别，确定作物在不同区域的优势布局。吴硕从有利于产品商业化的角度提出作物种植社会化和专业化发展布局理论。申元村以黑龙江嫩江地区为例，以自然条件为基础划分自然带确定作物布局。罗其友等应用区位商设计出区域农业比较优势的测度指标，完成我国12种农产品区域比较优势的定量分析，并在此基础上提出推进我国农产品区域化布局建议^{[7, 8, 9, 10, 11, 12]}。综上，我国学者已从多方面探讨了提升农田效益的作物布局模式，并认为将自然和经济要素紧密结合构建农田生产布局可实现农田经济和生态效益的最优化，但如何结合，仍处在探索中。本文以浦江县为例，尝试性地将影响作物生长的自然和经济要素加以提炼，整合为综合分析指标，划分作物综合要素单元，构建浦江县作物种植优化布局方案。

浙江省浦江县位于浙江省中部偏西，金衢盆地的北缘，是浦阳、壶源两江之发源地。地理坐标界于119°42′—120° 07′E、29°21′—29°41′N。东西宽39.25 km，南北长36.5 km。全县土地面积为907.66 km²。境内地貌分西北山区和浦江盆地两大类型。浦江耕地集中于浦江盆地以及沿江沿湖两侧。林地面积占县域的三分之二。

浦江县属亚热带季风气候区，四季分明，气温适中，光照充足，雨量丰沛，自然资源丰富。由于农业用地分别邻近浦阳江、壶源江和大陈江，因而又形成3种小气候带，分别是浦江盆地温暖少雨区(Ⅰ区)、壶源江谷温和次多雨区(Ⅱ区)、中低山温凉多雨区(Ⅲ区)(图 1)。浦江县区域经济发展水平略高于全国平均水平，但随着产业扩张速度的不断加快，耕地保护的压力也面临前所未有的挑战，如何优化区域资源，提升耕地利用效率，让耕地得到切实保护也是该县所面临的重要问题。

图1 研究区概况 Fig.1 The general situations of the study area

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通过走访浦江县国土局、农业局等相关部分获取与自然特征和社会发展相关的资料，包括地形图、气候图、地貌图、土地利用现状图、土地利用规划图、交通图、土壤志、近30年的气象资料和近10年的农业生产统计数据，以及人口、社会经济统计数据等。

(1)作物综合要素单元由作物自然要素单元和作物社会要素单元共同组成。

(2)作物自然要素单元强调的是作物的适宜性，作物社会要素单元重点强调对作物各环节管理的便利性。

(3)作物自然要素主要包括土壤要素、地形地貌要素、气候要素、水资源等，这些要素主要通过图形叠加与农田采样数据的Kriging插值相结合的方式获得。该单元处理结果通过了欧盟IRMLA(Integrated Resource Management and Land use Analysis in E and SE Asia)项目的论证^{[13, 14]}。

(4)影响耕地效益的社会因子很多，本研究在参考有关资料的基础上，结合研究区的实际情况，确定评价因子选取的原则：①对耕地的产出效益有较大影响；②评价区内差异明显、相关性小；③以稳定性因子为主，但对农业生产影响大、变化规律明显的不稳定性因子也适当考虑；④尽可能选择可定量的因子。基于上述原则，最终选择了道路通达度、农田路网密度、河流水面密度、居民点密度、集镇密度、农业劳动力密度等6个因子。从表面看，除劳动力指标是直接影响农业投入效益的指标外，其余指标似乎不是直接作用指标，但调查结果表明，河流水面密度对水的供应、道路通达度(便捷性)、集镇密度(市场)对资源投入、居民点密度、农田路网密度对规模性效益分别有着决定性的作用。

(5)综合要素单元的建立，利用ArcGIS提取浦江县土壤相关的信息，并利用试验数据进行校正；提取地形相关(如坡度、坡向、山地和平原)的信息；并与气候图、地形图迭加得到作物9个自然要素单元。以村为单位，选取6方面的因子组合构成431个社会要素单元，进而构建作物综合要素单元，测算生态位社会经济评价值(ecological niche socio-economic value,NSEV)(图 2)。

图2 作物综合要素单元的构建 Fig.2 Construction of comprehensive factors unit of crops

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研究参考相关文献^{[15, 16, 17]}，设计了各指标NSEV的计算模型

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式中,a、b、h、j、x、g分别表示道路通达度(km/hm²)、农田路网密度(km/hm²)、河流水面密度(hm²/hm²)、集镇密度(hm²/hm²)、居民点密度(hm²/hm²)、农业劳动力密度(人/hm²)； S、S₁、S₂、S₃ 表示耕地总面积、河流水面面积、居民点面积、集镇面积， L₁、L₂、L₃、L₄、L₅ 表示高速公路、省道、县道、乡道、小道的长度， G表示劳动力个数。

对作物而言，社会经济因子值一般是越大越好，但也有一个下限值，小于这个值，即成为限制因子。依据FAO 《土地评价纲要》中关于土地适宜性评价的原则、方法及有关资料^{[17, 18]}，以样点实测数据为基础，设置调查问卷请浙江大学土壤学系、农业经济系、南京农业大学的农业经济系的教师和从事相关研究的博士和硕士研究进行权重和下限值确定，用于测定以上6个指标的NSEV(表 1)。

在Hutchinson的“n维超体积”生态位概念基础上发展起来的NSEV^[19]，是用以测算作物的现实资源位与其最适生态位之间的贴近程度，用于表征作物对其生境条件的适宜程度。采用加权平均模型计算各评价单元对水稻、蔬菜、水果、其它作物的NSEV，公式如下：

当L_i 存在时，公式可以表现为：

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当L_i 不存在时，公式可以设置为：

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式中,NSEV为作物生态位社会经济评价值; ρ_i 和L_i 分别为第i个社会经济因子的实测值和下限值;ω_i为第i 个社会经济因子的权系数; n 为生态因子数。社会经济因子(ρ_i)的实测值是以村为单位，通过公式(1—6)得出，由于数据量大，涉及431个单元，受篇幅限制，论文只能随机选取了7组数据(表 2)，其余省略。

利用ArcGIS将土壤图、地形图、地貌图、气候图等进行叠加、要素合并，最终形成9个单元(图 3)。各单元占区域总面积由多到少的顺序分别为5>2>6>4>1>8>3>9>7。结合土壤志、土地志及183块田块土壤抽样数据^{[20, 21]}，运用ArcGIS提取得出各个单元其它数据(表 3)。

图3 作物自然要素单元 Fig.3 The natural elements unit of crops

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有机质、Ph值、碱解氮、速效磷、速效钾各值是运用ArcGIS将县域耕地183个采样点土壤样品测试结果进行Kriging插值得出。其过程与方法见已发表的相关文献^{[20, 21]}。

以作物种植单元为基础，根据浦江的作物习性、作物分布特征及农户调查结果，确定作物自然单元对作物种植的限制性。其中8、9单元由于坡度大，侵蚀性较强及无土壤而不适宜作物种植，7号单元面积较小，受土壤习性的影响只能种植水稻(表 4)。

以431个行政村为评价单元，计算各单元的NSEV值，并以此为基础确定作物可布局区域。由于作物被划为4类，因此，只有先确定出三类作物需要的耕地面积才能得出各类作物所需要的耕地面积。因子分析发现道路通达度和城镇密度两个因素对水稻种植基本不限制，而对水果和蔬菜的影响却较大，借助这一差异性特征，结合因子及作物权重与分值进一步测算得出水稻、蔬菜、水果的最低NSEV值分别为0.82、1和1，也即各区位的NSEV值只有超过作物的这一限制值才能被认为是适合种植该作物的区域。进而通过对各单元适合种植作物的区域进行汇总得出，水稻作物适合种植的区域面积达到13260.11 hm²，不适合种植的区域达到9014.82 hm²，其中，有可能发展成为种植水稻的区域面积为6538.72hm²(图 4)。

图4 社会经济要素下的水稻作物NSEV值空间分布 Fig.4 The NSEV space distribution of rice based on the social and economic elements

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图5 社会经济要素下的蔬菜作物NSEV值空间分布 Fig.5 The NSEV space distribution of greens based on the social and economic elements

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同理，根据蔬菜的NSEV值，可确定其布局区域。从布局上看，尽管可布局的面积达7077.19 hm²，但在区位上与人们惯常布局在县城周边，特别是城郊结合部内的常规观念有出入，可能的原因在于城郊结合部的部分区域河流面积指数与可参与种植蔬菜的农村劳动力指数较低，特别县城劳动力就业机会多，愿意从事种植费劳动力的蔬菜的农民较缺乏，相比较而言，他们更愿意种植不需要太多劳动力的水稻，且水资源能满足单季稻的种植条件。不适合种植区域蔬菜的区域面积达15097.74 hm²，其中可发展为蔬菜种植区的面积达7561.79 hm²。

同理，水果主要种植区分布在城郊结合部的浦南街道、黄宅镇、白马镇、郑家坞镇、前吴乡、大贩乡，可布局面积达4142.81 hm²，不可布局区域面积达1813.21 hm²，可发展为水果种植区域面积达9048.86 hm²。

运用ArcGIS将作物自然要素单元和社会经济单元叠加后发现，三类作物所布局的耕地面积分别为：水稻11032.65 hm²，蔬菜3270.17 hm²，水果3880.60 hm²。各作物的乡镇发展优势与布局优先的是：(1)蔬菜在浦阳街道、浦南街道、杭坪镇、花桥乡等乡镇比水果更具发展优势，且自然地理条件及区位条件对蔬菜本身有一定的限制性，而且，蔬菜需求量仍然是以浦江县城区最大，故这些乡镇只要是符合蔬菜种植条件的区域，应优先考虑布局蔬菜；(2)考虑到水果是重要的经济作物，且在浦江也有一定的种植规模和种植传统，特别是在白马镇、郑宅镇、黄宅镇等地有较好的发展基础和较大的市场需求，因此，这些区域应优先布局水果；(3)其它作物对水源和地理条件要求较低，故布局可考虑在水稻、蔬菜、水果布局后进行(图 6)。

图6 社会经济要素下的水果作物NSEV空间分布 Fig.6 The NSEV space distribution of fruits based on the social and economic elements

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图7 综合单元下各作物布局在不同乡镇的优势 Fig.7 Layout of crops based on comprehensive factors unit in different towns

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图8 作物综合布局 Fig.8 Comprehensive layout of crops

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依据以上条件，优化后的空间布局为:(1)水稻作物主要是以浦阳江、壶源江两江为依托，灌溉条件好，也符合传统种植习惯，面积达6389.57 hm²，这一数据与近3年来浦江县的水稻播种面积的平均值6758 hm²十分接近，种植区位仅小有偏差。而调查数据也显示浦江县95%的农田都只种单季稻，即其播种面积实际就是所用耕地面积^[22]；(2)蔬菜种植地主要分布在县城周边浦南、浦阳街道，以及黄宅、白马等公路延线，此外，在山区大贩乡及杭坪镇也布局了800 多hm²蔬菜，主要原因是两地均属高山区，气温较低，蔬菜上市期较常规蔬菜晚。布局之后，蔬菜全部种植面积达2552.87 hm²；这一数据较浦江县近3年的蔬菜播种面积3890 hm²(复种系数2.0)略有偏高。不过，随着杭坪镇的高山蔬菜和大贩等地的山区蔬菜市场份额的逐步加大，这一增长是符合预期的。(3)水果种植地主要是在郑宅镇和白马镇平原地带且离城镇公路较近的区域进行优先布局，全县面积达2751.80 hm²，这一数值较浦江县近3年的水果种植面积的平均值2819 hm²略微偏低，不足部分可以在可发展种植区域进行调整，当然，农户也可以根据市场行情适度增加。(4)其余地方用于种植其它作物，也可作为区域布局的调整区。

论文以浦江县为例，以ArcGIS为手段，以作物自然与经济要素指标构建作物综合要素单元，构建浦江县作物优化布局，得出了以下结论：

(1)利用作物综合要素单元系统构建县域农田利用布局的思路与方法，可进一步丰富农业规模化理论，对区域农产品种植规模化布局提供理论指导的实践借鉴。

(2)对比分析微观测算结果与宏观分析的客观实际，两者表现出较高程度的契合，体现出该方法的实用性和可靠性，而且也体现了所选取的作物自然要素指标和社会要素指标具很强的客观性和针对性。

(3)生态位社会经济评价值NSEV与自然要素单元叠加相结合能较好地选择出作物的最佳种植区域，从很大程度上减少人为因素对结果的影响，更具科学性。

(1)本论文主要是探讨该方法的可行性，因此，只是选择了一个县域范围作为研究对象，在研究的过程中，没有考虑到粮食自给率等方面的要求，在今后的研究中可将其对象作进一步放大，甚至用以指导全国的作物布局。

(2)论文为分析方便将作物分为4类，在各类型中耕地面积如何进行分配，还有待作进一步研究。