重庆市山区农户耕地转入特征及其影响因素

耕地流转有利于缓解耕地撂荒和闲置问题,促进土地规模化经营,但已有山区的研究侧重耕地转出,且未深入分析农户耕地转入的特征.本文运用重庆市“两翼”地区12 个典型村的1015 份农户调查问卷,从地块尺度详细分析了农户耕地转入的特征,并通过Tobit 模型,定量分析了农户转入耕地面积的影响因素.结果表明:①农户多无偿转入耕地,但仍主要转入质量好、坡度小、离家近的地块;因受地形影响,转入地块又多为旱地,且难灌溉、面积小,并存在“去粮化”和粗放化经营.②农户特征方面,转入耕地的农户多为普通农户,经营耕地规模小、效益低,且地块细碎化程度高.③影响因素方面,农业劳动力比例、农业收入、农具数量和耕作面积对农户转入耕地面积有显著正向影响,而户主年龄、地块平均面积和地区哑变量则武隆县有显著负向影响.     

山区土地流转对缓解耕地撂荒的作用

耕地撂荒是目前山区发展较快的一种土地利用变化,耕地流转能否缓解这一过程,促进土地资源有效配置,以避免耕地资源浪费,是一个值得探讨的课题。借助前期研究成果,使用多视角两因素散点分析和单因素相关分析方法,旨在查明山区耕地流转对缓解耕地撂荒的作用,结果表明:1在村级尺度上,样区耕地流转与耕地撂荒间呈现显著负相关关系,流转率高的村庄,撂荒率低,尤其在优等耕作条件的耕地中表现更为突出,说明耕地流转可以减少优等耕作条件的耕地撂荒;2在地块尺度上,优等耕作条件的耕地撂荒率显著低于劣等耕作条件,样区耕地的撂荒主要由Ⅳ等耕作条件的耕地所贡献;3在村级尺度上,样区耕作条件对耕地撂荒率的作用较弱,村样本间耕作条件对撂荒率差异的解释能力不强,优等耕作条件的耕地撂荒仍然存在,说明以耕地流转率代表的土地租赁市场尚不发育;4但是,样区耕地流转率高的村庄,优等耕作条件的耕地撂荒率低,说明耕地撂荒仍然受到土地租赁市场的完善程度所左右,且土地租赁市场在优化耕地资源利用方面的作用已有一定程度的显现;5进一步完善土地租赁的市场化程度,有助于减少或降低耕地撂荒现象的发生,可以避免优等耕作条件的耕地浪费。     

重庆市武隆县农地流转下农业劳动力对耕地撂荒的不同尺度影响

在农地流转市场日趋完善的背景下,农户间的耕地流转无疑会缓解因部分农户劳动力不足造成的耕地撂荒现象,但仅从农户尺度上分析难以揭示农业劳动力数量与耕地撂荒间的关系。运用重庆市武隆县17 个乡镇40个自然村的308 份农户调查数据,通过二分类Logistic 回归模型、简单相关和偏相关分析,从农户和村庄两个层次上探讨农业劳动力对耕地撂荒的影响程度及农地流转对两者关系的影响。结果显示：① 农户尺度上亩均农业劳动力对耕地是否撂荒的影响不显著,而在村庄尺度上显著。② 亩均务农劳动力与耕地撂荒规模的偏相关回归分析中,控制耕地流转和不控制流转条件下,农户尺度上两者的偏相关系数和简单相关系数分别为-0.138 和-0.027,前者在1%水平上显著,而后者不显著;村庄尺度上,控制流转和不控制流转的相关系数分别为-0.273 和-0.294,均在5%水平上显著。③ 在农地流转市场较为完善的地区,选择在村庄尺度上进行农业劳动力对耕地撂荒影响分析研究是比较合理的。     

耕地撂荒研究进展及启示（英文）

本文运用文献计量方法对1992-2019年在Web of Science数据库中发表的耕地撂荒领域的910篇文献进行总量和关键词分析,并根据关键词领域从耕地撂荒监测与制图、驱动力与影响因素、效应评估与权衡三个方面进行主题综述。研究发现:(1)目前撂荒耕地的提取与制图渠道以农户调研与遥感技术为主,结合空间信息的NDVI时间序列撂荒地提取方法具有较高精度;(2)从作用程度、来源、属性三个维度对耕地撂荒的驱动力和影响因素进行归纳,发现耕地边际化是耕地撂荒的根本驱动力,劳动力析出是耕地撂荒的直接驱动力,社会经济因素是主要驱动力;(3)耕地撂荒的环境效应具有空间异质性,时空差异、景观环境、气候、耕种、地形特征均会对耕地撂荒的环境效应起决定作用;耕地撂荒效应权衡主要集中在生态系统服务功能和价值领域,但相关空间背景的作用往往被忽略。在系统梳理现有文献的基础上,本文从开展全国层面的撂荒耕地调查、开展多尺度的撂荒驱动力研究、结合国情开展撂荒效应权衡研究等方面对未来耕地撂荒研究进行展望。     

耕地撂荒研究进展及启示

本文运用文献计量方法对1992-2019年在Web of Science数据库中发表的耕地撂荒领域的910篇文献进行总量和关键词分析,并根据关键词领域从耕地撂荒监测与制图、驱动力与影响因素、效应评估与权衡三个方面进行主题综述。研究发现:(1)目前撂荒耕地的提取与制图渠道以农户调研与遥感技术为主,结合空间信息的NDVI时间序列撂荒地提取方法具有较高精度;(2)从作用程度、来源、属性三个维度对耕地撂荒的驱动力和影响因素进行归纳,发现耕地边际化是耕地撂荒的根本驱动力,劳动力析出是耕地撂荒的直接驱动力,社会经济因素是主要驱动力;(3)耕地撂荒的环境效应具有空间异质性,时空差异、景观环境、气候、耕种、地形特征均会对耕地撂荒的环境效应起决定作用;耕地撂荒效应权衡主要集中在生态系统服务功能和价值领域,但相关空间背景的作用往往被忽略。在系统梳理现有文献的基础上,本文从开展全国层面的撂荒耕地调查、开展多尺度的撂荒驱动力研究、结合国情开展撂荒效应权衡研究等方面对未来耕地撂荒研究进行展望。     

基于时序遥感的撂荒地监测及空间格局特征分析

针对耕地撂荒监测的迫切需求,文章发展了一种基于光学时序特征的撂荒地遥感识别方法,利用Sentinel-2时间序列数据构建耕地NDVI时序曲线,基于撂荒地和非撂荒耕地NDVI在监测时间窗口内的振幅差异,通过F1指数迭代式选取撂荒地识别的最佳振幅分割阈值,构建撂荒地识别规则,并在广东省湛江市坡头区开展耕地撂荒监测试验,分析撂荒地块的景观格局特征。研究表明：1)对比撂荒地与非撂荒地的NDVI时序曲线形态发现,撂荒地全年NDVI时序曲线变化平缓,变化幅度较小;非撂荒耕地由于作物生长发育的物候过程,NDVI时序呈现较大的变化幅度。2)通过迭代式选取振幅分割阈值,撂荒地与非撂荒地NDVI振幅的最佳分割阈值为0.42,在该分割阈值下,撂荒地和非撂荒地的识别精度分别为91.83%和90.20%。3)对撂荒地景观格局特征分析结果表明,2020年坡头区耕地撂荒面积为14.65 km²,约占耕地总面积的10.1%,撂荒地块普遍面积较小、形状不规则,空间上分布零散,少有大面积撂荒现象。     

中国适垦耕地空间分异特征研究

基于GIS空间分析技术,利用数字地形高程图生成地形高程和坡度分级图,将地形高程分级图、地形坡度分级图、2000年耕地分布图和分县行政区划图叠加,提取2000年分县耕地地形分异数据,计算2006年分县适垦耕地面积,以适垦耕地指数和人均适垦耕地面积为指标,分析我国适垦耕地的空间分异特征。结果表明:1)我国耕地的地形分异特点是随着地形高程和坡度的增加,耕地面积均呈现快速下降的趋势,耕地主要集中于海拔500 m以下且坡度较小的地域。2)适垦耕地的空间分异主要受地形条件控制,海拔较低、地形平缓的平原、盆地和河谷适垦耕地指数一般在50%以上,而海拔较高、地形起伏较大的高原、山地和丘陵地区指数值普遍低于30%。3)我国人均适垦耕地面积空间分布的总体特征是北多南少,人均适垦耕地面积在0.2 hm2以上的高类和较高类大都分布在北方地区,而人均适垦耕地面积在0.067 hm2以下的低类和较低类主要集中于青藏高原及东南沿海地区。     

耕地撂荒研究进展与展望

20世纪后半叶以来许多发达国家发生明显的耕地撂荒现象,并逐渐演变为全球性土地利用现象,深刻地改变了广大农村地区土地景观.本文以"土地利用变化--驱动机制--环境效应--政策响应"的框架系统梳理耕地撂荒主要研究进展.研究表明:① 全球耕地撂荒仍主要发生在欧美发达国家,但发展程度的区域差异很大;② 社会经济要素变化是耕地撂荒最主要驱动力,务农机会成本上升等原因引起的耕地边际化是撂荒发生的根本原因,而劳动力析出是造成耕地撂荒的直接原因;③ 耕地撂荒与否,撂荒程度以及撂荒地空间分布受村镇,农户,地块三个尺度的自然条件,劳动力特征,农业生产条件和区域社会经济条件等多方面因素的综合影响;④ 生态环境效应是当前撂荒效应研究的焦点,但该效应是以积极还是消极为主仍存争议;⑤ 增加农业补贴是当前减缓耕地撂荒的主要措施,但并非唯一和最合理的措施.未来,快速城镇化进程将促使中国耕地撂荒现象愈演愈烈,所以当前研究有待加强,本文认为应加强大范围耕地撂荒信息提取和监测,撂荒趋势预测和风险评估,社会经济效应评估及政策设计等方面研究.     

不同类型农户撂荒及其影响因素研究——以重庆市12 个典型村为例

近年来,耕地撂荒因与耕地流失及粮食安全紧密联系而备受关注。反映撂荒现状并揭示其影响因素,有利于政府制定科学的政策、规划和计划。现有的研究多将农户作为一个整体,较少考虑到不同类型农户撂荒的差异。以重庆市12 个典型村为例,在农户类型划分的基础上,分析不同类型农户撂荒的差异,运用多元线性回归模型定量分析不同类型农户撂荒的影响因素。研究表明：① 不同类型农户撂荒的差异主要体现在撂荒户数比重、户均撂荒面积、撂荒面积占承包地面积比重随耕作半径的变化情况、撂荒地现状及不同时间段撂荒面积;② 野生动物影响和人均耕地面积是影响不同类型农户撂荒的共同原因。此外,影响基本型农户的因素包括户主外出经历、耕作半径和房屋离集镇距离;影响自然资产型农户的因素包括农业劳动力比重、户主外出经历、地块平均面积和耕地收益;影响人力资产型农户的因素包括家庭人口、非农收入、耕地转出面积和耕作半径。     

耕地撂荒的影响因素及其模拟模型研究进展（英文）

近年来,耕地撂荒在全球众多国家和地区都呈现出严重的发展趋势,耕地撂荒已成为土地利用变化领域重要的研究问题之一。准确解析耕地撂荒的影响因素,构建科学的模型模拟耕地撂荒的态势,合理评估耕地撂荒的潜在影响,成为耕地撂荒研究关注的焦点问题。本文在全面总结耕地撂荒相关研究的基础上,综述了耕地撂荒的自然、人文与政策驱动因素,梳理了耕地撂荒模拟的主要模型及其优缺点。在此基础上,讨论了耕地撂荒的主要生态效应,并展望了相关研究未来的发展方向。研究发现:(1)对于耕地撂荒的影响因素,需要格外关注劳动力价格变化、劳动力老龄化对于耕地撂荒的影响;(2)对于耕地撂荒模拟模型,需要加强基于农户的撂荒机理模型与宏观大尺度撂荒预测模型的研制;(3)对于耕地撂荒的生态环境效应,除了需要关注耕地撂荒对粮食生产以及生态系统方面的影响外,还需要重视耕地撂荒对景观文化方面的影响。     

地块质量特征对西南山区梯田撂荒的影响——以贵州剑河县白都村为例北大核心CSCDCSSCI

为分析西南山区梯田撂荒地块质量特征及影响因素,厘清山区梯田撂荒与可持续利用机制,本文以贵州省剑河县白都村为例,综合运用农户调查数据与无人机高分辨率影像数据探讨梯田的撂荒规模、空间分布情况及地块质量特征;构建二元Logistic回归模型,对影响梯田撂荒的各地块质量因素作用大小进行定量分析。结果表明:①白都村样本农户的梯田面积为62.518 hm^(2),多集中分布于耕作高差、坡度和耕作距离较大区域,其撂荒面积为21.354 hm^(2),撂荒率为34.16%。②梯田的地块质量因素对其撂荒的贡献程度表现为:灌溉条件>动力使用状况>田埂坍塌状况>耕作面积>综合地形条件,其中灌溉条件、动力使用状况、耕作面积与梯田撂荒均呈负相关,田埂坍塌状况和综合地形条件与梯田撂荒呈正相关。研究结果对于推进西南山区梯田的可持续利用与管理具有重要的理论及实践意义。     

耕地撂荒的文献计量分析：脉络和展望

基于Web of Science(SCI)和知网（CNKI）数据库中以耕地撂荒为研究主题的文献数据,借助CiteSpace软件对1990—2021年耕地撂荒领域的研究论文进行数据挖掘和定量分析（数据更新时间为2022年3月20日）,对国内外耕地撂荒领域的论文数量、引文数量、主要作者、相关学术期刊和关键词进行系统梳理和对比研究,进而探讨中国耕地撂荒未来的研究方向。结果表明：（1）在过去近32 a,关于耕地撂荒的论文数量有所增加,国内外学者对耕地撂荒的关注不尽相同,国内外耕地撂荒研究发展历程存在差异,各阶段的研究重点不尽相同。（2）耕地撂荒、撂荒地、土地利用、景观、碳汇、土壤退化是近年来耕地撂荒领域的高频关键词。（3）国内耕地撂荒领域的研究热点主要集中在耕地撂荒的形成原因、影响因素等研究方向,国外的研究更多是研究群落多样性和农田景观动态等方面。（4）国内外学者的研究大多集中于小尺度上耕地撂荒的成因、机制、影响、建议等方面,在大尺度上的研究较少,就遥感、大数据、网络数据模拟、动态监测等方面的研究仍然缺乏。本研究建议以后的研究应基于全球视野,进一步系统深入地探索耕地撂荒内容、成因、演变机理和影...     

撂荒耕地的提取与分析——以山东省庆云县和无棣县为例

由于城镇化的快速发展和农村劳动力不断流失,中国部分地区出现大面积的撂荒现象。利用遥感技术可以间接提取撂荒耕地的规模和数量,对耕地的保护和粮食安全有重要意义。以山东省庆云县和无棣县为研究区,基于Landsat数据和HJ1A数据,采用CART决策树分类方法,制作了1990-2017年的土地利用图,制定了撂荒地的识别规则,在此基础之上提取了研究区的撂荒地空间分布、持续撂荒时间分布和撂荒地复垦区域。结果显示：1990-2017年基准期影像的CART决策树分类精度高于85%;1992-2017年间,研究区撂荒地面积最大值为5503.86 hm²,最大撂荒率为5.37%,其中1996-1998年撂荒率最高,2006-2017年撂荒地面积的整体趋势逐年降低;1992-2017年间最大持续撂荒时间为15年,大部分耕地持续撂荒时间在4年之内,少数耕地持续撂荒时间超过10年;1993-2017年撂荒耕地复垦面积最大为2022.3 hm²,最小复垦面积约为20 hm²,复垦率最大值为67.44%,年均复垦率为31.83%。研究结果不仅能够为研究区撂荒驱动因素分析提供数据支撑,而且也可以为其他地区的撂荒耕地识别提供参考。     

1992-2017年基于荟萃分析的中国耕地撂荒时空特征

当前耕地撂荒已成为一种日益普遍的土地利用变化现象,对粮食安全和生态环境具有重要影响。为揭示1992-2017年中国耕地撂荒的时空特征及驱动机制,采用集成分析的思路,对县（市）域尺度撂荒的研究成果进行了汇总梳理,从中提取撂荒时间、位置、规模（程度）、成因等信息,并进行了荟萃分析。结果发现：1992-2017年全国范围内有撂荒记录的县（市）共165个,主要分布于南方,集中分布区呈逆时针旋转90°的“T”字型,纵轴自北至南贯穿甘肃东南部、四川东部、重庆境内,直至贵州西部和云南北部;横轴位于长江中下游地区,自西向东贯穿湖北、湖南、安徽、江西。其中,湖南、四川、安徽有撂荒记录的县（市）数量较多,分别为24个、23个、21个,其次是湖北、重庆、福建、甘肃、云南,均超过10个。“T”字型结构的形成经历两个阶段,大致以2010年为界,此前有撂荒记录的县（市）为102个,集中分布于沿长江中下游的东西向带状区域,形成横轴;此后新增63个县（市）,集中分布于自甘肃东南部至贵州西部和云南北部地区的南北向带状区域,形成纵轴。撂荒格局的形成过程与区域经济发展和产业结构调整背景下的农业劳动力析出基本同步。农业收益低和劳动力不足分别是86%和78%的县（市）撂荒形成的共性因素。     

基于定性比较分析法（QCA）的村域耕地撂荒影响因素分析（英文）

弃耕是一个全球性问题,被认为是土地利用变化研究中最重要的研究领域之一。明确撂荒耕地驱动因素对于提高农村地区耕地资源利用效率、保障国家粮食安全具有至关重要的作用。本文采用定性比较分析法(QCA)对赣州市49个村庄的耕地撂荒影响因素进行了研究。结果表明:(1)耕地撂荒是多因素共同作用的结果,其中农业机械化水平低是赣州耕地撂荒发生的必要条件,对耕地撂荒具有重要影响。(2)导致耕地撂荒现象的路径不具有唯一性,研究区有5个导致耕地撂荒现象产生的组合。它们分别是组合A1(交通便利、农业生产设施完善、农业机械化水平低、土地流转程度低、无政策扶持产业相结合),组合A2(农业生产设施完善、农业机械化水平低、土地流转程度低、农业劳动力充足、无政策支持产业相结合),组合A3(交通便利、农业生产设施完善、农业机械化水平低、农业劳动力充足、无政策支持产业相结合),组合A4(交通便利、农业机械化水平低、土地流转程度低、农业劳动力充足、政策扶持产业相结合),组合A5(交通不便、农业生产设施完善、农业机械化水平低、土地流转程度高、农业劳动力充足、政策扶持产业相结合)。(3)在耕地撂荒现象的条件组合中,核心条件与辅助条件共同对耕地撂荒产生影响。最后,本文提出了相应的政策建议,以期能更深层次地揭示耕地撂荒的机理,为政策制定者正确决策提供全新的思路和方法,进而促进耕地的有效利用。     

基于定性比较分析法(QCA)的村域耕地撂荒影响因素分析

弃耕是一个全球性问题,被认为是土地利用变化研究中最重要的研究领域之一。明确撂荒耕地驱动因素对于提高农村地区耕地资源利用效率、保障国家粮食安全具有至关重要的作用。本文采用定性比较分析法(QCA)对赣州市49个村庄的耕地撂荒影响因素进行了研究。结果表明:(1)耕地撂荒是多因素共同作用的结果,其中农业机械化水平低是赣州耕地撂荒发生的必要条件,对耕地撂荒具有重要影响。(2)导致耕地撂荒现象的路径不具有唯一性,研究区有5个导致耕地撂荒现象产生的组合。它们分别是组合A1(交通便利、农业生产设施完善、农业机械化水平低、土地流转程度低、无政策扶持产业相结合),组合A2(农业生产设施完善、农业机械化水平低、土地流转程度低、农业劳动力充足、无政策支持产业相结合),组合A3(交通便利、农业生产设施完善、农业机械化水平低、农业劳动力充足、无政策支持产业相结合),组合A4(交通便利、农业机械化水平低、土地流转程度低、农业劳动力充足、政策扶持产业相结合),组合A5(交通不便、农业生产设施完善、农业机械化水平低、土地流转程度高、农业劳动力充足、政策扶持产业相结合)。(3)在耕地撂荒现象的条件组合中,核心条件与辅助条件共同对耕地撂荒产生影响。最后,本文提出了相应的政策建议,以期能更深层次地揭示耕地撂荒的机理,为政策制定者正确决策提供全新的思路和方法,进而促进耕地的有效利用。     

中国梯田撂荒程度及空间格局分异研究

在城镇化和工业化的驱动下,中国丘陵山区耕地逐渐被边际化,耕地撂荒范围也迅速从劣质的坡耕地延展至优质的梯田,大规模梯田撂荒将会引发一系列社会和生态效应,科学评估中国山区梯田的撂荒程度及空间分布将有助于有效地应对耕地撂荒问题。本文通过全国抽样调查的方式对中国梯田的撂荒程度进行了调查,利用获取的中国329个县的560份村问卷测算了中国梯田撂荒规模,并进一步分析了梯田撂荒空间分异特征及驱动因素。结果显示：(1)全国梯田撂荒现象分布广泛,发生梯田撂荒的村庄占总调查村庄的比例为54%,撂荒面积占梯田总面积的比例达到9.79%;(2)梯田撂荒程度呈现“南高北低”的特征,南方丘陵山区较为严重,尤以长江中下游地区为最;(3)梯田撂荒的主要因素可归结为农业劳动力外出务工、梯田耕作机械化程度、灌溉条件、耕作交通条件等。减缓梯田撂荒,应因区精准施策,提高梯田区机械化水平等措施具有普适性,针对质量较差的梯田,可有序“退耕”,对于质量较好的梯田,可采用调整种植结构、加强农业基础设施建设、鼓励流转与规模经营等方式。     

喀斯特山区石漠化耕地遥感精准提取与分析——以贵州省北盘江镇与花江镇为例

选取北盘江镇与花江镇作为研究区,利用谷歌高精度遥感影像,结合分区分层分级思想,基于深度学习与传统约束方法对研究区耕地进行精准提取。结果表明：1）在数量精度上,以视觉形态差异对研究区进行分区并选取不同模型训练获得的精细地块,面积约为9 867 hm ²,与实际数量基本一致,F-Measure主要分布在[0.82, 0.98]之间,受到地形和岩石裸露率的影响,石漠化严重地区耕地提取精度较低。2）在形态精度上,预测耕地与实际耕地的GIOU主要分布在[0.7, 1]之间,分割正确率>0.85,表明预测耕地边界与实际地块边界吻合度高,提取结果符合研究区实际情况。3）利用地貌坡度等约束条件对耕地进行划分发现,研究区以喀斯特耕地为主,占比74%,并且石漠化程度较严重,其中轻度石漠化耕地与中度石漠化耕地占总耕地的32%。在石漠化地区,耕地的狭长程度、破碎程度受人类影响较大;距离居民地越近、可达性越高的地区,其土地利用率越高,斑块越破碎。文章所提出方法可用于耕地破碎、地形复杂地区的耕地提取,能够为地区的发展、耕地治理与研究、环境保护与决策等提供精准数据支持。     

中国耕地规模化流转租金的分异特征及其影响因素

通过土地流转实现规模化经营是农地利用变化的重要趋势,土地规模化流转市场的租金关乎规模经营主体的形成及其可持续发展,但目前对全国层面耕地规模化流转租金的研究还较为欠缺。基于土地流转信息发布平台的2万余宗规模化流转地块,论文揭示了中国耕地规模化流转租金的总体水平与区域差异,并采用分位数回归方法识别地块属性特征对耕地租金分化的影响及异质性。结果表明：全国耕地平均租金为11339.10元/hm²,租金介于≤ 7500元/hm²、7500~15000元/hm²、15000~22500元/hm²、> 22500元/hm²区间的地块数量比例分别为38.93%、37.97%、14.52%和8.59%;云贵高原区和黄淮海平原区租金较高,比全国平均值分别高出32%和23%,而北方干旱半干旱区租金较低,租金约为全国均值的一半。地块质量特征、地块规模化特征、地块区位特征、地块产权特征对耕地租金具有显著的影响;对低租金地块而言,灌溉条件、土地平整度、道路质量的边际效应更大,而邻近高速公路则对高租金地块具有更强的增值效应。为降低农业生产的土地成本,政府应努力降低土地规模化流转过程中的交易成本、减少农业补贴对农地租金的干预、加强农田基础设施建设与农地流转租金的常态化监测。     

低丘缓坡建设用地拓展与优化配置——以邵武市为例

随着社会经济的发展,城乡建设用地的供需矛盾不断加剧。本研究针对具有低丘缓坡特点的福建省邵武市,研究建设用地拓展与优化配置方法。综合考虑坡度、高程和地块面积3个要素,确定低丘缓坡地的开发范围。结合土地资源适宜性、生态安全性和灾害危险性3个低丘缓坡地开发的障碍因子,构建低丘缓坡地拓展优化配置模型,并利用蒙特卡洛方法求解建设用地的开发强度。结果表明,邵武市可开发的低丘缓坡地范围总面积约为2.76万hm~2,主要分布在邵武市北部的水北镇,西南部的拿口镇和城区中心的城郊镇。低丘缓坡最适宜开发的地点位于城郊镇、水北镇和拿口镇,其面积分别为81.71 hm~2,182.36 hm~2,84.12 hm~2。研究成果可为邵武市低丘缓坡土地资源合理开发提供参考。