基于线性规划运输模型的农地整理权属调整

张晓滨，叶艳妹

（浙江大学土地管理系，杭州 310058）

基于线性规划运输模型的农地整理权属调整

张晓滨，叶艳妹※

（浙江大学土地管理系，杭州 310058）

农地整理中的权属调整是缓解耕地破碎化最有效的工具之一，对农民意愿的忽视以及调整方法的不合理却阻碍着权属调整的推广。该研究以江西省黄玲乡农地整理项目为例，采用线性规划运输模型，以满足农户意愿为目标，进行权属调整，并将其与传统调整方法进行了比较。结果显示，基于线性规划运输模型的权属调整能够使地块数量减少71.71%，使地块与农居点距离减小7.16%，使75.04%的农民调整后的地块保留在调整前集中所在的田块，并在以上3方面以及调整精度上均优于传统方法；但是在减小地块分散程度上劣于传统方法；在调整效率上则与传统方法在不同阶段各有优劣。研究认为，基于线性规划运输模型的权属调整能够在缓解耕地破碎化的同时，最大程度地满足农民的意愿，具有良好的应用价值。目前，丰富权属调整方法体系，根据项目条件和农民偏好选择合适的方法，是促进权属调整大规模推广的有效途径。

土地整治；模型；耕地破碎；权属调整；运输模型；线性规划

张晓滨，叶艳妹. 基于线性规划运输模型的农地整理权属调整[J]. 农业工程学报，2017，33(7)：227－234.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.030 http://www.tcsae.org

Zhang Xiaobin, Ye Yanmei. Land reallocation in farmland consolidation based on transportation model of linear programming[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(7): 227－234. (in Chinese with English abstract)doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.030 http://www.tcsae.org

0 引 言

耕地破碎化是世界各国均面临的一项农业问题[1]，由于人口众多，耕地面积少，加上在耕地发包时为保证公平而采用的 “肥瘦搭配”的土地分配方式，中国成为世界上耕地破碎化程度最为严重的几个国家之一[2]。耕地破碎化严重影响着农业生产效率[3]，成为制约中国农业竞争力提升与农民生活水平提高的一项重要因素。

农地整理中的权属调整，通过对承包地块位置与权利关系的调整，能够有效地减少地块数量、增大地块规模，成为改善耕地权属破碎状况有效的工具之一。然而目前中国农地整理项目，仍然多是从工程设计角度出发，通过改变土地物理形态、以及提供农业基础设施来达到提高农用地产出率的效果[4]，涉及地块合并、权属调整的农地整理项目仅占50.89%，而其中涉及土地承包经营权调整的土地面积，约占项目总面积的 14.92%[5]，农地整理没有发挥出其应有的改善耕地破碎化的作用。一方面因为项目区农民往往对权属调整具有较强的抵触情绪，使得权属调整成为农地整理最为复杂的阶段[6-7]；另一方面，缺乏一套能够有效协调不同主体间利益关系的管理机制，以及缺乏在众多复杂因素限制下快速实现权属调整目标的技术方法体系，也是制约权属调整在农地整理中推广的一个重要原因。

为了解决这一问题，对农地整理中权属调整的改进，需要从管理与运行机制和技术方法体系2个方面入手[8]。从20世纪90年代起，在权属调整管理体制相对成熟的基础上，国外相关研究重点开始逐渐转向权属调整模型构建[9-11]，并通过优化算法[12-14]、元启发算法[15-18]与地理信息系统（geographic information system, GIS）[19-21]、空间决策支持系统（spatial decision support system, SDSS）[22]、专家系统（expert system, ES）[23-24]等技术相结合求解模型，从而协调权属调整相关主体间的利益、提高调整效率，实现权属调整结果的最优或近似最优化。

中国目前的土地权属调整研究，仍然主要集中在管理体制层面，包括权属调整立法[25]、机构设置和运行机制完善[26]以及公众参与研究[27]，少数涉及到土地权属调整方法的研究[28]，几乎都集中于权属调整前后土地价值分配上，鲜有研究涉及权属过程中地块位置的空间分配。权属调整方法单一且缺乏针对性，传统调整方法中存在的过分依赖人工劳动以及地块位置确定过程很难兼顾农民意愿等问题，迄今为止都未得到较好的解决。

本研究以权属调整过程中地块的空间分配问题为重点，构建了基于线性规划运输模型的权属调整方法，以期丰富权属调整方法体系，促进权属调整的推广。

1 研究区与数据来源

1.1 数据来源及处理

本研究的研究区域为江西省九江市彭泽县土地整理项目黄玲片区。研究涉及数据主要包括整理前项目区内土地利用现状数据、整理后项目区内耕作田块（由路、沟、渠等工程设施围成的大块土地，以下简称田块）规划图以及土地承包经营权登记数据。以上数据分别由九江市国土局土地整理中心以及彭泽县农业局提供。

土地利用现状以及项目区田块规划的原始数据为mapgis格式，土地承包经营权登记原始数据为AutoCAD格式，将以上数据格式均转换为arcgis格式。此外，项目区土地利用数据与权属登记数据来源于不同单位，由于误差的存在导致部分数据无法匹配，本研究以项目区土地利用现状为基准，结合Google遥感影像对承包登记数据进行了一定的修正。

1.2 研究区基本概况

研究项目区位于九江市彭泽县黄玲乡，其地理位置位于116°33′09″－116°35′08″E，29°49′50″－29°51′00″N，总规模183.49 hm2，该项目涉及繁荣和金黄2村，其中涉及繁荣村农民265户，土地面积59.93 hm2；金黄村农民440户，土地面积123.56 hm2。该地区属湿润季风气候，四季分明，雨量充沛，日照充足。区域内土壤基础条件较好，成土母质较优，耕作层厚，肥力中上等，适宜耕作。但区内耕地支离破碎，分割严重；灌溉与排水设施严重老化难以满足区域内灌溉与排水的有效调配；农田路网混论，地块与居民点之间的连通性差，亟需土地整理改善生产条件。

2 研究思路与方法

2.1 研究思路

在中国实践与研究中，权属调整方法单一，主要通过抓阄进行地块再分配[29]。本研究则首先基于现有研究和实地调研，确定了项目区农户的主导意愿；其次以满足农户意愿为目标，完成基于线性规划运输模型的权属调整方法的技术细节，对调整后地块进行空间再分配，并通过设计基于Python的地块自动形成算法，实现整个权属调整过程；最后，从耕地破碎的缓解程度、地块位置变动程度和调整的精度和效率 3个方面，将其与传统的基于抓阄的权属调整方法进行比较，对基于线性规划运输模型的调整方法的应用价值以及 2种模型的优劣进行检验与对比。

2.2 农户意愿分析

在权属调整过程中，能否根据农民的普遍意愿有针对性的构建并使用相应的方法，是其成功与否的关键因素[30]。因此，本研究所构建的权属调整模型以满足农户意愿为目标。

目前研究中反映出的农户意愿主要包括：①减小地块位置变动[2,6,13-14,23-24,31]，尤其是原面积最大（或价值最高）地块的位置变动；②减小地块与农居点的距离[14,32-33]；③保留建有自建基础设施的地块位置不变[2,18,23-24]；④与亲戚朋友地块相邻近[6]。此外，通过对项目区农户的走访调研，发现农户针对权属调整的意愿还有：⑤减少地块数量；⑥地块区位条件要好；⑦权属调整过程要公平。

本项目区内并无自建农业基础设施，因此意愿③不纳入考虑范围，同时持有意愿④的农户也较少，出于简化研究的考虑将其忽略。

2种方法对意愿①、②、⑤、⑥、⑦的实现程度各有侧重。基于线性规划运输模型的调整方法能够针对性地满足意愿①、②、⑤。其中意愿①可以通过将调整后的地块尽量集中调整前多数地块所在的田块中而得以实现；意愿②可以通过直接设定减小地块与农居点间距离为优化目标来实现；意愿⑤是农民反映出的主要意愿之一，也是权属调整的目标。不过其可以与意愿①相融合，因为使调整后地块尽量集中向同一位置时，也意味着地块数量的减少，从而可以简化模型。由于项目区内所有农户都希望得到好区位条件的地块，最简单便捷的调整方式便是通过随机调整以充分保证程序公平，因此相较于基于线性规划运输模型的调整方法，传统调整方法能够更好地处理意愿⑥和⑦。

2.3 传统权属调整方法

传统的基于抓阄的权属调整过程可以被概括为 3个阶段：调整后耕地面积计算；地块分配顺序的确定；最终地块的形成。

2.3.1 调整后承包地面积计算

调整前后农户承包耕地面积变化主要有 3个来源：新增耕地的分配，路沟渠等工程设施占地的分摊，以及根据不同位置的土地的相对价值差异进行的不同位置间地块面积的折算。

其具体计算公式如下式

式中jS′表示调整后农户j的承包地面积；jbS′表示农户调整后位于评价单元b的承包地面积；S表示调整前项目区内承包地总面积；Sj表示调整前农户j的承包地面积；NFS表示土地整理后新增耕地总面积；ISS表示基础设施占用耕地总面积，hm2；Rab表示区域内评价单元a、b之间地块面积折算系数。

由于整理后区域内耕地异质性较小，此次调整过程Rab视为1。

2.3.2 地块分配顺序确定

地块的分配过程包含协商讨论和抓阄2部分。首先，为兼顾意愿②，保证同一村组内农户间土地相对集中且邻近其居民点，根据农居点的分布，将项目区分为 6个区块，并在区块内确定地块分配的起点以及地块安排的走向。之后以农居点为范围进行抓阄，确定农居点内不同农户的地块安排顺序，根据抓阄决定的次序和协商决定的地块安排走向，确定每一农户地块的最终位置。

2.3.3 最终地块形成

确定农户承包地面积和地块分配方式和顺序后，综合考虑地块面积与田块面积、路沟渠布设、以及前后地块间位置关系等因素，对地块最终形状确定。地块界线划定结束之后，权属调整的实施过程全部完成。

2.4 基于线性规划运输模型的地块再分配

运输模型线性规划中用于解决资源分配问题的常用方法，其核心思想可以被表述为，将一定数量的资源从m个供给点运输至n个需求点处，并使运输的总成本最小[34]。而权属调整过程的实质也是一个空间土地资源的再分配过程[35]，它可以被表述为为满足一定目标而对项目区内n个农户的土地在整理后形成的m个田块内进行分配[24]。其中田块对应运输模型中的“供给点”，田块中土地面积代表供给量；而农户则对应运输模型中的“需求点”，农户调整后的土地面积代表需求量；对农户意愿的偏离程度则为地块分配的“成本”。

2.4.1 目标函数

基于上述农户意愿分析，该模型需包含以下 2项目标：1）减小调整前后地块位置移动；2）减小地块位置与农居点间距离。

针对目标1），本模型采取地块在调整前后是否位于同一田块内表征地块位置变动[13-14,16]，即将同一农户尽可能大面积的土地调整至其原地块集中所在的田块内。其数学表达如下

式中cost1表示成本因素1，也即对该农户意愿的偏离程度；Xij表示调整后农户j位于田块i的地块的面积，hm2；Fij表示调整前农户j位于田块i的地块面积占田块i总面积的比例；Sij表示调整前农户j位于田块i的地块面积Si表示田块i的面积，hm2；m表示项目区内田块数；n表示项目区内农户数。

针对目标（2），由于地块最终位置确定前无法计算地块与农居点的距离，因此，本文采用地块所在田块质心与农居点质心的距离对地块到农居点距离进行简化。由于项目区内田块规模较小，采用这一简化值实现地块向农居点附近集中的目标。其数学表达式如下

式中cost2表示成本因素2，也即对该农户意愿的偏离程度；Dij表示田块i质心与农户j所在居民点质心的距离。

两项目标具有相互约束的作用：过分强调减小地块位置变动会导致地块离农居点距离增大，不利于耕作；过分强调减小地块与农居点距离则会增加地块位置的变动。经过专家协商，对各目标赋予相同的权重。最终模型的目标函数为

2.4.2 约束条件

本模型中约束条件可概括为农户j位于各田块内的地块面积之和等于农户j调整后的承包面积；各农户分配于田块i内的地块面积之和等于田块i的面积，其数学表达如下

式中PAj表示调整后农户j承包地的面积；BAi表示整理后田块i的面积，hm2。

2.4.3 最终模型

土地位置再分配最终模型如下

2.5 基于Python的地块自动形成简易算法

地块的形成是在地块所坐落的田块确定的情况下，对地块在田块中具体位置和形状进行确定的过程。此阶段实质上是一个几何学的过程[35]，不同方法技术的使用在地块形成的效率和精度会有较大差别。中国目前实践中，这一工作的完成仍然是依赖于专家经验的试错过程，由于这一过程涉及因素众多，完全依赖人力难免会导致地块形状设计不合理、效率和精度较低等问题。近年来，国外学者已研究采用模拟退火[15]、遗传算法[17]等多种优化或启发式算法完成这一过程，以提高运行效率。然而国内相关研究还十分匮乏。

Python算法流程见图1。

图1 基于Python的地块自动形成算法流程Fig.1 Land partitioning flow based on Python algorithm

为提高这一阶段的运行效率和精度，本研究选取了与ArcGIS平台结合较好的Python编程语言，设计了地块自动形成的简易算法，其具体思路为：在田块内按照地块面积从大到小的顺序安排地块，根据田块的方向及农业工程设施确定横纵 2条分割线，通过纵向分割线的移动确定地块长宽比在一定范围内（本研究根据实践经验选择地块长宽比范围为1∶8至1∶2），通过横向分割线的移动确定图形面积。当分割线与田块边界所围成的图形面积与地块面积的差值在±10 m2内，便进入下一地块的运行。当所有田块完成分割后，整个程序终止，权属调整方案形成。

3 结果分析

3.1 土地利用与权属状况分析

3.1.1 整理前土地利用及权属

该土地整理项目黄玲片区位于黄岭乡繁荣村和金黄村境内，总面积为 183.49 hm2，其中整理前耕地面积为139.75 hm2，是项目区内主导的土地利用类型（图2）。同时由表 1可知，项目区耕地破碎化现象极其严重，在户均耕地面积仅为0.197 hm2的情况下，每户平均地块数量达到3.83块之多，平均地块面积仅为0.051 hm2。此外，项目区内承包地块形状极不规则且同一农户承包的地块空间分布极为分散，都加剧了耕地破碎化的严重性。

图2 整理前项目区土地利用状况Fig.2 Status of land use before land consolidation

3.1.2 整理后的田块规划

承包经营权调整开始前，通过协商对 2村的不规则边界以及位于金黄村域内的繁荣村的飞地进行了集体土地所有权调整，形成了规则的村界，在此基础上完成项目区田块的规划（图3）。由表2可知，通过对部分零星坑塘的填埋、部分废弃园、林地的复垦等，项目区内耕地面积得到了有效的增加，扣除项目区内新增的工程设施用地，耕地面积共增加了28.72 hm2。同时，由于路沟渠等农业基础设施的配套，使得区域内农业生产条件得到改善，旱地均改为水田，项目区耕地异质性减小。然而，实施权属调整前，农户承包地块的空间分布仍然十分分散，破碎化未得到实质性改善。因此，只有通过大规模的权属调整，才能实现区域内的农业规模化生产。

表1 整理前项目区承包地权属状况Table1 Status of cadaster before land consolidation

图3 项目区田块规划Fig.3 Planning of farmland blocks

表2 整理前后主要土地利用类型面积变化Table2 Changes of land use type before and after land consolidation hm2

3.2 权属调整结果比较分析

本研究主要对耕地破碎化的缓解程度，农户承包地块调整前后地块位置变动程度以及调整的效率与精度 3个方面比较2种不同模型的运行结果。

3.2.1 耕地破碎化程度缓解

1）地块数量变化

通过基于线性规划运输模型的调整，项目区地块数量减少了71.71%，户均地块数量减至1.08，平均地块规模扩大至0.223 hm2；经过传统方法调整后，项目区地块数量减少了70.00%，户均地块数量减至1.14，平均地块规模增加至0.210 hm2（表3）。2种模型调整后均可以减少项目区内地块的数量，从而改善项目区内的耕地破碎化程度（图4）。从地块数量减少（或平均地块规模增加）的比例上来看，基于线性规划运输模型的调整略优于传统方法。

表3 项目区地块数量变化比较Table3 Comparison of number of land parcels change

表4也佐证了这一结论。经过基于线性规划运输模型调整后，项目区92.91%的农户承包地块数减至 1，且承包地块数量为2块的为46户，3块的仅4户；而调整后，项目区有89.08%的农户承包地块数减至1，仍有54户农户承包地块数为2，23户承包地块数量为3。显然，向原地块位置集中的目标函数的确很好地实现了减少地块数量这一目标，表明了基于线性规划运输模型的权属调整方法在缓解耕地破碎方面的良好功能。

表4 项目区农户承包地块数量分布变化比较Table4 Comparison of distribution change of land parcels per household

2）地块分散程度

在承包地块数多于 1的农户的各承包地块间位置关系这方面，传统方法的表现相对好于基于线性规划运输模型的调整。从图4中可以看出，在基于抓阄的模型中，农户B、E调整后地块虽然多于1块，但是各地块间均相互邻接；而基于农户意愿的模型中，农户D调整后的地块数为3块，且分布相对较为分散。分析2村所有地块数多于 1的农户，可知传统方法调整后，同一农户的不同地块之间均相互毗邻，而在基于线性规划运输模型调整后，50个农户中，有24户承包的地块被分配在了不相邻的田块中，对后续的农业生产会带来不利的影响。不过，由于项目区总体规模较小，这一问题可以通过一定的人工修正得以快速解决。当项目规模较大，涉及农户过多时，这一模型的效果则会受到明显影响，反映了该模型主要适用于小规模土地整理项目。

图4 项目区权属调整前后地块空间分布Fig.4 Spatial distribution of land parcels after land reallocation in study area

3）地块与农居点距离

本研究求取了调整后每一地块质心到其对于农居点质心的距离。由这一方法得到的距离并不能够完全真实呈现实际农业生产过程中农民的往返距离，但基本可以反映2种不同模型在减少地块与农居点距离上的优劣。

由表 5可知，基于线性规划运输模型调整后项目区地块与农居点的平均距离相较于调整前减少了 34.32 m而经过传统方法调整后地块到农居点的平均距离反而比原来增加了76.33 m。可见，虽然抓阄时地块的分配是以村组为单位的，也考虑了尽量减少农居点与地块的距离，但是由于地块位置确定的随机性以及人力处理这类问题的局限性，线性规划运输模型的处理结果明显优于传统模型。

表5 地块到农居点平均距离比较Table5 Comparison of average distance between rural settlements and land parcels

3.2.2 地块位置变动

针对尽量保留地块原位置这一目标，从图 5可以直观地看出，基于农户意愿的权属调整模型对其的完成度较高，给出的 3个农户新地块的位置均位于其原地块所在的田块；而对于基于抓阄的权属调整模型而言，由于地块位置确定具有随机性，新地块的位置距原地块位置较远。

总体来看，基于线性规划运输模型调整后，有 529户（75.04%）农民的地块位于其原地块所在田块，经传统方法调整后，仅有219户（31.06%）农民的地块位于其原地块所在田块。可见该新模型能够在减少地块数量的同时，有针对性地满足繁荣村村民的意愿，有利于权属调整工作的顺利推进。

3.2.3 调整效率与精度

表6反映了2种不同模型的运行效率与精度。可以看出，在效率方面，2种模型在权属调整的不同阶段各有优劣。在调整后地块位置确定阶段，传统方法由于程序简便易于操作，花费时间少；而基于线性规划运输模型的调整过程，由于涉及到对农民意愿与目标函数确定，地块位置确定所需时间较长，传统方法较优；而在地块最终形成阶段，采取计算机编程技术的新模型在运行速度上明显快于传统方法。同时，在最终形成地块的精度方面，线性规划运输模型最终形成的地块面积与农户实际承包的地块面积平均误差仅为7.52 m2，而传统方法的平均误差则为24.10 m2，线性规划运输模型明显优于传统方法。这也是借助于 GIS技术、计算机编程技术的必然结果。

表6 模型运行效率与精度比较Table 6 Comparison of efficiency and accuracy

不过，线性规划运输模型中基于Python语言所设计的程序重点解决地块的自动形成问题，地块形状设计上虽然有一定约束，然而缺乏优化功能。因此，在最终地块形状的确定上也有不尽合理之处。从图 4可以看出，14号、29号、43号和45号田块中的部分地块长宽比严重失调，显然不能直接应用于实践中。除算法设计本身缺乏形状优化功能这一原因之外，地块与田块面积差别大，难以满足每一地块均与田块边界相邻接这一刚性约束也导致了地块形状的比例失调。这也说明，在田块设计的过程中，本身也应当考虑区域内的权属状况，基础工程设施的布局与权属调整应该是一个相互反馈的过程。

4 讨 论

相对而言，基于抓阄的传统方法更注重程序公平，因此农民对程序公平要求高的地区，传统的抓阄方法依然具有不可替代性。而基于线性规划运输模型的权属调整方法则能针对性的满足如减少地块数量、减小地块位置变动以及减小地块与农居点距离等意愿。因此在给定管理模式的前提下，权属调整方法体系的丰富有利于实践中有针对性的选择合适的方法开展权属调整，从而得到农民的支持，提高调整效率，促进权属调整的推广。

本研究设计的基于Python的地块自动形成简易算法仅是自动化权属调整的雏形，其主要意义一是在于证明相关技术的引入可以大大提高这一过程的运行效率和精度；二是能够通过相关参数的修改，产生不同的备选方案，使调整主体可以快速了解不同调整方案的最终结果，从而节省人工调整的时间与犯错的频率。

最后，农地整理权属调整过程中的农户意愿十分复杂，本文未能涉及全面，而对其深入了解与客观把握则有赖于今后大规模的调研；农户、调整主体以及地方政府之间的博弈关系也会影响权属调整的方法与结果，也应成为今后的研究方向。此外，虽然线性规划运输模型在此项目中取得了较好的运行结果，然而部分地块位置的不合理也说明这一方法在规模更大、约束条件、目标更多的农地整理项目存在局限性，今后还应当进行更深入的研究，进一步丰富权属调整方法体系。

5 结 论

1）本文基于线性规划运输模型，构建了以满足农户意愿为目标的农地整理权属调整方法，并从耕地破碎的缓解程度、调整后地块位置的变动程度以及调整效率和精度 3个方面对其进行系统性评价，发现：经过该方法调整，项目区内地块数量可以减少71.71%，地块与农居点间平均距离减少34.32 m，同时保证75.04%的农户的地块位置保留在其原地块集中所在的田块，证明该法能在缓解耕地破碎的同时，最大程度地满足农民的意愿，具有良好的应用价值。

2）对2种方案调整结果的系统比较显示，基于线性规划运输模型权属调整后的地块数量比基于传统方法调整后地块数量少46块、地块与农居点间距离比基于传统方法调整后得到的结果小110.65 m，调整后，地块仍位于其原所在田块的农户数量比基于传统方法调整所得的多 310户，同时基于线性规划运输模型的权属调整精度显著高于传统方法，平均地块面积误差小16.58 m2。不过在调整后地块分散程度上，传统方法调整后同一农户承包地块全部相邻接，但基于线性规划运输模型权属调整后仍有24户农户地块处于分散状态，传统方法较优；传统方法在地块位置分配阶段效率也较高。

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Land reallocation in farmland consolidation based on transportation model of linear programming

Zhang Xiaobin, Ye Yanmei※
(Department of Land Management,Zhejiang University, Hangzhou310058, China)

Land reallocation in land consolidation is one of the most effective instruments to ameliorate farmland fragmentation. However, the unwillingness of farmers coupled with the inefficiency of reallocation method makes a great obstacle for promotion of it. Therefore, involvement of farmers’ preferences and introduction of new technology with higher efficiency are necessary to get out of the plight. Taking farmland consolidation project in Huangling, Pengze county of Jiangxi province as a study area, in this paper, we constructed a new land reallocation model using transportation model of linear programming aiming at two main preferences of farmers in project area: to minimize the movement of land parcels and to minimize the distance between settlements and land parcels. Having determined the situated land blocks of land parcels, a land partitioning algorithm based on Python was proposed to realize the high efficiency and accuracy of the specific position, the area and shape determination of parcels. Also, a systematic comparison between this new model and the traditional one based on drawing lots was conducted in this paper from three aspects: 1) the amelioration of farmland fragmentation; 2) the change of parcels’ location, and 3) the efficiency and accuracy of land reallocation. The results showed that both models can significantly reduce the number of land parcels, thus relieving land fragmentation. New model was slightly better than traditional one in terms of land parcels reducing while for those who still contracted more than one parcels after land reallocation, the spatial distribution resulted from new models was more scattered. In addition, the new model could reduce the average distance between land parcels and settlements in study area from 479.71 to 445.39 m, while it rose from 479.71 to 556.04 m in traditional model. For the change of location of land parcels, after land reallocation, 75.04% of land parcels in new model remained in the same land block prior to land reallocation, while only 31.06% of them remained in the same land block in the traditional model, attesting that linear programming guaranteed a high degree of meeting farmers’ preferences. New model was more accurate compared to the traditional model. As for the efficiency, two models prevailed in different stages of land reallocation respectively. Traditional model was more efficient in land redistribution due to briefness of the procedure, while new model had significant high efficiency in land partitioning stage. It was concluded that the new model applying linear programming can well meet the needs of farmers, facilitating the promotion of land reallocation, especially in small scale land consolidation project. The introduction of GIS and computer programming also guaranteed the high accuracy and efficiency when compared to the way based on the experience and knowledge of experts. However, traditional model still had its applicable area, especially in places lacking of technical power and highly respected procedural justice. An abundant method system of land reallocation can make sure that the application of a specific model was based on the specific local condition, therefore, the development of new method was one of the key to promote large scale land reallocation in land consolidation.

land consolidation; models; farmland fragmentation; land reallocation; transportation model; linear programming

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.030

F301.24

A

1002-6819(2017)-07-0227-08

2016-07-07

2017-03-20

国家社会科学基金重大项目（14ZDA039）；国土资源部土地整治中心项目

张晓滨，男，内蒙古乌兰察布人，博士生，主要研究方向为土地整治、土地产权。杭州 浙江大学土地管理系，310058。

Email：zhangxiaobin@zju.edu.cn

※通信作者：叶艳妹，女，浙江金华人，博士，教授，主要研究方向为土地整治工程、土地规划、不动产产权产籍管理。杭州 浙江大学土地管理系，310058。

Email：yeyanmei@zju.edu.cn