多利益主体协同驱动的耕地整治空间优化：中国城镇化-粮食安全-环境三角关系的权衡管理

为解决中国耕地整治(CLC)中缺乏量化空间评估与利益相关方协同的问题，来自中国的研究团队通过知识协同生产方法，结合空间多准则分析(MCA)与多利益主体参与，对江苏省813个乡镇进行CLC潜力评估与优先区划分。研究识别出41.82%区域适合资源改善型整治，33.83%适合格局优化型整治，9.84%适合利用提升型整治，14.51%需综合标准整治，同时划定686个优先保护开发区。该研究为协调城镇化、粮食安全与环境矛盾提供了可复制的空间规划框架。

　　

在城镇化浪潮与耕地流失背景下，中国过去40年豪掷2980亿美元开展耕地整治(Cultivated Land Consolidation, CLC)，犹如给农业系统注射"强心针"，显著提升了粮食产能。但缺乏融合农民、社区和决策者等利益相关方视角的量化空间评估，导致CLC项目像"无头苍蝇"，难以持续发挥效益。

研究者们玩转"知识协同生产"新技能，将空间多准则分析(Multi-Criteria Analysis, MCA)与多利益主体参与相结合，在江苏省展开"耕地整治潜力大勘探"。通过给813个乡镇做"CT扫描"，划分出7类优先整治类型：41.82%区域适合打"资源改善针"(如土壤改良)，33.83%需要"格局优化术"(如田块规整)，9.84%亟待"利用提升套餐"，还有14.51%需"综合治疗"。另有686个乡镇被贴上"重点保护区"标签，禁止开发乱动。

这项研究如同绘制了"耕地整治作战地图"，为协调城镇化、粮食安全与环境保护的"三角博弈"提供了精准导航。其方法论堪称"空间规划瑞士军刀"，不仅适用于中国，更能为全球农业系统可持续发展提供新范式。