摘 要： 矿区复垦土地农业利用的优化是土地资源优化方法在复垦土地利用问题上的具体运用。考虑到复垦土地的农业利用模式是经济、生态和社会效益的综合体现，因此，其优化选择问题必须受到这3个方面因素的制约，使其综合效益获得整体提升。结合具体矿区的复垦土地农业利用问题，采用非线性规划方法，构建优化模型，进行实证分析，得到了具有针对性的结论。
关键词：复垦土地；农业利用；非线性规划；优化选择
据估算，我国约有1 333.4万hm2废弃土地[1]，其中仅采矿破坏的土地约占一半，如能按照“因地制宜，综合整治，宜农则农，宜林则林，宜草则草，宜建则建”的原则进行复垦，约有60%以上的废弃地可以复垦为耕地，30%可以复垦为其他农用地，用于发展农、林、果、草、水产和畜禽养殖等，可以带来可观的经济效益、生态效益和社会效益。由单纯以经济效益最大化为目标转向经济效益、生态效益和社会效益的协调为目标，这是矿区复垦土地农业利用和矿区社会经济可持续发展的必然选择[2]。矿区复垦土地农业利用的优化必须统筹兼顾经济、社会和生态影响。
1 矿区复垦土地农业利用的内涵与目标
1.1 矿区复垦土地农业利用优化的内涵
矿区复垦土地农业利用的优化是为了达到一定的经济、生态和社会效益目标，依据复垦土地环境，结合农作物投入产出状况以及矿区居民的生活习惯和耕作习惯，对矿区内复垦土地的各类农业利用模式进行结构优化和空间布局，使其实现农业复垦利用在数量和空间上的最优配置[3]。通过对利用结构的优化，达到稀缺的复垦土地资源的最优配置，其实质是在时空尺度上的演化[4]，目的在于将有限的复垦土地资源分配到不同的农业利用模式，并在微观层次与宏观层次上相协调，取得经济效益、生态效益和社会效益的合理组合。其目的在于把一定的农业复垦利用模式与复垦土地的适宜性、社会经济性进行适当的比配，寻求复垦土地资源在矿区内大农业各产业间的合理利用结构与空间布局，从而最大限度地提高复垦土地农业利用的综合效益。
科学合理地确定各类复垦土地农业利用模式的布局，是土地用地与养地结合、维护生态系统的平衡、实现复垦土地可持续利用的内在要求[5]。同时，复垦区内土地破坏类型复杂多样，存在多种不同的农业利用模式，在有限的人力、财力、物力约束下，合理整合复垦区域的资源要素，做到土地资源和其他各种农业资源的合理配置，实现适合的复垦效果，必须科学规划复垦区各类农业利用模式的结构与布局[6]。因此，研究复垦土地（已恢复到可利用状态）利用结构的优化问题具有非常重要的现实意义。
1.2 矿区复垦土地农业利用的优化目标
在确定优化方法之前，首先应明确优化的目标。一般优化问题的目标可以表述为以有限的社会经济资源投入产生最大的系统综合效益，即要求在一定的约束条件下，通过各种复垦土地农业利用模式的合理组合，以追求产出效益的最大化[7-8]。这里的资源投入量和规划目标是约束条件，因而它对应着一个求取最大值的最优规划问题。
矿区复垦土地的利用对矿区社会、经济和生态环境都会引发影响，复垦土地利用的效果通过这3个方面得以全面的反映，基于矿区可持续发展的理论，矿区复垦土地利用优化最重要实现矿区生态、经济和社会整体的、协调的发展[9-11]。因此，复垦土地农业利用的优化目标必须通过土地利用的经济效益、生态效益和社会效益3个方面来体现[12]，通过一定的优化方法和优化过程，使一定的复垦土地利用模式与土地适宜性、社会经济性、生态环境的良性发展进行适合的配比，形成合理的复垦土地利用格局，以最大限度地提高复垦土地利用的综合效益。
2 矿区复垦土地农业利用的优化模型构建
复垦土地农业利用结构优化选择的数学模型可以有很多种，但无论哪一种数学模型都具有相同的特点，即都由目标函数和约束条件组成[13-14]。规划意味着寻求在特定的约束条件下达到最优目标的途径，采用待定变量的函数表示复垦土地农业利用结构的规划系统的功能目标，即为目标函数，该目标函数可以为综合效益，也可以为单项效益，根据决策的目标和特点而定。本研究采用经济效益作为复垦土地农业利用模式的规划目标，把社会效益和环境效益作为约束条件。设x1，x2，…，xn为待定变量（各种复垦土地的农业利用模式数量），这样目标函数就可以表示为： S=S（x1，x2，…，xn）
目标函数反映了复垦土地农业利用系统的功能目标与利用模式、特性之间相互依存和相互制约的关系，目标函数的最优值为极大值或极小值。复垦土地农业利用模式存在的约束限制主要表现在人力、物力、财力和生态、经济、社会、技术以及复垦土地现状、潜力、需求等多方面，在数量上表现为对待定目标变量作如下的约束条件：
f1（x1，x2，…，xn）≤（或≥，=）b1
f2（x1，x2，…，xn）≤（或≥，=）b2
…… ……
fm（x1，x2，…，xn）≤（或≥，=）bm
xi系指组成各种利用模式类型的数量，应取非负值，即对目标的非负性约束条件
xi≥0 （i=1，2，…，n）
以上3式构成矿区复垦土地农业利用模式规划系统的结构化模型。其中，非负性约束也是约束条件的一部分。
由此可见，利用模式的优化是关于在一定约束条件下求取目标函数最值（最大值或最小值）的理论和方法。凡是可以用目标函数和约束条件表达的系统问题，都可以构成系统的优化问题，都可以采用上述形式的数学模型。具体的优化问题，因为内容的不同以及系统要素之间关联关系的不同，目标函数与约束条件可能会有不同的性质和形式，因此，可以采用不同的方法来解决，如线性规划、模型线性规划、灰色线性规划、非线性规划、动态规划和目标规划等。
3 古冶矿区复垦土地农业利用的优化
3.1 优化模型构建
在对古冶矿区塌陷区自然、社会经济情况以及塌陷区环境综合评估的基础上，有1 937 hm2土地复垦后可用于农业，应用运筹学的线性规划方法，确定矿区复垦土地农业利用模式的优化结果，即通过约束方程给定过的矿区土地资源、投入产出等技术约束条件下，使塌陷区的复垦土地满足经济、生态和社会目标。本研究根据矿区基本的塌陷地农业复垦利用模式，共设置6个变量作为不同利用模式的面积，包括粮食种植模式、蔬菜种植模式、经济林地利用模式、用材林地利用模式、牧草地利用模式和渔业养殖利用模式。
3.1.1 决策变量的选择 决策变量时，决策者从影响目标实现的各种因素中选择可控制的因素。古冶矿区复垦土地的产出效益受到生态、经济、社会文化等方面因素的制约，在这些因素中，以各类用地模式的土地占用面积最易控制，因此根据研究区的土地利用现状、优势条件以及今后复垦区的发展趋势，确定以下6个决策变量：x1——粮食作物面积，x2——蔬菜种植面积，x3——经济林用地面积，x4——用材林用地面积，x5——牧草种植用地面积，x6——渔业养殖水面面积。通过确定这6种模式的用地面积，使总的效益最大。
3.1.2 价值系数的确定 本模型的价值系数（cj）是各类用地的年度或平均单位产值（元·hm-2），它是根据各类利用模式用地的现状、自然、投入产出特点和当地市场趋势确定的。通过实际调查分析，确定6个决策变量的价值系数为（2009年水平）：粮食，c1=10 099元·hm-2；蔬菜，c2=48 356元·hm-2；经济林，c3=13 050元·hm-2；用材林，c4=8 004元·hm-2；牧草业，c5=24 300元·hm-2；渔业，c6=13 395元·hm-2。
3.1.3 目标函数分析 对一个区域的土地利用模式的优化或评价，在很大程度上取决于其经济效益，为此以经济效益最大为目标，生态效益和社会效益在约束条件中显现，因此，建立目标函数的线性规划模型：
MaxZ=10 099x1+48 249x2+13 083x3+14 704x4+24 300x5+43 785x6
3.1.4 约束条件分析 约束条件是实现目标的限制性因素，结合研究区实际情况，需要考虑以下约束条件：
（1）可利用土地资源约束。研究区塌陷土地资源可供农业复垦利用的面积，即
x1+x2+x3+x4+x5+x6=1 937；
（2）复垦投资约束。根据研究区复垦投资的实际情况，参照有关标准，经初步测算，复垦总投资为10 331万元。初步计算出各类农业复垦利用模式的复垦投入为：粮食52 500元·hm-2；蔬菜76 500元·hm-2；经济林，34 500元·hm-2；用材林31 500元·hm-2；牧草业39 000元·hm-2；渔业30 000元·hm-2。即
52 000x1+76 500x2+34 500x3+31 500x4+39 000x5+30 000x6≤103 310 000；
（3）复垦土地利用环境约束，即
x6≥328，x1+x2+x3+x4+x5≤1 609；
（4）森林覆盖率约束。根据规划要求，矿区的森林覆盖率应达到35%以上，即
x3+x4≥1 937×0.35；
（5）矿区复垦土地的农业利用模式选择的类型必须有助于景观多样性的增加，研究区现有的农业用地的景观多样性指数（Shannon-Weaver指数）为1.27，最大多样性指数为1.792，因此复垦土地利用模式类型的多样性指数应该大于1.27；
（6）人均耕地约束。古冶区现有人口36万人，耕地8 000 hm2，人均耕地为0.022 hm2，复垦后人均耕地水平不少于0.22 hm2。即
x1≥16 396×0.022；
（7）数学模型的非负约束，即
xi≥0 （i=1，2，3，…，6）。
3.2 优化结果与分析
3.2.1 计算结果 利用Lingo9.0软件进行运算，运算结果为：
x1=360.71，x2=473.48，x3=677.95，x4=0.00，x5=96.85，x6=328.00，单位为 hm2。 3.2.2 结果分析 计算结果表明，研究区内复垦土地利用模式的优化选择结果为：粮食作物种植面积为360.71 hm2，蔬菜用地面积为473.48 hm2，经济林用地面积为677.95 hm2，用材林用地面积0 hm2，牧草地用地面积为96.85 hm2，水面养殖用地面积为328.00 hm2。
利用新的农业复垦利用模式优化数据，可以发现在满足研究区内生态环境效益和社会效益，以及在投资额度约束的前提下，实现复垦土地农业利用模式效益的最大化。运用新的数据进行计算，森林覆盖率达到35.00%，人均耕地达到了0.022 hm2；景观多样性指数达到1.47，较所在地区的景观有所优化。可见，这一优化结果可以使研究区内复垦土地利用的经济效益、社会效益和生态环境效益都得到明显提高。
矿区复垦土地农业利用优化的质量取决于决策变量、价值系数和约束条件的选择和确定。决策变量要从矿区经济、社会和生态环境条件选择可控制的因素；价值系数应在全面分析矿区复垦土地利用现状的基础上，选择正确的方法进行预测得到确定；而约束条件则应全面分析实现目标的限制性因素，准确地选择关键性制约因素和平衡条件。以上工作的质量直接决定着优化模型和优化结果的质量。通过对以上的优化过程分析，可以看出这个优化方案可以实现，其理由是，模型中的价值系数是根据研究区当地的自然环境、社会经济特点和当地复垦土地农业生产的投入产出实际发展情况而确定的，比较符合古冶矿区实际情况，并且根据过去和当前的国内外市场来看，只要采取切实可行的管理措施，就能实现目标。
参考文献：
[1] 陶小莫.低碳[J].公民与法制，2010（11）：58.
[2] 王志芳.煤矿区复垦融资机制研究[M].北京：中国财政经济出版社，2008.
[3] 袁清坡， 唐国滔.罗美利土地利用生态区划评价研究——以宁远县为例[J].天津农业科学，2008， 14（1）： 47-50.
[4] 梁留科，吴次芳，曹新向.土地生态系统演化的时间观[J].华北农学报，2002，17（4）：123-127.
[5] 张洪波，陈秋计，谢宏全，等.矿区复垦土地资源优化配置方法研究[J].西安科技大学学报，2005，25（2）：172-174.
[6] 马立强.矿区土地农业复垦利用问题研究[M].南京：南京大学出版社，2011.
[7] 高彩云，许月明，胡建.太行山区土地资源优化配置研究——以河北省易县为例[J].天津农业科学，2011，17（2）：47-48.
[8] 李良勇，李吉跃，付祥建.太行低山区农村土地生态利用优化研究——以鹤壁市郊区为例[J].河南农业科学，2007（1）：64-67.
[9] 张晓锁，王语.对土地整理生态效益评价的思考[J].天津农业科学，2009，15（2）：30-32.
[10] 王超，盖艾鸿，刘都雷，等.土地整理前后景观生态效应分析——以山西省泽州县刘轩窑村土地整理项目为例[J].山西农业科学，2010（2）：49-52.
[11] 孙和颜.土地开发整理综合效益评价——以商河县土地开发整理项目为例[J].内蒙古农业科技，2012（4）：50-53.
[12] 沈渭寿，曹学章，金燕.矿区生态破坏欲生态创建[M].北京：新华出版社，2004.
[13] 白中科.工矿区土地复垦与生态重建[M].北京：中国农业科技出版社，2000.
[14] 卢朝东，李建华，靳东升，等.山西省矿区土地复垦与生态重建现状及发展对策[J].山西农业科学，2013（2）：152-154.
据估算，我国约有1 333.4万hm2废弃土地[1]，其中仅采矿破坏的土地约占一半，如能按照“因地制宜，综合整治，宜农则农，宜林则林，宜草则草，宜建则建”的原则进行复垦，约有60%以上的废弃地可以复垦为耕地，30%可以复垦为其他农用地，用于发展农、林、果、草、水产和畜禽养殖等，可以带来可观的经济效益、生态效益和社会效益。由单纯以经济效益最大化为目标转向经济效益、生态效益和社会效益的协调为目标，这是矿区复垦土地农业利用和矿区社会经济可持续发展的必然选择[2]。矿区复垦土地农业利用的优化必须统筹兼顾经济、社会和生态影响。
1 矿区复垦土地农业利用的内涵与目标
1.1 矿区复垦土地农业利用优化的内涵
矿区复垦土地农业利用的优化是为了达到一定的经济、生态和社会效益目标，依据复垦土地环境，结合农作物投入产出状况以及矿区居民的生活习惯和耕作习惯，对矿区内复垦土地的各类农业利用模式进行结构优化和空间布局，使其实现农业复垦利用在数量和空间上的最优配置[3]。通过对利用结构的优化，达到稀缺的复垦土地资源的最优配置，其实质是在时空尺度上的演化[4]，目的在于将有限的复垦土地资源分配到不同的农业利用模式，并在微观层次与宏观层次上相协调，取得经济效益、生态效益和社会效益的合理组合。其目的在于把一定的农业复垦利用模式与复垦土地的适宜性、社会经济性进行适当的比配，寻求复垦土地资源在矿区内大农业各产业间的合理利用结构与空间布局，从而最大限度地提高复垦土地农业利用的综合效益。
科学合理地确定各类复垦土地农业利用模式的布局，是土地用地与养地结合、维护生态系统的平衡、实现复垦土地可持续利用的内在要求[5]。同时，复垦区内土地破坏类型复杂多样，存在多种不同的农业利用模式，在有限的人力、财力、物力约束下，合理整合复垦区域的资源要素，做到土地资源和其他各种农业资源的合理配置，实现适合的复垦效果，必须科学规划复垦区各类农业利用模式的结构与布局[6]。因此，研究复垦土地（已恢复到可利用状态）利用结构的优化问题具有非常重要的现实意义。
1.2 矿区复垦土地农业利用的优化目标
在确定优化方法之前，首先应明确优化的目标。一般优化问题的目标可以表述为以有限的社会经济资源投入产生最大的系统综合效益，即要求在一定的约束条件下，通过各种复垦土地农业利用模式的合理组合，以追求产出效益的最大化[7-8]。这里的资源投入量和规划目标是约束条件，因而它对应着一个求取最大值的最优规划问题。
矿区复垦土地的利用对矿区社会、经济和生态环境都会引发影响，复垦土地利用的效果通过这3个方面得以全面的反映，基于矿区可持续发展的理论，矿区复垦土地利用优化最重要实现矿区生态、经济和社会整体的、协调的发展[9-11]。因此，复垦土地农业利用的优化目标必须通过土地利用的经济效益、生态效益和社会效益3个方面来体现[12]，通过一定的优化方法和优化过程，使一定的复垦土地利用模式与土地适宜性、社会经济性、生态环境的良性发展进行适合的配比，形成合理的复垦土地利用格局，以最大限度地提高复垦土地利用的综合效益。
2 矿区复垦土地农业利用的优化模型构建
复垦土地农业利用结构优化选择的数学模型可以有很多种，但无论哪一种数学模型都具有相同的特点，即都由目标函数和约束条件组成[13-14]。规划意味着寻求在特定的约束条件下达到最优目标的途径，采用待定变量的函数表示复垦土地农业利用结构的规划系统的功能目标，即为目标函数，该目标函数可以为综合效益，也可以为单项效益，根据决策的目标和特点而定。本研究采用经济效益作为复垦土地农业利用模式的规划目标，把社会效益和环境效益作为约束条件。设x1，x2，…，xn为待定变量（各种复垦土地的农业利用模式数量），这样目标函数就可以表示为： S=S（x1，x2，…，xn）
目标函数反映了复垦土地农业利用系统的功能目标与利用模式、特性之间相互依存和相互制约的关系，目标函数的最优值为极大值或极小值。复垦土地农业利用模式存在的约束限制主要表现在人力、物力、财力和生态、经济、社会、技术以及复垦土地现状、潜力、需求等多方面，在数量上表现为对待定目标变量作如下的约束条件：
f1（x1，x2，…，xn）≤（或≥，=）b1
f2（x1，x2，…，xn）≤（或≥，=）b2
…… ……
fm（x1，x2，…，xn）≤（或≥，=）bm
xi系指组成各种利用模式类型的数量，应取非负值，即对目标的非负性约束条件
xi≥0 （i=1，2，…，n）
以上3式构成矿区复垦土地农业利用模式规划系统的结构化模型。其中，非负性约束也是约束条件的一部分。
由此可见，利用模式的优化是关于在一定约束条件下求取目标函数最值（最大值或最小值）的理论和方法。凡是可以用目标函数和约束条件表达的系统问题，都可以构成系统的优化问题，都可以采用上述形式的数学模型。具体的优化问题，因为内容的不同以及系统要素之间关联关系的不同，目标函数与约束条件可能会有不同的性质和形式，因此，可以采用不同的方法来解决，如线性规划、模型线性规划、灰色线性规划、非线性规划、动态规划和目标规划等。
3 古冶矿区复垦土地农业利用的优化
3.1 优化模型构建
在对古冶矿区塌陷区自然、社会经济情况以及塌陷区环境综合评估的基础上，有1 937 hm2土地复垦后可用于农业，应用运筹学的线性规划方法，确定矿区复垦土地农业利用模式的优化结果，即通过约束方程给定过的矿区土地资源、投入产出等技术约束条件下，使塌陷区的复垦土地满足经济、生态和社会目标。本研究根据矿区基本的塌陷地农业复垦利用模式，共设置6个变量作为不同利用模式的面积，包括粮食种植模式、蔬菜种植模式、经济林地利用模式、用材林地利用模式、牧草地利用模式和渔业养殖利用模式。
3.1.1 决策变量的选择 决策变量时，决策者从影响目标实现的各种因素中选择可控制的因素。古冶矿区复垦土地的产出效益受到生态、经济、社会文化等方面因素的制约，在这些因素中，以各类用地模式的土地占用面积最易控制，因此根据研究区的土地利用现状、优势条件以及今后复垦区的发展趋势，确定以下6个决策变量：x1——粮食作物面积，x2——蔬菜种植面积，x3——经济林用地面积，x4——用材林用地面积，x5——牧草种植用地面积，x6——渔业养殖水面面积。通过确定这6种模式的用地面积，使总的效益最大。
3.1.2 价值系数的确定 本模型的价值系数（cj）是各类用地的年度或平均单位产值（元·hm-2），它是根据各类利用模式用地的现状、自然、投入产出特点和当地市场趋势确定的。通过实际调查分析，确定6个决策变量的价值系数为（2009年水平）：粮食，c1=10 099元·hm-2；蔬菜，c2=48 356元·hm-2；经济林，c3=13 050元·hm-2；用材林，c4=8 004元·hm-2；牧草业，c5=24 300元·hm-2；渔业，c6=13 395元·hm-2。
3.1.3 目标函数分析 对一个区域的土地利用模式的优化或评价，在很大程度上取决于其经济效益，为此以经济效益最大为目标，生态效益和社会效益在约束条件中显现，因此，建立目标函数的线性规划模型：
MaxZ=10 099x1+48 249x2+13 083x3+14 704x4+24 300x5+43 785x6
3.1.4 约束条件分析 约束条件是实现目标的限制性因素，结合研究区实际情况，需要考虑以下约束条件：
（1）可利用土地资源约束。研究区塌陷土地资源可供农业复垦利用的面积，即
x1+x2+x3+x4+x5+x6=1 937；
（2）复垦投资约束。根据研究区复垦投资的实际情况，参照有关标准，经初步测算，复垦总投资为10 331万元。初步计算出各类农业复垦利用模式的复垦投入为：粮食52 500元·hm-2；蔬菜76 500元·hm-2；经济林，34 500元·hm-2；用材林31 500元·hm-2；牧草业39 000元·hm-2；渔业30 000元·hm-2。即
52 000x1+76 500x2+34 500x3+31 500x4+39 000x5+30 000x6≤103 310 000；
（3）复垦土地利用环境约束，即
x6≥328，x1+x2+x3+x4+x5≤1 609；
（4）森林覆盖率约束。根据规划要求，矿区的森林覆盖率应达到35%以上，即
x3+x4≥1 937×0.35；
（5）矿区复垦土地的农业利用模式选择的类型必须有助于景观多样性的增加，研究区现有的农业用地的景观多样性指数（Shannon-Weaver指数）为1.27，最大多样性指数为1.792，因此复垦土地利用模式类型的多样性指数应该大于1.27；
（6）人均耕地约束。古冶区现有人口36万人，耕地8 000 hm2，人均耕地为0.022 hm2，复垦后人均耕地水平不少于0.22 hm2。即
x1≥16 396×0.022；
（7）数学模型的非负约束，即
xi≥0 （i=1，2，3，…，6）。
3.2 优化结果与分析
3.2.1 计算结果 利用Lingo9.0软件进行运算，运算结果为：
x1=360.71，x2=473.48，x3=677.95，x4=0.00，x5=96.85，x6=328.00，单位为 hm2。 3.2.2 结果分析 计算结果表明，研究区内复垦土地利用模式的优化选择结果为：粮食作物种植面积为360.71 hm2，蔬菜用地面积为473.48 hm2，经济林用地面积为677.95 hm2，用材林用地面积0 hm2，牧草地用地面积为96.85 hm2，水面养殖用地面积为328.00 hm2。
利用新的农业复垦利用模式优化数据，可以发现在满足研究区内生态环境效益和社会效益，以及在投资额度约束的前提下，实现复垦土地农业利用模式效益的最大化。运用新的数据进行计算，森林覆盖率达到35.00%，人均耕地达到了0.022 hm2；景观多样性指数达到1.47，较所在地区的景观有所优化。可见，这一优化结果可以使研究区内复垦土地利用的经济效益、社会效益和生态环境效益都得到明显提高。
矿区复垦土地农业利用优化的质量取决于决策变量、价值系数和约束条件的选择和确定。决策变量要从矿区经济、社会和生态环境条件选择可控制的因素；价值系数应在全面分析矿区复垦土地利用现状的基础上，选择正确的方法进行预测得到确定；而约束条件则应全面分析实现目标的限制性因素，准确地选择关键性制约因素和平衡条件。以上工作的质量直接决定着优化模型和优化结果的质量。通过对以上的优化过程分析，可以看出这个优化方案可以实现，其理由是，模型中的价值系数是根据研究区当地的自然环境、社会经济特点和当地复垦土地农业生产的投入产出实际发展情况而确定的，比较符合古冶矿区实际情况，并且根据过去和当前的国内外市场来看，只要采取切实可行的管理措施，就能实现目标。
参考文献：
[1] 陶小莫.低碳[J].公民与法制，2010（11）：58.
[2] 王志芳.煤矿区复垦融资机制研究[M].北京：中国财政经济出版社，2008.
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[4] 梁留科，吴次芳，曹新向.土地生态系统演化的时间观[J].华北农学报，2002，17（4）：123-127.
[5] 张洪波，陈秋计，谢宏全，等.矿区复垦土地资源优化配置方法研究[J].西安科技大学学报，2005，25（2）：172-174.
[6] 马立强.矿区土地农业复垦利用问题研究[M].南京：南京大学出版社，2011.
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[8] 李良勇，李吉跃，付祥建.太行低山区农村土地生态利用优化研究——以鹤壁市郊区为例[J].河南农业科学，2007（1）：64-67.
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