耕地保护现状与挑战 - 我国人多地少的基本国情决定了耕地保护的重要性 强调必须保护好关系十几亿人吃饭大事的耕地 [1] - 湖北咸宁市咸安区存在耕地快速流失问题 星星村耕地面积从3600多亩降至1200多亩 主要因梯田难以机械化操作且不成片 [3] - 农村劳动力流失和碎片化耕地投入产出比低导致撂荒严重 山下平缓地区同样面临耕地被经济林和次生林分隔的问题 [3][5] 耕地与林地空间优化措施 - 提出"耕地下山 林地上山"策略 将山上碎片化耕地调整到山下连片开发 同时将山下林地调整到山上集中保护 [5] - 需在政策法律框架内实现等量置换 难点在于需上级部门落地上图以避免违法图斑 [5] - 两年内完成10783亩林地等量置换耕地 优先划定18126亩林地管理空间 显著改善资源错配问题 [7] 耕地质量提升实践 - 云南楚雄市通过74个土地整治项目将旱地占比从69%降至更低水平 增加15度坡以下耕地面积 旱地改水田10090亩 [9][11] - 提质改造使粮食增产148万公斤 新增耕地1220亩 为占补平衡提供更大空间 [11] - 组建平台公司进行规模化经营 串联农业种植各环节提升整体种植成效 [11] 占补平衡政策实施 - 楚雄市下力么村民小组搬迁占用耕地14亩 通过腾退老宅基地复垦产生18.7亩耕地 实现数量占补平衡 [13] - 需在质量上实现占优补优 复垦宅基地需通过土地整治逐步提高地力至优质标准 [13][15] - 永久基本农田特殊保护制度有效遏制非农建设无序占用耕地 推动数量质量双提升 [15] 系统性保护策略 - 自然资源部提出"认定 恢复 置换"三批分类处置方式 优化耕地资源空间布局 [7][9] - 构建数量 质量 生态"三位一体"保护格局 完善永久基本农田"优进劣出"机制 [15][17] - 坚持山水林田湖草沙一体化保护 以系统思维实现田美粮安村兴的和美景象 [17]

地理空间优化技术发展 - 地理空间优化是数学组合优化与地理信息科学的结合，致力于解决空间布局、资源配置等实际问题，在城市建设、工业园区选址、公共服务设施选址等领域具有重要研究意义 [4] - 传统求解方法包括精确算法、近似算法和启发式算法，但分别存在计算复杂度高、算法设计复杂、缺乏理论最优性保证等局限性 [4][5] - 深度学习技术为地理空间优化带来新转机，通过数据驱动实现快速近似代替复杂计算，并自动设计新启发式算法的通用框架 [6] 深度学习模型创新 - 提出动态覆盖注意力模型SpoNet，通过智能体与环境交互实现回报最大化，无需生成标签信息，并利用知识驱动提升对空间覆盖关系的理解能力 [7][9] - 开发自适应交互注意力模型AIAM，包含交互注意力编码器、节点移除/插入解码器，在2,162个居民点和80个医院中验证了最小化总距离的可行性 [12][13][16] - 分层DRL方法通过统筹整体布局与局部调整，整合设施分布、火灾风险和交通状况等多维数据，提升城市应急消防设施配置效率 [17][22] 实际应用案例 - 在北京市朝阳区应急设施布局优化中，从132个候选设施中选择20个中心枢纽点，使覆盖节点数量最大化（服务距离2千米） [11] - 面向城市火灾风险预测的时空神经网络能自动捕捉空间结构、消防设施分布及火灾统计数据动态变化，通过注意力机制输出预测值 [18][19][21] - 应急消防设施配置引入火灾频率、交通状况等不确定性因素，将灾害损失纳入目标函数以提升布局稳健性 [22] 未来研究方向 - 计划引入地理计算机制增强空间感知能力，融合地形、网络通达性等地理结构特征 [23] - 扩展至城市群、省域级多中心联动优化，提升方法可扩展性与计算效率 [24] - 探索多智能体协同、异步训练等技术优化DRL算法框架，实现更有效实际问题求解 [25] 研究团队背景 - 梁浩健博士团队隶属于中国科学院空天信息创新研究院，研究方向涵盖地理空间优化、深度强化学习、遥感大数据分析等领域 [26][28] - 团队由王少华研究员领导，致力于通过时空大数据分析和AI技术实现空间环境智能化决策，推动智慧城市发展 [28]