耕地及耕地质量对于我国粮食安全、经济良性发展及社会和谐稳定都是至关重要的。改革开放以来经济发展导致耕地数量锐减,尤其是城镇建设占用大量优质农田;另外,新技术、新品种的投入,给耕地带来了土地污染等隐性安全隐患,严重威胁社会经济持续发展和生态环境。因此,在优质耕地资源不断被侵占、数量不断减少的趋势下,积极开展耕地质量研究,是顺应社会经济发展与解决粮食安全的可靠选择。科学的耕地质量评价可准确把握质量现状及空间布局特征,对指导有限耕地资源合理利用和保护以及实现耕地数量-质量综合平衡与管理具有重要意义。而目前耕地质量评价中,评价指标较少考虑土壤污染、社会经济等因素,同时评价方法也以传统方法居多,主观性较强。不同尺度上影响耕地质量的主导因素差异显著,评价指标和方法选择也应不同,现有评价中则较少考虑尺度之间的联系以及不同尺度下耕地质量的影响因素差别。珠三角不仅是中国经济发展最快的核心城市群之一,也是广东省重要的农业生产基地。基于此,本文以珠三角为研究区域,珠三角耕地为研究对象,考虑不同尺度影响耕地质量的主要因素,采用不同方法对多尺度耕地质量进行研究,丰富和完善了耕地质量评价体系,为实现珠三角耕地资源的合理持续利用提供依据,也为其他类似研究提供一定的借鉴与参考。主要研究如下:(1)对珠三角耕地现状及2000-2014年近15年来的数量变化进行分析,包括耕地资源总体变化态势、耕地利用程度变化、耕地变化动态度、区位熵、耕地空间以及景观变化。主要结论是:耕地数量初期呈快速下降递减趋势,然后逐渐平缓;土地垦殖率总体缓慢下降,复种指数呈现波动性上升的趋势;从耕地流失来看,广州、佛山、东莞和中山为耕地资源严重流失区;人类活动对耕地景观的改变明显,耕地破碎化程度也在不断加剧。(2)对于珠三角区域尺度的耕地质量评价,将相关性分析与粗糙集结合筛选指标,从自然、经济、利用和生态4个方面构建评价体系,设计基于GA-BP神经网络的评价方法,选择珠三角具有代表性且涵盖耕地利用类型的4000个样本,通过实验得出GA-BP神经网络模型的训练次数明显小于BP神经网络,且均方误差的最大与最小差值也比BP网络模型小0.1051,与实际耕地质量等级结果更接近,用于耕地质量评价更稳定,适应度更好。结果表明:珠三角区域耕地质量总体较好,其中二三等地所占比例最大,占耕地总面积的52.94%,耕地质量等别基本符合正态分布的态势。耕地质量呈现出明显的地域分布规律,整体表现为中部质量高,四周低的特点。(3)县域尺度耕地质量评价中,基于MCDM(multiple criteria decision making)与GIS(Geographic information system)技术相结合,从土壤理化性质、农业生产条件、区位条件和土壤环境状况4个方面来构建指标体系,使用层次分析法确定指标初始权重,采用多因素法对耕地质量进行评价。结果表明增城区耕地质量整体较高但优质耕地较少,耕地质量等级主要集中在第2、3级,分别占全区耕地的30.88%和31.69%。利用层次分析法借助专家经验确定其评价指标体系及权重不可避免地存在人为主观因素,降低评价的可信度和准确性。为了探讨评价结果的可靠性,引入指标权重敏感性从局部区域不确定性和综合敏感性两方面对评价结果的稳定性进行分析。当权重改变30%时,最大的MACR(mean absolute change rate)值只有3.5582%,各指标MACR值远低于权重变化率大小,说明评价结果总体相对稳定,初始确定的权重也相对合理可靠,能够客观反映增城区的耕地质量状况。(4)从耕地自然质量、利用质量、经济质量以及生态质量4个方面分析耕地质量的空间分布格局,结果显示各类型质量的空间分布格局均有所差异。运用空间自相关法研究耕地质量在空间上的分布特征,珠三角耕地质量在全局和局部均存在空间自相关,Moran’s I值在县级尺度与珠三角区域整体水平之间存在较大的差异性,且耕地各属性层面质量Moran’s I值在相同的县域尺度上,也存在较大的内部差异性。在局部空间自相关中,各类型质量空间聚集类型有较大差异,大部分乡镇在空间上表现为非显著型。基于GWR(Geographically weighted regression)模型对耕地质量空间布局的影响因素进行分析,模型拟合度R~2为0.5806,校正模型拟合度R~2为0.5699,模型拟合效果较好,从显著性检验的P值大小来看,农业从业人员数对耕地质量空间布局贡献度的区位差异最大,其次是二三产业比重。从各因素的回归系数图可以看出,不同因素对耕地质量空间布局的影响程度也不相同。