沈阳农业大学发文!中国东北黑土区多尺度景观格局对耕地生态系统服务的阈值效应

• SCI期刊： Ecological Indicators

• 英文题目： Threshold effects of multi-scale landscape pattern on cultivated land ecosystem service in the Northeast Black Soil Region of China

• 中文题目： 中国东北黑土区多尺度景观格局对耕地生态系统服务的阈值效应

• 发表时间： 2025年10月23日

• 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.114298

🌍 研究背景

耕地系统既是粮食安全的基础，也是生态可持续性的重要支撑。然而，在集约化农业区，耕地生态系统服务（CLESs）之间的权衡与协同机制仍不清晰。中国东北黑土区是世界四大黑土区之一，过去四十年高强度耕作和过量投入导致有机质下降、酸化、侵蚀等严重退化问题。该区域面临“保障粮食高产”与“遏制生态恶化”的双重挑战。耕地系统实际上是由耕地与周边非耕地生境（林地、草地、沟渠等）共同构成的生态经济复合体，景观格局（组成与配置）如何通过阈值效应影响多尺度下的CLESs关系，是目前科学研究的薄弱环节。

🎯 研究意义

本研究首次在县域和网格（20 km×20 km）双尺度上，系统量化了黑土区耕地生态系统服务之间的权衡/协同关系，并引入自组织映射（SOM）识别服务束，进一步利用随机森林（RF）和多变量回归树（MRT）揭示了景观格局指标对CLESs的非线性阈值效应。研究发现：服务交互具有显著的尺度依赖性——县域尺度上粮食生产（FP）与生境质量（HQ）、碳固持（CS）呈权衡，但在网格尺度转为协同；景观水平指标（连通性、多样性）主导县域尺度，而斑块水平指标（斑块形状、比例）主导网格尺度。研究还定量给出了关键阈值（如ENN_MN≥0.464、PAFRAC≥0.941、草地比例>18.1%等），为黑土区耕地保护从“数量管控”转向“生态功能协同优化”提供了可操作的空间调控规则，对实现可持续农业和SDGs（2、6、11、15）具有重要指导价值。

🧠 研究目的

1. 揭示东北黑土区县域和网格双尺度下耕地生态系统服务（产水量WY、碳固持CS、生境质量HQ、土壤保持SDR、粮食生产FP）的空间分布格局及权衡/协同关系。

2. 利用自组织映射（SOM）识别不同尺度的生态系统服务束，划分耕地生态-生产功能类型。

3. 分析景观格局指标（景观水平与斑块水平）对CLESs综合指数的相对重要性及尺度依赖性。

4. 通过多变量回归树（MRT）识别不同服务束下景观格局指标对CLESs的阈值效应，提出差异化的空间调控策略。

🗂️ 研究内容

• CLESs量化：采用InVEST模型计算WY、CS、HQ、SDR；FP通过NDVI与县级粮食产量降尺度到1 km网格。

• 景观格局计算：在20 km×20 km网格和县域单元上，计算9个景观水平指标（SHDI、CONTAG、ENN_MN、PAFRAC等）和4个斑块水平指标（PLAND、PD、LPI、PARA，分别针对耕地、林地、草地）。

• 权衡/协同分析：利用地理加权回归（GWR）分别对县域和网格单元计算成对ES的回归系数（正为协同，负为权衡），并绘制空间分布图。

• 服务束识别：采用SOM神经网络对双尺度的五类ES值进行聚类，识别不同服务组合类型。

• 重要性排序：以CLES综合指数为因变量，景观指标为自变量，运行随机森林回归，计算%IncMSE排序。

• 阈值效应检测：以五类ES为响应变量，景观指标为解释变量，构建多变量回归树（MRT），通过十折交叉验证选择最优树大小，提取分裂节点上的景观指标阈值及对应的ES组合特征。

🌏 研究区概况

中国东北黑土区（38°42′−53°36′N, 115°24′−135°12′E）总面积约108.2万km²，涵盖黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古四省区的246个县级行政单元。包含松嫩平原、三江平原、辽河平原三大连片黑土核心区，以及大兴安岭、小兴安岭、长白山等山地。该区年均降水500−650 mm，主产玉米、水稻、大豆。长期高强度利用导致黑土退化，亟需从“单一数量保护”转向“生态功能协同提升”。

📊 数据概况

• 土地利用：30 m分辨率2020年数据，分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地6类。

• 气象数据：降水、温度、蒸散发（1 km）。

• NDVI：用于估算FP空间分布。

• 土壤数据：HWSD，用于InVEST土壤保持和碳固持参数。

• 粮食产量：县级统计数据，用于FP降尺度。

• DEM：30 m。

• 所有数据统一投影至KGCS Krasovsky 1940坐标系，重采样至1 km。最终分析单元为县域（246个）和20 km×20 km网格（1225个，仅保留耕地占比>20%的单元）。

⚙️ 研究方法

• InVEST模型：产水量（水量平衡）、碳固持（四大碳库）、生境质量（威胁因子法）、土壤保持（RUSLE）。

• NDVI降尺度：FP = (NDVI_i / NDVI_sum) × C_sum。

• 地理加权回归（GWR）：分析成对ES的空间非平稳性，带宽通过交叉验证优化。

• 自组织映射（SOM）：无监督聚类，迭代1000次，识别服务束。

• 随机森林（RF）：评估景观指标对CLES综合指数的相对重要性，%IncMSE。

• 多变量回归树（MRT）：同时以5个ES为响应变量，景观指标为预测变量，构建分层树状结构，提取阈值及叶节点ES特征。

📈 研究结果

1. CLESs空间格局：WY高值区集中在长白山南部；CS、SDR、HQ在松嫩平原分布较散；FP高值区集中在松嫩平原和三江平原黑土区。县域尺度空间异质性更突出，西部干旱区WY和SDR低值明显。

2. 双尺度权衡/协同：

• 县域尺度：HQ、WY、CS、SDR之间多为协同；FP与HQ、CS呈权衡，与SDR、WY呈协同。

• 网格尺度：HQ – WY、CS – WY出现权衡；FP与HQ、CS转为协同。

3. 服务束类型：

• 县域：生态-生产协同束（XB1）、粮食生产束（XB2）、关键协同束（XB3）、权衡主导束（XB4）。

• 网格：粮食生产束（WB1）、综合生态束（WB2）、关键权衡束（WB3）、多生态协同束（WB4）。

4. 景观指标相对重要性：

• 县域：景观水平指标（ENN_MN、IJI、DCAD等）主导，解释力最高达58.9%（XB2）。

• 网格：斑块水平指标（PLAND、PD、SHAPE等）主导，林地、草地斑块的形状和比例影响最大。

5. MRT阈值效应：

• XB2（县域粮食生产束）：ENN_MN≥0.464时，PAFRAC≥0.941可增强FP与CS、WY的协同；PAFRAC<0.941则权衡加剧。

• XB4（县域权衡主导束）：草地比例（PLAND_GL）<0.154时，DCAD<0.326支撑协同，反之碎片化降低FP但稳定其他服务；PLAND_GL≥0.154后，PD_CUL和CIRCLE_MN成为关键。

• WB1（网格粮食生产束）：NP≤0.547且CONTAG≥0.399时，FP与CS高但WY、SDR低；CONTAG<0.399时，PLAND_CUL≈0.185可缓解权衡。

• WB3（网格关键权衡束）：PLAND_GL<0.439时，FP由PLAND_CUL（≥0.567）和PLAND_WL（≥0.181）交互驱动；高PLAND_WL增强HQ、WY、SDR。

• WB4（网格多生态协同束）：PLAND_GL<0.176时，高PLAND_CUL（≥0.852）导致调节服务弱化；高PAFRAC可提升多服务协同。

💬 主要讨论

• 尺度依赖性机制：县域尺度上，景观连通性和多样性（如ENN_MN、SHDI）通过影响物种扩散、物质流动主导宏观生态过程；网格尺度上，斑块形状（PAFRAC、SHAPE）和局部比例（PLAND）通过边缘效应、微生境条件调控服务交互。这解释了为何FP与HQ在县域为权衡（大规模连片耕作牺牲生境），而在网格转为协同（局部非耕地斑块可为授粉者提供栖息地，间接增产）。

• 阈值调控的实践意义：研究给出的具体阈值（如ENN_MN≥0.464、PAFRAC≥0.941、草地比例>18.1%）可直接用于指导黑土区耕地整治。例如，在粮食生产主导区，应保持斑块间距离≤464 m，并提高农田-林地/草地边界的形状复杂度（PAFRAC≥0.941），以促进天敌昆虫迁移和水分下渗。在权衡区，适当增加草地比例（>15.4%）并控制斑块密度，可实现粮食与生态的双赢。

• 对黑土保护政策的启示：当前黑土地保护规划强调“数量平衡”和“工程措施”，本研究证明景观配置优化（如建设农田防护林、野生花卉带、湿地缓冲带）可在不减少耕地面积的前提下提升调节服务。建议在国土空间规划中引入“生态-生产协同区”，针对不同服务束类型实施差异化管控。

• SDGs关联：策略直接支持SDG 2（粮食安全）、SDG 6（水质水量）、SDG 11（社区韧性）、SDG 15（陆地生态），为农业景观可持续发展提供了量化路径。

✨ 创新点

1. 双尺度（县域+网格）系统对比，揭示了CLESs权衡/协同关系的尺度转换规律，并首次在网格尺度发现FP与HQ、CS由县域权衡转为协同。

2. 将SOM服务束与MRT阈值模型结合，识别了不同服务束下景观格局指标对CLESs的非线性阈值及具体数值（如ENN_MN、PAFRAC、PLAND_GL等），突破了传统线性分析。

3. 明确了景观水平与斑块水平指标的尺度主导性：县域看连通性和多样性，网格看比例和形状，为“宏观-微观”分级调控提供了科学依据。

4. 提出了可直接落地空间规划的黑土区调控规则，如高连通性+复杂边界增强协同、草地比例阈值为15.4%–18.1%等。

5. 集成InVEST、GWR、SOM、RF、MRT多方法链，形成了从服务量化、空间非平稳性、聚类到阈值识别的完整技术体系。

⚠️ 不足与展望

• 时间维度缺失：仅基于2020年静态数据，未考虑黑土区过去几十年景观动态变化及未来情景。未来可结合长时序Landsat和CMIP6情景模拟演化过程。

• 服务类型有限：未包括授粉、病虫害控制、休闲文化等服务，这些在农业景观中同样重要。未来可扩展服务束类型。

• 阈值的外推性有待验证：阈值可能随气候、土壤类型、作物结构变化而改变。需在更多典型黑土亚区（如三江平原vs松嫩平原）开展验证。

• 未纳入社会经济驱动因子：如农业补贴、土地流转、农户决策等，这些因素可能独立影响景观格局。未来可耦合ABM与景观模型。

• 因果推断不足：MRT和RF揭示的是统计关联而非因果。未来可利用面板数据或准实验设计（如DID）验证关键阈值的因果效应。

📌 总结

本研究以东北黑土区为案例，构建了多尺度景观格局对耕地生态系统服务阈值效应的分析框架。主要结论：（1）CLESs的权衡/协同具有强尺度依赖性：县域尺度上粮食生产与生境质量、碳固持呈权衡，而网格尺度转为协同。（2）景观水平指标（连通性、多样性）主导县域尺度，斑块水平指标（比例、形状）主导网格尺度。（3）识别了关键阈值：县域粮食生产束中，高连通性（ENN_MN≥0.464）结合高边界复杂度（PAFRAC≥0.941）可增强FP与CS、WY的协同；权衡束中草地比例<15.4%时需控制景观破碎度（DCAD<0.326），>15.4%后应优化耕地斑块密度与形状。（4）网格尺度上，草地比例<17.6%时高耕地比例（>85.2%）会削弱调节服务，而高复杂度边界（PAFRAC）可提升多服务协同。研究提出了“县域强化连通性、网格优化斑块配置”的分级调控策略，为黑土区从“数量保护”转向“功能协同”提供了直接的科学依据和空间规划指南。