基于混合高斯过程回归的和谐度评估，在水-土地-能源-食物-碳排放耦合系统中

《Journal of Hydro-environment Research》：Hybrid Gaussian process regression-based harmony assessment in a water–land–energy–food–carbon-emission coupled system

本研究基于和谐理论构建WLEFC耦合系统评估指标体系，提出AOA-L-BFGS-GPR混合模型，评估了1994-2023年黑龙江省系统和谐度变化，识别出水资源子系统障碍度持续超10%，农村人口减少与能源效率低下成为后期主要制约因素，情景分析表明SSP126路径下至2055年和谐度可达3.923，为农业可持续发展提供决策支持。

　　本研究聚焦于中国黑龙江省这一重要的粮食生产基地，探索农业系统中生产要素与外部环境之间的和谐关系。黑龙江省地处中国东北，拥有丰富的自然资源和独特的地理环境，其农业发展对全国粮食安全具有重要意义。然而，随着社会经济的快速发展和全球气候变化的加剧，农业系统内部各要素之间的协调性面临严峻挑战。本文提出了一种基于“重要性-独立性”双重标准的指标筛选方法，构建了一个科学严谨的农业系统和谐度评价体系，并结合改进的高斯过程回归模型（AOA-L-BFGS-GPR）对黑龙江省WLEFC（水-土地-能源-粮食-碳排放）耦合系统的和谐度进行了定量分析。此外，通过情景分析，评估了不同共享社会经济路径（SSP）下系统和谐度的发展趋势，为优化农业政策提供了理论支持。

农业系统的和谐发展不仅关系到粮食生产的稳定，还对生态环境的可持续性产生深远影响。当前，农业系统中水、土地、能源、粮食和碳排放等要素相互关联，形成一个复杂的耦合系统。这种系统的运行状态和制约因素往往受到多种因素的影响，包括自然条件的变化、社会经济活动的调整以及政策导向的改变。因此，对WLEFC耦合系统的和谐度进行深入研究，有助于识别农业发展中的关键障碍，并为制定科学合理的农业政策提供依据。

本文的研究成果主要体现在四个方面。首先，通过“重要性-独立性”双重标准的指标筛选方法，构建了一个信息含量高、冗余度低的和谐度评价体系。这一方法有效解决了传统评价体系中因主观判断导致的指标选择偏差问题，提高了评价的客观性和科学性。其次，采用改进的高斯过程回归模型（AOA-L-BFGS-GPR）对黑龙江省WLEFC系统的和谐度进行了定量分析。该模型结合了算术优化算法（AOA）与有限内存BFGS算法（L-BFGS），在优化模型参数方面表现出更高的精度和稳定性，从而提升了对复杂系统和谐度的评估能力。第三，通过障碍度模型，识别了不同尺度下的制约因素，包括自然环境、社会经济和政策层面的问题。第四，引入SSP情景分析，预测了系统和谐度在不同发展路径下的演变趋势，为农业政策的制定和优化提供了科学依据。

研究发现，从1994年至2023年，黑龙江省WLEFC系统的和谐度从3.085提升至3.527，显示出一定的改善。然而，水资源子系统始终是系统和谐度的主要障碍，其障碍度长期保持在10%以上。这一结果表明，水资源的合理利用和管理仍然是影响农业系统和谐发展的关键因素。此外，在研究后期，农村人口减少和能源节约进展缓慢成为重要的制约因素。大兴安岭和黑河地区由于农村空心化现象严重，农业人口障碍度分别达到了20.99%和17.43%，显示出这些地区在农业发展过程中面临的特殊挑战。

相比之下，东北部城市则面临两个主要问题：能源利用效率较低和碳排放量较高。这些城市在发展过程中，虽然实现了经济增长，但能源消耗和碳排放的增加对生态环境造成了较大压力。因此，如何在保证经济发展的前提下，提高能源利用效率并减少碳排放，成为实现农业系统和谐发展的关键课题。

通过情景分析，研究发现SSP126路径相较于SSP245、SSP370和SSP585路径，在绿色农业发展方面具有更高的潜力。在SSP126路径下，预计到2055年，黑龙江省WLEFC系统的和谐度将达到3.923，显示出该路径在促进农业可持续发展方面的显著优势。这表明，通过科学合理的政策引导和资源调配，可以有效提升农业系统的和谐度，并为实现绿色农业目标提供支持。

此外，本文还强调了系统和谐度评价体系的科学性和实用性。传统的评价方法往往依赖专家判断或单一的统计分析手段，难以全面反映系统运行的复杂性。本文提出的“重要性-独立性”指标筛选方法，不仅提高了评价体系的客观性，还增强了其对系统内部要素之间相互关系的识别能力。通过综合评估指标的重要性和独立性，构建了一个更加精准、全面的评价体系，为农业系统的和谐发展提供了新的视角和方法。

在模型构建方面，本文采用的高斯过程回归（GPR）模型因其强大的非线性拟合能力、不确定性量化特性以及模型灵活性，在社会经济系统和自然环境的综合评估中表现出色。然而，GPR模型的参数优化问题一直是一个难点，尤其是在处理非凸函数时，优化结果对初始值的依赖性较强，容易导致局部最优。为了解决这一问题，本文结合了算术优化算法（AOA）和有限内存BFGS算法（L-BFGS），构建了一个AOA-L-BFGS-GPR混合模型，从而在保证模型精度的同时，提高了参数优化的稳定性和可靠性。

在实际应用中，该模型对黑龙江省WLEFC系统的和谐度进行了动态评估，揭示了系统在不同时间点上的变化特征。研究发现，尽管整体和谐度有所提升，但各子系统之间的协调发展仍然面临挑战。特别是水资源子系统，其障碍度长期居高不下，成为制约农业系统和谐度提升的主要因素。此外，随着社会经济的发展，农村人口的减少和土地资源的流失也对农业系统的稳定性产生了负面影响。因此，如何在保障农业发展的同时，实现资源的合理利用和人口的可持续管理，成为当前研究的重点。

本文的研究成果不仅为黑龙江省农业系统的和谐发展提供了科学依据，也为其他地区的农业系统研究提供了借鉴。通过构建科学的评价体系和优化的分析模型，可以更准确地识别农业系统中的关键障碍，并为制定相应的政策提供支持。此外，情景分析的引入有助于预测农业系统在不同发展路径下的演变趋势，为农业政策的制定和调整提供了前瞻性视角。

在研究过程中，本文还对WLEFC耦合系统的内涵进行了深入分析。水、土地、能源、粮食和碳排放等要素在农业系统中相互影响，形成一个复杂的耦合网络。水资源的合理利用不仅关系到农业生产，还对生态环境的稳定性产生重要影响。土地作为农业发展的基础，其保护和可持续利用对于保障粮食安全和生态平衡至关重要。能源的高效利用和碳排放的控制则是实现农业绿色发展的关键措施。因此，如何在这些要素之间实现协调发展，是当前农业系统研究的重要课题。

本文的研究方法具有较强的科学性和可操作性。首先，通过“重要性-独立性”指标筛选方法，构建了一个信息含量高、冗余度低的和谐度评价体系。这一方法有效解决了传统评价体系中因主观判断导致的指标选择偏差问题，提高了评价的客观性和科学性。其次，采用改进的高斯过程回归模型（AOA-L-BFGS-GPR）对系统和谐度进行了定量分析，该模型结合了算术优化算法和有限内存BFGS算法，提高了参数优化的精度和稳定性。第三，通过障碍度模型，识别了不同尺度下的制约因素，为农业系统的协调发展提供了具体的方向。第四，引入SSP情景分析，预测了系统和谐度在不同发展路径下的演变趋势，为农业政策的制定和优化提供了科学依据。

综上所述，本文的研究成果为农业系统的和谐发展提供了新的思路和方法。通过构建科学的评价体系和优化的分析模型，可以更准确地识别农业系统中的关键障碍，并为制定相应的政策提供支持。此外，情景分析的引入有助于预测农业系统在不同发展路径下的演变趋势，为农业政策的制定和调整提供了前瞻性视角。本文的研究不仅对黑龙江省农业系统的和谐发展具有重要意义，也为其他地区的农业系统研究提供了借鉴。未来，随着气候变化的加剧和农业发展的需求，如何进一步优化农业系统和谐度评价体系，提高模型的预测能力，将是农业系统研究的重要方向。