加州农田农业多样性与生物多样性的时空格局及其驱动机制研究

《Agriculture, Ecosystems & Environment》：Spatiotemporal patterns of agricultural diversity and biodiversity on California farmland

本刊推荐：为探究农业多样化与生态系统服务的关系，研究人员针对2010-2020年加州 farmland 开展 spatiotemporal patterns 研究，创新性提出结合空间熵与作物轮作的 Composite Diversity Index (CDI)。结果揭示高多样性区域与高 agrochemical inputs、高温正相关，与多数本土物种丰富度负相关，联邦 conservation incentive programs (如EQIP/CSP) 未显效。研究强调需重新评估激励政策以促进可持续农业。

　　

在全球生物多样性持续衰退的背景下，农业扩张与集约化被视为主要推手。然而，农业生态系统本身也蕴含着通过多样化经营来增强生物多样性和生态系统服务的潜力。这种被称为“多功能农业”的理念，主张在管理决策中综合考虑粮食生产之外的多种生态功能。作为全球农业生产力与生物多样性热点并存的地区，美国加利福尼亚州为我们理解农业多样性的时空格局、驱动因素及其生态效应提供了一个绝佳的研究案例。尽管加州政府通过数十项州和联邦激励计划鼓励有利于生物多样性的农业实践，但对于全州范围内农业多样性的分布模式、驱动因素及其与本土生物多样性的实际关联，仍缺乏系统性的认知。正是为了填补这一知识空白，Julia Lenhardt等研究人员在《Agriculture, Ecosystems and Environment》上发表了他们的最新研究成果。

为了系统评估加州农田的农业多样性，研究者们巧妙地整合了空间分析和时间序列数据。他们首先利用美国国家耕地数据层，将作物和植被覆盖类型归类为具有特定生态功能的植物功能型。研究的核心创新在于构建了一个综合多样性指数，该指数融合了景观尺度的空间香农熵指数和年度间的作物轮作数据，从而能够同时捕捉农业多样性的空间异质性和时间动态变化。分析的基本单元采用了加州鱼类野生动物部划定的2.5平方英里六边形网格，这使得研究结果能够与州政府的生物多样性评估和政策规划直接对接。此外，研究还收集了包括气候、土壤、地形、农业经营经济数据以及联邦保护项目资金数据在内的多源信息，并利用加州生物多样性模型数据，通过广义线性回归和随机森林等统计与机器学习方法，深入探究了农业多样性与其他变量间的复杂关系。

3.1. 功能多样性模式

空间多样性分析显示，圣华金河谷在所有研究年份中都具有最高的平均空间熵值，即最高的空间作物多样性，尽管在十年间略有下降。萨克拉门托河谷的空间多样性十年平均值次之，并且呈现出增长趋势。而北部农业专员区域的多样性最低且持续下降。热点分析表明，高多样性区域变得更加集中。综合时空多样性的热点图清晰地显示，中央山谷是加州农田多样性的核心热点区，其次是南部的帝王谷和中央海岸的萨利纳斯河谷。总体而言，圣华金河谷的平均CDI最高。

3.2. 农业多样性的解释性因素

相关性分析揭示了令人深思的发现：CDI与农田使用除草剂的比例、最高温度、使用杀虫剂的比例以及联邦保护项目资金呈显著正相关。相反，CDI与坡度、海拔和年降水量呈显著负相关。这意味着，在农药使用更多、气温更高、获得更多联邦保护资金的县，农业多样性反而更高。多元回归模型进一步确认，在考虑了气候和地形因素后，杀虫剂的使用是解释CDI变异的最强正相关因子。令人意外的是，联邦保护项目资金和农业销售额在模型中与CDI没有显著关系。

3.3. 与本土物种多样性的关系

随机森林模型的结果显示，农业多样性对于预测本土植物、两栖动物、爬行动物和哺乳动物的物种丰富度贡献甚微，这些类群的分布主要受温度、降水和海拔的影响。然而，CDI是预测本土鸟类物种丰富度的一个重要变量。部分依赖图表明，鸟类物种丰富度随着CDI的增加而迅速上升，直到CDI达到0.17的阈值后趋于平稳。这表明，即使农业多样性水平相对较低，也能对鸟类多样性产生积极的促进作用。

研究的讨论部分对上述结果进行了深入剖析。高多样性区域集中在中央山谷和帝王谷，这主要归因于高经济价值作物如果树、坚果、葡萄和蔬菜的集中种植，而支撑这些作物生产的，是加州庞大而复杂的灌溉系统。这使得农业多样性反而出现在更炎热、更干燥但灌溉条件优越的地区。同时，高价值作物也导致了更高的农用化学品投入，这解释了农业多样性与农药使用正相关的看似矛盾的现象。这种以高投入为特征的集约化农业景观，虽然作物种类多样，但可能缺乏适合多数地面活动的野生动物栖息的半自然生境，从而导致除鸟类外的其他本土物种丰富度较低。鸟类作为活动范围更广的类群，可能从作物类型的多样化中间接获益，例如获得了更多的食物资源或栖息地结构。

本研究最重要的启示之一在于对现有保护激励计划的反思。分析发现，在2010至2020年间，联邦项目如环境质量激励计划和保护管理计划所拨付的资金中，高达85%至96%流向了与促进作物多样性无关的实践，例如拖拉机更换、滴灌系统安装等。这可能是这些项目未能有效提升农业多样性的关键原因。因此，研究者强调，未来的激励计划需要更具针对性，应将资金更多地导向能够真正促进生态功能的管理实践，如农林复合经营、绿篱建设、 riparian 区域的恢复等。同时，政策设计应考虑减少那些产生生态系统“负服务”的农业活动补贴，转而奖励那些能够协同实现生产、生态保护与气候韧性的综合性可持续实践。

综上所述，这项研究不仅首次绘制了加州农田农业多样性的精细时空图谱，更重要的是，它揭示了在高度集约化的农业系统中，农业多样性本身并不必然等同于生态效益。其环境后果高度依赖于具体的管理实践和区域背景。该研究为加州乃至全球类似农业区重新设计农业与环境政策提供了关键的科学依据，指出了一条通向真正实现农业多功能性和气候韧性的、更加精准和负责任的道路。