中国耕地测绘中的差异及其对生物多样性保护的影响

《Science of Remote Sensing》：Discrepancies in cropland mapping and their implications for biodiversity conservation in China

整合中国七个公开的农业用地数据集，系统分析其空间和时间差异对生态影响评估的影响。研究发现，数据集在生态敏感区域（如西南山地）存在显著差异（CV达50%以上），导致耕地与保护区重叠评估误差和物种丰富度预测偏差，尤其在K?ppen Cfa/Cwa气候区。建议根据区域特征选择数据集并采用融合方法，以提高农业扩张对生物多样性影响的评估精度。

　　随着全球人口预计在2050年达到97亿，以及日益增长的饮食需求，如肉类、乳制品和蛋类的消费增加，如何在满足粮食需求的同时保持地球系统的稳定与韧性，已成为全球各国面临的重要挑战。与此同时，农业活动对生态环境的影响也愈发显著，特别是耕地扩张对自然栖息地和生物多样性的威胁。在这一背景下，长期遥感影像的公开、算法的进步以及云计算的发展，为构建国家乃至全球尺度的耕地地图提供了技术基础。这些地图数据在评估农业生产的生态和环境风险方面发挥着关键作用。然而，尽管已有大量耕地地图数据，其在不同区域的差异尚未得到充分探讨，尤其是在评估耕地扩张对生物多样性影响方面。

为了更全面地理解这些差异对生态影响评估的影响，本研究整合了七种在中国范围内公开的耕地地图数据，并系统分析了它们在时空上的差异，以及这些差异在评估栖息地和生物多样性影响时带来的不确定性。研究还结合了关键的保护区域、物种丰富度图和动态栖息地指数（DHIs）的时间序列数据，以评估耕地变化对生态系统的影响。结果显示，尽管所有数据集都表明中国耕地面积在最近几十年趋于稳定，但在更精细的空间尺度和生态敏感地区，差异依然显著。这些差异不仅影响耕地与栖息地之间空间冲突的诊断，还可能导致对耕地扩张对濒危物种栖息地威胁的低估。此外，耕地地图差异较大的地区往往表现出较低的环境稳定性。

本研究还探讨了耕地变化对生物多样性的影响。通过分析不同数据集在耕地分布和变化趋势上的差异，我们发现这些差异在不同区域的生态敏感性上存在显著的时空不一致性。例如，在中国西南部的山区，耕地变化的估计差异较大，这些地区同时也是生物多样性热点。这种差异可能是由于小规模农户耕作、复杂的地形以及植被的异质性所导致的分类混淆。相比之下，传统农业区，如黄淮海平原，耕地估计差异较小，且物种丰富度较低，这表明长期主粮作物种植和高人口密度可能降低了这些地区的生物多样性。

此外，研究还发现，耕地变化估计差异较大的区域往往与动态栖息地指数（DHIs）的变化趋势相吻合，尤其是在反映环境稳定性方面，varDHI指数显示出更强的空间一致性。这意味着，在耕地变化估计存在较大不确定性的地区，植被生产力的年际波动可能更为显著，这些地区的生态环境稳定性较低，从而可能对生物多样性造成更大的影响。因此，耕地地图的不一致性可能进一步放大我们对耕地扩张如何影响物种丰富度的理解不确定性。

本研究强调了在评估耕地分布及其生态影响时，选择适合特定区域的数据集的重要性。特别是在生态敏感或快速变化的地区，依赖全球或国家尺度的数据集可能不足以准确反映当地的实际情况。因此，研究建议采用区域特定的耕地地图产品或融合多种数据集的方法，以提高生物多样性影响评估的可靠性。同时，研究也指出，在全球尺度的研究中，考虑到数据标准化和可比性，仍然推荐使用全球耕地地图产品。通过融合多种全球尺度数据集，可以有效减少因依赖单一数据集而产生的误差。

总之，随着遥感技术的发展和数据的丰富，我们有能力更精确地监测耕地的变化及其对生态环境的影响。然而，不同数据集之间的差异仍然存在，且在某些地区尤为明显。这种差异不仅影响对耕地扩张对生物多样性影响的评估，还可能对生态保护和农业可持续性研究产生重要影响。因此，未来的生态和农业研究应更加关注数据集的选择与融合，以确保对耕地变化及其生态影响的准确评估。这不仅有助于科学决策，也为实现联合国2030年可持续发展目标提供了重要的数据支持。