基于安徽省土地利用政策分区研究植被的时空演变及其影响因素的空间异质性：为植被保护提供新的思路

《Frontiers in Environmental Science》：Study on the spatiotemporal evolution of vegetation and the spatial heterogeneity of its influencing factors based on land use policy zoning in Anhui Province: providing new ideas for vegetation protection

本研究基于安徽2000-2023年土地利用变化与植被覆盖数据，创新性运用SOFM神经网络划分4类政策区，耦合Sen+MK趋势分析、Hurst指数预测与多尺度地理加权回归（MGWR）及地理探测器模型，揭示时空异质性特征与驱动机制。结果表明：核心生态保护区FVC最高（0.8-1），农业区波动显著，经济区植被退化风险突出；气候、地形、社会经济因素空间异质性明显，气候主导全域，地形主导生态区，经济因素主导发展区。

　　
### 安徽省土地政策区划下植被覆盖动态与驱动机制研究解读

#### 一、研究背景与核心问题
安徽省作为中国东部重要的生态屏障和经济区域，其植被覆盖变化（FVC）不仅关系到区域生态安全，还与粮食生产、经济发展及气候变化等多重因素密切相关。当前研究普遍关注单一尺度的植被动态分析，但缺乏对多政策区背景下植被时空异质性的系统性解构。基于此，研究提出以下核心科学问题：
1. 如何科学划分安徽省土地政策区以揭示植被覆盖的异质性驱动机制？
2. 不同政策区下植被覆盖的时空演变规律及其稳定性特征如何？
3. 自然与人文因素在不同政策区中的主导作用是否存在显著空间分异？
4. 未来植被覆盖趋势的时空分布特征与潜在风险区域如何预测？

#### 二、方法创新与技术创新
研究突破传统静态分区方法的局限，构建了“动态转移识别-多尺度驱动解析-未来情景模拟”三位一体的技术框架：
1. **SOFM神经网络区划技术**
- 采用无监督学习机制，通过104个县域单元的2000-2023年土地利用类型转移数据（含6类主要用地转换模式），自主聚类形成4类政策区：核心农业区、生态保护缓冲区、核心生态保护区和核心经济示范区。
- 该方法突破传统景观格局分析对静态格局的依赖，首次将土地利用动态转移特征（如耕地→林地、建设用地→农用地等）纳入区划模型，使区划结果更贴合区域发展实际需求。

2. **多维度植被动态评估体系**
- **时序分析**：整合Sen趋势检验与MK非参数检验，构建五级植被变化强度分类（显著退化-稳定-轻微改善-显著改善-不可判定），结合变异系数（CV）量化区域稳定性。
- **空间分异诊断**：运用地理探测器揭示各因子贡献度（q值），创新性引入Hurst指数（H值）预测未来植被持久性趋势（H>0.5为持续改善，H<0.5为波动退化）。

3. **多尺度地理加权回归（MGWR）模型**
- 通过动态优化带宽参数（0.5-5.0km梯度调整），突破传统GWR模型对统一带宽的依赖，实现：
- 自然因子（坡度、海拔）带宽达103个县域（覆盖99%样本）
- 人文因子（GDP、夜间灯光指数）带宽达64个县域
- 气候因子（降水、温度）带宽差异显著（41%-51%县域覆盖）
- 建立双因子交互效应评估矩阵，揭示气候-地形协同作用（如湿润区高海拔地的植被恢复悖论）及经济-生态权衡机制（如经济密度与植被覆盖的负相关关系）。

#### 三、区域划分与植被时空特征
1. **政策区划结果**
- **核心农业区**（15县）：以Fuyang、Bozhou为中心，呈现耕地扩张与林地恢复并存的特征。
- **生态保护缓冲区**（61县）：涵盖长江、淮河及新安江流域，承担生态廊道衔接功能。
- **核心生态保护区**（15县）：重点位于大别山及皖南山区，植被覆盖度均值达0.85（图6）。
- **核心经济示范区**（13县）：以合肥、芜湖、滁州都市圈为载体，呈现城市扩张与植被退化的叠加效应。

2. **植被时空演变规律**
- **空间格局**（图6）：呈现“双高-中低”分布特征，南部大别山-皖南山区（FVC>0.8）与北部淮北平原（FVC>0.6）构成高值区，中部长江流域（FVC=0.4-0.6）为过渡带。
- **时序趋势**（图8-9）：
- 整体呈“先升后稳”特征（2000-2015年FVC年均增长0.8%，2016-2023年趋于平稳）。
- 核心农业区：2010-2020年FVC从0.45提升至0.62（CV=0.18），但近三年出现0.5%的年衰减率。
- 核心生态保护区：2020年后因采石活动导致局部退化，FVC下降0.12（图10）。
- **稳定性分级**（图10）：
- 高稳定性区（CV<0.05）：集中于皖南黄山-祁门区域（占保护区总面积31.97%）。
- 中等稳定性区（CV=0.05-0.15）：覆盖农业区与经济示范区边界地带。
- 低稳定性区（CV>0.15）：主要分布于合肥都市圈（经济示范区）及蛙埠-宿州平原（农业区）。

#### 四、驱动机制的空间分异特征
1. **自然因子主导区**
- **核心生态保护区**：坡度（β=0.23）、海拔（β=0.18）贡献度达42%，湿润度（q=0.31）与年降水（q=0.28）构成协同驱动模型。
- **生态缓冲区**：年温度（q=0.27）、蒸发量（q=0.25）与植被覆盖存在非线性关系（图15d/f）。

2. **人文经济驱动区**
- **核心经济示范区**：GDP每增长1%，FVC下降0.072（β=-0.072），夜间灯光指数（q=0.29）与人口密度（q=0.18）形成复合衰减效应。
- **农业核心区**：灌溉设施覆盖率（未直接量化但通过土地转换间接反映）与NDVI相关系数达0.65，显示技术干预的显著作用。

3. **交互效应关键发现**
- **气候-地形耦合**：大别山南麓（年均温15℃+坡度>15°）出现植被覆盖度与降水量的负相关（-0.32），反映地形截留降水导致的微气候异质性。
- **经济-生态博弈**：合肥都市圈（GDP>1.2万亿/年）周边5km范围内，FVC与夜间灯光指数呈强负相关（R2=0.89），揭示城市化对近郊植被的胁迫效应。

#### 五、未来趋势与政策启示
1. **植被覆盖预测**（图12-13）
- 2025-2030年：
- 核心农业区：36.8%区域可能由“持续改善”转为“退化风险”（H值0.47）。
- 生态缓冲区：51.2%区域呈现“不可判定”趋势，需警惕退耕还林地复垦失败风险。
- 关键预测指标：
- 淮北平原：受地下水超采影响，预计2030年FVC下降0.12（敏感度最高）。
- 皖南山区：大别山-天目山区域因旅游开发，植被覆盖将波动于0.75-0.88区间。

2. **分区管理策略**
- **核心农业区**：实施“耕地质量提升计划”，推广保护性耕作（预计可使FVC年增长0.03%）。
- **生态保护区**：建立“三区三线”动态监测机制，重点防控采矿活动导致的表土流失（土壤侵蚀模数>2000t/km22）。
- **经济示范区**：推行“海绵城市2.0”标准，要求新建城区绿地率≥35%，并配套建立碳汇交易市场。
- **缓冲区**：实施“农业-生态复合经营”模式，试点“稻渔共生”系统（试验表明可使FVC提升0.08）。

3. **技术路径创新**
- 开发“AI+GIS”双引擎决策系统，集成SOFM区划结果与地理探测器因子权重，生成动态分区管控建议（如缓冲区优先级评分模型）。
- 建立“植被-水文”耦合模拟平台，量化不同政策情景下地表径流变化（敏感性分析显示：FVC每提升0.1，径流减少8.7%）。

#### 六、学术贡献与实践价值
1. **理论突破**
- 首次将机器学习（SOFM）与地理统计学（MGWR+地理探测器）深度融合，构建“动态转移识别-多尺度驱动解析-情景模拟”方法论体系。
- 揭示Hurst指数与政策区划的耦合效应：生态保护区H值0.62（持久性改善）显著高于农业区H值0.48（波动性退化）。

2. **实践指导**
- 制定《安徽省植被覆盖动态分区管控指南》，将研究区细分为12类管理单元（如“皖南红壤区高海拔生态恢复区”“淮北平原集约农业区”）。
- 建立“植被健康指数（VHI）”预警系统，通过遥感反演实现关键区域（如长江沿岸湿地）的季度级动态监测。

3. **区域示范效应**
- 研究成果已应用于《长三角生态绿色一体化发展示范区规划》，提出“三区联动”策略：
- **核心区**（皖南）：重点发展生态旅游（2025年规划接待量500万人次/年）
- **缓冲带**（皖北-中部）：实施“退耕还湿+光伏农业”复合模式
- **辐射区**（经济示范区）：建设国家生态文明实验区

#### 七、研究局限与展望
1. **数据约束**
- 早期NDVI数据分辨率（10km）与后期（30m）存在系统性偏差，需采用时间序列插值修正（MAPE误差控制在8%以内）。
- 社会经济因子中夜间灯光指数未区分产业类型（工业/服务业），未来可引入POI数据优化分析。

2. **模型优化方向**
- 开发多尺度空间插值算法（0.5-50km带宽自适应），提升边缘区预测精度（当前模型在县域边界误差达12%）。
- 构建植被-气候-社会经济耦合系统动力学模型，纳入政策干预变量（如生态补偿标准）。

3. **扩展应用场景**
- 已验证适用于长江经济带其他省份（如江西试点显示FVC预测误差<7%）。
- 可拓展至生物多样性监测（如候鸟迁徙路径模拟）与碳中和路径规划（植被碳汇量估算误差<15%）。

该研究为国土空间规划中的“三区三线”划定提供了定量依据，其方法体系已纳入《自然资源部国土空间生态修复技术导则（2025版）》，并在安吉、江宁等15个试点区域实现应用转化，植被覆盖度监测精度提升至92.3%。未来需重点关注气候变化（如极端降水频率增加）与新型城镇化（如5G基站覆盖密度>200个/km2）的叠加效应，建议每三年更新区划模型参数以保持政策弹性。