关中地区耕地利用效率评估及撂荒模式下风险机制分析

《Journal of Environmental Management》：Evaluation of cropland utilization efficiency and analysis of risk mechanisms under abandonment patterns in the Guanzhong region

精准识别关中地区2001-2021年弃耕农田时空分布及驱动机制研究，提出植被物候时间序列分段法（VP-TFSAC）结合MODIS时序数据逆向推理框架，创新性融合XGBoost-SHAP模型解析自然与人文要素非线性交互作用，揭示海拔与河流距离协同影响弃耕风险的机理，验证方法整体精度达86%，量化土地利用率79.78%，形成动态监测与多尺度驱动解析方法体系。

　　
该研究聚焦于中国关中地区2001-2021年耕地撂荒问题，通过创新性的植被物候时间序列分割方法（VP-TFSAC）与机器学习驱动机制解析框架，构建了覆盖数据预处理、动态识别、效率评估到驱动机制的多维度研究体系。研究突破传统静态遥感分类局限，利用MODIS长时间序列数据捕捉作物生长周期动态特征，建立了反向推理模型识别撂荒耕地，其整体精度达到86%，显著优于传统方法。通过构建2001-2021年动态分布图谱，首次系统揭示该区域耕地撂荒的时空演变规律，发现年均撂荒面积达126万公顷，呈现波动下降趋势，且存在显著地形耦合特征，部分区域形成热点聚集区。

在驱动机制解析方面，研究创新性地采用XGBoost-SHAP协同分析框架。通过整合自然因子（海拔、距河距离等）与社会经济因子（机械化水平、人口迁移等），首次揭示多因子非线性交互作用机制。关键发现显示：单一因子中海拔每升高1个单位，弃耕风险降低12%；距河距离每增加1公里，风险下降8%。但SHAP分析揭示二者存在协同效应，交互作用使海拔的负面影响转为正向，风险响应幅度提升33%；同时河距的负面效应被放大20倍。这种复杂交互机制解释了为何在特定地形-水文组合区域，即便自然条件适宜，仍出现较高弃耕率的现象。

研究技术路线具有显著创新性。在数据层面，采用Savitzky-Golay滤波构建连续NDVI时序数据集，有效解决传统方法中时序断裂导致的误判问题。方法层面，提出的"物候日历决策树+双逻辑模型"实现了作物生长周期的精准时序分割，将单季作物与双季作物的物候特征差异量化为5-8个关键时间窗口，使动态监测精度提升27%。应用层面，首次将XGBoost与SHAP结合用于土地变更监测，通过特征重要性排序与交互效应分解，将传统统计模型（如多元线性回归）的解释力提升40%，特别是成功捕捉到人口外流与机械化进程的非线性阈值效应。

关中地区研究揭示出典型的发展悖论：该区域耕地利用效率达79.78%，但仍有10.41%的耕地经历至少一次撂荒。这种表面矛盾实质反映了农业现代化转型的深层矛盾——在机械化水平提升的同时，传统小农经济模式难以为继，导致中高纬度半干旱区的土地集约度与劳动力供给出现结构性失衡。研究数据显示，海拔梯度每变化100米，弃耕概率波动幅度达15%-18%，表明地形微差异对土地决策具有显著影响。河网密度的空间异质性同样值得关注，距主要河流超过5公里的区域，弃耕风险激增4.2倍，这与灌溉基础设施分布密切相关。

该成果为土地政策制定提供了新视角。研究发现，当机械化水平超过35%时，土地撂荒风险与机械化投入呈负相关，但低于临界值（约28%）时，机械化反而加剧弃耕。这种非线性关系揭示了技术替代效应的阈值特征，建议政策制定者关注中低机械化阶段的土地保护。在空间治理层面，研究识别出"地形-水文-人口"三元耦合敏感区，其中黄土塬区与河谷阶地交界处成为重点监测对象，这些区域土地流转活跃度高达普通区域的2.3倍，需建立动态预警机制。

方法论创新方面，研究提出的VP-TFSAC框架包含三大技术突破：首先，通过物候日历构建多时相基准模型，将单时相遥感解译转化为生长周期连续监测；其次，采用双逻辑模型（DLM）对作物类型进行自动识别，使训练样本需求减少60%；最后，开发的反向推理算法通过构建"当前植被状态-历史时序模式"映射关系，将识别精度从传统方法的75%提升至86%。这些创新有效解决了现有方法中动态连续监测不足、作物类型自动识别困难、多因子交互作用解析不充分三大技术瓶颈。

研究对粮食安全战略具有实践指导价值。通过量化计算发现，关中地区单年度因弃耕造成的粮食损失达23亿斤，相当于该区域1.8%的粮食总产量。动态监测表明，2016-2020年间，中海拔丘陵区的弃耕面积年均增速达4.7%，远超平原区（1.2%）。这提示未来土地整治需重点关注海拔500-800米的丘陵地带，该区域每提升1%的机械化水平，可使弃耕率下降0.8个百分点。同时，研究揭示的距离-水文衰减模型显示，灌溉设施覆盖半径每扩大1公里，可减少弃耕风险18.6%，为基础设施优化提供量化依据。

该研究还存在若干待深化方向。首先，在模型泛化性方面，需验证 VP-TFSAC 在不同气候带（如南方水稻区与北方旱作区）的适用性差异。其次，社会经济因子量化存在改进空间，建议引入农户经济账本数据提升决策因子精度。此外，多尺度交互效应分析尚不充分，未来可结合空间计量模型探究县-乡-村三级治理单元的异质性响应。这些方向的研究将进一步完善农业土地转型理论，为全球半干旱农业区提供可复制的监测范式。