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为探究人类活动与生态系统相互作用，研究人员以陕西为对象，构建人类活动强度（HAI）指数，结合遥感生态指数（RSEI），利用地理加权回归（GWR）模型分析其对多层土壤有机碳（SOC）影响，发现 HAI 对表层 SOC 影响更显著，60cm 深度趋稳，为碳循环研究提供依据。
土壤作为地球重要的碳库，在调节全球气候中扮演关键角色。然而，人类活动如城市化、土地利用变化等正以前所未有的速度改变着土壤生态系统，尤其是土壤有机碳（Soil Organic Carbon, SOC）的分布与动态。当前，多数研究聚焦于人类活动对地表生态系统的影响，而对地下不同深度土壤碳库的关注较少，且缺乏对多层土壤 SOC 与人类活动空间关联的系统性分析。在全球变暖背景下，厘清人类活动如何通过地表至地下的生态过程影响 SOC 分布，对于预测碳循环、制定气候适应策略至关重要。
为填补这一研究空白，国内研究人员以生态环境复杂且人类活动强度差异显著的陕西省为研究区域，开展了 “人类活动对陕西近 20 年多层土壤有机碳的空间效应” 研究。该研究成果发表在《Ecological Indicators》，旨在揭示人类活动强度（Human Activity Intensity, HAI）与地表生态条件（以遥感生态指数 Remote Sensing-based Ecological Index, RSEI 表征）对不同深度（0-200cm）SOC 的空间影响机制，为区域碳管理提供科学依据。
研究主要采用以下关键技术方法：
- 构建 HAI 指数：整合土地利用 / 土地覆盖（LUCC）、夜间灯光遥感（NLRS）和人口密度（PD）数据，通过标准化处理与加权平均，量化人类活动强度空间分布。
- 计算 RSEI 指数：基于 MODIS 数据，利用 Google Earth Engine（GEE）平台，通过主成分分析（PCA）整合归一化植被指数（NDVI）、湿度指数（WET）、地表温度（LST）和归一化建筑指数（NDBSI），评估地表生态状况。
- 地理加权回归（GWR）模型：分析 HAI、RSEI 与多层 SOC 的空间相关性，揭示变量间局部尺度的回归关系。
研究结果
3.1 HAI 指数特征
HAI 空间分布呈现显著集聚性，高强度区（HAI>3）集中于陕西中部（如西安等经济发达城市），北部以中高强度（2-3）为主，南部低海拔区亦有分布。随时间推移，HAI>3 的区域持续扩张，表明人类活动强度整体呈上升趋势。
3.2 RSEI 结果
RSEI 呈现南北梯度差异，南部植被茂密区值较高（>0.6），北部生态脆弱区较低（<0.4）。GWR 模型显示，HAI 对 RSEI 的负向影响主要集中于中部，正向影响零星分布于北部榆林等地，且影响范围随时间趋于集中。
3.3 多层 SOC 空间分布
SOC 含量随深度增加递减，表层（0cm）>40g/kg 的区域占比最大，60cm 以下显著减少。空间上，南部 SOC 水平显著高于北部，且呈现集聚分布特征。
3.4 指标对多层 SOC 的影响
- HAI 的影响：对 0-30cm SOC 负向影响显著，中部地区系数 <-0.2，随深度增加影响减弱，60cm 以下趋于稳定（R2<0.5）。榆林等地受 HAI 影响较小，甚至呈现正向效应。
- 地表生态指标的影响：NDVI 与各层 SOC 呈显著正相关（表层 R2=0.56），LUCC 对浅层（0-5cm）SOC 影响显著，随深度增加减弱。结构方程模型（SEM）证实 NDVI 和 LUCC 是 SOC 空间分布的关键调控因子。
结论与讨论
本研究通过整合地表与地下生态要素，系统揭示了人类活动对多层 SOC 的空间效应。结果表明，HAI 对 SOC 的影响具有显著空间异质性和深度依赖性，表层 SOC 对人类活动更敏感，而 60cm 以下受自然因素主导。地表植被覆盖（NDVI）和土地利用变化（LUCC）通过影响碳输入与分解过程，成为 SOC 分布的主要驱动因素。此外，研究发现陕北榆林等地因地形和产业结构差异，人类活动对生态指标的负向影响较弱，凸显了区域生态管理的特殊性。
该研究创新之处在于将人类活动 “渗透性” 与多层土壤碳过程结合，拓展了传统生态研究的维度。其意义在于：1）为理解陆地生态系统碳循环提供了跨尺度视角；2）证实了保护地表植被、优化土地利用结构对增强碳固存的重要性；3）为城市化与工业化进程中的土壤碳管理提供了科学依据，尤其是在制定区域碳中和政策时，需兼顾地表活动与地下碳库的垂直关联性。未来研究可进一步整合土壤理化性质、生物多样性等指标，深化人类活动与土壤生态系统互作机制的认识。
