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为探究气候变化对土壤侵蚀控制生态服务（SEC-ES）的影响，研究人员基于人工神经网络（ANN）模型，结合卫星影像及 DEM、NDVI 等多类环境气候数据展开研究。结果显示 ANN 模型 R2 达 0.98，土壤湿度和植被健康指数（VHI）影响显著，为亚洲可持续土地管理提供了新策略。
土壤侵蚀是全球面临的严峻环境挑战之一，尤其在亚洲，复杂的气候条件与人类活动加剧了这一问题。土壤侵蚀不仅导致土壤肥力下降、水资源污染，还威胁粮食安全与生态平衡。然而，传统模型在预测土壤侵蚀控制生态服务（Soil Erosion Control Ecosystem Service, SEC-ES）时，难以高效处理多维度环境数据的复杂关联。在此背景下，探究如何利用先进技术精准预测 SEC-ES，成为应对气候变化与土地退化的关键科学问题。
为填补这一研究空白，研究人员开展了基于人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）模型的亚洲 SEC-ES 预测研究。该研究整合多源环境与气候数据，构建了能够量化 SEC-ES 与关键变量关系的模型，为区域生态管理提供了创新工具。研究成果发表在《Environmental and Sustainability Indicators》，为理解土壤侵蚀机制及制定针对性保护策略提供了重要参考。
研究主要采用以下技术方法：首先通过遥感（Remote Sensing, RS）技术获取亚洲 180 个主要城市的 SEC 数据及 DEM（数字高程模型）、NDVI（归一化植被指数）、LST（地表温度）等环境气候变量，利用 Google Earth Engine（GEE）平台完成时空数据预处理；其次运用主成分分析（PCA）检测异常值，优化数据集质量；然后构建 ANN 模型，通过 MATLAB 实现数据训练、验证与测试，采用 Levenberg-Marquardt 反向传播算法优化网络参数，并引入支持向量回归（SVR）模型作为对比基准；最后通过敏感性分析确定关键影响因子。
研究结果
模型性能评估
ANN 模型在 10 次交叉验证中表现优异，最佳模型的 R2 达 0.98，均方误差（MSE）为 0.002，验证了其对 SEC-ES 变化的高解释力。训练、验证与测试数据集的回归分析显示，预测值与实际值高度吻合，误差直方图呈现对称分布，表明模型无明显过拟合或欠拟合现象。对比 SVR 模型（最高 R2=0.94），ANN 在预测精度上显著更优。
关键影响因子识别
敏感性分析表明，70 cm 深度土壤湿度是影响 SEC-ES 的最关键因子，其变动显著改变模型预测结果；植被健康指数（Vegetation Health Index, VHI）次之，反映了植被综合健康状态对土壤侵蚀控制的重要性。NDVI、不同深度土壤湿度等变量也具有较高影响力，而气温的影响相对较弱。这一结果揭示了土壤物理性质与植被状态在侵蚀控制中的核心作用。
区域差异与预测应用
空间分析显示，东南亚国家如文莱、马来西亚等地 SEC-ES 水平较高，与高植被覆盖和适宜土壤湿度相关；而中亚及西亚部分干旱地区（如科威特、蒙古）SEC-ES 较低。模型预测未来 SEC-ES 分布趋势与当前格局基本一致，高风险区域需重点关注气候变化与人类活动的叠加影响。
结论与讨论
本研究成功构建了基于 ANN 的 SEC-ES 预测模型，证实了机器学习算法在生态服务预测中的强大潜力。研究发现土壤湿度与 VHI 是 SEC-ES 的关键驱动因子，为生态保护实践提供了明确靶点 —— 通过植被恢复与土壤水分管理提升侵蚀控制能力。此外，ANN 模型在大尺度生态预测中的高精度，为亚洲各国制定差异化土地管理政策提供了科学依据，尤其在应对气候变化引发的土壤退化问题中具有重要应用价值。
该研究不仅拓展了 ANN 在生态领域的应用场景，还为跨学科整合遥感数据与机器学习模型提供了方法论参考。未来研究可进一步纳入社会经济因子，深化对人 - 地系统相互作用的理解，推动 SEC-ES 预测模型向更全面、更具政策导向的方向发展。
