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为探究耕地利用转型（CUT）与生态系统碳汇关联，研究人员构建指标体系与框架，分析长江中下游流域（MLYB）CUT 及净生态系统生产力（NEP）趋势，用结构方程模型（SEM）揭示影响。发现 MLYB 耕地年减 0.82–0.86×103 km2，NEP 碳汇能力渐弱，为绿色农业提供依据。
论文解读
研究背景与核心问题
在人口增长、经济发展与气候变化的多重压力下，全球耕地正经历前所未有的转型。中国作为农业大国，耕地功能在 21 世纪初已显现转变迹象，城市化、耕地扩张与大规模造林等土地利用变化，深刻影响着区域生态碳汇能力。现有研究虽从显性（如耕地数量、种植结构）与隐性（如生产要素投入、管理技术）视角探讨耕地利用转型（Cropland Use Transformation, CUT）对碳汇的影响，但多聚焦单一维度，缺乏对显隐交互作用的系统分析，且理论机制解析不足。例如，耕地扩张虽可能通过侵占林地削弱碳汇，但若通过荒地开垦增加耕地，又可能对碳汇产生正向作用，这种区域差异背后的复杂因果关系亟待澄清。此外，农业生产中化肥、农药等要素的高强度投入，虽提升了粮食产量，却带来土壤呼吸改变、碳排放增加等 “环境外部效应”，而这些隐性转型对区域整体碳汇功能的影响尚未被充分认知。在此背景下，如何全面评估 CUT 对生态系统碳汇的直接与间接作用，成为破解 “粮食安全与生态保护平衡” 难题的关键科学问题。
为填补上述研究空白，长江中下游流域（Middle and Lower Reaches of the Yangtze River Basin, MLYB）的研究团队开展了相关研究。该区域是我国典型的农林混合区，耕地与林地为主要土地利用类型，近年来耕地面积持续下降，农业结构调整与土地绿化政策并行，是探讨 CUT 与碳汇关系的理想样区。研究成果发表于《Environmental Impact Assessment Review》，旨在通过构建整合显隐维度的分析框架，揭示 CUT 影响生态系统碳汇的复杂机制，为全球低碳农业政策制定提供科学依据。
关键技术方法
研究综合运用遥感模型模拟与结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）分析：
- 遥感模型模拟：基于过程的遥感模型模拟 MLYB 的净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity, NEP），NEP 作为衡量生态系统碳汇能力的核心指标，反映生态系统碳吸收与释放的净差值。
- 结构方程模型（SEM）：构建包含测量模型与结构模型的 SEM，解析 CUT 各维度（显性：耕地面积、种植结构；隐性：生产要素投入、耕地产出）对 NEP 的直接、间接及总效应，突破传统模型在因果关系识别中的局限。
- 数据整合分析：整合 MLYB 1999–2019 年的土地利用变化数据、农业生产统计数据（如粮食作物种植比例、化肥农药投入量）及遥感反演的 NEP 时空序列数据。
研究结果解析
1. 耕地利用转型（CUT）的显性特征
- 耕地数量变化：1999–2019 年，MLYB 耕地面积年均减少 0.82–0.86×103 km2，主要转化为建设用地与林地。这一趋势与城市化进程加快及退耕还林政策实施密切相关。
- 种植结构调整：水稻、小麦、玉米三大粮食作物种植比例呈波动上升趋势，反映出区域粮食生产功能的持续强化，其中水稻作为主导作物，其种植格局的稳定性对碳汇具有潜在影响。
2. 生态系统碳汇能力（NEP）的时空演变
- NEP 整体水平：1999–2019 年 MLYB 平均 NEP 为 549.36 gC/m2/yr，但碳汇能力呈逐渐减弱趋势。约 29.96% 的区域表现出极显著退化趋势，19.42% 的区域呈显著退化，表明人类活动对生态系统碳吸收功能的干扰已较为严重。
- 驱动因素关联：耕地面积减少通过直接路径对 NEP 产生负向总效应（-0.11），其中直接效应为 - 0.21，间接效应（如通过林地增加的碳汇补偿）为 0.10，显示耕地非农化虽直接削弱碳汇，但部分可通过植被类型转换得到缓解；种植结构调整对 NEP 的总效应为正向（0.23），直接效应（0.21）与间接效应（0.02）均为正，表明优化作物组合可能通过提升植被生产力增强碳汇。
3. 隐性转型的生态效应
- 生产要素投入：化肥、农药、机械等农业生产要素投入对 NEP 的直接效应为 - 0.62，呈显著抑制作用。高强度投入导致土壤碳排放增加、微生态失衡，抵消了部分作物生长的碳吸收效益。
- 耕地产出：粮食产量等耕地产出指标对 NEP 的直接效应为 0.65，呈显著促进作用。高产作物品种的推广可能通过提高生物量积累增强碳汇，但需平衡投入与产出的环境成本。
4. 显隐维度的交互反馈
显性转型（如耕地面积减少）与隐性转型（如要素投入增加）之间存在复杂交互作用。例如，耕地面积缩减可能促使农户通过增加投入维持产量，进而加剧隐性转型的环境负效应，形成 “面积减少 - 投入增加 - 碳汇压力增大” 的恶性循环。
研究结论与意义
本研究通过显隐双维度框架，系统揭示了 MLYB 耕地利用转型对生态系统碳汇的多路径影响：显性转型中的耕地数量减少是碳汇削弱的直接诱因，但种植结构优化可部分抵消该效应；隐性转型中生产要素的过度投入是碳汇退化的关键驱动因素，而提升耕地产出效率则可能成为碳汇维持的补偿机制。研究首次整合显隐维度构建 CUT 分析框架，并通过 SEM 量化多重因果关系，突破了传统单维度研究的局限，为解析人类活动与生态系统交互作用提供了新范式。
研究结果对中国乃至全球的农业可持续发展具有重要启示：在保障粮食安全的同时，需通过优化种植结构（如推广碳汇友好型作物）、减少化肥农药依赖（发展绿色生产技术）、遏制无序城市化占用耕地等措施，实现 “粮食增产” 与 “碳汇保护” 的双赢。此外，研究提出的显隐交互作用机制，可为制定差异化的区域农业政策提供依据 —— 例如，在耕地资源紧张的发达地区，重点控制生产要素的环境成本；在生态敏感的农林交错区，强化退耕还林的碳汇增益效应。本研究不仅丰富了土地利用转型的生态效应理论，更通过实证分析为 “双碳” 目标下的农业绿色转型提供了可操作的路径选择。
