流域-山地过渡带生态系统健康的多维评估：基于风险-过程-价值框架的自然与人为因素驱动机制解析

本研究针对流域-山地过渡带生态系统健康评估不系统、驱动机制不明晰的问题，创新性构建"风险-过程-价值"(RPV)评估框架，集成景观生态风险(ERI)、生态稳定性(ESI)、土壤侵蚀(SE)和生态系统服务价值(ESV)四维指标，结合Geodetector和结构方程模型(SEM)揭示了自然因素（土壤有机碳、降水）与人类活动的交互作用机制，为生态修复提供科学依据。

　　

在全球气候变化与人类活动双重压力下，流域-山地过渡带作为生态敏感区正面临土壤侵蚀加剧、生物多样性下降等严峻挑战。这类区域兼具山地生态脆弱性与流域人类活动密集特征，其生态系统健康(EHI)评估存在指标碎片化、驱动路径不明等科学难题。传统研究多聚焦单一指标如景观格局或服务功能，缺乏对"外部风险-内部过程-社会价值"的系统整合，更难以揭示自然与人为因素的复杂互作机制。

针对这一科学瓶颈，长安大学的研究团队以秦岭-渭河过渡带的蓝田县为典型案例，创新性提出"风险-过程-价值"(Risk-Process-Value, RPV)评估框架。通过融合景观生态风险指数(ERI)、基于NDVI的生态稳定性指数(ESI)、RUSLE模型计算的土壤侵蚀率(SE)以及修正的生态系统服务价值(ESV)，构建了250米分辨率的四维评估体系。研究采用熵权法整合多源指标，运用Geodetector解析驱动因子贡献度，结合结构方程模型(SEM)揭示因果路径，相关成果发表于《Ecological Indicators》。

关键技术方法包括：(1)基于2km网格采样的景观生态风险评价，综合景观破碎度、分离度等指标；(2)利用MODIS NDVI数据计算生态稳定性，反映植被动态响应；(3)采用RUSLE模型量化土壤侵蚀过程，参数本地化处理；(4)基于单位面积价值当量法评估ESV，结合区域经济数据修正；(5)通过中国土壤网格(NSIG)、人口密度等多源空间数据，驱动Geodetector和SEM模型解析机制。

研究结果揭示：

1. 土地利用与景观生态风险变化
   2000-2020年间建设用地扩张1.88×10⁶ m²，黄土丘陵区生态风险最高(ERI>0.6)。人类活动使河谷区风险呈"低-高-低"波动，而地形与气候因子主导山区风险格局。

2. 生态稳定性与土壤过程
   全境ESI均值从0.289升至0.351，但县城周边稳定性持续下降。土壤侵蚀率(SE)呈"上升-下降"趋势，2010年峰值达6.9 t/ha/yr，与降水(PRE)和道路密度(RD)显著相关(q=0.32)。

3. 生态系统服务价值演变
   ESV呈倒U型变化(1988-2045元/hm²)，秦岭高值区(>12424元)与城镇低值区形成鲜明对比。地形因子(TER)通过影响植被类型间接调控ESV(路径系数0.42)。

4. 生态健康时空分异
   EHI从0.44降至0.41后回升至0.48，东部高值区扩大27%。熵权分析显示ERI(权重0.85)对EHI负向影响最显著，而ESI和ESV具正向贡献。

5. 驱动机制解析
   Geodetector表明土壤有机碳(SOCC,q=0.30)和降水(PRE,q=0.28)是关键自然驱动因子。SEM路径分析揭示：人类活动(HA)通过增加地质灾变密度(GHD)间接提升ERI(β=0.47)，而温度(TEM)通过调控SOCC影响生态过程(β=0.77)。

讨论部分强调三大科学价值：
(1) 方法论创新：RPV框架突破传统单维度评估局限，首次实现"压力-状态-功能-价值"全链条量化，特别适用于人地交互强烈的过渡带区域。
(2) 管理启示：黄土丘陵区需优先实施退耕还林，而秦岭山区应加强气候变化适应策略。研究提出的分区治理方案(如生态红线划定)已纳入当地"十四五"生态规划。
(3) 理论贡献：证实土壤有机碳(SOCC)是连接自然与人为因子的核心枢纽，其与气候因子的强交互作用(q>0.6)为全球变化研究提供新视角。

该研究存在的分辨率限制(如250m NDVI数据)未来可通过融合哨兵数据改进，而ESV评估中经济作物参数的动态修正将增强模型时效性。这些发现为联合国SDG15(陆地生态保护)目标实现提供了重要的区域实践样板。