基于夏普比率-土地利用变化生态风险耦合评估框架的华北平原生态系统安全调控研究

为解决全球气候变化与人类活动导致的土地利用变化(ERLUC)生态风险评估方法不明确的问题，研究人员创新性地将金融风险理论中的夏普比率(Sharpe ratio)引入生态领域，构建了整合土地利用变化概率与生态系统服务价值(ESV)的生态风险指数(ERI)。通过多情景模拟发现，华北平原(NCP)在2030年城市扩张情景下生态风险最高(ERI均值0.4719)，其中东部城市边缘区风险显著提升。该研究为快速城市化区域的生态安全格局优化提供了空间靶向决策工具。

　　

在全球气候变化与人类活动双重驱动下，土地利用变化已成为威胁生态系统服务供给稳定性的关键因素。然而当前对土地利用变化生态风险(ERLUC)的认知仍存在概念模糊、方法局限等问题——传统景观生态风险评估仅关注静态格局，难以反映动态生态过程；而区域评估又缺乏对生态系统结构与功能的整体考量。这种评估方法的碎片化，使得决策者难以精准把握城市化进程中生态风险的时空演变规律。

针对这一科学难题，中国科学院地理科学与资源研究所的研究团队独辟蹊径，将诺贝尔经济学奖得主William Sharpe提出的金融风险理论移植到生态领域。他们创新构建了基于夏普比率的生态风险指数(ERI)，通过耦合土地利用变化概率(σ_j
)与生态系统服务超额收益(EER_j
)，在华北平原开展了多情景风险评估。这项突破性研究近期发表在《Ecological Indicators》上，为理解人地系统耦合作用下的风险形成机制提供了新范式。

研究团队采用三大关键技术方法：1) 基于Land Change Modeler(LCM)和CA-Markov模型(总体精度0.90)模拟2030年自然发展(S1)、城市扩张(S2)和生态保护(S3)三种情景下的土地利用变化概率；2) 运用InVEST模型量化水产量(WY)、栖息地质量(HQ)、碳储存(CS)和土壤保持四项关键生态系统服务；3) 通过改进的Sharpe ratio公式(ERI_j
=EER_j
/σ_j
)集成风险参数，数据来源于中国资源环境科学数据中心(RESDC)30米分辨率土地利用数据。

【4.1 土地利用时空演变分析】
2000-2020年监测显示，华北平原耕地占比下降3.14%，建设用地激增4.01%。空间上呈现"耕地向中部集聚、林地向山地集中、建设用地沿城市蔓延"的格局，其中北京、天津等超大城市周边出现显著的生态用地侵占现象。

【4.3 多情景土地利用变化模拟】
CA-Markov预测表明：S2情景下建设用地比例再增1.31%，主要转化自耕地和林地；S3情景则使生态用地增加0.73%，其中森林比例提升0.41%。这种空间异质性变化为后续生态风险评估奠定了场景基础。

【4.4 多情景生态效益特征】
生态系统服务评估揭示关键发现：S2情景导致ESV整体下降1.60%，其中碳储存(CS)骤降6.49%；而S3情景使ESV提升1.57%，土壤保持功能增幅达2.42%。空间上呈现"中部低边缘高"的分异特征，北京、天津等超大城市表现出最剧烈的生态效益衰减。

【4.5 生态风险多尺度特征】
创新性的ERI评估显示：1) 风险水平：S2情景高风险区(HR)比例达14.40%，较S1增加0.96%；2) 空间格局：高风险区集中于黄渤海沿岸(如天津、烟台)和山前平原(如保定)，而燕山-太行山生态屏障区维持低风险(LR)；3) 驱动机制：城市扩张通过"建设用地侵占→生态用地破碎化→ESV非线性衰减"的级联效应放大风险。

这项研究在方法论层面实现了三大突破：首次将Sharpe ratio引入生态风险评估，解决了风险-收益耦合量化的难题；构建了"概率-效益"双维评估框架，克服了传统景观指数法的静态局限；开发的ERI指数能灵敏捕捉城市化对生态系统的非线性冲击。实践层面，研究提出的"高风险区重点修复、中风险区渐进改良、低风险区预防保护"分区治理策略，已为华北平原国土空间规划提供直接技术支撑。

值得注意的是，该团队在讨论中特别指出：当前城市开发边界划定尚未充分考虑ERLUC评估结果，导致城郊生态风险普遍偏高——例如S2情景下天津周边高风险区超出平原均值7.61%。这一发现为完善"三区三线"划定技术标准提供了关键科学依据。未来研究将聚焦气候变化与政策干预的动态耦合，进一步优化风险评估模型的时空分辨率。这项跨越经济学与生态学的创新探索，不仅丰富了土地系统科学理论体系，更为全球快速城市化区域的可持续发展提供了可复制的评估范式。