中国森林景观动态的双重路径：基于生态用地演化指数(ELEI)与机器学习的破碎化与恢复机制解析

本研究针对中国森林景观面临恢复与退化双重压力的复杂时空动态，创新性地提出生态用地演化指数(ELEI)，结合多尺度地理加权回归(MGWR)和XGBoost-SHAP分析，系统解析2000-2020年全国森林破碎化与连通性变化的驱动机制。研究发现东北地区、秦巴山区和西南地区呈现高连通性恢复特征，而四川盆地和云贵高原受耕地扩张影响破碎化严重。研究为制定差异化生态修复策略提供了科学依据，对平衡生态保护与社会发展具有重要意义。

　　

全球森林生态系统正面临前所未有的挑战，作为陆地生态系统的重要组成部分，森林在生物多样性保护、碳固定、水循环调节和土壤保持等方面发挥着不可替代的作用。然而，农业扩张、基础设施建设、工业采伐和城市化等人类活动加速了全球森林退化，其中森林破碎化通过降低栖息地连通性和加剧边缘效应，显著削弱了生态系统对外部干扰的恢复力，成为生物多样性丧失和生态系统退化的关键驱动因素。中国作为全球森林资源第五大国，其森林景观动态因自然过程和人类活动的双重驱动而表现出独特的复杂性。一方面，退耕还林工程(GFGP)和天然林保护工程等大规模生态修复举措取得了显著成效；另一方面，快速城市化、气候变化和农林实践等进一步威胁森林完整性，降低生态系统功能。这种"恢复与退化并存"的格局与整体生态修复原则形成关键张力，凸显了对森林退化-恢复动态进行综合研究的紧迫性。

武汉大学的研究人员通过整合生态用地演化指数(ELEI)与机器学习方法，系统研究了中国2000-2020年森林景观动态的双重路径。研究团队利用中国土地覆盖数据集(CLCD)的30米分辨率数据，结合多尺度地理加权回归(MGWR)和XGBoost-SHAP分析框架，定量解析了森林破碎化与恢复的驱动机制。论文发表在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》。

研究采用五阶段工作流程：数据预处理阶段应用ELEI算法处理森林栅格数据；构建包含土地利用、社会经济、地形、气候和土壤变量的多维驱动数据库；运用MGWR模型分析驱动因素影响的空间异质性；采用XGBoost-SHAP框架识别非线性驱动因素；最后基于分析结果提出针对性森林保护管理策略。关键技术包括基于Moore邻域框架的ELEI计算、考虑不同带宽的MGWR建模，以及基于贝叶斯优化的XGBoost超参数调优。

3.1 基于ELEI的ELR和ELD空间格局
研究发现生态用地恢复(ELR)过程在东北地区、秦巴山区和西南地区形成高连通性热点，其中"连接型"斑块(占ELR面积的48%)主导云贵高原等低海拔平原，而"填充型"恢复在丘陵/山区占优。生态用地退化(ELD)由耕地扩张驱动，在四川盆地和云贵高原造成严重破碎化，"包围型"ELD主导高起伏山区，"破碎型"斑块在低地农业/城市压力下蔓延。

3.2 森林演化动态驱动因素的空间异质性
MGWR分析显示坡度和海拔是ELR连通性的关键正向驱动因子，退耕还林工程(GFGP)的积极效应在低坡度平原最为显著。城市化与农业扩张是ELD破碎化的主导力量，具有明显的空间异质性：道路密度(>0.5 km/km²)在人口减少的城郊区域加剧破碎化，而气候-地形阈值(如降水>1300 mm)塑造恢复效果。

3.3 森林演化动态驱动因素的非线性分析
XGBoost-SHAP揭示驱动因素间存在复杂非线性交互：在坡度<5°区域，平缓地形促进农田侵占，放大破碎化效应；当降水>1300 mm且温度>15°C时，GFGP的连通性效益显著增强；土壤有机碳密度(SOCD)>1500 g C/m²的地区，农业扩张的破碎化效应被放大。

研究结论与讨论部分强调，中国森林景观动态呈现显著的空间异质性，恢复与退化过程并存形成独特张力。通过ELEI框架量化斑块尺度连通性变化，结合机器学习解析驱动机制，为制定差异化生态修复策略提供了科学依据。研究提出的"平原区优先连续森林扩展、丘陵山区促进填充型恢复、高海拔区推动被动恢复"的连通性导向策略，对实现《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》的2030年保护目标具有重要实践意义。未来研究可整合更高分辨率遥感数据，延长观测时间尺度，并建立ELR/ELD模式与生态系统服务指标的显式关联，以进一步优化适应性管理策略。