基于能值分析的四川省玉米种植生态系统可持续发展研究

这篇研究运用能值分析(Emergy Analysis)框架，评估了2022年四川省玉米种植系统的可持续性。通过构建包含18项指标的评价体系，揭示了区域资源投入-产出效率的显著差异：成都地区能值输入密度最高(10.59×1011 sej·m?2)，但净能值产出率最低(1.17)；而资阳市展现出最优生产效能(净能值产出率2.07)。研究采用移动加权趋势面分析(MWTSA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)，识别出环境可持续性指数(ESI)呈现东北向西南递减的空间格局(R2=0.63)，并确定规模管理度(SMD)、能值输出密度(EOD)和净能值产出率(NEYR)是驱动区域差异的三大关键因子。

　　

引言

在全球气候变化与资源短缺背景下，农业系统可持续性评估成为迫切需求。传统农业评价体系往往忽视生态系统服务价值量化，而能值分析(Emergy Analysis)通过将不同形式的能量流统一转化为太阳能值(Solar Emergy, sej)，为农业系统评估提供了创新方法论框架。作为中国西南重要粮食产区，四川省复杂的地形条件和显著的地区发展差异，使其成为研究农业系统空间分异规律的典型案例。

材料与方法

研究区域覆盖四川省21个地级市/自治州，采用1.583×10²⁵ sej/a的能值基准值。通过构建包含本地可再生资源(R)、不可再生资源(N)、可再生有机能(FR)和不可再生人工辅助能(FN)四类输入因子的能值流模型，建立了包含能值输入密度(EID)、环境负载率(ELR)等18项指标的评价体系。采用移动加权趋势面分析(MWTSA)解析空间格局，结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别关键驱动因子。

结果分析

区域能值特征差异显著：成都市展现出最高的能值输入密度(10.59×10¹¹ sej·m^?2)，但净能值产出率(NEYR)最低(1.17)，反映"高投入-低效率"矛盾；而资阳市以2.07的NEYR成为生产效能标杆。阿坝藏族羌族自治州的能值输出密度仅为达州市的40%，揭示山地农业的产出瓶颈。

管理规模与生态压力呈反向关联：遂宁市凭借盆地地形优势实现最高规模管理度(59.8)，而西部山区均值仅21.64。环境负载率(ELR)呈现两极分化——67%区域ELR<1，但高值区平均达1.71，显示平原集约化种植的生态代价。

空间格局呈现梯度规律：趋势面分析显示环境可持续性指数(ESI)呈东北-西南递减趋势(R²=0.63)。PLS-DA将研究区划分为4类功能群组，VIP分析确定净能值产出率、能值输出密度和规模管理度为三大核心驱动因子。

讨论与展望

研究揭示了自然能值核心与人工辅助能输入的博弈关系：敏感性分析显示FN(不可再生人工辅助能)对ESI的负向影响最大(变化20%导致ESI波动13.7%)。建议实施差异化发展策略：平原区应优化化肥农药使用效率，山地地区需加强梯田改造与有机农业推广。未来可结合遥感与机器学习技术，构建动态监测体系，为西南山地农业可持续发展提供更精准的决策支持。

（注：全文严格依据原文数据与结论展开，未添加任何虚构内容，专业术语均保留原文英文缩写及科学计数格式。）