粮食主产区水-能-粮纽带系统韧性定量表征与驱动机制解析

本文聚焦中国北大荒垦区建三江管理局，创新性地提出基于河马优化算法(HO Algorithm)改进的K均值聚类模型(HO-KMA)，定量评估水-能-粮纽带系统(WEFN)韧性指数，结合对数平均迪氏指数法(LMDI)揭示其驱动机制。研究表明：2000-2022年系统韧性呈波动上升趋势，机械化农田比例(E10)、水田占比(W2)等是关键驱动因子，为农业可持续发展提供科学依据。

　　

Highlight

本研究通过河马优化算法(HO Algorithm)强化的K均值聚类模型(HO-KMA)，在计算效率、稳定性、一致性和鲁棒性方面均超越麻雀搜索算法(SSA)和灰狼优化器(GWO)等现有优化方法，为水-能-粮纽带系统(WEFN)韧性评估树立了新标杆。

Study area

研究以"中国最早迎接太阳的垦区"——北大荒农垦集团建三江管理局(JSJAB)为典型案例区。作为国家级现代农业示范区，该区域拥有15个大型国营农场和2,800平方公里耕地，年粮食产量达650万吨，堪称中国粮食安全的"压舱石"。独特的寒地黑土生态系统使其成为研究WEFN系统韧性的天然实验室。

Construction of an evaluation indicator framework

基于WEFN系统韧性理论框架，研究构建"目标层-准则层-指标层"三级评价体系。通过"初筛-三阶段降维-终选"的定性筛选与HO-KMA定量筛选相结合，最终确定包含机械化农田比例(E₁₀)、单位面积农机动力(E₄)等关键指标在内的优化指标体系，为韧性评估奠定科学基础。

Convergence analysis

收敛曲线分析显示，HO算法在迭代过程中能稳定逼近全局最优解。当种群规模≥50且迭代次数≥200时，算法收敛速度提升40%，适应度值波动幅度小于0.5%，显著优于传统优化算法。这种"高效勘探-精准开发"的双重优势，使其特别适合处理WEFN系统的高维复杂优化问题。

Conclusions

研究表明：2000-2022年间WEFN系统韧性呈波动上升趋势，关键驱动因子包括机械化农田比例(E₁₀)、水田占比(W₂)、单位面积农机动力(E₄)和有效灌溉率(W₆)。这提示在农业现代化进程中，需同步提升灌溉用水效率与机械化水平，才能实现"粮食增产-系统韧性增强"的双赢。