辽西北沙化与荒漠化并存区净初级生产力空间格局影响因子的比较分析

《Ecological Indicators》：Comparative analysis of the factors explaining spatial patterns of net primary productivity across sandified and desertified areas in northwestern Liaoning, China

　　

净初级生产力（NPP）是植被生长的关键指标，对环境变化高度敏感，尤其在生态脆弱区。尽管已有大量研究探讨退化生态系统中与NPP相关的因子，但少有研究在同一区域背景下系统识别沙化与荒漠化并存区NPP空间格局的主要变量，或比较其相对重要性与响应模式。为弥补这一不足，研究人员对中国辽西北沙化与荒漠化区NPP空间格局进行比较分析。基于2016至2022年多源时空数据集与野外土壤采样数据，将变量归为土壤、地形、气象和植被结构四类因子，采用随机森林（RF）、SHapley Additive exPlanations（SHAP）和累积局部效应（ALE）识别各退化类型中与NPP相关的主要变量并刻画其响应模式。结果表明，植被垂直结构在两区均与NPP空间格局最强相关，其次为高程与地表水分条件；这些共有变量在两区主要在响应强度与区间上存在差异，荒漠化区响应更强更广。此外，沙化区NPP与水分相关变量关联更强，荒漠化区则与温度相关变量关联更强。除NDWI外，土壤变量对两区NPP空间变异的解释力均较低。上述发现增进了对不同退化类型NPP格局的理解，为辽西北差异化生态修复提供科学依据。

研究背景方面，沙化与荒漠化是全球性环境问题，威胁区域生态安全与可持续发展，二者虽同属土地退化但在定义、成因与表现上存在差异。以往研究多关注区域尺度整体退化格局，未严格区分沙化与荒漠化，易导致治理策略错配，且不清楚二者NPP空间格局是否由相同主导变量驱动或仅响应强度不同。中国辽西北位于科尔沁沙地南缘，是沙化与荒漠化并存典型区。NPP作为评估植被生长与生态健康的关键指标，对环境变化敏感。现有研究多聚焦单类因子或整体相关，缺乏在同一背景下系统识别各退化类型NPP空间格局主要变量并直接比较的报道，植被结构的作用也日益受到重视。为此，研究人员在辽西北开展比较研究，旨在描述2016至2022年两退化类型NPP空间变异、识别各自主要关联变量、比较共有与差异模式，为科尔沁沙地及半干旱区差异化生态修复提供指导。该文发表于《Ecological Indicators》。

关键技术方法上，研究人员构建沙化区124个样方234个采样点（2020年9月）与荒漠化区35个样方105个采样点（2022年9至10月、2023年8月）的野外土壤队列，测定总氮、总碳、总磷、总钾、土壤有机碳、有效磷、速效钾与pH等8项土壤变量表征相对稳定区域背景。结合MODIS 500米NPP、叶面积指数（LAI）与NDVI、Sentinel-2 10米NDVI与归一化差分水体指数（NDWI）、ERA5气象数据及10米DEM衍生坡度、地形位置指数（TPI）、地形湿度指数（TWI）、地形粗糙度指数（TRI）等多源数据，经随机森林空间降尺度至10米匹配尺度。采用最小二乘趋势分析NPP年际变化，以极端梯度提升（XGBoost）建模后用SHAP量化变量贡献方向与大小，以RF因子组组合（共15组）评估四类因子解释力（R2与置换重要性），以ALE刻画主导变量非线性响应，并以bootstrap重采样检验排序与响应稳定性。

研究结果部分，3.1节NPP空间格局与变化趋势显示，2016至2022年沙化区年均NPP为358.03 gC·m?2，荒漠化区为372.68 gC·m?2，均呈西低东高、西南向东北递增格局；沙化区年际波动小，荒漠化区波动大；两区NPP总体呈短期增加趋势，沙化区19.59%面积显著增加、9.97%显著减少，荒漠化区25.46%显著增加、0.64%显著减少。3.2节NPP空间变异主要变量中，SHAP与Spearman相关分析表明两区共有主导变量为LAI、DEM与NDWI；沙化区前十位为LAI、DEM、NDWI、TWI、年降水（AP）、T_min、土地利用、T_mean、坡度、FVC，荒漠化区为LAI、DEM、NDWI、T_mean、风速（WV）、土地利用、坡度、FVC；LAI在两区bootstrap中100%进入前三且沙化区86%、荒漠化区100%排第一，DEM稳定性超90%，NDWI排名稍不稳定。3.3节不同因子组效应表明，单因子组中土壤组R2最低（沙化0.34、荒漠化0.28），含植被结构组解释力显著提升，沙化区MV组合R2达0.92、荒漠化区TMV达0.96，植被结构因子在两区均最关键。3.4节主要变量响应模式中，ALE显示沙化区LAI约1.5后正响应减弱、DEM过210米负响应增强后趋稳、NDWI过-0.4正响应陡升；荒漠化区LAI在1至2间响应最强、DEM在500米附近负效应最强且振荡、NDWI由正转负但幅度近零；沙化区更依赖TWI、AP、T_min等水分变量，荒漠化区T_mean、WV等温度风因子权重更高，FVC在荒漠化区正关联更强。

讨论与结论翻译部分，研究人员指出LAI、DEM、NDWI为两区共有主导变量，差异体现在相对重要性、关联方向与非线性区间；LAI反映冠层密度与光截获潜力，DEM负关联源于高海拔低温短季浅土强风蚀，NDWI在沙化区正关联、荒漠化区负关联体现水分条件对比；除NDWI外土壤养分解释力低，因其受水分与结构介导且空间异质。结论为：植被垂直结构为两区NPP空间格局最强关联因子，次为高程与地表水分；共有变量响应强度与区间不同，荒漠化区更强更广；沙化区NPP更受水分变量驱动，荒漠化区更受温度变量驱动；土壤变量（NDWI除外）解释力低。该比较框架深化了退化类型间NPP驱动认知，支撑辽西北差异化生态修复。