湿润岭南地区耕地撂荒的时空格局及其对产水量的非线性影响：对环境可持续性的启示

《Environmental and Sustainability Indicators》：Spatiotemporal Patterns of Cropland Abandonment and Its Nonlinear Effects on Water Yield in the Humid Lingnan Region, China: Implications for Environmental Sustainability

　　

摘要翻译
在全球社会经济转型背景下，耕地撂荒已成为一种普遍的土地利用转型，对区域生态系统结构、服务功能及环境可持续性产生关键影响。然而，现有研究在解释湿润地区耕地撂荒影响水资源相关生态系统服务的长期动态和非线性驱动因素方面仍存在局限。本研究聚焦于中国南方典型的湿润区域——岭南地区。利用2000—2023年30米分辨率的中国土地覆盖数据集（China Land Cover Dataset, CLCD）和土地利用轨迹追踪方法，研究识别了耕地撂荒的时空格局，耦合InVEST产水模块与随机森林（Random Forest）模型以量化InVEST模拟产水量的变化，并识别其潜在驱动因素。结果表明：（1）撂荒耕地面积介于8.90 × 10⁴至7.23 × 10⁵公顷之间，平均撂荒率为2.13%。在空间上，撂荒地呈分散镶嵌并伴随区域聚集的格局，主要分布于低、中坡度区域，并逐步向更复杂的地形条件扩展；（2）超过92%的撂荒斑块模拟产水深度增加，多年平均值为769.87毫米，而在陡坡区域出现局部减少，土壤侵蚀可能削弱水文响应；（3）气候因素是模拟产水量变化的主导驱动因子，其中年降水量对模型解释的贡献最大（0.536），且所有关键变量均表现出非线性响应，表明气候条件、地形特征与植被恢复过程之间存在复杂交互作用。这些发现为深入理解耕地撂荒如何重塑湿润地区水资源相关生态系统服务提供了定量证据，并为快速城镇化背景下协调粮食安全、生态保护与环境可持续性的空间治理策略提供了支撑。

论文解读文章

**一、研究背景与科学问题**

在全球土地利用深刻重塑陆地生态系统的背景下，耕地撂荒已成为世界范围内显著扩张的土地利用转型现象。中国快速城镇化和农村劳动力外迁同样触发了大规模耕地撂荒。撂荒引发的植被次生演替会显著改变地表截留、土壤入渗和径流产生等关键水文过程，从而对区域水循环和水资源配置产生重要调节作用。产水量一般指土壤及植被-土壤系统通过入渗、储存和延迟径流来保持水分的能力，在维持供水安全和生态安全方面发挥着关键作用。因此，科学量化耕地撂荒对产水量的动态影响，不仅有助于解释水文响应机制，也为区域水安全、生态修复政策制定以及粮食与生态安全的协调提供理论基础和实践依据。

现有耕地撂荒识别方法主要包括遥感影像直接解译、土地利用转移矩阵分析以及基于时间序列的轨迹追踪。前两种方法操作相对简单，适用于静态截面比较，但在捕捉动态过程时易受干扰。轨迹追踪方法通过分析长时间序列的像元状态转换，能有效消除短期休耕或作物轮作带来的误差，准确度更高。然而，大多数现有研究依赖中低分辨率遥感数据，缺乏基于长期高分辨率数据集（≤30米）的精细尺度提取，特别是在地块破碎、云覆盖频繁的岭南丘陵地区。在水文效应评估方面，现有研究常未能区分短期休耕与长期撂荒，且多依赖静态比较或线性假设，未明确撂荒对水资源相关生态系统服务的影响是否在温度、坡度或降水等阈值条件下发生转变。在驱动机制分析方面，传统模型如多元回归和地理探测器多基于线性假设，难以捕捉岭南地区复杂地形下生态水文过程的非线性特征，也缺乏对关键驱动因子阈值的定量刻画。

**二、研究内容与结论**

本研究聚焦于中国南方典型湿润区域岭南地区，利用2000—2023年30米分辨率CLCD数据集和土地利用轨迹追踪方法，识别了耕地撂荒的时空格局；耦合InVEST产水模块与随机森林模型，量化了撂荒前后InVEST模拟产水量的变化并识别其驱动因素；结合Theil-Sen趋势分析和Mann-Kendall（M-K）显著性检验，刻画了产水量变化的时空分异特征；进一步通过偏依赖分析揭示了关键驱动因子的非线性阈值效应。研究结果表明：（1）撂荒耕地面积介于8.90 × 10⁴至7.23 × 10⁵公顷，平均撂荒率为2.13%，空间上呈分散镶嵌并伴随局部聚集，主要分布于0–15°缓坡区域，并逐步向更复杂地形扩展；（2）超过92%的撂荒斑块产水深度呈增加趋势，多年均值为769.87毫米，陡坡区域出现局部减少；（3）气候因素是产水量变化的主导驱动因子，年降水量贡献最大（0.536），所有关键变量均表现出非线性响应特征。该研究为理解湿润地区耕地撂荒重塑水资源相关生态系统服务提供了定量证据，并为快速城镇化背景下协调粮食安全、生态保护与环境可持续性的空间治理策略提供了科学支撑。论文发表在《Environmental and Sustainability Indicators》。

**三、主要技术方法**

本研究采用的主要技术方法包括：（1）基于30米分辨率CLCD数据的土地利用轨迹追踪方法，识别2000—2023年持续性耕地撂荒斑块及其时空演变；（2）InVEST产水模块，基于Budyko框架估算像元尺度的年产水量；（3）Theil-Sen趋势分析与M-K显著性检验，用于量化撂荒后产水量变化的长期趋势及统计显著性；（4）随机森林回归模型与偏依赖分析，用于量化各驱动因子的重要性并揭示非线性阈值效应。研究区域涵盖广东省、广西壮族自治区中南部、海南省及湖南和江西省南部。

**四、研究结果**

**4.1 岭南地区耕地撂荒的时空演变**

2000—2023年间，岭南地区耕地撂荒总体呈现分散镶嵌、局部聚集的空间格局。撂荒斑块呈点状和带状，沿丘陵与平原过渡带及山区边缘呈相对连续分布。阶段频率分析显示，2005—2009年和2015—2020年是撂荒主要集中期，分别占总撂荒次数的32.58%和32.48%。坡度方面，0–15°缓坡撂荒占主导，平均约88.10%，但在撂荒高强度年份，陡坡撂荒比例同步上升。撂荒面积介于8.90 × 10⁴至7.23 × 10⁵公顷，撂荒率介于0.75%至6.24%，平均值分别为2.49 × 10⁵公顷和2.13%。2019年后撂荒面积快速增加，2020年达最大值，2021—2023年显著下降并趋于稳定。

**4.2 产水量的年际时空变化**

2001—2020年间，岭南地区产水服务能力表现出显著的年际波动和轻微的长期增加趋势，多年平均总产水量为7.53 × 10⁸立方米。最大值出现在2016年（9.19 × 10⁸立方米），最小值出现在2003年（5.72 × 10⁸立方米）。空间上，高值区主要位于广东东部沿海、北部山地区域及珠三角生态缓冲带，低值区集中在珠三角核心区、雷州半岛和沿海平原。

**4.3 耕地撂荒前后产水量的变化**

Sen-MK分析表明，撂荒耕地产水量以增加趋势为主导。非显著增加占92.09%，轻微显著增加占4.37%，显著至极显著增加约占1.04%。撂荒耕地平均产水深度介于573.72至993.12毫米之间，多年均值约769.87毫米。撂荒耕地总产水量年际波动更大，介于6.75 × 10⁸至4.96 × 10⁹立方米之间，多年平均值约1.95 × 10⁹立方米。

**4.4 耕地撂荒对产水量的影响（2000—2020年）**

累计撂荒像元呈“西多东少、北多南少”的空间格局，撂荒斑块在西北部更连续和广泛。撂荒引起的产水量总体呈波动上升趋势，从2007年的约4.33 × 10⁸立方米上升至2016年的最大值6.29 × 10⁸立方米。撂荒后的植被恢复通过减少蒸散发、增加地表径流或改善土壤水分补给，对区域水文循环产生正向调节作用。

**4.5 撂荒区产水量关键驱动因子的影响机制**

随机森林模型结果显示，气候因素贡献占主导，其后依次为人类活动因素，地形和土壤因素贡献相对较小。年降水量重要性最高（0.536），光照条件次之（0.239），坡度（0.037）和海拔（0.035）贡献相近。偏依赖分析揭示：年降水与产水量呈近似线性正相关；年均温在超过22°C后产水量加速下降；最干月降水量在40毫米左右存在显著阈值；光照在超过1000小时后产水量急剧下降。

**五、讨论与结论**

讨论部分指出，岭南地区大部分撂荒斑块产水量增加，主要与农业活动停止后自然植被演替改变下垫面水文性质有关。气候因素是核心决定因素，年降水量占主导地位。大多数驱动因子对产水量表现出显著阈值效应。局部产水量下降主要归因于陡坡区域的地形限制和人类干扰。研究还指出，InVEST模型参数化可能对模拟结果产生一定影响，但观测到的空间格局主要由气候强迫和土地利用转型信号驱动。政策方面，应避免简单追求“全面复耕”，需根据撂荒地的气候条件和生态风险实施差异化策略。

研究结论为：通过整合土地利用轨迹分析与多模型，本研究利用InVEST模拟产水量和遥感土地利用数据集，调查了2000—2023年岭南地区耕地撂荒的产水量响应及其驱动机制。研究期间，耕地撂荒广泛分布，受影响面积介于8.90 × 10⁴至7.23 × 10⁵公顷，平均撂荒率为2.13%，2020年达到峰值。撂荒后的植被演替总体上与产水量改善相关，多数斑块多年平均产水深度为769.87毫米，局部减少主要出现在陡坡区域。驱动机制分析表明气候因素尤其是年降水量起主导作用，随机森林模型揭示了环境变量与模拟产水量之间的显著非线性关系。耕地撂荒可能为湿润地区提供低成本的自然生态修复机会，但所有发现均依赖于模型假设和参数设置，应谨慎解读。建议在快速城镇化背景下实施差异化土地管理策略：气候条件有利且生态风险较低的撂荒地可促进自然演替以增强生态功能，而侵蚀敏感性较高或恢复能力有限的区域则需要针对性的水土保持措施。将土地适宜性约束与生态修复潜力相结合，协调农业与生态空间优化，对平衡粮食安全和生态系统服务可持续性至关重要。