《International Journal of Digital Earth》：Nonlinear relationships between vegetation dynamics and ecosystem services in the Yangtze River Basin: insights from random forest and GTWR analyzes
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理解植被动态与生态系统服务（ES）之间的非线性关系对于长江流域（YRB）的可持续生态系统管理至关重要。利用谷歌地球引擎（GEE）平台，研究人员分析了2000年至2020年期间YRB的归一化差异植被指数（NDVI）动态变化。采用InVEST模型评估了四种关键的E
理解植被动态与生态系统服务（ES）之间的非线性关系对于长江流域（YRB）的可持续生态系统管理至关重要。利用谷歌地球引擎（GEE）平台，研究人员分析了2000年至2020年期间YRB的归一化差异植被指数（NDVI）动态变化。采用InVEST模型评估了四种关键的ES，包括产水量（WY）、碳储存（CS）、栖息地质量（HQ）和土壤保持（SR）。进一步应用随机森林和时空地理加权回归模型来探索NDVI与ES之间的非线性关系和空间异质性。结果表明：（1）YRB在2000年、2010年和2020年的平均NDVI分别为0.692、0.697和0.724，表现出明显的时空异质性。（2）WY呈现出先增加后下降的非单调轨迹，SR显著增加，HQ保持相对稳定，而CS略有下降。（3）CS和SR与NDVI的正相关性更为显著，而WY和HQ则表现出更强的区间变异性或较弱的局部效应。（4）NDVI对CS、HQ和SR通常具有正向的局部效应，而NDVI-WY关系则同时表现出正相关和局部的负效应。这些发现为YRB的生态恢复和生态系统服务管理提供了宝贵的见解。
长江流域植被动态与生态系统服务非线性关系研究解读
一、研究背景与意义
植被作为陆地生态系统的重要组成部分，在维持区域自然-社会系统耦合中发挥着关键作用。归一化差异植被指数（NDVI）是监测区域植被动态的关键指标，能够反映植被绿度、光合活性和生物量积累过程。长江流域（YRB）作为中国快速城市化的典型代表，近年来经历了由城市化进程引发的土壤退化、水土流失和植被覆盖度下降等一系列生态环境问题。目前，YRB水土流失总面积已超过50万平方公里，对流域内生态系统服务（ES）的长期供给构成了重大挑战。
然而，现有研究大多聚焦于NDVI动态或单一ES的时空格局，对植被动态与多种ES之间综合关系的分析仍较为有限。此外，ES是由气候、地形、土地利用和人类活动等多种驱动因素共同塑造的，因此NDVI与ES之间的关系不太可能是纯粹的线性关系，可能表现出阈值效应和其他非线性模式。传统的回归模型通常依赖于线性或局部线性假设，不足以捕捉NDVI与ES之间复杂的非线性关系。为此，该项研究旨在通过整合GEE云平台、InVEST模型、随机森林（RF）和时空地理加权回归（GTWR）等方法，揭示YRB中NDVI与ES之间的非线性关系和空间异质性，为制定差异化和精细化的生态保护与修复策略提供理论依据。该论文发表于《International Journal of Digital Earth》。
二、关键技术方法概述
研究人员主要采用了以下几项关键技术方法：第一，利用谷歌地球引擎（GEE）云平台和Landsat 5/8遥感影像，采用最大值合成法提取了2000年、2010年和2020年三个时间节点30米分辨率的年度最大NDVI数据集；第二，运用InVEST模型对产水量（WY）、碳储存（CS）、栖息地质量（HQ）和土壤保持（SR）四种关键ES进行空间量化评估；第三，采用皮尔逊相关系数初步评估NDVI与各ES之间的线性关联程度；第四，构建随机森林（RF）模型并结合累积局部效应（ALE）图识别NDVI与ES之间的非线性关系和潜在阈值效应；第五，应用时空地理加权回归（GTWR）模型检验NDVI-ES关系的空间非平稳性和时间阶段性变化。
三、研究结果
3.1 长江流域NDVI的时空分布特征
利用GEE平台，研究人员通过最大值合成法获得了YRB在2000年、2010年和2020年的NDVI空间分布数据。总体而言，YRB的平均NDVI从2000年到2020年呈上升趋势，表现出明显的时空异质性。2000年YRB平均NDVI为0.692，低NDVI区域主要集中在青海省、上海市、四川西部和金沙江周边地区。到2010年平均NDVI略微上升至0.697，仅比2000年高出0.005，表明整体变化有限。到2020年，YRB平均NDVI进一步上升至0.724，相对于2000年增加了约4.62%。类别转换结果显示，2000年至2020年间，约36.49%的空间单元向更高的NDVI类别转移，56.65%保持不变，6.86%向更低类别转移，表明YRB的NDVI类别变化以稳定和改善为主。
3.2 长江流域生态系统服务的时空演变特征
通过InVEST模型，研究人员对YRB四种重要ES进行了空间量化。总体来看，三种观测年份中YRB的四种ES表现出显著的时空异质性。WY的平均值在2000年、2010年和2020年分别为771毫米、829毫米和783毫米，呈现出先增加后下降的非单调模式。CS的平均值分别为211.4吨/平方公里、210.8吨/平方公里和210.0吨/平方公里，总体变化有限且略有下降。HQ的平均值分别为0.711、0.711和0.712，变化极小，总体保持稳定。SR的平均值分别为13210吨/平方公里、13849吨/平方公里和16592吨/平方公里，在研究期间大幅增加。总体而言，四种ES呈现出不同的演变轨迹：WY表现为阶段性波动，先增后降；CS基本稳定但略有下降；HQ基本稳定；SR大幅增加。
3.3 NDVI与ES的非线性关联特征
3.3.1 重要性分析
皮尔逊相关系数分析显示，四种关键ES与NDVI的相关程度不同：WY与NDVI的相关系数为0.20，CS为0.75，HQ为0.59，SR为0.36。空间交叉验证的结果表明，随机森林模型在所有三个年份均表现出可接受的拟合和泛化性能。总体而言，CS的相对重要性最高，始终保持在0.70以上；SR位居第二，从2000年的0.13略降至2020年的0.12；WY和HQ的重要性较低且相似，WY在0.05至0.07之间波动，HQ在0.05至0.06之间波动。
3.3.2 NDVI与ES之间的非线性关系
ALE结果表明，NDVI与WY、CS、HQ和SR在2000年、2010年和2020年均表现出明显的非线性和阶段性关系。WY的ALE曲线在所有三个年份均呈现非单调波动，其相对局部效应在低至中等WY范围内变化最为强烈，超出相应阈值后通常波动或逐渐趋于平缓。CS的ALE曲线呈现出持续稳定的上升非线性关系，随着CS的增加从负值转变为正值，并在中高范围内达到较高的相对效应水平，表明CS与NDVI之间存在强烈且稳定的正关联。HQ的ALE曲线总体振幅较小，但仍表现出非线性波动，在中高HQ范围内出现局部波动和反弹。SR的ALE曲线表现出明显的阈值依赖性递增模式，在低值范围内对应较低的ALE值，随着SR升高迅速增加，然后在较高值处趋于平缓，表明SR与NDVI之间存在显著的阈值效应和边际变化递减特征。
3.4 讨论部分的模型比较分析
为确定分析NDVI与ES之间时空局部回归关系的最优模型，研究人员依次选择了普通最小二乘法（OLS）、时间地理加权回归（TWR）、地理加权回归（GWR）和GTWR四种模型进行比较。GTWR的R2值为0.63，高于OLS（0.57）、GWR（0.55）和TWR（0.57）。基于AICc值的比较，GTWR的AICc值为-5447.62，远低于其他模型，且GTWR与GWR的AICc差值达194.61，远超常用阈值（AICc > 10），证实了GTWR的模型选择优势。因此，研究人员选择GTWR来表征YRB中NDVI与ES之间的局部回归关系。
3.5 NDVI与ES的局部回归关系
GTWR模型结果显示，从2000年到2020年，NDVI与CS、HQ和SR在YRB中总体上呈现正向局部关联，但相应的局部回归系数均有不同程度的下降。NDVI与WY的关系主要表现为正向或轻微负向，正向关联的区域随时间逐渐扩大。NDVI与CS的局部回归系数均为正值，但呈现总体下降趋势，表明随着退耕还林、天然林保护和生态修复工程的持续推进，NDVI对CS空间差异的边际解释力可能有所减弱。NDVI与HQ的局部回归系数虽然均为正值，但随时间持续下降，表明高NDVI并不一定意味着高栖息地质量，人为压力和景观格局变化可能削弱了植被绿度与栖息地质量之间的直接对应关系。NDVI与SR的局部回归系数也均为正值，但总体幅度随时间下降，表明随着水土保持和生态修复措施的推进，额外植被对SR的边际贡献可能减少。
四、研究结论翻译
（1）YRB在2000年、2010年和2020年的平均NDVI分别为0.692、0.697和0.724，研究期间总体增长约4.62%，具有显著的时空异质性。低NDVI类别主要分布在四川西部、上海和青海，而高NDVI类别主要集中在贵州、重庆和陕西。总体而言，YRB的NDVI在研究期间表现出阶段性的改善，但区域差异依然显著。
（2）在2000年、2010年和2020年，所有四种ES在YRB均表现出显著的空间异质性；但其时间变化的方向和幅度存在显著差异。具体而言，WY呈现出先增加后下降的非单调轨迹，尽管其2020年的平均值仍略高于2000年。SR大幅增加，HQ基本保持稳定仅有微小波动，而CS在研究期间略有下降。
（3）在2000年、2010年和2020年，YRB的NDVI与ES表现出明显的非线性关系。NDVI与CS以及SR的正相关关系尤为显著，表现出阶段性变化和边际效应递减的特征。相比之下，WY在不同数值范围内表现出更大的变异性，而HQ的效应相对较弱但仍显示出非线性特征。
（4）在2000年、2010年和2020年，YRB的NDVI与ES之间的关系表现出显著的时空非平稳性。GTWR结果表明，NDVI通常与CS、HQ和SR呈现正向局部关联，但局部回归系数的大小在空间和时间上均存在差异。相比之下，NDVI与WY的关系表现为正负关联并存，凸显了显著的空间异质性。
