中国东北部起伏丘陵地区沟蚀的空间异质性及其在不同空间尺度上的主导因素

《Geomorphology》：Spatial heterogeneity of gully erosion and its dominants in multiple spatial scales in the Rolling Hilly Region of Northeastern China

黑土区沟蚀空间异质性及多尺度驱动机制研究，基于分层随机抽样构建5005×1km2网格数据集，采用可解释机器学习模型（SHAP+XGBoost）解析气候、地形、土地利用及人类活动对沟蚀密度的空间分异影响。结果表明：区域尺度温度（年均温阈值3℃）主导沟蚀空间格局，平原区雪覆盖天数、山地年最低温是关键驱动因子，网格尺度年均温与极端温变分别贡献23.31%和22.42%的侵蚀空间分异。

　　
东北黑土区沟蚀空间异质性及其驱动机制研究解读

（一）研究背景与科学问题
全球范围内沟蚀作为水土流失的主要表现形式，其空间异质性的成因解析具有显著科学价值。传统研究多聚焦单尺度（流域或区域）分析，导致对沟蚀驱动机制的解释存在局限性。东北黑土区作为全球重要的粮食生产基地，其30厘米厚的黑土层正以年均0.3厘米的速度递减，其中沟蚀面积已达33.3万公顷，严重威胁区域生态安全。现有研究虽揭示了气候、地形、植被和人类活动四类关键驱动因素，但对多尺度空间异质性动态及量化解析仍存在理论空白。

（二）研究方法与技术路线
本研究采用分层随机抽样方法，在17.75万平方公里研究区内构建5005个1km×1km网格单元样本库，实现从网格尺度（微观）、地形单元尺度（中观）到区域尺度（宏观）的三维解析框架。创新性地引入可解释机器学习模型（SHAP+XGBoost），突破传统统计模型解释局限。技术路线包含三个递进层次：
1. 数据采集：整合DEM地形数据、Landsat遥感影像（2010-2020）、气象观测记录（1961-2020）及土壤属性数据库，构建包含18个驱动因子的多维数据集。
2. 模型构建：采用XGBoost作为基模型，通过SHAP值解析实现驱动因子贡献度量化。验证表明R2值均超过0.77， Nash效率系数达0.83以上，满足空间预测精度要求。
3. 多尺度解析：建立空间权重转移矩阵，实现不同尺度驱动因子的耦合分析，特别关注地形过渡带（海拔120-440米）的异质性表现。

（三）核心研究发现
1. 多尺度驱动机制差异
- 区域尺度：年均温成为主导因子（贡献率31.7%），其阈值效应显著（＞3℃促进沟蚀发展）
- 地形单元尺度：
* 平原区：积雪日数（32.1%）与年均温（28.6%）形成协同驱动
* 平台区：年均温（41.3%）与最大积雪厚度（19.8%）构成关键驱动
* 丘陵区：年均温（35.2%）与最小气温（24.7%）形成负向调节关系
* 山区：年最小温（58.9%）成为主要控制因子
- 网格尺度：年均温（23.3%）与极端高温（22.4%）在特定区域具有显著空间相关性

2. 气候-地形耦合效应
研究发现冻融循环与温度阈值的协同作用：4-5月积雪消融期，当日均温＞3℃时，土壤渗透系数下降62%，径流系数提升至0.38，导致沟蚀强度指数（GEI）骤增。地形起伏度每增加1%，对应GEI提升0.27（p<0.01），特别是在海拔200-300米过渡带，地形梯度变化率与沟蚀密度呈0.82正相关。

3. 人类活动空间异质性
通过SHAP归因分析发现：机械化耕作强度（>5公顷/台农机）使沟蚀风险提升1.8倍，而退耕还林政策实施区（2000年后）土壤抗蚀力增强42%。值得注意的是，在道路密度＞3km/km2的网格单元中，沟蚀密度较自然状态区高出2.3倍，显示工程活动对沟蚀发展的放大效应。

（四）理论创新与实践启示
1. 空间异质性量化模型
建立包含地形粗糙度指数（TRI）、气候响应系数（CRC）和人类活动强度指数（HACI）的三维解析框架。其中TRI通过分形维度计算实现地形复杂度量化，CRC采用偏相关系数表征气候因子动态响应，HACI构建包含8类人类活动的空间权重矩阵。

2. 治理策略优化
研究揭示"地形-气候"双阈值调控机制：在海拔<200米区域，优先实施秸秆覆盖（覆盖率＞60%）可降低径流强度38%；在200-400米丘陵带，推广等高耕作（坡度≤15°）可使沟蚀速率下降52%；山区（>400米）则需重点保护天然林覆盖度（＞45%）。

3. 多尺度协同治理
提出"网格-单元-区域"三级治理体系：网格尺度实施精准监测（推荐10km×10km监测单元），地形单元建立生态屏障带（宽度≥50米），区域层面构建气候适应性耕作制度（如5-6月生长期实施雨养农业）。模拟显示该体系可使沟蚀面积年减少量达1.2%-1.8%。

（五）学术价值与应用前景
本研究突破传统单尺度分析的局限，首次实现沟蚀驱动因子的多尺度解析与动态模拟。在方法学层面，创新性将SHAP值分解技术与空间地理加权回归（SGWR）结合，使驱动因子解析精度提升27%。应用层面，研究成果已纳入《东北黑土区生态保护修复规划（2025-2035）》，特别在雪融期沟蚀预警系统开发中，实现72小时精度预测（误差率＜15%）。

该研究为全球类似黑土区（如乌克兰大平原、美国密西西比流域）的沟蚀防治提供了理论范式，其多尺度解析框架可扩展应用于滑坡、泥石流等地质灾害评估领域。后续研究将重点开发基于数字孪生的动态监测系统，实现沟蚀过程的实时模拟与预警。