中国作为拥有巨大人口的农业大国, 耕地是社会生产活动的重要载体, 其对生态系统具有不可替代的重要性, 是维持生态平衡的关键因素^[1]。然而, 在城镇化快速发展、耕地占补平衡等政策背景下^[2], 耕地爬坡现象逐渐凸显^[3], 引发了一系列现实问题和生态挑战^[4]。耕地爬坡现象是指由于土地资源的稀缺性、固定性, 农民被迫将耕地向坡度更高的区域扩展的现象。随着耕地向更高坡度扩展, 水土流失的风险显著增加, 土壤肥力和生物多样性可能遭受严重破坏, 不仅增加了耕地的管理难度和生产成本, 更对生态系统服务造成了深远影响。因此, 揭示耕地爬坡现象的内在机理及其对生态系统服务的潜在影响, 能够为促进农业可持续发展和生态环境保护提供有益启示。

目前对于耕地变化的研究, 主要从以下几个方面展开：一是从不同尺度研究耕地的时空变化^[5]。例如, 张瑞等揭示^[6]了东北黑土地在1986—2020年间, 耕地数量和耕地布局的变化；孙立等^[7]则从省级尺度出发, 定量分析了2000—2020年中国北方十二省份耕地空间布局变化, 并耦合分析了耕地变化与粮食增产的时空关系；袁承程等^[8]则进一步从国家尺度展开对中国近10年耕地变化的研究, 揭示了中国2009—2018年间中国耕地的时空变化。二是从耕地变化的驱动因素展开研究^[9—10]。例如, Deng等^[11]分析了不同城镇化发展模式对耕地变化的影响, 邓元杰等^[12]揭示了退耕还林工程对陕北高原生态系统服务的影响。上述对于耕地变化的研究主要专注于耕地数量在时间序列上的变化以及耕地布局在横向空间的再分配和转移。对于耕地与其他土地利用类型转化的纵向研究即耕地坡度的变化关注不足。坡度作为耕地的固定属性, 坡度的大小不仅影响耕地的布局, 更会影响耕地的粮食产量^[13]。平缓耕地适宜大规模机械种植, 极大提高生产效率, 坡耕地在极大程度上会失去平缓耕地的优势, 更会带来耕地生态系统服务的改变^[14]。

近年来, 随着城市化发展与耕地占补政策的落实, 耕地爬坡现象越来越受到关注。例如, 李辉丹等^[15]探明了重庆市坡度大于15°耕地的空间格局及演变。Shi等^[16]在识别与分析全球城市用地爬坡趋势的基础上, 系统总结了其对生态环境和社会经济等方面的影响。Li等^[17]基于INVEST模型分析了重庆市坡耕地的时空演化特征, 结果表明坡度与高程是坡耕地土壤流失的关键驱动因素。综上所述, 现有研究利用多源遥感数据, 分析了中国典型区域的耕地爬坡现象的时空演化特征^[18—19], 为本文的开展奠定了基础。但是对耕地爬坡现象的内在驱动机理研究仍然不够深入, 耕地爬坡现象对区域生态环境的影响仍然不明晰。

基于此, 本文依据多期土地利用、气象水文以及社会经济等多源数据, 基于Theil-Sen趋势检验法、因素分解法以及InVEST模型, 对中国长江流域耕地坡度变化对其生态系统服务影响开展研究, 以期回答以下问题：(1)1990—2020年长江流域耕地是否存在爬坡现象？(2)是哪些因素驱动了1990—2020年长江流域耕地爬坡现象？(3)耕地爬坡现象又会对长江流域生态系统服务造成什么影响？

1 研究区和数据来源 1.1 研究区概况

长江流域位于东经90°33′—122°25′, 北纬24°30′—35°45′之间, 横跨中国的东部、中部和西部, 覆盖了19个省、自治区、直辖市。流域总面积180万km², 占中国国土面积的五分之一, 是中国最重要的经济、文化和交通中心之一, 也是重要的生态保护区(图 1)。长江流域拥有森林、草地、湿地等各种生态系统, 是众多野生动植物的栖息地。然而, 近年来, 随着城市化的快速扩张、退耕还林政策的实施以及耕地撂荒现象的加剧, 长江流域的土地利用方式发生了显著变化, 对流域的生态系统服务产生了深远的影响。

1.2 数据来源与处理

长江流域1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2020年土地利用数据来源于武汉大学, 分辨率为30m×30m；高程数据来源SRTM地形产品数据, 分辨率为90m×90m；降雨量数据和蒸散发数据来源于国家青藏高原科学数据中心；土壤数据来源于世界土壤数据库, 详见表 1。

2 研究方法 2.1 耕地坡度分析 2.1.1 土地利用变化轨迹分析法

土地利用变化轨迹分析方法是一种在一定时序内跟踪特定土地利用类型属性变化的方法, 能够揭示特定土地利用类型在时空上的变化；此方法已广泛运用于土地利用变化的研究^[24]。用公式表示为：

(1)

式中, CT表示整个研究阶段土地利用变化轨迹代码；n表示研究时序内的时间节点数(n＞1)；N_i表示第i个时间节点的土地利用栅格数据。

2.1.2 Theil-Sen趋势检验

Theil-Sen Median方法是一种稳健的非参数统计方法, 不要求样本服从某种的空间分布, 并且能很好的规避异常值的影响, 用公式表示为：

(2)

式中, n_j和n_i为时间序列数据, β＞0表示序列呈现上升趋势、β＜0表示序列呈现下降趋势。Theil-Sen趋势检验, 通常与MK非参数检验结合使用, 即先计算Sen趋势值, 然后使用MK方法中检验统计量Z值, 判断趋势显著性。当β＞0, Z的绝对值大于2.58时, 表示极显著增加；当β＞0, Z的绝对值在1.96—2.58时, 表示显著增加；当β＞0, Z的绝对值在1.65—1.96时, 表示微显著增加；当β＞0, Z的绝对值小于1.65时, 表示不显著增加^[24]。

2.1.3 驱动因素分析法

根据Chen^[3]提出的量化土地利用变化对耕地坡度影响的方法, 针对本次研究设置的不稳定耕地变化的四种类型, 量化各驱动因素对不稳定耕地坡度影响的公式为：

耕地边缘化：

(3)

建设用地侵占：

(4)

耕地开垦：

(5)

建设用地复垦：

(6)

耕地变化对耕地坡度上升的积极影响：

(7)

耕地变化对耕地坡度上升的消极影响：

(8)

式中, N_B12、N_Q12、N_K12、N_F12分别为耕地边缘化、建设用地侵占、耕地开垦、建设用地复垦对耕地坡度的影响；P_B12为t₁—t₂时期边缘化耕地平均坡度, S_B12为t₁—t₂时期边缘化耕地面积；P_Q12为t₁—t₂时期建设用地侵占耕地平均坡度, S_Q12为t₁—t₂时期建设用地侵占耕地面积；P_K12为t₁—t₂时期耕地开垦平均坡度, S_K12为t₁—t₂时期耕地开垦面积；P_F12为t₁—t₂时期建设用地复垦平均坡度, S_F12为t₁—t₂时期建设用地面积；P₁为t₁时期变化耕地平均坡度, S₂为t₂时期变化耕地面积。在ArcGIS 10.8中进行分区统计, 得出耕地边缘化、建设用地侵占、耕地开垦、建设用地复垦四种类型的土地利用变化特征如图 2所示。

2.2 InVEST计算生态系统服务

依据权威研究, 本文选用了碳储量、土壤保持量、产水量、生境质量以及综合生态服务指数, 来探析耕地爬坡现象对区域生态系统服务的影响^[25—26]。考虑到多源数据的分辨率差异, 在InVEST模型运行中, 本文将多源数据统一重采样为300m×300m, 其土地利用空间分布如图 3所示。

2.2.1 碳储量服务

本文采用InVEST模型碳储存模块对研究区的碳储量服务进行计算。该模块通过考虑地上、地下生物碳、土壤碳以及死亡有机物碳四种碳库, 计算研究区内碳储存值, 计算公式为：

(9)

式中, C_total表示总体碳储量, C_above表示地上碳储量, C_below表示地下碳储量, C_soil表示土壤碳储量, C_dead表示死亡有机物碳储量。

根据于贵瑞团队^[21]确定的中国四种碳库的碳密度, 结合碳密度修正公式^[27]得到长江流域四种碳库的碳密度, 碳密度的修正公式为：

(10)

(11)

(12)

(13)

式中, P为年均降雨量(mm), ；T为年均温度(℃), ；C_SP、C_BP为由年均降雨量计算的土壤碳密度和生物量碳密度(kg/m²)；C_BT为由年均温度计算的生物量碳密度(kg/m²)。

(14)

(15)

(16)

(17)

式中, K_BP、K_BT分别为地上生物量碳密度年均降水因子和年均温度因子的修正系数；C_SP¹和C_SP²分别由全国和长江流域依据年均降水量和年均温度计算得到；K_B、K_S分别为地上生物量碳密度修正系数和土壤碳密度修正系数。

2.2.2 土壤保持量服务

本文采用InVEST模型泥沙输移比模块对研究区的土壤保持服务进行计算。模块中土壤保持量为土壤潜在侵蚀量和实际侵蚀量的差值, 其计算公式为：

(18)

(19)

(20)

式中, S_i为土壤保持量(t hm^-2 a^-1), RKLS_i为土壤潜在侵蚀量, USLE_i为土壤实际侵蚀量。R_i为降水侵蚀因子, K_i为土壤侵蚀因子, LS_i为坡度-坡长因子, C_i为植被覆盖因子, P_i土壤保持措施因子。降水侵蚀因子依据Wischmeier^[28]提出的公式计算, 土壤侵蚀因子依据EPIC模型^[29]计算。

2.2.3 产水量服务

本文采用InVEST模型年产水量模块对研究区的产水服务进行计算。产水量模型基于Budyko曲线和年平均降水量, 确定长江流域每个像素的年产水量：

(21)

式中, AET_x为每个像素的年实际蒸发量, P_x为每个像素的年降水量, Y_x为每个像素的年产水量。因此, 产水量模块的计算依据降雨量、土壤深度、土地利用、潜在蒸散发和植被可利用含水量等参数, 并结合流域面状矢量数据和生物物理表^[30], 计算出长江流域产水量。

2.2.4 生境质量服务

本文采用InVEST模型生境质量模块计算生境质量指数, 生境质量数值为0—1, 值越大表示生境质量越好, 其计算公式如下：

(22)

式中, Q_ij为土地利用类型j单元栅格i上的生境质量, D_ij为土地利用类型j单元栅格i上的胁迫水平, K为半饱和常数, H_j为生境适宜性。各参数依据InVEST模型和相关研究设置^[31]。

2.2.5 综合生态系统服务指数

不同的生态系统服务在功能和重要性上存在差异, 为了更精确地反映这种差异, 本文在借鉴先前研究的基础上^[32—34], 运用层次分析法(AHP)结合熵权法构建CES模型, 用以衡量生态系统服务的总体表现。综合生态系统服务指数CES的计算公式如下：

(23)

式中, CES_j是第j年的综合生态系统服务指数；W_i是第i种生态系统服务的权重；S_ij是第j年的第i种生态系统服务的标准化值；n是生态系统服务的种类。本文中影响层的权重根据以往研究确定^[30], 指标层中的元素运用熵权法确定权重, 两者的结合确定最终权重。表 2为确定的各类生态系统服务的权重。

3 研究结果 3.1 耕地坡度变化的时空特征 3.1.1 整体耕地坡度变化

根据高程和土地利用数据, 在GIS中提取出1990—2020年长江流域耕地部分坡度, 如图 4所示, 运用Theil-Sen趋势检验方法, 将研究时段的7个时间点作为自变量, 各个时间点对应的耕地坡度作为因变量, 计算出的SEN值为0.01(Z=1.98), 由此得出长江流域的耕地坡度存在显著的上升趋势。

3.1.2 不稳定耕地坡度变化

为了进一步明晰耕地爬坡现象的内在原因, 本文将耕地分为稳定耕地与不稳定耕地, 稳定耕地为短期内未发生变化的耕地, 其坡度保持不变, 而不稳定耕地为耕地与其他土地利用类型发生转化, 耕地爬坡现象主要是由不稳定耕地变化引起的。鉴于此, 本文以县为基本单元, 以5年为研究时段, 分析1990—2020年长江流域不稳定耕地坡度的时空变化(图 5)。

结果表明, 1990—1995年, 长江流域不稳定耕地坡度整体呈现下降趋势, 其中西部地区不稳定耕地坡度下降尤为严重, 仅在长三角地区存在轻微的爬坡现象。1995—2000年, 除西部青藏高原地区不稳定耕地坡度下降之外, 长江流域不稳定耕地整体上呈现爬坡现象, 其中, 四川盆地不稳定耕地爬坡最为显著。2000—2005年, 长江流域不稳定耕地爬坡区域主要集中在东部平原和四川盆地等地区, 长江流域西部青藏高原地区和中部地区不稳定耕地坡度呈现下降现象。2005—2010年, 长江流域不稳定耕地爬坡区域无明显集中, 但四川盆地依然是不稳定耕地爬坡的主要区域。2010—2015年, 长江流域大部分地区不稳定耕地呈现爬坡现象, 东部平原和四川盆地尤为突出, 中西部少量地区不稳定耕地坡度呈现下降现象。2015—2020年, 长江流域西部青藏高原地区不稳定耕地坡度呈现下降现象, 其他地区均呈现爬坡现象, 四川盆地和长三角地区尤为显著。

总的来看, 除青藏高原地区, 1990—2020年长江流域不稳定耕地呈现显著的爬坡现象, 其中以四川盆地爬坡现象最为严重。

3.2 耕地爬坡现象的驱动因素分析 3.2.1 驱动因素理论分析

本文从不稳定耕地的变化探索影响耕地坡度变化的驱动机理(图 6)。其一, 中国常住人口城镇化率从2000年的37.80%上升至2020年的63.89%, 城市建设用地迅猛扩张, 并以侵占城市周边优质耕地为主, 在耕地占补平衡政策实施下, 耕地越来越呈现爬坡趋势^[35]。其二, 城市化的发展, 也吸引的大量农村人口进城, 农村大量优质耕地荒废, 众多耕地也因自身坡度、肥力等固定属性被荒废、退耕为林草地等, 逐渐边缘化, 可能会抑制耕地爬坡趋势^[36]。其三, 农村人口的外流, 也导致农村宅基地闲置、“一户多宅”的现象普遍存在, 在城乡建设用地增减挂钩等政策的实施下, 农村少量闲置宅基地复垦, 可能会补充部分优质耕地, 减缓耕地爬坡趋势^[37]。基于上述分析, 本文将耕地爬坡的内在驱动因素总结为耕地边缘化、建设用地侵占、耕地开垦、建设用地复垦等四类土地变化过程。

3.2.2 驱动因素定量分析

根据公式(3)—(8), 本文量化了耕地转换过程中耕地开垦、建设用地侵占、耕地边缘化以及建设用地复垦对不稳定耕地坡度变化的影响(图 7)。结果表明, 1990—2020年长江流域不稳定耕地坡度由11.01°上升到13.1°, 增加了2.09°, 其中耕地边缘化和建设用地复垦对不稳定耕地坡度增加的消极影响分别为99.59%、0.41%, 耕地开垦和建设用地侵占对不稳定耕地坡度增加的积极影响分别为39.49%、60.51%。

以5年为研究时段来看, 1990—1995年长江流域不稳定耕地坡度上升了0.47°, 耕地边缘化和建设用地复垦对不稳定耕地坡度增加的消极影响分别为99.85%、0.15%, 耕地开垦和建设用地侵占对不稳定耕地坡度增加的积极影响分别为32.47%、68.53%。2005—2010年长江流域不稳定耕地坡度上升了0.91°, 耕地边缘化和建设用地复垦对不稳定耕地坡度增加的消极影响分别为99.94%、0.06%, 耕地开垦和建设用地侵占对不稳定耕地坡度增加的积极影响分别为33.1%、66.9%。2015—2020年长江流域不稳定耕地坡度上升了0.15°, 其中耕地边缘化和建设用地复垦对不稳定耕地坡度增加的消极影响分别为99.93%、0.07%, 耕地开垦和建设用地侵占对不稳定耕地坡度增加的积极影响分别为8.94%、91.06%。

总体而言, 各个时期耕地边缘化对不稳定耕地坡度增加的消极影响均达到99%, 远大于建设用地复垦对不稳定耕地坡度增加的消极影响, 是抑制不稳定耕地坡度上升的主导因素；建设用地侵占对不稳定耕地坡度增加的积极影响有所波动, 但总体上看, 其积极影响逐步扩大, 成为促进不稳定耕地坡度上升的主导因素, 耕地开垦对不稳定耕地坡度增加的积极影响则在逐步下降。

3.3 耕地爬坡现象对生态系统服务影响 3.3.1 碳储存服务

1990—2020年长江流域碳储量分布如图 8、9所示。长江流域碳储量总体呈现持续减少趋势, 其空间分布总体呈现中东部高西部低；长江流域碳储量高值区主要分布于中东部多林山区；长江流域广泛分布的宜种植区, 四川盆地、长江中下游平原等属于碳储量中值区；而西部多为未利用地, 属于碳储量低值区。

进一步分析长江流域耕地爬坡现象对碳储存服务的影响, 建设用地侵占和耕地开垦是导致耕地爬坡现象的主要原因, 因此聚焦于不稳定耕地中建设用地侵占与耕地开垦对碳储存服务的影响(表 3)。1990—2020年的研究时段内, 由于建设用地侵占而形成爬坡现象, 使得长江流域碳储量大量减少, 碳储量损失高达3.59×10⁸t, 这是由于建设用地的扩张将高碳密度地类转化为了低碳密度地类。此外, 由于耕地开垦而形成的耕地爬坡现象, 也使得长江流域碳储量有所下降, 共减少了0.55×10⁸t, 这是由于林地、草地等的碳密度值大于耕地的碳密度值。总体而言, 耕地爬坡现象使得长江流域碳储量损失高达4.14×10⁸t, 耕地爬坡现象不利于碳的封存, 会促使大气中温室气体的增加, 对生态环境造成负面影响。

3.3.2 土壤保持服务

1990—2020年长江流域土壤保持量如图 9、10所示。长江流域土壤保持量呈现曲折上升趋势, 土壤保持量的空间分布较为稳定, 高值区均位于流域多林地, 其植被覆盖率高, 利于土壤保持；低值区位于中东部的耕地和建设用地, 该地区人类活动频繁, 开发程度大, 大大降低了土壤保持能力。

进一步聚焦于不稳定耕地变化对土壤保持服务的影响(表 4)。1990—2020年的研究时段内, 由于建设用地侵占而形成的耕地爬坡现象, 使得长江流域土壤保持量有所上升, 共增加了0.17×10⁸t, 这是由于地表的硬化面积在增加, 而不透水地面不易发生土壤的流失。而由于耕地开垦而形成的耕地爬坡现象, 则使得区域土壤保持量有所下降, 共减少了1.61×10⁸t, 这可能是由于林地、草地等的土壤保持能力远大于耕地, 大面积开垦耕地必然导致大量的水土流失。总体而言, 耕地爬坡现象的驱动因素使得长江流域土壤保持量减少了1.44×10⁸t, 虽然建设用地侵占对土壤保持量有一定的积极影响, 但建设用地侵占增加的土壤保持量要远远小于耕地开垦减少的土壤保持量。因此, 耕地爬坡现象总体上会破坏土壤结构, 加剧水土流失, 对区域土壤保持量具有消极影响。

3.3.3 产水量服务

1990—2020年长江流域产水量如图 9、11所示。长江流域产水量呈现先下降后上升趋势, 产水量的空间分布变化较为明显且与降水量有关, 产水高值区集中于长江中下游降雨丰沛区, 产水低值区则位于长江上游降雨匮乏区。

进一步聚焦于不稳定耕地变化对产水服务的影响(表 5)。1990—2020年的研究时段内, 由于建设用地侵占而形成的耕地爬坡现象, 使长江流域产水量有所下降, 共减少了0.13×10⁸t, 这可能是由于不透水地面面积的增加使得土地无法涵养水源。此外, 由于耕地开垦而形成的耕地爬坡现象, 共造成长江流域产水量减少了0.71×10⁸t, 这可能是由于耕地开垦多侵占林地、草地, 不利于涵养水源。总体而言, 耕地爬坡现象的驱动因素使得长江流域产水量减少了0.84×10⁸t。

3.3.4 生境质量服务

1990—2020年长江流域生境质量如图 9、12所示。长江流域生境质量总体呈现持续减少趋势, 其空间分布格局较为稳定。高值区主要于西部开发程度低的地区, 以及中西部多林地区, 这些地区受人类活动影响较小, 保持着较好的生境质量；低值区则主要位于中东部广袤的平原和四川盆地等地区, 该地区适宜人类居住, 人类活动痕迹明显, 建设用地扩张迅速, 大肆侵占林草地, 毁林开荒, 严重破坏生态环境和生物多样性, 致使其生境质量退化。

进一步分析长江流域耕地爬坡现象对生境质量服务的影响(表 6)。总体而言, 1990—2020年的研究时段内, 长江流域耕地爬坡现象造成区域生境质量降低4.33%, 但无显著的加剧趋势。具体来看, 1990—2020年耕地开垦形成的耕地爬坡现象是区域生境质量下降的主导因素, 共计造成生境质量下降3.60%；而建设用地侵占形成的耕地爬坡现象也会造成区域生境质量下降, 下降了0.73%。以5年为时间段分析, 建设用地侵占形成的耕地爬坡现象在各个时段均造成生境质量的下降, 可见建设用地的扩张增加了土地利用强度, 会严重损害生态环境；但耕地开垦形成的耕地爬坡现象虽在1995—2010年有利于生境质量, 但效果甚微, 总体上耕地开垦侵占林地、草地等, 仍会致使其生境质量退化。

总体而言, 耕地爬坡现象不利于生境质量的保持, 其会增强土地利用强度, 破坏生境质量。

3.3.5 综合生态系统服务指数

1990—2020年长江流域生态系统服务指数呈现先上升后下降的现象(图 9、13), 由1990年的0.656下降到2020年的0.330, 长江流域生态系统服务水平有所下降。空间上看, 长江流域生态系统服务水平的空间分布较为稳定, 生态系统服务水平高值区主要位于长江流域南部山区以及四川盆地周围的生态区；生态系统服务水平低值区则主要位于建设用地聚集区以及粮食种植区。

进一步聚焦于耕地变化对生态系统服务水平的影响(表 7)。1990—2020年的研究时段内, 由于建设用地侵占形成的耕地爬坡现象, 使区域的生态系统服务水平由0.6047下降到0.4029, 下降率达到33.37%；而由于耕地开垦形成的耕地爬坡现象, 使区域的生态系统服务水平由0.2654下降到0.2651, 下降率为0.11%；总的来看, 长江流域耕地爬坡现象, 使区域生态系统服务水平由0.2739下降到0.2691, 下降率为1.76%。

4 结论与讨论 4.1 结论

(1) 1990—2020年长江流域耕地具有爬坡现象, 30年的研究时段内, 耕地坡度共上升了0.06°。以县域为研究单元, 长江流域耕地坡度变化在空间格局上具有集聚特征, 坡度上升区域主要位于东部平原地区, 中西部零散分布；西部地势高的地区是耕地坡度下降的集中区, 中东部则零散分布。1990—2020年长江流域不稳定耕地同样具有爬坡现象, 研究时段内不稳定耕地坡度共上升了2.09°。不稳定耕地坡度变化在空间格局上无明显集中趋势。

(2) 在影响不稳定耕地坡度变化的驱动因素中, 建设用地侵占和开垦耕地加剧了不稳定耕地爬坡, 其中建设用地侵占是加剧不稳定耕地的主导因素, 占比约为70%；建设用地复垦和耕地边缘化抑制了不稳定耕地坡度的上升, 有助于耕地下坡, 耕地边缘化是抑制不稳定耕地爬坡的主导因素。

(3) 1990—2020年的研究时段内, 耕地爬坡现象造成长江流域碳储量的损失共计4.14×10⁸t, 其中, 建设用地侵占与耕地开垦形成的耕地爬坡现象分别造成3.59×10⁸t与0.55×10⁸t的碳储量损失, 且呈逐年增加的趋势。长江流域耕地爬坡现象造成区域土壤保持量损失1.44×10⁸t, 其中耕地开垦形成的耕地爬坡现象造成土壤保持量损失约为1.61×10⁸t, 但建设用地侵占形成的耕地爬坡现象造成土壤保持量增加了0.17×10⁸t。长江流域耕地爬坡现象使得区域产水量减少0.84×10⁸t, 其中耕地开垦形成的耕地爬坡现象使得产水量减少0.71×10⁸t, 而建设用地侵占形成的耕地爬坡现象造成产水量损失了0.13×10⁸t。长江流域耕地爬坡现象造成区域生境质量下降4.33%, 其中建设用地侵占与耕地开垦形成的耕地爬坡现象分别造成区域生境质量下降0.73%与3.60%。长江流域耕地爬坡现象造成综合生态系统服务水平下降了1.76%。

4.2 局限与建议 4.2.1 研究不足

本文基于土地利用变化轨迹, 分析了中国耕地坡度的动态变化, 明晰了耕地爬坡的驱动机制及其对区域生态系统服务的影响效应。然而, 本文仍存在不足。一方面是将影响不稳定耕地坡度变化的驱动因素进行了较为笼统的归纳, 特别是耕地边缘化现象的定义, 模糊了众多地类变化现象, 并且没有进一步考虑人口迁移、耕地政策等对耕地的影响, 在未来研究中, 会进一步剖析关键的土地政策对耕地爬坡的影响。另一方面, 本文在计算碳储量时, 各地类碳密度数据虽然来源于现有权威研究文献, 但由于区域差异明显, 因此可能会导致碳储量的测算有一定的误差。

4.2.2 对策建议

(1) 建设用地侵占耕地是促进耕地爬坡的重要因素, 其对耕地爬坡的正向影响逐步增强。因此, 提高建设用地的利用效率, 并改变建设用地扩张方向, 根据国土空间开发适宜性的综合评估, 推动建设用地上山, 保存优质耕地, 有助于缓解耕地上坡。(2)积极探索坡耕地与平稳林草地的置换政策和机制, 因地制宜地把山上耕地逐步调整到山下, 山下的果树林木用地尽量调整上山上坡, 用“山上”换“山下”, 将使农业生产空间布局更加符合自然地理格局和农业生产规律, 有效地抑制耕地上坡。(3)推动建设用地复垦。中国农村地区存在大量的土壤、地势条件优越的荒废宅基地, 并广泛存在“一户多宅”等现象, 积极探索合理的农村宅基地退出机制, 能有效抑制耕地爬坡现象, 并提升生态系统服务的供给能力。