《Journal of Environmental Management》：Optimizing reforestation for soil conservation in semi-arid landscapes: A heuristic-based spatial planning framework
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森林是重要的全球碳汇和生态系统服务提供者，土壤侵蚀控制是再造林规划的关键挑战。本研究将USPED模型与遗传算法结合，在巴西塞拉多河流域半干旱卡廷加生物区优化造林布局，减少年土壤流失量25%，稳定区面积提升至43.07%，但景观破碎化指数增加25%。验证了空间优化对水土保持的有效性，提出兼顾侵蚀控制与景观连通性的决策框架。
弗朗西斯科·瓜拉西·戈麦斯·德·奥利维拉（Francisco Guaraci Gomes de Oliveira）|琼斯·达·席尔瓦·阿莫林（Jhones da Silva Amorim）|热图利奥·丰塞卡·多明格斯（Getulio Fonseca Domingues）|妮可·洛佩斯·本托（Nicole Lopes Bento）|安德烈·费雷拉·罗德里格斯（André Ferreira Rodrigues）
巴西北里奥格兰德联邦大学（Federal University of Rio Grande Do Norte）Jundiaí农业学院，地址：RN 160 - 公里03 - Jundiaí区，Macaíba，RN，邮编59280-000
摘要
森林是全球重要的碳汇，为土壤保护提供关键的生态系统服务。重新造林是缓解土地退化的重要策略，但在流域层面确定优先恢复区域以最大化侵蚀控制仍然是一个环境管理中的关键挑战。本研究引入了一种新的空间优化框架，该框架将单位流功率侵蚀沉积（USPED）模型与遗传算法（GA）相结合，用于指导巴西半干旱卡廷加（Caatinga）生物群落内塞里多河（Seridó River）流域的重新造林规划。我们的目标是确定一种能够最小化土壤流失的最佳森林覆盖配置。优化后的方案使森林覆盖率提高了20%，年总土壤流失量从105,000吨减少到75,000吨。稳定区域的面积从39.48%增加到43.07%，极端侵蚀风险区域显著减少。景观格局分析显示了一个权衡：景观形状指数从245.80增加到307.20，表明森林斑块更加复杂，而连通性指数保持稳定。研究结果证实，战略性空间配置森林比单纯扩大覆盖面积更为重要。所提出的基于启发式的空间优化框架为土地管理者和政策制定者提供了一个强大的、以数据驱动的工具，用于设计有针对性的重新造林干预措施，从而有效增强脆弱干旱森林生态系统的土壤保护和生态系统服务。
引言
森林在生态、社会和经济系统中扮演着多重角色，既是碳汇，也有助于气候调节、生物多样性维护和土壤保护（Di Cosmo等人，2022年；FAO，2021年）。在其生态功能中，减少土壤侵蚀的能力尤为重要，尤其是在容易发生退化的环境中（FAO，2021年）。即使在植被稀疏的生态系统中，例如以高大灌木为主的干旱和半干旱地区，森林覆盖也与改善土壤肥力和保护效果相关（Eldridge等人，2024年）。
退化生态系统的恢复和修复是重新建立本地植被和促进受人类活动影响区域生态恢复的重要策略（Yu等人，2024年）。森林和景观恢复，包括农林业系统，可以解决环境退化问题并产生社会经济效益，而精心实施的重新造林有助于恢复碳储量并支持《巴黎协定》的气候目标（FAO，2022年；Wang等人，2025年）。为了支持和加强这些努力，计算技术通过实现更高效和系统的复杂空间决策方法而变得重要。多种优化算法已被应用于森林规划和环境管理（Rezende Gomide等人，2009年；Rodrigues等人，2004年；G. F. Silva等人，2009年；Wu等人，2024年；Castillo-Reyes等人，2024年）。
最近的进展包括将遗传算法（GA）整合到重新造林和侵蚀减少的空间分配中（Domingues等人，2020年）。这种整合有助于制定基于数据的森林恢复和土壤保护策略，并对确定资源优化和最大化环境投资回报的关键区域至关重要（Possantti等人，2023年；Possantti和Marques，2022年）。精心实施的重新造林对重建碳储量和支持《巴黎协定》目标有显著贡献（Wang等人，2025年）。此外，GA还可以有效减少景观破碎化并增强连通性，正如Domingues等人（2023年）所展示的那样。
关于森林砍伐对土壤侵蚀影响的研究中，Oliveira等人（2024年）指出单位流功率侵蚀沉积（USPED）是一种估算干旱森林中森林砍伐对土壤侵蚀影响的优秀工具。USPED在地形复杂的地区表现出更好的结果（Warren等人，2005年），并且在不同情境下都能提供一致的结果。在意大利（Aiello等人，2015年）、摩洛哥（Arrebei等人，2020年）、巴西（A. H. Oliveira等人，2022年；Strieder等人，2008年）以及使用遗传算法的模拟场景优化研究中都取得了成功应用（Domingues等人，2020年）。最近，Chasia等人（2024年）进一步证明了其在数据集有限情况下的有效性。
USPED与GA的结合应用在科学进步和公共政策规划及森林保护策略（如卡廷加生物群落）中的应用中具有显著优势。卡廷加主要位于巴西半干旱地区，被认为是新热带地区最大的季节性干旱热带森林（H. F. P. Araujo等人，2023年；Queiroz等人，2017年），近年来其本土植被减少了20%（C. M. Souza等人，2020年），受到土壤侵蚀过程的影响（H. F. P. Araujo等人，2023年；Barbosa等人，2015年），并且表现出明显的荒漠化脆弱性（A. S. F. Araujo等人，2024年），植被退化程度各不相同（Pereira Neto和Fernandes，2016年）。
尽管遗传算法（GA）和USPED模型分别在优化和侵蚀建模中得到广泛应用，但它们在流域尺度上的重新造林规划中的整合仍然有限。很少有研究将侵蚀动态与空间优化结合在一个统一的框架中，特别是在像季节性干旱热带森林这样的半干旱生态系统中。此外，现有方法很少提供关于在哪里恢复可以最大化侵蚀减少的具体空间指导。因此，本研究旨在确定最佳的空间森林恢复配置，以最小化总土壤流失，并展示一个集成的空间优化框架，以支持流域尺度的土地利用规划和公共政策。
为了实现这一目标，本研究使用一种基于启发式的植被带优化框架来确定卡廷加生物群落中优先的森林恢复区域，该框架专门设计用于在流域尺度上减少土壤流失。从USPED建模中得出的侵蚀动态直接用于恢复区域的空间分配，并使用景观指标评估其对景观结构和连通性的影响。
研究区域
本研究在塞里多河流域（SRB）进行，该流域完全位于卡廷加生物群落内（图1）。SRB是卡廷加生物群落中生物多样性保护的优先区域之一（Silva等人，2003年），因其代表了过去三十年卡廷加地区土地利用和土地覆盖（LULC）变化而受到选中。该地区在过去三十年中原始森林覆盖率减少了15.12%（Oliveira、Amorim和Domingues，
USPED模型因素的结果与分析
R因子的平均值约为4610.56 ± 587.79 MJ mm ha?1 h?1 yr?1，从东到西呈递增趋势，表明低海拔地区的侵蚀潜力更高（图S3）。尽管这些数值高于Rabelo和de Araújo（2019年）以及Oliveira等人（2024年）报告的数值，但仍低于塞拉多生物群落（Cerrado biome）的区域平均水平（Alves等人，2022年；Cardoso等人，2024年），这证实了结果在不同环境条件下的稳定性
结论
所提出的重新造林方案通过稳定34%的先前被侵蚀的区域，显示出减少土壤侵蚀的潜力。然而，这种主要关注侵蚀控制的优化策略导致了景观破碎化的增加，并且在连通性方面仅取得了边际改善。大部分重新造林面积被分配到了稳定或沉积区域，反映了算法在没有其他因素影响的情况下优先考虑最终侵蚀结果的情况
CRediT作者贡献声明
弗朗西斯科·瓜拉西·戈麦斯·德·奥利维拉（Francisco Guaraci Gomes de Oliveira）：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，软件，项目管理，方法论，调查，形式分析，数据管理，概念化。琼斯·达·席尔瓦·阿莫林（Jhones da Silva Amorim）：撰写 – 审稿与编辑，监督，项目管理，方法论，调查，数据管理，概念化。热图利奥·丰塞卡·多明格斯（Getulio Fonseca Domingues）：撰写 – 审稿与编辑，验证，监督，软件，方法论，调查，
资助
本研究得到了巴西高等教育人员协调委员会（CAPES）的资助 [资助代码 001]。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
我们想对北里奥格兰德联邦大学表示感谢，特别是Jundiaí农业学院和森林科学研究生项目，感谢他们的机构支持。
