揭示耕地利用可持续转型中的时空不平等现象及非线性驱动因素：以中国长江三角洲地区为例

《Applied Geography》：Unraveling spatiotemporal inequalities and nonlinear drivers in the sustainable transition of cultivated land use: Evidence from the Yangtze River Delta region, China

可持续耕地转型研究开发STCU体制转换模型，通过结构-功能-效应适应指数揭示长江三角洲地区2000-2023年耕地系统空间不均衡特征，识别2006和2015年关键转折年份，分析资源禀赋、外部环境与主体策略的非线性驱动机制。

　　

王世雷|金晓斌|曲彦波|范艺婷|刘静|韩波|周寅康

南京大学地理与海洋科学学院，南京，210023，中国

摘要

随着对社会生态影响评估的重视日益增加，耕地利用转变在实现可持续发展目标中的重要性也日益凸显。然而，现有研究忽视了结构、功能和效应之间的复杂适应机制，从而限制了对耕地利用转变是否可持续的深入理解。本研究开发了一个用于耕地利用可持续转变（STCU）的机制转变模型，并引入了一个整合结构、功能和效应的适应指数。通过空间分析、转折点检测和可解释机器学习方法，探讨了2000年至2023年间长江三角洲地区（YRD）STCU的时空不平等性、转变路径和非线性驱动机制。实证结果表明，主要功能区域内部的不平衡导致了YRD地区STCU模式的极化，表现为西北部的高价值聚集和东南部的低价值聚集。2006年和2015年被确定为关键转折点，标志着在经历恢复、反弹和衰退阶段后的单一机制转变。资源禀赋条件、外部环境干扰和行为者响应策略分别对STCU贡献了22.31%、31.11%和46.57%；所有这些因素都表现出显著的非线性驱动和阈值效应。总体而言，本研究为耕地利用转变提供了新的理论视角，并提出了针对主要功能区域的差异化优化策略。

引言

在推进可持续集约化和增强韧性的关键阶段（Liu等人，2023；Pretty等人，2018），耕地利用系统在其元素、结构、功能及其与多目标协调之间的相互作用变得越来越复杂和非线性（Yang、Zou等人，2024）。例如，土地、劳动力、水资源和技术投入往往无法协同发展（Sheng等人，2025）；农业结构调整在提高产量的同时难以及时减少排放（Xu等人，2024）；主要粮食生产区和生态保护区在资源禀赋、发展优先事项和政策导向方面存在显著差异（Fan等人，2019）。这些挑战的持续存在，加上认知偏见，限制了耕地利用系统的潜力，并削弱了其对经济转型、生态保护和社会公平的总体贡献（Leakey，2020）。因此，解决系统元素之间的不对称性、结构与功能之间的不匹配以及跨区域目标协调的空间不平衡对于提高资源分配效率和增强人类福祉至关重要（Guo等人，2026）。

耕地利用转变是克服耕地利用系统挑战的重要途径，因为它具有多样化和包容性的形态（Long & Qu，2018）。这种转变通过土地转让、农田恢复、高标准农田建设、土地整合和休耕等方式，实现了产权调整、结构重组和多目标协调（Zeng等人，2023；Zhao、Sun等人，2025）。这些努力解决了由于单一形态主导或多重形态叠加导致的耕地利用系统的发展约束。形态可以分为显性形态和隐性形态（Long，2022）。显性形态指的是数量和空间分布，而隐性形态则源自显性形态，较为难以直接观察，包括质量、产权、管理方式、产出和效率。转变主要由社会生态反馈驱动（Lambin & Meyfroidt，2010），无论是通过显性形态的结构调整还是隐性形态的功能提升。此外，不同形态组合之间的冲突和协同作用决定了外部影响和效应的变化（Long，2022）。这提出了一个关键的科学问题：耕地利用转变能否持续进行？因此，应更加关注耕地利用的可持续转变（STCU）（Bui等人，2016）。特别是在日益关注耕地可持续利用的背景下（Verburg等人，2015；Yang、Zou等人，2024），将可持续发展目标纳入耕地利用转变的评估框架至关重要（Liu等人，2022）。这种整合突显了形态变化与转变效应之间的密切联系，并有助于进一步探索STCU背后的动态演变过程和驱动机制。

文献回顾表明，STCU的整体概念尚未得到明确阐述。相关研究主要集中在三个方向：耕地利用转变的社会生态效应、耕地利用的绿色转变以及农业土地系统的可持续转变（Cui等人，2024；Hu等人，2026；Li、Meng等人，2025；Wang等人，2024）。这些领域在理论基础、评估框架、研究方法和关注点上存在差异。关于耕地利用的社会生态效应和绿色转变的研究基于显性和隐性形态，进一步具体化为空间结构和功能服务。绿色转变强调节能、减排和集约利用的价值导向（Zhao、Gao等人，2025）。耕地利用转变的关键外部效应包括粮食安全、碳排放、生态系统碳封存、收入公平和农业经济绩效（Tufa & Megento，2022；Wang等人，2023，2025）。以往的研究采用空间计量模型和结构方程路径分析来探讨局部和邻近空间的效应及其潜在机制（Zhou等人，2025）。相比之下，农业土地系统的可持续转变基于自适应复杂系统理论，该理论提供了一个综合的韧性和活力框架，用于评估可持续转变状态（Bui等人，2016；Li、Meng等人，2025）。

尽管关于STCU的研究逐渐从单一效应评估转向更系统的过程导向解释，但将耕地利用形态与其社会生态效应分离会破坏耕地系统运作的完整性（Long & Qu，2018）。此外，直接的因果分析往往忽视了过程导向的趋势诊断。同样，关于农业土地系统可持续转变的研究缺乏对不同时期转变路径的识别和对多维机制的全面理解。换句话说，在理解耕地利用形态与可持续发展结果之间的适应关系及其演变趋势、空间偏好和机制方面仍存在重大研究空白。这些空白提出了新的问题，并为理论创新提供了机会。例如，如何将显性和隐性形态及其效应结合起来？如何将多个可持续发展目标纳入耕地利用转变？如何从耕地利用系统的角度明确STCU的运行轨迹？

随着对社会生态系统中适应性发展的关注日益增加，机制转变理论的出现和发展为STCU的研究创造了大量机会。机制转变是指系统在外部环境变化和自我组织调整的影响下从一种状态转变为另一种状态的过程。这一过程展示了利益相关者如何协商和制定目标、评估其影响，并为可持续发展提供支持和反馈（Bui等人，2016），特别关注观察和识别关键阈值（Filatova等人，2016）。由于机制转变理论能够监测系统稳定性并设计适应性调控策略，它已被广泛应用于生态系统研究和土地利用研究，主要用于量化系统内部由渐进变化引发的结构和功能的突然变化（Chaparro-Pedraza & de Roos，2020；Ramankutty & Coomes，2016）。因此，机制转变中的非线性动态符合STCU的实际需求。特别是，多个稳定状态之间的转变阐明了可持续转变的发展路径，并明确了耕地利用系统的运行逻辑。

在此背景下，本研究聚焦于长江三角洲地区（YRD），该地区正在经历快速的社会经济转型。通过对整个区域及其主要功能区域的考察，揭示了STCU发展趋势和演变机制的异质性。具体而言，从结构、功能和效应的角度提出了STCU的级联框架和机制转变模型。通过引入适应指数，量化了STCU的时空演变，并确定了其机制转变轨迹。此外，采用可解释机器学习模型捕捉STCU的非线性阈值效应，从而为不同功能区域提供了优化的方向。研究结果为耕地利用转变的理论创新提供了新的视角，并强调了YRD地区耕地利用系统可持续管理的政策意义。

部分摘录

整合结构-功能-效应的级联框架

基于现有的理论基础，土地利用转变理论强调了显性和隐性形态的重要性。具体来说，重构人与土地的关系、调整土地利用实践和优化景观模式代表了显性形态的最直接表现（Ge等人，2018），而土地利用功能则是迄今为止确定的隐性形态的主要形式（Song等人，2022）。同时，生态系统

研究区域

长江三角洲地区（YRD）包括江苏、浙江、安徽和上海，是中国城市化程度最高、经济最具活力且人口最密集的地区之一（图3a和b）（Luo等人，2018）。根据2020-2035年的国家 territorial spatial plan，YRD包括91个城市发展区、64个主要粮食生产区和38个关键生态区。YRD具有典型的亚热带季风气候，享有较长的无霜期、充足的阳光和有利

演变趋势和空间不平等

YRD的适应指数总体呈上升趋势，局部波动明显，其主要功能区域的转变轨迹存在明显差异（图4a）。2000年至2023年间，YRD的适应指数从0.63增加到0.67，年均增长率为0.27%。在城市发展区，变化较小，指数从0.63增加到0.67，年均增长率为0.27%，表明可能存在不利因素的制约。

机制转变模型的适用性和实证表现

根据本研究提出的机制转变模型，对YRD STCU的实证分析表明，理论预测与观察结果之间具有很强的一致性，特别是在不同时期的转变时间和轨迹方面。

就STCU的发生而言，YRD及其主要功能区域经历了稳定、恢复、衰退和再次恢复的周期，形成了一个完整的机制转变周期。

结论

本研究开发了一个用于STCU的机制转变模型，引入了一个整合结构-功能-效应的适应指数，并考察了STCU的时空不平等性、转变路径和非线性驱动机制。YRD的实证结果表明，在研究期间，结构、功能和效应逐渐从初期波动走向稳定改善，适应指数整体呈上升趋势。区域间存在显著差异

CRediT作者贡献声明

王世雷：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，可视化，方法论，概念化。金晓斌：撰写——审稿与编辑，监督，项目管理，资金获取。曲彦波：资源，调查，正式分析，概念化。范艺婷：可视化，验证，软件，数据管理。刘静：监督，软件，方法论，调查。韩波：撰写——审稿与编辑，可视化，数据管理。周寅康：撰写——

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（资助编号：42271259、42371284和42201269）、自然资源部海岸带开发利用重点实验室（资助编号：2023CZEPK03）、中国留学基金委联合博士生项目（资助编号：202406190101）、江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究一般项目（编号：25KJB170006）以及社会科学的财政支持