基于可解释机器学习的川渝耕地生态系统韧性时空格局演化及关键驱动因素OACHSSCD

耕地利用系统抵御风险、维持持续生产的能力是区域实现粮食安全的基础。构建了基于韧性理论的“干扰-缓冲-响应”耕地生态系统韧性(Cultivated Ecosystem Resilience,CER)评价模型,运用随机森林、XGBoost、SHAP等模型,分析了2003—2023年川渝地区CER的时空演化特征、关键影响因素阈值。结果表明:(1)时序上,川渝地区CER整体较低但波动上升,干扰子系统上升微弱且持续低值,缓冲子系统与CER趋势一致,响应子系统最高且持续增长。空间上,CER呈“外围破碎区高,中间连片区低”的格局,相对高值区(耕地破碎区和成都平原)保持稳定,中低值区依地形梯度提升。缓冲和响应子系统空间格局与CER相似。(2)XGBoost-SHAP量化CER及其子系统影响因素的贡献度和单因子非线性关系显示:气候要素(年均温、年降水量等)是CER的主要驱动力,其次为地形要素(坡度)和土壤要素(pH值、土层厚度等)。坡度是干扰子系统的主导影响因子,年降水量是缓冲子系统的主导影响因子,年均温是响应子系统的主导影响因子。(3)影响因子与CER存在非线性正相关(pH值、土层厚度等)、非线性负相关(根系丰度)、“V”型相关(年降水量、实际蒸发量等)多种关系,也存在多阈值(年降水量、实际蒸发量)、单阈值(年均温、pH值等)多种情况,各因子在临界阈值下对系统的促进或抑制作用有所不同。研究结果可为川渝地区耕地可持续利用与粮食生产提供科学参考。