SCI期刊： Applied Geography
英文题目：Optimal land sharing/sparing pattern to synergize grain yield and ecosystem services of cropland: A case study of Chengdu, China
中文题目：最优土地共享/节约模式以协同粮食产量与耕地生态系统服务：中国成都案例研究
发表时间： 2025年6月20日
文章链接： https://doi.org/10.1016/j.apegeog.2025.103696
🌍 研究背景全球农业生态系统面临粮食生产与生态保护的严峻矛盾。随着人口增长和城市化加快，传统高投入农业模式导致土壤退化、水资源污染、生物多样性丧失等问题日益突出。如何在保障粮食安全的同时提升生态功能，已成为实现可持续发展目标的关键挑战。
🎯 研究意义本研究突破传统“土地节约–共享”框架仅关注生物多样性的局限，首次将粮食产量与四大生态系统服务（碳汇、水文调节、土壤保持、生境质量）整合进统一分析体系，提出“Yield–LSS–ESS”三元框架，为农业景观优化提供了更全面、可操作的科学依据。
🧭 研究目的
构建“Yield–LSS–ESS”关系曲线，揭示景观配置与农田功能之间的权衡与协同机制；
识别最佳决策空间尺度；
提出多情景（生产导向、生态导向、平衡发展）下的土地优化策略。
📊 研究内容研究以成都市（2000–2020年）为例，通过多源空间数据分析，评估粮食产量、生态系统服务与土地节约/共享指数的时空变化，并在1–10 km网格尺度上拟合关系曲线，识别最优景观配置模式。
📍 研究区概况成都作为中国西部典型大城市，农业集约化程度高，农药化肥使用强度大，耕地面积持续减少，粮食产量下降，生态系统服务功能受损，是研究农业景观优化的理想案例区。
📂 数据概况研究整合了土地利用数据（CLCD，30 m）、气象数据、NPP数据（MODIS，500 m）、NDVI数据、土壤数据及社会经济统计数据，统一空间分辨率为30 m，构建了2000–2020年连续时间序列数据库。
⚙️ 研究方法
土地节约/共享指数（LSS）： 量化农业与自然用地的比例关系；
粮食产量估算： 基于NDVI与产量的线性关系进行空间降尺度；
生态系统服务评估： 包括碳汇（NEP模型）、水文调节（SCS-CN模型）、土壤保持与生境质量（InVEST模型）；
多尺度网格分析： 从1×1 km至10×10 km，逐级拟合关系曲线。
📈 研究结果
成都土地配置呈现由“节约型”向“共享型”过渡趋势，但整体仍以节约型为主；
粮食产量与生态系统服务随LSS变化呈“倒U型”关系，峰值出现在不同LSS值；
9×9 km 是最佳分析尺度，模型拟合效果最优；
优化后，成都粮食产量可提升约2.50%（约571万吨），生态系统服务提升4.46%。
💬 主要讨论
空间异质性导致局部关系曲线多样化，反映出不同区域在农业–生态权衡中的差异；
土地节约/共享框架适用于山地丘陵区，但在平原高集约区需谨慎应用；
适度增加生态用地比例，可同步提升农田的生产与生态功能。
✨ 创新点
提出了“Yield–LSS–ESS”三元分析框架，拓展了传统土地节约/共享模型；
明确了农业景观优化的最佳空间尺度（9×9 km）；
构建了多情景优化评估体系，为差异化土地政策提供依据。
⚠️ 不足与展望
✅ 总结本研究通过构建“Yield–LSS–ESS”框架，为农业景观优化提供了系统性、多尺度、可操作的分析工具。成果表明，在适度增加生态用地、优化景观配置的基础上，粮食安全与生态保护可实现“双赢”。该框架可为类似农业区域的可持续发展提供科学参考。
